在交通场景中，交通标志和道路标线具有重要作用，可以调节交通流量，对驾驶员的驾驶行为起到一定的指示和引导作用。一个实时、可靠的交通标志识别和道路标线检测系统可以辅助和支持驾驶员，提高驾驶的安全性和通畅性。本文首先对自然场景下交通标志识别算法进行研究，完成了一个城市道路复杂交通场景下的交通标志识别系统；然后对道路检测算法进行了探索性的研究，实现了直线道路检测功能。本文主要研究内容如下：1.交通标志识别系统主要包括交通标志检测和交通标志识别两个步骤。交通标志检测主要包括颜色分割和形状分类两个部分。本文采用了两种方法对标志的颜色进行分割，分别是基于HSV颜色空间阈值分割的方法和基于颜色特征聚类的方法。在形状分类模块，本文首先提取了标志的形状特征参数，然后根据不同的颜色信息选择相应的分类器进行形状分类，分别使用SVM分类器和BP神经网络两种分类器对形状进行判别；交通标志识别部分采用了基于内核图案分类的方法。首先，对禁止标志和警告标志采用了基于内外色差的内核提取方法，而针对指示标志则直接在HSV空间中提取内核。然后，通过提取这些内核图案的15个组合不变矩特征，输入BP神经网络进行分类判别。2.直线道路检测模块采用了边缘和概率哈夫变换相结合的方法。首先，对原始图像进行预处理，包括滤波、图像边缘检测、形态学运算连接断裂边缘；然后，使用Otsu阈值分割算法对图像二值化，突出边缘；最后使用概率哈夫变换检测直线道路。