摘要
交通标志识别系统作为智能交通系统的重要组成部分，对道路安全和交通效率提升具有重要意义。
本文首先阐述了交通标志识别的研究背景和意义，并介绍了交通标志识别的相关概念及流程。
其次，对国内外交通标志识别的研究现状进行了综述，详细介绍了基于传统图像处理和基于深度学习的交通标志识别方法，分析了各自的优缺点和适用场景。
接着，对交通标志识别系统的主要研究方法进行了归纳和总结，包括图像预处理、交通标志检测和交通标志分类识别等关键技术，并对每种方法的研究现状和发展趋势进行了详细分析。
此外，对现有交通标志识别算法的性能进行了比较和评价，并指出了现有研究中存在的问题和不足。
最后，对交通标志识别技术的发展趋势进行了展望。
关键词：交通标志识别；智能交通系统；深度学习；图像处理；模式识别
交通标志识别系统是指能够自动识别道路交通标志的系统，其主要目标是从静态图像或动态视频序列中检测并识别出各种类型的交通标志，并将识别结果反馈给驾驶员或车辆控制系统，以辅助驾驶或实现自动驾驶。
交通标志识别系统一般包括以下几个步骤：
1.图像获取：通过车载摄像头或其他图像采集设备获取道路场景图像。
2.图像预处理：对获取的图像进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量。
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