JP6751691B2 - 異常検出装置及び車両システム - Google Patents
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Description
実施の形態の詳細について説明する前に、まず、実施の形態の概要について説明する。図1は、実施の形態の概要にかかる異常検出装置1の構成の一例を示すブロック図である。異常検出装置1は、特徴抽出部2と、フロー算出部3と、第1の異常検出部4と、第2の異常検出部5とを有する。
また、異常検出装置1では、第1の異常検出部4により異常の検出を行うために必要とされる画像特徴と、第2の異常検出部5により異常の検出を行うために必要とされる画像特徴とをそれぞれ別々の抽出アルゴリズムにより抽出する訳ではない。したがって、特徴抽出部2による抽出結果を、第1の異常検出部4による異常の検出にも第2の異常検出部5による異常の検出にも用いることができる。すなわち、抽出アルゴリズムを共通化することで、複雑な処理を行うことなく、画像特徴の抽出処理を実現することができる。そして、異常検出装置1では、画像の全体の領域を画像特徴の抽出範囲とするのではなく、部分領域を画像特徴の抽出範囲としている。このため、画像特徴の抽出処理にかかる負荷を抑制することができる。
以上のことから、異常検出装置1では、2台以上のカメラの撮影範囲が相互に重複している場合に、第1の異常検出部4による異常検出と、第2の異常検出部5による異常検出との両方を、処理負荷を抑制しつつ実現することができる。
次に実施の形態の詳細について説明する。図2は、実施の形態1にかかる車両システム10を構成する各要素の位置関係の一例を示す模式図である。車両システム10は、車両100に設置された情報入力装置としてのカメラ101A〜101Dと、車両100に設置された他の構成要素とを有している。なお、図2に示した例では、4台のカメラを図示しているが、車両システム10は、2台以上のカメラを有すればよい。図2に示した例では、他の構成要素として、ブレーキ102、ステアリング103などの制御装置、及び警告表示装置104などの情報出力装置が示されている。また、車両システム10は、ECU(Electronic Control Unit)105を有する。
判断用MCU111は、車両100の状態を判断するためのMCUである。判断用MCU111は、バス121を介して警告表示装置104と接続されており、警告表示装置104の表示内容を制御する。
認識用MCU110と、判断用MCU111と、制御用MCU112、113と、拡張カメラ用MCU114は、車内ネットワーク125に接続されている。
次に、ステップ102(S101)において、フロー算出部201は、特徴抽出部200が抽出した特徴点のオプティカルフローを算出する。
次に実施の形態2について説明する。実施の形態1では、比較領域の形状は矩形であった。すなわち、第2の異常検出部203は、重複抽出領域内の予め指定された矩形領域(矩形領域R4A、R4B)内の特徴点のオプティカルフローを用いて度数分布を作成した。これに対し、実施の形態2では、比較領域の形状が円形である。すなわち、実施の形態2では、重複抽出領域内に予め指定された円形領域(図8の円形領域R5A、R5B)内の特徴点のオプティカルフローを用いて度数分布が作成される。以下、実施の形態2について説明するが、実施の形態1と同様の構成及び動作については説明を省略する。
次に、実施の形態3について説明する。実施の形態1及び実施の形態2では、画像から得られた情報のみから画像の異常を判定した。これに対し、本実施の形態では、さらに、車両の移動情報に基づいて、カメラからの画像の異常を判定する。以下、実施の形態3について説明するが、実施の形態1及び実施の形態2と同様の構成及び動作については説明を省略する。
1 異常検出装置
2、200 特徴抽出部
3、201 フロー算出部
4、202 第1の異常検出部
5、203 第2の異常検出部
10、11 車両システム
150 画像処理プロセッサ
160 画像認識プロセッサ
170 CPU
204 総合判定部
205 情報取得部
206 第3の異常検出部
110 認識用MCU
RA、RB 撮影範囲
R1A、R1B 特徴抽出範囲
R2A、R2B フロー追跡範囲
R3A、R3B 重複抽出領域
R4A、R4B 矩形領域
R5A、R5B 円形領域
Claims (10)
- 第1のカメラにより撮像された第1の画像の特徴点及び特徴量と、前記第1のカメラと撮影範囲が一部重複する第2のカメラにより撮像された第2の画像の特徴点及び特徴量とを、予め定められた抽出アルゴリズムにより抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部が抽出した前記特徴点のオプティカルフローを該特徴点の特徴量に基づいて算出するフロー算出部と、
前記第1の画像に対し前記フロー算出部が算出したオプティカルフローに基づいて前記第1の画像の異常を検出し、前記第2の画像に対し前記フロー算出部が算出したオプティカルフローに基づいて前記第2の画像の異常を検出する第1の異常検出部と、
前記第1の画像における前記第2の画像との重複領域である第1の重複領域内の前記特徴点についての第1の指標値と、前記第2の画像における前記第1の画像との重複領域である第2の重複領域内の前記特徴点についての第2の指標値との比較結果に基づいて、前記第1の画像又は前記第2の画像の異常を検出する第2の異常検出部と、
を有し、
前記特徴抽出部による前記特徴点及び前記特徴量の抽出範囲は、前記第1の画像の所定の部分領域である第1の部分領域と、前記第2の画像の所定の部分領域である第2の部分領域と、前記特徴点の移動先として予測される、前記第1の画像及び前記第2の画像内の位置の近傍領域であり、
前記第1の異常検出部は、前記第1の部分領域内の前記特徴点についてのオプティカルフローに基づいて前記第1の画像の異常を検出し、前記第2の部分領域内の前記特徴点についてのオプティカルフローに基づいて前記第2の画像の異常を検出し、
前記第2の異常検出部は、前記第1の重複領域内に設定された第1の重複抽出領域内の前記特徴点と前記第2の重複領域内に設定された第2の重複抽出領域内の前記特徴点とを用いて異常を検出し、
前記第1の重複抽出領域は、前記第1の部分領域のうち、前記第2の部分領域と対応する領域であり、前記第2の重複抽出領域は、前記第2の部分領域のうち、前記第1の部分領域と対応する領域であり、
前記予め定められた抽出アルゴリズムは、前記第1の異常検出部により異常の検出が行われる場合と前記第2の異常検出部により異常の検出が行われる場合とで共通に用いられる
異常検出装置。 - 前記第1の指標値は、前記第1の重複抽出領域内の前記特徴点のオプティカルフローであり、
前記第2の指標値は、前記第2の重複抽出領域内の前記特徴点のオプティカルフローである
請求項1に記載の異常検出装置。 - 前記第2の異常検出部は、前記第1の重複抽出領域内に指定された所定の円形領域における前記特徴点についてのオプティカルフローと、前記第2の重複領域内かつ前記第2の部分領域内に指定された所定の円形領域における前記特徴点についてのオプティカルフローとを比較する
請求項2に記載の異常検出装置。 - 前記第2の異常検出部は、前記第1の重複領域内の所定の領域をオプティカルフローの追跡範囲として得られたオプティカルフローと、前記第2の重複領域内の所定の領域をオプティカルフローの追跡範囲として得られたオプティカルフローと用い、
前記第1の異常検出部は、前記第2の異常検出部における前記追跡範囲よりも広い範囲を追跡範囲として得られたオプティカルフローを用いて前記第1の画像及び前記第2の画像の異常を検出する
請求項2に記載の異常検出装置。 - 前記第2の異常検出部は、前記第1の重複抽出領域内の前記特徴点のオプティカルフローについての方向毎の標本数である第1の度数分布と、前記第2の重複抽出領域内の前記特徴点のオプティカルフローについての方向毎の標本数である第2の度数分布とを比較することにより、異常を検出する
請求項2に記載の異常検出装置。 - 前記第1の異常検出部による検出結果と前記第2の異常検出部による検出結果とに基づいて、前記第1の画像又は前記第2の画像の異常の有無を最終判定する総合判定部をさらに有し、
前記総合判定部は、前記第1の度数分布の標本数及び前記第2の度数分布の標本数に基づいて、前記第2の異常検出部の検出結果を最終判定のために用いるか否かを決定する
請求項5に記載の異常検出装置。 - 前記第1の異常検出部による検出結果と前記第2の異常検出部による検出結果とに基づいて、前記第1の画像又は前記第2の画像の異常の有無を最終判定する総合判定部をさらに有し、
前記総合判定部は、前記第2の異常検出部による検出結果を前記第1の異常検出部による検出結果よりも優先させて最終判定を行う
請求項1に記載の異常検出装置。 - 前記第1の異常検出部は、前記第1の画像についてのオプティカルフローの移動方向及び移動量の時間的な変動が所定の範囲内に収まっているか否かにより、前記第1の画像の異常を検出し、前記第2の画像についてのオプティカルフローの移動方向及び移動量の時間的な変動が所定の範囲内に収まっているか否かにより、前記第2の画像の異常を検出する
請求項1に記載の異常検出装置。 - 車両に設置され、前記車両の周辺を撮影する第1のカメラと、
前記第1のカメラと撮影範囲が一部重複するよう前記車両に設置され、前記車両の周辺を撮影する第2のカメラと、
前記第1のカメラにより撮像された第1の画像の特徴点及び特徴量と、前記第2のカメラにより撮像された第2の画像の特徴点及び特徴量とを、予め定められた抽出アルゴリズムにより抽出する特徴抽出部と、
前記特徴抽出部が抽出した前記特徴点のオプティカルフローを該特徴点の特徴量に基づいて算出するフロー算出部と、
前記第1の画像に対し前記フロー算出部が算出したオプティカルフローに基づいて前記第1の画像の異常を検出し、前記第2の画像に対し前記フロー算出部が算出したオプティカルフローに基づいて前記第2の画像の異常を検出する第1の異常検出部と、
前記第1の画像における前記第2の画像との重複領域である第1の重複領域内の前記特徴点についての第1の指標値と、前記第2の画像における前記第1の画像との重複領域である第2の重複領域内の前記特徴点についての第2の指標値との比較結果に基づいて、前記第1の画像又は前記第2の画像の異常を検出する第2の異常検出部と、
を有し、
前記特徴抽出部による前記特徴点及び前記特徴量の抽出範囲は、前記第1の画像の所定の部分領域である第1の部分領域と、前記第2の画像の所定の部分領域である第2の部分領域と、前記特徴点の移動先として予測される、前記第1の画像及び前記第2の画像内の位置の近傍領域であり、
前記第1の異常検出部は、前記第1の部分領域内の前記特徴点についてのオプティカルフローに基づいて前記第1の画像の異常を検出し、前記第2の部分領域内の前記特徴点についてのオプティカルフローに基づいて前記第2の画像の異常を検出し、
前記第2の異常検出部は、前記第1の重複領域内に設定された第1の重複抽出領域内の前記特徴点と前記第2の重複領域内に設定された第2の重複抽出領域内の前記特徴点とを用いて異常を検出し、
前記第1の重複抽出領域は、前記第1の部分領域のうち、前記第2の部分領域と対応する領域であり、前記第2の重複抽出領域は、前記第2の部分領域のうち、前記第1の部分領域と対応する領域であり、
前記予め定められた抽出アルゴリズムは、前記第1の異常検出部により異常の検出が行われる場合と前記第2の異常検出部により異常の検出が行われる場合とで共通に用いられる
車両システム。 - 前記車両の移動方向を示す方向情報と移動速度を示す速度情報とを取得する情報取得部と、
前記情報取得部が取得した情報及び前記第1のカメラの撮影方向から推定される前記第1の画像についてのオプティカルフローと前記フロー算出部により算出された前記第1の画像についてのオプティカルフローとを比較して、前記第1の画像の異常を検出し、前記情報取得部が取得した情報及び前記第2のカメラの撮影方向から推定される前記第2の画像についてのオプティカルフローと前記フロー算出部により算出された前記第2の画像についてのオプティカルフローとを比較して、前記第2の画像の異常を検出する第3の異常検出部と
をさらに有する請求項9に記載の車両システム。
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