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文章目录
- 前言
- 程序资料获取
- 一、项目技术
- 二、项目内容和功能介绍
- 三、核心代码
- 四、效果图
- 五 、资料获取
前言
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程序资料获取
🌟文末获取资料🌟
一、项目技术
环境：Python3.9、Django4.1、Tensorflow2.11、PyCharm
简介：深度学习之基于Django+Tensorflow卷积神经网络交通标志识别系统(Web界面)
二、项目内容和功能介绍
🎈1.项目内容
随着经济的发展和科技的进步，交通运输业得到了迅速的发展，然而交通安全问题依然严峻。交通标志是交通管理的重要组成部分，对于保障交通安全县有至关重要的作用。因此，研究交通标志识别系统具有实际应用价值和社会意义。本文旨在设计并实现一种基于深度学习的交通标志识别系统，以提高交通标志识别的准确性和效率。通过实验验证，本文提出的基于深度学习的交通标志识别系统取得了显著的成果。能够看出，深度学习算法在交通标志识别领域具有很高的应用价值，本研究提出的基于深度学习的交通标志识别系统在准确性和实时性方面均取得了显著的成果，为交通安全管理和交通监控提供了一种有效的技术支持，具有实际应用价值和社会意义。
🎈2.功能介绍
Python编程语言开发
TensorFlow搭建算法模型对数据集进行训练得到一个精度较高的模型文件
Django开发网页端界面平台
实现对58种交通标志图片进行识别
三、核心代码
部分代码：
def config_page(request):
'''
获取参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
def config_list(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
def config_info(request, id_):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
data = config.getbyid(config, config, int(id_))
if len(data) > 0:
msg['data'] = data[0]
return JsonResponse(msg)
def config_detail(request, id_):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
data = config.getbyid(config, config, int(id_))
if len(data) > 0:
msg['data'] = data[0]
return JsonResponse(msg)
def config_save(request):
'''
创建参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
param1 = config.getbyparams(config, config, req_dict)
if param1:
msg['code'] = id_exist_code
msg['msg'] = mes.id_exist_code
return JsonResponse(msg)
error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
logging.warning("save_config.res=========>{}".format(error))
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def config_add(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def config_update(request):
'''
更新参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
config.updatebyparams(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
四、效果图
五 、资料获取
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