基于MATLAB的路标实时识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过图像处理和机器学习技术实现实时路标识别。系统从摄像头捕获道路图像，提取特征并利用预训练模型快速分类常见交通标志，实时显示识别结果。

详 情 说 明

基于图像处理与机器学习的路标实时识别系统（MATLAB实现版）

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了对道路图像的实时路标识别。系统通过摄像头捕获视频流，结合图像处理技术与机器学习算法，自动检测并分类常见交通标志（如限速、禁止通行、警示标志等）。系统具备实时标注显示、识别结果记录与统计分析功能，为智能交通、辅助驾驶等应用场景提供技术支持。

功能特性

• 实时识别：支持USB摄像头或网络摄像头输入，实现路标的实时检测与分类。
• 多源输入：兼容实时视频流与静态图像文件（.jpg/.png/.bmp）。
• 精准分类：基于预训练模型（SVM/CNN），输出路标类型及置信度评分。
• 结果可视化：在视频画面中实时标注识别框，显示路标类型与置信度。
• 数据记录：自动保存识别结果（时间戳、类型、置信度）至Excel文件。
• 统计分析：生成路标出现频次分布柱状图，支持历史数据可视化分析。

使用方法

1. 准备模型与配置：确保预训练模型文件（.mat）和路标标签配置文件（.csv）已置于指定路径。
2. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动初始化摄像头或读取指定图像。
3. 实时识别：摄像头开启后，系统将实时处理视频流并显示标注结果。
4. 查看结果：识别结果实时显示于界面，同时保存至Excel文件。可通过内置功能查看统计分析图表。
5. 静态图像测试：支持选择单张图像进行离线识别测试。

系统要求

• MATLAB版本：R2020a或更高版本。
• 必要工具箱：

- Image Processing Toolbox - Computer Vision Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox - Deep Learning Toolbox（若使用CNN模型）

• 硬件建议：支持USB或网络摄像头；为保障实时性，建议配备4GB以上内存。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心控制逻辑，负责完成从输入源获取图像数据、调用图像预处理与特征提取模块、加载预训练模型进行路标分类、在图形界面中实时显示并标注识别结果、将结构化数据写入记录文件以及启动统计分析可视化功能的全流程自动化管理。