УСТРОЙСТВО ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ
THREE-DIMENSIONAL OBJECT DETECTING DEVICE

Область техники, к которой относится изобретение
[0001] Настоящее изобретение относится к устройству обнаружения трехмерных объектов.
Данная заявка испрашивает приоритет на основе заявки на патент Японии № 2012-046670, поданной 2 марта 2012 года, и заявки на патент Японии, поданной 19 июля 2012 года, и в указанных государствах, которые признают включение документа по ссылке, содержимое, описанное в вышеуказанных заявках, содержится в данном документе по ссылке и считается частью описания настоящей заявки.
Уровень техники
[0002] В известной из уровня техники технологии трехмерный объект обнаруживается из захваченных изображений, захваченных посредством камеры (см. патентный документ 1).
Документы предшествующего уровня техники
Патентные документы
[0003] Патентный документ 1. Выложенная заявка на патент Японии № 2001-273494.
Сущность изобретения
Проблемы, решаемые изобретением
[0004] Тем не менее, в уровне техники четкое захваченное изображение не может быть захвачено, когда объектив камеры полностью загрязняется, и как результат, возникают случаи, в которых другое транспортное средство не может быть обнаружено из захваченного изображения.
[0005] Проблема, которая должна решаться посредством настоящего изобретения, заключается в том, чтобы предоставлять устройство обнаружения трехмерных объектов, способное к точному обнаружению трехмерного объекта, даже когда объектив камеры полностью загрязняется.
Средство для решения указанных проблем
[0006] Настоящее изобретение решает проблему посредством формирования формы разностного сигнала из разности между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета", полученными в различные моменты времени, обнаружения трехмерного объекта на основе формы разностного сигнала, и при этом, задания области изображения в качестве опорной области изображения, в которой прогнозируется обнаружение фиксированного объема информации контуров, вычисления величины четкости изображения в опорной области изображения в качестве опорной резкости, вычисления величины четкости изображения в области обнаружения в качестве резкости объекта и модификации разностного порогового значения для обнаружения разностей между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета" на основе результатов сравнения между опорной резкостью и резкостью объекта.
Полезные эффекты изобретения
[0007] В соответствии с настоящим изобретением, разностное пороговое значение модифицируется в соответствии с четкостью изображения, посредством чего чувствительность обнаружения разностей между изображениями вида "с высоты птичьего полета" может регулироваться в соответствии с четкостью изображения. Следовательно, трехмерный объект может быть надлежащим образом обнаружен, даже когда объектив полностью загрязняется, и изображение не является четким.
Краткое описание чертежей
[0008] Фиг. 1 является структурной схемой транспортного средства, в котором смонтировано устройство обнаружения трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 2 является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства на фиг. 1.
Фиг. 3 является блок-схемой, иллюстрирующей части компьютера согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 4 является видом, описывающим общее представление обработки модуля совмещения согласно первому варианту осуществления; фиг. 4(a) является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства, а фиг. 4(b) является изображением, иллюстрирующим общее представление совмещения.
Фиг. 5 является видом, иллюстрирующим пример изображения, захватываемого посредством камеры.
Фиг. 6 является видом для описания взаимосвязи между загрязнением объектива и резкостью.
Фиг. 7 является видом для описания способа вычисления опорной резкости на основе опорного значения извлечения.
Фиг. 8 является видом для описания способа сравнения опорной резкости и резкости объекта и вычисления конечной резкости.
Фиг. 9 является графиком для иллюстрации примера взаимосвязи между конечной резкостью и разностным пороговым значением th.
Фиг. 10 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым форма разностного сигнала формируется посредством модуля обнаружения трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 11 является видом, описывающим небольшие области, разделенные посредством модуля обнаружения трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 12 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы, получаемой посредством модуля обнаружения трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 13 является видом, иллюстрирующим взвешивание, используемое посредством модуля обнаружения трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 14 является видом, иллюстрирующим другой пример гистограммы, получаемой посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 15 является видом, описывающим способ оценки соседнего транспортного средства, присутствующего в соседней полосе движения.
Фиг. 16 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей способ обнаружения соседнего транспортного средства согласно первому варианту осуществления (часть 1).
Фиг. 17 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей способ обнаружения соседнего транспортного средства согласно первому варианту осуществления (часть 2).
Фиг. 18 является блок-схемой, иллюстрирующей части компьютера согласно второму варианту осуществления.
Фиг. 19 является видом, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства; фиг. 19(a) является видом сверху, иллюстрирующим взаимное расположение области обнаружения и т.п., а фиг. 19(b) является видом в перспективе, иллюстрирующим взаимное расположение области обнаружения и т.п. в реальном пространстве.
Фиг. 20 является видом для описания работы модуля вычисления яркостного различия согласно второму варианту осуществления; фиг. 20(a) является видом, иллюстрирующим взаимное расположение линии концентрации внимания, опорной линии, точки концентрации внимания и опорной точки в изображении вида "с высоты птичьего полета", а фиг. 20(b) является видом, иллюстрирующим взаимное расположение линии концентрации внимания, опорной линии, точки концентрации внимания и опорной точки в реальном пространстве.
Фиг. 21 является видом для описания подробной работы модуля вычисления яркостного различия согласно второму варианту осуществления; фиг. 21(a) является видом, иллюстрирующим область обнаружения в изображении вида "с высоты птичьего полета", а фиг. 21(b) является видом, иллюстрирующим взаимное расположение линии концентрации внимания, опорной линии, точки концентрации внимания и опорной точки в изображении вида "с высоты птичьего полета".
Фиг. 22 является видом, иллюстрирующим пример изображения для описания операции обнаружения краев.
Фиг. 23 является видом, иллюстрирующим линию края и распределение яркости на линии края; фиг. 23(a) является видом, иллюстрирующим распределение яркости, когда трехмерный объект (соседнее транспортное средство) присутствует в области обнаружения, а фиг. 23(b) является видом, иллюстрирующим распределение яркости, когда трехмерный объект не присутствует в области обнаружения.
Фиг. 24 является графиком для иллюстрации примера взаимосвязи между конечной резкостью и пороговым значением t края.
Фиг. 25 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей способ обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления (часть 1).
Фиг. 26 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей способ обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления (часть 2).
Фиг. 27 является видом для описания другого способа сравнения опорной резкости и резкости объекта и вычисления конечной резкости.
Фиг. 28 является видом для описания другого способа сравнения опорной резкости и резкости объекта и вычисления конечной резкости.
Предпочтительные варианты осуществления изобретения
[0009] Вариант 1 осуществления
Фиг. 1 является схематичным видом транспортного средства, в котором смонтировано устройство 1 обнаружения трехмерных объектов согласно первому варианту осуществления. Цель устройства 1 обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления состоит в том, чтобы обнаруживать другое транспортное средство (ниже может называться "соседним транспортным средством"), присутствующее в соседней полосе движения, в которой контакт является возможным, если рассматриваемое транспортное средство V1 собирается сменить полосу движения. Устройство 1 обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления снабжено камерой 10, датчиком 20 скорости и компьютером 30, как проиллюстрировано на фиг. 1.
[0010] Камера 10 крепится к рассматриваемому транспортному средству V1 таким образом, что оптическая ось составляет угол θ вниз от горизонтали в местоположении на высоте h в задней части рассматриваемого транспортного средства V1, как проиллюстрировано на фиг. 1. Из этой позиции, камера 10 захватывает предварительно определенную область окружения рассматриваемого транспортного средства V1. Датчик 20 скорости обнаруживает скорость движения рассматриваемого транспортного средства V1 и вычисляет скорость транспортного средства из скорости вращения колес, обнаруженной, например, посредством датчика скорости вращения колес для обнаружения скорости вращения колеса. Компьютер 30 обнаруживает соседнее транспортное средство, присутствующее в соседней полосе движения позади рассматриваемого транспортного средства.
[0011] Фиг. 2 является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения рассматриваемого транспортного средства V1 на фиг. 1. Как проиллюстрировано на чертеже, камера 10 захватывает заднюю сторону относительно транспортного средства под предварительно определенным углом a обзора. В это время, угол a обзора камеры 10 задается равным углу обзора, который дает возможность захвата левой и правой полос движения (соседних полос движения) в дополнение к полосе движения, в которой движется рассматриваемое транспортное средство V1.
[0012] Фиг. 3 является блок-схемой, иллюстрирующей части компьютера 30 на фиг. 1. Камера 10 и датчик 20 скорости также иллюстрируются на фиг. 3, чтобы ясно указывать взаимосвязи соединений.
[0013] Как проиллюстрировано на фиг. 3, компьютер 30 снабжен модулем 31 преобразования точки обзора, модулем 32 совмещения, модулем 33 обнаружения трехмерных объектов, модулем 34 задания разностных пороговых значений и модулем 35 вычисления резкости. Ниже описывается конфигурация этих модулей.
[0014] Захваченные данные изображений предварительно определенной области, полученные посредством захвата, выполняемого посредством камеры 10, вводятся в модуль 31 преобразования точки обзора, и захваченные данные изображений, введенные таким способом, преобразуются в данные изображений вида "с высоты птичьего полета", которые являются состоянием вида "с высоты птичьего полета". Состояние вида "с высоты птичьего полета" является состоянием просмотра с точки зрения воображаемой камеры, которая смотрит сверху вниз, например, вертикально вниз. Преобразование точки обзора может быть выполнено способом, описанным, например, в выложенной заявке на патент Японии № 2008-219063. Причина, по которой захваченные данные изображений преобразуются в данные изображений вида "с высоты птичьего полета", основана на таком принципе, что перпендикулярные края, уникальные для трехмерного объекта, преобразуются в группу прямых линий, которая проходит через конкретную фиксированную точку, посредством преобразования точки обзора в данные изображений вида "с высоты птичьего полета", и использование этого принципа дает возможность различения плоского объекта и трехмерного объекта.
[0015] Данные изображений вида "с высоты птичьего полета", полученные посредством преобразования точки обзора, выполняемого посредством модуля 31 преобразования точки обзора, последовательно вводятся в модуль 32 совмещения, и введенные позиции данных изображений вида "с высоты птичьего полета" в различные моменты времени совмещаются. Фиг. 4 является видом для описания общего представления обработки модуля 32 совмещения, фиг. 4(a) является видом сверху, иллюстрирующим состояние движения рассматриваемого транспортного средства V1, а фиг. 4(b) является изображением, иллюстрирующим общее представление совмещения.
1
1
2
2
[0016] Как проиллюстрировано на фиг. 4(a), рассматриваемое транспортное средство V1 в данный момент времени размещается в P, и рассматриваемое транспортное средство V1 за один момент времени до этого размещается в Pʹ. Предполагается, что соседнее транспортное средство V2 размещается в направлении стороны сзади относительно рассматриваемого транспортного средства V1 и движется параллельно рассматриваемому транспортному средству V1, и что соседнее транспортное средство V2 в данный момент времени размещается в P, и соседнее транспортное средство V2 за один момент времени до этого размещается в Pʹ. Кроме того, предполагается, что рассматриваемое транспортное средство V1 проезжает расстояние d в течение одного момента времени. Фраза "за один момент времени до этого" может быть моментом времени в прошлом, сдвинутым на время, предварительно заданное (например, один цикл управления) с данного момента времени, либо может быть моментом времени в прошлом, сдвинутым на произвольное время.
t
t
2
t-1
2
[0017] В этом состоянии, изображение PB вида "с высоты птичьего полета" в текущее время является таким, как показано на фиг. 4(b). Белые линии дорожной разметки, нарисованные на поверхности дороги, являются прямоугольными в этом изображении PB вида "с высоты птичьего полета" и являются относительно точными в виде сверху, но соседнее транспортное средство V2 (позиция P) сжимается. То же применимо к изображению PB вида "с высоты птичьего полета" за один момент времени до этого; белые линии дорожной разметки, нарисованные на поверхности дороги, являются прямоугольными и являются относительно точными в виде сверху, но соседнее транспортное средство V2 (позиция Pʹ) сжимается. Как описано выше, перпендикулярные края трехмерного объекта (края, которые расположены вертикально в трехмерном пространстве от поверхности дороги, также включаются в строгий смысл перпендикулярного края) выглядят как группа прямых линий вдоль направления сжатия вследствие процесса преобразования точки обзора в данные изображений вида "с высоты птичьего полета", но поскольку плоское изображение на поверхности дороги не включает в себя перпендикулярные края, такое сжатие не возникает, даже когда точка обзора преобразована.
t
t-1
t
t-1
t-1
t
[0018] Модуль 32 совмещения совмещает изображения PB и PB вида "с высоты птичьего полета", такие как изображения PB и PB, описанные выше, с точки зрения данных. Когда это выполняется, модуль 32 совмещения смещает изображение PB вида "с высоты птичьего полета" за один момент времени до этого и сопоставляет позицию с изображением PB вида "с высоты птичьего полета" в данный момент времени. Левое изображение и центральное изображение на фиг. 4(b) иллюстрируют состояние смещения посредством проезжаемого расстояния dʹ. Величина dʹ смещения является величиной перемещения в данных изображений вида "с высоты птичьего полета", которые соответствуют фактическому проезжаемому расстоянию d рассматриваемого транспортного средства V1, проиллюстрированного на фиг. 4(a), и определяется на основе сигнала из датчика 20 скорости и времени от одного момента времени до данного момента времени.
t
t-1
t
t
t-1
t
t
t
t
[0019] После совмещения модуль 32 совмещения получает разность между изображениями PB и PB вида "с высоты птичьего полета" и формирует данные разностного изображения PD. В настоящем варианте осуществления, модуль 32 совмещения рассматривает абсолютное значение разности в пиксельных значениях изображений PB и PB вида "с высоты птичьего полета" таким образом, что оно соответствует варьированию в среде освещения, и когда абсолютное значение равно или превышает предварительно определенное пороговое значение th, пиксельные значения разностного изображения PD задаются равными 1, а когда абсолютное значение меньше предварительно определенного порогового значения th, пиксельные значения разностного изображения PD задаются равными 0, что дает возможность формирования данных разностного изображения PD, к примеру, данных разностного изображения PD, проиллюстрированных справа на фиг. 4(b).
[0020] В настоящем варианте осуществления, разностное пороговое значение th, описанное выше, задается посредством модуля 34 задания разностных пороговых значений, показанного на фиг. 3. В настоящем варианте осуществления, модуль 34 задания разностных пороговых значений задает разностное пороговое значение th на основе результатов вычисления нижеописанного модуля 35 вычисления резкости. Ниже описан способ задания разностного порогового значения th, осуществляемый посредством модуля 34 задания разностных пороговых значений и модуля 35 вычисления резкости.
[0021] Модуль 35 вычисления резкости вычисляет величину четкости изображения вида "с высоты птичьего полета" в качестве резкости. Другими словами, модуль 35 вычисления резкости вычисляет резкость как более высокую соразмерно до такой степени, что объект четко отображается в изображении вида "с высоты птичьего полета", и с другой стороны, вычисляет резкость как более низкую соразмерно до такой степени, что объект не отображается четко. Например, когда объектив камеры 10 полностью загрязняется (например, поверхность объектива высыхает после того, как объектив увлажнен посредством дождя, и следы от капель дождя остаются на объективе в форме белой пленки), резкость вычисляется как низкая.
[0022] В настоящем варианте осуществления, модуль 35 вычисления резкости вычисляет два типа резкости, а именно опорную резкость и резкость объекта. При использовании в данном документе, опорная резкость означает резкость в области изображения, в которой прогнозируется то, что предварительно определенный объект присутствует, и резкость объекта означает резкость в областях A1, A2 обнаружения. Ниже описывается способ вычисления опорной резкости и резкости объекта, осуществляемый посредством модуля 35 вычисления резкости. Способ вычисления резкости, описанный ниже, является примером, и ограничения на это не накладываются.
[0023] Сначала описывается способ вычисления опорной резкости. В настоящем варианте осуществления, модуль 35 вычисления резкости сначала задает в качестве опорной области изображения область изображения, в которой может прогнозироваться то, что фиксированное число краев или больше должно быть обнаружено в изображении вида "с высоты птичьего полета". Например, бампер рассматриваемого транспортного средства, корпус камеры 10 для прикрепления камеры 10 к рассматриваемому транспортному средству, номерной знак рассматриваемого транспортного средства и т.п. захватываются в конкретной области изображения в зависимости от позиции установки, угла установки и т.п. камеры 10, как показано на фиг. 5. Такой объект является участком рассматриваемого транспортного средства и присутствует в позиции около камеры 10, смонтированной в рассматриваемом транспортном средстве. Соответственно, когда такой объект захвачен, объект захватывается с относительной ясностью, и может прогнозироваться то, что может быть извлечено фиксированное число краев или больше из захваченного объекта. С учетом вышеизложенного, модуль 35 вычисления резкости задает область изображения, которая соответствует изображению бампера рассматриваемого транспортного средства, корпуса камеры 10, номерного знака рассматриваемого транспортного средства или другого участка рассматриваемого транспортного средства, в качестве опорной области изображения, в которой прогнозируется извлечение фиксированного числа краев. Такое изображение участка рассматриваемого транспортного средства размещается в конкретной области, как проиллюстрировано на фиг. 5, и опорная область изображения может задаваться без обнаружения позиции объекта.
[0024] Способ задания опорной области изображения не ограничивается способом, описанным выше, и опорная область изображения также может задаваться следующим образом. Например, область изображения, которая включает в себя горизонт воды, может задаваться в качестве опорной области изображения. Контрастность легко формируется между небом и океаном в области изображения, содержащей горизонт воды, поскольку прогнозируется то, что может быть извлечено фиксированное число краев или больше. Кроме того, область изображения, содержащая горизонт земли, может задаваться в качестве опорной области изображения, как проиллюстрировано на фиг. 5. Контрастность легко формируется между небом и шоссе в области изображения, содержащей горизонт земли, поскольку прогнозируется то, что может быть извлечено фиксированное число краев или больше. Область изображения, которая соответствует удаленному пейзажу, такому как горизонт воды и горизонт земли, размещается в конкретной области, и, следовательно, можно задавать опорную область изображения без обнаружения позиции объекта, как проиллюстрировано на фиг. 5. Также можно использовать конфигурацию, в которой область изображения, содержащая горизонт воды, задается в качестве опорной области изображения днем, а область изображения, содержащей горизонт земли, задается в качестве опорной области изображения ночью.
[0025] Кроме того, можно использовать конфигурацию, в которой модуль 35 вычисления резкости задает область изображения, содержащую точку схождения шоссе, в качестве опорной области изображения. Это обусловлено тем фактом, что относительная скорость движения объекта в изображении уменьшается в области изображения, содержащей точку схождения шоссе, и, следовательно, края объекта могут быть стабильно обнаружены. Соответственно, задание области изображения около точки схождения, включающей в себя, например, горизонт земли, в качестве опорной области изображения дает возможность модулю 35 вычисления резкости более качественно извлекать фиксированное число краев или больше.
[0026] Дополнительно, модуль 35 вычисления резкости может задавать область изображения, содержащую изображение уличного освещения, передних фар другого транспортного средства или другого источника света, в качестве опорной области изображения. Это обусловлено тем фактом, что контрастность легко формируется между областями с высокой яркостью, такими как уличное освещение и передние фары, и областями с низкой яркостью в их окрестности, и прогнозируется то, что может быть извлечено фиксированное число краев или больше. Способ обнаружения уличного освещения, передних фар и других источников света не ограничен конкретным образом, и модуль 35 вычисления резкости, например, может обнаруживать, в качестве области, соответствующей источнику света, область изображения, имеющую предварительно определенный размер или больше, и в которой разность яркости с окрестностями имеет предварительно определенное значение или выше.
[0027] Модуль 35 вычисления резкости вычисляет величину ясности в изображении в опорной области изображения в качестве опорной резкости. В частности, когда яркостное различие между взаимно соседними пикселами имеет предварительно определенное значение или выше в опорной области изображения, модуль 35 вычисления резкости оценивает то, что край (контур) объекта присутствует между этими взаимно соседними пикселами, и извлекает край объекта из пикселов, имеющих такое яркостное различие. Модуль 35 вычисления резкости вычисляет опорную резкость в опорной области изображения как более высокое значение соразмерно более высокой интенсивности края, извлеченного в опорной области изображения.
[0028] Здесь, фиг. 6 является видом для описания взаимосвязи между загрязнением объектива и резкостью (ясностью изображения). На фиг. 6, вертикальная ось указывает яркость, а горизонтальная ось указывает позицию пикселов. Кроме того, случай, в котором захватываются уличное освещение, передние фары или другой объект, имеющий высокую яркость, предоставляется в качестве примера на фиг. 6. Когда объектив камеры 10 загрязняется, свет, падающий на объектив от объекта, неравномерно отражается посредством грязи, осаждаемой на объективе камеры 10, наклон пика яркости становится постепенным по сравнению с тем, когда объектив не загрязняется, и яркостное различие между пикселами уменьшается, как проиллюстрировано на фиг. 6. Соответственно, модуль 35 вычисления резкости обнаруживает интенсивность контура как низкую, когда объектив камеры 10 загрязнен, и в таком случае вычисляет опорную резкость в качестве низкого значения. С другой стороны, когда объектив не загрязняется, наклон пика яркости является крутым, и яркостное различие между пикселами является существенным, как проиллюстрировано на фиг. 6. Соответственно, модуль 35 вычисления резкости обнаруживает интенсивность контура как высокую, когда объектив камеры 10 не загрязняется, и в таком случае, вычисляет опорную резкость как высокое значение. Таким образом, модуль 35 вычисления резкости вычисляет опорную резкость, указывающую величину ясности изображения, в соответствии с интенсивностью контура.
[0029] Способ вычисления опорной резкости посредством модуля 35 вычисления резкости не ограничивается способом, описанным выше, и опорная резкость может быть вычислена с использованием следующего способа. Другими словами, область, имеющая яркость, равную предварительно определенному значению или выше, может быть обнаружена в качестве области с высокой яркостью, и опорная резкость может быть вычислена на основе наклона яркости около обнаруженной области с высокой яркостью. В частности, модуль 35 вычисления резкости обнаруживает наклон яркости, направленный наружу относительно внешнего края области с высокой яркостью, которая соответствует уличному освещению, передним фарам или другому источнику света, когда область изображения, содержащая изображение уличного освещения, передних фар или другого источника света, задана в качестве опорной области изображения. В этом случае, когда объектив не загрязняется, как проиллюстрировано на фиг. 6, наклон яркости является крутым, и наоборот, когда объектив загрязняется, наклон яркости является постепенным. Соответственно, модуль 35 вычисления резкости обнаруживает крутой наклон яркости, когда объектив камеры 10 не загрязняется, и в этом случае, вычисляет опорную резкость как высокое значение. С другой стороны, когда объектив камеры 10 загрязняется, модуль 35 вычисления резкости обнаруживает постепенный наклон яркости, в этом случае, вычисляет опорную резкость как низкое значение.
[0030] Также можно использовать конфигурацию, в которой опорная резкость вычисляется на основе частотного компонента изображения. Другими словами, частотный компонент объекта извлекается из сигнала изображения, полученного в опорной области изображения, и высокочастотный компонент удаляется посредством обработки извлеченного частотного компонента через фильтр нижних частот. Проводится сравнение частотного компонента с удаленным высокочастотным компонентом и частотного компонента до удаления высокочастотного компонента, и извлекается высокочастотный компонент объекта, чтобы за счет этого вычислять извлеченный высокочастотный компонент в качестве опорной резкости. Высокочастотный компонент объекта, полученного из опорной области изображения, получается из области высокой контрастности опорной области изображения, и более четкое изображение (более высокая контрастность) получается соразмерно большему числу высокочастотных компонентов, и в таком случае, опорная резкость вычисляется как высокое значение.
[0031] Также можно использовать конфигурацию, в которой опорная резкость вычисляется на основе опорного значения извлечения, используемого, когда края извлекаются из опорной области изображения. Здесь, фиг. 7 является видом для описания способа вычисления опорной резкости на основе опорного значения извлечения. Например, в примере, проиллюстрированном на фиг. 7, модуль 35 вычисления резкости извлекает края, имеющие опорное значение ts извлечения или больше, предварительно заданное из опорной области изображения, и оценивает то, извлечено или нет предварительно определенное число краев или больше. Когда предварительно определенное число краев или больше не может быть извлечено, модуль 35 вычисления резкости модифицирует опорное значение ts извлечения до меньшего значения, извлекает края, имеющие модифицированное опорное значение извлечения или больше, и оценивает то, может или нет быть извлечено предварительно определенное число краев или больше в опорной области изображения. Таким образом, модуль 35 вычисления резкости многократно извлекает края при модификации опорного значения извлечения до меньшего значения и указывает опорное значение tsʹ извлечения, при котором может быть извлечено предварительно определенное число краев или больше (наибольшее опорное значение tsʹ извлечения из опорных значений извлечения, в которых может быть извлечено предварительно определенное число краев или больше). В этом случае, когда идентичный объект захвачен, контур размытостей объекта и интенсивность извлеченных краев объекта уменьшаются соразмерно недостаточной ясности изображения вследствие загрязнения объектива, как проиллюстрировано на фиг. 7. Соответственно, когда объектив загрязняется, и ясность изображения является недостаточной, предварительно определенное число краев или больше не может быть извлечено, если опорное значение извлечения не модифицируется до меньшего значения по сравнению с тем, когда объектив не загрязняется, и изображение четко отображается, как проиллюстрировано на фиг. 7. С учетом вышеизложенного, модуль 35 вычисления резкости определяет объектив как загрязненный, и изображение с недостаточной ясностью соразмерно более низкому опорному значению извлечения, при котором может быть извлечено предварительно определенное число краев или больше, и вычисляет опорную резкость как меньшее значение.
[0032] В дополнение к опорной резкости, которая соответствует опорной области изображения, модуль 35 вычисления резкости дополнительно вычисляет величину ясности изображения в областях A1, A2 обнаружения в качестве резкости объекта. За исключением того, что резкость вычисляется в областях A1, A2 обнаружения, способ вычисления резкости объекта является идентичным способу вычисления опорной резкости, и, следовательно, его описание опускается.
[0033] Модуль 35 вычисления резкости затем сравнивает вычисленную опорную резкость и резкость объекта и вычисляет более высокое значение из опорной резкости и резкости объекта в качестве конечной резкости, как проиллюстрировано на фиг. 8. Фиг. 8 является графиком, иллюстрирующим пример конечной резкости, и на фиг. 8, конечная резкость представляется посредством в качестве сплошной линии. Также на фиг. 8, горизонтальная ось указывает время, а вертикальная ось указывает значение резкости.
[0034] Возвращаясь к фиг. 3, модуль 34 задания разностных пороговых значений вычисляет разностное пороговое значение th на основе конечной резкости, вычисленной посредством модуля 35 вычисления резкости. Здесь, фиг. 9 является графиком для иллюстрации взаимосвязи между конечной резкостью и разностным пороговым значением th. Модуль 34 задания разностных пороговых значений задает разностное пороговое значение th более низким соразмерно более низкой конечной резкости и задает разностное пороговое значение th как более высокое значение соразмерно более высокой конечной резкости, как проиллюстрировано на фиг. 9. Разностное пороговое значение th за счет этого задается низким, когда объектив камеры 10 полностью загрязняется, и конечная резкость является низкой.
[0035] Разности между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета", полученными в различные моменты времени, являются местоположениями, в которых изменения возникают в двух изображениях вида "с высоты птичьего полета", полученных в различные моменты времени, т.е. местоположениями, в которых можно истолковать так, что имеется высокая вероятность того, что присутствует трехмерный объект. Соответственно, уменьшение разностного порогового значения th, когда конечная резкость областей обнаружения является низкой, чтобы повышать чувствительность для обнаружения разности между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета", полученными в качестве различных моментов времени, дает возможность простого обнаружения трехмерного объекта в областях обнаружения. Как результат, трехмерный объект может быть надлежащим образом обнаружен в областях обнаружения, даже когда объектив полностью загрязняется, и конечная резкость областей обнаружения является низкой.
t
[0036] Возвращаясь к фиг. 3, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе данных разностного изображения PD, показанных на фиг. 4(b). В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта в фактическом пространстве. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов сначала формирует первую форму разностного сигнала, когда обнаруживается трехмерный объект, и должно быть вычислено проезжаемое расстояние.
[0037] В частности, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует форму разностного сигнала в областях обнаружения, заданных посредством нижеописанного модуля 34 задания разностных пороговых значений. Цель устройства 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера заключается в том, чтобы вычислять проезжаемое расстояние для соседнего транспортного средства, с которым имеется вероятность контакта, если рассматриваемое транспортное средство V1 собирается сменить полосу движения. Соответственно, в настоящем примере, прямоугольные области A1, A2 обнаружения задаются позади рассматриваемого транспортного средства V1, как проиллюстрировано на фиг. 2. Такие области A1, A2 обнаружения могут задаваться из относительной позиции до рассматриваемого транспортного средства V1 или могут задаваться на основе позиции белых линий дорожной разметки. При задании на основе позиции белых линий дорожной разметки, устройство 1 обнаружения трехмерных объектов может использовать, например, известные технологии распознавания белых линий дорожной разметки. Ниже описывается способ задания областей обнаружения, осуществляемый посредством модуля 34 задания разностных пороговых значений.
[0038] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов распознает в качестве линий L1, L2 пересечения с землей границы областей A1, A2 обнаружения, заданных таким способом, на стороне рассматриваемого транспортного средства V1 (стороне вдоль направления движения), как проиллюстрировано на фиг. 2. В общем, линия пересечения с землей означает линию, в которой трехмерный объект контактирует с землей, но в настоящем варианте осуществления, линия пересечения с землей не является линией контакта с землей, в вместо этого задается способом, описанным выше. Даже в таком случае, разность между линией пересечения с землей согласно настоящему варианту осуществления и нормальной линией пересечения с землей, определенной из позиции соседнего транспортного средства V2, не является чрезвычайно большой, как определено посредством опыта, и фактически не представляет собой проблемы.
t
t
t
t
[0039] Фиг. 10 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым формируется форма разностного сигнала посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 10, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует форму DW разностного сигнала из участка, который соответствует областям A1, A2 обнаружения в разностном изображении PD (чертеж справа на фиг. 6(b)), вычисленном посредством модуля 32 совмещения. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует форму DW разностного сигнала вдоль направления сжатия трехмерного объекта посредством преобразования точки обзора. В примере, проиллюстрированном на фиг. 10, для удобства описана только область A1 обнаружения, но форма DW разностного сигнала также формируется для области A2 обнаружения с использованием идентичной процедуры.
t
[0040] Более конкретно, сначала модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линию La в направлении, в котором трехмерный объект сжимается, в данных разностного изображения PD. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает число разностных пикселов DP, указывающих предварительно определенную разность на линии La. В настоящем варианте осуществления, пиксельное значение пикселов, имеющих разность в разностное пороговое значение th или больше, заданное посредством модуля 34 задания разностных пороговых значений, выражается как 1, пиксельное значение пикселов, имеющих разность, меньшую разностного порогового значения th, выражается как 0, и пикселы, указывающие пиксельное значение 1, подсчитываются в качестве разностных пикселов DP.
[0041] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов подсчитывает число разностных пикселов DP и после этого определяет точку CP пересечения линии La и линии L1 пересечения с землей. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем коррелирует точку CP пересечения и подсчитанное число, определяет позицию на горизонтальной оси, т.е. позицию на оси в вертикальном направлении на чертеже справа на фиг. 10, на основе позиции точки CP пересечения, определяет позицию на вертикальной оси, т.е. позицию на оси в боковом направлении на чертеже справа на фиг. 10, из подсчитанного числа и вычерчивает положения в качестве подсчитанного числа в точке CP пересечения.
t
[0042] Аналогично, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линии Lb, Lc, ..., в направлении, в котором трехмерный объект сжимается, подсчитывает число разностных пикселов DP, определяет позицию на горизонтальной оси на основе позиции каждой точки CP пересечения, определяет позицию на вертикальной оси из подсчитанного числа (числа разностных пикселов DP) и вычерчивает положения. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов повторяет вышеуказанное в последовательности, чтобы формировать частотное распределение и за счет этого формировать форму DW разностного сигнала, как проиллюстрировано на чертеже справа на фиг. 10.
t
t
t
[0043] Как описано выше, разностные пикселы PD в данных разностного изображения PD представляют собой пикселы, которые изменены в изображении в различные моменты времени, другими словами, местоположения, которые могут истолковываться как места, в которых присутствует трехмерный объект. Соответственно, в местоположениях, в которых присутствует трехмерный объект, число пикселов подсчитывается вдоль направления, в котором трехмерный объект сжимается, чтобы формировать частотное распределение и за счет этого формировать форму DW разностного сигнала. В частности, число пикселов подсчитывается вдоль направления, в котором трехмерный объект сжимается, и, следовательно, форма DW разностного сигнала формируется из информации касательно направления высоты относительно трехмерного объекта.
t
[0044] Линии La и Lb в направлении, в котором трехмерный объект сжимается, имеет различные расстояния, которые перекрывают область A1 обнаружения, как проиллюстрировано на чертеже слева на фиг. 10. Соответственно, число разностных пикселов DP больше на линии La, чем на линии Lb, когда предполагается, что область A1 обнаружения заполнена разностными пикселами DP. По этой причине, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов выполняет нормализацию на основе расстояния, на котором линии La, Lb в направлении, в котором трехмерный объект сжимается, и область A1 обнаружения перекрываются, когда позиция на вертикальной оси определяется из подсчитанного числа разностных пикселов DP. В конкретном примере, существует шесть разностных пикселов DP на линии La, и существует пять разностных пикселов DP на линии Lb на чертеже слева на фиг. 10. Соответственно, когда позиция на вертикальной оси определяется из подсчитанного числа на фиг. 10, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов делит подсчитанное число на перекрывающееся расстояние или выполняет нормализацию другим способом. Значения формы DW разностного сигнала, которые соответствуют линиям La, Lb в направлении, в котором сжимается трехмерный объект, в силу этого становятся практически идентичными.
t
t
t-1
t
t-1
[0045] После того, как сформирована форма DW разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние посредством сравнения формы DW разностного сигнала в данный момент времени и формы DW разностного сигнала за один момент времени до этого. Другими словами, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние из изменения во времени формы DW разностного сигнала и формы DW разностного сигнала.
t
t1
tn
t1
tn
t1
tn
t1
t2
t2
t3
[0046] Более конкретно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов разделяет форму DW разностного сигнала на множество небольших областей DW-DW (где n является произвольным целым числом 2 или больше), как проиллюстрировано на фиг. 11. Фиг. 11 является видом, иллюстрирующим небольшие области DW-DW, разделенные посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Небольшие области DW-DW разделяются с возможностью взаимно перекрываться, как проиллюстрировано, например, на фиг. 11. Например, небольшая область DW и небольшая область DW перекрывают друг друга, и небольшая область DW и небольшая область DW перекрывают друг друга.
t1
tn
t-1
t
t-1
t1
tn
t
t-1
t1
tn
[0047] Затем, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет величину смещения (величину перемещения в направлении по горизонтальной оси (в вертикальном направлении на фиг. 11) формы разностного сигнала) для каждой из небольших областей DW-DW. Здесь, величина смещения определяется из разности (расстояния в направлении по горизонтальной оси) между формой DW разностного сигнала за один момент времени до этого и формой DW разностного сигнала в данный момент времени. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов перемещает форму DW разностного сигнала за один момент времени до этого в направлении по горизонтальной оси для каждой из небольших областей DW-DW и после этого оценивает позицию (позицию в направлении по горизонтальной оси), в которой ошибка относительно формы DW разностного сигнала в данный момент времени является минимальной, и определяет в качестве величины смещения величину перемещения в направлении по горизонтальной оси в позиции, в которой ошибка от исходной позиции формы DW разностного сигнала является минимальной. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает величину смещения определенной для каждой из небольших областей DW-DW и формирует гистограмму.
t1
tn
t-1
[0048] Фиг. 12 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы, полученной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 12, в величине смещения возникает некоторая величина изменчивости, которая представляет собой проезжаемое расстояние, в котором ошибка между небольшими областями DW-DW и формой DW разностного сигнала за один момент времени до этого является минимальной. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует величины смещения, включающие в себя изменчивость, на гистограмме и вычисляет проезжаемое расстояние из гистограммы. В этот момент, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта из максимального значения на гистограмме. Другими словами, в примере, проиллюстрированном на фиг. 12, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет величину смещения, указывающую максимальное значение гистограммы, в качестве проезжаемого расстояния τ*. Таким образом, в настоящем варианте осуществления, более высокоточное проезжаемое расстояние может быть вычислено из максимального значения, даже когда существует изменчивость в величине смещения. Проезжаемое расстояние τ* является относительным проезжаемым расстоянием трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет абсолютное проезжаемое расстояние на основе проезжаемого расстояния τ*, полученного таким способом, и датчика 20 скорости, когда должно вычисляться абсолютное проезжаемое расстояние.
t
t
t
t1
tn
t
[0049] Таким образом, в настоящем варианте осуществления, проезжаемое расстояние трехмерного объекта вычисляется из величины смещения формы DW разностного сигнала, когда ошибка в форме DW разностного сигнала, сформированной в различные моменты времени, является минимальной, и это дает возможность вычисления проезжаемого расстояния из величины смещения, которая является информацией относительно одной размерности в форме сигнала, и дает возможность поддержания вычислительных затрат на низком уровне, когда вычисляется проезжаемое расстояние. Кроме того, разделение формы DW разностного сигнала, сформированной в различные моменты времени, на множество небольших областей DW-DW дает возможность получения множества форм сигналов, представляющих местоположения трехмерного объекта, за счет этого обеспечивая возможность определения величины смещения в каждом местоположении трехмерного объекта и обеспечивая возможность определения проезжаемого расстояния из множества величин смещения. Следовательно, может повышаться точность вычисления проезжаемого расстояния. В настоящем варианте осуществления, проезжаемое расстояние трехмерного объекта вычисляется из изменения во времени формы DW разностного сигнала, которая включает в себя информацию направления высоты. Следовательно, в отличие от сосредоточения исключительно на движении одной точки, местоположение обнаружения до изменения во времени и местоположение обнаружения после изменения во времени указываются с помощью включенной информации направления высоты и, соответственно, легко в итоге оказываются идентичным местоположением; проезжаемое расстояние вычисляется из изменения во времени в идентичном местоположении; и может повышаться точность вычисления проезжаемого расстояния.
t1
tn
t1
tn
[0050] Когда должна формироваться гистограмма, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов может применять взвешивание ко множеству небольших областей DW-DW и подсчитывать величины смещения, определенные для каждой из небольших областей DW-DW в соответствии со взвешиванием, чтобы формировать гистограмму. Фиг. 13 является видом, иллюстрирующим взвешивание, используемое посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов.
m
m
m
m
[0051] Как проиллюстрировано на фиг. 13, небольшая область DW (где m является целым числом в 1 или больше и n-1 или меньше) является плоской. Другими словами, в небольшой области DW, имеется несущественная разность между максимальными и минимальными значениями счетчика числа пикселов, указывающими предварительно определенную разность. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов увеличивает взвешивание этого типа небольшой области DW. Это обусловлено тем, что в плоской небольшой области DW отсутствует характерность, и имеется высокая вероятность того, что ошибка должна быть усилена, когда вычисляется величина смещения.
m+k
m
m
m+k
[0052] С другой стороны, небольшая область DW (где k является целым числом в n-m или меньше) имеет значительную неровность. Другими словами, в небольшой области DW, имеется существенная разность между максимальными и минимальными значениями счетчика числа пикселов, указывающими предварительно определенную разность. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов увеличивает взвешивание этого типа небольшой области DW. Это обусловлено тем, что небольшая область DW с существенной неровностью является характерной, и имеется высокая вероятность того, что величина смещения вычисляется точно. Взвешивание небольших областей таким способом позволяет повышать точность вычисления проезжаемого расстояния.
t
t1
tn
t1
tn
t
t
t-1
t-1
t
[0053] Форма DW разностного сигнала разделяется на множество небольших областей DW1-DW в настоящем варианте осуществления, чтобы повышать точность вычисления проезжаемого расстояния, но разделение на небольшие области DW-DW не требуется, когда точность вычисления проезжаемого расстояния не настолько требуется. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние из величины смещения формы DW разностного сигнала, когда ошибка между формой DW разностного сигнала и формой DW разностного сигнала является минимальной. Другими словами, способ определения величины смещения между формой DW разностного сигнала за один момент времени до этого и формой DW разностного сигнала в данный момент времени не ограничивается подробностями, описанными выше.
[0054] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов в настоящем варианте осуществления определяет скорость движения рассматриваемого транспортного средства V1 (камера 10) и определяет величину смещения для стационарного объекта из определенной скорости движения. После того, как величина смещения стационарного объекта определена, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов игнорирует величину смещения, которая соответствует стационарному объекту в максимальном значении гистограммы, и вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта.
[0055] Фиг. 14 является видом, иллюстрирующим другой пример гистограммы, полученной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Когда стационарный объект, отличный от трехмерного объекта, присутствует в пределах угла обзора камеры 10, два максимальных значения τ1, τ2 появляются на результирующей гистограмме. В этом случае, одно из двух максимальных значений τ1, τ2 является величиной смещения стационарного объекта. Следовательно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет величину смещения для стационарного объекта из скорости движения, игнорирует максимальное значение, которое соответствует величине смещения, и вычисляет проезжаемое расстояние трехмерного объекта с использованием оставшегося максимального значения. За счет этого можно предотвращать ситуацию, в которой точность вычисления проезжаемого расстояния трехмерного объекта уменьшается из-за стационарного объекта.
[0056] Даже когда величина смещения, соответствующая стационарному объекту, игнорируется, может быть множество соседних транспортных средств, присутствующих в пределах угла обзора камеры 10, когда существует множество максимальных значений. Тем не менее, множество трехмерных объектов, присутствующих в областях A1, A2 обнаружения, возникают очень редко. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов прекращает вычисление проезжаемого расстояния. В настоящем варианте осуществления, за счет этого можно предотвращать ситуацию, в которой вычисляется ошибочное проезжаемое расстояние, к примеру, когда существует множество максимальных значений.
[0057] Кроме того, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет относительную скорость движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства посредством дифференцирования во времени вычисленного относительного проезжаемого расстояния трехмерного объекта, а также прибавляет скорость рассматриваемого транспортного средства, обнаруженную посредством датчика 20 скорости, к вычисленной относительной скорости движения трехмерного объекта, чтобы вычислять абсолютную скорость движения трехмерного объекта.
t
t
t
t
t
t
[0058] После того, как сформирована форма DW разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов обнаруживает соседнее транспортное средство, присутствующее в соседней полосе движения, на основе сформированной формы DW разностного сигнала. Здесь, фиг. 15 является видом для описания способа оценки другого транспортного средства, присутствующего в соседней полосе движения, и иллюстрирует пример формы DW разностного сигнала и порогового значения α для обнаружения соседнего транспортного средства, присутствующего в соседней полосе движения. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет, как показано на фиг. 15, то, имеет или нет пик сформированной формы DW разностного сигнала предварительно определенное пороговое значение α или больше, оценивает обнаруженный трехмерный объект в качестве соседнего транспортного средства, присутствующего в соседней полосе движения, когда пик формы DW разностного сигнала имеет предварительно определенное пороговое значение α или больше, и оценивает трехмерный объект, обнаруженный посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов, в качестве не соседнего транспортного средства, присутствующего в соседней полосе движения, когда пик формы DW разностного сигнала не имеет предварительно определенное пороговое значение α или больше.
t
[0059] Далее описывается процесс обнаружения соседнего транспортного средства в соответствии с настоящим вариантом осуществления. Фиг. 16 и 17 являются блок-схемами последовательности операций, иллюстрирующими процесс обнаружения соседнего транспортного средства согласно настоящему варианту осуществления. Во-первых, данные захваченного изображения получаются посредством компьютера 30 из камеры 10 (этап S101), как проиллюстрировано на фиг. 16, и данные изображения PB вида "с высоты птичьего полета" формируется (этап S102) на основе данных захваченного изображения, полученных таким способом.
t
[0060] Затем, модуль 35 вычисления резкости задает, в качестве опорной области изображения, область, в которой прогнозируется извлечение фиксированного числа краев или больше в изображении PB вида "с высоты птичьего полета" (этап S103), и вычисляет величину ясности изображения в опорной области изображения в качестве опорной резкости (этап S104). Кроме того, модуль 35 вычисления резкости вычисляет величину ясности изображения в областях A1, A2 обнаружения в качестве резкости объекта (этап S105).
[0061] Модуль 35 вычисления резкости выбирает более высокое значение из опорной резкости, вычисленной на этапе S104, и резкости объекта, вычисленной на этапе S105, чтобы за счет этого вычислять конечную резкость, как проиллюстрировано на фиг. 8 (этап S106). Модуль 34 задания разностных пороговых значений затем задает разностное пороговое значение th (этап S107) на основе конечной резкости, вычисленной на этапе S106, как проиллюстрировано на фиг. 9.
t
t-1
t
t-1
t
t
t
[0062] Затем, модуль 32 совмещения совмещает данные изображения PB вида "с высоты птичьего полета" и данные изображения PB вида "с высоты птичьего полета" за один момент времени до этого, задает равными пиксельному значению 1 пикселы, имеющие разность (разность между пиксельными значениями в изображениях PB, PB вида "с высоты птичьего полета"), равную или превышающую разностное пороговое значение th или больше, заданное на этапе S107, и задает пикселы, имеющие разность, меньшую разностного порогового значения th, равными пиксельному значению 0, чтобы за счет этого формировать данные разностного изображения PD (этап S108). После этого модуль 33 обнаружения трехмерных объектов подсчитывает число разностных пикселов DP, имеющих пиксельное значение 1, чтобы формировать форму DW разностного сигнала из данных разностного изображения PD (этап S109).
t
t
t
[0063] Переходя к фиг. 17, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем определяет то, имеет или нет пик в форме DW разностного сигнала предварительно определенное пороговое значение α или больше (этап S110). Когда пик формы DW разностного сигнала не имеет пороговое значение α или больше, т.е. когда по существу нет разности, возможно то, что трехмерный объект не присутствует в захваченном изображении. Соответственно, когда определено то, что пик формы DW разностного сигнала не имеет пороговое значение α или больше (этап S110="Нет"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что другое транспортное средство не присутствует, когда не присутствует трехмерный объект (этап S119). Процесс затем возвращается к этапу S101, проиллюстрированному на фиг. 16, и повторяется обработка, проиллюстрированная на фиг. 16 и 17.
t
t
t1
tn
t1
tn
t1
tn
[0064] С другой стороны, когда определяется то, что пик в форме DW разностного сигнала имеет пороговое значение α или больше (этап S110="Да"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что трехмерный объект присутствует в соседней полосе движения, и переходит к этапу S111, на котором форма DW разностного сигнала разделяется на множество небольших областей DW-DW посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем применяет взвешивание к каждой из небольших областей DW-DW (этап S112), вычисляет величину смещения для каждой из небольших областей DW-DW (этап S113) и формирует гистограмму с учетом взвешиваний (этап S114).
[0065] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет относительное проезжаемое расстояние, которое представляет собой проезжаемое расстояние соседнего транспортного средства относительно рассматриваемого транспортного средства на основе гистограммы, и дифференцирует во времени вычисленное относительное проезжаемое расстояние, чтобы за счет этого вычислять относительную скорость движения (этап S115). Кроме того, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов прибавляет скорость рассматриваемого транспортного средства, обнаруженную посредством датчика 20 скорости, и вычисляет абсолютную скорость движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства (этап S116).
[0066] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов после этого определяет то, составляет или нет абсолютная скорость движения трехмерного объекта 10 км/ч или больше, и составляет или нет относительная скорость движения трехмерного объекта относительно рассматриваемого транспортного средства +60 км/ч или меньше (этап S117). Когда оба условия удовлетворяются (этап S117="Да"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что трехмерный объект присутствует в соседней полосе движения, и что соседнее транспортное средство присутствует в соседней полосе движения (этап S118). Процесс затем возвращается к этапу S101, проиллюстрированному на фиг. 16, и повторяется обработка, проиллюстрированная на фиг. 16 и 17. С другой стороны, когда любое состояние не удовлетворяется (этап S117="Нет"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет то, что соседнее транспортное средство не присутствует в соседней полосе движения (этап S119). Процесс затем возвращается к этапу S101, проиллюстрированному на фиг. 16, и повторяется обработка, проиллюстрированная на фиг. 16 и 17.
[0067] В настоящем варианте осуществления, области A1, A2 обнаружения являются направлениями задних сторон относительно рассматриваемого транспортного средства, и следует сфокусироваться на том, может или нет рассматриваемое транспортное средство контактировать с соседним транспортным средством, если должна быть выполнена смена полосы движения. Соответственно, реализуется процесс этапа S117. Другими словами, при условии, что система в настоящем варианте осуществления активируется на скоростной автомагистрали, когда скорость соседнего транспортного средства меньше 10 км/ч, это редко представляет собой проблему, даже если соседнее транспортное средство должно присутствовать, поскольку соседнее транспортное средство размещается далеко позади рассматриваемого транспортного средства, когда выполняется смена полосы движения. Аналогично, когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства превышает +60 км/ч относительно рассматриваемого транспортного средства (т.е. когда соседнее транспортное средство движется со скоростью, на 60 км/ч превышающей скорость рассматриваемого транспортного средства), это редко представляет собой проблему, поскольку соседнее транспортное средство должно размещаться перед рассматриваемым транспортным средством, когда выполняется смена полосы движения. Соответственно, можно истолковать так, что соседнее транспортное средство, которое представляет собой проблему, если должна быть выполнена смена полосы движения, определяется на этапе S127.
[0068] На этапе S117, определяется то, равна или нет абсолютная скорость движения соседнего транспортного средства 10 км/ч или больше, и равна или нет относительная скорость движения соседнего транспортного средства относительно рассматриваемого транспортного средства +60 км/ч или меньше, за счет этого получая следующее преимущество. Например, возможный случай заключается в том, что абсолютная скорость движения стационарного объекта обнаруживается равной нескольким километров в час в зависимости от ошибки крепления камеры 10. Соответственно, определение того, равна или нет скорость 10 км/ч или больше, позволяет уменьшать вероятность того, что стационарный объект определяется в качестве соседнего транспортного средства. Кроме того, возможно то, что относительная скорость соседнего транспортного средства относительно рассматриваемого транспортного средства обнаруживается как большая +60 км/ вследствие шума. Соответственно, определение того, равна или нет относительная скорость +60 км/ч или меньше, позволяет уменьшать вероятность ошибочного обнаружения вследствие шума.
[0069] Вместо обработки на этапе S117, может быть определено, что абсолютная скорость движения соседнего транспортного средства не является отрицательным значением или не составляет 0 км/ч. Кроме того, в настоящем варианте осуществления, поскольку следует сфокусироваться на том, имеется или нет вероятность того, что произойдет контакт [с соседним транспортным средством], если рассматриваемое транспортное средство собирается осуществлять смену полосы движения, предупреждающий звук может быть выдаваться водителю рассматриваемого транспортного средства, или экран, соответствующий предупреждению, может предоставляться посредством предварительно определенного устройства отображения, когда соседнее транспортное средство обнаружено на этапе S118.
t
t
t
[0070] Таким образом, в первом варианте осуществления, два изображения, полученных в различные моменты времени, преобразуются в изображения вида "с высоты птичьего полета", и разностное изображение PD формируется на основе разности между изображениями вида "с высоты птичьего полета". Число пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в разностном изображении PD, подсчитывается, и частотное распределение формируется, чтобы за счет этого формировать форму разностного сигнала и обнаруживать соседнее транспортное средство, присутствующее в соседней полосе движения, на основе сформированной формы разностного сигнала. Кроме того, в настоящем варианте осуществления, когда должно быть сформировано разностное изображение PD, область, в которой прогнозируется извлечение фиксированного числа краев или больше, задается в качестве опорной области изображения, величина ясности изображения в опорной области изображения вычисляется как опорная резкость на основе краев, обнаруженных в опорной области изображения, и величина ясности изображения в областях обнаружения вычисляется как резкость объекта на основе краев, обнаруженных в областях A1, A2 обнаружения. Опорная резкость и резкость объекта сравниваются, выбирается более высокое значение из опорной резкости и резкости объекта, и вычисляется конечная резкость. Разностное пороговое значение th задается более высоким соразмерно более высокой конечной резкости, вычисленной таким способом, и разностное пороговое значение th задается более низким соразмерно более низкой конечной резкости. Таким образом, в соответствии с настоящим вариантом осуществления, разностное пороговое значение th равным низкому значению, когда объектив камеры 10 полностью загрязняется, изображение имеет недостаточную ясность, и, следовательно, конечная резкость вычисляется как низкое значение. За счет этого можно повышать чувствительность для обнаружения разности между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета" в различные моменты времени. Как результат, разность, которая соответствует трехмерному объекту, может быть надлежащим образом обнаружена согласно двум изображениям вида "с высоты птичьего полета" в различные моменты времени, и трехмерный объект может быть точно обнаружен на основе обнаруженной разности, даже когда объектив камеры 10 полностью загрязняется, и изображение имеет недостаточную ясность.
[0071] В настоящем варианте осуществления, опорная резкость и резкость объекта сравниваются, когда должна быть вычислена конечная резкость, и когда резкость объекта ниже опорной резкости, опорная резкость вычисляется как конечная резкость. Разностное пороговое значение th задается равным подходящему значению на основе опорной резкости, даже когда резкость объекта вычисляется как низкое значение, поскольку трехмерный объект не присутствует в областях обнаружения, и край трехмерного объекта не обнаруживается, и, следовательно, можно эффективно предотвращать ошибочное обнаружение шума и т.п. в качестве разности между изображениями вида "с высоты птичьего полета". Другими словами, когда резкость объекта вычисляется как низкое значение, поскольку трехмерный объект не присутствует в областях обнаружения, и край трехмерного объекта не может быть обнаружен, возникают случаи, в которых разностное пороговое значение th является чрезмерно низким, если разностное пороговое значение th должно задаваться на основе вычисленной резкости объекта, и шум и т.п. ошибочно обнаруживается в качестве разности между изображениями вида "с высоты птичьего полета", даже если трехмерный объект не присутствует в областях обнаружения. Напротив, в настоящем варианте осуществления, разностное пороговое значение th задается на основе опорной резкости, когда резкость объекта вычисляется как низкое значение, и, следовательно, можно эффективно предотвращать ошибочное обнаружение трехмерного объекта, вызываемого посредством такого шума и т.п.
[0072] Вариант 2 осуществления
Далее описывается устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления. Устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления является идентичным первому варианту осуществления, за исключением того, что компьютер 30a предоставляется вместо компьютера 30 первого варианта осуществления, как проиллюстрировано на фиг. 18, и работа является такой, как описано ниже. Здесь, фиг. 18 является блок-схемой, иллюстрирующей части компьютера 30a согласно второму варианту осуществления.
[0073] Устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления снабжено камерой 10 и компьютером 30a, как проиллюстрировано на фиг. 18. Компьютер 30a снабжен модулем 31 преобразования точки обзора, модулем 33a обнаружения трехмерных объектов, модулем 35 вычисления резкости, модулем 36 вычисления яркостного различия, модулем 37 обнаружения линий краев и модулем 38 задания пороговых значений краев. Ниже описывается конфигурация устройства 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления.
[0074] Фиг. 19 является видом, иллюстрирующим диапазон изображений камеры 10 на фиг. 18, фиг. 19(a) является видом сверху, а фиг. 19(b) является видом в перспективе в реальном пространстве позади рассматриваемого транспортного средства V1. Камера 10 устанавливается под предварительно определенным углом a обзора, и задняя сторона относительно рассматриваемого транспортного средства V1, включенная в предварительно определенный угол a обзора, захватывается так, как проиллюстрировано на фиг. 19(a). Угол a обзора камеры 10 задается таким образом, что соседние полосы движения включаются в захватываемый диапазон камеры 10 в дополнение к полосе движения, в которой движется рассматриваемое транспортное средство V1, способом, идентичным способу, проиллюстрированному на фиг. 2.
[0075] Области A1, A2 обнаружения в настоящем примере являются трапецеидальными при виде сверху (в состоянии вида "с высоты птичьего полета"), позиция, размер и форма областей A1, A2 обнаружения определяются на основе расстояний d1-d4. Области A1, A2 обнаружения примера, проиллюстрированного на чертеже, не ограничены трапецеидальной формой и также могут иметь прямоугольную или другую форму в состоянии вида "с высоты птичьего полета", как проиллюстрировано на фиг. 2.
[0076] Здесь, расстояние d1 является расстоянием от рассматриваемого транспортного средства V1 до линий L1, L2 пересечения с землей. Линии L1, L2 пересечения с землей означают линию, в которой трехмерный объект, который присутствует в полосе движения, соседней с полосой движения, в которой движется рассматриваемое транспортное средство V1, контактирует с землей. В настоящем варианте осуществления, цель заключается в том, чтобы обнаруживать соседнее транспортное средство V2 и т.п. (включающее в себя двухколесные транспортные средства и т.п.), движущееся в левой или правой полосе движения позади рассматриваемого транспортного средства V1 и соседней с полосой движения рассматриваемого транспортного средства V1. Соответственно, расстояние d1, которое представляет собой позицию линий L1, L2 пересечения с землей соседнего транспортного средства V2, может определяться как практически фиксированное из расстояния d11 от рассматриваемого транспортного средства V1 до белой линии W дорожной разметки и расстояния d12 от белой линии W дорожной разметки до позиции, в которой прогнозируется движение соседнего транспортного средства V2.
[0077] Расстояние d1 не ограничивается фиксированным заданием и может быть переменным. В этом случае, компьютер 30a распознает позицию белой линии W дорожной разметки относительно рассматриваемого транспортного средства V1 с использованием распознавания белых линий дорожной разметки или другой технологии, и расстояние d11 определяется на основе позиции распознанной белой линии W дорожной разметки. Расстояние d1 за счет этого переменно задается с использованием определенного расстояния d11. В настоящем варианте осуществления, описанном ниже, главным образом прогнозируемы позиция, в которой движется соседнее транспортное средство V2 (расстояние d12 от белой линии W дорожной разметки), и позиция, в которой движется рассматриваемое транспортное средство V1 (расстояние d11 от белой линии W дорожной разметки), и расстояние d1 фиксированно определяется.
[0078] Расстояние d2 является расстоянием, идущим из задней концевой части рассматриваемого транспортного средства V1 в направлении продвижения транспортного средства. Расстояние d2 определяется таким образом, что области A1, A2 обнаружения размещаются, по меньшей мере, в пределах угла a обзора камеры 10. В настоящем варианте осуществления, в частности, расстояние d2 задается в контакте с диапазоном, секционированным в пределах угла a обзора. Расстояние d3 указывает длину областей A1, A2 обнаружения в направлении продвижения транспортного средства. Расстояние d3 определяется на основе размера трехмерного объекта, который должен быть обнаружен. В настоящем варианте осуществления, объект, который должен быть обнаружен, представляет собой соседнее транспортное средство V2 и т.п., и, следовательно, расстояние d3 задается равным длине, которая включает в себя соседнее транспортное средство V2.
[0079] Расстояние d4 указывает высоту, которая задана таким образом, что шины соседнего транспортного средства V2 и т.п. включаются в реальное пространство, как проиллюстрировано на фиг. 19(b). В изображении вида "с высоты птичьего полета" расстояние d4 является длиной, проиллюстрированной на фиг. 19(a). Расстояние d4 также может быть длиной, которая не включает в себя полосы движения, следующие соседние с левой и правой соседними полосами движения в изображении вида "с высоты птичьего полета" (т.е. соседние-для-соседних полосы движения на расстоянии в две полосы движения). Это обусловлено тем, что когда включаются полосы движения на расстоянии в две полосы движения от полосы движения рассматриваемого транспортного средства V1, более невозможно отличать, присутствует или нет соседнее транспортное средство V2 в соседних полосах движения слева и справа от полосы движения, в которой движется рассматриваемое транспортное средство V1, или присутствует или нет находящееся в соседней-для-соседней полосе движения транспортное средство в соседней-для-соседней полосе движения на расстоянии в две полосы движения.
[0080] Как описано выше, определяются расстояния d1-d4, и за счет этого определяются позиция, размер и форма областей A1, A2 обнаружения. Более конкретно, позиция верхней стороны b1 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством расстояния d1. Начальная позиция C1 верхней стороны b1 определяется посредством расстояния d2. Конечная позиция C2 верхней стороны b1 определяется посредством расстояния d3. Боковая сторона b2 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством прямой линии L3, идущей от камеры 10 к начальной позиции C1. Аналогично, боковая сторона b3 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством прямой линии L4, идущей от камеры 10 к конечной позиции C2. Позиция нижней стороны b4 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством расстояния d4. Таким образом, области, окруженные посредством сторон b1-b4, являются областями A1, A2 обнаружения. Области A1, A2 обнаружения являются обычными квадратами (прямоугольниками) в реальном пространстве позади рассматриваемого транспортного средства V1, как проиллюстрировано на фиг. 19(b).
[0081] Возвращаясь к фиг. 18, модуль 31 преобразования точки обзора принимает ввод захваченных данных изображений предварительно определенной области, захваченных посредством камеры 10. Модуль 31 преобразования точки обзора преобразует точку обзора введенных захваченных данных изображений в данные изображений вида "с высоты птичьего полета", которые являются состоянием вида "с высоты птичьего полета". Состояние вида "с высоты птичьего полета" является состоянием просмотра с точки зрения воображаемой камеры, которая смотрит сверху вниз, например, вертикально вниз (или немного наклонена вниз). Преобразование точки обзора может быть выполнено с использованием технологии, описанной, например, в выложенной заявке на патент Японии № 2008-219063.
[0082] Модуль 36 вычисления яркостного различия вычисляет яркостные различия в данных изображений вида "с высоты птичьего полета", которые подвергнуты преобразованию точки обзора посредством модуля 31 преобразования точки обзора, чтобы обнаруживать края трехмерного объекта, включенного в изображение вида "с высоты птичьего полета". Модуль 36 вычисления яркостного различия вычисляет, для каждой из множества позиций вдоль перпендикулярной воображаемой линии, идущей вдоль перпендикулярного направления в реальном пространстве, яркостное различие между двумя пикселами около каждой позиции. Модуль 36 вычисления яркостного различия допускает вычисление яркостного различия посредством способа задания одной перпендикулярной воображаемой линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, или способа задания двух перпендикулярных воображаемых линий.
[0083] Ниже описан конкретный способ задания двух перпендикулярных воображаемых линий. Модуль 36 вычисления яркостного различия задает первую перпендикулярную воображаемую линию, которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве в изображении вида "с высоты птичьего полета", преобразованном в точке обзора, и вторую перпендикулярную воображаемую линию, которая отличается от первой перпендикулярной воображаемой линии, и которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве. Модуль 36 вычисления яркостного различия определяет яркостное различие между точкой на первой перпендикулярной воображаемой линии и точкой на второй перпендикулярной воображаемой линии непрерывно вдоль первой перпендикулярной воображаемой линии и второй перпендикулярной воображаемой линии. Ниже подробно описывается работа модуля 36 вычисления яркостного различия.
[0084] Модуль 36 вычисления яркостного различия задает первую перпендикулярную воображаемую линию La (ниже называемую "линией La концентрации внимания"), которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и которая проходит через область A1 обнаружения, как проиллюстрировано на фиг. 20(a). Модуль 36 вычисления яркостного различия задает вторую перпендикулярную воображаемую линию Lr (ниже называемую "опорной линией Lr"), которая отличается от линии La концентрации внимания, соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и проходит через область A1 обнаружения. Здесь, опорная линия Lr задается равной позиции на расстоянии от линии La концентрации внимания на предварительно определенное расстояние в реальном пространстве. Линии, которые соответствуют сегментам линии, идущим в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, являются линиями, которые расходятся в радиальном направлении от позиции Ps камеры 10 в изображении вида "с высоты птичьего полета". Эти линии, расходящиеся в радиальном направлении, являются линиями, которые следуют направлению сжатия трехмерного объекта при преобразовании в вид "с высоты птичьего полета".
[0085] Модуль 34 вычисления яркостного различия задает точку Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания (точку на первой перпендикулярной воображаемой линии). Модуль 36 вычисления яркостного различия также задает опорную точку Pr на опорной линии Lr (точку на второй перпендикулярной воображаемой линии). Линия La концентрации внимания, точка Pa концентрации внимания, опорная линия Lr и опорная точка Pr имеют взаимосвязь в реальном пространстве, проиллюстрированную на фиг. 20(b). Из фиг. 20(b) очевидно то, что линия La концентрации внимания и опорная линия Lr являются линиями, идущими в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и что точка Pa концентрации внимания и опорная точка Pr являются точками, заданными с практически идентичной высотой в реальном пространстве. Точка Pa концентрации внимания и опорная точка Pr не обязательно должны строго поддерживаться на идентичной высоте, и разрешается определенная величина ошибки, которая позволяет точке Pa концентрации внимания и опорной точке Pr считаться находящимся на идентичной высоте.
[0086] Модуль 36 вычисления яркостного различия определяет яркостное различие между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr. Если яркостное различие между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr является большим, возможно то, что край присутствует между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr. Во втором варианте осуществления, в частности, перпендикулярная воображаемая линия задается в качестве сегмента линии, идущего в перпендикулярном направлении в реальном пространстве относительно изображения вида "с высоты птичьего полета", чтобы обнаруживать трехмерный объект, присутствующий в областях A1, A2 обнаружения. Следовательно, имеется высокая вероятность того, что существует край трехмерного объекта в местоположении, в котором задана линия La концентрации внимания, когда яркостное различие между линией La концентрации внимания и опорной линией Lr является высоким. Соответственно, модуль 37 обнаружения линий краев, проиллюстрированный на фиг. 18, обнаруживает линию края на основе яркостного различия между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr.
[0087] Этот аспект описывается подробнее. Фиг. 21 является видом для описания подробной работы модуля 36 вычисления яркостного различия. Фиг. 21(a) иллюстрирует изображение вида "с высоты птичьего полета" состояния вида "с высоты птичьего полета", а фиг. 21(b) является укрупненным видом части B1 изображения вида "с высоты птичьего полета", проиллюстрированного на фиг. 21(a). На фиг. 21, проиллюстрирована и описана только область A1 обнаружения, но яркостное различие вычисляется с использованием идентичной процедуры для области A2 обнаружения.
[0088] Когда соседнее транспортное средство V2 отображается в захваченном изображении, захваченном посредством камеры 10, соседнее транспортное средство V2 появляется в области A1 обнаружения в изображении вида "с высоты птичьего полета", как проиллюстрировано на фиг. 21(a). Линия La концентрации внимания задается на резиновом участке шины соседнего транспортного средства V2 в изображении вида "с высоты птичьего полета" на фиг. 21(b), как проиллюстрировано в укрупненном виде области B1 на фиг. 21(a). В этом состоянии, сначала модуль 36 вычисления яркостного различия задает опорную линию Lr. Опорная линия Lr задается вдоль перпендикулярного направления в позиции, заданном на предварительно определенном расстоянии в реальном пространстве от линии La концентрации внимания. В частности, в устройстве 1a обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления, опорная линия Lr задается в позиции на расстоянии на расстоянии в 10 см в реальном пространстве от линии La концентрации внимания. Опорная линия Lr за счет этого задается на колесе шины соседнего транспортного средства V2, заданном, например, на расстоянии, которое соответствует 10 см от резины шины соседнего транспортного средства V2 в изображении вида "с высоты птичьего полета".
[0089] Затем, модуль 36 вычисления яркостного различия задает множество точек Pa1-PaN концентрации внимания на линии La концентрации внимания. На фиг. 21(b), шесть точек Pa1-Pa6 концентрации внимания (ниже называемых "точкой Pai концентрации внимания" при указании произвольной точки) задаются для удобства описания. Произвольное число точек Pa концентрации внимания может задаваться на линии La концентрации внимания. В нижеприведенном описании, N точек Pa концентрации внимания задаются на линии La концентрации внимания.
[0090] Модуль 36 вычисления яркостного различия затем задает опорные точки Pr1-PrN таким образом, что они имеют высоту, идентичную высоте точек Pa1-PaN концентрации внимания в реальном пространстве. Модуль 36 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие между парами из точки Pa концентрации внимания и опорной точки Pr с идентичной высотой. Модуль 36 вычисления яркостного различия за счет этого вычисляет яркостное различие между двумя пикселами для каждой из множества позиций (1-N) вдоль перпендикулярной воображаемой линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве. Модуль 36 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие, например, между первой точкой Pa1 концентрации внимания и первой опорной точкой Pr1 и вычисляет яркостное различие между второй точкой Pa2 концентрации внимания и второй опорной точкой Pr2. Модуль 36 вычисления яркостного различия за счет этого определяет яркостное различие непрерывно вдоль линии La концентрации внимания и опорной линии Lr. Другими словами, модуль 36 вычисления яркостного различия последовательно определяет яркостное различие между третьей-N-й точками Pa3-PaN концентрации внимания и третьей-N-й опорными точками Pr3-PrN.
[0091] Модуль 36 вычисления яркостного различия повторяет процесс задания вышеописанной опорной линии Lr, задания точки Pa концентрации внимания, задания опорной точки Pr и вычисления яркостного различия при сдвиге линии La концентрации внимания в области A1 обнаружения. Другими словами, модуль 36 вычисления яркостного различия многократно выполняет вышеописанный процесс при изменении позиций линии La концентрации внимания и опорной линии Lr на идентичное расстояние в реальном пространстве вдоль направления, в котором идет линия L1 пересечения с землей. Модуль 36 вычисления яркостного различия, например, задает линию, которая представляет собой опорную линию Lr в предыдущем процессе, в качестве линии La концентрации внимания, задает опорную линию Lr относительно линии La концентрации внимания и последовательно определяет яркостное различие.
[0092] Таким образом, во втором варианте осуществления, определение яркостного различия из точки Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и опорной точки Pr на опорной линии Lr, которые имеют практически идентичную высоту в реальном пространстве, дает возможность четкого обнаружения яркостного различия, когда край, идущий в перпендикулярном направлении, присутствует. Точность обнаружения трехмерного объекта может повышаться без влияния на процесс обнаружения трехмерного объекта, даже когда трехмерный объект укрупнен в соответствии с высотой от поверхности дороги посредством преобразования в изображение вида "с высоты птичьего полета", чтобы сравнивать яркость между перпендикулярными воображаемыми линиями, идущими в перпендикулярном направлении в реальном пространстве.
[0093] Возвращаясь к фиг. 18, модуль 37 обнаружения линий краев обнаруживает линию края из непрерывного яркостного различия, вычисленного посредством модуля 36 вычисления яркостного различия. Например, в случае, проиллюстрированном на фиг. 21(b), первая точка Pa1 концентрации внимания и первая опорная точка Pr1 размещаются в идентичном участке шины, и, следовательно, яркостное различие является небольшим. С другой стороны, вторая-шестая точки Pa2-Pa6 концентрации внимания размещаются в резиновых участках шины, и вторая-шестая опорные точки Pr2-Pr6 размещаются в участке колеса шины. Следовательно, яркостное различие между второй-шестой точками Pa2-Pa6 концентрации внимания и второй-шестой опорными точками Pr2-Pr6 является большим. Соответственно, модуль 37 обнаружения линий краев способен к обнаружению того, что край присутствует между второй-шестой точками Pa2-Pa6 концентрации внимания и второй-шестой опорными точками Pr2-Pr6, где яркостное различие является высоким.
[0094] В частности, когда линия края должна быть обнаружена, модуль 37 обнаружения линий краев сначала назначает атрибут i-й точке Pai концентрации внимания из яркостного различия между i-й точкой Pai концентрации внимания (координаты (xi, yi)) и i-й опорной точкой Pri (координаты (xiʹ, yiʹ)) в соответствии с формулой 1, приведенной ниже.
[формула 1]
s(xi, yi)=1,
когда I(xi, yi)>I(xiʹ, yiʹ)+t
s(xi, yi)=-1,
когда I(xi, yi)<I(xiʹ, yiʹ)-t
s(xi, yi)=0,
когда вышеуказанное не справедливо.
[0095] В вышеприведенной формуле 1, t представляет пороговое значение края, I(xi, yi) представляет значение яркости i-й точки Pai концентрации внимания, и I(xiʹ, yiʹ) представляет значение яркости i-й опорной точки Pri. В соответствии с формулой 1, атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен 1, когда значение яркости точки Pai концентрации внимания превышает значение яркости, полученное посредством прибавления порогового значения t края к опорной точке Pri. С другой стороны, атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен -1, когда значение яркости точки Pai концентрации внимания меньше значения яркости, полученного посредством вычитания порогового значения t края из опорной точки Pri. Атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен 0, когда значение яркости точки Pai концентрации внимания и значение яркости опорной точки Pri находятся во взаимосвязи, отличной от вышеизложенной взаимосвязи. Пороговое значение t края задается посредством нижеописанного модуля 38 задания пороговых значений краев.
[0096] Затем, модуль 37 обнаружения линий краев оценивает то, является или нет линия La концентрации внимания линией края, из неразрывности c(xi, yi) атрибута s вдоль линии La концентрации внимания, на основе следующей формулы 2.
[формула 2]
c(xi, yi)=1,
когда s(xi, yi)=s(xi+1, yi+1) (за исключением 0=0)
c(xi, yi)=0,
когда вышеуказанное не справедливо.
[0097] Неразрывность c(xi, yi) равна 1, когда атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания и атрибут s(xi+1, yi+1) соседней точки Pai+1 концентрации внимания являются идентичными. Неразрывность c(xi, yi) равна 0, когда атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания и атрибут s(xi+1, yi+1) соседней точки Pai+1 концентрации внимания не являются идентичными.
[0098] Затем, модуль 37 обнаружения линий краев определяет сумму неразрывностей c всех точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания. Модуль 37 обнаружения линий краев делит сумму неразрывностей c, определенных таким способом, на число N точек Pa концентрации внимания, чтобы за счет этого нормализовать неразрывность c. Модуль 37 обнаружения линий краев определяет линию La концентрации внимания в качестве линии края, когда нормализованное значение превышает пороговое значение θ. Пороговое значение θ задается заранее посредством экспериментирования или другого средства.
[0099] Другими словами, модуль 37 обнаружения линий краев определяет то, является или нет линия La концентрации внимания линией края, на основе формулы 3, приведенной ниже. Модуль 37 обнаружения линий краев затем определяет то, являются или нет все линии La концентрации внимания, нарисованные в области A1 обнаружения, линиями краев.
[формула 3]
Σc(xi, yi)/N>θ
[0100] Таким образом, во втором варианте осуществления, атрибут назначается точке Pa концентрации внимания на основе яркостного различия между точкой Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и опорной точкой Pr на опорной линии Lr, и определяется то, является или нет линия La концентрации внимания линией края, на основе неразрывности c атрибутов вдоль линии La концентрации внимания. Следовательно, границы между областями, имеющими высокую яркость, и областями, имеющими низкую яркость, обнаруживаются в качестве линий краев, и края могут быть обнаружены в соответствии с естественными ощущениями человека. Ниже описываются результаты вышеуказанного. Фиг. 22 является видом, иллюстрирующим пример изображения для описания обработки модуля 36 обнаружения линий краев. Этот пример изображения является изображением, в котором первый шаблон 101 линий и второй шаблон 102 линий являются соседними друг с другом, при этом первый шаблон 101 линий указывает шаблон линий, в котором повторяются области с высокой яркостью и области с низкой яркостью, а второй шаблон 102 линий указывает шаблон линий, в котором повторяются области с низкой яркостью и области с высокой яркостью. Кроме того, в этом примере изображения области первого шаблона 101 линий, в которых яркость является высокой, и области второго шаблона 102 линий, в которых яркость является низкой, являются соседними друг с другом, и области первого шаблона 101 линий, в которых яркость является низкой, и области второго шаблона 102 линий, в которых яркость является высокой, являются соседними друг с другом. Местоположение 103, размещаемое на границе между первым шаблоном 101 линий и вторым шаблоном 102 линий, имеет тенденцию не восприниматься как край посредством органов чувств человека.
[0101] Напротив, поскольку области с низкой яркостью и области с высокой яркостью являются соседними друг с другом, местоположение 103 распознается в качестве края, когда край обнаруживается только посредством яркостного различия. Тем не менее, модуль 37 обнаружения линий краев оценивает местоположение 103 в качестве линии края только тогда, когда существует неразрывность в атрибутах яркостного различия. Следовательно, модуль 37 обнаружения линий краев способен к подавлению ошибочной оценки, при которой местоположение 103, которое не распознается в качестве линии края посредством органов чувств человека, распознается в качестве линии края, и края могут быть обнаружены в соответствии с органами чувств человека.
[0102] Возвращаясь к фиг. 18, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе числа линий краев, обнаруженных посредством модуля 37 обнаружения линий краев. Как описано выше, устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему варианту осуществления обнаруживает линию краев, идущую в вертикальном направлении в реальном пространстве. Обнаружение множества линий краев, идущих в перпендикулярном направлении, указывает, что имеется высокая вероятность того, что трехмерный объект присутствует в областях A1, A2 обнаружения. Соответственно, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе числа линий краев, обнаруженных посредством модуля 37 обнаружения линий краев. В частности, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, составляет или нет число линий краев, обнаруженных посредством модуля 37 обнаружения линий краев, предварительно определенное пороговое значение β или больше, и когда число линий краев составляет предварительно определенное пороговое значение β или больше, линии краев, обнаруженные посредством модуля 37 обнаружения линий краев, определяются в качестве линий краев трехмерного объекта.
[0103] Кроме того, до обнаружения трехмерного объекта, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов оценивает то, являются или нет корректными линии краев, обнаруженные посредством модуля 37 обнаружения линий краев. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов оценивает то, равно или нет изменение яркости на линиях краев предварительно определенному пороговому значению tb или больше, вдоль линий краев изображения вида "с высоты птичьего полета". Когда изменение яркости на линиях краев в изображении вида "с высоты птичьего полета" равно предварительно определенному пороговому значению tb или больше, определяется то, что линии краев обнаружены посредством ошибочной оценки. С другой стороны, когда изменение яркости на линиях краев в изображении вида "с высоты птичьего полета" меньше предварительно определенного порогового значения tb, оценивается то, что линии краев являются корректными. Пороговое значение tb задается заранее посредством экспериментирования или другого средства.
[0104] Фиг. 23 является видом, иллюстрирующим распределение яркости на линии края, фиг. 23(a) иллюстрирует линию края и распределение яркости, когда соседнее транспортное средство V2 в качестве трехмерного объекта присутствует в области A1 обнаружения, а фиг. 23(b) иллюстрирует линию края и распределение яркости, когда трехмерный объект не присутствует в области A1 обнаружения.
[0105] Как проиллюстрировано на фиг. 23(a), предполагается, что определено то, что линия La концентрации внимания, заданная на резиновом участке шины соседнего транспортного средства V2, находится на линии края в изображении вида "с высоты птичьего полета". В этом случае, изменение яркости на линии La концентрации внимания в изображении вида "с высоты птичьего полета" является постепенным. Это обусловлено преобразованием изображения, захваченного посредством камеры 10, в точке обзора, в изображение вида "с высоты птичьего полета", в силу чего шина соседнего транспортного средства укрупнена в изображении вида "с высоты птичьего полета". С другой стороны, предполагается, что линия La концентрации внимания, заданная в участке знаков белого цвета "50", нарисованном на поверхности дороги, в изображении вида "с высоты птичьего полета" ошибочно оценивается как линия края, как проиллюстрировано на фиг. 23(b). В этом случае, изменение яркости на линии La концентрации внимания в изображении вида "с высоты птичьего полета" имеет значительную неровность. Это обусловлено тем, что дорога и другие участки с низкой яркостью смешиваются с участками с высокой яркостью в знаках белого цвета на линии края.
[0106] Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов оценивает то, обнаружена или нет линия края посредством ошибочной оценки, на основе разностей в распределении яркости на линии La концентрации внимания, как описано выше. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, что линия края обнаружена посредством ошибочной оценки, когда изменение яркости вдоль линии края имеет предварительно определенное пороговое значение tb или больше, и определяет то, что линия края не вызывается посредством трехмерного объекта. Уменьшение точности обнаружения трехмерного объекта за счет этого подавляется, когда знаки белого цвета, такие как "50" на поверхности дороги, придорожная растительность и т.п., оцениваются в качестве линий краев. С другой стороны, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, что линия края является линией края трехмерного объекта, и определяет то, что трехмерный объект присутствует, когда изменения яркости вдоль линии края меньше предварительно определенного порогового значения tb.
[0107] В частности, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости линии края с использованием формулы 4 или 5, приведенной ниже. Изменение яркости линии края соответствует значению оценки в реальном пространстве в перпендикулярном направлении. Формула 4 оценивает распределение яркости с использованием совокупного значения квадрата разности между i-м значением I(xi, yi) яркости и соседним (i+1)-м значением I(xi+1, yi+1) яркости на линии La концентрации внимания. Формула 5 оценивает распределение яркости с использованием совокупного значения абсолютного значения разности между i-м значением I(xi, yi) яркости и соседним (i+1)-м значением I(xi+1, yi+1) яркости на линии La концентрации внимания.
[формула 4]
-2
Значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении = Σ[{I(xi, yi)-I(xi+1, yi+1)}]
[формула 5]
Значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении = Σ|I(xi, yi)-I(xi+1, yi+1)|
[0108] При использовании формулы 5 ограничения не накладываются, и также можно преобразовывать в двоичную форму атрибут b соседнего значения яркости с использованием порогового значения t2 и затем суммировать преобразованный в двоичную форму атрибут b для всех точек Pa концентрации внимания, аналогично формуле 6, приведенной ниже.
[формула 6]
Значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении = Σb(xi, yi)
где b(xi, yi)=1, когда |I(xi, yi)-I(xi+1, yi+1)|>t2
и b(xi, yi)=0,
когда вышеуказанное не справедливо.
[0109] Атрибут b(xi, yi) точки Pa(xi, yi) концентрации внимания равен 1, когда абсолютное значение яркостного различия между значением яркости точки Pai концентрации внимания и значением яркости опорной точки Pri превышает пороговое значение t2. Когда вышеуказанная взаимосвязь не справедлива, атрибут b(xi, yi) точки Pai концентрации внимания равен 0. Пороговое значение t2 задается заранее посредством экспериментирования или другого средства, так что линия La концентрации внимания не оценивается как находящаяся на идентичном трехмерном объекте. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов затем суммирует атрибут b для всех точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и определяет значение оценки в перпендикулярном эквивалентном направлении, чтобы за счет этого оценивать то, вызывается или нет линия края посредством трехмерного объекта, и то, что трехмерный объект присутствует.
[0110] Возвращаясь к фиг. 18, модуль 38 задания пороговых значений краев задает пороговое значение t края, которое должно быть использовано при обнаружении линий краев, на основе конечной резкости, вычисленной посредством модуля 35 вычисления резкости. В частности, модуль 38 задания пороговых значений краев задает пороговое значение t края более высоким соразмерно более высокой конечной резкости, как проиллюстрировано на фиг. 24, и задает пороговое значение t края более низким соразмерно более низкой конечной резкости. Способ вычисления конечной резкости, осуществляемый посредством модуля 35 вычисления резкости, является идентичным способу в первом варианте осуществления, и, следовательно, его описание опускается.
[0111] Далее описывается способ обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления. Фиг. 25 и 26 являются блок-схемами последовательности операций, иллюстрирующими подробности способа обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления. На фиг. 25 и 26 для удобства описывается процесс, связанный с областью A1 обнаружения, но идентичный процесс также выполняется для области A2 обнаружения.
[0112] Во-первых, на этапе S201, данные изображений захваченного изображения, захваченного посредством камеры 10, получаются посредством компьютера 30a. Затем, модуль 31 преобразования точки обзора преобразует точку обзора полученных данных изображений и формирует данные изображений вида "с высоты птичьего полета" на этапе S202.
t
[0113] Затем, модуль 35 вычисления резкости задает, в качестве опорной области изображения, область изображения PB вида "с высоты птичьего полета", в которой прогнозируется извлечение предварительно определенного числа краев или больше (этап S203), и вычисляет величину ясности изображения в опорной области изображения в качестве опорной резкости (этап S204). Кроме того, модуль 35 вычисления резкости вычисляет величину ясности изображения в областях A1, A2 обнаружения в качестве резкости объекта (этап S205).
[0114] Модуль 35 вычисления резкости выбирает более высокое значение из опорной резкости, вычисленной на этапе S204, и резкости объекта, вычисленной на этапе S205, чтобы за счет этого вычислять конечную резкость (этап S206). Модуль 34 задания разностных пороговых значений затем задает пороговое значение t края (этап S207) на основе конечной резкости, вычисленной на этапе S206, как проиллюстрировано на фиг. 24.
[0115] Переходя к фиг. 26, модуль 36 вычисления яркостного различия задает линию La концентрации внимания и опорную линию Lr на области A1 обнаружения на этапе S208. В этот момент, модуль 36 вычисления яркостного различия задает линию, соответствующую линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, в качестве линии La концентрации внимания и задает линию, которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, и линии, отделенной от линии La концентрации внимания на предварительно определенное расстояние в реальном пространстве, в качестве опорной линии Lr.
[0116] Затем, на этапе S209, модуль 36 вычисления яркостного различия задает множество точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания и задает опорную точку Pr таким образом, что точки Pa концентрации внимания и опорные точки Pr имеют практически идентичную высоту в реальном пространстве. Точки Pa концентрации внимания и опорная точка Pr за счет этого выстраиваются в ряд практически в горизонтальном направлении, и линия края, идущая в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, проще обнаруживается. Модуль 36 вычисления яркостного различия задает определенное число точек Pa концентрации внимания, которые не являются проблематичными во время обнаружения краев посредством модуля 37 обнаружения линий краев.
[0117] Затем, на этапе S210, модуль 36 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие между точками Pa концентрации внимания и опорными точками Pr с идентичной высотой в реальном пространстве. Модуль 37 обнаружения линий краев вычисляет атрибут s точек Pa концентрации внимания в соответствии с формулой 1, описанной выше, на основе порогового значения t края, заданного на этапе S207.
[0118] Кроме того, на этапе S211, модуль 37 обнаружения линий краев затем вычисляет неразрывность c атрибута s точек Pa концентрации внимания в соответствии с формулой 3. На этапе S212, модуль 37 обнаружения линий краев дополнительно оценивает то, превышает или нет значение, полученное посредством нормализации суммы неразрывности c, пороговое значение θ в соответствии с формулой 4. Когда определено то, что нормализованное значение превышает пороговое значение θ (этап S212="Да"), модуль 37 обнаружения линий краев обнаруживает линию La концентрации внимания в качестве линии края на этапе S213. Процесс затем переходит к этапу S214. Когда определено то, что нормализованное значение не превышает пороговое значение θ (этап S212="Нет"), модуль 37 обнаружения линий краев не обнаруживает то, что линия La концентрации внимания является линией края, и процесс переходит к этапу S214.
[0119] На этапе S214, компьютер 30a определяет то, выполнены или нет процессы этапов S208-S214 для всех линий La концентрации внимания, которые могут задаваться в области A1 обнаружения. Когда определено то, что вышеуказанные процессы не выполнены для всех линий La концентрации внимания (этап S214="Нет"), процесс возвращается к этапу S208, задает новую линию La концентрации внимания, и повторяется процесс через этап S214. С другой стороны, когда определено то, что процессы выполнены для всех линий La концентрации внимания (этап S214="Да"), процесс переходит к этапу S215.
[0120] На этапе S215, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости вдоль линии края для каждой линии края, обнаруженной на этапе S213. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости линий краев в соответствии с любой из формул 4, 5 и 6. Затем, на этапе S216, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов исключает, из числа линий краев, линии краев, в которых изменение яркости имеет предварительно определенное пороговое значение tb или больше. Другими словами, когда линия края, имеющая большое изменение яркости, не оценивается в качестве корректной линии края, линия края не используется для обнаружения трехмерного объекта. Как описано выше, это осуществляется для того, чтобы подавлять обнаружение знаков на поверхности дороги, придорожной растительности и т.п., включенных в область A1 обнаружения в качестве линий краев. Следовательно, предварительно определенное пороговое значение tb определяется посредством экспериментирования или другого средства заранее и задается на основе изменения яркости, которое возникает вследствие знаков на поверхности дороги, придорожной растительности и т.п. С другой стороны, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет, из линий краев, линию края, имеющую изменение яркости, которое меньше предварительно определенного порогового значения tb, в качестве линии края трехмерного объекта и за счет этого обнаруживает трехмерный объект, представленный в соседней полосе движения.
[0121] Затем, на этапе S217, посредством модуля 33a обнаружения трехмерных объектов определяется то, имеет или нет число линий краев предварительно определенное пороговое значение β или выше. Когда оценено то, что число линий краев имеет пороговое значение β или больше (этап S217="Да"), модуль 33a обнаружения трехмерных объектов на этапе S218 определяет то, что соседнее транспортное средство присутствует в области A1 обнаружения. С другой стороны, когда оценено то, что число линий краев не имеет пороговое значение β или выше (этап S218="Нет"), модуль 33a обнаружения трехмерных объектов на этапе S219 оценивает то, что соседнее транспортное средство не присутствует в области A1 обнаружения. После этого обработка, проиллюстрированная на фиг. 25 и 26, завершается.
t
[0122] Таким образом, во втором варианте осуществления, захваченное изображение преобразуется в изображение вида "с высоты птичьего полета", и информация краев трехмерного объекта обнаруживается из преобразованного изображения вида "с высоты птичьего полета", чтобы за счет этого обнаруживать соседнее транспортное средство, присутствующее в соседней полосе движения. Кроме того, во втором варианте осуществления, когда должно быть сформировано разностное изображение PD, область изображения, в которой прогнозируется извлечение фиксированного числа краев или больше, задается в качестве опорной области изображения, величина ясности изображения в опорной области изображения вычисляется как опорная резкость на основе краев, обнаруженных в опорной области изображения, величина ясности изображения в областях обнаружения вычисляется как резкость объекта на основе краев, обнаруженных в областях A1, A2 обнаружения, и более высокое значение из опорной резкости и резкости объекта выбирается в качестве конечной резкости, идентично первому варианту осуществления. Разностное пороговое значение th задается более высоким соразмерно вычисленной более высокой конечной резкости, и разностное пороговое значение th задается более низким соразмерно более низкой конечной резкости. В дополнение к преимуществам первого варианта осуществления, за счет этого можно повышать чувствительность для обнаружения разности между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета" в различные моменты времени, когда конечная резкость вычисляется как низкое значение, поскольку объектив камеры 10 полностью загрязняется, и изображение имеет недостаточную ясность, даже когда трехмерный объект обнаруживается на основе информации краев. Как результат, разность, которая соответствует трехмерному объекту, может быть надлежащим образом обнаружена согласно двум изображениям вида "с высоты птичьего полета" в различные моменты времени, и трехмерный объект может быть точно обнаружен на основе обнаруженной разности.
[0123] Варианты осуществления, описанные выше, описываются для того, чтобы упрощать понимание настоящего изобретения, и не описываются для того, чтобы ограничивать настоящее изобретение. Следовательно, элементы, раскрытые в вышеприведенных вариантах осуществления, имеют намерение включать в себя все конструктивные модификации и эквиваленты, которые попадают в объем настоящего изобретения.
[0124] Например, в вариантах осуществления, описанных выше, в качестве примера приведена конфигурация, в которой вычисляются опорная резкость и резкость объекта, и выбирается более высокая из вычисленной опорной резкости и резкости объекта, чтобы за счет этого вычислять конечную резкость, как проиллюстрировано на фиг. 8. Тем не менее, ограничения на это не накладываются, и также можно использовать конфигурацию, в которой, например, вычисляется резкость объекта, опорная резкость задается равной фиксированному значению, и выбирается более высокая из вычисленной резкости объекта и опорной резкости, заданной заранее, чтобы за счет этого вычислять конечную резкость, как показано на фиг. 27. Альтернативно, как проиллюстрировано на фиг. 28, также можно использовать конфигурацию, в которой вычисляется резкость объекта, и первая опорная резкость и вторая опорная резкость, которая ниже первой опорной резкости, задаются равными фиксированным значениям, первая опорная резкость выбирается в качестве конечной резкости, когда резкость объекта выше первой опорной резкости, вторая опорная резкость выбирается в качестве конечной резкости, когда резкость объекта ниже второй опорной резкости, и резкость объекта выбирается в качестве конечной резкости, когда резкость объекта равна или меньше первой опорной резкости и равна или превышает вторую опорную резкость. Конечная резкость выражается как сплошная линия на фиг. 27 и 28, идентично фиг. 8.
[0125] В вариантах осуществления, описанных выше, в качестве примера приведена конфигурация, в которой разностное пороговое значение th или пороговое значение t края модифицируется в соответствии с конечной резкостью, но ограничения на это не накладываются, и также можно использовать конфигурацию, в которой пороговое значение α или пороговое значение β, используемое для оценки соседнего транспортного средства, модифицируется в соответствии с конечной резкостью. Кроме того, также можно использовать конфигурацию, в которой пороговое значение θ, пороговое значение b и пороговое значение t2 для обнаружения линий краев модифицируются в соответствии с конечной резкостью.
[0126] Кроме того, в вариантах осуществления, описанных выше, в качестве примера приведена конфигурация, в которой область изображения, имеющая разность яркости с окрестностями, которая имеет предварительно определенное значение или больше, и размер, имеющий предварительно определенную область поверхности или больше, обнаруживается в качестве области, соответствующей источнику света, когда область изображения, содержащая изображение уличного освещения, передних фар другого транспортного средства или другого источника света, должна задаваться в качестве опорной области изображения, но в этом случае, также можно использовать конфигурацию, в которой степень замутнения объектива (тонкая белая пленка, образованная на поверхности объектива) вычисляется как степень замутнения, и становится проще обнаруживать источник света соразмерно большей величине замутнения объектива. В частности, уменьшение порогового значения яркости для обнаружения источника света или уменьшение области поверхности соразмерно большей степени замутнения объектива делает источник света проще обнаруживаемым.
[0127] Способ вычисления степени замутнения объектива не ограничен конкретным образом, и можно, например, вычислять степень замутнения объектива следующим образом. Другими словами, когда пятна от воды или другие посторонние вещества осаждаются на объективе, и объектив мутнеет, возникают случаи, в которых участок светового потока от объекта может блокироваться посредством постороннего вещества, осаждаемого на объективе, или неравномерно отражаться, и изображение объекта не может захватываться надлежащим образом. Соответственно, когда объектив мутнеет, яркость захваченного изображения, т.е. резкость изображения, имеет тенденцию уменьшения. С учетом этого случая, можно определять то, что объектив сильнее мутнеет соразмерно резкости нижнего изображения, и делать источник света проще обнаруживаемым. В конкретном случае, когда объектив мутнеет, свет из захваченного источника света ослабляется посредством постороннего вещества, осаждаемого на объективе, и могут быть случаи, в которых яркость на внешней границе источника света на расстоянии от центра источника света уменьшается более значительно по сравнению с яркостью, обнаруженной в качестве источника света. Соответственно, когда объектив мутнеет, размер захваченного источника света уменьшается по сравнению с тем, когда объектив не мутнеет, и могут быть случаи, в которых разность яркости с окрестностями уменьшается. С учетом вышеизложенного, когда степень замутнения объектива заслуживает внимание, можно использовать конфигурацию, в которой обнаруживается источник света, и область изображения, содержащая источник света, задается в качестве опорной области изображения, даже когда размер области с высокой яркостью является небольшим, или разность яркости с окрестностями является низкой.
[0128] Камера 10 в вариантах осуществления, описанных выше, соответствует средству захвата изображений настоящего изобретения. Модуль 33, 33a обнаружения трехмерных объектов соответствует средству задания областей обнаружения настоящего изобретения. Модуль 31 преобразования точки обзора соответствует средству преобразования изображений настоящего изобретения, и модуль 32 совмещения, модуль 33, 33a обнаружения трехмерных объектов, модуль 34 задания разностных пороговых значений, модуль 36 вычисления яркостного различия, модуль 37 обнаружения линий краев и модуль 38 задания пороговых значений краев соответствуют средству обнаружения трехмерных объектов настоящего изобретения, а модуль 35 вычисления резкости соответствует средству обнаружения источников света, средству задания опорных областей изображения, средству извлечения информации контуров, средству вычисления опорной резкости и средству вычисления резкости объекта настоящего изобретения.
Список условных обозначений
[0129] 1, 1a - устройство обнаружения трехмерных объектов
10 - камера
20 - датчик скорости
30, 30a - компьютер
31 - модуль преобразования точки обзора
32 - модуль совмещения
33, 33a - модуль обнаружения трехмерных объектов
34 - модуль задания разностных пороговых значений
35 - модуль вычисления резкости
36 - модуль вычисления яркостного различия
37 - модуль обнаружения линий краев
38 - модуль задания пороговых значений краев
a - угол обзора
A1, A2 - область обнаружения
CP - точка пересечения
DP - разностные пикселы
t
t
DW, DWʹ - форма разностного сигнала
t1
m
m+k
tn
DW-DW, DW-DW - небольшие области
L1, L2 - линия пересечения с землей
La, Lb - линия в направлении, в котором трехмерный объект сжимается
t
PB - изображение вида "с высоты птичьего полета"
t
PD - разностное изображение
V1 - рассматриваемое транспортное средство
V2 - соседнее транспортное средство