用于測量道路上通過的車輛的高度輪廓的方法和設(shè)備的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供—種用于測量車輛道路(1)上通過的車輛(2)的高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2，W2’)的方法和設(shè)備。所述方法包括下面的步驟：將單眼照相機(jī)(4)以從上方捕獲道路(1)的—部分的孔徑角(α，β)從道路(1)上方的點(diǎn)指向道路(1)，在第一時(shí)刻(t1)借助于照相機(jī)(4)記錄通過的車輛(2)的至少第一圖像(F1)，在第二時(shí)刻(t2)借助于照相機(jī)(4)記錄通過的車輛(2)的至少第二圖像(F2)，根據(jù)第一圖像與第二圖像(F1，F(xiàn)2)之間的光流(F)的分析，生成車輛(2)的移動矢量圖像(V，V’)，以及根據(jù)移動矢量圖像(V，V，)產(chǎn)生車輛(2)的高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2，W2’)。
【專利說明】用于測量道路上通過的車輛的高度輪廓的方法和設(shè)備
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請涉及一種用于測量道路上通過的車輛的高度輪廓的方法和設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002]在車輛行駛時(shí)測量車輛具有重要性，例如，對于車輛的高度檢查或?qū)τ诘缆肥召M(fèi)系統(tǒng)，取決于車輛的形態(tài)，例如車輛大小、車身結(jié)構(gòu)(客車或貨車)、具有拖車、軸數(shù)等等，所述車輛必須支付不同的通行費(fèi)。為此，目前采用廣泛的技術(shù)，例如激光掃描儀或立體(雙鏡)照相機(jī)，來產(chǎn)生通過的車輛的3D圖像并根據(jù)其建立車輛的高度輪廓。然而就構(gòu)造和維護(hù)而言，激光掃描儀非常復(fù)雜，而立體照相機(jī)一直需要專門的、復(fù)雜的校準(zhǔn)。本發(fā)明的目的是產(chǎn)生用于測量移動時(shí)的車輛的高度輪廓的較簡單的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本目的由上述【背景技術(shù)】中所提及的類型的方法來實(shí)現(xiàn)，其包括下面的步驟:
[0004]將單眼照相機(jī)從道路上方的點(diǎn)以從上方捕獲道路的一部分的孔徑角指向道路，
[0005]借助于該照相機(jī)在第一時(shí)刻記錄通過的車輛的至少第一圖像，
[0006]借助于該照相機(jī)在第二時(shí)刻記錄通過的車輛的至少第二圖像，
[0007]根據(jù)對第一與第二圖像之間的光流的分析，生成車輛的移動矢量圖像，以及
[0008]根據(jù)移動矢量圖像產(chǎn)生車輛的高度輪廓。
[0009]本目的也由用于執(zhí)行上面的方法的裝置來實(shí)現(xiàn)。
[0010]本發(fā)明首先提出使用對用于測量道路上的車輛的高度輪廓的單眼照相機(jī)的開始圖像流進(jìn)行的光流分析。根據(jù)來自于不同的相關(guān)位置的按時(shí)間順序連續(xù)的圖像之間的光流建立3D圖像或更具體地2.5D圖像，這本身在本領(lǐng)域的“來自于運(yùn)動的深度”或“來自于視頻的形狀，，的口號下是已知的，并利用這樣的事實(shí):通過照相機(jī)的物體的靠近照相機(jī)的點(diǎn)看起來比同一個物體的遠(yuǎn)離照相機(jī)的物體點(diǎn)移動得更快，由此，可獲得關(guān)于物體的深度信息。
[0011]光流分析的基本原理例如在Antonin Chambolle等的“An introduction toTotal Variation for Image Analysis”，Radon Series Comp.Appl.Math9,1-78, DeGruyter2010 ；于 2012 年 6 月 5 日從 ency clopedia.com 檢索到的 John Dainitith 的“Optical Flow”，2004 ;Robert Fisher 等的“Dictionary of Computer Vision andImage Processing”，John Wiley和Sons, 2005中描述。在交通監(jiān)測技術(shù)中，光流法以前被用于檢查分開的車道中的交通流的移動，例如參見，Young Cho等的“EstimatingVelocity Fields on a Freeway from Low Resolution Video，，，IEEE Transactionson Intelligent Transportation Systems,2006, Vol.7, edition4, pages 460-469 ;或者 Jensklappstein, “Detektion von bewegten Objekten in Straβ enverkehrsszenenmittels des optischenFlusses”，(借助于光流檢測道路交通中移動的物體)，dissertation for Ruprecht-Karls-1JniversitSt Heidelberg，2008。借助于十字路 口 的車輛的3D表示，也可跟蹤各個車輛，所述3D表示由光流分析生成，例如參見，AlexanderBarth 等的“Vehicle Tracking at Urban Intersections Using Dense Stereo，，, 3rdWorkshop on Behaviour Monitoring and Interpretation, BMI, Ghent, 2009 ；DavidPfeiffer 和 Uwe Franke 的“Efficient Representation ofTraffic Scenes by Meansof Dynamic Stixels，，，IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV), pages217_224, SanDiego, USA, 2010 ；L.Dreschler 和 H._H.Nagel, “Volumetric Model and3D~TrajectoRYof a Moving Car Derived from Monocular TV-Frame Seqnences of a Street Scene，，，IJCAI’ 81Proceedings ofthe7th International Joint Conference on Ar-tificialIntelligenee, pages692_697。V.Kastrinaki 等的 “A Snrvey of video ProcessingTechniquesfor Traffic Applications，，，Image andVision Computing21, pages359_381,2003提供了光流法的交通應(yīng)用概述。
[0012]根據(jù)本發(fā)明的方法節(jié)約昂貴的附加傳感器，諸如激光掃描儀和校準(zhǔn)復(fù)雜的立體照相機(jī)，并能夠僅僅利用從上方指向到道路上的單個照相機(jī)，實(shí)現(xiàn)車輛的高度輪廓測量，這從未在現(xiàn)有技術(shù)中實(shí)現(xiàn)。
[0013]照相機(jī)優(yōu)選基本垂直向下地指向到道路上，以致在車輛的前端面和后端面處劃分陰影并由此使這種陰影最小化。
[0014]所測得的高度輪廓可為2.51)高度輪廓(2.5D高度輪廓被理解為，僅僅包含從照相機(jī)的觀測角和安裝點(diǎn)看來是清楚的那些片段的圖像深度信息的3D輪廓)和2D高度輪廓(“斷面圖像’)二者；對于后者，平行于道路的縱向延伸的2D高度輪廓被優(yōu)選地選擇:車輛在它們的行進(jìn)方向上移動時(shí)的光流分析，精確傳遞了該方向上的最有意義的深度信息。
[0015]出于相同的理由，優(yōu)選地在道路的縱向上各向異性地分析光流。垂直于道路縱向的通過的車輛的邊緣在兩個圖像之間幾乎不變化(假設(shè)車輛在此時(shí)不改變車道)，并因此，這可被用作光流分析中的邊界條件。
[0016]高度輪廓優(yōu)選地基于車輛的最低記錄點(diǎn)的速度或道路上的車輛的陰影而被縮放，以便生成準(zhǔn)確尺寸的高度輪廓。
[0017]可替換地，可實(shí)現(xiàn)高度輪廓與車輛速度的“自縮放”，因?yàn)橐晒饬鞣治鏊烙?jì)的兩個圖像被捕獲的時(shí)刻，取決于道路上預(yù)定位置處的車輛的檢測。為此，第一時(shí)刻優(yōu)選為車輛在道路上的第一位置被檢測的時(shí)刻，而第二時(shí)刻為車輛在道路上的第二位置被檢測的時(shí)刻。
[0018]車輛特別優(yōu)選地借助于設(shè)置在道路上的傳感器或通過照相機(jī)本身的圖像的估計(jì)來被在第一及第二位置檢測。所提及的傳感器例如可為光電傳感器、車道中的感應(yīng)環(huán)、掃描儀或類似物。如果照相機(jī)本身的圖像被用于車輛的位置檢測，則例如車輛圖像的顯著點(diǎn)，諸如車輛輪廓線中的拐角，可在圖像中的預(yù)定位置處被檢測到。
[0019]在本發(fā)明的另一個有利的實(shí)施例中，在由其產(chǎn)生高度輪廓之前的移動矢量圖像，或者所產(chǎn)生的高度輪廓，優(yōu)選底由照相機(jī)的孔徑角補(bǔ)償，并因此被校正。
[0020]本領(lǐng)域已知的任何光流法可被用于光流分析。由于圖像中的快速車輛的較高的相對運(yùn)動，優(yōu)選采用全變差光流法，正如例如在T.Brox和J.Malik的” Large DisplacementOptical Flow:Descriptor Matching in Variational Motion Estimation”，IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.33, edition3,pages500_513，2011 中所描述的，其可例如在 http: / / lmb.1nformatik, unifreiburg.de / resourees / binaries / 處獲得用于 Matlabprogram libraries。
[0021]本發(fā)明的方法也可被用于通過將所產(chǎn)生的高度輪廓與已知車輛等級的參考高度輪廓相比較來對所測量的車輛分類。
[0022]對于本發(fā)明的方法，可以使用任何適當(dāng)?shù)恼障鄼C(jī)，例如，用于獲取連續(xù)的各個圖像的照相機(jī)或視頻照相機(jī)。安裝在橫跨道路的橋上的交通監(jiān)測照相機(jī)優(yōu)選地被用作照相機(jī)，特別是交通監(jiān)測視頻照相機(jī)，其視頗流(圖像輸出流)被饋送光流分析。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0023]此后將根據(jù)附圖中所示出的示例性實(shí)施例，更詳細(xì)地示出本發(fā)明，其中:
[0024]圖1a和Ib示出了當(dāng)在兩個不同時(shí)刻記錄通過單眼照相機(jī)下方的車輛的圖像的本發(fā)明的方法；
[0025]圖2a_2d示出了基于其中產(chǎn)生的圖像、矢量和輪廓數(shù)據(jù)的本發(fā)明的方法；
[0026]圖3a和3b示出了校正前(圖3a)和校正后(圖3b)的兩個示例性移動圖像矢量;
[0027]圖4示出了由來自于圖3b的校正后的移動矢量圖像產(chǎn)生的2.高度輪廓的透視圖；以及
[0028]圖5示出了分別由圖3a或3b的移動矢量圖像或者由圖4的2.5D高度輪廓所產(chǎn)生的2D高度輪廓或其可選的隨后校正。
【具體實(shí)施方式】
[0029]圖1a和Ib示出了用于執(zhí)行考慮中的用于測量通過道路I的車輛2的高度輪廓的方法的基本測量設(shè)置。圖1a和Ib中示出了處于兩個不同地點(diǎn)或位置的車輛2，更具體地，第一位置用在時(shí)刻A處的虛線指示，以及第二位置用在更晚的時(shí)刻t2處的實(shí)線示出。
[0030]向下指向到道路I的照相機(jī)4例如以6-7m的安裝高度在固定支撐物3上被安裝在道路I上方，固定支撐物如具有懸臂梁的桿或橫跨道路的橋(臺架)。照相機(jī)4是單眼的，也就是說，它具有單個的、通常方形的或長方形的圖像記錄傳感器(未示出)和設(shè)置于前面的單個鏡頭，由此它具有倒金字塔形的視域8，其具有從在平行于道路5的縱向的平面來看的孔徑角α，和從在垂直于道路5的縱向的平面來看的孔徑角β (未示出)。為了更加清楚的示出，此處通過示例的方式所示出的車輛2具有差別非常大的并簡化了的高度輪廓，其基本上具有以駕駛室的頂部形式的靠近于照相機(jī)(高)的一個頂部區(qū)域6和以加載區(qū)域形式的遠(yuǎn)離照相機(jī)(低)的一個頂部區(qū)域7。
[0031]不言而喻，照相機(jī)4也可傾斜她向下指向到道路I上，假設(shè)車輛2通過的感興趣的道路部分可被看作處于所述照相機(jī)的視域8的一部分中。
[0032]如可從圖1a和Ib中看到的，例如位于頂部區(qū)域6上的靠近于照相機(jī)的點(diǎn)ΡΑ，看起來在照相機(jī)4的視域8中通過移動矢量χΑ在第一時(shí)刻h與第二時(shí)刻t2之間的給定時(shí)間段Δ t=t1-t2內(nèi)移動，而例如位于頂部區(qū)域7上的遠(yuǎn)離照相機(jī)的點(diǎn)Pb,通過較小的移動矢量xB在相同(或不同)時(shí)刻之間的相同時(shí)間段At內(nèi)移動。
[0033]圖2a示出了與在兩個時(shí)刻t1; t2處的圖1a和Ib中的記錄情形相對應(yīng)的照相機(jī)4的所記錄的圖像(幀)F1, F2。兩個圖像F1, F2被饋送給光流分析法。光流分析法在本領(lǐng)域是已知的，并且例如基于在圖像F1, F2中所檢測到的顯著點(diǎn)(特征點(diǎn))，建立顯著點(diǎn)的移動矢量xA，xB (稀疏方法)。可替換地，所有的圖像點(diǎn)可被考慮，因?yàn)樗鼈兊膶で笠苿邮噶勘豢醋饕蛔钚』哪繕?biāo)函數(shù)的一部分，也就是說，尋求最佳地反映圖像F1, F2之間的光流F的變化的移動矢量矩陣(密集方法)。密集方法的優(yōu)選實(shí)施方法為全差光流法，其中，目標(biāo)函數(shù)為要被最小化的能量項(xiàng)，其考慮了圖像之間的亮度和顏色上的變化。其他(高階)項(xiàng)也于被考慮，以便進(jìn)一步改善結(jié)果。對于光流分析，且特別地對于全差光流法的細(xì)節(jié)，可參考【背景技術(shù)】中所提到的文獻(xiàn):T.Brox 和 J.Malik 的” Large Displacement Optical Flow:Descriptor Matching in Variational Motion Estimation”， IEEE Transactions onPattern Analysis and Machine Intelligence, vol.33, edition3, pages500_513,2011 ；例如，該方法的 Matiab-C-mex 實(shí)現(xiàn)，可從 URL:http: / / lmb.1nformatik, un1-freiburg.de / resourees / binaries/ 獲得。
[0034]此處，特殊平滑項(xiàng)可被用作全差光流分析的邊界條件，其包括作為前提的垂直于道路的縱向5的車輛2的小的移動或不移動，以便有助于求解最小化問題。為了獲得不同物體(道路，車輛)之間的良好間隔，且不會使例如車輛與道路之間的邊緣平滑，優(yōu)選地各向異性地(平行于圖像中出現(xiàn)的邊緣)進(jìn)行平滑。
[0035]由于用于曼的車輛的移動矢量X(P)非常小，且對于靜止的車輛為零，因此在這些情形中，兩個被分析的圖像F1與F2之間的時(shí)間間隔t2-ti優(yōu)選被增加。例如，當(dāng)照相機(jī)4為視頗照相機(jī)時(shí)，直接來自于照相機(jī)4的視頻流的彼此相隨的圖像因此不必被分析，而是分析時(shí)間上遠(yuǎn)離地相應(yīng)記錄的圖像。優(yōu)選地選擇兩個圖像F1和F2的記錄時(shí)間h和t2以使得每種情形中的車輛2位于道路I上的預(yù)定位置，這一點(diǎn)隨后將被更詳細(xì)地闡明。不言而喻，照相機(jī)4也可在兩個以上的時(shí)刻t1; t2記錄兩個以上的圖像F1, F2,并且這些圖像可被包含在光流分析中。
[0036]圖2b以移動矢量圖像V的形式示出了圖2a的光流分析的結(jié)果，其包含用于照相機(jī)圖像F1或F2的每一個圖像點(diǎn)P的移動矢量X(P)。圖2b為具有幾個象征性地示出的移動矢量的高度示意圖；事實(shí)上，移動矢量圖像V為矩陣或陣列，其中，每個單元或像素P包含移動矢量X (P)。
[0037]圖3a示出了來自于圖2b的移動矢量圖像V的另一種形式的圖例，其中，移動矢量χ(Ρ)的絕對值(“速度”)已被分類(量化)在不同的等級區(qū)域中；可以看出，車輛2的頂部區(qū)域6 (艙頂)清楚地顯出具有(看起來)高的速度，而車輛2的頂部區(qū)域7 (貨艙)顯出具有(看起來)低的速度。
[0038]根據(jù)移動矢量圖像V (圖2b和3a)，車輛2的點(diǎn)距照相機(jī)4的各個距離y (圖la，圖1b)現(xiàn)在可被直接她建立:移動矢量X(P)的高絕對值表明較短的距離y，反之亦然。移動矢量圖像V由此同時(shí)構(gòu)成通過道路I上的車輛2的高度起伏或高度輪廓，即使由于它末被縮放而為“原始的”。
[0039]圖4示例性地示出了它,移動矢量圖像V的移動矢量X (P)的絕對值被指定為距離y，而這些曾以圖表的形式示出。圖4的圖解因此示出了 3D高度輪廓，更具體地:車輛2的
2.高度輪廓W2.5。通過在平行于道路5的縱向的平面9中產(chǎn)生截面，2D高度輪廓W2可由圖4的3D或2.高度輪廓W2.5來產(chǎn)生，且被在圖5中闡明。
[0040]從圖5中可以看出，直到現(xiàn)在所考慮的高度輪廓W2.5或W2根據(jù)道路5的縱向上的照相機(jī)4的孔徑角α (以及根據(jù)與其垂直的孔徑角β)而失真。借助于相應(yīng)的幾何均衡，圖5的2D高度輪廓W2 (或者圖4的2.5D高度輪廓W2.5)可因此由照相機(jī)4的孔徑角α (且也可選她為β)來補(bǔ)償，即校正，正如圖5中由箭頭10所示意性地示出的；校正后的2D高度輪廓在圖5中由W2’指示。圖2c和2d示意性地詳細(xì)示出了，通過基于具有垂直端面11，12的箱形車輛2的道路5的縱向上的孔徑角α來校正2D高度輪廓W2的步驟。
[0041]通過孔徑角α (和β )的校正，可同時(shí)直接對高度輪廓W2.5，W2實(shí)施并已預(yù)先對移動矢量圖像V實(shí)施。這在圖3b中示出，其示出了通過孔徑角α，β的校正步驟之后的圖3a的移動矢量圖像V ;校正后的移動矢量圖像由V’指示。校正后的2.5D高度輪廓W2.5’或校正后的2D高度輪廓W2’因此也可直接由圖3b的校正后的移動矢量圖像V，來產(chǎn)生。
[0042]高度輪廓W2.5，W2.5’，W2，W2’隨后可被用于車輛2的分類，例如是因?yàn)檐囕v2的顯著參數(shù)，諸如高度和長度，可由其計(jì)算出，或者高度輪廓可與一組預(yù)先存儲的已知車輛類別的參考高度輪廓相比較。
[0043]如果車輛2的固有速度V是已知的，例如作為借助于諸如光電傳感器、車行道I中的感應(yīng)線圈、掃描儀等等的單獨(dú)的傳感器的測量的結(jié)果，則它可被直接地包括在圖2a的光流分析中，且移動矢量圖像V，V’和高度輪廓W2.5，W2.5，，W2，W2，包含絕對值，即被縮放，以使得例如車輛2的準(zhǔn)確高度和長度可由其推導(dǎo)出。如果車輛2的固有速度V不是已知的，或者被單獨(dú)地測量，特別地如果僅僅單個照相機(jī)4被提供用于實(shí)施所描述的光流法，則最低的移動點(diǎn)P3,即距照相機(jī)最遠(yuǎn)的點(diǎn)，或者道路I上的車輛2的陰影，可在圖像F1, F2中被用作參考值，且移動矢量圖像V，V，或高度輪廓W2.5，W2.5’，W2，W2’可被參考并由此被縮放。道路I上的車輛2的陰影，例如該陰影的最外側(cè)的點(diǎn)，也可在圖像F1和F2中檢測到并用于速度測量，以便隨后縮放高度輪廓W2.5，W2.5’，W2，W/。
[0044]可替換地，兩個被分析的圖像F1, F2被記錄的時(shí)刻t2，ti可被預(yù)先選擇，以使得它們對應(yīng)于道路I上的車輛2的預(yù)定位置。例如，借助于集成在行車道上的車輪檢測器D1, D2,例如感應(yīng)線圈、光電傳感器、掃描儀等等，而且還借助于照相機(jī)4本身的(視頗流的)連續(xù)圖像的估計(jì)，車輛2采取圖1a中由實(shí)線和虛線所示出的兩個地點(diǎn)或位置的這兩個時(shí)刻t1;t2，可由此被檢測以便隨后記錄圖像F1, F2。高度輪廓1.5，W2.5’，W2，W2’因此利用準(zhǔn)確的速度被自動縮放。
[0045]當(dāng)然，照相機(jī)4的視域中的多個車輛的高度輪廓W2.5，W2.5’，W2，W2’也可利用本發(fā)明的方法來產(chǎn)生。本發(fā)明因此不限定于所呈現(xiàn)的實(shí)施例，而是包括落入附隨的權(quán)利要求書的范圍內(nèi)的所有變型和改變。
【權(quán)利要求】
1.一種用于測量在道路(I)上通過的車輛(2)的高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2, W2’ )的方法，所述方法包括以下步驟: 將單眼照相機(jī)(4)以從上方捕獲道路(I)的一部分的孔徑角(α，β)從道路(I)上方的點(diǎn)指向道路(I)， 在第一時(shí)刻U1)借助于照相機(jī)⑷記錄通過的車輛(2)的至少第一圖像(F1), 在第二時(shí)刻(t2)借助于照相機(jī)⑷記錄通過的車輛(2)的至少第二圖像(F2), 根據(jù)第一圖像與第二圖像(FpF2)之間的光流(F)的分析，生成車輛(2)的移動矢量圖像(V，V’)，以及 根據(jù)移動矢量圖像(V，V，)產(chǎn)生車輛⑵的高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2，W2’ )。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于，照相機(jī)(4)基本垂直向下地指向到道路(2)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于，高度輪廓(W2.5，W2.5’)為2.高度輪廓。
4.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其特征在于，高度輪廓(W2，W2’)為2D高度輪廓，其平行于道路(5)的縱向延伸。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法，其特征在于，基于車輛(2)的最低記錄點(diǎn)(P3)的速度(V)或基于道路⑴上的車輛⑵的陰影，縮放高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2，W2’)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法,其特征在于,第一時(shí)刻U1)為車輛(2)在道路(I)上的第一位置被檢測到的時(shí)刻，并且第二時(shí)刻(t2)為車輛在道路(I)上的第二位置被檢測到的時(shí)刻。
7.根據(jù)權(quán)利要求6的方法，其特征在于，借助于設(shè)置在道路(I)上的傳感器或通過照相機(jī)(4)本身的圖像(FnF2)的估計(jì)來在第一位置和第二位置檢測車輛(2)。
8.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法，其特征在于進(jìn)一步的以下步驟:在由移動矢量圖像(V)產(chǎn)生高度輪廓(W2.5’，W2’ )之前，校正(10)移動矢量圖像(V)，以便補(bǔ)償孔徑角(α，β )。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法，其特征在于進(jìn)一步的以下步驟:校正(10)高度輪廓(W2.5，w2)以補(bǔ)償孔徑角(α，β)。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法，其特征在于，全變差光流法被用于光流(F)的分析。
11.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法，其特征在于進(jìn)一步的以下步驟:基于所產(chǎn)生的高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2，W2’ )與已知車輛類別的參考高度輪廓的比較，將車輛(2)分類。
12.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一項(xiàng)的方法，其特征在于，安裝在道路(I)上方的交通監(jiān)視照相機(jī)被用作所述照相機(jī)(4)。
13.一種用于測量道路⑴上通過的車輛(2)的高度輪廓(W2.5，W2.5’，W2，W2，)的設(shè)備，被配置為執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-12中任一項(xiàng)所述的步驟。
【文檔編號】G06K9/00GK103942529SQ201410056940
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年1月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年1月21日
【發(fā)明者】C·科茨, O·拉菲爾茨伯格, C·杰納 申請人:卡波施交通公司