基于深度学习YOLO模型的交通标志识别系统设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
.
1引言2
1.1项目背景和意义2
1.2项目的目的和目标2
2相关技术与工具介绍3
2.1数据采集技术3
2.2YOLO模型概述4
2.3目标检测技术介绍4
2.4Web框架技术Flask5
2.5开发环境与工具6
2.5.1Python简介6
2.5.2第三方库简介6
2.5.3Pytorch等深度学习框架6
3方法设计与实现7
3.1数据集收集与预处理7
3.1.1数据集的获取7
3.1.2数据集预处理8
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习模型的选择8
3.2.2模型的设计9
3.3模型的评估与优化10
3.3.1模型的评估10
3.3.2模型的优化11
3.4前端设计与实现13
3.4.1设计效果展示及分析14
4小结17
1
湖南商务职业技术学院毕业设计
基于深度学习YOLO模型的交通标志识别系统设计
1引言
1.1项目背景和意义
深度学习YOLO模型是一种高效的目标检测算法，通过单次图像评估
即可实现物体的识别和定位。
YOLO模型（YouOnlyLookOnce）利用卷积神经网络对整张图片进行
分割并预测物体的类别及位置，这种处理方式大幅提高了目标检测的速度。
相较于RCNN系列算法需要两次处理（首先提取候选框然后分类），YOLO
模型能够在一次前向传播中完成检测任务，显著提升了效率。尽管它不是
最精确的检测算法，但其速度优势使得它适合于实时目标检测场景。
基于深度学习的交通标志识别系统设计具有重要的现实意义和广泛
的应用价值。
TSR
在智能交通系统中，交通标志识别系统（）扮演着至关重要的角
色。准确快速地识别交通标志对于保障道路安全、辅助驾驶决策以及促进
自动驾驶技术的发展具有极其重要的作用。由于自然场景下的交通标志易
受到天气、光照变化和复杂背景的影响，因此设计一个鲁棒性强的识别系
统显得尤为关键。借助于YOLO这类先进的深度学习模型，有效提高系统
的识别准确率和实时性，从而为智能车辆提供可靠的环境感知能力。
总之，结合YOLO模型设计的交通标志识别系统不仅能够推动智能交
通技术的进步，还有助于减少交通事故，增强道路安全性，同时也为未来
全自动驾驶汽车的研发奠定基础。此外，这样的系统还应用于交通监控、
辅助驾驶设备等领域，具有广阔的市场应用前景。
1.2项目的目的和目标
提升道路安全：通过准确识别交通标志，系统能够及时向驾驶员或自
动驾驶系统提供信息，从而避免违反交通规则，减少事故发生的风险。
改善交通管理：智能检测与识别系统帮助交通管理部门监控交通标志
的状态，确保其清晰可见，从而维护良好的交通秩序。
2
湖南商务职业技术学院毕业设计
推动自动驾驶技术的发展：自动驾驶汽车需要实时准确地理解周围环
境，包括识别各种交通标志。该项目的成果对于自动驾驶技术的进步具有
重要意义。
实现高准确率