基于机器视觉的交通标志识别研究开题报告

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，交通运输量日益增长，道路交通安全形势日益严峻。

交通标志作为一种重要的交通安全设施，对道路交通安全、缓解交通拥堵、提高道路通行效率起着至关重要的作用。

然而，在实际驾驶过程中，受光照条件变化、标志遮挡、驾驶员疲劳等因素的影响，交通标志的识别率和识别效率往往难以得到保证，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成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以机器视觉技术为基础，针对交通标志识别的关键问题展开研究，主要内容包括：
1.交通标志图像预处理：研究交通标志图像的去噪、增强方法，消除噪声和光照变化对识别结果的影响，提高图像质量。

2.交通标志特征提取：研究颜色、形状等特征的提取方法，并将多种特征进行融合，构建更具鲁棒性的特征表达。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解交通标志识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础。

2.系统设计阶段：根据研究内容和目标，设计基于机器视觉的交通标志识别系统的总体框架，包括图像采集、图像预处理、特征提取、标志识别等模块，并确定各模块的功能和实现方法。

3.算法研究与实现阶段：研究和比较不同的交通标志图像预处理算法、特征提取算法和识别算法，选择性能优异的算法，并使用python、opencv等工具进行算法实现和优化。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面有所创新：
1.提出一种高效的交通标志图像预处理方法：针对交通标志图像易受光照变化、噪声干扰等因素影响的问题，研究基于深度学习的图像去噪和增强方法，提高图像预处理的效果和效率。

2.构建一种多特征融合的交通标志识别方法：结合交通标志的颜色、形状、纹理等特征，研究多特征融合方法，构建更具鲁棒性和discriminative的特征表达，提高交通标志识别的准确率。

3.开发一个基于机器视觉的交通标志识别系统：基于所提出的方法，开发一个实用的交通标志识别系统，并在实际场景中进行测试和应用，验证系统的有效性和实用性。

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,杨柳,刘洋,等. 基于改进yolov5的小目标交通标志识别[j]. 计算机应用, 2023, 43(1): 263-270.

[2] 孙浩,张为. 基于改进yolov5s的自然场景下交通标志识别[j]. 中国交通信息化, 2023(2): 110-114.

[3] 郑凯旋,黄凯,郭文强,等. 基于改进yolov5的交通标志识别方法[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(23): 151-158.