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MATLAB图像处理与深度学习融合的路标自动识别系统
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资 源 简 介
本项目结合传统图像处理与深度学习技术，实现高精度路标识别。系统支持图像/视频流输入，自动检测并标注路标位置与类别。通过图像增强技术提升识别效果，适配标准路标数据库，兼容不同复杂度路标。完整代码与示例数据，MATLAB 2020b及以上版本支持运行。
详 情 说 明
基于图像处理与深度学习融合的MATLAB自动路标识别系统
项目介绍
本项目是一个高效、精准的自动路标识别系统。它创新性地将成熟的传统图像处理技术与前沿的深度学习算法相融合，旨在实现对各类道路标志的实时、高精度检测与分类。系统能够处理静态图像与动态视频流，通过图像增强技术优化输入质量，并最终以可视化形式直观地呈现识别结果，同时生成详细的识别报告。该系统可广泛应用于辅助驾驶、交通监控等场景。
功能特性
- 多源输入支持：可处理常见格式的静态图像（JPG, PNG等）以及实时摄像头采集或预录制的视频流。
- 先进的识别技术融合：结合了基于HOG（方向梯度直方图）特征与SVM（支持向量机）的传统分类方法，以及基于CNN（卷积神经网络）的深度学习模型，兼顾了效率与精度。
- 图像增强预处理：采用包括形态学滤波在内的图像预处理技术，有效提升图像质量，增强复杂环境下（如光照变化、部分遮挡）的识别鲁棒性。
- 多类别路标识别：能够准确识别并分类不同功能的路标，包括但不限于禁止标志、警告标志和指示标志。
- 丰富的输出结果：
使用方法
- 启动系统：在MATLAB环境中，运行主程序文件以启动系统图形用户界面。
- 选择输入源：在界面中选择输入模式（图片文件、视频文件或摄像头实时流）。
- 加载数据：根据所选模式，选择相应的图片文件、视频文件或配置摄像头参数。
- 执行识别：点击“开始识别”按钮，系统将自动处理输入数据并进行路标检测与分类。
- 查看结果：识别结果将实时显示在界面中。处理完成后，可选择保存带标注的图像/视频以及识别结果日志文件。
系统要求
- 软件环境：需要安装MATLAB R2018a或更高版本。推荐安装Image Processing Toolbox和Deep Learning Toolbox。
- 硬件建议：为获得流畅的实时处理体验，建议计算机配备性能较好的CPU。若使用深度学习模式进行识别，推荐使用支持CUDA的NVIDIA GPU以加速运算。
- 输入规格：支持不同分辨率的图像输入，为保证基本识别效果，建议输入图像的最小尺寸不低于320×240像素。
文件说明
主程序文件是整个系统的控制核心与用户交互入口。它主要负责初始化运行环境，创建并管理图形用户界面以接收用户指令和展示处理结果。该文件协调调度图像/视频读取、预处理、特征提取、分类识别、结果可视化和日志生成等所有关键模块的工作流程，实现了从数据输入到结果输出的端到端自动化处理。
