摘要
路面交通标志分类是智能交通系统的重要组成部分，对道路安全和交通效率至关重要。
传统的交通标志分类方法依赖于人工设计特征，存在鲁棒性差、识别率低等问题。
近年来，随着机器视觉和深度学习技术的快速发展，基于机器视觉的路面交通标志分类研究取得了显著进展，成为了该领域的研究热点。
本文首先介绍了路面交通标志分类的研究背景和意义，并对机器视觉和深度学习的相关概念进行了阐述。
然后，对国内外现有的路面交通标志分类方法进行了综述，重点分析了基于传统机器学习和深度学习的分类方法的特点、优缺点以及适用场景。
接着，对不同研究方法的性能进行了比较分析，并对未来路面交通标志分类的研究方向进行了展望。
关键词：路面交通标志；机器视觉；深度学习；目标检测；特征提取
##1.1研究背景及意义随着经济的快速发展和城市化进程的加快，道路交通压力日益增大，交通安全问题日益突出。
路面交通标志作为一种重要的交通安全设施，对规范交通秩序、保障行车安全具有重要意义。
准确、快速地识别路面交通标志，是智能交通系统的重要研究内容之一，也是实现自动驾驶、辅助驾驶等技术的关键。
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