[发明专利]使用轮胎向后飞溅的基于视觉的潮湿路面状况检测

权利要求书

1.一种用于确定道路潮湿面状况的方法，所述方法包括如下步骤：

由主车辆的图像捕获装置捕获路面的图像，所述图像捕获装置安装于所述主车辆的侧面并捕获位于向下方向的图像；

在被捕获的图像中用处理器识别所述主车辆的车轮后方的关注区域，所述关注区域代表所述车轮产生的向后飞溅发生的地方；

将滤波器应用于所述图像中的所述关注区域以识别降水, 包括应用边缘滤波器，所述边缘滤波器用于识别所述关注区域中飞溅区域和无飞溅区域之间的边缘，其中，应用边缘滤波器包括应用纹理分类滤波器，所述纹理分类滤波器利用LM滤波器组，所述LM滤波器组包括多个具有各种取向的滤波器，应用于所述关注区域的所述LM滤波器组的多个滤波器辅助识别所述关注区域内的边缘，将特征分析应用于来自所述LM滤波器组的响应以确定是否存在降水，并且，来自所述LM滤波器组的大小为0的响应表示无飞溅状况；

确定所述关注区域是否存在降水；以及

响应于对所述关注区域中降水的所述识别来生成潮湿路面信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述LM滤波器组包括在预定取向和预定大小尺度下的一阶导数滤波器和二阶导数滤波器。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，来自LM滤波器组的滤波器具有绝对值大于0的响应表示降水。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，应用机器学习技术以利用从多个样本图像中提取的特征来离线训练分类器，在所述车辆内在线执行所述分类器，以便在根据来自所述边缘滤波器的响应确定是否存在降水时，基于由特征分析所提取的特征来检测边缘。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，特征的强度值由下式决定：

其中，N是组成第k个滤波器的已过滤图像的所述关注区域中像素的总数，并且是所述第k个滤波器的所述已过滤图像的第i个像素的像素值。