基于Matlab卷积神经网络的交通标志识别系统研究与实现

交通标志识别作为智能交通系统的核心技术之一，不仅在自动驾驶领域发挥着关键作用，还在现代道路安全管理中具有重要意义。交通标志为驾驶员提供了有关道路情况的及时信息，包括限速、行驶方向、停车、危险警告等内容，因此能够准确、快速地识别交通标志是确保道路安全和交通顺畅的前提。随着自动驾驶技术的发展，传统的交通标志识别方法面临着识别效率低、准确率不高等挑战，迫切需要更加智能化和高效的解决方案。

在此背景下，本研究提出了一种结合深度学习与HSV（色相、饱和度、亮度）颜色分割的交通标志识别系统，以提升交通标志识别的效率和准确性。HSV颜色空间相比RGB颜色空间，更加符合人类的视觉感知习惯，因此在图像处理和分割中能够更准确地提取目标对象的颜色特征。通过为红色、蓝色和黄色等特定颜色的交通标志设计HSV掩码，本系统能够有效地从复杂的背景中分离出交通标志区域，从而提高后续识别的准确率和速度。

分割后的图像输入到卷积神经网络（CNN）进行分类。CNN作为一种强大的深度学习模型，具有自动提取图像特征的能力，能够从大量数据中学习到有效的特征表示。本研究中的CNN模型经过大量交通标志图像数据集的训练，能够精准地识别出不同类别的交通标志，包括限速标志、方向指示标志、禁止标志等。在模型训练过程中，应用了数据增强技术，以扩大训练集的多样性，避免模型过拟合，并提升模型在实际应用中的泛化能力。

实验结果表明，所提出的系统在交通标志识别任务中具有极高的准确率，特别是在限速标志和方向指示标志的识别上，表现尤为优异。此外，该系统的实时性能也得到了验证，能够在行驶过程中快速识别交通标志，为自动驾驶车辆提供及时的决策依据。

本系统不仅适用于智能交通管理系统中的标志检测与识别，还为自动驾驶技术的进一步发展提供了技术支持。未来的研究可以考虑扩展至更多类型的交通标志，优化模型的实时性能，并通过多传感器融合技术进一步提高识别系统的鲁棒性。总的来说，该研究为交通标志识别领域提供了一种具有较强实用价值的解决方案，能够有效推动智能交通系统的升级与应用。

算法流程

运行效果

运行 demo.m
1.训练

分析：包含警告消息的GUI截图，显示在启动训练过程时弹出的对话框。对话框告知用户网络正在初始化，训练完成后神经网络会自动保存，并提醒用户在训练完成后关闭训练进度图。

2.训练进度

分析：该图显示训练进度和损失函数的变化图。上方曲线图展示了网络的准确率随着训练轮次的变化，下方曲线图则显示了损失值的下降趋势。训练经过多轮迭代，准确率逐渐提高，损失函数值逐渐减少。

3.识别准确率

分析：该图显示训练进度和损失函数的变化图。上方曲线图展示了网络的准确率随着训练轮次的变化，下方曲线图则显示了损失值的下降趋势。训练经过多轮迭代，准确率逐渐提高，损失函数值逐渐减少。

4.红色标志

分析：该图展示了交通标志识别系统对红色标志（禁止驶入）的处理过程。左侧是原始图片，中间是经过HSV颜色分割后的图片，右侧则是分割后的标志，最终识别结果正确显示为“禁止驶入”。

5.蓝色标志

分析：该图展示了系统对蓝色标志（允许掉头）的识别。类似于红色标志，左侧显示待识别标志图片，中间是提取标志的过程，右侧是分割后的图片，最终识别结果为“允许掉头”。

6.黄色标志

分析：此图展示了黄色标志（前方学校）的识别过程。系统同样经过HSV分割和标志分割，最终正确识别出黄色的“前方学校”标志。

这些图展示了基于MATLAB卷积神经网络的交通标志识别系统的完整操作流程，包括训练过程、训练进度监控、识别准确率，以及对不同颜色标志的识别效果。

原文地址：https://blog.csdn.net/ZSW1218/article/details/144307143

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！