[发明专利]通过预测对象的运动来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法、摄像机系统以及机动车辆

说明书

本发明涉及一种基于通过机动车辆(1)的摄像机(4)提供的环境区域(8)的序列图像(10、11)来捕获机动车辆(1)的环境区域(8)中的对象(9)的方法，包括以下步骤：识别序列的第一图像(10)中的第一对象特征(24)，其中第一对象特征(24)描述环境区域(8)中的对象(9)的至少一部分，基于预定的运动模型估计对象(9)在环境区域(8)中的位置，该预定的运动模型描述了对象(9)在环境区域(8)中的运动，基于第一对象特征(24)并基于估计的位置确定序列中的第一图像(10)之后的第二图像(11)中的预测特征(26)，确定第二图像(11)中的第二对象特征(25)，如果满足预定的关联标准，则将第二对象特征(25)与第二图像(11)中的预测特征(26)相关，以及如果第二对象特征(25)与预测特征(26)相关，则将第二对象特征(25)确认为源自对象(9)。

技术领域

本发明涉及一种基于通过机动车辆的摄像机提供的环境区域的序列图像来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法。此外，本发明涉及一种用于执行这种方法的摄像机系统以及一种具有这种摄像机系统的机动车辆。

背景技术

从现有技术中已知各种配置的用于机动车辆的摄像机系统。众所周知，这种摄像机系统包括摄像机，其布置在机动车辆上并且捕获机动车辆的环境区域。摄像机系统还可以具有多个这样的摄像机，其可以捕获机动车辆周围的整个环境。布置在机动车辆处的摄像机提供环境区域的序列图像，因此每秒捕获多个图像。然后可以借助于电子图像处理设备处理该序列图像。因此，例如可以识别机动车辆的环境区域中的对象。

这里，需要可靠地识别由摄像机提供的图像中的对象。这里，要求对象，例如其他交通参与者或行人，可以与环境区域中的其他对象区分开。这里，特别是环境区域中移动对象的捕获提出了挑战。由于这些移动对象位于时间上连续的图像中的不同位置，因此需要识别各个图像中的对象。

此处，WO2014/096240A1描述了一种用于基于借助于摄像机提供的环境区域的图像来检测摄像机的环境区域中的目标对象的方法。其中，在图像中确定多个特征，其中在描述环境区域的地面的地面特征和与目标对象相关的目标特征之间进行区分。其中，图像的至少部分区域可被分成多个图像单元。在各个图像单元中，然后可以为每个特性特征确定相关的光流向量。随后，可以将图像单元组合到感兴趣区域。

此外，WO2014/096242A1描述了一种用于基于通过机动车辆的摄像机提供的环境区域的序列图像来跟踪机动车辆的环境区域中的目标对象的方法。其中，在环境区域中检测目标对象，并且通过在机动车辆和目标对象之间的相对移动期间基于序列图像确定到目标对象的光流向量来跟踪目标对象。如果检测到机动车辆和目标对象都停止的静止状态，则存储目标对象相对于机动车辆的当前相对位置，并检查是否满足相对于相对运动的预定标准。在满足预定标准之后，从存储的相对位置开始继续跟踪目标对象。

发明内容

本发明的目的是提出一种解决方案，特别是如何借助于摄像机可以更可靠地捕获机动车辆的环境区域中的移动对象。

根据本发明，该目的通过具有根据各个独立权利要求的特征的方法、摄像机系统以及机动车辆来解决。本发明的有利改进是从属权利要求的主题。

在基于通过机动车辆的摄像机提供的环境区域的序列图像来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法的实施例中，在序列的第一图像中特别识别第一对象特征，其中第一对象特征优选地描述环境区域中的对象的至少一部分。此外，基于预定的运动模型特别估计对象在环境区域中的位置，该预定的运动模型描述了对象在环境区域中的运动。此外，基于第一对象特征并基于估计的位置特别确定序列中的第一图像之后的第二图像中的预测特征。此外，优选地确定第二图像中的第二对象特征。此外，如果满足预定的关联标准，则优选地在第二图像中实现第二对象特征与预测特征的相关。最后，如果第二对象特征与预测特征相关，则优选地将第二对象特征确认为源自对象。