利用圖像識別技術的交通標誌識別系統一般分爲以下幾個工作步驟：
1. 圖像預處理：
在實際的交通場景中，由於運動抖動、自然光、天氣條件等各種因素的影響，不可避免的會在採集的圖像中引入一定程度的干擾和噪聲，所以首先需要將這些不利因素消除，對採集到的圖像進行一些預處理。通過圖像均衡、圖像增強和圖像去噪等算法，將圖像的光線均衡，突出關鍵信息。這一步基本和美圖秀秀中的那些工具類似，都是將圖像變得清晰、易辨認。
↑ 對圖像進行預處理，去除噪聲、提高亮度和對比度
2. 交通標誌分割：
預處理後的圖像仍然包含很多信息，交通標誌在其中只有很小的一個區域，爲了減小處理的數據量，加快處理速度，一般都會先將交通標誌的區域檢測出來，再去判斷這個區域中的交通標誌的具體含義。交通標誌在顏色和形狀上都有一定的特殊性，並可按照下圖進行一定程度的分類，所以一般通過這兩個特徵去檢測交通標誌。
↑交通標誌按顏色和形狀分類
顏色分割：
顏色按照國際標準可劃分爲RGB、HSV、HSI等顏色空間，並進行量化分析，以RGB空間爲例，將顏色按照紅色、綠色、藍色三種顏色進行分割，通過給定交通標誌牌中常用的藍色、×××、紅色的色度座標範圍，即可過濾掉與之不相關的顏色信息，快速檢測到交通標誌牌。
↑通過RGB色彩空間處理，快速定位紅色區域
形狀分割：
僅僅檢測顏色顯然又是不夠的，由於光照、背景色的影響和干擾，還需要在顏色檢測結果的基礎上對相應區域進行形狀檢測。交通標誌具有邊緣清晰、形狀簡單易辨認的特點。這些特徵在排除顏色影響後的灰度圖像中更加明顯，因此通過一定的邊緣檢測算子去判斷圖像像素中出現的灰度階躍變化，一般就能較爲準確的檢測出交通標誌的形狀和輪廓特徵。
↑對檢測區域進行灰度處理，再通過灰度階躍檢測其形狀邊界
3. 交通標誌特徵提取
在圖像檢測完成以後，圖像中基本就只剩下了交通標誌的關鍵信息，這些信息簡單直觀，但計算機依然不會知道這些信息的具體含義，這時候需要再進一步對這些圖像特徵進行提取和比對，才能對具體的信息進行識別。
圖像的關鍵特徵，是識別具體信息的關鍵因素，特徵的好壞直接決定了識別的準確度。一般說來這些關鍵特徵需要具有可區分性、簡約性和抗干擾等幾個要素，可區分性即不同標誌的特徵要具有足夠的差異性，簡約性是在保證可區分性的前提下用盡量少的數據表示圖像特徵，這可以保證檢測的速度和效率，抗干擾度即圖像特徵信息要保證儘量少的會被噪聲、自然光和圖像畸變影響。
在交通標誌識別上，一般會提取顏色特徵、線條變化特徵、矩特徵、灰度直方圖統計特徵等等，並會在事先維護一個足夠樣本數量的特徵庫，包含現有交通標誌的圖像特徵信息。在識別的時候將採集到的圖像的特徵提取出來與數據庫中的條件進行比對，即可判斷出該交通標誌的實際意義。
4. 識別結果匹配
目前有多種方法實現圖像特徵與特徵庫數據的比對，最爲簡單直接的方式是模板匹配：即在特徵庫中將不同交通標誌的特徵參數規定爲某些特定的參數，當所採集圖像的特徵參數在某個範圍內，就判斷是這個交通標誌信息。但由於圖像在採集的時候難免發生形狀畸變、顏色失真等誤差，在實際使用場景中用模板匹配來識別的成功率和準確度並不是特別高，即便優化了圖像處理算法，也還有很多侷限。
↑ 通過匹配特徵庫信息識別標誌
近些年機器學習技術的發展，讓圖像識別也有了很大的變化，通過設定一些簡單的判斷條件，並在特徵庫中加入各種形態和場景下的學習樣本，讓系統不斷加深交通標誌識別的認知和識別概率。機器學習讓識別不再依靠具體固定的參數，而是通過一系列的條件判斷讓系統找到概率最大的目標，以此提升識別的準確度和靈活性。這一技術在目前成爲研究的熱點，並有效提高了圖像識別的準確率。
↑ 機器學習在圖像識別中的應用