1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述 1.1研究背景 目前，无人驾驶技术正处于一个高速发展的阶段。

无人驾驶技术集人工智能、计算机视觉、组合导航、信息融合、自动控制和体系结构等众多高技术于一体，是计算机科学、自动化技术高度发展的产物，由于它在改善车辆驾驶性能、减轻驾驶人员劳动强度、降低交通事故发生率，以及在恶劣条件和极限条件下作业等方面具有普通车辆无可比拟的优点，因此成为许多国家以及著名汽车公司、工程机械制造商竞相研制开发的重点高科技项目。

在当前的智能化时代的大背景下，包括谷歌、微软、百度等科技公司和福特、沃尔沃以及现在的特斯拉等汽车公司，越来越多的企业开始关注自动驾驶领域，研发无人驾驶技术。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

2.1 神经网络训练数据集的选取 对于神经网络的训练来说，数据集的准备十分重要。

本设计针对交通这个特定应用场景，目前还很难获得完全开源的交通图像分类数据集。

因此，本系统实现的第一步就是要从现有的数据集中提取整合出一个专用的数据集。