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

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。

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。