JP3181201B2 - 移動体検出方法 - Google Patents
移動体検出方法Info
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- JP3181201B2 JP3181201B2 JP19707495A JP19707495A JP3181201B2 JP 3181201 B2 JP3181201 B2 JP 3181201B2 JP 19707495 A JP19707495 A JP 19707495A JP 19707495 A JP19707495 A JP 19707495A JP 3181201 B2 JP3181201 B2 JP 3181201B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、テレビカメラによ
って撮影した車両等の移動体を、画像処理を行うことに
よって検出する移動体検出方法に関する。
って撮影した車両等の移動体を、画像処理を行うことに
よって検出する移動体検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】フレーム画像中の奇数フィールド画像と
偶数フィールド画像から相互相関法を用いて移動体を検
出する方法として、本出願人会社が出願した特開平６−
５２３１３号公報に開示の方法があり、以下、この方法
について説明する。
偶数フィールド画像から相互相関法を用いて移動体を検
出する方法として、本出願人会社が出願した特開平６−
５２３１３号公報に開示の方法があり、以下、この方法
について説明する。
【０００３】図１は２次元相互相関処理を行うためのブ
ロック図であり、１はテレビカメラ、２は高い周波数成
分の雑音を除去すると共にサンプリング時の折り返し雑
音を防止するローパスフィルタ、３は映像信号をデジタ
ル画像信号に変換するＡＤ変換器、４は映像信号から同
期信号を分離する同期信号分離処理回路、５は奇数・偶
数フィールド検出回路、６はデジタル画像信号を奇数フ
ィールド画像信号と偶数フィールド画像信号に分離する
マルチプレクサ、７は奇数フィールド画像メモリ、８は
偶数フィールド画像メモリ、９は領域設定部および領域
メモリ、１０は２次元相互相関処理部、１１は２次元相
互相関処理された出力信号が格納された相互相関出力メ
モリ、１２は車両体を検出する最大値検出回路である。
ロック図であり、１はテレビカメラ、２は高い周波数成
分の雑音を除去すると共にサンプリング時の折り返し雑
音を防止するローパスフィルタ、３は映像信号をデジタ
ル画像信号に変換するＡＤ変換器、４は映像信号から同
期信号を分離する同期信号分離処理回路、５は奇数・偶
数フィールド検出回路、６はデジタル画像信号を奇数フ
ィールド画像信号と偶数フィールド画像信号に分離する
マルチプレクサ、７は奇数フィールド画像メモリ、８は
偶数フィールド画像メモリ、９は領域設定部および領域
メモリ、１０は２次元相互相関処理部、１１は２次元相
互相関処理された出力信号が格納された相互相関出力メ
モリ、１２は車両体を検出する最大値検出回路である。
【０００４】次に、前記したブロック図に基づいて動作
を説明するに、テレビカメラ１よりの画像信号はローパ
スフィルタ２で高域の雑音が除去されてＡＤ変換器３に
よりデジタル信号に変換される。このデジタル信号マル
チブレクサ６によって奇数フィールド画像信号と偶数フ
ィールド画像信号にそれぞれ分離され、順次奇数フィー
ルド画像メモリ７と偶数フィールド画像メモリ８に振り
分けて格納される。
を説明するに、テレビカメラ１よりの画像信号はローパ
スフィルタ２で高域の雑音が除去されてＡＤ変換器３に
よりデジタル信号に変換される。このデジタル信号マル
チブレクサ６によって奇数フィールド画像信号と偶数フ
ィールド画像信号にそれぞれ分離され、順次奇数フィー
ルド画像メモリ７と偶数フィールド画像メモリ８に振り
分けて格納される。
【０００５】奇数フィールド画像メモリ７と偶数フィー
ルド画像メモリ８に格納されたそれぞれのフィールド画
像は、飛び越しのない状態で格納されており、図２(a)
が奇数フィールド画像であり、図２(b) が偶数フィール
ド画像である。このフィールド画像のＹ軸方向は、フレ
ーム画像の２分の１にデータ圧縮されている。
ルド画像メモリ８に格納されたそれぞれのフィールド画
像は、飛び越しのない状態で格納されており、図２(a)
が奇数フィールド画像であり、図２(b) が偶数フィール
ド画像である。このフィールド画像のＹ軸方向は、フレ
ーム画像の２分の１にデータ圧縮されている。
【０００６】図２(a) の車両が囲まれたテンプレートＴ
は、領域設定部および領域メモリ９で設定されて記憶さ
れており、奇数フィールド画像Ｉ（ａ，ｂ）からテンプ
レートＴを設定している。このテンプレートＴは２次元
相互相関処理部１０で偶数フィールド画像中を移動させ
て一致検出を行いテンプレートＴと同一画像を検出す
る。
は、領域設定部および領域メモリ９で設定されて記憶さ
れており、奇数フィールド画像Ｉ（ａ，ｂ）からテンプ
レートＴを設定している。このテンプレートＴは２次元
相互相関処理部１０で偶数フィールド画像中を移動させ
て一致検出を行いテンプレートＴと同一画像を検出す
る。
【０００７】２次元相互相関処理による積和演算式を式
(1),(2) に示す。
(1),(2) に示す。
【数１】
【０００８】Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）はサンプリング周期ｔに
おける画像上の座標位置（ｘ，ｙ）の輝度値、Ｔはサン
プリング間隔を示す。式(1),(2) は、時刻ｔ＋Ｔ画像を
時刻ｔ画像に対して、対象とする全ての位置に移動さ
せ、各移動（ａ，ｂ）毎に２次元相互相関値Ｒ（ａ，
ｂ）を算出する。そして、このＲ（ａ，ｂ）列の中で最
も高いＲ（ａ0 ，ｂ0 ）をもとに、２画像間の移動（ａ
0 ，ｂ0 ）を得る。
おける画像上の座標位置（ｘ，ｙ）の輝度値、Ｔはサン
プリング間隔を示す。式(1),(2) は、時刻ｔ＋Ｔ画像を
時刻ｔ画像に対して、対象とする全ての位置に移動さ
せ、各移動（ａ，ｂ）毎に２次元相互相関値Ｒ（ａ，
ｂ）を算出する。そして、このＲ（ａ，ｂ）列の中で最
も高いＲ（ａ0 ，ｂ0 ）をもとに、２画像間の移動（ａ
0 ，ｂ0 ）を得る。
【０００９】しかし、この２次元相互相関は式(1) のよ
うに２重の積和演算となるため、画像を対象とした場
合、演算量が多く、ビデオフレームレートの33.3msに追
従するようなオンライン処理は困難である。そこで、前
記した公開公報には、１次元相互相関演算を行うことに
より、処理の高速化を図っている。
うに２重の積和演算となるため、画像を対象とした場
合、演算量が多く、ビデオフレームレートの33.3msに追
従するようなオンライン処理は困難である。そこで、前
記した公開公報には、１次元相互相関演算を行うことに
より、処理の高速化を図っている。
【００１０】次に、１次元相互相関処理を行う図３のブ
ロック図と共に説明する。なお、前記した図１と同一符
号は同一部分を示し、説明は省略する。１３は奇数フィ
ールド画像メモリ７に接続されたＸＹ投影処理部、１４
は偶数フィールド画像メモリ８に接続されたＸＹ投影処
理部、１５は１次元相互相関処理部である。
ロック図と共に説明する。なお、前記した図１と同一符
号は同一部分を示し、説明は省略する。１３は奇数フィ
ールド画像メモリ７に接続されたＸＹ投影処理部、１４
は偶数フィールド画像メモリ８に接続されたＸＹ投影処
理部、１５は１次元相互相関処理部である。
【００１１】前記した図１における奇数フィールド画像
メモリ７および偶数フィールド画像メモリ８よりの奇数
フィールド画像と偶数フィールド画像からの画像情報
は、本実施例にあっては、ＸＹ投影処理をするＸＹ投影
処理部１３，１４によってＸ方向とＹ方向の移動体の輝
度を投影処理して、その濃度分布の特徴に基づいて、一
方の投影結果から他方の投影結果を１次元相互相関処理
して一致する濃度分布の特徴を検出して移動体を検出
し、そのＹ軸上の座標の位置から移動量を検出するもの
である。
メモリ７および偶数フィールド画像メモリ８よりの奇数
フィールド画像と偶数フィールド画像からの画像情報
は、本実施例にあっては、ＸＹ投影処理をするＸＹ投影
処理部１３，１４によってＸ方向とＹ方向の移動体の輝
度を投影処理して、その濃度分布の特徴に基づいて、一
方の投影結果から他方の投影結果を１次元相互相関処理
して一致する濃度分布の特徴を検出して移動体を検出
し、そのＹ軸上の座標の位置から移動量を検出するもの
である。
【００１２】そして、１次元相互相関演算を行う式は
(3) 〜(8) のようにｘ方向およびｙ方向の投影データを
用いて行うものであり、この１次元相互相関処理を行う
ことによって高速化が図れるものである。
(3) 〜(8) のようにｘ方向およびｙ方向の投影データを
用いて行うものであり、この１次元相互相関処理を行う
ことによって高速化が図れるものである。
【数２】
【００１３】ここで、Ｕｘ，Ｕｙはｘ方向およびｙ方向
の投影加算結果、Ｒｘ，Ｒｙはｘ方向およびｙ方向の１
次元相互相関値であり、その最大値Ｒｘ（ａ0 ），Ｒｙ
（ｂ0 ）よりそれぞれの移動量ａ0 ，ｂ0 を得る。この
ように、１次元相互相関は投影データを用いるので、１
重の積和演算のオーダーになり、極端に演算量を低減で
きるため処理時間が短くなるものである。
の投影加算結果、Ｒｘ，Ｒｙはｘ方向およびｙ方向の１
次元相互相関値であり、その最大値Ｒｘ（ａ0 ），Ｒｙ
（ｂ0 ）よりそれぞれの移動量ａ0 ，ｂ0 を得る。この
ように、１次元相互相関は投影データを用いるので、１
重の積和演算のオーダーになり、極端に演算量を低減で
きるため処理時間が短くなるものである。
【００１４】図４に示すような道路上の高さ8.2 ｍの位
置にテレビカメラ１を設置し、車両の走行方向に対して
設置位置から13.5ｍから31.5ｍの範囲の画像を前記テレ
ビカメラ１で撮影して俯瞰画像を得る。そして、この画
像を前記１次元相互相関処理を行った場合と、従来の２
次元相互相関処理した場合とを比較する。
置にテレビカメラ１を設置し、車両の走行方向に対して
設置位置から13.5ｍから31.5ｍの範囲の画像を前記テレ
ビカメラ１で撮影して俯瞰画像を得る。そして、この画
像を前記１次元相互相関処理を行った場合と、従来の２
次元相互相関処理した場合とを比較する。
【００１５】図５(a) は車両速度２８Km／h 、図５(b)
は車両速度３５Km／h の移動結果であり、横軸は連続画
像のフレーム番号、縦軸は移動量算出結果で、破線は真
値、点線は１次元相互相関法、実線が２次元相互相関法
の結果である。この結果からも明らかなように、１次元
相互相関法は２次元相互相関法に略一致し、同等の移動
量検出が可能である。
は車両速度３５Km／h の移動結果であり、横軸は連続画
像のフレーム番号、縦軸は移動量算出結果で、破線は真
値、点線は１次元相互相関法、実線が２次元相互相関法
の結果である。この結果からも明らかなように、１次元
相互相関法は２次元相互相関法に略一致し、同等の移動
量検出が可能である。
【００１６】このように、従来の２次元相互相関法に対
して、車両移動の追跡に視点を置くと、１次元相互相関
法においても十分な精度が確保でき、かつ、高速演算処
理が可能となる利点を有する。
して、車両移動の追跡に視点を置くと、１次元相互相関
法においても十分な精度が確保でき、かつ、高速演算処
理が可能となる利点を有する。
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】ところで、図４に示し
た俯瞰撮影された画像には、必然的に遠近歪みが発生
し、遠方と近傍とでは各画素間に占める実距離が異なっ
てくる。今、遠方である上端を画素番号０、近傍である
下端を画素番号２５５とした場合、各画素間に占める実
距離の関係は図６のようになる。
た俯瞰撮影された画像には、必然的に遠近歪みが発生
し、遠方と近傍とでは各画素間に占める実距離が異なっ
てくる。今、遠方である上端を画素番号０、近傍である
下端を画素番号２５５とした場合、各画素間に占める実
距離の関係は図６のようになる。
【００１８】この図から明らかなように、最遠方では0.
367m、最近傍では0.046mとなり、座標位置により実距離
の差が非常に大きくなる。相互相関法により得られる移
動量は、画素単位であり、その最小単位が１画素である
ことから、サンプリングされた画像上において、実際の
車両移動画素量との間で、最大0.5 画素分に相当する誤
差を含む。
367m、最近傍では0.046mとなり、座標位置により実距離
の差が非常に大きくなる。相互相関法により得られる移
動量は、画素単位であり、その最小単位が１画素である
ことから、サンプリングされた画像上において、実際の
車両移動画素量との間で、最大0.5 画素分に相当する誤
差を含む。
【００１９】例えば、説明の便宜上、フレーム画像間に
置き換えると、図４の撮影系でビデオフレームレート(3
3.3ms)の間に１画素および２画素の移動を想定した場合
を速度に換算すると表１の結果が得られる。なお、この
表における矢印は、始点画素番号（矢印左側）から到達
点画素番号（矢印右側）への移動を示している。
置き換えると、図４の撮影系でビデオフレームレート(3
3.3ms)の間に１画素および２画素の移動を想定した場合
を速度に換算すると表１の結果が得られる。なお、この
表における矢印は、始点画素番号（矢印左側）から到達
点画素番号（矢印右側）への移動を示している。
【００２０】
【表１】
【００２１】仮に、画素番号２３９に存在していた車両
が、次サンプリング間に速度８Km/hで定速走行した場
合、相互相関により得られる移動量は２画素となる。こ
れを速度に換算すると、表１より速度9.8Km/h の結果が
得られる。このことより、この撮影系においては、4,9K
m/h から9.8Km/h の速度は検出不可能であり、計測可能
な最低速度は4,9Km/h である。
が、次サンプリング間に速度８Km/hで定速走行した場
合、相互相関により得られる移動量は２画素となる。こ
れを速度に換算すると、表１より速度9.8Km/h の結果が
得られる。このことより、この撮影系においては、4,9K
m/h から9.8Km/h の速度は検出不可能であり、計測可能
な最低速度は4,9Km/h である。
【００２２】また、遠方においては計測不可能な速度範
囲はさらに広がり、速度誤差も大きくなる。さらに、こ
の撮影系より広範囲な画角条件においては、画素間に占
める実距離が長くなるため、検出される速度はさらに多
くの誤差を含むことになる。すなわち、相互相関法によ
る速度誤差要因は、車両の移動量が画素単位でしか得ら
れないためである。
囲はさらに広がり、速度誤差も大きくなる。さらに、こ
の撮影系より広範囲な画角条件においては、画素間に占
める実距離が長くなるため、検出される速度はさらに多
くの誤差を含むことになる。すなわち、相互相関法によ
る速度誤差要因は、車両の移動量が画素単位でしか得ら
れないためである。
【００２３】本発明は前記した問題点を解決せんとする
もので、その目的とするところは、相互相関処理を行っ
て得た相互相関出力を関数による適合（フィッティン
グ）を図り、広範囲な画角条件においても測定誤差が少
なく精度の高い移動量の算出が行える移動体検出方法を
提供せんとするにある。
もので、その目的とするところは、相互相関処理を行っ
て得た相互相関出力を関数による適合（フィッティン
グ）を図り、広範囲な画角条件においても測定誤差が少
なく精度の高い移動量の算出が行える移動体検出方法を
提供せんとするにある。
【００２４】
【課題を解決するための手段】本発明の移動体検出方法
は前記した目的を達成せんとするもので、その手段は、
車両等の移動体をテレビカメラによって俯瞰撮影し、前
記テレビカメラよりの時間的に前後する２つの画像から
相互相関法を用いて移動体を検出する方法において、移
動体の移動方向の前後左右に何れか一方の画像を移動さ
せて複数の相互相関値を求め、この相互相関値を関数フ
ィッティングすることにより最大値を予測して画素上で
の移動量を算出し、これを前記テレビカメラの俯瞰の幾
何学系から定まる各画素間の実距離を用いて実距離に換
算して移動体の移動量を算出するようにした方法であ
る。
は前記した目的を達成せんとするもので、その手段は、
車両等の移動体をテレビカメラによって俯瞰撮影し、前
記テレビカメラよりの時間的に前後する２つの画像から
相互相関法を用いて移動体を検出する方法において、移
動体の移動方向の前後左右に何れか一方の画像を移動さ
せて複数の相互相関値を求め、この相互相関値を関数フ
ィッティングすることにより最大値を予測して画素上で
の移動量を算出し、これを前記テレビカメラの俯瞰の幾
何学系から定まる各画素間の実距離を用いて実距離に換
算して移動体の移動量を算出するようにした方法であ
る。
【００２５】
【００２６】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る移動体検出方
法の実施の形態を説明する。本発明では前記した従来例
における図１、図３の最大値検出回路１２に代えて例え
ば、２次関数によるフィッティング１６を用いる。従来
の相互相関法による速度誤差要因は、車両の移動量が画
素単位でしか得られないためであるので、本発明にあっ
ては、以下の方法により画素単位ではなく画素間での移
動量を算出するようにした。すなわち、実際の撮影系に
おいては、車両移動がサンプリング周期内に入り込む場
合が十分に考えられ、この時の相互相関値は図７のよう
になる。
法の実施の形態を説明する。本発明では前記した従来例
における図１、図３の最大値検出回路１２に代えて例え
ば、２次関数によるフィッティング１６を用いる。従来
の相互相関法による速度誤差要因は、車両の移動量が画
素単位でしか得られないためであるので、本発明にあっ
ては、以下の方法により画素単位ではなく画素間での移
動量を算出するようにした。すなわち、実際の撮影系に
おいては、車両移動がサンプリング周期内に入り込む場
合が十分に考えられ、この時の相互相関値は図７のよう
になる。
【００２７】従来の相互相関法は相互相関値の最大点を
移動量として算出するが、真の移動量は相互相関値の最
大点（第１ピーク点）と次に大きな最大点（第２ピーク
点）の間に存在する。従って、この第１ピーク点と第２
ピーク点との間を予測（内挿）することで、真の移動量
を算出し、精度の向上を図る。
移動量として算出するが、真の移動量は相互相関値の最
大点（第１ピーク点）と次に大きな最大点（第２ピーク
点）の間に存在する。従って、この第１ピーク点と第２
ピーク点との間を予測（内挿）することで、真の移動量
を算出し、精度の向上を図る。
【００２８】この予測に相互相関値Ｒは、式(9) の２次
関数によるフィッティングを用いる。 Ｒ＝ａｘ2 ＋ｂｘ＋ｃ (9) なお、ここでｘは相互相関法における移動位置（車両の
進行方向あるいは左右方向位置）を表す。先ず、相互相
関値から適当なピーク値を導き出すため、この２次関数
に対して「第１ピーク点（ｘ2 ，ｒ2 ）を通過する」か
つ「第２ピーク点（ｘ3 ，ｒ3 ）を通過する」という２
つの拘束条件をつける。この拘束条件のもとで未知係数
ａ，ｂ，ｃを決定するためには、まだ自由度が１つ残さ
れている。
関数によるフィッティングを用いる。 Ｒ＝ａｘ2 ＋ｂｘ＋ｃ (9) なお、ここでｘは相互相関法における移動位置（車両の
進行方向あるいは左右方向位置）を表す。先ず、相互相
関値から適当なピーク値を導き出すため、この２次関数
に対して「第１ピーク点（ｘ2 ，ｒ2 ）を通過する」か
つ「第２ピーク点（ｘ3 ，ｒ3 ）を通過する」という２
つの拘束条件をつける。この拘束条件のもとで未知係数
ａ，ｂ，ｃを決定するためには、まだ自由度が１つ残さ
れている。
【００２９】そこで、各ピーク点の最近傍点（ｘ1 ，ｒ
1 ）および（ｘ4 ，ｒ4 ）と式(9の２次関数Ｒの間の誤
差（図７中のΔｒ1 ，Δｒ4 ）が最小となるような最小
２乗法を適用し、各係数を決定する。このようにして得
られる係数は、式(10)〜(12)のようになる。
1 ）および（ｘ4 ，ｒ4 ）と式(9の２次関数Ｒの間の誤
差（図７中のΔｒ1 ，Δｒ4 ）が最小となるような最小
２乗法を適用し、各係数を決定する。このようにして得
られる係数は、式(10)〜(12)のようになる。
【数３】
【００３０】これにより得られた２次関数の頂点の位置
ｘ0 を予測ピーク点として得ることで、移動量を画素単
位ではなく、画素間まで拡張することにより、実距離換
算時の誤差を減少させ、真の速度に近づけることが可能
となる。
ｘ0 を予測ピーク点として得ることで、移動量を画素単
位ではなく、画素間まで拡張することにより、実距離換
算時の誤差を減少させ、真の速度に近づけることが可能
となる。
【００３１】
【実施例】本発明による具体的な実施例としては、背景
差分処理による移動車両検出を行い、相互相関時のＳＮ
比向上を図り、また、移動車両を対象としているため、
サンプリングされたフレーム画像上ではぶれ成分が存在
し、速度精度に影響を与えるので、従来例に記したフィ
ールド画像を対象画像とした。
差分処理による移動車両検出を行い、相互相関時のＳＮ
比向上を図り、また、移動車両を対象としているため、
サンプリングされたフレーム画像上ではぶれ成分が存在
し、速度精度に影響を与えるので、従来例に記したフィ
ールド画像を対象画像とした。
【００３２】前記した図４の撮影系で定速走行させた車
両を撮影し、原画像から所定時間ｔの画像と、該所定時
間ｔから１／６０秒後の時間ｔ＋Ｔの画像を得て、１次
元相互相関法により相互相関値を得、この相互相関値を
２次関数を用いてフィッティングすることにより、最大
値を予測して画素間での移動量を算出する。これを幾何
学系より実距離に換算し車両速度を逐次検出した。
両を撮影し、原画像から所定時間ｔの画像と、該所定時
間ｔから１／６０秒後の時間ｔ＋Ｔの画像を得て、１次
元相互相関法により相互相関値を得、この相互相関値を
２次関数を用いてフィッティングすることにより、最大
値を予測して画素間での移動量を算出する。これを幾何
学系より実距離に換算し車両速度を逐次検出した。
【００３３】これらの撮影条件のもとで車両を走行さ
せ、その状況をビデオテープに録画した後、その録画画
像中の連続画像２５枚を取り込み、各々の画像に対して
前記した処理を施した。図８に車両速度２８Km/h、図９
に車両速度３５Km/hの結果を示す。それぞれ(a) は移動
画素量の算出結果を、(b) に速度換算結果を示し、ま
た、図中の破線は真値、点線が従来の方法、実線が本発
明の方法の結果である。
せ、その状況をビデオテープに録画した後、その録画画
像中の連続画像２５枚を取り込み、各々の画像に対して
前記した処理を施した。図８に車両速度２８Km/h、図９
に車両速度３５Km/hの結果を示す。それぞれ(a) は移動
画素量の算出結果を、(b) に速度換算結果を示し、ま
た、図中の破線は真値、点線が従来の方法、実線が本発
明の方法の結果である。
【００３４】この結果から明らかなように、従来方式の
移動量は画素単位でしか算出されないため階段形状であ
り、それに伴い速度換算結果も真値に対して振動してい
る。一方、本発明の方法の場合には画素間の移動量を検
出するため、これらの振動はなく真の移動量に近い結果
が得られる。
移動量は画素単位でしか算出されないため階段形状であ
り、それに伴い速度換算結果も真値に対して振動してい
る。一方、本発明の方法の場合には画素間の移動量を検
出するため、これらの振動はなく真の移動量に近い結果
が得られる。
【００３５】また、従来の方法では遠方になるほど誤差
が極端に大きくなっているのに対して、本発明の方式で
はその傾向を持っているものの、従来方式に比べ良好な
結果を得ている。また、表２に移動量と速度に対して、
それぞれ真値からの偏差を示す。表中の近傍とはフレー
ム番号１〜１０（ビデオカメラから１４〜２１ｍ前後）
まで、遠方とは１６〜２５（ビデオカメラから２７〜３
３ｍ前後）まで、全体として１〜２５までを示す。
が極端に大きくなっているのに対して、本発明の方式で
はその傾向を持っているものの、従来方式に比べ良好な
結果を得ている。また、表２に移動量と速度に対して、
それぞれ真値からの偏差を示す。表中の近傍とはフレー
ム番号１〜１０（ビデオカメラから１４〜２１ｍ前後）
まで、遠方とは１６〜２５（ビデオカメラから２７〜３
３ｍ前後）まで、全体として１〜２５までを示す。
【００３６】
【表２】
【００３７】この偏差の結果からも、従来方式は遠方と
近傍では大きな差があるのに対し、本発明の方式では遠
方と近傍の差は小さく、全体においても良好な結果が得
られている。なお、前記した実施例では、前後する２つ
のフィールド画像を用いる（周期が決まっているため隣
り合うフィールド画像同志を用いる必要はない。）方法
について説明したが、高速撮影又は通常のビデオフレー
ムレートによるフレーム画像同志を用いてもよい。
近傍では大きな差があるのに対し、本発明の方式では遠
方と近傍の差は小さく、全体においても良好な結果が得
られている。なお、前記した実施例では、前後する２つ
のフィールド画像を用いる（周期が決まっているため隣
り合うフィールド画像同志を用いる必要はない。）方法
について説明したが、高速撮影又は通常のビデオフレー
ムレートによるフレーム画像同志を用いてもよい。
【００３８】また、前記した実施例では、２次関数を用
いた最小２乗法について説明したが、３次関数、４次関
数、スプライン関数、ラグランジュ（３次、５次、７
次）関数等の関数を用いるフィッティング手法も可能
で、対象とする画像における相互相関出力に最適な関数
を選択すればよい。
いた最小２乗法について説明したが、３次関数、４次関
数、スプライン関数、ラグランジュ（３次、５次、７
次）関数等の関数を用いるフィッティング手法も可能
で、対象とする画像における相互相関出力に最適な関数
を選択すればよい。
【００３９】
【発明の効果】本発明は前記したように、各フィールド
画像から相互相関法により相互相関値を得、その相互相
関値を関数を用いたフィッティング手法を用いることに
より、移動量を検出するようにしたので、広範囲な画角
条件においても測定誤差が少なくなり精度の高い計測が
行える等の効果を有するものである。
画像から相互相関法により相互相関値を得、その相互相
関値を関数を用いたフィッティング手法を用いることに
より、移動量を検出するようにしたので、広範囲な画角
条件においても測定誤差が少なくなり精度の高い計測が
行える等の効果を有するものである。
【図１】移動体検出方法を実施するためのブロック図で
ある。
ある。
【図２】図１の画像処理を説明するための図である。
【図３】他の移動体検出方法を実施するためのブロック
図である。
図である。
【図４】撮影条件を示した図である。
【図５】真値および１次元、２次元相互相関法によって
得た移動量検出結果を示す特性図である。
得た移動量検出結果を示す特性図である。
【図６】各画素間に占める実距離を示す特性図である。
【図７】画素間移動での相互相関値を示す特性図であ
る。
る。
【図８】２次関数を用いてフィッティングした車両速度
２８Km/h時の特性図である。
２８Km/h時の特性図である。
【図９】２次関数を用いてフィッティングした車両速度
３５Km/h時の特性図である。
３５Km/h時の特性図である。
１ ビデオカメラ ２ ローパスフィルタ ３ ＡＤ変換器 ４ 同期出力分離処理回路 ５ 奇数・偶数フィールド検出回路 ６ マルチプレクサ ７ 奇数フィールド画像メモリ ８ 偶数フィールド画像メモリ ９ 領域設定部および領域メモリ １０ ２次元相互相関処理部 １１ 相互相関出力メモリ １３，１４ ＸＹ投影処理部 １５ １次元相互相関処理部 １６ ２次関数を用いたフィッティング処理部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上田 浩次 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29− １ 名古屋電機工業株式会社 美和工場 内 (72)発明者 小野寺 浩 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29− １ 名古屋電機工業株式会社 美和工場 内 (72)発明者 池谷 和夫 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29− １ 名古屋電機工業株式会社 美和工場 内 (72)発明者 堀場 勇夫 愛知県刈谷市東境町新林50−２ (56)参考文献 特開 平６−52312（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−52313（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−150187（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−21383（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−96772（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−36484（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】 車両等の移動体をテレビカメラによって
俯瞰撮影し、前記テレビカメラよりの時間的に前後する
２つの画像から相互相関法を用いて移動体を検出する方
法において、移動体の移動方向の前後左右に何れか一方
の画像を移動させて複数の相互相関値を求め、この相互
相関値を関数フィッティングすることにより最大値を予
測して画素上での移動量を算出し、これを前記テレビカ
メラの俯瞰の幾何学系から定まる各画素間の実距離を用
いて実距離に換算して移動体の移動量を算出したことを
特徴とする移動体検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19707495A JP3181201B2 (ja) | 1995-07-10 | 1995-07-10 | 移動体検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19707495A JP3181201B2 (ja) | 1995-07-10 | 1995-07-10 | 移動体検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0927037A JPH0927037A (ja) | 1997-01-28 |
| JP3181201B2 true JP3181201B2 (ja) | 2001-07-03 |
Family
ID=16368291
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19707495A Expired - Fee Related JP3181201B2 (ja) | 1995-07-10 | 1995-07-10 | 移動体検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3181201B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5011522B2 (ja) * | 2006-03-06 | 2012-08-29 | 国立大学法人東北大学 | 波形の位置合わせ方法及び波形の位置合わせ装置 |
| JP4969173B2 (ja) * | 2006-07-31 | 2012-07-04 | 旭化成ホームズ株式会社 | 弾塑性エネルギー吸収体の劣化診断装置 |
| JP4967775B2 (ja) * | 2007-04-13 | 2012-07-04 | 日本精工株式会社 | 玉軸受のボール位相検出方法 |
| EP2851870B1 (en) * | 2013-09-20 | 2019-01-23 | Application Solutions (Electronics and Vision) Limited | Method for estimating ego motion of an object |
-
1995
- 1995-07-10 JP JP19707495A patent/JP3181201B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0927037A (ja) | 1997-01-28 |
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