基于卷积神经网络的交通标志分类模型研究开题报告

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，交通标志识别作为其关键技术之一，在辅助驾驶、自动驾驶以及交通安全管理等方面展现出巨大的应用潜力。

交通标志能够为驾驶员提供重要的道路信息和安全警示，及时准确地识别交通标志对于保障道路交通安全、提高道路通行效率具有重要意义。

传统的交通标志识别方法通常依赖于图像处理技术，例如颜色分割、形状匹配等。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者对交通标志识别技术进行了大量的研究，取得了丰硕的成果。

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重要成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究主要内容包括以下几个方面：1.交通标志数据集构建：-收集和整理交通标志图像数据，涵盖不同类别、不同场景、不同光照条件等。

-对图像数据进行标注，包括类别标签、位置信息等。

-对数据集进行划分，包括训练集、验证集和测试集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法与步骤：
1.文献调研与分析：-查阅国内外相关文献，了解交通标志识别技术的发展现状、研究热点和难点。

-深入研究卷积神经网络的基本原理、模型结构和训练方法，以及其在图像识别领域的应用。

-分析现有交通标志识别方法的优缺点，为本研究提供参考和借鉴。

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.轻量级交通标志分类模型设计：-针对现有深度学习模型在计算资源受限的嵌入式设备上部署困难的问题，研究设计轻量级交通标志分类模型。

-探索模型压缩、量化等技术，在保证识别精度的同时，降低模型的计算复杂度和存储空间占用。

2.基于注意力机制的模型优化：-研究注意力机制在交通标志识别任务中的应用，例如空间注意力、通道注意力等。

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. 唐振华, 郭辉, 李晓龙, 等. 基于改进 yolov5 的交通标志识别算法[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(10): 207-215.

2. 李萌, 谢维信, 肖亮, 等. 基于改进 mobilenetv3-small 的交通标志识别[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(15): 171-180.

3. 陈志武, 刘辉, 董健. 基于改进 yolov5 的自然场景下交通标志检测[j]. 计算机工程与应用, 2023, 59(18): 196-204.