"自動車前方の移動物体を識別し、前記自動車から前記移動物体の瞬間距離を求めるための方法であって、画像取得装置の範囲内のリアルタイム画像を複数のフレームで取得するステップと、このようにして取得した前記フレームを同期させて同期化フレームまたは同一フレームを取得するステップと、前記同期化フレームで取得した前記画像を処理するステップであって、前記移動物体の画像から収集した特徴によって前記移動物体を識別し、前記特徴はピクセルを含むステップと、前記同一フレームまたは前記同期化フレームに対するカーネルに基づく相関追跡によって前記移動物体を精密化または追跡するステップと、追跡後に検出した前記移動物体のステレオビジョンに基づく三角測量を行なって前記移動物体と前記自動車の間の瞬間距離を得るステップと、カルマンフィルタ出力を使用することによって前記瞬間距離を精密化して前記瞬間距離の測定において発生したノイズを取り除くステップとを実装したプロセッサを実行することによるステップとを含む方法。前記移動物体を識別することは、黒領域のピクセルの合計から白領域のピクセルの合計を減算することによって得られる複数の特徴を収集することをさらに含む請求項1に記載の方法。識別された物体の前記追跡は、色相関と前記カーネルに基づく追跡とをさらに含む請求項1に記載の方法。前記カルマンフィルタ出力の使用による前記瞬間距離を前記フィルタリングして精密化することに基づいて、前記自動車のステアリング角および速度を測定して適合させることをさらに含む請求項1に記載の方法。警報を発生させることによって前記自動車の運転者に警告することをさらに含む請求項1に記載の方法。自動車前方の移動物体を識別し、前記移動物体と前記自動車の間の瞬間距離を求めるためのシステムであって、画像取得装置の範囲内の画像を複数のフレームで取得するように適合させた画像取得装置と、前記複数のフレームを同期化して同期化フレームまたは同一フレームを得るために前記画像取得装置に一体化したシステムクロックと、前記同期化フレームで取得した前記画像を処理し、カルマンフィルタを使用することによって前記移動物体と前記自動車の間で測定される前記瞬間距離をフィルタリングして精密化するプログラム命令を実行可能なプロセッサと、前記移動物体と前記自動車の間の前記瞬間距離を求めるための計算機とを含むシステム。前記システムは複数の画像取得装置をさらに含む請求項6に記載のシステム。前記画像取得装置はカメラを含む請求項6に記載のシステム。前記カメラは、前記自動車に搭載され、動作している請求項6に記載のシステム。前記システムはステレオビジョンに基づく三角測量を行なって前記瞬間距離を求めた後に、前記カルマンフィルタの使用による前記瞬間距離を前記フィルタリングして精密化することによって、前記自動車のステアリング角および速度を測定して適合させるための制御装置をさらに含む請求項6に記載のシステム。前記システムは警報を発生させることによって前記自動車の運転者に警告するための警報発生装置をさらに含む請求項6に記載のシステム。自動車前方の移動物体を識別して自動車からの距離を求めるための方法を開示する。この方法は、画像取得装置の範囲内のリアルタイム画像を複数のフレームで取得するステップと、このようにして取得したフレームを同期させて同期化フレームまたは同一フレームを得るステップとを含む。この方法は、同期化フレームまたは同一のフレームで取得した画像を処理するステップであって、選別された特徴によって画像を識別し、その特徴はピクセルであるステップと、同一フレームのカーネルに基づく相関追跡によって移動物体を精密化または追跡するステップと、そのようにして検出された移動物体の三角測量を行なって移動物体と自動車の間の瞬間距離を得るステップと、カルマンフィルタを使用することによって測定された瞬間距離を精密化して移動物体の画像に発生したノイズを取り除くステップとを実装したプロセッサを実行することによるステップをさらに含む。自動車前方の移動物体を識別し、移動物体と自動車の間の瞬間距離を求めるためのシステムを開示する。システムは、画像取得装置の範囲内の画像を複数のフレームで得るように適合させた画像取得装置と、複数のフレームを同期化して同期化フレームを得るために画像取得装置に一体化したシステムクロックとを含む。システムは、同期化フレームで取得した画像を処理し、カルマンフィルタを使用することによって取得した画像をフィルタリングして精密化するプログラム命令を実行可能なプロセッサと、移動物体と自動車の間の瞬間距離を求めるための計算機とをさらに含む。ここで、本発明のいくつかの実施形態をその特徴を示しながら説明する。含む、有する、含有する、包含するという用語およびこの他の形の用語は、同じ意味であり、オープンエンドであることを意図し、これらの用語のいずれかに続く項目は、その総記であるという意味はなく、記載する項目のみに限定するという意味もない。また、本願明細書および本願特許請求の範囲で使用するように、特に明記しない限り、単数の冠詞は複数に言及することを含むことに留意する必要がある。本願明細書に記載するものと同様または均等なあらゆるシステム、方法、装置および機器が、本発明の実施形態の実施または試行に使用できるが、好適なシステムおよび部分を以下に説明する。開示する実施形態は、本発明の典型例にすぎず、さまざまな形態で具体化してもよい。以下の記載は、本発明の理解のための定義である。リアルタイム:システムが、実行に対する時間制約があるアプリケーションを実行する支援ができるリアルタイムである。移動物体:自動車に対して動いているあらゆる物体。リアルタイム画像:実在する物体と同じ速度で画面に動画化できる画像。前方:画像取得装置の直接の範囲内の移動物体の位置。瞬間距離:遅延のない移動物体と自動車の間の距離。本発明は、自動車3の前方の移動物体2を識別するための方法およびシステム1を開示する。さらに具体的には、本発明は、移動物体2と自動車3の間の瞬間距離を求めるための方法およびシステム1を開示する。移動物体2は、歩行者、自動車、動物などを含むが、これに限定されない。図1に示すように、一態様によれば、この方法は画像取得装置4によってリアルタイム画像を得ることを含む。画像取得装置4は、画像取得装置4の範囲内の画像を取得する。その範囲は、ゼロから無限大である。画像は、複数のフレームで取得する。距離測定の必須条件は、フレームを同期して同期化フレームまたは同一フレームを得ることである。いずれかの画像取得装置4からの各受信フレームに、複数の画像取得装置4に共通のシステムクロック5によって生成されるタイムスタンプを与えるように、同期化フレームを選択する機構が実装される。複数の画像取得装置4から取得した複数の画像から画像がバッファリングされ、1つのアルゴリズムが複数のフレームのタイムスタンプを検索して同期化フレームを取得する。一態様によれば、画像取得装置4によって同期化フレームで取得した画像はプロセッサ6によって処理される。移動物体2は、識別アルゴリズムまたは検出アルゴリズムを利用することによって識別される。アルゴリズムの部分に関して、第1のステップは、移動物体2の画像に対してHaar基底関数を使用して特徴を収集することである。画像は、方程式で表すことができる。アルゴリズムの部分に関して、第1のステップは、積分画像に関してHaar基底関数を使用して特徴を収集することである。この特徴はピクセルを含む。式中、iiは積分画像であり、iは原画像である。この積分画像は、以下の再帰関数を使用して素早く計算することができる。最初は、sx,-1=ii-1,y=0である。移動物体2のこの積分画像に関して、Haar様の特徴はブロックサイズ12×28を使用して計算される。図2は、Haar様の特徴のサンプルを示し、黒領域から白領域のピクセルの合計を減算して特徴の値を得る。ポジティブ人物およびネガティブ非人物からの特徴が相当数となった後に、AdaBoost分類器を訓練して訓練Adaboostを得る。図3を参照すると、訓練Adaboostは未知画像に適用され、人物予測領域を得る。図4に示すように、大部分が重複する長方形は単独の長方形とみなされ、分割された物体が得られる。移動物体2が識別または検出された後、更に処理が行われる。相関に基づく追跡は、色相関を使用して分割された物体を追跡するために使用される。分割された物体のカラーヒストグラムは、量子化したカラースキームを使用することによって計算される。量子化したカラースキームによる、特定の具体例。h、sおよびvをHSV領域の色値とし、特定のR、GおよびB値に対して、sおよびvは[0,1]間で正規化され、指数は量子化されたビン値である。純黒領域は、以下の数式の範囲に見られる。灰色領域は、以下の数式の範囲に見られる。かつ白領域は、以下の数式の範囲に見られる。かつさまざまなh値に対して、カラー領域は以下の範囲に見られる。かつ異なるsおよびvに対するh、sおよびv値の量子化は、以下の通り行われる。Hindex、SindexおよびVindexは、さまざまなh、sおよびv値に対して量子化した指数とする。最終的に、2値ヒストグラムは以下の方程式によって得られる。分割された2つの物体間の相関は、バタチャリヤ距離として定義される。式中、ρ[.]はpとqの間のバッタチャリヤ係数である。ここで、いずれかの移動物体2が前回フレームで分割され、現在フレームで分割されていない場合、カーネルに基づく追跡を受ける。候補モデルは、前回フレームでさらに早く示した同じヒストグラムモデルを使用して生成される。前回と同じ位置で同じ長方形の現在フレームでは、目標モデルが一致する。ここで、目標モデルと目標候補のヒストグラムとの間の距離が算出される。式中、ρ[.]はpとqの間のバッタチャリヤ係数である。ここで、目標の中心変位が加重平均によって算出される。式中、以下の通り。目標の新しい位置がわかると、1ヒストグラムを均等化した画像範囲とボトムハット変換を行なった画像を含む同じ特徴空間によって新しい位置の目標候補ヒストグラムを計算する。2以下の数式を計算する。3以下の式の条件に当てはまる間は、y1<-y0y1/2を設定し、数式21を評価する。4||y1-y0||<εの場合は、停止する。この条件に当てはまらない場合は、y0<-y1を設定して重みを得て、新しい位置を設定し、ステップ1に戻る。上記の追跡処理で、行方のわからない移動物体は追跡される。ここで、画像取得装置4は、Zhangのキャリブレーションを使用して較正される。2つの画像の間にはエピポーラ幾何学が成立する。式中Fは、m1->m2の対応点に対応する基本行列である。Fから、Fと関係がある行列Eを計算することができる。ここで、以下の方程式が成立する。式中、tおよびRは、画像取得装置4の並進および回転である。移動物体が複数の画像取得装置4で追跡されると、Harrisコーナー検出が移動物体2の長方形内で行われる。コーナーは基準相関を使用して検出され、移動物体2と自動車3の間の瞬間距離は、標準のステレオビジョンに基づく三角測量技術を使用して算出される。一態様によれば、処理は、カルマンフィルタを使用することによって、移動物体2と自動車3の間で測定された瞬間距離を精密化して、複雑な背景および乏しい光条件またはたとえば、霧、雨などの悪天候条件によって生じるノイズを取り除くことをさらに含む。複雑な背景は、移動物体を識別することが困難となる。図7に示すように、特定の実施例として、高度なアルゴリズムSIFT、SURFなどを使用しないと、悪条件ではステレオ画像の同一点を検出することが困難になる。移動物体2は歩行者とする。アルゴリズムHarrisコーナー検出を使用する単純な対応に基づくは、左右の画像内の黒色のシャツ/パンツの完全一致を検出することが困難であることにより距離測定において顕著な誤差が発生することから、歩行者の黒色のシャツおよびパンツは誤差の原因となる。線形システムを以下のように表すことができる。状態方程式:出力方程式:上記の方程式では、A、BおよびCは行列であり、kは時間指数であり、xはシステム1の状態を定義し、uはシステム1への既知入力であり、yは測定出力であり、wおよびzは、処理ノイズwおよび測定ノイズzと呼ばれるノイズである。xは直接測定できないが、xの関数であるyは測定できるもののノイズzで崩壊するため、yの額面の値を使用することはできない。カルマンフィルタを実行すれば、現在の状態xがさらに良好に予測され、同じように、その要素の測定値が補正される本発明の例では、xは位置および速度から成る。これは、カルマンフィルタを使用する技術によって測定生データに対してどのようにフィルタリングをするかということである。一実施形態によれば、特定の具体例として、自動車3は移動物体2に直線的に接近していると考える。また、移動物体2の速度は自動車3に対してごくわずかであると仮定する。これにより、実際には、一定速度で固定物体に接近する自動車3から成るシステム1ということになり、自動車3と固定物体の間の距離は経時的に単調減少する。これは、自動車3の速度が通常、移動物体2の速度よりはるか大きいため、一般に正しい仮定である。これら2つが同程度の大きさの場合自動車が減速している場合のように、事故を防止するためには自動物体検出の必要がないことがある。図8を参照すると、上記の仮定に基づいて移動物体2上部に座標系が定義される。ゼロ加速モデルに関して、自動車3の瞬間位置および瞬間速度は以下に示す方程式に左右される。および式中、Δtは測定間隔であり、pkは自動車3の位置であり、vkは自動車3の速度であり、以下の変数は、位置ノイズおよび速度ノイズである。ステレオビジョンに基づく距離測定データは、自動車3の位置情報pとなることに留意する必要がある。数学的に言えば、システム1の状態は、以下のように位置pと速度vから成る。出力yで間隔を置いて位置pを測定するため、その一次方程式は以下のとおりとなる。式中、zkは測定ノイズである。方程式12と方程式67を比較すると、以下の数式が成立することがわかる。カルマンフィルタを開始するためには、さらに3つのパラメータ、すなわち、初期状態x、処理ノイズ共分散Qおよび測定ノイズ共分散Rを事前に知る必要がある。検出されるあらゆる移動物体2に関して、第1の測定距離によって初期位置を設定し、自動車3の瞬間速度をリアルタイムでアルゴリズムに渡す機構/機器がなく、初期速度をゼロにした方が良いことがわかったため、初期速度をゼロに設定し、何回か反復した後の速度にフィルタを適合させる。処理ノイズ共分散Qおよび測定ノイズ共分散Rは以下の数式で表す。式中、以下に示す行列は、wkおよびzkを転置したものである。また、E.は予測値を意味する。測定ノイズ共分散は、測定データの標準偏差の2乗であるとして比較的簡単に評価される。測定ノイズ共分散はオフラインで測定しその調整を行う実際の処理はsecVで示す、シミュレーションの間、この値を定数としてアルゴリズムに渡したすべての移動物体に対して真である。ここで、処理ノイズ共分散を算出することが残されるのみである。これも、オフラインで求められ、定数値としてアルゴリズムに渡されるすべての歩行者に対して真である。その調整に関する詳細はsecVで示す。プロセス共分散は以下によって得られる。仮定される/得られる基礎パラメータは速度ノイズであり、これにより、Qを予測することができる。速度ノイズすなわち、速度の標準偏差がv_noiseであると言える。位置は、速度の時間間隔Δt倍に比例し、速度ノイズはv_noiseであることから、位置分散はa=Δt2v_noise2である。次に、b=v_noise2として速度分散を算出する。最終的に、位置ノイズおよび速度ノイズの共分散は、位置ノイズの標準偏差に速度ノイズの標準偏差を掛けたものに等しく、以下の数式で算出することができる。これらの方程式を組み合わせると以下の式となる。v_noiseパラメータをオフラインで求め、Qの最適値を求める。これは、取得したいくつかのデータに対して行われるオフライン訓練処理として扱うことができ、次に、定数として常に使用され、実データに適用される。図9は、カルマンフィルタ出力の技術を使用して誤差低減を大幅に高めることを表す結果を示す。赤色の点は、移動物体2の経路上の予め印を付けた基準時間位置データを表す。これに基づいて、点は直線カーブに方程式3に従って適合することで基準データセットとなる。この近似曲線からのあらゆる偏差が測定データセットの誤差とみなされる。具体的にはtiにおいて、基準位置、測定位置はそれぞれ以下の行列であり、i=1~nである場合、全誤差は以下の数式で算出される。物理的意味二乗平均値にかなり近似を得るために、全誤差をさらに修正して以下の数式で最終誤差メートルを得る。一態様によれば、本発明は、自動車3の前方の移動物体2を識別するためのシステム1も開示する。さらに具体的には、本発明は、移動物体2と自動車3の間の瞬間距離を求めるためのシステム1を開示する。図10を参照すると、システムは、画像取得装置4の範囲内の画像を複数のフレームで取得するように適合させた画像取得装置4と、複数のフレームを同期化して同期化フレームまたは同一フレームを得るために画像取得装置4に一体化したシステムクロック5と、移動物体2の画像を処理して、移動物体2と自動車3の間の瞬間距離をフィルタリングするためのプロセッサ6と、移動物体2と自動車3の間の距離を求めるための計算機とを含む。一実施形態によれば、システム1は複数の画像取得装置4から成る。画像取得装置4はカメラを含む。カメラは、自動車3に搭載され、動作している。一実施形態によれば、システム1は、カルマンフィルタによって測定された寸法に基づいて、自動車3のステアリング角および速度を測定して適合させる制御装置7をさらに含む。具体例として、移動物体2は歩行者であると仮定する。自動車3に対する相対速度が歩いている歩行者よりかなり大きいため、歩行者が自動車3に固定されていると仮定することができる。その場合、自動車-歩行者の距離Zの平均変化率によって、自動車3の速度が求められる。検出した歩行者のZを得て、さらに各測定値tのタイムスタンプを得る。したがって、速度Vは以下に示すようにそのような情報を使用して求めることができる。以下のようにして速度を測定することができる。たとえば、アルゴリズムは、時間枠t1容易に、タイムスタンプから得ることが可能のzt11,zt12...zt1nおよび時間枠t2のzt21,zt22...zt2nとして対応する自動車-歩行者の距離においてn人の歩行者を検出していることから、自動車の速度は以下の数式で求めることができる。ステアリング角は以下のように算出してもよい。これは、オプチカルフローを測定することによって測定することができる。opticalFlowLeftは画像の左半分のオプチカルフローであり、opticalFlowRightは画像の右半分のオプチカルフローである。次に、ステアリング角thetaは以下のように算出することができる。速度または方向は以下のように算出してもよい。速度sおよびステアリング角thetaの情報を合わせることによって、自動車3の速度/方向情報が得られる。一実施形態によれば、システム1は、警報発生装置をさらに含み、この装置は警報を発生することによって自動車の運転者に警告するためのモジュールであってよい。本発明のシステムは、生データを直接平滑化移動平均フィルタし、誤差を算出した10点を使用して、このナイーブ法がカルマン出力とどのようにして比較されるかを確認する。表1は誤差に関する比較試験を示す。これは、カルマン法が測定誤差を有意水準に減少させる最良の候補であることを示す。提案するシステムは、2GHzx86プロセッサに実装したところ、25km/時で走行する自動車から歩行者を正確に検出して追跡でき、かかった処理時間は200ミリ秒未満であり、歩行者がいる警報を発生させるのに十分速い。カルマンフィルタへの入力として最適化したQおよびRを得るため、純粋シミュレーションによってQv_noiseによるおよびRを広範囲.01~1000で変化させ、基準データセットに基づいて誤差を算出した。結果は図4に示す。X、Y軸は、対数目盛りで示し、QおよびRを表すワイドダイナミックレンジである。これは、誤差が最小である領域を示す。さらにRおよびQを微調整して試行錯誤法、そのパラメータを固定した。Rをさらに調整している間、物理的意味を保持するように、実測すなわち、データの標準偏差の2乗に近くなるようにRを求めた。以下の数式と同じ設定が他の移動物体に適用される場合も、図11に示すような良好な結果を示した。図12は、移動物体2の検出と、自動車3からの距離のリアルタイムでの報告とを示す。上に示した記載は、本発明のさまざまな実施形態に関して示している。本発明が関係する技術分野の当業者は、説明した処理および操作方法が、本発明の原理、精神および範囲から有意味に逸脱することなく変形および変更を実施できることを理解する。"