本發(fā)明的實施例涉及一種為了車輛的安全行駛而引導(dǎo)車輛周邊情況信息的技術(shù)。
背景技術(shù)：
：車輛行駛時最重要事項中的一個即是以交通事故的預(yù)防為首要地位的安全性。為了安全性，在車輛中安裝用于控制車輛自身或控制車輛構(gòu)成裝置的功能的多種輔助裝置，且在車輛中安裝如安全帶和安全氣囊等安全裝置。并且，當(dāng)在車輛內(nèi)配置黑匣子(blackbox)時，從車輛的各種傳感器中傳送的數(shù)據(jù)可被存儲在黑匣子內(nèi)。當(dāng)車輛的事故發(fā)生時，在車輛中回收黑匣子且通過分析回收的黑匣子內(nèi)存儲的數(shù)據(jù)可查明事故的原因。為了安全的行駛，駕駛?cè)诵枰杆僮R別行駛中位于前方的人和事物以及調(diào)整車輛的運行。如導(dǎo)航(navigation)或黑匣子等安裝于車輛的電子設(shè)備可持續(xù)地拍攝車輛的周邊。上述電子設(shè)備通過使用計算機視覺算法等可在影像內(nèi)持續(xù)監(jiān)控車輛周邊的情況，并且當(dāng)檢測出特定情況時，可向駕駛?cè)送ㄖc被檢測出的情況相關(guān)的信息。作為分析在車輛中拍攝的影像之裝置的一種示例，在韓國公開專利第10-2007-0082980號(公開日：2007年08月23日)中公開了一種分析通過配置在車輛中的照相機而收集的影像從而在影像內(nèi)識別客體(例如，車輛號碼)的移動式違法車輛管制裝置。技術(shù)實現(xiàn)要素：提供了一種基于人行橫道識別結(jié)果而提供用于引導(dǎo)自身車輛安全行駛之引導(dǎo)信息的裝置和方法。提供了一種利用人行橫道識別結(jié)果而修改與自身車輛相關(guān)的地圖映射位置的裝置和方法。提供了一種根據(jù)與人行橫道上的行人或前方車輛、信號燈的信號狀態(tài)等相關(guān)的識別結(jié)果來區(qū)分進而提供引導(dǎo)信息的裝置和方法。一種引導(dǎo)信息提供方法，作為按計算機實現(xiàn)的引導(dǎo)信息提供方法，包括如下步驟：確認(rèn)針對位于車輛周圍的人行橫道所識別的人行橫道識別結(jié)果；將所述人行橫道識別結(jié)果和與所述車輛相關(guān)的GPS接收位置的地圖數(shù)據(jù)相比較；以及根據(jù)所述比較結(jié)果，對與 所述GPS接收位置相關(guān)的地圖映射位置進行修正。一種引導(dǎo)信息提供方法，作為按計算機實現(xiàn)的引導(dǎo)信息提供方法，包括如下步驟：確認(rèn)針對位于車輛周圍的人行橫道所識別的人行橫道識別結(jié)果；確認(rèn)針對與所述車輛的前方行駛相關(guān)的周邊情況所識別的周邊情況識別結(jié)果；以及根據(jù)所述周邊情況識別結(jié)果，區(qū)分進而提供與所述人行橫道識別結(jié)果相關(guān)的引導(dǎo)信息。一種引導(dǎo)信息提供方法，作為按計算機實現(xiàn)的引導(dǎo)信息提供方法，包括如下步驟：確認(rèn)針對位于車輛周圍的人行橫道所識別的人行橫道識別結(jié)果；確認(rèn)針對與所述車輛的前方行駛相關(guān)的周邊情況所識別的周邊情況識別結(jié)果；以及根據(jù)所述人行橫道識別結(jié)果，區(qū)分進而提供與所述周邊情況識別結(jié)果相關(guān)的引導(dǎo)信息。一種引導(dǎo)信息提供裝置，包括：加載至少一個程序的內(nèi)存；和至少一個處理器，其中，所述至少一個處理器，根據(jù)所述程序的控制，處理如下步驟：確認(rèn)針對位于車輛周圍的人行橫道所識別的人行橫道識別結(jié)果；將所述人行橫道識別結(jié)果和與所述車輛相關(guān)的GPS接收位置的地圖數(shù)據(jù)相比較；以及根據(jù)所述比較結(jié)果，對與所述GPS接收位置相關(guān)的地圖映射位置進行修正。一種引導(dǎo)信息提供裝置，包括：加載至少一個程序的內(nèi)存；和至少一個處理器，其中，所述至少一個處理器，根據(jù)所述程序的控制，處理如下步驟：確認(rèn)針對位于車輛周圍的人行橫道所識別的人行橫道識別結(jié)果；確認(rèn)針對與所述車輛的前方行駛相關(guān)的周邊情況所識別的周邊情況識別結(jié)果；以及根據(jù)所述周邊情況識別結(jié)果，區(qū)分進而提供與所述人行橫道識別結(jié)果相關(guān)的引導(dǎo)信息。一種引導(dǎo)信息提供裝置，包括：加載至少一個程序的內(nèi)存；和至少一個處理器，其中，所述至少一個處理器，根據(jù)所述程序的控制，處理如下步驟：確認(rèn)針對位于車輛周圍的人行橫道所識別的人行橫道識別結(jié)果；確認(rèn)針對與所述車輛的前方行駛相關(guān)的周邊情況所識別的周邊情況識別結(jié)果；以及根據(jù)所述人行橫道識別結(jié)果，區(qū)分進而提供與所述周邊情況識別結(jié)果相關(guān)的引導(dǎo)信息。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過識別前方的人行橫道而按視聽表現(xiàn)出人行橫道識別結(jié)果，經(jīng)由人行橫道的識別與注意提醒可引導(dǎo)駕駛?cè)说陌踩{駛。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過將人行橫道識別結(jié)果與地圖數(shù)據(jù)相比較而修改與自身車輛相關(guān)的地圖映射位置，可最小化導(dǎo)航的地圖映射誤差而提高與位置引導(dǎo)相關(guān)的用戶的信任度。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過提供根據(jù)與人行橫道上的行人或前方車輛、信號燈的信 號狀態(tài)等相關(guān)的識別結(jié)果來區(qū)分進而提供引導(dǎo)信息，正確且具體告知周邊情況進而提醒駕駛?cè)?，可保證駕駛?cè)说陌踩旭偟耐瑫r保證人行橫道中行人的安全。附圖說明圖1示出本發(fā)明一個實施例之用于說明引導(dǎo)信息提供裝置的內(nèi)部構(gòu)成的一個示例的框圖。圖2至圖7是示出根據(jù)本發(fā)明一個實施例之用于說明人行橫道識別方法的示例圖。圖8是示出根據(jù)本發(fā)明一個實施例之用于說明行人識別方法的示例圖。圖9是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之用于說明前方車輛識別方法的示例圖。圖10至圖14是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之用于說明利用人行橫道識別結(jié)果的引導(dǎo)信息提供方法的示例圖。具體實施方式以下，結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例進行詳細(xì)說明。本實施例涉及利用照相機影像在影像內(nèi)來識別人行橫道以及在行駛引導(dǎo)環(huán)境中活用人行橫道識別結(jié)果來提供引導(dǎo)信息的裝置和方法。根據(jù)本發(fā)明的引導(dǎo)信息提供裝置和方法可適用于導(dǎo)航系統(tǒng)，作為一個示例，可適用于搭載增強現(xiàn)實(AugmentedReality)模式的導(dǎo)航系統(tǒng)。本實施例也可通過智能手機(smartphone)、平板電腦(tablet)、可穿戴計算機(wearablecomputer)等移動終端專用的應(yīng)用程序而實現(xiàn)。圖1示出本發(fā)明一個實施例之用于說明引導(dǎo)信息提供裝置的內(nèi)部構(gòu)成的一個示例的框圖。如圖1所示，引導(dǎo)信息提供裝置100作為計算機系統(tǒng)，至少可包括：至少一個處理器(processor)110、內(nèi)存(memory)120、外圍設(shè)備接口(peripheralinterface)130、輸入/輸出子系統(tǒng)(I/Osubsystem)140、電力線路150和通信線路160。在圖1中，箭頭表示能進行計算機系統(tǒng)的構(gòu)成要素間的通信和數(shù)據(jù)傳送，且其可利用高速串行總線(high-speedserialbus)、并行總線(parallelbus)、存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)(SAN，StorageAreaNetwork)和/或其他適當(dāng)?shù)耐ㄐ偶夹g(shù)而實現(xiàn)。內(nèi)存120可包括操作系統(tǒng)121和行駛引導(dǎo)控制例程122。例如，內(nèi)存120可包括高速隨機存取存儲器(high-speedrandomaccessmemory)、磁盤、靜態(tài)隨機存取存儲器(SPAM)、動態(tài)隨機存取存儲器(DRAM)、只讀存儲器(ROM)、閃存或非揮發(fā)性內(nèi)存。內(nèi)存120可存儲用于操作系統(tǒng)121和行駛引導(dǎo)控制例程122的程序編碼，也就是說可包括引導(dǎo)信息提供裝置100的動作所需的軟件模塊、指令集架構(gòu)或其之外的多種數(shù)據(jù)。此時，處理器110或外圍設(shè)備接口130等其他控制器與內(nèi)存120的存取可通過處理器110進行控制。外圍設(shè)備接口130可將引導(dǎo)信息提供裝置100的輸入和/或輸出外圍設(shè)備與處理器110和內(nèi)存120相結(jié)合。并且，輸入/輸出子系統(tǒng)140可將多種輸入/輸出外圍設(shè)備與外圍設(shè)備接口130相結(jié)合。例如，輸入/輸出子系統(tǒng)140可包括顯示器、鍵盤、鼠標(biāo)、打印機或根據(jù)需要用于將觸摸屏或照相機、各種傳感器等外圍設(shè)備與外圍設(shè)備接口130相結(jié)合的控制器。根據(jù)另一側(cè)面，輸入/輸出外圍可不經(jīng)過輸入/輸出子系統(tǒng)140而與外圍設(shè)備接口130相結(jié)合。電力線路150可向終端設(shè)備的電路元件的全部或部分供給電力。例如，電力線路150可包括如電力管理系統(tǒng)、電池或交流(AC)之一個以上的電源、充電系統(tǒng)、電源故障檢測電路(powerfailuredetectioncircuit)、電力變換器或逆變器、電力狀態(tài)標(biāo)記符或用于電力生成、管理、分配的任意其他電路元件。通信線路160可利用至少一個外部接口與其他計算機系統(tǒng)進行通信。并且如上所述，根據(jù)需要，通信線路140通過包括RF電路來接收發(fā)被稱為電磁信號(electromagneticsignal)的RF信號，能與其他計算機系統(tǒng)進行通信。處理器110通過施行存儲在內(nèi)存120中的軟件模塊或指令集架構(gòu)可執(zhí)行用于引導(dǎo)信息提供裝置100的多種功能且處理數(shù)據(jù)。也就是說，處理器110通過執(zhí)行基本的算術(shù)、邏輯以及計算機系統(tǒng)的輸入/輸出演算，可構(gòu)成為處理計算機程序的命令。處理器110可構(gòu)成為施行用于識別部111和提供部112的程序編碼。這種程序編碼可存儲在如內(nèi)存120之記錄裝置中。識別部111和提供部112構(gòu)成為用于執(zhí)行下述將要說明的引導(dǎo)信息提供方法。這種圖1的實施例僅是引導(dǎo)信息提供裝置100的一個示例，引導(dǎo)信息提供裝置100可具有如下結(jié)構(gòu)或配置：省略圖1所示的部分電路元件，或進一步具備圖1中未圖示之追加的電路元件，或結(jié)合兩個以上的電路元件。例如，用于移動環(huán)境的通信終端的計算機系統(tǒng)除了圖1所示的電路元件之外，還可進一步包括觸摸屏或傳感器等，且在通信線路140中也可包括用于多種通信方式(WiFi、3G、LTE、Bluetooth、NFC、Zigbee等) 的RF通信的電路?？砂谝龑?dǎo)信息提供裝置100中的電路元件可由包括一個以上的信號處理或應(yīng)用程序所特殊化的集成電路的硬件、軟件或硬件和軟件兩者的組合而實現(xiàn)。上述構(gòu)成的引導(dǎo)信息提供裝置100從照相機(未圖示)中輸入接收影像(以下，稱為“照相機影像”)從而可在照相機影像內(nèi)識別人行橫道，且在用于引導(dǎo)自身車輛的安全駕駛的行駛引導(dǎo)環(huán)境中以人行橫道識別結(jié)果為基礎(chǔ)可提供多種引導(dǎo)信息。上述照相機提供拍攝自身車輛前方的影像，作為一個示例，可按一體型構(gòu)成在適用了引導(dǎo)信息提供裝置100的車輛用導(dǎo)航中，且為了能拍攝車輛的前方，可裝載在導(dǎo)航本體的后面即朝向車輛的前玻璃的位置。作為另一實施例，也可使用能與引導(dǎo)信息提供裝置100聯(lián)動的其他系統(tǒng)或作為外部的單獨構(gòu)成而設(shè)置的、使用拍攝車輛前方的照相機。尤其，在本發(fā)明中為了提供引導(dǎo)安全駕駛的引導(dǎo)信息，可試用(1)識別人行橫道的技術(shù)，(2)識別人行橫道上的行人的技術(shù)，(3)識別前方車輛(前車)的技術(shù)，以及(4)識別信號燈的交通信號的技術(shù)。首先，針對識別人行橫道的技術(shù)進行說明。圖2是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之示出人行橫道識別方法的順序圖。根據(jù)本實施例的人行橫道識別方法根據(jù)通過圖1說明的識別部111可進行各個步驟。在步驟210中，識別部111輸入接收照相機影像進而將輸入的照相機影像變換為灰色(黑白)影像。照相機影像作為一定尺寸(例如，640x480)的影像，可是如RGB(紅綠藍(lán))影像的彩色影像。參考圖3，第一影像310可顯示根據(jù)照相機拍攝的彩色影像，第二影像320可顯示根據(jù)識別部111將彩色影像按灰度進行轉(zhuǎn)換而生成的灰色影像。彩色影像內(nèi)的各像素可具有顯示像素顏色的顏色值。顏色值可包括紅色值、綠色值以及藍(lán)色值。即，彩色影像可是RGB彩色影像。黑白影像內(nèi)的各像素可具有顯示像素明暗的顏色值。顏色值可是0以上n(n是1以上的整數(shù))以下的整數(shù)值。例如，當(dāng)特定的像素顯示黑色時，特定像素的顏色值可是0。并且，當(dāng)特定的像素顯示黑色時，特定像素的顏色值可是n。如此，識別部111通過灰度變換可將照相機影像變換為灰色影像。并且，識別部111為了使灰色影像具有一定的明暗值分布可進行與灰色影像的明暗值相關(guān)的平滑化。道路的一部分如果受到陰影的影響，由于會錯誤識別前方車輛或與前方車輛的距離，因此為了最小化陰影的影響，在本實施例中可使用能補償光源的方法。作為一個示例，在補償照相機拍攝使用的光源后，通過補償?shù)墓庠磁臄z車輛的前方可獲取RGB影像。作為另一個示例，識別部111針對RGB影像，使用光源補償算法，在補償RGB影像的光源后，可將補償?shù)腞GB影像變更為灰色影像。另外，由于車輛內(nèi)部玻璃反射的被拍攝物體的影響，在影像的特定部分中會發(fā)生不能識別人行橫道的情況。為了改善這種問題并最小化因反射造成的影響，通過在照相機的鏡頭前端貼付反射抑制盒，可獲取補償?shù)挠跋?。再參考圖2，在步驟220中，識別部111可在灰色影像中設(shè)定用于檢測出人行橫道的關(guān)注區(qū)域(ROI:RegionofInterest)。照相機影像中一部分可顯示天空、地平線、或建筑物等人行橫道能位于的道路之外的其他區(qū)域。當(dāng)在影像的所有區(qū)域中要檢測出人行橫道而進行嘗試時，由于人行橫道以外的其他客體被誤檢測為人行橫道的可能性高，因此需要在影像中設(shè)定用于檢測出人行橫道的部分區(qū)域。作為一個示例，識別部111在灰色影像內(nèi)可設(shè)定根據(jù)特定條件而決定的關(guān)注區(qū)域。在此，特定的條件可意味著照相機的設(shè)定角度和視野角以及影像的分辨率等。即，識別部111可將影像中一部分設(shè)定為關(guān)注區(qū)域，且可提高影像或影像中一部分。圖4示出關(guān)注區(qū)域提高的影像410以及關(guān)注區(qū)域提高的影像410中關(guān)注區(qū)域420。識別部111在關(guān)注區(qū)域420被設(shè)定時，可將關(guān)注區(qū)域420決定為用于檢測出人行橫道的檢測區(qū)域。作為另一個示例，識別部111在灰色影像內(nèi)檢測出車道線后，以車道線為基準(zhǔn)，可設(shè)定關(guān)注區(qū)域。例如，識別部111利用坎尼(Canny)算法在影像內(nèi)生成檢測出邊緣(edge)的邊緣影像后，通過向邊緣影像適用霍夫變換算法，在邊緣影像內(nèi)檢測出按直線進行表示的邊緣，且將與直線的位置相對應(yīng)的區(qū)域識別為車道線。此時，識別部111通過霍夫變換可檢測出邊緣影像內(nèi)包括的一個以上的直線候選，且可將一個以上的直線候選中距離影像的中心的距離為最小的直線候選判斷為車道線。并且，識別部111針對多個直線候選中車輛的行駛方向，將具有一定車道線的寬度的直線候選判斷為車道線。一般來講，車道線存在于道路面且具有一定的寬度，從駕駛?cè)说囊朁c來看，并不顯示在水平線上，但顯示在與車輛的行進方向相對應(yīng)的線上。因此，識別部111可將與車輛的行進方向相對應(yīng)的多個直線候選中具有一定寬度的直線候選識別為車道線。并且，識別部111可將多個直線候選中以影像的豎直中心線為基準(zhǔn)形成互相對稱的直線候選判斷為車道線。如此，識別部111基于影像中檢測出的車道線設(shè)定關(guān)注區(qū)域。例如，識別部111可將以影像內(nèi)車道線開始的位置為起點沿y軸方向一定距離的區(qū)域設(shè)定為關(guān)注區(qū)域。此時，決定 關(guān)注區(qū)域的條件即車道線開始的位置和一定距離可按車道的寬度和照相機的視野角來推定。在人行橫道中，浮現(xiàn)因影子造成的陰影或用于表示人行橫道的油漆會被磨損，且當(dāng)廣告貼紙或紙燈小的物體位于人行橫道上時，會遮蓋人行橫道的模樣。并且，在拍攝人行橫道的影像內(nèi)也會存在噪音?？紤]到這種問題，識別部111為了除去關(guān)注領(lǐng)域內(nèi)的噪音且正規(guī)化人行橫道的破損形態(tài)，可在關(guān)注區(qū)域內(nèi)適用利用四角形要素的關(guān)閉影像。使用四角形影像可是人行橫道一般性具有黑色或白色的四角形連續(xù)形成的形態(tài)的起因。根據(jù)上述關(guān)閉影像顯示人行橫道的區(qū)域可變得更加鮮明。再參考圖2，在步驟230中，識別部111通過針對關(guān)注區(qū)域的影像分析可在關(guān)注區(qū)域內(nèi)檢測出人行橫道。作為一個示例，識別部111通過向關(guān)注區(qū)域的水平線適用最小-最大濾波器，可生成關(guān)注區(qū)域二進制化形成的二元(binary)影像。此時，識別部111通過在二元影像內(nèi)檢測出顯示人行橫道的圖案，可在關(guān)注區(qū)域內(nèi)檢測出人行橫道。例如，圖5示出影像510和影像內(nèi)的水平線520。并且，在影像510的下端示出顯示水平線的顏色值變化的圖表530。變化線540示出水平線內(nèi)各個像素顏色值的變化。當(dāng)連續(xù)的像素的顏色值相對一定時(例如，全部顏色值是接近白色的值或接近黑色的值時)，變化線540中與上述連續(xù)的像素相對應(yīng)的部分具有高的值。相反，當(dāng)連續(xù)的像素的顏色值相對急劇變化時(例如，當(dāng)由黑色變化為白色時或由白色變化為黑色時)，變化線540中與上述連續(xù)的像素相對應(yīng)的部分具有低的值。因此，變化線540中隨著由高的值降為低的值且再次由低的值升為高的值的區(qū)間變短，水平線可視為按黑色線和白色線進行明確地區(qū)分。但，當(dāng)實際的人行橫道未按黑色和白色進行明確區(qū)分時或在拍攝的影像內(nèi)存在噪音時，水平線也可不按黑色和白色進行明確區(qū)分。例如，當(dāng)在影像內(nèi)顯示人行橫道的區(qū)域中的一部分存在噪音時，上述噪音在變化線540內(nèi)可作為異常線550進行顯示。噪音可按非黑色或非白色的中間階段的灰色而顯示，且以特定的邊界為中心顏色也可不進行鮮明的變化。因此，變化線540中異常線550周圍的一部分的值相對緩和地變化，且具有中間階段的值。對此，相比識別部111直接二進制化水平線內(nèi)的像素的各個顏色值，在向像素的顏色值適用特定的濾波器后，對適用了濾波器的顏色值進行二進制化在檢測出人行橫道時可導(dǎo)出更好的結(jié)果。圖6作為用于說明最小-最大濾波器適用的示例圖，圖表600的橫向軸示出水平線內(nèi)的像素。即，橫向軸的特定坐標(biāo)指水平線內(nèi)的特定像素。圖表600的縱向軸顯示像素的顏色值。顏色值可是灰度(gray-scale)值。例如，大的值是表示接近于白色的顏色的值，小的值是表示接近于黑色的顏色的值。識別部111通過向影像的水平線內(nèi)的各個像素適用最小-最大濾波器，可二進制化各個像素。在此，像素的二進制化意味著像素的顏色值成為第一二進制值或第二二進制值中的一個?！?”(或，真)或“1”(或，假)中的一個可是第一二進制值，另一個可是第二二進制值。水平線的二進制值化意味著水平線內(nèi)的每個像素被二進制化。識別部111通過使水平線內(nèi)的每個像素二進制化且使影像(或，設(shè)定區(qū)域)內(nèi)的每個水平線二進制化，可使影像(或，設(shè)定區(qū)域)二進制化。識別部111以水平線中特定像素610為基準(zhǔn)可將一定范圍內(nèi)的像素的顏色值中最小的值設(shè)定為與所述的特定像素610相關(guān)的最大-最小濾波器的最小值。并且，識別部111以水平線中特定像素610為基準(zhǔn)可將一定范圍內(nèi)的像素的顏色值中最大的值設(shè)定為與所述的特定像素610相關(guān)的最大-最小濾波器的最大值。即，與特定像素610相關(guān)的最小-最大濾波器的最小值是以特定像素610為基準(zhǔn)在一定范圍內(nèi)像素的顏色值中最小的值，且與特定像素610相關(guān)的最小-最大濾波器的最大值是像素的顏色值中最大的值。在圖6中，以特定像素610為基準(zhǔn)在一定范圍內(nèi)的像素中具有最大顏色值的像素620和具有最小顏色值的像素630被圖示，且像素620的顏色值和像素630的顏色值的平均640走位水平線而圖示。在圖6中，一定范圍包括特定像素610、以特定像素610為中心左側(cè)的三個像素以及以特定像素610為中心右側(cè)的三個像素。所述的一定范圍僅是示例。特定像素610可是一定范圍的中心，且可是左側(cè)一端或右側(cè)一端。一定范圍額長度可是固定的值，也可是動態(tài)變更的值。例如，一定范圍的長度可是水平線的整體長度的1/n。在此，n可是1以上的實數(shù)。并且，一定范圍可顯示m個像素。在此，m可是1以上的自然數(shù)。適當(dāng)?shù)膎的值或m的值根據(jù)實驗可被決定。例如，識別部111根據(jù)實際人行橫道之反復(fù)的白色區(qū)域和黑色區(qū)域在影像內(nèi)按多大尺寸進行顯示，可決定n的值或m的值。最小-最大濾波器可將特定像素610的顏色值與特定像素610相關(guān)的最大值和最小值的平均值進行比較。最小-最大濾波器根據(jù)上述的比較結(jié)果可將特定像素610的顏色值的二進制值決定為第一二進制值和第二二進制值中的一個。例如，識別部111當(dāng)特定像素610的顏色值是平均值以上時，可將特定像素610的顏色值的二進制值決定為第二二進制值，且當(dāng)特定下像素的顏色值小于平均值時，可將特定像素610的顏色值的二進制值決定為第一二進制值。并且，識別部111可將特定像素610的顏色值表示的第一亮度與平均值表示的第二亮度進行比較。識別部111當(dāng)?shù)谝涣炼仁堑诙炼纫陨蠒r，將特定像素610的顏色值的二進制值設(shè)定為表示白色的二進制值，且當(dāng)?shù)谝涣炼刃∮诘诙炼葧r，將特定像素610的顏色值的二進制值設(shè)定為表示黑色的二進制值。圖7是示出用于說明通過適用最小-最大濾波器而生成的圖案的示例圖。在圖7的圖表700中，示出了中心線710、顯示水平線內(nèi)的各個像素的顏色值的第一線720、顯示與 水平線內(nèi)的各個像素相關(guān)的最小-最大濾波器的平均值的第二線730、以及顯示水平線內(nèi)的各個像素的二進制化的顏色值得第三線740。第三線740內(nèi)的各點具有第一二進制值和第二二進制值中的一個二進制值。第一線720的各點與第三線740內(nèi)的具有相同坐標(biāo)的點相對應(yīng)。第一線720的各點可顯示水平線內(nèi)的各個像素的二進制化的顏色值。第三線740內(nèi)的各點可顯示水平線內(nèi)的各個像素的二進制化的顏色值。第二線730的各點可顯示與水平線內(nèi)的各個像素相關(guān)的最小-最大濾波器的顏色值。第一線720、第二線730和第三線740各個內(nèi)的點可顯示與上述點的水平坐標(biāo)相對應(yīng)的像素。點的圖表700內(nèi)的高度可顯示對應(yīng)的像素的顏色值。根據(jù)最小-最大濾波器的適用，第一線720的各點中相比第二線730的對應(yīng)的點而位于更高位置的點，根據(jù)二元化，在第三線740內(nèi)成為具有第二二進制值的點。并且，第一線720的各點中相比第二線730的對應(yīng)的點而位于更低位置的點，根據(jù)二元化，在第三線740內(nèi)成為具有第一二進制值的點。在第一線720的各點中示出了與參考圖5所述的異常點550相對應(yīng)的異常點750。通過適用最小-最大濾波器，異常點750即使具有相對高的顏色值，但仍具有低于最小-最大濾波器的平均值的值。因此，在第三線740內(nèi)與異常點750相對應(yīng)的點具有第一二進制值。結(jié)果來講，第三線740具有由具有一定幅度的第一二進制值與具有一定幅度的第二二進制值周期性反復(fù)而形成的波形。將第一二進制值的幅度命名為幅度一，且將第二二進制值的幅度命名為幅度二。并且，識別部111可識別周期性反復(fù)的波形的整個大小。因此，識別部111在二進制化的水平線內(nèi)可檢測出顯示人行橫道的圖案。在此，二進制化的水平線意味著水平線內(nèi)的各個像素被二進制化。即，二進制化的水平線可是前述的第三線740。所述的圖案可具有特定的第一設(shè)定值以上的幅度，且可具有按特定第二設(shè)定值以上的次數(shù)反復(fù)的四角波形的形態(tài)。在此，幅度可意味著幅度1和幅度2中的一個以上。反復(fù)可意味著按連續(xù)的第一二進制值與連續(xù)的第二二進制值形成的周期的反復(fù)。在第三線740中示出周期為六次反復(fù)。例如，識別部111在二進制的水平線內(nèi)當(dāng)按具有十個以上的第一二進制值得像素和具有十個以上的第二二進制值得像素構(gòu)成的周期反復(fù)四次以上時，所述的二進制化水平線可識別顯示人行橫道，且檢測出人行橫道。前述的水平線可是檢測區(qū)域內(nèi)的多個水平線。識別部111通過將多個水平線分別二進制化，可生成多個二進制化的水平線，且通過使用多個二進制化的水平線，可在影像內(nèi)檢測出人行橫道。在多個的二進制化水平線中，人行橫道可作為四角形的黑色模塊與白色模塊反復(fù)的形態(tài)而顯示。因此，為了檢測出人行橫道所使用的圖案可是按第一二進制值和第二二進制值構(gòu)成的二維平面圖案。圖案可具有第三設(shè)定值以上的高度和第二設(shè)定值以上的寬度，且可具有按第五設(shè)定值以上的次數(shù)反復(fù)的黑色和白色的四角波形的形態(tài)。接著，針對識別人行橫道上的行人的技術(shù)進行說明。圖8是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之示出行人識別方法的順序圖。根據(jù)一個實施例的行人識別方法可根據(jù)經(jīng)由圖1說明的識別部111執(zhí)行各個步驟。在步驟810中，識別部111可按用于行人識別的輸入影像輸入接收照相機影像。并且，識別部111針對輸入影像可初始化用于行人識別的變數(shù)。在步驟820中，識別部111在輸入影像中可將行人識別影像設(shè)定為用于行人識別的關(guān)注區(qū)域。在此，行人識別區(qū)域可基于意味著能識別行人距離的行人可識別距離而進行設(shè)定。作為一個示例，識別部111在三維的實際空間中可將能識別行人的最大距離(例如，30m)按利用H-矩陣(Matrix)從照相機中輸入的影像進行透明進而生成行人識別區(qū)域。在此，H-矩陣可是按內(nèi)部參數(shù)(intrinsicparameter)與外部參數(shù)(extrinsicparameter)構(gòu)成的3x4矩陣，在此，內(nèi)部參數(shù)可意味著拍攝影像的照相機的內(nèi)部信息和與誤差等信息相關(guān)的參數(shù)，外部參數(shù)可意味著拍攝輸入影像的照相機在三維的實際坐標(biāo)系中從原點起的距離和旋轉(zhuǎn)等信息所相關(guān)的參數(shù)。例如，內(nèi)部參數(shù)可包括鏡頭畸變(distortion)、焦點長度(focallength)、圖像中心(imagecenter)等，外部參數(shù)可包括在三維的實際坐標(biāo)系中照相機的移動距離、旋轉(zhuǎn)角度等。在步驟830中，識別部111可在行人識別區(qū)域中抽取顯示行人的特征矢量。影像內(nèi)的關(guān)注客體判別行人與否的方法多樣，代表性的影像特征有方向梯度直方圖(HOG，HistogramofOrientedGradient)、局部二進制模式(LBP，LocalBinaryPattern)、Haar-like、尺度不變特征轉(zhuǎn)換(SIFT，ScaleInvariantFeatureTransform)、以及修改統(tǒng)計變換(ModifiedCensusTransform)等。例如，HOG特征抽取方法將行人識別區(qū)域按塊(block)進行構(gòu)成進而在塊內(nèi)按劃定的多個單元(cell)進行分割后，在各單元內(nèi)計算各像素間的傾斜度，通過與傾斜度相關(guān)的直方圖制成HOG特征矢量。在制成的HOG特征矢量中分析最優(yōu)勢的傾斜度且若分析的最優(yōu)勢的傾斜度具有人的形狀，則可判斷在該塊中存在行人。在步驟840中，識別部111利用適用了特征矢量的機器運行算法進而在行人識別區(qū)域中識別行人。作為一個示例，識別部111利用適用了特征矢量的adaboost算法和支持向量機(SVM，supportvectormachine)算法進而可檢測出行人。如此，作為用于行人識別的方法，可適用學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)抽取過程。此時，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)抽取過程指的是在與要識別的物體相關(guān)的數(shù)據(jù)(positivedata)中能代表物體的信息(與周邊的亮度差異、邊界值的分布等)，即抽取特征矢量進行學(xué)習(xí)的過程。為了檢測出行人，在整個影像中移動預(yù)先決定的大小的塊，且與預(yù)先學(xué)習(xí)的行人塊的特征矢量進行比較。若預(yù)先學(xué)習(xí)的行人塊的特征矢量與影像內(nèi)塊的特征矢量類似，則可將其檢測為行人。現(xiàn)有大量使用的識別與分類算法即 adaboost學(xué)習(xí)分類方法是在檢測出具有行人、車輛、臉之塊形狀的模樣的物體的領(lǐng)域中廣泛使用的算法。并且，識別部111在行人識別區(qū)域中針對檢測出的行人適用卡爾曼濾波器(kalmanfilter)可追蹤行人?？柭鼮V波器是利用對象系統(tǒng)的概率性模型與測定值來查詢系統(tǒng)的狀態(tài)變數(shù)的最佳推定技法。在通過卡爾曼濾波器追蹤關(guān)注物體之后，在互相接近位置的窗口適用聚類(clustering)技法除去重復(fù)的區(qū)域進而可適用按一個窗口進行處理的方法。接著，針對識別前方車輛(前車)的技術(shù)進行說明。圖9是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之示出前方車輛識別方法的順序圖。根據(jù)一個實施例的前方車輛識別方法可根據(jù)通過圖1說明的識別部111執(zhí)行每個步驟。在步驟910中，識別部111輸入接收照相機影像進而將輸入的照相機影像變換為灰色(黑白)影像?；疑跋褡儞Q過程與通過圖2和圖3說明的步驟210的詳細(xì)過程相同，因此省略具體的說明。在步驟920中，識別部111在灰色影像中可設(shè)置用于檢測出前方車輛的關(guān)注區(qū)域(ROI)。關(guān)注區(qū)域設(shè)定過程也與通過圖2和圖4說明的步驟220的詳細(xì)過程相同，因此省略具體的說明。在步驟930中，識別部111利用與車輛相關(guān)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可在關(guān)注區(qū)域中識別前方車輛。為了生成用于前方車輛檢測的學(xué)習(xí)圖案，在照相機拍攝的影像中可按正片(positive)影像收集車輛背影顯示良好的影像，且按負(fù)片(nagative)影像收集與車輛無關(guān)的影像。例如，適用adaboost算法可學(xué)習(xí)按正片影像和負(fù)片影像分類的練習(xí)數(shù)據(jù)，且將練習(xí)的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)按XML文件進行變更后，可將其按用于檢測出前方車輛的汽車檢測圖案進行使用。識別部111在關(guān)注區(qū)域內(nèi)適用adaboost算法，在檢測出至少一個的車輛候選區(qū)域后，通過驗證車輛候選區(qū)域的過程，可檢測出前方車輛。作為一個示例，識別部111在影像中當(dāng)為車輛時，根據(jù)時間的經(jīng)過，基于明暗積累值若累積則變亮這一點，可驗證車輛候選區(qū)域。也就是說，識別部111按車輛候選區(qū)域類別算出根據(jù)時間的明暗積累值，將明暗積累值超過一定臨界值的車輛候選區(qū)域判斷為前方車輛，若非此類區(qū)域，則在車輛候選區(qū)域中將其除去。作為另一個示例，識別部111在一張區(qū)域的空間區(qū)域中利用與前方車輛的距離比例，可驗證車輛候選區(qū)域。前方車輛之情形，利用隨著車間距離變遠(yuǎn)而車輛的左右寬度變窄且隨著車間距離變近而車輛的左右寬度變寬這一特性即空間性比例特性，可獲取根據(jù)車輛位置的距離比例的實驗值。即，識別部111按車輛候選區(qū)域類別分別算出大小比例后， 車輛候選區(qū)域的大小比例若與根據(jù)車輛位置的距離比例的實驗值相對應(yīng)，則可將其判斷為前方車輛，若非此類區(qū)域，則在車輛候選區(qū)域中將其除去。根據(jù)另一個示例，識別部111在關(guān)注區(qū)域內(nèi)檢測出車道線后，以檢測出的車道線為基準(zhǔn)，通過與一前方車輛的距離比例可驗證車輛候選區(qū)域。為此，識別部111在與關(guān)注區(qū)域相對應(yīng)的灰色區(qū)域適用坎尼算法可獲得檢測出的邊緣影像。并且，識別部111針對邊緣影像，適用霍夫變換算法進而可檢測出顯示直線的邊緣，且可將檢測出的直線的位置識別為車道線。此時，識別部111在車輛候選區(qū)域中選出在車道線位置中的車輛候選區(qū)域后，若選出的車輛候選區(qū)域的大小比例與根據(jù)車輛位置的距離比例的實驗值相對應(yīng)，則將其判斷為前方車輛。作為另一個示例，識別部111在按車輛候選區(qū)域檢測出的位置中適用先前影像與當(dāng)前影像的車輛檢測頻度進而可檢測出前方車輛。也就是說，識別部111將車輛候選區(qū)域與先前影像相比較，進而可根據(jù)車輛候選區(qū)域按前方車輛被檢測出的檢測頻度而可判斷前方車輛的有無。并且，識別部111針對檢測出的前方車輛適用卡爾曼濾波器，通過前方車輛的追蹤可識別出發(fā)與否。此時，識別部111通過卡爾曼濾波器追蹤前方車輛后，在互相位置靠近的窗口適用聚類技法，可在除去重復(fù)區(qū)域的同時使用按一個窗口進行處理的方法。最后，識別信號燈的交通信號的技術(shù)如下。識別部111可識別位于自身車輛前方的信號燈與信號燈的交通信號。作為一個示例，識別部111通過利用用于識別前述人行橫道、車道線、行人、前方車輛等的影像分析技術(shù)，利用照相機影像可識別出影像內(nèi)信號燈與信號燈的亮燈狀態(tài)。信號燈的亮燈狀態(tài)可區(qū)分為用于車輛停車的紅色和黃色以及用于車輛行駛開始的綠色信號等。作為另一個示例，識別部111可按識別光的波長的方法識別信號燈的交通信號。例如，識別部111通過感應(yīng)可視光線區(qū)域內(nèi)的固有波長的傳感器可感應(yīng)信號燈的紅色波長信號和藍(lán)色波長信號。在將感應(yīng)的信號燈的波長信號按固有的數(shù)字值進行變換后，通過將變換的數(shù)字值與事先定義的波長帶區(qū)域設(shè)定值相比較，可判斷信號燈的亮燈狀態(tài)。比較的結(jié)果，若感應(yīng)的波長信號與65至70的波長帶區(qū)域相對應(yīng)，將當(dāng)前識別的信號燈識別為紅色信號，當(dāng)與45至55波長帶區(qū)域相對應(yīng)，則將其判斷為綠色信號。上述雖然針對(1)人行橫道識別方法、(2)行人識別方法、(3)前方車輛識別方法、(4)信號燈識別方法說明了具體的實施例，但其并不限定于此，為了在影像中識別或追蹤關(guān)注客體，可適用廣泛被使用的多種算法。在圖1中雖然說明了引導(dǎo)信息提供裝置100的內(nèi)部包括識別部111，但其并不局限于此，也可使用按另外構(gòu)成而構(gòu)建的影像分析裝置中提供引導(dǎo)信息時獲取所需的識別結(jié)果而進行活用的方法。在本實施例中，為了提供根據(jù)車輛周邊情況的引導(dǎo)信息，可使用人行橫道識別結(jié)果、行人識別結(jié)果、前方車輛識別結(jié)果、信號燈識別結(jié)果中的全部或一部分。此時，在一部分的識別結(jié)果中基本上包括人行橫道識別結(jié)果。圖10是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例之示出使用人行橫道識別結(jié)果的地圖映射方法的順序圖。根據(jù)一個實施例的地圖映射方法根據(jù)通過圖1說明的提供部112可執(zhí)行各個步驟。在本發(fā)明中利用人行橫道識別結(jié)果可提供與GPS位置相關(guān)的引導(dǎo)信息。在步驟1010中，提供部112從人行橫道識別結(jié)果中確認(rèn)自身車輛的前方是否存有人行橫道。在步驟1020中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方存在人行橫道時，可將該識別結(jié)果與導(dǎo)航的實際地圖數(shù)據(jù)信息相比較。作為一個示例，提供部112在導(dǎo)航識別的當(dāng)前位置的地圖數(shù)據(jù)中判斷在臨界范圍(例如，30m)內(nèi)是否存在人行橫道。在步驟1030中，提供部112可從人行橫道識別結(jié)果與地圖數(shù)據(jù)信息的比較結(jié)果中判斷地圖映射修正與否。也就是說，提供部112即使在照相機影像中識別出人行橫道，若在按當(dāng)前自身車輛位置映射的地圖數(shù)據(jù)的臨界范圍內(nèi)不存在人行橫道，也判斷為在當(dāng)前時點中需要對地圖映射進行修正。在步驟1040中，提供部112利用人行橫道識別結(jié)果可修正與自身車輛的當(dāng)前位置相關(guān)地圖映射位置。以人行橫道識別結(jié)果為基準(zhǔn)針對自身車輛的位置，當(dāng)接收GPS信號的GPS接收位置超出誤差范圍時，重新執(zhí)行與GPS接收位置相關(guān)的地圖映射。例如，即使提供部112從照相機影像中識別出人行橫道，但若地圖數(shù)據(jù)上的臨界范圍內(nèi)不存在人行橫道，可按與GPS的方向矢量最接近的位置對與自身車輛相關(guān)的GPS位置信息進行修正。當(dāng)前導(dǎo)航利用GPS在地圖上引導(dǎo)自身車輛的當(dāng)前位置。但，自身車輛位于高樓密集的區(qū)域或隧道等陰影地區(qū)，根據(jù)GPS自身的功能，發(fā)生GPS距離誤差，從而發(fā)生在導(dǎo)航內(nèi)不能進行正確位置引導(dǎo)的情況。這種GPS距離誤差發(fā)生大約為30m，但在本發(fā)明中將人行橫道識別結(jié)果與導(dǎo)航的地圖數(shù)據(jù)信息相比較可對與GPS位置相關(guān)的引導(dǎo)信息進行修正。圖11是根據(jù)本發(fā)明的一個實施例之示出提供與人行橫道相關(guān)的引導(dǎo)信息的方法的一個示例的順序圖。根據(jù)一個實施例之引導(dǎo)信息提供方法根據(jù)通過圖1說明的提供部112可執(zhí)行各個步驟。在本發(fā)明中利用人行橫道識別結(jié)果可提供用于引導(dǎo)自身車輛的安全行駛的引導(dǎo)信息。在步驟1110中，提供部112從人行橫道識別結(jié)果中可確認(rèn)在自身車輛的前方是否存在人行橫道。在步驟1120中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方存在人行橫道時，利用基于GPS的位置信息以自身車輛的當(dāng)前位置為基準(zhǔn)可確認(rèn)是否在已設(shè)定的特定區(qū)域內(nèi)或是否是與特定區(qū)域臨近的人行橫道。例如，特定區(qū)域可包括兒童保護區(qū)域、巴士專用車道區(qū)域等。在步驟1130中，提供部112當(dāng)前方的人行橫道是與已設(shè)定的特定區(qū)域無關(guān)的人行橫道時，作為與人行橫道相關(guān)的一般性引導(dǎo)信息，可提供在前方顯示識別出人行橫道的信息以及引導(dǎo)人行橫道中的注意之信息。在步驟1140中，提供部112當(dāng)前方的人行橫道位于特定區(qū)域內(nèi)或是與特定區(qū)域臨近的人行橫道時，作為與一般性引導(dǎo)信息想?yún)^(qū)分的更強力的引導(dǎo)信息，可在前方提供顯示出識別出人行橫道和特性區(qū)域之信息。尤其，提供部112在前方的人行橫道中可提供臨時停車后引導(dǎo)出發(fā)的信息(例如，“前方是學(xué)校區(qū)。敬請在人行橫道前停車三秒進而確認(rèn)周邊后再出發(fā)”之通知)。為了在當(dāng)前特定區(qū)域(例如，學(xué)校區(qū)等)的人行橫道中減少事故，可適用視線引導(dǎo)燈、減速帶、之字形車道線等多種方法。但這種方法作為視野信息具有駕駛?cè)艘苯臃治龊妥R別的問題。對此，在本發(fā)明中為了更有效地輔助駕駛?cè)说呐袛啵瑢?dǎo)航的位置信息與照相機影像中分析的人行橫道識別信息相融合，當(dāng)為特定區(qū)域的人行橫道時，提供停車后出發(fā)通知，可引導(dǎo)安全駕駛。并且，提供部112通過提供在前方顯示識別出人行橫道的信息之方法，與告知在前方存有人行橫道的語音引導(dǎo)一起，可在導(dǎo)航畫面上按閃爍或強調(diào)等的視野性形態(tài)表示出人行橫道信息。因此，為了白天和夜間在存有人行橫道的地方安全行駛而向駕駛?cè)颂嵝炎⒁猓蓪?dǎo)航直接表示出人行橫道以及提供注意引導(dǎo)，且通過此在夜間行駛時駕駛?cè)丝筛菀鬃R別人行橫道進而可在人行橫道中防因不注意引起的事故為未然。圖12是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之示出提供與人行橫道相關(guān)的引導(dǎo)信息之方法的其他示例的順序圖。根據(jù)一個實施例的引導(dǎo)信息提供方法根據(jù)通過圖1說明的提供部112可執(zhí)行各個步驟。在本發(fā)明中，利用人行橫道識別結(jié)果和行人識別結(jié)果，可提供用于引導(dǎo)安全駕駛的引導(dǎo)信息。在步驟1210中，提供部112從人行橫道識別結(jié)果中可確認(rèn)在自身車輛的前方是否存在人行橫道。在步驟1220中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方存在人行橫道時，從行人識別結(jié)果中可確認(rèn)在人行橫道中是否存有行人。在步驟1230中，提供部112當(dāng)前方的人行橫道不存在行人時，作為與人行橫道相關(guān)的一般性引導(dǎo)信息，可提供在前方顯示識別出人行橫道的信息以及引導(dǎo)人行橫道中的注意之信息。在步驟1240中，提供部112當(dāng)在前方的人行橫道中存在行人時，作為更強力的引導(dǎo)信息可提供在前方顯示識別出人行橫道的信息以及示出在人行橫道中存有行人的信息。尤其，提供部112作為引導(dǎo)與行人相關(guān)的強力注意之信息可輸出與一般性引導(dǎo)信息相區(qū)別形態(tài)的引導(dǎo)信息。此時，提供部112若在人行橫道中識別出行人，與作為與行人相關(guān)的引導(dǎo)信息之強力的警告音一起，可在導(dǎo)航畫面上按閃爍或強調(diào)等的視野性形態(tài)來表示出存有行人。并且，作為本發(fā)明的另一個實施例，在步驟1240中，提供部112當(dāng)在人行橫道中檢測出行人時，經(jīng)由能控制車輛的加速/減速以及剎車燈的電子控制單元(ECU，ElectronicControlUnit)傳送信號，可使車輛剎車或減速。上述ECU也可是本發(fā)明的處理器110。進一步，提供部112不僅針對人行橫道中識別的駕駛?cè)硕裔槍ψ陨碥囕v前方識別的所有行人，可提供引導(dǎo)信息，并且此時也可區(qū)分其他道路(例如，行人道路)的行人與人行橫道中的行人相關(guān)的引導(dǎo)信息從而進行提供。作為一個示例，提供部112相比行人道路中的行人針對人行橫道中的行人可提供更強力的引導(dǎo)信息。圖13是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之示出提供與人行橫道相關(guān)的引導(dǎo)信息之方法的其他示例的順序圖。根據(jù)一個實施例的引導(dǎo)信息提供方法根據(jù)通過圖1說明的提供部112可執(zhí)行各個步驟。在本發(fā)明中，利用人行橫道識別結(jié)果和前方車輛識別結(jié)果，可提供用于引導(dǎo)自身車輛的安全駕駛的引導(dǎo)信息。在步驟1310中，提供部112利用自身車輛的當(dāng)前位置或傳感器感應(yīng)值等可確認(rèn)自身車輛的停車與否。在步驟1320中，提供部112當(dāng)自身車輛當(dāng)前處于停車狀態(tài)時，從前方車輛識別結(jié)果中可確認(rèn)出自身車輛的前方前方車輛有無。在步驟1330中，提供部112根據(jù)前方車輛識別結(jié)果包括的前方車輛的追蹤結(jié)果，可確認(rèn)前方車輛的出發(fā)與否。在步驟1340中，提供部112若識別前方車輛的出發(fā)，從人行橫道識別結(jié)果中可確認(rèn)在自身車輛的前方是否存在人行橫道。在步驟1350中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方無人行橫道時，通過前方車輛出發(fā)通知，作為與前方車輛出發(fā)相關(guān)的一般性引導(dǎo)信息，可提供顯示前方車輛出發(fā)的信息。在步驟1360中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方有人行橫道時，解除前方車輛出發(fā)通知，或作為更強力的引導(dǎo)信息提供在前方顯示出識別人行橫道的信息。作為一個示例，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方有人行橫道時，通過通知解除，即使前方車輛出發(fā)，也不提供與前方車輛出發(fā)相關(guān)的通知。作為另一個示例，提供部112作為引導(dǎo)與人行橫道相關(guān)的強力注意的信息可輸出與一般性引導(dǎo)信息相區(qū)分的形態(tài)的引導(dǎo)信息。此時，提供部112即使前方車輛出發(fā)若在前方識別人行橫道，作為與人行橫道相關(guān)的引導(dǎo)信息，可與強力的警告音一起，在導(dǎo)航畫面上以閃爍或強調(diào)等的視野性形態(tài)表示出存在人行橫道。因此，本發(fā)明在自身車輛停車的環(huán)境下針對前方車輛的出發(fā)提供引導(dǎo)信息時，在存有人行橫道和不存有人行橫道時刻不同表現(xiàn)進而提供兩者間的引導(dǎo)信息。這是為了保護自身車輛與前方車輛間的人行橫道中行人的安全。圖14是根據(jù)本發(fā)明一個實施例之示出提供與人行橫道相關(guān)的引導(dǎo)信息之方法的其他示例的順序圖。根據(jù)一個實施例的引導(dǎo)信息提供方法根據(jù)通過圖1說明的提供部112可執(zhí)行各個步驟。在本發(fā)明中，利用人行橫道識別結(jié)果和信號燈識別結(jié)果，可提供用于引導(dǎo)自身車輛的安全駕駛的引導(dǎo)信息。在步驟1410中，提供部112利用自身車輛的當(dāng)前位置或傳感器感應(yīng)值等可確認(rèn)自身車輛的停車與否。在步驟1420中，提供部112當(dāng)自身車輛當(dāng)前處于停車狀態(tài)時，從信號燈識別結(jié)果中可確認(rèn)出信號燈的信號變更與否。在步驟1430中，提供部112若識別信號燈的信號變更，可從人行橫道識別結(jié)果中確認(rèn)自身車輛的前方是否存在人行橫道。在步驟1440中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方無人行橫道時，通過信號燈變更通知，作為與信號燈變更相關(guān)的一般性引導(dǎo)信息，可提供顯示出信號燈的交通信號變更之信息。在步驟1450中，提供部112當(dāng)在自身車輛的前方有人行橫道時，作為更強力的引導(dǎo)信息提供在前方顯示出識別人行橫道的信息。尤其，提供部112作為引導(dǎo)與人行橫道相關(guān)的強力注意的信息可輸出與一般性引導(dǎo)信息相區(qū)分的形態(tài)的引導(dǎo)信息。此時，提供部112即使前方車輛出發(fā)若在前方識別人行橫道，作為與人行橫道相關(guān)的引導(dǎo)信息，可與強力的警告音一起，在導(dǎo)航畫面上以閃爍或強調(diào)等的視野性形態(tài)表示出存在人行橫道。更進一步，提供部112以人行橫道識別結(jié)果和信號燈識別結(jié)果為基礎(chǔ)，當(dāng)自身車輛在人行橫道前停車后，當(dāng)在信號燈的信號變更前出發(fā)時，可提供與不注意相關(guān)的警告性引導(dǎo)信息。因此，本發(fā)明在自身車輛停車的環(huán)境下針對信號燈的信號變更提供引導(dǎo)信息時，在存有人行橫道和不存有人行橫道時刻不同表現(xiàn)進而提供兩者間的引導(dǎo)信息。通過此，向首先與信號燈的交通信號反應(yīng)的駕駛?cè)颂峁┙o強力的通知，以能使人行橫道周邊的安全駕駛變得更注意。以包括人行橫道的各種識別結(jié)果為基礎(chǔ)而做出的引導(dǎo)信息，可按音頻廣告或次低音等聽覺輸出形態(tài)，或者導(dǎo)航畫面上的視覺輸出形態(tài)等而提供，也可按組合一個以上的輸出要素的形態(tài)來提供，或者可變輸出要素的方式根據(jù)周邊情況區(qū)分進而提供信息。根據(jù)本發(fā)明實施例的方法可通過多種計算機系統(tǒng)能執(zhí)行的程序命令形態(tài)而實現(xiàn)進而可記錄在計算機可讀媒介中。并且，根據(jù)本實施例的程序可按基于計算機的程序或移動終端專用的應(yīng)用程序而構(gòu)成。如此，根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過識別前方的人行橫道進而視聽性表現(xiàn)出人行橫道識別結(jié)果，通過人行橫道的識別與注意提醒可引導(dǎo)駕駛?cè)说陌踩{駛。并且，根據(jù)本發(fā) 明的實施例，通過將人行橫道識別結(jié)果與地圖數(shù)據(jù)進行比較進而修正與自身車輛相關(guān)的地圖映射位置，可最小化導(dǎo)航的地圖映射錯誤進而提高與位置引導(dǎo)相關(guān)的用戶信賴度。尤其，根據(jù)本發(fā)明的實施例，根據(jù)人行橫道上的行人或前方車輛、與信號燈的信號狀態(tài)相關(guān)的識別結(jié)果，通過區(qū)分進而提供引導(dǎo)信息，可準(zhǔn)確并具體告知周邊情況，從而可提醒駕駛?cè)瞬⑴c駕駛?cè)说陌踩旭傄黄?，可保證人行橫道中的行人安全。根據(jù)本發(fā)明實施例的方法可通過多種計算機系統(tǒng)能執(zhí)行的程序命令形態(tài)而實現(xiàn)進而可記錄在計算機可讀媒介中。并且，根據(jù)本實施例的程序可按基于計算機的程序或移動終端專用的應(yīng)用程序而構(gòu)成。如上說明的裝置可通過硬件構(gòu)成要素、軟件構(gòu)成要素、和/或硬件構(gòu)成要素與軟件構(gòu)成要素的組合而實現(xiàn)。例如，實施例中說明的裝置和構(gòu)成要素，例如，如處理器、控制器、算術(shù)邏輯單元(ALU，ArithmeticLogicUnit)、數(shù)字信號處理器(DigitalSignalProcessor)、微型計算機、現(xiàn)場可編程陣列(FPA，F(xiàn)ieldProgrammableArray)、可編程邏輯單元(PLU，ProgrammableLogicUnit)、微處理器、或可執(zhí)行命令并應(yīng)答的其他任意裝置，可利用一個以上的法用計算機或特殊目的計算機而實現(xiàn)。處理裝置可執(zhí)行運行系統(tǒng)(OS)和上述運行系統(tǒng)中執(zhí)行的一個以上的軟件應(yīng)用程序。并且，處理裝置與軟件的執(zhí)行相應(yīng)答，進而可訪問、存儲、操作、處理和生成數(shù)據(jù)。為了便于理解，處理裝置雖然存在按使用一個而進行說明的情況，但相關(guān)
技術(shù)領(lǐng)域：
中具有通常知識的人員可知悉處理裝置可包括多個處理要素和/或多個類型的處理要素。例如，處理裝置可包括多個處理器，或一個處理器與一個控制器。并且也可為如并行處理器(parallelprocessor)之其他處理構(gòu)成(processingconfiguration)。軟件可包括計算機程序(computerprogram)、編碼、命令、或其中一個以上的組合，且可按希望進行的操作而構(gòu)成處理裝置，或獨立或聯(lián)合(collectively)命令處理裝置。軟件和/或數(shù)據(jù)，根據(jù)處理裝置被解析或為了向處理裝置提供命令或數(shù)據(jù)，可在任何類型的機器、構(gòu)成要素、物理裝置、虛擬裝置(virtualequipment)、計算機存儲媒介或裝置、或傳送的信號波(signalwave)中永久性或臨時性地進行具體化(embody)。軟件分散在與網(wǎng)絡(luò)連接的計算機系統(tǒng)中，進而可以分散的方法進行存儲或執(zhí)行。軟件和數(shù)據(jù)可存儲在一個以上的計算機可讀寫記錄媒介中。根據(jù)實施例的方法可按通過各種計算機設(shè)備能執(zhí)行的程序命令形態(tài)而實現(xiàn)進而可被記錄在計算機可讀寫媒介中。上述計算機可讀寫媒介可單獨或組合包括程序命令、數(shù)據(jù)文件以及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等。記錄在上述媒介中的程序命令可是為了實施例而特別設(shè)計構(gòu)成的或是對計算機軟件技術(shù)人員來說已為公知而使用的。計算機可讀寫記錄媒介的示例可包括如硬盤、軟磁盤和磁帶之磁性介質(zhì)(magneticmedia)；如CD-ROM、DVD之光介質(zhì) (opticalmedia)；如光磁軟盤(flopticaldisk)之磁光介質(zhì)(magneto-opticalmedia)；以及如ROM、RAM和閃存(flashmemory)之為存儲并執(zhí)行程序命令而特別構(gòu)成的硬件裝置。程序命令的示例不僅包括依編程人員編寫的機器語言代碼而且也包括使用解釋器(interpreter)等根據(jù)計算機可實行的高級語言代碼。上述硬件裝置可按為執(zhí)行實施例的操作而運行作為一個以上的軟件模塊進行構(gòu)成，反之也相同。如上所述，雖然根據(jù)實施例所限定的實施例和附圖進行了說明，但對本
技術(shù)領(lǐng)域：
具有一般知識的技術(shù)人員來說能從上述的記載中進行各種修改和變形。例如，根據(jù)與說明的技術(shù)中所說明的方法相不同的順序來進行，和/或根據(jù)與說明的系統(tǒng)、結(jié)構(gòu)、裝置、電路等構(gòu)成要素所說明的方法相不同的形態(tài)進行結(jié)合或組合，或根據(jù)其他構(gòu)成要素或均等物進行替換或置換也可達成適當(dāng)?shù)男Ч?。因此，其他具體體現(xiàn)、其他實施例以及與權(quán)利要求范圍相均等的都屬于所述的權(quán)利要求所保護的范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3