利用豪斯多夫距离试探法的用于乘员跟踪的基于运动的图像分割器制造技术

一种方法，用于将一当前分隔图像（３１）从一传感器（２２）所捕获的当前环境图像（３８）中分离出来，所述图像分割方法包括：　　　　将所述当前环境图像（３８）与一先前环境图像（３８）进行比较（５３）；　　　　根据所述当前环境图像（３８）与所述先前环境图像（３８）的差别，识别所述当前分割图像（３１）的边界；以及　　　　使用豪斯多夫距离试探法将一模板与识别出的边界匹配（６６）。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本专利技术一般涉及将一运动的人或物体的“分割图像”从包围并包括该运动中的人或物体的区域的“环境图像”中分离出来的系统和技术。本专利技术特别涉及将一乘员的分割图像从包围并包括该乘员的区域的环境图像中分离出来、以便做出适当的气囊展开决定的技术。
技术介绍
在很多情况下，人们可能希望将“目标”人或物体的分割图像从环境图像中分离出来，该环境图像包含了围绕“目标”人或物体的图像。气囊展开系统是这种情况的一个显著例子。气囊展开系统可以做出各种展开决定，这些决定可以以这样或那样的方式与获自乘员的分割图像的、乘员的特征相联系。乘员的类型、乘员与气囊的接近程度、乘员的速度和加速度、由于乘员和气囊之间的撞击而气囊需要吸收的能量的大小、以及乘员的其它特征都可以纳入气囊展开决定之中。在有关图像分割技术的现有技术中存在着重大的障碍。现有的图像分割技术在高速目标环境中往往是不适合的，如在正在刹车或碰撞的车辆中识别乘员的分割图像时，就不适合。现有的图像分割技术未使用乘员的运动，来帮助识别乘员和围绕其环境的区域之间的边界。采用现有技术的系统不使用乘员的运动来帮助进行图像分割，而是通常运用最适合于低速运动乃至静止环境的一些技术，来与乘员的运动“作斗争”，而不是利用与运动有关的特征来帮助分割过程。与运动的挑战有关的是及时性的挑战。标准的摄像机通常每秒钟拍摄大约40帧图像。很多实际使用的气囊展开装置包含的传感器能够比标准摄像机甚至更快地捕获传感器读数。气囊展开系统需要可靠的实时信息，以用于展开决定。如果乘员的分割图像不能在下一帧图像或传感器测量结果被捕获之前被识别出来，则快速捕获图像或其它传感器数据将无助于气囊展开系统。气囊展开系统只能与其最慢的必需处理步骤一样快。然而，与未能利用运动作为乘员和围绕成员的区域之间的区别因素的技术相比，利用乘员的运动来帮助分割过程的图像分割技术可以更迅速地完成其工作。现有技术的各系统通常未能将有关一特殊情景的情境“智能”纳入分割过程，因而这样的系统不能专注于环境图像的任何特殊区域。特别为气囊展开处理而设计的分割过程，可以包含情境“智能”，这种情境智能是不能由通用的图像分割过程应用的。例如，人们可能希望，利用最近过去的分割图像信息，其中包括包含了随后预期运动的过去预测，系统可以专注于环境图像中的一兴趣区域。考虑到传感器测量结果的快速捕获，在相邻两次传感器测量之间的乘员的可能运动是有限度的。这种限度是与情境相关的，并与诸如两次传感器测量之间的时间等因素紧密相联。现有的分割技术也未能包含有关车辆中乘员运动的有用假设。人们可能希望，车辆中的分割过程能够考虑到这样的事实，即乘员通常是围绕其臀部转动的，在座位区域很少运动。这样的“智能”使系统能够专注于环境图像中最重要的区域，从而节省了宝贵的处理时间。在现有分割系统中进一步加剧了处理时间要求的是，这些系统未能将过去数据纳入当前决定中。人们可能希望，使用诸如卡尔曼滤波器等技术，来跟踪和预测乘员特征。人们可能还希望，将一模板应用到环境图像上，该模板可以随每次传感器测量而调整。使用可重用的和可修改的模板是一种有用的方法，可以将过去数据纳入当前决定，而减少了从头重新生成图像的需要。专利技术概述本专利技术是一图像分割系统或方法，它可用于从一“环境图像”中产生一乘员或其它兴趣“目标”的“分割图像”，该“环境图像”包含该“目标”以及车辆中围绕该“目标”的环境。该系统通过将最近的环境图像(“当前环境图像”)与先前的环境图像(“先前环境图像”)相比较，可识别出该分割图像的“粗略”边界。然后，可以将一得自诸先前环境图像的、可调整的、分割图像的模板应用到该识别出的边界，而进一步细化该边界。在本专利技术的一个优选实施例中，只有环境图像的一部分要进行处理。通过使用与诸先前分割图像有关的信息，可以在当前环境图像中确定一个“关注区域”。在优选实施例中，假定车辆的乘员保持坐姿，因而不再需要处理环境图像中靠近座位的区域。由此，分割图像的底部固定起来，使系统可以忽略环境图像的该部分。本系统的很多实施例将运用某种图像阈值化试探法(thresholding heuristic)，来决定一特定环境图像是否能够可靠地使用。过多的运动可能使环境图像不可靠。过少的运动可能使环境图像不必要。可以使用多种不同的技术来配合和修改模板。在某些实施例中，模板被旋转通过一角度范围之内的一系列预定角度。在每个角度上，可以使用多种试探法对该特殊“配合”进行评价。通过本实施例的以下详细描述，并参照附图，本领域的技术人员能够对本专利技术的各种方面获得清楚的理解。附图说明图1是一个局部视图，示出了一图像分割系统的周围环境的例子；图2示出了一个高层处理流程，其描述了一个图像分割系统的例子；该系统从环境图像中捕获分割图像，并将所述分割图像提供给一气囊展开系统；图3是一流程图，示出了被结合到气囊展开过程的图像分割过程的例子；图4是一流程图，示出了一图像分割过程的例子；图5是像素特征的一直方图的例子，该直方图可由一图像分割系统所使用；图6是一累积分布函数的图形的例子，该累积分布函数可由一图像分割系统所使用；图7的框图示出了一图像阈值化试探法的例子，该图像阈值化试探法可结合到一图像分割系统中；图8a示出了一分割图像的例子，该分割图像可以经受模板处理；图8b示出了一模板处理的例子；图8c示出了一分割图像正在经受模板处理；图8d示出了一椭园的例子，该椭图可以配合于分割图像；图8e示出了一椭园的例子，该椭图在经过模板处理后，已配合于分割图像；图8f示出了一新轮廓的例子，该新轮廓被生成以用于未来的模板处理；图9示出了代表一乘员的一上部椭园的一例子，以及该上部椭园的若干潜在重要的特征的一些例子；图10示出了一个处于左倾、右倾和正中状态的上部椭园的例子； 图11是一个马尔可夫链示意图，其示出了三种状态/模式，即左倾、右倾和居中，以及与这些状态之间的转换相联系的概率；图12是一个马尔可夫链示意图，示出了三种状态/模式，即人、静止和碰撞，以及与这些状态之间的转换相联的概率；图13是一流程图，示出了可由一形状跟踪器和预测器执行的处理的例子；图14是一流程图，示出了可由一运动跟踪器和预测器执行的处理的例子。优选实施例的详细说明本专利技术是一图像分割系统，它可从包括“目标”及“目标”周围区域的“环境图像”中捕获乘员或其它“目标”物体(统称为“乘员”)的“分割图像”。I.周围环境的局部视图现参照附图，图1示出了周围环境的局部视图，该周围环境可潜在地应用于一图像分割系统16的许多不同实施例中。如果乘员18在场，乘员18可坐在座位20上。在某些实施例中，可以快速捕获图像的一摄像机或其它传感器(统称为“摄像机”22)可以固定于内顶板24上，其位置比乘员18高，并比乘员18更靠近前风档。可以把摄像机22置于对着乘员18稍向下倾的角度上，以便捕获由于乘员在座位20中向前或向后运动而产生的乘员18的上身角度的变化。摄像机22可以置于很多潜在的位置，这些位置在本领域中是广为人知的。而且，系统16可以使用多种不同的摄像机22，包括通常每秒拍摄大约40幅图像的标准摄像机。系统16可以使用具有比这更高或更低速度的摄像机。在某些实施例中，摄像机22可以包含或包括一红外线或其它光源，该光源依靠直流电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：M·E·法默，陈讯昌，文力，周川，
申请(专利权)人：伊顿公司，
类型：发明
国别省市：