交通标志检测和分类技术是一种基于计算机视觉和深度学习的先进技术，能够识别道路上的各种交通标志，并对其进行分类和识别。这项技术在智能交通系统、自动驾驶汽车和交通安全管理领域具有重要的应用前景。下面我将结合实时交通标志检测和分类的重要性、技术原理、应用场景和未来发展趋势，进行详细阐述。

1. 重要性：

   - 交通标志对驾驶员和行人来说至关重要，能够提供路况信息和交通规则，保障交通安全。
   - 实时交通标志检测和分类技术可以帮助自动驾驶汽车识别道路标识，做出相应反应，提高车辆的智能化程度。

2. 技术原理：

   - 实时交通标志检测和分类技术基于计算机视觉和深度学习，通过对交通标志的图像进行特征提取和模式识别，实现标志的检测和分类。
   - 该技术通常采用卷积神经网络（CNN）进行训练和识别，通过大量标注的交通标志图像数据集进行学习，从而提高检测和分类的准确性和鲁棒性。

3. 应用场景：

   - 智能交通系统：实时检测和分类交通标志，为驾驶员提供实时路况信息和警示。
   - 自动驾驶汽车：帮助车辆识别限速标志、禁止标志等，辅助自动驾驶系统做出决策。
   - 交通安全管理：监控交通标志的设置和状况，及时发现问题并进行处理。

4. 未来发展趋势：

   - 精度和速度的提升：随着深度学习和计算机硬件的不断进步，实时交通标志检测和分类技术的精度和实时性将得到进一步提升。
   - 多模态融合：结合图像、视频和雷达等多种数据源，提高交通标志检测和分类的鲁棒性和适应性。
   - 辅助决策系统：将交通标志检测和分类技术与车辆自主决策系统相结合，实现更智能、安全的交通环境。

总之，实时交通标志检测和分类技术在智能交通和自动驾驶领域具有广阔的应用前景，其发展将进一步提升交通安全和交通效率，推动智能交通系统的发展。

简介与效果

本项目是一个基于 OpenCV 的交通标志检测和分类系统，可以在视频中实时检测和分类交通标志。检测阶段使用图像处理技术，在每个视频帧上创建轮廓并找出其中的所有椭圆或圆形。它们被标记为交通标志的候选项。

检测策略：

增加视频帧的对比度和动态范围
增加视频帧的对比度和动态范围
使用 HSV 颜色范围删除不必要的颜色，如绿色
使用高斯拉普拉斯算子显示对象的边缘
通过二值化生成轮廓
检测椭圆状和圆形状的轮廓
在接下来的分类阶段，根据候选项的坐标从原始帧中裁剪出一组图像。预先训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以确定它们属于哪种类型的交通标志。

所有属于类别 8 及以上的标志都被标记为“其他”，因为这是一个竞赛的要求。还有一个类别 0，被标记为非交通标志。只有当前帧中最大的标志被裁剪和分类。

SVM 模型在每次调用 main.py 时进行训练，但我仍然保存该模型在 data_svm.dat 中，以便在未来实现模型重新加载功能，避免重新训练。

如果检测到交通标志，它将被跟踪，直到它消失或者帧中出现更大的标志。跟踪方法是稠密光流法。

环境搭建与文件介绍：

先决条件： Python 3.5 OpenCV3 Imutils（使用 pip3 install imutils 安装）
系统结构 a. 有 3 个 Python 文件作为 3 个模块： main.py：程序的起始点。
classification.py：用于分类交通标志的 SVM 模型。 common.py：用于定义 SVM 模型的函数。
其他文件： data_svm.dat：训练后保存的 SVM 模型。

安装：

有两种运行程序的方式

1.Use default arguments:
 

$python3 main.py

 

2.Use custom arguments:
使用默认参数：

$python3 main.py
optional arguments:-h, --help            show this help message and exit--file_name FILE_NAMEVideo to be analyzed--min_size_components MIN_SIZE_COMPONENTSMin size component to be reserved--similitary_contour_with_circle SIMILITARY_CONTOUR_WITH_CIRCLESimilarly to a circle

结论与效果展示

我们使用GTSRB数据集训练了两个不同的模型来检测和识别交通标志。在测试数据集上，我们的模型表现出了良好的准确性和鲁棒性。未来，我们将继续改进我们的模型，以提高其在各种环境下的性能。效果展示 代码可私信。

因上传超过5M，所以GIF展示不出来，效果可私信。