Advertisement

基于MATLAB的红绿灯识别系统

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统
    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。
     
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统
    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。
     
  • 基于OpenCV的红绿灯识别源码及红灯绿灯黄灯数据集.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。
     
  • 基于YOLOv3的红绿灯检测与识别
    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。
     
  • 自动识别红绿灯
    优质
    自动识别红绿灯系统利用先进的图像处理和机器学习技术，能够准确检测并响应交通信号的变化，旨在提升智能驾驶的安全性和效率。 可以用来识别自然环境中的交通灯，并标出其位置及颜色。由于不同红绿灯图片可能存在各种问题，可以通过调整HSV的选择范围来提高准确性。
     
  • 基于MATLAB的红绿灯识别系统及GUI界面源码（课程设计）.zip
    优质
    本项目为一款基于MATLAB开发的红绿灯识别系统及其图形用户界面(GUI)的课程设计作品。提供完整的源代码，适用于学习和研究计算机视觉与交通信号识别技术。 基于MATLAB的红绿灯识别系统+GUI界面源码（课程设计）.zip文件是一个已获导师指导并通过、得分为97分的高分项目，适合用作课程设计或期末大作业。该资源无需修改即可直接使用，并且保证完整性和可运行性。
     
  • MATLAB红绿灯识别（含语音和GUI）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB的红绿灯识别系统，结合了语音提示与图形用户界面(GUI)，旨在帮助驾驶员更安全便捷地获取交通信号信息。 一、课题名称：基于MATLAB的红绿灯识别系统 二、课题意义： 自21世纪以来，随着国民经济水平与人们生活水平的不断提升，私家车已成为居民外出的主要交通方式之一。然而，随之而来的交通事故数量也在不断增加，相关数据估计显示当前交通事故已经成为全球第九大死因。为了提高道路交通安全性和减少事故的发生频率，并更好地保障人们的财产和人身安全、推动国民经济发展，在智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）的背景下自动驾驶技术应运而生。 尽管自动驾驶系统的研发要求较高且短期内难以普及，但许多国家及科研机构正在积极研究并开发高级辅助驾驶系统（Advanced Driver Assistance System, ADAS）。其中，交通标志识别是ADAS的重要组成部分。作为道路基础设施的关键元素之一，交通标志通常具备标准化的外观特征如特定形状、颜色和图案等，并能够向驾驶员提供指示或警示信息，在实际运输中扮演着不可或缺的角色。 因此，准确且自动化的交通标志（尤其是红绿灯）识别技术具有重要的现实意义。本设计旨在利用MATLAB开发一种导盲拐杖或者车载导航设备，该装置能够在遇到红绿灯时进行定位、识别，并通过语音提示用户相关信息。
     
  • 红绿灯识别的自动代码
    优质
    红绿灯识别的自动代码是一段专为自动驾驶系统设计的程序代码，能够智能地识别交通信号灯的变化，确保车辆在行驶过程中的安全与合规。通过先进的图像处理技术，该代码可以准确捕捉并解析道路上的各种灯光信号，使汽车具备如同人类驾驶员一样的判断能力，在复杂的道路环境中作出正确的反应和决策。 hsv_f = rgb2hsv(g4); H = hsv_f(:,:,1)*255; S = hsv_f(:,:,2)*255; V = hsv_f(:,:,3)*255; [y,x,z]=size(g4); Red_y=zeros(y,1); Green_y=zeros(y,1); Yellow_y=zeros(y,1); for i=1:y for j=1:x if (((H(i,j)>=0)&&(H(i,j)<15)) && (V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Red_y(i,1)= Red_y(i,1)+1; elseif(((H(i,j)>=105)&&(H(i,j)<135)) &&(V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Green_y(i,1)= Green_y(i,1)+1; elseif(((H(i,j)>=45)&&(H(i,j)<75)) && (V(i,j)>50)&&(S(i,j)>30)) Yellow_y(i,1)= Yellow_y(i,1)+1; end end end Max_Red_y=max(Red_y); Max_Green_y=max(Green_y); Max_Yellow_y=max(Yellow_y); if (Max_Red_y>Max_Green_y)&&(Max_Red_y>Max_Yellow_y) disp(红灯); else if (Max_Green_y>Max_Red_y)&&(Max_Green_y>Max_Yellow_y) disp(绿灯); else if(Max_Yellow_y>Max_Red_y)&&(Max_Yellow_y>Max_Green_y) disp(黄灯); end end end