c++实现交通标识的定位以及识别，采用颜色分割以及连通域实现交通标识的初步定位，在采用hog特征以及svm对交通标示进行识别，使用vs2013和opencv实现，效果很好

　　交通标志检测数据集--1500个jpg图片，适用于yolo系列、ssd、faster rcnn系列目标检测算法训练

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　　CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，该数据集由剑桥大学工程系于 2008 年发布，相关论文有《Segmentation and Recognition Using Structure from Motion Point Clouds》，是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。数据库提供32个ground truth语义标签，将每个像素与语义类别之一相关联。该数据库解决了对实验数据的需求，以定量评估新兴算法。数据是从驾驶汽车的角度拍摄的，驾驶场景增加了观察目标的数量和异质性。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）、自行车（Bicyclist）、 树木（Tree）。

　　通过拍照标注的形式标注数据 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

　　将训练数据的ppm格式转换为png格式。 由于压缩后仍大于220MB，故此次上传31-42类。 之前已经上传0-30类

　　其中包括测试集和训练集，可以用来训练交通标志分类，可以与交通标志识别组合起来数据就可以实现完整的，交通标志识别任务

　　用于深度学习的样本，彩色路锥-塑料锥桶1080个 格式：jpg 数量：1080个

　　中国 交通 标志 C CTSDB数据集训练集2，里面 有800个 选项 一半 是txt，文件 中存一半数据图片