【基于CNN的57类交通标志识别系统】

技术栈

• 前端：Bootstrap构建界面，确保跨设备兼容。
• 后端：Flask框架提供API服务，处理请求响应。
• 模型：Inception-ResNet-v2架构，基于CNN实现57类交通标志识别。
• 存储：SQLite数据库记录识别历史，支持增删查分页操作。

项目代码

https://gitee.com/zsxsymz/bs_code?source=header_my_projects

系统介绍

• 训练：基于5500+样本的数据集优化模型参数。
• 预测：实时处理图像并输出分类结果。
• 管理：数据库存储识别记录，支持搜索、删除失败记录、分页展示。
• 性能指标：准确率达90-95%，支持近6K张图像的高效识别。
• 技术优势：结合残差网络与Inception结构，提升特征提取能力，轻量化部署适合边缘设备。

项目效果