路标识别是自动驾驶系统中的一项关键技术，指通过计算机视觉和深度学习算法，实时检测并理解道路环境中各类交通标志的能力。这项技术需要准确识别包括限速标志、禁令标志、指示标志等在内的多种标准化路标，并将其语义信息转化为车辆可理解的数字化指令。典型的识别流程包含图像采集、特征提取、分类识别三个核心环节，其技术难点在于应对不同光照条件、遮挡以及路标老化等复杂场景下的鲁棒性。
在实际产品开发中，路标识别系统往往与高精地图、车辆定位模块形成互补。当遇到临时施工标志或特殊天气导致视觉识别受限时，系统可结合地图预存信息进行交叉验证。当前主流方案多采用卷积神经网络架构，如YOLOv4或EfficientDet等模型，在保持实时性的同时达到95%以上的识别准确率。值得注意的是，不同国家和地区的路标规范差异会直接影响模型训练数据集的构建，这是跨国自动驾驶项目需要特别关注的问题。