(57)【要約】  本発明は、自動車両（１）の周囲領域（４）内の物体（３）を歩行者（５）として識別する方法であって、前記周囲領域（４）が、少なくとも１つの車両側カメラ（６）によって複数の画像（Ｂ）において捕捉される方法において、前記物体（３）から前記周囲領域（４）の地面（１２）に投じられる影（１１）と、前記地面（１２）に形成されるとともに前記影（１１）に依存するコントラストパターン（１３）が、捕捉された複数の前記画像（Ｂ）のうちの少なくとも１つの画像において検知され、形成された前記コントラストパターン（１３）と、歩行者（５）を特性付ける所定のコントラストパターンとの比較に基づいて、前記物体（３）が識別される方法に関する。更に、本発明は、運転者支援システム（２）、及び自動車両（１）に関する。
2019500695.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車両（１）の周囲領域（４）内の物体（３）を歩行者（５）として識別する方法であって、前記周囲領域（４）が、少なくとも１つの車両側カメラ（６）によって複数の画像（Ｂ）において捕捉される方法において、
前記物体（３）から前記周囲領域（４）の地面（１２）に投じられる影（１１）と、前記地面（１２）に形成されるとともに前記影（１１）に依存するコントラストパターン（１３）が、捕捉された複数の前記画像（Ｂ）のうちの少なくとも１つの画像において検知され、
形成された前記コントラストパターン（１３）と、歩行者（５）を特性付ける所定のコントラストパターンとの比較に基づいて、前記物体（３）が識別される、
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
互いに対して実質的に平行に延びる２つの暗いストライプ（１４）と、それらの間に存在するより明るいストライプ（１５）とが、前記物体（３）の前記影（１１）に依存する前記コントラストパターン（１３）における前記所定のコントラストパターンとして検知される場合、前記物体（３）は歩行者（５）として識別される、
ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ストライプ（１４、１５）のうちの少なくとも１つのストライプの配向が、前記カメラ（６）の検知軸（２３）から、所定の角度よりも小さい角度だけ逸脱しているものとして捕捉される場合、前記物体（３）は歩行者（５）として識別される、
ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記ストライプ（１４、１５）の各長さ（１８）及び／又は各幅（１７）が捕捉され、
前記各長さ（１８）及び／又は他の各幅（１７）が、前記特定のコントラストパターンについて予め定められた長さ及び／又は幅から、特定の値よりも小さい値だけ逸脱しているものとして捕捉される場合、前記物体（３）は歩行者（５）として識別される、
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の方法。
【請求項５】
太陽光の現在の光入射方向（２０）が前記自動車両（１）に対して測定され、
前記所定のコントラストパターンは、測定された前記光入射方向（２０）に依存して決定される、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの画像（Ｂ）に基づいて、歩行者（５）として識別された物体（３）の位置（Ｐ）が、前記周囲領域（４）を呈示する周囲マップにおいて測定され、
前記物体（３）の前記影（１１）、及び、前記歩行者（５）を追跡することを目的として少なくとも１つの別の画像において形成される前記コントラストパターン（１３）に基づいて、前記物体（３）は歩行者（５）として識別され、
前記物体（３）の別の位置が、前記周囲マップにおいて、前記少なくとも１つの別の画像に基づいて測定される、
ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記物体（３）それ自体が、複数の前記画像（Ｂ）のうちの少なくとも１つの画像において更に検知され、
複数の前記画像（Ｂ）のうちの少なくとも１つの画像において検知された前記物体（３）に基づいて、及び複数の前記画像（Ｂ）のうちの少なくとも１つの画像において識別された前記コントラストパターン（１３）に基づいて、前記画像（３）が歩行者（５）として識別された場合のみ、前記物体（３）は歩行者（５）として識別され確認される、
ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記物体（３）それ自体及び前記コントラストパターン（１３）は、前記少なくとも１つのカメラ（６）によって捕捉された同一の画像（Ｂ）において検知され、
前記同一の画像（Ｂ）に基づいて、前記物体（３）は歩行者（５）として識別される、
ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
【請求項９】
識別された前記物体（３）に基づいて前記物体（３）を歩行者（５）として識別する処理と、検知された前記コントラストパターン（１３）に基づいて前記物体（３）を歩行者（５）として識別する処理とが、少なくとも時々同時に実施される、
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の方法。
【請求項１０】
検知された前記物体（３）の位置（Ｐ）、及び検知された前記コントラストパターン（１３）の位置が、周囲マップにおいて測定され、
検知された前記物体（３）及び前記コントラストパターン（１３）が、前記周囲マップにプロットされる、
ことを特徴とする請求項７乃至９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
検知された前記物体（３）の前記地面（１２）上の投影が、前記周囲マップにおいて測定され、
前記物体（３）の前記投影と、前記周囲マップにプロットされた前記物体（３）の前記コントラストパターン（１３）とが、少なくとも所定の重なり領域において重なり合う場合、前記物体（３）は歩行者（５）として識別される、
ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
自動車両（１）の周囲領域（４）内の物体（３）を歩行者（５）として識別する運転者支援システム（２）であって、前記周囲領域（４）を複数の画像（Ｂ）において捕捉するための少なくとも１つの車両側カメラ（６）を有する運転者支援システムにおいて、
前記運転者支援システム（２）の画像処理装置（１０）は、前記周囲領域（４）における地面（１２）上に前記物体（３）から投じられる影（１１）と、捕捉された複数の前記画像（Ｂ）のうちの少なくとも１つの画像において前記地面（１２）に形成されるとともに前記影（１１）に依存するコントラストパターン（１３）とを検知し、形成された前記コントラストパターン（１３）と歩行者（５）を特性付ける所定のコントラストパターンとの比較に基づいて、前記物体（３）を識別するように構成される、
運転者支援システム（２）。
【請求項１３】
請求項１２に記載の運転者支援システム（２）を有する自動車両（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車両の周囲領域内の物体を歩行者として識別する方法であって、周囲領域が少なくとも１つの車両側カメラによって複数の画像において捕捉される方法に関する。更に、本発明は、運転者支援システム、及び自動車両に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車両の周囲領域内の物体を捕捉し、当該物体についての情報を、例えば自動車両の運転者支援システムに提供する方法が、従来技術によって既に開示されている。例えば、このような運転者支援システムは、歩行者検知を備える電子ブレーキ支援体であり得る。具体的には、ブレーキ支援体は、捕捉された歩行者に対する距離が所定値を下回ると、自動車両の速度を低減するように設計される。これにより、例えば、歩行者との衝突を防止し得る、又は歩行者を負傷させるリスクが少なくとも大幅に低減され得る。この目的のために、特に、物体が歩行者として確実に識別される必要がある。したがって、例えば、自動車両が木を通過する際に、不要に自動車両の速度を落とすことが防止され得る。例えば歩行者検知（ＰＤ）等の物体検知のための方法が、例えば、ＤＥ  １０  ２０１３  １１２  １６３  Ａ１から公知である。
【０００３】
しかしながら、従来技術によりそれ自体公知の方法は、確実な物体検知を実施するために、通常、歩行者全体を検知しなければならないという点で不利である。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の目的は、特に単純且つ確実な態様で、物体を歩行者として識別することである。
【０００５】
本発明によれば、この目的は、独立請求項に記載の方法、運転者支援システム、及び自動車両によって達成される。
【０００６】
本発明による方法は、自動車両の周囲領域内の物体を歩行者として識別することに役立つ。本方法において、自動車両の周囲領域は、少なくとも１つの車両側カメラによって、複数の画像において捕捉される。更に、周囲領域の地面に物体が投じる影、及び地面に形成されるとともに影に依存するコントラストパターンが、捕捉された複数の画像のうちの少なくとも１つにおいて検知され、そして形成されたコントラストパターンと歩行者を特性化する所定のコントラストパターンとの比較に基づいて、物体が識別される。
【０００７】
したがって、本方法は、検知された物体を分類するのに役立つ。本方法によって、検知された物体が、歩行者であるか、又は他の物体、例えば木や交通標識であるかを区別することができる。本方法において、自動車両の周囲領域が、少なくとも１つのカメラによって複数の画像において捕捉される。具体的には、４台のカメラが想定される。１台のカメラが、自動車両の前方の周囲領域を捕捉するように自動車両の前方領域に配設され得る。１台のカメラが、自動車両の後方の周囲領域を捕捉するように自動車両の後方領域に配設され得る。１台のカメラが、自動車両の運転者側、及び前方同乗者側の周囲領域を捕捉するように、自動車両の各一方のサイドミラーにそれぞれ配設され得る。したがって、自動車両の周囲領域を、特に完全且つ隙間なくモニタリングすることが可能である。
【０００８】
ここで、本方法の範囲において、少なくとも１つの画像における物体は、検知された物体それ自体に基づいて識別されるのではなく、地面上のコントラストパターンに基づいて識別される。前記コントラストパターンは、物体が地面に投げ掛ける影に依存する。例えば、地面は、自動車両の車道、又は歩行者用の歩道であり得る。コントラストパターンは、ある領域において影によって暗いが或る領域において照らされる地面によって生成される。ここで、特に、コントラストパターンは、影によって暗くされた地面の領域と、この暗い領域に隣接する暗くない、すなわち照らされた領域とを含む。これらの光／影転換、又は明るい／暗い転換が、例えば、運転者側画像処理装置によって検知され、歩行者に特性的な光／影転換を含む所定のコントラストパターンと比較される。つまり、所定のコントラストパターンは、歩行者の影によって地面に生成され得るコントラストパターンに対応する。検知されたコントラストパターンが特性コントラストパターンに対応する場合、又は検知されたコントラストパターンが、特性コントラストパターンから、所定の公差値よりも小さい値だけ逸脱している場合、検知された物体は歩行者として識別される。ここで、本発明は、コントラストパターンによって形成される明るい／暗い転換、又は明るい／暗いカーブは、迅速且つ容易に検知され得るという知見に基づいている。したがって、物体は、迅速且つ容易に歩行者として識別され得る。
【０００９】
特に好適には、互いに対して実質的に平行に、又は隣接して延びる２つの暗いストライプと、それらの間に存在するより明るいストライプとが、物体の影によって生成されるコントラストパターンにおける所定のコントラストパターンとして検知される場合、物体は歩行者として識別される。表現を変えれば、これは、２つの暗いストライプ、すなわちストライプ状領域が、明るいストライプ、すなわちストライプ状領域に隣接してそれぞれ具現化されているということを意味する。したがって、画像処理装置が識別可能な暗い／明るい／暗いプロファイルがもたらされる。
【００１０】
ここで、特に、平行に延びる２つの暗いストライプは、歩行者の脚の影であり、これにより、或る領域において地面が暗くなる。これらの間に存在する明るいストライプは、例えば歩行者の脚の間を通る光又は太陽光によって形成される。地面は、脚の間を照らすこの太陽光によって照らされる。この実施形態から、物体を歩行者として識別するために、歩行者の脚のみ、又は歩行者の脚の影のみしか検知する必要がないという利点が生まれる。したがって、例えば、自動車両のサイドミラーに取付けられた２つのカメラのうちの一方を、物体を検知するために使用することが可能となる。
【００１１】
一実施形態によれば、ストライプのうちの少なくとも１つのストライプの配向が、カメラの検知軸から、所定の角度よりも小さい角度だけ逸脱しているものとして捕捉される場合、物体は歩行者として識別される。本例において、カメラの検知軸、すなわちカメラ軸は、カメラの捕捉領域の主軸に対応する。自動車両の前方領域、又は自動車両の後方領域のカメラの場合、特に、この検知軸は、自動車両の車両長手軸に沿って延びる。ストライプのうちの少なくとも１つのストライプの配向を捕捉するように、少なくとも１つのストライプと、カメラ軸、具体的にはカメラ軸の地面上での投影との間の角度を捕捉することができる。この角度は、所定の角度と比較され得る。一般に、自動車両に取付けられたカメラの前方で立っている歩行者の脚は、実質的に平行に延びる２つのストライプの形状にある影を生じさせ、特に、プロセスにおけるストライプはカメラ軸に沿って配向されている。これは、少なくとも１つのストライプとカメラ軸との間の角度はほぼ０°であること、又はその角度が、カメラ軸から、所定の角度よりも小さい角度だけ逸脱していることを意味する。したがって、ストライプの配向に基づいて、コントラストパターンは、歩行者により生成されたコントラストパターンとして確実に識別され得るとともに、例えば街路標示のコントラストパターンと混同され得ない。特に、カメラ軸と少なくとも１つのストライプとの間の距離は変化するので、歩行者が移動している、例えば車道を横断している場合、又は自動車両が移動している場合、捕捉された角度及び自動車両の捕捉された速度に基づいて、歩行者が移動しているか、又は静止しているかを決定することが更に可能となる。
【００１２】
ストライプのうちの少なくとも１つのストライプの各長さ及び／又は各幅が捕捉され、各長さ及び／又は各幅が、特定のコントラストパターンについて予め定められた長さ及び／又は幅から、所定の値よりも小さい値だけ逸脱しているものである場合、物体は歩行者として識別されることが想定され得る。人間に普遍的又は特徴的な妥当な値が、脚の寸法に依存する幅及び／又は長さについて特定され得る。したがって、捕捉された幅及び／又は捕捉された長さに基づいて、ストライプが脚の影であるかどうかの妥当性をチェックすることができる。特に、コントラストパターンの暗いストライプの幅及び／又は長さの捕捉に基づいて、歩行者のコントラストパターンは、例えば、道路上に白色のストライプとして表示され、暗い／明るい／暗い転換状態のコントラストパターンを生成する街路標示のコントラストパターンから区別され得る。所定の長さ、及び／又は所定の幅と特定の値とを比較することによって、非常に単純にコントラストパターンを歩行者に割り当てることができる。したがって、本方法は、非常に確実な態様において設計される。
【００１３】
好適には、現在の太陽光の光入射方向が自動車両に関して測定され、特性コントラストパターンは、測定された光入射方向に依存して決定される。ここで、本発明は、検知されるコントラストパターンは、太陽の光入射方向に、例えば太陽の現在の太陽位置に依存するという知見に基づいている。特に、コントラストパターンのストライプの配向は、光入射方向に依存する。ここで、例えば、光入射方向に特有のコントラストパターンであって、各光入射方向に関して歩行者を特性付けるコントラストパターンを保存し、現在の光入射方向に応じて、捕捉されたコントラストパターンとの比較に対応する保存されたコントラストパターンを使用することが可能である。
【００１４】
例えば、光入射方向は、基本の輝度、又は少なくとも１台のカメラによって捕捉された画像の輝度に基づいて測定され得る。この輝度は、少なくとも１台のカメラそれ自体によって、及び／又は画像処理装置によって検知され得る。車両側の雨／ライト／トンネルセンサによって、及び／又は車両側の太陽位置センサによって、光入射方向が検知されることも想定され得る。また、例えば、現在の気象データが保存されたインターネットによる気象データベースが、運転者支援システムの車両側制御装置によって呼び出され得る。気象データベースに保存された気象データに基づいて、自動車両の現在位置での現在時刻における太陽位置と、これにより自動車両の配向に応じた現在の光入射方向とを測定することができる。例えば、自動車両の位置、及び自動車両の配向は、車両側のＧＰＳ機器によって測定される。したがって、物体が確実に分類され得る特性コントラストパターンを決定することができる。
【００１５】
本発明の有利な実施形態において、少なくとも１つの画像に基づいて、歩行者として識別された物体の位置が、周囲領域を呈示する周囲マップにおいて測定され、物体の影、及び、歩行者を追跡することを目的として少なくとも１つの別の画像において形成されるコントラストパターンに基づいて、物体は歩行者として識別され、物体の別の位置が、周囲マップにおいて、少なくとも１つの別の画像に基づいて測定される。ここで、具体的には、周囲マップは、例えば捕捉された物体の位置及び幾何学的寸法、特に捕捉された物体の自動車両に対する距離が周囲領域においてプロットされた仮想マップである。周囲マップに基づいて、自動車両の運転者支援システムは、支援機能、例えば自動非常停止、又は自動駐車プロセスを提供し得る。歩行者の位置は時間とともに追跡され、カメラによって保存された少なくとも２つの画像に基づいて周囲マップにプロットされる。表現を変えれば、これは、歩行者の移動プロファイルが測定されることを意味する。したがって、歩行者は追跡される。例えば、歩行者が静止しているか移動しているかが、時間とともに追跡される位置に基づいて測定され得る。例えば、歩行者が静止しているものとして捕捉された場合、自動緊急停止をしなくてもよい。これに対して、歩行者の自動車両に向かう動きが捕捉されたら、運転者支援システムは自動緊急停止を実施し得る。
【００１６】
物体それ自体が、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像において更に検知され、複数の画像のうちの少なくとも１つの画像において検知された物体に基づいて、及び複数の画像のうちの少なくとも１つの画像において識別されたコントラストパターンに基づいて画像が歩行者として識別された場合のみ、物体は歩行者として識別され確認されることが有利であることが発見された。表現を変えれば、これは、物体の識別が、少なくとも１つの画像において検知され歩行者として識別された物体それ自体による検知されたコントラストパターンに更に基づいて立証されることを意味する。したがって、物体識別の方法は、２つの副方法を備える。第１の副方法において、物体はコントラストパターンに基づいて識別され、第２の副方法において、物体それ自体に基づいて少なくとも１つの画像において検知される。捕捉された物体に基づく歩行者識別のための方法は、例えば、パターン検知アルゴリズムの形態において、特に分類器の形態において公知である。例えば、いわゆるサポートベクターマシーン（ＳＶＭ）がそのような分類器であり得る。物体が両副方法において歩行者として認識された場合のみ、歩行者識別は成功として評価され、検知された物体は歩行者として確認される。
【００１７】
例えば、物体が第１の副方法に基づいて歩行者として識別されたのみで、第２の副方法に基づく物体の識別では否定的であった場合、識別されたコントラストパターンは歩行者のコントラストパターンではなく、例えば地面上の街路標識であるという推定がなされる。物体が第２の副方法に基づいて歩行者として識別されたのみで、第１の副方法に基づく物体の識別では否定的であった場合、捕捉された物体は、別の物体、例えば木であるという推定がなされる。したがって、副方法により重複性が提供され、これにより、物体が確実に識別され得る。
【００１８】
好適には、物体それ自体及びコントラストパターンは、少なくとも１つのカメラによって捕捉された同一の画像において検知され、そして、同一の画像に基づいて物体は歩行者として識別される。換言すれば、これは、車両側カメラによって捕捉された同一の画像が、両副方法において、物体を識別するために使用されることを意味する。したがって、記録された単独の画像のみに基づいて、物体は確実に歩行者として識別され得る。
【００１９】
本発明の別の実施形態において、識別された物体に基づいて物体を歩行者として識別する処理と、検知されたコントラストパターンに基づいて物体を歩行者として識別する処理とが、少なくとも時々同時に実施される。換言すれば、これは、副方法を実施する処理は、少なくとも部分的に重なり合うことを意味する。表現を変えれば、両副方法、具体的には、コントラストパターンに基づく、及び、物体それ自体に基づく物体識別は、少なくとも時々並行して又は同時に実施される。したがって、物体は、非常に迅速に歩行者として識別され確認され得る。
【００２０】
検知された物体の位置、及びコントラストパターンの位置が、周囲マップにおいて測定され、検知された物体及びコントラストパターンが、周囲マップにプロットされることが想定され得る。物体の自動車両に対する距離が、周囲マップにおける、検知された物体の位置に基づいて、及び検知されたコントラストパターンの位置に基づいて測定され得る。例えば、この距離は、緊急停止支援体として構成される運転者支援システムに利用され得る。更に、コントラストパターンが地面上の物体の影によって形成されたかどうか、すなわち、コントラストパターンを物体に割り当て得るかどうかが、２つの位置によって決定され得る。
【００２１】
好適には、検知された物体の地面上の投影が周囲マップにおいて測定され、物体の投影と、周囲マップにプロットされた物体のコントラストパターンとが、少なくとも所定の重なり領域において重なり合う場合、物体は歩行者として識別される。これは、物体の地面上の影が、周囲マップにおける投影によって、例えば、画像処理方向によって人工的に、又は仮想的に生成される、又は決定されることを意味する。特に、投影は、記録された画像の時刻における、現在の光入射方向を考慮して決定される。物体の投影及び影が、すなわち、人工的に生成された影に依存するコントラストパターンと、物体の影に依存するコントラストパターンとが、少なくとも所定の重なり領域において重なり合う場合、地面上のコントラストパターンは、実際に物体によって生成されたものであり、検知されたコントラストパターンは例えば街路標示ではないという推定がなされる。投影及びコントラストパターンによって、第１の副方法及び第２の副方法によって検知された歩行者を物体に関連付けることが可能となり、したがって、捕捉された物体を歩行者としてより確実に識別することが可能となる。
【００２２】
更に、本発明は、自動車両の周囲領域内の物体を歩行者として識別する運転者支援システムに関する。運転者支援システムは、周囲領域を複数の画像において捕捉するための少なくとも１つの車両側カメラを有する。更に、運転者支援システムの画像処理装置は、周囲領域における地面上に物体から投じられる影と、捕捉された複数の画像のうちの少なくとも１つの画像において地面に形成されるとともに影に依存するコントラストパターンとを検知し、形成されたコントラストパターンと歩行者を特性付ける所定のコントラストパターンとの比較に基づいて、物体を識別するように構成される。例えば、運転者支援システムは、自動緊急ブレーキ支援体として構成され得るとともに、歩行者として識別された物体との衝突が今にも発生しそうな場合に、自動車両を自動的に制動し得る。
【００２３】
本発明による自動車両は、本発明による運転者支援システムを有する。特に、自動車両は乗用車として具現化される。
【００２４】
本発明による方法を参照して呈示される好適な実施形態、及び当該実施形態の利点が、本発明による運転者支援システムに、そして本発明による自動車両に対応して適用される。
【００２５】
「上（方）」、「下（方）」、「前（方）」、「後（方）」、「〜の側」、「前側」、「後側」等の特定は、自動車両における少なくとも１つのカメラの意図された使用及び意図された配置の場合の、及び自動車両の前方に立って自動車両の方向において見ている観察者の場合の位置及び配向を記述するものである。
【００２６】
本発明の更なる特徴が、請求項、図面、及び図面の説明から得られる。上述に記載の特徴及び特徴の組合せ、及び、以下の図面及び／又は図面のみの説明に記載の特徴及び特徴の組合せは、それぞれ指定された組合せだけでなく、本発明の範囲を逸脱することなく、他の組合せ、又はそれら自体で利用され得る。したがって、図面に明確に示され説明されないが、別箇の特徴の組合せによって説明された実施形態から現れ且つ生成可能である本発明の実施形態は、カバーされ開示されたものとしてみなされるべきである。また、最初に策定された独立請求項の全ての特徴を有さない実施例も開示されたものとみなされる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明による自動車両の実施形態の概略図。
【図２】車両側カメラにより捕捉された画像の概略図。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
図面において、同一の、又は同一の機能を有する要素には、同一の参照符号が付される。
【００２９】
図１は、運転者支援システム２を有する自動車両１を示す。運転者支援システム２は、自動車両１の周囲領域４内の物体３を歩行者５として識別することに役立つ。例えば、運転者支援システム２は、自動非常停止支援体として構成され得る。自動非常停止支援体は、歩行者５に対して今にも起こり得る衝突を自動車両の運転者に警告する、及び／又は歩行者との衝突が今にも起こり得る場合に、自動車両１を自動的に制動する。物体３を歩行者５として識別することを目的として、運転者支援システム２は、少なくとも１つの車両側カメラ６を備える。本例において、自動車両１は、４つの車両側カメラ６を備える。１台のカメラ６が、自動車両１の前方領域７に配設される。自動車両１の前方の周囲領域４は、このカメラ６によってモニタリングされる。自動車両１の背後の周囲領域４をモニタリングするように、別のカメラ６が、自動車両１の後部領域８に配設される。ここで、更に２台のカメラ６は、自動車両１のサイドミラー９にそれぞれ組み込まれ、これにより、自動車両１の側方の周囲領域４がモニタリングされ得る。
【００３０】
カメラ６は、自動車両１の周囲領域４を、複数の画像Ｂにおいて捕捉するように設計される。自動車両１の前方領域７においてカメラ６によって捕捉された画像Ｂが、図２に例示的な態様で示される。地面１２に物体３が投じる影１１が、少なくとも１つの捕捉された画像Ｂにおいて、運転者支援システム２の車両側画像捕捉装置１０によって識別される。例えば、地面１２は、自動車両１の車道、又は歩道であり得る。地面１２に投じられた影１１は、地面１２上の影１１に依存するコントラストパターン１３を生成する。このコントラストパターンは、少なくとも１つの画像Ｂにおいて、運転者支援システム２の画像処理装置１０によって検知される。この検知されたコントラストパターン１３は、歩行者を特性化する所定のコントラストパターンと比較される。そして、この比較に基づいて、捕捉された物体３は歩行者５として識別される。捕捉されたコントラストパターン１３が、特性コントラストパターンから、所定の値よりも小さい値だけ逸脱している場合、すなわち、捕捉されたコントラストパターン１３と特性コントラストパターンとが、少なくとも所定の重なり領域において重なり合う、又は交差する場合、捕捉された物体３は、比較に基づいて、歩行者５として識別される。
【００３１】
ここで、特に、コントラストパターン１３が、２つの暗いストライプ１４、すなわち互いに対して実質的に平行に、又は隣接して延びるストライプ状領域と、暗いストライプ１４同士の間に延びる明るいストライプ１５、すなわちストライプ状領域と、を有していれば、物体３は歩行者５として識別される。ここで、暗いストライプ１４は、歩行者５の脚１６の影により生成された、地面１２上の暗い領域に対応する。ここで、暗いストライプ１４の間に延びる明るいストライプ１５は、地面上１２の暗くない領域に対応する。例えば、これは、歩行者５の脚１６の間に差し込む、つまり２つの暗いストライプ１４の間の領域を照らす太陽Ｓからの光によって生じる。地面１２上の暗い、明るい、そして暗い交互のコントラストパターン１３は、歩行者の特性として定義される。
【００３２】
更に、ストライプ１４、１５のうちの少なくとも１つのストライプの幅１７、及び／又はストライプ１４、１５のうちの少なくとも１つのストライプの長さ１９が捕捉される。捕捉された幅１７、及び／又は捕捉された長さ１８が、コントラストパターンを特性付けるために規定された長さ及び／又は幅から、所定の値よりも小さい値だけ逸脱している場合のみ、物体３は歩行者５として識別される。ここで、ストライプ１４、１５の幅及び長さは、歩行者５の脚１６の幅及び長さに依存する。人間に典型的である妥当な値が、そのような幅及び長さとして規定され得る。これにより、画像処理装置１０は、コントラストパターン１３において捕捉された幅１７及び／又は捕捉された長さ１８が、歩行者として現実的、すなわち妥当であるかを決定し得る。例えば、これにより、道路１２上に暗い、明るい、そして暗い交互の領域からなるコントラストパターンを同様に生成する道路上の街路標示１９が、歩行者５の影１１に依存するコントラストパターン１３から確実に識別され得る。なぜならば、コントラストパターンにおいて街路標示１９により生成される暗いストライプの幅は、歩行者５のコントラストパターン１３におけるストライプ１４の幅より顕著に大きいからである。
【００３３】
更に、少なくとも１つのストライプ１４、１５と、カメラ６の検知軸２３、すなわちカメラ軸との間の角度２２が、ストライプ１４、１５のうちの少なくとも１つのストライプの配向を捕捉するように捕捉される。次いで、少なくとも１つのストライプ１４の配向が、検知軸２３から、所定の角度よりも小さな角度だけ逸脱している場合、すなわち、捕捉された角度２２が所定の角度を越えない場合、物体３は歩行者５として識別される。ここで、検知軸２３は、前側カメラ６の捕捉領域２４の主軸であって、本例において自動車両１の車両長手方向に沿って延びる主軸に対応する。歩行者５が前側カメラ６の前方で車道を横断している場合、又は歩行者５が自動車両１の前方で、つまり前側カメラ６の前方で立っている場合、特にコントラストパターン１３のストライプ１４、１５は、検知軸２３に沿って延びる。したがって、特にストライプ１４、１５のうちの少なくとも１つのストライプがカメラ軸２３に沿って延びている場合、すなわち、角度２２が所定の角度としてほぼ０°である場合、物体３は歩行者５として識別される。とりわけ歩行者５又は自動車両１が移動していれば、ストライプ１４、１５のうちの少なくとも１つのストライプと検知軸２３との間の角度２２は、時間とともに変化し得る。このため、角度の変化に基づいて、及び自動車両１の捕捉された速度に基づいて、歩行者５が移動しているか静止しているかを捕捉することが可能となる。
【００３４】
更に、太陽Ｓからの光の光入射方向２０を測定することが可能である。光入射方向２０に基づいて、特性コントラストパターンが決定され得る。ここで、本発明は、地面１２の投じられた物体３の影１１は、光入射方向２０に依存するという知見に基づいている。表現を変えれば、ストライプ１４、１５の配向は、光入射方向２０に依存する。特に、光入射方向２０は、太陽Ｓの太陽位置に依存する。例えば、運転者支援システム２は、雨／ライト／トンネルセンサ２５、及び／又は太陽位置センサを有し得る。太陽位置センサは、太陽Ｓの太陽位置を測定することを目的として太陽Ｓの太陽位置、つまり光入射方向２０を捕捉し得る。カメラ６によって捕捉された画像Ｂに基づいて、基本の輝度又は画像Ｂの輝度を捕捉するカメラ６それ自体によって、及び／又は画像処理装置１０によって、光入射方向２０を測定することが可能である。光入射方向２０は、捕捉された輝度から測定され得る。また、例えば、自動車両１の位置における現在の時間又は時刻の現在の気象データを得るように、運転者支援システム２が、インターネットによる気象データベースを呼び出すように設計されることも想定され得る。光入射方向２０は、このような気象データに基づいて、及び自動車両１の配向に基づいて、確実に測定され得る。例えば、自動車両１の位置及び配向が、自動車両１のＧＰＳ装置（図示せず）によって測定され得る。
【００３５】
また、歩行者５の位置Ｐが、少なくとも１つの画像Ｂにおいて捕捉され得るとともに、当該位置が、周囲領域４を呈示する周囲マップにプロットされ得る。運転者支援システム２の周囲領域４が、周囲マップにマッピングされ得る。具体的には、自動車両１からの捕捉された物体３の距離が保存され得る。図示しない少なくとも１つの別の画像において、歩行者５の位置Ｐを再度測定することが可能であり、当該位置が同様に周囲マップにプロットされ得る。したがって、歩行者５の位置Ｐを時間とともに捕捉することができる、すなわち歩行者５の移動プロファイルを捕捉することができる。これを用いて、例えば、歩行者５が移動している、例えば自動車両１の車道を横断しているか、又は歩行者５が静止しているかどうかを測定することが可能である。具体的には、歩行者５が立っている位置Ｐを捕捉することが可能であり、したがって、自動車両１に対する歩行者５の距離を測定することが可能である。したがって、例えば、運転者支援システム２は、運転者支援システム２によって自動車両１を緊急停止させる必要があるかどうかについて決定し得る。例えば、歩行者５が自動車両１の車道に立っている、又は車道上で移動しており、この車道上を移動している自動車両１と今にも衝突してしまうような場合に、自動車両１の緊急停止が必要である。歩行者５が自動車両１の車道に隣接する歩道に立っており、車道に沿って移動する自動車両１が歩行者５の脇を通り過ぎるような場合であれば、緊急停止は必要ない。
【００３６】
歩行者識別が特に確実に設計され得るように、少なくとも１つの画像Ｂにおけるコントラストパターン１３だけでなく、物体３それ自体も捕捉することが可能である。捕捉された物体３に基づいて、例えば分類器によって、捕捉された物体３は歩行者５として識別され得る。例えば、捕捉された物体３は、保存されたテンプレートとの比較に基づいて歩行者５として識別され得る。同様に、画像Ｂのピクセルパターンに基づいて、捕捉された物体３それ自体が歩行者５として識別され得る。コントラストパターン１３に基づいて、及び物体３それ自体に基づいて物体３が歩行者として識別された場合のみ、歩行者識別は成功として評価され、捕捉された物体３は歩行者５として確認される。捕捉された物体３が、コントラストパターン１３に基づいて、しかし物体３それ自体には基づかずに歩行者５として識別されたのみである場合、捕捉されたコントラストパターン１３は、街路標示１９によって生成された可能性があると考えられ得る。捕捉された物体３が、コントラストパターン１３には基づかずに物体３それ自体のみに基づいて、歩行者５として識別された場合、捕捉された物体３は、例えば木等の他の物体である可能性があると考えられ得る。
【００３７】
特に、ここで、物体３それ自体に基づく識別処理と、コントラストパターン１３に基づく識別処理を同一の画像Ｂにおいて実施することが想定され得る。つまり、画像Ｂが少なくとも１つの車両側カメラ６によって記録され得る。当該画像は、物体３を識別することを目的として画像処理装置１０に提供される。更に、これらの処理は、少なくとも時々同時に実施され得る。つまり、画像処理装置１０は、物体３それ自体に基づく識別処理と、コントラストパターン１３に基づく識別処理を、画像Ｂによって、並行して実施し得る。したがって、本方法は非常に迅速に設計される。
【００３８】
また、物体３の道路１２上の投影が、物体３それ自体と、影１１、又はコントラストパターン１３とがプロットされた周囲マップにおいて測定され得る。物体３の地面１２上の影が、画像処理装置１０により、特に現在の光入射方向２０に依存して測定される物体３の地面１２上の投影を用いて人工的に又は仮想的に生成され得る。物体３の投影及びコントラストパターン１３、すなわち仮想的に生成された影と物体３の捕捉された影１１とが少なくともある領域で重なり合う場合、物体３は歩行者５として識別される。
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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