JP2013035399A - Luggage compartment monitoring device - Google Patents
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Abstract
【課題】ドライバーの運転動作を阻害することなしに、効率的に車両の荷室内の状況提示を実現する。
【解決手段】カメラ13によって取得した画像およびセンサー17の検知情報から荷室内の状況を解析する状況解析部18は、大きな挙動によるセンサー17による異常情報や大きなフレーム間差分があった場合に対しては、無条件で警告するようにし、小さな挙動に対しては、発生要因や発生箇所を特定した場合に警告するようにした。
【選択図】図2An object of the present invention is to efficiently present a situation in a cargo compartment of a vehicle without obstructing the driving operation of the driver.
A situation analysis unit for analyzing a situation in a cargo compartment from an image acquired by a camera and detection information of a sensor has a case where abnormal information by a sensor due to a large behavior or a large inter-frame difference exists. Now warns unconditionally, and warns minor behaviors when the cause or location is identified.
[Selection] Figure 2
Description
この発明の実施形態は、外部から内部を確認することが困難な大型トラックなどの荷室監視装置に関する。 Embodiments described herein relate generally to a luggage storage monitoring device such as a large truck that is difficult to check from the outside.
従来、荷室内に設置したカメラ画像を常時ドライバーに表示するだけでなく、加速度センサーなどを用いて荷室内に大きな揺れが発生すると推定される場合に、基準画像と最新画像を重ねて表示することにより、ドライバーが荷室内で変化が発生した箇所を確認可能としている。 Conventionally, not only the camera image installed in the cargo compartment is always displayed to the driver, but also the reference image and the latest image are displayed in a superimposed manner when it is estimated that a large shake will occur in the cargo compartment using an acceleration sensor etc. This makes it possible for the driver to check where the change has occurred in the cargo compartment.
また、荷室内部に設置したカメラ画像による監視開始時刻の画像を基準画像とし、逐次最新の画像との比較処理を行うことにより、車室内の変化を自動的に検出し、ドライバーに警告を与えるようにしている。 In addition, by using the camera image installed in the cargo compartment at the monitoring start time as a reference image, and comparing it with the latest image sequentially, it automatically detects changes in the passenger compartment and gives a warning to the driver. I am doing so.
従来の技術は、加速度センサーを用いて荷崩れ発生をドライバーに知らせるシステムでは、自車の揺れに対して加速度センサーが反応した場合でも荷崩れが発生しない場合があり、表示される荷室内の画像は変化がない映像となり、荷崩れ発生箇所を特定するための注視動作は、ドライバーの安全運転の阻害要因となる。 In the conventional technology, the system that notifies the driver of the occurrence of cargo collapse using an acceleration sensor may not cause the cargo collapse even when the acceleration sensor reacts to the shaking of the vehicle, and the displayed image in the cargo compartment The video shows no change, and the gaze operation to identify the location where the cargo collapse occurred is an obstacle to the safe driving of the driver.
また、映像中の僅かな変化を自動的に検出してドライバーに警告するシステムでは、誤警報発生要因となり、監視装置に対するドライバーの信頼度が低下する、という問題がある。 In addition, in a system that automatically detects a slight change in the video and warns the driver, it causes a false alarm, and there is a problem that the reliability of the driver with respect to the monitoring device decreases.
この実施形態では、荷崩れの可能性がある場合や荷崩れた場合に、その情報をドライバーに知らせるようにした荷室監視装置を提供する。 In this embodiment, there is provided a cargo compartment monitoring device that informs a driver of the possibility of cargo collapse or when the cargo collapses.
実施形態によれば、車両の荷室内に設置し、荷室内画像を取得するカメラと、前記荷室の挙動を検知するセンサーと、前記カメラによって取得した画像および前記センサーの検知情報から荷室内の状況を解析する状況解析部と、前記状況解析部によって得られた荷室内の解析結果に基づき、ドライバーに警報を知らせる警報発生部と、前記状況解析部によって得られる解析結果に基づいた描画を生成し、ドライバーに前記荷室内の状況を知らせるモニターに供給する画像処理部と、を備える。 According to the embodiment, a camera that is installed in a cargo compartment of a vehicle and acquires a cargo compartment image, a sensor that detects the behavior of the cargo compartment, an image acquired by the camera and detection information of the sensor, Generate a drawing based on the analysis result obtained by the situation analysis unit for analyzing the situation, an alarm generation unit for notifying the driver of an alarm based on the analysis result in the cargo compartment obtained by the situation analysis unit, and the analysis result obtained by the situation analysis unit And an image processing unit that supplies the monitor with a monitor that informs the driver of the condition in the cargo compartment.
以下、実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings.
図1〜図4は、荷室監視装置に関する一実施形態について説明するためのもので、図1は概略的なシステム構成図、図2は図1のより具体的な構成図、図3は車両内部の配置図を、図4は荷室内の荷崩れについて説明するための図を示す。 1 to 4 are for explaining an embodiment relating to a cargo room monitoring device. FIG. 1 is a schematic system configuration diagram, FIG. 2 is a more specific configuration diagram of FIG. 1, and FIG. FIG. 4 is a diagram for explaining the collapse of the load in the cargo compartment.
図1〜図3において、外部から見通せない密閉形の荷室11内に、照明器具12およびカメラ(テレビジョンカメラ)13が配置され、このカメラ13の出力から画像処理部14を介して出力画像を表示するモニター15が運転席に配置される。画像処理部14では、カメラ13からのアナログ画像信号をデジタル変換された画像信号を、制御回路16の制御に基づき取得し、一般的な画像変換処理などを行うことによって、荷室11内の画像をモニター15に表示する。
In FIG. 1 to FIG. 3, a
カメラ13は1台しか示してないが、大型の荷室11を有する大型トレーラーのような車両には複数台が備え付けられる。モニター15は例えば一台であり、複数台のカメラ12がある場合は、それぞれの出力を周期的に切り換えてモニター15の入力に接続する図示しないスイッチ回路を備える。
Although only one
17は、荷室11の挙動を検知するセンサーである。このセンサー17で検出された情報は、制御回路16内に備えた状況解析部18に供給されて荷室11の状況を解析するとともに、メモリー21に一次的に記憶する。状況解析部18では、センサー17で所定値越えを検出した場合に、警報発生部19から所定値越えを知らせる。警報発生部19の警報発生部19としては、モニター15にメッセージを表示したり、スピーカ191から音声で警告したり、LED192を点滅させたりした警報を発する。
制御回路16には、さらに照明器具11およびカメラ13を操作したり、カメラ13の画像をモニター15に手動で表示したりする操作部20が接続される。
An
荷室11の挙動を検出する手段としてのセンサー17としては、予め記憶された車速条件よりも速いかどうかを検出する車速センサー、車速とハンドルを切る関係が予め記憶された舵角条件よりも速いかどうかを検出する舵角センサー、ある車速から急に上がった加速度が予め記憶された加速度条件よりも上がったがどうかを検出する加速度センサーを使用している。
The
制御回路16には、カメラ13で撮像したアナログ画像信号を画像処理部14でデジタル画像信号に変換した画像情報を一次記憶するメモリー21と車両センサー17で検出された情報を解析する状況解析部18の機能も備えている。メモリー21に記憶される画像としては、停止状態でカメラ13で撮像されたものを、その前にメモリー21に一次的に記憶された荷室11撮影画像とを書き換えるようにしている。書き換えのタイミングは、例えばエンジンを始動したとき、トランスミッションのニュートラルからドライブに切り換えたときが考えられる。メモリー21に一次的に記憶された荷室11の画像は、図4に示す荷崩れ前の荷41から荷崩れ後の荷42の状態となった荷崩れを検知する比較対照の画像となる。
The
ここで、状況解析部18についてさらに詳しく説明する。荷室11の状況を検出するセンサー17の出力が供給される状況解析部18は、荷室変化解析部181と、走行状態解析部182と、荷崩れ判定部183とから構成される。
Here, the
荷室変化解析部181は、走行中にカメラ13で撮像された荷室11内画像の1フレームとメモリー21に記憶された画像の1フレームとのフレーム間差分の変化領域の座標を求めてメモリー21に記憶する。フレーム間差分が予め定めた値より大きい場合は、荷室11内の変化および荷室11内における変化発生箇所を特定し、荷崩れが発生した可能性が高いと判断する。
The cargo space
走行状態解析部182は、加速度センサーの検知情報に対しては、その値が予め記憶された加速度を示したとき、荷崩れが発生する可能性が高いと判断する。舵角センサーの検知情報に対しては、その値が予め記憶された車速と舵角の値に近いとき、荷崩れが発生する可能性が高いと判断し、車速センサーの検知情報に対しては、車速が予め記憶された値よりも速いとき、荷崩れが発生する可能性が高いと判断する。
The traveling
荷崩れ判定部183は、荷室変化解析部181と走行状態解析部182により解析された結果に基づき判断を行い、判断結果を画像処理部14に出力する。すなわち、画像およびセンサー17双方の情報によって荷崩れの可能性を検知した場合は、荷崩れありの結果を画像処理部14に出力する。センサー17の情報に基づき荷崩れ発生の危険を察知しても、フレーム間差分の結果に変化がない場合は、荷崩れなしの結果を画像処理部14に出力する。センサー17情報に関わらず、フレーム間差分を求めた結果が、僅かではあるが荷室内に変化を検知した場合は、荷崩れ可能性ありの結果を画像処理部14に出力する。フレーム間差分に関わらず、センサー17からの情報が異常値を示した場合は、荷崩れありの結果を画像処理部14に出力する。
The cargo
次に、画像処理部14についてさらに詳しく説明する。荷室11内の出力画像をモニター15に表示させる画像処理部14は、アナログ画像信号をデジタル変換された画像信号を、制御回路16の制御に基づき取得し、一般的な画像変換処理などを行うことに加え、表示制御部141と、画像更新部142と、発生要因描画部143と、発生箇所描画部144の機能を備える。
Next, the
表示制御部141は、自動検知モードと固定モードを設け、固定モード時には常に画像を表示し、自動検知モード時には状況解析結果に基づき表示する。任意のタイミングで更新動作の停止再開を行うことができる。
The
画像更新部142は、荷崩れ判定部183の判定結果が、荷崩れありあるいは荷崩れの可能性ありと判断した場合には、モニター15に、荷室11内のカメラ13の画像を表示する。
The
発生要因描画部143は、荷崩れ発生要因を特定できる場合には、カメラ13の画像とともに、発生要因を説明する記号や文字などが付加された描画処理を行い、モニター15に表示する。
If the cause of the collapse of cargo can be specified, the generation
発生箇所描画部144は、荷崩れ発生箇所を特定できる場合には、カメラ13の画像とともに、発生箇所を特定し易いような矩形や記号などにより発生箇所を示した描画処理を行い、モニター15に表示する。
When the occurrence
次に、この実施形態のより詳しい動作について図5のフローチャートおよびこのフローチャートの補助的な図6および図7の説明図とともに説明する。 Next, a more detailed operation of this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. 5 and supplementary explanatory diagrams of FIG. 6 and FIG.
図5のステップS1において、最新のカメラ13で取得した画像とセンサー17の情報とを、制御回路16内のメモリー21に一時的に記憶されたカメラ13の画像およびセンサー17の情報を更新する。ステップS1で更新されたメモリー21に記憶されたカメラ13の画像とセンサー17の情報とを情報解析部18で解析する(S2)。情報解析部18では、カメラ13画像の1フレームとメモリー21に記憶されたカメラ13画像の1フレームとの差分から変化領域を割り出し、その座標をメモリー21に記憶する(S3)。なお、多少のフレーム間差分は無視するように予め設定した閾値異常のフレーム間差分がある領域だけとする。
In step S <b> 1 of FIG. 5, the image of the
ステップS4では、ステップS1で更新されたセンサー17の検出値が、予め記憶された異常状態より大きい、図6に示す閾値Th1(異常あり)の状態と判断した場合は、荷室11内に異常が発生している可能性が高いと判断してステップS5に進み、警報発生部19から警告する。ここでの警告は、ドライバーに対して、スピーカ191から音声あるいは警告音を、LED192を点滅などして荷室11内の異常状態を知らせる。
In step S4, if it is determined that the detected value of the
ステップS4において、ステップS2で解析されたセンサー17の検出値が、予め記憶された異常状態より小さい、図6に示す閾値Th2(変化あり)あるいは変化なしと判断した場合は、ステップS6に進む。ステップS6で、ステップS2で解析したフレーム間差分が、荷室11内に大きな変化が観測されたと判断した場合は、荷室11内に異常が発生した可能性が高いと判断し、ステップS5に進み、警報発生部19から警告する。
If it is determined in step S4 that the detected value of the
ステップS6において、ステップS2で解析したフレーム間差分が閾値より小さいと判断し場合は、ステップS7に進む。ステップS7では、フレーム間差分が、図6の閾値Th2(変化あり)の場合は、荷室11内に僅かな変化があったと判断し、ステップS8に進む。ステップS8において、ステップS2でのセンサー17の検出結果に異常ありと判断した場合、ステップS5に進み、警報発生部19を通して荷室11内の異常状態を警告する。
If it is determined in step S6 that the interframe difference analyzed in step S2 is smaller than the threshold, the process proceeds to step S7. In step S7, if the interframe difference is the threshold value Th2 (changed) in FIG. 6, it is determined that there is a slight change in the
ステップS9では、ステップS5で警告を発した要因が何であるかを判断する。センサー17中の車速センサー、舵角センサー、加速度センサーの少なくもと一種が異常を検知した場合は、ステップS10において異常を検出したセンサーに基づいた情報を、発生要因描画部143に送り、発生要因に対応した描画生成処理を行って、ステップS11に進む。
In step S9, it is determined what causes the warning in step S5. If at least one of the vehicle speed sensor, rudder angle sensor, and acceleration sensor in the
ステップS10での描画処理は、図7に示すように、異常を検出したセンサー17が車速センサーの場合は、例えば[スピードオーバーです]を、異常を検出したセンサー17が舵角センサーの場合は、例えば[急ハンドルです]を、異常を検出したセンサー17が加速度センサーの場合は、例えば[揺れています]を意味する描画をそれぞれ生成する。
As shown in FIG. 7, the drawing process in step S10 is, for example, [speed over] when the
また、ステップS9において、センサー17の各種センサーのいずれもが異常を検知していないと判断した場合は、ステップS11に進む。ステップS8においてセンサー17で異常が検知できなかった場合にもステップS11に進む。
If it is determined in step S9 that none of the various sensors of the
ステップS11では、ステップS2におけるカメラ13画像の1フレームとメモリー21に記憶されたカメラ13画像の1フレームとのフレーム間差分から変化領域から割り出された座標に基づいて荷崩れ発生箇所を取得し、ステップS12に進む。
In step S11, the location where the load collapse occurred is acquired based on the coordinates calculated from the change area from the interframe difference between one frame of the
ステップS12で、荷崩れ発生箇所を特定できた場合はステップS13に進み、制御回路12は発生箇所描画部144に対し、荷崩れ発生箇所を表わすマーカの描画生成処理を行い、ステップS14に進む。
If it is determined in step S12 that the location where the load collapse has occurred can be specified, the process proceeds to step S13, and the
また、ステップS12において、荷崩れ発生箇所を特定できない場合は、ステップS14に進み、ステップS7において、図6の変化なしのフレーム間差分であれば、ステップS14に進む。ステップS14では、発生要因描画部143および発生箇所描画部144で生成された描画をモニター15に表示する。
If it is determined in step S12 that the location where the cargo collapse has occurred cannot be specified, the process proceeds to step S14. If the difference between the frames is unchanged in FIG. 6 in step S7, the process proceeds to step S14. In step S <b> 14, the drawing generated by the generation
このように、警報発生部19による警告は、大きな挙動によるセンサー17による異常情報や大きなフレーム間差分があった場合に対しては無条件で警告するようにし、小さな挙動に対しては、発生要因や発生箇所を特定した場合に警告するようにした。
As described above, the warning by the
これにより、ドライバーの安全運転の阻害要因が取り除けるとともに、誤警報発生要因を極力排除することができ、監視装置に対するドライバーの信頼性向上を図ることができる。また、荷崩れ発生箇所をドライバーにわかり易く画像表示でき、ドライバーは即座に危険箇所の確認をすることができる。さらに、通常は荷室画像を見せないようにし、発生要因や荷崩れ発生箇所が特定でき場合とき、発生要因や荷崩れ発生箇所をモニター表示するようにしたことで、安全運転の阻害要因をより取り除くことが可能となる。 As a result, it is possible to remove a factor that hinders safe driving of the driver, and to eliminate the cause of the false alarm as much as possible, and to improve the reliability of the driver with respect to the monitoring device. In addition, it is possible to display an easy-to-understand image of the location where the cargo collapse occurred, and the driver can immediately confirm the dangerous location. In addition, normally the cargo room image is not shown, and when the cause of occurrence and the location of the load collapse can be identified, the cause of the occurrence and the location of the load collapse are displayed on the monitor, thereby further inhibiting the obstacles to safe driving. It can be removed.
この実施形態では、ドライバーの運転動作を阻害することなしに、荷室内の状況を効率的に提示可能であり、ドライバーは、車両振動が多発するような条件下にあっても容易に警報発生要因を確認することが可能となる。 In this embodiment, it is possible to efficiently present the condition in the cargo compartment without obstructing the driving operation of the driver, and the driver can easily generate an alarm generation factor even under conditions in which vehicle vibration occurs frequently. Can be confirmed.
上記した実施形態では、車速センサー、舵角センサー、加速度センサーの三種類のセンサーを用いたが、このうちの例えば加速度センサーのみを使用した場合でも構わない。人感センサーのような動きを検知するセンサーであっても構わない。 In the above-described embodiment, three types of sensors, a vehicle speed sensor, a rudder angle sensor, and an acceleration sensor are used. However, for example, only an acceleration sensor may be used. It may be a sensor that detects movement such as a human sensor.
また、警報発生部19のLED192は、点滅による警報の他に、LEDによる文字で警報することも考えられる。また、LED192による警告機能をモニター15に持たせば、LED192は必ずしも必要ではない。
Further, the
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、組み合わせ、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although several embodiments have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, combinations, and changes can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and modifications thereof are included in the scope and gist of the invention, and are included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.
11 荷台
12 照明器具
13 カメラ
14 画像処理部、141 表示制御部、142 画像更新部、143 発生要因描画部、144 発生箇所描画部
15 モニター
16 制御部
17 センサー
18 状況解析部、181 荷室変化解析部、182 走行状態解析部、183 荷崩れ判定部
19 警報発生部、191 スピーカ、192 LED
20 操作部
21 メモリー
DESCRIPTION OF
20
Claims (7)
前記荷室の挙動を検知するセンサーと、
前記カメラによって取得した画像および前記センサーの検知情報から荷室内の状況を解析する状況解析部と、
前記状況解析部によって得られた荷室内の解析結果に基づき、ドライバーに警報を知らせる警報発生部と、
前記状況解析部によって得られる解析結果に基づいた描画を生成し、ドライバーに前記荷室内の状況を知らせるモニターに供給する画像処理部と、を備える荷室監視装置。 A camera that is installed in the cargo compartment of the vehicle and acquires an image of the cargo compartment;
A sensor for detecting the behavior of the luggage compartment;
A situation analysis unit that analyzes the situation in the cargo compartment from the image acquired by the camera and detection information of the sensor;
Based on the analysis result of the cargo compartment obtained by the situation analysis unit, an alarm generation unit that notifies the driver of an alarm,
A cargo compartment monitoring device comprising: an image processing unit that generates a drawing based on an analysis result obtained by the situation analysis unit and supplies the drawing to a monitor that informs a driver of the situation inside the cargo compartment.
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