交通标志智能识别系统是基于深度学习和计算机视觉技术开发的智能交通环境感知解决方案。本项目针对自动驾驶和辅助驾驶系统对道路环境感知的需求，通过创新的算法设计和技术融合，提出了交通标志智能识别系统，实现了对交通标志、信号灯、车道线等道路要素的精准识别。本项目采用改进的Faster RCNN算法框架，交通标志检测的准确率达到了92.7%，在保证识别精度的同时优化了计算效率，使处理速度满足实时性要求。本项目创新性地将传统图像处理技术与深度学习方法相结合，通过阈值分割等方法简化计算流程，显著提升了驾驶系统运行效率。本项目还构建了完善的仿真测试环境，为算法验证和优化提供了高效平台。该识别系统不仅提升了智能驾驶系统的环境感知能力，也为智慧交通建设提供了可靠的技术支持，具有重要的应用价值。同时该识别系统也在实际道路测试中表现出良好的适应性和稳定性，能够有效应对各种复杂道路场景，为车辆安全行驶提供了有力保障。这一成果的推广应用将有助于推动智能交通产业发展，提高道路安全水平。