基于MATLAB的实时交通标志智能识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了实时交通标志检测与识别系统，通过摄像头采集视频流，结合图像处理和机器学习技术，自动定位并分类交通标志，提升驾驶辅助系统的智能化水平。适用于智能交通研究和教学演示。

详 情 说 明

基于计算机视觉的实时交通标志检测与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于计算机视觉的实时交通标志检测与识别系统，能够通过摄像头实时采集道路环境视频流，自动检测并识别其中的交通标志。系统综合运用图像处理、传统机器学习以及深度学习技术，实现对多种交通标志的准确识别，并在视频画面中实时标注识别结果。

功能特性

• 实时视频采集：支持USB摄像头或网络摄像头，实时获取道路环境视频数据
• 智能检测识别：自动检测图像中的交通标志区域，准确识别具体类别（限速标志、禁止通行、警告标志等）
• 实时可视化：在原始视频画面上实时标注检测结果，显示边界框和类别标签
• 多维度输出：同时输出视觉结果和数据结构，包括类别名称、置信度、位置坐标和时间戳
• 双算法支持：提供基于HOG特征+SVM分类器的传统方法和基于深度学习CNN的现代方法
• 日志记录：可选生成检测日志文件，完整记录识别历史数据

使用方法

基本使用

1. 确保摄像头设备连接正常
2. 运行主程序文件
3. 系统将自动开启摄像头并进行实时检测
4. 按q键退出程序

参数调整

• 可通过修改配置文件调整检测参数（如置信度阈值、检测区域等）
• 支持选择使用传统方法或深度学习方式进行识别

系统要求

硬件要求

• 摄像头：USB摄像头或网络摄像头
• 分辨率：≥640×480
• 帧率：≥15fps
• 处理器：Intel Core i5及以上
• 内存：4GB RAM（使用深度学习模型建议8GB以上）

软件环境

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• Python 3.7+
• OpenCV 4.0+
• NumPy、SciPy等科学计算库
• 可选：TensorFlow/PyTorch（深度学习模式）

文件说明

主程序文件通过调用摄像头模块初始化视频采集设备，在连续循环中读取每一帧图像，依次进行图像预处理和色彩空间转换等操作，随后分别执行交通标志的区域检测与分类识别两大核心任务。程序实时在视频画面上绘制检测结果的边界框与标签信息，同时计算并输出包括标志类别、置信度分数、位置坐标及时间戳在内的结构化数据。系统还提供用户交互接口，支持运行状态的实时控制与参数动态调整。