智能交通系统(Ⅰntelligent Transportation System, ITS)在缓减交通压力和减少交通安全事故等方面能够发挥着重要作用,成为热门的研究领域。作为智能交通系统的重要组成部分,交通标志检测日益受到关注,虽然目前在这方面的研究取得了阶段性成果,但随着道路环境的日趋复杂和多样化,困难和挑战也在不断增加。准确率高和实时性好的自然场景下交通标志检测算法,仍是一个研究热点,具有很大的学术价值和应用前景。本文以特定自然场景下交通标志检测算法为研究目标,建立了实际道路环境下的交通标志图像数据库；针对复杂环境下、大数据集的交通标志检测算法进行了研究。论文的主要工作包括以下几个方面：1.交通标志图像预处理。针对复杂背景下的交通标志图像的预处理,采用了一种基于图像亮度信息的预处理算法,改善了图像质量,减少了光照变化所带来的影响。仿真实验结果表明,与基于RGB多通道预处理算法相比,该方法避免了图像颜色失真。2.交通标志的粗检测。针对交通标志的颜色特征,给出了一种基于颜色信息的交通标志粗检测方法,该方法将RGB和HSV两种颜色空间分割结果进行融合。仿真实验结果表明,该方法与基于单一颜色空间的检测方法相比,能有效的减少因光照变化和因褪色导致的颜色失真所带来的影响。3.交通标志的精确检测。针对交通标志的纹理特征,设计了一种基于HOG+SVM的精确检测方案。仿真实验结果表明,该方法与基于Gabor特征结合随机森林分类器等方法相比,具有更高的准确性。