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。