[发明专利]用于确定与对象的间距的方法、设备和计算机程序

说明书

本发明涉及一种用于确定与对象的间距的方法（20），该方法包括如下步骤：检测至少两个图像（12a、12b），其中为了检测所述至少两个图像其中的至少一个第一图像（12b），使用布置在摄像机前面的偏振滤波器（13）。借助于机器学习系统（11）依据所检测到的至少两个图像其中的第二图像（12b）来确定所述间距，其中该机器学习系统（11）在确定所述间距期间也使用所检测到的所述至少两个图像其中的第一图像（12a），以便在确定所述间距时不考虑在所检测到的所述至少两个图像（12a、12b）之一中的反射。本发明还涉及用于实施该方法（20）的设备和计算机程序以及机器可读存储元件（16），在其上存储有该计算机程序。

技术领域

本发明涉及一种用于确定与对象的间距的方法。本发明同样涉及一种分别被设立为实施该方法的计算机程序和设备。

背景技术

DE 102011081384 B4公开了一种用于确定间距的方法，该方法具有如下步骤：确定在车辆的头灯的辐射特性的变化与该辐射特性的变化对图像的图像区域产生的影响之间的时间偏移。基于该时间偏移，确定与在车辆环境中的通过该图像区域所成像的对象的间距。

DE 102011005368 A1公开了一种用于利用视频摄像机来对车辆进行操纵和/或对车辆进行停放的驾驶员辅助系统。确定具有处在车辆的周围环境中的对象的视频图像并且利用其它所确定的信息（例如与该对象的间距）来使该视频图像丰富。

发明内容

本发明的优点

与此相对地，具有独立权利要求1的特征的方法和具有独立权利要求6的特征的设备具有如下优点：依据所检测到的图像来实现对与对象的间隔的更可靠的确定，其中该确定没有受到反射的负面影响。对象在光滑的或进行映照的表面上的反射可能导致：仅仅依据图像来进行的测距提供了错误结果。因而，该方法和该设备构成一种用于执行更鲁棒且更可靠的测距的简单且成本低廉的可能性，其中该测距并不受反射所影响或误导。另一优点是：由于机器学习系统而无需研发复杂的图像处理算法，这些图像处理算法首要地探测图像中的对象，其次地从该图像中确定其所属的间距或所属的深度信息并且在此相对于反射鲁棒。该机器学习系统通过所提供的训练数据独立地发展方法学，以便确定与对象的间距并且也在所检测到的图像中识别反射并且相对应地考虑到所述反射。这导致：该方法和该设备在确定间距期间不受反射所误导并且因此更可靠地确定间距。

在第一方面，本发明涉及一种用于确定与对象的间距的方法。该方法包括如下步骤：

- 检测至少两个图像。为了检测所述至少两个图像其中的至少一个第一图像，使用布置在摄像机前面的偏振滤波器。

- 借助于机器学习系统依据所检测到的所述至少两个图像其中的第二图像来确定间距。该机器学习系统在确定间距期间也使用所检测到的所述至少两个图像其中的第一图像，以便在确定间距时不考虑在所检测到的所述至少两个图像之一中的反射。

“确定与对象的间距”可以被理解为：确定在可预先给定的参考点与该对象之间的间距、尤其是距离。优选地，该参考点对应于摄像机所处的位置。但是，该参考点也可以处在摄像机前面或后面。应注意：该方法与该参考点的位置无关，因为可以根据所选择的参考点而定地适当地训练该机器学习系统。反射可以被理解为对象的出现的任何类型的镜像。示例性地，由于反射表面而可能出现在下文用术语反射来表示的对象的镜像或者该镜像的失真和/或扭曲。

所检测到的所述至少两个图像要么可以同时地要么可以紧接着相继地尤其是在可预先给定的时间点被检测。这些图像也可以借助于多个不同地定位的摄像机来检测。

按照该方法的优点是：通过所检测到的被不同地滤波的至少两个图像来将足以使反射并不影响间距确定的信息提供给该机器学习系统。例如，所检测到的图像之一是以未经滤波的方式所检测的，而另一图像是以用偏振滤波器进行滤波的方式所检测的，或者两者都是以用偏振滤波器进行滤波的方式所检测的，其中偏振滤波器分别具有偏振平面的不同的取向。