基于MATLAB的交通标志自动识别系统开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

交通标志识别作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路交通安全和效率具有重要意义。

本课题研究旨在开发一个基于matlab的交通标志自动识别系统，旨在实现对常见交通标志的准确、快速识别，为驾驶员提供辅助驾驶信息，提高驾驶安全性。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

交通标志识别技术发展迅速，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内在交通标志识别领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本课题研究的主要内容如下：1.交通标志图像预处理：针对交通标志图像的特点，研究图像灰度化、增强、去噪和边缘检测等预处理方法，消除噪声和干扰，突出交通标志特征，为后续特征提取和识别奠定基础。

2.交通标志特征提取：研究和比较不同的特征提取方法，例如颜色特征、形状特征和基于hog的特征提取，提取出对交通标志识别有效的特征向量，降低特征维度，提高识别效率。

4. 研究的方法与步骤

本课题研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：1.收集和整理相关文献资料，查阅国内外有关交通标志识别、图像处理、模式识别等领域的文献资料，了解相关技术的发展现状和趋势，为课题研究奠定理论基础。

2.确定研究方案，根据研究内容和目标，确定研究方案，包括图像预处理方法、特征提取方法、识别算法的选择等，并设计实验方案，包括实验数据、评价指标等。

3.研究和实现基于matlab的图像预处理算法，包括图像灰度化、增强、去噪和边缘检测等，通过实验确定最佳的预处理方法和参数，为后续特征提取和识别做好准备。

5. 研究的创新点

本课题研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的交通标志识别方法：传统的交通标志识别方法大多依赖于单一特征，如颜色特征或形状特征，识别效果受限于环境变化和噪声干扰。

本课题将结合颜色特征、形状特征和基于hog的特征，提出一种多特征融合的交通标志识别方法，以提高识别精度和鲁棒性。

2.基于深度学习优化交通标志识别算法：针对传统识别算法在复杂环境下识别率不高的问题，本课题将研究基于深度学习的交通标志识别算法，例如卷积神经网络(cnn)，并对网络结构进行优化，以提高算法的识别精度和泛化能力，增强对复杂环境的适应性。

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.刘辉,王立新,王宏.改进yolov3的自然场景下交通标志识别[j].计算机应用,2021,41(11):3294-3300.

2.张恒,郭军,刘宇,等.基于改进centernet的交通标志识别[j].计算机工程与应用,2022,58(14):182-188.

3.谢欣,刘宏伟,马忠林,等.基于改进yolov5s的交通标志识别[j].计算机工程与应用,2022,58(10):182-189.