使驾驶员辅助系统的环境信息数据减少的方法和设备技术方案

本发明专利技术涉及用于对驾驶员辅助系统的基于特征的环境信息进行数据减少的在训练阶段中的方法、在实施阶段中的方法和设备。所述在训练阶段中的方法包括以下步骤：借助光学传感器从第一位置拍摄(100)交通工具的环境的第一图像，借助所述光学传感器从与所述第一位置不同的第二位置拍摄(200)所述交通工具的环境的第二图像，借助用于特征提取的算法求取(300)代表所述第一图像的特征并且求取代表所述第二图像的特征，选择(400)所述第一图像和所述第二图像的满足预限定的评价标准的特征，和求取(500)所述第一图像和所述第二图像的被选择的特征之间的显著的相似性并且储存代表所述显著的相似性的参考标准。

Method and equipment for reducing environmental information data of driver's assistant system

The present invention relates to a method for data reduction of feature-based environmental information in a driver assistance system in a training stage, a method and a device in an implementation stage. The method in the training stage includes the following steps: taking the first image of the environment of (100) vehicle from the first position by means of an optical sensor, taking the second image of the environment of (200) vehicle from the second position different from the first position by means of the optical sensor, and extracting (300) features representing the first image by means of an algorithm for feature extraction, and The features of the first image and the second image satisfying the pre-defined evaluation criteria are selected to replace the features of the second image in the table, and the significant similarities between the selected features of the first image and the second image in (500) are obtained and the reference criteria representing the significant similarities described are stored.

【技术实现步骤摘要】
使驾驶员辅助系统的环境信息数据减少的方法和设备
本专利技术涉及用于对驾驶员辅助系统的基于特征的环境信息进行数据减少的两种方法和一种设备，其中，第一种方法涉及驾驶员辅助系统的训练阶段，第二种方法涉及驾驶员辅助系统的实施阶段。
技术介绍
在现有技术中，借助传感器感测交通工具的环境和由传感器信息导出对所述交通工具控制的自动介入具有重大意义。以这种途径可以实现驾驶员辅助系统，该驾驶员辅助系统例如能够提高安全性或者驾驶舒适性。这样的驾驶员辅助系统例如是罗伯特·博世公司的“家庭区域泊车助手(HomezoneParkassistent)”，该系统能够从固定的起始位置和目标位置出发自动地实施重复的泊入过程。对此前提是，首先执行手动的训练驾驶，在该手动的训练驾驶中，泊车辅助系统感测所需要的沿着交通工具的运动路径(也称为“轨迹”)的环境信息，将其分析评估并且存储用于稍后的沿着所述运动路径的自动泊入过程。尤其与基于传感器的驾驶员辅助系统结合，在感测环境信息时，有时可以产生代表所述环境信息的大的数据量。因为驾驶员辅助系统通常以嵌入式系统的形式实现，所以通常仅可提供勉强分配的技术资源(存储器、计算能力等)，因为各个构件成本由于高件数通常要保持得低。由于该原因，尤其这样的嵌入式系统的可提供的非易失性存储器，如闪存或EPROM存储器通常尺寸设计得非常小。为了仍然能够持久地存储基于传感器的驾驶员辅助系统的潜在大的数据量，因此需要附加措施，以便能够将所有必要的数据保存在可提供的存储器中。为此目的，通常使用用于数据减少(有损)和数据压缩(无损)的方法。根据感测到的和要存储的数据类型，在现有技术中已知的用于数据减少和数据压缩的方法允许或多或少地减少原始数据量。尤其在使用已知的用于图像信息或移动图像信息的数据减少方法时，以这种途径来执行的数据减少可能不足以能够将剩余的数据完整地保存在预给定的非易失性存储器中。其原因在于，这些数据减少方法旨在尽可能完整地获得所述图像信息(图像分辨率、图像内容等)。在使用这些用于在嵌入式系统中进行图像处理的方法时，这可以导致，图像信息或者必须在附加的处理步骤中被进一步减少(这通常只有通过附加地摒弃可能重要的图像信息才能实现)，或者必须通过匹配于所述数据量的更大的存储器来代替对于具体应用情况而言尺寸过小的非易失性存储器，这将伴随着更高的成本。除由于存储容量原因而减小所述数据量的目标以外，被减小的数据量在数据传递方面也可以是有利的，因为较小的数据量通常需要较低的数据传递率。这例如在处理器和内部的或外部的存储器之间进行数据交换时可以是重要的，因为在这里也可以通过使用性能强度较小的(嵌入式)系统实现节约成本。
技术实现思路
因此，本专利技术的任务是，在基于特征的环境信息的存储方面优化在现有技术中已知的用于数据减少或者数据压缩的方法。根据本专利技术，上述任务通过用于对交通工具的驾驶员辅助系统的基于特征的环境信息进行数据减少的方法来解决。该方法设置，借助交通工具的光学传感器从第一位置拍摄该交通工具的环境的第一图像。在此，所述光学传感器例如可以是驾驶员辅助系统的摄像机，该摄像机布置交通工具上的适合部位处，使得能够优化地感测所需要的环境信息。该方法在下一个方法步骤中设置，从第二位置拍摄交通工具的环境的第二图像，所述第二位置与所述第一位置不同。以泊车辅助系统为例，这能够通过以下方式来实现：交通工具首先被驾驶到要由使用者确定的起始位置中。优选地，与上面所说明的家庭区域泊车辅助系统相关地，所述起始位置是紧邻近泊车场所(例如距离10m至100m)的区域。这例如可以是在道路旁场地上的车库入口的起点，在所述车库入口处，使用者使交通工具减速或者停止，以便指导该交通工具用于自动的泊入过程。随后，使用者可以借助相应的使用者动作将泊车辅助系统置于训练模式中。因此，为了训练目的，使用者可以一次或者多次手动地实施所希望的泊入过程，而泊车辅助系统借助摄像机感测该过程。例如可以按照交通工具所走过的、预限定的不同路段执行交通工具环境的第一和第二图像的拍摄，所述路段分别被确定用于所述第一和第二图像。在下一个方法步骤中，从被拍摄的图像中提取特征(也称为“features”)，所述特征以适合的方式代表所述图像或者包含在其中的环境信息。特征数据例如可以通过分析评估单元被求取，该分析评估单元是驾驶员辅助系统的组成部分。后面的方法步骤的基础是，将原始图像信息转换为通过所述特征确定的特征空间。提取和处理特征数据的优点之一在于，能够有针对性地从任意数据源中获取专用的信息，由此，一方面发生对各应用所需的重要信息的过滤，另一方面实现这些信息的改进的可比性。优选地，被提取的特征，例如关于各个图像点或者整个图像区域的亮度、对比度的信息或者色彩信息，以特征矢量的形式被汇总。对于求出适合的特征和/或特征矢量的例子还在下面的公开文献中被讨论：-维杰·钱德拉赛卡(Chandrasekhar,Vijay)等，Compressedhistogramofgradients:Alow-bitratedescriptor(压缩的梯度直方图：低比特率描述符)，国际计算机视觉期刊96.3(2012)：384-399，-米娜·马卡尔(Makar,Mina)等，Compressionofimagepatchesforlocalfeatureextraction(用于局部特征提取的图像补丁的压缩)2009年IEEE国际声学、语音和信号处理会议，IEEE，2009，和-纪荣嵘(Ji,Rongrong)等，Locationdiscriminativevocabularycodingformobilelandmarksearch(用于移动地标搜索的位置判别词汇编码)，国际计算机视觉期刊96.3(2012)：290-314。被提取的特征矢量优选以特征矩阵(也称为“featuremap”)的形式被汇总。根据本专利技术，该特征矩阵的维度依据原始图像的维度。即由M×N个图像元素组成的图像被转换为包含M×N个图像矢量的特征矩阵。然而，该特征矩阵的维度并不强制性地关联该图像的维度。根据本专利技术，在下一个方法步骤中，对特征矩阵进行过滤，以便能够以数据减少为目标而摒弃所述特征矩阵的可能不需要的信息。为此目的，能够以预限定的评价标准来评价特征矩阵的各个元素和/或区域。不满足所述评价标准的元素在特征矩阵中被标记为无效的。图像点或图像区域的对比度信息构成优选的评价标准。具有高对比度的区域通常包含对于根据本专利技术的方法而言重要的信息，其中，具有低对比度的区域可以被摒弃。在此，对比度被评价为高还是低，可以取决于图像传感器的噪声。当对比度也可能由图像传感器的噪声引起时，该对比度可以被评价为过低。从具有处于图像传感器噪声水平上的相应低对比度的图像区域中不能够获得特别可靠的信息，因此，这样的图像区域或者特征矩阵元素可以被标记为无效的。所述对比度信息例如能够直接从特征矩阵中得出，只要该对比度信息在特征提取的过程中已作为独立特征被提取。替代地或附加地，所述对比度信息也可以从所述原始图像信息中求取。对于图像的维度和配属于它的特征矩阵的维度相同的情况，从所述图像中求出的对比度信息可以直接传递到特征矩阵的元素上，使得特征矩阵的相应的元素或者区域只要不满足所述评价标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于在训练阶段(60)中对驾驶员辅助系统的基于特征的环境信息进行数据减少的方法，所述方法具有以下步骤：·借助光学传感器(20)从第一位置(81)拍摄(100)交通工具(70)的环境的第一图像，·借助所述光学传感器(20)从与所述第一位置(81)不同的第二位置(82)拍摄(200)所述交通工具(70)的环境的第二图像，·借助用于特征提取的算法求取(300)代表所述第一图像的特征并且求取代表所述第二图像的特征，·标记(400)所述第一图像和所述第二图像的不满足预限定的评估标准的特征，和·选择(500)所述第一图像和所述第二图像的具有高相似性并且借助特征比较未被标记的特征。

【技术特征摘要】
2017.09.14 DE 102017216267.81.一种用于在训练阶段(60)中对驾驶员辅助系统的基于特征的环境信息进行数据减少的方法，所述方法具有以下步骤：·借助光学传感器(20)从第一位置(81)拍摄(100)交通工具(70)的环境的第一图像，·借助所述光学传感器(20)从与所述第一位置(81)不同的第二位置(82)拍摄(200)所述交通工具(70)的环境的第二图像，·借助用于特征提取的算法求取(300)代表所述第一图像的特征并且求取代表所述第二图像的特征，·标记(400)所述第一图像和所述第二图像的不满足预限定的评估标准的特征，和·选择(500)所述第一图像和所述第二图像的具有高相似性并且借助特征比较未被标记的特征。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法此外包括通过使用游程编码和/或熵编码来无损地压缩代表被选择的特征的数据。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在达到相对于起始位置(91)的不同的预限定的距离(81,82)时执行所述第一图像和所述第二图像的拍摄(100,200)。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一图像和所述第二图像的拍摄(100,200)之间的预限定的距离相应于50cm至2m的间距。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述起始位置(91)通过与“家庭区域”的预限定的空间关系来标记。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在相对于起始时刻的不同的预限定的时刻触发所述第一图像和所述第二图像的拍摄(100,200)。7.根据前述权利要求中任一项所...

【专利技术属性】
技术研发人员：V·绍博，S·西蒙，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE