道路交通事故（RTAs）是一個全球公共衛生問題。道路交通事故的一部分是由于司機疏忽而遵守限速等交通標志。如今，為了減少駕駛困難，正在使用智能交通系統（ITS），其中車輛配備有助于駕駛員。駕駛員輔助系統（DAS）通過提高駕駛員對交通和道路狀況的注意力和意識來減少交通事故。其中一個駕駛員輔助系統是交通標志識別系統（TSRS），通過警告他們交通警告標志，幫助駕駛員駕駛更安全，更輕松。因此，駕駛員輔助系統對研究人員來說是一個有趣的主題，它激勵他們在實施，性能，準確性，新穎性和優化算法方面進行大量研究。除了警告駕駛員，識別交通標志，并禁止某些行動[31]，TSR還有更多的應用，如駕駛員支持系統（DSS），可以幫助司機在醉酒或對交通標志牌的關注度較低的情況下更加了解它們以減少事故的可能性[9]。另一個應用是通過實時檢測和識別標志以及公路維護來幫助道路安全和交通跟蹤，檢查交通標志的狀況可以自動完成[5]。認識到真實環境中的交通標志牌很難，主要是由于某些標志的能見度差[36]。這些條件可分為照明條件，惡劣天氣條件和幾何條件：

照明方向變化引起的圖像質量差，照明強度取決于時間和季節，陰影的存在以及雨和霧等惡劣天氣條件。

由于拍攝它們的方向/角度不同，圖像中的交通標志牌的旋轉。在樹木，結構和同色物體存在的情況下，交通標志牌可能會出現堵塞或惡化。TSR系統中的內存有限。

主動學習是人工智能系統中的一種現代方法，旨在減少樣本量，復雜性并提高數據分類的準確性。今天，標記的樣本成本很高，并且注釋它們也有局限性。當存在大量未標記的樣本時，我們使用主動學習，或者很容易訪問它們，但樣本標簽很難，耗時且昂貴。

另一方面，混合方法已經被人類生活建模，并且是我們生活中的一般模型，例如議會選舉和其他模式，其目的是提高分類準確性?；旌戏椒ㄊ怯糜趯⑺蟹诸惼饕庖娊M合作為最終決定的方法。每個分類器可能在本地不同意但是混合方法考慮集體答案。通過使用這些方法，精度優于基礎分類器，并且基于統計原因，混合方法比基礎分類器具有更少的錯誤。重要的是要知道是否可以使用混合方法以及哪一個在統計上合理地通過平均來降低風險。使用混合方法的其他原因是大量數據，太少數據和獲取多組數據。換句話說，分而治之是提升分類器性能的一個很棒的模型，也是開發混合方法的一個很好的理由。這些算法分為兩部分：靜態算法和動態算法。靜態方法中不使用訓練樣本。但在動態方法中，專家們最初接受過培訓。每種算法都有不同的功能。在學習過程之后，每位專家將做出最終決定，然后算法結合專家的結果。不同的混合方法如下：平均，產品，最大值，最小值，中值規則，投票，加權多數表決，Borda計數，決策模板，疊加泛化，Adaboost，行為知識空間，裝袋和專家混合。