JP2017027430A - 動物種類判定装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】動物種類の判定を迅速に行うことができる動物種類判定装置を提供すること。
【解決手段】車両の周囲を撮像した画像に対して動物の種類毎に設定された動物画像パターンを用いてパターン認識を行い画像内の動物の種類を判定する動物種類判定装置であって、撮像部の撮像した画像に基づいて画像内の動物警戒標識に示された警戒対象動物の種類を認識し、警戒対象動物の種類が認識された場合に警戒対象動物の種類に対応する動物画像パターンの判定順位を上げて、その判定順位の順に動物画像パターンのパターン認識を行って画像内の動物の種類を判定する。
【選択図】図２

Description

本発明は、動物種類判定装置に関する。
従来、車両の周囲の動物を検出する装置として、特開２０１３−０９２９９２号公報に記載される装置が知られている。この公報に記載の装置は、車両周囲を撮像した画像から歩行者及び動物を検出し、検出した歩行者又は動物を警報対象として警報を行う。この装置では、動物が飛び出すおそれありの動物警戒標識を道路脇に検出した場合には、歩行者及び動物の両方を検出したときであっても、歩行者より動物を優先して警報対象としている。
特開２０１３−０９２９９２号公報
上述した装置においては、動物の種類の判定を行っていない。このため、上述した装置においては、動物の種類に応じた警報を行うことができない。しかしながら、動物の種類は多数存在するため、例えば、動物の種類毎に用意されたパターン（テンプレート）を順番にパターン認識を行うと、迅速な判定を行うことができない場合がある。
そこで、本技術分野において、動物種類の判定を迅速に行うことができる動物種類判定装置の開発が望まれている。
すなわち、本発明の一側面における動物種類判定装置は、車両に搭載され前記車両の周囲を撮像する撮像部と、前記撮像部の撮像した画像に対して動物の種類毎に予め設定された動物画像パターンを用いてパターン認識を行い前記画像内の動物の種類を判定する動物種類判定部と、前記撮像部の撮像した画像に基づいて前記画像内の動物警戒標識に示された警戒対象動物の種類を認識する標識認識部と、前記標識認識部により前記警戒対象動物の種類が認識された場合、前記警戒対象動物の種類に対応する前記動物画像パターンの判定順位を上げる判定順位更新部とを備え、前記動物種類判定部は、前記判定順位の順に前記動物画像パターンのパターン認識を行うことにより、前記画像内の動物の種類を判定するように構成される。この装置によれば、動物警戒標識に示された警戒対象動物について判定順位を上げてパターン認識を行うことにより、車両周囲に存在する可能性の高い動物のパターン認識が早期に行われる。これにより、動物種類判定の迅速化を図ることができる。
また、本発明の他の側面における動物種類判定装置は、車両に搭載され前記車両の周囲を撮像する撮像部と、前記撮像部の撮像した画像に対して動物の種類毎に予め設定された動物画像パターンを用いてパターン認識を行い、前記画像内の動物の種類を判定する動物種類判定部と、前記車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、予め設定された地域毎に警戒対象動物を関連付けた地域動物情報を記憶する地域動物情報記憶部と、前記位置情報と地域動物情報に基づいて前記車両の位置する地域において前記警戒対象動物が設定されているか否かを判定する警戒対象動物判定部と、前記警戒対象動物判定部により前記車両の位置する地域において前記警戒対象動物が設定されていると判定された場合、前記警戒対象動物の種類に対応する前記動物画像パターンの判定順位を上げる判定順位更新部とを備え、前記動物種類判定部は、前記判定順位の順に前記動物画像パターンのパターン認識を行うことにより前記画像内の動物の種類を判定するように構成される。この装置によれば、車両の位置する地域に設定される警戒対象動物について判定順位を上げてパターン認識を行うことにより、車両周囲に存在する可能性の高い動物のパターン認識が早期に行われる。これにより、動物種類判定の迅速化を図ることができる。
本発明によれば、動物種類の判定を迅速に行うことができる。
本発明の第一実施形態に係る動物種類判定装置を含む衝突回避支援装置の構成概要を示すブロック図である。 図１の動物種類判定装置の動物種類判定に用いられる動物画像パターンの判定順位の説明図である。 図１の動物種類判定装置における判定順位更新処理を示すフローチャートである。 図１の動物種類判定装置における動物種類判定処理を示すフローチャートである。 本発明の第二実施形態に係る動物種類判定装置の構成概要を示すブロック図である。 図５の動物種類判定装置における判定順位更新処理を示すフローチャートである。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
（第一実施形態）
図１は、本発明の第一実施形態に係る動物種類判定装置を含む衝突回避支援装置の構成概要を示すブロック図である。衝突回避支援装置１００は、車両に搭載され、車両周囲の動物と車両との衝突を回避するように車両の運転者に対し運転支援を行う装置である。本実施形態では、衝突回避支援装置１００は、動物種類判定装置１を含んでいる。動物種類判定装置１は、車両に搭載され、車両周囲にいる動物の種類を判定する装置である。ここでは、動物には歩行者などの人間は含まれない。
衝突回避支援装置１００は、ＥＣＵ［Electronic Control Unit］１０を備えている。ＥＣＵ１０は電子制御ユニットであり、ＣＰＵ［Central Processing Unit］、ＲＯＭ［Read Only Memory］及びＲＡＭ［Random Access Memory］を含むコンピュータを主体として構成されている。ＥＣＵ１０の詳細については、後述する。
ＥＣＵ１０には、車両外部情報センサ２、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信部３、車両内部情報センサ４、地図データベース５、ＨＭＩ［Human MachineInterface］７及びアクチュエータ８がそれぞれ接続されている。
車両外部情報センサ２は、車両の周辺情報である外部状況を検出する検出機器である。車両外部情報センサ２は、撮像部２１を含み、レーダー［Radar］、及びライダー［LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging］のうち少なくとも一つを含む。
撮像部２１は、車両周囲を撮像する撮像機器であり、撮像した画像情報をＥＣＵ１０へ出力する。撮像部２１は、例えば、車両のフロントガラスの裏側に設けられている。撮像部２１としては、カメラが用いられ、単眼カメラであってもよくステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。撮像部２１としてステレオカメラを用いる場合、撮像部２１は先行車両、障害物、歩行者等を含む立体物を検出する検出器として機能する。
レーダーは、電波（例えばミリ波）を利用して車両周囲の物体を検出する。レーダーは、電波を車両の周囲に送信し、物体で反射された電波を受信することで物体を検出する。レーダーは、検出した物体情報をＥＣＵ１０へ出力する。
ライダーは、光を利用して車両周囲の物体を検出する。ライダーは、光を車両の周囲に送信し、物体で反射された光を受信することで反射点までの距離を計測し、物体を検出する。ライダーは、検出した物体情報をＥＣＵ１０へ出力する。ライダー及びレーダーは、必ずしも重複して備える必要はない。
車両内部情報センサ４は、車両の走行状態を検出する検出機器である。車両内部情報センサ４は、車速センサを含む。車速センサは、車両の速度を検出する検出器である。車速センサとしては、例えば、車両の車輪又は車輪と一体に回転し又は同期して回転するドライブシャフト等の部材に対して設けられ、車輪の回転速度を検出する車輪速センサが用いられる。車速センサは、検出した車速情報（車輪速情報）をＥＣＵ１０に出力する。
車両内部情報センサ４は、加速度センサ及びヨーレートセンサのうち少なくとも一つを含んでもよい。加速度センサは、車両の加速度を検出する検出器である。加速度センサは、例えば、車両の前後方向の加速度を検出する前後加速度センサと、車両の横加速度を検出する横加速度センサとを含んでいる。加速度センサは、例えば、車両の加速度情報をＥＣＵ１０に出力する。ヨーレートセンサは、車両の重心の鉛直軸周りのヨーレート（回転角速度）を検出する検出器である。ヨーレートセンサとしては、例えばジャイロセンサを用いることができる。ヨーレートセンサは、検出した車両のヨーレート情報をＥＣＵ１０へ出力する。
地図データベース５は、地図情報を備えたデータベースである。地図データベースは、例えば、車両に搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］内に形成されている。地図情報には、例えば、道路の位置情報、道路形状の情報（例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等）、交差点及び分岐点の位置情報が含まれる。なお、地図データベースは、車両と通信可能な情報処理センター等の施設のコンピュータに記憶されていてもよい。
ＨＭＩ７は、車両の乗員（運転者を含む）と動物種類判定装置１と間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。ＨＭＩ７は、例えば、乗員に画像情報を表示するためのモニタ又はディスプレイパネル、音声出力のためのスピーカ、及び乗員が入力操作を行うための操作ボタン又はタッチパネル等を備えている。ＨＭＩ７は、無線で接続された携帯情報端末を利用して、乗員に対する情報の出力を行ってもよく、携帯情報端末を利用して乗員による入力操作を受け付けてもよい。
アクチュエータ８は、車両の車両制御を実行する装置である。アクチュエータ８は、スロットルアクチュエータ、ブレーキアクチュエータ、及び操舵アクチュエータを少なくとも含む。スロットルアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてエンジンに対する空気の供給量（スロットル開度）を制御し、車両の駆動力を制御する。
ブレーキアクチュエータは、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じてブレーキシステムを制御し、車両の車輪へ付与する制動力を制御する。ブレーキシステムとしては、例えば、液圧ブレーキシステムを用いることができる。操舵アクチュエータは、電動パワーステアリングシステムのうち操舵トルクを制御するアシストモータの駆動を、ＥＣＵ１０からの制御信号に応じて制御する。これにより、操舵アクチュエータは、例えば、運転者の操舵トルクに対してアシストトルクの出力を調整することで車両に出力される操舵トルクを制御する。操舵アクチュエータは、運転者の操舵トルクに関わらず、車両に出力される操舵トルクを制御してもよい。
ＥＣＵ１０は、外部状況認識部１１、走行状態認識部１３、動物候補判定部１４、動物種類判定部１５、標識認識部１６、判定順位更新部１７及び衝突回避制御部１８を備えている。
外部状況認識部１１は、車両外部情報センサ２の検出結果（例えば撮像部２１の画像情報、レーダーの物体情報、ライダーの物体情報等）に基づいて、車両の外部状況を認識する。外部状況は、例えば、車両に対する走行車線の白線の位置もしくは車線中心の位置及び道路幅、道路の形状（例えば走行車線の曲率、車両外部情報センサ２の見通し推定に有効な路面の勾配変化、うねり等）、車両の周囲の物体の状況（例えば、物体との距離、車両に対する物体の位置、車両に対する物体の移動方向、車両に対する物体の相対速度等）を含む。また、車両外部情報センサ２の検出結果と地図情報とを照合することにより、ＧＰＳ受信部３等で取得される車両の位置及び方向の精度を補ってもよい。外部状況認識部１１は、車両の周囲の物体を検出する物体検出部として機能する。物体としては、例えば、動物、他車両（自動二輪車を含む）、歩行者、自転車、障害物などが該当する。
走行状態認識部１３は、車両内部情報センサ４の検出結果（例えば車速センサの車速情報、加速度センサの加速度情報、ヨーレートセンサのヨーレート情報等）に基づいて、車両の走行状態を認識する。車両の走行状態には、例えば、車速、加速度、ヨーレートが含まれる。また、走行状態認識部１３は、車両の位置の時間的変化に基づいて、車両の走行方向を認識してもよい。
動物候補判定部１４は、撮像部２１の撮像した画像において動物候補があるか否かを判定する。例えば、動物候補判定部１４は、動物候補画像パターンを用いて周知の手法により画像内の動物候補の検出処理を行う。動物候補画像パターンは、動物候補を検出するための画像パターンであり、例えば、予めＥＣＵ１０に設定（記憶）されたものが用いられる。動物候補は、画像内において動物の種類の判定対象となる候補（物体）である。動物候補判定部１４は、動物候補画像パターンを用いることなく、周知の手法により画像内の動物候補を検出してもよい。動物候補判定部１４は、レーダーの検出した物体情報に基づいて、周知の手法により画像内に含まれる物体を検出した場合に、当該物体を動物候補として検出してもよい。
動物種類判定部１５は、撮像部２１の撮像した画像に対し、動物の種類毎に予め設定された動物画像パターンを用いてパターン認識を行い、画像内の動物の種類を判定する。動物画像パターンは、動物の種類を特定するための画像パターンであり、判定すべき動物の種類に応じて予めＥＣＵ１０に設定（記憶）されたものが用いられる。動物画像パターンは、動物の種類毎に用意される。各動物の種類において、動物の向き（正面、背面、左側面、右側面等）毎の動物画像パターンが用意されていてもよい。動物画像パターンは、例えば、動物の輪郭の情報を含んでいる。動物画像パターンは、例えば、動物の画像であってもよい。複数の動物画像パターン及び判定順位は、関連付けられてＥＣＵ１０に設定（記憶）されている。動物画像パターンの判定順位とは、動物種類判定の処理においてパターン認識を行う順番である。例えば判定順位が小さいほど先にパターン認識が行われる。動物種類判定部１５は、例えば、動物候補判定部１４により判定された動物候補の画像領域に対し、複数の動物画像パターンを用いて判定順位の順にパターン認識を行い、画像内の動物の種類を判定する。パターン認識の手法は、公知の手法を用いることができる。
標識認識部１６は、撮像部２１の撮像した画像に基づいて、その画像内の動物警戒標識に示された警戒対象動物の種類を認識する。例えば、標識認識部１６は、撮像部２１の撮像した画像について画像処理を行い、画像内の動物警戒標識を検出する。標識認識部１６は、検出した動物警戒標識の画像について画像処理を行い、動物警戒標識に図又は文字で示された警戒対象動物の種類を認識する。動物警戒標識は、動物の飛び出しに警戒又は注意を促す道路標識である。この動物警戒標識は、警戒すべき動物の種類によって多数の異なる道路標識がある。例えば、鹿、猪、熊、馬、牛、狸などの警戒対象動物についての動物警戒標識が存在する。標識認識部１６は、例えば、警戒対象動物の種類に対応する警戒動物画像パターンを用いて画像内の動物警戒標識を検出する共に、動物警戒標識に示された警戒対象動物の種類を認識する。警戒動物画像パターンは、動物警戒標識の検出及び動物警戒標識に示された警戒対象動物の種類の認識をするための画像パターンであり、予めＥＣＵ１０に設定（記憶）されたものが用いられる。警戒動物画像パターンは、動物警戒標識に示される動物の種類に応じてそれぞれ設定されていてもよい。
判定順位更新部１７は、標識認識部１６により警戒対象動物の種類が認識された場合、警戒対象動物の種類に対応する動物画像パターンの判定順位を上げる。一方、標識認識部１６により警戒対象動物の種類が認識されない場合、判定順位更新部１７は、動物画像パターンの判定順位を変更しない。
図２は、図１の動物種類判定装置の動物種類判定に用いられる動物画像パターンの判定順位の説明図である。例えば、鹿、猪、熊、馬、牛、狸について動物の種類を判定する場合、図２の（ａ）に示すように、動物種類判定部１５は、鹿の動物画像パターン６１、猪の動物画像パターン６２、熊の動物画像パターン６３、馬の動物画像パターン６４、牛の動物画像パターン６５、狸の動物画像パターン６６を用いて判定する。なお、図２の動物画像パターン６１〜６６は、動物種類判定に用いる動物画像パターンを模式的に図示したものである。図２の（ａ）では、各動物画像パターンに対応した判定順位を示している。この場合、鹿の動物画像パターン６１、猪の動物画像パターン６２、熊の動物画像パターン６３、馬の動物画像パターン６４、牛の動物画像パターン６５、狸の動物画像パターン６６の順に動物種類判定が行われる。なお、動物画像パターンの数は六つに限られず、判定する動物の種類の数に応じて動物画像パターンの数を設定すればよく、五つ以下であってもよく、七つ以上であってもよい。
ここで、標識認識部１６により警戒対象動物として牛が認識された場合、判定順位更新部１７により、警戒対象動物の種類に対応する牛の動物画像パターン６５の判定順位が上げられる。図２の（ｂ）に示すように、牛の動物画像パターン６５の判定順位が１番に上げられ、牛の動物画像パターン６５より判定順位が上位であった動物画像パターン６１〜６４の判定順位が一つずつ下げられている。牛の動物画像パターン６５の判定順位を上げることにより、動物種類判定の処理において、現在の車両位置において存在する可能性の高い牛のパターン認識が早期に行われる。図２では、警戒対象動物として認識された牛の動物画像パターン６５の判定順位が１番に上げているが、一つ上に又は二つ以上判定順位を上げてもよい。この場合であっても、判定順位が上がることで牛のパターン認識が早期に行われる。なお、図２の（ｂ）では、判定順位の順、すなわち、鹿の動物画像パターン６１、猪の動物画像パターン６２、熊の動物画像パターン６３、馬の動物画像パターン６４、牛の動物画像パターン６５、狸の動物画像パターン６６の順に用いられ、それぞれパターン認識が行われる。この場合、例えば、動物種類判定部１５は、鹿の動物画像パターン６１を用いたパターン認識において画像内の動物候補が鹿であると判定した場合、それ以降のパターン認識を行わずに動物種類判定の処理を終了する。
衝突回避制御部１８は、車両周囲の動物と車両が衝突する可能性がある場合に衝突回避の支援制御を行う。衝突回避制御部１８は、検出された動物に対し、衝突時間ＴＴＣ[Time To Collision]を演算する。この衝突時間ＴＴＣの演算は、例えば、車両から物体までの距離を相対速度で除することにより行われる。衝突回避制御部１８は、衝突時間ＴＴＣに基づいて、動物と車両が衝突する可能性を判定する。そして、衝突回避制御部１８は、動物と車両が衝突する可能性を判定した場合、車両の運転者に動物注意を促す報知を行い、必要に応じて制動制御又は操舵制御を実行する。例えば、衝突回避制御部１８は、ＨＭＩ７に制御信号を出力し、ＨＭＩ７のスピーカから動物の種類に応じた注意の音声もしくは警告音を出力させ、ＨＭＩ７のモニタに動物の種類に応じた警告メッセージを表示させる。また、衝突回避制御部１８は、アクチュエータ８に制御信号を出力し、動物との衝突を回避させるために、動物の種類に応じた制動制御又は操舵制御を実行する。なお、衝突回避制御部１８は、動物種類判定により判定された動物の種類に応じて衝突回避する必要があるか否かを判定し、当該動物に対し衝突回避する必要があると判定した場合に動物と車両が衝突する可能性があるか否かを判定してもよい。
なお、上述した外部状況認識部１１、走行状態認識部１３、動物候補判定部１４、動物種類判定部１５、標識認識部１６、判定順位更新部１７及び衝突回避制御部１８は、ＥＣＵ１０にそれぞれの機能を実現するソフトウェア又はプログラムを導入することにより構成すればよい。また、それらの一部又は全部をそれぞれ個別の電子制御ユニットにより構成してもよい。
以上、衝突回避支援装置１００について説明したが、本実施形態に係る動物種類判定装置１は、例えば、衝突回避支援装置１００のうち、車両外部情報センサ２（少なくとも撮像部２１）、外部状況認識部１１、走行状態認識部１３、動物候補判定部１４、動物種類判定部１５、標識認識部１６、判定順位更新部１７を含んでいる。なお、本実施形態に係る動物種類判定装置１は、走行状態認識部１３を含む必要はない。
次に、本実施形態に係る動物種類判定装置１の動作について説明する。
図３は、本実施形態に係る動物種類判定装置１における判定順位更新処理を示すフローチャートである。図３に示すフローチャートは、例えば、車両の衝突回避支援が開始された場合にＥＣＵ１０によって実行される。
まず、ステップＳ１０（以下、単に「Ｓ１０」と示す。それ以降のステップＳについても同様とする。）に示すように、車両が走行する道路に動物警戒標識があるか否かが判定される。例えば、標識認識部１６は、撮像部２１の撮像した画像に対し動物警戒標識を検出（探索）し、動物警戒標識があるか否かを判定する。Ｓ１０にて車両が走行する道路に動物警戒標識がないと判定された場合、図３の判定順位更新処理を終了する。
一方、Ｓ１０にて車両が走行する道路に動物警戒標識があると判定された場合、動物種類認識処理が行われる（Ｓ１２）。すなわち、標識認識部１６は、動物警戒標識に示される警戒対象動物の種類を認識する。例えば、標識認識部１６は、警戒対象動物を表す警戒動物画像パターンを用いて、画像内の動物警戒標識の領域をパターン認識することにより、警戒対象動物の種類を認識する。
そして、Ｓ１４に処理が移行し、判定順位更新処理が行われる。例えば、判定順位更新部１７は、標識認識部１６により警戒対象動物の種類が認識された場合、警戒対象動物の種類に対応する動物画像パターンの判定順位を上げる。なお、判定順位更新部１７は、認識された警戒対象動物の判定順位が１番である場合には、その判定順位を変更しない。Ｓ１４の処理が終了した場合、図３の判定順位更新処理を終了する。
ＥＣＵ１０は、フローチャートの処理が終了した場合、再びＳ１０から処理を繰り返す。ＥＣＵ１０は、車両の衝突回避支援が終了した場合、フローチャートの処理が終了したときであってもＳ１０から処理を繰り返さない。
図４は、本実施形態に係る動物種類判定装置１における動物種類判定処理を示すフローチャートである。図４に示すフローチャートは、例えば、車両の衝突回避支援が開始された場合にＥＣＵ１０によって実行される。
まず、Ｓ２０に示すように、車両周囲を撮像した画像内に動物候補があるか否かが判定される。すなわち、動物候補判定部１４は、撮像部２１の撮像した画像において動物候補があるか否かを判定する。例えば、動物候補判定部１４は、動物候補画像パターンを用いて周知の手法により画像内の動物候補の検出処理を行う。Ｓ２０にて画像内に動物候補がないと判定された場合、図４の動物種類判定処理を終了する。
一方、Ｓ２０にて画像内に動物候補があると判定された場合、動物種類判定処理が行われる（Ｓ２２）。すなわち、動物種類判定部１５は、Ｓ２０の動物候補判定処理により判定された動物候補の画像領域に対し、複数の動物画像パターンを用いて設定順位の順にパターン認識を行い、画像内の動物の種類を判定する。
例えば、図２の（ｂ）に示すように、動物画像パターンとして、牛の動物画像パターン６５、鹿の動物画像パターン６１、猪の動物画像パターン６２、熊の動物画像パターン６３、馬の動物画像パターン６４、狸の動物画像パターン６６の順に判定順位が設定されている場合、動物種類判定部１５は、その判定順位に従って動物画像パターンを用いて、パターン認識を行う。動物種類判定部１５は、画像内の動物の種類を判定した場合、それ以降のパターン認識を行わずにＳ２２の動物種類判定処理を終了する。例えば、動物種類判定部１５は、牛の動物画像パターン６５を用いたパターン認識において画像内の動物候補が牛であると判定した場合、それ以降のパターン認識を行わずにＳ２２の動物種類判定処理を終了する。
ＥＣＵ１０は、フローチャートの処理が終了した場合、再びＳ２０から処理を繰り返す。なお、Ｓ２２の動物種類判定処理により動物の種類を判定した動物候補については、繰り返し行われる動物種類判定処理の対象としない。ＥＣＵ１０は、車両の衝突回避支援が終了した場合、フローチャートの処理が終了したときであってもＳ２０から処理を繰り返さない。
衝突回避制御部１８は、図４に示す動物種類判定処理によって判定された動物の種類に応じて衝突回避処理を行う。例えば、衝突回避制御部１８は、ＨＭＩ７に制御信号を出力し、ＨＭＩ７のスピーカから動物の種類に応じた注意の音声もしくは警告音を出力させ、ＨＭＩ７のモニタに動物の種類に応じた警告メッセージを表示させる。また、衝突回避制御部１８は、アクチュエータ８に制御信号を出力し、動物との衝突を回避させるために、動物の種類に応じた制動制御又は操舵制御を実行する。
以上説明したように、本実施形態に係る動物種類判定装置１によれば、動物警戒標識に示された警戒対象動物について判定順位を上げてパターン認識を行うことにより、車両周囲に存在する可能性の高い動物のパターン認識が早期に行われる。これにより、動物種類判定の迅速化を図ることができる。
（第二実施形態）
図５は、本発明の第二実施形態に係る動物種類判定装置１ａの構成概要図である。本実施形態に係る動物種類判定装置１ａは、車両に搭載され車両周囲にいる動物の種類を判定する装置であり、第一実施形態に係る動物種類判定装置１とほぼ同様に構成されている。本実施形態に係る動物種類判定装置１ａは、警戒対象動物の情報を車両位置情報と地図データベースの情報に基づいて取得する点で、動物警戒標識の画像情報により警戒対象動物の情報を取得する第一実施形態に係る動物種類判定装置１と異なっている。本実施形態では、動物種類判定装置１ａを衝突回避支援装置１００において動物種類を判定する装置として用いる場合について説明する。
ＥＣＵ１０ａには、車両外部情報センサ２、ＧＰＳ［Global Positioning System］受信部３、車両内部情報センサ４、地図データベース５、ＨＭＩ７、アクチュエータ８がそれぞれ接続されている。車両外部情報センサ２（撮像部２１を含む）、車両内部情報センサ４、ＨＭＩ７及びアクチュエータ８については、第一実施形態で説明したものと同様なものを用いることができる。
ＧＰＳ受信部３は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、車両の位置（例えば車両の緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部３は、測定した車両の位置情報をＥＣＵ１０ａへ送信する。なお、ＧＰＳ受信部３に代えて、車両の緯度及び経度が特定できる他の手段を用いてもよい。また、車両の方位を測定する機能を持たせることは、センサの測定結果と後述する地図情報との照合のために好ましい。
地図データベース５は、地域動物情報記憶部５１を有している。地域動物情報記憶部５１は、予め設定された地域毎に警戒対象動物を関連付けた地域動物情報を記憶している。例えば、地域動物情報記憶部５１は、地域毎に車両走行に警戒すべき警戒対象動物、例えば鹿、牛などを設定し、地域動物情報を記憶している。地域によっては、警戒対象動物が記憶されていなくてもよいし、二以上の警戒対象動物が記憶されていてもよい。警戒対象動物が記憶されていない地域を車両が走行している場合にはパターン認識の判定順位は変更されないこととなる。また、二以上の警戒対象動物が記憶されている地域を車両が走行している場合にはそれらの警戒対象動物の判定順位がそれぞれ上げられる。同一地域に、二以上の警戒対象動物が設定されている場合には、各警戒対象動物の優先順位が予め決められている。
ＥＣＵ１０ａは、外部状況認識部１１、車両位置認識部１２、走行状態認識部１３、動物候補判定部１４、動物種類判定部１５、判定順位更新部１７、衝突回避制御部１８及び警戒対象動物判定部１９を備えている。外部状況認識部１１、走行状態認識部１３、動物候補判定部１４、動物種類判定部１５及び衝突回避制御部１８については、第一実施形態で説明したものと同様なものを用いることができる。
車両位置認識部１２は、ＧＰＳ受信部３で受信した車両の位置情報、及び地図データベース５の地図情報に基づいて、地図上における車両位置を認識する。車両位置認識部１２は、道路等の外部に設置されたセンサで車両の車両位置が測定され得る場合、このセンサから通信によって車両位置を取得してもよい。この車両位置認識部１２は、車両の位置情報を取得する位置情報取得部として機能する。
警戒対象動物判定部１９は、車両の位置情報と地域動物情報に基づいて、現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されているか否かを判定する。例えば、警戒対象動物判定部１９は、地域動物情報において車両に位置する地域に警戒対象動物が設定されている場合に現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていると判定し、地域動物情報において車両に位置する地域に警戒対象動物が設定されていない場合に現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていないと判定する。
判定順位更新部１７は、警戒対象動物判定部１９により車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されている場合、警戒対象動物の種類に対応する動物画像パターンの判定順位を上げる。一方、警戒対象動物判定部１９により車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていない場合、判定順位更新部１７は、動物画像パターンの判定順位を変更しない。
本実施形態に係る動物種類判定装置１ａは、例えば、衝突回避支援装置１００のうち、車両外部情報センサ２（少なくとも撮像部２１）、ＧＰＳ受信部３、地図データベース５（少なくとも地域動物情報記憶部５１）、外部状況認識部１１、車両位置認識部１２、走行状態認識部１３、動物候補判定部１４、動物種類判定部１５、標識認識部１６、判定順位更新部１７、警戒対象動物判定部１９を含んで構成される。なお、本実施形態に係る動物種類判定装置１ａは、走行状態認識部１３の設置を省略してもよい。
次に、本実施形態に係る動物種類判定装置１ａの動作について説明する。
図６は、本実施形態に係る動物種類判定装置１ａにおける判定順位更新処理を示すフローチャートである。この判定順位更新処理は、例えば、車両の衝突回避支援が開始された場合にＥＣＵ１０ａによって実行される。
まず、Ｓ３０に示すように、車両位置情報の取得処理が行われる。例えば、車両位置認識部１２は、ＧＰＳ受信部３で受信した車両の位置情報及び地図データベース５の地図情報に基づいて地図上における車両位置情報を取得する。
そして、Ｓ３２に処理が移行し、車両の位置する地域に警戒対象動物が設定されているか否かが判定される。例えば、警戒対象動物判定部１９は、車両の位置情報と地域動物情報に基づいて、現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されているか否かを判定する。例えば、警戒対象動物判定部１９は、地域動物情報において車両に位置する地域に警戒対象動物が設定されている場合に現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていると判定し、地域動物情報において車両に位置する地域に警戒対象動物が設定されていない場合に現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていないと判定する。Ｓ３２にて現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていないと判定された場合、動物種類判定の判定順位を変更する必要がないと判断され、図６の判定順位更新処理を終了する。
一方、Ｓ３２にて現在の車両の位置する地域において警戒対象動物が設定されていると判定された場合、判定順位更新処理が行われる。例えば、判定順位更新部１７は、現在の車両の位置する地域において設定されている警戒対象動物の種類に対応する動物画像パターンの判定順位を上げる。なお、判定順位更新部１７は、警戒対象動物の判定順位が１番である場合には、その判定順位を変更しない。Ｓ３４の処理を終えたら、図６の判定順位更新処理を終了する。
ＥＣＵ１０ａは、フローチャートの処理が終了した場合、再びＳ３０から処理を繰り返す。ＥＣＵ１０ａは、車両の衝突回避支援が終了した場合、フローチャートの処理が終了したときであってもＳ３０から処理を繰り返さない。
以上説明したように、本実施形態に係る動物種類判定装置１ａによれば、車両の位置する地域に設定される警戒対象動物について判定順位を上げてパターン認識を行うことにより、車両周囲に存在する可能性の高い動物のパターン認識が早期に行われる。これにより、動物種類判定の迅速化を図ることができる。
なお、上述した各実施形態は、本発明に係る動物種類判定装置の一側面についてそれぞれ説明したものであり、本発明に係る動物種類判定装置は上記実施形態に記載されたものに限定されない。本発明に係る動物種類判定装置は、各請求項に記載した要旨を変更しないように上記実施形態に係る動物種類判定装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
例えば、上述した第二実施形態に係る動物種類判定装置１ａにおいて、判定順位更新部１７は、動物種類判定における動物の判定順位を季節、時刻又は天候に応じて変更してもよい。例えば、地域動物情報記憶部５１は、各地域における季節、昼夜の区別、時刻又は天候毎に警戒対象動物を関連付けた地域動物情報を記憶していてもよい。判定順位更新部１７は、例えば、ＥＣＵ１０ａの内部タイマーから現在の季節、昼夜の区別、又は時刻を認識する。判定順位更新部１７は、地域動物情報記憶部５１の記憶する地域動物情報に基づいて、現在の車両の位置する地域で現在の季節、昼夜の区別、又は時刻に関して設定されている警戒対象動物の種類に対応する動物画像パターンの判定順位を上げる。この場合、季節、昼夜の区別、時刻又は天候に応じて現れる動物に対応して適切な動物種類の判定を行うことができる。
また、上述した各実施形態に係る動物種類判定装置１又は１ａは、衝突回避支援装置１００に用いられる場合について説明したが、その他の装置に用いるものであってもよい。動物種類判定装置１又は１ａは、車両の衝突回避支援ではなく、ドライバに対する警報にのみ用いてもよい。また、動物種類判定装置１又は１ａは、単独の装置として用いてもよい。
１，１ａ…動物種類判定装置、２…車両外部情報センサ、３…ＧＰＳ受信部、４…車両内部情報センサ、５…地図データベース、７…ＨＭＩ、８…アクチュエータ、１０，１０ａ…ＥＣＵ、１１…外部状況認識部、１２…車両位置認識部、１３…走行状態認識部、１４…動物候補判定部、１５…動物種類判定部、１６…標識認識部、１７…判定順位更新部、１８…衝突回避制御部、１９…警戒対象動物判定部。

Claims (2)

  1. 車両に搭載され、前記車両の周囲を撮像する撮像部と、
    前記撮像部の撮像した画像に対して、動物の種類毎に予め設定された動物画像パターンを用いてパターン認識を行い、前記画像内の動物の種類を判定する動物種類判定部と、
    前記撮像部の撮像した画像に基づいて、前記画像内の動物警戒標識に示された警戒対象動物の種類を認識する標識認識部と、
    前記標識認識部により前記警戒対象動物の種類が認識された場合、前記警戒対象動物の種類に対応する前記動物画像パターンの判定順位を上げる判定順位更新部と、を備え、
    前記動物種類判定部は、前記判定順位の順に前記動物画像パターンのパターン認識を行うことにより、前記画像内の動物の種類を判定する、
    動物種類判定装置。
  2. 車両に搭載され、前記車両の周囲を撮像する撮像部と、
    前記撮像部の撮像した画像に対して、動物の種類毎に予め設定された動物画像パターンを用いてパターン認識を行い、前記画像内の動物の種類を判定する動物種類判定部と、
    前記車両の位置情報を取得する位置情報取得部と、
    予め設定された地域毎に警戒対象動物を関連付けた地域動物情報を記憶する地域動物情報記憶部と、
    前記位置情報と地域動物情報に基づいて、前記車両の位置する地域において前記警戒対象動物が設定されているか否かを判定する警戒対象動物判定部と、
    前記警戒対象動物判定部により前記車両の位置する地域において前記警戒対象動物が設定されていると判定された場合、前記警戒対象動物の種類に対応する前記動物画像パターンの判定順位を上げる判定順位更新部と、を備え、
    前記動物種類判定部は、前記判定順位の順に前記動物画像パターンのパターン認識を行うことにより、前記画像内の動物の種類を判定する、
    動物種類判定装置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021036369A (ja) * 2019-08-30 2021-03-04 ダイハツ工業株式会社 車両案内システム
WO2023166646A1 (ja) * 2022-03-03 2023-09-07 日本電気株式会社 画像処理システム、画像処理方法及び非一時的な記録媒体

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6481520B2 (ja) * 2015-06-05 2019-03-13 トヨタ自動車株式会社 車両の衝突回避支援装置
US10887507B2 (en) 2017-11-01 2021-01-05 Objectvideo Labs, Llc Intelligent self-powered camera
DE102018212538A1 (de) * 2018-07-27 2020-01-30 Audi Ag Vorrichtung zur Erkennung von Personen im Umfeld eines Fahrzeuges
US11840260B2 (en) * 2020-08-03 2023-12-12 Autobrains Technologies Ltd Non-human animal crossing alert
US11410432B2 (en) * 2020-09-08 2022-08-09 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Methods and systems for displaying animal encounter warnings in vehicles
DE102020215684A1 (de) 2020-12-10 2022-06-15 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Servereinrichtung zur Erfassung von Umfelddaten
CN112885357A (zh) * 2021-01-13 2021-06-01 上海英粤汽车科技有限公司 一种通过语音识别动物类别的方法
CN113997855A (zh) * 2021-10-12 2022-02-01 上海洛轲智能科技有限公司 一种户外预警方法、装置、电子设备及计算机存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007249841A (ja) * 2006-03-17 2007-09-27 Toyota Motor Corp 画像認識装置
US20080162027A1 (en) * 2006-12-29 2008-07-03 Robotic Research, Llc Robotic driving system
JP2009122859A (ja) * 2007-11-13 2009-06-04 Toyota Motor Corp 物体検出装置
JP2010198166A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Honda Motor Co Ltd 車両の周辺監視装置
US20130101157A1 (en) * 2011-10-20 2013-04-25 International Business Machines Corporation Optimizing the detection of objects in images
JP2015215749A (ja) * 2014-05-09 2015-12-03 株式会社デンソー 車両用対象物検出装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003016429A (ja) * 2001-06-28 2003-01-17 Honda Motor Co Ltd 車両周辺監視装置
DE102006047777A1 (de) * 2006-03-17 2007-09-20 Daimlerchrysler Ag Virtuelles Spotlight zur Kennzeichnung von interessierenden Objekten in Bilddaten
JP4372804B2 (ja) * 2007-05-09 2009-11-25 トヨタ自動車株式会社 画像処理装置
JP2009204570A (ja) 2008-02-29 2009-09-10 Aisin Aw Co Ltd 野生動物対応ナビゲーションシステム
JP5333080B2 (ja) * 2009-09-07 2013-11-06 株式会社日本自動車部品総合研究所 画像認識システム
JP5441626B2 (ja) * 2009-11-06 2014-03-12 日立オートモティブシステムズ株式会社 車載用マルチアプリ実行装置
KR101410040B1 (ko) * 2010-12-08 2014-06-27 주식회사 만도 어린이 보행자 보호 장치 및 그의 어린이 보행자 보호 방법
JP5547160B2 (ja) * 2011-10-27 2014-07-09 本田技研工業株式会社 車両周辺監視装置
JP5885640B2 (ja) 2012-11-05 2016-03-15 本田技研工業株式会社 車両周辺監視装置
CN103336837A (zh) * 2013-07-15 2013-10-02 苏州市米想网络信息技术有限公司 多功能动物识别系统
US9626866B2 (en) * 2014-08-12 2017-04-18 Continental Automotive Systems, Inc. Active warning system using the detection of driver awareness of traffic signs

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007249841A (ja) * 2006-03-17 2007-09-27 Toyota Motor Corp 画像認識装置
US20080162027A1 (en) * 2006-12-29 2008-07-03 Robotic Research, Llc Robotic driving system
JP2009122859A (ja) * 2007-11-13 2009-06-04 Toyota Motor Corp 物体検出装置
JP2010198166A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Honda Motor Co Ltd 車両の周辺監視装置
US20130101157A1 (en) * 2011-10-20 2013-04-25 International Business Machines Corporation Optimizing the detection of objects in images
JP2015215749A (ja) * 2014-05-09 2015-12-03 株式会社デンソー 車両用対象物検出装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021036369A (ja) * 2019-08-30 2021-03-04 ダイハツ工業株式会社 車両案内システム
WO2023166646A1 (ja) * 2022-03-03 2023-09-07 日本電気株式会社 画像処理システム、画像処理方法及び非一時的な記録媒体

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