1. 本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统（ITS）的快速发展，交通标志识别作为其中一项关键技术，对于提高道路交通安全、实现自动驾驶等方面具有重要意义。
本选题旨在研究基于微处理器的交通标志图像识别技术，通过图像处理、模式识别等方法，使交通工具能够自动识别和理解交通标志信息，为驾驶员提供辅助决策，提高驾驶安全性。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
交通标志识别技术发展至今，已取得了显著的成果，国内外学者在交通标志图像预处理、特征提取、识别算法等方面进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在交通标志识别领域展开了广泛的研究，并在图像预处理、特征提取和识别算法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
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：1.交通标志图像预处理：针对交通标志图像易受光照、天气等因素影响的特点，研究有效的图像预处理算法，包括图像灰度化、图像增强、图像去噪和图像分割等，提高图像质量，为后续特征提取和识别做好准备。
2.交通标志特征提取：研究和比较不同的特征提取方法，包括基于颜色特征的提取、基于形状特征的提取和基于纹理特征的提取等，选择适合微处理器平台处理的特征，提取交通标志的关键特征信息，降低特征维度，提高识别效率。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和工程实践相结合的方法，逐步进行。
首先，进行文献调研，了解交通标志识别的国内外研究现状、发展趋势以及相关理论知识，为研究方向的确定提供理论依据。
其次，进行系统设计，确定系统的总体方案，包括硬件平台选型、软件架构设计、算法选择等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对微处理器平台资源受限的特点，对交通标志识别算法进行优化，提高算法的运行效率，以满足实时性要求。
2.结合交通标志的特点，研究高效的特征提取方法，提取更具代表性和鲁棒性的特征，提高识别精度。
3.设计并实现基于微处理器的低功耗、低成本的交通标志图像识别系统，为实际应用提供参考。
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] 王岩,葛芦生,毛煜.基于深度学习的交通标志识别算法研究[J].计算机工程与应用,2022,58(14):170-176.
[2] 邓立,张凯,刘静,等.复杂场景下基于改进YOLOv5的交通标志识别[J].计算机工程与应用,2023,59(02):203-211.
[3] 张志佳,王晓丹,田蕾.基于改进YOLOv5s的小目标交通标志识别[J].计算机工程与应用,2023,59(01):221-228.
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