"デジタルカラー暗視カメラが取り込んだ画像を使用して交通標識を検出及び認識するロバストな方法であって、照明不変であり、以下のプロセッサ実施ステップ:RGB画像をHSVカラーモデルに変換し、続いて色量子化を使用して所望の色成分を抽出するステップと、前記HSVカラーモデルにおけるノイズ成分を、物体対称形状特性に基づきフィルタリングするステップと、ノイズ成分除去画像において物体のエッジを検出し、続いて別個の物体を検出するステップと、判定した前記別個の物体の形状に基づき前記交通標識の形状を分類するステップと、前記交通標識の分類形状をテンプレートマッチングにより認識するステップとを含むことを特徴とする方法。請求項1に記載の方法において、前記交通標識の前記形状は、三角形、逆三角形、矩形、八角形、円形、又は楕円形を含む方法。請求項1に記載の方法において、前記交通標識の前記形状は、前記デジタルカラー暗視カメラが取り込んだ前記画像における前記ノイズに起因した歪み、現実の交通標識における、該交通標識の製造時の問題に起因した形状歪み、又は異なる視距離に起因した形状歪みを含み得る方法。請求項1に記載の方法において、前記分類を、確率的ハフ変換を使用して前記形状における線を検出すること、線分を判定し、同じ線に属する場合に続いてそれらをマージすること、及び交通標識の三角形、逆三角形、矩形、又は八角形を区別するために端点により画定される内角の和を計算することにより行う方法。請求項1に記載の方法において、前記分類を、確率的ハフ変換を使用して前記形状における線を検出すること、線分を判定し、同じ線に属する場合に続いてそれらをマージすること、及び交通標識の円形又は楕円形を区別するために候補交通標識の長軸長及び短軸長を検出することにより行う方法。請求項1に記載の方法において、交通標識の前記形状の認識データを使用することを特徴とする、運転者に警告する措置をさらに含む方法。請求項1に記載の方法において、前記デジタルカラー暗視カメラを、車両のダッシュボード上、前、内部、又は上部に配置することができる方法。交通標識を検出及び認識するロバストな装置において、照明不変であり、画像の取り込み用に車両に配置したデジタルカラー暗視カメラと、該デジタルカラー暗視カメラに埋め込んだ、前記交通標識を検出及び認識するためにリアルタイムで取り込み画像を解析するプロセッサとを備えることを特徴とする装置。請求項8に記載の装置において、前記交通標識の形状の認識データを使用することを特徴とする、運転者に警告する警報手段をさらに含む装置。請求項8に記載の装置において、前記デジタルカラー暗視カメラを、車両のダッシュボード上、前、内部、又は上部に配置することができる装置。主な目的は、種々の交通標識を検出及び認識する照明不変且つロバストな装置及び方法を提供することである。別の重要な目的は、既存の従来システムへのインストール及び組み込みが単純且つ簡単な、種々の交通標識を検出及び認識する照明不変且つロバストな装置を提供することである。さらに別の目的は、種々の交通標識及び他の関連物体の三角形、逆三角形、矩形、円形、及び八角形等の形状を検出する体系的方法を提供することである。さらに別の目的は、カメラが取り込んだ画像におけるノイズに起因した歪みに影響されない種々の交通標識を検出する装置及び方法を提供することである。別の目的は、交通標識の製造時の問題及び異なる視距離に起因した形状歪みに影響されない種々の交通標識を検出する装置及び方法を提供することである。さらに別の目的は、検出した交通標識を認識する体系的方法を提供することである。さらに別の目的は、交通標識及び他の関連物体を認識したら運転者警告戦略を提供することである。本発明の装置、方法、及びハードウェアの実施可能性を説明する前に、本開示において明示的に説明しない複数の可能な実施形態があり得るので、記載した特定の装置及び方法に本願を限定しないことを理解されたい。説明中で使用する用語は、特定の変形形態又は実施形態のみを説明するためのものであり、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される本願の範囲を限定する意図はないことも理解されたい。本願は、運転者警告戦略を用いて種々の交通標識を検出及び認識する照明不変且つロバストな装置及び方法を提供する。本願は、交通標識を検出及び認識するロバストな装置であって、照明不変であり、画像の取り込み用に車両に配置したデジタルカラー暗視カメラを備え、当該デジタルカラー暗視カメラを、車両のダッシュボード上、前、内部、又は上部に配置することができることを特徴とする、ロバストな装置を具現する。好適な実施形態では、上記カラー暗視カメラを車両の前に配置し、車両は、自動交通システムautomatictransportationsystemにおける複数の車両を含み、特に二輪車両、三輪車両、及び四輪車両等を含む。プロセッサが、交通標識を検出及び認識するためにリアルタイムで取り込み画像を解析する。当該プロセッサは、コンピュータ、ラップトップ、PDA、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、及び任意の他のコンピューティングデバイスの群から選択することができる。好適な実施形態では、上記プロセッサはマイクロプロセッサである。好適な実施形態では、マイクロプロセッサをデジタルカラー暗視カメラの本体内に埋め込む。一態様では、デジタルカラー暗視カメラが取り込んだ画像を使用して交通標識を検出及び認識するロバストな方法は、照明不変であり、種々のプロセッサ実施ステップを含むことを特徴とする。別の態様では、最初に、少なくとも1つの交通標識に関連する複数のリアルタイム画像をデジタルカラー暗視カメラに使用により取得し、当該デジタルカラー暗視カメラは、任意の既知のデジタルカラー暗視カメラであり得る。リアルタイム画像の複数のウィンドウフレームを取得したら、プロセッサの使用により、画像をHSVカラーモデルに変換し、続いて色量子化を使用して所望の色成分を抽出し、上記画像は、好適な一実施形態によればRGB画像である。一態様では、RGB画像をHSVカラーモデルに変換したら、プロセッサにより、HSVカラーモデルにおけるノイズ成分を物体対称形状特性に基づきフィルタリングする。別の態様では、プロセッサによりノイズ成分除去画像において物体のエッジを検出し、続いて別個の物体を検出する。別の態様では、別個の物体を検出したら、判定した別個の物体の形状に基づきプロセッサにより交通標識の形状を分類する。別の態様では、交通標識の形状を分類したら、プロセッサによりテンプレートマッチングを使用して交通標識の分類形状を認識する。さらに別の態様では、交通標識の形状の認識データの使用を特徴とする運転者に警告する、警報手段を提供し、警報手段は、限定はしないが、アラーム、音声ベースの警告、ディスプレイ付きインジケータを含む、聴覚及び視聴覚デバイスであり得る。上記の概要及び下記の好適な実施形態の詳細な説明は、添付図面と共に読めばより良く理解される。図面に例示的な実施形態を示す。用途は、図面に開示した特定の装置、システム、デバイス、及び方法に限定されない。特徴を示すいくつかの実施形態を、次に詳細に説明する。備える、有する、収容する、及び含むという字句、並びにそれらの他の形態は、これら字句のいずれか1つに伴う1つ又は複数の事項が当該事項を網羅的に列挙したものを意味するのではなく、列挙した事項のみに限定することを意味するものでもないという点で、同等の意味を有すると共に非限定的であることが意図される。本明細書及び添付の特許請求の範囲で使用する場合、単数形の不定冠詞及び定冠詞aanandtheは、別段の明確な指示がない限り、複数の指示対象を含むことにも留意しなければならない。本明細書に記載のものと同様又は等価な任意の方法及びシステムを実施形態の実施又は試験に使用することができるが、好適な方法及びシステムを次に説明する。開示した実施形態は例示にすぎない。本願は、運転者警告戦略を用いて種々の交通標識を検出及び認識する照明不変且つロバストな装置及び方法を提供する。本願は、交通標識を検出及び認識するロバストな装置であって、照明不変であり、画像の取り込み用に車両に配置したデジタルカラー暗視カメラを備え、当該デジタルカラー暗視カメラを、車両のダッシュボード上、前、内部、又は上部に配置することができることを特徴とする、ロバストな装置を具現する。好適な実施形態では、上記カラー暗視カメラを車両の前に配置し、車両は、自動交通システムにおける複数の車両を含み、特に二輪車両、三輪車両、及び四輪車両等を含む。プロセッサが、交通標識を検出及び認識するためにリアルタイムで取り込み画像を解析する。当該プロセッサは、コンピュータ、ラップトップ、PDA、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、及び任意の他のコンピューティングデバイスの群から選択することができる。好適な実施形態では、上記プロセッサはマイクロプロセッサである。好適な実施形態では、マイクロプロセッサをデジタルカラー暗視カメラの本体内に埋め込む。図1は、交通標識及び他の関連物体を検出及び認識する照明不変且つロバストな方法を示す。一実施形態では、デジタルカラー暗視カメラが取り込んだ画像を使用して交通標識を検出及び認識するロバストな方法は、照明不変であり、種々のプロセッサ実施ステップを含むことを特徴とする。上記ロバストな方法は、種々のプロセッサ実施ステップを含む。方法案の第1ステップにおいて、デジタルカラー暗視カメラが、車両の前にある少なくとも1つの交通標識に関連する複数のリアルタイム画像を連続的に取り込む110。一実施形態によれば、プロセッサは、デジタルカラー暗視カメラにおいてカラーセグメンテーションアルゴリズムを使用してRGB画像を撮像するコードを実行する。方法案の第2ステップにおいて、プロセッサは、上記RGB画像をHSV色空間に変換する120コードを実行するが、HSV色空間が選択されるのは、色相が乗算/スケール不変、加算/シフト不変、且つ彩度変化の下で不変であるので、光条件の変動に対して不変だからである。色相は、照明が白色である場合に物体に対する影及びハイライトに影響されない。別の実施形態によれば、プロセッサは、カラーセグメンテーションアルゴリズムを使用して画像の各画素をRGBからHSV色空間に変換し、色、強度、及び不純物の個別情報を有するようにするコードを実行する。プロセッサは、次式を使用して入力画像内の各画素の赤色値、緑色値、及び青色値をHSV色値に変化する。式中、RGBであるr、g、bは、画素の色値0-255であり、m及びnは、r、g、bの最大値及び最小値であり、h、s、vは、それぞれ画素の色相0-360、彩度0-1.0、及び値0-1.0を示す。方法案の第3ステップにおいて、RGB画像をHSV色空間に変換したら、プロセッサは、画像データ量を減らすために色量子化を使用して所望の色成分を抽出すると共に130、8色平面のそれぞれを2値画像として処理することにより交通標識検出の処理を簡略化し、このとき色、強度、及び不純物の範囲は非常に大きい。好適な実施形態では、色量子化方式は以下のように要約される。h、s、vをHSVドメイン色値とし、s及びvを[0,1]間で正規化する。これは、特定のr、g、b値及びインデックスが量子化ビンインデックスであるからである。ここで、純粋な黒色領域は、v∈[0,0.2]で見付けることができ、インデックス=0である。灰色領域は、s∈[0,0.2]、v∈[0.2,0.8]で見付けることができ、である。白色領域は、s∈[0,0.2]、v∈[0.8,1.0]で見付けることができ、インデックス=7である。色領域は、h値毎にs∈[0.2,1.0]及びv∈[0.2,1.0]で見付かる。Hindex、Sindex、及びVindexをh、s、vの値毎の量子化インデックスとする。次のステップにおいて、プロセッサは、次式を使用してヒストグラムビンインデックスを計算するコードを実行する。方法案の第4ステップにおいて、プロセッサは、全ての交通標識が規則的な形状でありエッジにおいて対称性を示す物体対称形状特性に基づき、HSVカラーモデルにおけるノイズ成分をフィルタリングするコードを実行する。画像内のノイズを識別してそれをフィルタリングするために140、プロセッサは以下のステップを実行する。第1ステップにおいて、次式を使用して物体の重心Cx及びCy関心領域すなわちROIをトラバース計算する。次のステップにおいて、各ROIに沿って左から水平に横行し、第1ストロークで現れる要素のみを考慮する。x及びyが第1ショットで現れる画素成分の座標を表すものとし、left_Countが第1ストロークで現れる要素の数とする。次のステップにおいて、第1ショットで現れる重心から左側要素までの距離を計算する。この距離を左距離left_distanceと称する。次のステップにおいて、第1ストロークで現れる重心から右側要素までの距離を計算する。この距離を右距離right_distanceと称する。定形物体の場合、和left_distance/right_distance≒最大left_count,right_countであることが観察された。次のステップにおいて、プロセッサは、上記条件に反する物体をノイズとみなしてそれ以上処理することを考慮しない場合、この条件を使用してノイズを識別及びフィルタリングするコードを実行する。方法案の第5ステップにおいて、プロセッサは、キャニーエッジ検出アルゴリズムを使用してノイズ成分除去画像における物体のエッジを抽出する150コードを実行する。このステップは、物体の境界を識別するのに役立ち、物体の境界はさらに、画像内の異なる物体間を正確に区別するのに必要となる。キャニーエッジ検出は、プロセッサが実行する以下のステップを使用して、検出基準に最適なエッジ検出器の獲得、ローカリゼーション、及び複数応答の単一エッジへの最小化の原理を扱う。第1ステップにおいて、プロセッサは、強度勾配を求めるコードを実行し、画像内の各画素における強度勾配を、Sobelオペレータの適用により求める。第1ステップは、以下のカーネル方程式を使用してX方向及びY方向の勾配を近似することである。エッジ強度としても知られる勾配の大きさは、ユークリッド距離測定により求める。式中、Gx及びGyは、x方向及びy方向それぞれの勾配である。エッジの方向は次式により求める。次のステップにおいて、プロセッサは、以下のステップを使用してぼけ画像をエッジの鮮明な画像に変換するコードを実行する。1.勾配方向を最も近い45°に回転させ、8連結性を使用する。2.現在のピクセルのエッジ強度を正及び負の勾配方向の画素のエッジ強度と比較する。すなわち、勾配方向が北θ=90°の場合、南北の画素と比較する。3.現在の画素のエッジ強度が大きい場合、エッジ強度の値を保存する。そうでない場合は値を除去する。次のステップにおいて、プロセッサは、2重閾値処理のためにキャニーエッジ検出アルゴリズムを使用するコードを実行する。高閾値よりも強いエッジ画素を強とし、低閾値よりも弱いエッジ画素を弱とする。次のステップにおいて、プロセッサは、ヒステリシスを使用してエッジを検出するコードを実行し、強エッジは最終エッジ画像に含まれるが、弱エッジは強atrogエッジ画素に連結されたとき且つそのときに限り含まれる。方法案の第6ステップにおいて、プロセッサは、連結成分ラベリングアルゴリズム160を使用して画像内の別個の物体を検出するコードを実行する。連結成分ラベリングを行い、画像内の連結領域を検出する。これは2つのステップ手法を使用して求める。画像を画素毎に左から右及び上から下へ走査する。Pは、走査プロセスにおける現在の画素であり、4-nbrは、PのN、NW、NE、W方向の4つの隣接画素である。Pの値及びその4-nbrの値に応じて、ラベルをPに割り当てる。pが0である場合、次の走査位置へ進む。Pが1であり、4-nbrの全値が0である場合、新たなラベルをPに割り当てる。4-nbrの1つの値のみが0でない場合、その値をPに割り当てる。4-nbrの2つ以上の値が0でない場合、ラベルの1つをPに割り当て、4-nbrのラベルを等価であるとする。物体のサイズを、連結成分ラベリングした物体のX最小値、X最大値、Y最小値、及びY最大値を知ることにより求める。最後に、閾値未満の値を有する物体を削除する。方法案の第7ステップにおいて、プロセッサは、判定した別個の物体の形状に基づき交通標識の種々の形状を分類する170コードを実行する。閾値レベル未満である物体全部を削除した後に、連結成分ラベリングにより物体を見付ける。これらの物体は、三角形、逆三角形、矩形、八角形、円形、楕円形、又は任意の形状であり得る。三角形、逆三角形、矩形、又は八角形の検出プロセッサは、以下のステップを実行して三角形、逆三角形、矩形、又は八角形を分類する。第1ステップにおいて、プロセッサは、確率的ハフ変換を使用して形状における線を検出するコードを実行する。第2ステップにおいて、プロセッサは、線マージアルゴリズムを使用して、実際に同じ線に属する線分を判定してそれらをマージするコードを実行する。そして最終ステップにおいて、プロセッサは、交通標識のこれら異なる形状を区別するための線マージアルゴリズムの端点により画定される内角の和を計算するコードを実行し、これにより交通標識の三角形、逆三角形、矩形、又は八角形が正確に検出される。例示的な一実施形態によれば、三角形、逆三角形、矩形、又は八角形の分類は、以下のプロセッサ実施ステップを含む。三角形、逆三角形、矩形、又は八角形としての物体の形状を求めるために、確率的ハフ変換ProgressiveProbabilisticHoughtransformを使用する。ハフ変換は、物体における線の数を求めるのに使用される。しかしながら、ハフ変換は、任意形状の物体における有限数の線を求めるのに最速のものではない。したがって、確率的ハフ変換と称するハフの別の変形を使用して、物体における有限線数を求める。確率的ハフ変換は以下のステップを含む。1.入力エッジ画像MIG1のコピーIMG2を作成する。2.IMG2が空の場合は終了する。3.IMG2から無作為に選択した画素でアキュムレータを更新する。4.画素をIMG2から除去する。5.変更したアキュムレータBINXにおける最大値を有するビンが閾値よりも小さい場合、1へ進む。6.BINXにより指定されたコリドcorridorに沿ってIMG1内を探索し、所与の閾値を超えない連続的な又は隙間を示す画素の最長セグメントを探し出す。7.セグメント内の画素をIMG2から除去する。8.BIMXをクリアする。9.検出した線分が所与の最短長よりも長い場合、それを出力リストに追加する。10.2へ進む。確率的ハフ変換は、形状における線の数を返す。線マージアルゴリズムをプロセッサにより実施して、実際に同じ線に属する線分を見付けてそれらをマージする。このアルゴリズムは、以下のプロセッサ実施ステップを含む。1.線分をi及びjとする。a及びbは線分iの座標であり、c及びdは線分jの座標である。2.XG及びYGをマージした線の重心とする。3.マージした線θrの向きは、セグメントiθi及びセグメンテーションjθjの向きの加重和である。マージした線θrの向きは、以下の用に与えられる。θi-θj≦π/2である場合に与えられる。このとき、式中、li、lj及びθi、θjは、それぞれセグメントi及びjの長さ及び方向を表す。4.重心XG、YGを中心とし、マージした線の方向θrと平行なXG軸を有するフレームXG、YG。5.フレームXG、YGにおける両セグメントの端点a、b、c、及びdの座標を求める。座標変換は、並進に続く回転である。δXG=δy-yGsinθrδx-xGcosθrδYG=δy-yGcosθrδx-xGsinθr式中、δXG,δYGは、フレームXG、YGにおける点δの座標である。6.さらに離れた4つの端点a、b、c、及びdの軸XG上の2つの正射影は、マージした線の端点を定める。7.線間の角度の和が約180°である場合、物体形状は三角形として認識される。8.2つの連続した線間の角度が135°である場合、形状は八角形として認識される。9.2つの連続した線間の角度が90°であり、角度の和が360°である場合、形状は矩形として認識される。上記方法案は、ある種の歪みを有し且つ完全な形状でない場合のある交通標識でさえも高確度で検出すること、及びデジタルカラー暗視カメラが取り込んだ画像におけるノイズに起因した歪みや、現実のrealword交通標識における、交通標識の製造時の問題及び異なる視距離に起因して完全な三角形、逆三角形、矩形、又は八角形からずれるような形状歪みを含み得る、交通標識の三角形、逆三角形、矩形、又は八角形をロバストに検出することを確実にする。円形又は楕円形の検出プロセッサは、以下のステップを実行して三角形、逆三角形、矩形、又は八角形を分類する。第1ステップにおいて、プロセッサは、確率的ハフ変換を使用して形状における線を検出するコードを実行する。第2ステップにおいて、プロセッサは、線マージアルゴリズムを使用して、実際に同じ線に属する線分を判定してそれらをマージするコードを実行する。そして最終ステップにおいて、プロセッサは、候補交通標識の長軸長及び短軸長に基づく楕円検出アルゴリズムを使用して、交通標識の円形又は楕円形を検出するコードを実行するが、このとき現実の円形標識は、異なる距離から見ると、また交通標識の円形の製造時の問題に起因して、正確に円形ではない。リアルタイムの円形標識の大半は円形ではなく楕円形のカテゴリに入ったので、プロセッサが実施するこのアルゴリズムは、最適且つより正確であることが分かる。例示的な一実施形態によれば、プロセッサが実施するアルゴリズムは、交通標識の楕円形又は円形を分類するために以下のステップを含む。1.全エッジ画素を1次元配列に格納する。2.アキュムレータ配列をクリアする。3.各画素x1,y1について、図3に示すように以下のステップ4~14を実行する。4.他の各画素x2,y2について、x1,y1とx2,y2との間の距離が考慮対象の画素対に必要な最短距離よりも大きい場合、以下のステップ5~14を実行する。5.画素対x1,y1及びx2,y2から、方程式1~4を使用して、想定楕円の長軸の中心、向き、及び長さを計算する。x0=x1x2/21y0=y1y2/22a=[x2-x12y2-y12]1/2/23α=atan[y2-y1/x2-x1]46.各第3画素x,yについて、x,yとx0,y0との間の距離が考慮対象の画素対に必要な最短距離よりも大きい場合、以下のステップ7~9を実行する。7.方程式5及び6を使用して短軸の長さを計算する。b2=a2d2sin2τ/a2-d2cos2τ式中、cosτは、cosτ=a2d2-f2/2adである。8.この短軸の長さについてアキュムレータを1増やす。9.この画素対に関して全画素が計算されるまでループする。10.アキュムレータ配列内の最大要素を求める。関連する長さは、想定楕円の短軸の予想長さである。得票が想定楕円に必要な最小数よりも多い場合、1つの楕円が検出される。11.楕円パラメータを出力する。12.検出した楕円上の画素をエッジ画素配列から除去する。13.アキュムレータ配列をクリアする。14.全画素対が計算されるまでループする。15.検出した楕円を原画像に重ねる。16.終了。方法案の最終ステップにおいて、プロセッサは、図2に簡単に示すようにテンプレートマッチングにより交通標識の分類形状を認識する180コードを実行する。例示的な一実施形態によれば、検出した交通標識の種々の形状の認識は、種々のプロセッサ実施ステップを含む。交通標識を認識するために、回転及びスケーリングに対して不変のテンプレートマッチングを利用する。物体の形状を検出すると、プロセッサは、テンプレートマッチングアルゴリズムを使用して、形状内の画像を抽出してデータベース内の既存のテンプレートと照合するコードを実行する。プロセッサが実施するテンプレートマッチングアルゴリズムは、以下のステップを含む。1第1ステップ半径方向フィルタリング:半径方向サンプリングフィルタは、入力画像A及びテンプレート画像Qの投影を使用する。これらの画像に基づき、プロセッサが実施する半径方向フィルタリングアルゴリズムは、入力画像の傾斜角度を与える。半径方向サンプリングは、1つの頂点がx,y、長さがλ、及び傾斜がαの放射状線により位置付けられるBの画素の平均グレースケールである。2テンプレートQ及びm個の角度傾斜の組α0、α1、...、αm-1があるとして、λ=rl-1最大サンプリング円半径を使用してQを放射状にサンプリングし、m個の特徴でベクトルRQを得る。式中、x0,y0は画像Qの中心画素である。3半径方向フィルタリングは、ベクトルRA[x,y]と、RQと、コントラスト閾値及び輝度閾値tβ及びtγとを使用して、ベストマッチ角度での半径方向サンプリング相関RasCorrを検出する。式中、cshiftjは、引数ベクトルのj個の位置の循環シフトを意味する。最終ステップテンプレートマッチングフィルタ:プロセッサが実施するテンプレートマッチングフィルタは、テンプレート画像Qと入力画像Aとのコントラスト/輝度知覚相関を計算する。相関の絶対値が何らかの閾値tを超える場合、テンプレートは画素x,yで見付かったとみなされる。図2は、交通標識認識の階層的戦略を示す。別の実施形態によれば、プロセッサは、テンプレートマッチングにより交通標識の分類形状を認識するコードを実行し、このとき交通標識の形状は、3つのカテゴリ、すなわち円形、三角形、及び逆三角形に大まかに分類される。円形は、2つのカテゴリ、すなわちカテゴリ1及びカテゴリ2に分類することができる。カテゴリ1は、Uターン禁止、右折禁止、歩行者通行禁止、追い越し禁止等の交通標識を含む。カテゴリ2は、停車禁止及び駐車禁止等の交通標識を含む。三角形は、カテゴリ3として分類することができる。カテゴリ3は、一方通行又は左折及び横断歩道等の交通標識を含む。逆三角形は、カテゴリ4として分類することができ、カテゴリ4は、徐行giveway等の交通標識を含む。一実施形態によれば、上記方法案は、交通標識の形状の認識データの使用を特徴とする、運転者に警告する措置も提供し、この措置は、車両内に配置した警報手段とすることができcabbe、警報手段は、アラーム、音声ベースの警告、ディスプレイ付きインジケータを含む、聴覚及び視聴覚デバイスであり得る。一実施形態によれば、種々の交通標識を検出及び認識する照明不変且つロバストな装置は、既存の従来システムへのインストール及び組み込みが簡単である。本明細書に記載の構成の図は、種々の実施形態の構造を全般的に理解させることを意図したものであり、本明細書に記載の構造を利用し得る装置及びシステムの要素及び特徴の全てを完全に説明する役割を果たすことを意図したものではない。多くの他の構成が、上記説明を読めば当業者には明らかとなるであろう。それらから他の構成を利用し導き出すことができ、本開示の範囲から逸脱することなく構造的及び論理的置換及び変更を行うことができる。図は、単に描写的なものでもあり、一定の縮尺で描かれていない場合がある。図の特定の割合が誇張される一方で、他のものが最小化されている場合がある。したがって、本明細書及び図面は、限定的ではなく例示的な意味でみなされるものとする。上記説明は、種々の実施形態を参照して提示されている。本願が属する技術分野の当業者であれば、原理及び範囲から有意に逸脱することなく説明した構造及び動作方法の修正及び変更を実施できることを理解するであろう。"