JP2863381B2 - 車両用監視方法 - Google Patents
車両用監視方法Info
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- JP2863381B2 JP2863381B2 JP4256268A JP25626892A JP2863381B2 JP 2863381 B2 JP2863381 B2 JP 2863381B2 JP 4256268 A JP4256268 A JP 4256268A JP 25626892 A JP25626892 A JP 25626892A JP 2863381 B2 JP2863381 B2 JP 2863381B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、自動車などの車両に設
置したビデオカメラによって撮像して得た画像を用い
て、車両の走行の際に他の車両又は障害物を検知し運転
者に警告を与えるための車両用監視方法に関するもので
ある。
置したビデオカメラによって撮像して得た画像を用い
て、車両の走行の際に他の車両又は障害物を検知し運転
者に警告を与えるための車両用監視方法に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の方法として、例えば特願
平２−２４１８５５号公報に開示されたものがある。同
公報に開示された方法は、走行している自車両から前景
を撮影し、この撮影した前景の同一点の移動を所定時間
毎にオプティカルフローとして認識し、このオプティカ
ルフローと前方車両との車間距離を測定する距離センサ
からの信号をもとに自車両に対する先行車両の位置、相
対速度からなる情報を得、この情報をもとに危険と判断
した場合に運転者にその旨を知らせるものである。
平２−２４１８５５号公報に開示されたものがある。同
公報に開示された方法は、走行している自車両から前景
を撮影し、この撮影した前景の同一点の移動を所定時間
毎にオプティカルフローとして認識し、このオプティカ
ルフローと前方車両との車間距離を測定する距離センサ
からの信号をもとに自車両に対する先行車両の位置、相
対速度からなる情報を得、この情報をもとに危険と判断
した場合に運転者にその旨を知らせるものである。
【０００３】また、オプティカルフローを求めるため
に、従来、２コマの画像間で対応する点を検出するマッ
チング法と呼ばれる手法が採用されていた。このマッチ
ング法は、図９（ａ）に示す時点ｔにおける画像上にお
いて着目する画素Ｐに対し窓Ｗ１をとり、画像内全域又
は周辺の領域に対し窓を移動しながら相関値を計算し、
図９（ｂ）に示すように、相関値が最大となった窓Ｗ２
の点を対応点、すなわち対応する画素Ｑとして求め、こ
のＰＱ（矢印）がオプティカルフローとなる。上記相関
値を求めるためには、 Σ（Ｗ１（ｘ，ｙ）×Ｗ２（ｘ，ｙ））／（ΣＷ１２
（ｘ，ｙ）×ΣＷ２２ （ｘ，ｙ））１／２……（１） なる計算を行う。なお、Ｗ１（ｘ，ｙ），Ｗ２
（ｘ，ｙ）は窓Ｗ１，Ｗ２内の（ｘ，ｙ）座標の出力で
ある。
に、従来、２コマの画像間で対応する点を検出するマッ
チング法と呼ばれる手法が採用されていた。このマッチ
ング法は、図９（ａ）に示す時点ｔにおける画像上にお
いて着目する画素Ｐに対し窓Ｗ１をとり、画像内全域又
は周辺の領域に対し窓を移動しながら相関値を計算し、
図９（ｂ）に示すように、相関値が最大となった窓Ｗ２
の点を対応点、すなわち対応する画素Ｑとして求め、こ
のＰＱ（矢印）がオプティカルフローとなる。上記相関
値を求めるためには、 Σ（Ｗ１（ｘ，ｙ）×Ｗ２（ｘ，ｙ））／（ΣＷ１２
（ｘ，ｙ）×ΣＷ２２ （ｘ，ｙ））１／２……（１） なる計算を行う。なお、Ｗ１（ｘ，ｙ），Ｗ２
（ｘ，ｙ）は窓Ｗ１，Ｗ２内の（ｘ，ｙ）座標の出力で
ある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来の方法では、危険を判断するために、前景を撮影する
ビデオカメラに加え、自車両に対する先行する他の車両
の位置を知るために他の車両との車間距離を測定するた
めの距離センサをも同時に必要としている。
来の方法では、危険を判断するために、前景を撮影する
ビデオカメラに加え、自車両に対する先行する他の車両
の位置を知るために他の車両との車間距離を測定するた
めの距離センサをも同時に必要としている。
【０００５】また、オプティカルフローを求めるため
に、２枚の画像間で対応する点を検出するという演算処
理を行う必要があるが、上述したようにこの演算処理
は、ある一点の対応点を検出するために、画像内の一画
素に対し、画像内の全領域あるいは周辺の領域の全ての
画素に対して検索を行うといったものである。画像全体
にわたって対応点を検出するためには、この処理を全画
素に対して行わなければならない。また、検索を行うた
めに指標として使用する相関値を求めるためにも多くの
計算を必要とする。
に、２枚の画像間で対応する点を検出するという演算処
理を行う必要があるが、上述したようにこの演算処理
は、ある一点の対応点を検出するために、画像内の一画
素に対し、画像内の全領域あるいは周辺の領域の全ての
画素に対して検索を行うといったものである。画像全体
にわたって対応点を検出するためには、この処理を全画
素に対して行わなければならない。また、検索を行うた
めに指標として使用する相関値を求めるためにも多くの
計算を必要とする。
【０００６】従って、計算量が膨大になるため実時間化
が困難であったり、実現するためには、高速度の演算処
理装置を必要とするため装置自体が高価格化してしまう
というような問題があげられる。また、オプティカルフ
ローが、先行する他の車両の部分から生じているもの
か、道路外の風景または路面上の文字や記号あるいは白
線などから生じているものかといったことを区別するこ
とが困難であるという問題点もあげられる。
が困難であったり、実現するためには、高速度の演算処
理装置を必要とするため装置自体が高価格化してしまう
というような問題があげられる。また、オプティカルフ
ローが、先行する他の車両の部分から生じているもの
か、道路外の風景または路面上の文字や記号あるいは白
線などから生じているものかといったことを区別するこ
とが困難であるという問題点もあげられる。
【０００７】よって本発明は、上述した従来の問題点に
鑑み、他の車両との間の距離を計測することなく、車両
に設置したビデオカメラからの画像を用いて、他の走行
車両や障害物による危険度を自動的に判定できるように
した車両用監視方法を提供することを目的としている。
鑑み、他の車両との間の距離を計測することなく、車両
に設置したビデオカメラからの画像を用いて、他の走行
車両や障害物による危険度を自動的に判定できるように
した車両用監視方法を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本発明によりなされた請求項１記載の車両用監視方法
は、走行している自車両から撮像して得た所定時間相前
後する２コマの画像中の同一点の移動をオプティカルフ
ローとして検出し、自車両に対する他の車両又は路上障
害物の相対関係を監視する車両用監視方法において、前
記他の車両又は路上障害物上の点に対して現れるオプテ
ィカルフローのベクトルの大きさを求め、該求めたオプ
ティカルフローのベクトルの大きさを、オプティカルフ
ローの出現する予め定めた領域に対応して予め定めた所
定のしきい値と対比し、前記求めたベクトルの大きさが
前記所定のしきい値を超えるとき危険と判断することを
特徴としている。
本発明によりなされた請求項１記載の車両用監視方法
は、走行している自車両から撮像して得た所定時間相前
後する２コマの画像中の同一点の移動をオプティカルフ
ローとして検出し、自車両に対する他の車両又は路上障
害物の相対関係を監視する車両用監視方法において、前
記他の車両又は路上障害物上の点に対して現れるオプテ
ィカルフローのベクトルの大きさを求め、該求めたオプ
ティカルフローのベクトルの大きさを、オプティカルフ
ローの出現する予め定めた領域に対応して予め定めた所
定のしきい値と対比し、前記求めたベクトルの大きさが
前記所定のしきい値を超えるとき危険と判断することを
特徴としている。
【０００９】上記請求項１記載の車両用監視方法におい
て、前記予め定めた領域を複数の区域に分け、各区域に
存在するオプティカルフローベクトルの長さの総和に対
して区域毎に重み付けし、該重み付けされた値の大小に
よって危険の度合を判断することを特徴としている。
て、前記予め定めた領域を複数の区域に分け、各区域に
存在するオプティカルフローベクトルの長さの総和に対
して区域毎に重み付けし、該重み付けされた値の大小に
よって危険の度合を判断することを特徴としている。
【００１０】上記請求項２記載の車両用監視方法におい
て、前記各区域毎に所定のしきい値を設定し、前記オプ
ティカルフローの長さの総和が該しきい値を越えた区域
を危険と判断することを特徴としている。
て、前記各区域毎に所定のしきい値を設定し、前記オプ
ティカルフローの長さの総和が該しきい値を越えた区域
を危険と判断することを特徴としている。
【００１１】上記請求項３記載の車両用監視方法におい
て、前記しきい値が複数のレベルからなり、前記オプテ
ィカルフローの長さの総和が越えたしきい値のレベルに
より危険度のレベルを判断することを特徴としている。
て、前記しきい値が複数のレベルからなり、前記オプテ
ィカルフローの長さの総和が越えたしきい値のレベルに
より危険度のレベルを判断することを特徴としている。
【００１２】上記請求項４記載の車両用監視方法におい
て、求められた危険度の大きさに従って警報を発するこ
とを特徴としている。
て、求められた危険度の大きさに従って警報を発するこ
とを特徴としている。
【００１３】
【作用】上記請求項１記載の方法によれば、走行する他
の車両又は障害物との距離が小さい程、また相対速度が
大きい程、オプィカルフローが大きくなることに着目し
て、走行する他の車両又は路上障害物上の点のオプティ
カルフローの大きさ、オプティカルフローの出現する予
め定めた領域に対応して予め定めた所定のしきい値と対
比し、前記求めたベクトルの大きさが前記所定のしきい
値を超えるとき危険と判断するようにしているので、走
行する他の車両との間の距離を測定するための距離計を
格別に設ける必要がなくなっている。
の車両又は障害物との距離が小さい程、また相対速度が
大きい程、オプィカルフローが大きくなることに着目し
て、走行する他の車両又は路上障害物上の点のオプティ
カルフローの大きさ、オプティカルフローの出現する予
め定めた領域に対応して予め定めた所定のしきい値と対
比し、前記求めたベクトルの大きさが前記所定のしきい
値を超えるとき危険と判断するようにしているので、走
行する他の車両との間の距離を測定するための距離計を
格別に設ける必要がなくなっている。
【００１４】また、上記請求項２記載の方法によれば、
予め定めた領域を複数の区域に分け、各区域に存在する
オプティカルフローの長さの総和に対して区域毎に重み
付けし、この重み付けした値によって危険の存在を判断
しているので、どの位置に危険があるかを即座に知るこ
とができる。
予め定めた領域を複数の区域に分け、各区域に存在する
オプティカルフローの長さの総和に対して区域毎に重み
付けし、この重み付けした値によって危険の存在を判断
しているので、どの位置に危険があるかを即座に知るこ
とができる。
【００１５】さらに、上記請求項３〜５記載の方法によ
れば、各区域毎に所定のしきい値を設定し、オプティカ
ルフローベクトル長さの総和が該しきい値を越えた区域
を危険と判断し区域毎に危険度を知ることができる。更
に、しきい値が複数のレベルからなり、オプティカルフ
ローベクトル長さの総和が越えたしきい値のレベルによ
り危険度のレベルを判断し、求められた危険度の大きさ
に従って警報を発するようにしている。
れば、各区域毎に所定のしきい値を設定し、オプティカ
ルフローベクトル長さの総和が該しきい値を越えた区域
を危険と判断し区域毎に危険度を知ることができる。更
に、しきい値が複数のレベルからなり、オプティカルフ
ローベクトル長さの総和が越えたしきい値のレベルによ
り危険度のレベルを判断し、求められた危険度の大きさ
に従って警報を発するようにしている。
【００１６】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明
する。図１は本発明による方法を実施するための装置の
構成を示し、同図において、１は前景を撮像するビデオ
カメラ、２はビデオカメラ１によって得られた画像を入
力し、後述する画像処理を行う演算処理装置、３は自車
両の速度を計測する速度計、４は演算処理装置２の画像
処理結果と速度計３から得られる自車両速度とを入力し
て危険度判定処理を行う演算処理装置、５は警報装置で
ある。
する。図１は本発明による方法を実施するための装置の
構成を示し、同図において、１は前景を撮像するビデオ
カメラ、２はビデオカメラ１によって得られた画像を入
力し、後述する画像処理を行う演算処理装置、３は自車
両の速度を計測する速度計、４は演算処理装置２の画像
処理結果と速度計３から得られる自車両速度とを入力し
て危険度判定処理を行う演算処理装置、５は警報装置で
ある。
【００１７】図２は、ビデオカメラ１によって得られる
前景画像の変化を説明するための図であり、（ｂ）は
（ａ）に示す自車両を含む状況においてビデオカメラ１
が時間ｔで撮像した画像、（ｃ）は時間ｔ＋Δｔで撮像
した画像をそれぞれ示す。
前景画像の変化を説明するための図であり、（ｂ）は
（ａ）に示す自車両を含む状況においてビデオカメラ１
が時間ｔで撮像した画像、（ｃ）は時間ｔ＋Δｔで撮像
した画像をそれぞれ示す。
【００１８】今、自車両は平坦な道を直進しているとす
る。例えば（ａ）に示される道路標識及び建物に注目す
ると、時間の経過により時間ｔ、時間ｔ＋Δｔにおい
て、（ｂ）、（ｃ）に示されるような画像が得られる。
この２枚の画像において対応する点を捜しそれらを結ぶ
と（ｄ）に示されるような速度ベクトルが得られる。こ
れがオプティカルフローである。
る。例えば（ａ）に示される道路標識及び建物に注目す
ると、時間の経過により時間ｔ、時間ｔ＋Δｔにおい
て、（ｂ）、（ｃ）に示されるような画像が得られる。
この２枚の画像において対応する点を捜しそれらを結ぶ
と（ｄ）に示されるような速度ベクトルが得られる。こ
れがオプティカルフローである。
【００１９】ここでこれらオプティカルフローは、画像
内のＦＯＥ（Ｆｏｃｕｓ ｏｆ Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）
とよばれる１点から放射状に現れる。ＦＯＥとは、無限
遠点又は消失点と呼ばれ、車両が直進している場合画像
上において自車両の進行方向を示す１点に対応する。こ
のように、自車両が走行している場合に求められるオプ
ティカルフローは、ＦＯＥから放射状の方向である。こ
こで先行車両から発せられたオプティカルフローは、自
車両に対する先行する他の車両の位置、相対速度からな
る情報を含んでおり、オプティカルフローが長い程危険
度が高いと考えられる。
内のＦＯＥ（Ｆｏｃｕｓ ｏｆ Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）
とよばれる１点から放射状に現れる。ＦＯＥとは、無限
遠点又は消失点と呼ばれ、車両が直進している場合画像
上において自車両の進行方向を示す１点に対応する。こ
のように、自車両が走行している場合に求められるオプ
ティカルフローは、ＦＯＥから放射状の方向である。こ
こで先行車両から発せられたオプティカルフローは、自
車両に対する先行する他の車両の位置、相対速度からな
る情報を含んでおり、オプティカルフローが長い程危険
度が高いと考えられる。
【００２０】次に、その詳細を図３を参照して説明す
る。同図の光学的配置おいて、１１はビデオカメラのレ
ンズ、１２はビデオカメラのイメージプレーン、ｆはレ
ンズ１１からイメージプレーン１２までの距離、Ｐ
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は先行する他の車両又は障害物上の任意
の１点、ｐ（ｘ，ｙ）はイメージプレーン１２上の点Ｐ
に対応する点とすると、３角形の相似の比から ｘ＝ｆ・Ｘ／Ｚ ……（２） となる。
る。同図の光学的配置おいて、１１はビデオカメラのレ
ンズ、１２はビデオカメラのイメージプレーン、ｆはレ
ンズ１１からイメージプレーン１２までの距離、Ｐ
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は先行する他の車両又は障害物上の任意
の１点、ｐ（ｘ，ｙ）はイメージプレーン１２上の点Ｐ
に対応する点とすると、３角形の相似の比から ｘ＝ｆ・Ｘ／Ｚ ……（２） となる。
【００２１】この式を変形して、時間微分すると、 Ｘ’＝（Δｘ／Δｔ・Ｚ＋ｘ・Ｚ’）／ｆ ……（３） となる。また、オプティカルフローのＸ方向成分ｕとは ｕ＝Δｘ／Δｔ ……（４） であるので、これを用いて Ｚ＝（ｆ・Ｘ’−ｘ・Ｚ’）／ｕ ……（５） となる。
【００２２】ここで Ｚ’＝先行する他の車両ないし障害物と自車両との相対速度＝−α （６） であるから上式（５）は Ｚ＝（ｆ・Ｘ’＋ｘα）／ｕ ……（７） となる。よってオプティカルフローのｘ方向成分ｕは ｕ＝（ｆ・Ｘ’＋ｘα）／Ｚ ……（８） となる。Ｙについても同様に求まる。
【００２３】よって上式（８）より、Ｚが小、すなわち
先行する他の車両又は障害物までの距離が小である程、
又はαが大、すなわち先行する他の車両との相対速度が
大である程、オプティカルフローのｘ成分は大きくな
る。これはＹ方向についても同様である。従って、オプ
ティカルフローは先行する他の車両などとの距離が小な
程、更に相対速度が大な程長くなり、これよりオプティ
カルフローが短いときより長いときの方が相対的に先行
する他の車両又は障害物に対する危険度が大きいと考え
られる。
先行する他の車両又は障害物までの距離が小である程、
又はαが大、すなわち先行する他の車両との相対速度が
大である程、オプティカルフローのｘ成分は大きくな
る。これはＹ方向についても同様である。従って、オプ
ティカルフローは先行する他の車両などとの距離が小な
程、更に相対速度が大な程長くなり、これよりオプティ
カルフローが短いときより長いときの方が相対的に先行
する他の車両又は障害物に対する危険度が大きいと考え
られる。
【００２４】本発明では、オプティカルフローがＦＯＥ
から放射状の向きに求められるということを利用し、高
速にオプティカルフローを求めるようにしており、その
方法を図４に基づいて以下説明する。
から放射状の向きに求められるということを利用し、高
速にオプティカルフローを求めるようにしており、その
方法を図４に基づいて以下説明する。
【００２５】図４は、高速にオプティカル・フローを求
める方法の一実施例を示した図である。まず、始めに時
間ｔでの画像において着目する一点に対しＦＯＥから放
射状の方向に細長い窓を設定する（図４（ａ））。次
に、時間ｔ＋Δｔでの画像において、窓をＦＯＥから放
射状の方向に一点づつ移動しながら、時間ｔでの窓との
輝度差の絶対値の総和を求める。そして総和が最小にな
ったときの窓の移動量が、着目する一点の速度ベクトル
として求められる（図４（ｂ））。なお、上記輝度差
は、窓を構成する各画素について、例えば（ａ）及び
（ｂ）に○で示す対応する位置の画素間のものである。
以上のような処理を時間ｔの画像の全ての点において繰
り返し行うことにより、画像全体のオプティカルフロー
を求めることができる。
める方法の一実施例を示した図である。まず、始めに時
間ｔでの画像において着目する一点に対しＦＯＥから放
射状の方向に細長い窓を設定する（図４（ａ））。次
に、時間ｔ＋Δｔでの画像において、窓をＦＯＥから放
射状の方向に一点づつ移動しながら、時間ｔでの窓との
輝度差の絶対値の総和を求める。そして総和が最小にな
ったときの窓の移動量が、着目する一点の速度ベクトル
として求められる（図４（ｂ））。なお、上記輝度差
は、窓を構成する各画素について、例えば（ａ）及び
（ｂ）に○で示す対応する位置の画素間のものである。
以上のような処理を時間ｔの画像の全ての点において繰
り返し行うことにより、画像全体のオプティカルフロー
を求めることができる。
【００２６】また、従来の方法では、対応する窓同士を
比べる際に、相互相関値を用いていた。それに対し本発
明の方法では、輝度差の絶対値の総和を用いているの
で、計算量の軽減となり、処理の高速化が行える。
比べる際に、相互相関値を用いていた。それに対し本発
明の方法では、輝度差の絶対値の総和を用いているの
で、計算量の軽減となり、処理の高速化が行える。
【００２７】本発明では更に、画像内の全ての点に対し
速度ベクトルを求めているのではなく、時間ｔと時間ｔ
＋△ｔとの画像で差を求め、その差である一定のしきい
値を越えた点だけに対し処理を行うようにしている。
速度ベクトルを求めているのではなく、時間ｔと時間ｔ
＋△ｔとの画像で差を求め、その差である一定のしきい
値を越えた点だけに対し処理を行うようにしている。
【００２８】一般に、車両走行中に前景を映した画像に
は、空や路面のように時間的な輝度変化がない場所が多
い。このような場所では、原理的にオプティカルフロー
を求めることが不可能である。従って、本発明の方法の
ように、時間ｔでの画像と時間ｔ＋Δｔでの画像内で、
輝度差のあるとことに着目して処理を行うことにより、
無駄な処理を省くことが可能となり高速化が行える。
は、空や路面のように時間的な輝度変化がない場所が多
い。このような場所では、原理的にオプティカルフロー
を求めることが不可能である。従って、本発明の方法の
ように、時間ｔでの画像と時間ｔ＋Δｔでの画像内で、
輝度差のあるとことに着目して処理を行うことにより、
無駄な処理を省くことが可能となり高速化が行える。
【００２９】上述したような方法によって、高速にオプ
ティカルフローが求められる。しかし、ここで求まった
オプティカルフローには、道路以外の風景や路面の車線
などの障害物ではないものによって生じているオプティ
カルフローが含まれている。従って、ここで求められて
いるオプティカルフローを用いて前方の障害物の存在又
はその障害物による危険度を求めることは困難である。
よって、道路外の風景や路面の車線から生じているオプ
ティカルフローを除去する必要がある。次に、この方法
について説明する。
ティカルフローが求められる。しかし、ここで求まった
オプティカルフローには、道路以外の風景や路面の車線
などの障害物ではないものによって生じているオプティ
カルフローが含まれている。従って、ここで求められて
いるオプティカルフローを用いて前方の障害物の存在又
はその障害物による危険度を求めることは困難である。
よって、道路外の風景や路面の車線から生じているオプ
ティカルフローを除去する必要がある。次に、この方法
について説明する。
【００３０】図５は、道路外の風景によるオプティカル
フローを除去する方法の一実施例である。同図において
斜線が引かれている位置が、道路上を示しているとし
て、それ以外の場所では、処理を行わないものとする。
こうすることにより、始めから道路外の風景から生じる
オプティカルフローは求まらないことになり、なおかつ
領域を制限することにより、処理時間の高速化が行える
こととなる。
フローを除去する方法の一実施例である。同図において
斜線が引かれている位置が、道路上を示しているとし
て、それ以外の場所では、処理を行わないものとする。
こうすることにより、始めから道路外の風景から生じる
オプティカルフローは求まらないことになり、なおかつ
領域を制限することにより、処理時間の高速化が行える
こととなる。
【００３１】次に、路面上のマークを消す方法について
図を用いて説明する。図６はこの方法の一実施例であ
り、まず光学的構成を説明する。図６はビデオカメラを
設置した車両が直進する代わりに、路面全体が近づいて
きたと仮定して描かれている。１１は前方を撮像するビ
デオカメラのレンズ、１２はビデオカメラのイメージプ
レーンを示す。１３及び１４は移動前後の車線を表して
いる。レンズの中心を原点とする３次元座標と、イメー
ジプレーン２上で上記ＦＯＥを原点とする２次元座標を
考える。
図を用いて説明する。図６はこの方法の一実施例であ
り、まず光学的構成を説明する。図６はビデオカメラを
設置した車両が直進する代わりに、路面全体が近づいて
きたと仮定して描かれている。１１は前方を撮像するビ
デオカメラのレンズ、１２はビデオカメラのイメージプ
レーンを示す。１３及び１４は移動前後の車線を表して
いる。レンズの中心を原点とする３次元座標と、イメー
ジプレーン２上で上記ＦＯＥを原点とする２次元座標を
考える。
【００３２】移動前の車線の位置をＰ（Ｘ，Ｙ，Ｚ＋Δ
Ｚ）、Ｚ方向にΔＺ移動後の位置をＱ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と
すると、２つの３角形の相似比より式（１）のようにオ
プテイカルフローの生じている車線のビデオカメラまで
の高さを知ることができる。 Ｙ＝ｙ２ΔＺ／ｆΔｙ ……（９） この求まった高さ情報を用いて、高さがビデオカメラ高
と一致している、つまり路面上のマークなどによって生
じているオプティカルフローを除去することができる。
Ｚ）、Ｚ方向にΔＺ移動後の位置をＱ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と
すると、２つの３角形の相似比より式（１）のようにオ
プテイカルフローの生じている車線のビデオカメラまで
の高さを知ることができる。 Ｙ＝ｙ２ΔＺ／ｆΔｙ ……（９） この求まった高さ情報を用いて、高さがビデオカメラ高
と一致している、つまり路面上のマークなどによって生
じているオプティカルフローを除去することができる。
【００３３】ここで、ΔＺは２枚の画像の時間間隔Δｔ
の間に前進した距離であり、車両速度を知ることにより
求めることができる。以上説明したような処理によっ
て、前方の障害物以外から生じているオプティカルフロ
ーを除去することが可能となる。従って、いま残されて
いるオプティカルフローの位置及び長さから前方の障害
物がどの程度危険であるかを示す危険度を求めることが
可能となる。
の間に前進した距離であり、車両速度を知ることにより
求めることができる。以上説明したような処理によっ
て、前方の障害物以外から生じているオプティカルフロ
ーを除去することが可能となる。従って、いま残されて
いるオプティカルフローの位置及び長さから前方の障害
物がどの程度危険であるかを示す危険度を求めることが
可能となる。
【００３４】次に、危険度を求める方法について説明す
る。図７はこの方法の一実施例を示すものである。まず
構成を説明すると、Ｉ〜ＩＶの各領域はそれぞれ自車線
の遠方、自車線の近方、隣車線の遠方、隣車線の近方を
示している。ここで危険度は、各領域に存在するオプテ
ィカルフローの長さの総和に対して各区域毎に重み付け
し、この重み付けした値によって求められる。更に、各
領域毎に所定のしきい値を設定しておき、フロー長さの
総和がこのしきい値を越えたらしきい値を越えた領域は
危険と判断される。しきい値を複数レベル設定してお
き、危険度のレベルを判断することもできる。
る。図７はこの方法の一実施例を示すものである。まず
構成を説明すると、Ｉ〜ＩＶの各領域はそれぞれ自車線
の遠方、自車線の近方、隣車線の遠方、隣車線の近方を
示している。ここで危険度は、各領域に存在するオプテ
ィカルフローの長さの総和に対して各区域毎に重み付け
し、この重み付けした値によって求められる。更に、各
領域毎に所定のしきい値を設定しておき、フロー長さの
総和がこのしきい値を越えたらしきい値を越えた領域は
危険と判断される。しきい値を複数レベル設定してお
き、危険度のレベルを判断することもできる。
【００３５】最後に、求められた危険度の大きさに従っ
て警報を鳴らすことによって運転者に対し注意を促せる
ことが可能となる。また、ディスプレイ上にどの領域が
どの程度危険かを表示することも可能になる。さらに危
険レベルにより警報の音色などの種類を変えることも可
能である。
て警報を鳴らすことによって運転者に対し注意を促せる
ことが可能となる。また、ディスプレイ上にどの領域が
どの程度危険かを表示することも可能になる。さらに危
険レベルにより警報の音色などの種類を変えることも可
能である。
【００３６】以上説明した本発明の方法による画像処理
の手順を要約して示すと、図８のようになる。まず、ス
テップＳ１において時間ｔでの画像を取り込み、次にス
テップＳ２において時間ｔ＋Δｔでの画像を取り込む。
その後ステップＳ３においてＦＯＥの設定を行い、続く
ステップＳ４において処理領域の設定を行う。続いてス
テップＳ５に進み、ここで時間ｔと時間ｔ＋Δｔの画像
で輝度差が一定のしきい値を越えた領域を抽出する。そ
の後ステップＳ６に進んで抽出した領域内でオプティカ
ルフローを求め、次のステップＳ７において道路上のオ
プティカルフローを除去し、更に次のステップＳ８にお
いて各区域毎に重み付けした値によって危険度を計算す
る。
の手順を要約して示すと、図８のようになる。まず、ス
テップＳ１において時間ｔでの画像を取り込み、次にス
テップＳ２において時間ｔ＋Δｔでの画像を取り込む。
その後ステップＳ３においてＦＯＥの設定を行い、続く
ステップＳ４において処理領域の設定を行う。続いてス
テップＳ５に進み、ここで時間ｔと時間ｔ＋Δｔの画像
で輝度差が一定のしきい値を越えた領域を抽出する。そ
の後ステップＳ６に進んで抽出した領域内でオプティカ
ルフローを求め、次のステップＳ７において道路上のオ
プティカルフローを除去し、更に次のステップＳ８にお
いて各区域毎に重み付けした値によって危険度を計算す
る。
【００３７】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ビ
デオカメラによって他の走行車両や障害物を監視し、そ
れらの存在とその危険度を自動的に判断できるため、車
両の安全運転が可能となり、しかも走行する他の車両と
の間の距離を測定するための距離計を格別に設けていな
いので、構成が簡単になっている。
デオカメラによって他の走行車両や障害物を監視し、そ
れらの存在とその危険度を自動的に判断できるため、車
両の安全運転が可能となり、しかも走行する他の車両と
の間の距離を測定するための距離計を格別に設けていな
いので、構成が簡単になっている。
【００３８】特に、他の車両又は障害物上の点のオプテ
ィカルフローの大きさが所定のしきい値を越えたとき危
険と判断するようにしていて、走行している自車両から
撮像するビデオカメラを自車両に設置するだけで、格別
に他の車両との間の距離を測定するための距離計を設け
る必要がなくなっているので、低コストで実現可能であ
る。
ィカルフローの大きさが所定のしきい値を越えたとき危
険と判断するようにしていて、走行している自車両から
撮像するビデオカメラを自車両に設置するだけで、格別
に他の車両との間の距離を測定するための距離計を設け
る必要がなくなっているので、低コストで実現可能であ
る。
【００３９】更に、危険区域及びその度合いを知って適
切な警報を発することができるなどの効果が得られる。
切な警報を発することができるなどの効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による方法を実施するための装置の一例
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】図１のビデオカメラが撮像する前景、画像及び
得られるオプティカルフローを示す図である。
得られるオプティカルフローを示す図である。
【図３】本発明の方法による障害物などの検出の仕方を
説明するための図である。
説明するための図である。
【図４】本発明の方法によりオプティカルフローの求め
方を説明するための図である。
方を説明するための図である。
【図５】本発明の方法によりオプティカルフローの求め
るため設定した領域の一例を示す図である。
るため設定した領域の一例を示す図である。
【図６】本発明の方法により路面上の車線によるオプテ
ィカルフローの除去の仕方を説明するための図である。
ィカルフローの除去の仕方を説明するための図である。
【図７】本発明の方法により危険度を判定するため分け
た区域の一例を示す図である。
た区域の一例を示す図である。
【図８】本発明の方法の一連の処理を示す図である。
【図９】従来の方法の問題点を説明するための図であ
る。
る。
１ ビデオカメラ ２，４ 演算処理装置 ５ 警報装置
フロントページの続き (72)発明者 佐々木 一幸 静岡県裾野市御宿1500 矢崎総業株式会 社内 (56)参考文献 特開 平２−241855（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−11438（ＪＰ，Ａ) 実開 昭56−35073（ＪＰ，Ｕ)
Claims (5)
- 【請求項１】 走行している自車両から撮像して得た所
定時間相前後する２コマの画像中の同一点の移動をオプ
ティカルフローとして検出し、自車両に対する他の車両
又は路上障害物の相対関係を監視する車両用監視方法に
おいて、 前記他の車両又は路上障害物上の点に対して現れるオプ
ティカルフローのベクトルの大きさを求め、 該求めたオプティカルフローのベクトルの大きさを、オ
プティカルフローの出現する予め定めた領域に対応して
予め定めた所定のしきい値と対比し、 前記求めたベクトルの大きさが前記所定のしきい値を超
えるとき危険と判断することを特徴とする車両用監視方
法。 - 【請求項２】 前記予め定めた領域を複数の区域に分
け、各区域に存在するオプティカルフローベクトルの長
さの総和に対して区域毎に重み付けし、該重み付けされ
た値の大小によって危険の度合を判断することを特徴と
する請求項１記載の車両用監視方法。 - 【請求項３】 前記各区域毎に所定のしきい値を設定
し、前記オプティカルフローの長さの総和が該しきい値
を越えた区域を危険と判断することを特徴とする請求項
２記載の車両用監視方法。 - 【請求項４】 前記しきい値が複数のレベルからなり、
前記オプティカルフローの長さの総和が越えたしきい値
のレベルにより危険度のレベルを判断することを特徴と
する請求項３記載の車両用監視方法。 - 【請求項５】 求められた危険度の大きさに従って警報
を発することを特徴とする請求項４記載の車両用監視方
法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4256268A JP2863381B2 (ja) | 1992-09-25 | 1992-09-25 | 車両用監視方法 |
| US08/126,298 US5521633A (en) | 1992-09-25 | 1993-09-24 | Motor vehicle obstacle monitoring system using optical flow processing |
| DE4332612A DE4332612C2 (de) | 1992-09-25 | 1993-09-24 | Außenansichts-Überwachungsverfahren für Kraftfahrzeuge |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4256268A JP2863381B2 (ja) | 1992-09-25 | 1992-09-25 | 車両用監視方法 |
Related Child Applications (3)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24321997A Division JP3292292B2 (ja) | 1997-09-08 | 1997-09-08 | オプティカルフロー検出方法 |
| JP24322097A Division JP3543912B2 (ja) | 1997-09-08 | 1997-09-08 | オプティカルフロー検出方法 |
| JP24322197A Division JP3398934B2 (ja) | 1997-09-08 | 1997-09-08 | 車両用監視方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06107096A JPH06107096A (ja) | 1994-04-19 |
| JP2863381B2 true JP2863381B2 (ja) | 1999-03-03 |
Family
ID=17290289
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4256268A Expired - Lifetime JP2863381B2 (ja) | 1992-09-25 | 1992-09-25 | 車両用監視方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2863381B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105632245A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-06-01 | 桂林航天工业学院 | 一种车辆靠近提醒装置及方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3540005B2 (ja) * | 1994-04-22 | 2004-07-07 | 株式会社デンソー | 障害物検出装置 |
| JPH0918863A (ja) * | 1995-06-26 | 1997-01-17 | Yazaki Corp | 車両用後側方監視装置 |
| DE19601005A1 (de) * | 1996-01-15 | 1997-07-17 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Erkennung bewegter Objekte in zeitlich aufeinanderfolgenden Bildern |
| JP3585071B2 (ja) * | 1996-06-25 | 2004-11-04 | 矢崎総業株式会社 | 車両周辺監視装置 |
| JPH11353565A (ja) | 1998-06-09 | 1999-12-24 | Yazaki Corp | 車両用衝突警報方法及び装置 |
| JP3463858B2 (ja) | 1998-08-27 | 2003-11-05 | 矢崎総業株式会社 | 周辺監視装置及び方法 |
| JP3580475B2 (ja) | 1998-09-14 | 2004-10-20 | 矢崎総業株式会社 | 周辺監視装置 |
| JP4287532B2 (ja) | 1999-03-01 | 2009-07-01 | 矢崎総業株式会社 | 車両用後側方監視装置 |
| US6292111B1 (en) | 1999-03-01 | 2001-09-18 | Yazaki Corporation | Vehicle-applied rear-and-side monitoring system and vehicle-applied rear-and-side monitoring and alarming system |
| AU1927101A (en) * | 1999-11-26 | 2001-06-04 | Mobileye, Inc. | System and method for detecting obstacles to vehicle motion |
| JP3729005B2 (ja) * | 1999-12-24 | 2005-12-21 | 三菱自動車工業株式会社 | 車両の後方監視装置 |
| US7151996B2 (en) | 2000-04-14 | 2006-12-19 | Mobileye Technologies Limited | System and method for generating a model of the path of a roadway from an image recorded by a camera |
| US7113867B1 (en) | 2000-11-26 | 2006-09-26 | Mobileye Technologies Limited | System and method for detecting obstacles to vehicle motion and determining time to contact therewith using sequences of images |
| JP3849505B2 (ja) | 2001-11-26 | 2006-11-22 | 株式会社デンソー | 障害物監視装置及びプログラム |
| JP4305073B2 (ja) * | 2003-07-08 | 2009-07-29 | 株式会社明電舎 | パンタグラフ支障物検出方法及び装置 |
| JP4206928B2 (ja) * | 2004-01-19 | 2009-01-14 | 株式会社デンソー | 衝突可能性判定装置 |
| WO2005093657A1 (ja) | 2004-03-29 | 2005-10-06 | Pioneer Corporation | 道路景観解析装置及び方法 |
| JP4270010B2 (ja) * | 2004-04-05 | 2009-05-27 | 株式会社デンソー | 物体危険判定装置 |
| EP1741079B1 (en) | 2004-04-08 | 2008-05-21 | Mobileye Technologies Limited | Collision warning system |
| JP4096932B2 (ja) * | 2004-09-22 | 2008-06-04 | 日産自動車株式会社 | 車両用衝突時間推定装置及び車両用衝突時間推定方法 |
| US7786898B2 (en) | 2006-05-31 | 2010-08-31 | Mobileye Technologies Ltd. | Fusion of far infrared and visible images in enhanced obstacle detection in automotive applications |
| JP4289421B2 (ja) * | 2007-05-14 | 2009-07-01 | 株式会社デンソー | 車両制御装置 |
| JP2008234619A (ja) * | 2007-02-20 | 2008-10-02 | Toshiba Corp | 顔認証装置および顔認証方法 |
| JP5999009B2 (ja) * | 2013-04-08 | 2016-09-28 | マツダ株式会社 | 車載情報表示装置 |
| EP2998934B1 (en) * | 2013-05-16 | 2020-08-05 | Sony Corporation | Image processing device, image processing method, and program |
| WO2016151978A1 (ja) * | 2015-03-26 | 2016-09-29 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 画像処理装置、運転支援システム及び画像処理方法 |
| JP6390665B2 (ja) * | 2016-06-02 | 2018-09-19 | マツダ株式会社 | 車両制御装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02241855A (ja) * | 1989-03-16 | 1990-09-26 | Mikuni Corp | 先行車識別方法 |
-
1992
- 1992-09-25 JP JP4256268A patent/JP2863381B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105632245A (zh) * | 2016-03-14 | 2016-06-01 | 桂林航天工业学院 | 一种车辆靠近提醒装置及方法 |
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|---|---|
| JPH06107096A (ja) | 1994-04-19 |
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