交通标识的识别系统是智能交通系统的重要组成部分，在汽车辅助驾驶系统和无人驾驶汽车领域得到了广泛的应用。交通标识的识别系统可以有效地识别道路两侧的交通标识，给驾驶员提供了一个安全、可靠的驾驶环境。交通标识识别技术的研究对于减少交通事故和提高交通效率具有重要意义。　　交通标识的识别系统主要分为预处理、检测和识别三大部分。针对这三个部分，本文的研究内容和主要工作如下:　　(1)在交通标识图像预处理阶段，针对交通标识图像在采集过程中容易出现噪声干扰、对比度偏低和运动模糊的问题，本文分别采用了效果较好的中值滤波、直方图均衡化和维纳滤波三种图像预处理技术，改善了图像质量，为下阶段的检测和识别奠定了基础。　　(2)在交通标识的检测阶段，本文设计一种基于颜色和形状特征的交通标识粗分类策略。首先根据交通标识的颜色特征，选择在HSV颜色空间采用阈值分割的方法得到包含感兴趣区域的二值图像。结合形态学处理和交通标识的先验知识，过滤了绝大部分的背景噪声。最后根据交通标识的形状特征，提出了一种基于圆形度和轮廓边界点到质心距离曲线相结合的几何特性形状检测算法。与Hu不变矩模板匹配算法相比，该算法实时性更好，对一般的形变具有很好的鲁棒性。　　(3)在交通标识的特征提取和识别阶段，本文首先重点研究了HOG和CSLBP两种纹理特征。针对CSLBP特征对小尺度纹理考虑不足的缺点，提出了一种改进的多尺度S-CSLBP特征。结合HOG和多尺度S-CSLBP两种纹理特征的优点，使用随机森林OOB特征重要性估计的方法对组合特征进行特征融合和降维，并在随机森林分类器中进行交通标识的细分类。实验结果表明本文提出的多尺度S-CSLBP特征提取算法的有效性，同时多特征组合的方法能够进一步提高识别率。