交通標誌識別（TSR）系統會透過車載鏡頭即時擷取道路影像，並運用電腦視覺及深度學習技術進行標誌偵測和分類。其核心流程包括影像預處理、顏色分割、邊緣偵測、形狀識別及特徵擷取，最後透過已訓練的神經網絡模型（例如卷積神經網絡）輸出識別結果。系統可準確辨識包括速度限制及禁止爬頭區等標誌，並將資料顯示於儀錶板或抬頭顯示器上。部分較先進的車型更可與自動適應巡航控制整合，自動調節車速。
技術上，系統主要依賴視覺識別方案，但會面對光線變化、標誌老化或被遮擋等挑戰。因此，部分車廠會加入高清地圖或 V2X 通訊以提升穩定性。例如本地常見的 Toyota 及 Proton 車型，會透過車頭前置鏡頭實現基本標誌識別；而 Mercedes-Benz 等高級品牌則採用多感應器融合技術，以提升複雜場景下的識別準確度。
未來發展將集中於雲端數據協作及 LiDAR 輔助定位，以應對暴雨或隧道等極端情況。值得注意的是，系統必須符合各地交通標誌法規，並定期接收軟件更新，以配合道路標誌標準的修改或新增。
