1. 本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统（ITS）的快速发展，道路交通标志识别作为其中一项关键技术，对于提高道路安全性、实现自动驾驶等方面具有重要意义。
本选题旨在研究基于计算机视觉的道路上方交通标志识别技术，通过图像处理、模式识别和深度学习等方法，赋予计算机识别和理解交通标志的能力，为智能交通系统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
交通标志识别技术已经历了多年的研究和发展，从早期的基于颜色和形状特征的传统方法，到近年来基于深度学习的方法，取得了显著的进展。
1. 国内研究现状
国内学者在交通标志识别领域取得了一系列成果，特别是在基于深度学习的方法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于计算机视觉的道路上方交通标志识别技术，主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.研究背景及意义:介绍道路上方交通标志识别的研究背景、目的和意义，阐述其在智能交通系统中的重要地位。
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:阅读相关领域的文献，了解国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为研究提供理论基础和技术参考。
2.数据集构建与分析:收集和整理道路上方交通标志图像数据，进行数据清洗、标注和增强，构建大规模、高质量的交通标志数据集，并对数据集进行统计分析，为模型训练和性能评估提供数据支持。
3.模型选择与设计:研究现有的深度学习目标检测和分类算法，选择合适的模型作为基础模型，并根据道路上方交通标志的特点对模型结构进行改进和优化，以提高模型的识别精度和鲁棒性。
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.数据集构建:针对道路上方交通标志的特点，构建一个大规模、高质量的交通标志数据集，涵盖不同天气、光照、角度等复杂场景下的交通标志图像，为模型训练和性能评估提供数据保障。
2.模型优化:针对道路上方交通标志识别的特殊需求，对现有深度学习模型进行改进和优化，提高模型对复杂场景的适应性和鲁棒性，提升交通标志识别的准确率和实时性。
3.系统实现:将研究成果应用于实际场景，开发一个完整的道路上方交通标志识别系统，并在实际道路环境下进行测试和验证，为智能交通系统的应用提供技术支持。
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] 马颂文, 郭茂祖, 李志伟. 基于改进YOLOv5的小目标交通标志识别[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(15): 197-204.
[2] 张浩, 刘万军, 谢维信, 等. 基于改进YOLOv5s的自然场景下交通标志识别[J]. 中国图象图形学报, 2022, 27(11): 2861-2872.
[3] 谢峰, 饶鲜, 谢佳豪, 等. 基于改进YOLOv5的交通标志检测与识别方法[J]. 计算机应用, 2022, 42(S2): 246-252.
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