卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNNs）是一种深度学习模型，特别适合处理图像识别任务，包括交通标志识别。交通标志识别是智能驾驶系统中的关键环节，能够确保车辆安全行驶。传统的方法通常依赖于人工设计的特征，如方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）和局部二值模式（LBP），但这些方法往往受限于特征表达能力。
基于CNN的交通标志识别方法克服了人工特征提取的局限性，通过自动学习和抽取图像中的多层次特征，提高了识别精度。然而，CNN在训练过程中可能会遇到梯度弥散问题，导致模型的识别性能下降。梯度弥散是指在反向传播过程中，梯度信息逐渐减小，使得权重更新微乎其微，影响了网络的优化过程。
为了解决这个问题，文中提出了改进的CNN结构。可能的改进策略包括使用残差学习（Residual Learning）框架，通过短路连接使得梯度可以直接传递，避免梯度消失；引入批量归一化（Batch Normalization）来加速训练并提高网络稳定性；或者采用更有效的优化算法，如Adam，它可以自适应地调整学习率，减少梯度弥散的影响。
此外，数据增强也是提升交通标志识别效果的重要手段，包括旋转、缩放、平移、翻转等操作，可以增加模型对图像变形的鲁棒性，防止过拟合。同时，使用预训练的模型（如VGG或ResNet）进行迁移学习也是一个常用策略，可以利用预训练模型在大规模数据集（如ImageNet）上学习到的通用特征，快速初始化自己的网络。
实验结果显示，这些改进策略有效地提高了交通标志识别的准确性，并且有效地抑制了梯度弥散现象。这种方法对于智能交通系统和自动驾驶技术的发展具有重要意义，可以提高系统的安全性与可靠性。
基于卷积神经网络的交通标志识别方法结合深度学习技术，不仅克服了传统方法的局限性，还通过结构优化和训练策略改进提升了识别性能。未来的研究可以进一步探索更深层次的网络结构，优化网络参数，以及结合其他领域的先进技术，如注意力机制，以实现更高效、准确的交通标志识别。
