JP7735565B2 - Method, device and vehicle for detecting when a vehicle occupant's body part is placed out of a window - Google Patents
Method, device and vehicle for detecting when a vehicle occupant's body part is placed out of a windowInfo
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Description
本願は、2021年10月29日に中国特許庁に提出された、出願番号202111273194.9、発明の名称「車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法、装置及び車両」の中国特許出願の優先権を主張し、その開示の全てが参照によって本開示に組み込まれる。 This application claims priority to a Chinese patent application, application number 202111273194.9, entitled "Method, device and vehicle for detecting when a body part of a vehicle occupant has been pushed out of a window," filed with the China Patent Office on October 29, 2021, the entire disclosure of which is incorporated herein by reference.
本開示は、コンピュータの技術分野に関し、特に車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法、装置及び車両に関する。 This disclosure relates to the field of computers, and more particularly to a method, device, and vehicle for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window.
車両の運転中に、運転者や乗客の肢体を窓から出したことは非常に危険な行為であり、走行の安全を脅かし、交通事故を起こしやすい。そのため、どうすれば、運転者や乗客の肢体を窓から出したことを正確に検出し、適時に対応することができるかについて、車室内における運転者及び乗客の安全には重要な意味がある。 When a driver or passenger sticks their limbs out of a window while driving a vehicle, this is an extremely dangerous act, threatening driving safety and making it likely to result in a traffic accident. Therefore, how to accurately detect when a driver or passenger sticks their limbs out of a window and respond in a timely manner is of great importance to the safety of the driver and passengers inside the vehicle.
本開示は、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する技術的解決手段を提案する。 This disclosure proposes a technical solution for detecting when a vehicle occupant's body part is sticking out of a window.
本開示の一方面によれば、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得ることと、
前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定することと、
前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成することと、を含む、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を提供する。
According to one aspect of the present disclosure, detecting whether a body part of a vehicle occupant has protruded from a window based on at least two types of sensing data including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting an obstacle in a window area, and obtaining at least two systems of detection results;
determining a determination result based on the at least two detection results;
The method for detecting that a body part of a vehicle occupant has stuck out a window includes generating attention-calling information when the determination result indicates that the body part of the occupant has stuck out the window.
1つの可能な実現形態では、前記方法は、
ドアの開閉状態を示すドアデータと、窓の開閉状態を示す窓データとを含む車体信号データを取得することをさらに含み、
前記した、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得ることは、
前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車両の少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記少なくとも2系統の検出結果を得ることを含む。
In one possible implementation, the method comprises:
The method further includes acquiring vehicle body signal data including door data indicating an open/close state of a door and window data indicating an open/close state of a window;
The above-described detection of whether or not a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of at least two types of sensing data, and obtaining at least two types of detection results,
When the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the seating position of the passenger is open, the method detects whether or not a body part of the passenger has protruded from the window based on each of at least two types of sensing data of the vehicle, and obtains the detection results of the at least two systems.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得ることは、
前記レーダセンサにセンシングデータを収集するトリガ信号を送信し、前記レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータを取得することと、
前記車載カメラで収集された画像データを取得することと、
前記レーダセンシングデータ及び前記画像データのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を搭乗者の着座位置に対応する窓から出したか否かを検出し、前記レーダセンサに基づく検出結果及び前記画像データに基づく検出結果を得ることと、を含む。
In one possible implementation, when the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the seating position of the vehicle occupant is open, detecting whether or not a body part of the vehicle occupant has protruded out of the window based on each of at least two types of sensing data, and obtaining at least two systems of detection results,
Transmitting a trigger signal to the radar sensor to collect sensing data, and acquiring the radar sensing data collected by the radar sensor;
acquiring image data collected by the on-board camera;
Detecting whether or not a body part of the occupant has protruded from a window corresponding to the seating position of the occupant based on the radar sensing data and the image data, respectively, and obtaining a detection result based on the radar sensor and a detection result based on the image data.
1つの可能な実現形態では、前記方法は、
前記車体信号データが、ドアが開いていること、又は搭乗者の着座位置に対応する窓がいずれも閉じていることを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することをさらに含む。
In one possible implementation, the method comprises:
The method further includes determining, as the determination result, that no body part of the occupant is sticking out of a window when the vehicle body signal data indicates that a door is open or that all windows corresponding to the occupant's seating position are closed.
1つの可能な実現形態では、前記した、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得ることは、
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記レーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を得ることと、を含み、
前記した、前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定することは、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することを含む。
In one possible implementation mode, detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of the at least two types of sensing data and obtaining at least two systems of detection results includes:
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
obtaining a second detection result based on the radar sensing data;
The step of determining the determination result based on the at least two detection results includes:
The method includes determining a determination result based on the first detection result and the second detection result.
前記した、前記第1検出結果及び前記第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することは、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果がいずれも身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出していないことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、の少なくとも1つを含む。
The step of determining a determination result based on the first detection result and the second detection result includes:
When both the first detection result and the second detection result indicate that a body part of the occupant has been stuck out of a window, specifying as the determination result that the body part of the occupant has been stuck out of a window;
When the first detection result indicates that a body part of the passenger has been put out of a window and the second detection result indicates that the body part has not been put out of a window, specifying that the body part of the passenger has not been put out of a window as the determination result;
When the first detection result indicates that a body part has not been put out through the window and the second detection result indicates that a body part has been put out through the window, the determination result identifies that a body part of the occupant has been put out through the window.
1つの可能な実現形態では、前記した、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得ることは、
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記第1検出結果に基づいて、前記画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者の座席情報を取得することと、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することと、
前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定することと、を含む。
In one possible implementation mode, detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of the at least two types of sensing data and obtaining at least two systems of detection results includes:
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
When the first detection result indicates that a body part has been stuck out of a window, acquiring seat information of the target passenger who has stuck out a body part in the image data through a window based on the first detection result;
Obtaining the radar sensing data of a target window corresponding to seat information of the target passenger;
and identifying a second detection result based on the radar sensing data of the target window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することは、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータ、及び前記目標搭乗者の座席情報に対応するドアである目標ドアの開閉状態を示す第1信号データと前記目標窓の開閉状態を示す第2信号データとを含む前記目標搭乗者の座席情報に関連する車体信号データを取得することを含み、
前記レーダセンシングデータに基づいて、前記第2検出結果を特定することは、
前記レーダセンシングデータと前記車体信号データに基づいて、前記第2検出結果を特定することを含む。
In one possible implementation form, the acquiring of the radar sensing data of the target window corresponding to the seat information of the target occupant includes:
acquiring the radar sensing data of a target window corresponding to the seat information of the target occupant, and vehicle body signal data related to the seat information of the target occupant, including first signal data indicating an open/close state of a target door that is a door corresponding to the seat information of the target occupant, and second signal data indicating an open/close state of the target window;
Identifying the second detection result based on the radar sensing data includes:
The method includes identifying the second detection result based on the radar sensing data and the vehicle body signal data.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定することは、
前記第2検出結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したと特定することを含む。
In one possible implementation mode, the step of determining a determination result based on the at least two detection results includes:
When the second detection result indicates that a body part of the occupant has been stuck out of the window, the determination result includes identifying that a body part of the occupant has been stuck out of the window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることは、
前記画像データに基づいて車両搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を得ることを含む。
In one possible implementation mode, the step of recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data and obtaining a first detection result includes:
The method includes recognizing a relative state between a body part of a vehicle occupant and a window based on the image data, and obtaining a degree of confidence that the body part of the vehicle occupant has been pushed out of the window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定することは、
前記信頼度が予め設定された閾値より大きい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、の少なくとも1つを含む。
In one possible implementation mode, the step of determining a determination result based on the at least two detection results includes:
If the reliability is greater than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
If the reliability is smaller than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
The method includes at least one of: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window, identifying the body part of the vehicle occupant as not sticking out of the window as the judgment result.
1つの可能な実現形態では、前記車載カメラは、車室内に設けられたカメラ及び/又は車室外に設けられたカメラを含む。 In one possible implementation, the vehicle-mounted camera includes a camera installed inside the vehicle cabin and/or a camera installed outside the vehicle cabin.
1つの可能な実現形態では、前記レーダセンサは、前記窓の上縁/下縁に設けられる。 In one possible implementation, the radar sensor is located on the upper and lower edges of the window.
1つの可能な実現形態では、前記センシングデータは、赤外線センシングデータ及び/又はミリ波センシングデータをさらに含む。 In one possible implementation, the sensing data further includes infrared sensing data and/or millimeter wave sensing data.
本開示の一方面によれば、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るための検出モジュールと、
前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定するための特定モジュールと、
前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成するための注意喚起モジュールと、を含む、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する装置を提供する。
According to one aspect of the present disclosure, there is provided a detection module for detecting whether a body part of a vehicle occupant has protruded from a window based on at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting an obstacle in a window area, and for obtaining at least two types of detection results;
an identification module for identifying a determination result based on the at least two detection results;
and a warning module for generating warning information when the determination result indicates that the body part of the vehicle occupant has protruded through the window.
1つの可能な実現形態では、前記装置は、
ドアの開閉状態を示すドアデータと、窓の開閉状態を示す窓データとを含む車体信号データを取得するための車体信号データ取得モジュールをさらに含み、
前記検出モジュールは、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車両の少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記少なくとも2系統の検出結果を得ることに用いられる。
In one possible implementation, the device comprises:
further comprising a vehicle body signal data acquisition module for acquiring vehicle body signal data including door data indicating an open/closed state of a door and window data indicating an open/closed state of a window;
When the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the passenger's seating position is open, the detection module is used to detect whether or not the passenger's body part has protruded out the window based on each of at least two types of sensing data from the vehicle, and to obtain the at least two systems of detection results.
1つの可能な実現形態では、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、前記検出モジュールは、
前記レーダセンサにセンシングデータを収集するトリガ信号を送信し、前記レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータを取得することと、
前記車載カメラで収集された画像データを取得することと、
前記レーダセンシングデータ及び前記画像データのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を搭乗者の着座位置に対応する窓から出したか否かを検出し、前記レーダセンサに基づく検出結果及び前記画像データに基づく検出結果を得ることと、に用いられる。
In one possible implementation, if the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to a seating position of a passenger is open, the detection module:
Transmitting a trigger signal to the radar sensor to collect sensing data, and acquiring the radar sensing data collected by the radar sensor;
acquiring image data collected by the on-board camera;
It is used to detect whether or not a body part of the occupant has protruded from a window corresponding to the occupant's seating position based on the radar sensing data and the image data, respectively, and to obtain detection results based on the radar sensor and detection results based on the image data.
1つの可能な実現形態では、前記装置はさらに、前記車体信号データが、ドアが開いていること、又は搭乗者の着座位置に対応する窓がいずれも閉じていることを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することに用いられる。 In one possible implementation, the device is further used to determine, as the determination result, that the occupant's body part is not sticking out of the window when the vehicle body signal data indicates that a door is open or that all windows corresponding to the occupant's seating position are closed.
1つの可能な実現形態では、前記検出モジュールは、
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記レーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を得ることと、に用いられ、
前記特定モジュールは、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することに用いられる。
In one possible implementation, the detection module comprises:
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
and obtaining a second detection result based on the radar sensing data;
The specific module is
The determination result is determined based on the first detection result and the second detection result.
1つの可能な実現形態では、前記特定モジュールは、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果がいずれも身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出していないことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、の少なくとも1つに用いられる。
In one possible implementation, the specific module:
When both the first detection result and the second detection result indicate that a body part of the occupant has been stuck out of a window, specifying as the determination result that the body part of the occupant has been stuck out of a window;
When the first detection result indicates that a body part of the passenger has been put out of a window and the second detection result indicates that the body part has not been put out of a window, specifying that the body part of the passenger has not been put out of a window as the determination result;
When the first detection result indicates that a body part has not been put out through the window and the second detection result indicates that a body part has been put out through the window, the determination result is used to at least one of identify that a body part of the occupant has been put out through the window.
1つの可能な実現形態では、前記検出モジュールは、
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記第1検出結果に基づいて、前記画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者の座席情報を取得することと、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することと、
前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定することと、に用いられる。
In one possible implementation, the detection module comprises:
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
When the first detection result indicates that a body part has been stuck out of a window, acquiring seat information of the target passenger who has stuck out a body part in the image data through a window based on the first detection result;
Obtaining the radar sensing data of a target window corresponding to seat information of the target passenger;
and determining a second detection result based on the radar sensing data of the target window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することは、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータ、及び前記目標搭乗者の座席情報に対応するドアである目標ドアの開閉状態を示す第1信号データと前記目標窓の開閉状態を示す第2信号データとを含む前記目標搭乗者の座席情報に関連する車体信号データを取得することを含み、
前記した、前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、前記第2検出結果を特定することは、
前記レーダセンシングデータと前記車体信号データに基づいて、前記第2検出結果を特定することを含む。
In one possible implementation form, the acquiring of the radar sensing data of the target window corresponding to the seat information of the target occupant includes:
acquiring the radar sensing data of a target window corresponding to the seat information of the target occupant, and vehicle body signal data related to the seat information of the target occupant, including first signal data indicating an open/close state of a target door that is a door corresponding to the seat information of the target occupant, and second signal data indicating an open/close state of the target window;
The step of identifying the second detection result based on the radar sensing data of the target window includes:
The method includes identifying the second detection result based on the radar sensing data and the vehicle body signal data.
1つの可能な実現形態では、前記特定モジュールは、前記第2検出結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したと特定することに用いられる。 In one possible implementation, when the second detection result indicates that the occupant's body part has been projected through the window, the identification module is used to identify, as the determination result, that the occupant's body part has been projected through the window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることは、
前記画像データに基づいて車両搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を得ることを含む。
In one possible implementation mode, the step of recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data and obtaining a first detection result includes:
The method includes recognizing a relative state between a body part of a vehicle occupant and a window based on the image data, and obtaining a degree of confidence that the body part of the vehicle occupant has been pushed out of the window.
1つの可能な実現形態では、前記特定モジュールは、
前記信頼度が予め設定された閾値より大きい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、の少なくとも1つに用いられる。
In one possible implementation, the specific module:
If the reliability is greater than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
If the reliability is smaller than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
The reliability is used for at least one of the following purposes: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window, the judgment result is used for at least one of the following purposes: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the
1つの可能な実現形態では、前記車載カメラは、車室内に設けられたカメラ及び/又は車室外に設けられたカメラを含む。 In one possible implementation, the vehicle-mounted camera includes a camera installed inside the vehicle cabin and/or a camera installed outside the vehicle cabin.
1つの可能な実現形態では、前記レーダセンサは、前記窓の上縁/下縁に設けられる。 In one possible implementation, the radar sensor is located on the upper and lower edges of the window.
1つの可能な実現形態では、前記センシングデータは、赤外線センシングデータ及び/又はミリ波センシングデータをさらに含む。 In one possible implementation, the sensing data further includes infrared sensing data and/or millimeter wave sensing data.
本開示の一方面によれば、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータを収集するための少なくとも2種類のセンサと、
前記センサから前記少なくとも2種類のセンシングデータを取得し、前記少なくとも2種類のセンシングデータに基づいて、前記車両の搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出した場合、注意喚起情報を生成するためのコントローラと、を含む車両を提供する。
According to one aspect of the present disclosure, there is provided a vehicle monitoring system including: at least two types of sensors for collecting at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting an obstacle in a window area;
A vehicle is provided that includes a controller that acquires the at least two types of sensing data from the sensor, detects whether or not a body part of an occupant of the vehicle has been exposed through a window based on the at least two types of sensing data, and generates warning information when a body part of the occupant has been exposed through the window.
本開示の一方面によれば、プロセッサと、プロセッサにより実行可能な命令を記憶するためのメモリと、を含み、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出して、上述した車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実行するように構成される電子機器を提供する。 One aspect of the present disclosure provides an electronic device including a processor and a memory for storing instructions executable by the processor, the processor configured to call the instructions stored in the memory to execute the above-described method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window.
本開示の一方面によれば、コンピュータプログラム命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラム命令がプロセッサにより実行されると、上述した車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。 One aspect of the present disclosure provides a computer-readable storage medium having stored thereon computer program instructions that, when executed by a processor, implement the above-described method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window.
本開示の一方面によれば、コンピュータ読み取り可能なコード又はコンピュータ読み取り可能なコードが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み、前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器のプロセッサにおいて動作すると、前記電子機器のプロセッサに上述した車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実行させるコンピュータプログラム製品を提供する。 One aspect of the present disclosure provides a computer program product that includes computer-readable code or a computer-readable storage medium having computer-readable code stored thereon, and that, when the computer-readable code is executed in a processor of an electronic device, causes the processor of the electronic device to execute the method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window, as described above.
本開示の実施例では、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るとともに、少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定し、判定結果が搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成する。本開示の実施例によれば、画像データとレーダセンシングデータを組み合わせて判定結果を特定し、注意喚起情報を生成することにより、判定結果の正確性の向上及び乗車安全性の向上に有利である。 In an embodiment of the present disclosure, whether a body part of a vehicle occupant has protruded from a window is detected based on at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting obstacles in the window area, and at least two types of detection results are obtained. A determination result is identified based on the at least two types of detection results, and if the determination result indicates that a body part of the occupant has protruded from a window, warning information is generated. According to an embodiment of the present disclosure, by combining image data and radar sensing data to identify the determination result and generate warning information, it is advantageous to improve the accuracy of the determination result and improve riding safety.
以上の一般な説明と以下の詳細な説明は、例示的や解釈的なものに過ぎず、本開示を制限するものではないと理解すべきである。以下、図面を参考しながら例示的な実施例を詳細に説明することによって、本開示の他の特徴および方面は明確になる。 It should be understood that the foregoing general description and the following detailed description are merely exemplary and explanatory and are not intended to limit the present disclosure. Further features and aspects of the present disclosure will become apparent from the following detailed description of exemplary embodiments taken in conjunction with the accompanying drawings.
明細書の一部として含まれる図面は、本開示の実施例を示し、明細書と共に本開示の技術的手段を説明するものである。
以下、図面を参照しながら本開示の様々な例示的実施例、特徴および態様を詳細に説明する。図面において、同じ符号は、機能が同じまたは類似する要素を表す。図面において実施例の様々な態様を示したが、特に明記されていない限り、図面は、必ずしも原寸に比例しているとは限らない。 Various exemplary embodiments, features, and aspects of the present disclosure are described in detail below with reference to the drawings. In the drawings, like reference numerals represent functionally identical or similar elements. While various aspects of the embodiments are illustrated in the drawings, the drawings are not necessarily drawn to scale unless otherwise indicated.
ここの用語「例示的」とは、「例、実施例として用いられることまたは説明的なもの」を意味する。ここで「例示的」に説明されるいかなる実施例は、必ずしも他の実施例より好ましい又は優れたものであると解釈されるとは限らない。 The word "exemplary" as used herein means "serving as an example, instance, or illustration." Any embodiment described herein as "exemplary" is not necessarily to be construed as preferred or superior over other embodiments.
本明細書において、用語の「及び/又は」は、関連対象の関連関係を記述するのものに過ぎず、3つの関係が存在可能であることを示し、例えば、A及び/又はBは、Aのみが存在し、AとBが同時に存在し、Bのみが存在するという3つの場合を示すことができる。また、本明細書において、用語の「少なくとも1つ」は複数のうちのいずれか1つ又は複数のうちの少なくとも2つの任意の組み合わせを示し、例えば、A、B及びCのうちの少なくとも1つを含むということは、A、B及びCで構成される集合から選択されたいずれか1つ又は複数の要素を含むことを示すことができる。 In this specification, the term "and/or" merely describes the relationship between related objects and indicates that three relationships can exist. For example, A and/or B can indicate three cases: A exists only, A and B exist simultaneously, and B exists only. In addition, in this specification, the term "at least one" indicates any one of a plurality of elements or any combination of at least two of a plurality of elements. For example, including at least one of A, B, and C can indicate including any one or more elements selected from the set consisting of A, B, and C.
また、本開示をより良く説明するために、以下の具体的な実施形態には多くの具体的な細部が示されている。当業者であれば、何らかの具体的な細部がなくても、本開示は同様に実施できることを理解すべきである。いくつかの実施例では、本開示の趣旨を強調するために、当業者によく知られている方法、手段、素子および回路について、詳細な説明を行わない。 Furthermore, in order to better explain the present disclosure, many specific details are set forth in the following specific embodiments. It should be understood by those skilled in the art that the present disclosure can be similarly practiced without some specific details. In some examples, detailed descriptions of methods, means, elements, and circuits that are well known to those skilled in the art are omitted in order to emphasize the gist of the present disclosure.
車両の走行中、運転者や他の搭乗者は手、頭部、又は他の身体部位を窓から出す危険な動作を行う可能性があり、これは重大な事故につながるおそれがある。 While the vehicle is moving, the driver or other passengers may make dangerous maneuvers such as sticking their hands, head, or other body parts out the window, which could result in a serious accident.
本開示の実施例は車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する技術的解決手段を提供し、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るとともに、少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定し、判定結果が搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成する。本開示の実施例によれば、画像データとレーダセンシングデータを組み合わせることで、搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを正確に識別し、搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す判定結果の場合、注意喚起情報を生成することにより、搭乗者の乗車安全性の向上に有利である。 An embodiment of the present disclosure provides a technical solution for detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window, and detects whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of at least two types of sensing data, obtains at least two systems of detection results, and identifies a judgment result based on the at least two systems of detection results. If the judgment result indicates that a body part of the occupant has stuck out a window, warning information is generated. According to an embodiment of the present disclosure, by combining image data and radar sensing data, it is possible to accurately identify whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window, and if the judgment result indicates that a body part of a vehicle occupant has stuck out a window, warning information is generated, which is advantageous in improving the riding safety of occupants.
図1は本開示の実施例に係る車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を示すフローチャートである。1つの可能な実現形態では、前記した、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法は、車載装置、ユーザ機器(User Equipment、UE)、携帯機器、ユーザ端末、端末、セルラーホン、コードレス電話、パーソナル・デジタル・アシスタント(Personal Digital Assistant、PDA)、手持ち装置、計算装置、ウエアラブルデバイス等の端末装置又はサーバなどの電子機器により実行されてもよい。ここで、車載装置は、車室内のコントローラ、ドメインコントローラ、又は車載インフォテインメントであってもよく、搭乗者モニタリングシステム(Occupant Monitoring System、OMS)又は運転者モニタリングシステム(Driver Monitor System、DMS)などのうち、画像などのデータ処理操作を実行するための機器ホストなどであってもよい。いくつかの可能な実現形態では、前記した、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法は、プロセッサによりメモリに記憶されているコンピュータ読み取り可能な命令を呼び出すことで実現されてもよい。図1に示すように、前記した、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法は、ステップS11~ステップS13を含む。 1 is a flowchart illustrating a method for detecting a body part of a vehicle occupant sticking out a window according to an embodiment of the present disclosure. In one possible implementation, the method for detecting a body part of a vehicle occupant sticking out a window may be performed by an electronic device such as an in-vehicle device, a user equipment (UE), a mobile device, a user terminal, a terminal, a cellular phone, a cordless phone, a personal digital assistant (PDA), a handheld device, a computing device, a wearable device, or a terminal device or server. Here, the in-vehicle device may be an in-vehicle controller, a domain controller, or in-vehicle infotainment, or may be a device host for performing data processing operations such as image processing in an Occupant Monitoring System (OMS) or a Driver Monitoring System (DMS), etc. In some possible implementations, the method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out of a window may be implemented by a processor invoking computer-readable instructions stored in a memory. As shown in FIG. 1, the method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out of a window includes steps S11 to S13.
ステップS11において、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得る。 In step S11, based on at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting obstacles in the window area, it is detected whether or not a body part of a vehicle occupant has protruded from the window, and at least two detection results are obtained.
ステップS12において、前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定する。 In step S12, the judgment result is determined based on the detection results of at least two systems.
ステップS13において、前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成する。 In step S13, if the determination result indicates that the passenger's body part has protruded through the window, warning information is generated.
本開示の実施例は、乗用車、タクシー、オンライン配車、シェアカー、バスなどの任意の種類の車両に適用できる。車両の車種としては、例えば、コンパクトタイプ、スポーツ・ユーティリティ・ビークル(Sport Utility Vehicle、SUV)などであってもよいが、本開示の実施例では、これを限定しない。前記車両搭乗者は、車両に乗車する任意の人を含んでもよい。例えば、車両の搭乗者は、運転者及び/又は非運転者を含んでもよい。例えば、自家用車の適用シーンでは、非運転者は、オーナーの家族や友人等であってもよい。オンライン配車の適用シーンでは、非運転者は、乗客などであってもよい。前記搭乗者の身体部位は搭乗者の身体の一部であり、手、腕、頭、足、脚のうちの少なくとも1つを含んでもよい。 Embodiments of the present disclosure may be applied to any type of vehicle, such as a passenger car, taxi, online ride-hailing service, shared car, or bus. The vehicle type may be, for example, a compact car or a sport utility vehicle (SUV), but is not limited to this in embodiments of the present disclosure. The vehicle occupant may include any person riding in the vehicle. For example, the vehicle occupant may include the driver and/or a non-driver. For example, in a private car application scenario, the non-driver may be the owner's family or friends, etc. In an online ride-hailing application scenario, the non-driver may be a passenger, etc. The body part of the occupant is a part of the occupant's body and may include at least one of the hands, arms, head, feet, and legs.
1つの可能な実現形態では、車両において車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出するためのセンサが2種類ある場合、ステップS11において、2種類のセンシングデータを取得することができる。例えば、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む。 In one possible implementation, if the vehicle has two types of sensors for detecting whether a body part of a vehicle occupant has protruded out the window, two types of sensing data can be acquired in step S11. For example, this includes image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting obstacles in the window area.
車載カメラで収集された画像データについて、車載カメラは、車室内に設けられるカメラ及び/又は車室外に設けられるカメラを含んでもよい。車載カメラは、車両に設けられる任意のカメラであってもよい。車載カメラの数は1つ以上であってもよい。車載カメラのタイプは、DMSカメラ、OMSカメラ、車外カメラなどであってもよいが、本開示ではこれらを限定しない。車載カメラで収集された画像データは、DMSカメラ、OMSカメラ、車外カメラなど、車室内又は車室外に設けられたカメラで撮影された車室環境の画像データであってもよい。この画像データは少なくとも車内の人の着座領域と窓領域の映像情報、すなわち、前記カメラの視野範囲内に少なくとも一部の人の着座領域と少なくとも一部の窓領域とを含む必要がある。 With regard to image data collected by an onboard camera, the onboard camera may include a camera installed inside the vehicle cabin and/or a camera installed outside the vehicle cabin. The onboard camera may be any camera installed in the vehicle. The number of onboard cameras may be one or more. The type of onboard camera may be a DMS camera, an OMS camera, an exterior camera, etc., but this disclosure is not limited to these. The image data collected by the onboard camera may be image data of the vehicle cabin environment captured by a camera installed inside or outside the vehicle cabin, such as a DMS camera, an OMS camera, or an exterior camera. This image data must include image information of at least the seating areas and window areas of the vehicle interior, i.e., at least some of the seating areas of people and at least some of the window areas within the field of view of the camera.
OMSシステムとDMSシステムの車両への普及に伴い、車載のOMSカメラとDMSカメラを直接利用することができる場合に、カメラを別途追加する必要がなく搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出することができるため、コスト削減に有利であるということは理解されるべきである。 As OMS and DMS systems become more widespread in vehicles, it should be understood that if the onboard OMS and DMS cameras can be used directly, it will be possible to detect whether or not a passenger's body part has been placed out the window without the need for a separate camera, which will be advantageous in terms of reducing costs.
レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータについて、前記レーダセンサは前記窓の上縁/下縁に設けられ、例えば、車両の各窓の上縁/下縁にレーダセンサを設けることができる。レーダセンサの数は1つ以上であってもよい。レーダセンサのタイプは超音波レーダ、電磁波レーダ、レーザレーダなどであってもよいが、本開示ではこれらを限定しない。レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータは、各窓の上縁/下縁に設けられた超音波レーダ、電磁波レーダ、レーザレーダなどのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータであってもよく、各窓領域に障害物が存在するか否かを探知するためのものである。 Regarding the radar sensing data collected by the radar sensor, the radar sensor may be provided at the upper/lower edge of the window. For example, a radar sensor may be provided at the upper/lower edge of each window of the vehicle. The number of radar sensors may be one or more. The type of radar sensor may be ultrasonic radar, electromagnetic radar, laser radar, etc., but this disclosure is not limited to these. The radar sensing data collected by the radar sensor may be radar sensing data collected by a radar sensor such as ultrasonic radar, electromagnetic radar, or laser radar provided at the upper/lower edge of each window, and is intended to detect whether or not an obstacle is present in each window area.
画像データとレーダセンシングデータを取得した後、この2種類のデータのそれぞれに基づいて車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、画像データに基づく第1検出結果とレーダセンシングデータに基づく第2検出結果を得ることができる。 After acquiring image data and radar sensing data, it is possible to detect whether a vehicle occupant's body part has protruded from the window based on each of these two types of data, thereby obtaining a first detection result based on the image data and a second detection result based on the radar sensing data.
1つの可能な実現形態では、前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得る。 In one possible implementation, the relative state of the occupant's body parts and the window in the image data is recognized to obtain a first detection result.
画像データに基づいて、画像データにおける車両搭乗者と窓との相対的な状態を認識することにより、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第1検出結果を得ることができる。相対的な状態は、搭乗者の身体と窓との相対的な位置または互な重複関係を示し、搭乗者の身体部位が窓の外側又は内側にあることを含んでもよい。選択可能な形態として、画像データにおける車両搭乗者と窓との相対的な状態を認識するために、ニューラルネットワークモデルを用いて画像データを処理してもよい。例えば、車室環境に関する大量(1000枚)の画像データを用いて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出するためのニューラルネットワークモデルを予めトレーニングし、画像データをトレーニング済みニューラルネットワークモデルに入力し、第1検出結果を得るようにしてもよい。ここで、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出するためのニューラルネットワークモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Networks、CNN)、再帰型ニューラルネットワーク(Rerrent Neural Network 、RNN)、敵対的生成ネットワーク(Generative Adversarial Nets、GAN)などのニューラルネットワークモデルであってもよいが、本開示ではこれを限定しない。選択可能な形態として、画像データにおける窓及び人の身体部位を検出し、両者の検出結果から両者の位置が重なっているか否かを判定するとともに、人の身体部位の少なくとも一部が車体の外側にあるか否かを判定することにより、車両搭乗者と窓との相対的な状態を特定するようにしてもよい。 Based on the image data, the relative state between the vehicle occupant and the window in the image data can be recognized to detect whether a body part of the vehicle occupant has protruded through the window, thereby obtaining a first detection result. The relative state indicates the relative position or overlap between the occupant's body and the window, and may include whether the occupant's body part is on the outside or inside of the window. As an alternative, the image data may be processed using a neural network model to recognize the relative state between the vehicle occupant and the window in the image data. For example, a large amount (1,000 images) of image data related to the vehicle interior environment may be used to pre-train a neural network model for detecting whether a body part of the vehicle occupant has protruded through the window, and the image data may be input into the trained neural network model to obtain a first detection result. Here, the neural network model for detecting whether a vehicle occupant's body part is sticking out the window may be a neural network model such as a convolutional neural network (CNN), a recurrent neural network (RNN), or a generative adversarial network (GAN), but this disclosure is not limited to this. As an alternative, the relative state of the vehicle occupant and the window may be identified by detecting the window and the person's body part in the image data, determining whether their positions overlap based on the detection results, and determining whether at least a portion of the person's body part is outside the vehicle body.
1つの可能な実現形態では、前記レーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を得る。 In one possible implementation, a second detection result is obtained based on the radar sensing data.
レーダセンシングデータに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第2検出結果を得るようにしてもよい。レーダセンサは、障害物を検知するためのものであり、例えば、窓の外側、窓の下縁の下方、窓の上縁、下縁の少なくとも1つの位置に配置することができる。レーダセンシングデータに基づいて、窓の上下縁の間に障害物が存在するか否かを判定するか、又はレーダセンシングデータに基づいて、検知された障害物との距離(例えば障害物とレーダセンサとの間の距離)を取得し、障害物との距離が予め設定された距離より小さいか否か(例えば窓の下縁に位置するレーダセンサで検知された障害物との距離が窓の上縁とレーダセンサとの間の距離より小さい)を判定することにより、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第2検出結果を得るようにしてもよい。ここで、同一の窓の上縁/下縁に複数のレーダセンサを設けてもよい。該窓の複数のレーダセンサで収集された複数のレーダセンシングデータを総合的に分析し、第2検出結果を得ることができるが、本開示では、レーダセンシングデータに基づいて第2検出結果を特定する具体的な方法を限定しない。 Based on radar sensing data, it may be possible to detect whether a body part of a vehicle occupant has protruded from a window and obtain a second detection result. The radar sensor is for detecting obstacles and may be located, for example, outside the window, below the lower edge of the window, or at least one of the upper and lower edges of the window. The radar sensing data may be used to determine whether an obstacle exists between the upper and lower edges of the window, or the radar sensing data may be used to obtain the distance to the detected obstacle (e.g., the distance between the obstacle and the radar sensor) and determine whether the distance to the obstacle is shorter than a preset distance (e.g., the distance to the obstacle detected by a radar sensor located on the lower edge of the window is shorter than the distance between the upper edge of the window and the radar sensor). Here, multiple radar sensors may be installed on the upper and lower edges of the same window. The second detection result may be obtained by comprehensively analyzing multiple radar sensing data collected by multiple radar sensors on the window. However, this disclosure does not limit the specific method for determining the second detection result based on radar sensing data.
ステップS11において、画像データに基づく第1検出結果及びレーダセンシングデータに基づく第2検出結果を得る。ステップS12において、第1検出結果及び第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することができる。ここで、様々な判定方法を用いて判定結果を特定することができるが、本開示では具体的な判定方法を限定しない。 In step S11, a first detection result based on image data and a second detection result based on radar sensing data are obtained. In step S12, a judgment result can be determined based on the first detection result and the second detection result. Here, the judgment result can be determined using various judgment methods, but this disclosure does not limit the specific judgment method.
例えば、同一の窓に対応する第1検出結果及び第2検出結果の値を「0」及び「1」で示すことができると仮定する。ここで、「0」は車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示し、「1」は車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す。 For example, assume that the values of the first and second detection results corresponding to the same window can be represented by "0" and "1." Here, "0" indicates that no part of the vehicle occupant's body is sticking out of the window, and "1" indicates that the vehicle occupant's body is sticking out of the window.
1つの可能な実現形態では、第1検出結果及び第2検出結果に対してOR演算を行い、第1検出結果と第2検出結果とのOR演算の結果を、判定結果として特定することができる。このようにして、第1検出結果又は第2検出結果のうち、いずれかの検出結果は車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示すものであれば、車両搭乗者の身体部位を窓から出したとの判定結果を得ることができるので、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことの判定漏れ率を低減するのに有利である。 In one possible implementation, an OR operation is performed on the first detection result and the second detection result, and the result of the OR operation of the first detection result and the second detection result can be identified as the determination result. In this way, if either the first detection result or the second detection result indicates that a body part of a vehicle occupant has been sticking out of the window, a determination result that the body part of a vehicle occupant has been sticking out of the window can be obtained, which is advantageous in reducing the rate at which a determination is missed that a body part of a vehicle occupant has been sticking out of the window.
又は、別の可能な実現形態では、第1検出結果及び第2検出結果に対してAND演算を行い、第1検出結果と第2検出結果とのAND演算の結果を、判定結果として特定することができる。このようにして、第1検出結果及び第2検出結果がいずれも身体部位を窓から出したことを示す場合にのみ、判定結果として、搭乗者の身体部位を窓から出したと特定するので、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことの誤認率を低減するのに有利である。 Alternatively, in another possible implementation, an AND operation can be performed on the first detection result and the second detection result, and the result of the AND operation between the first detection result and the second detection result can be identified as the determination result. In this way, the occupant's body part is identified as having been stuck out of the window only if both the first detection result and the second detection result indicate that a body part has been stuck out of the window, which is advantageous in reducing the rate of misidentification of a vehicle occupant's body part having been stuck out of the window.
又は、別の可能な実現形態では、第1検出結果及び第2検出結果に対してプリセット重みを設定して、プリセット重みの大きさに基づいて、第1検出結果及び第2検出結果の判定結果への影響の大きさを特定し、最終的な判定結果を得てもよい。 Alternatively, in another possible implementation, preset weights may be set for the first and second detection results, and the magnitude of the influence of the first and second detection results on the judgment result may be determined based on the magnitude of the preset weights, thereby obtaining the final judgment result.
別の可能な実現形態では、レーダセンシングデータを基準にしてもよい。レーダセンシングデータに基づく第2検出結果が身体部位を窓から出したことを示せば、判定結果として、搭乗者の身体部位を窓から出したと特定する。1つの可能な実現形態では、前記第1検出結果及び前記第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することは、前記第1検出結果及び前記第2検出結果がいずれも身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、前記第1検出結果が身体部位を窓から出していないことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、の少なくとも1つを含む。 In another possible implementation, radar sensing data may be used as the basis. If the second detection result based on the radar sensing data indicates that the body part has been stuck out the window, the determination result is determined to be that the body part of the occupant has been stuck out the window. In one possible implementation, determining the determination result based on the first detection result and the second detection result includes at least one of: if the first detection result and the second detection result both indicate that the body part has been stuck out the window, determining that the body part of the occupant has been stuck out the window; if the first detection result indicates that the body part has been stuck out the window and the second detection result indicates that the body part has not been stuck out the window, determining that the body part of the occupant has not been stuck out the window; and if the first detection result indicates that the body part has not been stuck out the window and the second detection result indicates that the body part has been stuck out the window, determining that the body part of the occupant has been stuck out the window.
ここで、本開示では、プリセット重みの大きさを制限しない。第1検出結果及び第2検出結果のプリセット重みの設定により、具体的なシーンに対して適切な判定方法を選択し、判定結果の正確性の向上に有利である。 In this disclosure, the magnitude of the preset weights is not limited. By setting the preset weights for the first and second detection results, an appropriate determination method can be selected for a specific scene, which is advantageous in improving the accuracy of the determination results.
ステップS12において、判定結果を特定した。ステップS13において、前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成することができる。 In step S12, the determination result is identified. In step S13, if the determination result indicates that a body part of the occupant has protruded through the window, warning information can be generated.
例えば、判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、車載インフォテインメント及び/又はセンターコンソール等を介して「窓から体を出さないでください」という注意喚起情報を表示することができる。ここで、注意喚起情報としては、文字注意喚起情報、音声注意喚起情報、画面注意喚起情報などの形態であってもよいが、本開示ではこれを限定しない。 For example, if the determination result indicates that the occupant has stuck a body part out of the window, a warning message stating "Do not stick your body out of the window" can be displayed via the in-vehicle infotainment and/or center console, etc. Here, the warning message may be in the form of text warning message, audio warning message, on-screen warning message, etc., but this disclosure is not limited to these.
1つの可能な実現形態では、車両において車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出するためのセンサが2種類を超える場合、すなわち、車両において、車載カメラ及びレーダセンサに加えて、例えば赤外線センサ、ミリ波センサなど、窓領域における障害物を探知する他のセンサが設けられていてもよい。 In one possible implementation, the vehicle may have more than two types of sensors for detecting whether a vehicle occupant has placed a body part through the window, i.e., in addition to an on-board camera and radar sensor, the vehicle may also be equipped with other sensors for detecting obstacles in the window area, such as infrared sensors or millimeter-wave sensors.
画像データ及びレーダセンシングデータに基づいて第1検出結果及び第2検出結果を特定した上で、他の種類のセンサで収集されたセンシングデータ(例えば赤外線センシングデータ及び/又はミリ波センシングデータ)のそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、それに対応する他の系統の検出結果を特定するようにしてもよい。複数の系統の検出結果から判定結果を特定し、前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成するようにしてもよい。ここで、取得されたセンシングデータの種類が多いほど、各種類のセンサでより多い系統数の検出結果を得て、さらに、より多い系統数の検出結果に基づく判定結果も正確になる。具体的な過程は、2種類のセンサに関する上述内容を参照すればよく、ここで詳細な説明を省略する。 After identifying the first and second detection results based on the image data and radar sensing data, it is possible to detect whether a body part of a vehicle occupant has protruded from a window based on sensing data collected by other types of sensors (e.g., infrared sensing data and/or millimeter-wave sensing data), and identify the corresponding detection results of other systems. A determination result may be identified from the detection results of multiple systems, and if the determination result indicates that a body part of the occupant has protruded from the window, warning information may be generated. Here, the more types of sensing data acquired, the more detection results can be obtained from each type of sensor, and the more accurate the determination results based on the detection results of the more systems. For specific processes, please refer to the above description of the two types of sensors, and a detailed description will be omitted here.
よって、本開示の実施例では、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るとともに、少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定し、判定結果が搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成する。本開示の実施例によれば、搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを正確に識別し、搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す判定結果の場合、注意喚起情報を生成することができるので、車室内の搭乗者の安全性の向上に有利である。 Accordingly, in an embodiment of the present disclosure, it is detected whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of at least two types of sensing data, at least two types of detection results are obtained, and a determination result is identified based on the at least two types of detection results. If the determination result indicates that a body part of the occupant has stuck out a window, warning information is generated. According to an embodiment of the present disclosure, it is possible to accurately identify whether a body part of a occupant has stuck out a window, and if the determination result indicates that a body part of the occupant has stuck out a window, warning information can be generated, which is advantageous in improving the safety of occupants in the vehicle cabin.
以下、本開示の実施例に係る車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法について説明する。 The following describes a method for detecting when a vehicle occupant's body part is sticking out a window, according to an embodiment of the present disclosure.
図2は本開示の実施例に係る車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を示す模式図である。図2に示すように、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出するためのデータは、レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータ、車載カメラで収集された画像データ、及び車体信号データを含んでもよい。プロセッサによってレーダセンシングデータ、画像データ、及び車体信号データを総合的に分析して処理することにより、搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを特定し、搭乗者の身体部位を窓から出した場合に、注意喚起情報を生成することができる。 Figure 2 is a schematic diagram showing a method for detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window according to an embodiment of the present disclosure. As shown in Figure 2, data for detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window may include radar sensing data collected by a radar sensor, image data collected by an onboard camera, and vehicle body signal data. By comprehensively analyzing and processing the radar sensing data, image data, and vehicle body signal data by a processor, it is possible to determine whether a body part of the occupant has stuck out a window, and to generate warning information when a body part of the occupant has stuck out a window.
図2に示した実施形態は例示的なものに過ぎず、本開示の実施例に係るセンシングデータは窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータ、窓領域における障害物を探知するためのミリ波センサで収集されたミリ波センシングデータなどをさらに含んでもよいが、本開示ではこれを限定しないことは理解されるべきです。 It should be understood that the embodiment shown in FIG. 2 is merely exemplary, and that the sensing data according to the embodiments of the present disclosure may further include radar sensing data collected by a radar sensor for detecting obstacles in the window area, millimeter wave sensing data collected by a millimeter wave sensor for detecting obstacles in the window area, etc., but that the present disclosure is not limited thereto.
1つの可能な実現形態では、前記方法は、ドアの開閉状態を示すドアデータと、窓の開閉状態を示す窓データとを含む車体信号データを取得することをさらに含む。 In one possible implementation, the method further includes acquiring vehicle body signal data including door data indicating whether a door is open or closed, and window data indicating whether a window is open or closed.
例えば、ローカルインターコネクタネットワーク(Local Interconnect Network、LIN)バス、コントローラエリアネットワーク(Controller Area Network、CAN)バスなどの車体バスから車体信号データを取得し、該車体信号データに基づいて各ドアの開閉状態及び各窓の開閉状態を取得することができる。 For example, vehicle body signal data can be acquired from a vehicle body bus such as a Local Interconnect Network (LIN) bus or a Controller Area Network (CAN) bus, and the open/closed status of each door and each window can be acquired based on the vehicle body signal data.
ここで、車体バスから車体信号データを取得するほか、ドア領域又は窓領域にセンサを設置することにより、ドア、窓の開閉状態を示す車体信号データを取得することができるが、本開示では車体信号データを取得する具体的な方式を限定しない。 Here, in addition to acquiring vehicle body signal data from the vehicle body bus, vehicle body signal data indicating the open/closed state of doors and windows can be acquired by installing sensors in the door or window areas, but this disclosure does not limit the specific method for acquiring vehicle body signal data.
これに加えて、ステップS11は、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車両の少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記少なくとも2系統の検出結果を得ることを含んでもよい。 In addition, step S11 may include, when the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the passenger's seating position is open, detecting whether or not the passenger's body part has protruded out the window based on each of at least two types of sensing data from the vehicle, and obtaining detection results from the at least two systems.
1つの可能な実現形態では、車体信号データ及び少なくとも2種類のセンシングデータ(例えば、画像データ及びレーダセンシングデータを含む)をリアルタイムに取得することができる。該車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、画像データに基づいて、画像データにおける開いている窓に対応する搭乗者の身体部位を該窓から出したか否かを検出し、第1検出結果を得るとともに、レーダセンシングデータに基づいて、該搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第2検出結果を得ることができる。 In one possible implementation, vehicle body signal data and at least two types of sensing data (e.g., including image data and radar sensing data) can be acquired in real time. If the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to a passenger's seating position is open, it is possible to detect, based on the image data, whether a body part of the passenger corresponding to the open window in the image data has protruded through the window, thereby obtaining a first detection result, and to detect, based on the radar sensing data, whether the body part of the passenger has protruded through the window, thereby obtaining a second detection result.
例えば、車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、運転者の着座位置に対応する窓が開いていることを示すと仮定する。この場合、画像データに基づいて、画像データから関心領域、すなわち、運転者及び運転席の窓を含む領域を切り出し、該領域において運転者の身体部位を該窓から出した否かを検出し、第1検出結果を得ることができ、運転席の窓に対応するレーダセンシングデータに基づいて、該運転者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第2検出結果を得ることができる。 For example, assume that the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the driver's seating position is open. In this case, based on the image data, a region of interest, i.e., a region including the driver and the driver's window, can be extracted from the image data, and it can be detected whether any part of the driver's body is sticking out of the window in that region, resulting in a first detection result. Based on the radar sensing data corresponding to the driver's window, it can be detected whether any part of the driver's body is sticking out of the window, resulting in a second detection result.
このようにして、車体信号データ及び少なくとも2種類のセンシングデータをリアルタイムに取得するとともに、車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに対して検出を行い、少なくとも2系統の検出結果を得ることができる。この方法は簡単で実行しやすく、現場での実施の効率向上に有利である。 In this way, vehicle body signal data and at least two types of sensing data are acquired in real time, and if the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to the passenger's seating position is open, detection is performed on each of the at least two types of sensing data, resulting in at least two detection results. This method is simple and easy to implement, and is advantageous in improving the efficiency of on-site implementation.
1つの可能な実現形態では、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、ステップS11において、前記レーダセンサにセンシングデータを収集するトリガ信号を送信し、前記レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータを取得することと、前記車載カメラで収集された画像データを取得することと、前記レーダセンシングデータ及び前記画像データのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を搭乗者の着座位置に対応する窓から出したか否かを検出し、前記レーダセンサに基づく検出結果及び前記画像データに基づく検出結果を得ることと、を含む。 In one possible implementation, if the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the passenger's seating position is open, step S11 includes sending a trigger signal to the radar sensor to collect sensing data, acquiring radar sensing data collected by the radar sensor, acquiring image data collected by the onboard camera, and detecting whether a body part of the passenger has protruded from the window corresponding to the passenger's seating position based on the radar sensing data and the image data, respectively, and obtaining a detection result based on the radar sensor and a detection result based on the image data.
例えば、車体信号データを先に取得しており、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、レーダセンサをトリガしてレーダセンシングデータを収集し、及び車載カメラで収集された画像データを取得する。例えば、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、レーダセンサにトリガ信号(例えば一つまたは複数の高パルス信号)を送信することができ、窓領域における障害物を探知するレーダセンサを動作状態にさせ、レーダセンシングデータを収集する。車載カメラは画像データを持続的に取得できるため、動作状態にあることは理解されるべきである。前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車載カメラにその動作をトリガする信号を送信しなくても車載カメラで収集された画像データを得ることができる。 For example, if vehicle body signal data is first acquired and the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to the passenger's seating position is open, a radar sensor is triggered to collect radar sensing data and image data collected by an onboard camera is acquired. For example, if the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to the passenger's seating position is open, a trigger signal (e.g., one or more high pulse signals) can be sent to the radar sensor, activating the radar sensor to detect obstacles in the window area and collecting radar sensing data. It should be understood that the onboard camera is in an operational state because it can continuously acquire image data. If the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to the passenger's seating position is open, image data collected by the onboard camera can be obtained without sending a signal to trigger its operation.
画像データに基づいて、画像データにおける開いている窓に対応する搭乗者の身体部位を該窓から出したか否かを検出し、第1検出結果を得るとともに、レーダセンシングデータに基づいて、該搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第2検出結果を得るようにしてもよい。 Based on the image data, it may be possible to detect whether a body part of the occupant corresponding to an open window in the image data has protruded through the window, thereby obtaining a first detection result, and based on the radar sensing data, it may be possible to detect whether the body part of the occupant has protruded through the window, thereby obtaining a second detection result.
このようにして、トリガ条件を満たす場合、レーダセンサをトリガしてレーダセンシングデータを収集するので、エネルギー消費の低減、レーダセンサの耐用年数の延長に有利である。 In this way, when the trigger conditions are met, the radar sensor is triggered to collect radar sensing data, which is advantageous for reducing energy consumption and extending the useful life of the radar sensor.
1つの可能な実現形態では、前記車体信号データが、ドアが開いていること、又は搭乗者の着座位置に対応する窓がいずれも閉じていることを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定する。 In one possible implementation, if the vehicle body signal data indicates that a door is open or that all windows corresponding to the passenger's seating position are closed, the determination result is that the passenger's body part is not sticking out of the window.
例えば、車両のドアが開いている場合に、例えば搭乗者が乗降するなど、車両が非走行状態にあってもよい。車両の運転中、車両搭乗者の肢体を窓から出した行為の背後には、大きな隠された危険が存在する。逆に、非走行状態の車両に対して、搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出する意味が大きくない。したがって、車体信号データが、ドアが開いているか(車両が非走行状態にある可能性があることを意味する)又は搭乗者の着座位置に対応する窓がいずれも閉じていることを示す場合、画像データ及びレーダセンシングデータを考慮せず、判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと直接特定することができる。 For example, when a vehicle door is open, the vehicle may not be in motion, e.g., passengers getting in or out. There is a significant hidden danger behind the act of a vehicle passenger sticking their limbs out the window while the vehicle is in motion. Conversely, for a vehicle that is not in motion, there is little point in detecting whether a passenger's body parts are sticking out the window. Therefore, if the vehicle body signal data indicates that a door is open (meaning the vehicle may not be in motion) or that the windows corresponding to the passenger's seating positions are both closed, the determination result can directly determine that the passenger's body parts are not sticking out the window, without taking image data and radar sensing data into consideration.
このようにして、画像データ及びレーダセンシングデータを検出する必要がなく、搭乗者の身体部位を窓から出していないとの判定結果を直接得ることができ、判定効率を高めることができる。 In this way, there is no need to detect image data or radar sensing data, and it is possible to directly determine that the passenger's body parts are not sticking out of the window, thereby improving determination efficiency.
別の可能なシーンでは、画像データを先に取得し、画像データに応じて、画像データにおける目標窓に対応するレーダセンシングデータ(又はレーダセンシングデータ及び車体信号データ)を取得するようにしてもよい。前記目標窓は画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者に対応する目標窓である。 In another possible scenario, image data may be acquired first, and radar sensing data (or radar sensing data and vehicle body signal data) corresponding to a target window in the image data may be acquired in accordance with the image data. The target window is a target window corresponding to a target occupant with a body part sticking out of the window in the image data.
1つの可能な実現形態では、ステップS11は、
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記第1検出結果に基づいて、前記画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者の座席情報を取得することと、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することと、
前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定することと、を含む。
In one possible implementation, step S11 comprises:
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
When the first detection result indicates that a body part has been stuck out of a window, acquiring seat information of the target passenger who has stuck out a body part in the image data through a window based on the first detection result;
Obtaining the radar sensing data of a target window corresponding to seat information of the target passenger;
and identifying a second detection result based on the radar sensing data of the target window.
例えば、画像データには複数の搭乗者と複数の窓が存在する可能性があり、画像データにおける各搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、各搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、第1検出結果を得ることができる。例えば、ある画像データには搭乗者A~搭乗者Cが含まれて、搭乗者Bの身体部位を窓から出したと仮定する。この画像データについて、トレーニング済みニューラルネットワークに入力して、この画像データの第1検出結果、すなわち、搭乗者A及び搭乗者Cの身体部位を窓から出しておらず、搭乗者Bの身体部位を窓から出したことを得ることができる。 For example, the image data may contain multiple passengers and multiple windows, and the relative state of each passenger's body part in relation to the window in the image data can be recognized, and a first detection result can be obtained by detecting whether each passenger's body part is sticking out of the window. For example, suppose that certain image data includes passengers A to C, and that passenger B's body part is sticking out of the window. This image data can be input into a trained neural network to obtain a first detection result for this image data, namely, that the body parts of passengers A and C are not sticking out of the window, and that passenger B's body part is sticking out of the window.
第1検出結果が搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、第1検出結果によれば、身体部位を窓から出した搭乗者Bを目標搭乗者とし、この搭乗者が座っている座席に関する座席情報(例えば、助手席位置である)を特定する。目標搭乗者Bの座席情報に最も近い窓を目標窓とし、例えば、助手席位置に対応する助手席の窓を目標窓とする。助手席の窓のレーダセンシングデータを取得し、このレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定する。 If the first detection result indicates that a body part of an occupant has stuck out the window, occupant B, who has stuck out the window according to the first detection result, is designated as the target occupant, and seat information relating to the seat in which this occupant is sitting (for example, the passenger seat position) is identified. The window closest to the seat information of target occupant B is designated as the target window, for example, the passenger seat window corresponding to the passenger seat position. Radar sensing data of the passenger seat window is acquired, and the second detection result is determined based on this radar sensing data.
このようにして、画像データに応じて、目標窓のレーダセンシングデータを取得して、さらに、目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定するので、第2検出結果の正確性の向上に有利である。 In this way, radar sensing data of the target window is obtained according to the image data, and the second detection result is determined based on the radar sensing data of the target window, which is advantageous in improving the accuracy of the second detection result.
1つの可能な実現形態では、前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することは、前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータ、及び前記目標搭乗者の座席情報に対応するドアである目標ドアの開閉状態を示す第1信号データと前記目標窓の開閉状態を示す第2信号データとを含む前記目標搭乗者の座席情報に関連する車体信号データを取得することを含み、前記レーダセンシングデータに基づいて、前記第2検出結果を特定することは、前記レーダセンシングデータと前記車体信号データに基づいて、前記第2検出結果を特定することを含む。 In one possible implementation, acquiring the radar sensing data of the target window corresponding to the seat information of the target occupant includes acquiring the radar sensing data of the target window corresponding to the seat information of the target occupant, and vehicle body signal data related to the seat information of the target occupant, including first signal data indicating the open/closed state of the target door, which is the door corresponding to the seat information of the target occupant, and second signal data indicating the open/closed state of the target window, and identifying the second detection result based on the radar sensing data includes identifying the second detection result based on the radar sensing data and the vehicle body signal data.
例えば、第1検出結果では、搭乗者Aと搭乗者Cの身体部位を窓から出しておらず、助手席に位置する搭乗者Bの身体部位を窓から出した。ここで、身体部位を窓から出した搭乗者Bは目標搭乗者である。第1検出結果から、目標搭乗者Bの座席情報が助手席位置であると特定することができる。助手席の窓(助手席に隣接する窓)のレーダセンシングデータと、助手席位置に関連する車体信号データを取得する。ここで、助手席位置に関連する車体信号データに基づいて、助手席のドアと助手席の窓の開閉状態が分かることができ、助手席位置に関連する車体信号データは、助手席位置のドアの開閉状態を示す第1信号データと、助手席位置の窓の開閉状態を示す第2信号データとを含んでもよい。 For example, the first detection result shows that neither Passenger A nor Passenger C has their body parts sticking out the window, but Passenger B, who is sitting in the passenger seat, has their body parts sticking out the window. Here, Passenger B, who has their body parts sticking out the window, is the target passenger. From the first detection result, it is possible to identify that the seat information of target Passenger B is the passenger seat position. Radar sensing data for the passenger window (the window adjacent to the passenger seat) and vehicle body signal data related to the passenger seat position are acquired. Here, the open/closed state of the passenger door and passenger window can be determined based on the vehicle body signal data related to the passenger seat position, and the vehicle body signal data related to the passenger seat position may include first signal data indicating the open/closed state of the door at the passenger seat position and second signal data indicating the open/closed state of the window at the passenger seat position.
助手席の窓のレーダセンシングデータ、第1信号データ、第2信号データに基づいて、第2検出結果を特定することができる。ここで、第1信号データは助手席のドアが開状態であることを示す、又は第2信号データは助手席の窓が閉状態であることを示すと、第2検出結果として、助手席位置の搭乗者の身体部位を助手席の窓から出していないと特定することができる。 The second detection result can be determined based on the radar sensing data of the passenger window, the first signal data, and the second signal data. Here, if the first signal data indicates that the passenger door is open, or the second signal data indicates that the passenger window is closed, the second detection result can be determined to be that the body part of the occupant in the passenger seat is not sticking out of the passenger window.
上記過程は例示的なものに過ぎず、本開示の実施例では、画像データにおける各目標搭乗者の座席情報に対応するレーダセンシングデータ及び関連する車体信号データを取得し、各目標搭乗者の座席情報に対応するレーダセンシングデータ及び関連する車体信号データのそれぞれに基づいて、各目標搭乗者に対応する第2検出結果を特定することができることは理解されるべきである。 It should be understood that the above process is merely exemplary, and that in an embodiment of the present disclosure, radar sensing data and associated vehicle body signal data corresponding to the seat information of each target occupant in the image data can be obtained, and a second detection result corresponding to each target occupant can be identified based on the radar sensing data and associated vehicle body signal data corresponding to the seat information of each target occupant, respectively.
このようにして、画像データに応じて、目標搭乗者の座席情報に対応するレーダセンシングデータ、及び目標搭乗者の座席情報に関連する車体信号データを取得して、さらに目標車窓のレーダセンシングデータとその関連する車体信号データとに基づいて、第2検出結果を特定することができるので、第2検出結果の正確性の更なる向上に有利である。 In this way, radar sensing data corresponding to the target occupant's seat information and vehicle body signal data related to the target occupant's seat information can be obtained based on the image data, and the second detection result can be determined based on the radar sensing data of the target vehicle window and its associated vehicle body signal data, which is advantageous in further improving the accuracy of the second detection result.
前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、ステップS11の上述した例では、第1検出結果は搭乗者の身体部位を窓から出したことが存在することを示す場合のみ、対応するレーダセンシングデータ、又はレーダセンシングデータ及び車体信号データを取得し、第2検出結果を特定する。よって、ステップS12の具体例では、前記第2検出結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したと特定する。 In the above-described example of step S11, if the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the passenger's seating position is open, the corresponding radar sensing data, or radar sensing data and vehicle body signal data, are acquired and the second detection result is identified only if the first detection result indicates that a body part of the passenger has been projected out of the window. Therefore, in the specific example of step S12, if the second detection result indicates that a body part of the passenger has been projected out of the window, the determination result is that the body part of the passenger has been projected out of the window.
例えば、画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者が助手席の搭乗者であると仮定し、第2検出結果が助手席の搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、判定結果として、助手席の搭乗者の身体部位を前記窓から出したと特定する。目標搭乗者の座席は任意の座席であってもよいが、本開示ではこれを限定しないことは理解されるべきである。 For example, assuming that the target occupant with a body part sticking out the window in the image data is a passenger in the front passenger seat, if the second detection result indicates that the passenger's body part is sticking out the window, the determination result is that the passenger's body part is identified as sticking out the window. The seat of the target occupant may be any seat, but it should be understood that this disclosure is not limited to this.
このようにして、判定結果の正確性の向上に有利である。 This is beneficial in improving the accuracy of the judgment results.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることは、前記画像データに基づいて車両搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を得ることを含む。 In one possible implementation, recognizing the relative state of the vehicle occupant's body part and the window in the image data and obtaining a first detection result includes recognizing the relative state of the vehicle occupant's body part and the window based on the image data and obtaining a confidence level that the vehicle occupant's body part has been projected out the window.
例えば、前記画像データに基づいて車両搭乗者の身体部位と窓の相対的な状態を認識することは、画像データをトレーニング済みニューラルネットワークモデルに入力し、ニューラルネットワークモデルを用いて車両搭乗者の身体部位と窓の相対的な状態を認識し、第1検出結果を得るようにしてもよい。該第1検出結果は、搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を含んでもよい。 For example, recognizing the relative state of the vehicle occupant's body part and the window based on the image data may involve inputting the image data into a trained neural network model, recognizing the relative state of the vehicle occupant's body part and the window using the neural network model, and obtaining a first detection result. The first detection result may include a confidence level that the occupant's body part has been pushed out the window.
ここで、上記信頼度の値が大きいほど、身体部位を窓から出した確率が高くなることを意味し、上記信頼度の値が小さいほど、身体部位を窓から出した確率が小さくなることを意味する。 Here, the larger the reliability value, the higher the probability that a body part has been removed from the window, and the smaller the reliability value, the lower the probability that a body part has been removed from the window.
このようにして、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を得ることができるので、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを示す判定結果の正確性の向上に有利である。 In this way, it is possible to obtain a degree of confidence that a vehicle occupant's body part has been exposed through the window, which is advantageous in improving the accuracy of the determination result indicating whether or not a vehicle occupant's body part has been exposed through the window.
ステップS11において、第1検出結果の信頼度を特定した。ステップS12において、第1検出結果の信頼度と第2検出結果とに基づいて、判定結果を特定することができる。 In step S11, the reliability of the first detection result is determined. In step S12, the judgment result can be determined based on the reliability of the first detection result and the second detection result.
1つの可能な実現形態では、ステップS12において、
前記信頼度が予め設定された閾値より大きい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より大きい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、の少なくとも1つを含む。
In one possible implementation, in step S12:
If the reliability is greater than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
If the reliability is greater than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant is not sticking out of a window, identifying that a body part of the vehicle occupant is not sticking out of a window as the determination result;
If the reliability is smaller than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
The method includes at least one of: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window, identifying the body part of the vehicle occupant as not sticking out of the window as the judgment result.
例えば、前記信頼度が予め設定された閾値(例えば、0.5)よりも大きい場合、画像データに基づいて、搭乗者の身体部位を窓から出した信頼性が高いと特定する。この場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定する。 For example, if the reliability is greater than a preset threshold (e.g., 0.5), it is determined that there is a high reliability that the occupant's body part has been stuck out the window, based on the image data. In this case, if the second detection result indicates that the vehicle occupant's body part has been stuck out the window, it is determined as the determination result that the vehicle occupant's body part has been stuck out the window.
前記信頼度が予め設定された閾値(例えば、0.5)よりも小さい場合、画像データに基づいて、搭乗者の身体部位を窓から出した信頼性が低いと特定する。この場合、第2検出結果に基づいて上記判定結果を特定することができる。具体的には、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定し、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定する。 If the reliability is less than a preset threshold (e.g., 0.5), it is determined that the reliability of the occupant's body part sticking out the window is low based on the image data. In this case, the judgment result can be determined based on the second detection result. Specifically, if the second detection result indicates that the vehicle occupant's body part has stuck out the window, it is determined as the judgment result that the vehicle occupant's body part has stuck out the window, and if the second detection result indicates that the vehicle occupant's body part has not stuck out the window, it is determined as the judgment result that the vehicle occupant's body part has not stuck out the window.
このようにして、信頼度と第2検出結果とを総合的に考慮することができるので、判定結果の正確性の向上に有利である。 In this way, reliability and the second detection result can be taken into consideration comprehensively, which is advantageous in improving the accuracy of the judgment results.
以上、車体信号データと少なくとも2種類のセンシングデータに基づいて判定結果を特定する複数の方法について説明したが、実際の状況に応じて、判定結果を特定する方法を柔軟に選択できることは理解されるべきである。 The above describes several methods for determining a judgment result based on vehicle body signal data and at least two types of sensing data, but it should be understood that the method for determining a judgment result can be flexibly selected depending on the actual situation.
ステップS11~S12により判定結果を特定した。ステップS13において、前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成することができる。 The determination result is determined in steps S11 and S12. In step S13, if the determination result indicates that the passenger's body part has protruded through the window, warning information can be generated.
よって、本開示の実施例では、少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るとともに、少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定し、判定結果が搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成する。本開示の実施例によれば、画像データとレーダセンシングデータを組み合わせることで、搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを正確に識別し、搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す判定結果の場合、注意喚起情報を生成することができるので、車室内の搭乗者の安全性の向上に有利である。 Accordingly, in an embodiment of the present disclosure, it is detected whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of at least two types of sensing data, at least two types of detection results are obtained, and a determination result is identified based on the at least two types of detection results. If the determination result indicates that a body part of the occupant has stuck out a window, warning information is generated. According to an embodiment of the present disclosure, by combining image data and radar sensing data, it is possible to accurately identify whether a body part of the occupant has stuck out a window, and if the determination result indicates that a body part of the occupant has stuck out a window, warning information can be generated, which is advantageous in improving the safety of occupants in the vehicle cabin.
本開示で言及される上記各方法の実施例は、原理と論理に違反しない限り、相互に組み合わせて実施例を形成することができることが理解すべきである。紙数に限りがあるので、本開示では詳細な説明を省略する。具体的な実施形態に係る上記の方法において、各ステップの実行順序はその機能と可能な内在的論理に依存することが当業者に理解される。 It should be understood that the above method embodiments mentioned in this disclosure can be combined with each other to form embodiments without violating the principles and logic. Due to space limitations, detailed descriptions will not be provided in this disclosure. Those skilled in the art will understand that the execution order of each step in the above methods according to specific embodiments depends on their functions and possible underlying logic.
なお、本開示はさらに、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する装置、電子機器、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、プログラムを提供し、これらはいずれも、本開示によるいずれかの車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法の実現に用いることができる。かかる技術的解決手段及び説明は、方法に関する説明のかかる記載を参照すればよく、ここで詳細な説明を省略する。 The present disclosure also provides a device, electronic device, computer-readable storage medium, and program for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window, all of which can be used to implement any of the methods for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window according to the present disclosure. For such technical solutions and explanations, please refer to the relevant descriptions in the explanation of the method, and detailed explanations will be omitted here.
図3は本開示の実施例に係る車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する装置を示すブロック図である。図3に示すように、前記装置は、
車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るための検出モジュール71と、
前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定するための特定モジュール72と、
前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成するための注意喚起モジュール73と、を含む。
3 is a block diagram illustrating an apparatus for detecting a body part of a vehicle occupant sticking out of a window according to an embodiment of the present disclosure. As shown in FIG. 3, the apparatus includes:
a detection module 71 for detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting obstacles in the window area, and for obtaining at least two types of detection results;
an identification module 72 for identifying a determination result based on the at least two detection results;
and an attention module 73 for generating attention information when the determination result indicates that the body part of the occupant has protruded out of the window.
1つの可能な実現形態では、前記装置は、
ドアの開閉状態を示すドアデータと、窓の開閉状態を示す窓データとを含む車体信号データを取得するための取得モジュールをさらに含み、
前記検出モジュール71は、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車両の少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記少なくとも2系統の検出結果を得ることに用いられる。
In one possible implementation, the device comprises:
further comprising an acquisition module for acquiring vehicle body signal data including door data indicating an open/closed state of a door and window data indicating an open/closed state of a window;
When the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the passenger's seating position is open, the detection module 71 is used to detect whether or not the passenger's body part has protruded out of the window based on each of at least two types of sensing data from the vehicle, and to obtain the at least two systems of detection results.
1つの可能な実現形態では、前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、前記検出モジュール71は、
前記レーダセンサにセンシングデータを収集するトリガ信号を送信し、前記レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータを取得することと、
前記車載カメラで収集された画像データを取得することと、
前記レーダセンシングデータ及び前記画像データのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を搭乗者の着座位置に対応する窓から出したか否かを検出し、前記レーダセンサに基づく検出結果及び前記画像データに基づく検出結果を得ることと、に用いられる。
In one possible implementation, if the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to a seating position of a passenger is open, the detection module 71
Transmitting a trigger signal to the radar sensor to collect sensing data, and acquiring the radar sensing data collected by the radar sensor;
acquiring image data collected by the on-board camera;
It is used to detect whether or not a body part of the occupant has protruded from a window corresponding to the occupant's seating position based on the radar sensing data and the image data, respectively, and to obtain detection results based on the radar sensor and detection results based on the image data.
1つの可能な実現形態では、前記装置はさらに、前記車体信号データが、ドアが開いていること、又は搭乗者の着座位置に対応する窓がいずれも閉じていることを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することに用いられる。 In one possible implementation, the device is further used to determine, as the determination result, that the occupant's body part is not sticking out of the window when the vehicle body signal data indicates that a door is open or that all windows corresponding to the occupant's seating position are closed.
1つの可能な実現形態では、前記検出モジュール71は、前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記レーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を得ることと、に用いられ、
前記特定モジュール72は、前記第1検出結果及び前記第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することに用いられる。
In one possible implementation, the detection module 71 recognizes a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
and obtaining a second detection result based on the radar sensing data;
The determination module 72 is used to determine a judgment result based on the first detection result and the second detection result.
1つの可能な実現形態では、前記特定モジュール72は、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果がいずれも身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出していないことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、の少なくとも1つに用いられる。
In one possible implementation, the identification module 72 includes:
When both the first detection result and the second detection result indicate that a body part of the occupant has been stuck out of a window, specifying as the determination result that the body part of the occupant has been stuck out of a window;
When the first detection result indicates that a body part of the passenger has been put out of a window and the second detection result indicates that the body part has not been put out of a window, specifying that the body part of the passenger has not been put out of a window as the determination result;
When the first detection result indicates that a body part has not been put out through the window and the second detection result indicates that a body part has been put out through the window, the determination result is used to at least one of identify that a body part of the occupant has been put out through the window.
1つの可能な実現形態では、前記検出モジュール71は、
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記第1検出結果に基づいて、前記画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者の座席情報を取得することと、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することと、
前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定することと、に用いられる。
In one possible implementation, the detection module 71 comprises:
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
When the first detection result indicates that a body part has been stuck out of a window, acquiring seat information of the target passenger who has stuck out a body part in the image data through a window based on the first detection result;
Obtaining the radar sensing data of a target window corresponding to seat information of the target passenger;
and determining a second detection result based on the radar sensing data of the target window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することは、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータ、及び前記目標搭乗者の座席情報に対応するドアである目標ドアの開閉状態を示す第1信号データと前記目標窓の開閉状態を示す第2信号データとを含む前記目標搭乗者の座席情報に関連する車体信号データを取得することを含み、
前記した、前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、前記第2検出結果を特定することは、
前記レーダセンシングデータと前記車体信号データに基づいて、前記第2検出結果を特定することを含む。
In one possible implementation form, the acquiring of the radar sensing data of the target window corresponding to the seat information of the target occupant includes:
acquiring the radar sensing data of a target window corresponding to the seat information of the target occupant, and vehicle body signal data related to the seat information of the target occupant, including first signal data indicating an open/close state of a target door that is a door corresponding to the seat information of the target occupant, and second signal data indicating an open/close state of the target window;
The step of identifying the second detection result based on the radar sensing data of the target window includes:
The method includes identifying the second detection result based on the radar sensing data and the vehicle body signal data.
1つの可能な実現形態では、前記特定モジュール72は、前記第2検出結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したと特定することに用いられる。 In one possible implementation, when the second detection result indicates that the occupant's body part has been projected out of the window, the identification module 72 is used to identify, as the determination result, that the occupant's body part has been projected out of the window.
1つの可能な実現形態では、前記した、前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることは、
前記画像データに基づいて車両搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を得ることを含む。
In one possible implementation mode, the step of recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data and obtaining a first detection result includes:
The method includes recognizing a relative state between a body part of a vehicle occupant and a window based on the image data, and obtaining a degree of confidence that the body part of the vehicle occupant has been pushed out of the window.
1つの可能な実現形態では、前記特定モジュール72は、前記信頼度が予め設定された閾値より大きい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、の少なくとも1つに用いられる。
In one possible implementation form, when the reliability is greater than a preset threshold, if the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant has been stuck out of a window, the identification module 72 identifies the body part of the vehicle occupant as having been stuck out of a window as the determination result;
If the reliability is smaller than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
The reliability is used for at least one of the following purposes: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the window, the judgment result is used for at least one of the following purposes: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant is not sticking out of the
1つの可能な実現形態では、前記車載カメラは、車室内に設けられたカメラ及び/又は車室外に設けられたカメラを含む。 In one possible implementation, the vehicle-mounted camera includes a camera installed inside the vehicle cabin and/or a camera installed outside the vehicle cabin.
1つの可能な実現形態では、前記レーダセンサは、前記窓の上縁/下縁に設けられる。 In one possible implementation, the radar sensor is located on the upper and lower edges of the window.
1つの可能な実現形態では、前記センシングデータは、赤外線センシングデータ及び/又はミリ波センシングデータをさらに含む。 In one possible implementation, the sensing data further includes infrared sensing data and/or millimeter wave sensing data.
いくつかの実施例では、本開示の実施例に係る装置の機能又はモジュールは、上記方法実施例に記載の方法を実行するために用いられる。具体的な実施は上記方法実施例の記載を参照すれば明らかになり、簡潔さのため、詳細な説明を省略する。 In some embodiments, the functions or modules of the apparatus according to the embodiments of the present disclosure are used to perform the methods described in the above method embodiments. Specific implementations will be apparent from the description of the above method embodiments, and detailed descriptions will be omitted for the sake of brevity.
本開示の実施例は、さらに、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータを収集するための少なくとも2種類のセンサと、
前記センサから前記少なくとも2種類のセンシングデータを取得し、前記少なくとも2種類のセンシングデータに基づいて、前記車両の搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出した場合、注意喚起情報を生成するためのコントローラと、を含む車両を提供する。
The embodiment of the present disclosure further includes at least two types of sensors for collecting at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting an obstacle in a window area;
A vehicle is provided that includes a controller that acquires the at least two types of sensing data from the sensor, detects whether or not a body part of an occupant of the vehicle has been exposed through a window based on the at least two types of sensing data, and generates warning information when a body part of the occupant has been exposed through the window.
ここで、コントローラは、上記実施例に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法の実現に用いられてもよい。センシングデータは、赤外線センシングデータ及び/又はミリ波センシングデータなどの他のタイプのセンシングデータを含んでもよい。コントローラ及びセンサの例示的な実現方式は上記内容を参照すればよく、ここで詳細な説明を省略する。 Here, the controller may be used to implement the method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been pushed out of a window, as described in the above embodiment. The sensing data may include other types of sensing data, such as infrared sensing data and/or millimeter-wave sensing data. For exemplary implementations of the controller and sensor, please refer to the above content, and detailed description will be omitted here.
本開示の実施例は、さらに、コンピュータプログラム命令が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラム命令がプロセッサにより実行されると、上述した車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実現させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、揮発性または不揮発性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であってもよい。 An embodiment of the present disclosure further provides a computer-readable storage medium having computer program instructions stored thereon, the computer-readable storage medium, when executed by a processor, implementing the method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window, as described above. The computer-readable storage medium may be a volatile or non-volatile computer-readable storage medium.
本開示の実施例は、さらに、プロセッサと、プロセッサにより実行可能な命令を記憶するためのメモリと、を含み、前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出して、上述した車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実行するように構成される電子機器を提供する。 An embodiment of the present disclosure further provides an electronic device including a processor and a memory for storing instructions executable by the processor, the processor configured to invoke the instructions stored in the memory to execute the above-described method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window.
本開示の実施例は、さらに、コンピュータ読み取り可能なコード又はコンピュータ読み取り可能なコードが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み、前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器のプロセッサにおいて動作すると、前記電子機器のプロセッサに上述した車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実行させるコンピュータプログラム製品を提供する。 An embodiment of the present disclosure further provides a computer program product that includes computer-readable code or a computer-readable storage medium having computer-readable code stored thereon, which, when executed in a processor of an electronic device, causes the processor of the electronic device to execute the above-described method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out a window.
電子機器は、端末、サーバ又は他の形態の機器として提供されてもよい。 The electronic device may be provided as a terminal, a server, or other form of device.
図4は本開示の実施例に係る電子機器1900を示すブロック図である。例えば、電子機器1900はサーバーとして提供されてもよい。図4を参照すると、電子機器1900は、一つ以上のプロセッサを含む処理コンポーネント1922、及び、処理コンポーネント1922によって実行可能な命令、例えばアプリケーションプログラムを記憶するための、メモリ1932を代表とするメモリ資源をさらに含む。メモリ1932に記憶されているアプリケーションプログラムは、それぞれが1つの命令群に対応する一つ以上のモジュールを含んでもよい。また、処理コンポーネント1922は、命令を実行することによって上記方法を実行するように構成される。 FIG. 4 is a block diagram illustrating an electronic device 1900 according to an embodiment of the present disclosure. For example, the electronic device 1900 may be provided as a server. Referring to FIG. 4, the electronic device 1900 further includes a processing component 1922 including one or more processors, and memory resources, represented by memory 1932, for storing instructions executable by the processing component 1922, such as an application program. The application program stored in the memory 1932 may include one or more modules, each corresponding to a set of instructions. The processing component 1922 is also configured to perform the above-described method by executing the instructions.
電子機器1900はさらに、電子機器1900の電源管理を実行するように構成される電源コンポーネント1926、電子機器1900をネットワークに接続するように構成される有線または無線ネットワークインタフェース1950、及び入出力(I/O)インタフェース1958を含んでもよい。電子機器1900はメモリ1932に記憶されているオペレーティングシステム、例えばマイクロソフトウィンドウズサーバオペレーティングシステム(Windows ServerTM)、アップル社製グラフィカルユーザーインターフェースオペレーティングシステムMac OS XTM、コンピュータ用のマルチタスク・マルチユーザーのオペレーティングシステム(UnixTM)、フリーでオープンソースのUnix系のオペレーティングシステム(LinuxTM)、オープンソースのUnix系のオペレーティングシステム(FreeBSDTM)または類似するものに基づいて動作できる。 The electronic device 1900 may further include a power component 1926 configured to perform power management for the electronic device 1900, a wired or wireless network interface 1950 configured to connect the electronic device 1900 to a network, and an input/output (I/O) interface 1958. The electronic device 1900 may operate based on an operating system stored in memory 1932, such as the Microsoft Windows Server operating system (Windows Server™), the Apple graphical user interface operating system Mac OS X™, a multitasking, multiuser operating system for computers (Unix™), a free and open source Unix-like operating system (Linux™), an open source Unix-like operating system (FreeBSD™), or the like.
例示的な実施例では、さらに、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体、例えばコンピュータプログラム命令を含むメモリ1932が提供され、上記コンピュータプログラム命令は、電子機器1900の処理コンポーネント1922によって実行されると、上記方法を実行させることができる。 In an exemplary embodiment, a non-volatile computer-readable storage medium, such as memory 1932, is further provided that includes computer program instructions that, when executed by processing component 1922 of electronic device 1900, can cause the above-described method to be performed.
本開示はシステム、方法および/またはコンピュータプログラム製品であってもよい。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本開示の各方面を実現させるためのコンピュータ可読プログラム命令を有しているコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。 The present disclosure may be a system, method, and/or computer program product. The computer program product may include a computer-readable storage medium having computer-readable program instructions for causing a processor to implement aspects of the present disclosure.
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置に使用される命令を保存及び記憶可能な実体のある装置であってもよい。コンピュータ可読記憶媒体は例えば、電気記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置または上記の任意の適当な組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のさらなる具体的な例(非網羅的リスト)としては、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み取り専用メモリ(ROM)、消去・プログラマブル可能な読み取り専用メモリ(EPROMまたはフラッシュメモリ)、静的ランダムアクセスメモリ(SRAM)、携帯型コンパクトディスク読み取り専用メモリ(CD-ROM)、デジタル多用途ディスク(DVD)、メモリスティック、フロッピーディスク、例えば命令が記憶されているせん孔カードまたはスロット内突起構造のような機械的符号化装置、及び上記の任意の適当な組み合わせを含む。ここで使用されるコンピュータ可読記憶媒体は、一時的な信号自体、例えば無線電波または他の自由に伝播される電磁波、導波路または他の伝送媒体を経由して伝播される電磁波(例えば、光ファイバーケーブルを通過するパルス光)、または電線を経由して伝送される電気信号であると解釈されるものではない。 A computer-readable storage medium may be a tangible device capable of storing and storing instructions for use in an instruction execution device. A computer-readable storage medium may be, for example, but is not limited to, an electrical storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, an electromagnetic storage device, a semiconductor storage device, or any suitable combination of the above. Further specific examples (non-exhaustive list) of computer-readable storage media include portable computer disks, hard disks, random access memory (RAM), read-only memory (ROM), erasable programmable read-only memory (EPROM or flash memory), static random access memory (SRAM), portable compact disk read-only memory (CD-ROM), digital versatile disk (DVD), memory stick, floppy disk, mechanically encoded devices such as punch cards or slot-in protrusion structures on which instructions are stored, and any suitable combination of the above. As used herein, computer-readable storage medium is not to be construed as a transitory signal itself, such as radio waves or other freely propagating electromagnetic waves, electromagnetic waves propagated via a waveguide or other transmission medium (e.g., pulsed light passing through a fiber optic cable), or electrical signals transmitted via electrical wires.
ここで記述したコンピュータ可読プログラム命令はコンピュータ可読記憶媒体から各計算/処理機器にダウンロードされてもよいし、またはネットワーク、例えばインターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク及び/または無線ネットワークを経由して外部のコンピュータまたは外部記憶装置にダウンロードされてもよい。ネットワークは銅伝送ケーブル、光ファイバー伝送、無線伝送、ルーター、ファイアウォール、交換機、ゲートウェイコンピュータ及び/またはエッジサーバを含んでもよい。各計算/処理機器内のネットワークアダプタカードまたはネットワークインタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受信し、該コンピュータ読取可能プログラム命令を転送し、各計算/処理機器内のコンピュータ可読記憶媒体に記憶させる。 The computer-readable program instructions described herein may be downloaded from a computer-readable storage medium into each computing/processing device, or may be downloaded to an external computer or external storage device via a network, such as the Internet, a local area network, a wide area network, and/or a wireless network. The network may include copper transmission cables, fiber optic transmissions, wireless transmissions, routers, firewalls, switches, gateway computers, and/or edge servers. A network adapter card or network interface within each computing/processing device receives the computer-readable program instructions from the network and forwards the computer-readable program instructions for storage in a computer-readable storage medium within each computing/processing device.
本開示の動作を実行するためのコンピュータプログラム命令はアセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ(ISA)命令、機械語命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはSmalltalk、C++などのオブジェクト指向プログラミング言語及び「C」言語または類似するプログラミング言語などの一般的な手続き型プログラミング言語を含める一つ以上のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソースコードまたは目標コードであってもよい。コンピュータ可読プログラム命令は、完全にユーザのコンピュータにおいて実行されてもよく、部分的にユーザのコンピュータにおいて実行されてもよく、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして実行されてもよく、部分的にユーザのコンピュータにおいてかつ部分的にリモートコンピュータにおいて実行されてもよく、または完全にリモートコンピュータもしくはサーバにおいて実行されてもよい。リモートコンピュータに関与する場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク(LAN)または広域ネットワーク(WAN)を含む任意の種類のネットワークを経由してユーザのコンピュータに接続されてもよく、または、(例えばインターネットサービスプロバイダを利用してインターネットを経由して)外部コンピュータに接続されてもよい。いくつかの実施例では、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して、例えばプログラマブル論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)またはプログラマブル論理アレイ(PLA)などの電子回路をパーソナライズし、該電子回路によりコンピュータ可読プログラム命令を実行することにより、本開示の各方面を実現するようにしてもよい。 Computer program instructions for carrying out the operations of the present disclosure may be assembler instructions, instruction set architecture (ISA) instructions, machine language instructions, machine-dependent instructions, microcode, firmware instructions, state setting data, or source or target code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as Smalltalk, C++, and general procedural programming languages such as "C" or similar programming languages. The computer-readable program instructions may execute entirely on the user's computer, partially on the user's computer, as a standalone software package, partially on the user's computer and partially on a remote computer, or entirely on a remote computer or server. When remote computers are involved, the remote computers may be connected to the user's computer via any type of network, including a local area network (LAN) or a wide area network (WAN), or may be connected to an external computer (e.g., via the Internet using an Internet Service Provider). In some embodiments, the state information of the computer-readable program instructions may be used to personalize electronic circuitry, such as a programmable logic circuit, a field programmable gate array (FPGA), or a programmable logic array (PLA), such that the computer-readable program instructions are executed by the electronic circuitry to achieve aspects of the present disclosure.
ここで本開示の実施例に係る方法、装置(システム)及びコンピュータプログラム製品のフローチャート及び/またはブロック図を参照しながら本開示の各態様を説明したが、フローチャート及び/またはブロック図の各ブロック、及びフローチャート及び/またはブロック図の各ブロックの組み合わせは、いずれもコンピュータ可読プログラム命令によって実現できることを理解すべきである。 Although various aspects of the present disclosure have been described herein with reference to flowcharts and/or block diagrams of methods, apparatus (systems), and computer program products according to embodiments of the present disclosure, it should be understood that each block of the flowcharts and/or block diagrams, and combinations of blocks in the flowcharts and/or block diagrams, can be implemented by computer-readable program instructions.
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサへ提供され、これらの命令がコンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサによって実行されると、フローチャート及び/またはブロック図の一つ以上のブロックにおいて指定された機能/動作を実現させるように、装置を製造してもよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置及び/または他の機器を決定の方式で動作させるようにしてもよい。これにより、命令が記憶されているコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート及び/またはブロック図の一つ以上のブロックにおいて指定された機能/動作の各方面を実現する命令を有する製品を含む。 These computer-readable program instructions may be provided to a processor of a general-purpose computer, special-purpose computer, or other programmable data processing apparatus, and when executed by the processor of the computer or other programmable data processing apparatus, the instructions may produce an apparatus that performs the functions/acts specified in one or more blocks of the flowcharts and/or block diagrams. These computer-readable program instructions may be stored on a computer-readable storage medium to cause a computer, programmable data processing apparatus, and/or other device to operate in a determined manner. Thus, a computer-readable storage medium having instructions stored thereon includes an article of manufacture having instructions that implement each aspect of the functions/acts specified in one or more blocks of the flowcharts and/or block diagrams.
コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の機器にロードされ、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置または他の機器に一連の動作ステップを実行させることにより、コンピュータにより実施可能なプロセスを生成するようにしてもよい。このようにして、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の機器において実行される命令により、フローチャート及び/またはブロック図の一つ以上のブロックにおいて指定された機能/動作を実現する。 The computer-readable program instructions may be loaded into a computer, other programmable data processing device, or other device and cause the computer, other programmable data processing device, or other device to perform a series of operational steps, thereby creating a computer-implementable process. In this manner, the instructions executed on the computer, other programmable data processing device, or other device implement the functions/acts specified in one or more blocks of the flowcharts and/or block diagrams.
図面のうちフローチャート及びブロック図は、本開示の複数の実施例に係るシステム、方法及びコンピュータプログラム製品の実現可能なシステムアーキテクチャ、機能及び動作を示す。この点では、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは一つのモジュール、プログラムセグメントまたは命令の一部分を代表することができ、前記モジュール、プログラムセグメントまたは命令の一部分は指定された論理機能を実現するための一つ以上の実行可能な命令を含む。いくつかの代替としての実現形態では、ブロックに表記される機能は、図面に付した順序と異なる順序で実現してもよい。例えば、連続的な二つのブロックは実質的に並行に実行してもよく、また、係る機能によって、逆な順序で実行してもよい場合がある。なお、ブロック図及び/またはフローチャートにおける各ブロック、及びブロック図及び/またはフローチャートにおけるブロックの組み合わせは、指定される機能または動作を実行するハードウェアに基づく専用システムによって実現してもよいし、または専用ハードウェアとコンピュータ命令との組み合わせによって実現してもよいことにも注意すべきである。 The flowcharts and block diagrams in the drawings illustrate possible system architectures, functions, and operations of systems, methods, and computer program products according to various embodiments of the present disclosure. In this regard, each block in a flowchart or block diagram may represent a module, program segment, or portion of instructions, which may include one or more executable instructions for implementing a specified logical function. In some alternative implementations, the functions depicted in the blocks may be implemented in a different order than that depicted in the drawings. For example, two consecutive blocks may be executed substantially in parallel, or may be executed in a reverse order depending on the functionality. It should also be noted that each block in the block diagrams and/or flowcharts, and combinations of blocks in the block diagrams and/or flowcharts, may be implemented by a dedicated hardware-based system that performs the specified functions or operations, or by a combination of dedicated hardware and computer instructions.
該コンピュータプログラム製品は、具体的に、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせによって実現できる。可能な一実施例では、前記コンピュータプログラム製品は、具体的にコンピュータ記憶媒体であってもよい。別の可能な一実施例では、コンピュータプログラム製品は、具体的に例えばソフトウェア開発キット(Software Development Kit、SDK)などのソフトウェア製品であってもよい。 The computer program product may be specifically realized by hardware, software, or a combination thereof. In one possible embodiment, the computer program product may be specifically a computer storage medium. In another possible embodiment, the computer program product may be specifically a software product, such as a software development kit (SDK).
以上、本開示の各実施例を記述したが、上記説明は例示的なものに過ぎず、網羅的なものではなく、かつ披露された各実施例に限定されるものでもない。当業者にとって、説明された各実施例の範囲及び精神から逸脱することなく、様々な修正及び変更が自明である。本明細書に選ばれた用語は、各実施例の原理、実際の適用または従来技術への技術的改善を好適に解釈するか、または他の当業者に本明細書に披露された各実施例を理解させるためのものである。 Although the embodiments of the present disclosure have been described above, the above descriptions are merely illustrative and are not exhaustive, and are not limited to the disclosed embodiments. Various modifications and alterations will be apparent to those skilled in the art without departing from the scope and spirit of the described embodiments. The terms chosen in this specification are intended to appropriately interpret the principles, practical applications, or technical improvements of the disclosed embodiments, or to allow others skilled in the art to understand the disclosed embodiments.
Claims (16)
前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得ることと、
前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定することと、
前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成することと、を含む、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 Acquiring vehicle body signal data including door data indicating the open/closed state of a door and window data indicating the open/closed state of a window;
When the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the seating position of the vehicle occupant is open, detecting whether or not a body part of the vehicle occupant has protruded from the window based on at least two types of sensing data including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting obstacles in the window area, and obtaining at least two systems of detection results;
determining a determination result based on the at least two detection results;
generating warning information when the determination result indicates that the body part of the occupant has been stuck out of the window.
前記レーダセンサにセンシングデータを収集するトリガ信号を送信し、前記レーダセンサで収集されたレーダセンシングデータを取得することと、
前記車載カメラで収集された画像データを取得することと、
前記レーダセンシングデータ及び前記画像データのそれぞれに基づいて、前記搭乗者の身体部位を搭乗者の着座位置に対応する窓から出したか否かを検出し、前記レーダセンサに基づく検出結果及び前記画像データに基づく検出結果を得ることと、を含む、請求項1に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 When the vehicle body signal data indicates that the door is closed and the window corresponding to the seating position of the vehicle occupant is open, detecting whether or not a body part of the vehicle occupant has protruded from the window based on each of at least two types of sensing data, and obtaining at least two systems of detection results,
Transmitting a trigger signal to the radar sensor to collect sensing data, and acquiring the radar sensing data collected by the radar sensor;
acquiring image data collected by the on-board camera;
2. The method for detecting whether a body part of a vehicle occupant has protruded out of a window as described in claim 1 , comprising: detecting whether a body part of the occupant has protruded out of a window corresponding to a seating position of the occupant based on the radar sensing data and the image data, respectively, and obtaining a detection result based on the radar sensor and a detection result based on the image data.
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記レーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を得ることと、を含み、
前記した、前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定することは、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果に基づいて、判定結果を特定することを含む、
請求項1に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The above-described detection of whether or not a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of at least two types of sensing data, and obtaining at least two types of detection results,
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
obtaining a second detection result based on the radar sensing data;
The step of determining the determination result based on the at least two detection results includes:
determining a determination result based on the first detection result and the second detection result;
2. The method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out of a window according to claim 1.
とは、
前記第1検出結果及び前記第2検出結果がいずれも身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出していないことを示し、前記第2検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、の少なくとも1つを含む、請求項4に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The step of determining a determination result based on the first detection result and the second detection result includes:
When both the first detection result and the second detection result indicate that a body part of the occupant has been stuck out of a window, specifying as the determination result that the body part of the occupant has been stuck out of a window;
When the first detection result indicates that a body part of the passenger has been put out of a window and the second detection result indicates that the body part has not been put out of a window, specifying that the body part of the passenger has not been put out of a window as the determination result;
and if the first detection result indicates that the body part has not been stuck out the window and the second detection result indicates that the body part has been stuck out the window, identifying the body part of the occupant as having been stuck out the window as the determination result.
前記画像データにおける搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、第1検出結果を得ることと、
前記第1検出結果が身体部位を窓から出したことを示す場合、前記第1検出結果に基づいて、前記画像データにおける身体部位を窓から出した目標搭乗者の座席情報を取得することと、
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータを取得することと、
前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、第2検出結果を特定することと、を含む、請求項1に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The above-described detection of whether or not a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on each of at least two types of sensing data, and obtaining at least two types of detection results,
Recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data to obtain a first detection result;
When the first detection result indicates that a body part has been stuck out of a window, acquiring seat information of the target passenger who has stuck out a body part in the image data through a window based on the first detection result;
Obtaining the radar sensing data of a target window corresponding to seat information of the target passenger;
The method for detecting when a body part of a vehicle occupant has gone out of a window according to claim 1 , further comprising: identifying a second detection result based on radar sensing data of the target window.
前記目標搭乗者の座席情報に対応する目標窓の前記レーダセンシングデータ、及び前記目標搭乗者の座席情報に対応するドアである目標ドアの開閉状態を示す第1信号データと前記目標窓の開閉状態を示す第2信号データとを含む前記目標搭乗者の座席情報に関連する車体信号データを取得することを含み、
前記した、前記目標窓のレーダセンシングデータに基づいて、前記第2検出結果を特定することは、
前記レーダセンシングデータと前記車体信号データに基づいて、前記第2検出結果を特定することを含む、請求項6に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The acquiring of the radar sensing data of the target window corresponding to the seat information of the target passenger includes:
acquiring the radar sensing data of a target window corresponding to the seat information of the target occupant, and vehicle body signal data related to the seat information of the target occupant, including first signal data indicating an open/close state of a target door that is a door corresponding to the seat information of the target occupant, and second signal data indicating an open/close state of the target window;
The step of identifying the second detection result based on the radar sensing data of the target window includes:
The method for detecting whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window according to claim 6 , further comprising: determining the second detection result based on the radar sensing data and the vehicle body signal data.
前記第2検出結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したと特定することを含む、請求項6に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The step of determining the determination result based on the at least two detection results includes:
7. The method for detecting that a body part of a vehicle occupant has been stuck out of a window, as described in claim 6 , further comprising, when the second detection result indicates that the body part of the occupant has been stuck out of the window, identifying the body part of the occupant as having been stuck out of the window as the determination result.
前記画像データに基づいて車両搭乗者の身体部位と窓との相対的な状態を認識し、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことについての信頼度を得ることを含む、請求項4に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The above-mentioned recognizing a relative state between a body part of a passenger and a window in the image data and obtaining a first detection result includes:
5. The method for detecting whether a body part of a vehicle occupant has gone out of a window as described in claim 4 , further comprising recognizing a relative state between the body part of the vehicle occupant and the window based on the image data, and obtaining a confidence level that the body part of the vehicle occupant has gone out of the window.
前記信頼度が予め設定された閾値より大きい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出したと特定することと、
前記信頼度が予め設定された閾値より小さい場合、前記第2検出結果が前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないことを示す場合、前記判定結果として、前記車両搭乗者の身体部位を窓から出していないと特定することと、の少なくとも1つを含む、請求項9に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The step of determining the determination result based on the at least two detection results includes:
If the reliability is greater than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
If the reliability is smaller than a predetermined threshold, and if the second detection result indicates that a body part of the vehicle occupant has stuck out a window, identifying the body part of the vehicle occupant as having stuck out a window as the determination result;
10. The method for detecting whether a body part of a vehicle occupant has been stuck out a window as described in claim 9 , comprising at least one of: when the reliability is smaller than a predetermined threshold value; and when the second detection result indicates that the body part of the vehicle occupant has not been stuck out a window, identifying as the determination result that the body part of the vehicle occupant has not been stuck out a window.
前記レーダセンサは、前記窓の上縁及び/又は下縁に設けられ、及び/又は、
前記センシングデータは、赤外線センシングデータ及び/又はミリ波センシングデータをさらに含む、請求項1に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法。 The vehicle-mounted camera includes a camera installed inside the vehicle cabin and/or a camera installed outside the vehicle cabin, and/or
the radar sensor is located at the top and/or bottom edge of the window; and/or
The method for detecting whether a body part of a vehicle occupant has gone out of a window according to claim 1 , wherein the sensing data further includes infrared sensing data and/or millimeter wave sensing data.
前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータのそれぞれに基づいて、車両搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、少なくとも2系統の検出結果を得るための検出モジュールと、
前記少なくとも2系統の検出結果に基づいて、判定結果を特定するための特定モジュールと、
前記判定結果が前記搭乗者の身体部位を前記窓から出したことを示す場合、注意喚起情報を生成するための注意喚起モジュールと、を含む、車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する装置。 Acquiring vehicle body signal data including door data indicating the open/closed state of a door and window data indicating the open/closed state of a window;
a detection module for detecting whether a body part of a vehicle occupant has protruded from a window based on at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting an obstacle in the window area, when the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to a seating position of the occupant is open, and for obtaining at least two detection results;
an identification module for identifying a determination result based on the at least two detection results;
and an alert module for generating alert information when the determination result indicates that the occupant's body part has been stuck out of the window.
前記車体信号データが、ドアが閉じていて、かつ、搭乗者の着座位置に対応する窓が開いていることを示す場合、車載カメラで収集された画像データと窓領域における障害物を探知するためのレーダセンサで収集されたレーダセンシングデータとを含む少なくとも2種類のセンシングデータを収集するための少なくとも2種類のセンサと、
前記センサから前記少なくとも2種類のセンシングデータを取得し、前記少なくとも2種類のセンシングデータに基づいて、車両の搭乗者の身体部位を窓から出したか否かを検出し、前記搭乗者の身体部位を前記窓から出した場合、注意喚起情報を生成するためのコントローラと、を含む、車両。 Acquiring vehicle body signal data including door data indicating the open/closed state of a door and window data indicating the open/closed state of a window;
at least two types of sensors for collecting at least two types of sensing data, including image data collected by an on-board camera and radar sensing data collected by a radar sensor for detecting an obstacle in a window area, when the vehicle body signal data indicates that a door is closed and a window corresponding to a seating position of a passenger is open ;
a controller that acquires the at least two types of sensing data from the sensor, detects whether a body part of a vehicle occupant has stuck out a window based on the at least two types of sensing data, and generates warning information when a body part of the occupant has stuck out the window.
プロセッサにより実行可能な命令を記憶するためのメモリと、を含み、
前記プロセッサは、前記メモリに記憶されている命令を呼び出して、請求項1~11のいずれか1項に記載の車両搭乗者の身体部位を窓から出したことを検出する方法を実行するように構成される電子機器。 a processor;
a memory for storing instructions executable by the processor;
The processor is configured to call instructions stored in the memory to execute the method for detecting when a body part of a vehicle occupant has been placed out of a window as described in any one of claims 1 to 11 .
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