JP2019509552A - コンテキスト及び深さ順序を用いる、部分的に遮られた物体の検出 - Google Patents
コンテキスト及び深さ順序を用いる、部分的に遮られた物体の検出 Download PDFInfo
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Abstract
Description
一般に、本明細書で開示されたシステム及び方法は、特に、車両近傍において、部分的に遮られた物体(例えば、歩行者、オートバイ運転者、自転車運転者、及び/又は動物)を検出し、偽陽性検出結果を減少させるために、部分的に遮られた物体の検出が正確であるかどうかを検証するものである。以下で示されるものは、1つ以上の例示的な態様を説明するためのものであり、限定する目的ではないが、図面を参照すると、図1は、部分的に遮蔽された物体の検出のためのシステム及び方法を実施するための動作環境100の概略図である。環境100の構成要素、並びに本明細書で記載される他のシステム、ハードウェアアーキテクチャ、及びソフトウェアアーキテクチャの構成要素は、組み合わされたり、省略されたり、組織化されたりすることで、種々の実施例のために異なるアーキテクチャとして構成されてよい。さらに、動作環境100の構成要素は、例えば、先進運転者支援システム(Advanced Driver Assistance System)(ADAS)による部分的に遮られた歩行者の検出のための車両(図示せず)と共に実装されてもよいし、関連付けられてもよい。
図3を参照して、本開示の例示的な態様による、部分的に遮られた物体及び他の物体の検出を検証する方法について説明する。図3は、図1及び図2の構成要素を参照して説明される。さらに、これらの方法は、図1に示されるシステムや他のシステムや方法で実現されるアルゴリズムを参照して説明される。ブロック302において、該方法は、画像入力装置132(図1)から入力画像を受け取ることを含む。入力画像は、I: Λ ⊂ Z(Zは整数全体の集合を表す)→[0,255]として表現されるグレースケール画像であってよい。ここで、Λは格子である。入力画像は、例えば、画像入力装置132(図1)によって取り込まれた運転シーンの一部を含むことができる。さらに、入力画像は、1つ又は複数の部分的に遮られた物体を含むことができる。例えば、図2に示す入力画像202は、2つの歩行者(ボックス204、206参照)を含むことができ、各歩行者は、車両によって部分的に遮られている。
Claims (20)
- 第1の物体の検出を検証する方法であって、前記第1の物体は車両に関連する第2の物体によって部分的に遮られており、該方法は、
画像入力装置を介して画像情報を受け取るステップと、
前記第1の物体に対応する前記画像情報における第1画像の境界を示す第1検出ウィンドウを決定するステップと、
前記第2の物体に対応する前記画像情報における第2画像の境界を示す第2検出ウィンドウを決定するステップと、
前記第1検出ウィンドウと前記第2検出ウィンドウとが重なっているか否かを判断するステップと、
前記第1検出ウィンドウまでの第1距離と前記第2検出ウィンドウまでの第2距離とを決定するステップと、
前記第1距離と前記第2距離とを比較するステップと、
前記第1距離が前記第2距離よりも大きい場合、前記第1の物体は前記第2の物体によって部分的に遮られていると確証するステップと、
を有する、
方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記第1の物体は前記第2の物体によって部分的に遮られていると確証する前記ステップは、
深度センサから、前記深度センサと前記第2の物体との間の測定距離に対応する入力を受け取るステップと、
前記第1距離と前記測定距離とを比較するステップと、
前記第1距離が前記測定距離よりも大きいことを確証するステップと、
をさらに有する、
方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記第1の物体はヒトである、
方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記第1の物体は、ヒト、自転車、オートバイ、動物からなる群から選択される、
方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記画像入力装置はカメラである、
方法。 - 請求項5記載の方法において、
前記カメラは前記車両に搭載される、
方法。 - 請求項1記載の方法において、
前記第1検出ウィンドウと前記第2検出ウィンドウとが重なっているかどうかを判断する前記ステップは、
前記第1画像は部分的な画像であるかどうかを判定するステップを含む、
方法。 - 請求項7記載の方法において、
前記第1画像はヒトであり、
前記第1画像は部分的な画像であるかどうかを判定する前記ステップは、
前記第1画像の少なくとも一部に対して、ヒト認識を適用するステップを含む、
方法。 - 請求項2記載の方法において、
前記深度センサは、LIDAR装置、RADAR装置、ステレオカメラシステムからなる群から選択される、
方法。 - 第1の物体の検出を検証する方法であって、前記第1の物体は車両に関連する第2の物体によって部分的に遮られ、該方法は、
画像入力装置を介して画像情報を受け取るステップと、
前記第1の物体に対応する前記画像情報における第1画像の境界を示す第1検出ウィンドウを決定するステップと、
前記第2の物体に対応する前記画像情報における第2画像の境界を示す第2検出ウィンドウを決定するステップと、
前記第1検出ウィンドウと前記第2検出ウィンドウとが重なっているかどうかを判断するステップと、
前記第1検出ウィンドウまでの第1距離を決定するステップと、
深度センサから、前記深度センサと前記第2の物体との間の測定距離に対応する入力を受け取るステップと、
前記第1距離と前記測定距離とを比較するステップと、
前記第1距離が前記測定距離よりも大きい場合、前記第1の物体は前記第2の物体によって部分的に遮られていると確証するステップと、
有する、方法。 - 第1の物体の検出を検証するシステムであって、前記第1の物体は車両に関連する第2の物体によって部分的に遮られ、該システムは、
画像情報を受け取る画像入力装置と、
前記第1の物体に対応する前記画像情報における第1画像の境界を示す第1検出ウィンドウを決定し、また前記第2の物体に対応する前記画像情報における第2画像の境界を示す第2検出ウィンドウを決定する物体検出器と、
コンピュータ通信可能に、前記画像入力装置及び前記物体検出器に動作可能に接続されたプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、
前記第1検出ウィンドウと前記第2検出ウィンドウとが重なっているかどうかを判断し、
前記第1検出ウィンドウと前記第2検出ウィンドウとが重なっている場合、前記第1の物体までの第1距離と前記第2の物体までの第2距離とを決定し、
前記第1距離が前記第2距離よりも大きい場合、前記第1の物体は部分的に遮られていると確証する、
システム。 - 請求項11記載のシステムにおいて、
前記第1の物体までの第1距離と前記第2の物体までの第2距離とを決定する際、前記プロセッサは、
前記第1検出ウィンドウのための位置情報と受け取った前記画像情報とを用いて、前記第1の物体までの第1距離を決定する、
システム。 - 請求項12記載のシステムにおいて、
前記第1の物体までの第1距離と前記第2の物体までの第2距離とを決定する際、前記プロセッサは、
前記第2検出ウィンドウのための位置情報と受け取った前記画像情報とを用いて、前記第2の物体までの第2距離を決定する、
システム。 - 請求項12記載のシステムにおいて、
該システムはさらに深度センサを備え、
前記第1の物体までの第1距離と前記第2の物体までの第2距離とを決定する際、前記プロセッサは、
前記深度センサと前記第2の物体との間の距離に対応する深度センサ入力を、前記第2距離として受け取る、
システム。 - 請求項11記載のシステムにおいて、
前記第1の物体はヒトである、
システム。 - 請求項11記載のシステムにおいて、
前記画像入力装置はカメラである、
システム。 - 請求項16記載のシステムにおいて、
前記カメラは前記車両に搭載される、
システム。 - 請求項11記載のシステムにおいて、
前記第1検出ウィンドウと前記第2検出ウィンドウとが重なっているかどうかを判断する際、前記第1画像は部分的な画像であるかどうかを判定する、
システム。 - 請求項18記載のシステムにおいて、
前記第1画像はヒトであり、
前記第1画像は部分的な画像であるかどうかを判定する際、
前記第1画像の少なくとも一部に対して、ヒト認識を適用する、
システム。 - 請求項14記載のシステムにおいて、
前記深度センサは、LIDAR装置、RADAR装置、ステレオカメラシステムからなる群から選択される、
システム。
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