基于卷积神经网络的交通标志分类模型研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着道路交通的快速发展，交通标志识别作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全、缓解交通拥堵具有重要意义。

近年来，深度学习技术的快速发展为图像识别领域带来了革命性的突破，其中卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,cnn）在交通标志识别领域取得了显著成果。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

交通标志识别技术已经发展了几十年，经历了从传统的基于特征的方法到基于深度学习的方法的演变。

1. 国内研究现状

国内学者在基于深度学习的交通标志识别领域取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于卷积神经网络的交通标志分类模型展开，主要研究内容包括以下几个方面：
1.交通标志数据集分析:对现有的交通标志数据集进行分析，了解数据集的特点和局限性，为模型的设计提供依据。

2.基于卷积神经网络的交通标志分类模型设计:设计一种高效的卷积神经网络结构，用于提取交通标志图像的特征并进行分类。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究、模型设计与分析等方法，具体步骤如下：
1.准备工作阶段:收集和整理相关文献，阅读国内外关于交通标志识别、卷积神经网络的最新研究成果，了解现有技术的优缺点。

熟悉常用的深度学习框架，例如tensorflow或pytorch，以及相关的编程语言，例如python。

2.数据准备与分析:收集和整理交通标志图像数据，建立交通标志数据集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的卷积神经网络结构设计:针对交通标志识别的特点，设计一种新的卷积神经网络结构，能够更好地提取交通标志图像的特征，提高识别准确率。

2.模型训练策略优化:研究不同的激活函数、损失函数和优化算法对模型性能的影响，提出一种更有效的模型训练策略，提高模型的泛化能力。

3.数据增强策略:针对交通标志数据集的特点，设计一种新的数据增强策略，增加训练数据的数量和多样性，提高模型的鲁棒性。

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. 郭强, 马宗民, 陈先桥, 等. 基于改进yolov5的小目标交通标志检测方法[j]. 计算机应用, 2023, 43(4): 1200-1207.

2. 杨晓敏, 王荣本, 王天宇, 等. 基于改进yolov5s的自然场景下交通标志识别[j]. 中国图象图形学报, 2023, 28(4): 967-980.

3. 王嘉棋, 陈先桥, 马宗民, 等. 基于改进faster r-cnn的交通标志检测与识别[j]. 计算机工程, 2023, 49(2): 251-259.