【交通标志识别】BP神经网络雾霾天气交通标志识别（带面板）【含GUI Matlab源码 1771期】
⛄一、BP神经网络交通标志识别简介
道路交通标志用以禁止、警告、指示和限制道路使用者有秩序地使用道路, 保障出行安全.若能自动识别道路交通标志, 则将极大减少道路交通事故的发生.但是由于道路交通错综复杂, 且智能识别技术尚未成熟, 为了得到高效实用的道路标志识别系统, 仍需进行大量的研究.限速交通标志的检测识别作为道路交通标志识别系统的一个重要组成部分, 对它的研究具有非常重要的意义。
目前国内已有不少学者针对道路交通标志牌的智能识别进行了研究, 针对复杂环境背景下交通标志牌难以定位识别的问题, 提出一种基于交通标志牌特定颜色以及多尺度Retinex的图像增强和仿射变换的道路交通标志牌定位算法以及基于支持向量机的标志牌识别算法, 经试验验证, 该检测识别方法可将目标识别率达到90%以上, 但是其基于个人计算机 (Personal Computer, PC) 实现的检测算法, 不适用于影像序列的交通标志牌检测.文献[7]提出一种Adaboost算法与支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) 算法融合用于自然场景下的交通标志识别的算法.该算法首先通过Adaboost筛选出最可能的候选子图像集合, 接着利用SVM对候选集合进行最终识别, 从而将识别正确率提升至96%以上.以上这些算法虽然在一定程度上取得了一定的识别效果, 但是目前常用方法均存在误识别率较高, 检测时间过长等缺陷.笔者提出算法的创新之处在于, 椭圆检测定位过程中采用帧间加速法、连续自适应均值漂移算法 (Continuously adaptive mean-Shift, CamShift) 和光流法缩短定位时间, 再对定位结果进行反向传播 (Back Propagation, BP) 神经网络识别, 从而提高检测效率, 能够实现实时视频处理。
1 限速交通标志的检测与识别
文中提出的算法主要包括两部分:限速交通标志的检测与识别.首先利用交通标志牌的颜色以及形状特征将交通标志牌从复杂环境背景下检测出来;接着利用BP神经网络对正负样本进行训练, 形成训练集, 从而实现对检测出的交通标志牌的识别;最后再通过帧间加速法、CamShift法和光流法比较智
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