基于深度卷积网络的交通标志检测与识别文献综述

交通标志检测与识别是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路交通安全和自动驾驶技术的发展具有重要意义。

传统的交通标志检测与识别方法通常依赖于手工设计的特征，对复杂环境的适应性较差。

近年来，深度学习技术，特别是深度卷积网络（DCNN）在图像处理领域取得了显著成果，为交通标志检测与识别提供了新的解决方案。

本文首先介绍了交通标志检测与识别的研究背景及意义，然后阐述了深度卷积网络的基本原理和常见网络结构，并在此基础上，对基于深度卷积网络的交通标志检测与识别方法进行了综述，分析了不同方法的优缺点和适用场景，最后总结了该领域面临的挑战和未来发展趋势。

关键词：交通标志检测；交通标志识别；深度学习；卷积神经网络；智能交通系统

交通标志是道路交通安全的重要组成部分，它为驾驶员提供道路信息、交通规则和安全警示等重要信息，对于维护道路交通秩序、保障交通安全、提高道路通行效率具有重要意义。

交通标志检测与识别是智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）的关键技术之一，其目的是使计算机能够像人类一样自动地检测和识别交通标志，为自动驾驶、驾驶辅助系统等提供重要的环境感知信息。

传统的交通标志检测与识别方法主要依赖于手工设计的特征，例如颜色、形状和纹理等。

这些方法通常需要对图像进行复杂的预处理和特征提取，且对光照变化、遮挡和复杂背景等因素较为敏感，鲁棒性较差。

近年来，深度学习技术，特别是深度卷积网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）在图像处理领域取得了突破性进展，例如图像分类、目标检测和语义分割等方面。