JP3942289B2 - 車両監視装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、自動車などの車両に設置した撮像装置等の画像センサによって、後方、側方より接近する他車両の情報を輝度情報として検出し、その情報に基づいて当該他車両の動きを算出し、危険が予想される場合にはドライバに警報を発する車両監視装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、カーエレクトロニクスの発達はめざましく、自動車等、車両の安全な運転を支援するためのコンピュータ制御技術が種々開発されており、道路標識や周囲の物体、他の車両等の状況をCCDセンサにより撮像し、画像処理して他の車両の動きをとらえる手法が提案されている。
【0003】
例えば、ドライバが比較的見逃しやすい後方からの車両の接近を想定する。車両の接近状態を考慮せずにドライバが右左折や車線変更を行おうとすると、後続車両は危険を回避するために制動を余儀なくされ、これによって円滑な走行が妨げられることになる。そこで、自車両に対して接近してくる他車両の存在を予め認識する機能を実現することは、円滑な車両運行上の面から極めて有用である。
【0004】
このような移動体の移動状況を認識する技術は、自動車の運転のみならず、航空機や船舶など、移動体一般において広くその発展が望まれている分野であり、将来的にその適用範囲の拡大が予想される重要な技術分野である。
【0005】
自動車の運転において、自車両に対して、後方より接近してくる他車両の存在を検出し予めドライバに対して認識させる手法を開示した従来例としては、例えば、特開平7−50769号公報に記載の技術が知られている。
【0006】
上記の公開公報に開示された手法は、車両後部に設置したビデオカメラ、CCDカメラ等の撮像装置により自車両の後側景画像情報を得て、後続の追越し車両や隣接車線の走行車両の接近による危険度を判定し、ドライバに警告を発するものであり、撮像装置により撮像した一連の後側景画像の中から、時間的に相前後する2コマの画像中に写し出される対象物体上の同一点の移動を、オプティカルフローベクトルとして検出し、その大きさと方向から危険度を判断するものである。
【0007】
この手法において、オプティカルフローベクトルは、前画像の無限遠点FOE(Focus of Expansion)から放射状の方向に設定した窓を、後画像において同方向に移動し、その窓に重なる後画像と、該窓の前画像における設定位置とのそれぞれの中心点間を結ぶ矢印を、着目する1点のオプティカルフローベクトルと定め、この大きさと方向により、後続車両の速度、方向を判断するものである。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術に示される車両検出の手法においては、撮像装置により得た画像情報から、画像認識(画像処理)を行い、後方に存在する車両を識別した上で、時間的に相前後する2コマの画像情報中の該当車両についてのオプティカルフローを算出する処理が必要である。
【0009】
一般に、撮像装置により得た画像情報から、特定の、例えば後方を走行する車両を識別するためには、高度の画像処理が必要となり、そのための処理装置としては、大量の画像情報を短時間で演算処理できる性能が要求される。特に、自動車の運転時に、自車両に対して、後方より追越しのために接近してくる後続車両の存在を予め認識し、ドライバに対して適切な警告を発する機能を実現するためには、瞬時に大量のデータの処理が可能な高速演算処理装置であることが要求される。また、画像処理ソフトも高度な処理アルゴリズムを実現するものが要求され、必然的に高価な処理装置を利用しなければならないという不都合が存在していた。
【0010】
一方では、上記の不都合を解消するために、後方から接近する車両認識のため当該車両から得る情報量を必要最少限のものとした場合でも、精度よく後続車両の検出が行える装置であることが要求される。
【0011】
従って、本発明は、他車両から得る情報量を目的を達成するのに必要最少限のものとし、且つ、当該必要最少限の情報を有効に利用して、自車両に接近する他車両の状況を高精度に判断することのできる車両監視装置を提供することを目的とする。
【0013】
【課題を解決するための手段】
前記の目的を達成するために、本発明は、自車両に接近する他車両の情報を、人間が認識するために十分な解像度を持った画像情報として捉え、その画像情報を処理して他車両を認識するのではなく、視野領域の中で他車両の移動を輝度変化の情報として捉えるべく、隣り合う視野領域を部分的に重なり合わせることで移動の情報の欠落を抑えるとともに、このような手法により算出した移動体の一次元フローと、自車両速度に基づいて生ずる路面の一次元フローとを比較し、自車両に接近する他車両を検出し、また、検出した他車両の情報を、時系列的に記憶し、各時間毎の他車両情報の連続性に基づいて、自車両に接近する他車両の存在を確定することにより、他車両の動きの情報の信頼性を高めることができる。すなわち、他車両の移動を確実に認識することが可能であるとともに、処理すべき情報量を少なくすることができる。
【0014】
また、空間微分演算手段により求めた輝度情報の空間的変化率の絶対値が設定基準値よりも小さい場合、他車両の動きの算出処理を中止することで、輝度変化が小さく、信頼性の低い状態での他車両認識を回避することができる。
【0015】
さらに、本発明は、車両を含む移動体の動きを検出し、その動きを時系列的に記憶し、記憶された動きの連続性から、情報の多少の欠落によらず確実に移動体を抽出することが可能である。
【0016】
【発明の実施の形態】
本発明に係る車両監視装置について、好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら以下詳細に説明する。
【0017】
図1は、本実施形態の車両監視装置の構成を示すブロック図である。図1において、車両監視装置10は、輝度入力装置12と、記憶装置30、移動体の一次元フロー算出部32、移動体の動き検出部36、車両情報時系列処理部40および警報判断部42からなる演算処理装置14とから構成されている。
【0018】
輝度入力装置12において、参照符号22はCCDカメラであり、CCDカメラ22は、例えば、車両の後部トランクリッドの周辺に、所定の視野角で後方の物体を撮像するように設置されており、CCDカメラ22によって撮像された画像情報は、その撮像領域(画像領域)を、一部が重なり合って連続する複数の円形状の領域WX0〜WXnに分け、それぞれガウシアンフィルタ24X0〜24Xnを介して輝度検出回路26に入力される。
【0019】
ここで、前記複数の領域WX0〜WXnは、図2に示すように、所定の方向における無限遠点FOE(Focus of Expansion)を設定し、当該無限遠点FOEに向かう軸X方向に対して複数に分割した領域とし、または、図3に示すように、軸X方向に向かう複数の系列(系列1〜系列3)において分割した複数の領域と、軸X方向に交差する他の軸方向に向かう複数の系列(系列4〜系列6)において分割した複数の領域としてもよい。
【0020】
輝度入力装置12の機能は、自車両の後方に存在する物体の情報を画像情報として捉え、その画像情報を処理して物体を認識するのではなく、一定の視野の中で、移動体である特定の物体、例えば、自車両の後方から走行してくる追越し車両等の後続車両情報を、周辺の物体、周辺の環境とは異なる輝度を持つ輝度情報として捉え、所定の視野の中を分割した複数の領域における輝度情報の移動を、後続車両の一次元オプティカルフロー(以下、単に一次元フローと称する)として算出するために、演算処理装置14に入力するものである。
【0021】
ここで、自車両の後方から走行してくる後続車両の情報を、周辺の物体と異なる輝度を持つ輝度情報として認識するため、本実施形態においては、車体と路面の輝度差が大きい情報として後続する車両が路面に作る影の情報を利用し、影の部分の輝度情報を当該後続車両の情報として得る。
【0022】
このことは、天気のよい昼間において道路を走行している場合、後続車両が路面に作る影から得られる輝度情報は、後方道路上の周囲の輝度情報よりは一段と輝度の低い情報となるために輝度の検出が容易であり、CCDカメラ22で検出した輝度から、移動体、すなわち、後続車両を表す情報として検出することができ、この輝度情報に基づいて後続車両の一次元フローを算出することにより、複雑な画像処理を行うことなく、車両情報を得ることができるという考察に基づくものである。
【0023】
なお、前記影の情報は昼間に道路を走行する場合には好適であるが、夜間の走行の場合は、車両のヘッドライトやスモールランプから得られる輝度情報が、後方道路上の周囲の輝度情報より一段と輝度の高い情報となる。そこで、夜間においては、これらの高い輝度情報を後続車両を表す情報として検出すると好適である。
【0024】
CCDカメラ22における各領域WX0〜WXnで検出される輝度情報は、ガウシアンフィルタ24X0〜24Xnを介して検知される。ガウシアンフィルタ24X0〜24Xnの特性は、図4に示すように、2次元平面をi軸、j軸とし、信号の透過率を縦軸にとった場合、ある領域に入力される情報のうち、その中心部の情報はそのままとし、周辺部の情報は遮断(あるいは減衰)して出力するものであり、入力情報のうち一部をカットして出力情報を得ることにより出力情報量を少なくすることができる。
【0025】
すなわち、本実施形態では、ガウシアンフィルタ24X0〜24Xnを用いることにより、有意な情報の存在する確率の高い各領域の中心部の情報に対して、有意な情報の存在する確率の低い各領域の周辺部の情報を取り除く(あるいは減衰させる)ことにより、更に処理すべき情報量を減少させている。このことにより、後段の演算処理量をさらに減少させることができる。
【0026】
ガウシアンフィルタ24X0〜24Xnは、光学的フィルタで構成することも、電気的フィルタとして構成することも可能である。光学的フィルタの場合、CCDカメラ22により得られる各領域WX0〜WXn毎の画像信号(輝度情報)に対して、各領域WX0〜WXnの周辺部に近づくにつれて、輝度情報の透過量が減衰するような光学レンズを配置すればよく、電気的フィルタの場合は、各領域WX0〜WXn毎の画像信号(輝度情報)を電気信号に変換した後、各領域WX0〜WXnの周辺部に近づくにつれて、出力を減衰させるようなフィルタ回路を配置すればよい。
【0027】
このようにして、所定の視野内を連続する複数の領域WX0〜WXnに分割して、一定時間毎にCCDカメラ22、ガウシアンフィルタ24X0〜24Xn、輝度検出回路26を介して領域WX0〜WXn毎に検出された後続車両を表す輝度情報It(i,j)(i、jはCCDカメラ22の画素位置を表す。)は、その観測時刻t毎に記憶装置30に記憶される。
【0028】
記憶装置30に記憶された輝度情報It(i,j)は、一次元フロー算出部32によって読み出される。演算処理装置14は、例えば、通常のマイクロプロセサーにより構成され、以下に説明する如き演算、制御を行うプログラムをROMに蓄積し、当該演算、制御プログラムを実行するように構成されている。
【0029】
一次元フロー算出部32では、記憶装置30から読み出された各領域WX0〜WXnにおける輝度情報It(i,j)に基づいて、それぞれの領域WX0〜WXn毎に、図5の一次元フロー算出部32の処理手順を示すフローチャートに従って一次元フロー算出が行われる。
【0030】
図5のフローチャートのステップS01において、系列番号(図3参照)を初期化(系列番号=1)し、ステップS02において、系列1の領域番号を初期化(X=0)した後、ステップS03において、次の(1)式に従って積和を計算し、観測時刻tにおける領域Wx(領域WX0〜WXnの1つを表すものとする。)の信号S(t,x)を算出する。
【0031】
【数1】
【0032】
なお、Wx(i,j)は、画素位置(i,j)が当該領域Wxに含まれる場合を1とし、含まれない場合を0とする係数である。
【0033】
次いで、(2)式、(3)式により、信号S(t,x)の空間微分値Sx(t,x)と、時間微分値St(t,x)を算出する。
【0034】
【数2】
【0035】
【数3】
【0036】
次に、ステップS04において、閾値をθ1 として、(2)式により算出した空間微分値Sx(t,x)の絶対値と比較する。
【0037】
この場合、空間微分値Sx(t,x)の絶対値が閾値θ1 以下という状態は、隣接する領域Wxにおいて閾値θ1 よりも輝度変化の大きい状態が検出されないことを表している。すなわち、算出された空間微分値Sx(t,x)に基づく一次元フローの信頼性が低く、これに基づく一次元フロー演算や移動体の動き検出が無意味であることを示している。
【0038】
一方、空間微分値Sx(t,x)の絶対値が閾値θ1 以上という状態は、隣接する領域Wxにおいて閾値θ1 よりも輝度変化の大きい状態が検出されたことを表している。すなわち、空間微分値Sx(t,x)に基づく一次元フローの信頼性が十分に確保できているため、これに基づく一次元フロー演算や移動体の動き検出の信頼性が高いことを示している。
【0039】
そこで、一次元フロー算出部32では、先ず、設定した閾値θ1 と空間微分値Sx(t,x)の絶対値とを比較し、後続の移動体の動きに変化があるか否かを検出し、変化が検出された場合に一次元フローを算出する。
【0040】
すなわち、|Sx(t,x)|≧θ1 の場合、動きに変化のある移動体が存在するものとして、次の(4)式によりその一次元フローV(t,x)を算出する(ステップS05)。
【0041】
【数4】
【0042】
ステップS06において、輝度入力領域番号が最終でなければ、x=x+1とし(ステップS07)、ステップS03に戻り最後の領域番号まで前記の処理を繰り返し、ステップS08において、系列が最終でなければ、系列番号=系列番号+1とし(ステップS09)、ステップS02に戻り最後の系列まで前記の処理を繰り返す。
【0043】
このようにして移動体の一次元フローV(t,x)が算出された後、移動体の動き検出部36において移動体の動きが検出される。
【0044】
すなわち、図6のフローチャートのステップS11において、自車両速度信号が入力され、入力された自車両速度信号に基づいて、ステップS12において、静止物体、例えば、道路上(路面)の白線パターン(中央分離線や車線分離線)が生起する一次元フローVe(t,x)を推定値として算出する。
【0045】
次いで、ステップS13において、各領域Wxにおいて算出された移動体の一次元フローV(t,x)と、道路上のパターンが生起する一次元フローVe(t,x)との比較を行う。比較結果がV(t,x)≧Ve(t,x)である場合は、自車両に「近づく移動体あり」、すなわち、自車両に接近する後続車両(追越し車両)があると判断し(ステップS14)、V(t,x)≧Ve(t,x)でない場合は、自車両から「遠ざかる移動体あり」、すなわち、自車両より速度の遅い後続車両があると判断する(ステップS15)。
【0046】
ここで、比較結果がV(t,x)≧Ve(t,x)であり、自車両に「近づく移動体あり」、すなわち、追越し車両がある場合、追越し車両の一次元フローV(t,x)の大きさが、相対速度の大きさ、すなわち、追越し車両と自車両の相対速度の大きさを示すこととなり、一次元フローV(t,x)の値が大きい程、自車両への接近速度が大であることを示す。
【0047】
ところで、本実施形態のごとく後続車両の存在を、その輝度情報の変化の情報として捉えた場合、道路周囲の環境によっては、ある時点で検出された後続車両が、次の検出時点では消失してしまう状態が起こりえる。例えば、車両の影の情報を輝度情報として検出する場合には、車両の影のところに周囲からの反射光が射し込み情報が消失する(検出できない)可能性が存在する。また、路面のみを対象領域とすることが困難な場合には、自車両の走行によって路面の白線、街路灯の柱や道路標識等の静止体も相対速度により一次元フローが検出されるため、後続車両情報との分離を行うことが必要となる。
【0048】
そこで、本実施形態においては、移動体の動き検出部36において時々刻々と検出される移動体の動きの情報を時系列的に記憶しておき、車両情報時系列処理部40において、連続した時間の流れの中で、移動体検出の連続性に基づいて、自車両に接近する後続車両を検出する。
【0049】
図7はこの概念を説明するための図であり、縦軸のW0〜Wnは図2、図3に示すある系列Xにおける領域を、横軸は観測時間tを、●は移動体の一次元フロー検出ポイントを示している。
【0050】
前述したように、移動体の一次元フローV(t,x)と道路上のパターンが生ずるであろう一次元フローVe(t,x)とを比較し、ある時刻のポイント62、62において、自車両に接近する後続車両(追越し車両)がある(V(t,x)≧Ve(t,x))と判断されたが、次のポイント64、64においては、後続車両の影のところに周囲からの反射光が射し込み輝度情報が得られずに移動体が検出できず、その次の時刻のポイント66、66において再び自車両に接近する後続車両(追越し車両)が検出された場合、各時刻における移動体の情報を時系列的に記憶しておき、各時刻における検出結果の連続性に基づいて、ポイント64、64においても自車両に接近する後続車両(追越し車両)有りと確定することによって、より信頼度、精度の高い後続車両監視が可能となる。
【0051】
一方、ポイント68、68に示すように、自車両の速度に応じた相対速度で路面の白線からも一次元フローが検出されるが、この場合の一次元フローは、自車両から遠ざかる方向(V(t,x)≧Ve(t,x)でない場合)であり、また、自車両速度に対応した一定の傾き70を持つことから、自車両に接近する後続車両と明確に分離することができる。
【0052】
以上のようにして後続車両の検出が行われた後、図8のフローチャートに示すように、警報判断部42において、ドライバに対する警告処理、自車両の制御処理を行う。
【0053】
すなわち、自車両に対して接近してくる後続車両が検出された場合、ステップS16において接近車両の相対速度を算出し、ステップS17において、自車両と接近車両との相対距離を一次元フロー算出位置から認識することができる。
【0054】
次いで、前記の相対距離と自車両速度とから、接触予測時間を算出して所定の閾値と比較し(ステップS18、S19)、接触予測時間が所定の閾値以下でなければ、ステップS20において、後続車両を継続監視し、閾値以下であった場合はステップS21において、ドライバに後続車両の接近を示すブザーを鳴動させる等の手段により警報を発し、また、必要に応じて自車両の制御を行う。
【0055】
ここで、自車両の制御とは、例えば、隣接車線から追い越し車両が所定の距離以下まで接近している場合に、ドライバが当該後続車両に気付かずに、車線変更するためにハンドル操作をしようとした際、警報判断部42から制御信号を送出し、このようなハンドル操作を抑えるよう、車両の駆動系を制御することである。
【0056】
なお、上述した実施形態では、輝度入力装置12をCCDカメラ22によって構成したが、図9および図10に示すように、連続する複数の視野方向に向けて配列したガウシアン特性を有する複数の光学レンズ50およびフォトダイオード52を、球体の一部を構成するハウジング54に収納配置して構成することも可能である。この場合、光学レンズ50からなる光学的フィルタが加えられているので、CCDカメラ22を用いた場合よりも情報処理量を削減し、CCDカメラ22を用いた場合のような毎秒30フレーム程度の処理よりも遙かに高速な処理、例えば、毎秒1000フレーム以上の処理が可能となる。
【0057】
以上説明したように、本発明に係る車両監視装置は、車両に搭載され、自車両に接近する他車両を監視する装置であって、監視領域を複数の視野領域(WX0〜WXn)に分割し、各視野領域(WX0〜WXn)からの輝度情報(It(i,j))を抽出する輝度情報抽出手段(輝度入力装置12)と、隣り合う視野領域(WX0〜WXn)間での輝度情報(It(i,j))の空間的変化率(空間微分値Sx(t,x))を求める空間微分演算手段(一次元フロー算出部32)と、各視野領域(WX0〜WXn)での輝度情報(It(i,j))の時間的変化率(時間微分値St(t,x))を求める時間微分演算手段(一次元フロー算出部32)と、空間的変化率(空間微分値Sx(t,x))および時間的変化率(時間微分値St(t,x))から視野領域(WX0〜WXn)間での移動体の動きを表す移動体一次元フローV(t,x)を算出する移動体一次元フロー算出手段(一次元フロー算出部32)と、自車両速度に基づいて生ずる静止物体の動きを表す静止物体一次元フローVe(t,x)を算出する静止物体一次元フロー算出手段(一次元フロー算出部32)と、移動体一次元フローV(t,x)と静止物体一次元フローVe(t,x)とを比較し、自車両に接近する他車両を検出する他車両検出手段(移動体の動き検出部36)とを備えて構成される。
【0058】
また、本発明に係る車両監視装置は、他車両検出手段(移動体の動き検出部36)により検出された他車両の情報を時系列的に記憶し、各時間毎の他車両情報の連続性に基づいて、自車両に接近する他車両の存在を確定する車両情報時系列処理手段(車両情報時系列処理部40)とを備えて構成される。
【0059】
また、本発明に係る車両監視装置は、輝度情報抽出手段が、監視領域の画像を撮像する画像撮像手段(CCDカメラ22)と、撮像された画像を複数の視野領域(WX0〜WXn)に分割し、各視野領域(WX0〜WXn)の輝度情報(It(i,j))をガウシアンフィルタ(24X0〜24Xn)を介して取得する輝度情報取得手段(輝度検出回路26)とを備えて構成される。
また、本発明に係る車両監視装置は、輝度情報抽出手段が、各視野領域(WX0〜WXn)に対応して配設され、各視野領域(WX0〜WXn)の輝度情報(It(i,j))をガウシアン特性を有する光学素子(光学レンズ50)を介して取得する複数の輝度情報取得手段(フォトダイオード52)を備えて構成される。
また、本発明に係る車両監視装置は、空間的変化率(空間微分値Sx(t,x))と所定の閾値とを比較し、移動体が存在する視野領域(WX0〜WXn)を特定する視野領域特定手段を備えて構成される。
さらに、本発明に係る車両監視装置は、移動体一次元フロー算出手段(一次元フロー算出部32)が、視野領域特定手段にて特定された視野領域(WX0〜WXn)における空間的変化率(空間微分値Sx(t,x))と時間的変化率(時間微分値St(t,x))との比として移動体一次元フローV(t,x)を算出するように構成される。
【0060】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る車両監視装置は、物体の情報を画像情報として捉え、その画像情報を処理して移動体を認識するのではなく、部分的に重なり合う複数の円形状の視野領域の中で、移動体を表す情報を、周辺の物体と異なる輝度を持つ輝度情報として捉え、各視野領域間の輝度情報の移動を移動体の一次元フローとして算出し、これと、自車両速度に基づいて生ずる路面の一次元フローとを比較して他車両の移動の状態を判断するように構成したため、演算処理において処理すべき情報量を大幅に削減することができ、且つ他車両検出を高精度に行うことができる。
【0061】
この場合、前記複数の視野領域は、所定の方向における無限遠点に向かう軸方向に対して分割された視野領域、さらには、前記軸方向に交差する方向に対して分割された視野領域として設定することで、情報量の削減並びに処理の高速化を達成することができる。なお、隣接する視野領域に所定の重なりを持たせることにより、より精度の高い一次元フローを得ることができる。
【0062】
また、検出された他車両の情報を、時系列的に記憶し、各時間毎の他車両情報の連続性に基づいて、自車両に接近する後続車両の存在を確定するため、接近する他車両をより高精度に検出することができる。
【0064】
この結果、演算能力の低い、安価な処理装置を用いて、精度の高い車両監視装置を構成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本実施形態に係る車両監視装置の構成を示すブロック図である。
【図2】輝度入力装置において撮像する複数の領域を説明するための図である。
【図3】輝度入力装置において撮像する複数の領域を説明するための図である。
【図4】ガウシアンフィルタの特性を示す図である。
【図5】一次元フロー算出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図6】移動体の動き検出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図7】車両情報時系列処理の概念を説明するための図である。
【図8】警報判断部の処理手順を示すフローチャートである。
【図9】輝度入力装置の他の実施形態を示す概略斜視図である。
【図10】図9に示す輝度入力装置の断面構成図である。
【符号の説明】
10…車両監視装置 12…輝度入力装置
14…演算処理装置 22…CCDカメラ
24X0〜24Xn…ガウシアンフィルタ
26…輝度検出回路 30…記憶装置
32…一次元フロー算出部 36…移動体の動き検出部
40…車両情報時系列処理部 42…警報判断部
WX0〜WXn…領域
Claims (6)
- 車両に搭載され、自車両に接近する他車両を監視する装置であって、
監視領域を複数の視野領域に分割し、前記各視野領域からの輝度情報を抽出する輝度情報抽出手段と、
隣り合う前記視野領域間での前記輝度情報の空間的変化率を求める空間微分演算手段と、
前記各視野領域での前記輝度情報の時間的変化率を求める時間微分演算手段と、
前記空間的変化率および前記時間的変化率から前記視野領域間での移動体の動きを表す移動体一次元フローを算出する移動体一次元フロー算出手段と、
自車両速度に基づいて生ずる静止物体の動きを表す静止物体一次元フローを算出する静止物体一次元フロー算出手段と、
前記移動体一次元フローと前記静止物体一次元フローとを比較し、自車両に接近する他車両を検出する他車両検出手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。 - 請求項1記載の車両監視装置において、
前記他車両検出手段により検出された他車両の情報を時系列的に記憶し、各時間毎の他車両情報の連続性に基づいて、自車両に接近する他車両の存在を確定する車両情報時系列処理手段を備えることを特徴とする車両監視装置。 - 請求項1または2記載の車両監視装置において、
前記輝度情報抽出手段は、
前記監視領域の画像を撮像する画像撮像手段と、
撮像された画像を複数の前記視野領域に分割し、前記各視野領域の前記輝度情報をガウシアンフィルタを介して取得する輝度情報取得手段と、
を備えることを特徴とする車両監視装置。 - 請求項1または2記載の車両監視装置において、
前記輝度情報抽出手段は、
前記各視野領域に対応して配設され、前記各視野領域の前記輝度情報をガウシアン特性を有する光学素子を介して取得する複数の輝度情報取得手段を備えることを特徴とする車両監視装置。 - 請求項1〜4のいずれか1項に記載の車両監視装置において、
前記空間的変化率と所定の閾値とを比較し、移動体が存在する視野領域を特定する視野領域特定手段を備えることを特徴とする車両監視装置。 - 請求項5記載の車両監視装置において、
前記移動体一次元フロー算出手段は、前記視野領域特定手段にて特定された視野領域における前記空間的変化率と前記時間的変化率との比として前記移動体一次元フローを算出することを特徴とする車両監視装置。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
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