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基于车道线的路面标志检测识别研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着交通工具的普及和交通拥堵的加剧，道路交通安全问题逐渐引起了人们的关注。路面标志是道路交通的基本元素之一，是对车辆及行人的交通指导和警示作用。因此，对路面标志的检测和识别技术进行研究具有重要意义，可以有效提高驾驶员行车安全性能，减少道路交通事故。
车道线是路面标志的重要组成部分之一，其作用是指导车辆行驶轨迹，提供驾驶员驾驶方向和距离的信息。因此，基于车道线的路面标志检测和识别技术可以通过车道线的位置和形状等信息来识别路面标志，并提高行车安全性能。
二、研究现状
目前，基于车道线的路面标志检测和识别技术已经成为了计算机视觉领域的热点和难点问题之一。现有的算法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法两类。
基于特征的方法主要针对车道线等路面标志的形状和颜色等特征进行识别，常用的特征包括HOG特征、LBP特征、SURF特征、SIFT特征等。此方法是传统的计算机视觉方法，具有通用性，但受到光照等环境因素的影响较大。
基于深度学习的方法是目前最为流行的方法之一，利用神经网络模型对路面标志进行分类识别。深度学习方法可以自动学习相关特征，无需人工提取特征，具有较高的鲁棒性和精度。常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但是，基于深度学习的算法需要大量的样本数据进行训练，且受到数据的质量和分布的影响较大。
三、研究内容及方法
本项目旨在基于车道线的路面标志检测和识别技术进行研究，主要内容包括以下方面：
1.路面标志显著性检测技术研究
路面标志显著性检测是对路面标志图像进行初步筛选的重要环节，通过对图像中的显著性区域进行检测和提取，有效降低后续分类识别的难度。研究路面标志的显著性检测技术，可为后续的分类识别提供支撑。
2.基于车道线的路面标志检测方法研究
研究基于车道线的路面标志检测方法，主要是通过对车道线的位置、角度、曲率等信息进行综合分析，判断路面标志的存在和位置信息。该方法将车道线和路面标志进行结合，可以有效提高检测精度和鲁棒性。
3.基于深度学习的路面标志识别方法研究
研究基于深度学习的路面标志识别方法，通过建立CNN等深度学习模型，对路面标志进行分类识别，可以解决车道线与路面标志的耦合问题，提高识别准确度和鲁棒性。
四、预期成果
1.提出基于车道线的路面标志显著性检测、检测和识别方法，解决车道线影响路面标志检测和识别问题，提高行车安全性能。
2.在公开数据集上进行实验验证，证明所提方法的有效性和优越性。
3.发表相关论文，提高学术水平和影响力。
五、研究计划
1.第一年：对路面标志显著性检测技术进行研究，提出基于深度学习的检测方法，并进行实验验证。
2.第二年：对基于车道线的路面标志检测方法进行研究，并结合深度学习方法进行优化和改进。
3.第三年：对基于深度学习的路面标志识别方法进行研究，提出更为准确鲁棒的模型，并在公开数据集上进行实验验证。同时，撰写相关论文并参加国内外学术会议。