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提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的道路限速标志识别方法。为了提高算法对限速标志的识别精度,采用了一种可在进化过程中通过调整学习参数来协调粒子全局与局部搜索能力的自适应学习粒子群算法(Adaptive Learning Particle Swarm Optimization,ALPSO)对支持向量机的相关参数进行优化。实验结果表明,提出的ALPSO-SVM方法在识别性能上优于传统的SVM,在算法收敛性能上优于标准PSO-SVM。