1.课题的研究意义和应用价值 随着科技的发展，越来越多的新型产品出现在人们的生活中，其中，无人驾驶汽车一直颇受关注。

今年年初，在广州先后有2家无人驾驶公司启动无人驾驶汽车常态化试运营；春节前一周，北京市启用了首个自动驾驶车辆封闭测试场；2月2日，南京试运行了国内第一辆智能网联无人迷你巴士；深圳更是在2017年底就试水国内首次无人驾驶公交车开放道路试运行。

无人驾驶汽车的研究可以为汽车引入智能技术，通过雷达、相机等传感器探测路况，自动调整汽车的行驶方向和速度；通过GPS、网络等定位车辆位置，合理规划路线。

无人驾驶技术也可以作为车载辅助系统的一部分，为驾驶员提供辅助信息，从而提高行车的安全性和运行效率。

然而，道路交通标志作为重要的驾驶规则提示和路况信息来源，对驾驶员来说，发现并遵守交通标志提示的规则是驾驶的基本要求，而无人驾驶技术作为驾驶员的代替，对交通标志的检测、提取和理解是其必不可少的关键技术。

无论是无人驾驶汽车，还是驾驶员行驶的汽车，都需要通过检测和识别交通标志，规范其行车方式。

交通标志检测及定位的研究涉及到颜色分割、特征提取、机器学习等多种技术，针对交通标志检测及定位的研究能够更好地推动其它学科的发展。

综上所述，对交通指示标志的检测及定位进行研究具有一定的使用价值和学术意义。

2.国内外研究现状 交通标志检测算法国内外已有前人做过很多的工作。

具体地，主要分为基于颜色和形状分析的算法[1]、基于显著性的算法和基于机器学习的算法[2][3]。