JP2007058805A - Forward environment recognition device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、特に遠赤外線カメラ等で撮影した画像からパターンマッチング処理により歩行者を認識する前方環境認識装置に関する。 The present invention particularly relates to a front environment recognition apparatus that recognizes a pedestrian by pattern matching processing from an image taken by a far-infrared camera or the like.
近年、車載したカメラ等により前方の走行環境を撮影し、走行環境の状況により先行車や歩行者を認識して、ドライバに対する警告や、ブレーキ制御等が行える運転支援装置が開発され、実用化されている。特に、歩行者の認識においては、遠赤外線カメラを用いて歩行者が発する熱を検出し、パターンマッチング処理により歩行者認識を精度良く行うシステムが提案されている。 In recent years, a driving support device has been developed and put into practical use, which captures the driving environment ahead using an on-board camera, etc., recognizes the preceding vehicle or pedestrian according to the driving environment status, and can perform warning and brake control for the driver. ing. In particular, in pedestrian recognition, a system has been proposed in which heat generated by a pedestrian is detected using a far-infrared camera and pedestrian recognition is performed with high accuracy by pattern matching processing.
例えば、特開2004−135034号公報では、遠赤外線カメラで撮影した画像から、対象物の重心、面積、自車両との距離、更には対象物の外接四角形の縦横比、高さと幅、及び重心座標の値を利用して、実空間での2値化対象物形状特徴量を算出する。次に、自車両の周囲の天候が雨天ではなかった場合は、グレースケール画像上の対象物の高さを求め、グレースケール対象物の中に複数のマスク領域を設定し、各マスクの輝度平均値と、輝度変化を算出する。そして、対象物の高さ、幅、存在高さ、輝度平均値、輝度分散等について、歩行者として適当な範囲内の値か否かを判定し、何れかが歩行者として適当ではないと判定された場合、対象物は歩行者ではないと判定する技術が開示されている。
しかしながら、遠赤外線カメラにて捉えられるカメラ歩行者の発熱領域の形状は様々であり、上述の特許文献1のように対象物の高さ、幅、存在高さ、輝度平均値、輝度分散で歩行者か否か判定すると、判定の精度が低下するという問題がある。また、上述の特許文献1では雨天の場合とそれ以外の場合とで歩行者判定の方法を変更しているが、雨天以外の要因によっても歩行者判定が影響を受けるという問題がある。 However, the shape of the heat generation area of the camera pedestrian captured by the far-infrared camera is various, and as in Patent Document 1 described above, walking is performed with the height, width, existence height, average luminance value, and luminance dispersion of the object. When it is determined whether or not the person is a person, there is a problem that the accuracy of the determination decreases. Moreover, although the method of pedestrian determination is changed in the case of rainy weather and other cases in Patent Document 1 described above, there is a problem that pedestrian determination is affected by factors other than rainy weather.
本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、たとえ歩行者の状態や、様々な環境条件の変化があっても歩行者の判定を精度良く行うことができる前方環境認識装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a forward environment recognition device capable of accurately determining a pedestrian even if there are changes in the state of the pedestrian and various environmental conditions. Objective.
本発明は、前方環境の熱源を検出する熱源検出手段と、上記熱源検出手段で検出した熱源の形状に対して予め設定しておいたモデル画像を用いてパターンマッチング処理し、歩行者を検出する歩行者認識手段とを備えた前方環境認識装置において、上記歩行者認識手段は、上記モデル画像として上記歩行者自身の形状と上記歩行者の衣服の形状とを予め設定しておくことを特徴としている。 The present invention detects a pedestrian by performing pattern matching processing using a heat source detection means for detecting a heat source in the front environment and a model image set in advance for the shape of the heat source detected by the heat source detection means. In the forward environment recognition device comprising pedestrian recognition means, the pedestrian recognition means presets the shape of the pedestrian itself and the shape of the pedestrian clothes as the model image. Yes.
本発明による前方環境認識装置は、たとえ歩行者の状態や、様々な環境条件の変化があっても歩行者の判定を精度良く行うことが可能となる。 The forward environment recognition device according to the present invention can accurately determine a pedestrian even if the pedestrian state and various environmental conditions change.
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
図1乃至図6は本発明の実施の一形態を示し、図1は車両に搭載した運転支援装置の概略構成図、図2はパターンマッチング処理に用いるモデル画像の選択プログラムのフローチャート、図3は遠赤外線カメラで撮影した画像の一例を示す説明図、図4は歩行者自身のモデル画像の一例の説明図、図5は歩行者の衣服のモデル画像の一例の説明図、図6は図5とは異なる歩行者の衣服のモデル画像の一例の説明図である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
1 to 6 show an embodiment of the present invention, FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a driving support apparatus mounted on a vehicle, FIG. 2 is a flowchart of a model image selection program used for pattern matching processing, and FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a model image of a pedestrian himself, FIG. 5 is an explanatory diagram of an example of a model image of a pedestrian's clothes, and FIG. It is explanatory drawing of an example of the model image of the clothes of a pedestrian different from FIG.
図1において、符号1は自動車等の車両(自車両)で、この車両1には、車両用運転支援装置2が搭載されている。 In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a vehicle (host vehicle) such as an automobile, and a vehicle driving support device 2 is mounted on the vehicle 1.
車両用運転支援装置2は、制御ユニット3に、一対の遠赤外線カメラ4と、車速を検出する車速センサ5と、雨天か否かを検出する雨滴センサ、又は、ワイパースイッチ6と、現時刻を検出する時計7と、外気温を検出する外気温センサ8が接続されている。尚、雨滴センサ又はワイパースイッチ6、時計7、及び、外気温センサ8は、環境情報検出手段として設けられている。
The vehicle driving support apparatus 2 includes a control unit 3 that includes a pair of far-infrared cameras 4, a
車両用運転支援装置2は、前方環境を認識し、歩行者、先行車等の立体物を抽出する前方環境認識機能と、この前方環境認識機能で得られた情報を基に、スピーカ9を通じてドライバに対して音声警告する警報機能とを有している。 The vehicle driving support device 2 recognizes the front environment and extracts a three-dimensional object such as a pedestrian or a preceding vehicle, and a driver through a speaker 9 based on information obtained by the front environment recognition function. And an alarm function for voice warning.
一対の遠赤外線カメラ4は、熱源検出手段として設けられており、ステレオ光学系として、車室内の天井前方に一定の間隔をもって取り付けられ、車外の対象を異なる視点から前方環境をステレオ撮像し、撮影した画像を制御ユニット3に出力する。尚、遠赤外線カメラ4では、撮影する対象の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる(輝度が増加する)特性を有している。 The pair of far-infrared cameras 4 are provided as heat source detection means, and are mounted as a stereo optical system at a certain distance in front of the ceiling in the vehicle interior, and take a stereo image of the front environment from different viewpoints and photograph the object outside the vehicle. The obtained image is output to the control unit 3. The far-infrared camera 4 has a characteristic that the output signal level becomes higher (the luminance increases) as the temperature of the subject to be photographed is higher.
制御ユニット3における、一対の遠赤外線カメラ4からの画像の処理は、例えば以下のように行われる。まず、一対の遠赤外線カメラ4で撮像した自車両1の進行方向の環境の1組のステレオ画像対に対し、対応する位置のずれ量から三角測量の原理によって画像全体にわたる距離情報を求める処理を行なって、三次元の距離分布を表す距離画像を生成する。そして、このデータを基に、周知のグルーピング処理や、予め記憶しておいた3次元的なモデル画像(道路形状データ、立体物データ等)と比較し、周知のパターンマッチング処理を行って、白線データ、道路に沿って存在するガードレール、縁石等の側壁データ、歩行者、車両等の立体物データを抽出する。 The processing of images from the pair of far infrared cameras 4 in the control unit 3 is performed as follows, for example. First, for a pair of stereo images of the environment in the traveling direction of the host vehicle 1 captured by a pair of far-infrared cameras 4, a process for obtaining distance information over the entire image from the corresponding positional deviation amount by the principle of triangulation. In line, a distance image representing a three-dimensional distance distribution is generated. Based on this data, a well-known grouping process or a pre-stored three-dimensional model image (road shape data, three-dimensional object data, etc.) is compared and a known pattern matching process is performed. Data, sidewall data such as guardrails and curbs that exist along the road, and three-dimensional object data such as pedestrians and vehicles are extracted.
立体物に関しては、例えば、図3に示すように、グルーピングされた画像に対して外接四角形を形成する。そして、歩行者の認識に際しては、予め設定しておいた大きさの範囲の外接四角形で、該外接四角形の形状(縦横比等)が設定範囲のものに対し、外接四角形内の立体物形状と予め記憶しておいたモデル画像とを比較し、パターンマッチング処理することにより立体物の中から歩行者を抽出する。 For a three-dimensional object, for example, as shown in FIG. 3, a circumscribed rectangle is formed on the grouped images. When a pedestrian is recognized, a circumscribed rectangle having a preset size range and a shape (aspect ratio, etc.) of the circumscribed rectangle is within a set range, A pedestrian is extracted from a three-dimensional object by comparing with a model image stored in advance and performing pattern matching processing.
この歩行者を抽出するパターンマッチング処理に用いるモデル画像は、前方環境に応じて複数用意されている。例えば、雨滴センサにより雨滴が検出され、又は、ワイパースイッチ6がONにされるような降雨状態の場合や、外気温センサ8による外気温が閾値(例えば、体温に近い温度で34℃)以下の場合、或いは、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯(例えば、昼間の時間帯で6:00〜18:00(尚、月日まで計測できる場合には、月日毎に可変設定しても良い))以外の場合には、図4(a)に示すような、歩行者自身の輝度が高く形成されたパターンAのモデル画像が用いられる。
A plurality of model images used for the pattern matching process for extracting the pedestrian are prepared according to the front environment. For example, when the raindrop is detected by the raindrop sensor or the
また、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯以内の場合には、図4(b)に示すような、歩行者自身の輝度が低く形成されたパターンBのモデル画像が用いられる。
Also, when it is not in a rainy state, the outside air temperature is larger than the threshold value, and the current time measured by the
更に、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯以外の場合には、図5(a)に示すような、歩行者の衣服の輝度が高く形成されたパターンCのモデル画像が用いられる。また、この条件では、図6(a)に示すような、図5(a)とは異なる歩行者の衣服の輝度が高く形成されたパターンEのモデル画像が用いられる。
Further, when it is not raining, the outside air temperature is larger than the threshold value, and the current time measured by the
そして、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯以外の場合においては、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。
And when it is not in a rainy state, the outside air temperature is larger than the threshold value, and the current time measured by the
一方、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯以内の場合には、図5(b)に示すような、歩行者の衣服の輝度が低く形成されたパターンDのモデル画像が用いられる。また、この条件では、図6(b)に示すような、図5(b)とは異なる歩行者の衣服の輝度が低く形成されたパターンFのモデル画像が用いられる。
On the other hand, when it is not raining, the outside air temperature is larger than the threshold value, and the current time measured by the
そして、降雨状態でもなく、且つ、外気温が閾値よりも大きく、且つ、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯以内の場合においては、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。
And when it is not in a rainy state, the outside air temperature is larger than the threshold value, and the current time measured by the
このように、制御ユニット3の前方環境認識機能は、歩行者認識手段としての機能を有して構成されている。尚、本実施の形態では、歩行者の衣服に関するモデル画像として、図5、及び、図6の2つの画像を用意しているが、何れか一方のみでも良く、また、季節により衣服のモデル画像を使い分けても良い。更に、より複数のモデル画像を用意しても良い。 Thus, the front environment recognition function of the control unit 3 has a function as a pedestrian recognition means. In this embodiment, the two images shown in FIGS. 5 and 6 are prepared as model images relating to the clothes of the pedestrian. However, only one of them may be used, and a model image of clothes depending on the season. May be used properly. Further, a plurality of model images may be prepared.
制御ユニット3における警報機能は、上述の如く歩行者が認識された場合、歩行者が自車両前方の予め設定する領域に存在する場合、「前方歩行者に注意して下さい。」等の音声警報をスピーカ9から発する。この領域は、例えば車速に応じて可変設定され、車速が高いほど前方に大きな領域が設定される。 When the pedestrian is recognized as described above, the alarm function in the control unit 3 is an audio alarm such as “Please beware of the pedestrian in front” when the pedestrian is present in a preset area in front of the host vehicle. Is emitted from the speaker 9. This area is variably set according to the vehicle speed, for example, and a larger area is set forward as the vehicle speed increases.
次に、制御ユニット3で実行される前述のパターンマッチング処理に用いるモデル画像の選択プログラムを、図2のフローチャートで説明する。
まず、ステップ(以下、「S」と略称)101で、雨滴センサ、又は、ワイパースイッチ6からの信号を参照して降雨有りか否か判定する。この判定の結果、降雨有りと判定された場合は、S102に進み、図4(a)に示すような、歩行者自身の輝度が高く形成されたパターンAのモデル画像を適用することを決定し、プログラムを抜ける。すなわち、一般的に降雨時の気温は、人の体温より低いため、人の輝度は背景の輝度より高くなる。従って、降雨と判定した場合、適用するモデル画像としてパターンAのモデル画像を選択し、パターンマッチング処理するのである。
Next, a model image selection program used for the pattern matching process executed by the control unit 3 will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step (hereinafter abbreviated as “S”) 101, it is determined whether or not there is rain with reference to a signal from the raindrop sensor or the
また、S101で、降雨無しと判定した場合は、S103に進み、外気温センサ8による外気温TAが閾値Tc(例えば、体温に近い温度で34℃)以下か否か判定する。この判定の結果、外気温TAが閾値Tc以下の場合は、上述と同様の理由、すなわち、人の輝度は背景の輝度より高くなるため、S102に進み、図4(a)に示すような、歩行者自身の輝度が高く形成されたパターンAのモデル画像を適用することを決定し、プログラムを抜ける。
If it is determined in S101 that there is no rain, the process proceeds to S103, and it is determined whether or not the outside air temperature TA by the outside
逆に、S103の判定の結果、外気温TAが閾値Tcよりも高い場合は、S104に進み、時計7により計測されている現在時刻が設定時間帯(例えば、昼間の時間帯で6:00〜18:00)か否か判定する。
On the other hand, if the outside air temperature TA is higher than the threshold value Tc as a result of the determination in S103, the process proceeds to S104, where the current time measured by the
このS104の判定の結果、現在時刻が設定時間帯以内の場合は、S105に進み、パターンB、D、Fをモデル画像としてパターンマッチング処理を行い、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してプログラムを抜ける。すなわち、この場合は、背景の輝度と人の輝度がほぼ同一のため、モデル画像がパターンA、Bのみでは、人の認識が困難となっている。そこで、衣服は人のように発熱せず、且つ、蓄熱しにくいため、人や背景よりは輝度が低い傾向にある。また、昼間の時間帯6:00〜18:00は、太陽熱で、路面やビルの壁面等が暖められやすく、背景輝度が高くなりやすいため、モデル画像としてパターンB、D、Fを用いてパターンマッチング処理を行い、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。 As a result of the determination in S104, if the current time is within the set time zone, the process proceeds to S105, and pattern matching processing is performed using the patterns B, D, and F as model images, and the pattern B, D, and F are matched. If there is, it is determined that the person is a pedestrian and the program is exited. That is, in this case, since the brightness of the background and the brightness of the person are almost the same, it is difficult for the person to recognize the model image only with the patterns A and B. Therefore, since clothes do not generate heat like humans and are difficult to store heat, the brightness tends to be lower than that of people and backgrounds. Also, in the daytime hours of 6:00 to 18:00, the road surface and the wall surface of the building are likely to be warmed by the solar heat, and the background luminance is likely to increase. Therefore, patterns B, D, and F are used as model images. If a matching process is performed and it matches with any of pattern B, D, and F, it will determine with it being a pedestrian.
一方、上述のS104の判定の結果、現在時刻が設定時間帯以外の場合は、S106に進み、パターンA、C、Eをモデル画像としてパターンマッチング処理を行い、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してプログラムを抜ける。すなわち、この状況では、上述のS105で説明した理由とは逆に、背景輝度が下がる傾向にあるためモデル画像としてパターンA、C、Eを用いてパターンマッチング処理を行い、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。 On the other hand, as a result of the determination in S104 described above, if the current time is outside the set time zone, the process proceeds to S106, and pattern matching processing is performed using the patterns A, C, and E as model images, and any of the patterns A, C, and E is performed. If they match, it is determined that the person is a pedestrian and the program is exited. That is, in this situation, contrary to the reason described in S105 above, the background luminance tends to decrease, so that pattern matching processing is performed using the patterns A, C, and E as model images, and the patterns A, C, and E are performed. If it matches any of these, it will determine with it being a pedestrian.
このように本発明の実施の形態によれば、歩行者自身のモデル画像のみならず、歩行者の衣服の形状のモデル画像を用意し、これらモデル画像を、降雨の有無、外気温状態、現在時刻に応じて使い分け、パターンマッチング処理を行って歩行者判定を行うようになっている。従って、たとえ歩行者の状態や、様々な環境条件の変化があっても歩行者の判定を精度良く行うことが可能となる。 As described above, according to the embodiment of the present invention, not only a model image of the pedestrian itself but also a model image of the shape of the pedestrian's clothes is prepared. Pedestrian determination is performed by properly using according to time and performing pattern matching processing. Therefore, even if there is a change in the state of the pedestrian and various environmental conditions, the pedestrian can be accurately determined.
尚、本実施の形態では、車両用運転支援装置2の制御ユニット3は、警報機能を有している例で説明しているが、他に衝突回避のために自動ブレーキをかける衝突回避機能等を有するものであっても良い。 In the present embodiment, the control unit 3 of the vehicle driving support apparatus 2 is described as an example having an alarm function. However, a collision avoidance function for automatically applying brakes to avoid a collision, etc. It may have.
また、遠赤外線カメラ4を配設する位置は、本実施形態に限るものではなく、例えば、車両前バンパに設けるようにしても良い。 Further, the position where the far-infrared camera 4 is disposed is not limited to the present embodiment, and may be disposed, for example, in a vehicle bumper.
更に、本実施の形態では、一対の遠赤外線カメラ4により立体物までの距離まで求められるようにしているが、距離は通常のステレオカメラ(CCDカメラ)で求めるようにし、温度分布のみを遠赤外線カメラで求めて画像合成するようなシステムにおいても、適用可能であることは云うまでもない。 Further, in the present embodiment, the distance to the three-dimensional object is obtained by the pair of far infrared cameras 4, but the distance is obtained by a normal stereo camera (CCD camera), and only the temperature distribution is obtained by the far infrared rays. Needless to say, the present invention can also be applied to a system in which images are synthesized by a camera.
1 自車両
2 車両用運転支援装置
3 制御ユニット(歩行者認識手段)
4 遠赤外線カメラ(熱源検出手段)
6 雨滴センサ又はワイパースイッチ(環境情報検出手段)
7 時計(環境情報検出手段)
8 外気温センサ(環境情報検出手段)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Own vehicle 2 Driving support apparatus for vehicles 3 Control unit (pedestrian recognition means)
4 Far-infrared camera (heat source detection means)
6 Raindrop sensor or wiper switch (environmental information detection means)
7 Clock (environmental information detection means)
8 Outside air temperature sensor (environmental information detection means)
Claims (5)
上記熱源検出手段で検出した熱源の形状に対して予め設定しておいたモデル画像を用いてパターンマッチング処理し、歩行者を検出する歩行者認識手段とを備えた前方環境認識装置において、
上記歩行者認識手段は、上記モデル画像として上記歩行者自身の形状と上記歩行者の衣服の形状とを予め設定しておくことを特徴とする前方環境認識装置。 Heat source detection means for detecting a heat source in the front environment;
In the front environment recognition device including a pedestrian recognition unit that performs pattern matching processing using a model image set in advance with respect to the shape of the heat source detected by the heat source detection unit, and detects a pedestrian,
The pedestrian recognizing device is characterized in that the shape of the pedestrian and the shape of the clothes of the pedestrian are set in advance as the model image.
上記歩行者認識手段で用いる上記モデル画像は、上記環境情報に応じて異なったモデル画像を用いることを特徴とする請求項1記載の前方環境認識装置。 Environmental information detection means for detecting environmental information of the front environment,
The front environment recognition apparatus according to claim 1, wherein the model image used by the pedestrian recognition means uses a different model image according to the environment information.
上記歩行者認識手段で用いる上記モデル画像は、少なくとも上記外気温に応じて異なったモデル画像を用いることを特徴とする請求項2記載の前方環境認識装置。 The environmental information detection means detects at least the outside air temperature,
The front environment recognition apparatus according to claim 2, wherein the model image used by the pedestrian recognition means uses a model image that differs according to at least the outside air temperature.
上記歩行者認識手段で用いる上記モデル画像は、少なくとも上記降雨の有無に応じて異なったモデル画像を用いることを特徴とする請求項2又は請求項3記載の前方環境認識装置。 The environmental information detection means detects at least the presence or absence of rainfall,
4. The front environment recognition device according to claim 2, wherein the model image used by the pedestrian recognition means uses a model image that differs depending on at least the presence or absence of the rain.
上記歩行者認識手段で用いる上記モデル画像は、少なくとも上記現在時刻に応じて異なったモデル画像を用いることを特徴とする請求項2乃至請求項4の何れか一つに記載の前方環境認識装置。 The environmental information detection means detects at least the current time,
The front environment recognition apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein the model image used by the pedestrian recognition means uses a model image that differs according to at least the current time.
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