BR112014020410A2

BR112014020410A2 - Dispositivo de detecção de objeto tridimensional

Info

Publication number: BR112014020410A2
Application number: BR112014020410-1A
Authority: BR
Inventors: Osamu Fukata; Yasuhisa Hayakawa
Original assignee: Nissan Motor., Ltd
Priority date: 2012-02-23
Filing date: 2013-02-13
Publication date: 2021-05-25
Also published as: BR112014020410B1; CN104115201B; MX343201B; US20150054920A1; MX2014009942A; RU2014138324A; MY172967A; RU2619724C2; JPWO2013125403A1; EP2819115A4; CN104115201A; EP2819115B1; EP2819115A1; US9783127B2; WO2013125403A1; JP5682734B2

Abstract

DISPOSITIVO DE DETECÇÃO DE OBJETO TRIDIMENSIONAL. Trata-se de um dispositivo de detecção de objeto tridimensional que é dotado de: um meio de conversão de imagem (31) para converter o ponto de visão de uma imagem obtida por um meio de captura de imagem (10) para criar uma imagem de visão de pássaro; um meio de detecção de objeto tridimensional (33) para gerar as informações de forma de onda de direção de largura do veículo mediante a contagem de, ao longo da direção de largura do veículo, um número de pixels que indicam uma diferença predeterminada em uma imagem de diferença na qual as posições de imagens de visão de pássaro consideradas em diferentes momentos foram alinhadas, e formam uma distribuição de frequência, e para realizar, com base nas informações de forma de onda de direção de largura do veículo, o processamento de detecção de direção de largura do veículo no qual os objetos tridimensionais que estão presentes dentro de uma área de detecção são detectados; um meio de avaliação de objeto tridimensional (34) para avaliar se um objeto tridimensional detectado é outro veículo que está presente dentro da área de detecção; e um meio de controle (34) para especificar uma posição de detecção para qual o número de contagem igual a ou maior que um valor predeterminado foi obtido no processamento de detecção de direção de largura do veículo, e suprimir a avaliação do objeto tridimensional como outro veículo a ser detectado quando a avaliação de detecção especificada se mover dentro da área de detecção a partir da frente em direção à parte posterior na direção de progressão de veículo hospedeiro e alcançar uma posição predeterminada dentro da área de detecção.

Description

"DISPOSITIVO DE DETECÇÃO DE OBJETO TRIDIMENSIONAL" Campo Técnico

[001]Esta invenção refere-se a um dispositivo de detecção de objeto tridimensional.

[002]Esse pedido reivindica o direito de prioridade com base no Pedido de Patente Japonês nº 12-037472 depositado no dia 23 de fevereiro de 2012, e nos estados designados que aceitam a incorporação de um documento por referência, os conteúdos descritos no pedido observado acima são aqui incorporados a título de referência e são considerados como parte da descrição do presente pedido.

Fundamentos da Invenção

[003]Em uma técnica convencionalmente conhecida, duas imagens capturadas, capturadas em momentos diferentes são convertidas em uma imagem de visão de pássaro, e um obstáculo é detectado com base nas diferenças nas duas imagens de visão de pássaro convertidas (vide o documento de patente 1).

Documentos da Técnica Anterior Documentos de Patente Documento de Patente 1: pedido de patente japonês aberto à inspeção pública nº 2008-227646 Sumário Problemas a serem Solucionados pela Invenção

[004]Quando outro veículo presente em uma pista adjacente posterior do veículo hospedeiro foi detectado com base em uma imagem capturada, que foi capturada posterior do veículo hospedeiro, há um problema pelo fato de que outro veículo que passou pelo veículo hospedeiro será detectado como o outro veículo a ser detectado

[005]O problema a ser resolvido pela presente invenção é o de proporcionar um dispositivo de detecção de objeto tridimensional, que impede de maneira eficaz que um outro veículo que passou pelo veículo hospedeiro seja detectado como o outro veículo a ser detectado, e que é capaz de detectar com alta precisão o outro veículo a ser detectado.

Meios usados para solucionar os Problemas mencionados acima

[006]A presente invenção resolve o problema mediante o alinhando em uma visão de pássaro das posições das imagens de visão de pássaro obtidas em momentos diferentes, mediante a contagem de um número de pixels que indicam uma diferença predeterminada em uma imagem de diferença de imagens de visão de pássaro alinhadas, especificando uma posição de detecção para a qual foi obtida uma contagem de número igual ou maior do que um valor predeterminado, e mediante o supressão da avaliação de que o objeto tridimensional detectado é outro veículo a ser detectado quando a posição de detecção especificada foi movida dentro da área de detecção a partir de frente para a parte traseira em uma direção de progresso de veículo hospedeiro e chegou a uma posição predeterminada dentro da área de detecção.

Efeito da Invenção

[007]De acordo com a presente invenção, a contagem do número de pixels, que indica as informações da imagem predeterminada, ao longo da direção da largura do veículo faz com que seja possível detectar a posição do para-choque de um veículo na área de detecção, e avaliar de maneira adequada se o veículo hospedeiro passou um outro veículo de acordo com a posição do para-choque da frente do outro veículo. Por conseguinte, é possível impedir de forma eficaz que outro veículo que passou pelo veículo hospedeiro seja detectado como o outro veículo a ser detectado, e detectar com alta precisão o outro veículo a ser detectado.

Breve Descrição dos Desenhos

[008]A figura 1 mostra uma visão geral esquemática de um veículo no qual um dispositivo de detecção de objeto tridimensional foi montado;

[009]A figura 2 mostra uma vista plana que ilustra o estado de movimento do veículo na figura 1;

[010]A figura 3 mostra uma vista em bloco que ilustra os detalhes do computador de acordo com a primeira modalidade;

[011]A figura 4 mostra a vista para descrever a visão geral do processamento da unidade de alinhamento; a figura 4(a) é uma vista plana que ilustra o estado de movimento do veículo; e a figura 4(b) é uma imagem que ilustra uma visão geral de alinhamento;

[012]A figura 5 mostra uma vista esquemática que ilustra a maneira na qual a primeira forma de onda de diferença é gerada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[013]A figura 6 mostra uma vista que ilustra as pequenas áreas divididas pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[014]A figura 7 mostra a vista que ilustra um exemplo do histograma obtido pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[015]A figura 8 mostra a vista que ilustra a ponderação usada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[016]A figura 9 mostra a vista que ilustra outro exemplo do histograma obtido pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[017]A figura 10 mostra a vista esquemática que ilustra a maneira na qual a segunda forma de onda de diferença é gerada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[018]A figura 11 mostra a vista para descrever o método de avaliação de passagem executado pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional;

[019]A figura 12 é um fluxograma (parte 1) que ilustra o método para detectar um veículo adjacente de acordo com a primeira modalidade;

[020]A figura 13 é um fluxograma (parte 2) que ilustra o método para detectar um veículo adjacente de acordo com a primeira modalidade;

[021]A figura 14 mostra a vista de bloco que ilustra os detalhes do computador de acordo com a segunda modalidade;

[022]A figura 15 mostra a vista que ilustra o estado de movimento do veículo; a figura 15(a) é uma vista plana que ilustra a relação posicional entre as áreas de detecção e a figura 15(b) é uma vista em perspectiva que ilustra a relação posicional entre as áreas de detecção no espaço real;

[023]A figura 16 mostra a vista para descrever a operação de uma unidade de cálculo de diferença de brilho; a figura 16(a) é uma vista que ilustra a relação de posição entre a linha de atenção, a linha de referência, o ponto de atenção e o ponto de referência na imagem de visão de pássaro; e a figura 16(b) é uma vista que ilustra a relação posicional entre a linha de atenção, a linha de referência, o ponto de atenção e o ponto de referência no espaço real;

[024]A figura 17 mostra a vista para descrever uma descrição detalhada de uma unidade de cálculo de diferença de luminância; a figura 17(a) é uma vista que ilustra a área de detecção na imagem de visão de pássaro; e a figura 17(b) é uma vista que ilustra a relação posicional entre a linha de atenção, a linha de referência, o ponto de atenção e o ponto de referência na imagem de visão de pássaro;

[025]A figura 18 mostra a vista que ilustra um exemplo de imagem para descrever uma operação de detecção de borda;

[026]A figura 19 mostra a vista que ilustra a linha de borda e a distribuição de luminância em uma linha de borda; a figura 19(a) é uma vista que ilustra a distribuição de luminância quando um objeto tridimensional (veículo adjacente) está presente na área de detecção; e a figura 19(b) é uma vista que ilustra a distribuição de luminância quando um objeto tridimensional não está presente na área de detecção;

[027]A figura 20 mostra o fluxograma (parte 1) que ilustra o método para detectar um veículo adjacente de acordo com a segunda modalidade.

[028]A figura 21 mostra o fluxograma (parte 2) que ilustra o método para detectar um veículo adjacente de acordo com a segunda modalidade.

Modalidades Preferenciais da Invenção Modalidade 1

[029]A figura 1 é uma visão geral esquemática de um veículo no qual um dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 de acordo com a presente modalidade foi montado. Um objetivo do dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 de acordo com a presente modalidade é detectar outro veículo (daqui em diante, pode ser chamado de "veículo adjacente") presente em uma pista adjacente onde o contato é possível caso um veículo hospedeiro V1 altere de pista.

O dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 de acordo com a presente modalidade é dotado de uma câmera 10, um sensor de velocidade 20, um computador 30 e um dispositivo de alerta 40, conforme ilustrado na figura 1.

[030]A câmera 10 é fixa ao veículo hospedeiro V1 de modo que o eixo óptico é um ângulo q para baixo a partir da horizontal em um local em uma altura h na traseira do veículo hospedeiro V1, conforme ilustrado na figura 1. A partir dessa posição, a câmera 10 captura uma área predeterminada do ambiente circundante do veículo hospedeiro V1. O sensor de velocidade 20 detecta a velocidade de movimento do veículo hospedeiro V1 e calcula a velocidade do veículo a partir de uma velocidade da roda detectada, por exemplo, por um sensor de velocidade da roda para detectar a velocidade de rotação da uma roda. O computador 30 detecta um veículo adjacente presente em uma pista adjacente na traseira do veículo hospedeiro. O dispositivo de alerta 40 alerta um motorista do veículo hospedeiro V1 quando há a possibilidade de que o veículo adjacente detectado pelo computador 30 entre em contato com o veículo hospedeiro V1.

[031]A figura 2 é uma vista plana que ilustra o estado de movimento do veículo hospedeiro V1 na figura 1. Conforme ilustrado no desenho, a câmera 10 captura o lado posterior do veículo em um ângulo predeterminado de visão a. Nesse momento, o ângulo de visão a da câmera 10 é definido em um ângulo de visão que permite que as pistas esquerda e direita (pistas adjacentes) sejam capturadas além da pista na qual o veículo hospedeiro V1 está se movimentando.

[032]A figura 3 é uma vista de bloco que ilustra os detalhes do computador de acordo com a primeira modalidade. A câmera 10, o sensor de velocidade 20 e o dispositivo de alerta 40 também são ilustrados na figura 3 a fim de indicar de maneira distinta as relações de conexão.

[033]Conforme ilustrado na figura 3, o computador 30 é dotado de uma unidade de conversão de ponto de visão 31, uma unidade de alinhamento 32, uma dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33, uma dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 e uma unidade de avaliação de objeto tridimensional 34. A configuração dessas unidades é descrita abaixo.

[034]Os dados de imagem capturada da área predeterminada obtidos mediante a captura realizada pela câmera 10 são inseridos na unidade de conversão de ponto de visão 31, e os dados de imagem capturada assim inseridos são convertidos em dados de imagem de visão de pássaro, que é um estado de visão de pássaro. Um estado de visão de pássaro é um estado de visualização a partir de um ponto de visão de uma câmera imaginária que está olhando de cima para baixo, por exemplo, para baixo de modo vertical. A conversão de ponto de visão pode ser executada da maneira descrita, por exemplo, no pedido de patente japonês aberto à inspeção pública n° 2008-219063. A razão pela qual os dados de imagem capturada são convertidos em dados de imagem de visão de pássaro tem por base o princípio em que as bordas perpendiculares exclusivas a um objeto tridimensional são convertidas em um grupo de linha reta que passa através de um ponto fixo específico pela conversão de ponto de visão em dados de imagem de visão de pássaro, e o uso desse princípio permite que um objeto plano e um objeto tridimensional sejam diferenciados.

[035]Os dados de imagem de visão de pássaro obtidos pela conversão de ponto de visão realizada pela unidade de conversão de ponto de visão 31 são inseridos de modo sequencial na unidade de alinhamento 32, e as posições inseridas dos dados de imagem de visão de pássaro em momentos diferentes são alinhadas. A figura 4 é uma vista para descrever a visão geral do processamento da unidade de alinhamento 32, a figura 4(a) é uma vista plana que ilustra o estado de movimento do veículo hospedeiro V1, e a figura 4(b) é uma imagem que ilustra uma visão geral de alinhamento.

[036]Conforme ilustrado na figura 4(a), o veículo hospedeiro V1 no momento atual é posicionado em P1, e o veículo hospedeiro V1 em um momento único anterior é posicionado em P1'. Presume-se que um veículo adjacente V2 é posicionado na direção lateral posterior do veículo hospedeiro V1 e está se movimentando paralelo ao veículo hospedeiro V1, e que o veículo adjacente V2 no momento atual é posicionado em P2, e o veículo adjacente V2 em um momento único anterior é posicionado em P2'. Além disso, presume-se que o veículo hospedeiro V1 viajou uma distância d em um único momento. A expressão "em um momento único anterior" pode ser um momento no passado por um momento definido antecipadamente (por exemplo, um único ciclo de controle) a partir do momento atual, ou pode ser um momento no passado por um momento arbitrário.

[037]Em tal estado, uma imagem de visão de pássaro PBt no momento atual é ilustrada na figura 4(b). As linhas brancas desenhadas sobre a superfície da estrada são retangulares nessa imagem de visão de pássaro PBt e são relativamente precisas em uma visão plana, mas o veículo adjacente V2 (posição P2) é rompido. O mesmo se aplica à imagem de visão de pássaro PBt-1 em um momento único anterior; as linhas brancas desenhadas sobre a superfície da estrada são retangulares e são relativamente precisas em uma visão plana, mas o veículo adjacente V2 (posição P2') é rompido. Conforme descrito anteriormente, as bordas perpendiculares de um objeto tridimensional (as bordas que ficam retas em espaço tridimensional a partir da superfície da estrada também são incluídas em sentido estrito da borda perpendicular) aparecem como um grupo de linha reta ao longo de uma direção em colapso devido ao processo para converter o ponto de visão em dados de imagem de visão de pássaro, mas porque uma imagem plana sobre a superfície da estrada não inclui as bordas perpendiculares, tal colapso não ocorre quando o ponto de visão foi convertido.

[038]A unidade de alinhamento 32 alinha as imagens de visão de pássaro PBt e PBt-1, como aquelas descritas acima, em termos de dados. Quando isso é executado, a unidade de alinhamento 32 desloca a imagem de visão de pássaro PBt- 1 em um momento único anterior, e coincide a posição com a imagem de visão de pássaro PBt no momento atual. A imagem lateral esquerda e a imagem central na figura 4(b) ilustra o estado de deslocamento por uma distância de movimento d'. A quantidade de deslocamento d' é a quantidade de movimento nos dados de imagem de visão de pássaro que corresponde à distância de movimento real d do veículo hospedeiro V1 ilustrado na figura 4(a), e é decidido com base em um sinal a partir do sensor de velocidade 20 e o tempo a partir de um único momento antes do momento atual.

[039]Depois do alinhamento, a unidade de alinhamento 32 obtém a diferença entre as imagens de visão de pássaro PBt e PBt-1, e gera os dados de imagem de diferença PDt. Na presente modalidade, a unidade de alinhamento 32 assume o valor absoluto da diferença nos valores de pixel das imagens de visão de pássaro PBt e PBt-1 a fim de corresponder à variação no ambiente de iluminação, e quando o valor absoluto é igual a ou maior que um valor limite predeterminado th, os valores de pixel da imagem de diferença PDt são definidos em "1," e quando o valor absoluto é menor que um valor limite predeterminado th, os valores de pixel da imagem de diferença PDt são definidos em "0," que permite que os dados de imagem de diferença PDt, como aqueles ilustrados no lado direito da figura 4(b) sejam gerados.

[040]Com referência à figura 3, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 detecta um objeto tridimensional com base nos dados de imagem de diferença PDt ilustrados na figura 4(b). Nesse caso, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de movimento do objeto tridimensional no espaço real. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 primeiro gera uma primeira forma de onda de diferença DW1t quando o objeto tridimensional é detectado e a distância de movimento deve ser calculada.

[041]Na geração da primeira forma de onda de diferença DW1t, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 define uma área de detecção na imagem de diferença PDt. Um objeto do dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 do presente exemplo deve calcular a distância de movimento para o veículo adjacente com a qual há uma possibilidade de contato caso o veículo hospedeiro V1 altere de pista. Em conformidade, no presente exemplo, as áreas de detecção retangulares A1, A2 são definidas através do veículo hospedeiro V1, conforme ilustrado na figura

2. Tais áreas de detecção A1, A2 podem ser definidas a partir de uma posição relativa para o veículo hospedeiro V1, ou podem ser definidas com base na posição das linhas brancas. Quando definido com base na posição das linhas brancas, o dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 pode usar, por exemplo, as técnicas conhecidas de reconhecimento de linha branca.

[042]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 reconhece como as linhas terrestres L1, L2 as bordas das áreas de detecção A1, A2 definindo assim, no lado do veículo hospedeiro V1 (o lado ao longo da direção de movimento), conforme ilustrado na figura 2. Em geral, uma linha terrestre se refere a uma linha na qual um objeto tridimensional está em contato com o solo, mas na presente modalidade, uma linha terrestre não é uma linha em contato com o solo, mas ao contrário é definido da maneira descrita acima. Mesmo em tal caso, a diferença entre a linha terrestre de acordo com a presente modalidade e a linha terrestre normal determinada a partir da posição do veículo adjacente V2 não é muito grande conforme determinado pela experiência, e não há problema na realidade.

[043]A figura 5 é uma vista esquemática que ilustra a maneira na qual a forma de onda de diferença é gerada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. Conforme ilustrado na figura 5, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 gera uma primeira forma de onda de diferença DW1t a partir da parte que corresponde às áreas de detecção A1, A2 na imagem de diferença PDt (desenho na direita na figura 4(b)) calculada pela unidade de alinhamento 32. Nesse caso, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 gera uma primeira forma de onda de diferença DW1t ao longo da direção em colapso do objeto tridimensional mediante a conversão de ponto de visão. No exemplo ilustrado na figura 5, apenas a área de detecção A1 será descrita por uma questão de conveniência, mas a primeira forma de onda de diferença DW1t é gerada para a área de detecção A2, bem como o uso do mesmo procedimento.

[044]De maneira mais específica, primeiro, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 define uma linha La na direção na qual o objeto tridimensional se rompe nos dados de imagem de diferença PDt. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33, em seguida, conta o número de pixels de diferença DP que indica uma diferença predeterminada na linha La. Na presente modalidade, os pixels de diferença DP que indicam uma diferença predeterminada têm os valores de pixel na imagem de diferença PDt que são representados por "0" e "1," e os pixels indicados por "1" são contados como os pixels de diferença DP.

[045]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 conta o número de pixels de diferença DP e, portanto, determina o ponto de passagem CP da linha

La e da linha terrestre L1. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 em seguida, correlaciona o ponto de passagem CP e o número de contagem, decide a posição de eixo horizontal, isto é, a posição no eixo na direção vertical no desenho na direita na figura 5, com base na posição do ponto de passagem CP, decide a posição de eixo vertical, isto é, a posição no eixo na direção lateral no desenho na direita na figura 5, a partir do número de contagem, e indica as posições como o número de contagem no ponto de passagem CP.

[046]De maneira similar, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 define as linhas Lb, Lc, ¼ na direção na qual o objeto tridimensional se rompe, conta o número de pixels de diferença DP, decide a posição de eixo horizontal com base na posição de cada ponto de passagem CP, decide a posição de eixo vertical a partir do número de contagem (o número de pixels de diferença DP), e indica as posições. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 repete a sequência acima para formar uma distribuição de frequência e gera assim uma primeira forma de onda de diferença DW1t conforme ilustrado no desenho na direita na figura 5.

[047]Aqui, os pixels de diferença PD nos dados de imagem de diferença PDt são os pixels que sofreram alterações na imagem em diferentes momentos, em outras palavras, os locais que podem ser construídos para estar onde o objeto tridimensional estava presente. Em conformidade, nos locais onde um objeto tridimensional estava presente, o número de pixels é contado ao longo da direção na qual o objeto tridimensional se rompe para formar uma distribuição de frequência e assim gerar uma primeira forma de onda de diferença DW1t. Em particular, o número de pixels é contado ao longo da direção na qual o objeto tridimensional se rompe, e a primeira forma de onda de diferença DW1t é, portanto, gerada a partir das informações sobre a direção de altura em relação ao objeto tridimensional.

[048]As linhas La e Lb na direção na qual o objeto tridimensional se rompe têm distâncias diferentes que sobrepõem a área de detecção A1, conforme ilustrado no desenho à esquerda na figura 5. Em conformidade, o número de pixels de diferença DP é maior na linha La que na linha Lb quando presume-se que a área de detecção A1 é preenchida com os pixels de diferença DP. Por esse motivo, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 realiza a normalização com base na distância em que as linhas La, Lb na direção na qual o objeto tridimensional se rompe e a área de detecção A1 se sobrepõem quando a posição de eixo vertical é decidida a partir do número de contagem dos pixels de diferença DP. Em um exemplo específico, há seis pixels de diferença DP na linha La e há cinco pixels de diferença DP na linha Lb no desenho à esquerda na figura 5. Em conformidade, quando a posição de eixo vertical é decidida a partir do número de contagem na figura 5, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 divide o número de contagem ao sobrepor a distância ou realizar a normalização de outra maneira. Os valores da primeira forma de onda de diferença DW1t que correspondem às linhas La, Lb na direção na qual o objeto tridimensional se rompe são, assim, substancialmente iguais.

[049]Depois que a primeira forma de onda de diferença DW1t foi gerada, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de movimento ao comparar a primeira forma de onda de diferença DW1t no momento atual e a primeira forma de onda de diferença DW1t1 em um momento único anterior. Em outras palavras, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de movimento a partir da alteração no tempo da primeira forma de onda de diferença DW1t, e da primeira forma de onda de diferença DW1t-1.

[050]De maneira mais específica, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 divide a primeira forma de onda de diferença DW1t em uma pluralidade de áreas pequenas DW1t1 a DW1tn (onde n é um número inteiro arbitrário de 2 ou maior), conforme ilustrado na figura 13. A figura 13 é uma vista que ilustra as áreas pequenas DW1t1 a DW1tn dividida pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. As áreas pequenas DW1t1 a DW1tn são divididas de modo a se sobrepor de maneira mútua, conforme ilustrado, por exemplo, na figura 13. Por exemplo, a pequena área DW1t1 e a pequena área DW1t2 se sobrepõem uma à outra, e a pequena área DW1t2 e a pequena área DW1t3 se sobrepõem uma à outra.

[051]A seguir, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 determina a quantidade de deslocamento (a quantidade de movimento na direção de eixo horizontal (direção vertical na figura 13) da forma de onda de diferença) para cada uma das áreas pequenas DW1t1 a DW1tn. Aqui, a quantidade de deslocamento é determinada a partir da diferença (distância na direção de eixo horizontal) entre a primeira forma de onda de diferença DW1t-1 em um momento único anterior e a primeira forma de onda de diferença DW1t no momento atual.

Nesse caso, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 move a primeira forma de onda de diferença DW1t-1 em um momento único anterior na direção de eixo horizontal para cada uma das áreas pequenas DW1t1 a DW1tn, e logo após acessa a posição (a posição na direção de eixo horizontal) na qual o erro da primeira forma de onda de diferença DW1t no momento atual está no mínimo, e determine como a quantidade de deslocamento, a quantidade de movimento na direção de eixo horizontal na posição na qual o erro a partir da posição original da primeira forma de onda de diferença DW1t-1 está no mínimo. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33, em seguida, conta a quantidade de deslocamento determinada para cada uma das áreas pequenas DW1t1 a DW1tn e forma um histograma.

[052]A figura 7 é uma vista que ilustra um exemplo do histograma obtido pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. Conforme ilustrado na figura 14, uma quantidade de variabilidade ocorre na quantidade de deslocamento, que é a distância de movimento na qual o erro entre a áreas pequenas DW1t1 a DW1tn e a primeira forma de onda de diferença DW1t-1 em um momento único anterior está no mínimo. Em conformidade, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 forma a quantidade de deslocamentos que inclui a variabilidade em um histograma e calcula a distância de movimento a partir do histograma. Nesse momento, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de movimento do objeto tridimensional a partir do valor máximo no histograma. Em outras palavras, no exemplo ilustrado na figura 7, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a quantidade de deslocamento que indica o valor máximo do histograma como a distância de movimento τ*. Dessa maneira, na presente modalidade, uma distância de movimento altamente mais precisa pode ser calculada a partir do valor máximo, mesmo quando houver variabilidade na quantidade de deslocamento. A distância de movimento τ* é a distância de movimento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro. Em conformidade, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula uma distância absoluta de movimento com base na distância de movimento τ* obtida assim e o sensor de velocidade 20 quando a distância de movimento absoluta deve ser calculada.

[053]Dessa maneira, na presente modalidade, a distância de movimento do objeto tridimensional é calculada a partir da quantidade de deslocamento da primeira forma de onda de diferença DW1t quando o erro na primeira forma de onda de diferença DW1t gerado em diferentes momentos está no mínimo, e isso permite que a distância de movimento seja calculada a partir da quantidade de deslocamento, que são as informações sobre uma dimensão em uma forma de onda, e permite que o custo de computação seja mantido baixo quando a distância de movimento é calculada. Além disso, a divisão da primeira forma de onda de diferença DW1t gerada em diferentes momentos em uma pluralidade de áreas pequenas DW1t1 a DW1tn permite que uma pluralidade de formas de onda que representam os locais do objeto tridimensional seja obtida, permitindo assim que a quantidade de deslocamento em cada local do objeto tridimensional seja determinada e permite que a distância de movimento seja determinada a partir de uma pluralidade de quantidade de deslocamentos. Portanto, a precisão do cálculo da distância de movimento pode ser aprimorada. Na presente modalidade, a distância de movimento do objeto tridimensional é calculada a partir da alteração no tempo da primeira forma de onda de diferença DW1t, que inclui as informações de direção de altura.

Consequentemente, em contraste ao foco sendo somente no movimento de um único ponto, o local de detecção antes da alteração no tempo e a localização de detecção depois da alteração no tempo são especificadas com as informações de direção de altura incluídas e em conformidade prontamente sendo a mesma localização; a distância de movimento é calculada a partir da alteração no tempo na mesma localização; e a precisão para calcular a distância de movimento pode ser aprimorada.

[054]Quando um histograma deve ser formado, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 pode conferir uma ponderação à pluralidade de áreas pequenas DW1t1 a DW1tn, e contar a quantidade de deslocamentos determinada para cada uma das áreas pequenas DW1t1 a DW1tn de acordo com a ponderação para formar um histograma. A figura 15 é uma vista que ilustra a ponderação usada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33.

[055]Conforme ilustrado na figura 8, uma área pequena DW1m (onde m é um número inteiro 1 ou maior e n - 1 ou menos) é plana. Em outras palavras, na pequena área DW1m, há pouca diferença entre os valores máximo e mínimo da contagem de número de pixels que indica uma diferença predeterminada. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 reduz a ponderação desse tipo de pequena área DW1m. Isso se deve ao fato de que a pequena área pequena DW1m não tem uma característica e há uma alta possibilidade de que um erro será ampliado quando a quantidade de deslocamento é calculada.

[056]Por outro lado, uma área pequena DW1m+k (onde k é um número inteiro n - m ou menos) tem ondulação abundante. Em outras palavras, na pequena área DW1m, há uma diferença considerável entre os valores máximo e mínimo da contagem de número de pixels que indica uma diferença predeterminada. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 aumenta a ponderação desse tipo de pequena área DW1m. Isso se deve ao fato de que a pequena área DW1m+k com ondulação abundante é característica e há uma alta possibilidade de que a quantidade de deslocamento será calculada de forma precisa. A ponderação das áreas pequenas dessa maneira possibilita o aprimoramento da precisão para calcular a distância de movimento.

[057]A primeira forma de onda de diferença DW1t é dividida em uma pluralidade de áreas pequenas DW1t1 a DW1tn na presente modalidade a fim de melhorar a precisão para calcular a distância de movimento, mas a divisão nas áreas pequenas DW1t1 a DW1tn não é exigida quando a precisão para calcular a distância de movimento não é necessária. Nesse caso, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de movimento a partir da quantidade de deslocamento da primeira forma de onda de diferença DW1t quando o erro entre a primeira forma de onda de diferença DW1t e a primeira forma de onda de diferença DW1t-1 está no mínimo. Em outras palavras, o método para determinar a quantidade de deslocamento entre a primeira forma de onda de diferença DW1t-1 em um momento único anterior e a primeira forma de onda de diferença DW1t no momento atual não se limita aos detalhes descritos acima.

[058]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 na presente modalidade determina a velocidade de movimento do veículo hospedeiro V1 (câmera 10) e determina a quantidade de deslocamento para um objeto estacionário a partir da velocidade de movimento determinado. Depois que a quantidade de deslocamento do objeto estacionário foi determinada, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 ignora a quantidade de deslocamento que corresponde ao objeto estacionário dentro de um valor máximo do histograma, e calcula a distância do objeto tridimensional.

[059]A figura 9 é uma vista que ilustra outro exemplo do histograma obtido pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. Quando um objeto estacionário além do objeto tridimensional está presente dentro do ângulo de visão da câmera 10, dois valores máximos s1, s2 aparecem no histograma resultante.

Nesse caso, um dos dois valores máximos s1, s2 é a quantidade de deslocamento do objeto estacionário. Consequentemente, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 determina a quantidade de deslocamento para o objeto estacionário a partir da velocidade de movimento, ignora o valor máximo que corresponde à quantidade de deslocamento, e calcula a distância de movimento do objeto tridimensional com o uso do valor máximo restante. Assim, é possível evitar uma situação na qual a precisão para calcular a distância de movimento do objeto tridimensional é reduzida pelo objeto estacionário.

[060]Mesmo quando a quantidade de deslocamento que corresponde ao objeto estacionário é ignorada, pode haver uma pluralidade de objetos tridimensionais presentes dentro do ângulo de visão da câmera 10 quando há uma pluralidade de valores máximos. No entanto, uma pluralidade de objetos tridimensionais presentes dentro das áreas de detecção A1, A2 ocorre muito raramente. Em conformidade, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 interrompe o cálculo da distância de movimento. Na presente modalidade, assim, é possível evitar uma situação na qual um movimento de distância de movimento vago é calculado como quando há uma pluralidade de valores máximos.

[061]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 gera uma segunda forma de onda de diferença DW2t ao longo da direção da largura do veículo a partir da porção que corresponde às áreas de detecção A1, A2 dentro da imagem de diferença PDt (desenho no lado direito na figura 4 (b)) calculada pela unidade de alinhamento 32. A figura 10 é uma vista esquemática que ilustra a maneira pela qual a segunda forma de onda de diferença DW2t é gerada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. Tal como ilustrado na figura 10, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 gera a segunda forma de onda de diferença DW2t ao longo da direção da largura do veículo. No exemplo ilustrado na figura 10, apenas a área de detecção A1 vai ser descrita por uma questão de conveniência, mas a segunda forma de onda de diferença DW2t é gerada para a área de detecção A2 bem como utilizando o mesmo procedimento.

[062]Mais especificamente, em primeiro lugar, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 define uma linha La' na direção da largura do veículo nos dados PDt de imagem de diferença. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 conta então o número de diferença de pixels DP que indica uma diferença predeterminada na linha La '.

[063]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 contra o número de pixels de diferença DP e, posteriormente, determina o ponto de cruzamento CP da linha La' e da linha de terrestre L1. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 correlaciona, em seguida, o ponto de cruzamento CP e o número de contagem, determina a posição do eixo horizontal, isto é, a posição sobre o eixo na direção vertical, no desenho à direita na figura 10, com base na posição do ponto de cruzamento CP, decide a posição do eixo vertical, ou seja, a posição sobre o eixo na direção lateral no desenho à direita na figura 10, a partir do número de contagem, e parcelas as posições como o número de contagem no ponto de cruzamento CP.

[064]Da mesma forma, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 define a linhas Lb ', Lc', ... na direção da largura do veículo, conta o número de pixels de diferença DP, decide a posição do eixo horizontal com base na posição de cada ponto de cruzamento CP, decide a posição do eixo vertical a partir do número de contagem (o número de pixels de diferença DP), e indica as posições. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 repete o acima em sequência para formar uma distribuição de frequência e assim gerar uma segunda forma de onda de diferença DW2t como ilustrado no desenho à direita na figura 10. Deste modo, na presente modalidade, os pixels de diferença DP são contados na direção da largura do veículo, tornando assim possível detectar o para-choque da frente de um veículo contíguo, que está presente na mesma posição em altura no espaço real.

[065]Assim, a segunda forma de onda de diferença DW2t é um modo de informação distribuída de pixels que indicam uma diferença predeterminada de luminescência, e a "informação distribuída de pixels" na presente modalidade pode ser posicionada com informação que indica o estado de distribuição dos "pixels que têm uma diferença de luminância que é igual ou maior do que um valor limite predeterminado" detectado ao longo da direção da largura do veículo. Em outras palavras, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 detecta um objeto tridimensional com base na informação distribuída de pixels que tem uma diferença de luminância que é igual ou superior a um valor limite predeterminado ao longo da direção da largura do veículo na panorâmica-opinião de olho obtido pela unidade de conversão de ponto de vista 31.

[066]A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 ilustrado na figura 3 determina se o veículo anfitrião passou um veículo adjacente viajando em uma pista adjacente baseado na segunda forma de onda de diferença DW2t gerada pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. Ao determinar se o veículo anfitrião passou o veículo ao lado, em primeiro lugar, a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina se um veículo adjacente está presente numa pista adjacente com base na segunda forma de onda de diferença DW2t.

Especificamente, a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 detecta o número de posições de detecção em que o número de contagem da diferença os pixels PD é igual a ou maior do que um valor limite s baseados na segunda forma de onda de diferença DW2t, e determina que um veículo adjacente está presente numa pista adjacente, quando um número predeterminado de posições de detecção ou superior tendo um número de contagem igual a ou maior do que o valor limite s foi detectado em modo contínuo. O número previamente determinado não se encontra particularmente limitada e pode ser ajustada, conforme apropriado, por meio de experimentação ou de outros meios para que um veículo adjacente possa ser determinado com base no número de posições de detecção. A configuração não está limitada ao descrito acima, e também é possível utilizar uma configuração na qual um veículo adjacente é determinado estar presente em uma pista adjacente, quando, por exemplo, as posições de detecção com um número de contagem igual a ou maior do que o valor limite s foi detectado em modo contínuo para uma largura predeterminada ou maior que permite que o veículo adjacente a ser avaliada.

[067]A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina se a posição mais próxima para a detecção do veículo hospedeiro entre as posições de detecção, para a qual o número de contagem da diferença os pixels PD é igual a ou maior do que o valor limite s, chegou a P0 uma posição predeterminada no interior da área de detecção A1, e assim determina se o veículo hospedeiro passou no veículo adjacente. Aqui, tal como descrito acima, a contagem da diferença os pixels PD na direção da largura do veículo permite que o para-choques dianteiro de veículos adjacentes presentes nas áreas de detecção A1, A2 a ser detectadas, pelo que a posição do para-choque da frente dos veículos adjacentes nas áreas de detecção A1, A2 pode detectado. Por conseguinte, quando a posição mais próxima para a detecção do veículo hospedeiro entre as posições de detecção, para a qual o número de contagem é igual ou maior do que o valor limite s, chegou ao posição P0 predeterminada dentro da área de detecção A1, o objeto tridimensional unidade de avaliação 34 determina que o veículo adjacente (posição do para-choque dianteiro do veículo adjacente) está posicionada longe da parte de trás do veículo e o veículo hospedeiro passou no veículo adjacente, determina que um veículo adjacente com o qual o hospedeiro veículo pode eventualmente fazer contato uma mudança de faixa deve ser feito não está presente, e avalia que o veículo adjacente a ser detectada, ou seja, o veículo adjacente com que o veículo de acolhimento pode eventualmente fazer contato uma mudança de faixa deve ser feita, não está presente em a pista adjacente.

[068]Por exemplo, no exemplo ilustrado na figura 11 (A), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que um veículo adjacente, com o qual o veículo de acolhimento pode eventualmente fazer contato uma mudança de faixa deve ser feita, está presente na pista adjacente, porque a posição de detecção P1 mais próxima para o hospedeiro veículo entre as posições de detecção, para a qual o número de contagem é igual ou maior do que o valor limite s, não chegou a uma posição predeterminada P0 dentro da área de detecção, e que avalia um veículo adjacente a ser detectado estiver presente na pista adjacente. Por outro lado, no exemplo ilustrado na figura 11 (B), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que um veículo adjacente, com o qual o veículo de acolhimento pode eventualmente fazer contacto quando a mudança de faixa foi feita, está presente, porque a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro entre as posições de detecção para a qual o número de contagem é igual ou maior do que o valor limite s chegou na posição P0 predeterminada dentro da área de detecção, e que avalia um veículo adjacente a ser detectado estiver presente na pista adjacente.

[069]A posição do posição P0 predeterminada ilustrado nas figuras 11 (A) e 11 (B) não é particularmente limitada, e a posição do posição P0 predeterminada pode ser, por exemplo, uma posição mais próxima para o veículo de acolhimento que o posição P0 predeterminada ilustrado nas figuras 11 (A) e 11 (B), ou a posição do posição P0 predeterminada pode ser uma posição mais afastada do veículo que o hospedeiro posição P0 predeterminada ilustrado nas figuras 11 (A) e 11 (B).

[070]Descreve-se a seguir o processo para a detecção de um veículo adjacente em conformidade com a presente modalidade. As figuras 12 e 13 são fluxogramas que ilustram os processos para detectar um veículo adjacente de acordo com a presente modalidade. Primeiro, os dados de uma imagem capturada P são adquiridos pelo computador 30 a partir da câmera 10 (etapa S101), e os dados de uma imagem de visão de pássaro PBt são gerados (etapa S102) com base nos dados da imagem capturada P assim adquiridos, conforme ilustrado na figura 12.

[071]A unidade de alinhamento 33 alinha os dados da imagem de visão de pássaro PBt e os dados da imagem de visão de pássaro PBt-1 em um momento único anterior, e gera os dados ad imagem de diferença PDt (etapa S103). A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33, em seguida, conta o número de pixels de diferença DP que tem um valor de pixel de "1" ao longo da direção na qual o objeto tridimensional se rompe devido à conversão de ponto de visão para assim gerar uma primeira forma de onda de diferença DW1t a partir dos dados da imagem de diferença PDt (etapa S104).

[072]Quando a primeira forma de onda de diferença foi gerado, a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina se o pico da primeira forma de onda de diferença DW1t está em um valor limite a predeterminado ou maior (etapa S105).

Quando o pico da primeira forma de onda de diferença DW1t não está no valor limite a ou maior, isto é, quando não há essencialmente diferença, pensa-se que um objeto tridimensional não está presente na imagem capturada P. Em conformidade, quando foi determinado que o pico da primeira forma de onda de diferença DW1t não está no valor limite a ou maior (etapa S105 = Não), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que outro veículo não está presente pelo fato de que o objeto tridimensional não está presente (etapa S115), cancela um alerta quando um alerta está sendo emitido (etapa S116) e, portanto, retorna para a etapa

S101 e repete o processo descrito acima.

[073]Por outro lado, quando o pico na primeira forma de onda de diferença DW1t é determinado estar no valor limite a ou maior (etapa S105 = Sim), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que um objeto tridimensional está presente na pista adjacente e prossegue para a etapa S106.

[074]Na etapa S106, a primeira forma de onda de diferença DW1t é dividida em uma pluralidade de áreas pequenas DW1t1 a DW1tn pela dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 a seguir confere a ponderação a cada uma das áreas pequenas DW1t1 a DW1tn, calcula a quantidade de deslocamento para cada uma das áreas pequenas DW1t1 a DW1tn, e gera um histograma com a consideração dada às ponderações.

[075]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de movimento relativo, que é a distância de movimento do veículo adjacente em relação ao veículo hospedeiro, com base no histograma e diferencia o tempo na distância de movimento relativo calculada para assim calcular a velocidade de movimento relativo (etapa S109). A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 ainda adiciona a velocidade de veículo hospedeiro detectada pelo sensor de velocidade 20 e calcula a velocidade de movimento relativo do veículo adjacente (etapa S110). A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância do movimento relativo, que é a distância de movimento do veículo adjacente em relação ao veículo de acolhimento, com base no histograma, e diferencia-tempo a distância do movimento relativo calculado para calcular assim o movimento relativo velocidade (etapa S109). A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 adiciona, além disso, a velocidade do veículo hospedeiro detectada pelo sensor de velocidade 20 e calcula a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente (etapa S110).

[076]Na etapa S111, que é determinada pela unidade de avaliação do objeto tridimensional 34 se a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente detectada na etapa S109 é um valor negativo. Quando a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente é um valor negativo, ou seja, quando a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente é menor do que a velocidade de circulação do veículo de acolhimento, é determinado que o veículo hospedeiro tenta passar o veículo adjacente, e o processo segue para a etapa S201 ilustrada na figura 13. Por outro lado, quando a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente não é um valor negativo, o processo segue para a etapa S112.

[077]Quando se tiver sido determinado que o veículo hospedeiro está a tentar passar o veículo adjacente (etapa S111 = n), a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33 contagens do número de diferença os pixels PD tem um valor de pixel de "1" ao longo a direção da largura do veículo para desse modo gerar um segunda forma de onda de diferença DW2t, como ilustrado na figura 10 (etapa S201 na figura 13).

[078]A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 detecta o número de posições de detecção em que o número de contagem da diferença os pixels PD é a um valor limite s ou maior, e determina se um número predeterminado ou maior das posições de detecção em que o contar o número está a um valor limite s ou maior foi detectado em modo contínuo (etapa S202). Por exemplo, quando o número predeterminado é ajustado para "3", foi detectado um número predeterminado das posições de detecção em que o número de contagem é, com um valor limite s ou superior em forma contínua em ambos os exemplos ilustrados na figura 11 (A) e 11 (B). Quando um número predeterminado ou mais das posições de detecção em que o número de contagem é, com um valor limite s ou maior ocorreu em modo contínuo (etapa S202 = sim), é determinado que o veículo adjacente está na área de detecção A1, A2 e o processo segue para a etapa S203. Por outro lado, quando não tiver sido detectado que um número predeterminado ou maior das posições de detecção em que o número de contagem é, com um valor limite s ou maior ocorreu em modo contínuo (etapa S202 = n), o unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que um veículo adjacente não está presente nas áreas de detecção A1, A2, segue para a etapa S115 ilustrado na figura 12, e avalia que um veículo adjacente seja detectado não está presente na pista adjacente (etapa S115).

[079]A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina, em seguida, se a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro entre as posições de detecção para o qual o número de contagem de pixels PD a diferença é igual a ou maior do que o valor limite s chegou a P0 uma posição predeterminada dentro das áreas de detecção A1, A2 (etapa S203). Quando a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro não chegou à posição P0 predeterminado (etapa S203 = n), é determinado que o veículo não hospedeiro passou no veículo adjacente, e o processo segue para a etapa S112 ilustrado na figura 12. Por outro lado, quando a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro chegou ao P0 posição predeterminada (etapa S203 = sim), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que o veículo hospedeiro passou no veículo adjacente e não há nenhuma possibilidade de que o veículo hospedeiro irá ficar em contato o veículo adjacente deve mudar de faixa ser feito. O processo segue para a etapa S115 ilustrado na figura 12 e considera-se que um veículo adjacente seja detectado não está presente na pista adjacente (etapa S115).

[080]Por outro lado, quando se tiver sido determinado que o veículo principal não está a tentar transmitir uma viatura adjacente (etapa S111 = n), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina se a velocidade de movimento absoluto do veículo adjacente é 10 km/h ou mais e se a velocidade de movimento relativo do veículo adjacente em relação ao veículo hospedeiro is +60 km/h ou menos (etapa S112). Quando ambas as condições são satisfeitas (etapa S112 =

Sim), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que um veículo adjacente a ser detectado está presente na pista adjacente (etapa S113), e faz com que o dispositivo de alerta 40 emita um alerta ao motorista do veículo hospedeiro de modo que o veículo hospedeiro não faça contato com o veículo adjacente quando uma alteração na pista é feita (etapa S114). O processo retorna para a etapa S101 com um alerta ainda sendo emitido, e o processo descrito acima é repetido. Por outro lado, quando uma das condições não é satisfeita (etapa S112 = Não), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 determina que um veículo adjacente a ser detectado não está presente na pista adjacente (etapa S115), cancela o alerta no caso de o alerta estar sendo emitido (etapa S116), retorna para a etapa S101 e repete o processo descrito acima.

[081]Assim, mesmo quando um alerta foi emitido, quando o veículo hospedeiro passa um veículo adjacente que está se movimentando em uma pista adjacente, na presente modalidade, quando foi determinado que a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro entre as posições de detecção, para a qual o número de contagem dos pixels de diferença PD é igual a ou maior do que o valor limite s, chegou a uma posição P0 predeterminada no interior das áreas de detecção A1, A2, e que o veículo hospedeiro passou no veículo adjacente (etapa S203 = Sim), considera-se que um veículo adjacente detectado não está presente na pista adjacente (etapa S115), e mesmo se um veículo adjacente estiver presente nas áreas de detecção A1, A2, o alerta é cancelado (etapa S116). O ruído transmitido pelo alerta ao condutor do veículo hospedeiro pode assim ser reduzido na presente modalidade, quando o veículo hospedeiro passa um veículo adjacente.

Na etapa S114, o método para a emissão de um alerta não é particularmente limitado, e é possível, por exemplo, ter um som de alerta transmitido ao motorista pelo dispositivo de alerta 40 ou apresentar uma indicação de alerta.

[082]Na presente modalidade, as áreas de detecção A1, A2 são as direções de lado posterior do veículo hospedeiro, e o foco é posicionado se o veículo hospedeiro pode possivelmente fazer contato com um veículo adjacente caso uma alteração de pista seja feita. Em conformidade, o processo da etapa S112 é utilizada.

Em outras palavras, presume-se que o sistema na presente modalidade é atuado de maneira expressa, quando a velocidade de um veículo adjacente é menor que 10 km/h, raramente seria um problema se um veículo adjacente estivesse presente, pois o veículo adjacente seria posicionado longe do veículo hospedeiro quando a alteração de pista é feita. De maneira similar, quando a velocidade de movimento relativo de um veículo adjacente excede +60 km/h em relação ao veículo hospedeiro (isto é, quando o veículo adjacente está em movimento em uma velocidade 60 km/h maior que a velocidade do veículo hospedeiro), raramente seria um problema, pois o veículo adjacente seria posicionado adiante do veículo hospedeiro quando uma alteração de pista é feita.

[083]Na etapa S112, determina-se que a velocidade de movimento absoluto do veículo adjacente é 10 km/h ou maior, e se a velocidade de movimento relativo do veículo adjacente em relação ao veículo hospedeiro é +60 km/h ou menos, obtendo assim o efeito a seguir. Por exemplo, um possível caso é que a velocidade de movimento absoluto de um objeto estacionário é detectada estar vários quilômetros por hora dependendo do erro de fixação da câmera 10. Em conformidade, a determinação de se a velocidade é 10 km/h ou maior possibilita a redução da possibilidade de que o objeto estacionário será determinado ser um veículo adjacente. Além disso, é possível que a velocidade relativa de um veículo adjacente em relação ao veículo hospedeiro será detectada para estar acima de +60 km/h devido ao ruído. Em conformidade, a a determinação de se a velocidade relativa é +60 km/h ou menos possibilita a redução da possibilidade de detecção vaga devido ao ruído.

[084]Assim, na primeira modalidade, duas imagens obtidas em diferentes momentos são convertidas em uma imagem de visão de pássaro, e a imagem de diferença PDt é gerada com base em uma diferença entre duas imagens de visão de pássaro. O número de pixels que indica uma diferença predeterminada nos dados de imagem de diferença PDt é contado ao longo da direção na qual o objeto tridimensional se rompe devido à conversão de ponto de visão e a distribuição de frequência é formada para assim gerar uma primeira forma de onda de diferença DW1t a partir dos dados de imagem de diferença PDt.

[085]Além disso, na primeira modalidade, o número de pixels que indica uma diferença predeterminada de dados de imagem de diferença PDt é contado e formado em uma distribuição de frequência para gerar desse modo uma segunda forma de onda de diferença DW2t. Nesse caso, a contagem do número de pixels, que indica uma diferença predeterminada dados de imagem de diferença PDt ao longo da direção da largura do veículo permite que o para-choque da frente de um veículo adjacente presente nas áreas de detecção A1, A2 seja detectado, e permite que a posição do para-choque dianteiro do veículo adjacente nas áreas de detecção A1, A2 seja detectado. Na presente modalidade, tal como ilustrado na figura 11 (B), quando a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro entre as posições de detecção, para a qual o número de contagem é igual ou maior do que o valor limite s, chegou à posição P0 predeterminada no interior das áreas de detecção A1, A2 , é determinado que o veículo adjacente (posição do para-choque dianteiro do veículo adjacente) está longe do veículo hospedeiro e que o veículo hospedeiro passou o veículo adjacente. É, assim, determinado que um veículo adjacente, com o qual o veículo hospedeiro pode possivelmente estabelecer contato deve mudar de pista, não está presente, e é avaliado que um veículo adjacente a ser detectado não está presente na pista adjacente. Deste modo, na primeira modalidade, em uma situação de exemplo, em que um alerta está sendo emitido quando o veículo hospedeiro passa um veículo adjacente à posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro entre as posições de detecção, para a qual o número de contagem é igual ou maior do que o valor limite s, alcançou uma posição predeterminada no interior P0 nas áreas de detecção A1, A2, e quando tiver sido avaliado que o veículo hospedeiro passou no veículo adjacente, avalia-se que um veículo adjacente a ser detectado não está presente na pista adjacente, e o alerta é cancelado mesmo se um veículo adjacente estive presente nas áreas de detecção A1, A2. O ruído transmitido pelo alerta para o motorista do veículo hospedeiro pode, assim, ser reduzido quando o veículo hospedeiro passa um veículo adjacente.

Modalidade 2

[086]Descreve-se a seguir um dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade. O dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade é igual a primeira modalidade, exceto pelo fato de que um computador 30a é fornecido em vez do computador 30 da primeira modalidade, conforme ilustrado na figura 14, e a operação é conforme descrito abaixo. Aqui, a figura 14 é uma vista de bloco que ilustra os detalhes do computador 30a de acordo com a segunda modalidade.

[087]O dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade é dotado de uma câmera 10, um computador 30a e um dispositivo de alerta 50, conforme ilustrado na figura 14. O computador 30a é dotado de uma unidade de conversão de ponto de visão 31, uma unidade de cálculo de diferença de luminância 35, uma unidade de detecção de linha de borda 36, uma dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a e uma unidade de avaliação de objeto tridimensional 34a. A configuração do dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade é descrita a seguir.

[088]A figura 15 é uma vista que ilustra a faixa da imagem da câmera 10 na figura 14, a figura 15(a) é uma vista plana, e a figura 15(b) é uma vista em perspectiva no espaço real posterior a partir do veículo hospedeiro V1. A câmera 10 é definida em um ângulo de visão predeterminado a, e o lado posterior do veículo hospedeiro V1 incluído no ângulo de visão a predeterminado é capturado, conforme ilustrado na figura 15(a). O ângulo de visão a da câmera 10 é definido e modo que as pistas adjacentes são incluídas na faixa de captura da câmera 10 além da pista na qual o veículo hospedeiro V1 está se movimentando, da mesma maneira conforme ilustrado na figura 2.

[089]As áreas de detecção A1, A2 no presente exemplo são trapezoidais em uma vista plana (estado de visão de pássaro), e a posição, o tamanho e o formato da áreas de detecção A1, A2 são mostrados com base nas distâncias d1 a d4. As áreas de detecção A1, A2 do exemplo ilustrado no desenho não são limitados a serem trapezoidais, e também podem ser retangulares ou de outro formato em um estado de visão de pássaro, conforme ilustrado na figura 2.

[090]Aqui, a distância d1 é a distância a partir do veículo hospedeiro V1 até as linhas terrestres L1, L2. As linhas terrestres L1, L2 se referem a uma linha na qual um objeto tridimensional, que está presente em uma pista adjacente à pista na qual o veículo hospedeiro V1 está se movimentando, está em contato com o solo. Na presente modalidade, um objetivo é detectar um veículo adjacente V2 ou similares (que inclui os veículos de duas rodas ou similares) que se movimenta na pista à esquerda ou à direita atrás do veículo hospedeiro V1 e adjacente à pista do veículo hospedeiro V1. Em conformidade, a distância d1, que é a posição das linhas terrestres L1, L2 do veículo adjacente V2, pode ser decidida de modo a ser substancialmente fixa a partir da distância d11 a partir do veículo hospedeiro V1 até uma linha branca W e a distância d12 a partir da linha branca W até a posição na qual o veículo adjacente V2 é previsto para se movimentar.

[091]A distância d1 não se limita a ser decidida de maneira fixa e pode ser variável. Nesse caso, o computador 30a reconhece a posição da linha branca W em relação ao veículo hospedeiro V1 com o uso do reconhecimento da linha branca ou outra técnica, e a distância d11 é decidida com base na posição da linha branca W reconhecida. A distância d1 é assim definida de modo variável com o uso da distância decidida d11. Na presente modalidade descrita a seguir, a posição na qual o veículo adjacente V2 está se movimentando (a distância d12 a partir da linha branca W) e a posição na qual o veículo hospedeiro V1 está se movimentando (a distância d11 a partir da linha branca W) é principalmente previsível, e a distância d1 é decidida de maneira fixa.

[092]A distância d2 é a distância que se estende a partir da parte de extremidade posterior do veículo hospedeiro V1 na direção de progresso de veículo.

A distância d2 é decidida de modo que as áreas de detecção A1, A2 são acomodadas dentro de pelo menos o ângulo de visão a da câmera 10. Na presente modalidade in particular, a distância d2 é definida de modo a estar em contato com uma faixa dividida dentro do ângulo de visão a. A distância d3 indica o comprimento das áreas de detecção A1, A2 na direção de progressão de veículo. A distância d3 é decidida com base no tamanho do objeto tridimensional a ser detectado. Na presente modalidade, o objeto a ser detectado é um veículo adjacente V2 ou similares e, portanto, a distância d3 é definida em um comprimento que inclui o veículo adjacente V2.

[093]A distância d4 indica o altura, que foi definido de modo que os pneus do veículo adjacente V2 ou similares são incluídos no espaço real, conforme ilustrado na figura 15(b). Em uma imagem de visão de pássaro, a distância d4 [e o comprimento ilustrado na figura 15(a). A distância d4 também pode ser um comprimento que não inclui as pistas ainda adjacentes à esquerda e à direita nas pistas adjacentes na imagem de visão de pássaro (isto é, pistas adjacente- adjacentes a duas pistas de distância). Isso se deve ao fato de que quando as pistas há duas pistas de distância da pista do veículo hospedeiro V1 são incluídas, não é mais possível distinguir um veículo adjacente V2 está presente na pista adjacentes à esquerda e à direita na pista na qual o veículo hospedeiro V1 está se movimentando, ou se um veículo adjacente-adjacente is presente em uma pista adjacente-adjacente a duas pistas de distância.

[094]Conforme descrito acima, as distâncias d1 a d4 são decididas, e a posição, o tamanho e o formato da áreas de detecção A1, A2 são assim decididos.

De maneira mais específica, a posição do lado de topo b1 da áreas de detecção A1, A2 que formam um trapezoide é decidida pela distância d1. A posição de partida C1 do lado de topo b1 é decidida pela distância d2. A posição final C2 do lado de topo b1 é decidida pela distância d3. O lado lateral b2 das áreas de detecção A1, A2 que formam um trapezoide é decidido pela linha reta L3 que se estende a partir da câmera 10 em direção à posição de partida C1. De maneira similar, o lado lateral b3 das áreas de detecção A1, A2 que forma um trapezoide é decidido por uma linha reta L4 que se estende a partir da câmera 10 em direção à posição de extremidade C2. A posição do lado inferior b4 das áreas de detecção A1, A2 que forma um trapezoide é decidida pela distância d4. Dessa maneira, as áreas circundadas pelos lados b1 a b4 são as áreas de detecção A1, A2. As áreas de detecção A1, A2 são quadrados regulares (retângulos) no espaço real posterior a partir do veículo hospedeiro V1, conforme ilustrado na figura 15(b).

[095]Com referência à figura 14, a unidade de conversão de ponto de visão 31 aceita a entrada de dados de imagem capturada de uma área predeterminada capturada pela câmera 10. A unidade de conversão de ponto de visão 31 converte o ponto de visão dos dados de imagem capturada inseridos em dados de imagem de visão de pássaro, que é um estado de visão de pássaro. Um estado de visão de pássaro é um estado de visualização do ponto de visão de uma câmera imaginária que está olhando de cima para baixo, por exemplo, para baixo de modo vertical (ou ligeiramente inclinado para baixo). A conversão de ponto de visão pode ser executada com o uso da técnica descrita, por exemplo, no pedido de patente japonês aberto à inspeção pública n° 2008-219063.

[096]A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 calcula as diferenças de luminância nos dados de imagem de visão de pássaro, que foi submetida à conversão de ponto de visão pela unidade de conversão de ponto de visão 31, a fim de detectar as bordas de um objeto tridimensional incluído na imagem de visão de pássaro. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 calcula, para cada de uma pluralidade de posições ao longo de uma linha imaginária perpendicular que se estende ao longo da direção perpendicular no espaço real, a diferença de luminância entre dois pixels próximos de cada posição. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 é capaz de calcular a diferença de luminância por um método para definir uma única linha imaginária perpendicular que se estende na direção perpendicular no espaço real, ou um método para definir duas linhas imaginárias perpendiculares.

[097]Descreve-se abaixo o método específico para definir duas linhas imaginárias perpendiculares. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define a primeira linha imaginária perpendicular que corresponde a um segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real, e a segunda linha imaginária perpendicular que é diferente a partir da primeira linha imaginária perpendicular e que corresponde ao segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 determina a diferença de luminância entre um ponto na primeira linha imaginária perpendicular e um ponto na segunda linha imaginária perpendicular de maneira contínua ao longo da primeira linha imaginária perpendicular e a segunda linha imaginária perpendicular. A operação da unidade de cálculo de diferença de luminância 35 é descrito em detalhes abaixo.

[098]A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define uma primeira linha imaginária perpendicular La (aqui abaixo chamada de linha de atenção La) que corresponde a uma segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real e que passa através da área de detecção A1, conforme ilustrado na figura 16(a). A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define uma segunda linha imaginária perpendicular Lr (aqui abaixo chamada de linha de referência Lr) que é diferente a partir da linha de atenção La, corresponde ao segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real, e passa através da área de detecção A1. Aqui, a linha de referência Lr é definida em um posição em uma distância a partir da linha de atenção La por uma distância predeterminada no espaço real. As linhas que correspondem aos segmentos de linha que se estendem na direção perpendicular no espaço real são as linhas espaçadas na direção radial a partir da posição Ps da câmera 10 em uma imagem de visão de pássaro. Essas linhas que se espalham na direção radial são as linhas que seguem a direção em colapso do objeto tridimensional quando convertidas em uma visão de pássaro.

[099]A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define um ponto de atenção Pa na linha de atenção La (um ponto na primeira linha imaginária perpendicular). A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define um ponto de referência Pr na linha de referência Lr (um ponto na segunda linha imaginária perpendicular). A linha de atenção La, o ponto de atenção Pa, a linha de referência Lr, e o ponto de referência Pr têm a relação no espaço real ilustrado na figura 16(b).

Fica evidente a partir da figura 16(b) que a linha de atenção La e a linha de referência Lr são as linhas que se estendem na direção perpendicular no espaço real, e que o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr são os pontos definidos substancialmente na mesma altura no espaço real. O ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr não devem necessariamente ser rigorosamente mantidos na mesma altura, e uma determinada quantidade de erro que permite que o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr sejam considerados estando na mesma altura é permitida.

[0100]A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 determina a diferença de luminância entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr. Se a diferença de luminância entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr for grande, é possível que uma borda esteja presente entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr. Na segunda modalidade in particular, uma linha imaginária perpendicular é definida como um segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real em relação ao imagem de visão de pássaro, a fim de detectar um objeto tridimensional presente nas áreas de detecção A1, A2. Portanto, há uma alta possibilidade de que haja uma borda de um objeto tridimensional em uma localização onde a linha de atenção La foi definida quando a diferença de luminância entre a linha de atenção La e a linha de referência Lr é alta. Em conformidade, a unidade de detecção de linha de borda 36 ilustrada na figura 14 detecta uma linha de borda com base em uma diferença de luminância entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr.

[0101]Esse ponto será descrita em mais detalhes. A figura 17 é uma vista para descrever uma descrição detalhada de uma unidade de cálculo de diferença de luminância 35. A figura 17(a) ilustra a imagem de visão de pássaro do estado de visão de pássaro, e a figura 17(b) é uma vista ampliada da imagem de visão de pássaro ilustrada na figura 17(a). Na figura 17, apenas a área de detecção A1 é ilustrada e descrita, mas a diferença de luminância é calculada com o uso do mesmo procedimento para a área de detecção A2.

[0102]Quando o veículo adjacente V2 está sendo exibido na imagem capturada pela câmera 10, o veículo adjacente V2 aparece na área de detecção A1 na imagem de visão de pássaro, conforme ilustrado na figura 17(a). A linha de atenção La é definida em uma parte de borracha de um pneu do veículo adjacente V2 na imagem de visão de pássaro na figura 17(b), conforme ilustrado na vista ampliada da área B1 na figura 17(a). Nesse estado, primeiro, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define a linha de referência Lr. A linha de referência Lr é definida ao longo da direção perpendicular em uma posição definida em uma distância predeterminada no espaço real a partir da linha de atenção La. De maneira específica, no dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a presente modalidade, a linha de referência Lr é definida em uma posição em uma distância of 10 cm distante no espaço real a partir da linha de atenção La. A linha de referência Lr é assim definida no aro do pneu do veículo adjacente V2 definido, por exemplo, em uma distância que corresponde a 10 cm a partir da borracha do pneu do veículo adjacente V2 na imagem de visão de pássaro.

[0103]A seguir, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define uma pluralidade de pontos de atenção Pa1 a PaN na linha de atenção La. Na figura 17 (b), seis pontos de atenção Pa1 a Pa6 (aqui chamados de ponto de atenção Pai quando que indicam um ponto arbitrário) são definidos por conveniência de descrição. Um número arbitrário de pontos de atenção Pa pode ser definido na linha de atenção La. Na descrição abaixo, N pontos de atenção Pa são definidos na linha de atenção La.

[0104]A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define de maneira subsequente o pontos de referência Pr1 to PrN de modo a ter a mesma altura que os pontos de atenção Pa1 a PaN no espaço real. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 calcula a diferença de luminância entre os pares de ponto de atenção Pa e de ponto de referência Pr na mesma altura. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 calcula assim a diferença de luminância entre dois pixels para cada uma da pluralidade de posições (1 - N) ao longo da linha imaginária perpendicular que se estende na direção perpendicular no espaço real. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 calcula a diferença de luminância entre, por exemplo, um primeiro ponto de atenção Pa1 e um primeiro ponto de referência Pr1,

e calcula a diferença de luminância entre um segundo ponto de atenção Pa2 e um segundo ponto de referência Pr2. A unidade de cálculo de diferença de luminância determina assim a diferença de luminância de modo contínuo fashion ao longo da linha de atenção La e da linha de referência Lr. Em outras palavras, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 determina de maneira sequencial a diferença de luminância entre um terceiro a Nth pontos de atenção Pa3 a PaN e o terceiro a Nth pontos de referência Pr3 a PrN.

[0105]A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 repete o processo de definição da linha de referência Lr descrita acima, definição do ponto de atenção Pa, definição do ponto de referência Pr, e o cálculo da diferença de luminância ao mesmo tempo em que desloca a linha de atenção La dentro da área de detecção A1.

Em outras palavras, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 executa de maneira repetida o processo descrito acima, ao mesmo tempo em que altera as posições da linha de atenção La e da linha de referência Lr pela mesma distância no espaço real ao longo da direção na qual a linha terrestre L1 se estende. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35, por exemplo, define a linha que foi a linha de referência Lr no processo anterior para ser a linha de atenção La, define a linha de referência Lr em relação à linha de atenção La, e determina de modo sequencial a diferença de luminância.

[0106]Dessa maneira, na segunda modalidade, a determinação da diferença de luminância a partir do ponto de atenção Pa na linha de atenção La e do ponto de referência Pr na linha de referência Lr, que estão substancialmente na mesma altura no espaço real, permite que uma diferença de luminância seja detectada de maneira distinta quando uma borda que se estende na direção perpendicular está presente.

A precisão para detectar um objeto tridimensional pode ser aprimorada sem que o processo para detectar o objeto tridimensional seja afetado, mesmo quando o objeto tridimensional é ampliado de acordo com a altura a partir da superfície da estrada mediante a conversão em uma imagem de visão de pássaro a fim de comparar a luminância entre as linhas imaginárias perpendiculares que se estendem na direção perpendicular no espaço real.

[0107]Com referência à figura 14, a unidade de detecção de linha de borda 36 detecta a linha de borda a partir da diferença de luminância contínua calculada pela unidade de cálculo de diferença de luminância 35. Por exemplo, no caso ilustrada na figura 17(b), o primeiro ponto de atenção Pa1 e o primeiro ponto de referência Pr1 são posicionados na mesma parte do pneu, e a diferença de luminância é, portanto, pequena. Por outro lado, o segundo ao sexto pontos de atenção Pa2 a Pa6 são posicionados nas partes de borracha do pneu, e o segundo ao sexto pontos de referência Pr2 a Pr6 são posicionados na parte de aro do pneu.

Portanto, a diferença de luminância entre o segundo ao sexto pontos de atenção Pa2 a Pa6 e o segundo ao sexto pontos de referência Pr2 a Pr6 é grande. Em conformidade, a unidade de detecção de linha de borda 36 é capaz de detectar que uma borda está presente entre o segundo a sexto pontos de atenção Pa2 a Pa6 e o segundo ao sexto pontos de referência Pr2 a Pr6 onde a diferença de luminância é alta.

[0108]De maneira específica, quando uma linha de borda está para ser detectada, a unidade de detecção de linha de borda 36 primeiro atribui um atributo ao ith ponto de atenção Pai a partir de uma diferença de luminância entre o ith ponto de atenção Pai (coordenadas (xi, yi)) ao ith ponto de referência Pri (coordenadas (xi', yi')) de acordo com a fórmula 1 observada abaixo.

Fórmula 1 s(xi, yi) = 1 quando I(xi, yi) > I(xi', yi') + t s(xi, yi) = -1 quando I(xi, yi) < I(xi', yi') - t s(xi, yi) = 0 quando o que foi dito acima não for verdadeiro.

[0109]Na fórmula 1 acima, t representa um valor limite predeterminado, I(xi, yi) representa um valor de luminância do ith ponto de atenção Pai, e I(xi', yi') representa um valor de luminância do ith ponto de referência Pri. De acordo com a fórmula 1, o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai é '1' quando o valor de luminância do ponto de atenção Pai é maior que o valor de luminância obtido mediante a adição do valor limite t ao ponto de referência Pri. Por outro lado, o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai é '-1' quando o valor de luminância do ponto de atenção Pai é menor que o valor de luminância obtido mediante a subtração do valor limite t a partir do ponto de referência Pri. O atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai é '0' quando o valor de luminância do ponto de atenção Pai e o valor de luminância do ponto de referência Pri estão em uma relação além daquelas descritas acima.

[0110]A seguir, a unidade de detecção de linha de borda 36 avalia se a linha de atenção La é uma linha de borda da continuidade c(xi, yi) do atributo s ao longo da linha de atenção La com base na fórmula 2 a seguir.

Fórmula 2 c(xi, yi) = 1 quando s(xi, yi) = s(xi + 1, yi + 1) (excluindo quando 0 = 0) c(xi, yi) = 0 quando o que foi dito acima não for verdadeiro.

[0111]A continuidade c(xi, yi) é '1' quando o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai e o atributo s(xi + 1, yi + 1) do ponto de atenção Pai + 1 adjacente são iguais. A continuidade c(xi, yi) é '0' quando o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai e o atributo s(xi + 1, yi + 1) do ponto de atenção Pai + 1 adjacente não são iguais.

[0112]A seguir, a unidade de detecção de linha de borda 36 determina a soma das continuidades c de todos os pontos de atenção Pa na linha de atenção La.

A unidade de detecção de linha de borda 36 divide a soma das continuidades c assim determinada pelo número N de pontos de atenção Pa para assim normalizar a continuidade c. A unidade de detecção de linha de borda 36 determina a linha de atenção La sendo uma linha de borda quando o valor normalizado excedeu o valor limite q. O valor limite q é definido antecipadamente mediante a experimentação ou outros meios.

[0113]Em outras palavras, a unidade de detecção de linha de borda 36 determina se a linha de atenção La é uma linha de borda com base na formula 3 observada abaixo. A unidade de detecção de linha de borda 36, em seguida, determina se todas as linhas de atenção La desenhadas na área de detecção A1 são as linhas de borda.

Fórmula 3 Sc(xi, yi)/N > q

[0114]Dessa maneira, na segunda modalidade, um atributo é atribuído ao ponto de atenção Pa com base na diferença de luminância entre o ponto de atenção Pa na linha de atenção La e o ponto de referência Pr na linha de referência Lr, e é determinado se a linha de atenção La é uma linha de borda com base na continuidade c dos atributos ao longo da linha de atenção La. Portanto, os limites entre as áreas que têm alta luminância e as áreas que têm baixa luminância são detectados como as linhas de borda, e as bordas podem ser detectadas de acordo com os sentidos natural de um ser humano. Os resultados acima serão descritos. A figura 18 é uma vista que ilustra um exemplo de imagem para descrever o processamento de uma unidade de detecção de linha de borda 36. Esse exemplo de imagem é uma imagem na qual um primeiro padrão de listras 101 e um segundo padrão de listras 102 são adjacentes uns aos outros, o primeiro padrão de listras 101 que indica um padrão de listras no qual as áreas de alta luminância e as áreas de baixa luminância são repetidas, e o segundo padrão de listras 102 que indica uma padrão de listras no qual as áreas de baixa luminância e as áreas de alta luminância são repetidas. Além disso, nesse exemplo de imagem, as áreas do primeiro padrão de listras 101 no qual a luminância é alta, e as áreas do segundo padrão de listras 102 no qual a luminância é baixa são adjacentes umas às outras, e as áreas do primeiro padrão de listras 101 na qual a luminância é baixa, e as áreas do segundo padrão de listras 102 na qual a luminância é alta são adjacentes umas às outras. A localização 103 posicionada no limite entre o primeiro padrão de listras 101 e o segundo padrão de listras 102 tende a não ser percebido como uma borda pelos sentidos do ser humano.

[0115]Em contraste, devido às áreas de baixa luminância e as áreas de alta luminância serem adjacentes umas às outras, a localização 103 é reconhecida como uma borda quando uma borda é detectada apenas pela diferença de luminância. No entanto, a unidade de detecção de linha de borda 36 avalia a localização 103 como sendo uma linha de borda apenas quando há continuidade nos atributos de uma diferença de luminância. Portanto, a unidade de detecção de linha de borda 36 é capaz de suprimir a avaliação vaga na qual a localização 103, que não é reconhecida como uma linha de borda pelos sentidos do ser humano, é reconhecida como a linha de borda, e as bordas podem ser detectadas de acordo com os sentidos do ser humano.

[0116]Com referência à figura 14, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a detecta um objeto tridimensional com base em uma quantidade de linhas de borda detectada pela unidade de detecção de linha de borda 36.

Conforme descrito acima, o dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a presente modalidade detecta uma borda linha que se estende na direção perpendicular no espaço real. A detecção de muitas linhas de borda que se estendem na direção perpendicular indica que há uma alta possibilidade de que um objeto tridimensional esteja presente nas áreas de detecção A1, A2. Em conformidade, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a detecta um objeto tridimensional com base na quantidade de linhas de borda detectada pela unidade de detecção de linha de borda 36. De maneira específica, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a determina se a quantidade de linhas de borda detectada pela unidade de detecção de linha de borda 36 é um valor limite predeterminado b ou maior, e quando a quantidade de linhas de borda é um valor limite predeterminado b ou maior, as linhas de borda detectadas pela unidade de detecção de linha de borda 36 são determinadas como sendo as linhas de borda de um objeto tridimensional, e um objeto tridimensional com base nas linhas de borda é assim detectado como sendo um veículo adjacente V2.

[0117]Além disso, antes da detecção do objeto tridimensional, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a avalia se as linhas de borda detectadas pela unidade de detecção de linha de borda 36 estão corretas. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a avalia se uma alteração na luminância em uma linhas de borda é um valor limite predeterminado tb ou maior ao longo das linhas de borda da imagem de visão de pássaro. Quando a alteração na luminância em uma linhas de borda na imagem de visão de pássaro é um valor limite predeterminado tb ou maior, as linhas de borda são determinadas como sendo detectadas pela avaliação vaga. Por outro lado, quando a alteração na luminância nas linhas de borda na imagem de visão de pássaro é menor que um valor limite predeterminado tb, avalia-se que as linhas de borda estão corretas. O valor limite tb é definido antecipadamente mediante a experimentação ou outros meios.

[0118]A figura 19 é uma vista que ilustra a distribuição de luminância na linha de borda, a figura 19(a) ilustra a linha de borda e a distribuição de luminância quando um veículo adjacente V2 como um objeto tridimensional está presente na área de detecção A1, e a figura 19(b) ilustra a linha de borda e a distribuição de luminância quando um objeto tridimensional não está presente na área de detecção A1.

[0119]Conforme ilustrado na figura 19(a), presume-se que foi determinado que a linha de atenção La definida na parte de borracha do pneu do veículo adjacente V2 está em uma linha de borda na imagem de visão de pássaro. Nesse caso, a alteração na luminância na linha de atenção La na imagem de visão de pássaro é gradual. Isso se deve à imagem capturada pela câmera 10 sendo convertida no ponto de visão para uma imagem de visão de pássaro, através do qual o pneu do veículo adjacente é ampliado dentro da imagem de visão de pássaro. Por outro lado, a linha de atenção La definida na parte de caractere branco "50" desenhado na superfície da estrada na imagem de visão de pássaro é considerada como sendo avaliada de maneira vaga para ser uma linha de borda, conforme ilustrado na figura 19(b). Nesse caso, a alteração na luminância na linha de atenção La na imagem de visão de pássaro tem ondulações consideráveis. Isso se deve ao fato de que a estrada e outras partes e de baixa luminância são misturadas com as partes de alta luminância nos caracteres brancos em uma linha de borda.

[0120]A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34a avalia se uma linha de borda foi detectada mediante a avaliação vaga com base nas diferenças na distribuição de luminância na linha de atenção La como descrito acima. Por exemplo, um objeto tridimensional incluído em uma imagem capturada tende a aparecer em um estado ampliado de uma imagem de visão de pássaro quando a imagem capturada adquirida pela câmera 10 é convertida em uma imagem de visão de pássaro. Como descrito acima, quando o pneu de um veículo adjacente é ampliado, as alterações na luminância da imagem de visão de pássaro na direção aumentada tendem a ser pequenas, porque o pneu como um único local é ampliado. Em contraste, quando um caractere ou similar desenhado na superfície da estrada foi avaliado de maneira vaga como uma linha de borda, as áreas como a parte de caractere com alta luminância e as áreas como a parte da superfície da estrada com baixa luminosidade estão incluídas na imagem de visão de pássaro de forma misturada. Em tal caso, as alterações na luminância na direção aumentada tendem a ser maiores. Em conformidade, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a determina que a linha de borda foi detectada mediante a avaliação vaga quando a alteração na luminância ao longo da linha de borda está em um valor limite predeterminado tb ou maior, e determina que a linha de borda não é causada por um objeto tridimensional. Uma redução na precisão para detectar um objeto tridimensional é assim suprimida quando os caracteres brancos, como "50" na superfície da estrada, a vegetação ao longo da estrada, e similares são avaliados como sendo as linhas de borda. Por outro lado, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a determina que uma linha de borda é uma linha de borda de um objeto tridimensional e determina que um objeto tridimensional está presente quando as alterações na luminância ao longo da linha de borda são menores que um valor limite predeterminado tb.

[0121]De maneira específica, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a calcula uma alteração na luminância de uma linha de borda com o uso da fórmula 4 ou 5 observada abaixo. A alteração na luminância da linha de borda corresponde ao valor de avaliação no espaço real na direção perpendicular. A fórmula 4 avalia a distribuição de luminância com o uso do valor total do quadradas da diferença entre o ith valor de luminância I(xi, yi) e o ith + 1 valor de luminância adjacente I(xi + 1, yi + 1) na linha de atenção La. A fórmula 5 avalia a distribuição de luminância com o uso do valor total do valor absoluto da diferença entre o ith valor de luminância I(xi, yi) e o ith +1 valor de luminância I(xi + 1, yi + 1) adjacente na linha de atenção La.

Fórmula 4 O valor de avaliação na direção equivalente perpendicular = S[{I(xi, yi) - I(xi +

1, yi + 1)}2] Fórmula 5 O valor de avaliação na direção equivalente perpendicular = S|I(xi, yi) - I(xi + 1, yi + 1)|

[0122]Nenhuma limitação é imposta sobre o uso da formula 5, e também é possível binarizar um atributo b de um valor de luminância adjacente com o uso do valor limite t2, e, em seguida, somar o atributo b binarizado para todos os pontos de atenção Pa, como na fórmula 6 observada abaixo.

Fórmula 6 Valor de avaliação na direção equivalente perpendicular = Sb(xi, yi) em que b(xi, yi) = 1 quando |I(xi, yi) - I(xi + 1, yi + 1)| > t2 e b(xi, yi) = 0 quando o que foi dito acima não for verdadeiro.

[0123]O atributo b(xi, yi) do ponto de atenção Pa(xi, yi) é '1' quando o valor absoluto de uma diferença de luminância entre a valor de luminância do ponto de atenção Pai e a valor de luminância do ponto de referência Pri é maior que o valor limite t2. Quando a relação acima não é verdadeira, o atributo b(xi, yi) do ponto de atenção Pai é '0.' O valor limite t2 é definido antecipadamente mediante a experimentação ou outros meios de modo que o linha de atenção La não é avaliado como sendo o mesmo objeto tridimensional. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a, em seguida, soma o atributo b para todos os pontos de atenção Pa na linha de atenção La e determina o valor de avaliação na direção equivalente perpendicular para assim avaliar se uma linha de borda é causada por um objeto tridimensional e que um objeto tridimensional está presente.

[0124]A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a detecta as linhas de borda que se estendem na direção da largura do veículo a partir de partes correspondem às áreas de detecção A1, A2, e gera uma forma de onda de borda unidimensional EDt. Por exemplo, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a conta ao longo da direção da largura do veículo o número de pixels que corresponde a uma linha de borda que se estende na direção da largura do veículo, para formar uma distribuição de frequência e, assim, gerar uma forma de onda de borda unidimensional EDt, conforme ilustrado, por exemplo, na figura 10. A unidade de avaliação do objeto tridimensional 34a avalia se o veículo hospedeiro passou um veículo adjacente com base na forma de onda de borda EDt gerada pela unidade detecção de objeto tridimensional 33a e, assim, avalia um veículo adjacente com o qual existe a possibilidade de contato caso o veículo hospedeiro mude de pista.

[0125]Assim, a forma de onda de borda EDt é um modo de informação de distribuição de pixels que indica uma diferença de luminância predeterminada, e a "informação de distribuição de pixels" na presente modalidade pode ser posicionada com a informação que indica o estado de distribuição de "pixels que possuem uma diferença de luminância de um valor limite predeterminado ou maior ", como detectado ao longo da direção da largura do veículo. Em outras palavras, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a detecta um objeto tridimensional com base na informação de distribuição de pixels que tem uma diferença de luminância de um valor limite predeterminado ou maior ao longo da direção da largura do veículo em uma imagem de visão de pássaro pela unidade de conversão de ponto de visão 31.

[0126]A seguir, o método para detectar um veículo adjacente de acordo com a segunda modalidade será descrita. A figura 20 é um fluxograma que ilustra os detalhes do método para detectar um veículo adjacente de acordo com a segunda modalidade. Na figura 20, o processo envolvido com a área de detecção A1 será descrito por uma questão de conveniência, mas o mesmo processo é executado para a área de detecção A2 também.

[0127]Primeiro, na etapa S301, uma área predeterminada especificada pelo ângulo de visão a e a posição de fixação é capturada pela câmera 10, e os dados da imagem da imagem capturada P capturada pela câmera 10 são adquiridos pelo computador 30a. A seguir, a unidade de conversão de ponto de visão 31 converte o ponto de visão dos dados de imagem adquiridos e gera os dados de imagem de visão de pássaro na etapa S302.

[0128]A seguir, na etapa S303, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define a linha de atenção La na área de detecção A1. Nesse momento, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define uma linha que corresponde a uma linha que se estende na direção perpendicular no espaço real como a linha de atenção La. Além disso, na etapa S303, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 também define a linha de referência Lr na área de detecção A1. A unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define, como a linha de referência Lr, uma linha que corresponde a uma linha que se estende na direção perpendicular no espaço real, é a linha também sendo separada por uma distância predeterminada no espaço real a partir da linha de atenção La.

[0129]A seguir, na etapa S304, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define uma pluralidade de pontos de atenção na linha de atenção La e define os pontos de referência Pr na linha de referência Lr de modo que os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr estão substancialmente na mesma altura no espaço real. Os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr assim se alinham substancialmente na direção horizontal, e a linha de borda que se estende na direção perpendicular no espaço real é detectada de maneira mais fácil.

Além disso, nesse momento, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 define um determinado número de pontos de atenção Pa que não serão problemáticos durante a detecção de borda pela unidade de detecção de linha de borda 36.

[0130]A seguir, na etapa S305, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 calcula a diferença de luminância entre os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr na mesma altura no espaço real. A unidade de detecção de linha de borda 36 calcula o atributo s dos pontos de atenção Pa de acordo com formula 1 descrita acima. Na etapa S306, a unidade de detecção de linha de borda 36, em seguida, calcula a continuidade c do atributo s dos pontos de atenção Pa de acordo com formula 2. Na etapa S307, a unidade de detecção de linha de borda 36 ainda avalia se um valor obtido mediante a normalização da soma da continuidade c é maior que o valor limite q de acordo com formula 3. Quando foi determinado que o valor normalizado é maior que o valor limite q (etapa S307 = Sim), a unidade de detecção de linha de borda 36 detecta a linha de atenção La como a linha de borda na etapa S308. O processo, em seguida, prossegue para a etapa S309. Quando foi determinado que o valor normalizado não é maior que o valor limite q (etapa S307 = Não), a unidade de detecção de linha de borda 36 não detecta que a linha de atenção La é uma linha de borda, e o processo prossegue para a etapa S309.

[0131]Na etapa S309, o computador 30a determina se os processos das etapas S303 a S308 foram executados para todas as linhas de atenção La do que pode ser definido na área de detecção A1. Quando foi determinado que os processos acima não foram realizados para todas as linhas de atenção La (etapa S309 = Não), o processo volta para a etapa S303, define uma nova linha de atenção La, e o processo através da etapa S309. Por outro lado, quando foi determinado que os processos foram realizados para todas as linhas de atenção La (etapa S309 = Sim), o processo prossegue para a etapa S310.

[0132]Na etapa S310, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a calcula a alteração na luminância ao longo da linha de borda para cada linha de borda detectada na etapa S308. A dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a calcula a alteração na luminância das linhas de borda de acordo com qualquer uma das fórmulas 4, 5, e 6. A seguir, na etapa S311, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a exclui, dentro as linhas de borda, as linhas de borda nas quais a alteração na luminância está em um valor limite predeterminado tb ou maior.

Em outras palavras, quando uma linha de boda que tem uma grande alteração na luminância não é avaliado como sendo uma linha de borda correta, a linha de borda não é usada para detectar um objeto tridimensional. Conforme descrito acima, isso é feito a fim de suprimir a detecção de caracteres na superfície da estrada, a vegetação ao longo da estrada, e similares incluídos na área de detecção A1 como as linhas de borda. Portanto, o valor limite predeterminado tb é determinado mediante a experimentação ou outros meios antecipadamente, e é definido com base na alteração na luminância que ocorre devido aos caracteres na superfície da estrada, a vegetação ao longo da estrada, e similares. Por outro lado, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a determina uma linha de borda que tem uma alteração na luminância que é menor que um valor limite predeterminado tb como sendo uma linha de borda de um objeto tridimensional, e assim detecta o objeto tridimensional presente em uma pista adjacente.

[0133]Em seguida, na etapa S312, determina-se pela unidade de avaliação do objeto tridimensional 34a se a quantidade de linhas de borda é um valor limite ou superior. Aqui, o valor limite é definido previamente para um valor que permite [um objeto tridimensional] seja avaliado como um veículo de quatro rodas que aparece nas áreas de detecção A1, A2 com base no número de linhas de borda.

Quando foi avaliado que a quantidade de linhas de borda não é de um valor limite ou superior (etapa S312 = Nenhum), a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34a avalia na etapa S316 que um veículo adjacente a ser detectado não está presente em uma pista adjacente, cancela um alerta quando um alerta foi emitido (etapa S317), e em seguida, retorna para a etapa S301 e repete o processo acima descrito. Por outro lado, quando se considerou que a quantidade de linhas de borda é de um valor limite ou maior (etapa S312 = sim), o processo prossegue para a etapa S313.

[0134]Na etapa S313, determina-se pela unidade de avaliação do objeto tridimensional 34a se a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente é um valor negativo. Por exemplo, a unidade de avaliação de objeto tridimensional 34a [determina] a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente com base na alteração no tempo das linhas de bordo, e quando a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente é um valor negativo, isto é, quando a velocidade do movimento do veículo adjacente em relação à velocidade de movimento do veículo hospedeiro é baixa, é determinado que o veículo hospedeiro está tentando passar o veículo adjacente, e o processo segue para a etapa S401 ilustrada na figura 21. Por outro lado, quando a velocidade do movimento relativo do veículo adjacente não é um valor negativo, é determinado que um veículo adjacente a ser detectado está presente na pista adjacente (etapa S314), é emitido um alerta para o condutor do veículo hospedeiro (etapa S315) e, em seguida, o processo retorna para a etapa S301 e o processamento acima descrito é repetido.

[0135]Quando for determinado que o veículo hospedeiro está tentando passar um veículo adjacente (etapa S313 = sim), a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33a detecta as bordas que se estendem na direção da largura do veículo, e gera um forma de onda de borda unidimensional EWt com base nas linhas de borda detectadas que se estendem na direção da largura do veículo (etapa S401), tal como ilustrado na figura 10 da primeira modalidade. Por exemplo, a unidade detecção de objeto tridimensional 33a conta o número de pixels que correspondem a uma linha de borda que se estende na direção da largura do veículo, para formar uma distribuição de frequência, tal como ilustrado na figura 10, através do qual uma extremidade de uma dimensão de onda EWt pode ser gerada. A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34a detecta então o número de posições de detecção em que o número de contagem está em um valor limite s' ou mais, no mesmo modo como na etapa S202 na primeira modalidade, e quando existe uma continuidade de um predeterminado número ou mais das posições de detecção com um número de contagem no valor limite s' ou superior (etapa S402 = sim), é determinado que o veículo adjacente está presente nas áreas de detecção A1, A2 e o processo segue para a etapa S403. Por outro lado, quando uma continuidade de um número predeterminado ou mais das posições de detecção com um número de contagem no valor limite s' ou superior não é detectado (etapa S402 = n), considera- se que um veículo adjacente a ser treinado é não está presente na pista adjacente (etapa S316 na figura 20). Um alerta é cancelado quando um alerta está sendo emitido (etapa S317), e o processo retorna para a etapa S301 e o processamento acima descrito é repetido.

[0136]Em seguida, de um modo semelhante para a etapa S203 na primeira modalidade, a unidade de avaliação de objeto 34a tridimensional determina se uma posição P1 de detecção mais próxima do veículo hospedeiro entre as posições de detecção para o qual o número de contagem é igual ou maior do que o valor limite s 'chegou a uma posição predeterminada P0 dentro das áreas de detecção A1, A2.

Quando a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro chegou ao P0 posição pré-determinada (etapa S403 = sim), é determinado que o veículo hospedeiro passou no veículo adjacente, é determinado que não existe a possibilidade de contacto com o adjacente veículo deve veículo hospedeiro fazer uma mudança de faixa, e considera-se que um veículo adjacente detectado não está presente na pista adjacente (etapa S316 na figura 20). Um alerta é cancelado quando um alerta está sendo emitido (etapa S317), e o processo retorna para a etapa S301 e o processamento acima descrito é repetido. Por outro lado, quando a posição de detecção P1 mais próxima do veículo hospedeiro não chegou à posição P0 predeterminado (etapa S403 = n), é determinado que o veículo não hospedeiro passou no veículo adjacente e considera-se que um veículo adjacente a ser detectado está presente na pista adjacente (etapa S314 da figura 20). Um alerta é emitido para o condutor do veículo hospedeiro (etapa S315), e o processo retorna para a etapa S301 e o processamento acima descrito é repetido.

[0137]Conforme descrito acima, na segunda modalidade, a imagem capturada é convertida na imagem de visão de pássaro, e as informações de borda do objeto tridimensional são detectadas a partir da imagem de visão de pássaro assim convertida. As linhas de borda que se estendem na direção de largura de veículo são detectadas, e a forma de onda de borda dimensional EWt é gerada com base nas linhas de borda detectadas que se estendem na direção de largura do veículo. Em seguida, é avaliado se o veículo hospedeiro passou o veículo adjacente com base na forma de onda de borda dimensional EWt. Além disso, os efeitos da primeira modalidade, é assim possível na segunda modalidade avaliar de maneira adequada se o veículo hospedeiro passou o veículo adjacente com base nas informações de borda, o veículo adjacente passou pelo veículo hospedeiro pode ser impedido de maneira eficaz de ser detectado como um veículo adjacente a ser detectado, e a precisão para a detecção do veículo adjacente a ser detectado aumenta.

[0138]As modalidades descritas acima são descritas a fim de facilitar o entendimento da presente invenção, e não são descritas a fim de limitar a presente invenção. Portanto, os elementos apresentados nas modalidades acima destinam-se a incluir todas as modificações de design e os equivalentes a isso que ficam dentro da faixa técnica da presente invenção.

[0139]Por exemplo, nas modalidades acima descritas, uma configuração de exemplo foi dada, em que um veículo adjacente a ser detectado não é avaliado como estando presente em uma pista adjacente, quando foi avaliado que o veículo hospedeiro passou o veículo adjacente que se movimenta em uma pista adjacente, mas nenhuma limitação é imposta assim e, por exemplo, também é possível utilizar uma configuração na qual o grau de confiança para a avaliação de um veículo adjacente a ser detectado é reduzido quando considera-se que o veículo hospedeiro passou um veículo adjacente que se movimenta em uma pista adjacente.

[0140]Para além das modalidades descritas acima, em uma situação em que uma pluralidade de veículos adjacentes está presente e o veículo hospedeiro está passando uma pluralidade de veículos adjacentes, também é possível utilizar uma configuração na qual um veículo adjacente detectado em frente às novas áreas de detecção A1, A2 é feito para ser um novo objeto de determinação, quando outro veículo adjacente é detectado em frente das áreas de detecção A1, A2 antes da posição de detecção que corresponde a um veículo adjacente alcançar uma posição predeterminada P0 no interior das áreas de detecção A1, A2.

[0141]Além disso, na primeira modalidade descrita acima, uma configuração de exemplo foi determinado em que é avaliada, com base na alteração no momento da primeira DW1t diferença de forma de onda, se o veículo hospedeiro está a tentar transmitir uma viatura adjacente, como ilustrado na etapa S111 da figura 12, mas sem limitação é imposta desse modo, e também é possível utilizar uma configuração na qual é avaliada, com base na alteração no tempo da segunda diferença de forma de onda DW2t, se o veículo hospedeiro passa um veículo adjacente. Por exemplo, é possível utilizar uma configuração na qual a velocidade do movimento relativo de um veículo adjacente é calculado com base na diferença de forma de onda segundo DW2t no momento atual e a segunda forma de onda de diferença DW2t-1 a um único instante antes, e o hospedeiro veículo é avaliado como tentando passar um veículo adjacente quando a velocidade do movimento relativo do veículo ao lado é um valor negativo.

[0142]Além disso, um exemplo de uma configuração foi dada na primeira modalidade descrita acima na qual os valores de pixel da imagem de diferença PDt são detectados como '0' e '1' pela unidade de alinhamento 32, e os pixels que têm um valor de pixel de '1' na imagem de diferença PDt são contados como os pixels de diferença DP pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 com base na imagem de diferença PDt, para assim detectar um objeto tridimensional, mas nenhuma limitação é imposta assim, e também é possível usar uma configuração na qual, por exemplo, os valores de pixel da imagem de diferença PDt são detectados pela unidade de alinhamento 32 com o uso dos valores absolutos da diferença valores DE das imagens de visão de pássaro PBt, PBt-1, e os pixels que excedem o valor limite de diferença predeterminada são contados como os pixels de diferença DP pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33.

[0143]Além disso, nas modalidades descritas acima, uma imagem capturada do momento atual e uma imagem em um momento único anterior são convertidas em visões de pássaro, as visões de pássaro convertidas são alinhadas, a imagem de diferença PDt é, em seguida, gerada, e a imagem de diferença PDt gerada é avaliada ao longo da direção em colapso (a direção na qual o objeto tridimensional se rompe quando a imagem capturada é convertida na visão de pássaro) para gerar uma primeira forma de onda de diferença DW1t, mas nenhuma limitação é assim imposta. Por exemplo, também é possível usar uma configuração na qual apenas a imagem em um momento único anterior é convertida na visão de pássaro, a visão de pássaro convertida é alinhada, em seguida, o ganho convertido em uma imagem capturada equivalente, a imagem de diferença PDt é gerada com o uso dessa imagem e a imagem no momento atual, e a imagem de diferença PDt gerada é avaliada ao longo da direção que corresponde ao direção em colapso (isto é, a direção obtida ao converter a direção em colapso em uma direção na imagem capturada) para gerar assim a primeira forma de onda de diferença DW1t. Em outras palavras, a visão de pássaro não é expressamente exigido ser gerada contanto que a imagem no momento atual e a imagem em um momento único anterior sejam alinhadas, a imagem de diferença PDt é gerada a partir de uma diferença entre duas imagens alinhadas, e a imagem de diferença PDt pode ser avaliada ao longo da direção em colapso de um objeto tridimensional quando a imagem de diferença PDt é convertida na visão de pássaro.

[0144]Nas modalidades descritas acima, a velocidade do veículo hospedeiro V1 é determinada com base em um sinal a partir do sensor de velocidade 20, mas nenhuma limitação é assim imposta, e também é possível usar uma configuração na qual a velocidade é estimada a partir de uma pluralidade de imagens em diferentes momentos. Nesse caso, o sensor de velocidade 20 não é exigido e a configuração pode ser simplificada.

[0145]A câmera 10 nas modalidades descritas acima corresponde aos meios de captura de imagem da presente invenção. A unidade de conversão de ponto de visão 31 corresponde aos meios de conversão de imagem da presente invenção, a unidade de alinhamento 32, a dispositivo de detecção de objeto tridimensional 33, a unidade de cálculo de diferença de luminância 35 e a unidade de detecção de linha de borda 36 correspondem aos meios de detecção de objeto tridimensional da presente invenção. A unidade de avaliação de objeto tridimensional 34 corresponde aos meios de avaliação de objeto tridimensional e aos meios de controle da presente invenção.

Listagem de Referência 1, 1a: dispositivo de detecção de objeto tridimensional 10: câmera 20: sensor de velocidade 30, 30a: computador 31: unidade de conversão de ponto de visão 32: unidade de alinhamento 33, 33a: dispositivo de detecção de objeto tridimensional 34, 34a: unidade de avaliação de de objeto tridimensional

35: unidade de cálculo de diferença de luminância

36: unidade de detecção de linha de borda a: ângulo de visão

A1, A2: área de detecção

CP: ponto de passagem

DP: pixels de diferença

DW1t, DW1t-1: primeira forma de onda de diferença

DW1t, DW1t-2: segunda forma de onda de diferença

DW1t1 to DW1m, DW1m+k a DW1tn : pequena área

L1, L2: linha terrestre

La, Lb: linha na direção na qual o objeto tridimensional se rompe

La’, Lb’: linha na direção de largura do veículo

P: imagem capturada

PBt: imagem de visão de pássaro

PDt: imagem de diferença

V1: veículo hospedeiro

V2: veículo adjacente

V3: veículo adjacente-adjacente

Claims

REIVINDICAÇÕES

1. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, CARACTERIZADO pelo fato de compreender: uma câmera disposta para capturar imagens de uma área de detecção predeterminada em relação a um veículo hospedeiro equipado com o dispositivo de detecção de objeto tridimensional; e um computador; o computador sendo programado para converter um ponto de visão das imagens obtidas pela câmera para criar imagens de visão de pássaro; o computador sendo programado para detectar uma presença de um objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento de detecção de direção de largura de veículo no qual as imagens de visão de pássaro obtidas em momentos diferentes são alinhadas, e as informações de forma de onda de direção de largura do veículo são geradas pela contagem e criação de uma distribuição de frequência de um número pixels ao longo de uma direção de largura do veículo que indica uma diferença predeterminada em uma imagem de diferença das imagens de visão de pássaro alinhadas para detectar a presença do objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada; o computador sendo programado para avaliar se o objeto tridimensional detectado é outro veículo que está presente dentro da área de detecção predeterminada; e o computador sendo programado para especificar pelo menos uma posição de detecção para a qual um número de contagem igual a ou maior que um valor predeterminado foi obtido no processamento de detecção de direção de largura do veículo, e suprimir a avaliação de que o objeto tridimensional é outro veículo quando a posição de detecção especificada se mover em direção à parte posterior dentro da área de detecção predeterminada em uma direção de progressão de veículo hospedeiro e alcançar uma posição predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro dentro da área de detecção predeterminada.

2. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador gera as informações de forma de onda de direção de largura do veículo pela utilização de uma pluralidade de posições diferentes das imagens de visão de pássaro ao longo da direção de progressão de veículo hospedeiro na área de detecção predeterminada para formar a distribuição de frequência; e o computador especifica uma pluralidade de posições de detecção para as quais o número de contagem igual a ou maior que o valor predeterminado foi obtido no processamento de detecção de direção de largura do veículo e suprime a avaliação que o objeto tridimensional é outro veículo quando a posição de detecção mais próxima ao veículo hospedeiro entre a pluralidade de posições de detecção se mover em direção à parte posterior dentro da área de detecção predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro e alcançar uma posição predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro dentro da área de detecção predeterminada.

3. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 2, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador é programado ainda para detectar uma presença do objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento da detecção de direção em colapso com base na geração de informações de forma de onda de direção em colapso pela contagem do número de pixels ao longo de uma direção na qual o objeto tridimensional se rompe quando o ponto de visão é convertido em uma imagem de visão de pássaro que indica uma diferença predeterminada em uma imagem de diferença das imagens de visão de pássaro alinhadas, formando uma distribuição de frequência.

4. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 3, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador calcula uma velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional com base em uma alteração no tempo de uma entre as informações de forma de onda de direção de largura do veículo e as informações de forma de onda de direção em colapso; e o computador determina se a velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional é uma velocidade de passagem que permite que o veículo hospedeiro passe o objeto tridimensional, realiza o processamento de detecção de direção de largura do veículo ao determinar que a velocidade de movimento relativo é a velocidade de passagem, e realiza o processamento de detecção de direção em colapso ao determinar que a velocidade de movimento relativo não é a velocidade de passagem.

5. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 1, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador é programado ainda para detectar uma presença do objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento da detecção de direção em colapso com base na geração de informações de forma de onda de direção em colapso através da contagem do número de pixels ao longo de uma direção na qual o objeto tridimensional se rompe quando o ponto de visão é convertido para uma imagem de visão de pássaro que indica uma diferença predeterminada em uma imagem diferente das imagens de visão de pássaro alinhadas para formar uma distribuição de frequência.

6. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 5, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador calcula uma velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional com base em uma alteração no tempo que uma entre as informações de forma de onda de direção de largura do veículo e as informações de forma de onda de direção em colapso, e o computador determina se a velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional é uma velocidade de passagem que permite que o veículo hospedeiro passe o objeto tridimensional, realiza o processamento de detecção de direção de largura de veículo ao determinar que a velocidade de movimento relativo é a velocidade de passagem, e realiza o processamento de detecção de direção em colapso ao determinar que a velocidade de movimento relativo não é a velocidade de passagem.

7. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, CARACTERIZADO pelo fato de compreender: uma câmera disposta para capturar imagens de uma área de detecção predeterminada em relação a um veículo hospedeiro equipado com o dispositivo de detecção de objeto tridimensional; e um computador; o computador programado para converter um ponto de visão das imagens obtidas pela câmera para criar imagens de visão de pássaro; o computador sendo programado para detectar uma presença de um objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento de detecção de direção de largura de veículo com base em informações de borda detectadas ao longo de uma direção de largura do veículo a partir das imagens de visão de pássaro obtidas pela câmera; o computador programado para avaliar se o objeto tridimensional detectado é outro veículo que está presente dentro da área de detecção predeterminada; e o computador programado para especificar pelo menos uma posição de detecção para a qual um número de contagem igual a ou maior que um valor predeterminado foi obtido no processamento de detecção de direção de largura do veículo, e suprimir a avaliação que o objeto tridimensional é outro veículo quando a posição de detecção especificada se mover em direção à parte posterior na área de detecção predeterminada em uma direção de progressão de veículo hospedeiro e alcançar uma posição predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro dentro da área de detecção.

8. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador, ao executar o processamento de detecção de direção de largura do veículo, detecta as informações de borda ao longo da direção de largura do veículo a partir das imagens de visão de pássaro em uma pluralidade de posições diferentes ao longo da direção de progressão de veículo hospedeiro na área de detecção predeterminada; e o computador programado para especificar uma pluralidade de posições de detecção para as quais um número de contagem igual a ou maior que um valor predeterminado foi obtido no processamento de detecção de direção de largura do veículo, e suprime a avaliação de que objeto tridimensional é outro veículo quando a posição de detecção mais próxima ao veículo hospedeiro entre a pluralidade de posições de detecção especificadas se moveu em direção à parte posterior dentro da área de detecção predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro e alcançou uma posição predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro dentro da área de detecção predeterminada.

9. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 8, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador é programado ainda para detectar uma presença do objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento de detecção de direção em colapso com base na detecção das informações de borda ao longo de uma direção na qual um objeto tridimensional se rompe quando o ponto de visão é convertido para uma imagem em visão de pássaro.

10. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 9, CARACTERIZADO pelo fato de que o computador calcula uma velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional com base em uma alteração no tempo das informações de borda; e o computador determina se a velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional é uma velocidade de passagem que permite que o veículo hospedeiro passe o objeto tridimensional, realiza o processamento de detecção de direção de largura do veículo ao determinar que a velocidade de movimento relativo é a velocidade de passagem, e realiza o processamento de detecção de direção em colapso ao determinar que a velocidade de movimento relativo não é a velocidade de passagem.

11. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 7, CARACTERIZADO pelo fato de que: o computador é programado ainda para detectar uma presença do objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento de detecção de direção em colapso com base na detecção das informações de borda ao longo de uma direção na qual um objeto tridimensional se rompe quando o ponto de visão é convertido para uma imagem de visão de pássaro.

12. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 11, CARACTERIZADO pelo fato de que: o computador calcula uma velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional com base em uma alteração no tempo das informações de borda; e o computador determina se a velocidade de movimento relativo do objeto tridimensional do objeto tridimensional é uma velocidade de passagem que permite que o veículo hospedeiro passe o objeto tridimensional, realiza o processamento de detecção de direção de largura de veículo ao determinar que a velocidade de movimento relativo é a velocidade de passagem, e realiza o processamento de detecção de direção em colapso ao determinar que a velocidade relativa não é a velocidade de passagem.

13. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, CARACTERIZADO pelo fato de compreender: uma câmera disposta para capturar uma imagem de uma área de detecção predeterminada em relação a um veículo hospedeiro equipado com o dispositivo de detecção de objeto tridimensional; e um computador; o computador programado para converter um ponto de visão da imagem obtida pela câmera para criar imagem de visão de pássaro; o computador sendo programado para detectar uma presença de um objeto tridimensional dentro da área de detecção predeterminada pelo processamento de detecção de direção de largura de veículo com base em informações de distribuição de pixels nas quais uma diferença de luminância está em um valor limiar predeterminado ou superior ao longo de uma direção de largura do veículo nas imagens de visão de pássaro; o computador programado para avaliar se o objeto tridimensional detectado é outro veículo a ser detectado que está presente dentro da área de detecção predeterminada; e o computador programado para especificar pelo menos uma posição de detecção para a qual um número de contagem igual a ou maior que um valor predeterminado foi obtido no processamento de detecção de direção de largura do veículo, e suprimir a avaliação que o objeto tridimensional é outro veículo a ser detectado quando a posição de detecção especificada se mover dentro da área de detecção predeterminada da frente em direção à traseira em uma direção de progressão de veículo hospedeiro e chegar em uma posição predeterminada na direção de progressão de veículo hospedeiro dentro da área de detecção predeterminada.