JP2018503195A - 物体検出方法及び物体検出装置 - Google Patents
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Abstract
Description
特許文献2は、三次元物体の検出を開示している。2枚の画像が、異なる時間に撮像され、これらの画像を比較することにより、物体を特定する。
特許文献3は、障害物検出装置に関する。撮像した画像のフレームを、少なくとも2つの虚数平面上に変換することにより、上から下方向に見た変換画像を生成する。これらの虚数平面は、路面と同じ高さに設定された第1の虚数平面と、路面とは異なる高さに設定された第2の虚数平面とからなる。
例えば、先進運転支援システム(ADAS)において、車両の周囲環境における障害物の検出は、重要になってきている。現在、画像中の障害物を検出するアプローチは、いくつかある。例えば、ステレオカメラや、超音波又はそれと同等な検出手段によって、三次元の周囲環境を確実に推定することができる。しかしながら、このアプローチでは、複雑で高価なハードウェアが必要である。これの代わりに、障害物を検出するのに、単眼アプローチを用いることができる。例えば、静的アプローチでは、物体の特徴について推定を行うことにより、単一の画像内で物体を検出することができる。しかしながら、このような推定は、失敗することが多い。また、画像の三次元の特徴を推定するのに、ストラクチャフロムモーション(SFM)を用いることができる。これらのアプローチでは、シーンにおける物体が静止していることを前提としている。静止シーンでなかった場合、物体を予測することができない。したがって、これらの推定アプローチは、あまり確実性がなく、計算コストがかかる。
本発明の他の側面によると、物体検出装置であって、第1の時点に撮像される第1のフレームの第1の画像データと、前記第1の時点とは異なる第2の時点に撮像される第2のフレームの第2の画像データとを提供するカメラと、前記第1の画像データ及び前記第2の画像データの視点を所定の視点に変換する画像データ変換部と、前記変換した第1の画像データから第1の特徴を抽出し、前記変換した第2の画像データから第2の特徴を抽出する特徴抽出部と、前記抽出した第1の特徴と前記抽出した第2の特徴とをマッチングさせる特徴マッチング部と、マッチングさせた第1の特徴と第2の特徴との間の角度の変化を計算する角度計算部と、前記マッチングさせた第1の特徴と第2の特徴との間の前記計算した角度の変化に基づき、物体を検出する物体検出部とを備える物体検出装置が提供される。
Claims (11)
- 物体検出方法であって、
第1の時点に、カメラ(10)で撮像される第1のフレームの第1の画像データを取得し(S1)、
前記第1の画像データの視点を所定の視点に変換して、変換した第1の画像データを取得し(S2)、
前記変換した第1の画像データから第1の特徴を抽出し(S3)、
前記第1の時点とは異なる第2の時点に、カメラ(10)で撮像される第2のフレームの第2の画像データを取得し(S4)、
前記第2の画像データの視点を前記所定の視点に変換して、変換した第2の画像データを取得し(S5)、
前記変換した第2の画像データから第2の特徴を抽出し(S6)、
前記抽出した第1の特徴と前記抽出した第2の特徴とをマッチングさせ(S7)、
マッチングさせた第1の特徴と第2の特徴との間の角度の変化を計算し(S8)、
前記マッチングさせた第1の特徴と第2の特徴との間の前記計算した角度の変化に基づき、物体(O)を検出する(S9)ことを有する物体検出方法。 - 前記変換した第1の画像データから第1の詳細を前記抽出すること(S3)及び前記変換した第2の画像データから第2の詳細を前記抽出すること(S6)は、前記第1の画像データ及び前記第2の画像データにおける線を特定することを有することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 線を前記特定することは、ハフ変換に基づくことを特徴とする請求項2に記載の方法。
- 物体(O)を前記検出することは、前記カメラ(10)と前記検出した物体(O)との間の距離を判定することを有することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。
- 更に、前記カメラ(10)の自己運動を判定することを有し、物体(O)を前記検出することは、更に、前記カメラ(10)の前記判定した自己運動に基づくことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の方法。
- 物体検出装置(1)であって、
第1の時点に撮像される第1のフレームの第1の画像データと、前記第1の時点とは異なる第2の時点に撮像される第2のフレームの第2の画像データとを提供するカメラ(10)と、
前記第1の画像データ及び前記第2の画像データの視点を所定の視点に変換する画像データ変換部(21)と、
前記変換した第1の画像データから第1の特徴を抽出し、前記変換した第2の画像データから第2の特徴を抽出する特徴抽出部(22)と、
前記抽出した第1の特徴と前記抽出した第2の特徴とをマッチングさせる特徴マッチング部(23)と、
マッチングさせた第1の特徴と第2の特徴との間の角度の変化を計算する角度計算部(24)と、
前記マッチングさせた第1の特徴と第2の特徴との間の前記計算した角度の変化に基づき、物体(O)を検出する物体検出部(25)とを備える物体検出装置(1)。 - 前記カメラ(10)は、単眼カメラであることを特徴とする請求項6に記載の物体検出装置(1)。
- 前記カメラ(10)は、魚眼レンズを備えることを特徴とする請求項6又は7に記載の物体検出装置(1)。
- 更に、前記カメラ(10)の位置及び/又は方角を検出する位置検出部(11)を備え、
前記角度計算部(24)は、更に、前記第1の時点と前記第2の時点との間の、前記カメラ(10)の位置及び/又は方角の変化を計算し、
前記物体検出部(25)は、前記第1の時点と前記第2の時点との間の、前記カメラ(10)の位置及び/又は方角の前記計算した変化に基づき、前記物体(O)を検出することを特徴とする請求項6乃至8のいずれか1項に記載の物体検出装置(1)。 - 請求項6乃至9のいずれか1項に記載の物体検出装置(1)を備える先進運転支援システム。
- 請求項1乃至5に記載の全てのことを行うコンピュータプログラム製品。
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