JP2017068700A - 物体検出装置、物体検出方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車両検出装置1は、走行中の車両から撮像した画像に基づいて、自車両との相対距離が変動する前方車両を検出する装置である。自車両に搭載されたカメラ10と、画像中において路面を含む領域を探索領域として決定する探索領域決定部12と、探索領域を境界線によって上方領域と下方領域に二分し、上方領域には拡大率一定のオプティカルフローモデルを適用し、下方領域には平面拘束条件を有するオプティカルフローモデルを適用して、カメラにて異なる時刻に撮像された複数の画像における対応点を求め、当該対応点の画素値の差分に関するコストを最小とする境界線を求めるコスト最小化部13と、境界線に基づいて前方車両の有無を判定する車両有無判定部14とを備える。
【選択図】図2
Description
[車両検出装置の構成]
図2は、第1の実施の形態の車両検出装置1の構成を示す図である。車両検出装置1は、カメラ10と、カメラ10にて撮像した画像に基づいて車両の有無を検出する処理を行う制御部11と、検出結果を出力する出力部16とを有している。出力部16は、警報出力装置30に接続されており、警報出力装置30は、車両有無の判定結果に基づいて警報を出力する。
次に、オプティカルフローモデルについて説明する。まず、以下の説明で用いる記号について次のとおり定義する。
まず、時刻tでの自車座標系から見た物***置
次に、本発明の第2の実施の形態の車両検出装置について説明する。第2の実施の形態の車両検出装置の基本的な構成は、第1の実施の形態の車両検出装置1と同じであり(図2参照)、探索領域Rの上方領域Raと下方領域Rbに異なるオプティカルフローモデルを適用して、異なる時刻に撮像した画像間のコストを計算する。第2の実施の形態の車両検出装置は、探索領域Rの決定の仕方が第1の実施の形態とは異なる。
次に、第3の実施の形態の車両検出装置について説明する。第3の実施の形態の車両検出装置の基本的な構成は、第1の実施の形態の車両検出装置1と同じであるが(図2参照)、特殊な背景であっても、車両有無の誤判定を防止する機能が追加されている。ここでいう特殊な背景とは、実際には、前方に車両が実際に存在せず、道路の消失点から放射状にテクスチャが変化しないようなシーンである。例えば、砂漠の直線道路のようなシーンである。このようなシーンにおいては、上方領域Raに車両が存在しない場合であっても、車両がある場合と同様の拡大率一定のオプティカルフローモデルが成り立ち、コストが小さく算出されてしまい、その結果、車両を誤検出してしまう可能性がある。
図10は、第4の実施の形態の車両検出装置4の構成を示す図である。第4の実施の形態の車両検出装置4の構成を示す図である。第4の実施の形態の車両検出装置4の基本的な構成は、第1の実施の形態の車両検出装置1と同じであるが、第4の実施の形態の車両検出装置4は、画像中から路面に引かれた白線を検出する白線検出部22を備えている。路面に引かれた白線を検出する技術としては、道路と白線のエッジを抽出する方法や、テンプレートマッチング等の方法の公知技術を用いることができる。
図12は、第5の実施の形態の車両検出装置5の構成を示す図である。第5の実施の形態の車両検出装置5は、第1の実施の形態の車両検出装置1の構成に加えて、車両の速度を検出する速度センサ31と車両の舵角を検出する舵角センサ32からのデータを受信する走行データ受信部23を備えている。
10 カメラ
11 制御部
12 探索領域決定部
13 コスト最小化部
14 車両有無判定部
15 TTC計算部
16 出力部
17 記憶部
18 カメラ設定情報
19 領域決定パラメータ
20 オプティカルフローモデル
21 判定閾値
22 白線検出部
23 走行データ受信部
30 警報出力装置
31 速度センサ
32 舵角センサ
Claims (12)
- 走行中の車両から撮像した画像に基づいて、車両との相対距離が変動する物体を検出する装置であって、
車両に搭載されたカメラと、
前記画像中において路面を含む領域を探索領域として決定する探索領域決定部と、
前記探索領域を境界線によって上方領域と下方領域に二分し、前記上方領域には拡大率一定のオプティカルフローモデルを適用し、前記下方領域には平面拘束条件を有するオプティカルフローモデルを適用して、前記カメラにて異なる時刻に撮像された複数の画像における対応点を求め、当該対応点の画素値の差分に関するコストを最小とする境界線を求めるコスト最小化部と、
前記境界線に基づいて物体の有無を判定する判定部と、
を備える物体検出装置。 - 前記探索領域は前記画像内の固定の領域であって、前記コスト最小化部は、前記探索領域を上下に二分し得る境界線のうちで、前記コストを最小にする境界線を求める請求項1に記載の物体検出装置。
- 前記探索領域は前記画像の消失点を基準として拡大・縮小する可変の領域であって、前記コスト最小化部は、前記可変の探索領域のうちで、前記コストを最小にする探索領域とその境界線を求める請求項1に記載の物体検出装置。
- 前記境界線は、前記上方領域と前記下方領域の面積が等しくなるように設定する請求項3に記載の物体検出装置。
- 前記画像から道路の白線を検出する白線検出部を備え、
前記探索領域決定部は、前記白線検出部にて検出された白線に基づいて、前記探索領域を決定する請求項1乃至4のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記探索領域決定部は、路面に合わせた形状の探索領域を決定する請求項5に記載の物体検出装置。
- 車両のセンサから取得した車両の速度または回転角速度のデータを受信する走行データ受信部を備え、
前記コスト最小化部は、車両の速度または回転角速度のデータを用いて、コスト最小化計算を行う請求項1乃至6のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記コスト最小化部で求めた値に基づいて、検出した物体が車両に衝突するまでの時間を求めるTTC計算部を備える請求項1乃至7のいずれかに記載の物体検出装置。
- 前記コスト最小化部で求めた境界線を物体の下端部として、物体までの距離を求める距離計算部を備える請求項1乃至8のいずれかに記載の物体検出装置。
- 前記判定部は、前記コスト最小化部で求めたコストを最小とする上方領域および下方領域を前記画像の消失点を基準として拡大・縮小させたときのコストの変動を求め、コストの変動が所定の閾値以内である場合には、物体が存在しないと判定する請求項1乃至9のいずれかに記載の物体検出装置。
- 走行中の車両から撮像した画像に基づいて、車両との相対距離が変動する物体を物体検出装置によって検出する方法であって、
車両に搭載されたカメラによって車両の前方または後方を撮像するステップと、
前記物体検出装置が、前記画像中において路面を含む領域を探索領域として決定するステップと、
前記物体検出装置が、前記探索領域を境界線によって上方領域と下方領域に二分し、前記上方領域には拡大率一定のオプティカルフローモデルを適用し、前記下方領域には平面拘束条件を有するオプティカルフローモデルを適用して、前記カメラにて異なる時刻に撮像された複数の画像における対応点を求め、当該対応点の画素値の差分に関するコストを最小とする境界線を求めるステップと、
前記物体検出装置が、前記境界線に基づいて物体の有無を判定するステップと、
を備える物体検出方法。 - 走行中の車両から撮像した画像に基づいて、車両との相対距離が変動する物体を検出するためのプログラムであって、コンピュータに、
車両に搭載されたカメラによって撮像した画像を取得するステップと、
前記画像中において路面を含む領域を探索領域として決定するステップと、
前記探索領域を境界線によって上方領域と下方領域に二分し、前記上方領域には拡大率一定のオプティカルフローモデルを適用し、前記下方領域には平面拘束条件を有するオプティカルフローモデルを適用して、前記カメラにて異なる時刻に撮像された複数の画像における対応点を求め、当該対応点の画素値の差分に関するコストを最小とする境界線を求めるステップと、
前記境界線に基づいて物体の有無を判定するステップと、
を実行させるプログラム。
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