CN109099855A - 车辆清洁度检测系统和方法 - Google Patents

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Abstract

描述了示例性车辆清洁度检测系统和方法。在一个实施例中，该方法将车辆定位在图像捕获站附近并且接收来自图像捕获站的多个图像。多个图像包括车辆的外表面的不同视图。车辆清洁度检测系统分析多个图像以确定车辆的外表面的清洁度。基于分析车辆的外表面的清洁度，该方法确定车辆外部是否需要清洁。

Description

车辆清洁度检测系统和方法
技术领域
本发明涉及车辆系统，并且更具体地，涉及检测车辆的清洁度的系统和方法。
背景技术
汽车和其它车辆为商业、政府以及私人机构(entities)提供了很大一部分交通运输。当将乘客或物体从一个地点运送到另一地点时，诸如自主车辆的车辆在道路、停车场以及其它区域行驶。自主车辆的示例性应用是作为响应于运输请求来接载一个或多个乘客的出租车或班车服务来运行。当作为出租车或班车服务运行时，自主车辆驶向接载地点使得请求服务的乘客可以进入车辆。车辆然后驶向目的地并且允许乘客离开车辆。在接载另一乘客之前，最好是车辆外部对于下一个乘客是清洁的。
发明内容
根据本发明，提供一种方法，包括：
将车辆定位在图像捕获站附近；
接收来自所述图像捕获站的多个图像，其中所述多个图像包括所述车辆的外表面的不同视图；
通过车辆清洁度检测系统分析所述多个图像以确定所述车辆的外表面的清洁度；以及
基于分析所述车辆的外表面的所述清洁度来确定所述车辆外部是否需要清洁。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括将所述接收到的多个图像与所述车辆的外部的对应的多个清洁图像进行比较以识别差异。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括识别在所述接收到的多个图像和所述对应的多个清洁图像之间的差异。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括量化所述接收到的多个图像和所述对应的多个清洁图像以减少杂讯。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括识别与所述已识别的差异相关联的至少一个轮廓。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括对由所述轮廓限定的区域进行分类，其中所述分类包括确定所述轮廓的形状。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括对由所述轮廓限定的区域进行分类，其中所述分类包括确定所述轮廓的边缘的平滑度。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括响应于确定所述车辆外部需要清洁而使所述车辆停止服务。
根据本发明的一个实施例，其中从与所述图像捕获站相关联的多个摄像机接收所述多个图像。
根据本发明的一个实施例，其中所述车辆清洁度检测系统位于所述车辆内。
根据本发明的一个实施例，其中确定所述车辆外部是否需要清洁包括确定清洁所述车辆外部所需要的清洁服务的类型。
根据本发明的一个实施例，其中所述车辆是自主车辆。
根据本发明，提供一种方法，包括：
将车辆定位在图像捕获站附近，其中所述图像捕获站包括能够捕获所述车辆的外表面的多个图像的多个摄像机，并且其中所述多个图像包括所述车辆的外表面的不同视图；
接收来自所述图像捕获站的所述车辆的外表面的所述多个图像；
通过所述车辆中的车辆清洁度检测系统来分析所述多个图像以确定所述车辆的外表面的清洁度；以及
基于分析所述车辆的外表面的所述清洁度来确定所述车辆外部是否需要清洁。
根据本发明的一个实施例，其中分析所述多个图像以确定所述车辆的外表面的清洁度包括：
将所述多个接收到的图像与所述车辆的外表面的对应的多个清洁图像进行比较；以及
识别在所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的差异。
根据本发明的一个实施例，该方法还包括：
识别与所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的所述已识别的差异相关联的至少一个轮廓；以及
对由所述轮廓限定的区域进行分类，其中所述分类包括确定所述轮廓的形状和确定所述轮廓的边缘的平滑度中的至少一个。
根据本发明，提供一种设备，包括：
车辆中的通信管理器，所述通信管理器配置为接收来自图像捕获站的多个图像，其中所述多个图像由与所述图像捕获站相关联的多个摄像机捕获，并且其中所述多个图像包括所述车辆的外表面的不同视图；
图像处理模块，所述图像处理模块配置为分析所述多个接收到的图像以确定所述车辆的外表面的清洁度；以及
车辆维护管理器，所述车辆维护管理器配置为基于所述车辆的外表面的所述清洁度来确定所述车辆外部是否需要清洁。
根据本发明的一个实施例，该设备还包括图像减除模块，所述图像减除模块配置为：
将所述多个接收到的图像与所述车辆的外表面的对应的多个清洁图像进行比较；以及
识别所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的差异。
根据本发明的一个实施例，该设备还包括轮廓识别模块，所述轮廓识别模块配置为识别与所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的已识别的差异相关联的至少一个轮廓。
根据本发明的一个实施例，该设备还包括图像量化模块，所述图像量化模块配置为量化所述接收到的多个图像以减少杂讯。
根据本发明的一个实施例，其中所述设备被连接到所述车辆中的自动驾驶系统。
附图说明
参考以下附图来描述本发明的非限制性和非穷举性实施例，其中除非另有说明，否则贯穿各个附图相同的附图标记指代相同的部件。
图1是示出了包括车辆清洁度检测系统的车辆控制系统的实施例的框图；
图2是示出了车辆清洁度检测系统的实施例的框图；
图3A和3B示出了具有多个摄像机的图像捕获站的实施例的多个视图；
图4A和4B示出了用于检测车辆外部的清洁度的方法的实施例。
具体实施方式
参考附图，在下面的描述中说明了本文的部件，并且通过说明具体实施方式在本文中示出，在具体实施方式中该发明可以实践。可以理解的是在不脱离本发明的范围的情况下可以使用其它实施方式并且可以改变结构。说明书中，涉及“一个实施例”、“实施例”、“示例性实施例”等的内容表示描述的实施例可包括特别的特征、结构或者特性，但是每个实施例未必包括该特别的特征、结构或者特性。此外，这类词组未必涉及相同的实施例。而且，当结合实施例描述特别的特征、结构或者特性时，可以主张：在本领域技术人员的公知常识内不论是否明确的描述都影响结合其它实施例的这种特征、结构或者特性。
本文公开的系统、装置以及方法的实施方式可包括或使用专用计算机或者通用计算机，如本文讨论的，该专用计算机或者通用计算机包括计算机硬件，例如一个或多个处理器以及系统存储器。在本发明范围内的实施方式也可包括用于携带或者存储计算机可执行的指令和/或数据结构的传统介质和其它计算机可读介质。这种计算机可读介质可以是任意可得介质，该介质可以通过通用计算机系统或者专用计算机系统存取。存储计算机可执行指令的计算机可读介质是计算机存储介质(装置)。携带计算机可执行指令的计算机可读介质是传输介质。因此，通过实例但是不限于此，本发明的实施方式包括至少两个明显不同种类的计算机可读介质：计算机存储介质(装置)和传输介质。
计算机存储介质(装置)包括随机存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、只读光盘驱动器(CD-ROM)、固态驱动器(SSD)(例如，基于RAM)、闪存、相变存储器(PCM)、其它类型存储器、其它光盘存储、磁盘存储或者其它磁盘存储装置、或者任意其它介质，该任意其它介质可用于以计算机可执行指令或者数据结构的形式存储需要的程序代码装置并且其可通过通用计算机或者专用计算机存取。
本文公开的系统、装置以及方法的实施方式可通过计算机网络通信。“网络”限定为一个或多个数据连接，该数据连接能够传输计算机系统和/或模块和/或其它电子装置之间的电子数据。当信息通过网络或其它通信连接(硬连线的、无线的或者硬连线的或无线的结合)转移或提供到计算机时，计算机适当地将该连接视为传输介质。传输介质可包括网络和/或数据连接，该网络和/或数据连接可包括可用于以计算机可执行指令或者数据结构的形式携带需要的程序代码装置并且其可通过通用计算机或者专用计算机存取。上述的结合也应当认为包含在计算机可读介质的范围内。
例如，计算机可执行指令包括指令和数据，当在处理器中执行时，该指令和数据导致通用计算机、专用计算机或者专用处理装置执行某一功能或某组功能。例如，计算机可执行指令可以是二进制、中间格式指令(诸如汇编语言)或者甚至是源代码。尽管本主题是以结构特征和/或方法行为的特定语言描述的，然而可以理解的是：从属权利要求限定的本主题不是必须限定为已描述的特征或者本文描述的行为。当然，描述的特征和行为描述为实施权利要求的示例性形式。
本领域技术人员将会理解的是，本发明可在具有很多类型的计算机系统配置的网络计算环境中实践，该计算机系统配置包括装在仪表盘上的车载计算机、个人计算机、台式计算机、笔记本计算机、消息处理器、手持装置、多处理器系统、基于微处理器或可编程的家用电子产品、网络个人计算机(network PC)、微型计算机、大型计算机、移动电话、个人数字助理(PDA)、平板电脑、寻呼机、路由器、交换器、各种存储设备等。本发明也可在分布式系统环境中实践，其中，通过网络链接的(通过硬连线数据链路、无线数据链路或者通过硬连线数据链路和无线数据链路的结合)本地计算机系统以及远程计算机系统二者都执行任务。在分布式系统环境中，程序模块可位于本地存储装置和远程存储装置中。
而且，在适当的情况下，本文描述的功能可以以下一种或多种部件执行：硬件、软件、固件、数字部件或者模拟部件。例如，一种或多种专用集成电路(ASIC)可编程以实施本文描述的一种或多种系统和程序。贯穿说明书和权利要求书使用的某些术语涉及具体系统部件。如本领域技术人员将理解的，部件可涉及到不同的名称。本文不旨在区分在名称上有区别而在功能上没有区别的部件。
应当注意的是，本文讨论的传感器实施例包括计算机硬件、软件、固件、或者以上任意组合以执行它们的功能的至少一部分。例如，传感器可包括配置为在一个或多个处理器中执行的计算机代码，并且可包括由计算机代码控制的硬件逻辑电路/硬件电子电路。这些示例性装置以说明的目的提供于本文中，并且不旨在限制于此。本发明的实施例可实施于本领域技术人员已知的其它类型的装置中。
本发明的至少一些实施例涉及计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储在任意计算机可用介质上的这种逻辑(例如，以软件的形式)。如本文描述的，这种软件当在一个或多个数据处理装置中被执行时使该装置操作。
图1是示出了包括车辆清洁度检测系统104的车辆内的车辆控制系统100的实施例的框图。自动驾驶/辅助系统102可以被用于自动化或控制车辆的操作或向人类驾驶员提供辅助。例如，自动驾驶/辅助系统102可以控制车辆的制动、转向、安全带张紧、加速、灯光、警报、驾驶员通知、无线电、车辆锁或任何其它辅助系统中的一个或多个。在另一示例中，虽然自动驾驶/辅助系统102可能不能够提供驾驶的任何控制(例如，转向、加速或制动)，但是可以提供通知和警报以辅助人类驾驶员安全驾驶。车辆控制系统100包括车辆清洁度检测系统104，该车辆清洁度检测系统104与车辆控制系统中的各种部件以及外部部件和系统相互作用以检测车辆外部上的污渍、污垢、垃圾、碎片以及其它物品。车辆清洁度检测系统104可以检测车辆的外部的任何类型的污垢或污渍，诸如鸟粪、泥土、焦油、溅出的饮料、树木下落物(tree dropping)等。尽管车辆清洁度检测系统104在图1中被示为单独的部件，但是在替代实施例中，车辆清洁度检测系统104可以并入自动驾驶/辅助系统102或任何其它车辆部件。
车辆控制系统100还包括用于检测附近物体(或障碍物)的存在或确定母车辆(parent vehicle)(例如，包括车辆控制系统100的车辆)的位置的一个或多个传感器系统/装置。例如，车辆控制系统100可以包括一个或多个雷达系统106、一个或多个光检测和测距(LIDAR)系统108、一个或多个摄像机系统110、全球定位系统(GPS)112和/或超声波系统114。一个或多个摄像机系统110可以包括安装到车辆(例如，车辆的后部)的后置摄像机、前置摄像机以及侧置摄像机。摄像机系统110还可以包括捕获车辆内的乘客和其它物体的图像的一个或多个内部摄像机。车辆控制系统100可以包括用于存储用于导航和安全的相关或有用数据(例如地图数据、驾驶历史或其它数据)的数据存储器116。车辆控制系统100还可以包括用于与移动或无线网络、其它车辆、基础设施或任何其它通信系统进行无线通信的收发器118。
车辆控制系统100可以包括控制车辆的驾驶的各个方面的车辆控制致动器120，诸如控制制动、加速、转向、座椅安全带张力、车门锁等的电动马达、开关或其它致动器。车辆控制系统100还可以包括一个或多个显示器122、扬声器124或其它装置，以便可以向人类驾驶员或乘客提供通知。显示器122可以包括平视显示器、仪表板显示器或指示器、显示屏或可以由车辆的驾驶员或乘客看到的任何其它视觉指示器。扬声器124可以包括车辆的音响系统的一个或多个扬声器，或者可以包括专用于驾驶员或乘客通知的扬声器。
应该理解的是，图1的实施例仅作为示例给出。在不脱离本发明的范围的情况下，其它实施例可以包括更少或附加的部件。此外，所示出的部件可以被组合或被包括在其它部件中而没有限制。
在一个实施例中，自动驾驶/辅助系统102被配置为控制母车辆的驾驶或导航。例如，自动驾驶/辅助系统102可以控制车辆控制致动器120以在道路、停车场、车道或其他位置上的路径上行驶。例如，自动驾驶/辅助系统102可以基于由部件106-118中的任何部件提供的信息或感知数据来确定路径。路径也可以基于操纵车辆的路线来确定以避免或减轻与另一车辆或物体的潜在碰撞。传感器系统/装置106-110和114可以被用于获得实时传感器数据使得自动驾驶/辅助系统102可以实时辅助驾驶员或驾驶车辆。
图2是示出了车辆清洁度检测系统104的实施例的框图。如图2所示，车辆清洁度检测系统104包括通信管理器202、处理器204以及存储器206。通信管理器202允许车辆清洁度检测系统104与如本文所讨论的其它系统(诸如自动驾驶/辅助系统102和图像捕获站)通信。如本文所讨论的，处理器204执行各种指令以实施由车辆清洁度检测系统104提供的功能。存储器206存储这些指令以及由处理器204和包含在车辆清洁度检测系统104中的其它模块和部件使用的其它数据。
此外，车辆清洁度检测系统104包括图像处理模块208，该图像处理模块208接收来自一个或多个摄像机系统110以及(本文所讨论的)一个或多个图像捕获站的图像数据。在一些实施例中，图像处理模块208包括图像管理算法或过程，该图像管理算法或过程管理表示当车辆外部清洁(例如，车辆外部没有污渍、污垢、垃圾或其它物品)时的车辆外部图像的一个或多个清洁图像。此外，图像处理模块208可以管理在乘客离开车辆之后捕获的一个或多个附加图像。如本文所讨论的，将这些附加图像与清洁图像进行比较以确定车辆外部具有污渍、垃圾或其它物品是由于乘客在车辆中行驶还是由于车辆行驶到先前乘客的目的地。
在一些实施例中，图像处理模块208接收来自图像捕获站的多个图像，该图像捕获站包括捕获车辆的外表面的不同部分的图像的多个摄像机。如本文所讨论的，图像捕获站可以位于车辆可接近的各种位置。
在特定实施例中，图像处理模块208可以执行各种图像变换和图像调节过程。例如，如果车辆以一定角度停靠在图像捕获站附近(例如，没有在图像捕获站内(或邻近图像捕获站)正确定向)，则图像处理模块208可以调节图像使其看起来与正确定位的车辆处于相同的定向或角度。调节图像使其类似于正确定位的车辆允许清洁车辆图像与当前车辆图像的更精确的比较和分析以识别车辆的外部上的污垢、污渍等。
图像量化模块210能够量化清洁图像和附加图像以减少图像中的杂讯(noise)。当量化图像时，图像量化模块210将图像的色谱减少为三灰度色调，这有助于减少图像中的杂讯。在一些实施例中，量化还被称为“n色灰度等级(gray scaling)”。例如，图像量化模块210可以实施2016年11月23日提交的标题为“钻车缝摩托车的检测(Detection of lane-splitting motorcycles)”的美国申请序列号为15/360,856的申请中公开的技术，其全部内容在此并入本文。
车辆清洁度检测系统104还包括图像减除模块212，该图像减除模块212从清洁图像中减去附加图像以识别照片之间的差异。这些差异可以表示车辆外部的污渍、污垢、垃圾或其它物品。例如，图像减除模块212可以实施2016年11月23日提交的标题为“钻车缝摩托车的检测(Detection of lane-splitting motorcycles)”的美国申请序列号为15/360,856的申请中公开的技术，其全部内容在此并入本文。
轮廓识别模块214识别如由图像减除模块212识别的清洁图像和附加图像之间的差异的一个或多个轮廓。轮廓包括例如车辆的外部上的污渍、污垢或其它物品的轮廓。轮廓识别模块214还限定了每个轮廓周围的边框。边框允许用户或计算系统容易地识别所识别的轮廓。此外，基于捕获每个图像的摄像机的布置和角度，车辆清洁度检测系统104可以将边框映射到车辆的外部上的特定位置以例如辅助清洁车辆。
分析模块216检测车辆的外部上的污渍、污垢以及其它物品的位置和类型。例如，分析模块216分析指示新污渍或其它物品存在的所识别的轮廓。通过分析轮廓的形状以及轮廓边缘的平滑度来分类新的污渍或物品。例如，如果轮廓基本上是具有光滑边缘的圆形，则可能是污渍。可替选地，如果轮廓具有不规则形状和/或尖锐/锯齿状边缘，则更可能是车辆的外部上的一片碎片、垃圾或其它物品。
在一些实施例中，分析模块216访问包含与先前分类的轮廓相关联的信息(诸如每个轮廓的形状和边缘特征以及每个轮廓的结果分类)的数据源(例如，数据库或查找表)。与先前分类的轮廓相关联的信息可以被分析模块216用于分析和分类未来的轮廓，诸如识别数据源中与正被分类的当前轮廓紧密匹配的先前分类的轮廓。紧密匹配允许分析模块216做出关于轮廓分类的假设(即，确定污渍、碎片或其它物品的类型)。
在一些实施例中，分析模块216基于车辆的外表面上所识别的污渍/污垢的类型、所识别的污渍/污垢的尺寸、所识别的污渍/污垢的位置以及所识别的污渍/污垢的数量来确定车辆的外部的整体清洁度。车辆的整体外部清洁度的确定被用于确定在接收下一个乘客之前车辆的外部是否需要清洁。另外，取决于车辆上的污渍/污垢的严重程度，可能需要不同类型的清洁。例如，在自动洗车或移动车辆清洗服务处可以轻易去除少量泥浆。然而，更严重的污渍(诸如鸟粪或某些类型的树木下落物)可能需要在服务中心处进行更彻底的清洁，或需要更有经验的移动车辆清洁服务。
车辆维护管理器218管理车辆的清洁和维护。例如，如果在乘客离开车辆后在车辆的外部上检测到污渍、污垢、垃圾或其它物品，则车辆维护管理器218可以在接收下一个乘客之前确定车辆是否需要从服务中去除。如果需要清洁，则车辆维护管理器218可以指示自动驾驶/辅助系统102将车辆驱动到合适的清洁或服务设施。
图3A和3B示出了具有多个摄像机的图像捕获站的实施例的多个视图。如图3A所示，图像捕获站300包括安装到基座306的两个垂直支撑结构302和304，基座306可以是地板、人行道、地面或用于在其上安装垂直支撑结构的任何其它支撑区域。水平支撑结构308被附接到两个垂直支撑结构302、304中的每一个的顶部。垂直支撑结构302、304和水平支撑结构308的组合形成车辆可以驶入的开口310。在一些实施例中，车辆可以行驶通过开口310并且通过继续向前行驶而继续驶离。在其它实施例中，车辆驶入开口310并且通过倒退出开口而离开。
图像捕获站300包括安装到垂直支撑结构302、304的多个摄像机312、314、316以及318。尽管在图3A中示出了四个摄像机312-318，但是替代实施例可以使用安装在各种位置中并且定位成以各种角度和方向捕获图像的任何数量的摄像机。在一些实施例中，一个或多个摄像机可以被安装到水平支撑结构308。摄像机312-318被定位和定向成捕获车辆的外表面的图像。在一些实施例中，摄像机312-318被定位和定向成捕获除了车辆的下侧(例如底部)之外的基本上所有车辆外表面的图像。通过捕获基本上车辆所有外表面的图像，车辆清洁度检测系统104可以分析所有外部车辆表面的清洁度。例如，摄像机312-318可以沿车辆的侧面以及车辆上方定位。此外，多个摄像机312-318可以被定位在车辆的前部、车辆的中部以及车辆的后部附近。
尽管在图3A中未示出，但是图像捕获站300可以包括能够使用摄像机312-318来捕获车辆的图像并且将这些图像传送到车辆中的车辆清洁度检测系统的一个或多个计算系统和/或通信系统。此外，一个或多个计算系统和/或通信系统可以在捕获车辆的图像之前确定车辆是否正确地定位在图像捕获站300内。在一些实施例中，一个或多个计算系统和/或通信系统可以包括一个或多个处理器、一个或多个存储装置、一个或多个通信模块、一个或多个车辆传感器等。
图像捕获站300可以以各种配置来实施。在一些实施例中，仅提供垂直支撑件302和/或304而不具有水平支撑件308。在其它实施例中，垂直支撑件可以是现有的柱或杆，例如街灯杆、电话杆、交通标志柱、广告标志柱等。在一些实施方式中，摄像机312-318可以被安装到建筑物或能够支撑摄像机的其它结构的侧面。因此，图像捕获站300可以采取许多形式，该形式允许车辆在图像捕获站附近行驶，使得与图像捕获站相关联的摄像机可以获得车辆外部的图像并且将这些图像传送到车辆内的车辆清洁度检测系统。在一些实施例中，图像捕获站300的至少一部分可以是可移动的，诸如车轮上的支撑结构或安装在可移动臂或其它可移动总成上的摄像机。
图像捕获站300可以被定位在提供对诸如自主车辆的车辆便利访问的任何地理位置处。在一些实施例中，图像捕获站300位于加油站、电动车辆充电站、停车场、车辆服务中心、自动车辆分段运输(staging)/等候区域等。例如，在乘客离开自主车辆之后，车辆可以行驶到最近的图像捕获站300以确定车辆是否清洁到足以接收另一乘客。
如图3B所示，图像捕获站300的摄像机312-318获得车辆320的外表面的不同部分的图像。图3B中的虚线示出了每个摄像机312-318的近似视场。如图所示，摄像机312-318可具有一些重叠区域，但是来自所有摄像机312-318的组合图像捕获车辆320的基本上所有外表面。在替代实施例中，任何数量的不同位置中的任何数量的摄像机可以被用于捕获特定车辆的外表面的图像。
图4A和4B示出了用于检测车辆外部的清洁度的方法400的实施例。最初，车辆中的车辆清洁度检测系统接收402车辆外部的一个或多个清洁图像。这些清洁图像可以被认为是“参考图像”并且表示清洁的车辆外部。在一些实施例中，在接载乘客运输之前，车辆外部应该基本上类似于清洁图像。响应于运输请求(或其它指令)，车辆接载404乘客并且将乘客运送到目的地。乘客在目的地处离开406车辆。
在乘客离开406车辆之后，车辆驶向408图像捕获站并且在图像捕获站内自行调节。在一些实施例中，在图像捕获站内存在车辆的期望位置以确保所有捕获的图像与先前为车辆的外表面捕获的清洁图像相对一致。车辆清洁度检测系统接收410来自图像捕获站的当前车辆外部的一个或多个图像(即，“当前图像”)。如本文所讨论的，图像捕获站包括捕获车辆的外部的图像的任何数量的摄像机。这些捕获的图像被传送(例如，无线地)到车辆中的车辆清洁度检测系统。在一些实施例中，拍摄当前图像的地点和位置基本类似于拍摄清洁图像的地点和位置。
随着车辆清洁度检测系统量化412清洁图像和当前图像以减少杂讯，方法400继续。车辆清洁度检测系统然后从清洁图像中减去414当前图像(或从当前图像中减去清洁图像)。在一些实施例中，车辆清洁度检测系统从相应的清洁图像(例如，车辆外部的相同部分的清洁图像)中减去414每个当前图像。
车辆清洁度检测系统然后识别416当前图像和清洁图像之间的差异。如本文所讨论的，这些差异可以表示车辆外表面上的污渍、污垢、碎片或其它物品。车辆清洁度检测系统识别418所识别的差异的轮廓。轮廓可以表示例如污渍、污垢、碎片或其它物品的轮廓。
随着方法400的继续，车辆清洁度检测系统将边框与每个所识别的轮廓相关联420。如上所述，边框允许用户或计算系统容易地识别所识别的轮廓。并且，基于捕获每个图像的摄像机的位置和角度，车辆清洁度检测系统可以将边框映射到车辆外部上的特定位置。因此，边框可以辅助清洁人员或自清洁系统定位特定污渍、污垢、碎片或其它物品。
车辆清洁度检测系统将由轮廓限定的区域分类422为污渍、污垢、碎片或其它物品。如本文所讨论的，由轮廓限定的区域可以通过分析轮廓的形状以及轮廓边缘的平滑度来分类。例如，如果轮廓基本上是具有光滑边缘的圆形，则可能是污渍。然而，如果轮廓具有不规则形状和/或具有尖锐/锯齿状边缘，则更可能是车辆外表面上的碎片或其它物品。如上所述，在一些实施例中，分析模块216可以访问包含与先前分类的轮廓相关联的信息的数据源。该附加信息对分析和分类轮廓有用，诸如识别数据源中与当前正被分类的轮廓紧密匹配的先前分类的轮廓。
车辆清洁度检测系统在接收下一个乘客之前确定424车辆外部是否需要清洁。例如，如果车辆清洁度检测系统识别出车辆外表面上的显著污渍或污垢，则可能需要在接收另一乘客之前清洁车辆。此外，如果车辆需要清洁，则确定424可以包括所需清洁的类型。例如，可以通过机器人、自动清洁系统或位于车辆附近的个体用户容易地去除小污垢或少量泥。然而，如果识别出难以去除的显著污渍或污垢，则车辆可能需要在车辆服务中心处进行更彻底的清洁或由更复杂的移动清洁服务执行清洁。如果在426处不需要清洁，则车辆等待响应新的运输请求来接载新乘客的指令434。
如果需要清洁426，则可以在布置清洁服务并且清洁车辆外部时将车辆停止服务428。当车辆清洁完成430时，车辆被释放回服务432并且可用于接收新的运输请求。车辆然后响应于新的运输请求而等待接载新乘客的指令434。
本文描述了本发明的各种实施例，应当理解的是，它们仅通过示例表示，并不限制于此。对本领域的技术人员显而易见的是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，可产生形式和细节方面的各种变化。因此，本发明的宽度和范围可不通过描述的示例性实施例的任一者限制，而仅根据下面的权利要求以及它们的等价物限定。本文的说明书呈现为说明和描述的目的。目的不是尽述或者将本发明限制为精确形式的公开。根据已公开的教导，很多修改和变型是可能的。而且，应当注意：本文讨论的可替选实施方式的任一者或者全部可以任意需要的结合用于形成本发明的附加混合实施方式。

Claims (15)

1.一种方法，包括：
将车辆定位在图像捕获站附近；
接收来自所述图像捕获站的多个图像，其中所述多个图像包括所述车辆的外表面的不同视图；
通过车辆清洁度检测系统分析所述多个图像以确定所述车辆的外表面的清洁度；以及
基于分析所述车辆的外表面的所述清洁度来确定所述车辆外部是否需要清洁。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括将所述接收到的多个图像与所述车辆的外部的对应的多个清洁图像进行比较以识别差异。
3.根据权利要求2所述的方法，还包括识别所述接收到的多个图像和所述对应的多个清洁图像之间的差异。
4.根据权利要求2所述的方法，还包括识别与所述已识别的差异相关联的至少一个轮廓。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括对由所述轮廓限定的区域进行分类，其中所述分类包括确定所述轮廓的形状。
6.根据权利要求4所述的方法，还包括对由所述轮廓限定的区域进行分类，其中所述分类包括确定所述轮廓的边缘的平滑度。
7.根据权利要求1所述的方法，还包括响应于确定所述车辆外部需要清洁而使所述车辆停止服务。
8.根据权利要求1所述的方法，其中从与所述图像捕获站相关联的多个摄像机接收所述多个图像。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述车辆清洁度检测系统位于所述车辆内。
10.一种方法，包括：
将车辆定位在图像捕获站附近，其中所述图像捕获站包括能够捕获所述车辆的外表面的多个图像的多个摄像机，并且其中所述多个图像包括所述车辆的外表面的不同视图；
接收来自所述图像捕获站的所述车辆的外表面的所述多个图像；
通过所述车辆中的车辆清洁度检测系统来分析所述多个图像以确定所述车辆的外表面的清洁度；以及
基于分析所述车辆的外表面的所述清洁度来确定所述车辆外部是否需要清洁。
11.根据权利要求10所述的方法，其中分析所述多个图像以确定所述车辆的外表面的清洁度包括：
将所述多个接收到的图像与所述车辆的外表面的对应的多个清洁图像进行比较；以及
识别所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的差异。
12.根据权利要求11所述的方法，还包括：
识别与所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的所述已识别的差异相关联的至少一个轮廓；以及
对由所述轮廓限定的区域进行分类，其中所述分类包括确定所述轮廓的形状和确定所述轮廓的边缘的平滑度中的至少一个。
13.一种设备，包括：
车辆中的通信管理器，所述通信管理器配置为接收来自图像捕获站的多个图像，其中所述多个图像由与所述图像捕获站相关联的多个摄像机捕获，并且其中所述多个图像包括所述车辆的外表面的不同视图；
图像处理模块，所述图像处理模块配置为分析所述多个接收到的图像以确定所述车辆的外表面的清洁度；以及
车辆维护管理器，所述车辆维护管理器配置为基于所述车辆的外表面的所述清洁度来确定所述车辆外部是否需要清洁。
14.根据权利要求13所述的设备，还包括图像减除模块，所述图像减除模块配置为：
将所述多个接收到的图像与所述车辆的外表面的对应的多个清洁图像进行比较；以及
识别所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的差异。
15.根据权利要求14所述的设备，还包括轮廓识别模块，所述轮廓识别模块配置为识别与所述多个接收到的图像和所述对应的多个清洁图像之间的已识别的差异相关联的至少一个轮廓。
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