實(shí)施例總體涉及使用光的次表面散射對積雪覆蓋行進(jìn)路徑表面的檢測。

背景技術(shù)：

行進(jìn)路面的降水會(huì)對行走在行進(jìn)路徑的車輛或者行人造成幾種不同的問題。例如，道路上的積雪降低了車輛輪胎與道路表面之間的摩擦系數(shù)進(jìn)而產(chǎn)生車輛穩(wěn)定性問題。對行進(jìn)路徑上積雪的檢測通常由宿主車輛確定，宿主車輛利用一些感測操作感測道路的積雪，這些感測操作在積雪已經(jīng)對車輛操作產(chǎn)生影響時(shí)進(jìn)行，例如檢測車輪打滑。因此，車輛必須要監(jiān)測其自身相對于在干燥路況下行駛時(shí)的狀態(tài)(例如車輪打滑)，以確定是否存在積雪。因此，該系統(tǒng)可等待該狀態(tài)出現(xiàn)或者對車輛引入激勵(lì)以確定該狀態(tài)是否存在(例如，如果降水存在，就會(huì)產(chǎn)生從動(dòng)輪的突然加速以至于車輪打滑)。

另一優(yōu)點(diǎn)是，由于使用的主動(dòng)照明光源，本文描述的技術(shù)可以減弱周圍光照環(huán)境的影響，而且與此同時(shí)，可以排除白色干燥地面的錯(cuò)誤檢測，例如冬天被鹽腐蝕的干燥地面。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

實(shí)施例的優(yōu)點(diǎn)是使用配對有集中照明光源的基于視覺的成像裝置檢測行進(jìn)路徑上的積雪，集中照明光源例如激光器LED，其基于光的次表面散射識別積雪，與無積雪覆蓋的行進(jìn)路徑(例如干燥道路、潮濕道路)產(chǎn)生相對較小光斑相反，光的次表面散射在積雪覆蓋的路徑產(chǎn)生漫射照明的廣義模糊。本文描述的技術(shù)在啟動(dòng)確定是否存在降水時(shí)不需要車輛或駕駛員的激勵(lì)。相反，響應(yīng)對行進(jìn)路徑上積雪表面光散射分析而確定積雪。所述技術(shù)采集圖像，圖像包括散射在表面的光束。將RGB圖像轉(zhuǎn)換為Lab空間圖像。在Lab空間圖像中應(yīng)用高斯拉普拉斯(LOG)過濾或者二進(jìn)制轉(zhuǎn)換以幫助采集積雪覆蓋表面的漫射照明的廣義模糊圖案。如果廣義模糊存在，較之于無積雪覆蓋的行進(jìn)路徑表面(例如干燥路面、潮濕路面)的較為平滑的濾波響應(yīng)，高斯拉普拉斯濾波器響應(yīng)會(huì)在廣義模糊區(qū)域處產(chǎn)生一個(gè)大峰值?？蛇x地，二進(jìn)制圖像的均值-方差分析也可識別積雪，積雪覆蓋的行進(jìn)路徑表面的光散射區(qū)域與全部區(qū)域之間的均值比和方差比大于1，相比之下，無積雪覆蓋的行進(jìn)路徑表面(例如干燥路面、潮濕路面)的光散射區(qū)域與全部區(qū)域之間的均值比和方差比接近1。受訓(xùn)分類器在車輛中形成并且可以在線執(zhí)行。車輛中使用相似過程來采集和處理光束。可通過車輛內(nèi)執(zhí)行的在線分類器的函數(shù)確定行進(jìn)路徑表面是否存在積雪，該在線分類器基于行進(jìn)路徑表面的主動(dòng)監(jiān)測而實(shí)時(shí)檢測行進(jìn)路徑上的積雪。

實(shí)施例設(shè)想一種確定行進(jìn)路徑積雪覆蓋表面狀況的方法。發(fā)光源向該行進(jìn)路徑表面發(fā)射一束光線。圖像采集裝置采集行進(jìn)路徑表面的圖像。該圖像采集裝置安裝在車輛上并且以向下的方向采集圖像。所采集圖像采集了向行進(jìn)路徑表面上發(fā)射的光束。處理器分析在行進(jìn)路徑表面產(chǎn)生的光次表面散射。確定行進(jìn)路徑是否存在積雪。響應(yīng)于行進(jìn)路徑積雪的識別，產(chǎn)生積雪覆蓋行進(jìn)路徑表面信號。

附圖說明

圖1是行駛在積雪覆蓋表面的車輛的示例性立體圖。

圖2為示出積雪覆蓋行進(jìn)路徑表面檢測系統(tǒng)的方塊圖。

圖3是具有周圍視角范圍的車輛周圍示例性立體圖。

圖4是包括圖像采集裝置和發(fā)光裝置的車輛的示例性立體圖。

圖5為示出用于檢測積雪覆蓋表面的方法的流程圖。

圖6為示出由圖像采集裝置采集的示例性圖像。

圖7a為示出干燥表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。

圖7b為示出積雪覆蓋表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。

圖8a為示出干燥表面的示例性濾波器響應(yīng)。

圖8b為示出積雪覆蓋表面的示例性濾波器響應(yīng)。

圖9為示出分類器結(jié)構(gòu)中標(biāo)志積雪覆蓋表面和無積雪覆蓋表面的示例性特征空間。

圖10示出了用于檢測積雪覆蓋行進(jìn)路徑表面的第二技術(shù)流程圖。

圖11a為示出干燥表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。

圖11b為示出積雪覆蓋表面關(guān)注區(qū)域的示例性RGB圖像。

圖12a為示出Lab色彩空間中的干燥道路表面的示例性響應(yīng)。

圖12b為示出Lab色彩空間中的積雪覆蓋道路表面的示例性響應(yīng)。

圖13a為示出干燥表面的示例性二進(jìn)制轉(zhuǎn)化圖像。

圖13b為示出積雪覆蓋表面的示例性二進(jìn)制轉(zhuǎn)化圖像。

圖14示出了由4個(gè)光斑組成正方形圖案的類似于正方形的示例性圖案。

圖15示出了由線性斑點(diǎn)延長形成類橢圓圖案的示例性線條圖案

圖16示出了由線性斑點(diǎn)彼此之間線性排列形成的線條圖案。

圖17示出了無積雪覆蓋表面的示例性實(shí)時(shí)跟蹤序列圖。

圖18示出了積雪覆蓋表面的示例性實(shí)時(shí)跟蹤序列圖。

具體實(shí)施方式

圖1所示，沿著車輛行進(jìn)路徑12(例如公路)行進(jìn)的車輛10。應(yīng)理解的是，術(shù)語“行進(jìn)路徑”可包括任何由機(jī)動(dòng)車輛、自行車或者行人行進(jìn)的表面。用于說明目的，術(shù)語“道路”將作為“行進(jìn)路徑”進(jìn)行使用。但是，應(yīng)當(dāng)理解的是，術(shù)語“行進(jìn)路徑”不限于車輛行進(jìn)的道路，而且本文描述的系統(tǒng)和技術(shù)可以在移動(dòng)實(shí)體或者固定實(shí)體上實(shí)施。當(dāng)輪胎轉(zhuǎn)動(dòng)經(jīng)過車輛道路12的積雪覆蓋表面時(shí)，置于車輛道路12上的積雪14會(huì)導(dǎo)致打滑狀況。事先知道車輛何時(shí)將沿著積雪覆蓋的車輛道路12行駛通常是有利的，積雪會(huì)導(dǎo)致例如牽引力損失的問題。

置于車輛道路12上的積雪14降低了車輛輪胎和車輛道路12兩者之間的摩擦系數(shù)。因此，車輛輪胎和車輛道路12之間的牽引力下降。牽引力的損失可以通過各種緩解技術(shù)得以減輕，所述緩解技術(shù)包括但不限于：警告駕駛員讓其將車速減小到有利于周圍環(huán)境狀況的速度；使用較低制動(dòng)力以致動(dòng)車輛制動(dòng)的自動(dòng)應(yīng)用程序，從而最小化制動(dòng)部件的制動(dòng)表面上形成的水；在檢測到降水的時(shí)候，停止或者限制巡航控制功能的激活；或者通知駕駛員與前方車輛保持更大的停車距離。應(yīng)當(dāng)理解的是，本文所描述的實(shí)施例可應(yīng)用到除了汽車以外的其他類型需要檢測積雪覆蓋道路表面狀況的系統(tǒng)。除了汽車以外，其他可使用該系統(tǒng)的交通工具包括但不限于：鐵路系統(tǒng)、飛機(jī)、越野車、電動(dòng)汽車、摩托車、自行車、農(nóng)用設(shè)備和施工設(shè)備。

圖2示出了積雪覆蓋道路表面檢測系統(tǒng)的方塊圖。多個(gè)基于車輛的圖像采集裝置20和包括但不限于LED激光器的發(fā)光裝置安裝在車輛上用于采集車輛周圍有助于檢測積雪的圖像。光的次表面散射可以發(fā)生在各類照明光源中(例如閃光，激光LED)。為了將積雪與其他類型的道路狀況區(qū)分開，優(yōu)選地集中光源，集中光源優(yōu)選為激光LED，其能夠在積雪上產(chǎn)生次表面散射，同時(shí)也可以在其他類型道路上(例如干燥或者潮濕道路)保持一個(gè)集中光斑。該多個(gè)基于車輛的圖像采集裝置20和發(fā)光裝置21可安裝在車輛的前側(cè)、后側(cè)和旁側(cè)。圖3為示出用于檢測車輛周圍物體的示例性360度全方位視角圖。各基于車輛的圖像采集裝置相互協(xié)同運(yùn)作，以檢測和識別車輛每一側(cè)的物體。基于車輛的圖像采集裝置20包括但不限于，安裝在車輛前側(cè)的前視照相機(jī)22，該前視照相機(jī)用于采集車輛前面的圖像和部分車輛旁側(cè)的圖像。駕駛員旁側(cè)攝像機(jī)24采集車輛駕駛員側(cè)的圖像。乘客旁側(cè)攝像機(jī)26采集車輛乘客側(cè)的圖像。后視照相機(jī)28采集車輛朝后和旁側(cè)的圖像。

圖4為示出行駛在積雪覆蓋表面的車輛10的立體圖。發(fā)光裝置21向道路表面12發(fā)射光束。相應(yīng)的基于車輛的圖像采集裝置采集向道路表面發(fā)出的光束。分析該被圖像采集裝置采集的光束以確定道路表面是否存在積雪14。本文所述的技術(shù)使用光的次表面散射分析以確定積雪是否存在。次表面散射是一種光穿透半透明物體(例如雪)的表面并且借助與物體材料的相互作用散射的過程。光線在不同的點(diǎn)離開積雪。通常而言，光會(huì)穿過積雪表面，然后在積雪內(nèi)部以不同的角度反射數(shù)次后以一個(gè)角度返回穿出積雪，這個(gè)角度不同于光線直接反射離開表面時(shí)產(chǎn)生的相應(yīng)角度。積雪由相對松散的堆積冰晶組成。該松散堆積冰晶僅占據(jù)積雪區(qū)域空間體積的5％。該積雪中的冰晶產(chǎn)生光的次表面散射。產(chǎn)生在干燥表面(例如激光筆照射到干燥道路)的光基本沒有光束的散射，并且較之于積雪覆蓋道路顯現(xiàn)出較為均勻的相對較小光斑。由于冰晶通過雪散射光束，所以積雪覆蓋表面會(huì)產(chǎn)生漫射照明的廣義模糊。表面上光的分析使用向Lab色彩空間進(jìn)行的圖像轉(zhuǎn)換。這涉及到將RGB圖像(例如紅-綠-藍(lán)圖像)轉(zhuǎn)換成Lab色彩空間圖像，以便在光信號在整個(gè)積雪表面散射時(shí)更好地檢測光線中色彩變化的廣義模糊圖案。Lab色彩空間包括各分量，這些分量具有維度L表示亮度，A和B表示顏色對立維度。Lab色彩空間包括所有可感知的顏色，這意味著其色彩范圍比RGB色彩模型的色彩范圍要大。Lab模型的重要屬性是獨(dú)立于設(shè)備，在這樣的情況下，顏色的定義獨(dú)立于顏色產(chǎn)生的本質(zhì)。當(dāng)用于打印的圖像不得不從RGB中進(jìn)行轉(zhuǎn)換時(shí)，使用Lab色彩空間。雖然空間自身是能夠包含無限個(gè)可能的色彩描述的三維真實(shí)數(shù)字空間，但是當(dāng)在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，為了與設(shè)備無關(guān)的數(shù)字表示，該空間通常映射到三維整數(shù)空間。本文描述的實(shí)施例中，色彩空間通道表示如下：L軸表示亮度分量，A軸表示綠色到紅色分量，B軸表示黃色到藍(lán)色分量。

再次參考圖2，處理器30處理由圖像采集設(shè)備20采集的圖像。處理器30分析圖像和數(shù)據(jù)以確定在車輛相鄰區(qū)域道路表面是否存在積雪。一旦采集到圖像，處理器30就會(huì)識別關(guān)注區(qū)域以根據(jù)關(guān)注區(qū)域的光散射確定是否存在積雪。關(guān)注區(qū)域可包括：正方形、圓形或者其他形狀，形狀取決于光源和形成原因。處理器30可以是現(xiàn)有系統(tǒng)的一部分，例如牽引力控制系統(tǒng)或者其他系統(tǒng)，或者可以是專門用于分析圖像采集裝置20的數(shù)據(jù)的獨(dú)立處理器。

處理器30可以耦合至一個(gè)或者多個(gè)輸出設(shè)備，例如用于在關(guān)注區(qū)域發(fā)現(xiàn)積雪時(shí)啟動(dòng)或者致動(dòng)控制動(dòng)作的控制器32?？梢允褂靡粋€(gè)或者多個(gè)對策減輕積雪對車輛操作的影響。

控制器32可以是車輛子系統(tǒng)的一部分或者用于使車輛系統(tǒng)能夠應(yīng)對積雪造成的影響。例如，響應(yīng)于道路被積雪覆蓋的確定，控制器32可以使電子或電液壓制動(dòng)系統(tǒng)34或者類似系統(tǒng)能夠在發(fā)生牽引力損失的情況下準(zhǔn)備好制動(dòng)策略。除了準(zhǔn)備制動(dòng)策略之外，制動(dòng)系統(tǒng)可以在駕駛員沒有意識到的情況下自動(dòng)采用輕制動(dòng)力，以在車輛行進(jìn)到積雪中時(shí)將積雪從車輛制動(dòng)器中移除。堆積在車輪或者制動(dòng)器的雪由于融化而被移除，這樣在駕駛員進(jìn)行手工制動(dòng)的時(shí)候，就可以維持車輛制動(dòng)器和車輪制動(dòng)表面之間的預(yù)期摩擦系數(shù)。

控制器32可以控制牽引力控制系統(tǒng)36，牽引力控制系統(tǒng)36給每個(gè)相應(yīng)的車輪單獨(dú)分配動(dòng)力以在檢測到道路表面存在積雪時(shí)減少相應(yīng)車輪的車輪打滑。

控制器32可以控制巡航控制系統(tǒng)38，該巡航控制系統(tǒng)38可以在檢測到道路表面存在積雪的時(shí)候停用巡航控制或者限制巡航控制的制動(dòng)。

控制器32可以控制駕駛員信息系統(tǒng)40，以向車輛駕駛員提供注意在車輛道路檢測到積雪的警告。控制器32提供的警告可以提醒駕駛員正在接近道路表面積雪并且可以建議駕駛員把車速降低到利于現(xiàn)有環(huán)境狀況的速度，或者控制器32可以啟動(dòng)與前方車輛保持安全行駛距離的警告。應(yīng)當(dāng)要理解的是，本文所描述的控制器32，可以包括控制單個(gè)功能或者可以控制功能組合的一個(gè)或者多個(gè)控制器。

控制器32可以進(jìn)一步控制擋風(fēng)板42自動(dòng)開啟和關(guān)閉的致動(dòng)，以防止車輛引擎吸入積雪。在此情況下，控制器32在車輛前方道路表面檢測到積雪存在時(shí)自動(dòng)致動(dòng)擋風(fēng)板42關(guān)閉，可在確定道路表面不再存在積雪時(shí)重新打開擋風(fēng)板。

控制器32可進(jìn)一步控制無線通信裝置44的致動(dòng)，以使用車輛到車輛通信系統(tǒng)或者車輛到地面通信系統(tǒng)自主向另外的車輛傳達(dá)積雪覆蓋路面狀況。

控制器可進(jìn)一步向車輛的駕駛員提供積雪覆蓋道路表面信號警報(bào)，警告不要使用自動(dòng)功能，包括：自適應(yīng)巡航控制系統(tǒng)，遵守航線，航線改變，回避/輔助轉(zhuǎn)向操作和自動(dòng)應(yīng)急制動(dòng)。

本文所描述技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是啟動(dòng)對于是否存在積雪的確定不需要車輛或駕駛員的激勵(lì)。也就是說，現(xiàn)有技術(shù)中，用于檢測表面積雪的方式，不管是制動(dòng)操作、加速、轉(zhuǎn)向操作都需要由車輛發(fā)出的相當(dāng)大的激勵(lì)。基于響應(yīng)(例如車輪打滑，偏航)，這種技術(shù)確定車輛是否行進(jìn)在積雪上。相反，本文所描述的這種技術(shù)不需要駕駛員激勵(lì)來確定道路上的雪。此外，本文所描述的技術(shù)可以由于所使用的主動(dòng)光源而減弱周圍光照環(huán)境的影響，而與此同時(shí)，也可以排除白色干燥地面(例如冬天被鹽腐蝕的干燥地面)的錯(cuò)誤檢測?；谡障鄼C(jī)的解決方案的共同缺點(diǎn)都是對環(huán)境光線很敏感?，F(xiàn)在有很多基于照相機(jī)的積雪檢測方法可用，但是這樣的方式完全依賴于照相機(jī)圖像分析，并且在沒有主動(dòng)光源時(shí)對環(huán)境照明變化很敏感，而且也可能會(huì)對干燥道路的白光產(chǎn)生錯(cuò)誤判決。本文所描述的使用激光器照明光源的次表面散射技術(shù)能夠排除錯(cuò)誤地將相對白的道路表面識別為積雪覆蓋表面的可能性。

圖5為示出用于檢測積雪覆蓋道路表面的第一個(gè)技術(shù)的流程圖。步驟50-55是道路表面圖案數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的訓(xùn)練階段，而步驟55-64描述的是在車輛中使用在線分類器確定道路表面是否存在積雪。

步驟50，獲取車輛相應(yīng)一側(cè)并行區(qū)域的圖像。分析該圖像以獲取場景信息，可分析場景信息中場景的光散射特征以確定圖像中是否存在積雪。圖6示出了安裝在車輛旁側(cè)的圖像采集裝置采集到的圖像。對圖像進(jìn)行處理從而采集到俯視圖(例如向下看行車道路)。每個(gè)相應(yīng)的圖像采集裝置使用的透鏡可為魚眼透鏡，其能采集較寬的視角范圍(例如180度)。圖像處理也可應(yīng)用于改變照相機(jī)姿勢使得出現(xiàn)在圖像中的姿勢直接向下。例如，如果利用相應(yīng)一側(cè)照相機(jī)采集的圖像，那么圖像中的相應(yīng)位置雖然不是照相機(jī)姿勢的焦點(diǎn)，但可用于產(chǎn)生虛擬姿勢，該虛擬姿勢使得場景好像是照相機(jī)在該虛擬姿勢下直接向下采集行進(jìn)道路12和積雪14。為了改變姿勢，可同時(shí)使用虛擬照相機(jī)模型和采集到的圖像，使得虛擬姿勢用于重新調(diào)整圖像，從而就好像是照相機(jī)被重新調(diào)整并且面向不同方向(例如直接面向下方)而產(chǎn)生虛擬圖像。重新調(diào)整圖像以產(chǎn)生虛擬圖像包括：識別虛擬姿勢并將虛擬圖像上的每一個(gè)虛擬點(diǎn)映射到真實(shí)圖像相對應(yīng)的點(diǎn)。本文所描述的術(shù)語“姿勢”是指照相機(jī)位置的照相機(jī)取景角度(無論是真實(shí)照相機(jī)還是虛擬照相機(jī))，照相機(jī)位置由照相機(jī)坐標(biāo)和照相機(jī)z-軸定位定義。本文所描述的術(shù)語“虛擬照相機(jī)”是指除了具有模擬照相機(jī)姿勢外還具有模擬照相機(jī)模型參數(shù)和模擬成像表面的模擬照相機(jī)。本文所描述的處理器執(zhí)行的照相機(jī)建模是指獲取虛擬圖像，該虛擬圖像是使用虛擬照相機(jī)建模的場景合成圖像。

再次參考圖5，步驟51中，從真實(shí)圖像或者虛擬圖像中識別關(guān)注區(qū)域。該技術(shù)定位關(guān)注區(qū)域，關(guān)注區(qū)域識別相關(guān)區(qū)域，在該相關(guān)區(qū)域中激光束發(fā)射到與車輛相對的道路表面，因此如果在此區(qū)域檢測到積雪存在，那么可以假設(shè)車輛在積雪上行駛。如圖6所示，由49識別到的示例性區(qū)域代表圖像的關(guān)注區(qū)域，元素51代表由發(fā)光裝置發(fā)射到道路12的積雪14上面的光。

再次參考圖5，在步驟52中，利用Lab色彩模型執(zhí)行圖像轉(zhuǎn)換。從RGB轉(zhuǎn)換到Lab色彩空間的圖像，通過隔離如照明和鹽蝕表面等環(huán)境噪音的影響而便于獲取用于分析的圖像中光束的色彩信息，這樣可以增強(qiáng)檢測的可靠性。

步驟53，使用相應(yīng)的濾波技術(shù)對轉(zhuǎn)換好的圖像(例如Lab圖像)進(jìn)行特征抽取。優(yōu)選地，該特征抽取使用高斯拉普拉斯(LOG)濾波技術(shù)。高斯拉普拉斯算子計(jì)算圖像的二階空間導(dǎo)數(shù)。濾波器增強(qiáng)快速強(qiáng)度突變區(qū)域，因此可以用于邊緣檢測。具有不同尺度(例如)的各種濾波器可分別用于每一幀的A通道圖像和B通道圖像。例如，如果每個(gè)圖像中使用6個(gè)高斯拉普拉斯濾波器，則認(rèn)為關(guān)注區(qū)域的最大響應(yīng)是特征，因此在特征集中產(chǎn)生12個(gè)特征。應(yīng)當(dāng)理解的是，本文所描述的技術(shù)“濾波”可以是除了高斯拉普拉斯濾波之外的濾波技術(shù)。

圖7a為示出干燥表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。如圖7a所示，可通過具有基本一致顏色的基本定義點(diǎn)采集光的各光束。相反，圖7b為示出積雪覆蓋表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。發(fā)射到積雪覆蓋表面的各光束被散射。光的各光束包括在雪中從光的中心向沿著徑向向外散射的光束變化的顏色過渡。

圖8a和圖8b為示出在高斯拉普拉斯濾波器應(yīng)用到“A”通道關(guān)注區(qū)域的Lab圖像之后的示例性濾波器響應(yīng)。也就是，各顏色可以聚焦，從而使得當(dāng)光信號散射遍及雪表面時(shí)，可以檢測到顏色隨著光線變化，因此可以識別指示雪中光散射的那些顏色分量變化。在該示例情況下，從綠到紅的彩色圖像是Lab色彩空間分析的重點(diǎn)。將高斯拉普拉斯濾波器應(yīng)用到具有A通道像素值的Lab圖像。圖8a和圖8b是三維圖，其中z軸代表濾波器響應(yīng)(R)，x軸代表圖像高度，y軸代表圖像寬度。如圖8a所示，干燥表面的濾波器響應(yīng)大約為0。相反，圖像8b示出了基于較大的光圖像形狀中的強(qiáng)度變化而在濾波器圖像中探測到的雪。因此，如圖8b所示，積雪覆蓋表面圖像的濾波器響應(yīng)基本上大于0。

再次參考圖5，步驟54中，基于步驟53的結(jié)果構(gòu)建分類器。將代表樣本分布的相應(yīng)特征在特征空間中進(jìn)行繪制。圖9表示標(biāo)識著用于構(gòu)建分類器的積雪覆蓋表面和無積雪覆蓋表面的示例性特征空間。x軸代表第一特征而y軸代表第二特征。第一特征是具有尺度σ＝4的高斯拉普拉斯濾波器應(yīng)用到具有“A”通道的像素值的Lab圖像之后的最大濾波器響應(yīng)。第二特征是具有尺度σ＝12的高斯拉普拉斯濾波器應(yīng)用到具有“A”通道的像素值的Lab圖像之后的最大濾波器響應(yīng)。符號“o”代表圖像中存在積雪，而符號“x”代表干燥表面。受訓(xùn)分類器用于識別能夠用來區(qū)分積雪和理想干燥表面的分離面。如果積雪存在，那么在圖像中就可以檢測到大的峰值(例如基本大于0)。

步驟55，使用步驟53中抽取的特征集對分類器進(jìn)行訓(xùn)練以構(gòu)建道路表面圖案數(shù)據(jù)庫，該圖案數(shù)據(jù)庫包含與代表各種道路表面狀況典型圖案的特征集相關(guān)聯(lián)的預(yù)存數(shù)據(jù)。一旦道路表面圖案數(shù)據(jù)庫構(gòu)建完成，該道路表面圖案數(shù)據(jù)庫可于生產(chǎn)中在車輛上在線實(shí)現(xiàn)。

步驟56-59涉及在車輛中分析圖像時(shí)實(shí)時(shí)處理采集到的圖像。這些各個(gè)步驟與上述步驟50-53相同，除了與訓(xùn)練分類器相反的設(shè)計(jì)分析實(shí)時(shí)圖像的處理。

步驟59，步驟53中抽取的特征集可按照基于相應(yīng)目標(biāo)特征、Lab空間通道和所應(yīng)用尺度的高斯拉普拉斯濾波函數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

步驟60，將步驟59中計(jì)算好的特征集提供給在線分類器以通過對比計(jì)算好的特征值和與道路表面圖案數(shù)據(jù)庫中相同特征集相關(guān)聯(lián)的預(yù)存數(shù)據(jù)來確定該興趣區(qū)域是否存在積雪。

步驟61中，如果已確認(rèn)道路表面存在積雪的確定，然后例行程序進(jìn)行到步驟62；否則，例行程序進(jìn)行到步驟63。

步驟62中，響應(yīng)于道路表面存在積雪的確定，將積雪覆蓋表面指示器標(biāo)志設(shè)置為指示關(guān)注區(qū)域存在積雪。信號傳送到控制器，如前面所述，該控制器可以致動(dòng)各類型的車輛操作，包括但不限于：制動(dòng)控制，牽引力控制，速度控制，轉(zhuǎn)向控制，駕駛員警告，擋風(fēng)板控制以及車輛到車輛之間的通信。

如果步驟61中關(guān)注區(qū)域不存在積雪的確定得到確認(rèn)，那么隨后例行程序進(jìn)入到步驟63，步驟63中將使用其他的技術(shù)核實(shí)積雪存在與否。

圖10為示出用于檢測積雪覆蓋道路表面的第二個(gè)技術(shù)的流程圖。步驟50-55代表道路表面圖案數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的訓(xùn)練階段，其中步驟55-63代表在車輛中在線確定道路表面的積雪。

步驟70中，獲取車輛相應(yīng)一側(cè)并行區(qū)域的圖像。分析圖像以獲取場景信息，其中可以分析場景中采集到的光束以確定圖像中是否存在積雪。前面所描述的圖像采集和圖像處理可以在此使用。

步驟71中，在輸入圖像中應(yīng)用去噪聲和/或去扭曲技術(shù)。

步驟72中，從真實(shí)圖像或者虛擬圖像中識別關(guān)注區(qū)域。該技術(shù)定位關(guān)注區(qū)域，關(guān)注區(qū)域識別相關(guān)區(qū)域，在該相關(guān)區(qū)域中光束發(fā)射到與車輛相對的道路表面，因此如果在此區(qū)域檢測到積雪存在，那么可以假設(shè)車輛在積雪上行駛。

步驟73中，利用Lab色彩模型實(shí)現(xiàn)圖像轉(zhuǎn)換。從RGB轉(zhuǎn)換到Lab色彩空間的圖像，通過隔離環(huán)境噪音(例如照明和鹽蝕表面)的影響而獲取用于分析的光圖像的相關(guān)色彩信息，這樣可以增強(qiáng)檢測的可靠性。

步驟74中，將二進(jìn)制轉(zhuǎn)換應(yīng)用到Lab轉(zhuǎn)換的圖像。當(dāng)積雪存在的時(shí)候，二進(jìn)制轉(zhuǎn)換產(chǎn)生圖像中積雪分析的圖案化結(jié)構(gòu)，而無積雪存在時(shí)，Lab轉(zhuǎn)換的圖像中在無積雪表面沒有圖案。二進(jìn)制轉(zhuǎn)換好的圖像中光散射區(qū)域與全部關(guān)注區(qū)域之間的均值比和方差比包括大于1的值，相反，在無積雪覆蓋行進(jìn)路徑表面時(shí)，均值比和方差比的數(shù)值接近1。

步驟75中，對轉(zhuǎn)換好的二進(jìn)制圖像應(yīng)用特征抽取。特征抽取包括使用相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析用以分析和識別與地表表面散射光相關(guān)聯(lián)的特征。圖11a是干燥表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。如圖11a所示，可捕獲光的各光束作為具有基本一致顏色的基本定義點(diǎn)。相反，圖11b是積雪覆蓋表面關(guān)注區(qū)域的RGB圖像。發(fā)射到積雪覆蓋表面的各光束被散射。光的各光束被表示為在雪中從光束的中心向光束沿著徑向向外散射變化的顏色過渡。圖12a和圖12b分別表示在RGB圖像轉(zhuǎn)換為Lab色彩空間后，干燥道路表面的響應(yīng)和積雪覆蓋道路的響應(yīng)。

圖13a和13b表示從Lab圖像轉(zhuǎn)換而來的二進(jìn)制圖像。圖13a表示干燥表面示例而圖13b表示積雪覆蓋表面示例。正如從二進(jìn)制圖像中看到的一樣，基于關(guān)注區(qū)域和全部區(qū)域的均值方差分析可以便利地抽取特征集。光區(qū)域和全部區(qū)域之間的強(qiáng)度均值比可以確定。比值大于1時(shí)表明是積雪覆蓋表面，而比值接近1時(shí)表明干燥表面。

步驟76，基于步驟75的結(jié)果構(gòu)建分類器。將代表樣本分布的相應(yīng)特征在特征空間中繪制。分類器的實(shí)例可包括支持向量機(jī)。但是，也可以使用不偏離本發(fā)明范圍內(nèi)的其他技術(shù)。使用特征抽取訓(xùn)練分類器以構(gòu)建步驟77中的道路表面圖案數(shù)據(jù)庫。特征抽取包括從不同類型圖像中提取特征以生成圖案數(shù)據(jù)庫。一旦道路表面圖案數(shù)據(jù)構(gòu)建完成，該道路表面圖案數(shù)據(jù)庫可以于生產(chǎn)中在車輛上在線運(yùn)行。

步驟78-82涉及在車輛中分析圖像時(shí)實(shí)時(shí)處理采集到的圖像。這些相應(yīng)步驟與上述步驟70-74相同，除了與訓(xùn)練分類器相反的涉及分析實(shí)時(shí)圖像的處理。

步驟83，實(shí)時(shí)執(zhí)行基于新圖像輸入而計(jì)算已知特征的特征計(jì)算。

步驟84，向在線分類器提供基于二進(jìn)制轉(zhuǎn)換圖像的抽取特征以分析關(guān)注區(qū)域積雪的存在。

步驟85，確定道路表面是否檢測到積雪。如果確定道路表面存在積雪，那么隨后例行程序進(jìn)行到步驟86。否則，隨后例行程序進(jìn)行到步驟87。

步驟86，響應(yīng)于道路表面存在積雪的確定，將積雪覆蓋表面指示器標(biāo)志設(shè)置為指示關(guān)注區(qū)域存在積雪。信號傳送到控制器，如前面所述，該控制器可以致動(dòng)各種車輛操作，包括但不限于：制動(dòng)控制，牽引力控制，速度控制，轉(zhuǎn)向控制，駕駛員警告，擋風(fēng)板控制以及車輛到車輛之間的通信。

如果步驟85中關(guān)注區(qū)域不存在積雪的確定得到確認(rèn)，那么隨后例行程序進(jìn)行到步驟87，步驟87將使用其他的技術(shù)核實(shí)積雪存在與否。

圖14-16示出了由發(fā)光裝置發(fā)射的增強(qiáng)型結(jié)構(gòu)光圖案。光源可形成所需結(jié)構(gòu)光圖案而不是單個(gè)光斑以覆蓋更多表面區(qū)域和加強(qiáng)監(jiān)測的可靠性和穩(wěn)定性。圖14示出了由4個(gè)光斑組成正方形圖案的類似于正方形的圖案。圖15示出了由線性斑點(diǎn)延長形成類橢圓圖案的線性圖案。圖16示出了由線性斑點(diǎn)彼此之間線性排列形成的線性圖案。

此外，增強(qiáng)分析可以與對圖像實(shí)時(shí)連續(xù)跟蹤的圖像跟蹤分析一起進(jìn)行。道路表面狀態(tài)狀況的確定基于移動(dòng)時(shí)間窗口幀內(nèi)圖像序列的分析，而不是單個(gè)時(shí)間的單個(gè)圖像。移動(dòng)窗口可以有不同尺寸并且可以在不同的時(shí)間點(diǎn)情況下重新設(shè)置。移動(dòng)窗口減少噪音并且提供了校正表面識別的更高置信水平。圖17表示示出無積雪表面的示例性序列而圖18表示積雪覆蓋表面的圖像序列。各相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的每一個(gè)特征可以用作確定道路表面是否存在積雪的樣本。

盡管已經(jīng)詳細(xì)介紹了本發(fā)明的特定實(shí)施例，但是熟悉本發(fā)明領(lǐng)域的技術(shù)人員將了解用于實(shí)現(xiàn)以下權(quán)利要求書所限定本發(fā)明的各種可選設(shè)計(jì)、濾波處理和實(shí)施例。