基于图像处理的交通标志识别开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

目的及意义（国内外的研究现状分析）

随着经济社会的不断发展，人们的生活水平也在不断地提高，汽车已经走进了千家万户。汽车给人们的工作，生活带来巨大便利的同时，也使得道路交通安全事故频繁发生。在这个背景条件下，越来越多的科研机构和企业开始关注智能交通系统和先进辅助驾驶系统。交通标志识别作为先进辅助驾驶系统的一个子系统，也引起了人们的广泛关注和重视。道路交通标志包含了很多重要的信息，如果能够及时将这些传递给驾驶员，有利于驾驶员及时作出反应，极大程度降低了交通事故的发生。交通标志识别主要包括交通标志检测与交通标志识别两个部分组成。交通标志检测即为从图像中找出标志，交通标志识别即对检测到的标志进行精确分类确定其类别。因此研究开发出一种高效的交通标志识别系统，识别出交通标志后通过多种方式提醒驾驶员，应用到实际中当中显得极其的重要。交通标志的自动检测和识别技术具有广泛的价值和前景。

2. 研究的基本内容与方案

研究目标学习图像识别，深度学习等知识，实现智能交通识别系统。

内容主要包括调用摄像头采集图像，并且对图像进行去噪，将交通标志部分检测分割出来，接着提取图像中的关键特征信息与特征库中的信息进行比对，功能实现。

通过python代码实现，使用opencv实现交通标志的采集和预处理过程，使用 tensorflow 实现的卷积神经网络解决交通标志分类识别问题。

3. 研究计划与安排

第1周-第3周：搜集资料，撰写开题报告;、

第4周-第5周：论文开题;

第6周-第12周：撰写论文初稿;

4. 参考文献（12篇以上）

[1]仲崇豪,宋斌,徐方明,杨怡均.基于tensorflow的交通标志识别系统研究[j].信息与电脑(理论版),2019,31(22):101-102.

[2]郭志涛,雷瑶,袁金丽,史龙云.基于深度学习的交通标志识别算法研究[j].现代电子技术,2019,42(22):164-168 173.

[3]王全,梁敬文.基于tensorflow的交通标志识别方法研究[j].价值工程,2019,38(27):204-206.