基于MATLAB交通标志识别系统

最新推荐文章于 2025-09-14 09:34:22 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-14 09:34:22 发布 · 2.1w 阅读

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#matlab #语音识别 #深度学习 #神经网络

Matlab图形图像处理专栏收录该内容

17 篇文章

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本文介绍了一种基于数字图像处理的公路交通标志（限速）分割与识别仿真系统。系统具备界面，能读取交通标志图像，进行预处理与定位，提供多种分割功能，运用形态学滤波，并识别标志中的数字。

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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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交通标志识别系统.zip

最新发布

10-14

在课程设计或毕业设计的项目中，一个基于Matlab的交通标志识别系统是一个综合性的课题，涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。学生不仅需要对Matlab软件有深入的理解，还需要掌握交通标志识别相关...

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[MATLAB]图像处理——交通标志的识别

m0_67403240的博客

06-18

6518

目录前言一、绪论1.MATLAB软件发展历程介绍2.选用MATLAB做图像处理的优势特点3.交通标志识别介绍3.1选题背景3.2 识别的交通标志要求二、设计思想1.主要步骤2.各模块算法设计2.1 寻找交通标志所在位置2.2 对图像进行二值化处理2.3 对图像进行边缘检测2.4 腐蚀、膨胀2.5 切割交通标志2.6 模板匹配三、核心算法1.特征色彩提取法2. 交通标志分类处理3.模板匹配识别法四、核心代码?五、测试数据及GUI界面截图1.交通标志识别用图2.边缘检测2.1 噪声处理2.2 计算梯度图像2.3

基于MATLAB交通标志自动识别装置

m0_59833680的博客

08-18

1696

基于MATLAB交通标志自动识别装置技术领域本实用新型涉及到交通应用技术领域，尤其涉及一种基于MATLAB交通标志自动识别技术的装置。背景技术随着智能交通系统的不断研究和发展,交通标志自动识别系统逐渐得到重视和发展。在日渐发达的交通系统中，交通标志的自动识别也将占有越来越重要的地位,交通标志的自动识别将成为半自动和自动车辆的重要组成部分，所以对交通标志自动识别的研究就有重要的价值O道路交通...

基于MATLAB的交通标志识别系统设计与实现

weixin_42300144的博客

09-14

968

交通标志识别（Traffic Sign Recognition, TSR）是智能交通系统（ITS）中的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、辅助驾驶及交通监控领域。MATLAB作为一款强大的数值计算与可视化平台，提供了丰富的图像处理工具箱与机器学习接口，特别适合快速原型开发与算法验证。本章将引导读者了解TSR系统的基本组成与工作流程，包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别以及用户交互界面设计。

【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

4566

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！

基于MATLAB的交通标志的识别

GGMMM123的博客

12-08

1371

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交通标志识别系统.zip

08-05

MATLAB交通标志识别系统是一个基于MATLAB平台开发的交通标志识别系统。它可以通过图像处理和模式识别技术，自动识别和分类交通标志。系统的主要功能包括： 1. 图像获取：用户可以通过摄像头或者导入图像文件的...

基于MATLAB交通标志识别系统GUI面板.zip

11-02

本压缩包文件名为“基于MATLAB交通标志识别系统GUI面板.zip”，其中包含了一个图形用户界面（GUI）面板。该GUI面板是整个交通标志识别系统的关键组件之一，通过它可以实现与用户的交互，使得非专业用户也能轻松使用...

基于MATLAB交通标志识别系统面板GUI.zip

10-22

本压缩包文件名为“基于MATLAB交通标志识别系统面板GUI.zip”，顾名思义，它是一个基于MATLAB软件平台开发的交通标志识别系统的图形用户界面（GUI）。MATLAB作为一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用...

源文件：matlab交通标志识别.rar

07-03

matlab交通标志识别代码

matlab交通标志识别.zip

07-06

用MATLAB编写的交通标志识别系统的代码。实现了禁止标志、警告标志、指示标志三种类型的交通标志的识别，是本人的毕业设计题目，有问题可以提出来

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

1682

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。

基于MATLAB 的道路交通标志识别

sunny_chenxi的博客

08-22

3613

一、引言当今社会交通已经非常发达，而道路交通仍占主导地位。MATLAB利用图像处理工具箱，并结合其强大的数据处理能力，我们可不必关心图像文件的格式、读写、显示等细节，而把精力集中在算法研究上，大大提高了工作效率。而且，在测试这些算法时既可方便地得到统计数据，又可得到直观图示。二、交通标志识别关键技术研究交通标志的类型。目前，不同国家执行的交通标志标准不尽相同，考虑到研究的适用性，对本文而言基...

matlab 王家文,基于matlab的交通标志自动识别系统

weixin_30646295的博客

03-17

1299

内容介绍原文档由会员猛龙发布基于matlab的交通标志自动识别系统页数 57 字数 19979摘要机器视觉也称图像分析与理解。机器视觉的发展推动智能系统的发展，也拓宽计算机与各种智能机器的研究范围和应用领域。图像处理与识别技术是机器视觉的一个重要组成部分。图像处理与识别技术的发展经历了初创期，发展期，普及期，和实用期4个阶段。20世纪90年代是图像技术的实用化时期，特点就是图像处理的信息量...

【图像配准】基于matlab GUI SIFT图像配准拼接【含Matlab源码 854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；

04-28

2425

SIFT图像配准拼接完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！

基于MATLAB的实现交通标志的识别

GPT_code的博客

12-06

755

模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。先设置高、低两个阈值（一般高阈值是低阈值的2至3倍），遍历整个灰度矩阵，若某点的梯度高于高阈值，则在结果中置1，若该点的梯度值低于低阈值，则在结果中置0，若该点的梯度值介于高低阈值之间，则需要进行如下判断：检查该点（将其视为中心点）的8邻域点，看是否存在梯度值高于高阈值的点，若存在，则说明该中心点和确定的边缘点相连接，故在结果中置1，否则置0。

MATLAB交通标志识别系统

m0_59833680的博客

08-05

740

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。

基于MATLAB交通标志识别系统写一个代码

10-08

在MATLAB中编写一个简单的交通标志识别系统需要几个关键步骤，这里提供一个概述性的框架，假设我们使用的是计算机视觉技术和机器学习算法。由于实际代码长度会比较长，这里仅给出基础框架： ```matlab % 导入所需库和工具箱 addpath('visionworks'); % 如果有特定的图像处理库 import matlab imageDatastore; % 数据读取和预处理 % 1. 数据准备 % 创建ImageDatastore加载训练图片和对应的标签 imds = imageDatastore('traffic_signs_dataset', 'IncludeSubfolders', true); % 划分数据集（例如80%训练，20%测试） [imdsTrain, imdsTest] = splitEachLabel(imds, 0.8); % 2. 图像预处理 % 使用imageDatastore的preprocessFcn对图片进行大小调整、归一化等操作 imdsTrain = augmentedImageDatastore([64, 64], imdsTrain, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb'); imdsTest = augmentedImageDatastore([64, 64], imdsTest, 'ColorPreprocessing', 'gray2rgb'); % 3. 特征提取 featureExtractor = vision.VGG16Layer('FullyConnected Layers', 'fc7'); % VGG16特征提取层 featsTrain = activations(featureExtractor, imdsTrain); featsTest = activations(featureExtractor, imdsTest); % 4. 训练分类器 classifier = trainNetwork(featsTrain, imdsTrain.Labels, 'SVM','L2Loss', 'MiniBatchSize', 32); % SVM作为示例分类器 % 5. 测试和识别 predictions = classify(classifier, featsTest); accuracy = mean(predictions == imdsTest.Labels); % 6. 识别新图片 % 加载一张待识别的图片 newImage = imread('test_image.jpg'); % 对新图片进行预处理并提取特征 newFeats = activations(featureExtractor, newImage); % 进行预测 predictedSign = predict(classifier, newFeats); % 结果显示和保存 disp(['Predicted sign: ', char(predictedSign)]); ``` 这个例子是一个简化的流程，实际项目可能包括更复杂的模型如卷积神经网络（CNN）、数据增强、迁移学习等。注意，这只是一个基础教程级别的代码，真实应用可能需要大量的数据清理和模型优化。