基于Matlab的PCA与BP神经网络多车型图像识别系统

摘要：随着智能交通系统和自动化监控技术的迅速发展，车辆类型识别在道路交通管理、智能安防和数据分析等领域发挥着关键作用。针对多车型车辆图像的识别需求，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 PCA 与 BP 神经网络的多车型图像识别系统。

作者：Bob(原创)

项目概述

随着智能交通系统和城市车辆管理需求的不断增长，车辆图像识别技术在交通监控、交通流量统计以及公共安全等应用领域中愈加重要。针对传统人工特征提取方式识别效率低、泛化能力弱的问题，本文基于 MATLAB 平台构建了一种结合主成分分析（PCA）与 BP 神经网络的多车型图像识别系统。

系统对采集到的车辆图像进行灰度化、归一化和像素向量化等预处理操作，以保证图像数据的一致性，并利用 PCA 方法对高维像素特征进行降维，提取能够有效区分不同车型的主特征向量，从而显著降低计算维度并提高特征表达能力。在此基础上构建 BP 神经网络分类器，对车辆图像进行训练与识别。本文还设计了可视化 MATLAB GUI 系统，实现了模型训练、图片测试、识别率评估以及识别结果展示等功能。

实验结果表明，所提出的 PCA-BP 车辆图像识别系统在十类常见车型的分类任务中取得了较高的识别准确率，具有较好的稳定性与可扩展性。研究表明，PCA 与 BP 神经网络的结合能够有效提升传统机器学习在车辆图像识别中的性能，为后续深度学习与智能交通系统的融合研究提供了方法参考与实践基础。

系统设计

主要围绕车辆车型图像识别流程展开，包含图像预处理、特征提取、分类模型构建及 GUI 实现等核心模块的设计与实现。

图1 系统整体流程图

硬件配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)

软件环境

对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。

表2 系统软件配置(真实运行环境)

运行展示

运行Vehicle_Classifications.m

图2 系统主界面

图3 选择车型数据库图片

图4 数据库准备就绪

图5 网络训练中

图6 网络训练中.

图7 训练完成

图8 网络测试中

图9 测试完成

图10 车型识别-巴士

图11 车型识别-出租车

图12 车型识别-货车

图13 车型识别-家用轿车

图14 车型识别-面包车

图15 车型识别-SUV

图16 车型识别-吉普车

图17 车型识别-吉普车

图18 车型识别-赛车

图19 车型识别-消防车

图20 数据保存成功