JP2008059593A - 画像における対象物を認識する方法および画像認識デバイス - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像における対象物を認識する方法であって、該方法は、該画像に対応する画像データを抽出するステップと、デジタルマップ情報を抽出するステップであって、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されたエリアの少なくとも一部についてのマップ情報を含み、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を含む、ステップと、該画像データおよびデジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識するステップであって、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方は、該対象物を認識するために評価される、ステップとを包含する、方法。
【選択図】図9
Description
(項目1)
画像における対象物を認識する方法であって、該方法は、
該画像に対応する画像データを抽出するステップと、
デジタルマップ情報を抽出するステップであって、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されたエリアの少なくとも一部についてのマップ情報を含み、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を含む、ステップと、
該画像データおよびデジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識するステップであって、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方は、該対象物を認識するために評価される、ステップと
を包含する、方法。
(項目2)
上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価は、該画像データを評価することによって上記対象物を認識し、続いて、該デジタルマップ情報に基づいて、該対象物が正しく認識されたことを検証することを包含する、項目1に記載の方法。
(項目3)
上記デジタルマップ情報によって包含される上記対象物についての上記情報は、該対象物の位置、形状または方位のうちの少なくとも1つについての情報を包含し、
上記画像データおよび該デジタルマップ情報の上記評価は、該画像データを評価することによって該対象物を認識することと、該画像データから該対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つを決定し、該画像データから決定された該対象物の位置、形状、または方位のうちの該少なくとも1つと該デジタルマップ情報とを比較すること、とを包含する、項目1に記載の方法。
(項目4)
上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価は、該デジタルマップ情報を用いることによって該画像データの評価を容易にし、上記対象物を認識することを包含する、項目1に記載の方法。
(項目5)
上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価は、該デジタルマップ情報を用いることによって上記画像における上記対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つを予測することを包含し、
該画像データの評価は、該対象物の位置、形状、または方位のうちの該予測された少なくとも1つに基づいて、該画像における特定の位置、形状または方位を有する構造物が、認識されるべき該対象物であるという可能性を割り当てることを包含する、項目1に記載の方法。
(項目6)
上記デジタルマップ情報によって包含される上記対象物についての上記情報は、該対象物の上記位置についての情報を包含し、
上記画像データの評価は、該対象物の該位置についての情報に基づいて選択された該画像データの小区分に制限される、項目1に記載の方法。
(項目7)
上記デジタルマップ情報によって包含される上記対象物についての上記情報は、該対象物の形状および/または方位についての情報を包含し、
上記画像データの評価は、該対象物の形状および/または方位についての該情報に基づいて選択された形状および/または方位を有する対象物の識別に制限される、項目6に記載の方法。
(項目8)
上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価は、上記対象物のモデルと該画像データとの比較を包含する、項目1に記載の方法。
(項目9)
上記対象物の上記モデルは、少なくとも1つの変数パラメータを有し、上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価は、該少なくとも1つの変数パラメータに対する最適値の発見を包含する、項目8に記載の方法。
(項目10)
上記少なくとも1つの変数パラメータに対する上記最適値の上記発見は、ベイズフィルタリングまたは粒子フィルタリングを包含する、項目9に記載の方法。
(項目11)
上記デジタルマップ情報は、ナビゲーションシステムから抽出される、項目1に記載の方法。
(項目12)
上記方法は、現在の車両の位置を決定することを包含し、上記デジタルマップ情報の抽出は、該現在の車両の位置に基づいている、項目1に記載の方法。
(項目13)
上記方法は、現在の車両の方位を決定することを包含し、上記デジタルマップ情報の抽出は、該現在の車両の方位に基づいている、項目12に記載の方法。
(項目14)
上記方法は、上記画像を記録することを包含し、該画像は、車両の近辺を表示する、項目1に記載の方法。
(項目15)
上記方法は、上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価の結果をナビゲーションシステムに提供することを包含する、項目1に記載の方法。
(項目16)
上記方法は、上記画像データおよび上記デジタルマップ情報の上記評価の結果に基づいて、ドライバーに運転指示を提供すること、またはドライバーに注意を喚起すること、または車両を制御することを包含する、項目15に記載の方法。
(項目17)
上記対象物は、道路と、道路のレーンと、レーンマーカーと、道路端部と、道路の交差点と、道路のわき道と、道路標識とを含む群から選択される、項目1に記載の方法。
(項目18)
画像における対象物を認識する画像認識デバイスであって、該デバイスは、
該画像に対応する画像データを格納し、デジタルマップ情報を格納するメモリ手段であって、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されるエリアの少なくとも一部についてのマップ情報を包含し、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を包含する、メモリ手段と、
該メモリ手段と結合したプロセッシング手段であって、該画像データおよび該デジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識し、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方は、該対象物を認識するために評価される、プロセッシング手段と
を備えている、デバイス。
(項目19)
上記プロセッシング手段は、上記画像データを評価することによって上記対象物を認識し、続いて、上記デジタルマップ情報に基づいて、該対象物が正しく認識されたことを検証する、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目20)
上記デジタルマップ情報によって包含される上記対象物についての上記情報は、該対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つについての情報を包含し、
上記プロセッシング手段は、上記画像データを評価することによって該対象物を認識し、該画像データから該対象物の位置、形状、または方位のうちの該少なくとも1つを決定し、該画像データから決定された該対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つと該デジタルマップ情報とを比較する、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目21)
上記プロセッシング手段は、上記デジタルマップ情報を用いることによって上記画像データの評価を容易にし、上記対象物を認識する、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目22)
上記プロセッシング手段は、上記デジタルマップ情報を用いることによって上記画像における上記対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つを予測し、該対象物の位置、形状、または方位のうちの該予測された少なくとも1つに基づいて上記画像データを評価し、
該プロセッシング手段は、該対象物の位置、形状、または方位のうちの該予測された少なくとも1つに基づいて、該画像において特定の位置、形状または方位を有する構造物が、認識されるべき該対象物であるという可能性を割り当てる、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目23)
上記デジタルマップ情報によって包含される上記対象物についての上記情報は、該対象物の上記位置についての情報を包含し、
上記プロセッシング手段は、該対象物の該位置についての情報に基づいて選択された上記画像データの小区分を評価する、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目24)
上記デジタルマップ情報によって包含される上記対象物についての上記情報は、上記対象物の形状および/または方位についての情報を包含し、
上記プロセッシング手段は、上記画像データを評価することによって、該対象物の形状および/または方位についての情報に基づいて選択された形状および/または方位を有する対象物を識別する、項目22に記載の画像認識デバイス。
(項目25)
上記プロセッシング手段は、上記対象物のモデルと上記画像データとを比較することによって該対象物を認識する、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目26)
上記対象物の上記モデルは、少なくとも1つの変数パラメータを有し、上記プロセッシング手段は、該少なくとも1つの変数パラメータに対する最適値を発見する、項目25に記載の画像認識デバイス。
(項目27)
上記プロセッシング手段は、ベイズフィルタまたは粒子フィルターを用いることによって、上記少なくとも1つの変数パラメータに対する上記最適値を発見する、項目26に記載の画像認識デバイス。
(項目28)
上記デバイスは、現在の車両位置を決定する位置決定手段を備えており、
該位置決定手段は、上記プロセッシング手段と結合され、該プロセッシング手段は、該現在の車両位置に基づいて上記デジタルマップ情報の一部分を選択するように適合されている、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目29)
上記デバイスは、現在の車両の方位を決定する方位決定手段を備えており、
該方位決定手段は、上記プロセッシング手段と結合され、該プロセッシング手段は、該現在の車両の方位に基づいて上記デジタルマップ情報の一部分を選択するように適合されている、項目28に記載の画像認識デバイス。
(項目30)
上記デバイスは、上記画像を記録するカメラユニットを備えており、該カメラユニットは、上記メモリ手段と結合され、該画像を上記メモリ手段に提供する、項目18に記載の画像認識デバイス。
(項目31)
ナビゲーションシステムであって、該ナビゲーションシステムは、
画像認識デバイスであって、該画像認識デバイスは、
該画像に対応する画像データを格納し、デジタルマップ情報を格納するメモリ手段を備えており、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されるエリアの少なくとも一部分についてのマップ情報を包含し、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を包含する、画像認識デバイスと、
該メモリ手段と結合したプロセッシング手段であって、該画像データおよび該デジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識し、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方が評価されることによって該対象物を認識する、プロセッシング手段と
を備えている、ナビゲーションシステム。
(項目32)
デジタルマップを格納するストレージユニットを備えており、上記画像認識デバイスは、該ストレージユニットと結合されることによって、そこから該デジタルマップの少なくとも一部を抽出する、項目31に記載のナビゲーションシステム。
(項目33)
ドライバーに運転指示または警告信号を出力する光学的または音響的な出力ユニットを備えており、
該運転指示または警告信号は、上記画像認識デバイスによって認識された上記対象物に依存して出力される、項目31に記載のナビゲーションシステム。
(項目34)
現在の車両の位置を決定する位置決定手段を備えており、
上記画像認識デバイスは、上記認識された対象物についての位置情報を該位置決定手段に提供し、該位置決定手段は、該認識された対象物についての該位置情報に基づいて位置決定の精度を向上させる、項目31に記載のナビゲーションシステム。
(項目35)
ナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリであって、該アセンブリは、
位置決定デバイスと、
画像認識デバイスであって、該画像認識デバイスは、画像データおよびデジタルマップ情報の両方を評価することによって該画像データによって表される画像における対象物を認識するように構成され、該画像認識デバイスは、該位置決定デバイスと結合されることによってそれに対する該対象物の相対的な位置についての情報を提供する、画像認識デバイスと
を備えている、ナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリ。
(項目36)
上記位置決定デバイスは、現在の車両の位置についての情報を上記画像認識デバイスに出力する、項目35に記載のナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリ。
(項目37)
上記位置決定デバイスは、上記相対的な位置についての上記情報に基づいて上記位置決定デバイスを再び調整するように構成される制御回路を備えている、項目36に記載のナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリ。
画像における対象物を認識する方法および画像認識デバイスが提供され、対象物は、画像データおよび画像によって表されるエリアに対応するデジタルマップ情報の両方に基づいて認識される。一実施形態によれば、デジタルマップ情報は、選択される画像データの小区分に基づいて、画像上の対象物の位置を予測するために評価される。後に、画像データのこの小区分のみが、対象物を認識するために分析される。
2 ナビゲーションシステム
3 プロセッシング手段
4 カメラユニット
5 メモリ手段
10 自動車
20 画像
21 道路セグメント
Claims (37)
- 画像における対象物を認識する方法であって、該方法は、
該画像に対応する画像データを抽出するステップと、
デジタルマップ情報を抽出するステップであって、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されたエリアの少なくとも一部についてのマップ情報を含み、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を含む、ステップと、
該画像データおよびデジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識するステップであって、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方は、該対象物を認識するために評価される、ステップと
を包含する、方法。 - 前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価は、該画像データを評価することによって前記対象物を認識し、続いて、該デジタルマップ情報に基づいて、該対象物が正しく認識されたことを検証することを包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記デジタルマップ情報によって包含される前記対象物についての前記情報は、該対象物の位置、形状または方位のうちの少なくとも1つについての情報を包含し、
前記画像データおよび該デジタルマップ情報の前記評価は、該画像データを評価することによって該対象物を認識することと、該画像データから該対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つを決定し、該画像データから決定された該対象物の位置、形状、または方位のうちの該少なくとも1つと該デジタルマップ情報とを比較すること、とを包含する、請求項1に記載の方法。 - 前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価は、該デジタルマップ情報を用いることによって該画像データの評価を容易にし、前記対象物を認識することを包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価は、該デジタルマップ情報を用いることによって前記画像における前記対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つを予測することを包含し、
該画像データの評価は、該対象物の位置、形状、または方位のうちの該予測された少なくとも1つに基づいて、該画像における特定の位置、形状または方位を有する構造物が、認識されるべき該対象物であるという可能性を割り当てることを包含する、請求項1に記載の方法。 - 前記デジタルマップ情報によって包含される前記対象物についての前記情報は、該対象物の前記位置についての情報を包含し、
前記画像データの評価は、該対象物の該位置についての情報に基づいて選択された該画像データの小区分に制限される、請求項1に記載の方法。 - 前記デジタルマップ情報によって包含される前記対象物についての前記情報は、該対象物の形状および/または方位についての情報を包含し、
前記画像データの評価は、該対象物の形状および/または方位についての該情報に基づいて選択された形状および/または方位を有する対象物の識別に制限される、請求項6に記載の方法。 - 前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価は、前記対象物のモデルと該画像データとの比較を包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記対象物の前記モデルは、少なくとも1つの変数パラメータを有し、前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価は、該少なくとも1つの変数パラメータに対する最適値の発見を包含する、請求項8に記載の方法。
- 前記少なくとも1つの変数パラメータに対する前記最適値の前記発見は、ベイズフィルタリングまたは粒子フィルタリングを包含する、請求項9に記載の方法。
- 前記デジタルマップ情報は、ナビゲーションシステムから抽出される、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、現在の車両の位置を決定することを包含し、前記デジタルマップ情報の抽出は、該現在の車両の位置に基づいている、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、現在の車両の方位を決定することを包含し、前記デジタルマップ情報の抽出は、該現在の車両の方位に基づいている、請求項12に記載の方法。
- 前記方法は、前記画像を記録することを包含し、該画像は、車両の近辺を表示する、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価の結果をナビゲーションシステムに提供することを包含する、請求項1に記載の方法。
- 前記方法は、前記画像データおよび前記デジタルマップ情報の前記評価の結果に基づいて、ドライバーに運転指示を提供すること、またはドライバーに注意を喚起すること、または車両を制御することを包含する、請求項15に記載の方法。
- 前記対象物は、道路と、道路のレーンと、レーンマーカーと、道路端部と、道路の交差点と、道路のわき道と、道路標識とを含む群から選択される、請求項1に記載の方法。
- 画像における対象物を認識する画像認識デバイスであって、該デバイスは、
該画像に対応する画像データを格納し、デジタルマップ情報を格納するメモリ手段であって、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されるエリアの少なくとも一部についてのマップ情報を包含し、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を包含する、メモリ手段と、
該メモリ手段と結合したプロセッシング手段であって、該画像データおよび該デジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識し、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方は、該対象物を認識するために評価される、プロセッシング手段と
を備えている、デバイス。 - 前記プロセッシング手段は、前記画像データを評価することによって前記対象物を認識し、続いて、前記デジタルマップ情報に基づいて、該対象物が正しく認識されたことを検証する、請求項18に記載の画像認識デバイス。
- 前記デジタルマップ情報によって包含される前記対象物についての前記情報は、該対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つについての情報を包含し、
前記プロセッシング手段は、前記画像データを評価することによって該対象物を認識し、該画像データから該対象物の位置、形状、または方位のうちの該少なくとも1つを決定し、該画像データから決定された該対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つと該デジタルマップ情報とを比較する、請求項18に記載の画像認識デバイス。 - 前記プロセッシング手段は、前記デジタルマップ情報を用いることによって前記画像データの評価を容易にし、前記対象物を認識する、請求項18に記載の画像認識デバイス。
- 前記プロセッシング手段は、前記デジタルマップ情報を用いることによって前記画像における前記対象物の位置、形状、または方位のうちの少なくとも1つを予測し、該対象物の位置、形状、または方位のうちの該予測された少なくとも1つに基づいて前記画像データを評価し、
該プロセッシング手段は、該対象物の位置、形状、または方位のうちの該予測された少なくとも1つに基づいて、該画像において特定の位置、形状または方位を有する構造物が、認識されるべき該対象物であるという可能性を割り当てる、請求項18に記載の画像認識デバイス。 - 前記デジタルマップ情報によって包含される前記対象物についての前記情報は、該対象物の前記位置についての情報を包含し、
前記プロセッシング手段は、該対象物の該位置についての情報に基づいて選択された前記画像データの小区分を評価する、請求項18に記載の画像認識デバイス。 - 前記デジタルマップ情報によって包含される前記対象物についての前記情報は、前記対象物の形状および/または方位についての情報を包含し、
前記プロセッシング手段は、前記画像データを評価することによって、該対象物の形状および/または方位についての情報に基づいて選択された形状および/または方位を有する対象物を識別する、請求項22に記載の画像認識デバイス。 - 前記プロセッシング手段は、前記対象物のモデルと前記画像データとを比較することによって該対象物を認識する、請求項18に記載の画像認識デバイス。
- 前記対象物の前記モデルは、少なくとも1つの変数パラメータを有し、前記プロセッシング手段は、該少なくとも1つの変数パラメータに対する最適値を発見する、請求項25に記載の画像認識デバイス。
- 前記プロセッシング手段は、ベイズフィルタまたは粒子フィルターを用いることによって、前記少なくとも1つの変数パラメータに対する前記最適値を発見する、請求項26に記載の画像認識デバイス。
- 前記デバイスは、現在の車両位置を決定する位置決定手段を備えており、
該位置決定手段は、前記プロセッシング手段と結合され、該プロセッシング手段は、該現在の車両位置に基づいて前記デジタルマップ情報の一部分を選択するように適合されている、請求項18に記載の画像認識デバイス。 - 前記デバイスは、現在の車両の方位を決定する方位決定手段を備えており、
該方位決定手段は、前記プロセッシング手段と結合され、該プロセッシング手段は、該現在の車両の方位に基づいて前記デジタルマップ情報の一部分を選択するように適合されている、請求項28に記載の画像認識デバイス。 - 前記デバイスは、前記画像を記録するカメラユニットを備えており、該カメラユニットは、前記メモリ手段と結合され、該画像を前記メモリ手段に提供する、請求項18に記載の画像認識デバイス。
- ナビゲーションシステムであって、該ナビゲーションシステムは、
画像認識デバイスであって、該画像認識デバイスは、
該画像に対応する画像データを格納し、デジタルマップ情報を格納するメモリ手段を備えており、該デジタルマップ情報は、該画像によって表されるエリアの少なくとも一部分についてのマップ情報を包含し、該デジタルマップ情報は、該対象物についての情報を包含する、画像認識デバイスと、
該メモリ手段と結合したプロセッシング手段であって、該画像データおよび該デジタルマップ情報を評価することによって該対象物を認識し、該画像データおよび該デジタルマップ情報の両方が評価されることによって該対象物を認識する、プロセッシング手段と
を備えている、ナビゲーションシステム。 - デジタルマップを格納するストレージユニットを備えており、前記画像認識デバイスは、該ストレージユニットと結合されることによって、そこから該デジタルマップの少なくとも一部を抽出する、請求項31に記載のナビゲーションシステム。
- ドライバーに運転指示または警告信号を出力する光学的または音響的な出力ユニットを備えており、
該運転指示または警告信号は、前記画像認識デバイスによって認識された前記対象物に依存して出力される、請求項31に記載のナビゲーションシステム。 - 現在の車両の位置を決定する位置決定手段を備えており、
前記画像認識デバイスは、前記認識された対象物についての位置情報を該位置決定手段に提供し、該位置決定手段は、該認識された対象物についての該位置情報に基づいて位置決定の精度を向上させる、請求項31に記載のナビゲーションシステム。 - ナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリであって、該アセンブリは、
位置決定デバイスと、
画像認識デバイスであって、該画像認識デバイスは、画像データおよびデジタルマップ情報の両方を評価することによって該画像データによって表される画像における対象物を認識するように構成され、該画像認識デバイスは、該位置決定デバイスと結合されることによってそれに対する該対象物の相対的な位置についての情報を提供する、画像認識デバイスと
を備えている、ナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリ。 - 前記位置決定デバイスは、現在の車両の位置についての情報を前記画像認識デバイスに出力する、請求項35に記載のナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリ。
- 前記位置決定デバイスは、前記相対的な位置についての前記情報に基づいて前記位置決定デバイスを再び調整するように構成される制御回路を備えている、請求項36に記載のナビゲーションシステムおよび画像認識デバイスのアセンブリ。
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