基于卷积神经网络的交通路标检测代码实现

这里提供一个基于 TensorFlow 的交通路标检测代码实现示例：

1. 数据集准备

首先，需要准备一个包含交通路标的图片数据集，可以使用公开数据集如 German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB) 或自己收集数据。数据集应该包括训练集和测试集，每个样本应该标注其对应的交通路标类别，可以使用 XML 或 CSV 文件存储标注信息。

2. 数据预处理

在读取数据集前，需要进行一些预处理操作，包括将图片大小归一化、将标注信息转化为 TensorFlow 的标签格式等。

import tensorflow as tf
import cv2
import os
import numpy as np

def resize_image(image, width, height):
    """
    将图片缩放到指定大小
    """
    return cv2.resize(image, (width, height))

def load_dataset(image_dir, label_file):
    """
    读取数据集
    """
    images = []
    labels = []
    with open(label_file, 'r') as f:
        for line in f.readlines():
            image_name, label = line.strip().split(',')
            image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
            image = cv2.imread(image_path)
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image = resize_image(image, 32, 32)
            images.append(image)
            labels.append(int(label))
    return np.array(images), np.array(labels)

def preprocess_labels(labels):
    """
    将标签转化为 TensorFlow 的标签格式
    """
    return tf.one_hot(labels, depth=43)

3. 构建模型

本例中，使用卷积神经网络模型实现交通路标检测。卷积神经网络由多个卷积层和池化层构成，最后通过全连接层输出预测结果。

def cnn_model(input_shape, num_classes):
    """
    构建卷积神经网络模型
    """
    model = tf.keras.models.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
    return model

4. 训练模型

使用准备好的训练集和测试集数据，训练卷积神经网络模型。

def train_model(train_images, train_labels, test_images, test_labels, model):
    """
    训练模型
    """
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_images, test_labels))

5. 模型评估

最后，在测试集上评估训练好的模型。

def evaluate_model(test_images, test_labels, model):
    """
    在测试集上评估模型
    """
    model.evaluate(test_images, test_labels)

完整代码如下：

import tensorflow as tf
import cv2
import os
import numpy as np

def resize_image(image, width, height):
    """
    将图片缩放到指定大小
    """
    return cv2.resize(image, (width, height))

def load_dataset(image_dir, label_file):
    """
    读取数据集
    """
    images = []
    labels = []
    with open(label_file, 'r') as f:
        for line in f.readlines():
            image_name, label = line.strip().split(',')
            image_path = os.path.join(image_dir, image_name)
            image = cv2.imread(image_path)
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image = resize_image(image, 32, 32)
            images.append(image)
            labels.append(int(label))
    return np.array(images), np.array(labels)

def preprocess_labels(labels):
    """
    将标签转化为 TensorFlow 的标签格式
    """
    return tf.one_hot(labels, depth=43)

def cnn_model(input_shape, num_classes):
    """
    构建卷积神经网络模型
    """
    model = tf.keras.models.Sequential()
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(tf.keras.layers.Flatten())
    model.add(tf.keras.layers.Dense(units=128, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5))
    model.add(tf.keras.layers.Dense(units=num_classes, activation='softmax'))
    return model

def train_model(train_images, train_labels, test_images, test_labels, model):
    """
    训练模型
    """
    model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_images, test_labels))

def evaluate_model(test_images, test_labels, model):
    """
    在测试集上评估模型
    """
    model.evaluate(test_images, test_labels)

if __name__ == '__main__':
    image_dir = 'GTSRB/Final_Training/Images'
    label_file = 'GTSRB/Final_Training/GT-final_train.csv'
    train_images, train_labels = load_dataset(image_dir, label_file)

    image_dir = 'GTSRB/Final_Test/Images'
    label_file = 'GTSRB/Final_Test/GT-final_test.csv'
    test_images, test_labels = load_dataset(image_dir, label_file)

    train_labels = preprocess_labels(train_labels)
    test_labels = preprocess_labels(test_labels)

    model = cnn_model((32, 32, 3), 43)
    train_model(train_images, train_labels, test_images, test_labels, model)
    evaluate_model(test_images, test_labels, model)

其中，数据集和标注信息可以从 GTSRB 官网下载。在训练模型时，使用 80% 的数据作为训练集，20% 的数据作为测试集。运行时间可能较长，耐心等待即可。