自动驾驶中的交通标志的检测与分析研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能、计算机视觉和自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶汽车作为一种智能化交通工具，正逐渐走入人们的生活。

交通标志识别是自动驾驶系统中至关重要的组成部分，其作用是为车辆提供道路信息，引导车辆安全行驶。

因此，对自动驾驶中的交通标志检测与分析研究具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在交通标志检测与分析领域展开了大量的研究，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

本研究主要围绕交通标志检测与分析的关键技术展开，旨在设计并实现一套高效、准确的交通标志检测与分析系统，为自动驾驶汽车提供可靠的环境感知信息。

1. 主要内容

1.交通标志数据集分析：-对比分析常用交通标志数据集（例如，gtsdb、lisa、tt100k等），总结其特点和局限性。

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：系统地查阅国内外相关文献，了解自动驾驶、交通标志检测与分析、深度学习等领域的最新研究进展，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据收集与处理：收集并整理常用的交通标志数据集，对数据进行清洗、标注和预处理，为模型训练和测试做好准备。

3.模型设计与实现：基于深度学习技术，设计并实现交通标志检测模型，并根据交通标志的特点对模型进行优化，提高检测精度和效率。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.提出一种基于改进深度学习模型的交通标志检测方法，提高复杂环境下交通标志的检测精度和鲁棒性。

2.结合国内交通标志的特点，构建更加符合实际应用场景的交通标志数据集，并开展针对性的研究。

3.研究交通标志的语义信息提取方法，将交通标志的图像信息转化为机器可理解的语义信息，为自动驾驶决策提供更丰富的环境信息。

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,杨明.面向自动驾驶的交通标志识别技术综述[j].计算机科学,2020,47(9):2532-2542.

2.李明,王强,刘伟.基于深度学习的交通标志检测与识别研究综述[j].计算机工程与应用,2019,55(21):7-15.

3.陈浩,张三,李四.自动驾驶环境下交通标志检测与识别算法研究[j].计算机应用研究,2021,38(06):1721-1727.