JP2007240422A - Depression angle calculator, depression angle calculation method, depression angle calculation program, and image processor - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To calculate a depression angle of a monocular camera, even when parallel lines such as road white lines are not imaged within an image picked up by the monocular camera. <P>SOLUTION: A vehicle controller shifts vertically and horizontally a current image and an image just before, when the parallel lines are not recognized within the image, detects a shift position (for example, (x, y)) where the both images have the highest correlation, and calculates a vertical shift amount (for example, y) of an object (for example, tree) imaged in the current image and the image just before, based on the detected shift position. The vehicle controller calculates the depression angle of the monocular camera, based on the calculated vertical shift amount. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する俯角算出装置、俯角算出方法および俯角算出プログラムおよび画像処理装置に関する。   The present invention relates to a depression angle calculation device, a depression angle calculation method, a depression angle calculation program, and an image processing apparatus that calculate a depression angle of the camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera.

従来より、車載のカメラ(例えば、単眼カメラやステレオカメラ)で撮像された画像内の前方物体までの距離を算出する従来技術がある(例えば、特許文献1参照)。かかる距離の算出にはカメラの俯角を必要とするが、この俯角を算出する方法としては、例えば、単眼カメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されている場合には、この平行線の交点から画像消失点を算出し、この画像消失点に基づいて俯角を算出するのが一般的な手法である。   Conventionally, there is a conventional technique for calculating a distance to a front object in an image captured by an in-vehicle camera (for example, a monocular camera or a stereo camera) (for example, see Patent Document 1). The calculation of such a distance requires the depression angle of the camera. As a method of calculating this depression angle, for example, when parallel lines such as road white lines are projected in an image captured by a monocular camera, A general method is to calculate an image vanishing point from the intersection of the parallel lines and calculate a depression angle based on the image vanishing point.

具体的には、カメラの俯角とは、水平な道路面に対するカメラの光軸の取付け角度を示す。そして、画像消失点から俯角変動量を算出する原理としては、例えば、車両が水平な道路上にいる場合、画像消失点の画像上の位置が常に一定であると仮定すると、車両が道路上にある凹凸を通過する場合には、その凹凸の傾きに応じて画像消失点の位置がずれ、そのずれ量から、図8に例示するように、俯角変動量を把握することができる。   Specifically, the angle of depression of the camera indicates the angle at which the optical axis of the camera is attached to a horizontal road surface. Then, as a principle of calculating the depression angle variation from the image vanishing point, for example, when the vehicle is on a horizontal road, assuming that the position of the image vanishing point on the image is always constant, the vehicle is on the road. When passing through a certain unevenness, the position of the image vanishing point is shifted according to the inclination of the unevenness, and the depression angle variation amount can be grasped from the displacement amount as illustrated in FIG.

また、同図に示すように、画像上に見える物体の位置(例えば、L)に基づき、その物体までの距離を算出する場合には、画像消失点のずれ量から把握された俯角変動量から現在の光軸と水平道路との絶対俯角を求め、その絶対俯角で物体までの距離を補正することにより正確な距離が算出される。   As shown in the figure, when calculating the distance to the object based on the position of the object seen on the image (for example, L), the depression angle variation obtained from the image vanishing point shift amount is used. By calculating the absolute depression angle between the current optical axis and the horizontal road and correcting the distance to the object with the absolute depression angle, an accurate distance is calculated.

特開平9−48298号公報Japanese Patent Laid-Open No. 9-48298

ところで、上記した従来の技術は、以下に説明するように、カメラの俯角を算出できない場合があるという問題点があった。すなわち、例えば、車載の単眼カメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合(つまり、単眼カメラで道路白線等が存在しない道路を撮像している場合)には、画像消失点を算出することができず、結果的に単眼カメラの俯角を算出することもできないという問題点があった。   By the way, as described below, the above-described conventional technique has a problem that the depression angle of the camera may not be calculated. That is, for example, when a parallel line such as a road white line is not displayed in an image captured by an in-vehicle monocular camera (that is, when a road where no road white line or the like is present is captured by a monocular camera) There is a problem that the image vanishing point cannot be calculated, and as a result, the depression angle of the monocular camera cannot be calculated.

そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、車載のカメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合であってもカメラの俯角を算出することが可能な距離算出装置、距離算出方法および距離算出プログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been made to solve the above-described problems of the prior art, and even if a parallel line such as a road white line is not projected in an image captured by an in-vehicle camera, the camera An object of the present invention is to provide a distance calculation device, a distance calculation method, and a distance calculation program capable of calculating the depression angle of the distance.

上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項1に係る発明は、車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する俯角算出装置において、前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出手段と、前記シフト量算出手段により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出手段と、を備えたことを特徴とする。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, the invention according to claim 1 is a depression angle calculation device that calculates a depression angle of a camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera. Based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the vertical shift amount of the specific object projected in the current image and the previous image is determined. A shift amount calculating means for calculating, and a depression angle calculating means for calculating the depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculating means.

また、請求項2に係る発明は、上記の発明において、前記現画像および前記前画像を重ね合わせて、両画像を垂直方向および水平方向にシフトさせ、当該両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を検出するシフト位置検出手段をさらに備え、前記シフト量算出手段は、前記シフト位置検出手段により検出されたシフト位置に基づいて、前記対象物のシフト量を算出することを特徴とする。   Further, in the invention according to claim 2, in the above invention, the current image and the previous image are overlapped to shift both images in the vertical direction and the horizontal direction, and the correlation between the two images is highest. Shift position detection means for detecting a shift position is further provided, wherein the shift amount calculation means calculates the shift amount of the object based on the shift position detected by the shift position detection means.

また、請求項3に係る発明は、上記の発明において、車両の水平方向の移動量の情報を取得する情報取得手段をさらに備え、前記シフト位置検出手段は、前記情報取得手段により取得された前記車両の水平方向の移動量の情報に基づいて、前記シフト位置を水平方向に補正して検出することを特徴とする。   The invention according to claim 3 is the above invention, further comprising information acquisition means for acquiring information on a moving amount of the vehicle in the horizontal direction, wherein the shift position detection means is acquired by the information acquisition means. The shift position is corrected and detected in the horizontal direction based on information on the amount of movement of the vehicle in the horizontal direction.

また、請求項4に係る発明は、上記の発明において、前記シフト位置検出手段は、前記現画像および前記前画像の中央を低く、外側を高く重み付けした上で、前記両画像の間で最も相関が高くなる前記シフト位置を検出することを特徴とする。   According to a fourth aspect of the present invention, in the above invention, the shift position detection means weights the center of the current image and the previous image low and weights the outside high, and the most correlation between the two images. The shift position at which the value becomes high is detected.

また、請求項5に係る発明は、上記の発明において、前記カメラで撮像された画像内の平行線から画像消失点を取得する画像消失点取得手段をさらに備え、前記俯角算出手段は、前記画像消失点取得手段により画像消失点が取得された場合には、前記シフト量算出手段により算出された前記対象物のシフト量ではなく、当該画像消失点に基づいて前記カメラの俯角を算出することを特徴とする。   The invention according to claim 5 further comprises image vanishing point obtaining means for obtaining an image vanishing point from parallel lines in an image captured by the camera in the above invention, wherein the depression angle calculating means is the image angle calculating means. When the image vanishing point is acquired by the vanishing point acquisition unit, the depression angle of the camera is calculated based on the image vanishing point instead of the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation unit. Features.

また、請求項6に係る発明は、上記の発明において、車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する俯角算出方法において、前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出工程と、前記シフト量算出工程により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出工程と、を含んだことを特徴とする。   According to a sixth aspect of the present invention, in the above invention, in the depression angle calculation method for calculating the depression angle of the camera from the plurality of images captured by the in-vehicle camera, the plurality of images are actually input. Based on the current image and the previous image input before the current image, a shift amount calculating step for calculating a vertical shift amount of the specific object displayed in the current image and in the previous image And a depression angle calculating step of calculating a depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation step.

また、請求項7に係る発明は、上記の発明において、車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する方法をコンピュータに実行させる俯角算出プログラムにおいて、前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出手順と、前記シフト量算出手順により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。   According to a seventh aspect of the present invention, in the above invention, in the depression angle calculation program for causing a computer to execute a method of calculating the depression angle of the camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera, Based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the vertical shift amount of the specific object projected in the current image and the previous image is determined. The computer is caused to execute a shift amount calculation procedure to calculate and a depression angle calculation procedure to calculate the depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation procedure.

また、請求項8に係る発明は、車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出し、当該俯角を用いて画像処理を行う画像処理装置において、前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出手段と、前記シフト量算出手段により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出手段と、前記俯角算出手段により算出された前記カメラの俯角を用いて、前記カメラで撮像された候補物体までの距離を補正する距離補正手段と、を備えたことを特徴とする。   The invention according to claim 8 is an image processing apparatus that calculates a depression angle of the camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera and performs image processing using the depression angle. Based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the vertical shift amount of the specific object displayed in the current image and the previous image is calculated. Shift angle calculation means for calculating the depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation means, and the depression angle of the camera calculated by the depression angle calculation means. And a distance correction means for correcting the distance to the candidate object imaged by the camera.

請求項1、6および7の発明によれば、車載のカメラ(例えば、単眼カメラやステレオカメラ)で撮像された複数の画像のうち、現画像とその現画像の前に入力された前画像とに基づいて、現画像内および前画像内に映し出されている特定の対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)のシフト量を算出し、取得したシフト量に基づいて単眼カメラの俯角を算出するので、車載のカメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合であっても、車載のカメラの俯角を算出することが可能となる。   According to the first, sixth, and seventh aspects of the present invention, among a plurality of images captured by an in-vehicle camera (for example, a monocular camera or a stereo camera), a current image and a previous image input before the current image; The shift amount obtained by calculating the shift amount of a specific object (for example, a structure such as a utility pole or road sign or a pedestrian in the image) projected in the current image and the previous image based on The angle of depression of the in-vehicle camera can be calculated even when parallel lines such as road white lines are not shown in the image captured by the in-vehicle camera. It becomes.

また、請求項2の発明によれば、現画像および前画像を重ね合わせた状態でシフトさせ、現画像および前画像の間で最も相関が高くなるシフト位置(例えば、現画像と前画像との重ね合せ部分の画素値の相関が最も大きくなる位置)を検出し、このシフト位置に基づいて現画像内および前画像内に映し出されている対象物のシフト量を算出するので、画像内に映し出された物体の認識を必要とすることなく、対象物のシフト量を簡易に算出することができ、車載のカメラの俯角を簡易に算出することが可能となる。   According to the second aspect of the present invention, the current image and the previous image are shifted in a superimposed state, and the shift position where the correlation between the current image and the previous image is highest (for example, the current image and the previous image are changed). The position where the correlation of the pixel values of the overlapped portion becomes the largest) is detected, and the shift amount of the object projected in the current image and the previous image is calculated based on this shift position, so that it is reflected in the image. Therefore, the shift amount of the object can be easily calculated without requiring recognition of the detected object, and the depression angle of the in-vehicle camera can be easily calculated.

また、請求項3の発明によれば、現画像および前画像の最も相関の高くなるシフト位置を検出し、かかるシフト位置を車両の水平方向の移動量の情報(例えば、操舵角やヨーレートによる情報)に基づいて、両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を水平方向に補正して検出するので、両画像のシフト位置を精度よく検出することができ、車両が左右に操舵しても、車載のカメラの俯角を精度よく算出することが可能となる。   According to the invention of claim 3, the shift position having the highest correlation between the current image and the previous image is detected, and the shift position is detected as information on the amount of horizontal movement of the vehicle (for example, information based on the steering angle and yaw rate). ), The shift position where the correlation between the two images is highest is corrected and detected in the horizontal direction, so that the shift position of both images can be detected with high accuracy, even if the vehicle steers left and right. It becomes possible to accurately calculate the depression angle of the on-vehicle camera.

また、請求項4の発明によれば、現画像および前画像の中央を低く、外側を高く重み付けした上で、両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を検出するので、車両や歩行者などの移動物体が映し出されている可能性の高い画像の中央の重みが低く、建物や電柱、道路標識などの静止物体が映し出されている画像外側の重みが高くなる結果、両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を的確に検出することができ、車載のカメラの俯角を的確に算出することが可能となる。   According to the invention of claim 4, since the center of the current image and the previous image is weighted low and the outside is weighted high, the shift position having the highest correlation between the two images is detected. As a result, the weight of the center of the image that is likely to show moving objects is low, and the weight outside the image that shows stationary objects such as buildings, utility poles, and road signs is high. The shift position with the highest correlation can be accurately detected, and the depression angle of the in-vehicle camera can be accurately calculated.

また、請求項5の発明によれば、車載のカメラ(例えば、単眼カメラやステレオカメラ)で撮像された画像から画像消失点を取得できた場合には、画像消失点に基づいてカメラの俯角を算出するので、現画像内および前画像内に映し出されている特定の対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)のシフト量に基づく俯角の算出よりも、画像消失点に基づく俯角の算出を優先することができ、常に対象物のシフト量に基づいて車載のカメラの俯角を算出するのに比較して、精度よく単眼カメラの俯角を算出することが可能となる。   According to the invention of claim 5, when the image vanishing point can be acquired from an image captured by an in-vehicle camera (for example, a monocular camera or a stereo camera), the depression angle of the camera is set based on the image vanishing point. Rather than calculating the depression angle based on the shift amount of a specific object (for example, a structure such as a power pole or a road sign or a pedestrian in the image) projected in the current image and the previous image, It is possible to prioritize the calculation of the depression angle based on the image vanishing point, and it is possible to calculate the depression angle of the monocular camera with higher accuracy than always calculating the depression angle of the in-vehicle camera based on the shift amount of the object. It becomes.

また、請求項8の発明によれば、複数の画像のうち、現に入力されている現画像と現画像の前に入力された前画像とに基づいて、現画像内および前画像内に映し出されている特定の対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)の垂直方向のシフト量を算出し、その対象物のシフト量に基づいて算出したカメラの俯角を用いて、候補物体(例えば、歩行者)までの距離を補正するので、路上の凹凸によるピッチングなどによりカメラの俯角に変化がある場合であっても、画像上の対象物のシフト量に基づいて算出した俯角変動量を加算したカメラの俯角を用いて、画像上の候補物体までの実距離を補正して得ることが可能となる。   According to the eighth aspect of the present invention, the present image and the previous image are displayed based on the current image currently input and the previous image input before the current image among the plurality of images. The vertical shift amount of a specific target object (for example, a structure such as a power pole or road sign in the image or a pedestrian) is calculated, and the camera depression angle calculated based on the shift amount of the target object is calculated. To correct the distance to the candidate object (for example, a pedestrian), so even if there is a change in the depression angle of the camera due to pitching due to unevenness on the road, etc., based on the shift amount of the object on the image It is possible to correct and obtain the actual distance to the candidate object on the image using the depression angle of the camera to which the calculated depression angle variation amount is added.

以下に添付図面を参照して、この発明に係る俯角算出装置、俯角算出方法および俯角算出プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る俯角算出手法を実現する画像処理装置を車両制御装置に適用した場合の実施例を説明する。   Embodiments of a depression angle calculation device, depression angle calculation method, and depression angle calculation program according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the following, an embodiment in which an image processing device that realizes the depression angle calculation method according to the present invention is applied to a vehicle control device will be described.

以下の実施例1では、実施例1に係る車両制御装置の概要及び特徴、この車両制御装置を適用した車両の構成、車両制御装置の処理の流れを順に説明し、最後に実施例1による効果を説明する。   In the following first embodiment, the outline and features of the vehicle control device according to the first embodiment, the configuration of the vehicle to which the vehicle control device is applied, and the flow of processing of the vehicle control device will be described in order, and finally the effects of the first embodiment will be described. Will be explained.

[車両制御装置の概要および特徴(実施例1)]
まず最初に、図1を用いて、実施例1に係る車両制御装置の概要および特徴を説明する。図1は、実施例1に係る車両制御装置の概要および特徴を説明するための図である。
[Outline and Features of Vehicle Control Device (Example 1)]
First, the outline and features of the vehicle control apparatus according to the first embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram for explaining the outline and features of the vehicle control device according to the first embodiment.

実施例1に係る車両制御装置は、車載のカメラ(例えば、単眼カメラやステレオカメラ)で撮像された複数の画像からカメラの俯角を算出することを概要とするものであるが、カメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合であってもカメラの俯角を算出する点に主たる特徴がある。   The vehicle control apparatus according to the first embodiment is generally configured to calculate the depression angle of a camera from a plurality of images captured by a vehicle-mounted camera (for example, a monocular camera or a stereo camera). The main feature is that the depression angle of the camera is calculated even when parallel lines such as road white lines are not projected in the image.

この概要および特徴を具体的に説明すると、この車両制御装置は、例えば、単眼カメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線があるか否かの認識を行う(図1の(1)参照)。その結果、画像内に平行線を認識した場合には、この車両制御装置は、画像内の平行線に基づいて画像消失点の取得を行う(図1の(2)参照)。そして、取得した画像消失点に基づいて、この車両制御装置は、単眼カメラの俯角の算出を行う(図1の(3)参照)。   The outline and features will be described in detail. The vehicle control device recognizes, for example, whether there is a parallel line such as a road white line in an image captured by a monocular camera ((1) in FIG. 1). reference). As a result, when a parallel line is recognized in the image, the vehicle control device acquires an image vanishing point based on the parallel line in the image (see (2) in FIG. 1). And based on the acquired image vanishing point, this vehicle control apparatus calculates the depression angle of a monocular camera (refer (3) of FIG. 1).

一方、画像内に平行線を認識できなかった場合には、この車両制御装置は、特定の対象物(例えば、木、道路標識や建物など構造物や歩行者など)のシフト量の算出を行う(図1の(4)参照)。具体的には、この車両制御装置は、例えば、現に入力されている現画像および現画像の直前に入力された直前画像を垂直方向および水平方向にシフトさせ、両画像が最も相関の高くなるシフト位置(例えば、(x,y))を検出し、検出したこのシフト位置に基づいて、現画像および直前画像に映し出されている対象物(例えば、木)の垂直方向のシフト量(例えば、y)を算出する。そして、この車両制御装置は、算出したこの垂直方向のシフト量に基づいて、単眼カメラの俯角を算出する(図1の(3)参照)。   On the other hand, when a parallel line cannot be recognized in the image, the vehicle control device calculates a shift amount of a specific object (for example, a structure such as a tree, a road sign, a building, or a pedestrian). (See (4) in FIG. 1). Specifically, the vehicle control device shifts, for example, the current image currently input and the immediately preceding image input immediately before the current image in the vertical direction and the horizontal direction, and both images have the highest correlation. A position (for example, (x, y)) is detected, and based on the detected shift position, a vertical shift amount (for example, y) of an object (for example, a tree) displayed in the current image and the immediately preceding image is detected. ) Is calculated. Then, the vehicle control device calculates the depression angle of the monocular camera based on the calculated vertical shift amount (see (3) in FIG. 1).

より詳細には、画像の各フレームを、例えば、10msecの間隔で取り込むとすると、車両の移動量に比べ取込間隔が極めて短いため、画像内の物体の移動量は無視することができる。一方、ピッチングが起こるような凹凸のある道路上を車両が通過すると、その凹凸の度合いによっては、車両の移動に比べてカメラの俯角の変化による画像への影響は非常に大きくなる(図2参照)。   More specifically, if each frame of the image is captured at an interval of 10 msec, for example, the capture interval is extremely short compared to the travel amount of the vehicle, so that the amount of movement of the object in the image can be ignored. On the other hand, when a vehicle passes on a road with unevenness that causes pitching, depending on the degree of the unevenness, the influence on the image due to the change in the depression angle of the camera becomes very large compared to the movement of the vehicle (see FIG. 2). ).

すなわち、ピッチングが起こるような凹凸のある道路上を車両が通過する場合には、車両が道路上の凹凸にさしあたった瞬間、車両とともにカメラが垂直方向に移動し、1フレーム間であっても画像内の物体は大きく変化するので、この画像内の物体のシフト量を利用してカメラの俯角変動量を算出する。なお、車両移動や物体移動によるノイズを避けるため、フィルタリングをかけて、ある一定以上の垂直移動量があれば、ピッチングによる俯角変化量があるものと判断することが望ましい。   In other words, when a vehicle passes on an uneven road where pitching occurs, the camera moves with the vehicle in the vertical direction at the moment when the vehicle touches the unevenness on the road, and the image is displayed even during one frame. Since the object inside changes greatly, the depression angle variation of the camera is calculated using the shift amount of the object in the image. In order to avoid noise due to vehicle movement or object movement, it is desirable to perform filtering and determine that there is a depression angle variation amount due to pitching if there is a certain vertical movement amount or more.

また、この車両制御装置は、俯角変化量があるものと判断した場合には、この俯角変化量から現在の光軸と水平道路との絶対俯角を求め、物体の位置(例えば、歩行者の足元位置)によって算出した画像上の距離を絶対俯角により補正して、実距離を算出するようにしてもよい。   In addition, when the vehicle control device determines that there is a depression angle variation amount, the vehicle control device obtains the absolute depression angle between the current optical axis and the horizontal road from the depression angle variation amount, and determines the position of the object (for example, a pedestrian's foot). The actual distance may be calculated by correcting the distance on the image calculated by (position) with an absolute depression angle.

このようなことから、実施例1に係る車両制御装置は、上記した主たる特徴の如く、車載のカメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合であっても、車載のカメラの俯角を算出することが可能となる。また、路上の凹凸によるピッチングなどによりカメラの俯角に変化がある場合であっても、画像上の対象物のシフト量に基づいて算出した俯角変動量を加算したカメラの俯角を用いて、画像上の候補物体までの実距離を補正して得ることが可能となる。   For this reason, the vehicle control apparatus according to the first embodiment, like the main feature described above, even when parallel lines such as road white lines are not projected in the image captured by the in-vehicle camera, It becomes possible to calculate the depression angle of the in-vehicle camera. Even if there is a change in the depression angle of the camera due to pitching due to unevenness on the road, the depression angle of the camera is added using the depression angle of the camera added with the depression angle variation calculated based on the shift amount of the object on the image. The actual distance to the candidate object can be corrected and obtained.

[車両の構成(実施例1)]
次に、図3を用いて、実施例1に係る車両制御装置を適用した車両の構成を説明する。図3は、実施例1に係る車両制御装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この車両は次のような構成を有している。すなわち、この車両は、撮像装置(単眼カメラ)10と、ナビ部11、前処理部12と、車内通知部13と、画像処理装置20とから構成される。
[Configuration of Vehicle (Example 1)]
Next, the configuration of the vehicle to which the vehicle control device according to the first embodiment is applied will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the vehicle to which the vehicle control device according to the first embodiment is applied. As shown in the figure, this vehicle has the following configuration. That is, the vehicle includes an imaging device (monocular camera) 10, a navigation unit 11, a preprocessing unit 12, an in-vehicle notification unit 13, and an image processing device 20.

このうち、ナビ部11は、GPS(Global Positioning System)人工衛星と通信を行って、特定した自動車の位置と地図データとから走行経路の設定および誘導を行う手段である。また、ナビ部11は、自動車の位置情報や道路形状、路幅、傾斜など車両運転操作に有用な各種の情報を、後述する車内通知部13を介して運転者に供給する。   Among them, the navigation unit 11 is a means for setting and guiding a travel route from the specified vehicle position and map data by communicating with a GPS (Global Positioning System) artificial satellite. In addition, the navigation unit 11 supplies various information useful for vehicle driving operations such as vehicle position information, road shape, road width, and inclination to the driver via an in-vehicle notification unit 13 described later.

前処理部12は、撮像装置10(例えば、単眼カメラ)から送信されてくる画像に前処理を行う処理部であり、フィルタ部12aと輪郭抽出部12bとから構成される。このうち、フィルタ部12aは、画像内に映し出された物体の輪郭を強調するための前処理(例えば、シャープネス、コントラスト調整、彩度調整)を行う手段である。また、輪郭抽出部12bは、フィルタ部12aによって施されたフィルタリングに基づいて、画像内の物体の輪郭を抽出する手段である。   The preprocessing unit 12 is a processing unit that performs preprocessing on an image transmitted from the imaging apparatus 10 (for example, a monocular camera), and includes a filter unit 12a and a contour extraction unit 12b. Among these, the filter unit 12a is a means for performing preprocessing (for example, sharpness, contrast adjustment, and saturation adjustment) for enhancing the outline of an object projected in an image. The contour extracting unit 12b is means for extracting the contour of the object in the image based on the filtering performed by the filter unit 12a.

車内通知部13は、ナビ部11や後述する報知制御部23からの情報を通知する手段であり、モニタやスピーカなどで構成される。例えば、報知制御部23からの指令を受け付けて、歩行者の存在を示す画像をモニタに出力して運転者の注意を促したり、メッセージやアラーム音をスピーカから流すことにより運転者に対して警告を行ったりする。   The in-vehicle notification unit 13 is a means for notifying information from the navigation unit 11 and a notification control unit 23 described later, and is configured by a monitor, a speaker, and the like. For example, an instruction from the notification control unit 23 is received, and an image indicating the presence of a pedestrian is output to a monitor to alert the driver, or a message or alarm sound is sent from a speaker to warn the driver. Or do.

画像処理装置20の記憶部21は、制御部22による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段(記憶手段)であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、画像記憶部21aと俯角記憶部21bとを備える。   The storage unit 21 of the image processing apparatus 20 is a storage unit (storage unit) that stores data and programs necessary for various types of processing performed by the control unit 22. Particularly, the image storage unit 21a is closely related to the present invention. And a depression angle storage unit 21b.

このうち、画像記憶部21aは、撮像装置10(例えば、単眼カメラ)で撮像された画像の画像データを記憶する手段である。具体的には、後述する画像取得部22aから画像データを受け付けて記憶する。   Among these, the image storage unit 21a is a unit that stores image data of an image captured by the imaging device 10 (for example, a monocular camera). Specifically, image data is received and stored from an image acquisition unit 22a described later.

俯角記憶部21bは、撮像装置10(例えば、単眼カメラ)の俯角を記憶する手段である。具体的には、車両走行前に予め設定された撮像装置10の俯角を記憶するほか、後述する俯角算出部22eにより算出された撮像装置10(単眼カメラ)の最新の俯角を、この俯角算出部22eから受け付けて記憶する。   The depression angle storage unit 21b is means for storing the depression angle of the imaging device 10 (for example, a monocular camera). Specifically, in addition to storing the depression angle of the imaging device 10 set in advance before traveling the vehicle, the latest depression angle of the imaging device 10 (monocular camera) calculated by the depression angle calculation unit 22e described later is used as the depression angle calculation unit. Accept from 22e and store.

画像処理装置20の制御部22は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、画像取得部22aと、画像消失点取得部22bと、画像シフト位置検出部22cと、シフト量算出部22dと、俯角算出部22eと、距離算出部22fとを備える。   The control unit 22 of the image processing apparatus 20 is a processing unit that has a predetermined control program, a program that defines various processing procedures, and an internal memory for storing required data, and executes various processes using these. In particular, those closely related to the present invention include an image acquisition unit 22a, an image vanishing point acquisition unit 22b, an image shift position detection unit 22c, a shift amount calculation unit 22d, a depression angle calculation unit 22e, and a distance calculation. Part 22f.

なお、画像消失点取得部22bは、特許請求の範囲に記載の「画像消失点取得手段」に対応し、画像シフト位置検出部22cは、同じく「シフト位置検出手段」に対応し、シフト量算出部22dは、同じく「シフト量算出手段」に対応し、俯角算出部22eは、同じく「俯角算出手段」に対応する。   The image vanishing point acquisition unit 22b corresponds to the “image vanishing point acquisition unit” recited in the claims, and the image shift position detection unit 22c similarly corresponds to the “shift position detection unit” and calculates the shift amount. The unit 22d corresponds to the “shift amount calculation unit”, and the depression angle calculation unit 22e corresponds to the “depression angle calculation unit”.

このうち、画像取得部22aは、撮像装置10(単眼カメラ)から入力された画像を受け付けて取得する処理部であり、受け付けた画像を画像データとして画像記憶部21aに出力する。   Among these, the image acquisition unit 22a is a processing unit that receives and acquires an image input from the imaging device 10 (monocular camera), and outputs the received image to the image storage unit 21a as image data.

画像消失点取得部22bは、画像取得部22aが撮像装置10から画像の入力を受け付けると、画像内に道路白線などの平行線があるか否かを認識し、平行線を認識した場合には、その平行線に基づいて画像消失点を取得する処理部である。具体的には、この画像消失点取得部22bは、画像記憶部21aから読み出した画像データについてHough変換(ハフ変換)等を行い、平行線を認識(抽出)した場合には、例えば、オプティカルフロー法などによって算出した平行線の交点から画像消失点を取得する。そして、画像消失点取得部22bは、取得した画像消失点を俯角算出部22eに対して出力する。一方、平行線を認識(抽出)できなかった場合には、画像消失点取得部22bは、画像シフト位置検出部22cに対して処理開始信号を出力する。   When the image acquisition unit 22a receives an image input from the imaging device 10, the image vanishing point acquisition unit 22b recognizes whether there is a parallel line such as a road white line in the image. And a processing unit that acquires an image vanishing point based on the parallel lines. Specifically, when the image vanishing point acquisition unit 22b performs Hough transform (Hough transform) on the image data read from the image storage unit 21a and recognizes (extracts) parallel lines, for example, an optical flow is performed. An image vanishing point is acquired from the intersection of parallel lines calculated by a method or the like. Then, the image vanishing point acquisition unit 22b outputs the acquired image vanishing point to the depression angle calculation unit 22e. On the other hand, when the parallel line cannot be recognized (extracted), the image vanishing point acquisition unit 22b outputs a processing start signal to the image shift position detection unit 22c.

画像シフト位置検出部22cは、撮像装置10(単眼カメラ)から現に入力されている現画像と現画像の直前に入力された直前画像との間の最も相関の高いシフト位置を検出する処理部である。具体的には、この画像シフト位置検出部22cは、画像消失点取得部22bから処理開始信号を受け付けると、画像記憶部21aから現画像データおよび直前画像データを読み出して、現画像および直前画像を水平方向および垂直方向にシフトさせ、両画像の最も相関の高いシフト位置(例えば、現画像と直前画像との重ね合せ部分の画素値から算出される相関値が最も大きくなる位置(x,y))を検出する。そして、画像シフト位置検出部22cは、検出したシフト位置(例えば、(x,y))をシフト量算出部22dに対して出力する。   The image shift position detection unit 22c is a processing unit that detects a shift position having the highest correlation between the current image currently input from the imaging apparatus 10 (monocular camera) and the immediately preceding image input immediately before the current image. is there. Specifically, when receiving the processing start signal from the image vanishing point acquisition unit 22b, the image shift position detection unit 22c reads the current image data and the immediately preceding image data from the image storage unit 21a, and displays the current image and the immediately preceding image. Shift position with the highest correlation between both images by shifting in the horizontal direction and the vertical direction (for example, a position (x, y) where the correlation value calculated from the pixel value of the overlapped portion of the current image and the previous image is the largest) ) Is detected. Then, the image shift position detection unit 22c outputs the detected shift position (for example, (x, y)) to the shift amount calculation unit 22d.

また、画像シフト位置検出部22cは、直前画像に物体認識(例えば、パターンマッチングによる物体認識)を行って、認識された物体を画像のシフト位置検出のためのターゲットとなる特定の対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)して記憶しておき、ターゲットとされた対象物が現画像において略一致するかどうかを判断し、略一致する場合には、ターゲットとされた対象物の相関性は高いものとして、その物体のシフト位置を検出することにより、画像のシフト位置を検出するようにしてもよい。   The image shift position detection unit 22c performs object recognition (for example, object recognition by pattern matching) on the immediately preceding image, and uses the recognized object as a target for detecting the shift position of the image (for example, , Pedestrians, etc.) in the image, and determine whether the target object is substantially the same in the current image. Assuming that the correlation of the target object is high, the shift position of the image may be detected by detecting the shift position of the object.

なお、直前画像から現画像までの1フレーム間では、車両の移動に伴う画像内の物体の変化量は無視できるため、静止物体でも歩行者などの移動物体であっても、画像のシフト位置を検出するための対象物とすることができる。なお、静止物体を画像のシフト位置を検出するための対象物とすれば、対象物自体の移動によるノイズを少なくすることができ、精度よくシフト位置を検出することができる。   Note that the amount of change in the object in the image due to the movement of the vehicle can be ignored during one frame from the previous image to the current image. It can be an object for detection. If the stationary object is an object for detecting the shift position of the image, noise due to the movement of the object itself can be reduced, and the shift position can be detected with high accuracy.

また、実施例1においては、画像フレームの取り込み間隔を基準として、現フレームの画像である現画像と現フレームの一つ前のフレームの画像である直前画像とを比較対象としているが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば、直前画像のさらに一つ前のフレームの画像である直前々画像と直前画像との平均画像を生成し、現画像と生成した平均画像とを比較するようにしてもよい。   In the first embodiment, the current image that is an image of the current frame and the immediately preceding image that is an image of the frame immediately before the current frame are compared on the basis of the image frame capture interval. Is not limited to this. For example, an average image of the immediately preceding image, which is an image of a frame immediately before the immediately preceding image, and the immediately preceding image is generated, and the current image is compared with the generated average image. You may do it.

シフト量算出部22dは、現画像および直前画像に映し出されている対象物のシフト量を算出する処理部である。具体的には、このシフト量算出部22dは、画像シフト位置検出部22cから受け付けた現画像および直前画像の最も相関の高いシフト位置(例えば、(x,y))に基づいて、両画像に映し出されている対象物(例えば、木)の垂直方向のシフト量(例えば、y)を算出する。すなわち、シフト量算出部22dにより算出されたシフト量が俯角変動量となる。そして、シフト量算出部22dは、算出したシフト量を俯角算出部22eに対して出力する。   The shift amount calculation unit 22d is a processing unit that calculates the shift amount of the object displayed in the current image and the immediately preceding image. Specifically, the shift amount calculation unit 22d determines that both images are based on the shift position (for example, (x, y)) having the highest correlation between the current image and the previous image received from the image shift position detection unit 22c. A vertical shift amount (for example, y) of the object (for example, a tree) being projected is calculated. That is, the shift amount calculated by the shift amount calculation unit 22d becomes the depression angle variation amount. Then, the shift amount calculation unit 22d outputs the calculated shift amount to the depression angle calculation unit 22e.

俯角算出部22eは、画像消失点または画像シフト量に基づいて撮像装置10(例えば、単眼カメラ)の俯角を算出する処理部である。具体的には、この俯角算出部22eは、画像消失点取得部22bによって画像消失点の位置にずれを検出すると、そのずれ量から把握した俯角変動量を、車両走行前に予め設定されている俯角に加算することにより現在の俯角(絶対俯角)を算出する。   The depression angle calculation unit 22e is a processing unit that calculates the depression angle of the imaging apparatus 10 (for example, a monocular camera) based on the image vanishing point or the image shift amount. Specifically, when the depression angle calculation unit 22e detects a deviation in the position of the image vanishing point by the image vanishing point acquisition unit 22b, the depression angle fluctuation amount grasped from the deviation amount is set in advance before the vehicle travels. The current depression angle (absolute depression angle) is calculated by adding to the depression angle.

一方、画像消失点取得部22bによって画像消失点が取得されなかった場合には、俯角算出部22eは、シフト量算出部22dから受け付けた対象物の垂直方向のシフト量に基づいて俯角変動量を算出し、車両走行前に予め設定されている俯角に加算することにより現在の俯角(絶対俯角)を算出する。そして、俯角算出部22eは、算出した俯角を距離算出部22fに対して出力する。   On the other hand, when the image vanishing point is not acquired by the image vanishing point acquisition unit 22b, the depression angle calculation unit 22e calculates the depression angle variation amount based on the vertical shift amount of the object received from the shift amount calculation unit 22d. The current depression angle (absolute depression angle) is calculated by calculating and adding to a depression angle that is set in advance before the vehicle travels. Then, the depression angle calculation unit 22e outputs the calculated depression angle to the distance calculation unit 22f.

距離算出部22fは、画像内に映し出された物体までの距離を算出する処理部である。具体的には、距離算出部22fは、画像内に映し出された物体の接地位置(例えば、歩行者の足元位置)に基づいて、その物体までの画像上の距離を算出する。また、距離算出部22fは、画像上の物体の位置によって算出した物体までの距離を、俯角算出部22eから受け付けた絶対俯角により補正して実距離を算出する。そして、距離算出部22fは、算出した物体までの距離情報を報知制御部23および車両制御部24に出力する。   The distance calculation unit 22f is a processing unit that calculates the distance to the object displayed in the image. Specifically, the distance calculation unit 22f calculates the distance on the image to the object based on the ground contact position (for example, the pedestrian's foot position) of the object displayed in the image. The distance calculation unit 22f calculates the actual distance by correcting the distance to the object calculated based on the position of the object on the image with the absolute depression angle received from the depression angle calculation unit 22e. Then, the distance calculation unit 22f outputs the calculated distance information to the object to the notification control unit 23 and the vehicle control unit 24.

報知制御部23は、距離算出部22fから受け付けたデータ(候補物体までの距離データ)に基づいて、報知制御を行う処理部である。具体的には、この実施例1では、距離算出部22dから画像内の物体(例えば、歩行者)までの距離を受け付け、その物体までの距離に応じて、報知制御部23は、車内通知部13に対し、例えば、歩行者の存在を示す画像や音声による警告の指令を出力する。   The notification control unit 23 is a processing unit that performs notification control based on data (distance data to a candidate object) received from the distance calculation unit 22f. Specifically, in the first embodiment, the distance calculation unit 22d receives a distance to an object (for example, a pedestrian) in the image, and the notification control unit 23 determines whether the in-car notification unit is in accordance with the distance to the object. For example, a warning instruction by an image or sound indicating the presence of a pedestrian is output.

車両制御部24は、距離算出部22fから受け付けたデータ(候補物体までの距離データ)に基づいて、車両走行制御を行う処理部である。具体的には、この実施例1では、距離測定部22dから画像内の物体(例えば、歩行者)までの距離を受け付け、その物体までの距離に応じて、車両制御部24は、例えば、ブレーキ制御による速度減速指令、ハンドル制御による衝突回避指令や車両制動制御によるプリクラッシュ指令を各処理部に対して出力する。   The vehicle control unit 24 is a processing unit that performs vehicle travel control based on data (distance data to a candidate object) received from the distance calculation unit 22f. Specifically, in the first embodiment, the distance from the distance measurement unit 22d to the object (for example, a pedestrian) in the image is received, and the vehicle control unit 24 determines, for example, a brake according to the distance to the object. A speed reduction command by control, a collision avoidance command by steering wheel control, and a pre-crash command by vehicle braking control are output to each processing unit.

[車両制御装置の処理(実施例1)]
続いて、図4を用いて、実施例1に係る車両制御装置の処理の流れを説明する。図4は、実施例1に係る車両制御装置の処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下に説明する処理は、車両制御装置の動作中に繰り返し実行される。
[Processing of vehicle control apparatus (Example 1)]
Then, the flow of the process of the vehicle control apparatus which concerns on Example 1 is demonstrated using FIG. FIG. 4 is a flowchart illustrating a process flow of the vehicle control device according to the first embodiment. In addition, the process demonstrated below is repeatedly performed during operation | movement of a vehicle control apparatus.

同図に示すように、車両制御装置の電源(例えば、イグニッション)がオンされ(ステップ401肯定)、撮像装置10(例えば、単眼カメラ)によって撮像された画像(1フレーム)の入力を受け付けると(ステップS402肯定)、画像消失点取得部22bは、画像記憶部21aから画像データを読み出し、平行線認識処理を行う(ステップS403)。その結果、平行線を認識した場合には(ステップS404肯定)、画像消失点取得部22bは、画像消失点取得処理を行う(ステップS405)。続いて、画像消失点取得部22bは、かかる画像消失点取得処理により取得した画像消失点を俯角算出部22eに対して出力する。画像消失点取得部22bから画像消失点を取得した俯角算出部22eは、撮像装置10の俯角を算出する(ステップS406)。   As shown in the figure, when the power source (for example, ignition) of the vehicle control device is turned on (Yes at step 401) and an input of an image (one frame) captured by the imaging device 10 (for example, a monocular camera) is received ( In step S402, the image vanishing point acquisition unit 22b reads the image data from the image storage unit 21a and performs parallel line recognition processing (step S403). As a result, when a parallel line is recognized (Yes at Step S404), the image vanishing point acquisition unit 22b performs an image vanishing point acquisition process (Step S405). Subsequently, the image vanishing point acquisition unit 22b outputs the image vanishing point acquired by the image vanishing point acquisition process to the depression angle calculation unit 22e. The depression angle calculation unit 22e that has acquired the image vanishing point from the image vanishing point acquisition unit 22b calculates the depression angle of the imaging device 10 (step S406).

具体的には、俯角算出部22eは、画像消失点取得部22bによって画像消失点が取得された場合には、画像消失点の位置のずれ量から把握した俯角変動量を、車両走行前に予め設定されている俯角に加算することにより現在の俯角(絶対俯角)を算出する。   Specifically, when the image vanishing point is acquired by the image vanishing point acquiring unit 22b, the depression angle calculating unit 22e preliminarily calculates the depression angle fluctuation amount obtained from the displacement amount of the image vanishing point before the vehicle travels. The current depression angle (absolute depression angle) is calculated by adding to the set depression angle.

ここで、ステップS404の説明に戻ると、平行線を認識できなかった場合には(ステップS404否定)、画像シフト位置検出部22cは、画像のシフト位置を検出する(ステップS407)。具体的には、この画像シフト位置検出部22cは、画像記憶部21aから現画像データと直前画像データとを読み出して、現画像および直前画像を水平方向および垂直方向にシフトさせ、両画像の最も相関の高いシフト位置(例えば、現画像と直前画像との重ね合せ部分の画素値から算出される相関値が最も大きくなる位置(x,y))を検出し、検出したシフト位置(例えば、(x,y))をシフト量算出部22dに対して出力する。   Here, returning to the description of step S404, when the parallel line cannot be recognized (No in step S404), the image shift position detection unit 22c detects the shift position of the image (step S407). Specifically, the image shift position detection unit 22c reads the current image data and the previous image data from the image storage unit 21a, shifts the current image and the previous image in the horizontal direction and the vertical direction, and sets the most of both images. A highly correlated shift position (for example, a position (x, y) where the correlation value calculated from the pixel value of the overlapped portion of the current image and the immediately preceding image is the largest) is detected, and the detected shift position (for example, ( x, y)) is output to the shift amount calculation unit 22d.

画像シフト位置検出部22cからシフト位置を受け付けて、シフト量算出部22dは、画像のシフト量を算出する(ステップS408)。具体的には、このシフト量算出部22dは、画像シフト位置検出部22cから受け付けた現画像および直前画像の最も相関の高いシフト位置(例えば、(x,y))に基づいて、両画像に映し出されている対象物(例えば、木)の垂直方向のシフト量(例えば、y)を算出し、算出したシフト量を俯角算出部22eに対して出力する。   Receiving the shift position from the image shift position detector 22c, the shift amount calculator 22d calculates the shift amount of the image (step S408). Specifically, the shift amount calculation unit 22d determines that both images are based on the shift position (for example, (x, y)) having the highest correlation between the current image and the previous image received from the image shift position detection unit 22c. A vertical shift amount (for example, y) of the object (for example, a tree) being projected is calculated, and the calculated shift amount is output to the depression angle calculation unit 22e.

シフト量算出部22dからシフト量を受け付けて、俯角算出部22eは、上述した画像消失点ではなく、対象物の垂直方向のシフト量に基づいて、撮像装置10の俯角を算出する(ステップS406)。具体的には、シフト量算出部22dから受け付けた対象物の垂直方向のシフト量に基づいて俯角変動量を算出し、車両走行前に予め設定されている俯角に加算することにより現在の俯角(絶対俯角)を算出する。   Receiving the shift amount from the shift amount calculation unit 22d, the depression angle calculation unit 22e calculates the depression angle of the imaging device 10 based on the vertical shift amount of the target object instead of the above-described image vanishing point (step S406). . Specifically, the depression angle fluctuation amount is calculated based on the vertical shift amount of the object received from the shift amount calculation unit 22d, and is added to the depression angle that is set in advance before the vehicle travels to thereby obtain the current depression angle ( (Absolute depression angle) is calculated.

続いて、画像認識装置20の制御部22により画像内に歩行者が認識された場合には(ステップS409肯定)、距離算出部22fは、例えば、歩行者の足元位置に基づいて、その歩行者の画像上の距離を算出する(ステップS410)。次に、距離算出部22fは、歩行者の画像上の距離を、俯角算出部22eにより受け付けた絶対俯角により補正して実距離を算出する(ステップS411)。そして、画像認識装置20の制御部22は、歩行者情報を報知制御部23および車両制御部24に対して出力し、距離算出部22fは、距離情報を報知制御部23および車両制御部24に対して出力する(ステップS412)。なお、図には示していないが、距離算出部22fから距離の出力を受け付けた報知制御部23および車両制御部24は、受け付けた歩行者情報および距離情報に応じてそれぞれ報知制御や車両走行制御を行う。   Subsequently, when a pedestrian is recognized in the image by the control unit 22 of the image recognition device 20 (Yes in step S409), the distance calculation unit 22f, for example, based on the pedestrian's foot position, the pedestrian The distance on the image is calculated (step S410). Next, the distance calculation unit 22f calculates the actual distance by correcting the distance on the pedestrian image by the absolute depression angle received by the depression angle calculation unit 22e (step S411). Then, the control unit 22 of the image recognition device 20 outputs pedestrian information to the notification control unit 23 and the vehicle control unit 24, and the distance calculation unit 22f sends the distance information to the notification control unit 23 and the vehicle control unit 24. The data is output (step S412). Although not shown in the figure, the notification control unit 23 and the vehicle control unit 24 that have received the output of the distance from the distance calculation unit 22f respectively perform notification control and vehicle travel control according to the received pedestrian information and distance information. I do.

ここで、ステップS409の説明に戻ると、画像認識装置20の制御部22により画像内に歩行者が認識されなかった場合には(ステップS409否定)、車両制御装置は、この画像(フレーム)に対する処理を終了する。   Here, returning to the description of step S409, when the pedestrian is not recognized in the image by the control unit 22 of the image recognition device 20 (No in step S409), the vehicle control device performs the processing on the image (frame). The process ends.

[実施例1の効果]
上述してきたように、実施例1によれば、この車両制御装置は、車載のカメラ(例えば、単眼カメラやステレオカメラ)で撮像された複数の画像のうち、現画像とその現画像の直前に入力された直前画像とに基づいて、現画像内および直前画像内に映し出されている対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)のシフト量を算出し、取得したシフト量に基づいて単眼カメラの俯角を算出するので、車載のカメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合であっても、車載のカメラの俯角を算出することが可能となる。
[Effect of Example 1]
As described above, according to the first embodiment, the vehicle control device includes a current image and a right before the current image among a plurality of images captured by a vehicle-mounted camera (for example, a monocular camera or a stereo camera). Based on the input immediately preceding image, calculate the shift amount of the object (for example, a structure such as a power pole or a road sign or a pedestrian in the image) projected in the current image and in the immediately preceding image, Since the depression angle of the monocular camera is calculated based on the acquired shift amount, the depression angle of the in-vehicle camera is calculated even when parallel lines such as road white lines are not shown in the image captured by the in-vehicle camera. It becomes possible to do.

また、実施例1によれば、この車両制御装置は、現画像および直前画像を重ね合わせた状態でシフトさせ、現画像および直前画像の間で最も相関が高くなるシフト位置(例えば、現画像と直前画像との重ね合せ部分の画素値から算出される相関値が最も大きくなる位置)を検出し、このシフト位置に基づいて現画像内および直前画像内に映し出されている対象物のシフト量を算出するので、画像内に映し出された物体が静止物体であるか否かの認識を必要とすることなく、対象物のシフト量を簡易に算出することができ、車載のカメラの俯角を簡易に算出することが可能となる。   Further, according to the first embodiment, the vehicle control device shifts the current image and the immediately preceding image in a superimposed state, and shifts the position having the highest correlation between the current image and the immediately preceding image (for example, the current image and the previous image). The position where the correlation value calculated from the pixel value of the overlapped portion with the immediately preceding image is the largest) is detected, and the shift amount of the object displayed in the current image and the immediately preceding image is determined based on this shift position. Since it is calculated, the shift amount of the object can be calculated easily without the need to recognize whether the object projected in the image is a stationary object, and the angle of depression of the in-vehicle camera can be easily calculated It is possible to calculate.

また、実施例1によれば、この車両制御装置は、車載のカメラで撮像された画像から画像消失点を取得できた場合には、画像消失点に基づいてカメラの俯角を算出するので、現画像内および直前画像内に映し出されている対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)のシフト量に基づく俯角の算出よりも、画像消失点に基づく俯角の算出を優先することができ、常に対象物のシフト量に基づいて車載のカメラの俯角を算出するのに比較して、精度よく単眼カメラの俯角を算出することが可能となる。   Further, according to the first embodiment, when the vehicle control apparatus can acquire the image vanishing point from the image captured by the vehicle-mounted camera, the vehicle control device calculates the depression angle of the camera based on the image vanishing point. Rather than calculating the depression angle based on the shift amount of the object (for example, a structure such as a power pole or road sign in the image or a pedestrian) displayed in the image and the immediately preceding image, the depression angle based on the image vanishing point is calculated. The calculation can be prioritized, and the depression angle of the monocular camera can be calculated with higher accuracy compared to the case where the depression angle of the vehicle-mounted camera is always calculated based on the shift amount of the object.

また、実施例1によれば、複数の画像のうち、現に入力されている現画像と現画像の前に入力された前画像とに基づいて、現画像内および前画像内に映し出されている特定の対象物(例えば、画像内の電柱や道路標識などの構造物や歩行者など)の垂直方向のシフト量を算出し、その対象物のシフト量に基づいて算出したカメラの俯角を用いて、候補物体(例えば、歩行者)までの距離を補正するので、路上の凹凸によるピッチングなどによりカメラの俯角に変化がある場合であっても、画像上の対象物のシフト量に基づいて算出した俯角変動量を加算したカメラの俯角を用いて、画像上の候補物体までの実距離を補正して得ることが可能となる。   Further, according to the first embodiment, the current image and the previous image are displayed on the basis of the current image currently input and the previous image input before the current image among the plurality of images. Calculate the vertical shift amount of a specific object (for example, a structure such as a utility pole or road sign or a pedestrian in the image), and use the depression angle of the camera calculated based on the shift amount of the object Since the distance to the candidate object (for example, a pedestrian) is corrected, even if there is a change in the depression angle of the camera due to pitching due to unevenness on the road, it was calculated based on the shift amount of the object on the image It is possible to correct and obtain the actual distance to the candidate object on the image using the depression angle of the camera to which the depression angle variation is added.

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。   Although the embodiments of the present invention have been described so far, the present invention may be implemented in various different forms other than the embodiments described above. Therefore, another embodiment included in the present invention will be described below.

(1)車両の水平方向の移動量を考慮したシフト位置検出
上記の実施例1おいて、画像シフト位置検出部は、車両の水平方向の移動量の情報(例えば、操舵角やヨーレート)を取得して、画像のシフト位置を水平方向に補正して検出するようにしてもよい。例えば、直前画像において物体認識を行ってターゲットとなる対象物(例えば、木など)を記憶しておき、図5に例示するように、車両の水平方向の移動量だけ対象物を元に戻す補正をしてからシフト位置を検出する。
(1) Shift position detection considering the amount of horizontal movement of the vehicle In the first embodiment, the image shift position detection unit acquires information on the amount of horizontal movement of the vehicle (for example, steering angle and yaw rate). Then, the shift position of the image may be detected by correcting it in the horizontal direction. For example, a target object (for example, a tree or the like) is stored by performing object recognition in the immediately preceding image, and correction is performed to restore the object by the amount of movement in the horizontal direction of the vehicle as illustrated in FIG. After detecting, the shift position is detected.

このようなことから、この車両制御装置は、現画像および直前画像の最も相関の高くなるシフト位置を検出し、かかるシフト位置を車両の水平方向の移動量の情報(例えば、操舵角やヨーレートによる情報)に基づいて、両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を水平方向に補正して検出するので、両画像のシフト位置を精度よく検出することができ、車両が左右に操舵しても、車載のカメラの俯角を精度よく算出することが可能となる。   For this reason, the vehicle control device detects the shift position having the highest correlation between the current image and the immediately preceding image, and determines the shift position based on information on the amount of movement of the vehicle in the horizontal direction (for example, the steering angle and yaw rate). Information), the shift position having the highest correlation between the two images is corrected and detected in the horizontal direction, so that the shift position of both images can be accurately detected, and the vehicle is steered left and right. In addition, it becomes possible to accurately calculate the depression angle of the on-vehicle camera.

(2)画像の外側の重みを高く、中央の重みを低くしてシフト位置を検出
また、上記の実施例1において、画像シフト位置検出部は、画像位置検出部現画像および直前画像の外側の重みを高く、中央の重みを低くして画像のシフト位置を検出するようにしてもよい。例えば、図6に例示するように、木などの静止物体が画像内に映し出される可能性の高い画像の外側の重みを高く、人などの移動物体が画像内に映し出される可能性の高い画像の中央の重みを低くして、画像のシフト位置を検出する。
(2) The shift position is detected by increasing the weight outside the image and decreasing the weight at the center. In the first embodiment, the image shift position detector is located outside the current image and the previous image. The shift position of the image may be detected by increasing the weight and decreasing the center weight. For example, as illustrated in FIG. 6, an image having a high possibility that a stationary object such as a tree is likely to appear in the image is high and a moving object such as a person is likely to be reflected in the image. The center weight is lowered to detect the shift position of the image.

このようなことから、この車両制御装置は、現画像および直前画像の中央を低く、外側を高く重み付けした上で、両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を検出するので、車両や歩行者などの移動物体が映し出されている可能性の高い画像の中央の重みが低く、建物や電柱、道路標識などの静止物体が映し出されている画像外側の重みが高くなる結果、両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を的確に検出することができ、単眼カメラの俯角を的確に算出することが可能となる。   For this reason, the vehicle control device detects the shift position where the correlation between the two images is the highest after weighting the center of the current image and the immediately preceding image low and increasing the outside. The weight of the center of an image that is likely to show moving objects such as a person is low, and the weight outside the image that shows static objects such as buildings, utility poles, and road signs is high, resulting in a gap between both images. Thus, it is possible to accurately detect the shift position having the highest correlation, and to accurately calculate the depression angle of the monocular camera.

また、画像の外側、内側でそれぞれ対象物のシフト量を先に検出し、図7に示す式により、最終的なシフト量を算出するようにしてもよい。   Alternatively, the shift amount of the object may be detected first on the outer side and the inner side of the image, respectively, and the final shift amount may be calculated by the equation shown in FIG.

(3)シフト量のみで俯角算出
上記の実施例1では、画像から画像消失点が取得できなかった場合には、現画像および直前画像のシフト量に基づいて、車載のカメラの俯角を算出する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、常に現画像および直前画像のシフト量に基づいて、車載のカメラの俯角を算出するようにしてもよい。例えば、車両に単眼カメラを取り付ける際の取り付け角に基づく単眼カメラの最初の俯角を俯角記憶部に記憶させておき、現画像および直前画像のシフト量に基づいて算出された俯角の変化量を、この俯角記憶部に記憶されている単眼カメラの最初の俯角に加算することによって、単眼カメラの俯角を算出する。
(3) Calculation of depression angle only by shift amount In the first embodiment, when an image vanishing point cannot be obtained from an image, the depression angle of the vehicle-mounted camera is calculated based on the shift amounts of the current image and the immediately preceding image. Although the case has been described, the present invention is not limited to this, and the depression angle of the in-vehicle camera may be always calculated based on the shift amount of the current image and the immediately preceding image. For example, the first depression angle of the monocular camera based on the attachment angle when attaching the monocular camera to the vehicle is stored in the depression angle storage unit, and the change amount of the depression angle calculated based on the shift amount of the current image and the immediately preceding image is The depression angle of the monocular camera is calculated by adding to the initial depression angle of the monocular camera stored in the depression angle storage unit.

このようなことから、この車両制御装置は、車載のカメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されておらず、画像消失点を取得できない場合であっても、車載のカメラの俯角を算出することが可能となる。   For this reason, this vehicle control device is provided with an in-vehicle camera even when parallel lines such as a road white line are not projected in an image captured by the in-vehicle camera and an image vanishing point cannot be obtained. It becomes possible to calculate the depression angle.

(4)装置構成等
また、上記の実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
(4) Device configuration, etc. In addition, among the processes described in the above embodiments, all or a part of the processes described as being automatically performed can be performed manually or manually. All or part of the processing described as being performed can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedure, control procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above-described document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.

また、図2に示した画像処理装置20の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、画像処理装置20の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、画像シフト位置検出部22cとシフト量算出部22dとを統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、画像処理装置20にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。   Further, each component of the image processing apparatus 20 shown in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of dispersion / integration of the image processing apparatus 20 is not limited to the one shown in the figure. For example, the image shift position detection unit 22c and the shift amount calculation unit 22d may be integrated in whole or in part. Depending on the load and usage status of the device, it can be configured to be functionally or physically distributed and integrated in arbitrary units. Further, all or a part of each processing function performed in the image processing apparatus 20 is realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or is realized as hardware by wired logic. obtain.

また、上記の実施例1で説明したように、俯角算出部において算出された俯角を受け付けて、距離算出部は画像内の候補物体(例えば、歩行者)までの実距離を算出し、その実距離に基づいて車両制御部が車両走行制御が行い、報知制御部が報知制御を行う車両制御装置を構成するようにしてもよい。   Also, as described in the first embodiment, the depression angle calculated by the depression angle calculation unit is received, and the distance calculation unit calculates an actual distance to a candidate object (for example, a pedestrian) in the image, and the actual distance. The vehicle control unit may perform vehicle travel control based on the above, and the notification control unit may configure a vehicle control device that performs notification control.

なお、上記の実施例1で説明した俯角算出方法(図3参照)は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布することができる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク(FD)、CD−ROM、MO、DVDなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。   The depression angle calculating method (see FIG. 3) described in the first embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. This program can be distributed via a network such as the Internet. The program can also be executed by being recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk (FD), a CD-ROM, an MO, and a DVD, and being read from the recording medium by the computer.

以上のように、本発明に係る俯角算出装置、俯角算出方法および俯角算出プログラムは、車載の単眼カメラで撮像された複数の画像から当該単眼カメラの俯角を算出する場合に有用であり、特に、単眼カメラで撮像された画像内に道路白線等の平行線が映し出されていない場合であっても単眼カメラの俯角を算出することに適する。   As described above, the depression angle calculation device, depression angle calculation method, and depression angle calculation program according to the present invention are useful when calculating the depression angle of the monocular camera from a plurality of images captured by the in-vehicle monocular camera, It is suitable for calculating the depression angle of a monocular camera even when a parallel line such as a road white line is not projected in the image captured by the monocular camera.

実施例1に係る車両制御装置の概要および特徴を説明するための図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure for demonstrating the outline | summary and the characteristic of the vehicle control apparatus which concern on Example 1. FIG. 実施例1に係る車両制御装置の概要および特徴を説明するための図である。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS It is a figure for demonstrating the outline | summary and the characteristic of the vehicle control apparatus which concern on Example 1. FIG. 実施例1に係る車両制御装置を適用した車両の構成を示すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle to which a vehicle control device according to a first embodiment is applied. 実施例1に係る車両制御装置の処理の流れを示すフローチャートである。3 is a flowchart illustrating a process flow of the vehicle control device according to the first embodiment. 実施例2に係る車両の水平方向の移動量の情報に基づいて画像のシフト位置を補正する場合を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a case where the shift position of an image is corrected based on information on a horizontal movement amount of a vehicle according to a second embodiment. 実施例2に係る画像の外側の重みを高く、中央の重みを低くしてシフト位置を検出する場合を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining a case where a shift position is detected by increasing the weight on the outside of the image according to the second embodiment and decreasing the weight at the center. 実施例2に係る数式を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating mathematical formulas according to the second embodiment. 従来技術を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a prior art.

符号の説明Explanation of symbols

10 撮像装置
11 ナビ部
12 前処理部
13 車内通知部
20 画像処理装置
21 記憶部
21a 画像記憶部
21b 俯角記憶部
22 制御部
22a 画像取得部
22b 画像消失点取得部
22c 画像シフト位置検出部
22d シフト量算出部
22e 俯角算出部
22f 距離算出部
23 報知制御部
24 車両制御部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Image pick-up device 11 Navi part 12 Pre-processing part 13 In-car notification part 20 Image processing apparatus 21 Storage part 21a Image storage part 21b Angle storage part 22 Control part 22a Image acquisition part 22b Image vanishing point acquisition part 22c Image shift position detection part 22d Shift Quantity calculation unit 22e Depression angle calculation unit 22f Distance calculation unit 23 Notification control unit 24 Vehicle control unit

Claims (8)

車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する俯角算出装置において、
前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出手段と、
前記シフト量算出手段により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出手段と、
を備えたことを特徴とする俯角算出装置。
In a depression angle calculating device that calculates the depression angle of the camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera,
Of the plurality of images, based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the current object and the specific object displayed in the previous image Shift amount calculating means for calculating the shift amount in the vertical direction;
A depression angle calculating means for calculating a depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation means;
A depression angle calculating device comprising:
前記現画像および前記前画像を重ね合わせて、両画像を垂直方向および水平方向にシフトさせ、当該両画像の間で最も相関が高くなるシフト位置を検出するシフト位置検出手段をさらに備え、
前記シフト量算出手段は、前記シフト位置検出手段により検出されたシフト位置に基づいて、前記対象物のシフト量を算出することを特徴とする請求項1に記載の俯角算出装置。
Further comprising a shift position detecting means for superimposing the current image and the previous image, shifting both images in the vertical direction and the horizontal direction, and detecting a shift position having the highest correlation between the two images,
2. The depression angle calculating device according to claim 1, wherein the shift amount calculation unit calculates a shift amount of the object based on a shift position detected by the shift position detection unit.
車両の水平方向の移動量の情報を取得する情報取得手段をさらに備え、
前記シフト位置検出手段は、前記情報取得手段により取得された前記車両の水平方向の移動量の情報に基づいて、前記シフト位置を水平方向に補正して検出することを特徴とする請求項2に記載の俯角算出装置。
It further comprises information acquisition means for acquiring information on the amount of movement of the vehicle in the horizontal direction,
The shift position detection unit detects the shift position by correcting the shift position in the horizontal direction based on information on a horizontal movement amount of the vehicle acquired by the information acquisition unit. The depression angle calculation device described.
前記シフト位置検出手段は、前記現画像および前記前画像の中央を低く、外側を高く重み付けした上で、前記両画像の間で最も相関が高くなる前記シフト位置を検出することを特徴とする請求項2または3に記載の俯角算出装置。   The shift position detection means detects the shift position having the highest correlation between the two images after weighting the center of the current image and the previous image low and increasing the outside. Item 4. The depression angle calculating device according to Item 2 or 3. 前記カメラで撮像された画像内の平行線から画像消失点を取得する画像消失点取得手段をさらに備え、
前記俯角算出手段は、前記画像消失点取得手段により画像消失点が取得された場合には、前記シフト量算出手段により算出された前記対象物のシフト量ではなく、当該画像消失点に基づいて前記カメラの俯角を算出することを特徴とする請求項1に記載の俯角算出装置。
An image vanishing point acquiring means for acquiring an image vanishing point from parallel lines in the image captured by the camera;
When the image vanishing point is acquired by the image vanishing point acquiring unit, the depression angle calculating unit is not based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculating unit, but based on the image vanishing point. The depression angle calculating apparatus according to claim 1, wherein the depression angle of the camera is calculated.
車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する俯角算出方法において、
前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出工程と、
前記シフト量算出工程により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出工程と、
を含んだことを特徴とする俯角算出方法。
In a depression angle calculation method for calculating the depression angle of the camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera,
Of the plurality of images, based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the current object and the specific object displayed in the previous image A shift amount calculating step for calculating a shift amount in the vertical direction;
A depression angle calculating step of calculating a depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation step;
The depression angle calculation method characterized by including.
車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出する方法をコンピュータに実行させる俯角算出プログラムにおいて、
前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出手順と、
前記シフト量算出手順により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする俯角算出プログラム。
In a depression angle calculation program for causing a computer to execute a method of calculating the depression angle of the camera from a plurality of images captured by an in-vehicle camera,
Of the plurality of images, based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the current object and the specific object displayed in the previous image A shift amount calculation procedure for calculating the shift amount in the vertical direction;
A depression angle calculation procedure for calculating a depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation procedure;
A depression angle calculation program that causes a computer to execute.
車載のカメラで撮像された複数の画像から当該カメラの俯角を算出し、当該俯角を用いて画像処理を行う画像処理装置において、
前記複数の画像のうち、現に入力されている現画像と当該現画像の前に入力された前画像とに基づいて、当該現画像内および当該前画像内に映し出されている特定の対象物の垂直方向のシフト量を算出するシフト量算出手段と、
前記シフト量算出手段により算出された前記対象物のシフト量に基づいて前記カメラの俯角を算出する俯角算出手段と、
前記俯角算出手段により算出された前記カメラの俯角を用いて、前記カメラで撮像された候補物体までの距離を補正する距離補正手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
In an image processing apparatus that calculates a depression angle of the camera from a plurality of images captured by a vehicle-mounted camera and performs image processing using the depression angle,
Of the plurality of images, based on the current image currently input and the previous image input before the current image, the current object and the specific object displayed in the previous image Shift amount calculating means for calculating the shift amount in the vertical direction;
A depression angle calculating means for calculating a depression angle of the camera based on the shift amount of the object calculated by the shift amount calculation means;
Distance correcting means for correcting the distance to the candidate object imaged by the camera using the depression angle of the camera calculated by the depression angle calculating means;
An image processing apparatus comprising:
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010160567A (en) * 2009-01-06 2010-07-22 Pioneer Electronic Corp Apparatus, method and program for specifying missing point
WO2011016257A1 (en) * 2009-08-06 2011-02-10 パナソニック株式会社 Distance calculation device for vehicle
JP2012026992A (en) * 2010-07-28 2012-02-09 Honda Motor Co Ltd Estimation device of vehicle pitch angle
JP2012052884A (en) * 2010-08-31 2012-03-15 Honda Motor Co Ltd Range finder with the use of on-vehicle camera
JP2012173874A (en) * 2011-02-18 2012-09-10 Fujitsu Ltd Distance calculation program, distance calculation method, and distance calculation apparatus
JP2014224774A (en) * 2013-05-16 2014-12-04 トヨタ自動車株式会社 Vehicle tilt measurement apparatus, vehicle tilt measurement method, program, and medium
WO2016047498A1 (en) * 2014-09-24 2016-03-31 株式会社デンソー Object-detecting device
US20170357861A1 (en) * 2016-06-10 2017-12-14 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving assist apparatus
JP2018132338A (en) * 2017-02-13 2018-08-23 株式会社デンソーテン Distance derivation device and distance derivation method
WO2019181284A1 (en) * 2018-03-23 2019-09-26 ソニー株式会社 Information processing device, movement device, method, and program
JP2021086477A (en) * 2019-11-29 2021-06-03 日立Astemo株式会社 Obstacle recognition device
CN115150546A (en) * 2021-03-30 2022-10-04 本田技研工业株式会社 Information processing apparatus and method

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07141486A (en) * 1993-11-12 1995-06-02 Toyota Motor Corp Picture sensor for vehicle
JPH0948298A (en) * 1995-08-09 1997-02-18 Mitsubishi Motors Corp Object position measuring method in running passage
JPH1038561A (en) * 1996-07-22 1998-02-13 Fujitsu Ltd Device for measuring distance to front car
JP2003274394A (en) * 2002-03-12 2003-09-26 Denso Corp Vehicle circumference image processor, program, and recording medium

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07141486A (en) * 1993-11-12 1995-06-02 Toyota Motor Corp Picture sensor for vehicle
JPH0948298A (en) * 1995-08-09 1997-02-18 Mitsubishi Motors Corp Object position measuring method in running passage
JPH1038561A (en) * 1996-07-22 1998-02-13 Fujitsu Ltd Device for measuring distance to front car
JP2003274394A (en) * 2002-03-12 2003-09-26 Denso Corp Vehicle circumference image processor, program, and recording medium

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010160567A (en) * 2009-01-06 2010-07-22 Pioneer Electronic Corp Apparatus, method and program for specifying missing point
WO2011016257A1 (en) * 2009-08-06 2011-02-10 パナソニック株式会社 Distance calculation device for vehicle
JP2011033594A (en) * 2009-08-06 2011-02-17 Panasonic Corp Distance calculation device for vehicle
JP2012026992A (en) * 2010-07-28 2012-02-09 Honda Motor Co Ltd Estimation device of vehicle pitch angle
JP2012052884A (en) * 2010-08-31 2012-03-15 Honda Motor Co Ltd Range finder with the use of on-vehicle camera
JP2012173874A (en) * 2011-02-18 2012-09-10 Fujitsu Ltd Distance calculation program, distance calculation method, and distance calculation apparatus
US9070191B2 (en) 2011-02-18 2015-06-30 Fujitsu Limited Aparatus, method, and recording medium for measuring distance in a real space from a feature point on the road
JP2014224774A (en) * 2013-05-16 2014-12-04 トヨタ自動車株式会社 Vehicle tilt measurement apparatus, vehicle tilt measurement method, program, and medium
WO2016047498A1 (en) * 2014-09-24 2016-03-31 株式会社デンソー Object-detecting device
JP2016065760A (en) * 2014-09-24 2016-04-28 株式会社デンソー Object detector
US20170357861A1 (en) * 2016-06-10 2017-12-14 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving assist apparatus
US9977973B2 (en) 2016-06-10 2018-05-22 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Vehicle driving assist apparatus
JP2018132338A (en) * 2017-02-13 2018-08-23 株式会社デンソーテン Distance derivation device and distance derivation method
WO2019181284A1 (en) * 2018-03-23 2019-09-26 ソニー株式会社 Information processing device, movement device, method, and program
CN112119282A (en) * 2018-03-23 2020-12-22 索尼公司 Information processing apparatus, mobile apparatus, method, and program
JP2021086477A (en) * 2019-11-29 2021-06-03 日立Astemo株式会社 Obstacle recognition device
WO2021106510A1 (en) * 2019-11-29 2021-06-03 日立Astemo株式会社 Obstacle recognition device
JP7225079B2 (en) 2019-11-29 2023-02-20 日立Astemo株式会社 Obstacle recognition device
CN115150546A (en) * 2021-03-30 2022-10-04 本田技研工业株式会社 Information processing apparatus and method
JP2022155097A (en) * 2021-03-30 2022-10-13 本田技研工業株式会社 Information processing apparatus and method
JP7253001B2 (en) 2021-03-30 2023-04-05 本田技研工業株式会社 Information processing device and method

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