摘要
道路标识识别作为车载视觉系统中的关键技术，对提高驾驶安全性和实现自动驾驶功能至关重要。
本文首先概述了车载视觉系统和道路标识识别的相关概念，并介绍了其研究意义和应用场景。
其次，对国内外道路标识算法的研究现状进行了详细综述，分析了传统图像处理方法和基于深度学习的目标检测与识别方法，比较了不同算法的优缺点和适用场景。
此外，还探讨了道路标识算法在实时性、鲁棒性、自适应性等方面的优化策略。
最后，总结了道路标识算法研究面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：车载视觉系统；道路标识识别；深度学习；目标检测；算法优化
随着智能交通系统和自动驾驶技术的快速发展，车载视觉系统作为一种重要的环境感知手段，在辅助驾驶、安全预警、交通管理等方面发挥着越来越重要的作用。
道路标识识别是车载视觉系统中的核心功能之一，其目的是识别道路场景中的交通标志，为车辆提供导航、预警等信息，从而提高驾驶安全性。
车载视觉系统通常由摄像头、图像采集卡、处理单元、显示设备等部分组成。
其工作原理是通过摄像头采集道路图像，利用图像处理和模式识别算法对图像进行分析和理解，提取道路标识等关键信息，最终将识别结果反馈给驾驶员或车辆控制系统。
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