基于卷积神经网络的交通标志识别系统国内外研究现状

基于卷积神经网络的交通标志识别系统是近年来人工智能领域的究热点之一。国内外学者们在这一领域进行了大量的研究，取得了一系列的成果。以下是一些国内外研究现状的介绍：

1.国内研究现状：
（1）2016年，北京交通大学的研究人员提出了一种基于卷积神经网络的交通标志识别方法，该方法在GTSRB数据集上取得了较好的识别效果。
（2）2017年，华南理工大学的研究人员提出了一种基于深度学习的交通标志识别方法，该方法在中国交通标志数据集上取得了较好的识别效果。
（3）2018年，北京交通大学的研究人员提出了一种基于深度学习的交通标志检测方法，该方法在交通标志检测数据集上取得了较好的检测效果。

2.国外研究现状：
（1）2011年，德国的研究人员提出了一种基于卷积神经网络的交通标志识别方法，该方法在GTSRB数据集上取得了较好的识别效果。
（2）2016年，美国的研究人员提出了一种基于深度学习的交通标志识别方法，该方法在BelgiumTS数据集上取得了较好的识别效果。
（3）2018年，英国的研究人员提出了一种基于深度学习的交通标志检测方法，该方法在交通标志检测数据集上取得了较好的检测效果。