用于机动车的外部区域中物体的形状识别的方法及机动车技术

本发明专利技术涉及一种用于在机动车的外部区域中的物体的形状识别的方法，其中，在至少两个不同的测量时间点分别生成图像，并且在图像中的第一图像中确定至少一个扫描线，并且在图像中的每个其它的图像中确定相对应的扫描线，并且对于第一图像的每个扫描线获取沿着扫描线所得出的轮廓，并且沿着每个其它的图像的分别相对应的扫描线获取所得出的相对应的轮廓，并且通过将第一图像的每个扫描线的轮廓与每个其它的图像的分别相对应的轮廓进行比较，获取特征化的区域在测量时间点之间所得出的相应的移动距离并且取决于每个特征化的区域的所获取的移动距离在物体与背景之间进行区分。

Shape Recognition Method for Objects in the External Area of Motor Vehicles and Motor Vehicles

【技术实现步骤摘要】
用于机动车的外部区域中物体的形状识别的方法及机动车
本专利技术涉及一种用于测量(Vermessen)在机动车的外部区域中的物体的方法。在机动车相对于物体运动期间，测量光学地借助于摄像头来实现。一种用于执行该方法的控制装置以及一种带有根据本专利技术的控制装置的机动车也属于本专利技术。
技术介绍
如果想要使机动车相对于物体进行机动和/或使物体与机动车连接或联接到机动车处，则有利的是，了解该物体的尺寸或几何结构。当机动车的机动应该自动地实现、也就是说在没有驾驶员的协助的情况下通过控制装置进行时，那么这尤其是这种情况。一个针对这样的机动的示例是挂车(Anhänger)到机动车处的联接。为了机动车的挂车联结部(Anhängerkupplung)靠近到挂车的牵引杆(Deichsel)处并且定位在预先确定的目标位置或联接位置中，挂车联结部的空间上的位置必须是已知的。为此由文件EP3081405A2已知，在机动车靠近到挂车牵引杆处期间借助于标记(Marker)获取相对位置，该标记使得挂车牵引杆的位置可识别。该标记可以例如将挂车牵引杆的GPS坐标以信号的方式指示。此外考虑，借助于摄像头或其它的传感器、例如雷达来测定挂车牵引杆的位置。针对光学的位置测定(Ortung)的准确的算法没有被描述。标记的使用如下是不利的，即，对于挂车必须提供这样的标记，这使得这种解决方案成本昂贵。由文件WO2016/155919A1已知，使用一种摄像头，以便明确挂车牵引杆的位置。在此，在摄像头的摄像头图像中再识别挂车牵引杆的形状。在此，需要将挂车牵引杆的几何结构在机动车中存储在数据图书馆(Datenbibliothek)中，由此该几何结构然后可以在摄像头图像中被再识别。但是这需要对于每个应该可以联接到机动车处的挂车在数据图书馆中提供适合的几何结构数据。由文件GB2513393A已知，借助于图像处理基于摄像头图像获取挂车关于机动车的相对位置。此处也必须事先借助于带有几何结构数据的数据库(Datei)使得挂车的几何结构对机动车已知。由文件WO2012/080044A1已知一种方法，以便基于光学的流(Fluss)获取在机动车与在机动车的外部区域中的物体之间的相对运动，该光学的流由摄像头的图像序列(Bildsequenz)形成。在此，没有设置有物体的形状识别。
技术实现思路
本专利技术基于如下任务，从机动车出来，识别处于机动车的外部区域中的物体的形状。该任务通过独立专利权利要求的对象来解决。本专利技术的有利的实施方式通过从属专利权利要求、如下说明书以及附图来得到。通过本专利技术提供一种用于在机动车的外部区域中的物体的形状识别的方法。该方法在机动车相对于物体运动期间执行。在此，通过机动车的控制装置借助于摄像头在至少两个不同的测量时间点分别生成图像。图像示出在外部区域的背景前的物体。在图像中的第一图像中确定至少一个采样线(Abtastlinie)或扫描线(Scanlinie)。扫描线是图像中的假想的线，沿着该扫描线观察或分析图像的各个像素的像素值。相对于每个扫描线在图像中的每个其它的图像中确定相对应的扫描线。每个相对应的扫描线在相应的图像中具有与第一图像的从属的扫描线相同的走向，其与所述扫描线相对应。因此，相对应的扫描线具有与从属的扫描线相同的形状。对于第一图像的每个扫描线，对于预先确定的图像特性、例如像素的像素亮度或颜色值，获取沿着扫描线所得出的轮廓。相应地，沿着每个其它的图像的分别相对应的扫描线获取所得出的相对应的轮廓。因此，每个轮廓描述图像特性、即例如像素的像素亮度或颜色值沿着相应的扫描线的相应的走向。针对第一图像的每个扫描线，按照扫描线的轮廓获取扫描线的至少一个特征化的区域。这样的特征化的区域是带有预先确定的特征化的形状的轮廓区段。针对这一特征化的区域的示例可以是在轮廓的走向中的最大部(Maximum)或双顶部(Doppelspitze)。这样的特征化的区域可以在相对应的扫描线中被再识别。相应地，通过将第一图像的每个扫描线的轮廓与每个其它的图像的分别相对应的轮廓进行比较，在分别相对应的轮廓中再识别至少一个特征化的区域。换言之，因此针对第一图像的每个扫描线，获取该扫描线的轮廓的至少一个特征化的区域，并且通过将该轮廓与每个其它的图像的相应的相对应的轮廓进行比较，在分别相对应的轮廓中再识别至少一个特征化的区域。现在可以识别出，在该轮廓和相对应的轮廓中，特征化的区域分别处于何处。可以识别出，所述轮廓相对彼此移动多远。然后针对每个扫描线的轮廓的每个特征化的区域，获取特征化的区域沿着相应的扫描线的在测量时间点之间所得出的移动距离。因此，检查或识别出，特征化的区域由于机动车相对于物体的相对运动在图像中沿着相应的扫描线移动多远。该移动取决于相应的图像内容(物体或背景)与摄像头的间距。这种效果也被称为视差(Parallaxe)。相应地，沿着每个扫描线取决于扫描线的轮廓的每个特征化的区域的所获取的移动距离在物体与背景之间进行区分。这样的区分也被称为分割。此处纯粹地光学地基于摄像头的至少两个图像执行分割。通过本专利技术得出如下优点，即，基于摄像头的摄像头图像在没有预先了解物体的情况下可以识别所述物体的形状。由此可以以在机动车中的较小的附加的构件耗费和互连耗费的情况下实现该方法。本专利技术也包括如下实施方式，通过所述实施方式得出附加的优点。一实施方式设置成，为了在物体与背景之间进行区分，每个扫描线的轮廓的每个特征化的区域取决于其移动距离关联有高度值，并由此沿着每个扫描线生成高度轮廓(Höhenprofil)。然后按照相应的高度轮廓，沿着每个扫描线在物体与背景之间进行区分。由此得出如下优点，即，还获取物体的表面轮廓(在物体的区域中的高度轮廓)。一实施方式设置成，预先确定的图像特性(基于所述图像特性沿着每个扫描线形成相应的轮廓)包括图像的图像内容的颜色值和/或对比值和/或棱边感测值(Kantendetektionswert)。棱边感测值可以例如基于局部的导出来形成，如其例如可以形成为图像的相邻的像素的亮度值的差。在此，沿着扫描线布置的这样的像素自然被用于获取轮廓。所述的图像特性具有如下优点，即，利用所述图像特性可以光学地在物体与背景之间进行区分。一实施方式设置成，特征化的区域借助于预先确定的特征感测来确定，该特征感测将在相应的轮廓中的至少一个预先确定的特征化的图案辨识为特征化的区域。这样的特征化的图案可以例如是局部的最大部或局部的最小部。也可以设置成，这样的局部的最大部或局部的最小部要求带有预先确定的最小特征(Mindestausprägung)、即例如预先确定的最小高度或最小深度，由此辨识特征化的区域。该实施方式具有如下优点，在轮廓中可以自动地辨识至少一个特征化的区域。一实施方式设置成，扫描线和相对应的扫描线具有相应于如下射束的映像(Abbild)的走向，所述射束虚拟地在外部区域中三维地以预先确定的高度笔直地延伸远离机动车。由此得出如下优点，物体的在第一图像中处于确定的第一扫描线上的部件在机动车的运动的情形中处于其它的图像的相对应的扫描线上。在此，预先确定的高度优选地是物体的期待的或已知的高度。由此减少在两个图像之间的部件处于不同的扫描线上的概率。一实施方式设置成，识别机动车的直线驶出，并且在直本文档来自技高网...

【技术保护点】
1. 一种用于在机动车(10)的外部区域(14)中的物体(15)的形状识别的方法(20)，其中，在所述机动车(10)相对于所述物体(15)运动期间，通过所述机动车(10)的控制装置(12)借助于摄像头(11)在至少两个不同的测量时间点(T0,T1)分别生成图像(21,22)，所述图像示出在所述外部区域(14)的背景(15')前方的物体(15)，并且‑ 在所述图像(21)中的第一图像中确定至少一个扫描线(23)，并且相对于每个扫描线(23)在所述图像(22)中的每个其它的图像中确定相对应的扫描线，并且‑ 对于所述第一图像(21)的每个扫描线(23)对于预先确定的图像特性(24)获取沿着所述扫描线(23)所得出的轮廓(25)，并且沿着每个其它的图像的分别相对应的扫描线获取所得出的相对应的轮廓(27)，并且‑ 在所述第一图像(21)的每个扫描线(23)的轮廓(25)中获取至少一个特征化的区域(29)，并且‑ 通过将所述第一图像(21)的每个扫描线(23)的轮廓(25)与每个其它的图像(22)的分别相对应的轮廓(27)进行比较，在分别相对应的轮廓(27)中再识别所述至少一个特征化的区域(29)，其特征在于，‑ 对于每个特征化的区域(23)获取所述特征化的区域(29)沿着相应的扫描线(23)的在所述测量时间点(T0,T1)之间所得出的移动距离(D0,D1,D2,D3)，由此识别出，所述特征化的区域(23)由于所述机动车(10)相对于所述物体(15)的相对运动在所述其它的图像(22)中沿着相应的扫描线(23)移动多远，其中，该移动取决于分别要么是物体要么是背景的相应的图像内容与所述摄像头的间距，并且相应地‑ 沿着每个扫描线(23)取决于所述扫描线(23)的轮廓(25)的每个特征化的区域(29)的所获取的移动距离(D0,D1,D2,D3)在物体(15)与背景(15')之间进行区分。...

【技术特征摘要】
2017.10.25 DE 102017219119.81.一种用于在机动车(10)的外部区域(14)中的物体(15)的形状识别的方法(20)，其中，在所述机动车(10)相对于所述物体(15)运动期间，通过所述机动车(10)的控制装置(12)借助于摄像头(11)在至少两个不同的测量时间点(T0,T1)分别生成图像(21,22)，所述图像示出在所述外部区域(14)的背景(15')前方的物体(15)，并且-在所述图像(21)中的第一图像中确定至少一个扫描线(23)，并且相对于每个扫描线(23)在所述图像(22)中的每个其它的图像中确定相对应的扫描线，并且-对于所述第一图像(21)的每个扫描线(23)对于预先确定的图像特性(24)获取沿着所述扫描线(23)所得出的轮廓(25)，并且沿着每个其它的图像的分别相对应的扫描线获取所得出的相对应的轮廓(27)，并且-在所述第一图像(21)的每个扫描线(23)的轮廓(25)中获取至少一个特征化的区域(29)，并且-通过将所述第一图像(21)的每个扫描线(23)的轮廓(25)与每个其它的图像(22)的分别相对应的轮廓(27)进行比较，在分别相对应的轮廓(27)中再识别所述至少一个特征化的区域(29)，其特征在于，-对于每个特征化的区域(23)获取所述特征化的区域(29)沿着相应的扫描线(23)的在所述测量时间点(T0,T1)之间所得出的移动距离(D0,D1,D2,D3)，由此识别出，所述特征化的区域(23)由于所述机动车(10)相对于所述物体(15)的相对运动在所述其它的图像(22)中沿着相应的扫描线(23)移动多远，其中，该移动取决于分别要么是物体要么是背景的相应的图像内容与所述摄像头的间距，并且相应地-沿着每个扫描线(23)取决于所述扫描线(23)的轮廓(25)的每个特征化的区域(29)的所获取的移动距离(D0,D1,D2,D3)在物体(15)与背景(15')之间进行区分。2.根据权利要求1所述的方法(20)，其中，所述预先确定的图像特性包括所述图像的图像内容的颜色值和/或对比值和/或棱边感测值。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法(20)，其中，所述特征化的区域(29)借助于预先确定的特征感测来确定，所述特征感测将在所述相应的轮廓(25)中的至少一个预先确定的特征化的图案辨识为特征化的区域。4.根据前述权利要求中任一项所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：D勒本，C埃尔富尔特，M穆西亚尔，
申请(专利权)人：大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE