用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法和设备的制作方法

用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法和设备的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法，所述方法包括实施(308)所述窗玻璃的图像的沿着分析处理路径布置的像点的评估的步骤，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向。此外，所述方法包括基于所述评估识别(310)定向结构的步骤。
【专利说明】用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法和设备
【技术领域】
[0001]本发明涉及用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法和设备以及相应的计算机程序产品。
【背景技术】
[0002]在车辆中使用雨水传感器，以便识别被雨滴弄脏的车辆窗玻璃。
[0003]US2004 / 0201483A1涉及一种车辆的自动控制系统。可以使用该系统来激活车辆窗玻璃的清洁系统。
[0004]为了识别窗玻璃刮水器的老化状态，将一个色点印在刮水片上。颜色随着老化状态而变化。但是借此不能说明刮水器边缘的特别重要相关的实际磨损的可用程度。
[0005]为了建立窗玻璃的光学图像，可以使用一种装置，如在DE102009000004A1中描述的前摄像机装置。这种摄像机可以用于识别窗玻璃状态、尤其是在窗玻璃是否被雨水浸湿或弄脏这一问题方面，如在DE102009000003A1中描述的那样。
[0006]DE10254684A1教导一种用于借助在借助摄像机拍摄的图像中所识别的条痕来识别窗玻璃刮水器的刮水片的状态或损耗程度的系统。但是就如何识别图像中的条痕，该文献没有给出技术教导。

【发明内容】

[0007]在此背景下，借助本发明提出根据独立权利要求所述的用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法和设备以及相应的计算机程序产品。有利的构型由相应的从属权利要求和下面的说明书得出。
[0008]如果考虑窗玻璃上的定向结构的典型走向(Verlauf)，可以在车辆的窗玻璃上更容易地识别定向结构，例如条痕。尤其可以在分析处理例如窗玻璃的由摄像机拍摄的图像时考虑定向结构的走向。
[0009]根据本发明的一种实施方式，能够实现窗玻璃上的、尤其是机动车前窗玻璃上的条纹状的水条痕的探测和量化。通常窗玻璃刮水器是形成这种水条痕的原因。在透过窗玻璃看时水条痕可能导致视线妨碍。摄像机装置用于检测水条痕，所述摄像机装置至少检测窗玻璃表面的一部分。
[0010]条纹状的水条痕的量化可能对窗玻璃刮水器的自动控制有用。
[0011]在一般的刮刷过程中产生条纹状的水条痕，这是因为窗玻璃刮水器不能够借助一个刮刷循环，也即一次去程和一次返程返到静止位置中将全部的水量完全从窗玻璃带走。小的水残余量以小水滴或细的水条纹形式残留在窗玻璃上。它们通常会在短时间一例如300ms内蒸发。但是，该时间在很大程度上强烈取决于水量、水表面与水体积的比例、温度、空气湿度、窗玻璃表面上的风速，并且取决于水污染，例如通过在冬季时所溶化的撒盐引起的水污染，以及可能取决于其他的影响参量。
[0012]以条痕形式的残余水量在刮刷过程之后在窗玻璃上越长时间地停留，则它越强烈地被认为是干扰性的。
[0013]虽然传统的雨水传感器或已知的基于摄像机的雨水传感器还是能够通过测量技术检测水残余量，但是不可取的是，为了所述残余量再次起动窗玻璃刮水器循环，因为随后新的残余量将重新残留并且干扰性的条痕将重新形成。
[0014]因此，有意义的是，单独检测和量化这些条痕。借助所实现的将条痕与新击中的雨滴区分开的可能性，能够如此实现刮水器控制系统，使得其很少受条痕影响并且更加有针对性地对雨滴作出反应。
[0015]根据本发明的方法也可以应用到其他的通过机械刮刷的窗玻璃上，例如在轮船、飞机、机场塔楼中的窗玻璃或监控摄像机中的防护玻璃上。
[0016]根据本发明的一种实施方式，例如能够在车辆检验的范畴内实现刮水片的状态的快速和客观的评估。在此，可以提供客观的和可重现的用于刮水器磨损状态的尺度。为了获得忠于事实的说明，在刮刷运行期间自动地求取磨损状态。然后，车辆可以要求使用者更换刮水器。替代地，可以将信息保存在故障存储器中和在下一次检验时调出。
[0017]本发明的另一种实施方式涉及借助驾驶员辅助摄像机求取窗玻璃状态、刮水器状态和视线干扰。
[0018]所述方法可以理解为自动地和客观地求取一个或多个窗玻璃刮水器的和尤其是刮水片的磨损状态。借此可以有助于提高交通安全。因为窗玻璃刮水器的磨损过程进行得很缓慢，许多驾驶员难以确定用于刮水器更换的正确的时间。当磨损对于驾驶员特别不利的时候、尤其是在夜间雨中驾驶的情况下，特别是如果在该时间点第一次提出警告，则驾驶员会感激地接受对必要的刮水器片更换的正确的和客观的提示。当车间在检验的范畴内解释为什么有必要更换刮水片的时候，车间可以以自动的磨损识别为依据。
[0019]此外，所述方法也可以理解为自动地和客观地求取前窗玻璃的磨损状态。与在磨损求取时相同的关于交通安全和关于客观性的优点的说明在此适用。特别是在具有较高比例的扬沙或扬尘的国家可以发现前窗玻璃的严重磨损。这种磨损通过使用窗玻璃刮水器而被增强。
[0020]本发明的另一种实施方式涉及刮水片状态评估的问题，不仅针对刮刷条纹视觉上可见的这种情况而且也针对由于或者图像中大的暗度或者刮刷条纹所具有的小数量的区分特征刮刷条纹对于DAS视觉传感器(DAS = Driver Assistance System:驾驶员辅助系统)来说不可见的情况。
[0021]其中也包括在运行中挡风玻璃状态评估的问题，所述挡风玻璃状态评估基于玻璃刮痕的存在的检测，而与所述玻璃刮痕对于DAS视觉传感器来说是否视觉上足够突出无关。
[0022]根据一种实施方式，系统基于对车辆挡风玻璃上的刮刷条纹的光度特性的彻底理解，并且是针对通过刮刷条纹造成的光度效应安排的。这相对于现有技术在以下方面是显著的改进:即使在图像中刮刷条纹不可见，所述刮刷条纹的光度效应还是可见，并且基于所述光电效应的独特性表明这种刮刷条纹的存在。例如刮刷条纹可能在图像中是不可见的，或者是由于刮刷条纹在日光下过薄，或者是由于图像是在夜间拍摄的，即使刮刷条纹很厚仍然不能被识别出来。
[0023]能够以类似的方式通过直接检测玻璃刮痕的光学效应来检测玻璃刮痕的存在，所述玻璃刮痕的光学效应主要涉及与刮刷的刮水片的运动方向垂直定向的衍射图。应指出，玻璃刮痕是通过充满灰尘的空气中的石英颗粒在较长的时间段上通过刮水片在挡风玻璃上擦拭的方式造成，所述玻璃刮痕在DAS摄像机中是不可见的，因为所述玻璃刮痕的厚度处于微观范围内并且所述玻璃刮痕由于靠近通常聚焦到无限远区域上的DAS摄像机而不清晰。相反，通过玻璃刮痕造成的独特的衍射图在DAS图像中清晰地再现并且因此能够表明玻璃刮痕的存在。
[0024]另一个改进在于，不需要聚焦到挡风玻璃上。除了驾驶员辅助系统(DAS)的摄像机聚焦挡风玻璃以外，刮刷条纹通常提供不明显的边缘。但是由于刮刷条纹内的内边缘这导致进一步的困惑，所述内边缘又是通过场景的由于刮刷条纹引起的折射造成。在如在大多数的DAS应用中的情形中一样保持聚焦到无限远或聚焦在无限远区域内的情况下，本发明的一种实施方式致力于检测刮刷条纹和玻璃刮痕的光度效应，所述光度效应是可见的，而与刮刷条纹和造成刮刷条纹的玻璃刮痕本身在图像中是否可见无关。由此，所述方法很适合于DAS应用并且使得能够可靠地和稳健地检测车辆挡风玻璃上的刮刷条纹和玻璃刮痕，由此能够实现对刮水片状态或者挡风玻璃状态的评估。
[0025]因此，利用车辆挡风玻璃上的刮刷条纹的衍射特性和折射特性以检测这种刮刷条纹并且也获取关于刮水片处于什么样的状态中的信息。通过一个或一组刮刷条纹造成的衍射图——例如在窗玻璃刮水器片的情况下在刮刷之后就是这种情况——是独特的并且直接与这种条纹中的每个单个条纹的平均厚度和它们之间的间距相关。这使得能够基于以下假设精确地确定刮水器磨损得如何:无瑕疵的刮水器造成无穷多的、具有趋于零的平均厚度的刮刷条纹，而差的刮水器造成较厚的、彼此之间具有较大的间距的刮刷条纹。
[0026]也建立在对由玻璃刮痕造成的衍射图的检测的基础上，以便检测这种刮痕并作出关于车辆挡风玻璃的状态的评估。越多刮痕位于挡风玻璃上，由此引起的衍射图越强和越突出。这可以推论出，由于大量地行驶在空气中具有高的灰尘密度的地区，车辆挡风玻璃受到磨损。
[0027]本发明实现一种用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法，所述方法包括下述步骤:
[0028]实施所述窗玻璃的图像的沿着分析处理路径布置的像点的评估，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向；以及
[0029]基于所述评估识别条痕。
[0030]所述车辆涉及机动车，并且所述窗玻璃涉及车辆的前窗玻璃和后窗玻璃。在此，窗玻璃也可以理解为整个窗玻璃的仅仅部分区域。尤其可以涉及其表面可能由用于刮刷窗玻璃的刮刷装置扫过的并因此被清洁的窗玻璃。定向结构可以理解为位于窗玻璃表面上的具有细长形状的污溃。定向结构可以是条痕并且例如可以由水组成或含水。条痕可以不是非晶质的和具有远距作用。图像可以理解为由光学检测装置拍摄的照片。也可以从一个或多个这种照片中求取图像。例如图像可以是由一个在车辆的内部中布置在窗玻璃附近的具有图像传感器的摄像机拍摄的。图像可以在实施评估的步骤之前经历图像处理，以便为了求取定向结构而在图像中强化与结构相关的结构和减少例如应配属给背景的干扰性结构。图像可以数字形式存在并具有多个像点。每个像点可以包括图像信息，所述图像信息例如代表窗玻璃的配属给像点的区域的亮度。通过评估像点可以求取是否污溃例如以湿气的形式位于窗玻璃的配属给像点的区域中。使用适当的分析处理算法或图像识别算法来评估。
[0031]分析处理路径可以是条痕路径，即条痕的走向。分析处理路径也可以定义分析处理方向。分析处理路径可以借助可以通过软件描述的方法如下来确定:首先查明一个角度或者一条直线的斜度。角度或者斜度在图像中通过选择图像中的两个点来测定。所述两个点根据刮水器的刮刷方向来确定。刮刷几何形状是已知的。因为刮水器是在一个弧线上刮刷，因此定向结构正常也是弧形。定向结构看起来几乎是笔直地经过挡风玻璃上的摄像机的一个小的图像片断。也就是说，作为直线的固定斜度是一种可能的近似。因此，在图像中，在图像一侧的定向结构的斜度可能比在图像另一侧的定向结构的斜度更强。直线斜度是局部逼近的。代替直线可以通过圆弧段、多边形或类似的形状完善逼近。
[0032]分析处理路径通常涉及一种轨迹，定向结构通常在所述轨迹上或与所述轨迹平行地延伸。分析处理路径可以表示将窗玻璃表面上的一个实际的分析处理路径到图像中的投影。因此，如果定向结构存在于窗玻璃上，则沿着分析处理路径布置的像点对窗玻璃的以下区域成像:定向结构通常在所述区域上延伸。通过分析对沿着分析处理路径的像点的评估可以确定，定向结构是否沿着分析处理路径。可以针对多个平行的、大致平行的、同心的或大致同心地延伸的分析处理路径实施所述方法。
[0033]因此，可以在实施评估的步骤中确定，沿着分析处理路径布置的像点是否表示窗玻璃的通过所述像点代表的区域的污溃。可以对于全部的或所选择的位于分析处理路径上的像点实施相应的评估。
[0034]根据一种实施方式，可以实施所述窗玻璃的图像的沿着另一个路径(804)布置的像点的另一个评估的步骤。在此，所述另一个路径的走向可以与分析处理路径的走向大致垂直。在识别的步骤中可以基于所述评估和所述另一个评估确定定向结构。在此，可以实施逐条扫描。这两个路径可以在另一个方向上延伸，但是不通过同一个点延伸。因此，另一个路径与分析处理路径不是彼此平行地延伸。例如，另一个路径和分析处理路径可以是彼此正交地定向。通过这种方式可以将窗玻璃的一个狭长的区域与窗玻璃的另一个狭长的区域进行比较，在所述一个狭长的区域上一个相关联的定向结构以高的概率延伸，，在所述另一个狭长的区域上一个相关联的定向结构以从比例上看低得多的概率延伸。由此可以显著提闻识别精确度。
[0035]在此，可以将置于另一个路径上的另一个第一像点配属给沿着分析处理路径布置的第一像点。在确定的步骤中，可以实施第一像点的评估与另一个第一像点的另一个评估的比较。可以基于所述比较识别定向结构。可以将沿着另一个路径的一个像点配属给沿着分析处理路径的每一个像点，使得形成多个分别包括不同像点的像点对。通过比较例如可以查明，在这两个路径中的哪一个路径上识别出较大数量的污溃。如果查明在分析处理路径上污溃比在另一个路径上多，则可以从中推论出，可以将分析处理路径上的污溃配属给定向结构。
[0036]根据一种实施方式，像点的比较可以如此设计，使得在图像中识别和分析折射效应和/或衍射效应或者这种图。弱的衍射可以表明是厚的定向结构(例如刮刷条纹)，弱的折射可以表明是薄的定向结构。可以根据分析处理路径分析折射或者衍射。
[0037]根据一种实施方式，定向结构可以涉及(细小的)刮痕或条痕。因此可以识别出窗玻璃状态以及细小的刮痕。尤其可以在无需聚焦到窗玻璃上的情况下识别刮痕或条痕。[0038]根据一种实施方式，确定定向结构的延展、尤其是厚度。
[0039]如果在分析处理路径的方向上不是进行单纯的分析或者相反地分析是用于查明/确定分析处理路径，贝1J可以确定定向结构的取向。
[0040]此外，可以确定定向结构彼此之间的距离，例如条痕彼此的距离。同样可以提取区别，例如条痕的组成部分、例如条痕的各个水滴的厚度。
[0041 ] 由此可以实施定向结构的分类，例如细小的条痕、大的条痕、刮痕、固定的污溃。
[0042]根据一种实施方式，分析处理路径的走向取决于用于刮刷窗玻璃的刮刷装置的刮刷边缘的刮刷轨迹。通过刮刷通常在刮刷方向上可以预期例如条痕。可以将所述知识用于图像分析处理。
[0043]根据一种实施方式，可以在求取的步骤中基于关于定向结构的信息求取刮刷边缘的状态。刮刷装置可以涉及窗玻璃刮水器，并且刮刷边缘可以涉及在运行状态中刮水片的置于窗玻璃表面上的边缘。关于定向结构的信息可以包括例如关于定向结构的长度、宽度、耐久性或频率的数据。可以将关于定向结构的信息与预先确定的比较值进行比较。从中可以求取，定向结构是否通过以下方式引起:刮刷边缘处于差的状态中并且因此应被更新。
[0044]为此，在实施的步骤中还可以实施窗玻璃的下一个图像的沿着分析处理路径布置的像点的评估。在识别的步骤中可以基于所述下一个评估识别下一个定向结构。此外，在求取的步骤中可以基于关于下一个定向结构的信息求取刮刷边缘的状态。下一个图像可以对窗玻璃的与原始的图像相同的区域成像，但是是在一个稍迟的时间点。这两个图像可以是在刮刷装置的两个直接地彼此相继的刮刷过程中被检测的。通过这种方式可以在求取刮刷边缘状态的时候考虑所识别的定向结构的在时间上的变化。这是有利的，因为由处在良好状态中的刮刷边缘引起的定向结构通常比由处在差的状态中的刮刷边缘引起的定向结构更快地消失。
[0045]根据一种实施方式，所述方法包括分析窗玻璃的图像的像点用于识别窗玻璃内侧上的水汽的步骤。在此，不仅可以分析位于分析处理路径上的像点而且可以分析其他的像点。水汽可以涉及位于窗玻璃的内表面上的、即窗玻璃的朝向车辆内部的表面上的湿气。可以根据是否识别出水汽来控制例如窗玻璃的通风。
[0046]此外，本发明实现一种用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的方法，所述方法包括下述步骤:
[0047]实施所述窗玻璃的图像的沿着分析处理路径布置的像点的评估，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向；
[0048]实施沿着所述分析处理路径布置的像点是否表示在所述窗玻璃的通过所述像点代表的区域中的光衍射效应的确定；以及
[0049]基于所述评估和所述确定识别定向结构。
[0050]根据该实施方式，在确定的步骤中可以确定，沿着分析处理路径布置的像点是否表示窗玻璃的通过像点代表的区域中的光衍射效应。光衍射效应可以涉及衍射。窗玻璃上的光衍射效应常常通过定向结构来引起。光衍射效应尤其也通过本身不可见的定向结构来引起。因此，通过考虑光衍射效应可以改善有关定向结构的识别精确度。在此，在薄的条痕的情况下出现衍射。与此相反，在厚的条痕的情况下出现折射效应，厚的条痕如圆柱透镜那样起作用。[0051]本发明还实现一种用于识别车辆的窗玻璃上的定向结构的设备，所述设备具有下述特征:
[0052]用于实施所述窗玻璃的图像的沿着分析处理路径布置的像点的评估的实施装置，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向；以及
[0053]用于基于所述评估识别定向结构的识别装置。
[0054]借助所述设备，可以在相应的装置中实施或实现根据本发明的方法的步骤。通过本发明的以设备形式的实施变型方案可以快速和高效地解决本发明所基于的任务。设备在此可以理解为处理传感器信号并且据此输出控制信号的电设备。所述设备可以具有按硬件方式和/或按软件方式构造的接口。在按硬件方式的构造中，接口例如可以是包括所述设备的最不同功能的所谓的系统ASIC的一部分。然而，还可能的是，接口是单独的集成电路或至少部分地由分立部件组成。在按软件方式的构造中，接口可以是软件模块，其例如与其他软件模块共存在微控制器上。
[0055]具有程序代码的计算机程序产品也是有利的，所述程序代码可以存储在机器可读的载体，如半导体存储器、硬盘存储器或光学存储器上并且用于当在与计算机相应的设备上执行程序时根据先前描述的实施方式之一来实施所述方法。
【专利附图】

【附图说明】
[0056]下面借助附图示例性地对本发明进行详细地说明。附图简介:
[0057]附图1:本发明的一个实施例的示意图；
[0058]附图2:车辆窗玻璃的示意图；
[0059]附图3:本发明的一个实施例的流程图；
[0060]附图4:窗玻璃的图像片断；
[0061]附图5:—个探测图的片段；
[0062]附图6:另一个探测图的片段；
[0063]附图7:探测图的一种处理的示图；
[0064]附图8:探测图的另一种处理的不图；
[0065]附图9:一个探测图的片段；
[0066]附图10:另一个探测图的片段；
[0067]附图11:另一个探测图的片段；
[0068]附图12:另一个探测图的片段；
[0069]附图13:另一个探测图的片段；
[0070]附图14:窗玻璃上的雨量的图形表示；
[0071]附图15:条痕消退特性的图形表示；
[0072]附图16:条痕的另一种消退特性的图形表不;
[0073]附图17:探测图的一种处理的示图；
[0074]附图18:探测图的另一种处理的不图；
[0075]附图19:本发明的实施例所述的系统的示意图；
[0076]附图20:窗玻璃的图像；
[0077]附图21:窗玻璃的另一个图像；[0078]附图22:窗玻璃的另一个图像；
[0079]附图23:窗玻璃的另一个图像；
[0080]附图24:具有突出显示的边缘的窗玻璃的图像；
[0081]附图25:根据本发明的一个实施例的系统的示意图；
[0082]附图26:窗玻璃的另一个图像；
[0083]附图27:窗玻璃的另一个图像；
[0084]附图28:窗玻璃的另一个图像；
[0085]附图29:窗玻璃的另一个图像；
[0086]附图30:根据本发明的一个实施例的系统的示意图；
[0087]附图31:根据本发明的一个实施例的系统的示意图；和
[0088]附图32:光衍射效应的消退特性(Abklingsverhalten)的图形表示。
[0089]在本发明的优选实施例的后续描述中，对于在不同附图中示出并且起类似作用的元件使用相同的或类似的参考标记，其中，不重复描述这些元件。
【具体实施方式】
[0090]附图1示出根据本发明的一个实施例的车辆100的示意图。车辆100具有窗玻璃102，水滴104位于该窗玻璃上。车辆具有图像检测装置106、实施装置108和识别装置110。此外，车辆100可以具有用于照明窗玻璃102的照明装置112。根据所述实施例，照明装置112布置在车辆100的内部并且构造用于，照明窗玻璃102的外侧上的水滴104。
[0091]图像检测装置106构造用于，创建窗玻璃102的部分区域图像，并且通过接口将图像提供给实施装置108。实施装置108构造用于，分析处理图像。对此，可以单独地或参照图像的其他像点来评估图像自身的各个像点。实施装置108构造用于，通过另一个接口将一个或多个评估的结果提供给识别装置110。识别装置110构造用于，基于由实施装置108提供的信息识别窗玻璃102上的条痕。在此，例如可以查明水滴104是雨滴还是水滴104是条痕的一部分。
[0092]根据一个实施例，可以由摄像机装置106在摄像机图像或摄像机图像片断中检测窗玻璃102的一部分。位于窗玻璃102上的水滴104、也是非常小的水滴104，在该图像中是可见的。对焦有利地如此选择，使得水滴104或水滴边缘清晰地被成像，而其他进一步远离的背景场景则显得模糊。摄像机装置106可以可选地通过一个或多个有源辐射源112来补充，以便使水滴104的可识别性变得容易，或改善或即使在黑暗中也保证水滴104的可识别性。借助根据本发明的方法可以例如在装置108、110中实施上述摄像机装置106的图像(序列)信号的分析。
[0093]附图2示出车辆——例如在附图1中示出的车辆100——的窗玻璃102的示意图。窗玻璃102的外表面通过具有刮刷边缘216的刮刷装置214清洁。在通过刮刷边缘216扫过窗玻璃102的时候在窗玻璃102的外表面上在恰恰通过刮刷边缘扫过的区域中留下条痕204。
[0094]附图3示出根据本发明的一个实施例的用于识别车辆的窗玻璃上的条痕的方法的流程图。所述方法的步骤例如可以由在附图1中示出的装置执行。借助所述方法可以识别例如在附图2中示出的条痕。对此，在步骤308中基于所接收的条痕的图像评估沿着条痕路径布置的像点。关于条痕路径的走向的信息可以提前确定并且可供所述方法使用。在步骤310中如果存在条痕，就基于在步骤308中执行的评估来识别条痕。可以将有关条痕的信息输出或保存在存储装置中用于稍后的分析处理。可以重复执行步骤308、310。也可以并行执行多个步骤308、310，例如针对不同的条痕路径。
[0095]借助附图4-8描述本发明的实施例。
[0096]附图4示出在窗玻璃刮水器的一次去程与一次返程之间摄像机装置的原始图像片段402。图像片段402可以是例如借助在附图1中示出的摄像机装置检测的。
[0097]附图5示出通过适当的图像处理从所述原始图像片段402或多个原始图像片段中确定的探测图502。在探测图502中所探测的水滴以灰度级显示。在此，黑色代表准确地探测水滴，白色代表没有探测到水滴。
[0098]附图6为了进行比较示出一个比探测图502早大约2.4秒的探测图602，在该图中只能看见新击中的雨滴，但是不能看见条痕。
[0099]在附图4-6中示出的图像402、502及602分别可以由多个像点构成。
[0100]图像402是在刮水器的一次去程与一次返程之间拍摄的。
[0101]可以看出，条痕的水滴主要呈链条式沿着斜线布置。线条的形状是通过刮水器片唇上的点的运动轨迹确定的。在具有简单的转动机制——即围绕一个点转动——的窗玻璃刮水器的情况下，如在正常的情况下那样，在刮水器片唇上的点执行基本上呈弧形的运动。由于窗玻璃相对摄像机取向的倾斜和沿着由窗玻璃、变焦光学器件和摄像机光学器件组成的光学路径发生的几何失真，弧形路径通常被成像在略微较复杂的路径中。在此，圆弧的弯曲方向也能够反转。
[0102]但是附图5示出，基于在该实施例中相对较小的敏感面，条纹204是大致直线地延伸。但是直线的角度不是恒定的，在此，直线在左侧比在右侧略微较陡地延伸。
[0103]为了进行比较，附图6示出在没有条痕的情况下的图像602。在此，所有条痕在此期间已经变干并且有新的雨滴104落在敏感面上。
[0104]根据所述实施例，实施对窗玻璃上的条纹状的水条痕的探测和量化，但是其中，如附图6中所示，水滴104不会导致条纹探测。
[0105]首先表面上容易理解的根据水滴大小进行区分是不合适的，因为在有飞溅雨水和雾的情况下也出现小的水滴。
[0106]因此使用条纹204的取向作为区分标准。
[0107]图像502，602的比较表明，纯天然地击中的水滴104在统计学上纯粹是偶然地局部分布。通常，在第一个水滴的位置与第二个水滴的位置之间不存在统计学上的相关性，除非这些水滴相互连接并且融入彼此。
[0108]然而，这在属于水条痕204的水滴的情况下不同。沿着事先已知的方向存在高的连接概率。如果存在一个水滴，则沿着已知的方向可找到其他的水滴的概率高。相反，如果在一个地方不存在水滴，则沿着已知的方向同样存在低的概率找到水滴。
[0109]根据本发明的算法按照标准在两个方向上处理图像502、602，第一方向几乎是沿着所预期的条痕取向，并且第二方向与第一方向几乎垂直。
[0110]附图7示出沿着条痕取向处理的探测图502。在此，一个路径设有参考标记704，所述路径代表组I的其他通过箭头表示的路径。[0111]附图8示出沿着几乎与条痕取向垂直地处理的探测图502。在此，一个路径设有参考标记804，所述路径代表组2的其他通过箭头所示的路径。
[0112]然后将通过两种处理获得的结果或中间结果彼此联系起来。在此，也可以说是两组路径704、804，沿着所述两组路径例如分别尽可能地处理探测图502的所有像素。
[0113]条纹状条痕导致在两组路径704、804上的两个明显不同的结果，而雨滴则与路径组无关地导致几乎相同的结果。因此，达到所力求的可区分性。
[0114]对此，根据一个实施例可以使用下述标准。沿着相应的路径704、804——例如由在附图7中示出的组I组成的路径，对于每一个像素将探测结果与在路径方向上隔开η个像素的像素的探测结果进行比较。如果在两个像素上发现水滴，则使组I的路径704的累加器值a:增加，例如以两个所观察的像素的距离加权。这针对数值η = I至例如η_ = 20执行。在此，nmax的选择取决于图像502中条痕水滴大小。
[0115]所述方法不仅在由各个水滴组成的条痕的情况下而且在由拉长的水纹或者彼此相连的水滴组成的条痕的情况下都起作用。
[0116]以类似的方式在附图8中示出的组2的路径804上求第二累加器值a2。
[0117]然后将两个累加器值彼此联系起来。两个累加器值之间的差别是用于条痕附着性的标准。为了获得有意义的标准化，下述定义适合于条痕附着性s:
【权利要求】
1.一种用于识别车辆(100)的窗玻璃上的定向结构的方法，所述方法包括下述步骤: 实施(308)所述窗玻璃(102)的至少一部分的图像(402 ；502,602)的沿着分析处理路径(704;804)布置的像点的评估，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向；以及 基于所述评估识别(310)定向结构(204)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在实施(308)所述评估的步骤中确定，沿着所述分析处理路径(704 ；804)布置的像点是否表示所述窗玻璃(102)的通过所述像点代表的区域的污溃(104)。
3.根据以上权利要求中任一项所述的方法，所述方法具有实施所述窗玻璃(102)的图像的沿着另一个路径(804)布置的像点的另一个评估的步骤，其中，所述另一个路径的走向与所述分析处理路径(704 ；804)的走向大致垂直，其中，在所述识别的步骤(310)中基于所述评估和所述另一个评估确定所述定向结构(204)。
4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，在实施所述评估时考虑衍射效应和/或缝隙衍射效应和/或折射效应。
5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，所述定向结构涉及刮痕或条痕或将所述定向结构分类为刮痕或条痕。
6.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，确定所述定向结构的延展、尤其是厚度和/或取向和/或所述定向结构彼此之间的距离和/或区别。
7.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，所述分析处理路径(704;804)的走向取决于用于刮刷所述窗玻·璃(102)的刮刷装置(214)的刮刷边缘(216)的刮刷轨迹。
8.根据权利要求7所述的方法，所述方法包括基于关于所述定向结构(204)的信息求取所述刮刷边缘的状态的步骤。
9.根据权利要求8所述的方法，所述方法具有实施所述窗玻璃(102)的下一个图像(602)的沿着所述分析处理路径(704 ；804)布置的像点的下一个评估的步骤和基于所述下一个评估识别下一个定向结构的步骤，其中，在所述求取的步骤中还基于关于所述下一个定向结构的信息求取所述刮刷边缘(216)的状态。
10.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中，所述方法具有分析所述窗玻璃(102)的图像(402 ；502 ；602)的像点以便识别所述窗玻璃内侧上的水汽的步骤。
11.一种用于识别车辆(100)的窗玻璃上的定向结构的方法，所述方法包括下述步骤: 实施(308)所述窗玻璃(102)的图像(402 ；502,602)的沿着分析处理路径(704 ；804)布置的像点的评估，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向； 实施沿着所述分析处理路径(704 ；804)布置的像点是否表示在所述窗玻璃(102)的通过所述像点代表的区域中的光衍射效应的确定；以及 基于所述评估和所述确定识别(310)定向结构(204)。
12.一种用于识别车辆(100)的窗玻璃上的定向结构的设备，所述设备具有下述特征: 用于实施所述窗玻璃(102)的图像(402 ；502,602)的沿着分析处理路径(704 ；804)布置的像点的评估的实施装置(108)，其中，所述分析处理路径的走向取决于所述窗玻璃上的定向结构的所预期的取向；以及用于基于所述评估识别定向结构(204)的识别装置(110)。
13.一种具有程序代码的计算机程序产品，其用于当在信息系统上执行程序时实施根据权利要求1-12中任一项所述·的方法。
【文档编号】B60S1/08GK103857567SQ201280029438
【公开日】2014年6月11日 申请日期:2012年5月15日 优先权日:2011年6月17日
【发明者】M·许尔森, A·弗雷泽里克森, S·西蒙, R·施密德, W·乌勒尔, J·哈里末 申请人:罗伯特·博世有限公司