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CN109791603A 通过预测对象的运动来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法、摄像机系统以及机动车辆 审中-实审

  • 专利标题： 通过预测对象的运动来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法、摄像机系统以及机动车辆
  • 专利标题（英）： METHOD FOR CAPTURING OBJECT IN ENVIRONMENTAL REGION OF MOTOR VEHICLE WITH PREDICTION OF MOVEMENT OF OBJECT, CAMERA SYSTEM AS WELL AS MOTOR VEHICLE
  • 申请号： CN201780056297.5
    申请日： 2017-07-27
  • 公开(公告)号： CN109791603A
    公开(公告)日： 2019-05-21
  • 发明人: C.休斯 , D-V.阮 , J.霍根 , J.托马内克
  • 申请人： 康诺特电子有限公司
  • 申请人地址： 爱尔兰戈尔韦
  • 专利权人： 康诺特电子有限公司
  • 当前专利权人： 康诺特电子有限公司
  • 当前专利权人地址： 爱尔兰戈尔韦
  • 代理机构： 北京市柳沈律师事务所
  • 代理商 郭晓东
  • 优先权： 102016114168.2 2016.08.01 DE
  • 国际申请： PCT/EP2017/069014 2017.07.27
  • 国际公布： WO2018/024600 EN 2018.02.08
  • 进入国家日期： 2019-03-13
  • 主分类号： G06K9/00
  • IPC分类号： G06K9/00
通过预测对象的运动来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法、摄像机系统以及机动车辆
摘要：
本发明涉及一种基于通过机动车辆(1)的摄像机(4)提供的环境区域(8)的序列图像(10、11)来捕获机动车辆(1)的环境区域(8)中的对象(9)的方法，包括以下步骤：识别序列的第一图像(10)中的第一对象特征(24)，其中第一对象特征(24)描述环境区域(8)中的对象(9)的至少一部分，基于预定的运动模型估计对象(9)在环境区域(8)中的位置，该预定的运动模型描述了对象(9)在环境区域(8)中的运动，基于第一对象特征(24)并基于估计的位置确定序列中的第一图像(10)之后的第二图像(11)中的预测特征(26)，确定第二图像(11)中的第二对象特征(25)，如果满足预定的关联标准，则将第二对象特征(25)与第二图像(11)中的预测特征(26)相关，以及如果第二对象特征(25)与预测特征(26)相关，则将第二对象特征(25)确认为源自对象(9)。
摘要（英）：

The invention relates to a method for capturing an object (9) in an environmental region (8) of a motor vehicle (1) based on a sequence of images (10, 11) of the environmental region (8), which are provided by means of a camera (4) of the motor vehicle (1), including the steps of: recognizing a first object feature (24) in a first image (10) of the sequence, wherein the first object feature (24) describes at least a part of the object (9) in the environmental region (8), estimating a position of the object (9) in the environmental region (8) based on a predetermined movement model, which describes a movement of the object (9) in the environmental region (8), determining a prediction feature (26) in a second image (11) following the first image (10) in the sequence based on the first objectfeature (24) and based on the estimated position, determining a second object feature (25) in the second image (11), associating the second object feature (25) with the prediction feature (26) in thesecond image (11) if a predetermined association criterion is satisfied, and confirming the second object feature (25) as originating from the object (9) if the second object feature (25) is associated with the prediction feature (26).

公开/授权文献
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