[发明专利]用于车辆驾驶辅助的电子装置和方法

说明书

提供了一种用于车辆驾驶辅助的电子装置和方法。所述电子装置包括：多个相机，用于捕获车辆周围的图像；以及至少一个传感器，用于感测车辆周围的对象，其中：当车辆驾驶时，通过使用所述多个相机按预定时间间隔捕获车辆周围的图像来获取多个图像帧；当在车辆驾驶时使用所述传感器检测到对象时，从所获取的多个图像帧提取与检测到所述对象的位置和时间点对应的图像帧；从提取出的图像帧执行对象检测；并且从在所述提取出的图像帧之后获取的多个图像帧执行跟踪所述对象的改变的对象跟踪。此外，本公开涉及一种使用机器学习算法(诸如深度学习)的人工智能(AI)系统及其应用。

技术领域

本公开涉及一种用于辅助车辆驾驶的电子装置和方法。

本公开还涉及一种利用机器学习算法(诸如深度学习)的人工智能(AI)系统以及该AI系统的应用。

背景技术

由于信息和通信技术与汽车工业的结合，车辆的智能化进步迅速。由于这种智能化，车辆已经从简单的机械装置发展为智能汽车，并且特别地，自主驾驶已经被视为用于智能汽车的关键技术。

自主驾驶是一种允许车辆自主行驶到目的地而无需驾驶员操纵方向盘、油门踏板、制动器等的技术。

目前，已经持续开发出与自主驾驶相关的多种附加功能，并且正在进行对以下方法的研究：能够通过使用各种类型的数据识别并确定驾驶环境来控制车辆，向驾驶员或乘客提供安全的自主驾驶环境。

与现有的基于规则的智能系统相比，人工智能(AI)系统是一种被配置为实现人类水平的智能并且训练自己并自发地做出确定以变得更智能的计算机系统。因为AI系统的识别率提高并且AI系统被使用得越多就越准确地理解用户的偏好，所以现有的基于规则的智能系统已经逐渐被深度学习AI系统替代。

AI技术包括机器学习(深度学习)和采用机器学习的元技术。

机器学习是一种对输入数据的特征进行自分类/自学习的算法技术，每个元技术是一种通过使用诸如深度学习的机器学习算法来模仿人脑的功能(诸如感知和判断)的技术，并且包括诸如语言理解、视觉理解、推理/预测、知识表达和操作控制的技术领域。

应用AI技术的各种领域如下。语言理解是一种识别人类的语言/字符并应用/处理人类的语言/字符的技术，并且包括自然语言处理、机器翻译、对话系统、问答、语音识别/合成等。视觉理解是一种像人类视觉一样识别并处理对象的技术，并且包括对象识别、对象跟踪、图像搜索、人类识别、场景理解、空间理解、图像改善等。推理/预测是一种通过确定信息来逻辑地执行推理和预测的技术，并且包括基于知识/概率的推理、优化预测、基于偏好的计划、推荐等。知识表达是一种将人类经验信息自动处理为知识数据的技术，并且包括知识建立(数据生成/分类)、知识管理(数据利用)等。操作控制是一种控制车辆的自主驾驶和机器人的运动的技术，并且包括运动控制(导航、碰撞避免和驾驶)、操纵控制(行为控制)等。

发明内容

技术问题

提供了一种用于辅助车辆驾驶的电子装置和方法。提供了一种记录有计算机程序的非暂时性计算机可读记录介质，其中，所述计算机程序在被计算机执行时执行所述方法。另外的方面将在下面的描述中被部分地阐述，并且部分地将从描述中显而易见，或者可通过所提供的实施例的实践而被获知。

问题的解决方案

根据本公开的一方面，一种用于辅助车辆驾驶的电子装置包括：多个相机，被配置为捕获车辆周围的周围图像；至少一个传感器，被配置为感测车辆周围的对象；以及处理器，被配置为在车辆驾驶期间，在通过使用所述多个相机基于预设时间间隔来捕获车辆的周围图像时获得多个图像帧，当在车辆驾驶期间使用所述至少一个传感器感测到所述对象时，从所获得的多个图像帧中提取与已经感测到所述对象的时间点和位置对应的图像帧，从提取出的图像帧执行对象检测，并且从在所述提取出的图像帧之后获得的多个图像帧执行跟踪所述对象的改变的对象跟踪。