摘要
路面交通标志检测是智能交通系统的重要组成部分，对道路安全和交通效率提升至关重要。
近年来，随着计算机视觉技术的飞速发展，基于计算机视觉的路面交通标志检测算法取得了显著进展。
本文首先介绍路面交通标志检测的研究背景和意义，接着阐述计算机视觉、图像预处理、特征提取、目标检测等相关概念，并综述现有的路面交通标志检测算法，包括传统方法和基于深度学习的方法，分析其优缺点。
此外，本文还将探讨该领域面临的挑战和未来发展趋势，例如复杂场景下的检测精度、实时性、小目标检测等问题，并展望未来研究方向，如多传感器融合、边缘计算等。
关键词：路面交通标志检测；计算机视觉；深度学习；目标检测；智能交通系统
#1.1计算机视觉计算机视觉是指计算机模拟人类视觉系统，从图像或视频中提取、分析和理解信息的能力。
其核心任务包括图像获取、图像预处理、特征提取、目标检测、图像分割、场景理解等。
#1.2图像预处理图像预处理是计算机视觉任务中至关重要的一步，旨在提高图像质量，抑制无关信息，为后续处理步骤提供更优质的输入数据。
常用的图像预处理方法包括灰度化、去噪、增强对比度、几何变换等。
#1.3特征提取特征提取是指从图像中提取出能够有效表达目标特征的信息，例如颜色、纹理、形状等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
