大作业（手把手带你实现）：交通标志图像分类系统

最新推荐文章于 2024-12-04 17:58:03 发布

原创

最新推荐文章于 2024-12-04 17:58:03 发布 · 614 阅读

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#人工智能 #分类 #大作业

在现代交通管理中，交通标志的识别与分类是确保道路安全和流畅的重要环节。随着智能交通系统的发展，利用计算机视觉技术实现交通标志的自动识别成为研究热点。这一系统不仅能帮助司机更快地理解路况，还能为自动驾驶汽车提供关键决策支持。通过构建一个高效的交通标志图像分类系统，我们能够有效提高交通标志识别的准确性和效率，从而降低交通事故的发生率，推动智能交通的普及与发展。

本次我将带大家手把手实现整个项目的部署，本次不会涉及到模型的训练，部署方式分别是onnxruntime+gradio与onnxruntime+flask，github地址https://github.com/Hjananggch/Traffic_annotation_classification

首先需要去forkGitHub的项目，然后进行pip install -r requirements.txt进行环境安装。onnxruntime+gradio部署代码，主要是拿到图片然后进行前处理以及模型推理，最后返回图像。

import gradio as gr
import onnxruntime as ort
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import numpy as np

ort_session = ort.InferenceSession(r'./save_model/model.onnx')

class_names = {
    0: "限速5km", 1: "限速15km", 2: "限速30km", 3: "限速40km",