JP4734884B2 - Person detection apparatus and method - Google Patents

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Description

本発明は、例えば車両の前方や後方に存在する人物を検出して、運転者等に提示するための人物検出装置及び方法に関する。   The present invention relates to a person detection apparatus and method for detecting a person existing in front of or behind a vehicle, for example, and presenting it to a driver or the like.

従来より、例えば車両の進行方向に存在する障害物として人物を検出するために、赤外線カメラによって、温度に相当する値を計測した結果を輝度におきかえた赤外線画像を撮像して、当該赤外線画像から人物を特定する技術としては、下記の特許文献1や特許文献2に記載された技術が知られている。   Conventionally, for example, in order to detect a person as an obstacle present in the traveling direction of a vehicle, an infrared image obtained by changing the brightness of a result of measuring a value corresponding to a temperature is captured by an infrared camera. As techniques for specifying a person, techniques described in Patent Document 1 and Patent Document 2 below are known.

特許文献1に記載された技術では、先ず赤外線画像を、人物の頭部に相当する温度付近の画素と、それ以外の画素とで2値化する。次に、2値化して抽出した対象物の横幅に基づいて人物の頭部であると仮定して、当該対象物の周囲を矩形に切り、当該矩形内での輝度値の分散を調べる。そして、矩形内の輝度値の分散が人物を示す特徴を持つ場合に、矩形内の対象物を人物として検出している。   In the technique described in Patent Document 1, first, an infrared image is binarized with pixels near the temperature corresponding to a person's head and other pixels. Next, assuming that the head is a person's head based on the binarized and extracted width of the target object, the periphery of the target object is cut into a rectangle and the variance of the luminance value in the rectangle is examined. And when the dispersion | distribution of the luminance value in a rectangle has the characteristic which shows a person, the target object in a rectangle is detected as a person.

また、特許文献2に記載された技術では、先ず、温度に基づき人物の頭部に相当する部位を検出すると共に、胴体に相当する部位を検出する。そして、頭部相当の温度を持つ部位の下方に、胴体相当の温度を持つ部位が存在する場合に、当該頭部及び胴体付近の画像内位置を人物として検出している。
特開2003−284057号公報 特開平11−328364号公報
In the technique described in Patent Document 2, first, a part corresponding to a person's head is detected based on temperature, and a part corresponding to a torso is detected. And when the site | part which has temperature equivalent to a trunk | body exists under the site | part which has temperature equivalent to a head, the position in the image of the said head and trunk vicinity is detected as a person.
JP 2003-284057 A Japanese Patent Laid-Open No. 11-328364

しかしながら、上述した従来の技術では、例えば、人体のうち、頭部が最も温度が高く、且つ当該頭部よりも胴体の温度が低い温度分布であるという、予め設定された温度の特徴で人物が検出されることを前提としているので、当該予め設定した温度の特徴で温度分布が検出されなかった場合には、人物を検出することができなかった。   However, in the above-described conventional technology, for example, the human body has a preset temperature characteristic in which the head has the highest temperature and the body temperature is lower than the head. Since it is assumed that it is detected, if a temperature distribution is not detected with the preset temperature feature, a person cannot be detected.

すなわち、従来では、予め設定した温度分布の特徴とは異なるような環境であった場合や、検出対象の人物が服装を着用している場合の温度分布については考慮していなかった。具体的には、気温が低く厚着をする冬期においては、服装表面の胴体部分では周囲より低い温度になることが頻繁にあり、胴体相当の温度を持つ部位が検出できないことがあり、予め設定した温度分布が成立しなくなる。また、冬期以外であっても、人物の衣服の種類や、その日の気温、日照状態等によって胴体相当の温度が頻繁に変化するため、季節に左右されて、正確に人物を検出できないことが多い。   In other words, conventionally, no consideration has been given to the temperature distribution when the environment is different from the characteristics of the preset temperature distribution or when the person to be detected is wearing clothes. Specifically, in winter when the temperature is low and the clothes are worn, the body part of the clothing surface often has a lower temperature than the surroundings, and a part having a temperature equivalent to the body may not be detected. The temperature distribution is not established. Even outside the winter, the temperature corresponding to the body changes frequently depending on the type of clothes, the temperature of the day, the sunshine condition, etc., so it is often difficult to accurately detect the person depending on the season. .

また、上述の特許文献1に記載された技術では、先ず頭部を検出し、当該頭部を含む温度分布の特徴を判定しているが、画像内において頭部と同じ高さの位置で、頭部と略同じ大きさ及び温度となる対象物が存在している場合がある。このような場合は、車両の走行路に多く、人物の頭部ではない場所に人物が存在することを検出する誤りが発生してしまう。更に、車両の走行路に存在する街灯が人物と同程度の温度となっている場合があり、このような場所に人物が存在するとの誤検出をしてしまう。   Moreover, in the technique described in Patent Document 1 described above, the head is first detected and the characteristics of the temperature distribution including the head are determined, but at the same height as the head in the image, There may be an object that has substantially the same size and temperature as the head. In such a case, there are many errors in detecting the presence of a person in a place that is not on the person's head, but is often on the road of the vehicle. Furthermore, there are cases where street lamps existing on the road of the vehicle are at a temperature similar to that of a person, and erroneous detection that a person exists in such a place is detected.

更にまた、街灯の下方や車両の一部が、人物の服装部分と同様に、周囲の壁や背景とは異なる温度分布やテクスチャとなっているので、頭部と胴体部の両方の温度を検出しても、他の物体を人物と誤検出することが多くなるという問題がある。   Furthermore, because the temperature distribution and texture below the street lights and part of the vehicle are different from the surrounding walls and background, like the person's clothing, both head and torso temperatures are detected. However, there is a problem that other objects are often erroneously detected as persons.

そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、周囲の気温や背景物体等に拘わらず、確実に人物を検出することができる人物検出装置及び方法を提供することを目的とする。   Accordingly, the present invention has been proposed in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to provide a person detection apparatus and method that can reliably detect a person regardless of the ambient temperature, background object, and the like. And

本発明では、物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像し、熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成し、2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出し、検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化し、グループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定することにより、上述の課題を解決する。   In the present invention, a thermal image composed of pixels having a luminance value corresponding to the temperature of the object is captured, and the thermal image has a luminance value within the range between the upper threshold value and the lower threshold value corresponding to the temperature of the person. A binarized image in which a pixel and a pixel outside the range between the upper threshold value and the lower threshold value of the luminance value corresponding to the person's temperature are distinguished is created, and the person's Detects an area where the pixel group within the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the temperature is greater than or equal to the predetermined area, and within the predetermined distance threshold among the detected areas By grouping one or a plurality of regions existing in the group as human candidate regions, and determining whether the object of the human candidate region is a person based on the area and shape of the grouped human candidate regions The above-mentioned problem is solved.

本発明によれば、2値化画像を参照して、上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている人物部分の領域を検出し、当該領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化して、当該人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定するので、2値化処理によって人物の温度相当となる輝度値が複数に分離する場合であっても、当該頭部と脚部とを一つの物体と見なして、人物であるか否かを判定することができ、周囲の気温や背景物体等に拘わらず、確実に人物を検出することができる   According to the present invention, referring to the binarized image, a region of a person portion in which a pixel group within the range between the upper threshold and the lower threshold is equal to or larger than a predetermined area is detected, Among them, one or a plurality of regions existing within a predetermined distance threshold is grouped as a human candidate region, and based on the area and shape of the human candidate region, whether or not the object of the human candidate region is a person Therefore, even when the luminance value corresponding to the temperature of the person is separated into a plurality of values by the binarization process, the head and the leg are regarded as one object and whether or not the person is a person. And can detect people reliably regardless of the ambient temperature, background objects, etc.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

本発明は、例えば図1に示すように、自車両1の進行方向である前方が撮像範囲とされた遠赤外線カメラ10(撮像手段)によって撮像された熱画像を用いて、人物を検出する人物検出装置20に適用される。なお、図1(a)は、自車両1を側方から見た場合の遠赤外線カメラ10の光軸を示し、図1(b)は、自車両1を上方から見た場合の遠赤外線カメラ10の光軸及び基準座標系を示している。この座標系は、横軸をX、縦軸をYとし、左上画素を原点として画像内の画素位置を示す座標を求めることが可能となっている。   For example, as shown in FIG. 1, the present invention detects a person using a thermal image captured by a far-infrared camera 10 (imaging means) in which the forward direction of the host vehicle 1 is an imaging range. This is applied to the detection device 20. 1A shows the optical axis of the far-infrared camera 10 when the host vehicle 1 is viewed from the side, and FIG. 1B shows the far-infrared camera when the host vehicle 1 is viewed from above. 10 optical axes and a reference coordinate system are shown. In this coordinate system, the horizontal axis is X, the vertical axis is Y, and the coordinates indicating the pixel position in the image can be obtained with the upper left pixel as the origin.

遠赤外線カメラ10は、例えば車両のインストルメントパネルや、室内ミラー付近に設けられ、車両の前方を撮像範囲としている。この遠赤外線カメラ10は、物体の温度値が高い部分ほど、高い輝度値となる熱画像データを生成して、人物検出装置20に出力する。したがって、熱画像データの輝度値は、車両前方に存在する物体の温度に相当する値となる。   The far-infrared camera 10 is provided, for example, in the vicinity of an instrument panel of a vehicle or an interior mirror, and has an imaging range in front of the vehicle. The far-infrared camera 10 generates thermal image data having a higher luminance value as the temperature value of the object is higher, and outputs the thermal image data to the person detection device 20. Therefore, the luminance value of the thermal image data is a value corresponding to the temperature of an object existing in front of the vehicle.

人物検出装置20は、図2に示すようなステップS1〜ステップS9に示すような処理を行うための構成として、遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力する入力I/F、画像メモリ、及び後述の各種処理の内容を記述したプログラム、当該プログラムを実行するCPU等からなる。   The person detection device 20 has an input I / F for inputting thermal image data from the far-infrared camera 10, an image memory, and a configuration for performing processing as shown in steps S 1 to S 9 as shown in FIG. It consists of a program that describes the contents of various processes to be described later, a CPU that executes the program, and the like.

すなわち、この人物検出装置20は、ステップS1で遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力する入力I/F、ステップS2において熱画像データを記憶する画像メモリ、ステップS3において人物を検出するための温度しきい値を設定する温度しきい値設定部、ステップS4において2値化処理を行う2値化処理部(2値化処理手段)、ステップS5においてラベリング処理を行うラベリング処理部(領域検出手段)、ステップS6においてグループ化を行う対象となる領域を検出するグループ化対象領域検出部、ステップS7においてグループ化を行うグループ化処理部(グループ化手段)、ステップS8において人物判定を行う人物判定部(人物判定手段)を有する。   That is, the person detecting device 20 is an input I / F that inputs thermal image data from the far-infrared camera 10 in step S1, an image memory that stores thermal image data in step S2, and a person for detecting a person in step S3. A temperature threshold setting unit for setting a temperature threshold, a binarization processing unit (binarization processing unit) that performs binarization processing in step S4, and a labeling processing unit (region detection unit) that performs labeling processing in step S5 ), A grouping target region detecting unit for detecting a region to be grouped in step S6, a grouping processing unit (grouping means) for performing grouping in step S7, and a person determining unit for performing person determination in step S8 (Person determination means).

このような人物検出装置20は、先ず入力I/Fにより、遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力すると(ステップS1)、当該熱画像データを画像メモリに保存する(ステップS2)。   First, when the human image data from the far-infrared camera 10 is input by the input I / F (step S1), the person detection device 20 stores the thermal image data in the image memory (step S2).

次に人物検出装置20は、温度しきい値設定部により、現在の季節や天候、気温、自車両1周囲の環境に応じて、自車両1前方に存在する人物を検出するための温度しきい値を設定する。このとき、温度しきい値設定部は、人物相当の温度の上限値である上限しきい値と、人物相当の温度の下限値である下限しきい値とを設定し、当該上限しきい値及び下限しきい値に相当する画素の輝度値を設定する。なお、以下では、単に「上限しきい値」、「下限しきい値」と呼ぶ場合には、人物相当の温度の上限値に相当する輝度値、人物相当の温度の下限値に相当する輝度値を指すものとする。   Next, the person detection device 20 uses the temperature threshold setting unit to detect a person present in front of the host vehicle 1 according to the current season, weather, temperature, and environment around the host vehicle 1. Set the value. At this time, the temperature threshold value setting unit sets an upper limit threshold value that is an upper limit value of the temperature corresponding to the person and a lower limit threshold value that is a lower limit value of the temperature corresponding to the person. A luminance value of a pixel corresponding to the lower threshold is set. In the following, when simply called “upper threshold value” and “lower threshold value”, a luminance value corresponding to the upper limit value of the temperature corresponding to a person and a luminance value corresponding to the lower limit value of the temperature corresponding to a person Shall be pointed to.

次に人物検出装置20は、2値化処理部により、温度しきい値設定部により設定された上限しきい値と下限しきい値との間の画素と、上限しきい値と下限しきい値との間以外の画素とで2値化を行う(ステップS4)。これにより、人物検出装置20は、人物相当の温度である輝度値を「1」とし、人物相当の温度ではない輝度値を「0」とした図5(c)や図5(f)のような2値化画像を作成する。   Next, the person detection device 20 uses the binarization processing unit to set pixels between the upper threshold and the lower threshold set by the temperature threshold setting unit, and the upper threshold and the lower threshold. Binarization is performed with pixels other than those between (step S4). As a result, the person detection device 20 sets the luminance value corresponding to the temperature corresponding to the person to “1” and sets the luminance value not corresponding to the temperature corresponding to the person to “0” as shown in FIG. 5C and FIG. A binary image is created.

ここで、温度しきい値設定部では、その画像を撮像した日の天候や気温に基づき、人物を検出するのに適した上下のしきい値を設定する。遠赤外線カメラ10で撮像された熱画像データの輝度値は、遠赤外線カメラ10の撮像範囲内における温度値に相当する。また、人物の温度である皮膚温度は通常36℃前後であり、熱画像データにおいて、人物と自車両1との距離が小さい場合には人物の皮膚部分が36℃に近い輝度値となるが、人物と自車両1との距離が大きくなるほど、温度検出をするための赤外線電位が減衰して、人物周囲の気温の影響を受けた輝度値となる。   Here, the temperature threshold value setting unit sets upper and lower threshold values suitable for detecting a person based on the weather and temperature of the day when the image is taken. The luminance value of the thermal image data captured by the far infrared camera 10 corresponds to a temperature value within the imaging range of the far infrared camera 10. Further, the skin temperature, which is the temperature of the person, is usually around 36 ° C., and in the thermal image data, when the distance between the person and the vehicle 1 is small, the skin portion of the person has a luminance value close to 36 ° C., As the distance between the person and the vehicle 1 increases, the infrared potential for temperature detection decreases, and the luminance value is affected by the temperature around the person.

例えば、同じ服装の同じ人物を含む熱画像データは、気温の高い日には、人物及び背景の温度が共に高くなるために、図3(a)に示すような全体的に輝度値が高い熱画像データとなり、気温低い日には、人物及び背景の温度が共に低くなるために、図3(b)に示すような全体的に輝度値が低い熱画像データとなる。ここで、図3及び以下に示す熱画像データの図では、輝度値が高いほど淡く、輝度値が低いほど濃く表現している。   For example, in thermal image data including the same person in the same clothes, since the temperature of both the person and the background is high on a day when the temperature is high, heat having a high luminance value as shown in FIG. Since the temperature of the person and the background is low on a day when the temperature is low, the image data becomes thermal image data having a generally low luminance value as shown in FIG. Here, in FIG. 3 and the thermal image data shown below, the higher the luminance value, the lighter the color, and the lower the luminance value, the darker the image.

また、路上の歩行者は様々な服装をしており、薄着である場合の衣服部分は、体温に近くなるが、厚着である場合の衣服部分は、外気温度に近くなるため、遠赤外線カメラ10で検出される温度分布も衣服の材質によって様々となる。したがって、外気温が低い日において、等距離に存在する材質の異なる服装の人物を撮像した場合には、皮膚温度と外気温に差があるため、厚着の服装の表面は、胴体など人物を示す部分であっても、皮膚温度よりも、外気や周囲物体の方の温度に近くなる。したがって、図4に示すように、薄着の歩行者Aは、頭部及び手足部分が体温に近い温度、胴体部分が体温よりも低いが高い輝度値で検出され、厚着の歩行者Bは歩行者Aの胴体部分よりも低い輝度値で検出される。   Further, pedestrians on the street wear various clothes, and the clothes part in the case of light clothing is close to the body temperature, but the clothes part in the case of thick clothes is close to the outside air temperature. The temperature distribution detected in the above varies depending on the material of the clothes. Therefore, on a day when the outside air temperature is low, when a person with clothes of different materials existing at the same distance is imaged, the surface of the thick clothes shows a person such as the trunk because there is a difference between the skin temperature and the outside air temperature. Even the portion is closer to the temperature of the outside air and surrounding objects than the skin temperature. Therefore, as shown in FIG. 4, a thin pedestrian A detects a head and limbs at a temperature close to body temperature, and a torso is lower than the body temperature, but with a high luminance value. It is detected with a lower luminance value than the body part of A.

したがって、温度しきい値設定部は、気温に拘わらず人物と背景とを分離することができるように、気温が低い場合と気温が高い場合とで異なる上限しきい値及び下限しきい値、上限しきい値と下限しきい値との範囲(人物検出範囲)を設定する。   Accordingly, the temperature threshold value setting unit can separate the person and the background regardless of the temperature so that the upper threshold value and the lower threshold value are different depending on whether the temperature is low or high. A range (person detection range) between the threshold and the lower threshold is set.

具体的には、図5(a)に示すように気温が高い場合であって輝度値が平均的に高くなる熱画像データが取得される場合には、図5(b)に示すように、上限しきい値及び下限しきい値を共に高くすると共に上限しきい値と下限しきい値との範囲を狭く設定する。これにより、図5(a)のように、人物部分と背景部分とが近い輝度値の熱画像データに対し、上限しきい値と下限しきい値との範囲に該当する人物部分の輝度値を「1」とし、該当しない輝度値を「0」とする2値化を行うことにより、図5(c)に示す2値化画像を作成する。   Specifically, as shown in FIG. 5 (a), when thermal image data having a high brightness value on average is acquired when the temperature is high as shown in FIG. Both the upper threshold and the lower threshold are increased, and the range between the upper threshold and the lower threshold is set narrow. As a result, as shown in FIG. 5A, the luminance value of the person portion corresponding to the range between the upper threshold value and the lower threshold value is set for the thermal image data having the luminance value close to the person portion and the background portion. By performing binarization with “1” and non-applicable luminance value “0”, a binarized image shown in FIG. 5C is created.

また、図5(d)に示すように気温が低い場合であって輝度値が平均的に低くなる熱画像データが取得される場合には、図5(e)に示すように、上限しきい値及び下限しきい値を共に低くすると共に上限しきい値と下限しきい値との範囲を広く設定する。これにより、図5(d)のように、人物部分と背景部分とで輝度値が大きく異なる熱画像データに対し、上限しきい値と下限しきい値との範囲に該当する人物部分の輝度値を「1」とし、該当しない輝度値を「0」とする2値化を行うことにより、図5(f)に示す2値化画像を作成する。   Also, as shown in FIG. 5 (d), when thermal image data having a low luminance value on average is acquired when the temperature is low, as shown in FIG. 5 (e), the upper limit threshold is set. Both the value and the lower threshold are lowered, and the range between the upper threshold and the lower threshold is set wide. Thus, as shown in FIG. 5D, the luminance value of the person portion corresponding to the range between the upper threshold value and the lower threshold value for the thermal image data in which the luminance value differs greatly between the person portion and the background portion. The binarized image shown in FIG. 5F is created by performing binarization by setting “1” to “1” and “0” as the non-applicable luminance value.

これに対し、図6(a)のような熱画像データが得られる気温の高い暖かい日において、図6(b)に示すように、図5(e)のような温度しきい値を設定した場合には、人物部分の温度値と背景部分の温度値とが近いために、背景部分も人物検出範囲となってしまい、図6(c)に示すように、全体の輝度値が「1」となる2値化画像となってしまう。また、図6(d)のような熱画像データが得られる気温の低い寒い日において、図6(e)に示すように、薄着の暖かい日と同様に人物全体の温度を含むように図5(e)よりも広い人物検出範囲となる温度しきい値を設定した場合には、背景部分も人物検出範囲となってしまい、図6(f)に示すように、背景の壁部分も含み、人物と壁とが分離できていない2値化画像となってしまう。   On the other hand, as shown in FIG. 6 (b), a temperature threshold value as shown in FIG. 5 (e) is set on a warm day where the thermal image data as shown in FIG. 6 (a) is obtained. In this case, since the temperature value of the person portion and the temperature value of the background portion are close to each other, the background portion also falls within the person detection range, and the overall luminance value is “1” as shown in FIG. Becomes a binarized image. Further, on a cold day with low temperature where thermal image data as shown in FIG. 6 (d) is obtained, as shown in FIG. 6 (e), the temperature of the entire person is included as in the warm day of light clothing. When a temperature threshold value that is a wider person detection range than (e) is set, the background portion also becomes the person detection range, and as shown in FIG. A binarized image in which the person and the wall cannot be separated is obtained.

このような不都合に対し、人物検出装置20は、後述するグルーピング処理により人物の胴体部分が含まれない2値化画像であっても人物の検出を可能とし、温度しきい値設定処理では、頭部や脚部などの人物部分を含む2値化画像とし、背景から大きな面積が抽出されない温度しきい値を設定している。   For such inconvenience, the person detection device 20 can detect a person even in a binarized image that does not include a person's torso part by a grouping process that will be described later. The threshold value is set so that a large area is not extracted from the background.

次に人物検出装置20は、ラベリング処理部により、2値化処理部により作成された2値化画像を用いて、輝度値が「1」の領域であって、画像内で人物に相当する領域(人物候補領域)を検出するラベリング処理を行う(ステップS5)。このとき、ラベリング処理部は、例えば2値化画像の左上の画素から順に、輝度値が「1」の画素を検索し、輝度値が「1」の隣接する又は所定距離以内の画素同士を1つの領域(ラベル)とする。   Next, the person detection device 20 uses the binarized image created by the binarization processing unit by the labeling processing unit, and is an area having a luminance value of “1”, corresponding to a person in the image A labeling process for detecting (person candidate area) is performed (step S5). At this time, the labeling processing unit searches for pixels having a luminance value of “1” in order from the upper left pixel of the binarized image, for example, and sets adjacent pixels having a luminance value of “1” or within a predetermined distance to each other. One area (label).

これにより、気温が高く暖かい日に得られる人物の頭部、胴部及び手足が連続する図7(a)の2値化画像に対してラベリング処理を行うことにより、図7(b)に示すように、頭部、胴部、手足が連続したラベルa、ラベルbを抽出することができる。そして、ラベリング処理部は、図7(c)に示すように、同じラベルを含む領域のフィレ径(X軸方向(左右方向)における最大及び最小の座標と、Y軸方向(上下方向)における最大及び最小の座標を含む矩形)を設定してラベル領域a及びラベル領域bを抽出することができる。   As a result, the labeling process is performed on the binarized image of FIG. 7A in which the head, torso, and limbs of a person obtained on a warm day with a high temperature are continuous, as shown in FIG. 7B. As described above, the label a and the label b in which the head, the trunk, and the limbs are continuous can be extracted. Then, as shown in FIG. 7C, the labeling processing unit performs fillet diameter (maximum and minimum coordinates in the X-axis direction (left-right direction) and maximum in the Y-axis direction (vertical direction) of the region including the same label. And a rectangle including a minimum coordinate) can be set to extract the label area a and the label area b.

また、気温が低く寒い日に得られる人物の頭部、手、足とが分離する図7(d)の2値化画像に対してラベリング処理を行うことにより、図7(e)に示すように、頭部のラベルa,b、手のラベルc,d,f,h、足のラベルe,gを抽出することができる。そして、ラベリング処理部は、図7(f)に示すように、各ラベルについて、同じラベルを含む領域のフィレ径を設定してラベル領域a〜hを抽出することができる。   Further, by performing a labeling process on the binarized image of FIG. 7D in which the human head, hands, and feet obtained on a cold day with low temperature are separated, as shown in FIG. 7E. In addition, head labels a and b, hand labels c, d, f and h and foot labels e and g can be extracted. Then, as shown in FIG. 7F, the labeling processing unit can extract the label areas a to h by setting the fillet diameter of the area including the same label for each label.

次に人物検出装置20は、グループ化対象領域検出部により、ラベリング処理部によって検出されたラベル領域のうち、所定の画像面積よりも小さいラベル領域を排除し、所定の画像面積以上のラベル領域のみを選択する(ステップS6)。ここで、所定の画像面積とは、自車両1からの人物検出対象距離以内に存在する人物を検出するように設定され、あまりに小さいラベル領域(例えば1〜2画素程度)をノイズとして排除すると共に、自車両1から離れていて自車両1の運転手に警報する必要がないようなラベル領域を排除するように設定されている。   Next, the person detection device 20 excludes the label area smaller than the predetermined image area from the label areas detected by the labeling processing section by the grouping target area detection section, and only the label area larger than the predetermined image area. Is selected (step S6). Here, the predetermined image area is set so as to detect a person existing within a person detection target distance from the host vehicle 1, and a too small label area (for example, about 1 to 2 pixels) is excluded as noise. The label area is set so as to be away from the host vehicle 1 so that the driver of the host vehicle 1 need not be warned.

すなわち、人物検出装置20は、ラベリング処理部によって得られたラベルのうち、グループ化の対象とならないラベルを除去して、グループ化の対象となるラベルのみとする。これにより、人物検出装置20は、図7(a),(d)に示すように、上限しきい値と下限しきい値との間の輝度値となっていて、2値化画像に現れた背景部分のノイズを除去することによって、図7(b),(e)のような背景部分を除いて人物部分のみの画像とする。   That is, the person detection apparatus 20 removes the labels that are not the grouping target from the labels obtained by the labeling processing unit, and sets only the labels that are the grouping target. Thereby, as shown in FIGS. 7A and 7D, the person detection device 20 has a luminance value between the upper threshold value and the lower threshold value, and appears in the binarized image. By removing the noise in the background portion, an image of only the human portion is obtained except for the background portion as shown in FIGS.

また、このグループ化対象領域検出部では、人物程度の大きさよりもあまりに小さいラベル領域を削除する場合のみならず、人物程度の大きさよりもあまりに大きいラベル領域を削除しても良い。これにより、壁等が背景に含まれており、人物程度の温度となっていて2値化画像に含まれた場合に、当該壁等の大きなラベル領域を除去することができる。   Further, the grouping target area detection unit may delete not only a label area that is too small for a person but also a label area that is too large for a person. As a result, when a wall or the like is included in the background and the temperature is about the level of a person and included in the binarized image, a large label area such as the wall can be removed.

次に人物検出装置20は、グループ化処理部により、グループ化対象領域検出部により選択されたラベル間の距離を検出し、当該距離が、所定の距離しきい値内のラベル同士を同じグループとして設定するグループ化を行う(ステップS7)。ここで、所定の距離しきい値は、Y軸方向(縦方向)の距離しきい値thyと、X軸方向(横方向)の距離しきい値thxとからなる。   Next, the person detection device 20 detects the distance between the labels selected by the grouping target area detection unit by the grouping processing unit, and the distances within the predetermined distance threshold are set as the same group. The grouping to be set is performed (step S7). Here, the predetermined distance threshold value includes a distance threshold value thy in the Y-axis direction (vertical direction) and a distance threshold value thx in the X-axis direction (horizontal direction).

ここで、人物検出装置20の検出対象が人物であり、当該人物が歩行している状態では、熱画像内の人物が縦長に検出されることや、上述したように、気温の低い寒い日に取得した熱画像には、人物の胴体部分がラベリング処理で抽出されないことが多いことから、頭部と脚部との距離程度にY軸方向の距離しきい値thyが設定されている。一方、X軸方向の距離しきい値thxは、人物が縦長に検出されることから、Y軸方向の距離しきい値thyよりも短い人物の横幅程度であって、例えば、歩行者の脚部の幅程度の距離に設定されている。   Here, in the state where the detection target of the person detection device 20 is a person and the person is walking, the person in the thermal image is detected vertically, or as described above, on a cold day when the temperature is low. In the acquired thermal image, the torso portion of the person is often not extracted by the labeling process, and therefore, a distance threshold value thy in the Y-axis direction is set to about the distance between the head and the leg. On the other hand, the distance threshold thx in the X-axis direction is approximately the lateral width of the person shorter than the distance threshold value thy in the Y-axis direction because the person is detected in a vertically long position. The distance is set to about the width of.

これにより、グループ化処理部は、図8に示すように、3個のラベルa,ラベルb,ラベルcが存在する場合に、当該ラベルa〜cが距離しきい値thyの範囲内且つ距離しきい値thxの範囲内である時には、当該ラベルa〜cを同一物体から検出されたラベル群としてグループし、ラベルa〜cの最大及び最小のX座標と最大及び最小のY座標を含む矩形領域であって、距離xLn,yLn(n=1,2,3・・・)の人物候補領域を設定する。   Thereby, as shown in FIG. 8, when there are three labels a, b, and c, the grouping processing unit moves the labels a to c within the range of the distance threshold value thy. When it is within the range of the threshold value thx, the labels a to c are grouped as a group of labels detected from the same object, and a rectangular area including the maximum and minimum X coordinates and the maximum and minimum Y coordinates of the labels a to c In this case, candidate human regions having distances xLn, yLn (n = 1, 2, 3...) Are set.

具体的には、図9(a)のように気温が高い日に検出されたラベリング処理後の熱画像であって、ラベルa、ラベルbが検出されている場合、先ずグループ化処理部は、ラベルaに着目し、ラベルaから距離しきい値thx,thyの距離範囲に存在するラベルを検索する。この場合、熱画像データには、ラベルaとラベルbとが含まれるが、ラベルaの距離しきい値thx内にラベルbが存在しないので、ラベルaのみを単一の物体としてグループ化し、ラベルbのみを単一の物体としてグループ化することができる。これにより、グループ化処理部は、図9(b)に示すように、ラベルaを含む人物候補領域Aと、ラベルbを含む人物候補領域Bとを設定することができる。   Specifically, as shown in FIG. 9A, when the label a and the label b are detected in the thermal image after the labeling process detected on the day when the temperature is high, the grouping processing unit first Focusing on the label a, a label existing in the distance range from the label a to the distance thresholds thx and thy is searched. In this case, the thermal image data includes the label a and the label b, but since the label b does not exist within the distance threshold thx of the label a, only the label a is grouped as a single object. Only b can be grouped as a single object. As a result, the grouping processing unit can set the person candidate area A including the label a and the person candidate area B including the label b, as illustrated in FIG. 9B.

また、図9(c)のように気温が低く寒い日に検出されたラベリング処理後の熱画像データであって、ラベルa〜hが検出されている場合、先ずグループ化処理部は、ラベルaから距離しきい値thx,thyの距離範囲に存在するラベルを検索すると、X座標が略同じ且つ距離しきい値thyの範囲内にラベルc,d,eが検出される。そして、グループ化処理部は、ラベルc,d,eについて、それぞれ互いに縦方向の距離しきい値thy、横方向の距離しきい値thxの範囲内に位置していることを検出することによって、ラベルa,c,d,eを同一物体としてグループ化する。同様に、人物検出装置20は、ラベルbについても同様に距離しきい値thx,thyの距離範囲のラベルを検索することによって、ラベルb,f,g,hを同一物体としてグループ化する。   In addition, in the case of the thermal image data after the labeling process detected on a cold day when the temperature is low as shown in FIG. 9C and the labels a to h are detected, the grouping processing unit first displays the label a When the labels existing in the distance range of the distance threshold values thx and thy are retrieved, the labels c, d, and e are detected in the range of the distance threshold value thy having substantially the same X coordinate. Then, the grouping processing unit detects that the labels c, d, and e are within the range of the distance threshold value thy in the vertical direction and the distance threshold value thx in the horizontal direction, respectively. Labels a, c, d, and e are grouped as the same object. Similarly, the person detecting device 20 similarly searches for labels in the distance range of the distance thresholds thx and thy for the label b, and groups the labels b, f, g, and h as the same object.

これにより、グループ化処理部は、人物の胴体部分がラベリング処理によって検出されているか否かに拘わらず、図9(d)に示すように、縦方向距離yL1,横方向距離xL1の人物候補領域A、縦方向距離yL2,横方向距離xL2の人物候補領域Bをグループ化結果として検出することができる。   As a result, the grouping processing unit, as shown in FIG. 9 (d), regardless of whether or not the human torso portion has been detected by the labeling process, has a human candidate area with the vertical distance yL1 and the horizontal distance xL1. It is possible to detect the person candidate region B having A, the vertical distance yL2, and the horizontal distance xL2 as a grouping result.

なお、図9の例では、図示していないが、距離しきい値thx,thyの距離範囲に他のラベルが存在していないラベルについては、単一のラベルを人物候補領域として設定して、グループ化結果とする。   Although not shown in the example of FIG. 9, for a label in which no other label exists in the distance range of the distance thresholds thx and thy, a single label is set as a person candidate area, The result of grouping.

次に人物検出装置20は、人物判定部により、グループ化処理部によって検出された人物候補領域の大きさ及び縦横比を求めて、当該人物候補領域内の物体が人物であるか否かを判定する(ステップS8)。このとき、人物判定部は、図9(b)、(d)に示すように検出された人物候補領域の縦横比、すなわちyLn:xLnが人物程度となっているか否かを判定する。ここで、人物候補領域の縦横比は、縦:横が2:1〜3:2の範囲内である場合に、人物候補領域内のラベルが人物を構成するものであると判定する。このようにラベルが人物であることを判定するための縦横比は、気温によって人物の頭から足元まで確実にラベルの検出できているとは限らず、また、歩行すると手足が横方向に振れることから、実際の人物の縦横比より少し太めとするために、縦:横=2:1〜3:2の範囲内としている。また、人物であることを判定するための縦横比は、縦:横を2:1〜3:2とする場合に限らず、子供の歩行者が多い時間帯などでは、例えば1.5:1のように、1:1より多少縦長に設定しても良い。   Next, the person detection device 20 obtains the size and aspect ratio of the person candidate region detected by the grouping processing unit by the person determination unit, and determines whether or not the object in the person candidate region is a person. (Step S8). At this time, the person determination unit determines whether or not the aspect ratio of the detected person candidate area, that is, yLn: xLn is about the person as shown in FIGS. 9B and 9D. Here, when the aspect ratio of the person candidate area is within the range of 2: 1 to 3: 2 in the length: width direction, it is determined that the label in the person candidate area constitutes a person. In this way, the aspect ratio for determining that a label is a person does not always detect the label from the person's head to the feet, depending on the temperature, and the limbs can swing laterally when walking. Therefore, in order to make it slightly thicker than the aspect ratio of the actual person, the range of vertical: horizontal = 2: 1 to 3: 2 is set. Further, the aspect ratio for determining that the person is a person is not limited to the case where the aspect ratio is set to 2: 1 to 3: 2, but in a time zone where there are many children pedestrians, for example, 1.5: 1 As in the above, it may be set slightly longer than 1: 1.

更に、人物判定部は、人物の歩行速度が通常4〜5km/h程度であることから、時間的に連続した検出結果である複数の人物候補領域を用い、人物の動きや連続検出回数などから、複数回連続して検出され、急激な移動がなく、かつ、縦横比が人物程度である物体を人物として判定してもよい。   Furthermore, since the person walking speed is usually about 4 to 5 km / h, the person determination unit uses a plurality of person candidate areas that are detection results that are temporally continuous, and from the movement of the person, the number of continuous detections, and the like. Alternatively, an object that is detected continuously a plurality of times, does not move rapidly, and has an aspect ratio of the order of a person may be determined as a person.

次に人物検出装置20は、人物判定部によりグループ化領域内の物体が人物であると判定された場合には、例えば車載ディスプレイ等に人物の存在を提示する警報や、車両制御などを行う(ステップS9)。このとき、人物検出装置20は、ステップS1〜ステップS8の結果により、自車両1の前方に複数回(例えば3回)連続して人物が検出された場合に、警報や車両制御を行っても良い。   Next, when the person determination unit determines that the object in the grouping region is a person, the person detection device 20 performs, for example, an alarm for presenting the presence of the person on a vehicle-mounted display, vehicle control, or the like ( Step S9). At this time, the person detection device 20 may perform an alarm or vehicle control when a person is continuously detected a plurality of times (for example, three times) in front of the host vehicle 1 based on the results of steps S1 to S8. good.

また、この人物検出装置20は、物体が人物と判定された人物候補領域の熱画像内でのX軸上での位置を求め、当該位置に基づく自車両1に対する方位θを求め、警報やライト照射を行う。このとき、人物検出装置20は、後述の図17に示すように、人物が存在する方位θと、すなわち実空間上における人物の位置点Pと熱画像上の位置xpとの関係に基づいて、後述の式4,下記の式5から方位θを求める。   Further, the person detection device 20 obtains the position on the X axis in the thermal image of the candidate person area where the object is determined to be a person, obtains the azimuth θ with respect to the host vehicle 1 based on the position, and generates an alarm or light Irradiate. At this time, as shown in FIG. 17 described later, the person detection device 20 is based on the orientation θ where the person exists, that is, based on the relationship between the position point P of the person in the real space and the position xp on the thermal image. The azimuth θ is obtained from Equation 4 described later and Equation 5 below.

tanθ=xp/f(xp:熱画像内で人物を検出したX軸座標) (式5)
このように、人物検出装置20では、周囲の気温や服装に拘わらず人物を検出でき、人物の存在位置を運転者に知らせるシステムに応用でき、確実に人物の位置を知らせることが可能となる。特に、赤外線を使用した熱画像は、周囲温度を計測しており、夜間の見通しの悪い場面でも人物を検出でき、前方の人物に対する運転者の視認性を向上させることができる。
tan θ = xp / f (xp: X-axis coordinate at which a person is detected in the thermal image) (Formula 5)
Thus, the person detection device 20 can detect a person regardless of the ambient temperature and clothes, can be applied to a system that notifies the driver of the position of the person, and can reliably notify the position of the person. In particular, a thermal image using infrared rays measures the ambient temperature, can detect a person even in a scene with poor visibility at night, and can improve the driver's visibility with respect to the person ahead.

以上詳細に説明したように、本発明を適用した人物検出装置20によれば、2値化画像を参照して、上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている人物部分の領域を検出し、当該領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化して、当該人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定するので、2値化処理によって人物の温度相当となる輝度値が複数に分離する場合であっても、当該頭部と脚部とを一つの物体と見なして、人物であるか否かを判定することができる。   As described above in detail, according to the human detection device 20 to which the present invention is applied, the pixel group within the range between the upper threshold value and the lower threshold value is larger than a predetermined area with reference to the binarized image. The area of the person part is detected, and one or more areas within the predetermined distance threshold are grouped as person candidate areas, and the area and shape of the person candidate area are determined. Based on this, it is determined whether or not the object in the person candidate region is a person. Even when the luminance value corresponding to the temperature of the person is separated into a plurality of values by the binarization process, the head and legs The part can be regarded as one object, and it can be determined whether or not it is a person.

したがって、この人物検出装置20によれば、所定の距離しきい値以内であって人物相当の面積の物体を一つの物体と見なすことができ、例えば人物が厚着をしていて、胴部が外気と略同温度となっているために2値化処理で検出できない場合や、気温によって温度変化の小さい皮膚温度に近い部位だけが2値化で検出されるような温度しきい値にした場合であっても、頭部、脚部、手の甲のような温度変化の小さい部分だけを使って一つの物体としてグループ化することができ、温度変化の大きい胴体部の検出の可否に拘わらず、人物の検出が可能となる。この結果、人物検出装置20によれば、季節や気温に関係なく人物を安定して検出することが可能となる。   Therefore, according to the person detection device 20, an object having an area equivalent to the person within a predetermined distance threshold value can be regarded as one object. For example, the person is thickly worn and the torso is outside air. If the temperature threshold is such that only the part close to the skin temperature whose temperature change is small due to the temperature is detected by binarization because the temperature is almost the same as Even if it is possible to group as a single object using only parts with small temperature changes such as the head, legs, and back of the hand, regardless of whether the body part with large temperature changes can be detected or not, Detection is possible. As a result, the person detection device 20 can stably detect a person regardless of the season or temperature.

つぎに、上述したような人物検出装置20に追加して有効な他の実施形態について説明する。なお、以下の説明では、上述した人物検出装置20と略同じ機能を有する部分については同じ名称を使用するものとする。   Next, another embodiment that is effective in addition to the person detection device 20 as described above will be described. In the following description, the same name is used for a portion having substantially the same function as the person detection device 20 described above.

「2値化処理の他の実施形態」
先ず、2値化処理の他の実施形態について説明する。
“Another embodiment of binarization processing”
First, another embodiment of the binarization process will be described.

上述したように、人物検出装置20の2値化処理において、外気温に対して適切な上限しきい値及び下限しきい値を設定した場合には、図5(c)、(f)のように人物と背景とを区別した2値化画像を作成することができるが、外気温に対して不適切な上限しきい値及び下限しきい値を設定した場合には、図6(c)のように人物が全く現れないことや、図6(f)のように人物と重畳して背景物体が多く現れてしまう。   As described above, in the binarization process of the person detection device 20, when appropriate upper and lower thresholds are set for the outside air temperature, as shown in FIGS. 5 (c) and 5 (f). A binarized image in which a person and a background are distinguished from each other can be created. However, when an inappropriate upper threshold and lower threshold are set for the outside air temperature, FIG. Thus, no person appears at all, or many background objects appear superimposed on the person as shown in FIG.

これに対し、人物検出装置20は、2値化処理後のラベリング処理及びノイズ除去処理において、人物の一部として抽出されたラベルのみを残し、背景物体として抽出されたラベルを排除可能とする上限しきい値及び下限しきい値を設定する。   On the other hand, in the labeling process and the noise removal process after the binarization process, the person detection device 20 leaves only the label extracted as a part of the person and can remove the label extracted as the background object. Set the threshold and lower threshold.

このため、ある気温において人物の皮膚を観測したときの熱画像内の上限及び下限の輝度値と、当該気温における路面や空領域等の熱画像上で広範囲となる背景領域の温度とを予め統計的に把握しておく。統計的に、図10(a)に示すように、路面や空等の温度領域と、人物温度領域とが一部で重畳する結果が得られた場合に、人物温度領域から路面や空等の温度領域を除いた範囲とする上限しきい値及び下限しきい値を設定する。   For this reason, the upper and lower luminance values in the thermal image when observing the skin of a person at a certain temperature and the temperature of the background area that is wide on the thermal image such as the road surface and the sky area at the temperature are statistically calculated in advance. Keep track. Statistically, as shown in FIG. 10 (a), when a temperature region such as a road surface or sky and a person temperature region are partially overlapped with each other, a road surface or sky Set upper and lower thresholds that are ranges excluding the temperature range.

このような上限しきい値及び下限しきい値を用いることによって、人物検出装置20は、路面や空等の温度領域を除いた2値化画像を作成することができる。   By using such an upper limit threshold and a lower limit threshold, the person detection device 20 can create a binarized image excluding a temperature region such as a road surface or sky.

また、人物と共に撮像される物体としては、空や路面のみならず、自車両1が路地などの細い道路を走行している場合には、家の塀や壁が熱画像の大部分を占める場合もある。このような場面に対し、人物検出装置20は、熱画像データのうち、エッジ部分が少なく人物相当の面積よりも広い面積の壁、路面、空を画像処理によって検出し、当該検出した広い面積の壁等の背景輝度値(背景温度)を求める。そして、人物検出装置20は、図10(b)に示すように、検出した背景輝度値が、予め設定された人物温度領域と重なり合っている場合には、人物温度領域から背景輝度値を除くように上限しきい値及び下限しきい値を変更する。   Further, as an object to be imaged with a person, not only the sky and the road surface, but also when the own vehicle 1 is traveling on a narrow road such as an alley, the fence or wall of the house occupies most of the thermal image There is also. For such a scene, the human detection device 20 detects, by image processing, a wall, a road surface, and a sky having a larger area than an area corresponding to a person with few edge portions in the thermal image data. The background luminance value (background temperature) of the wall or the like is obtained. Then, as shown in FIG. 10B, the person detection device 20 removes the background brightness value from the person temperature area when the detected background brightness value overlaps with a preset person temperature area. Change the upper threshold and lower threshold.

これにより、人物検出装置20は、実際に検出した背景の温度に応じて、人物相当の輝度値を検出するための上限しきい値及び下限しきい値を設定することができ、確実に背景を除いた2値化画像を作成することができる。   As a result, the person detection device 20 can set the upper and lower thresholds for detecting the luminance value corresponding to the person according to the actually detected background temperature, and the background can be reliably detected. An excluded binary image can be created.

以上説明したように、人物検出装置20は、人物の皮膚温度及び人物が薄着をした時の衣服表面温度を含む温度範囲に相当する輝度値の範囲であって、周囲温度に相当する輝度値の範囲を除く上限しきい値及び下限しきい値を設定して、2値化画像を作成することができる。また、周囲温度を除いて上限しきい値及び下限しきい値を設定することによって、上限しきい値と下限しきい値との範囲を狭くすることができ、他の背景物体を人物相当の温度であると検出する誤検出を抑制して、確実に人物相当の温度を検出することができる。   As described above, the person detection device 20 is a range of luminance values corresponding to the temperature range including the skin temperature of the person and the clothing surface temperature when the person is lightly worn, and has a luminance value corresponding to the ambient temperature. A binarized image can be created by setting an upper threshold and a lower threshold excluding the range. In addition, by setting the upper and lower thresholds excluding the ambient temperature, the range between the upper and lower thresholds can be narrowed, and other background objects can be It is possible to suppress the erroneous detection of detecting that the temperature is equal and reliably detect the temperature corresponding to the person.

なお、上限しきい値と下限しきい値との範囲を狭くすると、衣服を着用していて、気温の相違によって温度の取りうる範囲の幅が大きい胴体部分が2値化画像に現れなくなるが、上述したグループ化によって頭部と脚部とを同一物体であると見なし、人物候補領域の縦横比によって人物候補領域の物体が人物であることを検出することができる。   Note that if the range between the upper threshold and the lower threshold is narrowed, a torso portion with a wide range of temperatures that can be taken due to the difference in temperature does not appear in the binarized image. With the above-described grouping, the head and the leg can be regarded as the same object, and it can be detected that the object in the person candidate area is a person based on the aspect ratio of the person candidate area.

更に、人物の胴体に近い温度が背景温度と略同一となるような気温の低い場合、上限しきい値と下限しきい値との範囲を広くすると、図6(f)のようにラベリング処理において人物と背景を同一領域として検出してしまい、後段のグループ化処理ができなくなることが多いが、背景温度を除いた狭い人物温度領域を設定することによって、人物の形状も正確に判定することができ、正確に人物を検出することができる。   Further, when the temperature close to the human torso is substantially the same as the background temperature and the range between the upper threshold value and the lower threshold value is widened, the labeling process as shown in FIG. People and the background are detected as the same area, and it is often impossible to perform the subsequent grouping process. By setting a narrow person temperature area excluding the background temperature, the shape of the person can also be accurately determined. It is possible to accurately detect a person.

「グループ化処理の他の実施形態」
次に、グループ化処理の他の実施形態について説明する。
“Other Embodiments of Grouping Processing”
Next, another embodiment of the grouping process will be described.

上述したグループ化処理は、熱画像内に含まれる人物相当の大きさの距離しきい値を予め設定しておき、複数のラベルをグループ化する処理について説明したが、熱画像内の人物は、自車両1からの距離が遠くなるほど、小さく検出される。   In the above-described grouping process, a distance threshold value corresponding to a person included in the thermal image is set in advance, and the process of grouping a plurality of labels has been described. The smaller the distance from the host vehicle 1, the smaller is detected.

すなわち、遠赤外線カメラ10は、図11(a)に示すように、人物の温度をカメラレンズ10aを介して撮像面10bで検出しており、自車両1から人物までの距離z、焦点距離fに応じて、人物の高さHに対して撮像面10bに現れる人物高さhc(=画素数)が異なる。具体的には、画像内の人物高さhcは、
hc=f・H/z (式1)
なる演算式で表現される。
That is, as shown in FIG. 11A, the far-infrared camera 10 detects the temperature of the person on the imaging surface 10b via the camera lens 10a, and the distance z from the host vehicle 1 to the person and the focal length f Accordingly, the person height hc (= number of pixels) appearing on the imaging surface 10b differs from the person height H. Specifically, the person height hc in the image is
hc = f · H / z (Formula 1)
It is expressed by the following arithmetic expression.

つまり、上記式1より、自車両1と人物までの距離zが大きくなるほど、画像内での人物高さhcが小さくなり、図11(b)に示すように、自車両1の近方に存在する人物の画像内での高さhc2よりも、自車両1の遠方に存在する人物の画像内での高さhc1が小さくなる。   That is, from the above formula 1, as the distance z between the host vehicle 1 and the person increases, the person height hc in the image decreases, and is present near the host vehicle 1 as shown in FIG. The height hc1 in the image of the person who is far away from the host vehicle 1 is smaller than the height hc2 in the image of the person who performs.

また、人物検出装置20は、下記の式2の演算を行うことにより、上記式1における自車両1と人物との距離zを求める。ここで、図12(a)に示すように、路面に対する遠赤外線カメラ10の設置高さLは既知であり、当該遠赤外線カメラ10の設置高さL、遠赤外線カメラ10の焦点距離fから、人物の足の位置が撮像される画像内位置ydは、式2に示すように、
yd=f・L/z (式2)
なる演算式で表現される。
In addition, the person detection device 20 calculates the distance z between the host vehicle 1 and the person in Expression 1 by performing the calculation of Expression 2 below. Here, as shown in FIG. 12A, the installation height L of the far-infrared camera 10 with respect to the road surface is known. From the installation height L of the far-infrared camera 10 and the focal length f of the far-infrared camera 10, The position yd in the image where the position of the person's foot is imaged is as shown in Equation 2,
yd = f · L / z (Formula 2)
It is expressed by the following arithmetic expression.

つまり、図12(b)に示すように、画像内において検出された人物の足元に相当するY座標、すなわち人物温度領域の最下端の座標を足元の座標ydと決めた場合に、距離zが求まり、当該距離zを式1に代入することによって、座標ydに存在する人物の画像内高さhcを求めることができる。   That is, as shown in FIG. 12B, when the Y coordinate corresponding to the human foot detected in the image, that is, the lowest coordinate of the human temperature region is determined as the foot coordinate yd, the distance z is By substituting the distance z into Equation 1, the in-image height hc of the person existing at the coordinate yd can be obtained.

このように距離zに応じた人物の画像内高さhcは、距離zに存在する人物が遠赤外線カメラ10で撮像されるべき頭部と脚部との距離に相当し、人物検出装置20は、式1で求めた画像内高さhcに距離しきい値thyを設定する。また、人物検出装置20は、式1で求めた距離しきい値thyから、縦横比が所定範囲(2:1〜3:2)となるように距離しきい値thxを設定することによって、歩行する人物の歩幅程度の長さに相当する距離しきい値thxを設定する。例えば、式1で求めた距離しきい値thyが1mであった場合には、歩幅程度の長さは一般的な体系の人物から距離しきい値thxを0.7m程度に設定する。なお、昼間や学校の前など子供の歩行者が多い時間帯に人物検出を行う場合には、距離しきい値thyを50cm、距離しきい値thxを0,35cm程度の半分程度の値に設定しても良い。   As described above, the in-image height hc of the person according to the distance z corresponds to the distance between the head and the leg that should be imaged by the far-infrared camera 10 for the person existing at the distance z. The distance threshold value thy is set to the in-image height hc obtained by Expression 1. Further, the person detection device 20 sets the distance threshold thx so that the aspect ratio falls within a predetermined range (2: 1 to 3: 2) from the distance threshold thy obtained by Equation 1, thereby walking. A distance threshold thx corresponding to the length of a person's stride is set. For example, when the distance threshold value thy obtained by Expression 1 is 1 m, the distance threshold value thx is set to about 0.7 m from a person of a general system as the length of the stride. In the case of performing human detection during a time when there are many children pedestrians such as in the daytime or in front of school, the distance threshold value thy is set to about 50 cm, and the distance threshold value thx is set to about half of 0,35 cm. You may do it.

このように、グループ化処理で使用する距離しきい値thy,thxを、実際の焦点距離f、遠赤外線カメラ10の設置高さLから距離zを求めて、式1によって設定することによって、熱画像に含まれる人物の頭部と手との距離又は人物の頭部と脚部との縦方向の距離しきい値thy、人物の脚部の幅である横方向の距離しきい値thxを設定することができる。   As described above, the distance threshold values thy and thx used in the grouping process are determined by calculating the distance z from the actual focal length f and the installation height L of the far-infrared camera 10 and setting the distance z according to Equation 1, thereby Set the distance threshold thy in the vertical direction between the head and legs of the person or the head and legs of the person included in the image, and the distance threshold thx in the horizontal direction that is the width of the legs of the person can do.

したがって、この人物検出装置20によれば、グループ化処理において、人物の大きさや形状に近い形としてグループ化して人物温度領域を設定することができ、より正確に人物を検出することができ、人物と同程度の温度であるが人物とは異なる形状の物体を人物として検出してしまう誤検出を防ぐ効果がある。   Therefore, according to this person detection device 20, in the grouping process, it is possible to set the person temperature region by grouping as a shape close to the size and shape of the person, and more accurately detect the person. This has the effect of preventing false detection of detecting an object having a shape different from that of a person as a person.

なお、ステップS1〜ステップS9の処理を繰り返し行う場合において、グループ化処理で式1及び式2を使用して最適な距離しきい値thy,thxを設定した後に人物を検出した場合には、当該人物のラベルからおおよその身長や歩幅が検出でき、再度距離しきい値thy,thxを設定することが望ましい。これにより、ある人物が一度検出されたにも拘わらず、次の処理で人物であると判定できない誤検出を回避することができる。   In the case of repeatedly performing the processing of step S1 to step S9, when a person is detected after setting the optimum distance threshold values thy and thx using the expressions 1 and 2 in the grouping process, It is desirable to be able to detect the approximate height and stride from the person's label and to set the distance threshold values thy and thx again. Accordingly, it is possible to avoid erroneous detection that cannot be determined as a person in the next process even though a certain person is detected once.

また、上述した人物検出装置20において、気温が低く寒い日であって、人物が厚着をしている季節などにおいて、ラベルの検出安定性が低く、ラベルの面積が小さめに観測されることが多い。また、人物判定部によって人物であると一度判定した人物においては、当該人物の人物候補領域の位置に人物が存在することが予め想定できる。   Further, in the person detection device 20 described above, the label detection stability is low and the area of the label is often observed on a cold day when the temperature is low and the person is wearing a thick coat. . In addition, for a person who has been once determined to be a person by the person determination unit, it can be assumed in advance that a person exists at the position of the person candidate area of the person.

これに対し、グループ化処理は、一度人物であると判定した場合において、当該人物が存在していた人物候補領域付近について各ラベル間が距離しきい値thx,thy以内か否かを判定する場合に、前回の距離しきい値thx,thyよりも距離が長い距離しきい値thx,thyを使用する。このとき、グループ化処理部は、人物と判定される前の前回の距離しきい値thx,thyよりも、今回の距離しきい値thx,thyを1.1倍〜1.2程度の長さに設定する。   On the other hand, in the case where it is determined that the person is a person once, the grouping process determines whether or not each label is within the distance threshold thx, thy in the vicinity of the person candidate area where the person exists. In addition, distance threshold values thx and thy that are longer than the previous distance threshold values thx and thy are used. At this time, the grouping processing unit has the current distance threshold values thx and thy about 1.1 to 1.2 times longer than the previous distance threshold values thx and thy before being determined as a person. Set to.

また、グループ化処理部は、ステップS1〜ステップS9の処理を連続的に行って、連続的に人物を検出する場合において、熱画像内での人物の面積が次第に変化する。これに対し、グループ化処理部は、人物と判定された時の人物候補領域が次第に大きくなるような人物と自車両1との距離が近づく場合には、距離しきい値thx,thyを次第に長くし、人物と判定された時の人物候補領域が次第に小さくなるような人物と自車両1との距離が遠ざかる場合には、距離しきい値thx,thyを次第に短くする。   In addition, when the grouping processing unit continuously performs the processes of step S1 to step S9 and continuously detects a person, the area of the person in the thermal image gradually changes. On the other hand, the grouping processing unit gradually increases the distance thresholds thx and thy when the distance between the person and the vehicle 1 that gradually increases the candidate area when the person is determined to be a person approaches. However, when the distance between the person and the vehicle 1 such that the person candidate area when it is determined to be a person gradually decreases, the distance thresholds thx and thy are gradually shortened.

このようなグループ化処理部によれば、ステップS1〜ステップS9の処理を連続的に行って連続的に人物を検出する場合において、人物判定部により人物であると判定された次のグループ化において、当該人物が存在する付近では予め設定された値よりも長く距離しきい値thx,thyを変更するので、気候等によってラベルが小さく検出される場合であっても、確実にグループ化を行って人物を検出することができる。   According to such a grouping processing unit, in the case where the process of steps S1 to S9 is continuously performed to continuously detect a person, in the next grouping determined to be a person by the person determination unit In the vicinity where the person exists, the distance thresholds thx and thy are changed longer than a preset value. Therefore, even if the label is detected to be small due to the climate or the like, the grouping is surely performed. A person can be detected.

また、このグループ化処理部によれば、人物が自車両1に近づく場合には距離しきい値thx,thyを長く変更し、人物が自車両1から遠ざかる場合には距離しきい値thx,thyを短く変更するので、人物判定部によって前回までに人物であることが検出された後に、気温の変化や人物の動作によって手足等の一部のラベルが検出できない場合であっても確実に人物を検出することができると共に、自車両1に対する人物の動きに応じて距離しきい値thx,thyを変更するので、人物の背景物体をグループ化する誤検出を防止することができる。これにより、人物検出装置20によれば、安定して人物を検出することができ、自車両1に対する人物の追跡を行うことができる。   Further, according to this grouping processing unit, the distance threshold thx, thy is changed longer when the person approaches the own vehicle 1, and the distance threshold thx, thy when the person moves away from the own vehicle 1. Therefore, even if some labels, such as limbs, cannot be detected due to changes in temperature or movement of the person after the person determination unit has detected that the person has been detected by the previous time, In addition to being able to detect, the distance thresholds thx and thy are changed according to the movement of the person with respect to the host vehicle 1, so that it is possible to prevent erroneous detection of grouping background objects of persons. Thereby, according to person detection device 20, a person can be detected stably and a person can be tracked to own vehicle 1.

「人物判定処理の他の実施形態」
つぎに、人物判定処理の他の実施形態について説明する。
“Other Embodiments of Person Determination Processing”
Next, another embodiment of the person determination process will be described.

この人物判定処理は、人物であると判定するための人物候補領域の縦横比が、予め設定された熱画像内での人物相当の縦横比の範囲内であり、且つ、人物候補領域の最下端位置が熱画像内での路面に相当する位置である場合に、人物候補領域の物体が人物であると判定することを特徴とする。   In this person determination process, the aspect ratio of the person candidate area for determining that the person is a person is within the range of the aspect ratio equivalent to the person in the preset thermal image, and the lowest end of the person candidate area When the position is a position corresponding to the road surface in the thermal image, it is determined that the object in the person candidate area is a person.

ここで、図12(a)に示すように、道路面を歩行している人物の足元は、人物が存在する赤外線カメラ10からの距離zがある程度既知であれば、当該距離zを上記式2に代入したときに式2が取りうる範囲の値となる。   Here, as shown in FIG. 12 (a), if the distance z from the infrared camera 10 where the person is present is known to some extent, the feet of the person walking on the road surface can be expressed by the above equation (2). When substituting for, the value is in the range that Equation 2 can take.

例えば、検出対象とする人物の検出範囲を、自車両1前方から5〜50m程度の範囲と設定した場合に、最も遠い距離である50m前方に存在する人物の足元は、熱画像内において最も高い位置に現れ、当該自車両1前方の50mよりも手前の人物の足元は、熱画像内において低い位置に現れる。これは、図12(b)に示すように、上述の式2に基づく人物の足の位置が撮像される画像内位置ydから、自車両1前方の50mよりも手前の人物の足元が、L・f/50より下の位置となるということである。   For example, when the detection range of a person to be detected is set to a range of about 5 to 50 m from the front of the host vehicle 1, the feet of the person existing 50 m ahead, which is the farthest distance, are the highest in the thermal image The foot of the person in front of the vehicle 1 in front of the host vehicle 1 appears at a lower position in the thermal image. This is because, as shown in FIG. 12 (b), the foot of the person in front of 50m ahead of the host vehicle 1 from the in-image position yd where the position of the foot of the person based on Equation 2 above is imaged is L -It is a position below f / 50.

このように、検出対象となる人物と遠赤外線カメラ10との距離によって、熱画像内の人物位置が上下することは、図13に示すように、人物と壁の上方に街灯が存在する場面において、上述のグループ化処理を施すと、人物の人物候補領域とは別に、街灯についても人物候補領域が検出され、式2から、人物候補領域の最下端位置ye1と、街灯の最下端位置ye2とが得られる。   In this way, the position of the person in the thermal image moves up and down depending on the distance between the person to be detected and the far-infrared camera 10, as shown in FIG. 13, in a scene where there is a street lamp above the person and the wall. When the above-described grouping process is performed, a person candidate area is also detected for the street lamp separately from the person candidate area of the person. From Equation 2, the lowest end position ye1 of the person candidate area and the lowest end position ye2 of the street lamp Is obtained.

また、人物検出装置20に設定されている人物の最長検出距離(50m)での人物候補領域の最下端位置yd(= L・f/50)、当該最下端位置に画像内オフセットAを与えた最下端位置yd’(=yd+A)は、図13に示すようになる。ここで、画像内オフセットAは、予め設定された熱画像内における所定のオフセット量であり、足元が冷えている人物やブーツを履いている人物など、人物の足先まで検出されない場合に、頭部と手のみによって人物を検出可能とするためのオフセット量であって、熱画像内に現れる脚部のY軸方向の平均的な長さに基づいて設定されている。   Further, the lowermost position yd (= L · f / 50) of the human candidate region at the longest detection distance (50 m) of the person set in the human detection device 20 and the in-image offset A are given to the lowermost position. The lowest end position yd ′ (= yd + A) is as shown in FIG. Here, the image offset A is a predetermined offset amount in the thermal image set in advance, and the head of the person when the feet of the person such as a person whose feet are cold or a person wearing boots is not detected is detected. This is an offset amount for enabling a person to be detected only by the part and the hand, and is set based on the average length of the leg part appearing in the thermal image in the Y-axis direction.

したがって、人物検出装置20の自車両1からの人物検出距離範囲を設定した場合に、人物候補領域の最下端位置は、yd’よりも下方に現れることになる。つまり、人物判定部は、グループ化処理によって人物候補領域が得られた場合に、図13における最下端位置ye1がyd’よりも下方に位置する場合のみに、当該人物候補領域の物体が人物であると判定することができる。これに対し、最下端位置がye2の人物候補領域については、yd’よりも大きく上方に位置するため、予め設定した人物検出装置20の人物検出距離範囲よりも遠方の人物、又は、図13のように、人物よりも高い位置の街灯などであると判定することができる。   Therefore, when the person detection distance range from the own vehicle 1 of the person detection device 20 is set, the lowermost position of the person candidate region appears below yd ′. That is, when the person candidate area is obtained by the grouping process, the person determination unit determines that the object in the person candidate area is a person only when the lowermost position ye1 in FIG. 13 is located below yd ′. It can be determined that there is. On the other hand, the person candidate area whose bottom end position is ye2 is positioned higher than yd ′, and therefore, a person farther than the preset person detection distance range of the person detection apparatus 20 or the person candidate area shown in FIG. Thus, it can be determined that the street lamp is located higher than the person.

このように、人物判定部によれば、グループ化した結果である人物候補領域の物体が人物か否かを判定するに際して、人物候補領域の縦横比及び大きさが人物相当であっても、人物候補領域の最下端位置が路面に相当する位置に近くない場合には、人物候補領域の物体が人物ではないことを判定することができる。これにより、例えば、頭上の位置に存在し、温度が人物の皮膚程度として観測されることの多いタクシーの行灯や門の灯りなどを、路上に存在する人物であると判定する誤検出を防ぐことができる。   As described above, according to the person determination unit, when determining whether or not the object in the person candidate area as a result of the grouping is a person, even if the aspect ratio and size of the person candidate area are equivalent to a person, If the lowermost position of the candidate area is not close to the position corresponding to the road surface, it can be determined that the object in the person candidate area is not a person. This prevents, for example, erroneous detection that determines that a taxi lantern or gate light that is present above the head and whose temperature is often observed as the skin of a person is a person on the road. Can do.

つぎに、人物判定処理の更に他の実施形態について説明する。   Next, still another embodiment of the person determination process will be described.

この人物判定処理は、複数回に亘って人物であると判定した人物候補領域の最下端位置を、複数の人物候補領域の最下端位置の平均値又は複数の人物候補領域に基づいて補正した最下端位置に設定して、当該最下端位置が熱画像内での路面に相当する位置であるか否かを判定することを特徴とする。すなわち、この人物判定処理は、上述の人物候補領域の最下端位置に基づいて、人物候補領域の物体が人物か否かを判定する処理を、複数回に亘って行った場合に、人物ではないと判定するための人物候補領域の最下端位置を補正することを特徴とする。   This person determination process corrects the lowest end position of the candidate person area determined to be a person multiple times based on the average value of the lowest end positions of the plurality of person candidate areas or the plurality of candidate person areas. A lower end position is set, and it is determined whether or not the lowermost position is a position corresponding to a road surface in the thermal image. That is, this person determination process is not a person when the process of determining whether the object in the person candidate area is a person based on the lowermost position of the person candidate area described above is performed a plurality of times. It is characterized in that the lowermost position of the person candidate area for determining that is corrected is corrected.

ここで、周囲気温が低い寒い日の場合、人物の脚部がズボンなどの厚い布に覆われている場合が多く、このため、頭部や手に比べると表面温度が低いために、人物相当の温度範囲が広くなり、ラベリング処理によってラベルが検出されずに不安定となる場合が多い。   Here, on a cold day with a low ambient temperature, the person's legs are often covered with a thick cloth such as pants. Therefore, the surface temperature is lower than that of the head and hands. In many cases, the temperature range becomes unstable because the labeling process does not detect the label.

すなわち、気温が低い日において、図14(a)に示すように、時刻tでは、脚部の輝度値が頭部の輝度値と比較して大差がない熱画像を得ることができ、2値化処理及びラベリング処理の結果、図14(b)に示すように、頭部、手のみならず、脚部のラベルも検出することができる。これに対し、気温が低い日において、時刻t+Δtでは、図14(c)に示すように、脚部の輝度値が頭部の輝度値よりも著しく低い熱画像となり、2値化処理及びラベリング処理の結果、図14(d)に示すように、頭部、手のラベルを検出することはできるが、脚部のラベルが検出できないことになる。   That is, on the day when the temperature is low, as shown in FIG. 14A, at time t, a thermal image in which the luminance value of the leg is not significantly different from the luminance value of the head can be obtained. As a result of the conversion process and the labeling process, as shown in FIG. 14B, not only the head and the hand but also the leg label can be detected. On the other hand, on the day when the temperature is low, at time t + Δt, as shown in FIG. 14C, a thermal image in which the luminance value of the leg is significantly lower than the luminance value of the head becomes a binarization process and a labeling process. As a result, as shown in FIG. 14D, the head and hand labels can be detected, but the leg labels cannot be detected.

このように、人物の各部のラベルが検出されたり、検出されなかったりすると、人物候補領域の最下端位置ye1が、脚部のラベルが検出された図14(b)の場合と、脚部のラベルが検出されなかった図14(d)の場合とで異なることになる。すなわち、時刻tでは、人物候補領域の最下端位置がye1であって、当該人物候補領域が上述のyd’よりも低いために物体が人物であると判定できても、時刻t+Δtでは、人物候補領域の最下端位置ye1が上方に変化する。これにより、上述したように、路面近くに人物候補領域の最下端位置が存在すると判定できる最下端位置yd’(=yd+A)よりも、時刻t+Δtでの人物候補領域の最下端位置ye1が上方となると、当該人物候補領域の物体が人物であることを判定できなくなる。   In this way, when the labels of the respective parts of the person are detected or not detected, the lowermost position ye1 of the person candidate area is the same as in the case of FIG. This is different from the case of FIG. 14D in which no label is detected. In other words, at the time t + Δt, even if it can be determined that the object is a person because the lowermost position of the person candidate area is ye1 at time t and the person candidate area is lower than the above-described yd ′, The lowermost position ye1 of the region changes upward. As a result, as described above, the lowermost position ye1 of the human candidate area at time t + Δt is higher than the lowermost position yd ′ (= yd + A) at which it can be determined that the lowermost position of the human candidate area exists near the road surface. Then, it cannot be determined that the object in the person candidate area is a person.

これに対し、人物判定部は、時刻tでのラベル検出位置と時刻t+Δtとのラベル検出位置とを比較し、例えば上半身の検出部分は同一であることから、時刻tでのラベル検出位置と、時刻t+Δtでのラベル検出位置との重なり具合が大きいと判定した場合に、時刻tの人物候補領域と、時刻t+Δtの人物候補領域の物体とは同一人物であることを判定できる。   On the other hand, the person determination unit compares the label detection position at time t with the label detection position at time t + Δt. For example, since the detection part of the upper body is the same, the label detection position at time t If it is determined that the degree of overlap with the label detection position at time t + Δt is large, it can be determined that the person candidate area at time t and the object in the person candidate area at time t + Δt are the same person.

したがって、人物判定部は、時刻t+Δtより以前の人物候補領域の最下端位置ye1と、時刻t+Δtでの人物候補領域の最下端位置ye1との平均値を求めて、時刻t+Δtでの人物候補領域の最下端位置ye1とすることによって、図14(d)での最下端位置ye1を、図14(e)に示すように時刻t+Δtでの人物候補領域の最下端位置ye1に補正することができる。   Therefore, the person determination unit obtains an average value of the lowest end position ye1 of the person candidate area before time t + Δt and the lowest end position ye1 of the person candidate area at time t + Δt, and the person candidate area at time t + Δt By setting the lowermost position ye1, the lowermost position ye1 in FIG. 14 (d) can be corrected to the lowermost position ye1 of the person candidate region at time t + Δt as shown in FIG. 14 (e).

また、人物判定部は、人物候補領域の最下端位置ye1が急激に変化した場合は、過去に取得した人物候補領域の最下端位置ye1から、今回の人物候補領域の最下端位置ye1を補間する等の処理を施すことで、人物候補領域の最下端位置ye1の値を過去の値から求めるようにする。   In addition, when the lowermost position ye1 of the person candidate area changes rapidly, the person determination unit interpolates the lowermost position ye1 of the current person candidate area from the lowermost position ye1 of the person candidate area acquired in the past. Thus, the value of the lowest end position ye1 of the person candidate area is obtained from the past value.

すなわち、グループ化の結果が図14(d)のような検出結果になった場合であっても、図14(b)のような過去の人物候補領域の最下端位置ye1を適用すること、又は、過去5回程度の平均値とすれば、最終的な人物候補領域の最下端位置ye1を図14(e)に示すような位置とすることができる。   That is, even when the grouping result is a detection result as shown in FIG. 14D, applying the lowest end position ye1 of the past human candidate region as shown in FIG. 14B, or If the average value is about five times in the past, the lowermost position ye1 of the final person candidate area can be set to a position as shown in FIG.

したがって、この人物判定部によれば、連続して検出中の人物のラベルが上半身だけになった場合でも、確実に同一人物を検出することができ、気温の低い日や、歩行者が走ることなどによって脚部の動きが速く時など、安定したラベルの検出ができなくなる場合であっても、過去に連続して人物と検出できている場合は、安定してラベルが検出可能な頭部のラベルが検出されていれば、脚部のラベルの検出が不安定となっても、同一人物であることを判定することができる。   Therefore, according to this person determination unit, even when the label of the person being detected continuously becomes only the upper body, the same person can be reliably detected, and the day when the temperature is low or a pedestrian runs Even if it is impossible to detect a stable label, such as when the leg moves fast, etc., if a person can be detected continuously in the past, If the label is detected, even if the detection of the label of the leg becomes unstable, it can be determined that they are the same person.

したがって、脚部が検出されない場合でも、過去に検出されていれば、人物候補領域の最下端位置が最下端位置yd’(=yd+A)よりも上方であることによって、誤って頭上の物体と判定されて検出されなくなることを防ぐことができる。   Therefore, even if the leg portion is not detected, if it is detected in the past, the lowermost position of the person candidate area is higher than the lowermost position yd ′ (= yd + A), so that it is erroneously determined as an overhead object. Can be prevented from being detected.

「ラベリング処理の他の実施形態」
つぎに、ラベリング処理の更に他の実施形態について説明する。
“Another embodiment of labeling process”
Next, still another embodiment of the labeling process will be described.

このラベリング処理部は、遠赤外線カメラ10による実空間上の撮像範囲のうち、人物の頭部が撮像される撮像位置に相当する熱画像内の位置よりも下方の範囲に限定して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっているラベルを検出することを特徴とする。   This labeling processing unit is limited to the range below the position in the thermal image corresponding to the imaging position where the person's head is imaged in the imaging range in real space by the far-infrared camera 10. A label is detected in which a pixel group within a range between an upper limit threshold and a lower limit threshold of a luminance value corresponding to temperature is a predetermined area or more.

ここで、図15(a)に示すように、頭部よりも高い位置に背景の街灯が存在する道路を、歩行者が歩いている場面において、縦方向において歩行者の人物候補領域と街灯の人物候補領域とが異なる位置となっている場合には、人物候補領域の縦横比及び大きさによって、歩行者の人物候補領域の物体が人物であると判定でき、街灯の人物候補領域の物体が人物ではないことを判定することができる。   Here, as shown in FIG. 15A, in a scene where a pedestrian is walking on a road where a background street lamp exists at a position higher than the head, the pedestrian person candidate area and the street lamp If the position of the person candidate area is different, the object in the person candidate area of the pedestrian can be determined to be a person based on the aspect ratio and size of the person candidate area. It can be determined that the person is not a person.

そして、時刻t+Δtにおいて、図15(b)に示すように、歩行者が街灯の真下まで移動してX軸座標が略同一となった場合、グルーピング処理により、歩行者と街灯とが一つの物体として判定される恐れがある。さらに、その後、図15(c)に示すように、歩行者が街灯の左側まで移動すると、街灯に相当する人物候補領域は、一度図15(b)の時刻t+Δtにおいて人物の頭に相当する部分であると判定されているため、時刻t+2Δtでは、図14を参照した人物候補領域の最下端位置を補正する処理によって、街灯の人物候補領域の最下端位置を、図15(b)での人物候補領域の最下端位置としてしまい、街灯の人物候補領域にも人物が存在しているという誤判定になる可能性もある。   Then, at time t + Δt, as shown in FIG. 15B, when the pedestrian moves to a position just below the streetlight and the X-axis coordinates are substantially the same, the pedestrian and the streetlight become one object by the grouping process. There is a risk of being determined as. Further, as shown in FIG. 15 (c), when the pedestrian moves to the left side of the streetlight, the person candidate area corresponding to the streetlight is a portion corresponding to the head of the person once at time t + Δt in FIG. 15 (b). Therefore, at time t + 2Δt, the bottom end position of the street candidate person candidate area is set to the person in FIG. 15B by the process of correcting the bottom end position of the person candidate area with reference to FIG. There is a possibility that the position of the lowermost position of the candidate area is set, and an erroneous determination is made that a person is also present in the person candidate area of the streetlight.

そこで、2値化処理部及びラベリング処理部は、図16に示すように、明らかに人物が撮像されない程度の高さにおける画素を、2値化及びラベリングの処理範囲外とする。具体的には、図16に示すように、人物が現れる熱画像内の範囲よりも上方に、処理制限線を設ける。このとき、2値化処理部又はラベリング処理部は、熱画像内での4点を指定し、当該4点を結ぶ直線によって処理制限線を構成し、当該処理制限線の下方を処理対象外に限定する。   Therefore, as illustrated in FIG. 16, the binarization processing unit and the labeling processing unit exclude pixels at a height that clearly does not capture a person from the binarization and labeling processing range. Specifically, as shown in FIG. 16, a processing restriction line is provided above the range in the thermal image in which a person appears. At this time, the binarization processing unit or the labeling processing unit designates four points in the thermal image, configures a processing limit line by a straight line connecting the four points, and excludes the lower part of the processing limit line from the processing target. limit.

これにより、2値化処理部は、図16(a)に示すように、人物よりも上方の街灯部分を処理対象外とすることができ、ラベリング処理部は、街灯についてのラベルを除去した上で、人物のみのラベルを検出することができる。   As a result, as shown in FIG. 16A, the binarization processing unit can exclude the street lamp portion above the person from being processed, and the labeling processing unit removes the label about the street lamp. Thus, it is possible to detect a label only for a person.

具体的には、人物検出装置20は、自車両1からどの程度の距離範囲に存在する人物を検出するかを設定する。ここで、例えば、通常、自車両1の運転者が注意を必要とする前方5〜50mの距離範囲であって、前方にある幅4m程度の路上とする。この場合、人物の背の高さをHとすると、図16(a)に示すように、熱画像上における人物の頭が撮像される位置ysは、式2により算出される人物の足の位置が撮像される画像内位置ydから式1により算出される熱画像内の人物高さhc分だけ上方の位置となるため、下記の式3により求められる。   Specifically, the person detection device 20 sets a distance range from the host vehicle 1 to detect a person present. Here, for example, it is usually a distance range of 5 to 50 m ahead where the driver of the host vehicle 1 needs attention and is on a road with a width of about 4 m ahead. In this case, if the height of the person's back is H, as shown in FIG. 16A, the position ys at which the person's head is imaged on the thermal image is the position of the person's foot calculated by Equation 2. Since the position is higher by the person height hc in the thermal image calculated by Expression 1 from the position yd in the imaged image, it is obtained by Expression 3 below.

ys=f・L/z−f・H/z (式3)
また、人物検出装置20において、人物の検出範囲を自車両1が走行する路上のみに限定した場合、自車両1正面の至近距離に急に現れる人物はなく、正面に現れる人物は次第に距離が近づく、もしくは、人物が横から飛び出してくる場面である。したがって、熱画像の左右端付近では、近距離(5m程度)に存在する人物の頭部を検出可能な高さの処理制限線を設ける必要があり、熱画像の中心部では、遠方の人物を検出対象とし、一度検出できた人物を時間的に連続して検出する高さの処理制限線を設ける。また、自車両1から遠距離の人物の温度は、周囲の気温に近い値として検出されやすいが、自車両1の近距離正面の人物の温度は、胴体や脚部でも人物相当の温度を検出できるため、頭部が検出範囲外であったとしても検出は可能である。
ys = f · L / z−f · H / z (Formula 3)
Further, in the person detection device 20, when the person detection range is limited to only on the road on which the host vehicle 1 travels, there is no person that suddenly appears in the immediate distance in front of the host vehicle 1, and the person who appears in front is gradually closer in distance. Or a scene where a person jumps out from the side. Therefore, near the left and right edges of the thermal image, it is necessary to provide a processing limit line having a height that can detect the head of a person existing at a short distance (about 5 m). A processing limit line having a height for continuously detecting a person who has been detected once in time is provided as a detection target. In addition, the temperature of a person at a long distance from the host vehicle 1 is easily detected as a value close to the ambient temperature, but the temperature of a person in front of the host vehicle 1 at a short distance is detected at a temperature equivalent to the person at the trunk and legs. Therefore, even if the head is out of the detection range, detection is possible.

このことから、図16(c)に示すよう処理制限線の左右端の高さを示す座標yu1は、近距離に入る人物を検出可能とするように、式3の距離zに例えば5m程度の近距離値を代入して、人物の頭部が検出される高さysとなるように決定する。また、処理制限線の画像中央付近の高さを示す座標yu2は、遠距離に存在する人物の頭部を検出可能とするように、式3の距離zに例えば50m程度の遠距離値を代入して、人物の頭部が検出される高さysとなるように決定する。なお、処理制限線の左右端高さyu1、yu2は、自車両1のピッチング運動なども考慮し、それぞれ多少上方向にオフセットした値を設定しても良い。   Therefore, as shown in FIG. 16C, the coordinate yu1 indicating the heights of the left and right ends of the processing restriction line is, for example, about 5 m at the distance z in Equation 3 so that a person entering a short distance can be detected. By substituting the short distance value, the height ys at which the person's head is detected is determined. For the coordinate yu2 indicating the height of the processing limit line near the center of the image, a long distance value of, for example, about 50 m is substituted for the distance z in Equation 3 so that the head of a person existing at a long distance can be detected. Thus, the height ys at which the head of the person is detected is determined. Note that the left and right end heights yu1 and yu2 of the processing restriction line may be set to values slightly offset upward in consideration of the pitching motion of the host vehicle 1 and the like.

また、図17(a)に示すように、カメラレンズ10aからの前方距離zの路面端(光軸からの距離がXRである位置)の点Rは、図17(b)に示すように、熱画像上における座標xrとして現れる。この路面端の熱画像上の座標xrは、下記式4により計算できる。   Further, as shown in FIG. 17A, a point R at the road surface end (position where the distance from the optical axis is XR) at the front distance z from the camera lens 10a is as shown in FIG. Appears as coordinates xr on the thermal image. The coordinate xr on the thermal image of the road surface end can be calculated by the following equation 4.

xr=f・XR/z (式4)
そして、熱画像上の中心付近において、自車両1が走行する路面上に存在する遠方の人物を検出可能とするために、上記式4に、光軸を中心とした左右のXR、焦点距離f、自車両1から50mの距離zを代入して、熱画像上での左右の路面端xl,xrを求め、図16(c)におけるY軸座標yu2に対するX軸座標xl,xrを求めることができる。
xr = f · XR / z (Formula 4)
Then, in order to be able to detect a distant person existing on the road surface on which the host vehicle 1 travels in the vicinity of the center on the thermal image, the left and right XRs with the optical axis as the center, the focal length f Substituting the distance z of 50 m from the host vehicle 1, the left and right road surface edges xl and xr on the thermal image are obtained, and the X axis coordinates xl and xr with respect to the Y axis coordinate yu2 in FIG. it can.

このように、人物検出装置20は、熱画像上の左右端のY軸座標yu1の2点と、Y軸座標yu2に対するX軸座標xl,xrとの2点の4点からなる処理制限線を設定しておき、2値化処理において処理制限線よりも上方の熱画像を処理対象外とすると共に、ラベリング処理において処理制限線より上方に検出されたラベルを処理対象外とすることができる。   In this way, the person detection device 20 displays a processing limit line consisting of four points: two points of the Y-axis coordinates yu1 at the left and right ends on the thermal image and two points of the X-axis coordinates xl and xr with respect to the Y-axis coordinates yu2. It is possible to set the thermal image above the processing limit line in the binarization process to be excluded from the processing target, and to remove the label detected above the processing limit line in the labeling process from the processing target.

したがって、この人物検出装置20によれば、自車両1前方の検出対象とする人物の実空間上における位置を限定し、人物の顔が撮像されうる位置より下の領域だけに2値化処理及びラベリング処理を限定することによって、人物の頭部が撮像されうる熱画像上の位置以外、例えば遠方の高い建物の3階、4階など、明らかな頭上や空の領域に近い位置を処理対象外とすることで、遠方の高い位置に存在する温度帯を人物の頭部と誤検出することを防ぐことができる。   Therefore, according to the person detection device 20, the position in the real space of the person to be detected in front of the host vehicle 1 is limited, and the binarization process is performed only on the area below the position where the person's face can be imaged. By limiting the labeling process, other than the position on the thermal image where the person's head can be imaged, for example, the third floor and the fourth floor of a distantly high building, a position close to an apparent overhead or empty area is excluded from the processing target. By doing so, it is possible to prevent erroneous detection of a temperature zone present at a distant high position as a human head.

また、歩行者が自車両1の至近距離に存在する場合には、人物の頭部が遠方の空領域に相当するような熱画像上での上方に撮像されるが、歩行者が自車両1の近方に存在する場合には、ラベルの検出が不安定となりやすい胴体や脚部が検出されやすいことを利用して、当該胴部を含む人物が検出された場合に人物温度領域の物体を人物であることを判定することができ、上方の頭部だけのラベルが検出されたときに人物であるという誤検出を防止することができる。   When a pedestrian is present at a close distance of the host vehicle 1, the person's head is imaged above the thermal image corresponding to a distant sky area. If the person including the torso is detected, the object in the human temperature region is detected using the fact that the body and legs that are likely to become unstable are easily detected. It can be determined that the person is a person, and erroneous detection that the person is a person can be prevented when a label only for the upper head is detected.

これにより、人物検出装置20によれば、上述の図15に示したように、ラベルの検出安定性が低いことに対して、頭部のみのラベルによって人物温度領域の大きさを変更する処理によって、人物の上方に存在する街灯などを人物と判定することを無くすことができる。   Thereby, according to the person detection device 20, as shown in FIG. 15 described above, the detection stability of the label is low, whereas the size of the person temperature region is changed by the label of the head only. Therefore, it is possible to eliminate the determination of a streetlight or the like existing above a person as a person.

「人物判定処理の他の実施形態」
つぎに、人物判定処理の更に他の実施形態について説明する。
“Other Embodiments of Person Determination Processing”
Next, still another embodiment of the person determination process will be described.

この人物判定処理は、遠赤外線カメラ10による実空間上の撮像範囲のうち、人物の脚部が撮像される撮像位置に相当する熱画像内の位置よりも、人物候補領域の最下端位置が下方である場合に、当該人物候補領域の物体が人物であると判定することを特徴とする。   In this person determination process, the lowermost position of the person candidate area is lower than the position in the thermal image corresponding to the imaging position where the leg of the person is imaged in the imaging range in the real space by the far-infrared camera 10. In the case where the object is an object in the person candidate area, it is determined that the object is a person.

この人物判定部は、上述の2値化処理及びラベリング処理において、熱画像内の上方に処理制限線を設ける場合とは逆の下方に、図18に示すように、人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定するための処理制限線を設けている。この処理制限線は、人物の足元位置を判定するために設けられる。   In the above-described binarization process and labeling process, the person determination unit detects that the object in the person candidate region is a person, as shown in FIG. A processing limit line is provided for determining whether or not. This processing restriction line is provided to determine the position of the person's foot.

ここで、人物検出装置20は、自車両1の前方5〜50mの人物を検出すると設定し、当該人物が道路幅以内に存在することを考慮にいれ、道路で歩行する歩行者の足元が存在する領域を予め設定する。ここで、自車両1の前方5〜50mの範囲の人物の足元位置の熱画像内の位置は、上述の式2によって求められる。   Here, the person detection device 20 is set to detect a person 5 to 50 m ahead of the host vehicle 1, and there is a foot of a pedestrian walking on the road in consideration that the person exists within the road width. An area to be set is set in advance. Here, the position in the thermal image of the foot position of the person in the range of 5 to 50 m ahead of the host vehicle 1 is obtained by the above-described equation 2.

すなわち、処理制限線の左右端高さye1は、距離zに検出対象の最短値(5m)を式2に代入して求め、処理制限線の画像中央付近の高さを示す座標ye2は、距離zに検出対象の最長値(50m)を式2に代入することによって求める。なお、処理制限線の高さye1、ye2は、自車両1のピッチング運動や、足元のラベルが検出されないなども考慮し、それぞれ多少上方向にオフセットした値を設定しても良い。   That is, the left and right end heights ye1 of the processing limit line are obtained by substituting the shortest value (5 m) of the detection target into the distance z in Equation 2, and the coordinate ye2 indicating the height of the processing limit line near the center of the image is the distance It is obtained by substituting the longest detection target value (50 m) into Equation 2 for z. Note that the heights ye1 and ye2 of the processing limit lines may be set to values slightly offset in the upward direction in consideration of the pitching motion of the host vehicle 1 and the detection of the foot label.

また、図17を参照して説明したように、路面端の熱画像上の座標xr、xlは、上記式4によって、図18におけるY軸座標ye2に対するX軸座標xl,xrを求めることができる。   Further, as described with reference to FIG. 17, the coordinates xr and xl on the thermal image of the road surface end can be obtained as the X-axis coordinates xl and xr with respect to the Y-axis coordinate ye2 in FIG. .

このように、人物検出装置20は、熱画像上の左右端のY軸座標ye1の2点と、Y軸座標ye2に対するX軸座標xl,xrとの2点の4点からなる処理制限線を設定しておき、人物判定処理において処理制限線よりも下方に人物の足元のラベルが検出された場合に、人物であることを判定することができる。   As described above, the person detection device 20 displays a processing limit line including four points, that is, two points of the Y axis coordinate ye1 at the left and right ends on the thermal image and two points of the X axis coordinates xl and xr with respect to the Y axis coordinate ye2. It is possible to determine that the person is a person when the label of the person's feet is detected below the processing limit line in the person determination process.

これにより、上述の図13を参照して説明したように、人物の足の位置を熱画像のすべてのX座標において同じ人物の足の位置が撮像される画像内位置ydに設定して、実際の人物候補領域の最下端位置と比較する場合には、例えば図19に示す左側の壁のように、壁の上方に人物相当の暖かい部分が存在し、当該位置が熱画像上において左右の端に位置すると、人物として誤検出してしまう可能性がある。これに対し、熱画像の左右端では遠方の人物が撮像されることはありえないため、図18のように、熱画像の左右端の処理制限線の位置を低くして、道幅を考慮した処理制限線を設定している。これにより、自車両1が走行する道路上の人物の足元位置を正しく判定することができ、より正確に人物と人物以外の物体との区別をすることが可能となる。   Accordingly, as described with reference to FIG. 13 above, the position of the person's foot is set to the in-image position yd where the position of the same person's foot is imaged at all the X coordinates of the thermal image. 19 is compared with the lowermost position of the person candidate area, for example, a warm part corresponding to the person exists above the wall, such as the left wall shown in FIG. If it is located, it may be erroneously detected as a person. On the other hand, since a far-away person cannot be imaged at the left and right ends of the thermal image, the processing limit line is taken into consideration by lowering the position of the processing limit line at the left and right ends of the thermal image as shown in FIG. A line is set. Thereby, it is possible to correctly determine the foot position of the person on the road on which the host vehicle 1 travels, and more accurately distinguish between the person and an object other than the person.

したがって、このような人物判定処理によれば、前方の検出対象とする人物の実空間上における位置を限定し、当該限定した範囲に人物の脚部が撮像されうる位置を求め、当該脚部が撮像される位置より所定の高さ分、熱画像上においてオフセットを持つ位置に処理制限線を設けることによって、グループ化結果の人物候補領域の最下端位置と処理制限線との位置関係を比較し、人物候補領域の最下端位置が処理制限線よりも下方となっている場合に、人物候補領域の物体を人物であることを判定することができる。   Therefore, according to such a person determination process, the position of the person to be detected in front is limited in real space, the position where the person's leg can be imaged within the limited range, and the leg is Compare the positional relationship between the lowest limit position of the candidate human regions of the grouping result and the processing limit line by providing a processing limit line at a position that has an offset on the thermal image by a predetermined height from the imaged position. When the lowermost position of the person candidate area is below the processing limit line, it can be determined that the object in the person candidate area is a person.

また、遠赤外線カメラ10の光軸が前方に存在する道路中心と並行になるよう遠赤外線カメラ10を使用した場合、熱画像上の左右端が道路脇の壁や道路左右にある建物などが撮像される領域となるため、左右端の上部に人物の脚部が撮像される可能性はない。一方、熱画像の中心付近は自車両1正面の路面であるため、遠方に存在する人物の脚部が、熱画像の上下方向の中心付近に撮像されることもある。これに対し、人物判定部は、熱画像の左右端部と、略中心位置とで人物が撮像される熱画像上の領域を考慮したうえで、人物の脚部が撮像されうる熱画像内の領域を設定したため、単に画像内位置ydを設定した場合と比較して正確に人物を判定することができる。   In addition, when the far-infrared camera 10 is used so that the optical axis of the far-infrared camera 10 is parallel to the center of the road existing ahead, the left and right ends of the thermal image are captured on the roadside walls and the buildings on the left and right of the road Therefore, there is no possibility that the legs of the person are imaged above the left and right ends. On the other hand, since the vicinity of the center of the thermal image is the road surface in front of the host vehicle 1, a leg portion of a person who is far away may be captured near the center in the vertical direction of the thermal image. On the other hand, the person determination unit takes into account the region on the thermal image where the person is imaged at the left and right end portions of the thermal image and the approximate center position, and in the thermal image where the human leg can be imaged. Since the area is set, it is possible to accurately determine the person as compared with the case where the in-image position yd is simply set.

また、この人物検出装置20では、上述したように、熱画像内の略中央付近では遠方の歩行者が検出可能とし、熱画像内の左右両端では近方の歩行者を検出可能なように処理制限線を設定したが、自車両1が走行している場合は、遠赤外線カメラ10による実空間上の撮像範囲のうち、自車両1が走行する路面上に相当する熱画像内の領域に限定して2値化処理、ラベリング処理及び人物判定処理等を行っても良い。   In addition, as described above, this person detection device 20 performs processing so that a distant pedestrian can be detected near the approximate center in the thermal image, and a nearby pedestrian can be detected at both the left and right ends in the thermal image. Although the limit line is set, when the host vehicle 1 is traveling, it is limited to the region in the thermal image corresponding to the road surface on which the host vehicle 1 travels in the imaging range in the real space by the far infrared camera 10. Then, binarization processing, labeling processing, person determination processing, and the like may be performed.

すなわち、人物検出装置20は、例えば、道幅が狭い場合には、路面幅に基づくX軸座標xl、xrを求める際に、式4に代入する光軸からの距離XRの値を小さめに設定し、道幅が広い場合には、距離XRを大きく設定する。そして、人物検出装置20は、当該距離XRを調整して人物候補領域の上端を判定する処理制限線、及び、人物候補領域の最下端位置を判定する処理制限線を設定する。   That is, for example, when the road width is narrow, the person detection device 20 sets the value of the distance XR from the optical axis to be substituted into Expression 4 to be small when obtaining the X-axis coordinates xl and xr based on the road surface width. When the road is wide, the distance XR is set large. Then, the person detection device 20 sets a process limit line for adjusting the distance XR to determine the upper end of the person candidate area and a process limit line for determining the lowermost position of the person candidate area.

これにより、自車両1が路面を走行している時において、路面幅に応じた処理制限線を設定して、路面領域の歩行者のみを処理対象とすることができ、熱画像内の左右端付近に現れる壁等を人物であると判定する誤検出を防止することができる。   Thereby, when the host vehicle 1 is traveling on the road surface, a processing limit line corresponding to the road surface width can be set so that only pedestrians in the road surface area can be processed. It is possible to prevent erroneous detection that determines that a wall or the like that appears in the vicinity is a person.

更に、自車両1が2車線以上の道路を走行している場合に、対抗車線を走行する他車両を検出対象外にする場合、人物検出装置20は、遠赤外線カメラ10の撮像範囲のうち、遠赤外線カメラ10の光軸から対抗車線までの距離とならないように、光軸からの距離XRを小さく設定する。また、自車両1の右側が対向車線となっている場合に、式4における右側の光軸からの距離XRを略零とすることによって、検出対象外にするなどの処理をしても良い。   Furthermore, when the own vehicle 1 is traveling on a road having two or more lanes, when the other vehicle traveling in the opposite lane is excluded from the detection target, the person detection device 20 includes: The distance XR from the optical axis is set small so that the distance from the optical axis of the far-infrared camera 10 to the opposite lane is not reached. When the right side of the host vehicle 1 is an opposite lane, the distance XR from the right optical axis in Equation 4 may be set to approximately zero so that it is excluded from the detection target.

これにより、自車両1の対向車線を走行する他車両の温度が人物相当の温度となっている場合であっても、当該他車両を人物であると判定する誤検出を防止することができ、特に、対向車が多い走行路における誤検出を確実に防止することができる。   Thereby, even if the temperature of the other vehicle traveling in the opposite lane of the host vehicle 1 is a temperature equivalent to a person, it is possible to prevent erroneous detection that determines that the other vehicle is a person. In particular, it is possible to reliably prevent erroneous detection on a traveling road with many oncoming vehicles.

なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。   The above-described embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made depending on the design and the like as long as the technical idea according to the present invention is not deviated from this embodiment. Of course, it is possible to change.

本発明を適用した人物検出装置を搭載した自車両の概略構成を示す図であって、(a)は側面図、(b)は上面図である。It is a figure which shows schematic structure of the own vehicle carrying the person detection apparatus to which this invention is applied, Comprising: (a) is a side view, (b) is a top view. 本発明を適用した人物検出装置によって、自車両前方の人物を検出する処理手順及び人物検出装置の機能的な構成を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process structure which detects the person ahead of the own vehicle with the person detection apparatus to which this invention is applied, and the functional structure of a person detection apparatus. 遠赤外線カメラによって撮像される熱画像の相違を説明するための図であって、(a)は気温が高く暖かい日に撮像される熱画像、(b)は気温が低く寒い日に撮像される熱画像である。It is a figure for demonstrating the difference of the thermal image imaged with a far-infrared camera, Comprising: (a) is a thermal image imaged on a warm day with high temperature, (b) is imaged on a cold day with low temperature. It is a thermal image. 遠赤外線カメラによって撮像される熱画像内の人物が、人物の服装によって異なることを説明するための図である。It is a figure for demonstrating that the person in the thermal image imaged with a far-infrared camera changes with clothes of a person. 遠赤外線カメラで撮像した熱画像を2値化した熱画像を作成する処理を説明するための図であって、(a)は気温が高い日に撮像される熱画像、(b)は気温が高い日に使用する温度しきい値、(c)は気温が高い日に作成される2値化後の熱画像、(d)は気温が低い日に撮像される熱画像、(e)は気温が低い日に使用する温度しきい値、(f)は気温が低い日に作成される2値化後の熱画像である。It is a figure for demonstrating the process which produces the thermal image which binarized the thermal image imaged with the far-infrared camera, Comprising: (a) is a thermal image imaged on the day with high air temperature, (b) is air temperature. (C) is a thermal image after binarization created on a day with a high temperature, (d) is a thermal image captured on a day with a low temperature, and (e) is a temperature. (F) is a thermal image after binarization created on a day when the temperature is low. 不適切な上限しきい値及び下限しきい値を使用した2値化処理を説明するための図であって、(a)は気温が高い日に撮像される熱画像、(b)は温度しきい値、(c)は(a)の画像を(b)の温度しきい値を用いて2値化した後の熱画像、(d)は気温が低い日に撮像される熱画像、(e)は温度しきい値、(f)は(d)の画像を(e)の温度しきい値を用いて2値化した後の熱画像である。It is a figure for demonstrating the binarization process using an improper upper threshold and a lower threshold, Comprising: (a) is a thermal image imaged on the day with high temperature, (b) is temperature (C) is a thermal image obtained by binarizing the image of (a) using the temperature threshold value of (b), (d) is a thermal image captured on a day when the temperature is low, (e ) Is a temperature threshold, and (f) is a thermal image after binarizing the image of (d) using the temperature threshold of (e). 2値化後の熱画像に対するラベリング処理及びノイズ除去処理を説明するための図であって、(a)は気温が高い日に撮像された熱画像を2値化した画像、(b)は(a)の画像に対してラベリング処理及びノイズ除去処理をした後の画像、(c)は(b)の画像に対してラベルの領域を設定した画像、(d)は気温が低い日に撮像された熱画像を2値化した画像、(e)は(d)の画像に対してラベリング処理及びノイズ除去処理をした後の画像、(f)は(e)の画像に対してラベルの領域を設定した画像である。It is a figure for demonstrating the labeling process and noise removal process with respect to the thermal image after binarization, (a) is the image which binarized the thermal image imaged on the day with high temperature, (b) is ( An image after the labeling process and the noise removal process are performed on the image of a), (c) is an image in which a label area is set for the image of (b), and (d) is captured on a day when the temperature is low. An image obtained by binarizing the thermal image, (e) is an image after labeling processing and noise removal processing are performed on the image of (d), and (f) is a label area for the image of (e). This is the set image. グループ化処理について説明するための図である。It is a figure for demonstrating a grouping process. グループ化処理について説明するための図であって、(a)はラベリング処理後の画像、(b)は(a)の画像に対してグループ化処理をした後の画像、(c)はラベリング処理後の画像、(d)は(c)の画像に対してグループ化処理をした後の画像である。It is a figure for demonstrating a grouping process, (a) is the image after a labeling process, (b) is the image after grouping a process to the image of (a), (c) is a labeling process The later image, (d), is an image after the grouping process is performed on the image of (c). (a)は人物相当の温度領域から、路面や空の温度領域を除いた温度しきい値を使用することを説明するための図であり、(b)は人物相当の温度領域から、背景温度領域を除いた温度しきい値を使用することを説明するための図である。(A) is a figure for demonstrating using the temperature threshold value remove | excluding the road surface and the sky temperature area from the temperature area | region equivalent to a person, (b) is background temperature from a temperature area | region equivalent to a person. It is a figure for demonstrating using the temperature threshold value except the area | region. 熱画像内に現れる人物高さを求める処理を説明するための図であって、(a)は原理図、(b)は自車両からの距離によって熱画像内の人物高さが変わることを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which calculates | requires the person height which appears in a thermal image, Comprising: (a) is a principle figure, (b) demonstrates that the person height in a thermal image changes with the distance from the own vehicle. It is a figure for doing. 熱画像内に現れる人物の足元の位置を求める処理を説明するための図であって、(a)は原理図、(b)は自車両からの距離によって熱画像内の人物の足元の位置が変わることを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which calculates | requires the position of the person's step which appears in a thermal image, Comprising: (a) is a principle figure, (b) is the position of the person's step in a thermal image according to the distance from the own vehicle. It is a figure for demonstrating changing. 人物候補領域の最下端位置によって、人物と、背景物体とを判定する処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which determines a person and a background object by the lowest end position of a person candidate area | region. 人物候補領域の最下端位置を補正する処理を説明するための図であって、(a)は熱画像、(b)は(a)の熱画像にグループ化処理までを施した画像、(c)は熱画像、(d)は(d)の熱画像にグループ化処理までを施した画像、(e)は(d)の人物候補領域の最下端位置を補正した後の画像である。It is a figure for demonstrating the process which correct | amends the lowest end position of a person candidate area | region, Comprising: (a) is a thermal image, (b) is an image which performed the grouping process to the thermal image of (a), (c ) Is a thermal image, (d) is an image obtained by subjecting the thermal image of (d) to the grouping process, and (e) is an image after correcting the lowermost position of the person candidate region of (d). 人物候補領域の最下端位置を補正することによって生じる不都合を説明するための図であって、(a)は人物と街灯とがX軸上で異なる位置である場合、(b)は人物と街灯とで同じ人物候補領域を設定した時の画像、(c)は街灯についての人物候補領域の最下端位置を補正した後の画像である。It is a figure for demonstrating the inconvenience which arises by correct | amending the lowest end position of a person candidate area | region, Comprising: (a) is a position where a person and a streetlight differ on an X-axis, (b) is a person and a streetlight. (C) is an image after correcting the lowermost position of the person candidate area for the streetlight. 2値化処理及びラベリング処理の処理範囲外とする処理制限線を熱画像の上方に設定する処理を説明するための図であって、(a)は2値化処理において処理制限線を設けた画像、(b)は処理制限線を設けて2値化処理及びラベリング処理を行った後の画像、(c)は処理制限線を設ける位置を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which sets the process restriction line which makes it outside the process range of a binarization process and a labeling process above a thermal image, Comprising: (a) provided the process restriction line in the binarization process An image, (b) is an image after a binarization process and a labeling process are performed by providing a process restriction line, and (c) is a diagram for explaining a position at which the process limit line is provided. 熱画像内で自車両が走行する路面を特定する処理を説明するための図であって、(a)は原理図、(b)は路面端部と人物存在位置との関係を示す図である。It is a figure for demonstrating the process which pinpoints the road surface which the own vehicle drive | works in a thermal image, Comprising: (a) is a principle figure, (b) is a figure which shows the relationship between a road surface edge part and a person presence position. . 人物候補領域の最下端位置と、熱画像内の下方に設けた処理制限線との位置関係を示す図である。It is a figure which shows the positional relationship of the lowest end position of a person candidate area | region, and the process restriction line provided in the downward direction in a thermal image. 熱画像内の下方に設ける処理制限線を、熱画像の左右両端に亘って一定の高さとした場合の不都合を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the inconvenience at the time of making the process restriction line provided in the downward direction in a thermal image into the fixed height over the right-and-left both ends of a thermal image.

符号の説明Explanation of symbols

1 自車両
10 遠赤外線カメラ
20 人物検出装置
1 own vehicle 10 far-infrared camera 20 person detection device

Claims (12)

物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成する2値化処理手段と、
前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する領域検出手段と、
前記領域検出手段により検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定手段とを備え
前記距離しきい値は、前記人物判定手段により人物であると判定された後の処理でグループ化を行うに際して、前回の処理で人物と判定された人物候補領域付近においては、予め設定された値よりも長く変更されることを特徴とする人物検出装置。
Imaging means for capturing a thermal image composed of pixels having luminance values corresponding to the temperature of the object;
Of the thermal image captured by the imaging means, pixels within the upper and lower threshold values of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the upper limit threshold of the luminance value corresponding to the person's temperature. Binarization processing means for creating a binarized image in which pixels outside the range of the value and the lower threshold are distinguished;
An area detection unit that detects an area in which a pixel group within a range between an upper limit threshold value and a lower limit threshold value of a luminance value corresponding to a person's temperature is equal to or larger than a predetermined area with reference to the binarized image When,
Grouping means for grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the areas detected by the area detection means as person candidate areas;
Based on the area and shape of the person candidate area grouped by the grouping means, and a person determination means for determining whether the object of the person candidate area is a person ,
The distance threshold is a value set in advance in the vicinity of the person candidate area determined as a person in the previous process when grouping is performed in the process after the person determination unit determines that the person is a person. The person detection device characterized by being changed for a longer time .
物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成する2値化処理手段と、
前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する領域検出手段と、
前記領域検出手段により検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定手段とを備え
前記人物判定手段は、
前記人物候補領域の縦横比が、予め設定された前記熱画像内での人物相当の縦横比の範囲内であり、且つ、前記人物候補領域の最下端位置が前記熱画像内での路面に相当する位置である場合に、前記人物候補領域の物体が人物であると判定し、
前記熱画像内での路面に相当する位置を、複数の人物候補領域の最下端位置の平均値又は複数の人物候補領域の最下端位置に基づいて補正した位置に設定すること
を特徴とする人物検出装置。
Imaging means for capturing a thermal image composed of pixels having luminance values corresponding to the temperature of the object;
Of the thermal image captured by the imaging means, pixels within the upper and lower threshold values of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the upper limit threshold of the luminance value corresponding to the person's temperature. Binarization processing means for creating a binarized image in which pixels outside the range of the value and the lower threshold are distinguished;
An area detection unit that detects an area in which a pixel group within a range between an upper limit threshold value and a lower limit threshold value of a luminance value corresponding to a person's temperature is equal to or larger than a predetermined area with reference to the binarized image When,
Grouping means for grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the areas detected by the area detection means as person candidate areas;
Based on the area and shape of the person candidate area grouped by the grouping means, and a person determination means for determining whether the object of the person candidate area is a person ,
The person determination means includes
The aspect ratio of the person candidate area is within a preset range of an aspect ratio corresponding to a person in the thermal image, and the lowest end position of the person candidate area corresponds to a road surface in the thermal image. It is determined that the object of the person candidate area is a person,
The position corresponding to the road surface in the thermal image is set to a position corrected based on the average value of the lowest end positions of the plurality of person candidate areas or the lowest end position of the plurality of person candidate areas. Detection device.
物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成する2値化処理手段と、
前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する領域検出手段と、
前記領域検出手段により検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定手段とを備え、
前記2値化処理手段は、人物相当の温度範囲に相当する輝度値の範囲であって、背景温度に相当する輝度値の範囲を除く上限しきい値及び下限しきい値を設定して、前記2値化画像を作成することを特徴とする人物検出装置。
Imaging means for capturing a thermal image composed of pixels having luminance values corresponding to the temperature of the object;
Of the thermal image captured by the imaging means, pixels within the upper and lower threshold values of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the upper limit threshold of the luminance value corresponding to the person's temperature. Binarization processing means for creating a binarized image in which pixels outside the range of the value and the lower threshold are distinguished;
An area detection unit that detects an area in which a pixel group within a range between an upper limit threshold value and a lower limit threshold value of a luminance value corresponding to a person's temperature is equal to or larger than a predetermined area with reference to the binarized image When,
Grouping means for grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the areas detected by the area detection means as person candidate areas;
Based on the area and shape of the person candidate area grouped by the grouping means, and a person determination means for determining whether the object of the person candidate area is a person,
The binarization processing means is a range of luminance values corresponding to a temperature range equivalent to a person, and sets an upper threshold value and a lower threshold value excluding a luminance value range corresponding to a background temperature, and human detection device characterized that you create a binary image.
前記2値化処理手段は、気温が高い場合には上限しきい値及び下限しきい値を共に高く設定し、気温が低い場合には上限しきい値及び下限しきい値を共に低く設定することを特徴とする請求項3に記載の人物検出装置。The binarization processing means sets both the upper threshold and the lower threshold when the temperature is high, and sets both the upper threshold and the lower threshold when the temperature is low. The person detection device according to claim 3. 前記2値化処理手段は、気温が高い場合には上限しきい値と下限しきい値との範囲を狭く設定し、気温が低い場合には上限しきい値と下限しきい値との範囲を広く設定することを特徴とする請求項3に記載の人物検出装置。The binarization processing means narrows the range between the upper threshold and the lower threshold when the temperature is high, and sets the range between the upper threshold and the lower threshold when the temperature is low. The human detection apparatus according to claim 3, wherein the human detection apparatus is set widely. 前記距離しきい値は、前記熱画像に含まれる人物の頭部と手との距離又は人物の頭部と脚部との距離である縦方向の距離しきい値と、人物の脚部の幅である横方向の距離しきい値とからなり、
前記グループ化手段は、前記縦方向の距離しきい値以内に存在し、且つ前記横方向の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域をグループ化することを特徴とする請求項に記載の人物検出装置。
The distance threshold includes a vertical distance threshold that is a distance between a person's head and hand or a person's head and leg included in the thermal image, and a person's leg width. With a lateral distance threshold that is
It said grouping means to claim 3, wherein the vertical distances are within the threshold, and grouping the one or more regions present within the lateral distance threshold The person detection device described.
前記距離しきい値は、前記人物判定手段により検出された人物と前記撮像手段との距離が近づく場合には長く変更され、前記人物判定手段により検出された人物と前記撮像手段との距離が遠ざかる場合には短く変更されることを特徴とする請求項に記載の人物検出装置。 The distance threshold is changed long when the distance between the person detected by the person determination unit and the imaging unit approaches, and the distance between the person detected by the person determination unit and the imaging unit decreases. The person detection apparatus according to claim 3 , wherein the person detection apparatus is changed to be shorter. 前記領域検出手段は、前記撮像手段による実空間上の撮像範囲のうち、人物の頭部が撮像される撮像位置に相当する熱画像内の位置よりも下方の範囲に限定して、前記2値化処理部による処理又は前記領域検出手段による処理を行うことを特徴とする請求項に記載の人物検出装置。 The region detection means is limited to the range below the position in the thermal image corresponding to the imaging position where the head of the person is imaged in the imaging range in real space by the imaging means. The person detection apparatus according to claim 3 , wherein a process by an image processing unit or a process by the area detection unit is performed. 前記人物判定手段は、前記撮像手段による実空間上の撮像範囲のうち、人物の脚部が撮像される撮像位置に相当する熱画像内の位置よりも、前記人物候補領域の最下端位置が下方である場合に、当該人物候補領域の物体が人物であると判定することを特徴とする請求項に記載の人物検出装置。 The person determination unit has a lowermost position of the person candidate region that is lower than a position in a thermal image corresponding to an imaging position where a leg portion of the person is imaged in an imaging range in real space by the imaging unit. The person detection apparatus according to claim 3 , wherein the object in the person candidate area is determined to be a person. 前記撮像手段は、自車両周囲を撮像範囲とし、
前記自車両が走行している場合は、前記撮像手段による実空間上の撮像範囲のうち、前記自車両が走行する路面上に相当する熱画像内の領域に限定して処理を行うことを特徴とする請求項8又は請求項9に記載の人物検出装置。
The imaging means has an imaging range around the host vehicle,
When the host vehicle is traveling, processing is limited to a region in a thermal image corresponding to a road surface on which the host vehicle travels in an imaging range in real space by the imaging unit. The person detection device according to claim 8 or 9.
前記人物判定手段により前記人物候補領域の物体が人物であると判定された場合に、当該人物の存在方位を求めて運転者に提示する警報手段を備えることを特徴とする請求項乃至請求項10の何れかに記載の人物検出装置。 The apparatus according to any one of claims 3 to 4, further comprising: an alarm unit that obtains the presence direction of the person and presents it to the driver when the person determining unit determines that the object in the person candidate area is a person. The person detecting device according to any one of 10. 遠赤外線カメラが、物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像するステップと、
CPUを含む人物検出装置が、前記熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成するステップと、
前記人物検出装置が、前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出するステップと、
前記人物検出装置が、前記検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するステップと、
前記人物検出装置が、グループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定するステップとを有し、
前記2値化画像を作成するステップは、人物相当の温度範囲に相当する輝度値の範囲であって、背景温度に相当する輝度値の範囲を除く上限しきい値及び下限しきい値を設定して、前記2値化画像を作成することを特徴とする人物検出方法。
A far-infrared camera capturing a thermal image composed of pixels having a luminance value corresponding to the temperature of the object;
A human detection device including a CPU includes pixels within the upper limit threshold and lower limit threshold of a luminance value corresponding to a person's temperature in the thermal image, and an upper limit of a luminance value corresponding to the person's temperature. Creating a binarized image in which pixels outside the range of the threshold and the lower threshold are distinguished;
Region in which the person detection device refers to the binarized image and the pixel group within the range between the upper threshold value and the lower threshold value of the luminance value corresponding to the temperature of the person is a predetermined area or more Detecting steps,
The person detecting device grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the detected areas as a person candidate area;
The person detection device has a step of determining whether or not the object of the person candidate region is a person based on the area and shape of the grouped person candidate region;
The step of creating the binarized image is a range of luminance values corresponding to a temperature range equivalent to a person, and sets an upper threshold and a lower threshold excluding the luminance value range corresponding to a background temperature. Te, human detection method characterized that you create the binarized image.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019069581A1 (en) 2017-10-02 2019-04-11 ソニー株式会社 Image processing device and image processing method
KR102247631B1 (en) * 2020-06-30 2021-05-03 (주)프롬 Apparatus, System or Method for detecting heating element in association with multiple thermal imaging cameras

Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4793638B2 (en) * 2006-03-27 2011-10-12 マツダ株式会社 Pedestrian detection device for vehicles
JP4734176B2 (en) * 2006-05-22 2011-07-27 財団法人電力中央研究所 Wire abnormality detection method, wire abnormality detection device, and wire abnormality detection program
JP4203512B2 (en) 2006-06-16 2009-01-07 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device
JP4814027B2 (en) * 2006-09-06 2011-11-09 株式会社山形チノー Vehicle detection device
JP4777195B2 (en) * 2006-09-11 2011-09-21 川崎重工業株式会社 Driving support device, vehicle, and driving support method
JP4777196B2 (en) * 2006-09-11 2011-09-21 川崎重工業株式会社 Driving assistance device
JP4760655B2 (en) * 2006-10-12 2011-08-31 パナソニック電工株式会社 Human body detection device
JP4322913B2 (en) 2006-12-19 2009-09-02 富士通テン株式会社 Image recognition apparatus, image recognition method, and electronic control apparatus
JP5044207B2 (en) * 2006-12-22 2012-10-10 パナソニック株式会社 Imaging device
JP5194501B2 (en) * 2007-03-16 2013-05-08 株式会社豊田中央研究所 Image sensor, obstacle detection apparatus and method
JP5288440B2 (en) * 2007-12-27 2013-09-11 株式会社Ihi Human body detection apparatus and human body detection method
JP4359710B2 (en) * 2008-02-04 2009-11-04 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device, vehicle, vehicle periphery monitoring program, and vehicle periphery monitoring method
JP4482599B2 (en) * 2008-10-24 2010-06-16 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device
JP4937243B2 (en) * 2008-12-17 2012-05-23 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device
JP4922368B2 (en) * 2009-08-27 2012-04-25 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device
JP5149918B2 (en) * 2010-01-27 2013-02-20 本田技研工業株式会社 Vehicle periphery monitoring device
JP5513238B2 (en) * 2010-04-26 2014-06-04 株式会社トーキンオール Image processing system and image processing program
JP5861299B2 (en) * 2011-07-25 2016-02-16 セイコーエプソン株式会社 Detection apparatus and detection method
JP5760090B2 (en) * 2011-09-28 2015-08-05 本田技研工業株式会社 Biological recognition device
JP2013186819A (en) * 2012-03-09 2013-09-19 Omron Corp Image processing device, image processing method, and image processing program
JP5948983B2 (en) 2012-03-09 2016-07-06 オムロン株式会社 Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
WO2014002534A1 (en) * 2012-06-26 2014-01-03 本田技研工業株式会社 Object recognition device
JP5991224B2 (en) 2013-02-15 2016-09-14 オムロン株式会社 Image processing apparatus, image processing method, and image processing program
EP3049995B1 (en) 2013-09-25 2018-03-21 Philips Lighting Holding B.V. Detection system and method and space control system using such a detection system
JP6461511B2 (en) * 2014-08-06 2019-01-30 株式会社豊田中央研究所 Monitoring device and program
KR102164637B1 (en) * 2014-09-23 2020-10-12 현대자동차주식회사 System for tracking a object in road and method thereof
JP6593018B2 (en) * 2015-08-06 2019-10-23 オムロン株式会社 Obstacle detection device, obstacle detection method, and obstacle detection program
JP7119317B2 (en) * 2016-11-28 2022-08-17 株式会社リコー Information processing device, imaging device, device control system, moving object, information processing method, and information processing program
JP6772059B2 (en) * 2016-12-28 2020-10-21 株式会社デンソーテン Electronic control devices, electronic control systems and electronic control methods
JP7011910B2 (en) * 2017-09-01 2022-01-27 川崎重工業株式会社 Robot system
KR102095790B1 (en) * 2017-12-18 2020-04-01 (주)에프엑스기어 Apparatus and method for analyzing body features using thermal image
US10467903B1 (en) * 2018-05-11 2019-11-05 Arnold Chase Passive infra-red pedestrian detection and avoidance system
US11294380B2 (en) 2018-05-11 2022-04-05 Arnold Chase Passive infra-red guidance system
CN109782775B (en) * 2019-03-13 2020-04-14 刘乐 Automobile obstacle avoidance system based on thermal image
WO2024166746A1 (en) * 2023-02-07 2024-08-15 株式会社Jvcケンウッド Recognition processing device, recognition processing method, and program

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002042142A (en) * 2000-07-28 2002-02-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd Distance measurement device and monitoring device using it
JP2002362302A (en) * 2001-06-01 2002-12-18 Sogo Jidosha Anzen Kogai Gijutsu Kenkyu Kumiai Pedestrian detecting device
JP2003284057A (en) * 2002-01-18 2003-10-03 Honda Motor Co Ltd Vehicle periphery monitoring unit

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3333224B2 (en) * 1991-12-16 2002-10-15 マツダ株式会社 Traveling path detection device for mobile vehicles
JP3226699B2 (en) * 1994-02-28 2001-11-05 三菱電機株式会社 Perimeter monitoring device for vehicles
JPH09231363A (en) * 1996-02-28 1997-09-05 Fuji Electric Co Ltd Object monitoring device
JPH09315225A (en) * 1996-05-27 1997-12-09 Kobe Steel Ltd On-vehicle infrared image display device
JP3423861B2 (en) * 1997-07-17 2003-07-07 株式会社日立製作所 Method and apparatus for monitoring a moving object
EP1160550A4 (en) * 1999-01-14 2008-01-30 Matsushita Electric Ind Co Ltd Infrared imaging device, vehicle with the same, and infrared image adjusting device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002042142A (en) * 2000-07-28 2002-02-08 Matsushita Electric Ind Co Ltd Distance measurement device and monitoring device using it
JP2002362302A (en) * 2001-06-01 2002-12-18 Sogo Jidosha Anzen Kogai Gijutsu Kenkyu Kumiai Pedestrian detecting device
JP2003284057A (en) * 2002-01-18 2003-10-03 Honda Motor Co Ltd Vehicle periphery monitoring unit

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019069581A1 (en) 2017-10-02 2019-04-11 ソニー株式会社 Image processing device and image processing method
CN111164967A (en) * 2017-10-02 2020-05-15 索尼公司 Image processing apparatus and image processing method
CN111164967B (en) * 2017-10-02 2022-03-29 索尼公司 Image processing apparatus and image processing method
US11468574B2 (en) 2017-10-02 2022-10-11 Sony Corporation Image processing apparatus and image processing method
KR102247631B1 (en) * 2020-06-30 2021-05-03 (주)프롬 Apparatus, System or Method for detecting heating element in association with multiple thermal imaging cameras

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