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交通標誌識別（Traffic Sign Recognition，簡稱 TSR），是一種利用車載攝像頭等視覺傳感器與人工智能演算法，自動偵測、識別並向駕駛員即時顯示道路交通標誌資訊的高級駕駛輔助系統（ADAS）。該功能將路邊瞬息即逝的靜態標誌轉化為儀表板或抬頭顯示（HUD）上的直觀提示，有效彌補駕駛員因視線盲區、惡劣天氣或注意力分散而錯過道路資訊的風險，是保障行車合規與提升駕駛安全的核心功能之一。
TSR 系統的技術架構主要由前視高解析度攝像頭、圖像處理晶片、交通標誌特徵數據庫以及中央域控制器構成。其運行遵循「感知 - 理解 - 輸出」的邏輯流程，通常分為偵測（分割）與分類（識別）兩個關鍵環節。
感知與偵測階段：系統通過安裝在擋風玻璃上的前視攝像頭不間斷掃描前方及路側視野。圖像處理晶片利用計算機視覺算法對視頻幀進行實時多尺度掃描，迅速從複雜的背景（樹木、建築物、廣告牌等）中精確提取具有特定幾何形狀（圓形、三角形、八角形）和醒目顏色（紅、黃、藍等）的目標區域，並通過卷積神經網絡（CNN）等深度學習模型提取其邊緣與內部字符特徵。
理解與分類階段：提取出的特徵圖像會與車載算法庫中的海量交通標誌模板進行比對和分類，毫秒級確認其具體的交通語義（如「限速 60 公里/小時」或「禁止通行」）。傳統的模板配對法依賴像素遍歷比對，而當前主流的深度學習方案（如 YOLO 系列模型）可以從大量數據中自動學習特徵，在實際測試中識別準確率可達 99% 以上，對光照變化和部分遮擋的魯棒性也顯著優於傳統方法。
輸出階段：識別結果隨後會立刻投射到全液晶儀表板或抬頭顯示的顯眼位置，部分車款還會與智能速度限制系統聯動，在超速時主動發出聲音報警或自動限制最高車速。
TSR 系統所涵蓋的功能場景非常廣泛，除了基礎的限速標誌識別，還包括停車/讓行標誌識別、警告/提示標誌識別以及車道控制與方向標誌識別等。在實際應用中，TSR 的輸出是多種高級輔助駕駛功能的基礎：
輔助駕駛員：將識別到的限速、禁止通行等資訊即時顯示，幫助駕駛員保持合規駕駛。
智能速度輔助（ISA）：將 TSR 與車輛控制系統結合，可主動限制最高車速或發出超速警告，歐盟已強制要求新車配備此功能。
高階自動駕駛支撐：在 L3 級自動駕駛的「脫手」運行模式中，車輛依賴 TSR 的輸出自動設定和調整最高車速。TSR 的誤判可能導致違反限速規定，帶來安全與責任問題。
TSR 市場正隨著 ADAS 的普及和法規的推動而快速增長。2024 年全球市場規模約為 18.9 億美元，預計到 2033 年將增長至 29.6 億美元。該市場由博世、大陸、Mobileye 等國際巨頭主導，參與者還包括梅賽德斯 - 奔馳、福特、斯柯達等眾多整車廠。
中國市場展現出獨特的發展活力與監管要求：
本地化算法訓練：Mobileye 於 2025 年 1 月發布 EyeQ6H 晶片，其中集成了專門針對中國交通標誌的 AI 識別模型，訓練樣本超過 5 億張中國道路場景圖片，覆蓋全部國標標誌類型，準確率超過 99.2%。博世、大陸等供應商也紛紛在中國設立研發團隊或完成針對國標的模組驗證。
標準法規更新：2025 年，中國市場監督管理總局（國家標準委員會）修訂發布了《道路交通標誌和標線》系列強制性國家標準（GB 5768.1—2025、GB 5768.3—2025、GB 5768.9—2025），統一了網約車、充電站等新圖形，並將適用範圍從「機動車」擴展至「車輛」，這些變化對 TSR 系統的算法模型提出了更新要求。
車路協同（V2I）補充：為應對攝像頭在惡劣天氣下的感知侷限，上海、深圳、北京、成都等城市正在部署智能路側單元，將數位化的交通標誌信號直接廣播給通行車輛，為基於攝像頭的 TSR 提供權威、可靠數據補充。
TSR 系統仍屬於駕駛輔助功能，其性能存在明確的物理邊界，駕駛員需始終以道路實際物理標牌為準。系統在暴雨、大雪、濃霧、強逆光，或前擋風玻璃攝像頭視野被污漬、冰雪遮擋時性能會顯著下降；對於被遮擋、污損、扭曲的非標準或臨時標誌，系統往往無法正確解析。
