JP2022042238A - 人物認識制御装置および人物認識制御方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】人物の認識を適切に行うこと。
【解決手段】人物認識制御装置である制御部20は、車両の周辺を撮影するカメラ11が撮影した映像データを取得する映像データ取得部21と、車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する他車両分布情報取得部23と、映像データ取得部21が取得した映像データに対して、人物らしさを示すスコアが閾値以上である場合、人物として認識する認識処理部22と、認識処理部22が認識した人物の情報を車両の運転者に提示する提示処理部24と、を備え、認識処理部22は、他車両分布情報取得部23が取得した走行道路における他車両分布情報に基づいて、スコアの閾値を変化させる。
【選択図】図1
【解決手段】人物認識制御装置である制御部20は、車両の周辺を撮影するカメラ11が撮影した映像データを取得する映像データ取得部21と、車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する他車両分布情報取得部23と、映像データ取得部21が取得した映像データに対して、人物らしさを示すスコアが閾値以上である場合、人物として認識する認識処理部22と、認識処理部22が認識した人物の情報を車両の運転者に提示する提示処理部24と、を備え、認識処理部22は、他車両分布情報取得部23が取得した走行道路における他車両分布情報に基づいて、スコアの閾値を変化させる。
【選択図】図1
Description
本発明は、人物認識制御装置および人物認識制御方法に関する。
撮影画像における人物認識は、人物認識辞書を用いた認識処理において、人物らしさを示すスコアが所定の閾値以上である場合、人物であると判断する。撮影画像に対して認識辞書を用いて歩行者らしさを示すスコアが高いことで対象物が歩行者であることを判断する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。
歩行者は、車両の通行量が多い道路においては、安全確認を行いながら行動する。これに対して、車両の通行量が少ない道路においては、安全確認が疎かになり、飛び出しなどをするおそれがある。このような場合、車両の運転者が歩行者などを認識できなかった場合、安全を損なう可能性がある。
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、人物の認識を適切に行うことを目的とする。
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る人物認識制御装置は、車両の周辺を撮影する撮影部が撮影した映像データを取得する映像データ取得部と、前記車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する他車両分布情報取得部と、前記映像データ取得部が取得した前記映像データに対して、人物らしさを示すスコアが閾値以上である場合、前記人物として認識する認識処理部と、前記認識処理部が認識した前記人物の情報を前記車両の運転者に提示する提示処理部と、を備え、前記認識処理部は、前記他車両分布情報取得部が取得した前記走行道路における前記他車両分布情報に基づいて、前記スコアの閾値を変化させる。
本発明に係る人物認識制御装置が実行する人物認識制御方法は、車両の周辺を撮影する撮影部が撮影した映像データを取得する映像データ取得ステップと、前記車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する他車両分布情報取得ステップと、前記映像データ取得ステップで取得した映像データに対して、人物らしさを示すスコアが閾値以上である場合、前記人物として認識する認識処理ステップと、前記認識処理ステップで認識した人物の情報を前記車両の運転者に提示する提示処理ステップと、を含み、前記認識処理ステップにおいては、前記他車両分布情報取得ステップで取得した前記走行道路における前記他車両分布情報に基づいて、前記スコアの閾値を変化させる。
本発明によれば、人物の認識を適切に行うことができるという効果を奏する。
以下に添付図面を参照して、本発明に係る人物認識制御装置および人物認識制御方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本発明が限定されるものではない。
[第一実施形態]
<人物認識装置>
図1は、第一実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20を有する人物認識装置10の構成例を示すブロック図である。人物認識装置10は、映像データに対して人物認識辞書を用いた認識処理を行って、人物を認識する。人物認識装置10は、認識した人物に関する情報を運転者に通知する。
<人物認識装置>
図1は、第一実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20を有する人物認識装置10の構成例を示すブロック図である。人物認識装置10は、映像データに対して人物認識辞書を用いた認識処理を行って、人物を認識する。人物認識装置10は、認識した人物に関する情報を運転者に通知する。
人物認識装置10は、カメラ(撮影部)11と、認識辞書記憶部12と、表示部13と、制御部(人物認識制御装置)20とを有する。人物認識装置10は、例えば、車両にあらかじめ設置されている安全運転支援機能を有する装置やナビゲーション装置、ドライブレコーダー等の機能として実装されていてもよい。
カメラ11は、車両の周辺を撮影するカメラである。カメラ11は、車両に搭載され、車両の進行方向を撮影する。カメラ11は、遠赤外線カメラ、可視光カメラ、または遠赤外線カメラおよび可視光カメラから構成される。カメラ11は、例えば、車両の進行方向である前方を撮影可能な位置に配置されている。カメラ11は、エンジンが始動してから停止するまでの間、つまり車両が動作している間は、映像を常時撮影する。カメラ11は、撮影した映像データを制御部20の映像データ取得部21へ出力する。映像データは、例えば毎秒30フレームの画像から構成される動画像である。本実施形態では、カメラ11は、車両の前方に配置されている。
認識辞書記憶部12は、映像データから各種のオブジェクトを認識するための辞書データ記憶している。認識辞書記憶部12は、例えば、人物が撮影された様々な映像を機械学習させ、映像データに含まれるオブジェクトが人物であることを照合可能な人物認識辞書を記憶している。認識辞書記憶部12は、例えば、車両が撮影された様々な映像を機械学習させ、映像データに含まれるオブジェクトが車両であることを照合可能な車両認識辞書を記憶している。認識辞書記憶部12は、例えば、ROM(Read Only Memory)、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ネットワークを介した外部記憶装置などの記憶装置である。
表示部13は、各種の情報を表示する装置であり、一例としては、人物認識装置10に固有の表示装置、または、ドライブレコーダー及びナビゲーションシステムを含む他のシステムと共用した表示装置などである。表示部13は、例えば、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)または有機EL(Electro-Luminescence)ディスプレイなどを含むディスプレイである。表示部13は、制御部20の提示処理部24から出力された映像信号に基づいて、映像を表示する。本実施形態では、表示部13は、車両の運転者が運転中に目視可能な位置に配置されている。
<人物認識制御装置>
制御部20は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などで構成された演算処理装置(制御装置)である。制御部20は、記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部20には図示しない内部メモリが含まれ、内部メモリは制御部20におけるデータの一時記憶などに用いられる。このため、制御部20は、人物認識装置10による人物認識方法を実行させる。また、制御部20は、本発明にかかるプログラムを動作させるコンピュータである。制御部20は、バス20Xに接続された、映像データ取得部21と、認識処理部22と、他車両分布情報取得部23と、提示処理部24とを有する。
制御部20は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などで構成された演算処理装置(制御装置)である。制御部20は、記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部20には図示しない内部メモリが含まれ、内部メモリは制御部20におけるデータの一時記憶などに用いられる。このため、制御部20は、人物認識装置10による人物認識方法を実行させる。また、制御部20は、本発明にかかるプログラムを動作させるコンピュータである。制御部20は、バス20Xに接続された、映像データ取得部21と、認識処理部22と、他車両分布情報取得部23と、提示処理部24とを有する。
映像データ取得部21は、カメラ11が撮影した映像データを取得する。より詳しくは、映像データ取得部21は、カメラ11が出力した、車両の進行方向である前方を撮影した映像データを取得する。
認識処理部22は、映像データ取得部21が取得した映像データから、人物を認識する。認識処理部22は、映像データに対して、認識辞書記憶部12が記憶している人物認識辞書を用いたパターンマッチングを行って、人物を認識する人物認識処理を行う。人物認識処理においては、公知の方法を使用可能である。認識処理部22は、人物認識装置10が起動している間は、常時処理を行ってもよい。
認識処理部22は、映像データ取得部21が取得した映像データに対してパターンマッチングを行い、人物らしさを示すスコアが所定の閾値以上である場合、人物として認識する。通常時のスコアの閾値をA(規定値)とする。スコアの閾値は、他車両分布情報取得部23によって取得された他車両分布情報に応じて変更される。変更されたスコアの閾値をB(B<A)とする。
認識処理部22は、他車両分布情報取得部23が取得した走行道路における他車両分布情報に基づいて、スコアの閾値を変化させて人物を認識する。本実施形態では、認識処理部22は、他車両分布情報取得部23が取得した他車両分布情報が、走行道路に分布している他車両の台数が台数閾値より少ない場合、スコアの閾値を低くする。より詳しくは、認識処理部22は、他車両分布が分布閾値、例えば2台より少ない場合、通常時のスコアの閾値Aよりも低い閾値Bを用いて人物として認識する。これにより、他車両分布が分布閾値より小さい場合、言い換えると、車両の周辺の他車両が少ない場合、人物として認識されやすくする。認識処理部22は、他車両分布が分布閾値以上である場合、通常時のスコアの閾値Aを用いて人物として認識する。
例えば、人物らしさを示すスコアは最大1.0である。一例として、閾値Aを0.9、閾値Bを0.7とする。例えば、認識処理部22は、通常時は、スコアが0.9以上である場合、検出したオブジェクトが人物であると判断する。例えば、認識処理部22は、他車両認識結果が、画像内における他車両分布が2台未満であるときは、スコアが0.7以上である場合、検出したオブジェクトが人物であると判断する。例えば、認識処理部22は、スコアが0.7以上であることを条件として人物認識を行っているときは、画像内における他車両が2台以上となったときに、通常のスコアの閾値を用いる認識処理に戻る。
スコアの閾値は、段階的に変化させてもよいし、他車両分布に比例してリニアに変化させてもよい。本実施形態においては、認識処理部22が人物を認識することとして説明するが、人物の概念には、人物が乗車した自転車が含まれてもよい。
認識処理部22は、映像データ取得部21が取得した映像データから、車両が走行している走行道路の他車両を認識する。認識処理部22は、映像データに対して、認識辞書記憶部12が記憶している車両認識辞書を用いたパターンマッチングを行って、他車両を認識する他車両認識処理を行う。他車両認識処理においては、公知の方法を使用可能である。認識処理部22は、他車両認識結果を他車両分布情報取得部23へ出力する。
認識処理部22は、走行道路が対向車線との間を区分する車線である中央線や中央分離帯を有する場合、他車両分布情報取得部23が取得した車両の進行方向と同一方向における他車両分布情報に基づいて、スコアの閾値を変化させてもよい。
他車両分布情報取得部23は、車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する。本実施形態では、他車両分布情報取得部23は、認識処理部22の他車両認識結果に基づいて、走行道路の他車両の分布を示す他車両分布情報を取得する。
他車両分布情報は、走行道路に存在する他車両の分布を示す情報である。他車両分布情報は、走行道路に存在する他車両の台数の情報を含む。他車両分布情報は、走行道路に存在する他車両の位置の情報を含んでもよい。
走行道路に存在する他車両は、映像データから他車両として認識され、所定期間、例えば5秒程度の間、追尾可能な他車両に限定してもよい。
走行道路が中央線を有していない場合、走行道路に存在する他車両は、映像データから他車両として認識されたすべての他車両としてもよい。走行道路が中央線を有する場合、または、片側複数車線を有する場合、走行道路に存在する他車両は、認識された他車両のうち、車両の進行方向と同一方向の車線に存在する他車両に限定してもよい。例えば、車両の進行方向と同一方向を撮影した映像データから認識された他車両を、車両の進行方向と同一方向に存在する他車両としてもよい。走行道路に存在する他車両は、認識された他車両のうち、車両の近くに位置する他車両に限定してもよい。例えば、認識された他車両の大きさが所定の大きさ以上である場合、または、映像データにおいて認識された位置が所定の範囲である場合、車両の近くに位置する他車両としてもよい。
提示処理部24は、認識処理部22が認識した人物の情報を車両の運転者に提示する。提示処理部24が認識した人物の情報を提示することによって、車両の運転者に対して、人物への注意を促す。提示処理部24は、表示部13による表示または図示しない音声出力部から出力される音声を用いて、認識した人物の情報を運転者に提示する。このため、提示処理部24は、表示部13による表示で人物の情報を運転者に提示する場合は、表示制御部として機能する。提示処理部24は、車両の運転者に情報を提示する映像を生成する。提示処理部24は、例えば、映像データに対して、認識された人物の範囲に枠線を重ねて表示させる提示用映像データを生成する。提示処理部24は、例えば、人物への注意を促す文字またはアイコンを表示させる提示用映像データを生成してもよい。提示処理部24は、映像とともに出力する警告音などの音声を生成してもよい。提示処理部24は、生成した映像を表示させる映像信号を表示部13に出力して、映像を表示させる。提示処理部24は、映像ともに生成した音声を出力させる音声信号を図示しないスピーカに出力してもよい。
<制御部における処理>
次に、図2を用いて、制御部20における処理の流れについて説明する。図2は、第一実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20における処理の流れを示すフローチャートである。人物認識装置10が起動されると、図2に示すフローチャートの処理が開示される。図2の処理の開始は、任意の条件で開始される。例えば、人物認識装置10を搭載している車両のエンジンが始動するなど車両が利用可能になった場合や、ユーザの操作によって人物認識装置10の動作が開始されたときなどである。また、ステップS101の処理は、車両が走行していることを条件として実行されてもよい。
次に、図2を用いて、制御部20における処理の流れについて説明する。図2は、第一実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20における処理の流れを示すフローチャートである。人物認識装置10が起動されると、図2に示すフローチャートの処理が開示される。図2の処理の開始は、任意の条件で開始される。例えば、人物認識装置10を搭載している車両のエンジンが始動するなど車両が利用可能になった場合や、ユーザの操作によって人物認識装置10の動作が開始されたときなどである。また、ステップS101の処理は、車両が走行していることを条件として実行されてもよい。
図2の処理の開始に伴い、制御部20は、撮影及び人物認識処理を開始する(ステップS101)。より詳しくは、制御部20は、カメラ11によって撮影を開始させる。制御部20は、映像データ取得部21によって、カメラ11が出力した映像データを取得する。制御部20は、認識処理部22によって、映像データ取得部21が取得した映像データから、車両の周辺の人物を認識する。ステップS101における人物認識処理のスコアの閾値は、通常時のスコアの閾値Aである。例えば、制御部20は、認識処理部22によって、スコアが0.9以上である場合、検出したオブジェクトが人物であると判断する。また、制御部20は、認識処理部22によって、映像データ取得部21が取得した映像データから、走行道路における他車両を認識する。制御部20は、ステップS102に進む。
ステップS101による処理が開始されるとともに、制御部20は、他車両分布が所定未満であるか否かを判定する(ステップS102)。より詳しくは、制御部20は、他車両分布情報取得部23によって、他車両分布情報を取得する。制御部20は、取得した他車両分布情報に基づいて、走行道路の他車両分布が分布閾値未満である場合(ステップS102でYes)、ステップS104へ進む。例えば、制御部20は、他車両分布情報が、走行道路に存在する他車両の台数が2台未満である場合(ステップS102でYes)、ステップS104へ進む。制御部20は、取得した他車両分布情報に基づいて、走行道路の他車両分布が分布閾値以上である場合(ステップS102でNo)、ステップS103へ進む。例えば、制御部20は、他車両分布情報が、走行道路に存在する他車両の台数が2台以上である場合(ステップS102でNo)、ステップS103へ進む。
走行道路の他車両分布が分布閾値未満ではない場合(ステップS102でNo)、制御部20は、認識処理部22によって、通常時のスコアの閾値Aを用いて人物認識処理を実行する(ステップS104)。より詳しくは、認識処理部22は、映像データに対してパターンマッチングを行い、人物らしさを示すスコアが0.9以上である場合、検出したオブジェクトが人物であると判断する。制御部20は、ステップS105へ進む。
走行道路の他車両分布が分布閾値未満である場合(ステップS102でYes)、制御部20は、認識処理部22によって、通常時のスコアの閾値Aよりも低い閾値Bを用いて人物認識処理を実行する(ステップS104)。より詳しくは、認識処理部22は、映像データに対してパターンマッチングを行い、人物らしさを示すスコアが0.7以上である場合、検出したオブジェクトが人物であると判断する。これにより、画像内における他車両の台数が少ない場合、通常時に比べて、検出したオブジェクトが人物として認識されやすくなる。制御部20は、ステップS105へ進む。
制御部20は、認識処理部22の人物認識結果に基づいて、人物を認識したか否かを判定する(ステップS105)。制御部20は、人物を認識したと判定する場合(ステップS105でYes)、ステップS106へ進む。制御部20は、人物を認識したと判定しない場合(ステップS105でNo)、ステップS107へ進む。
制御部20は、提示処理部24によって、認識された人物の範囲に枠線を表示する(ステップS106)。より詳しくは、制御部20は、提示処理部24によって、映像データに、車両の周辺の人物を囲う枠線を重ねて表示部13に表示させる。制御部20は、ステップS107へ進む。
制御部20は、撮影及び人物認識処理を終了するか否かを判定する(ステップS107)。制御部20は、例えば、人物認識処理を終了する操作を検出した場合、または、車両が停止してエンジンがOFFされた場合などは、撮影及び人物認識処理を終了すると判定する。制御部20は、撮影及び人物認識処理を終了すると判定する場合(ステップS107でYes)、処理を終了する。制御部20は、撮影及び人物認識処理を終了すると判定しない場合(ステップS107でNo)、ステップS102の処理を再度実行する。
<効果>
上述したように、本実施形態では、走行道路の他車両分布情報に基づいて、人物認識処理におけるスコアの閾値を変化させる。本実施形態によれば、他車両分布情報に応じて、人物の認識を適切に行うことができる。
上述したように、本実施形態では、走行道路の他車両分布情報に基づいて、人物認識処理におけるスコアの閾値を変化させる。本実施形態によれば、他車両分布情報に応じて、人物の認識を適切に行うことができる。
本実施形態では、他車両分布情報が、走行道路に分布している他車両の台数が少ないことを示す場合、人物認識処理におけるスコアの閾値を低くする。本実施形態によれば、走行道路に他車両が少なく、歩行者の注意が疎かになる可能性がある場合、人物を認識しやすくすることができる。本実施形態によれば、より安全な運転を支援することができる。
本実施形態は、認識した人物に関する情報を運転者に提示する。本実施形態は、運転者の人物に対する注意が疎かになる可能性がある場合、人物認識処理において人物を認識しやすくする。これらにより、本実施形態によれば、運転者の人物に対する注意が疎かになる可能性がある場合、車両の運転者に対して、人物への注意を促す機会を増やすことができる。
本実施形態では、走行道路が中央線を有する場合などには、車両の進行方向と同一方向における他車両分布情報に基づいて、スコアの閾値を変化させる。本実施形態によれば、より適切に安全な運転を支援することができる。
また、本実施形態では、他車両分布情報が、走行道路に分布している他車両の台数が少ないことを示す場合、人物認識処理におけるスコアの閾値を低くするため、物体の陰に一部が隠れた人物のように通常のスコアでは人物として認識されない場合であっても、人物として認識する。このため、車両の運転者は、より適切に人物の存在を知ることができる。
さらに、本実施形態では、他車両分布情報が、走行道路に分布している他車両の台数が少ないことを示す場合、人物認識処理におけるスコアの閾値を低くするため、人物ではない物体を人物として判断する誤認識が増加する。しかし、誤認識であっても、人物が存在することとして提示されるため、車両の運転者に、より安全性を重んじた運転を行わせることができる。
[第二実施形態]
図3、図4を参照しながら、本実施形態に係る人物認識装置10Aについて説明する。図3は、第二実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20Aを有する人物認識装置10Aの構成例を示すブロック図である。図4は、第二実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20Aにおける処理の流れを示すフローチャートである。人物認識装置10Aは、基本的な構成は第一実施形態の人物認識装置10と同様である。以下の説明においては、人物認識装置10と同様の構成要素には、同一の符号または対応する符号を付し、その詳細な説明は省略する。人物認識装置10Aは、GNSS(Global Navigation Satellite System)受信部14Aと、地図情報記憶部15Aとを有する点と、制御部20Aが位置情報取得部25Aと地図情報取得部26Aとを有する点と、認識処理部22Aと他車両分布情報取得部23Aとにおける処理とが第一実施形態と異なる。
図3、図4を参照しながら、本実施形態に係る人物認識装置10Aについて説明する。図3は、第二実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20Aを有する人物認識装置10Aの構成例を示すブロック図である。図4は、第二実施形態に係る人物認識制御装置である制御部20Aにおける処理の流れを示すフローチャートである。人物認識装置10Aは、基本的な構成は第一実施形態の人物認識装置10と同様である。以下の説明においては、人物認識装置10と同様の構成要素には、同一の符号または対応する符号を付し、その詳細な説明は省略する。人物認識装置10Aは、GNSS(Global Navigation Satellite System)受信部14Aと、地図情報記憶部15Aとを有する点と、制御部20Aが位置情報取得部25Aと地図情報取得部26Aとを有する点と、認識処理部22Aと他車両分布情報取得部23Aとにおける処理とが第一実施形態と異なる。
GNSS受信部14Aは、図示しないGNSS衛星からGNSS信号を受信する。GNSS受信部14Aは、受信した電波の信号を制御部20Aの位置情報取得部25Aへ出力する。
地図情報記憶部15Aは、一般道路、自動車専用道路および高速道路などを含む道路の情報と、道路の周辺に存在する民家および施設などの情報と、歩道の情報と、サイクリングロードの情報とを含む地図情報を記憶する。地図情報記憶部15Aは、一例としてはナビゲーションシステムを含む他のシステムと共用するものである。
位置情報取得部25Aは、GNSS受信部14Aが受信したGNSS信号に基づいて、車両の現在の位置情報を公知の方法によって算出する。
地図情報取得部26Aは、地図情報記憶部15Aが記憶した地図情報を取得する。本実施形態では、地図情報取得部26Aは、車両の周辺の地図情報を取得する。
他車両分布情報取得部23Aは、位置情報取得部25Aが取得した車両の現在位置を示す現在位置情報、および、地図情報取得部26Aが取得した地図情報に基づいて、車両の走行道路における他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、さらに現在時刻を示す時間情報および車両の走行道路の周辺の環境を示す環境情報に基づいて、車両が走行している走行道路における他車両分布情報を取得する。
他車両分布情報は、例えば、携帯通信事業会社などが提供する携帯端末の位置情報を提供するサービス、または、地図上の道路上を移動している携帯端末の位置情報に基づいて、道路上の車両の台数を提供するサービスなどから、車両の周辺の走行道路を走行している他車両の台数を取得してもよい。
環境情報は、他車両分布に影響を与える走行道路の環境を示す情報である。環境情報は、例えば、車両の現在位置の周辺の天候、季節、曜日およびイベント開催の有無の少なくともいずれか一つを示す情報を含む。環境情報は、図示しない通信部を介して外部の装置から取得可能とする。
他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置が他車両の立ち入りが制限されていない場所である場合、他車両分布が多い場所であることを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置が他車両の立ち入りが制限されている私有地である場合、他車両分布が少ない場所であることを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布が多い場所とは、他車両が存在する可能性が高い場所のことである。他車両分布が少ない場所とは、他車両が存在する可能性が低い場所のことである。
他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置が民家または施設の近くである場合、他車両分布が多い場所であることを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置が民家または施設の近くではない場合、他車両分布が少ない場所であることを示す他車両分布情報を取得する。
他車両分布情報取得部23Aは、例えば、現在時刻が昼間である場合、他車両分布が多いまたは少ないことを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、例えば、現在時刻が夜間である場合、他車両分布が少ないまたは多いことを示す他車両分布情報を取得する。これにより、例えば、オフィス街、商店街、周辺に民家がない観光地、および学校の周辺などについては、昼間は他車両分布が多く、夜間は他車両分布が少ないことを示す他車両分布情報を取得する。
他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置の天候が晴天である場合、他車両分布が多いことを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置の天候が雨天または荒天である場合、他車両分布が少ないことを示す他車両分布情報を取得する。
他車両分布情報取得部23Aは、例えば、曜日が休日である場合、他車両分布が多いまたは少ないことを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、例えば、曜日が平日である場合、他車両分布が少ないまたは多いことを示す他車両分布情報を取得する。これにより、例えば、オフィス街については、平日は他車両分布が多く、休日は他車両分布が少ないことを示す他車両分布情報が取得される。
他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置の周辺でイベントが開催されている場合、他車両分布が多いことを示す他車両分布情報を取得する。他車両分布情報取得部23Aは、例えば、車両の現在位置の周辺でイベントが開催されていない場合、他車両分布が少ないことを示す他車両分布情報を取得する。
他車両分布情報取得部23Aは、上記の条件を複数組み合わせて他車両分布情報を取得してもよい。
認識処理部22Aは、他車両分布情報取得部23Aが取得した他車両分布情報が、走行道路に分布している他車両が少ない場所であることを示す場合、スコアの閾値を低くする。認識処理部22Aは、他車両分布情報取得部23Aが取得した他車両分布情報に基づいて、車両の現在位置、現在時刻および環境が、走行道路に分布している他車両の台数が少ない場所、時刻または環境であることを示す場合、スコアの閾値を低くしてもよい。
次に、図4を用いて、制御部20Aにおける処理の流れについて説明する。図4に示すステップS111、ステップS113ないしステップS117の処理は、図2のフローチャートのステップS101、ステップS103ないしステップS107と同様の処理を行う。
ステップS111による処理が開始されるとともに、制御部20Aは、他車両分布が少ない場所、時刻または環境であるか否かを判定する(ステップS112)。より詳しくは、制御部20Aは、他車両分布情報取得部23Aによって、車両の現在位置情報および地図情報に加えて時間情報および環境情報に基づいて、走行道路における他車両分布情報を取得する。制御部20Aは、他車両分布情報取得部23Aが取得した他車両分布情報に基づいて、走行道路に分布している他車両の台数が少ない場所、時刻または環境であることを示す場合(ステップS112でYes)、ステップS114へ進む。制御部20Aは、他車両分布情報取得部23Aが取得した他車両分布情報に基づいて、走行道路に分布している他車両の台数が多い場所、時刻または環境であることを示す場合(ステップS112でNo)、ステップS113へ進む。
上述したように、本実施形態では、車両の現在位置が走行道路に分布している他車両の台数が少ない場所であることを示す場合、人物認識処理のスコアの閾値を低くする。本実施形態によれば、走行道路に他車両が少なく、歩行者の注意が疎かになる可能性がある場合、人物を認識しやすくすることができる。本実施形態によれば、より安全な運転を支援することができる。
本実施形態では、走行道路に分布している他車両の台数が少ない場所、時刻または環境であることを示す場合、スコアの閾値を低くすることができる。本実施形態によれば、安全な運転をより適切に支援することができる。
また、本実施形態では、車両の現在位置が走行道路に分布している他車両の台数が少ない場所であることを示す場合、人物認識処理におけるスコアの閾値を低くするため、物体の陰に一部が隠れた人物のように通常のスコアでは人物として認識されない場合であっても、人物として認識する。このため、車両の運転者は、より適切に人物の存在を知ることができる。
さらに、本実施形態では、車両の現在位置が走行道路に分布している他車両の台数が少ない場所であることを示す場合、人物認識処理におけるスコアの閾値を低くするため、人物ではない物体を人物として判断する誤認識が増加する。しかし、誤認識であっても、人物が存在することとして提示されるため、車両の運転者に、より安全性を重んじた運転を行わせることができる。
これまで本発明に係る人物認識装置10について説明したが、上述した実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。
図示した人物認識装置10の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていなくてもよい。すなわち、各装置の具体的形態は、図示のものに限られず、各装置の処理負担や使用状況などに応じて、その全部または一部を任意の単位で機能的または物理的に分散または統合してもよい。
人物認識装置10の構成は、例えば、ソフトウェアとして、メモリにロードされたプログラムなどによって実現される。上記実施形態では、これらのハードウェアまたはソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックとして説明した。すなわち、これらの機能ブロックについては、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、または、それらの組み合わせによって種々の形で実現できる。
上記した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のものを含む。さらに、上記した構成は適宜組み合わせが可能である。また、本発明の要旨を逸脱しない範囲において構成の種々の省略、置換または変更が可能である。
<変形例>
上記では、人物を認識する場合について説明したが、例えば、車両または二輪車を認識する場合にも適用可能である。
上記では、人物を認識する場合について説明したが、例えば、車両または二輪車を認識する場合にも適用可能である。
上記では、車両の運転者を支援するための装置として説明したが、自動運転車両における人物認識処理に使用してもよい。人物認識装置10は、認識処理部22によって人物が認識された場合、車両を減速したり停止させたりするように制御する制御信号を出力する自動運転制御部を備える。人物認識装置10は、表示部13および提示処理部24を備えていなくてもよい。
10 人物認識装置
11 カメラ(撮影部)
12 認識辞書記憶部
13 表示部
20 制御部(人物認識制御装置)
21 映像データ取得部
22 認識処理部
23 他車両分布情報取得部
24 提示処理部
11 カメラ(撮影部)
12 認識辞書記憶部
13 表示部
20 制御部(人物認識制御装置)
21 映像データ取得部
22 認識処理部
23 他車両分布情報取得部
24 提示処理部
Claims (5)
- 車両の周辺を撮影する撮影部が撮影した映像データを取得する映像データ取得部と、
前記車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する他車両分布情報取得部と、
前記映像データ取得部が取得した前記映像データに対して、人物らしさを示すスコアが閾値以上である場合、前記人物として認識する認識処理部と、
前記認識処理部が認識した前記人物の情報を前記車両の運転者に提示する提示処理部と、
を備え、
前記認識処理部は、前記他車両分布情報取得部が取得した前記走行道路における前記他車両分布情報に基づいて、前記スコアの閾値を変化させる、
人物認識制御装置。 - 前記他車両分布情報取得部は、前記認識処理部の他車両認識結果に基づいて、前記他車両分布情報を取得し、
前記認識処理部は、前記他車両分布情報取得部が取得した前記他車両分布情報が、前記走行道路に分布している前記他車両の台数が台数閾値より少ない場合、前記スコアの閾値を低くする、
請求項1に記載の人物認識制御装置。 - 前記他車両分布情報取得部は、前記車両の現在位置情報および地図情報に基づいて、前記走行道路における前記他車両分布情報を取得し、
前記認識処理部は、前記他車両分布情報取得部が取得した前記他車両分布情報が、前記走行道路に分布している前記他車両が少ない場所であることを示す場合、前記スコアの閾値を低くする、
請求項1に記載の人物認識制御装置。 - 前記他車両分布情報取得部は、前記走行道路が中央線を有する場合、前記車両の進行方向と同一方向における前記他車両分布情報を取得し、
前記認識処理部は、前記走行道路が中央線を有する場合、前記他車両分布情報取得部が取得した前記車両の進行方向と同一方向における前記他車両分布情報に基づいて、前記スコアの閾値を変化させる、
請求項1から3のいずれか一項に記載の人物認識制御装置。 - 車両の周辺を撮影する撮影部が撮影した映像データを取得する映像データ取得ステップと、
前記車両が走行している走行道路における他車両の他車両分布情報を取得する他車両分布情報取得ステップと、
前記映像データ取得ステップで取得した映像データに対して、人物らしさを示すスコアが閾値以上である場合、前記人物として認識する認識処理ステップと、
前記認識処理ステップで認識した人物の情報を前記車両の運転者に提示する提示処理ステップと、
を含み、
前記認識処理ステップにおいては、前記他車両分布情報取得ステップで取得した前記走行道路における前記他車両分布情報に基づいて、前記スコアの閾値を変化させる、
人物認識制御装置が実行する人物認識制御方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020147570A JP2022042238A (ja) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 人物認識制御装置および人物認識制御方法 |
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JP2020147570A Pending JP2022042238A (ja) | 2020-09-02 | 2020-09-02 | 人物認識制御装置および人物認識制御方法 |
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-
2020
- 2020-09-02 JP JP2020147570A patent/JP2022042238A/ja active Pending
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