摘要
交通标志识别作为智能交通系统的重要组成部分，对道路安全和交通效率的提升具有重要意义。
传统的交通标志识别方法通常依赖于颜色、形状等人工设计的特征，存在识别精度低、鲁棒性差等问题。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络的交通标志识别方法取得了显著成果，其强大的特征提取和表达能力为解决传统方法的局限性提供了新的思路。
本文首先介绍了交通标志识别的研究背景和意义，阐述了卷积神经网络的基本原理和发展历程，并对交通标志识别的主要数据集和评价指标进行了概述。
然后，重点综述了近年来基于卷积神经网络的交通标志识别研究进展，详细分析了不同网络模型、优化策略和应用场景的特点和优缺点。
最后，总结了现有研究存在的问题和挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：交通标志识别；卷积神经网络；深度学习；智能交通系统；计算机视觉
随着经济社会的快速发展和城镇化进程的不断推进，道路交通系统日益复杂，交通安全问题也日益严峻。
交通标志作为规范交通行为、传递交通信息的重要载体，对预防交通事故、提高道路通行效率具有重要意义。
交通标志识别（TrafficSignRecognition，TSR）技术是实现智能交通系统（IntelligentTransportationSystem，ITS）和自动驾驶的关键技术之一，其主要目标是利用计算机视觉技术自动识别和理解道路场景中的交通标志，为驾驶员提供及时、准确的交通信息，辅助驾驶决策，提高驾驶安全性。
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