智能交通下路面标志检测与识别进度：从理论到实践

本文档详细记录了关于"道路交通标志检测与识别"的论文工作进展，主要针对的是自然场景下路面交通标识的检测和识别技术。研究者在控制工程专业背景下，以图像处理与模式识别为研究方向，针对我国日益增长的汽车保有量与交通安全问题展开研究。 从2017年开始，研究进程分为多个阶段： 1. 2017年3月至6月，研究者专注于收集文献资料，学习相关的仿真软件，为后续研究打下坚实基础。 2. 2017年7月至9月，主要工作是检测算法的测试和评价，关注行车线与路面标志的识别能力，这一步对于提高行车安全至关重要。 3. 2017年10月至2018年1月，优化算法，提升检测速度，确保算法的实用性和效率。 4. 2018年2月至9月，进入算法设计阶段，重点在于实现路面导向标志和非标示物（如斑马线、停车线等）的识别，进一步增强智能交通系统的功能。 5. 2018年10月至12月，将研究成果整理成小论文，为后续毕业论文的撰写做准备。 6. 2019年1月至5月，论文撰写进入了最后阶段，按照学校毕业论文的要求，确保论文质量和深度。 国内外对比显示，虽然智能交通系统的研究在国外起步较早，取得了显著成果，如宝马和德国Daimler-Benz公司的产品，但国内的研究相对较晚。代表性的例子是国防科技大学与中国一汽合作的红旗无人驾驶轿车，以及清华大学在智能交通领域的探索。 路面交通标志的分类包括行车线、路面导向标志和其他类别，如斑马线、停车线等，每类标志都承载着重要的交通信息，对驾驶员决策和行车安全起到关键作用。通过交通标志识别技术，可以有效地提高驾驶者的警示反应时间，减少交通事故的发生。 本文的工作安排和研究内容反映了智能交通系统在当前交通安全问题中的重要性，以及中国在此领域逐渐追赶国际先进水平的努力。通过深入研究和实际应用，有望推动我国智能交通系统的整体发展。