JP5780249B2 - 画像処理装置及び、当該画像処理装置を用いた車両制御システム - Google Patents
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Description
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、その目的は、画像内の対象物を適切に検出することが可能な画像処理装置及び、当該画像処理装置を用いた車両制御システムを提供することにある。
この画像処理装置では、パーツモデル記憶手段(61)に、対象物の特徴を示す各部位であるパーツを画像内から検出可能な複数のパーツモデルが記憶されている。パーツモデルは、例えば対象物が歩行者であれば、頭部に対応する頭部パーツモデル、腕部に対応する腕部パーツモデル、腰部に対応する腰部パーツモデル、脚部に対応する脚部パーツモデルなどとして用意される。また例えば対象物が車両であれば、タイヤに対応するタイヤパーツモデル、テールライトに対応するテールライトパーツモデル、窓に対応する窓パーツモデルなどとして用意される。
本実施形態の車両制御システムは、画像処理装置10および車両制御装置20を中心に構成されている。画像処理装置10には、測距装置31および撮像装置32が接続されている。また、車両制御装置20には、スピーカ41、ブレーキ42およびステアリング43が接続されている。
測距装置31は、レーザレーダなどとして具現化される。もちろん、ミリ波レーダなどの別の構成を用いてもよい。この測距装置31により、車両前方の物体までの距離を検知することが可能となる。
続くS120では、スコアマップを作成し高スコアのエリア(以下「高スコアエリア」という)を抽出する。歩行者の各パーツをモデル化したパーツモデルがパーツモデル記憶部61に記憶されることは上述したが、当該パーツモデルによって画像をスキャンすることで、スコアマップを作成する。また、設定された閾値を上回るスコアを有する高スコアエリアを抽出する。
具体的には、図5(a)に示すように、高スコアエリアTC,TTの相互の距離及び、高スコアエリアTC,TTのサイズでグループ化する。サイズを用いて近くに存在する歩行者と遠くに存在する歩行者とを別に抽出することで、抽出精度を上げるのである。図5(a)では、高スコアエリアTCを包含するパーツグループ領域G1、及び、高スコアエリアTTを包含するパーツグループ領域G2が抽出された様子を示している。ここでいう距離とは、画像上の2D距離、又は、実空間の3D距離である(以下でも同様)。
具体的には、パーツ領域に含まれるパーツグループ領域のスコアの総和として算出する。パーツグループ領域のスコアは、当該パーツグループ領域に含まれる高スコアエリアのスコアの総和として算出する。例えば図6では、パーツグループ領域G1,G2に含まれる高スコアエリアTTのスコアの総和としてパーツグループ領域G1,G2のスコアを算出し、パーツグループ領域G1,G2のスコアの総和としてパーツ領域Pのスコアを算出するという具合である。この場合、比較的簡単に、パーツ領域のスコアを算出することができる。
(イ)上記実施形態では、図5(a)に示したように、高スコアエリアTC,TTの距離及び、高スコアエリアTC,TTのサイズでグループ化していた。
(ロ−1)ここでパーツグループ領域のスコアを算出するにあたり、高スコアエリアの「位置の近さ」を含めてスコアを算出してもよい。具体的には、図6の下部に示すように、高スコアエリアの位置pの差分和の逆数として、高スコアエリアの「位置の近さ」を定義することが考えられる。すなわち、パーツグループ領域のスコアを算出する際、当該パーツグループ領域に含まれる高スコアエリア同士の距離を加味してスコアを算出してもよい。このようにすれば、パーツ領域のスコアがより信頼性の大きなものとなる。
Claims (18)
- 車両に搭載される撮像装置(32)からの画像に基づいて対象物を検出する画像処理装置(10)であって、
該対象物の各部位であるパーツを画像内から検出可能な複数のパーツモデルを記憶するパーツモデル記憶手段(61)と、
前記パーツモデル記憶手段に記憶された前記パーツモデルを用い、前記パーツ毎のパーツ領域を抽出するパーツ領域抽出手段(51)と、
前記パーツ領域抽出手段にて抽出された前記パーツ領域に基づき、該対象物が存在する対象物領域を推定する対象物領域推定手段(51)と、
を備え、
前記パーツ領域抽出手段は、前記画像内で前記パーツモデルを移動させ、当該パーツモデルと重なった領域であるエリアとの一致度をスコアとして算出し、前記スコアが予め定められた設定閾値を上回る高スコアエリアに基づき(S120)、撮像された画像内に映る複数の対象物における共通する部位を含む領域を前記パーツ領域として抽出し、
前記対象物は、歩行者であり、
さらに、前記パーツ領域抽出手段は、前記高スコアエリアを包含するパーツグループ領域を抽出した後(S130)、前記パーツグループ領域に基づいて、前記パーツ領域を抽出し、相互の距離が一定閾値以下である前記高スコアエリアを包含するように前記パーツグループ領域を抽出し、前記パーツグループ領域における高スコアエリアの密集度が一定閾値以下である場合、当該パーツグループ領域を抽出対象から外すこと
を特徴とする画像処理装置。 - 車両に搭載される撮像装置(32)からの画像に基づいて対象物を検出する画像処理装置(10)であって、
該対象物の各部位であるパーツを画像内から検出可能な複数のパーツモデルを記憶するパーツモデル記憶手段(61)と、
前記パーツモデル記憶手段に記憶された前記パーツモデルを用い、前記パーツ毎のパーツ領域を抽出するパーツ領域抽出手段(51)と、
前記パーツ領域抽出手段にて抽出された前記パーツ領域に基づき、該対象物が存在する対象物領域を推定する対象物領域推定手段(51)と、
を備え、
前記パーツ領域抽出手段は、前記画像内で前記パーツモデルを移動させ、当該パーツモデルと重なった領域であるエリアとの一致度をスコアとして算出し、前記スコアが予め定められた設定閾値を上回る高スコアエリアに基づき(S120)、撮像された画像内に映る複数の対象物における共通する部位を含む領域を前記パーツ領域として抽出し、
前記設定閾値は、前記パーツ毎に定められており、
さらに、前記パーツ領域抽出手段は、前記高スコアエリアを包含するパーツグループ領域を抽出した後(S130)、前記パーツグループ領域に基づいて、前記パーツ領域を抽出し、相互の距離が一定閾値以下である前記高スコアエリアを包含するように前記パーツグループ領域を抽出し、前記パーツグループ領域における高スコアエリアの密集度が一定閾値以下である場合、当該パーツグループ領域を抽出対象から外すこと
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1又は2に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、相互に同様のサイズを有する前記高スコアエリアを包含するように前記パーツグループ領域を抽出すること
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜3の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記パーツグループ領域における高スコアエリアのスコアの総和が一定閾値以下である場合、当該パーツグループ領域を抽出対象から外すこと
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜4の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記パーツグループ領域を包含する外接矩形領域として前記パーツ領域を抽出すること(S140)
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項5に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、相互の距離が一定閾値以下である前記パーツグループ領域を包含する外接矩形領域として前記パーツ領域を抽出すること
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項5又は6に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記外接矩形領域に包含される前記パーツグループ領域のスコアを当該パーツグループ領域に含まれる前記高スコアエリアのスコアの総和として算出し、前記パーツグループ領域のスコアの総和として前記パーツ領域のスコアであるパーツ領域スコアを算出すること(S150)
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項7に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記パーツグループ領域のスコアを算出する際、当該パーツグループ領域に含まれる前記高スコアエリア同士の距離を加味してスコアを算出すること
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項7又は8に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記パーツグループ領域のスコアを算出する際、当該パーツグループ領域に含まれる前記高スコアエリアのサイズの差分を加味してスコアを算出すること
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項7〜9の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記パーツグループ領域のスコアを算出する際、当該パーツグループ領域における前記高スコアエリアの密集度を加味してスコアを算出すること
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項7〜10の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記パーツ領域抽出手段は、前記パーツ領域の前記パーツ領域スコアが一定閾値以下である場合、当該パーツ領域を抽出対象から外すこと
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜11の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記対象物領域推定手段は、前記パーツ領域に包含される前記高スコアエリアのサイズに基づき対象物が存在する対象物領域を推定すること(S160)
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜12の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記対象物領域推定手段は、前記パーツ領域同士の位置関係に基づき対象物が存在する対象物領域を推定すること(S160)
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項13に記載の画像処理装置において、
前記対象物領域推定手段は、前記パーツ領域を包含する外接矩形として前記対象物領域を推定すること(S160)
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜14の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記対象物領域推定手段は、前記パーツ領域に基づく前記対象物領域のスコアを算出し、当該スコアが一定閾値以下の対象物領域を抽出対象から外すこと
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項1〜15の何れか一項に記載の画像処理装置において、
前記対象物領域推定手段にて推定された前記対象物領域の位置、サイズ、スコア、及び、対象物までの距離の少なくとも一つに基づき、衝突危険度を判定する衝突危険度判定手段(52)をさらに備えていること
を特徴とする画像処理装置。 - 請求項16に記載の画像処理装置と、
前記衝突危険度判定手段にて判定された前記衝突危険度に基づき、運転者への報知を行う報知制御手段(70)を有する車両制御装置(20)と、
を備えていることを特徴とする車両制御システム。 - 請求項16に記載の画像処理装置と、
前記衝突危険度判定手段にて判定された前記衝突危険度に基づき、衝突回避制御を行う車両制御手段(80)を有する車両制御装置(20)と、
を備えていることを特徴とする車両制御システム。
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