1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，为交通标志图像自动分类研究提供了新的思路和方法。
交通标志识别作为智能交通系统(ITS)的重要组成部分，对于提高道路交通安全、改善交通效率、实现自动驾驶等方面具有重要意义。
传统交通标志识别方法通常依赖于人工设计的特征提取器，对复杂背景、光照变化、遮挡等因素较为敏感，识别准确率和鲁棒性难以满足实际需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，深度学习在图像识别领域取得了突破性进展，交通标志识别作为图像识别领域的重要应用方向，也得到了广泛关注和研究。
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开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.深度学习和交通标志识别基础理论研究：深入研究卷积神经网络（CNN）原理，以及其在图像特征提取和分类中的应用。
分析比较LeNet、AlexNet、VGG等经典CNN模型的结构特点和性能差异，为模型选择提供参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：收集并研读国内外关于深度学习和交通标志识别的相关文献，了解该领域的最新研究进展、主要方法和技术难点，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集准备：选择合适的交通标志数据集，如GTSRB、LISA等，并对数据集进行预处理，包括图像格式转换、尺寸归一化、数据增强等，以提高模型训练效率和泛化能力。
3.模型构建：选择合适的深度学习模型作为基础模型，如LeNet、AlexNet、VGG等，并根据交通标志识别的特点进行改进和优化。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种改进的深度学习模型，用于交通标志图像分类，并针对交通标志识别的特点对模型结构和参数进行优化，以提高模型的识别精度和鲁棒性。
2.采用数据增强、迁移学习等策略进一步提升模型的泛化能力和鲁棒性，以解决交通标志图像分类中存在的样本不足、环境变化等问题。
3.将本研究提出的方法与传统交通标志识别方法进行比较，验证深度学习方法在交通标志图像分类中的优越性。
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] 张凯. 基于改进深度学习的交通标志识别算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 204-210.
[2] 刘鹏, 谢维信, 谢佳. 基于深度学习的交通标志识别方法综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 6-14.
[3] 李晓光, 王建华, 杨明. 基于深度学习的交通标志识别研究进展[J]. 自动化学报, 2020, 46(10): 1971-1992.
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