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基于深度学习的交通标志识别研究综述 本文对基于深度学习的交通标志识别进行了综述，讨论了交通标志识别的重要性、传统方法的不足之处，以及基于深度学习的交通标志识别方法的优势。 交通标志识别是智能交通系统的重要内容，在无人驾驶和驾驶员辅助系统中具有重要的应用和发展前景。传统的交通标志识别方法存在一定的不足之处，例如基于颜色、形状视觉信息等进行识别的方法，它们的检测速度比较快，但是正确率就相应的偏低。基于特征提取与机器学习的识别方法也存在一定的缺陷，例如对图像的颜色空间进行选择、对图像进行分割、最后在进行二值化处理等。 基于深度学习的交通标志识别方法则不同，在识别目标的同时进行训练，双管齐下有效地提高了识别精度并且减少了耗费时间，能够在复杂自然情况下较为有效地提高交通标志的识别正确率。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习的核心部分，它在检测性能和准确率方面都比传统检测识别有优势，尤其是遇到复杂情况下的交通标志检测，包括物体遮挡、拍摄角度、形状改变、天气因素之类的。 本文还对交通标志识别的国内外研究现状进行了分析，讨论了基于深度学习的交通标志识别方法的优点和不足之处，并对交通标志识别领域的发展进行了展望。 关键词：深度学习；神经网络；交通标志识别 深度学习在交通标志识别领域的应用可以提高交通标志的识别正确率和速度，解决交通标志识别的难点问题。基于深度学习的交通标志识别方法可以满足智能交通系统的需求，提高交通安全和效率。 在交通标志识别领域，基于深度学习的方法可以和其他技术结合，例如计算机视觉、机器学习等，来提高交通标志识别的准确率和速度。同时，基于深度学习的交通标志识别方法也可以应用于其他领域，例如智能家居、智能医疗等。 基于深度学习的交通标志识别方法可以提高交通标志识别的准确率和速度，满足智能交通系统的需求，提高交通安全和效率。因此，基于深度学习的交通标志识别方法是交通标志识别领域的热门研究方向之一。