Zur Klassifizierung von Verkehrsschildern mit neuronalen Netzen werden entsprechende Datensätze benötigt. Dabei ist die korrekte Klassifizierung auch unter schwierigen Verhältnissen wie Umweltstörungen durch Schnee und Regen oder teilweiser Verdeckung zu gewährleisten. Es werden Data Augmentation Methoden vorgeschlagen, um diese Einflüsse mit ImageMagick und Photoshop zu simulieren. Als Grundlage zur Simulation wird hierzu der GTSRB [1] Datensatz verwendet. Der erweiterte Datensatz wird als Trainings- und Validationsdatensatz für ein CNN verwendet. Die Experimente zeigen eine verbesserte Erkennung von Verkehrsschildern unter schwierigen Bedingungen.