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公开(公告)号：CN106887018B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201510937846.2
申请日：2015-12-15
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/41
Abstract: 一种立体匹配方法、控制器和系统，该方法包括：计算第一图的像素和第二图的像素之间的匹配代价；预估作为参考图像的、第一图和第二图之一中的像素的视差值和对应的可靠度，其中，所述可靠度表示该像素的预估的视差值的正确的概率；根据所述参考图像中的两个像素之间的所述视觉特征的差异度和在图像坐标中的距离和该两个像素对应的可靠度来计算该两个像素之间的有方向的能量传播系数；基于所述有方向的能量传播系数来构造有方向的图模型；基于所述有方向的能量传播系数来实施置信传播算法以获得像素的更新的视差值。
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公开(公告)号：CN104376297B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201310349606.1
申请日：2013-08-12
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00798
Abstract: 公开了一种道路上的线型指示标志的检测方法和装置。该检测方法可以包括：获得包括路面区域的U视差图；在U视差图上，确定道路消失点；以由第一预定极点间距和第一预定极角间距表征的第一分辨率，获取道路消失点附近的预定区域的直线的第一分辨率概率分布图；基于物理世界中相互平行的直线之间的实际距离与该相互平行的直线在第一分辨率概率分布图上的对应极角间的关系，判定不同类型的线型指示标志。根据本发明实施例的道路上的线型标志物检测方法和装置，能够检测各种类型的道路上的线型标志物，如斑马线、道路上的箭头、道路上的白字、道路上的车道线，有助于车辆辅助驾驶。
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公开(公告)号：CN103871042B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201210535689.9
申请日：2012-12-12
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/00805 , G06K9/00208 , G06T7/73 , G06T2207/10016 , G06T2207/10028 , G06T2207/30261
Abstract: 公开了一种基于视差图的视差方向上连续型物体检测方法和装置，该检测方法包括：获得包括该连续型物体的视差图，该物体在视差方向上连续；按照视差由大及小的顺序，获取与各个视差对应或与各个视差范围对应的视差截面图，其中视差截面图是与确定视差值对应或与确定视差值范围对应的所有视差点形成的视差图横截面；根据待检测物体的特性，从视差截面图中提取特征；以及基于各个视差截面图的特征序列识别物体。根据本发明实施例的方法提取出视差截面图序列，进行特征的提取和物体的识别，克服了对路面输入结果的依赖，具有更好的稳定性和适应性；有效的利用的物体空间连续性的特征，并且克服了直接检测由背景干扰产生的误检或者漏检。
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公开(公告)号：CN103310213B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201210057550.8
申请日：2012-03-07
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/00805 , G06T7/68 , G06T7/73 , G06T2207/10021 , G06T2207/10028 , G06T2207/30261
Abstract: 提供了一种车辆检测方法和装置。该车辆检测方法包括：获取包括车辆区域的视差图像；从视差图像获取车辆候选区域；确定车辆候选区域的对称程度；以及基于所确定的车辆候选区域的对称程度，检测车辆。本发明的车辆检测方法较少依赖于光照条件，可以按照距离分层次检测；以及基于视差图中车辆对称性的特征来检测车辆，可以更鲁棒、准确地、高效地进行车辆检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105447885A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410331089.X
申请日：2014-07-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明的实施例提供了一种计算视差的方法和装置。根据本发明实施例的计算视差的方法，包括：根据立体相机在前一时刻拍摄的第一图像帧的视差图，在第一图像帧中选择其视差可靠的可靠像素点；预测每个可靠像素点在立体相机在当前时刻拍摄的第二图像帧中的对应像素点；确定至少一部分可靠像素点为选取像素点；对于每个选取像素点，在当前时刻拍摄的第二图像帧中确定该选取像素点的对应像素点的视差计算范围；以及根据每个选取像素点的视差计算范围，计算该选取像素点在第二图像帧中的视差。
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公开(公告)号：CN104915927A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201410087857.1
申请日：2014-03-11
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T5/00
Abstract: 提供了一种视差图像中的目标边界优化方法和装置。所述方法包括：确定视差图像中与目标边界对应的像素区域；对该像素区域中的像素进行验证，以滤除低置信度的像素；利用被滤除像素周围像素的视差值向被滤除像素填充视差值，其中对于由被滤除像素形成的像素块，按照从小视差值像素向大视差值像素传播的方式对该像素块中的各像素填充视差值。该目标边界优化方法通过滤除低置信度的像素随后有方向地进行填充，能够获得清晰准确的目标边界。
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公开(公告)号：CN104915628A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201410096105.1
申请日：2014-03-14
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请公开了一种利用车载相机信息的运动行人预测方法,包括：获取与行人运动意图相关的行人周围的交通场景的基本场景元素；基于基本场景元素以及行人的随着时间变化的三维3D距离信息，分析行人行走时的状态变化与每个周围基本场景元素之间的关系以获得基本场景元素与行人状态变化之间的关系；利用获得的关系，建立行人与周围所有基本场景元素之间的上下文相关模型；以及基于实时获得的与当前行人相关的当前场景元素，利用建立的上下文相关模型，对行人下一步的运动状态进行预测，以生成行人下一步的运动预测结果。
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公开(公告)号：CN104636745A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310553060.1
申请日：2013-11-08
Applicant: 株式会社理光
CPC classification number: G06K9/4671
Abstract: 提供了一种提取视频流中图像的尺度不变特征的尺度不变特征提取方法和装置以及基于该特征提取方法的对象识别方法和装置。该图像包括灰度图像和对应的视差图像，在时间上对应于t1时刻，该图像在视频流中具有时间上的在先图像和在后图像，该特征提取方法可以包括：定位图像中的关键点；生成围绕关键点的描述区域，该描述区域以关键点为中心，在x，y，z，t四维中描述，该描述区域在x、y、z、t维中每个维度的范围取值均不为零；以及对于每个关键点，基于其描述区域，生成描述子，作为该关键点的尺度不变特征。本发明能够将时域、深度域和图像平面的信息密切结合起来提取四维尺度不变特征，适合于应用于机器学习。
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公开(公告)号：CN104252707A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201310262916.X
申请日：2013-06-27
Applicant: 株式会社理光
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了用于检测道路上的对象的对象检测方法和装置。对象检测方法可以包括：获得灰度图和相应的视差图；基于灰度图和视差图来检测平面；基于路面的特征来从检测到的平面中获得作为路面的平面；基于除了作为路面的平面之外的平面与作为路面的平面或其它已知平面之间的关系，获得作为对象的候选组成平面的对象候选平面；以及基于对象候选平面，检测对象。本发明公开的在平面层级上检测对象的技术，相比于传统的像素层级上检测对象的技术，能够更加鲁棒和准确地检测对象。
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