随着社会经济水平的不断发展,交通问题变得日益严重,其中交通安全问题尤为重要。为此,“智慧交通”应运而生。“智慧交通”中的辅助驾驶或者是自动驾驶是重要的组成部分,而其中,对于路边交通标志的自动检测和识别就是一项关键性技术。为此,本文将研究一种自然环境下可以有效进行交通标志识别的算法。本文提出的交通标志识别算法首先将待检测图像进行预处理,通过图像均衡化、锐化、归一化等操作,来降低光线、噪声对检测识别阶段的干扰,提升识别准确率。运用MERS最大稳定极值区域算法对预处理后的图像进行兴趣区域的提取分割,用分块HOG梯度方向直方图对兴趣区域进行特征提取,使用GTSDB交通标志图像数据库中的训练集,通过SVM支持向量机进行训练学习,获得交通标志的SVM分类器。为了进一步优化识别性能,深入分析了影响SVM的性能的核函数类型和与之对应的惩罚参数C,核函数参数g,创新提出了一种基于自适应交叉变异的改进遗传优化最优参数搜索算法,获得了近似最优的惩罚参数C和核函数参数g,通过MATLAB对遗传优化后的SVM分类器进行交通标志识别算法进行仿真分析,并获得了较好的识别率。