基于MATLAB GUI的交通标志识别系统

最新推荐文章于 2024-08-05 22:47:24 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB GUI和BP神经网络构建交通标志识别系统。从数据集准备、图像预处理、特征提取、网络训练到网络测试，详细阐述了每个步骤，并设计了交互式的GUI界面供用户上传图像进行识别。

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基于MATLAB GUI的交通标志识别系统

交通标志识别是计算机视觉领域的重要应用之一。本文将介绍如何使用MATLAB GUI和BP神经网络来实现一个交通标志识别系统。我们将通过编写相应的源代码，详细说明每个步骤的实现过程。

  1. 数据集准备
    为了训练和测试交通标志识别系统，我们需要一个包含不同类型交通标志图像的数据集。可以从开放数据集或者在线资源中获取这些图像。确保数据集中包含每个类别的足够数量的图像，并将其划分为训练集和测试集。

  2. 图像预处理
    在进行图像分类之前，我们需要对图像进行预处理以提取有用的特征。常见的图像预处理步骤包括图像灰度化、图像增强和尺寸归一化。这些步骤有助于减少噪声、突出图像特征，并确保输入图像的一致性。

  3. 特征提取
    在本例中，我们将使用BP神经网络作为分类器，因此需要将图像转换为特征向量。常用的特征提取方法包括颜色直方图、梯度直方图和纹理特征。根据实际情况选择合适的特征提取方法，并将每个图像转换为对应的特征向量。

  4. 网络训练
    接下来，我们将使用BP神经网络对特征向量进行训练。在MATLAB中，可以使用"patternnet"函数创建一个BP神经网络，并使用"train"函数对网络进行训练。在训练过程中，需要指定网络的拓扑结构、训练算法和训练参数。

% 创建BP神经网络
net =
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基于MATLAB的交通标志的识别
GGMMM123的博客
12-08 997
在 GB5768．2—2009《道路交通标志和标线：第 2 部分道路交通标志》中，对交通 标志的分类、特征颜色、轮廓、尺寸大小、内部包含的字符、数字、几何图样和数量等 作了明确的规定．每种交通标志具有鲜明的颜色特征和明确的含义．每种交通标志具有 明显的背景和内景颜色特征．禁令标志、指示标志、警告标志的背景特征颜色分别为红色、蓝色、黑色，禁令标志、指示标志、警告标志的内景特征颜色 分别为白色、白色、 黄色．因此，标准交通标志的背景和内景特征颜色作为提取和识别交通标志的依据。交通标志的特征颜色有 三种。
基于matlab的交通标志识别系统的设计与实现
Q_1928499906的博客
10-13 1607
交通标志在进行使用的过程当中，最基本的就是通过对这些交通标志图来进行一定的识别作用，也就是通过对图像的整体处理和识别来进行改变，将其进行输入原始的数据利用一系列图像处理技术方法来进行采用，在色彩方面，也通过进行一系列的处理提取出其中所存在感兴趣的领域，与之前所存在的模式进行比较获取，其中所存在的最大值来将进行指定和发展，这是整体的系统结构流程图。在进行图像的二值化处理的过程当中，就是将图像上所显示的灰度值来进行测定，表现出整体所呈现的黑白效果，也就是其中所体现的各种亮度的等级进行展示的图像模式。
【交通标志识别】基于matlab GUI BP神经网络交通标志识别（带面板）【含Matlab源码 1647期】
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01-02 4465
BP神经网络交通标志识别（带面板） 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
源文件：matlab交通标志识别,基于matlab的交通标志识别,matlab
07-03
实现场景交通标志识别，是一个交作业的小功能
基于MATLAB软件交通标志识别系统【GUI界面版本】.zip
10-29
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基于Matlab实现交通标志识别系统+GUI操作界面的毕业设计（源码+图片数据集+说明文档）.rar
04-20
1、资源内容：基于MATLAB的交通标志识别系统+GUI界面的毕业设计（完整源码+说明文档+数据） 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等...
基于MATLAB的交通标志识别系统简介
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基于MATLAB的交通标志识别系统简介 本系统旨在介绍基于MATLAB的交通标志识别系统的设计和实现。该系统的主要功能是使用计算机视觉和机器学习技术来识别交通标志，旨在提高道路交通安全和减少事故发生。 知识点1：...
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基于MATLAB交通标志识别系统的设计与实现
Q_1928499906的博客
10-13 2582
交通标志在进行使用的过程当中，最基本的就是通过对这些交通标志图来进行一定的识别作用，也就是通过对图像的整体处理和识别来进行改变，将其进行输入原始的数据利用一系列图像处理技术方法来进行采用，在色彩方面，也通过进行一系列的处理提取出其中所存在感兴趣的领域，与之前所存在的模式进行比较获取，其中所存在的最大值来将进行指定和发展，这是整体的系统结构流程图。在进行图像的二值化处理的过程当中，就是将图像上所显示的灰度值来进行测定，表现出整体所呈现的黑白效果，也就是其中所体现的各种亮度的等级进行展示的图像模式。
源文件：matlab交通标志识别.rar
07-03
matlab交通标志识别 代码
matlab识别交通信号标志
01-09
matlab识别交通信号标志，代码完美运行，无bug，无乱码，完整项目，绝对可以运行，支持交通信号识别
MATLAB交通标志识别系统
m0_59833680的博客
08-05 658
图像预处理：系统可以对获取的图像进行预处理，包括图像增强、噪声去除、图像平滑等处理步骤，以提高交通标志的识别准确率。特征提取：系统可以从预处理后的图像中提取出与交通标志特征相关的信息，例如颜色、形状、纹理等特征。特征匹配：系统可以将提取的特征与事先建立好的交通标志数据库进行匹配，找出最接近的标志。结果输出：系统可以将识别结果以图像、文字或者声音的形式进行输出，方便用户查看和使用。图像获取：用户可以通过摄像头或者导入图像文件的方式，获取需要识别的交通标志图像。
MATLAB交通车道线识别
m0_59833680的博客
08-17 1067
1.选题背景与意义 随着交通技术的日益完善交通工具的迅猛增加，交通事故严重威胁人们的生命财产安全，因此，交通安全成为当前最热门的问题。我们都知道车有地面跑道，飞机也有地面跑道，火车也有自己的铁轨。如果我们能让这些交通工具自身具备检测和识别地面跑道的能力并按情况做出相应调整。这样不就能避免一些灾难的发生了吗！车道的识别与检测是道路检测的一个关键环节，而道路检测是智能车辆视觉导航研究中的核心问题之...
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说明： 基于数字图像处理，实现一个公路交通标志（限速）分割和识别的仿真系统。要求系统具有界面并实现以下功能： 1）读入交通标志图像； 2）预处理及交通标志定位； 3）多种图像分割功能； 4）形态学滤波等功能； 5）对标志中的数字进行识别。 ...
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matlab GUI交通标志识别系统
最新发布
02-24
### 创建基于MATLAB GUI的交通标志识别系统 #### 使用MATLAB GUIDE工具创建GUI界面 为了使用户能交互式地加载并测试交通标志图像，需创建一个友好的图形用户界面。这可以通过MATLAB内置的GUIDE工具完成，在其中定义必要的组件如加载按钮、用于展示图片的坐标轴以及执行识别操作的按钮[^3]。 ```matlab % 启动GUIDE工具以新建GUI项目 guide('new') ``` #### 图像加载功能实现 允许用户通过点击按钮选择本地磁盘上的交通标志图片文件，并将其呈现在界面上供后续处理。 ```matlab function loadButton_Callback(hObject, eventdata, handles) % 打开文件对话框让用户挑选一张待测照片 [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg; *.png', 'Image Files (*.jpg, *.png)'}, ... 'Select an Image File'); if isequal(filename,0) || isequal(pathname,0) warndlg('No file selected','Warning'); return; end fullpath = fullfile(pathname,filename); img = imread(fullpath); % 将选中的影像读入内存变量img内 axes(handles.imageAxes); % 设置绘图区域为目标画布 imshow(img); % 显示所选取的照片于指定位置上 end ``` #### 基于BP神经网络模型的训练与保存 利用已标注的数据集对BP神经网络实施监督学习方式下的参数优化流程；当获得满意的性能指标后，则可将此模型持久化存储下来以便日后调用。 ```matlab % 加载数据集（此处假设已有准备完毕的数据） load traffic_sign_dataset.mat; % 初始化BP神经网络结构 net = patternnet([20]); % 定义含单隐层且有20个节点的人工前馈网路架构 view(net); % 设定训练选项 net.trainParam.showWindow = false; net.trainParam.epochs = 1000; net.divideParam.trainRatio = 70/100; net.divideParam.valRatio = 15/100; net.divideParam.testRatio = 15/100; % 开始训练过程并将结果存回原对象属性之中 [trainedNet,tr] = train(net,trainData',trainLabels'); % 测试准确性 testPerformance = perform(trainedNet,testLabels',trainedNet(testData')); % 保存训练后的模型至工作区外便于长期保持 save trained_traffic_sign_recognition_net net tr testPerformance; ``` #### 调用预训练模型进行预测 一旦完成了上述准备工作之后，就可以在实际运行期间借助之前建立起来的知识库来推断未知样本所属类别了。 ```matlab function recognizeButton_Callback(hObject,eventdata,handles) try % 获取当前显示的图像作为输入给到我们的分类器里头去 img = getimage(handles.imageAxes); % 对获取来的原始像素矩阵做适当调整使之适应我们先前设定的标准尺寸大小 processedImg = imresize(rgb2gray(img),[32 32]); % 应用PCA降维技术减少特征空间维度从而加快计算速度的同时也降低了过拟合风险 pcaCoefficients = fitpca(double(processedImg(:))); reducedFeatureVector = transform(pcaCoefficients,double(processedImg(:)))'; % 导入预先训练过的权重参数重新构建相同的拓扑连接模式下新的实例出来 load('trained_traffic_sign_recognition_net.mat','-mat'); % 利用恢复出来的权值配置再次初始化相同规格的新网络实体 predictedClassIdx = vec2ind(sim(net,reducedFeatureVector)); set(handles.resultText,'String',['Predicted Class Index:',num2str(predictedClassIdx)]); catch exception errordlg(exception.message,'Error Occurred During Recognition Process.'); end end ```
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