(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022050311
(43)【公開日】2022-03-30
(54)【発明の名称】車両の車線変更を検出するための方法、装置、電子機器、記憶媒体、路側機、クラウド制御プラットフォーム、及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/16 20060101AFI20220323BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20220323BHJP
G06T 7/246 20170101ALI20220323BHJP
G16Y 10/40 20200101ALI20220323BHJP
G16Y 20/20 20200101ALI20220323BHJP
G16Y 40/10 20200101ALI20220323BHJP
【FI】
G08G1/16 A
G06T7/00 650B
G06T7/246
G16Y10/40
G16Y20/20
G16Y40/10
【審査請求】有
【請求項の数】15
【出願形態】OL
【外国語出願】
【公開請求】
(21)【出願番号】P 2021111746
(22)【出願日】2021-07-05
(31)【優先権主張番号】202011517315.5
(32)【優先日】2020-12-21
(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN
(71)【出願人】
【識別番号】516340607
【氏名又は名称】ペキン バイドゥ ネットコム サイエンス アンド テクノロジー カンパニー リミテッド
【氏名又は名称原語表記】BEIJING BAIDU NETCOM SCIENCE AND TECHNOLOGY CO., LTD.
【住所又は居所原語表記】2/F Baidu Campus,No.10,Shangdi 10th Street,Haidian District,Beijing 100085,China
(74)【代理人】
【識別番号】100147485
【弁理士】
【氏名又は名称】杉村 憲司
(74)【代理人】
【識別番号】230118913
【弁護士】
【氏名又は名称】杉村 光嗣
(74)【代理人】
【識別番号】100163511
【弁理士】
【氏名又は名称】辻 啓太
(72)【発明者】
【氏名】フアン シュウリン
(57)【要約】 (修正有)
【課題】車両の車線変更の検出精度、高精細地図に基づく車線位置情報の取得精度ならびに、車両の車線変更の検出精度をいっそう向上させる。
【解決手段】カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得るステップと、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定するステップと、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得るステップと、を含む。
【選択図】
図2
【特許請求の範囲】
【請求項1】
カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、前記車両画像における車両の2次元車両情報を得るステップと、
地面方程式及び前記カメラのパラメータに基づいて、前記2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定するステップであって、前記2次元車両情報及び前記3次元車両情報はいずれも車両位置を含む、ステップと、
検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び前記3次元車両情報に基づいて、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得るステップと、
を含む車両の車線変更を検出するための方法。
【請求項2】
前記の、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得るステップは、
予め設定された履歴期間にわたって前記車両が連続して車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得ることを含み、
前記予め設定された履歴期間は履歴フレーム数又は履歴期間の持続時間の長さであり、前記履歴フレーム数は、予め設定された、前記カメラにより連続して採集された車両画像のフレームの数である、
請求項1に記載の方法。
【請求項3】
前記カメラは、少なくとも2つのカメラであり、前記少なくとも2つのカメラによって採集された車両画像に前記車両が含まれ、
前記高精細地図における車線位置情報及び前記3次元車両情報に基づいて、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断するステップは、
前記少なくとも2つのカメラによって採集された車両画像の3次元車両情報を融合させて、3次元融合結果を得ることと、
高精細地図における車線位置情報と前記3次元融合結果とを用いて、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断することとを含む、請求項1又は2に記載の方法。
【請求項4】
前記車線位置情報は区画線位置であり、
前記の、高精細地図における車線位置情報及び前記3次元融合結果とを用いて、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断することは、
前記3次元融合結果における車両位置と高精細地図における区画線位置とを比較して、位置比較結果を得ることと、
前記車両の予め設定された履歴期間にわたる各位置の位置比較結果に基づいて、前記車両が予め設定された履歴期間にわたって連続して車線変更したことがあるか否かを追跡することと、を含む、請求項3に記載の方法。
【請求項5】
前記の、検出条件を満たすことに応答することは、
画像採集周期よりも長くかつ予め設定された周期よりも短い検出周期の持続時間に達したことに応答して、検出条件を満たすと判定することを含む、請求項1又は2に記載の方法。
【請求項6】
カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、前記車両画像における車両の2次元車両情報を得るように構成される検出ユニットと、
地面方程式及び前記カメラのパラメータに基づいて、前記2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定するように構成される位置確定ユニットであって、前記2次元車両情報及び前記3次元車両情報はいずれも車両位置を含む、位置確定ユニットと、
検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び前記3次元車両情報に基づいて、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得るように構成される車線変更判定ユニットと、を含む車両の車線変更を検出するための装置。
【請求項7】
前記車線変更判定ユニットは、更に、
予め設定された履歴期間にわたって前記車両が連続して車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更検出結果を得るように構成され、
前記予め設定された履歴期間は、履歴フレーム数又は履歴期間の持続時間の長さであり、前記履歴フレーム数は、予め設定された、前記カメラにより連続して採集された車両画像のフレームの数である請求項6に記載の装置。
【請求項8】
前記カメラは、少なくとも2つのカメラであり、前記少なくとも2つのカメラによって採集された車両画像に前記車両が含まれ、
前記車線変更判定ユニットは、更に、
前記少なくとも2つのカメラによって採集された車両画像の3次元車両情報を融合させて、3次元融合結果を得、
高精細地図における車線位置情報と前記3次元融合結果とを用いて、前記車両が車線変更したことがあるか否かを判断するように構成される、請求項6又は7に記載の装置。
【請求項9】
前記車線位置情報は区画線位置であり、
前記車線変更判定ユニットは、更に、
前記3次元融合結果における車両位置と高精細地図における区画線位置とを比較して、位置比較結果を得、
前記車両の予め設定された履歴期間にわたる各位置の位置比較結果に基づいて、前記車両が予め設定された履歴期間にわたって連続して車線変更したことがあるか否かを追跡するように構成される、請求項8に記載の装置。
【請求項10】
前記車線変更判定ユニットは、更に、
画像採集周期の持続時間よりも長くかつ予め設定された周期の持続時間よりも短い検出周期の持続時間に達したことに応答して、検出条件を満たすと判定するように構成される、請求項6又は7に記載の装置。
【請求項11】
1つ又は複数のプロセッサと、1つ又は複数のコンピュータプログラムを格納する記憶装置と、を含む電子機器であって、
前記1つ又は複数のコンピュータプログラムが前記1つ又は複数のプロセッサによって実行されると、前記1つ又は複数のプロセッサに、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法が実現される電子機器。
【請求項12】
コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体であって、該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されると、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法が実現されるコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項13】
請求項11に記載の電子機器を含む路側機。
【請求項14】
請求項11に記載の電子機器を含むクラウド制御プラットフォーム。
【請求項15】
プロセッサによって実行されると、請求項1~5のいずれか一項に記載の方法が実現されるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本出願は、コンピュータの技術分野に関し、具体的には人工知能の技術分野に関し、更に高度道路交通システム及び画像処理の技術分野に関し、特に車両の車線変更を検出するための方法、装置、電子機器、記憶媒体、路側機、クラウド制御プラットフォーム及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
交通分野において、車両の車線変更は、割込み運転とも呼ばれ、一般的な運転現象であるが、車両の連続車線変更は非常に危ない挙動である。
【0003】
車両による道路の遮蔽及び車線マーキングのために、車両の車線変更は、機械設備によって実現しにくい。例えば、電子機器(例えば、路側機)は、撮影角度の問題で、隣接する2つの車線を同一の車線と誤認する恐れがあるため、車両の車線変更を正確に判断できないことにつながる。
【発明の概要】
【0004】
車両の車線変更を検出するための方法、装置、電子機器、記憶媒体、路側機、クラウド制御プラットフォーム及びコンピュータプログラムを提供する。
【0005】
第1の態様によれば、カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を取得するステップと、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定するステップであって、2次元車両情報及び3次元車両情報はいずれも車両位置を含むステップと、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得るステップと、を含む車両の車線変更を検出するための方法を提供する。
【0006】
第2の態様によれば、カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を取得するように構成される検出ユニットと、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定するように構成される位置確定ユニットであって、2次元車両情報及び3次元車両情報はいずれも車両位置を含む位置確定ユニットと、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得るように構成される車線変更判定ユニットと、を含む車両の車線変更を検出するための装置を提供する。
【0007】
第3の態様によれば、1つ又は複数のプロセッサと、1つ又は複数のコンピュータプログラムを格納するためのメモリと、を含む電子機器であって、1つ又は複数のコンピュータプログラムは、1つ又は複数のプロセッサによって実行されると、1つ又は複数のプロセッサに、車両の車線変更を検出するための方法の任意の実施例の方法を実現させる電子機器を提供する。
【0008】
第4の態様によれば、第3の態様に記載の電子機器を含む路側機を提供する。
【0009】
第5の態様によれば、第3の態様に記載の電子機器を含むクラウド制御プラットフォームを提供する。
【0010】
第6の態様によれば、コンピュータプログラムが格納されているコンピュータ可読記憶媒体であって、該コンピュータプログラムはプロセッサによって実行されると、車両の車線変更を検出するための方法の任意の実施例の方法を実現するコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【0011】
第7の態様によれば、プロセッサによって実行されると、車両の車線変更を検出するための方法の任意の実施例の方法を実現するコンピュータプログラムを提供する。
【0012】
本出願の技術的手段によれば、3次元車両情報に基づいて、従来技術における2次元車両画像の撮像角度が大きいことによる車線誤判定という問題を解決し、車両の車線変更の検出精度を効果的に向上させることができる。そして、高精細地図を用いて、取得した車線位置情報の精度が向上され、車両の車線変更の検出精度がいっそう向上される。
【図面の簡単な説明】
【0013】
本出願の他の特徴、目的及び利点は、以下の図面を参照してなされる非限定的な実施例に係る詳細な説明を読むことにより、より明らかになるであろう。
【0014】
【
図1】本出願のいくつかの実施例を適用できる例示的なシステムアーキテクチャを示す図である。
【
図2】本出願に係る車両の車線変更を検出するための方法の一実施例を示すフローチャートである。
【
図3】本出願に係る車両の車線変更を検出するための方法の一適用シナリオを示す概略図である。
【
図4】本出願に係る車両の車線変更を検出するための方法の他の実施例を示すフローチャートである。
【
図5】本出願に係る車両の車線変更を検出するための装置の一実施例を示す構造概略図である。
【
図6】本出願の実施例の車両の車線変更を検出するための方法を実現するための電子機器のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
以下は、理解を容易にするために本出願の実施例の様々な詳細を含む添付図面を参照して、本出願の例示的な実施例を説明し、それらは単なる例示として見なされるべきである。したがって、当業者は、本出願の範囲及び精神から逸脱することなく、本明細書に記載された実施例に対して様々な変更及び修正を行うことができることを認識するであろう。同様に、以下の説明では、明確かつ簡潔にするために、周知の機能及び構造についての記述を省略する。
【0016】
なお、本出願の実施例及び実施例における特徴は、矛盾を生じない限り、相互に組み合わせることができる。以下、添付図面及び実施例を参照しながら、本出願を詳細に説明する。
【0017】
図1は、本出願の車両の車線変更を検出するための方法又は車両の車線変更を検出するための装置を適用できる実施例の例示的なシステムアーキテクチャ100が示されている。
【0018】
図1に示すように、システムアーキテクチャ100は、端末装置101、102、103と、ネットワーク104とサーバ105とを含むことができる。ネットワーク104は、端末装置101、102、103とサーバ105との間に通信リンクを提供するための媒体として用いられる。ネットワーク104は、有線、無線通信リンク又は光ファイバケーブル等のような様々な接続タイプを含んでもよい。
【0019】
ユーザは、メッセージなどを受送信するために、端末装置101、102、103を用いて、ネットワーク104を介してサーバ105とインタラクティブすることができる。端末装置101、102、103には、ビデオ系アプリケーション、ライブアプリケーション、インスタントコミュニケーションツール、メールボックスクライアント、ソーシャルプラットフォームソフトウェア等の様々な通信クライアントアプリケーションがインストールされてもよい。
【0020】
ここで端末装置101、102、103は、ハードウェアであってもよく、ソフトウェアであってもよい。端末装置101、102、103がハードウェアである場合には、表示画面を有する様々な電子機器であってもよく、車両(具体的には車載ECUであってもよい)、路側機、スマートフォン、タブレット、電子ブックリーダー、ラップトップコンピュータ及びデスクトップコンピュータ等を含むが、これらに限定されない。端末装置101、102、103がソフトウェアである場合には、上記に挙げられた電子機器にインストールされてもよい。これは、複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュール(例えば、分散サービスを提供するための複数のソフトウェア又はソフトウェアモジュール)として実現されてもよいし、単一のソフトウェア又はソフトウェアモジュールとして実現されてもよい。ここでは特に限定しない。
【0021】
サーバ105は、端末装置101、102、103にサポートを提供するバックエンドサーバ等の様々なサービスを提供するサーバであってもよい。バックエンドサーバは、受信した車両画像等のデータに対して解析等の処理を行い、処理結果(例えば車線変更検出結果)を端末装置にフィードバックすることができる。
【0022】
実際には、路側機は、電子機器に加えて、通信手段等を含んでもよく、電子機器が通信手段と一体的に集積されてもよく、別体として設けられてもよい。電子機器は、画像ビデオ処理及びデータ計算を行うために、画像及びビデオ等、検知装置(例えば、路側カメラ)のデータを取得することができる。
【0023】
クラウド制御プラットフォームは、クラウドで処理を実行し、クラウド制御プラットフォームに含まれる電子機器は、画像及びビデオ等の検知装置(例えば、路側カメラ)のデータを取得して、画像ビデオ処理及びデータ計算を行う。クラウド制御プラットフォームは、車両・道路共同管理プラットフォーム、エッジコンピューティングプラットフォーム、クラウドコンピューティングプラットフォーム、中央システム、クラウドサーバ等とも呼ばれてもよい。
【0024】
なお、本出願の実施例に係る車線変更検出方法は、サーバ105又は端末装置101、102、103で実行されてもよく、それに応じて、車線変更を検出するための装置は、サーバ105又は端末装置101、102、103に設けられてもよい。
【0025】
図1における端末装置、ネットワーク、サーバの数は、例示的なものにすぎないことを理解されたい。必要に応じて、端末装置、ネットワーク及びサーバの数を任意に加減してもよい。
【0026】
引き続き
図2を参照すると、本出願に係る車両の車線変更を検出するための方法の一実施例を示すフロー200が示されている。当該車両の車線変更を検出するための方法は、ステップ201~ステップ203を含む。
【0027】
ステップ201では、カメラによって採集された車両の画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得る。
【0028】
本実施例において、車両の車線変更を検出するための方法を実行する実行主体(例えば、
図1に示すサーバ又は端末装置)は、カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得ることができる。ここでカメラは、1つ又は複数のカメラを含むことができ、複数のカメラが2つのカメラである場合もある。ここで2次元車両情報は、2次元車両位置を含んでもよい。2次元車両位置は、オブジェクト検出の結果に基づいて得られた車両画像における位置を指してもよい。例として、オブジェクト検出によって得られたオブジェクト検出結果、すなわち2次元車両情報は車両を含む検出枠であってもよく、該検出枠は、幅、高さ及び検出枠の1つの目標点(例えば、中心点と1つの頂点等)の座標を表してもよい。或いは、検出枠は、該検出枠の4つの頂点を表してもよい。
【0029】
上記のオブジェクト検出は、深層ニューラルネットワークを用いて検出することができる。実際には、上記実行主体は、様々な形態で車両画像内における車両の2次元車両情報を得ることができる。例えば、上記実行主体は、上記オブジェクト検出結果をそのまま車両位置である2次元車両情報としてもよい。また例えば、上記実行主体は、上記オブジェクト検出結果に対して予め設定された処理を行い、例えば、予め設定された調整モデルに入力し、又は画像切り出し等の予め設定された処理を行い、予め設定された処理結果を取得して2次元車両情報としてもよい。実際には、ここでのカメラは、車両の採集用カメラであってもよく、路側カメラであってもよい。
【0030】
ステップ202では、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定し、2次元車両情報及び3次元車両情報はいずれも車両位置を含む。
【0031】
本実施例において、上記実行主体は、地面方程式とカメラのパラメータに基づいて、上記2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定してもよい。具体的には、2次元車両情報が車両位置(2次元車両位置)を含むだけではなく、3次元車両情報も車両情報を含んでもよく、該3次元車両情報に含まれる車両位置は3次元車両位置である。具体的には、該3次元車両位置は、車両を含む立方体として表すことができ、例えば、該立方体は、立方体の1つの点(例えば、中心点又は頂点)及び長さ、幅及び高さとして表してもよい。或いは、3次元車両位置は、車両の中心点として表してもよい。
【0032】
カメラのパラメータとは、内部パラメータと外部パラメータを意味する。実際には、上記実行主体は、カメラの外部パラメータとワールド座標系における地面方程式を用いて、カメラのカメラ座標系における地面方程式を得ることができる。その後、上記実行主体は、カメラの内部パラメータとカメラ座標系における地面方程式を用いて、地面深度マップ(ground depth map)を計算して、車両の深度特徴を抽出することができる。2次元車両情報、すなわち2次元車両位置(例えば、車両の検出枠の4つの頂点の座標を含む)と、地面深度マップにおける車両の深度情報とを用いて、車両の3次元位置、すなわち3次元車両情報を確定する。
【0033】
ステップ203では、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更検出結果を得る。
【0034】
本実施例において、上記実行主体は、検出条件を満たす場合に、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、上記車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、判断結果を車線変更検出結果としてもよい。車線位置情報は、区画線位置で表すか、又は各車線の座標範囲(例えば、車線境界の座標)で表してもよい。ここでの検出条件は、検出指令を取得することなど様々なものであってもよい。
【0035】
実際には、上記実行主体は、様々な形態で高精細地図の車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断することができる。例えば、車線位置情報が区画線位置として表す場合に、上記実行主体は、区画線位置と車両を含む立方体の位置とを比較してもよい。具体的には、上記実行主体は、車両の主体(例えば、主体とは車両底面の予め設定された面積比率に達することを意味する)が区画線位置を越えることを検出する場合に、上記車両が車線変更したと判定できる。或いは、上記実行主体は、区画線位置と車両位置である車両中心との関係に基づいて判定することができる。具体的には、上記実行主体は、車両中心が区画線を越えたこと、すなわち車両中心と区画線との位置関係が変わたことを検出した場合に、車両が車線変更したと判定できる。また、車線位置情報が車線座標範囲である場合に、上記実行主体は、車両底面の大部分の領域(予め設定された面積比率よりも大きい領域)が車線座標範囲内にあるか否かを判断することができる。
【0036】
本出願の上記実施例に係る方法は、3次元車両情報に基づいて、従来技術における2次元車両画像の撮影角度が大きいことを原因とした車線誤判定という問題を解決し、車両の車線変更の検出精度を効果的に向上させることができる。そして、高精細地図を用いて、車線位置情報を取得する精度を向上させ、車両の車線変更の検出精度をいっそう向上させる。
【0037】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、上記ステップ203で車両が車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更検出結果を得るステップは、予め設定された履歴期間にわたって車両が連続して車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得ることを含んでもよく、予め設定された履歴期間は、履歴フレーム数又は履歴期間の持続時間の長さであり、履歴フレーム数は、予め設定された、カメラにより連続して採集された車両画像のフレームの数である。
【0038】
これらのオプション的な実施形態において、上記実行主体は、予め設定された履歴期間にわたって車両が連続して車線変更したことがあるか否かを判断して、判断結果を車線変更検出結果とすることができる。ここでの予め設定された履歴期間は、現在より前の所定持続時間にわたって車両が連続して車線変更したことがあるか否かを意味してもよい。ここでの予め設定された履歴期間は、履歴フレーム数、上記カメラにより過去に採集された75フレームの車両画像において、車両が2回以上車線変更したことがあるか否かを追跡することなど、様々な形態で表すことができる。或いは、予め設定された履歴期間は、上記実行主体が過去の5秒間内に車両が2回以上車線変更したことがあるか否かを判断することのような、履歴期間の持続時間の長さであってもよい。
【0039】
これらのオプション的な実施形態は、3次元車両情報及び高精細地図に基づいて、連続車線変更を検出する精度を向上させることができる。
【0040】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、上記ステップ203で検出条件を満たすことに応答するステップは、検出周期の持続時間に達したことに応答して、検出条件を満たすと判定することを含んでもよく、検出周期の持続時間は、画像採集周期の持続時間よりも長く、予め設定された周期の持続時間よりも短い。
【0041】
これらのオプション的な実施形態において、上記実行主体は、検出周期の持続時間に達した場合に、検出条件を満たすと判定することができる。例として、上記実行主体は、検出周波数として15Hzを採用してもよく、15Hzに対応する周期に達するたびに、上記実行主体は、検出条件を満たすと判定することができる。
【0042】
これらの実施形態は周期的検出方式で、車両が連続して車線変更したことがあるか否かを判断することにより、いずれかの連続した車線変更を見逃すことがなく、車両の走行安全性を確保することができる。且つ、ここでの検出周期を短くし、カメラによる車両画像の採集周期の持続時間よりも長くしてもよいため、装置による画像処理時間を十分に確保できる。
【0043】
引き続き
図3を参照すると、
図3は本実施例に係る車両の車線変更を検出するための方法の適用シナリオを示す概略図である。
図3の適用シナリオにおいて、実行主体301は、カメラによって採集された車両画像302に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報303を得る。実行主体301は、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報303に対応する3次元車両情報304を確定し、2次元車両情報303及び3次元車両情報304がいずれも車両位置を含む。実行主体301は、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報305及び3次元車両情報304に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更検出結果306を得る。
【0044】
更に、車両の車線変更を検出するための方法の別の実施例のフロー400が示されている
図4を参照する。上記カメラは少なくとも2つのカメラであり、少なくとも2つのカメラにより採集された車両画像に車両が表示され、該フロー400は、ステップ401~ステップ404を含む。
【0045】
ステップ401では、カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得る。
【0046】
本実施例において、車両の車線変更を検出するための方法を実行する実行主体(例えば、
図1に示すサーバ又は端末装置)は、カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得ることができる。ここでのカメラは、1つ又は複数であってもよく、ここでの複数のカメラは2つのカメラである場合も含まれる。
【0047】
ステップ402では、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定し、2次元車両情報及び3次元車両情報の両方は車両位置を含む。
【0048】
本実施例において、上記実行主体は、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、上記2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定することができる。具体的には、2次元車両情報が車両位置(2次元車両位置)を含むだけではなく、3次元車両情報も車両位置を含んでもよく、該3次元車両情報に含まれる車両位置は3次元車両位置である。具体的には、該3次元車両位置は、車両を含む立方体として表すことができ、例えば、該立方体は、立方体の1つの点(例えば、中心点又は頂点)並びに長さ、幅、及び高さで表してもよい。或いは、3次元車両位置は、車両の中心点で表してもよい。
【0049】
ステップ403では、検出条件を満たすことに応答して、少なくとも2つのカメラによって採集された車両画像の3次元車両情報を融合させて、3次元融合結果を得る。
【0050】
本実施例において、上記実行主体は、検出条件を満たす場合に、少なくとも2つのカメラにより採集された車両画像の3次元車両情報を融合させ、融合結果を3次元融合結果としてもよい。
【0051】
ステップ404では、高精細地図における車線位置情報及び3次元融合結果を用いて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得る。
【0052】
本実施例において、上記実行主体は、高精細地図における車線位置情報及び上記3次元融合結果を用いて、上記車両が車線変更したことがあるか否かを追跡することができる。ここでの車線変更は、連続した車線変更であってもよく単一の車線変更であってもよい。
【0053】
本実施例は、複数のカメラにより採集された3次元車両情報の融合結果を用いて、車両の車線変更状況を追跡することができ、車両画像の撮影角度が大きすぎ、又は画面の遮蔽による検出精度低下という問題を防止し、車線変更の検出精度が顕著に向上された。
【0054】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、車線位置情報は区画線位置であり、ステップ404の高精細地図における車線位置情報及び3次元融合結果を用いて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断するステップは、3次元融合結果における車両位置と高精細地図における区画線の位置とを比較して、位置比較結果を得ることと、車両が予め設定された履歴期間内の各位置の比較結果に基づいて、車両が予め設定された履歴期間にわたって連続して車線変更したことがあるか否かを追跡することと、を含むことができる。
【0055】
これらのオプション的な実施形態において、ここの車線位置情報は区画線位置であってもよい。上記実行主体は、3次元融合結果における車両の車両位置である3次元車両位置と、高精細地図における区画線位置とを比較して、位置比較結果を得ることができる。その後、上記実行主体は、車両が予め設定された履歴期間内の各位置の比較結果に基づいて、該車両が予め設定された履歴期間にわたって連続して車線変更したことがあるか否かを追跡することができる。具体的には、上記実行主体は、連続した所定数(例えば75個)の位置比較結果において、車両の主体が区画線位置を2回越えたことがあると判定された場合、上記車両が連続して車線変更したことがあると判定することができる。
【0056】
これらの実施形態は、複数のカメラで採集された3次元車両情報の融合結果と、高精細地図における区画線位置とに基づいて、連続した車線変更を正確に検出することができる。
【0057】
更に
図5を参照すると、上記各図に示される方法の実施態様として、本出願は、
図2に示される方法の実施例に対応する車両の車線変更を検出するための装置の一実施例を提供し、該装置の実施例は、以下に記載する特徴以外に、
図2に示される方法の実施例と同様或いは対応する特徴又は効果を更に含んでもよい。該装置は、具体的には、様々な電子機器に適用することができる。
【0058】
図5に示すように、本実施例の車両の車線変更を検出するための装置500は、カメラにより採集した車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得るように構成される検出ユニット501と、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定するように構成される位置確定ユニット502であって、2次元車両情報及び3次元車両情報はいずれも車両位置を含む位置確定ユニット502と、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更の検出結果を得るように構成される車線変更判定ユニット503とを含む。
【0059】
本実施例において、車両の車線変更を検出するための装置500における検出ユニット501、位置確定ユニット502及び車線変更判定ユニット503の具体的な処理及びそれらによる技術的効果は、それぞれ
図2の対応する実施例におけるステップ201、ステップ202及びステップ203に関する説明を参照することができ、ここでその説明を省略する。
【0060】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、車線変更判定ユニットは、更に、予め設定された履歴期間にわたって車両が連続して車線変更したことがあるか否かを判断して、車線変更検出結果を得ることによって、車両が車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更検出結果を得ることを実行するように構成され、ここで、予め設定された履歴期間は履歴フレーム数又は履歴期間の持続時間の長さであり、履歴フレーム数は、予め設定された、カメラにより連続して採集された車両画像のフレームの数である。
【0061】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、カメラは少なくとも2つであり、少なくとも2つのカメラにより採集した車両画像に車両が表示され、車線変更判定ユニットは、更に少なくとも2つのカメラにより採集した車両画像の3次元車両情報を融合させて、3次元融合結果を得、高精細地図における車線位置情報及び3次元融合結果を用いて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断することによって、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断することを実行するように構成される。
【0062】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、車線位置情報は区画線位置であり、車線変更判定ユニットは、更に、3次元融合結果における車両位置と高精細地図における区画線位置とを比較して、位置比較結果を得、車両の予め設定された履歴期間内の各位置における比較結果に基づいて、車両が予め設定された履歴期間にわたって連続して車線変更したことがあるか否かを追跡することによって、高精細地図における車線位置情報及び3次元融合結果を用いて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断することを実行するように構成される。
【0063】
本実施例のいくつかのオプション的な実施形態において、車線変更判定ユニットは、更に、検出周期の持続時間に達したことに応答して、検出条件を満たすと判定することによって、検出条件を満たすことに応答することを実行するように構成され、検出周期の持続時間は、画像採集周期の持続時間よりも長く予め設定された周期の持続時間よりも短い。
【0064】
本出願の実施例によれば、本出願は、更に電子機器、可読記憶媒体、路側機、クラウド制御プラットフォーム及びコンピュータプログラムを提供する。
【0065】
図6に示すように、本出願の実施例に係る車両の車線変更を検出するための方法を実行する電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及びその他の適切なコンピュータのような様々な形態のデジタルコンピュータを表すことが意図される。電子機器は更に、パーソナルデジタルアシスタント、セルラ電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、及び他の同様のコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すことができる。本明細書に示される構成要素、それらの接続及び関係、並びにそれらの機能は、単に例示的なものに過ぎず、本明細書に記載され、及び/又は特許請求される本出願の実施を限定することを意図するものではない。
【0066】
図6に示すように、該電子機器は、1つ又は複数のプロセッサ601と、メモリ602と、高速インターフェースと低速インターフェースとを含む各構成要素を接続するためのインターフェースとを含む。各構成要素は、異なるバスにより相互に接続されており、共通のマザーボード上に実装されてもよいし、又は必要に応じて他の形態で実装されてもよい。プロセッサは、電子機器内で実行する指令を処理することができ、その指令には、インタフェースに結合される表示デバイスなどの外部入出力装置上にGUIのグラフィック情報を表示するための指令、又はメモリに記憶された指令が含まれる。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び/又は複数のバスを複数のメモリとともに使用することができる。同様に、複数の電子機器を接続することができ、各機器は、部分的な必要な操作(例えば、サーバアレイ、ブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする)を提供することができる。
図6では、1つのプロセッサ601を例とする。
【0067】
メモリ602は、本出願に係る非一時的コンピュータ可読記憶媒体である。メモリには、本出願に係る車両の車線変更を検出するための方法を少なくとも1つのプロセッサに基づいて実行させるために、少なくとも1つのプロセッサに基づいて実行される指令が格納されている。本出願の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータに本出願に係る車両の車線変更を検出するための方法を実行させるためのコンピュータ指令を格納する。
【0068】
メモリ602は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体として、本出願の実施例における車両の車線変更を検出するための方法に対応するプログラム指令/モジュール(例えば、
図5に示す検出ユニット501、位置確定ユニット502及び車線変更判定ユニット503)のように、非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを格納するために用いられる。プロセッサ601は、メモリ602に格納されている非一時的なソフトウェアプログラム、指令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例における車両の車線変更を検出するための方法を実現する。
【0069】
メモリ602は、オペレーティングシステム、少なくとも1つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶可能なプログラム記憶領域と、車両の車線変更を検出するための電子機器の使用によって作成されるデータなどを記憶可能なデータ記憶領域とを含んでもよい。また、メモリ602は、高速ランダム存取メモリを含むことができ、更に非一時的なメモリを含むことができ、例えば、少なくとも1つのディスクストレージ機器、フラッシュメモリ機器、又は他の非一時的なソリッドステートストレージ機器である。いくつかの実施例において、メモリ602は、オプション的に、プロセッサ601に対して遠隔に設置されたメモリを含むことができ、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して車両の車線変更を検出するための電子機器に接続されることができる。上記ネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定しない。
【0070】
車両の車線変更を検出するための方法を実行する電子機器は、入力装置603と出力装置604とを更に含んでもよい。プロセッサ601、メモリ602、入力装置603及び出力装置604は、バス又は他の方式によって接続することができ、
図6では、バスを介して接続することを例とする。
【0071】
入力装置603は、入力された数字又は文字情報を受信し、タッチパネル、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、1つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置からの、車両の車線変更を検出するための電子機器のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができる。出力装置604は、ディスプレイ機器、補助照明機器(例えば、LED)及び触覚フィードバック機器(例えば、振動モータ)などを含むことができる。該ディスプレイ機器は、液晶ディスプレイ(LCD)、発光ダイオード(LED)ディスプレイ及びプラズマディスプレイを含むことができるが、これらに限定しない。いくつかの実施形態において、ディスプレイ機器は、タッチパネルであってもよい。
【0072】
本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けASIC(特定用途向け集積回路)、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び/又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、これらの様々な実施形態は、記憶システム、少なくとも1つの入力装置、及び少なくとも1つの出力装置からデータ及び指令を受信し、該記憶システム、該少なくとも1つの入力装置、及び該少なくとも1つの出力装置にデータ及び指令を送信することができる、専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであり得る、少なくとも1つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行及び/又は解釈可能な1つ以上のコンピュータプログラムで実装することを含むことができる。
【0073】
これらのコンピューティングプログラム(プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる)は、プログラマブルプロセッサの機械命令、高度プロセス及び/又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び/又はアセンブリ/機械言語でこれらのコンピューティングプログラムを実施することを含む。本明細書に使用されるように、用語「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」とは、機械命令及び/又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するために使用される任意のコンピュータプログラム、機器、及び/又は装置(例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジック機器(PLD))を指し、機械可読信号である機械命令を受信する機械可読媒体を含む。「機械可読信号」という用語は、機械命令及び/又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。
【0074】
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータにおいて、ここで説明されているシステムと技術を実施することができ、該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置(例えば、CRT(陰極線管)又はLCD(液晶ディスプレイ)モニタ)、及びキーボードとポインティング機器(例えば、マウス又はトラックボール)とを有し、ユーザは、該キーボードと該ポインティング機器によって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置は、ユーザとのインタラクションを提供するために用いられることもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形式のセンシングフィードバック(例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック)であってもよく、任意の形式(音響入力と、音声入力又は触覚入力とを含む)でユーザからの入力を受信することができる。
【0075】
ここで記述されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、データサーバとする)、又はミドルウェアコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、アプリケーションサーバ)、又はフロントエンドコンポーネントを含むコンピューティングシステム(例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータ、ユーザは、該グラフィカルユーザインタフェース又は該ウェブブラウザによってここで記述されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする)、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネント、又はフロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含むコンピューティングシステムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信(例えば、通信ネットワーク)によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例としては、ローカルエリアネットワーク(LAN)と、ワイドエリアネットワーク(WAN)と、インターネットとを含む。
【0076】
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバとは、一般的に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、互いにクライアント―サーバ関係を有するコンピュータプログラムによってクライアントとサーバとの関係が生成される。
【0077】
図面におけるフローチャートとブロック図は、本出願の各実施例によるシステム、方法とコンピュータプログラムにより実現可能なシステム構造、機能及び動作を示す。ここで、フローチャート又はブロック図における各ブロックは、1つのモジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部を表すことができ、該モジュール、プログラムセグメント、又はコードの一部には、1つ又は複数の所定のロジック機能を実現するための実行可能な指令が含まれる。いくつかのオプション的な実施態様において、ブロックに示される機能は図面に示される順序と異なって発生されてもよいことに留意されたい。例えば、2つの連続的に表示されるブロックは実際にほぼ並列に実行されることができ、場合によって、反対の順序で実行されることもでき、係る機能によって決定される。ブロック図及び/又はフローチャートにおける各ブロック、並びに、ブロック図及び/又はフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、所定の機能又は動作を実行する専用のハードウェアによるシステムで実現されることができ、又は専用のハードウェアとコンピュータ指令の組み合わせで実現されることができることに留意されたい。
【0078】
本出願の実施例に係るユニットは、ソフトウェアの形態で実現されてもよいし、ハードウェアの形態で実現されてもよい。記述されたユニットはサーバに設けられてもよく、例えば、検出ユニットと、位置確定ユニットと、車線変更判定ユニットとを含むプロセッサとして記述されてもよい。これらのユニットの名称は、該ユニット自体に対する限定するものではなく、例えば、検出ユニットは「カメラにより採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得るユニット」として記述されてもよい。
【0079】
もう1つの態様として、本出願は更にコンピュータ可読媒体を提供し、該コンピュータ可読媒体は、上記実施例に説明された装置に含まれたものであってもよく、該装置に実装されずに別途に単独に存在するものであってもよい。上記コンピュータ可読媒体には1つ又は複数のプログラムがインストールされ、上記1つ又は複数のプログラムが該装置により実行されることで、該装置は、カメラによって採集された車両画像に対してオブジェクト検出を行い、車両画像における車両の2次元車両情報を得、地面方程式及びカメラのパラメータに基づいて、2次元車両情報に対応する3次元車両情報を確定し、2次元車両情報及び3次元車両情報はいずれも車両位置を含み、検出条件を満たすことに応答して、高精細地図における車線位置情報及び3次元車両情報に基づいて、車両が車線変更したことがあるか否かを判断し、車線変更検出結果を得る。
【0080】
以上の記載は、本出願の好ましい実施形態、および応用される技術的原理に関する説明に過ぎない。当業者であれば、本出願に係る発明の範囲は、前記の技術的特徴の特定の組み合わせからなる技術案に限定されることなく、本出願の技術的思想を逸脱しない限り、前記技術的特徴またはそれらの均等の特徴の任意の組み合わせからなる他の技術案も含むべきであることを理解すべきである。例えば、前記特徴と、本出願に開示された類似の機能を持っている技術的特徴(これらに限定されていない)とを互いに置き換えてなる技術案が挙げられる。
【外国語明細書】