專利名稱：行人檢測(cè)裝置和行人檢測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及行人檢測(cè)裝置和行人檢測(cè)方法。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，用于拍攝并顯示車輛前方區(qū)域的近紅外圖像、從所拍攝的圖 像中檢測(cè)行人、并呈現(xiàn)疊加在所述近紅外圖像上的檢測(cè)結(jié)果的車輛夜視裝 置已經(jīng)"^到實(shí)際應(yīng)用中。作為在這種夜視裝置中使用的行人檢測(cè)技術(shù)，日本專利申請(qǐng)公開No. 2005-352974 (JP-A-2005-352974 )描述了 一種搜索 檢測(cè)對(duì)象中與該檢測(cè)對(duì)象中的預(yù)定部位形狀相同的部位是否連續(xù)存在的 技術(shù)。如果在該檢測(cè)對(duì)象中連續(xù)存在與所述預(yù)定部位形狀相同的部位，則 該技術(shù)判斷該對(duì)象是AJt物，排除該對(duì)象，并繼續(xù)從剩余的檢測(cè)對(duì)象中識(shí) 別行人。另一方面，在實(shí)際的道路環(huán)境中，相對(duì)頻繁地出現(xiàn)例如護(hù)欄柱、電線 桿等多個(gè)人造物并排存在的情況。在提取這樣的多個(gè)人造物作為檢測(cè)對(duì) 象，即行人候選的情況下，在前述技術(shù)中需要關(guān)于每個(gè)行人候選搜索是否 連續(xù)存在與預(yù)定部位形狀相同的部位。為了關(guān)于所有行>^候選判斷行人候 選是否為行人，該技術(shù)不可避免地需要長(zhǎng)的處理時(shí)間，這是一個(gè)問題。因 此，在如高速行駛的車輛中使用的系統(tǒng)的需要處理的實(shí)時(shí)特性的系統(tǒng)中尤發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明提供一種行人檢測(cè)裝置，該行人檢測(cè)裝置能夠在提取多個(gè)行人 候選的情況下快速地執(zhí)行關(guān)于每個(gè)行人候選判斷行人候選是否為行人的 處理。根據(jù)本發(fā)明一方面的行人檢測(cè)裝置包括行人候選提取裝置，用于從 拍攝的圖像中提取行人候選；以及判斷裝置，用于如果所述行人候選提取 裝置提取了多個(gè)行人候選，則求出行人候選之間的相似程度，并將與另外4的行人候選的相似程度大于或等于預(yù)定值的行人候選判斷為不是行人。例如，如護(hù)欄柱、電線桿等Ait物關(guān)于每一類AJt物具有基本相同的 形狀。另一方面，行A^服裝和姿態(tài)等方面隨個(gè)體而不同，并且?guī)缀醪豢?能將服裝和姿態(tài)相同的行人同時(shí)拍攝為圖像.利用該特征，如果行人候選 提取裝置提取了多個(gè)行人候選，則根據(jù)本發(fā)明該方面的行A^r測(cè)裝置求出 行人候選之間的相似程度，然后該行人檢測(cè)裝置判斷出與另外的行人候選 的相似程度大于或等于預(yù)定值的行人候選不是行人而是Ait物，因此，按 照根據(jù)本發(fā)明該方面的行A^r測(cè)裝置，僅通過進(jìn)行關(guān)于行人候選之間相似 程度的判斷就可以將彼此相似的行人候選排除為不是行人.結(jié)果，即使在 提取了多個(gè)行人候選的情況下，也有可能關(guān)于所有行人候選快速地執(zhí)行判 斷行人候選是否為行人的處理。在根據(jù)本發(fā)明該方面的行A^r測(cè)裝置中，判斷裝置可以判斷出具有兩 個(gè)或更多個(gè)與其相似程度大于或等于預(yù)定值的其它行人候選的行人候選 不是行人。在這種情況下，為了將行人候選判斷為不是行人，需要至少有兩個(gè)相 似的行人候選。因此，有可能更準(zhǔn)確地判斷行人候選是否為^ft人。在根據(jù)本發(fā)明該方面的行A^r測(cè)裝置中，所述行人候選提取裝置可以 將所提取的行人候選的尺寸和/或亮度標(biāo)準(zhǔn)化，并且所述判斷裝置可以求 出由所述行人候選提取裝置將尺寸和/或亮度標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選之間的 相似程度。從所拍攝的圖像中提取的行人候選在尺寸和亮度上根據(jù)與圖像拍攝 裝置的距離、車燈的照射情況等而變化。按照根據(jù)本發(fā)明該方面的行" 測(cè)裝置，由于在求出行人候選之間的相似程度之前所提取的行人候選的尺 寸和亮度被標(biāo)準(zhǔn)化，所以有可能提高相似程度的計(jì)算準(zhǔn)確度。根據(jù)本發(fā)明笫二方面的行Aj檢測(cè)方法包括從拍攝的圖像中提取行人候選；以及當(dāng)通過所述行人候選提取的提取而提取了多個(gè)行人候選時(shí)，求出行人 候選之間的相似程度，并將與另外的行人候選的相似程度大于或等于預(yù)定 值的行人候選判斷為不是行人。按照根據(jù)本發(fā)明第二方面的行A^r測(cè)方法，僅通過進(jìn)行關(guān)于行人候選 結(jié)果，即使在提取了多個(gè)行人候選的情況下，也有可能快速地執(zhí)行關(guān)于所5有行人候選判斷行人候選是否為行人的處理。根據(jù)本發(fā)明，由于判斷與另外的行人候選相似的行人候選不是行人， 所以有可能在提取了多個(gè)行人候選的情況下，快速地執(zhí)行關(guān)于每個(gè)行人候選判斷行A^候選是否為行人的處理。


從以下參照附圖對(duì)典型實(shí)施例的描述，本發(fā)明的上M其它特征和優(yōu) 點(diǎn)將是明顯的，在附圖中使用相同的附圖標(biāo)記來(lái)表示相同的元件，并且在 附圖中圖1是示出應(yīng)用根據(jù)一實(shí)施例的行人檢測(cè)裝置的近紅外夜視裝置的 結(jié)構(gòu)的圖；圖2是示出應(yīng)用根據(jù)該實(shí)施例的行人檢測(cè)裝置的近紅外夜視裝置的 各種器具的設(shè)置的圖；圖3是描述行人候選的提取方法的圖；圖4是示出護(hù)欄柱被誤認(rèn)為是行人候選并因而被^^取的例子的圖；圖5是示出圖4中所示的行人候選(護(hù)欄柱)的尺寸和亮度被標(biāo)準(zhǔn)化 之前和之后的圖4象的圖；圖6是示出由根據(jù)該實(shí)施例的行人檢測(cè)裝置進(jìn)行的行人檢測(cè)處理的 處理過程的流程圖；圖7是示出圖5中所示的標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選之間的相似程度的例子 的表；圖8是示出關(guān)于候選是否為行人的判斷結(jié)果的例子的表；以及 圖9是描述設(shè)定行人判斷閾值的方法的圖。
具體實(shí)施方式
下面參照附圖描述本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例。在附圖中，將相同的附圖標(biāo) 記用于相同或相應(yīng)的部分。首先，參照?qǐng)Dl和圖2描述根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施 例的行A^r測(cè)裝置的結(jié)構(gòu)。另夕卜，結(jié)合將根據(jù)本發(fā)明的行yM會(huì)測(cè)裝置應(yīng)用 于近紅外夜視裝置1的例子進(jìn)行以下描述。圖1是示出應(yīng)用該行A^:測(cè)裝 置的近紅外夜視裝置1的結(jié)構(gòu)的圖。圖2是示出近紅外夜視裝置1的各種器具的設(shè)置的圖。近紅外夜視裝置1是顯示由近紅外照相機(jī)拍攝的車輛前方區(qū)域的近 紅外圖像并從所拍攝的圖像中檢測(cè)行人，并將檢測(cè)結(jié)果疊加在該近紅外圖 像上而顯示，以幫助駕駛員在夜間駕駛的裝置。近紅外夜視裝置l包括近紅外投射器10、近紅外照相機(jī)12、顯示器14和電子控制裝置(electronic control device,以下稱為"ECU" ) 20。近紅外投射器10被布置在車輛的前端，并且被安裝成相對(duì)于車輛朝 向前方。近紅外投射器10從車輛向前方投射近紅外輻射。來(lái)自近紅外投 射器10的近紅外輻射的照射范圍被設(shè)定為例如在車頭燈的短焦距光照射范圍的前面幾十米。當(dāng)近紅外夜視裝置l啟動(dòng)時(shí)，啟動(dòng)近紅外扭:射器IO， 并且當(dāng)停止近紅外夜視裝置l時(shí)，關(guān)閉近紅外招:射器10。近紅外照相機(jī)12布置在車輛的前側(cè)(例如，在后視鏡的后側(cè)上)，并且被安裝成相對(duì)于車輛朝向前方。近紅外照相機(jī)12接收近紅外輻射(來(lái) 自近紅外投射器10的近紅外輻射的^Jt等)，并生成對(duì)應(yīng)于近紅外輻射的強(qiáng)度的光和影的近紅外視頻圖。該近紅外視頻圖由每隔固定時(shí)間(例如，1/30秒)產(chǎn)生的近紅外圖像的幀組成。近紅外照相機(jī)12每隔固定的時(shí)間 將一幀近紅外圖傳_信息作為圖4象信號(hào)發(fā)送到ECU 20。顯示器14將近紅外圖像和關(guān)于從近紅外圖像中檢測(cè)到的行人的信息 呈現(xiàn)給駕駛?cè)藛T。例如，可以使用液晶顯示器或平視顯示器等。顯示器 14從ECU20接收顯示信號(hào)，并顯示由該顯示信號(hào)代表的圖像。行人信息 的顯示圖像的例子包括用圍繞的矩形框強(qiáng)調(diào)在所拍攝的近紅外圖像中檢 測(cè)到的行人的圖像。ECU 20由CPU (中央處理單元)、ROM (只讀存儲(chǔ)器)、RAM (隨 M取存儲(chǔ)器)等組成。通過執(zhí)行存儲(chǔ)在ROM中的程序，ECU 20構(gòu)成 行人候選提取部21和判斷部22。 ECU 20每隔固定的時(shí)間接收來(lái)自近紅 外照相機(jī)12的圖像信號(hào)，以從近紅外圖像中檢測(cè)行人。然后，ECU 20 將行人檢測(cè)結(jié)果顯示在顯示器14上。順《更提及，在本實(shí)施例中，行/^矣 選提取部21可以被看作是本發(fā)明中的行人候選提取裝置，并且判斷部22 可以被看作是本發(fā)明中的判斷裝置。行人候選提取部21從近紅外圖像中提取行人候選區(qū)域。用于該提取 的方法不受特別限制，而是可以應(yīng)用各種方法。^取方法的例子包括準(zhǔn)備 行人的模板并將該模板用于模式匹配的方法。具體來(lái)說(shuō)，如圖3中所示，7從近紅外圖像順序切出預(yù)定尺寸的矩形區(qū)域，并求出每個(gè)切出的矩形區(qū)域 圖像與模板圖像的匹配程度。如果匹配程度大于或等于閾值，則將該矩形 區(qū)域確定為行人候選區(qū)域。將如此提取的行人候選區(qū)域(在下文中稱為"行人候選")輸出到判斷部22。在此需要指出，在通過使用行A^板的模式匹配中，有可能提取行人 的同時(shí)將道路上或沿著道路設(shè)置的護(hù)欄柱、電線桿等4i^地提取為行人候 選。圖4示出了將護(hù)欄柱，地提取為行人候選的例子。判斷部22將行人候選提取部21提取的行人候選的尺寸和亮度標(biāo)準(zhǔn)化 (normalize),然后計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選之間的相似程度，并基于該相 似程度辨別候選是行AJ^是AJt物。以這種方式，判斷部22檢測(cè)行人。下面描述行人候選的尺寸和亮度的標(biāo)準(zhǔn)化。近紅外照相機(jī)12和行人 候選之間的距離越大，由近紅外照相機(jī)12拍攝的圖像中的行A^候選的尺寸越小，并且其亮度也越低。因此，通過調(diào)節(jié)行人候選的尺寸和亮度的差 異來(lái)標(biāo)準(zhǔn)化行人候選的尺寸和亮度，從而提高在隨后的處理中進(jìn)行的相似程度計(jì)算的準(zhǔn)確性?？梢愿鶕?jù)近紅外照相機(jī)12和行人候選之間的距離進(jìn) 行尺寸的標(biāo)準(zhǔn)化。此外，例如通過將亮度分布擴(kuò)展到可以由近紅外照相機(jī) 12表達(dá)的零到最大范圍(0-255),或者通過將亮度分布除以方差來(lái)進(jìn)行 亮度的標(biāo)準(zhǔn)化，從而獲得正態(tài)分布。在此，圖5中示出了圖4中，地提 取的行人候選(護(hù)欄柱)的尺寸和亮度被標(biāo)準(zhǔn)化之前和之后的圖像。接下來(lái)，描述基于行人候選之間的相似程度來(lái)辨別行人候選是行AJi 是人造物的方法。例如，如護(hù)欄柱、電線桿的AJt物關(guān)于每一類AJt物基 本上具有相同的形狀。另一方面，行W服裝、姿態(tài)等上隨個(gè)體而不同， 并且服裝和姿態(tài)相同的行人幾乎不可能被同時(shí)拍攝成圖像。利用這種特 性，判斷部22通過基于各個(gè)像素的亮度差計(jì)算行人候選之間的歐式距離 (亮度差的平方和的平方才艮)來(lái)獲取標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選之間的相似程 度。如果存在兩個(gè)或更多個(gè)相似的行A^候選，則判斷部22判斷出該行人 候選不是行人，換句話說(shuō)，是Ait物。將該判斷結(jié)果作為顯示信號(hào)發(fā)送到 顯示器14。接下來(lái)，參照?qǐng)D6，解釋應(yīng)用于近紅外夜視裝置l的行人檢測(cè)裝置的 操作。圖6是示出由該行人檢測(cè)裝置進(jìn)行的行人檢測(cè)處理的處理過程的流 程圖。在從近紅外夜視裝置1的電源的接通到斷開的時(shí)間段期間在預(yù)定的 定時(shí)重復(fù)執(zhí)行由ECU 20進(jìn)行的行人險(xiǎn)測(cè)。8當(dāng)啟動(dòng)近紅外夜視裝置1時(shí)，近紅外投射器10向車輛前方投射近紅 外輻射。近紅外照相機(jī)12通過近紅外輻射拍攝車輛前方區(qū)域的圖像，并 每固定的時(shí)間將包含拍攝的幀的圖像信息的圖像信號(hào)發(fā)送到ECU 20。 ECU 20每固定的時(shí)間接收來(lái)自近紅外照相機(jī)12的圖像信號(hào)，并獲取所拍 攝的圖像。然后在步驟S100中，通過使用模板進(jìn)行模式匹配，來(lái)從所拍攝的圖 像中提取行人候選。隨后在步驟S102中，將每個(gè)行人候選的尺寸和亮度 標(biāo)準(zhǔn)化。順l更提及，行人候選的提取方法和標(biāo)準(zhǔn)化方法完全如上所述，并 在此省略其說(shuō)明。隨后在步驟S104中，關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選的所有組合，基于各 個(gè)像素的亮度差，計(jì)算歐式距離(亮度差的平方和的平方根)。以這種方 式，求出行人候選之間的相似程度。在這種情況下，刊^U吳選之間的歐式 距離越小，相似程度被判斷為越大。圖7中示出了圖5中所示的標(biāo)準(zhǔn)化后 的行人候選之間的相似程度的計(jì)算結(jié)果的例子。順便提及，圖7的表中所 示的每一個(gè)數(shù)值都是歐式距離，即行人候選之間亮度差的平方和的平方 根。在圖7中所示的例子中，行人候選1至4是被#^地提取為行>^候選 的護(hù)欄柱，因此在形狀和亮度上彼此非常類似；結(jié)果，行人候選之間的相 似程度高，并且歐式距離在值上相對(duì)地小。接下來(lái)，在步驟S106中，關(guān)于每個(gè)行人候選，對(duì)歐式距離小于預(yù)定 值800的，即相似程度相對(duì)高的其它行人候選的數(shù)量進(jìn)行計(jì)數(shù)。圖8中示 出圖7中所示的上述例子中的計(jì)數(shù)結(jié)果。如圖8中所示，對(duì)于行AJI選1， 與行人候選2的歐式距離是300,與行人候選3的歐式距離是343，與行 人候選4的歐式距離是679;因此，歐式距離小于800的行人候選的數(shù)量 (在下文中，稱為"相似候選的數(shù)量")被計(jì)數(shù)為3。同樣，對(duì)于行人候 選2到4，相似候選的數(shù)量也被計(jì)數(shù)為3。隨后在步驟S108中，關(guān)于每個(gè)行人候選判斷相似程>^否為高，也 就是說(shuō)，歐式距離小于800的其它行人候選的數(shù)量是否大于1(2或更多)。 如^目似候選的數(shù)量小于或等于1 (小于2 )，則在步驟S110中判斷出該 行人候選是行人。之后，暫時(shí)退出該處理。另一方面，如^4目似候選的數(shù) 量大于1,則在步驟SU2中判斷出該行人候選不是行人而是AJt物，并 拒絕該4亍人候選。之后，暫時(shí)退出該處理。順便提及，由于關(guān)于上述行人候選1至4中的每一個(gè)，相似候選的數(shù) 量是3，大于l，因此如圖8中的表的右端的列中所示，它們中的每一個(gè)都被判斷為不是行人而是Ait物。在行人候選4不是護(hù)欄柱而是行人的提 取結(jié)果并且其與其它行人候選1至3的歐式距離每一個(gè)都大于或等于800 的情況下，相似候選的數(shù)量將小于或等于1,并且行人候選4將被判斷為 行人。參照?qǐng)D9,描述用于判斷行人候選是行AJi是非行人(Ait物)的行 人判斷閾值(相似程度和相似候選數(shù)量)的設(shè)定方法。圖9是用于描述行 人判斷閾值的設(shè)定方法的圖。在圖9中，水平軸代表相似程度(歐式距離)， 垂直軸代^目似候選的數(shù)量。行人判斷閾值按如下來(lái)設(shè)定。即，從預(yù)先準(zhǔn) 備的多個(gè)樣品圖像創(chuàng)建相似程度-相似候選數(shù)量分布的圖(圖9),并基 于該相似程度—相似候選數(shù)量分布設(shè)定行人判斷閾值，從而將行人(見圖 9中的空心白色正方形)與非行人(見圖9中的實(shí)心黑色菱形)分離。在 該實(shí)施例中，相似程度(歐式距離)的閾值被設(shè)定為800，相似候選的數(shù) 量的閾值被設(shè)定為2或更大(大于1)。通過這種方式的設(shè)定，沒有行人 包含在其中行人候選被判斷為非行人(AJt物)的區(qū)域中，如相似程度(歐 式距離)小于800并JL^目似候選的數(shù)量大于1，即圖9中的左上區(qū)域；因 此，行人和非行人(人造物)被精確地分開，并相互區(qū)別。根據(jù)上述控制方式，僅通過判斷行人候選之間的相似程度就可以判斷 行人候選是行人還是AJt物。因此，即使在提取了多個(gè)行人候選的情況下， 也可以快速地執(zhí)行關(guān)于所有行人候選判斷行人候選是否為行人的處理。此外，根據(jù)該控制方式，為了判斷出行人候選不是行人，必須存在至 少兩個(gè)相似的行人候選。因此，有可能準(zhǔn)確地判斷出行人候選是否為行人。此外，根據(jù)該控制方式，在求出行人候選之間的相似程度之前將所提 取的行人候選的尺寸和亮度標(biāo)準(zhǔn)化。因此，有可能提高相似程度的計(jì)算準(zhǔn) 確度。在相關(guān)技術(shù)的行人判斷方法中，關(guān)于行人候選的特征進(jìn)行判斷，因此 難以將行人與類似于行人的對(duì)斜目區(qū)分。因此，相關(guān)技術(shù)的行人判斷方法 發(fā)現(xiàn)難以減少錯(cuò)誤的檢測(cè)。然而，在本實(shí)施例中，可以在不進(jìn)行關(guān)于行人 候選特征的判斷的情況下區(qū)分行人候選是否為行人。因此，有可能減少錯(cuò) 誤的行人檢測(cè)。盡管以上描述了本發(fā)明的實(shí)施例，但是本發(fā)明不局限于上述實(shí)施例， 而是可以用各種其它方式進(jìn)行修改。例如，盡管在上述實(shí)施例中，本發(fā)明 應(yīng)用于基于由近紅外照相機(jī)拍攝的近紅外圖像的行人檢測(cè)，但是本發(fā)明還10圖像或者由可見光照相機(jī)拍攝的可見光圖像的行A^r測(cè)。盡管在上述實(shí)施例中，本發(fā)明應(yīng)用于安裝在車輛中的近紅外夜視裝 置，但是本發(fā)明不局限于安裝在車輛上的裝置，而是還可以應(yīng)用于各種其 它用途。而且，用于區(qū)分行人與非行人(AJt物)的行人判斷閾值(相似程度 和相似候選的數(shù)量)不受上述實(shí)施例的限制。例如，可以通過比較亮度的 直方圖來(lái)判斷行人候選之間的相似程度。
權(quán)利要求
1.一種行人檢測(cè)裝置，其特征在于該行人檢測(cè)裝置包括行人候選提取裝置，用于從拍攝的圖像中提取行人候選；以及判斷裝置，用于在所述行人候選提取裝置提取了多個(gè)行人候選的情況下，求出所述行人候選之間的相似程度，并將與另外的行人候選的相似程度大于或等于預(yù)定值的行人候選判斷為不是行人。
2. 根據(jù)權(quán)利要求l所述的行人檢測(cè)裝置，其中所述判斷裝置判斷如下行人候選不是行人有兩個(gè)或更多個(gè)其他的行 人候選與該行人候選的相似程度大于或等于所述預(yù)定值。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的行"測(cè)裝置，其中所述行人候選提取裝置將所提取的行人候選的尺寸和/或亮度標(biāo)準(zhǔn) 化，并且所述判斷裝置求出尺寸和/或亮度被所述行人候選提取裝置標(biāo)準(zhǔn)化后 的行人候選之間的相似程度。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的行人檢測(cè)裝置，其中所述判斷裝置通迚基于尺寸和/或亮度被標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選之間各 個(gè)像素的亮M，使用歐式距離求出行人候選之間的相似程度。
5. 根據(jù)權(quán)利要求l-3中任一個(gè)所述的行人檢測(cè)裝置，其中所述判斷裝置通過使用行人候選的像素的亮度直方圖來(lái)求出行人候 選之間的相似程度。
6. —種行A^r測(cè)方法，其特征在于該行A^r測(cè)方法包括 從拍攝的圖像中提取行人候選；以及當(dāng)通過所述行人候選^_取的提取而提取了多個(gè)行人候選時(shí)，求出所述 行人候選之間的相似程度，并將與另外的行人候選的相似程度大于或等于 預(yù)定值的行人候選判斷為不是行人。
7. —種行A^r測(cè)裝置，包括行人候選提取部，用于從拍攝的圖像中提取行人候選；以及判斷部，用于在所述行人候選提取部提取多個(gè)行人候選的情況下，求 出所述行人候選之間的相似程度，并將與另外的行人候選的相似程度大于或等于預(yù)定值的行人候選判斷為不是行人。
全文摘要
應(yīng)用行人檢測(cè)裝置的近紅外夜視裝置(1)包括近紅外投射器(10)、近紅外照相機(jī)(12)、顯示器(14)和ECU(20)。通過執(zhí)行程序，ECU(20)構(gòu)成行人候選提取部(21)和判斷部(22)。行人候選提取部(21)從近紅外圖像中提取行人候選區(qū)域。判斷部(22)將行人候選提取部(21)提取的行人候選的尺寸和亮度標(biāo)準(zhǔn)化，然后計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化后的行人候選之間的相似程度。判斷部(22)判斷具有兩個(gè)或更多個(gè)與其相似程度大于或等于預(yù)定值的其它行人候選的行人候選不是行人。
文檔編號(hào)G06K9/00GK101558415SQ200780023584
公開日2009年10月14日 申請(qǐng)日期2007年11月9日 優(yōu)先權(quán)日2006年11月9日
發(fā)明者佐藤弘規(guī), 原祥雅, 早坂祥一, 澤木利夫, 深町映夫 申請(qǐng)人:豐田自動(dòng)車株式會(huì)社