用于检测车辆的系统和方法
【专利摘要】用于检测车辆的系统和方法。一种车辆检测系统包括：相机，其拍摄车辆前方的图像；感兴趣区域设置单元，其在由相机拍摄的图像中基于能够检测到前方车辆的最大距离来设置感兴趣区域；边缘检测单元，其从设置有感兴趣区域的图像中检测边缘并生成水平二值图像和垂直二值图像；第一侯选组检测单元，其从水平二值图像中检测与前方车辆有关的底面侯选组，并且从垂直二值图像中检测与前方车辆有关的侧面侯选组；第二侯选组检测单元，当未检测到一对侧面侯选组和与所述一对侧面侯选组有关的底面侯选组中的一个时，该第二侯选组检测单元被配置为估计侧面侯选组或底面侯选组，并且生成车辆侯选组；以及车辆检测单元，其对车辆侯选组进行过滤并检测前方车辆。
【专利说明】
用于检测车辆的系统和方法
技术领域
[0001]本发明涉及用于检测车辆的系统和方法，并且更具体地，涉及即使在未检测到车辆的侧面或底面中的一个时也能够生成被推测(presume)为车辆的车辆侯选组的用于检测车辆的系统和方法，因此更精确地检测前方车辆以确保驾驶员的安全。
【背景技术】
[0002]近来，能够通过识别驾驶员的车辆前方或后方的车辆来实现各种功能的系统已相继安装在车辆中。上述系统可以向驾驶员照原样显示前方车辆和尾随车辆的图像，或者可以对图像进行处理以向驾驶员提供特定信息。
[0003]这些系统当中的前向碰撞警告系统可以通过使用用于检测车辆的雷达以及用于输出车辆的图像的相机来检测前方车辆，因此根据碰撞的可能性向驾驶员给出警告或者自动地施加制动，以便防止驾驶员的车辆与前方车辆之间的碰撞。
[0004]近来，由于系统结构的简化和生产成本的减少，已经越来越需要能够在不使用诸如雷达这样的外部装置的情况下通过使用由相机拍摄的图像来识别车辆的车辆识别方法。
[0005]如上所述，当通过使用由相机拍摄的图像来检测前方车辆时，车辆识别的结果可以根据照明和天气而改变。例如，当太阳光是强侧光或背光时，前方车辆的侧面或底面是不清楚的，并因此可能检测不到前方车辆。因此，前向碰撞警告系统不会向驾驶员给出警告或者不会自动地施加制动，并因此可能威胁驾驶员的安全。
【发明内容】
[0006]本发明提供了一种用于检测车辆的系统和方法，即使在未检测到车辆的侧面或底面中的一个时，该系统和该方法也可以生成被推测为车辆的车辆侯选组，因此更精确地检测前方车辆以确保驾驶员的安全。
[0007]上述目的可以通过一种车辆检测系统来实现，该车辆检测系统包括:相机，该相机拍摄车辆的前方视图；边缘检测单元，该边缘检测单元从由所述相机拍摄的图像中检测边缘，并且生成水平二值图像(binary image)和垂直二值图像;第一侯选组检测单元，该第一侯选组检测单元从所述水平二值图像中检测与前方车辆有关的底面侯选组，并且从所述垂直二值图像中检测与所述前方车辆有关的侧面侯选组;第二侯选组检测单元，当未检测到一对侧面侯选组和与所述一对侧面侯选组有关的底面侯选组中的一个时，该第二侯选组检测单元被配置为推测所述侧面侯选组和底面侯选组，并且生成车辆侯选组；以及车辆检测单元，该车辆检测单元对所述车辆侯选组进行过滤，并且检测所述前方车辆。
[0008]上述目的还可以通过一种车辆检测方法来实现，该车辆检测方法包括以下步骤:拍摄车辆的前方视图；从由相机拍摄的图像中检测边缘，并且生成水平二值图像和垂直二值图像;从所述水平二值图像中检测与前方车辆有关的底面侯选组，并且从所述垂直二值图像中检测与所述前方车辆有关的侧面侯选组；当未检测到一对侧面侯选组和与所述一对侧面侯选组有关的底面侯选组中的一个时，推测所述侧面侯选组和所述底面侯选组，并且生成车辆侯选组；以及对所述车辆侯选组进行过滤，并且检测所述前方车辆。
[0009]在根据本发明的车辆检测系统中，即使当未完美地拍摄到所有的车辆时，也能够生成前方车辆的车辆侯选组，并且因此能够更精确地检测前方车辆。因此，本发明能够根据需要向驾驶员给出警告或者自动地施加制动，并因此确保驾驶员的安全。
【附图说明】
[0010]本发明的上述及其它目的、特征和优点根据结合附图进行的以下详细描述将是更显而易见的，在附图中:
[0011]图1是根据本发明的车辆检测系统的配置框图；
[0012]图2是图1中的车辆检测系统中的拍摄的图像以及被去除了噪声的图像的示例性视图；
[0013]图3是图1中的车辆检测系统中的设置有感兴趣区域的图像的示例性视图；
[0014]图4是图1中的车辆检测系统中的被处理以检测边缘的图像的示例性视图；
[0015]图5是图1中的车辆检测系统中的通过水平二值化和垂直二值化生成的水平二值图像和垂直二值图像的示例性视图；
[0016]图6是图1的车辆检测系统中的通过水平二值化生成的图像以及具有从前方图像中检测的车辆底面侯选组的图像的示例性视图；
[0017]图7是图1的车辆检测系统中的通过垂直二值化生成的图像以及具有从前方图像中检测的车辆侧面侯选组的图像的示例性视图；
[0018]图8是图1中的车辆检测系统中的被检测到车辆侯选组的图像的示例性视图；
[0019]图9是图1中的车辆检测系统中的被检测到车辆的图像的示例性视图；
[°02°]图10是使用自适应增强(adaptive boosting)方法的前方车辆检测方法的示例性视图；
[0021]图11是例示了在根据本发明的车辆检测系统中检测车辆的流程图。
【具体实施方式】
[0022]在下文中，将参照附图详细地描述本发明的一些实施方式。在以下描述中，尽管相同的组件被示出在不同的附图中，然而它们将由相同的附图标记来指定。此外，在本发明的以下描述中，当本文中包含的已知功能和配置的详细描述可能使本发明的主题变得相当不清楚时，将省略所述详细描述。
[0023]另外，当对本发明的组件进行描述时，可以在本文中使用诸如第一、第二、A、B、(a)、(b)等这样的术语。这些术语仅被用来将一个结构元素与其它结构元素区分开，并且对应的结构元素的特性、次序、顺序等不受所述术语限制。应该注意的是，如果在本说明书中描述了一个组件“连接”、“联接”或者“接合”到另一组件，则第三组件可以“连接”、“联接”和“接合”在第一组件与第二组件之间，然而第一组件可以直接连接、联接或者接合到第二组件。
[0024]图1是根据本发明的车辆检测系统的配置框图。
[0025]当在从由相机拍摄的前方图像中检测车辆侯选组的情况下未检测到一对侧面侯选组和与所述一对侧面侯选组有关的底面侯选组中的一个时，根据本发明的车辆检测系统I推测侧面侯选组或底面侯选组并生成多个车辆侯选组;并且对所述多个车辆侯选组进行过滤并检测车辆。
[0026]该车辆检测系统I可以包括:前置相机10，其拍摄车辆前方的图像;噪声去除单元20，其从前方图像中去除噪声;感兴趣区域设置单元30，其在前方图像中设置感兴趣区域；边缘检测单元40，其从前方图像中检测边缘，并且对所检测的边缘进行二值化处理;第一侯选组检测单元50，其从二值化的图像中检测底面侯选组和侧面侯选组;第二侯选组检测单元60，其检测车辆侯选组；以及车辆检测单元70，其从车辆侯选组中检测车辆。
[0027]对应于单目相机的前置相机10安装在车辆前部，以拍摄车辆前方的图像。已由前置相机10拍摄的前方图像被传送到噪声去除单元20。图2的(A)例示了已由前置相机10拍摄的前方图像。
[0028]噪声去除单元20从已由前置相机10拍摄的前方图像中去除噪声，因此使得容易检测边缘。噪声去除单元20通过将3x3均值滤波器进行卷积来对前方图像去除噪声，并因此可以输出如图2的(B)中所例示的图像。在本实施方式中，已经使用均值滤波器以便去除噪声。然而，可以使用其它滤波器。
[0029]感兴趣区域设置单元30可以通过在三维真实坐标系统中使用单应矩阵(H-矩阵)将最大车辆可检测距离投射在已经被去除噪声的前方图像上。这里，H-矩阵指示用于将三维真实坐标系统映射到二维前方图像坐标系统的功能。
[0030]如图3的(A)中所例示的，感兴趣区域设置单元30可以通过使用H-矩阵来将使最大车辆可检测距离例示为红点的三维坐标系统投射在前方图像上，因此将最大车辆可检测距离内的区域设置为感兴趣区域，如图3的(B)中所例示的。这里，感兴趣区域成为图3B中的红线下面的区域。
[0031]边缘检测单元40执行微分计算以便检测边缘，并且在本实施方式中，可以通过使用Sobel微分算子来计算前方图像的水平斜率和垂直斜率。图4例示了通过使用Sobel微分算子而获得的前方图像的水平斜率图像和垂直斜率图像。
[0032]然后，边缘检测单元40按照O和I对水平斜率图像和垂直斜率图像进行二值化处理。换句话说，边缘检测单元40将“I”指派给水平斜率图像和垂直斜率图像中的、具有大于或者等于预置阈值的斜率值的点，并且将“O”指派给具有小于或者等于预置阈值的斜率值的点，因此对水平斜率图像和垂直斜率图像进行二值化处理并且生成如图5的(A)和图5的(B)中所例示的水平二值图像和垂直二值图像。
[0033]第一侯选组检测单元50可以分别从水平二值图像和垂直二值图像中检测底面侯选组和侧面侯选组。
[0034]第一侯选组检测单元50可以通过使用连通分量(connected component)方法来标记水平二值图像，以便从水平二值图像中检测底面侯选组。第一侯选组检测单元50通过使用连通分量方法来从水平二值图像中检测底面，通过使用逆透视矩阵(inverseperspective matrix，IPM)来将经标记的水平二值图像转换为三维图像，然后确定所检测的底面是否满足车辆的真实宽度。换句话说，因为在三维图像中，前方车辆的尺寸的范围是根据驾驶员的车辆与前方车辆之间的距离来确定的，所以确定了根据离驾驶员的车辆的距离检测的所检测的底面是否与前方车辆的宽度相符合。因此，如图6的(A)中所例示的，底面侯选组被指示在水平二值图像中，并且如果所检测的底面侯选组被应用于前方图像，则它如图6的(B)中所例示的那样被指示。
[0035]第一侯选组检测单元50可以通过使用连通分量方法来标记垂直二值图像，以便从该垂直二值图像中检测侧面侯选组。第一侯选组检测单元50通过使用连通分量方法来从垂直二值图像中检测侧面，通过使用逆透视矩阵(IPM)来将经标记的垂直二值图像转换为三维图像，然后确定所检测的侧面是否满足车辆的真实高度。换句话说，因为在三维图像中，前方车辆的尺寸的范围是根据驾驶员的车辆与前方车辆之间的距离来确定的，所以确定了根据离驾驶员的车辆的距离检测的侧面是否与前方车辆的高度相符合。因此，如图7的(A)中所例示的，侧面侯选组被指示在垂直二值图像中，并且如果所检测的侧面侯选组被应用于前方图像，则它如图7的(B)中所例示的那样被指示。
[0036]第二侯选组检测单元60可以通过使用由第一侯选组检测单元50检测的侧面侯选组和底面侯选组来检测窗形车辆侯选组。第二侯选组检测单元60首先从由第一侯选组检测单元50检测的侧面侯选组中提取构成一对的侧面侯选组。这里，构成一对的侧面侯选组是指基于与车辆的尺寸比较而构成车辆的两个侧面的一对侧面侯选组。
[0037]当一对侧面侯选组被提取时，第二侯选组检测单元60确定是否在所述一对侧面侯选组之间存在底面侯选组。如果在所述一对侧面侯选组之间存在底面侯选组，则第二侯选组检测单元60可以通过使用所述一对侧面侯选组和底面侯选组来生成窗形车辆侯选组。
[0038]当一对侧面侯选组被提取但是在所述一对侧面侯选组之间不存在底面侯选组时，第二侯选组检测单元60可以确定所述一对侧面侯选组的上端和下端并且推测底面的位置。换句话说，第二侯选组检测单元60可以生成连接一对侧面侯选组的下端的底面侯选组，因此生成窗形车辆侯选组。
[0039]当与一对侧面侯选组中的一个相邻的底面侯选组被提取时，第二侯选组检测单元60可以将侧面侯选组和底面侯选组连接在一起，并且推测面对所检测的侧面侯选组的另一侧面侯选组，因此生成窗形车辆侯选组。这里，第二侯选组检测单元60可以在与所检测的侧面侯选组间隔开车辆的宽度的位置中推测并生成另一侧面侯选组。
[0040]如果第二侯选组检测单元60通过上述步骤来生成车辆侯选组，则在如图8中所例示的前方图像上指示多个车辆侯选组。
[0041]车辆检测单元70通过使用弱分类器和强分类器来对由第二侯选组检测单元60检测的车辆侯选组进行过滤，并且因此可以从多个车辆侯选组中检测前方车辆。
[0042]弱分类器可以通过使用车辆的预学习的特征点向量来将车辆和非车辆区分开。能实现车辆与非车辆之间的区分的特征点向量是通过预先学习将车辆和非车辆区分开的特征当中的水平边缘能力(edge power)(每单位面积边缘的数目)、垂直边缘能力和对称度来生成的。预先学习准备三个特征点向量，在所述三个特征点向量中，真实车辆的图像和非车辆的图像被收集并概括以具有相同的尺寸，然后通过使用来自经概括的图像的水平边缘能力和垂直边缘能力进行分组，通过使用水平边缘能力和对称度进行分组，并且通过使用垂直边缘能力和对称度进行分组。此外，车辆检测单元70可以通过使用特征点向量来将车辆和非车辆区分开。
[0043]车辆检测单元70将车辆侯选组的尺寸概括为与用于在弱分类器中学习的车辆的尺寸相同，然后检测车辆侯选组的水平边缘能力和垂直边缘能力并且计算其对称度。然后，车辆检测单元70可以将车辆侯选组的水平边缘能力和垂直边缘能力、水平边缘能力及其对称度以及垂直边缘能力及其对称度中的每一个与特征点向量进行比较，因此确定车辆侯选组是否属于车辆组。
[0044]强分类器通过使用与分类算法中的一种对应的支持向量机(SVM)来再次对已经过弱分类器的车辆侯选组进行过滤。如果车辆侯选组经过强分类器，则如图9中所例示的那样显示已被检测到前方车辆的前方图像。
[0045]此外，车辆检测单元70可以通过使用机器学习(例如，自适应增强方法)来从多个车辆侯选组中检测前方车辆。
[0046]图10是使用自适应增强方法的前方车辆检测方法的示例性视图。
[0047]通过离线学习，可以生成包括多个步骤(S1、S2.....SN)的过滤模型。
[0048]车辆检测单元70可以将特征点向量输入到这种过滤模型，并且从车辆侯选组中检测前方车辆。
[0049]例如，车辆检测单元70可以将特征点向量输入到第一步骤(SI)，并且确定第一步骤(SI)的计算值是否超过阈值。此外，当第一步骤(SI)的计算值大于阈值时，车辆检测单元70可以执行第二步骤(S2)的计算。另外，车辆检测单元70可以顺序地执行每个步骤的计算，并且最终从车辆侯选组中检测前方车辆。
[0050]如上所述，根据自适应增强方法的过滤模型包括多个级联型步骤。车辆检测单元70可以通过使用级联型过滤模型来从车辆侯选组中检测前方车辆。
[0051 ]车辆检测单元70可以通过经由多个步骤验证车辆侯选组来增加前方车辆检测的可靠性。
[0052]此外，如果每个步骤的计算值小于阈值，则车辆检测单元70可以在对应的步骤中终止前方车辆检测。例如，如果第一步骤(SI)的计算值小于阈值，则车辆检测单元70可以终止前方车辆检测。如上所述，车辆检测单元70可以在无需经过所有的多个步骤(S1、S2.....SN)的情况下对除前方车辆以外的对象进行过滤。因此，过滤计算速度可以增加。
[0053]将在下面参照图11描述根据这种配置在本发明的车辆检测系统I中检测车辆。
[0054]如果前置相机10拍摄车辆前方的图像(SllOO)，则所拍摄的前方图像被传送到噪声去除单元20以从所拍摄的前方图像中去除噪声，使得边缘被容易地检测(S1105)。被去除了噪声的前方图像被传送到感兴趣区域设置单元30，并且感兴趣区域设置单元30当在三维空间中反映最大车辆可识别距离的同时设置感兴趣区域(S1110)。
[0055]边缘检测单元40从设置有感兴趣区域的前方图像中检测边缘并生成水平斜率图像和垂直斜率图像;并且对水平斜率图像和垂直斜率图像进行二值化处理并生成水平二值图像和垂直二值图像(S1115)。
[0056]第一侯选组检测单元50从水平二值图像中检测车辆底面侯选组，并且从垂直二值图像中检测垂直侧面侯选组(S1120)。然后，第二侯选组检测单元60通过使用底面侯选组和侧面侯选组来检测车辆侯选组。
[0057]第二侯选组检测单元60被提供有与已由第一侯选组检测单元50检测到的所检测到的底面侯选组和侧面侯选组有关的信息，并且首先确定每个侧面侯选组是否构成一对(S1125)。当侧面侯选组构成一对时，第二侯选组检测单元60确定在构成一对的侧面侯选组之间是否存在底面侯选组(S1130)。如果存在底面侯选组，则第二侯选组检测单元60生成包括底面侯选组和一对侧面侯选组的窗形车辆侯选组(S1135)。
[0058]此外，当侧面侯选组不构成一对时(S1125-否)，第二侯选组检测单元60确定是否存在与侧面侯选组相邻的底面侯选组(S1145)。当存在底面侯选组时，第二侯选组检测单元60基于底面侯选组来推测面对一个侧面侯选组的另一侧面侯选组(S1150)，并且通过使用该侧面侯选组、底面侯选组和该另一侧面侯选组来生成窗形车辆侯选组(S1135)。如果侧面侯选组不构成一对并且不存在底面侯选组，则第二侯选组检测单元60将对应的侧面侯选组确定为不是车辆，并且忽视所述对应的侧面侯选组。
[0059]当侧面侯选组构成一对但是在所述一对侧面侯选组之间不存在底面侯选组时(S1130-否)，第二侯选组检测单元60基于所述一对侧面侯选组的上端和下端来推测并生成底面侯选组。然后，第二侯选组检测单元60通过使用推测的底面侯选组和一对侧面侯选组来生成窗形车辆侯选组(SI135)。
[0060]如上所述，当由第二侯选组检测单元60生成车辆侯选组时，车辆检测单元70可以对预先学习的特征点向量和该车辆侯选组的特征点向量进行比较，然后首先通过使用弱分类器来对车辆侯选组进行过滤，并且其次通过使用与强分类器对应的SVM来对车辆候选组进行分类，因此检测车辆(S1140)。
[0061]如上所述，在通过使用车辆侧面侯选组和车辆底面侯选组来生成车辆侯选组的情况下，当不存在底面侯选组和一对侧面侯选组中的一个时，根据本发明的车辆检测系统I通过利用所检测的侧面侯选组或所检测的底面侯选组来推测未检测的侧面侯选组或未检测的底面侯选组来生成车辆侯选组。因此，即使当未完美地拍摄所有的车辆时，车辆检测系统I也可以生成前方车辆的车辆侯选组，并因此更精确地检测前方车辆。因此，该系统可以根据需要向驾驶员给出警告或者自动地施加制动，并因此确保驾驶员的安全。
[0062]在上述实施方式中阐述的为了简要描述而已被省略的标准内容或标准文献构成本说明书的一部分。因此，将以上标准内容中的一些和以上标准文献的一些内容添加到本说明书或者在权利要求中阐述它们应该被解释为与本发明的范围相对应。
[0063]尽管已经出于例示性目的描述了本发明的实施方式，但是本领域技术人员将领会的是，在不脱离本发明的范围和精神的情况下，各种修改、添加和替换也是可能的。因此，出于限制目的，尚未描述本发明的示例性方面。本发明的范围应该基于所附的权利要求按照以下这样的方式来解释:包含在与权利要求相当的范围内的全部技术构思都属于本发明。
[0064]相关申请的交叉引用
[0065]本申请要求于2015年I月28日提交的韩国专利申请N0.10-2015-0013314的优先权和权益，该韩国专利申请出于所有目的通过引用方式被并入到本文中，如同在本文中完全地阐述一样。
【主权项】
1.一种车辆检测系统，该车辆检测系统包括: 相机，该相机拍摄车辆前方的图像； 边缘检测单元，该边缘检测单元从由所述相机拍摄的图像中检测边缘，并且生成水平二值图像和垂直二值图像；第一侯选组检测单元，该第一侯选组检测单元从所述水平二值图像中检测与前方车辆有关的底面侯选组，并且从所述垂直二值图像中检测与所述前方车辆有关的侧面侯选组；第二侯选组检测单元，当未检测到一对侧面侯选组和与所述一对侧面侯选组有关的底面侯选组中的一个时，该第二侯选组检测单元被配置为估计所述侧面侯选组或底面侯选组，并且生成车辆侯选组；以及 车辆检测单元，该车辆检测单元对所述车辆侯选组进行过滤，并且检测所述前方车辆。2.根据权利要求1所述的系统，其中，当仅检测到所述一对侧面侯选组时，所述第二侯选组检测单元通过所述一对侧面侯选组的下端来估计底面侯选组，因此生成所述车辆侯选组。3.根据权利要求1所述的系统，其中，当仅检测到一个侧面侯选组并且存在与所述一个侧面侯选组相邻的底面侯选组时，所述第二侯选组检测单元估计面对所述一个侧面侯选组以便与所述底面侯选组相邻的另一侧面侯选组，因此生成所述车辆侯选组。4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述第二侯选组检测单元在与所述一个侧面侯选组间隔开车辆的宽度的位置处生成所述另一侧面侯选组。5.根据权利要求1所述的系统，其中，当存在所述一对侧面侯选组以及位于所述一对侧面侯选组之间的底面侯选组时，所述第二侯选组检测单元将所述一对侧面侯选组和所述底面侯选组连接在一起，因此生成车辆侯选组。6.根据权利要求1所述的系统，该系统还包括感兴趣区域设置单元，该感兴趣区域设置单元用于基于能够从由所述相机拍摄的图像中检测到前方车辆的最大距离来设置感兴趣区域， 其中，所述边缘检测单元从由所述感兴趣区域设置单元设置的感兴趣区域中检测边缘，并且生成所述水平二值图像和所述垂直二值图像。7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述车辆检测单元利用通过自适应增强方法而生成的级联型过滤模型来从所述车辆侯选组中检测所述前方车辆。8.一种车辆检测方法，该车辆检测方法包括以下步骤: 拍摄车辆的前方视图； 从由相机拍摄的图像中检测边缘，并且生成水平二值图像和垂直二值图像； 从所述水平二值图像中检测与前方车辆有关的底面侯选组，并且从所述垂直二值图像中检测与所述前方车辆有关的侧面侯选组； 当未检测到一对侧面侯选组和与所述一对侧面侯选组有关的底面侯选组中的一个时，估计所述侧面侯选组和所述底面侯选组，并且生成车辆侯选组；以及对所述车辆侯选组进行过滤，并且检测所述前方车辆。9.根据权利要求8所述的方法，其中，当仅检测到所述一对侧面侯选组时，生成车辆侯选组的步骤是通过依据所述一对侧面侯选组的下端而估计底面侯选组来生成所述车辆侯选组。10.根据权利要求8所述的方法，其中，当仅检测到一个侧面侯选组并且存在与所述一个侧面侯选组相邻的底面侯选组时，生成所述车辆侯选组的步骤是通过估计面对所述一个侧面侯选组以便与所述底面侯选组相邻的另一侧面侯选组来生成所述车辆侯选组。11.根据权利要求10所述的方法，其中，生成所述车辆侯选组的步骤包括以下步骤:在与所述一个侧面侯选组间隔开车辆的宽度的位置处生成所述另一侧面侯选组。12.根据权利要求8所述的方法，其中，当存在所述一对侧面侯选组以及位于所述一对侧面侯选组之间的底面侯选组时，生成车辆侯选组的步骤是通过将所述一对侧面侯选组和所述底面侯选组连接在一起来生成车辆侯选组。13.根据权利要求8所述的方法，该方法还包括以下步骤:基于能够从由所述相机拍摄的图像中检测到前方车辆的最大距离来设置感兴趣区域， 其中，在生成所述水平二值图像和所述垂直二值图像时，从由所述相机拍摄的图像当中的感兴趣区域中检测边缘，并且生成所述水平二值图像和所述垂直二值图像。14.根据权利要求8所述的方法，其中，在检测所述前方车辆时，利用通过自适应增强方法而生成的级联型过滤模型来从所述车辆侯选组中检测所述前方车辆。
【文档编号】G06K9/32GK105825174SQ201610139292
【公开日】2016年8月3日
【申请日】2016年1月28日
【发明人】曹荣厦
【申请人】株式会社万都