JP4577153B2 - 環境認識装置 - Google Patents
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Description
ここで、図13は、赤の色インデックスに着目して、夜間走行の際に取得した色ヒストグラムを時系列的に並べて示した三次元グラフ(時空間分布)である。但し、図中横軸が時間、縦軸が画素ブロックの数、奥行きがカラー画像中の水平方向の位置であり、手前側が運転者から見て右、奥側が運転者から見て左である。
特に、色ヒストグラムの生成時における画素ブロックの積算方向が上下方向である場合、積算の対象とする画素ブロックの範囲を設定することは、ある高さ位置に存在するもののみを積算の対象とすることになる。
つまり、本発明の環境認識装置では、対象オブジェクトに応じた距離ベクトル及び荷重係数行列を生成し、ベクトル演算によって色別評価値(色別評価ベクトルの各要素)を一括して算出するようにされている。
次に、請求項8に記載の環境認識装置では、オブジェクト指定手段が、認識すべきオブジェクトである対象オブジェクトを指定する。また、画像データ取得手段が、車載カメラにより撮像された車両前方のカラー画像に基づく画像データを取得し、その取得した画像データに基づいて、平均色算出手段が、カラー画像を予め設定された大きさで分割してなる画素ブロック毎に、該画素ブロックの平均色を算出する。
また、色ヒストグラムを用いることなくオブジェクトの認識(オブジェクト情報の生成)を行う別の例として、請求項11に記載の環境認識装置では、候補抽出手段が、色情報付与手段により赤の色インデックスに対応した色情報が付与された画素ブロックを赤画素ブロックとして、この赤画素ブロックが水平方向に二つ並んだものをテールランプ候補として抽出する。
このように構成された本発明の環境認識装置によれば、水平方向に並んだ赤画素ブロックの抽出と、その位置関係の判定という簡単な処理により、領域分割等の複雑な処理を行うことなく、認識すべきオブジェクトの一つである前方車両を、その位置と共に検出することができる。
但し、この場合、請求項19に記載のように、危険度算出手段は、画素ブロックの平均色のフレーム間差分を積算する際に、カラー画像の消失点に近い画素ブロックほど重み付けを大きくした重み付け加算を行うことが望ましい。
図1は、本発明が適用された環境認識装置を含む車載システムの構成を示すブロック図である。
{青、緑、赤、黄、白、灰、黒}
各色インデックスには、認識の対象となる具体的なオブジェクトが対応付けられており、その代表的な例を以下の表1に示す。なお、この対応関係は、後述する色アプリ実行部16において、その認識を行う際に用いる知識の一つとして与えられる。
ここでは、色インデックスのいずれかをci(i=1,2,…,P)、その色インデックスciのY成分の下限値をLYci,上限値をLHci、U成分の下限値をLUci,上限値をLHci、V成分の下限値をLVci,上限値をHVciで表すものとする。
LUci≦AU<HUci (2)
LVci≦AV<LUci (3)
このようにして生成された色情報は、上述したように、マクロブロックに対応づけて色インデックスメモリ14に記憶される。以下では、このマクロブロックに対応づけられた色情報を色情報配列とよぶものとする。
なお、図3では、図面を見易くするため、色情報配列の垂直方向のマクロブロック数を少なくして記述している。
[静止物検出処理]
まず、静止物検出処理を、図4に示すフローチャートに沿って説明する。
K=D×F/V (5)
K=F×Tconst (6)
但し、Kは小数点を切り上げた整数で表される。また、F[frm/s] は、映像処理のフレームレート、Tconst[s]は、固定時間であり、例えば、交差点で信号機が赤信号である場合の平均停止時間などに設定される。そして、この場合、Tconst =D/Vmin となるように下限値Vmin が設定される。
[要注意状況検出処理]
次に、要注意状況検出処理について、図6に示すフローチャートに沿って説明する。
一方、降雨があると判断した場合は、取得した色ヒストグラムHci(k,m)のうち、赤(ci=r)のヒストグラムHr(k,m)について、(10)式に従って、その構成要素をすべて加算することで赤の画面総和値SAr(k)を算出する(S360)。
・フレーム間差分の値が負のときは正のときに比べてWkを小さくするまたはゼロにする
・フレーム間差分の値が正のときはkがKneに近いほどWkを大きくする
といった配慮を施すことが考えられる。
[テンプレート生成処理]
次に、後述するワイパー検出処理にて使用するテンプレート生成処理について、図7に示すフローチャートに沿って説明する。
また、本処理の起動時には、背景の明るい場所にてワイパーを作動させた状態で、車載カメラ1での撮影を行い、この撮影で得られたテンプレート生成用画像データ(図8(a)参照)に基づく色情報配列が色インデックスメモリ14に蓄積されているものとする。
[ワイパー検出処理]
次に、ワイパー検出処理について、図9に示すフローチャートに沿って説明する。
これにより、ワイパーの制御装置からの入力信号を得ることができなくても、映像のみからワイパー動作の有無を自動検知することが可能となると共に、各フレーム毎に、ワイパーの位置も特定することが可能となる。
[前方車両検出処理]
次に、前方車両検出処理を、図10に示すフローチャートに沿って説明する。
RiL =diL /DWL (16)
その後、車間距離DCLを特定するためのパラメータLをインクリメント(L←L+1)して(S760)、パラメータLが、車間距離DCLの段階数Lmax (=6)より大きいか否かを判断する(S770)。そして、パラメータLが段階数Lmax 以下であれば、S730に戻って、上述したS730〜S770の処理を繰り返し実行する。
このように、本処理では、色情報配列上の赤インデックスに対応する色情報が付与されたマクロブロックを抽出して、仮想的な車両と比較するという簡単な処理により、領域分割などの複雑で処理量の多い処理を実行することなく、前方車両を検出することができる。
[立体地図生成処理]
本処理では、車速VとフレームレートFに基づいて、色ヒストグラムHci(m)の生成周期の間に移動した距離を算出し、その算出した距離に応じて色ヒストグラムHci(m)を配列することで、画像中の水平方向の位置、着目する色インデックスに対応する色情報が付与されたマクロブロックを画像中の垂直方向に積算した値、距離を、三つの軸に割り当てた三次元の色立体地図を構成する。
このうち、色インデックス画像データは、色インデックスメモリ14に格納された色情報配列から、指定した色インデックスに対応する色情報が付与されたマクロブロックを抽出し、その抽出したマクロブロックを、車載カメラ1からの画像データに重ねて表示する際に用いる画像データである。
なお、状況記述生成部23にて生成された状況記述や、立体地図メモリに記憶された立体地図データ、その他の各種通知(危険通知,異常通知,要注意通知)は、例えば、より高度な画像認識処理を実行する際に、誤認識要因を除去するための知識データ等として使用される。
[第2実施形態]
次に、第2実施形態について説明する。
また、対象オブジェクトX$は、第1実施形態における静止物検出処理のS110での処理と同様に、シーンの指定がある場合には、シーン分類辞書記憶部17に記憶されているシーン分類辞書を検索することにより、その指定されたシーンに対応するオブジェクトの一つを対象オブジェクトとして選択し、シーンの指定がない場合は、シーン分類辞書を用いることなく、認識の対象とすべき全てのオブジェクトの中から、いずれか一つを順番(例えば、重要度の高い順)に選択する。
W=[wc1,wc2,…,wcP ] (19)
距離ベクトルVDは、色インデックスのそれぞれについて設定された標準距離Dc1〜DcPを並べてなるP次元の列ベクトル((20)式参照)からなる。
期間ベクトルVKは、色インデックスのそれぞれについて算出される監視期間Kc1〜KcPを並べてなるP次元の列ベクトルからなり、(21)式により算出される。
色別評価ベクトルVSは、色インデックスのそれぞれについて算出される色別評価値Sc1〜ScPを並べてねるP次元の列ベクトル((22式参照)からなる。
つまり、上述した静止物検出処理において、S110〜S120が可変要素生成部31、S140〜S170が期間設定部32、S180〜S190が行列演算部33及び累積部34、S200が加算部35、S210〜S230が判定部36に対応する。
[他の実施形態]
以上、本発明のいくつかの実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。
Claims (20)
- 認識すべきオブジェクトである対象オブジェクトを指定するオブジェクト指定手段と、
車載カメラにより撮像された車両前方のカラー画像に基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データ取得手段が取得した画像データに基づいて、前記カラー画像を予め設定された大きさで分割してなる画素ブロック毎に、該画素ブロックの平均色を算出する平均色算出手段と、
該平均色算出手段にて算出された平均色が、予め用意された色インデックスのいずれに属するかを判定し、該判定結果を色情報として前記画素ブロックに対応づけて記憶する色情報付与手段と、
該色情報付与手段によって対応づけられた色情報と着目する色インデックスとが一致する前記画素ブロックの数を前記カラー画像上の一方向に沿って積算し、その積算値を一次元的に配列してなる色ヒストグラムを、前記色インデックス毎に且つ前記画像データのフレーム単位で時系列的に生成する色ヒストグラム生成手段と、
該色ヒストグラム生成手段が生成した色ヒストグラムに基づいて、前記オブジェクト指定手段にて指定された対象オブジェクトに関する情報を生成し、該生成情報をオブジェクト情報として前記画像データ取得手段が取得した画像データに対応づけて記憶するオブジェクト情報付与手段と、
を備えることを特徴とする環境認識装置。 - 前記色ヒストグラム生成手段が前記画素ブロックの数を積算する方向は、前記カラー画像中における上下方向であり、前記色ヒストグラムの各要素は、前記上下方向と直交する水平方向の位置に対応づけられていることを特徴とする請求項1に記載の環境認識装置。
- 前記色ヒストグラム生成手段は、前記対象オブジェクトに応じて、積算の対象とする画素ブロックの範囲を設定することを特徴とする請求項1又は2に記載の環境認識装置。
- 前記色ヒストグラム生成手段にて生成された色ヒストグラムのそれぞれについて、該色ヒストグラムの各要素が対応する前記水平方向の位置のうち、前記対象オブジェクトが存在する可能性の高い位置ほど値が大きくなるように設定された重み係数を用いて、前記色ヒストグラムの要素の重み付け加算を実行し、その重み付け加算の演算結果を、前記対象オブジェクトに応じて設定される監視期間の間だけ積算した結果を色別評価値として算出する色別評価値算出手段を備え、
前記オブジェクト情報付与手段は、前記色別評価値算出手段にて算出された色別評価値の和を統合評価値とし、該統合評価値が予め設定された評価閾値より大きい場合に、前記カラー画像中に前記対象オブジェクトが存在すると判定し、該判定結果を前記オブジェクト情報とすることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載の環境認識装置。 - 前記色別評価値算出手段は、
前記監視期間を、当該装置を搭載する車両の車速が予め設定した下限値以上である場合は該車速に反比例した大きさに設定し、該車速が前記下限値より小さい場合は予め設定された固定値に設定することを特徴とする請求項4に記載の環境認識装置。 - 前記色別評価値算出手段は、
オブジェクトに応じて設定される標準距離を、前記色インデックスのそれぞれに対応づけて配列したものを距離ベクトルとすると共に、前記荷重係数を前記色ヒストグラムの各要素に対応づけて配列してなる荷重係数ベクトルを、前記色インデックスのそれぞれに対応づけて配列したものを荷重係数行列とし、前記オブジェクト指定手段にて指定された対象オブジェクトに適した前記距離ベクトル及び前記荷重係数行列を生成する可変要素生成手段と、
前記監視期間を前記色インデックスのそれぞれに対応づけて配列したものを期間ベクトルとし、前記可変要素生成手段にて生成された距離ベクトル、前記カラー画像のフレームレート、当該装置を搭載する車両の車速に基づいて前記期間ベクトルを生成する期間ベクトル生成手段と、
前記色ヒストグラム生成手段にて生成された色ヒストグラムを、前記色インデックスのそれぞれに対応づけて配列したものを色ヒストグラム行列とし、該色ヒストグラム行列と、前記可変要素生成手段にて生成された前記荷重係数行列とを行列演算することで、前記色インデックスのそれぞれに対応した前記重み付け加算値を配列してなる評価単位ベクトルを算出する行列演算手段と、
該行列演算手段にて算出された評価単位ベクトルの各要素を、前記期間ベクトル生成手段にて生成された期間ベクトルの内容に従って累積することにより、前記色別評価値を前記色インデックスのそれぞれに対応づけて配列してなる色別評価ベクトルを生成する累積演算手段と、
を備え、
前記オブジェクト情報付与手段は、前記累積演算手段にて生成された色別評価ベクトルの各要素を加算することで前記対象オブジェクトの統合評価値を算出することを特徴とする請求項4又は5に記載の環境認識装置。 - 前記カラー画像の典型的な情景を表す複数のシーンのそれぞれについて、該シーンと該シーン中に存在する可能性の高いオブジェクトとを対応付けて記憶したシーン分類辞書を記憶するシーン分類辞書記憶手段を備え、
前記オブジェクト指定手段は、外部より指定されたシーンに対応付けられたオブジェクトを、前記シーン分類辞書記憶手段から順次読み出して前記対象オブジェクトとして指定することを特徴とする請求項3〜6のいずれかに記載の環境認識装置。
- 認識すべきオブジェクトである対象オブジェクトを指定するオブジェクト指定手段と、
車載カメラにより撮像された車両前方のカラー画像に基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データ取得手段が取得した画像データに基づいて、前記カラー画像を予め設定された大きさで分割してなる画素ブロック毎に、該画素ブロックの平均色を算出する平均色算出手段と、
該平均色算出手段にて算出された平均色が、予め用意された色インデックスのいずれに属するかを判定し、該判定結果を色情報として前記画素ブロックに対応づけて記憶する色情報付与手段と、
該色情報付与手段により前記画素ブロックのそれぞれに対応づけられた色情報に基づいて、前記オブジェクト指定手段にて指定された対象オブジェクトに関する情報を生成し、該生成情報をオブジェクト情報として前記画像データ取得手段が取得した画像データに対応づけて記憶するオブジェクト情報付与手段と、
を備えることを特徴とする環境認識装置。 - 前記カラー画像中のワイパーの位置を表す複数のテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
前記色情報付与手段により黒の色インデックスに対応した色情報が付与された画素ブロックと、それ以外の色情報が付与された画素ブロックとで異なる値を付与した二値化画像を生成する二値化手段と、
前記テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートと前記二値化手段が生成した二値化画像とのパターンマッチングにより、不使用時の停止位置以外の位置にあるワイパーを検出するワイパー検出手段と、
予め設定された観測期間の間に、前記ワイパー検出手段にてワイパーが検出された度数を算出する度数算出手段と、
を備え、
前記オブジェクト情報付与手段は、前記度数算出手段にて算出された度数が予め設定された動作判定閾値を超える場合に、ワイパーが作動中である旨の情報を前記オブジェクト情報とすることを特徴とする請求項8に記載の環境認識装置。 - 当該装置を搭載する車両のワイパーの作動中に前記画像取得手段から取り込んだ画像データに基づいて、前記二値化手段にて生成された二値化画像を、該二値化画像のエッジ上にあるマクロブロックのアドレスを識別子として、識別子で特定されるマクロブロックに黒の色インデックスに対応した色情報が付与されたもの同士でグループ分けし、該グループ毎に同じグループに属する二値化画像を前記画素ブロック単位で累積加算してなる累積加算画像を生成する累積加算手段と、
該累積加算手段にて生成された累積加算画像について、累積加算値が予め設定された存在判定閾値以上の画素ブロックと、累積加算値が前記存在判定閾値より小さい画素ブロックとで異なる値を付与したものを前記テンプレートとして生成して、前記テンプレート記憶手段に格納するテンプレート生成手段と、
を備えたことを特徴とする請求項9に記載の環境認識装置。 - 前記色情報付与手段により赤の色インデックスに対応した色情報が付与された画素ブロックを赤画素ブロックとして、該赤画素ブロックが水平方向に二つ並んだものをテールランプ候補として抽出する候補抽出手段と、
該候補抽出手段にて抽出されたテールランプ候補の位置関係が、複数段階の車間距離のそれぞれに対応づけて設定された車幅条件のいずれに適合するかを判定することにより、車間距離を推定する車間距離推定手段と、
を備え、
前記オブジェクト情報付与手段は、前記テールランプ候補の位置と、前記車間距離推定手段にて推定された車間距離とで表される車両位置を、前記オブジェクト情報とすることを特徴とする請求項8に記載の環境認識装置。 - 前記候補抽出手段にて抽出されたテールランプ候補の輝度に基づいて点灯の有無を判別する点灯判別手段を備え、
前記オブジェクト情報付与手段は、前記点灯判別手段での判別結果を、前記オブジェクト情報とすることを特徴とする請求項11に記載の環境認識装置。 - 前記候補抽出手段にて抽出されたテールランプ候補の間又はその上下に位置するマクロブロックの色を前方車両の色として抽出する車色抽出手段を備え、
前記オブジェクト情報付与手段は、前記車色抽出手段での抽出結果を、前記オブジェクト情報とすることを特徴とする請求項11又は12に記載の環境認識装置。 - 前記オブジェクト情報付与手段にて記憶されるオブジェクト情報と、当該装置外から供給される該対象オブジェクトに関する情報とが不一致である場合に、異常事態であると判定する異常事態判定手段を備えることを特徴とする請求項1〜13のいずれかに記載の環境認識装置。
- 車載カメラにより撮像された車両前方のカラー画像に基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データ取得手段が取得した画像データに基づいて、前記カラー画像を予め設定された大きさで分割してなる画素ブロック毎に、該画素ブロックの平均色を算出する平均色算出手段と、
該平均色算出手段にて算出された平均色が、予め用意された色インデックスのいずれに属するかを判定し、該判定結果を色情報として前記画素ブロックに対応づけて記憶する色情報付与手段と、
該色情報付与手段によって対応づけられた色情報と着目する色インデックスとが一致する前記画素ブロックの数を前記カラー画像上の一方向に沿って積算し、その積算値を一次元的に配列してなる色ヒストグラムを、前記色インデックス毎に且つ前記画像データのフレーム単位で時系列的に生成する色ヒストグラム生成手段と、
該色ヒストグラム生成手段にて生成される色ヒストグラムのフレーム間差分を、前記色インデックス毎に算出する第一差分算出手段と、
該第一差分算出手段での算出結果に基づいて、前記カラー画面上に現れた要注意状況を検出する第一要注意状況検出手段と、
を備えることを特徴とする環境認識装置。 - 車載カメラにより撮像された車両前方のカラー画像に基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データ取得手段が取得した画像データに基づいて、前記カラー画像を予め設定された大きさで分割してなる画素ブロック毎に、該画素ブロックの平均色を算出する平均色算出手段と、
該平均色算出手段にて算出された平均色が、予め用意された色インデックスのいずれに属するかを判定し、該判定結果を色情報として前記画素ブロックに対応づけて記憶する色情報付与手段と、
該色情報付与手段によって対応づけられた色情報と着目する色インデックスとが一致する前記画素ブロックの数を前記カラー画像の全体に渡って積算してなる全画面積算値を、前記画像データのフレーム単位で時系列的に生成する全画面積算値生成手段と、
該全画面積算値生成手段にて生成される全画面積算値のフレーム間差分を算出する第二差分算出手段と、
該第二差分算出手段での算出結果に基づいて、前記カラー画面上に現れた要注意状況を検出する第二要注意状況検出手段と、
を備えることを特徴とする環境認識装置。 - 前記全画面積算値生成手段は、赤の色インデックスについて前記全画面積算値を生成し、 前記第二要注意状況検出手段は、外部から供給される天候データが降雨中であることを示しており、且つ前記第二差分算出手段にて算出された全画面積算値のフレーム間差分が予め設定された接近閾値以上である場合を前記要注意状況として検出することを特徴とする請求項16に記載の環境認識装置。
- 車載カメラにより撮像された車両前方のカラー画像に基づく画像データを取得する画像データ取得手段と、
該画像データ取得手段が取得した画像データに基づいて、前記カラー画像を予め設定された大きさで分割してなる画素ブロック毎に、該画素ブロックの平均色を算出する平均色算出手段と、
該平均色算出手段にて算出される画素ブロックの平均色のフレーム間差分を、予め指定された前記カラー画像中の一領域である監視領域に属する全ての画素ブロックについて積算したものを、前記監視領域の危険度として算出する危険度算出手段を備えることを特徴とする環境認識装置。 - 前記危険度算出手段は、前記画素ブロックの平均色のフレーム間差分を積算する際に、前記カラー画像の消失点に近い画素ブロックほど重み付けを大きくした重み付け加算を行うことを特徴とする請求項18に記載の環境認識装置。
- 前記画像データ取得手段が取得する画像データは直交変換を用いて符号化されており、
前記平均色算出手段は、前記画像データに含まれる直流成分を前記平均色として用いることを特徴とする請求項1〜19のいずれかに記載の環境認識装置。
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