智能交通技术是解决城市交通问题的主要途径。其中，基于数字地图的导航服务作为智能交通系统中的主要内容之一，已经得到广泛应用。同时，基于交通标志识别的视觉导航技术对实现车辆辅助驾驶和自动驾驶具有重要作用，受到了许多人工智能、智能车等领域学者的关注，并取得了重要的研究成果。但在实际应用中仍然存在许多亟待解决的问题，如真实道路中路面交通环境复杂，交通标志种类繁多，交通标志识别易受光照、遮挡等因素干扰等。本文考虑通过导航地图模型辅助，提高交通标志识别的准确性和稳定性。　　 首先，为了使得地图信息能够更好的辅助交通标志识别，本文通过改变现有导航地图模型以实体属性形式进行交通标志信息存储的方法，将交通标志作为单独的实体集进行组织，设计交通标志属性和地图与交通标志识别结合机制，为地图辅助的交通标志识别奠定基础。　　 其次，针对交通标志识别易受光照干扰影响的问题，本文改进交通标志分割过程中的单阈值分割方法，利用多阈值分割方法，设计出一种对光照具有较好适应性的交通标志识别算法。以方向指示灯识别为例，实验表明该方法能够准确识别方向指示灯的颜色和方向。　　 最后，以交叉路口环境为原型，针对不同方向指示信号灯对应不同车道的情况，结合地图辅助方向指示灯识别机制，从而快速、准确地识别车道对应的方向指示灯信息，以说明地图辅助的多阈值交通标志识别方法的有效性。