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基于计算机视觉的交通标志识别算法的研究与实现的中期报告 一、研究背景 随着汽车的不断普及，交通标志的重要性越来越突显。交通标志是为引导和规范交通而设置的标志物，主要起到警示、指示、提示和限制作用。因此，对交通标志的准确识别对于保障交通安全、提高交通效率具有重要的意义。 目前，交通标志识别主要依赖于人工识别。但是，人工识别具有识别速度慢、识别准确度低、耗费人力物力大等缺点。基于此，越来越多的学者开始研究基于计算机视觉的交通标志识别技术。 二、研究目标 本论文拟实现基于计算机视觉的交通标志识别算法，旨在实现对交通标志的自动识别，减少人工识别的工作量，提高识别准确率。具体研究目标如下： 1.研究交通标志的特征提取方法； 2.研究基于机器学习的分类算法； 3.设计并实现基于计算机视觉的交通标志识别系统。 三、研究内容 在研究过程中，将分为三个阶段进行： 1.交通标志的数据集收集和预处理。本研究将使用公开数据集进行研究，对数据集进行预处理，包括图片的裁剪、归一化等操作，以便于后续的特征提取操作。 2.交通标志的特征提取。在本研究中，将采用传统的特征提取方法和深度学习方法进行实验比较，以确定最优的特征提取方法。 3.基于机器学习的分类算法。本研究将探讨不同的机器学习算法，并选择最优算法进行实验验证。 四、预期成果 本论文预期完成以下成果： 1.实现基于计算机视觉的交通标志识别算法，并进行实验验证； 2.探讨不同的特征提取方法和机器学习算法，并选择最优算法进行实验验证； 3.实现基于计算机视觉的交通标志识别系统，可以进行实时识别。 五、工作计划 本论文将分为以下几个阶段进行： 1.文献综述和技术调研。预计用时两周。 2.数据集收集和预处理。预计用时两周。 3.特征提取算法实现和比较实验。预计用时四周。 4.机器学习算法的选择和实现。预计用时两周。 5.系统整合和实现。预计用时两周。 6.实验和结果分析。预计用时两周。 七、参考文献 [1] García-Martín á et al. Real-time traffic sign recognition and speed detection using artificial vision. Sensors (Basel), 2009, 9(9): 7203-7222. [2] Hu M, Yan C, Wang L, et al. A Traffic Sign Recognition System Based on a Deep Convolutional Neural Network. 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). IEEE, 2016: 72-77. [3] Zhang M, Sun X, Wang F. A Novel Traffic Sign Recognition Algorithm Based on Local Dual-Structure Pattern. Int J Fuzzy Syst, 2015, 17(2): 266-278. [4] Li H, Qin X, Zhao J, et al. A Traffic Sign Recognition Algorithm Based on Surface Feature Extraction and SVM. Sensors (Basel), 2016, 16(8): 1198.