JP2016001462A - オブジェクトと車両との間の距離を算出するためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、2014年4月7日に出願されたインド国仮特許出願第1297/MUM/2014号を基礎とする優先権を主張する。該インド国仮特許出願の開示内容の全ては、参照により、本明細書に組み込まれる。
Claims (10)
- 車両(106)の経路内に現れたオブジェクトと前記車両との間の距離を算出するための方法であって、
プロセッサーによって、ステレオ画像取得ユニット(108)を用いて、左画像および右画像を取得する工程と、
前記プロセッサーによって、複数のオブジェクトと、前記複数のオブジェクトの複数の窓サイズと、前記複数のオブジェクトと前記車両(106)との間の距離の所定の複数の範囲とを含む所定の特徴記述子テーブルに基づいて、前記左画像および前記右画像内に存在するオブジェクトを検出する工程と、
前記プロセッサーによって、前記左画像および前記右画像内の関心のある領域(RoIs)を判別する工程と、
前記プロセッサーによって、前記左画像および前記右画像にそれぞれ対応する前記RoIsの左重心および右重心を算出する工程と、
前記プロセッサーによって、前記所定の特徴記述子テーブルに基づいて、前記左重心および前記右重心をそれぞれ補間することにより、左サブピクセル画像および右サブピクセル画像を生成する工程と、
前記プロセッサーによって、前記左サブピクセル画像内の参照重心に対応する前記右サブピクセル画像のターゲット重心を判別するために、ブロックマッチング技術を用いて、前記左サブピクセル画像および前記右サブピクセル画像を処理する工程と、
前記プロセッサーによって、前記ターゲット重心と前記参照重心との差、前記ステレオ画像取得ユニット(108)の焦点距離、および前記ステレオ画像取得ユニット(108)のベースラインを用いた三角測量技術に基づいて、前記オブジェクトと前記車両(106)との間の距離を算出する工程と、を含むことを特徴とする方法。 - 前記複数のオブジェクトは、歩行者、車両および木を含む請求項1に記載の方法。
- 前記複数の窓サイズは、128×64ピクセル、64×64ピクセル、および32×32ピクセルを含む請求項1に記載の方法。
- 前記複数のオブジェクトと前記車両(106)との間の前記距離の前記所定の複数の範囲は、5〜20メートルの範囲、21〜50メートルの範囲、および50メートルを超える範囲を含む請求項1に記載の方法。
- 前記RoIは、配向勾配のヒストグラム(HOG)技術または配向勾配の強化ヒストグラム(EHOG)技術を用いて、判別される請求項1に記載の方法。
- 前記ブロックマッチング技術は、前記左サブピクセル画像内の前記参照重心と、対応する前記右サブピクセル画像の前記ターゲット重心との間の最も近いマッチングを判別するため、前記左サブピクセル画像および前記右サブピクセル画像に適用され、
前記最も近いマッチングは、前記ブロックマッチング技術から得られた正規化相関係数(NCC)の極小値に基づいて判別される請求項1に記載の方法。 - 車両(106)の経路内に現れたオブジェクトと前記車両(106)との間の距離を算出するためのシステム(100)であって、
プロッセッサーと、
前記プロセッサーに接続されたメモリと、を含み、
前記プロセッサーは前記メモリ内に保存されている複数のモジュールを実行可能であり、
前記複数のモジュールは、
ステレオ画像取得ユニット(108)を用いて、左画像および右画像を取得する画像取得モジュール(212)と、
複数のオブジェクトと、前記複数のオブジェクトの複数の窓サイズと、前記複数のオブジェクトと前記車両(106)との間の距離の所定の複数の範囲とを含む所定の特徴記述子テーブルに基づいて、前記左画像および前記右画像内のオブジェクトを検出し、さらに、前記左画像および前記右画像内の関心のある領域(RoIs)を判別する関心のある領域(RoI)判別モジュール(214)と、
前記左画像および前記右画像にそれぞれ対応する前記RoIsの左重心および右重心を算出し、さらに、前記所定の特徴記述子テーブルに基づいて、前記左重心および前記右重心をそれぞれ補間することによって、左サブピクセル画像および右サブピクセル画像を生成する補間モジュール(216)と、
前記左サブピクセル画像内の参照重心に対応する前記右サブピクセル画像のターゲット重心を判別するため、ブロックマッチング技術を用いて、前記左サブピクセル画像および前記右サブピクセル画像を処理するマッチングモジュール(217)と、
前記ターゲット重心と前記参照重心との差、前記ステレオ画像取得ユニット(108)の焦点距離、および前記ステレオ画像取得ユニット(108)のベースラインを用いた三角測量技術に基づいて、前記オブジェクトと前記車両(106)との間の距離を算出する距離算出モジュール(218)と、を含むことを特徴とするシステム(100)。 - 前記複数のモジュールは、前記差に基づく前記オブジェクトと前記車両との間の前記距離をディスプレイユニット上に表示するディスプレイモジュール(220)をさらに含む請求項7に記載のシステム(100)。
- 前記マッチングモジュール(217)は、前記左サブピクセル画像内の前記参照重心と、対応する前記右サブピクセル画像の前記ターゲット重心との間の最も近いマッチングを判別するため、前記左サブピクセル画像および前記右サブピクセル画像に対し、前記ブロックマッチング技術を適用し、
前記最も近いマッチングは、正規化相関係数(NCC)に基づいて判別される請求項7に記載のシステム(100)。 - 車両(106)の経路内に現れたオブジェクトと前記車両(106)との間の距離を算出するために演算装置において実行可能なプログラムを具体化する非一時的コンピューター可読媒体であって、
前記プログラムは、
ステレオ画像取得ユニット(108)を用いて、左画像および右画像を取得するためのプログラムコードと、
複数のオブジェクトと、前記複数のオブジェクトの複数の窓サイズと、前記複数のオブジェクトと前記車両(106)との間の距離の所定の複数の範囲とを含む所定の特徴記述子テーブルに基づいて、前記左画像および前記右画像内に存在するオブジェクトを検出するためのプログラムコードと、
前記左画像および前記右画像内の関心のある領域(RoIs)を判別するためのプログラムコードと、
前記左画像および前記右画像にそれぞれ対応する前記RoIsの左重心および右重心を算出するためのプログラムコードと、
前記所定の特徴記述子テーブルに基づいて、前記左重心および前記右重心をそれぞれ補間することによって、左サブピクセル画像および右サブピクセル画像を生成するためのプログラムコードと、
前記左サブピクセル画像内の参照重心に対応する前記右サブピクセル画像のターゲット重心を判別するために、ブロックマッチング技術を用いて、前記左サブピクセル画像および前記右サブピクセル画像を処理するためのプログラムコードと、
前記ターゲット重心と前記参照重心との差、前記ステレオ画像取得ユニット(108)の焦点距離、および前記ステレオ画像取得ユニット(108)のベースラインを用いた三角測量技術に基づいて、前記オブジェクトと前記車両(106)との間の距離を算出するためのプログラムコードと、を含むことを特徴とする非一時的コンピューター可読媒体。
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---|---|---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019147024A1 (ko) * | 2018-01-23 | 2019-08-01 | 광주과학기술원 | 다른 초점 거리를 갖는 두 개의 카메라를 이용한 객체 검출 방법 및 그 장치 |
CN110147698A (zh) * | 2018-02-13 | 2019-08-20 | Kpit技术有限责任公司 | 用于车道检测的***和方法 |
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JP2008077154A (ja) * | 2006-09-19 | 2008-04-03 | Honda Motor Co Ltd | 車両周辺監視装置 |
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JP2011233040A (ja) * | 2010-04-28 | 2011-11-17 | Glory Ltd | 同一対象物判定装置および同一対象物判定方法 |
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2014
- 2014-04-07 IN IN1297MU2014 patent/IN2014MU01297A/en unknown
-
2015
- 2015-04-07 JP JP2015078305A patent/JP5959682B2/ja active Active
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