随着交通事业的日益发展,交通标志识别系统作为智能交通的一个重要组成部分已经引起人们越来越多的注意。在国外,交通标志的自动识别己经成为一个重点的研究课题。由于国内在该领域起步较晚,目前还没有形成可应用的系统。在这种背景下,本文进行了交通标志自动识别系统关键技术的研究。交通标志的实时识别系统是把摄像机在移动的车辆里拍摄到的道路场景传输到计算机中进行处理,并自动识别后把信息传递给驾驶员或驾驶操作系统,以辅助其驾驶行为。但是,交通标志在实际道路环境中受到各种不同外界因素的影响与干扰,这就给目标识别带来了一定的难度。本课题针对我国交通标志的实际情况,设计并实现了一种基于仿射不变特性的交通标志识别系统。该系统采用了局部特征提取中的仿射不变特征的理论,有效降低了对于特征提取受环境变化造成的影响,并根据粗精匹配结合的思想缩短了匹配分类时间,提高了匹配速度,达到了在尺度、旋转、视角、光照的变化以及遮挡的情况下有较精准匹配度和一定的实时性。　　 本文在交通标志图像库的建立、特征子空间的建立、特征提取算法、交通标志的分类算法以及交通标志判别方法等方面做了以下一些工作：⑴由于我国关于交通标志自动识别系统的研究起步较晚,交通标志的数据库没有公开发布,因此需要在实验中自制交通标志数据库。通过收集大量各种标准模板的交通标志,进而根据它们的特点进行分类生成各个子数据库,并检测特征点,构建特征子空间。⑵在总结其国内外现有的相关技术及目前常用的局部特征提取方法的基础上,本文做了大量实验进行对比,找出各种算子的优缺点,提出了本课题采用的SIFT与ASIFT算法相结合的特征提取方案对交通标志进行识别,弥补了SIFI。算法在视角范围小的缺点,同时也减少了因ASIFT计算量大造成的处理时间过长,起到了优势互补的作用。⑶针对自动识别实时性的要求,本文对SIFT算子高维数的复杂性和计算重复等问题进行了简化。在交通标志分类方面,本文详细分析了几种图像匹配的方法,做出了对比研究；同时,结合粗精匹配的思想原则和交通标志的具体情况,将输入图像按不同颜色的H值进行粗分类,再进行局部特征点的精匹配,从而提高匹配速度。为实际环境中交通标志识别系统的开发提供了理论基础和可行性分析,具有一定的实际应用价值。本系统方案经实验证明,在不同尺度、视角、光照、阻塞的条件下均可达到较好的识别效果,且运算速度也有所提高。