关于图像识别:交通标志识别系统卷积神经网络

介绍

应用 Python 作为次要开发语言，基于深度学习 TensorFlow 框架，搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练，最初失去一个辨认精度较高的模型。并基于 Django 框架，开发网页端操作平台，实现用户上传一张图片辨认其名称。

成果展现

演示视频 + 代码

演示视频 + 源码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/negbi656d7r4b0vi

TensorFlow

TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由 Google 开发和保护。它被广泛应用于构建和训练各种深度学习模型，包含神经网络。TensorFlow 提供了一个灵便而高效的编程接口，使开发者可能轻松地实现和部署简单的机器学习算法。
TensorFlow 的外围是计算图，它是一个由节点和边组成的数据流图，示意了计算工作的整体构造。开发者能够应用 TensorFlow 的 API 来定义计算图中的节点和边，示意数据流和计算操作之间的依赖关系。
TensorFlow 反对多种编程语言，包含 Python、C++ 和 Java，使得开发者可能在本人相熟的语言中应用该框架。它提供了丰盛的工具和库，用于数据处理、模型构建、模型训练和模型部署。开发者能够利用这些工具和库，疾速构建和训练各种类型的机器学习模型，包含图像识别、自然语言解决和举荐零碎等。
TensorFlow 还反对分布式计算，容许将计算工作散布到多个设施或计算节点上进行并行处理。这使得 TensorFlow 可能无效地解决大规模的数据和简单的模型。
除了外围性能之外，TensorFlow 还提供了许多扩大库和工具，用于可视化模型训练过程、模型优化和调试。此外，TensorFlow 还反对与其余罕用的机器学习库和框架进行集成，如 Keras、Scikit-learn 和 TensorBoard。
综上所述，TensorFlow 是一个弱小而灵便的机器学习框架，提供了丰盛的性能和工具，帮忙开发者构建、训练和部署高效的机器学习模型。它在学术界和工业界都失去了宽泛的利用，并且踊跃的开发者社区一直推动其倒退和翻新。

Django

Django 是一个开源的高级 Web 应用程序框架，应用 Python 编写，并遵循了 MVC（模型 - 视图 - 控制器）的设计模式。它提供了一组弱小的工具和库，用于疾速构建简单而可扩大的 Web 应用程序。

Django 的设计指标是简化开发过程，提供开箱即用的性能和组件，以及清晰的我的项目构造。它内置了许多常见的 Web 开发工作，如 URL 路由、表单解决、用户认证和治理后盾。这使得开发者可能专一于业务逻辑的实现，而无需反复编写常见的根底代码。

Django 的外围组件之一是 ORM（对象关系映射），它容许开发者通过 Python 代码来定义数据库模型，而无需间接与数据库交互。ORM 提供了简洁的 API，用于执行数据库查问、插入、更新和删除操作，从而实现了数据长久化的性能。另一个重要的组件是模板零碎，它容许开发者将 HTML 页面与动态数据进行联合，生成最终的 Web 页面。模板零碎提供了丰盛的模板标签和过滤器，用于解决和展现数据，并反对模板继承和组件化的开发方式，进步了代码的可重用性和维护性。

Django 还提供了丰盛的扩大和插件生态系统，容许开发者轻松集成第三方库和工具，以满足特定我的项目的需要。同时，Django 也反对与其余 Web 服务和技术的集成，如 RESTful API、缓存零碎、音讯队列和搜索引擎等。

相干代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载预训练的 ResNet50 模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 加载图像
img_path = 'path_to_your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

# 预处理图像
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 应用 ResNet50 进行预测
predictions = model.predict(x)

# 解码预测后果
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]

# 打印预测后果
for pred in decoded_predictions:
    print(f'{pred[1]}: {pred[2]*100:.2f}%')

实现步骤

● 首先收集须要辨认的品种数据集
● 而后基于 TensorFlow 搭建 ResNet50 卷积神经网络算法模型，并通过多轮迭代训练，最终失去一个精度较高的模型，并将其保留为 h5 格局的本地文件。
● 基于 Django 开发网页端可视化操作平台，HTML、CSS、BootStrap 等技术搭建前端界面。Django 作为后端逻辑解决框架。Ajax 实现前后端的数据通信。