[发明专利]用于确定车道上的危险源的方法和装置

权利要求书

1.一种用于借助于车辆(10)——特别是道路行驶车辆(10)——的摄像机(18)确定在车辆(10)前方或后方的检测区域(22)中的车道(16)上的危险源(14)的方法，其中，借助于摄像机(18)对检测区域(22)的图像进行检测，

-生成对应于所述图像的图像数据，

-借助于图像数据在使用神经网络(32)的情况下确定图像的第一图像区域(28)，该第一图像区域与检测区域(22)中的车道(16)相对应，

-借助于第一图像区域(28)在使用神经网络(32)或另一神经网络的情况下确定图像的第二图像区域(30)，该第二图像区域与检测区域(22)中的车道(16)上的危险源(14)相对应。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，借助于第一图像区域(28)在使用神经网络(32)的中间层的输出信息的情况下确定第二图像区域(30)，其中，神经网络(32)优选至少包括编码器网络和解码器网络。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，借助于图像数据在使用神经网络(32)的情况下针对图像的每个图像点分别确定第一特征向量，借助于所述第一特征向量确定第一图像区域(28)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在使用神经网络(32)的情况下针对第一图像区域(28)确定第二特征向量，其中，确定与第一图像区域的图像点相对应的第二特征向量的平均值，在使用所述平均值和第二特征向量的情况下确定第二图像区域(30)。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，借助于图像数据在使用神经网络(32)的情况下针对图像的每个图像点分别确定第一特征向量，借助于所述第一特征向量确定第一图像区域(28)，借助于神经网络(32)针对第一图像区域(28)确定第二特征向量，确定与第一图像区域(28)的图像点相对应的第二特征向量的平均值，针对所述第二特征向量中的每个第二特征向量确定在所有属于第一图像区域(28)的第二特征向量的平均值与相应的第二特征向量之间的差，并且当所述差的值高于、低于或等于预先确定的阈值时，将图像的与相应的第二特征向量相对应的预先确定的子区域分配为第二图像区域(30)。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，借助于第一图像区域(28)在使用神经网络(32)的编码器网络(34)的输出信息的情况下确定第二图像区域(30)。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，借助于图像数据在使用神经网络(32)的情况下确定图像的被分配为第一区域(28)的图像点。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，神经网络(32)是卷积神经网络。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，神经网络(32)借助于由车辆(10)的摄像机(18)或另一车辆的摄像机所拍摄的、真实的——特别是典型的——交通情况的图像进行了训练。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，借助于图像数据确定包围危险源(14)的包络体。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，借助于图像数据在使用图像识别方法——特别是使用另一神经网络——的情况下对危险源(14)进行分类。

12.一种用于借助于车辆(10)——特别是道路行驶车辆(10)——的摄像机(18)确定在车辆(10)前方或后方的检测区域(22)中的车道(16)上的危险源(14)的装置，所述装置具有摄像机(18)和图像处理评估单元，该摄像机被设计为用于，对检测区域(22)的图像进行检测，该图像处理评估单元被设计为用于，生成对应于所述图像的图像数据，借助于图像数据在使用神经网络(32)的情况下确定图像的第一图像区域(28)，该第一图像区域与检测区域(22)中的车道(16)相对应，借助于第一图像区域(28)在使用神经网络(32)或另一神经网络(32)的情况下确定图像的第二图像区域，该第二图像区域与检测区域(22)中的车道(16)上的危险源(14)相对应。