1. 本选题研究的目的及意义
随着社会经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，汽车已经成为现代生活中不可或缺的交通工具，车辆数量的激增也为交通管理带来了新的挑战。
车标作为汽车的重要标识，在交通管理、车辆识别等领域扮演着至关重要的角色。
车标识别技术作为智能交通系统（ITS）的关键技术之一，对于提高交通管理效率、打击车辆违法行为等方面具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
车标识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，近年来受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在车标识别领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速，在车标定位、特征提取、分类识别等方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于HOG和SVM的车标识别方法，具体研究内容如下：
1.图像预处理：对采集到的车标图像进行预处理，包括灰度化、去噪、几何校正等操作，以提高图像质量，为后续的特征提取和分类识别奠定基础。
2.HOG特征提取：利用HOG算子提取车标图像的特征，HOG特征能够有效地描述图像的局部梯度方向和梯度强度信息，具有较强的鲁棒性和区分性。
3.SVM分类器训练：使用标注好的车标数据集对SVM分类器进行训练，SVM分类器是一种基于统计学习理论的分类算法，具有较高的分类精度和泛化能力。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究方法主要包括文献研究法、实验研究法和工程实现法。
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解车标识别技术的发展现状、研究热点和未来趋势，为课题研究提供理论基础和技术支撑。
2.实验研究法：通过设计和进行实验，验证所提方法的有效性和先进性。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于以下几个方面：
1.提出一种基于HOG和SVM的车标识别方法，该方法结合了HOG特征的鲁棒性和SVM分类器的泛化能力，能够有效地提高车标识别的精度和效率。
2.设计了一种多尺度HOG特征融合策略，通过融合不同尺度下提取的HOG特征，能够更好地描述车标图像的多尺度信息，进一步提高车标识别的精度。
3.构建了一个基于实际应用场景的车标识别数据集，该数据集包含了不同光照条件、不同拍摄角度、不同背景环境下的车标图像，能够更好地评估车标识别算法的鲁棒性和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘伟,金国栋,王东峰,等.基于改进HOG特征与加权SVM的交通标志识别[J].计算机工程与应用,2021,57(10):195-202.
[2] 谢杰,彭进,王辉,等.基于HOG特征和SVM的车辆标志识别[J].计算机应用与软件,2021,38(07):280-285 291.
[3] 吴俊,王忠勇.结合HOG特征和SVM的路面标志识别方法[J].计算机工程与设计,2021,42(02):544-550.
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