JP2014109943A - Target detection device - Google Patents

Target detection device Download PDF

Info

Publication number
JP2014109943A
JP2014109943A JP2012264509A JP2012264509A JP2014109943A JP 2014109943 A JP2014109943 A JP 2014109943A JP 2012264509 A JP2012264509 A JP 2012264509A JP 2012264509 A JP2012264509 A JP 2012264509A JP 2014109943 A JP2014109943 A JP 2014109943A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
vehicle
target
pedestrian
detecting
stopped vehicle
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
Application number
JP2012264509A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5790627B2 (en
Inventor
Takahiro Baba
崇弘 馬場
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Denso Corp
Original Assignee
Denso Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Denso Corp filed Critical Denso Corp
Priority to JP2012264509A priority Critical patent/JP5790627B2/en
Priority to DE102013113054.2A priority patent/DE102013113054B4/en
Priority to KR1020130146022A priority patent/KR101554892B1/en
Priority to CN201310631370.0A priority patent/CN103852757B/en
Priority to US14/093,968 priority patent/US9575176B2/en
Publication of JP2014109943A publication Critical patent/JP2014109943A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5790627B2 publication Critical patent/JP5790627B2/en
Priority to US15/268,853 priority patent/US10429502B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a target detection device which can detect a pedestrian with a high probability even in the case of the existence of a stopping vehicle.SOLUTION: A target detection device (1) includes imaging means (5) which images a periphery of a vehicle (103); target detection means (5, 7) which detects a prescribed target from an image captured by the imaging means, by image recognition using a pattern of the target; and stopping vehicle detection means (3, 5, 7) which detects a stopping vehicle (105) existing in the periphery of the vehicle. The target detection means detects a pedestrian (109) more preferentially when the stopping vehicle is detected by the stopping vehicle detection means than when the stopping vehicle is not detected, in at least an area which overlaps the stopping vehicle in the image when viewed from the vehicle.

Description

本発明は、例えば歩行者等の物標を検出可能な物標検出装置に関する。   The present invention relates to a target detection apparatus capable of detecting a target such as a pedestrian.

従来、画像センサを用いて自車両の周囲を撮像し、得られた画像に対し、所定の物標(例えば歩行者、車両等)のパターンを用いた画像認識処理を行い、物標を検出する技術が知られている。物標の検出結果は、その物標と自車両との衝突を回避するための処理(例えば自車両にブレーキをかける処理)に使用される(特許文献1参照)。   Conventionally, an image sensor is used to capture an image of the surroundings of the host vehicle, and an image recognition process is performed on the obtained image using a pattern of a predetermined target (for example, a pedestrian or a vehicle) to detect the target. Technology is known. The detection result of the target is used for a process for avoiding a collision between the target and the host vehicle (for example, a process for braking the host vehicle) (see Patent Document 1).

特許第4313712号公報Japanese Patent No. 4313712

自車両の周囲に停止車両が存在し、その停止車両の向こう側から歩行者が飛び出すことがある。そのような歩行者との衝突を回避するためには、歩行者が停止車両の向こう側にいる時点で歩行者を検出することが必要である。   A stop vehicle exists around the host vehicle, and a pedestrian may jump out from the other side of the stop vehicle. In order to avoid such a collision with a pedestrian, it is necessary to detect the pedestrian when the pedestrian is on the other side of the stopped vehicle.

停止車両の向こう側に位置する歩行者の下半身は停止車両により隠され、上半身のみが画像センサの撮像画像に表れる。この場合、歩行者の全身のパターンを用いて画像認識を行っても、歩行者を検出できないことがある。   The lower body of the pedestrian located beyond the stopped vehicle is hidden by the stopped vehicle, and only the upper body appears in the captured image of the image sensor. In this case, even if image recognition is performed using the pattern of the pedestrian's whole body, the pedestrian may not be detected.

本発明は以上の点に鑑みなされたものであり、停止車両が存在する場合でも歩行者を検出できる可能性が高い物標検出装置を提供することを目的とする。   This invention is made | formed in view of the above point, and it aims at providing the target detection apparatus with high possibility of detecting a pedestrian even when a stop vehicle exists.

本発明の第1の局面に係る物標検出装置は、自車両の周囲を撮像する撮像手段と、撮像手段により取得した画像から、所定の物標のパターンを用いた画像認識により物標を検出する物標検出手段とを備える。   A target detection apparatus according to a first aspect of the present invention detects a target by image recognition using a predetermined target pattern from an imaging unit that captures an image of the surroundings of the host vehicle and an image acquired by the imaging unit. And target detection means.

また、本発明の第1の局面に係る物標検出装置は、自車両の周囲に存在する停止車両を検出する停止車両検出手段を備え、物標検出手段は、停止車両検出手段により停止車両を検出した場合、停止車両を検出しない場合よりも、画像のうち、少なくとも自車両から見て停止車両と重なる領域において、歩行者を優先的に検出する。   The target detection apparatus according to the first aspect of the present invention includes a stop vehicle detection unit that detects a stop vehicle existing around the host vehicle, and the target detection unit detects the stop vehicle by the stop vehicle detection unit. When detected, a pedestrian is preferentially detected at least in a region overlapping the stopped vehicle as seen from the host vehicle, as compared with the case where the stopped vehicle is not detected.

本発明の第1の局面に係る物標検出手段は、画像のうち、自車両から見て停止車両と重なる領域において歩行者を優先的に検出するので、停止車両が存在する場合でも歩行者を検出できる可能性が高い。   Since the target detection means according to the first aspect of the present invention preferentially detects a pedestrian in an area of the image that overlaps with the stopped vehicle when viewed from the own vehicle, the pedestrian is detected even when the stopped vehicle exists. There is a high probability that it can be detected.

本発明の第2の局面に係る物標検出装置は、自車両の周囲を撮像する撮像手段と、撮像手段により取得した画像から、所定の物標のパターンを用いた画像認識により物標を検出する物標検出手段とを備える。   A target detection apparatus according to a second aspect of the present invention detects a target by image recognition using a predetermined target pattern from an imaging unit that captures an image of the surroundings of the host vehicle and an image acquired by the imaging unit. And target detection means.

また、第2の局面に係る物標検出装置は、自車両の周囲に存在する停止車両を検出する停止車両検出手段を備え、物標検出手段は、停止車両検出手段により停止車両を検出した場合、停止車両を検出しない場合よりも、画像のうち、少なくとも自車両から見て停止車両と重なる領域において、歩行者を検出する基準を緩くすることを特徴とする。   The target detection device according to the second aspect includes a stop vehicle detection unit that detects a stop vehicle existing around the host vehicle, and the target detection unit detects the stop vehicle by the stop vehicle detection unit. The reference for detecting a pedestrian is loosened at least in an area of the image that overlaps the stopped vehicle as viewed from the own vehicle, compared to the case where the stopped vehicle is not detected.

本発明の第2の局面に係る物標検出手段は、画像のうち、自車両から見て停止車両と重なる領域において歩行者を検出する基準を緩くするので、停止車両が存在する場合でも歩行者を検出できる可能性が高い。   Since the target detecting means according to the second aspect of the present invention loosens the standard for detecting a pedestrian in an area overlapping with the stopped vehicle when viewed from the own vehicle in the image, the pedestrian even when there is a stopped vehicle Is likely to be detected.

物標検出装置1の構成を表すブロック図である。1 is a block diagram illustrating a configuration of a target detection device 1. FIG. 物標検出装置1が実行する処理を表すフローチャートである。It is a flowchart showing the process which the target detection apparatus 1 performs. 物標検出装置1が実行する処理を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the process which the target detection apparatus 1 performs. 物標検出装置1が奏する効果を表す説明図である。It is explanatory drawing showing the effect which the target detection apparatus 1 show | plays. 物標検出装置1が実行する処理を表すフローチャートである。It is a flowchart showing the process which the target detection apparatus 1 performs. 物標検出装置1が実行する処理を表すフローチャートである。It is a flowchart showing the process which the target detection apparatus 1 performs.

本発明の実施形態を図面に基づき説明する。
<第1の実施形態>
1.物標検出装置1の構成
物標検出装置1の構成を図1に基づき説明する。物標検出装置1は、車両に搭載される車載装置であって、後述する処理により物標を検出し、その物標の情報(物標の種類、自車両から見た方位、自車両からの距離等)を出力する。なお、以下では、物標検出装置1が搭載される車両を自車両とする。
Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
<First Embodiment>
1. Configuration of Target Detection Device 1 The configuration of the target detection device 1 will be described with reference to FIG. The target detection device 1 is an in-vehicle device mounted on a vehicle, detects a target by a process to be described later, and information on the target (type of target, direction seen from the own vehicle, Distance). In the following, the vehicle on which the target detection device 1 is mounted is referred to as the own vehicle.

物標検出装置1は、ミリ波センサ3、画像センサ5、及びECU7を備える。ミリ波センサ3は、FMCW方式のいわゆる「ミリ波レーダ」として構成されたものであり、周波数変調されたミリ波帯のレーダ波を送受信して、そのミリ波を反射した物標の存在、方位、及び距離を検出することができる。ミリ波センサ3がミリ波を送信する範囲は、自車両が走行する道路の前方又は側方における他の車両(停止車両を含む)、歩行者等の物標を含むことができる範囲である。   The target detection device 1 includes a millimeter wave sensor 3, an image sensor 5, and an ECU 7. The millimeter wave sensor 3 is configured as a so-called “millimeter wave radar” of the FMCW system, and transmits / receives a frequency-modulated millimeter wave radar wave, and the presence and orientation of a target reflecting the millimeter wave. , And distance can be detected. The range in which the millimeter wave sensor 3 transmits millimeter waves is a range in which targets such as other vehicles (including stopped vehicles) and pedestrians in front or side of the road on which the host vehicle travels can be included.

画像センサ5は周知の構成を有するカメラであり、自車両の周囲(前方及び側方)の風景を撮像し、その撮像画像(以下、単に画像とする)を取得することができる。
ECU7は、図示しないCPU、ROM、RAM等の周知の構成を有しており、後述する処理を実行する。前記ROMには、後述する処理を実行するプログラムが記憶されている。
The image sensor 5 is a camera having a known configuration, and can capture a landscape around the host vehicle (front and side) and acquire a captured image (hereinafter simply referred to as an image).
The ECU 7 has a well-known configuration such as a CPU, a ROM, and a RAM (not shown), and executes processing to be described later. The ROM stores a program for executing processing to be described later.

ECU7は、画像センサ5により取得した画像から、所定の物標のパターンを用いた画像認識により物標を検出することができる。すなわち、ECU7は、車両、歩行者の全身、歩行者の上半身等、多数の物標に対応する画像認識用のパターンを予め保持しており、その中から選択された100のパターンについて、それぞれ、画像センサ5により取得した画像と対比して画像認識を行う。100のパターンのうち、歩行者の上半身のパターンの数Pは、通常の場合は10であるが、後述するように、停止車両が検出される等、所定の条件下では30となる。   The ECU 7 can detect the target from the image acquired by the image sensor 5 by image recognition using a predetermined target pattern. That is, the ECU 7 holds in advance image recognition patterns corresponding to a large number of targets such as a vehicle, a pedestrian's whole body, a pedestrian's upper body, etc., and for each of 100 patterns selected from the patterns, Image recognition is performed in comparison with the image acquired by the image sensor 5. Of the 100 patterns, the number P of the upper body patterns of the pedestrian is 10 in a normal case, but becomes 30 under a predetermined condition such that a stopped vehicle is detected as described later.

画像認識の結果、画像中に所定の物標のパターンと一致度が高い部分がある場合、その部分に、対応する物標を認識する。画像認識は、1つのパターンにつき、それぞれ、複数回行う。複数回の画像認識のうち、N回以上、同一の物標が認識された場合、その物標を検出したと判断する。ここで、上記Nの値は、通常の場合は3であるが、後述するように、停止車両が検出される等、所定の条件下では1となる。   As a result of the image recognition, when there is a portion having a high degree of coincidence with a predetermined target pattern in the image, the corresponding target is recognized in that portion. Image recognition is performed multiple times for each pattern. If the same target is recognized more than N times among the plurality of times of image recognition, it is determined that the target has been detected. Here, the value of N is usually 3 but becomes 1 under a predetermined condition such as detection of a stopped vehicle, as will be described later.

なお、画像センサ5は撮像手段の一実施形態である。画像センサ5及びECU7は物標検出手段の一実施形態である。ミリ波センサ3、画像センサ5及びECU7は停止車両検出手段、及び歩行者位置推定手段の一実施形態である
自車両は、物標検出装置1が出力する情報に応じて、自車両にブレーキをかける自動ブレーキ装置101を備えている。自動ブレーキ装置101は、物標検出装置1が検出した物標と自車両との距離に応じて、その物標との衝突を避けるための処理を実行する。
The image sensor 5 is an embodiment of an imaging unit. The image sensor 5 and the ECU 7 are an embodiment of the target detection means. The millimeter wave sensor 3, the image sensor 5, and the ECU 7 are an embodiment of the stop vehicle detection means and the pedestrian position estimation means. The own vehicle brakes the own vehicle according to the information output from the target detection device 1. An automatic brake device 101 is provided. The automatic brake device 101 executes processing for avoiding a collision with the target according to the distance between the target detected by the target detection device 1 and the host vehicle.

すなわち、検出された物標との距離が遠い場合は、自車両のドライバに音声や画像による警告を行い、物標との距離が中間距離となった場合は、自車両にブレーキをかける処理(但しドライバの操作により解除可能)を実行し、物標との距離が近くなった場合は、自車両に強制的にブレーキをかける処理(ドライバは解除不能)を実行する。   That is, when the distance to the detected target is far, the driver of the own vehicle is warned by voice or image, and when the distance to the target is an intermediate distance, a process of braking the own vehicle ( However, when the distance to the target is close, a process for forcibly braking the host vehicle (the driver cannot be released) is executed.

2.物標検出装置1が実行する処理
図2〜図4に基づき、物標検出装置1が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を説明する。図2のステップ1では、ミリ波センサ3による物標検出、及び画像センサ5及びECU7による上記の画像認識を実行し、その結果から、自車両の前方又は側方において停止車両の後端を検出できるか否かを判断する。
2. Processing Performed by Target Detection Device 1 Processing performed repeatedly by the target detection device 1 every predetermined time will be described with reference to FIGS. In step 1 of FIG. 2, the target detection by the millimeter wave sensor 3 and the image recognition by the image sensor 5 and the ECU 7 are executed, and the rear end of the stopped vehicle is detected from the result in front or side of the own vehicle. Determine if you can.

具体的には、図3に示すように、停止した状態にある(継続的に同じ位置に存在する)停止車両105の後端105aを画像認識により検出し、且つ、ミリ波センサ3が、停止した状態にある(継続的に同じ位置に存在する)後端105aに対応する反射波を得た場合は、停止車両105の後端105aを検出できると判断し、それ以外の場合は後端105aを検出できないと判断する。後端105aを検出できる場合はステップ2に進み、後端105aを検出できない場合はステップ12に進む。   Specifically, as shown in FIG. 3, the rear end 105a of the stopped vehicle 105 in a stopped state (continuously present at the same position) is detected by image recognition, and the millimeter wave sensor 3 is stopped. When the reflected wave corresponding to the rear end 105a in the closed state (continuously existing at the same position) is obtained, it is determined that the rear end 105a of the stopped vehicle 105 can be detected, and in other cases, the rear end 105a Is not detected. If the rear end 105a can be detected, the process proceeds to step 2. If the rear end 105a cannot be detected, the process proceeds to step 12.

ステップ2では、ミリ波センサ3による物標検出を実行し、その結果から、停止車両の側面を検出できるか否かを判断する。具体的には、図3に示すように、自車両103の中心を通り、自車両の進行方向に向う仮想直線104からの距離r1、r2、r3、・・・が一定の面をミリ波センサ3により検出し、且つその面が前記ステップ1で検出した後端105aと一定の位置関係(一台の車両の後端と側面に該当する位置関係)にある場合は、その面を、停止車両105の側面105bとして検出する。側面105bを検出できる場合はステップ3に進み、側面105bを検出できない場合はステップ12に進む。 In step 2, target detection by the millimeter wave sensor 3 is executed, and it is determined from the result whether or not the side surface of the stopped vehicle can be detected. Specifically, as shown in FIG. 3, distances r 1 , r 2 , r 3 ,... From a virtual straight line 104 that passes through the center of the host vehicle 103 and faces the traveling direction of the host vehicle are constant surfaces. If the surface is detected by the millimeter wave sensor 3 and the surface is in a fixed positional relationship with the rear end 105a detected in step 1 (a positional relationship corresponding to the rear end and the side surface of one vehicle), the surface is Detected as the side surface 105b of the stopped vehicle 105. If the side surface 105b can be detected, the process proceeds to step 3. If the side surface 105b cannot be detected, the process proceeds to step 12.

ステップ3では、前記ステップ1、ステップ2の検出結果に基づき、自車両の周囲に1台以上の停止車両105が存在することを認識する。
ステップ4では、上述した、画像センサ5及びECU7による画像認識において使用するパターンを、停止車両が存在する条件下におけるパターンに変更する。
In step 3, based on the detection results in steps 1 and 2, it is recognized that there are one or more stopped vehicles 105 around the host vehicle.
In step 4, the pattern used in the above-described image recognition by the image sensor 5 and the ECU 7 is changed to a pattern under the condition that the stopped vehicle exists.

すなわち、画像センサ5で取得した画像を、自車両103から見て、停止車両105と重なる領域A1と、それ以外の領域A2とに区分し、領域A1の画像認識においては、100のパターンの中に含まれる、歩行者の上半身のパターンの数Pを30とする(歩行者を優先的に検出できるようにする)とともに、領域A2については、通常のとおり、100のパターンの中に含まれる、歩行者の上半身のパターンの数Pを10とする。 That is, an image acquired by the image sensor 5, as viewed from the vehicle 103, an area A 1 which overlaps with the vehicle stops 105, divided into an area A 2 the other, in the image recognition of the regions A 1, 100 of the The number P of the pedestrian's upper body included in the pattern is set to 30 (so that pedestrians can be detected preferentially), and the area A 2 is, as usual, in 100 patterns The number P of the upper body patterns of the pedestrian included in is 10.

ステップ5では、上述した、画像センサ5及びECU7による画像認識における上記Nの値を、停止車両が存在する条件下における値とする。具体的には、画像センサ5で取得した画像のうち、領域A1の画像認識においては、歩行者の上半身のパターンを用いる場合の上記Nの値を1とする(歩行者を検出する基準を緩くする)。 In step 5, the value of N in the image recognition by the image sensor 5 and the ECU 7 described above is a value under the condition where the stopped vehicle exists. Specifically, among the images acquired by the image sensor 5, in the image recognition of the area A 1 , the value of N when using the pattern of the upper body of the pedestrian is set to 1 (the standard for detecting the pedestrian). Loosen).

すなわち、領域A1においては、歩行者の上半身のパターンを用いた複数回の画像認識のうち、1回でも、歩行者の上半身が認識された場合、歩行者を検出したと判断する。一方、領域A2の画像認識においては、全てのパターン(歩行者の上半身のパターンを含む)について、上記Nの値は通常の通り3とする。また、領域A1において、歩行者以外のパターンを用いる場合も、上記Nの値は通常の通り3とする。 That is, in the area A 1, among the multiple image recognition using the upper body pattern of a pedestrian, at least once, if the upper body of the pedestrian is recognized, it is determined that the detected pedestrian. On the other hand, in the image recognition of the regions A 2, for all the patterns (including the upper body pattern of a pedestrian), the value of the N is a normal street 3. In the area A 1 , the value of N is set to 3 as usual even when a pattern other than a pedestrian is used.

ステップ6では、上述した、画像センサ5及びECU7による画像認識に基づく物標の検出を実行する。ここで、領域A1の画像認識において使用する歩行者の上半身のパターンの数P、及びNの値は、前記ステップ4、及びステップ5で設定したものとする。 In step 6, the target detection based on the image recognition by the image sensor 5 and the ECU 7 described above is executed. Here, it is assumed that the numbers P and N of the patterns of the upper body of the pedestrian used in the image recognition of the area A 1 are set in Steps 4 and 5 described above.

ステップ7では、前記ステップ6において、画像の領域A1内の歩行者を検出したか否かを判断する。画像の領域A1内の歩行者を検出した場合はステップ8に進み、そのような歩行者を検出しなかった場合はステップ10に進む。 In step 7, in step 6, it is determined whether or not it is detected pedestrian image in the area A 1. If a pedestrian is detected in the area A 1 of the image, the process proceeds to step 8, and if no such pedestrian is detected, the process proceeds to step 10.

ステップ8では、自車両103から画像の領域A1内の歩行者までの距離を、ミリ波センサ3により取得できるか否か(すなわち、その歩行者からの反射波の強度が充分に高いか否か)を判断する。歩行者までの距離を取得できる場合はステップ9に進み、取得できない場合はステップ11に進む。 In step 8, the distance from the vehicle 103 to pedestrian area A 1 of the image, whether it acquired by the millimeter-wave sensor 3 (i.e., is sufficiently high strength of the reflected waves from the pedestrian not Or). If the distance to the pedestrian can be acquired, the process proceeds to step 9; otherwise, the process proceeds to step 11.

ステップ9では、ミリ波センサ3を用いて、自車両103から画像の領域A1内の歩行者までの距離を測定する。
一方、前記ステップ8において、歩行者までの距離をミリ波センサ3により取得できないと判断した場合はステップ11に進み、停止車両を利用してその歩行者までの距離を推定する。
In step 9, using the millimeter-wave sensor 3 measures the distance from the vehicle 103 to pedestrian area A 1 of the image.
On the other hand, if it is determined in step 8 that the distance to the pedestrian cannot be acquired by the millimeter wave sensor 3, the process proceeds to step 11 to estimate the distance to the pedestrian using the stopped vehicle.

すなわち、歩行者が画像の領域A1(停止車両105と同一の方位)内に存在し、その歩行者からの反射波の強度が弱いことから、歩行者は、図3において、自車両103から見て、停止車両105の向こう側の領域107に存在すると推定できるので、停止車両105の位置、及びその側面105bの長さから、領域107の位置(すなわち歩行者の位置)を推定し、自車両103からその領域107までの距離を、自車両103から歩行者までの距離として取得する。 That is, since the pedestrian exists in the area A 1 (the same direction as the stopped vehicle 105) of the image and the intensity of the reflected wave from the pedestrian is weak, the pedestrian in FIG. Since it can be estimated that it exists in the area 107 on the other side of the stopped vehicle 105, the position of the area 107 (that is, the position of the pedestrian) is estimated from the position of the stopped vehicle 105 and the length of the side surface 105b. The distance from the vehicle 103 to the area 107 is acquired as the distance from the host vehicle 103 to the pedestrian.

ステップ10では、前記ステップ6又は後述するステップ12において検出した物標の情報(物標の種類、自車両103から見た方位、自車両103からの距離等)を自動ブレーキ装置101に出力する。   In step 10, the target information detected in step 6 or step 12 described later (the type of the target, the direction seen from the host vehicle 103, the distance from the host vehicle 103, etc.) is output to the automatic brake device 101.

ここで、前記ステップ7において、領域A1内の歩行者を検出したと判断し、その歩行者までの距離を前記ステップ9又はステップ11にて取得した場合は、その歩行者までの距離として、前記ステップ9又はステップ11にて取得した値を出力する。 Here, when it is determined in step 7 that a pedestrian in the area A 1 has been detected and the distance to the pedestrian is acquired in step 9 or step 11, as the distance to the pedestrian, The value acquired in step 9 or step 11 is output.

また、前記ステップ1又はステップ2において否定判断をした場合はステップ12に進み、画像センサ5及びECU7による画像認識に基づく物標の検出を実行する。ここで、画像認識において使用する歩行者の上半身のパターンの数Pは通常の通り、10であり、Nの値も通常の通り、3である。また、検出した各物標までの距離を、ミリ波センサ3を用いて測定する。   If a negative determination is made in step 1 or step 2, the process proceeds to step 12 where target detection based on image recognition by the image sensor 5 and the ECU 7 is executed. Here, the number P of pedestrian upper body patterns used in image recognition is 10 as usual, and the value of N is 3 as usual. Further, the distance to each detected target is measured using the millimeter wave sensor 3.

3.物標検出装置1が奏する効果
(1)物標検出装置1は、画像センサ5により取得した画像のうち、停止車両105と重なる領域A1の画像認識においては、歩行者の上半身のパターンの数Pを増加させ、歩行者の上半身(すなわち歩行者)を優先的に検出する。
3. Advantages of the target detection device 1 (1) In the image recognition of the area A 1 that overlaps the stopped vehicle 105 among the images acquired by the image sensor 5, the target detection device 1 counts the number of patterns of the upper body of the pedestrian. P is increased, and the upper body of the pedestrian (that is, the pedestrian) is detected preferentially.

そのため、図4に示すように、自車両103から見て、停止車両105の向こう側に歩行者109が存在し、画像センサ5により取得した画像中に、歩行者109の上半身のみが表れている場合でも、歩行者109を検出することができる。
(2)物標検出装置1は、画像センサ5により取得した画像のうち、停止車両105と重なる領域A1の画像認識においては、Nの値を通常よりも小さい値として、歩行者を検出する基準を緩くする。
Therefore, as shown in FIG. 4, the pedestrian 109 exists beyond the stopped vehicle 105 when viewed from the own vehicle 103, and only the upper body of the pedestrian 109 appears in the image acquired by the image sensor 5. Even in this case, the pedestrian 109 can be detected.
(2) The target detection device 1 detects a pedestrian by setting the value of N to a value smaller than normal in the image recognition of the area A 1 that overlaps the stopped vehicle 105 among the images acquired by the image sensor 5. Loose standards.

そのため、図4に示すように、自車両103から見て、停止車両105の向こう側に歩行者109が存在し、画像センサ5により取得した画像中に、歩行者109の上半身のみ表れている場合でも、歩行者109を検出することが容易になる。
(3)物標検出装置1は、自車両103から見て停止車両105の向こう側に歩行者109が存在し、ミリ波センサ3により歩行者109までの距離を測定することが困難な場合でも、停止車両105の位置及び長さに基づき、歩行者109の位置を推定することができる。
(4)物標検出装置1は、停止車両105の後端105aと側面105bとを検出することにより、停止車両105を検出する。そのことにより、停止車両を正確に検出することができる。
Therefore, as shown in FIG. 4, when the pedestrian 109 exists beyond the stopped vehicle 105 when viewed from the own vehicle 103 and only the upper body of the pedestrian 109 appears in the image acquired by the image sensor 5. However, it becomes easy to detect the pedestrian 109.
(3) The target detection device 1 has a pedestrian 109 on the other side of the stopped vehicle 105 when viewed from the own vehicle 103 and it is difficult to measure the distance to the pedestrian 109 with the millimeter wave sensor 3. Based on the position and length of the stopped vehicle 105, the position of the pedestrian 109 can be estimated.
(4) The target detection device 1 detects the stopped vehicle 105 by detecting the rear end 105a and the side surface 105b of the stopped vehicle 105. As a result, the stopped vehicle can be accurately detected.

4.変形例
(1)前記ステップ4において、領域A1での画像認識に用いる歩行者の上半身のパターンの数Pは30には限定されず、通常時の数より大きい任意の数とすることができる。
(2)前記ステップ5において、領域A1の画像認識でのNの値は1には限定されず、通常時の値より小さい任意の数とすることができる。
(3)前記ステップ1において、後端105aを検出したと判断する条件は、「画像センサ5及びECU7による画像認識によって、停止車両105の後端105aを検出すること」と、「ミリ波センサ3が停止車両105aの後端に対応する反射波を得ること」とのうちの一方であってもよい。
(4)領域A1は、停止車両105と重なる領域を含むとともに、その周辺も含む領域であってもよい。また、画像センサ5で取得した画像の全体を領域A1としてもよい。
<第2の実施形態>
本実施形態における物標検出装置1の構成、及び実行する処理は基本的には前記第1の実施形態と同様であるが、一部において相違する。以下では、相違点を中心に説明する。本実施形態の物標検出装置1は、図5のフローチャートに示す処理を実行する。この処理は、前記第1の実施形態における処理と対比して、前記ステップ5の処理が存在しないという点で相違し、ステップ101〜111の処理は、それぞれ、前記第1の実施形態におけるステップ1〜4、6〜12に対応する。
4). Modification (1) In step 4, the number P of pedestrian upper body patterns used for image recognition in the area A 1 is not limited to 30, and can be any number larger than the normal number. .
(2) In step 5, the value of N in the image recognition of the area A 1 is not limited to 1, and can be any number smaller than the normal value.
(3) In step 1, the condition for determining that the rear end 105a has been detected is that "the rear end 105a of the stopped vehicle 105 is detected by image recognition by the image sensor 5 and the ECU 7" and "millimeter wave sensor 3 May obtain the reflected wave corresponding to the rear end of the stopped vehicle 105a.
(4) The region A 1 may include a region that overlaps with the stopped vehicle 105 and a region that includes the periphery thereof. The entire image acquired by the image sensor 5 may be set as the area A 1 .
<Second Embodiment>
The configuration of the target detection device 1 and the processing to be executed in the present embodiment are basically the same as those in the first embodiment, but are partially different. Below, it demonstrates centering around difference. The target detection apparatus 1 according to the present embodiment executes the processing shown in the flowchart of FIG. This processing is different from the processing in the first embodiment in that the processing in step 5 does not exist, and the processing in steps 101 to 111 is step 1 in the first embodiment, respectively. Corresponding to ~ 4, 6-12.

すなわち、本実施形態では、画像センサ5により取得した画像のうち、停止車両105と重なる領域A1の画像認識においても、Nの値を通常の値(3)のままとする。
本実施形態の物標検出装置1は、Nの値の変更に起因する効果を除き、前記第1の実施形態の場合と略同様の効果を奏することができる。
<第3の実施形態>
本実施形態における物標検出装置1の構成、及び実行する処理は基本的には前記第1の実施形態と同様であるが、一部において相違する。以下では、相違点を中心に説明する。本実施形態の物標検出装置1は、図6のフローチャートに示す処理を実行する。この処理は、前記第1の実施形態における処理と対比して、前記ステップ4の処理が存在しないという点で相違し、ステップ201〜211の処理は、それぞれ、前記第1の実施形態におけるステップ1〜3、5〜12に対応する。
That is, in the present embodiment, the value of N remains the normal value (3) in the image recognition of the area A 1 that overlaps the stopped vehicle 105 among the images acquired by the image sensor 5.
The target detection apparatus 1 of the present embodiment can achieve substantially the same effects as in the case of the first embodiment except for the effects resulting from the change of the value of N.
<Third Embodiment>
The configuration of the target detection device 1 and the processing to be executed in the present embodiment are basically the same as those in the first embodiment, but are partially different. Below, it demonstrates centering around difference. The target detection apparatus 1 according to the present embodiment executes the processing shown in the flowchart of FIG. This processing is different from the processing in the first embodiment in that the processing in step 4 does not exist, and the processing in steps 201 to 211 is step 1 in the first embodiment, respectively. Corresponding to ~ 3, 5-12.

すなわち、本実施形態では、画像センサ5により取得した画像のうち、停止車両105と重なる領域A1の画像認識においても、Pの値を通常の値(10)のままとする。
本実施形態の物標検出装置1は、Pの値の変更に起因する効果を除き、前記第1の実施形態の場合と略同様の効果を奏することができる。
That is, in the present embodiment, the value of P remains the normal value (10) in the image recognition of the area A 1 that overlaps the stopped vehicle 105 among the images acquired by the image sensor 5.
The target detection apparatus 1 of the present embodiment can achieve substantially the same effects as those of the first embodiment except for the effects resulting from the change in the value of P.

尚、本発明は前記実施の形態になんら限定されるものではなく、本発明を逸脱しない範囲において種々の態様で実施しうることはいうまでもない。
例えば、ミリ波センサ3の代わりに、他の波長のレーダ波を送受信して物標を検出する物標検出手段を用いてもよい。
In addition, this invention is not limited to the said embodiment at all, and it cannot be overemphasized that it can implement with a various aspect in the range which does not deviate from this invention.
For example, instead of the millimeter wave sensor 3, a target detection unit that detects a target by transmitting and receiving radar waves of other wavelengths may be used.

また、停止車両の存在を検出する方法は、他の方法(例えばインフラ情報により停止車両を検出する方法等)であってもよい。   In addition, the method for detecting the presence of the stopped vehicle may be another method (for example, a method for detecting the stopped vehicle based on infrastructure information).

1・・・物標検出装置、3・・・ミリ波センサ、5・・・画像センサ、
7・・・ECU、101・・・自動ブレーキ装置、103・・・自車両、
104・・・仮想直線、105・・・停止車両、105a・・・後端、
105b・・・側面、107・・・領域、109・・・歩行者
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Target detection apparatus, 3 ... Millimeter wave sensor, 5 ... Image sensor,
7 ... ECU, 101 ... automatic brake device, 103 ... own vehicle,
104 ... Virtual straight line, 105 ... Stopped vehicle, 105a ... Rear end,
105b ... side, 107 ... area, 109 ... pedestrian

Claims (7)

自車両(103)の周囲を撮像する撮像手段(5)と、
前記撮像手段により取得した画像から、所定の物標のパターンを用いた画像認識により前記物標を検出する物標検出手段(5、7)と、
自車両の周囲に存在する停止車両(105)を検出する停止車両検出手段(3、5、7)と、
を備え、
前記物標検出手段は、前記停止車両検出手段により前記停止車両を検出した場合、前記停止車両を検出しない場合よりも、前記画像のうち、少なくとも自車両から見て前記停止車両と重なる領域において、歩行者(109)を優先的に検出することを特徴とする物標検出装置(1)。
Imaging means (5) for imaging the periphery of the host vehicle (103);
Target detection means (5, 7) for detecting the target by image recognition using a predetermined target pattern from the image acquired by the imaging means;
Stop vehicle detection means (3, 5, 7) for detecting a stop vehicle (105) existing around the host vehicle;
With
The target detection means, when detecting the stopped vehicle by the stopped vehicle detection means, than in the case of not detecting the stopped vehicle, at least in the region overlapping with the stopped vehicle when viewed from the own vehicle, A target detection device (1) characterized by preferentially detecting a pedestrian (109).
前記物標検出手段は、前記停止車両検出手段により前記停止車両を検出した場合、前記停止車両を検出しない場合よりも、少なくとも前記重なる領域において、前記物標のパターンに含まれる歩行者の上半身のパターンを増すことを特徴とする請求項1に記載の物標検出装置。   When the stopped vehicle is detected by the stopped vehicle detecting unit, the target detecting unit detects the upper body of the pedestrian included in the target pattern at least in the overlapping region, compared to the case where the stopped vehicle is not detected. The target detection apparatus according to claim 1, wherein patterns are increased. 自車両(103)の周囲を撮像する撮像手段(5)と、
前記撮像手段により取得した画像から、所定の物標のパターンを用いた画像認識により前記物標を検出する物標検出手段(5、7)と、
自車両の周囲に存在する停止車両(105)を検出する停止車両検出手段(3、5、7)と、
を備え、
前記物標検出手段は、前記停止車両検出手段により前記停止車両を検出した場合、前記停止車両を検出しない場合よりも、前記画像のうち、少なくとも自車両から見て前記停止車両と重なる領域において、歩行者(109)を検出する基準を緩くすることを特徴とする物標検出装置(1)。
Imaging means (5) for imaging the periphery of the host vehicle (103);
Target detection means (5, 7) for detecting the target by image recognition using a predetermined target pattern from the image acquired by the imaging means;
Stop vehicle detection means (3, 5, 7) for detecting a stop vehicle (105) existing around the host vehicle;
With
The target detection means, when detecting the stopped vehicle by the stopped vehicle detection means, than in the case of not detecting the stopped vehicle, at least in the region overlapping with the stopped vehicle when viewed from the own vehicle, A target detection device (1) characterized by loosening a reference for detecting a pedestrian (109).
前記物標検出手段は、前記画像認識を複数回数実行し、その複数回の画像認識のうち、所定回数以上、同一の物標が認識された場合、その物標を検出するものであり、
前記歩行者を検出する基準を緩くするとは、前記所定回数の値を小さくすることであることを特徴とする請求項3に記載の物標検出装置。
The target detection means performs the image recognition a plurality of times, and detects the target when the same target is recognized more than a predetermined number of times in the plurality of image recognitions,
The target detection apparatus according to claim 3, wherein loosening a reference for detecting the pedestrian is to reduce the predetermined number of times.
前記停止車両検出手段は、前記物標検出手段、及び/又は、レーダ波を送受信して前記レーダ波を反射した物標を検出する手段(3)を用いて前記停止車両を検出することを特徴とする請求項1〜4のいずれか1項に記載の物標検出装置。   The stopped vehicle detecting means detects the stopped vehicle using the target detecting means and / or means (3) for detecting a target reflecting and reflecting the radar wave by transmitting and receiving a radar wave. The target detection apparatus according to any one of claims 1 to 4. 前記停止車両検出手段は、前記停止車両の後端(105a)と、前記後端から一定の位置関係にある前記停止車両の側面(105b)とを検出することにより、前記停止車両を検出することを特徴とする請求項1〜5のいずれか1項に記載の物標検出装置。   The stopped vehicle detection means detects the stopped vehicle by detecting a rear end (105a) of the stopped vehicle and a side surface (105b) of the stopped vehicle having a fixed positional relationship from the rear end. The target detection apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein: 前記物標検出手段により検出した歩行者が、自車両から見て、前記停止車両検出手段により検出した停止車両と同一の方位にある場合、前記停止車両の位置及び長さに基づき、前記歩行者の位置を推定する歩行者位置推定手段(3、5、7)を備えることを特徴とする請求項1〜6のいずれか1項に記載の物標検出装置。   When the pedestrian detected by the target detecting means is in the same direction as the stopped vehicle detected by the stopped vehicle detecting means when viewed from the own vehicle, the pedestrian is based on the position and length of the stopped vehicle. The target detection apparatus according to claim 1, further comprising pedestrian position estimation means (3, 5, 7) for estimating the position of the pedestrian.
JP2012264509A 2012-12-03 2012-12-03 Target detection device Active JP5790627B2 (en)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012264509A JP5790627B2 (en) 2012-12-03 2012-12-03 Target detection device
DE102013113054.2A DE102013113054B4 (en) 2012-12-03 2013-11-26 Target detection device for avoiding a collision between a vehicle and a target detected by a sensor mounted on the vehicle
KR1020130146022A KR101554892B1 (en) 2012-12-03 2013-11-28 Target detecting device for avoiding collision between vehicle and target captured by sensor mounted to the vehicle
CN201310631370.0A CN103852757B (en) 2012-12-03 2013-11-29 The object detecting device of the collision between the target that the sensor for avoiding vehicle and by being attached to vehicle is caught
US14/093,968 US9575176B2 (en) 2012-12-03 2013-12-02 Target detecting device for avoiding collision between vehicle and target captured by sensor mounted to the vehicle
US15/268,853 US10429502B2 (en) 2012-12-03 2016-09-19 Target detecting device for avoiding collision between vehicle and target captured by sensor mounted to the vehicle

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2012264509A JP5790627B2 (en) 2012-12-03 2012-12-03 Target detection device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014109943A true JP2014109943A (en) 2014-06-12
JP5790627B2 JP5790627B2 (en) 2015-10-07

Family

ID=51030528

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2012264509A Active JP5790627B2 (en) 2012-12-03 2012-12-03 Target detection device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5790627B2 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180079408A1 (en) * 2015-03-31 2018-03-22 Denso Corporation Object detection apparatus and object detection method
US10836381B2 (en) * 2016-02-10 2020-11-17 Denso Corporation Driving assistance device
US10953874B2 (en) 2017-12-22 2021-03-23 Denso Corporation Collision detection device

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005202678A (en) * 2004-01-15 2005-07-28 Nissan Motor Co Ltd Traveling support device
JP2008026985A (en) * 2006-07-18 2008-02-07 Toyota Motor Corp On-vehicle pedestrian detector
JP2008242571A (en) * 2007-03-26 2008-10-09 Honda Motor Co Ltd Object detection device
JP2009186260A (en) * 2008-02-05 2009-08-20 Nissan Motor Co Ltd Object detecting device and distance measuring method
JP2010218246A (en) * 2009-03-17 2010-09-30 Toyota Motor Corp Object identification device
JP2010257377A (en) * 2009-04-28 2010-11-11 Honda Motor Co Ltd Vehicle surroundings monitoring apparatus

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005202678A (en) * 2004-01-15 2005-07-28 Nissan Motor Co Ltd Traveling support device
JP2008026985A (en) * 2006-07-18 2008-02-07 Toyota Motor Corp On-vehicle pedestrian detector
JP2008242571A (en) * 2007-03-26 2008-10-09 Honda Motor Co Ltd Object detection device
JP2009186260A (en) * 2008-02-05 2009-08-20 Nissan Motor Co Ltd Object detecting device and distance measuring method
JP2010218246A (en) * 2009-03-17 2010-09-30 Toyota Motor Corp Object identification device
JP2010257377A (en) * 2009-04-28 2010-11-11 Honda Motor Co Ltd Vehicle surroundings monitoring apparatus

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180079408A1 (en) * 2015-03-31 2018-03-22 Denso Corporation Object detection apparatus and object detection method
US10668919B2 (en) * 2015-03-31 2020-06-02 Denso Corporation Object detection apparatus and object detection method
US10836381B2 (en) * 2016-02-10 2020-11-17 Denso Corporation Driving assistance device
US10953874B2 (en) 2017-12-22 2021-03-23 Denso Corporation Collision detection device

Also Published As

Publication number Publication date
JP5790627B2 (en) 2015-10-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10429502B2 (en) Target detecting device for avoiding collision between vehicle and target captured by sensor mounted to the vehicle
CN105128836B (en) Autonomous emergency braking system and the wherein method of identifying rows people
US9623869B2 (en) Vehicle driving support control apparatus
US9223311B2 (en) Vehicle driving support control apparatus
JP5910046B2 (en) Obstacle detection device
JP5371273B2 (en) Object detection device, periphery monitoring device, driving support system, and object detection method
JP5855272B2 (en) Method and apparatus for recognizing braking conditions
US10665107B2 (en) Moving object control apparatus and method of controlling moving object
JP4857839B2 (en) Object detection device
US10960877B2 (en) Object detection device and object detection method
US11086007B2 (en) Target detection device
JP2006284293A (en) Device and method for detecting target for car
JP6394228B2 (en) Object detection device
JP2008037361A (en) Obstacle recognition device
JP2013019684A (en) Vehicle periphery monitoring device
JP2014102703A (en) Collision determination device and collision avoidance system
JP5233696B2 (en) Lane boundary detection device, boundary detection program, and departure warning device
JP2014102165A (en) Target determination device
JP6432538B2 (en) Collision prediction device
JP5790627B2 (en) Target detection device
JP2012164275A (en) Image recognition apparatus
JP5783163B2 (en) Target detection device
WO2017164017A1 (en) Vehicle detection device
JP2008040819A (en) Obstacle recognition device
JP5717416B2 (en) Driving support control device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20140528

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20141020

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20141028

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20141218

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150707

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150720

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 5790627

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250