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基于暗通道算法的雾霾天交通标志识别Matlab源码及说明.zip

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简介:
本资源提供了一种基于暗通道先验理论优化的雾霾图像处理方法,用于提高在恶劣天气条件下(如雾霾)交通标志的可见性和可识别性。内含详细代码与文档解释,使用MATLAB实现,有助于研究者和开发者深入理解并应用该算法解决实际问题。 该资源包含的项目代码均经过测试并成功运行,在功能正常的情况下上传,请放心下载使用。 适用人群:主要面向计算机相关专业的学生(如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、数学及电子信息等)以及企业员工,具有较高的学习和参考价值。无论是初学者进行实战练习还是作为课程作业、设计项目或毕业设计的参考资料都非常合适。 此外,该资源还包含在雾霾天气下交通标志识别算法的MATLAB源码及相关说明文档(通过暗通道原理对图像去雾处理后清晰化,并进一步完成交通标志识别)。

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客服
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  • Matlab.zip
    优质
    本资源提供了一种基于暗通道先验理论优化的雾霾图像处理方法,用于提高在恶劣天气条件下(如雾霾)交通标志的可见性和可识别性。内含详细代码与文档解释,使用MATLAB实现,有助于研究者和开发者深入理解并应用该算法解决实际问题。 该资源包含的项目代码均经过测试并成功运行,在功能正常的情况下上传,请放心下载使用。 适用人群:主要面向计算机相关专业的学生(如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、数学及电子信息等)以及企业员工,具有较高的学习和参考价值。无论是初学者进行实战练习还是作为课程作业、设计项目或毕业设计的参考资料都非常合适。 此外,该资源还包含在雾霾天气下交通标志识别算法的MATLAB源码及相关说明文档(通过暗通道原理对图像去雾处理后清晰化,并进一步完成交通标志识别)。
  • 气中MATLAB.zip
    优质
    本项目为一套在雾霾等恶劣天气条件下利用MATLAB实现的交通标志自动识别系统,旨在提升行车安全。通过图像处理技术优化识别算法,适应低能见度环境下的应用需求。 该课题是基于Matlab的交通标志识别系统,包含一个人机交互界面。能够判别红色精灵、蓝色指示和黄色警示三类交通标志,并且可以进行视频识别而无需人工手动选择颜色。在完成识别后,系统还可以通过语音播报来传达信息。
  • 气下MATLAB案例.zip
    优质
    本资源提供了在雾霾等恶劣天气条件下交通标志自动识别的MATLAB实现案例,包含代码与数据集,适用于计算机视觉和交通安全研究。 该课题是基于Matlab的交通标志识别系统,具备人机交互界面功能。能够辨别红色精灵、蓝色指示及黄色警示三类交通标志,并支持视频识别与语音播报。此外,系统还能自动进行颜色分类,无需人工干预选择颜色即可完成识别任务。
  • MATLAB环境中系统
    优质
    本研究开发了一套基于MATLAB的雾霾环境下交通标志自动识别系统。该系统利用先进的图像处理和机器学习技术,有效提升了在低能见度条件下交通标志的检测与辨识准确率,从而保障了恶劣天气下的交通安全。 基于MATLAB的雾霾环境下交通标志识别系统研究与发展。
  • MATLAB条件下(含GUI)
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套在雾霾天气下有效识别交通标志的系统,并设计了用户图形界面(GUI),提高用户体验和操作便捷性。 该课题是基于MATLAB的BP神经网络在雾霾天气下交通标志识别系统的设计。研究分为两个主要步骤:首先进行图像去雾处理,采用暗通道方法获取光透射率以去除雾霾影响;然后利用颜色信息定位交通标志,由于大部分交通标志由红、蓝和黄三种基本色组成,通过分析RGB值的不同组合来确定具体位置,并使用形态学知识消除误差干扰区域,实现精确识别。在完成定位后,在原图上分割出彩色图标并运用BP神经网络进行训练与识别操作以获得最终结果。此外,该系统还配备了一个用户友好的GUI界面,使得其易于操作和理解,是一个优秀的研究课题选择。
  • MATLAB[含GUI,环境,详细注释].zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的雾霾环境中交通标志识别系统代码及图形用户界面(GUI),附有详尽注释,便于学习和研究。 本课题研究的是基于MATLAB的BP神经网络在雾霾天气下交通标志识别系统。该系统主要分为两个步骤:首先进行图像去雾处理,采用暗通道方法获取光透射率以去除雾霾影响;然后对得到的清晰图片使用颜色定位法来确定交通标志的位置,因为大多数交通标志由红、蓝和黄三种颜色组成,在RGB值的不同组合下可以识别不同的颜色。为了提高精度,需要利用形态学知识减少误判区域的影响。 在完成上述步骤后,系统会在原图基础上分割出彩色图标,并使用BP神经网络进行训练与识别工作以得出最终结果。此外,该设计还配备了一个用户友好的GUI界面,便于操作和理解,是一个非常有研究价值的选题方向。
  • MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的交通标志识别系统源代码。该系统利用图像处理技术自动检测和分类道路标识牌,适用于科研学习及算法测试。下载后可直接运行或二次开发。 源文件名为“matlab交通标志识别”,内容涉及基于MATLAB的交通标志识别技术及相关源码,文件格式为.zip。
  • 】利用MATLAB GUI与BP神经网络在进行(附面板1771期).mp4
    优质
    本视频介绍了一种基于MATLAB GUI和BP神经网络的方法,用于雾霾天气下的交通标志识别,并提供了实现该方法的界面设计和源代码。 在上发布的“佛怒唐莲”系列视频中的所有内容都配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包包含以下文件: - 主函数:main.m; - 其他调用的m文件;无需单独运行这些辅助文件。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如遇问题,请根据错误提示进行调整,或寻求帮助。 3. 操作步骤如下: - 步骤一:将所有相关文件放置于当前MATLAB工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行程序直至完成,并查看结果。 4. 对于进一步的仿真咨询,可以通过以下方式联系博主: 4.1 获取博客或资源对应的完整代码 4.2 复现期刊论文中的Matlab程序 4.3 定制特定功能的MATLAB程序 4.4 科研项目合作
  • 深度学习环境中.pdf
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    本文探讨了在恶劣雾霾环境下利用深度学习技术提高交通标志识别准确性的方法,旨在提升道路安全。 本段落档探讨了在雾霾天气条件下使用深度学习技术来识别交通标志的方法。通过分析特定环境下的图像数据,研究者们开发了一种有效的模型,以提高道路交通的安全性和效率。该方法不仅增强了现有系统的鲁棒性,还为未来智能驾驶系统的发展提供了新的思路和方向。
  • MATLAB恶劣气下[].zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB的恶劣天气条件下交通标志识别系统源代码。该工具旨在提升在雨、雪等不良气候条件下的交通安全与驾驶辅助,通过先进的图像处理技术增强交通标志的辨识能力。 该课题是基于Matlab的交通标志识别系统,具备人机交互界面功能。此系统能够辨别红色精灵、蓝色指示以及黄色警示三类交通标志,并支持视频中的交通标志识别而无需人工手动选择颜色。此外,它还能够在完成识别后进行语音播报。