摘要
随着智能交通系统的发展，交通标志的自动识别技术越来越受到重视。本文提出了一种基于YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的交通标志识别系统。本系统采用YOLOv5模型，利用深度学习技术实现对交通标志的实时检测与分类。首先，通过构建包含多种交通标志的图像数据集，进行数据预处理和增强，提高模型的训练效果。然后，采用迁移学习的方法对YOLOv5进行微调，提升模型在实际应用中的准确性与鲁棒性。实验结果表明，该系统在标准数据集上的检测精度和速度均优于传统方法，为智能交通应用提供了一种高效的解决方案。最后，讨论了系统的应用前景及可能的改进方向。

论文提纲
1. 引言
1.1 研究背景
1.2 交通标志识别的重要性与应用
1.3 YOLO算法的发展与优势
1.4 本文的研究目标与贡献
1.5 论文结构概述
2. 文献综述
2.1 交通标志识别技术的发展历程
2.2 传统交通标志检测方法及其局限性
2.3 深度学习在交通标志识别中的研究进展
2.4 YOLO算法的关键技术与改进
3. 系统需求分析
3.1 功能需求
3.1.1 实时交通标志检测与识别
3.1.2 用户友好的交互界面
3.1.3 数据记录与反馈功能
3.2 性能需求
3.2.1 检测准确率
3.2.2 实时性与响应速度
3.2.3 系统的稳定性与鲁棒性
4. 数据集构建与预处理
4.1 数据来源与选择标准
4.2 交通标志图像数据集的构建
4.2.1 数据收集与标注
4.2.2 数据增强方法
4.3 图像预处理技术
4.3.1 图像归一化与尺寸调整
4.3.2 标签格式转换与处理
5. YOLO模型设计与实现
5.1 YOLO算法概述
5.1.1 YOLO的基本原理
5.1.2 YOLOv5的结构与特征
5.2 模型训练过程
5.2.1 数据集划分（训练集、验证集与测试集）
5.2.2 参数设置与优化策略
5.3 模型评估与验证
5.3.1 评估指标（准确率、召回率、F1值等）
5.3.2 实验结果分析与比较
6. 系统实现与应用
6.1 系统架构设计
6.1.1 前端与后端模块设计
6.1.2 数据流与处理机制
6.2 用户界面的实现
6.2.1 界面设计原则
6.2.2 主要功能模块展示