基于SVM和CNN的交通标志识别方法任务书

 2021-12-21 21:25:10

全文总字数:1211字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

交通标志包含大量的道路信息,快速可靠的交通标志识别系统成为辅助驾驶与无人驾驶系统中至关重要的组成部分。然而真实环境中道路场景复杂多变,现有的交通标志检测与识别方法在实时性和准确性上仍具有提升空间。

本文针对交通标志识别展开研究,主要工作任务如下:能够对图像进行预处理,包括形态学处理和图像增强等方法;能够将街景图中的交通标志进行标注,采用SVM进行识别,辨别图像中是否含有交通标志;能够将SVM分类后含有交通标志的感兴趣区域输入到CNN中,得到交通标志的具体信息。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、阅读的参考文献不少于15篇(其中近5年外文文献不少于3篇);

2、完成开题报告;

3、根据选题和内容要求,完成相应设计、实验或仿真;

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料,撰写开题报告;

第4周—第5周 论文开题;

第6周—第12周 撰写论文初稿;

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4. 主要参考文献

[1] 丁博,王水凡. 基于混合预测模型的交通标志识别方法[J],哈尔滨理工大学学报,2019,24(5):108-115.

[2] 刘亚辰,陈跃鹏,张赛硕,等.融合式空间塔式算子和HIK-SVM的交通标志识别研究[J].交通运输系统工程与信息,2017,17(1):220.

[3] 丁然.支持向量机多类分类算法研究[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2012:44.

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