[发明专利]用于识别车辆的周围空气中的干扰对象的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于识别车辆的周围空气中的干扰对象的方法、一种相应的设备以及一种相应的计算机程序产品。

背景技术

雨水或者下落的雪花限制了车辆驾驶员的视域。

在后公开的DE102010030616涉及一种用于在摄像机图像序列的至少一个摄像机图像中识别干扰对象的方法。

发明内容

在所述背景下，借助本发明提出根据主权利要求的用于识别车辆的周围空气中的干扰对象的方法、使用这种方法的设备以及相应的计算机程序产品。由相应的从属权利要求和以下的说明书得到有利的构型。

车辆驾驶员的视力可能受位于空气中的干扰对象——例如雨滴或雪花损害。通过车辆的摄像机可以检测所述干扰对象。在车辆行驶时，位于摄像机附近的干扰对象由于其与摄像机近的距离而相比于进一步远离摄像机的场景对象、例如行车道标记或行车道边界更快地运动通过摄像机的图像。在摄像机的图像的曝光时间期间，由于干扰对象相对于摄像机的运动，干扰对象作为线结构出现在图像中。通过干扰对象引起的线结构提供用于车辆自身运动的估计。线结构在一个共同的消失点消失。所述消失点可以与表征以下行车道走向的线的消失点进行比较：车辆在所述行车道上运动。如果由干扰对象引起的线结构的消失点与表征行车道走向的线的消失点位于不同的位置上，则这表明干扰对象的存在。如果与此相反在图像中存在的线和线结构的所有或者至少一大部分在同一个消失点消失，所述消失点相应于行车道走向的消失点，则这表明不存在干扰对象。

有利地，由干扰对象的识别也能够推断出恶劣天气状况或者普遍推断出受限制的能见度情况。关于干扰对象的信息能够由车辆的辅助系统来使用。这种辅助系统例如为以下功能：夜视辅助、警告行人、自适应光控制、车道偏离警告或交通标识识别。

在此所提出的方式能够与用于识别干扰对象的其他方法组合。由此，能够在不同的条件下可靠地识别干扰对象。例如，通过在此所提出的方式也使得可能的是，在夜间在利用自身的主动的行车道照明地情况下探测降雪和降雨并且将所述信息提供给其他的辅助系统。

本发明涉及以一种用于识别车辆的周围空气中的干扰对象的方法，所述方法包括以下步骤：

在车辆的周围环境的图像的至少一个图像区域中确定线结构；

确定多个线结构中的第一线结构的第一消失区域的位置以及第二线结构的第二消失区域的位置；

基于所述第一消失区域的位置以及所述第二消失区域的位置求取在图像中成像的干扰对象，所述干扰对象代表位于车辆的周围空气中的对象。

车辆可能例如涉及在行车道上、例如在街道上运动的载客汽车或载货汽车。干扰对象可能涉及位于空气中的限制车辆驾驶员的视距的对象。所述干扰对象可能尤其位于车辆前方区域中大约驾驶员眼睛高度上或者下方。所述干扰对象可能例如涉及雪花、雨滴、扬起的或下落的树叶、沙子、泥土或者昆虫。所述干扰对象可能悬浮在空气中或者在空气中运动。图像可以代表在车辆处布置的图像检测装置——例如摄像机对车辆周围环境的拍摄。所述图像可以成像周围环境的在行驶方向上位于车辆前方的一个区段。所述图像区域可能示出图像的一个片段。所述图像区域可以围绕图像检测装置的光轴线居中对齐。在图像区域中，线结构可以是在主方向上延伸的结构。线结构例如可以通过在图像的亮度走向中的边缘探测来求取。第一线结构可能由车辆的周围环境中的线状对象——例如行车道标记引起。这种线状对象在图像中成像为线状结构。第二线结构可能通过以下方式引起：在图像的曝光时间期间干扰对象横向于摄像机平面运动。为了得到合适的第二线结构，可以选择相应大的曝光时间。所述曝光时间可以根据车辆的速度来选择。在高速度时可以选择相比于低速度时更短的曝光时间。在划分的步骤中，可以将线结构划分为第一线结构和第二线结构。为了将线结构划分为第一线结构和第二线结构，可以将所识别的线结构与所存储的线结构进行比较。第一线结构尤其可以通过对象识别来这样识别。消失区域可以是消失点或一个限定的区域，其中，所属的线结构交叉。在图像区域中可以通过所识别的线结构的延长来求取所述消失点。对此可以使用合适的算法。消失区域的位置可能位于图像区域内或者图像区域外。第一线结构的消失区域的位置可能位于对于车辆驾驶员可见的地平线的高度上。如果这些消失区域的位置彼此间隔开，则这表明在图像中成像的干扰对象的存在。关于所识别的存在的信息可以通过合适的接口提供给车辆的一个或多个其他的系统。