JP2003040016A - 楕円形モデルおよびベイズの分類を用いた自動車乗員検出方法 - Google Patents

楕円形モデルおよびベイズの分類を用いた自動車乗員検出方法

Info

Publication number
JP2003040016A
JP2003040016A JP2002116246A JP2002116246A JP2003040016A JP 2003040016 A JP2003040016 A JP 2003040016A JP 2002116246 A JP2002116246 A JP 2002116246A JP 2002116246 A JP2002116246 A JP 2002116246A JP 2003040016 A JP2003040016 A JP 2003040016A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
classification
segment
image
vehicle
parameters
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.)
Withdrawn
Application number
JP2002116246A
Other languages
English (en)
Inventor
Jun Zhang
ジャング ジューン
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.)
University of Wisconsin System
Original Assignee
University of Wisconsin System
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 University of Wisconsin System filed Critical University of Wisconsin System
Publication of JP2003040016A publication Critical patent/JP2003040016A/ja
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • B60R21/00—Arrangements or fittings on vehicles for protecting or preventing injuries to occupants or pedestrians in case of accidents or other traffic risks
    • B60R21/01—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents
    • B60R21/015—Electrical circuits for triggering passive safety arrangements, e.g. airbags, safety belt tighteners, in case of vehicle accidents or impending vehicle accidents including means for detecting the presence or position of passengers, passenger seats or child seats, and the related safety parameters therefor, e.g. speed or timing of airbag inflation in relation to occupant position or seat belt use
    • B60R21/01512—Passenger detection systems
    • B60R21/0153—Passenger detection systems using field detection presence sensors
    • B60R21/01538—Passenger detection systems using field detection presence sensors for image processing, e.g. cameras or sensor arrays

Abstract

(57)【要約】 【課題】 自動車の助手席シート上の対象物(大人、子
供、幼児用シート等)に応じて、エアバッグの作動を制
御する。 【解決手段】 自動車10のシート16上の対象物20は、そ
の領域のビデオイメージを生成して対象物のシルエット
を形成することによって分類される。シルエットは、2
つのセグメントに分割され、分離した楕円64,66が各セ
グメントに近似した形状で配置される。2つの楕円64,66
の位置および大きさを定義するパラメータが対象物20に
ついての特性ベクトルを形成する。ベイズの分類関数が
特性ベクトルを利用して対象物が複数の分類のそれぞれ
に合致する確率を決定する。対象物20の分類は、この確
率に基づいて決定される。この方法は、シート上の対象
物の分類に応じて、自動車10のエアバッグ24の作動を制
御するために使用することができる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、一般的には、イメージ
における対象物の分類に関し、より具体的には、自動車
のシート上に大人、子供または幼児用シートのいずれが
存在するかの検出に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年の自動車は、安全機構として、フロ
ントシートの乗員前方のダッシュボードの中にエアバッ
グを内蔵している。さらに、これらの乗員の側部のドア
に追加のエアバッグが設けられる。事故の際、自動車の
急激な減速が検知されると、エアバッグが膨張して乗員
のクッションとなる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】エアバッグは、一般的
には、自動車の衝突による負傷の程度を軽減するが、エ
アバッグは迅速に展開しなければならないため、場合に
よっては、乗員が負傷を受けることがある。エアバッグ
は、特に、車両のフロントシートに座った小さな子供ま
たは幼児を負傷させる可能性がある。
【０００４】結果として、事故の際にエアバッグの展開
の力を受けないように、小さい子供または幼児は車両の
リヤシートに乗せることが推奨される。しかしながら、
その推奨が無視されて、そのような配置が守られず、子
供が車両のフロントシートに乗ることがある。さらに、
スポーツカーおよびトラック等のリヤシートのない車両
においては、子供または幼児は、エアバッグに面したシ
ートに座らなければならない。このような後者の状況で
は、子供の前方のエアバッグを作動不能にする手動オー
バーライドスイッチを設けることが提案されている。し
かしながら、このスイッチは、子供がいるときはいつも
手動で操作されなければならないばかりか、その自動車
の運転者は、大人の乗員に対して、エアバッグを再度作
動可能にすることを覚えていなければならない。
【０００５】また、そのような警告は、より大きな乗員
を保護することために設計されたエアバッグを備えた車
両に比較的小さな大人の乗員がある場合にも対応してい
ない。このため、自動車のシートにいる乗員が大人、子
供または特殊な幼児用シートにいる幼児であるかに応じ
て動的に制御されるエアバッグが要求されている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は、自動車のシー
ト上の乗員の有無を検出して、乗員のタイプを分類する
ための機構を提供する。また、この方法は、シート上の
無生物を乗員と区別する。
【０００７】対象物のイメージが捕捉されて、第１セグ
メントと第２セグメントに分割される。たとえば、その
対象物は、処理される全てのイメージにおいて固定され
た位置の境界線に基づいて複数のセグメントに分割され
る。第1セグメントは、第1組のパラメータによって定義
される楕円等の第1幾何学的形状によってほぼ取囲まれ
る。第2セグメントは、第2組のパラメータによって定義
される第2幾何学的形状によってほぼ取囲まれる。
【０００８】特性ベクトルは、それぞれが異なる対象物
の分類を表すテンプレートベクトルと比較されて、その
対象物がそれぞれの分類に属する確率を決定する。好ま
しい実施形態においては、ベイズの分類技術(Bayesian
classfication technique)が利用されて、その確率を得
る。対象物の分類は、これらの確率に基づいて決定され
る。例えば、対象物は、最も高い確率を有する分類に置
かれる。
【０００９】しかしながら、いずれの確率も所定の閾値
を超えない場合、その対象物は、いずれかの事前適宜さ
れた分類に適合する見込みがない。この場合、その対象
物は、シート上にないと考えられ、不適当な分類であ
る。また、1つの処理は、それぞれの事前定義された対
象物の分類についてのテンプレートベクトルを形成する
ために説明されている。
【００１０】本発明は、特に、自動車のエアバッグの制
御に適用される。具体的には、この分類方法は、シート
上の対象物が大人か、子供か、あるいは、幼児用シート
か、また、幼児用シートが前向きか後ろ向きかを決定す
るために使用することができる。そして、この分類は、
事故の際にエアバッグを膨張させるかどうかを制御し、
膨張させるならば、シート上の乗員をエアバッグによる
負傷から保護するように膨張速度を制御するために使用
される。
【００１１】
【発明の実施の形態】図1を参照して、自動車10の乗員
室の前部は、ステアリングホイール14が突出するダッシ
ュボード12を有している。フロントシート16は、ダッシ
ュボード12から間隔をもって配置され、運転者21および
乗員20の両方のヘッドレスト18を有している。乗員20
は、大人、子供、あるいは、車両シート16上に配置され
た前向きまたは後ろ向きいずれかの幼児用シートに座っ
た幼児である可能性があることに注意すべきである。ス
テアリングホイール14は、第1エアバッグ22を収容する
室を有し、また、第2エアバッグ24は、乗員20の前方の
ダッシュボードの室に収容されている。
【００１２】ビデオカメラ26が乗員室の天井のウインド
シールドの水平方向中心付近に取付けられている。ビデ
オカメラ26は、破線で示されるように、通常、乗員20が
座るシート領域に向けて下方へ照準されており、乗員の
ほぼ側面のイメージを得ている。電荷結合素子(CCD)イ
メージセンサ、アクティブピクセルセンサ(APS)等のあ
らゆる一般的に選択可能なビデオカメラを使用すること
ができる。ビデオカメラ26は、可視光線に反応すること
ができるが、好ましくは、車両のフロントシート16を照
らすためにウインドシールドの上方に取付けられた光源
(図示せず)からの近赤外線に反応するものである。赤外
線を使用することにより、夜間に乗員が道路を見る能力
に影響することなく、本システムを作動することができ
る。さらに、その照明は、昼間作動中にイメージの陰影
をつくる。
【００１３】図2を参照して、ビデオカメラ26によって
生じるイメージは、イメージプロセッサ30のビデオ入力
回路32に入力される。各ビデオイメージは、画素(ピク
セル)の2次元配列からなる。ビデオ入力回路32は、1組
の信号バス36に接続される両方の装置のランダムアクセ
スメモリ(RAM)34において画素の記憶を制御する。ま
た、RAM34は、次に説明するように、変数値、中間デー
タおよびイメージアレイによって生じる最終結果を記憶
する。捕捉されたイメージの解析は、リードオンリメモ
リ(ROM)40に記憶されたプログラムを実行するマイクロ
プロセッサ38によって制御される。
【００１４】また、制御インターフェイス回路42は、1
組の信号バス36に接続されて、イメージプロセッサ30を
車両10の他のコンポーネントにインターフェイス接続す
る。例示的なシステムにおいては、エアバッグ22,24お
よび制御インターフェイス回路42のイメージ解析制御処
理装置は、車両用エアバッグコントローラ44に接続され
ている。また、エアバッグコントローラ44は、事故が起
こったとき、一般的な衝突センサ46からの信号を受信す
る。エアバッグコントローラ44は、こられの信号に応答
して、運転者および乗員エアバッグ22および24を作動さ
せる。
【００１５】図3を参照して、各時間周期で車両10のフ
ロントシート16の右側に座る乗員のイメージ解析を開始
する。例えば、マイクロプロセッサ38は、車両のいずれ
かのドアが開かれた後、全てのドアが閉じたこと表す入
力ライン48の信号を受信する。これは、各ドアのロック
に取付けられたセンサスイッチ(図示せず)によって実行
することができる。代りに、イメージ解析処理は、マイ
クロプロセッサ38のインタラプト時間によって定義され
る間隔で車両の作動中に実行することもできる。イメー
ジ処理のトリガに使用する機構にかかわらず、プログラ
ムの実行が初期化ステップ50で開始されて、処理に使用
される変数および他のパラメータが初期値にセットされ
る。そして、プログラムは、ステップ51へ進み、車両の
乗員領域の新たなイメージが捕捉される。具体的には、
マイクロプロセッサ38がビデオ入力回路32に命令を発し
て、カメラ26にRAM34の画素によって記憶されるイメー
ジを生じさせる。この点で、各画素は、そのイメージの
対応する位置に対するグレースケールの明るさレベルを
決定する数値を有している。
【００１６】そして、イメージ処理は、ステップ52へ進
み、最近の捕捉されたグレースケールイメージがシート
上の対象物のシルエットに変換される。この変換の技術
は、W.K.プラット(Pratt)著「デジタルイメージプロセッ
シング(Digital Image Processing)」第2版、ジョンウィ
リーアンドサンズ(John Wiley & Sons)、ロンドン、199
1年に記載されている。1つの技術は、先ず、イメージプ
ロセッサ30のメモリ内の空席の基準イメージを記憶する
ことにより、乗員に対応するイメージの部分を背景から
抽出する。その基準イメージを新たに捕捉されたイメー
ジから画素ベースで減じて、差のイメージを生成する。
新たに捕捉されたイメージの対応部分が空席の基準イメ
ージと大きく異なるところ、すなわち、シート上の対象
物が存在する部分では、その差のイメージにおける画素
が大きな値を有する。次いで、差のイメージの画素が閾
値と比較されて、閾値を超える画素を1に変換し、他の
画素を0に変換することによって二値イメージを形成す
る。結果として生じる二値イメージにおいて、対象物の
画素は、1の値を有し、残りの画素は0であり、これによ
り、自動車用シート16の助手席側にある対象物すなわち
乗員のシルエットを形成する。
【００１７】その対象物すなわち乗員を分類するため、
そのシルエットの形状を映す特徴がイメージから抜き出
される。図4においてシルエット60によって示されるよ
うに、車両の助手席領域に座る乗員がほぼL字形のシル
エットを有することが認められる。このシルエットは、
対象物の一対のセグメントのおおよその形状である楕円
64および66によって特徴付けることができる。第1楕円6
4は、乗員20の胴体および頭をほぼ取囲むのに対して、
第2楕円66は、乗員の身体の下肢をほぼ取囲む。処理さ
れるイメージにおいて、対象物を取囲む単一の楕円を使
用することは、上述のW.K.プラットによって説明されて
いるように、公知である。これは、対象物の異なるセグ
メントに対して2つの楕円を用いる修正した技術であ
る。換言すれば、このシルエットは、対象物をより正確
に表現する一対の幾何学的形状に分解される。シルエッ
トの各セグメントに楕円を適用することは、対象物のそ
のセグメントに最適な楕円による近似であることを理解
すべきである。シルエットの主な身体部分から突き出た
少数の異常値画素は、対応する楕円によって取囲まれな
くてもよい。これにより、シルエットのそれぞれのセグ
メントに合致する各楕円は、その対象物の対応する部分
をほぼ取囲む。この方法において、楕円の大きさおよび
形状は、対象物の部分に近似させる。本発明の好ましい
実施形態では楕円を用いるが、円または正多角形等の他
の幾何学的形状を使用することもできる。
【００１８】具体的には、マイクロプロセッサ38は、イ
メージを固定された仮想垂直境界線62で左右に分割す
る。境界線の位置は、イメージの水平方向の画素の位置
で明示され、自動車10に座る一般的な乗員のイメージの
脚が胴体と合わさる位置に対応している。この境界線62
は、車両に着座するあらゆる乗員の足と胴体との間の接
合部に常に対応するのではない点を理解すべきであり、
これは、実際の身体の大きさが乗員によって異なるこ
と、および、シート16が前後に移動されるためにイメー
ジ上でその接合部が移動するからである。身体の大きさ
およびシート位置による身体の接合部の位置の相対的な
移動は、比較的小さく(例えば、一般的な自動車におい
て最大6インチ(15.24cm)程度)、イメージ上で数ピクセ
ルに過ぎない移動に対応する。このため、固定された境
界線62が乗員の脚と胴体との間の接合部上に常に正確に
位置するわけではないという事実は、イメージ処理の結
果に重大な影響を及ぼさない。
【００１９】各楕円64および66は、境界線62の一側また
は他側にあるシルエットのセグメントを取囲む位置およ
び大きさで配置される。2つの楕円は、エアバッグを適
切に制御するために、車両の助手席領域の異なる種類の
乗員および対象物の間の相違点に対して、妥当なモデル
を提供する。例えば、これにより、イメージプロセッサ
は、助手席領域にある対象物が、大人、子供、前向きの
幼児用シート(FFIS)または後ろ向きの幼児用シート(RFI
S)であるのかを決定することができる。
【００２０】次いで、ステップ54において、各楕円64お
よび66がシルエットのセグメントにそれぞれ合致され、
ステップ56において、各楕円を定義するパラメータがRA
M34に記憶される。図5に示されるように、各楕円は、イ
メージの中心の水平および垂直座標(x，y)、長軸長さ
(a)、短軸長さ(b)および長軸とイメージ水平線との角度
(θ)のパラメータを有する5次元の特性ベクトルによっ
て定義される。イメージプロセッサ30は、各楕円64およ
び66について、これら5つのパラメータを演算するが、
これらは、組合わされてシルエットの10次元の特性ベク
トル(x)を形成して解析される。 x＝(x1,y1,a1,b1,θ1,x2,y2,a2,b2,θ2) (1)
【００２１】ステップ58において、イメージ処理は、特
性ベクトルxが4つの対象物の分類についてのテンプレー
トベクトルと比較されて、その対象物の分類を決定する
段階に入る。そのときには、空席および不適切な対象物
の分類は無視される。対象物の分類処理は、モデルが対
象物の事前分布を4つの分類(大人、子供、FFIS、RFIS)
に規定し、公算関数がイメージから得た楕円パラメータ
がどのように各分類と一致するかを示すベイズの枠組(B
aysian framework)によって計算することができる。こ
れは、一般解が1組の決定関数を利用する典型的なパタ
ン認識問題である。
【００２２】具体的には、各分類は、決定関数dk(x)と
して表され、ここで、kは、1,2,3,4であり、関連する分
類を示している。そして、特性ベクトルxは、次の決定
規準に基づいて分類することができる。k≠k0の全てのk
に対して、dk0(x)＞dk(x)ならばxを分類k0に代入する。
【００２３】この規準において、dk0(x)は、各分類につ
いて模範ベクトルのベイズの分類値(Bayesian classifi
cation value)である。この場合、10次元の特性ベクト
ルxは、最大決定関数値すなわち最大確率を有する分類
に代入される。分類エラーの確率を最小にする決定関数
の最適な形は、次式によって与えられる。 dk(x)＝logpk(x)＋logP[k],k＝1,2,3,4 (2) ここで、pk(x)は、分類kによって与えられるxの条件付
き確率密度関数であり、P[k]は、分類kの事前確率であ
る。本対象物の分類システムにおいては、未知の対象物
が等しく4つの分類のいずれか1つであると考えられるの
で、項P[k]は0.25の一定値を有する。与えられた応用例
が異なる場合には、P[k]に対して他の値を用いることが
できる。次式で与えられるpk(x)に対して多変量ガウス
モデル(A multi-variate Gaussian model)が用いられ
る。
【数１】 ここで、mkおよびCkは、それぞれ分類kについての平均
ベクトルおよび共分散行列である。
【００２４】考えられる分類についての平均ベクトルお
よび共分散行列は、訓練イメージ(training images)に
よって推定される。エアバッグ制御システムの場合、各
分類における複数の異なる対象物がシート上に配置さ
れ、それぞれのイメージが生成される。x1,x2,x3,…,xn
が大人の分類(k＝3)のn訓練イメージから抽出された2つ
の楕円特性ベクトルであると仮定すると、平均ベクトル
mkおよび共分散行列Ckは、次式によって与えられる。
【数２】 これにより、各分類における典型的なシルエットについ
て、1組のテンプレートが展開される。
【００２５】これにより、特性ベクトルxのベイズの分
類関数(Bayesian classifier function)の適用例は、現
在のシルエットが対象物分類のそれぞれに合致する確率
を得る。シート上の対象物のタイプ(大人、子供、前向
きの幼児用シートまたは後ろ向きの幼児用シート)につ
いての予備的な決定は、最も高い確率を有する分類に基
づいてなされる。
【００２６】しかしながら、シートが空席または食料雑
貨の袋等の不適切な対象物がある状況が残っており、こ
れらは、予想されるいずれの分類にも属さない。ベイズ
の分類(Bayesian classifier)が10次元の特性ベクトル
を第1分類k0(例えば、FFIS対象物分類)に代入すると、d
k(x)は、k0に等しいkについて最大値をとる。しかしな
がら、確率dk0(x)は、所定の閾値より小さいならば、10
次元の特性ベクトルが4つの分類のいずれにも属さない
という不十分な証拠がある決定に致る。この場合、妥当
な決定は、特性ベクトルを空席および不適切な対象物の
分類に代入することである。
【００２７】ステップ58において、一旦、対象物の分類
が決定されていると、その情報は、エアバッグコントロ
ーラ44に情報を提供するために、ステップ59で制御イン
ターフェイス42へ送る指令を定式化するのに使用するこ
とができる。例えば、前向き幼児用シート(FFIS)または
後ろ向き幼児用シート(RFIS)がシート上にあることがエ
アバッグコントローラに知らされた場合、エアバッグコ
ントローラ44は、事故が起こった際、助手席側エアバッ
グ24の膨張を抑制する。同様に、助手席側領域に子供が
いるであろうと決定された場合、エアバッグコントロー
ラ44は、事故の際に、大人に対するよりも遅い速度でエ
アバッグを膨張させる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る自動車の前部インテ
リアを上方から見た図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る自動車の対象物分類
システムを示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る対象物分類システム
によってイメージを処理する方法を示すフローチャート
である。
【図４】本発明の一実施形態に係るイメージ処理ステッ
プを示す図である。
【図５】図4に示す処理ステップによって処理されたイ
メージにおいて定義された一対の楕円のパラメータを示
す図である。
【符号の説明】
10 自動車 16 シート 20 乗員 24 エアバッグ 60 シルエット 62 境界線 64 第1楕円 66 第2楕円
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００ Ｇ０６Ｔ 7/60 ２００Ｃ (71)出願人 502139976 ＴＨＥ ＢＯＡＲＤ ＯＦ ＲＥＧＥＮＴ Ｓ ＯＦ ＴＨＥ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＷＩＳＣＯＮＳＩＮ ＳＹＳＴＥ Ｍ (72)発明者 ジューン ジャング アメリカ合衆国、ウィスコンシン 53211 ショアーウッド、イースト ニュートン アベニュー 2027 Ｆターム(参考） 3B087 DE08 3D054 EE11 EE25 5B057 AA16 BA02 DA12 DB02 DC03 DC08 DC09 DC34 DC36 5L096 BA04 CA02 DA03 FA04 FA34 FA64 FA67 FA69 FA72 GA30 HA09 JA09 JA11

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 自動車(10)の中にある対象物(20)を分類
    するための方法であって、 前記対象物のイメージ(60)を捕捉し、 前記対象物を第1セグメントおよび第2セグメントに区分
    し、 円、楕円および正多角形からなるグループから選択され
    て、第1組のパラメータによって定義される第1幾何学的
    形状(64)によって前記第1セグメンを近似し、 円、楕円および正多角形からなるグループから選択され
    て、第2組のパラメータによって定義される第2幾何学的
    形状(66)によって前記第2セグメンを近似し、 前記第1および第2組のパラメータから特性ベクトルを形
    成し、 前記特性ベクトルをそれぞれが異なる対象物の分類を表
    す複数のテンプレートベクトルと比較して、前記対象物
    がそれぞれの分類に属する確率を決定し、 該確率に応じて前記対象物を分類することを特徴とする
    方法。
  2. 【請求項２】 前記特性ベクトルと前記複数のテンプレ
    ートベクトルとの比較は、ベイズの分類関数を利用する
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 【請求項３】 さらに、前記確率がいずれも所定値を超
    えないとき、前記対象物(20)を所与の対象物分類に分類
    することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記第1幾何学的形状(64)および前記第2
    幾何学的形状(66)は、いずれも楕円であることを特徴と
    する請求項1に記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記第1組のパラメータおよび前記第2組
    のパラメータは、それぞれの楕円の中心位置、長軸長
    さ、短軸長さおよび回転量を含むことを特徴とする請求
    項4に記載の方法。
  6. 【請求項６】 前記対象物(20)の区分は、前記第1セグ
    メントとして、前記イメージにおける境界線(62)の一側
    にある前記対象物の部分を定義し、前記第2セグメント
    として、前記境界線の他側にある前記対象物の部分を定
    義することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  7. 【請求項７】 さらに、カメラによって生成された全て
    のイメージを使用して、前記境界線(62)を事前定義する
    ことを特徴とする請求項6に記載の方法。
  8. 【請求項８】 さらに、それぞれの対象物の分類におけ
    る少なくとも1つの例示的な対象物についての特性ベク
    トルを生成することにより、前記複数のテンプレートベ
    クトルをそれぞれ定義することを特徴とする請求項1に
    記載の方法。
  9. 【請求項９】 前記対象物の分類は、前記対象物(20)が
    大人、子供または幼児用シートのいずれかを決定するこ
    とを特徴とする請求項1に記載の方法。
  10. 【請求項１０】 さらに、前記対象物(20)の分類は、前
    記幼児用シートが前記自動車の前方に面しているか後方
    に面しているかを決定することを特徴とする請求項9に
    記載の方法。
  11. 【請求項１１】 さらに、前記対象物の分類に応じて前
    記自動車(10)における機構を制御することを特徴とする
    請求項1に記載の方法。
  12. 【請求項１２】 さらに、前記対象物の分類に応じて前
    記自動車におけるエアバッグ(24)を制御することを特徴
    とする請求項1に記載の方法。
  13. 【請求項１３】 自動車のシート(16)上にある対象物を
    分類し、その分類に応じてエアバッグ(24)を制御するた
    めの方法であって、 前記自動車のインテリアのイメージを捕捉し、 前記シート(16)上の対象物(20)に対応するイメージの部
    分を抽出し、 前記対象物を第1セグメントと第2セグメントに分割し、 第1組のパラメータで規定される形状を有する第1楕円(6
    4)によって前記第1セグメントをほぼ取囲み、 第2組のパラメータで規定される形状を有する第2楕円(6
    6)によって前記第2セグメントをほぼ取囲み、 前記第1および第2組のパラメータから特性ベクトルを形
    成し、 前記特性ベクトルを異なる対象物の分類を表す複数のテ
    ンプレートベクトルと比較して、前記対象物がそれぞれ
    の分類に属する確率を決定し、 前記対象物(20)を前記確率に応じて前記異なる対象物の
    分類の1つに分類し、 前記対象物(20)の分類に応じて、前記エアバッグ(24)の
    作動を制御することを特徴とする方法。
  14. 【請求項１４】 前記複数のテンプレートベクトルは、
    大人、子供および幼児用シートを表すことを特徴とする
    請求項13に記載の方法。
  15. 【請求項１５】 前記複数のテンプレートベクトルは、
    大人、子供、前向きの幼児用シートおよび後ろ向きの幼
    児用シートを表すことを特徴とする請求項13に記載の方
    法。
  16. 【請求項１６】 対象物に対応するイメージの部分の抽
    出は、前記対象物(20)のシルエットを生成することを含
    むことを特徴とする請求項13に記載の方法。
  17. 【請求項１７】 前記第1組のパラメータおよび第2組の
    パラメータは、それぞれ、各楕円についての中心位置、
    長軸長さ、短軸長さおよび回転角を含むことを特徴とす
    る請求項13に記載の方法。
  18. 【請求項１８】 さらに、カメラによって生成された全
    てのイメージのなかで境界線(62)を事前定義し、前記対
    象物を分割して、前記第1セグメントを前記境界線の一
    側にある前記対象物の部分として定義し、前記第2セグ
    メントを前記境界線の他側にある前記対象物の部分とし
    て定義することを特徴とする請求項13に記載の方法。
  19. 【請求項１９】 さらに、それぞれの対象物の分類にお
    ける少なくとも1つの例示的な対象物から特性ベクトル
    を生成することにより、前記複数のテンプレートベクト
    ルをそれぞれ定義することを特徴とする請求項12に記載
    の方法。
  20. 【請求項２０】 さらに、前記確率がいずれも所定値を
    超えないとき、前記対象物を所与の対象物の分類に分類
    することを特徴とする請求項1に記載の方法。
JP2002116246A 2001-04-18 2002-04-18 楕円形モデルおよびベイズの分類を用いた自動車乗員検出方法 Withdrawn JP2003040016A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US837012 2001-04-18
US09/837,012 US6493620B2 (en) 2001-04-18 2001-04-18 Motor vehicle occupant detection system employing ellipse shape models and bayesian classification

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2003040016A true JP2003040016A (ja) 2003-02-13

Family

ID=25273258

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2002116246A Withdrawn JP2003040016A (ja) 2001-04-18 2002-04-18 楕円形モデルおよびベイズの分類を用いた自動車乗員検出方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US6493620B2 (ja)
EP (1) EP1251465A3 (ja)
JP (1) JP2003040016A (ja)
AU (1) AU784215B2 (ja)
BR (1) BR0201532A (ja)
CA (1) CA2381915A1 (ja)
MX (1) MXPA02003895A (ja)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007022401A (ja) * 2005-07-19 2007-02-01 Takata Corp 乗員情報検出システム、乗員拘束装置、車両
WO2007091604A1 (ja) * 2006-02-09 2007-08-16 Honda Motor Co., Ltd. 三次元物体を検出する装置
JP2010195139A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Takata Corp 乗員拘束制御装置および乗員拘束制御方法
JP2012127810A (ja) * 2010-12-15 2012-07-05 Honda Motor Co Ltd 乗員判別装置、及び、乗員判別方法
JP2013252863A (ja) * 2013-09-27 2013-12-19 Takata Corp 乗員拘束制御装置および乗員拘束制御方法
JP2015507796A (ja) * 2011-12-30 2015-03-12 インテル コーポレイション 動き推定を用いたオブジェクト検出

Families Citing this family (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7889133B2 (en) * 1999-03-05 2011-02-15 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Multilateration enhancements for noise and operations management
US20050129274A1 (en) * 2001-05-30 2005-06-16 Farmer Michael E. Motion-based segmentor detecting vehicle occupants using optical flow method to remove effects of illumination
US20080131004A1 (en) * 2003-07-14 2008-06-05 Farmer Michael E System or method for segmenting images
US6856694B2 (en) * 2001-07-10 2005-02-15 Eaton Corporation Decision enhancement system for a vehicle safety restraint application
DE10301468B4 (de) 2002-01-18 2010-08-05 Honda Giken Kogyo K.K. Vorrichtung zur Beobachtung der Umgebung eines Fahrzeugs
JP2004252603A (ja) * 2003-02-18 2004-09-09 Canon Inc 三次元データ処理方法
US8560179B2 (en) * 2003-02-20 2013-10-15 Intelligent Mechatronic Systems Inc. Adaptive visual occupant detection and classification system
US20040220705A1 (en) * 2003-03-13 2004-11-04 Otman Basir Visual classification and posture estimation of multiple vehicle occupants
US7193209B2 (en) * 2003-04-17 2007-03-20 Eaton Corporation Method for distinguishing objects in a video image by using infrared reflective material
US7111869B2 (en) * 2003-07-22 2006-09-26 Trw Automotive U.S. Llc Apparatus and method for controlling an occupant protection system in response to determined passenger compartment occupancy information
US7049947B2 (en) * 2003-09-29 2006-05-23 Nattel Group, Inc. System and method for monitoring the operational condition of a motor vehicle
US7142959B2 (en) * 2003-10-30 2006-11-28 General Motors Corporation Providing status data for vehicle maintenance
US20050165538A1 (en) * 2004-01-28 2005-07-28 Aisin Seiki Kabushiki Kaisha Load-detecting device for an object on a seat
US20050179239A1 (en) * 2004-02-13 2005-08-18 Farmer Michael E. Imaging sensor placement in an airbag deployment system
US20060056657A1 (en) * 2004-02-13 2006-03-16 Joel Hooper Single image sensor positioning method and apparatus in a multiple function vehicle protection control system
US20060030988A1 (en) * 2004-06-18 2006-02-09 Farmer Michael E Vehicle occupant classification method and apparatus for use in a vision-based sensing system
US20060050953A1 (en) * 2004-06-18 2006-03-09 Farmer Michael E Pattern recognition method and apparatus for feature selection and object classification
US7466860B2 (en) * 2004-08-27 2008-12-16 Sarnoff Corporation Method and apparatus for classifying an object
US7283901B2 (en) * 2005-01-13 2007-10-16 Trw Automotive U.S. Llc Controller system for a vehicle occupant protection device
US20070124044A1 (en) * 2005-11-29 2007-05-31 Ayoub Ramy P System and method for controlling the processing of content based on vehicle conditions
US9269265B2 (en) 2005-11-29 2016-02-23 Google Technology Holdings LLC System and method for providing content to vehicles in exchange for vehicle information
US20070124043A1 (en) * 2005-11-29 2007-05-31 Ayoub Ramy P System and method for modifying the processing of content in vehicles based on vehicle conditions
US20070124045A1 (en) * 2005-11-29 2007-05-31 Ayoub Ramy P System and method for controlling the processing of content based on zones in vehicles
US20070120697A1 (en) * 2005-11-29 2007-05-31 Ayoub Ramy P Method and device for determining a location and orientation of a device in a vehicle
US20070127824A1 (en) * 2005-12-07 2007-06-07 Trw Automotive U.S. Llc Method and apparatus for classifying a vehicle occupant via a non-parametric learning algorithm
KR100815160B1 (ko) * 2005-12-08 2008-03-19 한국전자통신연구원 베이시안 호프 변환을 이용한 선형 특징 추출 장치 및 그방법
US20080123959A1 (en) * 2006-06-26 2008-05-29 Ratner Edward R Computer-implemented method for automated object recognition and classification in scenes using segment-based object extraction
US20080059027A1 (en) * 2006-08-31 2008-03-06 Farmer Michael E Methods and apparatus for classification of occupancy using wavelet transforms
US20080112593A1 (en) * 2006-11-03 2008-05-15 Ratner Edward R Automated method and apparatus for robust image object recognition and/or classification using multiple temporal views
JP2008129948A (ja) * 2006-11-22 2008-06-05 Takata Corp 乗員検出装置、作動装置制御システム、シートベルトシステム、車両
JP2008261749A (ja) * 2007-04-12 2008-10-30 Takata Corp 乗員検出装置、作動装置制御システム、シートベルトシステム、車両
US8335382B2 (en) * 2007-05-18 2012-12-18 The Boeing Company Method and system for applying silhouette tracking to determine attitude of partially occluded objects
US8360051B2 (en) * 2007-11-12 2013-01-29 Brightsource Industries (Israel) Ltd. Solar receiver with energy flux measurement and control
CN105164700B (zh) 2012-10-11 2019-12-24 开文公司 使用概率模型在视觉数据中检测对象
US9541507B2 (en) 2014-08-26 2017-01-10 Northrop Grumman Systems Corporation Color-based foreign object detection system
US9378421B2 (en) * 2014-09-29 2016-06-28 Xerox Corporation System and method for seat occupancy detection from ceiling mounted camera using robust adaptive threshold criteria
KR101774692B1 (ko) * 2016-05-16 2017-09-04 현대자동차주식회사 에어백 제어 장치 및 방법
KR20210077858A (ko) * 2019-12-17 2021-06-28 현대자동차주식회사 베이비 모드에 따른 차량 주행제어 방법 및 장치

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6039139A (en) 1992-05-05 2000-03-21 Automotive Technologies International, Inc. Method and system for optimizing comfort of an occupant
US4843463A (en) 1988-05-23 1989-06-27 Michetti Joseph A Land vehicle mounted audio-visual trip recorder
US5193124A (en) 1989-06-29 1993-03-09 The Research Foundation Of State University Of New York Computational methods and electronic camera apparatus for determining distance of objects, rapid autofocusing, and obtaining improved focus images
JP2605922B2 (ja) * 1990-04-18 1997-04-30 日産自動車株式会社 車両用安全装置
US5835613A (en) 1992-05-05 1998-11-10 Automotive Technologies International, Inc. Optical identification and monitoring system using pattern recognition for use with vehicles
US5670935A (en) 1993-02-26 1997-09-23 Donnelly Corporation Rearview vision system for vehicle including panoramic view
JPH09501120A (ja) 1993-03-31 1997-02-04 オートモーティブ・テクノロジーズ・インターナショナル・インク 車両内乗員の位置・速度センサ
JP3522317B2 (ja) 1993-12-27 2004-04-26 富士重工業株式会社 車輌用走行案内装置
US5914610A (en) 1994-02-03 1999-06-22 Massachusetts Institute Of Technology Apparatus and method for characterizing movement of a mass within a defined space
US5740266A (en) 1994-04-15 1998-04-14 Base Ten Systems, Inc. Image processing system and method
US5901978A (en) 1994-05-09 1999-05-11 Automotive Technologies International, Inc. Method and apparatus for detecting the presence of a child seat
US5559695A (en) * 1994-12-27 1996-09-24 Hughes Aircraft Company Apparatus and method for self-calibrating visual time-to-contact sensor
US5668675A (en) * 1995-01-18 1997-09-16 Fredricks; Ronald J. Opto-electronic aid for alignment of exterior vehicle mirrors to minimize blind spot effects
US5528698A (en) * 1995-03-27 1996-06-18 Rockwell International Corporation Automotive occupant sensing device
US5770997A (en) 1995-06-26 1998-06-23 Alliedsignal Inc. Vehicle occupant sensing system
US6023535A (en) * 1995-08-31 2000-02-08 Ricoh Company, Ltd. Methods and systems for reproducing a high resolution image from sample data
CA2190674A1 (en) 1995-12-27 1997-06-28 Alexander George Dickinson Inflatable restraint system including an optical image sensor
US5871232A (en) 1997-01-17 1999-02-16 Automotive Systems, Laboratory, Inc. Occupant position sensing system
US5983147A (en) 1997-02-06 1999-11-09 Sandia Corporation Video occupant detection and classification
US6116640A (en) 1997-04-01 2000-09-12 Fuji Electric Co., Ltd. Apparatus for detecting occupant's posture
JP3337197B2 (ja) * 1997-04-04 2002-10-21 富士重工業株式会社 車外監視装置
US6005958A (en) 1997-04-23 1999-12-21 Automotive Systems Laboratory, Inc. Occupant type and position detection system
US5930379A (en) 1997-06-16 1999-07-27 Digital Equipment Corporation Method for detecting human body motion in frames of a video sequence
US5926568A (en) 1997-06-30 1999-07-20 The University Of North Carolina At Chapel Hill Image object matching using core analysis and deformable shape loci
JP3286219B2 (ja) * 1997-09-11 2002-05-27 トヨタ自動車株式会社 座席の使用状況判定装置
US6215518B1 (en) * 1998-07-22 2001-04-10 D. Scott Watkins Headrest and seat video imaging apparatus
EP1049046A1 (de) * 1999-04-23 2000-11-02 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung der Position eines Objektes innerhalb einer Szene

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007022401A (ja) * 2005-07-19 2007-02-01 Takata Corp 乗員情報検出システム、乗員拘束装置、車両
WO2007091604A1 (ja) * 2006-02-09 2007-08-16 Honda Motor Co., Ltd. 三次元物体を検出する装置
JP2007213353A (ja) * 2006-02-09 2007-08-23 Honda Motor Co Ltd 三次元物体を検出する装置
US8396283B2 (en) 2006-02-09 2013-03-12 Honda Motor Co., Ltd. Three-dimensional object detecting device
JP2010195139A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Takata Corp 乗員拘束制御装置および乗員拘束制御方法
JP2012127810A (ja) * 2010-12-15 2012-07-05 Honda Motor Co Ltd 乗員判別装置、及び、乗員判別方法
JP2015507796A (ja) * 2011-12-30 2015-03-12 インテル コーポレイション 動き推定を用いたオブジェクト検出
US9525803B2 (en) 2011-12-30 2016-12-20 Intel Corporation Object detection using motion estimation
JP2013252863A (ja) * 2013-09-27 2013-12-19 Takata Corp 乗員拘束制御装置および乗員拘束制御方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP1251465A3 (en) 2006-09-13
US20020169532A1 (en) 2002-11-14
BR0201532A (pt) 2003-01-07
AU3437102A (en) 2002-10-24
US6493620B2 (en) 2002-12-10
CA2381915A1 (en) 2002-10-18
AU784215B2 (en) 2006-02-23
EP1251465A2 (en) 2002-10-23
MXPA02003895A (es) 2003-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2003040016A (ja) 楕円形モデルおよびベイズの分類を用いた自動車乗員検出方法
JPH1115980A (ja) 自動車内の物体の存在を検知する装置
US7505841B2 (en) Vision-based occupant classification method and system for controlling airbag deployment in a vehicle restraint system
US6412813B1 (en) Method and system for detecting a child seat
US5901978A (en) Method and apparatus for detecting the presence of a child seat
US6005958A (en) Occupant type and position detection system
US5829782A (en) Vehicle interior identification and monitoring system
EP1746527B1 (en) Occupant information detection system, occupant restraint system, and vehicle
US7472007B2 (en) Method of classifying vehicle occupants
CN113459982B (zh) 用于乘员分类和基于此调节气囊展开的系统和方法
US20190375312A1 (en) Method and system for controlling a state of an occupant protection feature for a vehicle
US8560179B2 (en) Adaptive visual occupant detection and classification system
CN111867466A (zh) 体格估计装置及体格估计方法
JP2010203836A (ja) 車室内状態の認識装置
US20080059027A1 (en) Methods and apparatus for classification of occupancy using wavelet transforms
JP3960395B2 (ja) 車内の確認及び監視システム
GB2324864A (en) Vehicle interior monitoring system
JP2010203837A (ja) 車室内状態の認識装置
US7193209B2 (en) Method for distinguishing objects in a video image by using infrared reflective material
US20210188205A1 (en) Vehicle vision system
US20230264674A1 (en) Passenger compartment mapping and control
CN115416547B (zh) 车辆座椅调整方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20050119

A761 Written withdrawal of application

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761

Effective date: 20060201

A072 Dismissal of procedure [no reply to invitation to correct request for examination]

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A073

Effective date: 20060823

A761 Written withdrawal of application

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761

Effective date: 20060904

A072 Dismissal of procedure [no reply to invitation to correct request for examination]

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A072

Effective date: 20061004

A072 Dismissal of procedure [no reply to invitation to correct request for examination]

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A073

Effective date: 20070620

A072 Dismissal of procedure [no reply to invitation to correct request for examination]

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A072

Effective date: 20071010

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20081029

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20090325