본 출원 의 실시 예 는 교통 이미지 를 인식 하 는 방법 , 장치 , 기기 및 매체 를 개시 한다 . 여기 서 상기 방법 은 , 차량 에 의해 수집 된 비디오 스트리밍 을 획득 하 고 비디오 스트리밍 에서 각 프레임 의 이미지 를 추출 하 여 제 1 픽처 로 하 는 단계 ; 제 1 픽처 를 간섭 제거 오토 인코더 에 입력 하 여 전처리 함 으로써 제 1 픽처 내 의 간섭 을 필터 링 하 여 제 2 픽처 를 출력 하 는 단계 - 간섭 제거 오토 인코더 는 적어도 2 가지 유형 의 간섭 샘플 세트 를 트레이닝 하 여 획득 된 것 이 고 , 서로 다른 유형 의 간섭 샘플 세트 에 추가 되 는 교란 방식 은 잡음 , 아핀 변환 , 필터링 퍼지 화 , 밝기 변화 및 단색화 중 적어도 2 가지 를 포함 함 - ; 및 제 2 픽처 를 교통 표지 인식 모델 에 입력 하 여 인식 처리 하 는 단계 ; 를 포함 한다 . 본 출원 의 실시 예 는 적대 적 샘플 이 교통 표지 인식 모델 을 공격 한 후 의 교통 표지 를 정확 하 게 인식 하 는 방식 을 제공 하 는 바 , 교통 이미지 내 에서 적대 적 샘플 의 간섭 을 저감 시키 고 이미지 에 대한 인식 정확 률 을 향상 시키 며 무인 주행 또는 스마트 운전 의 안전 성 을 향상 시킬 수 있 다 .