[发明专利]用于确定道路表面的状况的系统和方法

说明书

本发明公开了用于确定道路表面的状况的系统和方法。系统和方法使用由相机产生的道路表面的图像。图像包括来自光源的图案。图像中的感兴趣区基于来自光源的图案确定。确定总区域，其包括感兴趣区的至少部分以及邻近该感兴趣区的区域。基于感兴趣区和总区域提取特征向量。基于特征向量和分类器确定道路状况。

技术领域

当前公开总地涉及用于确定道路表面的状况的系统和方法。

背景技术

出于主动安全、辅助驾驶和车辆稳定性目的确定道路表面的状况是有用的。例如，确定道路表面是潮湿的或者被覆盖在冰（例如薄冰）中允许车辆对该道路状况作出响应。

许多先前的方法要求昂贵的硬件并且在某些照明状况期间失灵。例如，某些先前的方法在环境照明状况变化（例如，太阳光，街灯等）时失灵，其使得这些方法不一致并且不可靠。

发明内容

当前技术涉及用于检测道路表面的状况的系统和方法。这些系统能够使用经济的发光源，诸如闪光灯或发光二极管（LED）。发光源使得这些系统和方法对于变化的环境状况是稳健的。

根据示例性的实施例，一种方法包括通过处理器访问由相机产生的道路表面的图像。该图像包括来自光源的图案。该方法进一步包括通过处理器确定图像中的感兴趣区和图像中的总区域。感兴趣区包括来自图像的像素并且基于来自光源的图案。该总区域包括来自图像的像素并且包括感兴趣区的至少部分和邻近感兴趣区的区域。该方法进一步包括基于感兴趣区和总区域的特性提取特征向量，并且基于特征向量和分类器确定道路状况。

方案1. 一种方法，包括：

通过处理器访问由相机产生的道路表面的图像，其中，所述图像包括来自光源的图案；

通过处理器确定所述图像中的感兴趣区，所述感兴趣区包括来自所述图像的像素，其中，所述感兴趣区基于来自所述光源的图案；

通过处理器确定所述图像中的总区域，所述总区域包括来自所述图像的像素，其中，所述 总区域包括所述感兴趣区的至少部分以及邻近所述感兴趣区的区域；

基于所述感兴趣区和总区域的特性提取特征向量；以及

通过将所述特征向量与分类器比较来确定道路状况。

方案2. 根据方案1所述的方法，其中，所述感兴趣区的像素是所述总区域的像素的子集。

方案3. 根据方案1所述的方法，其中，所述分类器包括代表道路状况的边界。

方案4. 根据方案3所述的方法，其中，所述分类器包括代表是冰覆盖的表面和水覆盖的表面之一的道路状况的边界。

方案5. 根据方案3所述的方法，其中，所述分类器是使用支持向量机技术和线性判别分析技术之一产生的。

方案6. 根据方案1所述的方法，进一步包括通过处理器将所述感兴趣区和总区域转换为下列数值之一：

二元数值；和

使用高斯拉普拉斯算子过滤器产生的数值。

方案7. 根据方案1所述的方法，其中，提取特征向量包括：

从所述感兴趣区提取第一组特性；

从所述总区域提取第二组特性；以及

基于所述第一组特性和第二组特性产生特征向量。

方案8. 根据方案7所述的方法，其中：

所述第一组特性包括所述感兴趣区的强度的平均值；

所述第二组特性包括所述总区域的强度的平均值；以及