基于yolov5的交通标志识别系统的软件架构

基于 YOLOv5 的交通标志识别系统的软件架构可以分为以下几个模块：

1. 数据准备模块：包括数据采集、数据清洗、数据标注等，需要准备大量交通标志的图片数据，并且对这些数据进行清洗和标注，以便训练模型。

2. 训练模块：使用准备好的数据，训练一个基于 YOLOv5 的交通标志识别模型。可以使用深度学习框架如 PyTorch 来训练模型。

3. 模型部署模块：将训练好的模型部署到实际应用中，可以将模型部署到云端或者本地服务器中。

4. 检测模块：在部署好的模型上进行交通标志的检测，识别出交通标志的类型和位置。

5. 后处理模块：对检测出的交通标志进行后续处理，例如对标志进行分类、对标志的位置进行精细化调整等。

6. 应用模块：将识别出的交通标志应用到实际场景中，例如对车辆进行提醒、对路况进行分析等。

以上是基于 YOLOv5 的交通标志识别系统的软件架构的主要模块，具体实现可以根据实际需求进行调整和修改。