按年份和发出者介绍交通标志识别的国外研究现状

好的，关于交通标志识别的国外研究现状，我可以给您一些相关的信息。

在近年来的研究中，深度学习技术已经被广泛应用于交通标志识别领域，并取得了一定的成果。下面是一些相关的研究论文和技术：

1. "Traffic Sign Recognition with Multi-Scale Convolutional Networks"（2015年）

该论文提出了一种基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法。通过将不同尺度的特征图组合在一起，可以提高交通标志识别的准确率。该方法在德国交通标志识别数据集上取得了较好的识别效果。

2. "Traffic Sign Recognition using Deep Convolutional Neural Networks"（2016年）

该论文提出了一种基于深度卷积神经网络的交通标志识别方法。该方法采用了多层卷积和池化操作，可以自动从原始图像中学习特征，并准确地识别交通标志。该方法在比利时交通标志识别数据集上取得了较好的识别效果。

3. "Real-time Traffic Sign Recognition using a Convolutional Neural Network"（2017年）

该论文提出了一种基于卷积神经网络的实时交通标志识别方法。该方法使用了快速卷积算法和GPU加速技术，可以在实时性要求较高的情况下准确地识别交通标志。该方法在德国交通标志识别数据集上取得了较好的识别效果。

总的来说，深度学习技术在交通标志识别领域已经得到了广泛的应用，并取得了一定的成果。未来随着技术的不断发展，相信交通标志识别的准确率和实时性都会得到进一步提升。