Advertisement

【交通灯颜色检测】基于MATLAB的红绿灯识别【附带Matlab源码 2373期】.mp4

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:MP4


简介:
本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行交通灯颜色检测与识别,附有完整的代码资源,适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 佛怒唐莲上传的视频均配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 所需软件及版本 Matlab 2019b;如遇问题,请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤 第一步:将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行,等待程序完成并查看结果。 4. 如需进一步的服务或咨询: - 请求博客文章完整代码提供; - 复现期刊或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序需求 - 科研合作

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB绿Matlab 2373】.mp4
    优质
    本视频详细讲解了如何使用MATLAB进行交通灯颜色检测与识别,附有完整的代码资源,适合对计算机视觉感兴趣的开发者学习研究。 佛怒唐莲上传的视频均配有完整的可运行代码,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 所需软件及版本 Matlab 2019b;如遇问题,请根据提示进行修改。 3. 运行操作步骤 第一步:将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行,等待程序完成并查看结果。 4. 如需进一步的服务或咨询: - 请求博客文章完整代码提供; - 复现期刊或参考文献中的内容 - 定制Matlab程序需求 - 科研合作
  • MATLAB绿信号
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套高效的红绿灯交通信号识别系统,通过图像处理技术准确区分不同颜色的交通信号灯状态。该系统适用于智能驾驶辅助领域,提高道路行驶的安全性与效率。 交通信号灯是智能车辆在城市环境中行驶的重要指示标志,在保障交通安全方面发挥着关键作用。通常设置于交叉路口的交通信号灯为智能车辆提供了方位信息,识别这些信号灯的状态对于智能驾驶系统至关重要。 红绿灯识别技术是智能交通系统的组成部分之一,并对无人驾驶及辅助驾驶系统的进步具有促进作用。常见的红绿灯识别方法包括基于颜色的方法和模板匹配法。在简单环境下,通过利用不同颜色空间中的信号灯特征(如特定的颜色)进行图像分割,再结合形状等其他特性来进一步确定目标区域。 本项目采用设定HSV阈值范围的方式检测交通信号灯;对提取的红绿灯颜色进行二值化处理,并执行膨胀、腐蚀操作以优化图像质量;通过连通域判断和裁剪等方式完成最终识别。
  • 绿——Python OpenCV和YOLOv3信号
    优质
    本项目利用Python结合OpenCV与YOLOv3深度学习模型,实现对视频流中红绿灯的实时精准识别,助力智能驾驶技术的发展。 在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统,基于YOLOv3的预训练权重,无需重新训练模型,只需调用yolov3.weights即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。
  • YOLOv3绿
    优质
    本研究采用YOLOv3算法进行红绿灯的实时检测和精准识别,旨在提高智能驾驶系统的环境感知能力。 在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统,基于YOLOv3的预训练权重,无需重新训练模型,只需调用yolov3.weights文件即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。
  • MATLAB绿系统
    优质
    本项目基于MATLAB开发了一套高效的红绿灯自动识别系统,利用图像处理技术准确捕捉并解析交通信号灯状态,旨在提升智能驾驶的安全性和可靠性。 通过MATLAB中的GUI设计了一个红绿灯识别系统,并且该系统具备语言播报功能。
  • MATLAB绿系统
    优质
    本项目开发了一个基于MATLAB的红绿灯识别系统,利用图像处理技术自动检测交通信号灯状态,为自动驾驶和智能交通应用提供支持。 使用SVM分类算法对红绿灯的颜色和纹理进行识别,并设计相应的GUI界面。
  • OpenCV绿绿数据集.zip
    优质
    该资源包含使用OpenCV进行红绿灯识别的完整源代码以及标注了红灯、绿灯和黄灯的数据集,适用于自动驾驶与交通监控系统的研究。 1. 使用程序源工程文件。 2. 本数据集包含红灯、绿灯、黄灯三类图片共计1187张,其中红色交通灯有723张,绿色交通灯429张,黄色交通灯35张。 3. OpenCV是一个开源的计算机视觉库,能够用于实现图像和视频处理任务。它可以帮助自动驾驶汽车及智能交通系统准确识别红绿黄三色信号灯的状态,并据此做出合理决策。今天Dream将带领大家回顾一个经典的实验:使用OpenCV进行红绿灯识别。 4. 该算法在测试集上的分类准确率接近98%,具体而言,有**`97.98%`的图像被正确归类为红、黄或绿色交通信号灯,仅有`2.02%`的错误分类。**这一高准确率表明使用OpenCV库实现的红绿灯检测算法在测试集上具备良好的识别性能,可以较为可靠地辨别出图片中的三色信号灯状态。然而需要注意的是,该结果仅基于特定的数据集得出,并不能完全代表算法的整体表现;因此,在更多数据集中进一步验证和测试是必要的。
  • Python YOLOv5信号绿及左右转向信号
    优质
    本项目利用Python和YOLOv5模型进行交通信号灯检测,实现对红绿灯以及左右转向信号的精准识别,提升智能驾驶的安全性和可靠性。 使用Python进行交通信号灯检测可以通过YOLOv5实现红绿灯识别以及左转右转的识别效果。相关部署视频教程可以提供进一步的帮助。