交通标识检测综述
一、现代交通的发展现状
随着社会科学技术的高速发展，每年因为交通事故去世的人大幅增加。根据世界卫生组织给出的数据，汽车面世到现在，全球因车祸造成的死伤人数已超过 3000 万。每年因车祸造成的死亡人数为 120 多万人，这确实是令人感到震惊。具体数据如下图：
2014 年-2020 年中国发生交通事故数量及死亡人数
其交通事故的发生，很大程度上是因为交通标识的障碍导致对于路况信息的错误判断而引起的交通事故。交通标志检测的难点主要分为以下四点：
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道路上的交通标志处于复杂的环境下，其中复杂的天气情况，例如雨、雾、阳光直射等环境。光照影响在不同时间段不同空间位置都存在明显差别。这些都给交通标志检测识别造成困难。
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针对交通标志常年暴露在外，颜色会褪色，也会发生被遮挡和倾斜情况，交通标志通常设置在公路的两侧，绿化灌木、建筑物、电线杆等会遮挡交通标志，行人或者车辆移动等会遮挡到相机的拍摄视角。这些都给交通标志的检测识别带来难点。
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针对交通标志种类繁杂，颜色不一，在拍摄时候同一幅图片中出现多种标志，给交通标志检测识别带来难度。
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拍摄方位的影响，拍摄方位不同会使交通标志发生变形、模糊、几何失真、畸变等情况，不利于对交通标志实时进行检测和识别。
所以，对于减少交通事故的发生，交通标志检测对于国家和社会至关重要。设计出一款高实时性，高准确率的交通标志检测系统，是我们解决交通事故频频发生问题的首要大事。
二、交通标识检测的分类
在交通标志识别系统中，交通标志检测是一项重要的技术。在分析了道路交通标志检测技术发展的基础上，将其划分为二大类：基于传统的检测方法和基于深度学习的检测方法
目前主流的交通标志检测算法分类如图：
相比于传统的交通检测算法，基于深度学习的检测算法具有更好的实时性和准确性。基于深度学习的检测算法主要分为两类：one-stage和two-stage，one-stage是直接根据输入得到输出，而two-stage在输入得到输出的过程中，多一步在特征中预选一部分特征，也就是预选框。one-stage和two-stage方法的比较如下：
三、交通标志检测系统的改进方向
根据目前的发展趋势，未来的交通标识检测必然是建立在深度学习学习的基础上。在我看来，交通标识检测系统的改进主要在交通标识检测的图片预处理和算法的优化，提高模型的泛化能力。对于图像预处理，我的想法是可否使用超分辨率图像重建、低光增强、直方图均衡化、图像锐化等技术对含有交通标识的图片进行处理，更好的对图片进行特征的提取，得到更多有用的特征；对于算法的研究，我个人比较倾向与现在运用更为广泛的YOLO系列，然后想办法对YOLO的网络构架进行优化，现在有很多学者，研究人员对YOLO算法进行改进，去做目标的检测，取得了较为不错的效果。