聲源檢測系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】一種基于由拾音器收集到的聲音來檢測聲源（例如，車輛行駛聲音）的聲源檢測系統(tǒng)，其從由拾音器收集到的聲音中提取特征量，使用特征量通過多分類模式識別方法（例如，多分類SVM）根據(jù)聲源的位置設(shè)定多個(gè)分類，從由拾音器收集到的聲音中提取特征量以檢測聲源，從預(yù)設(shè)的多個(gè)分類中判定所提取的特征量所屬的分類，并且基于所述分類評估聲源。
【專利說明】聲源檢測系統(tǒng)
[0001]發(fā)明背景【技術(shù)領(lǐng)域】
[0002]本發(fā)明涉及一種聲源檢測系統(tǒng)，所述聲源檢測系統(tǒng)根據(jù)由聲音收集裝置(例如拾音器)收集到的聲音來檢測聲源。
【背景技術(shù)】
[0003]聲源檢測系統(tǒng)具有收集周圍聲音的兩個(gè)或更多個(gè)拾音器，并且可操作以基于到達(dá)延遲(即，各個(gè)拾音器接收到的聲音之間的到達(dá)時(shí)間差)等來檢測聲源(例如，車輛的行駛聲音)的運(yùn)動(dòng)方向等。在日本實(shí)用新型申請公開N0.5-92767 (JP5-92767U)中描述的系統(tǒng)中，由放置成相距給定間隔的兩個(gè)或更多個(gè)拾音器產(chǎn)生的電信號通過帶通濾波器，以分別從電信號中移除低頻帶和高頻帶的頻率分量，從而將電信號轉(zhuǎn)換成經(jīng)過修正的電信號。然后，由經(jīng)過修正的電信號計(jì)算車輛行駛聲音的特征所處的給定頻帶的功率，并且當(dāng)功率水平高于閾值時(shí)，判定存在接近車輛。另一方面，從經(jīng)過修正的電信號中移除不必要的噪聲分量，由此，所述經(jīng)過修正的電信號被轉(zhuǎn)換成噪聲抑制信號，并且計(jì)算兩個(gè)或更多個(gè)拾音器的噪聲抑制信號之間的互相關(guān)性，以便基于互相關(guān)性最大的到達(dá)延遲來計(jì)算接近車輛的接近方向。
[0004]當(dāng)車輛高速運(yùn)動(dòng)時(shí)，期望的是最大檢測距離足夠長，這是因?yàn)樾枰P(guān)于遠(yuǎn)處的接近車輛的信息。然而，在基于由一對拾音器接收到的聲音之間的到達(dá)延遲或到達(dá)時(shí)間差來檢測接近車輛的方法中，所述一對拾音器之間的距離受到車輛寬度的限制(因此，空間分辨率(最大檢測距離時(shí)的性能)受到限制)，或者在目標(biāo)頻帶中發(fā)生混淆現(xiàn)象；因此，隨著接近車輛和自車輛之間的距離增大，檢測接近車輛的能力下降，并且變得難以檢測接近方向、距離等。特別地，當(dāng)在判定接近車輛是否存在時(shí)使用閾值時(shí)，非常難以適當(dāng)?shù)卦O(shè)定閾值，并且檢測準(zhǔn)確性根據(jù)閾值而大幅度地變化。而且，在基于一對拾音器接收到的聲音的到達(dá)延遲來檢測接近車輛的方法中，除非確定到達(dá)延遲隨著時(shí)間的變化，否則無法檢測出接近方向；因此，難以由單次檢測來判定車輛是正在接近自車輛還是正在運(yùn)動(dòng)遠(yuǎn)離自車輛。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明提供了一種聲源檢測系統(tǒng)，所述聲源檢測系統(tǒng)適于以高準(zhǔn)確度檢測接近車輛。
[0006]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面的適于基于由聲音收集裝置收集到的聲音來檢測聲源的聲源檢測系統(tǒng)包括:分類單元，所述分類單元從由聲音收集裝置收集到的聲音中提取多個(gè)特征量，并且使用所述特征量通過多分類模式識別方法來根據(jù)聲源的位置設(shè)定多個(gè)分類；分類判定單元，所述分類判定單元在檢測聲源時(shí)從由聲音收集裝置收集到的聲音中提取特征量，并且從由分類單元設(shè)定的多個(gè)分類中判定所提取的特征量所屬的分類；和聲源評估單元，所述聲源評估單元基于由分類判定單元判定的分類來評估所述聲源。[0007]在所述聲源檢測系統(tǒng)中，聲源收集裝置在實(shí)際檢測聲源之前在聲源(例如，車輛的行駛聲音)的各種狀態(tài)下收集聲音。聲源的狀態(tài)可以包括對應(yīng)于聲源通過系統(tǒng)前部所耗費(fèi)的每個(gè)時(shí)間(間隔)的聲源位置、對應(yīng)于與聲源相距的每個(gè)距離的位置等。例如，當(dāng)聲源處于在聲源通過系統(tǒng)前部之前5至4秒的范圍(位置)內(nèi)、處于通過之前4至3秒的范圍內(nèi)、處于通過之前3至2秒的范圍內(nèi)、處于通過之前2至I秒的范圍內(nèi)內(nèi)、處于通過之前I至O秒的范圍內(nèi)以及處于通過之后的范圍內(nèi)時(shí)收集聲音。然后，在聲源檢測系統(tǒng)中，分類單元使用針對聲源的每種狀態(tài)收集到的聲音數(shù)據(jù)提取針對聲源的每種狀態(tài)的聲音特征量，并且使用聲音的特征量通過多分類模式識別方法來根據(jù)聲源的位置設(shè)定多個(gè)分類。例如，根據(jù)聲源的位置設(shè)定的多個(gè)分類可以是對應(yīng)于聲源通過系統(tǒng)前部所耗費(fèi)的各個(gè)時(shí)長的位置分類，或者是對應(yīng)于與聲源相距的各個(gè)距離的位置分類。例如，獲得用于使用特征量將通過系統(tǒng)前部之前5至4秒的分類、通過之前4至3秒的分類、通過之前3至2秒的分類、通過之前2至I秒的分類、通過之前I至O秒的分類和通過之后的分類彼此分開的信息。然后，當(dāng)聲源檢測系統(tǒng)操作以實(shí)際檢測聲源時(shí)，聲音收集裝置收集聲音，并且分類判定單元從收集到的聲音的聲音數(shù)據(jù)中提取特征量，并且從由分類單元設(shè)定的多個(gè)分類中判定所提取的特征量所屬的分類。此外，在聲源檢測系統(tǒng)中，聲源評估單元基于由此判定的分類來評估聲源的狀態(tài)。例如，當(dāng)判定距離通過2至I秒的分類時(shí)，評估聲源位于聲源將在當(dāng)前時(shí)間之后的2至I秒通過系統(tǒng)前部的位置處。因此，聲源檢測系統(tǒng)通過多分類模式識別方法根據(jù)聲源的狀態(tài)設(shè)定多個(gè)分類，并且判定聲源的聲音特征量所屬的分類，使得能夠以高準(zhǔn)確度檢測聲源。在使用通過多分類模式識別方法進(jìn)行分類的方法中，檢測準(zhǔn)確度不會(huì)根據(jù)例如聲源的位置而發(fā)生變化，并且不使用閾值進(jìn)行判定，從而允許靈活的檢測并且確保提高的檢測準(zhǔn)確度。而且，通過判定分類一次便能夠判定聲源是正在接近系統(tǒng)還是正在運(yùn)動(dòng)遠(yuǎn)離系統(tǒng)。
[0008]根據(jù)本發(fā)明的上述方面的聲源檢測系統(tǒng)可以還包括:聲源檢測單元，所述聲源檢測單元計(jì)算由構(gòu)成聲音收集裝置的多個(gè)拾音器分別收集到的聲音的相關(guān)值，并且通過比較計(jì)算出的相關(guān)值和閾值來檢測聲源；和修正單元，所述修正單元基于由聲源檢測單元獲得的檢測結(jié)果和由聲源評估單元獲得的評估結(jié)果來修正聲源檢測單元的閾值。在這個(gè)系統(tǒng)中，聲源檢測單元通過比較相關(guān)值與通過修正單元修正的閾值來檢測聲源。
[0009]在所述聲源檢測系統(tǒng)中，當(dāng)兩個(gè)或者更多個(gè)拾音器收集聲音以實(shí)際檢測聲源時(shí)，聲源檢測單元計(jì)算由各個(gè)拾音器收集到的聲音的相關(guān)值，并且通過比較所述相關(guān)值和所述閾值來檢測聲源。此外，在所述聲源檢測系統(tǒng)中，當(dāng)通過分類判定單元判定某一分類時(shí)，聲源評估單元基于由此判定的分類來評估聲源的狀態(tài)。如果通過這兩種方法檢測到聲源，并且由這兩種方法中的一種檢測到的聲源的位置(距離、時(shí)間)、運(yùn)動(dòng)方向等與由另一種方法檢測到的聲源的位置(距離、時(shí)間)、運(yùn)動(dòng)方向等大致一致，則通過聲源檢測單元和聲源評估單元以較高的可靠性檢測到聲源，并且通過聲源檢測單元以較高的可靠性計(jì)算相關(guān)值。因此，在所述聲源檢測系統(tǒng)中，當(dāng)基于由聲源檢測單元獲得的檢測結(jié)果和由聲源評估單元獲得的評估結(jié)果確保較高的可靠性時(shí)，修正單元修正聲源檢測單元的閾值。例如，當(dāng)可靠性較高時(shí)，閾值被設(shè)定為與通常使用的閾值相比更可能檢測到聲源的值。因而，在所述聲源檢測系統(tǒng)中，聲源檢測單元通過比較相關(guān)值和經(jīng)過修正的閾值來檢測聲源。因此，在所述聲源檢測系統(tǒng)中，根據(jù)在使用聲音相關(guān)值的方法中獲得的檢測結(jié)果和在使用分類的方法中獲得的檢測結(jié)果來修正用于在使用聲音相關(guān)值的方法中使用的閾值，使得能夠通過使用聲音相關(guān)值的方法以提高的穩(wěn)定性檢測聲源。例如，如果噪聲暫時(shí)混合到收集到的聲音中并且相關(guān)值減小，則在使用通常使用的閾值進(jìn)行判定的情況下，可能暫時(shí)檢測不到聲源，并且重復(fù)檢測到聲源和未檢測到聲源。然而，如果閾值被修正為更小的值，則即使相關(guān)值減小也能夠連續(xù)且穩(wěn)定地檢測到聲源。
[0010]在根據(jù)本發(fā)明的上述方面的聲源檢測系統(tǒng)中，分類單元可以根據(jù)聲源的運(yùn)動(dòng)方向設(shè)定多個(gè)分類。當(dāng)聲源是車輛(行駛聲音)并且該車輛在與自車輛行駛的道路交叉的道路上正在接近安裝有所述聲源檢測系統(tǒng)的自車輛時(shí)，車輛可以從自車輛的右手側(cè)接近自車輛，或者可以從自車輛的左手側(cè)接近自車輛。因而，即使接近車輛通過自車輛的前部所耗費(fèi)的時(shí)長或者接近車輛與自車輛相距的距離相等，接近車輛的運(yùn)動(dòng)方向也可能不同；因此，依據(jù)接近車輛的運(yùn)動(dòng)方向和位置來設(shè)定分類。利用依據(jù)聲源的運(yùn)動(dòng)方向以及聲源的位置設(shè)定的分類，能夠更為詳細(xì)地評估聲源的狀態(tài)，而且能夠高準(zhǔn)確度地檢測聲源。
[0011]在根據(jù)本發(fā)明的上述方面的聲源檢測系統(tǒng)中，分類單元可以根據(jù)道路的形狀和/或交通規(guī)則來設(shè)定多個(gè)分類。當(dāng)聲源是車輛時(shí)，該車輛行駛在道路上，并且可以根據(jù)道路的形狀來設(shè)定分類。而且，因?yàn)檐囕v根據(jù)交通規(guī)則行駛(例如，當(dāng)?shù)缆吩试S單向行駛時(shí)，車輛的運(yùn)動(dòng)方向僅為一個(gè)方向)，所以可以基于交通規(guī)則設(shè)定分類。因此，在如上所述的聲源檢測系統(tǒng)中，通過依據(jù)道路形狀和交通規(guī)則來進(jìn)行分類，能夠容易地設(shè)定最適合的分類。
[0012]在根據(jù)本發(fā)明的上述方面的聲源檢測系統(tǒng)中，分類單元可以根據(jù)車輛類型設(shè)定多個(gè)分類。當(dāng)聲源是車輛時(shí)，例如，大型車輛和普通車輛的行駛聲音彼此不同，并且這些類型的車輛的聲音特征量也不同。因此，能夠由聲音特征量來判定車輛的類型，并且能夠根據(jù)車輛的類型來設(shè)定分類。車輛可以大致分類成若干類型，例如大型車輛、普通載客車輛、輕型載客車輛和摩托車，或者可以分類成更詳細(xì)的類型。因此，在如上所述的聲源檢測系統(tǒng)中，依據(jù)車輛的類型來設(shè)定分類，使得能夠更為詳細(xì)地評估接近車輛(聲源)的狀態(tài)，并且能夠以提高的準(zhǔn)確度來檢測接近車輛。
[0013]根據(jù)本發(fā)明，通過多分類模式識別方法根據(jù)聲源的狀態(tài)來設(shè)定多個(gè)分類，并且判定聲源的聲音特征量所屬的分類，使得能夠高準(zhǔn)確度地檢測聲源。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0014]下面將參照附圖描述本發(fā)明的示例性實(shí)施例的特征、優(yōu)勢和技術(shù)以及工業(yè)意義，在所述附圖中，相同的附圖標(biāo)記表示相同的元件，并且其中:
[0015]圖1是示出了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的聲源檢測系統(tǒng)的學(xué)習(xí)裝置的構(gòu)造的視圖；和
[0016]圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的評估裝置的構(gòu)造的視圖；
[0017]圖3是在多分類SVM中使用的一組分類的一個(gè)示例的視圖；
[0018]圖4是圖解了在圖2的評估裝置中執(zhí)行的處理的流程的流程圖；
[0019]圖5是示出了根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的評估裝置的構(gòu)造的視圖；
[0020]圖6A至圖6E是示出了由圖5的評估裝置獲得的處理結(jié)果的一個(gè)示例的視圖，其中，圖6A示出了分類判定結(jié)果隨著時(shí)間的變化，圖6B示出了相關(guān)值隨著時(shí)間的變化，圖6C示出了方向角度隨著時(shí)間的變化，圖6D示出了在修正閾值之前的檢測結(jié)果的變化，并且圖6E示出了在修正閾值之后的檢測結(jié)果的變化；[0021]圖7是圖解了在圖5的評估裝置中執(zhí)行的處理的流程的流程圖；和
[0022]圖8A至圖SE是示出了在多分類SVM中使用的分類的示例的視圖，這些分類根據(jù)道路形狀和交通規(guī)則設(shè)定，其中，圖8A圖解了在十字路口的交匯點(diǎn)處與另一條道路交叉的道路在每個(gè)方向上均有一條車道的情況，圖8B圖解了在丁字路口處與另一條道路交叉的道路沒有車道的情況，圖SC圖解了在十字路口的交匯點(diǎn)處與另一條道路交叉的道路沒有車道的情況，圖8D圖解了在修改的十字路口的交匯點(diǎn)處與另一條道路交叉的道路允許單向交通的情況，并且圖8E圖解了在五條道路的交匯點(diǎn)處交叉的道路包括無車道的道路和允許單向交通的道路的情況。
【具體實(shí)施方式】
[0023]將參照附圖描述根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的聲源檢測系統(tǒng)。在附圖中，相同的附圖標(biāo)記分配給相同或者對應(yīng)的元件，并且將不再對其重復(fù)解釋。
[0024]在這個(gè)實(shí)施例中，根據(jù)本發(fā)明的聲源檢測系統(tǒng)用作接近車輛檢測系統(tǒng)，所述接近車輛檢測系統(tǒng)主要由以下部件構(gòu)成:在開發(fā)車輛期間事先實(shí)施學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)裝置；和評估裝置，所述評估裝置在裝運(yùn)時(shí)安裝在車輛上，并且適于實(shí)際檢測接近車輛。這個(gè)實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)根據(jù)由多個(gè)(兩個(gè)或者更多個(gè))拾音器中的每一個(gè)收集到的每個(gè)聲音(即，檢測自車輛附近的車輛(聲源)的行駛聲音)檢測正在接近自車輛(即，安裝有接近車輛檢測系統(tǒng)的車輛)的車輛，并且將關(guān)于接近車輛的信息提供給駕駛輔助系統(tǒng)。特別地，這個(gè)實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)使用多分類SVM (多分類支持向量機(jī))(多分類模式識別方法)通過學(xué)習(xí)來對接近車輛的狀態(tài)進(jìn)行分類，并且使用通過分類學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)來評估接近車輛。本發(fā)明可以實(shí)施為在評估裝置實(shí)施的處理方面彼此不同的兩種形式，即，第一實(shí)施例，其中，基于由多分類SVM判定的分類來檢測接近車輛，和第二實(shí)施例，其中，基于由多分類SVM判定的分類修正CSP (互功率譜相位分析，Cross-power Spectrum Phase analysis)方法中使用的閾值，并且根據(jù)CSP方法檢測接近車輛。
[0025]車輛的行駛聲音主要由道路噪聲(輪胎表面和道路表面之間的摩擦聲音)和花紋(pattern)噪聲(輪胎溝槽中的空氣漩渦(壓縮/釋放))構(gòu)成。行駛聲音還可以包括例如發(fā)動(dòng)機(jī)聲音或者噪聲和風(fēng)噪聲。可以事先通過實(shí)驗(yàn)等測量車輛行駛聲音的頻率分量的范圍。
[0026]SVM是使用監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式識別方法。根據(jù)多分類SVM，(通過學(xué)習(xí))在多維向量空間中獲得分離兩個(gè)或者更多個(gè)分類的決策面中的每一個(gè)，并且評估由此學(xué)習(xí)到的多個(gè)分類中的行駛聲音(聲源)所屬的分類。在這個(gè)實(shí)施例中，從由兩個(gè)或者更多個(gè)拾音器收集到的每個(gè)聲音數(shù)據(jù)中提取出的多個(gè)特征量用作多維向量，并且根據(jù)接近自車輛的車輛的狀態(tài)來設(shè)定分類。
[0027]CSP方法是使用傅里葉變換來評估聲源位置的方法。在CPS方法中，通過在頻率范圍中匹配由兩個(gè)或更多個(gè)拾音器收集到的各個(gè)聲音數(shù)據(jù)來獲得互相關(guān)值(CSP系數(shù))，并且當(dāng)互相關(guān)值等于或者大于閾值時(shí)，判定存在聲源。當(dāng)存在聲源時(shí)，通過互相關(guān)值最大的到達(dá)延遲獲得聲源的方向、位置等。
[0028]參照圖1至圖3，將描述根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)。圖1圖解了這個(gè)實(shí)施例的學(xué)習(xí)裝置的構(gòu)造。圖2圖解了第一實(shí)施例的評估裝置的構(gòu)造。圖3示出了多分類SVM中使用的一組分類的一個(gè)示例。[0029]根據(jù)第一實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)由事先實(shí)施學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)裝置I和安裝在車輛上并且可操作以檢測接近車輛的評估裝置2A構(gòu)成。學(xué)習(xí)裝置I在車輛開發(fā)期間事先實(shí)施學(xué)習(xí)，并且將通過學(xué)習(xí)獲得的數(shù)據(jù)裝載在每輛車輛的評估裝置2A中。為了事先實(shí)施學(xué)習(xí)，使用收集行駛聲音的實(shí)驗(yàn)車輛和接近實(shí)驗(yàn)車輛的接近車輛(產(chǎn)生行駛聲音的聲源)來執(zhí)行實(shí)際車輛實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，致使接近車輛在具有各種道路形狀的道路上在多種接近條件下行駛。
[0030]將描述學(xué)習(xí)裝置I。學(xué)習(xí)裝置I收集各種車輛接近狀態(tài)下的行駛聲音，并且使用多段行駛聲音數(shù)據(jù)段根據(jù)多分類SVM對車輛接近狀態(tài)進(jìn)行分類。學(xué)習(xí)裝置I包括聲音收集裝置10和計(jì)算機(jī)11。學(xué)習(xí)裝置I可以構(gòu)造成使得聲音收集裝置10和計(jì)算機(jī)11均安裝在實(shí)驗(yàn)車輛上，或者可以構(gòu)造成使得聲音收集裝置10和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置安裝在實(shí)驗(yàn)車輛上，并且行駛聲音數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置傳遞到作為計(jì)算機(jī)11的室內(nèi)計(jì)算機(jī)。在這個(gè)實(shí)施例中，學(xué)習(xí)裝置I的計(jì)算機(jī)11對應(yīng)于上述分類單元。
[0031]在這個(gè)實(shí)施例中，參照接近車輛通過車輛前部的時(shí)間，對應(yīng)于多個(gè)時(shí)間間隔設(shè)定分類。而且，參考接近車輛的運(yùn)動(dòng)方向來設(shè)定分類。在這個(gè)實(shí)施例中，設(shè)定對應(yīng)于六個(gè)時(shí)間間隔的分類。如圖3所示，當(dāng)將接近車輛通過收集行駛聲音的車輛(拾音器)前部的時(shí)間點(diǎn)設(shè)定為基準(zhǔn)點(diǎn)(O秒)并且接近車輛在與收集行駛聲音的車輛的道路交叉的道路上從左側(cè)運(yùn)動(dòng)到右側(cè)時(shí)，將在上述道路的交匯點(diǎn)的左手側(cè)上在基準(zhǔn)點(diǎn)之前的5至4秒的間隔設(shè)定為分類6，將基準(zhǔn)點(diǎn)之前的4至3秒的間隔設(shè)定為分類5，將基準(zhǔn)點(diǎn)之前的3至2秒的間隔設(shè)定為分類4，將基準(zhǔn)點(diǎn)之前的2至I秒的間隔設(shè)定為分類3，將基準(zhǔn)點(diǎn)之前的I至O秒的間隔設(shè)定為分類2，而將在交匯點(diǎn)的右手側(cè)上通過車輛前部之后的間隔(約5秒)設(shè)定為分類I。圖3圖解了接近車輛從左側(cè)運(yùn)動(dòng)到右側(cè)的情況。在接近車輛從右側(cè)運(yùn)動(dòng)到左側(cè)的情況下，以相同的方式沿著與圖3的方向相反的方向設(shè)定6個(gè)分類。
[0032]盡管在這個(gè)實(shí)施例中分類的數(shù)量為六，但是分類的最小數(shù)量可以是二。例如，在接近車輛通過車輛前部之前的5至O秒的間隔可以設(shè)定為分類2，通過之后的O至5秒的間隔可以設(shè)定為分類I。然而，優(yōu)選的是，在通過前部之前設(shè)定兩個(gè)或者更多個(gè)分類，并且在通過前部之后設(shè)定一個(gè)分類，原因在于，實(shí)際上期望的是逐步判定車輛接近。而且，可以不在通過前部之前的5至O秒的范圍內(nèi)設(shè)定分類，而是可以在諸如從6至O秒的范圍或者從3秒至O秒的范圍的其它范圍內(nèi)設(shè)定分類。盡管針對接近車輛的位置設(shè)定了對應(yīng)于相應(yīng)的時(shí)間間隔的分類，但是可以針對接近車輛的位置設(shè)定對應(yīng)于接近車輛與車輛(拾音器)相距的相應(yīng)距離的分類。
[0033]聲音收集裝置10具有構(gòu)成一對或多對拾音器的兩個(gè)或者更多個(gè)拾音器。所述兩個(gè)或者更多個(gè)拾音器位于車輛的前端部分處，并且沿著車輛寬度方向(側(cè)向方向)并排布置。拾音器可以不并排布置，而是可以例如位于豎直方向上的不同位置處。每一個(gè)拾音器中均是聲電轉(zhuǎn)換器，所述聲電轉(zhuǎn)換器收集車輛外部的環(huán)境聲音，并且將收集到的聲音轉(zhuǎn)換成電信號。對于拾音器的數(shù)量，聲音收集裝置10具有八個(gè)拾音器，這八個(gè)拾音器例如構(gòu)造成五對拾音器，由此確保提高的抗噪聲性能。
[0034]在實(shí)際車輛實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)實(shí)驗(yàn)車輛停止在具有各種道路形狀的道路(例如，十字路、丁字路和五條道路的匯合處)的交匯點(diǎn)前方時(shí)(或者實(shí)驗(yàn)車輛可以朝向交匯點(diǎn)行駛)時(shí)，聲音收集裝置10的每個(gè)拾音器均收集聲音，并且致使接近車輛在與實(shí)驗(yàn)車輛所停止(或者行駛)的道路交叉的道路上行駛(如果道路是允許車輛雙向行駛的類型的，則致使車輛在每個(gè)方向上行駛)。由此收集到的聲音數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置中。聲音數(shù)據(jù)可以不存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置中，而是可以依次傳遞到計(jì)算機(jī)11。而且，每次接近車輛行駛時(shí)，確定接近車輛通過實(shí)驗(yàn)車輛前部的時(shí)間點(diǎn)，并且以與聲音數(shù)據(jù)有關(guān)的方式存儲(chǔ)時(shí)間點(diǎn)(時(shí)間)?？梢酝ㄟ^使用雷達(dá)傳感器等來檢測接近車輛通過，或者可以由人來判定接近車輛通過。在實(shí)際車輛實(shí)驗(yàn)中，致使車輛在相同條件下行駛多次(例如，20次)，并且在相同條件下獲得多段聲音數(shù)據(jù)。
[0035]計(jì)算機(jī)11可以是例如個(gè)人計(jì)算機(jī)，并且主要由特征量提取單元12、學(xué)習(xí)單元13和多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14構(gòu)成。針對關(guān)于每種道路形狀的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向，計(jì)算機(jī)11接收由聲音收集裝置10的每個(gè)拾音器收集到的聲音的聲音數(shù)據(jù)(電信號)。計(jì)算機(jī)11對每個(gè)聲音數(shù)據(jù)均實(shí)施預(yù)處理，更加具體地，計(jì)算機(jī)11將模擬電信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，并且從數(shù)字電信號中移除指定頻帶(高于足以包括車輛行駛聲音的頻帶的給定頻帶的高頻帶和低于該給定頻帶的低頻帶)。
[0036]針對關(guān)于每種道路形狀的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向，特征量提取單元12從已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理的每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)中提取特征量。在這個(gè)實(shí)施例中，如下所述的十四個(gè)特征量用作特征量。作為從每對拾音器的聲音數(shù)據(jù)中提取的特征量，提取到達(dá)延遲信息、到達(dá)延遲信息的平均值(例如，過去20個(gè)數(shù)據(jù)段的平均值)、CSP系數(shù)的峰值(互相關(guān)值)、和CSP系數(shù)的峰值的平均值(例如，過去20個(gè)數(shù)據(jù)段的平均值)。針對一對拾音器的左側(cè)拾音器作為基準(zhǔn)的情況和一對拾音器的右側(cè)拾音器作為基準(zhǔn)的情況分別提取四個(gè)特征量；由此獲得八個(gè)特征量。當(dāng)以100毫秒(msec)的時(shí)間間隔處理數(shù)據(jù)時(shí)，過去20個(gè)數(shù)據(jù)段的平均值是在過去兩秒內(nèi)獲得的相應(yīng)數(shù)據(jù)的平均值。作為從每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)中提取的特征量，提取六個(gè)特征量，即，六個(gè)頻帶(500-630Hz、630-793Hz、793-1000Hz、1000-1260Hz、1260-1587Hz 和1587-2000Hz)中的頻譜功率值(強(qiáng)度)。根據(jù)已知的CSP方法計(jì)算CSP系數(shù)(互相關(guān)值)和到達(dá)延遲。
[0037]假設(shè)安裝有聲音收集裝置10的車輛不運(yùn)動(dòng)，則對于關(guān)于每種道路形狀的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向，學(xué)習(xí)裝置13根據(jù)多分類SVM在使用由特征量提取單元12提取的十四個(gè)特征量的十四維向量空間上獲得用于分離六個(gè)分類的決策面。這時(shí)，學(xué)習(xí)單元13也根據(jù)多分類SVM對除了已設(shè)定的六個(gè)分類之外的第七分類(例如，在通過前部之前的五秒之前的分類，或者在通過前部之后五秒之后的分類)實(shí)施學(xué)習(xí)。通過在此不再詳細(xì)描述的已知方法根據(jù)多分類SVM獲得決策面。盡管假設(shè)裝配有聲音收集裝置10的車輛不運(yùn)動(dòng)，但是也可以假設(shè)該車輛正在運(yùn)動(dòng)。如果假設(shè)車輛不運(yùn)動(dòng)，則僅執(zhí)行使用多分類SVM的方法，從而確保提高性能。
[0038]多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14構(gòu)造在計(jì)算機(jī)11的存儲(chǔ)裝置的給定區(qū)域中，由學(xué)習(xí)單元13根據(jù)多分類SVM獲得的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在其中。存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14中的數(shù)據(jù)是代表針對關(guān)于每種道路形狀的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向在由十四個(gè)特征量提供的十四維向量空間上分離六個(gè)分類的決策面的數(shù)據(jù)。
[0039]將描述評估裝置2A。評估裝置2A安裝在車輛上，并且適于在車輛行駛期間收集環(huán)境聲音，根據(jù)多分類SVM判定收集到的聲音數(shù)據(jù)(十四個(gè)特征量)所屬的分類，并且基于由此判定的分類評估接近車輛的狀態(tài)。評估裝置2A包括聲音收集裝置20和ECU (電子控制單元)21A。[0040]聲音收集裝置20的構(gòu)造與學(xué)習(xí)裝置I的聲音收集裝置10的構(gòu)造類似。在聲音收集裝置20中，每個(gè)拾音器均在車輛行駛期間(包括例如在交匯點(diǎn)處的暫時(shí)停止)收集聲音，并且將收集到的聲音數(shù)據(jù)傳遞到ECU21A。
[0041]E⑶21A是電子控制單元，所述電子控制單元包括CPU (中央處理單元)、R0M (只讀存儲(chǔ)器)、RAM (隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)等，并且對評估裝置2A進(jìn)行全面控制。E⑶21A具有特征量提取單元22、接近車輛評估單元23、和多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24。E⑶2IA從聲音裝置20接收代表由每個(gè)拾音器收集到的聲音的聲音數(shù)據(jù)(電信號)。ECU21A對聲音數(shù)據(jù)執(zhí)行與由學(xué)習(xí)裝置I的計(jì)算機(jī)11執(zhí)行的預(yù)處理類似的預(yù)處理。在第一實(shí)施例中，特征量提取單元22和接近車輛評估單元23分別對應(yīng)于上述“分類判定單元”和“聲源評估單元”。
[0042]多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24構(gòu)造在E⑶21A的存儲(chǔ)裝置的給定區(qū)域中，并且存儲(chǔ)所有存儲(chǔ)在學(xué)習(xí)裝置I的多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14中的學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)。
[0043]特征量提取單元22實(shí)施與學(xué)習(xí)裝置I的特征量提取單元12基本相同的處理。每次特征量提取單元22接收聲音收集裝置20的每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)時(shí)，提取單元22均使用已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理的每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)提取十四個(gè)特征量。
[0044]接近車輛評估單元23使用根據(jù)多分類SVM獲得且存儲(chǔ)在多分類SMV數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)(B卩，表示針對關(guān)于每種道路形狀的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向在十四維向量空間上分離六個(gè)分類的決策面的數(shù)據(jù))，判定由特征量提取單元22提取的十四個(gè)特征量在十四維向量空間上所屬的分類。當(dāng)接近車輛評估單元23判定特征量屬于除了已設(shè)定的六個(gè)分類之外的第七分類時(shí)(即，當(dāng)在自車輛附近不存在聲源(車輛的行駛聲音)時(shí))，判定不存在接近自車輛的車輛。當(dāng)接近車輛評估單元23判定特征量屬于已設(shè)定的六個(gè)分類中的一個(gè)分類時(shí)(當(dāng)在自車輛附近存在聲源時(shí))，判定存在接近自車輛的車輛，并且基于分類評估接近車輛的接近狀態(tài)。接近狀態(tài)包括接近車輛通過自車輛前部需要耗費(fèi)多少秒或者車輛是否已經(jīng)通過自車輛前部、接近車輛沿著哪個(gè)方向接近自車輛等。如果確定了接近車輛通過車輛前部需要耗費(fèi)多少秒，則能夠由時(shí)間和接近車輛的車速(例如，接近車輛所行駛的道路的車速限值)來確定接近車輛與自車輛相距的大致距離。
[0045]E⑶21A基于接近車輛評估單元23的評估結(jié)果產(chǎn)生接近車輛信息，并且將接近車輛信息傳遞到駕駛輔助裝置3。接近車輛信息包括例如是否存在接近車輛和存在接近車輛時(shí)的接近時(shí)間和接近方向。
[0046]駕駛輔助系統(tǒng)3由多種類型的傳感器、ECU等構(gòu)成，并且能夠操作以在多個(gè)駕駛方面輔助駕駛員。特別地，當(dāng)駕駛輔助裝置3接收到來自評估裝置2A的接近車輛信息時(shí)，駕駛輔助裝置3實(shí)施關(guān)于接近車輛的駕駛輔助。例如，當(dāng)有車輛接近自車輛時(shí)，駕駛輔助裝置3判定接近車輛與自車輛發(fā)生碰撞的可能性。當(dāng)駕駛輔助裝置3判定存在發(fā)生這種碰撞的可能性時(shí)，駕駛輔助裝置3向駕駛員發(fā)出警告，和/或向駕駛員提供關(guān)于接近車輛的信息。如果碰撞的可能性增大，則實(shí)施諸如自動(dòng)制動(dòng)的車輛控制。在這種情況下，通過比較接近車輛的接近時(shí)間與自車輛抵達(dá)有關(guān)交匯點(diǎn)所耗費(fèi)的時(shí)間來判定碰撞的可能性等。在沒有交通信號的交匯點(diǎn)或交叉點(diǎn)，上述關(guān)于碰撞可能性的判定和駕駛輔助是尤其有用的。
[0047]參照圖1至圖3，將描述根據(jù)第一實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)的操作。特別地，將參照圖4的流程圖描述評估裝置2A的操作。圖4的流程圖圖解了由評估裝置2A實(shí)施的操作的流程。[0048]在事先實(shí)施的實(shí)際車輛實(shí)驗(yàn)中，致使接近車輛沿著允許車輛行駛的所有方向駛向每種道路形狀的交匯點(diǎn)并且通過所述交匯點(diǎn)。在車輛行駛期間，安裝在車輛上的學(xué)習(xí)裝置I的聲音收集裝置10利用每個(gè)拾音器收集車輛外部的環(huán)境聲音，將收集到的聲音轉(zhuǎn)換成電信號，并且將電信號的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置中。這時(shí)，確定接近車輛通過車輛前部的時(shí)間點(diǎn)，并且也將關(guān)于通過的時(shí)間點(diǎn)的信息以與聲音數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的方式存儲(chǔ)。對于關(guān)于每種道路形狀的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向由每個(gè)拾音器收集的聲音數(shù)據(jù)被傳遞到學(xué)習(xí)裝置I的計(jì)算機(jī)11。計(jì)算機(jī)11對每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)執(zhí)行預(yù)處理。
[0049]針對關(guān)于每種道路形狀的接近車輛的每個(gè)運(yùn)動(dòng)方向，計(jì)算機(jī)11從每個(gè)拾音器的已經(jīng)受到預(yù)處理的聲音數(shù)據(jù)中提取十四個(gè)特征量。然后，計(jì)算機(jī)11根據(jù)多分類SVM獲得用于在使用十四個(gè)特征量的十四維向量空間上分離六個(gè)分類的決策面，并且將學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14中。
[0050]評估裝置2A安裝在每輛車輛上，并且學(xué)習(xí)裝置I的多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在評估裝置2A的多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24中。
[0051]在每輛車輛中，聲音收集裝置20的每個(gè)拾音器均收集車輛外部的環(huán)境聲音，將收集到的聲音轉(zhuǎn)換成電信號，并且將電信號傳遞到E⑶21A(圖4中的步驟S10)。E⑶21A接收兩個(gè)或者更多個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)，并且對對應(yīng)的兩組或者更多組聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
[0052]每次E⑶21A從聲音收集裝置20接收每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)時(shí)，E⑶21A均使用已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理的每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)提取十四個(gè)特征量(步驟S11)。然后，E⑶21A根據(jù)存儲(chǔ)在多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)判定提取的十四個(gè)特征量所屬的分類(步驟S12)。E⑶21A根據(jù)由此判定的分類評估接近自車輛的車輛的接近狀態(tài)(步驟S13)。如果存在特征量所屬的分類，則ECU21A判定存在接近車輛(聲源)，并且根據(jù)所述分類獲得接近車輛的接近時(shí)間(或者距離)、運(yùn)動(dòng)方向等。然后，E⑶21A根據(jù)接近狀態(tài)產(chǎn)生接近車輛信息，并且將接近車輛信息傳遞到駕駛輔助裝置3。
[0053]根據(jù)第一實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)，通過使用多分類SVM學(xué)習(xí)來根據(jù)車輛的接近狀態(tài)設(shè)定分類，并且根據(jù)學(xué)習(xí)到的數(shù)據(jù)判定實(shí)際接近自車輛的車輛的聲音特征量所屬的分類，使得能夠高精確度地靈活檢測接近車輛。當(dāng)應(yīng)用使用多分類SVM的方法時(shí)，無論接近車輛是運(yùn)動(dòng)遠(yuǎn)離自車輛還是駛向自車輛，均不會(huì)根據(jù)閾值實(shí)施判定，并且判定準(zhǔn)確性不會(huì)根據(jù)閾值的設(shè)定而發(fā)生變化；因此，能夠靈活地檢測接近車輛，并且同時(shí)確保提高的檢測準(zhǔn)確性。而且，通過對分類進(jìn)行單次判定，能夠判定接近車輛是接近自車輛還是運(yùn)動(dòng)遠(yuǎn)離自車輛。
[0054]根據(jù)所述接近車輛檢測系統(tǒng)，根據(jù)多個(gè)參數(shù)(例如，時(shí)間方面的位置，運(yùn)動(dòng)方向)設(shè)定分類，并且這些分類被學(xué)習(xí)，使得能夠評估接近車輛的多種狀態(tài)，例如接近車輛通過自車輛前部的所需要的時(shí)間和運(yùn)動(dòng)方向。而且，根據(jù)所述接近車輛檢測系統(tǒng)，使用多個(gè)特征量(例如，每對拾音器的聲音的到達(dá)延遲和互相關(guān)值，以及每個(gè)拾音器的聲音的每個(gè)頻帶中的頻譜功率值)，使得能夠根據(jù)聲音的多種元素對車輛的接近狀態(tài)綜合地進(jìn)行分類。
[0055]參照圖1、圖5和圖6A至圖6E，將描述根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)。圖5圖解了根據(jù)第二實(shí)施例的評估裝置的構(gòu)造。圖6A至圖6E示出了通過圖5的評估裝置獲得的處理結(jié)果的一個(gè)示例。
[0056]根據(jù)第二實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)與根據(jù)第一實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)的不同之處在于在評估裝置中實(shí)施的處理，并且所述根據(jù)第二實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)主要由事先實(shí)施學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)裝置I和安裝在車輛上并且能夠操作以檢測接近車輛的評估裝置2B構(gòu)成。學(xué)習(xí)裝置I基本與第一實(shí)施例的學(xué)習(xí)裝置相同，故在此將不贅述。
[0057]將描述評估裝置2B。與根據(jù)第一實(shí)施例的評估裝置2A類似，評估裝置2B根據(jù)多分類SVM判定收集到的聲音數(shù)據(jù)所屬的分類，并且根據(jù)判定的分類評估接近車輛的狀態(tài)。而且，評估裝置2B由收集到的聲音數(shù)據(jù)計(jì)算CSP系數(shù)，并且通過CSP方法檢測接近車輛的狀態(tài)。然后，評估裝置2B根據(jù)由多分類SVM評估的接近車輛的狀態(tài)和由CSP方法檢測到的接近車輛的狀態(tài)來修正CSP方法中使用的閾值，并且使用經(jīng)過修正的閾值通過CSP方法檢測接近車輛的狀態(tài)。評估裝置2B包括聲音收集裝置20和E⑶21B。聲音收集裝置20基本與第一實(shí)施例的聲音收集裝置相同，故在此將不贅述。
[0058]E⑶21B是主要由CPU、ROM、RAM等構(gòu)成的電子控制單元，并且對評估裝置2B進(jìn)行綜合控制。ECU21B具有特征量提取單元22、接近車輛評估單元23、多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24、和接近車輛檢測單元25。E⑶21B從聲音收集裝置20接收每個(gè)拾音器收集到的聲音數(shù)據(jù)(電信號)，并且以與第一實(shí)施例的ECU21B相同的方式對聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。在第二實(shí)施例中，特征量提取單元22和接近車輛評估單元23對應(yīng)于上述“分類判定單元”和“聲源評估單元”，并且接近車輛檢測單元25對應(yīng)于上述“聲源檢測單元”和“修正單元”。
[0059]特征量提取單元22和接近車輛評估單元23基本與第一實(shí)施例中的特征量提取單元和接近車輛評估單元相同，故將不再贅述。特征量提取單元22計(jì)算作為特征量的用于在接近車輛檢測單元25中使用的CSP系數(shù)(互相關(guān)值)和到達(dá)延遲。而且，多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24基本與第一實(shí)施例的多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置相同，故在此不再贅述。
[0060]接近車輛檢測單元25通過CSP方法判定由特征量提取單元22提取的CSP系數(shù)(互相關(guān)值)的峰值是否大于閾值(初始值)。所述閾值(初始值)是通常用在用于檢測車輛的行駛聲音的CSP方法中的閾值，以便判定是否確實(shí)存在車輛(聲源)的行駛聲音。通過實(shí)際車輛實(shí)驗(yàn)等設(shè)定所述閾值。當(dāng)CSP系數(shù)的峰值大于所述閾值時(shí)，接近車輛檢測單元25判定存在接近車輛(聲源)，基于到達(dá)延遲隨著時(shí)間的變化來判定接近車輛的運(yùn)動(dòng)方向(接近方向)，并且根據(jù)到達(dá)延遲計(jì)算與接近車輛相距的距離。當(dāng)CSP系數(shù)的峰值等于或者小于所述閾值時(shí)，接近車輛檢測單元25判定不存在接近車輛。
[0061]然后，接近車輛檢測單元25比較上述CSP方法的檢測結(jié)果和接近車輛評估單元23根據(jù)多分類SVM獲得的評估結(jié)果。如果通過比較發(fā)現(xiàn)通過CSP方法檢測到接近車輛并且通過多分類SVM檢測到接近車輛，并且由CSP方法計(jì)算得出的與接近車輛相距的距離大致等于由多分類SVM評估的與接近車輛相距的距離，則每次檢測的可靠性較高，并且CSP系數(shù)的可靠性也較高。因此，當(dāng)由CSP方法計(jì)算得出的與接近車輛相距的距離大致等于由多分類SVM評估的與接近車輛相距的距離時(shí)，則將CSP方法中使用的閾值設(shè)定成比初始值更小的值，使得更可能檢測到接近車輛(聲源)。通過實(shí)際車輛實(shí)驗(yàn)等設(shè)定閾值減小的程度。當(dāng)閾值減小時(shí)，閾值的減小量可以根據(jù)可靠程度變化。在一些情況下，即使存在接近車輛(聲源)，例如，由于噪聲對收集到的聲音的影響，所以CSP系數(shù)被暫時(shí)地計(jì)算為較低的值；因此，當(dāng)可靠性較高時(shí)，將閾值設(shè)定為更小的值，使得即使在上述情況下也能夠檢測接近車輛(聲源)。因而，接近車輛檢測單元25使用減小的閾值(經(jīng)過修正的值)通過CSP方法判定CSP系數(shù)的峰值是否大于閾值(經(jīng)過修正的值)，并且在CSP系數(shù)的峰值大于所述閾值時(shí)獲得接近車輛的運(yùn)動(dòng)方向和與接近車輛相距的距離。
[0062]圖6A至6E示出了通過評估裝置2B獲得的處理結(jié)果的一個(gè)示例。在這個(gè)示例中，接近車輛在位于自車輛前方或者前部的交叉道路上從左側(cè)運(yùn)動(dòng)到右側(cè)。在圖6A中，O秒是位于車輛前部的基準(zhǔn)點(diǎn)，并且如圖6C所示，相對于接近車輛的方向角度在O秒的時(shí)間點(diǎn)處從正值變?yōu)樨?fù)值。對應(yīng)于與接近車輛相距的大致距離的方向角度的絕對值在自車輛前部附近大幅度地變化，并且隨著接近車輛運(yùn)動(dòng)遠(yuǎn)離自車輛而更小幅度地變化。
[0063]圖6A示出了由接近車輛評估單元23根據(jù)多分類SVM進(jìn)行的類判定的結(jié)果，其中，按照對應(yīng)于通過自車輛前部之前的各個(gè)時(shí)間間隔的分類6、分類5、分類4、分類3和分類2的順序判定了近乎正確的分類。然而，特征量例如由于噪聲對收集到的聲音的影響而發(fā)生變化，并且在分類6和分類5之間以及在分類5和分類4之間判定了分類3等。能夠從由此判定的每個(gè)分類的設(shè)定時(shí)間來計(jì)算與接近車輛相距的距離。
[0064]圖6B示出了相關(guān)值(CSP系數(shù))隨著時(shí)間的變化和初始值的閾值％，并且圖6D示出了基于相關(guān)值(CSP系數(shù))和閾值thi之間的比較結(jié)果的檢測到/未檢測到接近車輛。在這個(gè)示例的情況下，由于例如噪聲的影響而暫時(shí)減小相關(guān)值；因此，如果根據(jù)閾值thi判定檢測到/未檢測到，則存在未檢測到接近車輛的某些時(shí)間間隔，如圖6D所示，并且重復(fù)檢測到接近車輛和未檢測到接近車輛。
[0065]假設(shè)通過CSP方法計(jì)算出的與接近車輛相距的距離大致等于由多分類SVM評估的與接近車輛相距的距離，并且閾值被設(shè)定為小于閾值的閾值th2。在這種情況下，如圖6B所示，相關(guān)值(CSP系數(shù))連續(xù)超過閾值th2。結(jié)果，如圖6E所示，能夠穩(wěn)定地連續(xù)檢測到接近車輛。
[0066]參照圖1、圖5和圖6A至圖6E。將描述根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)的操作。特別地，將參照圖7的流程圖來描述評估裝置2B的操作。圖7的流程圖圖解了在評估裝置2B中執(zhí)行的處理的流程。學(xué)習(xí)裝置I的操作與第一實(shí)施例的學(xué)習(xí)裝置的操作基本相同，故在此不再贅述。
[0067]評估裝置2B安裝在每輛車輛上，并且存儲(chǔ)在學(xué)習(xí)裝置I的多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置14中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)在評估裝置2B的多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24中。
[0068]在每個(gè)車輛中，聲音收集裝置20的每個(gè)拾音器均收集車輛外部的環(huán)境聲音，將收集到的聲音轉(zhuǎn)換成電信號，并且將電信號傳遞到E⑶21B(圖7中的步驟S20)。E⑶21B接收兩個(gè)或更多個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)，并且對從各個(gè)拾音器接收的兩組或更多組聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
[0069]每次E⑶21B從聲音收集裝置20接收每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)，E⑶21B均使用已經(jīng)經(jīng)過預(yù)處理的每個(gè)拾音器的聲音數(shù)據(jù)來提取特征量(步驟S21)，并且計(jì)算CSP系數(shù)(步驟S22)。應(yīng)當(dāng)注意的是，CSP系數(shù)是多分類SVM使用的十四個(gè)特征量的一部分。
[0070]然后，E⑶2IB根據(jù)存儲(chǔ)在多分類SVM數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置24中的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)判定提取的十四個(gè)特征量所屬的分類(步驟S23 )。ECU2IB根據(jù)由此判定的分類來判定接近自車輛的車輛的接近狀態(tài)(步驟S24)。如果存在特征量所屬的分類，則ECU21B判定存在接近車輛(聲源)，并且根據(jù)由此判定的分類獲得接近車輛的接近時(shí)間(距離)、運(yùn)動(dòng)方向等。
[0071]而且，E⑶21B通過比較CSP系數(shù)的峰值和閾值(初始值)來判定是否存在接近車輛(聲源)，并且在判定存在接近車輛時(shí)基于到達(dá)延遲來獲得與接近車輛相距的距離，使得能夠在閾值處理中使用所述距離。
[0072]當(dāng)通過多分類SVM檢測到接近車輛并且也通過CSP方法檢測到接近車輛時(shí)，E⑶21B比較通過多分類SVM獲得的與接近車輛相距的距離和通過CSP方法獲得的與接近車輛相距的距離，并且當(dāng)上述兩個(gè)距離大致相等時(shí)將CSP方法的閾值設(shè)定為更小的閾值(步驟S25)。在其它情況下，保持CSP方法的閾值的初始值。然后，E⑶21B使用經(jīng)過修正的閾值或初始閾值，通過比較CSP系數(shù)的峰值與該閾值來判定是否存在接近車輛。當(dāng)ECU21B判定存在接近車輛時(shí)，ECU21B基于到達(dá)延遲獲得與接近車輛相距的距離、運(yùn)動(dòng)方向等(步驟S26)。然后，E⑶21B基于步驟S26中獲得的檢測結(jié)果產(chǎn)生接近車輛信息，并將接近車輛信息傳遞到駕駛輔助裝置3。
[0073]根據(jù)第二實(shí)施例的接近車輛檢測系統(tǒng)，基于通過CSP方法檢測到的檢測結(jié)果和通過多分類SVM檢測到的檢測結(jié)果來修正CSP方法的閾值，使得即使當(dāng)CSP系數(shù)由于例如噪聲的影響而減小時(shí)，也能夠通過CSP方法以提高的穩(wěn)定性檢測接近車輛。
[0074]參照圖8A至圖SE，將更為詳細(xì)地描述設(shè)定在多分類SVM中使用的分類的方式。圖8A至圖SE中的每一個(gè)均示出了在多分類SVM中使用并且根據(jù)道路形狀和交通規(guī)則設(shè)定的一組分類的一個(gè)不例。
[0075]每輛車輛均在道路上行駛，并且因此沿著道路形狀運(yùn)動(dòng)。而且，車輛按照交通規(guī)則行駛。因此，如果基于包括在地圖信息中的各種道路形狀和交通規(guī)則設(shè)定分類，則能夠設(shè)定詳細(xì)且準(zhǔn)確的分類。
[0076]例如，如圖8A所示，當(dāng)在十字路的交匯處與自車輛MV所處的道路MR交叉的道路CR是雙車道(即，每個(gè)方向上具有一條車道)時(shí)，則在道路CR的從自車輛MV的左手側(cè)至右手側(cè)的車道上，在自車輛 MV的左手側(cè)(在通過前部之前)上設(shè)定在依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類C6E> C5K、C4K、C3E> C2E,并且在自車輛MV的右手側(cè)(在通過前部之后)上設(shè)定一個(gè)分類C1K。而且，在道路CR的從自車輛MV的右手側(cè)至左手側(cè)的車道(Iane)上，在自車輛MV的右手側(cè)(在通過前部之前)上設(shè)定依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類Ca、C5L, C4L, C3L> C2L,并且在自車輛MV的左手側(cè)(在通過前部之后)上設(shè)定一個(gè)分類Cu。此外，在能夠從自車輛MV視覺上識別出的位于自車輛MV前方或者前部的道路MR的相對側(cè)上并且在十字路口內(nèi)設(shè)定一個(gè)分類C1F。
[0077]如圖8B所示，當(dāng)在丁字路口的交匯點(diǎn)處與自車輛MV的道路MR交叉的道路CR沒有車道并且允許雙向通行時(shí)，在道路CR上關(guān)于從自車輛MV的左手側(cè)至右手側(cè)的運(yùn)動(dòng)方向，在自車輛MV的左手側(cè)(在通過前部之前)上設(shè)定依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類C6K、C5K、C4K、C3E>C2E,并且在自車輛MV的右手側(cè)(在通過前部之后)上設(shè)定一個(gè)分類C1K。而且，在道路CR上關(guān)于從自車輛MV的右手側(cè)至左手側(cè)的運(yùn)動(dòng)方向，在自車輛MV的右手側(cè)(在通過前部之前)上設(shè)定依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類C6^ C5L, C4l, C3L> C2l,在自車輛MV的左手側(cè)(在通過前部之后)上設(shè)定一個(gè)分類Cu。此外，在道路MR上，在自車輛V的前方的十字路口內(nèi)設(shè)定一個(gè)分類 C1F。
[0078]當(dāng)如圖8C所示在十字路口的交匯點(diǎn)處與自車輛MV的道路MR交叉的道路CR沒有車道并且允許雙向通行時(shí)，以與圖8B的丁字路的情況相同的方式設(shè)定道路CR上的各個(gè)分類。此外，在位于自車輛MV前方的道路MR的相對側(cè)上且在十字路口內(nèi)設(shè)定一個(gè)分類C1F。
[0079]當(dāng)如圖8D所示在修改的十字路口的交匯點(diǎn)處與自車輛MV的道路MR以直角交叉的道路CR沒有車道并且允許朝向交匯點(diǎn)單向行駛、并且與自車輛MV的道路MR傾斜相交的道路SR沒有車道并且允許朝向交匯點(diǎn)單向行駛時(shí)，在道路CR上關(guān)于從自車輛MV的右手側(cè)朝向交匯點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向設(shè)定依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類Ca、Ca、C|、CpC%，并且在道路SR上關(guān)于從自車輛MV的沿著斜向向后的左手側(cè)朝向交匯點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向設(shè)定依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類C6S、C5S、C4s, C3s> C2so此外，在位于自車輛MV前方的道路MR的相對側(cè)上且在十字路口內(nèi)部設(shè)定一個(gè)分類c1F。
[0080]當(dāng)如圖SE所示在五條道路的交匯點(diǎn)和交叉部處與自車輛MV的道路MR交叉的道路CR沒有車道并且允許雙向行駛、并且與自車輛MV的道路MR傾斜交叉的道路SR沒有車道并且允許朝向交匯點(diǎn)單向行駛時(shí)，以與圖8C的十字路的情況相同的方式在道路CR和道路MR上設(shè)定分類，并且在道路SR上關(guān)于從自車輛MV的斜向向后的左手側(cè)朝向交匯點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)方向設(shè)定依據(jù)時(shí)間分開的五個(gè)分類c6s、C5s> C4s> C3s> C25O
[0081]在設(shè)定每個(gè)分類的過程中，可以假設(shè)在每條道路上行駛的車輛的給定車速(例如，道路的速度限值)，并且沿著車輛行駛方向測量的設(shè)定在道路上的每個(gè)分類的寬度可以根據(jù)假設(shè)的速度變化。隨著車速變得更高，車輛在一秒內(nèi)行駛的距離變得更長，并且因此每個(gè)分類的寬度均增大。
[0082]在這種情況下，在聲音收集裝置10處收集聲音期間，學(xué)習(xí)裝置I獲得關(guān)于自車輛當(dāng)前位置的信息。學(xué)習(xí)裝置I的設(shè)置有地圖信息(道路形狀信息、交通規(guī)則信息)的計(jì)算機(jī)11接收關(guān)于自車輛當(dāng)前位置的信息，并且鑒于自車輛當(dāng)前位置處的道路形狀和該道路的交通規(guī)則根據(jù)多分類SVM通過學(xué)習(xí)實(shí)施分類。而且，在聲音收集裝置20處收集聲音期間，評估裝置2A、2B獲得關(guān)于自車輛當(dāng)前位置的信息。評估裝置2A、2B的設(shè)置有地圖信息的E⑶21A、21B接收關(guān)于自車輛當(dāng)前位置的信息，并且基于多分類SVM的額外地考慮了道路形狀和交通規(guī)則的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，鑒于自車輛當(dāng)前位置處的道路形狀和該道路的交通規(guī)則來判定分類。因此，能夠通過根據(jù)道路形狀和交通規(guī)則設(shè)定分類來容易地設(shè)定更適當(dāng)?shù)姆诸悺?br> [0083]而且，可以根據(jù)車輛類型設(shè)定分類。因?yàn)榇笮蛙囕v和普通車輛之間的行駛聲音不同,例如,這些類型的車輛之間的聲音的特征量也不同。因此,能夠根據(jù)聲音特征量來判定車輛的類型，并且鑒于車輛類型以及上述參數(shù)來設(shè)定分類。車輛可以大致分類成若干類型，例如大型車輛、普通載客車輛、輕型載客車輛和摩托車，或者可以分類成更為詳細(xì)的類型。
[0084]在這種情況下，接近車輛的類型從一種類型變成另一種類型，并且在接近車輛行駛期間，針對每種類型的車輛，學(xué)習(xí)裝置I的聲音收集裝置10在每個(gè)拾音器處收集聲音。學(xué)習(xí)裝置I的計(jì)算機(jī)11根據(jù)車輛類型以及上述參數(shù)通過根據(jù)多分類SVM學(xué)習(xí)實(shí)施分類。而且，評估裝置2A、2B的E⑶21A、21B根據(jù)額外考慮車輛類型的多分類SVN的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)并且也依據(jù)車輛類型判定分類。因此，通過依據(jù)車輛類型實(shí)施分類，能夠更為詳細(xì)地評估接近車輛(聲源)的狀態(tài)，并且能夠以提高的準(zhǔn)確性檢測接近車輛。
[0085]在接近車輛檢測系統(tǒng)中，除了位置和運(yùn)動(dòng)方向之外，還根據(jù)如上所述的多種參數(shù)設(shè)定分類，使得能夠評估接近車輛的多種狀態(tài)。還能夠依據(jù)除了上述那些參數(shù)之外的其它一個(gè)或多個(gè)參數(shù)來設(shè)定分類。盡管參照接近車輛通過自車輛前部的時(shí)間點(diǎn)來設(shè)定分類，但是也可以使用另一個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為基準(zhǔn)點(diǎn)。
[0086]盡管在上文已經(jīng)描述了本發(fā)明的一些實(shí)施例，但是本發(fā)明并不局限于上述實(shí)施例，而是可以實(shí)施為多種形式。
[0087]盡管在闡釋的實(shí)施例中本發(fā)明的聲源檢測系統(tǒng)用作用于檢測接近車輛(作為聲源的車輛的行駛聲音)的接近車輛檢測系統(tǒng)，但是該聲源檢測系統(tǒng)也可以用作用于檢測車輛之外的其它聲源的系統(tǒng)。盡管在闡釋的實(shí)施例中本發(fā)明應(yīng)用于將檢測到的接近車輛信息提供給駕駛輔助系統(tǒng)的系統(tǒng)，但是所述系統(tǒng)可以以其它方式構(gòu)造。例如，接近車輛檢測系統(tǒng)可以作為接近車輛檢測功能結(jié)合在駕駛輔助系統(tǒng)中，或者接近車輛檢測系統(tǒng)可以結(jié)合警報(bào)功倉泛.。
[0088]盡管在闡釋的實(shí)施例中事先實(shí)施學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)裝置和實(shí)際評估接近車輛的評估裝置相互分開地或者彼此獨(dú)立地設(shè)置，但是這些裝置也可以設(shè)置為一體的裝置。在一體的裝置的情況下，特別地，基于在車輛行駛期間收集到的聲音數(shù)據(jù)以離線的方式實(shí)施分類，并且使用通過分類獲得的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)地檢測接近車輛。
[0089]盡管在圖解的實(shí)施例中多分類SVM用作多分類模式識別方法，但是也可以使用其它多分類模式識別方法。
[0090]盡管在闡釋的實(shí)施例中聲音收集裝置由構(gòu)成一對或者多對拾音器的兩個(gè)或更多個(gè)拾音器構(gòu)成，但是本發(fā)明還可以應(yīng)用于聲音收集裝置僅有一個(gè)拾音器的情況。當(dāng)聲音收集裝置具有一個(gè)拾音器時(shí)，處理負(fù)荷減小，但是不能獲得作為特征量的到達(dá)延遲和CSP系數(shù)(相關(guān)值)。
[0091]盡管在闡釋的實(shí)施例中十四個(gè)特征量用作特征量，但是也可以僅使用十四個(gè)特征量中的一部分，或者除了這十四個(gè)特征量之外也可以使用其它特征量，或者除了這十四個(gè)特征量中的一部分之外還可以使用其它特征量。
【權(quán)利要求】
1.一種基于由聲音收集裝置收集到的聲音來檢測聲源的聲源檢測系統(tǒng)，所述聲源檢測系統(tǒng)包括: 分類單元，所述分類單元構(gòu)造成從由所述聲音收集裝置收集到的聲音提取多個(gè)特征量，并且構(gòu)造成使用所述特征量通過多分類模式識別方法來根據(jù)所述聲源的位置設(shè)定多個(gè)分類； 分類判定單元，所述分類判定單元構(gòu)造成在檢測所述聲源時(shí)從由所述聲音收集裝置收集到的聲音提取特征量，并且構(gòu)造成從由所述分類單元設(shè)定的所述多個(gè)分類判定所提取的特征量所屬的分類；和 聲源評估單元，所述聲源評估單元構(gòu)造成基于由所述分類判定單元判定的分類評估所述聲源。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的聲源檢測系統(tǒng)，所述聲源檢測系統(tǒng)還包括: 聲源檢測單元，所述聲源檢測單元構(gòu)造成計(jì)算由構(gòu)成所述聲音收集裝置的多個(gè)拾音器分別收集到的聲音的相關(guān)值，并且構(gòu)造成通過比較計(jì)算出的相關(guān)值和閾值來檢測聲源；和修正單元，所述修正單元構(gòu)造成基于通過所述聲源檢測單元獲得的檢測結(jié)果和通過所述聲源評估單元獲得的評估結(jié)果來修正所述聲源檢測單元的閾值；其中 所述聲源檢測單元通過比較所述相關(guān)值和由所述修正單元修正的閾值來檢測所述聲源。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中: 所述聲源評估單元評估與所述聲源相距的距離，并且所述聲源檢測單元計(jì)算與所述聲源相距的距離；并且 當(dāng)所述聲源評估單元和所述聲源檢測單元檢測所述聲源并且由所述聲源評估單元評估出的與所述聲源相距的距離大致等于由所述聲源檢測單元計(jì)算出的與所述聲源相距的距離時(shí)，所述修正單元通過將所述聲源檢測單元的所述閾值設(shè)定為更小的值來修正所述閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3中的任一項(xiàng)所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中: 所述聲音收集裝置包括至少一對拾音器；并且 所述多個(gè)特征量包括從所述至少一對拾音器中的每一個(gè)提取的聲音到達(dá)延遲和相關(guān)值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中的任一項(xiàng)所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中，所述分類單元根據(jù)所述聲源到達(dá)時(shí)間基準(zhǔn)點(diǎn)的時(shí)長設(shè)定所述多個(gè)分類。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5中的任一項(xiàng)所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中，所述分類單元根據(jù)所述聲源的運(yùn)動(dòng)方向設(shè)定所述多個(gè)分類。
7.根據(jù)權(quán)利要求1-6中的任一項(xiàng)所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中: 所述聲源是接近安裝有所述聲源檢測系統(tǒng)的自車輛的接近車輛；并且 所述分類單元根據(jù)所述接近車輛所行駛的道路的形狀和所述自車輛所處的道路的形狀設(shè)定所述多個(gè)分類。
8.根據(jù)權(quán)利要求1-7中的任一項(xiàng)所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中: 所述聲源是接近安裝有所述聲源檢測系統(tǒng)的自車輛的接近車輛；并且 所述分類單元根據(jù)所述接近車輛所行駛的道路的交通規(guī)則和所述自車輛所處的道路的交通規(guī)則設(shè)定所述多個(gè)分類。
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8中的任一項(xiàng)所述的聲源檢測系統(tǒng)，其中: 所述聲源是接近安裝有所述聲源檢測系統(tǒng)的自車輛的接近車輛；并且 所述分類單元根據(jù)所述接近車輛的類型設(shè)定所述多個(gè)分類。
【文檔編號】G01S11/14GK103946715SQ201280045694
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2012年9月19日 優(yōu)先權(quán)日:2011年9月20日
【發(fā)明者】船山龍士, 佐藤潤, 山本修身, 旭健作, 坂野秀樹, 山田啟一, 小川明, 田中雄一, 星野博之 申請人:豐田自動(dòng)車株式會(huì)社, 名城大學(xué)