【交通标志识别】基于BP神经网络实现交通标志识别系统（含语音报警）附matlab代码

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⛄ 内容介绍

随着城市化的进展，汽车的普及，机动车数量、出行人数的大量增加，路网通过能力难以满足交通量快速增长的需要，交通拥挤加剧，交通事故频发，公路交通的安全以及运输效率问题变得日益突出，智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)被认为是解决这些问题的基本手段，ITS是一个集通讯、检测、控制和计算机技术于一体的综合系统，对保障交通系统的运行安全及运输效率，促进国民经济的发展有重要的意义和经济价值。目前，智能交通系统在我国发展迅速，且已正式列入“十一五”发展规划，驾驶安全问题、城市交通堵塞问题、运输效率问题都有望通过对车辆信息化和智能化的改造获得改善，基于图像检测与处理技术的交通标志识别系统作为智能交通系统的一个重要的子系统，已逐渐成为目前智能交通系统国内外研究的热点。

⛄ 部分代码

X=imread('2.jpg');      %更换测试图片

X=out_final;

TeM=rgb2gray(X);

TeM=histeq(TeM);

Televel=graythresh(TeM);   %找到灰度图像M的自适应阈值分割的阈值

TeBW=im2bw(TeM,Televel);     %转换到二值图像，灰度值>M,另为1，否者为0

J=~imresize(TeBW,[32,32]);  

figure;imshow(TeBW);

figure;imshow(J);=5;

i11=imread('m1.jpg');

i22=imread('m2.jpg');

i33=imread('m3.jpg');

i44=imread('m4.jpg');

i55=imread('m5.jpg');

for i=1:t

I=imread(['m',num2str(i),'.jpg']);

TrM=rgb2gray(I);

str=imread([num2str(T1),'.jpg']);

figure;

subplot(121);

imshow(X);title('测试图标');

subplot(122);

imshow(str);title('实验结果');

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]鲁寒凝. 基于HOG特征的交通标志检测与识别算法研究[D]. 长安大学.

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