JP2021180487A - Operation status monitoring/warning system - Google Patents

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JP2021180487A JP2021080896A JP2021080896A JP2021180487A JP 2021180487 A JP2021180487 A JP 2021180487A JP 2021080896 A JP2021080896 A JP 2021080896A JP 2021080896 A JP2021080896 A JP 2021080896A JP 2021180487 A JP2021180487 A JP 2021180487A
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Abstract

To provide an operation status monitoring/warning system.SOLUTION: An operation status monitoring/warning system includes: a camera that is installed on one side of a vehicle body and is used to take an image of the surrounding including a visual blind area at the time of driving of the vehicle body and a part of the vehicle body on the one side of the vehicle body; an infrared light source that is installed on the one side of the vehicle body and is used to selectively emit infrared rays to compensate the surrounding image for light, and that does not irradiate the vehicle body with the infrared rays; and a processing module that is electrically connected to the camera to perform image processing on the surrounding image and marks at least one risk object in the surrounding image.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本開示内容は、運転状況監視・警告システムに関し、且つ特に運転時の視覚的ブラインドエリアにリスクオブジェクトがある場合に警告を出すことができる運転状況監視・警告システムに関する。 The present disclosure relates to a driving condition monitoring / warning system, and particularly to a driving condition monitoring / warning system capable of issuing a warning when there is a risk object in a visual blind area during driving.

ブラインドスポット検出(Blind Spot Detection;BSD)装置は、一般的に車両の両側にあるウイングミラーのブラケットに設けられ、ブラインドスポット検出装置のカメラで後ろへ撮影された映像により、車両の後ろに移動物体があるかどうかを知らせるようにドライバーに支援を与える。しかしながら、現在のブラインドエリア検出装置は、後ろから来る車両しか検出できず、バックミラーの前で移動する物体を検出することはできない。 Blind Spot Detection (BSD) devices are typically mounted on the brackets of the wing mirrors on either side of the vehicle and are moving objects behind the vehicle due to images taken backwards by the Blind Spot Detection camera. Give the driver help to let them know if there is. However, current blind area detectors can only detect vehicles coming from behind and cannot detect moving objects in front of the rearview mirror.

本開示の目的は、車体の一側に設けられ、車体の当該一側の、車体の運転時の視覚的ブラインドエリアと車体の一部とを含む周囲の映像を撮ることに用いられるカメラと、車体の当該一側に設けられ、選択的に赤外線を放出して周囲の映像に対して光補償を行うことに用いられ、赤外線が車体に照射しない赤外線光源と、周囲の映像に対して映像処理を行うようにカメラに電気的に接続され、周囲の映像における少なくとも1つのリスクオブジェクトをマークする処理モジュールと、を備える運転状況監視・警告システムを提供することにある。 An object of the present disclosure is a camera provided on one side of the vehicle body and used to take an image of the surroundings of the one side of the vehicle body including a visual blind area when the vehicle body is driven and a part of the vehicle body. An infrared light source that is installed on the one side of the vehicle body and is used to selectively emit infrared rays to compensate for the surrounding image, and the infrared light source does not irradiate the vehicle body, and image processing for the surrounding image. It is to provide a driving situation monitoring / warning system equipped with a processing module that is electrically connected to a camera to mark at least one risk object in the surrounding image.

いくつかの実施例において、前記カメラは広角カメラである。 In some embodiments, the camera is a wide-angle camera.

いくつかの実施例において、前記カメラと前記赤外線光源の組み立て位置は、車体の車の天井よりも低く且つ車体の車窓よりも高い。 In some embodiments, the assembly position of the camera and the infrared light source is lower than the ceiling of the vehicle body and higher than the vehicle window of the vehicle body.

いくつかの実施例において、前記赤外線光源は、転向可能であり、且つその俯角がその取り付け高さによって変化する。 In some embodiments, the infrared light source is rotatable and its depression angle varies with its mounting height.

いくつかの実施例において、前記赤外線光源の水平視野(field of view;FOV)は、120度〜160度の間にある。 In some embodiments, the field of view (FOV) of the infrared light source is between 120 and 160 degrees.

いくつかの実施例において、前記周囲の映像は、車体の最前縁の前記一側の映像を含む。 In some embodiments, the surrounding image includes an image of the one side of the front edge of the vehicle body.

いくつかの実施例において、前記周囲の映像は、車体の最前縁を超える前記一側映像を含む。 In some embodiments, the surrounding image comprises the one-sided image beyond the front edge of the vehicle body.

いくつかの実施例において、前記処理モジュールは、更にリスクオブジェクトと車体との距離により周囲の映像においてリスクオブジェクトのリスク程度をマークする。 In some embodiments, the processing module further marks the degree of risk of the risk object in the surrounding image by the distance between the risk object and the vehicle body.

いくつかの実施例において、前記処理モジュールは、機械学習方法によりリスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者(vulnerable road user)に属するかを識別する。 In some embodiments, the processing module identifies whether a risk object belongs to a vehicle or a vulnerable road user by a machine learning method.

いくつかの実施例において、前記処理モジュールは、更にリスクオブジェクトと車体との距離及びリスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者に属するかということにより、周囲の映像においてリスクオブジェクトのリスク程度をマークする。 In some embodiments, the processing module further marks the degree of risk of the risk object in the surrounding image by the distance between the risk object and the vehicle body and whether the risk object belongs to a vehicle or vulnerable road user.

本発明の上記の特徴、メリットをより分かりやすくするために、以下に特に実施例を挙げて、添付図面と併せて以下の通りに詳しく説明する。 In order to make the above-mentioned features and merits of the present invention easier to understand, examples will be given below, and the following will be described in detail together with the accompanying drawings.

以下、添付図面を参照して詳しく説明することにより、本開示の態様をよりよく了解することができる。注意すべきなのは、業界標準の慣行によれば、各特徴は一定の縮尺で描かれていない。実質的に、検討をより明確にするために、各特徴のサイズを任意に拡大又は縮小することができる。
本開示の実施例による運転状況監視・警告システムを示すブロック図である。 本開示の実施例による運転状況監視・警告システムのカメラの撮影範囲を示す正面模式図である。 本開示の実施例による運転状況監視・警告システムのカメラの撮影範囲を示す上面模式図である。 本開示の実施例によるリスクオブジェクトのリスク程度を示す例示模式図である。
Hereinafter, the aspects of the present disclosure can be better understood by referring to the accompanying drawings in detail. It should be noted that according to industry standard practice, each feature is not drawn to a certain scale. In essence, the size of each feature can be optionally scaled up or down to make the study clearer.
It is a block diagram which shows the operation condition monitoring / warning system by the Example of this disclosure. It is a front schematic diagram which shows the image | imaging range of the camera of the operation condition monitoring / warning system according to the embodiment of this disclosure. FIG. 3 is a schematic top view showing a shooting range of a camera of an operating condition monitoring / warning system according to an embodiment of the present disclosure. It is an exemplary schematic diagram which shows the degree of risk of a risk object by the Example of this disclosure.

以下、本発明の実施例を詳細に検討する。しかしながら、理解すべきなのは、実施例は様々な特定の内容で実施されることができる多くの適用可能な概念を提供する。検討及び開示された実施例は、本発明の範囲を限定するためのものではなく、説明するためのものだけである。 Hereinafter, examples of the present invention will be examined in detail. However, it should be understood that the examples provide many applicable concepts that can be implemented with a variety of specific content. The examples considered and disclosed are not intended to limit the scope of the invention, but merely to explain.

図1は、本開示の実施例による運転状況監視・警告システム100を示すブロック図である。運転状況監視・警告システム100は、カメラ110、赤外線光源120及び処理モジュール130を備える。 FIG. 1 is a block diagram showing an operation status monitoring / warning system 100 according to an embodiment of the present disclosure. The operation status monitoring / warning system 100 includes a camera 110, an infrared light source 120, and a processing module 130.

図1に示す実施例において、運転状況監視・警告システム100は、車体200の右側に設けられる。しかしながら、それは例示だけであり、実質的に、運転状況監視・警告システム100は車体200の両側に設けられて、車体200の両側に移動物体があるかどうかを監視することに寄与する。運転状況監視・警告システム100のカメラ110は、車体200の両側の周囲の映像を撮ることに用いられる。 In the embodiment shown in FIG. 1, the driving condition monitoring / warning system 100 is provided on the right side of the vehicle body 200. However, it is only an example, and substantially, the driving condition monitoring / warning system 100 is provided on both sides of the vehicle body 200 and contributes to monitoring whether or not there are moving objects on both sides of the vehicle body 200. The camera 110 of the driving situation monitoring / warning system 100 is used to take an image of the surroundings on both sides of the vehicle body 200.

本開示の実施例において、処理モジュール130は、カメラ110と赤外線光源120に電気的に接続される。処理モジュール130は、選択的に赤外線を放出してカメラ110で撮られた周囲の映像に対して光補償を行うように赤外線光源120を制御する。 In the embodiments of the present disclosure, the processing module 130 is electrically connected to the camera 110 and the infrared light source 120. The processing module 130 controls the infrared light source 120 so as to selectively emit infrared rays to perform light compensation for the surrounding image taken by the camera 110.

例として、処理モジュール130は、カメラ110で撮られたシーンの光線が(例えば、感光性エレメントにより)特定値よりも低いと感知する場合、例えば、夜間又は光線が不十分な場合、赤外線を放出してカメラ110で撮られたシーンに対して光補償を行うように赤外線光源120を制御することができる。 As an example, the processing module 130 emits infrared light when it senses that the light rays of a scene taken by the camera 110 are below a certain value (eg, due to a photosensitive element), for example at night or when the light rays are inadequate. Then, the infrared light source 120 can be controlled so as to perform light compensation for the scene taken by the camera 110.

本開示の実施例において、赤外線光源120の水平視野(field of view;FOV)は、120度〜160度の間にある。本開示の実施例において、赤外線光源120は、転向可能であり、言い換えれば、赤外線光源120の俯角を調整可能にするように回転機構部品に設けられる。 In the embodiments of the present disclosure, the field of view (FOV) of the infrared light source 120 is between 120 and 160 degrees. In the embodiments of the present disclosure, the infrared light source 120 is rotatable, in other words, is provided on the rotation mechanism component so that the depression angle of the infrared light source 120 can be adjusted.

本開示の実施例において、赤外線光源120の俯角は、赤外線光源120の取り付け高さによって変化しており、更に言えば、赤外線光源120の取り付け高さが低ければ、赤外線光源120の俯角はそれとともに小さくなり、赤外線光源120の取り付け高さが高ければ、赤外線光源120の俯角はそれとともに大きくなる。例として、赤外線光源120の取り付け高さが約250cmであれば、赤外線光源120の俯角は約20〜30度となり、赤外線光源120の取り付け高さが約350cmであれば、赤外線光源120の俯角は約50〜60度となる。 In the embodiment of the present disclosure, the depression angle of the infrared light source 120 varies depending on the mounting height of the infrared light source 120, and further, if the mounting height of the infrared light source 120 is low, the depression angle of the infrared light source 120 is accompanied by it. The smaller and the higher the mounting height of the infrared light source 120, the larger the depression angle of the infrared light source 120. As an example, if the mounting height of the infrared light source 120 is about 250 cm, the depression angle of the infrared light source 120 is about 20 to 30 degrees, and if the mounting height of the infrared light source 120 is about 350 cm, the depression angle of the infrared light source 120 is about 20 to 30 degrees. It will be about 50 to 60 degrees.

本開示の実施例において、図1に示すように、運転状況監視・警告システム100の取り付け高さは、車体200の車の天井よりも低く且つ車体200の車窓よりも高い。本開示の実施例において、図1に示すように、カメラ110の撮影視野角は、赤外線光源120の照射方向と同じではない。 In the embodiment of the present disclosure, as shown in FIG. 1, the mounting height of the driving condition monitoring / warning system 100 is lower than the ceiling of the vehicle of the vehicle body 200 and higher than the vehicle window of the vehicle body 200. In the embodiment of the present disclosure, as shown in FIG. 1, the shooting viewing angle of the camera 110 is not the same as the irradiation direction of the infrared light source 120.

本開示の実施例において、カメラ110の撮影視野角は、下へ撮ってよいが、本開示はこれに限定されない。カメラ110の撮影視野角は、斜め下へ及び後ろへ撮ってもよい。本開示の実施例において、赤外線光源120の照射方向は、後ろへ照射してよいが、本開示はこれに限定されない。赤外線光源120の照射方向は、斜め後ろへ及び下へ撮ってもよい。しかしながら、カメラ110の撮影視野角及び赤外線光源120の照射方向は、どのように調整されても、何れも同じにならない。 In the embodiments of the present disclosure, the shooting viewing angle of the camera 110 may be taken downward, but the present disclosure is not limited to this. The shooting viewing angle of the camera 110 may be taken diagonally downward and backward. In the embodiment of the present disclosure, the irradiation direction of the infrared light source 120 may irradiate backward, but the present disclosure is not limited to this. The irradiation direction of the infrared light source 120 may be taken diagonally backward and downward. However, the shooting viewing angle of the camera 110 and the irradiation direction of the infrared light source 120 are not the same no matter how they are adjusted.

本開示の実施例において、カメラ110は、広角カメラであるため、広い水平視野角及び垂直視野角を有し、車体200の一部だけでなく、できる限りに車体200の両側の移動物体も撮ることができる。言い換えれば、カメラ110で撮られた周囲の映像は、車体200の一部を含む。 In the embodiment of the present disclosure, since the camera 110 is a wide-angle camera, it has a wide horizontal viewing angle and vertical viewing angle, and captures not only a part of the vehicle body 200 but also moving objects on both sides of the vehicle body 200 as much as possible. be able to. In other words, the surrounding image taken by the camera 110 includes a part of the vehicle body 200.

本開示の実施例において、カメラ110で撮られた周囲の映像が車体200へ照射される赤外線光源120によって反射されてその後の映像認識が困難になることを避けるように、赤外線光源120は車体200に照射しない。 In the embodiment of the present disclosure, the infrared light source 120 is the vehicle body 200 so as to prevent the surrounding image taken by the camera 110 from being reflected by the infrared light source 120 irradiated to the vehicle body 200 and making subsequent image recognition difficult. Do not irradiate.

例として、車体200へ照射される赤外線光源120により、カメラ110で撮られた周囲の映像に含まれる車体200の一部は光を反射する場合、以下のようなことがあるかもしれない。(1)カメラ110のダイナミックレンジが十分に高くないと、周囲の映像が全体的に露光されて、周囲の映像における特徴が不足となり識別できなくなる。(2)カメラ110のダイナミックレンジが十分に高いと、光が反射される部分は周囲の映像の全体的な照度を低下させて、周囲の映像における特徴が不足となり識別できなくなる。(3)赤外線光源120からの赤外線が車体へ照射される反射光は屈折及び/又は反射によりカメラ110のレンズに入り散乱を引き起こして、周囲の映像における特徴が不足となり識別できなくなる。 As an example, when the infrared light source 120 irradiating the vehicle body 200 reflects light on a part of the vehicle body 200 included in the surrounding image taken by the camera 110, the following may occur. (1) If the dynamic range of the camera 110 is not sufficiently high, the surrounding image is exposed as a whole, and the features in the surrounding image are insufficient and cannot be identified. (2) When the dynamic range of the camera 110 is sufficiently high, the portion where the light is reflected lowers the overall illuminance of the surrounding image, and the features in the surrounding image become insufficient and cannot be identified. (3) The reflected light emitted from the infrared light source 120 to the vehicle body enters the lens of the camera 110 due to refraction and / or reflection and causes scattering, resulting in insufficient features in the surrounding image and making it impossible to identify.

図2aは、本開示の実施例による運転状況監視・警告システム100のカメラ110の撮影範囲を示す正面模式図である。図2bは、本開示の実施例による運転状況監視・警告システム100のカメラ110の撮影範囲を示す上面模式図である。 FIG. 2a is a front schematic view showing a shooting range of the camera 110 of the operating condition monitoring / warning system 100 according to the embodiment of the present disclosure. FIG. 2b is a schematic top view showing a shooting range of the camera 110 of the operating condition monitoring / warning system 100 according to the embodiment of the present disclosure.

図2aと図2bに示すように、カメラ110で撮られた周囲の映像は、車体200のウイングミラー(wing mirror)210の前方の両側の映像を少なくとも含む。本開示の実施例において、カメラ110で撮られた周囲の映像は、車体200のウイングミラー210の前方の運転時の視覚的ブラインドエリアを含む。注意すべきなのは、従来のブラインドスポット検出装置は、車両の両側のウイングミラーのブラケットに設けられたカメラによって後ろへ撮影するため、ウイングミラー210の前方の両側の映像を撮影することができない。 As shown in FIGS. 2a and 2b, the surrounding image taken by the camera 110 includes at least the images on both sides in front of the wing mirror 210 of the vehicle body 200. In the embodiments of the present disclosure, the surrounding image taken by the camera 110 includes a visual blind area when driving in front of the wing mirror 210 of the vehicle body 200. It should be noted that the conventional blind spot detection device cannot capture the images on both sides in front of the wing mirror 210 because the conventional blind spot detection device shoots the rear by the cameras provided on the brackets of the wing mirrors on both sides of the vehicle.

図2aと図2bに示すように、カメラ110で撮られた周囲の映像は、車体200の最前縁及び最後縁の両側の映像を少なくとも含み、更に言えば、カメラ110で撮られた周囲の映像は、車体200の最前縁及び最後縁を超える両側の映像を含む。注意すべきなのは、従来のブラインドスポット検出装置は、車両の両側のウイングミラーのブラケットに設けられたカメラによって後ろへ撮影するため、車体200の最前縁の両側の映像を撮影することができない。 As shown in FIGS. 2a and 2b, the surrounding image taken by the camera 110 includes at least the images of both the front and rear edges of the vehicle body 200, and more specifically, the surrounding image taken by the camera 110. Includes images on both sides beyond the front and rear edges of the vehicle body 200. It should be noted that the conventional blind spot detection device cannot capture the images on both sides of the front edge of the vehicle body 200 because the conventional blind spot detection device captures the rear by the cameras provided on the brackets of the wing mirrors on both sides of the vehicle.

本開示の実施例において、処理モジュール130は、カメラ110で撮られた周囲の映像を受信し、周囲の映像に対して映像処理を行って、周囲の映像においてリスクの移動物体(本文においてリスクオブジェクトと称される)があるかを識別して、周囲の映像において少なくとも1つのリスクオブジェクトをマークする。例として、図2aと図2bに示す実施例において、処理モジュール130は、周囲の映像において車体200の右方のウイングミラー210の前方の運転時の視覚的ブラインドエリアに位置する自転車300のリスクオブジェクトがあると識別すると、周囲の映像において前記自転車300をリスクオブジェクトとしてマークして(ひいては警告を出す)、車体が右に曲がる時に自転車300にぶつからないようにドライバーに注意する。 In the embodiment of the present disclosure, the processing module 130 receives the surrounding image taken by the camera 110, performs image processing on the surrounding image, and performs image processing on the surrounding image, and the risk moving object (risk object in the text) in the surrounding image. Identifies if there is at least one risk object in the surrounding video. As an example, in the embodiments shown in FIGS. 2a and 2b, the processing module 130 is a risk object of the bicycle 300 located in the visual blind area when driving in front of the wing mirror 210 on the right side of the vehicle body 200 in the surrounding image. When it is identified, the bicycle 300 is marked as a risk object (and thus a warning is issued) in the surrounding image, and the driver is careful not to hit the bicycle 300 when the vehicle body turns to the right.

本開示の実施例において、処理モジュール130は、機械学習方法によりリスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者(vulnerable road user)に属するかを識別し、ただし、車両は、小型車両(例えば、自動車)、大型車両(例えばトラック)を含み、脆弱道路利用者は、歩行者、自転車、オートバイを含む。本開示の実施例において、処理モジュール130は、深層学習により歩行者、自転車、オートバイ、小型車両、大型車両に対してトレーニングすることによって、周囲の映像におけるリスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者に属するかを識別することができる。例として、図2aと図2bに示す実施例において、処理モジュール130は、周囲の映像において脆弱道路利用者に属する自転車300を識別する。また、道路樹、道路建設設備(例えば、三角円錐等)、ポストボックス、街灯、ゴミ箱等の物体について、処理モジュール130の機械学習のトレーニング対象ではないため、処理モジュール130は、それらを未定義の物体(即ち、非リスクオブジェクト)と見なして、識別もマークも実行しない。 In the embodiments of the present disclosure, the processing module 130 identifies whether the risk object belongs to a vehicle or a vehicle road user by a machine learning method, where the vehicle is a small vehicle (eg, an automobile). Includes heavy vehicles (eg trucks) and vulnerable road users include pedestrians, bicycles and motorcycles. In the embodiments of the present disclosure, the processing module 130 trains pedestrians, bicycles, motorcycles, small vehicles, and large vehicles by deep learning so that the risk objects in the surrounding images belong to the vehicle or fragile road user. Can be identified. As an example, in the embodiment shown in FIGS. 2a and 2b, the processing module 130 identifies the bicycle 300 belonging to the vulnerable road user in the surrounding image. In addition, since objects such as road trees, road construction equipment (for example, triangular cones, etc.), post boxes, street lights, trash cans, etc. are not subject to machine learning training of the processing module 130, the processing module 130 does not define them. It is considered an object (ie, a non-risk object) and is neither identified nor marked.

本開示の実施例において、処理モジュール130は、リスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者に属すると識別してから、更にリスクオブジェクトと車体200との距離及び/又はリスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者に属するかということにより、周囲の映像においてリスクオブジェクトだけでなく更に前記リスクオブジェクトのリスク程度をマークして、車体が曲がる時に前記リスクオブジェクトにぶつからないようにドライバーに注意する。 In the embodiments of the present disclosure, the processing module 130 identifies that the risk object belongs to a vehicle or fragile road user, and then further distances the risk object from the vehicle body 200 and / or the risk object is a vehicle or fragile road user. Depending on whether it belongs to the above, not only the risk object but also the risk degree of the risk object is marked in the surrounding image, and the driver is careful not to hit the risk object when the vehicle body turns.

図3は、本開示の実施例によるリスクオブジェクトのリスク程度を示す例示模式図である。図3に示す実施例において、リスクオブジェクトと車体200との距離が近ければ、リスク程度が高くなり、リスク程度は、高い順にそれぞれ高リスク、中リスク、低リスクである。図3に示す実施例において、リスクオブジェクトが車両に属するとそのリスク程度が厳しくなく、リスクオブジェクトが脆弱道路利用者に属するとそのリスク程度が厳しい。例として、図3に示す実施例において、車体200との距離が同じである場合、リスクオブジェクトが車両400に属するとそのリスク程度は中リスクとされるが、リスクオブジェクトが脆弱道路利用者(自転車300)に属するとそのリスク程度は高リスクとされる。 FIG. 3 is an exemplary schematic diagram showing the degree of risk of a risk object according to the embodiment of the present disclosure. In the embodiment shown in FIG. 3, if the distance between the risk object and the vehicle body 200 is short, the degree of risk is high, and the degree of risk is high risk, medium risk, and low risk, respectively, in descending order. In the embodiment shown in FIG. 3, when the risk object belongs to the vehicle, the degree of risk is not severe, and when the risk object belongs to the vulnerable road user, the degree of risk is severe. As an example, in the embodiment shown in FIG. 3, when the distance to the vehicle body 200 is the same, if the risk object belongs to the vehicle 400, the degree of risk is considered to be medium risk, but the risk object is a vulnerable road user (bicycle). If it belongs to 300), the degree of risk is considered to be high risk.

本開示の実施例において、周囲の映像において四角のフレームによりリスクオブジェクトを囲み、且つ異なるフレームラインの色で前記リスクオブジェクトのリスク程度を表示する。例として、赤色のフレームラインで高リスクのリスクオブジェクト、黄色のフレームラインで中リスクのリスクオブジェクト、灰色のフレームラインで低リスクのリスクオブジェクトを表示することができる。 In the embodiment of the present disclosure, the risk object is surrounded by a square frame in the surrounding image, and the degree of risk of the risk object is displayed by different frame line colors. As an example, a red frameline can display a high-risk risk object, a yellow frameline can display a medium-risk risk object, and a gray frameline can display a low-risk risk object.

要するに、本開示は、車体のウイングミラーの前方のリスクオブジェクトに対して検出を行って、運転時の視覚的ブラインドエリアにリスクオブジェクトがある場合に、車体が曲がる時に前記リスクオブジェクトにぶつからないように警告を出してドライバーに注意する運転状況監視・警告システムを提出する。 In short, the present disclosure detects a risk object in front of the wing mirror of the vehicle body so that the risk object does not hit the risk object when the vehicle body bends when the risk object is in the visual blind area during driving. Issue a warning and submit a driving status monitoring / warning system that pays attention to the driver.

以上で複数の実施例の特徴を叙述したため、当業者は本開示の態様をより良く理解することができる。当業者は、本開示を容易に他のプロセス及び構造を設計又は修正する基礎として、それにより、ここで記載されるこれらの実施例と同じ目標及び/又は同じ利点を達成できることを理解すべきである。当業者は、これらの同等の構造が本開示の精神及び範囲から逸脱せず、また、本開示の精神及び範囲から逸脱せずに様々な変形、置換及び変更を行うことができることも理解される。 Having described the features of the plurality of examples above, those skilled in the art can better understand the aspects of the present disclosure. One of ordinary skill in the art should understand that this disclosure can be used as a basis for easily designing or modifying other processes and structures, thereby achieving the same goals and / or the same advantages as those described herein. be. It will also be appreciated by those skilled in the art that these equivalent structures do not deviate from the spirit and scope of the present disclosure and may make various modifications, substitutions and modifications without departing from the spirit and scope of the present disclosure. ..

100:運転状況監視・警告システム
110:カメラ
120:赤外線光源
130:処理モジュール
200:車体
210:ウイングミラー
300:自転車
400:車両
100: Driving status monitoring / warning system 110: Camera 120: Infrared light source 130: Processing module 200: Body 210: Wing mirror 300: Bicycle 400: Vehicle

Claims (10)

車体の一側に設けられ、前記車体の前記一側の、前記車体の運転時の視覚的ブラインドエリアと前記車体の一部とを含む周囲の映像を撮ることに用いられるカメラと、
前記車体の前記一側に設けられ、選択的に赤外線を放出して前記周囲の映像に対して光補償を行うことに用いられ、前記赤外線が前記車体に照射しない赤外線光源と、
前記周囲の映像に対して映像処理を行うように前記カメラに電気的に接続され、前記周囲の映像において少なくとも1つのリスクオブジェクトをマークする処理モジュールと、
を備える運転状況監視・警告システム。
A camera provided on one side of the vehicle body and used to capture an image of the surroundings of the one side of the vehicle body including a visual blind area when the vehicle body is driven and a part of the vehicle body.
An infrared light source provided on the one side of the vehicle body, which is used to selectively emit infrared rays to perform light compensation for the surrounding image, and the infrared rays do not irradiate the vehicle body.
A processing module that is electrically connected to the camera to perform image processing on the surrounding image and marks at least one risk object in the surrounding image.
Operation status monitoring / warning system equipped with.
前記カメラは、広角カメラである請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The operating condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the camera is a wide-angle camera. 前記カメラと前記赤外線光源の取り付け高さは、前記車体の車の天井よりも低く且つ前記車体の車窓よりも高い請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The driving condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the mounting height of the camera and the infrared light source is lower than the ceiling of the vehicle of the vehicle body and higher than the vehicle window of the vehicle body. 前記赤外線光源は、転向可能であり、且つその俯角がその取り付け高さによって変化する請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The operating condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the infrared light source is convertible and its depression angle changes depending on the mounting height thereof. 前記赤外線光源の水平視野(field of view;FOV)は、120度〜160度の間にある請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The operating condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the horizontal field of view (FOV) of the infrared light source is between 120 degrees and 160 degrees. 前記周囲の映像は、前記車体の最前縁の前記一側の映像を含む請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The driving condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the surrounding image includes an image of the one side of the frontmost edge of the vehicle body. 前記周囲の映像は、前記車体の最前縁を超える前記一側の映像を含む請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The driving condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the surrounding image includes an image of the one side exceeding the front edge of the vehicle body. 前記処理モジュールは、前記リスクオブジェクトと前記車体との距離により、前記周囲の映像において前記リスクオブジェクトのリスク程度をマークする請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The driving condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the processing module marks the degree of risk of the risk object in the surrounding image by the distance between the risk object and the vehicle body. 前記処理モジュールは、更に機械学習方法により前記リスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者(vulnerable road user)に属するかを識別する請求項1に記載の運転状況監視・警告システム。 The driving condition monitoring / warning system according to claim 1, wherein the processing module further identifies whether the risk object belongs to a vehicle or a vulnerable road user by a machine learning method. 前記処理モジュールは、更に前記リスクオブジェクトと前記車体との距離、及び前記リスクオブジェクトが車両又は脆弱道路利用者に属するかということにより、前記周囲の映像において前記リスクオブジェクトのリスク程度をマークする請求項8に記載の運転状況監視・警告システム。 A claim that the processing module further marks the degree of risk of the risk object in the surrounding image depending on the distance between the risk object and the vehicle body and whether the risk object belongs to a vehicle or a fragile road user. The operating condition monitoring / warning system according to 8.
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