JP6872260B2 - 自動車の車線変更に対する危険を警報する方法及びこれを利用した警報装置 - Google Patents
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Description
前記プロセッサが、前記物体の前記獲得された移動情報を参照して、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の距離に対応して前記運転者に警報をすることを特徴とする警報装置である。
100: 車線変更警報装置
110: 通信部
120: プロセッサ
200: 自動車
BS: ブラインドスポット
Claims (18)
- 自動車の車線変更に対する危険を警報する方法において、
(a)運行中の自動車で撮影された少なくとも一つの後方イメージが獲得されると、警報装置が、学習されたCNNを用いて前記後方イメージをセグメンテーションすることにより前記後方イメージに対応されるセグメンテーションイメージを獲得する段階;
(b)前記警報装置が、前記セグメンテーションイメージを参照して、少なくとも一つのブラインドスポットにおいて少なくとも一つのフリースペース比率を確認するものの、前記フリースペース比率は、前記ブラインドスポットにおいて物体が位置しない道路領域の前記ブラインドスポットの全領域に対する比率で決定されることを特徴とする段階;及び
(c)前記フリースペース比率が少なくとも一つの所定の閾値以下である場合、前記警報装置が、前記自動車の運転者に車線変更に対する前記危険を警報する段階;
を含むことを特徴とする方法。 - 前記ブラインドスポットは、前記自動車の後方から遠くなる方向へ距離別に設定される第1サブブラインドスポットないし第nサブブラインドスポットを含み、
前記フリースペース比率に対する閾値各々である第1閾値ないし第n閾値各々が、前記第1サブブラインドスポットないし前記第nサブブラインドスポット各々に対して設定され、
前記(c)段階で、
前記警報装置は、第k閾値以下の前記フリースペース比率を有する第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の距離に対応して前記運転者に異なる警報をすることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - (i)前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k閾値以下であり、第k−1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が100%である場合を第1ケースとし、(ii)前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k閾値以下で、第k−1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が第k−1閾値以下である場合を第2ケースとし、(iii)前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が100%で、第k−1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k−1閾値以下である場合を第3ケースとすれば、前記警報装置は、前記第1ケースに比べて前記第2ケース及び前記第3ケースが、物体が前記自動車により近接していると前記運転者に警報することを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が、前記第k閾値を超過し、前記第k閾値より大きな値に設定された第k’閾値以下の状態で、第k+1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が第k+1閾値以下である場合、前記警報装置は、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車の間の前記距離に対応して前記運転者に異なる警報をすることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記警報装置は、前記第1サブブラインドスポットないし前記第nサブブラインドスポット各々の前記フリースペース比率の変化率各々を参照して、前記第1サブブラインドスポットないし前記第nサブブラインドスポット内での前記物体の移動情報を獲得し、
前記警報装置は、前記物体の前記獲得された移動情報を参照して、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の距離に対応して前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項2に記載の方法。 - 第k+1サブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が第k+1閾値以下の状態から大きくなる方向へと変化し、前記第kサブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が小さくなる方向に変化した場合、前記警報装置は、前記物体が前記第k+1サブブラインドスポットから前記第kサブブラインドスポットに移動すると判断し、
第k−1サブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が第k−1閾値以下の状態から大きくなる方向へと変化し、前記第kサブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が小さくなる方向に変化した場合、前記警報装置は、前記物体が前記第k−1サブブラインドスポットから前記第kサブブラインドスポットに移動するものと判断し、
前記警報装置は、前記第kサブブラインドスポットでの前記物体の前記移動方向をさらに参照し、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の前記距離に対応して、前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項5に記載の方法。 - 前記警報装置は、前記第kサブブラインドスポットでの前記フリースペース比率の変化率を参照して前記物体の速度または加速度を確認し、前記物体の前記速度または前記加速度を参照して前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の前記距離に対応して、前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 前記物体の前記速度または前記加速度を確認した結果、前記物体が前記自動車に接近すると判断された場合、前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k閾値よりも大きな値に設定された第k”閾値以下であれば、前記警報装置は、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車の間の前記距離に対応して前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記(a)段階で、
前記警報装置は、前記後方のイメージに対してコンボリューション演算を少なくとも一度適用してダウンサンプリングされた特徴マップとして少なくとも一つの特徴マップを生成し、前記ダウンサンプリングされた特徴マップに対してデコンボリューション演算を少なくとも一度適用し、前記後方イメージ内の前記道路領域と前記物体をセグメンテーションすることを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 自動車の車線変更に対する危険を警報する警報装置において、
運行中の自動車で撮影された少なくとも一つの後方映像イメージを獲得する通信部;及び
(I)学習されたCNNを用いて後方イメージをセグメンテーションすることにより前記後方イメージに対応されるセグメンテーションイメージを獲得するプロセスと、(II)前記セグメンテーションイメージを参照して、少なくとも一つのブラインドスポットにおいて少なくとも一つのフリースペース比率を確認するものの、前記フリースペース比率は、前記ブラインドスポットにおいて物体が位置しない道路領域の前記ブラインドスポットの全領域に対する比率で決定されることを特徴とするプロセス及び、(III)前記フリースペース比率が少なくとも一つの所定の閾値以下である場合、前記警報装置が、前記自動車の運転者に車線変更に対する前記危険を警報するプロセスを遂行するプロセッサ;
を含むことを特徴とする警報装置。 - 前記ブラインドスポットは、前記自動車の後方から遠くなる方向へ距離別に設定される第1サブブラインドスポットないし第nサブブラインドスポットを含み、
前記フリースペース比率に対する閾値各々である第1閾値ないし第n閾値各々が、前記第1サブブラインドスポットないし前記第nサブブラインドスポット各々に対して設定され、
前記(III)プロセスで、
前記プロセッサが、第k閾値以下の前記フリースペース比率を有する第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の距離に対応して前記運転者に異なる警報をすることを特徴とする請求項10に記載の警報装置。 - (i)前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k閾値以下であり、第k−1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が100%である場合を第1ケースとし、(ii)前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k閾値以下で、第k−1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が第k−1閾値以下である場合を第2ケースとし、(iii)前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が100%で、第k−1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k−1閾値以下である場合を第3ケースとすれば、前記プロセッサが、前記第1ケースに比べて前記第2ケース及び前記第3ケースが、物体が前記自動車により近接していると前記運転者に警報することを特徴とする請求項11に記載の警報装置。
- 前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が、前記第k閾値を超過し、前記第k閾値より大きな値に設定された第k’閾値以下の状態で、第k+1サブブラインドスポットの前記フリースペース比率が第k+1閾値以下である場合、前記プロセッサが、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車の間の前記距離に対応して前記運転者に異なる警報をすることを特徴とする請求項11に記載の警報装置。
- 前記プロセッサが、前記第1サブブラインドスポットないし前記第nサブブラインドスポット各々の前記フリースペース比率の変化率各々を参照して、前記第1サブブラインドスポットないし前記第nサブブラインドスポット内での前記物体の移動情報を獲得し、
前記プロセッサが、前記物体の前記獲得された移動情報を参照して、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の距離に対応して前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項11に記載の警報装置。 - 第k+1サブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が第k+1閾値以下の状態から大きくなる方向へと変化し、前記第kサブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が小さくなる方向に変化した場合、前記プロセッサが、前記物体が前記第k+1サブブラインドスポットから前記第kサブブラインドスポットに移動すると判断し、
第k−1サブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が第k−1閾値以下の状態から大きくなる方向へと変化し、前記第kサブブラインドスポットでの前記フリースペース比率が小さくなる方向に変化した場合、前記プロセッサが、前記物体が前記第k−1サブブラインドスポットから前記第kサブブラインドスポットに移動するものと判断し、
前記プロセッサが、前記第kサブブラインドスポットでの前記物体の前記移動方向をさらに参照し、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の前記距離に対応して、前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項14に記載の警報装置。 - 前記プロセッサが、前記第kサブブラインドスポットでの前記フリースペース比率の変化率を参照して前記物体の速度または加速度を確認し、前記物体の前記速度または前記加速度を参照して前記第kサブブラインドスポットと前記自動車との間の前記距離に対応して、前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項11に記載の警報装置。
- 前記物体の前記速度または前記加速度を確認した結果、前記物体が前記自動車に接近すると判断された場合、前記第kサブブラインドスポットの前記フリースペース比率が前記第k閾値よりも大きな値に設定された第k”閾値以下であれば、前記プロセッサが、前記第kサブブラインドスポットと前記自動車の間の前記距離に対応して前記運転者に警報をすることを特徴とする請求項16に記載の警報装置。
- 前記(I)プロセスで、
前記プロセッサは、前記後方のイメージに対してコンボリューション演算を少なくとも一度適用してダウンサンプリングされた特徴マップとして少なくとも一つの特徴マップを生成し、前記ダウンサンプリングされた特徴マップに対してデコンボリューション演算を少なくとも一度適用し、前記後方イメージ内の前記道路領域と前記物体をセグメンテーションすることを特徴とする請求項10に記載の警報装置。
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US11282225B2 (en) | 2018-09-10 | 2022-03-22 | Mapbox, Inc. | Calibration for vision in navigation systems |
US10776673B2 (en) * | 2019-01-31 | 2020-09-15 | StradVision, Inc. | Learning method and learning device for sensor fusion to integrate information acquired by radar capable of distance estimation and information acquired by camera to thereby improve neural network for supporting autonomous driving, and testing method and testing device using the same |
US11010641B2 (en) * | 2019-03-14 | 2021-05-18 | Mapbox, Inc. | Low power consumption deep neural network for simultaneous object detection and semantic segmentation in images on a mobile computing device |
CN110930733B (zh) * | 2019-11-29 | 2021-07-30 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车道切换风险处理方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN110956851B (zh) * | 2019-12-02 | 2020-11-24 | 清华大学 | 一种智能网联汽车协同调度换道方法 |
DE112020006572T5 (de) * | 2020-01-20 | 2022-12-08 | Mitsubishi Electric Corporation | Bewegungsassistenzvorrichtung, Bewegungsassistenzlernvorrichtung und Bewegungsassistenzverfahren |
US11603094B2 (en) | 2020-02-20 | 2023-03-14 | Toyota Motor North America, Inc. | Poor driving countermeasures |
US11527154B2 (en) * | 2020-02-20 | 2022-12-13 | Toyota Motor North America, Inc. | Wrong way driving prevention |
US11535246B2 (en) * | 2020-03-30 | 2022-12-27 | Denso Corporation | Systems and methods for providing a warning to an occupant of a vehicle |
CN111462488B (zh) * | 2020-04-01 | 2021-09-10 | 北京工业大学 | 一种基于深度卷积神经网络和交叉口行为特征模型的交叉口安全风险评估方法 |
CN111524389B (zh) * | 2020-04-16 | 2023-11-10 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车辆驾驶方法和装置 |
CN112669335A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-04-16 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 车辆感知方法、装置、电子设备以及机器可读存储介质 |
CN115092056A (zh) * | 2022-06-30 | 2022-09-23 | 泽景(西安)汽车电子有限责任公司 | 一种路况信息展示方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117082338B (zh) * | 2023-05-26 | 2024-07-26 | 北京瀚海京盛技术发展有限公司 | 一种基于大数据的视频分析监控系统 |
Family Cites Families (41)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7783403B2 (en) * | 1994-05-23 | 2010-08-24 | Automotive Technologies International, Inc. | System and method for preventing vehicular accidents |
JP3942289B2 (ja) * | 1998-11-09 | 2007-07-11 | 本田技研工業株式会社 | 車両監視装置 |
JP4151137B2 (ja) * | 1998-12-16 | 2008-09-17 | 株式会社豊田自動織機 | 車両における障害物検出装置及び車両 |
WO2001085491A1 (en) * | 2000-05-08 | 2001-11-15 | Automotive Technologies International, Inc. | Vehicular blind spot identification and monitoring system |
EP1504276B1 (en) * | 2002-05-03 | 2012-08-08 | Donnelly Corporation | Object detection system for vehicle |
US7477137B2 (en) * | 2005-06-23 | 2009-01-13 | Mazda Motor Corporation | Blind-spot detection system for vehicle |
JP2007008287A (ja) * | 2005-06-29 | 2007-01-18 | Mazda Motor Corp | 車両の後側方警報システム |
DE102005054972A1 (de) * | 2005-10-27 | 2007-05-03 | Daimlerchrysler Ag | Verfahren zur Totwinkelüberwachung bei Fahrzeugen |
JP2008040736A (ja) * | 2006-08-04 | 2008-02-21 | Aisin Aw Co Ltd | 車両検出装置、および車両検出方法 |
JP2008112349A (ja) * | 2006-10-31 | 2008-05-15 | Alpine Electronics Inc | 移動物体検知装置 |
US8199975B2 (en) * | 2006-12-12 | 2012-06-12 | Cognex Corporation | System and method for side vision detection of obstacles for vehicles |
EP3594853A3 (en) * | 2007-05-03 | 2020-04-08 | Sony Deutschland GmbH | Method for detecting moving objects in a blind spot region of a vehicle and blind spot detection device |
US7859432B2 (en) * | 2007-05-23 | 2010-12-28 | Che Il Electric Wireing Devices Co., Ltd. | Collision avoidance system based on detection of obstacles in blind spots of vehicle |
KR100908076B1 (ko) | 2008-03-25 | 2009-07-15 | 대성전기공업 주식회사 | 차량용 측, 후방 감지 장치 |
US8269652B2 (en) * | 2009-04-02 | 2012-09-18 | GM Global Technology Operations LLC | Vehicle-to-vehicle communicator on full-windshield head-up display |
US8633810B2 (en) * | 2009-11-19 | 2014-01-21 | Robert Bosch Gmbh | Rear-view multi-functional camera system |
US8432309B2 (en) * | 2010-11-29 | 2013-04-30 | Freescale Semiconductor, Inc. | Automotive radar system and method for using same |
CN102632839B (zh) * | 2011-02-15 | 2015-04-01 | 香港生产力促进局 | 一种基于后视图像认知的车载盲区预警系统及方法 |
US9586525B2 (en) * | 2011-11-28 | 2017-03-07 | Robert Bosch Gmbh | Camera-assisted blind spot detection |
US9139135B2 (en) * | 2012-09-07 | 2015-09-22 | Musaid A. ASSAF | System and method that minimizes hazards of blind spots while driving |
JP6142784B2 (ja) * | 2013-11-27 | 2017-06-07 | 株式会社デンソー | 運転支援装置 |
US9988047B2 (en) * | 2013-12-12 | 2018-06-05 | Magna Electronics Inc. | Vehicle control system with traffic driving control |
KR101541483B1 (ko) * | 2014-01-03 | 2015-08-03 | 현대모비스(주) | 차선 변경 감시 장치 및 그 제어 방법 |
DE102014212478A1 (de) * | 2014-06-27 | 2015-12-31 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Verfahren zur Erstellung eines Umfeldmodells eines Fahrzeugs |
KR101692628B1 (ko) * | 2014-12-24 | 2017-01-04 | 한동대학교 산학협력단 | 관심영역을 이용하여 차량의 후방 좌우 옆 차선 영역을 감지하는 방법 및 이를 이용한 차량용 영상 모니터링 시스템 |
CN105774809B (zh) * | 2014-12-26 | 2019-01-08 | 中国移动通信集团公司 | 一种行车盲区提示的方法和装置 |
CN104786933A (zh) * | 2015-03-04 | 2015-07-22 | 江苏大学 | 一种全景影像驾驶辅助装置及方法 |
US10214206B2 (en) * | 2015-07-13 | 2019-02-26 | Magna Electronics Inc. | Parking assist system for vehicle |
CN204978416U (zh) * | 2015-09-22 | 2016-01-20 | 天津市茂宏科技有限公司 | 一种智能车辆盲区监测系统和车辆 |
CN105564316A (zh) * | 2016-01-06 | 2016-05-11 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 车辆盲区监控系统及控制方法 |
JP6722051B2 (ja) | 2016-06-10 | 2020-07-15 | 株式会社Soken | 物体検出装置、及び物体検出方法 |
US20170355263A1 (en) * | 2016-06-13 | 2017-12-14 | Ford Global Technologies, Llc | Blind Spot Detection Systems And Methods |
CN106251701B (zh) * | 2016-09-14 | 2018-11-06 | 郑州轻工业学院 | 基于旋转变焦多摄像头的车辆后视监测报警系统及方法 |
KR20180065527A (ko) * | 2016-12-08 | 2018-06-18 | 경창산업주식회사 | 차량 후측방 경고 장치 및 이를 이용한 경고 방법 |
CN108229455B (zh) * | 2017-02-23 | 2020-10-16 | 北京市商汤科技开发有限公司 | 物体检测方法、神经网络的训练方法、装置和电子设备 |
CN106926779B (zh) * | 2017-03-09 | 2019-10-29 | 吉利汽车研究院(宁波)有限公司 | 一种车辆变道辅助系统 |
CN107128245A (zh) * | 2017-04-10 | 2017-09-05 | 江苏车视杰电子有限公司 | 一种车辆盲区预警系统 |
CN107564334B (zh) * | 2017-08-04 | 2020-04-21 | 武汉理工大学 | 一种停车场车辆盲区危险预警系统及方法 |
CN108010383A (zh) * | 2017-09-29 | 2018-05-08 | 北京车和家信息技术有限公司 | 基于行驶车辆的盲区检测方法、装置、终端及车辆 |
US10089743B1 (en) * | 2017-10-05 | 2018-10-02 | StradVision, Inc. | Method for segmenting an image and device using the same |
CN107953830B (zh) * | 2017-12-04 | 2021-03-30 | 广东工业大学 | 一种大型客车盲区检测警报系统及其检测警报方法 |
-
2018
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