用於識別交通標誌的方法和裝置與流程

2023-05-15 19:28:26

本發明總體上涉及駕駛員輔助和自動駕駛的領域。具體地提出一種用於識別交通標誌的技術。該技術可以被實現為方法、裝置或電腦程式。

背景技術：

這種自動的交通標誌識別是多種車輛的基本特徵。就此可以設想不同的方法用於識別交通標誌。

在一種方法(「trafficsignrecognition(交通標誌識別)」)中根據確定的標誌性特徵將拍攝的交通標誌的圖像歸類至確定的交通標誌類別。例如圓形的交通標誌可以被歸類至顯示限速的交通標誌。根據對於確定的交通標誌類別而言的類別特有的特徵，如限速標誌中的數字框，可以將拍攝的圖像匹配至在這種交通標誌類別中的確定的交通標誌。該匹配過程得到一結果，該結果說明所拍攝的圖像對交通標誌類別中的確定的交通標誌加以指示的可靠性。

這種方法單純地基於將圖像數據的類別特有的特徵與所存儲的類別特有的特徵相匹配，對於這種方法的可靠性起決定性作用的還有視線情況。在差的視線情況下，如霧和雨造成視線差的情況，存在一個類別內的交通標誌相互混淆的危險，例如30km/h的限速標誌與130km/h的限速標誌相互混淆，或者甚至存在不同的交通標誌類別的交通標誌相互混淆的危險，例如最多12t的重量限制標誌與120km/h的限速標誌相互混淆。此外已知的是，在前方行駛的車輛的尾燈被錯誤地識別為60km/h的限速標誌。

另一方法(「trafficsignfusion(交通標誌融合)」)基於攝像機數據與地圖數據的組合，該地圖數據包含交通標誌信息。由攝像機拍攝的和識別的交通標誌與在當前位置上預期的、來自地圖數據的交通標誌相比較。在完全一致時，將相應的交通標誌輸出給駕駛員。在不完全一致時，根據識別概率對攝像機數據作出較高評估或較低評估，並由此或者優選攝像機數據、或者優選地圖數據，或者也可以兩種數據都不使用。

可信度檢查在此也可以通過使用規定的可接受性標準來完成。例如在城鎮/居住區內的限速為80km/h的交通標誌是不可信的，從而在這種情況下可以優選使用地圖數據。這種硬編碼的可接受性標準的確定和改進是成本高且耗時的。為了改進這些可接受性標準，這些可接受性標準必須與確定的行駛狀況相符，這意味著高的測試成本。如果不存在攝像機數據，則採用來自地圖的已知的交通標誌，其被不加檢驗地輸出給駕駛員。

技術實現要素：

因此本發明的目的是，提出一種用於識別交通標誌的技術，其克服了從現有技術中已知的方法的缺點中的一個或多個。

根據實施該方法的一個方面，在不同的時刻接收交通標誌的圖像，並計算第一概率值，該第一概率值說明在確定時刻接收到的圖像映射/顯示/呈現(abbilden)交通標誌集合中的某一確定的交通標誌的概率。這種計算基於至少一個在所述確定時刻之前接收到的、表徵先前狀態的交通標誌圖像並且基於預先已知的轉移/轉換概率值，該轉移概率值說明，該確定的交通標誌在先前狀態之後的出現概率。

這種計算可以根據隱馬爾科夫模型實現。根據這個模型，拍攝的圖像相當於根據狀態、在此根據實際的交通標誌以特定的概率、在此根據第一概率值出現的輸出(emissionen)。這些狀態由實際出現的、其圖像被接收了的交通標誌表徵。

交通標誌的圖像可以是所有出現的交通標誌的圖像。所映射的交通標誌除了可以說明限速指示外，還例如可以說明行駛環境，即例如示出城鎮起點處的地名指示牌，和說明高速路或幹線公路的起點處的高速路標牌和幹線公路路牌。此外所映射的交通路牌可以說明在行駛環境中是否出現特別的事件，例如是否出現道路施工、危險位置或道路交叉點。因而例如不太可能在沒有事先出現其它的交通標誌(例如指示施工起點的路牌)的情況下在高速路上僅允許30km/h的許可的最高速度。

在一實施形式中，在計算步驟之前確定臨時概率值，該臨時概率值說明在所述確定時刻接收的圖像映射交通標誌集合中的某一確定的交通標誌的概率，並且在計算步驟之後，通過對用於交通標誌集合中的某一確定的交通標誌的臨時概率值與用於該確定的交通標誌的第一概率值的加權計算出第二概率值。

這個實施方式是兩步的識別方法。在第一步驟中，為某一確定的交通標誌的存在確定臨時概率值。該臨時概率值可以使用傳統的用於識別交通標誌的方法來確定。在第二步驟中，根據臨時概率值和後來確定的第一概率值計算總概率值、即第二概率值，尤其是通過對臨時概率值與第一概率值加權的方式。由此可以改善本方法的可靠性。

該方法的一種用於實施第一步驟的可行方案是以上描述的方法(「交通標誌識別」)，其中根據確定的標誌性特徵將所拍攝的交通標誌的圖像歸類至確定的交通標誌類別，然後根據對於該交通標誌類別而言類別特有的特徵將所拍攝的圖像匹配至該交通標誌類別內的某一確定的交通標誌。該匹配過程得到一結果，即臨時概率值，該臨時概率值說明所拍攝的圖像映射該交通標誌類別中的該確定的交通標誌的可靠性。

根據一變型，在計算步驟中首先為交通標誌集合中的、在之前的確定步驟中被確定了最大的臨時概率值的所述確定的交通標誌計算第一概率值。以這種方式保證了，可以快速確定具有最大的總概率值的交通標誌。

在該方法的另一變型中，輸出交通標誌集合中的確定了最大第二概率值的所述確定的交通標誌。

在此有利的是，只有當為所述確定的交通標誌確定的第一概率值或第二概率值超過預先確定的閾值時，才輸出交通標誌集合中的所述確定的交通標誌。這樣保證了僅輸出如下交通標誌：對於該交通標誌已經充分高度可靠地確定了其是映射在所拍攝的交通標誌上的那個交通標誌。該輸出可以是例如在顯示單元上、如顯示屏上的交通標誌顯示。

在本方法的進一步改進方案中，在第一概率值的計算中，所述先前狀態由藉助於本方法識別的、由在所述確定時刻之前拍攝到的圖像所映射的交通標誌表徵。就是說，對於至新的狀態中的轉移概率起到基礎作用的該先前狀態由如下交通標誌表徵：該交通標誌藉助於本方法在所述確定時刻之前的時刻已經根據所接收到的交通標誌圖像被識別出。

在本方法的另一改進方案中，第一概率值的計算基於在所述確定時刻之前已經藉助於本方法已識別的交通標誌序列實現，這些交通標誌映射在所述確定時刻之前拍攝的圖像，並且這些交通標誌分別表徵一先前狀態。就是說，整個序列的先前狀態都被用於表徵先前狀態，其對於至新的狀態中的轉移概率起到基礎作用。尤其是，即使新的要確定的交通標誌也出現在相同的行駛環境中，也使用在該行駛環境中、例如城鎮中連續識別的交通標誌來表徵先前狀態。

在另一變型中，所述預先已知的轉移概率值被分配至映射一實際的交通事件的交通標誌序列。

具有轉移概率和所述交通標誌序列的資料庫(例如某一確定的數據結構)可以通過觀察實際的行駛環境和和將觀察到的各序列的交通標誌輸送到資料庫中手動產生。於是所分配的轉移概率值是一種用于衡量在實際的行駛環境中觀察到該交通標誌序列的頻率的尺度。另選的是，該交通標誌序列能夠從優選存儲在外部伺服器中的具有交通信息的數字地圖中獲取，從而不再需要對資料庫的手工「演練(training)」。在一種變型方案中，該資料庫對應於隱馬爾可夫模型的轉換矩陣，從中所能夠獲取的數值例如給出觀察矩陣。

所識別的交通標誌能夠例如輸出給在車輛的駕駛員輔助系統，從而例如在超過許可的最高限速時向駕駛員輸出光學、聲學或觸覺警告信號。在另一方面，在車輛的自動駕駛範圍中實施該方法。

根據另一變型方案，設有用於識別交通標誌的裝置，該裝置具有處理器單元，該處理器單元被設置成在不同的時刻接收交通標誌圖像，並計算第一概率值，該第一概率值說明在某一確定時刻接收的圖像映射交通標誌集合中的某一確定的交通標誌的概率。這種計算基於至少一個在所述確定時刻之前接收到的、表徵先前狀態的交通標誌圖像和預先已知的轉移概率值，該轉移概率值說明，該確定的交通標誌在先前狀態之後的出現概率。

藉助於該裝置確定的概率值不依賴於視線情況。另外，不再需要改進和確定硬編碼的接受性標準，這是因為可接受性或不可接受性能夠僅基於根據所公開的方法計算的第一概率值。

處理器單元可以根據隱馬爾可夫模型配置。根據該模型，所拍攝的圖像相當於根據狀態、在此根據實際的交通標誌以特定的概率、在此根據第一概率值產生的輸出(emissionen)。所述狀態由實際出現的、其圖像被接收的交通標誌表徵。

由裝置接收的交通標誌的圖像可以在之前已經由數字攝像機拍攝，並被輸出給所述裝置。

根據一變型，該裝置具有存儲單元，預先已知的轉移概率值和該轉移概率值所對應的、映射一實際的交通事件的交通標誌序列存儲在該存儲單元中。

根據一方面，該裝置是車輛駕駛員輔助系統的一部分，該駕駛員輔助系統例如在超過許可的最高限速時向駕駛員輸出光學、聲學或觸覺的警告信號。這種駕駛員輔助系統也被稱為先進駕駛員輔助系統(adas)。

該裝置可以安裝在車輛中(例如作為adas組件和/或在自動駕駛的車輛中)。該車輛可以是軌道車輛或道路車輛(例如乘用車或載重車)。

根據另一方面，設置具有程序編碼的電腦程式用於在計算機上運行該程序的情況下執行所公開的方法。該電腦程式可以存儲在數據載體上(例如在車輛的電子控制單元ecu中)。

附圖說明

從下面結合實施例的描述和在下列涉及的附圖中得到本發明的其它優點和特徵。其中示出：

圖1示出示意性流程圖，其中示出用於根據一實施形式識別交通標誌的各個步驟，

圖2示出用於識別交通標誌裝置的示意圖，

圖3示出與根據第一示例的在高速路上的實際行駛環境對應的第一交通標誌序列，

圖4以示意性圖表示出如何根據本方法識別圖3中的第一交通標誌序列中的交通標誌，

圖5以實際行駛環境的示例示出在圖3中的第一交通標誌序列能夠如何繼續，

圖6以示意性圖表示出如何根據本方法識別圖5示例中的交通標誌，

圖7示出與根據第二示例的實際行駛環境對應的第二交通標誌序列，

圖8以示意性圖表示出如何根據本方法識別圖7中的第二交通標誌序列。

具體實施方式

通過下面描述的、也可以彼此組合的各實施例描述了用於識別交通標誌的方法和裝置，通過該方法和裝置提高了已知的用於識別交通標誌的方法和裝置的可靠性。

在圖1中示意性示出方法的流程圖。在第一步驟s100中，接收交通標誌的圖像。在第二步驟s102中計算第一概率值，該第一概率值說明：在確定時刻接收到的圖像映射一交通標誌集合中的某一確定的交通標誌的概率。這根據預先已知的轉移概率值104實現，該轉移概率值說明：所述確定的交通標誌在先前狀態之後的出現概率。該先前狀態通過至少一個在所述確定時刻之前接收到的交通標誌圖像來表徵。

所述交通標誌集合中的各交通標誌可以是所有已知的交通標誌。

根據第一概率值的大小，可以將所述確定的交通標誌作為已識別出的交通標誌輸出。所述方法可以針對交通標誌集合中的各不同的、確定的交通標誌依次實施，直至這些確定的交通標誌之一被作為已識別出的交通標誌被輸出。

與從現有技術中已知的方法不同的是，不僅根據圖像數據與確定的交通標誌類別的所存儲的標誌性數據的匹配或與在該交通標誌類別內的確定的交通標誌的所存儲的標誌性數據的匹配來確定交通標誌，而且也根據之前的交通事件來確定所接收的圖像映射某一確定的交通標誌的可靠性。這種確定尤其基於一個或多個之前接收到的交通標誌圖像的時間線實現，該交通標誌圖像表徵一個或多個先前狀態。預先已知的轉移概率值是衡量在一個或多個先前的交通標誌之後有多大可能出現某一確定的交通標誌的尺度，並進而也是衡量在出現一個或多個其它交通標誌之後所接收到的圖像有多大可能映射某一確定的交通標誌的尺度。

相對於所述傳統方法，所說明的方法具有如下優點，即所確定的第一概率值較少依賴於視線情況。另外不再需要改進和確定硬編碼的可接受性標準。

在圖2中示意性示出用於執行該方法的裝置200。該裝置具有處理器單元202和存儲單元204。在處理器單元202中執行第一概率值的計算。為此所需的預先已知的轉移概率值存儲在存儲單元204中。所接收到的交通標誌的圖像同樣可以存儲在存儲單元204中。

在圖3中可以看到在高速路上的實際行駛環境事件，該實際行駛環境事件由一交通標誌序列和從左向右的運動方向表徵。第一交通標誌300說明所有與路段有關的限速和禁止超車指示的終點，在該第一交通標誌300之後出現第二交通標誌302，該第二交通標誌指示道路施工並被歸類為一般的危險標誌類別。此後出現第三交通標誌304，該第三交通標誌說明限速指示，即許可的最高速度為80km/h。最後可以看到第四交通標誌306，該第四交通標誌同樣示出限速指示，即許可的最高速度為60km/h。

在圖4中可以看到一個圖表，藉助該圖表描述：如何根據本方法識別出圖3中的第一交通標誌序列中的各交通標誌。在該圖表中，在各欄中分別給出一狀態，即輸入狀態、新的錄入/記錄(即新接收到的交通標誌圖像)、被分配的轉移概率值和新的輸出狀態。在此處示出的示例中，分別至少通過行駛環境或地點以及其它指示在該行駛環境中的當前許可速度的指示來表徵狀態。因此在圖4中可以看到，第一狀態、即輸入狀態由「高速路」行駛環境和「不限速」速度指示來限定。之後出現的交通標誌302指示「道路施工」。所拍攝的關於「道路施工」交通標誌302的圖像被接收。接下來計算第一概率值，該第一概率值說明：所接收到的圖像映射道路施工的概率。該計算藉助於一個說明在所述狀態(高速路、不限速)之後有多大可能出現「道路施工」交通標誌302的轉移概率值進行。因為高速路上的道路施工符合實際的行駛環境，所以該已知的轉移概率值大。因此第一概率值也大，該第一概率值說明所接收到的圖像有多大可能映射道路施工。因此(高速路_道路施工、不限速)被限定為新的狀態，即由高速路上的道路施工的行駛環境和不受限的最大許可速度所表徵的狀態。這個新的輸出狀態能夠被輸出，例如給車輛的駕駛員輔助系統。該狀態可以在第一概率值超過預先確定的閾值時被輸出。該狀態此外還是輸入狀態或先前狀態，其被用於識別新的交通標誌。

之後出現的交通標誌304示出80km/h的許可最高速度。拍攝的關於交通標誌304的圖像被接收。接下來再次計算第一概率值，該第一概率值說明所接收到的圖像有多大可能映射允許80km/h的許可最高速度的交通標誌。該計算再次藉助於一個已知的轉移概率值進行，該轉移概率值說明，在所述(高速路_道路施工、不限速)狀態之後有多大可能出現「80km/h許可最高速度」交通標誌。因為其符合於高速路上的實際事件，即在出現道路施工時限制了許可的最高速度，所以被分配的轉移概率值大。因此第一概率值也大，該第一概率值說明所接收到的圖像有多大可能映射80km/h的許可最高速度。(高速路_道路施工、80km/h)被限定為新的狀態，即由在高速路上的道路施工的行駛環境和80km/h許可最高速度所表徵的狀態。這個狀態也能夠例如被輸出給車輛的駕駛員輔助系統。這個新的、當前狀態此外也是被用於識別新的、之後出現的交通標誌的輸入狀態或先前狀態。

作為下個交通標誌306出現的是60km/h許可最高速度的限速標誌。拍攝的交通標誌306的圖像再次被接收。再次計算第一概率值，該第一概率值說明所接收到的圖像有多大可能映射允許60km/h的許可最高速度的交通標誌。該計算再次藉助於一個已知的轉移概率值進行，該轉移概率值說明在先前的一序列狀態之後、即在所識別的交通標誌之後有多大可能出現「60km/h許可最高速度」交通標誌。

特別地，在此處示出的示例中，先前序列的交通標誌是在行駛環境中識別的或預先規定的交通標誌，即在高速路上出現的交通標誌。「所有路段相關的限速和禁止超車的終點」交通標誌在輸入狀態中被預先規定，並且可以是在這個所描述的流程之前藉助於本方法所識別出的交通標誌。隨後，在以高速路為行駛環境的範圍內作為特殊事件識別出道路施工，並且識別出指示最高許可速度為80km/h的交通標誌。

與此對應，在此相關的轉移概率是：在80km/h最大速度的限速情況之後以及在作為行駛環境具有道路施工特別事件的高速路上的無限速情況之後，出現60km/h最大速度的限速情況的概率。因為這種順序符合在高速路上的實際事況，所以所分配的轉移概率值大。由此第一概率值也大，該第一概率值說明接收的圖像有多大可能映射60km/h的許可最高速度。因而(高速路_道路施工、60km/h)被限定為新的狀態，即由作為行駛環境的高速路上的道路施工和60km/h許可最高速度所表徵的狀態。這個狀態可以再次例如輸出給車輛的駕駛員輔助系統。這個新的、當前的狀態還可以再次作為輸入狀態或先前狀態被用於識別例如在圖5中示出的、新的、後面出現的交通標誌。

在圖5中示出實際的行駛環境事件，該行駛環境事件可以示出高速路上的道路施工終點。在此示出的示例中在圖3中示出的最高80km/h的限速指示304和最高60km/h的限速指示306之後跟隨著交通標誌308，該交通標誌308表示60km/h的許可最高速度終點。

在圖6中示出的輸入狀態是在圖4中示出的最後的狀態，即由具有道路施工特別事件的高速路行駛環境和最高60km/h的限速指示所表徵的狀態。根據圖5的下一個交通標誌308的圖像被接收和傳輸，該交通標誌308解除60km/h的限速。計算第一概率值，該第一概率值說明所接收到的圖像映射解除最高60km/h限速的交通標誌308的概率。上述計算基於轉移概率值實現，該轉移概率值說明在高速路上的道路施工範圍內將最高速度限制至60km/h或80km/h的交通標誌304、306之後，有多大可能出現「60km/h許可最高速度終點」交通標誌。因為在高速路上的道路施工的終點處通常結束之前的限速，所以這種情況符合實際的行駛環境，因此分配給該序列的交通標誌或狀態的轉移概率值大。因此第一概率值也大，該第一概率值說明所接收到的圖像有多大可能映射解除最高60km/h限速的交通標誌306。(高速路、不限速)被限定為新的狀態，即由作為行駛環境的高速路(無道路施工)和不受限的最高許可速度所表徵的狀態。這個狀態可以再次輸出給例如車輛的駕駛員輔助系統。

在圖7中示出在城鎮入口處和區域內的實際事件。城鎮入口以地點指示牌702標記。在城鎮區域內實施50km/h的最大速度限制。該限速然後由另一交通指示牌704限制至最大30km/h。

在圖8中示出的輸入狀態是具有100km/h許可最高速度的鄉村公路或幹線公路。地名指示牌702的圖像被接收和傳輸。計算第一概率值，該第一概率值說明所接收到的圖像映射該地名指示牌702的概率。上述計算基於轉移概率值實現，該轉移概率值說明，該地名指示牌702有多大可能出現在該幹線公路上。因為這又映射正常的實際的事件，所以分配給這一序列的交通標誌或狀態的轉移概率值大。因此說明接收到的圖像有多大可能映射地名指示牌的第一概率值也大。(城鎮、50km/h)被限定為新的狀態，即由最大許可最高速度為50km/h的城鎮行駛環境所表徵的狀態。

最後接收和傳輸圖像，該圖像映射具有30km/h許可最高速度的交通標誌704。第一概率值是衡量所接收到的圖像有多大可能映射該限速指示的尺度，為了計算該第一概率值，需要使用已知的轉移概率值，該轉移概率值說明，在具有50km/h許可最高速度的城鎮內部出現最高30km/h限速的概率。在城鎮內、例如在住宅區內的速度30區域是非常常見的，從而所分配的轉移概率值和第一概率值大。新的輸出狀態因而也就是(城鎮，30km/h)，即由具有30km/h許可最高速度的城鎮行駛環境所表徵的狀態。

在計算第一概率值之前可以計算臨時概率值，該臨時概率值也說明在確定時刻拍攝的圖像映射交通標誌集合中的某一確定的交通標誌的概率。

臨時概率值的計算可以根據傳統的匹配方法實現，例如藉助於在背景技術中所述的方法(「交通標誌識別」)，其中所拍攝的交通標誌圖像根據確定的典型特徵被歸類至確定的交通標誌類別，然後根據對於確定的交通標誌類別而言類別特有的特徵將所拍攝的圖像匹配至在該交通標誌類別中的某一確定的交通標誌。該匹配過程得到如下結果，即臨時概率值，該臨時概率值說明所拍攝的圖像示出所述交通標誌類別中的所述確定的交通標誌的可靠性。

隨後根據臨時概率值和第一概率值、例如通過對兩個值加權計算說明總概率的第二概率值。在此例如為了計算第一概率值首先可以將如下的交通標誌作為確定的交通標誌使用：在這之前為該交通標誌確定了最大的臨時概率值。尤其是僅那種之前為其確定的臨時概率值超出預先確定的閾值的交通標誌可以作為確定的交通標誌用於計算第一概率值。

如果當為交通標誌集合中的某一確定的交通標誌所確定的第二概率值超過預先確定的閾值時，則將該確定的交通標誌例如作為已識別的交通標誌輸出。

結合另一已知的方法「交通標誌融合」，對某一確定的交通標誌的接受或不接受可以僅依賴於第一概率值。也可以使之依賴於第一概率值與攝像機識別結果和地圖數據結果的組合。例如如果攝像機識別的結果是50km/h的限速路標，而地圖的交通標誌是80km/h的限速路標，本方法的結果是30km/h、50km/h或60km/h的限速路標(就是說，這些交通標誌都分別被計算出大的第一概率值)，則具有50km/h的路標被作為總結果、即所識別出的交通標誌輸出。

預先已知的轉移概率值可以存儲在存儲單元204中。其對應於一序列的交通標誌。這些交通標誌映射一實際的交通事件。該序列的交通標誌可以由人根據所觀察到的實際的交通情況手工確定。隨後這些數據可以被輸入到裝置200中。

另選地也可以從存儲在外部伺服器中的具有交通信息的街道地圖中提取所述交通標誌序列，例如所謂的「公開街道地圖」。這與人工的確定方式相比是更簡單的解決方案。

所述序列的交通標誌——無論是人工確定或根據存儲的街道地圖——都可以以文本文件的形式存儲。藉助於已知的開發系統、例如開源程序庫(例如開源程序庫mitlm)可以產生文檔，該文檔為各個序列的交通標誌分配相應的轉移概率。該文檔可以存儲在存儲單元中。

所公開的方法與所述「交通標誌識別」的方法相比具有如下優點：結果與視線情況無關。另外本方法的可靠性與所存儲的、在匹配過程中供所拍攝的圖像進行比較的圖像的質量無關。利用所公開的方法還可以僅藉助於少量的演練數據、即藉助於觀察到的或從街道地圖中提取的少量序列的交通標誌，就能夠提供用於識別交通標誌的可靠的方法。在「交通標誌識別」的方法中則為了在差的視線情況下也保證儘可能可靠的結果而必須在差的視線情況下也提供足夠的演練數據。

在兩步的方法的變型中可以改進已知的方法的可靠性。在第一步中利用傳統的方法錯誤地、例如由於差的視線情況識別的交通標誌可以在第二步中通過觀測先前狀態而被識別為不可能，並且不會被進一步觀測。解除限速的交通標誌和由已知方法經常被錯誤識別的特殊交通標誌可以利用所公開的方法根據歷史記錄被可靠地識別或排除。還可以減少已知的方法的演練數據，這是因為通過第二步提高了可靠性。

一可能的情況例如是在城鎮中的行駛，在該城鎮中觀察到12t的交通標誌。在第一步中，其中接收到的圖像數據與存儲的、關於相應的交通標誌類別中的相應交通標誌的圖像數據進行匹配，則對於12t的交通標誌確定與最高120km/h的限速標誌的最大一致性。在隨後的第二步中計算第一概率值，該第一概率值說明所拍攝的圖像映射120km/h的交通標誌的概率，而且根據在由之前拍攝的交通標誌的圖像表徵的之前的狀態和由120km/h的交通標誌表徵的可能的現在的狀態之間的轉移概率值。但由於在最高為120km/h的限速標誌之前在城鎮中觀察到最高30km/h的限速標誌，所以在城鎮內在30km/h的限速標誌後出現120km/h的限速標誌的轉移概率小。由此通過臨時概率值和第一概率值確定的說明總概率的第二概率值也小。

結合另一已知的「交通標誌融合」的方法，確定的交通標誌的接受或不接受可以僅依賴於第一概率值或依賴於與攝像機識別結果和地圖數據的組合實現。就是說，取消了時間長的和成本高的硬編碼的可接受性標準的確定和研發。