基于MATLAB的实时路标检测与识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一套高效的路标检测与识别系统。通过机器视觉技术，系统可实时处理摄像头采集的道路图像，精准定位并识别限速、禁止通行等多种路标。结合MATLAB的强大工具箱，实现了路标的快速分割和分类，并提供直观的可视化结果，适用于智能交通和辅助驾驶研究。

详 情 说 明

基于机器视觉的实时路标检测与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于机器视觉和深度学习技术的实时交通路标检测与识别系统。系统能够对摄像头实时采集或输入的图像/视频流进行自动化分析，快速准确地定位并识别出画面中的交通标志。系统集成了图像预处理、目标检测和分类识别等模块，可有效识别多种常见路标类型（如限速、禁止通行、停车让行等），并提供直观的可视化结果与详细的识别数据输出，适用于智能交通、辅助驾驶等相关应用场景。

功能特性

• 实时检测与识别: 支持对实时视频流或单张图像进行快速处理。
• 高精度识别: 采用基于深度学习的目标检测算法（如YOLO/SSD）与卷积神经网络（CNN）分类模型，确保识别准确率。
• 多类别路标支持: 能够识别多种常见交通标志。
• 可视化结果展示: 在原始图像上以边界框高亮显示识别到的路标，并标注类别信息。
• 详细信息输出: 提供识别结果的文本信息，包括路标类型、置信度及边界框坐标。
• 结果导出功能: 支持将识别结果保存为CSV或JSON格式文件。
• 图形用户界面（GUI）: 提供友好的交互界面，实时显示检测过程和最终结果。

使用方法

1. 启动系统: 运行主程序文件以启动系统。
2. 选择输入源: 通过GUI界面选择输入源：可使用摄像头实时视频流，或选择本地图像/视频文件。
3. 开始处理: 点击“开始”按钮，系统将自动对输入内容进行路标检测与识别。
4. 查看结果: 处理过程中，界面将实时显示带有路标标注框的图像。识别完成后，相关信息（类别、置信度、坐标）将显示在结果区域。
5. 导出结果（可选）: 可通过界面按钮将当前识别结果导出为指定格式文件。

系统要求

硬件环境

• 处理器: Intel i5 或同等性能及以上
• 内存: 8 GB RAM 或更高（推荐16 GB以确保流畅运行）
• 摄像头: 支持高清视频采集的摄像头（若使用实时视频流）
• 存储空间: 至少 1 GB 可用空间

软件环境

• 操作系统: Windows 10/11, Linux (Ubuntu 18.04+), 或 macOS (10.14+)
• MATLAB: 版本 R2020a 或更高版本
• 必要工具箱:

- Image Processing Toolbox - Deep Learning Toolbox - Computer Vision Toolbox

• Python (可选，如涉及混合编程): 版本 3.7 或 3.8

文件说明

项目的入口主文件封装了系统的核心流程与主要功能。它负责初始化系统参数与图形用户界面，并调度图像或视频流的读取操作。该文件集成了图像预处理、调用深度学习模型进行路标检测与识别的核心算法模块，同时管理识别结果的可视化渲染与信息输出，最终将处理后的图像与数据在界面中实时展示或保存。