交通標(biāo)志識(shí)別又稱為TSR（Traffic Sign Recognition）是指能夠在車輛行駛過程中對出現(xiàn)的道路交通標(biāo)志信息進(jìn)行采集和識(shí)別，及時(shí)向駕駛員做出指示或警告，亦或者直接控制車輛進(jìn)行操作，以保證交通通暢并預(yù)防事故的發(fā)生。在安裝有安全輔助駕駛系統(tǒng)的車輛中，如果車輛能夠提供高效的TSR系統(tǒng)，及時(shí)為駕駛員提供可靠地道路交通標(biāo)志信息，有效提高駕駛安全性和舒適性。

1、交通標(biāo)志分隔

交通標(biāo)志分隔實(shí)際是需要快速從復(fù)雜的場景圖像中獲取可能是交通標(biāo)志的感興趣區(qū)域。然后采用模式識(shí)別的方法對感興趣區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步辨識(shí)。由于交通標(biāo)志功能是起到指示性、提示性和警示性等作用，他們設(shè)置都具有醒目、顏色鮮明、圖形簡潔、意義明確等特點(diǎn)。因此感興趣區(qū)域通常是利用其顏色和形狀進(jìn)行的。

目前，在交通標(biāo)志識(shí)別中常用的彩色空間包括RGB、HIS、CIE幾種，而RGB作為圖像處理中常用的三基色，是構(gòu)建其他各種顏色的基礎(chǔ)，其他顏色表示方式可以用RGB變換得到。

2、交通標(biāo)志識(shí)別

當(dāng)在試車環(huán)境中分割出來交通標(biāo)志信息的感興趣區(qū)域后，需要采用一定的算法對其進(jìn)行判別，以便確定它屬于哪一種具體的交通標(biāo)志，一般的判別方法包括模板匹配法、基于聚類分析法、基于形狀分析方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法、基于支持向量機(jī)的方法。

（1）基于模板匹配法

（2）基于聚類分析法

（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

（4）支持向量機(jī)的方法

支持向量機(jī)是一種典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，用于解決模式分類和非線性問題，其主要思想是建立一個(gè)決策超平面，使得該平面兩側(cè)距平面*近的兩類樣本之間的距離**化，為分類提供更好的泛化能力。對于非線性可分模式分類問題，需要將負(fù)責(zé)的模式分類問題非線性的投射到高維特征空間，因此只要變換是非線性的且特征空間維數(shù)夠高，則原始模式空間能變成一個(gè)新的高維特征空間，在該空間中，其模式以較高的概率變得線性可分。其中變換過程要求生成一個(gè)核函數(shù)進(jìn)行卷積。

結(jié)合技術(shù)自身的發(fā)展和中國道路交通環(huán)境及消費(fèi)者的特定需求， 我們可以總結(jié)得到先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)技術(shù)在中國市場的發(fā)展趨勢：

（1） 從技術(shù)發(fā)展角度來看，由于消費(fèi)者對汽車安全性的重視度只會(huì)越來越高， 因而先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)在未來很長一段時(shí)間內(nèi)必將保持持續(xù)發(fā)展的趨勢。同時(shí)，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)正在從單個(gè)技術(shù)發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)檎鲜街鲃?dòng)安全系統(tǒng)的開發(fā)，多項(xiàng)技術(shù)可以共用傳感器、控制系統(tǒng)等平臺(tái)，一旦車輛裝備了基礎(chǔ)的ESP、ACC 等技術(shù)，便可以方便地并以較低的成本添加其他安全駕駛輔助技術(shù)，從而將進(jìn)一步推動(dòng)先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)技術(shù)在汽車上的應(yīng)用。

（2） 一些相對較為低端且實(shí)用性強(qiáng)的先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)技術(shù)，如胎壓監(jiān)測系統(tǒng)、ESP 電子穩(wěn)定系統(tǒng)等已經(jīng)充分得到了市場的認(rèn)可， 在強(qiáng)烈的需求驅(qū)動(dòng)下，其在低端市場的普及率將穩(wěn)步提升。

（3） 中國消費(fèi)者對于避險(xiǎn)輔助類、視野改善類技術(shù)表現(xiàn)出明顯的關(guān)注度與需求度， 必將成為下一階段該領(lǐng)域內(nèi)的主要增長點(diǎn)。

（4） 一些對道路要求較高的技術(shù)，如變道輔助、車道偏離警告、ACC 等，以及與中國消費(fèi)者駕駛習(xí)慣不符的技術(shù)，如車道保持系統(tǒng)、駕駛員疲勞檢測、禁酒閉鎖系統(tǒng)等，則可能將面臨較長一段時(shí)間的緩慢發(fā)展。