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。

一个基于keras实现的交通标志识别的深度神经网络，在测试集上实现了99%的超高准确率，并包含相关的训练和测试数据。以及一个帮助函数文档

【交通标志识别】基于SIFT特征实现交通标志识别matlab源码含GUI.md

随着机动车辆的日益增多，交通环境日益恶化，针对这种情况设计了一种基于SIFT算法的智能交通标志识别系统，不仅可以有效地辅助交通监管，而且能及时为驾驶员提供有效参考信息，避免违章事故的发生。利用SIFT算法构建仿射不变的特征子空间，并结合交通标志自身独特的颜色及形状特征，达到对交通标志的有效检测、识别和匹配，从而完成交通标志的智能识别。该系统不仅为交通执法部门装备一双智能化的慧眼，并且在一定程度上保障了驾驶员及乘客的人身安全。实验数据表明，本系统可以在复杂情况下高效、准确地识别出交通标志。

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。

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