基于深度卷积网络的交通标志检测与识别开题报告

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，交通标志的自动检测与识别作为其关键技术之一，对于提高道路交通安全、实现自动驾驶等方面具有至关重要的意义。

研究目的：本课题旨在研究基于深度卷积网络的交通标志检测与识别方法，提升交通标志检测与识别的准确率和鲁棒性，为智能交通系统提供可靠的技术支持。

具体目标包括：1.研究和改进基于深度学习的交通标志检测算法，提高检测精度和速度。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在交通标志检测与识别领域展开了大量的研究，并取得了丰硕的成果。

深度学习技术的快速发展为交通标志检测与识别提供了新的思路和方法，推动了该领域的进一步发展。

国内研究现状：国内学者在交通标志检测与识别方面做了大量研究工作，在传统方法的基础上，深度学习方法逐渐成为主流。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容：1.深度卷积网络基础：-研究卷积神经网络基本原理、常见结构（如alexnet、vgg、resnet等）以及深度学习框架（如tensorflow、pytorch等）。

2.基于深度卷积网络的交通标志检测：-研究交通标志数据集构建与预处理方法，包括数据采集、标注、清洗、增强等。

-研究和改进基于深度学习的目标检测算法，如fasterr-cnn、yolo、ssd等，以提高交通标志检测的精度和速度。

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，首先进行文献调研，了解国内外在交通标志检测与识别领域的研究现状，学习和掌握深度卷积网络的基本原理和相关技术。

然后，根据研究内容，设计实验方案，构建交通标志数据集，并对数据进行预处理。

接着，选择合适的深度学习框架和目标检测算法，对模型进行训练和优化，并对不同算法的性能进行对比分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面：1.改进的深度卷积网络模型：针对现有深度学习模型在交通标志检测与识别中存在的问题，如小目标检测精度低、复杂场景鲁棒性差等，对现有模型进行改进和优化，以提高模型的性能和泛化能力。

2.多特征融合的识别方法：为了提高交通标志识别的准确率，本研究将探索多特征融合的方法，将深度特征与其他人工设计特征或多模态特征相结合，以增强特征的表达能力。

3.基于实际场景的系统实现：本研究将设计并实现一套完整的交通标志检测与识别系统，并在实际场景中进行测试和评估，以验证系统的有效性和实用性，为实际应用提供参考价值。

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.杨淑莹,王春梅,王美玲,等. 基于改进yolov5的小目标交通标志检测[j]. 计算机应用,2023,43(04):1181-1188.

2.张帅,徐峰,张凯龙,等. 基于改进yolov5的自然场景下交通标志识别算法[j]. 计算机工程与应用,2023,59(10):224-232.

3.王晓,王道远,宋晓蕾,等. 基于改进yolov5s的交通标志检测算法[j]. 计算机工程与设计,2023,44(04):1193-1200.