交通标志的图像在采集过程中由于运动模糊、背景干扰、光照以及交通标志局部遮挡破损等因素,所获得其图像质量往往不高,严重影响了识别率和识别速度。针对这一问题,采用改进的深度卷积神经网络进行识别,通过对采集到的图像进行光照均衡化处理、颜色增强、用MSER算法进行滤除后,分割出交通标志所在的感兴趣区域(ROI);然后把分割的感兴趣区域输入深度卷积神经网络进行一系列的卷积和池化处理,形成交通标志图像的特征子图,再将特征子图转化成为一维的特征矢量;最后通过一个全连接的BP网络完成一维特征矢量的分类识别,输出结果。在德国交通标志基准库(GTSDB)和现实场景拍摄的数据集上,将该方法与SVM方法和传统的CNN交通标志识别方法进行实验比较,结果表明与SVM和传统CNN的方法相比,基于ROI和卷积神经网络的交通标志识别方法在识别率和识别速度上有明显的提高。