专利名称：对交通标志进行分类的方法和装置的制作方法
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。正如在此使用的，并且依据在图像识别领域中的术语，当被解释为二维函数时， 图像数据的二维频谱表示提供了在正交基础函数中二维图像数据的级数展开(series expansion)的系数。这些正交基础函数可以使其作为具有被完全限定的空间频率的图像坐标的函数分别周期地变化。二维频谱表示的示例包括二维傅立叶变换、二维余弦变换和二维正弦变换。可以理解的是这样的变换具有离散和连续变量，并且该变换可使用例如快速傅立叶变换(FFT)或其它有效算法的多种算法来计算数值。而且，正如在此使用的，依照图像识别本领域中的命名法，术语傅立叶空间指的是具有对应于正交基础函数的空间频率的坐标的空间，在正交基础函数中计算了图像数据的级数展开。术语傅立叶空间并不意味该二维频谱表示必须是图像数据的一部分的傅立叶变换，而是同样指的是具有与正交基础函数的空间频率相对应的坐标的空间，在正交基础函数中，当正交基础函数为，例如，余弦函数或正弦函数时，计算图像数据的级数展开。有时候，傅立叶空间还指的是图像识别的领域中的k-空间。为了说明的目的，在傅立叶空间中的一对坐标kl，k2与空间分解基础函数相关联，该空间分解基础函数具有沿由kl确定的第一图像坐标轴Xl的第一空间频率，并具有沿由k2确定的第二图像坐标轴x2的第二空间频率。为说明的目的而非构成限制，在傅立叶空间中与一对坐标kl，k2关联的基础函数可能为作为& · X1 · π /N1的函数的余弦变化，和作为1 · & · π /N2的函数的余弦变化的产物， 其中N1和N2分别表示沿Xl-方向和x2-方向的图像点的总数量。沿傅立叶空间中的直线求值的频谱表示系数可以是具有沿傅立叶空间中的线布置的kl和k2的频偏表示的一套系数 U(kl，k2)。在该方法中，确定二维频谱表示的系数所沿的傅立叶空间中的直线的方向，可基于至少一个图形特征(如果存在)在交通标志上延伸的方向来选择。多种交通标志，例如在德国使用的限制结束标志，具有在特定方向上线性延伸的图形特征(例如在德国限制结束标志上与正向水平方向成45度角延伸的五条线)。通过基于在交通标志上图形特征的在先已知可能方向来选择傅里叶空间中的直线的方向，该检测灵敏度可针对具有沿给定方向线性延伸的图形特征的交通标志，被选择性地增强。在该方法中，在傅立叶空间中选择直线的方向可以例如按如下这样执行。如果意图确立交通标志是否具有在相对于图像空间中的第一方向成α角的方向上延伸的图形特征，角α是在现有技术中公知的。为了说明的目的，角α可以是由第一图像空间坐标轴和位于图像坐标系的象限I和IV中线性延伸的图形特征的一部分围成的角度。于是傅立叶空间中直线的方向可被选择成，使得其相对于傅立叶空间中的第一方向围出角 β。为了说明的目的，角β可以是由第一傅立叶空间坐标轴和傅立叶空间中的直线的一部分围成的角，该直线位于傅立叶坐标系的象限I和IV中。可对傅立叶空间中直线的方向进行选择，使得85°，尤其使得88°，更尤其使得 89° < I <91°。换句话说，可对傅立叶空间中直线的方向进行选择，使得该直线与在图像空间中在交通标志上延伸的图形特征(如果存在)所沿的方向成直角(误差在士5°以内)。从而，可提高识别具有沿特定方向布置的线性延伸的图形特征的交通标志的灵敏度。在该方法中，可针对沿傅立叶空间中的直线布置的傅立叶空间坐标，确定二维频谱表示的系数，该傅立叶空间中的直线经过在傅立叶空间中与在图像空间中展示慢空间变化的频谱分解的基础函数，例如常数函数，相关联的点。取决于从图像空间向傅立叶空间的变换的特定实现，可将直线选择成，使其通过例如(kl，k2) = (0，0)、(kl，k2) = (0，N2-1)、 (kl，k2) = (Nl-1,0)或类似的函数。从而，沿傅立叶空间中的直线确定的二维频谱表示的系数可以由在图形数据的部分中获得的线积分指示。这样的直线积分可展示出明显的特征，例如，明显的顶峰或低限(dips)，此处在交通标志上具有线性延伸的图形特征。在该方法中，确立交通标志是否具有至少一个在其上线性延伸的图形特征的操作，可与二维频谱表示的系数无关地来执行，其中该二维频谱表示对应于傅立叶空间中偏离傅立叶空间中的直线的点。在该方法中，确立交通标志是否具有至少一个线性图形特征可仅基于沿傅立叶空间中的直线布置的二维图形表示的系数执行。在该方法中，可对图像数据的一部分执行二维离散的余弦变换、二维离散的正弦变换或二维离散的傅立叶变换，以计算二维频谱表示。使用这些变换中的任意一个确定的系数还可被用作在例如支持矢量机中的进一步的图像识别步骤中的特征属性。进一步的， 这样的变换可以高效的方式计算。从而，确立交通标志是否具有至少一个在交通标志上线性延伸的图形特征需要的时间开销可以保持适中。在该方法中，可基于所确定的系数来对在沿图像空间中的直线的位置处对图像数据的一部分的Radon变形求值所得到的值进行评价，以便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。图像数据的一部分的Radon变形指示了在图像数据的一部分上的线积分，并允许要被辨别的线性延伸的图形特征能够存在。在该方法中，可通过将已确定的二维频谱表示的系数从傅立叶空间变换到图像空间来计算图像空间的函数，以便确立该交通标志是否具有至少一个在交通标志上线性延伸的图形特征。通过执行从傅立叶空间回到真实空间(即图像空间)的变形，许多线性延伸的图形特征和/或线性延伸的图形特征的位置可更易于被辨别。在该方法中，可通过对沿傅立叶空间中的直线的傅立叶空间坐标确定的二维频谱表示的系数执行一维离散余弦逆变换、一维离散正弦逆变换或一维傅立叶逆变换来计算图像空间中的函数。因此，可产生对图像数据的一部分Radon变形的近似。在该方法中，可针对图像空间函数执行阈值比较，以便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。使用阈值比较，可实现对交通标志上有无线性延伸的图形特征的鲁棒识别(robust identification)。该方法可进一步包括针对沿傅立叶空间中的至少另一条直线布置的傅立叶空间坐标确定二维频谱表示的系数。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，于是可基于针对沿傅立叶空间中的直线布置的傅立叶空间坐标确定的系数， 并基于针对沿傅立叶空间中的至少另一条直线布置的傅立叶空间坐标确定的系数来执行。 通过利用针对沿傅立叶空间中的不同直线布置的傅立叶空间坐标确定的频谱表示的系数信息，可确立该交通标志上是否具有在其上沿多种方向线性延伸的图形特征。而且，图像数据中线性延伸的图形特征的显示特征可通过对沿傅立叶空间中的不同直线的傅立叶空间坐标确定的频谱表示系数的信息进行对比来辨别。再进一步，在图像化的交通标志中的偏移角可在利用关于沿傅立叶空间中的不同直线确定的频谱表示的系数的信息时被考虑，该偏移角可导致至少一个相对于水平轴所成方向不同于理论预期的方向的图形特征。在该方法中，可基于沿傅立叶空间中的直线的二维频谱表示的系数，确立交通标志是否是限制结束标志。在许多国家，限制结束的标志是具有，作为共同特征的，一个或若干个线性延伸的特征的标志的类别。为了说明的目的，在德国，限制结束的标志是具有以相对于水平轴成45度角延伸的五条平行线的圆形交通标志。因此可利用该方法来辨别交通标志是否属于限制结束标志的类别。该方法可进一步包括，为了进一步对交通标志进行分类，将图像数据的一部分提供给至少一个图像识别模块。被提供给图像数据的一部分的至少一个图像识别模块，可基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的结果，从多个图像识别模块中选出。因此，通过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可有助于进一步的图像识别。在该方法中，当为了进一步对交通标志进行分类，将图像数据的一部分提供给至少一个图像识别模块时，二维频谱表示的一个系数或多个系数也可被提供给各自的图像识别模块。该系数或这些系数可由相应的图像识别模块用作特征属性。相应的图像识别模块可被配置成，至少部分地，基于在先已经被利用来确立该交通标志是否具有一个或多个在该交通标志上线性延伸的特征的系数或多个系数，执行进一步的图像分类或图像识别。依据本发明的另一个方面，提供了在其上已经存储了指令的计算机程序产品，这些指令在由电子装置的处理器执行时，指引该电子装置执行依据任意一个方面或实施例的方法。该计算机程序产品可包括存储介质，指令被存储在该存储介质上。该存储介质可选自于例如CD-ROM、CD-R/W、DVD、持久存储器、闪存、半导体存储器的可移除存储介质以及硬驱动存储器。依据本发明的另一个方面，提供了对交通标志进行分类的装置。该装置包括被配制成接收图像数据的输入端和耦合到该输入端以接收图像数据的处理装置。该处理装置被配置成对图像数据的表示该交通标志的至少一部分的部分进行辨别，以计算该图像数据的该部分的二维频谱表示，针对沿傅立叶空间中的直线布置的傅立叶空间坐标确定二维频谱表示的系数，并且基于所确定的系数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。正如相对于依据以上多种方面和实施例的方法已经解释的，具有这种配置的装置适用于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，这种确立可基于图像数据的一部分的频谱表示，该频谱表示可被高效地计算。而且，在频谱表示中包括的信息可在进一步的图像识别中，例如，作为支持矢量机的特征属性被利用。该装置可进一步包括被耦合到输入端的照相机，以向该输入端提供图像数据，因此，可对车辆周围的交通标志进行分类。该装置可被配置成执行在此描述的任意一个方面或实施例的方法，尤其是，处理装置可被配置成执行参考依据多种方面或实施例的方法描述的多种变形和计算步骤。依据本发明的另一个方面，提供了用于车辆的驾驶员辅助系统，其包括用于依据任意一个方面或实施例对交通标志进行识别的装置。从而，通过安装在车辆上的驾驶员辅助系统对交通标志的分类可以得到帮助。依据本发明的多种方面和实施例的方法和装置可在期望或需要对交通标志进行分类或识别的所有应用领域中被利用。可以预计的是在车辆上安装的驾驶员辅助系统、或可用来生成数字地图的用于自动特征提取的方法和系统，是本发明可能的应用领域。然而， 本发明不被限制在提及的特定应用中，这些特定应用是为了说明的目的而提及的，并不构成限制。
参考附图，将更加详细地描述本发明的实施例。图1是依据实施例装备了对交通标志进行分类的装置的车辆系统的框图表示；图2A和图2B是交通标志的图像数据，以及一部分的这样的图像数据的示意性表示；图3是依据实施例的方法和装置中利用的二维频谱表示的系数的示意性表示；图4是在依据另一个实施例的方法和装置中利用的二维频谱表示的系数的示意性表示；图5是在依据实施例的方法和装置中，基于二维频谱表示的系数计算的坐标空间函数的示意性表示；图6是依据实施例的方法的流程图表示；图7A说明了交通标志的示范性图像数据，并且图7B和图7C说明了使用依据实施例的方法和装置计算的示范性函数；图8A说明了另一个交通标志的示范性图像数据，并且图8B说明了使用依据实施例的方法和装置计算的示范性函数；图9说明了在依据实施例的方法和装置中利用的代表交通标志的图像数据的二维频谱表示的系数；图10A、图IOB和图IOC是用于说明依据进一步实施例的方法的图形；
图11是依据另一个实施例的方法的流程图表示。
具体实施例方式将参考后面的附图描述本发明的示范性实施例。可理解的是本发明并非受限于特定实施例。为了说明的目的，尽管一些实施例将在车辆上提供的驾驶员辅助系统的前后文关系中被描述，但依据实施例的方法和装置还可在其它的应用领域中实施，例如用于生成数字地图的在先记录的图形序列的分析。进一步地，除非明确地说明，否则各种实施例的特征可与彼此相结合。本发明提供了对交通标志进行分类的方法和装置。这些方法和装置被配置成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性。为了说明的目的而非进行限制，这样的交通标志的示例包括在例如德国等不同国家的限制结束 (end-of-restriction)标志。依据实施例，图像数据的一部分可以经受图像空间(即把图像像素作为坐标的空间)到傅立叶空间(即把一套周期变化的正交基础函数的空间频率作为坐标的空间)的变换。在依据多种实施例的方法和装置中，图像数据或图像数据的一部分要经受各种操作，例如执行从图像空间到傅立叶空间的转变。图像数据的每个像素具有至少一个与之关联的值。图像数据可被解释为可经受以下详细解释的操作的二维数据域或信号。为了说明的目的，与图像数据的像素关联的值可以是灰度图像的灰度值，对于这些值可实行各种操作。如果图像数据具有色彩信息，对于每个像素例如RGB、CMYK或类似色彩模型的色彩要素 (colour tuple)，可在对其执行多种操作之前被转化成灰度。备选地，多种操作还可在色彩模型的色彩要素值中的一个上执行。图1示出了被耦合到车辆仪表板网络10上的驾驶员辅助装置1的示意性表示。该驾驶员辅助装置1包括被配置成依据在此描述的方法中的任意一个对交通标志进行分类的图像识别装置2。该驾驶员辅助装置1进一步包括二维OD)照相机6、三维(3D)照相机 7和用户界面8。该图像识别装置2、2D照相机6和3D照相机7被彼此耦合并且经由总线 9被耦合到车辆仪表板网络10上。该车辆仪表板网络10可包括适用于影响车辆行为的多种控制器或车辆系统11、12。这种控制器或车辆系统11、12的示例包括防抱死系统(ABS)、 牵引力控制系统(TCS)，以及电子稳定程序(ESP)。2D照相机6适用于捕捉车辆周围的图像，在该车内安装有驾驶员辅助装置。该2D 照相机可包括电荷耦合装置(CCD)传感器或适用于接收电磁辐射和将代表车辆周围图像的图像数据提供给图像识别装置2的另一个传感器。由2D照相机捕捉的图像，对于多个图像像素，至少包括灰度值或可转化成灰度或亮度信息的色彩要素。3D照相机7适用于捕捉车辆周围的3D图像。3D图像是3D照相机7的可视领域 (FOV)的深度图(cbpth map)。该深度图包括3D照相机FOV中多个方向的距离信息，被映射到3D图像的像素上。该3D照相机7可包括飞行时间(TOF)传感器，例如光子混合装置 (PDM)传感器。尽管所示出的驾驶员辅助系统1具有3D照相机7，该3D照相机7可在对由 2D照相机提供的对应于一交通标志的图像数据的一部分进行辨别时利用，在其它实施例中该3D照相机可被省略。图像识别装置2具有耦合到总线9的接口 3，以接收来自2D照相机6的图像数据以及，如果配备，接收来自3D照相机7的3D图像数据。该图像识别装置2进一步具有处理装置4，该处理装置4可包括一个或多个适用于处理图像数据的处理器。该图像识别装置2 进一步具有存储介质5，在该存储介质5中可保存指令代码，当由处理装置4执行该指令代码时，致使处理装置4处理由2D照相机6提供的图像数据，以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像特征，例如直线或条纹或多个直线或多个条纹。该存储介质5可以是例如CD-ROM、CD-R/W、DVD、持久存储器、闪存、半导体存储器或硬盘存储器。图像识别装置2被配置成，使得处理装置4在操作中接收表示2D图像的图像数据，并对图像数据进行处理，以辨别表示交通标志的至少一部分的图像数据的部分，并确立该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图形特征。处理装置4可被配置成对图像数据的一部分执行变换，以便计算图像数据的一部分的二维频谱表示。该变换可以是，例如，离散余弦变换、离散正弦变换或离散傅立叶变换。处理装置4可被配置成使用例如离散傅立叶变换算法的快速算法计算该变换。处理装置4可被配置成沿傅立叶空间中一个或多个直线计算频谱表示，即，被转换成频域图像数据的一部分的系数。处理装置4可被配置成使得，为了辨别表示交通的至少一部分的图像数据的一部分，形状识别被执行。在一个实施例中，可执行圆形霍氏(Hough)变换以辨别在图像数据中具有圆形的交通标志。在另一个实施例中，由3D照相机7提供的3D图像数据可被用来辨别交通标志。3D图像数据包括深度图，并因此提供了车辆周围环境的分割。可评价由3D照相机7提供的3D图像数据以辨别，由2D照相机6提供的图像数据中，具有对应于交通标志的大小和/或形状的基本上为平面的物体。处理装置4可被配置成使得，为了计算该图像数据的一部分的二维频谱表示，计算离散余弦转换
权利要求
1.一种对交通标志Ol ；51 ；61 ；71)进行分类的方法，所述方法包括确立所述交通标志Ql ；51 ；61 ；71)是否具有至少一个在所述交通标志Ol ；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征(22)，尤其是一个或多个在所述交通标志Ql ；51 ；61 ；71)上线性延伸的直线或条纹，其中所述方法包括以下由电子装置( 执行的步骤识别图像数据的表示所述交通标志；51 ；61 ；71)的至少一部分的部分06)；计算所述图像数据的所述部分06)的二维频谱表示的系数(32 ；72)；针对沿傅立叶空间(31)中的直线(33)布置的傅立叶空间坐标确定所述二维频谱表示的所述系数(32 ；72)，所述直线(33)具有傅立叶空间(31)中选定的方向；以及基于所述确定的系数(32 ；72)，确立所述交通标志Ql ；51 ；61 ；71)是否具有所述至少一个在所述交通标志；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征02)。
2.如权利要求1所述的方法，其中傅立叶空间(31)中的所述直线(33)的所述方向是基于方向03)选择的，所述至少一个图形特征02)在如果存在的情况下在所述交通标志 (21 ；51 ；61 ；71)上沿该方向(23)延伸。
3.如权利要求2所述的方法，其中所述至少一个图形特征02)在如果存在的情况下在所述交通标志；51 ；61 ； 71)上以相对于图像空间中的第一方向成α角04)的方向线性延伸，而傅立叶空间(31) 中的所述直线(33)相对于傅立叶空间中第一方向成β角(34)，其中所述傅立叶空间中的所述第一方向表示与图像空间中的所述第一方向相关联的频谱分量，并且，其中傅立叶空间(31)中的所述直线(33)的所述方向被选择成，使得85° ≤I β-α I ≤95 °，尤其使得88 ° ≤| β - α | ≤92 °，更尤其使得 89° ≤I β-α I ≤91°。
4.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中对所述图像数据的所述部分执行二维离散余弦变换、二维离散正弦变换或二维离散傅立叶变换，以计算所述二维频谱表示的所述系数(32，72)。
5.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中在图像空间中沿直线05 ；52 ；53 ；62-64)的位置处对所述图像数据的所述部分的 Radon变形求值所获得的值，被基于所述确定的系数(32,7 进行评价，以便确立所述交通标志Ql ；51 ；61 ；71)是否具有所述至少一个在所述交通标志；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征02)。
6.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中图像空间中的函数(37 ；54, 55 ；65-67)是通过将所述确定的系数(32 ；72)从傅立叶空间(31)变换到图像空间计算的，以便确立所述交通标志(21 ；51 ；61 ；71)是否具有至少一个在所述交通标志；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征02)。
7.如权利要求6所述的方法，其中图像空间中的所述函数(37 ；54, 55 ；65-67)是通过对所述确定的系数(32 ；72)执行一维离散余弦逆变换、一维离散正弦逆变换或者一维傅立叶逆变换计算的。
8.如权利要求6或权利要求7所述的方法，其中在图像空间中对所述函数(37 ；54, 55 ；65-67)执行阈值比较，以便确立所述交通标志Ql ；51 ；61 ；71)是否具有至少一个在所述交通标志Ol ；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征(22)。
9.如前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括针对沿傅立叶空间(31)中的至少另一条直线(35，36)布置的傅立叶空间坐标，确定所述二维频谱表示的所述系数；其中确立所述交通标志Ol ；51 ；61 ；71)是否具有所述至少一个在所述交通标志Ol ； 51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征02)的所述步骤，是基于针对沿傅里叶空间(31)中的所述直线(33)布置的傅立叶空间坐标确定的所述系数(32 ；72)，并基于针对沿傅里叶空间 (31)中的所述至少另一条直线(35，36)布置的傅立叶空间坐标确定的所述系数执行的。
10.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，基于所述确定的系数(32 ；72)，确立所述交通标志Ql ；51 ；61 ；71)是否是限制结束的标志。
11.如前述权利要求中的任一项所述的方法，进一步包括将所述图像数据的所述部分06)提供给至少一个图像识别模块，以便进一步对所述交通标志；51 ；61 ；71)进行分类，其中所述图像数据的所述部分06)被提供给的所述至少一个图像识别模块，是基于确立所述交通标志；51 ；61 ；71)是否具有所述至少一个在所述交通标志；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征02)的所述步骤的结果，从多个图像识别模块中选出的。
12.—种计算机程序产品，具有存储在其上的指令，当这些指令由电子装置⑵的处理器⑷执行时，指引该电子装置( 执行依据前述权利要求中的任一项所述的方法。
13.一种用于对交通标志；51 ；61 ；71)进行分类的装置，包括被配置成接收图像数据的输入端(3)；以及耦合到所述输入端以接收所述图像数据的处理装置G)，所述处理装置被配置成辨别所述图像数据的表示所述交通标志；51 ；61 ；71)的至少一部分的部分06)；计算所述图像数据的所述部分06)的二维频谱表示的系数(32 ；72)；针对沿傅立叶空间(31)中的直线(33)布置的傅立叶空间坐标，确定所述二维频谱表示的所述系数(32;72)；以及基于所述确定的系数(32 ；72)确立所述交通标志Ol ；51 ；61 ；71)是否具有所述至少一个在所述交通标志；51 ；61 ；71)上线性延伸的图形特征02)。
14.如权利要求13中所述的装置，其中所述设备( 被配置成执行权利要求1至11中的任一项所述的方法。
15.一种用于车辆的驾驶员辅助系统，包括用于依据权利要求13或权利要求14识别交通标志Ol ；51 ；61 ；71)的装置(2)。
全文摘要
描述了一种方法和装置，被配置成确立交通标志(21)是否具有至少一个在该交通标志上线性延伸的图形特征(22)。对图像数据的代表该交通标志(21)的至少一部分的部分进行识别。计算该图像数据的一部分的二维频谱表示的系数(32)。二维频谱表示的系数(32)是针对沿傅立叶空间(31)中的直线(33)布置的傅立叶空间坐标确定的。基于所确定的系数(32)，确立该交通标志(21)是否具有至少一个在该交通标志(21)上线性延伸的图形特征(22)。
文档编号G06K9/00GK102194102SQ201110052030
公开日2011年9月21日 申请日期2011年3月4日 优先权日2010年3月4日
发明者科巴·纳特罗什维利, 阿亚潘·马尼 申请人:哈曼贝克自动系统股份有限公司