JP2012150587A - 車両検出装置及び車両検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】近接画像が検出されてエッジ強度が低下してしまう領域であっても車両を認識する精度を向上させることのできる車両検出装置を提供する。
【解決手段】本発明の車両検出装置１は、自車両の周囲を撮像した画像をグレースケール化するグレースケール化部３と、グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理部４と、エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出部５と、切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割部６と、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算部７と、分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識部８とを備えていることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、自車両の周囲を撮像した撮像画像から車両の画像を認識して検出する車両検出装置及び車両検出方法に関する。

近年、車両の周囲を撮像した画像を解析することによって、自車両の周囲に存在している車両を検出する技術の開発が進められており、自動操舵などの車両の安全走行のための技術に応用されている。

通常、撮像した画像から車両を認識する方法としては、撮像した画像をフィルタでエッジ処理し、予め設定された閾値以上となるエッジ強度の部分を検出して先行車両の位置を特定していた。

このような車両を検出する技術の一例として、例えば特許文献１に開示された車両検出装置がある。この車両検出装置では、車両が撮像されている領域の縦方向に延在する画素列の平均輝度を算出し、次にｉ列目とｉ＋１列目の差分を計算して平均輝度の差分を求める。そして、車両が撮像されている領域について各列の平均輝度の差分をすべて算出し、その中で閾値を越えて最大となる平均輝度の差分を求め、その最大値となる列の位置を車両の横の位置として検出している。

特開２００９−１７５８４６号公報

しかしながら、現状のフィルタによるエッジ処理では、近接画像のほうが遠方画像よりもエッジ強度が低くなってしまい、撮像画像のうちで近接した部分では十分なエッジ強度を得ることができなかった。

したがって、撮像画像の中で近接画像が検出される領域ではエッジ強度が閾値に達していないことがあり、車両の認識率が低下してしまうという問題点がった。また、この問題を解決するために閾値を下げると、遠方画像が検出される領域ではエッジ強度が全般に強くなるので、検出する必要のないものまで検出してしまい、誤検出が増加してしまうという別の問題が生じていた。

さらに、特許文献１に開示された車両検出装置では、車両が撮像されている領域を上方分割領域と中間分割領域と下方分割領域の３つに分割しているが、各領域毎にエッジ強度を変化させているわけではないので、上述した問題を解決することはできなかった。

そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、近接画像が検出される領域でエッジ強度が低下してしまう領域であっても車両を認識する精度を向上させることのできる車両検出装置及び車両検出方法を提供することを目的とする。

上記した目的を達成するために、本願の請求項１に係る発明は、自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化手段と、前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理手段と、前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出手段と、前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割手段と、前記複数の分割領域の少なくとも１つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算手段と、前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識手段とを備えていることを特徴とする。

本願の請求項２に係る発明の車両画像分割手段は前記車両画像を上段分割領域と中段分割領域と下段分割領域とに三分割し、前記エッジ加算手段は少なくとも前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする。

本願の請求項３に係る発明のエッジ加算手段は、前記上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、前記中段分割領域では各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行のエッジ強度を加算し、前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行と２つ上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする。

本願の請求項４に係る発明は、自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化ステップと、前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理ステップと、前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出ステップと、前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割ステップと、前記複数の分割領域の少なくとも１つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算ステップと、前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識ステップとを含むことを特徴とする。

本願の請求項１、４に係る発明では、少なくとも１つの分割領域において、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するので、エッジ強度が低くなってしまう分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。

本願の請求項２に係る発明では、車両画像を三分割し、少なくとも下段分割領域では各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算するので、近接画像が検出されてエッジ強度が低くなってしまう下段分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。

本願の請求項３に係る発明では、上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域から下段分割領域へいくにしたがってエッジ強度をより多く加算するので、近接画像が検出される領域では車両を認識する精度を向上させることができ、遠方画像が検出される領域では誤検出を防ぐことができる。

本発明の一実施形態に係る車両検出装置の構成を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置による車両検出処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置によってグレースケール化された画像の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置によってエッジ処理された画像の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置によって切り出された車両画像の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置によって複数の分割領域に分割された画像の一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置によるエッジ強度の加算処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置によるエッジ強度の加算処理を説明するための図である。 本発明の一実施形態に係る車両検出装置による効果を説明するための図である。

以下、本発明を適用した一実施形態について図面を参照して説明する。

［車両検出装置の構成］
図１は本実施形態に係る車両検出装置の構成を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態に係る車両検出装置１は、自車両の周囲の画像を撮像する撮像部２と、撮像部２で撮像された画像をグレースケール化するグレースケール化部３と、グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理部４と、 エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出部５と、切り出された車両画像を所定の割合で上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割部６と、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算部７と、分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識部８と、所定のサンプリング周期でキャプチャされた撮像画像を格納する記憶部９とを備えている。

ここで、本実施形態に係る車両検出装置１は、自動操舵システムやドライブレコーダー等の各種システムの一部として車両に搭載されており、ソフトウェアを変更することによって各種システムの制御に対応させることができる。本実施形態では、図１に示すように車両検出装置１をハードウエアで構成する場合を一例として示しているが、ハードウエアで構成したものに限定されるわけではなく、例えば、ＣＰＵと、そのＣＰＵを動作させるためのコンピュータプログラムのソフトウェアによって車両検出装置１の機能を実現するようにしてもよい。そして、リアルタイム処理を行う場合には映像記録装置内にあるＣＰＵで本実施形態に係る車両検出装置１のアルゴリズムを実行し、バッチ処理を行う場合には記録部９に格納された映像を読み出して解析する。

撮像部２は、１つまたは複数のカメラで構成され、先行する車両や周囲の車両を検出できるような映像を撮像できるものであればよい。また、ドライブレコーダに設置されているカメラであってもよい。

グレースケール化部３は、撮像部２で撮像された画像を所定のサンプリング周期でキャプチャして記憶部９に保存し、保存されたカラー画像をグレースケール化している。このときグレースケール化する方法については単純平均法や中間値法等どのような方法を用いてもよい。

エッジ処理部４は、グレースケール化された撮像画像に対して各種のフィルタでエッジ処理を行う。ここで使用されるフィルタとしては例えばソーベルフィルタを使用することができるが、エッジを検出することのできるフィルタであればその他のフィルタを使用してもよい。

車両画像切出部５は、エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している部分の画像を車両画像として切り出している。切り出し方法としてはさまざまな方式があるが、どのような方式を採用してもよい。

車両画像分割部６は、切り出された車両画像を所定の割合で上下に複数の分割領域に分割しており、本実施形態では上段分割領域と中段分割領域と下段分割領域の３つの領域に分割する場合を一例として説明している。ただし、必ずしも３分割にする必要はなく、２分割でもよいし、４分割以上にしてもよい。また、分割する比率は任意に変更することが可能であるが、本実施形態では上段分割領域が３０％、中段分割領域が４０％、下段分割領域が３０％の場合を一例として説明する。

エッジ加算部７は、少なくとも１つの分割領域において、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算している。例えば、車両画像を３分割した場合には上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域では各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行のエッジ強度を加算し、下段分割領域では各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行と２つ上の画素行のエッジ強度を加算するようにしている。

車両認識部８は、各分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して、エッジ強度が閾値を超えている場合には車両が存在しているものとして認識し、エッジ強度が閾値以下の場合には車両が存在していないものとして認識する。

［車両検出処理の手順］
次に、本実施形態に係る車両検出装置１による車両検出処理の手順を図２のフローチャートを参照して説明する。

図２に示すように、ステップＳ１０１において自車両の周囲の映像を撮像部２によって撮像する。撮像された映像は所定のサンプリング周期でキャプチャされて記憶部９に保存され、ステップＳ１０２において保存されたカラー画像を図３に示すようにグレースケール化する。このときグレースケール化する方法については単純平均法や中間値法等どのような方法を用いてもよい。

次に、ステップＳ１０３においてグレースケール化された撮像画像に対して各種のフィルタでエッジ処理を行う。例えば、ソーベルフィルタを使用した場合について例示すると、エッジ処理された撮像画像は図４に示すような画像になる。そして、ステップＳ１０４ではエッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している部分を切り出して図５に示すような車両画像を取得する。

次に、ステップＳ１０５では、切り出された車両画像を所定の割合で上下に複数の分割領域に分割する。本実施形態では図６に示すように上段分割領域Ａと中段分割領域Ｂと下段分割領域Ｃの３つに分割しているが、必ずしも３分割にする必要はなく、２分割でもよいし、４分割以上にしてもよい。また、分割する比率は任意に変更することが可能であり、本実施形態では上段分割領域Ａが３０％、中段分割領域Ｂが４０％、下段分割領域Ｃが３０％ととしている。

こうして車両画像が分割されると、次にステップＳ１０６において、少なくとも１つの分割領域に対して、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算する処理を実行する。例えば、車両画像を３分割した場合には上段分割領域Ａではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域Ｂでは各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行のエッジ強度を加算し、下段分割領域Ｃでは各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行と２つ上の画素行のエッジ強度を加算する処理を行う。このように上段分割領域Ａではエッジ強度の加算を行わずに中段分割領域Ｂから下段分割領域Ｃへいくにしたがって、より多くのエッジ強度を加算する。これは、上段分割領域Ａは比較的遠方画像となるのでエッジ強度が強く検出されるのに対して、下段分割領域Ｃでは近接画像となるのでエッジ強度が低く検出されるためである。

したがって、下段分割領域Ｃへいくにしたがって、より多くのエッジ強度を加算することにより、近接画像でエッジ強度が低くなってしまう領域でも車両を認識する精度を向上させることができる。

ここで、図７を参照して中段分割領域Ｂにおけるエッジ強度の加算処理を説明する。図７に示すように、中段分割領域Ｂを構成する画素行のうち対象行１に注目すると、対象行１の加算結果は対象行１のエッジ強度に、対象行１より１つ上にある加算行ａのエッジ強度を加算したものとなる。すなわち
対象行１の加算結果＝対象行１のエッジ強度＋加算行ａのエッジ強度 （１）
となる。また、対象行２の加算結果は対象行２のエッジ強度に、対象行２より１つ上にある対象行１のエッジ強度を加算したものとなる。すなわち
対象行２の加算結果＝対象行２のエッジ強度＋対象行１のエッジ強度 （２）
となる。このようなエッジ強度の加算処理を中段分割領域Ｂ内で繰り返し行うことによって、中段分割領域Ｂにおけるエッジ強度を算出する。

次に、図８を参照して下段分割領域Ｃにおけるエッジの加算処理を説明する。図８に示すように、下段分割領域Ｃを構成する画素行のうち対象行１に注目すると、対象行１の加算結果は、対象行１のエッジ強度に対象行１より１つ上にある加算行ａのエッジ強度と対象行１より２つ上にある加算行ｂのエッジ強度とを加算したものとなる。すなわち
対象行１の加算結果＝対象行１のエッジ強度＋加算行ａのエッジ強度
＋加算行ｂのエッジ強度 （３）
となる。また、対象行２の加算結果は、対象行２のエッジ強度に対象行２より１つ上にある対象行１のエッジ強度と対象行２の２つ上にある加算行ａのエッジ強度を加算したものとなる。すなわち
対象行２の加算結果＝対象行２のエッジ強度＋対象行１のエッジ強度
＋加算行ａのエッジ強度 （４）
となる。このようなエッジ強度の加算処理を下段分割領域Ｃ内で繰り返し行うことによって、下段分割領域Ｃにおけるエッジ強度を算出する。

こうして各分割領域において、加算されたエッジ強度が算出されると、次にステップＳ１０７において、各分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定されている閾値とを比較する。例えば、上段分割領域Ａではエッジ強度の加算が行われていないので、加算されていないエッジ強度と閾値とを比較し、中段分割領域Ｂと下段分割領域Ｃでは加算されたエッジ強度と閾値とを比較する。ここで、閾値は各分割領域で共通の値となる。そして、エッジ強度が閾値を超えている場合には車両が存在しているものとして認識し、エッジ強度が閾値以下の場合には車両が存在していないものとして認識する。こうして車両の有無が認識されると、本実施形態に係る車両検出装置１による車両検出処理は終了する。

［実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る車両検出装置によれば、少なくとも１つの分割領域において、分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するので、近接画像でエッジ強度が低くなってしまう分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。

ここで、図９を参照して、エッジ強度を加算することによる効果を説明する。図９は、１つの画素行のエッジ強度を示したものであり、図９（ａ）はエッジ強度を加算する前の値を示し、図９（ｂ）はエッジ強度を加算した後の値を示している。

図９に示すように、エッジ強度を加算した後ではエッジ強度が全体的に大きくなっていることが分かる。これにより、近接画像等によってエッジ強度が低くなってしまう分割領域であっても車両を認識する精度を向上させることができる。

また、本実施形態に係る車両検出装置によれば、車両画像を三分割し、少なくとも下段分割領域では各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するので、近接画像が検出されてエッジ強度が低くなってしまう下段分割領域でも車両を認識する精度を向上させることができる。

さらに、本実施形態に係る車両検出装置によれば、上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、中段分割領域から下段分割領域へいくにしたがってエッジ強度をより多く加算するので、近接画像が検出される領域では車両を認識する精度を向上させることができ、遠方画像が検出される領域では誤検出を防ぐことができる。

なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施の形態に限定されることはなく、この実施の形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。

本発明は、自動操舵など車両の安全走行のための技術に利用することができる。

１ 車両検出装置
２ 撮像部
３ グレースケール化部
４ エッジ処理部
５ 車両画像切出部
６ 車両画像分割部
７ エッジ加算部
８ 車両認識部
９ 記憶部

Claims (4)

1. 自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化手段と、
   前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理手段と、
   前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出手段と、
   前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割手段と、
   前記複数の分割領域の少なくとも１つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算手段と、
   前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識手段と
   を備えていることを特徴とする車両検出装置。
2. 前記車両画像分割手段は前記車両画像を上段分割領域と中段分割領域と下段分割領域とに三分割し、前記エッジ加算手段は少なくとも前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする請求項１に記載の車両検出装置。
3. 前記エッジ加算手段は、前記上段分割領域ではエッジ強度の加算を行わず、前記中段分割領域では各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行のエッジ強度を加算し、前記下段分割領域では各画素行のエッジ強度に１つ上の画素行と２つ上の画素行のエッジ強度を加算することを特徴とする請求項２に記載の車両検出装置。
4. 自車両の周囲を撮像した撮像画像をグレースケール化するグレースケール化ステップと、
   前記グレースケール化された撮像画像をフィルタでエッジ処理するエッジ処理ステップと、
   前記エッジ処理された撮像画像から車両の特徴を示している車両画像を切り出す車両画像切出ステップと、
   前記切り出された車両画像を上下に複数の分割領域に分割する車両画像分割ステップと、
   前記複数の分割領域の少なくとも１つにおいて、前記分割領域を構成する各画素行のエッジ強度に、上の画素行のエッジ強度を加算するエッジ加算ステップと、
   前記分割領域を構成する画素のエッジ強度と予め設定された閾値とを比較して車両の有無を認識する車両認識ステップと
   を含むことを特徴とする車両検出方法。