道路交通标志提供指示、警告信息,规范驾驶员的行为,为安全、便利的驾驶提供可靠保障。交通标志自动检测与识别作为驾驶辅助系统的首要任务之一,近年来受到越来越多的关注。由于这里面包含许多尚待解决的问题,其仍是视觉领域中富有挑战性的课题。本文首先概述了交通标志检测与识别的研究与发展现状,对目前主要的交通标志检测算法进行了简要论述。从颜色分割入手,考察了简单向量滤波器(SVF)对交通标志色彩的分割效果,将其检测结果与HSV彩色空间中的H分量检测结果做了比较,并通过排除绿色分量干扰对算法进行改进。其次,针对不同的颜色区域进行不同的形状检测,对矩形标志和三角形标志采用拐角检测与几何特征分析相结合的方式,对圆形检测提出一种基于邻域特征与对称性特征的编码法。该算法通过搜索图像中的对称点确定圆形的位置与大小。实验结果表明,两种算法对复杂场景中的交通标志均能准确定位、对光照和天气的变化有一定鲁棒性,具有处理速度快、准确性高的特点,能够满足复杂场景下实时处理的要求。本文还对禁令标志的识别进行了初步实验,采用基于特征的方法,为进一步的识别工作打下良好基础。