本研究综合调查和分析了使用卷积神经网络的交通信号灯识别方法，重点关注数据集和CNN架构。根据底层架构分为三个主要群组：修改通用目标检测器的方法、利用规则和CNN组件的多阶段方法以及特定任务的单阶段方法。讨论了每个群组中最重要的工作，数据集的使用情况，并确定了研究的空白点。