專利名稱：用于有關(guān)氣囊應(yīng)用的乘員標(biāo)志的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本部分繼續(xù)申請(qǐng)要求享有以下幾個(gè)美國申請(qǐng)的權(quán)益申請(qǐng)日為2001年5月30日、序列號(hào)為09/870,151且名稱為“A RULES-BASEDOCCUPANT CLASSIFICATION SYSTEM FOR AIRBAGDEPLOYMENT”的申請(qǐng)；申請(qǐng)日為2001年7月10日、序列號(hào)為09/901,805且名稱為“IMAGE PROCESSING SYSTEM FOR DYNAMICSUPPRESSION OF AIRBAGS USING MULTIPLE MODELLIKELIHOODS TO INFER THREE DIMENSIONALINFORMATION”的申請(qǐng)；申請(qǐng)日為2001年11月5日、序列號(hào)為10/006,564且名稱為“IMAGE PROCESSING SYSTEM FOR ESTIMATING THEENERGY TRANSFER OF AN OCCUPANT INTO AN AIRBAG”的申請(qǐng)；申請(qǐng)日為2001年12月17日、序列號(hào)為10/023,787且名稱為“IMAGESEGMENTATION SYSTEM AND METHOD”的申請(qǐng)；申請(qǐng)日為2002年1月17日、序列號(hào)為10/052,152且名稱為“IMAGE PROCESSINGSYSTEM FOR DETERMINING WHEN AN AIRBAG SHOULDDEPLOYED”的申請(qǐng)。這些申請(qǐng)的內(nèi)容整體地作為參考引入本申請(qǐng)。
背景技術(shù)：
本發(fā)明一般涉及與氣囊展開有關(guān)的系統(tǒng)或方法。本發(fā)明特別涉及識(shí)別乘員的上身，這樣有關(guān)該乘員的上身的特征可以作為決定有關(guān)氣囊可能展開的基礎(chǔ)。
傳統(tǒng)的碰撞檢測(cè)系統(tǒng)經(jīng)常使用加速計(jì)或基于重量的傳感器來判定是否有車輛碰撞來觸發(fā)氣囊的展開。這類系統(tǒng)容易因?yàn)槁窙r不好從而發(fā)出錯(cuò)誤的報(bào)警，比如當(dāng)車輛在冰上打滑從而碰到路邊，還有小碰撞比如當(dāng)駛?cè)胪＼噲?chǎng)時(shí)不小心撞到停車隔離墩。人們期望一種基于來自乘員圖像的乘員特征的的氣囊展開系統(tǒng)，這是因?yàn)槌藛T的圖像較不易受到由突變動(dòng)作或重量引發(fā)的錯(cuò)誤的影響。
氣囊展開系統(tǒng)必須在實(shí)時(shí)環(huán)境中執(zhí)行它們的功能。即使是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)一秒鐘也可以捕獲100張圖像。所以，從捕獲傳感器讀出或圖像到做出展開決定的過程應(yīng)該以一種快速并且可靠的方式來執(zhí)行。理想的有關(guān)氣囊圖像的處理應(yīng)著重于乘員上身。在大多數(shù)氣囊展開的情況下，乘員身上顯示其主要移動(dòng)的部分是乘員的上身。甚至當(dāng)乘員沒有系安全帶時(shí)，上身的運(yùn)動(dòng)還是占主導(dǎo)地位，此時(shí)其頭部快速向前移動(dòng)，上身會(huì)沿臀部向前旋轉(zhuǎn)。
設(shè)定時(shí)間的限制，氣囊展開系統(tǒng)應(yīng)該有力以方便可靠的處理。為了便于抵抗對(duì)“噪聲”的處理，理想的識(shí)別乘員上身的過程應(yīng)該結(jié)合重復(fù)處理和一個(gè)概率加權(quán)分析。在識(shí)別上身圖像的過程中，或是在捕獲生成展開決定中的圖像的整個(gè)過程中，在不同點(diǎn)所做的假設(shè)中，也希望結(jié)合人體數(shù)據(jù)以及和車輛有關(guān)的信息。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明涉及一種系統(tǒng)和方法，用來判定乘員分割圖像中哪些像素代表該乘員上身的圖像。
乘員的上身的特征可以以許多不同的方式用于和氣囊展開相關(guān)的應(yīng)用(比如有關(guān)氣囊的應(yīng)用)。通過將某乘員的上身圖像與包括其下身的該乘員的圖像分離開來，可以方便捕獲其上身的特征。
本系統(tǒng)可以使用人體數(shù)據(jù)，針對(duì)車輛的數(shù)據(jù)，先前的中點(diǎn)的計(jì)算以及其他用于捕獲上身和下身中點(diǎn)的初始的估計(jì)。然后，可以使用k-metric模塊通過對(duì)比從不同像素到上身和下身中點(diǎn)以像素計(jì)的距離進(jìn)而實(shí)施試探，從而更新那些估計(jì)值。
然后，可以使用一個(gè)參數(shù)預(yù)測(cè)器進(jìn)一步修正上身和下身的被更新過的中點(diǎn)。在一優(yōu)選實(shí)施例中，該參數(shù)預(yù)測(cè)器使用一個(gè)或多個(gè)不同的將概率與分析相結(jié)合的數(shù)學(xué)試探法進(jìn)行重復(fù)處理。
一個(gè)特定的分割圖像的最終中點(diǎn)可被用來計(jì)算一個(gè)特定的像素和上身及下身中點(diǎn)的Mahalanobis距離。對(duì)一特定像素而言，如果上身的Mahalanobis距離小于下身的Mahalanobis距離，則可以認(rèn)為該特定像素為一個(gè)上身像素。
根據(jù)附圖，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以明顯從下面對(duì)優(yōu)選實(shí)施例的詳細(xì)描述明白本發(fā)明的不同方面。


圖1示出本了系統(tǒng)一可能的實(shí)施例的周圍環(huán)境的局部視圖的一個(gè)例子；圖2示出了一個(gè)可以結(jié)合乘員標(biāo)志系統(tǒng)功能的跟蹤及展開系統(tǒng)的高級(jí)處理流程；圖3示出了如何從一乘員分割圖像中捕獲一個(gè)上身圖像的一個(gè)例子的流程圖；圖4為一個(gè)乘員標(biāo)志試探的例子的流程圖；圖5為包括一個(gè)上身和一個(gè)下身的分割圖像的例子；圖6為一個(gè)已經(jīng)與一個(gè)分割乘員圖像的下身分開的上身圖像的例子；圖7為一個(gè)下身的例子，其為了方便識(shí)別一上身圖像，已經(jīng)從乘員的分割圖像中切下。
具體實(shí)施例方式
A.周圍環(huán)境的局部圖參照附圖，圖1是本系統(tǒng)一個(gè)可能的實(shí)施例，即一個(gè)乘員標(biāo)志系統(tǒng)16的周圍環(huán)境的局部視圖。如果有乘員18在，該乘員18坐在座位20上。在一優(yōu)選實(shí)施例中，可以快速捕獲一系列圖像的相機(jī)或者其它圖像傳感器22(總稱為“相機(jī)”)，被置于一塊內(nèi)頂板24上，其位于乘員18之上并且它比乘員18更靠近前擋風(fēng)玻璃26。該相機(jī)22可以是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的攝像機(jī)，但出于碰撞檢測(cè)的目的，最好選擇一個(gè)可以在每秒內(nèi)捕獲250至1000張圖像的高速相機(jī)22。最好將該相機(jī)設(shè)置在朝乘員18略微向下的角度上，這樣就可以捕獲乘員18在座位20上向前或向后移動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的角度和位置的變化。相機(jī)22在與系統(tǒng)16結(jié)合時(shí)可以有很多其它可能的位置。同樣地，計(jì)算機(jī)30可被置于車輛的任何位置。在一優(yōu)選實(shí)施例中，該計(jì)算機(jī)30被置于靠近相機(jī)22的位置從而避免通過長(zhǎng)電線來傳送相機(jī)圖像。圖中示出在一儀表盤34中有一個(gè)氣囊控制器32，氣囊控制器可被置于車內(nèi)的任何位置。在乘員18和座位20前面的儀表盤34中有一個(gè)氣囊展開系統(tǒng)36，系統(tǒng)16可在其它的位置和氣囊展開系統(tǒng)36一起作用。
B.氣囊處理的高級(jí)處理流程圖2公開了在全面的有關(guān)氣囊的處理環(huán)境中，有關(guān)使用系統(tǒng)16的高級(jí)流程。輸入的座位區(qū)域21的視頻圖像(“環(huán)境圖像”)38包括乘員18和乘員18周圍的座位區(qū)域21的圖像。輸入的視頻圖像38是被相機(jī)22或任何其它可以快速捕獲一系列圖像的傳感器所捕獲的。在本圖中，座位區(qū)域21包括整個(gè)乘員18，盡管在某些條件下和在某些實(shí)施例中，只能捕獲乘員18的一部分圖像，特別是當(dāng)相機(jī)22被置于看不到下部的地方。環(huán)境圖像被送至計(jì)算機(jī)30。
氣囊展開過程中的諸多功能可由一臺(tái)或多臺(tái)計(jì)算機(jī)30執(zhí)行。計(jì)算機(jī)30可被用來從包括乘員18及乘員18周圍區(qū)域的座位區(qū)域的環(huán)境圖像38中分離乘員18的一個(gè)分割圖像。識(shí)別代表乘員18上身的分割圖像中像素的過程可在計(jì)算機(jī)30中進(jìn)行。從上身提取乘員特征的過程可在計(jì)算機(jī)內(nèi)執(zhí)行。還可以使用一臺(tái)或多臺(tái)計(jì)算機(jī)來跟蹤或預(yù)測(cè)乘員特征；判定是否發(fā)生事故需要展開氣囊；判定要展開氣囊時(shí)，乘員是否與氣囊展開系統(tǒng)過近(比如在氣囊展開時(shí)，乘員的頭部或上身在是否已經(jīng)進(jìn)入預(yù)定的氣囊展開危險(xiǎn)區(qū)(ARZ)之內(nèi))；計(jì)算理想的展開氣囊的強(qiáng)度；以及有關(guān)展開氣囊的任何其它的過程或分析。計(jì)算機(jī)30可以是任何可以運(yùn)行計(jì)算機(jī)程序的設(shè)備或其他形式的結(jié)構(gòu)邏輯。
基于由計(jì)算機(jī)30執(zhí)行的處理結(jié)果，可以給氣囊控制器32發(fā)送適當(dāng)?shù)闹噶钣蓺饽艺归_系統(tǒng)36來執(zhí)行。
C.詳細(xì)的氣囊處理流程3示出了從開始捕獲環(huán)境圖像38到由氣囊控制器32執(zhí)行的氣囊展開分析過程的流程的一個(gè)例子。
每個(gè)由相機(jī)22所捕獲的環(huán)境圖像38都可由一個(gè)圖像分割器40進(jìn)行處理。該圖像分割器分離出環(huán)境圖像38中代表乘員18的像素，使得只代表乘員18的分割圖像42可被生成并進(jìn)行后續(xù)的處理。
分割圖像42輸入給一個(gè)乘員類型分類器(“乘員分類器”)44。該乘員分類器44可被配置來將分割圖像42分類為多個(gè)預(yù)定乘員分類類型中的一種類型。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，系統(tǒng)16可以區(qū)分下述乘員分類類型成人、兒童、無人、面向后面的嬰兒座、面向向前的兒童座以及其它雜物。乘員分類器44可使用相關(guān)特征的層次樹來識(shí)別乘員的正確乘員類型分類(分類類型)46。
在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，當(dāng)乘員18被分為屬于某分類類型46時(shí)，氣囊展開系統(tǒng)36排除氣囊的展開。在圖3的例子中，只有在乘員18被分類為成人時(shí)氣囊才會(huì)被展開。對(duì)于不同的分類類型46，可選實(shí)施例可包括多種不同的展開規(guī)則?；氐綀D3中的例子，在步驟50，如果乘員18沒有被分類為一成人，該過程會(huì)根據(jù)特定的環(huán)境圖像38結(jié)束。對(duì)下一個(gè)環(huán)境圖像38的捕獲可以從開始處重新開始該過程。
如果在步驟50處的乘員分類類型46是一種需要展開氣囊的類型，一個(gè)乘員標(biāo)志模塊52會(huì)把分割圖像42和乘員類型分類46都當(dāng)作它的輸入。在可選的實(shí)施例中，沒有乘員分類器44，乘員標(biāo)志模塊52沒有受益于乘員分類類型46。
乘員標(biāo)志模塊52生成一個(gè)頭部-軀干圖像54，該圖像還可以被看作是上身圖像54。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，上身54自臀部向上通過并包括乘員18的頭部。相應(yīng)地，下身自乘員的臀部向下。在可選實(shí)施例中，上部和下身可以被完全不同地分開。在可選實(shí)施例中，乘員18分割圖像42可被分為三塊或更多部分。
在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，該上身54隨后被送至乘員跟蹤儀56。該乘員跟蹤儀從來自乘員標(biāo)志模塊52的信息中捕獲相關(guān)的乘員特征。乘員跟蹤儀使用的特征可以包括測(cè)量出的特征和從測(cè)量出的特征中導(dǎo)出的特征(導(dǎo)出的特征)。相關(guān)的乘員18的特征可以包括位置、速度、加速度、傾斜角度、寬度、高度、中心的位置以及任何其它可能相關(guān)的特征。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，乘員跟蹤儀56為一個(gè)乘員跟蹤和預(yù)測(cè)器，其使用多種形狀和動(dòng)作模型并且將多個(gè)卡爾曼濾波器集成在一個(gè)概率加權(quán)分析中來預(yù)測(cè)乘員18的未來特征。
D.乘員標(biāo)志試探圖4為乘員標(biāo)志試探的一個(gè)例子的詳細(xì)的流程。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，乘員標(biāo)志試探的輸入為分割圖像42和一個(gè)或更多個(gè)對(duì)上身54(比如“頭部及軀干”)的位置的初始猜測(cè)。該初始猜測(cè)可以是關(guān)于上身54的導(dǎo)出自下述的信息人體數(shù)據(jù)；車輛的特定數(shù)據(jù)，比如假定乘員18為坐著時(shí)的有關(guān)座位和系統(tǒng)16之間關(guān)系的特征；乘員標(biāo)志試探的過去輸出(近如最近一次傳感器測(cè)量)。
可以將多種不同的乘員標(biāo)志試探整合進(jìn)系統(tǒng)16中。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，乘員標(biāo)志試探使用和下身(如腿)和上身(如乘員自腰部向上包括頭部)的中點(diǎn)有關(guān)的預(yù)測(cè)值。上面所描述的初始猜測(cè)可以與中點(diǎn)的位置有關(guān)。像素是視覺圖像的基本構(gòu)成，視覺圖像包括環(huán)境圖像38，分割圖像42，以及上身的圖像?？梢跃鸵粋€(gè)特定像素與上身的預(yù)測(cè)中點(diǎn)的關(guān)系以及同一特定像素與下身的預(yù)測(cè)中點(diǎn)的關(guān)系，進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運(yùn)算。到中點(diǎn)的距離是一種特別有用的關(guān)系，大多數(shù)的距離潛在偏移也是如此。系統(tǒng)16可以包括各種乘員標(biāo)志試探，這些乘員標(biāo)志試探結(jié)合有到中點(diǎn)的距離的關(guān)系。系統(tǒng)16可以包括各種與到中點(diǎn)的距離無關(guān)的乘員標(biāo)志試探。系統(tǒng)16可以并入各種不用預(yù)測(cè)的中點(diǎn)的乘員標(biāo)志試探。同樣地，各種試探變化可以與下述相結(jié)合將分割圖像42分成多于兩塊；使用各種不同的初始猜測(cè)；結(jié)合其它諸如乘員分類類型46的導(dǎo)出數(shù)據(jù)；以及任何其它可能的相關(guān)的特征。
1.k-metric模塊及k-metric試探在圖4所示的例子中，分割圖像42被能執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)不同的k-metric試探的k-means模塊60所接收。在一優(yōu)選實(shí)施例中，初始猜測(cè)(如前所討論的)也可被結(jié)合入k-means模塊60的處理中。k-means模塊60是可能的k-metric模塊60的子集，該模塊可由乘員標(biāo)志試探結(jié)合到處理中。k-means模塊60執(zhí)行k-means試探，該試探使用預(yù)測(cè)的上身和下身的預(yù)測(cè)的中點(diǎn)。K-metric模塊可以使用各種不同的參考點(diǎn)和數(shù)學(xué)計(jì)算。
圖5為分割圖像42的一個(gè)例子，分割圖像可被k-metric模塊60接收。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，分割圖像42為二進(jìn)制圖像。在某些實(shí)施例中，所有乘員像素均為同一個(gè)二進(jìn)制值，所有非乘員像素為一個(gè)不同的二進(jìn)制值。在可選的實(shí)施例中，將分割圖像42與環(huán)境圖像38分開的邊界像素為同一像素值，并且其它所有的像素具有一個(gè)不同的二進(jìn)制值。
回到圖4，乘員18的分割圖像42中的每個(gè)像素都可以被轉(zhuǎn)化為點(diǎn)坐標(biāo)的一個(gè)矢量。每一個(gè)行-列為值均可被轉(zhuǎn)化為一對(duì)(x，y)坐標(biāo)。
在k-metric模塊60的一個(gè)k-means實(shí)施例中，k-metric模塊根據(jù)分割圖像中的每個(gè)點(diǎn)(如像素)更接近head_torso_mean還是leg_mean(它們分別為頭_軀干_圖像(head_torso_image)和腿_圖像(leg_image)的中點(diǎn))，將每個(gè)點(diǎn)分為在頭_軀干_圖像(如上身圖像)中還是在腿_軀干_圖像(如下身圖像)中。如上所討論的，對(duì)head_torso_mean和leg_mean的初始猜測(cè)可以被用來開始k-means。在隨后的處理中，下一個(gè)對(duì)k-means試探的重復(fù)可以通過下述或類似的公式計(jì)算head_torso_mean和leg_mean的值。
公式1head_torso_mean＝sum(head_torso_image)/在head_torso_image中的點(diǎn)數(shù)公式2leg_mean＝sum(leg_image)/在leg_image中的點(diǎn)數(shù)“head_torso_mean”為以前對(duì)上身中點(diǎn)的預(yù)測(cè)。在第一次重復(fù)時(shí)，該數(shù)據(jù)可以來自一個(gè)初始猜測(cè)?！發(fā)eg_mean”為以前對(duì)下身中點(diǎn)的預(yù)測(cè)，并且在第一次重復(fù)時(shí)，該數(shù)據(jù)可以來自一個(gè)初始猜測(cè)。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，“sum(head_torso_image)”為上身中的像素到預(yù)測(cè)的上身圖像中點(diǎn)的所有距離的總和。在可選的實(shí)施例中，可以使用可選的度量。同樣，在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，“sum(leg_image)”為下身中的像素到預(yù)測(cè)的下身圖像中點(diǎn)的所有距離的總和。在可選的實(shí)施例中，可以使用可選的度量?！霸趆ead_torso_image中的點(diǎn)數(shù)”為在初步的上身圖像中的像素?cái)?shù)?！霸趌eg_image中的點(diǎn)數(shù)”為在初步的下身圖像中的像素?cái)?shù)?？蛇x實(shí)施例可以實(shí)施各種范圍內(nèi)的不同公式。
2.參數(shù)預(yù)測(cè)器模塊和試探然后，可以將初始leg_mean(如下身平均值)60，初始head_torso_mean(如上身平均值)62以及分割圖像42發(fā)送至參數(shù)預(yù)測(cè)器66。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，參數(shù)預(yù)測(cè)器66為一個(gè)重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器。該重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器可以以一種重復(fù)的方式執(zhí)行下述的公式公式3需輸入 表示設(shè)統(tǒng)計(jì)值為θ時(shí)，特定像素(xk)出現(xiàn)在特定組(ωi)中的概率，組(ωi)可以是一個(gè)上身組或是一個(gè)下身組。對(duì)于每一組i，μ代表平均值(比如head_torso_mean和leg_mean或lower_torso_mean)?！苅的初始值表示每個(gè)特定組i的協(xié)方差。該協(xié)方差可以大致判定乘員上身的一個(gè)限定橢圓，其形狀可使用人體數(shù)據(jù)來判定。
公式3先由θ的初始猜測(cè)值解出，其中θ＝μ，∑()。μ的初值來自上面討論過的k-means試探的輸出。公式4，公式5和公式6為在公式3先由初始猜測(cè)解出后對(duì)公式3的重復(fù)輸入。
公式4
P^(ωi)=1nΣk=1nP^(ωi|xk,θ^)]]>變量n代表分割圖像42中像素的數(shù)目。公式5μ^i=Σk=1nP^(ωi|xk,θ^)xkΣk=1np^(ωi|xk,θ^)]]>公式6Σ^i=Σk=1nP^(ωi|xk,θ^)(xk-μ^i)(xk-μ^i)tΣk=1nP^(ωi|xk,θ^)]]>在這些公式中，head_torso_mean(比如上身平均值或中點(diǎn))和leg_mean(比如下身平均值或中點(diǎn))用希臘字母μi表示并且協(xié)方差用希臘字母∑i表示。ωi為在分割圖像中每個(gè)坐標(biāo)xk中的組。i＝1，2且c＝2表示一個(gè)兩組問題(兩組為頭部-軀干組和腿組)。在可選實(shí)施例中，c可大于2。ω1代表在腿組的坐標(biāo)xk，ω2代表在頭部一軀干組的坐標(biāo)xk。
所以 (一種類型的“條件似然試探”的一個(gè)例子)是給定統(tǒng)計(jì)值θ時(shí)對(duì)于xk在組ω1中的一種有條件的似然。公式3先由θ的初始猜測(cè)值解出，其中θ＝μ，∑()。初始的μ來自k-means的輸出。使用人體信息是因?yàn)槌赡耆说纳仙?包括頭部)經(jīng)常占該成年人整個(gè)質(zhì)量的三分之二。所以可以基于此判定先驗(yàn)概率。初始協(xié)方差為基于經(jīng)驗(yàn)的假設(shè)(比如猜測(cè))，其基于分割圖像的大小和有關(guān)上部身體整體形狀的等效人體信息。協(xié)方差大致判定乘員頭部軀干(比如上身)的一個(gè)限定的橢圓并且從人體信息中得知這種形狀的大致樣子。如上所討論的，有多種不同的試探和公式可被整合進(jìn)參數(shù)預(yù)測(cè)器66中。
公式3，4，5和6已經(jīng)以一種重復(fù)的方式執(zhí)行。這些公式可被重復(fù)固定的次數(shù)，該次數(shù)可以在配置系統(tǒng)16的時(shí)候預(yù)先設(shè)定。重復(fù)的次數(shù)還可以通過比較平均值的變化和一個(gè)顯著的變化閾值來判定。系統(tǒng)16還可以被配置用來對(duì)某個(gè)特定的分割圖像42進(jìn)行重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器試探，直到平均值的變化小于顯著的變化閾值。其它實(shí)施例可以包括兩種方法，其使用顯著的變化閾值，但是給可能的重復(fù)次數(shù)設(shè)置一個(gè)有限大的限制。圖6示出了從參數(shù)預(yù)測(cè)器試探輸出的一個(gè)最終的頭部-軀干(head_torso)參數(shù)。圖7示出了從參數(shù)預(yù)測(cè)器試探輸出的最終的腿(leg)參數(shù)68的一個(gè)例子。3.像素分類模塊和像素分類試探回到圖4，到像素分類模塊72的輸入最好為來自參數(shù)預(yù)測(cè)器試探的最終的頭部-軀干參數(shù)70和最終的腿參數(shù)68。該輸入還應(yīng)該包括已經(jīng)由k-metric模塊60和參數(shù)預(yù)測(cè)器60處理過的分割圖像42。
像素分類模塊72可以執(zhí)行包括一個(gè)距離試探的像素特征試探。該距離試探基于分割圖像42(比如上身和下身)中不同部分中從一特定像素到參考點(diǎn)(比如中點(diǎn))的距離，對(duì)像素進(jìn)行分類。對(duì)一個(gè)特定像素來說，如果到上身的距離較短，則該像素被分類為一個(gè)上身像素。同樣地，如果一個(gè)特定像素到下身的距離較短，則該像素被分類為一個(gè)下身像素。在距離均等的例子中，系統(tǒng)16可被配置成將該像素分類為上身像素或是下身像素。
系統(tǒng)16的一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例執(zhí)行一個(gè)Mahalanobis試探。該Mahalanobis試探計(jì)算在seg_mean中的每個(gè)點(diǎn)到head_torso_mean和(比如上身中點(diǎn))和leg_mean(比如下身中點(diǎn))的“Mahalanobis”距離。如果某點(diǎn)(比如像素)的Mahalanobis距離更接近head_torso_mean(上身中點(diǎn))，則該點(diǎn)被分類為head_torso_image(上身像素)，否則該點(diǎn)被分類為leg_image(下身像素)。兩點(diǎn)間的Mahalanobis距離由公式7給定d=(xk-μ^i)tΣ^i-1(xk-μ^i)]]>在上面的公式中，xk為seg_image中的點(diǎn)，且μi和∑i為參數(shù)預(yù)測(cè)器66的輸出。
這樣，像素分類器就可以根據(jù)來自分類試探的最終分類設(shè)定分割圖像中的每個(gè)像素。然后就可以將最終的head_torso(如上身)圖像54發(fā)送至上述的乘員跟蹤儀模塊56，以便氣囊展開系統(tǒng)36做出適當(dāng)?shù)恼归_決定。
根據(jù)專利法的規(guī)定，本發(fā)明的原理和操作模式已由多個(gè)優(yōu)選的和可選的實(shí)施例闡明。然而，應(yīng)當(dāng)理解，在不偏離本發(fā)明精神或范圍的情況下，可以以上述說明以外的方式實(shí)施本發(fā)明。
權(quán)利要求
1.一種用于識(shí)別乘員(18)上身(54)的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，包括一個(gè)k-metric模塊(60)，其包括上身度量(64)及下身度量(62)，其中所述k-metric模塊(60)生成所述上身度量(64)和所述下身度量(62)；以及一個(gè)參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)，其包括上身參數(shù)(70)和下身參數(shù)(68)，其中所述參數(shù)預(yù)測(cè)器(60)用所述上身度量(64)和所述下身度量(62)來生成所述上身參數(shù)(70)和所述下身參數(shù)(68)。
2.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述k-metric模塊(60)為一個(gè)k-means模塊，其中所述上身度量為一個(gè)上身平均值，并且其中所述下身度量為一個(gè)下身平均值。
3.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，還包括一個(gè)分割圖像(42)，其中所述k-metric模塊(60)用所述分割圖像(42)生成所述上身度量(64)和所述下身度量(62)。
4.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，還包括一個(gè)初始猜測(cè)，其中所述k-metric模塊(60)由所述初始猜測(cè)生成所述上身度量(64)及下身度量(62)。
5.權(quán)利要求4所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述初始猜測(cè)基于座位(20)的位置。
6.權(quán)利要求4所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述初始猜測(cè)基于人體特征。
7.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述k-metric模塊(60)還包括一個(gè)乘員分類(46)，并且其中所述k-metric模塊(60)利用所述乘員分類(46)有選擇地生成所述上身度量(64)和所述下身度量(62)。
8.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，所述參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)還包括一個(gè)限定橢圓。
9.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，所述參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)還包括一個(gè)Mahalanobis距離。
10.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)為一個(gè)重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器。
11.權(quán)利要求10所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器執(zhí)行預(yù)定次數(shù)的重復(fù)。
12.權(quán)利要求10所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，所述重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器包括預(yù)定顯著變化閾值和度量值的變化，其中當(dāng)所述顯著變化閾值超過度量值的變化時(shí)，所述重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器停止執(zhí)行額外的重復(fù)。
13.權(quán)利要求1所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，還包括一個(gè)像素分類器(72)和一個(gè)上身圖像(54)，其中所述像素分類器(72)從所述上身參數(shù)(70)和所述下身參數(shù)(68)生成所述上身圖像(54)。
14.一種用于識(shí)別乘員(18)的上身(54)的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，包括一個(gè)k-means模塊(60)，其包括一個(gè)分割圖像(42)，一個(gè)初始猜測(cè)，一個(gè)上身平均值(64)以及一個(gè)下身平均值(62)，其中所述k-means模塊(60)利用所述分割圖像(42)和所述初始猜測(cè)生成所述上身平均值(64)和所述下身平均值(62)；一個(gè)重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)，其包括一個(gè)上身參數(shù)(70)，一個(gè)下身參數(shù)(68)和一個(gè)Mahalanobis距離，其中所述重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)利用所述Mahalanobis距離、所述上身平均值(64)和所述下身平均值(62)，生成所述上身參數(shù)(70)和所述下身參數(shù)(68)；以及一個(gè)像素分類器(72)，其包括一個(gè)上身圖像(54)，其中所述像素分類器(72)從所述上身參數(shù)(70)和所述下身參數(shù)(68)生成所述上身圖像(54)。
15.權(quán)利要求14所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，還包括一定次數(shù)的重復(fù)，其中所述重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)依照所述的重復(fù)次數(shù)，重復(fù)產(chǎn)生所述上身參數(shù)和所述下身參數(shù)。
16.權(quán)利要求15所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，其中所述重復(fù)的次數(shù)是預(yù)定并且固定的。
17.權(quán)利要求15所述的乘員標(biāo)志系統(tǒng)(16)，還包括一個(gè)變化閾值和一個(gè)平均值，其中所述重復(fù)的次數(shù)通過比較所述變化閾值和所述平均值來確定定。
18.一種乘員跟蹤和氣囊展開系統(tǒng)，包括一個(gè)圖像分割器(40)，其包括一個(gè)環(huán)境圖像(38)和一個(gè)分割圖像(42)，其中所述圖像分割器(40)從所述環(huán)境圖像(38)產(chǎn)生所述的分割圖像(42)；一個(gè)圖像分類器(44)，其包括一個(gè)乘員類型分類(46)，其中所述圖像分類器(44)從所述分割圖像(42)產(chǎn)生所述乘員類型分類(46)；一個(gè)乘員標(biāo)志器(52)，其包括一個(gè)上身圖像(54)和一個(gè)乘員標(biāo)志試探，其中所述乘員標(biāo)志器(52)從所述分割圖像(42)、所述乘員標(biāo)志試探和所述乘員類型分類(46)，生成所述上身圖像(54)。
19.權(quán)利要求18所述的乘員跟蹤和氣囊展開系統(tǒng)，還包括一個(gè)跟蹤子系統(tǒng)(56)，其中所述跟蹤子系統(tǒng)(56)包括一個(gè)乘員特征，并且其中所述跟蹤子系統(tǒng)(56)從所述上身圖像(54)生成所述乘員特征。
20.權(quán)利要求19所述的乘員跟蹤和氣囊展開系統(tǒng)，其中所述跟蹤子系統(tǒng)(56)進(jìn)一步包括一個(gè)展開決定，并且其中所述跟蹤子系統(tǒng)(56)根據(jù)所述乘員特征生成所述展開決定。
21.一種用來從乘員像素的分割圖像(42)識(shí)別該乘員的上身(54)的方法，包括確定從一個(gè)像素到一個(gè)預(yù)測(cè)的上身中點(diǎn)(54)的距離；更新該預(yù)測(cè)的上身中點(diǎn)(54)；以及用更新的預(yù)測(cè)中點(diǎn)有選擇地識(shí)別一個(gè)上身像素。
22.權(quán)利要求21所述的方法，其中所述有選擇地識(shí)別上身像素包括計(jì)算上身像素和上身中點(diǎn)之間的上身Malanobis距離。
23.權(quán)利要求22所述的方法，還包括計(jì)算下身像素和下身中點(diǎn)之間的下身Malanobis距離。
24.權(quán)利要求23所述的方法，還包括將所述上身Malanobis距離和所述下身Malanobis距離進(jìn)行比較。
25.權(quán)利要求21所述的方法，其中更新所述預(yù)測(cè)的中點(diǎn)包括參考人體特征。
全文摘要
本發(fā)明公開了將乘員(18)的分割圖像(42)分成上身圖像(54)和下身圖像。一被乘員標(biāo)志試探可以識(shí)別出分割圖像(42)內(nèi)的每一像素為上身像素還是下身像素。一種k－means模塊(60)可以通過將特定像素和上身上預(yù)測(cè)中點(diǎn)之間的距離和特定像素和下身上預(yù)測(cè)中點(diǎn)之間的距離進(jìn)行比較從而提供一個(gè)初始的像素分類。重復(fù)性的參數(shù)預(yù)測(cè)器(66)可以通過進(jìn)行有條件的似然試探從而更新上身(64)和下身(62)的平均值。然后可以通過比較每個(gè)軀干的Malanobis距離將像素分類為上身或下身像素。然后，與氣囊相關(guān)的應(yīng)用就可以使用上身圖像生成與氣囊的應(yīng)用相關(guān)的乘員特征。
文檔編號(hào)G06K9/50GK1497491SQ20031010024
公開日2004年5月19日 申請(qǐng)日期2003年10月10日 優(yōu)先權(quán)日2003年10月10日
發(fā)明者M·E·法默, J·M·斯利克, M E 法默, 斯利克 申請(qǐng)人:伊頓公司