JP2014232516A - Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method - Google Patents

Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method Download PDF

Info

Publication number
JP2014232516A
JP2014232516A JP2013114343A JP2013114343A JP2014232516A JP 2014232516 A JP2014232516 A JP 2014232516A JP 2013114343 A JP2013114343 A JP 2013114343A JP 2013114343 A JP2013114343 A JP 2013114343A JP 2014232516 A JP2014232516 A JP 2014232516A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
change
detection
captured image
change detection
vibration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2013114343A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
小川 雅弘
Masahiro Ogawa
雅弘 小川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Motor Corp
Original Assignee
Toyota Motor Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toyota Motor Corp filed Critical Toyota Motor Corp
Priority to JP2013114343A priority Critical patent/JP2014232516A/en
Publication of JP2014232516A publication Critical patent/JP2014232516A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an object change detection device configured to improve accuracy of detecting change of an object, a warning device, an object change detection method, and a warning method.SOLUTION: An object change detection unit 28 detects change of an object O in an image captured by a camera 12. An object change detection threshold calculation unit 26 changes a condition of the object change detection unit 28 detecting the change of the object O, so that the change cannot be detected as vibration of the object O in the captured image is larger. Even if background other than the object O in a detection area A in a frame surrounding the object O in the captured image changes significantly along with vertical vibration of the object O, a projection or the like is prevented from being wrongly detected on the basis of the change of the background. The accuracy of detecting the change of the object O can be improved, accordingly.

Description

本発明は、対象物の変化を検出する対象物変化検出装置、警報装置、対象物変化検出方法及び警報方法に関する。   The present invention relates to an object change detection device, an alarm device, an object change detection method, and an alarm method for detecting a change in an object.

撮像された画像情報に基づいて歩行者を検出する技術が提案されている。例えば、特許文献1には、一対の遠赤外線カメラ4で撮影した撮像画像に対し、撮像画像内で歩行者を囲むように設定された枠内において、予め用意しておいた複数のモデル画像を用いてパターンマッチング処理することにより歩行者の検出を行う装置が開示されている。特許文献1の装置は、降雨有り、或いは、外気温が閾値以下と判定された場合はパターンAのモデル画像にマッチングするのであれば歩行者であると判定する。また、特許文献1の装置は、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、現在時刻が設定時間帯以外の場合は、パターンA、C、Eの何れかとマッチングするのであれば歩行者であると判定する。更に、特許文献1の装置は、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、設定時間帯以内の場合は、パターンB、D、Fの何れかとマッチングするのであれば歩行者であると判定する。   A technique for detecting a pedestrian based on captured image information has been proposed. For example, Patent Document 1 discloses a plurality of model images prepared in advance in a frame set to surround a pedestrian in a captured image with respect to a captured image captured by a pair of far-infrared cameras 4. An apparatus for detecting a pedestrian by performing a pattern matching process using the same is disclosed. The device of Patent Document 1 determines that a person is a pedestrian if it is raining or if the outside air temperature is determined to be equal to or lower than the threshold value, and if it matches the pattern A model image. In addition, the device of Patent Document 1 matches any one of patterns A, C, and E when it is not in a rainy state, the outside air temperature is larger than the threshold value, and the current time is outside the set time zone. It is determined that it is a pedestrian. Furthermore, if the device of Patent Document 1 is not in a rainy state, the outside air temperature is larger than the threshold value, and is within the set time zone, the pedestrian can be matched with any of the patterns B, D, and F. It is determined that

特開2007−58805号公報JP 2007-58805 A

しかしながら、このような技術において、例えば、対象物としての歩行者が歩いている場合と走っている場合とでは、当該歩行者の重心の上下方向における変化量が大きく異なる。それに伴い、当該歩行者を囲むように設定された枠の上下方向における振動も大きくなることになる。このような場合においては、当該枠内における歩行者以外の領域すなわち背景の変動も大きくなるため、状況によっては、歩行者の挙動の検出精度に影響を与える可能性がある。   However, in such a technique, for example, the amount of change in the vertical direction of the center of gravity of the pedestrian differs greatly between when the pedestrian as the object is walking and when the pedestrian is running. Along with this, the vibration in the vertical direction of the frame set to surround the pedestrian also increases. In such a case, the area other than the pedestrian in the frame, that is, the background fluctuation also increases, and depending on the situation, the detection accuracy of the pedestrian's behavior may be affected.

本発明は上記課題を考慮してなされたものであり、対象物の変化の検出精度を向上させることが可能な対象物変化検出装置、警報装置、対象物変化検出方法及び警報方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above problems, and provides an object change detection device, an alarm device, an object change detection method, and an alarm method capable of improving the detection accuracy of an object change. With the goal.

本発明は、車両周囲を撮像する撮像手段と、撮像手段によって撮像された撮像画像の中で検出された対象物の変化を検出する検出手段と、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出手段が対象物の変化を検出する条件を検出され難い側に変更する変更手段とを備える対象物変化検出装置である。   The present invention relates to an imaging unit that captures an image of the surroundings of a vehicle, a detection unit that detects a change in an object detected in a captured image captured by the imaging unit, and a greater vibration of the object in the captured image. And a change means for changing the condition for the detection means to detect a change in the object to a side that is difficult to be detected.

この構成によれば、撮像手段は車両周囲を撮像し、検出手段は撮像手段によって撮像された撮像画像の中で検出された対象物の変化を検出し、変更手段は、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出手段が対象物の変化を検出する条件を検出され難い側に変更する。これにより、撮像画像の中における対象物の上下方向の振動に伴って、撮像画像内において対象物を検出するために対象物を囲むように設定された枠内の対象物以外の背景の変動が大きくなるような場合であっても、背景の変化に基づいて飛び出し等が誤って検出されることが抑制されることとなる。この結果、対象物の変化の検出精度を向上させることが可能となる。   According to this configuration, the imaging unit images the surroundings of the vehicle, the detection unit detects a change in the object detected in the captured image captured by the imaging unit, and the changing unit detects the object in the captured image. The greater the vibration of the object, the more the detection means changes the condition for detecting the change of the object to the side where it is difficult to detect. Thereby, with the vertical vibration of the object in the captured image, background fluctuations other than the object in the frame set to surround the object in order to detect the object in the captured image Even if it becomes large, it will be suppressed that a pop-out or the like is erroneously detected based on a change in the background. As a result, it is possible to improve the detection accuracy of the change of the object.

この場合、検出手段は、撮像画像内の対象物を囲むように設定された枠内における画像情報に基づいて対象物の変化を検出することが好適である。   In this case, it is preferable that the detection unit detects a change in the object based on image information in a frame set so as to surround the object in the captured image.

この構成によれば、検出手段は、撮像画像内の対象物を囲むように設定された枠内における画像情報に基づいて対象物の変化を検出する。このため、撮像画像の中における対象物の上下方向の振動に伴い、この枠内の対象物以外の背景の変動も大きくなる。しかし、このような場合でも、変更手段は、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出手段が対象物の変化を検出する条件を検出され難い側に変更するため、枠内の背景の変化による誤検出を抑制し、対象物の変化の検出精度を向上させることが可能となる。   According to this configuration, the detection unit detects a change in the object based on the image information in a frame set so as to surround the object in the captured image. For this reason, with the vertical vibration of the object in the captured image, the fluctuation of the background other than the object in the frame also increases. However, even in such a case, the changing means changes the condition for the detection means to detect the change of the object to the side where it is difficult to be detected as the vibration of the object in the captured image increases. It is possible to suppress erroneous detection due to changes in the position and improve detection accuracy of changes in the object.

この場合、変更手段は、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出手段が対象物の変化を検出する条件である閾値を高く設定し、検出手段は、枠内における画像情報を表す特徴量分布の変化が変更手段により設定された閾値を超えているときに、対象物の変化を検出することが好適である。   In this case, as the vibration of the object in the captured image increases, the changing unit sets a threshold value that is a condition for the detection unit to detect a change in the object, and the detection unit represents the image information in the frame. It is preferable to detect the change in the object when the change in the feature amount distribution exceeds the threshold set by the changing unit.

この構成によれば、変更手段は、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出手段が対象物の変化を検出する条件である閾値を高く設定し、検出手段は、枠内における画像情報を表す特徴量分布の変化が変更手段により設定された閾値を超えているときに、対象物の変化を検出する。このため、撮像画像の中における対象物の上下方向の振動に伴って、枠内の対象物以外の背景の変動が大きくなるような場合であっても、高く設定された閾値により背景の変化に基づいて飛び出し等が誤って検出されることが抑制されることとなる。この結果、対象物の変化の検出精度を向上させることが可能となる。   According to this configuration, the change unit sets the threshold value, which is a condition for the detection unit to detect a change in the target, as the vibration of the target in the captured image increases, and the detection unit sets the image within the frame. A change in the object is detected when the change in the feature quantity distribution representing the information exceeds the threshold set by the changing means. For this reason, even if the fluctuation of the background other than the object in the frame becomes large due to the vertical vibration of the object in the captured image, the background changes due to the high threshold value. On the basis of this, it is possible to suppress erroneous detection of a pop-out or the like. As a result, it is possible to improve the detection accuracy of the change of the object.

また、本発明は、上記本発明の対象物変化検出装置の検出手段により対象物の変化が検出されたときに、警報を報知する警報報知手段を備えた警報装置である。   Moreover, this invention is an alarm device provided with the alarm alerting | reporting means which alert | reports an alarm, when the change of a target object is detected by the detection means of the target object change detection apparatus of the said invention.

この構成によれば、本発明の対象物変化検出装置の検出手段により対象物の変化が検出されたときに、警報を報知する警報報知手段を備える。このため、対象物の振動による誤検出により警報が誤って報知されることを抑制しつつ、対象物の変化をより高い精度で報知することができる。   According to this configuration, the alarm notification unit that notifies an alarm when a change in the object is detected by the detection unit of the object change detection device of the present invention is provided. For this reason, it is possible to notify the change of the object with higher accuracy while suppressing the alarm from being erroneously notified due to the erroneous detection due to the vibration of the object.

また、本発明は、車両周囲を撮像する撮像工程と、撮像工程によって撮像された撮像画像の中で検出された対象物の変化を検出する検出工程と、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出工程で対象物の変化を検出する条件を検出され難い側に変更する変更工程とを備える対象物変化検出方法である。   The present invention also includes an imaging process for imaging the periphery of the vehicle, a detection process for detecting a change in the object detected in the captured image captured by the imaging process, and a vibration of the object in the captured image. It is an object change detection method provided with the change process which changes the conditions which detect the change of an object in a detection process to the side which is hard to be detected, so that it is large.

この場合、検出工程は、撮像画像内の対象物を囲むように設定された枠内における画像情報に基づいて対象物の変化を検出することが好適である。   In this case, it is preferable that the detection step detects a change in the object based on image information in a frame set so as to surround the object in the captured image.

この場合、変更工程は、撮像画像の中の対象物の振動が大きいほど、検出工程が対象物の変化を検出する条件である閾値を高く設定し、検出工程は、枠内における画像情報を表す特徴量分布の変化が変更工程により設定された閾値を超えているときに、対象物の変化を検出することが好適である。   In this case, as the vibration of the object in the captured image increases, the change process sets a threshold value that is a condition for the detection process to detect a change in the object, and the detection process represents image information in the frame. It is preferable to detect the change in the object when the change in the feature amount distribution exceeds the threshold set by the changing step.

また、本発明は、上記本発明の対象物変化検出方法の検出工程により対象物の変化が検出されたときに、警報を報知する警報報知工程を備えた警報方法である。   Moreover, this invention is an alarm method provided with the alarm alerting | reporting process of alerting | reporting when the change of an object is detected by the detection process of the said object change detection method of the said invention.

本発明の対象物変化検出装置、警報装置、対象物変化検出方法及び警報方法によれば、背景の変化に基づいて飛び出し等が誤って検出されることが抑制され、対象物の変化の検出精度を向上させることが可能となる。   According to the object change detection device, the alarm device, the object change detection method, and the alarm method of the present invention, it is possible to suppress erroneous detection of a jump or the like based on the background change, and to detect the change in the object. Can be improved.

実施形態の飛び出し検出装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the popping-out detection apparatus of embodiment. 実施形態の飛び出し検出装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the pop-out detection apparatus of embodiment. 検出された対象物の画像中の中心座標を示す図である。It is a figure which shows the center coordinate in the image of the detected target object. 図3の1フレーム後の対象物の画像中の中心座標を示す図である。It is a figure which shows the center coordinate in the image of the target object of 1 frame after FIG. 変化検出用グラフの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the graph for a change detection.

図面を参照して、本発明の実施形態に係る対象物変化検出装置、警報装置、対象物変化検出方法及び警報方法について説明する。本実施形態の対象物変化検出装置は、車両に搭載され、主に歩行者を対象物とし、歩行者の車両の進路に対する飛び出し(急接近)を検出する。図1に示すように、本実施形態の対象物変化検出装置1は、汎用PC(Personal Computer)20にカメラ12、ディスプレイ32及びスピーカ34が通信可能に接続されて構成されている。汎用PC20は、例えば、車両に搭載された自動車制御用コンピュータや、携帯用電子計算機を適用することができる。   An object change detection device, an alarm device, an object change detection method, and an alarm method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. The object change detection device according to the present embodiment is mounted on a vehicle, and mainly detects a pedestrian as a target, and detects a jump (rapid approach) of the pedestrian to the course of the vehicle. As shown in FIG. 1, the object change detection device 1 of the present embodiment is configured by connecting a camera 12, a display 32, and a speaker 34 to a general-purpose PC (Personal Computer) 20 so that they can communicate with each other. As the general-purpose PC 20, for example, an automobile control computer mounted on a vehicle or a portable electronic computer can be applied.

カメラ12は、各フレームごとに車両周辺を撮影し、車両周辺が写し出されている画像データを生成する。カメラ12は、例えば可視光領域又は赤外線領域において撮像可能なCCDカメラ又はCMOSカメラ等である。カメラ12は、主に車両の前方を撮影可能なように配置されるが、車両の側方又は後方を撮影可能なように配置されていても良い。   The camera 12 captures the vehicle periphery for each frame and generates image data in which the vehicle periphery is projected. The camera 12 is, for example, a CCD camera or a CMOS camera that can capture an image in the visible light region or the infrared region. The camera 12 is mainly arranged so that the front of the vehicle can be photographed, but may be arranged so that the side or the rear of the vehicle can be photographed.

汎用PC20は、所定のプログラムによって実現される機能ブロックとして、対象物検出・追跡部22、対象物振動情報取得部24、対象物変化検出閾値計算部26及び対象物変化検出部28を有している。対象物検出・追跡部22は、カメラ12により取得された撮像画像に含まれるデータを用いて、歩行者等の対象物の認識を行う。対象物検出・追跡部22は、歩行者等の対象物である可能性がある物体を長方形の枠で囲むことにより得られた検知領域について、予め記憶された歩行者等の対象物の形状の概要を示すデータを用いて、パターンマッチング等を行うことにより、対象物を検出する。対象物検出・追跡部22は、歩行者等の対象物の移動に従って、枠で囲まれた検知領域を撮像画像内で移動させることにより、対象物を追跡する。対象物検出・追跡部22は、得られた情報を対象物部分画像信号として、対象物振動情報取得部24及び対象物変化検出部28に送信する。   The general-purpose PC 20 includes an object detection / tracking unit 22, an object vibration information acquisition unit 24, an object change detection threshold calculation unit 26, and an object change detection unit 28 as functional blocks realized by a predetermined program. Yes. The object detection / tracking unit 22 recognizes an object such as a pedestrian using data included in the captured image acquired by the camera 12. The object detection / tracking unit 22 has a shape of the object such as a pedestrian stored in advance for a detection area obtained by surrounding an object that may be an object such as a pedestrian with a rectangular frame. An object is detected by performing pattern matching or the like using data indicating the outline. The object detection / tracking unit 22 tracks the object by moving the detection area surrounded by the frame in the captured image according to the movement of the object such as a pedestrian. The object detection / tracking unit 22 transmits the obtained information as an object partial image signal to the object vibration information acquisition unit 24 and the object change detection unit 28.

対象物振動情報取得部24は、対象物検出・追跡部22により得られた歩行者等の対象物の中心座標のフレームごとの変位に基づいて、対象物の振動の程度に関する情報を取得する。対象物振動情報取得部24は、対象物の振動の程度に関する情報を対象物振動信号として、対象物変化検出閾値計算部26に送信する。   The object vibration information acquisition unit 24 acquires information related to the degree of vibration of the object based on the displacement of the center coordinates of the object such as a pedestrian obtained by the object detection / tracking unit 22 for each frame. The object vibration information acquisition unit 24 transmits information related to the degree of vibration of the object as an object vibration signal to the object change detection threshold value calculation unit 26.

対象物変化検出閾値計算部26は、対象物振動情報取得部24により取得された対象物の振動の程度に関する情報に基づいて、対象物変化検出部28により、歩行者等の対象物の車両の進行方向に対する飛び出し等を検出するための閾値Tを計算する。対象物変化検出閾値計算部26は、閾値Tを変化検出閾値信号として、対象物変化検出部28として送信する。   The object change detection threshold calculation unit 26 uses the object change detection unit 28 based on the information about the degree of vibration of the object acquired by the object vibration information acquisition unit 24 to detect the vehicle of the object such as a pedestrian. A threshold value T for detecting popping out in the traveling direction is calculated. The object change detection threshold calculation unit 26 transmits the threshold T as a change detection threshold signal as the object change detection unit 28.

対象物変化検出部28は、対象物検出・追跡部22により取得された検知領域における画像情報を表す特徴量分布のフレームごとの変化に基づいて、歩行者等の対象物の変化の程度を示す対象物変化程度Rを算出する。また、対象物変化検出部28は、算出された対象物変化程度Rが、対象物変化検出閾値計算部26が計算した閾値Tを超えているか否かにより、歩行者等の対象物に車両の進行方向への飛び出し等の変化があるか否かを検出する。   The object change detection unit 28 indicates the degree of change of the object such as a pedestrian based on the change of the feature amount distribution representing the image information in the detection area acquired by the object detection / tracking unit 22 for each frame. The object change degree R is calculated. Further, the object change detection unit 28 determines whether the calculated object change degree R exceeds the threshold value T calculated by the object change detection threshold value calculation unit 26 or not. It detects whether or not there is a change such as a jump in the traveling direction.

ディスプレイ32は、対象物変化検出部28が歩行者等の対象物に車両の進行方向への飛び出し等の変化があることを検出したときに、車両の運転者に歩行者の飛び出し等を画像により表示する。スピーカ34は、対象物変化検出部28が歩行者等の対象物に車両の進行方向への飛び出し等の変化があることを検出したときに、車両の運転者に歩行者の飛び出し等を音声又は警報音等により報知する。   When the object change detection unit 28 detects that the object such as a pedestrian has a change such as a jump in the traveling direction of the vehicle, the display 32 displays the jump of the pedestrian or the like to the driver of the vehicle by an image. indicate. When the object change detection unit 28 detects that the object such as a pedestrian has a change such as a jump in the traveling direction of the vehicle, the speaker 34 audibly sends a pedestrian jump or the like to the driver of the vehicle. Annunciating with an alarm sound.

以下、本実施形態の対象物変化検出装置1の動作について説明する。なお、以下の処理において、車両周辺に存在する対象物として歩行者を一例として説明するが、これに限定されない。また、対象物の形状を示す特徴量として、SIFT特徴量を一例に説明するが、これに限定されない。また、フレームごとの確率分布の差異を図る尺度として、KL情報量を一例に説明するが、これに限定されない。   Hereinafter, the operation of the object change detection device 1 of the present embodiment will be described. In the following processing, a pedestrian is described as an example of an object existing around the vehicle, but the present invention is not limited to this. In addition, the SIFT feature amount is described as an example of the feature amount indicating the shape of the target object, but is not limited thereto. Further, although the KL information amount will be described as an example as a measure for the difference in probability distribution for each frame, it is not limited to this.

図2に示すように、カメラ12により車両周囲の撮像画像がフレームごとに得られ、画像データを含む画像信号が対象物検出・追跡部22に入力される(S11)。対象物検出・追跡部22は、カメラ12より取得したデータを用いて、歩行者等の対象物の検出及び追跡を行う(S12)。図3及び図4に示すように、対象物検出・追跡部22は、各フレームの時刻t−1,t等において、歩行者等の対象物Oである可能性のある物体を長方形の枠で囲むことにより検知領域Aを設定する。対象物検出・追跡部22は、検知領域Aについて、予め記憶された歩行者等の対象物Oの形状の概要を示すデータを用いて、パターンマッチング等を行うことにより、対象物Oを検出する。図3及び図4に示すように、例えば、時刻t−1から時刻tにかけて、対象物の中心座標cが(xt−1,yt−1)から(x,y)に移動した場合は、対象物検出・追跡部22は、それに伴い検知領域Aを移動させることにより、対象物Oを追跡する。 As shown in FIG. 2, a captured image around the vehicle is obtained for each frame by the camera 12, and an image signal including image data is input to the object detection / tracking unit 22 (S11). The object detection / tracking unit 22 detects and tracks an object such as a pedestrian using data acquired from the camera 12 (S12). As shown in FIGS. 3 and 4, the object detection / tracking unit 22 displays an object that may be an object O such as a pedestrian in a rectangular frame at times t−1 and t of each frame. The detection area A is set by enclosing it. The target object detection / tracking unit 22 detects the target object O by performing pattern matching or the like on the detection area A using the data indicating the outline of the target object O such as a pedestrian stored in advance. . As shown in FIGS. 3 and 4, for example, the center coordinate c of the object has moved from (x t−1 , y t−1 ) to (x t , y t ) from time t−1 to time t. In this case, the object detection / tracking unit 22 tracks the object O by moving the detection area A accordingly.

対象物振動情報取得部24は、対象物検出・追跡部22により得られた歩行者等の対象物Oの中心座標cのフレームごとの変位に基づいて、対象物Oの振動の程度に関する情報を取得する(S13)。対象物Oの振動の程度は、例えば、下式(1)に示すように、撮像画像内の対象物Oの中心座標cの共分散行列Sを求めることにより取得することができる。中心座標cの平均値については、例えば、任意のnフレーム前から現在のフレームまでの平均値とすることができる。

Figure 2014232516

The object vibration information acquisition unit 24 obtains information on the degree of vibration of the object O based on the displacement of the center coordinates c of the object O such as a pedestrian obtained by the object detection / tracking unit 22 for each frame. Obtain (S13). The degree of vibration of the object O can be obtained, for example, by obtaining a covariance matrix S of the center coordinates c of the object O in the captured image, as shown in the following equation (1). About the average value of the center coordinate c, it can be set as the average value from arbitrary n frames before to the present frame, for example.
Figure 2014232516

対象物変化検出閾値計算部26は、対象物振動情報取得部24が求めた共分散行列Sの関数として、閾値Tを計算する(S14)。ここで、対象物変化検出閾値計算部26は、det(S)>sであれば、T=T1とし、det(S)≦sであれば、T2とする。sは任意の定数とする。ここで、対象物Oの振動が大きい時に閾値Tを大きくしたいため、T1>T2とする。 The object change detection threshold value calculation unit 26 calculates a threshold value T as a function of the covariance matrix S obtained by the object vibration information acquisition unit 24 (S14). Here, the object change detection threshold value calculation unit 26 sets T = T1 if det (S)> s 0 and sets T2 if det (S) ≦ s 0 . s 0 is an arbitrary constant. Here, since it is desired to increase the threshold T when the vibration of the object O is large, T1> T2.

対象物変化検出部28は、対象物検出・追跡部22により取得された検知領域Aにおける画像情報を表す特徴量分布のフレームごとの変化に基づいて、歩行者等の対象物の変化の程度を示す対象物変化程度Rを算出する(S15)。対象物変化検出部28は、検知領域A内の対象物Oの形状情報を表す特徴量分布を取得する。対象物変化検出部28は、対象物Oの形状情報を表す特徴量分布としてSIFT特徴量の計算を行う。SIFT特徴量は、形状を表す特徴量として画像認識分野等において周知である。また、SIFT特徴量は、対象物Oを含む画像データのどの部分にどの向きのエッジが分布しているかをヒストグラムで表せるため、確率分布として表すことができる。   The object change detection unit 28 determines the degree of change of an object such as a pedestrian based on the change of the feature amount distribution representing the image information in the detection area A acquired by the object detection / tracking unit 22 for each frame. An object change degree R shown is calculated (S15). The object change detection unit 28 acquires a feature amount distribution representing the shape information of the object O in the detection area A. The object change detection unit 28 calculates SIFT feature values as a feature value distribution representing the shape information of the object O. The SIFT feature value is well known in the field of image recognition and the like as a feature value representing a shape. Also, the SIFT feature value can be represented as a probability distribution because it can be represented by a histogram which edge of the image data including the object O is distributed in which direction.

対象物変化検出部28は、下式(2)に示すように、特徴量分布を正規化して、特徴量(確率分布)p(t)を取得する。

Figure 2014232516

The object change detection unit 28 normalizes the feature quantity distribution and obtains the feature quantity (probability distribution) p (t) as shown in the following equation (2).
Figure 2014232516

対象物変化検出部28は、フレームごとに特徴量p(t)を汎用PC20内に蓄積する。対象物変化検出部28は、下式(3)に示すように、蓄積した特徴量p(t)から、任意のnフレーム前の特徴量と、現在の特徴量との差である対象物変化程度R(t,n)の計算を行う。対象物変化検出部28は、下式(4)に示すように、KL情報量を用いて、対象物変化程度R(t,n)の計算を行う。例えば、図5において、縦軸はKL情報量を示し、横軸は時刻ごとのフレームを示している。図5の例では、グラフの最終のフレーム付近において、歩行者である対象物Oが急に動きを変えた状態を示している。

Figure 2014232516


Figure 2014232516

The object change detection unit 28 accumulates the feature value p (t) in the general-purpose PC 20 for each frame. As shown in the following equation (3), the object change detection unit 28 determines an object change that is a difference between a feature quantity n frames before from the accumulated feature quantity p (t) and the current feature quantity. The degree R (t, n) is calculated. The object change detection unit 28 calculates the object change degree R (t, n) using the KL information amount as shown in the following equation (4). For example, in FIG. 5, the vertical axis indicates the amount of KL information, and the horizontal axis indicates a frame for each time. The example of FIG. 5 shows a state where the object O, which is a pedestrian, suddenly changes its movement near the last frame of the graph.
Figure 2014232516


Figure 2014232516

対象物変化検出部28は、対象物変化検出部28は、算出された対象物変化程度Rが、対象物変化検出閾値計算部26が計算した閾値Tを超えているか否かを判定する(S16)。対象物変化程度Rが閾値Tを超えているときは(S16)、対象物変化検出部28は、対象物Oに車両の進路への飛び出し等の変化があると検出する(S17)。対象物変化程度Rが閾値Tを超えていないときは(S16)、汎用PC20の各部はS11〜S16の処理を以後のフレームについて続行する。対象物変化検出部28が対象物Oに変化があったと検出したときは(S16,S17)、ディスプレイ32及びスピーカ34はそれぞれ画像、音声又は警報により、車両の運転者に歩行者の飛び出し等の対象物Oの変化について注意を喚起する(S18)。   The object change detection unit 28 determines whether or not the calculated object change degree R exceeds the threshold T calculated by the object change detection threshold calculation unit 26 (S16). ). When the object change degree R exceeds the threshold value T (S16), the object change detection unit 28 detects that the object O has a change such as jumping out to the course of the vehicle (S17). When the object change degree R does not exceed the threshold value T (S16), each unit of the general-purpose PC 20 continues the processes of S11 to S16 for the subsequent frames. When the object change detection unit 28 detects that there is a change in the object O (S16, S17), the display 32 and the speaker 34 are used to detect a pedestrian jumping out of the vehicle driver by an image, sound, or alarm, respectively. Attention is paid to the change of the object O (S18).

本実施形態によれば、カメラ12は車両周囲を撮像し、対象物変化検出部28はカメラ12によって撮像された撮像画像の中で検出された対象物Oの変化を検出し、対象物変化検出閾値計算部26は、撮像画像の中の対象物Oの振動が大きいほど、対象物変化検出部28が対象物Oの変化を検出する条件を検出され難い側に変更する。これにより、撮像画像の中における対象物Oの上下方向の振動に伴って、撮像画像内において対象物Oを検出するために対象物Oを囲むように設定された枠内の検知領域Aの対象物O以外の背景の変動が大きくなるような場合であっても、背景の変化に基づいて飛び出し等が誤って検出されることが抑制されることとなる。この結果、対象物Oの変化の検出精度を向上させることが可能となる。   According to the present embodiment, the camera 12 captures an image around the vehicle, and the object change detection unit 28 detects a change in the object O detected in the captured image captured by the camera 12, and detects an object change. The threshold value calculation unit 26 changes the condition for the object change detection unit 28 to detect the change of the object O to the side where it is difficult to detect as the vibration of the object O in the captured image increases. Thereby, the object of the detection area A within the frame set to surround the object O in order to detect the object O in the captured image in accordance with the vertical vibration of the object O in the captured image. Even in the case where the background fluctuations other than the object O become large, it is possible to suppress erroneous detection of popping out based on the change in the background. As a result, it is possible to improve the detection accuracy of the change in the object O.

また、対象物変化検出部28は、撮像画像内の対象物Oを囲むように設定された枠内の検知領域Aにおける画像情報に基づいて対象物Oの変化を検出する。このため、撮像画像の中における対象物Oの上下方向の振動に伴い、この枠内の検知領域Aの対象物O以外の背景の変動も大きくなる。しかし、このような場合でも、対象物変化検出閾値計算部26は、撮像画像の中の対象物Oの振動が大きいほど、対象物変化検出部28が対象物Oの変化を検出する条件を検出され難い側に変更するため、枠内の背景の変化による誤検出を抑制し、対象物Oの変化の検出精度を向上させることが可能となる。   The object change detection unit 28 detects a change in the object O based on the image information in the detection area A within the frame set to surround the object O in the captured image. For this reason, the fluctuation of the background other than the object O in the detection area A within the frame also increases with the vertical vibration of the object O in the captured image. However, even in such a case, the object change detection threshold calculation unit 26 detects a condition under which the object change detection unit 28 detects a change in the object O as the vibration of the object O in the captured image increases. In order to change to the side where it is hard to be done, the erroneous detection by the change of the background in a frame can be suppressed, and the detection accuracy of the change of the target object O can be improved.

また、対象物変化検出閾値計算部26は、撮像画像の中の対象物Oの振動が大きいほど、対象物変化検出部28が対象物Oの変化を検出する条件である閾値Tを高く設定し、対象物変化検出部28は、枠内の検知領域Aにおける画像情報を表す特徴量分布の変化が対象物変化検出閾値計算部26により設定された閾値Tを超えているときに、対象物Oの変化を検出する。このため、撮像画像の中における対象物Oの上下方向の振動に伴って、枠内の対象物O以外の背景の変動が大きくなるような場合であっても、高く設定された閾値Tにより背景の変化に基づいて飛び出し等が誤って検出されることが抑制されることとなる。この結果、対象物の変化の検出精度を向上させることが可能となる。   The object change detection threshold calculation unit 26 sets the threshold T, which is a condition for the object change detection unit 28 to detect a change in the object O, as the vibration of the object O in the captured image increases. The object change detection unit 28 detects the object O when the change in the feature amount distribution representing the image information in the detection area A within the frame exceeds the threshold T set by the object change detection threshold calculation unit 26. Detect changes. For this reason, even when the fluctuation of the background other than the object O in the frame becomes larger due to the vertical vibration of the object O in the captured image, the background is set by the high threshold T. Based on this change, it is possible to suppress erroneous detection of pop-out or the like. As a result, it is possible to improve the detection accuracy of the change of the object.

また、本実施形態の対象物変化検出装置1は、対象物変化検出部28により対象物Oの変化が検出されたときに、警報を報知するディスプレイ32やスピーカ34を備える。このため、対象物Oの振動による誤検出により警報が誤って報知されることを抑制しつつ、対象物Oの変化をより高い精度で報知することができる。   Further, the object change detection device 1 of the present embodiment includes a display 32 and a speaker 34 that notify an alarm when a change in the object O is detected by the object change detection unit 28. For this reason, it is possible to notify the change of the object O with higher accuracy while suppressing the alarm from being erroneously notified due to erroneous detection due to the vibration of the object O.

なお、本発明は上記実施形態に限定されず、様々な変形態様が可能である。本実施形態の対象物変化検出装置は、歩行者や、人間以外の他の自動車や二輪車等の対象物についても、道路環境が平坦路か砂利道等の凹凸が大きい道かに応じて、上記の閾値Tを道の凹凸が大きいほど高く設定することにより、適用することが可能である。   In addition, this invention is not limited to the said embodiment, A various deformation | transformation aspect is possible. The object change detection device according to the present embodiment is also suitable for objects such as pedestrians, other vehicles other than human beings and motorcycles, depending on whether the road environment is a flat road or a road with large unevenness such as a gravel road. This threshold value T can be applied by setting it higher as the road unevenness is larger.

1…対象物変化検出装置、12…カメラ、20…汎用PC、22…対象物検出・追跡部、24…対象物振動情報取得部、26…対象物変化検出閾値計算部、28…対象物変化検出部、32…ディスプレイ、34…スピーカ、O…対象物、A…検知領域、c…座標中心。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Object change detection apparatus, 12 ... Camera, 20 ... General-purpose PC, 22 ... Object detection and tracking part, 24 ... Object vibration information acquisition part, 26 ... Object change detection threshold value calculation part, 28 ... Object change Detection unit, 32 ... display, 34 ... speaker, O ... target, A ... detection region, c ... coordinate center.

Claims (8)

車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された撮像画像の中で検出された対象物の変化を検出する検出手段と、
前記撮像画像の中の前記対象物の振動が大きいほど、前記検出手段が前記対象物の変化を検出する条件を検出され難い側に変更する変更手段と、
を備える、対象物変化検出装置。
Imaging means for imaging the surroundings of the vehicle;
Detecting means for detecting a change in the object detected in the captured image captured by the imaging means;
Changing means for changing the condition for the detection means to detect a change in the object to a side that is difficult to be detected, as the vibration of the object in the captured image is larger,
An object change detection device comprising:
前記検出手段は、前記撮像画像内の対象物を囲むように設定された枠内における画像情報に基づいて前記対象物の変化を検出する、請求項1に記載の対象物変化検出装置。   The target change detection device according to claim 1, wherein the detection unit detects a change in the target based on image information in a frame set to surround the target in the captured image. 前記変更手段は、前記撮像画像の中の前記対象物の振動が大きいほど、前記検出手段が前記対象物の変化を検出する条件である閾値を高く設定し、
前記検出手段は、前記枠内における画像情報を表す特徴量分布の変化が前記変更手段により設定された前記閾値を超えているときに、前記対象物の変化を検出する、請求項2に記載の対象物変化検出装置。
The change means sets a threshold value that is a condition for the detection means to detect a change in the target object as the vibration of the target object in the captured image increases.
The said detection means detects the change of the said object, when the change of the feature-value distribution showing the image information in the said frame exceeds the said threshold value set by the said change means. Object change detection device.
請求項1〜3のいずれか1項に記載の対象物変化検出装置の前記検出手段により前記対象物の変化が検出されたときに、警報を報知する警報報知手段を備えた警報装置。   The alarm device provided with the alarm alerting | reporting means which alert | reports an alarm, when the change of the said object is detected by the said detection means of the object change detection apparatus of any one of Claims 1-3. 車両周囲を撮像する撮像工程と、
前記撮像工程によって撮像された撮像画像の中で検出された対象物の変化を検出する検出工程と、
前記撮像画像の中の前記対象物の振動が大きいほど、前記検出工程で前記対象物の変化を検出する条件を検出され難い側に変更する変更工程と、
を備える、対象物変化検出方法。
An imaging process for imaging the surroundings of the vehicle;
A detection step of detecting a change in the object detected in the captured image captured by the imaging step;
A change step of changing a condition for detecting a change of the object in the detection step to a side that is difficult to be detected, as the vibration of the object in the captured image is larger.
An object change detection method comprising:
前記検出工程は、前記撮像画像内の対象物を囲むように設定された枠内における画像情報に基づいて前記対象物の変化を検出する、請求項5に記載の対象物変化検出方法。   The object change detection method according to claim 5, wherein the detection step detects a change in the object based on image information in a frame set so as to surround the object in the captured image. 前記変更工程は、前記撮像画像の中の前記対象物の振動が大きいほど、前記検出工程が前記対象物の変化を検出する条件である閾値を高く設定し、
前記検出工程は、前記枠内における画像情報を表す特徴量分布の変化が前記変更工程により設定された前記閾値を超えているときに、前記対象物の変化を検出する、請求項6に記載の対象物変化検出方法。
In the changing step, the larger the vibration of the object in the captured image, the higher the threshold that is a condition for the detection step to detect a change in the object,
The said detection process detects the change of the said object, when the change of the feature-value distribution showing the image information in the said frame exceeds the said threshold value set by the said change process. Object change detection method.
請求項5〜7のいずれか1項に記載の対象物変化検出方法の前記検出工程により前記対象物の変化が検出されたときに、警報を報知する警報報知工程を備えた警報方法。   The alarm method provided with the alarm alerting | reporting process which alert | reports an alarm, when the change of the said object is detected by the said detection process of the target object change detection method of any one of Claims 5-7.
JP2013114343A 2013-05-30 2013-05-30 Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method Pending JP2014232516A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013114343A JP2014232516A (en) 2013-05-30 2013-05-30 Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013114343A JP2014232516A (en) 2013-05-30 2013-05-30 Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2014232516A true JP2014232516A (en) 2014-12-11

Family

ID=52125830

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013114343A Pending JP2014232516A (en) 2013-05-30 2013-05-30 Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2014232516A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017142735A (en) * 2016-02-12 2017-08-17 マツダ株式会社 Pedestrian action identification device for vehicle

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007058805A (en) * 2005-08-26 2007-03-08 Fuji Heavy Ind Ltd Forward environment recognition device
JP2009537924A (en) * 2006-05-24 2009-10-29 ソニー コンピュータ エンタテインメント ヨーロッパ リミテッド Controlling data processing
JP2010244194A (en) * 2009-04-02 2010-10-28 Toyota Motor Corp Object identification device
JP2013073311A (en) * 2011-09-27 2013-04-22 Honda Motor Co Ltd Object type determination device

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007058805A (en) * 2005-08-26 2007-03-08 Fuji Heavy Ind Ltd Forward environment recognition device
JP2009537924A (en) * 2006-05-24 2009-10-29 ソニー コンピュータ エンタテインメント ヨーロッパ リミテッド Controlling data processing
JP2010244194A (en) * 2009-04-02 2010-10-28 Toyota Motor Corp Object identification device
JP2013073311A (en) * 2011-09-27 2013-04-22 Honda Motor Co Ltd Object type determination device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017142735A (en) * 2016-02-12 2017-08-17 マツダ株式会社 Pedestrian action identification device for vehicle

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4173901B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
US20190259284A1 (en) Pedestrian detection for vehicle driving assistance
JP4173902B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
JP4456086B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
JP4528283B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
WO2011067790A2 (en) Cost-effective system and method for detecting, classifying and tracking the pedestrian using near infrared camera
JPWO2012004938A1 (en) Vehicle periphery monitoring device
JP4644273B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
US10525900B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
JP2012221162A (en) Object detection device and program
JP5259647B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
WO2018020715A1 (en) Person detection device, person detection system, person detection method, and person detection program
JP2015185135A (en) Parking recognition device, parking recognition method and program
JP6320942B2 (en) Weight matrix learning device, gaze direction prediction system, warning system, and weight matrix learning method
JP5917303B2 (en) MOBILE BODY DETECTING DEVICE, MOBILE BODY DETECTING SYSTEM, AND MOBILE BODY DETECTING METHOD
JP5004903B2 (en) Vehicle periphery monitoring device
JP2014232516A (en) Object change detection device, warning device, object change detection method, and warning method
JP5270319B2 (en) Image monitoring device
JP5776769B2 (en) Object approach detection device, object approach detection method, and program
US9030560B2 (en) Apparatus for monitoring surroundings of a vehicle
JP4888707B2 (en) Suspicious person detection device
JP6201809B2 (en) Perimeter monitoring apparatus and method
JP2014203196A (en) Risk level determination device, risk level determination method, alarm device, and driving support device
JP5892075B2 (en) Object detection device and object detection method, alarm device and alarm method, driving support device and driving support method
JP2016170516A (en) Gaze object determination device, gaze object determination method and gaze object determination program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150701

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160511

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160517

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20161115