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    跟别人买重庆时时彩: 用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件.pdf

    关 键 词:
    用于 检测 车辆 风挡 雨滴 方法 摄像头 组件
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    摘要
    申请专利号:

    CN201180074709.0

    申请日:

    2011.09.07

    公开号:

    CN103918006A

    公开日:

    2014.07.09

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/00申请日:20110907|||公开
    IPC分类号: G06T7/00 主分类号: G06T7/00
    申请人: 法雷奥开关和传感器有限责任公司
    发明人: S.阿西亚德; C.罗伯特
    地址: 德国比蒂希海姆-比辛根
    优先权:
    专利代理机构: 北京市柳沈律师事务所 11105 代理人: 葛青
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201180074709.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.08.24|||2014.08.06|||2014.07.09

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及用于检测车辆风挡上的雨滴(28)的方法和摄像头组件,其中,至少一个图像(14)被摄像头(12)捕获,至少一个参考物体(20)在摄像头(12)捕获的第一图像(18)中被识别,所述至少一个被识别物体(20)至少部分地叠加到从摄像头捕获的第二图像(16)提取的至少一个物体。雨滴(28)检测在第二图像(16)内执行。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种用于检测车辆风挡上的雨滴(28)的方法,其中至少一个图像(14)由摄像头(12)捕获,
    其特征在于,
    至少一个参考物体(20)在摄像头(12)捕获的第一图像(18)中被识别,且所述至少一个被识别物体(20)至少部分地叠加到从摄像头(12)捕获的第二图像(16)提取的至少一个物体,其中,雨滴(28)检测在第二图像(16)内执行。

    2.  根据权利要求1所述的方法,
    其特征在于,
    雨滴(28)检测仅针对从第二图像(16)中提取的与被识别物体(20)叠加所至的所述至少一个物体不同的物体被执行。

    3.  根据权利要求1或2所述的方法,
    其特征在于,
    所述至少一个叠加物体(20)用于在第二图像(16)内在至少一侧界定区段(24),其中,雨滴(28)检测仅针对从该区段(24)中提取的物体执行。

    4.  如权利要求1至3中的任一项所述的方法,
    其特征在于,
    所述至少一个被叠加参考物体包括大体线性的元素,特别是车道标记(20)和/或路边和/或道路屏障和/或道路路缘。

    5.  如权利要求1至4中的任一项所述的方法,
    其特征在于,
    第一图像(18)和第二图像(16)是由双焦点摄像头(12)捕获的一个图像(14)的图像区域。

    6.  如权利要求1至5中的任一项所述的方法,
    其特征在于,
    与第二图像(16)相比,第一图像(18)在距摄像头(12)更远的距离处聚焦。

    7.  如权利要求1至6中的任一项所述的方法,
    其特征在于,
    第一图像(18)在无限远处聚焦,第二图像(16)在风挡上聚焦。

    8.  如权利要求1至7中的任一项所述的方法,其特征在于,从第二图像(16)提取的物体被分类,以便识别雨滴(28)。

    9.  如权利要求1至8中的任一项所述的方法,其特征在于,监督学习机用于在从第二图像(16)提取的物体中识别雨滴(28)。

    10.  一种用于检测车辆风挡上的雨滴(28)的摄像头组件,包括用于捕获至少一个图像(14)的摄像头(12),
    其特征在于,
    摄像头组件(10)包括处理器件(26),所述处理器件被构造为
    在摄像头(12)捕获的第一图像(18)中识别至少一个参考物体(20);
    将所述至少一个被识别物体(20)至少部分地叠加到从摄像头(12)捕获的第二图像(16)中提取的至少一个物体;和
    在第二图像(16)内执行雨滴(28)检测。

    说明书

    说明书用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件
    技术领域
    本发明涉及用于检测车辆风挡上的雨滴的方法,其中至少一个图像通过摄像头捕获。此外,本发明涉及用于检测车辆风挡上的雨滴的摄像头组件。
    背景技术
    对于机动车辆,已知有多种驾驶辅助系统,其使用由单个或由多个摄像头捕获的图像?;竦玫耐枷窨梢员淮?,以允许在屏幕上显示,例如在仪表板处,或它们可被投影在风挡玻璃上,特别是在危险的情况下警示驾驶员或简单地改善他的可视性。图像还可以被用于检测车辆风挡玻璃上的雨滴或雾。这样的雨滴或雾检测可参与车辆的功能单元的自动触发。例如,如果检测到雨的话,驾驶员可被警告,制动辅助系统可被激活,风挡擦拭器可被打开和/或车头灯可开启。
    US 7 247 838B2描述了雨检测装置,其包括摄像头和图像处理器,其中,滤波器被用于将摄像头捕获的图像的图像处理区域分为两部分。屏幕的上三分之二专用于适应性前照明系统,下三分之一用于雨滴检测。由此,同一摄像头可用于不同功能。
    需要大量计算时间,以便通过图像处理检测雨滴。这使得难以设计具有以紧凑方式嵌入的所需处理器件的摄像头。
    发明内容
    因此,本发明的目的是产生一种用于检测车辆风挡上的雨滴的方法和摄像头组件,其需要更少的计算时间。
    该目的通过具有权利要求1的特征的方法和具有权利要求10的特征的摄像头组件实现。具有本发明的进一步有利改进的有利实施例在从属权利要求中被指出。
    根据本发明,在用于检测车辆风挡上的雨滴的方法中,其中,至少一个图像被摄像头捕获,至少一个参考物体在摄像头捕获的第一图像中被识别。 所述至少一个被识别物体至少部分地叠加到从摄像头捕获的第二图像中提取的至少一个物体。雨滴检测则在第二图像内执行。由于已经识别的物体叠加到从第二图像提取的物体,不需要在第二图像中识别该物体。相反,在第二图像中的物体(第一图像的被识别物体已经地叠加到其)被否定,不需要进行识别工作。这显著减小需要正确检测风挡上的雨滴所需的计算时间。并且,被消除或否定的物体不导致任何错误的雨滴检测。为了将参考物体叠加至从第二图像提取的相应物体,可考虑尺寸和/或形状的类似性。
    叠加被识别的物体至在第二图像中提取的物体可通过将来自第一图像的至少一个参考点叠加至第二图像中的参考点而被容易地执行。这不是必须需要完成第一图像中的被识别物体和第二图像中的被提取物体之间的一致性??山邮苋莶?,只要被识别物体和被识别物体被叠加至的被提取物体之间存在至少部分匹配。
    参考物体不是雨滴,且与之不同,且可以特别地是道路标记或道路旁边的树或路缘石或任何类似物。
    在本发明的有利实施例中,雨滴检测仅针对从第二图像中提取的物体被执行,其与被识别物体被叠加所至的所述至少一个物体不同。这明显减小在第二图像中的雨滴检测的复杂性。
    在本发明的进一步有利实施例中,所述至少一个叠加物体用于在第二图像内在至少一侧界定区段,其中,雨滴检测仅针对从该区段提取的物体被执行,这些物体与区段的限制不同。在区段小于第二图像的情况下,在从第二图像提取的物体上执行的雨滴检测与整个第二图像内识别雨滴相比耗费相当少的处理时间。
    所述至少一个被叠加参考物体可包括大体线性的元件。这使得特别容易通过被叠加的参考物体在第二图像内界定区段。并且,匹配参考物体的物体可由此在第二图像中被容易地发现。
    所述至少一个被叠加参考物体可特别地包括车道标记和/或路边和/或道路屏障和/或道路路缘。这样的物体容易通过图像处理在第一图像中被识别,该图像处理在线辅助驾驶辅助系统(line assist driving system)内执行。并且,可假定,在第二图像中存在具有用于道路交通的相同功能的物体。因此,将这样的参考物体叠加到第二图像中的物体可基于物体的相似性被容易地执行。特别地,如果这样的线性物体已经在摄像头执行的另一功能内被识别, 在雨滴检测过程内使用该结果是非常有利的。此外,消除在与车道标记界定的驾驶车道对应的区域之外的物体,明显减小识别过程的复杂性。这是由于,由车道标记界定的区段之外的物体特别多,且具有各种形状。相反,驾驶车道本身是非常均一的。
    在本发明的另一优选实施例中,第一图像和第二图像是由双焦点摄像头捕获的一个图像的图像区域。由此,这两个图像区域是同时捕获的图像,在第一图像区域中识别的参考物体可非常容易地叠加到从第二图像区域提取的相应物体。
    还可发现有利的是,与第二图像相比,第一图像在距摄像头更远的距离处聚焦。这允许执行第二图像内的可靠雨滴检测,同时与驾驶辅助系统有关的其他功能可通过处理该第一图像而被执行。
    特别有用的是,第一图像在无限远处聚焦,第二图像在风挡上聚焦。则对于每个功能,即,第二图像内的雨滴检测和第一图像内的线识别,适当的一个或多个图像区域被摄像头捕获。
    当从第二图像提取的物体被分类以便识别雨滴时,多个分类描述项可被利用用于可靠的雨滴检测。这些物体与从第二图像提取的物体(参考物体已经被叠加至其)不同。
    最后,被发现有利的是,监督学习机用于在从第二图像提取的物体中识别雨滴。这样的监督学习机,例如支持向量机在识别雨滴时特别有强大。这可通过将分数或置信度分配给每个被提取物体而被执行,其中,分数或置信度表示被提取物体是雨滴的可能性。
    根据本发明的摄像头组件被构造用于检测车辆风挡上的雨滴,其包括用于捕获至少一个图像的摄像头。其还包括处理器件,处理器件构造为在摄像头捕获的第一图像中识别至少一个物体,将所述至少一个被识别物体至少部分地叠加到从摄像头捕获的第二图像提取的至少一个物体;和在第二图像内执行雨滴检测。这样的摄像头组件能够在特别短的计算时间内执行雨滴检测,而没有过于强大的处理器件。这允许摄像头组件特别紧凑,这使得可以容易地将其安装在车辆的车舱内。
    关于用于检测雨滴的方法所阐述的优选实施例和其优势相应地适用于根据本发明的摄像头组件,反之亦然。
    附图说明
    以上在说明书中提到的全部特征和特征组合以及以下在附图说明和/或单独在附图中所示的特征和特征组合不仅用于分别示出的组合,还用在其他组合或单独使用,而不违背本发明的范围。
    本发明的其他优点、特征和细节从权利要求、优选实施例的以下描述以及附图可显现。这其中显示:
    图1是示出通过图像处理进行雨滴检测的步骤的流程图;
    图2是使方法视觉化的流程图,其中,摄像头捕获的图像的一个图像区域内的区段通过在摄像头捕获的图像的另一图像区域内识别的线界定;
    图3是具有叠加到图像下部部分内的车道标记的被识别驾驶车道标记的图像,其中,驾驶车道标记在同一图像的上部部分中被识别;
    图4是另一图像,其中,不连续的线在图像的上部部分中被检测,其中,不连续的线的一部分叠加到同一图像的下部部分中提取的物体;
    图5是一种情况,其中,卡车轮和摩托车道屏障从在另一图像的下部部分内执行的雨滴识别过程中消除;和
    图6非常示意地示出摄像头组件,所述摄像头组件构造为执行车辆风挡上的雨滴的检测。
    具体实施方式
    在图1中,流程图显示了车辆风挡上的雨滴的检测,其基于摄像头12捕获的图像的处理。用于检测风挡上的雨滴的摄像头组件10(见图6)包括摄像头12。
    摄像头12是双焦点摄像头,其聚焦在车辆的风挡上且聚焦在无限远处??砂–MOS或CCD图像传感器的摄像头12构造为观察车辆的风挡,且安装在车辆的车舱内。在摄像头组件10检测到风挡上的雨滴的情况下,风挡可借助擦拭器刮片被擦拭。摄像头12捕获风挡的图像,且通过图像处理,确定风挡上的物体是否是雨滴。
    为了检测风挡上的雨滴,双焦点摄像头12捕获图像14,其中,下部部分16或下部图像区域聚焦在风挡上(见图2)。在步骤S10中在图像14的下部部分16上聚焦之后,图像预处理在步骤S12中发生。例如,关注区域被限定,且噪音滤波器被使用。
    在步骤S14中,物体从图像14的下部部分16中提取。在下一步骤中,被提取的物体被分类,以便识别雨滴。在该步骤S16中,置信度或分数针对每个被提取的物体被计算,且置信度或分数分配给物体。在下一步骤S18中,如果每个被提取物体的分数或置信度足够高,雨滴被选择。在确定被提取的物体是否分类为雨滴或非雨滴之后,风挡上的水的量在步骤S20中被估计。根据风挡上的水的量,适当的动作被触发。例如,风挡擦拭器以适当方式擦拭风挡,以去除雨滴,车头灯被开启,制动辅助系统被激活,或司机被警告存在雨条件。
    图2示出该雨滴检测如何被包括在得益于并行运行软件输出的过程中,所述输出基于双焦点摄像头12捕获的图像14的上部部分18的图像处理。在步骤S22中,图像14被捕获,其中,上部部分18或上部图像区域聚焦在无限远处。
    图像14的该上部部分18在车道辅助驾驶辅助系统内被处理。除了驾驶车道改变(driving lane departure)功能之外,或作为其替代,图像14的上部部分18的图像处理可还在速度限制驾驶辅助系统内使用。因此,在步骤S24中,诸如线20的物体在图像14的上部部分18中被识别,所述线界定道路的驾驶车道22。对于图像14的下部部分16,图像预处理步骤S12和物体提取步骤S14(见图1)被执行。在物体识别为雨滴发生之前,在步骤S26中,区段24被界定在图像14的下部部分16中。
    为了界定区段24,在图像14的上部部分18中识别的线20被传递到图像14的下部部分16。如可设想,界定驾驶车道22的线20还存在于图像14的下部部分16中,线20或至少部分线20因此叠加到图像14的下部部分16内提取的物体。在图像14的下部部分16中的这些被提取物体因此不需要被分类或进一步分析,因为从上部部分18的图像处理已知,这些物体是车道标记,其在图像14的下部部分18中延续。
    要被处理的物体的否定进一步彻底地减小需要在图像处理的后续步骤中标记的物体的数量。并且,被否定的物体并不导致图像14的下部部分16中的任何错误雨滴检测。
    此外,通过限制图像14的下部部分16中的区段24,在下部部分16中需要更少的物体被分类。例如,道路本身上的线20、道路边、靠近的行驶车辆的车轮和区段24之外的其他物体不需要被分类。
    因此,在步骤S28中,标签被建立,仅用于区段24内的物体。区段24内的物体的该分类或打标签基于一组描述项,其可描述物体的形状、密度、质地和/或背景。该分类是雨滴检测中的主要的计算工作量。仅区段24的左和右边界线限定的区段24之内的物体被分析,对应于叠加线20的物体被否定。由此,预先选择区段24导致较少的物体被处理。
    由于该处理仅对有限数量的物体被执行,即,在区段24内的物体,对于摄像头组件10的给定处理器26(见图6),处理时间可被减少。通过减小要被处理的标签的数量,要被处理器26执行的计算工作量被减小。步骤S28可因此以相对短的时间被执行。每个标签包含潜在雨滴的坐标、质地描述项和几何特点。
    在下一步骤30中,选择基于被使用的描述项被执行。需要与非雨滴物体区分的真实雨滴的该选择或识别优选地通过监督学习机而被执行,例如支持向量机。利用区段24内的物体的特点导致区段24内的雨滴28的检测(见图2)。
    从选择过程,在步骤S30中得出一系列潜在雨滴,其中置信分数针对每一个潜在雨滴被指示。由此,在步骤S32中,具有的分数或置信度的值在临界值以上的物体保持为雨滴28。通过该结果,水量基于图像的被分析区域内的这些雨滴28的表面和数量被估计。
    通过利用用于驾驶辅助系统(诸如车道改变)的图像14的上部部分18中的图像处理的输出,区段24内的雨滴28的检测实现摄像头10的性能增强。复杂性的减小不仅通过界定区段24实现,还通过否定被识别为线20和其他细节的物体而实现。
    图3显示了被双焦点摄像头12捕获的图像30,其中,界定驾驶车道2的标记的识别被叠加到标记32,标记32界定图像30的下部部分内的相同驾驶车道22。在应用雨滴识别软件之前,由于这些标记32在图像30的下部部分内被否定,图像30的下部部分内的雨滴检测可以特别快地被执行。并且,类似于人行道34的路缘的物体或类似于箭头36的标记可在分析这些物体是否为雨滴之前被否定。
    图4显示了摄像头12捕获的另一图像38,其中,在图像34的上部部分中被检测的道路的不连续标记被叠加到定位在图像38的下部部分中的不连续线的条40。在图像38的下部部分中,条40可被否定,而不需要任何处理 用于通过雨滴检测软件进行的该否定。
    在由摄像头12捕获的又一图像42中,类似于卡车46的车轮44、摩托车道屏障48等的物体,在针对图像42的下部部分内的雨滴检测来分析它们前被消除。为此,驾驶车道22的一侧的连续线和驾驶车道22的另一侧的不连续线被叠加到图像42的下部部分中的线的相应部分50。通过减小图像42的下部部分中的物体的数量,物体的分类的复杂性被减小,且计算可被更快地执行。
    图6以示意性方式示出具有摄像头12和处理器26的摄像头组件10。

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