研究生畢業(yè)論文開題報告表格葛彥辰

研究生畢業(yè)論文開題報告表格葛彥辰一、研究題目《基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識別技術(shù)研究與應(yīng)用》。二、研究背景和意義在日常生活中，交通標(biāo)志是人們行駛中必須遵循的重要指示標(biāo)志，具有非常重要的作用。當(dāng)前，隨著城市化進(jìn)程不斷加快，城市各個方面的質(zhì)量也得到了大力提升，同時，人們的汽車保有量也大幅度增加，隨之而來的是道路交通的日益擁堵和發(fā)生交通事故的概率大幅度增加。為了減少交通事故的發(fā)生和人員傷亡，及時、快速、準(zhǔn)確地識別各種交通標(biāo)志，以傳遞重要的交通指示信息，顯得越來越重要。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種算法，在圖像處理、分類、表征學(xué)習(xí)等領(lǐng)域都取得了非常顯著的成效。本研究將應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決交通標(biāo)志識別這個問題，并嘗試將其應(yīng)用到實(shí)際生活中，以期達(dá)到提高道路交通安全的目的。三、研究目標(biāo)和內(nèi)容本研究的主要目標(biāo)是建立一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通標(biāo)志識別模型，并將其應(yīng)用到實(shí)際場景中。具體的研究內(nèi)容如下：收集和整理交通標(biāo)志的圖像數(shù)據(jù)；建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行交通標(biāo)志圖像識別；針對不同的交通標(biāo)志，進(jìn)行不同的分類和識別；應(yīng)用訓(xùn)練好的模型在實(shí)際場景中進(jìn)行應(yīng)用測試；對測試結(jié)果進(jìn)行分析評估。四、研究方法和技術(shù)路線數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)上獲取相關(guān)的交通標(biāo)志數(shù)據(jù)；對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和預(yù)處理，包括圖像大小調(diào)整、色彩空間轉(zhuǎn)換、降噪等操作。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行訓(xùn)練；選擇合適的損失函數(shù)和優(yōu)化器來訓(xùn)練模型。測試模型性能采用交叉驗(yàn)證的方式對模型進(jìn)行測試；對測試結(jié)果進(jìn)行分析并調(diào)整模型參數(shù)。應(yīng)用測試將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際場景中；分析測試結(jié)果并做進(jìn)一步改進(jìn)。五、研究進(jìn)度安排本研究的時間安排如下：時間安排第一周數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理第二周卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建與訓(xùn)練第三周測試模型性能第四周及以后應(yīng)用和改進(jìn)6月底前完成論文初稿7月中旬完成論文定稿并進(jìn)行答辯六、參考文獻(xiàn)Shi,Q.,Zhang,X.,Zhang,S.,Huang,K.,&Zhang,Q.(2015).Robusttrafficsignrecognitionundervaryingilluminationusingadversariallearningandtransferlearning.Neurocomputing,151,975-981.Sermanet,P.,Kavukcuoglu,K.,Chintala,S.&LeCun,Y.(2013)Trafficsignrecognitionwithmulti-scaleconvolutionalnetworks.InProceedingsoftheInternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN),pp.

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