道路障碍物检测装置、道路障碍物检测方法及计算机可读记录介质制造方法及图纸

本公开涉及一种道路障碍物检测装置、道路障碍物检测方法及计算机可读记录介质。在道路障碍物检测装置中，第一导出单元为多个局部区域中的各个局部区域导出该局部区域是道路的概率，使得所述道路区域在所述局部区域中的比例越高，该局部区域是道路的所述概率越高；以及第二导出单元导出目标局部区域不是先前决定的正常物体的概率，并且基于导出的所述目标局部区域不是所述正常物体的概率以及周边局部区域是所述道路的概率，导出道路障碍物存在于所述目标局部区域的概率，所述周边局部区域是所述目标局部区域的周边的局部区域，所述周边局部区域是所述道路的概率是通过所述第一导出单元导出的。导出单元导出的。导出单元导出的。

【技术实现步骤摘要】
道路障碍物检测装置、道路障碍物检测方法及计算机可读记录介质


[0001]本专利技术涉及一种基于通过拍摄道路得到的图像来检测道路障碍物的技术。

技术介绍

[0002]日本未审查专利申请公开第2018
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194912号(JP 2018
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194912 A)公开了一种道路障碍物检测装置，该道路障碍物检测装置将车载相机拍摄的图像分割为多个局部区域，并基于目标局部区域不是正常物体的概率和视觉显著性来计算在目标局部区域处存在道路障碍物的概率。视觉显著性被计算为使得：周边局部区域是道路的概率越高且目标局部区域与周边局部区域之间的视觉特征的差异越大，视觉显著性越高。目标局部区域不是正常物体的概率是该区域中像素的语义标签是正常物体之外的概率的平均值。周边局部区域是道路的概率是该区域中像素的语义标签是道路的概率的平均值。

技术实现思路

[0003]在JP 2018
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194912 A中的技术中，在道路的一部分被前方车辆隐藏的图像中，前方车辆中的局部区域是道路的概率接近于零。因此，即使当与前方车辆本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种道路障碍物检测装置，包括：获取单元，其被配置为获取通过拍摄道路而得到的图像；检测单元，其被配置为从获取的所述图像中检测车道边缘线；道路区域估计单元，其被配置为基于检测到的所述车道边缘线来估计所述图像中的道路区域；分割单元，其被配置为将获取的所述图像分割为多个局部区域；第一导出单元，其被配置为针对所述多个局部区域中的各个局部区域，导出所述局部区域是所述道路的概率，使得所述道路区域在所述局部区域中的比例越高，所述局部区域是所述道路的所述概率越高；以及第二导出单元，其被配置为导出目标局部区域不是先前决定的正常物体的概率，并且基于导出的所述目标局部区域不是所述正常物体的所述概率以及周边局部区域是所述道路的概率，导出道路障碍物存在于所述目标局部区域的概率，所述周边局部区域是所述目标局部区域的周边的局部区域，所述周边局部区域是所述道路的所述概率是由所述第一导出单元导出的。2.根据权利要求1所述的道路障碍物检测装置，还包括：语义标签估计单元，其被配置为估计获取的所述图像的各个像素的语义标签，其中所述第一导出单元被配置为基于不与所述道路区域重叠的局部区域的各个像素的所述语义标签是所述道路的概率，来导出所述不与所述道路区域重叠的局部区域是所述道路的概率。3.根据权利要求1或2所述的道路障碍物检测装置，其中：所述检测单元被配置为从获取的所述图像中检测所述道路上的多条线，求得检测到的所述多条线中的且具有等于或长于预定值的长度的线的近似线，并且检测求得的所述近似线中的且具有最大和最小的斜率的近似线作为所述车道边缘线；并且所述道路区域估计单元被配置为估计所述道路区域是所述图像中的且被检测到的两条所述车道边缘线划分的区域。4.根据权利要求1或2所述的道路障碍物检测装置，其中：所述检测单元被配置为从获取的所述图像中检测所述道路上的多条线，求得检测到的所述多条线的近似直线，当两条近似直线的斜率和截距满足预定条件时基于给出所述两条近似直线的两条线求得一条近似曲线，求得给出不满足所述预定条件的近似直线的线的近似曲线，并且检测所求得的所述近似曲线中的且具有最大和最小斜率的近似曲线作为所述车道边缘线；以及所述道路区域估计单元被配置为估计所述道路区域是所述图像中的且被检测到的两条所述车道边缘线划分的区域。5.根据权利要求1或2所述的道路障碍物检测装置，其中：所述获取单元被配置为获取多个时间序列图像；以及所述检测单元被配置为从获取的所述多个时间序列图像中的每个时间序列图像中检测所述道路上的第一线，并基于通过叠加检测到的所述第一线而获得的多条第二线来检测所述车道边缘线。6.根据权利要求5所述的道路障碍物检测装置，其中：
所述检测单元被配置为求得所述多条第二线中的且具有等...

【专利技术属性】
技术研发人员：堀口贤司，大串俊明，山中正雄，
申请(专利权)人：丰田自动车株式会社，
类型：发明
国别省市：