交通标志识别系统设计开题报告

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推进，道路交通系统承受着越来越大的压力。

交通标志作为道路交通安全的重要组成部分，对规范交通秩序、保障行车安全起着至关重要的作用。

然而，传统的交通标志识别方法主要依赖于驾驶员的肉眼观察和主观判断，存在识别效率低、易受环境因素影响等问题。

2. 本选题国内外研究状况综述

交通标志识别作为计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在交通标志识别领域取得了一系列重要研究成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究内容包括交通标志图像预处理、交通标志检测、交通标志分类识别以及交通标志识别系统实现四个部分。

1.研究交通标志图像预处理方法，主要包括图像灰度化、图像增强、噪声去除等，目的是消除图像噪声、增强图像对比度，为后续的特征提取和分类识别奠定基础。

2.研究交通标志检测方法，主要包括基于颜色分割的检测方法和基于形状特征的检测方法，目的是从复杂的背景环境中准确地检测出交通标志的位置和区域。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法。

1.首先，进行交通标志识别相关理论和技术的文献调研，了解国内外研究现状、最新进展以及存在的问题，为本课题研究提供理论基础和技术路线指导。

2.其次，针对交通标志识别的关键技术，包括图像预处理、特征提取、分类识别等，设计相应的算法，并通过实验验证算法的有效性和优越性。

5. 研究的创新点

本课题预期在以下几个方面实现创新：
1.提出一种高效、鲁棒的交通标志检测算法，能够有效克服复杂背景、光照变化、遮挡等因素的影响，提高交通标志检测的准确性和鲁棒性。

2.构建一种基于深度学习的交通标志分类模型，利用深度神经网络强大的特征学习能力，自动提取交通标志的深层特征，提高交通标志分类的准确率和泛化能力。

3.设计并实现一套完整的交通标志识别系统，并进行实际场景测试，验证系统的可行性和有效性，为实际应用提供参考。

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.王云峰,王琦,张为.融合多尺度特征与注意力机制的交通标志识别[j].计算机工程与应用,2022,58(14):177-184.

2.张萌,徐艳,刘畅,等.基于改进yolov5的交通标志识别算法研究[j].计算机工程与应用,2023,59(02):248-256.

3.刘辉,马天宇,张恒,等.基于改进yolov5的自然场景下交通标志识别[j].电子测量技术,2023,46(01):56-62.