JP6874850B2 - 物体検知装置、物体検知方法、及びプログラム - Google Patents
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Description
魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、魚眼画像取得部と、
前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、水平パノラマ画像生成部と、
前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、エッジペア抽出部と、
前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、変化割合抽出部と、
前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、下端領域抽出部と、
前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、距離変化割合抽出部と、
抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、物体検知部と、
を備えたことを特徴とする。
(a)魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、ステップと、
(b)前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、ステップと、
(c)前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、ステップと、
(d)前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(e)前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、ステップと、
(f)前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(g)抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、ステップと、
を有することを特徴とする。
コンピュータに、
(a)魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、ステップと、
(b)前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、ステップと、
(c)前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、ステップと、
(d)前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(e)前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、ステップと、
(f)前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(g)抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
以下、本発明の実施の形態における、物体検知装置、物体検知方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体について、図1〜図10を参照しながら説明する。
最初に、本実施の形態における物体検知装置の概略構成について説明する。図1は、本発明の実施の形態における物体検知装置の概略構成を示すブロック図である。
次に、本実施の形態における物体検知装置100の動作について図9を用いて説明する。図9は、本発明の実施の形態における物体検知装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図1を参酌する。また、本実施の形態では、物体検知装置100を動作させることによって、物体検知方法が実施される。よって、本実施の形態における物体検知方法の説明は、以下の物体検知装置100の動作説明に代える。
以上のように、本実施の形態によれば、魚眼カメラを用いた場合であっても、棒状の物体を容易に検知することができる。この理由としては、水平パノラマ画像では、実空間上における鉛直方向に伸びる物体は、垂直方向を向き、エッジを容易に抽出できることが挙げられる。また、水平パノラマ画像では、エッジペアにおけるエッジ間距離の変化割合と、物体から魚眼カメラまでの距離の変化割合とを容易に抽出でき、且つ、両者の間に略反比例の関係をあることに基づいて物体の有無を判定できることも挙げられる。
本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図9に示すステップS1〜S7を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における物体検知装置100と物体検知方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、魚眼画像取得部10、水平パノラマ画像生成部20、エッジペア抽出部30、変化割合抽出部40、下端領域抽出部50、距離変化割合抽出部60、及び物体検知部70として機能し、処理を行なう。また、コンピュータとしては、自動車に搭載されるコンピュータが挙げられるが、本実施の形態では、コンピュータはこれに限定されることはない。コンピュータは、汎用のコンピュータであっても良いし、家電、作業用機器等に搭載されるコンピュータであっても良い。
魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、魚眼画像取得部と、
前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、水平パノラマ画像生成部と、
前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、エッジペア抽出部と、
前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、変化割合抽出部と、
前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、下端領域抽出部と、
前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、距離変化割合抽出部と、
抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、物体検知部と、
を備えたことを特徴とする物体検知装置。
前記水平パノラマ画像生成部が、
前記物体の接地面に平行な面を基準とした、前記魚眼カメラの光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記フレームを、前記物体を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換する、視点補償ベクトルを生成し、
取得した前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記フレームに対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記フレームに対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記フレームそれぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの新たなフレームを生成し、これを前記水平パノラマ画像とする、
付記1に記載の物体検知装置。
前記物体検知部が、前記エッジ間距離の変化割合と、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合とが反比例の関係にあるときに、前記物体が存在するものと判定する、
付記1または2に記載の物体検知装置。
前記魚眼カメラは、車両において、光軸方向が、水平面から鉛直方向下向きに傾斜した方向となるように、配置されている、
付記1〜3のいずれかに記載の物体検知装置
(a)魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、ステップと、
(b)前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、ステップと、
(c)前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、ステップと、
(d)前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(e)前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、ステップと、
(f)前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(g)抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、ステップと、
を有することを特徴とする物体検知方法。
前記(b)のステップにおいて、
前記物体の接地面に平行な面を基準とした、前記魚眼カメラの光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記フレームを、前記物体を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換する、視点補償ベクトルを生成し、
取得した前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記フレームに対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記フレームに対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記フレームそれぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの新たなフレームを生成し、これを前記水平パノラマ画像とする、
付記5に記載の物体検知方法。
前記(g)のステップにおいて、前記エッジ間距離の変化割合と、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合とが反比例の関係にあるときに、前記物体が存在するものと判定する、
付記5または6に記載の物体検知方法。
前記魚眼カメラは、車両において、光軸方向が、水平面から鉛直方向下向きに傾斜した方向となるように、配置されている、
付記5〜7のいずれかに記載の物体検知方法
コンピュータに、
(a)魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、ステップと、
(b)前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、ステップと、
(c)前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、ステップと、
(d)前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(e)前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、ステップと、
(f)前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(g)抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。
前記(b)のステップにおいて、
前記物体の接地面に平行な面を基準とした、前記魚眼カメラの光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記フレームを、前記物体を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換する、視点補償ベクトルを生成し、
取得した前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記フレームに対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記フレームに対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記フレームそれぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの新たなフレームを生成し、これを前記水平パノラマ画像とする、
付記9に記載のプログラム。
前記(g)のステップにおいて、前記エッジ間距離の変化割合と、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合とが反比例の関係にあるときに、前記物体が存在するものと判定する、
付記9または10に記載のプログラム。
前記魚眼カメラは、車両において、光軸方向が、水平面から鉛直方向下向きに傾斜した方向となるように、配置されている、
付記9〜11のいずれかに記載のプログラム。
20 水平パノラマ画像生成部
21 視点補償ベクトル生成部
22 画像生成部
30 エッジペア抽出部
40 変化割合抽出部
50 下端領域抽出部
60 距離変化割合抽出部
70 物体検知部
100 物体検知装置
110 コンピュータ
111 CPU
112 メインメモリ
113 記憶装置
114 入力インターフェイス
115 表示コントローラ
116 データリーダ/ライタ
117 通信インターフェイス
118 入力機器
119 ディスプレイ装置
120 記録媒体
121 バス
201 棒状の物体
301 魚眼画像上における曲がった線分
401 水平パノラマ画像上の直線状の線分
601 光学中心(魚眼カメラの位置を鉛直方向に沿って地面に投射した位置)
602、605、606 仮想の円
603 光学中心からみた9時の方位
604 光学中心からみた3時の方位
605、606 光学中心からの等距離線の一例
701、702、703 水平線
Claims (12)
- 魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、魚眼画像取得部と、
前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、水平パノラマ画像生成部と、
前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、エッジペア抽出部と、
前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、変化割合抽出部と、
前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、下端領域抽出部と、
前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、距離変化割合抽出部と、
抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、物体検知部と、
を備えたことを特徴とする物体検知装置。 - 前記水平パノラマ画像生成部が、
前記物体の接地面に平行な面を基準とした、前記魚眼カメラの光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記フレームを、前記物体を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換する、視点補償ベクトルを生成し、
取得した前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記フレームに対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記フレームに対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記フレームそれぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの新たなフレームを生成し、これを前記水平パノラマ画像とする、
請求項1に記載の物体検知装置。 - 前記物体検知部が、前記エッジ間距離の変化割合と、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合とが反比例の関係にあるときに、前記物体が存在するものと判定する、
請求項1または2に記載の物体検知装置。 - 前記魚眼カメラは、車両において、光軸方向が、水平面から鉛直方向下向きに傾斜した方向となるように、配置されている、
請求項1〜3のいずれかに記載の物体検知装置。 - (a)魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、ステップと、
(b)前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、ステップと、
(c)前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、ステップと、
(d)前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(e)前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、ステップと、
(f)前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(g)抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、ステップと、
を有することを特徴とする物体検知方法。 - 前記(b)のステップにおいて、
前記物体の接地面に平行な面を基準とした、前記魚眼カメラの光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記フレームを、前記物体を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換する、視点補償ベクトルを生成し、
取得した前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記フレームに対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記フレームに対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記フレームそれぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの新たなフレームを生成し、これを前記水平パノラマ画像とする、
請求項5に記載の物体検知方法。 - 前記(g)のステップにおいて、前記エッジ間距離の変化割合と、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合とが反比例の関係にあるときに、前記物体が存在するものと判定する、
請求項5または6に記載の物体検知方法。 - 前記魚眼カメラは、車両において、光軸方向が、水平面から鉛直方向下向きに傾斜した方向となるように、配置されている、
請求項5〜7のいずれかに記載の物体検知方法 - コンピュータに、
(a)魚眼カメラから出力された時系列の魚眼画像を取得する、ステップと、
(b)前記時系列の魚眼画像を、それを構成するフレーム毎に、実空間における鉛直方向がフレームの垂直方向に沿って表現され、且つ、フレームの水平方向において方位が等角で表現されている、水平パノラマ画像に変換する、ステップと、
(c)前記フレーム毎に、前記水平パノラマ画像から、垂直方向のエッジのペアを抽出する、ステップと、
(d)前記フレーム間における、抽出された前記エッジのペアのエッジ間距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(e)前記フレーム毎に、前記エッジのペアを構成していると予測される物体の下端に相当する領域を抽出する、ステップと、
(f)前記フレーム毎に、前記物体の下端に相当する領域の前記水平パノラマ画像上での位置から前記物体から前記魚眼カメラまでの距離を算出し、前記フレーム間における、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合を抽出する、ステップと、
(g)抽出された、前記エッジ間距離の変化割合、及び前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合に基づいて、前記物体が存在しているかどうかを判定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。 - 前記(b)のステップにおいて、
前記物体の接地面に平行な面を基準とした、前記魚眼カメラの光軸回りのロール角及び光軸のピッチ角に基づいて、前記フレームを、前記物体を前記接地面に平行な方向から撮影して得られる画像に変換する、視点補償ベクトルを生成し、
取得した前記視点補償ベクトルを用いて変換された前記フレームに対して、その水平方向に沿って、前記接地面に平行な視点を複数設定し、
設定された前記視点毎に、変換後の前記フレームに対して、当該視点からの視線を軸に含む座標系に基づいて、透視投影近似による歪み補正を行ない、
補正後の前記フレームそれぞれから抽出された垂直方向の画像要素を用いて、1つの新たなフレームを生成し、これを前記水平パノラマ画像とする、
請求項9に記載のプログラム。 - 前記(g)のステップにおいて、前記エッジ間距離の変化割合と、前記物体から前記魚眼カメラまでの距離の変化割合とが反比例の関係にあるときに、前記物体が存在するものと判定する、
請求項9または10に記載のプログラム。 - 前記魚眼カメラは、車両において、光軸方向が、水平面から鉛直方向下向きに傾斜した方向となるように、配置されている、
請求項9〜11のいずれかに記載のプログラム。
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US11282225B2 (en) * | 2018-09-10 | 2022-03-22 | Mapbox, Inc. | Calibration for vision in navigation systems |
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JP5003395B2 (ja) * | 2007-10-05 | 2012-08-15 | 日産自動車株式会社 | 車両周辺画像処理装置及び車両周辺状況提示方法 |
JP2011210087A (ja) | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Panasonic Corp | 車両周囲監視装置および車両周囲監視方法 |
JP5454674B2 (ja) * | 2010-03-30 | 2014-03-26 | 富士通株式会社 | 画像生成装置、画像生成プログラム、合成テーブル生成装置および合成テーブル生成プログラム |
JP5966341B2 (ja) | 2011-12-19 | 2016-08-10 | 大日本印刷株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理装置用プログラム、画像表示装置 |
CA2763649A1 (fr) * | 2012-01-06 | 2013-07-06 | 9237-7167 Quebec Inc. | Camera panoramique |
JP6261266B2 (ja) * | 2013-10-02 | 2018-01-17 | 東芝アルパイン・オートモティブテクノロジー株式会社 | 移動体検知装置 |
JP6434209B2 (ja) * | 2013-12-20 | 2018-12-05 | 株式会社リコー | 画像生成装置、画像生成方法、およびプログラム |
US9906720B2 (en) * | 2014-12-05 | 2018-02-27 | Ricoh Company, Ltd. | Service system, information processing apparatus, and service providing method |
JP6526449B2 (ja) | 2015-03-05 | 2019-06-05 | 株式会社東芝 | 道路附属物検出装置および道路附属物検出方法 |
WO2016160794A1 (en) * | 2015-03-31 | 2016-10-06 | Thermal Imaging Radar, LLC | Setting different background model sensitivities by user defined regions and background filters |
US20170195561A1 (en) * | 2016-01-05 | 2017-07-06 | 360fly, Inc. | Automated processing of panoramic video content using machine learning techniques |
US10523865B2 (en) * | 2016-01-06 | 2019-12-31 | Texas Instruments Incorporated | Three dimensional rendering for surround view using predetermined viewpoint lookup tables |
JP6611353B2 (ja) * | 2016-08-01 | 2019-11-27 | クラリオン株式会社 | 画像処理装置、外界認識装置 |
JP6891954B2 (ja) * | 2017-06-23 | 2021-06-18 | 日本電気株式会社 | 物体検知装置、物体検知方法、及びプログラム |
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