基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別算法的研究與實現(xiàn)的中期報告

基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別算法的研究與實現(xiàn)的中期報告一、研究背景隨著汽車的不斷普及，交通標(biāo)志的重要性越來越突顯。交通標(biāo)志是為引導(dǎo)和規(guī)范交通而設(shè)置的標(biāo)志物，主要起到警示、指示、提示和限制作用。因此，對交通標(biāo)志的準(zhǔn)確識別對于保障交通安全、提高交通效率具有重要的意義。目前，交通標(biāo)志識別主要依賴于人工識別。但是，人工識別具有識別速度慢、識別準(zhǔn)確度低、耗費(fèi)人力物力大等缺點?；诖耍絹碓蕉嗟膶W(xué)者開始研究基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別技術(shù)。二、研究目標(biāo)本論文擬實現(xiàn)基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別算法，旨在實現(xiàn)對交通標(biāo)志的自動識別，減少人工識別的工作量，提高識別準(zhǔn)確率。具體研究目標(biāo)如下：1.研究交通標(biāo)志的特征提取方法；2.研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法；3.設(shè)計并實現(xiàn)基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)。三、研究內(nèi)容在研究過程中，將分為三個階段進(jìn)行：1.交通標(biāo)志的數(shù)據(jù)集收集和預(yù)處理。本研究將使用公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究，對數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括圖片的裁剪、歸一化等操作，以便于后續(xù)的特征提取操作。2.交通標(biāo)志的特征提取。在本研究中，將采用傳統(tǒng)的特征提取方法和深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行實驗比較，以確定最優(yōu)的特征提取方法。3.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法。本研究將探討不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并選擇最優(yōu)算法進(jìn)行實驗驗證。四、預(yù)期成果本論文預(yù)期完成以下成果：1.實現(xiàn)基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別算法，并進(jìn)行實驗驗證；2.探討不同的特征提取方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并選擇最優(yōu)算法進(jìn)行實驗驗證；3.實現(xiàn)基于計算機(jī)視覺的交通標(biāo)志識別系統(tǒng)，可以進(jìn)行實時識別。五、工作計劃本論文將分為以下幾個階段進(jìn)行：1.文獻(xiàn)綜述和技術(shù)調(diào)研。預(yù)計用時兩周。2.數(shù)據(jù)集收集和預(yù)處理。預(yù)計用時兩周。3.特征提取算法實現(xiàn)和比較實驗。預(yù)計用時四周。4.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的選擇和實現(xiàn)。預(yù)計用時兩周。5.系統(tǒng)整合和實現(xiàn)。預(yù)計用時兩周。6.實驗和結(jié)果分析。預(yù)計用時兩周。七、參考文獻(xiàn)[1]García-Martínáetal.Real-timetrafficsignrecognitionandspeeddetectionusingartificialvision.Sensors(Basel),2009,9(9):7203-7222.[2]HuM,YanC,WangL,etal.ATrafficSignRecognitionSystemBasedonaDeepConvolutionalNeuralNetwork.2016IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV).IEEE,2016:72-77.[3]ZhangM,SunX,WangF.ANovelTrafficSignRecognitionAlgorithmBasedonLocalDual-StructurePattern.IntJFuzzySyst,2015,17(2):266-278.[4]LiH,QinX,ZhaoJ,etal.ATrafficSignRecognitionAlgorithmBasedonS