基于简化版python+VGG+MiniGoogLeNet的智能43类交通标志识别—深度学习算法应用(含全部python工程源码)+数据集+模型（二）

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前言

本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。

首先，我们选择了Kaggle上的高质量交通标志数据集，以确保训练数据的多样性和丰富性。接着，采用VGG和GoogLeNet等先进的卷积神经网络模型，这些模型在图像分类任务上表现卓越。

通过巧妙的网络架构和参数调整，本项目致力于提高模型的准确率。我们深入研究了不同交通标志的特征，使网络更有针对性地学习这些特征，从而增强模型在复杂场景下的泛化能力。

最终，本项目旨在为出国自驾游的用户提供一个高效而准确的交通标志识别系统，以提升驾驶安全性和用户体验。这一创新性的解决方案有望在自动驾驶和智能导航等领域产生深远的影响。

总体设计

本部分包括系统整体结构图和系统流程图。

系统整体结构图

系统整体结构如图所示。

系统流程图

系统流程如图所示。

运行环境

本部分包括 Python 环境、Anaconda环境。

详见博客。

模块实现

本项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。下面分别给出各模块的功能介绍及相关代码。

1. 数据预处理

本项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像，下载地址为：https://www.kaggle.com/datasets/meowmeowmeowmeowmeow/gtsrb-german-traffic-sign。数据集下载完成后,导入数据并进行预处理。

详见博客。

2. 模型构建

本部分包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版。

1）VGG模型简化版

通过测试各种简化版模型，发现多减少网络的深度(卷积层、池化层、全连接层的层数)，少减少网络的宽度(卷积层输出通道数)，效果更好。由于本项目的图像尺寸较小，此版模型的卷积层输出通道数只减少为VGG-11的一半。输入图像经过3个卷积层、2个最大池化层、1个全连接层和1个Softmax层。卷积层的步幅为1，通过填充使输出的宽和高与输入相同，前2个卷积层调整为5×5，最后一个卷积层保持3×3不变，3个卷积层的输出通道数依次为32、64和64。2个最大池化层分别位于第2和第3个卷积层后，池化窗口均为2×2，步幅为2，无填充，使输出的宽和高减半，每个最大池化层后接一个参数为0.25的Dropout层防止过拟合。最后是一个输出通道数为256的全连接层和1个Softmax层，全连接层后接1个参数为0.5的Dropout层防止过拟合。

相关代码如下：

#导入需要的包
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization
from tensorflow.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.keras.layers import Activation
from tensorflow.keras.layers import Flatten
from tensorflow.keras.layers import Dropout
from tensorflow.keras.layers import Dense
class VGGN:
    def build(width, height, depth, classes):
        #使用Keras框架的Sequential模式编写代码
        model = Sequential()
        inputShape = (height, width, depth)
        chanDim = -1
    #卷积核大小为5*5，步幅为1，输出通道数32，填充使得输出的宽和高与输入相同
     model.add(Conv2D(32, (5, 5), padding="same",input_shape=inputShape))
    #Relu激活函数+批量归一化
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))  
    #卷积核大小为5*5，步幅为1，输出通道数64，填充使得输出的宽和高与输入相同 
 model.add(Conv2D(64, (5, 5), padding="same"))
        model.add(Activation("relu"))
        model.add(BatchNormalization(axis=chanDim))
    #池化窗口为2*2，步幅为2，不填充，输出的宽和高减半（变为16*16）
        model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    #最大池化层后接一个参数为0.25的Dropout层防止过拟合
        model.add(Dropout(0.25))
    #卷积核大小为3*3，步幅为1，输出通道数64，填充使得输出的宽和高与输入相同
        model.add(Conv2D