JP2014081826A - 対象物識別装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】対象物識別部は、撮像画像をそれぞれが異なる倍率で拡大又は縮小した複数の基本画像からなる基本画像群を生成する(S120)。次に、各基本画像について予め定めた矩形領域である基本単位セル毎の特徴量を算出する(S130、S140)。続いて、予め定められた同じ倍率1/r(rは2以上の整数)で基本画像を順次m回(mは正の整数)縮小したm次縮小画像に対応する特徴量を算出する。ここで、基本画像をrm×rm個の基本単位セルからなる矩形領域毎に区切り、区切った領域(m次基準領域)を構成する基本単位セルの特徴量の平均値を算出し、算出した特徴量を、m次基準領域に対応するm次縮小画像上の領域(m次縮小単位セル)の特徴量とする(S150)。
【選択図】図2
Description
この様な対象物識別装置では、識別対象が存在するか否かを判定するにあたり、次の様な処理が行われている。即ち、識別装置は、まず入力画像をセルと呼ばれる複数の単位領域に分割し、そのセルのそれぞれについて特徴量(例えば、HOG特徴量等)を算出する。また、所定個のセル(例えば、横4セル×縦8セル)で構成される単位領域をテンプレート領域として、該テンプレート領域において予め定められた基準となる識別対象の特徴量をテンプレートとして用意する。入力画像において、このテンプレート領域と同じサイズの小領域を切り出し、また切り出す位置を順にずらしながら、各位置にてテンプレートとの類似度を算出する。そして、各位置にて算出された類似度に基づいて、画面上のその位置に識別対象が存在するか否かを判定する(例えば特許文献1参照)。
この様に大きさが異なる識別対象を入力画像から識別する手法として、識別対象について単位領域の大きさが段階的に異なるテンプレートを複数用意し、これらのテンプレート毎にテンプレートマッチングの処理を行うものがある。
画像群生成手段は、識別対象が撮像された撮像画像及び該撮像画像をそれぞれが異なる倍率で拡大又は縮小した複数の画像からなる基本画像群を生成する。
画像群生成手段は、識別対象が撮像された撮像画像及び該撮像画像をそれぞれが異なる倍率で拡大又は縮小した複数の画像からなる基本画像群を生成する。
以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
[全体構成]
本発明が適応された運転支援システム1は、図1に示す様に、自車両の前方を撮像する画像センサ2と、画像センサ2が取得した画像(以下、入力画像という)に従い、自車両の前方に存在する識別対象を検出する処理を行う画像処理部3と、画像処理部3での処理結果に従い、各種車載器を制御して所定の運転支援を実行する運転支援実行部4と、を備える。
対象物識別部10は、CPU、ROM、RAM等を備えた周知のマイクロコンピュータからなる。対象物識別部10は、歩行者を入力画像から識別する識別対象判定処理をマイクロコンピュータ上で実行する。
識別対象判定処理の内容を、図2に示すフローチャートに沿って説明する。本実施形態では、画像センサ2に電源が投入されると、画像センサ2が予め定められた間隔で撮像画像を取得する。本処理は、画像センサ2が撮像画像を取得する毎に起動される。
次に、図3に示す様に、入力画像51aを予め定められた各々異なる倍率で縮小した画像(51b、51c、・・・)を生成する(S120)。以下では、説明に応じて入力画像51aを基本画像a(51a)といい、入力画像51aを順次縮小した画像を、それぞれ基本画像b(51b)、基本画像c(51c)・・・という。なお、基本画像のそれぞれを区別しない場合、これらの基本画像を単に基本画像51という。また、基本画像a(入力画像51a)、基本画像b(51b)、基本画像c(51c)、・・・からなる画像群を、基本画像群50という。
次に、S160の検出結果を出力し(S170)、本処理を終了する。
続いて、検出処理の内容を、図7に示すフローチャートに沿って説明する。本処理が起動すると、まず、特徴量画像群60のうち一つのHOG特徴量画像を選択する(S210)。以下では、選択したHOG特徴量画像を処理対象画像という。
識別対象が歩行者である場合、ルートフィルタの抽出対象は、図8に示すルートフィルタ100の様に、歩行者の全体像(以下ではシルエットという)とする。ルートフィルタ100は、図8では正面を向いた歩行者のシルエットを表しているが、この他、左向き、右向き、歩く、走る、止まる等の歩行者のシルエットを表すものであってもよい。
ここで、対象画像フィルタがルートフィルタ100でない場合、即ちパーツフィルタ101〜106のうちのいずれかである場合(S230:NO)、パーツ識別処理を行う(S240)。パーツ識別処理では、対象画像フィルタ(パーツフィルタ)のパーツフィルタ領域を単位領域とし、この単位領域と同じサイズの領域を処理対象画像から切り出し、切り出す位置を少しずつずらしながら、切り出した領域のHOG特徴量と対象画像フィルタ(パーツフィルタ)との一致の度合いを検出する、周知のテンプレートマッチングの処理を実行する。これにより、処理対象画像から、抽出対象である歩行者のパーツを識別する。
以上説明したように、対象物識別部10は、複数種類の画像フィルタを用いて撮像画中の歩行者を識別するため、歩行者の検出精度を向上させることができる。
本実施形態の対象物識別部10が特許請求の範囲における「対象物識別装置」に相当する。また、S120が特許請求の範囲における「画像群生成手段」に相当し、S130及びS140が特許請求の範囲における「基本特徴量算出手段」に相当し、S150が特許請求の範囲における「縮小特徴量算出手段」に相当し、S160(S210〜290)が特許請求の範囲における「識別対象検出手段」に相当する。また、S240が特許請求の範囲における「パーツ識別手段」に相当し、S260が特許請求の範囲における「全体識別手段」に相当する。
[他の実施形態]
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲にて様々な態様で実施することが可能である。
(ロ)上記実施形態では、S120(図2参照)において、入力画像51aを予め定められた各々異なる倍率で順に縮小し、これらの縮小した画像を含む基本画像群50を生成していた。これに代えて、入力画像51aを予め定められた各々異なる倍率で順に拡大した画像(図12参照)をそれぞれ基本画像α(52a)、β(52b)・・・として生成し、これらの基本画像α(52a)、β(52b)・・・と、上記実施形態の基本画像群50とからなる画像群を、基本画像群53として構成してもよい。
Claims (5)
- 識別対象が撮像された撮像画像及び該撮像画像をそれぞれが異なる倍率で拡大又は縮小した複数の画像からなる基本画像群を生成する画像群生成手段(S120)と、
前記基本画像群を構成する画像のそれぞれを基本画像とし、縦及び横が予め定められた数の画素からなる矩形領域を基本単位セルとして、前記基本画像について前記基本単位セル毎の特徴量を算出する基本特徴量算出手段(S130、S140)と、
前記基本画像のそれぞれについて予め定められた同じ縮小倍率1/r(rは2以上の整数)で縦及び横をm回(mは正の整数)縮小した画像をm次縮小画像と呼び、該m次縮小画像を構成する前記基本単位セルをそれぞれm次縮小単位セルと呼ぶものとし、前記基本画像をrm×rm個の前記基本単位セルからなる矩形領域毎に分割したときの該矩形領域のそれぞれをm次基準領域として、該m次基準領域を構成する全ての前記基本単位セルについての特徴量の平均値を、前記m次基準領域に対応する前記m次縮小単位セルの特徴量として算出する縮小特徴量算出手段(S150)と、
前記基本画像を構成する前記基本単位セル毎の特徴量を示す基本特徴量画像、及び前記m次縮小画像を構成する前記m次縮小単位セル毎の特徴量を示すm次縮小特徴量画像に基づいて、前記撮像画像から前記識別対象を検出する識別対象検出手段(S160)と、
を備えることを特徴とする対象物識別装置。 - 前記基本画像のそれぞれについて予め定められた同じ拡大倍率q(qは2以上の整数)で縦及び横をn回(nは正の整数)拡大した画像をn次拡大画像と呼び、該n次拡大画像を構成する前記基本単位セルをそれぞれn次拡大単位セルと呼び、前記n次拡大画像をqn×qn個の前記n次拡大単位セルからなる矩形領域毎に分割したときの該矩形領域の一つをn次拡大基準領域と呼ぶものとして、前記n次拡大基準領域に対応する前記基本画像についての一つの前記基本単位セルの特徴量を、前記n次拡大基準領域の各n次拡大単位セルの特徴量として算出する拡大特徴量算出手段(S161)を備え、
前記識別対象検出手段は、前記n次拡大画像を構成する前記n次拡大単位セル毎の特徴量を示すn次拡大特徴量画像に基づいて、前記撮像画像から前記識別対象を検出することを特徴とする請求項1に記載の対象物識別装置。 - 前記識別対象検出手段は、
前記識別対象を部分的に表す複数種類の部位をパーツとし、前記撮像画像上の標準的な前記パーツのサイズに相当する矩形状の単位領域をそれぞれパーツフィルタ領域とし、該パーツフィルタ領域を分割した部分領域をパーツセルとして、該パーツセル毎に算出した特徴量に基づいて、前記撮像画像に前記パーツが映りこんでいるか否かを識別するパーツ識別手段(S240)と、
前記撮像画像上の標準的な前記識別対象の全体像のサイズに相当する矩形状の単位領域を全体像フィルタ領域とし、該全体像フィルタ領域を分割した部分領域を全体像セルとして、該全体像セル毎に算出した特徴量に基づいて、前記撮像画像に前記識別対象の全体像が映りこんでいるか否かを識別する全体識別手段(S260)と、
を備え、
前記パーツセルは前記基本単位セルであり、前記全体像セルは複数の前記パーツセルからなることを特徴とする請求項1または2に記載の対象物識別装置。 - 前記パーツセルのサイズが前記パーツ毎に異なる場合、それぞれのパーツセルの縦の画素数及び横の画素数の公約数からなる矩形領域を前記基本単位セルとして設定すること、を特徴とする請求項3に記載の対象物識別装置。
- 前記特徴量はHOG特徴量であること、を特徴とする請求項1から4のいずれか一項に記載の対象物識別装置。
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