新闻中心
交通信号灯从而降低交通管理工作的复杂度
21世纪以来随着国民经济和人们生活水平的不断提高私家车逐渐成为居民外出的主要代步工具。伴随着交通事故也越来越多。据相关数据估计交通事故目前已经成为全球的第九大死因。为了能够有效提高道路交通安全减少事故发生更好地保障人们的人身和财产安全推动国民经济快速稳健发展智能交通系统Intelligent Transportation SystemITS应运而生。自动驾驶系统的技术求相对较高严格依赖 ITS 的建立和完善短时间内很难在日常生活中广泛应用。因此当前许多国家和科研机构都在致力于高级辅助驾驶系统Advanced Driver Assistance SystemADAS的研究和开发。其中交通标志识别系统就属于此系统中的一个分支。交通标志是一种重要的道路基础设施通常具有标准的外观如严格规定的形状颜色和图案能够为驾驶员提供指示、警报等有用信息在实际交通运输中占据着不容忽视的重要地位对保证车辆驾驶员和行人安全出行具有指导性作用。因此能准确自动识别出交通标志具有非常重要的实际意义。
本设计利用MATLAB设计出一款导盲拐杖或者是红绿灯汽车导航器遇到红绿灯可以自动定位识别并且语音播报提醒。
[1] 范延军.基于机器视觉的先进辅助驾驶系统关键技术研究[D].南京:东南大学, 2016.
[4] 欧阳维力.基于单目视觉的交通标志检测与识别算法研[D].长沙:湖南大学, 2014.
[7] 聂旎.基于图像视频的行车环境交通对象检测与识别算法研究[D].哈尔滨:哈尔滨工程大学 2017.
。主要分3个步骤：定位，分割，识别。其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。整个设计带有一个可视化
。主要分3个步骤：定位，分割，识别。其中定位部分，考虑我国的交通标志主要分禁令类，指示类和警示类，其中禁令类为红色，指示类为蓝色，警示类为黄色。根据不同颜色比例组成，参数设置合理即可分离出图片中不同颜色分量。但是，这肯定多少存在一些误分割，比如将其他红色，蓝色或者黄色的物体给分离，那么考虑到交通标志区域的分量肯定是的，利用形态学相关知识，按面积小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，并且输出。
一、课题背景 现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别
，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。 二、实现原理 本课题为基于
。通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。 三、实现效果
，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。 二、操作步骤 步：电脑安装的是
软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。 第三步：双击打开demo.m文件。（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错） 第四步：点击绿色的“
课题背景现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别
，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。实现原理 本课题为基于
。通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。实现效果...
识别 一、课题背景 现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别
，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。 二、实现原理 本课题为基于
。通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。 三、实现效果 ...
) 文件大小：315M 源码说明：带中文注释 操作视频：MP4格式 视频演示 提取码：61ic 开发环境：
识别交通灯的颜色与形状目录│文件列表: ├ 1.源码[测试无错] │ └ SVM+颜色+纹理 交通灯 │ │ AspectRatio.m │ │ BlobSignR.m │ │ colorMom.m │
库中的二值图像，路标很多，所以选择几种典型的，我选择了的是：三角形（黄色）和圆形（红色）的，对应着禁止路标，警示路标，以及提示路标 2.然后是直方图灰度增强，这一步很重要，没这一步效果很不明显。 3.图像二值化，去除小干扰 4.内部填充，形成一个白色的圆 5.边界提取，一个圆形的白线 所以的步骤都有对应的图像 6.根据白线，利用Hu不变矩确定其形状。 7.根据6的轮廓提取路标位置，得到路标所在区域图案（这一步程序里定位出来了） 7.将第四步骤白色圆反转，先利用四步骤的图案作为蒙版提取7所框定的路标区域，在用反转图像将非路标区域白色化，这有利于后一步的图像处理 8.对上述得到的图像进行二值化，采用OUST自适应图像分割法 9.利用LBP法，建立
一、课题介绍 我国人数基数大，各个公共场合的人数是一个十分重要的信息，也是人们一直关注的话题。教室作为其中一个十分特殊的公共场合，它的人数有着很重要的现实意义。比如在无人或者人数比较少的教室可以做到远程控制空调和风扇以及电灯数量，节约能源的目的；统计高校学生逃课比例，目前目前老师往往采取手工点名，效率低下，或者存在替代点名的情况，导致
不可靠；高校或者社会中教室资源紧张，很多场所的教室面临一座难求，如果有一套行之有效的教室人数统计系统，可以合理地分配社会资源，让资源得到充分的利用；讲座时，参与人数可以充分反映讲座人的受欢迎程度，客观反映真实情况等等。 该课题为基于
。实现教室人数的计数统计，进而统计出勤率，上课认真听讲的比例。原先预设总人数，未出勤或者书本遮住脸部、趴着玩手机等必然无法采集到人脸，从而对应数量缺失，得出出勤率或听讲率。该课题采用肤色原理进行人脸定位和人脸分割。本课题中，为了
对应的axes里。是个不错的设计选题。 二、基本流程 读入图片（或调用笔记本自带摄像头），灰度处理，转YcbCr，二值化，Hough变换，人脸区域定位，计数
领域的一个重要组成部分，利用摄像机对图像进行采集，从图像中检测人脸并进行口罩穿戴的识别的有着非常重要的研究意义和应用价值。面对突如其来的新型肺炎疫情，人们生活秩序被严重打乱。跟普通流感不同，此次疫情可以通过人体唾沫传播，感染他人能力很强。近期，面对疫情，市面上口罩更少被抢得一个不留。因为，面对此次疫情，出门戴口罩变得尤为地重要。可以直接从源头把关，将外接人体唾沫，气流等进行屏障地隔离，有效地保护了自己和他人，不给病毒以传播的机会。而往往
随着汽车数量的增加，城市交通状 况日益受到人们的重视，如何进行有效的交通管理更是成为了人们关注的焦点。智能交 通系统通过车辆检测装置对过往的车辆实施检测，提取有关交通
，达到监控、管理和指挥交通的 目的。因此，它已成为世界交通领域研究的重要课题。 车牌
作为智能交通系统的一个重要组成部分，已在高速公路、城市交通和停车场等项目的管理中占有无可取代的重要地位。它在不影响汽车状态的情况下，由计算机自动完成车牌的识别，从而降低交通管理工作的复杂度。 拟定的课题名称为基于
智能驾驶技术是近几年的热点话题，在缓解交通拥堵、提高道路安全性、减少空气污染等领域，会带来颠覆性的改变。交通灯识别是智能驾驶系统必不可少的重要组成部分，交通灯信号的正确识别，对智能驾驶系统在室外的安全导航起着关键作用。因此，智能驾驶系统如何快速地识别交通灯位置、颜色及如何合理地决策启停成为研究者的重点关注方向。 function info = GetRoadInfo(df_rgb, bws) ...
CSDN开发者助手由CSDN官方开发，集成一键呼出搜索、快捷工具、个性化新标签页和官方免广告四大功能。帮助您提升10倍开发效率！
-红灯检测 精品文档 精品文档 收集于网络如有侵权请联系管理员删除 收集于网络如有侵权请联系管理员删除 精品文档 收集于网络如有侵权请联系管理员删除
检测 (2011-05-10 20:33:47) %红绿等检测程序基于HVS空间 %作者ltx1215 %日期2011-04-12 %主要功能描述实现对
。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常
交通灯的识别主要是针对在自然场景中对交通灯的识别！通过
MATLAB图像去噪算法研究[完美运行，GUI界面，详细教程，万字文稿]
以上信息由扬州市旭瑞照明器材有限公司整理编辑，了解更多交通信号灯,红绿灯,标志牌信息请访问http://www.yzxrjt.com
