用于识别行人的方法和装置以及支持该方法和装置的车辆的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及识别行人并且当检测到行人时适当响应的技术，并且更具体地涉及更可靠地识别车辆前方的行人并且更适当地调节车辆速度、用于识别行人的方法和装置，以及支持该方法和装置的车辆。
【背景技术】
[0002]车辆事故中，许多死亡事故是由于在夜晚(例如差的照明条件)不能识别车辆前方的行人而发生。特别地，对于夜间驾驶，驾驶员的视野更狭窄，因此使得难以预测车辆前方的行人存不存在，或行人的运动。因此，已经提出采集各种传感器信号并且在夜晚基于采集到的传感器信号识别前方行人的方案。
[0003]例如，现有技术的行人识别技术包括基于先前所获得的与行人有关的数据库(DB)图像来抽取(例如提取)称为梯度直方图(HOG)的轮廓特征，并且利用分类器(例如支持矢量机(SVM)分类器)从而确定对象是行人还是非行人的方法。然而，但是由于在现有技术的方法中需要比较大量的特征，所以检测速度基本上很低，使得难以在所需时机提供适当信息。为补充这点，可应用利用更弱分类器的Adaboost方案。特别地，处理速度可提高，但是检测性能降级小于所需，使得难以适当识别行人。此外，更弱分类器方案的应用可导致在提供有效功能的行人识别性能中的大量错误。
【发明内容】
[0004]因此，本发明提供可实现提高的图像处理速度并且更稳定地识别行人、用于识别行人的装置和方法，以及支持该装置和方法的车辆。
[0005]在本发明的一个方面中，用于识别行人的装置可包括:远红外成像装置(例如照相机、摄像机等)，其被配置成采集预定区域的远红外图像；以及控制器，其被配置成:从远红外图像检测行人候选组；基于在学习归一化的行人数据库(DB)时由基本上弱的分类器检测的特征中的主要特征，提取并且比较行人特征，从而执行行人检测。
[0006]控制器可被配置成基于远红外图像中的温度信息和重要信息(例如行人的不同部位)，来执行行人候选组检测。控制器还可以被配置成确定从远红外图像中检测的行人候选组的周围区域，并且将行人候选组的周围区域归一化从而具有归一化的行人DB中的行人区域的大小。控制器可被配置成将行人候选组的周围区域归一化从而具有采用宽度与高度的比率为1:2的大小。此外，控制器可被配置成应用AdvJTOG(高级取向梯度直方图)方案，其中行人候选组区域被分成大小可调节的方块，并且360度的角度范围可被分成表示角度的九个面元，或者可被配置成应用局部二元模式(LBP)方案，其中通过当前像素值和邻近像素值的模式变化获得的值被施加于行人候选组区域中具有可调节大小的每个块，以配置抽取特征的直方图。控制器可被配置成在行人检测结果图像中对象重叠的区域上执行聚类，从而确定是存在单个行人还是存在多个行人。
[0007]在本发明的另一个方面中，支持行人识别功能的车辆可包括:远红外成像装置，其被配置成采集预定区域的远红外图像；控制器，其被配置成:从远红外图像检测行人候选组；基于在学习归一化的行人数据库(DB)时由基本上弱的分类器检测的特征中的主要特征，提取并比较行人特征，从而执行行人检测；以及信息输出装置，其被配置成输出行人检测结果。
[0008]信息输出装置可包括音频装置和视频装置中的至少一个，其中音频装置被配置成根据行人与车辆之间的距离以及行人位置中的至少一个来输出警报声；视频装置被配置成输出行人检测图像。此外，车辆还可以包括:定时器、亮度传感器和温度传感器中的至少一个，其中定时器被配置成确定行人识别功能自动应用时的时间；亮度传感器和温度传感器被配置成检测行人识别功能自动应用的环境。
[0009]在本发明的另一个方面中，用于识别行人的方法可包括:采集远红外图像；从远红外图像检测行人候选组；基于先前归一化的行人数据库(DB)学习来提取行人特征；比较行人特征与行人DB学习结果以确定相似性；以及基于比较结果来执行行人识别。检测处理可以基于来自远红外图像的温度信息和重要信息来执行行人候选组检测。
[0010]该方法还可以包括:确定从远红外图像中检测的行人候选组的周围区域；以及将行人候选组的周围区域归一化以便与归一化的行人数据库中的行人区域大小对应，并且具有采用宽度与长度的比率为1:2的大小。特征提取处理可包括:提取在数据库学习过程期间由基本上弱的分类器提取的特征中的主要特征。特征提取过程还可以包括如下处理中的至少一个:应用Adv_H0G(高级取向梯度直方图)方案，其中行人候选组区域被分成大小可调节的方块，并且360度的角度范围被配置为表示角度的9个面元；以及应用局部二元模式(LBP)方案，其中通过当前像素值和邻近像素值的模式变化获得的值被施加于行人候选组区域中具有可调节大小的每个块，以配置提取特征的直方图。
[0011]该方法还可以包括:对于行人检测结果图像中检测对象重叠的区域，确定是存在单个行人还是存在多个行人。此外，该方法可包括如下处理中的至少一个:根据行人与车辆之间的距离以及行人位置中的至少一个来输出警报声；以及输出行人检测图像。该方法还可以包括如下处理中的至少一个:当预定时间达到时自动应用行人识别功能；当亮度传感器值小于或大于预定值时自动应用行人识别功能；以及当温度传感器值小于或大于预定值时自动应用行人识别功能。
【附图说明】
[0012]本发明的以上和其它目的、特征和优点将从结合附图的以下详细说明中更加显而易见，其中:
[0013]图1是示意性示出根据本发明示例性实施例用于识别行人的装置配置和包括该装置配置的车辆的示例性视图；
[0014]图2是示出根据本发明示例性实施例识别行人过程的示例性视图；
[0015]图3是具体示出根据本发明示例性实施例用于识别行人的装置的控制器配置的示例性视图；
[0016]图4是示出根据本发明示例性实施例用于识别行人的方法的示例性流程图；
[0017]图5是示出根据本发明示例性实施例用于确定行人候选组的方法的示例性视图；
[0018]图6是示出根据本发明示例性实施例用于确定并归一化行人候选组的周围区域的方法的示例性视图；
[0019]图7是示出根据本发明示例性实施例在行人特征提取中的Adv_H0G方案的示例性视图；
[0020]图8是示出根据本发明示例性实施例在行人特征提取中的LBP方案的示例性视图；
[0021]图9是示出根据本发明示例性实施例比较行人特征的示例性视图；
[0022]图10是示出根据本发明示例性实施例在图像中的行人特征中的AdvJTOG和LBP特征的位置示例的示例性视图；以及
[0023]图11是示出根据本发明示例性实施例在行人检测结果中进行聚类处理的示例性视图。
【具体实施方式】
[0024]应该理解，如这里使用的术语“车辆”(vehicle)或“车辆的(vehicular) ”或其它类似术语，总体上包括机动车辆，如包括运动功能车(SUV)在内的乘用车、公交车、卡车、各种商用车、包括各种小船和轮船的船舶、飞机等，并包括混合动力车辆、电动车辆、燃烧型、插入式混合动力车辆、氢能源车辆和其它替换燃料车辆(例如源自非石油资源的燃料)。
[0025]虽然示例性实施例描述为使用多个单元执行示例性过程，但是应该理解，示例性过程也可由一个或多个模块执行。此外，应该理解，术语“控制器”/ “控制单元”指包括存储器和处理器的硬件装置。该存储器配置成存储模块并且该处理器具体配置为执行所述模块从而执行下面进一步描述的一个或多个过程。
[0026]此外，本发明的控制逻辑可实施为计算机可读介质上的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可读介质包含由处理器、控制器/控制单元等执行的可执行程序指令。计算机可读介质的例子包括但不限于ROM、RAM、压缩光盘(CD)-R0M，磁带、软盘、闪盘、智能卡和光学数据存储装置。计算机可读记录介质也可分布在联网的计算机系统中，以便计算机可读介质可以以分布方式存储和执行，例如，以远程服务器或控制器局域网(CAN)方式。
[0027]这里所用的术语仅是为了描述具体实施例，并不是为了限制本发明。如这里所用，单数形式“一个”、“一”和“这”旨在也包括复数形式，除非说明书