專利名稱：交叉通行碰撞警報(bào)系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
實(shí)施例一般涉及確定關(guān)于交叉通行碰撞的碰撞威脅。
背景技術(shù)：
本領(lǐng)域已知各種類型的安全系統(tǒng)，用于在碰撞的情況下保護(hù)車輛的乘客。這些系統(tǒng)中的有些系統(tǒng)試圖在碰撞發(fā)生之前通過警告車輛操作者關(guān)于潛在的碰撞情況來防止碰撞。例如，前向碰撞警告系統(tǒng)(FCW)可米用警報(bào)車輛駕駛員關(guān)于潛在碰撞威脅的前視激光或雷達(dá)裝置。警報(bào)可以是車輛的儀表板或者平視顯示器(HUD )上的可視指示，和/或可以是音頻警告或者振動(dòng)裝置(諸如HAPTIC座椅)。如果駕駛員未能以及時(shí)的方式響應(yīng)警報(bào)，則其他系統(tǒng)試圖通過直接施加制動(dòng)作用來防止碰撞。

發(fā)明內(nèi)容
實(shí)施例的優(yōu)點(diǎn)在于通過對(duì)由短距雷達(dá)傳感器和基于視覺的裝置獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤和融合所進(jìn)行的交叉通行檢測(cè)。一旦檢測(cè)到對(duì)象，就跟蹤對(duì)象的位置和速度，以確定與被驅(qū)動(dòng)車輛的潛在相互作用。實(shí)施例設(shè)想了一種用于被驅(qū)動(dòng)車輛的交叉通行碰撞警報(bào)系統(tǒng)。交叉通行碰撞警報(bào)系統(tǒng)包括一種基于圖像的檢測(cè)裝置，用于捕獲被驅(qū)動(dòng)車輛行進(jìn)方向的一定區(qū)域中的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。運(yùn)動(dòng)分析模塊監(jiān)測(cè)所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。運(yùn)動(dòng)分析模塊在所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊在所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)識(shí)別至少指示了潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象的一部分的所關(guān)心的區(qū)域。顯著性區(qū)域模塊在所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)檢測(cè)具有變化的特性的區(qū)域。響應(yīng)于運(yùn)動(dòng)分析模塊和顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊的輸出，預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊基于由運(yùn)動(dòng)分析模塊和顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊所識(shí)別的潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象來產(chǎn)生至少一個(gè)候選對(duì)象。非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器檢測(cè)由非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中的至少一個(gè)候選對(duì)象。對(duì)象跟蹤模塊用于跟蹤由預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊和由非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器檢測(cè)的至少一個(gè)候選對(duì)象。對(duì)象跟蹤模塊融合在由非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由基于圖像的感測(cè)裝置捕獲的區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的至少一個(gè)候選對(duì)象。對(duì)象跟蹤模塊跟蹤該至少一個(gè)候選對(duì)象相對(duì)于被驅(qū)動(dòng)車輛的位置和速度。在所述區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的至少一個(gè)候選對(duì)象被融合，這包括將運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中表示該至少一個(gè)候選對(duì)象的對(duì)象數(shù)據(jù)與非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中表示潛在對(duì)象的粒子集合并。威脅評(píng)定模塊用于確定關(guān)于所跟蹤的候選對(duì)象與被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的威脅評(píng)定。威脅評(píng)定模塊確定是否應(yīng)響應(yīng)于威脅評(píng)定來提供警告。一種用于檢測(cè)被驅(qū)動(dòng)車輛與穿過被驅(qū)動(dòng)車輛的路徑的對(duì)象之間的潛在碰撞的方法。在由非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中，利用非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器來檢測(cè)潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。通過基于圖像的檢測(cè)裝置來捕獲被驅(qū)動(dòng)車輛的行進(jìn)方向的一定區(qū)域中的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。通過由基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲的區(qū)域中的捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來檢測(cè)潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。在包括潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象的捕獲圖像數(shù)據(jù)內(nèi)識(shí)別所關(guān)心的區(qū)域。應(yīng)用預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析，該預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析響應(yīng)于所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)的識(shí)別的潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象和識(shí)別的所關(guān)心區(qū)域，用于跟蹤可能在有關(guān)被驅(qū)動(dòng)車輛的碰撞路徑上的識(shí)別的潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。融合在由非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由基于圖像的感測(cè)裝置捕獲的區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。對(duì)象跟蹤模塊跟蹤潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象相對(duì)于被驅(qū)動(dòng)車輛的位置和速度。確定被跟蹤的對(duì)象與被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的威脅評(píng)定。響應(yīng)于該威脅評(píng)定發(fā)出對(duì)象與被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的警告。


圖I是配備有交叉通行檢測(cè)系統(tǒng)的車輛的示意圖。圖2是在車輛協(xié)調(diào)系統(tǒng)中的車輛的平面圖。圖3是交叉通行檢測(cè)過程的框圖。圖4是用于運(yùn)動(dòng)分析的流程。
圖5是用于識(shí)別所關(guān)心的顯著性區(qū)域的流程圖。圖6是邊緣檢測(cè)圖的示例性示意圖。圖7是角部檢測(cè)圖的示例性示意圖。圖8是斑點(diǎn)檢測(cè)圖的示例性示意圖。圖9是所關(guān)心的顯著性區(qū)域的檢測(cè)圖的示例性示意圖。圖10是預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊的框圖。圖11是兩臺(tái)相互作用的車輛的車輛動(dòng)態(tài)模型。圖12是威脅評(píng)定過程的流程圖。
具體實(shí)施例方式圖I中總體上以10示出了配備有交叉通行對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)的車輛12的示意圖，該交叉通行對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)用于就與交叉通行有關(guān)的潛在碰撞來監(jiān)測(cè)被感測(cè)區(qū)域。如圖所示的車輛12是用于示例性的目的，并且應(yīng)理解的是，車輛可包括任何類型的車輛，諸如轎車、卡車、運(yùn)動(dòng)型多用途車或摩托車。車輛配備有視頻成像裝置14，其用于捕獲區(qū)域15中的圖像；和非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器16(例如短距雷達(dá)傳感器)，其安裝在車輛的每側(cè)上，用于檢測(cè)區(qū)域17 (即車輛的兩側(cè))中的對(duì)象。圖I所示的視頻成像裝置14被安裝成面對(duì)車輛12的后方，用于從后視位置捕獲圖像。非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器16安裝在車輛的后向側(cè)，用于沿著后移車輛12的交叉行進(jìn)路徑與視頻成像裝置14 一起合作地檢測(cè)對(duì)象。因此，通過視頻成像裝置14和非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器16檢測(cè)的相應(yīng)區(qū)域包括不重疊的區(qū)域。諸如以18所示的那些重疊區(qū)域可由區(qū)域15與區(qū)域17的重疊形成。后方交叉通行對(duì)象檢測(cè)系統(tǒng)避免了如圖2所圖示的從停車位退出的車輛12與交叉通過車輛12的路徑的車輛19之間的潛在碰撞。應(yīng)理解的是，盡管在此描述的實(shí)施例涉及后向驅(qū)動(dòng)的車輛，但系統(tǒng)可用于前向驅(qū)動(dòng)的車輛，在該前向驅(qū)動(dòng)車輛中，傳感器和視頻成像裝置可安裝在別處，用于檢測(cè)前方的交叉通行。圖3圖示了交叉通行對(duì)象檢測(cè)過程的框圖。在此描述了該系統(tǒng)的概要。由視頻成像裝置捕獲的視頻流20被應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)分析模塊22和顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊24。運(yùn)動(dòng)分析模塊22監(jiān)測(cè)所捕獲的輸入視頻流，并且加亮圖像中的運(yùn)動(dòng)斑點(diǎn)。如在此所使用的那樣，術(shù)語“斑點(diǎn)”表示了存在于圖像中但此刻對(duì)于確定該圖像是車輛、運(yùn)動(dòng)對(duì)象、靜止對(duì)象或某一其他實(shí)體而言并不明確的某物。顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊24監(jiān)測(cè)所捕獲的視頻輸入流的每一幀，并且提供可能指示了在相應(yīng)圖像平面中存在對(duì)象或?qū)ο蟮囊徊糠值乃P(guān)心的區(qū)域。來自運(yùn)動(dòng)分析模塊22和顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊24的輸出被提供至預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊26。預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊26監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)分析模塊22和顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊24的輸出，用于為每個(gè)加亮的對(duì)象產(chǎn)生多個(gè)候選圖像。對(duì)象跟蹤模塊28分析預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊26的輸出。來自非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器16的輸出被提供至對(duì)象跟蹤模塊28。對(duì)象跟蹤模塊28基于從預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊26和非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器16供應(yīng)來的數(shù)據(jù)融合對(duì)象，并識(shí)別諸如相應(yīng)對(duì)象的位置和速度之類的相應(yīng)屬性。來自對(duì)象跟蹤模塊28的融合數(shù)據(jù)被提供至威脅評(píng)定模塊30，威脅評(píng)定模塊30確定交叉通行的對(duì)象的威脅，并且還確定是否經(jīng)由HMI 31或類似物來啟動(dòng)給車輛駕駛員的警告消息。圖4圖示了運(yùn)動(dòng)分析模塊22的框圖。運(yùn)動(dòng)分析模塊22在整體上分割來自圖像的 運(yùn)動(dòng)特征。運(yùn)動(dòng)特征來源于兩個(gè)連續(xù)的輸入幀32和34。輸入幀32和34被規(guī)范化成相應(yīng)的幀36和38。將光流算子應(yīng)用于規(guī)范化的幀36和38，用于產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)特征圖像40。分割的對(duì)象42來源于運(yùn)動(dòng)特征圖像40。分割的對(duì)象42通過在運(yùn)動(dòng)特征圖像40中找到局部極大斑點(diǎn)來確定。對(duì)于應(yīng)用了圖像巾貞的相應(yīng)圖像，令Cr, _7)是在時(shí)刻 時(shí)的圖像巾貞，其中^和_7分別表示像素的行和列。規(guī)范化的幀36和38由如下公式表示
其中算子// {}表示圖像幀JfejO中的像素的強(qiáng)度的平均，σ {}表示圖像幀中的像素的強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)偏差，并且和σ’為預(yù)定參數(shù)。將諸如Lucas-Kanada的光流算子應(yīng)用于兩個(gè)連續(xù)的圖像巾貞I^1 {x, y)和It {x, y)。時(shí)刻t表示所捕獲圖像的當(dāng)前時(shí)間的幀，而時(shí)刻 -l表示所捕獲圖像的先前時(shí)間的幀。結(jié)果，可基于對(duì)象在當(dāng)前時(shí)間的幀t與先前時(shí)間的幀 -l之間的運(yùn)動(dòng)(已知為光流圖像)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)對(duì)象。將閾值和連通分量(connected component)跟蹤應(yīng)用于光流圖像,用于在檢測(cè)到明顯運(yùn)動(dòng)的原始圖像中識(shí)別候選區(qū)域。如圖I中所描述的顯著性區(qū)域模塊24檢測(cè)圖像中的這樣的區(qū)域，即所述區(qū)域與圖像中的其他對(duì)象相比具有明顯變化的特性(例如，更亮或更暗的特性)，或者與該圖像中的周圍對(duì)象相比具有更多的邊緣和角部。這些相應(yīng)的區(qū)域通常包圍對(duì)象或?qū)ο蟮囊徊糠?，因此，?duì)于進(jìn)一步的評(píng)估而言，識(shí)別這種相應(yīng)的區(qū)域是有利的。圖5圖示了用于識(shí)別所關(guān)心的顯著性區(qū)域的過程。在步驟50中，開始用于識(shí)別所關(guān)心的顯著性區(qū)域的例程。在步驟51中，捕獲并分析輸入視頻流。在步驟52中，從輸入視頻流確定邊緣。在圖6中示出了識(shí)別邊緣的邊緣圖。在步驟53中，從輸入視頻流確定角部。在圖7中示出了識(shí)別角部的角部圖。在步驟54中，從輸入視頻流確定顯著性斑點(diǎn)。在圖8中示出了識(shí)別斑點(diǎn)的顯著性斑點(diǎn)圖。在步驟55中，為了識(shí)別所關(guān)心的顯著性區(qū)域，組合所檢測(cè)的邊緣、角部和顯著性斑點(diǎn)。在圖9中示出了識(shí)別所關(guān)心的區(qū)域的所關(guān)心顯著性區(qū)域圖。參考步驟54的顯著性斑點(diǎn)檢測(cè)過程，將Gaussian算子應(yīng)用于圖像。對(duì)于輸入圖像/Cr, _7)而言，由以下公式表示的Gaussian核函數(shù)來卷積圖像
權(quán)利要求
1.一種交叉通行碰撞警報(bào)系統(tǒng),包括 基于圖像的檢測(cè)裝置，所述基于圖像的檢測(cè)裝置用于捕獲被驅(qū)動(dòng)車輛的行進(jìn)方向的區(qū)域中的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)； 運(yùn)動(dòng)分析模塊，所述運(yùn)動(dòng)分析模塊用于監(jiān)測(cè)所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，所述運(yùn)動(dòng)分析模塊在所述捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象； 顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊，所述顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊用于在所述捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)識(shí)別指示了至少部分潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象的所關(guān)心的區(qū)域，所述顯著性區(qū)域模塊在所述捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)檢測(cè)具有變化的特性的區(qū)域； 預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊，所述預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊響應(yīng)于所述運(yùn)動(dòng)分析模塊和所述顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊的輸出，以便基于由所述運(yùn)動(dòng)分析模塊和所述顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊識(shí)別的所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象來產(chǎn)生至少一個(gè)候選對(duì)象； 非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器，所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器用于檢測(cè)由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中的至少一個(gè)候選對(duì)象； 對(duì)象跟蹤模塊，所述對(duì)象跟蹤模塊用于跟蹤由所述預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊和由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器檢測(cè)的至少一個(gè)候選對(duì)象，所述對(duì)象跟蹤模塊融合在由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由所述基于圖像的感測(cè)裝置捕獲的區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的至少一個(gè)候選對(duì)象，所述對(duì)象跟蹤模塊跟蹤所述至少一個(gè)候選對(duì)象相對(duì)于所述驅(qū)動(dòng)車輛的位置和速度，其中融合在所述區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的至少一個(gè)候選對(duì)象包括將所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中表示所述至少一個(gè)候選對(duì)象的對(duì)象數(shù)據(jù)與由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中的潛在對(duì)象合并；以及 威脅評(píng)定模塊，所述威脅評(píng)定模塊用于確定被跟蹤的候選對(duì)象與所述被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的威脅評(píng)定，所述威脅評(píng)定模塊確定是否應(yīng)響應(yīng)于所述威脅評(píng)定提供警告。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，還包括用于感測(cè)所述被驅(qū)動(dòng)車輛的轉(zhuǎn)向和運(yùn)動(dòng)的車內(nèi)傳感器，其中所述對(duì)象跟蹤模塊響應(yīng)于來自所述車內(nèi)傳感器的感測(cè)輸入信號(hào)來預(yù)測(cè)所述被驅(qū)動(dòng)車輛的驅(qū)動(dòng)路徑，所述對(duì)象跟蹤模塊向所述預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊提供所述被驅(qū)動(dòng)車輛的預(yù)計(jì)路徑的反饋，用于所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象的當(dāng)前時(shí)幀與先前時(shí)幀之間的比較，以便評(píng)定所述至少一個(gè)候選對(duì)象是否潛在地處在關(guān)于所述被驅(qū)動(dòng)車輛的碰撞路徑上。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，被控對(duì)象模型被用于確定所述被驅(qū)動(dòng)車輛的所述預(yù)計(jì)路徑。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，所述對(duì)象跟蹤模塊產(chǎn)生包括位置和速度數(shù)據(jù)的融合的對(duì)象數(shù)據(jù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，所述預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊將運(yùn)動(dòng)分析和場(chǎng)景分析用于識(shí)別所關(guān)心的顯著性區(qū)域。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，還包括用于提取圖像塊的圖像塊提取模塊，所述圖像塊標(biāo)識(shí)了潛在對(duì)象。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，還包括用于確定圖像塊的邊緣和角部的分布的特征提取模塊，其中將所確定的分布映射至特征描述向量。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，還包括對(duì)象檢測(cè)器模塊，所述對(duì)象檢測(cè)器模塊用于區(qū)分所述特征描述符向量是否表示對(duì)象。
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，所述對(duì)象檢測(cè)傳感器包括短距雷達(dá)傳感器。
10.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，所述對(duì)象檢測(cè)傳感器包括側(cè)邊盲區(qū)警告?zhèn)鞲衅鳌?br> 11.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，所述圖像捕獲裝置包括視頻攝像機(jī)。
12.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，所述對(duì)象跟蹤模塊使用粒子濾波器，以融合候選對(duì)象。
13.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，由所述非成像檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由所述基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲的區(qū)域是不重疊的區(qū)域。
14.根據(jù)權(quán)利要求I所述的系統(tǒng)，其中，由所述非成像檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由所述基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲的區(qū)域包括重疊區(qū)域，所述對(duì)象跟蹤模塊在所述至少一個(gè)候選對(duì)象處在所述重疊區(qū)域中時(shí)，通過共同地利用所述非成像檢測(cè)傳感器和所述基于圖像的檢測(cè)裝置來跟蹤所述至少一個(gè)候選對(duì)象。
15.一種用于檢測(cè)被驅(qū)動(dòng)車輛與交叉穿過所述被驅(qū)動(dòng)車輛的路徑的對(duì)象之間的潛在碰撞的方法，所述方法包括步驟 利用非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器在由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中檢測(cè)潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象； 由基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲所述被驅(qū)動(dòng)車輛的行進(jìn)方向的區(qū)域中的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)； 在由所述基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲的區(qū)域中從所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來識(shí)別潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象； 在所捕獲的圖像數(shù)據(jù)內(nèi)識(shí)別包括了潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象的所關(guān)心的區(qū)域； 應(yīng)用預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析，所述預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析響應(yīng)于所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)的所述識(shí)別的潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象和所述識(shí)別的所關(guān)心的區(qū)域，用于跟蹤潛在地處在關(guān)于所述被驅(qū)動(dòng)車輛的碰撞路徑上的所述識(shí)別的潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象； 融合在由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由所述基于圖像的感測(cè)裝置捕獲的區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象，在所述所關(guān)心的區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的所述至少一個(gè)候選對(duì)象的融合包括將所述運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)中表示所述至少一個(gè)候選對(duì)象的對(duì)象數(shù)據(jù)與由所述非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域中的潛在對(duì)象合并，其中相對(duì)于所述被驅(qū)動(dòng)車輛跟蹤所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象的位置和速度； 確定被跟蹤對(duì)象與所述被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的威脅評(píng)定；以及 響應(yīng)于所述威脅評(píng)定發(fā)出對(duì)象與所述被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的警告。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中，將關(guān)于所述對(duì)象的先前共同跟蹤的數(shù)據(jù)應(yīng)用于所述預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析。
17.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中，應(yīng)用預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析將運(yùn)動(dòng)分析和場(chǎng)景分析用于識(shí)別所關(guān)心的顯著性區(qū)域。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中，應(yīng)用預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析包括為了識(shí)別潛在對(duì)象來提取圖像塊。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的方法，其中，應(yīng)用預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析包括確定所述圖像塊中的邊緣和角部的分布。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的方法，其中，將所確定的分布映射至特征描述向量。
21.根據(jù)權(quán)利要求20所述的方法，其中，應(yīng)用預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)分析包括區(qū)分所述特征描述符是否表示對(duì)象。
22.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中，由所述非成像檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由所述基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲的區(qū)域不重疊，其中所述對(duì)象跟蹤模塊在所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象在所述不重疊的區(qū)域之間轉(zhuǎn)換時(shí)融合所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。
23.根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其中，由所述非成像檢測(cè)傳感器感測(cè)的區(qū)域與由所述基于圖像的檢測(cè)裝置捕獲的區(qū)域是重疊的區(qū)域，其中所述對(duì)象跟蹤模塊在所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象在所述重疊的區(qū)域中時(shí)，共同地利用所述非成像檢測(cè)傳感器和所述基于圖像的檢測(cè)裝置跟蹤所述潛在運(yùn)動(dòng)對(duì)象。
全文摘要
提供了一種交叉通行碰撞警報(bào)系統(tǒng)，其包括用于捕獲行進(jìn)方向的區(qū)域中的對(duì)象的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的基于圖像的檢測(cè)裝置。運(yùn)動(dòng)分析模塊監(jiān)測(cè)所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊在所捕獲的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)識(shí)別所關(guān)心的區(qū)域。預(yù)測(cè)性對(duì)象檢測(cè)模塊響應(yīng)于運(yùn)動(dòng)分析模塊和顯著性區(qū)域檢測(cè)模塊的輸出，用于產(chǎn)生至少一個(gè)候選對(duì)象。非成像對(duì)象檢測(cè)傳感器對(duì)用于檢測(cè)至少一個(gè)候選對(duì)象的區(qū)域進(jìn)行感測(cè)。對(duì)象跟蹤模塊跟蹤至少一個(gè)候選對(duì)象，并融合在區(qū)域之間轉(zhuǎn)換的至少一個(gè)候選對(duì)象。威脅評(píng)定模塊確定跟蹤的候選對(duì)象與被驅(qū)動(dòng)車輛之間的潛在碰撞的威脅評(píng)定，并確定是否應(yīng)提供警告。
文檔編號(hào)G06T7/20GK102792314SQ201080063158
公開日2012年11月21日 申請(qǐng)日期2010年10月13日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月3日
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