(57)【要約】【課題】インテリジェント路側ユニットの認識が不正確という問題を解決する。【解決手段】本出願は、インテリジェント路側ユニットおよびその情報処理方法を提供する。インテリジェント路側ユニットは、ハイライト画像を取得するハイライトカメラと、ダークライト画像を取得するダークライトカメラと、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するコントローラとを含み、ハイライトカメラとダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有する。インテリジェント路側ユニットは、感度が異なるが同じ撮影視野を有する２つのカメラを設置して、同一時刻、同一撮影領域のハイライト画像およびダークライト画像を取得し、ハイライト画像およびダークライト画像の２つの画像を組み合わせて当該撮影領域内の車両を認識することにより、光強度の差が大きいシーンに対する認識精度を大幅に向上させることができる。【選択図】図１
2020038629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ハイライト画像を取得するためのハイライトカメラと、
ダークライト画像を取得するためのダークライトカメラと、
前記ハイライト画像および前記ダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するコントローラと、を含み、
前記ハイライトカメラと前記ダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有する、
ことを特徴とするインテリジェント路側ユニット。
【請求項２】
前記コントローラは、前記ハイライト画像からハイライト領域画像を切り出し、前記ダークライト画像に基づいてダークライト領域画像を切り出し、前記ハイライト領域画像と前記ダークライト領域画像とをつなぎ合わせて対象画像を生成し、前記対象画像から前記車両情報を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項３】
前記インテリジェント路側ユニットは、前記ハイライトカメラの少なくとも一部を被覆する遮蔽層と、前記ダークライトカメラの少なくとも一部を被覆する遮蔽層と、をさらに含む、
ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項４】
前記インテリジェント路側ユニットは、第１のレーダと第２のレーダとをさらに含み、
前記第１のレーダの検出距離は、前記第２のレーダの検出距離より大きい、  ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項５】
前記第１のレーダと前記第２のレーダとは、いずれもレーザレーダである、
ことを特徴とする請求項４に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項６】
前記インテリジェント路側ユニットは、アンテナをさらに含み、前記アンテナと前記カメラとの間の距離は、所定の距離より大きい、
ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項７】
前記遮蔽層は、前記ハイライトカメラ及び前記ダークカメラの、レンズと放熱部分とを除いた他の部分を被覆する、
ことを特徴とする請求項３に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項８】
前記インテリジェント路側ユニットは、信号機をさらに含み、前記コントローラは、抽出された車両情報に基づいて前記信号機を制御する、
ことを特徴とする請求項１に記載のインテリジェント路側ユニット。
【請求項９】
ハイライト画像およびダークライト画像を取得するステップと、
前記ハイライト画像および前記ダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するステップと、を含み、
ハイライトカメラによってハイライト画像が取得され、ダークカメラによってダークライト画像が取得され、前記ハイライトカメラと前記ダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有する、
ことを特徴とするインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１０】
前記ハイライト画像および前記ダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するステップは、
前記ハイライト画像からハイライト領域画像を切り出し、前記ダークライト画像に基づいてダークライト領域画像を切り出すステップと、
前記ハイライト領域画像と前記ダークライト領域画像とをつなぎ合わせて対象画像を生成するステップと、
前記対象画像から前記車両情報を抽出するステップとをさらに含む、
ことを特徴とする請求項９に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１１】
前記ハイライトカメラの少なくとも一部が遮蔽層によって被覆され、前記ダークライトカメラの少なくとも一部が遮蔽層によって被覆される、
ことを特徴とする請求項９に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１２】
前記方法は、第１のレーダと第２のレーダとによって検出された障害物情報を取得するステップをさらに含み、
前記第１のレーダの検出距離は、前記第２のレーダの検出距離より大きい、  ことを特徴とする請求項９に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１３】
前記第１のレーダと前記第２のレーダとは、いずれもレーザレーダである、
ことを特徴とする請求項１２に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１４】
前記遮蔽層は、前記ハイライトカメラ及び前記ダークカメラの、レンズと放熱部分とを除いた他の部分を被覆する、
ことを特徴とする請求項１１に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１５】
前記方法は、抽出された車両情報に基づいて信号機を制御するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項９に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法。
【請求項１６】
プロセッサとメモリとを含むインテリジェント路側ユニットであって、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出し、前記実行可能なプログラムコードに対応するプログラムを実行することにより、請求項９〜１５のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法を実現する、
ことを特徴とするインテリジェント路側ユニット。
【請求項１７】
コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、当該プログラムがプロセッサによって実行される時に、請求項９〜１５のいずれかに記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法が実現される、
ことを特徴とする非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、交通技術分野に関し、特に、インテリジェント路側ユニットおよびインテリジェント路側ユニットの情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インテリジェント路側ユニットは、自動運転の重要なサポートである。インテリジェント路側ユニットのインテリジェント需要が高まるにつれて、インテリジェント路側ユニットの感知能力に対する要求は、ますます高くなり、インテリジェント路側ユニットの自発的な感知能力を向上させるために様々なセンサ検知器をインテリジェント路側ユニットに追加する必要がある。
【０００３】
しかしながら、各カメラの感度は、一定であるので、一部の特定のシーンに対する認識が不正確という問題が生じる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、関連技術におけるインテリジェント路側ユニットの認識が不正確という問題を解決するために、インテリジェント路側ユニットおよびインテリジェント路側ユニットの情報処理方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本出願の第１の方面の実施例は、
ハイライト画像を取得するためのハイライトカメラと、
ダークライト画像を取得するためのダークライトカメラと、
前記ハイライト画像および前記ダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するコントローラと、を含み、前記ハイライトカメラと前記ダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有するインテリジェント路側ユニットを提供する。
【０００６】
本願実施例におけるインテリジェント路側ユニットは、ハイライトカメラと、ダークライトカメラと、コントローラとを含み、ハイライトカメラは、ハイライト画像を取得し、ダークライトカメラは、ダークライト画像を取得し、ハイライトカメラとダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有し、コントローラは、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出する。これにより、感度が異なるが、同じ撮影視野を有する２つのカメラを設置して、同一時刻、同一撮影領域のハイライト画像およびダークライト画像を取得し、ハイライト画像およびダークライト画像の２つの画像を組み合わせて当該撮影領域の車両を認識することにより、光強度の差が大きいシーンに対する認識精度を大幅に向上させることができる。
【０００７】
本出願の第２の方面の実施例は、
ハイライト画像およびダークライト画像を取得するステップと、
前記ハイライト画像および前記ダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するステップと、を含み、ハイライトカメラによってハイライト画像が取得され、ダークカメラによってダークライト画像が取得され、前記ハイライトカメラと前記ダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有するインテリジェント路側ユニットの情報処理方法を提供する。
【０００８】
本願実施例におけるインテリジェント路側ユニットの情報処理方法は、ハイライト画像およびダークライト画像を取得し、その後、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出し、ハイライトカメラによってハイライト画像が取得され、ダークカメラによってダークライト画像が取得され、ハイライトカメラとダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有する。感度が異なるが、同じ撮影視野を有する２つのカメラを設置して、同一時刻、同一撮影領域のハイライト画像およびダークライト画像を取得し、ハイライト画像およびダークライト画像の２つの画像を組み合わせて当該撮影領域の車両を認識することにより、光強度の差が大きいシーンに対する認識精度を大幅に向上させることができる。
【０００９】
本出願の第３の方面の実施例は、プロセッサとメモリとを含むインテリジェント路側ユニットを提供し、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出し、前記実行可能なプログラムコードに対応するプログラムを実行することにより、上記実施例に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法を実現する。
【００１０】
本出願の第４方面の実施例は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータプログラム読み取り可能な記憶媒体を提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される時に、上記実施例に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法が実現される。
【００１１】
本発明の付加的な特徴及び利点は、一部が以下の説明に示され、一部が下記の説明により明らかになり、又は本発明の実践により理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本発明の上記のおよび／または付加的な特徴と利点は、実施例を図面を参照して以下に説明することにより、明らかになり、理解され易くなる。ここで、
【図１】本願実施例に係るインテリジェント路側ユニットの概略構成図である。
【図２】本願実施例に係る別のインテリジェント路側ユニットの概略構成図である。
【図３】本開示の実施例に係る別のインテリジェント路側ユニットの概略構成図である。
【図４】本開示の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの情報処理方法の概略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施例を詳細に説明する。前記実施例における例が図面に示され、同一または類似する符号は、常に同一または類似する部品、或いは、同一または類似する機能を有する部品を表す。以下に、図面を参照しながら説明される実施例は例示的なものであり、本発明を解釈することを旨とし、本発明を限定するものと理解してはいけない。
【００１４】
以下、図面を参照しながら、本願実施例に係るインテリジェント路側ユニットおよびその情報処理方法について説明する。
【００１５】
関連技術では、各カメラの感度が一定であるので、一部の特定のシーンに対する認識が不正確という問題が生じる。例えば、トンネルの出入り口に配置されるインテリジェント路側ユニットは、トンネル内とトンネル外との光強度の差が非常に大きいため、１つのカメラによって撮影された画像を用いて認識を行うと、大きな誤差が生じる。
【００１６】
本発明の実施例におけるインテリジェント路側ユニットは、感度が異なる２つのカメラを設置して、ハイライト画像およびダークライト画像を取得し、ハイライト画像およびダークライト画像の２つの画像を組み合わせて車両を認識することにより、光強度の差が大きいシーンに対する認識精度を大幅に向上させることができる。
【００１７】
図１は、本願実施例に係るインテリジェント路側ユニットの概略構成図である。
図１に示すように、当該インテリジェント路側ユニットは、ハイライトカメラ１１０と、ダークライトカメラ１２０と、コントローラ１３０と、を含む。
【００１８】
ハイライトカメラ１１０は、ハイライト画像を取得し、ダークライトカメラ１２０は、ダークライト画像を取得し、ハイライトカメラ１１０とダークライトカメラ１２０とは、同じ撮影視野を有する。コントローラ１３０は、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出する。
【００１９】
実際の応用では、一部の特別なシーン、例えば、トンネル内およびトンネル外について、トンネル内とトンネル外との光強度の差が大きいため、トンネルの出入り口に設置されたインテリジェント路側ユニットが、１つのカメラを用いてトンネル内およびトンネル外を撮影すると、光強度が異なることによって撮影された画像の撮影効果が良好でなく画像内の車両の認識精度に影響を及ぼす。
【００２０】
本実施例において、インテリジェント路側ユニットは、感度が異なるが同じ撮影視野を有する２つのカメラ、ハイライトカメラ１１０およびダークライトカメラ１２０を含み、ハイライトカメラ１１０の感度は、ダークライトカメラ１２０の感度より低く、すなわち、ハイライトカメラ１１０は、ダークライトカメラ１２０より光への要求が高い。そのため、ダークライトカメラ１２０は、暗い環境での物体を鮮明に撮影することができるが、明るい環境での物体について、露光過度によって撮影効果が良好ではない。一方、ハイライトカメラ１１０は、明るい環境での物体を鮮明に撮影することができるが、暗い環境での物体について、撮影効果が良好ではない。
【００２１】
ハイライトカメラ１１０とダークライトカメラ１２０とが同じ撮影視野を有することは、撮影角度が同じであり、撮影領域が同じであることを意味する。つまり、ハイライト画像とダークライト画像とは、同一撮影領域の画像である。具体的な実現時に、２つのカメラの配置高さが同じであり、２つのカメラ間の距離が道路の幅より遥かに小さいので、２つのカメラの撮影視野が同じであると見なすことができる。例えば、道路の幅は通常、メートルを単位として測定され、２つのカメラ間の距離はミリメートルを単位として測定されるため、２つのカメラ間の視野が同じであると見なすことができる。
【００２２】
したがって、コントローラ１３０は、ハイライトカメラ１１０によって撮影されたハイライト画像、およびダークカメラ１２０によって撮影されたダークライト画像に基づいて、同一撮影領域内の車両情報、例えば、車両の台数、各ナンバープレートの番号、色などを一緒に認識することができる。
【００２３】
具体的には、コントローラ１３０は、ハイライト画像における比較的鮮明な領域内の車両情報を抽出し、暗光画像における比較的鮮明な領域内の車両情報を抽出することにより、撮像領域内の車両情報を取得することができる。
【００２４】
本願実施例におけるインテリジェント路側ユニットは、高強度の差が大き領域について、感度が異なるが同じ撮影視野を有する２つのカメラを設置して、同一時刻、同一撮影領域のハイライト画像およびダークライト画像を取得し、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて当該撮影領域内の車両を認識する。１つのカメラによって撮影された画像を用いて認識することにより、認識精度を大幅に向上させることができる。
【００２５】
本願実施例の可能な一実施形態において、コントローラ１３０がハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するとき、コントローラ１３０は、さらに、ハイライト画像からハイライト領域画像を切り出し、ダークライト画像に基づいてダークライト領域画像を切り出し、ハイライト領域画像とダークライト領域画像とをつなぎ合わせて対象画像を生成した後、対象画像から車両情報を抽出することができる。
【００２６】
ハイライトカメラ１１０とダークライトカメラ１２０とは、同じ視野を有するので、２つの画像を融合してから撮影領域内の車両情報を抽出することができる。また、ハイライト画像における撮像領域内の強い光の領域であるハイライト領域の撮影品質が良好であり、かつ、ダークライト画像における撮像領域内の暗い光の領域であるダークライト領域の撮影品質が良好であるので、コントローラ１３０は、ハイライト画像からハイライト領域画像を切り出して、ダークライト領域から切り出されたダークライト領域画像とつなぎ合わせて、当該撮影領域の画質が良好な対象画像を取得することができる。これにより、対象画像から撮影領域内の、すなわち光強度が異なる領域内の車両情報を抽出することができる。
【００２７】
トンネルを例とすると、ハイライトカメラ１１０およびダークライトカメラ１２０の撮影領域は、トンネル内領域とトンネル外領域とを含み、コントローラ１３０は、ハイライト画像からトンネル外の画像を切り出し、ダークライト画像に基づいてトンネル内の画像を切り出すことができ、そして、切り出したトンネル外の画像とトンネル内の画像とをつなぎ合わせて対象画像を取得することができる。対象画像においてトンネル内の画像およびトンネル外の画像は、いずれも鮮明であるため、コントローラ１３０は、対象画像からトンネル内の車両情報およびトンネル外の車両情報を抽出することができる。
【００２８】
実際の応用では、カメラがレーダ信号によって干渉されるため、画像の鮮明度を向上させるために、本実施例において、インテリジェント路側ユニットは、ハイライトカメラの少なくとも一部を被覆する遮蔽層と、ダークライトカメラの少なくとも一部を被覆する遮蔽層とをさらに含むことができる。
【００２９】
遮蔽層が放熱に影響を与えるので、実際の使用では、遮蔽層は、ハイライトカメラ１１０およびダークライトカメラ１２０の、レンズおよび放熱部分を除いた他の部分を被覆することができる。これにより、カメラの作動および放熱に影響を与えることなく、画像の鮮明度を向上させる。
【００３０】
図２は、本願実施例に係る別のインテリジェント路側ユニットの概略構成図である。
認識精度を向上させるために、図１に示す実施例に基づいて、図２に示すように、当該インテリジェント路側ユニットは、第１のレーダ１４０と第２のレーダ１５０とをさらに含むことができる。
ここで、第１のレーダ１４０の検出距離は、第２のレーダ１５０の検出距離より大きい。
【００３１】
設置時に、第１のレーダ１４０の高さを第２のレーダ１５０より高くすることができるので、第１のレーダ１４０は、遠い所の障害物情報を検出し、第２のレーダ１５０は、インテリジェント路側ユニットに近い障害物情報を検出する。障害物情報は、障害物とインテリジェント路側ユニットとの間の距離、および障害物の方位などの情報を含むことができる。
【００３２】
レーザレーダは、高精度および耐干渉の利点を有するので、具体的な実現において、第１のレーダ１４０と第２のレーダ１５０とは、いずれもレーザレーダにすることができる。第１のレーダの検出距離が第２のレーダの検出距離より大きいので、具体的な実現において、第１のレーダ１５０は、６４ラインのレーザレーダを使用することができ、第２のレーダ１５０は、１６ラインのレーザレーダを使用することができる。これにより、第１のレーダの検出精度が確保されるだけでなく、第２のレーダのコストも低減される。
【００３３】
コントローラ１３０は、ハイライト画像、ダークライト画像、および第１のレーダ１４０と第２のレーダ１５０とによって検出された障害物情報に基づいて、車両情報を正確に抽出することができる。
【００３４】
レーダは、車両の距離、速度、方位などを正確に検出することができるので、レーダによって検出された車両情報、およびカメラによって撮像された画像に基づいて、撮影領域の車両情報を正確に抽出する。
【００３５】
さらに、本願実施例の可能な一実現形態において、インテリジェント路側ユニットは、アンテナをさらに含むことができる。
【００３６】
インテリジェント路側ユニットは、レーダによって検出された障害物情報、及びカメラによって撮影された画像などをアンテナを介してサーバまたは無人運転自動車に送信することができる。
【００３７】
無人運転自動車は、インテリジェント路側ユニットによって送信された情報を受信し、受信した情報に基づいて対応する制御手段を講じることにより、無人運転自動車の安全性および信頼性を向上させる。
【００３８】
アンテナのカメラへの干渉を防ぐために、アンテナとカメラとの間の距離を所定の距離より大きくする。すなわち、アンテナとハイライトカメラ１１０との間の距離，およびアンテナとダークライトカメラ１２０との間の距離は、いずれも所定の距離より大きい。
【００３９】
図３は、本願実施例に係る別のインテリジェント路側ユニットの概略構成図である。
【００４０】
車流量が多い場合は、車両の待ち時間が長くなる。車両の待ち時間を短くするために、さらに、本願実施例の可能な一実現形態において、図３に示すように、当該インテリジェント路側ユニットは、信号機１６０をさらに含むことができる。
【００４１】
本実施例において、コントローラ１３０は、抽出された車両情報に基づいて信号機を制御することができる。具体的には、コントローラ１３０は、車流量情報に基づいて信号機１６０を制御することができる。例えば、現在の車流量が比較的多い場合、青信号の時間を長くすることができ、現在の車流量が比較的少ない場合、青信号の時間を短くすることができる。
【００４２】
上記実施例を実現するために、本願実施例は、インテリジェント路側ユニットの情報処理方法をさらに提供する。図４は、本開示の実施例に係るインテリジェント路側ユニットの情報処理方法の概略フローチャートである。
【００４３】
本発明の実施例におけるインテリジェント路側ユニットの情報処理方法は、本願実施例に係るインテリジェント路側ユニットによって実行することができ、感度が異なる２つのカメラによって画像を撮影することにより車両の認識精度を向上させることを実現する。
【００４４】
図４に示すように、当該インテリジェント路側ユニットの情報処理方法は、以下のステップ２０１およびステップ２０２を含む。
【００４５】
ステップ２０１において、ハイライト画像およびダークライト画像を取得する。
【００４６】
本実施例において、ハイライトカメラによってハイライト画像が取得され、ダークカメラによってダークライト画像が取得され、ハイライトカメラとダークライトカメラとは、同じ撮影視野を有する。
【００４７】
実際の応用では、一部の特別なシーン、例えば、トンネル内およびトンネル外について、トンネル内とトンネル外との光強度の差が大きいため、トンネルの出入り口に設置されたインテリジェント路側ユニットが、１つのカメラを用いてトンネル内およびトンネル外を撮影すると、光強度が異なることによって撮影された画像の撮影効果が良好でなく、画像内の車両の認識精度に影響を及ぼす。
【００４８】
本実施例において、ハイライトカメラおよびダークライトカメラは、感度が異なるが、同じ撮影視野を有する。ハイライトカメラの感度は、ダークライトカメラの感度より低く、すなわち、ハイライトカメラは、ダークライトカメラより光への要求が高い。そのため、ダークライトカメラは、暗いト環境での物体を鮮明に撮影することができるが、明るい環境での物体について、露光過度によって撮影効果が良好ではない。一方、ハイライトカメラは、明るい環境での物体を鮮明に撮影することができるが、暗い環境での物体について、撮影効果が良好ではない。
【００４９】
ハイライトカメラとダークライトカメラとが同じ撮影視野を有することは、撮影角度が同じであり、撮影領域が同じであることを意味する。つまり、ハイライト画像とダークライト画像とは、同一撮影領域の画像である。具体的な実現時に、２つのカメラの配置高さが同じであり、２つのカメラ間の距離が道路の幅より遥かに小さいので、２つのカメラの撮影視野が同じであると見なすことができる。例えば、道路の幅は通常、メートルを単位として測定され、２つのカメラ間の距離はミリメートルを単位として測定されるため、２つのカメラ間の視野が同じであると見なすことができる。
【００５０】
ステップ２０２において、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出する。
【００５１】
コントローラは、ハイライトカメラによって撮影されたハイライト画像、およびダークカメラによって撮影されたダークライト画像に基づいて、同一撮影領域内の車両情報、例えば、車両の台数、各ナンバープレートの番号、色などを一緒に認識することができる。
【００５２】
具体的には、インテリジェント路側ユニットは、ハイライト画像における比較的鮮明な領域内の車両情報を抽出し、暗光画像における比較的鮮明な領域内の車両情報を抽出することにより、撮像領域内の車両情報を取得することができる。
【００５３】
本願実施例におけるインテリジェント路側ユニットは、高強度の差が大き領域について、感度が異なるが同じ撮影視野を有する２つのカメラにより、同一時刻、同一撮影領域のハイライト画像およびダークライト画像を取得し、ハイライト画像およびダークライト画像に基づいて当該撮影領域内の車両を認識する。１つのカメラによって撮影された画像を用いて認識することにより、認識精度を大幅に向上させることができる。
【００５４】
本願実施例の可能な一実施形態において、インテリジェント路側ユニットがハイライト画像およびダークライト画像に基づいて車両情報を抽出するとき、インテリジェント路側ユニットは、さらに、ハイライト画像からハイライト領域画像を切り出し、ダークライト画像に基づいてダークライト領域画像を切り出し、ハイライト領域画像とダークライト領域画像とをつなぎ合わせて対象画像を生成した後、対象画像から車両情報を抽出することができる。
【００５５】
ハイライトカメラとダークライトカメラとは、同じ視野を有するので、２つの画像を融合してから撮影領域内の車両情報を抽出することができる。また、ハイライト画像における撮像領域内の強い光の領域であるハイライト領域の撮影品質が良好であり、かつ、ダークライト画像における撮像領域内の暗い光の領域であるダークライト領域の撮影品質が良好であるので、インテリジェント路側ユニットは、ハイライト画像からハイライト領域画像を切り出して、ダークライト領域から切り出されたダークライト領域画像とつなぎ合わせて、当該撮影領域の画質が良好な対象画像を取得することができる。これにより、対象画像から撮影領域内の、すなわち光強度が異なる領域内の車両情報を抽出することができる。
【００５６】
トンネルを例とすると、ハイライトカメラおよびダークライトカメラの撮影領域は、トンネル内領域とトンネル外領域とを含み、インテリジェント路側ユニットは、ハイライト画像からトンネル外の画像を切り出し、ダークライト画像に基づいてトンネル内の画像を切り出すことができ、そして、切り出したトンネル外の画像とトンネル内の画像とをつなぎ合わせて対象画像を取得することができる。対象画像においてトンネル内の画像およびトンネル外の画像は、いずれも鮮明であるため、インテリジェント路側ユニットは、対象画像からトンネル内の車両情報およびトンネル外の車両情報を抽出することができる。
【００５７】
実際の応用では、カメラがレーダ信号によって干渉されるため、画像の鮮明度を向上させるために、本実施例において、ハイライトカメラの少なくとも一部は、遮蔽層によって被覆することができ、ダークライトカメラの少なくとも一部は、遮蔽層によって被覆することができる。
【００５８】
遮蔽層が放熱に影響を与えるので、実際の使用では、遮蔽層は、ハイライトカメラおよびダークライトカメラの、レンズおよび放熱部分を除いた他の部分を被覆することができる。これにより、カメラの作動および放熱に影響を与えることなく、画像の鮮明度を向上させる。
【００５９】
認識精度を向上させるために、本願実施例の一実現形態において、当該インテリジェント路側ユニットの情報処理方法は、第１のレーダと第２のレーダとによって検出された障害物情報を取得するステップをさらに含むことができる。ここで、第１のレーダの検出距離は、第２のレーダの検出距離より大きい。
【００６０】
設置時に、第１のレーダの高さを第２のレーダより高くすることができるので、第１のレーダは、遠い所の障害物情報を検出し、第２のレーダは、インテリジェント路側ユニットに近い障害物情報を検出する。ここで、障害物情報は、障害物とインテリジェント路側ユニットとの間の距離、および障害物の方位などの情報を含むことができる。
【００６１】
レーザレーダは、高精度および反干渉の利点を有するので、具体的な実現において、第１のレーダと第２のレーダとは、いずれもレーザレーダにすることができる。第１のレーダの検出距離が第２のレーダの検出距離より大きいので、具体的な実現において、第１のレーダは、６４ラインのレーザレーダを使用することができ、第２のレーダは、１６ラインのレーザレーダを使用することができる。これにより、第１のレーダの検出精度が確保されるだけでなく、第２のレーダのコストも低減される。
【００６２】
インテリジェント路側ユニットは、ハイライト画像、ダークライト画像、および第１のレーダ１４０と第２のレーダ１５０とによって検出された障害物情報に基づいて、車両情報を正確に抽出することができる。
【００６３】
レーダは、車両の距離、速度、方位などを正確に検出することができるので、レーダによって検出された車両情報、およびカメラによって撮像された画像に基づいて、撮影領域の車両情報を正確に抽出する。
【００６４】
さらに、本願実施例の可能な一実現形態において、インテリジェント路側ユニットの情報処理方法は、インテリジェント路側ユニットは、レーダによって検出された障害物情報、及びカメラによって撮影された画像などをアンテナを介してサーバまたは無人運転自動車に送信するステップをさらに含むことができる。
【００６５】
無人運転自動車は、インテリジェント路側ユニットによって送信された情報を受信し、受信した情報に基づいて対応する制御手段を講じることにより、無人運転自動車の安全性および信頼性を向上させる。
【００６６】
アンテナのカメラへの干渉を防ぐために、アンテナとカメラとの間の距離を所定の距離より大きくする。つまり、アンテナとハイライトカメラとの間の距離，およびアンテナとダークライトカメラとの間の距離は、いずれも所定の距離より大きい。
【００６７】
車流量が比較的多い場合、車両の待ち時間が増加する。車両の待ち時間を減らすために、本願実施例の可能な一実現形態において、当該インテリジェント路側ユニットの情報処理方法は、抽出された車流量情報に基づいて信号機を制御するステップをさらに含むことができる。
【００６８】
具体的には、当該インテリジェント路側ユニットは、車流量情報に基づいて信号機を制御することができる。例えば、現在の車流量が比較的多い場合、青信号の時間を長くすることができ、現在の車流量が比較的少ない場合、青信号の時間を短くすることができる。
【００６９】
上記の実施例を実現するために、本願実施例は、プロセッサとメモリとを含むインテリジェント路側ユニットをさらに提供する。
ここで、プロセッサは、メモリに記憶されている実行可能なプログラムコードを読み出し、前記実行可能なプログラムコードに対応するプログラムを実行することにより、上記実施例に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法を実現する。
【００７０】
上記の実施例を実現するために、本願実施例は、コンピュータプログラムが記憶されている非一時的なコンピュータプログラム読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される時に、上記の実施例に記載のインテリジェント路側ユニットの情報処理方法が実現される。
【００７１】
本開示の説明において、「一実施例」、「一部の実施例」、「例」、「具体的な例」、或いは「一部の例」などの用語を参考した説明とは、当該実施例或いは例を合わせて説明された具体的な特徴、構成、材料或いは特性が、本開示の少なくとも１つの実施例或いは例に含まれることである。本明細書において、上記用語に対する例示的な説明は、必ずしも同じ実施例或いは例を示すものではない。また、説明された具体的な特徴、構成、材料或いは特性は、いずれか１つ或いは複数の実施例又は例において適切に結合することができる。なお、相互に矛盾しない限り、当業者は、本明細書において説明された異なる実施例又は例、及び異なる実施例又は例の特徴を結合し、組み合わせることができる。
【００７２】
なお、「第１」、「第２」の用語は、単に目的を説明するためのものであり、比較的な重要性を指示又は暗示するか、或いは示された技術的特徴の数を黙示的に指示すると理解してはいけない。よって、「第１」、「第２」が限定されている特徴は少なくとも１つの前記特徴を含むことを明示又は暗示するものである。本開示の説明において、明確且つ具体的な限定がない限り、「複数」とは、少なくとも２つ、例えば、２つ、３つなどを意味する。
【００７３】
フローチャートにおける、又はここで他の形態で記載された任意のプロセス又は方法は、特定ロジック機能又はプロセスのステップを実現するための１つ又は複数の実行可能な命令コードを含むモジュール、セグメント又は一部を表すと理解されてもよい。また、本発明の好ましい実施形態の範囲は、示された又は論議された順番ではなく、係る機能に応じてほぼ同時の形態又は逆の順番で機能を実行することができる他の実現を含むことができる。これは、当業者であれば理解すべきのものである。
【００７４】
フローチャートで示された又はここで他の形態で説明されたロジック及び/又はステップは、例えば、ロジック機能を実現するための実行可能な命令の順番付けられたリストと見なすことができ、任意のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に具体的に実装されて、命令実行システム、装置、又はデバイス（例えばコンピュータに基づいたシステム、プロセッサを含むシステム、又は他の命令実行システム、装置又はデバイスから命令を取得して命令を実行するシステム）に利用されるか、又はこれらの命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて利用される。本明細書において、「コンピュータ読み取り可能な記憶媒体」は、命令実行システム、装置又はデバイスによって、又は、命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて使用するためのプログラムを含む、格納する、通信する、伝播する、又は伝送することができる任意の装置であってもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のより具体的な例（非限定的なリスト）として、１つ又は複数の配線を備える電気接続部（電子デバイス）、ポータブルコンピュータディスクカートリッジ（磁気デバイス）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、光ファイバデバイス、及びポータブルコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を含む。また、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、前記プログラムが印刷され得る紙又は他の適切な媒体であってもよく、これは、例えば、紙や他の媒体を光学的スキャンし、次に編集し、解釈し、又は必要な場合に他の適切な形態で処理して前記プログラムを電子的に取得して、そしてコンピュータメモリに格納するからである。
【００７５】
なお、本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって実現することができる。上記実施形態において、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶された且つ適切な命令実行システムによって実行されるソフトウェア又はファームウェアによって実現することができる。例えば、ハードウェアで実現される場合に、もう１つの実施形態と同様に、本分野において周知である、データ信号に対してロジック機能を実現するためのロジックゲート回路を備える離散ロジック回路、適切なな組み合わせロジックゲート回路を備える特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などの当分野の周知技術のうちいずれか１つ又はこれらの組み合わせによって実現することができる。
【００７６】
普通の当業者であれば、上記の実施例に係る方法に含まれる全部又は一部のステップは、プログラムによってハードウェアを命令することで実行することができると理解することができる。前記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納することができ、当該プログラムが実行される時に、方法実施例におけるステップの１つ又はそれらの組み合わせが実行される。
【００７７】
また、本発明の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理モジュールに集積されてもよいし、それぞれが個別の物理的存在であってもよいし、２つ以上のユニットが１つのモジュールに集積されてもよい。前記集積モジュールは、ハードウェアの形態で実現されてもよいし、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現されてもよい。前記集積モジュールがソフト機能モジュールの形態で実現されるとともに、独立した製品として販売又は使用される場合に、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。
【００７８】
前述した記憶媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク、又はＣＤなどであってもよい。なお、以上、本発明の実施例を示して説明したが、上記実施例は、例示するものであり、本発明を制限するためのものであると理解してはいけない。普通の当業者であれば、本発明の範囲内で上記実施例に対して変更、修正、置換え、変形を行うことができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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