全文总字数：3180字
1. 研究目的与意义（文献综述）
近些年来的交通事故是各个国家都面临的重大问题，美国2017年交通事故发生了39032起，其中造成了37133人死亡，而在我国，交通事故发生了203049起，导致了63772人死亡与209654人受伤。
此外，我国每年交通事故导致的直接财产损失都有十亿之多。
有关数据指出，由于人为因素导致的交通事故占据了九成以上，比如酒后驾车、疲劳驾驶等等，也存在道路因素和环境因素以及车辆因素的作用，例如降雨降雪、车辆设备故障等。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：对行驶过程中前方道路出现的交通标志牌进行及时检测和准确识别，先在实景图像中检测出交通标志牌，再识别出其代表的含义，以辅助自动驾驶。
目标：完成对交通标志牌的检测与识别要达到较高的鲁棒性与准确性数据集要包括不同时段的多种角度的实景图像技术方案：现如今进行交通标志识别主要分为两个步骤，一是识别交通标志区域，二是进行交通标志分类。
拟采用Fast RCNN的结构。
3. 研究计划与安排
2019/1/14-2019/3/5 确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告2019/3/6-2019/4/30 系统架构，程序设计与开发，系统测试与完善2019/5/1-2019/5/25 撰写和完善毕业论文2019/5/26-2019/6/6 答辩
4. 参考文献（不低于12篇）
[1] Xu Y, Wei Z Y. An improved traffic sign image recognition algorithm [J].Laser and Optoelectronics Progress, 2017,54 (02): 124-131.
[2]刘占文,赵祥模,李强,等.基于图模型与卷积神经网络的交通标志识别方法[J].交通运输工程学报,2016,16(05):122-131.
[3]基于深度学习的交通标志识别及实现[D]北京交通大学2018.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
