JP2005354597A - 車両周辺監視装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 歩行者を脚部の存在から認識する場合、2値化対象物100の実空間での幅WBが歩行者の脚部として適当な幅で、2値化対象物100が縦長形状であり、2値化対象物100の下端位置がグレースケール対象物領域101の下部(下半分)に存在すると共に、2値化対象物100に時系列的な輝度変化がある場合に2値化対象物100は歩行者であると認識する。一方、歩行者をその差している傘の存在から認識する場合、2値化対象物100の上方に温度の低い傘領域104が存在し、傘領域104の横幅が歩行者の傘として適当な横幅であり、更に傘領域104の重心位置座標と2値化対象物100の重心位置座標との位置関係が、歩行者とその傘との位置関係として適当である場合に2値化対象物100は歩行者であると認識する。
【選択図】 図12
Description
従って、運転者に対するより効果的な視覚補助を行うには、特許文献1に記載の装置のように、身長相当の存在に基づく形状判定や頭部と胴部の存在に基づく形状判定、あるいは頭部のみによる形状判定等、比較的判別しやすい身体的特徴を用いて歩行者の抽出を行うだけでなく、歩行者の比較的判別しやすい身体的特徴以外の特徴からも歩行者を認識し、歩行者の認識率を向上させる必要がある。
また、たとえ車両周囲の天候が雨天であっても、車両の周囲に歩行者が存在する場合には、特許文献2に記載の装置のように歩行者検知警報の出力を停止せず、雨天で視界が悪いからこそ、積極的に歩行者検出を行うと共に警報を出力して、車両の運転者に注意を促すべきである。
従って、赤外線画像を利用して車両周囲の歩行者を認識する場合に、従来のように歩行者の身体的特徴の判定が容易な歩行者の頭部を検出することができなくても、赤外線画像から歩行者の脚部の存在を判定することにより、赤外線画像から抽出される不定形な2値化対象物を的確に判定し、安定した歩行者の認識を行う車両周辺監視装置を実現することができるという効果が得られる。
従って、赤外線画像を利用して車両周囲の歩行者を認識する場合に、歩行者が傘を差していることで歩行者の身体的特徴の判定が容易な歩行者の頭部を検出することができなくても、赤外線画像から歩行者の差している傘の存在を判定することにより、赤外線画像から抽出される不定形な2値化対象物を的確に判定し、安定した歩行者の認識を行う車両周辺監視装置を実現することができるという効果が得られる。
従って、例えば2値化対象物として歩行者の脚部と類似する形状の看板等を抽出した場合でも、形状や画像中で存在する場所が歩行者の脚部として適当でない2値化対象物を除外することで、2値化対象物の形状が歩行者の脚部と類似する形状の看板等を歩行者の脚部と認識することを防止できるという効果が得られる。
従って、従来は歩行者を認識するときの妨げになっていた歩行者の歩行に伴う脚部の輝度変化を利用して対象物が歩行者であるか否かを判断するので、歩行者の認識率を向上させることができるという効果が得られる。
従って、歩行者の歩行に伴う脚部の輝度変化を利用して対象物が歩行者であるか否かを判断することで、逆に歩行せずに停止している歩行者の脚部が検出できない場合が発生しても、歩行者の差している傘の存在から歩行者を認識することができるので、歩行者の歩行の如何を問わず対象物が歩行者であるか否かを判断することが可能となり、歩行者の認識率を向上させることができるという効果が得られる。
従って、横幅や平均輝度が歩行者の差している傘として適当でない2値化対象物を除外することで、正確に赤外線撮像手段により撮像された歩行者の差している傘の存在を判断し、歩行者の認識率を向上させることができるという効果が得られる。
従って、横幅や平均輝度が歩行者の差している傘として適当でないものや、歩行者と思われる部分の重心の位置と歩行者の差している傘と思われる部分の重心の位置とがずれていて、適当な位置関係にないものを除外することで、歩行者が差している傘と判断できない他の傘、あるいは他の対象物の存在から歩行者を認識することを防止できるという効果が得られる。
従って、車両周囲が雨天の場合には雨天の時の歩行者の特徴から歩行者を認識し、その他の場合には雨天の時の歩行者の特徴を利用しないことで、車両周囲が雨天でない時に歩行者の脚部あるいは歩行者の差している傘でない対象物を検出することを防止し、歩行者の認識率を向上させることができるという効果が得られる。
従って、歩行者以外の対象物に不要な警報を出力せずに、歩行者のみに対する注意を車両の運転者に促すことができるという効果が得られる。
従って、歩行者の存在をより強く目立たせ、歩行者に対する注意を車両の運転者に促すことができるという効果が得られる。
従って、表示手段に表示された歩行者の存在を見逃す可能性を排除して、歩行者の存在をより強く目立たせ、歩行者に対する注意をより強く車両の運転者に促すことができるという効果が得られる。
従って、歩行者以外の対象物に不要な警報を出力せずに、更に歩行者であっても、例えば車両との衝突の可能性が高い歩行者等、特に注意が必要な歩行者のみに対する注意を車両の運転者に促すことができるという効果が得られる。
従って、注意が必要な歩行者の存在をわかりやすくすることにより明確に車両の運転者に意識させ、歩行者に対する注意をより強く車両の運転者に促すことができるという効果が得られる。
図1は、本発明の一実施例の車両周辺監視装置の構成を示すブロック図である。
図1において、符号1は、本実施例の車両周辺監視装置を制御するCPU(中央演算装置)を備えた画像処理ユニットであって、遠赤外線を検出可能な2つの赤外線カメラ2R、2Lと当該車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ3、更に、当該車両の走行速度(車速)を検出する車速センサ4とブレーキの操作を検出するためのブレーキセンサ5が接続される。これにより、画像処理ユニット1は、車両の周辺の赤外線画像と車両の走行状態を示す信号とから、車両前方の歩行者や動物等の動く物体を検出し、衝突の可能性が高いと判断したときに警報を発する。
また、HUD7aは、自車両10のフロントウインドウの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられている。
(対象物検出・警報動作)
図3は、本実施例の車両周辺監視装置の画像処理ユニット1における歩行者等の対象物検出・警報動作を示すフローチャートである。
図3において、まず画像処理ユニット1は、赤外線カメラ2R、2Lの出力信号である赤外線画像を取得して(ステップS1)、A/D変換し(ステップS2)、グレースケール画像を画像メモリに格納する(ステップS3)。なお、ここでは赤外線カメラ2Rにより右画像が得られ、赤外線カメラ2Lにより左画像が得られる。また、右画像と左画像では、同一の対象物の表示画面上の水平位置がずれて表示されるので、このずれ(視差)によりその対象物までの距離を算出することができる。
図4(a)は、赤外線カメラ2Rにより得られたグレースケール画像を示し、これに2値化処理を行うことにより、図4(b)に示すような画像を得る。なお、図4(b)において、例えばP1からP4の枠で囲った物体を、表示画面上に白色として表示される対象物(以下「高輝度領域」という)とする。
赤外線画像から2値化された画像データを取得したら、2値化した画像データをランレングスデータに変換する処理を行う(ステップS5)。ランレングスデータにより表されるラインは、2値化により白となった領域を画素レベルで示したもので、いずれもy方向には1画素の幅を有しており、またx方向にはそれぞれランレングスデータを構成する画素の長さを有している。
2値化対象物の抽出が完了したら、次に、抽出した2値化対象物の重心G、面積S及び外接四角形の縦横比ASPECTを算出する(ステップS8)。
更に、縦横比ASPECTは、対象物の外接四角形の縦方向の長さDyと横方向の長さDxとの比Dy/Dxとして算出する。
なお、ランレングスデータは画素数(座標数)(=run[i])で示されているので、実際の長さは「−1」する(1を減算する)必要がある(=run[i]−1)。また、重心Gの位置は、外接四角形の重心位置で代用してもよい。
また、このようにして認識された各対象物の(重心の)位置座標は、時系列位置データとしてメモリに格納され、後の演算処理に使用される。
次に、車速センサ4により検出される車速VCAR及びヨーレートセンサ3より検出されるヨーレートYRを読み込み、ヨーレートYRを時間積分することにより、自車両10の回頭角θrを算出する(ステップS10)。
まず、基準画像(右画像)の2値化画像によって追跡される対象物の中の1つを選択することにより、右画像から探索画像R1(ここでは、外接四角形で囲まれる領域全体を探索画像とし、この探索画像の外接四角形を対象枠という)を抽出する(ステップS11)。
また、ステップS10における回頭角θrの算出と、ステップS13における対象物との距離zの算出が完了したら、次に、自車両10が回頭することによる画像上の位置ずれを補正するための回頭角補正を行う(ステップS14)。回頭角補正は、時刻kから(k+1)までの期間中に自車両10が例えば左方向に回頭角θrだけ回頭すると、カメラによって得られる画像上では、画像の範囲がΔxだけx方向にずれるので、これを補正する処理である。
ここで、実空間座標(X,Y,Z)は、図2に示すように、赤外線カメラ2R、2Lの取り付け位置の中点の位置(自車両10に固定された位置)を原点Oとして図示のように定め、画像内の座標は、画像の中心を原点として水平方向をx、垂直方向をyと定めている。なお、以下の説明では、回頭角補正後の座標を(X,Y,Z)と表示する。
次に、実空間座標に対する回頭角補正が完了したら、同一対象物について、ΔTのモニタ期間内に得られた、回頭角補正後のN個(例えばN=10程度)の実空間位置データ、すなわち時系列データから、対象物と自車両10との相対移動ベクトルに対応する近似直線LMVを求める。
これにより、位置座標Pv(N−1)からPv(0)に向かうベクトルとして、相対移動ベクトルが得られる(ステップS16)。
このようにモニタ期間ΔT内の複数(N個)のデータから対象物の自車両10に対する相対移動軌跡を近似する近似直線を算出して相対移動ベクトルを求めることにより、位置検出誤差の影響を軽減して対象物との衝突の可能性をより正確に予測することが可能となる。
ステップS17において、自車両10と検出した対象物との衝突の可能性がないと判定された場合(ステップS17のNO)、ステップS1へ戻り、上述の処理を繰り返す。
また、ステップS17において、自車両10と検出した対象物との衝突の可能性があると判定された場合(ステップS17のYES)、ステップS18の警報出力判定処理へ進む。
もし、自車両10の運転者がブレーキ操作を行っている場合には、それによって発生する加速度Gs(減速方向を正とする)を算出し、この加速度Gsが加速度しきい値GTHより大きいときは、ブレーキ操作により衝突が回避されると判定して警報出力判定処理を終了し(ステップS18のNO)、ステップS1へ戻り、上述の処理を繰り返す。
これにより、適切なブレーキ操作が行われているときは、警報を発しないようにして、運転者に余計な煩わしさを与えないようにすることができる。
なお、加速度しきい値GTHは、ブレーキ操作中の加速度Gsがそのまま維持された場合に、対象物と自車両10との距離Zv(0)以下の走行距離で自車両10が停止する条件に対応する値である。
次に、図5に示すフローチャートを参照して、図3に示したフローチャートのステップS17における警報判定処理について更に詳細に説明する。
図5は、本実施例の警報判定処理動作を示すフローチャートである。
警報判定処理は、以下に示す衝突判定処理、接近判定領域内か否かの判定処理、進入衝突判定処理、歩行者判定処理、及び人工構造物判定処理により、自車両10と検出した対象物との衝突の可能性を判定する処理である。以下、図6に示すように、自車両10の進行方向に対してほぼ90°の方向から、速度Vpで進行してくる対象物20がいる場合を例に取って説明する。
(a)対象物の画像に直線エッジを示す部分が含まれる場合。
(b)対象物の画像の角が直角である場合。
(c)対象物の画像に同じ形状のものが複数含まれている場合。
(d)対象物の画像が予め登録された人口構造物の形状と一致する場合。
次に、図8に示すフローチャート及び図9から図12に示す模式図を参照して、図5に示したフローチャートのステップS34における歩行者判定処理について更に詳細に説明する。図8は、本実施例における車両周囲が降雨状態の場合の歩行者判定処理動作を示すフローチャートである。
なお、車両周囲が降雨状態であるか否かは、自車両10にワイパーの作動状態を検出するワイパー作動状態検出手段を備え、自車両10に備えられたワイパーの作動状態から判定したり、自車両10に雨滴を検出する雨滴センサを備え、雨滴センサの出力信号から判定すれば良い。
なお、歩行者として認識した対象物にのみ警報を出力する、更に歩行者であっても、例えば車両との衝突の可能性が高い歩行者等、特に注意が必要な歩行者にのみ警報を出力することで、注意が必要な歩行者の存在をより強く目立たせ、歩行者に対する注意をより強く車両の運転者に促すことができるという効果が得られる。
2R、2L 赤外線カメラ(赤外線撮像手段)
7 画像表示装置(表示手段)
10 自車両(車両)
S4〜S7 2値化対象物抽出手段
S18 警報判定手段
S19、S20 警報出力手段
S41〜S44 脚部判断手段
S44 輝度変化検出手段
S45 歩行者認識手段
S46 外周領域算出手段、探索領域設定手段、距離算出手段、統合探索領域設定手段
S47〜S49 傘部判断手段
S47 平均輝度算出手段
S48 横幅測定手段
S49 2値化対象物重心位置算出手段、領域重心位置算出手段
Claims (13)
- 赤外線撮像手段により撮像されたグレースケール画像を利用して車両周囲の対象物を抽出する車両周辺監視装置において、
歩行者の脚部の特徴値を記憶した歩行者脚部特徴値記憶手段と、
前記グレースケール画像を2値化処理することにより2値化対象物を抽出する2値化対象物抽出手段と、
前記2値化対象物抽出手段により抽出された前記2値化対象物の特徴値と前記歩行者の脚部の特徴値とを比較して、前記2値化対象物が前記歩行者の脚部であるか否かを判定する脚部判断手段と、
前記脚部判断手段により前記2値化対象物が前記歩行者の脚部であると判定された場合に、前記2値化対象物を含む前記対象物を歩行者として認識する歩行者認識手段と
を備えることを特徴とする車両周辺監視装置。 - 赤外線撮像手段により撮像されたグレースケール画像を利用して車両周囲の対象物を抽出する車両周辺監視装置において、
歩行者が差している状態の傘の特徴値を記憶した傘部特徴値記憶手段と、
前記グレースケール画像を2値化処理することにより2値化対象物を抽出する2値化対象物抽出手段と、
前記2値化対象物抽出手段により抽出された前記2値化対象物の前記グレースケール画像上での外周領域を算出する外周領域算出手段と、
前記外周領域算出手段にて算出された前記外周領域の上端と前記2値化対象物との間の領域に探索領域を設定する探索領域設定手段と、
前記探索領域設定手段により設定された前記探索領域の特徴値と前記歩行者が差している状態の傘の特徴値とを比較して、前記探索領域に前記傘が存在するか否かを判定する傘部判断手段と、
前記傘部判断手段により前記探索領域に前記歩行者が差している傘が存在すると判定された場合に、前記2値化対象物を含む前記対象物を歩行者として認識する歩行者認識手段と
を備えることを特徴とする車両周辺監視装置。 - 前記2値化対象物抽出手段により抽出された前記2値化対象物の前記グレースケール画像上での外周領域を算出する外周領域算出手段を備え、
前記脚部判断手段が、前記2値化対象物の幅が所定範囲内で、かつ前記2値化対象物の縦横比が所定縦横しきい値以上で、更に前記2値化対象物が前記外周領域の下端から所定範囲の前記外周領域内に存在する場合に、前記2値化対象物を前記歩行者の脚部であると判断する
ことを特徴とする請求項1に記載の車両周辺監視装置。 - 前記2値化対象物抽出手段により抽出された前記2値化対象物の時系列的な輝度変化の有無を検出する輝度変化検出手段を備え、
前記脚部判断手段が、前記輝度変化検出手段により前記2値化対象物の時系列的な輝度変化が検出された場合に、前記2値化対象物を前記歩行者の脚部であると判断する
ことを特徴とする請求項3に記載の車両周辺監視装置。 - 歩行者が差している状態の傘の特徴値を記憶した傘部特徴値記憶手段と、
前記輝度変化算出手段により時系列的な輝度変化が検出されなかった前記2値化対象物の前記グレースケール画像上での前記外周領域の上端と該2値化対象物との間の領域に探索領域を設定する探索領域設定手段と、
前記探索領域設定手段により設定された前記探索領域の特徴値と前記歩行者が差している状態の傘の特徴値とを比較して、前記探索領域に前記傘が存在するか否かを判定する傘部判断手段と
を備え、
前記歩行者認識手段が、前記脚部判断手段により前記2値化対象物が前記歩行者の脚部であると判定された場合、あるいは前記傘部判断手段により前記探索領域に前記歩行者が差している傘が存在すると判定された場合に、前記2値化対象物を含む前記対象物を歩行者として認識する
ことを特徴とする請求項4に記載の車両周辺監視装置。 - 前記赤外線撮像手段を2つ備えると共に、
2つの前記赤外線撮像手段により撮像された2つのグレースケール画像を利用して、該グレースケール画像に含まれる前記2値化対象物までの距離を算出する距離算出手段と、
前記探索領域の左右に副探索領域を設定する副探索領域設定手段と、
前記探索領域に含まれる前記2値化対象物と前記副探索領域に含まれる前記2値化対象物との距離が同一である場合に、前記探索領域と前記副探索領域とを統合した統合探索領域を設定する統合探索領域設定手段と、
前記統合探索領域設定手段により設定された前記統合探索領域の横幅を測定する横幅測定手段と、
前記統合探索領域設定手段により設定された前記統合探索領域の平均輝度を算出する平均輝度算出手段と
を備え、
前記傘部判断手段が、前記統合探索領域の横幅が所定範囲内で、かつ前記統合探索領域の平均輝度が所定輝度しきい値以下である場合に、前記探索領域に前記傘が存在すると判断する
ことを特徴とする請求項2、または請求項5に記載の車両周辺監視装置。 - 前記2値化対象物抽出手段により抽出された前記2値化対象物の重心の位置を算出する2値化対象物重心位置算出手段と、
前記統合探索領域設定手段により設定された前記統合探索領域の重心の位置を算出する領域重心位置算出手段と
を備え、
前記傘部判断手段が、前記統合探索領域の横幅が所定範囲内で、かつ前記統合探索領域の平均輝度が所定輝度しきい値以下であり、更に前記2値化対象物の重心と前記統合探索領域の重心との横方向の位置の差が所定距離しきい値以下ある場合に、前記探索領域に前記傘が存在すると判断する
ことを特徴とする請求項6に記載の車両周辺監視装置。 - 前記車両周囲の降雨状態を検知する雨天検知手段を備え、
前記歩行者認識手段が、前記雨天検知手段により前記車両周囲の降雨状態が検知された場合にのみ、前記グレースケール画像中の前記歩行者の脚部あるいは前記歩行者が差している傘の存在から前記歩行者を認識する処理を実行する
ことを特徴とする請求項1から請求項7のいずれかに記載の車両周辺監視装置。 - 前記歩行者認識手段が前記2値化対象物を含む前記対象物を歩行者として認識した場合に該歩行者に関する警報を出力する警報出力手段
を備えることを特徴とする請求項1から請求項8のいずれかに記載の車両周辺監視装置。 - 前記赤外線撮像手段により撮像された前記車両周囲の映像を表示する表示手段を備え、
前記警報出力手段が、前記歩行者認識手段により前記歩行者として認識された前記対象物と、前記歩行者として認識されなかった前記対象物とを、前記表示手段に識別可能に表示する
ことを特徴とする請求項9に記載の車両周辺監視装置。 - 前記警報出力手段が、前記歩行者認識手段により前記歩行者として認識された前記対象物と、前記歩行者として認識されなかった前記対象物とを、前記表示手段に識別可能に表示すると共に、警告音を出力する
ことを特徴とする請求項10に記載の車両周辺監視装置。 - 前記歩行者認識手段が前記2値化対象物を含む前記対象物を歩行者として認識した場合に、該歩行者が警報を出力するべき対象であるか否かを判定する警報判定手段を備え、
前記警報出力手段が、前記警報判定手段により警報を出力するべき歩行者であると判定された前記対象物と、警報を出力するべき歩行者であると判定されなかった前記対象物とを、前記表示手段に識別可能に表示する
ことを特徴とする請求項10、または請求項11に記載の車両周辺監視装置。 - 前記警報出力手段が、前記表示手段に前記対象物を識別可能に表示する場合に、該対象物を強調表示する
ことを特徴とする請求項10から請求項12のいずれかに記載の車両周辺監視装置。
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