1. 本选题研究的目的及意义

结构化道路图像处理与识别技术作为计算机视觉和智能交通系统领域的关键技术，对于提高交通安全、改善交通效率和推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。

随着城市化进程的加快和交通流量的不断增长，交通事故和交通拥堵问题日益严峻。

传统的交通管理手段已经难以满足日益增长的交通需求，因此，迫切需要开发智能化的交通管理系统，以提高交通系统的安全性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

结构化道路图像处理与识别技术是近年来计算机视觉和智能交通领域的研究热点之一，国内外学者在该领域取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在结构化道路图像处理与识别方面开展了大量的研究工作，并在道路目标检测、交通标志识别等方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括以下几个方面：
1.结构化道路图像特点分析：分析结构化道路图像的特点，包括道路的几何形状、车道线、交通标志等，以及光照变化、遮挡等因素对图像处理和识别的影响。

2.道路图像预处理：研究道路图像去噪、光照均衡化、道路区域提取等预处理技术，提高图像质量，为后续的特征提取和目标识别奠定基础。

3.道路图像特征提取：研究基于颜色、纹理、形状等特征的道路图像特征提取方法，提取有效的特征信息，用于目标识别。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论研究和实验研究相结合的方法，以结构化道路图像处理与识别技术为核心，展开以下研究工作：
1.文献调研阶段：收集和整理国内外相关文献，了解结构化道路图像处理与识别的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.算法设计与实现阶段：根据研究目标和内容，设计相应的算法，并利用matlab、python等编程语言进行算法实现和仿真实验。

3.数据集构建与实验验证阶段：收集和整理结构化道路图像数据集，用于算法的训练和测试。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于深度学习的结构化道路图像目标检测与识别方法，该方法能够有效地克服传统方法对光照变化、遮挡等因素的敏感性，提高目标识别的准确性和鲁棒性。

2.研究多特征融合策略，将不同类型的特征信息进行融合，例如将颜色特征、纹理特征、形状特征进行融合，提高目标识别的准确性和鲁棒性。

3.探索结构化道路信息在自动驾驶、交通监控等领域的应用，例如将结构化道路信息用于辅助驾驶系统、交通流量监测系统等，提高交通安全和效率。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张毅,赵亮,黄朝峰,等. 基于深度学习的结构化道路检测方法综述[j]. 计算机应用研究,2022,39(09):2593-2600.

[2] 郭文强,郭荣艳,王荣本. 基于改进yolov5的小目标路面裂缝检测[j]. 计算机工程与应用,2023,59(11):192-199.

[3] 王天瑞,王超,张凯龙,等. 结构光引导的道路病害三维检测方法[j]. 激光与光电子学进展,2022,59(20):213-222.