JP3378476B2 - 車両認識方法 - Google Patents
車両認識方法Info
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- JP3378476B2 JP3378476B2 JP22436597A JP22436597A JP3378476B2 JP 3378476 B2 JP3378476 B2 JP 3378476B2 JP 22436597 A JP22436597 A JP 22436597A JP 22436597 A JP22436597 A JP 22436597A JP 3378476 B2 JP3378476 B2 JP 3378476B2
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- rectangular
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、自動車に搭載し
た撮像手段による前方の画像を処理して自車の前方を走
行する先行車両を認識する車両認識方法に関する。
た撮像手段による前方の画像を処理して自車の前方を走
行する先行車両を認識する車両認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】自動車に搭載される車間距離警報システ
ムや追突警報システム等では、移動物体である先行車両
を認識する機能が必要であり、このような認識を行う従
来の手法として、白黒濃淡画像の濃度微分値から得られ
るエッジヒストグラムに基づいて先行車両を認識するこ
とが行われている。
ムや追突警報システム等では、移動物体である先行車両
を認識する機能が必要であり、このような認識を行う従
来の手法として、白黒濃淡画像の濃度微分値から得られ
るエッジヒストグラムに基づいて先行車両を認識するこ
とが行われている。
【０００３】即ち、撮像手段により自車の前方を撮像
し、図５に示すような前方画像が得られたときに、この
前方画像の全画素の濃度について微分処理し、撮像画面
の縦方向に所定横幅の縦方向注視領域Ａを設定すると共
に、横方向に所定縦幅の横方向注視領域Ｂを設定し、縦
方向注視領域Ａにおける横方向への画素毎の濃度微分値
の合計及び横方向注視領域Ｂにおける縦方向への画素毎
の濃度微分値の合計を算出してエッジヒストグラムを導
出する。
し、図５に示すような前方画像が得られたときに、この
前方画像の全画素の濃度について微分処理し、撮像画面
の縦方向に所定横幅の縦方向注視領域Ａを設定すると共
に、横方向に所定縦幅の横方向注視領域Ｂを設定し、縦
方向注視領域Ａにおける横方向への画素毎の濃度微分値
の合計及び横方向注視領域Ｂにおける縦方向への画素毎
の濃度微分値の合計を算出してエッジヒストグラムを導
出する。
【０００４】そして、このエッジヒストグラムで濃度微
分値がピークとなる縦方向及び横方向それぞれにおける
点を導出し、縦方向及び横方向それぞれに２個ずつの点
が明確に存在すれば、これらの点により形成される矩形
領域が自車の前方を走行する先行車両であると認識する
ことができる。
分値がピークとなる縦方向及び横方向それぞれにおける
点を導出し、縦方向及び横方向それぞれに２個ずつの点
が明確に存在すれば、これらの点により形成される矩形
領域が自車の前方を走行する先行車両であると認識する
ことができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した車両
認識の場合、図５に示すように注視領域Ａ、Ｂ内に複数
（２台）の車両や道路標識の画像を含む場合には、エッ
ジヒストグラムで濃度微分値がピークとなる縦方向及び
横方向それぞれにおける点が複数存在して車両候補とな
る矩形領域が複数選定されることになり、これらのうち
どれが自車と同一車線上を走行する車両に対応し、どれ
が異なる車線上を走行する車両に対応し、どれが道路標
識に対応するのか区別することが困難になり、自車と同
一車線上を走行する先行車両に対応する矩形領域を特定
することができず、先行車両の認識を的確に行うことが
できないという問題がある。
認識の場合、図５に示すように注視領域Ａ、Ｂ内に複数
（２台）の車両や道路標識の画像を含む場合には、エッ
ジヒストグラムで濃度微分値がピークとなる縦方向及び
横方向それぞれにおける点が複数存在して車両候補とな
る矩形領域が複数選定されることになり、これらのうち
どれが自車と同一車線上を走行する車両に対応し、どれ
が異なる車線上を走行する車両に対応し、どれが道路標
識に対応するのか区別することが困難になり、自車と同
一車線上を走行する先行車両に対応する矩形領域を特定
することができず、先行車両の認識を的確に行うことが
できないという問題がある。
【０００６】また、撮像手段による前方画像におけるあ
るフレームと次のフレームの変化から対象点の動きを表
わすオプティカルフローを導出し、このオプティカルフ
ローから自車の前方における移動物体を識別して先行車
両を認識することも考えられているが、導出した数多く
のオプティカルフローのうちどれが同一物体から発生し
ているのか判断するのが困難であり、しかも移動物体が
自車に対して相対速度ゼロで走行する場合にはオプティ
カルフローは発生しないため、移動物体の識別を行うこ
とができないという問題がある。
るフレームと次のフレームの変化から対象点の動きを表
わすオプティカルフローを導出し、このオプティカルフ
ローから自車の前方における移動物体を識別して先行車
両を認識することも考えられているが、導出した数多く
のオプティカルフローのうちどれが同一物体から発生し
ているのか判断するのが困難であり、しかも移動物体が
自車に対して相対速度ゼロで走行する場合にはオプティ
カルフローは発生しないため、移動物体の識別を行うこ
とができないという問題がある。
【０００７】この発明が解決しようとする課題は、先行
車両を確実に認識できるようにすることにある。
車両を確実に認識できるようにすることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】 請求項１に記載の発明
は、撮像手段により自車の前方を撮像して得られた前方
画像を微分処理し、前記撮像手段の撮像画面の縦方向に
拡大焦点を含む所定横幅の縦方向注視領域を設定すると
共に横方向に拡大焦点を含む所定縦幅の横方向注視領域
を設定し、前記縦方向注視領域における横方向への画素
毎の濃度微分値の合計を算出すると共に前記横方向注視
領域における縦方向への画素毎の濃度微分値の合計を算
出してエッジヒストグラムを導出し、このエッジヒスト
グラムで濃度微分値がピークとなる複数個の点を導出
し、これらの点のうち縦方向及び横方向のそれぞれ２個
ずつの点により車両候補となる矩形領域を複数選定し、
これらの矩形領域のうち自車の前方を走行する先行車両
に対応する矩形領域を特定して先行車両の認識を行う車
両認識方法において、前記前方画像について前記エッジ
ヒストグラムを導出して車両候補となる前記各矩形領域
を選定すると共に、前記前方画像のフレーム画像からオ
プティカルフローを導出し、選定した前記各矩形領域内
それぞれにおける前記オプティカルフローが均一である
かという整合性の有無を判断し、整合性があればその矩
形領域が先行車両に対応すると判断することを特徴とし
ている。
は、撮像手段により自車の前方を撮像して得られた前方
画像を微分処理し、前記撮像手段の撮像画面の縦方向に
拡大焦点を含む所定横幅の縦方向注視領域を設定すると
共に横方向に拡大焦点を含む所定縦幅の横方向注視領域
を設定し、前記縦方向注視領域における横方向への画素
毎の濃度微分値の合計を算出すると共に前記横方向注視
領域における縦方向への画素毎の濃度微分値の合計を算
出してエッジヒストグラムを導出し、このエッジヒスト
グラムで濃度微分値がピークとなる複数個の点を導出
し、これらの点のうち縦方向及び横方向のそれぞれ２個
ずつの点により車両候補となる矩形領域を複数選定し、
これらの矩形領域のうち自車の前方を走行する先行車両
に対応する矩形領域を特定して先行車両の認識を行う車
両認識方法において、前記前方画像について前記エッジ
ヒストグラムを導出して車両候補となる前記各矩形領域
を選定すると共に、前記前方画像のフレーム画像からオ
プティカルフローを導出し、選定した前記各矩形領域内
それぞれにおける前記オプティカルフローが均一である
かという整合性の有無を判断し、整合性があればその矩
形領域が先行車両に対応すると判断することを特徴とし
ている。
【０００９】このような構成によれば、車両候補として
複数の矩形領域が選定され、選定された各矩形領域につ
いてオプティカルフローが均一であるかどうかという整
合性の有無が判断され、整合性があればその矩形領域は
先行車両に対応し、整合性がなければその矩形領域は先
行車両ではない。
複数の矩形領域が選定され、選定された各矩形領域につ
いてオプティカルフローが均一であるかどうかという整
合性の有無が判断され、整合性があればその矩形領域は
先行車両に対応し、整合性がなければその矩形領域は先
行車両ではない。
【００１０】従って、選定された各矩形領域内のオプテ
ィカルフローが整合性を有するか否かにより先行車両に
対応する矩形領域かどうかを容易に識別でき、先行車両
の認識を確実に行うことができる。
ィカルフローが整合性を有するか否かにより先行車両に
対応する矩形領域かどうかを容易に識別でき、先行車両
の認識を確実に行うことができる。
【００１１】このとき、請求項２に記載のように、前記
撮像手段をカラー撮像手段により構成し、前記オプティ
カルフローの導出に各画素の明るさの時間的微分値と空
間的微分値との関係を用いた勾配法を適用し、赤
（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各画像それぞれについて
拘束条件を設定すると、拘束条件が多くなることでオプ
ティカルフローの導出精度が上がる。
撮像手段をカラー撮像手段により構成し、前記オプティ
カルフローの導出に各画素の明るさの時間的微分値と空
間的微分値との関係を用いた勾配法を適用し、赤
（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各画像それぞれについて
拘束条件を設定すると、拘束条件が多くなることでオプ
ティカルフローの導出精度が上がる。
【００１２】さらに、請求項３に記載のように、マンセ
ル表色系による色相（Ｈ）、明度（Ｖ）、彩度（Ｃ）の
各色画像それぞれについても拘束条件を設定すること
も、精度向上を図る上で効果的である。
ル表色系による色相（Ｈ）、明度（Ｖ）、彩度（Ｃ）の
各色画像それぞれについても拘束条件を設定すること
も、精度向上を図る上で効果的である。
【００１３】
【発明の実施の形態】この発明の一実施形態について図
１ないし図４を参照して説明する。但し、図１はシステ
ムのブロック図、図２、図３は動作説明図、図４は動作
説明用フローチャートである。
１ないし図４を参照して説明する。但し、図１はシステ
ムのブロック図、図２、図３は動作説明図、図４は動作
説明用フローチャートである。
【００１４】システムの構成を示す図１について説明す
ると、同図において、１は自動車に搭載され自車の前方
を撮像する２次元カラーＣＣＤカメラ等から成るカラー
撮像手段（以下、カラーカメラと称する）、２はカラー
カメラ１により撮像された前方画像をＡ／Ｄ変換するＡ
／Ｄ変換部、３はＡ／Ｄ変換されたフレーム画像を記憶
するフレームメモリ、４は画像処理部であり、カラーカ
メラ１により撮像された前方画像を次のように処理する
機能を有する。
ると、同図において、１は自動車に搭載され自車の前方
を撮像する２次元カラーＣＣＤカメラ等から成るカラー
撮像手段（以下、カラーカメラと称する）、２はカラー
カメラ１により撮像された前方画像をＡ／Ｄ変換するＡ
／Ｄ変換部、３はＡ／Ｄ変換されたフレーム画像を記憶
するフレームメモリ、４は画像処理部であり、カラーカ
メラ１により撮像された前方画像を次のように処理する
機能を有する。
【００１５】画像処理部４は、カラーカメラ１による前
方画像の全画素の濃度について微分処理し、撮像画面の
縦方向に拡大焦点を含む所定横幅の縦方向注視領域Ａ
（図５参照）を設定すると共に、横方向に拡大焦点を含
む所定縦幅の横方向注視領域Ｂ（図５参照）を設定し、
縦方向注視領域Ａにおける横方向への画素毎の濃度微分
値の合計及び横方向注視領域Ｂにおける縦方向への画素
毎の濃度微分値の合計を算出してエッジヒストグラムを
導出すると共に、このエッジヒストグラムで濃度微分値
がピークとなる縦方向及び横方向それぞれにおける点を
導出し、縦方向及び横方向それぞれに２個ずつの点が明
確に存在すれば、これらの点による矩形領域を形成し、
このようにして車両候補として複数の矩形領域を選定す
る機能を有する。
方画像の全画素の濃度について微分処理し、撮像画面の
縦方向に拡大焦点を含む所定横幅の縦方向注視領域Ａ
（図５参照）を設定すると共に、横方向に拡大焦点を含
む所定縦幅の横方向注視領域Ｂ（図５参照）を設定し、
縦方向注視領域Ａにおける横方向への画素毎の濃度微分
値の合計及び横方向注視領域Ｂにおける縦方向への画素
毎の濃度微分値の合計を算出してエッジヒストグラムを
導出すると共に、このエッジヒストグラムで濃度微分値
がピークとなる縦方向及び横方向それぞれにおける点を
導出し、縦方向及び横方向それぞれに２個ずつの点が明
確に存在すれば、これらの点による矩形領域を形成し、
このようにして車両候補として複数の矩形領域を選定す
る機能を有する。
【００１６】このとき、例えば図５に示す場合と同様に
２台の車両の画像が撮像されると、図２に示すように少
なくとも２個の矩形領域Ｋ１、Ｋ２が選定される。
２台の車両の画像が撮像されると、図２に示すように少
なくとも２個の矩形領域Ｋ１、Ｋ２が選定される。
【００１７】さらに、画像処理部４は、カラーカメラ１
による前方画像におけるあるフレームと次のフレームの
変化から対象点の動きを表わすオプティカルフローを導
出し、その際に各画素の明るさの時間的微分値と空間的
微分値との関係を用いた勾配法を適用し、Ｒ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）の各画像それぞれについて、数式１で
表わされる拘束条件を設定すると共に、マンセル表色系
によるＨ（色相）、Ｖ（明度）、Ｃ（彩度）の各色画像
それぞれについても、数式２で表わされる拘束条件を設
定し、これらの拘束条件のもとで、最小自乗法等により
Ｘ軸方向、Ｙ軸方向への動き成分を算出してオプティカ
ルフローを導出し、先に選定した各矩形領域内における
オプティカルフローが均一であるかどうかという整合性
の有無を判断し、整合性があればその矩形領域が先行車
両に対応すると判断する機能を有する。尚、数式１、数
式２においてｕ、ｖは画像上でのＸ軸方向、Ｙ軸方向へ
の動き成分、Ｒｘ、Ｇｘ、Ｂｘ、Ｈｘ、Ｖｘ、Ｃｘはそ
れぞれＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃ画像における明るさのＸ
軸方向の微分値、Ｒｙ、Ｇｙ、Ｂｙ、Ｈｙ、Ｖｙ、Ｃｙ
はそれぞれＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃ画像における明るさ
のＹ軸方向の微分値、Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ、Ｈｔ、Ｖｔ、
ＣｔはそれぞれＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃ画像における明
るさの時間方向の微分値である。
による前方画像におけるあるフレームと次のフレームの
変化から対象点の動きを表わすオプティカルフローを導
出し、その際に各画素の明るさの時間的微分値と空間的
微分値との関係を用いた勾配法を適用し、Ｒ（赤）、Ｇ
（緑）、Ｂ（青）の各画像それぞれについて、数式１で
表わされる拘束条件を設定すると共に、マンセル表色系
によるＨ（色相）、Ｖ（明度）、Ｃ（彩度）の各色画像
それぞれについても、数式２で表わされる拘束条件を設
定し、これらの拘束条件のもとで、最小自乗法等により
Ｘ軸方向、Ｙ軸方向への動き成分を算出してオプティカ
ルフローを導出し、先に選定した各矩形領域内における
オプティカルフローが均一であるかどうかという整合性
の有無を判断し、整合性があればその矩形領域が先行車
両に対応すると判断する機能を有する。尚、数式１、数
式２においてｕ、ｖは画像上でのＸ軸方向、Ｙ軸方向へ
の動き成分、Ｒｘ、Ｇｘ、Ｂｘ、Ｈｘ、Ｖｘ、Ｃｘはそ
れぞれＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃ画像における明るさのＸ
軸方向の微分値、Ｒｙ、Ｇｙ、Ｂｙ、Ｈｙ、Ｖｙ、Ｃｙ
はそれぞれＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃ画像における明るさ
のＹ軸方向の微分値、Ｒｔ、Ｇｔ、Ｂｔ、Ｈｔ、Ｖｔ、
ＣｔはそれぞれＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃ画像における明
るさの時間方向の微分値である。
【００１８】
【数１】
【００１９】
【数２】
【００２０】つぎに、この発明の原理について説明する
と、図２に示すように前方画像として図５の場合と同様
に２台の車両の画像が得られ、そのうち１台の車両の画
像が他方の車両方向に（図５中の矢印方向）に移動する
ときに、上記したようにエッジヒストグラムから車両候
補として２個の矩形領域Ｋ１、Ｋ２が選定されるべきで
あるが、実際には車両以外の道路構造物等に対応する矩
形領域も候補として選定される。
と、図２に示すように前方画像として図５の場合と同様
に２台の車両の画像が得られ、そのうち１台の車両の画
像が他方の車両方向に（図５中の矢印方向）に移動する
ときに、上記したようにエッジヒストグラムから車両候
補として２個の矩形領域Ｋ１、Ｋ２が選定されるべきで
あるが、実際には車両以外の道路構造物等に対応する矩
形領域も候補として選定される。
【００２１】例えば、図３（ａ）に示すように、図２の
矩形領域Ｋ１、Ｋ２の両方と更に矩形領域Ｋ２よりも小
さい矩形領域Ｋ３、Ｋ４とを含む大きな矩形領域Ｋも候
補として選定されたとすると、どの矩形領域が車両に対
応するのかわからないため、各矩形領域についてオプテ
ィカルフローの整合性が判断される。
矩形領域Ｋ１、Ｋ２の両方と更に矩形領域Ｋ２よりも小
さい矩形領域Ｋ３、Ｋ４とを含む大きな矩形領域Ｋも候
補として選定されたとすると、どの矩形領域が車両に対
応するのかわからないため、各矩形領域についてオプテ
ィカルフローの整合性が判断される。
【００２２】まず、一番大きな矩形領域Ｋ内のオプティ
カルフローが図３（ａ）に示すようになったとすると、
そのオプティカルフローは均一ではないため矩形領域Ｋ
は車両に対応しないと判断でき、次に大きな矩形領域Ｋ
１内のオプティカルフローについて同様に整合性が判断
され、矩形領域Ｋ１内のオプティカルフローが図３
（ｂ）に示すようになったとすると、そのオプティカル
フローは均一であるため矩形領域Ｋは車両に対応する。
カルフローが図３（ａ）に示すようになったとすると、
そのオプティカルフローは均一ではないため矩形領域Ｋ
は車両に対応しないと判断でき、次に大きな矩形領域Ｋ
１内のオプティカルフローについて同様に整合性が判断
され、矩形領域Ｋ１内のオプティカルフローが図３
（ｂ）に示すようになったとすると、そのオプティカル
フローは均一であるため矩形領域Ｋは車両に対応する。
【００２３】さらに、図３（ｃ）に示すような矩形領域
Ｋ２、Ｋ３、Ｋ４を含む矩形領域Ｋ５内のオプティカル
フローについて同様に整合性が判断され、矩形領域Ｋ２
内のオプティカルフローはその画像の移動方向に対して
均一なものとなるため、矩形領域Ｋ２は車両に対応し、
これに対して矩形領域Ｋ３、Ｋ４は車両に対応せず、こ
のようにして図３（ｄ）に示すようにその内部のオプテ
ィカルフローが均一になる矩形領域Ｋ１、Ｋ２が車両に
対応すると判断されるのである。
Ｋ２、Ｋ３、Ｋ４を含む矩形領域Ｋ５内のオプティカル
フローについて同様に整合性が判断され、矩形領域Ｋ２
内のオプティカルフローはその画像の移動方向に対して
均一なものとなるため、矩形領域Ｋ２は車両に対応し、
これに対して矩形領域Ｋ３、Ｋ４は車両に対応せず、こ
のようにして図３（ｄ）に示すようにその内部のオプテ
ィカルフローが均一になる矩形領域Ｋ１、Ｋ２が車両に
対応すると判断されるのである。
【００２４】つぎに、動作について図４のフローチャー
トを参照して説明すると、図４に示すように、まずカラ
ーカメラ１により前方画像が撮像され（ステップＳ
１）、Ａ／Ｄ変換部２によりＡ／Ｄ変換されてフレーム
メモリ３にフレーム画像データが記憶され、記憶された
フレーム画像データが画像処理部４に取り込まれてその
全画素の濃度について微分処理がなされ（ステップＳ
２）、上記したようにエッジヒストグラムが導出され
（ステップＳ３）、エッジヒストグラムから、上記した
ように縦方向及び横方向のそれぞれ２個ずつの点により
形成される矩形領域が複数選定され（ステップＳ４）、
更に上記したようにフレーム画像と次のフレーム画像と
からオプティカルフローが導出される（ステップＳ
５）。
トを参照して説明すると、図４に示すように、まずカラ
ーカメラ１により前方画像が撮像され（ステップＳ
１）、Ａ／Ｄ変換部２によりＡ／Ｄ変換されてフレーム
メモリ３にフレーム画像データが記憶され、記憶された
フレーム画像データが画像処理部４に取り込まれてその
全画素の濃度について微分処理がなされ（ステップＳ
２）、上記したようにエッジヒストグラムが導出され
（ステップＳ３）、エッジヒストグラムから、上記した
ように縦方向及び横方向のそれぞれ２個ずつの点により
形成される矩形領域が複数選定され（ステップＳ４）、
更に上記したようにフレーム画像と次のフレーム画像と
からオプティカルフローが導出される（ステップＳ
５）。
【００２５】そして、ステップＳ４で選定された各矩形
領域についてその内部のオプティカルフローが均一で整
合性が有るか否かの判定がなされ（ステップＳ６）、こ
の判定結果がＹＥＳであれば、その矩形領域は先行車両
であると判断され（ステップＳ７）、判定結果がＮＯで
あればその矩形領域は車両としての候補から棄却され
（ステップＳ８）、その後ステップＳ７の処理を経た後
と共にステップＳ９に移行し、全矩形領域についての探
索が終了したか否かの判定がなされ（ステップＳ９）、
この判定結果がＮＯであれば全ての矩形領域について探
索が終了していないため上記したステップＳ５の処理に
戻り、判定結果がＹＥＳであれば動作は終了する。
領域についてその内部のオプティカルフローが均一で整
合性が有るか否かの判定がなされ（ステップＳ６）、こ
の判定結果がＹＥＳであれば、その矩形領域は先行車両
であると判断され（ステップＳ７）、判定結果がＮＯで
あればその矩形領域は車両としての候補から棄却され
（ステップＳ８）、その後ステップＳ７の処理を経た後
と共にステップＳ９に移行し、全矩形領域についての探
索が終了したか否かの判定がなされ（ステップＳ９）、
この判定結果がＮＯであれば全ての矩形領域について探
索が終了していないため上記したステップＳ５の処理に
戻り、判定結果がＹＥＳであれば動作は終了する。
【００２６】従って、上記した実施形態によれば、エッ
ジヒストグラムから車両候補として複数の矩形領域が選
定され、選定された各矩形領域についてオプティカルフ
ローの整合性の有無が判断され、整合性があればその矩
形領域は先行車両に対応すると判断されるため、選定さ
れた各矩形領域内のオプティカルフローが整合性を有す
るか否かにより先行車両に対応する矩形領域かどうかを
容易に識別することができ、先行車両の認識を確実に行
うことが可能になる。
ジヒストグラムから車両候補として複数の矩形領域が選
定され、選定された各矩形領域についてオプティカルフ
ローの整合性の有無が判断され、整合性があればその矩
形領域は先行車両に対応すると判断されるため、選定さ
れた各矩形領域内のオプティカルフローが整合性を有す
るか否かにより先行車両に対応する矩形領域かどうかを
容易に識別することができ、先行車両の認識を確実に行
うことが可能になる。
【００２７】また、オプティカルフローの導出の際に、
Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃの各画像それぞれについて拘束
条件を設定したため、オプティカルフローの導出精度を
向上することができる。
Ｒ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃの各画像それぞれについて拘束
条件を設定したため、オプティカルフローの導出精度を
向上することができる。
【００２８】なお、上記実施形態では、オプティカルフ
ローの導出の際にＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃの各画像それ
ぞれについて拘束条件を設定した場合について説明した
が、少なくともＲ、Ｇ、Ｂの各画像について拘束条件を
設定すればよい。
ローの導出の際にＲ、Ｇ、Ｂ、Ｈ、Ｖ、Ｃの各画像それ
ぞれについて拘束条件を設定した場合について説明した
が、少なくともＲ、Ｇ、Ｂの各画像について拘束条件を
設定すればよい。
【００２９】さらに、この発明は上記した実施形態に限
定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにお
いて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能で
ある。
定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにお
いて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能で
ある。
【００３０】
【発明の効果】以上のように、請求項１に記載の発明に
よれば、選定された各矩形領域内のオプティカルフロー
が整合性を有するか否かにより先行車両に対応する矩形
領域かどうかを容易に識別でき、先行車両の認識を確実
に行うことが可能になり、車間距離警報システムや追突
警報システム等に好適である。
よれば、選定された各矩形領域内のオプティカルフロー
が整合性を有するか否かにより先行車両に対応する矩形
領域かどうかを容易に識別でき、先行車両の認識を確実
に行うことが可能になり、車間距離警報システムや追突
警報システム等に好適である。
【００３１】また、請求項２または３に記載のように、
オプティカルフローの導出の際に複数の拘束条件を設定
することにより、オプティカルフローの導出精度の向上
を図ることができる。
オプティカルフローの導出の際に複数の拘束条件を設定
することにより、オプティカルフローの導出精度の向上
を図ることができる。
【図１】この発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】同上の動作説明図である。
【図３】同上の動作説明図である。
【図４】同上の動作説明用フローチャートである。
【図５】従来例の動作説明図である。
１ カラーカメラ（カラー撮像手段）
４ 画像処理部
Ｋ、Ｋ１〜Ｋ５ 矩形領域
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(56)参考文献 特開 平８−329397（ＪＰ，Ａ)
特開 平７−296297（ＪＰ，Ａ)
特開 平６−14232（ＪＰ，Ａ)
特開 平９−185703（ＪＰ，Ａ)
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G08G 1/16
G01B 11/00
G06T 1/00
Claims (3)
- 【請求項１】 撮像手段により自車の前方を撮像して得
られた前方画像を微分処理し、前記撮像手段の撮像画面
の縦方向に拡大焦点を含む所定横幅の縦方向注視領域を
設定すると共に横方向に拡大焦点を含む所定縦幅の横方
向注視領域を設定し、前記縦方向注視領域における横方
向への画素毎の濃度微分値の合計を算出すると共に前記
横方向注視領域における縦方向への画素毎の濃度微分値
の合計を算出してエッジヒストグラムを導出し、このエ
ッジヒストグラムで濃度微分値がピークとなる複数個の
点を導出し、これらの点のうち縦方向及び横方向のそれ
ぞれ２個ずつの点により車両候補となる矩形領域を複数
選定し、これらの矩形領域のうち自車の前方を走行する
先行車両に対応する矩形領域を特定して先行車両の認識
を行う車両認識方法において、 前記前方画像について前記エッジヒストグラムを導出し
て車両候補となる前記各矩形領域を選定すると共に、前
記前方画像のフレーム画像からオプティカルフローを導
出し、選定した前記各矩形領域内それぞれにおける前記
オプティカルフローが均一であるかという整合性の有無
を判断し、整合性があればその矩形領域が先行車両に対
応すると判断することを特徴とする車両認識方法。 - 【請求項２】 前記撮像手段をカラー撮像手段により構
成し、前記オプティカルフローの導出に各画素の明るさ
の時間的微分値と空間的微分値との関係を用いた勾配法
を適用し、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各画像それ
ぞれについて拘束条件を設定することを特徴とする請求
項１に記載の車両認識方法。 - 【請求項３】 マンセル表色系による色相（Ｈ）、明度
（Ｖ）、彩度（Ｃ）の各色画像それぞれについても拘束
条件を設定することを特徴とする請求項２に記載の車両
認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22436597A JP3378476B2 (ja) | 1997-08-06 | 1997-08-06 | 車両認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22436597A JP3378476B2 (ja) | 1997-08-06 | 1997-08-06 | 車両認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1153692A JPH1153692A (ja) | 1999-02-26 |
| JP3378476B2 true JP3378476B2 (ja) | 2003-02-17 |
Family
ID=16812623
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22436597A Expired - Fee Related JP3378476B2 (ja) | 1997-08-06 | 1997-08-06 | 車両認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3378476B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100867937B1 (ko) | 2007-05-29 | 2008-11-10 | 연세대학교 산학협력단 | 적분 히스토그램을 이용한 자동차 탐지 방법 및 시스템 |
| CN108242183B (zh) * | 2018-02-06 | 2019-12-10 | 淮阴工学院 | 基于运动目标标记框宽度特性的交通冲突检测方法及装置 |
-
1997
- 1997-08-06 JP JP22436597A patent/JP3378476B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JPH1153692A (ja) | 1999-02-26 |
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