ОБНАРУЖЕНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ В УСЛОВИЯХ НИЗКОЙ ОСВЕЩЕННОСТИ

1. Способ обнаружения другого транспортного средства в окружающей среде транспортного средства, содержащий этапы, на которых:
преобразуют кадр RGB в кадр LAB;
фильтруют канал «A» кадра LAB по по меньшей мере одному пороговому значению для получения по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB;
извлекают по меньшей мере один контур из по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB; и
классифицируют с помощью нейронной сети по меньшей мере один контур как другое транспортное средство в окружающей среде транспортного средства.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором формируют кадр RGB из изображений RGB, объединенных с множества камер.
3. Способ по п. 1, в котором этап фильтрации канала «A» кадра LAB содержит этап, на котором фильтруют канал «A» кадра LAB с множеством различных пороговых значений размера.
4. Способ по п. 1, в котором этап извлечения по меньшей мере одного контура содержит этапы, на которых:
идентифицируют множество контуров из по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB; и
фильтруют по меньшей мере один контур из множества контуров, причем по меньшей мере один контур имеет форму и размер, которые с большей вероятностью соответствуют транспортному средству относительно других контуров в множестве контуров.
5. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором идентифицируют по меньшей мере одну представляющую интерес область на по меньшей мере одном ограниченном изображении LAB, включая для каждого из по меньшей мере одного контура вырезку представляющей интерес области из по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB, которое включает в себя контур.
6. Способ по п. 5, в котором этап классификации с помощью нейронной сети по меньшей мере одного контура как другого транспортного средства в окружающей среде транспортного средства содержит этапы, на которых для каждой из по меньшей мере одной представляющей интерес области:
отправляют представляющую интерес область в нейронную сеть; и
принимают классификацию обратно из нейронной сети, причем классификация классифицирует контур как транспортное средство.
7. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых:
принимают изображение RGB от камеры в транспортном средстве, причем изображение RGB захватывается, когда интенсивность освещения в окружающей среде вокруг транспортного средства ниже указанного порогового значения; и
извлекают кадр RGB из изображения RGB.
8. Способ по п. 1, в котором этап преобразования кадра RGB в кадр LAB содержит этап, на котором преобразуют кадр RGB, захватываемый в ночное время камерой в транспортном средстве.
9. Способ по п. 1, в котором этап классификации с помощью нейронной сети по меньшей мере одного контура как другого транспортного средства в окружающей среде транспортного средства содержит этап, на котором отправляют по меньшей мере один контур вместе с данными расстояний от лидарного датчика в нейронную сеть.
10. Транспортное средство, причем транспортное средство содержит:
один или более процессоров;
системную память, соединенную с одним или более процессорами, причем системная память хранит инструкции, которые выполняются одним или более процессорами;
одну или более камер для захвата изображений окружающей среды вокруг транспортного средства;
нейронную сеть для определения того, являются ли контуры, обнаруживаемые в окружающей среде вокруг транспортного средства, другими транспортными средствами; и
причем один или более процессоров выполняют инструкции, хранящиеся в системной памяти, для обнаружения другого транспортного средства в среде с низкой освещенностью вокруг транспортного средства, включая следующее:
прием изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), захватываемого одной или более камерами, причем изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB) относится к среде с низкой освещенностью вокруг транспортного средства;
преобразование изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB) в изображение с цветовым пространством LAB;
фильтрацию канала «A» изображения LAB по одному или более пороговым значениям для получения по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB;
извлечение контура из по меньшей мере одного ограниченного изображение LAB на основе размера и формы контура; и
классификацию контура как другого транспортного средства в среде с низкой освещенностью вокруг транспортного средства на основе сходства с классификацией транспортного средства, определяемой нейронной сетью.
11. Транспортное средство по п. 10, в котором одна или более камер содержат множество камер, и в котором один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для приема изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), содержат один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для приема изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), полученного путем объединения изображений, захватываемых на множестве камер.
12. Транспортное средство по п. 10, в котором один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для приема изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), содержат один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для приема изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB) от камеры на транспортном средстве, причем изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB) захватывается, когда интенсивность освещения в окружающей среде вокруг транспортного средства ниже указанного порогового значения.
13. Транспортное средство по п. 10, в котором один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для извлечения по меньшей мере одного контура, содержат один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, чтобы:
идентифицировать множество контуров из по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB; и
отфильтровывать по меньшей мере один контур из множества контуров, причем по меньшей мере один контур имеет форму и размер, которые с большей вероятностью соответствуют транспортному средству относительно других контуров в множестве контуров.
14. Транспортное средство по п. 10, дополнительно содержащее один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для идентификации по меньшей мере одной представляющей интерес области в по меньшей мере одном кадре ограниченного изображения LAB, включая для каждого из по меньшей мере одного контура вырезку представляющей интерес области из по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB, которое включает в себя контур; и
в котором один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для классификации контура как другого транспортного средства в окружающей среде вокруг транспортного средства, содержат один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, чтобы:
отправлять представляющую интерес область в нейронную сеть; и
принимать классификацию обратно от нейронной сети, причем классификация классифицирует контур как транспортное средство.
15. Транспортное средство по п. 10, в котором один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для классификации контура как другого транспортного средства в окружающей среде вокруг транспортного средства, содержат один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для отправления по меньшей мере одного контура вместе с данными расстояний от лидарного датчика в нейронную сеть.
16. Транспортное средство по п. 10, в котором один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для классификации контура как другого транспортного средства в окружающей среде вокруг транспортного средства, содержат один или более процессоров, выполняющих инструкции, хранящиеся в системной памяти, для классификации по меньшей мере одного контура как транспортного средства, транспортное средство выбирается из числа: легковой автомобиль, фургон, грузовик или мотоцикл.
17. Способ для использования в транспортном средстве, причем способ предназначен для обнаружения другого транспортного средства в среде с низкой освещенностью вокруг транспортного средства, причем способ содержит этапы, на которых:
принимают изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), захватываемое одной или более камерами на транспортном средстве, причем изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB) относится к среде с низкой освещенностью вокруг транспортного средства;
преобразуют изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB) в изображение с цветовым пространством LAB;
фильтруют канал «A» изображения LAB по по меньшей мере одному пороговому значению для получения по меньшей мере одного ограниченного изображения LAB;
извлекают контур из ограниченного изображения LAB на основе размера и формы контура; и
классифицируют контур как другое транспортное средство в среде с низкой освещенностью вокруг транспортного средства на основе сходства с классификацией транспортного средства, определяемой нейронной сетью.
18. Способ по п. 17, в котором этап приема изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), захватываемого одной или более камерами на транспортном средстве, содержит этап, на котором принимают изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), захватываемое одной или более камерами, когда интенсивность освещения в окружающей среде вокруг транспортного средства ниже указанного порогового значения.
19. Способ по п. 18, в котором этап приема изображения с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), захватываемого одной или более камерами, когда интенсивность освещения в окружающей среде вокруг транспортного средства ниже указанного порогового значения, содержит этап, на котором принимают изображение с цветовой моделью красный, зеленый, синий (RGB), захватываемое одной или более камерами в ночное время.
20. Способ по п. 18, в котором этап классификации контура как другого транспортного средства в окружающей среде вокруг транспортного средства содержит этап, на котором классифицируют по меньшей мере один контур как транспортного средства, причем транспортное средство выбирается из числа: легковой автомобиль, фургон, грузовик или мотоцикл.