1. 本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统（its）的快速发展，自动驾驶技术日益成为研究热点。
作为自动驾驶的关键技术之一，交通灯识别技术能够帮助车辆准确感知交通信号灯状态，从而提高驾驶安全性，提升交通效率。
本选题旨在研究基于图像处理的交通灯识别技术，对于推动自动驾驶技术的发展具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对交通灯识别技术进行了广泛研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内方面，清华大学、北京航空航天大学、浙江大学等高校在交通灯识别方面开展了深入研究，取得了一些重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.图像预处理：针对交通场景图像的特点，研究图像去噪、光照补偿等预处理方法，提高图像质量，为后续处理奠定基础。
2.交通灯检测：研究基于颜色、形状等特征的交通灯检测方法，快速准确地定位图像中的交通灯区域，排除其他无关信息的干扰。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，首先，通过查阅相关文献，了解国内外交通灯识别技术的研究现状和发展趋势，并掌握图像处理、模式识别等相关理论知识。
其次，根据研究内容，设计实验方案，包括图像采集、算法设计、系统实现等环节。
在图像采集方面，收集不同交通场景、不同光照条件下的交通灯图像，构建数据集。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于多特征融合的交通灯检测方法，结合颜色、形状、纹理等特征，提高交通灯检测的准确率和鲁棒性，尤其是在复杂交通场景下。
2.研究基于深度学习的交通灯识别方法，利用卷积神经网络自动提取交通灯特征，避免传统方法依赖人工设计特征的局限性，提高交通灯识别的准确率和效率。
3.构建基于图像处理的交通灯识别系统，并在实际场景中进行测试和评估，验证系统的实用性和可靠性，为自动驾驶、辅助驾驶等应用提供技术支持。
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] 赵志峰,王荣本,童维新. 基于改进yolov5的交通灯识别方法[j]. 光学精密工程, 2022, 30(4): 923-932.
[2] 刘强,王殿伟,李雪,等. 基于改进yolov3的交通灯实时检测与识别[j]. 北京交通大学学报, 2021, 45(1): 83-90.
[3] 张腾飞,朱宁,刘万军,等. 基于改进ssd算法的交通灯检测与识别[j]. 计算机应用研究, 2020, 37(s2): 436-440.
