交通标志有哪些

原标题：交通标志识别方法综述作者|伍晓晖田启川来源|《计算机工程与应用》2020，56

（10）：20-26交通标志识别系统分为交通标志检测和交通标志识别，而交通标志检测常见的方法有基于颜色的方法、基于形状的方法、基于多特征融合的方法和基于深度学习的方法。基于深度学习的方法具有较明显的优势。交通标志识别常用的方法有基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法、基于深度学习的方法。从准确率方面来说，基于深度学习的交通标志识别率更高一些。

本文分别从交通标志检测与交通标志识别两方面进行阐述，分析其包含的算法的原理、步骤、特点和性能；对公开的交通标志数据库进行了罗列和说明；相比传统的交通标志检测与识别算法，深度学习算法有助于解决光照变化、部分遮挡等情况下的交通标志识别难题；分析基于深度学习的交通标志检测和识别需要解决的问题，并对其未来的发展趋势进行了展望。

交通标志检测方法交通标志的检测是交通标志识别系统中的关键技术。本文根据交通标志检测的发展历程，将典型的检测方法分为四大类：基于颜色的方法、基于形状的方法、基于多特征融合的方法和基于深度学习的方法。

基于颜色的交通标志检测现在国外应用最广的是德国交通标志数据库，本文仅例举了中国和德国交通标志示例。中国和德国的有些交通标志仅存在细微差别，但是还有一些交通标志具有完全不同的表示形式，例如警告标志。中国的警告标志是黑色边框黄色内层，而德国的警告标志是红色边框白色内层，红色视觉感强烈，而黄色色调相对来说会更加温和。将检测与识别方法应用于交通标志应该考虑到这些细节。

中国的交通标志颜色主要有红色、黄色和蓝色，如图1所示。

德国的交通标志颜色主要有红色、黑色和蓝色，如图2所示。

颜色是交通标志的基本属性，学者们一开始便使用颜色信息来检测交通标志。

（1）RGB颜色模型方法相机采集到的图像一般是RGB图像，直接在RGB图像上进行颜色分割会减少计算量。Benallal等人【1】发现从日出到日落的光照条件下，RGB各分量之间的差异明显，比较两个RGB分量就可以分割交通标志。颜色分割公式为：IFRi>Gi&Ri-Gi≥ΔRG；Ri-Bi≥ΔRB，则像素是红色；ELSEIFGi>Ri&Gi-Ri≥ΔGR；Gi-Bi≥ΔGB，则像素是绿色；ELSEIFBi>Gi&Bi-Gi≥ΔBG，，则像素是蓝色；其余像素是白色或黑色。

（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）