随着社会的发展，汽车逐渐普及，随之也带来了交通拥挤加剧，事故频发等问题。无人驾驶车辆的研究可以为驾驶员提供辅助信息，从而提高行车的安全性和交通运行效率。对交通标志的检测、提取和理解更是在复杂交通环境下无人驾驶车必不可少的关键技术，也是难点之一。光照条件的变化、交通标志本身颜色的退化、部分遮挡、复杂场景下相似物体的干扰等构成了交通标志检测和识别的挑战因素。　　本文旨在对自然场景下图片中的交通标志检测和识别算法进行研究。针对目前我国尚没有公开、通用的交通标志检测数据集，本文构建了一个挑战性强、经过完整标注的交通标志检测数据集，涵盖了大部分常见的交通标志。针对自然场景下交通标志检测的各种干扰，本文提出了一个鲁棒的交通标志检测算法，输入的图片依次经过颜色分割、形态学开运算、连通区域标记、形状筛选、用支持向量机和梯度方向直方图训练的机器学习分类器扫描交通标志等处理，能够很好地在复杂背景下检测出交通标志。深度学习是近两年模式识别领域的热点，在各种物体识别领域取得了革命性的进步，本文也利用深度学习展开了对交通标志识别的研究，提出了一种联合卷积和递归神经网络的深度学习模型，对德国交通标志识别数据集的识别准确率处于各个研究机构算法中的第三，而且只需要简单的训练，跟其他的深度学习算法相比，大大减少了训练的时间和计算资源消耗。