TSR（Traffic Sign Recognition）交通标识智能识别系统通常使用计算机视觉和深度学习技术来识别交通标志。这种系统通过摄像头或其他图像采集设备捕捉道路上的交通标志，然后将图像输入到神经网络中，神经网络会提取图像特征并进行分类，从而实现对交通标志的识别。
具体来说，TSR系统可能包括以下步骤：
1. 图像预处理：对捕捉到的图像进行去噪、缩放、旋转等操作，使其适应后续处理的需要。
2. 颜色分割：将图像转换为灰度图或假彩色图，以便更好地识别交通标志的颜色信息。
3. 边缘检测：找到图像中的边缘信息，有助于识别交通标志的形状和轮廓。
4. 形状识别：根据边缘检测结果，识别出交通标志的形状，如圆形、矩形等。
5. 特征提取：从图像中提取有助于区分不同交通标志的特征，如形状、颜色、纹理等。
6. 分类器训练：使用大量标注好的交通标志图像数据集，训练一个深度学习模型（如卷积神经网络），使其能够识别不同的交通标志。
7. 结果输出：将经过训练的模型应用于新的图像，输出识别结果。