自主导航中对交通指示标志的快速识别任务书
2020-05-26 20:27:49
1. 毕业设计(论文)的内容和要求
实时准确地对行驶环境进行感知是无人驾驶车实现自主行驶的关键。
本课题针对城市道路交通,主要研究无人驾驶车对实际道路中的交通标志的检测与识别问题。
利用基于饱和度阈值分割和特征提取及分类算法建立稳定可靠的交通标志区域检与识别系统。
2. 参考文献
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3. 毕业设计(论文)进程安排
起讫日期 |
设计(论文)各阶段工作内容 |
备 注 |
第 14~15 周
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调研,查阅中英文资料20篇以上 (关键词 :交通标志检测识别;饱和度阈值分割;突变点检测; 特征提取及分类; SIFT 特征;SVM),熟悉图像处理相关知识 |
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第16周
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查阅关于深度学习的相关文献,写开题报告,10000字符(英文)以上的英文资料翻译 |
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第17周
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提交打印好的文献综述或调研报告及开题报告(围绕任务书,完成方案论证,工作思路等) |
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第18~19周
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布置寒假任务:学习图像处理的相关内容 |
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第 1~3 周
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数据降维相关的方法原理 |
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第4周
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学习基于饱和度阈值分割 |
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第5~6周
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学习与编写特征提取及分类算法 |
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第7周
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对交通标志图像 SIFT 特征生成进行研究,通过 PCA 对特征进行降维,达到对位置变化、图像形变以及遮挡等情况都有很好的不变性的效果 |
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第8~9周
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设计适合的 SVM 分类器,得到快速且稳定可靠的交通标志识 |
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第10~12周
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仿真实验研究 |
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第13~15周
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分析得到的数据,论证优化方法
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第16~18周
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10000字以上论文撰写,(内容包括课题意义、方案论证、软件系统流程、对各种仿真硬件的操作、软件的设计、得出课题的结论及心得体会)。300字的中文摘要(不包括文献综述),答优的还须准备300字的英文摘要 |
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