深度学习基于MATLAB红绿灯识别系统项目源码。背景 现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别红绿灯，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。 二、实现原理 本课题为基于MATLAB的红绿灯识别系统。通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。 三、实现效果背景 现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别红绿灯，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。 二、实现原理 本课题为基于MATLAB的红绿灯识别系统。通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。 三、实现效果

完整代码，可直接运行

一、课题名称 基于MATLAB的红绿灯识别系统 二、课题意义 21世纪以来，随着国民经济和人们生活水平的不断提高，私家车逐渐成为居民外出的主要代步工具。伴随着交通事故也越来越多。据相关数据估计，交通事故目前已经成为全球的第九大死因。为了能够有效提高道路交通安全，减少事故发生，更好地保障人们的人身和财产安全，推动国民经济快速稳健发展，智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）应运而生。自动驾驶系统的技术求相对较高，严格依赖 ITS 的建立和完善，短时间内很难在日常生活中广泛应用。因此，当前许多国家和科研机构都在致力于高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance System，ADAS）的研究和开发。其中交通标志识别系统就属于此系统中的一个分支。交通标志是一种重要的道路基础设施，通常具有标准的外观，如严格规定的形状，颜色和图案，能够为驾驶员提供指示、警报等有用信息，在实际交通运输中占据着不容忽视的重要地位，对保证车辆驾驶员和行人安全出行具有指导性作用。因此能准确自动识别出交通标志具有非常重要的实际意义。 本设计利用MATLAB设计出一款导盲拐杖或者是红绿灯汽车导航器，遇到红绿灯可以自动定位，识别，并且语音播报提醒。 三、GUI界面设计及制作

现如今,盲人出行依旧是一大问题。面对无处不在的红绿灯,盲人无法通过眼睛辨识红绿灯的状态,出行受阻。为了解决盲人识别红绿灯的难题,本文提出了一种基于MATLAB进行红绿灯识别的系统。为了研究此算法,采集了60个含有红绿灯的普通街景图像,经过灰度化、图像锐化、滤波降噪等预处理过程,使用直方图阈值分割法有效分割红绿灯,通过二值化图像的矩阵进行红绿灯的定位,基于HSV色彩空间识别出红绿灯的颜色状态,通过样本测试与分析,此系统在普通条件下的红绿灯识别率达80%。由此可见,直方图阈值分割法与HSV颜色识别在常规图像处理上具有较高的应用价值,本研究为盲人出行识别红绿灯提供了现实条件。

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。整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理，是你的不

一、课题背景 现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别红绿灯，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。 二、实现原理 本课题为基于MATLAB的红绿灯识别系统。通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。 三、实现效果

一、参考设计思路【图片可自定义，含GUI可视化界面】 1.读入图片，根据路标的颜色进行大致的分割 这是数据库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标 2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。 3.图像二值化，去除小干扰 4.内部填充，形成一个白色的圆 5.边界提取，一个圆形的白线 所以的步骤都有对应的图像 6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。 7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了） 7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理 8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法 9.利用LBP法，建立数据库 10.神经网络后，将目标图像和数据库对比，设定阈值，得到对应的信息