用于基于跟蹤的視距估計的方法和設備的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種例如用于車輛的用于基于跟蹤的視距估計的方法、一種用于基于 跟蹤的視距估計的相應的設備以及一種相應的計算機程序。
【背景技術】
[0002] 通過傳感器和系統(tǒng)的迅速的進一步開發(fā)能夠?qū)崿F(xiàn)車輛周圍環(huán)境的越來越精確的 檢測。因此，不同的駕駛員輔助系統(tǒng)可以在其駕駛?cè)蝿罩兄С秩祟愸{駛員和/或完全接管 任務的部分。在此，主動的和被動的不同傳感器借助不同的電磁頻譜范圍工作。在此，根據(jù) 頻譜范圍，由于天氣現(xiàn)象（雨、霧……）可能出現(xiàn)較強烈或者較不強烈的衰減效應和散射效 應。對于攝像機而言（大約在可見光的范圍中的頻譜范圍），特別是霧可能通過這種方式導 致視線限制。
[0003] 專利文獻EP1303768B1公開了一種用于視距確定的方法。為了確定機動車中的 尤其駕駛員的視距，從測量設備的至少兩個離對象不同遠的測量位置出發(fā)測量對比度，并 且根據(jù)測量位置與對象的距離差將所測量的對比度值的比例換算成視距。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 由此借助在此所提出的方案，提出根據(jù)主權利要求的用于車輛的用于基于跟蹤的 視距估計的方法、使用所述方法的用于車輛的用于基于跟蹤的視距估計的設備以及相應的 計算機程序。由相應的從屬權利要求和隨后的說明得出有利的構(gòu)型。
[0005] 對于車輛中的一些系統(tǒng)而言，當前視距的了解是有利的。由對象在多個離圖像拍 攝器不同遠的測量位置處的對象光密度可以求取具有與視距的關聯(lián)的特征參量。在此，可 以從圖像檢測系統(tǒng)或者圖像檢測裝置的圖像獲得對象光密度。在所提出的方法的變型方案 中，可以改變或者組合所研究的對象的數(shù)量、所分析處理的圖像的數(shù)量或者所基于的數(shù)學 模型，以便更穩(wěn)健地構(gòu)型所述方法。
[0006] 提出用于基于跟蹤的視距估計的方法，其中所述方法具有以下步驟：
[0007] 跟蹤在第一時刻所檢測的第一圖像中和在至少一個在第二時刻所檢測的第二圖 像中所成像的對象；
[0008] 求取在第一時刻時所述對象的第一對象光密度和與所述對象的第一間距以及求 取在第二時刻時所述對象的第二對象光密度和與所述對象的第二間距；
[0009] 在使用第一對象光密度、第二對象光密度、第一間距和第二間距的情況下確定大 氣消光系數(shù)，其中大氣消光系數(shù)與視距存在直接關聯(lián)。
[0010] 視距可以涉及在圖像檢測裝置的周圍環(huán)境中占主導的視距。對象可以位于周圍環(huán) 境中。圖像可以理解為所述周圍環(huán)境的借助圖像檢測裝置獲得的成像。在此，可以在圖像 的區(qū)域中成像所述對象。所述圖像可以具有不同的強度數(shù)據(jù)。對象光密度可以理解為對象 的強度數(shù)據(jù)。對象光密度可以取決于對象光和所散射進來的周圍環(huán)境光。對象的跟蹤可以 理解為對象的同一對象成像在多個攝像機圖像中的識別和標記或者提取。攝像機圖像可以 理解為圖像檢測裝置的圖像?？梢杂傻谝粓D像檢測裝置檢測第一圖像并且可以由第二圖像 檢測裝置檢測第二圖像。第一時刻可以不同于第二時刻。尤其當?shù)谝粫r刻相應于第二時刻 時，則與對象的第一間距可以不同于與對象的第二間距。
[0011] 用于基于跟蹤的視距估計的方法可以用于車輛或者在車輛中使用。用于基于跟蹤 的視距估計的方法可以不取決于車輛地用于例如在周圍環(huán)境中運動的移動攝像機。因此， 在使用智能手機的情況下例如可以由行人使用所述方法。也可以借助構(gòu)造用于從不同的距 離拍攝對象的多個攝像機或者圖像檢測裝置使用所述方法。尤其可以在盡可能近地彼此相 鄰的時刻檢測對象。替代地，在對象從旁經(jīng)過的情況下可以借助靜止的圖像檢測裝置使用 所述用于基于跟蹤的視距估計的所述方法。
[0012] 為了描述霧密度，可以考慮由散射系數(shù)1[1/!11]和吸收系數(shù)Ka[l/m]組成的消光系 數(shù)K=Ka+Ks[l/m]。消光系數(shù)例如可以通過氣象學的視距cU[m]的定義直接與人類的察覺 能力聯(lián)系：
[0013]
[0014] 得到氣象學的視距作為還能夠以其原有的對比度的5%察覺對象的距離。
[0015] 出于不同的原因感興趣的是，可以估計消光系數(shù)K。因此，當駕駛員以與視距不匹 配的速度行駛時，可以警告駕駛員。甚至可以根據(jù)視距自動匹配速度。此外，霧密度是用于 在由于霧強烈衰減的頻譜范圍中工作的傳感器和系統(tǒng)（例如攝像機、激光雷達）的感興趣 的參量。這些傳感器以及人類在其氣象學的有效距離以上不再能夠作出可靠的陳述。因 此，例如在視距50m時不意味著，當在前方75米內(nèi)沒有探測到對象時沒有對象位于那里。 不同的算法參數(shù)可以匹配能見度條件。另一個應用可以是霧前照燈的控制，在霧的情況下 為了更高的舒適度可以接通所述霧前照燈，或者可以是后霧燈的控制，根據(jù)法律規(guī)定、如 StVo(道路交通規(guī)則，Strassenverkehrsordnung)或者為了提高安全性，在視距50m以下必 須或者應當接通后霧燈。
[0016] 在此提出一種系統(tǒng)，其可以尤其在日光時特別快速地或者實時地從攝像機的強度 數(shù)據(jù)和距離數(shù)據(jù)估計消光系數(shù)K。
[0017] 在確定的步驟中，可以在使用一維公式的情況下確定消光系數(shù)K。可以在使用用于 通過大氣氣溶膠的光傳輸?shù)哪Ｐ偷那闆r下確定消光系數(shù)K。有利地，一維公式和補充地或替 代地水平視線的模型能夠?qū)崿F(xiàn)消光系數(shù)K的快速確定。可以將所述水平視線的模型表達為 一維公式。
[0018] 在確定的步驟中，可以在使用估計方法的情況下由所述一維公式確定消光系數(shù)K。 因此，可以近似地且非?？焖俚卮_定消光系數(shù)K。估計方法可以迭代地實施并且在每一次迭 代時使所確定的消光系數(shù)K趨近于目標泛函的臨界消光系數(shù)K。有利地，可以實施至少三次 迭代。有利地，小于5次迭代足以使所確定的消光系數(shù)K在有利的公差范圍內(nèi)趨近于目標 泛函的臨界消光系數(shù)K。臨界消光系數(shù)K可以不同于周圍環(huán)境的"真正的"消光系數(shù)K，其 中臨界消光系數(shù)K當然作為目標泛函的最小值可以是盡可能好的估計。
[0019] 在確定的步驟中，可以在使用迭代的牛頓方法的情況下確定消光系數(shù)K。有利地， 使用平常的方法來確定消光系數(shù)K。因此，可以實現(xiàn)消光系數(shù)K的實時確定。
[0020] 在檢測的步驟中，可以在第一時刻檢測第一圖像并且在跟隨第一時刻的第二時刻 檢測第二圖像?？梢栽谑褂脠D像檢測裝置的情況下檢測圖像。圖像可以示出來自圖像檢測 裝置的周圍環(huán)境的物體作為對象，其中所述間距代表圖像檢測裝置與物體之間的距離。所 述物體在第一時刻可以位于相對于車輛的第一測量位置處。所述物體在第二時刻可以位于 相對于車輛的第二測量位置處。與第一時刻的第一測量位置相比，第二測量位置可以具有 與車輛或者圖像檢測裝置的更小間距。
[0021] 在檢測的步驟中，可以在第一時刻檢測第一圖像并且在第二時刻檢測第二圖像， 其中在檢測的步驟中，可以在使用多個圖像檢測裝置的情況下檢測圖像。在此，所述間距可 以代表相應的圖像檢測裝置與物體之間的距離。
[0022] 在跟蹤的步驟中，可以跟蹤至少一個另外的對象。在此，在求取的步驟中可以確定 在第一時刻所述另一個對象的另一個第一對象光密度和與所述至少一個另外的對象的另 一個第一間距以及確定在第二時刻所述另一個對象的另一個第二對象光密度和與所述至 少一個另外的對象的另一個第二間距。在確定的步驟中，可以在使用另一個第一對象光密 度、另一個第二對象光密度、另一個第一間距和另一個第二間距的情況下確定大氣消光系 數(shù)K。由此，可以使所述方法變得更穩(wěn)健