1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和道路交通网络的日益完善,交通安全问题愈发受到人们的关注。
交通标志作为道路交通安全的重要组成部分,为驾驶员提供道路信息、规范驾驶行为、预防交通事故起着至关重要的作用。
然而,在实际驾驶过程中,受光照条件、天气状况、遮挡物等因素影响,驾驶员难以准确识别交通标志,容易引发交通事故。
2. 本选题国内外研究状况综述
交通标志识别技术作为计算机视觉和智能交通系统领域的研究热点,近年来取得了显著进展。
国内外学者在交通标志检测、识别算法以及系统设计等方面进行了大量的研究工作。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要内容包括以下几个方面:
1.交通标志的特点及分类研究:对常见的交通标志进行分类,并分析不同类型交通标志的特点,为后续的识别算法设计提供依据。
2.图像预处理技术研究:针对交通标志图像的特点,研究图像去噪、增强、颜色空间转换等预处理技术,提高图像质量,为后续特征提取和识别奠定基础。
3.特征提取与选择:研究基于颜色、形状、纹理等特征的提取方法,并对比分析不同特征的识别效果,选择合适的特征组合进行交通标志识别。
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,进行文献调研,了解交通标志识别技术的国内外研究现状、发展趋势以及存在的问题,为课题研究奠定理论基础。
2.其次,分析交通标志的特点,研究图像预处理、特征提取和识别算法,并进行实验验证,选择性能优异的算法。
5. 研究的创新点
本课题将在以下几个方面进行创新:
1.改进交通标志识别算法:针对现有交通标志识别算法存在的问题,如光照变化、遮挡等因素的影响,研究改进的算法,提高系统的鲁棒性和识别率。
2.优化系统设计:设计高效的系统架构,优化算法实现,提高系统的实时性和处理速度。
3.构建交通标志数据集:针对特定应用场景,构建交通标志数据集,并进行标注,为算法训练和测试提供数据支持。
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, 王轩. 基于深度学习的交通标志识别技术综述[j]. 信息技术, 2021(8): 1-5.
[2] 刘伟, 彭进, 张恒, 等. 基于改进 yolov3 的交通标志识别方法[j]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 201-207.
[3] 陈志强, 王永雄, 邓晓. 基于改进 ssd 的交通标志识别算法[j]. 电子测量技术, 2021, 44(17): 105-110.
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