交通标志的检测和定位是辅助驾驶和无人驾驶的重要研究方向.面对交通标志所处的复杂环境，文中通过添加各种噪声、旋转角度、遮挡物等方式模拟现实环境的随机性、复杂性和动态性，并利用5种局部特征算法进行特征匹配效果比较与分析.考虑特征点数量、匹配数量和运算时间3个指标，说明SURF和KAZE算法优势明显.为了适应复杂多变的环境，弥补SURF和KAZE算法的缺点，将二者有机结合，大大提高了匹配效果鲁棒能力、抗噪声能力.最后，通过仿真平台进行了大量的仿真实验，证明SURF-KAZE算法的有效性.
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