JP2016197280A

JP2016197280A - 画像処理装置

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Publication number: JP2016197280A
Application number: JP2015075829A
Authority: JP
Inventors: 陽介服部; Yosuke Hattori
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2015-04-02
Filing date: 2015-04-02
Publication date: 2016-11-24
Anticipated expiration: 2035-04-02
Also published as: US10380435B2; CN107430821B; JP6299651B2; CN107430821A; DE112016001568T5; WO2016158261A1; US20180114075A1

Abstract

【課題】物標を適切に認識することができる画像処理装置を提供すること。【解決手段】自車両に搭載されたカメラ（１５）を用いて自車両の外部を撮影した画像を所定時間ごとに取得する画像取得ユニット（３）と、前記画像において物標候補を認識する物標候補認識ユニット（５）と、連続するＮフレームの前記画像において同一の前記物標候補が認識されることを条件として、その物標候補を物標と判定する物標判定ユニット（７）と、静止している物標が前記画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータＸを取得するパラメータＸ取得ユニット（９）と、前記パラメータＸの値が、前記移動速度を大きくするものであるほど、前記Ｎを小さく設定するＮ設定ユニット（１３）と、を備えることを特徴とする画像処理装置（１）。【選択図】図１

Description

本発明は画像処理装置に関する。

従来、車載カメラを用いて取得した画像において物標を認識し、認識した物標との衝突を回避するための処理を行う技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２００８−３０８０２４号公報

物標の認識精度を向上させるために、複数のフレームにおいて同一の物標を連続して認識できたときに、物標を認識したと最終的に判断する処理方法が考えられる。この場合、自車両や周囲の状況等によっては、物標を適切に認識できないおそれがある。本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、物標を適切に認識することができる画像処理装置を提供することを目的としている。

本発明の第１の画像処理装置は、自車両に搭載されたカメラを用いて自車両の外部を撮影した画像を所定時間ごとに取得する画像取得ユニットと、画像において物標候補を認識する物標候補認識ユニットと、連続するＮフレームの画像において同一の物標候補が認識されることを条件として、その物標候補を物標と判定する物標判定ユニットと、物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータＸを取得するパラメータＸ取得ユニットと、パラメータＸの値が、移動速度を大きくするものであるほど、Ｎを小さく設定するＮ設定ユニットとを備える。

本発明の第１の画像処理装置は、物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きいほど、Ｎを小さく設定する。そのことにより、急に現れる物標の認識時間が短縮され、車両制御装置の制御応答性を向上させることが可能である。

本発明の第２の画像処理装置は、自車両に搭載されたカメラを用いて自車両の外部を撮影した画像を所定時間ごとに取得する画像取得ユニットと、連続するＮフレームの画像において同一の物標候補が認識されることを条件として、その物標候補を物標と判定する物標判定ユニットと、自車両から物標までの距離と相関するパラメータＹを取得するパラメータＹ取得ユニットと、パラメータＹの値と対応する前記距離が小さいほど、Ｎを小さく設定するＮ設定ユニットと、を備える。

本発明の第２の画像処理装置は、自車両から物標までの距離が小さいほど、Ｎを小さく設定する。そのことにより、緊急性の高い対応が必要と想定される自車に近い物標の認識時間が短縮され、車両制御装置の制御応答性を向上させることが可能である。

画像処理装置１の構成を表すブロック図である。画像処理装置１が実行する物標認識処理を表すフローチャートである。画像処理装置１が実行するＮ設定処理を表すフローチャートである。関連物標候補を表す説明図である。座標ｙを表す説明図である。座標ｙとＮ_ａとの関係を表すグラフである。大きさＳを表す説明図である。大きさＳとＮ_ｂとの関係を表すグラフである。ステアリング角度とＮ_ｃとの関係を表すグラフである。加速度ＧとＮ_ｄとの関係を表すグラフである。車速とＮ_ｅとの関係を表すグラフである。図１２Ａは座標ｙとＮとの関係を表すグラフであり、図１２Ｂは大きさＳとＮとの関係を表すグラフであり、図１２Ｃはステアリング角度とＮとの関係を表すグラフであり、図１２Ｄは加速度ＧとＮとの関係を表すグラフであり、図１２Ｅは車速とＮとの関係を表すグラフである。

本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
＜第１の実施形態＞
１．画像処理装置１とそれに関連する構成の説明
画像処理装置１は、車両に搭載される車載装置である。以下では、画像処理装置１を搭載する車両を自車両とする。画像処理装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える公知のコンピュータである。画像処理装置１は、ＲＯＭに記憶したプログラムにより、後述する処理を実行する。

画像処理装置１は、機能的に、画像取得ユニット３、物標候補認識ユニット５、物標判定ユニット７、パラメータＸ取得ユニット９、パラメータＹ取得ユニット１１、Ｎ設定ユニット１３、及び情報出力ユニット１４を備える。各ユニットの機能は後述する。

自車両は、画像処理装置１に加えて、車載カメラ１５、車速センサ１７、ヨーセンサ１９、Ｇセンサ２１、舵角センサ２３、方向指示スイッチ２５、ＧＰＳ２７、地図情報記憶部２９、及び車両制御装置３１を備える。

車載カメラ１５は、自車両に搭載されたカメラである。車載カメラ１５は、所定時間ごとに繰り返し、自車両の外部を撮影し、画像を生成する。車載カメラ１５の光軸は、自車両に対し固定されている。なお、以下では、１回の撮影で得られる画像を１フレームと呼ぶ。

車速センサ１７は自車両の車速を検出する。ヨーセンサ１９は自車両のヨーレートを検出する。Ｇセンサ２１は自車両の前後方向における加速度Ｇを検出する。なお、加速度Ｇは、自車両のピッチングの大きさと相関があり、加速度Ｇが大きいほど、ピッチングが大きくなる。舵角センサ２３は自車両のステアリング角度を検出する。方向指示スイッチ２５は、自車両のドライバの操作を受け付け、その操作に応じて方向指示を行う。また、方向指示スイッチ２５は、方向指示の内容を表す信号を画像処理装置１に出力する。

ＧＰＳ２７は自車両の位置情報を取得する。地図情報記憶部２９は地図情報を記憶している。車両制御装置３１は、画像処理装置１から後述する物標情報を受け取り、その物標情報に応じて、衝突回避支援処理（例えば、自動ブレーキ、ブレーキアシスト、警報出力、自動操舵等）を実行する。車両制御装置３１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を備える公知のコンピュータである。車両制御装置３１は、ＲＯＭに記憶したプログラムにより、上記の処理を実行する。

２．画像処理装置１が実行する物標認識処理
画像処理装置１が所定時間ごとに繰り返し実行する物標認識処理を、図２、図４に基づき説明する。図２のステップ１では、画像取得ユニット３が、車載カメラ１５を用いて１フレームの画像を取得する。

ステップ２では、物標候補認識ユニット５が、前記ステップ１で取得した１フレームの画像に対し、周知の画像認識処理を実行する。
ステップ３では、前記ステップ２において物標候補を認識できたか否かを、物標候補認識ユニット５が判断する。物標候補とは、１フレームの画像に対し画像認識処理を行った結果、物標であると推定されるが、最終的に物標であるという判定はなされていないものを意味する。物標候補を認識できたと判断した場合はステップ４に進み、物標候補を認識できなかったと判断した場合はステップ１３に進む。

ステップ４では、物標判定ユニット７がトラッキングを行う。トラッキングとは、前記ステップ２において認識した物標候補と関連付けることができる物標候補（以下、関連物標候補とする）を、前回のフレームにおいて探す処理である。関連物標候補は、前記ステップ２において認識した物標候補と同一の物標候補であると推定できる物標候補である。

関連物標候補であることの条件は、前記ステップ２において認識した物標候補と対比して、物標候補の位置変化と、物標候補の大きさの変化とが、それぞれ、所定の閾値以下であることである。

例えば、図４に示すように、前回のフレームにおいて、画像３９中に大きさＳ_１の物標候補３５が認識され、最新のフレームにおいて、大きさＳ_２の物標候補３７が認識されたとする。物標候補３５と物標候補３７との位置変化の大きさｄが閾値以下であり、且つ、大きさＳ_１と大きさＳ_２との変化量が閾値以下であるならば、物標候補３５と物標候補３７とは、関連物標候補の関係にある。

図２に戻り、ステップ５では、前記ステップ４におけるトラッキングの結果、前記ステップ２において認識した物標候補の関連物標候補が、前回のフレームに存在したか否かを物標判定ユニット７が判断する。関連物標候補が前回のフレームに存在した場合はステップ６に進み、関連物標候補が前回のフレームに存在しなかった場合はステップ７に進む。

ステップ６では、物標判定ユニット７が、その時点での認識回数Ｉに１を加算し、認識回数Ｉの値を更新する。認識回数Ｉとは、その時点までに、関連物標候補が連続して発見されてきたフレームの累積数を表す。よって、認識回数がIであれば、最新のフレームまでの連続するＩフレームの画像において、関連物標候補が発見され続けてきたことになる。

ステップ７では、物標判定ユニット７が、認識回数Ｉの値を１にする。
ステップ８では、Ｎ設定ユニット１３がＮの値を設定する。このＮは次のステップ９での判定に使用される自然数である。Ｎの設定方法は後述する。

ステップ９では、前記ステップ６又は７で設定された認識回数Ｉが、前記ステップ８で設定されたＮ以上であるか否かを、物標判定ユニット９が判定する。認識回数ＩがＮ以上である場合はステップ１０に進み、Ｎ未満である場合はステップ１２に進む。

ステップ１０では、物標判定ユニット９が、前記ステップ２において認識した物標候補を物標と判定する。
ステップ１１では、前記ステップ１０で物標と判定した物標に関する物標情報を情報出力ユニット１４が出力する。その物標情報には、画像における物標の位置、画像における物標の大きさ、物標の形状等が含まれる。なお、車両制御装置３１は物標情報を受信し、その物標情報を使用して、物標の位置、物標の方位、物標の種類等を判断する。そして、その判断結果に基づき、衝突回避支援処理を実行する。

ステップ１２では、最新のＩの値を物標判定ユニット７が記憶する。
一方、前記ステップ３で否定判断された場合はステップ１３に進み、認識回数Ｉの値を０に更新し、本処理を終了する。

３．画像処理装置１が実行するＮ設定処理
前記ステップ８のＮ設定処理を、図３、図５〜図１２Ｅに基づき説明する。図３のステップ２１では、パラメータＹ取得ユニット１１が、前記ステップ１で取得した画像において、前記ステップ２で認識した物標候補の上下方向における位置を取得する。上下方向における位置とは、図５に示すように、画像３９において縦軸４１を想定したとき、その縦軸４１での物標候補３７の座標ｙである。座標ｙは正の値であり、物標候補３７の上下方向における位置が高いほど、座標ｙの値は大きい。なお、座標ｙは、自車両から物標までの距離と相関するパラメータＹの一例である。自車両から物標までの距離が大きいほど、座標ｙは大きくなる。

ステップ２２では、Ｎ設定ユニット１３が、前記ステップ２１で取得した座標ｙから、Ｎ_ａを算出する。Ｎ_ａは自然数である。Ｎ設定ユニット１３は、予め、座標ｙを入力するとＮ_ａを出力するマップを備えており、そのマップに座標ｙを入力することで、Ｎ_ａを算出する。座標ｙとＮ_ａとの関係は、図６に示すように、座標ｙの値が大きいほど、Ｎ_ａが大きいという関係である。

ステップ２３では、パラメータＹ取得ユニット１１が、前記ステップ１で取得した画像において、前記ステップ２で認識した物標候補の大きさを取得する。物標候補の大きさとは、図７に示すように、画像３９における物標候補３７の大きさＳである。なお、大きさＳは、自車両から物標までの距離と相関するパラメータＹの一例である。自車両から物標までの距離が大きいほど、大きさＳは小さくなる。

ステップ２４では、Ｎ設定ユニット１３が、前記ステップ２３で取得した大きさＳから、Ｎ_ｂを算出する。Ｎ_ｂは自然数である。Ｎ設定ユニット１３は、予め、大きさＳを入力するとＮ_ｂを出力するマップを備えており、そのマップに大きさＳを入力することで、Ｎ_ｂを算出する。上記のマップは、物標候補の種類（例えば、歩行者、車両等）ごとに使い分けられる。大きさＳとＮ_ｂとの関係は、図８に示すように、大きさＳの値が大きいほど、Ｎ_ｂが小さいという関係である。

ステップ２５では、パラメータＸ取得ユニット９が、舵角センサ２３を用いて、自車両のステアリング角度を取得する。なお、ステアリング角度は、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータＸの一例であり、ヨーイングの大きさと相関を有するパラメータＸの一例である。ステアリング角度が大きいほど、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度は大きくなる。なお、静止している物標とは、地球に対し静止している物標を意味する。

ステップ２６では、Ｎ設定ユニット１３が、前記ステップ２５で取得したステアリング角度から、Ｎ_ｃを算出する。Ｎ_ｃは自然数である。Ｎ設定ユニット１３は、予め、ステアリング角度を入力するとＮ_ｃを出力するマップを備えており、そのマップにステアリング角度を入力することで、Ｎ_ｃを算出する。ステアリング角度とＮ_ｃとの関係は、図９に示すように、ステアリング角度が大きいほど、Ｎ_ｃが小さいという関係である。

ステップ２７では、パラメータＸ取得ユニット９が、Ｇセンサ２１を用いて、加速度Ｇを取得する。なお、加速度Ｇは、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータＸの一例であり、ピッチングの大きさと相関するパラメータの一例である。加速度Ｇが大きいほど、ピッチングが大きくなり、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きくなる。

ステップ２８では、Ｎ設定ユニット１３が、前記ステップ２７で取得した加速度Ｇから、Ｎ_ｄを算出する。Ｎ_ｄは自然数である。Ｎ設定ユニット１３は、予め、加速度Ｇを入力するとＮ_ｄを出力するマップを備えており、そのマップに加速度Ｇを入力することで、Ｎ_ｄを算出する。加速度ＧとＮ_ｄとの関係は、図１０に示すように、加速度Ｇが大きいほど、Ｎ_ｄが小さいという関係である。

ステップ２９では、パラメータＸ取得ユニット９が、車速センサ１７を用いて、自車両の車速を取得する。なお、車速は、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータＸの一例である。車速が大きいほど、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度は大きくなる。

ステップ３０では、Ｎ設定ユニット１３が、前記ステップ２９で取得した車速から、Ｎ_ｅを算出する。Ｎ_ｅは自然数である。Ｎ設定ユニット１３は、予め、車速を入力するとＮ_ｅを出力するマップを備えており、そのマップに車速を入力することで、Ｎ_ｅを算出する。車速とＮ_ｅとの関係は、図１１に示すように、車速が大きいほど、Ｎ_ｅが小さいという関係である。

ステップ３１では、前記ステップ２２で算出したＮ_ａ、前記ステップ２４で算出したＮ_ｂ、前記ステップ２６で算出したＮ_ｃ、前記ステップ２８で算出したＮ_ｄ、及び前記ステップ３０で算出したＮ_ｅを用いて、Ｎ設定ユニット１３がＮを設定する。Ｎ設定ユニット１３は、予め、Ｎ_ａ、Ｎ_ｂ、Ｎ_ｃ、Ｎ_ｄ、及びＮ_ｅを入力するとＮを出力するマップを備えており、そのマップにＮ_ａ、Ｎ_ｂ、Ｎ_ｃ、Ｎ_ｄ、及びＮ_ｅを入力することで、Ｎを算出する。

Ｎと、座標ｙ、大きさＳ、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速との関係は以下のようになる。大きさＳ、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速が一定であるとき、図１２Ａに示すように、座標ｙが大きいほど、Ｎは大きくなる。

また、座標ｙ、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速が一定であるとき、図１２Ｂに示すように、大きさＳが大きいほど、Ｎは小さくなる。
また、座標ｙ、大きさＳ、加速度Ｇ、及び車速が一定であるとき、図１２Ｃに示すように、ステアリング角度が大きいほど、Ｎは小さくなる。

また、座標ｙ、大きさＳ、ステアリング角度、及び車速が一定であるとき、図１２Ｄに示すように、加速度Ｇが大きいほど、Ｎは小さくなる。
また、座標ｙ、大きさＳ、ステアリング角度、及び加速度Ｇが一定であるとき、図１２Ｅに示すように、車速が大きいほど、Ｎは小さくなる。

４．画像処理装置１が奏する効果
（１Ａ）ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速は、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータである。例えば、ステアリング角度が大きいほど、自車両のヨーイングが大きくなり、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きくなる。また、加速度Ｇが大きいほど、自車両のピッチングが大きくなり、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きくなる。また、車速が大きいほど、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きくなる。

仮に、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きい状況においてもＮが固定されていると、連続するＮフレームの画像において物標候補から認識決定までに時間を要し、車両制御の応答性の遅れが発生する。

画像処理装置１は、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速が大きいほど（物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度が大きいほど）、Ｎを小さく設定する。そのことにより、認識時間が短縮され、車両制御装置の制御応答性を向上させることが可能である。

また、画像処理装置１は、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速が小さいときは、Ｎを大きくし、物標の認識精度を向上させることができる。
（１Ｂ）画像処理装置１は、Ｎの設定に用いるパラメータとして、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速を用いる。そのことにより、パラメータを容易に取得し、Ｎの算出を容易に行うことができる。

（１Ｃ）画像処理装置１は、Ｎの設定に用いるパラメータとして、ヨーイングの大きさと相関を有するステアリング角度と、ピッチングの大きさと相関を有する加速度Ｇとを用いる。そのことにより、Ｎの算出を一層適切に行うことができる。

（１Ｄ）座標ｙ、及び大きさＳは、自車両から物標までの距離と相関するパラメータである。例えば、座標ｙが小さいほど、自車両から物標までの距離は小さい。また、大きさＳが大きいほど、自車両から物標までの距離が小さい。

自車両から物標までの距離が小さいときは、迅速に物標を認識すること（物標の認識における応答性を向上させること）が求められるが、仮に、Ｎが固定されていると、応答性を向上させることは困難である。

画像処理装置１は、座標ｙが小さく、大きさＳが大きいほど（自車両から物標までの距離が小さいほど）、Ｎを小さく設定する。そのことにより、自車両に近い物標に対する応答性が向上する。

また、画像処理装置１は、自車両から物標までの距離が大きいときは、Ｎを大きくし、物標の認識精度を向上させることができる。
＜その他の実施形態＞
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得る。

（１）前記ステップ２５において、ステアリング角度に代えて、ステアリング角速度、ヨーレート、及びヨーレート変化率のいずれかのパラメータを取得し、前記ステップ２６では、そのパラメータに応じてＮ_ｃを算出してもよい。ステアリング角速度等とＮ_ｃとの関係は以下のようになる。ステアリング角速度が大きいほど、Ｎ_ｃは小さい。ヨーレートが大きいほど、Ｎ_ｃは小さい。ヨーレート変化率が大きいほど、Ｎ_ｃは小さい。

（２）前記ステップ２７において、加速度Ｇに代えて、ピッチ角、又はピッチ角変化率を取得し、前記ステップ２８では、ピッチ角、又はピッチ角変化率に応じてＮ_ｄを算出してもよい。ピッチ角、ピッチ角変化率とＮ_ｄとの関係は以下のようになる。ピッチ角が大きいほど、Ｎ_ｄは小さい。ピッチ角変化率が大きいほど、Ｎ_ｄは小さい。

（３）画像処理装置１は、座標ｙ、大きさＳ、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速を入力すると、Ｎを出力するマップを備えていてもよい。そして、そのマップに、前記ステップ２１、２３、２５、２７、２９で取得した座標ｙ、大きさＳ、ステアリング角度、加速度Ｇ、及び車速を入力して、Ｎを算出してもよい。

（４）画像処理装置１は、Ｎ_ａ、Ｎ_ｂ、Ｎ_ｃ、Ｎ_ｄ、及びＮ_ｅのうちの一部を用いて、Ｎを算出してもよい。例えば、Ｎ_ａとＮ_ｂとから、Ｎを算出してもよい。この場合も、座標ｙ、大きさＳとＮとの関係は、図１２Ａ、図１２Ｂに示すものとすることができる。

また、Ｎ_ｃ、Ｎ_ｃ、Ｎ_ｄから、Ｎを算出してもよい。この場合も、ステアリング角度、加速度Ｇ、車速と、Ｎとの関係は、図１２Ｃ、図１２Ｄ、図１２Ｅに示すものとすることができる。

（５）画像処理装置１は、自車両の右左折（ヨーイングと相関する条件）を、車載カメラ１５で取得した画像を用いた道路形状認識、方向指示スイッチ２５からの信号、ＧＰＳ２７及び地図情報記憶部２９を用いた道路形状認識により判断してもよい。そして、右左折中の場合は、その他の場合に比べて、Ｎを小さく設定することができる。そのことにより認識時間が短縮され、車両制御装置の制御応答性を向上させることが可能である。

また、画像処理装置１は、道路の起伏（ピッチングを相関する条件）を、車載カメラ１５で取得した画像を用いた道路形状認識、ＧＰＳ２７及び地図情報記憶部２９を用いた道路形状認識により判断してもよい。そして、道路の起伏が激しいほど、Ｎを小さく設定することができる。そのことにより認識時間が短縮され、車両制御装置の制御応答性を向上させることが可能である。

（６）画像処理装置１は、天候や時刻を取得する手段を備えていてもよい。そして、天候や時刻が、画像認識を困難にする条件（例えば、雨天、夜間等）である場合は、Ｎを大きくすることができる。こうすることにより、物標の認識精度が向上する。

（７）画像処理装置１は、前記ステップ２１において、画像の左右方向における物標の位置ｘを取得し、その位置ｘから、Ｎ_ａを算出してもよい。位置ｘは、自車両から物標までの距離と相関するパラメータＹの一例である。画像の左右方向における中心から位置ｘが離れるほど、自車両から物標までの距離は大きくなる。位置ｘとＮ_ａとの関係は、画像の左右方向における中心から位置ｘが離れるほど、Ｎ_ａが大きくなるという関係である。

（８）車載カメラ１５のレンズが広角レンズで歪み補正前の場合、静止している物標が画像において見かけ上移動するときの移動速度は、画像の中央では速く、画像の周辺部では遅い。画像処理装置１は、撮影画像の歪みに応じて、Ｎを設定することができる。車載カメラ１５のレンズが広角レンズであり、物標候補が画像の周辺部にある場合は、中央にある場合に比べて、Ｎを大きく設定することができる。そのことにより、画像の周辺部にある物標候補の認識精度が向上する。

（９）上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。

（１０）上述した画像処理装置の他、当該画像処理装置を構成要素とするシステム、当該画像処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、画像処理方法等、種々の形態で本発明を実現することもできる。

１…画像処理装置、３…画像取得ユニット、５…物標候補認識ユニット、７…物標判定ユニット、９…パラメータＸ取得ユニット、９…物標判定ユニット、１１…パラメータＹ取得ユニット、１３…Ｎ設定ユニット、１４…情報出力ユニット、１５…車載カメラ、１７…車速センサ、１９…ヨーセンサ、２１…Ｇセンサ、２３…舵角センサ、２５…方向指示スイッチ、２７…ＧＰＳ、２９…地図情報記憶部、３１…車両制御装置、３５、３７…物標候補、３９…画像、４１…縦軸

Claims

自車両に搭載されたカメラ（１５）を用いて自車両の外部を撮影した画像を所定時間ごとに取得する画像取得ユニット（３）と、
前記画像において物標候補を認識する物標候補認識ユニット（５）と、
連続するＮフレームの前記画像において同一の前記物標候補が認識されることを条件として、その物標候補を物標と判定する物標判定ユニット（７）と、
静止している物標が前記画像において見かけ上移動するときの移動速度と相関するパラメータＸを取得するパラメータＸ取得ユニット（９）と、
前記パラメータＸの値が、前記移動速度を大きくするものであるほど、前記Ｎを小さく設定するＮ設定ユニット（１３）と、
を備えることを特徴とする画像処理装置（１）。
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記パラメータＸは、ステアリング角度、ステアリング角速度、ヨーレート、ヨーレート変化率、ピッチ角、ピッチ角変化率、自車両の車速、及び自車両の前後方向における加速度から成る群から選択される１以上であることを特徴とする画像処理装置。
請求項１又は２に記載の画像処理装置であって、
前記パラメータＸは、自車両のヨーイング又はピッチングの大きさと相関を有するパラメータであり、
前記Ｎ設定ユニットは、前記パラメータＸの値が、前記ヨーイング又はピッチングを大きくするものであるほど、前記Ｎを小さく設定することを特徴とする画像処理装置。
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
自車両から物標までの距離と相関するパラメータＹを取得するパラメータＹ取得ユニット（１１）を備え、
前記Ｎ設定ユニットは、前記パラメータＹの値と対応する前記距離が小さいほど、前記Ｎを小さく設定することを特徴とする画像処理装置。
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記パラメータＹは、前記画像における前記物標候補の大きさ、前記画像の上下方向における前記物標候補の位置、及び前記画像の左右方向における前記物標の位置から成る群から選択される１以上であることを特徴とする画像処理装置。
自車両に搭載されたカメラ（１５）を用いて自車両の外部を撮影した画像を所定時間ごとに取得する画像取得ユニット（３）と、
連続するＮフレームの前記画像において同一の前記物標候補が認識されることを条件として、その物標候補を物標と判定する物標判定ユニット（７）と、
自車両から物標までの距離と相関するパラメータＹを取得するパラメータＹ取得ユニット（１１）と、
前記パラメータＹの値と対応する前記距離が小さいほど、前記Ｎを小さく設定するＮ設定ユニット（１３）と、
を備えることを特徴とする画像処理装置（１）。
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記パラメータＹは、前記画像における前記物標候補の大きさ、前記画像の上下方向における前記物標候補の位置、及び前記画像の左右方向における前記物標の位置から成る群から選択される１以上であることを特徴とする画像処理装置。