CN107176123A - 声音检测信息提供方法、车辆周围声音检测装置及车辆 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于提供声音追踪信息的方法，该方法包括：检测在主车辆附近出现的声音，从而至少基于与检测的声音有关的声音数据生成声音追踪结果；将声音追踪结果中的至少一个峰值点中，具有最大概率的点的角度确定为第一车辆角度；确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，候选点具有最大概率；以及，当候选点的角度是第二车辆角度时，生成与第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，其中声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。

Description

声音检测信息提供方法、车辆周围声音检测装置及车辆
技术领域
本发明通常涉及一种用于提供声音检测信息的方法和用于检测主车辆周围的声音的装置，且更具体地，涉及一种用于提供与声音有关的追踪信息，以便于识别出在主车辆附近行驶的车辆的方法和装置，以及能够通过驾驶员辅助装置、基于与声音有关的追踪信息识别出交通情况的车辆。
背景技术
在道路上行驶的车辆附近存在各种类型的声音。如果驾驶员是至少部分听力受损的老年人，或是对声音方向感觉不好的人，则他或她将不敏于回应他或她本应该注意的由警告喇叭，警报器等发出的特定声音。此外，由于已经开发出隔音相关车载技术，很有可能发生即便是具有良好听力的驾驶员也不能正确地听到车辆外部出现的噪声/声音的情况。驾驶员在聆听来自车辆后方的特定声音时，不能保持眼睛向前，这可能是驾驶员的安全隐患。
因此，在不破坏驾驶安全的情况下，向驾驶员通知特定声音相关信息，例如，车辆附近存在何种声音，声音来自的方向等，是必需的。特别地，当多辆车辆在主车辆附近运行时，如果存在与多辆车辆有关的通知或警告，驾驶安全性将得以增强。
发明内容
本发明提供了一种至少基于关于声音的追踪信息来向驾驶员提供与在车辆附近行驶的多辆车辆有关的具体信息的装置，方法和车辆。
一种用于提供声音追踪信息的方法可包括：检测在主车辆附近出现的声音，以至少基于与检测的声音有关的声音数据生成声音追踪结果；将一点的角度确定为第一车辆角度，其中在声音追踪结果中的至少一个峰值点中，该点具有最大概率；确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，该候选点具有最大概率；以及，响应于确定候选点的角度是第二车辆角度，生成与第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，其中声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
上述方法还可包括：从声音追踪结果中检测至少一个峰值点和至少一个最低点，其中，各峰值点是在具有比从峰值点的概率减去阈值的值更高的概率的每个角度范围内，具有最大概率的唯一的点，同时至少一个最低点是在具有比从最低点的概率加上阈值的值更低的概率的每个角度范围内，具有最小概率的唯一的点。
上述方法还可包括：基于至少一个最低点将所述主车辆的后方区域划分为非检测区域、第一检测区域和第二检测区域。
上述方法还可包括：跳过与在第一检测区域和第二检测区域中的包括所述第一车辆角度的至少一者中的另一峰值点有关的检测信号的生成的步骤。
确定候选点的角度是否是第二车辆角度的步骤可包括：确定两条相交线之间的角度是否小于阈值角度，其中，两条相交线包括在候选点和第一点之间的一条线，以及候选点和第二点之间的另一条线；以及，响应于确定角度小于阈值角度，将候选点的角度指定为第二车辆角度。
此外，第一点是从主车辆的运行方向开始，在候选点前具有最大角度的最小点，同时第二点是从运行方向开始，在候选点后具有最小角度的最小点。
此外，确定候选点的角度是否是第二车辆角度的步骤可包括：算以候选点为中心的预定角度范围内的峭度；确定峭度是否等于或大于阈值峭度；以及，响应于确定峭度等于或大于阈值峭度，将候选点的角度指定为第二车辆角度。
一种用于提供声音追踪信息的装置可包括：声音追踪器，其配置成检测主车辆附近出现的声音，以至少基于与检测的声音有关的声音数据来生成声音追踪结果；以及，车辆信息处理器，其配置成：将一点的角度确定为声音追踪结果中的第一车辆角度，其中该点在至少一个峰值点中具有最大概率；确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，候选点具有最大概率；以及，响应于确定候选点的角度是第二车辆角度，生成与第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，其中声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
车辆信息处理器配置成从声音追踪结果中检测至少一个峰值点和至少一个最低点，其中各峰值点是在具有比从峰值点的概率减去阈值的值更高的概率的每个角度范围内，具有最大概率的唯一的点，同时至少一个最低点是在具有比从最低点的概率加上阈值的值更低的概率的每个角度范围内，具有最小概率的唯一的点。
车辆信息处理器配置成基于至少一个最低点将主车辆的后方区域划分为非检测区域，第一检测区域和第二检测区域。
车辆信息处理器配置成跳过与在第一检测区域和第二检测区域中包括第一车辆角度的至少一者中的另一峰值点有关的检测信号的生成。
车辆信息处理器配置成：确定两条相交线之间的角度是否小于阈值角度，其中两条相交线包括候选点和第一点之间的一条线，以及候选点和第二点之间的另一条线；并且，响应于确定角度小于阈值角度，将候选点的角度指定为第二车辆角度。
第一点是从主车辆的运行方向开始，在候选点前具有最大角度的最小点，同时第二点是从运行方向开始，在候选点后具有最小角度的最小点。
车辆信息处理器配置成：计算以候选点为中心的预定角度范围内的峭度；确定峭度是否等于或大于阈值峭度；并且，响应于确定峭度等于或大于阈值峭度，将候选点的角度指定为第二车辆角度。
一种车辆可包括：多通道麦克风，其配置成检测在主车辆附近出现的声音，以生成与声音有关的声音数据；声音追踪装置，其配置成：至少基于声音数据，将一点的角度确定为声音追踪结果中的第一车辆角度，其中，该点在至少一个峰值点中具有最大概率，确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，候选点具有最大概率；以及，响应于确定候选点的角度是第二车辆角度，生成与第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号；以及，通知接口，其配置成基于生成的检测信号，在听觉上或视觉上向驾驶员通知与主车辆附近的至少一辆车辆有关的信息，其中，声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
一种用于在包括处理系统的车辆中提供声音追踪信息的装置，处理系统包括至少一个数据处理器和存储计算机程序的至少一个计算机可读存储器。此处，处理系统配置成使得装置：检测在主车辆附近出现的声音，以至少基于与检测的声音有关的声音数据来生成声音追踪结果；将一点的角度确定为第一车辆角度，其中在声音追踪结果中的至少一个峰值点中，该点具有最大概率；确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，候选点具有最大概率；以及，响应于确定候选点的角度是第二车辆角度，生成与第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，其中声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
一种非暂时性计算机可读介质可存储用于使处理系统(或处理器)执行用于提供声音追踪信息的过程的程序。当由处理系统执行时，该过程包括：检测在主车辆附近出现的声音，以至少基于与检测的声音有关的声音数据来生成声音追踪结果；将一点的角度确定为第一车辆角度，其中在声音追踪结果中的至少一个峰值点中，该点具有最大概率；确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，候选点具有最大概率；以及，响应于确定候选点的角度是第二车辆角度，生成与第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，其中声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
附图说明
被包括以提供本发明的进一步理解、并且被并入本申请并构成本申请的一部分的附图，示出了本发明的实施例，并且其与描述一起用于解释本发明的原理。在附图中：
图1示出了根据本发明的实施例的车辆；
图2示出了图1中示出的声音追踪装置；
图3描述了基于图2中示出的装置的追踪声音的操作方法；
图4示出了图3中示出的步骤S50
图5和图6描述了主车辆检测到在主车辆附近运行的多辆其他车辆的示例；
图7描述了如何检测峰值点和最低点的示例；
图8描述了如何划分主车辆的后方区域的示例；
图9和图10示出如何从第一检测区域和第二检测区域检测第一车辆角度和第二车辆角度；以及
图11和图12描述了如何确定第二车辆角度。
具体实施方式
现在将详细参考本发明的优选实施例，其示例将在附图中示出。在附图中，相同的元件由相同的附图标记表示，并且其重解释将不给出。本文中元件的后缀“模块”和“单元”是用于便于描述，因此其可交替地使用，并且不具有任何区别的含义或功能。
如本文所使用的词语“一个”或“一种”被定义为一个或多于一个。如本文所使用的，词语“另一”被定义为至少第二个或更多。如本文所使用的词语“包括”和/或“具有”被定义为包括(即，开放边界(transition))。本文所使用的词语“耦合”或“操作地耦合”被定义为连接，尽管不必是直接连接，且不必是机械连接。
在本发明的描述中，当现有技术的某些详细解释被认为可能会不必要地模糊本发明的本质时，其将被省略。本发明的特征将从附图中被更清楚地理解，并且其不应当被附图限制。应当理解的是，不违背本发明的精神和技术范围的所有变化，等效和替代都被包括在本发明内。
图1示出了根据本发明的实施例的车辆。
如图所示，车辆10可在生成与特定声音有关的信息后，向驾驶员提供通知，例如在驾驶员驾驶车辆10时车辆10附近出现的声音的种类，该声音来自的方向等。
车辆10可以包括：多通道(multi-channel)麦克风50，其配置成采集车辆10外部的声音；以及，声音追踪装置100，其配置成至少基于由多通道麦克风50采集的声音数据生成与特定声音有关的信息。多通道麦克风50中的每个麦克风都可被认为是单个通道。通过示例而非限制的方式，存在3个多通道麦克风50。尽管图1中示出了车辆10中多个麦克风的多个位置，但其位置可被改变。
参考图2，将描述声音追踪装置100的详细配置。
图2示出了图1中示出的声音追踪装置100。
如图所示，声音追踪装置100可包括信号处理器110、数据存储器120、声音识别器130、声音追踪器140、车辆信息处理器150以及通知生成器160。通过示例而非限制的方式，声音追踪装置100可被设计成安装在车辆10的头部单元内。
多通道麦克风50可检测车辆10附近出现的声音，以通过模数转换来生成与声音有关的声音数据，并将该声音数据传送给信号处理器100。
车辆附近或靠近车辆存在各种类型的声音。例如，存在来自车辆附近的其他车辆的发动机声音，来自后轮胎的咝咝声，由交通标志，电气标志等产生的声音，自然界的声音等。
驾驶员在驾驶车辆10时，希望知道可能在车辆10的前方，后方和侧方中的盲区中行驶的另一车辆的状态和位置关系。此处，上述状态可包括另一车辆是否尝试超过车辆10。
由于车载隔音系统，车辆10外部存在的某些声音将无法被传送给驾驶员。因此，当听到警告喇叭声时，驾驶员希望知道警告喇叭声来自的方向，或者该警告喇叭声是否与车辆10有关。通过准确地识别出警告喇叭声，驾驶员可使车辆减速，改变道路的车道，开启应急灯等。
此外，当调高车载音频系统的音量时，驾驶员无法捕捉或听到车辆附近的警告喇叭声。在此种情况下，有必要通过车载音频系统在听觉上或视觉上向驾驶员通知车辆附近出现警告喇叭声的事件。
驾驶员可能对另一种声音感兴趣。例如，当车辆突然停止时，由于地面与轮胎之间的摩擦，将产生大声的摩擦声音。大声的摩擦声音可与车辆事故或附近车辆事故相关，从而可能需要警告驾驶员。对于另一示例，当车辆与另一车辆发生碰撞时将发生爆炸。如果可识别出在车辆的前方，侧方等发生的爆炸，并向驾驶员提供与爆炸发生地点有关的方向信息，则可以避免另一后续车辆事故/撞击。
当车辆附近或靠近车辆的救护车或警车装配的警报器发出大声的持久信号或警告声时，驾驶员应当移动车辆，以便使救护车或警车能超过车辆。在特定情况下，如果驾驶员不采取所需的行动，他或她可能会面临法律惩罚。因此，车辆帮助驾驶员识别来自救急车辆或政府运行车辆的大声的持久信号或警告声是有用的。
信号处理器110可对所传送的声音数据执行噪声滤波。难以获悉声源特性的各种噪声可通过噪声滤波去除。大多数驾驶员感兴趣的声音，例如警告喇叭声，警报器声，大声的摩擦声，爆炸声等可具有足够高的分贝(dB)水平，例如超过70dB。因此，信号处理器110可确定去除噪声后的声音数据是否具有比基准水平更高或者与基准水平相等的分贝水平。即，具有比基准水平更低的分贝水平的声音数据可被信号处理器110删除。
数据存储器120可存储去除噪声的声音数据。数据存储器120可将声音数据以帧的单位进行存储，并将声音数据提供给声音识别器130。通过示例而非限制的方式，帧可包括在特定的相同时间采集的多个声音数据，并且每帧之间的间隔可以是具体恒定的时间(例如，40ms，100ms等)
声音识别器130可分析声音数据的特性。即使声音数据具有比基准水平更高的分贝水平，该声音数据对于驾驶员而言也可能不重要。例如，尽管来自火车的声音，来自机场附近的飞机的声音等可具有更高的分贝水平，但这些声音将不影响驾驶员操作车轮。在道路重建，重新发布项目(republishing project)等中产生的噪声是也一样的。如果持续向驾驶员通知这些声音，则在驾驶员应当注意的情况下，驾驶员的响应可能变慢或不存在。
关于从数据存储器120传送的声音数据，声音识别器130可在时域和频域两者中提取特定值。声音识别器120可以构建包括特定值的平均值和变化值的数据库。此处，特定值可包括梅尔频率倒频谱系数(MFCC)，总频谱功率(TSP：Total Spectrum Power)，子频带频谱功率(SSP)和/或基音频率(pitch frequency)。声音识别器120可将与声音数据有关的、预定时间段(例如，100ms的帧)的平均值和变化值储存在数据库中。
在声音信号处理的技术领域中，梅尔频率倒谱(MFC：Mel-Frequency Cepstrum)是表示声音的短期功率谱的方法之一。基于在频率的非线性梅尔标度上对于对数功率谱进行的线性余弦变换可获得MFC。梅尔频率倒谱系数(MFCC)是共同组成MFC的系数。通常地，MFCC使用用于短期声音数据(信号)的预加重滤波器，随后应用离散傅里叶变换(DFT)。在MFCC中，可通过梅尔滤波器组获得功率谱，并将对数用于功率谱。随后，可以通过对对数值应用离散余弦变换(DCT)来获得MFCC。
功率谱可显示预定帧中的能量分布，并且子频带频谱功率可描述通常在四个子频带频谱，例如[0,1/8f0],[1/8f0,1/4f0],[1/4f0,1/2f0]and[1/2f0,f0]中的能量分布值。基音频率可至少基于自相关函数获得。此处，音调可以是音频波形的基频，并且是诸如语音和音乐信号的声音的分析中的参数，基音频率可通过平均幅度差函数(AMDF)曲线上的初始谷和第一谷之间的时间段的倒数进行估计。在估计声音数据的基音频率后，基音轮廓(PC)，基音标准差(PSTD)，平滑基音比(SPR：smooth pitch ratio)和非基音比(NPR：non-pitchratio)可以是用于将声音数据分成不同类别的一些有效特征。
声音识别器130可以使用分类器，其配置成对与通过上述方法获得的声音数据有关的特征值进行分类，以识别声音数据是否包括驾驶员将感兴趣的特定声音。分类器可包括神经网络分类器，支持向量机(SVM)和贝叶斯分类器中的一种。
在下文中，将描述声音识别器130使用神经网络分类器的示例。
声音识别器130的分类器可基于声音的类型将声音分为多个类别，并且使用与获得的声音数据有关的特性值、至少基于声音数据与多个类别之间的相似度来估计或计算声音数据的置信水平。即，置信水平包括声音数据可被分类为特定类别的概率。置信水平的总和可以是1。
由声音识别器130的分类器生成的声音分类结果可包括与每个类别有关的信息、与每个类别的对应的声音类型，以及与每个类别对应的置信水平。
声音识别器130可确定声音数据的置信水平是否等于或大于阈值(例如，0.7)，并将确定结果添加到声音分类结果中。即，在置信水平等于或大于阈值的情况下，声音识别器130可将与置信水平对应的特定类别确定为声音数据的类型。
因此，声音识别器130可分析声音数据的特征，来生成考虑到与声音数据的声音类型有关的信息的声音分类结果。
关于具有比特定类别的阈值更高的置信水平、被分类为特定类别的声音类型(或目标声音)，声音追踪器140可至少基于声音数据来追踪声音方向，即声音来自何方。声音类型可以由声音识别器130提供。
声音追踪器140可以累积包括在连续帧中的声音数据，识别通过每个麦克风输入的声音在波形上(具有声音的时间特性)的相似性，并测量通过每个麦克风接收声音数据的时刻之间的差值。声音时间特性可由声音识别器130提供。
声音的音量与距离的平方成反比。当与声音发生位置的距离加倍时，声音的音量可以减小1/4(约6dB)。在假定标准车辆具有约2m的宽度和约3m的长度的情况下，在声音出现位置的基础上，所检测的声音(声音数据)的音量差可以是有用的信息。
对于示例而非限制的方式，当多通道麦克风50装配在图1中示出的车辆中时，如果在车辆的右上方出现声音，则由布置在车辆上部的麦克风检测的声音的音量大于由布置在车辆的右下部和左侧的麦克风检测的声音的音量。此外，由布置在车辆右下部的麦克风检测的声音的音量大于由布置在车辆的左下部的麦克风检测的声音的音量。
至少基于这些特征，从各个麦克风采集的声音的音量可被用于在主车辆的基础上追踪大致方向。
此外，由每个麦克风接收声音的时刻之间的差值(例如，信号延迟)能被用于测量与声音出现位置有关的角度。声音追踪器140存储表格/矩阵类型数据，该表格/矩阵类型数据包括关于声音出现位置的角度与对应于每个麦克风的信号延迟之间的映射信息。对于示例而非限制的方式，在表格/矩阵类型数据中，一度(one degree)与预定第一时间t1(第一麦克风的信号延迟)、预定第二时间t2(第二麦克风的信号延迟)，以及预定第三时间t3(第三麦克风的信号延迟)有关。此外，可以通过将信号延迟t1、t2、t3应用到储存在数据存储器120中的、由每个麦克风采集的声音数据而获得的值的总和来估计追踪目标位于一度的概率。
即，所有角度中每一者的延迟值可被应用到当前信号(声音数据)，以便测量追踪目标位于每一度的概率。因此，可估计声音出现的地点/位置。这是因为与声音出现地点/位置有关的角度与对应于每个麦克风的信号延迟的每个组合可以是彼此一一对应的关系。
使用该信息，声音追踪器140可以在连续帧中对相对于车辆10的每个角度生成声音追踪信息。
声音追踪信息可包括在每个角度处是否存在物体(例如，另一车辆)的概率，其中该物体与随时间连续的每一帧中的目标声音匹配。
在下文中，可假设装置只采集主车辆周围的摩擦声音(例如，来自轮胎的咝咝的声音)。在此种情况下，至少基于在随时间连续的每一帧中检测/采集的摩擦声音的声音追踪信息可包括在主车辆10附近是否存在另一车辆的概率，以及相对于主车辆10的各自的角度。
车辆信息处理器150可从声音追踪信息检测位于每个角度的其它车辆的概率，以及包括其他车辆的存在，其他车辆的数量，其他车辆中每一者的风险程度，其他车辆位置的角度等的其他信息。
车辆信息处理器150可以将其他车辆的概率和其他信息作为检测信号传送到通知生成器160。
通知生成器160可生成包括与主车辆附近的其他车辆有关信息的通知。
通知接口200可至少基于由声音追踪装置100提供的通知来向驾驶员传送与声音出现位置有关的信息。对于示例而非限制的方式，通知接口200可以在听觉上或视觉上，或同时向驾驶员提供信息。
通知接口200可在车辆10中装配的头部单元显示器(HUD)或仪表盘中进行实施，从而提供与声音出现位置有关的视觉信息。此外，通知接口200可在导航设备中实施，该导航设备通过诸如控制器局域网络(CAN)总线等的有线通信网络与声音追踪装置100连接。此外，通知接口200可被包括在智能设备中，例如，智能手机、平板电脑、智能手表等，该智能设备通过诸如蓝牙、NFC、Wi-Fi等的短距离无线技术与声音追踪装置100耦合。
图3描述了基于图2示出的装置的追踪声音的操作方法。图4示出了图3中示出的步骤S50。图5和图6描述了主车辆检测到在主车辆附近运行的多辆其他车辆的示例。图7描述了如何检测峰值点和最低点(nadir point)的示例。图8描述了如何划分主车辆的后方区域的示例。图9和图10示出如何从第一检测区域和第二检测区域中检测第一车辆角度和第二车辆角度。图11和图12描述了如何确定第二车辆角度。
参考图3，将描述通过图2示出的声音追踪装置100执行的操作方法，即，提供声音追踪信息的方法。
信号处理器110可以检测在主车辆10附近出现的声音，并接收通过声音的模数转换而生成的声音数据(S10)。
信号处理器110可对所获得的声音数据执行噪声滤波，并且数据存储器120可存储去除噪声的声音数据(S20)。
声音识别器130可从从数据存储器120传送来的声音数据中提取或抽取时域和频域中的特征值，并使用分类器对特征值进行分类，以便于生成声音分类结果(S30)。
关于具有比阈值更高的置信水平的声音类型或类别，声音追踪器140可至少基于声音数据，来生成与在随时间连续的每一帧中，在每个角度是否存在与该声音类型或类别对应的对象或目标的概率有关的信息(S40)。
车辆信息处理器150执行车辆检测算法，从而可从包括在声音追踪信息中的、在每个角度处其他车辆存在的概率中检测关于其他车辆的信息(S50)。
车辆检测算法是一种用于从声音追踪信息中检测出至少一辆另一车辆的处理方法。
参考图5，假设主车辆10以恒定速度运行，位于主车辆10的左后方区域的第一车辆也以恒定速度(其与主车辆10的速度类似)运行，并且位于主车辆10的右后方区域中的第二车辆试图超过主车辆10。此外，假设主车辆10的左侧(方)为0度，同时主车辆10的右侧(方)为180度，主车辆10的后方区域可通过0～180度的角度进行规定。
图6示出了在主车辆在图5示出的环境中运行的情况下，描述了由声音追踪器140生成的随时间变化的声音追踪结果的第一曲线。在曲线图中，越暗，则在各角度存在另一车辆的概率就越高。曲线图的X轴是时间(μs)，Y轴是角度(θ)。
该曲线图示出在约30μs处第二车辆从右后方区域(即，约120度)接近主车辆10，并且在约100μs处从右方超过主车辆。
图6示出了描述概率与对应于在示出声音追踪结果的第一曲线图中的特定时间(T：约70μs)的帧的角度(θ)之间的关系的另一曲线图。
在该曲线图中，在主车辆10的左后方区域和右后方区域存在多辆其他车辆，即，第一车辆和第二车辆。车辆检测算法可以识别与其他车辆有关的信息，包括第一车辆和第二车辆的存在、第一车辆和第二车辆的数量、与第一车辆和第二车辆中的每一者的风险程度、第一车辆和第二车辆的位置角度，等。
图4示出与车辆检测算法有关的步骤(S50)。车辆检测算法可在包括在声音追踪结果中的每一帧中执行。在下文中，声音追踪结果可表示声音追踪结果的单个帧。
车辆信息处理器150可以在声音追踪结果中检测到至少一个峰值点和至少一个最低点(S51)。
当在图7中示出包括在声音追踪结果中的特定的帧时，将在下文描述车辆信息处理器150如何检测峰值点和最低点的过程。
车辆信息处理器150可以检测概率曲率发生变化，例如，增大到减小的拐点，反之亦然。多个拐点可以被指定为第一峰值点，第二峰值点，第一最低点和第二最低点。
车辆信息处理器150可以识别具有与峰值或最低点相差阈值的值的两个角度之间的角度范围，以及包括峰值点(或最低点)的角度范围内的另一峰值点(或另一最低点)。例如，当拐点是峰值点时，具有比从峰值点减去阈值的值更高的概率的角度范围在两个角度之间，即，在具有从峰值点减去阈值的值的、与峰值点最近的两个点之间。
例如，基于第一峰值点，车辆信息处理器150可确定在第一点A与第二点B之间的角度范围内是否存在另一峰值点，其中，第一点A在第一峰值点前并与从第一峰值点的概率减去阈值的值对应，并且第二点B在第一峰值点后并与从第一峰值点的概率减去阈值的值对应。
此外，基于第一最低点，车辆处理器150可确定在第三点C与第四点D之间的另一角度范围内是否存在另一最低点，其中，第三点C在第一最低点前并与将第一最低点的概率加上阈值的值对应，并且第四点D在第一最低点后并与将第一最低点的概率加上阈值的值对应。
如果另一峰值点或最低点出现在包括峰值点或最低点的预定角度范围内，则与其他车辆在每个角度处的概率分布相比，另一峰值点或最低点可能是错误检测(例如，在狭窄角度范围内的多个峰值点和最低点)。
在图7中，由于在包括第一峰值点或最低点的角度范围内不存在另一峰值点或最低点(即，第一峰值点或最低点是角度范围内的唯一的点)，因此，车辆信息处理器150可分别将第一峰值点和第一最低点认为是最大点和最小点。同样地，在具有比从第二峰值点减去阈值的值更高的概率或者具有比将第二最低点加上阈值的值更低的概率的另一角度范围内，不存在另一峰值点或最低点，从而使确定不存在错误检测的车辆信息处理器150，可分别将第二峰值点和第二最低点认为是最大点和最小点。最终，车辆信息处理器150可将第一峰值点和第二峰值点确定为最大点，并将第一最低点和第二最低点确定为最小点。
此处，关于峰值点的阈值可与关于最低点的阈值相同或不同。此外，阈值可以是0.3，但是其可以是可通过实验获得或确定的预定值。
此外，当检测到多个峰值点时，车辆信息处理器150将不识别具有比预定值(例如，0.6)更低的概率的峰值点。当峰值点的概率高于预定值时，可靠性得以确保。如果峰值点具有比预定值更低的概率，如果峰值点具有比预定值更低的概率，则不必确定峰值点是否可被认为是稍后将描述的第一车辆角度或第二车辆角度。
车辆信息处理器150可将多个峰值点中具有最大概率的角度确定为第一车辆角度。可以假设第一车辆角度是与主车辆具有更高风险程度的另一车辆所位于的角度。
由于声音追踪结果反映了咝咝声的水平，因此由于假设来自轮胎的咝咝声变得更大，因此，图7示出的概率可以增加。无论车辆的类型如何，假设在道路上出现的咝咝声类似，来自另一车辆的咝咝声可随着主车辆与另一车辆之间的距离变近而增大。因此，概率可与主车辆与另一车辆之间的距离相关。因此，风险程度可被认为是表示主车辆与另一车辆之间的相对距离的指标，并且具有最大概率的最大点可具有更高的风险程度。
例如，由于图7示出的第一峰值点具有最大概率，因此车辆信息处理器150可将第一峰值点的角度确定为第一车辆角度。
车辆信息处理器150能够将与另一车辆有关的信息，包括在第一车辆角度的另一车辆的存在，另一车辆的更高的风险程度等，提供给通知生成器160(S52)。
关于多个识别出的最低点中的具有最小概率的最小点，车辆信息处理器150能够将主车辆的后方区域(0到180度)划分为多个区域。
如图8所示，假设在第一最低点和第二最低点之间的具有最小概率的第一最低点为90度，车辆信息处理器150能够确定从90度往前10度的80度到90度往后10度的100的角度范围为非检测区域。非检测区域可包括在主车辆的后方区域(0至180度)中存在较低概率存在另一车辆的区域。通常地，非检测区域可布置在90度附近。此处，通过示例而非限制的方式，非检测区域包括20度的角度范围。
此外，车辆信息处理器150可将非检测区域前的区域(即，0到80度的角度范围)确定为第一检测区域，同时将非检测区域后的区域(即，100到180度的角度范围)确定为第二检测区域。
车辆信息处理器150可确定第一检测区域和第二检测区域中的哪一检测区域包括第一车辆角度，并跳过或阻止与在对应检测区域内的另一峰值点有关的检测信号的生成(S53)。此处，跳过或阻止过程可省略确定另一峰值点是否可被认为是第二车辆角度的步骤，以及确定是否应该生成与另一峰值点有关的检测信号的步骤。
参考图9，因为与具有最大概率的第一车辆角度对应的第一点P1位于第一检测区域内，因此，车辆信息处理器150可确定另一峰值点是否被包括在第一检测区域中。如果在第一检测区域中不存在另一峰值点，则车辆信息处理器150可执行下一步骤(S54)。
参考图10，由于与具有最大概率的第一车辆角度对应的第三点P3位于第一检测区域中，因此，车辆处理器150可确定另一峰值点是否被包括在第一检测区域中。当在图10所示的情况下存在作为另一峰值点的第四点P4时，车辆信息处理器150可跳过或者阻止与第一检测区域中的第四点P4有关的检测信号的生成。
车辆信息处理器150可检测在未包括第一车辆角度的另一检测区域中包括的多个峰值点中的具有最大概率的另一最大点(或候选点)(S54)。
在图9中，车辆信息处理器150可检测第二点P2作为在未包括与第一车辆角度对应的第一点P1的第二检测区域中的多个峰值点中具有最大概率的最大点。
如果在第二检测区域中存在第二点P2以及其他峰值点，则在第二点P2与其他峰值点中具有最大概率的点可被确定为最大点。
在图10中，车辆信息处理器150可检测第五点P5作为在未包括与第一车辆角度对应的第三点P3的第二检测区域中的多个峰值点中的具有最大概率的最大点。
如果在第二检测区域中存在第五点P5以及其他峰值点，则在第五点P5与其他峰值点中具有最大概率的点可被确定为最大点。
事实上，在第一检测区域或者第二检测区域中有可能存在多辆其他车辆。然而，如果在单个检测区域(例如，左后方区域或右后方区域)中检测到多辆车辆并提供其信息，则提供这些信息实际上可能会引起驾驶员的困惑，因此无法保障驾驶安全性。
同时，在另一实施例中，车辆信息处理器可配置成检测第一检测区域或第二检测区域中的最大点以及其中的第二最大点，从而生成与最大点以及第二最大点有关的检测信号。
车辆信息处理器150可确定在是否能将未包括第一车辆角度的检测区域中检测的最大点的角度认为是第二车辆角度(S55)。第二车辆角度可被假定为具有比位于第一车辆角度的车辆更低的风险程度的另一车辆存在的角度。由于第一车辆角度具有反应出在相应的帧中主车辆与另一车辆之间的距离的最大概率，因此，因低于第一车辆角度的概率，在第二车辆角度处的风险程度可被认为低于在第一车辆角度处的风险程度。
车辆信息处理器150具有很多方式来确定是否可将在未包括第一车辆角度的检测区域中检测的最大点的角度认为是第二车辆角度。在下文将说明两个不同的示例。
这两个示例用于估计最大点附近的概率模型中的峭度的程度。当另一车辆在预定角度运行时，概率模型可具有接近预定角度的峭度(值)。
参考图11，在第一方法中，第一车辆角度是具有最大概率的第六点P6的角度，同时另一峰值点是在位于约100度的非检测区域后的检测区域中检测的具有最大概率的第七点P7。
车辆信息处理器150可检测第七点P7前具有最低概率的第一最低点和第七点P7后具有最低概率的第二最低点。此处，如果在第七点P7前或后不存在具有最低概率的最低点，则可将起始角度或结束角度(即，0或180度)指定为第一最低点或第二最低点。
在图11中，车辆信息处理器150可以检测第八点P8作为第七点P7前的具有最低概率的第一最低点，并且由于在第七点P7后不存在具有最低概率的最低点，因此将与结束角(180度)对应的第九点P9作为第二最低点。
车辆处理器150可配置成将第七点P7确定为交叉点，从而做出包括一条从第七点P7到第八点P8的线、以及另一条从第七点P7到第九点P9的线在内的两条相交线，并且测量这两条相交线之间的角度θ1。
通过示例而非限制的方式，通过将从第七点P7和第八点P8之间的x轴或y轴的差值以及其相对距离获得的角度，与从第七点P7和第九点P9之间的x轴或y轴的差值以及其相对距离获得的另一角度相加来获得角度θ1。
车辆信息处理器150可将角度θ1与预定阈值角度进行比较，从而确定角度θ1是否等于或小于预定阈值角度。
当角度θ1等于或者小于预定阈值角度时，车辆信息处理器150可将与角度θ1对应的第七点P7的角度确定为第二车辆角度。
当角度θ1大于预定阈值角度时，车辆信息处理器150可确定第七点P7的角度不是第二车辆角度。
此处，阈值角度是一种确定第七点P7的角度是否是第二车辆角度的标准。阈值角度可实验地确定。此外，阈值角度可根据概率(y轴)和角度(x轴)的尺度(scale)进行调整。例如，阈值角度可以是60度。
在图11中示出的θ1约为55度，从而使车辆信息处理器150可将第七点P7的角度确定为第二车辆角度。
参考图12，第一车辆角度是具有最大概率的第十点P10的角度，并且另一峰值点是第十一点P11。在具有最小概率的最低点的角度(约100度)附近的非检测区域后的检测区域中，第十一点P11具有最大概率。
车辆信息处理器150可检测第十一点P11前具有最低概率的第一最低点，和第十一点P11后具有最低概率的第二最低点。此处，如果在第十一点P11前或后不存在具有最低概率的最低点，则起始角度或结束角度(即，0或180度)可被指定为第一最低点或第二最低点。
在图12中，车辆信息处理器150可检测第十二点P12作为第十一点P11前的具有最低概率的第一最低点，并且由于在第十一点P11后不存在具有最低概率的最低点，因此将与结束角度(180度)对应的第十三点P13作为第二最低点。
车辆信息处理器150可配置成将第十一点P11确定为交叉点，从而做出包括一条从第十一点P11到第十二点P12的线,以及另一条从第十一点P11到第十三点P13的线在内的两条相交线，并且测量这两条相交线之间的角度θ2。
此处，角度θ2的测量方法基本与图11中示出的方法相同。
车辆信息处理器150可将角度θ2与预定阈值角度进行比较，以便于确定角度θ2是否等于或小于预定阈值角度。
当角度θ2等于或小于预定阈值角度时，车辆信息处理器150可将与角度θ2对应的第十一点P11的角度确定为第二车辆角度。
当角度θ2大于预定阈值角度时，车辆信息处理器150可确定第十一点P11的角度不是第二车辆角度。
此处，阈值角度与图11中示出的角度基本相同。
在图12中示出的角度θ2约为100度，使得车辆信息处理器150可确定第七点P7的角度不是第二车辆角度。
如第二方法，车辆信息处理器150可计算在未包括第一车辆角度的检测区域中检测的最大点的峰度或峭度，并且基于峰度或峭度来确定最大点的角度是否是第二车辆角度。
例如，参考图11，为了确定第七点P7的角度是否是第二车辆角度，车辆信息处理器150可从以第七点P7为中心的预定角度范围(例如，从第七点P7前20度的角度到第七点P7后20度的角度)确定峭度。
此处，20度是用于确定角度范围的基准角度的示例性值。基准角度可以实验地确定。此外，如果在图11中示出的最小点(例如，第八点P8)可被包括在角度范围内，则基准角度可被调整成将最小点从角度范围内排除。
由于如何从分布计算峰度是本领域技术人员所公知的，因此本文将省略其有关描述。如果出分布的峭度为3，则概率分布可被认为是正态分布。如果峭度小于3并接近于0，则概率分布可被认为是拉普拉斯分布。否则，如果峭度大于3并变得更大，则概率分布可变为尖顶状(lanceted.)
车辆信息处理器150可将计算的峭度与预定阈值峭度进行比较，以便于识别出计算的峭度是否等于或大于阈值峭度。
当计算的峭度等于或大于阈值峭度时，车辆信息处理器150可确定与计算的峭度对应的第七点P7的角度为第二车辆角度。
当计算的峭度小于阈值峭度时，车辆信息处理器150可确定与计算的峭度对应的第七点P7的角度不是第二车辆角度。
此处，阈值峭度是一种确定第七点P7的角度是否是第二车辆角度的标准。阈值峭度可实验地确定。此外，阈值峭度可根据概率(y轴)和角度(x轴)的尺度进行调整。例如，阈值角度可为4.
当对应的最大点的角度不被认为是第二车辆角度时(即，步骤S55中的“否”)，车辆信息处理器150将不生成另外的检测信号，并随后执行步骤S60。
当对应的最大点的角度被认为是第二车辆角度时(即，步骤S55中的“是”)，车辆信息处理器150将向通知生成器160传送包括其他车辆的存在、其他车辆的数量、与其他车辆中每一者的风险程度、其他车辆位置的角度等在内的其他车辆的信息(S56)。
参考图3，根据从车辆信息处理器150输出的检测信号，通知生成器160可生成包括与在主车辆附近运行的另一车辆有关的信息的通知信号。如果相继地传送与第一车辆角度和第二车辆角度有关的检测信号，则通知生成器160可按连续顺序生成与检测信号有关的通知信号。接收到该信息，通知接口200可向驾驶员提供与声音出现区域有关的信息(S60)。
此处，当提供与第一车辆角度有关的信息时，也可提供风险程度，从而使驾驶员或操作者能够简单地识别出包括具有高风险(或紧密接触)的车辆与主车辆的相对区域在内的驾驶环境或条件。
如上所述，车辆可使用声音追踪系统来向驾驶员或操作者通知与在车辆周围运行的至少两辆车辆有关的信息，从而可确保驾驶安全。
本文所公开的各种实施例，包括声音追踪装置100和/或其元件的实施例，可使用与存储计算机可执行指令的存储器(或其他非暂时性机器可读记录介质)耦合的一个或多个处理器来实现，上述计算机可执行指令用于使处理器执行包括与信号处理器110、声音识别器130、声音追踪器140、车辆信息处理器150和通知生成器160有关的上述功能的上述功能。
此外，车辆可确定或估计与在车辆附近运行的多辆车辆有关的风险程度，并且提供哪辆车辆更(或最)危险和/或仅提供基于每辆车辆的风险程度的过滤信息。
上述实施例通过以预定方式组合本发明的结构元件和特征来实现。除非单独指定，每个结构元件或特征应当被选择性地考虑。每个结构元件或特征可在不与其它结构元件或特征组合的情况下进行执行。同样地，某些结构元件和/或特征可与彼此组合来构成本发明的实施例。在本发明的实施例中描述的操作顺序可被改变。一个实施例的某些结构元件或特征可被包括在另一实施例中，或者可以被另一实施例的相应的结构元件或特征取代。此外，显而易见的是，涉及具体权利要求的某些的权利要求可与除具体权利要求外的其他权利要求的另一权利要求组合来构成实施例，或者在申请提交后通过修改的方式来添加新的权利要求。
根据上述实施例的方法可被实施为计算机可执行程序并且可储存在计算机可读记录介质中。计算机可读记录介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘，光学数据存储设备等中的一种。此外，计算机可读记录介质可以以载波的形式实现(例如，在互联网上传输)。
计算机可读记录介质可分布到由网络连接的计算机系统，并且可作为计算机可读取的代码以分布式的方式进行存储和执行。此外，实施上述方法的功能程序，代码和代码段可容易地由实施例所属领域的程序员推导得出。
对于本领域技术人员显而易见的是，在不违背本发明的精神或范围的情况下，可以对本发明进行各种修改和变化。因此，本发明旨在覆盖落入所附权利要求和等效范围内的所提供的本发明的修改和变化。

Claims (15)

1.一种用于提供声音追踪信息的方法，所述方法包括以下步骤：
检测在主车辆附近出现的声音，以至少基于与所述检测的声音有关的声音数据生成声音追踪结果；
将一点的角度确定为第一车辆角度，其中在所述声音追踪结果中的至少一个峰值点中，所述点具有最大概率；
确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除所述第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，所述候选点具有最大概率；以及
响应于确定所述候选点的角度是所述第二车辆角度，生成与所述第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，
其中所述声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
从所述声音追踪结果中检测至少一个峰值点和至少一个最低点，
其中，各峰值点是在具有比从峰值点的概率减去阈值的值更高的概率的每个角度范围内，具有最大概率的唯一的点，并且至少一个最低点是在具有比从最低点的概率加上阈值的值更低的概率的每个角度范围内，具有最小概率的唯一的点。
3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
基于所述至少一个最低点将所述主车辆的后方区域划分为非检测区域、第一检测区域和第二检测区域。
4.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括以下步骤：
跳过与在第一检测区域和第二检测区域中的包括所述第一车辆角度的至少一者中的另一峰值点有关的检测信号的生成的步骤。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定候选点的角度是否是第二车辆角度的步骤包括：
确定两条相交线之间的角度是否小于阈值角度，其中，所述两条相交线包括在所述候选点和第一点之间的一条线，以及所述候选点和第二点之间的另一条线；以及
响应于确定所述角度小于阈值角度，将所述候选点的角度指定为所述第二车辆角度。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一点是从所述主车辆的运行方向开始，在所述候选点前具有最大角度的最小点，并且所述第二点是从运行方向开始，在所述候选点后具有最小角度的最小点。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定候选点的角度是否是所述第二车辆角度的步骤包括：
计算以所述候选点为中心的预定角度范围内的峭度；
确定所述峭度是否等于或大于阈值峭度；以及
响应于确定所述峭度等于或大于阈值峭度，将候选点的角度指定为所述第二车辆角度。
8.一种用于提供声音追踪信息的装置，所述装置包括：
声音追踪器，其配置成检测主车辆附近出现的声音，以至少基于与所述检测的声音有关的声音数据来生成声音追踪结果；以及
车辆信息处理器，其配置成：
将一点的角度确定为声音追踪结果中第一车辆角度，其中所述点在至少一个峰值点中具有最大概率；
确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，所述候选点具有最大概率；以及
响应于确定所述候选点的角度是所述第二车辆角度，生成与所述第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号，
其中所述声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述车辆信息处理器配置成从所述声音追踪结果中检测至少一个峰值点和至少一个最低点，
其中各峰值点是在具有比从峰值点的概率减去阈值的值更高的概率的每个角度范围内，具有最大概率的唯一的点，并且至少一个最低点是在具有比从最低点的概率加上阈值的值更低的概率的每个角度范围内，具有最小概率的唯一的点。
10.根据权利要求9所述的装置，其中所述车辆信息处理器配置成基于所述至少一个最低点将所述主车辆的后方区域划分为非检测区域，第一检测区域和第二检测区域。
11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述车辆信息处理器配置成跳过与在第一检测区域和第二检测区域中包括所述第一车辆角度的至少一者中的另一峰值点有关的检测信号的生成。
12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述车辆信息处理器配置成：
确定两条相交线之间的角度是否小于阈值角度，其中两条相交线包括所述候选点和第一点之间的一条线，以及所述候选点和第二点之间的另一条线；并且
响应于确定所述角度小于阈值角度，将所述候选点的角度指定为所述第二车辆角度。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述第一点是从所述主车辆的运行方向开始，在所述候选点前具有最大角度的最小点，并且所述第二点是从运行方向开始，在所述候选点后具有最小角度的最小点。
14.根据权利要求8所述的装置，其中，所述车辆信息处理器配置成：计算以所述候选点为中心的预定角度范围内的峭度；确定所述峭度是否等于或大于阈值峭度；并且，响应于确定所述峭度等于或大于阈值峭度，将候选点的角度指定为所述第二车辆角度。
15.一种车辆包括：
多通道麦克风，其配置成检测在主车辆附近出现的声音，以生成与所述声音有关的声音数据；
声音追踪装置，其配置成：
至少基于所述声音数据，将一点的角度确定为所述声音追踪结果中的第一车辆角度，其中，所述点在至少一个峰值点中具有最大概率，
确定候选点的角度是否是第二车辆角度，其中，在包括在除所述第一车辆角度外的检测范围内的多个峰值点中，所述候选点具有最大概率；以及
响应于确定所述候选点的角度是所述第二车辆角度，生成与所述第一车辆角度和第二车辆角度对应的至少一个检测信号；以及
通知接口，其配置成基于生成的检测信号，在听觉上或视觉上向驾驶员通知与所述主车辆附近的至少一辆车辆有关的信息，
其中，所述声音追踪结果包括是否有至少一辆另一车辆存在于随时间连续的每一帧中的每个角度处的概率。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112339760A (zh) * 2020-11-06 2021-02-09 广州小鹏汽车科技有限公司 车辆行驶控制方法、控制装置、车辆和可读存储介质

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102378940B1 (ko) * 2017-06-30 2022-03-25 현대자동차주식회사 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량
FR3086787B1 (fr) * 2018-09-27 2021-05-28 Continental Automotive France Procede d'identification de sirenes de vehicules prioritaires et d'avertissement d'un conducteur malentendant d'une presence d'un vehicule prioritaire
US11322019B2 (en) * 2019-10-23 2022-05-03 Zoox, Inc. Emergency vehicle detection
CN112339684B (zh) * 2020-10-27 2021-12-24 广州汽车集团股份有限公司 一种基于概率分布的汽车安全机制触发方法及装置
CN112706691B (zh) * 2020-12-25 2022-11-29 奇瑞汽车股份有限公司 车辆提醒的方法和装置
JP2022142510A (ja) * 2021-03-16 2022-09-30 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 車両用周辺警戒装置および車両用周辺警戒方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000105274A (ja) * 1998-09-30 2000-04-11 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法
CN102869961A (zh) * 2010-04-30 2013-01-09 丰田自动车株式会社 车外声音检测装置
CN103069468A (zh) * 2011-01-18 2013-04-24 松下电器产业株式会社 车辆方向确定装置、车辆方向确定方法及其程序
CN103839552A (zh) * 2014-03-21 2014-06-04 浙江农林大学 一种基于峭度的环境噪音识别方法
CN103988090A (zh) * 2011-11-24 2014-08-13 丰田自动车株式会社 声源检测装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06344839A (ja) 1993-06-11 1994-12-20 Mitsubishi Motors Corp 車両用警報案内装置
JP2002168685A (ja) 2000-11-30 2002-06-14 Rion Co Ltd 車載用音検知装置
DE602007011807D1 (de) 2006-11-09 2011-02-17 Panasonic Corp Schallquellenpositionsdetektor
JP5303998B2 (ja) 2008-04-03 2013-10-02 日産自動車株式会社 車外情報提供装置及び車外情報提供方法
JP5397735B2 (ja) 2008-09-12 2014-01-22 株式会社デンソー 車両用緊急車両接近検出システム
US9250315B2 (en) 2009-03-04 2016-02-02 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Collision avoidance system and method
FI20096076A0 (fi) 2009-10-20 2009-10-20 Valtion Teknillinen Menetelmä ja järjestelmä kohteen paikallistamiseksi
JP2011242343A (ja) 2010-05-20 2011-12-01 Panasonic Corp 車両方向特定装置、車両方向特定方法、及びそのプログラム
US9412273B2 (en) * 2012-03-14 2016-08-09 Autoconnect Holdings Llc Radar sensing and emergency response vehicle detection
CN104509102B (zh) * 2012-07-27 2017-12-29 日产自动车株式会社 三维物体检测装置和异物检测装置
KR101768145B1 (ko) * 2016-04-21 2017-08-14 현대자동차주식회사 음향 추적 정보 제공 방법, 차량용 음향 추적 장치, 및 이를 포함하는 차량

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000105274A (ja) * 1998-09-30 2000-04-11 Honda Motor Co Ltd 接近車両検出装置およびその方法
CN102869961A (zh) * 2010-04-30 2013-01-09 丰田自动车株式会社 车外声音检测装置
CN103069468A (zh) * 2011-01-18 2013-04-24 松下电器产业株式会社 车辆方向确定装置、车辆方向确定方法及其程序
CN103988090A (zh) * 2011-11-24 2014-08-13 丰田自动车株式会社 声源检测装置
CN103839552A (zh) * 2014-03-21 2014-06-04 浙江农林大学 一种基于峭度的环境噪音识别方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112339760A (zh) * 2020-11-06 2021-02-09 广州小鹏汽车科技有限公司 车辆行驶控制方法、控制装置、车辆和可读存储介质

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