摘要
交通标志识别是智能交通系统中的关键技术之一，对道路安全和交通效率有着重要意义。
传统的交通标志识别方法通常依赖于手工设计的特征提取，容易受到光照变化、遮挡等因素的影响，识别精度和鲁棒性有限。
近年来，深度学习技术在图像分类领域取得了突破性进展，为交通标志识别提供了新的解决方案。
本文综述了基于深度学习的交通标志图像自动分类的研究现状，首先介绍了交通标志识别的研究背景和意义，然后阐述了深度学习的基本原理和常见模型，接着重点分析了国内外学者在基于深度学习的交通标志图像分类方面的研究成果，包括常用的数据集、预处理方法、模型选择与优化策略，最后总结了该领域的挑战和未来发展趋势。
关键词：交通标志识别；深度学习；图像分类；卷积神经网络；智能交通
1相关概念#1.1交通标志识别交通标志识别是指利用计算机视觉技术自动识别和理解图像或视频中的交通标志，是智能交通系统（ITS）的重要组成部分。
其主要目标是从复杂的道路环境中准确地检测和分类交通标志，为驾驶员提供及时准确的道路信息，提高驾驶安全性。
#1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其特点是使用多层神经元结构自动学习数据的层次化特征表示。
相比传统的机器学习方法，深度学习能够从原始数据中自动学习特征，无需人工设计特征提取器，具有更强的表达能力和泛化能力。
#1.3卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，其核心是卷积层和池化层。
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