雷达装置和行驶车辆探测方法

    公开(公告)号:CN106019269A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610087174.5

    申请日:2016-02-16

    Abstract: 本发明提供能够高精度地探测行驶车辆的雷达装置。雷达装置的雷达接收单元(500)具有:从接收雷达信号的回波信号的天线(511)的接收信号,对每个范围,获取多普勒频率的多普勒频率获取单元(520);从接收信号,对范围和多普勒频率的每个组合,对每个方位,计算表示回波信号的强度的方位相关功率值的方位相关功率值计算单元(531);从接收信号,对范围和多普勒频率的每个组合,对每个方位,计算表示回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的归一化方位相关值计算单元(532);以及基于方位相关功率值和归一化方位相关值,判定反射了雷达信号的物体是否为行驶车辆的行驶车辆检测单元(540)。

    特征提取装置、特征提取程序、以及图像处理装置

    公开(公告)号:CN103733224A

    公开(公告)日:2014-04-16

    申请号:CN201280038798.8

    申请日:2012-07-31

    Abstract: 本发明提供特征提取装置,该特征提取装置能够在抑制物体检测精度降低且抑制处理负荷增加的状态下根据更多的像素生成局部二值模式。该特征提取装置包括对关注像素设定多个子区域的子区域设定单元(433)、以及对每个关注像素生成表示与各子区域之间的像素值比较的局部二值模式的二值模式生成单元(434),子区域设定单元(433)至少将由多个像素构成的区域设定为子区域且该多个像素包含从关注像素离开的像素,二值模式生成单元(434)对每个子区域计算代表值(437),生成表示该代表值相对于关注像素的像素值的差值(438)是否在规定阈值以上的局部二值模式(439)。

    特征量提取装置、物体识别装置、以及特征量提取方法

    公开(公告)号:CN102209974A

    公开(公告)日:2011-10-05

    申请号:CN200980144589.X

    申请日:2009-11-06

    Inventor: 曹芸芸

    CPC classification number: G06K9/48 G06T7/13 G06T2207/30196

    Abstract: 特征量计算单元(105)计算由规定像素的边缘的方向、存在于上述规定像素的邻近区域的边缘像素的边缘方向、以及与存在于上述规定像素的邻近区域的边缘像素的空间位置关系规定了的边缘像素的个数(三维直方图)作为图像的特征量(S5)。由此,能够得到还表现了边缘的位置关系的特征量(S5)。其结果,还能够识别起因于边缘的位置关系的不同的边缘图案的不同,例如,能够提高人物图像的识别精度。

    雷达装置和行驶车辆探测方法

    公开(公告)号:CN106019269B

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN201610087174.5

    申请日:2016-02-16

    Abstract: 本发明提供能够高精度地探测行驶车辆的雷达装置。雷达装置的雷达接收单元(500)具有:从接收雷达信号的回波信号的天线(511)的接收信号,对每个范围,获取多普勒频率的多普勒频率获取单元(520);从接收信号,对范围和多普勒频率的每个组合,对每个方位,计算表示回波信号的强度的方位相关功率值的方位相关功率值计算单元(531);从接收信号,对范围和多普勒频率的每个组合,对每个方位,计算表示回波信号的到来方向的概率的归一化方位相关值的归一化方位相关值计算单元(532);以及基于方位相关功率值和归一化方位相关值,判定反射了雷达信号的物体是否为行驶车辆的行驶车辆检测单元(540)。

    特征量提取装置、物体识别装置、以及特征量提取方法

    公开(公告)号:CN102209974B

    公开(公告)日:2014-05-14

    申请号:CN200980144589.X

    申请日:2009-11-06

    Inventor: 曹芸芸

    CPC classification number: G06K9/48 G06T7/13 G06T2207/30196

    Abstract: 特征量计算单元(105)计算由规定像素的边缘的方向、存在于上述规定像素的邻近区域的边缘像素的边缘方向、以及与存在于上述规定像素的邻近区域的边缘像素的空间位置关系规定了的边缘像素的个数(三维直方图)作为图像的特征量(S5)。由此,能够得到还表现了边缘的位置关系的特征量(S5)。其结果,还能够识别起因于边缘的位置关系的不同的边缘图案的不同,例如,能够提高人物图像的识别精度。

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