交通标志检测

资 源 简 介

交通标志检测

详 情 说 明

交通标志检测是智能交通系统和自动驾驶技术中的关键环节，旨在通过计算机视觉识别道路标志，从而辅助驾驶决策、提升道路安全性。在MATLAB中实现该功能通常涉及图像预处理、特征提取和分类识别三个核心阶段。

首先，图像预处理对采集到的交通标志图像进行去噪（如高斯滤波）、对比度增强（直方图均衡化）和颜色空间转换（如RGB转HSV），以突出标志的显著特征（如红色禁令标志或蓝色指示标志）。

接着，特征提取阶段通过边缘检测算法（如Canny算子）定位标志轮廓，或利用形态学操作（开闭运算）分离标志区域。对于形状特征，可通过霍夫变换检测圆形、三角形等几何结构；对于颜色特征，则通过阈值分割提取特定色域。

最后，分类识别可采用传统方法（如SVM、模板匹配）或深度学习模型（需借助MATLAB的Deep Learning Toolbox）。实际应用中需考虑光照变化、遮挡和视角变形等挑战，通常需加入滑动窗口或多尺度检测策略以提高鲁棒性。

该技术的优化能有效减少因标志误判引发的交通事故，例如提前识别限速标志可避免超速危险，而施工警告标志的准确检测有助于及时调整行车路线。未来可结合实时视频流处理和车载系统集成，进一步扩大应用场景。