專利名稱：風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)和位置測量系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)以及使用由該風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)所生成的參考數(shù)據(jù)的位置測量系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在汽車導(dǎo)航裝置中，已采用如下方法作為計(jì)算車輛當(dāng)前位置的方法使用從諸如陀螺儀傳感器和地磁傳感器之類的傳感器獲得的信息的方法(自主導(dǎo)航方法)、使用來自 GPS衛(wèi)星的信號的方法、或者自主導(dǎo)航方法與使用來自GPS衛(wèi)星的信號的方法的組合。此外，例如，在日本專利申請公報(bào)第2007-108043號(JP-A-2007-108043)中描述的位置測量裝置被認(rèn)為是配置為精確地計(jì)算當(dāng)前位置的位置測量裝置(參考第0009段至第0013段以及圖1)。在該位置測量裝置中，首先，利用來自導(dǎo)航衛(wèi)星的信號等獲得暫定當(dāng)前位置。然后，利用車輛前面的風(fēng)景的拍攝圖像來計(jì)算坐標(biāo)系統(tǒng)(車輛坐標(biāo)系統(tǒng))中的路標(biāo)的特征點(diǎn)相對于該暫定當(dāng)前位置的坐標(biāo)(車輛坐標(biāo)系統(tǒng)特征點(diǎn))。然后，利用計(jì)算出的車輛坐標(biāo)系統(tǒng)特征點(diǎn)與存儲的路標(biāo)的特征點(diǎn)的坐標(biāo)(即世界坐標(biāo)系統(tǒng)中所示的坐標(biāo))來計(jì)算車輛的當(dāng)前位置。在位置測量裝置中，即使利用從導(dǎo)航衛(wèi)星傳輸?shù)男盘柡?或從各種傳感器傳輸?shù)男盘枩y量的位置包括誤差，也能夠精確地計(jì)算當(dāng)前位置。

發(fā)明內(nèi)容
在日本專利申請公報(bào)第2007-108043號(JP-A-2007-108043)中描述的位置測量裝置中，利用立體圖像來獲得道路上的路標(biāo)的特征點(diǎn)的空間坐標(biāo)，并從路標(biāo)信息的數(shù)據(jù)庫獲得具有該特征點(diǎn)的路標(biāo)的經(jīng)度與緯度。因而，通過利用路標(biāo)的經(jīng)度與緯度而獲得的坐標(biāo)來計(jì)算車輛的當(dāng)前位置。因此，這種位置測量系統(tǒng)無法用于沒有路標(biāo)的區(qū)域。此外，由于需要計(jì)算通過圖像處理識別的特征點(diǎn)的空間坐標(biāo)，所以要求裝置具有高運(yùn)算能力，這樣會導(dǎo)致成本增加。因而，人們想到一種使用風(fēng)景圖像識別技術(shù)的方法，作為可用于沒有路標(biāo)的道路或特定地點(diǎn)且無需計(jì)算每一特征點(diǎn)的空間坐標(biāo)的定位方法。當(dāng)執(zhí)行風(fēng)景圖像識別時(shí)，需要許多頁的參考圖像數(shù)據(jù)(參考數(shù)據(jù))。因此，使用一般車輛來獲得用于創(chuàng)建該組參考數(shù)據(jù)的拍攝圖像。即，可以想到應(yīng)用關(guān)于探測汽車的概念來生成該組參考數(shù)據(jù)。在由一般車輛 (探測汽車)所收集的拍攝圖像之中，具有與精度較高的圖像拍攝位置(即獲得拍攝圖像的探測汽車的位置)相關(guān)聯(lián)的拍攝圖像，也具有與精度較低的圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)的拍攝圖像。因此，需要對用于創(chuàng)建該組參考數(shù)據(jù)的、從大量探測汽車收集的拍攝圖像進(jìn)行恰當(dāng)?shù)丶庸ぁ?br> 4
本發(fā)明的第一方案涉及一種風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入單元，一組探測數(shù)據(jù)被輸入到所述數(shù)據(jù)輸入單元，其中該組探測數(shù)據(jù)包括通過多個(gè)探測汽車依次獲得的拍攝圖像和作為所述拍攝圖像的圖像拍攝位置的所述探測車的所述車輛位置，所述多個(gè)探測汽車中的每一個(gè)探測汽車均具有計(jì)算車輛位置的功能；暫存單元，暫時(shí)存儲包含在該組探測數(shù)據(jù)中的拍攝圖像；精度可靠度評價(jià)單元，評價(jià)存儲在所述暫存單元中的拍攝圖像的圖像拍攝位置的精度可靠度，并且將精度可靠度分配給所述拍攝圖像；處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元，從存儲在所述暫存單元中的拍攝圖像中選擇精度可靠度等于或者大于第一預(yù)定度的多個(gè)拍攝圖像，作為多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像；圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元，從所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像中提取圖像特征點(diǎn)，并且基于從所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像中提取的圖像特征點(diǎn)來生成圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)；以及參考數(shù)據(jù)生成單元，通過將所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與對應(yīng)于所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的參考圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)，從而生成用于風(fēng)景匹配的參考數(shù)據(jù)，以識別從車輛看到的風(fēng)景的圖像。根據(jù)上述第一方案，通過各探測汽車而獲得的一組探測數(shù)據(jù)被接受(take in)，并且基于對拍攝圖像的圖像拍攝位置的精度可靠度的評價(jià)結(jié)果，選擇精度可靠度等于或者大于第一預(yù)定度的多個(gè)拍攝圖像，作為多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像。通過將基于根據(jù)處理目標(biāo)拍攝圖像計(jì)算的圖像特征量而生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與對應(yīng)于所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的參考圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)，而生成參考數(shù)據(jù)。車輛位置的精度(即圖像拍攝位置的精度)依據(jù)設(shè)置在探測汽車中的車輛位置計(jì)算功能的性能和正在行駛的探測汽車的行駛情況而變化。 因而，評價(jià)了圖像拍攝位置的精度可靠度，并且選擇精度可靠度高的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像。此外，圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)基于根據(jù)所選擇的拍攝圖像而計(jì)算的圖像特征量而生成。這樣生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)是圖像特征量均勻分布的穩(wěn)定數(shù)據(jù)。結(jié)果是，從圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成的參考數(shù)據(jù)適合于風(fēng)景匹配。本發(fā)明的第二方案涉及一種位置測量系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括參考數(shù)據(jù)庫，在所述參考數(shù)據(jù)庫中存儲有根據(jù)第一方案的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)所生成的參考數(shù)據(jù)；拍攝圖像處理單元，從通過拍攝從車輛看到的風(fēng)景所獲得的拍攝圖像中提取圖像特征點(diǎn)，利用所提取的圖像特征點(diǎn)生成每個(gè)拍攝圖像的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)，并且輸出所生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)作為用于匹配的數(shù)據(jù)；以及風(fēng)景匹配單元，在從所述參考數(shù)據(jù)庫中提取的參考數(shù)據(jù)與所述用于匹配的數(shù)據(jù)之間執(zhí)行匹配，并且基于與所述用于匹配的數(shù)據(jù)相匹配的參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像拍攝位置來確定所述車輛的位置。根據(jù)上述第二方案，使用如上所述的用于風(fēng)景匹配的參考數(shù)據(jù)。因此，能夠恰當(dāng)?shù)卮_定車輛位置。


根據(jù)參照附圖對實(shí)例實(shí)施例的如下描述，本發(fā)明的前述和更多的對象、特征及優(yōu)點(diǎn)將會是顯而易見的，其中相同的附圖標(biāo)記用于表示相同的元件，其中圖1是用于說明由根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)來生成參考數(shù)據(jù)的一個(gè)實(shí)例的基本概念的示意圖，以及通過利用參考數(shù)據(jù)的匹配處理確定車輛位置的位置測量的過程；圖2是用于說明由根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)來生成參考數(shù)據(jù)的另一個(gè)實(shí)例的基本概念的示意圖，以及通過利用參考數(shù)據(jù)的匹配處理確定車輛位置的位置測量的過程；圖3是顯示根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)的主要功能的功能框圖。圖4是顯示精度可靠度評價(jià)單元的處理功能和處理流程的示意圖；圖5是顯示圖像類似度評價(jià)單元的處理功能和處理流程的示意圖；圖6是顯示特征量計(jì)算單元的處理功能和處理流程的示意圖；圖7A至7F是示意性地顯示從所選擇的拍攝圖像生成圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的過程的示意圖；圖8顯示利用參考數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的汽車導(dǎo)航系統(tǒng)的功能框圖，該參考數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫利用由根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)所生成的參考數(shù)據(jù)來創(chuàng)建。
具體實(shí)施例方式下文中，將參照附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例。圖1示意性地顯示由風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)來創(chuàng)建參考數(shù)據(jù)的一個(gè)實(shí)例的基本概念(下文中可簡稱為“參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)”)，以及通過利用參考數(shù)據(jù)的匹配處理確定車輛位置的位置測量的過程。用于風(fēng)景匹配的參考數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫(下文中簡稱為“參考數(shù)據(jù)DB”)92利用由根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)所生成的參考數(shù)據(jù)來創(chuàng)建。首先，將描述用于創(chuàng)建參考數(shù)據(jù)DB92的過程。如圖1所示，拍攝圖像通過在探測汽車行駛期間拍攝從多個(gè)探測汽車看到的風(fēng)景而獲得。每一個(gè)拍攝圖像都與圖像拍攝位置(基本上為進(jìn)行圖像拍攝時(shí)探測汽車的車輛位置)和探測汽車ID(下文中簡稱為“P-ID”)相關(guān)聯(lián)以生成探測數(shù)據(jù)，進(jìn)而輸入所生成的探測數(shù)據(jù)。探測汽車ID用于標(biāo)識(identify)探測汽車。將圖像拍攝位置含在預(yù)定第一圖像拍攝位置區(qū)域中的一組探測數(shù)據(jù)暫存在工作存儲器中，作為第一處理群(步驟01)。設(shè)置第一圖像拍攝位置區(qū)域，使得含在第一圖像拍攝位置區(qū)域中的圖像拍攝位置能夠被看作基本上相同(例如，將第一圖像拍攝位置區(qū)域的范圍設(shè)置為Im)。接著，利用在工作存儲器中存儲的該組探測數(shù)據(jù)來評價(jià)拍攝圖像的圖像拍攝位置的精度可靠度，進(jìn)而將精度可靠度分配給拍攝圖像(步驟02)。精度可靠度是基于例如設(shè)置在每一探測汽車中的汽車導(dǎo)航裝置等的車輛位置檢測性能以及在通過識別特定區(qū)(如交叉點(diǎn)或者彎曲道路)來校正車輛位置之后探測汽車所行駛的距離而獲得的。根據(jù)精度可靠度來對已經(jīng)分配了精度可靠度的拍攝圖像進(jìn)行排序。選擇精度可靠度等于或者大于第一預(yù)定度的拍攝圖像，作為處理目標(biāo)拍攝圖像， 并且選擇包括有處理目標(biāo)拍攝圖像的一組探測數(shù)據(jù)，作為一組處理目標(biāo)數(shù)據(jù)(步驟03)?？商鎿Q地，可以選擇預(yù)定數(shù)目的、按精度可靠度遞減次序進(jìn)行排序的精度可靠度高的拍攝圖像，作為處理目標(biāo)拍攝圖像。根據(jù)處理目標(biāo)拍攝圖像來計(jì)算圖像特征量。計(jì)算圖像特征量的處理是用于獲得對拍攝圖像執(zhí)行匹配的特征點(diǎn)和特征點(diǎn)群的圖像處理。計(jì)算圖像特征量的典型處理是利用輪廓檢測算子的邊緣檢測處理。邊緣檢測圖像通過邊緣檢測處理來獲得 (步驟04)。從多個(gè)圖像特征點(diǎn)(即含在邊緣檢測圖像中的邊緣點(diǎn))中提取確定對于匹配處理有用的圖像特征點(diǎn)(步驟05)。從自多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像獲得的圖像特征點(diǎn)群中提取多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像共同的圖像特征點(diǎn)(共同圖像特征點(diǎn))，并且生成包括有共同圖像特征點(diǎn)群的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)(步驟06)。此外，通過相對于上述處理另外進(jìn)行的處理，利用圖像拍攝位置含在第一圖像拍攝位置區(qū)域中的處理目標(biāo)拍攝圖像群(即，被看作具有相同的圖像拍攝位置的拍攝圖像的拍攝圖像群)中的圖像拍攝位置，計(jì)算作為上述第一圖像拍攝位置區(qū)域中的圖像拍攝位置的代表的代表圖像拍攝位置(參考圖像拍攝位置的實(shí)例) (步驟07)?？梢酝ㄟ^簡單地計(jì)算圖像拍攝位置的平均值來計(jì)算代表圖像拍攝位置。當(dāng)圖像拍攝位置的精度已知時(shí)，可以通過利用將精度作為權(quán)重的加權(quán)平均計(jì)算方法來計(jì)算代表圖像拍攝位置。可以通過其它各種統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法來計(jì)算代表圖像拍攝位置。接著，通過將圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與代表圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)而生成參考數(shù)據(jù)(步驟08)。為所生成的參考數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，即參考數(shù)據(jù)DB92，將其創(chuàng)建為能夠以利用代表圖像拍攝位置作為搜索條件進(jìn)行搜索。即，參考數(shù)據(jù)被存儲在參考數(shù)據(jù)DB 92中，從而將參考數(shù)據(jù)用作用于風(fēng)景匹配 (例如用于圖案匹配的圖案)的參考數(shù)據(jù)(步驟09)。其次，將描述在車輛實(shí)際行駛的同時(shí)利用由上述過程創(chuàng)建的參考數(shù)據(jù)DB 92確定車輛的位置(車輛位置)的過程。如圖1所示，首先，輸入實(shí)際拍攝圖像(利用車載相機(jī)通過拍攝風(fēng)景而獲得)和實(shí)際拍攝圖像的圖像拍攝位置(用于從參考數(shù)據(jù)DB 92中提取參考數(shù)據(jù))(步驟11)。在此步驟中輸入的圖像拍攝位置是利用例如GPS測量單元所估計(jì)的估計(jì)車輛位置。通過上述步驟04至步驟06，由輸入的拍攝圖像生成作為圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的用于匹配的數(shù)據(jù)(步驟12)。同時(shí)，利用輸入圖像拍攝位置(估計(jì)車輛位置)作為搜索條件，提取一組關(guān)于圖像拍攝位置(估計(jì)車輛位置)的參考數(shù)據(jù)和關(guān)于圖像拍攝位置(估計(jì)車輛位置)前面、后面位置的參考數(shù)據(jù)，作為匹配候選參考數(shù)據(jù)組(步驟13)。包含在所提取的匹配候選參考數(shù)據(jù)組中的每一參考數(shù)據(jù)被設(shè)為圖案，并且執(zhí)行每一圖案與所生成的用于匹配的數(shù)據(jù)之間的圖案匹配的處理，作為風(fēng)景圖像識別(步驟14)。當(dāng)被設(shè)為圖案的參考數(shù)據(jù)與所生成的用于匹配的數(shù)據(jù)相匹配時(shí)，取出與所生成的用于匹配的數(shù)據(jù)相匹配的參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像拍攝位置(步驟1 。取出的圖像拍攝位置被確定為正式車輛位置，代替估計(jì)車輛位置(步驟16)。接著，將參照圖2描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的通過風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)而生成參考數(shù)據(jù)的另一個(gè)實(shí)施例的基本概念。車輛位置通過利用創(chuàng)建的參考數(shù)據(jù)的匹配處理來確定的位置測量過程與圖1中的位置測量過程相同，因此，省略其描述。如圖2所示，還是在該實(shí)例中，拍攝圖像通過在探測汽車行駛期間從多個(gè)探測汽車看到的風(fēng)景的拍攝圖像而獲得。每一個(gè)拍攝圖像都與圖像拍攝位置和用于標(biāo)識探測汽車的P-ID相關(guān)聯(lián)，因而，生成探測數(shù)據(jù)并且輸入所生成的探測數(shù)據(jù)。將圖像拍攝位置含在預(yù)定第二圖像拍攝位置區(qū)域中的一組探測數(shù)據(jù)暫存在工作存儲器中，作為第二處理群(步驟01)。第二圖像拍攝位置區(qū)域被設(shè)置為大于第一圖像拍攝位置區(qū)域，并且被設(shè)置為比低精度的圖像拍攝位置的誤差范圍大得多。然后，評價(jià)存儲在工作存儲器中的拍攝圖像的圖像類似度，并且將圖像類似度分配給拍攝圖像(步驟02a)。在三維圖表中劃分已分配了圖像類似度的拍攝圖像，在該三維圖表中，Z-軸表示圖像類似度，X-軸表示圖像拍攝位置的X-坐標(biāo)，Y-軸由表示圖像拍攝位置的Y-坐標(biāo)。在三維圖表中，集中了圖像類似度高的拍攝圖像的X-Y區(qū)域被看作選擇區(qū)域SA。選擇位于選擇區(qū)域SA中的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像。選擇包括有處理目標(biāo)拍攝圖像的一組探測數(shù)據(jù)作為一組處理目標(biāo)數(shù)據(jù)(步驟03a)?？商鎿Q地，可以選擇圖像類似度等于或者大于第二預(yù)定度的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像。根據(jù)選為該組處理目標(biāo)
7數(shù)據(jù)的處理目標(biāo)拍攝圖像來計(jì)算圖像特征量。在該實(shí)例中，計(jì)算圖像特征量的處理是利用輪廓檢測算子的邊緣檢測處理。通過邊緣檢測處理獲得邊緣檢測圖像(步驟04)。從多個(gè)圖像特征點(diǎn)，即含在邊緣檢測圖像中的邊緣點(diǎn)中提取被確定對匹配處理有用的圖像特征點(diǎn) (步驟0 。從自多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像獲得的圖像特征點(diǎn)群中提取多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像共同的圖像特征點(diǎn)(共同圖像特征點(diǎn))，并且生成包括有共同圖像特征點(diǎn)群的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)(步驟06)。還是在該實(shí)例中，通過相對于上述處理另外進(jìn)行的處理，利用圖像拍攝位置含在選擇區(qū)域SA的處理目標(biāo)拍攝圖像群中的圖像拍攝位置計(jì)算作為上述選擇區(qū)域SA 中的圖像拍攝位置的代表的代表圖像拍攝位置(步驟07)。接著，為所生成的參考數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫，即參考數(shù)據(jù)DB92，將其創(chuàng)建為能夠以圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與代表圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)而生成參考數(shù)據(jù)(步驟08)。通過將代表圖像拍攝位置用作搜索條件進(jìn)行搜索。S卩，參考數(shù)據(jù)被存儲在參考數(shù)據(jù)DB 92中，從而將參考數(shù)據(jù)用作用于風(fēng)景匹配(例如用于圖案匹配的圖案)的參考數(shù)據(jù)(步驟09)。接著，將參照圖3中的功能框圖來描述根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)的實(shí)例，其基于上述基本概念從拍攝圖像創(chuàng)建參考數(shù)據(jù)。參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)安裝在如數(shù)據(jù)處理中心等外部設(shè)施中。參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)輸入單元51、暫存單元52、探測數(shù)據(jù)評價(jià)單元53、處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元M、特征量計(jì)算單元60、圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元55、代表圖像拍攝位置計(jì)算單元56和參考數(shù)據(jù)生成單元57。每一個(gè)功能均可通過硬件、軟件或硬件與軟件的組合來實(shí)施。以預(yù)定的時(shí)間間隔和/或以預(yù)定的行駛距離間隔在每一探測汽車中生成的探測數(shù)據(jù)被輸入到數(shù)據(jù)輸入單元51。每輛探測汽車都是已經(jīng)與生成參考數(shù)據(jù)的公司簽訂合同的一般車輛。在車輛正常行駛的同時(shí)通過利用設(shè)置在車輛中的相機(jī)(該情形中為前置相機(jī)) 拍攝風(fēng)景的圖像而獲得的拍攝圖像、以及在進(jìn)行圖像拍攝時(shí)的圖像拍攝位置(即探測汽車的車輛位置)作為探測數(shù)據(jù)以批處理的方式或?qū)崟r(shí)地被傳輸?shù)絽⒖紨?shù)據(jù)生成系統(tǒng)。在實(shí)施例中，探測數(shù)據(jù)還包括作為關(guān)于圖像拍攝位置精度的信息的位置精度信息，以及圖像拍攝情況信息。每一探測數(shù)據(jù)都包括能夠標(biāo)識對應(yīng)的探測汽車和探測數(shù)據(jù)的P-ID。利用一組探測數(shù)據(jù)的多個(gè)P-ID，能夠?qū)⒃摻M探測數(shù)據(jù)分成多個(gè)群。位置精度信息包括導(dǎo)航裝置的位置計(jì)算功能的性能，其計(jì)算用作圖像拍攝位置的車輛位置，以及影響車輛位置計(jì)算的因素(例如，車輛從被確認(rèn)的車輛位置所行駛的距離，以及車輛以之字形的方式滑動或行駛的可能性)。圖像拍攝情況信息是在從拍攝圖像生成參考數(shù)據(jù)時(shí)額外使用的信息。圖像拍攝情況信息是表示在拍攝圖像中包含的特定對象的信息。特定對象的實(shí)例包括限定車輛行駛的行駛車道的物體(如導(dǎo)軌和路邊溝)、移動物體(如附近的行駛車輛、迎面而來的車輛、自行車和行人)和作為山區(qū)、郊區(qū)、市區(qū)、高層建筑區(qū)等的特征的風(fēng)景物(如山脈和建筑物)。在實(shí)施例中，圖像拍攝情況信息的內(nèi)容包括 行駛車道數(shù)據(jù)^、移動物體數(shù)據(jù)^和區(qū)屬性數(shù)據(jù)Da。行駛車道數(shù)據(jù)^是顯示拍攝圖像中的行駛車道區(qū)域和道路外側(cè)區(qū)域的數(shù)據(jù)。行駛車道數(shù)據(jù)^是基于對白線、導(dǎo)軌和安全地帶的識別結(jié)果獲得的。白線、導(dǎo)軌和安全地帶通過對拍攝圖像執(zhí)行圖像處理來識別。移動物體數(shù)據(jù)^是顯示在拍攝圖像中存在車輛附近的移動物體的區(qū)域的數(shù)據(jù)。車輛附近的移動物體通過檢測障礙物的車載傳感器(如雷達(dá))來識別。區(qū)屬性數(shù)據(jù)Da是顯示通過對圖像進(jìn)行拍攝而獲得拍攝圖像的圖像拍攝區(qū)的類型(即圖像拍攝區(qū)的區(qū)屬性)的數(shù)據(jù)。區(qū)屬性的實(shí)例包括山區(qū)、郊區(qū)、市區(qū)和高層建筑區(qū)。類型(即圖像拍攝區(qū)的區(qū)屬性)基于在通過對圖像進(jìn)行拍攝而獲得拍攝圖像時(shí)的車輛位置和地圖數(shù)據(jù)來識別。根據(jù)圖像拍攝位置被分成多個(gè)群的該組探測數(shù)據(jù)被存儲在暫存單元52中。探測數(shù)據(jù)評價(jià)單元53包括精度可靠度評價(jià)單元53A和圖像類似度評價(jià)單元53B。精度可靠度評價(jià)單元53A評價(jià)拍攝圖像的的圖像拍攝位置的精度可靠度，并且將精度可靠度分配給對應(yīng)的拍攝圖像，其中每一個(gè)拍攝圖像都被存儲在暫存單元52中作為探測數(shù)據(jù)的一部分。圖像類似度評價(jià)單元5 評價(jià)拍攝圖像的圖像拍攝位置的圖像類似度，并且將圖像類似度分配給對應(yīng)的拍攝圖像，其中每一個(gè)拍攝圖像都被存儲在暫存單元52中作為探測數(shù)據(jù)的一部分。處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元M具有如下功能從存儲在暫存單元52中的該組探測數(shù)據(jù)中取出第一處理群，并且從取出的第一處理群中的多個(gè)拍攝圖像之中選擇滿足關(guān)于精度可靠度的選擇條件的多個(gè)拍攝圖像或者滿足關(guān)于圖像類似度的選擇條件的多個(gè)拍攝圖像，作為處理目標(biāo)拍攝圖像，并且選擇包括有處理目標(biāo)拍攝圖像的一組探測數(shù)據(jù)，作為一組處理目標(biāo)數(shù)據(jù)。選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像被傳輸?shù)胶蠖稳褐械墓δ軉卧Ｔ趯?shí)施例中，在探測數(shù)據(jù)評價(jià)單元53中，選擇并且執(zhí)行精度可靠度評價(jià)模式或圖像類似度評價(jià)模式。在精度可靠度評價(jià)模式中，精度可靠度評價(jià)單元53A評價(jià)圖像拍攝位置的精度可靠度。在圖像類似度評價(jià)模式中，圖像類似度評價(jià)單元5 評價(jià)拍攝圖像的圖像類似度。在處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元M中，根據(jù)在探測數(shù)據(jù)評價(jià)單元53中執(zhí)行的評價(jià)模式來選擇精度可靠度模式或圖像類似度模式。在精度可靠度模式中，選擇關(guān)于精度可靠度的選擇條件并且利用關(guān)于精度可靠度的條件來選擇處理目標(biāo)拍攝圖像(選擇一組處理目標(biāo)數(shù)據(jù))。在圖像類似度模式中，選擇關(guān)于圖像類似度的選擇條件并且利用關(guān)于圖像類似度的條件來選擇處理目標(biāo)拍攝圖像 (選擇一組處理目標(biāo)數(shù)據(jù))。例如，優(yōu)選地，采用首先執(zhí)行精度可靠度模式的方法，并且如果確定沒有輸入具有足夠高的精度可靠度的一組探測數(shù)據(jù)，則將模式切換到圖像類似度模式以執(zhí)行處理。例如，當(dāng)存儲在暫存單元52中的拍攝圖像之中精度可靠度等于或者大于第三預(yù)定度的拍攝圖像的數(shù)目等于或小于預(yù)定值時(shí)，可以將處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元M的模式從精度可靠度模式切換到圖像類似度模式。如圖4所示，在精度可靠度評價(jià)模式中，精度可靠度評價(jià)單元53A從存儲在暫存單元52中的探測數(shù)據(jù)中取出位置精度信息。含在位置精度信息中的數(shù)據(jù)被輸入到精度可靠度評價(jià)單元53A，并且從精度可靠度評價(jià)單元53A中輸出精度可靠度(是關(guān)于探測數(shù)據(jù)中的圖像拍攝位置的計(jì)算精度的可靠度)。在實(shí)施例中，輸入到精度可靠度評價(jià)單元53A的數(shù)據(jù)包括表示每一探測汽車的車輛位置的精度的信息和表示正在行駛的每一探測汽車的行駛情況的信息。表示每一探測汽車的車輛位置的精度的信息的實(shí)例包括關(guān)于車輛位置精度水平的信息(表示設(shè)置在每一探測汽車中的車輛位置計(jì)算功能的性能)、和位置校正信息(表示每一探測汽車自在交叉點(diǎn)或彎曲道路上確定的車輛位置所行駛的距離)。表示正在行駛的每一探測汽車的行駛情況的信息的實(shí)例包括探測汽車正行駛的道路上的能夠進(jìn)行車輛位置校正的地點(diǎn)的數(shù)目，道路情況信息(表示探測汽車是否行駛在車輛可能滑動或可能以之字形的方式行駛的道路上)，以及駕駛情況信息(表示駕駛員是否以影響車輛位置的計(jì)算的誤差的方式駕駛探測汽車)。由輸入數(shù)據(jù)處理單元531將輸入的數(shù)據(jù)量化或者標(biāo)準(zhǔn)化，然后，將其傳輸?shù)接?jì)算精度可靠度的精度可靠度計(jì)算單元532。精度可靠度計(jì)算單元532中使用的計(jì)算方法不限于本發(fā)明。但是，因?yàn)檩敵鲋翟醋圆煌S度中的多個(gè)輸入值，所以優(yōu)選地，采用規(guī)則庫或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外，為了提高計(jì)算速度，可以創(chuàng)建表示輸入值與輸出值的表格。在此情形下，精度可靠度評價(jià)單元53A包括精度可靠度表，在該精度可靠度表中，拍攝圖像的圖像拍攝位置的精度可靠度根據(jù)表示探測汽車的車輛位置的精度的信息與表示探測汽車行駛的行駛情況的信息來設(shè)置。精度可靠度評價(jià)單元53A利用精度可靠度表來評價(jià)拍攝圖像的精度可靠度。在精度可靠度模式中，處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元M選擇從精度可靠度計(jì)算單元532所輸出的精度可靠度滿足關(guān)于精度可靠度的選擇條件的拍攝圖像， 作為處理目標(biāo)拍攝圖像。已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，影響精度可靠度的因素如設(shè)置在探測汽車中的車輛位置計(jì)算功能的性能取決于探測汽車的類型(或者探測汽車的標(biāo)識碼)，而影響精度可靠度的行駛道路情況取決于圖像拍攝位置。因此，可以創(chuàng)建精度可靠度表以利用探測汽車的類型與估計(jì)車輛位置作為輸入?yún)?shù)來輸出精度可靠度。當(dāng)探測汽車自身具有計(jì)算上述精度可靠度的功能時(shí)，探測數(shù)據(jù)可以包括精度可靠度。在這種情形下，精度可靠度評價(jià)單元53A可以僅具有從探測數(shù)據(jù)中取出精度可靠度的功能。另外，可以將具有高精度地計(jì)算車輛位置的功能的車輛所計(jì)算的位置和具有計(jì)算車輛位置的一般功能的一般車輛所計(jì)算的位置彼此進(jìn)行比較，以預(yù)先獲得計(jì)算位置之間的差值，并且可以利用在車輛行駛的同時(shí)獲得的差值預(yù)先創(chuàng)建用于獲得車輛位置的精度可靠度的數(shù)據(jù)?；谶@些數(shù)據(jù)，可以創(chuàng)建精度可靠度表，以利用車輛位置(圖像拍攝位置)作為輸入值來輸出精度可靠度。在此情形下，能夠易于獲得精度可靠度。在本發(fā)明的實(shí)施例中， 這種精度可靠度表也可以含在精度可靠度評價(jià)單元53A中。如圖5所示，在圖像類似度評價(jià)模式中，圖像類似度評價(jià)單元5 從存儲在暫存單元52中的該組探測數(shù)據(jù)中取出第二處理群中的該組探測數(shù)據(jù)。圖像類似度評價(jià)單元5 計(jì)算取出的該組探測數(shù)據(jù)中的拍攝圖像與例如平均拍攝圖像之間的圖像類似度，并且將圖像類似度分配給拍攝圖像。此外，在三維圖表中標(biāo)識已分配了圖像類似度的拍攝圖像，其中， Z-軸表示圖像類似度，X-軸表示圖像拍攝位置的X-坐標(biāo)，Y-軸表示圖像拍攝位置的Y-坐標(biāo)。因而，能夠統(tǒng)計(jì)地估計(jì)存儲在暫存單元52中的第二處理組中的該組探測數(shù)據(jù)的實(shí)際圖像拍攝位置。例如，處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元M可以使用集中了高圖像類似度的拍攝圖像 (該組探測數(shù)據(jù))的區(qū)域，作為選擇區(qū)域SA，并且可以選擇圖像拍攝位置含在選擇區(qū)域SA 中的拍攝圖像，作為處理目標(biāo)拍攝圖像?？梢允褂酶鞣N方法作為計(jì)算圖像類似度評價(jià)單元 5 中的圖像類似度的方法。首先，可以獲得表示每一拍攝圖像的特征的指標(biāo)值，然后，可以基于指標(biāo)值獲得圖像類似度。下文中，將描述指標(biāo)值的實(shí)例。(1)利用像素值平均值的方法首先，獲得在整個(gè)圖像中每一色彩成分的像素值的平均值。然后，獲得在要彼此比較的圖像中每一色彩成分的像素值的平均值之間的三維歐幾里德距離。將獲得的三維歐幾里德距離標(biāo)準(zhǔn)化。(2)利用圖像柱狀圖的方法首先，生成在圖像中每一色彩成分的亮度柱狀圖。然后，獲得在用于彼此比較的圖像的亮度柱狀圖中位于多個(gè)階層的各個(gè)值之差的平方和的平方根。獲得各色彩成分所獲得的平方根之和。將獲得的和標(biāo)準(zhǔn)化。(3)利用位于相同位置的多個(gè)像素值之差的方法
當(dāng)使得用于彼此比較的圖像的分辨率彼此相等時(shí)，獲得位于相同位置的圖像中的像素值之差的平方和的平方根。將獲得的平方根標(biāo)準(zhǔn)化。(4)利用圖像的空間頻率柱狀圖的方法首先，對圖像中的空間頻率執(zhí)行傅里葉變換，以生成頻率亮度柱狀圖。然后，獲得在用于彼此比較的圖像的頻率亮度柱狀圖中位于多個(gè)階層的多個(gè)值之差的平方和的平方根。將獲得的平方根標(biāo)準(zhǔn)化。除了上述方法之外，還可以采用利用各種圖像特性計(jì)算類似度的其它方法。因而， 本發(fā)明不限于計(jì)算類似度的特定方法。計(jì)算類似度的方法可根據(jù)獲得拍攝圖像的情況(例如，根據(jù)車輛是否在山區(qū)、市區(qū)或高速公路上行駛)而改變?；旧?，代表圖像拍攝位置計(jì)算單元56通過對多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置執(zhí)行統(tǒng)計(jì)處理，從而計(jì)算作為多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置的代表的代表圖像特征點(diǎn)位置。通常采用計(jì)算算術(shù)平均值的方法作為統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。但是，為了更加精確地計(jì)算代表圖像拍攝位置，優(yōu)選地，采用利用位置精度信息來計(jì)算加權(quán)平均值的方法。當(dāng)基于從第一處理群中所選擇的該組處理目標(biāo)數(shù)據(jù)的圖像拍攝位置來計(jì)算代表圖像拍攝位置時(shí)，精度可靠度高的圖像拍攝位置組成了統(tǒng)計(jì)計(jì)算的總體。因此，可以使用簡單的統(tǒng)計(jì)計(jì)算值(如算術(shù)平均值或中間值)作為代表圖像拍攝位置。相反，當(dāng)基于從第二處理群中所選擇的該組處理目標(biāo)數(shù)據(jù)的圖像拍攝位置來計(jì)算代表圖像拍攝位置時(shí)，精度可靠度相對較低的圖像拍攝位置組成了統(tǒng)計(jì)計(jì)算的總體。因此，可以使用考慮變化而獲得的統(tǒng)計(jì)計(jì)算值(如利用位置精度信息所獲得的加權(quán)平均值)作為代表圖像拍攝位置。如圖6所示，特征量計(jì)算單元60包括特征點(diǎn)提取單元61、特征點(diǎn)重要度確定單元62、加權(quán)單元63、調(diào)整系數(shù)設(shè)置單元64、特征點(diǎn)輸出單元65和共同特征點(diǎn)評價(jià)單元66。 特征點(diǎn)提取單元61利用恰當(dāng)?shù)妮喞?邊緣)檢測算子從拍攝圖像中提取圖像特征點(diǎn)。在該實(shí)施例中，圖像特征點(diǎn)是邊緣點(diǎn)與邊緣點(diǎn)群(邊緣線)。特征點(diǎn)重要度確定單元62基于在圖像拍攝情況信息中包含的每一數(shù)據(jù)的內(nèi)容來確定特征點(diǎn)提取單元61所提取的圖像特征點(diǎn)的重要度。例如，當(dāng)使用行駛車道數(shù)據(jù)的內(nèi)容時(shí)，與分配給位于拍攝圖像中的行駛車道內(nèi)側(cè)的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)的重要度相比，將高重要度分配給位于拍攝圖像中的行駛車道外側(cè)的路肩側(cè)區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)。當(dāng)使用移動物體數(shù)據(jù)^時(shí)，與分配給拍攝圖像中不存在移動物體的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)的重要度相比，將低重要度分配給拍攝圖像中存在移動物體的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)。此外，當(dāng)使用區(qū)屬性數(shù)據(jù)Da的內(nèi)容時(shí)，根據(jù)上述區(qū)屬性來改變按照拍攝圖像中的圖像特征點(diǎn)的位置將重要度分配給圖像特征點(diǎn)的規(guī)則。例如，在山區(qū)的拍攝圖像中，因?yàn)樵谟糜趫D像拍攝的中心光軸上方很可能是天空，而在用于圖像拍攝的中心光軸的左右兩側(cè)為森林，所以，與分配給除了中心區(qū)域之外的其它區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)的重要度相比，將高重要度分配給在用于圖像拍攝的中心光軸周圍的中心區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)。在郊區(qū)的拍攝圖像中，因?yàn)榻煌坎皇呛艽?，并且周圍有如房子等結(jié)構(gòu)性物體，所以， 與分配給用于圖像拍攝的中心光軸上方的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)的重要度相比，將高重要度分配給在用于圖像拍攝的中心光軸下方的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)。在市區(qū)的拍攝圖像中，因?yàn)榻煌亢艽?，所以，與用于圖像拍攝的中心光軸下方的區(qū)域相比，將高重要度分配給在用于圖像拍攝的中心光軸上方的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)。在高層建筑區(qū)的拍攝圖像中，因?yàn)橛泻芏喔呒苈泛透呒軜?，所以與用于圖像拍攝的中心光軸下方的區(qū)域相比，將高重要度分配
11給在用于圖像拍攝的中心光軸上方的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)。加權(quán)單元63根據(jù)特征點(diǎn)重要度確定單元62所分配的重要度將權(quán)重系數(shù)分配給圖像特征點(diǎn)。因?yàn)閷⒏咧匾确峙浣o被認(rèn)為是對執(zhí)行精確的圖像識別(精確的圖案匹配)而言很重要的圖像特征點(diǎn)，所以將高權(quán)重系數(shù)分配給已分配高重要度的圖像特征點(diǎn)。另一方面，考慮到已分配低重要度的圖像特征點(diǎn)不被用于實(shí)際圖像識別的可能性很高，或者被從參考數(shù)據(jù)中刪除，所以將低權(quán)重系數(shù)分配給已分配低重要度的圖像特征點(diǎn)，從而使用該低權(quán)重系數(shù)來確定是選擇還是刪除圖像特征點(diǎn)。鑒于拍攝圖像中的權(quán)重系數(shù)的分布狀態(tài)，調(diào)整系數(shù)設(shè)置單元64計(jì)算用于改變由加權(quán)單元63所分配的權(quán)重系數(shù)的調(diào)整系數(shù)。已基于圖像拍攝情況信息分配給由特征點(diǎn)提取單元61所提取的圖像特征點(diǎn)的重要度包括一定誤差。因而，已分配高重要度的圖像特征點(diǎn)可能是隨機(jī)分布的。因此，當(dāng)已分配高重要度的圖像特征點(diǎn)分布不均時(shí)，換言之，當(dāng)已通過加權(quán)單元63分配了高權(quán)重系數(shù)的圖像特征點(diǎn)分布不均時(shí)，調(diào)整系數(shù)設(shè)置單元64用于減少分布不均。當(dāng)通過計(jì)算處理而獲得的圖像特征點(diǎn)的散布度(dispersion)表示已分配高權(quán)重系數(shù)的圖像特征點(diǎn)分布不均時(shí)，將調(diào)整系數(shù)設(shè)為增大在已分配高權(quán)重系數(shù)的圖像特征點(diǎn)的密度低的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)，并將調(diào)整系數(shù)設(shè)為減小在已分配高權(quán)重系數(shù)的圖像特征點(diǎn)的密度高的區(qū)域中的圖像特征點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)。特征點(diǎn)輸出單元65通過基于由加權(quán)單元63所分配的權(quán)重系數(shù)以及選擇性使用的調(diào)整系數(shù)對圖像特征點(diǎn)執(zhí)行處理， 從而輸出每一拍攝圖像中的圖像特征點(diǎn)群。將參照圖7A至圖7F所示的示意性說明圖來描述利用上述調(diào)整系數(shù)來盡可能廣地在拍攝圖像的整個(gè)區(qū)域內(nèi)分布邊緣點(diǎn)圖像中的圖像特征點(diǎn)的處理。通過從拍攝圖像(圖 7A)中提取圖像特征點(diǎn)(邊緣點(diǎn))而生成特征點(diǎn)圖像(邊緣檢測圖像)(圖7B)。為邊緣檢測圖像中的每一邊緣點(diǎn)分配重要度。圖7C以與邊緣檢測圖像對應(yīng)的重要度階層(layer)的形式來顯示與邊緣點(diǎn)對應(yīng)的重要度，以能夠示意性地理解重要度是如何分配的。利用重要度階層為每一邊緣點(diǎn)分配權(quán)重系數(shù)。圖7D以邊緣點(diǎn)的尺寸隨著該邊緣點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)的增加而增加的邊緣檢測圖像的形式顯示已分配權(quán)重系數(shù)的邊緣點(diǎn)。如果對邊緣點(diǎn)執(zhí)行處理， 例如，刪除已分配權(quán)重系數(shù)等于或低于閾值的邊緣點(diǎn)，即，例如，如果刪除除了圖7D中的大尺寸邊緣點(diǎn)之外的邊緣點(diǎn)，則可以移除位于邊緣檢測圖像中的下部區(qū)域中的邊緣點(diǎn)。結(jié)果， 剩余邊緣點(diǎn)可能分布極不均。為了避免圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)中的邊緣點(diǎn)的分布不均，計(jì)算邊緣檢測圖像中的邊緣點(diǎn)的分散度，進(jìn)而將調(diào)整系數(shù)設(shè)為增大因?qū)吘夵c(diǎn)執(zhí)行處理而使剩余邊緣點(diǎn)的密度低的區(qū)域中的邊緣點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)。為了能夠示意性地理解以上述方式設(shè)置的調(diào)整系數(shù)，圖7E以與邊緣檢測圖像對應(yīng)的調(diào)整系數(shù)階層的形式顯示了調(diào)整系數(shù)群。在調(diào)整系數(shù)階層中，調(diào)整系數(shù)以矩陣方式排列(即為由多個(gè)像素區(qū)域組成的每一分區(qū)分配調(diào)整系數(shù))。特征點(diǎn)輸出單元65利用權(quán)重系數(shù)及基于調(diào)整系數(shù)而最終設(shè)置的權(quán)重系數(shù)對邊緣點(diǎn)執(zhí)行處理，從而為每一拍攝圖像生成圖7F所示的邊緣點(diǎn)數(shù)據(jù)。以上已描述了這樣一個(gè)實(shí)例，在該實(shí)例中，確定每一圖像特征點(diǎn)的重要度，進(jìn)而設(shè)置每一圖像特征點(diǎn)的權(quán)重系數(shù)。但是，可以對每一圖像特征點(diǎn)群執(zhí)行處理。在此情形下，例如可以將拍攝圖像的區(qū)域分成多個(gè)圖像分區(qū)，并且特征點(diǎn)重要度確定單元62可以將圖像特征點(diǎn)分成圖像特征點(diǎn)群，以使每一圖像特征點(diǎn)群包括同一圖像分區(qū)中的圖像特征點(diǎn)，進(jìn)而可以對每一圖像特征點(diǎn)群執(zhí)行處理。在此情形下，特征點(diǎn)重要度確定單元62可以將同
12一重要度分配給包含在同一圖像特征點(diǎn)群中的圖像特征點(diǎn)。類似地，加權(quán)單元63可以為每一圖像特征點(diǎn)群設(shè)置權(quán)重系數(shù)。在此情形下，圖像分區(qū)可以按照使每一圖像分區(qū)均由包含在拍攝圖像中的一個(gè)像素組成的方式或者每一圖像分區(qū)均由多個(gè)像素組成的方式來設(shè)置。 共同特征點(diǎn)評價(jià)單元66利用基于由特征點(diǎn)輸出單元65所輸出的拍攝圖像的圖像特征點(diǎn)群(邊緣點(diǎn)圖像中的邊緣點(diǎn)群)，從而生成作為圖像特征點(diǎn)群的代表的共同圖像特征點(diǎn)群。 在實(shí)施例中，共同特征點(diǎn)評價(jià)單元66通過從基于拍攝圖像的圖像特征點(diǎn)群中取得(take out)拍攝圖像共同的圖像特征點(diǎn)，從而生成共同圖像特征點(diǎn)群。當(dāng)基于從第一處理群中所選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像來加工圖像特征點(diǎn)群時(shí)，所選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像中的圖像特征點(diǎn)群被看作在很大程度上彼此類似，這是因?yàn)榈谝粓D像拍攝位置區(qū)域是很小的區(qū)域，并且所選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像中的圖像拍攝位置的精度高。當(dāng)基于從第二處理群中選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像來加工圖像特征點(diǎn)群時(shí)，盡管第二圖像拍攝位置區(qū)域大于第一圖像拍攝位置區(qū)域，選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像中的圖像特征點(diǎn)群也被看作基本上彼此類似，這是因?yàn)檫x擇的處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像類似度高。因而，通過利用由共同特征點(diǎn)評價(jià)單元66生成的共同圖像特征點(diǎn)群，能夠生成高度可靠的參考數(shù)據(jù)。圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元55基于從特征量計(jì)算單元60中所輸出的共同圖像特征點(diǎn)群而生成圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)。參考數(shù)據(jù)生成單元57通過將圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元55所生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與通過代表圖像拍攝位置計(jì)算單元56而獲得的代表圖像拍拍攝位置相關(guān)聯(lián)，從而生成用于風(fēng)景匹配的參考數(shù)據(jù)。接著，將描述車載汽車導(dǎo)航系統(tǒng)，其通過利用由上述圖像處理系統(tǒng)所創(chuàng)建的參考數(shù)據(jù)DB 92執(zhí)行風(fēng)景圖像識別(圖像特征點(diǎn)圖案匹配)來校正車輛位置。圖8顯示將汽車導(dǎo)航系統(tǒng)安裝在車載LAN中的實(shí)例的功能框。汽車導(dǎo)航系統(tǒng)包括輸入操作模塊21、導(dǎo)航控制模塊3、車輛位置檢測模塊4、圖像拍攝情況信息生成單元7和數(shù)據(jù)庫9，其中該數(shù)據(jù)庫 9包括上述參考數(shù)據(jù)DB 92和存儲有用于汽車導(dǎo)航的道路地圖數(shù)據(jù)的道路地圖數(shù)據(jù)庫(下文中簡稱為“道路地圖DB”)91。導(dǎo)航控制模塊3包括路徑設(shè)置單元31、路徑搜索單元32和路徑導(dǎo)向單元33。例如，路徑設(shè)置單元31設(shè)置出發(fā)地(如當(dāng)前車輛位置)、已輸入的目的地、經(jīng)過地點(diǎn)和行駛條件(例如關(guān)于是否使用高速公路的條件)。路徑搜索單元32是這樣一種處理單元，其基于路徑設(shè)置單元31所設(shè)置的條件來執(zhí)行計(jì)算處理，以搜索從出發(fā)地到目的地的導(dǎo)向路徑。路徑導(dǎo)向單元33是這樣一種處理單元，其根據(jù)從出發(fā)地到目的地的路徑(作為搜索結(jié)果被路徑搜索單元32取得)來執(zhí)行運(yùn)算處理，從而為駕駛員提供恰當(dāng)?shù)穆窂綄?dǎo)向。路徑導(dǎo)向單元 33利用監(jiān)視器12的屏幕上顯示的導(dǎo)向、從揚(yáng)聲器13輸出的語音導(dǎo)向等等來提供路徑導(dǎo)向。車輛位置檢測模塊4具有校正通過利用GPS來執(zhí)行常規(guī)的位置計(jì)算以及利用航位推算導(dǎo)航來執(zhí)行常規(guī)的位置計(jì)算而獲得的估計(jì)車輛位置的功能。車輛位置檢測模塊4基于通過利用估計(jì)車輛位置進(jìn)行風(fēng)景圖像識別而確定的車輛位置來校正估計(jì)車輛位置。車輛位置檢測模塊4包括GPS處理單元41、航位推算導(dǎo)航處理單元42、車輛位置坐標(biāo)計(jì)算單元43、地圖匹配單元44、車輛位置確定單元45、拍攝圖像處理單元5以及風(fēng)景匹配單元6。 GPS處理單元41連接到從GPS衛(wèi)星接收GPS信號的GPS測量單元15。該GPS處理單元41 對由GPS測量單元15所接收的來自GPS衛(wèi)星的信號進(jìn)行分析，計(jì)算車輛的當(dāng)前位置(即緯度和經(jīng)度)，并且將車輛的當(dāng)前位置傳輸?shù)杰囕v位置坐標(biāo)計(jì)算單元43作為GPS位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)。航位推算導(dǎo)航處理單元42連接到距離傳感器16和方向傳感器17。距離傳感器16是檢測車輛的速度與移動距離的傳感器。例如，距離傳感器16包括車輛的驅(qū)動軸、車輪等每次旋轉(zhuǎn)特定量時(shí)輸出脈沖信號的車速脈沖傳感器、檢測車輛的加速度的偏航率/加速度傳感器、以及對所檢測的加速度的值進(jìn)行積分的電路。距離傳感器16將作為檢測結(jié)果的關(guān)于車輛速度的信息和關(guān)于車輛移動距離的信息輸出到航位推算導(dǎo)航處理單元42。例如，方向傳感器17包括陀螺儀傳感器、地磁傳感器、附于方向盤的旋轉(zhuǎn)單元的光學(xué)角速率傳感器和旋轉(zhuǎn)式可變電阻器以及附于車輪單元的角度傳感器。方向傳感器17將作為檢測結(jié)果的關(guān)于方向的信息輸出到航位推算導(dǎo)航處理單元42。航位推算導(dǎo)航處理單元42基于不斷地傳輸?shù)胶轿煌扑銓?dǎo)航處理單元42的移動距離信息與方向信息計(jì)算航位推算導(dǎo)航位置坐標(biāo)，并將算出的航位推算導(dǎo)航位置坐標(biāo)傳輸?shù)杰囕v位置坐標(biāo)計(jì)算單元43，作為航位推算導(dǎo)航位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)。利用公知的方法，車輛位置坐標(biāo)計(jì)算單元43基于GPS位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)與航位推算導(dǎo)航位置坐標(biāo)數(shù)據(jù)來執(zhí)行計(jì)算處理以確定車輛位置的坐標(biāo)。計(jì)算出的車輛位置信息包括測量誤差等。因此，計(jì)算出的車輛位置在某些情形下可能偏離道路。因而，地圖匹配單元44調(diào)整車輛位置信息，以使車輛位于道路地圖中所示的道路上。車輛位置的坐標(biāo)被傳輸?shù)杰囕v位置確定單元45，作為估計(jì)車輛位置。拍攝圖像處理單元5包括基本上與圖6所示的特征量計(jì)算單元60和圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元55相同的功能單元。拍攝圖像處理單元5對通過車載相機(jī)14所獲得的車輛前面的風(fēng)景的拍攝圖像執(zhí)行處理，并且根據(jù)上述過程輸出圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)。用于確定特征點(diǎn)(邊緣點(diǎn))的重要度的圖像拍攝情況信息由設(shè)置在車輛中的圖像拍攝情況信息生成單元 7生成，并且被傳輸?shù)脚臄z圖像處理單元5。圖像拍攝情況信息生成單元7連接到車載相機(jī) 14，以便于生成上述行駛車道數(shù)據(jù)，并且圖像拍攝情況信息生成單元7接收與傳輸?shù)脚臄z圖像處理單元5的拍攝圖像相同的拍攝圖像。利用公知算法，通過對接收到的拍攝圖像執(zhí)行圖像處理，從而創(chuàng)建行駛車道數(shù)據(jù)隊(duì)。圖像拍攝情況信息生成單元7連接到用于檢測障礙物的傳感器群18，以創(chuàng)建上述移動物體數(shù)據(jù)隊(duì)。圖像拍攝情況信息生成單元7基于從傳感器群18傳輸?shù)膫鞲衅餍畔韯?chuàng)建移動物體數(shù)據(jù)隊(duì)。此外，圖像拍攝情況信息生成單元7 連接到車輛位置確定單元45和數(shù)據(jù)庫9，以創(chuàng)建上述區(qū)屬性數(shù)據(jù)Da。通過利用從車輛位置確定單元45傳輸?shù)能囕v位置坐標(biāo)作為搜索條件來搜索數(shù)據(jù)庫9，圖像拍攝情況信息生成單元7獲得車輛當(dāng)前行駛的區(qū)的區(qū)屬性。區(qū)屬性的實(shí)例包括山區(qū)和市區(qū)。圖像拍攝情況信息生成單元7基于獲得的區(qū)屬性來創(chuàng)建區(qū)屬性數(shù)據(jù)Da。通過將基于從車輛位置確定單元45傳輸?shù)墓烙?jì)車輛位置從參考數(shù)據(jù)DB92中提取的參考數(shù)據(jù)用作圖案，風(fēng)景匹配單元6對從拍攝圖像處理單元5傳輸?shù)膱D像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)執(zhí)行圖案匹配處理。當(dāng)參考數(shù)據(jù)與圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)匹配時(shí)，取出與匹配參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像拍攝位置。取出的圖像拍攝位置被傳輸?shù)杰囕v位置確定單元45作為車輛位置。車輛位置確定單元45校正車輛位置，即用傳輸?shù)能囕v位置來替代估計(jì)車輛位置。汽車導(dǎo)航裝置還包括作為外圍設(shè)備的輸入操作模塊21、顯示模塊22、語音生成模塊23和車輛行為檢測模塊24。輸入操作模塊21包括輸入設(shè)備11和操作輸入評價(jià)單元21a， 其中輸入設(shè)備11包括有觸摸面板和開關(guān)，操作輸入評價(jià)單元21a將通過輸入設(shè)備11輸入的操作轉(zhuǎn)換成恰當(dāng)?shù)牟僮餍盘?，并將該操作信號傳輸?shù)狡噷?dǎo)航系統(tǒng)。顯示模塊22使監(jiān)視器12顯示汽車導(dǎo)航所需的圖像信息。語音生成模塊23使揚(yáng)聲器13和蜂鳴器輸出汽車導(dǎo)航所需的語音信息。車輛行為檢測模塊M基于通過車載LAN所傳輸?shù)男袨閿?shù)據(jù)來檢測車輛的各種行為(如車輛的剎車行為、加速行為和轉(zhuǎn)向行為)。為了獲得更加可靠的參考數(shù)據(jù)，需要與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像拍攝位置精確。在參考數(shù)據(jù)基于包含在探測數(shù)據(jù)中的拍攝圖像和圖像拍攝位置而生成的情形下，即使選擇精度可靠度高的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像，圖像拍攝位置(即探測汽車所計(jì)算的車輛位置)也可能會不可避免地變化。為了在上述情形下也能生成更加可靠的參考數(shù)據(jù)，優(yōu)選地，多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置的代表圖像拍攝位置可以通過對多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置進(jìn)行統(tǒng)計(jì)處理來計(jì)算，并且，代表圖像拍攝位置可以是與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像拍攝位置，即，代表圖像拍攝位置可以是與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的參考圖像拍攝位置，如同在上述實(shí)施例中的情況。為了有效地評價(jià)圖像拍攝位置的精度可靠度，優(yōu)選地，參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)可以包括精度可靠度表，在該精度可靠度表中，含在該組探測數(shù)據(jù)中的圖像拍攝位置的精度可靠度根據(jù)表示探測汽車的車輛位置的精度的信息與表示探測汽車行駛的行駛情況的信息來設(shè)置；并且拍攝圖像的精度可靠度可以利用精度可靠度表來評價(jià)。極大地影響圖像拍攝位置的因素包括探測汽車的車輛位置的精度、以及探測汽車行駛的行駛情況。因而，通過預(yù)先獲得改變圖像拍攝位置的精度的因素和圖像拍攝位置的精度的改變度，并且通過基于獲得的因素與獲得的圖像拍攝位置的精度的改變度來創(chuàng)建及利用表，能夠快速地、精確地評價(jià)精度可靠度。為了有效地評價(jià)圖像拍攝位置的精度可靠度，優(yōu)選地，該組探測數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)包括一組精度可靠度數(shù)據(jù)，其表示圖像拍攝位置的精度可靠度；并且拍攝圖像的圖像拍攝位置的精度可靠度應(yīng)當(dāng)利用該組精度可靠度數(shù)據(jù)來計(jì)算。在該配置中，與上述配置不同的是，該組探測數(shù)據(jù)包括預(yù)先評價(jià)的精度可靠度。因此，能夠易于評價(jià)精度可靠度，因而，通過從獲得的該組探測數(shù)據(jù)中讀出精度可靠度，從而能夠易于選擇處理目標(biāo)拍攝圖像(該組處理目標(biāo)數(shù)據(jù))。優(yōu)選地，可以評價(jià)存儲在暫存單元中的拍攝圖像的圖像類似度，并且可以將其分配給拍攝圖像；并且可以從存儲在所述暫存單元中的拍攝圖像中選擇圖像類似度等于或者大于第二預(yù)定度的多個(gè)拍攝圖像，作為多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像。在該配置中，例如，當(dāng)獲得的該組探測數(shù)據(jù)中的圖像拍攝位置的精度可靠度低于平均時(shí)，能夠評價(jià)拍攝圖像的圖像類似度，代替圖像拍攝位置的精度可靠度；并且能夠選擇圖像類似度高的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像(該組處理目標(biāo)數(shù)據(jù))。圖像類似度高的拍攝圖像很可能是在相同的圖像拍攝位置獲得的。因此，圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)是通過選擇圖像類似度高的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像并且計(jì)算圖像特征量而生成的。此外，代表圖像拍攝位置是通過對處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置執(zhí)行例如統(tǒng)計(jì)處理而獲得的。然后，通過將生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與獲得的代表圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)，從而生成參考數(shù)據(jù)。因而，即使該組探測數(shù)據(jù)中的圖像拍攝位置變化非常大，也能夠獲得包括高可靠性圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)和高可靠性圖像拍攝位置的參考數(shù)據(jù)。為了有效地使用基于精度可靠度而選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像和基于圖像類似度而選擇的處理目標(biāo)拍攝圖像，優(yōu)選地，當(dāng)在存儲于暫存單元中的拍攝圖像之中精度可靠度等于或大于第三預(yù)定度的拍攝圖像的數(shù)目等于或者小于預(yù)定值時(shí)，可以將模式從精度可靠度模式(基于精度可靠度來選擇處理目標(biāo)拍攝圖像)切換到圖像類似度模式(基于圖像類似度來選擇處理目標(biāo)拍攝圖像)。因而，能夠根據(jù)精度可靠度相對較高的拍攝圖像的數(shù)目來選擇并使用恰當(dāng)?shù)哪Ｊ健Ａ硪粋€(gè)實(shí)施例在上述實(shí)施例中，與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的代表圖像拍攝位置通過對多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置執(zhí)行統(tǒng)計(jì)處理而獲得。但是，根據(jù)設(shè)置處理群的方式(即設(shè)置第一圖像拍攝位置區(qū)域的尺寸與第二圖像拍攝位置區(qū)域的尺寸的方式)，可以在設(shè)置處理群時(shí) (即在設(shè)置第一圖像拍攝位置區(qū)域的尺寸與第二圖像拍攝位置區(qū)域的尺寸時(shí))預(yù)先確定代表圖像拍攝位置?？商鎿Q地，在確定代表圖像拍攝位置之后，可以設(shè)置第一圖像拍攝位置區(qū)域的尺寸與第二圖像拍攝位置區(qū)域的尺寸。在上述實(shí)施例中，在通過邊緣檢測處理所獲得的作為圖像特征點(diǎn)的邊緣點(diǎn)之中， 特別地，線段邊緣點(diǎn)(構(gòu)成一條線段)和角邊緣點(diǎn)被視為有用的圖像特征點(diǎn)。角邊緣點(diǎn)(交叉點(diǎn)邊緣點(diǎn))與線段彼此相交的交叉點(diǎn)對應(yīng)，優(yōu)選地，線段基本上彼此垂直。但是，本發(fā)明中使用的圖像特征點(diǎn)不限于這種邊緣點(diǎn)?？梢允褂脤︼L(fēng)景而言有用的圖像特征點(diǎn)。例如，可以使用形成如圓形或矩形等幾何形狀的典型的邊緣點(diǎn)(當(dāng)該幾何形狀是圓形時(shí)，典型的邊緣點(diǎn)是該圓的圓周上的三個(gè)點(diǎn))，或者可以使用幾何形狀的重心或者表示圖像中的幾何形狀的重心的點(diǎn)。此外，優(yōu)選地，采用邊緣強(qiáng)度(intensity)作為計(jì)算重要度的因子。例如， 當(dāng)線段由具有高強(qiáng)度的邊緣組成時(shí)，與分配給除了起點(diǎn)與終點(diǎn)之外的其它邊緣點(diǎn)的重要度相比，該線段的起點(diǎn)與終點(diǎn)可以被視為分配高重要度的圖像特征點(diǎn)。此外，與分配給除了端點(diǎn)之外的其它邊緣點(diǎn)的重要度相比，可以將特征幾何圖形中的特定點(diǎn)(例如邊緣點(diǎn)和表示對稱物體中的重心的點(diǎn))視為分配高重要度的圖像特征點(diǎn)。此外，除了通過邊緣檢測處理所獲得的邊緣點(diǎn)之外，在拍攝圖像中色調(diào)和/或色度改變非常大的點(diǎn)也可以被用作圖像特征點(diǎn)。類似地，作為基于色彩信息的圖像特征點(diǎn)，可以將具有高色溫的物體的邊緣點(diǎn)視為具有高重要度的圖像特征點(diǎn)。S卩，本發(fā)明中可以使用任何圖像特征點(diǎn)，只要這些圖像特征點(diǎn)對于確定參考數(shù)據(jù)與基于實(shí)際拍攝的圖像而生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的類似度(例如圖案匹配)而言是有用的即可。在上述實(shí)施例中，存儲于參考數(shù)據(jù)DB 92中的參考數(shù)據(jù)與代表圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)。除了圖像拍攝位置與圖像拍攝方向之外，參考數(shù)據(jù)還可以與圖像拍攝方向(相機(jī)的光軸的方向)、上述圖像拍攝情況信息、拍攝圖像的日期、圖像拍攝時(shí)的天氣等等相關(guān)聯(lián)。圖像拍攝位置需要由至少二維數(shù)據(jù)(如包括經(jīng)度與緯度的數(shù)據(jù))來表示。圖像拍攝位置可以由包括緯度、經(jīng)度和海拔的三維數(shù)據(jù)來表示。圖像拍攝方向沒有必要一定與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。例如，在當(dāng)創(chuàng)建參考數(shù)據(jù)時(shí)，以能夠保證利用參考數(shù)據(jù)執(zhí)行風(fēng)景圖像識別時(shí)沿相對于車輛正在行駛的道路的方向拍攝圖像的情形下，圖像拍攝方向無需與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。在圖像拍攝方向與參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)且可以通過從一個(gè)基本圖像拍攝方向恰當(dāng)?shù)馗淖儓D像拍攝方向來準(zhǔn)備多個(gè)參考數(shù)據(jù)的情形下，可以基于從方向傳感器等傳輸?shù)男畔碛?jì)算車輛正在行駛的方向，并且僅將圖像拍攝方向與車輛正在行駛的方向相符的參考數(shù)據(jù)用于風(fēng)景圖像識別。
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最適用于本發(fā)明的車載相機(jī)是沿車輛正在行駛的方向拍攝車輛前方的風(fēng)景的相機(jī)。但是，車載相機(jī)可以是拍攝車輛斜前方的位置處的風(fēng)景的相機(jī)，或者是拍攝車輛側(cè)面的風(fēng)景或車輛后面的風(fēng)景的相機(jī)。即，本發(fā)明中使用的拍攝圖像不限于沿車輛正在行駛的方向的車輛前方的風(fēng)景。在用于描述上述實(shí)施例的功能框圖中，功能單元彼此分開，以使描述易于理解。但是，本發(fā)明不限于如功能框圖所示的功能單元彼此分開的情形。多個(gè)功能單元中的至少兩個(gè)功能單元可以彼此自由組合，和/或可以將一個(gè)功能單元進(jìn)一步劃分。 根據(jù)本發(fā)明的圖像處理系統(tǒng)不僅可應(yīng)用于汽車導(dǎo)航，而且可應(yīng)用于通過風(fēng)景圖像識別來測量當(dāng)前位置和當(dāng)前方向的技術(shù)領(lǐng)域中。
權(quán)利要求
1.一種風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)輸入單元，一組探測數(shù)據(jù)被輸入到所述數(shù)據(jù)輸入單元，其中該組探測數(shù)據(jù)包括通過多個(gè)探測車依次獲得的拍攝圖像和作為所述拍攝圖像的圖像拍攝位置的所述探測車的所述車輛位置，所述多個(gè)探測車中的每一個(gè)探測車均具有計(jì)算車輛位置的功能；暫存單元，暫時(shí)存儲包含在該組探測數(shù)據(jù)中的拍攝圖像；精度可靠度評價(jià)單元，評價(jià)存儲在所述暫存單元中的拍攝圖像的圖像拍攝位置的精度可靠度，并且將精度可靠度分配給所述拍攝圖像；處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元，從存儲在所述暫存單元中的拍攝圖像中選擇精度可靠度等于或者大于第一預(yù)定度的多個(gè)拍攝圖像，作為多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像；圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元，從所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像中提取圖像特征點(diǎn)，并且基于從所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像中提取的圖像特征點(diǎn)來生成圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)；以及參考數(shù)據(jù)生成單元，通過將所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與對應(yīng)于所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的參考圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)，從而生成用于風(fēng)景匹配的參考數(shù)據(jù)，以識別從車輛看到的風(fēng)景的圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，其中所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元通過對從所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像中提取的圖像特征點(diǎn)執(zhí)行統(tǒng)計(jì)處理，從而生成所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，其中所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元提取共同圖像特征點(diǎn)，即對所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像共同的圖像特征點(diǎn)，并且利用所述共同圖像特征點(diǎn)生成所述圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，還包括代表圖像拍攝位置計(jì)算單元，通過對所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置執(zhí)行統(tǒng)計(jì)處理，從而計(jì)算代表圖像拍攝位置，即所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像拍攝位置的代表，其中所述參考圖像拍攝位置為所述代表圖像拍攝位置。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，還包括精度可靠度表，在所述精度可靠度表中，根據(jù)表示所述探測車的車輛位置的精度的信息和表示所述探測車在行駛中的行駛情形的信息，來設(shè)置包含在該組探測數(shù)據(jù)中的所述圖像拍攝位置的精度可靠度，其中所述精度可靠度評價(jià)單元利用所述精度可靠度表來評價(jià)精度可靠度。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，其中該組探測數(shù)據(jù)包括一組精度可靠度數(shù)據(jù)，其表示所述圖像拍攝位置的精度可靠度；以及所述精度可靠度評價(jià)單元利用該組精度可靠度數(shù)據(jù)來評價(jià)精度可靠度。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，還包括圖像類似度評價(jià)單元，評價(jià)存儲在所述暫存單元中的所述拍攝圖像的圖像類似度，并且將圖像類似度分配給所述拍攝圖像，其中所述處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元從存儲在所述暫存單元中的所述拍攝圖像中選擇圖像類似度等于或者大于第二預(yù)定度的多個(gè)拍攝圖像，作為所述多個(gè)處理目標(biāo)拍攝圖像。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，其中當(dāng)存儲在所述暫存單元中的所述拍攝圖像中的精度可靠度等于或大于第三預(yù)定度的所述拍攝圖像的數(shù)目等于或小于預(yù)定值時(shí)，將所述處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元的模式從基于精度可靠度選擇所述處理目標(biāo)拍攝圖像的精度可靠度模式，切換到基于圖像類似度選擇所述處理目標(biāo)拍攝圖像的圖像類似度模式。
9.一種位置測量系統(tǒng)，包括參考數(shù)據(jù)庫，在所述參考數(shù)據(jù)庫中存儲有根據(jù)權(quán)利要求1所述的風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)所生成的參考數(shù)據(jù)；拍攝圖像處理單元，從通過拍攝從車輛看到的風(fēng)景所獲得的拍攝圖像中提取圖像特征點(diǎn)，利用所提取的圖像特征點(diǎn)生成每個(gè)拍攝圖像的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)，并且輸出所生成的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)作為用于匹配的數(shù)據(jù)；以及風(fēng)景匹配單元，在從所述參考數(shù)據(jù)庫中提取的參考數(shù)據(jù)與所述用于匹配的數(shù)據(jù)之間執(zhí)行匹配，并且基于與所述用于匹配的數(shù)據(jù)相匹配的參考數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)的圖像拍攝位置來確定所述車輛的位置。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種風(fēng)景匹配參考數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)，包括輸入探測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)輸入單元，探測數(shù)據(jù)包括通過計(jì)算車輛位置的探測車依次獲得的拍攝圖像和探測車的車輛位置作為圖像拍攝位置；暫存拍攝圖像的暫存單元；評價(jià)圖像拍攝位置的精度可靠度并分配給拍攝圖像的精度可靠度評價(jià)單元；選擇精度可靠度等于或大于第一預(yù)定度的拍攝圖像作為處理目標(biāo)拍攝圖像的處理目標(biāo)數(shù)據(jù)選擇單元；從處理目標(biāo)拍攝圖像中提取圖像特征點(diǎn)且基于圖像特征點(diǎn)生成圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)的圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)生成單元；將圖像特征點(diǎn)數(shù)據(jù)與對應(yīng)的參考圖像拍攝位置相關(guān)聯(lián)生成用于風(fēng)景匹配的參考數(shù)據(jù)以識別從車輛看到的風(fēng)景的圖像的參考數(shù)據(jù)生成單元。本發(fā)明能夠恰當(dāng)?shù)卮_定車輛位置。
文檔編號G06K9/64GK102208013SQ20111007102
公開日2011年10月5日 申請日期2011年3月21日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月31日
發(fā)明者宮島孝幸 申請人:愛信艾達(dá)株式會社