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面向色觉异常人群的交通信号识别解决方案研究的开题报告开题报告题目：面向色觉异常人群的交通信号识别解决方案研究研究背景与意义：交通信号灯是现代城市道路交通控制的重要设施，它对行人和车辆的流量进行控制，保障道路交通的安全和高效。然而，对于色觉异常人群来说，交通信号灯的红、黄、绿三种颜色可能存在辨识困难，这给其出行带来不便和安全隐患。据统计，全球有8%的男性和0.5%的女性患有不同程度的色觉异常，其中以红绿色盲最为常见。在我国约有2000万色觉异常人群。面向这部分人群的交通信号灯识别解决方案具有广泛的社会意义和实用价值。研究内容：本研究旨在针对色觉异常人群的具体需求，开发一种基于计算机视觉技术的交通信号灯识别解决方案，主要包括以下内容：1.研究和分析色觉异常人群的特点和需求，了解其在实际出行中可能遇到的问题和困难；2.建立针对交通信号灯的数据集，收集和标注包含红、黄、绿三种颜色的信号灯图像数据，为后续的模型训练和测试提供数据支持；3.探索并比较不同的计算机视觉算法，如颜色空间变换、深度学习模型等，以实现对交通信号灯图像的自动识别和分类；4.设计和实现交通信号灯识别系统的原型，通过验证实验来评估其性能和准确率，验证其在实际场景中的可靠性和实用性。研究方法：本研究采用实验研究和数据分析相结合的方法，具体包括以下步骤：1.研究和分析色觉异常人群的特点和需求，了解其在实际出行中可能遇到的问题和困难；2.收集和标注包含红、黄、绿三种颜色的信号灯图像数据，建立数据集；3.探索和比较不同的计算机视觉算法，并实现最优算法的交通信号灯识别模型；4.设计和实现交通信号灯识别系统的原型，通过实验验证其性能、准确率及可靠性。预期成果：1.研究和分析色觉异常人群的特点和需求，为后续的解决方案设计提供基础数据支持；2.建立交通信号灯识别数据集，为后续的模型训练和测试提供数据支持；3.实现一种基于计算机视觉技术的交通信号灯识别解决方案，为色觉异常人群提供出行帮助和安全保障。研究经费及时间计划：本项研究预计需要耗费30万元左右的经费支持，在3年内完成研究任务和实验验证。研究计划时间表如下：|时间节点|工作任务||---|---||第1-3个月|调研和分析色觉异常人群的特点和需求||第4-6个月|收集和标注包含红、黄、绿三种颜色的信号灯图像数据||第7-12个月|探索并比较不同的计算机视觉算法，完成交通信号灯识别模型的设计和实现||第13-18个月|实现交通信号灯识别系统的原型设计，并进行实验验证||第19-24个月|优化系统性能和提高识别准确

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