基于Matlab GUI的交通标志识别系统

基于Matlab GUI的交通标志识别系统

交通标志是道路上非常重要的一种交通设施，它们提供了交通规则和路况信息，帮助驾驶员做出安全和正确的决策。因此，开发自动化交通标志识别系统对于交通安全至关重要。在本文中，我们将介绍如何使用BP神经网络来实现基于Matlab GUI的交通标志识别系统。

1. 数据集准备

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。例如，停车标志、禁止通行标志、限速标志等等。

2. 特征提取

接着，我们需要将交通标志图像转换为数字特征向量。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。

3. BP神经网络训练

现在，我们已经将交通标志图像转换为数字特征向量，就可以使用BP神经网络来训练分类器。我们可以使用Matlab中的nntool命令来打开BP神经网络训练工具，并设置训练参数和网络结构。

在本例中，我们选择将所有特征向量作为输入，并使用softmax作为输出层的激活函数来实现多类别分类。我们将训练数据集分为训练集和测试集，并设置训练停止条件。

以下是BP神经网络训练的Matlab代码：

% 加载数据
load(‘traffic_sign_dataset.mat’);

% 分离训练集和测试集
[train_set, test_set] = split_dat