基于计算机视觉的路面交通标志检测算法设计开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着社会经济的快速发展和城市化进程的不断加快，道路交通系统日益复杂，交通安全问题也日益突出。

交通标志作为一种重要的交通安全设施，对交通流的疏导和交通事故的预防起着至关重要的作用。

然而，传统的交通标志检测方法主要依赖人工识别，存在着效率低下、容易受主观因素影响等问题，难以满足现代交通管理的需要。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于计算机视觉的交通标志检测领域开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

国内学者在交通标志检测方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.交通标志图像预处理:研究如何对采集到的交通标志图像进行预处理，包括图像去噪、增强、几何校正等操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和识别做好准备。

2.交通标志特征提取:研究如何提取有效的交通标志特征，包括颜色特征、形状特征、纹理特征等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:广泛查阅国内外相关文献，了解交通标志检测领域的最新研究进展、主要技术路线和存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现:基于计算机视觉和机器学习理论，设计并实现一种高效、准确、鲁棒的交通标志检测算法。

具体步骤包括：(1)交通标志图像预处理；(2)交通标志特征提取；(3)交通标志分类识别。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于深度学习的交通标志检测算法:针对传统算法在复杂环境下鲁棒性不足的问题，本研究将探索利用深度学习技术进行交通标志检测，以提高算法的准确性和鲁棒性。

2.设计一种高效的交通标志特征提取方法:针对现有特征提取方法效率不高的问题，本研究将探索设计一种高效的交通标志特征提取方法，以提高算法的实时性。

3.构建一个大规模交通标志图像数据集:为促进交通标志检测领域的研究，本研究将构建一个大规模交通标志图像数据集，供研究者使用。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张毅, 郑凯, 张彦铎, 等. 基于改进 yolov5 的道路交通标志检测算法[j]. 计算机应用, 2023, 43(4): 1103-1111.

[2] 李萌, 黄超, 高博, 等. 基于改进 yolov5s 的自然场景下交通标志识别算法研究[j]. 计算机科学与应用, 2023, 13(2): 340-349.

[3] 刘雨辰, 彭进, 彭宇. 基于改进 faster r-cnn 的交通标志检测与识别[j]. 计算机工程, 2022, 48(11): 260-268.