JP2014164426A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両の作動状態に起因する環境条件の変化に応じて、画像認識による検出対象物の検出性能を向上させる。
【解決手段】検出対象物の基準データが記述された認識辞書と、撮像された入力画像から認識辞書を用いて検出対象物を認識する画像認識手法とを、記憶部に複数種類記憶しておく。演算処理部１０は、灯火装置等の作動状態を判断する（Ｓ１０２）。つぎに、記憶部に記憶されている認識辞書及び画像認識手法の中から、Ｓ１０２で判断した作動状態に応じて、入力画像に対する画像認識処理に用いる認識辞書及び画像認識手法を選択する（Ｓ１０４）。そして、Ｓ１０４で選択した認識辞書及び画像認識手法を用いた画像認識処理を行うことで、入力画像の中から検出対象物を検出する（Ｓ１０６）。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像認識用の辞書を用いて入力画像から検出対象物を検出する物体検出装置に関する。

従来、例えば車両の前方や後方に存在する人や他車両等の検出対象物を検出する技術として、カメラ等により撮像された画像（入力画像）に対し、検出対象物の基準データが記述された認識辞書を用いて、所定の画像認識アルゴリズムによる画像認識を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、天気や気温等の外界情報に応じて、人の存在を認識するための基準パターンを設定することにより、人の存在を認識する技術が記載されている。

特開２００５−２５９０３１号公報

検出対象物の画像認識に用いられる認識辞書は、所定の環境条件を想定して予め作成されたものである。しかしながら、入力画像を撮像したときの環境条件が、認識辞書を作成したときに想定された環境条件とかけ離れていると、その認識辞書を用いた認識結果におけるロバスト性が低下し、検出対象物の検出性能が低下するという問題がある。

上記先行技術では、天気や気温等の外界情報の変化に応じて、認識に用いる基準パターンを設定することで検出性能を向上できるとされている。一方、車両に搭載される物体検出装置においては、前出のような外界情報だけでなく、自車両の作動状態によって作り出される影響による環境条件の変化に検出対象物の検出性能が左右されるといった問題がある。

例えば、昼間に自車両がヘッドライトを点灯していない状況下では、歩行者は全体が明るく見えやすいが、夜間に自車両がヘッドライトを点灯している状況下では、歩行者の下半身が明るく見えやすく、上半身が暗く見え難いといった具合に、検出対象物の視認性が変化する。このような灯火類の照射といった、自車両の作動状態によって作り出される影響により検出対象物周辺の環境条件が様々に変化する入力画像に対して、同一条件の認識辞書や画像認識手法を用いても、安定した検出性能を発揮できない可能性がある。

本発明は、上記問題を解決するためになされたものであり、自車両の作動状態に起因する環境条件の変化に応じて、画像認識による検出対象物の検出性能を向上させるための技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するためになされた本発明は、車両に搭載される物体検出装置に関する。本発明の物体検出装置は、記憶手段と、第１取得手段と、選択手段と、検出手段とを備える。記憶手段は、検出対象物の基準データが記述された認識辞書と、認識辞書を用いて撮像手段により撮像された入力画像から検出対象物を認識するための画像認識手法とを記憶し、かつ認識辞書及び画像認識手法の少なくとも何れかを複数種類記憶する。なお、ここでいう画像認識手法とは、認識辞書を用いる画像認識処理のアルゴリズムや、画像認識処理を行う事前に入力画像の明るさや色を調節するといった画像補正を含む概念である。

第１取得手段は、車両の灯火装置の作動状態を取得する。選択手段は、記憶手段に記憶されている認識辞書及び画像認識手法の中から、第１取得手段により取得された灯火装置の作動状態に応じて、入力画像に対する画像認識処理に用いる認識辞書及び画像認識手法を選択する。そして、検出手段は、選択手段により選択された認識辞書及び画像認識手法を用いた画像認識処理を行うことで、入力画像の中から検出対象物を検出する。

本発明では、検出対象物の画像認識に用いる認識辞書及び画像認識手法の少なくとも何れかを、車両の灯火装置の作動状態に応じて切替えることができる。例えば、ヘッドライドのオン・オフといった点灯状態別に、好適な検出結果の得られる認識辞書や画像認識手法を複数種類用意しておき、その時々のヘッドライトの点灯状態に対応する好適な認識辞書や画像認識手法を選択することが考えられる。このようにすることで、灯火装置の作動状態に起因する環境条件の変化に応じて、画像認識による検出対象物の検出性能を向上させることができる。

物体検出システムの概略構成を示すブロック図。 （ａ）複数の認識辞書と画像認識手法の一例を示す説明図。（ｂ）作動状態別の選択パターンの一例を示す説明図。 対象物検出処理の手順を示すフローチャート。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本発明は下記の実施形態に限定されるものではなく様々な態様にて実施することが可能である。
［物体検出システムの構成の説明］
実施形態の物体検出システムは、車両等に搭載され、車両の前方に存在する人や車両、標識等の特定の検出対象物を検出するために用いられる。図１に示すように、物体検出システムは、物体検出装置１を備え、この物体検出装置１に対して、画像入力部２、車両情報入力部３、及び、検出結果出力部４等を接続して構成されている。

物体検出装置１は、検出対象物を記述した認識辞書を用いた画像認識処理によって入力画像の中から検出対象物の画像を検出する画像処理装置であり、演算処理部１０と記憶部１１とを備える。

演算処理部１０は、図示しないＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，出入力インタフェース等を備えた情報処理装置で構成され、画像入力部２からの入力画像を処理して検出対象物の検出結果を出力する。演算処理部１０は、検出対象物の認識辞書を用いた周知の画像認識の手法により入力画像中の検出対象物の画像を検出する。本発明の特徴として、演算処理部１０は、予め用意されている複数種類の認識辞書及び画像認識手法の中から、車両のヘッドライト及びワイパーの作動状態に応じた最適な認識辞書及び画像認識手法を選択して、入力画像に対する画像認識を行う。なお、詳細な処理手順については後述する。

記憶部１１は、検出対象物の基準データを記述した認識辞書や、認識辞書を用いて画像認識処理を行う手法（アルゴリズムや画像補正）に関するプログラム等を記憶する記憶装置である。本実施形態では、同じ検出対象物について異なる環境条件で作成された複数種類の認識辞書が、記憶部１１に記憶されているものとする。これらの認識辞書は、車両のヘッドライトの点灯の有無やワイパーの作動の有無といった、車両の作動状態によって作り出される検出対象物周辺の環境条件の変化に応じて、画像の明るさ、コントラスト、色彩、鮮明さ等が変更されている。

また、記憶部１１には、検出対象物に対する認識特性の異なる複数種類の画像認識手法を記述したプログラムが記憶されているものとする。これらの画像認識手法には、認識辞書と入力画像との幾何学情報の類似度に基づく画像認識のアルゴリズムや、画素の平均値やヒストグラムといった、画素値の類似度に基づく画像認識のアルゴリズム等、画像認識の仕組みの異なる複数の認識アルゴリズムが含まれる。また、認識アルゴリズムによる画像認識処理の検出率を向上させるために、画像認識書の事前に入力画像の明るさ、コントラスト、色彩、鮮明さ等を調節する画像補正も含まれる。

複数種類の認識辞書及び画像認識手法の一例を図２（ａ）に示す。図２（ａ）の事例では、ヘッドライドの作動の有無やワイパーの作動の有無による、検出対象物（人物）の明るさや鮮明さ等の環境条件が異なる状況を想定して作成された複数の認識辞書ａ〜ｃ，ａ´〜ｃ´が用意されている。また、画像認識手法として、異なる認識アルゴリズムα，βと、画像補正とが用意されている。

そして、本実施形態では、図２（ｂ）に例示されるように、ヘッドライト及びワイパーの作動状態別に、入力画像に対する画像認識に用いる認識辞書及び画像認識手法の組合せを示す選択パターンが、テーブルとして記憶部１１に予め定義されているものとする。これらの選択パターンは、各認識辞書の作成に適用された環境条件や、入力画像の明るさや鮮明さ等の環境条件の違いに対する各画像認識アルゴリズムの認識特性を考慮して、実験やシミュレーション等によって最適な検出性能を得られるように設計されている。

一例として、ヘッドライトがオフ（又はオン）の状態のときには、ヘッドライトが消灯（又は点灯）している環境条件を模して作成された認識辞書を用いると共に、そのような環境条件において好適な検出性能が得られる認識アルゴリズムを用いることが考えられる。あるいは、ワイパーがオフ（又はオン）の状態のときには、ワイパーが停止（又は作動）している環境条件を模して作成された認識辞書を用いると共に、そのような環境条件において好適な検出性能の得られる認識アルゴリズムを用いることが考えられる。また、強い降水によりワイパーが速く動作しているとき等、入力画像の鮮明さが著しく低下すると想定される条件下では、事前に入力画像の明るさやコントラスト、シャープネス等を調整する画像補正を加えることも考えられる。

図２（ｂ）に例示されるテーブルでは、ヘッドライトにおけるオフ、ロービーム、ハイビームの各点灯状態と、ワイパーにおけるオフ、低速、高速の各作動状態との組合せについて、それぞれ選択パターンが定義されている。なお、上述のような選択パターンは一例であり、ヘッドライト以外の補助灯の作動状態や、ワイパーの動作速度等を考慮した詳細な条件を想定して、更に多様な選択パターンを設計することも可能である。

図１の説明に戻る。画像入力部２は、車両の前方を撮影する車載カメラ等で構成される。画像入力部２によって撮影された画像は、入力画像として物体検出装置１の演算処理部１０に入力される。

車両情報入力部３は、車両に設備された灯火装置及び前窓のワイパーの作動状態を特定するための各種情報を物体検出装置１に入力する車載機器類である。具体的には、灯火装置の点滅を操作するためのライトスイッチ、及び、ワイパーを操作するためのワイパースイッチ等が挙げられる。検出結果出力部４は、物体検出装置１による検出対象物の検出結果に応じて、例えば、人や車両が存在する旨の警報を運転者に対して提示したり、車両制御を行う車載機器である。この種の車載機器としては、車両の走行安全システムや運転支援システムの制御装置等が例示される。

［対象物検出処理の説明］
物体検出装置１の演算処理部１０が実行する対象物検出処理の手順について、図３のフローチャートを参照しながら説明する。

Ｓ１００では、演算処理部１０は、車両情報入力部３からライトスイッチ及びワイパースイッチの作動状態を示す車両情報を取得する。ライトスイッチの作動状態を示す情報としては、オン、オフ、ハイビーム、ロービーム等が挙げられる。また、ワイパースイッチの作動状態を示す情報としては、オン、オフ、動作速度、動作間隔等が挙げられる。

Ｓ１０２では、演算処理部１０は、Ｓ１００で取得した車両情報に基づいてヘッドライト及びワイパーの作動状態を判断する。次のＳ１０４では、演算処理部１０は、Ｓ１０２で判断したヘッドライト及びワイパーの作動状態に基づいて、画像入力部２からの入力画像に対する画像認識処理に用いる認識辞書及び画像認識手法を選択する。具体的には、図２（ｂ）に例示されるテーブルを参照し、現在のヘッドライト及びワイパーの作動状態に該当する選択パターンを特定することで、画像認識処理に用いる認識辞書及び画像認識手法を決定する。

次のＳ１０６では、演算処理部１０は、Ｓ１０４で選択した認識辞書及び画像認識手法を用いて、画像入力部２からの入力画像に対して画像認識処理を実行し、入力画像内の検出対象物を検出する。具体的には、選択した認識辞書を用いて入力画像を走査しながら、入力画像の所定領域ごとに選択した画像認識手法の認識アルゴリズムに従った画像認識を行う。また、選択した画像認識手法に画像補正が含まれる場合、その画像補正方法に従って、事前に入力画像に対する補正を行った上で画像認識を行う。そして、Ｓ１０８では、演算処理部１０は、Ｓ１０６の画像認識処理において得られた検出対象物に関する検出結果を、検出結果出力部４に出力する。

［効果］
実施形態の物体検出装置１によれば、以下の効果を奏する。
検出対象物の画像認識に用いる認識辞書及び画像認識手法を、車両の灯火装置（ヘッドライト）及びワイパーの作動状態に応じて切替えることができる。具体的には、ヘッドライド及びワイパーの作動状態別に、好適な検出結果の得られる認識辞書及び画像認識手法を複数種類用意しておき、その時々のヘッドライト及びワイパーの作動状態に対応する好適な認識辞書及び画像認識手法の組合せを選択する。このようにすることで、ヘッドライト等の灯火装置やワイパーの作動状態に起因する環境条件の変化に応じて、画像認識による検出対象物の検出性能を向上させることができる。

［変形例］
上述の実施形態では、認識辞書及び画像認識手法について、それぞれが複数種類用意されている事例について説明した。これに限らず、認識辞書のみを複数種類の中から選択可能にして、画像認識手法については１種類のみを固定的に用いるような構成であってもよい。あるいは、認識辞書については１種類のみを固定的に用いて、画像認識手法のみを複数種類の中から選択可能にするような構成であってもよい。

上述の実施形態では、灯火装置の作動状態として、ヘッドライトの点灯状態を考慮する事例について説明した。これに限らず、ヘッドライトの点灯状態に加え、車幅灯やフォグランプ等の補助灯の点灯状態や、ヘッドライトのレベリング状態等も併せて考慮して、最適な認識辞書及び画像認識手法を選択する構成であってもよい。

１…物体検出装置、１０…演算処理部、１１…記憶部、２…画像入力部、３…車両情報入力部、４…検出結果出力部。

Claims (3)

1. 車両に搭載される物体検出装置であって、
   検出対象物の基準データが記述された認識辞書と、前記認識辞書を用いて撮像手段により撮像された入力画像から検出対象物を認識するための画像認識手法とを記憶し、かつ前記認識辞書及び前記画像認識手法の少なくとも何れかを複数種類記憶する記憶手段（１１）と、
   前記車両の灯火装置の作動状態を取得する第１取得手段（１０，Ｓ１００，Ｓ１０２）と、
   前記記憶手段に記憶されている認識辞書及び画像認識手法の中から、前記第１取得手段により取得された灯火装置の作動状態に応じて、入力画像に対する画像認識処理に用いる認識辞書及び画像認識手法を選択する選択手段（１０，Ｓ１４）と、
   前記選択手段により選択された認識辞書及び画像認識手法を用いた画像認識処理を行うことで、入力画像の中から検出対象物を検出する検出手段（１０，Ｓ１０６）と、
   を備えることを特徴とする物体検出装置。
2. 請求項１に記載の物体検出装置において、
   前記車両のワイパーの作動状態を取得する第２取得手段（１０，Ｓ１００，Ｓ１０２）を更に備え、
   前記選択手段は、前記第１取得手段により取得された灯火装置の作動状態、及び前記第２取得手段により取得されたワイパーの作動状態に応じて、入力画像に対する画像認識処理に用いる認識辞書及び画像認識手法を選択すること、
   を特徴とする物体検出装置。
3. 請求項１又は請求項２に記載の物体検出装置において、
   前記記憶手段は、検出対象物の基準データが記述された複数種類の認識辞書と、前記認識辞書を用いて撮像手段により撮像された入力画像から検出対象物を認識するための１種類の画像認識手法とを記憶し、
   前記選択手段は、前記作動状態に応じて、前記複数の認識辞書の中から入力画像に対する画像認識処理に用いる認識辞書を選択し、
   前記検出手段は、前記選択手段により選択された認識辞書を用いて前記画像認識手法による画像認識処理を行うことで、入力画像の中から検出対象物を検出すること
   を特徴とする物体検出装置。