[发明专利]快速检测可能与移动的主要对象的轨迹相交的次要对象在审
申请号: | 201980020593.9 | 申请日: | 2019-03-19 |
公开(公告)号: | CN111886598A | 公开(公告)日: | 2020-11-03 |
发明(设计)人: | 米夏埃尔·普法伊费尔;约亨·马克思;奥利弗·兰格;克里斯托夫·波施;格扎维埃·拉戈斯;斯皮罗斯·尼古拉迪斯 | 申请(专利权)人: | 罗伯特·博世有限公司;普罗菲赛公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 龚伟;王玉瑾 |
地址: | 德国斯*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 快速 检测 可能 移动 主要 对象 轨迹 相交 次要 | ||
1.一种用于检测可能与移动的主要对象(50)的轨迹(51)相交的动态的次要对象(55)的系统(1),所述系统(1)包括具有光敏区域(20)的视觉传感器(2),所述光敏区域(20)包括基于事件的像素(21),使得照射到所述视觉传感器(2)的基于事件的像素(21)上的光强度的至少预定百分比的相对变化引起所述视觉传感器(2)发射与该基于事件的像素(21)相关联的事件(21a),其特征在于,所述系统(1)还包括鉴别器模块(3),所述鉴别器模块(3)获取来自所述视觉传感器(2)的事件(21a)的流和关于所述主要对象(50)的运动的航向和/或速度的信息(52)作为输入,并且被配置成至少部分地基于所述信息(52)从所述事件(21a)的流识别可能由次要对象(55)的运动而不是由所述主要对象(50)的运动引起的事件(21b)。
2.根据权利要求1所述的系统(1),其特征在于,所述鉴别器模块(3)还被配置为:响应于确定在所述视觉传感器(2)的视场(23)中存在受限区域(23a),所述受限区域(23a)引起在预定时间帧内发射多于预定数量的事件(21a),将与该区域(23a)相关联的事件(21a)识别为由次要对象(55)的运动引起的事件(21b)。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的系统(1),其特征在于,所述鉴别器模块(3)还被配置为:响应于确定所述事件(21a)的流包含与在至少一个特定方向(21d)上相干移动的所述视觉传感器的所述视场(23)中的位置(A、B、C)有关的事件(21a)的序列(21c),其中,该特定方向(21d)与所述主要对象(50)的运动不一致,将所述序列(21c)中的所述事件(21a)识别为由次要对象(55)的运动引起的事件(21b)。
4.根据权利要求3所述的系统(1),其特征在于,所述主要对象(50)的运动是所述主要对象(50)相对于一个或多个静态对象的运动。
5.根据权利要求3或4所述的系统(1),其特征在于,所述鉴别器模块(3)还被配置为:将所述特定方向(21d)与所述主要对象(50)的所述轨迹(51)进行比较,并且仅当所述特定方向(21d)与所述主要对象(50)的所述轨迹(51)相交时,才将所述序列(21c)中的所述事件(21a)识别为由次要对象(55)的运动引起的事件(21b)。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的系统(1),其特征在于,所述系统(1)还包括分类器模块(4),该分类器模块(4)被配置为从所述鉴别器模块(3)已经识别为由次要对象(55)的运动引起的事件(21b)中,和/或从与所述视觉传感器(2)的所述视场(23)中的已经引起识别出的事件(21b)的区域(23a,23b)有关的图像信息(22b)中,将所述次要对象(55)分类成几个类别(41a至41c)中的至少一个。
7.根据权利要求6所述的系统(1),其特征在于,所述分类器模块(4)包括能够使用输入信息的学习样本和期望分类结果(41a至41c)的对应学习样本来训练和/或者已经训练的人工智能模块、计算机视觉模块和/或统计分类器模块。
8.根据权利要求7所述的系统(1),其特征在于,所述人工智能模块包括脉冲神经网络,所述脉冲神经网络被配置为直接接收识别出的事件(21b)的流作为输入。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的系统(1),其特征在于,所述分类器模块(4)通信地耦合到跟踪器模块(6),所述跟踪器模块(6)被配置成确定经分类的次要对象(55)在所述视觉传感器(2)的所述视场(23)中的位置(55a)。
10.根据权利要求9所述的系统(1),其特征在于,所述跟踪器模块(6)通信地耦合到所述鉴别器模块(3),并且被配置为将经分类的次要对象(55)的所述位置(55a)反馈给所述鉴别器模块(3)。
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