JP6831883B2 - 車両検出装置 - Google Patents
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Description
1.第1の実施の形態
1.0 概要
1.1 構成
1.2 動作
1.3 効果
2.その他の実施の形態
[1.0 概要]
本実施の形態は、タイヤを検出することによって車両を検出する技術に関する。
(車外環境認識システム100)
図1は、本開示の第1の実施の形態に係る車両検出装置を備える車外環境認識システム100の一構成例を概略的に示している。
次に、車外環境認識装置120の構成について詳述する。ここでは、主として、本実施の形態に特徴的なタイヤ検出に関する処理を行う部分について詳細に説明する。
次に、本実施の形態に特徴的なタイヤ検出に関する処理を行う車両検出部160による動作について詳細に説明する。
図6は、3次元空間上の位置情報を参照して特定された距離画像または輝度画像上における代表距離300の一例を示している。図7は、距離画像または輝度画像から切り出された注目領域401,402,…,40nの一例を示している。
図8は、領域切り出し部161によって切り出された注目領域の傾き角と、ステップS13以降で行うフィルタ処理に用いるパラメータとの関係の一例を概略的に示している。図8において、Zは撮像装置110に対して3次元空間上の奥行き方向、Xは3次元空間上の水平方向を示す。以降の他の同類の図においても同様である。
なお、注目領域の傾き角は、画像に着目すると「距離画像において、水平方向に沿った注目領域の奥行き方向の距離の変化率」に相当する。また、注目領域の傾き角は、実空間に着目すると「実空間における、車両の水平方向に沿った注目領域に対応する対象の撮像装置110からの距離の変化率」に相当する。
図9は、注目領域の傾き角が所定範囲内(例えば0〜45度の範囲内)にある場合の空間フィルタ部163によるフィルタリングの一例を概略的に示している。
・注目領域の実空間上での奥行60m以内
・注目領域の実空間上での注目領域の横幅1.8m以内
・注目領域の輝度画像上でのサイズが10px(ピクセル)以上
・注目領域の実空間上での奥行30m以内
・注目領域の位置が実空間上で左右±4m以内
・注目領域の横幅1.8m以内
・注目領域の輝度画像上でのサイズが10px(ピクセル)以上
図11および図12は、代表距離フィルタ部164によるフィルタリングの一例を概略的に示している。図11は、立体物が車両のタイヤではない場合の注目領域700の例を示している。図12は、立体物が車両のタイヤの場合の注目領域800の例を示している。図11において、700Lは注目領域700の左端、700Rは注目領域700の右端、701Lは注目領域700の左外側領域の代表距離、701Rは注目領域700の右外側領域の代表距離を示す。図12において、800Lは注目領域800の左端、800Rは注目領域800の右端、801Lは注目領域800の左外側領域の代表距離、801Rは注目領域800の右外側領域の代表距離を示す。
図13ないし図15は、領域調整部165による注目領域の領域調整処理の一例を概略的に示している。
図16は、Haar−likeフィルタ部166によるフィルタリングの一例を概略的に示している。
以下では、輝度画像のカラー値が輝度(Y)と2つの色差(UV)情報で表される場合を説明する。
図20は、注目領域の傾き方向の一例を示している。図20に示したように、傾き角が水平方向に対して90度未満の場合を傾き方向が+、傾き角が水平方向に対して90度を超える場合を傾き方向が−(マイナス)とする。
図21は、注目領域が傾いていない場合(傾き角が0度)の特徴量算出部168による特徴量算出処理の一例を概略的に示している。図22は、注目領域が傾いていない場合において、特徴量算出部168によって算出された合成特徴量の一例を概略的に示している。
図23は、注目領域の傾き方向が+方向である場合の特徴量算出部168による特徴量算出処理の一例を概略的に示している。
図24は、注目領域の傾き方向が−方向である場合の特徴量算出部168による特徴量算出処理の一例を概略的に示している。
以上説明したように、第1の実施の形態に係る車両検出装置によれば、画像中の注目領域に基づく車両のタイヤ検出の処理を最適化するようにしたので、車両のタイヤ検出を効率的に行うことが可能となる結果、効率的に車両を検出することが可能となる。
本開示による技術は、上記実施の形態の説明に限定されず種々の変形実施が可能である。
Claims (7)
- 画像中の注目領域を切り出す領域切り出し部と、
前記注目領域を複数の分割領域に分割し、前記複数の分割領域のそれぞれの特徴量を算出した後に合成することによって、前記注目領域全体の合成特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量算出部によって算出された前記合成特徴量に基づいて、車両のタイヤではないと類推される前記注目領域を棄却するフィルタリングを行う特徴量識別部と、
前記画像中の水平方向に対する前記注目領域の傾き角を算出する角度算出部と
を備え、
前記特徴量算出部は、前記角度算出部によって算出された前記傾き角に応じて、前記複数の分割領域のそれぞれの特徴量を合成する順番を変更する
車両検出装置。 - 前記注目領域に対して左方向および右方向のそれぞれの外側領域の代表距離の値を2つずつ取得し、前記左方向および前記右方向のそれぞれの前記外側領域について前記代表距離の平均値を求め、次に、前記注目領域の奥行値と前記代表距離の平均値との差の絶対値を求め、その差の絶対値が所定の第1の閾値以上、または所定の第2の閾値未満の場合に、前記車両のタイヤではないと類推し、前記注目領域を棄却するフィルタリングを行う代表距離フィルタ部、をさらに備える
請求項1に記載の車両検出装置。 - 前記注目領域を矩形領域となるように調整する領域調整部、をさらに備える
請求項1または2に記載の車両検出装置。 - 前記注目領域内の色情報に基づいて、前記車両のタイヤではないと類推される前記注目領域を棄却するフィルタリングを行う色情報フィルタ部、をさらに備える
請求項1ないし3のいずれか1つに記載の車両検出装置。 - 画像中の注目領域を切り出す領域切り出し部と、
前記画像中の水平方向に対する前記注目領域の傾き角を算出する角度算出部と、
前記角度算出部によって算出された前記傾き角に応じて、前記注目領域が自車両に対して正対している場合と傾いている場合とでフィルタリング処理に用いるパラメータを変更して、車両のタイヤではないと類推される前記注目領域を棄却するフィルタリングを行うフィルタ部と
を備える
車両検出装置。 - 画像中の注目領域を切り出す領域切り出し部と、
前記注目領域に対して左方向および右方向のそれぞれの外側領域の代表距離の値を2つずつ取得し、前記左方向および前記右方向のそれぞれの前記外側領域について前記代表距離の平均値を求め、次に、前記注目領域の奥行値と前記代表距離の平均値との差の絶対値を求め、その差の絶対値が所定の第1の閾値以上、または所定の第2の閾値未満の場合に、車両のタイヤではないと類推し、前記注目領域を棄却するフィルタリングを行う代表距離フィルタ部と
を備える
車両検出装置。 - 画像中の注目領域を切り出す領域切り出し部と、
前記注目領域内の色情報に基づいて、車両のタイヤではないと類推される前記注目領域を棄却するフィルタリングを行う色情報フィルタ部と
を備える
車両検出装置。
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