1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着智能交通系统（ITS）的快速发展，交通标志识别技术作为其关键技术之一，受到了国内外学者的广泛关注。
交通标志识别是指利用计算机视觉技术自动识别和理解道路交通标志，为车辆导航、安全辅助驾驶等提供重要信息，对于提高道路交通安全、缓解交通拥堵等方面具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了突破性进展，为交通标志识别提供了新的技术手段。
1. 国内研究现状
国内学者在基于卷积神经网络的交通标志识别方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.交通标志数据集构建与分析:收集和整理交通标志图像数据，对数据集进行预处理和标注，并对数据集进行分析，了解其特点和分布规律。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献综述:广泛查阅国内外相关文献，了解交通标志识别的研究现状、发展趋势以及卷积神经网络的基本原理、应用现状和最新研究成果，为本研究提供理论基础和技术支持。
2.数据集构建:收集和整理交通标志图像数据，包括常见的禁令标志、警告标志、指示标志等，并对图像进行预处理，例如图像裁剪、大小调整、灰度化等，以提高训练效率和模型泛化能力。
3.模型选择与优化:研究和比较不同卷积神经网络模型在交通标志识别任务上的性能表现，选择合适的模型作为基础模型，并根据交通标志识别的特点对模型进行优化，例如调整网络结构、优化参数设置等，以提高模型的识别精度和效率。
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.轻量化卷积神经网络模型设计:针对交通标志识别对实时性要求高的特点，研究设计轻量化的卷积神经网络模型，在保证识别精度的同时，降低模型计算复杂度，提高识别速度。
2.基于注意力机制的交通标志识别:研究将注意力机制引入交通标志识别模型中，使模型更加关注交通标志的关键区域，提高模型对复杂背景和遮挡情况下的识别能力。
3.多源数据融合的交通标志识别:研究结合图像数据和其他传感器数据，例如雷达数据、激光雷达数据等，进行多源数据融合，提高交通标志识别的鲁棒性和可靠性。
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. 孙剑,刘涛,刘洋,等.基于改进YOLOv5的小目标交通标志识别[J].电子测量技术,2023,46(14):80-87.
2. 赵志峰,张凯龙,王浩,等.融合注意力机制和多尺度特征的交通标志识别[J].计算机应用,2022,42(01):271-277.
3. 黄凯,陈宁,王俊峰,等.基于改进CenterNet的交通标志识别算法[J].计算机工程与应用,2021,57(19):188-194.
