一、介紹

交通標誌識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對58種常見的交通標誌圖片數據集進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。

技術棧：

• 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。
• 後端基於Django處理邏輯請求
• 基於Ajax實現前後端數據通信

選題背景與意義：
在智能交通系統蓬勃發展的當下，交通標誌的精準識別對於保障行車安全、提升交通管理效率意義重大。然而，傳統識別方法在面對複雜多變的交通環境時，往往存在識別精度不足、效率低下等問題。為此，我們開展交通標誌識別系統項目，採用前沿技術，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，利用58種常見交通標誌圖片數據集訓練，以獲取高精度識別模型。同時，為方便用户操作，我們還運用Html、CSS等技術搭建Web可視化平台，實現便捷交互。

二、系統效果圖片展示

三、演示視頻 and 完整代碼 and 安裝

地址：https://ziwupy.cn/p/qBWZim

四、卷積神經網絡算法介紹

卷積神經網絡（CNN）是一種專門為處理具有網格結構數據（如圖像）而設計的深度學習算法。它通過卷積層自動提取圖像的局部特徵，利用池化層降低數據維度、減少計算量並增強特徵的魯棒性，最後通過全連接層對提取的特徵進行分類或迴歸。CNN的獨特之處在於其局部連接和權重共享機制，極大減少了參數量，提高了訓練效率，尤其擅長圖像識別、目標檢測等計算機視覺任務。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 構建簡單CNN模型
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

上述代碼用TensorFlow構建了一個簡單的CNN模型，包含兩個卷積層和池化層，用於提取圖像特徵，後接全連接層進行分類。該模型適用於手寫數字識別等簡單圖像分類任務，通過調整網絡結構和參數，可拓展至更復雜的圖像識別場景。