[發明專利]用于監測車輛盲區的方法和裝置

有效

• 申請號: 201910949100.1
• 申請日: 2019-10-08
• 公開（公告）號: CN111008552B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發明（設計）人: 金桂賢;金镕重;金寅洙;金鶴京;南云鉉;夫碩焄;成明哲;呂東勛;柳宇宙;張泰雄;鄭景中;諸泓模;趙浩辰
• 申請（專利權）人: 斯特拉德視覺公司
• 主分類號: G06V20/56
• 分類號: G06V20/56;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京東方億思知識產權代理有限責任公司 11258
• 代理人: 楊佳婧

本發明涉及一種用于監測基準車輛的一個以上盲區的CNN的學習方法，包括以下步驟：在輸入與來自所述基準車輛的檢測器的輸出對應的訓練數據時，學習裝置使線索信息提取層使用包含在所述訓練數據中的關于觀察對象車輛的類別信息及位置信息，從而輸出關于所述觀察對象車輛的線索信息；使盲區確認用FC層使用所述線索信息來執行神經網絡運算，從而輸出關于所述觀察對象車輛是否位于所述盲區中的一個盲區內的判斷結果；以及使損失層參考所述判斷結果和與所述判斷結果對應的GT來生成損失值，從而通過反向傳播所述損失值而學習所述盲區確認用FC層的參數。

技術領域

本發明涉及一種用于監測基準車輛的一個以上盲區的CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)的學習方法，更詳細而言，涉及一種如下的學習方法和利用它的測試方法以及學習裝置和測試裝置，該學習方法為用于監測所述基準車輛的所述盲區的所述CNN的所述學習方法，包括以下步驟：(a)在輸入與來自所述基準車輛的檢測器的至少一個輸出對應的訓練數據的情況下，使線索信息提取層使用包含在所述訓練數據中的關于觀察對象車輛的類別信息及位置信息來執行預定運算，從而輸出關于所述觀察對象車輛的一個以上線索信息；(b)使盲區確認用FC(Fully?Connected，全連接)層使用關于所述觀察對象車輛的所述線索信息來執行一個以上神經網絡運算，從而輸出關于所述觀察對象車輛是否位于所述基準車輛的所述盲區中的一個盲區內的判斷結果；以及(c)使損失層參考所述判斷結果和與此對應的GT(Ground?Truth，地面真值)來生成一個以上損失值，從而經由利用所述損失值的反向傳播而學習所述盲區確認用FC層的一個以上參數。

背景技術

一般而言，為了在駕駛員駕駛車輛的過程中改變車道時能夠通過觀察側方及后方而確保視野，在車輛的兩側設置有側視鏡，在車內前面中央部設置有后視鏡。

側視鏡設置在車輛的兩側面上而被利用為確保側方及后方視野，但具有無法確認靠近側面的車輛或物體的盲區。

因此，具有在駕駛員未能確認緊貼在行駛中的車輛的側面跟隨的其他車輛而變更車道的情況下，有可能與在盲區中行駛的其他車輛發生接觸事故的問題。

為了防止這種問題，還具有將表面形成為曲面的凸鏡附著在側視鏡的一側上以使駕駛員能夠觀測盲區的情況。

但是，由于在側視鏡上設置有凸鏡等的情況下，駕駛員也為了變更車輛的車道而需要用肉眼確認盲區，因此發生增加駕駛員的駕駛疲勞度并且存在根據駕駛員的位置也無法用附著有凸鏡的側視鏡確認的盲區的問題。

為了防止該問題，近年來提出了現有的盲區監測系統，該盲區監測系統將通過利用安裝在車輛的后面上的傳感器感測到靠近盲區或位于盲區的車輛等的信息提供給駕駛員，從而防止有可能因駕駛員在沒有注意到位于盲區的車輛或靠近盲區的車輛等的情況下變更車道而發生的事故。

特別是，在利用視覺傳感器的現有的盲區監測系統中，以視頻信息為基礎檢測位于視頻信息內的車輛，并且利用檢測出的車輛的信息來判斷車輛是否位于盲區。

為此，在利用現有的視覺傳感器的盲區監測系統中，需要利用用于檢測位于視頻信息內的車輛的車輛檢測器的輸出信號來判斷車輛是否位于盲區的邏輯(logic)。

但是，具有需要另行設計根據在利用現有的視覺傳感器的盲區監測系統中使用的車輛檢測器來判斷車輛是否位于盲區的邏輯的問題。

此外，在設計利用現有的視覺傳感器的盲區監測系統中使用的車輛檢測器之后，需要設計按照設計出的車輛檢測器的輸出特性來判斷車輛是否位于盲區的邏輯，因此具有在盲區監測系統開發方面消耗很多時間的問題。

發明內容

技術問題

本發明的目的是解決上述所有問題。

本發明的另一目的是提供一種能夠與用于檢測車輛的檢測器的種類無關地應用的盲區監測系統。