交通道路标志牌检测与识别综述一、背景综述随着社会科技不断进展和进步，车辆已经普与到国大部分家庭。汽车的普与极大方便了人们的出行、生活和工作，同时也不可避开的产生了很多的交通问题。据公安部交通管理局统计，2024 年 1 月至 10 月，全国共发生道路交通事故 426378 起，造成 87218 人死亡、391752 人受伤，直接财产损失 20.2亿元。交通安全问题成为人们日常生活中最常见的问题之一，受到了政府、科研机构以与汽车生产厂家的高度重视。解决交通安全问题的途径之一是准确、有效地设立道路交通标志，为驾驶员提供丰富的禁令、警告、指示等信息，从而起到减少交通事故的作用。为了确保交通标志的信息能够与时、准确地传达，交通标志自动识别系统(Traffic Sign Recognition,TSR)受到了各国学者的关注，其主要功能表现在以下几个方面：(1)用于驾驶辅助。交通标志识别的概念最早就是作为驾驶辅助工具被提出的。TSR 系统在识别出交通标志后，可对驾驶员进行语音或视频等方式的提醒，甚至可以在必要的时候对车辆驾驶系统直接做出控制，从而确保驾驶安全。(2)用于交通标志维护。由于交通标志通常放置于室外环境中，受自然环境(如风吹雨淋)与人为因素(如涂抹)影响，难免出现褪色、变形甚至坠落失踪现象，需要进行定期检查维护。通常，这一工作需安排专人专岗，工作量巨大且很难保证实时性和准确性。显然，一个有效的 TSR 系统是完成这一工作的理想方案。(3)用于无人驾驶技术。无人驾驶汽车在近年来受到了越来越多的关注。从上世纪 90 年代起，国外相继研发出了一系列无人驾驶汽车，其智能化逐渐提高，能够自动规划路线，避让障碍物等。使无人驾驶汽车具备辨认交通标志的能力显然是使其有用化的一个重要步骤。TSR 在计算机领域中是一个非常重要的分支讨论领域，而图像检测以与处理是其主要手段，这是一个难度比较大的实景图形识别问题。在车载视觉系统中，如何有效地识别道路交通标志是一个非常重要的讨论课题。TSR 包括三个重要模块：图像复原、标志检测、标志分类。交通标志的外观受天气条件的影响很大，如在有雾的天气条件下，标志会变得比正常情况下的亮度更高、颜色更淡，而在沙尘天气下，交通标志会变得比正常颜色更黄。图像复原模块根据恶劣天气条件的生成模型，对输入的降质图像进行逆变换，得到相对清楚的图像，以使后续的标志检测、分类更加准确；标志检测模块负责找出输入图像中类似交通标志的区域，通常被称作感兴趣区...
