该课题为交通标志识别，平台是matlab，该课题为恶劣天气下的识别，雾霾。需要先进行雾霾去除，清晰化后图像达到增强后的效果。然后进行定位，分割，识别，带界面。语音播报。
2021-12-06 19:18:05
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MATLAB恶劣天气交通标志识别。先去除雾霾，然后定位交通标志，分割，识别，带语音播报和界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。
2021-11-08 17:02:43
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该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易上手。是个不错的选题。
2021-09-28 18:04:11
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基于MATLAB的bp神经网络的交通标志识别系统，可以识别禁令标志，警示标志，指示标志三种标志，带GUI界面，注释详细。
2021-08-25 17:05:28
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该课题是基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。主要分3个步骤：定位，分割，识别。其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是最大的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。
2021-08-15 18:10:22
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