JP2017162281A - Moving body detection system and data consistency determination method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、移動体を検知し、その未来位置を予測する移動体検知システムおよびそのデータ整合性判定方法に関する。 The present invention relates to a mobile body detection system that detects a mobile body and predicts its future position, and a data consistency determination method thereof.
自動車における安全運転支援や自動運転などを目的として、車載カメラの視界に現れる歩行者や自転車などの移動体を画像認識し、その未来位置を予測し、衝突可能性が高いと判断される場合に、制動制御や警報などの回避処理を発動させる種々の移動体検知システムが開発されている(特許文献1,2参照)。
When it is judged that the possibility of a collision is high by recognizing a moving object such as a pedestrian or a bicycle that appears in the field of view of an in-vehicle camera for the purpose of safe driving support or automatic driving in a car, predicting its future position Various moving body detection systems that activate avoidance processing such as braking control and warning have been developed (see
このような移動体検知システムにおいて、2以上の移動体、例えば2人の歩行者が略同位置で重なり1人として認識される場合がある。このシステムの目的は移動体数を検知することではないので、移動体数の誤認自体は問題にならないが、各移動体の動きが異なる場合は、移動体の速度や位置情報を基にした未来位置の予測が適正に行われず、回避処理の誤作動(不必要な場面での発動)を生じる虞がある。 In such a moving body detection system, two or more moving bodies, for example, two pedestrians may overlap and be recognized as one person at substantially the same position. The purpose of this system is not to detect the number of moving objects, so the misidentification of the number of moving objects is not a problem, but if the movement of each moving object is different, the future based on the speed and position information of the moving object There is a possibility that the position is not properly predicted and malfunction of the avoidance process (invoking in an unnecessary scene) may occur.
特許文献1には、ステレオカメラを用いることで、左右の視差の差から2物体の重なりを検出する方法が開示されている。しかし、これは元々奥行き方向に差がある場合にのみ適用できる方法であり、奥行の差が小さい場合には適用できない。
特許文献2では、静止画を対象とし、画像認識段階で歩行者候補の幅を歩行者数推定に用いる方法が開示されている。しかし、静止画(動画の場合は1フレームの画像)の横幅に単純に閾値を設け、1人と2人以上を識別するので、「1人」と定義される幅より小さい幅では識別できない。しかも、測定誤差を考慮すると、閾値は歩行者1人分の平均的な幅より大きい値に設定せざるを得ず、識別可能な範囲はさらに限られることになる。
当然ながら、検出判定に要する時間(画像フレーム数)を増加させることによって検出精度を向上できる余地はあるが、安全運転支援や自動運転における移動体検知および衝突回避においては、上記に伴う応答性の低下は好ましくなく、装置への負荷やコストの点からも、簡素で応答性の高い実用的な対策が望まれることとなった。 Naturally, there is room for improvement in detection accuracy by increasing the time required for detection determination (number of image frames), but in the case of safe driving support and mobile object detection and collision avoidance in automatic driving, the responsiveness associated with the above is required. The decrease is not preferable, and a simple and highly responsive practical measure is desired from the viewpoint of load and cost on the apparatus.
本発明は、上記のような実状に鑑みてなされたものであって、その目的は、2以上の移動体を単独と認識することによる誤作動を低負荷かつ低コストにて防止できる移動体検知システムおよびデータ整合性判定方法を提供することにある。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and its object is to detect a moving body that can prevent malfunction caused by recognizing two or more moving bodies as a single unit at low load and low cost. To provide a system and a data consistency determination method.
上記課題を解決するために、本発明者が鋭意検討した結果、2以上の移動体を単独と認識する場合には、(i)略同位置にある2以上の移動体を単独の移動体として認識する第1の場合(図10)と、(ii)略同位置にある2以上の移動体をフレームごとに異なる何れか一方の移動体として認識する第2の場合(図11)が存在することが分かった。 In order to solve the above-mentioned problems, the present inventor has intensively studied and, as a result, when two or more moving bodies are recognized as single, (i) two or more moving bodies at substantially the same position are regarded as a single moving body. There are a first case of recognition (FIG. 10) and (ii) a second case of recognition of two or more moving bodies at substantially the same position as one of the different moving bodies for each frame (FIG. 11). I understood that.
上記第1の場合は、例えば、図10(a)(b)に示すように、時系列で前後関係にあるフレーム1,2において、進行方向前側の歩行者62に対して、検知されるデータ上の重心位置60pは、図中左寄りとなっているため、この間の重心位置の移動速度は、歩行者62の実際の速度より大きな値がフレーム1と2の差から計算され、予測速度も大きくなる。
In the first case, for example, as shown in FIGS. 10A and 10B, data detected for the
一方、上記第2の場合は、図11(a)(b)に示すように、時系列で前後関係にあるフレーム1,2において、検知されるデータ上の重心位置70pが、左側の歩行者72から右側の歩行者71に変わることによって、この間の重心位置の移動速度は、歩行者71の実際の速度より大きな値がフレーム1と2の差から計算され、予測速度も大きくなる。
On the other hand, in the second case, as shown in FIGS. 11 (a) and 11 (b), in the
上記のように予想速度が大きく計算される場合、本来衝突可能性が低いにも拘わらず、回避処理が発動されてしまう虞がある。一方、2人の歩行者の位置関係が各図において逆の場合は、予想速度が小さく計算され、回避処理が発動されない虞がある。 When the predicted speed is calculated to be large as described above, there is a possibility that the avoidance process is activated even though the possibility of collision is low. On the other hand, when the positional relationship between the two pedestrians is opposite in each figure, the predicted speed is calculated to be small, and the avoidance process may not be activated.
しかし、上記第1の場合は、検知されるデータ上の幅60wが変化する。上記第2の場合は、検知されるデータ上の幅70wは変化しないが、速度が不連続的に変化する。したがって、それぞれの場合を想定したデータ整合性判定を行うことで、応答性を損なわずにエラーを検出でき、誤作動を防止できるという知見を得て本発明に想到した。
However, in the first case, the
すなわち、本発明は、自車両の進行方向の画像を撮像する撮像手段(11)と、前記画像から移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を出力する画像処理手段(12)と、前記各移動体の位置、幅、速度に基づいて前記各移動体の未来位置を予測する手段(21)とを備えた移動体検知システムにおいて、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶する記憶手段(20)と、前記各移動体の現在フレームにおける幅を、前記記憶手段に記憶された直前の1ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第1の比較判定手段とを含むデータ整合性判定手段(22)を備えたことを特徴とする。
That is, the present invention provides an image pickup means (11) for picking up an image of the traveling direction of the host vehicle, and an image processing means (12) for extracting the moving body from the image and outputting the position, width and speed of each moving body. And a mobile body detection system comprising means (21) for predicting the future position of each mobile body based on the position, width, and speed of each mobile body,
Storage means (20) for storing the position and width of each mobile object in time series, and comparing the width of each mobile object in the current frame with the width in one or more immediately preceding frames stored in the storage means. If the change in the width is equal to or greater than the threshold, the data consistency determining means (22) including the first comparison determining means for determining that the moving body is composed of a plurality of moving bodies is provided.
上記構成では、各移動体の現在フレームにおける幅を、既に記録されている直前の1ないし複数フレームにおける幅と比較し、その変化を検出するので、各移動体の幅の個体差の影響を受けることもなく、変化の割合や絶対値が閾値以上であれば直ちにデータ整合性がない、すなわち、当該移動体データが複数の移動体を含んでいると判定でき、単に幅に閾値を持たせただけの場合よりも精度よく検出でき、応答性に優れた移動体検知システムを低コストで構成できる利点がある。 In the above configuration, the width of each moving body in the current frame is compared with the width in one or more immediately preceding frames that have already been recorded, and the change is detected, so that it is affected by individual differences in the width of each moving body. If the rate of change or absolute value is equal to or greater than the threshold value, there is no immediate data consistency, that is, it can be determined that the moving object data includes a plurality of moving objects, and the width is simply given a threshold value. Therefore, there is an advantage that a mobile body detection system that can detect with higher accuracy than the case of only the above and has excellent response can be configured at low cost.
本発明において、前記データ整合性判定手段(22)は、前記各移動体の速度を時系列で記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが2以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第2の比較判定手段とをさらに含むことが好適である。 In the present invention, the data consistency determination means (22) detects a speed distribution peak in a predetermined number of frames immediately before the storage means for storing the speed of each moving body in time series and the storage means. If the peak is 2 or more, it is preferable to further include a second comparison / determination unit that determines that the moving body is composed of a plurality of moving bodies.
上記構成では、各移動体の直前の所定数フレームにおける速度分布に複数のピークが検出された場合、2以上の移動体間での検出対象(重心位置)の瞬間的な移動に伴う低頻度かつ高速な速度ピーク、不連続的な速度変化を生じていると見做し、直ちにデータ整合性がない、当該移動体データが複数の移動体を含んでいると判定でき、一層高精度で応答性に優れた移動体検知システムを構成できる利点がある。 In the above configuration, when a plurality of peaks are detected in the velocity distribution in a predetermined number of frames immediately before each moving body, the frequency is low due to the instantaneous movement of the detection target (center of gravity position) between two or more moving bodies. Assuming that high-speed velocity peaks and discontinuous velocity changes have occurred, it is possible to immediately determine that the mobile data does not have data consistency, and that the mobile data contains multiple mobile objects, making it more accurate and responsive. There is an advantage that it is possible to construct a moving body detection system excellent in the above.
本発明において、前記第1の比較判定手段は、前記各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、前記幅の変化が前記閾値よりも小さい第2の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定するように構成されていることが好適である。 In the present invention, when the position of each moving body in the current frame and the position in the immediately preceding frame are not substantially changed, the first comparison / determination means has a width change smaller than the threshold value. If the threshold is 2 or more, it is preferable that the mobile body is configured to be determined to be composed of a plurality of mobile bodies.
上記構成では、各移動体の位置が変化していないにも拘わらず幅の変化が検出される場合は、複数の移動体を含んでいる可能性が極めて高いので、より小さな閾値にて、直ちにデータ整合性がない、当該移動体データが複数の移動体を含んでいると判定でき、このケースにおける応答性をさらに高めることができる。 In the above configuration, when a change in the width is detected even though the position of each moving body has not changed, it is highly possible that the moving body includes a plurality of moving bodies. It can be determined that there is no data consistency and the moving body data includes a plurality of moving bodies, and the responsiveness in this case can be further improved.
なお、以上述べた本発明の移動体検知システムにおいて、移動体の未来位置を予測する手段(21)、データ整合性判定手段(22)、および、それを構成する各比較判定手段は、それぞれに規定された手順を記録したプログラムを実行可能なコンピューター(CPU,メモリ、I/F)で構成されることが想定されている。 In the mobile body detection system of the present invention described above, the means (21) for predicting the future position of the mobile body, the data consistency judgment means (22), and the respective comparison judgment means constituting it are respectively It is assumed that the computer is configured by a computer (CPU, memory, I / F) capable of executing a program recording a prescribed procedure.
本発明は、自車両の進行方向の画像を撮像し、前記画像から画像認識によって移動体を抽出し、前記移動体の位置、幅、速度に基づいて、前記移動体の未来位置を予測する移動体検知システムにおけるデータ整合性判定方法であって、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶するステップ(210)と、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、記憶された直前の1ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップ(221)と、を含むデータ整合性判定方法をも対象としている。
The present invention captures an image of the traveling direction of the host vehicle, extracts a moving body from the image by image recognition, and predicts a future position of the moving body based on the position, width, and speed of the moving body. A data consistency determination method in a body detection system,
Storing the position and width of each moving body in time series (210);
Comparing the width of each moving body in the current frame with the width of one or more immediately preceding stored frames and determining that the moving body is composed of a plurality of moving bodies when the change in width is equal to or greater than a threshold value ( 221), and the data consistency determination method.
上記本発明方法において、前記記憶するステップ(210)は、前記各移動体の速度を時系列で記憶することを含み、記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが2以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップ(233)をさらに含むことが好ましい。 In the method of the present invention described above, the storing step (210) includes storing the speed of each moving object in time series, and detects a peak of a velocity distribution in a predetermined number of frames immediately before being stored. In the case of two or more, it is preferable that the method further includes a step (233) of determining that the moving body includes a plurality of moving bodies.
上記本発明方法において、前記各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、前記幅の変化が前記閾値よりも小さい第2の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップ(222)をさらに含むことが好ましい。 In the method of the present invention, when the position of each moving body in the current frame and the position in the immediately preceding frame are not substantially changed, if the change in the width is equal to or greater than a second threshold smaller than the threshold, It is preferable that the method further includes a step (222) of determining that the moving body includes a plurality of moving bodies.
以上述べたように、本発明に係る移動体検知システムおよびデータ整合性判定方法は、2以上の移動体を単独と認識することによる誤作動を低負荷かつ低コストにて防止でき、適正な回避措置を講じる上で有利である。 As described above, the mobile object detection system and the data consistency determination method according to the present invention can prevent malfunction caused by recognizing two or more mobile objects as a single unit at a low load and at a low cost, and can be appropriately avoided. It is advantageous in taking measures.
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
本発明に係る移動体検知システムは、図1に示されるように、ステレオカメラ11、および、認識処理部12を含む画像処理装置1と、データ記憶部20、移動体位置予測部21、データ整合性判定部22、および、制御量算出部23を含む制御コントローラ2とから主に構成されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
As shown in FIG. 1, the moving body detection system according to the present invention includes a
ステレオカメラ11は、自車両の進行方向の画像を撮像し、撮像された画像は、認識処理部12のVRAMに取得される。認識処理部12は、取得された画像から、認識処理によって移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を所定フレームレートで制御コントローラ2に出力する。制御コントローラ2は、図2に示されるような手順で、各移動体の未来位置を予測し、自車両との衝突可能性の判定を行う。
The
(基本的制御プロセス)
先ず、制御コントローラ2は、画像処理装置1から出力された各移動体の位置(距離、重心位置)、幅(横幅)、速度(横方向速度)を取得し(100)、データ記憶部20は、過去nフレームに亘る各移動体の位置、幅、速度を時系列で保存する。移動体位置予測部21は、各移動体の位置、幅、速度に基づいてそれぞれの未来位置を計算するとともに(111)、車速センサ3から得られる自車両の車速および加速度情報に基づいて自車両の未来位置を計算する(112)。なお、舵角センサやヨーレートセンサなどの車両情報が併用されてもよい。
(Basic control process)
First, the
移動体位置予測部21が各移動体および自車両の未来位置を計算するのと並行して、データ整合性判定部22は、データ記憶部20に保存されている各移動体の過去nフレームに亘る位置、幅、速度データを参照し、現在フレームのデータとの整合性を判定する(120,121)。具体的な判定手順については後述する。
In parallel with the mobile object
整合性に問題がない場合は、衝突可能性の判定を行い(140)、整合性に問題がある場合は、衝突可能性の判定を行わずにエラー処理または緊急時の制御判定を行う(130)。なお、先に衝突可能性の判定を行い、その後で整合性の判定を行うこともできる。 If there is no problem in consistency, the possibility of collision is determined (140), and if there is a problem in consistency, error determination or emergency control determination is performed without determining the possibility of collision (130). ). It is also possible to determine the possibility of collision first and then determine the consistency.
そして、何れかの移動体と衝突可能性があると判断される場合、制御量算出部23は、衝突を回避するために必要な制動制御量の計算を行い、自車両と移動体との衝突余裕時間(TimeToCollision;TTC)が所定値以下であるか否かを判定し(142)、所定値以下であれば、制御処理装置4により自動ブレーキ6を作動させ(160)、所定値以下でない場合は警報装置5を作動させる(150)。衝突可能性がないと判断された場合、および、警報装置5の作動後は、データ記憶部20を、現在フレームを含む過去nフレームのデータに更新し、次フレームの処理に移行する。
If it is determined that there is a possibility of collision with any moving body, the control
(データ整合性判定プロセス)
次に、具体的なデータ整合性判定手順について、図3を参照しながら説明する。
先述したように、2以上の移動体を単独と認識する場合には、(i)略同位置にある2以上の移動体を単独の移動体として認識する第1の場合と、(ii)略同位置にある2以上の移動体をフレームごとに異なる何れか一方の移動体として認識する第2の場合が存在するので、データ整合性判定は、これらの場合を想定して実施される。なお、以下の説明では2つの検査を並行して実施する場合を示しているが、順次実施することもできる。
(Data integrity judgment process)
Next, a specific data consistency determination procedure will be described with reference to FIG.
As described above, when two or more moving objects are recognized as single, (i) a first case where two or more moving objects at substantially the same position are recognized as a single moving object; and (ii) approximately Since there is a second case in which two or more moving bodies at the same position are recognized as any one of the different moving bodies for each frame, the data consistency determination is performed assuming these cases. Although the following description shows a case where two inspections are performed in parallel, they can be sequentially performed.
(i)2以上の移動体を単独の移動体として認識する場合
先ず、データ整合性判定部22は、現在フレームの各移動体の位置(距離、重心位置)、幅(横幅)、速度(横方向速度)を取得し(200)、データ記憶部20から各移動体の過去nフレームに亘る位置、幅、速度データを読み込み(210)、各移動体の現在フレームにおける幅を、過去nフレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合は、当該移動体が複数の移動体からなると判定する(ステップ221)。
(I) When Recognizing Two or More Moving Objects as Single Moving Objects First, the data
例えば、図5(a)に示されるように、あるフレーム1でほぼ同位置で図中左側に移動している2人の歩行者51,52が、単独の歩行者(重心位置50p)であると認識されている場合に、図5(b)に示されるように、後続のフレーム2で先行していた一方の歩行者52が反転して図中右側に向うような場合を想定する。
For example, as shown in FIG. 5 (a), two
この間の歩行者51,52の重心位置の軌跡は、図6に示されるように、0〜2フレームでは歩行者51p,52pが同方向(図5の左方向(遠ざかる方向)をマイナス方向とする)に移動し、2フレーム付近で一方の歩行者52pが反転し、4フレーム付近で歩行者51pと交差してから加速するものとなる。
As shown in FIG. 6, the trajectory of the center of gravity of the
この2人の歩行者を1人と認識した場合、4〜10フレームでは、重心位置50pの軌跡は、一方の歩行者52pの軌跡に比べて移動量が少なく認識され、したがって、速度が小さく認識されることになり、予想速度が小さく推定され、予想到達位置が手前に推定される虞があるが、移動体の幅50wは、2人の歩行者51,52が交差した4フレーム以降で急激に増加するので、幅の変化が閾値以上の場合、例えば、(1)幅の変化量が閾値以上の場合、(2)幅の変化率(傾き)が閾値以上の場合、(3)幅がmフレーム(mは2〜3)に亘り連続して増加した場合、(4)幅の変化曲線に変曲点(ピーク)が生じた場合、などを検出することによって、移動体(50w)が複数の移動体(51,52)を含んでいると判定できる。
When these two pedestrians are recognized as one person, in 4 to 10 frames, the trajectory of the center of
次に、各移動体の現在フレームにおける位置と直前フレームにおける位置が実質的に変化していない場合には、幅の変化が前記閾値よりも小さい第2の閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する(ステップ222)。 Next, when the position of each moving body in the current frame and the position in the immediately preceding frame are not substantially changed, if the change in width is equal to or larger than a second threshold value smaller than the threshold value, the moving body is It is determined that it is composed of a plurality of moving bodies (step 222).
例えば、上述した図5(a)(b)に示されるような場合、この間の歩行者51,52の重心位置と幅の相関50pwをとると、図7に示されるように、位置−4においては、同位置において幅が変化しており、この場合、幅の変化が僅かであっても、移動体(50pw)が複数の移動体(51,52)を含んでいると判定できる。
For example, in the case shown in FIGS. 5 (a) and 5 (b) described above, if a correlation 50pw between the center of gravity and the width of the
上記各ステップ(221)、(222)において複数の移動体を含んでいると判定された場合は、TTCが所定値以下であるか否かを判定し(ステップ225)、TTCが所定値以下の場合は、緊急時の制御判定を行う(226)。 When it is determined in the above steps (221) and (222) that a plurality of moving bodies are included, it is determined whether or not TTC is equal to or smaller than a predetermined value (step 225), and TTC is equal to or smaller than a predetermined value. In the case, emergency control determination is performed (226).
緊急性が高いと判断された場合は、重心位置でなくエッジ(現在認識している幅の端部座標)の時間変化量を速度として計算し、現在認識している幅を1/3に分割する座標を2つの移動体の重心位置として採用して制御判定を行い、衝突可能性のある場合は自動ブレーキ6を実施する。この場合、緊急時の処理として、制御判定の閾値を変更することが望ましい。例えば、自動ブレーキの場合は最新の認識結果が進路上にない場合は警報のみに留めるようにしても良い。
If it is determined that the urgency is high, the time change amount of the edge (end coordinate of the currently recognized width) instead of the center of gravity is calculated as the speed, and the currently recognized width is divided into 1/3. Control coordinates are determined by adopting the coordinates to be used as the center of gravity positions of the two moving bodies, and if there is a possibility of collision, the
一方、ステップ225において、TTCが所定値以下でない場合(緊急でない場合)は、画像処理装置1(認識処理部12)にエラーを返す(228)。この際に認識処理部12の設定の閾値(エッジ検出の判定の閾値など)を修正する。この場合、現在位置に基づく制御判定は行うが、移動体位置予測を考慮した制御判定は行わない。
On the other hand, if the TTC is not less than or equal to the predetermined value (not urgent) in
上記各ステップ(221)、(222)において、データ整合性に問題ないと判定された場合は、通常の制御判定を行う(224)。 If it is determined in the above steps (221) and (222) that there is no problem in data consistency, normal control determination is performed (224).
(ii)2以上の移動体をフレームごとに異なる何れかとして認識する場合
先ず、データ記憶部20に記憶されている各移動体の過去nフレームにおける速度のヒストグラム(速度分布)を作成する(231)。次いで、ヒストグラムのピーク数をカウントし(232)、2以上のピークが検出された場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定する(233)。
(Ii) When Recognizing Two or More Moving Objects as Any Different for Each Frame First, a histogram (speed distribution) of speeds in the past n frames of each moving object stored in the
例えば、図4(a)の実線40は、ほぼ静止状態にある1人の歩行者のヒストグラムを示しており、速度0.5km/h付近の1つのピークを中心とした正規分布となっている。また、同図の破線40′は、移動中の1人の歩行者のヒストグラムを示しており、速度4.1km/h付近の1つのピークの左右で偏った速度分布を示している。
For example, the
これに対して、図4(b)では、1人として検出されている移動体の過去nフレームのヒストグラムに、速度0km/h付近を中心とするピーク41の他に、速度5km/h付近を中心とするピーク42が出現していることから、図11に示されるように、時系列で前後関係にあるフレームにおいて検知されるデータ上の重心位置が2人の歩行者間を移動する際の速度(42)が現れたものと見ることができる。
On the other hand, in FIG. 4B, in the histogram of the past n frames of the moving object detected as one person, in addition to the peak 41 centered around the speed of 0 km / h, the vicinity of the speed of 5 km / h is shown. Since the
そこで、ピークが2つ以上存在する場合、正規分布の重ねあわせた関数でフィッティングを行い(234)、それぞれのピークに対して、その属するデータのみを用い、それぞれ再計算することで各移動体の位置、速度を求める(235)。 Therefore, when there are two or more peaks, fitting is performed using a function in which normal distributions are superposed (234), and only the data to which each peak belongs is used, and recalculation is performed for each moving object. The position and speed are obtained (235).
ピークの判定方法としては、例えば、ヒストグラムにおいて速度のn番目の代表点の頻度をP(n)とおいたとき、
{P(n−1)−P(n)}*{P(n+1)−P(n)}<−1
かつ、
|P(n−1)−P(n)|>C(一定値)
|P(n+1)−P(n)|>C(一定値)
の時、その点がピークになっているとしてピーク数をカウントすることで求められる。この方法は一例であり、他の手法でも良い。
As a method for determining the peak, for example, when the frequency of the nth representative point of speed in the histogram is P (n),
{P (n-1) -P (n)} * {P (n + 1) -P (n)} <-1
And,
| P (n-1) -P (n) |> C (constant value)
| P (n + 1) −P (n) |> C (constant value)
In this case, it is obtained by counting the number of peaks, assuming that the point is a peak. This method is an example, and other methods may be used.
フィッティングする関数形は、2つのピークの場合、
A1*exp(−(x−μ1)2/2δ1 2)+A2*exp(−(x−μ2)2/2δ2 2)
であり、変数はA1,A2,μ1,μ2,δ1,δ2である。
The function form to fit is for two peaks:
A 1 * exp (− (x−μ 1 ) 2 / 2δ 1 2 ) + A 2 * exp (− (x−μ 2 ) 2 / 2δ 2 2 )
And the variables are A 1 , A 2 , μ 1 , μ 2 , δ 1 , δ 2 .
「属するデータ」の範囲は、中心点μ1、μ2のピークに対し、それぞれ
μ1±δ1、μ2±δ2(半値幅)の範囲とし、2つのピークが重なる部分は用いない。この範囲は一例であり、これと異なってもよい。複数個のピークが検出された場合、画像処理装置1(認識処理部12)にエラーと検出位置を返す(236)。
The range of “data belonging” is the range of μ 1 ± δ 1 and μ 2 ± δ 2 (half-value width) with respect to the peaks at the center points μ 1 and μ 2 , respectively, and the portion where the two peaks overlap is not used. This range is an example and may be different. If a plurality of peaks are detected, an error and a detection position are returned to the image processing apparatus 1 (recognition processing unit 12) (236).
この「属するデータ」の選択および再計算の一例をあげる。例えば、測定データとして画面左端からの位置と速度が取得され、速度に2つのピークがある場合を考える。2つのピークの中心が、それぞれ4km/hと6km/h、半値幅が0.5km/hであった場合に、測定データが、(3m,4.2km/h)、(5m,6.3km/h)、(6m,7km/h)、(3.5m,4km/h)、(5.8m,6.1km/h)であれば、ピーク1に属するデータが、4km±0.5、ピーク2に属するデータが、6km±0.5であるので、
・ピーク1に属するデータ:(3m,4.2km/h)、(3.5m,4km/h)
・ピーク2に属するデータ:(5m,6.3km/h)、(5.8m,6.1km/h)
とし、それぞれ別の物体として、未来位置の計算をやり直す。
An example of selection and recalculation of the “belonging data” will be given. For example, consider a case where the position and speed from the left end of the screen are acquired as measurement data, and the speed has two peaks. When the centers of the two peaks are 4 km / h and 6 km / h, respectively, and the half-value width is 0.5 km / h, the measurement data is (3 m, 4.2 km / h), (5 m, 6.3 km). / h), (6 m, 7 km / h), (3.5 m, 4 km / h), (5.8 m, 6.1 km / h), the data belonging to peak 1 is 4 km ± 0.5, Since the data belonging to peak 2 is 6 km ± 0.5,
-Data belonging to peak 1: (3 m, 4.2 km / h), (3.5 m, 4 km / h)
・ Data belonging to peak 2: (5 m, 6.3 km / h), (5.8 m, 6.1 km / h)
And recalculate the future position for each different object.
自動車の緊急停止ブレーキを行うかどうかの判定において、認識からブレーキ作動まで1秒以内を目標とする場合、6km/hと4km/hの歩行者の移動距離の差は約56cm/秒であり、解像度が10cm程度の認識方法であれば、上記(i)(ii)に係るデータ整合性判定プロセスを実施可能である。 In the determination of whether or not to perform an emergency stop brake of a car, if the target is within 1 second from recognition to brake operation, the difference in mileage between 6 km / h and 4 km / h pedestrians is about 56 cm / sec. If the recognition method has a resolution of about 10 cm, the data consistency determination process according to (i) and (ii) can be performed.
なお、移動体データが3以上の移動体(歩行者)を含む場合、上記(i)の幅の変化を検出する方法では、幅および重心位置は両端の2人によって決定されるので、衝突可能性の判定では緊急でない場合は、単に「エラー」だけ返しても機能的には問題がなく、緊急時の処理においても2人の場合と同一で良い。 In addition, when the moving body data includes three or more moving bodies (pedestrians), in the method of detecting the change in the width of (i) above, the width and the position of the center of gravity are determined by two persons at both ends, so that collision is possible. If it is not urgent in the sex determination, there is no functional problem even if only “error” is returned, and the emergency process may be the same as in the case of two persons.
次に、各移動体の過去nフレームにおける速度のヒストグラムに対するフィッティングの具体例について、図8および図9を参照しながら説明する。 Next, a specific example of fitting to the histogram of speeds in the past n frames of each moving object will be described with reference to FIGS.
先ず、図8にドットで示されるようなヒストグラムが得られた場合、単独の移動体50dとしてフィッティングを行うと、図中右側の歩行者に近い位置の正規分布が求まるが、ずれが大きいので(特に左側部分)エラー判定となる。
First, when a histogram as shown by dots in FIG. 8 is obtained, when fitting as a single moving
この場合、単に誤差二乗値の大きさで判断してもよいが、フィッティングで求めた歩行者の位置xから正側にある点だけの誤差二乗値と負側の点だけの誤差二乗値の比で判別することもできる。正規分布の片側のみにずれが大きい場合、片側にエラー要因がある、すなわち、もう一人の歩行者があると判断されるからである。 In this case, it may be determined simply by the magnitude of the error square value, but the ratio of the error square value of only the positive point and the error square value of only the negative point from the pedestrian position x obtained by fitting. Can also be determined. This is because, when the deviation is large only on one side of the normal distribution, it is determined that there is an error factor on one side, that is, there is another pedestrian.
次に、図9に示すように、2人に歩行者51d,52dがいると仮定し、フィッティングを行うと、それぞれのピーク位置は、51d:0.9、52d:5.3と求めることができ、この場合、それぞれの正規分布の半値幅に入る値(図中両矢印で示される範囲)だけを用いて再計算を行うことで、歩行者51d,52dの位置を予測できる。
Next, as shown in FIG. 9, assuming that there are two
以上、本発明の実施形態について述べたが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいてさらに各種の変形および変更が可能である。 As mentioned above, although embodiment of this invention was described, this invention is not limited to the said embodiment, Based on the technical idea of this invention, various deformation | transformation and a change are further possible.
1 画像処理装置
2 制御コントローラ
3 車速センサ
4 制御処理装置
5 警報装置
6 自動ブレーキ
11 ステレオカメラ
12 認識処理部
20 データ記憶部
21 移動体位置予測部
22 データ整合性判定部
23 制御量算出部
51,52 歩行者(移動体)
50p,51p,52p 位置(重心位置)
50w 幅(横幅)
DESCRIPTION OF
50p, 51p, 52p position (center of gravity position)
50w width (width)
Claims (6)
前記画像から移動体を抽出し、各移動体の位置、幅、速度を出力する画像処理手段と、
前記各移動体の位置、幅、速度に基づいて前記各移動体の未来位置を予測する手段と、
を備えた移動体検知システムにおいて、
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶する記憶手段と、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、前記記憶手段に記憶された直前の1ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第1の比較判定手段と、
を含むデータ整合性判定手段を備えたことを特徴とする移動体検知システム。 Imaging means for capturing an image of the traveling direction of the host vehicle;
Image processing means for extracting moving bodies from the image and outputting the position, width, and speed of each moving body;
Means for predicting the future position of each mobile body based on the position, width and speed of each mobile body;
In the mobile object detection system with
Storage means for storing the position and width of each moving body in time series;
When the width of each moving body in the current frame is compared with the width in one or more immediately preceding frames stored in the storage means, and the change in width is equal to or greater than a threshold, the moving body is composed of a plurality of moving bodies. First comparison determination means for determining;
A moving body detection system comprising data consistency determination means including
前記各移動体の速度を時系列で記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが2以上であれば、当該移動体が複数の移動体からなると判定する第2の比較判定手段とをさらに含むことを特徴とする請求項1記載の移動体検知システム。 The data consistency determination means includes
Storage means for storing the speed of each moving body in time series;
A second comparison / determination unit that detects a peak of velocity distribution in a predetermined number of frames immediately before stored in the storage unit, and determines that the mobile unit is composed of a plurality of mobile units if the peak is 2 or more; The moving body detection system according to claim 1, further comprising:
前記各移動体の位置と幅を時系列で記憶するステップと、
前記各移動体の現在フレームにおける幅を、記憶された直前の1ないし複数フレームにおける幅と比較し、幅の変化が閾値以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップと、を含むデータ整合性判定方法。 In a moving body detection system that captures an image of the traveling direction of the host vehicle, extracts a moving body from the image by image recognition, and predicts the future position of the moving body based on the position, width, and speed of the moving body. A method for determining data consistency,
Storing the position and width of each moving body in time series;
Comparing the width of each moving object in the current frame with the width of one or more immediately preceding stored frames, and determining that the moving object is composed of a plurality of moving objects when the change in width is equal to or greater than a threshold; , Including the data consistency determination method.
記憶された直前の所定数フレームにおける速度分布のピークを検出し、ピークが2以上の場合に、当該移動体が複数の移動体からなると判定するステップをさらに含む、請求項4記載のデータ整合性判定方法。 The step of storing includes storing the speed of each moving body in time series,
5. The data consistency according to claim 4, further comprising a step of detecting a peak of velocity distribution in a predetermined number of frames immediately before being stored, and determining that the moving body is composed of a plurality of moving bodies when the peak is 2 or more. Judgment method.
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