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研究内容本研究旨在利用深度学习技术，对交通信号进行准确识别与分类。研究内容包括但不限于：数据收集与处理收集多种类型的交通信号图像，包括红绿灯、停止标志、限...

研究内容本研究旨在利用深度学习技术，对交通信号进行准确识别与分类。研究内容包括但不限于：数据收集与处理收集多种类型的交通信号图像，包括红绿灯、停止标志、限速标志等，并进行预处理，如去噪、归一化等模型构建利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，构建交通信号识别分类器模型训练与优化使用收集的数据集对模型进行训练，并通过调整模型参数、优化算法等方式，提高模型的识别准确率实际应用测试将训练好的模型应用于实际交通场景，测试其识别效果，并根据测试结果进行模型调整实际完成情况目前，我们已经完成了数据收集与预处理工作，并成功构建了基于CNN的交通信号识别分类器。在模型训练阶段，我们采用了多种优化算法，有效提高了模型的识别准确率。同时，我们还进行了初步的实际应用测试，取得了一定的成果。不足然而，在实际应用过程中，我们也发现了一些问题。首先，由于交通信号的多样性和复杂性，当前模型的识别准确率仍有提升空间。其次，模型的泛化能力有待加强，以应对不同交通场景下的变化。最后，模型的计算复杂度较高，难以满足实时性要求较高的应用场景。拟解决方法针对以上不足，我们计划采取以下措施进行改进：增强数据多样性通过增加数据集中交通信号的种类和数量，提高模型的泛化能力优化模型结构采用更先进的深度学习模型或改进现有模型结构，提高模型的识别准确率和计算效率引入轻量级网络研究轻量级深度学习网络，以满足实时性要求较高的应用场景结合其他技术考虑将深度学习与其他计算机视觉技术（如目标检测、图像分割等）结合使用，以提高交通信号识别的整体性能