JPH06203163A - 移動物体検出方法および装置 - Google Patents
移動物体検出方法および装置Info
- Publication number
- JPH06203163A JPH06203163A JP5000457A JP45793A JPH06203163A JP H06203163 A JPH06203163 A JP H06203163A JP 5000457 A JP5000457 A JP 5000457A JP 45793 A JP45793 A JP 45793A JP H06203163 A JPH06203163 A JP H06203163A
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- moving object
- optical flow
- distance
- moving
- camera
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 カメラ自身が環境中を移動する場合でも、他
の移動物体の精度の良い検出を可能とする移動物体検出
方法および装置を提供する。 【構成】 移動するカメラからとられた動画像１はオプ
ティカルフロー検出装置２に入力され、オプティカルフ
ローが計算される。検出されたオプティカルフローはオ
プティカルフロー解析装置３に入力されカメラの運動パ
ラメータ４と逆距離５が計算される。逆距離５は距離情
報選別装置６に入力され、逆距離が特定の範囲にある部
分を検出し、移動物体領域７として出力する。
の移動物体の精度の良い検出を可能とする移動物体検出
方法および装置を提供する。 【構成】 移動するカメラからとられた動画像１はオプ
ティカルフロー検出装置２に入力され、オプティカルフ
ローが計算される。検出されたオプティカルフローはオ
プティカルフロー解析装置３に入力されカメラの運動パ
ラメータ４と逆距離５が計算される。逆距離５は距離情
報選別装置６に入力され、逆距離が特定の範囲にある部
分を検出し、移動物体領域７として出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、たとえば自動車のよう
な移動する物体上に設置されたカメラによって得られる
動画像から検出される画像上の移動ベクトル（オプティ
カルフロー）を解析することにより、先行車や対向車の
ように、環境に対して移動している物体を検出する技術
に関するものである。
な移動する物体上に設置されたカメラによって得られる
動画像から検出される画像上の移動ベクトル（オプティ
カルフロー）を解析することにより、先行車や対向車の
ように、環境に対して移動している物体を検出する技術
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】環境に関して静止して設置されたカメラ
からの画像を使用して移動物体を検出する技術に関する
報告は多く、たとえば、谷口博康，古澤春樹，関明伸，
池端重樹，「ＤＴＴ法を用いた車両監視」，情報処理学
会，コンピュータビジョン研究会技術報告ＣＶ７２−
５、あるいは、長谷川為春，大野寛之，小沢真治，「屋
外駐車場における車両計数」，電気学会，道路交通研究
会技術報告ＲＴＡ９１−２１、などがある。また、カメ
ラが移動する場合の移動物体検出技術としては、「動画
像解析方法」（特願平３−３０８６２３号明細書）があ
る。この概要を次に述べる。 まず、カメラが静止環境
中を運動したときにカメラの撮像面上に生じる移動ベク
トル（オプティカルフロー）について説明する。撮像系
のモデルとして、図２に示す中心投影系を採用する。こ
の撮像系の焦点距離は簡単のため１とするが、これは距
離の単位を焦点距離に採ったことを意味し、このことに
より一般性は失われない。この撮像系を持つカメラが静
止環境中を並進速度Ｔ、回転速度Ｒで運動したときに生
じるオプティカルフローの、画像上の点（ｘｉ，ｙｉ）
での移動ベクトルｕiは次式で表される。
からの画像を使用して移動物体を検出する技術に関する
報告は多く、たとえば、谷口博康，古澤春樹，関明伸，
池端重樹，「ＤＴＴ法を用いた車両監視」，情報処理学
会，コンピュータビジョン研究会技術報告ＣＶ７２−
５、あるいは、長谷川為春，大野寛之，小沢真治，「屋
外駐車場における車両計数」，電気学会，道路交通研究
会技術報告ＲＴＡ９１−２１、などがある。また、カメ
ラが移動する場合の移動物体検出技術としては、「動画
像解析方法」（特願平３−３０８６２３号明細書）があ
る。この概要を次に述べる。 まず、カメラが静止環境
中を運動したときにカメラの撮像面上に生じる移動ベク
トル（オプティカルフロー）について説明する。撮像系
のモデルとして、図２に示す中心投影系を採用する。こ
の撮像系の焦点距離は簡単のため１とするが、これは距
離の単位を焦点距離に採ったことを意味し、このことに
より一般性は失われない。この撮像系を持つカメラが静
止環境中を並進速度Ｔ、回転速度Ｒで運動したときに生
じるオプティカルフローの、画像上の点（ｘｉ，ｙｉ）
での移動ベクトルｕiは次式で表される。
【０００３】
【数１】
【０００４】上式において、添え字ｉ（ｉ＝１・・・
Ｎ）は画像上の各々の点に対応する番号である。また、
ｐｉは画像上の点（ｘｉ，ｙｉ）に写っている物体の３
次元空間内でのＺ座標値の逆数(inverse depth）であ
る。ここではｐｉを逆距離と呼ぶ。
Ｎ）は画像上の各々の点に対応する番号である。また、
ｐｉは画像上の点（ｘｉ，ｙｉ）に写っている物体の３
次元空間内でのＺ座標値の逆数(inverse depth）であ
る。ここではｐｉを逆距離と呼ぶ。
【０００５】次に、動画像から検出されたオプティカル
フローからカメラの移動パラメータＴ，Ｒおよび逆距離
ｐiを求めるために、最小自乗法による当てはめを行
う。動画像から検出されたオプティカルフローの画像上
の点（ｘｉ，ｙｉ）での移動ベクトルをｕｉ* ＝（ｖｘ
ｉ* ，ｖｙｉ* ）T とすると、次式で示すＪを最小にす
るようなＴ，Ｒおよびｐｉを検出結果とする。
フローからカメラの移動パラメータＴ，Ｒおよび逆距離
ｐiを求めるために、最小自乗法による当てはめを行
う。動画像から検出されたオプティカルフローの画像上
の点（ｘｉ，ｙｉ）での移動ベクトルをｕｉ* ＝（ｖｘ
ｉ* ，ｖｙｉ* ）T とすると、次式で示すＪを最小にす
るようなＴ，Ｒおよびｐｉを検出結果とする。
【０００６】
【数２】
【０００７】ここで、Ｖｉ-1は検出結果ｕｉ* に対する
信頼性を表す２×２の行列で、ｕｉ*に含まれる雑音の
共分散行列の逆行列と考えて差し支えない。また、行列
の肩のＴは転置を表す。ｕｉ* およびＶｉ-1を動画像か
ら計算する方法については、太田直哉，「信頼性指標を
持つ移動ベクトルの検出」，コンピュータビジョン’９
０，シンポジウム論文集，１９９０−８，ｐｐ．２１−
３０、に記載されている技術を用いることができる。
信頼性を表す２×２の行列で、ｕｉ*に含まれる雑音の
共分散行列の逆行列と考えて差し支えない。また、行列
の肩のＴは転置を表す。ｕｉ* およびＶｉ-1を動画像か
ら計算する方法については、太田直哉，「信頼性指標を
持つ移動ベクトルの検出」，コンピュータビジョン’９
０，シンポジウム論文集，１９９０−８，ｐｐ．２１−
３０、に記載されている技術を用いることができる。
【０００８】ここで、式（３）を最小にするＴおよびｐ
ｉには、スケールファクタｋと呼ばれる定数に関する自
由度が存在することに注意する必要がある。Ｔ0 ，ｐ0
ｉを一つの解とすれば、ｋＴ0 ，ｐ0 ｉ／ｋも解とな
る。これは、オプティカルフローの解析のみではカメラ
の並進速度Ｔおよび物体までの逆距離ｐｉの絶対値は決
定できないという事実に立脚している。この自由度をな
くすため、一般には並進速度Ｔの大きさによって正規化
し、Ｔの大きさが１であるという拘束条件を付けて解か
れる。
ｉには、スケールファクタｋと呼ばれる定数に関する自
由度が存在することに注意する必要がある。Ｔ0 ，ｐ0
ｉを一つの解とすれば、ｋＴ0 ，ｐ0 ｉ／ｋも解とな
る。これは、オプティカルフローの解析のみではカメラ
の並進速度Ｔおよび物体までの逆距離ｐｉの絶対値は決
定できないという事実に立脚している。この自由度をな
くすため、一般には並進速度Ｔの大きさによって正規化
し、Ｔの大きさが１であるという拘束条件を付けて解か
れる。
【０００９】 ｜Ｔ｜＝１ （４） さて、式（１）で表されるオプティカルフローは静止環
境を前提に導かれた結果なので、これを検出されたオプ
ティカルフローに当てはめたときに、もし画像上に移動
物体が存在したならば、その部分ではうまく当てはまら
ず、その部分での自乗誤差は大きくなる。注目している
点での自乗誤差Ｊｉは式（３）の総和の内部の式で与え
られる。 Ｊｉ＝（ｕｉ* −ｕｉ）T Ｖｉ-1（ｕｉ* −ｕｉ） （５） この値が大きな部分を検出することで、移動物体を検出
することができる。
境を前提に導かれた結果なので、これを検出されたオプ
ティカルフローに当てはめたときに、もし画像上に移動
物体が存在したならば、その部分ではうまく当てはまら
ず、その部分での自乗誤差は大きくなる。注目している
点での自乗誤差Ｊｉは式（３）の総和の内部の式で与え
られる。 Ｊｉ＝（ｕｉ* −ｕｉ）T Ｖｉ-1（ｕｉ* −ｕｉ） （５） この値が大きな部分を検出することで、移動物体を検出
することができる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】従来の移動物体検出方
法で、環境に固定されたカメラを想定している方法で
は、前述の自動車の例のように、カメラが移動する場合
には使用することができない。また、移動するカメラを
前提にして移動物体を検出する方法を示した従来技術、
「動画像解析方法」（特願平３−３０８６２３号明細
書）には次のような欠点がある。すなわち、移動物体に
より生じるオプティカルフローが式（１）で表される静
止環境によるオプティカルフローと矛盾しない場合があ
り、この場合には前述の自乗誤差Ｊiが生じないので、
移動物体が検出できないことである。静止環境のみの場
合に生じるオプティカルフローは、カメラの運動の回転
成分Ｒにより生じる成分を除いた後、画像上の一点ＦＯ
Ｅ(focus of expansion)から放射状に広がる移動ベクト
ルとなる。この移動ベクトルがカメラの運動の並進成分
Ｔによって生じるオプティカルフローであり、このオプ
ティカルフローのベクトルの大きさが逆距離ｐｉに関係
しているが、移動物体により生じるオプティカルフロー
がこの方向を向いている場合、逆距離ｐｉが実際の距離
を表さないのみで、上述の自乗誤差は生じない。他の言
葉で言えば、移動物体によって生じる移動ベクトルの成
分を逆距離ｐｉが持つ自由度が吸収してしまい、自乗誤
差に現れてこないということである。
法で、環境に固定されたカメラを想定している方法で
は、前述の自動車の例のように、カメラが移動する場合
には使用することができない。また、移動するカメラを
前提にして移動物体を検出する方法を示した従来技術、
「動画像解析方法」（特願平３−３０８６２３号明細
書）には次のような欠点がある。すなわち、移動物体に
より生じるオプティカルフローが式（１）で表される静
止環境によるオプティカルフローと矛盾しない場合があ
り、この場合には前述の自乗誤差Ｊiが生じないので、
移動物体が検出できないことである。静止環境のみの場
合に生じるオプティカルフローは、カメラの運動の回転
成分Ｒにより生じる成分を除いた後、画像上の一点ＦＯ
Ｅ(focus of expansion)から放射状に広がる移動ベクト
ルとなる。この移動ベクトルがカメラの運動の並進成分
Ｔによって生じるオプティカルフローであり、このオプ
ティカルフローのベクトルの大きさが逆距離ｐｉに関係
しているが、移動物体により生じるオプティカルフロー
がこの方向を向いている場合、逆距離ｐｉが実際の距離
を表さないのみで、上述の自乗誤差は生じない。他の言
葉で言えば、移動物体によって生じる移動ベクトルの成
分を逆距離ｐｉが持つ自由度が吸収してしまい、自乗誤
差に現れてこないということである。
【００１１】本発明の目的は、このような場合において
も移動物体を検出することができる移動物体検出方法お
よび装置を提供することにある。
も移動物体を検出することができる移動物体検出方法お
よび装置を提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明の移動物体検出方
法は、静止環境に対して相対運動をするカメラによって
撮影された動画像上での各点での移動ベクトル（オプテ
ィカルフロー）に対し、前記動画像に撮影されている物
体は単一の剛体であるという仮定の基に理論的に計算さ
れる移動ベクトルを当てはめることにより得られる前記
物体までの距離情報を使用し、前記距離の値が特定の範
囲内にある部分を移動物体として検出することを特徴と
する。
法は、静止環境に対して相対運動をするカメラによって
撮影された動画像上での各点での移動ベクトル（オプテ
ィカルフロー）に対し、前記動画像に撮影されている物
体は単一の剛体であるという仮定の基に理論的に計算さ
れる移動ベクトルを当てはめることにより得られる前記
物体までの距離情報を使用し、前記距離の値が特定の範
囲内にある部分を移動物体として検出することを特徴と
する。
【００１３】本発明の移動物体検出装置は、静止環境に
対して相対運動をするカメラによって撮影された動画像
上での各点での移動ベクトル（オプティカルフロー）を
検出するオプティカルフロー検出装置と、検出されたオ
プティカルフローに対し、カメラの運動パラメータと逆
距離を計算するオプティカルフロー解析装置と、計算さ
れた逆距離が特定の範囲にある部分を検出し、移動物体
領域として出力する距離情報選別装置とを備えることを
特徴とする。
対して相対運動をするカメラによって撮影された動画像
上での各点での移動ベクトル（オプティカルフロー）を
検出するオプティカルフロー検出装置と、検出されたオ
プティカルフローに対し、カメラの運動パラメータと逆
距離を計算するオプティカルフロー解析装置と、計算さ
れた逆距離が特定の範囲にある部分を検出し、移動物体
領域として出力する距離情報選別装置とを備えることを
特徴とする。
【００１４】
【作用】移動物体によるオプティカルフローがカメラの
並進運動Ｔによるオプティカルフローと同じ方向を向く
場合、その部分で自乗誤差Ｊｉは生じず、逆距離ｐｉの
持つ自由度に吸収されることを説明した。したがって、
自乗誤差Ｊｉで移動物体を検出することはできないが、
逆距離ｐｉが静止環境では生じ得ない値を示した場合に
は、移動物体が原因であると考えることができる。ま
ず、式（２）で示したように、逆距離ｐｉは画像上の物
体のＺ座標値の逆数であるので負の値になることはな
い。したがって、ｐｉが負の値を示している領域は移動
物体によるものと判断できる。それ以外の値に対して
は、逆距離ｐｉは０または正のいかなる値をも取る可能
性があるので、一般には計算されたｐｉが正しく物体ま
での逆距離を示しているのか、あるいは移動物体の影響
を受けているのか判断することができない。しかしこの
場合でも、カメラの移動速度が制限されており、さらに
ある距離以上カメラに近い物体は存在しないと仮定でき
る場合、逆距離ｐｉはある程度以上大きな値を取り得な
い。これを次に説明する。まず、式（１）を変形して次
式を得る。 ｕｉ−ＢｉＲ＝ｐｉＡｉＴ （６） 両辺のベクトルの絶対値をとり、ｐｉについて解けば次
式になる。 ｐｉ＝｜ｕｉ−ＢｉＲ｜／｜ＡｉＴ｜ （７） 運動パラメータと逆距離を求める場合には、式（４）で
示したようにＴの大きさを１と仮定して解かれる。しか
し、実際の並進速度の大きさがｋであったときに、実際
の逆距離ｐ0 ｉはｐｉ／ｋになることが式（７）より分
かる。 ｋ ｐ0 ｉ＝ｐ （８） これより、ｋとｐ0 ｉのとり得る範囲が限定されていれ
ば、式（８）によりｐｉのとり得る値も限定される。た
とえば、並進速度が０〜１（ｍ／フレーム）、物体まで
の距離が１０〜∞（ｍ）とするとｐiは０．１以上の値
はとり得ない。したがって、ｐｉが０．１以上を示して
いる領域を移動物体領域と判断することができる。
並進運動Ｔによるオプティカルフローと同じ方向を向く
場合、その部分で自乗誤差Ｊｉは生じず、逆距離ｐｉの
持つ自由度に吸収されることを説明した。したがって、
自乗誤差Ｊｉで移動物体を検出することはできないが、
逆距離ｐｉが静止環境では生じ得ない値を示した場合に
は、移動物体が原因であると考えることができる。ま
ず、式（２）で示したように、逆距離ｐｉは画像上の物
体のＺ座標値の逆数であるので負の値になることはな
い。したがって、ｐｉが負の値を示している領域は移動
物体によるものと判断できる。それ以外の値に対して
は、逆距離ｐｉは０または正のいかなる値をも取る可能
性があるので、一般には計算されたｐｉが正しく物体ま
での逆距離を示しているのか、あるいは移動物体の影響
を受けているのか判断することができない。しかしこの
場合でも、カメラの移動速度が制限されており、さらに
ある距離以上カメラに近い物体は存在しないと仮定でき
る場合、逆距離ｐｉはある程度以上大きな値を取り得な
い。これを次に説明する。まず、式（１）を変形して次
式を得る。 ｕｉ−ＢｉＲ＝ｐｉＡｉＴ （６） 両辺のベクトルの絶対値をとり、ｐｉについて解けば次
式になる。 ｐｉ＝｜ｕｉ−ＢｉＲ｜／｜ＡｉＴ｜ （７） 運動パラメータと逆距離を求める場合には、式（４）で
示したようにＴの大きさを１と仮定して解かれる。しか
し、実際の並進速度の大きさがｋであったときに、実際
の逆距離ｐ0 ｉはｐｉ／ｋになることが式（７）より分
かる。 ｋ ｐ0 ｉ＝ｐ （８） これより、ｋとｐ0 ｉのとり得る範囲が限定されていれ
ば、式（８）によりｐｉのとり得る値も限定される。た
とえば、並進速度が０〜１（ｍ／フレーム）、物体まで
の距離が１０〜∞（ｍ）とするとｐiは０．１以上の値
はとり得ない。したがって、ｐｉが０．１以上を示して
いる領域を移動物体領域と判断することができる。
【００１５】以上、移動物体検出のための条件をまとめ
ると次のようになる。 ｛ｐi ＜ｔl ｝ ＯＲ ｛ｐi ＞ｔu ｝ （９） ここで、ｔl ，ｔu はしきい値である。上述の例ではｔ
u は０．１、ｔl は０であるが、ｔl については誤差を
考慮して小さな負の値（たとえば−０．０４）とした方
が良い結果を得られる場合が多い。なお、並進速度と物
体までの距離の制限によっては、上記の不等式で示され
る領域でなく、さらに区分的な領域でもかまわない。ま
た、ここでは並進速度Ｔもオプティカルフローを解析し
て求めることを想定して説明したが、場合によっては速
度計などの出力により与えられることもある。この場合
にはＴの大きさが与えられるので、しきい値ｔu は物体
までの距離のみを条件に決定する。
ると次のようになる。 ｛ｐi ＜ｔl ｝ ＯＲ ｛ｐi ＞ｔu ｝ （９） ここで、ｔl ，ｔu はしきい値である。上述の例ではｔ
u は０．１、ｔl は０であるが、ｔl については誤差を
考慮して小さな負の値（たとえば−０．０４）とした方
が良い結果を得られる場合が多い。なお、並進速度と物
体までの距離の制限によっては、上記の不等式で示され
る領域でなく、さらに区分的な領域でもかまわない。ま
た、ここでは並進速度Ｔもオプティカルフローを解析し
て求めることを想定して説明したが、場合によっては速
度計などの出力により与えられることもある。この場合
にはＴの大きさが与えられるので、しきい値ｔu は物体
までの距離のみを条件に決定する。
【００１６】
【実施例】図１に本発明の実施例を示す。
【００１７】図１に示す移動物体検出装置は、静止環境
に対して相対運動をするカメラによって撮影された動画
像上での各点でのオプティカルフローを検出するオプテ
ィカルフロー検出装置２と、検出されたオプティカルフ
ローに対し、カメラの運動パラメータ（Ｔ，Ｒ）と逆距
離（ｐｉ）を計算するオプティカルフロー解析装置３
と、計算された逆距離が式（９）で示される範囲にある
部分を検出し、移動物体領域として出力する距離情報選
別装置６とを備えている。
に対して相対運動をするカメラによって撮影された動画
像上での各点でのオプティカルフローを検出するオプテ
ィカルフロー検出装置２と、検出されたオプティカルフ
ローに対し、カメラの運動パラメータ（Ｔ，Ｒ）と逆距
離（ｐｉ）を計算するオプティカルフロー解析装置３
と、計算された逆距離が式（９）で示される範囲にある
部分を検出し、移動物体領域として出力する距離情報選
別装置６とを備えている。
【００１８】移動するカメラからとられた動画像１はオ
プティカルフロー検出装置２に入力され、画像上の移動
ベクトル（オプティカルフロー）が計算される。この装
置に使われるアルゴリズムの例は、太田直哉，「信頼性
指標を持つ移動ベクトルの検出」，コンピュータビジョ
ン’９０，シンポジウム論文集，１９９０−８，ｐｐ．
２１−３０、に見ることができる。検出されたオプティ
カルフローはオプティカルフロー解析装置３に入力され
カメラの運動パラメータ４（Ｔ，Ｒ）と逆距離５（ｐ
ｉ）が計算される。ここで用いられる技術の例として、
「動画像解析方法」（特願平３−３０８６２３号明細
書）に示された技術を使用できる。逆距離５は距離情報
選別装置６に入力され、逆距離が式（９）で示される範
囲にある部分を検出し、移動物体領域７として出力す
る。
プティカルフロー検出装置２に入力され、画像上の移動
ベクトル（オプティカルフロー）が計算される。この装
置に使われるアルゴリズムの例は、太田直哉，「信頼性
指標を持つ移動ベクトルの検出」，コンピュータビジョ
ン’９０，シンポジウム論文集，１９９０−８，ｐｐ．
２１−３０、に見ることができる。検出されたオプティ
カルフローはオプティカルフロー解析装置３に入力され
カメラの運動パラメータ４（Ｔ，Ｒ）と逆距離５（ｐ
ｉ）が計算される。ここで用いられる技術の例として、
「動画像解析方法」（特願平３−３０８６２３号明細
書）に示された技術を使用できる。逆距離５は距離情報
選別装置６に入力され、逆距離が式（９）で示される範
囲にある部分を検出し、移動物体領域７として出力す
る。
【００１９】
【発明の効果】本発明により、カメラ自身が環境中を移
動する場合でも、他の移動物体の精度の良い検出が可能
となる。
動する場合でも、他の移動物体の精度の良い検出が可能
となる。
【図１】本発明の実施例の構成を示す図である。
【図２】撮像系の投影関係を示す図である。
１ 動画像 ２ オプティカルフロー検出装置 ３ オプティカルフロー解析装置 ４ カメラの運動パラメータ ５ 逆距離 ６ 距離情報選別装置 ７ 移動物体領域
Claims (4)
- 【請求項１】静止環境に対して相対運動をするカメラに
よって撮影された動画像上での各点での移動ベクトル
（オプティカルフロー）に対し、前記動画像に撮影され
ている物体は単一の剛体であるという仮定の基に理論的
に計算される移動ベクトルを当てはめることにより得ら
れる前記物体までの距離情報を使用し、前記距離の値が
特定の範囲内にある部分を移動物体として検出する移動
物体検出方法。 - 【請求項２】請求項１記載の移動物体検出方法におい
て、移動物体として判断する距離の値の範囲を負の区間
または所定の負の値以下の区間に設定する移動物体検出
方法。 - 【請求項３】請求項１記載の移動物体検出方法におい
て、移動物体として判断する距離の値の範囲を所定の正
の値以上の区間に設定する移動物体検出方法。 - 【請求項４】静止環境に対して相対運動をするカメラに
よって撮影された動画像上での各点での移動ベクトル
（オプティカルフロー）を検出するオプティカルフロー
検出装置と、 検出されたオプティカルフローに対し、カメラの運動パ
ラメータと逆距離を計算するオプティカルフロー解析装
置と、 計算された逆距離が特定の範囲にある部分を検出し、移
動物体領域として出力する距離情報選別装置と、を備え
る移動物体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5000457A JPH07113974B2 (ja) | 1993-01-06 | 1993-01-06 | 移動物体検出方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5000457A JPH07113974B2 (ja) | 1993-01-06 | 1993-01-06 | 移動物体検出方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06203163A true JPH06203163A (ja) | 1994-07-22 |
| JPH07113974B2 JPH07113974B2 (ja) | 1995-12-06 |
Family
ID=11474332
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5000457A Expired - Fee Related JPH07113974B2 (ja) | 1993-01-06 | 1993-01-06 | 移動物体検出方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07113974B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1997004428A1 (de) * | 1995-07-20 | 1997-02-06 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Interaktives überwachungssystem |
| US6384859B1 (en) | 1995-03-29 | 2002-05-07 | Sanyo Electric Co., Ltd. | Methods for creating an image for a three-dimensional display, for calculating depth information and for image processing using the depth information |
| JP2012074777A (ja) * | 2010-09-27 | 2012-04-12 | Kyocera Corp | 運転支援装置及び運転支援表示の表示方法 |
| JP2013149110A (ja) * | 2012-01-20 | 2013-08-01 | Renesas Electronics Corp | 移動量検出装置、移動体検出装置及び移動量検出方法 |
| JP5299513B2 (ja) * | 2009-08-12 | 2013-09-25 | 日本電気株式会社 | 障害物検知装置及び方法並びに障害物検知システム |
-
1993
- 1993-01-06 JP JP5000457A patent/JPH07113974B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (5)
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