BR112015001711A2 - dispositivo de detecção de objeto tridimensional e método de detecção de um objeto tridimensional - Google Patents

Abstract

resumo “dispositivo de detecção de objeto tridimensional e método de detecção de um objeto tridimensional” a presente invenção se refere a um dispositivo de detecção de objeto tridimensional caracterizado por ser fornecido com um meio de detecção de objeto tridimensional (33) para detectar um objeto tridimensional com base nas imagens capturadas, e calcular a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional, um meio de detecção da fonte luminosa (35) para detectar uma fonte luminosa corres-pondente ao farol de outro veículo, e um meio de controle (37) que, na hipótese de que uma fonte luminosa correspondente ao farol de outro veículo não tenha sido detectada, e adicionalmente a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, ou a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, suprime a detecção do objeto tridimensional com base nas informações da forma de onda diferencial.

Description

“DISPOSITIVO DE DETECÇÃO DE OBJETO TRIDIMENSIONAL E MÉTODO DE DETECÇÃO DE UM OBJETO TRIDIMENSIONAL”

Campo da Tecnologia [001 ]A presente invenção se refere a um dispositivo de detecção de objeto tridimensional e a um método de detecção de um objeto tridimensional. O presente pedido reivindica o direito de prioridade fundado no Pedido de Patente do Japão 2012-166517 depositado em 27 de julho de 2012, cujo teor é aqui incorporado por meio dessa citação para tornar-se parte da descrição do presente pedido pra os países designados onde a inclusão através da citação de documentos é reconhecida.

Tecnologia Anterior [002]Em uma técnica convencionalmente conhecida, duas imagens capturadas em diferentes pontos no tempo são convertidas em imagens panorâmicas, e um objeto tridimensional é detectado em função das diferenças entre as duas imagens panorâmicas convertidas (vide o documento de patente 1).

Documentos da Técnica Anterior

Documentos de Patente

Documento de Patente 1: Pedido de Patente do Japão Aberto à Inspeção Pública N^Q 2008-227646

Descrição da Invenção

Problemas a Serem Solucionados pela Invenção [003]Durante a detecção de objetos tridimensionais presentes em pistas adjacentes como veículos adjacentes com base em imagens capturadas por uma câmera, há situações em que, em virtude da baixa luminância dos arredores, é difícil detectar veículos adjacentes e outros objetos tridimensionais. Em particular, nos casos em que lama ou outro material estranho for depositado na lente da câmera, é possível que a silhueta da lama ou de outro material estranho depositado na lente venha a predominar em razão do ambiente luminoso circundante, e que a lama ou

2/66 outro material estranho depositado na lente seja equivocadamente detectado como um veículo adjacente, dificultando a detecção de veículos adjacentes e de outros objetos tridimensionais.

[004]O problema a ser solucionado pela presente invenção é o fornecimento de um dispositivo de detecção de objeto tridimensional que impeça efetivamente a detecção errática de veículos adjacentes nos casos em que houver deposição de lama ou de outro material estranho na lente.

Meios Empregados para Solucionar os Problemas Mencionados [005]A presente invenção equaciona o problema mencionado acima através de uma constituição em que, na hipótese de não ser detectada nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol de um veículo adjacente, a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional detectado e a velocidade de deslocamento de um veículo hospedeiro são comparadas, e na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja igual ou menor que um valor antecipado, a estimativa do objeto tridimensional como sendo um veículo adjacente é suprimida.

Efeito da Invenção [006]De acordo com a presente invenção, na hipótese de que nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol de um veículo adjacente seja detectada, a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional detectado e a velocidade de deslocamento de um veículo hospedeiro são comparadas, e na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja igual ou menor que um valor antecipado, a estimativa do

3/66 objeto tridimensional como sendo um veículo adjacente é suprimida, e com isso, mesmo quando alguma lama ou outro material estranho estiver depositado na lente, a detecção errática desse material estranho como sendo um veículo adjacente pode ser efetivamente evitada.

Breve Descrição dos Desenhos [007][Figura 1] Panorama esquemático de um veículo no qual um dispositivo de detecção de objeto tridimensional foi instalado.

[008][Figura 2] Vista plana do estado de deslocamento do veículo na Figura 1.

[009][Figura 3] Vista de bloco dos detalhes de um computador.

[010][Figura 4] Vista de um panorama geral do processamento pela unidade de alinhamento, onde a Figura 4(a) é uma vista plana do estado de movimento do veículo, e a Figura 4(b) é uma imagem que ilustra o panorama geral do alinhamento.

[011][Figura 5] Vista esquemática da maneira com que uma forma de onda diferencial é gerada pela unidade de detecção de objeto tridimensional.

[012][Figura 6] Vista de um exemplo de uma forma de onda diferencial e de um valor limiar oc para detectar um objeto tridimensional.

[013][Figura 7] Vista de áreas pequenas divididas pela unidade de detecção de objeto tridimensional.

[014][Figura 8] Vista de um exemplo de um histograma obtido pela unidade de detecção de objeto tridimensional.

[015][Figura 9] Vista da ponderação utilizada pela unidade de detecção de objeto tridimensional.

[016][Figura 10] Vista de outro exemplo de um histograma obtido pela unidade de detecção de objeto tridimensional.

[017][Figura 11] Vista descrevendo uma área de detecção da fonte luminosa.

[018][Figura 12] Fluxograma ilustrando um processo de detecção do veículo

4/66 adjacente de acordo com a primeira modalidade.

[019][Figura 13] Fluxograma ilustrando um processo de modificação do valor limiar de acordo com a primeira modalidade.

[020][Figura 14] Vista de bloco dos detalhes de um computador de acordo com uma segunda modalidade.

[021][Figura 15] Vista do estado de deslocamento de um veículo, onde (a) é uma vista plana das relações de posição das áreas de detecção, e (b) é uma vista em perspectiva das relações de posição das áreas de detecção no espaço real.

[022][Figura 16] Vista da operação de uma unidade de cálculo da diferença de luminância de acordo com a segunda modalidade, onde a Figura 16(a) é uma vista da relação de posição entre uma linha de atenção, uma linha de referência, um ponto de atenção, e um ponto de referência em uma imagem em vista panorâmica, e a Figura 16(b) é uma vista da relação de posição entre a linha de atenção, a linha de referência, o ponto de atenção, e o ponto de referência no espaço real.

[023][Figura 17] Vista da operação detalhada da unidade de cálculo da diferença de luminância de acordo com a segunda modalidade, onde a Figura 17(a) é uma vista de uma área de detecção na imagem em vista panorâmica, e a Figura 17(b) é uma vista da relação de posição entre a linha de atenção, a linha de referência, o ponto de atenção, e o ponto de referência na imagem em vista panorâmica.

[024][Figura 18] Vista de um exemplo de imagem descrevendo uma operação de detecção da margem.

[025][Figura 19] Vista de uma linha marginal e de uma distribuição de luminância na linha marginal, onde a Figura 19(a) é uma vista da distribuição de luminância quando um objeto tridimensional (veículo adjacente) está presente na área de detecção, e a Figura 19(b) é uma vista da distribuição de luminância quando nenhum objeto tridimensional está presente na área de detecção.

[026][Figura 20] Fluxograma ilustrando um método de detecção de veículo

5/66 adjacente de acordo com a segunda modalidade.

[027][Figura 21] Fluxograma ilustrando um processo de modificação do valor limiar de acordo com a segunda modalidade.

[028][Figura 22] Vista (parte 1) ilustrando um método de detecção de material estranho.

[029][Figura 23] Vista (parte 2) ilustrando o método de detecção de material estranho.

Modalidades Preferenciais da Invenção

Modalidade 1 [030]A Figura 1 é uma vista esquemática geral de um veículo no qual foi instalado um dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 de acordo com a presente modalidade. O objetivo do dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1, de acordo com a presente modalidade, é detectar outro veículo (doravante também denominado veículo adjacente V2) presente em uma pista adjacente, de modo que, caso o veículo hospedeiro V1 mude de pista, o contato é possível. O dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1, de acordo com a presente modalidade, é guarnecido com uma câmera 10, um sensor de velocidade veicular 20, e um computador 30, como mostra a ilustração na Figura 1.

[031 ]A câmera 10 é fixada ao veículo hospedeiro V1 de maneira que o eixo óptico é orientado para baixo em um ângulo Θ em relação à horizontal, em um local na altura h na traseira do veículo hospedeiro V1, como mostra a ilustração na Figura 1. Dessa posição, a câmera 10 captura imagens de uma área predeterminada do ambiente ao redor do veículo hospedeiro V1. O sensor de velocidade veicular 20 detecta a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, e calcula a velocidade do veículo em função da velocidade da roda detectada, por exemplo, por meio de um sensor de velocidade da roda que detecta a velocidade de rotação da roda. O computador 30 detecta os veículos adjacentes presentes em pistas adjacentes atrás

6/66 do veículo hospedeiro.

[032]A Figura 2 é uma vista plana do estado de deslocamento do veículo hospedeiro V1 na Figura 1. Conforme ilustrado no desenho, a câmera 10 captura imagens na traseira do veículo em um ângulo de visão predeterminado a. Nesse momento, o ângulo de visão a da câmera 10 é definido para ser um ângulo de visão que possibilita a captura de imagens das pistas à esquerda e à direita (pistas adjacentes), além das imagens da pista em que o veículo hospedeiro V1 está trafegando. Essa área de captura de imagem possível inclui as áreas que serão detectadas A1, A2 localizadas atrás do veículo hospedeiro V1, em pistas contíguas situadas adjacentemente à esquerda e à direita da pista percorrida pelo veículo hospedeiro V1. Na presente modalidade, atrás do veículo não indica somente a área diretamente atrás do veículo, também inclui as áreas laterais na parte de trás do veículo. A área atrás do veículo em que as imagens são capturadas é definida conforme o ângulo de visão da câmera 10. Gomo exemplo, quando a direção diretamente atrás do veículo na direção do comprimento do veículo é designada como 0 graus, a área pode ser definida de modo a incluir uma área de 0 a 90 graus, de preferência, de 0 a 70 graus, à esquerda e à direita da direção diretamente atrás do veículo.

[033]A Figura 3 é uma vista de bloco dos detalhes do computador 30 da Figura 1. A câmera 10 e o sensor de velocidade veicular 20 também são ilustrados na Figura 3 a fim de indicar distintamente as relações de conexão.

[034]Gomo mostra a ilustração na Figura 3, o computador 30 é guarnecido com uma unidade de conversão do ponto de visão 31, uma unidade de alinhamento 32, uma unidade de detecção de objeto tridimensional 33, uma unidade de estimativa da escuridão 34, uma unidade de detecção da fonte luminosa 35, e uma unidade de modificação do valor limiar 36. Descreve-se a seguir a configuração dessas unidades.

[035]Os dados da imagem capturada de uma área predeterminada, obtidos a

7/66 partir da captura de imagem pela câmera 10, são inseridos na unidade de conversão do ponto de visão 31, e os dados inseridos da imagem capturada são submetidos à conversão do ponto de visão transformando-se em dados da imagem em vista panorâmica de um estado da vista panorâmica. Estado da vista panorâmica se refere a um estado de observação de um ponto de visão de uma câmera imaginária focada para baixo no ar, por exemplo, verticalmente para baixo. Essa conversão do ponto de visão pode ser executada da maneira revelada, por exemplo, no Pedido de Patente do Japão Aberto à Inspeção Pública N^Q 2008-219063. A razão para a conversão do ponto de visão dos dados da imagem capturada em dados da imagem em vista panorâmica encontra respaldo no princípio de que, através da conversão do ponto de visão em dados da imagem em vista panorâmica, as margens perpendiculares únicas de um objeto tridimensional são convertidas em um grupo em linha reta que passa através de um ponto fixo específico, e que esse princípio pode ser utilizado para distinguir objetos planos e objetos tridimensionais.

[036]Os dados da imagem em vista panorâmica obtidos pela conversão do ponto de visão pela unidade de conversão do ponto de visão 31 são inseridos sequencialmente na unidade de alinhamento 32, e as posições dos dados inseridos da imagem em vista panorâmica obtida em diferentes pontos no tempo são alinhadas. A Figura 4 é uma vista do panorama geral do processamento pela unidade de alinhamento 32, onde a Figura 4(a) é uma vista plana do estado de movimento do veículo hospedeiro V1, e a Figura 4(b) é uma imagem ilustrando um panorama geral do alinhamento.

[037]Presume-se que, conforme ilustra a Figura 4(a), o veículo hospedeiro V1 no ponto no tempo corrente está posicionado em P_1; o veículo hospedeiro V1 tendo sido posicionado em P< no ponto no tempo imediatamente anterior. Presumese ainda que um veículo adjacente V2 esteja posicionado na direção traseira do veículo hospedeiro V1 e se desloca paralelamente ao veículo hospedeiro V1, e que o

8/66 veículo adjacente V2 no ponto no tempo corrente está posicionado em P₂, o veículo adjacente V2 tendo sido posicionado em P₂' no ponto no tempo imediatamente anterior. Além disso, presume-se que o veículo hospedeiro V1 se deslocou uma distância d durante um único ponto no tempo. A expressão ponto no tempo imediatamente anterior pode se referir a um ponto no tempo passado de duração previamente estabelecida (por exemplo, um único ciclo de controle) que precede o ponto no tempo corrente, ou um ponto no tempo passado de qualquer duração.

[038]Nesse estado, uma imagem em vista panorâmica PB_t no ponto no tempo corrente aparece como mostra a ilustração na Figura 4(b). Embora as listras brancas da pista pintadas na superfície da estrada sejam retangulares nessa imagem em vista panorâmica PB_t e relativamente precisas em vista plana, o veículo adjacente V2 (posição P₂) experimenta colapso. Igualmente, na imagem em vista panorâmica PB_t-i no ponto no tempo imediatamente anterior, as listras brancas da pista pintadas sobre a superfície da estrada são retangulares e relativamente precisas em vista plana, enquanto o veículo adjacente V2 (posição P₂') experimenta colapso. Como já descrito, as margens perpendiculares de um objeto tridimensional (inclusive as margens que se erguem no espaço tridimensional da superfície da estrada, excluindo as margens perpendiculares no sentido estrito) parecem como um grupo em linha reta ao longo da direção de colapso, devido ao processo de conversão do ponto de visão em dados da imagem em vista panorâmica, ao passo que, como uma imagem plana sobre a superfície da estrada não inclui margens perpendiculares, esse colapso não ocorre, mesmo com a conversão do ponto de visão.

[039]A unidade de alinhamento 32 executa o alinhamento das imagens panorâmicas PB_t e PBm assim como na descrição acima, nos dados. Fazendo isso, a unidade de alinhamento 32 compensa a imagem em vista panorâmica PBm no ponto no tempo imediatamente anterior, casando-a na posição com a imagem em vista panorâmica PB_t no ponto no tempo corrente. A imagem esquerda e a imagem cen

9/66 trai na Figura 4(b) ilustram um estado de compensação de uma distância de deslocamento d'. O grau de compensação d' é a quantidade do movimento nos dados da imagem em vista panorâmica que corresponde à distância efetiva de deslocamento d do veículo hospedeiro V1 ilustrado na Figura 4(a), e é selecionado com base em sinal do sensor de velocidade veicular 20, e na duração desde o ponto no tempo imediatamente anterior até o ponto no tempo corrente.

[040]Na presente modalidade, a unidade de alinhamento 32 realiza o alinhamento da posição, em vista panorâmica, das posições das imagens panorâmicas capturadas em diferentes pontos no tempo, e obtém uma imagem em vista panorâmica com alinhamento de posição. Esse processo de “alinhamento da posição” pode ser conduzido em um grau de precisão compatível com o tipo de alvo que é detectado e com a precisão de detecção necessária. Por exemplo, o processo de alinhamento da posição pode ser rígido, envolvendo o alinhamento de posição baseado em pontos no tempo idênticos e em posições idênticas, ou um processo de alinhamento de posição menos rígido, de modo que as coordenadas de cada imagem em vista panorâmica possam ser verificadas.

[041]Depois do alinhamento, a unidade de alinhamento 32 toma a diferença entre as imagens panorâmicas PB_t e PB_t-i, e gera os dados da imagem diferencial PD_t. Na presente modalidade, para compensar as variações no ambiente de iluminação, a unidade de alinhamento 32 toma o valor absoluto da diferença entre os valores de pixel nas imagens panorâmicas PB_t e PB_t-i, e define o valor de pixel na imagem diferencial PD_t como 1, quando o valor absoluto é igual ou maior que um valor limiar da diferença predeterminado th, ou define o valor de pixel na imagem diferencial PD_t como 0, quando o valor absoluto é menor que um valor limiar predeterminado th, desse modo é possível gerar os dados da imagem diferencial PD_t, conforme ilustrado à direita da Figura 4(b). Na presente modalidade, há situações em que o valor limiar da diferença th será modificado pela unidade de modificação do

10/66 valor limiar 36, o que se discute abaixo; nas situações em que o valor limiar da diferença th tenha sido modificado pela unidade de modificação do valor limiar 36, o valor limiar da diferença th que tenha sido modificado pela unidade de modificação do valor limiar 36 é empregado quando s~]ao detectados os valores de pixel da imagem diferencial PD_t.

[042]Com base nos dados da imagem diferencial PD_t ilustrada na Figura 4(b), a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 gera uma forma de onda diferencial. No processo, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 também calcula a distância de deslocamento do objeto tridimensional no espaço real. Quando detecta o objeto tridimensional e calcula a distância de deslocamento, primeiramente, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 gera uma forma de onda diferencial.

[043]Ao gerar a forma de onda diferencial, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estabelece uma área de detecção (quadro de detecção) na imagem diferencial PD_t. O objetivo do dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 do presente exemplo é calcular a distância de deslocamento de um veículo adjacente com o qual existe uma possibilidade de contato, caso o veículo hospedeiro V1 mude de pista. Portanto, no presente exemplo, são estabelecidas áreas de detecção retangulares (quadros de detecção) A1, A2 de forma retangular atrás do veículo hospedeiro V1, como mostra a ilustração na Figura 2. Essas áreas de detecção A1, A2 podem ser estabelecidas a partir de uma posição relativa em relação ao veículo hospedeiro V1, ou podem ser estabelecidas com base nas posições das listras brancas na pista. Quando as áreas são definidas com base nas posições das listras brancas da pista, o dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1 pode aplicar, por exemplo, uma técnica existente para o reconhecimento de listras brancas na pista.

[044]A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 reconhece as margens das áreas de detecção assim estabelecidas A1, A2 na lateral do veículo hos

11/66 pedeiro V1 (margens ao longo da direção de deslocamento) como sendo as linhas de contato com o solo L1, L2, como mostra a ilustração na Figura 2. De maneira geral, uma linha de contato com o solo significa uma linha em que um objeto tridimensional faz contato com o solo; na presente modalidade, no entanto, as linhas de contato com o solo não são linhas de contato com o solo, invés disso, foram definidas conforme descrição acima. Nesse caso também, a experiência mostra que as diferenças entre linhas de contato com o solo de acordo com a presente modalidade e as linhas de contato com o solo determinadas de maneira convencional pela posição do veículo adjacente V2 não são muito grandes, não resultando em qualquer tipo de problema na prática concreta.

[045]A Figura 5 é uma vista esquemática da maneira com que uma forma de onda diferencial é gerada pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33. Como mostra a ilustração na Figura 5, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 gera uma forma de onda diferencial DW_t das porções correspondentes às áreas de detecção A1, A2 na imagem diferencial PD_t (desenho à direita na Figura 4(b)) calculada pela unidade de alinhamento 32. Nesse caso, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 gera a forma de onda diferencial DW_t na direção de colapso do objeto tridimensional resultante da conversão do ponto de visão. No exemplo ilustrado na Figura 5, apenas a área de detecção A1 será descrita por mera questão de conveniência, no entanto, a forma de onda diferencial DW_t é gerada também para a área de detecção A2, aplicando o mesmo procedimento.

[046]De maneira mais específica, antes de mais nada, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 define uma linha La na direção de colapso do objeto tridimensional nos dados da imagem diferencial PDt. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 em seguida conta o número de pixels de diferença DP indicando uma diferença predeterminada, na linha La. Na presente modalidade, os pixels de diferença DP que indicam uma diferença predeterminada têm valores de pixel da

12/66 imagem diferencial PD_t reapresentados por 0 ou 1, com os pixels indicados por 1 sendo contados como pixels de diferença DP.

[047]A unidade de detecção de objeto tridimensional 33, depois de contar o número de pixels de diferença DP, determina um ponto de cruzamento CP da linha La e da linha de contato com o solo L1. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 então associa o ponto de cruzamento CP e o número da contagem e, tendo por base a posição do ponto de cruzamento CP, seleciona uma posição do eixo geométrico horizontal, isto é, uma posição sobre o eixo geométrico na direção vertical no desenho à direita na Figura 5; pelo número da contagem, seleciona uma posição do eixo geométrico vertical, isto é, uma posição sobre o eixo geométrico na direção lateral no desenho à direita na Figura 5; e plota uma posição como o número da contagem no ponto de cruzamento CP.

[048]De maneira semelhante, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 define em seguida as linhas Lb, Lc, ... na direção de colapso do objeto tridimensional, conta o número de pixels de diferença DP, seleciona uma posição do eixo geométrico horizontal com base na posição de cada ponto de cruzamento CP, seleciona uma posição do eixo geométrico vertical pelo número da contagem (o número de pixels de diferença DP), e plota uma posição. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 repete o procedimento acima de maneira sucessiva para formar uma distribuição de frequência, gerando assim uma forma de onda diferencial DW_t da maneira ilustrada pelo desenho à direita na Figura 5.

[049]Aqui, os pixels de diferença PD nos dados da imagem diferencial PDt são pixels que exibem variação entre as imagens capturadas em diferentes pontos no tempo, em outras palavras, locais onde se supõe que um objeto tridimensional estivesse presente. Portanto, nos locais onde um objeto tridimensional estava presente, o número de pixels é contado ao longo da direção de colapso do objeto tridimensional, formando uma distribuição de frequência e gerando assim uma forma de

13/66 onda diferencial DW_t. Em particular, como o número de pixels é contado ao longo da direção de colapso do objeto tridimensional, a forma de onda diferencial DW_t é gerada a partir das informações pertinentes à direção da altura em relação ao objeto tridimensional.

[050]A linha La e a linha Lb na direção de colapso do objeto tridimensional se sobrepõe à área de detecção A1 por diferentes distâncias, como ilustra o desenho à esquerda na Figura 5. Portanto, quando se presume que a área de detecção A1 está preenchida pelos pixels de diferença DP, o número de pixels de diferença DP será maior na linha La do que na linha Lb. Por essa razão, ao selecionar uma posição do eixo geométrico vertical pelo número da contagem dos pixels de diferença DP, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 executa a normalização com base nas distâncias de sobreposição entre as linhas La, Lb e a área de detecção A1, na direção de colapso do objeto tridimensional. Como exemplo específico, no desenho à esquerda da Figura 5, existem pixels de diferença DP sobre a linha La e cinco pixels de diferença DP sobre a linha Lb. Portanto, quando uma posição do eixo geométrico vertical é selecionada do número da contagem na Figura 5, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 executa a normalização dividindo o número da contagem pela distância de sobreposição, ou de maneira similar. Desse modo, os valores da forma de onda diferencial DW_t que corresponde às linhas La, Lb na direção de colapso do objeto tridimensional tornam-se substancialmente idênticos, como mostra a forma de onda diferencial DW_t.

[051]Após gerar a forma de onda diferencial DW_t, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 realiza a detecção dos veículos adjacentes presentes nas pistas adjacentes. A Figura 6 é uma vista de um método para detecção de objetos tridimensionais pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33, e ilustra um exemplo da forma de onda diferencial DW_t e um valor limiar oc para detectar um objeto tridimensional. Como mostra a ilustração na Figura 6, a unidade de detecção de

14/66 objeto tridimensional 33, estima se um pico da forma de onda diferencial DW_t gerado é igual ou maior que o valor limiar predeterminado oc correspondente à posição do pico da forma de onda diferencial DW_t em questão, e com isso estima se um objeto tridimensional está presente nas áreas de detecção A1, A2. Em seguida, na hipótese de que o pico da forma de onda diferencial DW_t seja menor que o valor limiar predeterminado oc, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estima que nenhum objeto tridimensional esteja presente nas áreas de detecção A1, A2; ou na hipótese de que o pico da forma de onda diferencial DW_t seja igual ou maior que o valor limiar predeterminado oc, estima que um objeto tridimensional está presente nas áreas de detecção A1, A2.

[052]A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula ainda a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional comparando a forma de onda diferencial DW_t no ponto no tempo corrente e a forma de onda diferencial DW_t-i no ponto no tempo imediatamente anterior. Em outras palavras, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional pela variação temporal da forma de onda diferencial DW_t e da forma de onda diferencial DW_t-i.

[053]Mais especificamente, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 divide a forma de onda diferencial DW_t em uma pluralidade de pequenas áreas DW_ti a DW_tn (onde n é qualquer número inteiro igual ou maior que 2, como mostra a ilustração na Figura 7. A Figura 7 é uma vista das pequenas áreas DW_ti a DW_tn que foram divididas pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33. As pequenas áreas DW_ti a DW_tn são divididas para que se sobreponham umas sobre as outras, como ilustra a Figura 7, por exemplo. Por exemplo, a pequena área DWn e a pequena área DW_t2 se sobrepõem, e a pequena área DW^ e a pequena área DW_t3 se sobrepõem.

[054]A seguir, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 determina

15/66 uma quantidade de compensação (uma quantidade de movimento na direção do eixo geométrico horizontal (direção vertical na Figura 7) da forma de onda diferencial) para cada uma das pequenas áreas DW_fl a DW_tn. Aqui, a quantidade de compensação é determinada pela diferença (distância na direção do eixo geométrico horizontal) entre a forma de onda diferencial DW_t-i no ponto no tempo imediatamente anterior e a forma de onda diferencial DW_t no ponto no tempo corrente. No processo, tendo deslocado a forma de onda diferencial DW_t-i no ponto no tempo imediatamente anterior na direção do eixo geométrico horizontal para cada uma das pequenas áreas DW_ti a DW_tn, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estima a posição (a posição na direção do eixo geométrico horizontal) em que o erro em relação à forma de onda diferencial DW_t no ponto no tempo corrente é minimizado, e determina, como quantidade de compensação, uma quantidade de movimento na direção do eixo geométrico horizontal, entre a posição original da forma de onda diferencial DWt-ι e a posição em que o erro é minimizado. Em seguida, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 conta as quantidades de compensação determinadas para cada pequena área DW_ti a DW_tn para formar um histograma.

[055]A Figura 8 é uma vista de um histograma exemplificative obtido pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33. Como mostra a ilustração na Figura 8, parte da variabilidade ocorre na quantidade de compensação, que representa a distância de deslocamento que minimiza o erro entre cada uma das pequenas áreas DW_ti a DW_tn θ a forma de onda diferencial DW_t-i no ponto no tempo imediatamente anterior. Portanto, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 monta um histograma a partir da quantidade de compensação que inclui a variabilidade, v, e calcula a distância de deslocamento pelo histograma. No processo, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de deslocamento do objeto tridimensional (o veículo adjacente V2) pelo valor máximo no histograma. Em outras palavras, no exemplo ilustrado na Figura 8, a unidade de detecção de objeto tridi

16/66 mensional 33 calcula uma quantidade de compensação indicando o valor máximo do histograma, por meio da distância de deslocamento f. Desta maneira, na presente modalidade, mesmo quando existe variabilidade nas quantidades de compensação, é possível calcular uma distância de deslocamento mais precisa a partir de seu valor máximo. A distância de deslocamento f é a distância de deslocamento relativa do objeto tridimensional (o veículo adjacente V2) em relação ao veículo hospedeiro. Portanto, quando se calcula uma distância de deslocamento absoluta, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de deslocamento absoluta em função da distância de deslocamento τ* assim obtida e em função de um sinal do sensor de velocidade veicular 20.

[056]Desta maneira, na presente modalidade, calculando a distância de deslocamento do objeto tridimensional (o veículo adjacente V2) pela quantidade de compensação da forma de onda diferencial DW_t quando o erro nas formas de onda diferenciais DWt geradas em diferentes pontos no tempo é minimizado, a distância de deslocamento pode ser calculada pela quantidade de compensação, o que representa informações unidimensionais, isto é, uma forma de onda, podendo manter em níveis irrisórios os custos de computação incorridos no cálculo da distância de deslocamento. Além disso, ao dividir as formas de onda diferenciais DWt geradas em diferentes pontos no tempo em uma pluralidade de pequenas áreas DWti a DWt_n, pode-se obter uma pluralidade de formas de onda representando os locais respectivos de um objeto tridimensional, possibilitando com isso que uma quantidade de compensação seja determinada para cada local respectivo do objeto tridimensional, e possibilitando que a distância de deslocamento seja determinada por uma pluralidade de quantidades de compensação, assim, enseja-se a melhor precisão do cálculo da distância de deslocamento. Ademais, na presente modalidade, a distância de deslocamento do objeto tridimensional é calculada pela variação temporal da forma de onda diferencial DWt que inclui informações sobre a direção da altura. Por

17/66 consequência, em comparação ao caso focado unicamente no movimento de um único ponto, o local de detecção antes da variação temporal e o local de detecção depois da variação temporal são especificados de um modo que inclui as informações da direção da altura e, portanto, provavelmente estão no mesmo local sobre o objeto tridimensional; e como a distância de deslocamento é calculada pela variação temporal do mesmo local, enseja-se a melhor precisão do cálculo da distância de deslocamento.

[057]Ao criar um histograma, é aceitável que a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 faça a ponderação de cada pequena área dentre a pluralidade de pequenas áreas DWti a DWt_n, e de acordo com os pesos, compute a quantidade de compensação determinada para cada uma das pequenas áreas DWti a DWt_n, criando o histograma. A Figura 9 é uma vista da ponderação aplicada pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33.

[058]Como mostra a ilustração na Figura 9, uma pequena área DW_m (onde m é um número inteiro igual ou maior que 1 e n é igual ou menor que - 1) é plana. Em outras palavras, na pequena área DW_m, a diferença entre os valores máximo e mínimo da contagem do número de pixels indicando uma diferença predeterminada é pequena. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 reduz o peso atribuído a este tipo de pequena área DW_m. A razão para isso é que a pequena área plana DW_m não possui características distintivas, havendo grande probabilidade de magnificação dos erros no cálculo da quantidade de compensação.

[059]Por outro lado, uma pequena área DW_m+k (onde k é um número inteiro igual ou menor que n - m) contém numerosas ondulações. Em outras palavras, na pequena área DW_m, existe uma diferença considerável entre os valores máximo e mínimo da contagem do número de pixels que exibem uma diferença predeterminada. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 aumenta o peso atribuído a este tipo de pequena área DW_m. A razão para isso é que a pequena área DW_m+k

18/66 contendo numerosas ondulações possui características distintas, existindo uma grande probabilidade de que a quantidade de compensação seja calculada com exatidão. Ao atribuir pesos dessa maneira, é possível elevar a precisão do cálculo da distância de deslocamento.

[060]Na modalidade antes descrita, a forma de onda diferencial DWt é dividida em uma pluralidade de pequenas áreas DWti a DWt_n a fim de elevar a precisão do cálculo da distância de deslocamento, contudo, a divisão nas pequenas áreas DWti a DWt_n não precisa ocorrer nos casos em que essa elevada precisão do cálculo da distância de deslocamento é desnecessária. Nesse caso, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcularia a distância de deslocamento pela quantidade de compensação da forma de onda diferencial DWt, na qual o erro entre a forma de onda diferencial DWt e a forma de onda diferencial DWt-ι é minimizado. Em outras palavras, o método pelo qual se determina uma quantidade de compensação entre a forma de onda diferencial DWL·, no ponto no tempo imediatamente anterior e a forma de onda diferencial DWt no ponto no tempo corrente é o método descrito acima.

[061 ]Na presente modalidade, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 determina a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 (a câmera 10), e determina uma quantidade de compensação para um objeto estacionário a partir da velocidade de deslocamento determinada. Após a determinação da quantidade de compensação do objeto estacionário, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de deslocamento do objeto tridimensional, embora desconsiderando eventuais quantidades de compensação que, dos valores máximos de um histograma, correspondem à de um objeto estacionário.

[062]A Figura 10 é uma vista de outro exemplo de um histograma obtido pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33. Quando presente um objeto estacionário além de um objeto tridimensional dentro do ângulo de visão da câmera 10,

19/66 dois valores máximos τΐ, í2 aparecem no histograma resultante. Nesse caso, um dos dois valores máximos τΐ, í2 representa a quantidade de compensação do objeto estacionário. Consequentemente, pela velocidade de deslocamento, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 determina uma quantidade de compensação para o objeto estacionário, e utiliza o valor máximo restante para calcular a distância de deslocamento do objeto tridimensional, embora desconsiderando o valor máximo que corresponde daquela quantidade de compensação. Com isso é possível impedir uma situação em que se reduz a precisão do cálculo da distância de deslocamento do objeto tridimensional devido ao objeto estacionário.

[063]Mesmo quando desconsiderada a quantidade de compensação correspondente ao objeto estacionário, nos casos em que existe uma pluralidade de valores máximos, pode-se postular a hipótese de que uma pluralidade de objetos tridimensionais pode estar presente dentro do ângulo de visão da câmera 10. No entanto, é demasiadamente inusitado que uma pluralidade de objetos tridimensionais esteja presente dentro das áreas de detecção A1, A2. Portanto, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 suspende o cálculo da distância de deslocamento. Na presente modalidade, desse modo é possível evitar situações, por exemplo, quando existe uma pluralidade de valores máximos, de erro no cálculo da distância de deslocamento.

[064]Com base em uma imagem capturada pela câmera 10, a unidade de estimativa da escuridão 34 estima se no corrente momento está escuro. Especificamente, a unidade de estimativa da escuridão 34 calcula a luminância média de toda a imagem capturada, além de detectar áreas de luminância elevada que apresentam diferença de luminância, em relação aos arredores, que seja igual ou maior que um valor predeterminado, e que tenham dimensões planas predeterminadas ou maiores, para serem fontes luminosas. Em seguida, na hipótese de que a unidade de estimativa da escuridão 34 detecte que a luminância média de toda a imagem capturada é

20/66 igual ou menor que o valor predeterminado, e ainda detecte uma quantidade predeterminada (número predeterminado) ou mais de fontes luminosas dentro de um período predeterminado, estima que naquele momento está escuro. Dessa maneira, a unidade de estimativa da escuridão 34 efetua a estimativa não somente em relação à luminância de toda a imagem capturada, mas também para determinar se as fontes luminosas estão presentes, podendo assim impedir efetivamente a estimativa errática de escuridão, por exemplo, em razão da ausência de fontes luminosas, como os faróis de outros veículos ou postes de iluminação, nos arredores do veículo hospedeiro V1 ao anoitecer.

[065]Como mostra a ilustração na Figura 11, a unidade de detecção da fonte luminosa 35 efetua a detecção de uma fonte luminosa correspondente a um farol de um veículo adjacente V2 dentro de uma área de detecção predeterminada da fonte luminosa atrás do veículo hospedeiro. A Figura 11 é uma vista da área de detecção da fonte luminosa, e ilustra um exemplo de uma imagem capturada que foi capturada no escuro. A unidade de detecção da fonte luminosa 35 estabelece, como área de detecção da fonte luminosa, uma área que inclui as áreas de detecção A1, A2, e em que, caso o veículo adjacente V2 esteja presente em uma pista adjacente, o farol do veículo adjacente V2 será detectado, mas as fontes luminosas, por exemplo, os faróis de um veículo seguinte que se desloca na pista percorrida pelo veículo hospedeiro V1, postes de iluminação, e outros objetos do tipo, não serão detectados. Por exemplo, no exemplo ilustrado na Figura 11, são mostrados, à guisa de exemplo, um farol Lh1 do veículo adjacente V2; os postes de iluminação Ls1, Ls2 localizados fora da estrada; e os faróis Lh2a, Lh2b de um veículo seguinte que se desloca na pista percorrida pelo veículo hospedeiro. Como mostra a ilustração na Figura 11, a unidade de detecção da fonte luminosa 35 estabelece, como área de detecção da fonte luminosa, uma área em que o farol Lh do veículo adjacente V2 é detectado, mas os postes de iluminação Ls1, Ls2 localizados fora da estrada, e os faróis Lh2a, Lh2b do

21/66 veículo seguinte que se desloca na pista percorrida pelo veículo hospedeiro, não são detectados. A unidade de detecção da fonte luminosa 35 detecta então, como potencial área correspondente ao farol do veículo adjacente V2, uma área da imagem dentro da área de detecção da fonte luminosa estabelecida, a área da imagem que difere dos arredores em termos de brilho por um valor predeterminado ou acima dele, e que tenha um tamanho equivalente ou maior do que as dimensões planas predeterminadas, para detectar a fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2. A unidade de detecção da fonte luminosa 35 realiza repetidamente a detecção da fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2, em um ciclo predeterminado.

[066]Se realizada uma estimativa da escuridão pela unidade de estimativa da escuridão 34 e, além disso, nenhuma fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2 tiver sido detectada pela unidade de detecção da fonte luminosa 35, a unidade de modificação do valor limiar 36 modifica um valor limiar da diferença th para detectar objetos tridimensionais, a fim de evitar que a lama ou outro material estranho depositado na lente seja falsamente detectado como o veículo adjacente V2.

[067]Em virtude da baixa luminância do ambiente prevalecente em condições de escuridão, se a lama ou algum outro material estranho foi depositado na lente, houve situações de persistência da silhueta do material estranho depositado na lente em decorrência da iluminação dos postes de iluminação ou dos faróis de um veículo seguinte que se deslocava na pista percorrida pelo veículo hospedeiro e, devido à captura de uma imagem distinta do material estranho depositado na lente, a imagem do material estranho depositado na lente foi falsamente detectada como sendo a do veículo adjacente V2. Portanto, na presente modalidade, caso uma estimativa da escuridão tenha sido realizada e nenhuma fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada, a unidade de modificação do

22/66 valor limiar 36 modifica o valor limiar da diferença th para detectar objetos tridimensionais, modificando o valor para um valor maior. Portanto, nas condições em que, na escuridão, estima-se que o veículo adjacente V2 não está presente na pista adjacente, a detecção de objetos tridimensionais pode ser suprimida. Desse modo, como já discutido, as situações em que a lama ou outro material estranho é depositado na lente, e o material estranho depositado na lente é falsamente detectado como o veículo adjacente V2, podem ser efetivamente evitadas. Somente nos casos em que nenhuma fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2 é detectada, e é possível estimar que o veículo adjacente V2 não está presente em uma pista adjacente, a unidade de modificação do valor limiar 36 modifica para um valor maior o valor limiar da diferença th para detectar objetos tridimensionais. Por essa razão, na presente modalidade, na hipótese de que uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada, e que haja a estimativa de que o veículo adjacente V2 está presente em uma pista adjacente, o valor limiar da diferença th não é modificado para um valor alto, e a presença do veículo adjacente V2 na pista adjacente pode ser detectada corretamente.

[068]Adicionalmente, a unidade de modificação do valor limiar 36 compara a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional conforme calculado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 com a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 e, na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 é menor que um valor predeterminado Δ\Ζ, modifica o valor limiar da diferença th. No caso da aderência de lama ou de outro material estranho à lente e não se deslocar sobre a superfície da lente, as imagens do material estranho serão capturadas em locais idênticos nas imagens capturadas e, portanto, quando a velocidade de deslo

23/66 camento de objetos tridimensionais for calculada com base em uma forma de onda diferencial, a velocidade de deslocamento do material estranho será calculada como sendo igual à velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro. Por essa razão, na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que o valor predeterminado Δ\Ζ, o valor limiar da diferença th é modificado para um valor alto, suprimindo a detecção de objetos tridimensionais, assim, pode-se suprimir concretamente a detecção do material estranho calculado como tendo a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1. O valor predeterminado Δ\Ζ antes descrito é um valor selecionado em relação ao erro no cálculo da velocidade de deslocamento do material estranho depositado na lente, e pode ser estabelecido, conforme conveniência, por experimentação ou artifício semelhante. Ao também suprimir a detecção de objetos tridimensionais quando a diferença relativa à velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 é menor que o valor predeterminado Δ\Ζ dessa maneira, mesmo ocorrendo erro no cálculo da velocidade de deslocamento do material estranho depositado na lente, a detecção do material estranho depositado na lente pode ser suprimida.

[069]Ademais, na presente modalidade, como a unidade de modificação do valor limiar 36 modifica o valor limiar da diferença th para um valor maior nos casos que a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional é igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, a detecção de objetos tridimensionais que não se aproximam do veículo hospedeiro V1 (objetos tridimensionais com velocidade de deslocamento inferior à do veículo hospedeiro V1) também pode ser suprimida. Especificamente, na presente modalidade, a ênfase está na detecção do veículo adjacente V2 quando existe possibilidade de contato com ele caso o veículo hospedeiro V1 mude de pista, assim, um objeto tridimensional que se

24/66 aproxime o veículo hospedeiro V1 (um objeto tridimensional com velocidade de deslocamento superior à do veículo hospedeiro V1) será detectado como o veículo adjacente V2 que se aproxima o veículo hospedeiro V1. Por essa razão, quando o veículo adjacente V2 está presente em uma pista adjacente, mas que não se aproxima do veículo hospedeiro V1 (o veículo adjacente V2 possui uma velocidade de deslocamento menor que a do veículo hospedeiro V1), a possibilidade de contato caso o veículo hospedeiro V1 mude de pista é pequena e, portanto, o valor limiar da diferença th pode ser modificado para um valor alto, suprimindo a detecção do veículo adjacente V2 que não se aproxima o veículo hospedeiro V1. Fazendo isso, se, por exemplo, o condutor for alertado da presença do veículo adjacente V2 quando o veículo adjacente V2 for detectado, o alerta só será emitido quando o veículo adjacente V2 estiver se aproximando do veículo hospedeiro V1, reduzindo o estresse do condutor causados por tais alertas.

[070]Na presente modalidade, ao comparar a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 com a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional e ao modificar o valor limiar da diferença th, a unidade de modificação do valor limiar 36 compara a velocidade de deslocamento absoluta do veículo hospedeiro V1 e a velocidade de deslocamento absoluta do objeto tridimensional; no entanto, esse arranjo não é fornecido com propósitos restritivos. A unidade de modificação do valor limiar 36 podería, por exemplo, modificar o valor limiar da diferença th com base na velocidade de deslocamento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1. Especificamente, nesse caso, se a velocidade de deslocamento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1 for um valor negativo, a unidade de modificação do valor limiar 36 podería estimar que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional é igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1; ou, se o valor absoluto da velocidade de deslocamento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1 for

25/66 menor que o valor predeterminado AV, podería decidir que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 é menor que o valor predeterminado AV.

[071]Consta a seguir a descrição do processo de detecção de um veículo adjacente de acordo com a presente modalidade. A Figura 12 é um fluxograma ilustrando um processo de detecção de um veículo adjacente de acordo com a primeira modalidade. Em primeiro lugar, os dados de uma imagem capturada P pela câmera 10 são adquiridos pelo computador 30 (etapa S101), e os dados da imagem em vista panorâmica PB_t são gerados (etapa S102) pela unidade de conversão do ponto de visão 31, com base nos dados da imagem capturada P assim adquirida, como mostra a ilustração na Figura 12.

[072]A seguir, a unidade de alinhamento 32 alinha os dados da imagem em vista panorâmica PB_t com os dados da imagem em vista panorâmica PB_t-i a partir do ponto no tempo imediatamente anterior, e gera os dados da imagem diferencial PD_t (etapa S103). Em termos específicos, a unidade de alinhamento 32 converte as diferenças nos valores de pixel das imagens panorâmicas PB_t, PB_t-i em valores absolutos, e quando um valor absoluto em questão é igual ou maior que o valor limiar da diferença predeterminado th, define o valor de pixel da imagem diferencial PD_t para 1, ou quando o valor absoluto é menor que o valor limiar da diferença predeterminado th, define o valor de pixel da imagem diferencial PD_t como 0. O valor limiar da diferença th para calcular os valores de pixel da imagem diferencial PD_t em alguns casos é modificado em um processo de modificação do limiar, discutido abaixo, e nos casos em que o valor limiar da diferença th foi modificado, o valor limiar da diferença modificado th será utilizado na etapa S103. Depois disso, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 conta o número de pixels de diferença DP que têm valores de pixel igual a 1 dos dados da imagem diferencial PDt, e gera uma forma de onda diferencial DW_t (etapa S104).

26/66 [073]A unidade de detecção de objeto tridimensional 33 então estima se um pico da forma de onda diferencial DW_t é igual ou maior que um valor limiar predeterminado oc (etapa S105). Na hipótese de que o pico da forma de onda diferencial DW_t não seja igual ou maior que o valor limiar oc, isto é, quando não existe qualquer diferença substancial, considera-se que nenhum objeto tridimensional está presente na imagem capturada. Portanto, caso uma estimativa de que o pico da forma de onda diferencial DW_t não é igual ou maior que o valor limiar oc (etapa S105 = Não), a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estimará que nenhum objeto tridimensional está presente, e que o veículo adjacente V2 não está presente (etapa S114), então retorna para a etapa S101 e repete o processo ilustrado na Figura 12.

[074]Por outro lado, no caso de uma estimativa de que o pico da forma de onda diferencial DW_t é igual ou maior que o valor limiar cr (etapa S105 = Sim), a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estima que um objeto tridimensional está presente em uma pista adjacente, e prossegue para a etapa S106, onde a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 divide a forma de onda diferencial DW_t em uma pluralidade de pequenas áreas DWn a DW_tn. A seguir, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 realiza a ponderação de cada uma das pequenas áreas DWn a DW_tn (etapa S107), calcula uma quantidade de compensação para cada uma das pequenas áreas DWn a DW_tn (etapa S108), e gera um histograma ponderado (etapa S109).

[075]Com base no histograma, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a distância de deslocamento relativa que representa a distância de deslocamento do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1 (etapa S110). A seguir, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 calcula a velocidade de deslocamento absoluta do objeto tridimensional pela distância de deslocamento relativa (etapa 111). Nesse momento, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 realiza a diferenciação temporal da distância de deslocamento relativa

27/66 e calcula a velocidade de deslocamento relativa, bem como adiciona o veículo hospedeiro velocidade detectado pelo sensor de velocidade veicular 20, e calcula a velocidade de deslocamento absoluta.

[076]Depois disso, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estima se a velocidade de deslocamento absoluta do objeto tridimensional é igual ou superior a 10 km/h e se a velocidade de deslocamento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1 está acima ou abaixo de 60 km/h (etapa S112). Quando ambas as condições são satisfeitas (etapa S112 = Sim), a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estima que o objeto tridimensional detectado é o veículo adjacente V2 presente na pista adjacente, e que o veículo adjacente V2 está presente na pista adjacente (etapa S113). O processo ilustrado na Figura 12 então termina. Por outro lado, caso uma das condições não seja satisfeita (etapa S112 = Não), a unidade de detecção de objeto tridimensional 33 estima que o veículo adjacente V2 não está presente em uma pista adjacente (etapa S114). A rotina então retorna para a etapa S101, e o processo ilustrado na Figura 12 é repetido.

[077]Na presente modalidade, a parte traseira esquerda e direita do veículo hospedeiro V1 são designadas como áreas de detecção A1, A2, colocando-se ênfase na possível existência de contato, caso o veículo hospedeiro V1 mude de pista. Por essa razão, o processo da etapa S112 é executado. Especificamente, na presunção na presente modalidade de que o sistema não deve ser operado em uma autoestrada, se a velocidade do veículo adjacente V2 for inferior a 10 km/h, não obstante a presença do veículo adjacente V2, o problema é mínimo, pois o veículo estaria situado muito aquém do veículo hospedeiro V1 durante uma mudança de pista. De modo análogo, se a velocidade relativa do veículo adjacente V2 em relação ao veículo hospedeiro V1 exceder +60 km/h (isto é, na suposição de que o veículo adjacente V2 esteja se deslocando em velocidade superior a 60 km/h acima da velocidade do veículo hospedeiro V1), o problema é mínimo, pois o veículo estaria se des

28/66 locando à frente do veículo hospedeiro V1 durante uma mudança de pista. Por essa razão, pode-se afirmar que a etapa S112 estima se ou o veículo adjacente V2 representaria ou não um problema durante uma eventual mudança de pista.

[078]Na etapa S112, a estimativa se a velocidade de deslocamento absoluta do veículo adjacente V2 é igual ou superior a 10 km/h, e se a velocidade de deslocamento relativa do veículo adjacente V2 em relação ao veículo hospedeiro V1 está acima ou abaixo de 60 km/h, implica no efeito explicitado adiante. Por exemplo, podería ocorrer que, em virtude do erro de fixação da câmera 10, a velocidade de deslocamento absoluta de um objeto estacionário seja detectada como correspondendo a diversos quilômetros por hora. Portanto, ao estimar se a velocidade é igual ou maior que 10 km/h, é possível reduzir a possibilidade de que o objeto estacionário venha a ser determinado como o veículo adjacente V2. Além disso, podería ocorrer que, em razão do ruído, a velocidade relativa do veículo adjacente V2 em relação ao veículo hospedeiro V1 seja detectada como superior a 60 km/h. Portanto, ao estimar se a velocidade relativa está acima ou abaixo de 60 km/h, é possível reduzir a possibilidade de detecção errática em decorrência do ruído.

[079]Ademais, em lugar do processo da etapa S112, pode-se estimar que a velocidade de deslocamento absoluta do veículo adjacente V2 não é negativa, ou diferente de zero. Na presente modalidade, tomando-se em conta a ênfase em determinar a possibilidade de contato, caso o veículo hospedeiro V1 mude de pista, se o veículo adjacente V2 for detectado na etapa S112, um som de alerta podería ser emitido ao condutor do veículo hospedeiro, ou um visor correspondente a um alerta podería ser produzido por dispositivo de exibição predeterminado.

[080]A seguir, descreve-se um processo de modificação do limiar de acordo com a primeira modalidade em referência à Figura 13. A Figura 13 é um fluxograma ilustrando o processo de modificação do valor limiar de acordo com a primeira modalidade. O processo de modificação do limiar descrito abaixo é realizado em paralelo

29/66 ao processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 12, e o valor limiar da diferença th que é definido por esse processo de modificação do limiar é aplicado como o valor limiar da diferença th no processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 12.

[081]Como mostra a ilustração na Figura 13, primeiramente, na etapa S201, unidade de estimativa da escuridão 34 estima se correntemente está escuro. Especificamente, a unidade de estimativa da escuridão 34 calcula a luminância média de toda a imagem capturada, e detecta, como fonte luminosa, uma área de luminância elevada que tem uma diferença de luminância relativa aos arredores que é igual ou maior que um valor predeterminado, e com dimensões planas predeterminadas ou acima delas. Em seguida, na hipótese de que a unidade de estimativa da escuridão 34 tenha detectado que a luminância média de toda a imagem capturada é igual ou menor que um valor predeterminado, e ainda tenha detectado uma quantidade predeterminada (número predeterminado) ou mais de fontes luminosas dentro de um período de tempo predeterminado, realiza uma estimativa da escuridão. Na eventual estimativa de escuridão, a rotina avança para a etapa S202, ou na eventual estimativa de ausência de escuridão, avança para a etapa S208.

[082]Na etapa S202, a unidade de detecção da fonte luminosa 35 realiza a detecção de uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 dentro da área de detecção da fonte luminosa ilustrada na Figura 11. Especificamente, a unidade de detecção da fonte luminosa 35 detecta, por meio de uma potencial área que corresponde ao farol do veículo adjacente V2, uma área da imagem dentro da área de detecção da fonte luminosa ilustrada na Figura 11, sendo que essa área da imagem difere em termos de brilho dos arredores por um valor predeterminado ou maior, e que possui um tamanho igual ou maior que as dimensões planas predeterminadas, para assim detectar uma fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2. Em particular, na presente modalidade, a unidade de detecção da fon

30/66 te luminosa 35 repetidamente realiza a detecção de fontes luminosas correspondentes aos faróis do veículo adjacente V2, e caso uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada, até mesmo uma única vez, dentro de um período de tempo predeterminado, emite um resultado da detecção informando que uma fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2 foi detectada; ou se nenhuma fonte luminosa foi detectada dentro da área de detecção da fonte luminosa dentro do período de tempo predeterminado, emite um sinal de que nenhuma fonte luminosa correspondente ao farol do veículo adjacente V2 foi detectada. Fazendo isso, é possível estimar de maneira adequada se uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 está presente. Em seguida, na etapa S203, utilizando os resultados da detecção na etapa S202, a unidade de modificação do valor limiar 36 estima se uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 foi detectada dentro da área de detecção da fonte luminosa, e se não detectada qualquer fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2, a rotina avança para a etapa S204, enquanto na hipótese de que uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 seja detectada, a rotina avança para a etapa S208.

[083]Na etapa S204, a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 é adquirida pela unidade de modificação do valor limiar 36. Por exemplo, a unidade de modificação do valor limiar 36 adquire a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 do sensor de velocidade veicular 20. Na etapa S205, a unidade de modificação do valor limiar 36 adquire a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional. Por exemplo, através da unidade de detecção de objeto tridimensional 33, a unidade de modificação do valor limiar 36 adquire a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional, conforme calculado pelo processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 12.

[084]Em seguida, na etapa S206, a unidade de modificação do valor limiar

31/66 compara a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, que foi adquirida na etapa S204, com a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional que foi adquirida na etapa S205. Em termos específicos, a unidade de modificação do valor limiar 36 compara a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 e a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional, e estima se a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional é igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou se a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro é menor que o valor predeterminado Δ\Ζ. Sendo atendida qualquer uma das condições, estima-se que o objeto tridimensional detectado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 não é o veículo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1, a rotina avança para a etapa S207, e o valor do valor limiar da diferença th é modificado para um valor alto pela unidade de modificação do valor limiar 36. Fazendo isso, na hipótese de que, na escuridão, o veículo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1 não esteja presente, a detecção de objetos tridimensionais é suprimida durante o processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 12. Com isso, mesmo quando a lama ou qualquer outro material estranho é depositado na lente, a detecção desse material estranho é suprimida, e como consequência, a detecção errática do material estranho depositado na lente como sendo o veículo adjacente V2 pode ser efetivamente impedida. Por outro lado, quando nenhuma das condições é atendida, estima-se que um objeto tridimensional detectado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 é o veículo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1, a rotina avança para a etapa S208, e, na hipótese de que o valor do valor limiar da diferença th tenha sido modificado para um valor alto, o valor limiar da diferença th retorna ao seu valor original. Ao fazer isso, durante o processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 12, o valor original do valor limiar da diferença th é empregado durante a detecção do

32/66 veículo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1 e, como consequência, o veículo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1 pode ser detectado de maneira apropriada.

[085]Caso a estimativa de ausência de escuridão não tenha sido realizada na etapa S201, devido à possibilidade de que a luminância dos arredores seja brilhante, considera-se improvável que a silhueta do material estranho depositado na lente persista em decorrência da iluminação dos postes de iluminação, da iluminação dos faróis de um veículo seguintes que se desloca na pista percorrida pelo veículo hospedeiro V1, ou de outros fatores do tipo, e que uma imagem do material estranho depositado na lente viesse a ser equivocadamente detectada como sendo o veículo adjacente V2. Portanto, nesse caso, a rotina avança para a etapa S208 sem modificar o valor limiar da diferença th. Supondo-se que uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada na etapa S203, a estimativa será que o veículo adjacente V2 está presente em uma pista adjacente e, portanto, a rotina avança para a etapa S208, e o valor do valor limiar da diferença th retorna ao seu valor original, no intuito de detectar de maneira apropriada o veículo adjacente V2.

[086]Da forma acima, de acordo com a primeira modalidade, na hipótese de que a unidade de estimativa da escuridão 34 realize uma estimativa da escuridão, e ainda que nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 seja detectada pela unidade de detecção da fonte luminosa 35, a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 são comparadas e, supondo que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou a diferença entre a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, o valor limiar da diferença th é modificado para um

33/66 valor alto, de modo a suprimir a detecção de objetos tridimensionais. Ao proceder dessa maneira, se na escuridão for possível estimar que o veículo adjacente V2 não está presente em uma pista adjacente, o valor limiar da diferença th é modificado para um valor alto a fim de suprimir a detecção de objetos tridimensionais, desse modo, existe a possibilidade concreta de impedir uma situação em que, devido à baixa luminância dos arredores na condição de escuridão, a silhueta do material estranho depositado na lente persiste em decorrência da iluminação dos postes de iluminação, da iluminação dos faróis de um veículo seguinte que se desloca na pista percorrida pelo veículo hospedeiro, ou de causas do gênero, e uma imagem do material estranho ser falsamente detectada como sendo o veículo adjacente V2.

[087]Ademais, quando a lama ou outro material estranho adere firmemente à lente e o material estranho não se move através da superfície da lente, as imagens do material estranho serão capturadas em locais idênticos nas imagens capturadas e, portanto, quando a velocidade de deslocamento de objetos tridimensionais for calculada em função de uma forma de onda diferencial, a velocidade de deslocamento do material estranho depositado na lente será calculado como tendo uma velocidade aproximadamente igual à velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1. Por essa razão, supondo-se que, como consequência de uma comparação da velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e da velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, o valor limiar da diferença th é modificado para um valor alto, desse modo, a detecção do material estranho que apresenta praticamente a mesma velocidade de deslocamento que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 pode ser suprimida. Por outro lado, como a velocidade de deslocamento do veí

34/66 culo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1 é maior que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, caso a velocidade de deslocamento de um objeto tridimensional seja maior que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, mantendo o valor limiar da diferença th sem modificações e utilizando esse valor original limiar da diferença th durante a detecção do objeto tridimensional, o veículo adjacente V2 que se aproxima do veículo hospedeiro V1 pode ser detectado de maneira apropriada.

«Modalidade 2» [088]A seguir, a descrição passa a abordar um dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a que obedece a uma segunda modalidade. O dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade é similar ao da primeira modalidade, a não ser, como ilustra a Figura 14, pelo computador 30a, que substitui o computador 30 da primeira modalidade, sendo que a operação transcorre conforme a descrição que se segue. Aqui, a Figura 14 é uma vista de bloco ilustrando os detalhes do computador 30a de acordo com a segunda modalidade.

[089]O dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade é guarnecido com uma câmera 10 e um computador 30a, como mostra a ilustração na Figura 14. O computador 30a é constituído por uma unidade de conversão do ponto de visão 31, uma unidade de cálculo da diferença da luminância 37, uma unidade de detecção da linha marginal 38, uma unidade de detecção de objeto tridimensional 33a, uma unidade de estimativa da escuridão 34, uma unidade de detecção da fonte luminosa 35, e uma unidade de modificação do valor limiar 36a. As partes constituintes do dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a segunda modalidade são descritas abaixo. A unidade de conversão do ponto de visão 31, a unidade de estimativa da escuridão 34, e a unidade de detecção da fonte luminosa 35 são de constituição semelhante às da primeira modalidade, portanto, não são descritas.

35/66 [090]A Figura 15 é uma vista da faixa de imagens da câmera 10 na Figura 14, onde a Figura 15(a) é uma vista plana, e a Figura 15(b) ilustra uma vista em perspectiva no espaço real traseiro do veículo hospedeiro V1. A câmera 10 é ajustada em um ângulo de visão predeterminado a, e captura a parte traseira do veículo hospedeiro V1 incluída no ângulo de visão predeterminado a, como mostra a ilustração na Figura 15(a). O ângulo de visão a da câmera 10 é definida de modo que, além da pista em que o veículo hospedeiro V1 trafega, as pistas adjacentes são incluídas na faixa de imagens da câmera 10, da mesma maneira ilustrada na Figura 2.

[091 ]As áreas de detecção A1, A2 no presente exemplo são trapezoidais em vista plana (estado da vista panorâmica), e a posição, o tamanho, e a forma dessas áreas de detecção A1, A2 são estimadas pelas distâncias di a d₄. As áreas de detecção A1, A2 do exemplo ilustrado no desenho não se restringem à forma trapezoidal, podendo ser retangulares ou de outra forma em um estado da vista panorâmica, como mostra a ilustração na Figura 2.

[092]Aqui, a distância d1 é a distância do veículo hospedeiro V1 até uma linha de contato com o solo L1, L2. As linhas de contato com o solo L1, L2 se referem às linhas em que um objeto tridimensional presente em uma pista adjacente à pista percorrida pelo veículo hospedeiro V1 faz contato com a superfície do solo. O objetivo da presente modalidade é detectar um veículo adjacente V2 ou objeto semelhante (inclusive veículos de duas rodas ou similares) que se desloque atrás do veículo hospedeiro V1, em uma pista adjacente à esquerda ou à direita da pista do veículo hospedeiro V1. Portanto, a distância d1, que representa a posição das linhas de contato com o solo L1, L2 do veículo adjacente V2, pode ser selecionada de maneira geralmente fixa, desde a distância d11 do veículo hospedeiro V1 até uma listra branca da pista W, e a distância d12 desde a listra branca da pista W até a posição em que o veículo adjacente V2 presumivelmente percorrerá.

[093]Não existe limitação quanto à seleção da distância d1 de maneira fixa;

36/66 a distância pode ser variável. Nesse caso, o computador 30a pode utilizar a técnica de reconhecimento pela listra branca da pista, ou qualquer outra, para reconhecer as posições das listras brancas da pista W em relação ao veículo hospedeiro V1, e selecionar a distância d11 com base nas posições das listras brancas da pista reconhecidas W. Desse modo, a distância d1 é definida de maneira variável, utilizando a distância d11 selecionada. Na presente modalidade descrita abaixo, a posição de percurso do veículo adjacente V2 (a distância d12 a partir da listra branca da pista W) e a posição de percurso do veículo hospedeiro V1 (a distância d11 a partir da listra branca da pista W) são em larga medida previsíveis, e a distância d1 é selecionada de maneira fixa.

[094]A distância d2 representa uma distância que se estende na direção de avanço do veículo desde a parte final traseira do veículo hospedeiro V1. Essa distância d2 é selecionada de tal sorte que as áreas de detecção A1, A2 são pelo menos acomodadas dentro do ângulo de visão a da câmera 10. Na presente modalidade em particular, a distância d2 é definida para tangenciar uma faixa demarcada pelo ângulo de visão a. A distância d3 representa o comprimento das áreas de detecção A1, A2 na direção de avanço do veículo. Essa distância d3 é selecionada com base no tamanho do objeto tridimensional a ser detectado. Na presente modalidade, o veículo adjacente V2, ou objeto similar, deve ser detectado e, portanto, a distância d3 é ajustada para um comprimento que inclui o veículo adjacente V2.

[095]A distância d4 é uma distância indicando uma altura que tenha sido ajustada para incluir os pneus do veículo adjacente V2 ou objeto semelhante no espaço real, como mostra a ilustração na Figura 15(b). Em uma imagem em vista panorâmica, a distância d4 é o comprimento ilustrado na Figura 15(a). A distância d4 também pode apresentar um comprimento que exclua as pistas mais adjacentes às pistas adjacentes esquerda e direita na imagem em vista panorâmica (isto é, pistas seguintes à seguinte que estão situadas a duas pistas de distância). A razão é a

37/66 seguinte: quando são incluídas as pistas a duas pistas de distância da pista do veículo hospedeiro V1, torna-se impossível distinguir se o veículo adjacente V2 está presente em uma pista adjacente à esquerda ou à direita da pista do veículo hospedeiro que é a pista percorrida pelo veículo hospedeiro V1, ou se um veículo adjacente-adjacente está presente em uma pista seguinte à seguinte situada a duas pistas de distância.

[096]Como se descreve acima, as distâncias d1 a d4 são selecionadas, e a posição, tamanho, e forma das áreas de detecção A1, A2 são selecionadas dessa maneira. Mais especificamente, a posição da face do topo b1 das áreas de detecção trapezoidais A1, A2 é selecionada através da distância d1. A posição inicial C1 da face do topo b1 é selecionada através da distância d2. A posição final C2 da face do topo b1 é selecionada através da distância d3. A face lateral b2 das áreas de detecção trapezoidais A1, A2 é selecionada por uma linha reta L3 que se estende da câmera 10 em direção à posição inicial C1. De maneira análoga, a face lateral b3 das áreas de detecção trapezoidais A1, A2 é selecionada por uma linha reta L4 que se estende da câmera 10 em direção à posição final C2. A posição da face inferior b4 das áreas de detecção trapezoidais A1, A2 é selecionada através da distância d4. Portanto, as áreas limitadas pelos lados b1 a b4 constituem as áreas de detecção A1, A2. As áreas de detecção A1, A2 são quadrados regulares (retângulos) no espaço real, situadas atrás do veículo hospedeiro V1, como mostra a ilustração na Figura 15(b).

[097]A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 realiza os cálculos de diferença de luminância nos dados da imagem em vista panorâmica que sofreram a conversão do ponto de visão pela unidade de conversão do ponto de visão 31, e detecta as margens de um objeto tridimensional incluído na imagem em vista panorâmica. Para cada posição de uma pluralidade de posições ao longo de uma linha imaginária perpendicular estendida ao longo de uma direção perpendicular no espa

38/66 ço real, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 calcula a diferença de luminância entre dois pixels próximos a cada posição em questão. A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 é capaz de calcular as diferenças de luminância, seja por um método que envolve a definição de uma única linha imaginária perpendicular que se estende na direção perpendicular no espaço real, seja por um método que envolve a definição de duas linhas imaginárias perpendiculares.

[098]O método específico para estabelecimento das duas linhas imaginárias perpendiculares será descrito neste documento. Para os dados da imagem em vista panorâmica que sofreram a conversão do ponto de visão, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define uma primeira linha imaginária perpendicular que corresponde a um segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real, e uma segunda linha imaginária perpendicular, que é diferente 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 da diferença da luminância 37 determina as diferenças de luminância entre os pontos sobre a primeira linha imaginária perpendicular e os pontos sobre a segunda linha imaginária perpendicular, agindo de forma contínua ao longo da primeira linha imaginária perpendicular e da segunda linha imaginária perpendicular. A operação da unidade de cálculo da diferença da luminância 37 é descrita adiante de maneira detalhada.

[099]A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define uma primeira linha imaginária perpendicular La (doravante denominada linha de atenção La) que corresponde a um segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real e que passa através da área de detecção A1, como mostra a ilustração na Figura 16(a). A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 também define uma segunda linha imaginária perpendicular Lr (doravante denominada linha de referência Lr), que é diferente da linha de atenção La, e que corresponde ao segmento de linha que se estende na direção perpendicular no espaço real, e passa através da

39/66 área de detecção A1. Aqui, a linha de referência Lr é definida em uma posição situada a certa distância da linha de atenção La, essa distância equivalendo a uma distância predeterminada no espaço real. As linhas que correspondem aos segmentos de linha estendidos na direção perpendicular no espaço real são linhas que se difundem radialmente a partir da posição Ps da câmera 10 em uma imagem em vista panorâmica. Essas linhas difundidas radialmente são linhas assentadas ao longo da direção de colapso de um objeto tridimensional quando o objeto é convertido em uma vista panorâmica.

[0100]A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define um ponto de atenção Pa sobre a linha de atenção La (um ponto sobre a primeira linha imaginária perpendicular). A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 também define um ponto de referência Pr sobre a linha de referência Lr (um ponto sobre a 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 estão relacionadas no espaço real ilustrado na Figura 16(b). Como se evidencia a partir da Figura 16(b), a linha de atenção La e a linha de referência Lr são linhas estendidas na direção perpendicular no espaço real, e o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr são pontos definidos geralmente na mesma altura no espaço real. Não é necessário que o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr estejam exatamente na mesma altura, e o nível de erro em que se considera que o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr estão na mesma altura é admissível.

[0101 ]A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 determina a diferença de luminância entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr. Nos casos de diferença de luminância acentuada entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr, é concebível que uma margem possa estar presente entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr. Na segunda modalidade em particular, linhas imaginárias perpendiculares são definidas como segmentos de linha estendí

40/66 dos na direção perpendicular no espaço real em relação à imagem em vista panorâmica, a fim de detectar objetos tridimensionais presentes nas áreas de detecção A1, A2. Portanto, nos casos de diferença de luminância expressiva entre a linha de atenção La e a linha de referência Lr, é altamente provável a presença de uma margem de um objeto tridimensional no local onde a linha de atenção La foi estabelecida. Portanto, a unidade de detecção da linha marginal 38 ilustrada na Figura 14 detecta uma linha marginal baseada na diferença de luminância entre o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr.

[0102]Este aspecto será descrito com mais profundidade. A Figura 17 é uma vista da operação detalhada da unidade de cálculo da diferença da luminância 37, onde a Figura 17(a) ilustra uma imagem em vista panorâmica do estado da vista panorâmica, e a Figura 17(b) é uma vista ampliada de uma porção B1 da imagem em vista panorâmica ilustrada na Figura 17(a). Na Figura 17, somente a área de detecção A1 é ilustrada e descrita, mas a diferença de luminância também é calculada pelo mesmo procedimento da área de detecção A2.

[0103]Quando o veículo adjacente V2 aparece em uma imagem capturada que é capturada pela câmera 10, o veículo adjacente V2 aparece na área de detecção A1 na imagem em vista panorâmica como mostra a ilustração na Figura 17(a). Suponhamos que a linha de atenção La tenha sido definida sobre uma porção de borracha de um pneu do veículo adjacente V2 na imagem em vista panorâmica na Figura 17(b), conforme ilustrado na vista ampliada da área B1 na Figura 17(a). Nesse estado, primeiramente, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define a linha de referência Lr. A linha de referência Lr é definida ao longo da direção perpendicular, em uma posição a uma distância predeterminada no espaço real da linha de atenção La. Especificamente, no dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a em conformidade com a presente modalidade a linha de referência Lr é definida a 10 cm de distância no espaço real da linha de atenção La. Dessa maneira, a linha de

41/66 referência Lr é definida acima da roda do pneu do veículo adjacente V2, por exemplo, a uma distância equivalente a 10 cm da borracha do pneu do veículo adjacente V2 na imagem em vista panorâmica.

[0104]A seguir, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define uma pluralidade de pontos de atenção Pa1 a PaN sobre a linha de atenção La. Na Figura 17(b), para conveniência da descrição, seis pontos de atenção Pa1 a Pa6 (doravante simplesmente denominados pontos de atenção Pai quando indicando um ponto arbitrário) são definidos. Um número arbitrário de pontos de atenção Pa pode ser definido sobre a linha de atenção La. Na descrição adiante, presume-se que N pontos de atenção Pa tenham sido definidos sobre a linha de atenção La.

[0105]A unidade de cálculo da diferença da luminância 37, a seguir, define os pontos de referência Pr1 a PrN de modo que esses pontos estejam na mesma altura que os pontos de atenção Pa1 a PaN no espaço real. A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 calcula então as diferenças de luminância entre os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr situados na mesma altura. A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 calcula assim as diferenças de luminância entre pares de pixels, para cada posição dentre a pluralidade de posições (1 - N) ao longo da linha imaginária perpendicular que se estende na direção perpendicular no espaço real. A unidade de cálculo da diferença da luminância 37 calcula a diferença de luminância, por exemplo, entre 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 da diferença da luminância 37 então determina as diferenças de luminância de forma contínua ao longo da linha de atenção La e da linha de referência Lr. Em outras palavras, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 determina sequencialmente as diferenças de luminância entre o terceiro e o enésimo pontos de atenção Pa3 a PaN e entre o terceiro e o enésimo pontos de referência Pr3 a PrN.

42/66 [0106]Enquanto desloca a linha de atenção La dentro da área de detecção A1, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 repete o processo de definição da linha de referência Lr descrito acima, definindo o ponto de atenção Pa e o ponto de referência Pr, e calculando a diferença de luminância. Em outras palavras, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 executa repetidamente o processo já descrito enquanto altera as posições da linha de atenção La e da linha de referência Lr, respectivamente, pela mesma distância na direção de extensão da linha de contato com o solo L1 no espaço real. A unidade de cálculo da diferença da luminância 37, por exemplo, define a linha que foi a linha de referência Lr no processo anterior como a linha de atenção La seguinte, em seguida define a linha de referência Lr em relação a essa linha de atenção La, determinando sucessivamente as diferenças de luminância.

[0107]Desse modo, na segunda modalidade, ao determinar as diferenças de luminância dos pontos de atenção Pa sobre a linha de atenção La e dos pontos de referência Pr sobre a linha de referência Lr situada geralmente na mesma altura no espaço real, as diferenças de luminância podem ser claramente detectadas nos casos em que uma margem estendida na direção perpendicular está presente. A precisão da detecção de um objeto tridimensional pode ser elevada sem causar qualquer impacto ao processo de detecção do objeto tridimensional, mesmo quando o objeto tridimensional tiver sido distendido de acordo com a altura desde a superfície da estrada devido à conversão em uma imagem em vista panorâmica, a fim de comparar a luminância entre linhas imaginárias perpendiculares estendidas na direção perpendicular no espaço real.

[0108]Retornando à Figura 14, a unidade de detecção da linha marginal 38 detecta uma linha marginal a partir de diferenças de luminância contínuas calculadas pela unidade de cálculo da diferença da luminância 37. Por exemplo, no caso ilustrado na Figura 17(b), o primeiro ponto de atenção Pa1 e o primeiro ponto de refe

43/66 rência Pr1 estão posicionados na mesma porção do pneu, portanto, a diferença de luminância é pequena. O segundo ao sexto pontos de atenção Pa2 a Pa6 estão posicionados na porção de borracha do pneu, e o segundo ao sexto pontos de referência Pr2 a Pr6 estão posicionados na roda porção do pneu. Portanto, as diferenças de luminância entre o segundo ao sexto pontos de atenção Pa2 a Pa6 e o segundo ao sexto pontos de referência Pr2 a Pr6 são expressivas. Portanto, a unidade de detecção da linha marginal 38 pode detectar a presença de uma linha marginal entre o segundo ao sexto pontos de atenção Pa2 a Pa6 e entre o segundo ao sexto pontos de referência Pr2 a Pr6, os quais exibem diferenças de luminância relevantes.

[0109]Especificamente, quando uma linha marginal deve ser detectada, a unidade de detecção da linha marginal 38 primeiramente atribui um i-ésimo ponto de atenção Pai a um atributo, pela diferença de luminância entre o i-ésimo ponto de atenção Pai (coordenadas (xi, yi)) até o i-ésimo ponto de referência Pri (coordenadas (xi', yi j) de acordo com fórmula 1 indicada abaixo.

[Fórmula 1]

Quando l(xi, yi) > l(xi', yi j + t s(xi, yi) = 1

Quando l(xi, yi) < l(xi', yi j -1 s(xi, yi) = -1

Do contrário, s(xi, yi) = 0 [0110]Na fórmula 1 acima, t representa um valor limiar da margem; l(xi, yi) representa o valor de luminância do i-ésimo ponto de atenção Pai; e l(xi', yi') representa o valor de luminância do i-ésimo ponto de referência Pri. De acordo com a fórmula 1 citada acima, na situação em que o valor de luminância do ponto de atenção Pai é maior que um valor de luminância obtido pela adição do valor limiar t ao ponto de referência Pri, o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai é T. Por outro

44/66 lado, no caso em que o valor de luminância do ponto de atenção Pai é menor que um valor de luminância obtido pela subtração do valor limiar da margem t do ponto de referência Pri, o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai é '-1No caso em que o valor de luminância do ponto de atenção Pai e o valor de luminância do ponto de referência Pri mostram outro tipo de relação que não a indicada acima, o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai é Ό'. na presente modalidade, há casos em que o valor limiar da margem t é modificado pela unidade de modificação do valor limiar 36a, a ser discutido posteriormente, e nos casos em que o valor limiar da margem t foi modificado pela unidade de modificação do valor limiar 36a, o valor limiar da margem t que tiver sido modificado pela unidade de modificação do valor limiar 36a é empregado quando da detecção do atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai.

[0111 ]A seguir, com base na fórmula 2 adiante, a unidade de detecção da linha marginal 38 estima se a linha de atenção La é uma linha marginal, a partir da continuidade c(xi, yi) do atributo s ao longo da linha de atenção La.

[Fórmula 2]

Quando s(xi, yi) = s(xi + 1, yi + 1) (exceto quando 0 = 0) c(xi, yi) = 1 Do contrário, c(xi, yi) = 0 [0112]Nos casos em que o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai e o atributo s(xi + 1, yi + 1) de um ponto de atenção Pai adjacente + 1 são iguais, a continuidade c(xi, yi) é '1 Nos casos em que o atributo s(xi, yi) do ponto de atenção Pai e o atributo s(xi + 1, yi + 1) do ponto de atenção Pai adjacente + 1 não são iguais, a continuidade c(xi, yi) é Ό’.

[0113]A seguir, a unidade de detecção da linha marginal 38 determina a soma dos valores da continuidade c de todos os pontos de atenção Pa sobre a linha de atenção La. A unidade de detecção da linha marginal 38 divide a soma dos valores

45/66 da continuidade c assim determinados pelo número N de pontos de atenção Pa, para então normalizar a continuidade c. Na hipótese de que o valor normalizado tenha excedido um valor limiar Θ, a unidade de detecção da linha marginal 38 estima que a linha de atenção La seja uma linha marginal. O valor limiar 6*é um valor estabelecido antecipadamente, por experimentação ou por qualquer outro meio.

[0114]Em outras palavras, a unidade de detecção da linha marginal 38 estima se a linha de atenção La é uma linha marginal, com base na fórmula 3 indicada abaixo. A unidade de detecção da linha marginal 38 então estima se todas as linhas de atenção La representadas na área de detecção A1 são linhas marginais.

[Fórmula 3]

Σο(χί, yi)/N > Θ [0115]Desta 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 sobre a linha de atenção La e o ponto de referência Pr sobre a linha de referência Lr e, com base na continuidade c do atributo ao longo da linha de atenção L, é estimado se a linha de atenção La em questão é uma linha marginal. Portanto, os limites entre áreas de luminância elevada e áreas de baixa luminância são detectados como linhas marginais, e as margens podem ser detectadas de forma consistente com os sentidos humanos naturais. Os resultados acima serão descritos à minúcia. A Figura 18 é uma vista de um exemplo de imagem que descreve o processamento pela unidade de detecção da linha marginal 38. Este exemplo de imagem é uma imagem em que um primeiro padrão de listra 101 indicando um padrão de listra de repetidas áreas de luminância elevada e áreas de baixa luminância, e um segundo padrão de listra 102 indicando um padrão de listra de repetidas áreas de baixa luminância e áreas de luminância elevada, estão em posição adjacente uma à outra. Além disso, nesse exemplo de imagem, as áreas de luminância elevada no primeiro padrão de listra 101 e as áreas de baixa luminância no segundo padrão de listra 102

46/66 são adjacentes entre si, e as áreas de baixa luminância no primeiro padrão de listra 101 e as áreas de luminância elevada no segundo padrão de listra 102 são adjacentes entre si. Uma região 103 posicionada no limite entre o primeiro padrão de listra 101 e o segundo padrão de listra 102 tendería a não ser percebida como margem pelos sentidos humanos.

[0116]Em contraste, como as áreas de baixa luminância e as áreas de luminância elevada são adjacentes entre si, quando as margens são detectadas unicamente pelas diferenças de luminância, a região 103 será reconhecida como uma margem. No entanto, como a unidade de detecção da linha marginal 38 estima a região 103 como sendo uma linha marginal somente nos casos em que, além das diferenças de luminância na região 103, existe continuidade do atributo das diferenças de luminância, a unidade de detecção da linha marginal 38 pode suprimir a estimativa errática através da qual a região 103 que não seria reconhecida como linha marginal pelos sentidos humanos é reconhecida como uma linha marginal. A detecção da margem pode ocorrer de forma consistente com os sentidos humanos.

[0117]Retornando à Figura 14, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a detecta um objeto tridimensional com base na quantidade de linhas marginais detectadas pela unidade de detecção da linha marginal 38. Como se descreve acima, o dispositivo de detecção de objeto tridimensional 1a de acordo com a presente modalidade detecta linhas marginais estendidas na direção perpendicular no espaço real. A detecção de numerosas linhas marginais estendidas na direção perpendicular indica uma probabilidade elevada de que um objeto tridimensional esteja presente na área de detecção A1 ou A2. Portanto, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a detecta um objeto tridimensional, com base na quantidade de linhas marginais detectadas pela unidade de detecção da linha marginal 38. Especificamente, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima se a quantidade de linhas marginais detectadas pela unidade de detecção da linha marginal 38 é

47/66 igual ou maior que um valor limiar predeterminado β e, na hipótese de que a quantidade de linhas marginais seja igual ou maior que o valor limiar predeterminado β, estima que as linhas marginais detectadas pela unidade de detecção da linha marginal 38 tratam-se das linhas marginais de um objeto tridimensional.

[0118]Ademais, antes de detectar o objeto tridimensional, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima se as linhas marginais detectadas pela unidade de detecção da linha marginal 38 estão corretas. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima se a variação na luminância em uma linha marginal em uma imagem em vista panorâmica da linha marginal é igual ou maior que um valor limiar predeterminado tb. Supondo que a variação de luminância na linha marginal na imagem em vista panorâmica é igual ou maior que o valor limiar predeterminado tb, estima-se que a linha marginal tenha sido detectada por uma estimativa errática. Por outro lado, quando a variação de luminância na linha marginal na imagem em vista panorâmica é menor que um valor limiar predeterminado tb, estima-se que a linha marginal em questão está correta. O valor limiar tb é definido antecipadamente por meio de experimentação ou artifício semelhante.

[0119]A Figura 19 é uma vista de uma distribuição de luminância sobre uma linha marginal, onde a Figura 19(a) ilustra a linha marginal e a distribuição de luminância quando um veículo adjacente V2 como objeto tridimensional está presente na área de detecção A1, e a Figura 19(b) ilustra a linha marginal e a distribuição de luminância quando nenhum objeto tridimensional está presente na área de detecção A1.

[0120]Suponhamos que, tal como ilustra a Figura 19(a), a estimativa tenha sido que a linha de atenção La definida sobre uma porção de borracha de pneu do veículo adjacente V2 na imagem em vista panorâmica seja uma linha marginal. Nesse caso, a variação de luminância na linha de atenção La na imagem em vista panorâmica é gradual. Isso se deve ao fato de que o pneu do veículo adjacente está dis

48/66 tendido dentro da imagem em vista panorâmica, em virtude da conversão do ponto de visão da imagem capturada pela câmera 10 em uma imagem em vista panorâmica. Presuma-se ainda, por outro lado, que, como ilustra a Figura 19(b), a linha de atenção La, que foi definida na porção do caractere branco 50 pintado na superfície da estrada na imagem em vista panorâmica, tenha sido equivocadamente estimada como sendo uma linha marginal. Nesse caso, a variação de luminância na linha de atenção La na imagem em vista panorâmica possui ondulação considerável porque a superfície da estrada e outras porções de baixa luminância estão presentes junto com porções de alta luminância nos caracteres brancos, na linha marginal.

[0121 ]Partindo das diferenças na distribuição de luminância na linha de atenção La como se descreve acima, a unidade de estimativa do objeto tridimensional 33a estima se uma linha marginal foi detectada devido a uma estimativa errática. Por exemplo, nos casos em que a imagem capturada adquirida pela câmera 10 é convertida em uma imagem em vista panorâmica, um objeto tridimensional incluído na imagem capturada tenderá a aparecer em estado distendido na imagem em vista panorâmica. Como se descreve acima, na hipótese de que o pneu do veículo adjacente V2 seja distendido, como a distensão acontece em uma única região, isto é, o pneu, a variação de luminância da imagem em vista panorâmica na direção da distensão tende a ser pequena. Em contrapartida, quando um caractere ou similar pintado na superfície da estrada foi estimado equivocadamente como sendo uma linha marginal, as áreas de luminância elevada, isto é, a porção do caractere, e as áreas de baixa luminância, isto é, as porções da superfície da estrada, estão conjuntamente presentes na imagem em vista panorâmica. Nesses casos, as variações na luminância na direção da distensão tendem a ser maiores. Portanto, nos casos em que a variação de luminância ao longo de uma linha marginal é igual ou maior que o valor limiar predeterminado tb, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima que a linha marginal em questão foi detectada devido a uma estimativa errática, e

49/66 que a linha marginal em questão não é produzida por um objeto tridimensional. A redução da precisão na detecção de objetos tridimensionais, devido a caracteres brancos, como 50 na superfície da estrada, ou devido à vegetação às margens das estradas ou outros elementos similares, que são estimados como sendo linhas marginais, é minimizada dessa maneira. Por outro lado, nos casos em que a variação de luminância ao longo da linha marginal é menor que um valor limiar predeterminado tb, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima que a linha marginal em questão é a linha marginal de um objeto tridimensional, e que um objeto tridimensional está presente.

[0122]Especificamente, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a aplica tanto a fórmula 4 quanto a 5 para calcular a variação na luminância de uma linha marginal. A variação de luminância de uma linha marginal é equivalente a um valor de avaliação na direção perpendicular no espaço real. A Fórmula 4 estima a distribuição de luminância em termos da soma dos quadrados da diferença entre um i-ésimo valor de luminância l(xi, yi) e um i-ésimo + 1 valor de luminância adjacente l(xi + 1, yi + 1), sobre a linha de atenção La. A Fórmula 5 estima a distribuição de luminância em termos da soma dos valores absolutos da diferença entre um i-ésimo valor de luminância l(xi, yi) e um i-ésimo +1 valor de luminância adjacente l(xi + 1, yi + 1), sobre a linha de atenção La.

[Fórmula 4]

Valor de avaliação na direção equivalente perpendicular = Σ[{Ι(χί, yi) -1(xi + 1, yi + 1)}²] [Fórmula 5]

Valor de avaliação na direção equivalente perpendicular = Σ|Ι(χί, yi) -1(xi + 1, yi + 1)1 [0123]Não existe limitação ao uso da fórmula 5 citada acima, sendo ainda possível binarizar os valores de um atributo b de um valor de luminância adjacente

50/66 utilizando um valor limiar t2, e para em seguida somar os valores binarizados do atributo b para todos os pontos de atenção Pa, como na fórmula 6 abaixo.

[Fórmula 6]

Valor de avaliação na direção equivalente perpendicular = Eb(xi, yi)

Quando |l(xi, yi) -1(xi + 1, yi + 1 )| > t2, então b(xi, yi) = 1

Do contrário, b(xi, yi) = 0 [0124]Quando o valor absoluto da diferença de luminância entre o valor de luminância do ponto de atenção Pai e o valor de luminância do ponto de referência Pri é maior que um valor limiar t2, o atributo b(xi, yi) do ponto de atenção Pa(xi, yi) em questão é '1 Nos casos em que a relação acima não é verdadeira, o atributo b(xi, yi) do ponto de atenção Pai é Ό’. O valor limiar t2 é definido antecipadamente por meio de experimentação ou artifício semelhante, para que as linhas de atenção La não sejam estimadas como sendo o mesmo objeto tridimensional. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33a então soma o atributo b para todos os pontos de atenção Pa sobre a linha de atenção La, e deriva um valor de avaliação na direção equivalente à perpendicular, para então estimar se uma linha marginal decorre de um objeto tridimensional, e que um objeto tridimensional está presente.

[0125]Ademais, com base na linha marginal detectada de um objeto tridimensional, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a calcula a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional. Embora não haja limitação particular quanto ao método de cálculo empregado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33a para calcular a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a podería calcular a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional da seguinte maneira, por exemplo. Especificamente, com base em uma linha marginal detectada de uma seção correspondente à área de detecção A1 ou A2, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a

51/66 gera uma forma de onda de margem unidimensional EW_t. Por exemplo, do mesmo modo utilizado para gerar a forma de onda diferencial DW_t na primeira modalidade, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a conta o número de pixels correspondente a uma linha marginal ao longo da direção de colapso do objeto tridimensional devido à conversão do ponto de visão, produzindo uma distribuição de frequência, e gerando assim a forma de onda de margem unidimensional ED_t. Em seguida, com base na forma de onda da margem EW_t no ponto no tempo corrente e na forma de onda da margem EW_t-i no ponto no tempo imediatamente anterior, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a calcula a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional. Especificamente, pela variação temporal das formas de onda da margem EW_t, EWm, uma unidade de cálculo da velocidade veicular na margem 43 calcula a distância de deslocamento do objeto tridimensional em um período de tempo predeterminado, e através da diferenciação temporal da distância de deslocamento do objeto tridimensional calculada, calcula a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1.

[0126]Na hipótese de uma estimativa da escuridão pela unidade de estimativa da escuridão 34, e na ausência da detecção de uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 pela unidade de detecção da fonte luminosa 35, a unidade de modificação do valor limiar 36a modifica o valor limiar da margem t para detectar objetos tridimensionais, de modo a evitar que alguma lama ou outro material estranho depositado na lente seja equivocadamente detectado como o veículo adjacente V2. Especificamente, assim como na primeira modalidade, a unidade de modificação do valor limiar 36a compara a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional calculado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 com a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 e, se a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional for igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou a diferença entre a velocidade de deslo

52/66 camento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro for menor que um valor predeterminado, modifica o valor limiar da margem t para um valor alto.

[0127]A seguir, consta descrição relativa ao método de detecção de um veículo adjacente de acordo com a segunda modalidade fazendo referência à Figura 20. A Figura 20 é um fluxograma ilustrando detalhes do método de detecção de veículo adjacente de acordo com a segunda modalidade. Esse processo de detecção do veículo adjacente é executado em paralelo a um processo de cálculo do grau de turbidez, discutido abaixo. Na Figura 20, a título de conveniência, o processo é descrito em relação à área de detecção A1, mas o mesmo processo também seria executado em relação à área de detecção A2.

[0128]Na etapa S301, uma imagem de uma área predeterminada, especificado pelo ângulo de visão a e pela posição de fixação, é capturada pela câmera 10, e os dados da imagem P capturada pela câmera 10 são adquiridos pelo computador 30a. A seguir, na etapa S302, a unidade de conversão do ponto de visão 31 realiza a conversão do ponto de visão nos dados da imagem adquirida, gerando os dados da imagem em vista panorâmica.

[0129]A seguir, na etapa S303, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define a linha de atenção La na área de detecção A1. Nesse momento, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define uma linha correspondente a uma linha que se estende na direção perpendicular no espaço real como a linha de atenção La. A seguir, na etapa S304, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define a linha de referência Lr na área de detecção A1. Nesse momento, como linha de referência Lr, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define uma linha que corresponde a um segmento de linha estendido na direção perpendicular no espaço real, e separado por uma distância predeterminada da linha de atenção La no espaço real.

53/66 [0130]A seguir, na etapa S305, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define uma pluralidade de pontos de atenção Pa sobre a linha de atenção La. No processo, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define os pontos de atenção Pa em um número, de modo que não ocorrerão problemas durante a detecção da margem pela unidade de detecção da margem 38. Além disso, na etapa S306, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 define os pontos de referência Pr de modo que os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr estão geralmente na mesma altura no espaço real. Dessa maneira, os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr ficam alinhados em direção geralmente horizontal, e as linhas marginais estendidas na direção perpendicular no espaço real são detectadas mais imediatamente.

[0131 ]A seguir, na etapa S307, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37 calcula a diferença de luminância entre os pontos de atenção Pa e os pontos de referência Pr na mesma altura no espaço real. Em seguida, a partir da diferença de luminância calculada pela unidade de cálculo da diferença da luminância 37, a unidade de detecção da linha marginal 38 calcula um atributo s de cada um dos pontos de atenção Pa, de acordo com a fórmula 1 descrita acima. Na presente modalidade, um valor limiar da margem t para detectar as margens de objetos tridimensionais é empregado no cálculo do atributo s de cada um dos pontos de atenção Pa. Em alguns casos, esse valor limiar da margem t será modificado em um processo de modificação do valor limiar, discutido abaixo, e nos casos em que o valor limiar da margem t tiver sido modificado, o valor limiar da margem modificado é empregado na etapa S307.

[0132]A seguir, na etapa S308, a unidade de detecção da linha marginal 38 calcula a continuidade c do atributo s de cada um dos pontos de atenção Pa, de acordo com a fórmula 2. Em seguida, na etapa S309, de acordo com a fórmula 3 acima, a unidade de detecção da linha marginal 38 estima se um valor obtido com a

54/66 normalização da soma da continuidade c é maior que um valor limiar Θ. Supondo a estimativa de que o valor normalizado é maior que o valor limiar Θ (etapa S309 = Sim), na etapa S310, a unidade de detecção da linha marginal 38 detecta a linha de atenção La em questão como sendo uma linha marginal. O processo então prossegue para a etapa S311. Supondo a estimativa de que o valor normalizado não é maior que o valor limiar Θ (etapa S309 = Não), a unidade de detecção da linha marginal 38 não detecta a linha de atenção La em questão como sendo uma linha marginal, e o processo prossegue para a etapa S311.

[0133]Na etapa S311, o computador 30a estima se o processo das etapas já mencionadas S303 a S310 foi executado para todas as linhas de atenção La que é possível definir na área de detecção A1. Supondo a estimativa de que o processo já mencionado não foi conduzido para todas as linhas de atenção La (etapa S311 = Não), o processo retorna para a etapa S303, uma nova linha de atenção La é definida, e o processo até a etapa S311 é repetido. Por outro lado, supondo a estimativa de que o processo foi conduzido para todas as linhas de atenção La (etapa S311 = Sim), o processo prossegue para a etapa S312.

[0134]Na etapa S312, para cada uma das linhas marginais detectadas na etapa S310, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a calcula a variação de luminância ao longo da linha marginal em questão. A unidade de detecção de objeto tridimensional 33a calcula as variações de luminância das linhas marginais de acordo com qualquer uma das fórmulas 4, 5, e 6 anteriores. A seguir, na etapa S313, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a exclui das linhas marginais todas as linhas marginais em que a variação de luminância é igual ou maior que um valor limiar predeterminado tb. Especificamente, as linhas marginais com variação de luminância expressiva são estimadas como linhas marginais não corretas, e essas linhas marginais não são utilizadas para a detecção de objetos tridimensionais. A razão desse procedimento, como se descreve acima, é minimizar os casos em

55/66 que caracteres na superfície da estrada, vegetação marginal das estradas, e outros elementos do tipo incluídos na área de detecção A1 sejam detectados como linhas marginais. Portanto, o valor limiar predeterminado tb será um valor derivado de antemão por meio de experimentação ou artifício similar, definido em função das variações de luminância observadas para ocorrer em decorrência de caracteres na superfície da estrada, vegetação marginal, e elementos semelhantes. Por outro lado, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima que, das linhas marginais, as linhas marginais com variação de luminância menor que o valor limiar predeterminado tb são linhas marginais de objetos tridimensionais, detectando assim um objeto tridimensional presente em uma pista adjacente.

[0135]A seguir, na etapa S314, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a estima se a quantidade de linhas marginais é igual ou maior que um valor limiar predeterminado β. Aqui, o valor limiar β é um valor determinado antecipadamente por meio de experimentação ou artifício semelhante. Nos casos em que, por exemplo, veículos com quatro rodas tenham sido definidos como objetos tridimensionais a serem detectado, o valor limiar β em questão é estabelecido de antemão por experimentação ou artifício semelhante, tendo por base o número de linhas marginais de um veículo com quatro rodas que surgir dentro da área de detecção A1. Supondo uma estimativa de que a quantidade de linhas marginais é igual ou maior que um valor limiar predeterminado β (etapa S314 = Sim), a unidade de estimativa do objeto tridimensional 33a estima que um objeto tridimensional está presente dentro da área de detecção A1, a rotina avança para a etapa S315, e estima-se que um veículo adjacente está presente. Por outro lado, supondo uma estimativa de que a quantidade de linhas marginais não é igual ou maior que um valor limiar predeterminado β (etapa S314 = Não), a unidade de estimativa do objeto tridimensional 33a estima que nenhum objeto tridimensional está presente dentro da área de detecção A1, a rotina avança para a etapa S316, e estima-se que nenhum veículo adjacente

56/66 está presente dentro da área de detecção A1.

[0136]A seguir, o processo de modificação do valor limiar de acordo com a segunda modalidade será descrito em referência à Figura 21. Assim como ocorre na primeira modalidade, o processo de modificação do valor limiar de acordo com a segunda modalidade é realizado em paralelo ao processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 20. O processo de modificação do valor limiar de acordo com a segunda modalidade envolve modificar o valor limiar da margem t utilizado para detectar objetos tridimensionais, o que é feito para que o veículo adjacente V2 possa ser detectado de forma correta, mesmo nos casos em que alguma lama ou outro material estranho é depositado na lente. Por essa razão, nesse processo de modificação do valor limiar, o valor limiar da margem modificado t é empregado durante a detecção das margens do veículo adjacente V2 no processo de detecção do veículo adjacente ilustrado na Figura 20. A Figura 21 é um fluxograma ilustrando o processo de modificação do valor limiar de acordo com a segunda modalidade.

[0137]Como mostra a Figura 21, nas etapas S401-S404, é realizado um processo similar ao das etapas S201-S204 da primeira modalidade. Especificamente, em primeiro lugar, realiza-se uma estimativa para determinar se correntemente está escuro, e na hipótese de que uma estimativa da escuridão tenha sido realizada (etapa S401 = Sim), a detecção de uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 é efetuada na área de detecção da fonte luminosa mostrada na Figura 11 (etapa S402). Em seguida, na hipótese de que nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada (etapa S403 = Não), a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 é adquirida (etapa S404). Na hipótese de que uma estimativa da escuridão não tenha sido efetuada (etapa S401 = Não), ou uma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 não tenha sido detectada (etapa S403 = Sim), a rotina avança para a etapa S408.

57/66 [0138]Em seguida, na etapa S405, a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional detectado é calculada pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33a. Em termos específicos, com base nas linhas marginais do objeto tridimensional, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33a gera uma forma de onda de margem unidimensional EW_t, e pela variação temporal das formas de onda da margem EW_t, EWm, calcula a distância de deslocamento do objeto tridimensional em um período de tempo predeterminado, e através da diferenciação temporal da distância de deslocamento do objeto tridimensional calculada, calcula a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional.

[0139]Na etapa S406, a unidade de modificação do valor limiar 36a compara a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 e a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional, e estima se a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional é igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou se a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro é menor que o valor predeterminado Δ\Ζ. Se qualquer uma das condições for satisfeita, estima-se que o objeto tridimensional detectado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 não é o veículo adjacente V2 que tenta ultrapassar o veículo hospedeiro V1, e o valor do valor limiar da margem t é modificado para um valor alto (etapa S407). Por outro lado, se nenhuma das condições for atendida, estima-se que o objeto tridimensional detectado pela unidade de detecção de objeto tridimensional 33 é o veículo adjacente V2 que tenta ultrapassar o veículo hospedeiro V1, e o valor do veículo adjacente V2 é restaurado ao valor original, para detectar corretamente o veículo adjacente V2 (etapa S408).

[0140]Da forma acima, de acordo com a segunda modalidade, as margens do veículo adjacente V2 são detectadas, e se ao realizar a detecção do veículo adjacente V2 com base nas margens em questão, a unidade de estimativa da escuri

58/66 dão 34 fizer uma estimativa de escuridão, e nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tiver sido detectada pela unidade de detecção da fonte luminosa 35, o valor limiar da margem t é modificado para um valor alto nos casos em que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional for igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1 ou que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro for menor que o valor predeterminado Δ\Ζ, a fim de suprimir a detecção de objetos tridimensionais. Fazendo isso, na segunda modalidade, além dos efeitos vantajosos da primeira modalidade, mesmo nos casos em que a lama ou outro material estranho tiver sido depositado na lente durante a detecção do veículo adjacente V2 com base nas margens, a detecção errática do material estranho como o veículo adjacente V2 pode ser efetivamente impedida, e será possível detectar corretamente o veículo adjacente V2.

[0141]As modalidades descritas acima são mostradas no intuito de simplificar o entendimento da presente invenção, e não são apresentadas com o propósito de limitar a presente invenção. Portanto, os elementos revelados nas modalidades acima incluem todas as modificações de projeto e seus equivalentes inseridos no âmbito técnico da presente invenção.

[0142]Por exemplo, as modalidades apresentadas acima mostraram configurações exemplificativas nas quais, no caso de ter sido realizada uma estimativa de escuridão, e que nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada, o valor limiar da diferença th ou o valor limiar da margem t é modificado para um valor alto nos casos em que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional for igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro for menor que um valor predeterminado. No entanto, não existe limitação para

59/66 essa configuração particular, e uma configuração em que, por exemplo, um valor limiar oc ou um valor limiar β para detectar objetos tridimensionais é modificado para um valor alto invés do valor limiar da diferença th ou do valor limiar da margem t, ou em adição ao valor limiar da diferença th ou ao valor limiar da margem t, ou uma configuração em que um valor limiar Θ ou um valor limiar t2 detectando objetos tridimensionais é modificado para um valor alto, também seria aceitável. Com isso, mesmo nos casos em que a lama ou outro material estranho tenha sido depositado na lente da câmera 10, as situações em que a lama ou algum outro material estranho é falsamente detectado como o veículo adjacente V2 podem ser efetivamente impedidas. Adicionalmente, uma configuração em que, invés de modificar o valor limiar da diferença th ou o valor limiar da margem para um valor alto, os valores de pixel (ou valores de luminânciae) emitidos pela câmera 10 são baixados, seria igualmente aceitável. Nesse caso, em virtude da maior dificuldade de detecção dos pixels da diferença DP ou das margens, a detecção de objetos tridimensionais (o veículo adjacente V2) é suprimida, tornando possível evitar concretamente a detecção equivocada da lama ou de outro material estranho como o veículo adjacente V2.

[0143]Ademais, embora as modalidades apresentadas acima tenham apresentado configurações exemplificativas nas quais um objeto tridimensional é detectado como sendo o veículo adjacente V2 na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional satisfaça condições predeterminadas, uma configuração em que, por exemplo, invés de modificar o valor limiar da diferença th ou o valor limiar da margem t para um valor alto, as condições citadas se tornam mais rígidas, para assim suprimir a detecção do veículo adjacente V2, também seria aceitável. Por exemplo, nas modalidades discutidas acima, um objeto tridimensional foi estimado como sendo o veículo adjacente V2 nos casos em que a velocidade de deslocamento absoluta do objeto tridimensional é igual ou superior a 10 km/hr, e a velocidade de deslocamento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo

60/66 hospedeiro V1 é superior ou inferior a 60 km/h; no entanto, uma configuração em que, na hipótese de que uma estimativa da escuridão tenha sido realizada, e nenhuma fonte luminosa correspondente a um farol do veículo adjacente V2 tenha sido detectada, e adicionalmente a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro V1, ou a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, o objeto tridimensional é estimado como sendo o veículo adjacente V2 nos casos em que, por exemplo, a velocidade de deslocamento absoluta do objeto tridimensional é igual ou superior a 20 km/hr, e a velocidade de deslocamento relativa do objeto tridimensional em relação ao veículo hospedeiro V1 é superior ou inferior a 50 km/h, seria igualmente aceitável.

[0144]Além das modalidades apresentadas acima, pode ser adotada uma configuração guarnecida com uma unidade de detecção de material estranho para detectar material estranho depositado na lente, e com isso, baseado nos resultados da detecção pela unidade de detecção de material estranho, estima-se se a lama ou outro material estranho está depositado na lente; e o processo de modificação do valor limiar discutido acima é realizado nos casos em que se estima que a lama ou algum outro material estranho foi depositado na lente. As Figuras 22 e 23 são vistas descrevendo um método de detecção de material estranho depositado na lente.

[0145]Em termos específicos, como mostra a Figura 22, a unidade de detecção de material estranho executa um processo de filtro passa-baixa (filtro de corte alto) para cortar ou atenuar os componentes de alta frequência, sobre uma forma de onda diferencial DW_t gerada no tempo predeterminado t1. Ao realizar um processo de filtro passa-baixa na forma de onda diferencial DW_t desta maneira, a forma de onda diferencial DW_t pode ser suavizada e obtida sua média. Especificamente, com a realização de um processo de filtro passa-baixa na forma de onda diferencial DW_t,

61/66 máximos locais pequenos que podem ser estimados como representando ruído podem ser eliminados da forma de onda diferencial DW_t, revelando máximos locais que exibem uma variação relativamente grande, e permitindo que características sejam extraídas das informações da imagem adquirida. Como consequência, os máximos locais da forma de onda diferencial DW_t devido à presença de material estranho depositado na lente podem ser revelados, e as características correspondentes ao material estranho nas informações da imagem adquirida podem ser extraídas.

[0146]A seguir, como mostra a Figura 23, os máximos locais da forma de onda diferencial DW_t posterior ao processo de filtro passa-baixa são calculados como uma frequência padrão pela unidade de detecção de material estranho, e a partir desta frequência padrão, é estabelecida uma faixa de estimativa com a finalidade de estimar se o material estranho está presente. Por exemplo, a unidade de detecção de material estranho estabelece, como faixa de estimativa, uma faixa que se estende a partir de um valor obtido pela adição de um valor de margem predeterminado à frequência padrão, até um valor obtido pela subtração de um valor de margem predeterminado da frequência padrão. A frequência padrão não se restringe aos máximos locais da forma de onda diferencial DW_t posterior ao processo de filtro passabaixa, e a frequência padrão pode ser calculada, por exemplo, com base nos máximos locais da forma de onda diferencial DW_t posterior ao processo de filtro passabaixa, por exemplo, um valor que, por um valor predeterminado, é maior que um máximo local da forma de onda diferencial DW_t.

[0147]Como mostra a Figura 23, a unidade de detecção de material estranho adquire então, por meio de uma frequência de avaliação, um máximo local de uma forma de onda diferencial DW_t recém-gerada em um segundo tempo ou em uma pluralidade de segundos tempos t2 após o primeiro tempo t1, e conta o número de instâncias em que a diferença entre a frequência padrão e a frequência de avaliação nas posições compartilhadas na imagem em vista panorâmica é estimada para coin

62/66 cidir com a faixa de estimativa. A unidade de detecção de material estranho então repete o processo de detecção de material estranho antes descrito dentro de um período de observação predeterminado previamente definido e, se o número de instâncias computado for igual ou maior que um número predeterminado de instâncias tc, estima que a imagem contendo os pixels correspondentes à frequência de avaliação derivada em consequência da contagem representa material estranho depositado na lente.

[0148]Desta maneira, como a unidade de detecção de material estranho conta o número de instâncias em que a diferença entre a frequência padrão e a frequência de avaliação na imagem em vista panorâmica foram estimadas para coincidir com a faixa estimada, é possível detectar lama ou outro material estranho, depositado na lente, quando o material estranho adere firmemente à lente e não se move. Desta maneira, ao realizar o processo de modificação do limiar discutido acima, somente nos casos em que material estranho tiver sido detectado, a carga do processamento pode ser reduzida nos casos em que não houver qualquer deposição de material estranho na lente.

[0149]O processo de detecção de material estranho pela unidade de detecção de material estranho também pode ser realizado com base nas informações da margem. A unidade de detecção de material estranho extrai os primeiros máximos locais das informações da margem que inclui informações sobre as linhas marginais geradas pela unidade de detecção tridimensional 33 em um primeiro tempo ou em uma pluralidade de primeiros tempos, e adquire um comprimento da margem de referência com base nesses primeiros máximos locais. As informações da linha marginal incluem informações (inclusive o número de pixels) sobre o comprimento de uma margem que exibe uma diferença de luminância igual ou maior que um valor limiar predeterminado, e com continuidade predeterminada. Das informações da margem recém-geradas em um segundo tempo ou em uma pluralidade de segundos tempos

63/66 após o primeiro tempo, a unidade de detecção de material estranho extrai os segundos máximos locais correspondentes aos primeiros máximos locais na imagem em vista panorâmica, bem como adquire um comprimento de margem da avaliação com base nesses segundos máximos locais. Em seguida, a partir da variação temporal na diferença entre o comprimento de margem da avaliação e o comprimento da margem de referência, é detectado se existe deposição de material estranho na lente. A definição de variação temporal equivale à definição de variação temporal no processo que se baseia nas informações de onda da diferença.

[0150]Na hipótese de uma estimativa de que a extensão da variação temporal na diferença entre o comprimento de margem da avaliação e o comprimento da margem de referência coincide com uma faixa de decisão predeterminada, a unidade de detecção de material estranho estima que uma imagem contendo pixels correspondente ao comprimento da margem de referência é uma imagem causada pelo material estranho depositado na lente, e detecta que material estranho está depositado na lente.

[0151]Em termos específicos, a unidade de detecção de material estranho realiza processamento de sinal empregando pelo menos um filtro passa-banda, nas informações da margem contendo uma linha marginal gerada em um primeiro tempo, e com base nos máximos locais das informações da margem padrão subsequentes ao processamento de sinal, adquire um comprimento da margem de referência. Em seguida, com base nos máximos locais das informações da margem recém-geradas em um segundo tempo ou em uma pluralidade de segundos tempos após o primeiro tempo, um comprimento de margem da avaliação é adquirido, e com base no número de instâncias em que a diferença entre o comprimento da margem de referência e o comprimento de margem da avaliação nas posições compartilhadas sobre a imagem em vista panorâmica é estimado para coincidir com uma faixa de decisão predeterminada, estima que uma imagem que inclui pixels correspondentes ao

64/66 comprimento de margem da avaliação é uma imagem causada pelo material estranho depositado na lente. Essa estimativa pode ser realizada em um intervalo de avaliação predeterminado previamente definido. A característica e os efeitos operacionais do uso de um filtro passa-baixa como o filtro passa-banda, e a característica e os efeitos operacionais de ser capaz de modificar a banda de corte/atenuação do filtro passa-baixa de acordo com o estado de detecção do material estranho, são similares aos já descritos, portanto, essa descrição é aqui citada. As informações da margem padrão no processo de detecção de material estranho baseado nas informações da margem correspondem às informações da forma de onda diferencial padrão já mencionadas, o comprimento da margem de referência ao valor de referência já mencionado, o comprimento de margem da avaliação ao valor-alvo da avaliação já mencionado, e a faixa de avaliação predeterminada para avaliar o comprimento de margem da avaliação à faixa de avaliação predeterminada para avaliar o valor-alvo da avaliação no processo que emprega as informações da forma de onda padrão já mencionado.

[0152]Nas modalidades anteriores, oi mostrada uma configuração exemplificativa em que a unidade de estimativa da escuridão 34 estima se está escuro em função das imagens capturadas pela câmera 10, mas essa configuração não implica em limitações, e uma configuração em que a estimativa do escuro é realizada, por exemplo, com base na hora do dia, ou outro parâmetro similar, seria aceitável.

[0153]A câmera 10 das modalidades discutidas acima corresponde ao meio de captura de imagem da presente invenção; o sensor de velocidade veicular 20 ao meio de detecção da velocidade do veículo hospedeiro da presente invenção; a unidade de conversão do ponto de visão 31 ao meio de conversão de imagem da presente invenção; a unidade de alinhamento 32, a unidade de detecção de objeto tridimensional 33, 33a, a unidade de cálculo da diferença da luminância 37, e a unidade de detecção da linha marginal 38 ao meio de detecção de objeto tridimensional

65/66 da presente invenção; a unidade de estimativa da escuridão 34 ao meio de estimativa da escuridão da presente invenção; a unidade de detecção da fonte luminosa 35 ao meio de detecção de fonte luminosa da presente invenção; e a unidade de modificação do limiar 36, 36a ao meio de controle da presente invenção.

[Símbolos de Referência]

1,1a: Dispositivo de detecção de objeto tridimensional

10: Câmera

20: Sensor de velocidade veicular

30, 30a: Computador

31: Unidade de conversão do ponto de visão

32: Unidade de alinhamento

33, 33a: Unidade de detecção de objeto tridimensional

34: Unidade de estimativa da escuridão

35: Unidade de detecção da fonte luminosa

36, 36a: Unidade de modificação do limiar

37: Unidade de cálculo da diferença da luminância

38: Unidade de detecção da linha marginal a: Ângulo de visão

A1, A2: Área de detecção

CP: Ponto de cruzamento

DP: Pixel da diferença

DW_t, DW_t·: Formas de onda diferenciais

DW_ti-DW_m> DW_m+k-DW_tn: Áreas pequenas

L1, L2: Linhas de contato com o solo

La, Lb: Linhas na direção de colapso do objeto tridimensional

P: Imagem capturada

PB_t: Imagem da vista panorâmica

66/66

PD_t: Imagem diferencial

V1: Veículo hospedeiro

V2: Veículo adjacente

Claims (14)

1. REIVINDICAÇÕES

   1. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional CARACTERIZADO pelo fato de que compreende:

   um meio de captura de imagem guarnecido com uma lente para projetar uma imagem de vídeo da parte traseira de um veículo hospedeiro;

   um meio de detecção de objeto tridimensional para detectar um objeto tridimensional presente em uma área de detecção predeterminada, com base em imagens capturadas obtidas pelo meio de captura de imagem, e para calcular a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional;

   um meio de detecção da velocidade do veículo hospedeiro para detectar a velocidade de deslocamento de um veículo hospedeiro;

   um meio de detecção de fonte luminosa para detectar uma fonte luminosa do farol correspondente ao farol do outro veículo, dentro de uma área de detecção predeterminada da fonte luminosa que inclui a área de detecção; e um meio de controle que, se a fonte luminosa do farol não for detectada pelo meio de detecção de fonte luminosa, compara a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, e na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, executa um processo de controle para suprimir a detecção do objeto tridimensional.
2. 2. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 1, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente:

   um meio de estimativa da escuridão para estimar se está escuro, o meio de controle executando o processo de controle, nos casos em que a

   2/8 estimativa da escuridão é realizada pelo meio de estimativa da escuridão.
3. 3. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que o meio de detecção de objeto tridimensional possui um meio de conversão de imagem para conversão do ponto de visão das imagens capturadas obtidas pelo meio de captura de imagem em imagens panorâmicas, as posições das imagens panorâmicas em diferentes pontos no tempo obtidos pelo meio de captura de imagem estando alinhadas na vista panorâmica, e o número de pixels que exibe uma diferença predeterminada em uma imagem diferencial das imagens panorâmicas alinhadas sendo contado e utilizado para produzir uma distribuição de frequência, gerando assim informações sobre a forma de onda diferencial, o objeto tridimensional sendo detectado com base nas informações sobre a forma de onda diferencial, e a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional sendo calculada com base na variação temporal da forma de onda das informações sobre a forma de onda diferencial.
4. 4. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 3, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que:

   o meio de detecção de objeto tridimensional conta o número de pixels que exibe uma diferença igual ou maior que um primeiro valor limiar predeterminado na imagem diferencial, e produz uma distribuição de frequência, gerando assim as informações sobre a forma de onda diferencial, e, na hipótese de que um valor do pico das informações sobre a forma de onda diferencial seja igual ou maior que um segundo valor limiar predeterminado, detecta o objeto tridimensional com base nas informações sobre a forma de onda diferencial; e

   3/8 o meio de controle modifica o primeiro valor limiar ou o segundo valor limiar para um valor alto, suprimindo assim detecção do objeto tridimensional.
5. 5. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 3 ou 4, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que:

   durante a geração das informações sobre a forma de onda diferencial pelo meio de detecção de objeto tridimensional, o meio de controle suprime a detecção do objeto tridimensional fazendo com que o meio de detecção de objeto tridimensional emita um valor menor do processo de contagem do número de pixels que exibe uma diferença predeterminada na imagem diferencial, e produzindo uma distribuição de frequência.
6. 6. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com qualquer uma das reivindicações 3 a 5, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente um meio de detecção de material estranho que que extrai um primeiro máximo local das informações sobre a forma de onda diferencial gerada em um primeiro tempo ou em uma pluralidade de primeiros tempos pela unidade de detecção de objeto tridimensional, e adquire um valor de referência com base no primeiro máximo local extraído; extrai um segundo máximo local, correspondente ao primeiro máximo local na imagem em vista panorâmica, das informações sobre a forma de onda diferencial recém-geradas em um segundo tempo ou em uma pluralidade de segundos tempos após o primeiro tempo, e adquire um valor-alvo da avaliação com base na segundo máximo local em questão; e detecta se o material estranho está depositado na lente com base na variação ao longo do tempo na diferença entre o valor-alvo da avaliação e o valor de referência;

   o meio de controle suprime a detecção do objeto tridimensional somente na hipótese de que o meio de detecção de material estranho tenha detectado algum

   4/8 material estranho depositado na lente.
7. 7. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 1 ou 2, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que o meio de detecção de objeto tridimensional possui um meio de conversão de imagem para conversão do ponto de visão das imagens capturadas obtidas pelo meio de captura de imagem em imagens panorâmicas, as informações da margem sendo detectadas a partir das imagens panorâmicas obtidas pelo meio de conversão de imagem, o objeto tridimensional sendo detectado com base nas informações da margem, e a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional sendo calculada com base na variação temporal das informações da margem.
8. 8. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 7, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que:

   o meio de detecção de objeto tridimensional detecta, a partir das imagens panorâmicas, um componente da margem pelo qual a diferença de luminância entre áreas de pixel adjacentes é igual ou maior que um primeiro valor limiar, e, na hipótese de que o volume de informações da margem com base no componente da margem seja igual ou maior que um segundo valor limiar, detecta o objeto tridimensional com base nas informações da margem, o meio de controle suprime a detecção do objeto tridimensional alterando o primeiro valor limiar ou o segundo valor limiar para um valor alto.
9. 9. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com a reivindicação 7 ou 8, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que:

   5/8 durante a detecção das informações da margem pelo meio de detecção de objeto tridimensional, o meio de controle suprime a detecção do objeto tridimensional fazendo com que o meio de detecção de objeto tridimensional emita um valor menor das informações da margem.
10. 10. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com qualquer uma das reivindicações 7 a 9, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que compreende adicionalmente:

    um meio de detecção de material estranho que extrai um primeiro máximo local das informações da margem que inclui informações sobre as linhas marginais geradas em um primeiro tempo ou em uma pluralidade de primeiros tempos pelo meio de detecção de objeto tridimensional, bem como adquirindo um comprimento da margem de referência com base no primeiro máximo local em questão; extrai um segundo máximo local, correspondente ao primeiro máximo local na imagem em vista panorâmica, a partir das informações da margem recém-geradas em um segundo tempo ou em uma pluralidade de segundos tempos após o primeiro tempo, e adquire um comprimento de margem da avaliação com base na segundo máximo local em questão; e, com base na variação ao longo do tempo na diferença entre o comprimento de margem da avaliação e o comprimento da margem de referência, detecta se algum material estranho está depositado na lente;

    o meio de controle suprime a detecção do objeto tridimensional somente na hipótese de que o meio de detecção de material estranho tenha detectado algum material estranho depositado na lente.
11. 11. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 10, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que:

    o meio de detecção de fonte luminosa detecta repetidamente as fontes luminosas na área de detecção da fonte luminosa, e, na hipótese de que a fonte lumino

    6/8 sa do farol tenha sido detectada dentro de um intervalo de tempo predeterminado, emite um resultado da detecção de que a fonte luminosa do farol foi detectada, ou, na hipótese de que a fonte luminosa do farol não tenha sido detectada dentro do intervalo de tempo predeterminado, emite um resultado da detecção de que a fonte luminosa do farol não foi detectada.
12. 12. Dispositivo de detecção de objeto tridimensional, de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 11, sendo que o dispositivo de detecção de objeto tridimensional é CARACTERIZADO pelo fato de que:

    o meio de estimativa da escuridão realiza repetidamente um processo de estimativa da escuridão para detectar fontes luminosas em uma área diferente da área de detecção da fonte luminosa, para assim realizar uma estimativa a respeito da escuridão, e, caso detectada uma quantidade predeterminada ou maior de fontes luminosas dentro de um intervalo de tempo de estimativa predeterminado, realiza uma estimativa da escuridão.
13. 13. Método de detecção de um objeto tridimensional em que as imagens capturadas na traseira de um veículo hospedeiro são convertidas do ponto de visão em imagens panorâmicas, informações sobre a forma de onda diferencial são geradas a partir das imagens panorâmicas obtidas em diferentes pontos no tempo, e um objeto tridimensional presente em uma área de detecção predeterminada é detectado com base nas informações sobre a forma de onda diferencial, e calcula a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional pela variação temporal da forma de onda das informações sobre a forma de onda diferencial, para decidir se o objeto tridimensional é outro veículo, o método de detecção de um objeto tridimensional sendo CARACTERIZADO pelo fato de que uma fonte luminosa do farol correspondendo ao farol do outro veículo é detectada em uma área de detecção predeterminada da fonte luminosa que inclui a área de detecção, ao mesmo tempo realizando uma estima

    7/8 tiva da escuridão, e no caso em que houver uma estimativa da escuridão e adicionalmente a fonte luminosa do farol não tenha sido detectado, a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro são comparadas; e na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, o objeto tridimensional é detectado com base nas informações sobre a forma de onda diferencial, ou a ação de decidir que o objeto tridimensional é outro veículo é suprimida.
14. 14. Método de detecção de um objeto tridimensional em que as imagens capturadas na traseira de um veículo hospedeiro são convertidas do ponto de visão em imagens panorâmicas, as informações da margem são detectadas a partir das imagens panorâmicas, um objeto tridimensional presente em uma área de detecção predeterminada é detectado com base nas informações da margem, e a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional é calculada pela variação temporal da forma de onda das informações da margem para decidir, com base nas informações da margem, se o objeto tridimensional é outro veículo, o método de detecção de um objeto tridimensional sendo CARACTERIZADO pelo fato de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional é calculada pela variação temporal das informações da margem, uma fonte luminosa do farol correspondendo ao farol do outro veículo é detectada em uma área de detecção predeterminada da fonte luminosa que inclui a área de detecção, e enquanto realiza uma estimativa da escuridão, e no caso em que houver uma estimativa da escuridão e, na hipótese de ser estimado como escuro, e adicionalmente a fonte luminosa do farol não tenha sido detectada, a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro são

    8/8 comparadas; e, na hipótese de que a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional seja igual ou menor que a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro, ou de que a diferença entre a velocidade de deslocamento do objeto tridimensional e a velocidade de deslocamento do veículo hospedeiro seja menor que um valor predeterminado, o objeto tridimensional é detectado com base nas informações da margem, ou a ação de decidir que o objeto tridimensional é outro veículo é suprimida.