随着经济的快速发展,我国汽车数量不断增加,交通事故和道路堵塞的风险也随之上升。自动检测和识别交通标志能够有效缓解这些问题。出于安全考虑,交通标志检测和识别系统对准确性和实时性具有极高要求。因此如何保证交通标志的检测和识别算法同时具有高准确率和实时性一直都是研究的重点和难点。本文使用基于深度学习的方法来研究交通标志检测和识别,以解决自然场景中交通标志所面临的困难和挑战,研究内容如下:1)针对自然场景中距离较远的交通标志被漏检问题,本文提出了一种基于深度学习的交通标志检测新算法。首先,通过对轻量级网络结构进行调整并设计了交通标志检测算法的特征提取模块。其次,利用多尺度特征金字塔对提取出的特征进行融合,并采用K-means聚类算法对数据集中标注框的大小进行聚合。实验结果表明,本文的交通标志检测算法取得了94.5%的准确率和92.4%的召回率,图像检测速度达到40FPS。2)针对自然场景中某些交通标志难以识别问题,本文提出了一种基于特征融合的交通标志识别算法。将检测模型中的浅层特征和经过卷积进行特征提取的交通标志图特征进行融合。并且采用多种改善过拟合的方法提高了算法的鲁棒性。实验结果表明,本文交通标志识别算法的识别准确率达到了99.53%。3)设计实现了多尺度特征融合的交通标志检测和识别系统。测试结果表明,该系统不仅操作简单、使用方便,并且具有较高的交通标志检测和识别准确率。针对复杂的自然场景,本文提出了一种交通标志检测和识别的新算法,该方法在辅助驾驶、减少交通事故和缓解道路堵塞等方面具有良好的应用前景。