该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤,一是进行图像去雾,采用暗通道的方法获取光透射率,从而去除雾霾。得到清晰的图片后,利用颜色的方法进行交通标志的定位,众所周知,交通标志基本是红,蓝,黄三色组成,根据RGB不同组合可以定位到不同颜色,因为存在误差,所以需要借助形态学相关知识,将得到的误干扰面积去除,从而实现精准定位。定位后,在原图基础上进行分割出彩色图标,利用bp神经网络方法,进行训练,识别,从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面,操作简单容易上手。是个不错的选题。
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<项目介绍> - 该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤,一是进行图像去雾,采用暗通道的方法获取光透射率,从而去除雾霾。得到清晰的图片后,利用颜色的方法进行交通标志的定位,众所周知,交通标志基本是红,蓝,黄三色组成,根据RGB不同组合可以定位到不同颜色,因为存在误差,所以需要借助形态学相关知识,将得到的误干扰面积去除,从而实现精准定位。定位后,在原图基础上进行分割出彩色图标,利用bp神经网络方法,进行训练,识别,从而得出结果。 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
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基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统.zip (10个子文件)
wumaituxiangjiaotongbiaozhishibie-main
课题介绍 750B
MATLAB雾霾交通标志shibie[GUI,雾霾,详细注释]
操作方法.txt 178B
Traffic_Iden.fig 20KB
GUI设计图.png 118KB
Traffic_Iden.m 9KB
暗通道去除雾霾后的图像.jpg 288KB
GUI运行效果预期图【PS】.png 741KB
文档说明.txt 749B
交通标志照片
禁止左转弯.jpg 361KB
禁止机动车通行.jpg 888KB
共 10 条
- 1
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程序员无锋
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