1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着交通运输体系的快速发展，道路交通安全问题日益突出，交通事故频发。
交通标志作为道路交通安全的重要组成部分，为驾驶员提供重要的道路信息和安全警示，其准确识别对于保障交通安全、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大多依赖于图像处理技术，如颜色分割、形状匹配等，但这些方法易受光照变化、遮挡等因素的影响，识别精度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
交通标志识别一直是计算机视觉和模式识别领域的研究热点，近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的交通标志识别方法逐渐成为主流。
1. 国内研究现状
国内学者在基于卷积神经网络的交通标志识别方面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
本研究主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.深入研究卷积神经网络的基本原理、网络结构以及训练方法，分析其在图像识别领域的优势，为交通标志识别奠定理论基础。
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，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解交通标志识别的研究现状、卷积神经网络的基本原理以及应用领域，为本研究提供理论基础。
2.数据准备阶段：收集和整理交通标志图像数据集，对图像进行预处理，例如图像缩放、灰度化、归一化等，并对数据集进行划分，构建训练集、验证集和测试集，为卷积神经网络的训练和测试做好数据准备。
5. 研究的创新点
1.针对复杂场景下交通标志识别精度不高的问题，研究更深、更复杂的卷积神经网络模型，例如残差网络、密集连接网络等，以提高特征提取和识别能力。
2.针对模型泛化能力不足的问题，探索更有效的训练策略，例如数据增强、迁移学习等，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
3.针对实时性要求高的问题，研究轻量级卷积神经网络模型，例如MobileNet、ShuffleNet等，以满足实时性要求。
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.陈先桥,金立左,王淑娟.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(09):203-211.
2.张永强,张凯,王殿君.基于轻量化卷积神经网络的交通标志识别[J].长春理工大学学报(自然科学版),2023,46(03):86-93.
3.王晓,何勇,李波.基于改进CenterNet的交通标志识别算法[J].计算机工程,2023,49(04):282-289.
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