雾霾天气会严重影响交通安全和道路通行能力，因此，开发一种能够在雾霾条件下识别交通标志的系统显得尤为重要。。
项目信息
编号：MDV-10
大小：14M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、2023b
项目介绍
雾霾天气会严重影响交通安全和道路通行能力，因此，开发一种能够在雾霾条件下识别交通标志的系统显得尤为重要。本文提出了一种基于BP神经网络的雾霾交通识别系统。该系统通过全局直方图均衡化算法对受雾霾影响的图像进行预处理，以提高图像的可见性。然后，使用训练好的BP神经网络模型对预处理后的图像进行分类，以识别不同类型的交通标志。实验结果表明，该系统在雾霾条件下具有较高的识别准确率，为提高恶劣天气下的交通管理提供了有效的技术支持。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对BPNet.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
运行 Traffic_Iden.m
这些图片显示了一个基于BP神经网络的雾霾交通标志识别系统的用户界面。每张图片展示了系统对不同颜色和类型的交通标志的识别过程。
第一张图片（红色标志）：
这是一个带有“禁止机动车通行”标志的图像。系统通过去雾增强处理后，成功识别并提取了该红色交通标志，并显示了识别结果。
第二张图片（黄色标志）：
这是一个带有“窄桥”警示标志的图像。系统通过去雾增强后，成功识别并提取了该黄色交通标志，并准确地显示了识别结果。
第三张图片（蓝色标志）：
这是一个“向右转弯”指示标志的图像。系统通过去雾增强处理后，成功识别并提取了该蓝色交通标志，并显示了识别结果。
每张图片中的系统界面都包括以下功能：
（1）左侧：原始图像和去雾增强后的图像对比。
（2）中间：系统提取出的交通标志特征。
（3）右侧：经过识别后的交通标志图像和识别结果。
底部的控制面板包括图像读取、去雾增强、标志提取、标志分割、识别标志等功能按钮，用户可以通过这些按钮操作系统进行不同的图像处理和识别任务。
运行 TrainBP.m
这些图片展示了使用MATLAB进行BP神经网络训练和交通标志识别的过程和结果。
显示了经过处理后的交通标志图像的二值化结果。不同的交通标志图像被转换为二值图像，以便进行特征提取和分类。
这是BP神经网络训练过程中误差下降的图表。图表显示，随着训练代数的增加，误差迅速下降，表明网络正在逐渐学习并改进。
该图表展示了神经网络识别的结果与实际数据的对比。图中的数据点标示了模拟数据与真实数据之间的对比，表明识别的准确度。
这是MATLAB神经网络工具箱中的一个典型训练界面。它展示了网络的结构（输入层、隐藏层和输出层的神经元数量）、训练算法（如Levenberg-Marquardt）、误差计算方法（均方误差MSE）以及训练过程中一些关键参数（如误差、梯度、迭代次数等）。图中显示，经过7次迭代，训练误差已经降到非常小的值，说明神经网络已经达到了最小误差并完成了训练。
这些图像共同展示了基于BP神经网络的交通标志识别系统的工作流程，从图像预处理到神经网络的训练和最终的识别结果。
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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