安全辅助驾驶系统(Safety Driving Assistance System，简称SDAS)在保证交通安全和减少人为因素造成交通事故方面具有重要作用，速度标识牌的检测与识别是汽车安全辅助驾驶系统的重要组成部分。本文立足于图像处理与模式识别技术，主要研究了检测和识别速度标识牌的方法。　　在检测部分，提出了一种基于径向对称变换的速度标识牌检测方法。首先利用点与点的对偶性将圆周映射为中心聚集点，突出图像中的圆对称区域，实现标识牌的粗定位，然后分析速度标识牌内部的数字特征排除伪目标，结合视频帧间信息实现标识牌的精定位。在识别部分，利用数字13点特征与BP(Back Propagation,反向传播)神经网络相结合的方法进行数字识别。首先建立BP网络模型，利用自建数字样本库训练网络，然后分割待识别标识牌图像为单个字符，提取其13点特征，利用BP网络识别数字。　　实验结果表明，本文方法可以实现多种时段多种天气情况下速度标识牌的检测与识别，白天的平均检测率为98.54％，平均识别率为96.34％;夜晚的平均检测率为95.50％，平均识别率为92.5％，具有很好的鲁棒性和实用性。