JPH11185027A - 物体検出装置 - Google Patents
物体検出装置Info
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- JPH11185027A JPH11185027A JP9365855A JP36585597A JPH11185027A JP H11185027 A JPH11185027 A JP H11185027A JP 9365855 A JP9365855 A JP 9365855A JP 36585597 A JP36585597 A JP 36585597A JP H11185027 A JPH11185027 A JP H11185027A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 参照画像等を必要とせず、物体の有無を簡易
かつ高い信頼性で検出する。 【解決手段】 テレビカメラ２で駐車場１の画像を得
る。画像処理装置は、駐車場１の各駐車区画１１に対応
した画像区画領域Ｍを設定するとともに、濃度の近い画
像領域を統合して上記画像区画領域Ｍを小領域に区画す
る。画像区画領域Ｍ内を少数の面積比の大きい小領域が
占める場合には対応する駐車区画１１に車両無しと判定
し、一方、上記画像区画領域Ｍ内を多数の面積比の小さ
い小領域が占める場合には車両有りと判定する。
かつ高い信頼性で検出する。 【解決手段】 テレビカメラ２で駐車場１の画像を得
る。画像処理装置は、駐車場１の各駐車区画１１に対応
した画像区画領域Ｍを設定するとともに、濃度の近い画
像領域を統合して上記画像区画領域Ｍを小領域に区画す
る。画像区画領域Ｍ内を少数の面積比の大きい小領域が
占める場合には対応する駐車区画１１に車両無しと判定
し、一方、上記画像区画領域Ｍ内を多数の面積比の小さ
い小領域が占める場合には車両有りと判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は物体検出装置に関
し、特に駐車場の各駐車区画における車両の有無の検出
等に好適に使用できる物体検出装置に関する。
し、特に駐車場の各駐車区画における車両の有無の検出
等に好適に使用できる物体検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】駐車場の空きスペースを確認するために
各駐車区画における車両の有無を検出する必要があり、
これを画像処理によって実現する試みが種々なされてい
る。例えば特開平４−２１６１８２号公報では、参照画
像と学習画像とから所定エリアの特徴ベクトルを算出し
て当該エリアの物体識別系を設計し、これによって処理
画像中の上記エリアにおける物体の有無を検出する方法
が示されている（以上、第１従来例）。
各駐車区画における車両の有無を検出する必要があり、
これを画像処理によって実現する試みが種々なされてい
る。例えば特開平４−２１６１８２号公報では、参照画
像と学習画像とから所定エリアの特徴ベクトルを算出し
て当該エリアの物体識別系を設計し、これによって処理
画像中の上記エリアにおける物体の有無を検出する方法
が示されている（以上、第１従来例）。
【０００３】また、特開平７−４１１１８号公報には、
所定エリアの平均濃度と濃度分散を、基準となる平均濃
度および濃度分散と比較して物体の有無を検出する装置
が示されている（以上、第２従来例）。
所定エリアの平均濃度と濃度分散を、基準となる平均濃
度および濃度分散と比較して物体の有無を検出する装置
が示されている（以上、第２従来例）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記第１従来
例では、参照画像として物体の存在しない画像を得る必
要があるため、駐車場等を対象とする場合には、車両が
全く居ないタイミングでの画像を得ることが困難な場合
があるとともに、この参照画像と、判定の対象となる処
理画像とが異なる時刻に得られるため、この間に撮像の
ためのテレビカメラが風による微小な揺れ等で位置ずれ
を生じて判定精度が低下するという問題がある。また、
演算が比較的複雑であるという問題もある。
例では、参照画像として物体の存在しない画像を得る必
要があるため、駐車場等を対象とする場合には、車両が
全く居ないタイミングでの画像を得ることが困難な場合
があるとともに、この参照画像と、判定の対象となる処
理画像とが異なる時刻に得られるため、この間に撮像の
ためのテレビカメラが風による微小な揺れ等で位置ずれ
を生じて判定精度が低下するという問題がある。また、
演算が比較的複雑であるという問題もある。
【０００５】また、上記第２従来例では、濃度および濃
度分散を基準値と直接比較するものであるため日照の影
響を受けやすく、判定の信頼性に欠けるという問題があ
る。
度分散を基準値と直接比較するものであるため日照の影
響を受けやすく、判定の信頼性に欠けるという問題があ
る。
【０００６】本発明はこのような課題を解決するもの
で、参照画像等を必要とせず、物体の有無を簡易かつ高
い信頼性で検出できる物体検出装置を提供することを目
的とする。
で、参照画像等を必要とせず、物体の有無を簡易かつ高
い信頼性で検出できる物体検出装置を提供することを目
的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は、所定の場所における物体の有無を検出す
る装置であって、上記所定の場所の画像を得る撮像手段
（２）と、当該撮像手段により得られた画像内で性質の
似ている画像領域の大きさとその分布に基づいて物体の
有無を判定する判定手段（３，ステップ１０６）とを有
している。「性質」とは、濃度や色、テクスチャ等であ
る。物体の有無の判定は、例えば上記画像内を少数の大
きな画像領域が占める場合には物体無しと判定し、一
方、上記画像内を多数の小さな画像領域が占める場合に
は物体有りと判定する。また、画像領域の大きさは、そ
の面積や画素数、周囲長等で表わされる。
め、本発明は、所定の場所における物体の有無を検出す
る装置であって、上記所定の場所の画像を得る撮像手段
（２）と、当該撮像手段により得られた画像内で性質の
似ている画像領域の大きさとその分布に基づいて物体の
有無を判定する判定手段（３，ステップ１０６）とを有
している。「性質」とは、濃度や色、テクスチャ等であ
る。物体の有無の判定は、例えば上記画像内を少数の大
きな画像領域が占める場合には物体無しと判定し、一
方、上記画像内を多数の小さな画像領域が占める場合に
は物体有りと判定する。また、画像領域の大きさは、そ
の面積や画素数、周囲長等で表わされる。
【０００８】本発明において、所定の場所に物体が無い
場合には、得られる画像はほぼ均一な背景のみの画像と
なるから、この画像内には性質の似ている大きな画像領
域が少数生じる。これに対して、上記所定の場所に物体
が有ると、物体の各部に対応して画像内には性質の似て
いる小さな画像領域が多数生じる。したがって、画像内
の性質の似ている画像領域の大きさとその分布を知るこ
とにより、所定の場所における物体の有無を確実に判定
することができる。
場合には、得られる画像はほぼ均一な背景のみの画像と
なるから、この画像内には性質の似ている大きな画像領
域が少数生じる。これに対して、上記所定の場所に物体
が有ると、物体の各部に対応して画像内には性質の似て
いる小さな画像領域が多数生じる。したがって、画像内
の性質の似ている画像領域の大きさとその分布を知るこ
とにより、所定の場所における物体の有無を確実に判定
することができる。
【０００９】本発明では、従来のような参照画像を必要
としないから物体の有無検出を簡易かつ高精度に行うこ
とができるとともに、濃度や濃度分散を直接比較するも
のではないから、日照の影響を受けることなく信頼性の
高い検出が可能である。
としないから物体の有無検出を簡易かつ高精度に行うこ
とができるとともに、濃度や濃度分散を直接比較するも
のではないから、日照の影響を受けることなく信頼性の
高い検出が可能である。
【００１０】本発明は方法として実現することもでき、
この場合、物体検出方法は、所定の場所の画像を得、当
該画像内で性質の似ている画像領域の大きさとその数を
算出して、これに基いて物体の有無を判定する。
この場合、物体検出方法は、所定の場所の画像を得、当
該画像内で性質の似ている画像領域の大きさとその数を
算出して、これに基いて物体の有無を判定する。
【００１１】
【発明の実施の形態】（第１実施形態）本実施形態で
は、以下、本発明を駐車場の車両の有無（すなわち駐車
スペース）の検出に適用した場合について説明する。
は、以下、本発明を駐車場の車両の有無（すなわち駐車
スペース）の検出に適用した場合について説明する。
【００１２】図１において、駐車場１内には白線１２を
境界として複数の駐車区画１１が形成されており、撮像
手段としてのテレビカメラ２がその向きを固定されて高
所に設置されて、全ての駐車区画１１を含む所定範囲Ｌ
の画像を得ている。
境界として複数の駐車区画１１が形成されており、撮像
手段としてのテレビカメラ２がその向きを固定されて高
所に設置されて、全ての駐車区画１１を含む所定範囲Ｌ
の画像を得ている。
【００１３】テレビカメラ２で得られた画像は、図２に
示すように、画像処理装置３のＡ／Ｄコンバータ３１で
デジタル信号に変換された後、フレームメモリ３２に記
憶され、入力インターフェース３３を介してＣＰＵ３４
に取り込まれて後述する処理により、各駐車区画１１に
おける車両の有無が判定される。判定結果は出力インタ
ーフェース３５を介して表示器４上に表示される。
示すように、画像処理装置３のＡ／Ｄコンバータ３１で
デジタル信号に変換された後、フレームメモリ３２に記
憶され、入力インターフェース３３を介してＣＰＵ３４
に取り込まれて後述する処理により、各駐車区画１１に
おける車両の有無が判定される。判定結果は出力インタ
ーフェース３５を介して表示器４上に表示される。
【００１４】図３にはＣＰＵ３４における画像処理の手
順を示す。画像処理に先立って、ステップ１０１で各駐
車区画１１に対応した画像区画領域Ｍを設定する。この
画像区画領域Ｍは通常は駐車区画１１を形成する白線１
２に沿った四角形とするが、隣接する駐車区画１１に車
両が有る時にテレビカメラ２の死角領域が生じる場合に
は、図１に示すように、実際の駐車区画１１とはややず
らしておくと良い。画像区画領域Ｍについて更に説明す
ると、図４に示すように、対応する駐車区画１１を囲む
ような多角形（図は四角形の場合を示す）の頂点Ｐ１〜
Ｐ４を画像内に取り、各頂点Ｐ１〜Ｐ４を結ぶ直線上と
これら直線で囲まれた領域を上記画像区画領域Ｍとし
て、これら各画像区画領域Ｍ内の画素３についてそれぞ
れ以下の画像処理を行う。したがって、画像区画領域Ｍ
は、各駐車区画１１に対応したものであれば必ずしも白
線１２に沿ったものとする必要はなく、また、各駐車区
画１１は必ずしも白線１２で区画されていることを要し
ない。
順を示す。画像処理に先立って、ステップ１０１で各駐
車区画１１に対応した画像区画領域Ｍを設定する。この
画像区画領域Ｍは通常は駐車区画１１を形成する白線１
２に沿った四角形とするが、隣接する駐車区画１１に車
両が有る時にテレビカメラ２の死角領域が生じる場合に
は、図１に示すように、実際の駐車区画１１とはややず
らしておくと良い。画像区画領域Ｍについて更に説明す
ると、図４に示すように、対応する駐車区画１１を囲む
ような多角形（図は四角形の場合を示す）の頂点Ｐ１〜
Ｐ４を画像内に取り、各頂点Ｐ１〜Ｐ４を結ぶ直線上と
これら直線で囲まれた領域を上記画像区画領域Ｍとし
て、これら各画像区画領域Ｍ内の画素３についてそれぞ
れ以下の画像処理を行う。したがって、画像区画領域Ｍ
は、各駐車区画１１に対応したものであれば必ずしも白
線１２に沿ったものとする必要はなく、また、各駐車区
画１１は必ずしも白線１２で区画されていることを要し
ない。
【００１５】すなわち、図３のステップ１０２では領域
分割を行う。これは、当該画像区画領域Ｍ内で、例えば
濃度レベルが近い隣り合った画素３を順次統合して小領
域毎に分割するもので、例えば横矢等によって提案され
た方法（「情報処理」Vol19,No.8,pp730-737(1978)）を
使用することができる。このステップ１０２で、図５に
示すような、いずれも車両が存在しない隣り合う各画像
区画領域Ｍ１，Ｍ２についてそれぞれ領域分割を行う
と、図６に示すように各画像区画領域Ｍ１，Ｍ２は、全
体の面積に対してかなり大きな面積を占める領域を含む
比較的少数の小領域１３に分割される。これは、画像区
画領域Ｍ１，Ｍ２の大部分が路面に相当する濃度レベル
の似た大きな領域に区画されるとともに、これに、路面
に引かれた白線や油等の汚れに対応する領域がそれぞれ
濃度レベルの似た領域として区画されるからである。
分割を行う。これは、当該画像区画領域Ｍ内で、例えば
濃度レベルが近い隣り合った画素３を順次統合して小領
域毎に分割するもので、例えば横矢等によって提案され
た方法（「情報処理」Vol19,No.8,pp730-737(1978)）を
使用することができる。このステップ１０２で、図５に
示すような、いずれも車両が存在しない隣り合う各画像
区画領域Ｍ１，Ｍ２についてそれぞれ領域分割を行う
と、図６に示すように各画像区画領域Ｍ１，Ｍ２は、全
体の面積に対してかなり大きな面積を占める領域を含む
比較的少数の小領域１３に分割される。これは、画像区
画領域Ｍ１，Ｍ２の大部分が路面に相当する濃度レベル
の似た大きな領域に区画されるとともに、これに、路面
に引かれた白線や油等の汚れに対応する領域がそれぞれ
濃度レベルの似た領域として区画されるからである。
【００１６】これに対して、上記ステップ１０２で、図
７に示すような、いずれも車両が存在する隣り合う各画
像区画領域Ｍ３，Ｍ４について領域分割を行うと、図８
に示すように、各画像区画領域Ｍ３，Ｍ４は全体の面積
に対して比較的小さい面積の多数の小領域１３に分割さ
れる。これは、車両のボンネット、窓ガラス、屋根、バ
ンパー、フロントグリル等の各構成部品に対応する領域
がそれぞれ濃度レベルの似た領域として区画されるから
である。なお、画像区画領域Ｍ１，Ｍ２と画像区画領域
Ｍ３，Ｍ４とで全体の面積が異なるのは、テレビカメラ
２からの撮影角度が異なるからである。
７に示すような、いずれも車両が存在する隣り合う各画
像区画領域Ｍ３，Ｍ４について領域分割を行うと、図８
に示すように、各画像区画領域Ｍ３，Ｍ４は全体の面積
に対して比較的小さい面積の多数の小領域１３に分割さ
れる。これは、車両のボンネット、窓ガラス、屋根、バ
ンパー、フロントグリル等の各構成部品に対応する領域
がそれぞれ濃度レベルの似た領域として区画されるから
である。なお、画像区画領域Ｍ１，Ｍ２と画像区画領域
Ｍ３，Ｍ４とで全体の面積が異なるのは、テレビカメラ
２からの撮影角度が異なるからである。
【００１７】図３のステップ１０３では、区画された各
小領域１３の面積を算出し、続くステップ１０４では、
各小領域１３について、これらが存在する各画像区画領
域Ｍ１〜Ｍ４の全面積との面積比（％）を算出する。図
９は、車両が無い画像区画領域Ｍ１，Ｍ２における各小
領域１３を面積比の大きい順から番号を付して並べたも
のである。図より明らかなように、画像区画領域Ｍ１は
圧倒的に大きな面積比を有する１番から急激に面積比の
小さくなる２番〜９番までの９個の小領域に、また、画
像区画領域Ｍ２は圧倒的に大きな面積比を有する１番か
ら急激に面積比の小さくなる２番、３番までの３個の小
領域に、それぞれ区画されている。
小領域１３の面積を算出し、続くステップ１０４では、
各小領域１３について、これらが存在する各画像区画領
域Ｍ１〜Ｍ４の全面積との面積比（％）を算出する。図
９は、車両が無い画像区画領域Ｍ１，Ｍ２における各小
領域１３を面積比の大きい順から番号を付して並べたも
のである。図より明らかなように、画像区画領域Ｍ１は
圧倒的に大きな面積比を有する１番から急激に面積比の
小さくなる２番〜９番までの９個の小領域に、また、画
像区画領域Ｍ２は圧倒的に大きな面積比を有する１番か
ら急激に面積比の小さくなる２番、３番までの３個の小
領域に、それぞれ区画されている。
【００１８】これに対して、図１０は、車両が有る画像
区画領域Ｍ３，Ｍ４における各小領域１３を面積比の大
きい順から番号を付して並べたもので、画像区画領域Ｍ
３はやや大きい面積比を有する１番から面積比の小さく
なる２番〜２１番までの２１個の小領域に、画像区画領
域Ｍ４は相対的に大きな面積比を有する１番から漸次面
積比の小さくなる２番〜１６番までの１６個の小領域に
それぞれ区画されている。
区画領域Ｍ３，Ｍ４における各小領域１３を面積比の大
きい順から番号を付して並べたもので、画像区画領域Ｍ
３はやや大きい面積比を有する１番から面積比の小さく
なる２番〜２１番までの２１個の小領域に、画像区画領
域Ｍ４は相対的に大きな面積比を有する１番から漸次面
積比の小さくなる２番〜１６番までの１６個の小領域に
それぞれ区画されている。
【００１９】図３のステップ１０５では、下式（１）に
より車両の有無を判定するための評価値ｆを算出する。
より車両の有無を判定するための評価値ｆを算出する。
【００２０】
【数１】
【００２１】ここで、ｋは小領域の順位、ｎは下式
（２）を満たす順位ｋのうちの最大のもの、Ｓｋは第ｋ
番の小領域の面積、Ｓａは画像区画領域全体の面積であ
る。なお、評価値算出の対象となる面積Ｓｋは下式
（２）を満足する一定以上の大きさのものとする。
（２）を満たす順位ｋのうちの最大のもの、Ｓｋは第ｋ
番の小領域の面積、Ｓａは画像区画領域全体の面積であ
る。なお、評価値算出の対象となる面積Ｓｋは下式
（２）を満足する一定以上の大きさのものとする。
【００２２】
【数２】
【００２３】その理由は、車両の構成部品のうちで外観
上比較的小さいナンバープレートやヘッドライトに対応
する画像部分の面積でも通常は画像区画領域全体の面積
の１％以上はあり、したがって、１％を下回る面積の小
領域は車両の構成部品に対応するものではなく、路面の
汚れ等に対応するものと考えられるからである。
上比較的小さいナンバープレートやヘッドライトに対応
する画像部分の面積でも通常は画像区画領域全体の面積
の１％以上はあり、したがって、１％を下回る面積の小
領域は車両の構成部品に対応するものではなく、路面の
汚れ等に対応するものと考えられるからである。
【００２４】図１１には各画像区画領域Ｍ１〜Ｍ４にお
ける各小領域１３の正確な面積比と、これに基づいて上
式（１）より得られる各画像区画領域Ｍ１〜Ｍ４の評価
値ｆを示す。図より明らかなように、車両が無い画像区
画領域Ｍ１，Ｍ２の評価値ｆは「１」に近い値となって
小さく、車両が有る画像区画領域Ｍ３，Ｍ４の評価値ｆ
は「４」に近い値となって大きい。
ける各小領域１３の正確な面積比と、これに基づいて上
式（１）より得られる各画像区画領域Ｍ１〜Ｍ４の評価
値ｆを示す。図より明らかなように、車両が無い画像区
画領域Ｍ１，Ｍ２の評価値ｆは「１」に近い値となって
小さく、車両が有る画像区画領域Ｍ３，Ｍ４の評価値ｆ
は「４」に近い値となって大きい。
【００２５】そこで、図３のステップ１０６では、閾値
を例えば「２」として、この値より評価値ｆが大きい場
合を「車両有り」と判定し、小さい場合には「車両無
し」と判定する。そして、ステップ１０７において、画
像区画領域Ｍ１〜Ｍ４に対応する各駐車区画について車
両有無の判定結果を表示器４上に表示する。
を例えば「２」として、この値より評価値ｆが大きい場
合を「車両有り」と判定し、小さい場合には「車両無
し」と判定する。そして、ステップ１０７において、画
像区画領域Ｍ１〜Ｍ４に対応する各駐車区画について車
両有無の判定結果を表示器４上に表示する。
【００２６】発明者の実験によると、上記評価値の算出
式と閾値を使用して種々の天候条件下で駐車場内の各駐
車区画の車両の有無を判定した結果、９９％以上の正答
率で判定を行うことができ、この判定結果は時刻、日
照、あるいは駐車場の異同に左右されることはなかっ
た。なお、上記閾値はあくまで一例であり、各種状況に
応じて実験的に定められるものである。また、閾値を複
数種用意し、駐車の有無を判定する車種等に応じて使い
分けるようにしても良い。
式と閾値を使用して種々の天候条件下で駐車場内の各駐
車区画の車両の有無を判定した結果、９９％以上の正答
率で判定を行うことができ、この判定結果は時刻、日
照、あるいは駐車場の異同に左右されることはなかっ
た。なお、上記閾値はあくまで一例であり、各種状況に
応じて実験的に定められるものである。また、閾値を複
数種用意し、駐車の有無を判定する車種等に応じて使い
分けるようにしても良い。
【００２７】（他の実施形態）駐車場を撮像するテレビ
カメラは必ずしも固定されている必要はなく、駐車場全
体を走査するように動くものであっても良い。この場合
には、各走査位置において、予め定められた視野が得ら
れるようにテレビカメラの姿勢を制御する必要がある。
カメラは必ずしも固定されている必要はなく、駐車場全
体を走査するように動くものであっても良い。この場合
には、各走査位置において、予め定められた視野が得ら
れるようにテレビカメラの姿勢を制御する必要がある。
【００２８】評価値の算出式は上式（１）に限られるも
のではなく、画像区画領域にその大半を占めるような少
数の大きな面積の小領域がある場合に評価値の値が小さ
くなり、画像区画領域が比較的小さい面積の多数の小領
域で分割される場合に評価値の値が大きくなるような算
出式を使用すれば良い。したがって、下式（３）のよう
なものが使用できる。これによれば、第１実施形態のよ
うに小領域を面積の大きい順に順序づける必要がないか
ら、画像処理の速度が向上する。
のではなく、画像区画領域にその大半を占めるような少
数の大きな面積の小領域がある場合に評価値の値が小さ
くなり、画像区画領域が比較的小さい面積の多数の小領
域で分割される場合に評価値の値が大きくなるような算
出式を使用すれば良い。したがって、下式（３）のよう
なものが使用できる。これによれば、第１実施形態のよ
うに小領域を面積の大きい順に順序づける必要がないか
ら、画像処理の速度が向上する。
【００２９】
【数３】
【００３０】上式（３）でｗは重みであり、例えばＳｋ
／Ｓａ＜０．２でｗ＝１、Ｓｋ／Ｓａ≧０．２でｗ＝
０．１とする。
／Ｓａ＜０．２でｗ＝１、Ｓｋ／Ｓａ≧０．２でｗ＝
０．１とする。
【００３１】上記第１実施形態では、小領域への分割と
その面積算出を各画像区画領域毎に行ったが、テレビカ
メラから得た画像全体について小領域への分割とその面
積算出を行い、その後、各画像区画領域毎に評価値の算
出を行うようにしても良い。
その面積算出を各画像区画領域毎に行ったが、テレビカ
メラから得た画像全体について小領域への分割とその面
積算出を行い、その後、各画像区画領域毎に評価値の算
出を行うようにしても良い。
【００３２】上記第１実施形態では、小領域への統合分
割を濃度レベルの近い画素について行ったが、色やテク
スチャ等の他の性質に基づいて統合分割を行うようにし
ても良い。
割を濃度レベルの近い画素について行ったが、色やテク
スチャ等の他の性質に基づいて統合分割を行うようにし
ても良い。
【００３３】小領域の大きさを判定するのに上記第１実
施形態では面積を使用したが、画素数や周囲長等を使用
することができる。
施形態では面積を使用したが、画素数や周囲長等を使用
することができる。
【００３４】本発明は駐車場における駐車の有無のみな
らず、倉庫における荷物の有無等の検出に適用すること
も可能である。
らず、倉庫における荷物の有無等の検出に適用すること
も可能である。
【００３５】本発明を実現するためにハードウエアシス
テムで用いられるプログラムは媒体に記録された状態で
提供することができる。プログラムを記憶した媒体とし
ては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メ
モリカード等を用いることができる。媒体に記録された
プログラムは、ハードウエアシステムに組み込まれてい
るメモリ、例えばハードディスク装置にインストールさ
れることにより、このプログラムを実行して本発明を実
現する。
テムで用いられるプログラムは媒体に記録された状態で
提供することができる。プログラムを記憶した媒体とし
ては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メ
モリカード等を用いることができる。媒体に記録された
プログラムは、ハードウエアシステムに組み込まれてい
るメモリ、例えばハードディスク装置にインストールさ
れることにより、このプログラムを実行して本発明を実
現する。
【００３６】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、参照画像
等を必要とせず、物体の有無を簡易かつ高い信頼性で検
出することができる。
等を必要とせず、物体の有無を簡易かつ高い信頼性で検
出することができる。
【図１】駐車場とこれを撮像するテレビカメラを示す概
略斜視図である。
略斜視図である。
【図２】駐車スペース検出装置のブロック構成図であ
る。
る。
【図３】ＣＰＵにおける画像処理手順を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図４】画像区画領域を示す図である。
【図５】車両が無い駐車区画の画像を示す図である。
【図６】領域分割された画像区画領域を示す図である。
【図７】車両が有る駐車区画の画像を示す図である。
【図８】領域分割された画像区画領域を示す図である。
【図９】車両が無い画像区画領域における、順番に配列
された各小領域とその面積比を示すグラフである。
された各小領域とその面積比を示すグラフである。
【図１０】車両が有る画像区画領域における、順番に配
列された各小領域とその面積比を示すグラフである。
列された各小領域とその面積比を示すグラフである。
【図１１】車両が無い画像区画領域と車両が有る画像区
画領域における各小領域の面積比とこれらより算出され
る評価値の値を示す図である。
画領域における各小領域の面積比とこれらより算出され
る評価値の値を示す図である。
１…駐車場、１１…駐車区画、１３…小領域（画像領
域）、２…テレビカメラ、３…画像処理装置、３４…Ｃ
ＰＵ、Ｍ，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４…画像区画領域。
域）、２…テレビカメラ、３…画像処理装置、３４…Ｃ
ＰＵ、Ｍ，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４…画像区画領域。
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 ＦＩ Ｇ０８Ｇ 1/14 Ｇ０６Ｆ 15/70 ４５５Ａ (72)発明者 山田 啓一 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 山本 新 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１ 株式会社豊田中央研究所内
Claims (1)
- 【請求項１】 所定の場所における物体の有無を検出す
る装置であって、前記所定の場所の画像を得る撮像手段
と、当該撮像手段により得られた画像内で性質の似てい
る画像領域の大きさとその分布に基づいて物体の有無を
判定する判定手段とを具備することを特徴とする物体検
出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36585597A JP3379416B2 (ja) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | 物体検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36585597A JP3379416B2 (ja) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | 物体検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11185027A true JPH11185027A (ja) | 1999-07-09 |
| JP3379416B2 JP3379416B2 (ja) | 2003-02-24 |
Family
ID=18485290
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP36585597A Expired - Fee Related JP3379416B2 (ja) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | 物体検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3379416B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101525364B1 (ko) * | 2014-12-12 | 2015-06-03 | 아마노코리아 주식회사 | 전방위 카메라를 사용하는 차량번호 인식 노상주차 시스템 |
| CN109166341A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-08 | 沈阳车泊乐科技有限公司 | 一种基于空间规划的车位占用状态监测方法 |
| CN111924460A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-11-13 | 佛山隆深机器人有限公司 | 一种码垛控制方法及*** |
-
1997
- 1997-12-22 JP JP36585597A patent/JP3379416B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101525364B1 (ko) * | 2014-12-12 | 2015-06-03 | 아마노코리아 주식회사 | 전방위 카메라를 사용하는 차량번호 인식 노상주차 시스템 |
| CN109166341A (zh) * | 2018-07-25 | 2019-01-08 | 沈阳车泊乐科技有限公司 | 一种基于空间规划的车位占用状态监测方法 |
| CN109166341B (zh) * | 2018-07-25 | 2021-04-13 | 沈阳车泊乐科技有限公司 | 一种基于空间规划的车位占用状态监测方法 |
| CN111924460A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-11-13 | 佛山隆深机器人有限公司 | 一种码垛控制方法及*** |
| CN111924460B (zh) * | 2020-09-21 | 2021-02-19 | 佛山隆深机器人有限公司 | 一种码垛控制方法及*** |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3379416B2 (ja) | 2003-02-24 |
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