【交通标志识别】基于颜色阈值分割和HOG+SVM技术检测识别中国交通标志附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 1k 阅读

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🔥 内容介绍

摘要：交通标志识别是智能驾驶系统的重要组成部分，其准确性和实时性对行车安全至关重要。本文针对中国交通标志的特点，提出了一种基于颜色阈值分割和HOG+SVM技术的识别方法。该方法首先利用颜色阈值分割提取交通标志候选区域，然后使用方向梯度直方图 (HOG) 特征描述符对候选区域进行特征提取，最后利用支持向量机 (SVM) 分类器进行分类识别。实验结果表明，该方法对中国交通标志具有较高的识别率和鲁棒性。

关键词：交通标志识别，颜色阈值分割，HOG特征，SVM分类器，Matlab

引言

随着智能驾驶技术的发展，自动驾驶系统对环境感知能力的要求越来越高。交通标志识别作为智能驾驶系统中重要的组成部分，能够为车辆提供关键信息，例如限速、禁止通行等，从而提高行车安全。

中国交通标志种类繁多，颜色、形状、图案各不相同，给识别系统带来了挑战。为了提高识别精度和鲁棒性，本文提出了一种基于颜色阈值分割和HOG+SVM技术的交通标志识别方法。

方法

该方法主要分为以下四个步骤：

图像预处理: 首先对采集到的图像进行预处理，例如灰度化、噪声去除、图像增强等，以提高图像质量，为后续处理提供更好的基础。
颜色阈值分割: 利用颜色信息，对图像进行颜色阈值分割，提取出包含交通标志的候选区域。颜色阈值的选择需要根据实际应用场景和交通标志的颜色特点进行调整。
HOG特征提取: 对候选区域使用方向梯度直方图 (HOG) 特征描述符进行特征提取。HOG特征能够有效地描述图像局部形状和边缘信息，对于识别不同形状的交通标志具有较好的区分能力。
SVM分类识别: 利用训练好的支持向量机 (SVM) 分类器对提取的 HOG 特征进行分类识别，最终得到交通标志的类别。SVM 是一种强大的分类器，能够处理高维特征空间，并具有良好的泛化能力。

实验结果与分析

为了验证该方法的有效性，我们在中国交通标志数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法对中国交通标志具有较高的识别率和鲁棒性，能够有效地识别不同形状、不同颜色的交通标志。

Matlab代码实现

以下为本文方法的 Matlab 代码示例：

% 加载图像 image = imread('traffic_sign.jpg'); % 图像预处理 gray_image = rgb2gray(image); % 其他预处理操作... % 颜色阈值分割 mask = zeros(size(gray_image)); % 设置颜色阈值 lower_threshold = [R_low G_low B_low]; upper_threshold = [R_high G_high B_high]; mask(image >= lower_threshold & image <= upper_threshold) = 1; % 提取候选区域 regions = bwconncomp(mask); % 筛选候选区域... % HOG特征提取 for i = 1:length(regions.PixelIdxList) region = image(regions.PixelIdxList{i}); hog_features = extractHOGFeatures(region); % 保存特征... end % SVM分类识别 % 加载训练好的SVM模型 model = load('svm_model.mat'); % 使用SVM模型对特征进行分类识别 predictions = predict(model.svm_model, hog_features); % 输出识别结果 % ...