基于机器视觉的智能车交通标志与信号识别研究开题报告
2020-02-19 22:26:37
1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1.研究目的
本文选定一款低速运行（时速低于30km/h）的小型智能客车作为研究对象，旨在通过对其机器视觉检测方案、交通标志形状识别算法、交通标志颜色识别算法的研究，提出一项基于计算机视觉的自然场景下的智能车辆交通标志识别方案。
1.2.国内外研究现状
2. 研究的基本内容与方案
2.1.基本内容及目标
[1] 交通标志的目标提取
将目标进行颜色分割，分为红、黄、蓝三部分，使用二值去噪去除噪声，之后实现形态处理，最后实现目标提取。
3. 研究计划与安排
| 周次（时间） | 工作内容 |
| 1（2019.2.18-2.24） | 确定毕业设计选题基于机器视觉的智能车交通标志与信号识别研究、完善毕业设计任务书(相关参数)、校内资料收集。 |
| 2（2019.2.25-3.3） | 提交文献检索摘要，撰写开题报告，并完成网上提交开题报告。 |
| 3～4（2019.3.4-3.17） | 外文翻译、资料再收集。 |
| 5～7（2019.3.18-4.7） | 在Visual Studio及Open CV平台上着手设计和实现相关算法，包括图像分割算法、目标提取算法、特征提取算法、神经网络识别算法。 |
| 8～10（2019.4.8-4.28） | 完成算法实现后，进行测试和分析，进一步对算法进行优化，提高正确检测率。撰写毕业设计论文（设计计算说明书）、预答辩。 |
| 11～13（2019.4.29-5.19） | 图样及设计计算说明书整理、资料袋整理，答辩资格审查。 |
| 14（2019.5.20-5.26） | 提出答辩申请。 |
| 15～16（2019.5.27-6.9） | 参加答辩。 |
4. 参考文献（12篇以上）
[1] mogelmose,m.m.trovedo,t.b.moeslund.vision-basedtraffic sign detection andanalysis for intelligent driver assistance systems: perspectives andsurvey[j].ieee transactions on inetlligent transportation systems, 2012,13(4):1484-1497.
[2] r. timofte, k. zimmermann, andl. v. gool, “multi-view traffic sign detection, recognition, and 3dlocalisation,” mach. vis. appl.,vol. 25, no. 3, pp. 633–647, 2014.
[3] g.wang,et al. arobust,coarse-tofine traffic sign detection method[c].the 2013 internationaljoint conference on neural networks.ieee,2013:1-5.
