基于MATLAB的图像处理与机器学习交通警告标志识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套完整的交通警告标志识别解决方案。通过图像预处理、边缘检测和Blob分析提取候选区域，结合机器学习分类算法实现标志类型的精准识别。系统具备高效的图像处理流程和可靠的模式识别能力，适用于智能交通系统应用。

详 情 说 明

基于图像处理与机器学习的交通警告标志识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的交通警告标志自动识别系统。系统采用图像处理和模式识别技术，能够对输入的静态交通场景图像进行分析，自动检测并识别其中的各类交通警告标志（如限速、禁止通行、弯道警告等）。通过集成预处理、边缘检测、区域提取和分类识别等模块，最终在图形用户界面中直观展示检测结果，为智能交通系统、辅助驾驶等应用提供技术支持。

功能特性

• 全自动处理流程：从图像输入到结果展示实现自动化处理
• 多技术融合：结合图像预处理、边缘检测、Blob分析和模式识别技术
• 高精度识别：采用特征匹配或机器学习算法确保识别准确性
• 用户友好界面：提供直观的GUI界面，支持交互操作和结果可视化
• 置信度评估：输出识别结果的置信度评分和处理日志
• 多格式支持：支持JPG、PNG等常见图像格式输入

使用方法

1. 启动MATLAB并设置当前目录为本项目根目录
2. 在命令窗口中运行main命令启动系统
3. 在GUI界面中选择或拖拽待识别的交通场景图像
4. 点击"开始识别"按钮，系统将自动执行检测流程
5. 查看界面中高亮显示的标志位置和类别标注
6. 可通过界面控件查看详细识别置信度和处理日志

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持1280×720以上显示分辨率

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像加载与格式验证、预处理与增强操作、边缘检测与候选区域定位、特征提取与模式分类、图形界面构建与交互控制以及结果可视化与日志输出等关键功能模块的协同工作。