JP2000030197A - 温体検出装置 - Google Patents

温体検出装置

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JP2000030197A
JP2000030197A JP10194669A JP19466998A JP2000030197A JP 2000030197 A JP2000030197 A JP 2000030197A JP 10194669 A JP10194669 A JP 10194669A JP 19466998 A JP19466998 A JP 19466998A JP 2000030197 A JP2000030197 A JP 2000030197A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 外乱要因に影響されることなく、正確に歩行
者を検出することができる温体検出装置を提供すること
にある。 【解決手段】 車両の走行方向の温体画像と可視画像を
赤外線カメラ1と可視カメラ3で撮像しておき、車両の
走行方向の他車両までの距離及び方向を車両検出部17
で検出する。次に、画像処理ユニット5では、この他車
両までの距離及び方向に基づいて、他車両の存在領域を
抽出する(ステップS100)。次に、この温体画像か
ら可視画像及び他車両の存在領域を除去し(ステップS
110)、この除去処理結果として得られた温体画像に
基づいて、歩行者の存在を検出する(ステップS140
〜S220)。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両の走行方向に
存在する温体を正確に検出可能な温体検出装置に関す
る。
【0002】
【従来の技術】従来の温体検出装置としては、図14に
示す特開平7−200986号報に記載の「画像式歩行
者検出装置」が報告されている。
【0003】従来の温体検出装置においては、昼間はC
CDカメラ141を用いて可視画像を撮像する一方、夜
間は熱画像センサカメラ143を用いて温体画像を撮像
し、映像信号切替器145を用いて入力画像を切り替え
て画像処理部147に入力し、入力された画像を2値化
した後、最新のフレーム画像の2値化データと以前のフ
レーム画像の2値化データとの差分を取ることで、撮影
エリア内に物体あり、物体なし、物体退却、物体侵入の
4つの状態に分類する。さらに、物体侵入、物体あり、
物体退却の連続する撮像エリア内の領域のみに着目し
て、移動ベクトルを演算する。移動ベクトルの方向が、
横断歩道と平行になるものは歩行者とみなす一方、垂直
になるものは車両と見なして区別することで、歩行者と
車両とを効果的に識別することができる。この結果、歩
行者を検知したときには、出力部149から運転車に歩
行者の存在注意を喚起される。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】従来の温体検出装置に
あっては、カメラが固定された場所に設置され、処理画
像が静止画である時にのみ歩行者の検知機能を発揮して
いた。しかしながら、従来の温体検出装置を車両に搭載
した場合、撮影エリア内の全ての対象物が移動物体とし
て検出されるため、歩行者のみを区別して検出すること
が困難であり、撮影エリア内に物体あり、物体なし、物
体退却、物体侵入といった4つの状態に分類することが
不可能になる。
【0005】また、カメラを車両上に装着して道路上を
走行した場合、横断方向の歩行者の移動速度ベクトルに
比較して、車両の移動速度が相対的に極めて大きいの
で、車両と歩行者とを移動ベクトルの方向を用いて区別
することは困難である。さらに、赤外線カメラで車両前
方の道路を撮影した場合、輝度が高く入力される対象物
としては、歩行者の顔の他に、対向車線を走行する車両
のヘッドライト、ラジェター、また先行車のマフラ、ボ
ディ、テールライト、さらに信号灯火、道路照明等があ
り、これらの外乱と歩行者の顔とは、形状,大きさのい
ずれにおいても類似しているため、両者を識別すること
が困難である。このため、温体として歩行者を検出しよ
うとしても誤動作が多く、温体検出装置を警報システム
に利用しても信頼性が著しく低下するといった問題があ
った。
【0006】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的としは、外乱要因に影響されることなく、正確
に歩行者を検出することができる温体検出装置を提供す
ることにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】請求項1記載の発明は、
上記課題を解決するため、車両の走行方向の温体画像を
撮像する温体画像撮像手段と、車両の走行方向の可視画
像を撮像する可視画像撮像手段と、車両の走行方向の他
車両までの距離及び方向を検出する車両検出手段と、こ
の他車両までの距離及び方向に基づいて、他車両の存在
領域を抽出する車両抽出手段と、この温体画像から可視
画像及び他車両の存在領域を除去する画像除去処理手段
と、この除去処理結果として得られた温体画像に基づい
て、歩行者の存在を検出する温体検出手段とを備えたこ
とを要旨とする。
【0008】請求項2記載の発明は、上記課題を解決す
るため、前記車両抽出手段は、前記他車両までの距離及
び方向で表される複数の点群間の水平距離が所定値以下
の点群同志をグループ化するグループ生成手段と、水平
幅が所定値を超えるグループを車両グループとして選択
するグループ選択手段と、この選択された車両グループ
の領域面積を高さ方向に拡張する面積拡張手段と、この
拡張処理後の車両グループの領域に所定の輝度値を設定
して車両の存在領域を生成する存在領域生成手段とを備
えたことを要旨とする。
【0009】請求項3記載の発明は、上記課題を解決す
るため、前記温体検出手段は、温体画像の画素群の面積
が所定基準値を超える場合に歩行者と判断する面積判断
手段と、温体画像の画素群に外接する四角形の縦横比率
が所定範囲内の場合に歩行者と判断する縦横比率判断手
段と、温体画像の画素群の単位面積当たりの高輝度画素
率が所定範囲内の場合に歩行者と判断する縦横比率判断
手段と、前記面積判断手段と縦横比率判断手段及び縦横
比率判断手段での判断結果が全て歩行者である場合に
は、歩行者として判定する歩行者判定手段とを備えたこ
とを要旨とする。請求項4記載の発明は、上記課題を解
決するため、前記車両検出手段は、レーザレーダ、ミリ
波レーダ、ステレオカメラのいずれか1つを用いること
を要旨とする。
【0010】
【発明の効果】請求項1記載の本発明によれば、車両の
走行方向の温体画像と可視画像を撮像しておき、車両の
走行方向の他車両までの距離及び方向を検出するように
し、この他車両までの距離及び方向に基づいて、他車両
の存在領域を抽出する。次に、この温体画像から可視画
像及び他車両の存在領域を除去し、この除去処理結果と
して得られた温体画像に基づいて、歩行者の存在を検出
するようにしているので、外乱要因に影響されることな
く、正確に歩行者を検出することができる。
【0011】請求項2記載の本発明によれば、他車両ま
での距離及び方向で表される複数の点群間の水平距離が
所定値以下の点群同志をグループ化し、水平幅が所定値
を超えるグループを車両グループとして選択する。次
に、この選択された車両グループの領域面積を高さ方向
に拡張し、この拡張処理後の車両グループの領域に所定
の輝度値を設定して車両の存在領域を生成することで、
車両の走行方向の他車両の存在領域を正確に抽出するこ
とができ、この結果、外乱要因の発生箇所を特定するこ
とができる。
【0012】請求項3記載の本発明によれば、温体画像
の画素群の面積が所定基準値を超える場合に歩行者と判
断しておき、次に、温体画像の画素群に外接する四角形
の縦横比率が所定範囲内の場合に歩行者と判断してお
く。さらに、温体画像の画素群の単位面積当たりの高輝
度画素率が所定範囲内の場合に歩行者と判断しておき、
これらの判断結果が全て歩行者である場合には、歩行者
として判定することで、歩行者の精度向上に寄与するこ
とができる。
【0013】請求項4記載の本発明によれば、レーザレ
ーダ、ミリ波レーダ、ステレオカメラのいずれか1つを
用いて、車両の走行方向の他車両までの距離及び方向を
検出することができ、この結果、他車両の存在領域を抽
出して外乱要因の発生箇所を特定することができる。
【0014】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。図1は、本発明の一実施の形態に
係る温体検出装置の全体構成を示す図である。
【0015】温体検出装置は、図1に示すように、車両
9前方のラジェターグリル11の奥部にはカメラユニッ
ト13が配置される。カメラユニット13には、車両前
方の温体画像を撮像する赤外線カメラ1と、車両前方の
可視画像を撮像する可視カメラ3と、車両の走行方向の
他車両の距離及び方向を存在領域として検出するレーザ
レーダからなる車両検出部17とが配置されており、そ
れぞれの出力はハーネス15を経由して車室内に配置さ
れた画像処理ユニット5に伝送される。
【0016】画像処理ユニット5は、歩行者の存在を検
知した場合には、警報部7に検知信号を送り、音、LE
D、映像等を使用した警報を発生して、歩行者に対する
注意を運転者に喚起する。
【0017】なお、カメラユニット13をラジェターグ
リル11部分に配置するよう説明しているが、車両のヘ
ッドライト内部、バンパー部、フロントガラス部、ルー
フ部等に配置してもよく、さらに、カメラユニット13
の検知領域は、車両前方の他に車両後方であってもよ
い。
【0018】また、赤外線カメラ1の水平,垂直の画角
と、可視カメラ3の水平,垂直の画角は、予め光学的に
あるいは拡大縮小処理により概ね合わされている。さら
に、赤外線カメラ1の水平画角と車両検出部17とも予
め上記処理により合わされていることとする。
【0019】次に、図2は、温体検出装置のブロック図
である。温体画像は、赤外線カメラ1で撮像された後
に、A/D変換器21で2次元の所定画素数の輝度を有
するデジタル画像データに変換される。さらに、ウィン
ドウコンパレータ25で所定幅の輝度を有する画素のみ
が選択された後に、2値化部29で2値化される。
【0020】一方、可視画像は、可視カメラ3で撮像さ
れた後に、A/D変換器23で2次元の所定画素数の輝
度を有するデジタル画像データに変換される。さらに、
ウィンドウコンパレータ27で所定幅の輝度を有する画
素のみが選択された後に、2値化部31で2値化され
る。
【0021】ここで、差分部33では、2値化部29か
ら出力された温体画像から、2値化部31から出力され
た可視画像、車両検出部17から出力された先行車の存
在領域画像が減算される。歩行者識別部35では、差分
部33かの減算結果から得られた画像に歩行者が存在す
るか否かを識別し、歩行者が存在すると判断した場合に
は、警報部7に警報信号を出力する。この結果、警報部
7から歩行者が存在していることへの注意が運転者に喚
起される。なお、画像処理ユニット5は、CPU,RO
M,RAM等の電子部品から構成されており、上述した
ような機能ブロックを有している。
【0022】次に、図1,図2,図4を参照しつつ、図
3に示す画像処理ユニット5の動作を説明する。なお、
画像処理ユニット5は、ROMに記憶されている制御プ
ログラムに従って制御されることとする。いま、図4に
示すように、自車両前方には、自車線41の左前方に信
号機51が設置されおり、自車線41上に先行車43が
走行している。また、対向車線45上に対向車47がへ
ッドライトを点灯して走行している。また、歩道60上
に歩行者49が歩行している。
【0023】まず、ステップSl0では、赤外線カメラ
1からの温体画像をA/D変換器21でA/D変換し、
2次元の所定画素数の輝度データに変換する。次に、ス
テップS20では、ウィンドウコンパレータ25で所定
幅の輝度値を有する画素のみを選択する。例えばダイナ
ミックレンジが256階調の輝度データのうち歩行者の
顔の輝度値が通常200程度であれば、輝度範囲190
〜210内の輝度データのみを選択し、他の画素の輝度
値は全て0に書き換える。また、別の方法として、全画
素の輝度値の出現ヒストグラムを計測して生成してお
き、所定画素数として例えば100個の画素のみを抽出
するように所定幅の輝度を調整すれば、自動的に歩行者
の顔の輝度データのみを抽出することも可能となる。
【0024】次に、ステップS30では、ステップS2
0で得られた各画素のうち輝度データが0でない画素に
対して全て輝度値255に書き換える。ここで、図5に
ステップS30の処理を経た温体画像を示す。赤外線カ
メラ1で撮像された温体画像であるので、熱源を有する
温体画像のみが高輝度値255を有し、図5に示す黒色
で塗りつぶした部位が高輝度値255の画素に対応す
る。図5に示すように、青信号の赤外像511、対向車
のヘッドライトの赤外像521、歩行者の頭部491、
歩行者の右手495、歩行者の左手493、先行車のテ
ールライトの赤外像531、先行車のマフラの赤外像5
4が抽出されている。
【0025】ステップS40では、可視カメラ3で撮像
された可視画像をA/D変換器23でA/D変換し、2
次元の所定画素数の輝度データに変換する。ステップS
50では、ウィンドウコンパレータ27により所定幅の
輝度値を有する画素のみを選択する。ステップS60で
は、ステップS50で得られた各画素のうち輝度データ
が0でない画素に対しては全て輝度値255に書き換え
る。ここで、図6にステップS60の処理を経た可視画
像を示す。可視カメラ3で撮像された可視画像であるの
で、発光する物体のみが高輝度値255を有し、図6に
示す黒色で塗りつぶした部位が高輝度値255の画素に
対応する。図6に示すように、青信号の可視像513、
対向車のヘッドライトの可視像523、先行車のテール
ライトの可視像533が抽出されている。この時、可視
画像において、青信号の可視像513、対向車のヘッド
ライトの可視像523、先行車のテールライトの可視像
533等の灯火は、空気中の粉塵により散乱し、いわゆ
るグレア現象を起すので、赤外線カメラ1で撮像された
灯火より選択される領域が拡大される。
【0026】ステップS70では、車両検出部17で車
両前方の物体までの距離及び方向を検出してその値を取
り込む。図7に示すように、車両検出部17で検出され
る距離点群は信号機51の支柱、先行車のテールライト
およびその間のトランク部分53、対向車のヘッドライ
ト及びその間の部分52のそれぞれナンバープレート部
分である。これら点群の距離Dは、信号機51の支柱は
D3、先行車のテールライトおよびその間のトランク部
分53のナンバープレート部分はDl、対向車のヘッド
ライトおよびその間の部分52のナンバープレート部分
はD2と計測される。
【0027】ステップS80では、ステップS70で得
られた点群から、対象点群までの到達距離の差及びこの
距離と方向とにより三角関数演算を用いて計算される点
群間において、水平距離が所定値以下の点群同志をグル
ープ化する。例えば、この所定値として水平方向の距離
が0.1m以内、点群までの距離を0.1m以内に設定
しておけば、次のステップS90での車両抽出処理を行
うのに十分な分解能が得られる。
【0028】ステップS90では、ステップS80で求
めた各グループのうちから、グループの水平方向幅が所
定値より大きいグループのみを選択する。例えば、各グ
ループのうち水平方向幅が1.5m以上のグループのみ
を車両グループとして選択しておけば、少なくとも車両
を確実に抽出することができる。
【0029】ステップS100では、ステップS90で
選択した車両グループの面積を予め計算しておいた車両
グループの面積重心を原点として高さ方向のみ約6倍程
度に拡張し、図7に示す領域A及びBに対して、輝度値
を255に設定し、その他の領域の輝度値を0に設定す
る。ここで、面積を高さ方向に6倍に拡張するのは、車
種によっては一般車両の車両グループよりも突出した部
位にマフラが配置されていることも考えられるので、こ
のような先行車をも車両グループに含めるためである。
【0030】ステップSll0では、ステップS30で
得られた温体画像からステップS60で得られた可視画
像を各画素ごとに減算する。この減算結果が負の場合に
は減算結果を0に書き換える。この結果、図8に示すよ
うに、歩行者の頭部491、歩行者の右手495、歩行
者の左手493、及び先行車のマフラ32が抽出され、
青信号の赤外像511、対向車のヘッドライトの赤外像
521、先行車のテールライトの赤外像531は除去さ
れる。さらに、この除去結果からステップS100で得
られた先行車の存在領域を各画素ごとに減算を行ない、
減算結果が負の場合は0に書き換える。この結果、図9
に示すように、歩行者の頭部491、歩行者の右手49
5、歩行者の左手493が抽出され、先行車のマフラ5
4の赤外像は除去される。
【0031】ステップS120では、ステップS110
で抽出された画素群のうち、連続した領域を固まりとし
て順次にラベリングする。ステップS130では、各ラ
ベリングされた画素群の面積を計算する。ステップS1
40では、各ラべリングされた画素群の重心を計算し、
さらに重心位置を計算する。ステップS150では、図
10に示すように、紙面縦方向に領域A〜Eまでの5つ
の領域を予め設定しておき、ステップS140で計算さ
れた各画素群の重心位置から、各ラべリングされた画素
群が領域A〜Eのうちどの領域に属するかを判別する。
【0032】ステップS160では、ステップS130
で計算した各ラベリングされた画素群の面積の大きさ
と、予め、各領域毎に基準値を設定してある歩行者の顔
の面積の大きさとを比較し、歩行者の顔であると判断し
た場合は大きさ一致を表す大きさフラグを1に設定する
一方、否と判断した場合には大きさフラグを0に設定す
る。この結果、歩行者の手は、歩行者の顔に対して小さ
いため排除される。従って、大きさフラグが1に設定さ
れる画素群は、歩行者の頭部491のみである。各領域
毎に歩行者の顔の大きさの基準値を個別に設定すること
で、自車との距離に依存して見かけの大きさが変化する
場合でも、歩行者の顔の大きさの比較を正確に行なえる
ようになる。
【0033】ステップS170では、ステップS160
で大きさフラグが1に設定された歩行者の頭部491に
対して外接四角形の座標を計算する。ステップS180
では、図11に示すように、大きさフラグが1に設定さ
れた歩行者の頭部の外接四角形497に対して縦横比
率、すなわち、外接四角形497の横長Aと縦長Bとの
比率を計算する。
【0034】ステップS190では、歩行者の頭部の外
接四角形497の横長Aと縦長Bとの比が予め設定した
所定範囲内であるか否かを判断する。所定範囲内である
場合には縦横比率の一致を表す縦横比フラグを1に設定
し、否であれば0を設定する。一般に、歩行者の顔は円
形に近いので、縦横比が1に近い値が所定範囲のしきい
値となる。
【0035】ステップS200では、ステップS170
で求めた外接四角形の座標に従って、面積を計算する。
さらに、ステップS130で求めた歩行者の頭部491
の面積との比を求めることで、対象の画素群に関する単
位面積当たりの高輝度画素の比率、すなわち、充足率を
計算する。
【0036】ステップS210では、ステップS200
で計算した充足率が予め設定した所定範囲内であるか否
かを判断する。所定範囲内の場合には充足率が一致した
ことを表す充足率フラグを1に設定し、否であれば0を
設定する。この結果、歩行者の顔のように画素密度が大
きい画素群のみが選択される一方、画素密度が大きくな
い画素群は排除されるので、歩行者検出の精度を向上す
ることができる。
【0037】以上の処理結果として、外乱の熱源が存在
していても、大きさ、形、充足率により、これらを排除
することが可能である。ただし、先行車のマフラ54の
赤外像は、歩行者の頭部491と、大きさ、形、充足率
が概ね等しいため、ステップS160、ステップS19
0及びステップS210では排除できないが、予めステ
ップS110で排除されているので、先行車のマフラ5
4の赤外像を、歩行者の頭部491と間違えることはな
い。
【0038】ステップS220では、ステップS160
で設定された大きさフラグ、ステップS190で設定さ
れた縦横比フラグ、ステップS210で設定された充足
率フラグがいずれも1である画素群が存在する場合に
は、歩行者であると判定し、警報信号を警報部7に送
る。この結果、警報部7から歩行者が存在していること
への注意が運転者に喚起される。警報部7にはブザー、
インジケータ、モニタ等が備えられており、ブザーから
警報音が発生され、インジケータから赤色の警報光が発
生される。さらに、モニタからは画像処理ユニット5で
抽出された歩行者の温体画像が表示される。この結果、
運転者が警報音に気付いてモニタを見ると、歩行者の温
体画像が表示されているので、歩行者の存在領域をも視
認することができる。
【0039】なお、本実施の形態においては、赤外線カ
メラ1及び可視カメラ3で撮像された温体画像及び可視
画像を差分部33で単純に減算して差分処理とするよう
に説明しているが、赤外線カメラ1及び可視カメラ3か
らの画像にはスミア現象と呼ばれる残像現象が生じるこ
とが考えられる。このスミア現象は、強い輝度信号がカ
メラに入力した時に発生するので、この現象を解消する
までの間、カメラの絞りを絞ることが有効である。ま
た、スミア検出は、強い輝度信号が解消するまでの間、
所定画素の輝度値の変化を検出すればよい。スミア現象
の発生している時間に従って、差分部33に入力する映
像の時間的遅れを調整することも可能である。また、ス
ミア現象の発生している時間に従って、カメラの絞りを
自動的に調節することも可能である。
【0040】また、本実施の形態では、車両検出部17
にレーザレーダ用いているが、これに替わって、ミリ波
レーダに置き換えることも可能である。車両検出部17
にミリ波レーダを使用した場合、図12に示すように、
検出される距離点群は、ミリ波を良好に反射する金属板
となる。この金属板は、例えば信号機51の支柱、先行
車43の全体、及び対向車47の全体である。これら点
群の距離Dは、信号機51の支柱がD3、先行車43が
Dl、対向車47がD2と計測される。
【0041】さらに、車両検出部17に、ステレオカメ
ラ法に置き換えたこともことも可能である。車両検出部
17に、水平方向に所定距離を隔して配置される2台の
カメラを使用し、両者の視差に基づいて、物体までの距
離を測定する方法である。図13に示すように、検出さ
れる距離点群は、先行車43の全体、及び対向車47の
全体である。このように、ステレオカメラ法では、計測
ノイズを低減するため、小さい物体、あるいは細い物体
を予め排除して距離演算を行えるため、車両のみを抽出
することが可能となる。また、信号器51のように高い
位置に配置される物体も、計測画角の設定により排除す
ることが容易に可能である。これらの点群の距離Dは、
先行車43がDl、対向車47がD2と計測される。
【0042】さらにまた、車両検出部17に、超音波方
式を用いる場合や、CCDからなる1ラインセンサで得
られる画像信号を光学的三角測量を用いる場合も考えら
れる。
【0043】また、車両の車速や、車両検出部17で検
出される先行車との距離や、先行車との相対車速等を判
断して、温体検出装置の作動条件を限定してもよい。さ
らに、赤外線カメラ1で撮像される温体画像と可視カメ
ラ3で撮像される可視画像とが光軸のずれ等に起因して
完全に一致していなくても、本発明の効果を満足するこ
とができるため、精密な光軸調整のためのコスト高を防
止することができる。
【0044】さらにまた、灯火としては、信号機、対向
車のヘッドライト、及び先行車のテールライトに限定し
ているが、道路の照明灯、家屋の照明等全ての発光体に
関しても同様の効果が得られることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施の形態に係る温体検出装置の全
体構成を示す図である。
【図2】温体検出装置のブロック図である。
【図3】画像処理ユニット5の動作を説明するためのフ
ローチャートである。
【図4】温体検出装置の使用状況を説明するための図で
ある。
【図5】赤外線カメラで撮像された温体画像を画像処理
ユニット5で画像処理した結果を示す図である。
【図6】可視カメラで撮像された可視画像を画像処理ユ
ニット5で画像処理した結果を示す図である。
【図7】レーザレーダで検出された距離及び方向を示す
図である。
【図8】画像処理ユニット5で温体画像から可視画像を
減算処理した結果を示す図である。
【図9】画像処理ユニット5で歩行者の温体画像のみが
抽出された画像処理結果を示す図である。
【図10】画像処理ユニット5で画像処理に用いられる
処理領域A〜Eを示す図である。
【図11】画像処理ユニット5で画像処理に用いられる
歩行者の頭部を示す図である。
【図12】ミリ波レーダで検出される距離点群を示す図
である。
【図13】ステレオカメラで検出される距離点群を示す
図である。
【図14】従来の温体検出装置として報告されている画
像式歩行者検出装置のブロック図である。
【符号の説明】
1 赤外線カメラ 3 可視カメラ 5 画像処理ユニット 7 警報部 9 車両 11 ラジェターグリル 13 カメラユニット 15 ハーネス 17 車両検出部 41 自車線 43 先行車 45 対向車線 47 対向車 49 歩行者 21,23 A/D変換器 25,27 ウィンドウコンパレータ 29,31 2値化部 33 差分部 35 歩行者識別部 51 信号機 52 対向車のヘッドライト 53 先行車のテールライト 54 先行車のマフラの赤外像 60 歩道 511 青信号の赤外像 513 青信号の可視像 521 対向車のヘッドライトの赤外像 523 対向車のヘッドライトの可視像 491 歩行者の頭部 493 歩行者の左手 495 歩行者の右手 497 歩行者の頭部の外接四角形 531 先行車のテールライトの赤外像 533 先行車のテールライトの可視像

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 車両の走行方向の温体画像を撮像する温
    体画像撮像手段と、 車両の走行方向の可視画像を撮像する可視画像撮像手段
    と、 車両の走行方向の他車両までの距離及び方向を検出する
    車両検出手段と、 この他車両までの距離及び方向に基づいて、他車両の存
    在領域を抽出する車両抽出手段と、 この温体画像から可視画像及び他車両の存在領域を除去
    する画像除去処理手段と、 この除去処理結果として得られた温体画像に基づいて、
    歩行者の存在を検出する温体検出手段とを備えたことを
    特徴とする温体検出装置。
  2. 【請求項2】 前記車両抽出手段は、 前記他車両までの距離及び方向で表される複数の点群間
    の水平距離が所定値以下の点群同志をグループ化するグ
    ループ生成手段と、 水平幅が所定値を超えるグループを車両グループとして
    選択するグループ選択手段と、 この選択された車両グループの領域面積を高さ方向に拡
    張する面積拡張手段と、 この拡張処理後の車両グループの領域に所定の輝度値を
    設定して車両の存在領域を生成する存在領域生成手段と
    を備えたことを特徴とする請求項1記載の温体検出装
    置。
  3. 【請求項3】 前記温体検出手段は、 温体画像の画素群の面積が所定基準値を超える場合に歩
    行者と判断する面積判断手段と、 温体画像の画素群に外接する四角形の縦横比率が所定範
    囲内の場合に歩行者と判断する縦横比率判断手段と、 温体画像の画素群の単位面積当たりの高輝度画素率が所
    定範囲内の場合に歩行者と判断する縦横比率判断手段
    と、 前記面積判断手段と縦横比率判断手段及び縦横比率判断
    手段での判断結果が全て歩行者である場合には、歩行者
    として判定する歩行者判定手段とを備えたことを特徴と
    する請求項1記載の温体検出装置。
  4. 【請求項4】 前記車両検出手段は、 レーザレーダ、ミリ波レーダ、ステレオカメラのいずれ
    か1つを用いることを特徴とする請求項1記載の温体検
    出装置。
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