基于深度学习的交通标志识别系统

项目介绍：

项目介绍：

网络：深度学习网络 yoloV8
软件：Pycharm+Anaconda
环境：python=3.9  opencv PyQt5 torch1.9
文件：数据集10G 环境文件 UI文件  模型训练文件 环境配置文档  测试图片、视频 训练代码  测试代码  界面代码
功能：在界面中选择各种图片，可以是自己在路边拍摄的图片，可以选择视频，可以调用摄像头，进行交通标志识别，检测速度快，检测精度高。

文件：项目文件包括：一个10G大小的数据集，这个数据集包含了大量用于训练模型的图片和视频。环境文件，用于配置开发环境。UI文件，包含了项目的用户界面设计。模型训练文件，包含了用于训练模型的代码和参数。环境配置文档，详细记录了如何配置开发环境。测试图片和视频，用于测试模型的性能。训练代码，包含了用于训练模型的代码。测试代码，包含了用于测试模型性能的代码。界面代码，包含了用于创建和管理用户界面的代码。

功能：系统具有以下功能：在用户界面中，用户可以选择各种图片进行识别，这些图片可以是用户自己在路边拍摄的，也可以是用户选择的视频文件。用户还可以调用摄像头，实时进行交通标志识别。我们的系统检测速度快，检测精度高，能够快速准确地识别出图像中的交通标志。此外，我们的系统还具备以下几个亮点功能，以进一步提升用户体验和实用性：

       实时反馈与结果可视化：当用户上传图片、选择视频或调用摄像头进行识别时，系统不仅能在后台快速处理，还能在前端界面实时显示识别结果。通过边界框高亮显示识别到的交通标志，并附上相应的文字说明，用户可以直观了解识别结果。

项目获取（项目完整文件下载请见参考视频的简介处给出：➷➷➷）

系统展示视频：基于深度学习的交通标志识别系统_哔哩哔哩_bilibili