Método para detectar y reconocer un objeto en una imagen, y un aparato y un programa informático para ello.

Un método para detectar y reconocer una señal de tráfico en una imagen (110) suministrada como entrada,

de tal manera que el método comprende una etapa de tratamiento preliminar (130), una etapa de tratamiento (140) y una etapa de tratamiento ulterior (150), de tal modo que dicha etapa de tratamiento preliminar (130) está configurada para preparar la imagen (110) suministrada como entrada para la etapa de tratamiento (140), dicha etapa de tratamiento (140) está configurada para localizar al menos una señal de tráfico candidata en la imagen tratada preliminarmente, y dicha etapa de tratamiento ulterior está configurada para rechazar las detecciones falsas y atribuir un valor que indica la precisión para las detecciones correctas, de manera que la etapa de tratamiento comprende:

identificar puntos de características en la imagen suministrada como entrada y tratada preliminarmente; construir un descriptor para cada punto de características, de tal modo que dicho descriptor comprende una descripción del entorno de cada punto de características;

proporcionar una biblioteca que comprende una jerarquía de una pluralidad de plantillas correspondientes a una pluralidad de señales de tráfico, de manera que cada plantilla para cada señal de tráfico comprende una pluralidad de subplantillas que representan una parte de la señal de tráfico;

hacer coincidir los descriptores con las subplantillas de la biblioteca o con descriptores correspondientes deducidos de esas subplantillas;

combinar las subplantillas correspondientes a los descriptores que coinciden, a fin de formar una señal de tráfico candidata;

de tal modo que la plantilla para una señal de tráfico comprende una imagen de esa señal de tráfico y las subplantillas constituyen, cada una, una parte diferente de esa imagen;

comprendido dicho método, adicionalmente:

almacenar, para cada coincidencia, una posición y una escala del punto de características para el que se ha hecho coincidir un descriptor correspondiente con una subplantilla;

caracterizado por computar, para cada subplantilla, una línea en la que puede estar el centro de la señal de tráfico correspondiente a esa coincidencia;

si las líneas para una combinación de coincidencias correspondientes a la misma señal de tráfico se cortan, almacenar el punto de corte de las líneas como posible centro si los tamaños propuestos para esa señal de tráfico, basándose en las escalas almacenadas para las coincidencias en dicha combinación, son próximos;

agrupar, una vez que se han encontrado todas las combinaciones de coincidencias correspondientes a la misma señal de tráfico, los posibles centros, y combinar las subplantillas correspondientes al agrupamiento de posibles centros para formar la señal de tráfico candidata real.

Método para detectar y reconocer un objeto en una imagen, y un aparato y un programa informático para ello

La presente invención se refiere a un método y a un aparato para detectar y reconocer una señal de tráfico en una imagen.

Por otra parte, la presente invención se refiere a un programa informático que, cuando se ejecuta en un procesador, lleva a cabo tal método.

La presente invención también se refiere a un soporte de datos con semejante programa informático almacenado en

él.

Durante la última década, se han venido captando estructuralmente una vasta cantidad de imágenes de vías públicas. Estas imágenes digitales están siendo utilizadas de forma generalizada con vistas, entre otras cosas, al mercado de bienes inmuebles, la planificación de infraestructuras y la investigación de situaciones del tráfico local por parte de organizaciones tales como gobiernos, autoridades municipales, agentes de la propiedad inmobiliaria y compañías de seguros. En una parte importante, estas imágenes se han venido utilizando de una forma no automatizada, de tal manera que una persona investiga un conjunto de imágenes y recupera manualmente la información requerida de las imágenes.

Una aplicación interesante de estas imágenes consiste en determinar la posición y el tipo de señales viarias a lo largo de las vías públicas. Esta información es utilizada por los cartógrafos, por ejemplo, para determinar limitaciones de vehículos y limitaciones de velocidad de las vías.

La divulgación "Real-time traffic sign detection and recognition" (Detección y reconocimiento de señales de tráfico en tiempo real), por Ernst Herbschleb y Peter H. N. de With, publicada en VISUAL COMMUNICATIONS AND IMAGE PROCESSING 2009 (COMUNICACIONES VISUALES Y TRATAMIENTO DE IMÁGENES, 2009), muestra una arquitectura para la detección de señales de tráfico consistente en un algoritmo en tres etapas, que combina tanto el color como información espacial específica.

La presente invención se propone proporcionar un método automatizado para detectar y reconocer señales viarias dentro de imágenes digitales.

Este objeto se alcanza por medio de un método según se define en la reivindicación 1.

En un aspecto adicional de la invención, se proporciona un método según el cual una plantilla contenida en la biblioteca comprende una indicación de la confianza en la detección / reconocimiento.

En otro aspecto de la invención, las plantillas definen una máscara de fondo, de tal manera que la máscara de fondo determina áreas que se han de ignorar durante la coincidencia, de modo que un área comprende un grupo de píxeles y/o un grupo de subpíxeles.

En otra realización, se proporciona un programa informático que, cuando se ejecuta en un procesador, lleva a cabo un método de acuerdo con la presente invención.

En aún otra realización, se proporciona un soporte de datos con un programa informático de acuerdo con la invención almacenado en él.

En aún otra realización más, se proporciona un aparato que se ha configurado para ¡mplementar el método de acuerdo con la presente invención.

Realizaciones y ventajas adicionales se mostrarán más adelante en combinación con las figuras, en las cuales:

La Figura 1 muestra un diagrama de flujo de un método específico de acuerdo con la presente invención;

La Figura 2 muestra un diagrama de flujo detallado de un paso del diagrama de flujo de la Figura 1;

La Figura 3 muestra el modo como el detalle de la Figura 2 es aplicado a una imagen;

La Figura 4 muestra el modo como un paso del diagrama de flujo de la Figura 1 es aplicado a una imagen;

La Figura 5 muestra el modo como otro paso del diagrama de flujo de la Figura 1 es aplicado a una imagen;

La Figura 6 muestra el modo como se relacionan plantillas utilizadas en un método de acuerdo con la presente invención;

La Figura 7 muestra un diagrama de flujo más detallado de un paso del método de la Figura 1;

La Figura 8 muestra un detalle de diagrama de flujo de un método de acuerdo con la presente Invención; y La Figura 9 muestra una biblioteca proporcionada a modo de ejemplo con plantillas destinadas a utilizarse en un método de acuerdo con la presente invención.

Un método específico de acuerdo con la presente invención, de manera que el método específico es adecuado para la detección y el reconocimiento de señales de tráfico, comprende tres etapas (Figura 1): una etapa de tratamiento preliminar 130, que trata de forma preliminar la imagen suministrada como entrada 110, una etapa de tratamiento 140 y una etapa de tratamiento ulterior 150. El resultado es que se detectaron y reconocieron una o más señales de tráfico 190 en la imagen, con propiedades adicionales de las señales de tráfico y/o la detección y/o el reconocimiento de las señales de tráfico.

La etapa de tratamiento preliminar 130 prepara la imagen suministrada como entrada 110 para la etapa de tratamiento 140. La etapa de tratamiento preliminar 130 opera en toda la imagen 110.

La etapa de tratamiento preliminar 130 comprende varios pasos, tales como: un paso 131 de captación de imagen, un paso 132 de selección de color, un paso 133 de ajuste de imagen, un paso 134 de área de búsqueda y un paso 135 de computación de imagen integral.

El primer paso de la etapa de tratamiento preliminar 130 comprende la captación 131 de una imagen 110. La imagen 110 puede ser captada directamente desde un dispositivo de captación de imagen, si bien habitualmente será leída en un dispositivo de almacenamiento. Esta imagen 110 es convertida en el espacio de colores YCbCr. Un ejemplo de ello es el uso de imágenes de JPEG como entrada. Durante la necesaria descodificación de la imagen de JPEG, se hacen disponibles los valores de YCbCr de los píxeles.

En el paso 132 de selección de color, el espacio YCbCr es utilizado para clasificar los píxeles en clases de color relevantes para las señales de tráfico que se han de detectar. En realizaciones alternativas, se utilizan otros espacios de color para la clasificación de los píxeles. A fin de obtener un resultado de segmentación a partir de la imagen suministrada como entrada 110, todos los píxeles son individualmente clasificados dependiendo del valor de sus componentes de color, mediante la comprobación de los componentes individuales de forma independiente. Si caen dentro de cierta gama de colores, o si los componentes de color conducen a una combinación de colores específica, un píxel es clasificado dentro de una clase de colores respectiva. La imagen resultante recibe el nombre de Imagen segmentada (con respecto al color).

En un paso subsiguiente, el paso 133 de ajuste de imagen, se computa una imagen para filtrar y una imagen para

descri bir.

A fin de obtener la imagen para filtrar, se toma el componente de luminancia, configurado con los componentes de color del espacio de colores YCbCr. Restando el componente diferencia de color rojo del componente diferencia de color azul, se genera un espacio de separación más grande entre los diferentes colores. Esta diferencia se añade a

la luminancia:

P(x, y) = Y(x, y) + a-Cb (x, y) - b-Cr(x, y),

donde p(x, y) es el valor del píxel en las coordenadas (x, y) de la imagen para filtrar, Y(x, y) es la luminancia en las coordenadas (x, y), Cb(x, y) es el componente diferencia azul, C^x, y) es el componente diferencia rojo de la imagen de YCbCr, y ay b son constantes positivas. Esto proporciona un contraste más alto entre los colores relevantes.

La imagen para describir se construye mediante la conversión de la imagen segmentada en una imagen modificada con indicaciones de color destinadas a definir el área de búsqueda de señales, y la selección de los descriptores adecuados.

El paso 134 de área de búsqueda comprende cuatro subpasos (Figura 2), de tal manera que los subpasos se ¡lustran adicionalmente con un ejemplo en la Figura 3.

- Selección de color estricta 231

Se seleccionan colores que son distintivos de los objetos que se han de detectar y reconocer, tales como la banda exterior coloreada 311 de una señal de tráfico. El área interior 312 de una señal de tráfico es a menudo blanca, que rara vez es un color distintivo en una imagen que representa una imagen al aire libre. En consecuencia, no se selecciona inicialmente ningún área blanca 312. A continuación, se seleccionan las áreas 321, 323 de la Imagen segmentada correspondientes a los colores seleccionados, para una búsqueda adicional. Limitando los colores que se añaden al área de búsqueda Inicial, esta área se mantiene pequeña. Cuanto más pequeña es el área, más rápidas serán... [Seguir leyendo]

1.- Un método para detectar y reconocer una señal de tráfico en una imagen (110) suministrada como entrada, de tal manera que el método comprende una etapa de tratamiento preliminar (130), una etapa de tratamiento (140) y una etapa de tratamiento ulterior (150), de tal modo que dicha etapa de tratamiento preliminar (130) está configurada para preparar la imagen (110) suministrada como entrada para la etapa de tratamiento (140), dicha etapa de tratamiento (140) está configurada para localizar al menos una señal de tráfico candidata en la imagen tratada preliminarmente, y dicha etapa de tratamiento ulterior está configurada para rechazar las detecciones falsas y atribuir un valor que indica la precisión para las detecciones correctas, de manera que la etapa de tratamiento comprende:

identificar puntos de características en la imagen suministrada como entrada y tratada preliminarmente; construir un descriptor para cada punto de características, de tal modo que dicho descriptor comprende una descripción del entorno de cada punto de características;

proporcionar una biblioteca que comprende una jerarquía de una pluralidad de plantillas correspondientes a una pluralidad de señales de tráfico, de manera que cada plantilla para cada señal de tráfico comprende una pluralidad de subplantillas que representan una parte de la señal de tráfico;

hacer coincidir los descriptores con las subplantillas de la biblioteca o con descriptores correspondientes deducidos de esas subplantillas;

combinar las subplantillas correspondientes a los descriptores que coinciden, a fin de formar una señal de tráfico candidata;

de tal modo que la plantilla para una señal de tráfico comprende una imagen de esa señal de tráfico y las subplantillas constituyen, cada una, una parte diferente de esa imagen; comprendido dicho método, adicionalmente:

almacenar, para cada coincidencia, una posición y una escala del punto de características para el que se ha hecho coincidir un descriptor correspondiente con una subplantilla;

caracterizado por computar, para cada subplantilla, una línea en la que puede estar el centro de la señal de tráfico correspondiente a esa coincidencia;

si las líneas para una combinación de coincidencias correspondientes a la misma señal de tráfico se cortan, almacenar el punto de corte de las líneas como posible centro si los tamaños propuestos para esa señal de tráfico, basándose en las escalas almacenadas para las coincidencias en dicha combinación, son próximos;

agrupar, una vez que se han encontrado todas las combinaciones de coincidencias correspondientes a la misma señal de tráfico, los posibles centros, y combinar las subplantillas correspondientes al agrupamiento de posibles centros para formar la señal de tráfico candidata real.

2- Un método de acuerdo con la reivindicación 1, en el cual una plantilla de la biblioteca comprende una indicación de la confianza en la detección / reconocimiento.

3.- Un método de acuerdo con la reivindicación 2, en el cual la indicación de confianza en la detección / reconocimiento es dividida en una indicación para la señal de tráfico sin la frontera de la señal de tráfico y una indicación de confianza de la señal de tráfico en la que se tiene en cuenta la frontera de la señal de tráfico.

4.- Un método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1-3, en el cual hacer coincidir comprende comparar colores de una imagen tratada preliminarmente con una descripción de colores de una plantilla.

5.- Un método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1-4, en el cual las plantillas definen una máscara de fondo, y en el que la máscara de fondo determina áreas que se han de ignorar durante la coincidencia, de tal manera que un área comprende un grupo de píxeles y/o un grupo de subpíxeles.

6.- Un producto de programa informático que, cuando se ejecuta en un procesador, lleva a cabo el método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1-5.

7.- Un soporte de datos con un programa informático de acuerdo con la reivindicación 6 almacenado en él.

8.- Un aparato configurado para llevar a cabo el método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 1-5.