JPH09114987A - Moving object detector - Google Patents

Moving object detector

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JPH09114987A
JPH09114987A JP7265085A JP26508595A JPH09114987A JP H09114987 A JPH09114987 A JP H09114987A JP 7265085 A JP7265085 A JP 7265085A JP 26508595 A JP26508595 A JP 26508595A JP H09114987 A JPH09114987 A JP H09114987A
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moving object
camera
moving
image
distance
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Toshihiko Suzuki
敏彦 鈴木
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To recognize the moving direction and shape of a moving object while using a moving vector (optical flow) provided from the image of the moving object. SOLUTION: The moving object is photographed by a camera 10 and supplied to an ECU 12. A DSP 12d calculates the moving vector for every small area in the provided image and stores it in a RAM 12f. Based on a prescribed value Z1 concerning the distance from the camera 10 set to one of small areas, a CPU 12e calculates an estimated value Za concerning the distance from the camera 10 provided for the other small area in the same plane. Based on the prescribed value Z1 and an estimated value Za, the inclining angles of planes consisting of the moving object to the camera 10 are calculated and the planes having the different inclining angles are mutually coupled so that the shape of the moving object can be constituted.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は移動物体検出装置、
特に画像から得られた移動ベクトル(オプティカルフロ
ー)を用いて移動物体を検出する装置に関する。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a moving object detection device,
In particular, the present invention relates to a device that detects a moving object using a movement vector (optical flow) obtained from an image.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来より、異なる時刻に得られた画像か
ら移動ベクトル(オプティカルフロー:以下単にOPF
と称する)から移動物体を抽出する手法が提案されてい
る。例えば、特開平5−233813号公報には、移動
するカメラで得られた動画像からOPFを算出し、その
OPFの信頼性を示す情報を用いてカメラの移動及び移
動物体を検出する方法が開示されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, a motion vector (optical flow: hereinafter simply referred to as OPF) from images obtained at different times.
The method of extracting a moving object has been proposed. For example, Japanese Laid-Open Patent Publication No. 5-233813 discloses a method of calculating an OPF from a moving image obtained by a moving camera and detecting the movement of the camera and a moving object using information indicating the reliability of the OPF. Has been done.

【0003】しかし、この方法では移動物体を抽出する
際に基準となるカメラの移動パラメータが高精度に検出
できることを前提としており、現実の環境下では必ずし
もこの前提が成立しない場合がある。
However, this method is premised on the fact that the movement parameters of the camera, which is the reference when extracting a moving object, can be detected with high accuracy, and this premise may not always hold in an actual environment.

【0004】そこで、本願出願人は先に特願平7−11
8564号にて、近接する複数のOPF群からなる小領
域を形成し、OPF群の始点と成分が小領域間で所定の
関係を満たし類似すると判定された場合に、これら小領
域をグルーピングして移動物体の面を抽出する方法を提
案した。これによれば、カメラの移動状態によらず、画
像から得られたOPFから移動物体を簡易にかつ確実に
抽出することができる。
Therefore, the applicant of the present application has previously filed Japanese Patent Application No. 7-11.
In 8564, when a small region composed of a plurality of adjacent OPF groups is formed and it is determined that the start point and the component of the OPF group satisfy a predetermined relationship between the small regions and are similar, these small regions are grouped. A method of extracting the surface of a moving object is proposed. According to this, a moving object can be easily and surely extracted from the OPF obtained from the image regardless of the moving state of the camera.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法においては、移動物体の面をカメラ光軸に対して垂直
な平面と仮定しているため、移動物体の面抽出及びその
面が接近しているか離れているかを検出できるにとどま
り、抽出した面がカメラに対してどのような方向にある
のか、つまりカメラの光軸に対して移動物体の面がどの
程度傾いているかを知ることができない問題があった。
However, in this method, the surface of the moving object is assumed to be a plane perpendicular to the optical axis of the camera. There is a problem that it is not possible to know how far the extracted surface is with respect to the camera, that is, how much the surface of the moving object is tilted with respect to the optical axis of the camera, only by being able to detect the distance. there were.

【0006】本発明は上記従来技術の有する課題に鑑み
なされたものであり、その目的は、移動物体を構成する
面のカメラなどの撮像手段に対する傾き角をも検出で
き、さらに移動物体の3次元形状も特定できる移動物体
検出装置を提供することにある。
The present invention has been made in view of the above-mentioned problems of the prior art, and an object thereof is to detect the tilt angle of a surface constituting a moving object with respect to an image pickup means such as a camera, and further to detect the three-dimensional shape of the moving object. An object is to provide a moving object detection device whose shape can be specified.

【0007】[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、第1の発明は、対象物を撮影する撮像手段と、得ら
れた画像の小領域毎に移動ベクトルを算出し、各移動ベ
クトルの類似性に基づいて前記小領域をグルーピングす
ることにより対象物を構成する面を検出する面検出手段
とを有する移動物体検出装置において、グルーピングさ
れた前記小領域の一つに対して設定される前記撮像手段
からの距離に関する所定値Z1 に基づき、同一グループ
内の他の小領域が有する前記撮像手段からの距離に関す
る推定値Za を算出する距離演算手段と、前記所定値Z
1 及び推定値Za に基づき、前記対象物を構成する面の
前記撮像手段に対する傾き角を算出する角度演算手段と
を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, a first aspect of the present invention is to provide an image pickup means for photographing an object and a movement vector for each small area of the obtained image, and to calculate each movement vector. In a moving object detection device having a surface detection unit that detects a surface forming an object by grouping the small areas based on the similarity of the above, the moving object detection apparatus is set for one of the grouped small areas. Distance calculation means for calculating an estimated value Za concerning the distance from the image pickup means which is included in another small area in the same group based on the predetermined value Z1 regarding the distance from the image pickup means, and the predetermined value Z
Angle calculation means for calculating the tilt angle of the surface forming the object with respect to the imaging means based on 1 and the estimated value Za.

【0008】また、上記目的を達成するために、第2の
発明は、第1の発明において、さらに前記傾き角が算出
された複数の面から対象物の3次元形状を特定する形状
特定手段を有することを特徴とする。
Further, in order to achieve the above object, the second invention is the first invention, further comprising shape specifying means for specifying a three-dimensional shape of the object from a plurality of surfaces for which the tilt angles are calculated. It is characterized by having.

【0009】なお、本発明における傾き角算出の基本原
理は、以下の実施形態を参照することにより明らかとな
ろう。
The basic principle of tilt angle calculation in the present invention will be apparent by referring to the following embodiments.

【0010】[0010]

【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0011】図1には本実施形態の構成ブロック図が示
されている。車両周囲環境を撮影する撮像手段としてカ
メラ10(焦点距離fとする)が設けられ、得られた画
像は電子制御装置ECU12に供給される。カメラ10
の設置位置は車両のフロント側部あるいはドアミラーな
どが考えられる。ECU12は、A/D変換器12a、
VRAM12b、12c、デジタル信号処理回路DSP
12d、CPU12e、RAM12f、ROM12g、
及びI/O12hを含んで構成される。A/D変換器1
2aはカメラ10からのアナログ画像信号を順次デジタ
ル信号に変換し、VRAM12bまたは12cに出力し
て格納する。VRAM12b、12cには、それぞれ異
なる時刻で撮影された画像信号が格納され、デジタル信
号処理回路DSP12dにて差分演算によりOPFが算
出されてRAM12fに格納される。そして、距離演算
手段及び角度演算手段としてのCPU12eが、算出さ
れたOPFを用いて後述する所定の演算処理を行い、移
動物体を構成する面のカメラ10に対する傾き角を算出
する。さらに、CPU12eは、形状特定手段として移
動物体の3次元形状を認識し、移動物体が車両か否かを
判定する。判定結果はI/O12hを介して警報装置1
4に出力される。
FIG. 1 shows a block diagram of the configuration of this embodiment. A camera 10 (designated as a focal length f) is provided as an imaging unit that captures an environment around the vehicle, and the obtained image is supplied to the electronic control unit ECU 12. Camera 10
The installation position may be the front side of the vehicle or the door mirror. The ECU 12 includes an A / D converter 12a,
VRAM 12b, 12c, digital signal processing circuit DSP
12d, CPU 12e, RAM 12f, ROM 12g,
And I / O 12h. A / D converter 1
2a sequentially converts the analog image signal from the camera 10 into a digital signal and outputs it to the VRAM 12b or 12c for storage. Image signals captured at different times are stored in the VRAMs 12b and 12c, and the OPF is calculated by the difference calculation in the digital signal processing circuit DSP12d and stored in the RAM 12f. Then, the CPU 12e as the distance calculation means and the angle calculation means performs a predetermined calculation process described later using the calculated OPF to calculate the tilt angle of the surface forming the moving object with respect to the camera 10. Further, the CPU 12e recognizes the three-dimensional shape of the moving object as a shape specifying unit and determines whether the moving object is a vehicle. The determination result is the alarm device 1 via the I / O 12h.
4 is output.

【0012】図2には本実施形態における処理フローチ
ャートが示されている。まず、VRAM12b及び12
cに格納された異なる時刻の画像(これを第1画像と第
2画像とする)からOPFを算出する(S101)。こ
の算出は、特願平7−118564号と同様に、第1画
像において予め設定されたウインドウが第2画像におい
てどの位置に移動したかを相関法(ブロックマッチン
グ)により最も相関の高い位置で判断することにより算
出する。なお、輝度コントラスト変化の小さいウインド
ウにおいては相関がうまくとれない場合があるが、その
ような信頼性の低いOPFは相関値の変化度合いなどの
しきい値パラメータで除去するのが好適である。
FIG. 2 shows a processing flowchart in this embodiment. First, the VRAMs 12b and 12
OPF is calculated from the images of different times stored in c (the first image and the second image) (S101). In this calculation, as in Japanese Patent Application No. 7-118564, the position where the preset window in the first image moves in the second image is determined by the correlation method (block matching) at the position with the highest correlation. It is calculated by It should be noted that although there is a case where the correlation cannot be obtained well in the window in which the change in the brightness contrast is small, it is preferable to remove such an OPF having low reliability by using a threshold parameter such as the degree of change in the correlation value.

【0013】OPFを算出した後、移動体の境界領域の
比較的高信頼性を有するOPF群からなる小領域の垂直
平面の移動ベクトルとその面の傾き角を算出する(S1
02)。この処理が本実施形態の中核をなす処理であ
り、以下この処理を詳述する。
After the OPF is calculated, the movement vector of the vertical plane of the small area including the OPF group having relatively high reliability of the boundary area of the moving body and the inclination angle of the surface are calculated (S1).
02). This processing is the core processing of this embodiment, and this processing will be described in detail below.

【0014】図3には本実施形態で用いられる観測座標
系が示されている。カメラ10の設置位置を原点として
X軸、Y軸、Z軸が固定される。カメラ10の光軸はZ
軸に一致している。また、X−Z平面は路面に対して平
行であるとする。対象物の一点P(X,Y,Z)の2次
元画像上の投影点をp(x,y)とする。画像面はX−
Y平面に平行でZ=fである。一点P(X,Y,Z)が
運動ベクトル(U,V,W)で並進運動している場合
の、投影点pの運動ベクトル、すなわちOPFをt
(u,v)とする。なお、点Pが回転運動している場合
でも、この回転運動ベクトルは移動物体の抽出にとって
重要ではないので、本実施形態では無視する。
FIG. 3 shows an observation coordinate system used in this embodiment. The X-axis, Y-axis, and Z-axis are fixed with the installation position of the camera 10 as the origin. The optical axis of the camera 10 is Z
It matches the axis. Further, it is assumed that the XZ plane is parallel to the road surface. The projection point of one point P (X, Y, Z) of the object on the two-dimensional image is defined as p (x, y). Image side is X-
It is parallel to the Y plane and Z = f. When the point P (X, Y, Z) is translated by the motion vector (U, V, W), the motion vector of the projection point p, that is, OPF is t.
(U, v). It should be noted that even if the point P is rotating, this rotating motion vector is not important for extracting a moving object and is ignored in this embodiment.

【0015】カメラ10から見た場合、接近物(あるい
は遠ざかる物)に起因するOPFは必ず一点を中心とし
て放射状のベクトルになるので、
When viewed from the camera 10, the OPF caused by an approaching object (or an object moving away) is always a radial vector centered on one point,

【数1】 u=f・U/Z−x・W/Z v=f・V/Z−y・W/Z ・・・(1) の関係にある。なお、この式(1)は特願平7−118
564号の(数5)及び(数6)と等価である。この式
(1)は距離に関するパラメータ(以下深度パラメータ
と称する)Zに関して非線形である。従って、両辺にZ
を乗じ、かつ、Zとして所定の値Z1 (例えばZ1 =
1)を設定すると、以下のように線形方程式となる。
[Expression 1] u = f · U / Z−x · W / Z v = f · V / Z−y · W / Z (1) The formula (1) is expressed in Japanese Patent Application No. 7-118.
It is equivalent to (Equation 5) and (Equation 6) of No. 564. This equation (1) is non-linear with respect to a parameter (hereinafter referred to as depth parameter) Z related to distance. Therefore, Z on both sides
And a predetermined value Z1 as Z (for example, Z1 =
Setting 1) gives a linear equation as follows.

【0016】[0016]

【数2】 U−x/f・W=Z1・u V−y/f・W=Z1・v ・・・(2) ここで、図4に示すように、移動物体が車両であり、車
両を構成する一つの移動垂直平面内(車両を4つの垂直
面から構成される固体と仮定する)に位置する小領域内
の4つのOPFを考える。これらの4つのOPFの内の
2つのOPFが同一垂直線上にあってZパラメータは未
知のZa であり、残りの2つのOPFは同一垂直線上に
あってZパラメータは既知のZ1 であるとする。これら
4つのOPFについて上記の(2)式を適用すると、未
知のパラメータU,V,W,Zaに関して冗長な線形の
方程式が得られる。
## EQU00002 ## U−x / f · W = Z1 · u V−y / f · W = Z1 · v (2) Here, as shown in FIG. 4, the moving object is a vehicle, and Consider the four OPFs in a small area located in one moving vertical plane (constituting the vehicle as a solid consisting of four vertical planes) that composes. It is assumed that two of these four OPFs are on the same vertical line and the Z parameter is unknown Za, and the remaining two OPFs are on the same vertical line and the Z parameter is known Z1. By applying the above equation (2) to these four OPFs, a redundant linear equation is obtained with respect to unknown parameters U, V, W and Za.

【0017】[0017]

【数3】 Ω・a=Ψ ・・・(3) ここで、Ω · a = Ψ (3) where

【数4】 (Equation 4)

【数5】 (Equation 5)

【数6】 である。このように、行列ΩとベクトルΨは既知パラメ
ータあるいは計測された値を成分に持つ。実際には、行
列ΩとベクトルΨの成分には計測誤差が含まれているの
で、ベクトルaの評価は最小2乗法により行う必要があ
る。
(Equation 6) It is. In this way, the matrix Ω and the vector Ψ have known parameters or measured values as components. Actually, since the matrix Ω and the component of the vector Ψ include a measurement error, it is necessary to evaluate the vector a by the least square method.

【0018】[0018]

【数7】 A=inv[ tΩ・Ω] ・Ω・Ψ ・・・(7) ここで、Aはaの評価値であり、inv[ tΩ・Ω] は
行列tΩ・Ωの逆行列であり、tΩはΩの転置行列であ
る。これにより、運動ベクトルT(U,V,W)及び任
意の深度パラメータZa が得られることになる。
## EQU00007 ## A = inv [t.OMEGA..OMEGA.]. OMEGA..psi. (7) where A is the evaluation value of a, and inv [t.OMEGA..OMEGA.] Is the inverse matrix of the matrix t.OMEGA..OMEGA. , TΩ is a transposed matrix of Ω. As a result, the motion vector T (U, V, W) and the arbitrary depth parameter Za can be obtained.

【0019】また、図4において、移動垂直平面のX−
Z面への正射影の直線の傾き角Dは、
Further, in FIG. 4, X- of the moving vertical plane is used.
The inclination angle D of the straight line of the orthogonal projection on the Z plane is

【数8】 D=arctan[ (Za ーZ1 )/(Xa −X1 )] ・・・(8) で与えられる。一方、点P(X,Y,Z)と点p(x,
y)との間には、
## EQU8 ## D = arctan [(Za-Z1) / (Xa-X1)] (8) On the other hand, the point P (X, Y, Z) and the point p (x,
between y),

【数9】 x=−f・X/Z y=−f・Y/Z ・・・(9) の関係があるから、結局、傾き角Dは、(8)式と
(9)式より、
Since there is a relation of x = −f · X / Z y = −f · Y / Z (9), the tilt angle D is eventually calculated from the equations (8) and (9).

【数10】 D=arctan[ f(Za −Z1 )/(X2 ・Z1 −X1 ・Za )] ・・ ・(10) となる。これにより、評価値Za 、所定値Z1 、計測値
X1 、X2 より移動垂直平面のZ軸に対する傾きが得ら
れることになる。なお、運動パラメータ(U,V,W)
の比と垂直平面の方向Dは深度パラメータの設定値Z1
の値自身に影響されないことは明らかである。また、本
実施形態では小領域内の4つのOPFについて計算した
が、これに限定されるものではないことも言うまでもな
い。
## EQU10 ## D = arctan [f (Za-Z1) / (X2.Z1-X1.Za)] ... (10) As a result, the inclination of the moving vertical plane with respect to the Z axis can be obtained from the evaluation value Za, the predetermined value Z1, and the measured values X1 and X2. In addition, motion parameters (U, V, W)
Ratio of the vertical plane and the direction D of the vertical plane are set value Z1 of the depth parameter.
It is clear that the value of is not affected by itself. Further, in the present embodiment, the calculation is performed for four OPFs in the small area, but it goes without saying that the calculation is not limited to this.

【0020】以上のようにして小領域の運動ベクトル
(U,V,W)と傾き角Dが算出され、S102の処理
が終了する。この処理を各小領域に対して実行し、全て
の小領域について運動ベクトルと傾き角を算出すると、
同じ運動ベクトル比と傾きを有する小領域群を抽出し、
これらをグルーピングして平面を再構成する(S10
3)。車両を構成する4つの垂直平面のそれぞれの面内
の小領域は、互いに同一の運動ベクトル比と同一の傾き
角を有するはずであるから、このグルーピング処理によ
り、車両を構成するであろう垂直平面を確実に抽出でき
ることになる。
As described above, the motion vector (U, V, W) of the small area and the tilt angle D are calculated, and the process of S102 ends. When this process is executed for each small area and the motion vector and tilt angle are calculated for all small areas,
Extract a small area group with the same motion vector ratio and slope,
These are grouped to reconstruct a plane (S10).
3). Since the small areas in each of the four vertical planes that form the vehicle should have the same motion vector ratio and the same tilt angle, the vertical planes that will form the vehicle by this grouping process. Can be reliably extracted.

【0021】垂直平面を抽出した後、これらの垂直平面
が確かに車両を構成するか否かを確認する。すなわち、
抽出した平面が互いに隣接し、かつ平面間のなす角度が
ほぼ直角であるか否かを判定し、条件を満たす平面を組
み合わせて移動物体としての車両を構成する(S10
4)。このようにして、移動物体の3次元形状(本実施
形態では車両)を把握することができる。移動物体の形
状を認識した後、画面上の位置から認識車両までの距離
を推測し、実際の速度を算出する(S105)。
After extracting the vertical planes, it is ascertained whether these vertical planes do indeed constitute the vehicle. That is,
It is determined whether or not the extracted planes are adjacent to each other and the angle between the planes is substantially right, and the planes that satisfy the conditions are combined to configure a vehicle as a moving object (S10).
4). In this way, the three-dimensional shape of the moving object (vehicle in this embodiment) can be grasped. After recognizing the shape of the moving object, the distance from the position on the screen to the recognized vehicle is estimated and the actual speed is calculated (S105).

【0022】なお、本実施形態では移動物体としての車
両を4つの垂直面から構成されると仮定したが、他のモ
デルを適用できることは言うまでもない。但し、この4
面固体モデルには、車両の境界周辺の数個のOPFから
移動体の運動ベクトルが得られる利点があり、抽出され
た垂直平面で構成される3次元形状とそのサイズから、
移動体が車両か否かを容易に判断することができる利点
もある。
In this embodiment, the vehicle as a moving object is assumed to be composed of four vertical planes, but it goes without saying that other models can be applied. However, this 4
The surface solid model has an advantage that the motion vector of the moving body can be obtained from several OPFs around the boundary of the vehicle. From the three-dimensional shape composed of the extracted vertical plane and its size,
There is also an advantage that it can be easily determined whether or not the moving body is a vehicle.

【0023】[0023]

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
移動物体の移動方向を検出でき、さらに移動物体の3次
元形状を認識することができる。
As described above, according to the present invention,
The moving direction of the moving object can be detected, and the three-dimensional shape of the moving object can be recognized.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明の実施形態の構成ブロック図である。FIG. 1 is a configuration block diagram of an embodiment of the present invention.

【図2】 同実施形態の処理フローチャートである。FIG. 2 is a processing flowchart of the embodiment.

【図3】 同実施形態の観測系説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram of an observation system of the same embodiment.

【図4】 同実施形態の移動垂直平面及び画像面のOP
F説明図である。
[Fig. 4] OP of the moving vertical plane and image plane of the same embodiment
F is an explanatory diagram.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10 カメラ、12 ECU、14 警報装置。 10 camera, 12 ECU, 14 alarm device.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 対象物を撮影する撮像手段と、 得られた画像の小領域毎に移動ベクトルを算出し、各移
動ベクトルの類似性に基づいて前記小領域をグルーピン
グすることにより対象物を構成する面を検出する面検出
手段と、 を有する移動物体検出装置において、 グルーピングされた前記小領域の一つに対して設定され
る前記撮像手段からの距離に関する所定値Z1 に基づ
き、同一グループ内の他の小領域が有する前記撮像手段
からの距離に関する推定値Za を算出する距離演算手段
と、 前記所定値Z1 及び推定値Za に基づき、前記対象物を
構成する面の前記撮像手段に対する傾き角を算出する角
度演算手段と、 を備えることを特徴とする移動物体検出装置。
1. An image pickup means for photographing an object, a movement vector is calculated for each small area of the obtained image, and the object is configured by grouping the small areas based on the similarity of each movement vector. In a moving object detecting device having a surface detecting means for detecting a surface to be moved, in a same group based on a predetermined value Z1 related to a distance from the image pickup means set for one of the grouped small areas. Based on the distance calculation means for calculating an estimated value Za relating to the distance from the image pickup means included in another small area, and the tilt angle of the surface constituting the object with respect to the image pickup means, based on the predetermined value Z1 and the estimated value Za. A moving object detecting device comprising: an angle calculating unit for calculating.
【請求項2】 請求項1記載の移動物体検出装置におい
て、さらに、 前記傾き角が算出された複数の面から対象物の3次元形
状を特定する形状特定手段を有することを特徴とする移
動物体検出装置。
2. The moving object detecting apparatus according to claim 1, further comprising shape specifying means for specifying a three-dimensional shape of the object from the plurality of surfaces for which the tilt angles have been calculated. Detection device.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPH11211738A (en) * 1998-01-27 1999-08-06 Omron Corp Speed measurement method of traveling body and speed measuring device using the method
JP2012003604A (en) * 2010-06-18 2012-01-05 Toshiba Alpine Automotive Technology Corp Mobile body detector and mobile body detection method

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