JPH09102040A - エッジによる画像認識装置 - Google Patents
エッジによる画像認識装置Info
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- JPH09102040A JPH09102040A JP7260522A JP26052295A JPH09102040A JP H09102040 A JPH09102040 A JP H09102040A JP 7260522 A JP7260522 A JP 7260522A JP 26052295 A JP26052295 A JP 26052295A JP H09102040 A JPH09102040 A JP H09102040A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 現在の状態が物体「有」か、「無」かを直接
検知でき、更に、物体の特定を可能とする。 【解決手段】 認識対象物を撮影するカメラ入力部１
と、撮影画像を記憶するフレームメモリ２と、画像を処
理する区画を指示する区画指示部３と、画像のエッジを
抽出するエッジ検出処理部４と、標準の特徴データを複
数組み記憶するモデル記憶部５と、統計データを区画毎
に一時記憶するデータ記憶部６と、前記モデル記憶部５
から取り出した特徴データと、前記データ記憶部６から
取り出した統計データとを、前記区画指示部３で指示し
た相応の区画毎に両者が一致するか否かを判定する駐車
判定部７と、エッジデータの統計処理を行う統計処理部
８と、判定結果を表示する表示部９と、各部を制御する
制御部１０とでなる。
検知でき、更に、物体の特定を可能とする。 【解決手段】 認識対象物を撮影するカメラ入力部１
と、撮影画像を記憶するフレームメモリ２と、画像を処
理する区画を指示する区画指示部３と、画像のエッジを
抽出するエッジ検出処理部４と、標準の特徴データを複
数組み記憶するモデル記憶部５と、統計データを区画毎
に一時記憶するデータ記憶部６と、前記モデル記憶部５
から取り出した特徴データと、前記データ記憶部６から
取り出した統計データとを、前記区画指示部３で指示し
た相応の区画毎に両者が一致するか否かを判定する駐車
判定部７と、エッジデータの統計処理を行う統計処理部
８と、判定結果を表示する表示部９と、各部を制御する
制御部１０とでなる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は撮影画像からエッジデー
タを求めることにより物体の有無の判定を行うエッジに
よる画像認識装置に関する。
タを求めることにより物体の有無の判定を行うエッジに
よる画像認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像認識装置では、背景画像など
の基準画像と、評価すべき入力画像（評価画像）とを比
較する静的方法によるものと、評価すべき入力画像（評
価画像）と、直前のフレームの画像（基準画像）とを比
較する動的方法によるものとがある。
の基準画像と、評価すべき入力画像（評価画像）とを比
較する静的方法によるものと、評価すべき入力画像（評
価画像）と、直前のフレームの画像（基準画像）とを比
較する動的方法によるものとがある。
【０００３】比較方法は評価画像と、基準画像との差分
に基づくもの、或いは、それらの画像間の相互相関係数
に基づくもの等が知られている。
に基づくもの、或いは、それらの画像間の相互相関係数
に基づくもの等が知られている。
【０００４】ところで、上述の比較の方法は、物体
「有」状態と、物体「無」状態とで画像が大きな変化を
有する場合には、簡易でありかつ有効である。
「有」状態と、物体「無」状態とで画像が大きな変化を
有する場合には、簡易でありかつ有効である。
【０００５】しかし、その差が小さい場合には、ノイズ
レベルと同程度となるために判別が困難となる。また、
静的方法では基準画像とすべき背景画像等を予め用意し
ておく必要があり、理想的な背景画像、例えば、背景の
みで検出対象物が全く無い状態の画像など、を得ること
は画像認識装置の利用形態、例えば、駐車場の場合等、
によっては困難である。また、駐車場など、戸外での利
用では日照等による明るさの変化がある場合、さらに、
隣接領域の物体の影の影響がある場合などでは、誤判定
の確率が高くなり、利用範囲が限定される。更に、差分
等を利用する方法は、物体「有」状態と、物体「無」状
態との変化を検知するものであり、直接には現在が
「有」状態であるのか、或いは、「無」状態であるのか
を検知出来ないので、利用するときは上述の理想的な背
景画像等の基準画像が不可欠である。などの、実際に利
用する上の煩わしい問題があった。
レベルと同程度となるために判別が困難となる。また、
静的方法では基準画像とすべき背景画像等を予め用意し
ておく必要があり、理想的な背景画像、例えば、背景の
みで検出対象物が全く無い状態の画像など、を得ること
は画像認識装置の利用形態、例えば、駐車場の場合等、
によっては困難である。また、駐車場など、戸外での利
用では日照等による明るさの変化がある場合、さらに、
隣接領域の物体の影の影響がある場合などでは、誤判定
の確率が高くなり、利用範囲が限定される。更に、差分
等を利用する方法は、物体「有」状態と、物体「無」状
態との変化を検知するものであり、直接には現在が
「有」状態であるのか、或いは、「無」状態であるのか
を検知出来ないので、利用するときは上述の理想的な背
景画像等の基準画像が不可欠である。などの、実際に利
用する上の煩わしい問題があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】本発明は上記問題点に
鑑みなされたもので、簡易に利用できるとともに、現在
の物体「有」の状態、或いは、「無」の状態を直接検知
でき、更に、物体の特定が可能なエッジによる画像認識
装置を提供することを目的とする。
鑑みなされたもので、簡易に利用できるとともに、現在
の物体「有」の状態、或いは、「無」の状態を直接検知
でき、更に、物体の特定が可能なエッジによる画像認識
装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、認識対象物を撮影するカメラ入力部と、前記カメラ
入力部から供給された撮影画像を記憶するフレーム記憶
部と、画像を処理する区画領域を指示する区画指示部
と、前記フレーム記憶部から供給された画像の前記区画
領域毎のエッジを抽出するエッジ検出処理部と、前記区
画領域毎に認識対象物のエッジを得てさらに統計処理し
た基準の特徴データを記憶するモデル記憶部と、前記エ
ッジ検出処理部が供給したエッジデータ及び同エッジデ
ータに基づく統計データを一時記憶するデータ記憶部
と、前記モデル記憶部から取り出した特徴データに基づ
き、前記データ記憶部から取り出した相応区画領域の統
計データを判定する判定部と、エッジデータを統計処理
する統計処理部と、判定結果を表示する表示部と、各部
を制御する制御部とで構成した。
に、認識対象物を撮影するカメラ入力部と、前記カメラ
入力部から供給された撮影画像を記憶するフレーム記憶
部と、画像を処理する区画領域を指示する区画指示部
と、前記フレーム記憶部から供給された画像の前記区画
領域毎のエッジを抽出するエッジ検出処理部と、前記区
画領域毎に認識対象物のエッジを得てさらに統計処理し
た基準の特徴データを記憶するモデル記憶部と、前記エ
ッジ検出処理部が供給したエッジデータ及び同エッジデ
ータに基づく統計データを一時記憶するデータ記憶部
と、前記モデル記憶部から取り出した特徴データに基づ
き、前記データ記憶部から取り出した相応区画領域の統
計データを判定する判定部と、エッジデータを統計処理
する統計処理部と、判定結果を表示する表示部と、各部
を制御する制御部とで構成した。
【０００８】
【作用】以上のように構成したので、画像上の物体の
エッジは物体の形状、大きさ等を反映し、日照等の明る
さの影響は受け難い。区画内のエッジ強度の総和、平
均値等の統計量は、一般的に物体が存在する場合は大き
くなり、存在しない場合は小さくなり、物体の有無と関
係がある。区画内のエッジ強度の幾何学的な特徴に基
づき、物体の形状、大きさが認識できる。以上の原則に
基づき以下の認識を行う。例えば、上記統計処理部がエ
ッジ強度のＸ軸上のヒストグラム分布或いは、エッジ強
度のＹ軸上のヒストグラム分布を計算処理する場合、現
在の対象区画の物体を認識するために、同物体から得た
エッジ強度のＸ軸上のヒストグラム分布と、モデル記憶
部に記憶している相応の特徴データとを比較することに
より物体の認識を行う。また、特徴データのＡのＸ軸上
のヒストグラム分布と、物体から得たヒストグラム分布
とが所要の許容誤差以内で一致する場合、Ａの物体であ
ると認識（特定）できる。また、例えば、エッジ検出処
理部の処理を最適あてはめによるテンプレート型のオペ
レータを利用してエッジの方向を検出する場合、上記統
計処理部の統計処理は所要方向毎にヒストグラムを計算
し、同ヒストグラムの特徴に基づき物体の有無を認識で
きる。
エッジは物体の形状、大きさ等を反映し、日照等の明る
さの影響は受け難い。区画内のエッジ強度の総和、平
均値等の統計量は、一般的に物体が存在する場合は大き
くなり、存在しない場合は小さくなり、物体の有無と関
係がある。区画内のエッジ強度の幾何学的な特徴に基
づき、物体の形状、大きさが認識できる。以上の原則に
基づき以下の認識を行う。例えば、上記統計処理部がエ
ッジ強度のＸ軸上のヒストグラム分布或いは、エッジ強
度のＹ軸上のヒストグラム分布を計算処理する場合、現
在の対象区画の物体を認識するために、同物体から得た
エッジ強度のＸ軸上のヒストグラム分布と、モデル記憶
部に記憶している相応の特徴データとを比較することに
より物体の認識を行う。また、特徴データのＡのＸ軸上
のヒストグラム分布と、物体から得たヒストグラム分布
とが所要の許容誤差以内で一致する場合、Ａの物体であ
ると認識（特定）できる。また、例えば、エッジ検出処
理部の処理を最適あてはめによるテンプレート型のオペ
レータを利用してエッジの方向を検出する場合、上記統
計処理部の統計処理は所要方向毎にヒストグラムを計算
し、同ヒストグラムの特徴に基づき物体の有無を認識で
きる。
【０００９】
【実施例】以下、本発明によるエッジによる画像認識装
置について、図を用いて詳細に説明する。図１は本発明
によるエッジによる画像認識装置を駐車場に利用した実
施例ブロック図である。この図１を参照して、駐車場の
駐車区画に車が有るか否かの検出を行う例によって本発
明を説明する。１は認識対象物を撮影する、例えば、Ｃ
ＣＤ（Charge Coupled Device ）カメラ等で構成した、
カメラ入力部である。２は、前記カメラ入力部１から供
給された撮影画像を記憶するフレームメモリである。３
は画像を処理する区画領域を指示する、例えば、画面上
に表示されたカーソル等で区画の４隅の点位置を指示す
るポインティングデバイス等で構成した、区画指示部で
ある。４は、前記フレームメモリ２から供給された画像
のエッジを抽出するエッジ検出処理部である。５は区画
毎に認識対象物のエッジを得てさらに統計処理を行って
求めた標準の特徴データを複数組み記憶するモデル記憶
部である。
置について、図を用いて詳細に説明する。図１は本発明
によるエッジによる画像認識装置を駐車場に利用した実
施例ブロック図である。この図１を参照して、駐車場の
駐車区画に車が有るか否かの検出を行う例によって本発
明を説明する。１は認識対象物を撮影する、例えば、Ｃ
ＣＤ（Charge Coupled Device ）カメラ等で構成した、
カメラ入力部である。２は、前記カメラ入力部１から供
給された撮影画像を記憶するフレームメモリである。３
は画像を処理する区画領域を指示する、例えば、画面上
に表示されたカーソル等で区画の４隅の点位置を指示す
るポインティングデバイス等で構成した、区画指示部で
ある。４は、前記フレームメモリ２から供給された画像
のエッジを抽出するエッジ検出処理部である。５は区画
毎に認識対象物のエッジを得てさらに統計処理を行って
求めた標準の特徴データを複数組み記憶するモデル記憶
部である。
【００１０】６は、前記エッジ検出処理部４が供給した
エッジデータ及び同エッジデータに基づく統計データを
区画毎に一時記憶するデータ記憶部である。７は、前記
モデル記憶部５から取り出した基準の特徴データと、前
記データ記憶部６から取り出した統計データとを比較
し、前記区画指示部３で指示した相応の区画毎に両者が
一致するか不一致であるかにより車を判定する駐車判定
部である。８はエッジデータに基づき統計処理を行う統
計処理部である。９は判定結果を表示する表示部であ
る。１０は各部を制御する制御部である。
エッジデータ及び同エッジデータに基づく統計データを
区画毎に一時記憶するデータ記憶部である。７は、前記
モデル記憶部５から取り出した基準の特徴データと、前
記データ記憶部６から取り出した統計データとを比較
し、前記区画指示部３で指示した相応の区画毎に両者が
一致するか不一致であるかにより車を判定する駐車判定
部である。８はエッジデータに基づき統計処理を行う統
計処理部である。９は判定結果を表示する表示部であ
る。１０は各部を制御する制御部である。
【００１１】本発明によるエッジによる画像認識装置の
認識動作の概要を図１に従い説明する。先ず、カメラ入
力部１のＣＣＤカメラ等を所要の画角が得られるように
設置して駐車場を撮影する。撮影画像は一旦フレームメ
モリ２に記憶され、区画指示部３から指示された駐車区
画毎に、エッジ検出処理部４でエッジを検出する。一
方、モデル記憶部５には、予め、駐車する可能性の高い
車種毎に検出したエッジに基づき統計処理部８を経由し
て得た特徴データを基準データとして記憶させている。
データ記憶部６には、現在ＣＣＤカメラから入力した画
像のエッジ基づき統計処理部８を経由して得た統計デー
タを評価データとして記憶し、駐車判定部７では、前記
基準データと評価データとを比較して一致するか否か
を、所要の許容度の下に判定する。同判定結果は、例え
ば、駐車場全体をグラフィカルな分かり易い画像で空満
状態を表示部９に表示する。尚、駐車場の大きさなどに
よってはＣＣＤカメラ等は複数台であっても良くその場
合は、例えば、カメラ毎の画像を別々にフレームメモリ
２に記憶すれば良い。
認識動作の概要を図１に従い説明する。先ず、カメラ入
力部１のＣＣＤカメラ等を所要の画角が得られるように
設置して駐車場を撮影する。撮影画像は一旦フレームメ
モリ２に記憶され、区画指示部３から指示された駐車区
画毎に、エッジ検出処理部４でエッジを検出する。一
方、モデル記憶部５には、予め、駐車する可能性の高い
車種毎に検出したエッジに基づき統計処理部８を経由し
て得た特徴データを基準データとして記憶させている。
データ記憶部６には、現在ＣＣＤカメラから入力した画
像のエッジ基づき統計処理部８を経由して得た統計デー
タを評価データとして記憶し、駐車判定部７では、前記
基準データと評価データとを比較して一致するか否か
を、所要の許容度の下に判定する。同判定結果は、例え
ば、駐車場全体をグラフィカルな分かり易い画像で空満
状態を表示部９に表示する。尚、駐車場の大きさなどに
よってはＣＣＤカメラ等は複数台であっても良くその場
合は、例えば、カメラ毎の画像を別々にフレームメモリ
２に記憶すれば良い。
【００１２】本発明によるエッジによる画像認識装置の
認識動作の詳細を図２、図３に従い説明する。尚、図２
は本発明によるエッジによる画像認識装置の抽出した画
像エッジと、統計処理によるエッジのＸ軸方向とＹ軸方
向の投影分布を示す原理図である。先ず、図２では、真
上方向からのカメラによる乗用車の画像（イ）に、下記
のSobel オぺレータ（「コンピュータ画像処理入門」総
研出版 昭和60年版、P121、P122）を利用してエッジを
求める。同のSobel オぺレータの意味は注目画素のエッ
ジ強度をその周囲の画素の濃度値に上記マトリクスの係
数を掛けて足し合わせるということで、雑音に対して強
いエッジ検出ができる。例えば、上記Sobel のｙ方向オ
ぺレータを乗用車の画像図２（イ）に用いることによ
り、図２（ロ）に示したＹ軸上に所定間隔で並ぶ６本の
ｘ方向（水平方向）エッジが求まる。また、上記Sobel
のｘ方向オぺレータを乗用車の画像図２（イ）に用いる
ことにより、図２（ニ）に示したＸ軸上に所定間隔で並
ぶ６本のｙ方向（垂直方向）エッジが求まる。 更に、上述のｙ方向エッジを統計処理によりＹ軸上に投
影すると図２（ハ）に示したＹ軸方向の投影分布が求ま
る。また、上述のｘ方向エッジを統計処理によりＸ軸上
に投影すると図２（ホ）に示したＸ軸方向の投影分布が
求まる。
認識動作の詳細を図２、図３に従い説明する。尚、図２
は本発明によるエッジによる画像認識装置の抽出した画
像エッジと、統計処理によるエッジのＸ軸方向とＹ軸方
向の投影分布を示す原理図である。先ず、図２では、真
上方向からのカメラによる乗用車の画像（イ）に、下記
のSobel オぺレータ（「コンピュータ画像処理入門」総
研出版 昭和60年版、P121、P122）を利用してエッジを
求める。同のSobel オぺレータの意味は注目画素のエッ
ジ強度をその周囲の画素の濃度値に上記マトリクスの係
数を掛けて足し合わせるということで、雑音に対して強
いエッジ検出ができる。例えば、上記Sobel のｙ方向オ
ぺレータを乗用車の画像図２（イ）に用いることによ
り、図２（ロ）に示したＹ軸上に所定間隔で並ぶ６本の
ｘ方向（水平方向）エッジが求まる。また、上記Sobel
のｘ方向オぺレータを乗用車の画像図２（イ）に用いる
ことにより、図２（ニ）に示したＸ軸上に所定間隔で並
ぶ６本のｙ方向（垂直方向）エッジが求まる。 更に、上述のｙ方向エッジを統計処理によりＹ軸上に投
影すると図２（ハ）に示したＹ軸方向の投影分布が求ま
る。また、上述のｘ方向エッジを統計処理によりＸ軸上
に投影すると図２（ホ）に示したＸ軸方向の投影分布が
求まる。
【００１３】従って、予め、モデル記憶部５に基準の特
徴データとして、車種毎に、図２（ロ）乃至（ホ）の各
データを記憶させておくことにより、区画毎の画像に基
づく評価データと、前述の特徴データ（基準データ）と
を比較することにより、車種を特定（認識）できる。
徴データとして、車種毎に、図２（ロ）乃至（ホ）の各
データを記憶させておくことにより、区画毎の画像に基
づく評価データと、前述の特徴データ（基準データ）と
を比較することにより、車種を特定（認識）できる。
【００１４】図３は本発明によるエッジによる画像認識
装置の駐車区画に置ける認識動作の具体的な説明図であ
る。区画毎に行われる基本的な認識動作は、上述した通
りである。図３（イ）のＡ区画及びＣ区画には乗用車が
停車中であり、同Ｂ区画には人が立って居てる状態に付
いて説明する。Ａ区画の乗用車は上述した基本的な認識
動作で問題無く認識できる。Ｂ区画の人もエッジの本数
及び分布の状態等から車と明確に区別できる。更に、予
め、人の特徴データをモデル記憶部５に記憶させて有れ
ば、人の認識も可能である。また、Ｃ区画は区画領域を
左右の区画線を含んで設定した例であるが、ｘ方向エッ
ジの本数等幾何学的配置等から車種を特定（認識）でき
る。
装置の駐車区画に置ける認識動作の具体的な説明図であ
る。区画毎に行われる基本的な認識動作は、上述した通
りである。図３（イ）のＡ区画及びＣ区画には乗用車が
停車中であり、同Ｂ区画には人が立って居てる状態に付
いて説明する。Ａ区画の乗用車は上述した基本的な認識
動作で問題無く認識できる。Ｂ区画の人もエッジの本数
及び分布の状態等から車と明確に区別できる。更に、予
め、人の特徴データをモデル記憶部５に記憶させて有れ
ば、人の認識も可能である。また、Ｃ区画は区画領域を
左右の区画線を含んで設定した例であるが、ｘ方向エッ
ジの本数等幾何学的配置等から車種を特定（認識）でき
る。
【００１５】図４は本発明によるエッジによる画像認識
装置の他の実施例の駐車区画に置ける認識動作を示す原
理図である。カメラ入力部１（図１）のＣＣＤカメラ等
の写角が駐車区画に対しある角度で設定されているよう
な例で述べる。区画領域を画面のＸ方向、Ｙ方向に沿っ
て定め、例えば、駐車区画の縦方向をＬ方向とし、横方
向をＭ方向と設定する。この場合、エッジは主としてＬ
方向と、Ｍ方向になる。例えば、Kirschのオペレータ
（前述の「コンピュータ画像処理入門」総研出版昭和60
年版、P122）等を利用して最適あてはめによりエッジを
求める。上述のKirschのオペレータはＭ０〜Ｍ７で表さ
れたエッジのモデル（加重マトリクス）を画像中の３×
３領域にそれぞれ掛け合わせ、最も高い値を出力するモ
デルを選ぶ。そして、その出力の最大値を中央の画素に
おけるエッジの強さとし、最大値を与えるエッジのモデ
ルが示す方向をエッジの方向とする。Kirschのオペレー
タ等を利用して、図４（イ）の空車状態を処理すると、
Ｌ方向には区画が左右の線を含んでいるので、相応のエ
ッジ強度があり統計処理の結果、図４（ハ）に示すよう
にヒストグラムで量Ａとなり、Ｍ方向には区画が線を殆
ど含んでいないので、エッジ強度は小さく統計処理の結
果、図４（ハ）に示すようにヒストグラムで量Ｂとな
る。図４（ロ）の駐車状態を処理すると、Ｌ方向及びＭ
方向ともに、車のエッジ強度が加算され、統計処理の結
果、図４（ニ）に示すようにＬ方向のヒストグラムは量
Ｃとなり、Ｍ方向のヒストグラムは量Ｄとなる。
装置の他の実施例の駐車区画に置ける認識動作を示す原
理図である。カメラ入力部１（図１）のＣＣＤカメラ等
の写角が駐車区画に対しある角度で設定されているよう
な例で述べる。区画領域を画面のＸ方向、Ｙ方向に沿っ
て定め、例えば、駐車区画の縦方向をＬ方向とし、横方
向をＭ方向と設定する。この場合、エッジは主としてＬ
方向と、Ｍ方向になる。例えば、Kirschのオペレータ
（前述の「コンピュータ画像処理入門」総研出版昭和60
年版、P122）等を利用して最適あてはめによりエッジを
求める。上述のKirschのオペレータはＭ０〜Ｍ７で表さ
れたエッジのモデル（加重マトリクス）を画像中の３×
３領域にそれぞれ掛け合わせ、最も高い値を出力するモ
デルを選ぶ。そして、その出力の最大値を中央の画素に
おけるエッジの強さとし、最大値を与えるエッジのモデ
ルが示す方向をエッジの方向とする。Kirschのオペレー
タ等を利用して、図４（イ）の空車状態を処理すると、
Ｌ方向には区画が左右の線を含んでいるので、相応のエ
ッジ強度があり統計処理の結果、図４（ハ）に示すよう
にヒストグラムで量Ａとなり、Ｍ方向には区画が線を殆
ど含んでいないので、エッジ強度は小さく統計処理の結
果、図４（ハ）に示すようにヒストグラムで量Ｂとな
る。図４（ロ）の駐車状態を処理すると、Ｌ方向及びＭ
方向ともに、車のエッジ強度が加算され、統計処理の結
果、図４（ニ）に示すようにＬ方向のヒストグラムは量
Ｃとなり、Ｍ方向のヒストグラムは量Ｄとなる。
【００１６】従って、基準データとして空車状態のヒス
トグラム図４（ハ）を記憶させておくことにより、評価
データとして図４（ハ）が入力された場合は、差分がほ
ぼ０となり、空車状態を判定できる。また、評価データ
として図４（ニ）にが入力された場合は、差分（Ｃ−
Ａ，Ｄ−Ｂ）が相応の値となるので、駐車状態を判定で
きる。
トグラム図４（ハ）を記憶させておくことにより、評価
データとして図４（ハ）が入力された場合は、差分がほ
ぼ０となり、空車状態を判定できる。また、評価データ
として図４（ニ）にが入力された場合は、差分（Ｃ−
Ａ，Ｄ−Ｂ）が相応の値となるので、駐車状態を判定で
きる。
【００１７】また、区画内のエッジ強度の総和、平均値
等の統計量を求め、駐車の有無を判別するようにしても
良い。
等の統計量を求め、駐車の有無を判別するようにしても
良い。
【００１８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明は簡易に利
用できるとともに、現在の物体「有」の状態、或いは、
「無」の状態を直接検知でき、更に、物体の特定が可能
なエッジによる画像認識装置を提供する。従って、従来
問題が多い駐車場など、戸外で簡易に利用出来るので、
利用範囲が拡大されるメリットがある。また、駐車場等
の利用方法では、車種等の判別も可能である。
用できるとともに、現在の物体「有」の状態、或いは、
「無」の状態を直接検知でき、更に、物体の特定が可能
なエッジによる画像認識装置を提供する。従って、従来
問題が多い駐車場など、戸外で簡易に利用出来るので、
利用範囲が拡大されるメリットがある。また、駐車場等
の利用方法では、車種等の判別も可能である。
【図１】本発明によるエッジによる画像認識装置を駐車
場に利用した実施例ブロック図である。
場に利用した実施例ブロック図である。
【図２】本発明によるエッジによる画像認識装置の抽出
した画像エッジと、統計処理によるエッジのＸ軸方向と
Ｙ軸方向の投影分布を示す原理図である。
した画像エッジと、統計処理によるエッジのＸ軸方向と
Ｙ軸方向の投影分布を示す原理図である。
【図３】本発明によるエッジによる画像認識装置の駐車
区画に置ける認識動作の具体的な説明図である。
区画に置ける認識動作の具体的な説明図である。
【図４】本発明によるエッジによる画像認識装置の他の
実施例の駐車区画に置ける認識動作を示す原理図であ
る。
実施例の駐車区画に置ける認識動作を示す原理図であ
る。
１ カメラ入力部 ２ フレームメモリ ３ 区画指示部 ４ エッジ検出処理部 ５ モデル記憶部 ６ データ記憶部 ７ 駐車判定部 ８ 統計処理部 ９ 表示部 １０ 制御部
Claims (7)
- 【請求項１】 認識対象物を撮影するカメラ入力部と、
前記カメラ入力部から供給された撮影画像を記憶するフ
レーム記憶部と、画像を処理する区画領域を指示する区
画指示部と、前記フレーム記憶部から供給された画像の
前記区画領域毎のエッジを抽出するエッジ検出処理部
と、前記区画領域毎に認識対象物のエッジを得てさらに
統計処理した基準の特徴データを記憶するモデル記憶部
と、前記エッジ検出処理部が供給したエッジデータ及び
同エッジデータに基づく統計データを一時記憶するデー
タ記憶部と、前記モデル記憶部から取り出した特徴デー
タに基づき、前記データ記憶部から取り出した相応区画
領域の統計データを判定する判定部と、エッジデータを
統計処理する統計処理部と、判定結果を表示する表示部
と、各部を制御する制御部とで構成したエッジによる画
像認識装置。 - 【請求項２】 上記エッジ検出処理部の処理をエッジ検
出オペレータを利用してエッジ強度を演算するようにし
た請求項１記載のエッジによる画像認識装置。 - 【請求項３】 上記エッジ検出オペレータをSobel オペ
レータとする請求項２記載のエッジによる画像認識装
置。 - 【請求項４】 上記統計処理部の統計処理をエッジ強度
のＸ軸上のヒストグラム分布或いは、エッジ強度のＹ軸
上のヒストグラム分布を求める計算処理とする請求項１
記載のエッジによる画像認識装置。 - 【請求項５】 上記エッジ検出処理部の処理を最適あて
はめによるテンプレート型のオペレータを利用してエッ
ジの方向を検出する処理とした請求項１記載のエッジに
よる画像認識装置。 - 【請求項６】 上記統計処理部の統計処理をエッジの方
向分布を演算するようにした請求項５記載のエッジによ
る画像認識装置。 - 【請求項７】 上記テンプレート型のオペレータをKirs
chオペレータとする請求項５記載のエッジによる画像認
識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7260522A JPH09102040A (ja) | 1995-10-06 | 1995-10-06 | エッジによる画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7260522A JPH09102040A (ja) | 1995-10-06 | 1995-10-06 | エッジによる画像認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09102040A true JPH09102040A (ja) | 1997-04-15 |
Family
ID=17349144
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7260522A Pending JPH09102040A (ja) | 1995-10-06 | 1995-10-06 | エッジによる画像認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09102040A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001202596A (ja) * | 2000-01-18 | 2001-07-27 | Sumitomo Densetsu Corp | 駐車検出装置 |
| JP2007504551A (ja) * | 2003-09-03 | 2007-03-01 | ストラテック システムズ リミテッド | 駐車場において車両の位置を特定し、認識し、および追跡するための装置および方法 |
| CN105730338A (zh) * | 2014-12-26 | 2016-07-06 | 爱信精机株式会社 | 停车辅助装置 |
| CN114664096A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-06-24 | 北京四象网讯科技有限公司 | 停车场的监控视频处理方法及装置 |
-
1995
- 1995-10-06 JP JP7260522A patent/JPH09102040A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001202596A (ja) * | 2000-01-18 | 2001-07-27 | Sumitomo Densetsu Corp | 駐車検出装置 |
| JP2007504551A (ja) * | 2003-09-03 | 2007-03-01 | ストラテック システムズ リミテッド | 駐車場において車両の位置を特定し、認識し、および追跡するための装置および方法 |
| CN105730338A (zh) * | 2014-12-26 | 2016-07-06 | 爱信精机株式会社 | 停车辅助装置 |
| CN114664096A (zh) * | 2022-03-24 | 2022-06-24 | 北京四象网讯科技有限公司 | 停车场的监控视频处理方法及装置 |
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