什么是交通标志识别系统？汽车安全系统的交通标志识别系统，英文翻译为：TrafficSignRecognition，简称TSR，利用前置摄像头的组合方式识别常见的交通标志（限速、停车、掉头等）.).此功能会提醒驾驶员注意前方的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能通过减少驾驶员违反交通规则（例如停车标志、非法左转或其他无意的交通违规行为）的可能性来提高安全性。这些系统需要灵活的软件平台来增强检测算法并适应不同地区的交通标志。交通标志识别原理交通标志识别，又称TSR（TrafficSignRecognition），是指能够采集并识别车辆行驶过程中出现的道路交通标志信息，并及时向驾驶员发出指示或警告的能力方式，或直接控制车辆运行以保持交通畅通并防止事故发生。在配备安全驾驶辅助系统的车辆中，如果车辆能够提供高效的TSR系统，则能够及时为驾驶员提供可靠的道路交通标志信息，有效提高行车安全性和舒适性。下面介绍一种典型的道路交通标志识别方法。TSR是根据人类视觉系统的特征来识别物体的。其识别原理是利用路标丰富的颜色信息和固定的形状信息进行特征识别。具体来说，识别过程可以分为“分离”和“识别”两个步骤。分离是指在获取的图像中发现候选目标并进行相应的预处理，然后进行交通标志识别，包括特征提取和分类，最后进一步判断目标的真伪。1.交通标志分离交通标志分离实际上需要从复杂的场景图像中快速获取可能是交通标志的感兴趣区域。然后，利用模式识别的方法进一步识别感兴趣区域并定位其具体位置。由于交通标志具有指示性、提示性、警示性的功能，所以设置起来具有醒目、色彩鲜艳、图形简洁、含义明确等特点。因此，感兴趣的区域通常使用它们的颜色和形状来确定。目前交通标志识别常用的颜色空间有RGB、HIS、CIE。RGB作为图像处理中常用的三基色，是构造其他颜色的基础。其他颜色表示可以通过RGB变换得到。我们知道对于交通标志来说，大部分的颜色都是比较单一和固定的。例如，红色标志一般表示禁止，蓝色标志一般表示指示，黄色标志一般表示警告。确定要表示的匹配项。由于色彩空间还包含更多的饱和度等信息，为了更好地区分颜色和亮度信息，研究人员采用适合人类视觉特征的颜色模型HSI模型来处理交通标志识别。H代表不同颜色，S代表不同颜色。表示颜色的深浅，I表示明暗程度。HSI最大的特点是H、S、I之间的相关性极小，HSI空间中的每幅彩色图像都对应一个相对一致的色调H。2.交通标志识别在感兴趣区域之后交通标志信息在试驾环境中被分割，需要通过一定的算法进行区分，以确定其属于哪个具体的交通标志。一般的判别方法包括模板匹配法、基于聚类分析法、基于形状分析法、基于神经网络分析法、基于支持向量机法。(1)基于模板匹配的方法(2)基于聚类分析的方法(3)基于神经网络的方法(4)支持向量机的方法支持向量机是一种典型的前馈神经网络方法，用于解决模式分类和非线性问题问题，主要思想是建立一个最优决策超平面，使平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，为分类提供更好的泛化能力。对于非线性可分离模式分类问题，需要将负责的模式分类问题非线性地投影到高维特征空间中，所以只要变换是非线性的，特征空间的维数足够高，原始模式空间就可以成为一个新的高维特征空间，其中模式以高概率线性可分。变换过程需要生成核函数进行卷积，对应的典型核函数表示如下：高斯函数：图片；用于径向集函数分类器；内品功能：图片；用于高阶多项式集分类器；Sigmoid核函数：图像；用于实现单个隐藏层感知器神经网络。在TSR的一些特定应用场景中，由于道路交通条件的复杂性，交通标志可能会被污损、变色、变形，以及树木和建筑物的遮挡，由于车辆行驶抖动等因素，在图像帧匹配过程中可能会出现错误，从而导致无法稳定识别出对应的交通标志。因此，交通标志识别在辅助驾驶领域还没有得到广泛应用。比较成熟的应用方案有：基于限速标志的自动限速。车速标志显示的限速值是汽车事先预测的。这里我们设置几个不同的速度值进行比较。VReal代表车辆当前实际巡航速度，Vtarget代表车辆目标巡航速度，Vlim代表限速值信息，Vfront代表前方车辆识别速度。根据本车车速的敏感信息，不同程度地进行以下限速策略：1）当车辆恒速巡航检测到车辆VReal>Vlim且Vtarget
