道路上方交通标志识别是智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路安全性、实现自动驾驶等具有重要意义。
本文综述了基于计算机视觉的道路上方交通标志识别技术的研究进展，首先介绍了交通标志识别的概念、意义和挑战，以及计算机视觉和深度学习的相关基础知识；其次，重点概述了交通标志识别数据集和常用的深度学习目标检测算法，并对近年来出现的改进算法进行了详细的分析和比较；接着，对交通标志识别系统的实现进行了探讨，包括系统架构、图像预处理、交通标志检测与识别等关键模块；最后，总结了该领域的研究现状和未来发展趋势。
关键词：交通标志识别；计算机视觉；深度学习；目标检测；智能交通
#1.1交通标志识别概述交通标志识别（TrafficSignRecognition，TSR）是指利用计算机视觉技术自动识别道路交通标志的类别和含义，其是智能交通系统（IntelligentTransportationSystems，ITS）的关键技术之一，对于提高道路交通安全、实现自动驾驶等方面具有重要意义。
#1.2研究意义提高道路交通安全:TSR系统可以辅助驾驶员及时识别交通标志，尤其是在驾驶员注意力不集中、恶劣天气等情况下，提醒驾驶员注意交通规则，避免交通事故的发生。
促进自动驾驶发展:TSR是自动驾驶系统的重要组成部分，自动驾驶汽车需要准确识别交通标志，才能根据交通规则做出正确的驾驶决策。
提高交通效率:TSR系统可以实时监测交通标志状态，为交通管理部门提供数据支持，优化交通信号灯timing，缓解交通拥堵。
#1.3研究挑战尽管TSR技术近年来取得了显著进展，但仍然面临着一些挑战：复杂环境下的识别精度:光照变化、遮挡、运动模糊等复杂环境因素都会影响TSR系统的识别精度。
实时性要求:TSR系统需要实时处理大量的图像信息，对算法的效率和硬件平台都提出了较高要求。
小目标检测:一些交通标志尺寸较小，传统的目标检测算法难以准确识别。
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