1. 研究目的与意义（文献综述）

1. 目的及意义（含国内外的研究现状分析）

1.1 研究目的及意义

随着机器学习和计算机视觉技术的不断发展，越来越多的人工智能设备不断涌入我们的生活中，在交通领域也有像无人车等先进的智能设备开始进入我们的视野。交通标志自动分类在无人驾驶或者与交通相关项目中都有应用。通过对四周环境的扫描所获取的视觉信息来定位交通标志，并通过机器学习和图片识别分类的技术来实现交通标志的自动识别和分类，从而使智能设备能够进行下一步的操作。

2. 研究的基本内容与方案

2.1 目标（开发的系统概况描述）

本课题的目标是期望能够对输入的一张含有交通标志的图片实现自动识别分类。具体来说，希望通过实验选取合适的神经网络模型和参数对数据进行训练，从而能够更加准确地将输入的交通标志图片自动分类。

2.2 基本内容

3. 研究计划与安排

第1—3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需知识与各项技能。确定方案，完成开题报告，书写摘要并完成相关英文文献翻译。

第4－6周：前期可行性研究，需求分析，获取数据源，进行系统的初步设计。

第7－12周：系统具体实现，主要完成代码的编写，调试以及功能的实现。

4. 参考文献（12篇以上）

1. deep learning by yann lecun1,2, yoshua bengio3 amp; geoffrey hinton4,5 on nature (2015)

2. krizhevsky, alex, sutskever, ilya, and hinton, geoffrey e. imagenet classification with deep convolutional neural networks. in advances in neural information processing systems, pp. 1097–1105, 2012.

3. k. simonyan and a. zisserman. very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arxiv preprint arxiv:1409.1556, 2014. 2, 4