1. 研究目的与意义（文献综述）

目的及意义：

为了从减少驾驶员的误操作方向入手来降低交通事故的发生，智能化交通驾驶辅助系统就非常的有必要。而智能驾驶辅助系统最主要的组成部分就是 tsr（trafficsign recognition）技术。

作为智能驾驶辅助系统的核心技术之一，交通标志识别技术在整个智能驾驶辅助系统中有着不可或缺的地位。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容与目标:

交通标志的传统视觉特性依据特征计算的不同可以大致分为四类：梯度特征、模式特征、形状特征以及颜色特征。

本研究中，我们就交通标志系统中常见形状特征展开研究。着力设计出具有鲁棒性的交通标志图像的形状特征，具体需满足：位移不变、尺度不变、旋转不变、射影不变等条件。以此特征为基础开发出一套交通标志识别系统。

3. 研究计划与安排

2019年1月11日-2019年1月31日：阅读文献，主要是形状检索与识别相关的文献。

2019年2月1日-2019年2月28日：掌握技能，具有针对性的学习编程语言，算法，图像处理和软件工程方法学相关知识，尝试实现已阅读文献中的方法，完成开题报告。

2019年3月1日-2019年3月31日：设计新的具有鲁棒性的交通标志的形状描述方法，从理论和实验上进行验证。

4. 参考文献（12篇以上）

[1] belongie s, malik j, puzicha j. shape matching and objectrecognition using shape contexts. ieeetrans pattern analysis and machine intelligence, 2002, 24:509-522.

[2] dalal n, triggs b. histograms of oriented gradientsfor human detection. in: proceedings of the 2005 ieee computer societyconference on computer vision and pattern recognition. sandiego, ca, usa: ieee,2005. 886-893.

[3] sidiropoulos p, vrochidis s, kompatsiaris i. content-basedbinary image retrieval using theadaptive hierarchical density histogram[j]. pattern recognition, 2011,44(4):739-750.