Brevet FR3099839A1 — publié le 20210212

Description Titre de l'invention : PROCEDE DE RECONNAISSANCE DE PANNEAU DE SIGNALISATION ROUTIERE DANS DES IN- TEMPERIES Domaine technique 100011 L'invention concerne le domaine des technologiques de transport intelligent, et en particulier, un procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries. Technique antérieure [0002] A mesure que la science et la technologie se développent rapidement et le niveau de vie de la population augmente globalement, le nombre de véhicules possédées dans notre pays augmente significativement dans les années récentes. Alors que des véhicules facilitent des voyages de la population, elles apportent une pression évidente sur le transport urbain. Par conséquence, la sécurité de transport routier et l'efficacité de transport ont devenu de plus en plus problématique. La reconnaissance de panneau de signalisation routière (Traffic Sign Recognition, ou TSR), en tant qu'un domaine de branche des systèmes de transport intelligent, obtient une information clé de signalisation de transport routier par une détection, classification, et reconnaissance des panneaux de signalisation routière, et a devenu un sujet brûlant dans la recherche de transport intelligent. [0003] Dans l'art antérieur, la recherche sur le sujet de reconnaissance des panneaux de si- gnalisation routière traite principalement des bonnes conditions météorologiques. Il y peu de recherche sur la reconnaissance dans des intempéries telles que dans des conditions de brouillard, pluie, ou neige. Par conséquence, les systèmes de TSR existants sont limités dans des applications pratiques. Dans des intempéries telles qu'en présence de brouillard, pluie, or neige, la vue d'un conducteur étant obscurée, le champ de vision de sécurité va devenir très étroit, la distance visible devient courte, et il ne peut par capture l'information de signalisation sur la route en temps opportun et avec précision, créant des risques de sécurité de transport routier. Dans la course de roulage d'un véhicule, notamment dans des intempéries, le conducteur a souvent plus de besoin d'un procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière fiable pour lui assister à la conduite. En outre, l'obtention fiable d'information de panneau de signalisation routière dans des intempéries est également un des problèmes techniques à résoudre dans le domaine de conduite autonome. BREVE DESCRIPTION DE L'INVENTION 100041 A la vue de cela, un objectif de l'invention est de s'affranchir les inconvenances de 2 l'art antérieur, en fournissant un procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries. [0005] Pour atteindre l'objectif, l'invention adopte la solution technique suivant : un procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries, comprenant : traiter une image capturée, obtenant une image nettoyée après un enlèvement des intempéries; effectuer une détection de panneau de signalisation sur l'image nettoyée; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée. [0006] De manière optionnelle, le traitement d'une image capturée comprend : décomposer l'image capturée en une image crue et une image de détails; enlever des traces de pluie dans l'image de détails, pour obtenir une image nettoyée. [0007] De manière optionnelle, la décomposition de l'image capturée en une image crue et une image de détails comprend : effectuer un traitement de filtrage passe-bas de l'image capturée, l'image obtenue étant l'image crue; effectuer une soustraction entre l'image capturée et l'image crue, obtenant l'image de détails. [0008] De manière optionnelle, l'enlèvement des traces de pluie dans l'image de détails comprend : décomposer l'image de détails en une image de texture et une image de trace de pluie au moyen d'un algorithme d'apprentissage par dictionnaire clairsemé, en utilisant des différences morphologiques entre des traces de pluie et une texture de panneau de signalisation routière. [0009] De manière optionnelle, l'enlèvement des traces de pluie dans l'image de détails comprend en outre : effectuer une seconde différentiation de l'image de texture et l'image de trace de pluie par un rapport de longueur à largeur d'une trace de pluie, à partir d'une information à priori d'une caractéristique de forme de trace de pluie, pour extraire l'image de texture de l'image de détails d'une manière plus précise. [0010] De manière optionnelle, la détection de panneau de signalisation de l'image nettoyée comprend : établir un modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles; entrer l'image nettoyée dans le modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles, pour obtenir un résultat de détection de panneau de signalisation. [0011] De manière optionnelle, l'établissement d'un modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles comprend : 3 extraire une information spécifique à un panneau de signalisation, entrer l'information dans un modèle de formation, et utiliser un algorithme de boosting pour une formation. [0012] Dc manière optionnelle, l'information spécifique à un panneau de signalisation comprend : une information de forme, une information de couleur, une information de dégradé, et une information de position. [0013] Dc manière optionnelle, la reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée comprend : reconnaître une type d'un panneau de signalisation par une cascade de réseau de neurones en convolution; dans lequel la cascade de réseau de neurones en convolution comprend un réseau de neurones en convolution d'un premier étage et un réseau de neurones en convolution d'un second étage; le réseau de neurones en convolution d'un premier étage effectue une classification crue de l'image de panneau de signalisation entrée, et entre le résultat de la classification crue dans le réseau de neurones en convolution d'un second étage pour effectuer une classification raffinée, pour reconnaître une type d'un panneau de signalisation. [0014] Dc manière optionnelle, le processus spécifique de la reconnaissance de type de panneau de signalisation par la cascade de réseau de neurones en convolution comprend plus précisément : établir des données d'échantillon de formation; former un réseau de neurones en convolution d'un premier étage stable et un réseau de neurones en convolution d'un second étage stable à partir des données d'échantillon de formation; mettre en cascade le réseau de neurones en convolution d'un premier étage et le réseau de neurones en convolution d'un second étage pour former une cascade de réseau de neurones en convolution; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation au moyen de la cascade de réseau de neurones en convolution formée. [0015] De manière optionnelle, les données d'échantillon de formation comprennent : une image de signalisation routière actuellement capturée, et une image après une addition d'un bruit gaussien à l'image de signalisation routière actuellement capturée, et un traitement de rotation et écaillage. [0016] De manière optionnelle, la formation d'un réseau de neurones en convolution d'un premier étage stable à partir des données d'échantillon de formation comprend : effectuer une propagation avant et une propagation arrière des données d'échantillon de formation, réaliser un mise-à-jour de noyau de convolution et décalage par un procédé de descente de gradient, et itérer eux alternativement, jusqu'à ce que une condition de convergence de reconnaissance est satisfaite, ou un nombre requis de formation est atteint, obtenant un vecteur caractéristique; former un classificateur de SVM avec le vecteur caractéristique, obtenant un réseau de neurones en convolution d'un premier étage. [0017] De manière optionnelle, la formation d'un réseau de neurones en convolution d'un second étage stable à partir des données d'échantillon de formation comprend : sélectionner des panneaux de limitation de vitesse, de interdiction, d'alarme, de si- gnalisation circulaire, de signalisation carrée, de direction comme des données d'échantillon de formation d'un réseau de neurones en convolution d'un second étage; effectuer une propagation avant et une propagation arrière des données d'échantillon de formation, réaliser un mise-à-jour de noyau de convolution et décalage par un procédé de descente de gradient, et itérer eux alternativement, jusqu'à ce que une condition de convergence de reconnaissance est satisfaite, ou un nombre requis de formation est atteint, obtenant un vecteur caractéristique; former un classificateur de SVM avec le vecteur caractéristique, obtenant un réseau de neurones en convolution d'un second étage. [0018] De manière optionnelle, le procédé comprend : suivre le panneau de signalisation détecté au moyen d'un filtre de Kalman et un algorithme de Camshift. [0019] L'invention adopte la solution technique décrite dessus, le procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries comprenant : traiter une image capturée, obtenant une image nettoyée après un enlèvement des intempéries; effectuer une détection de panneau de signalisation sur l'image nettoyée; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée. La solution technique proposée par l'invention permet de reconnaître la type d'un panneau de signalisation routière dans des intempéries rapidement et précisément, facilitant la résolution du problème que dans des intempéries, dû à l'obstruction de la vue, un conducteur ne peut pas capturer l'information de signalisation dans la route en temps opportun et précisément, et favorisant l'assurance de sécurité de transport routier et l'amélioration d'efficacité de transport. Brève description des dessins [0020] Afin d'illustrer les modes de réalisation de la présente invention ou les solutions techniques de fart antérieur plus clairement, les dessins utilisés dans les modes de réa- lisation ou la description de fart antérieur seront brièvement décrits ci-dessous. Evidemment, les dessins dans la description suivante ne représentent que quelques modes de réalisation de l'invention, et d'autres dessins peuvent être obtenus de l'homme du métier sans aucun effort créatif. [0021] [fig.1] est un organigramme schématique du mode de réalisation 1 d'un procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries, [0022] [fig.2] est un organigramme schématique de l'exécution d'un traitement d'enlèvement des intempéries sur l'image collectée dans le premier mode de réalisation de la présente invention, [0023] [fig.3] est un diagramme schématique de la détection de panneau de signalisation sur une image capturée en utilisant un modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles dans le premier mode de réalisation de la présente invention, [0024] [fig.4] est un diagramme montrant le résultat de la détection de panneau de signa- lisation sur une image capturée selon la présente invention, [0025] [fig.5] est un diagramme structurel schématique d'un modèle BaseNet fourni dans un mode de réalisation de la présente invention, [0026] [fig.6] est un diagramme schématique de la reconnaissance de type de panneau de si- gnalisation par une cascade de réseau de neurones en convolution fourni dans un mode de réalisation de la présente invention. Description des modes de réalisation [0027] Afin de rendre les objectives, les solutions techniques et les avantages de la présente invention plus clairs, les solutions techniques de la présente invention seront décrites en détail ci-dessous. Il est évident que les modes de réalisation décrits ne représentent qu'une partie des modes de réalisation de l'invention, et non tous les modes de réalisation. Tous les autres modes de réalisation obtenus par l'homme du métier sur la base des modes de réalisation de la présente invention sans efforts créatifs entrent dans le cadre de la présente invention. [0028] Comme l'illustre en Figure I , un procédé de reconnaissance de panneau de signa- lisation routière dans des intempéries est fourni en tant qu'une mode de réalisation de l' invention. [0029] S11: traiter une image capturée, obtenant une image nettoyée après un enlèvement des intempéries ; [0030] S12: effectuer une détection de panneau de signalisation sur l'image nettoyée; [0031] S13: effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée. [0032] Les couleurs des panneaux de signalisation dans notre pays sont relativement fixées, et sont principalement trois couleurs : rouge, jaune, et bleu. En plus, ces couleurs sont sujettes à un certain degré de dégradation dans des intempéries. En analysant des formes différentes des points de pluie ou neige et lignes de pluie ou neige dans une 6 image de panneau de signalisation, on décompose l'image en une superposition linéaire d'une image crue et une image de détails, ce qui est exprimée par le formulaire suivant : [Math .1] J(x)=B(x)+R(x) [0033] dans lequel, B(x) est l'image crue, R (x) est l'image de détails. Pour une image dans un scénario d'intempérie, une image de détails est formée par l'action d'une couche de texture et une couche de trace de pluie, ce qui est exprimé par le formulaire suivant : [Math.2] R (x) = T (x) ® K (x) [0034] dans lequel, T (x) est l'image de texture, ct .R7(x) est l'image de trace de pluie. Par conséquence, unc reconstruction d'image est effectuée par l'addition de l'image crue et une image de détails après un enlèvement de trace de pluie, obtenant finalement une image claire restaurée suivante : [Math.3] 1(x) = B(x) + T (x) [0035] Pour obtenir une image de panneau de signalisation après un enlèvement des in- tempéries à partir du modèle et l'idée décrits dessus, une image des intempéries j( ) doit être traitée pour obtenir B (x), R (x), T (x) et .K (x). [0036] Comme l'illustre en Figure 2, un traitement de filtrage passe-bas est effectué sur l'image capturée, par exemple, un traitement de lissage de bord est effectué sur une image entrée en utilisant un filtre de moindres carrés pondérés, l'image obtenue après le traitement étant l'image crue B (x);effectuer une soustraction entre l'image capturée et l'image crue, obtenant l'image de détails R (x) . [0037] De plus, l'enlèvement de trace de pluie dans l'image de détails comprend : décomposer l'image de détails en une image de texture et une image de trace de pluie au moyen d'un algorithme d'apprentissage par dictionnaire clairsemé, en utilisant des différences morphologiques entre des traces de pluie et une texture de panneau de signalisation routière. [0038] Le processus de traitement spécifique peut être : décrire des différences morphologiques entre des traces de pluie et une texture par histogramme de dégradé orienté (Histogram of Oriented Gradien, ou HOG) et modèles binaires locaux (Local Binary Patterns, ou LBP), décomposer un dictionnaire de sous-image de détails en un dictionnaire de texture et un dictionnaire de trace de pluie en utilisant cette type de différence et se basant sur l'idée de modélisation à partir d'une information à priori d'une image d'un sous-bloc, et finalement, obtenir un coefficient clairsemé correspondent par un algorithme de poursuite adaptive orthogonale 7 (Orthogonal Matching Pursuit, ou OMP). [0039] Dans le processus de classification par dictionnaire, on adoptera une stratégie de nor- malisation basée sur une contrainte clairsemée. Dans le processus d'introduire une information à priori de la pluie elle-même dans une image dans la classification par dictionnaire, une seconde détermination est effectuée sur un sous-dictionnaire par un rapport de longueur à largeur d'une trace de pluie pour un atome classifié incorrectement. T(x ) et 1((x) sont séparés de R (x) finalement, ainsi réaliser l'enlèvement de traces de pluie de l'image. [0040] De plus, la détection de panneau de signalisation de l'image nettoyée comprend : établir un modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles; entrer l'image nettoyée dans le modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles, pour obtenir un résultat de détection de panneau de signalisation. [0041] De plus, l'établissement d'un modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles comprend : extraire une information spécifique à un panneau de signalisation, entrer l'information dans un modèle de formation, et utiliser un algorithme de boosting pour une formation. [0042] Si le nombre de l'ensemble de caractéristiques extraites est grand, le fonctionnement en temps réel d'un système de détection actuel va être affecté. Un mécanisme effectif est nécessaire pour extraire les caractéristiques les plus efficaces de l'ensemble de caractéristiques obtenues. Dans la présente mode de réalisation, on réalise une sélection des caractéristiques optimales au moyen d'un algorithme de boosting est utilisé, pour obtenir les caractéristiques les plus efficaces. Comme l'illustre en Figure 3, le modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles peut être un modèle d'attention visuelle basé sur un algorithme d'In', dans lequel h est le taux de détection, f est le taux de fausse alarme, et N est le nombre d'échelle. [0043] On peut comprendre que l'information spécifique à un panneau de signalisation comprend : une information de forme, c'est-à-dire une information de forme telle qu'un triangle, un carré, ou un cercle; une information de couleur, c'est-à-dire une information de couleur tel que des couleurs rouge, bleu, blanc, et jaune fixés d'un panneau de signalisation; une information de dégradé, qui est une information de dégradé sur les huitres directions dans un espace de niveaux de gris; une information de position, qui est une information sur la position fréquente d'un panneau de signalisation dans le champ de vision. [0044] Figure 4 sont des diagrammes du résultat d'une détection de panneau de signalisation réalisée une image capturée en utilisant le procédé décrit ci-dessus. Les diagrammes 8 (h), (c), (d), et (c) dans Figure 4 représentent les résultats d'extraction de quatre types de caractéristiques différentes. [0045] De plus, la reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée comprend : reconnaître une type d'un panneau de signalisation par une cascade de réseau de neurones en convolution; dans lequel la cascade de réseau de neurones en convolution comprend un réseau de neurones en convolution d'un premier étage et un réseau de neurones en convolution d'un second étage; le réseau de neurones en convolution d'un premier étage effectue une classification crue de de panneau de signalisation entrée, et entre le résultat de la classi- fication crue dans le réseau de neurones en convolution d'un second étage pour effectuer une classification raffinée, pour reconnaître une type d'un panneau de signalisation. [0046] La présente mode de réalisation effectue une reconnaissance de type d'un panneau de signalisation au moyen d'une cascade de réseau de neurones en convolution, permettant d'améliorer l'efficacité et précision de classification. [0047] Plus précisément, le processus spécifique de la reconnaissance de type de panneau de signalisation par la cascade de réseau de neurones en convolution comprend : établir des données d'échantillon de formation; former un réseau de neurones en convolution d'un premier étage stable et un réseau de neurones en convolution d'un second étage stable à partir des données d'échantillon de formation; mettre en cascade le réseau de neurones en convolution d'un premier étage et le réseau de neurones en convolution d'un second étage pour former une cascade de réseau de neurones en convolution; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation au moyen de la cascade de réseau de neurones en convolution formée. [0048] Compte tenant de la proportion relativement grande du traitement d'une couche de convolution dans la durée entière de fonctionnement dans la course de fonctionnement d'une cascade de réseau de neurones en convolution, la présent réalisation améliore la vitesse de fonctionnement par simplifier la structure d'une couche de convolution; en même temps, pour s'affranchir du problème que la simplification d'une couche de convolution conduit à une réduction des images caractéristiques extraites par un réseau, une stratégie combinant échantillonnage des maximums et échantillonnage des moyens est utilisée pour augmente le nombre des caractéristiques en sortie; et SVM (Support Vector Machine, ou Vecteur de Support Machine) est utilisé pour construire un hyperplan de classification optimal comme un classificateur pour atteindre un 9 optimum global. Sa structure de réseau est comme l'illustre en Figure 5, et est appelée un modèle de BaseNet. [0049] De plus, les données d'échantillon de formation comprennent : une image de signalisation routière actuellement capturée, et une image après une addition d'un bruit gaussien à l'image de signalisation routière actuellement capturée, et un traitement de rotation et écaillage. [0050] La formation d'un réseau de neurones en convolution d'un premier étage stable à partir des données d'échantillon de formation comprend : effectuer une propagation avant et une propagation arrière des données d'échantillon de formation, réaliser un mise-à-jour de noyau de convolution et décalage par un procédé de descente de gradient, et itérer eux alternativement, jusqu'à ce que une condition de convergence de reconnaissance est satisfaite, ou un nombre requis de formation est atteint, obtenant un vecteur caractéristique; former un classificateur de SVM avec le vecteur caractéristique, obtenant un modèle de BaseNet d'un premier étage. [0051] De plus, la formation d'un réseau de neurones en convolution d'un second étage stable à partir des données d'échantillon de formation comprend : sélectionner des panneaux de limitation de vitesse, de interdiction, d'alarme, de si- gnalisation circulaire, de signalisation carrée, de direction comme des données d'échantillon de formation d'un réseau de neurones en convolution d'un second étage; effectuer une propagation avant et une propagation arrière des données d'échantillon de formation, réaliser un mise-à-jour de noyau de convolution et décalage par un procédé de descente de gradient, et itérer eux alternativement, jusqu'à ce que une condition de convergence de reconnaissance est satisfaite, ou un nombre requis de formation est atteint, obtenant un vecteur caractéristique; former un classificateur de SVM avec le vecteur caractéristique, obtenant six modèles de BaseNet d'un second étage. [0052] Comme l'illustre en Figure 6, le réseau de neurones en convolution d'un premier étage est une classification crue, classifiant des signalisations routières en 6 types telles que des signalisations de limitation de vitesses, d'interdiction, d'alarme, d'indication circulaire, d'indication canée, et de direction; et le réseau de neurones en convolution d'un second étage effectue une reclassification du résultat de classification crue de l'étage précédent, les types en sortie correspondantes de 6 modèles de classification détaillée d'un second étage étant respectivement nl, n2, n3, n4, n5 et n6. [0053] En plus, le procédé comprend en outre : suivre le panneau de signalisation détecté au moyen d'un filtre de Kalman et un al- gorithme de Camshift (Continuously Adaptive Mean-Shift, un algorithme de MeanShift continuellement adaptatif). La trajectoire d'un véhicule en roulage étant re- lativement déterminée, la position peut être effectivement suivie au moyen d'un filtre de Kalman. Un algorithme de Camshift peut effectivement suivre des caractéristiques de couleurs spécifiques à un panneau de signalisation, et la vitesse de suivi satisfait des besoins d'un fonctionnement en temps réel. [0054] L'invention adopte la solution technique décrite dessus, le procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries comprenant : traiter une image capturée, obtenant une image nettoyée après un enlèvement des intempéries; effectuer une détection de panneau de signalisation sur l'image nettoyée; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée. La solution technique proposée par l'invention permet de reconnaître le type d'un panneau de signalisation routière dans des intempéries rapidement et précisément, facilitant la résolution du problème que dans des intempéries, dû à l'obstruction de la vue, un conducteur ne peut pas capturer l'information dc signalisation dans la route en temps opportun et précisément, et favorisant l'assurance de sécurité de transport routier et l'amélioration d'efficacité de transport. [0055] TI doit être entendu que les parties identiques ou similaires dans les modes de réa- lisation ci-dessus peuvent être référées les unes aux autres, et que les parties non décrites en détail dans certains modes de réalisation peuvent faire référence au même contenu ou à des contenus similaires dans d'autres modes de réalisation. [0056] TI est à noter que dans la description de la présente invention, les termes "premier", "deuxième" et similaires sont utilisés à des fins descriptives uniquement et ne doivent pas être interprétés comme indiquant ou impliquant une importance relative. En outre, dans la description de la présente invention, le sens de "une pluralité" signifie au moins deux, sauf indication contraire. [0057] Toute description de processus ou de procédé dans les organigrammes ou autrement décrite ici peut être comprise comme représentant un ou plusieurs modules, segments ou parties de code qui comprennent instructions exécutables pour la mise en oeuvre des étapes d'une fonction ou d'un processus logique particulier. Et la portée des modes de réalisation préférés de l'invention comprend des mises en oeuvre supplémentaires, dans lesquelles les fonctions peuvent être exécutées en dehors de l'ordre indiqué ou discuté, y compris en effectuant les fonctions de manière sensiblement simultanée ou dans l'ordre inverse en fonction des fonctions impliquées, que L'homme du métier auquel se rapportent les modes de réalisation de la présente invention comprendra. [0058] Il faut comprendre que des parties de l'invention peuvent être mises en oeuvre sous forme de matériel, logiciel, firmware ou une combinaison de ceux-ci. Dans les modes de réalisation décrits ci-dessus, plusieurs étapes ou procédés peuvent être mis en oeuvre dans un logiciel ou un firmware stocké dans une mémoire et exécuté par un système d'exécution d'instructions approprié. Par exemple, s'il est mis en oeuvre dans le 11 matériel, comme dans un autre mode de réalisation, il peut être mis en oeuvre par n'importe laquelle des techniques suivantes bien connues dans la technique ou une combinaison de celles-ci: circuits logiques discrets ayant des portes logiques pour implémenter des fonctions logiques sur des signaux de données, circuits intégrés spécifiques à une application avec portes logiques combinatoires appropriées, réseaux de portes programmables (PGA), réseaux de portes programmables par l'utilisateur (FPGA), etc. [0059] L'homme du métier peut comprendre que tout ou partie des étapes portées par les exemples de réalisation de procédé ci-dessus peuvent être effectuées par un matériel informatique pertinent sous l'instruction d'un programme qui peut être stocké dans un médium de stockage lisible par un ordinateur et qui, lorsqu'il est exécuté, comprend une des étapes des modes de réalisation de procédé ou leur combinaison. [0060] De plus, chaque unité fonctionnelle dans chaque exemple de réalisation de la présente invention peut être intégrée dans un module de traitement, ou chaque unité peut exister physiquement séparément, ou deux unités ou plus peuvent être intégrées dans un module. Les modules d'intégration ci-dessus peuvent être réalisés sous forme d'un matériel informatique ou sous forme d'un module fonctionnel logiciel. Les modules d'intégration, s'ils sont réalisés sous forme d'un module fonctionnel logiciel et vendus ou utilisés en tant qu'un produit autonome, peuvent également être stockés sur un médium de stockage lisible par un ordinateur. [0061] Le médium de stockage ci-dessus peut être un ROM, un disque, ou un CDROM, etc. [0062] Dans la description de la présente description, par les termes de référence tels que «un exemple de réalisation», «des exemples de réalisation», «exemple», «exemple particulier», et «des exemples», on entend que la caractéristique, structure, matériau, ou particularité particulière décrite en référence au exemple de réalisation ou exemple est compris dans au moins un exemple de réalisation ou exemple de la présente invention. Dans la présente description, par l'expression illustrative des termes ci-dessus, on n'entend pas nécessairement un même exemple de réalisation ou exemple. De plus, les caractéristiques, structures, matériaux, ou particularités décrits peuvent être combinés dans l'une quelconque ou plusieurs des exemples de réalisation ou exemples de manière adaptée. [0063] Même si des exemples de réalisation de la présente invention viennent d'être illustrés et décrits, on peut comprendre que les exemples de réalisation ci-dessus sont à titre d'exemple, et ne peuvent pas compris comme une limitation de la présente invention. L'homme du métier peut effectuer des variations, modifications, remplacements, et variantes sur les exemples de réalisation ci-dessus dans le cadre de la présente invention. 12 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6] REVENDICATIONSUn procédé de reconnaissance de panneau de signalisation routière dans des intempéries, caractérisé en ce qui comprend : traiter une image capturée, obtenant une image nettoyée après un enlèvement des intempéries; effectuer une détection de panneau de signalisation sur l'image nettoyée; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée. Le procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le traitement d'une image capturée comprend : décomposer l'image capturée en une image crue et une image de détails; enlever des traces de pluie dans l'image de détails, pour obtenir une image nettoyée. Le procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que la décomposition de l'image capturée en une image crue et une image de détails comprend : effectuer un traitement de filtrage passe-bas de l'image capturée, l'image obtenue étant l'image crue; effectuer une soustraction entre l'image capturée et l'image crue, obtenant l'image de détails. Le procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l'enlèvement des traces de pluie dans l'image de détails comprend : décomposer l'image de détails en une image de texture et une image de trace de pluie au moyen d'un algorithme d'apprentissage par dictionnaire clairsemé, en utilisant des différences morphologiques entre des traces de pluie et une texture de panneau de signalisation routière. Le procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que l'enlèvement des traces de pluie dans l'image de détails comprend en outre : effectuer une seconde différentiation de l'image de texture et l'image de trace de pluie par un rapport de longueur à largeur d'une trace de pluie, à partir d'une information à priori d'une caractéristique de forme de trace de pluie, pour extraire l'image de texture de l'image de détails d'une manière plus précise. Le procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la détection de panneau de signalisation de l'image nettoyée comprend : établir un modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles; 13 [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] [Revendication 10] entrer l'image nettoyée dans le modèle de saillance à caractéristiques multi-échelles, pour obtenir un résultat de détection de panneau de signalisation. Le procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que l'établissement d'un modèle de saillance à caractéristiques mufti-échelles comprend : extraire une information spécifique à un panneau de signalisation, entrer l'information dans un modèle de formation, et utiliser un algorithme de hoosting pour une formation. Le procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que l'information spécifique à un panneau de signalisation comprend : une information de forme, une information de couleur,une information de dégradé, et une information de position. Le procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la reconnaissance de type de panneau de signalisation sur l'image de panneau de signalisation détectée comprend : reconnaître une type d'un panneau de signalisation par une cascade de réseau de neurones en convolution; dans lequel la cascade de réseau de neurones en convolution comprend un réseau de neurones en convolution d'un premier étage et un réseau de neurones en convolution d'un second étage; le réseau de neurones en convolution d'un premier étage effectue une classification crue de l'image de panneau de signalisation entrée, et entre le résultat de la classification crue dans le réseau de neurones en convolution d'un second étage pour effectuer une classification raffinée, pour reconnaître une type d'un panneau de signalisation. Le procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que le processus spécifique de la reconnaissance de type de panneau de signalisation par la cascade de réseau de neurones en convolution comprend plus précisément : établir des données d'échantillon de formation; former un réseau de neurones en convolution d'un premier étage stable et un réseau de neurones en convolution d'un second étage stable à partir des données d'échantillon de formation; mettre en cascade le réseau de neurones en convolution d'un premier étage et le réseau de neurones en convolution d'un second étage pour former une cascade de réseau de neurones en convolution; effectuer une reconnaissance de type de panneau de signalisation au 14 [Revendication 11] [Revendication 12] [Revendication 13] [Revendication 14] moyen de la cascade de réseau de neurones en convolution formée. Le procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que les données d'échantillon de formation comprennent : une image de signalisation routière actuellement capturée, et une image après une addition d'un bruit gaussien à l'image de signalisation routière actuellement capturée, et un traitement de rotation et écaillage. Le procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la formation d'un réseau de neurones en convolution d'un premier étage stable à partir des données d'échantillon de formation comprend : effectuer une propagation avant et une propagation arrière des données d'échantillon de formation, réaliser un mise-à-jour de noyau de convolution et décalage par un procédé de descente de gradient, et itérer eux alternativement, jusqu'à ce que une condition de convergence de reconnaissance est satisfaite, ou un nombre requis de formation est atteint, obtenant un vecteur caractéristique; former un classificateur de SVM avec le vecteur caractéristique, obtenant un réseau de neurones en convolution d'un premier étage. Le procédé selon la revendication 10, caractérisé en ce que la formation d'un réseau de neurones en convolution d'un second étage stable à partir des données d'échantillon de formation comprend : sélectionner des panneaux de limitation de vitesse, de interdiction, d'alarme, de signalisation circulaire, de signalisation carrée, de direction comme des données d'échantillon de formation d'un réseau de neurones en convolution d'un second étage; effectuer une propagation avant et une propagation arrière des données d'échantillon de formation, réaliser un mise-à-jour de noyau de convolution et décalage par un procédé de descente de gradient, et itérer eux alternativement, jusqu'à ce que une condition de convergence de reconnaissance est satisfaite, ou un nombre requis de formation est atteint, obtenant un vecteur caractéristique; former un classificateur de SVM avec le vecteur caractéristique, obtenant un réseau de neurones en convolution d'un second étage. Le procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 13, caractérisé en ce que le procédé comprend en outre : suivre le panneau de signalisation détecté au moyen d'un filtre de Kalman et un algorithme de Camshift.