【红绿灯检测】基于matlab实现交通灯颜色检测

简介: 【红绿灯检测】基于matlab实现交通灯颜色检测

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

对交通灯的识别主要基于对交通灯的色彩及形状特征.基于信号灯的亮度对其进行分割,提取,并设置了一种自动最优选择阈值的方法.再由HIS彩色空间的H信息识别颜色.最后根据二值化的交通灯的横坐标和纵坐标方向的投影进行形状匹配识别.

⛄ 部分代码

function [] = Red(X)

%RED Summary of this function goes here

%   Detailed explanation goes here


[row,col]=size(X);

x=floor(row/10);

y=floor(col/12);

SE=[1 1 1;1 1 1;1 1 1];

X=imerode(X,SE);

found =false;

%G=imopen(G,SE);

[centers,radii] = imfindcircles(X,[15 100],'ObjectPolarity','bright','Sensitivity',.95);

%centers

%radii

imshow(X)

plot=subplot(224);

title(plot,'红灯')

h = viscircles(centers,radii);

c=0;


[a,b]=size(radii);

for x = 1:a


   rr=floor(centers(x,1));

   cc=floor(centers(x,2));

   radii=floor(radii);


   for i=cc-radii:cc+radii

       for j=rr-radii:rr+radii

           if X(i,j)==255

               c=c+1;


           end

       end

   end

   c;

   d=floor(3.1416*radii(x)*radii(x));


   if (c<d*1.25 || d<c*1.25 )&& found==false

       found=true;

       disp('Red Color Detected')

   else

      % disp('Red Not Detected')

   end

end


end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 李佳阳, 刘奇. 基于MATLAB的交通信号灯识别方法[J]. 甘肃科技, 2016, 32(23):4.

[2] 张玉宝, 赵玮. 基于Matlab图像识别的交通信号灯智能控制[J]. 工业, 2015, 000(025):P.140-140.

[3] 朱玥凝. 基于Matlab图像识别的交通信号灯智能控制[J]. 信息通信, 2016(11):2.

[4] 桂欣悦, 李振伟, 吴晨晨,等. 基于MATLAB的红绿灯识别系统研究[J]. 电子设计工程, 2020, 28(16):4.

⛳️ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料


目录
打赏
0
0
0
0
836
分享
相关文章
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
79 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
|
10天前
|
基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面
本程序基于小波变换和峰值搜索技术,实现光谱检测的MATLAB仿真,带有GUI界面。它能够对CO2、SO2、CO和CH4四种成分的比例进行分析和提取。程序在MATLAB 2022A版本下运行,通过小波分解、特征提取和峰值检测等步骤,有效识别光谱中的关键特征点。核心代码展示了光谱数据的处理流程,包括绘制原始光谱、导数光谱及标注峰值位置,并保存结果。该方法结合了小波变换的时频分析能力和峰值检测的敏锐性,适用于复杂信号的非平稳特性分析。
基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
本项目基于YOLOv2算法实现高效的路面裂缝检测,使用Matlab 2022a开发。完整程序运行效果无水印,核心代码配有详细中文注释及操作视频。通过深度学习技术,将目标检测转化为回归问题,直接预测裂缝位置和类别,大幅提升检测效率与准确性。适用于实时检测任务,确保道路安全维护。 简介涵盖了算法理论、数据集准备、网络训练及检测过程,采用Darknet-19卷积神经网络结构,结合随机梯度下降算法进行训练。
基于MSER和HOG特征提取的SVM交通标志检测和识别算法matlab仿真
### 算法简介 1. **算法运行效果图预览**:展示算法效果,完整程序运行后无水印。 2. **算法运行软件版本**:Matlab 2017b。 3. **部分核心程序**:完整版代码包含中文注释及操作步骤视频。 4. **算法理论概述**: - **MSER**:用于检测显著区域,提取图像中稳定区域,适用于光照变化下的交通标志检测。 - **HOG特征提取**:通过计算图像小区域的梯度直方图捕捉局部纹理信息,用于物体检测。 - **SVM**:寻找最大化间隔的超平面以分类样本。 整个算法流程图见下图。
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。
基于视觉工具箱和背景差法的行人检测,行走轨迹跟踪,人员行走习惯统计matlab仿真
该算法基于Matlab 2022a,利用视觉工具箱和背景差法实现行人检测与轨迹跟踪,通过构建背景模型(如GMM),对比当前帧与模型差异,识别运动物体并统计行走习惯,包括轨迹、速度及停留时间等特征。演示三维图中幅度越大代表更常走的路线。完整代码含中文注释及操作视频。
基于颜色模型和边缘检测的火焰识别FPGA实现,包含testbench和matlab验证程序
本项目展示了基于FPGA的火焰识别算法,可在多种应用场景中实时检测火焰。通过颜色模型与边缘检测技术,结合HSV和YCbCr颜色空间,高效提取火焰特征。使用Vivado 2019.2和Matlab 2022a实现算法,并提供仿真结果与测试样本。FPGA平台充分发挥并行处理优势,实现低延迟高吞吐量的火焰检测。项目包含完整代码及操作视频说明。
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与火焰检测matlab仿真
本项目使用MATLAB2022a实现基于YOLOv2的火焰检测系统。通过USB摄像头捕捉火焰视频,系统实时识别并标出火焰位置。核心流程包括:视频采集、火焰检测及数据预处理(图像标准化与增强)。YOLOv2模型经特定火焰数据集训练,能快速准确地识别火焰。系统含详细中文注释与操作指南,助力快速上手。
基于深度学习网络的人员行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
本仿真展示了基于GoogLeNet的人员行为检测系统在Matlab 2022a上的实现效果,无水印。GoogLeNet采用创新的Inception模块,高效地提取视频中人员行为特征并进行分类。核心程序循环读取视频帧,每十帧执行一次分类,最终输出最频繁的行为类别如“乐队”、“乒乓球”等。此技术适用于智能监控等多个领域。
105 4

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等