摘要
行车视频标识牌检测识别是智能交通系统的重要组成部分，对于辅助驾驶、自动驾驶以及道路安全等方面具有重要意义。
本文首先介绍了行车视频标识牌检测识别的研究背景及意义，概述了其国内外研究现状，并对相关概念进行了解释。
其次，详细阐述了行车视频标识牌检测和识别的主要研究方法，包括传统的基于颜色、形状和机器学习的方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法。
此外，本文还对各种方法的优缺点和适用场景进行了分析比较，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词:行车视频；标识牌检测；标识牌识别；深度学习；智能交通系统
行车视频标识牌检测识别是指从行车记录仪、车载摄像头等设备获取的视频序列中，自动地检测和识别出道路交通标识牌的过程。
它主要涉及以下几个关键概念：
(1)行车视频：指的是由安装在车辆上的摄像头拍摄的道路场景视频，包含丰富的道路信息，例如车道线、交通标志、车辆、行人等。
(2)标识牌检测：是指从行车视频的每一帧图像中，确定是否存在标识牌，并用矩形框标注出其位置的过程。
(3)标识牌识别：是指在标识牌检测的基础上，进一步识别出标识牌的具体含义，例如限速标识、禁止通行标识、方向指示标识等。
行车视频标识牌检测识别技术的目标是使车辆能够像人一样理解道路交通标识信息，从而提高驾驶安全性和辅助驾驶系统的可靠性。
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