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    2020-07-06 16:13:07
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    MATLAB交通标志识别系统

    1.选题背景与意义

    随着交通技术的日益完善交通工具的迅猛增加,交通事故严重威胁人们的生命财产安全,因此,交通安全成为当前最热门的问题。我们都知道车有地面跑道,飞机也有地面跑道,火车也有自己的铁轨。如果我们能让这些交通工具自身具备检测和识别地面跑道的能力并按情况做出相应调整。这样不就能避免一些灾难的发生了吗!车道的识别与检测是道路检测的一个关键环节,而道路检测是智能车辆视觉导航研究中的核心问题之一。道路检测是智能车辆视觉导航研究中的核心问题之一,也是智能车辆发展水平的重要标志之一,也是当前发展最快、投资最多的研究方向,因此,研究地面跑道检测具有重要意义。

    图像边缘分割检测技术是图像处理中最为基础和重要的领域之一。图像分割的研究最早可以追溯到20 世纪60年代随着计算机科学技术的不断发展,图像处理和分析逐渐形成了自己的科学体系,新的处理方法层出不穷,例如:经典的方法有灰度阈值分割法、边缘检测法和区域跟踪以及基于分水岭算法的分割方法等。尽管其发展历史不长,但其重要性不言而喻。它们有的适用所有图像,有的则只适用一些特殊图像,到目前还没有唯一的标准的分割方法。具体用什么分割法,需要根据具体情况而定。

    然而,对图像分割的效果好坏或正确与否,还没有一个统一的评价判断准则。不同的分割方法对同一幅图像的分割效果是不同的,而且同一种分割方法对一幅图像在不同空间下的分割效果也是不同的。

    本课题就是从这一起点出发,采用边缘分割检测的方法进行图形分割,并用MATLAB实现整个分割过程。

    2.选题研究的方法与主要内容。

    2.1 研究方法:

    上网收集与图像分割有关论文、图书馆借阅关于MATLAB算法的书籍、查阅相关的科学期刊,并向指导老师请教相关的问题,从而掌握各种matlab算法的基本原理,并掌握MATLAB、UML建模工具的使用方法,用c语言对算法编程,并用MATLAB软件对其进行仿真实验,将编译好的程序下载到智能小车在试验跑道上研究图像分割系统的性能。

    2.2 主要内容:

    采用基于边缘检测的方法进行图形分割,并用MATLAB实现整个分割过程。 用MATLAB对基于跑道边缘检测进行仿真并对其进行比较分析,边缘分割算法下的仿真波形进行研究,观察其对系统性能的影响,着重对智能小车在试验跑道上的行为进行研究,研究在这种算法下边缘检测系统的稳定性和抗干扰性能。

    3.研究条件、主要问题和预期结果。

    3.1 研究条件:

    软件平台是Matlab2012,边缘检测算法相关书籍,智能小车,光敏传感器等。

    3.2 主要问题:

    学习和熟练的掌握MATLAB,掌握边缘检测的基本算法,多次重复的实验验证边缘检测系统是否完善。

    3.3预期结果:

    根据课题要求编写好程序,使智能小车在下载了编译好的程序后,能检测到试验跑道的路线(包括S弯道,直角弯道,跑道中心虚线等)并按线路正确行驶。在达到这些要求后,再根据需要进一步完善程序,以满足系统功能稳定,能适应实际交通跑道检测的需要。

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    说明: 基于数字图像处理,实现一个公路交通标志(限速)分割和识别的仿真系统。要求系统具有界面并实现以下功能: 1)读入交通标志图像; 2)预处理及交通标志定位; 3)多种图像分割功能; 4)形态学滤波等功能; 5)对标志中的数字进行识别。
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    1.课题背景

    传统的交通标志识别,都是对正常图片进行处理识别。如果恶劣一点的天气,如雾霾天气,雨天,沙尘暴等恶劣天气下就无法识别了。该课题为在雾霾天气下的交通标志识别。首先需要利用暗通道算法进行图像去雾,得到清晰的图像,再进行交通标志的识别。

    2.算法说明

    在交通标志识别过程中,考虑到我国交通标志是蓝色,黄色和红色,因此在定位上面可以利用颜色的方法进行定位。我们平时肉眼看到的图像是RGB色彩空间的,只要设置好RGB三通道的比例分量,即可提取出红蓝黄,再利用形态学知识滤除掉干扰误差即可提取到精准的目标,接着利用模板匹配或者神经网络方法进行训练均可。

    3.GUI界面设计

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空空如也

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交通标识识别系统