JP2014096005A - 物体検出装置及び物体検出方法 - Google Patents
物体検出装置及び物体検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2014096005A JP2014096005A JP2012246693A JP2012246693A JP2014096005A JP 2014096005 A JP2014096005 A JP 2014096005A JP 2012246693 A JP2012246693 A JP 2012246693A JP 2012246693 A JP2012246693 A JP 2012246693A JP 2014096005 A JP2014096005 A JP 2014096005A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- object detection
- region
- distance
- luminance
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/16—Anti-collision systems
- G08G1/166—Anti-collision systems for active traffic, e.g. moving vehicles, pedestrians, bikes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/187—Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
- G06T2207/10021—Stereoscopic video; Stereoscopic image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30261—Obstacle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
【解決手段】一対の濃淡画像に基づいて距離画像を生成し(S603)、距離画像において距離データが近い隣接領域をグループ化する(S604)。一方、前記濃淡画像における、物体の接地面よりも下方の縦ラインにおける輝度と、前記接地面よりも上方の縦ラインにおける輝度との差を演算し、前記輝度の差に基づき、前記グループ化された領域を左右に分割する(S605)。更に、前記濃淡画像に基づいて分割した領域の左右領域のいずれかで垂直エッジに途切れがあるか否かを判定し、垂直エッジの途切れがあった側で隣接する領域どうしをマージする(S607)。
【選択図】図6
Description
そして、車両周辺の監視を行う場合であって、先行車の他に、歩行者やバイクなどが存在する場合に、例えば、車両と歩行者とをひとまとめにしてしまうグループ化の誤りが生じると、歩行者に対しては十分に減速し、先行車に対しては追従させたり発進警報を発したりといった、車両と歩行者との違いに応じた車両制御が行えなくなってしまう。
図1は、本願発明に係る物体検出装置及び方法の一例として、前方衝突警告(FCW:Forward Collision Warning)と車間距離制御(ACC:Adaptive Cruise Control)とを実施する車両運転支援システムの構成を示すブロック図である。
カメラユニット101が撮像した車両前方画像は、画像信号処理ユニット102に入力され、画像信号処理ユニット102は、車両前方画像に基づいて先行車までの距離や相対速度を計算し、先行車までの距離や相対速度などの情報を、制御ユニット103に送信する。
また、車両107のドライバーがACC機能を有効にしている場合、制御ユニット103は、アクセル105及びブレーキ106を制御して自車を先行車に一定の車間距離を保ちながら追従させたり、先行車がいない場合は設定車速まで加速させたりする制御(車間距離制御)を行う。
図2は、カメラユニット101及び画像信号処理ユニット102の内部構成を示すブロック図である。
CMOS201a、201bは、光を電荷に変換するフォトダイオードが格子状に並んだ撮像素子である。
一方、CMOS201がモノクロ素子である場合、濃淡画像をそのまま画像信号処理ユニット102の画像入力I/F205に送信する。
画像入力I/F205を介して画像信号処理ユニット102内に取り込まれた左右一対の濃淡画像は、メモリ206に書き込まれ、画像処理ユニット204は、メモリ206に格納された画像に基づき視差計算処理や解析処理などを行う。
CPU203は、画像入力I/F205による画像の取り込みや、画像処理ユニット204で画像処理を行わせたりするための制御、及び、必要な計算を行う。
レジスタに設定される露光時間は、CPU203によって書き換えることが可能で、CPU203によって書き換えられた露光時間は、次フレーム或いは次フィールド以降の撮像時に反映される。
露光時間制御は、前記のような電子シャッター方式によって実現できるが、メカニカルシャッターを開閉させる方式を用いても同様に実現可能である。また、絞りを調整することで露光量を変化させることができる。また、インターレースのように1ラインおきに走査する場合、奇数ラインと偶数ラインとで露光量を変化させることができる。
CMOS201a、201bがカラー素子である場合、各画素は赤(R)、緑(G)、青(B)のいずれか1色の強度を測定するため、それ以外の色は周囲の色を参照して推定する。例えば、図3(a)の中央のG22の画素のRGBはそれぞれ数1のようにして算出することができる。
図4は、左右一対のカメラ101a、101bを用いた測距原理(三角測量)を説明するための図である。
カメラの焦点距離をf、レンズ401a、401bの主点から車両402までの距離をZ、右カメラと左カメラの基線長をB、点Prと点Plの位置ズレ量、すなわち視差をdとすると、距離Zは三角形の相似比から数4のようにして計算できる。
視差dを求めるためには、右カメラ画像(基準画像)上の点Prに対応する左カメラ画像(参照画像)の点Plを求める。点Prと点Plとは被写体の同じ部位であるため、画像上でも両点の周辺はほぼ同じ形状、輝度になる。
そこで、基準画像のm×nのブロックに対して、類似度を計算するパターンマッチングを用いて、参照画像の対応するブロックを求めるブロックマッチングと呼ばれる手法を用いる。
具体的には、ブロックの大きさが、検知したい最遠方の立体物の大きさよりも十分小さくなるように、例えば、m=n=5に設定する。
SAD値は数5のようにして求めることができ、SADの値が小さいほどより形状が一致している(類似度が高い)ことになる。
ここで、全ての基準画像のブロックにおいて最適な視差が求まるわけではなく、たとえばブロック内の画素の輝度差がほとんど無い場合、その周辺も同じようになだらかで平坦なパターンが続いていることが多い。このような場合は、一様な領域内であればどこでも高い類似度を示すことになるため、最適な距離データを求めることができない。
左右に配置されたステレオカメラの場合は、左右方向にブロックマッチングを行って視差計算をするため、水平方向に輝度差がある垂直エッジ付近に有効な距離データが集まりやすい。
図5(b)に示す黒い線領域は、垂直エッジの部分であると同時に距離データの有効領域でもあり、黒い線領域では距離データの信頼性が高い。
ここで、対象物が先行車両の場合、車両の背面は一般になだらかで平坦な輝度パターンが続いていて距離データが無効となることが多いので、図5(b)の先行車502のように、有効領域(有効距離データ)は、車両の左右に分断されてしまうことが多い。
図6のフローチャートに示す物体検出処理では、左右一対の濃淡画像に基づき、画素毎の距離データ(視差データ)からなる距離画像を生成し、距離画像の有効領域のなかで距離が近い隣接する領域をひとまとめにするグルーピングを行う。次いで、濃淡画像(輝度データ)に基づく物体領域の切り出しに応じて、距離画像に基づきグルーピングした領域の分割を行い、更に、前記分割によって、同一物体領域が分離されたか否かを、濃淡画像における垂直エッジに基づき判定し、同一物体領域が分離されていれば、当該領域をマージする処理を行う。
図7は、3名の歩行者が自車から略等距離の位置に並んで立っている例であり、3名が並んでいる幅が、同程度の距離の車間で先行する車両の幅と同程度であるため、誤ったグルーピングを行い易いシーンである。
また、図8は、車両の近傍に歩行者が居る場合の例である。障害物が車両である場合よりも歩行者である場合にブレーキをより早いタイミングで(より遠い距離から)作動させる設定の場合、図8のようなシーンでは、車両と歩行者とを早期に分離しておかないと、歩行者に対するブレーキの作動が遅れることになる。
まず、ステップS601、ステップS602では、左右のカメラ101a、101bで撮像された画像からそれぞれに濃淡画像を取得する。
カメラ101a、101bが、モノクロの撮像素子を備える場合には、そのままの画像形式で濃淡画像を取得できるが、カラー撮像素子を備える場合には、前述した数1、数2、数3に従って、3原色の信号を輝度Yの信号、即ち、濃淡形式に変換して、濃淡画像を取得する。
更にステップS604(グループ化部)では、距離画像において距離データが近い隣接する有効領域をひとまとめにするグルーピングを行う。
距離データが近い有効領域をグルーピングすることで、自車から異なる距離に位置する物体を分離して検出することができるが、同程度の距離に異なる複数の物体(複数名の歩行者や、歩行者と車両など)が並んで位置している場合に、これらを同一物体として誤ってグルーピングしてしまう可能性がある。
例えば、図8(a)に示す例のようにグルーピングされると、車両と歩行者とを分離検出できず、歩行者に対するブレーキの作動が遅れることになる。
これにより、距離データに基づくグルーピング処理の誤りを修正し、同程度の距離に並んで位置している複数の物体を分離して検出することが可能となる。
ステップS605では、グルーピングされた領域が分割可能であるか否かを、濃淡画像の縦方向における輝度差に基づいて判定し、分割可能であれば分割を行う。
まず、図9(a)に示すように、濃淡画像において、物体の接地面901よりも下にある縦ライン903における輝度平均(路面平均輝度)を求め、接地面901より上の縦ライン902における輝度と上記の路面平均輝度との差分の絶対値の累積を演算する。
尚、輝度差Dを演算する縦ラインを、画像の横方向において間引いて設定することができ、また、縦ラインの幅は1画素或いは複数画素とすることができる。また、接地面901とは、歩行者の場合は足元位置であり、車両ではタイヤの接地面であり、例えば、距離画像上でグルーピングした領域の下端に連続的に繋がる略水平の面を接地面901とすることができる。
図9の場合、図9(a)に示したように、3名の歩行者が横に並んでいるシーンであり、図9(b)に示すように、3名の歩行者の間隔部分では、接地面901を挟んだ上下が共に路面となるため、輝度差Dが小さくなる一方、3名の歩行者の立ち位置部分では、接地面901よりも下方が路面であるのに対し、同じ縦ライン上の接地面901よりも上方が歩行者であるため、上下が路面である場合に比べて輝度差Dが大きくなる。
そこで、例えば、輝度差Dの横方向での変化における変曲点を通る縦ライン、つまり、輝度差Dが大きい領域と小さい領域の境界ラインを、物体領域の境界ラインとして設定し、係る境界ラインで挟まれる輝度差Dが凸状をなす領域を、物体領域(歩行者領域)として検出し、前記境界ラインで挟まれる輝度差Dが凹状をなす領域を、非物体領域(路面領域)として検出する。
そして、距離データに基づきグルーピングした領域に、前記輝度差Dに基づく境界ライン(非物体領域、路面領域)が含まれる場合には、分割可能と判定し、縦方向に延びる非物体領域を挟んで左右に分割する。
図7に示す例では、距離画像に基づくグルーピングで、図7(a)に示すように3名の歩行者が一括りにグルーピングされた領域が、濃淡画像に基づく分割によって、図7(b)に示すように、3名の歩行者毎に分割される。
これにより、障害物を歩行者として検知して、当該歩行者との距離に応じた車両制御(ブレーキ制御、警告制御)を行える。
また、距離画像に基づきグルーピングされた領域から、濃淡画像に基づく分割によって車両領域を正しく切り出すことが可能であるが、車両の場合、車両背面のパターンや状況によっては、図8(b)に示すように、濃淡画像に基づく分割によって車両領域が左右に分離されてしまう可能性がある。
そこで、ステップS606(マージ部)では、距離画像に基づくグルーピング領域を濃淡画像に基づき分割した結果が、正しく同一物体領域を切り出したか否かを、垂直エッジに基づいて判定し、同一物体領域を正しく切り出していない場合には、誤って分割した領域をマージ(併合)する処理を行う。
ステップS605で分割した各領域が1つの物体を包含する場合には、左右それぞれに物体の輪郭が存在することになるので、実際に物体の左右の輪郭が含まれているか否かを、垂直エッジ成分の累積値に基づいて判断する。
一方、左右領域LE,REのいずれにも垂直エッジの途切れがなかった場合には、濃度画像に基づく分割に誤りがなかったものと判定し、ステップS608へ進んで、濃度画像に基づき分割した領域に従って物体検出を行う。
図10(a)に示すように、濃淡画像によって分割した領域に左右領域LE,REを設定し、左右領域LE,RE毎に垂直エッジ成分の累積値を演算する。
図10(b)及び(c)は、左右領域LE,REそれぞれで求めた垂直エッジ成分の累積値を、Y軸に投影した結果である。
一方、車両の中央寄りの右領域REには、バンパーやボディー部分で垂直エッジが少ない箇所が存在するため、図10(c)に示すように、バンパーやボディー部分などの垂直エッジが少なくなる途中の領域で急激な落ち込みを示す。
換言すれば、左右領域LE,REの一方に垂直エッジ成分の落ち込み(途切れ)がある場合には、濃淡画像に基づく分割に誤りがあり、車両領域を誤って左右に分割したものと判定する。
即ち、背面左側の領域801では、右領域REで垂直エッジ成分の落ち込み(途切れ)が検出され、背面右側の領域802では、左領域LEで垂直エッジ成分の落ち込み(途切れ)が検出されるので、領域801、802は、相互に垂直エッジの途切れがあった側で隣接する領域であり、領域801、802を一括りに包含するようにマージする。
これにより、車両が濃い色であったり、濃度差Dの演算において路面輝度として影の部分の輝度を用いることになったりしても、車両領域を正しく切り出すことができ、検出した車両に応じて前方衝突警告や車間距離制御などを行える。
尚、垂直エッジ成分の落ち込み(途切れ)の有無の判定は、種々の方法を用いて行うことができ、例えば、垂直エッジ成分の累積値についての左右領域LE,RE間での偏差の大きさに基づき判定したり、垂直エッジ成分の累積値と閾値との比較に基づき判定したり、垂直エッジ成分の累積値のY軸方向(垂直方向)での微分値に基づき判定したりすることができる。
例えば、上記実施形態では、本発明に係る物体検出装置及び方法を、車両運転支援システムに適用した例を示したが、車両運転支援システムに限定されるものではない。
また、距離画像に基づくグルーピング処理として、例えば特開2008−065634号公報などに開示される公知の種々の処理方法を適用することができる。
Claims (11)
- 一対の濃淡画像に基づいて距離画像を生成する距離画像生成部と、
前記距離画像において距離データが近い隣接領域をグループ化するグループ化部と、
前記グループ化された領域を前記濃淡画像に基づいて分割する分割部と、
を備えた、物体検出装置。 - 前記分割部が、前記濃淡画像に基づき切り出した物体領域に基づいて、前記グループ化された領域を分割する、請求項1記載の物体検出装置。
- 前記分割部が、前記濃淡画像の縦方向における輝度差に基づいて、前記グループ化された領域を左右に分割する、請求項1又は2記載の物体検出装置。
- 前記分割部が、前記濃淡画像における、物体の接地面よりも下方の縦ラインにおける輝度と、前記接地面よりも上方の縦ラインにおける輝度との差に基づいて、前記グループ化された領域を左右に分割する、請求項1から3のいずれか1つに記載の物体検出装置。
- 前記分割部が、前記輝度差が大きい領域と小さい領域との境界に基づき、前記グループ化された領域を左右に分割する、請求項3又は4記載の物体検出装置。
- 前記濃淡画像に基づいて分割した領域の垂直エッジに基づき、前記濃淡画像に基づいて分割した領域をマージするマージ部を備えた、請求項1から5のいずれか1つに記載の物体検出装置。
- 前記マージ部が、前記濃淡画像に基づいて分割した領域の左右領域のいずれかで垂直エッジに途切れがある場合に、垂直エッジの途切れがあった側で隣接する領域どうしをマージする、請求項6記載の物体検出装置。
- 前記一対の濃淡画像が、車両に搭載された一対の撮像部で撮像された画像に基づく濃淡画像であり、
前記マージ部がマージした領域の物体を車両として検出する車両検出部を備えた、請求項6又は7記載の物体検出装置。 - 一対の濃淡画像に基づいて距離画像を生成するステップと、
前記距離画像において距離データが近い隣接領域をグループ化するステップと、
前記グループ化された領域を前記濃淡画像に基づいて分割するステップと、
を含む、物体検出方法。 - 前記分割を行うステップが、
前記濃淡画像における、物体の接地面よりも下方の縦ラインにおける輝度と、前記接地面よりも上方の縦ラインにおける輝度との差を演算するステップと、
前記輝度の差に基づき、前記グループ化された領域を左右に分割するステップと、
を含む、請求項9記載の物体検出方法。 - 前記濃淡画像に基づいて分割した領域の左右領域のいずれかで垂直エッジに途切れがあるか否かを判定するステップと、
垂直エッジの途切れがあった側で隣接する領域どうしをマージするステップと、
を更に含む、請求項9又は10記載の物体検出方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012246693A JP6013884B2 (ja) | 2012-11-08 | 2012-11-08 | 物体検出装置及び物体検出方法 |
US14/441,419 US9424462B2 (en) | 2012-11-08 | 2013-10-11 | Object detection device and object detection method |
PCT/JP2013/077694 WO2014073322A1 (ja) | 2012-11-08 | 2013-10-11 | 物体検出装置及び物体検出方法 |
EP13854008.3A EP2919197B1 (en) | 2012-11-08 | 2013-10-11 | Object detection device and object detection method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012246693A JP6013884B2 (ja) | 2012-11-08 | 2012-11-08 | 物体検出装置及び物体検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2014096005A true JP2014096005A (ja) | 2014-05-22 |
JP6013884B2 JP6013884B2 (ja) | 2016-10-25 |
Family
ID=50684436
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012246693A Active JP6013884B2 (ja) | 2012-11-08 | 2012-11-08 | 物体検出装置及び物体検出方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US9424462B2 (ja) |
EP (1) | EP2919197B1 (ja) |
JP (1) | JP6013884B2 (ja) |
WO (1) | WO2014073322A1 (ja) |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015232792A (ja) * | 2014-06-10 | 2015-12-24 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
WO2016031523A1 (ja) * | 2014-08-26 | 2016-03-03 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体認識装置及び車両制御システム |
WO2016129403A1 (ja) * | 2015-02-12 | 2016-08-18 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
JP2016191988A (ja) * | 2015-03-30 | 2016-11-10 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
WO2017002613A1 (ja) * | 2015-06-30 | 2017-01-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
EP3115933A1 (en) | 2015-07-07 | 2017-01-11 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device, image capturing device, mobile body control system, image processing method, and computer-readable recording medium |
EP3115966A1 (en) | 2015-07-06 | 2017-01-11 | Ricoh Company, Ltd. | Object detection device, object detection method, and computer program |
JP2017011499A (ja) * | 2015-06-22 | 2017-01-12 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像復号装置及びそれらの制御方法 |
EP3324336A1 (en) | 2016-11-18 | 2018-05-23 | Ricoh Company Ltd. | Information processing device, information processing method, and carrier means |
JP2021086265A (ja) * | 2019-11-26 | 2021-06-03 | 株式会社Subaru | 画像処理装置 |
WO2023157621A1 (ja) * | 2022-02-15 | 2023-08-24 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6606369B2 (ja) * | 2015-07-21 | 2019-11-13 | 株式会社Soken | 物体検出装置及び物体検出方法 |
CN108351964B (zh) * | 2015-12-08 | 2019-10-18 | 松下知识产权经营株式会社 | 图像识别装置及图像识别方法 |
CN105678268B (zh) * | 2016-01-11 | 2020-06-30 | 华东理工大学 | 一种基于双区域学习的地铁站场景行人计数实现方法 |
JP6752024B2 (ja) * | 2016-02-12 | 2020-09-09 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 画像処理装置 |
JP6786279B2 (ja) * | 2016-07-05 | 2020-11-18 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 画像処理装置 |
JP6782433B2 (ja) * | 2017-03-22 | 2020-11-11 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 画像認識装置 |
WO2019161300A1 (en) | 2018-02-18 | 2019-08-22 | Nvidia Corporation | Detecting objects and determining confidence scores |
CN111095291B (zh) | 2018-02-27 | 2024-04-09 | 辉达公司 | 由自动驾驶车辆实时检测车道和边界 |
CN110494863B (zh) | 2018-03-15 | 2024-02-09 | 辉达公司 | 确定自主车辆的可驾驶自由空间 |
JP7106332B2 (ja) * | 2018-04-17 | 2022-07-26 | 日立Astemo株式会社 | 外界認識装置 |
US11170299B2 (en) | 2018-12-28 | 2021-11-09 | Nvidia Corporation | Distance estimation to objects and free-space boundaries in autonomous machine applications |
US11182916B2 (en) * | 2018-12-28 | 2021-11-23 | Nvidia Corporation | Distance to obstacle detection in autonomous machine applications |
WO2020140047A1 (en) | 2018-12-28 | 2020-07-02 | Nvidia Corporation | Distance to obstacle detection in autonomous machine applications |
WO2020185779A1 (en) | 2019-03-11 | 2020-09-17 | Nvidia Corporation | Intersection detection and classification in autonomous machine applications |
KR102083126B1 (ko) * | 2019-08-05 | 2020-02-28 | 이정숙 | 진공 흡착구 |
CN114667437A (zh) | 2019-08-31 | 2022-06-24 | 辉达公司 | 用于自主驾驶应用的地图创建和定位 |
US11978266B2 (en) | 2020-10-21 | 2024-05-07 | Nvidia Corporation | Occupant attentiveness and cognitive load monitoring for autonomous and semi-autonomous driving applications |
CN112241717B (zh) * | 2020-10-23 | 2021-11-16 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 前车检测方法、前车检测模型的训练获取方法及装置 |
US11461992B2 (en) | 2020-11-12 | 2022-10-04 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Region of interest selection for object detection |
CN115272341B (zh) * | 2022-09-29 | 2022-12-27 | 华联机械集团有限公司 | 一种基于机器视觉的包装机缺陷产品检测方法 |
CN117115816B (zh) * | 2023-10-24 | 2024-02-09 | 深圳市美侨医疗科技有限公司 | 一种白带显微图像中线索细胞的识别方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001052171A (ja) * | 1999-08-06 | 2001-02-23 | Nissan Motor Co Ltd | 周囲環境認識装置 |
JP2002183737A (ja) * | 2000-12-18 | 2002-06-28 | Honda Motor Co Ltd | 対象物認識装置 |
JP2009177309A (ja) * | 2008-01-22 | 2009-08-06 | Fuji Heavy Ind Ltd | 撮像手段の調整装置および車外監視装置 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07225127A (ja) * | 1994-02-14 | 1995-08-22 | Mitsubishi Motors Corp | 車両用路上物体認識装置 |
JP4832227B2 (ja) | 2006-09-07 | 2011-12-07 | 富士重工業株式会社 | 物体検出装置および物体検出方法 |
JP2009139324A (ja) | 2007-12-10 | 2009-06-25 | Mazda Motor Corp | 車両用走行路面検出装置 |
JP4482599B2 (ja) * | 2008-10-24 | 2010-06-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両の周辺監視装置 |
JP5188430B2 (ja) * | 2009-03-24 | 2013-04-24 | 富士重工業株式会社 | 画像処理装置 |
EP2517175A4 (en) * | 2009-12-25 | 2018-01-10 | Ricoh Company, Ltd. | Object identifying apparatus, moving body control apparatus, and information providing apparatus |
JP5665401B2 (ja) * | 2010-07-21 | 2015-02-04 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
CN102741884B (zh) * | 2010-07-27 | 2016-06-08 | 松下知识产权经营株式会社 | 移动体检测装置及移动体检测方法 |
JP5580233B2 (ja) * | 2011-03-22 | 2014-08-27 | 富士重工業株式会社 | 車外監視装置および車外監視方法 |
-
2012
- 2012-11-08 JP JP2012246693A patent/JP6013884B2/ja active Active
-
2013
- 2013-10-11 US US14/441,419 patent/US9424462B2/en active Active
- 2013-10-11 EP EP13854008.3A patent/EP2919197B1/en active Active
- 2013-10-11 WO PCT/JP2013/077694 patent/WO2014073322A1/ja active Application Filing
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001052171A (ja) * | 1999-08-06 | 2001-02-23 | Nissan Motor Co Ltd | 周囲環境認識装置 |
JP2002183737A (ja) * | 2000-12-18 | 2002-06-28 | Honda Motor Co Ltd | 対象物認識装置 |
JP2009177309A (ja) * | 2008-01-22 | 2009-08-06 | Fuji Heavy Ind Ltd | 撮像手段の調整装置および車外監視装置 |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2015232792A (ja) * | 2014-06-10 | 2015-12-24 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
WO2016031523A1 (ja) * | 2014-08-26 | 2016-03-03 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体認識装置及び車両制御システム |
JP2016045903A (ja) * | 2014-08-26 | 2016-04-04 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体認識装置及び車両制御システム |
US10246038B2 (en) | 2014-08-26 | 2019-04-02 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Object recognition device and vehicle control system |
JP2016148962A (ja) * | 2015-02-12 | 2016-08-18 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
WO2016129403A1 (ja) * | 2015-02-12 | 2016-08-18 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
US10627228B2 (en) | 2015-02-12 | 2020-04-21 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Object detection device |
JP2016191988A (ja) * | 2015-03-30 | 2016-11-10 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
JP2017011499A (ja) * | 2015-06-22 | 2017-01-12 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置及び画像復号装置及びそれらの制御方法 |
WO2017002613A1 (ja) * | 2015-06-30 | 2017-01-05 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
JP2017016331A (ja) * | 2015-06-30 | 2017-01-19 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
US10360436B2 (en) | 2015-06-30 | 2019-07-23 | Hitachi Automotive Systems, Ltd. | Object detection device |
EP3115966A1 (en) | 2015-07-06 | 2017-01-11 | Ricoh Company, Ltd. | Object detection device, object detection method, and computer program |
EP3115933A1 (en) | 2015-07-07 | 2017-01-11 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device, image capturing device, mobile body control system, image processing method, and computer-readable recording medium |
EP3324336A1 (en) | 2016-11-18 | 2018-05-23 | Ricoh Company Ltd. | Information processing device, information processing method, and carrier means |
JP2021086265A (ja) * | 2019-11-26 | 2021-06-03 | 株式会社Subaru | 画像処理装置 |
JP7406962B2 (ja) | 2019-11-26 | 2023-12-28 | 株式会社Subaru | 画像処理装置 |
WO2023157621A1 (ja) * | 2022-02-15 | 2023-08-24 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置及び情報処理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2919197B1 (en) | 2020-07-29 |
WO2014073322A1 (ja) | 2014-05-15 |
EP2919197A1 (en) | 2015-09-16 |
US9424462B2 (en) | 2016-08-23 |
JP6013884B2 (ja) | 2016-10-25 |
EP2919197A4 (en) | 2016-11-09 |
US20150278578A1 (en) | 2015-10-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6013884B2 (ja) | 物体検出装置及び物体検出方法 | |
JP5863536B2 (ja) | 車外監視装置 | |
JP5371725B2 (ja) | 物体検出装置 | |
JP5068134B2 (ja) | 対象領域分割方法及び対象領域分割装置 | |
JP5171723B2 (ja) | 障害物検知装置、および当該装置を搭載した車両 | |
JP6592991B2 (ja) | 物体検出装置、物体検出方法及びプログラム | |
US8160300B2 (en) | Pedestrian detecting apparatus | |
JP2018060422A (ja) | 物体検出装置 | |
KR20060021922A (ko) | 두 개의 카메라를 이용한 장애물 감지 기술 및 장치 | |
US9524645B2 (en) | Filtering device and environment recognition system | |
JP3868915B2 (ja) | 前方監視装置及びその方法 | |
JP2010224936A (ja) | 物体検出装置 | |
JP5587852B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
JP7229032B2 (ja) | 車外物体検出装置 | |
JP7261006B2 (ja) | 車外環境認識装置 | |
WO2017090097A1 (ja) | 車両用外界認識装置 | |
JP4788399B2 (ja) | 歩行者検出方法、装置、およびプログラム | |
KR20140062334A (ko) | 장애물 검출 장치 및 방법 | |
CN112611360B (zh) | 物体检测装置、车辆及物体检测处理方法 | |
CN113838111A (zh) | 一种道路纹理特征检测方法、装置与自动驾驶系统 | |
WO2020036039A1 (ja) | ステレオカメラ装置 | |
JP2015215235A (ja) | 物体検出装置及び物体検出方法 | |
JP2019160251A (ja) | 画像処理装置、物体認識装置、機器制御システム、移動体、画像処理方法およびプログラム | |
JP2014123301A (ja) | 白線検出装置 | |
JP2019061314A (ja) | 物体距離検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20140528 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20150709 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20160713 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20160715 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20160715 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20160830 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20160923 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6013884 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |