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研究生毕业论文开题报告表格葛彦辰一、研究题目《基于卷积神经网络的交通标志识别技术研究与应用》。二、研究背景和意义在日常生活中，交通标志是人们行驶中必须遵循的重要指示标志，具有非常重要的作用。当前，随着城市化进程不断加快，城市各个方面的质量也得到了大力提升，同时，人们的汽车保有量也大幅度增加，随之而来的是道路交通的日益拥堵和发生交通事故的概率大幅度增加。为了减少交通事故的发生和人员伤亡，及时、快速、准确地识别各种交通标志，以传递重要的交通指示信息，显得越来越重要。卷积神经网络（CNN）是深度学习中最为常用的一种算法，在图像处理、分类、表征学习等领域都取得了非常显著的成效。本研究将应用卷积神经网络来解决交通标志识别这个问题，并尝试将其应用到实际生活中，以期达到提高道路交通安全的目的。三、研究目标和内容本研究的主要目标是建立一个基于卷积神经网络的交通标志识别模型，并将其应用到实际场景中。具体的研究内容如下：收集和整理交通标志的图像数据；建立卷积神经网络模型进行交通标志图像识别；针对不同的交通标志，进行不同的分类和识别；应用训练好的模型在实际场景中进行应用测试；对测试结果进行分析评估。四、研究方法和技术路线数据收集和预处理使用网络爬虫技术从互联网上获取相关的交通标志数据；对数据进行预处理和预处理，包括图像大小调整、色彩空间转换、降噪等操作。卷积神经网络模型训练搭建卷积神经网络模型并进行训练；选择合适的损失函数和优化器来训练模型。测试模型性能采用交叉验证的方式对模型进行测试；对测试结果进行分析并调整模型参数。应用测试将训练好的模型应用到实际场景中；分析测试结果并做进一步改进。五、研究进度安排本研究的时间安排如下：时间安排第一周数据收集和预处理第二周卷积神经网络模型搭建与训练第三周测试模型性能第四周及以后应用和改进6月底前完成论文初稿7月中旬完成论文定稿并进行答辩六、参考文献Shi,Q.,Zhang,X.,Zhang,S.,Huang,K.,&Zhang,Q.(2015).Robusttrafficsignrecognitionundervaryingilluminationusingadversariallearningandtransferlearning.Neurocomputing,151,975-981.Sermanet,P.,Kavukcuoglu,K.,Chintala,S.&LeCun,Y.(2013)Trafficsignrecognitionwithmulti-scaleconvolutionalnetworks.InProceedingsoftheInternationalJointConferenceonNeuralNetworks(IJCNN),pp.

2809–2816.Zhu,Y.,&Guo,G.(2019).Real-timedeeplearning-basedtrafficsignrecognitionon

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