DE102016215443A1

DE102016215443A1 - Method for evaluating image data and image processing device

Info

Publication number: DE102016215443A1
Application number: DE102016215443.5A
Authority: DE
Inventors: Alexander Kammenhuber; Markus Erlacher
Original assignee: Audi AG
Current assignee: Audi AG
Priority date: 2016-08-18
Filing date: 2016-08-18
Publication date: 2018-02-22
Anticipated expiration: 2036-08-19
Also published as: DE102016215443B4

Abstract

Verfahren zur Auswertung von Bilddaten (10), welche ein mittels einer Kamera (11) aufgenommenes Bild (1) einer Attrappe (2) eines durch einen Sensor eines Kraftfahrzeugs zu erfassenden, zu imitierenden Verkehrsteilnehmers beschreiben, umfassend die folgenden, durch eine Bildverarbeitungseinrichtung (3) ausgeführten Schritte: – Bestimmen von wenigstens einem Bildabschnitt (29–36) in den Bilddaten (10), der einen jeweiligen ein Teilmerkmal (20–28) des Verkehrsteilnehmers imitierenden Abschnitt der Attrappe abbildet; – Ermitteln eines jeweiligen Gütekennwerts für den jeweiligen Bildabschnitt (29–36) durch Anwenden einer Vergleichsfunktion auf den Bildabschnitt (29–36) und wenigstens ein teilmerkmalspezifisches Referenzbild; und – Anwenden eines Bewertungsklassifikators, welcher angibt, ob die Attrappe (2) eine ausreichende Güte zur Imitation des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers aufweist, auf den Gütekennwert oder die Gütekennwerte.Method for evaluating image data (10) which describes an image (1) of a dummy (2) of a road user to be detected by a sensor of a motor vehicle to be imitated by a camera (11), comprising the following image processing device (3) Steps: - determining at least one image portion (29-36) in the image data (10) that maps a respective one of the partial feature (20-28) of the traffic participant mimicking portion of the dummy; - determining a respective quality characteristic value for the respective image section (29-36) by applying a comparison function to the image section (29-36) and at least one partial feature-specific reference image; and - applying an assessment classifier indicating whether the dummy (2) has sufficient quality to imitate the road user to be imitated, the figure of merit or the quality characteristics.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Auswertung von Bilddaten. Daneben betrifft die Erfindung eine Bildverarbeitungseinrichtung.The invention relates to a method for the evaluation of image data. In addition, the invention relates to an image processing device.

Moderne Kraftfahrzeuge weisen vorausschauende Sicherheitssysteme auf, welche Kollisionswarnungen und kollisionsvermeidende Aktionen in Abhängigkeit von Sensordaten eines die Umgebung des Kraftfahrzeugs erfassenden Sensors auslösen. Als Objekte können durch den Sensor andere Verkehrsteilnehmer, wie Kraftfahrzeuge, Fußgänger und Radfahrer, erfasst werden. Zur Gewährleistung einer einwandfreien Funktion des Sicherheitssystems, ist es erforderlich, dass der Sensor bzw. die ihm nachgeordnete Sensordatenverarbeitung den Verkehrsteilnehmer zuverlässig erkennt. Insofern funktioniert ein Sicherheitssystem lediglich innerhalb definierter Systemgrenzen. Im Rahmen der Entwicklung und Bewertung solcher Sicherheitssysteme erfolgen auch Versuche und Tests über diese Systemgrenzen hinaus, wobei Attrappen, die die zu erfassenden Verkehrsteilnehmer imitieren bzw. diesen nachempfunden sind, verwendet werden. Dabei werden Kollisionen mit den Attrappen hingenommen. Solche Kollisionen, aber auch alterungs- und witterungsbedingte Einflüsse auf die Attrappen, haben über die Zeit einen negativen Einfluss auf die Güte der Imitation des Verkehrsteilnehmers durch die Attrappe. Um die Vergleichbarkeit von Versuchen mit derartigen Attrappen sicherzustellen, muss mithin das Erkennungspotenzial einer Attrappe für den Sensor auf einem ausreichenden Niveau gehalten werden. Modern motor vehicles have predictive safety systems which trigger collision warnings and collision-avoiding actions as a function of sensor data of a sensor which detects the surroundings of the motor vehicle. As objects, other road users, such as motor vehicles, pedestrians and cyclists, can be detected by the sensor. To ensure that the safety system functions properly, it is necessary for the sensor or the sensor data processing downstream of it to reliably detect the road user. In this respect, a safety system only works within defined system limits. As part of the development and evaluation of such safety systems, tests and tests beyond these system boundaries also take place, whereby dummies which imitate or are modeled on the road users to be registered are used. This collisions with the dummies are accepted. Such collisions, but also aging and weather-related influences on the dummies, have over time a negative impact on the quality of the imitation of the road user by the dummy. To ensure the comparability of experiments with such dummies, therefore, the detection potential of a dummy for the sensor must be kept at a sufficient level.

Bekannt sind subjektive Bewertungen dieser Güte und nichtstandardisierte Erkennungsversuche mit den entsprechenden Sensoren. Dies führt dazu, dass an sich noch eine hinreichende Imitationsfähigkeit aufweisende Attrappen ausgesondert und durch neue Attrappen ersetzt werden. Dies ist sowohl aufwendig als auch wirtschaftlich und ökologisch nachteilhaft.Are known subjective reviews of this quality and non-standard detection attempts with the appropriate sensors. As a result, dummies with sufficient ability to imitate themselves are eliminated and replaced by new dummies. This is both expensive and economically and environmentally disadvantageous.

Der Erfindung liegt mithin die Aufgabe zugrunde, eine demgegenüber verbesserte Möglichkeit zur Bewertung der Güte einer Attrappe als imitierter Verkehrsteilnehmer anzugeben.The invention is therefore based on the object to provide a contrast improved ability to assess the quality of a dummy as imitated road users.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Auswertung von Bilddaten, welche ein mittels einer Kamera aufgenommenes Bild einer Attrappe eines durch einen Sensor eines Kraftfahrzeugs zu erfassenden, zu imitierenden Verkehrsteilnehmers beschreiben, umfassend die folgenden, durch eine Bildverarbeitungseinrichtung ausgeführten Schritte:

– Bestimmen von wenigstens einem Bildabschnitt in den Bilddaten, der einen jeweiligen ein Teilmerkmal des Verkehrsteilnehmers imitierenden Abschnitt der Attrappe abbildet;
– Ermitteln eines jeweiligen Gütekennwerts für den jeweiligen Bildabschnitt durch Anwenden einer Vergleichsfunktion auf den Bildabschnitt und wenigstens ein teilmerkmalspezifisches Referenzbild; und
– Anwenden eines Bewertungsklassifikators, welcher angibt, ob die Attrappe eine ausreichende Güte zur Imitation des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers aufweist, auf den Gütekennwert oder die Gütekennwerte.

This object is achieved according to the invention by a method for evaluating image data which describes a picture taken by a camera of a dummy of a road user to be detected by a sensor of a motor vehicle, to be imitated, comprising the following steps carried out by an image processing device:

- determining at least one image portion in the image data, which images a respective partial feature of the traffic participant imitating portion of the dummy;
Determining a respective quality characteristic value for the respective image section by applying a comparison function to the image section and at least one partial feature-specific reference image; and
- Applying a rating classifier, which indicates whether the dummy has sufficient quality to imitate the road user to be imitated, on the quality characteristic value or the quality characteristic values.

Die Erfindung beruht auf der Überlegung, ein Bild der den Verkehrsteilnehmer imitierenden Attrappe zu erfassen und dieses mittels der Bildverarbeitungseinrichtung hinsichtlich der Güte der Attrappe für eine Erkennung als imitierter Verkehrsteilnehmer zu überprüfen. Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht so eine standardisierte, d.h. eine vergleichbare und wiederholbare, Bewertung der Güte der Attrappe und mithin eine Aussage über die weitere Verwendbarkeit der Attrappe im Rahmen von Versuchen und Tests. Fehlentscheidungen über die weitere Verwendbarkeit, die im Rahmen lediglich subjektiver oder unstandardisierter Bewertungen typischerweise erfolgen, können durch das erfindungsgemäße Verfahren vermieden werden, so dass einer Aussonderung noch funktionsfähiger Attrappen, aber auch eine Weiterverwendung nach standardisierten Maßstäben nicht mehr verwendbarer Attrappen, reduziert wird.The invention is based on the idea of capturing an image of the dummy imitating the road user and of checking this by means of the image processing device with regard to the quality of the dummy for recognition as an imitated road user. The inventive method thus enables a standardized, i. a comparable and repeatable, evaluation of the quality of the dummy and therefore a statement about the further usability of the dummy in the context of experiments and tests. Incorrect decisions about the further usability, which are typically carried out within the framework of merely subjective or unstandardized evaluations, can be avoided by the method according to the invention, so that a rejection of still functioning dummies, but also further use according to standardized scales of non-usable dummies, is reduced.

Im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zunächst mittels der Kamera das Bild der Attrappe aufgenommen. Die Kamera ist bevorzugt kraftfahrzeugextern angeordnet. Sie kann beispielsweise eine handelsübliche Digitalkamera sein, die die Bilddaten bereitstellt. Diese können dann der Bildverarbeitungseinrichtung zugeführt werden, die die weiteren Schritte des Verfahrens ausführt.In the context of the method according to the invention, the image of the dummy is first recorded by means of the camera. The camera is preferably arranged outside the vehicle. For example, it may be a commercially available digital camera that provides the image data. These can then be supplied to the image processing device, which carries out the further steps of the method.

In einem Schritt werden zunächst Bildabschnitte in dem Bilddaten bestimmt, die Abschnitte der Attrappe beschreiben, die wenigstens ein Teilmerkmal des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers imitieren. Ein solches Teilmerkmal kann ein von dem die Attrappe erfassenden Sensor, insbesondere seiner Sensordatenverarbeitung, auszuwertendes Teilmerkmal sein. Typischerweise wird das Teilmerkmal durch eine vom Sensor erfassbare Oberflächenstruktur der Attrappe imitiert. Der Bildabschnitt kann ein, insbesondere zusammenhängender, Bereich von Bildpunkten des Bildes sein, der das Teilmerkmal abbildet.In one step, firstly image sections in the image data are determined, which describe sections of the dummy which mimic at least one partial feature of the traffic participant to be imitated. Such a partial feature may be a partial feature to be evaluated by the sensor detecting the dummy, in particular its sensor data processing. Typically, the partial feature is imitated by a detectable by the sensor surface structure of the dummy. The image portion may be a, in particular contiguous, region of pixels of the image that images the feature part.

In einem weiteren Verfahrensschritt ermittelt die Bildverarbeitungseinrichtung einen jeweiligen Gütekennwert für den jeweiligen Bildabschnitt durch Anwenden einer Vergleichsfunktion auf den Bildabschnitt und wenigstens ein teilmerkmalspezifisches Referenzbild. Das oder ein Referenzbild kann in einer Speichereinheit der Bildverarbeitungseinrichtung abgespeichert sein. Das Referenzbild bildet beispielsweise die Attrappe oder den zu imitierenden Verkehrsteilnehmer in einer unversehrten Form ab. Alternativ oder zusätzlich kann das oder ein Referenzbild aus den Bilddaten selbst ermittelt werden. Dies ist dann zweckmäßig, wenn die Attrappe mehrere separate, einander ähnliche Teilmerkmale imitiert und diese hinsichtlich ihrer Ähnlichkeit, insbesondere ihrer Symmetrie, verglichen werden sollen. Die Vergleichsfunktion ermittelt den Gütekennwert durch einen Vergleich des jeweiligen Bildabschnitts mit dem Referenzbild oder einem der Referenzbilder. Mit anderen Worten beschreibt der Gütekennwert, wie stark der Bildabschnitt dem Teilmerkmal entspricht bzw. wie stark das Teilmerkmal durch die Attrappe repräsentiert wird. Der Gütekennwert quantifiziert das Ergebnis der Vergleichsfunktion und ist beispielsweise ein numerischer Wert, insbesondere ein Prozentwert.In a further method step, the image processing device determines a respective one Quality characteristic value for the respective image section by applying a comparison function to the image section and at least one partial feature-specific reference image. The or a reference image can be stored in a memory unit of the image processing device. The reference image, for example, depicts the dummy or the road user to be imitated in an intact form. Alternatively or additionally, the or a reference image can be determined from the image data itself. This is expedient if the dummy mimics several separate, mutually similar partial features and these should be compared in terms of their similarity, in particular their symmetry. The comparison function determines the quality characteristic value by comparing the respective image section with the reference image or one of the reference images. In other words, the quality characteristic value describes how much the image section corresponds to the partial feature or how strongly the partial feature is represented by the dummy. The quality factor quantifies the result of the comparison function and is for example a numerical value, in particular a percentage value.

In einem anschließenden Verfahrensschritt wendet die Bildverarbeitungseinrichtung einen Bewertungsklassifikator auf den Gütekennwert oder die Gütekennwerte an. Der Bewertungsklassifikator gibt an, ob die Attrappe eine ausreichende Güte für eine Erkennung als imitierter Verkehrsteilnehmer aufweist. Mit anderen Worten wird durch den Bewertungsklassifikator eine binäre Entscheidung hinsichtlich der Imitationsgüte der Attrappe getroffen. Der Bewertungsklassifikator prüft dazu beispielsweise den Gütekennwert oder einen die Gütekennwerte zusammenfassenden Wert gegen einen vorgegebenen oder vorgebbaren Schwellwert. Im Anschluss kann die Bildverarbeitungseinrichtung das Auswertungsergebnis des Bewertungsklassifikators beschreibende Ergebnisdaten bereitstellen. Diese können dann mittels einer Ausgabeeinrichtung sinnfällig dargestellt werden.In a subsequent method step, the image processing device applies an evaluation classifier to the quality characteristic value or the quality characteristic values. The rating classifier indicates whether the dummy has sufficient quality for recognition as an imitated road user. In other words, the rating classifier makes a binary decision regarding the imitation quality of the dummy. For this purpose, the assessment classifier checks, for example, the quality characteristic value or a value summarizing the quality characteristic values against a predefined or predefinable threshold value. Subsequently, the image processing device can provide the evaluation result of the evaluation classifier descriptive result data. These can then be displayed clearly by means of an output device.

Der Bildabschnitt oder die Bildabschnitte können durch Anwenden einer einen jeweiligen Ort, an dem ein jeweiliger Abschnitt der Attrappe in den Bilddaten abgebildet ist, beschreibenden Maske auf die Bilddaten bestimmt werden. Anders gesprochen hat die Maske eine Schablonenfunktion, die relevante Teilmerkmale als Bildabschnitte aus den Bilddaten filtert und nicht relevante Elemente des Bilds maskiert. Die durch die Maske zu extrahierenden Bildabschnitte können in Abhängigkeit von bekannten Erfassungseigenschaften und/oder Auswertungseigenschaften des Sensors gewählt werden.The image portion or portions may be determined by applying a mask describing a respective location at which a respective portion of the dummy is imaged in the image data to the image data. In other words, the mask has a template function that filters relevant sub-features as image sections from the image data and disguises non-relevant elements of the image. The image sections to be extracted by the mask can be selected as a function of known detection properties and / or evaluation properties of the sensor.

Grundsätzlich kann die Attrappe beliebige Verkehrsteilnehmer imitieren. Diese können motorisierte Verkehrsteilnehmer oder nicht motorisierte Verkehrsteilnehmer, wie Radfahrer und Fußgänger, sein. Bevorzugt wird eine ein Kraftfahrzeug imitierende Attrappe verwendet, wobei der Bildabschnitt oder die Bildabschnitte jeweils einen wenigstens eine Beleuchtungseinrichtung und/oder wenigstens ein Nummernschild und/oder wenigstens ein Rad und/oder wenigstens eine Säule und/oder wenigstens eine Scheibe und/oder wenigstens ein Endrohr des Kraftfahrzeugs als Teilmerkmal imitierenden Abschnitt der Attrappe beschreibt oder beschreiben. Es hat sich gezeigt, dass gerade diese Teilmerkmale besonders geeignet sind, Kraftfahrzeuge durch einen Sensor zu erkennen, so dass eine möglichst exakte Imitation dieser Teilmerkmale durch die Attrappe angestrebt wird. Das Bild kann eine Seiten-, Front- oder Heckansicht der Attrappe des Kraftfahrzeugs abbilden. Die Maske ist beispielsweise so gewählt, dass sie diese Abschnitte der Attrappe abbildende Bildabschnitte aus den Bilddaten extrahiert. Darüber hinaus kann eine ein spezielles Kraftfahrzeug, beispielsweise einen Kraftwagen, insbesondere einen Personenkraftwagen oder ein Lastkraftwagen, oder ein Kraftrad, imitierende Attrappe verwendet werden.Basically, the dummy can imitate any road user. These may be motorized road users or non-motorized road users, such as cyclists and pedestrians. Preferably, a dummy imitating a motor vehicle is used, the image section or the image sections each having at least one illumination device and / or at least one license plate and / or at least one wheel and / or at least one column and / or at least one disc and / or at least one tailpipe describes or describes the motor vehicle as a part feature imitating section of the dummy. It has been found that it is precisely these partial features that are particularly suitable for detecting motor vehicles by means of a sensor, so that the most exact possible imitation of these partial features is sought by the dummy. The image can depict a side, front or rear view of the dummy of the motor vehicle. For example, the mask is selected to extract those portions of the dummy image portion from the image data. In addition, a special motor vehicle, such as a motor vehicle, especially a passenger car or a truck, or a motorcycle imitating dummy can be used.

Als ein Referenzbild kann ein in der Vergangenheit erfasstes Vergangenheitsbild zumindest eines Teils der oder einer Attrappe verwendet werden. Das Vergangenheitsbild bildet die oder eine baugleiche Attrappe beispielsweise in einem unbenutzten oder in einem Zustand bei der erstmaligen Benutzung ab. Alternativ kann als ein Referenzbild ein in der Vergangenheit erfasstes Vergangenheitsbild zumindest eines Teils des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers verwendet werden. Das Vergangenheitsbild kann beispielsweise den Verkehrsteilnehmer, dem die Attrappe nachempfunden ist, abbilden.As a reference image, a past image of at least a part of the dummy or a dummy captured in the past can be used. The past image depicts the dummy or an identical dummy, for example, in an unused or in a state of first use. Alternatively, a past image of at least a part of the road user to be imitated can be used as a reference image. The past image can, for example, map the road user, who is modeled on the dummy.

Alternativ oder zusätzlich kann für zwei Bildabschnitte, die Abschnitte der Attrappe abbilden, die bei dem zu imitierenden Verkehrsteilnehmer symmetrisch sind, ein aus einem ersten der beiden Bildabschnitte abgeleitetes Symmetriebild als ein Referenzbild für den zweiten Bildabschnitt verwendet werden. Der erste Bildabschnitt wird beispielsweise gespiegelt und zusammen mit dem zweiten Bildabschnitt der Vergleichsfunktion unterzogen. Auf diese Weise können besonders einfach Symmetrieeigenschaften der Attrappe überprüft werden, da eine Vielzahl relevanter Sensoren bzw. deren Sensordatenverarbeitung derartige Symmetrieeigenschaften für eine Erkennung eines Verkehrsteilnehmers verwendet. Die beiden Bildabschnitte können ein Paar Scheinwerfer, ein Paar Räder oder ein Paar Säulen des Kraftfahrzeugs oder aber auch zwei durch eine Symmetrieachse geteilte Hälften des Kraftfahrzeugs abbilden.Alternatively or additionally, for two image sections that map portions of the dummy that are symmetrical in the road user to be imitated, a symmetry image derived from a first of the two image sections may be used as a reference image for the second image section. The first image section is mirrored, for example, and subjected to the comparison function together with the second image section. In this way, particularly simple symmetry properties of the dummy can be checked, since a large number of relevant sensors or their sensor data processing uses such symmetry properties for a recognition of a road user. The two image sections can image a pair of headlights, a pair of wheels or a pair of pillars of the motor vehicle or even two halves of the motor vehicle divided by an axis of symmetry.

Zweckmäßigerweise berücksichtigt die Vergleichsfunktion wenigstens eine Erfassungseigenschaft des Sensors. Da unterschiedliche Sensortypen, beispielsweise Radarsensoren, Lidarsensoren oder Bilderfassungssensoren für Licht innerhalb oder außerhalb eines für Menschen sichtbaren Wellenlängenbereichs, Eigenschaften eines Teilmerkmals unterschiedlich erfassen, wird die Aussagekraft des Gütekennwert durch eine entsprechende Auslegung der Vergleichsfunktion erheblich verbessert.Expediently, the comparison function takes into account at least one detection property of the sensor. Because different types of sensors, such as radar sensors, Lidarsensoren or image acquisition sensors for light within or Outside of a wavelength range visible to humans, detecting properties of a partial feature differently, the validity of the quality characteristic is significantly improved by a corresponding interpretation of the comparison function.

Es wird ferner bevorzugt, wenn der Bewertungsklassifikator das Klassifikationsergebnis in Abhängigkeit einer gewichteten Summe der Gütekennwerte ermittelt. Dies erlaubt eine einfache und dabei gleichzeitig besonders effiziente Zusammenfassung der einzelnen Gütekennwerte. Es können dabei empirisch und/oder in Abhängigkeit wenigstens einer Erfassungseigenschaft des Sensors vorgegebene Gewichtungsfaktoren verwendet werden.It is further preferred if the rating classifier determines the classification result as a function of a weighted sum of the quality characteristic values. This allows a simple and at the same time particularly efficient summary of the individual quality characteristics. In this case, predetermined weighting factors can be used empirically and / or as a function of at least one detection property of the sensor.

Besonders vorteilhaft ist es, wenn der Bewertungsklassifikator zusätzlich wenigstens einen durch eine Eingabe eines menschlichen Bewerters erhaltenen Bewerterkennwert berücksichtigt, wobei dem Bewerter ein in Abhängigkeit der Bilddaten erzeugtes Bewerterbild auf einer Bildausgabeeinrichtung angezeigt wird. In die Bewertung der Güte der Attrappe kann mithin neben den durch die Bildverarbeitungseinrichtung ermittelten Gütekennwerten eine menschliche Bewertungskomponente in Form des Bewerterkennwerts eingehen. Dies ist insbesondere zweckmäßig, wenn sich einzelne Teilmerkmale des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers, die sich nicht hinreichend exakt durch Maßnahmen der Bildverarbeitung erfassen lassen. Die Standardisierung der Bewertung der Attrappe kann dabei durch dem Bewerter vorgegebene Beurteilungskriterien gewährleistet werden.It is particularly advantageous if the valuation classifier additionally takes into account at least one evaluation parameter obtained by an input from a human evaluator, wherein the evaluator is shown an evaluator image generated as a function of the image data on an image output device. Consequently, in addition to the quality characteristic values determined by the image processing device, a human evaluation component in the form of the evaluation characteristic value can enter into the evaluation of the quality of the dummy. This is particularly expedient if individual partial features of the road user to be imitated, which can not be detected with sufficient accuracy by image processing. The standardization of the assessment of the dummy can be ensured by the evaluator predetermined assessment criteria.

Das Bewerterbild kann zusätzlich zu dem Bild, insbesondere vertikale und/oder horizontale, Hilfslinien umfassen. Besonders bevorzugt werden gitterartige Hilfslinien angezeigt. Dies ermöglicht eine Unterstützung der optischen Bewertung von parallelen und orthogonalen Merkmalen der Attrappe sowie von Symmetriemerkmalen. Alternativ oder zusätzlich kann das Bewerterbild zusätzlich zu dem Bild eine durch Spiegelung zumindest eines Teils des Bildes erzeugte Überlagerung umfassen. Beispielsweise kann in den Bilddaten eine Mittelachse ermittelt werden und ein durch die Mittelachse gebildetes Halbbild des Bilds dem anderen Halbbild gespiegelt überlagert werden. Es kann auch eine Spiegelung des gesamten Bilds an einer Symmetrieachse dem Bild überlagert werden. Alternativ oder zusätzlich kann das Bewerterbild zusätzlich zu dem Bild eine Überlagerung des oder eines Referenzbilds umfassen. Auch so wird dem Bewerter eine Erkennung von Abweichungen zwischen der Attrappe und dem Referenzbild erleichtert.The evaluator image may include auxiliary lines in addition to the image, in particular vertical and / or horizontal. Particularly preferably, grid-like auxiliary lines are displayed. This allows support for the visual evaluation of parallel and orthogonal features of the dummy as well as symmetry features. Alternatively or additionally, the evaluator image may include, in addition to the image, an overlay generated by mirroring at least a portion of the image. For example, a central axis can be determined in the image data, and a field of the image formed by the central axis can be superimposed on the other field in a mirrored manner. It can also be a reflection of the entire image on an axis of symmetry superimposed on the image. Alternatively or additionally, the evaluator image may include an overlay of the or a reference image in addition to the image. This also makes it easier for the evaluator to detect deviations between the dummy and the reference image.

Außerdem kann das oder ein Referenzbild benachbart zum Bewerterbild auf der Bildausgabeeinrichtung angezeigt werden. Der Bewerter erhält so eine Gegenüberstellung einer Darstellung der Attrappe mit dem Referenzbild, das – wie bereits gesagt – die Attrappe in einem unbenutzten Zustand oder bei einer erstmaligen Benutzung oder den zu imitierenden Verkehrsteilnehmer abbilden kann. Anhand dieser Gegenüberstellung kann der Bewerter besonders aufwandsarm Veränderungen der Attrappe erkennen. Insbesondere erfolgt die Anzeige des Bewerterbilds und des Referenzbilds zeitgleich. In addition, the or a reference image may be displayed adjacent to the evaluator image on the image output device. The evaluator thus obtains a comparison of a representation of the dummy with the reference image, which - as already mentioned - can reproduce the dummy in an unused state or at a first-time use or the road user to be imitated. On the basis of this comparison, the evaluator can detect changes in the dummy with particularly little effort. In particular, the display of the evaluator image and the reference image takes place at the same time.

Es wird ferner bevorzugt, wenn das Bild vor dem Anwenden der Maske und/oder zum Erzeugen des Bewerterbilds skaliert und/oder verschoben wird. Die Skalierung bzw. Verschiebung kann insbesondere derart erfolgen, dass das Bild positionsgetreu bezüglich der Maske oder des Referenzbilds positioniert wird.It is further preferred if the image is scaled and / or shifted before applying the mask and / or generating the evaluator image. The scaling or displacement can in particular be carried out in such a way that the image is positioned true to position relative to the mask or the reference image.

Gemäß einer Abwandlung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es ferner möglich, die Bewertung der Güte vollständig durch den Bewerter vornehmen zu lassen. Die Erfindung kann in diesem Fall ein Verfahren zur Anzeige von Bilddaten betreffen, welche ein mittels einer Kamera aufgenommenes Bild einer Attrappe eines durch einen Sensor eines Kraftfahrzeugs zu erfassenden, zu imitierenden Verkehrsteilnehmers beschreiben, wobei ein mittels einer Bildverarbeitungseinrichtung in Abhängigkeit der Bilddaten erzeugtes Bewerterbild auf einer Bildausgabeeinrichtung angezeigt wird. Ausführungen zum erfindungsgemäßen Verfahren, insbesondere bezüglich der Bereitstellung des Bewerterbildes, lassen sich analog auf das Verfahren zur Anzeige von Bilddaten übertragen, so dass auch mit diesem die zum erfindungsgemäßen Verfahren genannten Vorteile erzielt werden können. According to a modification of the method according to the invention, it is also possible to make the evaluation of the quality completely by the evaluator. In this case, the invention may relate to a method for displaying image data describing a picture taken by a camera of a dummy of a road user to be detected by a sensor of a motor vehicle, an evaluator image generated by means of an image processing device in response to the image data Image output device is displayed. Embodiments of the method according to the invention, in particular with regard to the provision of the evaluator image, can be analogously transferred to the method for displaying image data, so that the advantages mentioned for the method according to the invention can also be achieved therewith.

Im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahrens verwendete Attrappen umfassen bevorzugt einen Grundkörper und ein textilen Überzug. Der Grundkörper kann derart elastisch und/oder plastisch verformbar sein, dass er bei einer Kollision mit dem Kraftfahrzeug keinen oder nur einen vernachlässigbaren Schaden am Kraftfahrzeug, insbesondere seiner Außenhaut, verursacht. Der textile Überzug kann mit Merkmalen eines zu imitierenden Verkehrsteilnehmers bedruckt sein. Der Grundkörper bildet im Wesentlichen die äußere Form des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers nach, wobei Oberflächenmerkmale des Verkehrsteilnehmers durch den Überzug darstellbar sind. Durch das Verfahren können insbesondere Falten und verwitterungs- oder kollisionsbedingte Veränderungen des textilen Überzugs erfasst werden, woraus eine Aussage über deren Einfluss auf die Güte der Attrappe abgeleitet werden kann. Ebenso können Beschädigungen, beispielsweise kollisionsbedingte Verformungen, des Grundkörpers erfasst werden.Dummies used in the process according to the invention preferably comprise a main body and a textile coating. The base body can be elastically and / or plastically deformable in such a way that it causes no or only negligible damage to the motor vehicle, in particular its outer skin, in the event of a collision with the motor vehicle. The textile cover may be printed with features of a road user to be imitated. The main body essentially follows the outer shape of the road user to be imitated, wherein surface features of the road user can be represented by the covering. By the method, in particular wrinkles and weathering or collision-related changes of the textile cover can be detected, from which a statement about their influence on the quality of the dummy can be derived. Likewise, damage, for example, collision-induced deformations of the body can be detected.

Die der Erfindung zugrunde liegende Aufgabe wird ferner erfindungsgemäß durch eine Bildverarbeitungseinrichtung gelöst, welche zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens eingerichtet ist. Sämtliche Ausführungen zum erfindungsgemäßen Verfahren lassen sich analog auf die erfindungsgemäße Bildverarbeitungseinrichtung übertragen, so dass auch mit dieser zuvor genannten Vorteile erzielt werden können. The object underlying the invention is further achieved by an image processing device according to the invention, which is set up for carrying out the method according to the invention. All embodiments of the method according to the invention can be analogously transferred to the image processing device according to the invention, so that can be achieved with these advantages mentioned above.

Weitere Vorteile und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnungen. Diese sind schematische Darstellungen und zeigen:Further advantages and details of the invention will become apparent from the embodiments described below and with reference to the drawings. These are schematic representations and show:

1 ein Bild einer Attrappe eines Verkehrsteilnehmers in Form eines Kraftfahrzeugs; 1 an image of a dummy of a road user in the form of a motor vehicle;

2 ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Verfahrens; 2 a flowchart of an embodiment of a method according to the invention;

3 eine Prinzipdarstellung eines Ausführungsbeispiels einer erfindungsgemäßen Bildverarbeitungseinrichtung; 3 a schematic diagram of an embodiment of an image processing device according to the invention;

4 eine Maske zur Bestimmung von Bildabschnitten; 4 a mask for determining image sections;

5 die durch das Anwenden der Maske gemäß 4 auf das Bild gemäß 1 erhaltene Bildabschnitte; und 5 by applying the mask according to 4 according to the picture 1 obtained image sections; and

6A–D jeweils eine Darstellung auf einer Bildanzeigeeinrichtung. 6A -D each a representation on an image display device.

1 zeigt ein heckseitiges Bild 1 einer Attrappe 2 eines Verkehrsteilnehmers, vorliegend eines Personenkraftwagens. Die Attrappe 2 dient zu Versuchs- und Testzwecken für die Entwicklung eines in einem Kraftfahrzeug verbauten Sensors, beispielsweise eines Radar-, Laser-, oder Bilderfassungssensors, und dessen Sensordatenverarbeitung. Der Sensor kann die Attrappe 2 dazu während einer Testfahrt eines Kraftfahrzeugs, in dem der Sensor verbaut ist, erfassen und Sicherheitsmaßnahmen eines Sicherheitssystems des Kraftfahrzeugs auslösen. Zur Ermittlung der Systemgrenzen eines solchen Sicherheitssystems werden auch Kollisionen des Kraftfahrzeugs mit der Attrappe 2 hingenommen. Es kann alternativ zu der Attrappe 2 auch eine einen anderen Verkehrsteilnehmer, beispielsweise einen Lastkraftwagen, ein Kraftrad, ein Fahrrad oder einen Fußgänger, imitierende Attrappe verwendet werden. 1 shows a backside picture 1 a dummy 2 a road user, in this case a passenger car. The dummy 2 is used for experimental and test purposes for the development of a built-in a motor vehicle sensor, such as a radar, laser, or image acquisition sensor, and its sensor data processing. The sensor can be the dummy 2 during a test drive of a motor vehicle, in which the sensor is installed, detect and trigger safety measures of a safety system of the motor vehicle. In order to determine the system boundaries of such a security system, collisions of the motor vehicle with the dummy also become 2 tolerated. It may be an alternative to the dummy 2 Also a another road user, such as a truck, a motorcycle, a bicycle or a pedestrian, imitation dummy can be used.

Die Attrappe 2 umfasst einen derart elastisch und plastisch verformbaren Grundkörper, dass er bei einer Kollision mit einem Kraftfahrzeug keinen oder nur einen vernachlässigbaren Schaden an der Außenhaut des Kraftfahrzeugs verursacht. Außerdem weist die Attrappe 2 einen textilen Überzug auf, der mit Merkmalen des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers bedruckt ist. Der Grundkörper empfindet mithin die äußere Form des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers nach, wobei Oberflächenmerkmale des Personenkraftwagens auf dieser äußeren Form durch den Überzug darstellbar sind. Für die zuvor beschriebenen Testzwecke ist dabei eine standardisierte Bewertung der Güte der Attrappe 2 als imitierter Verkehrsteilnehmer erforderlich.The dummy 2 comprises a body which is elastically and plastically deformable in such a way that it causes no or only negligible damage to the outer skin of the motor vehicle in the event of a collision with a motor vehicle. In addition, the dummy points 2 a textile cover, which is printed with features of the road user to be imitated. The main body thus feels after the outer shape of the road user to be imitated, with surface features of the passenger car on this outer shape can be represented by the coating. For the test purposes described above is a standardized rating of the quality of the dummy 2 required as an imitated road user.

2 zeigt ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Auswertung von Bilddaten 10, welche das mittels der Kamera 11 aufgenommene Bild 1 der Attrappe 2 des durch den Sensor zu erfassenden Verkehrsteilnehmers beschreiben. 2 shows a flowchart of a method for the evaluation of image data 10 which by means of the camera 11 taken picture 1 the dummy 2 Describe the to be detected by the sensor road user.

3 zeigt eine Prinzipskizze einer Bildverarbeitungseinrichtung 3, die zur Durchführung des zuvor genannten Verfahrens ausgebildet ist, umfassend eine Maskierungseinheit 4, eine Vergleichseinheit 5 und eine Klassifikatoreinheit 6. Daneben weist die die Bildverarbeitungseinrichtung 3 eine Bilderzeugungseinheit 7 und eine Speichereinheit 8 auf. Über eine Bildeingabeschnittstelle 9 erhält die Bildverarbeitungseinheit 3 Bilddaten 10 einer Kamera 11. Ferner sind eine Bildausgabeschnittstelle 12 zur Ausgabe von Bewerterbilddaten 13 der Bilderzeugungseinheit 7 auf einer Bildausgabeeinrichtung 14 und eine Datenausgabeschnittstelle 15 für Ergebnisdaten 16 der Klassifikatoreinheit 6 vorgesehen. Über eine Bedieneingabeschnittstelle 17 der Bildverarbeitungseinrichtung 3 sind der Klassifikatoreinheit 6 zudem in eine Bedieneinrichtung 18 eingegebene Bewerterdaten eines menschlichen Bewerters zuführbar. Die erläuterten Einheiten und/oder Schaltstellen der Bildverarbeitungseinrichtung 3 können als separate Baugruppen ausgebildet sein, ihre Funktionen können jedoch auch zumindest teilweise durch wenigstens eine gemeinsam genutzte Baugruppe, z. B. einen entsprechend programmierten Prozessor, bereitgestellt werden. 3 shows a schematic diagram of an image processing device 3 , which is designed to carry out the aforementioned method, comprising a masking unit 4 , a comparison unit 5 and a classifier unit 6 , In addition, it has the image processing device 3 an image forming unit 7 and a storage unit 8th on. Via an image input interface 9 receives the image processing unit 3 image data 10 a camera 11 , Further, an image output interface 12 to output evaluator image data 13 the image forming unit 7 on an image output device 14 and a data output interface 15 for result data 16 the classifier unit 6 intended. Via an operator input interface 17 the image processing device 3 are the classifier unit 6 also in an operating device 18 entered evaluator data of a human evaluator fed. The explained units and / or switching points of the image processing device 3 may be formed as separate assemblies, but their functions may also be at least partially by at least one shared assembly, for. As a suitably programmed processor, are provided.

Dass Verfahren beginnt in einem Schritt S1 mit der Erfassung des Bildes 1 und der Bereitstellung von dessen Bilddaten 10 an die Bildverarbeitungseinrichtung 3. The method begins in a step S1 with the capture of the image 1 and the provision of its image data 10 to the image processing device 3 ,

In einem folgenden Schritt S2 wendet die Maskierungseinheit 4 eine in 4 gezeigte Maske 19 auf die Bilddaten 10 an, welche Bereiche beschreibt, in denen Abschnitte der Attrappe 2 abgebildet werden, die Teilmerkmale 20–28 (vgl. 1) des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers imitieren sollen. Die Teilmerkmale 20, 21 sind Beleuchtungseinrichtungen, das Teilmerkmal 22 ein Nummernschild, die Teilmerkmale 23, 24 Räder, die Teilmerkmale 25–27 Säulen und eine durch diese eingefasste Scheibe und das Teilmerkmal 28 ein Endrohr des zu imitierenden Personenkraftwagens. Vor dem Anwenden der Maske 19 kann das Bild 1 zunächst derart skaliert und verschoben werden, dass die Maske 19 positionsgetreu zu den Teilmerkmalen positioniert ist. Durch das Anwenden der Maske 19 werden ein jeweiliges Teilmerkmal 20–28 beschreibende Bildabschnitte 29–36 gemäß 5 bestimmt. In a following step S2, the masking unit applies 4 one in 4 shown mask 19 on the image data 10 at which describes areas in which sections of the dummy 2 be mapped, the partial features 20 - 28 (see. 1 ) of the road user to be imitated. The partial characteristics 20 . 21 are lighting fixtures, the part feature 22 a license plate, the part characteristics 23 . 24 Wheels, the part features 25 - 27 Columns and a pane enclosed by this and the part feature 28 an end of the passenger car to be imitated. Before applying the mask 19 can the picture 1 initially scaled and moved so that the mask 19 Positionally positioned to the partial features. By applying the mask 19 become a respective part feature 20 - 28 descriptive picture sections 29 - 36 according to 5 certainly.

In einem anschließenden Schritt S3 ermittelt die Vergleichseinheit 3 einen Gütekennwert für den jeweiligen Bildabschnitt 29–36 durch Anwenden einer Vergleichsfunktion auf den Bildabschnitt 29–36 und ein teilmerkmalspezifisches Referenzbild. Hinsichtlich des zu verwendenden Referenzbilds bestehen mehrere Möglichkeiten, die auch miteinander kombiniert werden können:
Gemäß einer Variante des Verfahrens wird als Referenzbild ein in der Vergangenheit erfasstes Vergangenheitsbild der Attrappe 2 oder zumindest eines Teils von ihr verwendet. Dieses Vergangenheitsbild kann beispielsweise nach der Herstellung der Attrappe 2 oder vor oder bei einer ersten Benutzung der Attrappe 2 aufgenommen worden sein. Gemäß einer weiteren Variante des Verfahrens wird ein Vergangenheitsbild verwendet, welches zumindest einen Teil des zu imitierenden Verkehrsteilnehmers abbildet. Bei einer weiteren Variante wird bei zwei Bildabschnitten 29, 30, 32, 33, 35, 36, die bei dem imitierten Verkehrsteilnehmer symmetrisch sind, ein aus dem ersten der beiden Bildabschnitte 29, 32, 35 abgeleitetes Symmetriebild als ein Referenzbild für den zweiten Bildabschnitt 30, 33, 36 verwendet. Dieses Symmetriebild kann beispielsweise durch Spiegelung der Bildabschnitte 29, 32, 35 erzeugt werden.In a subsequent step S3, the comparison unit determines 3 a quality factor for the respective image section 29 - 36 by applying a comparison function to the image section 29 - 36 and a partial feature-specific reference image. With regard to the reference image to be used, there are several possibilities which can also be combined with one another:
According to a variant of the method, the reference image is a past image of the dummy captured in the past 2 or at least part of it. This picture of the past can, for example, after the production of the dummy 2 or before or during a first use of the dummy 2 been recorded. According to a further variant of the method, a past image is used, which maps at least a part of the road user to be imitated. In another variant is at two sections 29 . 30 . 32 . 33 . 35 . 36 which are symmetrical in the imitated road user, one from the first of the two image sections 29 . 32 . 35 derived symmetry image as a reference image for the second image section 30 . 33 . 36 used. This symmetry image can be, for example, by mirroring the image sections 29 . 32 . 35 be generated.

Der Vergleichsfunktion liegt dabei eine Bewertungmetrik zugrunde, die angibt wie stark die einzelnen Teilmerkmale durch die abgebildete Attrappe 2 imitiert bzw. repräsentiert werden. Dabei berücksichtigt die Vergleichsfunktion auch Erfassungseigenschaften des Sensors, da sich diese je nach Sensortyp erheblich unterscheiden können. Der Gütekennwert kann beispielsweise als eine Prozentangabe ermittelt werden. The comparison function is based on a valuation metric which indicates how strong the individual partial features are by the dummy shown 2 be imitated or represented. In this case, the comparison function also takes into account detection properties of the sensor, since these can differ considerably depending on the sensor type. The quality characteristic value can be determined, for example, as a percentage.

Ergibt der Vergleich beispielsweise, dass der eine Beleuchtungseinrichtung abbildende Bildabschnitt 30 im Hinblick auf Erfassungscharkteristika einer Kamera als Sensor vollständig mit dem Vergangenheitsbild übereinstimmt, so beträgt der diesbezügliche Gütekennwert 100 Prozent. Der die andere Beleuchtungseinrichtung abbildende Bildabschnitt 29 weicht hingegen erheblich von dem Vergangenheitsbild ab, so dass die Vergleichsfunktion beispielsweise lediglich ein Gütekennwert von 30 Prozent liefert. Bei einer Verwendung des Bildabschnitts 29 als Symmetriebild für den Bildabschnitt 30 und umgekehrt könnten beispielsweise für beide Bildabschnitt 29, 30 Gütekennwerte von 30 Prozent ermittelt werden. Hinsichtlich des Bildabschnitt 36 fällt zudem auf, dass in diesem ein zum Teilmerkmal 28 symmetrisches Teilmerkmal fehlt. Der Vergleich mit dem Vergangenheitsbild, bei dem ein dem Teilmerkmal 28 entsprechendes Teilmerkmal im dem dem Bildabschnitt 36 entsprechenden Bereich des Vergangenheitsbild abgebildet ist, ergibt einen Gütekennwert von 0 Prozent. Auf die anderen Teilmerkmale 22–27 und die zugehörigen Bildabschnitte 31–34 lassen sich die vorgenannten Ausführungen entsprechend übertragen.If the comparison yields, for example, that of the image section which images an illumination device 30 with respect to the detection characteristics of a camera as a sensor as a complete coincides with the past image, the relevant characteristic value is 100 percent. The image section imaging the other illumination device 29 on the other hand differs considerably from the past image, so that the comparison function, for example, merely a quality index of 30 Percent supplies. When using the image section 29 as a symmetry image for the image section 30 and vice versa could, for example, for both image section 29 . 30 Quality characteristics of 30 percent are determined. Regarding the picture section 36 is also noticeable that in this one part feature 28 symmetrical part feature is missing. The comparison with the past picture, in which a part feature 28 corresponding part feature in the image section 36 corresponding range of the past image, gives a figure of merit of 0 percent. On the other part characteristics 22 - 27 and the associated image sections 31 - 34 let the aforementioned embodiments be transferred accordingly.

Das Verfahren umfasst ferner den nach dem Schritt S1 parallel zu den Schritten S2, S3 durchgeführten Schritt S4, in dem ein einem menschlichen Bewerter durch die Bildanzeigeeinrichtung 14 anzuzeigendes Bewerterbild 35a–35d aus den Bilddaten 10 durch die Bilderzeugungseinheit 7 erzeugt wird. Das Bewerterbild 35a–35d wird anschließend in einem Schritt S5 ggf. zusammen mit dem aus der Speichereinrichtung 8 geladenen Vergangenheitsbild als Referenzbild 36 über die Bildausgabeschnittstelle 12 der Bildanzeigeeinrichtung 14 bereitgestellt und dort angezeigt. The method further comprises the step S4 performed after the step S1 in parallel to the steps S2, S3, in which a human evaluator by the image display device 14 to be displayed evaluator image 35a - 35d from the image data 10 through the image generation unit 7 is produced. The evaluator picture 35a - 35d is then optionally in a step S5 together with the from the memory device 8th loaded past image as a reference image 36 via the image output interface 12 the image display device 14 provided and displayed there.

Die 6A–D zeigen jeweils eine Darstellungsvariante auf der Bildanzeigeeinrichtung 12. The 6A -D each show a representation variant on the image display device 12 ,

Bei 6A wird das Bewerterbild 35a unverändert zum Bild 1 aus den Bilddaten 10 generiert und benachbart zum Referenzbild 36 dargestellt, um dem Bewerter einen übersichtlichen Vergleich zu ermöglichen. at 6A becomes the evaluator picture 35a unchanged to the picture 1 from the image data 10 generated and adjacent to the reference image 36 presented in order to allow the evaluator a clear comparison.

Die Darstellungsvariante gemäß 6B entspricht der in 6A gezeigten, wobei dem Bewerterbild 35b und dem Referenzbild 36 zusätzlich gitterartige Hilfslinien durch die Bilderzeugungseinrichtung 7 hinzugefügt werden. The presentation variant according to 6B corresponds to the in 6A shown, the evaluator picture 35b and the reference picture 36 additionally grid-like auxiliary lines through the image generating device 7 to be added.

Bei der Darstellungsvariante gemäß 6C wird durch die Bilderzeugungseinrichtung 7 ein Bewerterbild 35c erzeugt, welches das Bild 1 und eine durch eine Spiegelung des Bilds 1 gewonnene Überlagerung umfasst. Es ergibt sich für den Bewerter so der Eindruck einer Doppelbelichtung. Die Spiegelung kann entweder durch eine vollständige Spiegelung des Bilds 1 oder durch die Spiegelung lediglich eines Halbbilds des Bilds 1 erzeugt werden. Auch hier kann das Referenzbild 36 benachbart zum Bewerterbild 35c dargestellt werden.In the representation variant according to 6C is through the imaging device 7 an evaluator picture 35c generates the picture 1 and one by a reflection of the picture 1 obtained overlay comprises. It results for the evaluator so the impression of a double exposure. The reflection can be achieved either by a complete mirroring of the image 1 or by mirroring only one field of the image 1 be generated. Again, the reference picture 36 adjacent to the rating picture 35c being represented.

6D zeigt schließlich eine Darstellungsvariante, bei der das Bild 1 und das Referenzbild 36 zu einem Bewerterbild 35d durch die Bilderzeugungseinrichtung 5 überlagert werden. Dazu wird das Bild 1 derart skaliert und verschoben, dass es positionsgetreu auf dem Referenzbild 36 zur Erzeugung des Bewerterbilds 35d positioniert ist. 6D finally shows a representation variant in which the image 1 and the reference picture 36 to an evaluator picture 35d through the imaging device 5 be superimposed. This is the picture 1 scaled and moved so that it is faithful to the reference image 36 for generating the evaluator image 35d is positioned.

In einem folgenden Schritt S6 erfasst die Bedieneinrichtung 18 eine Eingabe des Bewerters, welche einen Bewerterkennwert beschreibt, und stellt diesen über die Eingabeschnittstelle 17 der Klassifikatoreinheit 6 bereit. Die Eingabe des Bewerters beruht dabei auf seiner Einschätzung der Imitationsgüte der Attrappe 2 auf Grundlage der Darstellung durch die Bildanzeigeeinrichtung 14.In a following step S6, the operating device detects 18 an input from the evaluator describing an evaluator score and passing it over the input interface 17 the classifier unit 6 ready. The input of the evaluator is based on his assessment of the imitation quality of the dummy 2 based on the representation by the image display device 14 ,

In einem Schritt S7, der an die parallel durchgeführten Schritte S3 und S6 anschließt, wendet die Klassifikatoreinheit 6 einen Bewertungsklassifikator, welcher angibt ob die Attrappe 2 eine ausreichende Güte als imitierter Verkehrsteilnehmer aufweist, auf die Gütekennwerte und den Bewerterkennwert an. Dazu wird aus den Gütekennwerten und dem Bewerterkennwert eine gewichtete Summe ermittelt, welche mit einem vorgegebenen Schwellwert verglichen wird. Beim Erreichen des Schwellwerts werden an der Datenausgabeschnittstelle 15 eine ausreichende Güte und andernfalls eine nicht ausreichende Güte beschreibende Ergebnisdaten 16 bereitgestellt.In a step S7, which follows the parallel performed steps S3 and S6, the classifier unit is used 6 a rating classifier indicating whether the dummy 2 has a sufficient quality as an imitated road user, on the quality characteristics and the evaluator rating. For this purpose, a weighted sum is determined from the quality characteristic values and the evaluation characteristic value, which is compared with a predetermined threshold value. When the threshold is reached, the data output interface is used 15 a sufficient quality and otherwise a non-sufficient quality descriptive result data 16 provided.

Das Verfahren endet schließlich in seinem Schritt S8.The method finally ends in its step S8.

Eine weitere Möglichkeit zur Bewertung, ob die Attrappe 2 eine ausreichende Güte als imitierter Verkehrsteilnehmer aufweist, bietet ein Verfahren zur Anzeige der Bilddaten 10, wobei ein mittels der Bildverarbeitungseinrichtung 3 in Abhängigkeit der Bilddaten 10 erzeugtes Bewerterbild 35a–35d auf der Bildausgabeeinrichtung 14 angezeigt wird. Dieses Verfahren umfasst lediglich die Schritte S1, S4 und S5 und ermöglicht eine ausschließlich manuelle Bewertung durch den Bewerter.Another way to evaluate if the dummy 2 has a sufficient quality as an imitated road user, offers a method for displaying the image data 10 , wherein one by means of the image processing device 3 depending on the image data 10 generated evaluator image 35a - 35d on the image output device 14 is shown. This method comprises only the steps S1, S4 and S5 and allows an exclusively manual evaluation by the evaluator.

Claims

Method for evaluating image data ( 10 ), which by means of a camera ( 11 ) recorded image ( 1 ) a dummy ( 2 ) of a road user to be detected by a sensor of a motor vehicle, to be imitated, comprising the following, by an image processing device ( 3 ) steps: determining at least one image section ( 29 - 36 ) in the image data ( 10 ), which has a respective one partial feature ( 20 - 28 ) of the road user mimicking section of the dummy; Determining a respective quality characteristic value for the respective image section ( 29 - 36 ) by applying a comparison function to the image section ( 29 - 36 ) and at least one partial feature-specific reference image; and applying a rating classifier indicating whether the dummy is 2 ) has a sufficient quality for the imitation of the road user to be imitated, the quality characteristic value or the quality characteristic values.

Method according to claim 1, characterized in that the image section or sections ( 29 - 36 ) by applying a respective location at which the respective portion of the dummy in the image data ( 10 ), descriptive mask ( 19 ) on the image data ( 10 ).

Method according to claim 1 or 2, characterized in that a dummy imitating a motor vehicle ( 2 ), the image section or sections ( 29 - 36 ) in each case one at least one illumination device and / or at least one license plate and / or at least one wheel and / or at least one column and / or at least one disc and / or at least one tailpipe of the motor vehicle as a part feature ( 20 - 27 ) imitating section of the dummy ( 2 ) describes or describes.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that a past image of at least a part of the dummy or a dummy captured in the past as a reference image ( 2 ) or at least part of the road user to be imitated.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that for two image sections ( 29 . 30 . 32 . 33 . 35 . 36 ), the sections of the dummy ( 2 ), which are symmetrical in the road user to be imitated, one from a first of the two image sections ( 29 . 32 . 35 ) derived symmetry image as a reference image for the second image section ( 30 . 33 . 36 ) is used.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the comparison function takes into account at least one detection property of the sensor.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the rating classifier determines the classification result as a function of a weighted sum of the quality characteristic values.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the evaluation classifier additionally takes into account at least one evaluation parameter obtained by an input from a human evaluator, the evaluator having a function of the image data ( 10 ) ( 35a -D) on an image output device ( 14 ) is shown.

Method according to claim 8, characterized in that the evaluator image ( 35a -D) additionally to the picture ( 1 ), in particular vertical and / or horizontal, auxiliary lines and / or in addition to the image ( 1 ) one by mirroring at least a part of the image ( 1 ) and / or in addition to the image ( 1 ) an overlay of the or a reference image ( 36 ).

Method according to claim 8 or 9, characterized in that the or a reference image ( 36 ) adjacent to the evaluator image ( 35a -D) on the image output device ( 14 ) is shown.

Method according to Claim 2 or one of Claims 8 to 10, characterized in that the image ( 1 ) before applying the mask ( 19 ) and / or for generating the evaluator image ( 35a -D) is scaled and / or moved.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the dummy ( 2 ) has a base body and a textile cover.

Image processing device, which is set up to carry out a method according to one of the preceding claims.