1. 研究目的与意义（文献综述）

随着社会的发展和人口的增长。汽车越来越多的进入我们的日常生活，交通也日益拥挤。驾驶汽车是一项复杂的活动。长时间的驾驶很容易使人感到疲劳，从而容易导致交通事故。此外一些工程车辆在作业时环境恶劣、劳动强度大，这些车辆的驾驶自动化是非常有必要的。为了使汽车驾驶操作简单、安全、舒适，把人从繁重枯燥的汽车驾驶中解脱出来。当今世界各国都在积极研究开发自动驾驶技术。依据现在的科学技术力量，现阶段的智能汽车已经具备了一定的无人驾驶能力。近年来，已经有越来越多的汽车厂商开发出智能驾驶汽车，假以时日，未来一定能够实现智能汽车完全自主的无人驾驶。因此，虽然本课题研究的内容仅仅是智能汽车技术领域的一个小分支，但是对智能汽车的研究是具有很大意义的，道路交通标线以的检测和识别研究是非常有必要的。

视觉是人类观察世界、认识世界的重要功能手段，人类从外界获得的信息约有75％来自视觉系统。特别是驾驶员驾驶需要的信息90％来自视觉。在目前汽车辅助驾驶所采用的环境感知手段中。视觉传感器比超声、激光雷达等可获得更高、更精确、更丰富的道路结构环境信息。随着计算机技术的发展和图像处理／识别技术的成熟，机器视觉技术获得长足的发展，目前广泛的应用在三维测量、三维重建、虚拟现实、运动目标检测和目标识别等方面。本次研究对路面交通标志即方向指示标线进行了识别研究，为车辆的自动驾驶提供必要的交通信息，从而可以提高行车安全。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究（设计）的基本内容

了解图像处理基础知识，学习信号相似性计算的现有方法，对任意时长的信号，设计改进的信号拟合和相似性计算算法，以路面常见的6种导向标记为识别对象，对导向标记特征信号之间、导向标记与干扰目标的特征信号之间进行相似度计算。

2.2目标

3. 研究计划与安排

第1——2周：确定选题，英文文献翻译；

第3——4周：查阅文献，撰写开题报告；

第5——10周：设计与实现；

4. 参考文献（12篇以上）

1. huang y,wu r,sun y,et a1.vehicle logo recognition system based on convolutional neural networks with a pretraining strategy[j].ieee transactions on intelligent transportation systems,2015,16(4):1951-1960.

2. ma hr,cheng xw,wang x,yuan jj. road information extraction from high resolution remote sensing images based on threshold segmentation and mathematical morphology[j]. 6th international congress on image and signal processing (cisp),2013.

3. 刘正光，林雪燕，车秀阁．基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法[j]．天津大学学报：自然科学与工程技术版，2004，37(12)：1101．1104．