交通信号识别（Traffic Signal Recognition）是自动驾驶汽车感知系统的核心功能之一，指通过计算机视觉技术实时检测、分类和理解道路上的交通信号灯状态及其指示信息。这项技术需要准确识别红绿灯的位置、颜色变化以及倒计时数字等动态信息，并将这些信息转化为车辆可执行的决策指令。现代系统通常采用深度学习算法，结合高分辨率摄像头与多传感器融合技术，在复杂光照条件、天气变化及遮挡情况下仍能保持稳定的识别精度。
在实际产品开发中，交通信号识别系统需要满足严格的实时性与鲁棒性要求。主流方案往往采用YOLO或Faster R-CNN等目标检测框架作为基础架构，同时引入时序建模技术来处理信号灯状态切换问题。值得注意的是，不同国家和地区的交通信号灯存在形态、发光方式等差异，这要求算法具备良好的泛化能力。当前技术前沿正在探索Transformer架构与事件驱动型视觉传感器的结合，以应对极端场景下的识别挑战。