1. 本选题研究的目的及意义
随着道路交通系统的快速发展，交通标志识别作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，对于提高道路安全、改善交通效率和实现自动驾驶具有重要意义。
本选题的研究旨在探索和应用机器视觉技术，开发高效、准确的路面交通标志分类系统，为智能交通的发展提供技术支持。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的快速发展，基于机器视觉的交通标志识别技术取得了显著进展。
国内外学者在交通标志图像预处理、特征提取和分类算法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
本选题研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.交通标志图像预处理：针对路面交通标志图像的特点，研究图像灰度化、增强、去噪和边缘检测等预处理方法，提高图像质量，为后续特征提取和分类奠定基础。
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。
首先，进行文献调研，了解国内外在交通标志识别领域的研究现状、主要方法和最新进展，为研究方向的确定和方案的设计提供理论依据。
其次，根据研究内容，选择合适的交通标志数据集，并对数据集进行分析，了解其特点和难点。
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.针对复杂场景下的交通标志识别问题，提出一种基于多特征融合和深度学习的分类方法，提高算法在光照变化、遮挡等情况下的鲁棒性。
2.研究不同特征提取方法对分类结果的影响，提出一种基于特征重要性排序的特征选择方法，优化特征组合，提高识别效率。
3.结合实际应用需求，对所提出的算法进行改进和优化，提高算法的实时性和实用性，为交通标志识别系统的开发提供技术支持。
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] 赵启航,金忠,胡钊政,等.基于改进YOLOv5的路面交通标志识别[J].公路交通科技,2023,40(01):106-114 122.
[2] 张亚,张凯,何勇.基于改进YOLOv5s的路面交通标志检测与识别[J].计算机工程与应用,2023,59(01):253-260.
[3] 黄家才,黄忠,李伟.基于改进YOLOv5的交通标志检测算法[J].计算机工程,2022,48(12):229-238.
