随着现代经济社会的发展,人民群众物质生活水平的改善和提高,汽车变得越来越普及,人们对道路交通安全问题的关注持续提高,因此智能交通系统步入人们的视线并发挥着极大的作用。而交通标识检测是智能交通系统的核心技术,因此吸引了世界各国专家和学者的研究兴趣并进行了深入研究,并在驾驶辅助系统、无人驾驶技术等方面获得了大量的应用。交通标识是用文字或符号传递禁令、警告或指示信息的道路设施,通常设计为特定的颜色和形状,以便于最大程度地与自然环境或其他人造背景区分开。交通标识检测方法大部分是基于颜色区域分割和形状识别的方法实现的。基于颜色的分割方法的关键在于颜色空间的选择,采用阈值或颜色聚类等方法对图像进行分割。形状识别的方法通常要用到边缘检测、数学形态学处理、形态滤波、模板匹配等技术。在我国人口基数大、汽车保有量日益增加、私家车逐渐普及的大环境下,道路问题与交通安全问题频频发生,因此对交通标识检测的研究具有非常重要的理论与实际意义。然而,在实拍的交通标识图像中,交通标识会受到褪色、部分遮挡、光线强度、倾斜与拍摄角度的干扰,增加了交通标识检测的难度,导致检测过程中检测效率与检测准确率下降。为解决这些问题,许多学者进行了深入的研究,但是研究成果都具有一定的局限性。基于上述问题,本文从交通标识的形状和颜色的角度出发,对禁令标识、警告标识、指示标识三大类交通标识分别进行了研究和分析,提出了一种基于颜色与形状特征的交通标识分类与检测算法。论文的主要工作如下:1.使用RGB颜色空间阈值对交通标识图像进行颜色分割,随后利用边缘检测算法与数学形态学处理技术获取交通标识的边缘信息。2.基于边缘信息提出了一种边缘走势统计特征算法,与BP神经网络结合用于反映交通标识的形状。3.提出了一种基于深度神经网络的将交通标识边缘走势统计特征与颜色特征相结合的交通标识分类与检测方法。通过对500幅实际拍摄交通标识图像进行仿真实验,结果表明本文方法对不同倾斜角度和不同拍摄角度的交通标识图像均具有很好的检测效果,并拥有较高的时效性,达到了预期效果。