CN108151714B - 具有运动检测能力的机动车系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及具有运动检测能力的机动车系统。一种汽车可以装配有用于检测该汽车附近的对象的移动的摄像机。所述摄像机可以用来捕获一系列图像。可以在每个图像中定义数个目标样本点。目标样本点的位置可以对应于驾驶员的盲点或其它（一个或多个）感兴趣区域。所述摄像机还可以包括用于生成目标样本点中的每一个处的长期像素强度输出和短期像素强度输出的单独的滤波器。可以对这些长期和短期平均输出进行比较以确定是否已经在短时间段上发生了强度中的大的改变。然后可以使用目标激活的次序来在滤出噪声或其它道路标记的同时确定车辆运动的方向。

Description

具有运动检测能力的机动车系统

背景技术

汽车通常包括附着在驾驶员和乘客门的折叶附近的标准光学后视镜。这些常规的后视镜从车体中伸出并且易于碰撞，尤其是在紧要关头。传统的后视镜还具有盲点，在所述盲点处驾驶员由于后视镜的受限视场而不能看到即将到来的汽车。

本文中描述的实施例是在该上下文内产生的。

发明内容

这一般涉及机动车系统，并且更特别地涉及装配有用于感测其附近的运动的摄像机的汽车。根据实施例，一种汽车可以被提供有捕获视频帧的摄像机。所述摄像机可以是后视摄像机、前视摄像机或侧视摄像机。可以在所述视频帧中的每一个中选择目标采样点的阵列。所述摄像机可以测量所述阵列中的目标采样点中的每一个处的亮度水平和/或颜色。

所述摄像机还可以包括长平均滤波器电路以及短平均滤波器电路。所述长平均滤波器电路可以在第一数量的帧上对测量的亮度水平进行滤波以产生长期平均值，而所述短平均滤波器电路可以在第二数量的帧上对测量的亮度水平进行滤波以产生短期平均值，所述第二数量的帧至多是第一数量的帧的十分之一或百分之一。所述长期平均值用作用来检测噪声和道路/天气条件的基线测量，而将所述短期平均值与所述基线测量相比较以确定外部对象是否确实正在接近汽车。

所述摄像机还可以被配置成分析以其激活目标采样点的阵列的序列。例如，所述摄像机可以确定正在以其激活/触发目标点阵列中的行的次序。取决于正在触发什么序列，所述摄像机可以帮助针对相邻车道中的另一车辆的存在、紧接在所述汽车后方的另一车辆的存在进行检测，并且还可以感测所述汽车前方的另一车辆的方向。响应于确定另一车辆正以潜在危险的方式朝向所述摄像机移动，所述摄像机可以向驾驶员发送警报或者可以引导所述汽车采取其它适当的预防动作来防止碰撞。

本发明的另外的特征、其性质以及各种优点将从附图以及以下的详细描述而更加明显。

附图说明

图1是根据实施例的具有运动传感器的说明性机动车系统的图示。

图2是根据实施例的具有说明性后视摄像机的汽车的透视图。

图3是根据实施例的示出后视摄像机可以如何包括多个目标点以用于检测相邻车道中的即将到来的汽车的图示。

图4是根据实施例的示出后视摄像机可以如何包括多个目标点以用于后部撞击检测的图示。

图5是根据实施例的示出前视摄像机可以如何包括多个目标点以用于交叉交通警报的图示。

图6是根据实施例的用于操作汽车上的运动传感器的说明性步骤的流程图。

具体实施方式

本发明的实施例涉及运动感测，并且更特别地涉及检测机动车系统附近的运动。特别地，汽车可以被提供有包括用于对在所选目标采样点处的亮度测量进行滤波的长平均滤波器和短平均滤波器的摄像机。长平均滤波器用来输出目标点处的长期像素强度，而短平均滤波器用来输出目标点处的短期像素强度。通过比较短期像素强度与长期像素强度，摄像机将能够滤出背景噪声并且检测即将到来的车辆的方向。

本领域技术人员将认识到，可以在没有这些具体细节中的某些或全部的情况下实践本示例性实施例。在其它实例中，没有详细描述众所周知的操作以便不会不必要地使本实施例模糊。

图1是诸如系统100之类的说明性机动车系统的图示。机动车系统100可以是汽车、机动车、电动车（motorcar）、汽船、机动车辆（machine）或由引擎供能的其它运输交通工具。如图1中所示，机动车系统100可以包括诸如运动传感器102（例如，超声传感器）之类的运动传感器以用于检测系统100附近的移动对象。例如，运动传感器102可以是捕获视频帧的摄像机。通过分析视频帧中的对象的位置中的改变，摄像机可以用来检测外部对象是否正移动朝向或远离系统100。

根据实施例，系统100可以包括滤波电路，诸如长平均滤波器104和短平均滤波器106。长平均滤波器104和短平均滤波器106可以分别是用于测量长期像素强度和短期像素强度的无限脉冲响应（IIR）滤波器。换言之，长平均滤波器104可以输出在第一（较长）持续时间上平均的亮度水平，而短平均滤波器106可以输出在比第一持续时间更短的第二持续时间上平均的亮度水平。作为示例，长平均滤波器可以产生在数百帧上平均的亮度值。在另一方面，短平均滤波器可以产生在仅两到三帧（作为示例）上平均的亮度值。一般来说，长期平均的持续时间可以是短期平均的至少十倍或至少一百倍。

以这种方式配置，长平均滤波器104可以用于滤出背景中的“较慢”改变或噪声，诸如道路标志中的改变、道路条件中的改变、天气中的改变和/或其它非关键环境变化。另一方面，短平均滤波器106可以用于隔离汽车附近的“较快”改变，诸如当另一车辆正快速从后方接近时、当另一车辆正快速从侧面接近时、当另一车辆正快速从前方接近时、当另一车辆正快速从任何适当的方向接近该汽车时或者用于检测相对于汽车的任何运动。

图2是根据实施例的具有说明性后视摄像机的汽车的透视图。汽车200具有诸如门202之类的汽车门，并且如在特写视图中所示，后视摄像机210可以安装在门202上。图2的示例中的安装在汽车门202上并且面朝汽车200后部的摄像机210仅为说明性的，并且不用来限制本实施例的范围。如果期望的话，摄像机210可以安装在任何其它汽车门上、在后备箱上、在面朝前的引擎罩上、在仪表板上、在前保险杠或后保险杠上、在汽车门手柄上、在汽车的外壳上或在面向任何期望方向的汽车200的任何其它适当部分上。

图3是根据实施例的示出后视摄像机可以如何包括多个目标采样点以用于检测相邻车道中的即将到来的汽车的图示。如图3中所示，后视摄像机至少能够捕获汽车200目前正在其上行驶的当前车道302中的对象以及还有相邻车道304中的对象。特别地，每个视频帧300可以至少包括用于检测相邻车道304中的汽车的目标点阵列308。目标点308的位置可以在策略上被选择成使得其对应于常规光学后视镜的上下文中的驾驶员的“盲点”，或者可以动态地随时间进行调节以适应于改变的条件（例如，以计及车道宽度变化、汽车的当前速度或其它因素）。

阵列308可以包括点的第一行310-1、点的第二行310-2、点的第三行310-3和点的第四行310-4。可以在这些目标点处取得亮度测量。然后可以使用长平均滤波器来对这些测量进行滤波以识别道路条件，并且还使用短平均滤波器来对这些测量进行滤波以识别通过相邻车道304的“快速”移动的对象，比如汽车。

例如，可以在相邻车道304中检测到诸如汽车306之类的汽车。在一个场景中，行310-1可以感测到进入阵列的汽车，行310-2可以然后感测到移动通过阵列的汽车，然后可以触发行310-3，并且然后触发行310-4。当检测到该特定激活序列时，摄像机将知晓汽车306正快速地从后方接近。在另一场景中，行310-4可以感测到进入阵列的汽车，行310-3可以然后感测到移动通过阵列的汽车，然后可以触发行310-2，并且然后触发行310-1。当检测到该特定激活序列时，摄像机将知晓汽车200（即，该摄像机安装于其上的汽车）实际上正对相邻车道中的汽车306进行超车。在又另一场景中，汽车306可能正偶然地在阵列308内四处移动（即，随机地触发行310-1或行310-4），这可以指示汽车306正以与汽车200近似相同的速度移动，并且正徘徊在驾驶员的盲点中。

仍然参考图3，视频帧300还可以包括用于检测相邻车道304中的后方较远处的汽车（诸如汽车312）的点314的附加集合。点314可以可选地如上所述的那样被组织成多行以帮助确定汽车312的方向性。这在汽车312正极快速地朝向汽车200移动的情况下可能是有帮助的，给予了阵列308在预测相邻车道中的即将到来的汽车的移动时的甚至更好的机会。

在一些实施例中，可能还期望检测紧接在汽车200后方的汽车（诸如汽车320）的移动。图4是示出由后视摄像机捕获的视频帧400可以如何包括多个目标点以用于检测后部撞击的图示。该特定摄像机可以安装在后备箱、后保险杠或汽车的外壳的任何其它部分上。如图4中所示，帧400可以包括目标点阵列412。特别地，阵列412可以被划分成点的第一行410-1、点的第二行410-2和点的第三行410-3。

可以在这些目标点中的每一个处取得亮度或光强度测量。然后可以使用长平均滤波器来对强度测量进行滤波以识别道路条件，并且还使用短平均滤波器来对强度测量进行滤波以识别“快速”移动的对象，比如正快速从后方接近的汽车。

例如，可以检测到相同车道中的来自后方的诸如汽车402之类的汽车。在一个场景中，行410-1可以感测到进入阵列的汽车，行410-2可以然后感测到移动通过阵列的汽车，并且然后触发行410-3。当检测到该特定激活序列时，摄像机将知晓汽车402正快速地从后方接近，潜在地有后端撞击的风险。在另一场景中，阵列412可以感测到汽车正离开阵列402，这指示汽车402正相对于摄像机减速或者改变至另一车道中。在又另一场景中，汽车402可能正偶然地在阵列412内四处移动（即，随机地触发行410-1或行410-3），这可以指示汽车402正以与汽车200近似相同的速度移动并且正从后方紧跟行驶（并且可能危险地靠近）。

在又其它适当的布置中，还可能期望检测到来自前方的跨车道移动的汽车的移动。图5是示出由后视摄像机捕获的视频帧500可以如何包括多个目标点以用于交叉交通警报的图示。该特定摄像机可以安装在引擎罩、前保险杠或汽车的外壳的任何其它部分上。如图5中所示，帧500可以包括目标点阵列512。特别地，阵列512可以被划分成点的第一列510-1、点的第二列510-2和点的第三列510-3。可以在这些目标点中的每一个处取得亮度或光强度测量。然后可以使用长平均滤波器来对亮度测量进行滤波以识别道路条件，并且还使用短平均滤波器来对亮度测量进行滤波以识别“快速”移动的对象，比如（从驾驶员的视角来看）正从左向右（或相反）快速移动的汽车。

例如，可以检测到以箭头503的方向从左向右移动的汽车（诸如汽车502）。在该场景中，列510-1可以感测到进入阵列的汽车，列510-2可以然后感测到移动通过阵列的汽车，并且然后触发列510-3。当检测到该特定激活序列时，摄像机将知晓汽车502正快速地从左向右移动。类似的目标点阵列（未示出）也可以被包括在帧500的右部上以帮助检测正快速地从右向左移动的汽车。

图3-5中所示的目标点的示例性配置仅为说明性的，并且不意图限制本实施例的范围。一般来说，机动车系统100（图1）可以包括用于捕获具有任何期望数量的目标点阵列的视频帧的摄像机102，其中每个阵列可以包括用于感测以相对于系统100的任何期望的方向的跨帧的对象的移动的目标点的任何适当数量的行或列。

图6是用于操作运动传感器（诸如汽车100上的摄像机102）的说明性步骤的流程图。在步骤600处，可以选择视频帧中的期望的区域用于检测运动（例如，可以选择数个点用于测量摄像机中的亮度水平）。例如，可以选择目标点的区域用于检测相邻车道中的即将到来的汽车（参见例如图3）。作为另一示例，可以选择目标点的区域用于检测后端碰撞（参见例如图4）。作为又另一示例，可以选择目标点的区域用于检测交叉交通（参见例如图5）。

在步骤602处，长平均滤波器104可以用来获得汽车100正移动时的基线平均测量。该基线平均测量用来检测缓慢改变的道路条件或天气条件（作为示例）。

在步骤604处，短平均滤波器106可以用来获得汽车100正移动时的短期平均测量。该短期平均用来检测快速改变并且潜在地不安全的条件，诸如当汽车或其它外部障碍正以快速的速度（相对于基线测量）朝向汽车100移动时。

在步骤606处，与摄像机相关联的信号处理器（例如，可以是摄像机单元的部分或者可以是分离的组件的信号处理器）可以计算短期平均测量与基线平均度量之间的差异。如果该计算的差异超过预定阈值水平，则摄像机可以确定是否已经以特定的序列激活目标点（步骤608）。

如果已经检测到潜在地危险的序列，则摄像机可以向驾驶员发布警报并且采取其它预防动作（步骤610）。例如，如果摄像机检测到汽车正在从相邻车道快速接近，则摄像机可以向驾驶员发布警报以使得驾驶员可以决定不改变车道，或者汽车可以实际上防止驾驶员改变车道（例如，通过机械地锁定方向盘以便防止潜在的碰撞）。

作为另一示例，如果摄像机检测到汽车正在从后方快速接近，则摄像机可以向驾驶员发布警报以使得驾驶员可以以某种方式避免后端碰撞，或者如果碰撞是不可避免的，则汽车可以采取其它适当动作以使撞击最小化（例如，通过以智能方式应用刹车，因此汽车不会自旋以致失去控制，或者使得汽车不进入急停）。

作为又另一示例，如果摄像机检测到汽车正在从正交车道快速接近（如在图5中所示的交叉口（intersection）场景中），则摄像机可以再次向驾驶员发布警报以使得驾驶员可以以某种方式避免不合时宜地进入交叉口，或者如果驾驶员没有意识到，则汽车可以自动应用刹车以防止汽车进入该交叉口。

这些步骤仅是说明性的。可以修改或省略现有步骤；可以并行地执行所述步骤中的一些；可以添加附加步骤；并且可以反转或更改某些步骤的次序。

其中仅使用两个不同的滤波器来检测运动的本文中描述的实施例仅为说明性的，并且不用来限制本发明的范围。如果期望的话，可以使用多于两个滤波器。在其它适当的实施例中，可以使用不同灵敏度的至少三个滤波器，可以使用不同灵敏度的至少四个滤波器，可以使用不同灵敏度的至少五个滤波器，等等。

前文仅说明本发明的原理，并且可以由本领域技术人员进行各种修改。可以单独地或以任何组合来实现前文的实施例。

Claims (10)

1.一种机动车系统，包括：

摄像机，用于检测所述机动车系统附近的运动，其中所述摄像机包括第一滤波器电路和第二滤波器电路，其中第一滤波器电路生成第一输出，其中第二滤波器电路生成第二输出，并且其中摄像机基于第一和第二输出来感测所述机动车系统附近的运动；

其中所述摄像机被配置成捕获具有多个目标点的帧；

其中所述摄像机测量所述多个目标点处的亮度水平；

其中所述多个目标点被布置在目标点的行和列的阵列中；

其中所述摄像机分析以其激活所述阵列中的目标点的序列以确定另一车辆是否正接近所述机动车系统；以及

其中第一滤波器电路包括用于生成基线测量的长平均滤波器，并且其中第二滤波器电路包括用于生成与所述基线测量进行比较的短期测量的短平均滤波器。

2.根据权利要求1所述的机动车系统，其中所述摄像机还包括生成第三输出的第三滤波器，并且其中所述摄像机基于第一、第二和第三输出来感测所述机动车系统附近的运动。

3.根据权利要求1-2中的任一项所述的机动车系统，其中所述摄像机针对相邻车道中的另一车辆的存在进行检测。

4.根据权利要求1-2中的任一项所述的机动车系统，其中所述摄像机针对紧接在所述机动车系统后方的另一车辆的存在进行检测。

5.根据权利要求1-2中的任一项所述的机动车系统，其中所述摄像机感测所述机动车系统的前方的另一车辆的方向。

6.一种用于操作机动车系统中的摄像机的方法，包括：

使用所述摄像机来捕获图像；

选择所述图像中的多个目标采样点；

测量所述图像中的所述多个目标采样点处的强度水平；

利用第一滤波电路，对测量的强度水平进行滤波以生成第一经滤波输出；

利用第二滤波电路，对测量的强度水平进行滤波以生成第二经滤波输出；以及

基于第一和第二经滤波输出来感测所述机动车系统附近的运动；

其中对测量的强度水平进行滤波以生成第一滤波器输出包括使用长平均滤波器来产生长期平均值，并且其中对测量的强度水平进行滤波以生成第二滤波器输出包括使用短平均滤波器来产生短期平均值；

其中感测所述机动车系统附近的运动包括计算第一和第二经滤波输出之间的差异；

其中所述方法还包括：

将计算的差异与预定阈值进行比较以确定是否已经激活所述多个目标采样点中的给定目标采样点；以及

响应于检测到已经激活目标采样点的特定序列，采取适当的预防动作来防止碰撞。

7.一种用于操作安装在汽车上的摄像机以检测另一汽车的运动的方法，包括：

使用所述摄像机来捕获视频帧；

选择所述视频帧中的每一个中的目标点阵列；

检测以其激活目标点阵列的序列；以及

通过分析以其激活目标点阵列的序列来确定另一汽车是否正朝向所述摄像机移动，

所述方法还包括：

测量所述阵列中的目标点中的每一个处的亮度水平；

使用所述摄像机中的长平均滤波器电路来跨第一数量的视频帧对测量的亮度水平进行滤波；

使用所述摄像机中的短平均滤波器电路来跨第二数量的视频帧对测量的亮度水平进行滤波，第二数量的视频帧至多是第一数量的视频帧的十分之一；以及

响应于确定另一汽车正朝向所述摄像机移动，采取适当的预防动作来防止碰撞；

其中检测以其激活目标点阵列的序列包括确定正在以其激活目标点阵列中的行的次序。

8.一种机动车系统，包括：

用于捕获图像的部件；

用于选择所述图像中的多个目标采样点的部件；

用于测量所述图像中的所述多个目标采样点处的强度水平的部件；

用于对测量的强度水平进行滤波以生成第一经滤波输出的部件；

用于对测量的强度水平进行滤波以生成第二经滤波输出的部件；

用于基于第一和第二经滤波输出来感测所述机动车系统附近的运动的部件；

用于将计算的差异与预定阈值进行比较以确定是否已经激活所述多个目标采样点中的给定目标采样点的部件；以及

用于响应于检测到已经激活目标采样点的特定序列而采取适当的预防动作来防止碰撞的部件；

其中用于对测量的强度水平进行滤波以生成第一滤波器输出的部件包括用于产生长期平均值的部件，并且其中用于对测量的强度水平进行滤波以生成第二滤波器输出的部件包括用于产生短期平均值的部件；

其中用于感测所述机动车系统附近的运动的部件包括用于计算第一和第二经滤波输出之间的差异的部件。

9.一种用于操作安装在汽车上的摄像机以检测另一汽车的运动的装置，包括：

用于捕获视频帧的部件；

用于选择所述视频帧中的每一个中的目标点阵列的部件；

用于检测以其激活目标点阵列的序列的部件；

用于通过分析以其激活目标点阵列的序列来确定另一汽车是否正朝向所述摄像机移动的部件；

用于测量所述阵列中的目标点中的每一个处的亮度水平的部件；

用于跨第一数量的视频帧对测量的亮度水平进行滤波的部件；

用于跨第二数量的视频帧对测量的亮度水平进行滤波的部件，第二数量的视频帧至多是第一数量的视频帧的十分之一；以及

用于响应于确定另一汽车正朝向所述摄像机移动采取适当的预防动作来防止碰撞的部件；

其中用于检测以其激活目标点阵列的序列的部件包括用于确定正在以其激活目标点阵列中的行的次序的部件。

10.一种计算机可读介质，其上存储有指令，所述指令当被运行时使计算设备执行根据权利要求6至7中任一项所述的方法。

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