JP3334451B2 - 移動物体検出装置 - Google Patents
移動物体検出装置Info
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- JP3334451B2 JP3334451B2 JP26508595A JP26508595A JP3334451B2 JP 3334451 B2 JP3334451 B2 JP 3334451B2 JP 26508595 A JP26508595 A JP 26508595A JP 26508595 A JP26508595 A JP 26508595A JP 3334451 B2 JP3334451 B2 JP 3334451B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は移動物体検出装置、
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検出する装置に関する。
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検出する装置に関する。
【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ＯＰＦ
と称する）から移動物体を抽出する手法が提案されてい
る。例えば、特開平５−２３３８１３号公報には、移動
するカメラで得られた動画像からＯＰＦを算出し、その
ＯＰＦの信頼性を示す情報を用いてカメラの移動及び移
動物体を検出する方法が開示されている。
ら移動ベクトル（オプティカルフロー：以下単にＯＰＦ
と称する）から移動物体を抽出する手法が提案されてい
る。例えば、特開平５−２３３８１３号公報には、移動
するカメラで得られた動画像からＯＰＦを算出し、その
ＯＰＦの信頼性を示す情報を用いてカメラの移動及び移
動物体を検出する方法が開示されている。
【０００３】しかし、この方法では移動物体を抽出する
際に基準となるカメラの移動パラメータが高精度に検出
できることを前提としており、現実の環境下では必ずし
もこの前提が成立しない場合がある。
際に基準となるカメラの移動パラメータが高精度に検出
できることを前提としており、現実の環境下では必ずし
もこの前提が成立しない場合がある。
【０００４】そこで、本願出願人は先に特願平７−１１
８５６４号にて、近接する複数のＯＰＦ群からなる小領
域を形成し、ＯＰＦ群の始点と成分が小領域間で所定の
関係を満たし類似すると判定された場合に、これら小領
域をグルーピングして移動物体の面を抽出する方法を提
案した。これによれば、カメラの移動状態によらず、画
像から得られたＯＰＦから移動物体を簡易にかつ確実に
抽出することができる。
８５６４号にて、近接する複数のＯＰＦ群からなる小領
域を形成し、ＯＰＦ群の始点と成分が小領域間で所定の
関係を満たし類似すると判定された場合に、これら小領
域をグルーピングして移動物体の面を抽出する方法を提
案した。これによれば、カメラの移動状態によらず、画
像から得られたＯＰＦから移動物体を簡易にかつ確実に
抽出することができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法においては、移動物体の面をカメラ光軸に対して垂直
な平面と仮定しているため、移動物体の面抽出及びその
面が接近しているか離れているかを検出できるにとどま
り、抽出した面がカメラに対してどのような方向にある
のか、つまりカメラの光軸に対して移動物体の面がどの
程度傾いているかを知ることができない問題があった。
法においては、移動物体の面をカメラ光軸に対して垂直
な平面と仮定しているため、移動物体の面抽出及びその
面が接近しているか離れているかを検出できるにとどま
り、抽出した面がカメラに対してどのような方向にある
のか、つまりカメラの光軸に対して移動物体の面がどの
程度傾いているかを知ることができない問題があった。
【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、移動物体を構成する
面のカメラなどの撮像手段に対する傾き角をも検出で
き、さらに移動物体の３次元形状も特定できる移動物体
検出装置を提供することにある。
なされたものであり、その目的は、移動物体を構成する
面のカメラなどの撮像手段に対する傾き角をも検出で
き、さらに移動物体の３次元形状も特定できる移動物体
検出装置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、第１の発明は、対象物を撮影する撮像手段と、得ら
れた画像の小領域毎に移動ベクトルを算出し、各移動ベ
クトルの類似性に基づいて前記小領域をグルーピングす
ることにより対象物を構成する面を検出する面検出手段
とを有する移動物体検出装置において、前記対象物を構
成する垂直平面を仮定し、前記垂直平面内に位置する小
領域の一領域に対して設定される前記撮像手段からの距
離に関する所定値Ｚ１に基づき、前記小領域の他の領域
が有する前記撮像手段からの距離に関する推定値Ｚａを
算出する距離演算手段と、前記所定値Ｚ１及び推定値Ｚ
ａに基づき、前記小領域の移動ベクトル及び前記小領域
が含まれる垂直平面の前記撮像手段に対する傾き角を算
出する演算手段とを備えることを特徴とする。
に、第１の発明は、対象物を撮影する撮像手段と、得ら
れた画像の小領域毎に移動ベクトルを算出し、各移動ベ
クトルの類似性に基づいて前記小領域をグルーピングす
ることにより対象物を構成する面を検出する面検出手段
とを有する移動物体検出装置において、前記対象物を構
成する垂直平面を仮定し、前記垂直平面内に位置する小
領域の一領域に対して設定される前記撮像手段からの距
離に関する所定値Ｚ１に基づき、前記小領域の他の領域
が有する前記撮像手段からの距離に関する推定値Ｚａを
算出する距離演算手段と、前記所定値Ｚ１及び推定値Ｚ
ａに基づき、前記小領域の移動ベクトル及び前記小領域
が含まれる垂直平面の前記撮像手段に対する傾き角を算
出する演算手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】また、上記目的を達成するために、第２の
発明は、第１の発明において、さらに前記傾き角が算出
された複数の垂直平面から対象物の３次元形状を特定す
る形状特定手段を有することを特徴とする。
発明は、第１の発明において、さらに前記傾き角が算出
された複数の垂直平面から対象物の３次元形状を特定す
る形状特定手段を有することを特徴とする。
【０００９】なお、本発明における傾き角算出の基本原
理は、以下の実施形態を参照することにより明らかとな
ろう。
理は、以下の実施形態を参照することにより明らかとな
ろう。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。
形態について説明する。
【００１１】図１には本実施形態の構成ブロック図が示
されている。車両周囲環境を撮影する撮像手段としてカ
メラ１０（焦点距離ｆとする）が設けられ、得られた画
像は電子制御装置ＥＣＵ１２に供給される。カメラ１０
の設置位置は車両のフロント側部あるいはドアミラーな
どが考えられる。ＥＣＵ１２は、Ａ／Ｄ変換器１２ａ、
ＶＲＡＭ１２ｂ、１２ｃ、デジタル信号処理回路ＤＳＰ
１２ｄ、ＣＰＵ１２ｅ、ＲＡＭ１２ｆ、ＲＯＭ１２ｇ、
及びＩ／Ｏ１２ｈを含んで構成される。Ａ／Ｄ変換器１
２ａはカメラ１０からのアナログ画像信号を順次デジタ
ル信号に変換し、ＶＲＡＭ１２ｂまたは１２ｃに出力し
て格納する。ＶＲＡＭ１２ｂ、１２ｃには、それぞれ異
なる時刻で撮影された画像信号が格納され、デジタル信
号処理回路ＤＳＰ１２ｄにて差分演算によりＯＰＦが算
出されてＲＡＭ１２ｆに格納される。そして、距離演算
手段及び角度演算手段としてのＣＰＵ１２ｅが、算出さ
れたＯＰＦを用いて後述する所定の演算処理を行い、移
動物体を構成する面のカメラ１０に対する傾き角を算出
する。さらに、ＣＰＵ１２ｅは、形状特定手段として移
動物体の３次元形状を認識し、移動物体が車両か否かを
判定する。判定結果はＩ／Ｏ１２ｈを介して警報装置１
４に出力される。
されている。車両周囲環境を撮影する撮像手段としてカ
メラ１０（焦点距離ｆとする）が設けられ、得られた画
像は電子制御装置ＥＣＵ１２に供給される。カメラ１０
の設置位置は車両のフロント側部あるいはドアミラーな
どが考えられる。ＥＣＵ１２は、Ａ／Ｄ変換器１２ａ、
ＶＲＡＭ１２ｂ、１２ｃ、デジタル信号処理回路ＤＳＰ
１２ｄ、ＣＰＵ１２ｅ、ＲＡＭ１２ｆ、ＲＯＭ１２ｇ、
及びＩ／Ｏ１２ｈを含んで構成される。Ａ／Ｄ変換器１
２ａはカメラ１０からのアナログ画像信号を順次デジタ
ル信号に変換し、ＶＲＡＭ１２ｂまたは１２ｃに出力し
て格納する。ＶＲＡＭ１２ｂ、１２ｃには、それぞれ異
なる時刻で撮影された画像信号が格納され、デジタル信
号処理回路ＤＳＰ１２ｄにて差分演算によりＯＰＦが算
出されてＲＡＭ１２ｆに格納される。そして、距離演算
手段及び角度演算手段としてのＣＰＵ１２ｅが、算出さ
れたＯＰＦを用いて後述する所定の演算処理を行い、移
動物体を構成する面のカメラ１０に対する傾き角を算出
する。さらに、ＣＰＵ１２ｅは、形状特定手段として移
動物体の３次元形状を認識し、移動物体が車両か否かを
判定する。判定結果はＩ／Ｏ１２ｈを介して警報装置１
４に出力される。
【００１２】図２には本実施形態における処理フローチ
ャートが示されている。まず、ＶＲＡＭ１２ｂ及び１２
ｃに格納された異なる時刻の画像（これを第１画像と第
２画像とする）からＯＰＦを算出する（Ｓ１０１）。こ
の算出は、特願平７−１１８５６４号と同様に、第１画
像において予め設定されたウインドウが第２画像におい
てどの位置に移動したかを相関法（ブロックマッチン
グ）により最も相関の高い位置で判断することにより算
出する。なお、輝度コントラスト変化の小さいウインド
ウにおいては相関がうまくとれない場合があるが、その
ような信頼性の低いＯＰＦは相関値の変化度合いなどの
しきい値パラメータで除去するのが好適である。
ャートが示されている。まず、ＶＲＡＭ１２ｂ及び１２
ｃに格納された異なる時刻の画像（これを第１画像と第
２画像とする）からＯＰＦを算出する（Ｓ１０１）。こ
の算出は、特願平７−１１８５６４号と同様に、第１画
像において予め設定されたウインドウが第２画像におい
てどの位置に移動したかを相関法（ブロックマッチン
グ）により最も相関の高い位置で判断することにより算
出する。なお、輝度コントラスト変化の小さいウインド
ウにおいては相関がうまくとれない場合があるが、その
ような信頼性の低いＯＰＦは相関値の変化度合いなどの
しきい値パラメータで除去するのが好適である。
【００１３】ＯＰＦを算出した後、移動体の境界領域の
比較的高信頼性を有するＯＰＦ群からなる小領域の垂直
平面の移動ベクトルとその面の傾き角を算出する（Ｓ１
０２）。この処理が本実施形態の中核をなす処理であ
り、以下この処理を詳述する。
比較的高信頼性を有するＯＰＦ群からなる小領域の垂直
平面の移動ベクトルとその面の傾き角を算出する（Ｓ１
０２）。この処理が本実施形態の中核をなす処理であ
り、以下この処理を詳述する。
【００１４】図３には本実施形態で用いられる観測座標
系が示されている。カメラ１０の設置位置を原点として
Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸が固定される。カメラ１０の光軸はＺ
軸に一致している。また、Ｘ−Ｚ平面は路面に対して平
行であるとする。対象物の一点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の２次
元画像上の投影点をｐ（ｘ，ｙ）とする。画像面はＸ−
Ｙ平面に平行でＺ＝ｆである。一点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が
運動ベクトル（Ｕ，Ｖ，Ｗ）で並進運動している場合
の、投影点ｐの運動ベクトル、すなわちＯＰＦをｔ
（ｕ，ｖ）とする。なお、点Ｐが回転運動している場合
でも、この回転運動ベクトルは移動物体の抽出にとって
重要ではないので、本実施形態では無視する。
系が示されている。カメラ１０の設置位置を原点として
Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸が固定される。カメラ１０の光軸はＺ
軸に一致している。また、Ｘ−Ｚ平面は路面に対して平
行であるとする。対象物の一点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の２次
元画像上の投影点をｐ（ｘ，ｙ）とする。画像面はＸ−
Ｙ平面に平行でＺ＝ｆである。一点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が
運動ベクトル（Ｕ，Ｖ，Ｗ）で並進運動している場合
の、投影点ｐの運動ベクトル、すなわちＯＰＦをｔ
（ｕ，ｖ）とする。なお、点Ｐが回転運動している場合
でも、この回転運動ベクトルは移動物体の抽出にとって
重要ではないので、本実施形態では無視する。
【００１５】カメラ１０から見た場合、接近物（あるい
は遠ざかる物）に起因するＯＰＦは必ず一点を中心とし
て放射状のベクトルになるので、
は遠ざかる物）に起因するＯＰＦは必ず一点を中心とし
て放射状のベクトルになるので、
【数１】 ｕ＝ｆ・Ｕ／Ｚ−ｘ・Ｗ／Ｚ ｖ＝ｆ・Ｖ／Ｚ−ｙ・Ｗ／Ｚ ・・・（１） の関係にある。なお、この式（１）は特願平７−１１８
５６４号の（数５）及び（数６）と等価である。この式
（１）は距離に関するパラメータ（以下深度パラメータ
と称する）Ｚに関して非線形である。従って、両辺にＺ
を乗じ、かつ、Ｚとして所定の値Ｚ1 （例えばＺ1 ＝
１）を設定すると、以下のように線形方程式となる。
５６４号の（数５）及び（数６）と等価である。この式
（１）は距離に関するパラメータ（以下深度パラメータ
と称する）Ｚに関して非線形である。従って、両辺にＺ
を乗じ、かつ、Ｚとして所定の値Ｚ1 （例えばＺ1 ＝
１）を設定すると、以下のように線形方程式となる。
【００１６】
【数２】 Ｕ−ｘ／ｆ・Ｗ＝Ｚ１・ｕ Ｖ−ｙ／ｆ・Ｗ＝Ｚ１・ｖ ・・・（２） ここで、図４に示すように、移動物体が車両であり、車
両を構成する一つの移動垂直平面内（車両を４つの垂直
面から構成される固体と仮定する）に位置する小領域内
の４つのＯＰＦを考える。これらの４つのＯＰＦの内の
２つのＯＰＦが同一垂直線上にあってＺパラメータは未
知のＺa であり、残りの２つのＯＰＦは同一垂直線上に
あってＺパラメータは既知のＺ1 であるとする。これら
４つのＯＰＦについて上記の（２）式を適用すると、未
知のパラメータＵ，Ｖ，Ｗ，Ｚaに関して冗長な線形の
方程式が得られる。
両を構成する一つの移動垂直平面内（車両を４つの垂直
面から構成される固体と仮定する）に位置する小領域内
の４つのＯＰＦを考える。これらの４つのＯＰＦの内の
２つのＯＰＦが同一垂直線上にあってＺパラメータは未
知のＺa であり、残りの２つのＯＰＦは同一垂直線上に
あってＺパラメータは既知のＺ1 であるとする。これら
４つのＯＰＦについて上記の（２）式を適用すると、未
知のパラメータＵ，Ｖ，Ｗ，Ｚaに関して冗長な線形の
方程式が得られる。
【００１７】
【数３】 Ω・ａ＝Ψ ・・・（３） ここで、
【数４】
【数５】
【数６】 である。このように、行列ΩとベクトルΨは既知パラメ
ータあるいは計測された値を成分に持つ。実際には、行
列ΩとベクトルΨの成分には計測誤差が含まれているの
で、ベクトルａの評価は最小２乗法により行う必要があ
る。
ータあるいは計測された値を成分に持つ。実際には、行
列ΩとベクトルΨの成分には計測誤差が含まれているの
で、ベクトルａの評価は最小２乗法により行う必要があ
る。
【００１８】
【数７】 Ａ＝ｉｎｖ[ ｔΩ・Ω] ・Ω・Ψ ・・・（７） ここで、Ａはａの評価値であり、ｉｎｖ[ ｔΩ・Ω] は
行列ｔΩ・Ωの逆行列であり、ｔΩはΩの転置行列であ
る。これにより、運動ベクトルＴ（Ｕ，Ｖ，Ｗ）及び任
意の深度パラメータＺa が得られることになる。
行列ｔΩ・Ωの逆行列であり、ｔΩはΩの転置行列であ
る。これにより、運動ベクトルＴ（Ｕ，Ｖ，Ｗ）及び任
意の深度パラメータＺa が得られることになる。
【００１９】また、図４において、移動垂直平面のＸ−
Ｚ面への正射影の直線の傾き角Ｄは、
Ｚ面への正射影の直線の傾き角Ｄは、
【数８】 Ｄ＝ａｒｃｔａｎ[ （Ｚa ーＺ1 ）／（Ｘa −Ｘ1 ）] ・・・（８） で与えられる。一方、点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と点ｐ（ｘ，
ｙ）との間には、
ｙ）との間には、
【数９】 ｘ＝−ｆ・Ｘ／Ｚ ｙ＝−ｆ・Ｙ／Ｚ ・・・（９） の関係があるから、結局、傾き角Ｄは、（８）式と
（９）式より、
（９）式より、
【数１０】 Ｄ＝ａｒｃｔａｎ[ ｆ（Ｚa −Ｚ1 ）／（Ｘ2 ・Ｚ1 −Ｘ1 ・Ｚa ）] ・・ ・（１０） となる。これにより、評価値Ｚa 、所定値Ｚ1 、計測値
Ｘ1 、Ｘ2 より移動垂直平面のＺ軸に対する傾きが得ら
れることになる。なお、運動パラメータ（Ｕ，Ｖ，Ｗ）
の比と垂直平面の方向Ｄは深度パラメータの設定値Ｚ1
の値自身に影響されないことは明らかである。また、本
実施形態では小領域内の４つのＯＰＦについて計算した
が、これに限定されるものではないことも言うまでもな
い。
Ｘ1 、Ｘ2 より移動垂直平面のＺ軸に対する傾きが得ら
れることになる。なお、運動パラメータ（Ｕ，Ｖ，Ｗ）
の比と垂直平面の方向Ｄは深度パラメータの設定値Ｚ1
の値自身に影響されないことは明らかである。また、本
実施形態では小領域内の４つのＯＰＦについて計算した
が、これに限定されるものではないことも言うまでもな
い。
【００２０】以上のようにして小領域の運動ベクトル
（Ｕ，Ｖ，Ｗ）と傾き角Ｄが算出され、Ｓ１０２の処理
が終了する。この処理を各小領域に対して実行し、全て
の小領域について運動ベクトルと傾き角を算出すると、
同じ運動ベクトル比と傾きを有する小領域群を抽出し、
これらをグルーピングして平面を再構成する（Ｓ１０
３）。車両を構成する４つの垂直平面のそれぞれの面内
の小領域は、互いに同一の運動ベクトル比と同一の傾き
角を有するはずであるから、このグルーピング処理によ
り、車両を構成するであろう垂直平面を確実に抽出でき
ることになる。
（Ｕ，Ｖ，Ｗ）と傾き角Ｄが算出され、Ｓ１０２の処理
が終了する。この処理を各小領域に対して実行し、全て
の小領域について運動ベクトルと傾き角を算出すると、
同じ運動ベクトル比と傾きを有する小領域群を抽出し、
これらをグルーピングして平面を再構成する（Ｓ１０
３）。車両を構成する４つの垂直平面のそれぞれの面内
の小領域は、互いに同一の運動ベクトル比と同一の傾き
角を有するはずであるから、このグルーピング処理によ
り、車両を構成するであろう垂直平面を確実に抽出でき
ることになる。
【００２１】垂直平面を抽出した後、これらの垂直平面
が確かに車両を構成するか否かを確認する。すなわち、
抽出した平面が互いに隣接し、かつ平面間のなす角度が
ほぼ直角であるか否かを判定し、条件を満たす平面を組
み合わせて移動物体としての車両を構成する（Ｓ１０
４）。このようにして、移動物体の３次元形状（本実施
形態では車両）を把握することができる。移動物体の形
状を認識した後、画面上の位置から認識車両までの距離
を推測し、実際の速度を算出する（Ｓ１０５）。
が確かに車両を構成するか否かを確認する。すなわち、
抽出した平面が互いに隣接し、かつ平面間のなす角度が
ほぼ直角であるか否かを判定し、条件を満たす平面を組
み合わせて移動物体としての車両を構成する（Ｓ１０
４）。このようにして、移動物体の３次元形状（本実施
形態では車両）を把握することができる。移動物体の形
状を認識した後、画面上の位置から認識車両までの距離
を推測し、実際の速度を算出する（Ｓ１０５）。
【００２２】なお、本実施形態では移動物体としての車
両を４つの垂直面から構成されると仮定したが、他のモ
デルを適用できることは言うまでもない。但し、この４
面固体モデルには、車両の境界周辺の数個のＯＰＦから
移動体の運動ベクトルが得られる利点があり、抽出され
た垂直平面で構成される３次元形状とそのサイズから、
移動体が車両か否かを容易に判断することができる利点
もある。
両を４つの垂直面から構成されると仮定したが、他のモ
デルを適用できることは言うまでもない。但し、この４
面固体モデルには、車両の境界周辺の数個のＯＰＦから
移動体の運動ベクトルが得られる利点があり、抽出され
た垂直平面で構成される３次元形状とそのサイズから、
移動体が車両か否かを容易に判断することができる利点
もある。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
移動物体の移動方向を検出でき、さらに移動物体の３次
元形状を認識することができる。
移動物体の移動方向を検出でき、さらに移動物体の３次
元形状を認識することができる。
【図１】 本発明の実施形態の構成ブロック図である。
【図２】 同実施形態の処理フローチャートである。
【図３】 同実施形態の観測系説明図である。
【図４】 同実施形態の移動垂直平面及び画像面のＯＰ
Ｆ説明図である。
Ｆ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 G01B 11/24 G06T 1/00 H04N 5/262 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (2)
- 【請求項１】 対象物を撮影する撮像手段と、 得られた画像の小領域毎に移動ベクトルを算出し、各移
動ベクトルの類似性に基づいて前記小領域をグルーピン
グすることにより対象物を構成する面を検出する面検出
手段と、 を有する移動物体検出装置において、前記対象物を構成する垂直平面を仮定し、 前記垂直平面内に位置する小領域の一領域 に対して設定
される前記撮像手段からの距離に関する所定値Ｚ１に基
づき、前記小領域の他の領域が有する前記撮像手段から
の距離に関する推定値Ｚａを算出する距離演算手段と、 前記所定値Ｚ１及び推定値Ｚａに基づき、前記小領域の
移動ベクトル及び前記小領域が含まれる垂直平面の前記
撮像手段に対する傾き角を算出する演算手段と、 を備えることを特徴とする移動物体検出装置。 - 【請求項２】 請求項１記載の移動物体検出装置におい
て、さらに、 前記傾き角が算出された複数の垂直平面から対象物の３
次元形状を特定する形状特定手段を有することを特徴と
する移動物体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26508595A JP3334451B2 (ja) | 1995-10-13 | 1995-10-13 | 移動物体検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26508595A JP3334451B2 (ja) | 1995-10-13 | 1995-10-13 | 移動物体検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09114987A JPH09114987A (ja) | 1997-05-02 |
| JP3334451B2 true JP3334451B2 (ja) | 2002-10-15 |
Family
ID=17412397
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26508595A Expired - Fee Related JP3334451B2 (ja) | 1995-10-13 | 1995-10-13 | 移動物体検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3334451B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3629935B2 (ja) * | 1998-01-27 | 2005-03-16 | オムロン株式会社 | 移動体の速度計測方法およびその方法を用いた速度計測装置 |
| JP5612915B2 (ja) * | 2010-06-18 | 2014-10-22 | 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 | 移動体検出装置及び移動体検出方法 |
-
1995
- 1995-10-13 JP JP26508595A patent/JP3334451B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09114987A (ja) | 1997-05-02 |
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