这是新版的交通标志识别系统！

这是更改GUI界面后，让界面更加好看了，但依旧是基于BP神经网络的交通标志识别！

Matlab交通标志识别，交通标识物识别
（有开提＆PPT和完整设计报告）详细内容可咨询查看
（完整包运行代码GUI界面）

-----选题背景与意义-----

全球汽车行业科技进步带来交通网络优化，但也引发能源浪费、环境污染和交通事故等问题。交通标志识别系统是智能交通和无人驾驶领域的研究热点，对提高交通安全、优化交通设施、减少能源消耗和降低环境污染至关重要。

该系统能精确识别各类交通标志，提供及时准确的道路信息。然而，它也面临挑战，如计算错误可能导致交通事故，因此需要不断优化算法以提高识别准确率和系统的稳定性。未来，交通标志识别系统有望为人们提供更便捷、安全的出行体验。

------主要研究内容------

本课题研究的是利用Matlab实现的道路上常见的交通标志的识别。研究内容包括：
1.颜色特征提取：利用RGB色彩空间模型和颜色分割算法，对交通标志的有颜色特征进行提取，以区分不同颜色的交通标志。

2.图像预处理与形态学操作：应用形态学操作原理和基本运算，对图像进行腐蚀和膨胀处理，以清除噪声并突出交通标志的特征。

3.BP神经网络识别技术：采用BP神经网络技术对交通标志进行识别。首先将提取的图像区域进行特征提取和二值化处理，然后输入到训练好的BP神经网络模型中进行分类识别。

4.模板匹配技术：除了神经网络识别，还采用了模板匹配技术进行交通标志的定位和识别，通过计算待识别标志与模板库中模板的相似度来确定标志类别。

以下是GUI界面

-------核心算法------

1. 特征色彩提取法：利用MATLAB的RGB色彩空间模型，通过设定特定颜色阈值来提取交通标志的特征颜色区域。例如，对于红色标志，通过增强红色通道的强度并抑制其他通道来突出红色区域；对于蓝色和黄色标志，也采用类似方法，但阈值设置不同。

2. 交通标志预处理：对图像进行二值化处理，以简化图像并突出标志。直接通过颜色阈值和形态学操作（腐蚀和膨胀）来清除噪声和突出交通标志。

3. 标志识别放法：采用基于欧氏距离的模板匹配方法来识别交通标志。通过计算待识别标志与训练集中各标志之间的欧氏距离，选择距离最小的标志作为识别结果。最后，结合BP神经网络进行识别，提高识别的准确性。

-----以下是识别结果----

禁止类识别结果：

指示类识别结果：

警告类识别结果：