Matlab GUI实现基于YCbCr特征提取的BP神经网络交通标志识别

最新推荐文章于 2025-12-05 13:29:49 发布
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文章标签： matlab 神经网络 计算机视觉
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本文介绍了一种使用Matlab GUI结合YCbCr颜色空间和BP神经网络的交通标志识别方法。首先，通过YCbCr颜色空间进行特征提取，然后利用BP神经网络进行交通标志分类。最后，设计了GUI界面以提高用户体验。实验显示，该系统在识别准确性和鲁棒性方面表现良好。

Matlab GUI实现基于YCbCr特征提取的BP神经网络交通标志识别

近年来，交通标志识别技术在智能交通系统中得到广泛应用。其中，基于图像处理和机器学习算法的交通标志识别方法成为研究热点之一。本文基于Matlab GUI平台，结合YCbCr颜色空间和BP神经网络算法，实现了交通标志的自动识别功能。

一、YCbCr特征提取

RGB是一种常用的颜色空间，但它对亮度和色度的分离不够明显，因此不太适合颜色特征的提取。而YCbCr颜色空间可以将图像分成亮度（Y）和色度（Cb和Cr）三个分量，与RGB颜色空间相比，更具有区分度。因此，我们采用YCbCr颜色空间来进行交通标志的特征提取。

在Matlab中，我们可以使用rgb2ycbcr()函数将RGB图像转换为YCbCr图像，并通过imshow()函数显示转换后的图像。

代码如下：

% 读取RGB图像
I_rgb = imread('test.jpg');
% 转换为YCbCr图像
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基于BP神经网络的交通标志识别系统（附带Matlab代码）
TechGlide的博客
09-11 366
在本例中，我们将使用一个多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）作为我们的神经网络模型。交通标志识别是计算机视觉领域中一个重要的任务，其在智能交通系统、自动驾驶以及交通安全等方面具有广泛的应用。首先，我们需要准备一个包含不同交通标志图像的数据集。反向传播通过比较网络的输出与实际标签，计算预测误差，并将误差从输出层向后传播到隐藏层和输入层，以更新权重和偏差。然后，对图像进行大小标准化，以确保所有输入图像具有相同的尺寸。输入层的节点数量应与预处理后的图像尺寸相对应。
基于BP神经网络的交通标志识别系统附带MATLAB代码
ByteWhisper的博客
09-14 152
在本系统中，我们将使用一个三层的BP神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层的节点数取决于图像的大小和特征维度，隐藏层和输出层的节点数需要根据实际需求进行调整。总结：本文介绍了基于BP神经网络的交通标志识别系统，并提供了相应的MATLAB代码。通过特征提取、神经网络训练和测试等步骤，可以实现对交通标志的自动分类和识别。训练的过程是通过反向传播算法来更新神经网络的权重和偏置，使得网络输出尽可能接近期望输出。本文将介绍基于BP神经网络的交通标志识别系统，并提供相应的MATLAB代码。
Matlab GUI BP神经网络实现雾霾天气下的交通标志识别
学习使你进步。
07-30 282
实验结果表明，在测试集上，所设计的算法在雾霾天气下的准确率、精确率和召回率分别为98.5%、98.7%和98.6%，识别效果良好。随着工业化、城市化进程的加速，燃煤、机动车尾气等污染源大量排放，导致大气中的PM2.5等污染物超过标准，形成了严重的雾霾天气。在雾霾天气下，交通标志容易受到影响，难以正常识别。本文采用Matlab GUI进行BP神经网络的设计和训练，使用了6组隐藏层节点数分别为10、20、30、40、50、60的实验进行比较。训练完成后，点击“识别”按钮，选择待识别的图像并进行交通标志的识别。
【交通标志识别】基于BP神经网络实现交通标志识别系统（含语音报警）附matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-21 1125
随着城市化的进展，汽车的普及，机动车数量、出行人数的大量增加，路网通过能力难以满足交通量快速增长的需要，交通拥挤加剧，交通事故频发，公路交通的安全以及运输效率问题变得日益突出，智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)被认为是解决这些问题的基本手段，ITS是一个集通讯、检测、控制和计算机技术于一体的综合系统，对保障交通系统的运行安全及运输效率，促进国民经济的发展有重要的意义和经济价值。
基于BP神经网络实现交通标志识别系统-附matlab代码
BUG？不存在的！
08-08 377
我们采用了一个两层的BP神经网络进行交通标志识别，其中输入层共有1024个神经元（对应32x32像素），隐层为64个神经元，输出层为40个神经元（对应40种交通标志）。将32x32的图像转换成1024维的向量后，我们先对数据进行了归一化处理，将灰度值范围从0到255缩放至0到1之间。本文介绍了如何使用BP神经网络实现交通标志识别系统，并提供了相关的matlab代码实现。在经过50次迭代训练后，BP神经网络在测试集上的准确率可以达到97.5%左右，说明其识别效果非常良好。%% BP神经网络训练。
【交通标志识别】基于matlab GUI YCbCr特征提取+BP神经网络交通标志识别【含Matlab源码 1869期】.md
10-14
图像识别：表盘识别、车道线识别、车牌识别、答题卡识别、电器识别、跌倒检测、动物识别、发票识别、服装识别、汉字识别、红绿灯识别、火灾检测、疾病分类、交通标志牌识别、口罩识别、裂缝识别、目标跟踪、疲劳检测...
【交通标志识别】基于matlab GUI YCbCr特征提取+BP神经网络交通标志识别【含Matlab仿真 1869期】.zip
11-18
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图；...
【交通标志识别】基于matlab GUI YCbCr特征提取+BP神经网络交通标志识别【含Matlab源码 1869期】.mp4
02-21
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的...
【交通标志识别】 GUI YCbCr特征提取+BP神经网络交通标志识别【含Matlab源码 1869期】.zip
05-17
在交通标志识别中，BP神经网络可以接受特征提取后的数据作为输入，并通过训练学习各种交通标志的特征，形成不同的类别。网络的输出层节点数对应于可能的交通标志类别，通过最小化预测结果与实际标签之间的误差，不断...
基于MATLAB GUI的BP神经网络模型实现雾霾天气下的交通标志识别
持续更新
09-11 192
完成神经网络模型的训练后，我们可以使用MATLAB GUI来构建一个交互界面，使用户能够上传雾霾天气下的交通标志图像，并获取识别结果。首先，我们需要定义神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的节点数。训练过程中，神经网络将根据输入的图像特征和对应的标签进行学习和调整权重，以实现准确的标志识别。然而，在恶劣的天气条件下，如雾霾天气，交通标志的可见性会大大降低，给驾驶员带来识别困难。下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于演示如何实现基于MATLAB GUI的BP神经网络模型来识别雾霾天气下的交通标志。
基于matlab的车牌识别，采用的是BP神经网络来识别.rar
04-18
基于matlab的车牌识别，采用的是BP神经网络来识别
基于Matlab GUI的交通标志识别系统
code_welike的博客
07-07 356
现在，我们已经完成了BP神经网络的训练，下一步是设计Matlab GUI界面，以便用户能够上传并识别交通标志图像。我们可以使用图像处理工具箱中的函数来提取图像的颜色、边缘、纹理等特征，例如imresize、rgb2gray、edge、haralickTextureFeatures等函数。首先，我们需要收集大量的交通标志图像，并手动标记它们的类别，即将交通标志图像分为不同的类别，并标记每个图像所属的类别。最后，我们需要编写一个图像预处理函数，以便将上传的图像转换为与训练数据集相同的格式。
基于Matlab GUI的YCbCr特征提取与BP神经网络交通标志识别
DevPhantom的博客
09-15 99
通过提取图像的颜色特征并利用BP神经网络进行分类，我们可以实现对交通标志的自动识别。通过Matlab提供的图像处理和神经网络工具箱，我们可以方便地实现算法，并进行训练和预测操作。例如，我们可以设置输入层节点数为特征的维度，输出层节点数为交通标志的类别数。在得到Cb和Cr分量后，我们可以对其进行进一步的处理，如归一化、平滑等操作，以获得更好的特征表示。接下来，我们将图像转换为YCbCr颜色空间，并提取出Cb和Cr分量的特征。在完成BP神经网络的训练后，我们可以使用测试数据集来评估模型的性能。
基于MATLAB GUI的交通标志识别系统开发
uote_e的博客
08-02 274
本文基于MATLAB GUI实现了一套基于BP神经网络的交通标志识别系统，通过图像处理和特征提取技术获取交通标志的特征信息，并利用训练好的神经网络模型对交通标志进行分类。通过用户选择需要识别的交通标志图片，我们可以实现对该交通标志的自动识别和分类。未来，我们将继续深入研究交通标志识别算法和相关技术，进一步优化算法性能，完善交通标志识别系统，并将其应用于实际交通场景中，为社会和人类交通领域做出更大的贡献。使用上文训练好的BP神经网络模型对特征进行分类，得到标志的分类结果，然后将结果返回到图像显示区域。
特征提取（gabor特征、HSV特征、YcbCr特征、NTSC特征）
qq_32526087的博客
12-28 2572
一、gabor特征 二、颜色特征 1.HSV特征 2.YcbCr特征 3.NTSC特征
基于GUI BP神经网络交通标志识别
Happyday763的博客
12-08 85
其中，$\delta_j$为神经元的误差值，$f'(net_j)$为激活函数的导数，$net_j$为神经元的输入值，$\delta_k$为后一层神经元的误差值，$w_{kj}$为后一层神经元连接到当前神经元的权值。BP算法（Back-Propagation，反向传播算法）是一种常见的神经网络学习算法，基本思想是通过输入和输出数据，一步步调整网络权值和偏置量，从而实现对网络的训练。其中，$y$为神经元的输出值，$w$为权值，$x$为输入值，$b$为偏置量，$f$为激活函数。Color = 0;
【交通标志识别】YCbCr特征提取+BP神经网络交通标志识别【含GUI Matlab源码 1869期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
01-20 295
YCbCr特征提取+BP神经网络交通标志识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
完整的PID和LQR四旋翼无人机simulink,matlab仿真，两个slx文件一个m文件...
最新发布
2504_94308238的博客
12-05 294
最近在Matlab里搭了个包含PID和LQR两种控制方案的仿真框架，两个Simulink模型共用同一个动力学模型，参数配置都放在m文件里。先说PID控制那个slx文件，打开就能看到四个环形嵌套的控制器结构——这可不是为了好看，每个环对应姿态角、角速度、位置和速度四个控制维度。最后说说那个m文件里的数据记录功能，用To Workspace模块导出的数据结构比俄罗斯套娃还复杂。后来在slx里把两种控制器输出并联，用switch模块做实时切换，意外发现过渡过程比单一控制器还稳定——这可能就是玄学吧。
基于MATLAB GUI与BP神经网络的交通标志识别系统研究
10-12
基于MATLAB GUI和BP神经网络的交通标志识别系统研究具有重要意义。在交通标志识别领域，需要先从复杂环境背景下检测出道路交通标志牌，之后运用图像识别技术对检测出的交通标志牌进行自动识别。人工神经网络凭借其强大的学习能力和并行计算能力，常被应用于图像识别等领域，BP神经网络便是其中常用的一种，它拥有自适应学习能力，可通过一系列指定的学习特征对样本进行学习，即对人脑神经元进行抽象形成简单模型，再依照不同连接方式形成不同网络，实现适应性处理信息的能力，目前已在医疗、交通等多个领域得到应用。在交通标志实时检测识别项目中，可利用BP神经网络对标志牌进行识别 [^1]。 在MATLAB环境下，借助MATLAB GUI可以构建用户友好的界面，方便对交通标志识别系统进行操作和交互。通过训练BP神经网络，能让系统准确识别交通标志。同时，相关研究还涉及到如YCbCr特征提取等技术与BP神经网络结合用于交通标志识别 [^1][^3]。 ### 代码示例 以下是一个简单示意代码（此代码仅为概念示例，实际应用需根据具体情况完善）： ```matlab % 加载训练数据 load('traffic_sign_data.mat'); % 划分训练集和测试集 train_data = traffic_sign_data(1:800, :); test_data = traffic_sign_data(801:end, :); train_labels = traffic_sign_labels(1:800); test_labels = traffic_sign_labels(801:end); % 创建BP神经网络 net = newff(train_data', train_labels', [10, 5]); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 100; net.trainParam.lr = 0.01; % 训练BP神经网络 net = train(net, train_data', train_labels'); % 对测试集进行预测 predicted_labels = sim(net, test_data'); % 计算准确率 accuracy = sum(predicted_labels == test_labels) / length(test_labels); ```
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