"五类实时交通目标检测自建数据集：涵盖汽车、灯光、摩托、行人与路标，总计1498张原始图片资源",5类实时交通自建目标检测数据集 该数据集包括car，light，moto，person，signs等5个类别 总计图片1498张，训练集998张图像，验证集和测试集分别是250张图片 数据集已经划分为训练集 验证集 测试集 数据集支持YOLO格式 VOC格式 COCO格式 数据集在yolov8s上mAP50是0.763，P是0.791 数据集未经任何图像预处理等操作，皆是原始图片 可直接使用，可直接使用，可直接使用 ,核心关键词： 5类实时交通; 自建目标检测数据集; car; light; moto; person; signs; 1498张图片; 训练集; 验证集; 测试集; YOLO格式; VOC格式; COCO格式; yolov8s; mAP50; P值; 未经预处理; 原始图片; 可直接使用。,五个类别交通实时目标检测自建数据集：1498张原图覆盖car等5种对象

基于单片机的电子路标设计，C语言编程，程序，文档，HEX文件，原理图

路标锥桶数据集（2095张图片），自己标注，加上其它锥桶数据集barricade合并 路标锥桶数据集（2095张图片），自己标注，加上其它锥桶数据集barricade合并 路标锥桶数据集（2095张图片），自己标注，加上其它锥桶数据集barricade合并

Road Sign Detection 路标检测数据集.zip

路标检测 一个使用opencv检测图像中路标的程序

针对现有计算机视觉对交通路标识别的复杂性和不稳定性的问题，通过运用图像轮廓识别技术，提出了由全局特征到局部特征再到结构特征的多层次轮廓识别，在交通路标的识别过程中，分别构造了图像密度、形状度量、光滑程度和轮廓熵值4个层次的图像轮廓，同时结合Sobel算子和信息熵对交通路标图像进行了提取与分块处理。通过实验仿真结果表明：在图像的提取过程中，交通路标图像随着其DMOS值的增大，图像的质量越差，清晰度越低，其NRSS值越小；在图像的识别过程中，低通滤波器的大小设置为7×7，原图NRSS为0.7654，形状度量为1.3和2.4时，NRSS分别为0.3712和0.2667。这种层次化的轮廓分析在路标的识别上具有较好的稳健性。

电信设备-基于人工路标的移动机器人定位系统及方法.zip

Ar_project 本人参加2020全国大学生物联网设计大赛所做项目负责的软件部分，获得华东赛区特等奖、全国总决赛二等奖。 该项目包含了导航系统、语音系统、目标检测系统三个部分，涵盖语音唤醒、语音识别、语音合成、语音导航、聊天机器人、目的地搜索、路径规划、车道分割、目标检测(车、车牌、违规车、路标等)、车牌识别等一整套快速解决方案！（附带的两个模型为基于玩具车和模型道路数据集的....） 项目技术架构如下图 目录结构 Project ├─AR_project_PI │ │ ARPImain.py //树莓派客户端主程序,用于调度树莓派端一切数据传输线程、界面更新、信号处理等，整合树莓派端的语音控制系统、导航系统、数据传输系统 │ │ ARui.py //主界面类，调用webBrowser类实现内嵌浏览器功能，定义所有界面信号的槽函数 │ │ Arrowclass.py //箭

参考资料-6 突起路标外观鉴定检查记录表.zip

太阳能LED路标灯电路图，通过时间来控制开关。