摘要
交通标志识别作为智能交通系统的重要组成部分，对于提高道路交通安全和效率具有重要意义。
随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力，在交通标志识别领域取得了突破性进展。
本文首先概述了交通标志识别的研究背景和意义，并介绍了CNN的基本原理和结构。
接着，对基于CNN的交通标志分类模型的研究现状进行了详细综述，包括常用的数据集、经典的CNN模型以及各种优化策略，并分析了不同模型的优缺点。
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；图像分类；特征提取
1相关概念1.1交通标志识别交通标志识别（TrafficSignRecognition,TSR）是指让计算机自动识别图像或视频中的交通标志类型，并提取其语义信息的技术。
它是智能交通系统（IntelligentTransportationSystems,ITS）的重要组成部分，能够辅助驾驶员及时了解道路交通信息，提高驾驶安全性。
1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像等网格数据的深度学习模型，其核心思想是利用卷积层提取图像的局部特征，并通过池化层降低特征维度，最终将提取到的高级特征送入全连接层进行分类。
1.3深度学习深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于构建和训练深层神经网络，以模拟人脑的学习过程。
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