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用于確定能見度狀態(tài)的系統(tǒng)及方法與流程

文檔序號:11730227閱讀:197來源:國知局
用于確定能見度狀態(tài)的系統(tǒng)及方法與流程

相關(guān)申請的交叉引用

本申請要求于2016年1月29日提交的編號為62/288,873的美國臨時專利申請的優(yōu)先權(quán),該臨時申請的全部公開內(nèi)容通過引用以其整體并入本文用于所有預(yù)期目的。

本發(fā)明的實施例總體上涉及一種確定車輛(諸如汽車)周圍的能見度的系統(tǒng)及方法。

發(fā)明背景

現(xiàn)代的車輛尤其是汽車越來越多地提供自動駕駛和駕駛輔助系統(tǒng)(諸如盲點監(jiān)控器、自動停車和自動導(dǎo)航)。然而,自動駕駛系統(tǒng)會依賴于會在能見度降低的情況下諸如大霧天氣時不可靠性欠佳的攝像機和其他光學(xué)成像器。



技術(shù)實現(xiàn)要素:

本公開的示例總體上涉及估計車輛周圍的能見度并且響應(yīng)于能見度水平自動地配置一個或多個系統(tǒng)的方法和系統(tǒng)??赏ㄟ^對所述車輛的周圍環(huán)境的兩個圖像進(jìn)行比較來估計能見度水平,每一個圖像取自不同的視角??梢曰谒鰞蓚€圖像之間的視差估計所述圖像中的對象的距離,并且可以基于在所述圖像中可見的最遠(yuǎn)對象估計能見度水平(例如,距離)。

附圖說明

圖1a-1d示出根據(jù)本公開的示例的示例性深度圖。

圖2示出根據(jù)本公開的示例的估計車輛周圍的能見度的示例性方法。

圖3示出根據(jù)本公開的示例的系統(tǒng)框圖。

具體實施方式

在以下示例描述中,結(jié)合部分附圖,并且在附圖中通過說明示出可以被實施的特定示例。應(yīng)當(dāng)理解的是可以使用其他示例并且可以做出結(jié)構(gòu)改變而不背離所公開的示例的范圍。

圖1a-1d示出根據(jù)本公開的示例的示例性深度圖。在一些示例中,可以基于車輛的周圍環(huán)境的兩個圖像來創(chuàng)建周圍環(huán)境的深度圖,每一個圖像取自不同的視角。例如,這兩個圖像可以捕捉自兩個不同的圖像傳感器(例如,組成立體攝像機)或捕捉自在捕捉第一圖像之后移動的單個攝像機(例如,安裝在車輛上的在車輛移動時連續(xù)地拍攝兩個圖片的側(cè)向攝像機)。以下參照圖2描述生成深度圖的方法。

每個深度圖108、110、112和114示出在每個深度圖中具有不同的能見度水平的對象102、104和106的同一場景。深度圖108具有最佳能見度,深度圖110具有小于深度圖108的能見度,深度圖112具有小于深度圖110的能見度,并且深度圖114具有最小的能見度。另外,每個對象102、104和106位于不同的距離,其中,對象102距離攝像機150米,對象104距離攝像機100米,而對象106距離攝像機50米。

在一些示例中,可以基于最遠(yuǎn)的可見對象估計能見度水平。例如,對于深度圖108、110和112,最遠(yuǎn)的可見對象是150米處的對象102,并且在每一種情況下,能見度水平可以被估計為150米的能見度。相反的是,對于深度圖114,最遠(yuǎn)的可見對象是100米處的對象104,并且能見度水平可以被估計為100米的能見度。

在一些示例中,可以基于深度圖的閾值密度估計能見度水平。這種啟發(fā)法可以是有用的,因為一些對象可能仍然在大霧中勉強可見但是其可見度并未達(dá)到使得人類駕駛員或者由自動/輔助駕駛系統(tǒng)安全地導(dǎo)航的程度。在這種情況下,可以基于具有大于預(yù)定閾值密度的像素密度的深度圖中的最遠(yuǎn)距離估計能見度水平。例如,在深度圖112中,對象102可仍在150米處可見但是像素密度可以低于預(yù)定閾值密度,因此其距離可能無法被用作估計的能見度水平。而100米處的具有超過預(yù)定閾值密度的像素密度的對象104可以被用作估計的能見度水平。類似地,在深度圖114中,對象104仍可在100米處可見但是像素密度可以低于預(yù)定閾值密度,因此其距離可能無法被用作估計的能見度水平。而50米處的具有超過預(yù)定閾值密度的像素密度的對象106可以被用作估計能見度水平。在一些示例中,卡爾曼濾波器可以被應(yīng)用在隨著時間收集的深度圖數(shù)據(jù)上以確定估計的能見度水平的變化。

在一些示例中,深度圖密度閾值比較可以在確定估計的能見度水平時將距離范圍考慮在內(nèi)。例如,可以在計算像素密度并且與預(yù)定密度閾值進(jìn)行比較時將45米到55米之間的所有像素考慮在內(nèi)。如果這些像素超過了該閾值但是50米到60米遠(yuǎn)的像素未超過該閾值,除了其他可能性之外,則估計的能見度水平可以是45米到55米、45米(該范圍的最近端)、50米(該范圍的中間部分)或55米(該范圍的最遠(yuǎn)端),。在一些示例中,估計的能見度水平可能并不用距離表示而是被表達(dá)為定性水平(例如,低、中或高)或表示定性水平的數(shù)字(例如,區(qū)間[0,1]中的浮點值)。

圖2示出根據(jù)本公開的示例的估計車輛周圍的能見度的示例性方法。該車輛(例如,車輛的電子部件,諸如處理器、控制器或電子控制單元)可以從安裝在車輛上的一個或多個圖像傳感器接收第一圖像數(shù)據(jù)(200)和第二圖像數(shù)據(jù)(202)。例如,安裝在車輛上的該一個或多個圖像傳感器可以包括立體攝像機,該立體攝像機包括第一圖像傳感器和第二圖像傳感器,其中,該第一圖像數(shù)據(jù)由該第一圖像傳感器捕捉,該第二圖像數(shù)據(jù)由該第二圖像傳感器捕捉。在一些示例中,安裝在車輛上的該一個或多個圖像傳感器可以包括第一圖像傳感器(例如,側(cè)向攝像機),并且該第一和第二圖像數(shù)據(jù)都可以(例如,在車輛移動時在不同的時間)由同一個第一圖像傳感器捕捉。

車輛可以生成(204)該第一圖像數(shù)據(jù)和該第二圖像數(shù)據(jù)之間的視差圖,并且車輛可以進(jìn)一步基于該視差圖生成(206)深度圖。例如,可以生成捕捉這兩個圖像之間的每個像素的視差或位移的視差圖。像素可以在屬于同一個對象的這兩個圖像中協(xié)同定位。從不同視角對圖像中的像素進(jìn)行協(xié)同定位可以將圖像數(shù)據(jù)中的特征的顏色、形狀、邊緣等等考慮在內(nèi)。例如,在簡單的示例中,大小為圖像中的單個像素的深紅色對象可以簡單地位于這兩個圖像數(shù)據(jù)集中,尤其是如果紅色對象的背景為白色的話。如果對應(yīng)于紅色對象的像素位于這兩個圖像數(shù)據(jù)集中的不同位置,則可以確定在兩個數(shù)據(jù)集之間紅色對象的視差。這個視差可以與紅色對象到車輛的距離成反比(即,越小的視差指示對象離車輛越遠(yuǎn)而越大的視差指示對象離車輛越近)。

視差值可以用于對對象進(jìn)行三角測量以創(chuàng)建距離圖??梢曰谠谶@兩個圖像數(shù)據(jù)集之間協(xié)同定位的每個像素的視差值和這兩個圖像之間的基線距離計算該像素的距離估計值。在立體攝像機情況下,基線距離可以是立體攝像機中的這兩個圖像傳感器之間的距離。在單個側(cè)向攝像機和車輛移動的情況下,可以基于車輛的速度(例如,接收自速度傳感器)和(例如,從當(dāng)圖像傳感器捕捉到圖像時生成的元數(shù)據(jù)得到的)這兩個圖像之間的時間差計算基線距離。在編號為8,837,811,標(biāo)題為“多級線性移動結(jié)構(gòu)(multi-stagelinearstructurefrommotion)”的美國專利中描述了這個“移動深度”過程的示例,此專利的內(nèi)容通過引用以所有目的合并在本文中。在一些示例中,其他信息(諸如每個圖像傳感器的焦距)也可以用于確定每個像素的距離估計值。以此方式,可以生成包括可以在這兩個圖像數(shù)據(jù)集之間協(xié)同定位的每個像素的距離估計值集合的深度圖。

然后車輛可以基于第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù)之間的視差圖(和/或從視差圖生成的深度圖)估計(208)能見度水平。在一些示例中,可以基于深度圖中的最遠(yuǎn)的可見對象估計能見度水平,如參照圖1更詳細(xì)描述的。例如,如果深度圖中最遠(yuǎn)的可見對象在150米處,則能見度水平可以被估計為150米。

在一些示例中,可以基于閾值密度估計能見度水平,如參照圖1更詳細(xì)描述的。例如,車輛可以確定深度圖中的第一距離處的第一像素密度并且確定深度圖中的第二距離處的第二像素密度。根據(jù)所述第一像素密度超過預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平是基于所述深度圖中的所述第一像素距離,并且根據(jù)所述第二像素密度超過所述預(yù)定密度閾值并且所述第一像素密度未超過所述預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平是基于所述深度圖中的所述第二像素距離。

在一些示例中,車輛可以基于估計能見度水平配置和/或重新配置(210)車輛的一個或多個系統(tǒng)。例如,車輛可以根據(jù)估計的能見度水平低于預(yù)定閾值的情況增加車輛的一個或多個燈的亮度(例如,如果由于大霧導(dǎo)致能見度較低,則燈需要更亮來增加能見度)。在一些示例中,車輛可以根據(jù)估計的能見度水平低于預(yù)定閾值的情況激活車輛的一個或多個霧燈(例如,如果由于大霧導(dǎo)致能見度較低,則可能需要使用霧燈)。在一些示例中,預(yù)定閾值可以基于當(dāng)?shù)貙F燈的使用規(guī)范(例如,如果法律要求在50米能見度或更短情況下使用霧燈)。

在一些示例中,車輛可以響應(yīng)于相對低的估計的能見度水平重新配置或禁用自動/輔助駕駛系統(tǒng)。例如,如果它們依賴于可能在低能見度是受到影響的攝像機或其他光學(xué)系統(tǒng),則某些駕駛輔助系統(tǒng)可以被禁用。類似地,可以啟用依賴其他傳感器(諸如將不受低能見度影響的超聲波系統(tǒng))的替代系統(tǒng)。在一些實施例中,可以根據(jù)能見度變化成比例地調(diào)整某些傳感器或系統(tǒng)的置信度。例如,如果輔助/自動駕駛系統(tǒng)對來自光學(xué)和非光學(xué)傳感器的信息進(jìn)行加權(quán),當(dāng)能見度較高時,可以對來自光學(xué)傳感器的信息進(jìn)行更高的加權(quán)并且當(dāng)能見度較低時,可以對其進(jìn)行更低的加權(quán)。

在一些示例中,可以定期(例如,每3秒、每一分鐘等等)觸發(fā)能見度水平估計過程的任何或所有部分(例如,捕捉圖像、生成視差圖或深度圖等等)。在一些示例中,啟發(fā)法可以用于在僅當(dāng)檢測到能見度變化的指示時才觸發(fā)該過程的計算上更密集的那些部分(例如,生成視差圖或深度圖)。例如,在能見度降低時,尖銳邊緣(例如,地平線、對象的邊緣等等)會變得沒那么尖銳或更模糊。通過檢測所捕捉的圖像中的邊緣和確定邊緣的一個或多個特性(例如,尖銳性、梯度等等)以及這些特性如何隨著時間變化,可以檢測到能見度變化并且可以觸發(fā)圖生成。在一個示例中,可以跨隨著時間捕捉的多個圖像跟蹤地平線的尖銳性。只要尖銳性超過預(yù)定閾值(例如,指示相對高的能見度),可以不生成任何視差圖/深度圖。于是,當(dāng)尖銳性下降到預(yù)定閾值以下時(例如,指示能見度降低),可以生成視差圖和深度圖并且可以相應(yīng)地估計能見度水平。

圖3示出根據(jù)本公開的示例的車輛的系統(tǒng)框圖。車輛控制系統(tǒng)500可以執(zhí)行參照圖1a-2描述的任何方法。系統(tǒng)500可以并入車輛中,諸如消費者的汽車??梢圆⑷胂到y(tǒng)500的其他示例車輛包括但不限于飛機、輪船或工業(yè)汽車。車輛控制系統(tǒng)500可以包括能夠捕捉圖像數(shù)據(jù)(例如,視頻數(shù)據(jù))的一個或多個攝像機506,如上所述。車輛控制系統(tǒng)500,如本公開所描述的可以包括耦合到攝像機506并且能夠從攝像機接收圖像數(shù)據(jù)的車載計算機510,。車載計算機510可以包括存儲裝置512、存儲器516和處理器514。處理器514可以執(zhí)行參照圖1a-2描述的任何方法。另外,存儲裝置512和/或存儲器516可以存儲數(shù)據(jù)和用以執(zhí)行參照圖1a-2描述的任何方法的指令。存儲裝置512和/或存儲器516可以是任何非瞬態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì),諸如固態(tài)驅(qū)動器或硬盤驅(qū)動器及其他。車輛控制系統(tǒng)500還可以包括能夠控制車輛操作的一個或多個方面的控制器520。

在一些示例中,車輛控制系統(tǒng)500可以連接到車輛中的一個或多個致動器系統(tǒng)530(例如,經(jīng)由控制器520)。該一個或多個致動器系統(tǒng)530可以包括但不限于電動機531或發(fā)動機532、電池系統(tǒng)533、傳動裝置534、懸掛裝置535、制動器536、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)537、門系統(tǒng)538和燈系統(tǒng)544。基于一個或多個對象相對于車輛的確定位置,車輛控制系統(tǒng)500可以響應(yīng)于能見度變化來控制這些致動器系統(tǒng)530中的一個或多個系統(tǒng)(例如,燈544)。攝像機系統(tǒng)506可以繼續(xù)捕捉圖像并且將其發(fā)送到車輛控制系統(tǒng)500進(jìn)行分析,如以上示例中所詳細(xì)描述的。車輛控制系統(tǒng)500可以進(jìn)而繼續(xù)或周期性地向該一個或多個致動器系統(tǒng)530發(fā)送命令來控制車輛的配置。

因此,本公開的示例提供了響應(yīng)于例如由于大霧而造成的能見度變化來安全并且高效地配置車輛的系統(tǒng)的各種方式。

因此,根據(jù)上述內(nèi)容,本公開的一些示例涉及一種估計車輛周圍的能見度的方法,所述方法包括以下步驟:從安裝在所述車輛上的一個或多個圖像傳感器接收第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù);生成所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的視差圖;以及基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的所述視差圖估計能見度水平。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計的能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,增加所述車輛的一個或多個燈的亮度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計的能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,激活所述車輛的一個或多個霧燈。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,禁用駕駛輔助系統(tǒng)。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,降低駕駛輔助系統(tǒng)的置信度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,安裝在所述車輛上的所述一個或多個圖像傳感器包括立體攝像機,所述立體攝像機包括第一圖像傳感器和第二圖像傳感器,所述第一圖像數(shù)據(jù)由所述第一圖像傳感器捕捉而所述第二圖像數(shù)據(jù)由所述第二圖像傳感器捕捉。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述第一圖像傳感器是距所述第二圖像傳感器的基線距離,所述方法進(jìn)一步包括:基于所述視差圖和所述基線距離生成深度圖,其中,所述估計的能見度水平基于所生成的深度圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,安裝在所述車輛上的所述一個或多個圖像傳感器包括第一圖像傳感器,并且所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)兩者皆由所述第一圖像傳感器捕捉。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:確定所述車輛的速度;基于所述車輛的所述速度和所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的時間差計算基線距離;以及基于所述視差圖和所述基線距離生成深度圖,其中,所述估計的能見度水平基于所生成的深度圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:檢測所述第一圖像數(shù)據(jù)中的第一邊緣;確定所述第一圖像數(shù)據(jù)中的所述第一邊緣的特性;根據(jù)所述第一邊緣的所述特性未超過預(yù)定閾值的情況,生成所述視差圖;以及根據(jù)所述第一邊緣的所述特性超過所述預(yù)定閾值的情況,放棄生成所述視差圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:基于所述視差圖生成深度圖;以及確定所述深度圖中的第一距離處的第一像素密度,其中,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第一距離處的所述第一像素密度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:確定所述深度圖中的第二距離處的第二像素密度;其中,根據(jù)所述第一密度超過預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第一像素距離;其中,根據(jù)所述第二密度超過所述預(yù)定密度閾值以及所述第一密度未超過所述預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第二像素距離。

本公開的一些示例涉及一種非瞬態(tài)計算機可讀存儲介質(zhì),存儲有指令,當(dāng)由包括一個或多個處理器的車輛執(zhí)行時,所述指令致使所述車輛執(zhí)行估計所述車輛周圍的能見度的方法,所述方法包括以下步驟:從安裝在所述車輛上的一個或多個圖像傳感器接收第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù);生成所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的視差圖;以及基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的所述視差圖估計能見度水平。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,增加所述車輛的一個或多個燈的亮度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,激活所述車輛的一個或多個霧燈。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,禁用駕駛輔助系統(tǒng)。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,降低駕駛輔助系統(tǒng)的置信度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,安裝在所述車輛上的所述一個或多個圖像傳感器包括立體攝像機,所述立體攝像機包括第一圖像傳感器和第二圖像傳感器,所述第一圖像數(shù)據(jù)由所述第一圖像傳感器捕捉而所述第二圖像數(shù)據(jù)由所述第二圖像傳感器捕捉。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述第一圖像傳感器是距所述第二圖像傳感器的基線距離,并且所述方法進(jìn)一步包括:基于所述視差圖和所述基線距離生成深度圖,其中,所述估計能見度水平基于所生成的深度圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,安裝在所述車輛上的所述一個或多個圖像傳感器包括第一圖像傳感器,并且所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)兩者皆由所述第一圖像傳感器捕捉。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:確定所述車輛的速度;基于所述車輛的所述速度和所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的時間差計算基線距離;以及基于所述視差圖和所述基線距離生成深度圖,其中,所述估計的能見度水平基于所生成的深度圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:檢測所述第一圖像數(shù)據(jù)中的第一邊緣;確定所述第一圖像數(shù)據(jù)中的所述第一邊緣的特性;根據(jù)所述第一邊緣的所述特性未超過預(yù)定閾值的情況,生成所述視差圖;以及根據(jù)所述第一邊緣的所述特性超過所述預(yù)定閾值的情況,放棄生成所述視差圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:基于所述視差圖生成深度圖;以及確定所述深度圖中的第一距離處的第一像素密度,其中,所述估計能見度水平基于所述深度圖中的所述第一距離處的所述第一像素密度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:確定所述深度圖中的第二距離處的第二像素密度;其中,根據(jù)所述第一密度超過預(yù)定密度閾值的情況,所述估計能見度水平基于所述深度圖中的所述第一像素距離;其中,根據(jù)所述第二密度超過所述預(yù)定密度閾值以及所述第一密度未超過所述預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第二像素距離。

本公開的一些示例涉及一種車輛,包括一個或多個處理器;一個或多個圖像傳感器;存儲器,存儲有指令,當(dāng)由所述一個或多個處理器執(zhí)行時,所述指令致使所述車輛執(zhí)行估計所述車輛周圍的能見度的方法,所述方法包括以下步驟:從安裝在所述車輛上的一個或多個圖像傳感器接收第一圖像數(shù)據(jù)和第二圖像數(shù)據(jù);生成所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的視差圖;以及基于所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的所述視差圖估計能見度水平。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,增加所述車輛的一個或多個燈的亮度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,激活所述車輛的一個或多個霧燈。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,禁用駕駛輔助系統(tǒng)。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:根據(jù)所述估計能見度水平低于預(yù)定閾值的情況,降低駕駛輔助系統(tǒng)的置信度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,安裝在所述車輛上的所述一個或多個圖像傳感器包括立體攝像機,所述立體攝像機包括第一圖像傳感器和第二圖像傳感器,所述第一圖像數(shù)據(jù)由所述第一圖像傳感器捕捉而所述第二圖像數(shù)據(jù)由所述第二圖像傳感器捕捉。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述第一圖像傳感器是距所述第二圖像傳感器的基線距離,所述方法進(jìn)一步包括:基于所述視差圖和所述基線距離生成深度圖,其中,所述估計的能見度水平基于所生成的深度圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,安裝在所述車輛上的所述一個或多個圖像傳感器包括第一圖像傳感器,并且所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)兩者皆由所述第一圖像傳感器捕捉。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:確定所述車輛的速度;基于所述車輛的所述速度和所述第一圖像數(shù)據(jù)和所述第二圖像數(shù)據(jù)之間的時間差計算基線距離;以及基于所述視差圖和所述基線距離生成深度圖,其中,所述估計的能見度水平基于所生成的深度圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:檢測所述第一圖像數(shù)據(jù)中的第一邊緣;確定所述第一圖像數(shù)據(jù)中的所述第一邊緣的特性;根據(jù)所述第一邊緣的所述特性未超過預(yù)定閾值,生成所述視差圖;以及根據(jù)所述第一邊緣的所述特性超過所述預(yù)定閾值的情況,放棄生成所述視差圖。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:基于所述視差圖生成深度圖;以及確定所述深度圖中的第一距離處的第一像素密度,其中,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第一距離處的所述第一像素密度。除以上所公開的示例中的一個或多個示例之外或可替代地,在一些示例中,所述方法進(jìn)一步包括:確定所述深度圖中的第二距離處的第二像素密度;其中,根據(jù)所述第一密度超過預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第一像素距離;其中,根據(jù)所述第二密度超過所述預(yù)定密度閾值以及所述第一密度未超過所述預(yù)定密度閾值的情況,所述估計的能見度水平基于所述深度圖中的所述第二像素距離。

盡管已經(jīng)參照附圖充分地描述了本公開的示例,應(yīng)當(dāng)注意的是對本領(lǐng)域的技術(shù)人員而言,各種變化和修改是顯而易見的。這種變化和修改應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為被包括在所附權(quán)利要求書所限定的本公開的示例的范圍內(nèi)。

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