JP4872245B2 - Pedestrian recognition device - Google Patents

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Description

本発明は、車両に搭載され、車両前方の歩行者を検出する歩行者認識装置に関する。   The present invention relates to a pedestrian recognition device that is mounted on a vehicle and detects a pedestrian in front of the vehicle.

近年、夜間車両走行時に、歩行者の認識を補助するものが実用化されはじめてきている。下記[特許文献1]にも、このような歩行者認識装置が開示されている。このようなシステムは、ナイトビューシステムやナイトビジョンシステムなどと呼ばれており、赤外線カメラを用いいたものが多い。赤外線カメラで捉えた画像から歩行者を認識し、これを車両乗員(運転者)に対してディスプレイ(ブザーを併用する場合もある)上に表示することで告知する。ディスプレイ上の画像で、歩行者を強調表示させる場合もある。赤外線カメラと距離センサを併用して、認識精度を高めようとするシステムも検討されている([特許文献1])。
特開2001−108758号公報
In recent years, devices that assist the recognition of pedestrians when traveling at night are starting to be put into practical use. The following [Patent Document 1] also discloses such a pedestrian recognition device. Such a system is called a night view system or a night vision system, and often uses an infrared camera. A pedestrian is recognized from an image captured by an infrared camera, and this is notified to a vehicle occupant (driver) by displaying it on a display (sometimes used together with a buzzer). A pedestrian may be highlighted in the image on the display. A system that uses an infrared camera and a distance sensor to increase recognition accuracy has also been studied ([Patent Document 1]).
JP 2001-108758 A

しかし、こうした従来のナイトビューシステムでは、歩行者を精度良く検出することはできるが、全ての歩行者を乗員(運転者)に対して告知するものである。即ち、運転者が目視によって容易に認識できる歩行者についてもディスプレイ上で告知するものである。運転者が既に認識している歩行者も、運転者が認識しにくい歩行者も全て提示されてしまうため、運転者には不要な情報が告知されていたり、そのせいで本当に強調して告知すべき(強調表示すべき)歩行者が不要な情報に埋もれてしまったりすることがあった。   However, in such a conventional night view system, pedestrians can be detected with high accuracy, but all pedestrians are notified to passengers (drivers). That is, a pedestrian that can be easily recognized visually by the driver is also notified on the display. Since all the pedestrians already recognized by the driver and pedestrians that are difficult for the driver to be presented are presented, unnecessary information is announced to the driver, which is why it is really emphasized and announced. The pedestrian who should (highlight) should be buried in unnecessary information.

例えば、比較的手前に多くの目視可能な歩行者がいて、少し離れた前方にヘッドライトでは照らされていない歩行者がいる場合を考える。従来のナイトビューシステムでは、比較的手前にいる歩行者(手前にいるため、大きさ[面積]も大きい)を強調して告知(強調表示)するため、この告知によって運転者に対しては重要な情報とべき少し離れた目視困難な歩行者の告知(表示)が認識しにくくなってしまうようなことが考えられる。従って、本発明の目的は、車両前方の歩行者認識において、本当に必要な歩行者情報、即ち、目視困難であったり、まだ認識していないと思われる歩行者のみを効率よく運転者に告知して認識させることのできる歩行者認識装置を提供することにある。   For example, consider a case where there are many pedestrians that are visible in the foreground and there are pedestrians that are not illuminated by headlights slightly ahead. In the conventional night view system, the pedestrian who is relatively in front (the size [area] is large because it is in front) is emphasized and displayed (highlighted), so this notification is important for the driver. It may be difficult to recognize a pedestrian's notice (display) that is difficult to see and a little information. Accordingly, an object of the present invention is to efficiently notify the driver of pedestrian information that is really necessary for pedestrian recognition in front of the vehicle, that is, only pedestrians that are difficult to see or have not yet recognized. An object of the present invention is to provide a pedestrian recognition device that can be recognized.

請求項1に記載の歩行者認識装置は、車両に搭載された可視光カメラと遠赤外線カメラとの撮像結果を用いて車両前方の歩行者を認識する歩行者認識装置であって、遠赤外線カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率が高く、かつ、可視光カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率が低い歩行者を車両乗員に告知するディスプレイを備え、遠赤外線カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率と、可視光カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率とに基づいて、各カメラで認識された歩行者に関して目視困難であるか否かの目視困難歩行者率が算出され、該目視困難歩行者率が所定値以上である場合に、該歩行者をディスプレイ上に目視困難歩行者として表示することを特徴としている。 The pedestrian recognition apparatus according to claim 1 is a pedestrian recognition apparatus for recognizing a pedestrian in front of a vehicle using an imaging result of a visible light camera and a far infrared camera mounted on the vehicle, the far infrared camera A pedestrian with a low pedestrian specific recognition rate that has a high pedestrian specific recognition rate when the object detected from the imaging result is a pedestrian and a low pedestrian specific recognition rate with the pedestrian detected by the visible light camera. A pedestrian-specific recognition rate with an object that is detected from the far-infrared camera imaging results and a pedestrian-identified object that is detected from the visible-light camera imaging results. Based on the recognition rate, a visually difficult pedestrian rate of whether or not the pedestrian recognized by each camera is difficult to see is calculated, and when the visually difficult pedestrian rate is a predetermined value or more, the walking Display person It is characterized by displaying a visual difficulties pedestrian.

なお、ここで、一方のカメラのみでしか歩行者であると特定されない場合(特に、可視光カメラでは歩行者を特定できない場合)も含む。この場合の、歩行者を特定できなかった方のカメラの歩行者特定認識率は0%とすればよい。   In addition, the case where it is specified that only one camera is a pedestrian (particularly, when a visible light camera cannot specify a pedestrian) is included. In this case, the pedestrian specific recognition rate of the camera on which the pedestrian cannot be specified may be 0%.

請求項に記載の発明は、請求項に記載の歩行者認識装置において、遠赤外線カメラ及び可視光カメラに加えて、車両前方の物体との距離及び該物体の大きさを測定可能な距離センサを備えており、目視困難歩行者率の算出に距離センサの検出結果も利用することを特徴としている。 The invention according to claim 2, in the pedestrian recognition device according to claim 1, far-infrared camera and in addition to the visible light camera, measurable distance the magnitude of the distance and said object with the vehicle in front of the object A sensor is provided, and the detection result of the distance sensor is also used to calculate the pedestrian rate difficult to see.

請求項1に記載の歩行者認識装置によれば、可視光カメラで歩行者であると特定する認識率(歩行者特定認識率)が低くて車両乗員(運転者)が目視しにくいと思われる歩行者で、かつ、遠赤外線カメラでの歩行者特定認識率が高い歩行者は、車両乗員が歩行者であると認識していないと思われるか可能性が高い。このような歩行者を、ディスプレイによって車両乗員に告知することで、車両乗員は認識しにくい歩行者を高精度に認識することができる。   According to the pedestrian recognition device according to claim 1, it is considered that the recognition rate (pedestrian specific recognition rate) for identifying a pedestrian with a visible light camera is low and the vehicle occupant (driver) is difficult to see. There is a high possibility that a pedestrian who is a pedestrian and has a high pedestrian specific recognition rate with a far-infrared camera is considered not to recognize that the vehicle occupant is a pedestrian. By notifying such a pedestrian to the vehicle occupant through the display, it is possible to recognize a pedestrian that is difficult for the vehicle occupant to recognize with high accuracy.

また、可視光カメラでの歩行者特定認識率の高い歩行者については、車両乗員が目視で認識していると思われるため、ディスプレイによる告知は行われず、不要な情報の提示が行われないため、上述した目視困難な歩行者に関する情報が確実に乗員に認識される。なお、ディスプレは、インストルメントパネルなどに取り付けられたLCDディスプレイや、フロントウインドスクリーン内面に画像が表示されるヘッドアップディスプレイなど、画像(映像:動画)を表示できるものであればどのようなものでも良い。 Also, for pedestrians with a high pedestrian specific recognition rate with a visible light camera, it seems that the vehicle occupant is visually recognizing, so no notification is made on the display and unnecessary information is not presented The information regarding the pedestrian who is difficult to see is surely recognized by the occupant. Incidentally, display serves and LCD display mounted on the instrument panel, such as head-up display in which an image is displayed on the front windscreen inner surface, an image (video: Video) What long as you can display But it ’s okay.

そして、遠赤外線カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率が高く、かつ、可視光カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率が低い歩行者を車両乗員に告知するが、このとき、上述した二つの歩行者特定認識率に基づいて、車両乗員が目視しにくいと思われる目視困難歩行者がディスプレイによって告知される。車両乗員が目視しにくいと思われる目視困難歩行者が告知されることで、車両乗員が目視で認識していると思われる歩行者は告知されずに不要な情報の提示が行われないため、上述した目視困難歩行者に関する情報のみが確実に乗員に認識される。 And the pedestrian specific recognition rate that the object detected from the imaging result of the far-infrared camera is a pedestrian is high and the pedestrian specific recognition rate that the object detected from the imaging result of the visible light camera is a pedestrian is A low pedestrian is notified to the vehicle occupant. At this time, based on the above-described two pedestrian specific recognition rates, a visually difficult pedestrian that is considered difficult for the vehicle occupant to view is notified by the display. By notifying pedestrians that are difficult for the vehicle occupants to see, pedestrians that the vehicle occupants seem to recognize visually are not notified and unnecessary information is not presented. Only the information regarding the above-mentioned pedestrians with difficulty in visual recognition is surely recognized by the occupant.

このとき、遠赤外線カメラによる歩行者特定認識率と可視光カメラによる歩行者特定認識率とに基づいて目視困難歩行者率(どの程度目視されにくいかを数値化したもの:大きいほど目視されにくい)が算出され、この目視困難歩行者率が所定値以上である場合にその歩行者を目視困難歩行者とする。このようにすることで、二つのカメラを利用して効率よく目視困難歩行者を決定することができる。 At this time, on the basis of the far-infrared camera according Pedestrian particular recognition rate and visible light camera according Pedestrian particular recognition rate, visual difficulties pedestrian rate (how much eye view which is hard or those obtained by digitizing: difficult to visually larger ) Is calculated, and the pedestrian with difficulty in seeing is determined to be a visually difficult pedestrian when the rate of pedestrian with difficulty in seeing is equal to or greater than a predetermined value. In this way, it is possible to efficiently determine a pedestrian with difficulty in viewing using two cameras.

請求項に記載の歩行者認識装置によれば、遠赤外線カメラ及び可視光カメラに加えて距離センサの検出結果を利用することで、より高い認識率を実現することができる。

According to the pedestrian recognition apparatus of the second aspect , a higher recognition rate can be realized by using the detection result of the distance sensor in addition to the far-infrared camera and the visible light camera.

本発明の歩行者認識装置の構成を示す構成図を図1に示す。この歩行者認識装置は、車両に搭載されており、車両前方を撮す遠赤外線カメラ1と可視光カメラ2とを備えており、さらに、車両前方の物体への距離を測定する距離センサ3を備えている。これらのカメラ・センサは、歩行者認識に関する演算処理を行う判定処理ECU4に接続されている。   The block diagram which shows the structure of the pedestrian recognition apparatus of this invention is shown in FIG. This pedestrian recognition device is mounted on a vehicle, includes a far-infrared camera 1 and a visible light camera 2 that capture the front of the vehicle, and further includes a distance sensor 3 that measures a distance to an object in front of the vehicle. ing. These cameras and sensors are connected to a determination processing ECU 4 that performs arithmetic processing related to pedestrian recognition.

遠赤外線カメラ1は、熱分布を映し出すカメラで、植え込みの茂み程度の障害物であれば透過して人間を関知できる性能を備えている。また、遠赤外線カメラ1は、昼間だけでなく、夜間でも人間を感知する能力を有している。可視光カメラ2は、昼間の太陽光や夜間のヘッドライト光で映し出された車両前方映像を人間の視覚能力(視力や鳥目具合など)に合わせて映し出すものである。人間の視覚能力に合わせるには、カメラの仕様として、フォーカスやダイナミックレンジ、エイリアス等を合わせることとなる。   The far-infrared camera 1 is a camera that projects heat distribution, and has a performance that can perceive a human being through an obstacle such as a bush that is planted. Further, the far-infrared camera 1 has a capability of sensing humans not only at daytime but also at night. The visible light camera 2 projects a vehicle front image projected by daylight sunlight or nighttime headlight light in accordance with human visual ability (such as visual acuity and bird eye condition). In order to match the human visual ability, the focus, dynamic range, alias, etc., are matched as camera specifications.

距離センサ3は、レーザーやミリ波などを用いて車両前方を走査し、上述したカメラ1,2とほぼ同じ範囲の車両前方の物体との距離を分布として検出するものである。車両前方の景色に関して、等高線のようにして物体との距離を把握できるものと考えると分かりやすい。これらのカメラ1,2や距離センサ3の検出結果は、判定処理ECU4において時間系列で処理することができる。つまり、動画として処理することができ、また、歩行者の移動(速度や向き)をも検出することがきる。   The distance sensor 3 scans the front of the vehicle using a laser, a millimeter wave, or the like, and detects the distance from the object in front of the vehicle in the same range as the cameras 1 and 2 described above as a distribution. As for the scenery in front of the vehicle, it is easy to understand if the distance from the object can be grasped like a contour line. The detection results of these cameras 1 and 2 and the distance sensor 3 can be processed in a time series in the determination processing ECU 4. That is, it can be processed as a moving image, and the movement (speed and direction) of a pedestrian can be detected.

判定処理ECU4は、これらのカメラ1,2や距離センサ3の検出結果(画像:映像)を画像認識処理し、検出した物体が歩行者である確率を算出する機能と、検出した歩行者と思われる物体との相対距離を距離センサ3の検出結果から取得する。さらに、判定処理ECU4は、算出した距離から算出される人間の推定面積を利用して歩行者であることの判定精度を高める機能も有しており、距離画像と時間変異と皮歩行者認識処理を行った結果を利用して歩行者の判定精度を高める機能も有している。   The determination processing ECU 4 performs image recognition processing on the detection results (image: video) of these cameras 1 and 2 and the distance sensor 3, calculates the probability that the detected object is a pedestrian, and seems to be a detected pedestrian. The relative distance from the detected object is acquired from the detection result of the distance sensor 3. Furthermore, the determination processing ECU 4 also has a function of improving the determination accuracy of being a pedestrian using the estimated human area calculated from the calculated distance, and the distance image, time variation, and skin pedestrian recognition processing It also has a function of improving the determination accuracy of pedestrians using the result of having performed.

判定処理ECU4には、車線認識システム5やナビゲーションシステム6なども接続されている。これらのシステムを併用することで、より高度な歩行者認識を行うことができる。詳細については追って詳しく説明する。また、判定処理ECU4には、最終的に乗員(運転者:ドライバー8)に対して特定した歩行者(目視困難歩行者)を告知するためのディスプレイ7も接続されている。このディスプレイ7は、目視困難歩行者を検出したときに警告音を発するブザーをも有している。   A lane recognition system 5 and a navigation system 6 are also connected to the determination processing ECU 4. By using these systems in combination, more advanced pedestrian recognition can be performed. Details will be described later. The determination processing ECU 4 is also connected to a display 7 for notifying a pedestrian (a pedestrian who is difficult to see) finally identified to an occupant (driver: driver 8). The display 7 also has a buzzer that emits a warning sound when a pedestrian with difficulty in viewing is detected.

上述したカメラ1,2や距離センサ3の検出例を図2〜図4に示す。図2は、可視光カメラ2によって取得した夜間における車両前方の画像例である。ここでは、右側手前と左側奥に歩行者がいる場合を例にして説明する。図2から分かるように、可視光カメラ2では、右手前の歩行者に関しては検出することができる。しかし、左奥の歩行者に関しては、一部背景の暗闇と同化してしまっていて、歩行者としては検出できない。   Examples of detection by the cameras 1 and 2 and the distance sensor 3 described above are shown in FIGS. FIG. 2 is an example of an image in front of the vehicle at night acquired by the visible light camera 2. Here, a case where there are pedestrians on the right front side and the back left side will be described as an example. As can be seen from FIG. 2, the visible light camera 2 can detect a pedestrian in front of the right hand. However, the pedestrian in the back left part is assimilated with the darkness of the background, and cannot be detected as a pedestrian.

なお、歩行者としての検出は、その物体までの距離と、その距離における対象物の大きさ、その他、その物体の形状等から、歩行者であるか否かを検出する。この歩行者であるか否かの判定については、従来のロジックを利用できるため、ここではこれ以上の詳しい説明は省略する。   In addition, the detection as a pedestrian detects whether it is a pedestrian from the distance to the object, the magnitude | size of the target object in the distance, and the shape of the object. Regarding the determination of whether or not the person is a pedestrian, since conventional logic can be used, further detailed explanation is omitted here.

図3は、遠赤外線カメラ1による画像例である。温度の高いものほど薄く(白く)表示される。図3から分かるように、遠赤外線カメラ1では、右手前の歩行者、及び、左奥の歩行者に関して、双方とも歩行者として検出できている。図4は、距離センサ3による画像例である。近いものほど濃く(黒く)表示される。図4から分かるように、距離センサ3でも、右手前の歩行者、及び、左奥の歩行者に関して、双方とも歩行者として検出できている。   FIG. 3 is an image example obtained by the far-infrared camera 1. The higher the temperature, the thinner (white) the image is displayed. As can be seen from FIG. 3, in the far-infrared camera 1, both the pedestrian on the right front side and the pedestrian on the left back can be detected as a pedestrian. FIG. 4 is an image example of the distance sensor 3. The closer it is, the darker (black) it is displayed. As can be seen from FIG. 4, the distance sensor 3 can detect both a pedestrian on the right front side and a pedestrian on the left back as a pedestrian.

上述した検出画像を用いて、車両乗員(運転者)が認識困難な歩行者(目視困難歩行者)のみを車両乗員にディスプレイを介して告知する制御の一例について、図5に基づいて説明する。まず、上述したように、遠赤外線カメラ1によって車両前方に関する物体検出を行う(ステップ500)。検出した物体毎に、座標(x1,y1)と動きベクトル(Vx,Vy)と面積Saとを算出する(ステップ505)。同様に、可視光カメラ2によって車両前方に関する物体検出を行う(ステップ510)。検出した物体毎に、座標(x2,y2)と動きベクトル(Wx,Wy)と面積Sbとを算出する(ステップ515)。   An example of control for notifying a vehicle occupant via a display of only a pedestrian (a pedestrian who is difficult to see) that is difficult for the vehicle occupant (driver) to recognize will be described with reference to FIG. First, as described above, the far-infrared camera 1 performs object detection relating to the front of the vehicle (step 500). For each detected object, the coordinates (x1, y1), the motion vector (Vx, Vy), and the area Sa are calculated (step 505). Similarly, the object detection regarding the vehicle front is performed by the visible light camera 2 (step 510). For each detected object, a coordinate (x2, y2), a motion vector (Wx, Wy), and an area Sb are calculated (step 515).

ステップ505の結果の座標と、距離センサ3による検出結果(当該座標に対応する物体までの距離dと、当該座標に対応する物体が歩行者である確率ζ[ここではζ=80%])とから、歩行者判定処理を行い、遠赤外線カメラ1による歩行者確率(歩行者特定認識率)αを算出する(ステップ525)。ここでは、α=90%として算出されており、ある特定の物体が歩行者である確率が90%であると算出されている。   The coordinates of the result of step 505, the detection result by the distance sensor 3 (the distance d to the object corresponding to the coordinates, and the probability ζ [here, ζ = 80%] that the object corresponding to the coordinates is a pedestrian) Then, a pedestrian determination process is performed, and a pedestrian probability (pedestrian specific recognition rate) α by the far-infrared camera 1 is calculated (step 525). Here, α is calculated as 90%, and the probability that a specific object is a pedestrian is calculated as 90%.

同様に、ステップ515の結果の座標と、距離センサ3による検出結果(当該座標に対応する物体までの距離dと、当該座標に対応する物体が歩行者である確率ζ[ここではζ=80%])とから、歩行者判定処理を行い、可視光カメラ2による歩行者確率(歩行者特定認識率)βを算出する(ステップ530)。ここでは、β=10%として算出されており、ある特定の物体が歩行者である確率が10%であると算出されている。即ち、可視光カメラ2(即ち、運転者の目視)では、その物体は歩行者としては認識されにくい状況である。   Similarly, the coordinates of the result of step 515, the detection result by the distance sensor 3 (the distance d to the object corresponding to the coordinates, and the probability ζ [here ζ = 80%] that the object corresponding to the coordinates is a pedestrian. ]), A pedestrian determination process is performed, and a pedestrian probability (pedestrian specific recognition rate) β by the visible light camera 2 is calculated (step 530). Here, β is calculated as 10%, and the probability that a specific object is a pedestrian is calculated as 10%. That is, in the visible light camera 2 (that is, the visual observation of the driver), the object is not easily recognized as a pedestrian.

その後、ステップ525での遠赤外線カメラ1による歩行者特定認識率αと、ステップ530での可視光カメラ2による歩行者特定認識率βとから、特定歩行者判定を行う。即ち、特定された歩行者が目視困難であるか否かの特定歩行者確率(目視困難歩行者率)γを算出する(ステップ535)。ここでは、γ=α×(α−β)[ここでは、90%×(90%−10%)=72%]の算出式を用いて目視困難歩行者率γを算出する。即ち、γの値が高いほど、運転者によって目視されにくく、運転者がその歩行者を認識していない傾向となる。   Thereafter, the specific pedestrian determination is performed based on the pedestrian specific recognition rate α by the far-infrared camera 1 in step 525 and the pedestrian specific recognition rate β by the visible light camera 2 in step 530. That is, the specific pedestrian probability (the difficulty in viewing pedestrians) γ as to whether or not the specified pedestrian is difficult to see is calculated (step 535). Here, the visually difficult pedestrian rate γ is calculated using a calculation formula of γ = α × (α−β) [here, 90% × (90% −10%) = 72%]. That is, the higher the value of γ, the more difficult it is to be seen by the driver, and the driver does not tend to recognize the pedestrian.

この目視困難歩行者率γに対して予めしきい値(例えば、50%)を設けておき、このしきい値よりも高い場合は、運転者(ドライバー8)に対して特定歩行者(目視困難歩行者)として告知する(ステップ540)。告知の手法は様々であるが、ディスプレイ上で、当該歩行者を枠で囲むなどし、同時にブザーによる告知を行うことが考えられる。   A threshold value (for example, 50%) is set in advance for this visually difficult pedestrian rate γ, and if it is higher than this threshold value, a specific pedestrian (difficult to see visually) is given to the driver (driver 8). Pedestrian) (step 540). There are various methods of notification, but it is conceivable that the pedestrian is surrounded by a frame on the display, and at the same time, a notification is given by a buzzer.

上述した例では、遠赤外線カメラ1及び可視光カメラ2の双方である物体(歩行者)を検出できた場合について説明したが、可視光カメラ2では物体(歩行者)を検出できない場合もある。例えば、図2の左奥の歩行者のような場合である。このような場合の、制御例を図6に示す。全体の流れとしては、上述した図5の制御とほぼ同様である。   In the example described above, the case where an object (pedestrian) that is both the far-infrared camera 1 and the visible light camera 2 can be detected has been described. However, the visible light camera 2 may not be able to detect the object (pedestrian). For example, it is a case like a pedestrian in the back left of FIG. A control example in such a case is shown in FIG. The overall flow is almost the same as the control in FIG.

まず、図6に示されるように、遠赤外線カメラ1によって車両前方に関する物体検出を行う(ステップ600)。検出した物体毎に、座標(x1,y1)と動きベクトル(Vx,Vy)と面積Saとを算出する(ステップ605)。同様に、可視光カメラ2によって車両前方に関する物体検出を行う(ステップ610)。ここでは、物体が検出できなかった場合であり、ステップ610では物体未検出の結果が出されている。   First, as shown in FIG. 6, the far-infrared camera 1 detects an object in front of the vehicle (step 600). For each detected object, the coordinates (x1, y1), the motion vector (Vx, Vy), and the area Sa are calculated (step 605). Similarly, the object detection regarding the vehicle front is performed by the visible light camera 2 (step 610). Here, it is a case where an object could not be detected, and in step 610, a result of no object detection being output.

ステップ605の結果の座標と、距離センサ3による検出結果(当該座標に対応する物体までの距離dと、当該座標に対応する物体が歩行者である確率ζ[ここではζ=80%])とから、歩行者判定処理を行い、遠赤外線カメラ1による歩行者確率(歩行者特定認識率)αを算出する(ステップ625)。ここでは、α=90%として算出されており、ある特定の物体が歩行者である確率が90%であると算出されている。一方、可視光カメラ2については、ステップ610で物体を検出できていないため、歩行者判定処理を行いった場合の可視光カメラ2による歩行者確率(歩行者特定認識率)β=0%と算出される(ステップ630)。   The coordinates of the result of step 605, the detection result by the distance sensor 3 (the distance d to the object corresponding to the coordinates, and the probability ζ [here, ζ = 80%] that the object corresponding to the coordinates is a pedestrian) Then, a pedestrian determination process is performed, and a pedestrian probability (pedestrian specific recognition rate) α by the far-infrared camera 1 is calculated (step 625). Here, α is calculated as 90%, and the probability that a specific object is a pedestrian is calculated as 90%. On the other hand, for the visible light camera 2, since no object was detected in step 610, the pedestrian probability (pedestrian specific recognition rate) β = 0% by the visible light camera 2 when the pedestrian determination process is performed. Calculated (step 630).

その後、ステップ625での遠赤外線カメラ1による歩行者特定認識率αと、ステップ630での可視光カメラ2による歩行者特定認識率βとから特定歩行者判定を行い、目視困難歩行者率γを算出する(ステップ635)。ここでも算出式γ=α×(α−β)を用いるが、この場合はγ=90%×(90%−0%)=81%となる。即ち、上述した場合よりも、可視光カメラ2による認識率が低い(未認識:未検出)であるため、最終的な目視困難歩行者率γは上述した場合よりも高くなっている。本例の場合も、上述の例と同様に、運転者(ドライバー8)に対して特定歩行者(目視困難歩行者)として告知が行われることになる(ステップ640)。   Thereafter, a specific pedestrian determination is performed from the pedestrian specific recognition rate α by the far-infrared camera 1 in step 625 and the pedestrian specific recognition rate β by the visible light camera 2 in step 630, and the visually difficult pedestrian rate γ is determined. Calculate (step 635). Here, the calculation formula γ = α × (α−β) is used. In this case, γ = 90% × (90% −0%) = 81%. That is, since the recognition rate by the visible light camera 2 is lower than that described above (unrecognized: undetected), the final visually difficult pedestrian rate γ is higher than that described above. Also in the case of this example, as in the above example, the driver (driver 8) is notified as a specific pedestrian (a pedestrian who is difficult to see) (step 640).

さらに次の例では、可視光カメラ2でも物体(歩行者)を十分に検出できる場合について説明する。例えば、図2の右手前の歩行者のような場合である。このような場合の、制御例を図7に示す。まず、図7に示されるように、遠赤外線カメラ1によって車両前方に関する物体検出を行う(ステップ700)。検出した物体毎に、座標(x1,y1)と動きベクトル(Vx,Vy)と面積Saとを算出する(ステップ705)。同様に、可視光カメラ2によって車両前方に関する物体検出を行う(ステップ710)。検出した物体毎に、座標(x2,y2)と動きベクトル(Wx,Wy)と面積Sbとを算出する(ステップ515)。   Further, in the next example, a case will be described in which the visible light camera 2 can sufficiently detect an object (pedestrian). For example, this is the case of a pedestrian in front of the right side of FIG. A control example in such a case is shown in FIG. First, as shown in FIG. 7, the far-infrared camera 1 detects an object in front of the vehicle (step 700). For each detected object, the coordinates (x1, y1), the motion vector (Vx, Vy), and the area Sa are calculated (step 705). Similarly, the object detection regarding the vehicle front is performed by the visible light camera 2 (step 710). For each detected object, a coordinate (x2, y2), a motion vector (Wx, Wy), and an area Sb are calculated (step 515).

ステップ705の結果の座標と、距離センサ3による検出結果(当該座標に対応する物体までの距離dと、当該座標に対応する物体が歩行者である確率ζ[ここではζ=80%])とから、歩行者判定処理を行い、遠赤外線カメラ1による歩行者確率(歩行者特定認識率)αを算出する(ステップ725)。ここでは、α=90%として算出されており、ある特定の物体が歩行者である確率が90%であると算出されている。   The coordinates of the result of step 705, the detection result by the distance sensor 3 (the distance d to the object corresponding to the coordinates, and the probability ζ [here, ζ = 80%] that the object corresponding to the coordinates is a pedestrian) Then, a pedestrian determination process is performed, and a pedestrian probability (pedestrian specific recognition rate) α by the far-infrared camera 1 is calculated (step 725). Here, α is calculated as 90%, and the probability that a specific object is a pedestrian is calculated as 90%.

同様に、ステップ715の結果の座標と、距離センサ3による検出結果(当該座標に対応する物体までの距離dと、当該座標に対応する物体が歩行者である確率ζ[ここではζ=80%])とから、歩行者判定処理を行い、可視光カメラ2による歩行者確率(歩行者特定認識率)βを算出する(ステップ730)。ここでは、β=80%として算出されており、ある特定の物体が歩行者である確率が80%であると算出されている。即ち、可視光カメラ2(即ち、運転者の目視)でも、その物体を歩行者としては十分認識している状況である。   Similarly, the coordinate of the result of step 715, the detection result by the distance sensor 3 (the distance d to the object corresponding to the coordinate, and the probability ζ [here ζ = 80%] that the object corresponding to the coordinate is a pedestrian ]), A pedestrian determination process is performed, and a pedestrian probability (pedestrian specific recognition rate) β by the visible light camera 2 is calculated (step 730). Here, β is calculated as 80%, and the probability that a specific object is a pedestrian is calculated as 80%. That is, the visible light camera 2 (that is, the visual observation of the driver) is sufficiently aware of the object as a pedestrian.

その後、ステップ725での遠赤外線カメラ1による歩行者特定認識率αと、ステップ530での可視光カメラ2による歩行者特定認識率βとから特定歩行者判定を行い、目視困難歩行者率γを算出する(ステップ735)。ここでも算出式γ=α×(α−β)を用いるが、この場合はγ=90%×(90%−80%)=9%となる。即ち、可視光カメラ2による認識率が高いため、最終的な目視困難歩行者率γは低く、運転者によって歩行者は目視されているであろうと判断される。本例の場合は、運転者(ドライバー8)に対して特定歩行者(目視困難歩行者)としての告知は行われない(ステップ740)。   Thereafter, the specific pedestrian determination is performed from the pedestrian specific recognition rate α by the far-infrared camera 1 in step 725 and the pedestrian specific recognition rate β by the visible light camera 2 in step 530, and the visually difficult pedestrian rate γ is determined. Calculate (step 735). Here, the calculation formula γ = α × (α−β) is used. In this case, γ = 90% × (90% -80%) = 9%. That is, since the recognition rate by the visible light camera 2 is high, the final difficult-to-view pedestrian rate γ is low, and it is determined that the driver will be viewing the pedestrian. In the case of this example, the driver (driver 8) is not notified as a specific pedestrian (a pedestrian with difficulty in viewing) (step 740).

このように、運転者が十分に目視していると思われる歩行者に関しては、不要な情報としてディスプレイによる告知は行われず、目視されていないと思われる(目視困難な)歩行者のみが告知されることによって、告知すべき歩行者のみに関する情報を運転者に告知することができる。歩行者が多い道を走っている場合や、手前に目視可能な歩行者が多く、かつ、奥に目視困難な歩行者がいるような場合は、このような告知方法は非常に有効である。   In this way, for pedestrians that the driver seems to be watching sufficiently, notifications on the display are not made as unnecessary information, and only pedestrians who are not seen (difficult to see) are notified. Thus, it is possible to notify the driver of information relating only to pedestrians to be notified. Such a notification method is very effective when running on a road with many pedestrians or when there are many pedestrians that can be seen in front and there are pedestrians that are difficult to see in the back.

また、上述したように、本実施形態の認識装置は、車線認識システム5やナビゲーションシステム6とも接続されている。車線認識システムの車線情報やナビゲーションシステム6の地図情報などを参照して、検出した歩行者が道路に近いかどうかや、道路に対して移動しているかどうかを判定し、各歩行者との相対距離と合わせて各歩行者毎に危険度を算出してもよい。そして、この危険度に基づいて、各歩行者毎にラベリング(危険度のランク付)を行ってもよい。   Further, as described above, the recognition device of the present embodiment is also connected to the lane recognition system 5 and the navigation system 6. Referring to the lane information of the lane recognition system and the map information of the navigation system 6, it is determined whether the detected pedestrian is close to the road or whether the pedestrian is moving with respect to the road. The degree of danger may be calculated for each pedestrian together with the distance. And based on this risk level, you may label (with rank of a risk level) for every pedestrian.

そして、車両に対して衝突する可能性の高い(危険度の高い)歩行者ほど強調して告知されるようにすることが好ましい。例えば、危険度の低い歩行者はディスプレイ上で緑の枠で表示するなどし、危険度が高くなるにつれて、オレンジ色、赤色に枠の色を変えるなどすればよい。また、ブザーを併用するときは、ブザーの音色や大きさを変えることで、危険度の大きな歩行者が存在するか否かなどが告知できるようであるとなお良い。   It is preferable that the pedestrian who has a high possibility of colliding with the vehicle (high risk) is emphasized and notified. For example, a pedestrian with a low risk level may be displayed with a green frame on the display, and the color of the frame may be changed to orange or red as the risk level increases. Also, when using a buzzer together, it is better to be able to notify whether or not there is a pedestrian with a high degree of danger by changing the tone and size of the buzzer.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、上述した実施形態では、距離センサを併用したが、距離センサではなく近赤外線カメラで同等のことを行うこともできる。あるいは、遠赤外線カメラや可視光カメラをステレオカメラとして装備し、それらの視差によって距離を得ることもでき、この距離データを利用しても良い。   In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above. For example, in the above-described embodiment, the distance sensor is used in combination, but the same can be performed with a near-infrared camera instead of the distance sensor. Alternatively, a far-infrared camera or a visible light camera may be provided as a stereo camera, and the distance can be obtained by their parallax, and this distance data may be used.

本発明の歩行者認識装置の一実施形態の構成図である。It is a block diagram of one Embodiment of the pedestrian recognition apparatus of this invention. 可視光カメラによる検出例である。It is an example of detection by a visible light camera. 遠赤外線カメラによる検出例である。It is an example of detection by a far-infrared camera. 距離センサによる検出例である。It is an example of detection by a distance sensor. 歩行者認識制御の第一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the 1st example of pedestrian recognition control. 歩行者認識制御の第二例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the 2nd example of pedestrian recognition control. 歩行者認識制御の第三例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the 3rd example of pedestrian recognition control.

符号の説明Explanation of symbols

1…遠赤外線カメラ、2…可視光カメラ、3…距離センサ、4…判定処理ECU、5…車線認識システム、6…ナビゲーションシステム、7…ディスプレイ(スピーカ)、8…ドライバー。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Far-infrared camera, 2 ... Visible light camera, 3 ... Distance sensor, 4 ... Determination processing ECU, 5 ... Lane recognition system, 6 ... Navigation system, 7 ... Display (speaker), 8 ... Driver.

Claims (2)

車両に搭載された可視光カメラと遠赤外線カメラとの撮像結果を用いて前記車両前方の歩行者を認識する歩行者認識装置であって、
前記遠赤外線カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率が高く、かつ、前記可視光カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率が低い歩行者を車両乗員に告知するディスプレイを備え
前記遠赤外線カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率と、前記可視光カメラの撮像結果から検出された物体が歩行者である歩行者特定認識率とに基づいて、各カメラで認識された歩行者に関して目視困難であるか否かの目視困難歩行者率が算出され、該目視困難歩行者率が所定値以上である場合に、該歩行者を前記ディスプレイ上に前記車両乗員が目視しにくいと思われる目視困難歩行者として表示することを特徴とする歩行者認識装置。
A pedestrian recognition device for recognizing a pedestrian in front of the vehicle using imaging results of a visible light camera and a far-infrared camera mounted on the vehicle,
The pedestrian specific recognition rate that the object detected from the imaging result of the far-infrared camera is a pedestrian is high, and the pedestrian specific recognition rate that the object detected from the imaging result of the visible light camera is a pedestrian is It has a display to notify the vehicle occupants of low pedestrians ,
Based on the pedestrian specific recognition rate that the object detected from the imaging result of the far-infrared camera is a pedestrian and the pedestrian specific recognition rate that the object detected from the imaging result of the visible light camera is a pedestrian When the pedestrian rate that is difficult to see for pedestrians recognized by each camera is calculated, and the pedestrian rate that is difficult to see is greater than or equal to a predetermined value, the pedestrian is displayed on the display. A pedestrian recognition device, characterized in that the vehicle occupant is displayed as a pedestrian who is difficult to see .
前記遠赤外線カメラ及び前記可視光カメラに加えて、前記車両前方の物体との距離及び該物体の大きさを測定可能な距離センサを備えており、目視困難歩行者率の算出に前記距離センサの検出結果も利用することを特徴とする請求項に記載の歩行者認識装置。 In addition to the far-infrared camera and the visible light camera, a distance sensor capable of measuring the distance to the object in front of the vehicle and the size of the object is provided. The pedestrian recognition device according to claim 1 , wherein a detection result is also used.
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