该课题为基于Matlab的交通标志识别系统。带有一个人机交互界面。可以判别红色精灵蓝色指示和黄色警示三类交通标志。可以进行二次拓展，也就是每次识别不需要人为手工的去选择颜色。也可以进行视频的识别。识别之后可以进行语音播报。

基于sift特征匹配的交通标志识别系统 (1)在复杂背景下的交通信号分割研究中，通过在HSV颜色空间中选择合适的阈值范围，提取出可能出现目标的区域。最后，根据形状学特征在最大的预留区域再次搜索三角形，圆圈提取目标区域。在此基础上，对大量交通标志进行了图像分割实验。经验表明，HSV彩色区域的交通标志分割效果更好。 (2)选择SIFT特征，即满足旋转、平移和比例不变要求的特征向量。提出了分割图像的想法。将图像分割成固定数量的子块，计算每个子块内SIFT向量的平均值，得到该图像的特征向量。整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码介绍

纯手工标注交通标志数据集1000框VOC版，xml版本，其中包括3个类别：mandatory、prohibitory、warning。其中包含350张图片，每张图中最少有2个框，共计1031个，手工标注范围良好，适合高精度目标识别，本人使用yolov3训练200轮后精度达到99%

1.实拍交通标志已标注数据集550张——内含txt/xml版本。 2.本数据集含有3类标志，包括停止、提示、等待。 3.数据集适合yolo系统算法使用，内部已经把txt和xml信息都转换好了，看个人需求使用。 4.数据集多为实拍，精度够，并且本人亲自训练过后，检测精度可以达到98%（100轮）。

基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标志识别模型 基于YOLOV5的雾霾天气下交通标

基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。包含分禁令类，指示类和警示类，三种类别的交通标志均可识别，根据三种标志颜色不同通过HSV颜色空间定位到交通标志，然后利用形态学相关知识，按面积和长宽比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，整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。

交通标志识别 将交通标志图像识别并分类为来自数据集的43类。 该项目是Rob Fergus领导的纽约大学计算机视觉课程的一部分，并作为Kaggle竞赛进行。 该模型是使用带有IDSIA网络修改版本的Spatial Transformer网络设计的，并使用大量增强的数据进行了训练。 该模型在Kaggle排行榜上达到了约99.5％的测试设置精度，远高于人工精度。 该项目的整个开发过程可以在阅读。 数据 从下载培训和测试文件夹 跑步 项目可以通过两种方式运行，即main.ipynb jupyter笔记本（最初用于实验）和main.py文件。 对于jupyter笔记本，它包含与数据增强，预处理和培

该课题为基于Matlab的交通标志识别系统。带有一个人机交互界面。可以判别红色精灵蓝色指示和黄色警示三类交通标志。可以进行二次拓展，也就是每次识别不需要人为手工的去选择颜色。也可以进行视频的识别。识别之后可以进行语音播报。

MATLAB雾霾天气交通标志识别。传统的交通标志识别比较多人做了，可以增加雾霾下的识别。先进行去雾，然后识别。