向量搜索通过使系统能够高效地比较复杂的视觉模式来提高交通标志识别的可靠性，即使在具有挑战性的条件下也是如此。传统的图像处理技术通常在光照、视角或部分遮挡的变化中遇到困难，因为它们依赖于刚性的像素级别比较。向量搜索通过将交通标志图像表示为由神经网络生成的数字向量（嵌入）来解决这个问题。这些向量以紧凑的数学形式捕获形状、颜色和符号等基本特征。当处理新图像时，系统将其转换为向量并搜索已知交通标志的预索引数据库以找到最接近的匹配项。这种方法降低了对噪声和微小失真的敏感性，使识别更加可靠。
例如，在交通标志上训练的卷积神经网络 (CNN) 可能会为每个标志生成一个 256 维的向量。如果检测到部分遮挡的“停止”标志，系统会使用余弦相似度等相似性指标将其向量与所有已知标志的向量进行比较。由于向量代表的是高层特征而不是原始像素，即使 20% 的图像被树枝遮挡，系统仍然可以正确识别该标志。FAISS 或 Annoy 等向量数据库优化了此搜索过程，从而可以在数千个标志之间进行实时比较。这在自动驾驶等延迟很重要的场景中尤其有用，并且由于摄像机角度的原因，标志可能会以非标准方向出现。
另一个优点是可扩展性。随着新交通标志的引入（例如，电动汽车充电区），开发人员只需将其向量添加到数据库中，而无需重新训练整个模型。例如，如果一个国家/地区采用了一种新的“禁止驶入”设计，则系统可以通过将其向量与现有条目一起索引来将其合并。向量搜索还可以有效地处理多语言或特定区域的变体。欧洲的限速标志可能与其美国的对应标志略有不同的形状，但向量相似性方法可以根据细微的特征差异来区分它们。通过关注语义相似性而不是精确的视觉匹配，向量搜索减少了误报，并且可以更好地适应现实世界的多样性，从而使交通标志识别系统既灵活又可靠。