[发明专利]用于确定安装在立体系统中的至少一个摄像机的阻碍状态的方法

说明书

本发明涉及用于确定安装在立体系统中的至少一个摄像机的阻碍状态的方法。本发明旨在提高用于确定使用两个或更多摄像机的立体系统的阻碍状态的性能特性，具有低错误率和允许准备好的车载安装的大小的资源。为了这个目的，本发明提供了局部方法和半全局方法的混合方法。根据一个实施例，每个立体图像由同时产生的左图像和右图像（11、12）形成，应用了将每个左图像（11）和右图像（12）分解成对应区段（10）。基于左图像（11）和右图像（12）按区段（10）由视差图（20）确定阻碍水平，并且其中向与最佳匹配评分相对应的每个像素分配视差。通过参考视差被认为有效的像素的百分率来执行视差图（20）的按区段（10）的密度的确定。然后，基于通过在区段的密度和预定义的密度水平之间进行比较而获得的使视差图（20）的区段模糊的概率的加权平均来确定至少一个摄像机的阻碍状态。

技术领域

本发明涉及一种方法，其用于确定车载安装在车辆（尤其是机动车辆）上的立体系统中的至少一个摄像机的阻碍（还称为阻塞）的状态，并且有助于辅助车辆驾驶员进行他/她的驾驶。

背景技术

在机动车安全和驾驶辅助的领域中，车载携带于车辆上的视频系统被用于检测障碍物（物体或人）或者检测此车辆外部的事件。通过使用两个车载摄像机，由数字处理系统所管理的视频系统允许确定车辆和这些障碍物之间的距离。那么其有可能承担各种功能，例如：障碍物的检测，危险的检测，道路标志、不要穿越的连续白线的检测和识别，或者其他的对来自另一方向的汽车的检测。后者检测可以与车辆灯光的管理相关联。

此外，这些障碍物或事件的识别是通过来自驾驶辅助系统的介入的警告来引起驾驶员的注意的。摄像机的可靠性因此是至关重要的并且可能变为决定性的，例如当需要实时知道在检测到没有障碍物时是否路上真的没有障碍物或者是否摄像机之一被至少部分地阻碍时。对摄像机阻碍的检测因此是与良好能见度的确定同样重要的。应当注意的是，阻碍的常见原因是摄像机光学器件上水的凝结。通常，阻碍的检测导致警告驾驶员存在这种凝结并且可以触发除雾/除霜装置。

车载摄像机的阻碍量的确定在专利文件US2013/0070966中得以解决。在这个文件中，屏幕被划分成区段（sector）并且基于对每个区段内通过物体的轮廓所检测到的物体的数量的测量来按区段分析阻碍的概率。这是按图像区段进行分析的方法。

根据这个方法的摄像机阻碍的检测仅提供有限的性能：仅在75%的情况中检测到摄像机的部分阻碍，用于执行这个检测的平均距离是200米。此外，在启动时，需要30米的平均距离来确定摄像机的阻碍状态。

使用按区段的相同方法，专利文件US8116526的思想是通过“边缘图（map）提取”生成图像数据并且基于该数据来检测特性点。根据三个检测扫描区来分类特性点，该三个检测扫描区分别布置在距车辆的近距离、中等距离和远距离处：一个区专用于道路、另一个区用于侧路和交叉点、以及一个区意图用于盲路（blind alley）或障碍物。以这种方式，图像处理步骤的数量相对于固定模型的检测而被减少，该固定模型的检测具有对整个图像的扫描以便检验图像与模型的对应性。

已经开发了针对具有两个摄像机的立体系统的其他方法，其允许提供关于由驾驶员观察到的场景的物体和障碍物的深度的附加信息。这个场景的元素的像素的深度与来自左图像和右图像的匹配像素的移位（另外称为“视差（disparity）”）成反比例，该左图像和右图像对应于场景的初始像素并且分别由左摄像机和右摄像机所检测。视差图（disparitymap）由这样匹配的像素之间的视差的集合构成。

通过使用针对场景的深度信息，连续视差图随时间的生成允许驾驶辅助应用的性能被增强。视差图的使用例如由专利文件US 2010/0013908、EP 2 381 416或FR 2 958 774所说明。

问题是正确匹配左图像和右图像的像素。常规地，视差图的生成通过两个步骤来执行：针对每对像素确定各个匹配度（还称为“匹配评分”），以及针对每对像素提取视差估计。