随着人工智能技术的不断进步,无人驾驶技术得到了长足的进步。交通标志识别是无人驾驶系统中重要的组成部分,对减少交通事故、降低人员伤亡有着极为重要的意义。传统的交通标志识别系统主要针对良好环境条件下的交通标志图像,但在实际场景中,由于图像采集装置抖动,自然因素干扰等不利因素,采集到的图像会有一定的形变与模糊等。本文基于深度学习的交通标志识别方法对多类交通标志进行识别,主要研究内容如下:(1)交通标志数据的处理直接影响着识别系统的能力,在交通标志数据集中使用图像增强技术,通过预处理中的均衡化、归一化等操作对图像进行降噪处理。为了提高网络模型的识别能力,对图像进行翻转、对称,调整图像的对比度,通过这些变换,扩充数据集,使网络模型提取更加丰富的特征信息。(2)基于LeNet-5与AlexNet模型,在TensorFlow计算框架上搭建卷积神经网络网络静态识别模型。通过对比不同的激活函数,选取ReLU激活函数进行优化,随后对数据进行扁平化降维处理,使数据得以简化。模型改进中增加的全连接层和降采样层也将对结果产生优化,防止训练中出现过拟合,通过对比测试,静态识别模型准确率达到97.7%。(3)使用FFmpeg对LISA数据中的视频帧进行合成,获得仿真测试视频,融合SSD-VGG、SSD-MobileNet_v1、SSD-MobileNet_v2 构建动态识别模型 R-SSD,将卷积操作进行拆分,进一步降低动态识别中产生的参数。使用Opencv加载视频并进行封装,将封装的数据输入交通标志动态识别系统进行测试,完成交通标志动态识别,识别率可以达到92%,并在实际场景中进行实验测试。