JP2013114476A - 物体判別方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ステレオカメラで撮影して得た画像から判別対象物の視差画像を生成し、判別対象物の視差画像の各地点における面の勾配を求め、該面の勾配の連なり状況から、視差画像における面の折れ目の位置とその折れ目の方向をその判別対象物の特徴情報として抽出し、抽出した特徴情報に基づいて、判別対象物の種類を判別する。
【選択図】図1
Description
前記判別対象物の視差画像の各地点における面の勾配を求め、該面の勾配の連なり状況から、前記視差画像における面の折れ目の位置とその折れ目の方向を前記判別対象物の特徴情報として抽出するステップと、
前記抽出した特徴情報に基づいて、前記判別対象物の種類を判別するステップと、
を有する
ことを特徴とする物体判別方法。
ことを特徴とする[1]に記載の物体判別方法。
ことを特徴とする[1]または[2]に記載の物体判別方法。
ことを特徴とする[1]乃至[3]のいずれか1項に記載の物体判別方法。
前記判別対象物の視差画像の各地点の勾配を画素値とする勾配画像を生成し、
前記判別対象物の前記勾配画像の各地点における面の折れ目の方向と折れ目の強度とを画素値とする折れ目画像を生成し、
前記判別対象物の前記折れ目画像を複数に分割した小領域毎に、折れ目の強度で重み付けした折れ目の方向の度数分布を算出し、前記折れ目画像に属するすべての小領域の度数分布を連結したものを、前記判別対象物の特徴情報として生成する
ことを特徴とする[2]に記載の物体判別方法。
前記判別対象物の視差画像の各地点の勾配を画素値とする勾配画像を生成し、
前記判別対象物の前記勾配画像の各地点における面の折れ目の方向と折れ目の強度とを画素値とする折れ目画像を生成し、
前記判別対象物の前記折れ目画像を複数に分割した小領域毎に、折れ目の強度と折れ目の方向をそれぞれ変量とする2次元の度数分布を算出し、前記折れ目画像に属するすべての小領域の前記度数分布を連結したものを、前記判別対象物の特徴情報として生成する
ことを特徴とする[2]または[3]に記載の物体判別方法。
ことを特徴とする[1]乃至[6]のいずれか1項に記載の物体判別方法。
ことを特徴とする[1]乃至[7]のいずれか1項に記載の物体判別方法。
v),(u + 1, v),(u - 1, v),(u, v + 1),(u, v - 1)のいずれかがマスク画素の場合は処理を行わない。
さらに、個々の画素における折れ目強度を保持する方法が考えられる。mをθとは別の次元として0から1に正規化した上でθと同数のビンに量子化した2次元ヒストグラムを算出すると、より判別精度の高い特徴ベクトルが作成可能となる(図9参照)。この場合、折れ目が谷(凹)か尾根(凸)かは区別されない。
Nello Cristianini and John Shawe-Taylor, "An Introduction to
Support Vector Machines and other kernel-based learning methods,"
Cambridge University Press, 2000.
11…ステレオカメラ
12…カメラI/F
13…操作部
14…表示部
15…出力部
16…学習データベース
20…処理部
21…視差画像取得部
22…判別対象物切り出し部
23…特徴ベクトル算出部
24…手動カテゴリ分類部
25…特徴ベクトル学習部
26…特徴ベクトル判別部
27…識別器
50…直方体
51、52…視点
53…側面
55…視点51から見た側面
56…視点52から見た側面
57、58…折れ目
K…注目画素
Claims (8)
- ステレオカメラで撮影して得た画像から判別対象物の視差画像を生成するステップと、
前記判別対象物の視差画像の各地点における面の勾配を求め、該面の勾配の連なり状況から、前記視差画像における面の折れ目の位置とその折れ目の方向を前記判別対象物の特徴情報として抽出するステップと、
前記抽出した特徴情報に基づいて、前記判別対象物の種類を判別するステップと、
を有する
ことを特徴とする物体判別方法。 - 前記特徴情報として、さらに前記折れ目の強度を求める
ことを特徴とする請求項1に記載の物体判別方法。 - 前記折れ目を尾根と谷に区別して前記特徴情報を抽出する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の物体判別方法。 - 前記視差画像内の注目画素を中心に対称な位置にある隣接画素間における画素値の逆数の差を、前記注目画素の地点における前記隣接画素間を結ぶ方向の勾配として求める
ことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の物体判別方法。 - 前記抽出するステップでは、
前記判別対象物の視差画像の各地点の勾配を画素値とする勾配画像を生成し、
前記判別対象物の前記勾配画像の各地点における面の折れ目の方向と折れ目の強度とを画素値とする折れ目画像を生成し、
前記判別対象物の前記折れ目画像を複数に分割した小領域毎に、折れ目の強度で重み付けした折れ目の方向の度数分布を算出し、前記折れ目画像に属するすべての小領域の度数分布を連結したものを、前記判別対象物の特徴情報として生成する
ことを特徴とする請求項2に記載の物体判別方法。 - 前記抽出するステップでは、
前記判別対象物の視差画像の各地点の勾配を画素値とする勾配画像を生成し、
前記判別対象物の前記勾配画像の各地点における面の折れ目の方向と折れ目の強度とを画素値とする折れ目画像を生成し、
前記判別対象物の前記折れ目画像を複数に分割した小領域毎に、折れ目の強度と折れ目の方向をそれぞれ変量とする2次元の度数分布を算出し、前記折れ目画像に属するすべての小領域の前記度数分布を連結したものを、前記判別対象物の特徴情報として生成する
ことを特徴とする請求項2または3に記載の物体判別方法。 - 前記抽出するステップが処理する前記判定対象物の視差画像は、前記判別対象物の部分を矩形に切り出した画像であって、その画像サイズが所定サイズになるように正規化されたものである
ことを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の物体判別方法。 - 種類が既知の物体に関する前記特徴情報を学習し、前記学習した特徴情報に基づいて、未知の判別対象物の種類を判別する
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の物体判別方法。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2015053100A1 (ja) * | 2013-10-07 | 2015-04-16 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検出装置及びそれを用いた車両 |
EP2924657A1 (en) | 2014-03-24 | 2015-09-30 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for detection of road boundaries |
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- 2011-11-29 JP JP2011260399A patent/JP5804638B2/ja active Active
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---|---|---|---|---|
WO2015053100A1 (ja) * | 2013-10-07 | 2015-04-16 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検出装置及びそれを用いた車両 |
JP2015075800A (ja) * | 2013-10-07 | 2015-04-20 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検出装置及びそれを用いた車両 |
US9886649B2 (en) | 2013-10-07 | 2018-02-06 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Object detection device and vehicle using same |
EP2924657A1 (en) | 2014-03-24 | 2015-09-30 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Apparatus and method for detection of road boundaries |
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