基于摄像头与HOG-SVM的交通标志实时识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB的视频处理与计算机视觉工具箱，通过计算机内置摄像头或外部USB摄像头实现对真实场景中交通标志的实时获取与智能化识别。系统首先通过MATLAB摄像头支持包建立视频流连接，实时抓取每一帧RGB彩色图像。在处理流程中，系统会对图像进行预处理，包括利用高斯滤波消除环境噪声以及通过LAB或HSV色彩空间转换来增强特定颜色（如红、蓝、黄）的辨识度。系统采用多尺度滑动窗口或基于色调掩码的区域提取技术定位候选交通标志，随后通过形态学操作如腐蚀与膨胀去除小噪声干扰并闭合轮廓。在特征提取阶段，系统提取候

详 情 说 明

实时摄像头交通标志检测与识别系统

项目介绍

本项目是一款基于MATLAB环境开发的实时视觉感知系统，专门用于通过计算机内置或外接USB摄像头捕捉、检测并识别道路交通标志。系统整合了数字图像处理、机器视觉与机器学习技术，能够在复杂的背景中精确提取特定颜色的候选区域，并通过提取方向梯度直方图（HOG）特征以及支持向量机（SVM）分类器完成标志种类的实时判定。该系统适用于无人驾驶原型开发、高级驾驶辅助系统（ADAS）的算法验证及交通自动化监测等工程领域。

功能特性

1. 实时图像采集：支持通过摄像头驱动实时抓取高分辨率视频流。
2. 自动化模型训练：内置合成数据生成模块，在系统启动阶段自动生成带有噪声与旋转特征的训练样本，并训练多分类SVM模型。
3. 多色彩掩码提取：针对红色（禁令）、蓝色（指示）、黄色（警告）交通标志设计的HSV空间色彩过滤算法。
4. 鲁棒性预处理：通过形态学开闭运算消除背景杂波和传感器噪声，增强目标轮廓的可辨识度。
5. 智能特征匹配：利用HOG描述子对特定比例的ROI（感兴趣区域）进行高维特征建模。
6. 动态可视化反馈：在实时视频画面上动态叠加黄色检测框、类别标签及置信度分数。

使用方法

1. 硬件连接：确保计算机已连接可用的内置摄像头或USB免驱动摄像头。
2. 环境准备：打开MATLAB软件，并将程序所在文件夹设为当前工作路径。
3. 启动程序：运行系统主程序。系统将首先在命令行窗口提示正在初始化模型。
4. 实时识别：待模型训练完成后，视频窗口将自动弹出。将交通标志（如纸质打印图或真实标志）置于摄像头视野内。
5. 系统退出：直接关闭弹出的视频显示窗口，系统将自动停止处理逻辑并安全释放摄像头资源。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必备工具箱：Computer Vision Toolbox（计算机视觉工具箱）、Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）、Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）。
• 硬件支持包：MATLAB Support Package for USB Webcams。
• 外设要求：标准USB摄像头或内置摄像头（支持640x480或更高分辨率）。

系统逻辑与实现流程

系统运行逻辑严格遵循计算机视觉的标准处理流水线，主要分为四个阶段：

1. 离线训练预处理阶段

系统启动时，首先自动执行模型训练逻辑。通过在内存中合成三种具有代表性的交通标志图形（红色圆形、蓝色圆形、黄色三角形），并模拟真实环境下的旋转（-10到10度随机）和高斯噪声干扰，生成足量的样本库。随后，对所有样本统一缩放至64x64像素，提取HOG特征，并采用纠错输出码（ECOC）架构训练一个多分类支持向量机（SVM）。

1. 图像获取与颜色过滤阶段

在实时循环中，系统通过底层的webcam接口持续抓取RGB彩色图像。为降低光照变化对识别的影响，图像被转换至HSV色彩空间。系统应用三组硬阈值判定：红色区间（涵盖两侧色调）、蓝色区间和黄色区间。通过对H饱和度及V亮度设置最小阈值，剔除环境中暗沉的非目标区域，生成二值化掩码。

1. 区域分析与噪声抑制阶段

针对生成的初步二值掩码，系统先后应用半径为3和5像素的圆形结构元素执行形态学“开运算”与“闭运算”。这一步骤有效去除了图像中的零星孤立噪声点，并填补了由于光照不均导致的标志内部空隙。接着，利用连通分量分析技术，统计所有候选区域的面积与边界框信息，仅保留面积在800至100,000像素之间、形状符合特征的项目。

1. 特征提取与分类判定阶段

对于通过筛选的每一个候选区域，系统从原图中裁剪出对应的ROI区域。ROI经过重采样（64x64）和灰度化处理后，获取其方向梯度直方图特征。这些特征被送入预训练的SVM模型进行预测。系统会实时计算每个类别的得分（置信度），只有当最高置信度超过0.4时，才会被判定为有效目标，并在视频流窗口中即时渲染识别结果。

核心算法分析

• 颜色空间转换逻辑：不同于常规的RGB阈值，本系统采用HSV（色调、饱和度、亮度）模型。这种方式能更好地模拟人类视觉对颜色的感知，在不同光照强度下具有更好的色彩稳定性。
• HOG特征提取：系统将64x64像素的图像划分为多个8x8的细胞单元（Cell），计算每个单元落入不同梯度方向的直方图。HOG特征对目标形状的变化具有良好的几何鲁棒性，是交通标志识别的核心。
• 多分类SVM（ECOC）：利用SVM进行多类别判定。通过将多分类问题分解为多个二类分类问题，系统能够精确地区分Prohibitory（禁令）、Mandatory（指示）与Warning（警告）三类标志。
• 动态退出机制：系统通过设置窗口的关闭请求回调函数（CloseRequestFcn），确保在用户手动关闭窗口时，程序能打破死循环并执行清除摄像头对象的指令，防止MATLAB界面卡死或硬件占用。