摘要
交通标志识别作为智能交通系统的重要组成部分，对道路交通安全和自动驾驶技术的进步至关重要。
近年来，深度学习技术的快速发展为交通标志检测与识别提供了新的解决方案，并取得了显著成果。
本文首先介绍了交通标志检测与识别的概念、意义及挑战，然后概述了深度学习在该领域的应用现状，重点阐述了基于深度卷积网络的交通标志检测与识别方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了现有研究中存在的问题，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：交通标志检测；交通标志识别；深度学习；卷积神经网络；目标检测
交通标志是保障道路交通安全、引导交通流向的重要设施。
交通标志检测与识别是指让计算机自动地从图像或视频中检测出交通标志的位置，并识别出其类别，是实现智能交通系统、自动驾驶等技术的关键技术之一。
传统的交通标志检测与识别方法通常依赖于颜色、形状等人工设计的特征，容易受到光照变化、遮挡等因素的干扰，识别精度和鲁棒性难以满足实际应用需求。
近年来，深度学习技术的兴起为交通标志检测与识别提供了新的解决思路。
深度学习能够从大量数据中自动学习特征，具有强大的特征表达能力和泛化能力，在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展，为交通标志检测与识别的发展带来了新的机遇。
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