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地图辅助的多阈值交通标志识别方法研究的中期报告 该研究旨在通过地图辅助的方法实现多阈值交通标志的自动识别。在中期研究中，我们已经完成了以下工作： 1. 数据集的构建：我们采用了开源数据集TT100K作为基础数据集。对于没有包含的交通标志，我们自行收集了一些样本，并通过手工标注的方式生成了标注数据。 2. 数据预处理：我们对数据进行了预处理，包括图像增强、图像裁剪、图像缩放等操作，使得数据更加适合于模型训练和测试。 3. 模型选择和优化：我们选择了基于深度学习的卷积神经网络模型（CNN）进行交通标志识别。我们通过对不同的CNN模型进行测试和比较，选择了最优模型，并对其进行了优化。 4. 地图辅助：我们采用了地图辅助的方法，将交通标志的位置信息与地图进行匹配。通过地图的帮助，我们可以准确判断交通标志的位置和种类，并对其进行识别。 结果表明，我们的研究方法能够有效地识别多种交通标志，并且在准确率和召回率上均取得了较好的表现。未来的工作将着重于进一步提高模型的性能，并将该研究应用于实际交通场景中，以提高交通安全和效率。