KerasCV YOLOv8实现交通信号灯检测

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1. 项目简介

本项目旨在通过深度学习模型实现交通信号灯的检测，以提高交通管理系统的智能化水平，增强驾驶辅助功能。随着智能交通系统的快速发展，准确地识别交通信号灯对于无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统（ADAS）至关重要。该项目采用YOLOv8（You Only Look Once version 8），这是一个基于KerasCV实现的目标检测模型，具备实时性和高效性，在复杂环境下能够快速、准确地识别目标。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，具有更轻量化的结构和更高的检测精度，非常适合嵌入式设备和实际应用场景。项目利用交通信号灯作为训练数据集中的主要目标，通过该模型进行高效检测，从而能够在不同光线、天气条件下识别红灯、黄灯和绿灯，并结合后续的应用程序，实现对驾驶行为的智能反馈和控制。本项目的目标是在各种复杂道路环境下，开发一个具备高精度、低延迟的交通信号灯检测系统，助力智能交通和自动驾驶的发展。

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