JP2012073801A - 駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム - Google Patents
駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2012073801A JP2012073801A JP2010217846A JP2010217846A JP2012073801A JP 2012073801 A JP2012073801 A JP 2012073801A JP 2010217846 A JP2010217846 A JP 2010217846A JP 2010217846 A JP2010217846 A JP 2010217846A JP 2012073801 A JP2012073801 A JP 2012073801A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- parking
- correlation rate
- correlation
- rate distribution
- image data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【解決手段】駐車検出装置は、表示パターンが描かれた複数の駐車マスを含む検出対象エリアを撮影する撮影手段と、空車状態の検出対象エリアの画像に対してエッジ抽出処理を施して基準画像データを生成する基準データ生成手段と、対象画像に対してエッジ抽出処理を施して対象画像データを生成する対象データ生成手段と、表示パターンの位置を中心として基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において基準画像データと対象画像データとの相関率を算出することにより、各位置に対する相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出手段と、相関率分布の特徴に基づいて駐車の有無を判定する判定手段と、を備えている。
【選択図】図1
Description
しかしながら、エッジ量の多寡に基づいて駐車と空車とを判定する場合、駐車マスに「バス」、「トラック」などの文字や、車椅子の図形で知られる国際シンボルマークなどの図形等の表示パターンが表示されていると、これら表示パターンのエッジも抽出されてしまうという問題があった。
また、対象となる駐車マスに他の車両の影や建造物の影など外乱となる要素が存在する場合、これら外乱となる要素からもエッジが抽出されてしまう。このため、例えば、駐車がなくても表示パターンに影がかかっているときの画像と、駐車した車両が表示パターンの一部を覆っているときの画像とでは、前記テンプレート画像との相関値に大差がなくなり、空車であっても影がかかっているような場合には駐車があると誤判定してしまうという問題があった。
1.表示パターンが描かれた複数の駐車マスを撮影し、その画像の相関に基づいて前記駐車マスのそれぞれの駐車の有無を検出する駐車検出装置であって、
前記複数の駐車マスを含む検出対象エリアを撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により前記複数の駐車マスが空車状態の前記検出対象エリアを撮影した基準画像を取得し、該基準画像に対してエッジ抽出処理を施した基準画像データを記憶する基準データ生成手段と、
前記撮影手段により前記検出対象エリアを撮影した対象画像を取得し、該対象画像に対してエッジ抽出処理を施した対象画像データを生成する対象データ生成手段と、
前記表示パターンの位置を中心として前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において、該基準画像データと、前記対象データ生成手段により生成された前記対象画像データとの相関率を算出することにより、該各位置に対する該相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出手段と、
前記相関率分布算出手段により得られた前記相関率分布から特徴点を抽出し、または該相関率分布から特徴量を算出し、該特徴点および該特徴量のうちの1または2以上に基づいて駐車の有無を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする。
2.上記1.において、前記判定手段は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、該最大値と該裾野値との差、または該最大値に対する該裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定することを特徴とする。
3.上記1.または2.において、前記判定手段は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点が前記表示パターンの位置から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定することを特徴とする。
4.上記1.ないし3.において、前記エッジ抽出処理はPrewittフィルタを用いたエッジ抽出処理であり、
前記基準データ生成手段は、前記基準画像に対する前記エッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータをさらに記憶し、
前記対象データ生成手段は、前記基準データ生成手段により記憶された前記エッジオペレータを使用することによって前記対象画像に対する前記エッジ抽出処理を施すことを特徴とする。
5.表示パターンが描かれた複数の駐車マスを撮影手段により撮影し、その画像の相関に基づいて前記駐車マスのそれぞれの駐車の有無を検出する駐車検出方法であって、
前記撮影手段により前記複数の駐車マスが空車状態の前記検出対象エリアを撮影した基準画像を取得し、該基準画像に対してエッジ抽出処理を施した基準画像データを記憶する基準データ生成工程と、
前記撮影手段により前記検出対象エリアを撮影した対象画像を取得し、該対象画像に対してエッジ抽出処理を施した対象画像データを生成する対象データ生成工程と、
前記表示パターンの位置を中心として前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において、該基準画像データと、前記対象データ生成工程により生成された前記対象画像データとの相関率を算出することにより、該各位置に対する該相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出工程と、
前記相関率分布算出工程により得られた前記相関率分布から特徴点を抽出し、または該相関率分布から特徴量を算出し、該特徴点および該特徴量のうちの1または2以上に基づいて駐車の有無を判定する判定工程と、
を備えることを特徴とする。
6.上記5.において、前記判定工程は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、該最大値と該裾野値との差、または該最大値に対する該裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定することを特徴とする。
7.上記5.または6.において、前記判定工程は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点が前記表示パターンの位置から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定することを特徴とする。
8.上記5.ないし7.において、前記エッジ抽出処理はPrewittフィルタを用いたエッジ抽出処理であり、
前記基準データ生成工程は、前記基準画像に対する前記エッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータをさらに記憶し、
前記対象データ生成工程は、前記基準データ生成手段により記憶された前記エッジオペレータを使用することによって前記対象画像に対する前記エッジ抽出処理を施すことを特徴とする。
9.表示パターンが描かれた複数の駐車マスを撮影手段により撮影し、その画像の相関に基づいて前記駐車マスのそれぞれの駐車の有無を検出する駐車検出プログラムであって、
前記撮影手段により前記複数の駐車マスが空車状態の前記検出対象エリアを撮影した基準画像を取得し、該基準画像に対してエッジ抽出処理を施した基準画像データを記憶する基準データ生成機能と、
前記撮影手段により前記検出対象エリアを撮影した対象画像を取得し、該対象画像に対してエッジ抽出処理を施した対象画像データを生成する対象データ生成機能と、
前記表示パターンの位置を中心として前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において、該基準画像データと、前記対象データ生成機能により生成された前記対象画像データとの相関率を算出することにより、該各位置に対する該相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出機能と、
前記相関率分布算出機能により得られた前記相関率分布から特徴点を抽出し、または該相関率分布から特徴量を算出し、該特徴点および該特徴量のうちの1または2以上に基づいて駐車の有無を判定する判定機能と、
を備えることを特徴とする。
10.上記9.において、前記判定機能は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、該最大値と該裾野値との差、または該最大値に対する該裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定することを特徴とする。
11.上記9.または10.において、前記判定機能は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点が前記表示パターンの位置から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定することを特徴とする。
12.上記9.ないし11.において、前記エッジ抽出処理はPrewittフィルタを用いたエッジ抽出処理であり、
前記基準データ生成機能は、前記基準画像に対する前記エッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータをさらに記憶し、
前記対象データ生成機能は、前記基準データ生成機能により記憶された前記エッジオペレータを使用することによって前記対象画像に対する前記エッジ抽出処理を施すことを特徴とする。
発明の思想の具現化例として上記装置を制御するためのソフトウェアとなる場合には、かかるプログラム、ソフトウェア、あるいはソフトウェアを記録した記録媒体上においても存在し、利用される。
(1)駐車検出装置の構成:
(2)駐車検出処理:
(2−1)基準画像データ生成処理:
(2−2)駐車検出処理:
図1は、本実施形態にかかる駐車検出装置の概略構成を示している。同図において、駐車検出装置1は、カメラ10と制御部20とから構成されている。カメラ10は、所定の表示パターンを有する複数の駐車マスを含む検出対象エリアを撮影した画像を制御部20に出力する。制御部20は、カメラ10から取得した画像を処理することによって、各駐車マスの駐車の有無を検出するように構成される。
カメラ10により撮影された画像は、I/F21を介して制御部20に取り込まれる。
CPU22は、記憶部23に記憶された駐車検出プログラム23aを実行し、各部を制御するとともに所定の演算処理を実行する。
上記エッジ抽出処理画像データ23cは、前記撮影画像データ23bに対して、エッジ抽出処理を施した画像データ(対象画像データ)を格納するために用いられる領域である。
上記基準画像データ23dは、検出対象エリア内の駐車マスが空車状態であるときに撮影した画像(基準画像)に対してエッジ抽出処理を施した画像データ(基準画像データ)を格納するために用いられる領域である。
上記エッジオペレータデータ23eは、前記エッジ抽出処理にPrewittフィルタを用いる場合に、基準画像のエッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータを格納するために用いられる領域である。
上記相関率分布データ23fは、前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置における基準画像データと前記対象画像データとの相関率の分布を、相関率分布として格納するために用いられる領域である。
上記基準相関率分布データ23gには、駐車の有無を判定するための基準となる相関率分布データがあらかじめ格納されている。基準となる相関率分布の特徴点や特徴量のデータが格納されていてもよい。
第1のエッジ抽出処理は、あらかじめ検出対象エリア内の駐車マスが空車状態であるときに撮影した画像すなわち基準画像に対するエッジ抽出処理である。このエッジ抽出処理が施された基準画像データは、基準画像データ23dに格納される。基準画像データには、駐車マスに描かれた表示パターンのエッジが抽出されている。
第2のエッジ抽出処理は、駐車の有無を検出するに際して撮影した画像すなわち対象画像に対するエッジ抽出処理である。このエッジ抽出処理が施された対象画像データは、エッジ抽出処理画像データ23cに格納される。
また、上記所定範囲は、生成する相関率分布の特徴を把握することが可能な範囲である限りとくに限定されず、例えば、±15画素、±20画素などとすることができる。この範囲で、必要な細分化程度に応じて1または2以上の画素単位で、基準画像をシフトさせ、その各位置において前記対象画像データとの相関率を算出することにより、各位置に対する相関率の分布を相関率分布として得ることができる。上記各位置には、上記中心位置すなわち基準画像データをシフトさせない位置を含む。
基準画像データの各位置は、直交する軸X、Yからなる座標で表わすことができる。基準画像データは、そのX軸方向およびY軸方向に、それぞれ上記画素単位で、上記範囲内でシフトされることとなる。相関率分布生成部25は、上記各位置(X、Y)における相関率(Z)を求め、各位置と関連付けて相関率分布データ23fに格納する。この各位置における相関率の分布(相関率分布)をグラフ化して表わしたものを、相関率分布図と呼ぶ(例えば、図12)。また、相関率分布は、上記各位置の座標面において相関率が最大となる点を通る直線上の相関率の分布としてもよい(例えば、図17)。
なお、本実施形態では、基準画像データをシフトさせて相関率分布を得ているが、対象画像データをシフトさせることによっても同等の相関率分布を得ることができるのは言うまでもない。例えば、上記中心位置に対応する対象画像データ上の位置を中心として、上記所定範囲で対象画像データをシフトさせ、その各位置において、対象画像データと基準画像データとの相関率を算出してもよい。
出力部27は、判定処理部26による判定結果等を出力する。出力された判定結果データは、駐車場管理システム等に送られて管理されたり、駐車場の駐車状況を示す表示板等に反映されたりすることができる。
本実施形態における駐車検出処理では、上述の構成において、最初に基準画像から基準画像データを生成し、次に、それを一定範囲でシフトさせつつ、対象画像から生成された対象画像データとの相関率を求め、得られた相関率分布を基に駐車状況を検出する駐車検出処理を実行する。
基準画像データ生成処理は、例えば、図2に示すようなフローチャートに従って実行することができる。
最初に、カメラ10によって検出対象エリアとなる駐車場を所定の高さから俯瞰撮影した画像を取得する(ステップS100)。このとき撮影する画像(基準画像)は、各駐車マスが空車状態の検出対象エリアの画像である。図4は、このようにして撮影される検出対象エリアの例を模式的に示す図であり、図5は、撮影した画像の例を模式的に示す図である。本実施形態においては、図4および5に示すように、検出対象エリアに5つの駐車マスPS1〜PS5が含まれており、各駐車マスPS1〜PS5には、表示パターンとして、「バス」という文字がそれぞれ表示されている場合を例示する。なお、ステップS100により取得する画像は、各駐車マスの表示パターンが明瞭に撮影されているとともに、各駐車マスに他の車両や建造物等の影が写り込んでいないことが好ましい。
駐車検出処理は、上記ステップS120〜S140において生成・記憶された基準画像データを用いて、例えば、図3に示すようなフローチャートに従って実行することができる。
先ず、カメラ10によって駐車の有無の検出対象エリアとなる駐車場を俯瞰撮影する(ステップS200)。図7は、このようにして撮影される画像(対象画像)の例を模式的に示す図である。同図は、駐車マスPS4には車両Vが駐車しており、他の駐車マスPS1〜3およびPS5には駐車する車両がない状態を表わしている。また、駐車マスPS3には、隣接する駐車マスPS4に駐車中の車両Vの影Vsがかかっている状態を示している。
ステップS220は、上記変数mの値に応じて、画像領域IRの基準画像データをシフトさせるステップである。
具体的には、図7〜9に示すように、画像領域IRよりも広く設定された検索範囲SRの範囲で、画像領域IRの基準画像データを順次シフトさせ、その各位置に対応する処理領域PRが設定される。そして、各位置において、シフトされた基準画像データと、対象画像データ(処理領域PR)と、の相関率を算出するようにすることができる。
一方、(b)および(c)は、隣の駐車マスの車両の強い影が写り込んだ場合の対象画像の例である。これらの対象画像に対してそれぞれエッジ抽出処理を施すことにより生成された対象画像データの例が、図11(e)および(f)である。車両や建物などの影がない場合や影が弱い場合には、前記(d)と同程度に表示パターンのエッジが抽出された対象画像データを得ることができる。
図8は、検索範囲SRに含まれる検出対象の駐車マスPSが空車状態である場合を示す。また、図9は、駐車マスPSに車両Vが駐車している場合を示し、図10は、駐車マスPSが空車状態であるが他の車両等の影がかかっている場合を示す。これらの各条件によって、上記で算出される相関率の値は異なり、また基準画像データをシフトさせた位置によっても相関率の値は大きく異なる。
ステップS250によって得られる相関率分布をグラフ化すると、例えば、図12〜図16に示すような相関率分布図として表わすことができる。この相関率分布図は、シフトされた画像領域IRの各位置をX軸およびY軸の座標で表わし、その各位置で算出された相関率をつないでZ軸方向の等高図として表わしたものである。X軸およびY軸の目盛りは画素を単位としている。図12を例に説明すると、前記中心位置(X=72、Y=405)近傍において、相関率Zが最大値(ピーク)となっている。そして、その中心位置を中心にX軸方向およびY軸方向に±20画素の範囲(X=52〜92、Y=385〜425)で画像領域IRの基準画像データがシフトされるに伴い、相関率Zが低くなっている。
試験例では、上記図12〜16の場合に、相関率のピーク値はそれぞれ1.0、0.8、0.35、0.6、0.28となった。駐車がないときの相関率は、駐車があるときに較べて高いものの、その駐車マスにかかる影の大きさや形によっては低い値となり(0.35)、駐車があるときの相関率(0.28)と大差がなくなる場合があることが分かる。その他、駐車マスの表示パターンとそこに駐車した車両の一部が重なるときと、駐車はないが隣の駐車マスの車両の影があるときなど、相関率に大差がなくなる場合もある。このように、たんに相関率(ピーク値など)に基づいて駐車の有無を判定する方法では、正確な判定が難しい場合がある。
例えば、相関率が最大値となる点が前記中心位置(X=72、Y=405)から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定することができる。また、ピーク点が周囲から突出しているか否かによって駐車の有無を判定することもできる。例えば、ピーク点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、ピーク点の値とその裾野値との差、またはピーク点の値に対する裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定することができる。
図12〜16に示した例に限らず、種々の条件で駐車があるときとないときの相関率分布をあらかじめ取得して、その特徴の相違点に基づいて駐車有無の判定を行うことが可能である。
図17は、駐車マスに駐車がないとき(実線)と、駐車マスに駐車があるとき(破線)の相関率分布の例を表わす。実線は、前記図14に示した相関率分布において、相関率のピーク点を通りX軸に平行な直線上の相関率の分布を表わす。横軸の目盛りは、相関率のピーク点を0としたものである。図17に示す破線は、図16に示した相関率分布について、相関率のピーク点を通りX軸に平行な直線上の相関率の分布を表わす。前記のとおり、駐車はないが隣の駐車マスの車両の影があるときなどと、駐車した車両の一部が表示パターンを覆ったときなどとは、相関率の差が小さくなるが、1次元の相関率分布の形状においては明らかに相違することが分かる。
例えば、図17において、ピーク点(p1、p2)が前記中心位置(X=20)から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定することができる。また、ピーク点p1、p2にそれぞれ最も近い極小点a1、a2の値を裾野値とする。そして、ピーク点の値(p1、p2とする)と裾野値(a1、a2とする)との差(d1またはd2)が所定値を超える場合には、駐車なしと判定することができる。また、ピーク点の値に対する裾野値の比(a1/p1、またはa2/p2)が所定値よりも小さい場合には、駐車なしと判定することもできる。図17の実線と破線とを比べると、ピーク点の値と裾野値との差は、ピーク点の値の差の4倍程度と大きく、たんに相関率の大きさを比べるよりも正確に判定することが可能である。
屋外駐車場など、車両や建物などの強い影が駐車マスに生じる場合には、以下に説明するように、Prewittフィルタを使用し、さらに、表示パターンが撮影されている基準画像のエッジ情報を用いて対象画像のエッジ抽出を行うようにすることができる。それによって生成された対象画像データを用いて前記同様に相関率分布を求めれば、影などの影響を低減してより検出精度を向上させることが可能である。
そして、対象画像のエッジ抽出処理(前記ステップS120)において、画素毎にステップS140で記憶された前記エッジオペレータを作用させることにより対象画像に対するエッジ抽出処理を行い、対象画像データを生成する。これによって、基準画像のエッジの方向と同じ方向のエッジは明瞭に抽出され、異なる方向のエッジは強く抽出されない対象画像データを得ることができる。基準画像には表示パターンが表れているため、対象画像上に表示パターンが表れている場合には、そのエッジを効果的に抽出することができる。また、基準画像にはなく対象画像上にのみ存在する他の車の影などのエッジは、強く抽出されないこととなる。
同図(b)および(c)は車両の影がある対象画像の例であるが、このような影が強く写り込んでいる場合には、対象画像のエッジ抽出処理(前記ステップS202)において、上記ステップS140で記憶されたエッジオペレータを画素毎に作用させることができる。これによって影のエッジが軽減された対象画像データが得られる。表示パターンのエッジ方向と一致するエッジオペレータが適用されるため、エッジ方向が異なる影のエッジは抽出されにくいからである。そして、このエッジ抽出処理により生成された対象画像データを用いて、前記同様に、基準画像データと対象画像データとの相関率を算出し、相関率分布を生成すればよい。
Claims (12)
- 表示パターンが描かれた複数の駐車マスを撮影し、その画像の相関に基づいて前記駐車マスのそれぞれの駐車の有無を検出する駐車検出装置であって、
前記複数の駐車マスを含む検出対象エリアを撮影する撮影手段と、
前記撮影手段により前記複数の駐車マスが空車状態の前記検出対象エリアを撮影した基準画像を取得し、該基準画像に対してエッジ抽出処理を施した基準画像データを記憶する基準データ生成手段と、
前記撮影手段により前記検出対象エリアを撮影した対象画像を取得し、該対象画像に対してエッジ抽出処理を施した対象画像データを生成する対象データ生成手段と、
前記表示パターンの位置を中心として前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において、該基準画像データと、前記対象データ生成手段により生成された前記対象画像データとの相関率を算出することにより、該各位置に対する該相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出手段と、
前記相関率分布算出手段により得られた前記相関率分布から特徴点を抽出し、または該相関率分布から特徴量を算出し、該特徴点および該特徴量のうちの1または2以上に基づいて駐車の有無を判定する判定手段と、
を備えることを特徴とする駐車検出装置。 - 前記判定手段は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、該最大値と該裾野値との差、または該最大値に対する該裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定する請求項1記載の駐車検出装置。
- 前記判定手段は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点が、前記表示パターンの位置から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定する請求項1または2に記載の駐車検出装置。
- 前記エッジ抽出処理はPrewittフィルタを用いたエッジ抽出処理であり、
前記基準データ生成手段は、前記基準画像に対する前記エッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータをさらに記憶し、
前記対象データ生成手段は、前記基準データ生成手段により記憶された前記エッジオペレータを使用することによって前記対象画像に対する前記エッジ抽出処理を施す請求項1ないし3のいずれかに記載の駐車検出装置。 - 表示パターンが描かれた複数の駐車マスを撮影手段により撮影し、その画像の相関に基づいて前記駐車マスのそれぞれの駐車の有無を検出する駐車検出方法であって、
前記撮影手段により前記複数の駐車マスが空車状態の前記検出対象エリアを撮影した基準画像を取得し、該基準画像に対してエッジ抽出処理を施した基準画像データを記憶する基準データ生成工程と、
前記撮影手段により前記検出対象エリアを撮影した対象画像を取得し、該対象画像に対してエッジ抽出処理を施した対象画像データを生成する対象データ生成工程と、
前記表示パターンの位置を中心として前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において、該基準画像データと、前記対象データ生成工程により生成された前記対象画像データとの相関率を算出することにより、該各位置に対する該相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出工程と、
前記相関率分布算出工程により得られた前記相関率分布から特徴点を抽出し、または該相関率分布から特徴量を算出し、該特徴点および該特徴量のうちの1または2以上に基づいて駐車の有無を判定する判定工程と、
を備えることを特徴とする駐車検出方法。 - 前記判定工程は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、該最大値と該裾野値との差、または該最大値に対する該裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定する請求項5記載の駐車検出方法。
- 前記判定工程は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点が前記表示パターンの位置から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定する請求項5または6に記載の駐車検出方法。
- 前記エッジ抽出処理はPrewittフィルタを用いたエッジ抽出処理であり、
前記基準データ生成工程は、前記基準画像に対する前記エッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータをさらに記憶し、
前記対象データ生成工程は、前記基準データ生成手段により記憶された前記エッジオペレータを使用することによって前記対象画像に対する前記エッジ抽出処理を施す請求項5ないし7のいずれかに記載の駐車検出方法。 - 表示パターンが描かれた複数の駐車マスを撮影手段により撮影し、その画像の相関に基づいて前記駐車マスのそれぞれの駐車の有無を検出する駐車検出プログラムであって、
前記撮影手段により前記複数の駐車マスが空車状態の前記検出対象エリアを撮影した基準画像を取得し、該基準画像に対してエッジ抽出処理を施した基準画像データを記憶する基準データ生成機能と、
前記撮影手段により前記検出対象エリアを撮影した対象画像を取得し、該対象画像に対してエッジ抽出処理を施した対象画像データを生成する対象データ生成機能と、
前記表示パターンの位置を中心として前記基準画像データを所定範囲でシフトさせ、その各位置において、該基準画像データと、前記対象データ生成機能により生成された前記対象画像データとの相関率を算出することにより、該各位置に対する該相関率の分布を相関率分布として得る相関率分布算出機能と、
前記相関率分布算出機能により得られた前記相関率分布から特徴点を抽出し、または該相関率分布から特徴量を算出し、該特徴点および該特徴量のうちの1または2以上に基づいて駐車の有無を判定する判定機能と、
を備えることを特徴とする駐車検出プログラム。 - 前記判定機能は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点から最も近い変曲点または極小点の値を裾野値として抽出し、該最大値と該裾野値との差、または該最大値に対する該裾野値の比率が、所定の条件である場合には駐車なしと判定する請求項9記載の駐車検出プログラム。
- 前記判定機能は、前記相関率分布において前記相関率が最大値となる点が前記表示パターンの位置から所定の範囲内にない場合には駐車ありと判定する請求項9または10に記載の駐車検出プログラム。
- 前記エッジ抽出処理はPrewittフィルタを用いたエッジ抽出処理であり、
前記基準データ生成機能は、前記基準画像に対する前記エッジ抽出処理において画素ごとに最も一致度が高かったエッジオペレータをさらに記憶し、
前記対象データ生成機能は、前記基準データ生成機能により記憶された前記エッジオペレータを使用することによって前記対象画像に対する前記エッジ抽出処理を施す請求項9ないし11のいずれかに記載の駐車検出プログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010217846A JP2012073801A (ja) | 2010-09-28 | 2010-09-28 | 駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010217846A JP2012073801A (ja) | 2010-09-28 | 2010-09-28 | 駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2012073801A true JP2012073801A (ja) | 2012-04-12 |
Family
ID=46169908
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010217846A Pending JP2012073801A (ja) | 2010-09-28 | 2010-09-28 | 駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2012073801A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101560810B1 (ko) * | 2014-12-17 | 2015-10-23 | 인하공업전문대학산학협력단 | 템플릿 영상을 이용한 공간 관리 방법 및 장치 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1021393A (ja) * | 1996-06-28 | 1998-01-23 | Mitsubishi Electric Corp | 画像処理装置 |
JPH1131296A (ja) * | 1997-07-10 | 1999-02-02 | Hitachi Cable Ltd | 駐車場管理方法及びその装置 |
JP2008257574A (ja) * | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Fujitsu Ltd | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理システム及びコンピュータプログラム |
-
2010
- 2010-09-28 JP JP2010217846A patent/JP2012073801A/ja active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH1021393A (ja) * | 1996-06-28 | 1998-01-23 | Mitsubishi Electric Corp | 画像処理装置 |
JPH1131296A (ja) * | 1997-07-10 | 1999-02-02 | Hitachi Cable Ltd | 駐車場管理方法及びその装置 |
JP2008257574A (ja) * | 2007-04-06 | 2008-10-23 | Fujitsu Ltd | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理システム及びコンピュータプログラム |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101560810B1 (ko) * | 2014-12-17 | 2015-10-23 | 인하공업전문대학산학협력단 | 템플릿 영상을 이용한 공간 관리 방법 및 장치 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8867790B2 (en) | Object detection device, object detection method, and program | |
JP5267596B2 (ja) | 移動体検出装置 | |
CN111582054B (zh) | 点云数据处理方法及装置、障碍物检测方法及装置 | |
JP5754470B2 (ja) | 路面形状推定装置 | |
JP4416039B2 (ja) | 縞模様検知システム、縞模様検知方法および縞模様検知用プログラム | |
CN108986152B (zh) | 一种基于差分图像的异物检测方法及装置 | |
JP4872769B2 (ja) | 路面判別装置および路面判別方法 | |
WO2017051480A1 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
CN111627001B (zh) | 图像检测方法及装置 | |
CN112215794B (zh) | 一种双目adas摄像头脏污检测的方法及装置 | |
US10043106B2 (en) | Corresponding point searching method and distance detection device | |
CN112261390B (zh) | 车载摄像设备及其图像优化装置和优化方法 | |
JP2000207693A (ja) | 車載用障害物検出装置 | |
JP2018132897A (ja) | 車載環境認識装置 | |
KR101799143B1 (ko) | 타깃 사이즈를 추정하기 위한 시스템 및 방법 | |
JP2013164643A (ja) | 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラム | |
CN112785651A (zh) | 用于确定相对位姿参数的方法和装置 | |
CN116092035A (zh) | 车道线检测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
JP2012073801A (ja) | 駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム | |
CN115222789A (zh) | 实例深度估计模型的训练方法、装置及设备 | |
JP6716769B1 (ja) | 画像検査方法、画像検査装置、及び画像検査プログラム | |
CN111489384B (zh) | 基于互视角的遮挡评估方法及装置、设备、系统和介质 | |
JP5473836B2 (ja) | 駐車検出装置、駐車検出方法および駐車検出プログラム | |
CN112364693A (zh) | 基于双目视觉的障碍识别方法、装置、设备及存储介质 | |
JP2011170554A (ja) | 物体認識装置、物体認識方法及び物体認識プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20121109 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130821 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140221 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140401 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20140916 |