CN104890655B - 利用传感器的先行车辆识别系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供先行车辆识别系统及其方法。所述先行车辆识别系统，包括，影像传感器，生成包括对从先行车辆反射的光的接收强度信息的影像信息；像素检测部，从所述生成的影像信息检测相当于在所述先行车辆的后部反射器反射的光的像素区域；及AEB(Autonomous Emergency Breaking，自动紧急制动)操作地点控制部，在所述检测的像素区域中，将接近的像素区域集群化，在所述集群化的像素区域的个数信息及间隔信息中至少利用一种信息来分类所述先行车辆的车种。

Description

利用传感器的先行车辆识别系统及其方法
技术领域
本发明涉及利用传感器的先行车辆识别系统及其方法，更详细地说涉及利用3D影像摄像头传感器来识别前方先行车辆的先行车辆识别系统及其方法。
背景技术
自动紧急制动(AEB,Autonomous Emergency Breaking)系统，作为识别前方先行车辆，根据识别的信息来控制制动车辆的系统，为了识别先行车辆利用如同RADAR(RadioDetection And Ranging，无线电探测与测距)传感器、LIDAR(Light Detection AndRanging激光探测及测距)传感器、立体摄像机及传感器融合等3D影像摄像机传感器。
但是毫米波频段的RADAR传感器存在水平分辨率低的缺点，可视光线区域的立体摄像机具有夜间环境性能下降的问题。因此，在最近开发的自动紧急制动系统在识别先行车辆中单独利用LIDAR传感器。
另一方面，现有的利用LIDAR传感器的先行车辆识别系统，集光从前方的先行车辆反射回来的激光，通过此计算先行车辆之间的距离，利用计算的距离信息及集光的光反射量来检测及分类先行车辆。
但是，利用光反射量来分类先行车辆的现有的先行车辆识别系统，由于先行车辆的颜色、几何学形状、根据周边环境的反射噪音及恶劣天气等，存在很难维持对先行车辆分类的可靠性的问题。
因此，在现有的先行车辆识别系统上，还需要开发提高先行车辆的分类性能，并且将先行车辆的检测错误最小化的先行车辆识别系统。
发明内容
(要解决的课题)
本发明的目的是为了解决上述问题，本发明提供的系统及方法的目的在于，利用安装在车辆后方的后部反射器的个数及后部反射器之间的间隔信息来检测及分类先行车辆，据此决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。
(课题的解决方法)
为了达成上述目的，根据本发明一方面的先行车辆识别系统，包括：影像传感器，生成包括对从先行车辆反射的光的接收强度信息的影像信息；像素检测部，从所述生成的影像信息检测相当于在所述先行车辆后部反射器反射的光的像素区域；及AEB(AutonomousEmergency Breaking，自动紧急制动)操作地点控制部，在所述检测的像素区域中，将接近的像素区域集群化，在所述集群化的像素区域的个数信息及间隔信息中至少利用一种信息来分类所述先行车辆的车种。
所述AEB操作地点控制部，包括：分类器，分类先行车辆的车种；及操作地点决定部，根据所述分类的车种决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。
所述AEB操作地点控制部，在所述集群化的像素区域的个数为一个的情况，将所述先行车辆分类为二轮车辆，所述集群化的像素区域个数为两个，并且所述集群化的像素区域之间的间隔属于已设定的四轮车辆后部反射器基准间隔范围的情况，将所述先行车辆分类为四轮车辆。
所述AEB操作地点控制部，在所述集群化的像素区域的个数为三个的情况，所述集群化的像素区域之间的间隔中，将具有第二大间隔的集群分类为四轮车辆的后部反射器。
所述AEB操作地点控制部，根据所述集群化的像素区域之间的间隔信息，将所述先行车辆分类为小型车、中型车及大型车中的一种。
所述AEB操作地点控制部，参照车种等级数值化的表格，计算所述先行车辆的等级值与自身车辆的等级值的差异，根据所述计算的结果决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。
所述像素检测部，利用对已学习的突起路标的光反射强度的值及对后部反射器的反射强度的值，检测从所述先行车辆的后部反射器反射的光。
所述影像传感器为将从所述先行车辆反射的光接收强度生成为3D(3-Dimensional，三维)影像信息的LIDAR(Light Detection And Ranging，光探测和测距)传感器。
根据本发明另一方面的先行车辆识别方法，包括：生成包括对从先行车辆反射的光的接收强度信息的影像信息的步骤；从所述生成的影像信息检测相当于在所述先行车辆后部反射器反射的光的像素区域的步骤；在所述检测的像素区域中，将接近的像素区域集群化的步骤；在所述集群化的像素区域的个数信息及间隔信息中至少利用一种信息，来分类所述先行车辆的车种的步骤，及根据所述分类的车种决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点的步骤。
所述分类先行车辆的车种的步骤，包括：在所述集群化的像素区域的个数为一个的情况，将所述先行车辆分类为二轮的步骤。
所述分类先行车辆的车种的步骤，包括：在所述集群化的像素区域的个数为两个，并且所述集群化的像素区域之间的间隔属于已设定的四轮车辆后部反射器的基准间隔范围的情况，将所述先行车辆分类为四轮车辆的步骤。
所述分类先行车辆的车种的步骤，包括：在所述集群化的像素区域的个数为三个的情况，在所述集群化的像素区域之间的间隔中将具有第二大间隔的集群分类为四轮车辆的后部反射器的步骤。
所述分类先行车辆的车种的步骤，包括：根据所述集群化的像素区域之间的间隔信息，将所述先行车辆分类为小型车、中型车及大型车中一种的步骤。
所述决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点的步骤，包括：参照车种等级数值化的表格，计算所述先行车辆的等级值与自身车辆的等级值的差异，根据所述计算的结果来决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点的步骤。
所述检测相当于在先行车辆的后部反射器反射的光的像素区域的步骤，包括：利用对已学习的突起路标的光反射强度的值及对后部反射器的反射强度的值，检测从所述先行车辆的后部反射器反射的光的步骤。
(发明的效果)
根据本发明，利用安装在车辆的后部反射器的几何学特征来检测及分类先行车辆，进而相比于现有的利用光反射量检测及分类先行车辆的系统，提供可提高车辆的分类性能及将检测错误最小化的优点。
再则，利用分类的先行车辆的车种信息与自身车辆的行驶信息，可更加准确的调整自动紧急制动系统的操作地点，进而具有减轻车辆事故的伤害的效果。
附图说明
图1是图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统的构成框图。
图2是图示根据本发明一实施例的根据先行车辆识别系统设定的光接收强度临界值(I0(d))的示意图。
图3图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统检测先行车辆后部反射器方法的流程图。
图4是图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统分类先行车辆车种的方法的流程图。
图5是为了说明根据本发明一实施例的先行车辆识别系统在前方同时存在二轮车与四轮车的情况的区分方法的图面。
图6是根据本发明一实施例，图示先行车辆识别系统根据自身车辆与先行车辆的车种差异决定自动紧急制动系统操作地点的示例图面。
图7是为了图示性说明根据本发明一实施例的先行车辆识别系统识别先行车辆的方法的图面。
图8是为了说明在图7的为了识别先行车辆的条件之一的偏移差异的图面。
图9图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统拍摄的5*8像素的三维影像的示例图面。
具体实施例方式
与附图一起参照详细后述的实施例，可明确本发明的上述目的及除其以外的目的与优点及特征，还有达成方法。
但是本发明不限定于在以下公开的实施例，而是可由相互不同的各种形态实现，并且以下的实施例只是为了给在本发明所属技术领域具有通常知识的技术人员告知发明的目的、构成及效果而提供的，本发明的权利范围根据权利要求项来定义。
另一方面，在本说明书中使用的用语是为了说明实施例，并不是要限定本发明。在说明书中单数型句子中没有特别谈及时也包括复数形。在说明书中使用的“包括(comprises)”及/或“包括的(comprising)”，不排除在谈及的构成要素、步骤、动作及/或元件，存在或追加一个以上的其它构成要素、步骤、动作及/或元件。
本发明提供先行车辆识别系统，利用先行车辆的后部反射器的个数及间隔特征来检测及分类先行车辆，利用分类的先行车辆的车种与自身车辆的信息来决定自动紧急制动系统的操作地点。
以下，参照附图详细说明根据本发明实施例的。
图1是图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统的构成框图。图2是图示根据本发明一实施例的根据先行车辆识别系统设定的光接收强度临界值(I0(d))的示意图。
如图1所示，根据本发明一实施例的先行车辆识别系统，在从车辆前方的障碍物反射回来的光中，检测及分类在先行车辆反射回来的光，来调整自身车辆自动紧急制动系统的操作地点，为此先行车辆识别系统包括影像传感器100及处理部110。
影像传感器100射出如同激光脉冲的光，测量射出的光从前方障碍物反射回来的所需时间来计算障碍物的位置。另外，影像传感器100生成将计算的障碍物位置表示为根据距离的光接收强度(I(x、y、d))的影像信息10。
所述I作为表示光接收强度(Intensity)的函数，x是意味着反射光的障碍物之间的间隔，y意味着从地面测量的障碍物的高度，d意味着障碍物与自身车辆之间间隔。
所述影像传感器100可以是LIDAR传感器。
处理部110，在根据影像传感器100生成的影像信息10检测从先行车辆反射的光，从检测的光分类先行车辆的车种，来调整自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。为此，处理部110包括像素检测部112及自动紧急制动系统(AEB)操作地点控制部114。
具体地说，处理部110内的像素检测部112，在根据影像传感器100生成的影像信息10中生成除了障碍物之间的间隔x及障碍物高度y以外的表示为根据障碍物与自身车辆之间的间隔d的光接收强度(I(d))的影像信息，通过属于特定范围的(I(d))值检测从先行车辆的后部反射器反射的光。
这时，像素检测部112为了检测具有在先行车辆的后部反射器反射的光接收强度的像素区域，利用根据在事前学习而设定的根据与自身车辆距离的突起路标的接收强度(Icat(d))、后部反射器的接收强度(Iref(d))及为了检测先行车辆的后部反射器的临界值(I0(d))。
在这里，临界值(I0(d))作为通过实验设定或在车辆行驶时通过持续学习而更新来保存在像素检测部112的值，如图2所示具有突起路标的接收强度(Icat(d))与后部反射器的接收强度(Iref(d))之间的值。
一般地说，从先行车辆的后部反射器反射的光的强度，具有大于突起路标的接收强速(Icat(d))及临界值(I0(d))，小于或等于后部反射器接收强度(Iref(d))的值。因此，像素检测部112将具有上述范围的接收强度值的I(d)值检测为在先行车辆的后部反射器反射的光的接收强度，生成对具有检测的I(d)值的像素区域的影像信息(Pref(x’、y’、d’))。
处理部110内的自动紧急制动系统操作地点控制部114，利用根据像素检测部112生成的信息来分类先行车辆的车种，与自身车辆的行驶信息12比较，来调整自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。为此，自动紧急制动系统操作地点控制部114包括分类器114A及操作地点决定部114B。
具体地说，自动紧急制动系统操作地点控制部114内的分类器114A，将在像素检测部112生成的影像信息(Pref(x’、y’、d’))变换为包括自身车辆与先行车辆之间的间隔信息(d’)的影像信息(Pref(d’))，将接近的像素区域(Pref(d’))集群化，生成表示为P ref_GP(d’)的影像信息。在这里，一个集群化的像素区域(P ref_GP(d’))意味着从先行车辆的一个后部反射器反射的光。
接着，分类器114A计算集群化的像素区域(P ref_GP(d’))的个数，利用计算的Pref_GP(d’)个数，即利用先行车辆的后部反射器的个数一次分类先行车辆的车种。
一般地说，二轮车辆后部反射器为一个，四轮车辆以上安装2个后部反射器，因此分类器114A利用计算的后部反射器个数，将先行车辆的车种分类为二轮车辆或四轮车辆。
若一次分类先行车辆的车种，则分类器114A计算像素区域(P ref_GP(d’))之间的间隔，计算的像素区域(P ref_GP(d’))之间的间隔，即将后部反射器之间的间隔与已保存的基准后部反射器间隔比较，将先行车辆的车种二次分类为小型车、中型车及大型车。
例如，后部反射器的个数为两个，并且其间隔具有1.5～1.6m之间的值的情况，分类器114A将先行车辆的车种分类为四轮车辆的中型车。
另一方面，分类器114A在P ref_GP(d’)的个数为三个的情况，即在前方同时存在四轮车辆与二轮车辆的情况，分别计算检测的后部反射器之间的间隔，在三个后部反射器之间的间隔中将第二大的间隔分类为四轮车辆。
整理上述，分类器114A在计算的像素区域的个数为一个的情况，将先行车辆的车种分类为二轮车辆。并且，在计算的像素区域的个数为两个，并且像素区域的间隔属于已设定的四轮车辆后部反射器的基准间隔范围的情况，将先行车辆的车种分类为四轮车辆。并且，在计算的像素区域的个数为三个的情况，在像素区域的间隔中将具有第二大间隔的像素区域分类为四轮车辆。
操作地点决定部114B，利用在分类器114A分类的先行车辆的车种信息与从自身车辆的ECU120(Electronic Control Unit，电子控制单元)接收的自身车辆的形式信息12，来决定车辆的自动紧急制动系统的操作地点，将自动紧急制动系统操作信号14传达到自身车辆的自动紧急制动系统130。
在这里，从ECU120接收的自身车辆的行驶信息12包括车种、制动力、速度、转向角、雨刮器、前照灯等状态的信息。
以下，参照图3将更加详细说明先行车辆的后部反射器的检测方法。
图3图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统检测先行车辆后部反射器方法的流程图。
如图3所示，将从影像传感器接收的光的接收强度(I(x、y、d))生成为除了障碍物之间的间隔x及障碍物高度y以外的表示为根据障碍物与自身车辆之间的间隔d的光接收强度(I(d))的影像信息S100。
接着，在障碍物反射的光接收强度(I(d))中检测大于已设定临界值I0(d)的I(d)值S110。
在这里，I0(d)作为学习的临界值，其是利用根据与自身车辆距离的突起路标的学习的接收强度(Icat(d))、后部反射器的学习的接收强度(Iref(d))及反射微光的周边障碍物的接收强度(Inoise(d))来进行计算而获取的信息，I0(d)大于Inoise(d)，并且具有Icat(d)与Iref(d)之间的值。
接着，利用属于上述范围的I(d)值来检测从先行车辆的后部反射器反射的光，将该像素区域生成为Pref(x’、y’、d’)的影像信息S120。
之后，利用在图1所示的分类器114A生成的后部反射器的像素区域Pref(x’、y’、d’)信息来分类先行车辆的车种，分类的车种信息被利用于在操作地点决定部114B计算自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。
以下，参照图4将要详细说明先行车辆的车种分类方法。
图4是图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统分类先行车辆车种的方法的流程图。
如图4所示，生成影像信息S200，将在图1所示的像素检测部112检测的先行车辆后部反射器的像素区域(Pref(x’、y’、d’))，表示为只利用自身车辆与先行车辆之间的间隔信息d’的像素区域(Pref(d’))。
接着，将接近的像素区域(Pref(d’))集群化，将其生成为表示为ref_GP(d’)的影像信息S210。在这里，集群化的一个像素区域(P ref_GP(d’))意味着从先行车辆的一个后部反射器反射的光。
计算集群化的像素区域(P ref_GP(d’))的个数，利用(P ref_GP(d’))的个数，即利用先行车辆的后部反射器的个数来一次分类先行车辆的车种。
一般地说，二轮车辆的后部反射器为一个，四轮车辆以上安装两个后部反射器，因此利用计算的后部反射器个数，将先行车辆的车种分类为二轮车辆或四轮车辆。
在这里，(P ref_GP(d’))的个数为两个以上的情况S220，即先行车辆的车种分类为四轮车辆的情况，计算检测的后部反射器之间的间隔S230，将计算的后部反射器之间的间隔与已保存的基准后部反射器间隔比较，将先行车辆的车种二次分类为小型车、中型车、大型车。
表1 是显示根据车种的后部反射器之间间隔的间隔基准表。
参照表1，检测的后部反射器的个数为两个，其间隔为1.5～1.6m之间的值的情况，可将先行车辆的车种分类为四轮车辆的中型车。
另外，P ref_GP(d’)个数为三个的情况，即前方同时存在四轮车辆与二轮车辆的情况，分别计算检测的后部反射器之间的间隔，在三个后部反射器之间的间隔中，将第二大的间隔分类为四轮车辆。
整理上述，在计算的像素区域的个数为一个的情况，将先行车辆的车种分类为二轮车辆。另外，计算的像素区域个数为两个，并且像素区域的间隔属于已设定的四轮车辆后部反射器的基准间隔范围的情况，将先行车辆的车种分类为四轮车辆。另外，计算的像素区域的个数为三个的情况，在像素区域的间隔中将具有第二大间隔的像素区域分类为四轮车辆。
之后，图1所示的操作地点决定部114B接收在分类器114A分类的先行车辆的车种与从自身车辆的ECU接收的自身车辆的车种信息，将先行车辆与自身车辆的车种差异数值化并进行计算S240，以计算的车种差异值为基础决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点S250。
以下，参照图5将要详细说明在前方同时存在二轮车与四轮车的情况进行区分的方法。
图5是为了说明根据本发明一实施例的先行车辆识别系统在前方同时存在二轮车与四轮车的情况的区分方法的图面。
如图5所示在前方同时存在四轮车辆16与二轮车辆18的情况，即图1的分类器114A计算的Pref_GP(d’)个数为三个的情况，分类器114A分别计算检测的后部反射器之间的间隔S1、S2、S3，在三个后部反射器之间的间隔中可将第二大的间隔S2nd max(S2)分类为四轮车辆16。
以下，参照图6详细说明根据本发明一实施例的自身车辆与先行车辆的车种差异，决定自动紧急制动系统操作地点决定方法。
图6是根据本发明一实施例，图示先行车辆识别系统根据自身车辆与先行车辆的车种差异决定自动紧急制动系统操作地点的示例图面。
在自身车辆的车种为小型车20，先行车辆的车种分类为大型车22的情况，分类器114A根据表2将自动紧急制动系统的操作地点决定为2。
表2
区分 二轮车辆 小型车 中型车 大型车
二轮车辆 0 1 2 3
小型车 1 0 1 2
中型车 2 1 0 1
大型车 3 2 1 0
在这里，自动紧急制动系统的操作地点为比较自身车辆与先行车辆之间的大小或重量的相对性数值。车辆的大小或重量越大，则制动力就会下降，并且具有行驶视野遮挡程度变大的倾向，因此流动性地调节自动紧急制动系统的操作地点，进而在事故时可获得减轻碰撞撞击与伤害程度的效果。
以下，参照图7、图8及图9图示说明本发明一实施例。
图7是为了图示性说明根据本发明一实施例的先行车辆识别系统识别先行车辆的方法的图面。图8是为了说明在图7的为了识别先行车辆的条件之一的偏移差异的图面。图9图示根据本发明一实施例的先行车辆识别系统拍摄的5*8像素的三维影像的示例图面。
根据本发明一实施例，为了根据基于3D影像的先行车辆识别方法来识别车辆，可假设如下的五种条件。
-自身车辆与先行车辆在相同的车道内行驶。
-两个后部反射器分别表示一个像素以上。
-后部反射器之间的间隔(图8的S2或S3)表示两个像素以上。
-只在全部检测到两个后部反射器的情况能够分类车辆。
-自身车辆与先行车辆之间的偏移(offset)为50％以下。
例如，如图7所示安装在自身车辆的3D影像传感器24识别位于车辆识别区域(R2)内的障碍物反射的光的情况，3D影像传感器24作为3D影像信息可获取安装在先行车辆的两个后部反射器与突起路标30。
另外，如图8所示自身车辆与先行车辆之间的偏移36(offset)为50％以下，如图9所示若先行车辆的后部反射器表示为1像素以上的光接收强度28，若后部反射器之间的间隔为2像素以上，则在上述的条件中满足三个条件进而成立了为了识别车辆的条件。
在这里，偏移36作为为了识别车辆之一的条件，是表示在与自身车辆相同的行驶车道内行驶的先行车辆与自身车辆错位程度的基准值，其偏移36可根据LIDAR传感器的视野角、分解能及识别距离来决定。
基于后部反射器可能识别车辆的区域，如图7所示可表示为R2，并且其R2可定义为最小为dmin～最大为dmax。
例如，可如图9表示获取的3D影像信息时，先行车辆38与自身车辆34的距离为20m，计算突起路标30与区分的后部反射器之间的间隔为1.56m的情况，3D影像传感器24根据在上述表1的根据车种的后部反射器间隔基准表，可将先行车辆分类为中型车。
另外，3D影像传感器24基于如同自身车辆的制动力、速度的车辆信息，计算自身车辆与先行车辆的车种差异，根据计算的车种差异将设定的自动紧急制动系统操作信号传达到ECU。
车辆的自动紧急制动系统根据先行车辆的车种及先行车辆与自身车辆之间的距离控制自身车辆制动的技术是公知技术，因此省略具体说明。
以上的说明不过是示例性说明本发明的技术思想，在本发明所属技术领域具有通常知识的技术人员在不超出本发明本质性特性范围内可进行各种修改及变形。
因此，在本发明表示的实施例是为了说明而不是限定本发明的技术思想，根据这种实施例不得限定本发明的权利范围，本发明的保护范围应该由以下的专利请求范围解释，在与其同等或均等范围内所有技术思想，应该解释为包括在本发明的权利范围。

Claims (9)

1.一种先行车辆识别系统，其特征在于，包括：
影像传感器，生成包括对从自身车辆射出的光被前方的先行车辆的后部反射器反射的光的接收强度I(x,y,d)的影像信息；
像素检测部，从所述影像传感器生成的影像信息生成除所述先行车辆的后部反射器之间的间隔x以及从地面测量的后部反射器的高度y的，包括先行车辆与自身车辆之间的距离d的光的接收强度I(d)表示的影像信息，基于该接收强度I(d)，从所述生成的影像信息检测相当于在所述先行车辆后部反射器反射的光的像素区域；及
自动紧急制动AEB操作地点控制部，在所述检测的像素区域中，将接近的像素区域集群化，在所述集群化的像素区域的个数信息及间隔信息中至少利用一种信息来分类所述先行车辆的车种，
其中，I表示光的接收强度，x表示先行车辆的后部反射器之间的间隔，y表示从地面测量的后部反射器的高度，d表示先行车辆与自身车辆的间隔，
所述AEB操作地点控制部，包括：
分类器，分类先行车辆的车种；及
操作地点决定部，根据所述分类的车种决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点，
所述分类器，
在所述集群化的像素区域的个数为一个的情况，将所述先行车辆分类为二轮车辆，
所述集群化的像素区域个数为两个，并且所述集群化的像素区域之间的间隔属于已设定的四轮车辆后部反射器基准间隔范围的情况，将所述先行车辆分类为四轮车辆，
根据所述集群化的像素区域之间的间隔信息，将所述先行车辆分类为小型车、中型车及大型车中的一种。
2.根据权利要求1所述的先行车辆识别系统，其特征在于，
所述分类器，
在所述集群化的像素区域的个数为三个的情况，所述集群化的像素区域之间的间隔中，将具有第二大间隔的集群分类为四轮车辆的后部反射器。
3.根据权利要求1所述的先行车辆识别系统，其特征在于，
所述操作地点决定部，
参照车种等级数值化的表格，计算所述先行车辆的等级值与自身车辆的等级值的差异，根据所述计算的结果决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点。
4.根据权利要求1所述的先行车辆识别系统，其特征在于，
所述像素检测部，
利用对已学习的突起路标的光反射强度的值及对后部反射器的反射强度的值，检测从所述先行车辆的后部反射器反射的光。
5.根据权利要求1所述的先行车辆识别系统，其特征在于，
所述影像传感器，
其为将从所述先行车辆反射的光接收强度生成为3D影像信息的光探测和测距LIDAR传感器。
6.一种先行车辆识别方法，其特征在于，包括：
生成包括对从自身车辆射出的光被前方的先行车辆的后反射器反射的光的接收强度I(x,y,d)影像信息的步骤；
从生成的所述影像信息生成除所述先行车辆的后部反射器之间的间隔x、从地面测量的后部反射器的高度y的，包括先行车辆与自身车辆之间的距离d的光的接收强度I(d)表示的影像信息，基于该接收强度I(d)，检测相当于在所述先行车辆后部反射器反射的光的像素区域的步骤；
在所述检测的像素区域中，将接近的像素区域集群化的步骤；
在所述集群化的像素区域的个数信息及间隔信息中至少利用一种信息，来分类所述先行车辆的车种的步骤，及
根据所述分类的车种决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点的步骤，
其中，I表示光的接收强度，x表示先行车辆的后部反射器之间的间隔，y表示从地面测量的后部反射器的高度，d表示先行车辆与自身车辆的间隔，
所述分类先行车辆的车种的步骤，包括：
在所述集群化的像素区域的个数为一个的情况，将所述先行车辆分类为二轮的步骤；
在所述集群化的像素区域的个数为两个，并且所述集群化的像素区域之间的间隔属于已设定的四轮车辆后部反射器的基准间隔范围的情况，将所述先行车辆分类为四轮车辆的步骤；以及
根据所述集群化的像素区域之间的间隔信息，将所述先行车辆分类为小型车、中型车及大型车中一种的步骤。
7.根据权利要求6所述的先行车辆识别方法，其特征在于，
所述分类先行车辆的车种的步骤，包括：
在所述集群化的像素区域的个数为三个的情况，在所述集群化的像素区域之间的间隔中将具有第二大间隔的集群分类为四轮车辆的后部反射器的步骤。
8.根据权利要求6所述的先行车辆识别方法，其特征在于，
所述决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点的步骤，包括：
参照车种等级数值化的表格，计算所述先行车辆的等级值与自身车辆的等级值的差异，根据所述计算的结果来决定自身车辆的自动紧急制动系统的操作地点的步骤。
9.根据权利要求6所述的先行车辆识别方法，其特征在于，
所述检测相当于在先行车辆的后部反射器反射的光的像素区域的步骤，包括：
利用对已学习的突起路标的光反射强度的值及对后部反射器的反射强度的值，检测从所述先行车辆的后部反射器反射的光的步骤。
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