[发明专利]对交通标志进行分类的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及用于对交通标志进行分类的方法和装置。尤其地，本发明涉及被配置成确立交通标志是否包括一个或多个在该交通标志上线性延伸的条纹的方法和装置。

背景技术

当代的车辆装备了各种不同的传感器，车辆传感器包括对与车辆本身的状态有关的变化进行检测的传感器，以及对车辆周围的变化进行检测的传感器。第二种传感器包括温度传感器、距离传感器和，最近出现的，一个或若干个照相机。

车辆可装备被安装在不同位置上，被配置成监视车辆的周围的单个或多个照相机。这样的照相机可被专门设计成捕捉车辆的周围一定部分的图像。从照相机获得的数据被用于多种目的。可能采用照相机捕捉的图像数据的功能的基本类型是驾驶员辅助系统的领域。驾驶员辅助系统覆盖了很大范围的功能。系统的存在为驾驶员提供了特定信息，例如车内或车外可能发生的紧急状况下的警告。其它驾驶员辅助系统通过在复杂的或危急的驾驶状况下干预控制功能或部分地接管控制功能，进一步增加了驾驶员的舒适度。近来驾驶员辅助系统的种类的例子有防抱死系统(ABS)、牵引力控制系统(TCS)，以及电子稳定程序(ESP)。进一步的系统包括自适应巡航控制、智能速度调整和安全性预测系统。

先进的驾驶员辅助系统(ADAS)中的一些功能可以基于交通标志的自动识别，允许在被照相机捕捉到图像数据中包括的交通标志被自动地识别。为了说明的目的，基于从限速标志和限制结束的标志中可获得的信息，可提供附加的支持功能以增加驾驶员舒适度。这样的支持功能可包括当出现违反限速时警告的输出、响应于被检测到的速度限制或其它辅助功能实施对车辆设置的自动调节。同时交通标志上的信息可被包括在车辆上存储的数字地图数据中。地图数据可能需要频繁更新以保持交通标志信息为最新的。而且，在有关交通标志的这样的信息可能不适合只在有限的一段时间内，例如在道路修建的情况下被设置的交通标志。因此，包括关于交通标志的信息的数字地图数据的供应不排除需要对交通标志进行分类的方法和装置。而且，如果数字地图数据是至少部分地基于记录的视频图像或类似信息生成的，则可能需要在生成数字地图数据的处理中执行交通标志的分类。

用于识别交通标志的方法可能采用，例如，基于Adaboost算法、神经中枢网络或支持矢量机(SVM)的分类方法。尽管分类可导致对交通标志的完全的识别，分类还可以实施成确立交通标志是否属于多类交通标志中的一类。针对依赖交通标志的自动识别的ADAS的某些功能，用于对交通标志进行分类所需的时间可能很严格。而且，对于依靠交通标志的自动识别的ADAS的某些功能，假正确检测，即交通标志被错误地分类为属于给定类别的交通标志的分类，应该为较少的。

因此，目前在本领域中需要对交通标志进行分类的改进的方法和装置。尤其是，在本领域中需要对交通标志进行分类的方法和装置，被配置成可靠地确立交通标志是否具有一个或多个在该交通标志上基本线性地延伸的条纹。本领域中对于这样的方法和装置的进一步需求是，适用于在短时间内对在其内部具有一个或多个条纹的交通标志进行分类。

发明内容

如在独立权利要求中限定的方法和装置解决了这种需求，从属权利要求限定了优选的或有利的实施例。

依据本发明的一个方面，提供了对交通标志进行分类的方法，该方法包括确立交通标志是否具有至少一个在该交通标志上线性延伸的图形特征。至少一个在该交通标志上线性延伸的图形特征可以是，例如一个或多个在该交通标志上线性延伸的直线或条纹。在该方法中，对图像数据的表示交通标志至少一部分的部分进行识别。计算该图像数据的部分的二维频谱表示。针对沿傅立叶空间中的一条直线布置的傅立叶空间坐标来确定二维频谱表示的系数，该直线在傅立叶空间中具有选定的方向。基于已确定的系数，确立了该交通标志是否具有至少一个在该交通标志上线性延伸的图形特征。

在这种方法中，在图像数据的那部分的频谱表示中包括的信息，被用于确立该交通标志是否具有至少一个在该交通标志上线性延伸的图形特征。对于通过第一图像坐标以及通过第二图像坐标识别的多个位置，该图像数据部分分别具有对应于颜色或亮度信息的值，该值与一对图像坐标相关联。为了说明的目的，图像数据的一部分的每对图像坐标可具有与之关联的灰度(greyscale)值。因此该图像数据的一部分可被当作表示第一和第二图像坐标的二维函数。对于该图像数据的一部分可计算二维频谱表示。频谱表示的系数是可在图像识别中利用、并可使用有效算法计算的图像的特征属性。