基于改进卷积神经网络的交通标志识别应用研究的任务书.docx

基于改进卷积神经网络的交通标志识别应用研究的任务书
一、任务背景
随着人类社会的快速发展，交通工具的种类也不断增加，交通标志也变得越来越重要，它在路上起到指引和保护的作用，但是由于标志种类多样，差异较大，人工识别过于耗费时间和精力，同时还容易出现误判情况。因此，通过计算机视觉技术，实现交通标志的自动化识别具有重要的现实意义和应用价值。
二、研究目的
本研究旨在基于改进卷积神经网络的交通标志识别应用，构建高效、精确的交通标志识别模型，提高交通标志的自动识别能力，实现对交通标志的快速、准确识别。
三、研究内容
（1）文献综述：对交通标志识别研究的现有成果和研究进展进行调研和总结，分析现有方法的优劣势，为本课题的研究提供理论支持。
（2）数据集采集与标注：将采集到的道路上的交通标志样本进行标注，进行数据集的录入和整理，并进行分析和对比，为模型的训练和测试提供数据支持。
（3）模型设计：采用改进卷积神经网络设计交通标志识别模型，提高模型的泛化性和准确性。针对全卷积网络模型存在的识别误差问题，通过引入双向递归网络（Bi-RNN）和注意力机制（Attention）等方法，改进模型的识别效果。
（4）模型训练与优化：采用交叉熵代价函数对模型进行训练和控制，对卷积核大小和步长进行优化，将卷积和pooling结合起来，并对模型进行实验验证。
（5）模型测试与评价：通过对已有数据的测试，对识别结果进行评价，比较不同网络结构的性能和效果，统计识别准确率、召回率和F1值等指标，并对实验结果进行分析和解释。
四、研究意义
本研究将对交通标志识别领域研究具有重要的理论与实践意义，主要表现在以下几个方面：
（1）为交通标志自动化识别应用提供新的技术方法，实现对交通标志的快速、准确识别，提升道路交通安全保障水平。
（2）为卷积神经网络在交通标志识别领域的应用提供新思路，为卷积神经网络的改良提供经验和模型实验结果。
（3）提高交通标志识别的精度和效率，满足对交通标志识别的实时、准确性需求，为交通安全保障奠定基础。
五、研究进度和计划
第一阶段（3月份）：完成文献综述与数据集采集，并进行标注整理工作。
第二阶段（4月份）：进行交通标志识别模型的设计与开发，实现卷积神经网络的改进与优化。
第三阶段（5月份）：完成模型训练和调优，并进行模型测试和评价，对实验结果进行分析总结。
第四阶段（6月份）：撰写论文，并进行实验结果的展示与汇报。
六、预期成果
（1）成功设计和开发了基于改进卷积神经网络的交通标志识别模型。
（2）比较了不同模型的性能和效果，并提高了交通标志识别的准确性和效率。
（3）发表了相关论文，并在相关领域进行宣传推广，提高了本领域的研究水平和社会影响力。
七、参考文献
[1]Chen,Z.,Guo,J.,Yang,C.,etal.（2017）.Robustcomputingoftrafficsignswithocclusionandblurbysaliency-drivendeepcompression.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,18（7），1946-1958.
[2]Gaidhane,G.A.,Nikam,S.P.（2018）.Trafficsignrecognitionresearchbasedonnovelfusiontechniques.InternationalJournalofAdvancedScience&Technology,57,85-102.
[3]Deng,Y.,Liu,Q.,Luo,S.,etal.（2018）.Regionproposal-baseddeepConvolutionalNeuralNetworkfortrafficsignrecognition.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19（1），277-284.
[4]Li,C.,Zhang,Y.,Liu,T.,etal.（2019）.Trafficsignrecognitionbasedonregionproposalnetwork-boosteddeepconvolutionalneuralnetwork.JournalofCentralSouthUniversity,26（6），1473-1479.