1. 毕业设计（论文）主要目标：
基于机器学习的地面交通标志识别，本研究以导向箭头标志为主。识别的地面交通标志包括直行、左转、右转、左转加直行、右转加直行、掉头和人行横道预告7种标志。 检测车道线，通过对摄像头获取图像、通过算法对图像进行检测，识别地面交通标志信息，并把具体的信息反馈出来，形成一篇符合规范要求的毕业论文。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1、阐述基于图像识别的地面交通标志识别的发展、国内外现状及实际意义。
2、完成对图像的信息采集，对采集的图像进行预处理（图像压缩，图像灰度画，中值滤波等）。
3、对预处理之后的图像进行基于HOG特征提取和SVM分类器进行识别，并对所提算法进行实验验证。
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3. 主要参考文献
[1] 刘兰鑫. 基于机器视觉的车道线检测和交通标志识别研究[D]. 华南理工大学, 2018.[2] 任洪梅.基于车载摄像头的路面交通标志识别研宄[D]. 合肥工业大学 , 2017.[3] 张永涛. 基于机器视觉的路面交通标志识别的应用研究[D]. 广东工业大学，2015.[4]吴峰.基于机器学习的道路交通标志识别方法研究[D].北京交通大学，2015.[5]任红梅.基于深度学习的路面交通标志识别[J].信息通讯 , 2017, (4): 26-27.
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