本公開(kāi)涉及用于檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在的系統(tǒng)和方法，并且更具體地涉及用于基于由車(chē)輛相機(jī)捕獲的圖像來(lái)檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在的系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、車(chē)輛通常包括擋風(fēng)玻璃，車(chē)輛駕駛員或乘員通過(guò)所述擋風(fēng)玻璃觀察周?chē)鷧^(qū)域。例如，車(chē)輛可以包括：前擋風(fēng)玻璃，車(chē)輛駕駛員可以通過(guò)所述前擋風(fēng)玻璃觀察車(chē)輛可能正在行駛的道路；以及后擋風(fēng)玻璃，車(chē)輛駕駛員可以通過(guò)所述后擋風(fēng)玻璃觀察車(chē)輛后側(cè)附近的對(duì)象。車(chē)輛可以另外包括刮水器，當(dāng)擋風(fēng)玻璃上可能存在雨水、雪等時(shí)，所述刮水器可以清潔擋風(fēng)玻璃。

2、現(xiàn)代車(chē)輛另外包括檢測(cè)擋風(fēng)玻璃上雨水的存在的專(zhuān)用雨水傳感器或雨水感測(cè)模塊。雨水傳感器促進(jìn)車(chē)輛控制擋風(fēng)玻璃上的刮水器移動(dòng)。例如，當(dāng)雨水傳感器檢測(cè)到擋風(fēng)玻璃上存在雨水時(shí)，雨水傳感器可以促進(jìn)車(chē)輛自動(dòng)激活和控制刮水器速度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本公開(kāi)描述了用于基于由一個(gè)或多個(gè)車(chē)輛相機(jī)捕獲的圖像來(lái)檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在的系統(tǒng)和方法。所述系統(tǒng)可以從前置車(chē)輛相機(jī)獲得第一圖像，所述前置車(chē)輛相機(jī)可以被配置為通過(guò)擋風(fēng)玻璃捕獲車(chē)輛前方的周?chē)鷧^(qū)域的圖像。第一圖像可以是例如紅-綠-藍(lán)(rgb)圖像、灰度圖像、色彩空間圖像、熱圖像等。所述系統(tǒng)可以確定與第一圖像中的多個(gè)像素相關(guān)聯(lián)的多個(gè)梯度。響應(yīng)于確定多個(gè)梯度，所述系統(tǒng)可以確定第一圖像中存在的一個(gè)或多個(gè)未聚焦圖像部分或未聚焦對(duì)象。響應(yīng)于確定未聚焦對(duì)象，所述系統(tǒng)可以將第一圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，使得可以在二值圖像中突出未聚焦對(duì)象。所述系統(tǒng)還可以執(zhí)行基于人工智能(ai)/機(jī)器學(xué)習(xí)(ml)的算法以分析二值圖像并確定擋風(fēng)玻璃上存在或不存在液滴。所述系統(tǒng)還可以響應(yīng)于確定存在液滴而確定擋風(fēng)玻璃上的液滴計(jì)數(shù)。

2、在一些方面，所述系統(tǒng)可以包括刮水器控制模塊，所述刮水器控制模塊被配置為控制車(chē)輛刮水器的移動(dòng)。所述系統(tǒng)可以響應(yīng)于確定擋風(fēng)玻璃上存在液滴而激活刮水器移動(dòng)。所述系統(tǒng)還可以基于所確定的液滴計(jì)數(shù)來(lái)控制刮水器速度。

3、在其他方面，所述系統(tǒng)可以被配置為從附加的車(chē)輛相機(jī)、傳感器和/或外部服務(wù)器獲得輸入。附加的車(chē)輛相機(jī)可以包括例如后置相機(jī)、側(cè)后視鏡相機(jī)等。另外的傳感器可以包括例如傳聲器、全球定位系統(tǒng)(gps)接收器等。所述系統(tǒng)可以使用從附加相機(jī)、傳感器和/或外部服務(wù)器獲得的輸入來(lái)預(yù)測(cè)車(chē)輛附近存在降雨。當(dāng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)車(chē)輛附近可能存在降雨時(shí)，系統(tǒng)可以確定擋風(fēng)玻璃上存在液滴。在一些方面，當(dāng)前置車(chē)輛相機(jī)可能未被啟用來(lái)通過(guò)擋風(fēng)玻璃捕獲圖像時(shí)，系統(tǒng)可以使用從附加相機(jī)、傳感器和/或外部服務(wù)器獲得的輸入來(lái)確定液滴存在。

4、本公開(kāi)公開(kāi)了用于檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在的系統(tǒng)和方法。所述系統(tǒng)使用從車(chē)輛相機(jī)獲得的圖像來(lái)檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在并控制刮水器移動(dòng)，并且因此可能不需要常規(guī)的雨水感測(cè)模塊來(lái)控制刮水器移動(dòng)。所述系統(tǒng)使用基于ai/ml的算法來(lái)檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在，從而提高液滴存在預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

5、在本文中詳細(xì)地提供了本公開(kāi)的這些優(yōu)點(diǎn)和其他優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)特征：

1.一種車(chē)輛，其包括：

2.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛，其中所述車(chē)輛相機(jī)通過(guò)所述擋風(fēng)玻璃捕獲所述車(chē)輛周?chē)鷧^(qū)域的所述第一圖像。

3.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛，其中所述預(yù)定義動(dòng)作包括向刮水器控制模塊傳輸?shù)谝恍盘?hào)。

4.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛，其中所述未聚焦對(duì)象在對(duì)象邊緣處具有大于平均圖像梯度值的相關(guān)聯(lián)的梯度。

5.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛，其中所述處理器還被配置為：

6.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛，其還包括附加的車(chē)輛相機(jī)。

7.如權(quán)利要求6所述的車(chē)輛，其中所述附加的車(chē)輛相機(jī)包括以下項(xiàng)中的至少一者：右側(cè)后視鏡相機(jī)、左側(cè)后視鏡相機(jī)、門(mén)柱相機(jī)和后置相機(jī)。

8.如權(quán)利要求6所述的車(chē)輛，其中所述處理器還被配置為：

9.如權(quán)利要求1所述的車(chē)輛，其中所述處理器通過(guò)使用以下項(xiàng)中的至少一者來(lái)基于所述二值圖像確定所述擋風(fēng)玻璃上的所述液滴存在：裝袋和提升決策樹(shù)算法、深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

10.一種用于檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在的方法，所述方法包括：

11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中所述車(chē)輛相機(jī)通過(guò)所述車(chē)輛擋風(fēng)玻璃捕獲所述車(chē)輛周?chē)鷧^(qū)域的所述第一圖像。

12.如權(quán)利要求10所述的方法，其中執(zhí)行所述預(yù)定義動(dòng)作包括向刮水器控制模塊傳輸?shù)谝恍盘?hào)。

13.如權(quán)利要求10所述的方法，其中所述未聚焦對(duì)象在對(duì)象邊緣處具有大于平均圖像梯度值的相關(guān)聯(lián)的梯度。

14.如權(quán)利要求10所述的方法，其還包括：

15.如權(quán)利要求10所述的方法，其還包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了“用于檢測(cè)車(chē)輛擋風(fēng)玻璃上的液滴存在的系統(tǒng)和方法”。公開(kāi)了一種具有擋風(fēng)玻璃和相機(jī)的車(chē)輛。相機(jī)可以被配置為通過(guò)擋風(fēng)玻璃捕獲車(chē)輛周?chē)鷧^(qū)域的第一圖像。車(chē)輛還可以包括圖像處理模塊，所述圖像處理模塊被配置為確定與第一圖像中的多個(gè)像素相關(guān)聯(lián)的多個(gè)梯度并且基于多個(gè)梯度來(lái)確定第一圖像中存在的未聚焦對(duì)象。圖像處理模塊還可以被配置為響應(yīng)于確定未聚焦對(duì)象而使用第一圖像生成二值圖像。車(chē)輛還可以包括處理器，所述處理器被配置為基于二值圖像來(lái)確定擋風(fēng)玻璃上的液滴存在并且響應(yīng)于確定擋風(fēng)玻璃上的液滴存在而執(zhí)行預(yù)定義動(dòng)作。

技術(shù)研發(fā)人員：R·施羅特,馬哈茂德·尤瑟夫·加納姆,賈斯汀·米勒
受保護(hù)的技術(shù)使用者：福特全球技術(shù)公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10