摘要
交通标志识别是智能交通系统中的关键技术，对道路安全和自动驾驶至关重要。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络(CNN)的交通标志识别方法取得了显著成果。
本文首先介绍了交通标志识别的意义、研究现状以及卷积神经网络的基本概念。
其次，对基于卷积神经网络的交通标志识别方法进行了详细综述，包括经典的CNN模型、改进的CNN模型以及基于深度学习的目标检测算法在交通标志识别中的应用。
此外，还分析了不同方法的优缺点和适用场景。
最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：交通标志识别，卷积神经网络，深度学习，目标检测，智能交通系统
1.1交通标志识别交通标志识别(TrafficSignRecognition,TSR)是指通过计算机视觉技术自动识别道路交通标志的类型和含义，是智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)的重要组成部分。
TSR系统通常包括图像采集、标志检测、标志识别和结果输出等步骤。
1.2卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大成功。
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