本文设计并实现了一种基于 MATLAB GUI 的交通限速标志识别系统，旨在为智能交通监控和驾驶辅助提供高效、准确的限速信息提取功能。系统采用 HSV 色彩空间分割算法对交通标志进行颜色检测与提取，并结合形态学处理实现噪声去除和目标区域填充。在候选区域筛选中，通过圆度和面积特征判定限速标志位置，随后利用区域裁剪与自适应二值化技术完成数字分割。最终，系统调用 OCR（光学字符识别）技术对分割结果进行数字识别，输出限速值。实验以实际道路采集图像作为测试数据，结果表明该方法能够在多种光照和背景干扰条件下准确定位限速标志，并实现较高的数字识别准确率，具有良好的实时性与鲁棒性。
作者信息
编号：MI-22
大小：96K
环境：Matlab R2020b、2024b
作者：张家梁(自研改进)
引言
交通标志识别是智能交通系统（Intelligent Transportation Systems, ITS）与高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems, ADAS）的核心技术之一，其中限速标志识别对于保障行车安全、避免超速违章具有重要意义。随着计算机视觉与图像处理技术的快速发展，基于视觉的交通标志检测与识别方法已得到广泛研究。然而，在实际道路环境中，由于光照变化、遮挡、背景复杂等因素，限速标志的检测与识别仍面临诸多挑战。
传统方法主要依赖形状检测（如霍夫变换检测圆形）与颜色分割，但在光照不均、标志褪色或摄像头成像质量较低时容易出现检测误差。近年来，虽然基于深度学习的端到端交通标志识别方法取得了较高精度，但其对计算资源和训练数据的依赖较高，不易在资源受限的嵌入式或便携设备上部署。
针对上述问题，本文提出一种结合 HSV 颜色分割、形态学处理与传统 OCR 技术的限速标志识别方法，并通过 MATLAB GUI 实现可视化操作。该方法在保持较低计算复杂度的同时，能够适应多种道路环境，适用于实时交通监控与驾驶辅助。
系统架构
1.系统概述
本系统旨在实现交通限速标志的自动识别与限速数值读取，通过图像处理和字符识别技术，将输入的交通场景图像中的限速标志自动检测、定位、分割并识别数字，最终将识别结果以可视化方式呈现给用户。系统采用 MATLAB 平台开发，结合 GUIDE 图形用户界面，实现了操作简单、处理快速、识别精度较高的特点。
系统整体由图形界面层、业务逻辑层和图像处理与识别核心模块组成：
图形界面层（GUI）：提供图像载入、处理控制和结果展示的交互界面。
业务逻辑层：响应用户操作，调用图像处理与识别核心模块，并将结果传递回界面进行可视化。
图像处理与识别核心模块：
（1）图像预处理与颜色空间转换（RGB → HSV / 灰度化）；
（2）红色区域分割与形态学处理（去噪、闭运算、填充）；
（3）圆度特征计算与目标区域筛选；
（4）限速标志区域裁剪与二值化处理；
（5）OCR 识别数字，并输出限速值。
该系统具有实时性好、鲁棒性高、易扩展的特点，可应用于交通标志检测、车辆辅助驾驶、交通信息采集等领域。
2.系统流程图
研究方法
本研究采用基于 Matlab 的图像处理与模式识别方法，实现交通限速标志的自动检测与识别。
实验结果
为验证系统的有效性，选取包含交通限速标志的道路场景图像作为测试样本。
实验结果表明，本系统在该样例中能够准确识别限速标志并正确提取限速值，且检测结果在 GUI 界面中直观呈现，验证了系统在典型场景下的可行性与有效性。
1.实验过程
图1：原始图像显示
图2：预处理结果
图3：标志定位
图4：数字分割
图5：检测识别结果
2.实验结果
实验结果表明，该系统能够在典型高速公路场景下准确检测限速标志并识别其数值。
系统实现
本系统完全基于MATLAB平台开发，主要集成以下脚本与模块：
研究结论
本研究构建了一个基于 Matlab GUI 的交通限速标志检测与识别系统，结合 HSV 颜色空间分割、形态学处理、圆度特征筛选与 OCR 技术，实现了对典型道路场景中限速标志的准确定位与数值识别。实验结果表明，该系统在清晰、无遮挡的场景下具有较高的识别精度和良好的可视化效果，验证了所提出方法的可行性与有效性。
实验环境
硬件配置如表：实验所用硬件平台为惠普（HP）暗影精灵10台式机整机，运行 Windows 11 64 位操作系统，作为模型训练与测试的主要计算平台，能够良好支持Matlab的开发需求。
官方声明
实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架、MATLAB工具等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
版权声明：
本算法改进中涉及的文字、图片、表格、程序代码及实验数据，除特别注明外，均由7zcode.张家梁独立完成。未经7zcode官方书面许可，任何单位或个人不得擅自复制、传播、修改、转发或用于商业用途。如需引用本研究内容，请遵循学术规范，注明出处，并不得歪曲或误用相关结论。
本研究所使用的第三方开源工具、框架及数据资源均已在文中明确标注，并严格遵守其相应的开源许可协议。使用过程中无违反知识产权相关法规，且全部用于非商业性学术研究用途。
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