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和技术（A），Rajahmundry，AP，印度。摘要 - 本文集中于开发基于软件的识别模块，该模块与车辆的板载摄像头系统集成在一起。使用OPENCV，系统通过调整，颜色归一化和边缘检测来预处理图像。经过Tensorflow，Keras和Image Data Generator训练的卷积神经网络（CNN），通过增强和预处理流量符号数据集来增强分类精度。一旦确定了流量标志，就可以使用文本到语音转换提供实时语音反馈，从而使驾驶员可以在不分散注意力的情况下接收警报。使用Django构建的后端管理整个管道，确保无缝处理，模型执行和用户交互。结果表明，即使在不同的照明和天气条件下，系统也可以准确识别流量标志，并且可以正确识别并实时宣布交通标志。通过将基于CNN的图像识别与语音反馈相结合，该系统大大改善了驾驶员的帮助，从而使驾驶更安全。索引术语 - 流量标志识别，卷积神经网络（CNN），图像数据生成器，OPENCV，深度学习，实时检测，语音帮助，计算机视觉，机器学习，Django，Tensorflow，Tensorflow，Keras，Keras，驾驶员帮助，道路安全，道路安全。
使用CNN
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