УСТРОЙСТВО ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕХМЕРНЫХ ОБЪЕКТОВ
DEVICE FOR DETECTING THREE-DIMENSIONAL OBJECTS

Область техники, к которой относится изобретение
[0001] Настоящее изобретение относится к устройству обнаружения трехмерных объектов.
Данная заявка испрашивает приоритет заявки на патент Японии № 12-037472, поданной 23 февраля 2012 года, и в указанных государствах, которые признают включение документа по ссылке, содержимое, описанное в вышеуказанной заявке, содержится в данном документе по ссылке и считается частью описания настоящей заявки.
Уровень техники
[0002] В известной в уровне техники технологии два захваченных изображения, захваченные в различные моменты времени, преобразуются в изображение вида "с высоты птичьего полета", и помеха обнаруживается на основе разностей в двух изображениях преобразованного вида "с высоты птичьего полета" (см. патентный документ 1).
Документы предшествующего уровня техники
Патентные документы
[0003] Патентный документ 1. Выложенная заявка на патент Японии № 2008-227646
Сущность изобретения
Проблемы, разрешаемые изобретением
[0004] Когда другое транспортное средство, присутствующее в соседней полосе движения позади рассматриваемого транспортного средства, обнаружено на основе захваченного изображения, которое захвачено позади рассматриваемого транспортного средства, возникает проблема в том, что другое транспортное средство, которое рассматриваемое транспортное средство обогнало, обнаруживается в качестве другого транспортного средства, которое должно быть обнаружено.
[0005] Проблема, которая должна разрешаться посредством настоящего изобретения, заключается в том, чтобы предоставлять устройство обнаружения трехмерных объектов, которое эффективно не допускает обнаружение другого транспортного средства, которое рассматриваемое транспортное средство обогнало, в качестве другого транспортного средства, которое должно быть обнаружено, и которое допускает обнаружение с высокой точностью другого транспортного средства, которое должно быть обнаружено.
Средство для разрешения указанных проблем
[0006] Настоящее изобретение разрешает проблему посредством совмещения в виде "с высоты птичьего полета" позиций изображений вида "с высоты птичьего полета", полученных в различные моменты времени, подсчета числа пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в разностном изображении совмещенных изображений вида "с высоты птичьего полета", указания позиции обнаружения, для которой получено подсчитанное число, равное или превышающее предварительно определенное значение, и подавления оценки того, что обнаруженный трехмерный объект является другим транспортным средством, которое должно быть обнаружено, когда указанная позиция обнаружения перемещается в области обнаружения спереди назад в направлении продвижения рассматриваемого транспортного средства и достигает предварительно определенной позиции в области обнаружения.
Полезные эффекты изобретения
[0007] В соответствии с настоящим изобретением, подсчет числа пикселов, которые указывают предварительно определенную информацию изображений, вдоль направления ширины транспортного средства позволяет определять позицию переднего бампера другого транспортного средства в области обнаружения и надлежащим образом оценивать то, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет другое транспортное средство, в соответствии с позицией переднего бампера другого транспортного средства. Следовательно, можно эффективно не допускать обнаружения другого транспортного средства, которое рассматриваемое транспортное средство обогнало, в качестве другого транспортного средства, которое должно быть обнаружено, и обнаруживать с высокой точностью другое транспортное средство, которое должно быть обнаружено.
Краткое описание чертежей
[0008] Фиг. 1 является схематичным видом транспортного средства, в котором смонтировано устройство обнаружения трехмерных объектов.
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 для описания общего представления 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 схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым первая форма разностного сигнала формируется посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 6 является видом, иллюстрирующим небольшие области, разделенные посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 7 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы, получаемой посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 8 является видом, иллюстрирующим взвешивание, используемое посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 9 является видом, иллюстрирующим другой пример гистограммы, получаемой посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 10 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым вторая форма разностного сигнала формируется посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 11 является видом для описания способа оценки обгона, осуществляемого посредством модуля обнаружения трехмерных объектов.
Фиг. 12 является блок-схемой последовательности операций (часть 1), иллюстрирующей способ для обнаружения соседнего транспортного средства согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 13 является блок-схемой последовательности операций (часть 2), иллюстрирующей способ для обнаружения соседнего транспортного средства согласно первому варианту осуществления.
Фиг. 14 является блок-схемой, иллюстрирующей части компьютера согласно второму варианту осуществления.
Фиг. 15 является видом, иллюстрирующим состояние движения транспортного средства. Фиг. 15(a) является видом сверху, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между областями обнаружения, а фиг. 15(b) является видом в перспективе, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между областями обнаружения в реальном пространстве.
Фиг. 16 является видом для описания работы модуля вычисления различия в яркости; фиг. 16(a) является видом, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между линией концентрации внимания, опорной линией, точкой концентрации внимания и опорной точкой в изображении вида "с высоты птичьего полета", а фиг. 16(b) является видом, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между линией концентрации внимания, опорной линией, точкой концентрации внимания и опорной точкой в реальном пространстве.
Фиг. 17 является видом для описания подробной работы модуля вычисления яркостного различия; фиг. 17(a) является видом, иллюстрирующим область обнаружения в изображении вида "с высоты птичьего полета", а фиг. 17(b) является видом, иллюстрирующим позиционную взаимосвязь между линией концентрации внимания, опорной линией, точкой концентрации внимания и опорной точкой в изображении вида "с высоты птичьего полета".
Фиг. 18 является видом, иллюстрирующим пример изображения для описания операции обнаружения краев.
Фиг. 19 является видом, иллюстрирующим линию края и распределение яркости на линии края; фиг. 19(a) является видом, иллюстрирующим распределение яркости, когда трехмерный объект (соседнее транспортное средство) присутствует в области обнаружения, а фиг. 19(b) является видом, иллюстрирующим распределение яркости, когда трехмерный объект не присутствует в области обнаружения.
Фиг. 20 является блок-схемой последовательности операций (часть 1), иллюстрирующей способ для обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления.
Фиг. 21 является блок-схемой последовательности операций (часть 2), иллюстрирующей способ для обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления.
Предпочтительные варианты осуществления изобретения
[0009] Вариант 1 осуществления
Фиг. 1 является схематичным видом транспортного средства, в котором смонтировано устройство 1 обнаружения трехмерных объектов согласно настоящему 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 содержит камеру 10, датчик 20 скорости, компьютер 30 и предупреждающее устройство 40, 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. Предупреждающее устройство 40 предупреждает водителя рассматриваемого транспортного средства V1, когда имеется вероятность того, что соседнее транспортное средство, обнаруженное посредством компьютера 30, должно контактировать с рассматриваемым транспортным средством V1.
[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 согласно первому варианту осуществления. Камера 10, датчик 20 скорости и предупреждающее устройство 40 также иллюстрируются на фиг. 3, чтобы четко указывать взаимосвязи соединений.
[0013] Как проиллюстрировано на фиг. 3, компьютер 30 содержит модуль 31 преобразования точки обзора, модуль 32 совмещения, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов и модуль 34 оценки трехмерных объектов. 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 вниз сверху, 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 P'. 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 P'. 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 на время, предварительно заданное (например, один цикл управления) с данного момента времени, либо может быть моментом времени в прошлом 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 P') 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 для 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 d'. Величина d' 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).
t
t
[0020] 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 DW1 разностного сигнала, когда обнаруживается трехмерный объект, и должно быть вычислено проезжаемое расстояние.
t
t
[0021] При формировании первой формы DW1 разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает область обнаружения в разностном изображении PD. Цель устройства 1 обнаружения трехмерных объектов настоящего примера состоит в том, чтобы вычислять проезжаемое расстояние для соседнего транспортного средства, с которым имеется вероятность контакта, если рассматриваемое транспортное средство V1 собирается сменять 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. Когда задаются на основе позиции белых линий дорожной разметки, устройство 1 обнаружения трехмерных объектов может использовать, например, известные технологии распознавания белых линий дорожной разметки.
[0022] 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, но 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
t
[0023] Фиг. 5 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым формируется первая форма DW1 разностного сигнала посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 5, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует первую форму DW1 разностного сигнала из участка, который соответствует областям A1, A2 обнаружения в разностном изображении PD (чертеж справа на фиг. 4(b)), вычисленном посредством модуля 32 совмещения. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует первую форму DW1 разностного сигнала вдоль направления сжатия трехмерного объекта посредством преобразования точки обзора. В примере, проиллюстрированном на фиг. 5, для удобства описана только область A1 обнаружения, но первая форма DW1 разностного сигнала также формируется для области A2 обнаружения с использованием идентичной процедуры.
t
t
[0024] 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, разностные пикселы DP, указывающие предварительно определенную разность, имеют пиксельные значения в разностном изображении PD, которые представляются посредством 0 и 1, и пикселы, указываемые посредством 1, подсчитываются в качестве разностных пикселов DP.
[0025] 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. 5, на основе позиции точки CP пересечения, определяет позицию на вертикальной оси, т.е. позицию на оси в поперечном направлении на чертеже справа на фиг. 5, из подсчитанного числа и определяет координаты в качестве подсчитанного числа в точке CP пересечения.
t
[0026] 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 определяет координаты. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов повторяет вышеуказанное последовательно, чтобы формировать частотное распределение и за счет этого формировать первую форму DW1 разностного сигнала, как проиллюстрировано на чертеже справа на фиг. 5.
t
t
t
[0027] Здесь, 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 присутствовал трехмерный объект. Соответственно, в местоположениях, в которых присутствовал трехмерный объект, число пикселов подсчитывается вдоль направления, в котором трехмерный объект сжимается, чтобы формировать частотное распределение и за счет этого формировать первую форму DW1 разностного сигнала. В частности, число пикселов подсчитывается вдоль направления, в котором трехмерный объект сжимается, и, следовательно, первая форма DW1 разностного сигнала формируется из информации относительно направления высоты относительно трехмерного объекта.
t
[0028] Линии La и Lb в направлении, в котором трехмерный объект сжимается, имеют различные расстояния, которые перекрывают область A1 обнаружения, как проиллюстрировано на чертеже слева на фиг. 5. 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. 5. Соответственно, когда позиция на вертикальной оси определяется из подсчитанного числа на фиг. 5, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов делит подсчитанное число на перекрывающееся расстояние или выполняет нормализацию другим способом. Значения первой формы DW1 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
[0029] После того, как сформирована первая форма DW1 разностного сигнала, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние посредством сравнения первой формы DW1 разностного сигнала в данный момент времени и первой формы DW1 разностного сигнала за один момент времени до этого. Другими словами, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние из изменения во времени первой формы DW1 разностного сигнала и первой формы DW1 разностного сигнала.
t
t1
tn
t1
tn
t1
tn
t1
t2
t2
t3
[0030] Более конкретно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов разделяет первую форму DW1 разностного сигнала на множество небольших областей DW1-DW1 (где n является произвольным целым числом 2 или больше), как проиллюстрировано на фиг. 6. Фиг. 6 является видом, иллюстрирующим небольшие области DW1-DW1, разделенные посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Небольшие области DW1-DW1 разделяются с возможностью взаимно перекрываться, как проиллюстрировано, например, на фиг. 6. Например, небольшая область DW1 и небольшая область DW1 перекрывают друг друга, и небольшая область DW1 и небольшая область DW1 перекрывают друг друга.
t1
tn
t-1
t
t-1
t1
tn
t
t-1
t1
tn
[0031] Затем, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов определяет величину смещения (величину перемещения в направлении по горизонтальной оси (в вертикальном направлении на фиг. 6) формы разностного сигнала) для каждой из небольших областей DW1-DW1. Здесь, величина смещения определяется из разности (расстояния в направлении по горизонтальной оси) между первой формой DW1 разностного сигнала за один момент времени до этого и первой формой DW1 разностного сигнала в данный момент времени. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов перемещает первую форму DW1 разностного сигнала за один момент времени до этого в направлении по горизонтальной оси для каждой из небольших областей DW1-DW1 и после этого оценивает позицию (позицию в направлении по горизонтальной оси), в которой ошибка относительно первой 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 относительно исходной позиции первой формы DW1 разностного сигнала является минимальной. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает величину смещения определенной для каждой из небольших областей DW1-DW1 и формирует гистограмму.
t1
tn
t-1
[0032] Фиг. 7 является видом, иллюстрирующим пример гистограммы, полученной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 7, в величине смещения возникает некоторая величина переменности, которая представляет собой проезжаемое расстояние, в котором ошибка между небольшими областями DW1-DW1 и первой формой DW1 разностного сигнала за один момент времени до этого является минимальной. Соответственно, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует величины смещения, включающие в себя переменность, 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. 7, 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 переменность 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
[0033] Таким образом, в настоящем варианте осуществления, проезжаемое расстояние трехмерного объекта вычисляется из величины смещения первой формы DW1 разностного сигнала, когда ошибка в первой форме DW1 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 первой формы DW1 разностного сигнала, сформированной в различные моменты времени, на множество небольших областей DW1-DW1 дает возможность получения множества форм сигналов, представляющих местоположения трехмерного объекта, за счет этого давая возможность определения величины смещения в каждом местоположении трехмерного объекта и давая 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 первой формы DW1 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 точность для вычисления проезжаемого расстояния может повышаться.
t1
tn
t1
tn
[0034] Когда должна формироваться гистограмма, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов может применять взвешивание ко множеству небольших областей DW1-DW1 и подсчитывать величины смещения, определенные для каждой из небольших областей DW1-DW1 в соответствии со взвешиванием, чтобы формировать гистограмму. Фиг. 8 является видом, иллюстрирующим взвешивание, используемое посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов.
m
m
m
m
[0035] Как проиллюстрировано на фиг. 8, небольшая область DW1 (где m является целым числом в 1 или больше и n-1 или меньше) является плоской. Другими словами, в небольшой области DW1, 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 DW1. Это обусловлено тем, что в плоской небольшой области DW1 отсутствует характерность, и имеется высокая вероятность того, что ошибка должна быть усилена, когда вычисляется величина смещения.
m+k
m
m
m+k
[0036] С другой стороны, небольшая область DW1 (где k является целым числом в n-m или меньше) имеет значительную неровность. Другими словами, в небольшой области DW1, 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 DW1. Это обусловлено тем, что небольшая область DW1 с существенной неровностью является характерной, и имеется высокая вероятность того, что величина смещения будет вычислена точно. Взвешивание небольших областей таким способом позволяет повышать точность для вычисления проезжаемого расстояния.
t
t1
tn
t1
tn
t
t
t-1
t-1
t
[0037] Первая форма DW1 разностного сигнала разделяется на множество небольших областей DW1-DW1 в настоящем варианте осуществления, чтобы повышать точность для вычисления проезжаемого расстояния, но разделение на небольшие области DW1-DW1 не требуется, когда точность для вычисления проезжаемого расстояния не настолько требуется. В этом случае, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов вычисляет проезжаемое расстояние из величины смещения первой формы DW1 разностного сигнала, когда ошибка между первой формой DW1 разностного сигнала и первой формой DW1 разностного сигнала является минимальной. Другими словами, способ для определения величины смещения между первой формой DW1 разностного сигнала за один момент времени до этого и первой формой DW1 разностного сигнала в данный момент времени не ограничивается подробностями, описанными выше.
[0038] 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.
[0039] Фиг. 9 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 не допускать ситуации, в которой точность для вычисления проезжаемого расстояния трехмерного объекта уменьшается посредством стационарного объекта.
[0040] Даже когда величина смещения, соответствующая стационарному объекту, игнорируется, может быть множество трехмерных объектов, 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 не допускать ситуации, в которой вычисляется ошибочное проезжаемое расстояние, к примеру, когда существует множество максимальных значений.
t
t
t
t
t
[0041] Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует вторую форму DW2 разностного сигнала вдоль направления ширины транспортного средства от участка, который соответствует областям A1, A2 обнаружения в разностном изображении PD (чертеж справа на фиг. 4(b)), вычисленного посредством модуля 32 совмещения. Фиг. 10 является схематичным видом, иллюстрирующим способ, которым вторая форма DW2 разностного сигнала формируется посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Как проиллюстрировано на фиг. 10, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов формирует вторую форму DW2 разностного сигнала вдоль направления ширины транспортного средства. В примере, проиллюстрированном на фиг. 10, для удобства описана только область A1 обнаружения, но вторая форма DW2 разностного сигнала также формируется для области A2 обнаружения с использованием идентичной процедуры.
t
[0042] Более конкретно, сначала модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линию La' в направлении ширины транспортного средства в данных разностного изображения PD. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает число разностных пикселов DP, указывающих предварительно определенную разность на линии La'.
[0043] 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 поперечном направлении на чертеже справа на фиг. 10, из подсчитанного числа и определяет координаты в качестве подсчитанного числа в точке CP пересечения.
t
[0044] Аналогично, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов задает линии Lb', Lc',..., в направлении ширины транспортного средства, 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 определяет координаты. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов повторяет вышеуказанное последовательно, чтобы формировать частотное распределение и за счет этого формировать вторую форму DW2 разностного сигнала, как проиллюстрировано на чертеже справа на фиг. 10. Таким образом, в настоящем варианте осуществления, разностные пикселы DP подсчитываются в направлении ширины транспортного средства, в силу этого позволяя обнаруживать передний бампер соседнего транспортного средства, которое присутствует в идентичной позиции по высоте в реальном пространстве.
t
[0045] Таким образом, вторая форма DW2 разностного сигнала является режимом распределенной информации пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в яркости, и "распределенная информация пикселов" в настоящем варианте осуществления может размещаться с информацией, указывающей состояние распределения "пикселов, имеющих разность в яркости, которая равна или превышает предварительно определенное пороговое значение", обнаруженное вдоль направления ширины транспортного средства. Другими словами, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе распределенной информации пикселов, имеющих разность в яркости, которая равна или превышает предварительно определенное пороговое значение вдоль направления ширины транспортного средства, в изображении вида "с высоты птичьего полета", полученном посредством модуля 31 преобразования точки обзора.
t
t
t
[0046] Модуль 34 оценки трехмерных объектов, проиллюстрированный на фиг. 3, определяет то, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет соседнее транспортное средство, движущееся в соседней полосе движения, на основе второй формы DW2 разностного сигнала, сформированной посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. При определении того, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет соседнее транспортное средство, во-первых, модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, присутствует или нет соседнее транспортное средство в соседней полосе движения, на основе второй формы DW2 разностного сигнала. В частности, модуль 34 оценки трехмерных объектов обнаруживает число позиций обнаружения, в которых подсчитанное число разностных пикселов DP равно или превышает пороговое значение s, на основе второй формы DW2 разностного сигнала и определяет то, что соседнее транспортное средство присутствует в соседней полосе движения, когда предварительно определенное число позиций обнаружения или больше, имеющих подсчитанное число, равное или превышающее пороговое значение s, обнаружено непрерывно. Предварительно определенное число не ограничено конкретным образом и может задаваться надлежащим образом посредством экспериментирования или другого средства таким образом, что соседнее транспортное средство может быть определено на основе числа позиций обнаружения. Конфигурация не ограничивается конфигурацией, описанной выше, и также можно использовать конфигурацию, в которой определяется то, что соседнее транспортное средство присутствует в соседней полосе движения, когда, например, позиции обнаружения, имеющие подсчитанное число, равное или превышающее пороговое значение s, обнаружены непрерывно для предварительно определенной ширины или больше, что дает возможность оценки соседнего транспортного средства.
0
0
[0047] Модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, достигает или нет позиция обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число разностных пикселов DP равно или превышает пороговое значение s, предварительно определенной позиции P в области A1 обнаружения, и за счет этого определяет то, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет соседнее транспортное средство. Здесь, как описано выше, подсчет разностных пикселов DP в направлении ширины транспортного средства дает возможность обнаружения переднего бампера соседних транспортных средств, присутствующих в областях A1, A2 обнаружения, посредством чего может обнаруживаться позиция переднего бампера соседних транспортных средств в областях A1, A2 обнаружения. Соответственно, когда позиция обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число равно или превышает пороговое значение s, достигает предварительно определенной позиции P в области A1 обнаружения, модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что соседнее транспортное средство (позиция переднего бампера соседнего транспортного средства) размещается далеко позади рассматриваемого транспортного средства, и рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство, определяет то, что не присутствует соседнее транспортное средство, с которым рассматриваемое транспортное средство возможно может вступить в контакт, если должна быть выполнена смена полосы движения, и оценивает то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, т.е. соседнее транспортное средство, с которым рассматриваемое транспортное средство возможно может вступить в контакт, не присутствует в соседней полосе движения, если должна быть выполнена смена полосы движения.
1
0
1
0
[0048] Например, в примере, проиллюстрированном на фиг. 11(A), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что соседнее транспортное средство, с которым рассматриваемое транспортное средство возможно может вступить в контакт, если должна быть выполнена смена полосы движения, присутствует в соседней полосе движения, поскольку позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число равно или превышает пороговое значение s, не достигает предварительно определенной позиции P в области обнаружения, и оценивает то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, присутствует в соседней полосе движения. С другой стороны, в примере, проиллюстрированном на фиг. 11(B), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что присутствует соседнее транспортное средство, с которым возможно может вступить в контакт рассматриваемое транспортное средство, когда выполнена смена полосы движения, поскольку позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число равно или превышает пороговое значение s, достигает предварительно определенной позиции P в области обнаружения, и оценивает то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, присутствует в соседней полосе движения.
0
0
0
0
0
[0049] Позиция предварительно определенной позиции P, проиллюстрированной на фиг. 11(A) и 11(B), не ограничена конкретным образом, и позиция предварительно определенной позиции P, например, может быть позицией ближе к рассматриваемому транспортному средству, чем предварительно определенная позиция P, проиллюстрированная на фиг. 11(A) и 11(B), или позиция предварительно определенной позиции P может быть позицией дальше от рассматриваемого транспортного средства, чем предварительно определенная позиция P, проиллюстрированная на фиг. 11(A) и 11(B).
t
[0050] Далее описывается процесс для обнаружения соседнего транспортного средства в соответствии с настоящим вариантом осуществления. Фиг. 12 и 13 являются блок-схемами последовательности операций способа, иллюстрирующими процессы для обнаружения соседнего транспортного средства согласно настоящему варианту осуществления. Во-первых, данные захваченного изображения P получаются посредством компьютера 30 из камеры 10 (этап S101), и данные изображения PB вида "с высоты птичьего полета" формируются (этап S102) посредством модуля 31 преобразования точки обзора на основе данных захваченного изображения P, полученных таким способом, как проиллюстрировано на фиг. 12.
t
t-1
t
t
t
[0051] Модуль совмещения 33 совмещает данные изображения PB вида "с высоты птичьего полета" и данные изображения PB вида "с высоты птичьего полета" за один момент времени до этого и формирует данные разностного изображения PD (этап S103). Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем подсчитывает число разностных пикселов DP, имеющих пиксельное значение 1, вдоль направления, в котором трехмерный объект сжимается вследствие преобразования точки обзора, чтобы за счет этого формировать первую форму DW1 разностного сигнала из данных разностного изображения PD (этап S104).
t
t
t
t
[0052] Когда сформирована первая форма разностного сигнала DW1, модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, имеет или нет пик в первой форме DW1 разностного сигнала предварительно определенное пороговое значение α или больше (этап S105). Когда пик первой формы DW1 разностного сигнала не имеет пороговое значение α или больше, т.е. когда по существу нет разности, считается, что трехмерный объект не присутствует в захваченном изображении P. Соответственно, когда определено то, что пик первой формы DW1 разностного сигнала не имеет пороговое значение α или больше (этап S105="Нет"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что другое транспортное средство не присутствует, когда не присутствует трехмерный объект (этап S115), отменяет предупреждение, если предупреждение выдается (этап S116), и после этого возвращается к этапу S101 и повторяет вышеописанный процесс.
t
[0053] С другой стороны, когда определяется, что пик в первой форме DW1 разностного сигнала имеет пороговое значение α или больше (этап S105="Да"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что трехмерный объект присутствует в соседней полосе движения, и переходит к этапу S106.
t
t1
tn
t1
tn
t1
tn
[0054] На этапе S106, первая форма DW1 разностного сигнала разделяется на множество небольших областей DW1-DW1 посредством модуля 33 обнаружения трехмерных объектов. Модуль 33 обнаружения трехмерных объектов затем применяет взвешивание к каждой из небольших областей DW1-DW1, вычисляет величину смещения для каждой из небольших областей DW1-DW1 (этап S107) и формирует гистограмму с учетом взвешиваний (этап S108).
[0055] 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 S109). Кроме того, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов прибавляет скорость рассматриваемого транспортного средства, обнаруженную посредством датчика 20 скорости, и вычисляет относительную скорость движения соседнего транспортного средства (этап S110).
[0056] На этапе S111, посредством модуля 34 оценки трехмерных объектов определяется то, составляет или нет относительная скорость движения соседнего транспортного средства, обнаруженного на этапе S109, отрицательное значение. Когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства составляет отрицательное значение, т.е. когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства меньше скорости движения рассматриваемого транспортного средства, определяется то, что рассматриваемое транспортное средство пытается обогнать соседнее транспортное средство, и процесс переходит к этапу S201, проиллюстрированному на фиг. 13. С другой стороны, когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства не составляет отрицательное значение, процесс переходит к этапу S112.
t
[0057] Когда определено то, что рассматриваемое транспортное средство пытается обогнать соседнее транспортное средство (этап S111="Нет"), модуль 33 обнаружения трехмерных объектов подсчитывает число разностных пикселов DP, имеющих пиксельное значение 1, вдоль направления ширины транспортного средства, чтобы за счет этого формировать вторую форму DW2 разностного сигнала, как проиллюстрировано на фиг. 10 (этап S201 на фиг. 13).
[0058] Модуль 34 оценки трехмерных объектов обнаруживает число позиций обнаружения, в которых подсчитанное число разностных пикселов DP имеет пороговое значение s или больше, и определяет то, обнаружено непрерывно или нет предварительно определенное число или больше из позиций обнаружения, в которых подсчитанное число имеет пороговое значение s или больше (этап S202). Например, когда предварительно определенное число задается равным 3, предварительно определенное число позиций обнаружения, в которых подсчитанное число имеет пороговое значение s или больше, обнаружено непрерывно в обоих примерах, проиллюстрированных на фиг. 11(A) и 11(B). Когда предварительно определенное число или больше из позиций обнаружения, в которых подсчитанное число имеет пороговое значение s или больше, возникает непрерывно (этап S202="Да"), определяется то, что соседнее транспортное средство присутствует в областях A1, A2 обнаружения, и процесс переходит к этапу S203. С другой стороны, когда не обнаружено то, что предварительно определенное число или больше из позиций обнаружения, в которых подсчитанное число имеет пороговое значение s или больше, возникает непрерывно (этап S202="Нет"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что соседнее транспортное средство не присутствует в областях A1, A2 обнаружения, переходит к этапу S115, проиллюстрированному на фиг. 12, и оценивает то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения (этап S115).
1
0
1
0
1
0
[0059] Модуль 34 оценки трехмерных объектов затем определяет то, достигает или нет позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число разностных пикселов DP равно или превышает пороговое значение s, предварительно определенной позиции P в областях A1, A2 обнаружения (этап S203). Когда позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству, не достигает предварительно определенной позиции P (этап S203="Нет"), определяется то, что рассматриваемое транспортное средство не обогнало соседнее транспортное средство, и процесс переходит к этапу S112, проиллюстрированному на фиг. 12. С другой стороны, когда позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству, достигает предварительно определенной позиции P (этап S203="Да"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство, и отсутствует вероятность того, что рассматриваемое транспортное средство контактирует с соседним транспортным средством, если должна быть выполнена смена полосы движения. Процесс переходит к этапу S115, проиллюстрированному на фиг. 12, и оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения (этап S115).
[0060] С другой стороны, когда определено то, что рассматриваемое транспортное средство не пытается обогнать соседнее транспортное средство (этап S111="Нет"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, составляет или нет абсолютная скорость движения соседнего транспортного средства 10 км/ч или больше, и составляет или нет относительная скорость движения соседнего транспортного средства относительно рассматриваемого транспортного средства +60 км/ч или меньше (этап S112). Когда оба условия удовлетворяются (этап S112="Да"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, присутствует в соседней полосе движения (этап S113), и инструктирует предупреждающему устройству 40 выдавать предупреждение водителю рассматриваемого транспортного средства, так что рассматриваемое транспортное средство не вступает в контакт с соседним транспортным средством, когда выполняется смена полосы движения (этап S114). Процесс возвращается к этапу S101, при этом по-прежнему выдается предупреждение, и вышеописанный процесс повторяется. С другой стороны, когда любое из условий не удовлетворяется (этап S112="Нет"), модуль 34 оценки трехмерных объектов определяет то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения (этап S115), отменяет предупреждение в случае, если предупреждение выдается (этап S116), возвращается к этапу S101 и повторяет вышеописанный процесс.
1
0
[0061] Таким образом, даже когда предупреждение выдано, когда рассматриваемое транспортное средство обгоняет соседнее транспортное средство, движущееся в соседней полосе движения, в настоящем варианте осуществления, когда определено то, что позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число разностных пикселов DP равно или превышает пороговое значение s, достигает предварительно определенной позиции P в областях A1, A2 обнаружения, и что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство (этап S203="Да"), оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения (этап S115), и даже если соседнее транспортное средство должно присутствовать в областях A1, A2 обнаружения, предупреждение отменяется (этап S116). Раздражение, вызываемое посредством предупреждения у водителя рассматриваемого транспортного средства, в силу этого может быть уменьшено в настоящем варианте осуществления, когда рассматриваемое транспортное средство обгоняет соседнее транспортное средство. На этапе S114, способ для выдачи предупреждения не ограничен конкретным образом, и можно, например, выводить предупреждающий звук водителю посредством предупреждающего устройства 40 или представлять предостерегающее указание.
[0062] 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 S112. 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.
[0063] На этапе S112, 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/ч вследствие шума. Соответственно, определение того, равна или нет относительная скорость +60 км/ч или меньше, позволяет уменьшать вероятность ошибочного обнаружения вследствие шума.
t
t
t
t
t
t
t
1
0
1
0
[0064] Таким образом, в первом варианте осуществления, два изображения, полученные в различные моменты времени, преобразуются в изображение вида "с высоты птичьего полета", и разностное изображение PD формируется на основе разности между двумя изображениями вида "с высоты птичьего полета". Число пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в данных разностного изображения PD, подсчитывается вдоль направления, в котором трехмерный объект сжимается вследствие преобразования точки обзора, и формируется частотное распределение, чтобы за счет этого формировать первую форму DW1 разностного сигнала из данных разностного изображения PD. Кроме того, в первом варианте осуществления, подсчитывается число пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в данных разностного изображения PD, и формируется в частотное распределение, чтобы за счет этого формировать вторую форму DW2 разностного сигнала. В этом случае, подсчет числа пикселов, которые указывают предварительно определенную разность в данных разностного изображения PD вдоль направления ширины транспортного средства, дает возможность обнаружения переднего бампера соседнего транспортного средства, присутствующего в областях A1, A2 обнаружения, и дает возможность обнаружения позиции переднего бампера соседнего транспортного средства в областях A1, A2 обнаружения. В настоящем варианте осуществления, как проиллюстрировано на фиг. 11(B), когда позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число равно или превышает пороговое значение s, достигает предварительно определенной позиции P в областях A1, A2 обнаружения, определяется то, что соседнее транспортное средство (позиция переднего бампера соседнего транспортного средства) находится далеко от рассматриваемого транспортного средства, и что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство. За счет этого определяется то, что не присутствует соседнее транспортное средство, с которым рассматриваемое транспортное средство возможно может вступить в контакт, если должна быть выполнена смена полосы движения, и оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения. Таким образом, в первом варианте осуществления, в примерном случае, в котором выдается предупреждение, когда рассматриваемое транспортное средство обгоняет соседнее транспортное средство, позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число равно или превышает пороговое значение s, достигает предварительно определенной позиции P в областях A1, A2 обнаружения, и когда оценено то, что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство, оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения, и предупреждение отменяется, даже если соседнее транспортное средство должно присутствовать в областях A1, A2 обнаружения. Раздражение, вызываемое посредством предупреждения у водителя рассматриваемого транспортного средства, в силу этого может быть уменьшено, когда рассматриваемое транспортное средство обгоняет соседнее транспортное средство.
[0065] 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. 14, и работа является такой, как описано ниже. Здесь, фиг. 14 является блок-схемой, иллюстрирующей части компьютера 30a согласно второму варианту осуществления.
[0066] Устройство 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления содержит камеру 10, компьютер 30a и предупреждающее устройство 40 как проиллюстрировано на фиг. 14. Компьютер 30a содержит модуль 31 преобразования точки обзора, модуль 35 вычисления яркостного различия, модуль 36 обнаружения линий краев, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов и модуль 34a оценки трехмерных объектов. Ниже описывается конфигурация устройства 1a обнаружения трехмерных объектов согласно второму варианту осуществления.
[0067] Фиг. 15 является видом, иллюстрирующим диапазон изображений камеры 10 на фиг. 14, фиг. 15(a) является видом сверху, а фиг. 15(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. 15(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.
[0068] Области A1, A2 обнаружения в настоящем примере являются трапецеидальными при виде сверху (в состоянии вида "с высоты птичьего полета"), и 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.
[0069] 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.
[0070] 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.
[0071] 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.
[0072] 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. 15(b). В изображении вида "с высоты птичьего полета" расстояние d4 является длиной, проиллюстрированной на фиг. 15(a). Расстояние d4 также может быть длиной, которая не включает в себя полосы движения, далее соседние с левой и правой соседними полосами движения в изображении вида "с высоты птичьего полета" (т.е. соседние соседним полосы движения). Это обусловлено тем, что когда включаются полосы движения на расстоянии через полосу 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 соседнее для соседнего транспортное средство в соседней для соседней полосе движения на расстоянии через полосу движения.
[0073] 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. Поперечная сторона b2 областей A1, A2 обнаружения, которые формируют трапецию, определяется посредством прямой линии L3, идущей от камеры 10 к начальной позиции C1. Аналогично, поперечная 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. 15(b).
[0074] Возвращаясь к фиг. 14, 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 вниз сверху, например, вертикально вниз (или немного наклонена вниз). Преобразование точки обзора может быть выполнено с использованием технологии, описанной, например, в выложенной заявке на патент (Япония) № 2008-219063.
[0075] Модуль 35 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 35 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 35 вычисления яркостного различия допускает вычисление яркостного различия посредством способа для задания одной перпендикулярной воображаемой линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, или способа для задания двух перпендикулярных воображаемых линий.
[0076] Ниже описан конкретный способ для задания двух перпендикулярных воображаемых линий. Модуль 35 вычисления яркостного различия задает первую перпендикулярную воображаемую линию, которая соответствует сегменту линии, идущему в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, 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 35 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 35 вычисления яркостного различия.
[0077] Модуль 35 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. 16(a). Модуль 35 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".
[0078] Модуль 35 вычисления яркостного различия задает точку Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания (точку на первой перпендикулярной воображаемой линии). Модуль 35 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. 16(b). Из фиг. 16(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.
[0079] Модуль 35 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 36 обнаружения линий краев, проиллюстрированный на фиг. 14, обнаруживает линию края на основе яркостного различия между точкой Pa концентрации внимания и опорной точкой Pr.
[0080] Этот аспект описывается подробнее. Фиг. 17 является видом для описания подробной работы модуля 35 вычисления яркостного различия. Фиг. 17(a) иллюстрирует изображение вида "с высоты птичьего полета" состояния вида "с высоты птичьего полета", а фиг. 17(b) является укрупненным видом изображения вида "с высоты птичьего полета", проиллюстрированного на фиг. 17(a). На фиг. 17, проиллюстрирована и описана только область A1 обнаружения, но яркостное различие вычисляется с использованием идентичной процедуры для области A2 обнаружения.
[0081] 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. 17(a). Линия La концентрации внимания задается на резиновом участке шины соседнего транспортного средства V2 в изображении вида "с высоты птичьего полета" на фиг. 17(b), как проиллюстрировано в укрупненном виде области B1 на фиг. 17(a). В этом состоянии, сначала модуль 35 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 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".
[0082] Затем, модуль 35 вычисления яркостного различия задает множество точек Pa1-PaN концентрации внимания на линии La концентрации внимания. На фиг. 17(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.
[0083] Модуль 35 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 35 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие между парами из точки Pa концентрации внимания и опорной точки Pr с идентичной высотой. Модуль 35 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 35 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 35 вычисления яркостного различия за счет этого определяет яркостное различие непрерывно вдоль линии La концентрации внимания и опорной линии Lr. Другими словами, модуль 35 вычисления яркостного различия последовательно определяет яркостное различие между третьей-N-ой точками Pa3-PaN концентрации внимания и третьей-N-ой опорными точками Pr3-PrN.
[0084] Модуль 35 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 35 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 35 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.
[0085] 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 для обнаружения трехмерного объекта может повышаться без влияния на процесс для 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.
[0086] Возвращаясь к фиг. 14, модуль 36 обнаружения линий краев обнаруживает линию края из непрерывного яркостного различия, вычисленного посредством модуля 35 вычисления яркостного различия. Например, в случае, проиллюстрированном на фиг. 17(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 36 обнаружения линий краев допускает обнаружение того, что край присутствует между второй-шестой точками Pa2-Pa6 концентрации внимания и второй-шестой опорными точками Pr2-Pr6, где яркостное различие является высоким.
[0087] В частности, когда линия края должна быть обнаружена, модуль 36 обнаружения линий краев сначала назначает атрибут i-ой точке Pai концентрации внимания из яркостного различия между i-ой точкой Pai концентрации внимания (координаты (xi, yi)) и i-ой опорной точкой Pri (координаты (xi', yi')) в соответствии с формулой 1, приведенной ниже.
[формула 1] s(xi, yi)=1,
когда I(xi, yi)>I(xi', yi')+t
s(xi, yi)=-1,
когда I(xi, yi)<I(xi', yi')-t
s(xi, yi)=0,
когда вышеуказанное не справедливо.
[0088] В вышеприведенной формуле 1, t представляет предварительно определенное пороговое значение, I(xi, yi) представляет значение яркости i-ой точки Pai концентрации внимания, и I(xi', yi') представляет значение яркости i-ой 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 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 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.
[0089] Затем, модуль 36 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.
[0090] Неразрывность c(xi, yi) равна 1, когда атрибут s(xi, yi) точки Pai концентрации внимания и атрибут s(xi+1, yi+1) смежной 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) смежной точки Pai+1 концентрации внимания не являются идентичными.
[0091] Затем, модуль 36 обнаружения линий краев определяет сумму неразрывностей c всех точек Pa концентрации внимания на линии La концентрации внимания. Модуль 36 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 36 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.
[0092] Другими словами, модуль 36 обнаружения линий краев определяет то, является или нет линия La концентрации внимания линией края, на основе формулы 3, приведенной ниже. Модуль 36 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
[0093] 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. 18 является видом, иллюстрирующим пример изображения для описания обработки модуля 36 обнаружения линий краев. Этот пример изображения является изображением, в котором первый полосковый шаблон 101 и второй полосковый шаблон 102 являются смежными друг с другом, при этом первый полосковый шаблон 101 указывает полосковый шаблон, в котором повторяются области с высокой яркостью и области с низкой яркостью, а второй полосковый шаблон 102 указывает полосковый шаблон, в котором повторяются области с низкой яркостью и области с высокой яркостью. Кроме того, в этом примере изображения области первого полоскового шаблона 101, в которых яркость является высокой, и области второго полоскового шаблона 102, в которых яркость является низкой, являются смежными друг с другом, и области первого полоскового шаблона 101, в которых яркость является низкой, и области второго полоскового шаблона 102, в которых яркость является высокой, являются смежными друг с другом. Местоположение 103, размещаемое на границе между первым полосковым шаблоном 101 и вторым полосковым шаблоном 102, имеет тенденцию не восприниматься как край посредством органов чувств человека.
[0094] Напротив, поскольку области с низкой яркостью и области с высокой яркостью являются смежными друг с другом, местоположение 103 распознается в качестве края, когда край обнаруживается только посредством яркостного различия. Тем не менее, модуль 36 обнаружения линий краев оценивает местоположение 103 в качестве линии края только тогда, когда существует неразрывность в атрибутах яркостного различия. Следовательно, модуль 36 обнаружения линий краев допускает подавление 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.
[0095] Возвращаясь к фиг. 14, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе числа линий краев, обнаруженных посредством модуля 36 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 36 обнаружения линий краев. В частности, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов определяет то, равно или нет число линий краев, обнаруженных посредством модуля 36 обнаружения линий краев, предварительно определенному пороговому значению β или больше, и когда число линий краев равно предварительно определенному пороговому значению β или больше, линии краев, обнаруженные посредством модуля 36 обнаружения линий краев, определяются в качестве линий краев трехмерного объекта, и трехмерный объект на основе линий краев за счет этого обнаруживается в качестве соседнего транспортного средства V2.
[0096] Кроме того, до обнаружения трехмерного объекта, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов оценивает то, являются или нет корректными линии краев, обнаруженные посредством модуля 36 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.
[0097] Фиг. 19 является видом, иллюстрирующим распределение яркости на линии края, фиг. 19(a) иллюстрирует линию края и распределение яркости, когда соседнее транспортное средство V2 в качестве трехмерного объекта присутствует в области A1 обнаружения, а фиг. 19(b) иллюстрирует линию края и распределение яркости, когда трехмерный объект не присутствует в области A1 обнаружения.
[0098] Как проиллюстрировано на фиг. 19(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. 19(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.
[0099] Модуль 34a оценки 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. Например, трехмерный объект, включенный в захваченное изображение, зачастую отображается в укрупненном состоянии в изображении вида "с высоты птичьего полета", когда захваченное изображение, полученное посредством камеры 10, преобразуется в изображение вида "с высоты птичьего полета". Как описано выше, когда шина соседнего транспортного средства укрупнена, изменения в яркости изображения вида "с высоты птичьего полета" в укрупненном направлении зачастую являются небольшими, поскольку шина в качестве одного местоположения укрупнена. Напротив, когда символ и т.п., нанесенный на поверхности дороги, ошибочно оценен в качестве линии края, такие области, как участок символов, имеющий высокую яркость, и такие области, как участок поверхности дороги, имеющий низкую яркость, смешанно включаются в изображение вида "с высоты птичьего полета". В таком случае, изменения яркости в укрупненном направлении имеют тенденцию быть больше. Соответственно, 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 для 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.
[0100] 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-ым значением I(xi, yi) яркости и смежным (i+1)-ым 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-ым значением I(xi, yi) яркости и смежным (i+1)-ым значением I(xi+1, yi+1) яркости на линии La концентрации внимания.
-2
[формула 4] 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)|
[0101] При использовании формулы 5 ограничения не накладываются, и также можно преобразовывать в двоичную форму атрибут b смежного 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.
[0102] 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.
t
t
t
[0103] Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает линии краев, идущие в направлении ширины транспортного средства, из участков, соответствующих областям A1, A2 обнаружения, и формирует одномерную форму ED сигнала края. Например, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов подсчитывает вдоль направления ширины транспортного средства число пикселов, соответствующее линии края, идущей в направлении ширины транспортного средства, чтобы формировать частотное распределение и за счет этого формировать одномерную форму ED сигнала края, как проиллюстрировано, например, в фиг. 10. Модуль 34a оценки трехмерных объектов оценивает то, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет соседнее транспортное средство, на основе формы ED сигнала края, сформированной посредством модуля 33a обнаружения трехмерных объектов, и за счет этого оценивает соседнее транспортное средство, с которым имеется вероятность контакта, если рассматриваемое транспортное средство должно сменять полосу движения.
t
[0104] Таким образом, форма ED сигнала края является одним режимом информации распределения пикселов, которые указывают предварительно определенное яркостное различие, и "информация распределения пикселов" в настоящем варианте осуществления может размещаться с информацией, указывающей состояние распределения "пикселов, имеющих яркостное различие, равное предварительно определенному пороговому значению или больше", обнаруженное вдоль направления ширины транспортного средства. Другими словами, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает трехмерный объект на основе информации распределения пикселов, имеющих яркостное различие, равное предварительно определенному пороговому значению или больше, вдоль направления ширины транспортного средства в изображении вида "с высоты птичьего полета", полученном посредством модуля 31 преобразования точки обзора.
[0105] Далее описывается способ для обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления. Фиг. 20 является блок-схемой последовательности операций, иллюстрирующей подробности способа для обнаружения соседнего транспортного средства согласно второму варианту осуществления. На фиг. 20 для удобства описывается процесс, связанный с областью A1 обнаружения, но идентичный процесс также выполняется для области A2 обнаружения.
[0106] Во-первых, на этапе S301, предварительно определенная область, указываемая посредством угла a обзора и позиции крепления, захватывается посредством камеры 10, и данные изображений для захваченного изображения P, 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 S302.
[0107] Затем, на этапе S303, модуль 35 вычисления яркостного различия задает линию La концентрации внимания на области A1 обнаружения. В это время, модуль 35 вычисления яркостного различия задает линию, соответствующую линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, в качестве линии La концентрации внимания. На этапе S303, модуль 35 вычисления яркостного различия затем задает опорную линию Lr на области A1 обнаружения. Модуль 35 вычисления яркостного различия задает, в качестве опорной линии Lr, линию, которая соответствует линии, идущей в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, при этом линия также отделена посредством предварительно определенного расстояния в реальном пространстве от линии La концентрации внимания.
[0108] Затем, на этапе S304, модуль 35 вычисления яркостного различия задает множество точек концентрации внимания на линии La концентрации внимания и задает опорные точки Pr на опорной линии Lr таким образом, что точки Pa концентрации внимания и опорные точки Pr имеют практически идентичную высоту в реальном пространстве. Точки Pa концентрации внимания и опорные точки Pr за счет этого выстраиваются в ряд практически в горизонтальном направлении, и линия края, идущая в перпендикулярном направлении в реальном пространстве, проще обнаруживается. Также в это время, модуль 35 вычисления яркостного различия задает определенное число точек Pa концентрации внимания, которые не являются проблематичными во время обнаружения краев посредством модуля 36 обнаружения линий краев.
[0109] Затем, на этапе S305, модуль 35 вычисления яркостного различия вычисляет яркостное различие между точками Pa концентрации внимания и опорными точками Pr с идентичной высотой в реальном пространстве. Модуль 36 обнаружения линий краев вычисляет атрибут s точек Pa концентрации внимания в соответствии с формулой 1, описанной выше. Кроме того, на этапе S306, модуль 36 обнаружения линий краев затем вычисляет неразрывность c атрибута s точек Pa концентрации внимания в соответствии с формулой 2. На этапе S307, модуль 36 обнаружения линий краев оценивает то, превышает или нет значение, полученное посредством нормализации суммы неразрывности c, пороговое значение θ в соответствии с формулой 3. Когда определено то, что нормализованное значение превышает пороговое значение θ (этап S307="Да"), модуль 36 обнаружения линий краев обнаруживает линию La концентрации внимания в качестве линии края на этапе S308. После этого процесс переходит к этапу S309. Когда определено то, что нормализованное значение не превышает пороговое значение θ (этап S307="Нет"), модуль 36 обнаружения линий краев не обнаруживает то, что линия La концентрации внимания является линией края, и процесс переходит к этапу S309.
[0110] На этапе S309, компьютер 30a определяет то, выполнены или нет процессы этапов S303-S308 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 S309="Нет"), процесс возвращается к этапу S303, задает новую линию La концентрации внимания, и повторяется процесс через этап S309. С другой стороны, когда определено то, что процессы выполнены для всех линий La концентрации внимания (этап S309="Да"), процесс переходит к этапу S310.
[0111] На этапе S310, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости вдоль линии края для каждой линии края, обнаруженной на этапе S308. Модуль 33a обнаружения трехмерных объектов вычисляет изменение яркости линий краев в соответствии с любой из формул 4, 5 и 6. Затем, на этапе S311, 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 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, присутствующий в соседней полосе движения.
[0112] Затем, на этапе S312, посредством модуля 34a оценки трехмерных объектов определяется то, имеет или нет число линий краев пороговое значение β или выше. Здесь, пороговое значение β задается заранее равным значению, которое дает возможность оценки [трехмерного объекта] в качестве четырехколесного транспортного средства, которое появляется в областях A1, A2 обнаружения, на основе числа линий краев. Когда оценено то, что число линий краев не имеет пороговое значение β или выше (этап S312="Нет"), модуль 34a оценки трехмерных объектов на этапе S316 оценивает то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения, отменяет предупреждение, когда предупреждение выдано (этап S317), и после этого возвращается к этапу S301 и повторяет вышеописанный процесс. С другой стороны, когда оценено то, что число линий краев имеет пороговое значение β или больше (этап S312="Да"), процесс переходит к этапу S313.
[0113] На этапе S313, посредством модуля 34a оценки трехмерных объектов определяется то, составляет или нет относительная скорость движения соседнего транспортного средства отрицательное значение. Например, модуль 34a оценки трехмерных объектов [определяет] относительную скорость движения соседнего транспортного средства на основе изменения во времени линий краев, и когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства составляет отрицательное значение, т.е. когда скорость движения соседнего транспортного средства относительно скорости движения рассматриваемого транспортного средства является низкой, определяется то, что рассматриваемое транспортное средство пытается обогнать соседнее транспортное средство, и процесс переходит к этапу S401, проиллюстрированному на фиг. 21. С другой стороны, когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства не составляет отрицательное значение, определяется то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, присутствует в соседней полосе движения (этап S314), водителю рассматриваемого транспортного средства выдается предупреждение (этап S315), и процесс затем возвращается к этапу S301, и вышеописанная обработка повторяется.
t
t
[0114] Когда определено то, что рассматриваемое транспортное средство пытается обогнать соседнее транспортное средство (этап S313="Да"), модуль 33a обнаружения трехмерных объектов обнаруживает линии краев, идущие в направлении ширины транспортного средства, и формирует одномерную форму EW сигнала края на основе обнаруженных линий краев, идущих в направлении ширины транспортного средства (этап S401), как проиллюстрировано на фиг. 10 первого варианта осуществления. Например, модуль 33a обнаружения трехмерных объектов подсчитывает число пикселов, соответствующее линии края, идущей в направлении ширины транспортного средства, чтобы формировать частотное распределение, как проиллюстрировано на фиг. 10, посредством чего может быть сформирована одномерная форма EW сигнала края. Модуль 34a оценки трехмерных объектов затем обнаруживает число позиций обнаружения, в которых подсчитанное число имеет пороговое значение s или больше, идентично этапу S202 в первом варианте осуществления, и когда существует неразрывность предварительно определенного числа или больше из позиций обнаружения, имеющих подсчитанное число, равное пороговому значению s или больше (этап S402="Да"), определяется то, что соседнее транспортное средство присутствует в областях A1, A2 обнаружения, и процесс переходит к этапу S403. С другой стороны, когда неразрывность предварительно определенного числа или больше из позиций обнаружения, имеющих подсчитанное число, равное пороговому значению s или больше, не обнаруживается (этап S402="Нет"), оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обучено, не присутствует в соседней полосе движения (этап S316 на фиг. 20). Предупреждение отменяется, если предупреждение выдается (этап S317), и процесс возвращается к этапу S301, и вышеописанная обработка повторяется.
1
0
1
0
1
0
[0115] Затем, аналогично этапу S203 в первом варианте осуществления, модуль 34a оценки трехмерных объектов определяет то, достигает или нет позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству из позиций обнаружения, для которых подсчитанное число равно или превышает пороговое значение s, предварительно определенной позиции P в областях A1, A2 обнаружения. Когда позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству, достигает предварительно определенной позиции P (этап S403="Да"), определяется то, что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство, определяется то, что отсутствует вероятность контакта с соседним транспортным средством если рассматриваемое транспортное средство собирается осуществлять смену полосы движения, и оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, не присутствует в соседней полосе движения (этап S316 на фиг. 20). Предупреждение отменяется, если предупреждение выдавалось (этап S317), и процесс возвращается к этапу S301, и вышеописанная обработка повторяется. С другой стороны, когда позиция P обнаружения, ближайшая к рассматриваемому транспортному средству, не достигает предварительно определенной позиции P (этап S403="Нет"), определяется то, что рассматриваемое транспортное средство не обогнало соседнее транспортное средство, и оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, присутствует в соседней полосе движения (этап S314 по фиг. 20). Водителю рассматриваемого транспортного средства выдается предупреждение (этап S315), и процесс возвращается к этапу S301, и вышеописанная обработка повторяется.
t
t
[0116] Как описано выше, во втором варианте осуществления, захваченное изображение преобразуется в изображение вида "с высоты птичьего полета", и информация краев трехмерного объекта обнаруживается из изображения вида "с высоты птичьего полета", преобразованного таким способом. Линии краев, идущие в направлении ширины транспортного средства, обнаруживаются, и одномерная форма EW сигнала края формируется на основе обнаруженных линий краев, идущих в направлении ширины транспортного средства. Затем оценивается то, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет соседнее транспортное средство, на основе сформированной одномерной формы EW сигнала края. В дополнение к преимуществам первого варианта осуществления, за счет этого во втором варианте осуществления можно надлежащим образом оценивать то, обогнало рассматриваемое транспортное средство или нет соседнее транспортное средство, на основе информации краев, можно эффективно не допускать обнаружение соседнего транспортного средства, которое рассматриваемое транспортное средство обгоняет, в качестве соседнего транспортного средства, которое должно быть обнаружено, и может повышаться точность для обнаружения соседнего транспортного средства, которое должно быть обнаружено.
[0117] 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.
[0118] Например, в вариантах осуществления, описанных выше, приведена примерная конфигурация, в которой не оценивается то, что соседнее транспортное средство, которое должно быть обнаружено, присутствует в соседней полосе движения, когда оценено то, что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство, движущееся в соседней полосе движения, но ограничения на это не накладываются, и, например, также можно использовать конфигурацию, в которой уменьшается степень доверия для оценки соседнего транспортного средства, которое должно быть обнаружено, когда оценено то, что рассматриваемое транспортное средство обогнало соседнее транспортное средство, движущееся в соседней полосе движения.
0
[0119] В дополнение к вариантам осуществления, описанным выше, в случае, в котором множество соседних транспортных средств присутствует, и рассматриваемое транспортное средство обгоняет множество соседних транспортных средств, также можно использовать конфигурацию, в которой соседнее транспортное средство, обнаруженное впереди новых областей A1, A2 обнаружения, задается в качестве нового объекта определения, когда другое соседнее транспортное средство обнаруживается впереди областей A1, A2 обнаружения, до того, как позиция обнаружения, соответствующая одному соседнему транспортному средству, достигает предварительно определенной позиции P в областях A1, A2 обнаружения.
t
t
t
t-1
[0120] Кроме того, в первом варианте осуществления, описанном выше, приведена примерная конфигурация, в которой, на основе изменения во времени первой формы DW1 разностного сигнала, оценивается то, пытается или нет рассматриваемое транспортное средство обогнать соседнее транспортное средство, как проиллюстрировано на этапе S111 по фиг. 12, но ограничения на это не накладываются, и также можно использовать конфигурацию, в которой, на основе изменения во времени второй формы DW2 разностного сигнала, оценивается то, обгоняет или нет рассматриваемое транспортное средство соседнее транспортное средство. Например, можно использовать конфигурацию, в которой относительная скорость движения соседнего транспортного средства вычисляется на основе второй формы DW2 разностного сигнала в данный момент времени и второй формы DW2 разностного сигнала за один момент времени до этого, и оценивается то, что рассматриваемое транспортное средство пытается обогнать соседнее транспортное средство, когда относительная скорость движения соседнего транспортного средства составляет отрицательное значение.
t
t
t
t
t
t
t
[0121] В первом варианте осуществления, описанном выше, приведен пример конфигурации, в которой захваченное изображение данного момента времени и изображения за один момент времени до этого преобразуется в виды "с высоты птичьего полета", преобразованные виды "с высоты птичьего полета" совмещаются, после этого формируется разностное изображение PD, и сформированное разностное изображение PD оценивается вдоль направления сжатия (направления, в котором трехмерный объект сжимается, когда захваченное изображение преобразуется в вид "с высоты птичьего полета"), чтобы формировать первую форму DW1 разностного сигнала, но ограничения на это не накладываются. Например, также можно использовать конфигурацию, в которой только изображение за один момент времени до этого преобразуется в вид "с высоты птичьего полета", преобразованный вид "с высоты птичьего полета" совмещается, затем преобразуется снова в эквивалентное захваченное изображение, разностное изображение формируется с использованием этого изображения и изображения в данный момент времени, и сформированное разностное изображение оценивается вдоль направления, соответствующего направлению сжатия (т.е. направлению, полученному посредством преобразования направления сжатия в направление в захваченном изображении), чтобы за счет этого формировать первую форму DW1 разностного сигнала. Другими словами, вид "с высоты птичьего полета" не должен явно формироваться в качестве обязательного условия при условии, что изображение в данный момент времени и изображение за один момент времени до этого совмещаются, разностное изображение PD формируется из разности между двумя совмещенными изображениями, и разностное изображение PD может быть оценено вдоль направления сжатия трехмерного объекта, когда разностное изображение PD преобразуется в вид "с высоты птичьего полета".
[0122] В вариантах осуществления, описанных выше, скорость рассматриваемого транспортного средства V1 определяется на основе сигнала из датчика 20 скорости, но ограничения на это не накладываются, и также можно использовать конфигурацию, в которой скорость оценивается из множества изображений в различные моменты времени. В этом случае, датчик 20 скорости не требуется, и конфигурация может быть упрощена.
[0123] Камера 10 в вариантах осуществления, описанных выше, соответствует средству захвата изображений настоящего изобретения. Модуль 31 преобразования точки обзора соответствует средству преобразования изображений настоящего изобретения, модуль 32 совмещения, модуль 33 обнаружения трехмерных объектов, модуль 35 вычисления яркостного различия и модуль 36 обнаружения линий краев соответствуют модулю обнаружения трехмерных объектов настоящего изобретения. Модуль 34 оценки трехмерных объектов соответствует модулю оценки трехмерных объектов и средству управления настоящего изобретения.
Список номеров ссылок
[0124] 1, 1a - устройство обнаружения трехмерных объектов
10 - камера
20 - датчик скорости
30, 30a - компьютер
31 - модуль преобразования точки обзора
32 - модуль совмещения
33, 33a - модули обнаружения трехмерных объектов
34, 34a - модуль оценки трехмерных объектов
35 - модуль вычисления яркостного различия
36 - модуль обнаружения линий краев
a - угол обзора
A1, A2 - область обнаружения
CP - точка пересечения
DP - разностные пикселы
t
t-1
DW1, DW1 - первая форма разностного сигнала
t
t-1
DW2, DW2 - вторая форма разностного сигнала
t1
m
m+k
tn
DW1-DW1, DW1-DW1 - небольшая область
L1, L2 - линия пересечения с землей
La, Lb - линия в направлении, в котором трехмерный объект сжимается
La', Lb' - линия в направлении ширины транспортного средства
P - захваченное изображение
t
PB- изображение вида "с высоты птичьего полета"
t
PD - разностное изображение
V1 - рассматриваемое транспортное средство
V2 - соседнее транспортное средство
V3 - соседнее для соседнего транспортное средство