1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着交通运输行业的快速发展，交通安全问题日益受到重视，而交通标志识别作为智能交通系统（its）的重要组成部分，对于提高道路交通安全、改善交通状况具有重要意义。
本选题旨在研究基于深度卷积网络的交通标志检测与识别技术，其目的和意义主要体现在以下两个方面：
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
交通标志识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，一直受到国内外学者的广泛关注。
近年来，深度学习技术的快速发展为交通标志识别提供了新的思路和方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对交通标志检测与识别的关键问题，开展以下研究内容：1.交通标志数据集构建与预处理：收集并整理交通标志图像数据，进行数据标注、清洗和增强，构建用于模型训练和测试的数据集。
2.基于深度卷积网络的交通标志检测：研究基于深度学习的目标检测算法，如fasterr-cnn、yolo等，将其应用于交通标志检测任务，并根据交通标志的特点对模型进行优化，提高检测精度和速度。
3.基于深度卷积网络的交通标志识别：研究适用于交通标志识别的深度卷积网络结构，如resnet、mobilenet等，利用迁移学习等技术对网络进行训练，并根据交通标志的特点对网络进行优化，提高识别准确率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：1.文献调研与分析：查阅国内外相关文献，了解交通标志检测与识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为研究方案的设计提供理论依据。
2.数据集构建与预处理：收集并整理交通标志图像数据，包括公开数据集和实际道路采集的数据。
对数据进行标注，并进行数据清洗、格式转换、图像增强等预处理操作，构建用于模型训练和测试的数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建大规模、高质量的交通标志数据集：针对现有交通标志数据集存在的规模小、场景单一、标注不准确等问题，本研究将构建一个大规模、高质量的交通标志数据集，涵盖更多交通标志类型、更多复杂场景以及更精准的标注信息，为交通标志检测与识别研究提供更可靠的数据基础。
2.基于深度学习的交通标志检测与识别模型优化：针对复杂交通场景下交通标志检测与识别的挑战，本研究将探索新的深度学习模型结构和训练策略，提高模型对复杂背景、光照变化、遮挡等情况的鲁棒性，提升交通标志检测和识别的准确率和速度。
3.交通标志检测与识别模型的轻量化研究：针对模型部署在移动设备或车载平台的需求，本研究将探索新的模型轻量化技术，在保证模型性能的前提下，降低模型的计算复杂度和存储空间占用，使其能够在资源受限的设备上高效运行，满足实时性需求。
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] 赵爽, 孙立宁. 基于深度学习的交通标志识别技术综述[j]. 机械工程学报, 2018, 54(16): 1-15.
[2] 张艳华, 王殿君, 李晓光, 等. 基于改进yolov3的交通标志识别方法[j]. 吉林大学学报(工学版), 2021, 51(03): 969-977.
[3] 王永雄, 王道刚, 王圣. 基于改进faster r-cnn的自然场景下交通标志检测[j]. 计算机应用, 2020, 40(03): 730-737.
