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资料介绍
自动驾驶场景中的交通标志检测与识别技术综述
摘要：交通标志检测与识别是自动驾驶环境感知的基础任务，为车辆提供限速、禁令、指示等关键交通信息。本文系统分析了交通标志检测与识别的技术方法，涵盖传统图像处理方法、卷积神经网络方法、轻量化模型设计、多尺度检测以及时序融合，深入探讨了交通标志检测与识别在自动驾驶系统量产中的工程实践与性能优化。
一、引言
交通标志检测与识别是自动驾驶环境感知的重要任务，车辆需要准确识别路边的限速标志、禁令标志、指示标志等，才能遵守交通规则。交通标志通常位于道路两侧，尺寸较小，受光照、遮挡、视角变化的影响较大。2026年，基于深度学习的交通标志检测与识别技术已在自动驾驶系统中广泛应用，检测与识别的准确率已经达到较高水平。
二、传统图像处理方法
2.1 颜色分割
传统交通标志检测方法通过颜色分割，利用交通标志的红、蓝、黄等颜色特征，从图像中分割出候选区域。颜色分割在HSV颜色空间中进行，对光照变化较为敏感。
2.2 形状检测
传统交通标志检测方法通过形状检测，利用交通标志的圆形、矩形、三角形等形状特征，识别候选区域中的交通标志。形状检测在边缘检测的基础上进行，对遮挡与变形较为敏感。
三、卷积神经网络方法
3.1 两阶段检测
基于深度学习的交通标志检测通过两阶段检测器，如Faster R-CNN，首先生成候选区域，再对候选区域进行分类与回归。两阶段检测的精度高，但速度较慢。
3.2 单阶段检测
单阶段检测器如YOLO与SSD，在单次前向传播中同时完成检测与分类，速度快，适合在车载平台上实时运行。YOLOv5与YOLOv8在交通标志检测中应用广泛。
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