基于Matlab Simulink的红绿灯车辆检测与识别系统

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本文介绍了使用Matlab Simulink构建的红绿灯车辆检测与识别系统,通过图像处理技术,包括图像预处理、背景差法车辆检测和YOLOv3深度学习模型进行车辆识别,实现了高精度和实时性的交通管理解决方案。

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基于Matlab Simulink的红绿灯车辆检测与识别系统

传统的红绿灯控制系统仅对时间进行控制,无法实现对路口车辆数量的有效监测和管理。因此,研究一种基于图像处理技术的红绿灯车辆识别系统变得尤为重要。本文将介绍一种基于Matlab Simulink的红绿灯车辆检测与识别系统,并提供相应的源代码。

一、红绿灯车辆检测与识别系统设计

  1. 硬件平台

该系统硬件平台由一台计算机、摄像头和显示器组成。其中,摄像头用于采集路口交通图像,并将其传输到计算机端进行处理。计算机端运行Matlab软件,通过对采集到的图像进行处理,实现红绿灯车辆的检测与识别。最终,检测结果被显示在显示器上。

  1. 软件实现

(1)图像采集

摄像头采集到的图像传输到计算机端后,需要进行预处理。其中,图像去噪和图像平滑化是两个必要的步骤。这两个步骤可以通过Matlab中的imnoise()函数和imgaussfilt()函数实现。首先,使用imnoise()函数对图像进行去噪处理:

ori_img = imread(
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