自动驾驶中的交通标志的检测与分析研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着自动驾驶技术的快速发展，交通标志的准确识别和分析已成为自动驾驶系统安全性和可靠性的关键因素之一。

交通标志作为道路交通规则的重要载体，为车辆提供导航、预警和行为决策等关键信息。

因此，对自动驾驶中的交通标志进行高效、准确的检测和分析，对于提高自动驾驶系统的智能化水平和安全性具有重要的现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，交通标志检测与识别技术取得了显著的进步，成为智能交通系统和自动驾驶领域的研究热点。

1. 国内研究现状

国内学者在交通标志检测与识别领域取得了一些成果。

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.交通标志检测方法研究：研究基于传统图像处理的交通标志检测方法，如颜色分割、形状特征提取、模板匹配等；研究基于深度学习的交通标志检测方法，如fasterr-cnn、yolo、ssd等，并对比分析不同方法的优缺点。

2.交通标志识别方法研究：研究基于特征提取的交通标志识别方法，如hog特征、sift特征、lbp特征等，并结合svm、adaboost等分类器进行识别；研究基于深度学习的交通标志识别方法，如卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）等，并探讨不同网络结构对识别性能的影响。

3.复杂环境下的交通标志检测与分析：研究光照变化对交通标志检测的影响，并提出相应的解决方案，如基于光照补偿、阴影去除等方法；研究天气变化对交通标志检测的影响，并提出相应的解决方案，如基于图像增强、去雾等方法；研究遮挡情况下交通标志的检测与识别方法，如基于上下文信息、目标跟踪等方法。

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，并按照以下步骤逐步开展：1.文献调研阶段：收集和阅读国内外有关交通标志检测与识别、计算机视觉、深度学习等领域的文献资料，了解该领域的最新研究进展、主要技术路线和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.算法设计与实现阶段：针对交通标志的特点和自动驾驶场景的需求，研究设计基于传统图像处理和深度学习的交通标志检测与识别算法，并通过编程实现。

在算法设计过程中，将重点关注算法的准确性、鲁棒性、实时性等方面的性能指标，并针对复杂环境下的挑战，提出相应的解决方案。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面取得创新：1.提出一种高效、鲁棒的交通标志检测算法，能够在复杂环境下（如光照变化、天气变化、遮挡等）准确地检测出交通标志。

2.提出一种高精度的交通标志识别算法，能够对检测到的交通标志进行准确分类和识别，尤其是在复杂背景和交通标志变形情况下。

3.将深度学习技术应用于交通标志检测与分析，并探索新的网络结构和训练策略，以提高算法的性能。

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. 赵健,邓俊,谢斌,等.复杂场景下基于改进yolov5的交通标志识别[j].计算机工程与应用,2023,59(13):203-211.

2. 王飞,贺文静,张佳,等.基于改进yolov5的自然场景下交通标志识别[j].计算机应用研究,2023,40(07):2115-2121.

3. 刘威,杨柳,刘晓明,等.融合transformer和注意力机制的交通标志识别[j].计算机工程,2023,49(06):247-256.