JP3085094B2 - 移動物体検出方法 - Google Patents
移動物体検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は移動物体検出方法、特に
画像から得られた移動ベクトル（オプティカルフロー）
を用いて移動物体を抽出する方法に関する。
画像から得られた移動ベクトル（オプティカルフロー）
を用いて移動物体を抽出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、異なる時刻に得られた画像か
ら移動ベクトル（オプティカルフロー：以下単に「ＯＰ
Ｆ」と称する）から移動物体を抽出する手法が提案され
ており、ＯＰＦを得る方法としては、ブロックマッチン
グ等数種の方法がある。
ら移動ベクトル（オプティカルフロー：以下単に「ＯＰ
Ｆ」と称する）から移動物体を抽出する手法が提案され
ており、ＯＰＦを得る方法としては、ブロックマッチン
グ等数種の方法がある。
【０００３】例えば、特開平４−２０７７９０号公報の
動きベクトル検出装置では、複数画像の対応する位置の
マッチ度を検出するブロックマッチングが開示されてい
る。
動きベクトル検出装置では、複数画像の対応する位置の
マッチ度を検出するブロックマッチングが開示されてい
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、車両に
カメラを搭載し、移動中のカメラから道路状況を監視し
てＯＰＦを算出する場合、画像中の背景に橋の欄干やガ
ードレールの支柱等周期的に出現する構造物が存在する
場合には、本来得られるべきＯＰＦとは異なるＯＰＦが
算出されてしまう問題があった。
カメラを搭載し、移動中のカメラから道路状況を監視し
てＯＰＦを算出する場合、画像中の背景に橋の欄干やガ
ードレールの支柱等周期的に出現する構造物が存在する
場合には、本来得られるべきＯＰＦとは異なるＯＰＦが
算出されてしまう問題があった。
【０００５】図７（Ａ）、（Ｂ）には異なる時刻ｔ0 、
ｔ1 で得られた画像の一例が示されている。画像には橋
の欄干が存在しており、また自車に接近している車両が
存在する。これらの画像からブロックマッチングにより
ＯＰＦを算出すると、橋の欄干部は周期的な構造を有し
ているため、異なる部位同士でマッチングがとれてしま
い、図７（Ｃ）に示すように橋の欄干に起因する偽のＯ
ＰＦが生じてしまう。
ｔ1 で得られた画像の一例が示されている。画像には橋
の欄干が存在しており、また自車に接近している車両が
存在する。これらの画像からブロックマッチングにより
ＯＰＦを算出すると、橋の欄干部は周期的な構造を有し
ているため、異なる部位同士でマッチングがとれてしま
い、図７（Ｃ）に示すように橋の欄干に起因する偽のＯ
ＰＦが生じてしまう。
【０００６】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は、ブロックマッチング
によりＯＰＦを算出する際に、画像中の背景に周期的な
構造物が存在する場合でも移動物体のみのＯＰＦを抽出
することができる移動物体検出方法を提供することにあ
る。
なされたものであり、その目的は、ブロックマッチング
によりＯＰＦを算出する際に、画像中の背景に周期的な
構造物が存在する場合でも移動物体のみのＯＰＦを抽出
することができる移動物体検出方法を提供することにあ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の移動物体検出方法は、異なる時刻に得られ
た複数画像から移動ベクトルを抽出することにより移動
物体を検出する移動物体検出方法であって、第１所定時
間内に得られた一対の画像から第１移動ベクトルを算出
するステップと、第１所定時間とは異なる第２所定時間
内で得られた一対の画像から第２移動ベクトルを算出す
るステップと、画像上の同一位置に存在する前記第１移
動ベクトル及び第２移動ベクトルの長さを比較すること
により前記移動ベクトルが移動物体に起因するものか否
かを判定するステップとを有することを特徴とする。
に、本発明の移動物体検出方法は、異なる時刻に得られ
た複数画像から移動ベクトルを抽出することにより移動
物体を検出する移動物体検出方法であって、第１所定時
間内に得られた一対の画像から第１移動ベクトルを算出
するステップと、第１所定時間とは異なる第２所定時間
内で得られた一対の画像から第２移動ベクトルを算出す
るステップと、画像上の同一位置に存在する前記第１移
動ベクトル及び第２移動ベクトルの長さを比較すること
により前記移動ベクトルが移動物体に起因するものか否
かを判定するステップとを有することを特徴とする。
【０００８】
【作用】移動物体に起因する真のＯＰＦは移動物体の速
度に応じた長さを有する。一方、周期的に出現する構造
物に起因するＯＰＦはそのような関係にない。従って、
異なる所定時間（第１所定時間及び第２所定時間）で得
られた同一ＯＰＦの長さを比較することにより、真のＯ
ＰＦか偽のＯＰＦかを判定できる。
度に応じた長さを有する。一方、周期的に出現する構造
物に起因するＯＰＦはそのような関係にない。従って、
異なる所定時間（第１所定時間及び第２所定時間）で得
られた同一ＯＰＦの長さを比較することにより、真のＯ
ＰＦか偽のＯＰＦかを判定できる。
【０００９】
【実施例】以下、図面に基づき本発明の実施例について
説明する。
説明する。
【００１０】図１には本実施例におけるシステム構成図
が示されている。車両周囲環境を撮影するカメラ１０で
得られた画像信号は電子制御装置ＥＣＵ１２に供給され
る。なお、カメラ１０は図２に示すように側方を監視す
べく車両のフロント側部に設置する、あるいは後方を監
視すべくドアミラーに設置する等が考えられる。ＥＣＵ
１２はＡ／Ｄ変換器１２ａ、ＶＲＡＭ１２ｂ，１２ｃ、
１２ｄ、デジタル信号処理回路ＤＳＰ１２ｅ、ＣＰＵ１
２ｆ、ＲＡＭ１２ｇ，ＲＯＭ１２ｈ、及びＩ／Ｏ１２ｉ
を含んで構成され、Ａ／Ｄ変換器１２ａはカメラからの
アナログ画像信号を順次デジタル信号に変換し、ＶＲＡ
Ｍ１２ｂまたは１２ｃまたは１２ｄに出力し格納する。
ＶＲＡＭ１２ｂ，１２ｃ，１２ｄには、それぞれ異なる
時刻ｔ0，ｔ1 ，ｔ2 で撮影された画像信号が格納され
る。これらのデジタル画像信号はデジタル信号処理回路
ＤＳＰ１２ｅにて所定の画像処理が行われ、ＲＡＭ１２
ｇに格納されるとともにＣＰＵ１２ｆで後述する所定の
演算処理が行われ、演算結果がＩ／Ｏ１２ｉを介して警
報装置１４に出力される構成である。
が示されている。車両周囲環境を撮影するカメラ１０で
得られた画像信号は電子制御装置ＥＣＵ１２に供給され
る。なお、カメラ１０は図２に示すように側方を監視す
べく車両のフロント側部に設置する、あるいは後方を監
視すべくドアミラーに設置する等が考えられる。ＥＣＵ
１２はＡ／Ｄ変換器１２ａ、ＶＲＡＭ１２ｂ，１２ｃ、
１２ｄ、デジタル信号処理回路ＤＳＰ１２ｅ、ＣＰＵ１
２ｆ、ＲＡＭ１２ｇ，ＲＯＭ１２ｈ、及びＩ／Ｏ１２ｉ
を含んで構成され、Ａ／Ｄ変換器１２ａはカメラからの
アナログ画像信号を順次デジタル信号に変換し、ＶＲＡ
Ｍ１２ｂまたは１２ｃまたは１２ｄに出力し格納する。
ＶＲＡＭ１２ｂ，１２ｃ，１２ｄには、それぞれ異なる
時刻ｔ0，ｔ1 ，ｔ2 で撮影された画像信号が格納され
る。これらのデジタル画像信号はデジタル信号処理回路
ＤＳＰ１２ｅにて所定の画像処理が行われ、ＲＡＭ１２
ｇに格納されるとともにＣＰＵ１２ｆで後述する所定の
演算処理が行われ、演算結果がＩ／Ｏ１２ｉを介して警
報装置１４に出力される構成である。
【００１１】以下、図３乃至図６のフローチャートを用
いてＥＣＵ１２の処理を詳細に説明する。
いてＥＣＵ１２の処理を詳細に説明する。
【００１２】図３乃至図５は、所定時刻毎の割り込みル
ーチンであり、異なる時刻ｔ0 ，ｔ1 ，ｔ2 で撮影され
た画像Ａ，Ｂ，Ｃをそれぞれデジタル化し、ＶＲＡＭ１
２ｂ，１２ｃ，１２ｄに格納する（Ｓ５０１，Ｓ６０
１，Ｓ７０１）。
ーチンであり、異なる時刻ｔ0 ，ｔ1 ，ｔ2 で撮影され
た画像Ａ，Ｂ，Ｃをそれぞれデジタル化し、ＶＲＡＭ１
２ｂ，１２ｃ，１２ｄに格納する（Ｓ５０１，Ｓ６０
１，Ｓ７０１）。
【００１３】画像Ａ，Ｂ，Ｃが格納された後、図６に示
される処理に移行する。まず、ＶＲＡＭ１２ｂ及びＶＲ
ＡＭ１２ｃに格納されている画像Ａ，Ｂを用いてブロッ
クマッチングによりＯＰＦを算出する（Ｓ４０１）。算
出されたＯＰＦはその長さが算出され、位置の関数とし
てＶ1 （ｉ，ｊ）という配列でＲＡＭ１２ｇに格納され
る。次に、ＶＲＡＭ１２ｂ及びＶＲＡＭ１２ｄに格納さ
れている画像Ａ，Ｃを用いてブロックマッチングにより
ＯＰＦを算出する（Ｓ４０２）。算出されたＯＰＦも同
様にその長さが算出され、位置の関数としてはＶ2
（ｉ，ｊ）という配列でＲＡＭ１２ｇに格納される。
される処理に移行する。まず、ＶＲＡＭ１２ｂ及びＶＲ
ＡＭ１２ｃに格納されている画像Ａ，Ｂを用いてブロッ
クマッチングによりＯＰＦを算出する（Ｓ４０１）。算
出されたＯＰＦはその長さが算出され、位置の関数とし
てＶ1 （ｉ，ｊ）という配列でＲＡＭ１２ｇに格納され
る。次に、ＶＲＡＭ１２ｂ及びＶＲＡＭ１２ｄに格納さ
れている画像Ａ，Ｃを用いてブロックマッチングにより
ＯＰＦを算出する（Ｓ４０２）。算出されたＯＰＦも同
様にその長さが算出され、位置の関数としてはＶ2
（ｉ，ｊ）という配列でＲＡＭ１２ｇに格納される。
【００１４】ここで、画像Ａ，Ｂ，Ｃに橋の欄干等の周
期的な構造物が存在する場合には、ＯＰＦＶ1 ，Ｖ2 に
は上述したように移動物体ではない偽のＯＰＦが存在し
得る。そこで、算出されたＯＰＦの真偽を判定すべく、
Ｖ1 とＶ2 の比較を行う。すなわち、移動物体に起因す
る真のＯＰＦならばＶ2 の方がＶ1 に対して（ｔ2 −ｔ
0 ）／（ｔ1 −ｔ0 ）だけ長くなっているはずであり、
橋の欄干等の静止物体に起因する偽のＯＰＦであればこ
の関係は成り立たない。但し、真のＯＰＦであっても速
度が急変する場合には上述の関係が成り立たない場合が
あることを考慮する必要がある。そこで、α，βを適当
な定数として、 α・Ｖ1 ＞Ｖ2 ＞β・Ｖ１ なる関係にある場合には真のＯＰＦと判定され、この関
係にない場合には偽のＯＰＦと判定できる（Ｓ４０３〜
Ｓ４０５）。なお、速度の急変を考慮にいれないなら
ば、単に Ｖ2 ＝ａ・Ｖ1 か否かを所定の誤差範囲で判定すればよい。そして、偽
と判定されたＯＰＦは削除し、真のＯＰＦのみ抽出す
る。
期的な構造物が存在する場合には、ＯＰＦＶ1 ，Ｖ2 に
は上述したように移動物体ではない偽のＯＰＦが存在し
得る。そこで、算出されたＯＰＦの真偽を判定すべく、
Ｖ1 とＶ2 の比較を行う。すなわち、移動物体に起因す
る真のＯＰＦならばＶ2 の方がＶ1 に対して（ｔ2 −ｔ
0 ）／（ｔ1 −ｔ0 ）だけ長くなっているはずであり、
橋の欄干等の静止物体に起因する偽のＯＰＦであればこ
の関係は成り立たない。但し、真のＯＰＦであっても速
度が急変する場合には上述の関係が成り立たない場合が
あることを考慮する必要がある。そこで、α，βを適当
な定数として、 α・Ｖ1 ＞Ｖ2 ＞β・Ｖ１ なる関係にある場合には真のＯＰＦと判定され、この関
係にない場合には偽のＯＰＦと判定できる（Ｓ４０３〜
Ｓ４０５）。なお、速度の急変を考慮にいれないなら
ば、単に Ｖ2 ＝ａ・Ｖ1 か否かを所定の誤差範囲で判定すればよい。そして、偽
と判定されたＯＰＦは削除し、真のＯＰＦのみ抽出す
る。
【００１５】なお、本実施例では異なる時刻で得られた
３つの画像Ａ，Ｂ，Ｃを用いてＯＰＦの真偽を判定して
いるが、３つの画像ではなく、４つ以上の画像を用いて
真偽を判定してもよい。
３つの画像Ａ，Ｂ，Ｃを用いてＯＰＦの真偽を判定して
いるが、３つの画像ではなく、４つ以上の画像を用いて
真偽を判定してもよい。
【００１６】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の移動物体
検出方法によれば、橋の欄干やガードレール等の周期的
に出現する構造物に起因する偽のＯＰＦか移動物体によ
る真のＯＰＦかを簡易にかつ確実に識別できる。
検出方法によれば、橋の欄干やガードレール等の周期的
に出現する構造物に起因する偽のＯＰＦか移動物体によ
る真のＯＰＦかを簡易にかつ確実に識別できる。
【図１】本発明の実施例のシステム構成図である。
【図２】本発明の実施例のカメラ設置説明図である。
【図３】本発明の実施例の画像Ａ取得のフローチャート
である。
である。
【図４】本発明の実施例の画像Ｂ取得のフローチャート
である。
である。
【図５】本発明の実施例の画像Ｃ取得のフローチャート
である。
である。
【図６】本発明の実施例の処理フローチャートである。
【図７】ＯＰＦ算出説明図である。
１０ カメラ １２ ＥＣＵ １４ 警報装置
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/20 H04N 7/32
Claims (1)
- 【請求項１】 異なる時刻に得られた複数画像から移動
ベクトルを抽出することにより移動物体を検出する移動
物体検出方法であって、 第１所定時間内に得られた一対の画像から第１移動ベク
トルを算出するステップと、 第１所定時間とは異なる第２所定時間内で得られた一対
の画像から第２移動ベクトルを算出するステップと、 画像上の同一位置に存在する前記第１移動ベクトル及び
第２移動ベクトルの長さを比較することにより前記移動
ベクトルが移動物体に起因するものか否かを判定するス
テップと、 を有することを特徴とする移動物体検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16171794A JP3085094B2 (ja) | 1994-07-14 | 1994-07-14 | 移動物体検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16171794A JP3085094B2 (ja) | 1994-07-14 | 1994-07-14 | 移動物体検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0830792A JPH0830792A (ja) | 1996-02-02 |
| JP3085094B2 true JP3085094B2 (ja) | 2000-09-04 |
Family
ID=15740547
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16171794A Expired - Fee Related JP3085094B2 (ja) | 1994-07-14 | 1994-07-14 | 移動物体検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3085094B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| MX321872B (es) * | 2011-02-21 | 2014-07-11 | Nissan Motor | Sistema de deteccion de objeto estacionario periodico y metodo de deteccion de objeto estacionario periodico. |
-
1994
- 1994-07-14 JP JP16171794A patent/JP3085094B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0830792A (ja) | 1996-02-02 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080707 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
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