由于本系统是对多车道路面进行车流量检测，所以首先必须要进行车道标志线的识别划分，然后再分别计算各个车道的车流量。Hough变换是一种能够有效地检测直线的方法，但要求图像清晰，车道标志线明显。本文对传统HouglI变换进行改进，得到一种基于模糊理论的车道标志线检测新算法，该算法将模糊集和动态聚类分析的思想引入到Hough变换算法中，从而获得直线的精确定位，提高了系统的智能化程度，并且能适应不同环境下的车道划分。

交通标志识别(TSR)系统是智能交通系统的重要研究方向。道路交通环境复杂、交通标志数据库规模庞大等因素导致在设计TSR系统可行性方案时必须考虑计算复杂度和识别率。提出了一种高效且快速的基于改进主成分分析(PCA)法和极限学习机(ELM)的TSR算法, 被称为PCA-HOG。该算法首先提取交通标志数据库中每个交通标志的梯度方向直方图(HOG)特征, 利用改进PCA算法对提取出的HOG特征进行降维处理, 之后利用降维后的HOG特征进行ELM模型训练, 利用经过训练的ELM模型识别测试图片。实验结果表

交通标志检测是智能辅助驾驶的重要内容，能够准确分析前方道路信息并定位交通标志具体位置，为后续交通标志的识别提供依据，降低交通事故发生的概率。为解决采集图像模糊、目标检测精度低等问题，提出了一种基于改进区域建议网络（RPN）的检测模型，该模型采用Retinex图像增强算法和中值滤波算法对采集图像进行预处理，并将处理后的图像依次送入卷积神经网络和RPN网络，获得感兴趣目标的具体位置参数，实现交通标志的检测。相同条件下与传统算法进行实验对比，文中算法对不同大小的交通标志检测有较高的检测率，能够达到97