1、智能交通系統(tǒng)(ITS)以交通運輸、服務控制和車輛制造為研究對象，以解決交通擁堵、增強車輛安全性、提高汽車智能化為研究目的。道路交通標志識別(TSR)是智能交通系統(tǒng)中對于服務控制研究的重要組成部分，其研究主要需要電子信息、視頻處理、數字圖像處理、人工智能和模式識別等技術手段。
　　目前，交通限速標志檢測識別方法普遍存在識別正確率不理想，識別速度不夠快，對于殘損交通限速標志難以識別等問題。為此，本文選擇對交通限速標志的檢測識別方法進行

2、研究，采用廣義結構元進行標志檢測，設計新的模板匹配識別算法，擬解決識別率不高、識別速度慢和對于殘損交通限速標志的識別難等問題。
　　主要研究內容如下:
　　(1)圖像預處理。比較RGB和HSI空間對于交通限速標志檢測的優(yōu)缺點，選用HSI空間對交通限速標志進行處理。在此空間中對圖像進行直方圖增強，維納濾波，幾何變換等預處理。
　　(2)廣義結構元濾波。引入廣義結構元思想進入交通限速標志檢測識別中，構建三個廣義結構元對三種

3、交通限速標志進行擴展形態(tài)學濾波。根據構建的廣義結構元，對待識別圖像分別進行紅色圓形圖案、藍色圓形圖案、黑色圓形圖案檢測。
　　(3)數字提取。根據檢測到的感興趣區(qū)域，在此區(qū)域中通過數字提取技術，將交通限速標志的關鍵數字提取出來并歸一化。
　　(4)標志識別。得到歸一化后的數字，根據三種交通限速標志，分別采用對應的基于16個特征分量、正確匹配數為10且對單個特征分量具有閾值限制的限速標志識別模板進行識別。
　　(5)實驗