目的及意义：

为了从减少驾驶员的误操作方向入手来降低交通事故的发生，智能化交通驾驶辅助系统就非常的有必要。而智能驾驶辅助系统最主要的组成部分就是 TSR（TrafficSign Recognition）技术。

作为智能驾驶辅助系统的核心技术之一，交通标志识别技术在整个智能驾驶辅助系统中有着不可或缺的地位。

交通标志检测与识别系统也是自动无人驾驶系统的首要构成部分，并且正引起诸多的研究人员的注意力。通过交通标志信息的实时获取加上正确的判断，才能够保证无人驾驶车辆的安全性。对于交通标志识别，精度和实时处理都是十分重要的。然而，在实际的驾驶条件中，会遇到许多变形的交通标志，如旋转、平移、缩放等。

目前针对实际的应用背景，具体低计算复杂度、高分类速度、高正确分类以及较强鲁棒性和推广型的交通标志识别算法是研究人员重点关注并研究的重点，而无人驾驶系统如何真正替代驾驶员也是现在的一个研究热点。

国内外研究现状分析：

现在，国内外已经有很多的研究人员在交通标志的识别上展开了大量的探索和研究。交通标志检测和识别大致可以分为3个方面：

1）基于预处理的方法，这类方法通过预处理来定位和识别交通标志；

2）预处理与分类结合的方法，这类方法主要利用预处理方法和分类方法的结合来取得鲁棒的交通标志识别；