摘要
自动驾驶技术正在迅速发展，作为其核心技术之一的交通标志检测与分析，对于确保自动驾驶的安全性和可靠性至关重要。
本文首先介绍了自动驾驶和交通标志检测与分析的研究背景和意义，并解释了图像处理、计算机视觉、深度学习、目标检测等相关概念。
其次，本文对交通标志检测与分析的研究现状进行了综述，详细介绍了传统方法和基于深度学习的方法，并比较分析了它们的优缺点。
此外，本文还讨论了交通标志分析算法，包括标志识别、信息提取和语义理解等方面。
最后，本文总结了交通标志检测与分析技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：自动驾驶、交通标志检测、交通标志分析、深度学习、计算机视觉
自动驾驶汽车是指能够在没有人为干预的情况下，依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，安全地完成行驶过程的车辆。
作为未来交通系统的重要组成部分，自动驾驶技术近年来发展迅速，受到了学术界和工业界的广泛关注。
交通标志检测与分析是自动驾驶系统中的关键技术之一，其主要目标是识别和理解环境中的交通标志，为车辆提供导航、安全预警等信息，进而保证自动驾驶的安全性和可靠性。
2.相关概念为了更好地理解交通标志检测与分析技术，本节将对一些相关概念进行解释：
图像处理:图像处理是指对图像进行分析、编辑和处理的过程，以改善图像质量、提取有用信息或进行其他特定操作。
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