基于机器视觉的交通标志检测识别系统设计

摘要

针对人机交互中目标识别的问题,设计基于BP神经网络的交通标志检测识别系统。首先,采集自然环境下的原始图像,运用RGB模型转换为HSV模型。然后,应用图像增强处理和滤波腐蚀技术,减少图像的环境噪声。最后,运用BP神经网络模板建立交通标志数据模板库,通过BP神经网络的方式将模板进行训练和数据提取,采用模板匹配识别原始图像交通标志。设计目标识别的GUI人机交互界面,实验测试结果表明,设计系统可以准确识别图像中交通标志并弹窗提醒和语音播报识别结果,设计的目标识别系统快速可靠,能够广泛应用于不同场景。