用于提供声音检测信息的方法、装置及包括该装置的车辆与流程

相关申请的交叉参考

本申请要求于2016年4月21日提交的韩国专利申请no.10-2016-0048643的优先权，所述申请的全部内容并入本文以用于通过参考的全部目的。

本发明涉及用于提供声音检测信息的方法、用于检测车辆周围的声音的装置以及包括该装置的车辆，并且更具体地涉及用于提供声音检测信息的方法、用于检测车辆周围的声音的装置以及包括该装置的车辆，其可准确地识别在所述车辆周围行驶的邻近车辆。

背景技术：

在行驶的车辆周围生成各种声音。然而，具有听力障碍的老年人或者对于听力具有较差的方向感觉的驾驶员可能会较少地应答驾驶员应该注意的特定声音(例如，喇叭的喇叭声、警报声等)。另外，随着车辆技术的逐渐发展，即使具有敏锐听觉的人也经常遇到他们不能准确地感测到车辆外部产生的噪声的情况。此外，如果识别在车辆后部生成的特定声音的驾驶员转向以检查声音，则驾驶安全性可受到威胁。

因此，需要一种技术以在不危害驾驶安全性的情况下报告关于特定声音的信息，诸如所生成的声音的来源和方向。特别地，需要一种技术以通过生成在驾驶员的车辆周围行驶的多个车辆的通知来促进驾驶安全。

在本发明背景部分中公开的信息仅用于增强对本发明的一般背景的理解，并且不应被视为承认或以任何形式暗示该信息形成本领域技术人员已知的现有技术。

技术实现要素：

本发明的各个方面旨在提供用于提供声音检测信息的方法、用于检测车辆周围的声音的装置以及包括该装置的车辆，其基本上消除由于相关技术的限制和缺点导致的一个或多个问题。

本发明的各个方面旨在提供用于提供声音检测信息的方法、用于检测车辆周围的声音的装置以及包括该装置的车辆，其配置为提供关于在车辆周围行驶的多个邻近车辆的准确信息。

本发明的另外的优点、目的和特征将在下面的描述中部分地阐述，并且一部分对于本领域技术人员而言，在对随后的内容进行审查后将变得清晰或者可以从本发明的实践中得到启示。本发明的目的和其他优点可通过本发明的说明书、权利要求书以及附图中指出的结构来实现和获得。

为了实现这些目的和其他优点并根据本发明的目的，如在此处体现和广泛地说明的，用于提供声音检测信息的方法包括基于通过检测在主车辆周围生成的声音而生成的声音数据产生声音检测结果；基于声音检测结果确定对面车道车辆检测指标，所述对面车道车辆检测指标形成确定对面车道车辆的存在还是不存在的基础；以及根据对面车道车辆检测指标控制在主车辆周围行驶的邻近车辆的通知或者控制主车辆，其中声音检测结果是关于邻近车辆在随时间连续的帧中在相应角度下存在的概率的信息。

在本发明的另一个方面中，用于检测车辆周围的声音的装置包括声音检测设备，用于基于通过检测在主车辆周围生成的声音而生成的声音数据产生声音检测结果；对面车道车辆检测器，用于基于声音检测结果确定对面车道车辆检测指标，所述对面车道车辆检测指标形成确定对面车道车辆的存在还是不存在的基础；以及通知生成器，用于根据对面车道车辆检测指标生成在主车辆周围行驶的邻近车辆的通知，其中声音检测结果是关于邻近车辆在随时间连续的帧中在相应角度下存在的概率的信息。

在本发明的另一个方面中，车辆包括多通道麦克风，用于通过检测在主车辆周围生成的声音生成声音数据；声音检测装置，用于基于根据声音数据产生的声音检测结果确定对面车道车辆检测指标，以及根据对面车道车辆检测指标生成在主车辆周围行驶的邻近车辆的通知，所述对面车道车辆检测指标形成确定对面车道车辆的存在还是不存在的基础；通知输出设备，用于可视地或可听地将邻近车辆的通知传递给驾驶员，其中声音检测结果是关于对应于目标声音源的物体在随时间连续的帧中在相应角度下存在的概率的信息。

本发明的方法和装置具有其他特征和优点，通过结合在此的附图和具体实施例，所述特征和优点将明显或者被更详细地阐述，所述附图和具体实施例一起用于解释本发明的某些原理。

附图说明

图1示出根据本发明的示例性实施例的车辆；

图2是示出图1所示的声音检测装置的方框图；

图3是示出图2所示的声音检测装置的操作的流程图；

图4是具体示出图3所示的步骤s50的流程图；

图5和图6示出检测在对面车道上行驶的邻近车辆的示例；

图7示出确定第一因子的示例；

图8示出确定第二因子的示例；

图9和图10示出确定第三因子的示例；

图11示出确定对面车道车辆检测指标的示例；

图12示出对面车道车辆检测指标的确定结果；以及

图13示出检测在对面车道中行驶的邻近车辆的另一个示例。

应当理解，附图不一定是按比例的，其呈现说明本发明的基本原理的各种特征的一定程度上的简化表示。本文公开的本发明的具体设计特征(包括例如具体尺寸、取向、位置和形状)将部分地由特定的预期应用和使用环境来确定。

在附图中，贯穿附图的若干图示的附图标记是指本发明的相同或等效部分。

具体实施方式

现在将详细参考本发明的各种实施例，其示例在附图中示出并在下面描述。虽然将结合示例性实施例来描述本发明，但是应当理解，本描述并不旨在将本发明限制于那些示例性实施例。相反，本发明旨在不仅覆盖示例性实施例，而且覆盖可被包括在由所附权利要求限定的本发明的精神和范围内的各种替代、修改、等效物和其他实施例。

现在将详细参考本发明的示例性实施例，其示例在附图中示出。只要可能，在所有附图中使用相同的附图标记来指代相同或相似的部分。如本文所使用的，后缀“模块”和“单元”被添加或可互换使用以简单地促进本说明书的准备，并且不旨在暗示在其间区分的含义或功能。

图1示出根据本发明的示例性实施例的车辆。

参考图1，车辆10可以根据驾驶员的操纵报告信息，所述信息关于包括在行驶期间在车辆周围生成的声音的来源和方向的特定声音。

车辆10可以包括多通道麦克风50，其配置为收集外部声音；以及声音检测装置100，其配置为基于所收集的声音信息生成关于特定声音的信息。多通道麦克风50中的每个可以被理解为一个通道。多通道麦克风50的数量(即，3个)及其在车辆10上的安装位置不限于图1所示的示例。

将在该说明书中随后参考图2详细描述声音检测装置100的操作。

图2是示出图1所示的声音检测装置的方框图。

参考图2，声音检测装置100可以包括信号处理器110、数据存储设备120、声音识别设备130、声音检测器140、车辆检测器150、对面车道车辆检测器160和通知生成器170。被设计用于车辆的声音检测装置100可以被实现为车辆10的车头设备的一部分，但是本发明的实施例不限于此。

多通道麦克风50可以感测在车辆10周围产生的声音，通过模拟数字转换生成声音数据，并将所生成的声音数据发送到信号处理器110。

在车辆周围存在各种声音。声音包括位于车辆周围的其他车辆的引擎声音或者轮胎的摩擦声音、从交通灯、电子显示器等生成的声音，以及典型的自然声音。

在驾驶期间，驾驶员想要知道在车辆10的前方、一侧、左后侧或右后侧或后方行驶的看不到的车辆的移动(例如，车辆是否意图通过驾驶员的车辆)及其相对位置。

一些外部声音不被传送到驾驶员，因为它们被车辆10的隔音系统阻挡住。当驾驶员听到车辆10外部的喇叭发出喇叭声时，驾驶员想知道这个喇叭来自哪里，以及所述喇叭是否针对驾驶员。取决于驾驶员是否识别喇叭的喇叭声，驾驶员可以采取各种措施，包括例如加速车辆、改变车道以及操作应急灯。

另外，当驾驶员的车辆中的音频系统的音量被设置为过高水平时，驾驶员可听不到喇叭的喇叭声。在这种情况下，需要以视觉方式或者通过车辆的音频系统通知驾驶员，喇叭已经在驾驶员的车辆周围发出喇叭声。

驾驶员也可对其他声音感兴趣。例如，当车辆突然停止时，由于轮胎和地面之间的摩擦生成大的摩擦声音。这种摩擦声音可与交通事故的发生或恰好在交通事故之前的情况相关，因此要求驾驶员的注意。作为另一个示例，当由于与另一个车辆的碰撞引起事故时，发出撞击声音。当识别到由前撞击或侧面撞击发出的声音并且向驾驶员通知撞击声音来自的方向时，可以防止其他后续事故的发生。

如果驾驶员附近的警车或救护车吹响警报声，则驾驶员应采取措施，诸如改变车道以允许警车或救护车通过。在特定情况下，如果用户未采取必要措施，则用户可能会面临法律惩罚。因此，需要一种能够使驾驶员识别来自属于公共组织的车辆的警报声音的技术。

信号处理器110可以对所获取的声音数据执行噪声滤波。通过噪声滤波，可以去除其特性或源不可识别的各种噪声。用户感兴趣的大多数声音，包括喇叭的喇叭声、警报声音、轮胎的摩擦声音和撞击声音具有足够高的分贝水平(高于或等于70db)。因此，信号处理器110可以确定声音数据的分贝水平(即，幅度)是否高于或等于阈值。也就是说，可通过信号处理器110去除其分贝水平低于阈值的声音数据。

数据存储设备120可以存储其中去除了噪声的声音数据。数据存储设备120可以在逐帧的基础上存储声音数据，并且在逐帧的基础上将其提供给声音识别设备130。这里，帧可以指同时收集的声音数据。帧之间的间隔可以具有特定周期(例如，40ms、100ms等)。然而，本发明的实施例不限于此。

声音识别设备130确定声音数据的特征。即使当其分贝水平高于或等于阈值时，声音数据对于驾驶员也可能不是重要的。例如，火车经过时发出的声音和飞机在机场附近发出的噪声具有明显高的分贝水平，但可不会显著地影响驾驶。用于道路重新布置的道路恢复或建设发出的噪声也不会显著地影响驾驶。不断地向驾驶员通知这些噪声的声音数据可仅会减缓驾驶员对驾驶员需要识别的情况的响应，或者阻碍驾驶员响应所述情况。

在时域或频域中，声音识别设备130提取从数据存储设备120接收的声音数据的特征值。声音识别设备130可建立特征值的平均值和方差的数据库。这里，特征值可以是梅尔频率倒频谱系数(mfcc)、总功率谱、子带谱功率和/或音调频率的值。声音识别设备130可以在数据库中存储在预定时间段(例如，100ms)内获得的帧的平均值和方差。

在语音信号处理领域中使用的梅尔频率倒谱(mfc)是表示短期信号的功率谱的方法。短期信号的功率谱可以通过在非线性mel标度中对频域中的对数功率谱执行余弦变换来获取。mfcc是指多个mfc的系数的集合。通常，根据mfcc，对短期声音数据(信号)进行预加重滤波，然后进行离散傅立叶变换。此后，使用mel标度中的mel滤波器组估计信号的功率谱，并且然后对mel标度中的各个功率进行对数运算。然后，通过对通过对数运算获得的值应用离散余弦变换来获得mfcc值。

总功率谱表示预定帧间隔内的总频谱的能量分布。通常，子带功率表示包括4个子带间隔中的频谱的能量分布值，包括[0,1/8f0]、[1/8f0,1/4f0]、[1/4f0,1/2f0]和[1/2f0,f0]。可以通过检测归一化自相关函数的峰值点来获取音调频率。

声音识别设备130可以使用分类器对所获取的声音数据的特征值进行分类，并且确定所获取的声音数据是否对应于用户感兴趣的声音。分类器可以是神经网络(nn)分类器、支持向量机(svm)分类器和贝叶斯分类器中的一个。

在本说明书中，假设分类器是nn分类器。

使用通过根据声音类型将声音分类为多个类别而获取的声音数据的特征值，声音识别设备130的分类器可以基于声音数据和多个类别之间的相似性来确定置信水平。也就是说，置信水平可以表示声音数据对应于特定类别的声音的概率，并且置信水平的总和可以是1。

由声音识别设备130的分类器产生的声音分类结果可以包括关于相应类型、对应于相应类别的声音类型以及对应于相应类别的置信水平的信息。

声音识别设备130可以根据置信水平是否高于或等于阈值(例如0.7)产生确定结果，并将所述确定结果包括在声音分类结果中。也就是说，当置信水平高于或等于阈值时，声音识别设备130可以将对应于置信水平的类别的声音类型确定为当前声音数据的类型。

因此，声音识别设备130可以通过分析声音数据的特征来生成声音分类结果，其是对应于声音数据的声音类型的信息。

声音检测器140可以基于具有高于或等于阈值的置信水平的类别的声音类型(或目标声音来源)的声音数据来检测所生成的声音的来源的方向。可以从声音识别设备130提供声音类型。

声音检测器140可以累积对应于连续帧的声音数据，以基于声音的视觉特征(波形)来识别通过相应麦克风输入的声音的相同性，比较相同声音的强度并确定声音到达相应麦克风的到达时间的差。可以由声音识别设备130提供视觉特征。

声音的强度与距离的平方成反比。因此，当与生成的声音的来源的距离加倍时，声音的强度降低到强度的1/4(到约6db)。当假定典型车辆的宽度和长度分别为约2m和约3m时，检测到的声音的强度差可以具有足够明显的值，这取决于生成声音的点的位置。

例如，当多通道麦克风50如图1所示设置时，并且在车辆的右上端部处生成声音时，由位于车辆的上端部处的麦克风检测到的声音的强度高于由位于车辆的左下端部和右下端部处的麦克风检测到的声音的强度的平均值。另外，由位于右下端部处的麦克风检测到的声音的强度高于位于车辆的左下端部处的麦克风检测到的声音的强度。

基于这些属性，可以使用从相应麦克风收集的声音的强度来检测声音来源相对于车辆10的中心的近似方向。

此外，可以使用声音到达相应麦克风的到达时间之间的差来确定对应于所生成的声音的来源的位置的角度。声音检测器140预存储网络或所生成的声音的来源的位置与对应于每个麦克风的信号延迟之间的映射表。例如，在该表中，图1的角度可被映射到t1(第一麦克风的信号延迟)、t2(第二麦克风的信号延迟)和t3(第三麦克风的信号延迟)，并且可以通过将t1、t2和t3的信号延迟应用于存储在数据存储设备120中的相应麦克风的声音数据然后将应用的结果相加来确定所检测的物体在图1的角度处存在的概率。

也就是说，通过将所有角度的延迟值应用于当前信号，可以估计在每个角度处存在将被检测的物体的概率。因此，可以估计声音来源的位置。这是可能的，因为声音来源的位置的角度与对应于相应麦克风的信号延迟的组合具有一对一对应关系。

使用此类信息，声音检测器140可以在时间上连续的帧的每个中在每个角度(相对于车辆10的中心的角度)处产生声音检测结果。

声音检测结果可以是关于对应于目标声音来源的物体在时间上连续的帧的每个中在相应角度处存在的概率的信息。

在本说明书中，假设目标声音来源限于车辆的轮胎的摩擦声音。因此，声音检测结果可以是关于在对应于轮胎的摩擦声音的物体(车辆10)(以下称为“主车辆”)周围行驶的车辆(以下称为“邻近车辆”)在时间上连续的帧的每个中在相应角度处存在的概率的信息。

车辆检测器150可以基于邻近车辆在声音检测结果的每个角度处存在的概率来生成关于邻近车辆的信息，包括存在还是不存在邻近车辆、邻近车辆所处的角度等等。

车辆检测器150可以基于从对面车道车辆检测器160提供的信息从邻近车辆信息中排除关于特定邻近车辆的信息。

车辆检测器150可以向通知生成器170传递参考从对面车道车辆检测器160提供的信息修改的邻近车辆信息的检测信号。

对面车道车辆检测器160可以基于声音检测结果计算对面车道车辆的检测指标，该检测指标形成确定对面车道中存在车辆的基础。为此，对面车道车辆检测器160可以确定第一矢量f1、第二因子f2和第三因子f3。对面车道车辆检测器160可以向车辆检测器150提供所计算的对面车道车辆检测指标。

将稍后参考图4至图13描述对面车道车辆检测指标以及第一因子f1至第三因子f3。

尽管本发明提供了其中基于对面车道车辆检测指标从邻近车辆信息中排除关于特定邻近车辆的信息的示例情况，但是本发明的实施例不限于此。对面车道车辆检测指标可以用于其他类型的通知(例如，盲点检测(bsd)的通知，对对面车道中的车辆警告的省略)或控制(例如，根据自动驾驶模式中的第一车道中的行驶识别的控制)。

通知生成器170可以生成包括邻近车辆信息的通知信号。

通知输出设备200基于从声音检测设备100提供的通知信号向驾驶员提供关于声音生成区域的信息。通知输出设备200可以以可视方式或声学方式提供信息。以视觉方式和声学方式两者提供信息也是可能的。

通知输出设备200可以以平视显示器(hud)或集群来实现，以可视地提供关于声音生成区域的信息。通知输出设备200还可以在经由例如can总线连接用于有线通信的导航系统中或者在通过例如蓝牙、nfc或wi-fi连接用于短距离无线通信的智能设备(智能手机、平板电脑、智能手表等)中实现。

图3是示出图2所示的声音检测装置的操作的流程图。图4是具体示出图3所示的步骤s50的流程图。图5和图6示出检测在对面车道上行驶的邻近车辆的示例。图7示出确定第一因子的示例。图8示出确定第二因子的示例。图9和图10示出确定第三因子的示例。图11示出确定对面车道车辆检测指标的示例。图12示出对面车道车辆检测指标的确定结果。图13示出检测在对面车道上行驶的邻近车辆的另一个示例。

参考图3，示出了用于操作图2的声音检测装置100的方法，即，用于提供声音检测信息的方法。

信号处理器110可以接收声音数据，其通过对在车辆10周围生成的检测到的声音进行模拟数字转换生成(s10)。

信号处理器110可以对所获取的声音数据执行噪声滤波，并且数据存储设备120可以存储去除了噪声的声音数据(s20)。

声音识别设备130可以在时域和频域中提取从数据存储设备120接收的声音数据的特征值，并通过分类器对特征值进行分类来产生声音分类结果(s30)。

声音检测器140可以产生声音检测结果，该结果是关于对应于声音分类结果中的具有高于或等于阈值的置信水平的类别的声音类型的物体在时间上连续的帧的每个中在相应角度下存在的概率的信息(s40)。

车辆检测器150可以执行车辆检测算法，以从邻近车辆在声音检测结果的相应角度处存在的概率来检测邻近车辆信息(s50)。

车辆检测算法旨在从声音检测结果检测邻近车辆。

图5的示例假定其中车辆10，即主车辆正在行驶并且在主车辆的车道的左侧的对面车道中行驶的车辆(以下称为“对面车道车辆”)经过主车辆的驾驶情况。另外，假设指示主车辆的左侧的方向被定义为180°，指示主车辆的右侧的方向被定义为360°，指示主车辆的后侧的方向被确定在180°和360°之间的范围内。

图6是描绘在图5的驾驶情况下由声音检测器140产生的声音检测结果的图表。在图表中，较暗部分可以表示在相应角度处存在邻近车辆的较高概率。在图表中，横轴表示时间(秒)，并且纵轴表示角度θ。

在本示例性实施例中，假设声音检测器140在不需要检测前方区域(在0°和180°之间的范围内)而不是后方区域(在180°和360°之间的范围内)中的邻近车辆的情况下不产生前方区域(在0°和180°之间的范围内)的声音检测结果。

因此，不对前方区域(在0°和180°之间的范围内)产生声音检测结果，如图6所示。因此，可以增加声音检测装置100的操作速度，并且可以降低功耗。

图6的图表示出当对面车道车辆在从第一区域a1到第十区域a10的区域中经过主车辆的左侧时产生的声音检测结果。

当声音检测装置100在没有对面车道车辆检测器160的操作的情况下检测到邻近车辆时，车辆检测器150可以产生检测信息，其指示邻近车辆在声音检测结果的每个帧中存在概率高于或等于特定概率(例如，0.6)的角度下存在。因此，车辆检测器150可以生成包括信息的检测信号，所述信息指示在从第一区域a1到第十区域a10的区域的每个中邻近车辆存在于左后侧中。

因此，可以基于指示已经感测到不影响主车辆的行驶的对面车道车辆的检测信号来生成驾驶员通知。此通知可能会损害驾驶安全。

参考图4，对面车道车辆检测器160可以基于声音检测器140的声音检测结果确定第一因子f1(s51)。

如上所述，声音检测结果可以包括随时间连续的帧，并且每个帧可以包含关于邻近车辆在相应角度(例如，增量为1°)处存在的概率的信息。

第一因子f1可以在下面等式1中确定。

等式1

这里，每个角度处帧之间的概率差指示每个角度处的邻近帧之间的概率差(绝对值)。例如，当先前帧中200°处的概率为0.7，并且当前帧中200°处的概率为0.6(或0.8)时，帧之间的概率差为0.1。

第一因子f1是在对应帧中的每个角度下的帧之间的概率差的总和。

也就是说，随着每个角度处的邻近帧之间的概率差增加，第一因子f1增加。换句话说，当检测到具有高的相对速度的邻近车辆时，第一因子f1可以具有高值。

对面车道车辆可以在与主车辆的行驶方向相对的方向中行驶，并且与在与主车辆相同的方向行驶的邻近车辆相比具有明显高的相对速度。因此，第一因子f1可以在从对面车道车辆出现的时刻直到对面车道车辆消失的时刻的声音检测结果的特定帧中具有高值。

图7示出通过基于图6的声音检测结果确定第一因子f1获得的结果。从图7可以看出，第一因子f1在从出现对面车道车辆的第一区域a1到第十区域a10的所有区域中具有大于或等于特定水平的值。

对面车道车辆检测器160可以基于声音检测器140的声音检测结果确定第二因子f2(s52)。

第二因子f2可以在下面的等式2中确定。

等式2

这里，n1指示在声音检测结果的先前帧中在180°和270°之间的角度处的最高概率以及在声音检测结果的当前帧中在180°和270°之间的角度处的最高概率中的较低一个，并且n2指示在声音检测结果的先前帧中在180°和270°之间的角度处的最高概率以及在声音检测结果的当前帧中在180°和270°之间的角度处的最高概率中的较高一个。

另外，a(t-1)指示在先前帧中在相应角度处的概率，a(t)指示在当前帧中在相应角度处的概率。

参考图8，用a(t-1)表示在先前帧中在相应角度处的概率，用a(t)表示在当前帧中在相应角度处的概率。将对应于先前帧中的角度当中的最高概率的角度确定为n1，并且将对应于当前帧中的角度当中的最高概率的角度确定为n2。

可以在等式2中确定第二因子f2。在每个帧中的相应角度处的概率通常被分布为使得它们集中在邻近车辆存在的角度附近。因此，当高概率集中的角度区段在当前帧中移动到比在先前帧中更大的角度时，第二因子f2具有正值，并且其绝对值随着移动速度增大而增大。

另一方面，当高概率集中的角度区段在当前帧中移位到比在先前帧中更小的角度时，第二因子f2具有负值，并且其绝对值随着移动速度增大而增大。

另外，第二因子f2被确定在180°和270°之间的范围内，而不是在180°和360°之间的范围内。这是因为在主车辆周围可以检测到对面车道车辆的最大角度范围在180°和270°之间，因此在确定第二因子f2以用于确定其中估计的车辆是对面车道车辆的角度区段的偏移趋势时可不涉及270°和360°之间的范围。

也就是说，第二因子f2具有指示高概率集中的角度区段(邻近车辆非常可能存在的区段)趋向于移动到较大角度的值。

对面车道车辆检测器160可以基于声音检测器140的声音检测结果确定第三因子f3(s53)。

图9示出了根据角度是否具有大于或等于0.6的概率的声音检测结果的分割结果。也就是说，在声音检测结果中，只有在相应角度和时间处概率大于或等于0.6的区域呈现为黑色，而其他区域呈现为白色。

第三因子f3可以在下面的等式3中确定。

等式3

根据图9中的分割结果从第一区域a1到第十区域a10的区域包括部分，所述部分在180°和210°之间的角度范围中在大于或等于1°的角度区段内具有大于或等于0.6的概率。

当对面车道车辆经过主车辆的左侧时，如图10所示，相对于主车辆，在180°和210°之间的角度区域(即，对面车道车辆检测区域)中很可能检测到对面车道车辆。另一方面，在对面车道车辆检测区域中很少可能检测到在同一车道中在主车辆后方行驶的邻近车辆。

基于上述特征，当相应帧的对面车道车辆检测区域包括在大于或等于1°的角度区域内具有大于或等于0.6的概率的部分时，将在等式3中确定的第三因子f3设置为1，并且当对面车道车辆检测区域不包括任何具有大于或等于0.6的概率的部分时，将其设置为0。

对面车道车辆检测器160可以通过组合第一因子f1、第二因子f2和第三因子f3来确定对面车道车辆检测指标fs(s54)。这里，组合第一因子f1、第二因子f2和第三因子f3可以意味着以第一因子f1、第二因子f2和第三因子f3作为变量来执行操作。

例如，对面车道车辆检测器160可以通过将第一因子f1乘以第二因子f2乘以第三因子f3来确定对面车道车辆检测指标fs，如图11所示。然而，本发明的实施例不限于此。

在另一示例性实施例中，对面车道车辆检测器160可以在确定对面车道车辆检测指标fs时不使用第一因子f1、第二因子f2和第三因子f3中的至少一个。在当前情况下，可以省略与未使用的因子对应的步骤s51至s53中的一个。例如，可以省略步骤s53，并且第三因子f3可不用于确定对面车道车辆检测指标fs。

图12示出通过使用图7到图9所示的方法乘以为每帧确定的第一因子f1、第二因子f2和第三因子f3而确定的对面车道车辆检测指标fs，以用于图6的声音检测结果。

对面车道车辆检测器160可以基于对面车道车辆检测指标fs检测对面车道车辆(s55)。

在图12的图表中，由圆圈标记的部分表示对面车道车辆检测器160确定存在对面车道车辆的点。在图12中，当对面车道车辆检测指标fs为正时，对面车道车辆检测器160可以确定存在对面车道车辆。

然而，本发明的实施例不限于此。当对面车道车辆检测指标fs为正且大于或等于某一阈值(例如，10)时，对面车道车辆检测器160可以确定存在对面车道车辆。

对于通过乘以第一因子f1、第二因子f2和第三因子f3确定的对面车道车辆检测指标fs，第一因子f1是指示检测到具有高的相对速度的邻近车辆(包括对面车道车辆)的指标，第二因子f2是指示其中高概率集中的角度区段(其中邻近车辆非常可能存在的区段)移动到较大角度的趋势的指标，以及第三因子f3是指示在其中非常可能检测到对面车道车辆的角度区域中是否检测到物体的指标。

也就是说，当对面车道车辆在与主车辆的行驶方向相对的方向中行驶时，对面车道车辆具有高的相对速度。此外，对面车道车辆在大约180°处开始被检测并且在270°的方向上行驶，并且很可能在180°和210°之间的角度区段中被检测到。当满足所有这些条件时，对面车道车辆检测指标fs可以具有大的正值。使用该特征，对面车道车辆检测器160可以准确地检测对面车道车辆。

如图12中，对面车道车辆检测指标fs刚好在转变为正数之前转变为负数。这是因为当在180°左右突然检测到对面车道车辆时，其中高概率集中的角度区段趋向于瞬间地移动到最低角度。

图13示出根据与图6的结果不同的声音检测结果的对面车道车辆的检测。

当对面车道车辆在第十一区域b1和第十二区域b2中的每个中经过主车辆的左侧时，获得图13的声音检测结果(上部)。

图13的对面车道车辆检测指标fs(下部)的图表示出通过步骤s51至s55由对面车道车辆检测器160从声音检测结果执行的对面车道车辆检测指标fs的确定结果。

也就是说，从图13的示例可以看出，对面车道车辆检测器160可以准确地检测在第十一区域b1和第十二区域b2中正经过主车辆的对面车道车辆。

车辆检测器150可以生成邻近车辆信息的检测信号，而没有关于检测到的对面车道车辆的信息(s56)。

车辆检测器150可以从邻近车辆在声音检测结果的每个角度处的存在概率生成邻近车辆信息，其包括邻近车辆的存在以及其中邻近车辆所处的角度。

当对面车道车辆检测器160在声音检测结果的第n帧中检测到对面车道车辆(其中n是大于或等于1的正整数)时，车辆检测器150可以输出邻近车辆信息的检测信号，而没有关于对面车道车辆存在还是不存在以及对面车道车辆所处的角度的信息。

当在第n帧中在右后侧检测到对面车道车辆以及另一个邻近车辆时，邻近车辆信息可以仅包括关于另一个邻近车辆的存在以及另一个邻近车辆所处的角度的信息。

返回参考图3，通知生成器170可以根据车辆检测器150的检测信号生成通知信号，其包含关于邻近车辆的信息。通知输出设备200接收该信息并向驾驶员提供关于声音生成区域的信息(s60)。

虽然上面已经在交通保持向右并且因此对面车道车辆经过主车辆的左侧的道路环境的条件下进行了描述，但是显然本发明的技术精神也适用于交通保持向左的道路环境。

因此，通过根据本发明的示例性实施例用于提供声音检测信息的方法，用于检测车辆周围的声音的装置和包括该装置的车辆，可准确地检测在与主车辆的车道相对的车道中存在还是不存在正在行驶的对面车道车辆。

另外，可以根据基于所检测的车辆是否是对面车道中的车辆的车辆检测，选择性地禁用驾驶员通知来帮助安全驾驶。

上述用于提供声音检测信息的方法可以在计算机可读记录介质中实现为计算机可读代码。计算机可读记录介质包括配置为存储计算机系统可读的数据的所有类型的记录介质。计算机可读记录介质的示例包括rom(只读存储器)、ram(随机存取存储器)、磁带、磁盘、闪存和光学数据存储设备。计算机可读记录介质可以分布到通过网络连接的计算机系统，并且因此计算机可读代码可以以分布式方式存储和执行。

如从以上描述显而易见，本发明具有如下效果。

通过根据本发明的示例性实施例如上配置的用于提供声音检测信息的方法，用于检测车辆周围的声音的装置和包括该装置的车辆，可准确地检测在与主车辆的车道相对的对面车道中存在正在行驶的车辆。

另外，当检测到的车辆是对面车道中的车辆时，选择性地禁用根据车辆检测向驾驶员生成通知。因此，可以帮助驾驶员进行安全驾驶。

本领域技术人员应当理解，可通过本发明实现的效果不限于以上已经描述的内容，并且本发明的其他优点将从下面清楚地理解。

已经出于说明和描述的目的呈现了本发明的具体示例性实施例的前述描述。它们不旨在为穷尽的或将本发明限制到所公开的精确形式，并且显然地，根据上述教导，许多修改和变型是可能的。选择和描述示例性实施例是为了解释本发明的某些原理及其实际应用，从而使得本领域的其他技术人员能够实现和利用本发明的各种示例性实施例及其各种替换和修改。本发明的范围旨在由所附权利要求书及其等效物限定。