交通标志识别采用的方法

交通标志识别主要采用计算机视觉和机器学习技术。具体来说，以下是常用的方法：

1. 特征提取：首先将交通标志图像进行预处理，如去除噪声、图像增强等，然后提取图像的特征，如形状、颜色、纹理等。

2. 分类器设计：根据不同的特征，设计分类器，如SVM、神经网络等，用于将交通标志图像分类为不同的类别。

3. 训练模型：使用大量的交通标志图像进行训练，根据训练数据调整分类器的参数，以提高分类器的准确度。

4. 目标检测：对于交通标志存在遮挡、光线不足等情况，需要采用目标检测技术，如基于深度学习的目标检测算法YOLO、SSD等。

5. 实时识别：将训练好的模型应用于实时视频流中，对交通标志进行识别，并输出识别结果。