行车视频标识牌检测识别算法研究与实现开题报告

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，对道路交通安全的关注度日益提升，行车视频分析作为智能交通系统的重要组成部分，其应用价值也越来越受到重视。

行车视频标识牌检测识别作为行车视频分析的重要内容，对于道路交通安全、辅助驾驶、自动驾驶等方面都具有重要的意义。

本选题的研究旨在探索高效、准确的行车视频标识牌检测识别算法，并开发相应的系统，为智能交通的发展提供技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在行车视频标识牌检测识别领域展开了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在行车视频标识牌检测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

本研究的主要内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.针对行车视频中标识牌的光照变化、遮挡、模糊等问题，研究基于颜色空间、形状特征和机器学习的标识牌检测算法，提高标识牌的检测率。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究与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：系统查阅国内外相关文献，了解行车视频标识牌检测识别领域的最新研究进展、主要算法和技术路线，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：针对行车视频中标识牌的特点和难点，设计高效、鲁棒的检测识别算法。

(1)标识牌检测算法：研究基于颜色空间、形状特征和机器学习的标识牌检测算法，比较不同算法的性能，选择最优算法进行改进和优化，提高标识牌的检测率。

5. 研究的创新点

本研究预期在以下几个方面实现创新：1.算法创新：针对行车视频中标识牌的特点和难点，提出高效、鲁棒的检测识别算法，提高标识牌的检测率和识别精度。

2.系统实现：设计并实现一个行车视频标识牌检测识别系统，集成多种算法，并对系统进行测试和评估，验证系统的有效性和实用性。

3.应用创新：将行车视频标识牌检测识别技术应用于智能交通系统中，为驾驶员提供辅助驾驶、安全预警等服务，提高道路交通安全。

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] 刘鹏,毕笃彦,王荣本,等.复杂场景下融入transformer和多尺度特征融合的交通标志识别[j].电子与信息学报,2023,45(01):203-211.

[2] 王晓华,李博,蔡晓光,等.面向自动驾驶的中国道路交通标志检测与识别算法综述[j].自动化学报,2023,49(01):34-54.

[3] 马力,李欣,黄凯,等.基于改进yolov5的小目标交通标志检测算法[j].计算机应用,2023,43(01):239-246.