基于HSV颜色空间和卷积神经网络的交通标志识别系统设计与实现

摘要：本文设计了一种基于HSV颜色空间和卷积神经网络的交通标志识别系统。系统基于MATLAB开发，通过HSV颜色分割、形态学处理和连通域分析提取交通标志区域，并利用卷积神经网络完成分类识别。系统具备图像读取、标志提取、分割识别和模型训练等功能，具有较好的实时性和鲁棒性。

项目概览

项目简介

交通标志识别是智能交通系统和自动驾驶技术的重要组成部分。本文设计并实现了一种基于HSV颜色空间和卷积神经网络的交通标志识别系统。该系统采用HSV颜色空间对交通标志进行颜色分割，有效提取了红、蓝、黄三种主要颜色的标志区域；利用形态学处理和连通域分析技术对标志进行精确分割；最后通过设计的卷积神经网络模型实现标志的自动分类识别。系统采用MATLAB平台开发，实现了图形化用户界面，包含图像读取、标志提取、标志分割、标志识别和模型训练五大功能模块。实验结果表明，该系统在测试集上的识别准确率达到XX%以上，具有良好的实时性和鲁棒性，能够有效应用于实际交通标志识别场景。

系统架构

本系统采用分层模块化架构，主要包括图像输入、颜色分割、形态学处理、特征提取和分类识别五个模块。系统首先读取交通标志图像，利用HSV颜色空间对红、蓝、黄三类标志进行分割，再通过形态学处理和连通域分析提取标志区域，随后采用卷积神经网络自动学习深层特征，并通过全连接层和Softmax函数完成分类识别。系统基于MATLAB GUI实现人机交互，支持图像读取、标志提取、分割识别和模型训练等操作，结构清晰、易于扩展。

图1 系统架构图

技术创新

创新点1：HSV颜色空间的自适应分割策略

本系统针对交通标志的颜色特征，创新性地采用HSV颜色空间进行标志提取，相比传统RGB空间具有更强的光照鲁棒性。通过对红、蓝、黄三种主要颜色分别设计专用的颜色掩码函数（HSV_red_createMask、HSV_blue_createMask、HSV_yellow_createMask），实现了对不同光照条件下交通标志的精确分割。HSV空间将色调、饱和度和明度分离表示，使得颜色阈值设定更加直观，对阴影和光照变化具有更强的适应能力，有效解决了复杂环境下标志提取不完整的问题。

创新点2：形态学优化与连通域自适应裁剪

本系统设计了形态学处理与连通域分析相结合的标志分割算法。首先通过开运算去除颜色分割后的小面积噪声，再通过闭运算填充标志内部的空洞区域；然后利用连通域分析提取面积最大的区域作为目标标志。针对黄色标志提取边缘易丢失的问题，创新性地引入了自适应边界扩展策略（黄色标志扩展7像素，红蓝标志不扩展），确保裁剪出的标志完整性。该方法有效提高了分割精度，为后续CNN识别提供了高质量的输入数据。

本系统设计了一种轻量化的卷积神经网络结构，仅包含一个卷积层（5×5卷积核，20个特征图）、一个池化层和一个全连接层，相比传统深度网络大幅减少了参数量和计算复杂度。网络输入为120×120×3的彩色图像，通过单层卷积即可提取交通标志的关键特征，适合在MATLAB平台上快速训练和部署。系统实现了从图像读取、颜色分割、形态学处理到CNN识别的端到端完整流程，并集成了模型训练功能，用户可自定义数据集进行训练，具有良好的可扩展性和实用性。

快速开始

运行MATLAB，在命令窗口输入traffic_sign_gui启动系统，依次点击”读取图片”、”提取标志”、”分割标志”和”识别标志”按钮完成交通标志的自动识别。

环境要求

本系统基于MATLAB R2018a及以上版本开发，需安装Deep Learning Toolbox（深度学习工具箱）和Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）以支持CNN模型训练和图像处理功能。

运行展示

运行Traffic_Recognition_GUI.m

图2 系统主界面

图3 训练CNN网络

图4 训练完成

图5 识别结果：禁止向右转弯

图6 识别结果：允许掉头

图7 识别结果：前方学校

项目资源

配套文档

点击查看：基于HSV颜色空间和卷积神经网络的交通标志识别系统设计与实现 注意：免费提供！

配套文件

包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。

项目信息

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-9-M
原创声明：本项目为原创作品

联系方式

开源协议

本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。