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[發明專利]用于識別車道的方法和裝置、駕駛員輔助系統以及車輛在審

專利信息
申請號: 201880054786.1 申請日: 2018-08-31
公開(公告)號: CN111066024A 公開(公告)日: 2020-04-24
發明(設計)人: C·拜爾;C·海勒;C·洛依;A·阿布拉莫夫 申請(專利權)人: 大陸-特韋斯貿易合伙股份公司及兩合公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/46
代理公司: 北京市中咨律師事務所 11247 代理人: 冷妮;吳鵬
地址: 德國法*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 用于 識別 車道 方法 裝置 駕駛員 輔助 系統 以及 車輛
【權利要求書】:

1.一種用于識別車道(F)的方法,該方法包括以下步驟:

借助車輛(5)的攝像裝置(2)捕獲(S1)車輛周圍環境的攝像機圖像(K);

在捕獲到的攝像機圖像(K)中測定(S2)與可能的車道界限(M1、M2)的區域相對應的特征點(P1-P15);

在各特征點(P1-P15)周圍生成(S3)所捕獲到的攝像機圖像(K)的圖像剪裁部分;

使用神經網絡對所述圖像剪裁部分進行分析(S4),以對所述特征點(P1-P15)進行分類;以及

在考慮經分類的特征點(P1-P15)的情況下,測定(S5)車輛周圍環境中的車道。

2.根據權利要求1所述的方法,其中,使用邊緣檢測算法測定所述特征點(P1-P15)。

3.根據權利要求2所述的方法,其中,邊緣檢測包括索貝爾濾波器的使用。

4.根據上述權利要求中任一項所述的方法,其中,可能的車道界限(M1、M2)包括車道標記(51、52)。

5.根據上述權利要求中任一項所述的方法,其中,神經網絡是卷積神經網絡。

6.根據上述權利要求中任一項所述的方法,其中,神經網絡借助一數據庫中預先規定的訓練數據進行學習。

7.根據權利要求6所述的方法,其中,所述訓練數據包括車道界限(M1、M2)的圖像和不構成車道界限(M1、M2)的結構的圖像。

8.根據權利要求7所述的方法,其中,所述圖像至少部分是在不同的亮度和/或一天中不同時間和/或不同天氣條件下生成的。

9.根據上述權利要求中任一項所述的方法,其中,通過對相鄰的已被分類為與車道界限相對應的特征點(P1-P15)進行插值,測定車道界限(M1、M2)的走向,其中,根據車道界限(M1、M2)的走向來確定所述車輛(5)能行駛的車道(F)。

10.一種用于識別車道(F)的裝置(1),所述裝置包括:

接口(11),所述接口用于接收借助車輛(5)的攝像裝置(2)捕獲到的車輛(5)的周圍環境的攝像機圖像(K);以及

計算裝置(12),所述計算裝置設置成用于:

-在借助所述接口(11)接收到的所述攝像機圖像(K)中測定對應于可能的車道界限(M1、M2)的區域的特征點(P1-P15),

-在各特征點(P1-P15)周圍生成所捕獲到的攝像機圖像(K)的圖像剪裁部分,

-使用神經網絡對所述圖像剪裁部分進行分析,以對特征點(P1-P15)進行分類,并且

-在考慮經分類的特征點(P1-P15)的情況下,測定車輛周圍環境中的車道(F)。

11.根據權利要求10所述的裝置(1),其中,計算裝置(12)使用邊緣檢測算法測定特征點(P1-P15)。

12.根據權利要求10或11所述的裝置(1),其中,計算裝置(12)使用索貝爾濾波器進行邊緣檢測。

13.根據權利要求10到12中任一項所述的裝置(1),其中,計算裝置設置成用于,通過對相鄰的已被分類為與車道界限(M1、M2)相對應的特征點(P1-P15)進行插值,測定車道界限(M1、M2)的走向,并根據車道界限(M1、M2)的走向來確定車輛(5)能行駛的車道(F)。

14.一種用于車輛(5)的駕駛員輔助系統(4),該駕駛員輔助系統包括:

攝像裝置(2),所述攝像裝置設置成用于,捕獲所述車輛(5)的周圍環境的攝像機圖像(K);以及

用于根據權利要求10到13中任一項所述的用于識別車道(F)的裝置(1),所述裝置根據攝像裝置(2)捕獲到的攝像機圖像(K)來識別車道。

15.包括根據權利要求14所述的駕駛員輔助系統(4)的車輛(5)。

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