1. 研究目的与意义（文献综述）

随着汽车数量的不断增加以及城市街道、高速公路的错综复杂，智能交通系统（intelligenttransportation system，its）应运而生。its 是将当前可以利用的信息传输技术、信息感知技术、状态检测技术和集成控制技术相结合的系统。近些年，随着不断的将新的图像处理和模式识别技术引入到 its 中，使得 its 的智能化程度不断提高。交通标志识别系统（tsr）作为智能交通系统 its 的一个重要组成部分，也逐渐成为国内外研究的热点，提高交通标志检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容：

(2). 熟悉典型图像处理方法与图像识别方法；

(3). 熟悉vc程序开发环境与应用；

3. 研究计划与安排

周次(时间) 工作内容

18~19 (2019.1.2~2019.1.11) 毕业实习

4. 参考文献（12篇以上）

1. tingting yang,xiang long, arun kumar sangaiah, zhigao zheng, chao tong.

   deep detection network for real-life traffic sign in vehicularnetworks [j]. computer networks (s1389-1286), 2018, 136: 95-104.

2. dan cire#351;an, uelimeier, jonathan masci, jürgen schmidhuber. multi-column deep neural network fortraffic sign classification [j]. neural networks (s0893-6080), 2012, 32:333-338.

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