伴随着全国汽车保有量的不断攀升,特别是私家车消费时代的到来以及无人驾驶技术的发展,行车安全问题已经成为民生发展的热门话题。因此,众多学者提出了“智能交通”的概念,旨在感知道路信息、辅助驾驶、规避风险、保证安全行驶。其中如何有效的检测交通标志,并将检测结果反馈给驾驶员,成为了“智能交通”领域和无人驾驶技术研究的热门课题。早期的交通标志检测多基于颜色、形状、纹理等特征,但受到交通标志种类繁多、所处自然环境相对复杂的影响,检测模型处理图像的能力较低,实用性不强。近年,伴随着深度学习技术的发展,深度神经网络模型被应用到交通标志检测上,模型检测效果好,准确率高。本课题主要研究基于深度学习理论的自然场景下交通标志的检测,其目的是能够实现自然场景下的交通标志检测任务。本文主要研究工作如下:(1)根据我国交通标志设立的准则建立了本课题需要的数据集,并对采集的数据集做了预处理操作,方便后续实验研究。(2)通过对比不同种类交通标志的外观特征,分别研究了基于颜色空间和基于外形特征的交通标志检测算法,并结合两种检测算法的优点,设计了基于颜色、形状特征相结合的HOG特征检测算法,在采集的数据集上的检测准确率达到0.534,但检测用时较长,模型的鲁棒性较差,实用性不高。(3)分析了基于深度学习理论的目标检测算法,并将其应用到自然环境下交通标志的检测任务当中。通过对比系列深度学习框架的优缺点,最终选择了Faster R-CNN网络作为本文的检测网络。通过改变anchor比例,验证了模型的可行性,并基于改进后的Faster R-CNN网络提出了基于特征融合的自然场景交通标志检测算法,在采集的数据集上利用该检测算法进行了实验,检测准确率为0.904,验证了模型的可行性,且检测速度快,模型鲁棒性强。(4)设计并实现了基于深度学习的自然场景交通标志检测系统,该检测系统可以完成不同自然场景下交通标志的检测任务。