JP2022034034A - 障害物検出方法、電子機器、路側機器、及びクラウド制御プラットフォーム - Google Patents
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Abstract
Description
現在画像内の前記所定の平面における複数の基準点の現在座標とテンプレート画像内の前記複数の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とに基づいて、前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定することと、
前記変換パラメータと前記現在画像内の前記障害物対象の画素座標とを用いて前記障害物の世界座標系での位置を決定することとを含む障害物検出方法を提供する。
前記少なくとも1つのプロセッサに通信可能に接続されたメモリとを含み、
前記メモリは、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行可能な命令を記憶しており、前記命令は前記少なくとも1つのプロセッサにより実行されて、前記少なくとも1つのプロセッサが上記のような方法を実行できるようにする電子機器を提供する。
Claims (21)
- 障害物検出方法であって、
所定の平面に位置する少なくとも1つの障害物を示す少なくとも1つの障害物対象を含む現在画像を取得することと、
現在画像内の前記所定の平面における複数の基準点の現在座標とテンプレート画像内の前記複数の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とに基づいて、前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定することと、
前記変換パラメータと前記現在画像内の前記障害物対象の画素座標とを用いて前記障害物の世界座標系での位置を決定することとを含む、障害物検出方法。 - 現在画像内の前記所定の平面における複数の基準点の現在座標とテンプレート画像内の前記複数の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とに基づいて、前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定することは、
前記テンプレート画像と前記現在画像とに基づくとともに、前記テンプレート画像内の対応する基準点のテンプレート座標に基づいて、前記複数の基準点の前記現在画像内の現在座標を決定することと、
前記複数の基準点の前記現在座標と対応する基準点の前記テンプレート座標との間の変換に基づいて前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定することとを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記テンプレート画像と前記現在画像とに基づくとともに、前記テンプレート画像内の対応する基準点のテンプレート座標に基づいて、前記複数の基準点の前記現在画像内の現在座標を決定することは、
オプティカルフロー追跡方法によって、前記テンプレート画像の対応する基準点に対する前記現在画像内の前記基準点の第1のズレ量を決定することと、
前記基準点の前記第1のズレ量と前記テンプレート座標とに基づいて、前記基準点の現在座標を決定することとを含む、請求項2に記載の方法。 - 前記複数の基準点の前記現在座標と対応する基準点の前記テンプレート座標とに基づいて前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定することは、
前記複数の基準点の前記現在座標と前記テンプレート座標を用いて、候補変換パラメータを決定することと、
前記候補変換パラメータを用いて前記複数の基準点の前記現在座標に対して座標変換を行い、前記複数の基準点の第1の変換座標を得ることと、
対応するテンプレート座標に対する前記複数の基準点の第1の変換座標の再投影誤差を決定することと、
誤差閾値未満の再投影誤差を有する前記複数の基準点の第1のサブセットを決定することと、
前記第1のサブセット中の基準点の現在座標と前記テンプレート画像内の前記第1のサブセット中の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とを用いて、前記変換パラメータを決定することとを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記複数の基準点の前記現在座標と対応する基準点の前記テンプレート座標とに基づいて前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定することは、
前記複数の基準点のそれぞれに対して、前記現在画像のうち該基準点を中心とする現在ピクチャーブロックと前記テンプレート画像のうち該基準点に対応する基準点を中心とするテンプレートピクチャーブロックとの間の類似度を用いて、該基準点と該基準点に対応する基準点との間の第2のズレ量を決定することと、
前記第1のズレ量と前記第2のズレ量とに基づいて、前記複数の基準点の第2のサブセットを決定することであって、前記第2のサブセット中の基準点の第1のズレ量と第2のズレ量との間の差が差閾値未満であることと、
前記第2のサブセット中の基準点の現在座標と前記テンプレート画像内の前記第2のサブセット中の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とを用いて、前記変換パラメータを決定することとを含む、請求項3に記載の方法。 - 前記変換パラメータはホモグラフィ行列である、請求項1~5のいずれか1項に記載の方法。
- 前記変換パラメータと前記現在画像内の前記障害物対象の画素座標とを用いて前記障害物の世界座標系での位置を決定することは、
前記現在画像内の前記障害物対象の第1の座標を決定することと、
前記変換パラメータに基づいて前記障害物対象の前記第1の座標を変換し、前記障害物対象の第2の座標を得ることと、
前記障害物対象の第2の座標に基づいて、前記障害物の世界座標系での位置を決定することとを含む、請求項1~6のいずれか1項に記載の方法。 - 前記障害物対象の第2の座標に基づいて、前記障害物の世界座標系での位置を決定することは、
カメラ座標系において所定の平面を示す方程式を用いて、前記障害物対象の前記第2の座標に基づいて、前記障害物のカメラ座標系での位置を決定することと、
前記障害物のカメラ座標系での位置に基づいて前記障害物の世界座標系での位置を決定することとを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記障害物は歩行者又は車両である、請求項1~8のいずれか1項に記載の方法。
- 前記基準点はレーンライン、ストップライン又は折れ標識ラインの角点である、請求項1~9のいずれか1項に記載の方法。
- 障害物検出装置であって、
所定の平面に位置する少なくとも1つの障害物を示す少なくとも1つの障害物対象を含む現在画像を取得するように構成される画像取得ユニットと、
現在画像内の前記所定の平面における複数の基準点の現在座標とテンプレート画像内の前記複数の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とに基づいて、前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定するように構成される変換決定ユニットと、
前記変換パラメータと前記現在画像内の前記障害物対象の画素座標とを用いて前記障害物の世界座標系での位置を決定するように構成される障害物位置決定ユニットとを含む、障害物検出装置。 - 変換決定ユニットは、
前記テンプレート画像と前記現在画像とに基づくとともに、前記テンプレート画像内の対応する基準点のテンプレート座標に基づいて、前記複数の基準点の前記現在画像内の現在座標を決定するように構成される座標決定サブユニットと、
前記複数の基準点の前記現在座標と対応する基準点の前記テンプレート座標との間の変換に基づいて前記現在画像と前記テンプレート画像との間の変換パラメータを決定するように構成されるパラメータ決定ユニットとを含む、請求項11に記載の装置。 - 座標決定サブユニットは、
オプティカルフロー追跡方法によって、前記テンプレート画像の対応する基準点に対する前記現在画像内の前記基準点の第1のズレ量を決定するように構成される追跡サブユニットと、
前記基準点の前記第1のズレ量と前記テンプレート座標とに基づいて、前記基準点の現在座標を決定するように構成されるズレサブユニットとを含む、請求項12に記載の装置。 - パラメータ決定ユニットは、
前記複数の基準点の前記現在座標と前記テンプレート座標を用いて、候補変換パラメータを決定するように構成される候補変換決定サブユニットと、
前記候補変換パラメータを用いて前記複数の基準点の前記現在座標に対して座標変換を行い、前記複数の基準点の第1の変換座標を得るように構成される変換サブユニットと、
対応するテンプレート座標に対する前記複数の基準点の第1の変換座標の再投影誤差を決定するように構成される誤差決定サブユニットと、
基準点が誤差閾値未満の再投影誤差を有する前記複数の基準点の第1のサブセットを決定するように構成される選別サブユニットと、
前記第1のサブセット中の基準点の現在座標と前記テンプレート画像内の前記第1のサブセット中の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とを用いて、前記変換パラメータを決定するように構成される変換パラメータ決定サブユニットとを含む、請求項13に記載の装置。 - パラメータ決定ユニットは、
前記複数の基準点のそれぞれに対して、前記現在画像のうち該基準点を中心とする現在ピクチャーブロックと前記テンプレート画像のうち該基準点に対応する基準点を中心とするテンプレートピクチャーブロックとの間の類似度を用いて、該基準点と該基準点に対応する基準点との間の第2のズレ量を決定するように構成される類似度決定サブユニットと、
前記第1のズレ量と前記第2のズレ量とに基づいて、前記複数の基準点の第2のサブセットを決定するように構成される選別サブユニットであって、前記第2のサブセット中の基準点の第1のズレ量と第2のズレ量との間の差が差閾値未満である選別サブユニットと、
前記第2のサブセット中の基準点の現在座標と前記テンプレート画像内の前記第2のサブセット中の基準点に対応する基準点のテンプレート座標とを用いて、前記変換パラメータを決定するように構成される変換パラメータ決定サブユニットとを含む、請求項13に記載の装置。 - 障害物位置決定ユニットは、
前記現在画像内の前記障害物対象の第1の座標を決定するように構成される第1の座標決定サブユニットと、
前記変換パラメータに基づいて前記障害物対象の前記第1の座標を変換し、前記障害物対象の第2の座標を得るように構成される第2の座標決定サブユニットと、
前記障害物対象の第2の座標に基づいて、前記障害物の世界座標系での位置を決定するように構成される世界座標決定サブユニットとを含む、請求項11~15のいずれか1項に記載の装置。 - 少なくとも1つのプロセッサと、
前記少なくとも1つのプロセッサに通信可能に接続されたメモリとを含み、
前記メモリは、前記少なくとも1つのプロセッサにより実行可能な命令を記憶しており、前記命令は前記少なくとも1つのプロセッサにより実行されて、前記少なくとも1つのプロセッサが請求項1~10のいずれか1項に記載の方法を実行できるようにする、電子機器。 - 請求項17に記載の電子機器を含む路側機器。
- 請求項1~10のいずれか1項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるためのコンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
- プロセッサにより実行されると、請求項1~10のいずれか1項に記載の方法を実現するコンピュータプログラムを含む、コンピュータプログラム製品。
- 請求項17に記載の電子機器を含むクラウド制御プラットフォーム。
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Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113312979B (zh) * | 2021-04-30 | 2024-04-16 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 图像处理方法、装置、电子设备、路侧设备及云控平台 |
CN113819890B (zh) * | 2021-06-04 | 2023-04-14 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 测距方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001319218A (ja) * | 2000-02-29 | 2001-11-16 | Hitachi Ltd | 画像監視装置 |
JP2005182504A (ja) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 駐車支援システム |
JP2008197917A (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2009020800A (ja) * | 2007-07-13 | 2009-01-29 | Casio Comput Co Ltd | 特徴点追跡装置及びプログラム |
JP2010103877A (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2010287153A (ja) * | 2009-06-15 | 2010-12-24 | Renesas Electronics Corp | 混雑状況判定装置と混雑状況判定方法並びにプログラム |
JP2012146199A (ja) * | 2011-01-13 | 2012-08-02 | Nippon Steel Corp | 視線位置検出装置、視線位置検出方法、及びコンピュータプログラム |
JP2015111339A (ja) * | 2013-12-06 | 2015-06-18 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 画像検索システム、画像検索装置、検索サーバ装置、画像検索方法、及び画像検索プログラム |
JP6227211B1 (ja) * | 2017-03-15 | 2017-11-08 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP2020013293A (ja) * | 2018-07-18 | 2020-01-23 | アマノ株式会社 | 駐車場管理システム、駐車場管理装置、駐車場管理方法、及びプログラム |
CN111612760A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法和装置 |
JP2020187385A (ja) * | 2019-05-09 | 2020-11-19 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 幾何パラメータ推定装置、幾何パラメータ推定システム、幾何パラメータ推定方法及びコンピュータプログラム |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10143659A (ja) * | 1996-11-06 | 1998-05-29 | Komatsu Ltd | 物体検出装置 |
JP4406381B2 (ja) * | 2004-07-13 | 2010-01-27 | 株式会社東芝 | 障害物検出装置及び方法 |
JP4297501B2 (ja) * | 2004-08-11 | 2009-07-15 | 国立大学法人東京工業大学 | 移動体周辺監視装置 |
CN101441076B (zh) * | 2008-12-29 | 2010-06-02 | 东软集团股份有限公司 | 一种检测障碍物的方法和装置 |
US8417062B2 (en) * | 2009-10-19 | 2013-04-09 | Ut-Battelle, Llc | System and method for stabilization of fisheye video imagery |
JP2013061773A (ja) * | 2011-09-13 | 2013-04-04 | Ricoh Co Ltd | 前方障害物検知装置 |
CN104299244B (zh) * | 2014-09-26 | 2017-07-25 | 东软集团股份有限公司 | 基于单目相机的障碍物检测方法及装置 |
US10248124B2 (en) * | 2016-07-21 | 2019-04-02 | Mobileye Vision Technologies, Inc. | Localizing vehicle navigation using lane measurements |
CN108682038B (zh) * | 2018-04-27 | 2021-12-14 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 位姿确定方法、装置及存储介质 |
CN108830257A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-16 | 电子科技大学 | 一种基于单目光流的潜在障碍物检测方法 |
CN109300159B (zh) * | 2018-09-07 | 2021-07-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 位置检测方法、装置、设备、存储介质及车辆 |
CN111754580A (zh) * | 2019-03-28 | 2020-10-09 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种摄像头标定方法、路侧感知设备和智慧交通*** |
CN110146869B (zh) * | 2019-05-21 | 2021-08-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 确定坐标系转换参数的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN110213488B (zh) * | 2019-06-06 | 2022-01-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种定位方法及相关设备 |
CN110728720B (zh) * | 2019-10-21 | 2023-10-13 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 用于相机标定的方法、装置、设备和存储介质 |
CN111046762A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-04-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种对象定位方法、装置电子设备及存储介质 |
CN111578839B (zh) * | 2020-05-25 | 2022-09-20 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 障碍物坐标处理方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
-
2020
- 2020-12-25 CN CN202011558835.0A patent/CN112560769B/zh active Active
-
2021
- 2021-12-14 KR KR1020210178984A patent/KR20220004604A/ko not_active Application Discontinuation
- 2021-12-22 US US17/560,246 patent/US20220114813A1/en active Pending
- 2021-12-23 EP EP21217337.1A patent/EP3961583A3/en active Pending
- 2021-12-24 JP JP2021210732A patent/JP7351892B2/ja active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001319218A (ja) * | 2000-02-29 | 2001-11-16 | Hitachi Ltd | 画像監視装置 |
JP2005182504A (ja) * | 2003-12-19 | 2005-07-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 駐車支援システム |
JP2008197917A (ja) * | 2007-02-13 | 2008-08-28 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
JP2009020800A (ja) * | 2007-07-13 | 2009-01-29 | Casio Comput Co Ltd | 特徴点追跡装置及びプログラム |
JP2010103877A (ja) * | 2008-10-27 | 2010-05-06 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
JP2010287153A (ja) * | 2009-06-15 | 2010-12-24 | Renesas Electronics Corp | 混雑状況判定装置と混雑状況判定方法並びにプログラム |
JP2012146199A (ja) * | 2011-01-13 | 2012-08-02 | Nippon Steel Corp | 視線位置検出装置、視線位置検出方法、及びコンピュータプログラム |
JP2015111339A (ja) * | 2013-12-06 | 2015-06-18 | 株式会社デンソーアイティーラボラトリ | 画像検索システム、画像検索装置、検索サーバ装置、画像検索方法、及び画像検索プログラム |
JP6227211B1 (ja) * | 2017-03-15 | 2017-11-08 | 三菱電機株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP2020013293A (ja) * | 2018-07-18 | 2020-01-23 | アマノ株式会社 | 駐車場管理システム、駐車場管理装置、駐車場管理方法、及びプログラム |
JP2020187385A (ja) * | 2019-05-09 | 2020-11-19 | エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社 | 幾何パラメータ推定装置、幾何パラメータ推定システム、幾何パラメータ推定方法及びコンピュータプログラム |
CN111612760A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于检测障碍物的方法和装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
市村直幸: "フレーム毎の特徴点抽出に基づく特徴点の追跡", [ONLINE], JPN7022004931, 2001, ISSN: 0004905068 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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