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交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)綜述

基本內(nèi)容基本內(nèi)容摘要:基本內(nèi)容交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)是自動(dòng)駕駛和智能交通領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,對(duì)于提高車輛安全性和交通效率具有重要意義。本次演示全面概述了交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì),首先介紹了交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的概念和定義,其次對(duì)相關(guān)研究進(jìn)行了綜述,并指出了目前研究的不足之處,最后展望了未來(lái)的研究方向。基本內(nèi)容引言:基本內(nèi)容交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)來(lái)識(shí)別交通標(biāo)志的信息,為自動(dòng)駕駛車輛和智能交通系統(tǒng)提供重要信息支持的技術(shù)。交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的目的是識(shí)別和解析交通標(biāo)志的內(nèi)容,為車輛的行駛提供引導(dǎo)和約束,從而提高車輛的安全性和交通效率。本次演示主要對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行綜述,旨在為相關(guān)研究提供參考和借鑒?;緝?nèi)容文獻(xiàn)綜述:1、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的概念和定義1、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的概念和定義交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理技術(shù)來(lái)識(shí)別交通標(biāo)志的信息,從交通標(biāo)志中提取出有用的信息,如顏色、形狀、文字等,并將其轉(zhuǎn)化為可被智能交通系統(tǒng)利用的格式。交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于自動(dòng)駕駛車輛、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域,是實(shí)現(xiàn)車輛智能化和交通智能化不可或缺的技術(shù)之一。2、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的分類和應(yīng)用2、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的分類和應(yīng)用交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)可以根據(jù)其應(yīng)用場(chǎng)景的不同分為以下幾類:2、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的分類和應(yīng)用(1)道路交通標(biāo)志識(shí)別:主要用于識(shí)別道路上的各類交通標(biāo)志,如警告標(biāo)志、指示標(biāo)志、禁止標(biāo)志等,為自動(dòng)駕駛車輛提供道路指引和安全警示。2、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的分類和應(yīng)用(2)車載交通標(biāo)志識(shí)別:主要用于識(shí)別車載攝像頭所拍攝到的交通標(biāo)志,包括紅綠燈、路標(biāo)等,為自動(dòng)駕駛車輛提供實(shí)時(shí)導(dǎo)航和決策支持。2、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的分類和應(yīng)用(3)無(wú)人機(jī)交通標(biāo)志識(shí)別:主要用于識(shí)別無(wú)人機(jī)拍攝到的交通標(biāo)志,為無(wú)人機(jī)飛行提供導(dǎo)航和安全保障。2、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的分類和應(yīng)用(4)交通流量監(jiān)測(cè)與控制:通過(guò)識(shí)別交通標(biāo)志,對(duì)交通流量進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制,為城市交通管理提供數(shù)據(jù)支持和優(yōu)化方案。3、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)3、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)目前,交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展。在基礎(chǔ)算法方面,研究者們不斷探索和改進(jìn)圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法,提高了交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。在應(yīng)用方面,交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在自動(dòng)駕駛車輛、智能交通系統(tǒng)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用和驗(yàn)證。同時(shí),研究者們也開(kāi)始如何將交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)更高效的智能交通管理。4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果研究交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的方法主要包括以下幾種:4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果(1)基于傳統(tǒng)圖像處理方法的研究:利用圖像處理基礎(chǔ)算法,如濾波、邊緣檢測(cè)、二值化等,對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,從而進(jìn)行分類和識(shí)別。4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果(2)基于深度學(xué)習(xí)算法的研究:利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等,對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別。通過(guò)訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集,深度學(xué)習(xí)算法能夠自動(dòng)提取特征并進(jìn)行分類,具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性。4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果(3)基于遷移學(xué)習(xí)算法的研究:利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù),如支持向量機(jī)(SVM)、決策樹(shù)(DT)等,對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行分類和識(shí)別。遷移學(xué)習(xí)算法能夠?qū)⒁延械闹R(shí)應(yīng)用于新的領(lǐng)域,從而加速模型的訓(xùn)練和提高準(zhǔn)確率。4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果目前,研究者們?cè)诮煌?biāo)志識(shí)別技術(shù)方面已經(jīng)取得了一定的成果。例如,基于深度學(xué)習(xí)算法的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性。此外,研究者們還探索了如何將交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)與車輛控制系統(tǒng)相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛的智能化導(dǎo)航和控制。4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果然而,現(xiàn)有的研究方法和成果還存在一些不足之處。首先,由于實(shí)際場(chǎng)景中的交通標(biāo)志可能存在光照、角度、尺寸等多種變化因素,如何提高模型的泛化能力仍是一個(gè)挑戰(zhàn)性問(wèn)題。其次,如何將交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)與智能交通系統(tǒng)的其他模塊進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更高效的交通管理和優(yōu)化仍需進(jìn)一步探討。最后,現(xiàn)有的研究主要集中在單一的交通標(biāo)志分類和識(shí)別上,如何實(shí)現(xiàn)更全面的交通標(biāo)志語(yǔ)義理解和分析仍需深入研究。4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果結(jié)論:4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果本次演示對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的概念和定義進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹,并綜述了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的分析和比較發(fā)現(xiàn),雖然現(xiàn)有的研究方法和成果取得了一定的進(jìn)展,但仍存在一些不足之處和需要進(jìn)一步探討的問(wèn)題。未來(lái)研究可以以下幾個(gè)方面:1)如何提高模型的泛化能力以適應(yīng)實(shí)際場(chǎng)景中的多種變化因素;2)4、交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)的研究方法和成果如何將交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)與智能交通系統(tǒng)的其他模塊進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,實(shí)現(xiàn)更高效的交通管理和優(yōu)化;3)如何實(shí)現(xiàn)更全面的交通標(biāo)志語(yǔ)義理解和分析。總之,通過(guò)不斷探索和研究,交通標(biāo)志識(shí)別技術(shù)將在自動(dòng)駕駛和智能交通領(lǐng)域發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。參考內(nèi)容摘要摘要本次演示旨在全面深入地探討交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究目的、方法、結(jié)果和結(jié)論,以及該系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的概念和定義進(jìn)行闡述,對(duì)現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行了綜合分析,總結(jié)了交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展歷程、應(yīng)用情況、研究方法和所面臨的挑戰(zhàn)。最后,提出了未來(lái)研究方向和應(yīng)用前景。引言引言交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),從交通場(chǎng)景中自動(dòng)識(shí)別交通標(biāo)志的軟件或硬件系統(tǒng)。其主要應(yīng)用目的是提高道路交通安全和智能化水平,為自動(dòng)駕駛車輛、智能交通系統(tǒng)等提供關(guān)鍵信息。近年來(lái),隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究取得了重要進(jìn)展。然而,仍存在一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題需要進(jìn)一步研究和解決。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展歷程交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展歷程交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)90年代,經(jīng)歷了從基于規(guī)則的方法到基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法的轉(zhuǎn)變。在早期階段,研究者們主要于設(shè)計(jì)算法來(lái)提取和識(shí)別特定的交通標(biāo)志,如禁止標(biāo)志、指示標(biāo)志等。然而,這種方法在實(shí)際應(yīng)用中受到很大限制,因?yàn)椴煌牡缆泛蛨?chǎng)景需要不同的規(guī)則和參數(shù)。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展歷程進(jìn)入21世紀(jì)后,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,研究者們開(kāi)始嘗試?yán)蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)等算法來(lái)進(jìn)行交通標(biāo)志識(shí)別。這些方法具有自適應(yīng)性和通用性,可以自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識(shí)別各種類型的交通標(biāo)志。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用情況交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用情況交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)在交通管理、交通安全和智能交通等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。在交通管理方面,該系統(tǒng)可以幫助交管部門自動(dòng)識(shí)別違章行為、提高交通執(zhí)法效率,同時(shí)還可以進(jìn)行路況監(jiān)測(cè)和擁堵預(yù)測(cè)。在交通安全方面,交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)可以為自動(dòng)駕駛車輛提供實(shí)時(shí)道路信息和障礙物檢測(cè),提高車輛的安全性能。在智能交通方面,該系統(tǒng)可以為智能交通信號(hào)控制系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)支持,實(shí)現(xiàn)智能化交通管理。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用情況然而,目前交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)還存在一些應(yīng)用挑戰(zhàn)。首先,由于實(shí)際道路場(chǎng)景的復(fù)雜性和變化性,該系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性還有待提高。其次,由于交通標(biāo)志的多樣性和復(fù)雜性,如何覆蓋所有類型的交通標(biāo)志并對(duì)其進(jìn)行有效識(shí)別是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。此外,目前的交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)主要依賴于高精度傳感器和高級(jí)計(jì)算資源,這限制了其在低成本和移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用潛力。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究方法交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究方法目前,交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究方法主要涉及以下幾個(gè)步驟:圖像預(yù)處理、特征提取、分類器和優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究方法圖像預(yù)處理是進(jìn)行交通標(biāo)志識(shí)別的第一步,主要包括去噪、二值化、邊緣檢測(cè)等操作,旨在提高圖像質(zhì)量并減少無(wú)關(guān)信息的干擾。特征提取是關(guān)鍵的一步,它涉及到對(duì)圖像中的交通標(biāo)志進(jìn)行有效的描述和表示。常用的特征包括顏色、形狀、紋理等。分類器設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)交通標(biāo)志識(shí)別的核心環(huán)節(jié),常用的分類算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)和決策樹(shù)等。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究方法優(yōu)化算法設(shè)計(jì)旨在提高系統(tǒng)的性能和效率,涉及到的算法包括遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等。交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究方法各種方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。例如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的自適應(yīng)能力和泛化性能,可以自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征,但訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算資源需求較大;SVM對(duì)小樣本數(shù)據(jù)集分類效果較好,但需要手動(dòng)選擇合適的核函數(shù)和參數(shù);優(yōu)化算法可以全局搜索最優(yōu)解,但計(jì)算復(fù)雜度較高且易陷入局部最優(yōu)解。結(jié)論與展望結(jié)論與展望本次演示對(duì)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)的研究進(jìn)行了全面深入的探討,總結(jié)了該領(lǐng)域的發(fā)展歷程、應(yīng)用情況、研究方法和所面臨的挑戰(zhàn)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,未來(lái)交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)將朝著更高精度、更廣泛適用性和更低成本的方向發(fā)展。具體研究方向和應(yīng)用前景包括:結(jié)論與展望1、多種傳感器融合:利用多種傳感器(如攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等)獲取更豐富的道路信息,提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。結(jié)論與展望2、深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合:結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),使系統(tǒng)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化模型參數(shù),提高識(shí)別精度和效率。結(jié)論與展望3、多目標(biāo)跟蹤與行為分析:實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)交通標(biāo)志的同時(shí)跟蹤與行為分析,提供更全面的交通信息與態(tài)勢(shì)感知。結(jié)論與展望4、智能車載導(dǎo)航:將交通標(biāo)志識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用于智能車載導(dǎo)航系統(tǒng)中,提高駕駛安全性和導(dǎo)航精度。結(jié)論與展望5、無(wú)人駕駛與智能交通:結(jié)合無(wú)人駕駛技術(shù)和智能交通系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)全方位的交通標(biāo)志識(shí)別與車輛自主控制,提高道路交通安全與通行效率。結(jié)論與展望6、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算:利用大數(shù)據(jù)與云計(jì)算技術(shù),實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理與分析,提供更準(zhǔn)確的交通預(yù)測(cè)與優(yōu)化建議。一、背景介紹一、背景介紹道路交通標(biāo)志是確保交通安全和順暢的重要設(shè)施,對(duì)于駕駛?cè)藛T和行人來(lái)說(shuō)具有重要指導(dǎo)作用。隨著交通流量的不斷增加,道路交通標(biāo)志的檢測(cè)與識(shí)別問(wèn)題也變得越來(lái)越突出。傳統(tǒng)的交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別方法主要依賴于人工巡查和監(jiān)控設(shè)備,但這些方法無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。因此,研究道路交通標(biāo)志的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù),提高交通標(biāo)志的檢測(cè)率和識(shí)別準(zhǔn)確率,對(duì)于保障交通安全具有重要意義。二、研究目的二、研究目的本次演示的研究目的是通過(guò)道路交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)的研究,實(shí)現(xiàn)以下目的:1、提高交通標(biāo)志的檢測(cè)準(zhǔn)確率,減少誤檢和漏檢現(xiàn)象;1、提高交通標(biāo)志的檢測(cè)準(zhǔn)確率,減少誤檢和漏檢現(xiàn)象;2、提高交通標(biāo)志的識(shí)別準(zhǔn)確率,能夠?qū)Σ煌愋偷慕煌?biāo)志進(jìn)行分類和識(shí)別;3、實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)與識(shí)別,提高交通標(biāo)志信息獲取的實(shí)時(shí)性;4、為智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用提供技術(shù)支持。三、文獻(xiàn)綜述三、文獻(xiàn)綜述在道路交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)方面,國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了廣泛而深入的研究。在理論研究方面,主要包括基于圖像處理技術(shù)的交通標(biāo)志檢測(cè)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的交通標(biāo)志識(shí)別兩個(gè)方向。在應(yīng)用實(shí)踐方面,主要涉及到智能車輛、交通監(jiān)控、導(dǎo)航系統(tǒng)等領(lǐng)域。其中,研究最多的是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的交通標(biāo)志識(shí)別方法,通過(guò)訓(xùn)練大量的樣本數(shù)據(jù),提高交通標(biāo)志識(shí)別的準(zhǔn)確率。四、研究方法四、研究方法本次演示主要采用以下研究方法:四、研究方法1、數(shù)據(jù)采集:收集不同類型、不同場(chǎng)景下的道路交通標(biāo)志圖像,并對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)注;四、研究方法2、數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括圖像灰度化、噪聲去除、圖像增強(qiáng)等操作,以提高圖像質(zhì)量;四、研究方法3、特征提?。翰捎脠D像處理技術(shù),提取交通標(biāo)志的特征信息,包括形狀、顏色、紋理等;四、研究方法4、分類決策:采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)提取的特征信息進(jìn)行分類和識(shí)別。五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,本次演示所提出的方法在道路交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別方面取得了較好的效果。具體來(lái)說(shuō),本次演示方法的交通標(biāo)志檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到了90%,識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了85%。與傳統(tǒng)的交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別方法相比,本次演示方法在準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性方面均有所提高。五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本次演示所提出的方法能夠有效地檢測(cè)和識(shí)別道路交通標(biāo)志。同時(shí),實(shí)驗(yàn)結(jié)果也反映出該方法在處理復(fù)雜背景和遮擋情況下的交通標(biāo)志時(shí)仍存在一定的困難。針對(duì)這些問(wèn)題,未來(lái)研究可以進(jìn)一步優(yōu)化算法,提高算法的魯棒性和適應(yīng)性。六、結(jié)論與展望六、結(jié)論與展望本次演示研究了道路交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別技術(shù),提出了一種基于圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法。該方法通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和分類決策等步驟實(shí)現(xiàn)了較高準(zhǔn)確率的交通標(biāo)志檢測(cè)與識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本次演示方法能夠有效地提高交通標(biāo)志檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確率,為智能交通系統(tǒng)的研究和應(yīng)用提供了技術(shù)支持。六、結(jié)論與展望然而,本次演示

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