交通标志识别系统的英文缩写是TSR。这个系统利用前置摄像头结合模式，可以识别常见的交通标志，如限速、停车、掉头等。它可以提醒驾驶员注意前面的交通标志，以便驾驶员遵守这些标志。TSR功能可以降低驾驶员不遵守停车标志等交通法规的可能，避免了违法左转或者无意的其他交通违法行为，从而提高了安全性。这些系统需要灵活的软件平台来增强探测算法，根据不同地区的交通标志来进行调整。

交通标志识别系统一般包括检测和识别两部分。检测一般是利用交通标志的形状和颜色特征，从自然场景中把交通标志提取出来。识别是把检测出来的交通标志的内容识别出来。交通标志识别在规范交通行为、确保安全驾驶等方面具有重要的意义。交通标志通常处于室外复杂的环境条件下，识别的过程中容易受环境光照、方向旋转的影响。

交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分，提高交通标志检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。算法的准确率是交通标志识别研究中一个十分重要的因素，错误的识别结果不仅不能起到辅助驾驶作用，还会导致严重的安全事故。而算法的实时性决定了研究成果能否转化为具有实际应用价值的产品。

在汽车数量日益增加、交通安全事故居高不下的现实压力下，开展以实时应用为目标的交通标志检测与识别技术研究，对于增加驾驶安全具有重大的意义。

交通标志检测是进行交通标志分类的前提，同时还压缩了计算目标的空间，减少后续特征提取算法的运算量，还可以获得更高的识别准确率。

在图像的特征提取领域，常见的特征提取与选择方法有：PCA主成分分析法、Gabor特征提取算法、SIFT特征提取算法、SURF特征提取算法、Haar小波特征提取算法/类Haar小波特征提取算法、不变矩特征提取算法、直方图特征提取算法。交通标志分类与识别方法主要有：基于各种距离的模板匹配识别方法，基于大量数据样本的机器学习识别方法以及基于粒子群算法、遗传算法等智能算法的识别方法。

根据交通标志的颜色与形状的确定关系，我们可以对三种不同作用的交通标志做进一步的分类，并且把颜色形状分类的结果作为先验知识用于交通标志的检测与识别中去。