1. 毕业设计（论文）主要内容：

道路标识是在行车过程中车辆安全行驶的重要标志性指示信息。传统采用模板匹配的方法对道路的标识进行识别，其识别速度较慢，且因标志会出现三维下的旋转，遮挡问题，导致标识识别准确率偏低。

本课题研究基于车载视频下的道路标识识别算法，研究基于图像显著性的道路标识快速提取及识别算法。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

查阅相关文献资料15篇以上（其中英文文献不少于2篇）。

2. 完成开题报告。

3. 研究基于图像显著性的道路标识的快速提取算法。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

1-3周 查阅中、英文资料，完成开题报告，完成不少于2万字符的英文翻译任务；
4-8周 学习相关算法及相应综述表示方法；
9-16周 完成道路标识的识别并实现并评测总结；
17周 修改完成毕业论文，答辩。

4. 主要参考文献

[1] Dongdong Wang; Xinwen Hou; Jiawei Xu; Shigang Yue; Cheng-Lin Liu.Traffic Sign Detection Using a Cascade Method With FastFeature Extraction and Saliency Test IEEETransactions on Intelligent Transportation Systems Year:2017, Volume: 18, Issue: 12.Pages: 3290 - 3302

[2] ZhangFan; JiRuirui; JiaoShangbin; QiKaijie. Anovel saliency computation modelfor traffic sign detection 2017 2ndInternational Conference on Image, Vision and Computing (ICIVC) Year: 2017 Pages: 31 – 35

[3] XueYuan; JiaqiGuo; XiaoliHao; HoujinChen. Traffic Sign Detection viaGraph-Based Ranking and Segmentation Algorithms IEEETransactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,Year:2015, Volume: 45, Issue: 12,Pages: 1509 - 1521

[4] TaoChen; ShijianLu.Accurate andEfficient Traffic Sign Detection Using DiscriminativeAdaBoost and Support Vector Regression IEEETransactions on Vehicular Technology,Year: 2016, Volume:65, Issue: 6,Pages: 4006 - 4015

[5] KerenFu; IreneY. H. Gu; Anders#214;dblom.Traffic sign recognitionusing salient region features: A novel learning-based coarse-to-fine scheme, 2015 IEEEIntelligent Vehicles Symposium (IV),Year:2015,Pages: 443 - 448

[6] Ce Li; Wenyang Song; Limei Xiao; Yaling Hu; Xing Pan.Salient traffic sign video detection based onhypercomplex frequency domain, Proceedingsof the 33rd Chinese Control Conference,Year:2014,Pages: 7379 - 7382