项目简介
本项目致力于通过深度学习技术实现对交通标志的高效识别，支持实时检测、分类及多语言标签解析。适用于自动驾驶、智能监控等场景，为交通安全管理提供数据支持。
核心功能
- ✅ YOLOv8模型集成：支持多种交通标志检测（如限速、禁行、警示类）
- 📊 可视化结果：通过标注框与置信度展示识别效果
- 🌐 多语言兼容：内置中英文标签库，可切换识别语言
- 📁 数据集扩展：支持自定义交通标志训练数据（需标注格式）
技术栈
- 框架：TensorFlow/PyTorch
- 数据集：COCO-traffic、KITTI
- 工具链：点击查看完整工具链说明
应用场景
- 🚗 自动驾驶车辆环境感知
- 📸 交通监控系统异常检测
- 📱 移动端交通信息辅助
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交通标志识别系统架构图
扩展学习
如需了解如何部署该模型至嵌入式设备，可访问 交通标志识别实战指南 获取详细文档。