JPH09297849A - 車両検出装置 - Google Patents
車両検出装置Info
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- JPH09297849A JPH09297849A JP8113897A JP11389796A JPH09297849A JP H09297849 A JPH09297849 A JP H09297849A JP 8113897 A JP8113897 A JP 8113897A JP 11389796 A JP11389796 A JP 11389796A JP H09297849 A JPH09297849 A JP H09297849A
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- Measurement Of Optical Distance (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 ステレオ画像処理によって車両や道路面の３
次元データをセンシングすることで、走行車両以外の輝
度変化に影響されることなく道路面上の車両の位置と領
域を広範囲に精度よく検出する。 【解決手段】 画像を撮影する２台の撮像装置１、２
と、左右の画像３、４間で相関が高い領域を対応付ける
対応付け部６と、対応付けの結果から道路面の位置を３
次元的に推定する平面推定部７と、対応付けの結果から
三角測量の原理で車両および道路面の３次元データをセ
ンシングする距離計測部８と、画像中の車両領域の抽出
を行う車両検出部９とを有する画像処理部５を備える。
次元データをセンシングすることで、走行車両以外の輝
度変化に影響されることなく道路面上の車両の位置と領
域を広範囲に精度よく検出する。 【解決手段】 画像を撮影する２台の撮像装置１、２
と、左右の画像３、４間で相関が高い領域を対応付ける
対応付け部６と、対応付けの結果から道路面の位置を３
次元的に推定する平面推定部７と、対応付けの結果から
三角測量の原理で車両および道路面の３次元データをセ
ンシングする距離計測部８と、画像中の車両領域の抽出
を行う車両検出部９とを有する画像処理部５を備える。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、交通流計測等に有
用なステレオ画像処理技術を応用した車両検出装置に関
するものである。
用なステレオ画像処理技術を応用した車両検出装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理を用いた車両検出装置と
して、林田 光紀ほか著「外部環境変化に強い画像形車
両感知器」（OMRON TECHNICS Vol.32 ）に記載された装
置があり、以下これを図１１を参照して説明する。図１
１において、ハードウエア構成は、撮像装置１０１とし
てＣＣＤカメラ１０２を用い、外部照度変化に対しては
ＥＥレンズ１０３で補正する。ＣＣＤカメラ１０２から
の画像入力を装置本体１０４の画像処理部１０５に入力
し、Ａ／Ｄ変換部１０６でＡ／Ｄ変換して画像処理を行
い、ビデオＲＡＭ１０７に蓄えられた後、端末通信ユニ
ット１０８を介して端末ＬＡＮに出力される。
して、林田 光紀ほか著「外部環境変化に強い画像形車
両感知器」（OMRON TECHNICS Vol.32 ）に記載された装
置があり、以下これを図１１を参照して説明する。図１
１において、ハードウエア構成は、撮像装置１０１とし
てＣＣＤカメラ１０２を用い、外部照度変化に対しては
ＥＥレンズ１０３で補正する。ＣＣＤカメラ１０２から
の画像入力を装置本体１０４の画像処理部１０５に入力
し、Ａ／Ｄ変換部１０６でＡ／Ｄ変換して画像処理を行
い、ビデオＲＡＭ１０７に蓄えられた後、端末通信ユニ
ット１０８を介して端末ＬＡＮに出力される。
【０００３】ＣＣＤカメラ１０２から出力された画像
は、画像処理部１０５においてフレーム間差分処理と背
景差分処理が施されて、画像中の車両領域が抽出され
る。フレーム間差分では、時間的に異なった２つの入力
画像の差分処理を行った後に二値化し、移動領域のみの
二値画像Ｂ1 （ｍ、ｎ）を抽出する。このフレーム間差
分処理は屋外の照度変化に対して安定して移動物体（車
両）を検出できる特徴を持つ。
は、画像処理部１０５においてフレーム間差分処理と背
景差分処理が施されて、画像中の車両領域が抽出され
る。フレーム間差分では、時間的に異なった２つの入力
画像の差分処理を行った後に二値化し、移動領域のみの
二値画像Ｂ1 （ｍ、ｎ）を抽出する。このフレーム間差
分処理は屋外の照度変化に対して安定して移動物体（車
両）を検出できる特徴を持つ。
【０００４】
【数１】 ・・・（１） ただし、 ｆ1 （ｍ，ｎ）、ｆ2 （ｍ、ｎ）：時刻ｔ＝ｔ1 、ｔ2
（ｔ1 ＜ｔ2 ）における入力画像上の画素（ｍ、ｎ）の
輝度 α：二値化閾値
（ｔ1 ＜ｔ2 ）における入力画像上の画素（ｍ、ｎ）の
輝度 α：二値化閾値
【０００５】背景差分処理では、あらかじめ作成されて
いる、車両の存在しない状態の画像（以下、背景画像）
と入力画像の差分処理を行った後に二値化する。背景画
像に対して正方向の輝度差を持つ領域の２値画像Ｂ
2 （ｍ、ｎ）を抽出する。
いる、車両の存在しない状態の画像（以下、背景画像）
と入力画像の差分処理を行った後に二値化する。背景画
像に対して正方向の輝度差を持つ領域の２値画像Ｂ
2 （ｍ、ｎ）を抽出する。
【０００６】
【数２】 ・・・（２） ただし、 ｆ2 （ｍ、ｎ）：時刻ｔ2 における入力画像上の画素
（ｍ、ｎ）の輝度 ｆb （ｍ、ｎ）：背景画像上の画素（ｍ、ｎ）の輝度 β：二値化閾値 背景差分は、車両の検出領域が正確であるという特徴を
持つ。この装置では、フレーム間差分処理と背景差分処
理を組み合わせることにより、互いの利点を生かし、高
精度に車両を検出することを目指している。
（ｍ、ｎ）の輝度 ｆb （ｍ、ｎ）：背景画像上の画素（ｍ、ｎ）の輝度 β：二値化閾値 背景差分は、車両の検出領域が正確であるという特徴を
持つ。この装置では、フレーム間差分処理と背景差分処
理を組み合わせることにより、互いの利点を生かし、高
精度に車両を検出することを目指している。
【０００７】次にステレオ画像処理の原理について説明
する。ステレオ画像処理技術は、左右２台の撮像装置に
よって同一の物体を撮影し、三角測量の原理で物体まで
の距離を計測するものである。図１２では水平かつ平行
に配置した２台の撮像装置の撮像面１１１、１１２と物
体Ｐが示してある。実際には、撮像装置の撮像面１１
１、１１２はｘ軸より手前に存在するが、説明の便宜上
このように示すことにする。今、物体Ｐまでの距離を計
測しようとすると、物体Ｐは左右の画像上でそれぞれ点
ＰL 、ＰR に結像する。点ＰL 、ＰR の画像上でのｘ方
向の座標をそれぞれＸL 、ＸR とすると、視差Ｓは式
（３）のように求められる。 視差Ｓ＝ＸL −ＸR ・・・（３） 左右の画像から点（ＸL ，ＹL ）、（ＸR ，ＹR ）｛
但しＹL ＝ＹR ｝を見つけ出す処理を対応付け処理とい
う。
する。ステレオ画像処理技術は、左右２台の撮像装置に
よって同一の物体を撮影し、三角測量の原理で物体まで
の距離を計測するものである。図１２では水平かつ平行
に配置した２台の撮像装置の撮像面１１１、１１２と物
体Ｐが示してある。実際には、撮像装置の撮像面１１
１、１１２はｘ軸より手前に存在するが、説明の便宜上
このように示すことにする。今、物体Ｐまでの距離を計
測しようとすると、物体Ｐは左右の画像上でそれぞれ点
ＰL 、ＰR に結像する。点ＰL 、ＰR の画像上でのｘ方
向の座標をそれぞれＸL 、ＸR とすると、視差Ｓは式
（３）のように求められる。 視差Ｓ＝ＸL −ＸR ・・・（３） 左右の画像から点（ＸL ，ＹL ）、（ＸR ，ＹR ）｛
但しＹL ＝ＹR ｝を見つけ出す処理を対応付け処理とい
う。
【０００８】視差Ｓから式（４）により撮像装置から物
体Ｐまでの距離Ｋを算出することができる。 物体までの距離Ｋ＝（Ｂ×ｆ）／Ｓ ・・・（４） ただし、Ｂ：撮像装置の配置間隔 ｆ：レンズの焦点距離
体Ｐまでの距離Ｋを算出することができる。 物体までの距離Ｋ＝（Ｂ×ｆ）／Ｓ ・・・（４） ただし、Ｂ：撮像装置の配置間隔 ｆ：レンズの焦点距離
【０００９】次に、従来のステレオ画像処理を用いた物
体検出装置を図１３を用いて説明する。光軸が平行にな
るように配置された左右２台の撮像装置１２１、１２２
によって左画像１２３および右画像１２４を撮像する。
撮影された画像のうち、左画像１２３を基準とする。左
画像１２３を水平方向Ｍ、垂直方向Ｎのブロックに分割
し、対応付け部１２５によって各ブロックの視差を決定
する。対応付け方法の一例として、実吉 敬二他著「３
次元画像認識技術を用いた運転支援システム」（自動車
技術学会 学術講演会前刷集９２４１９９２−１０）に
記載の方法を用いて説明する。図１４において、左画像
１３１のブロック１３２はｍ×ｎ個の画素で構成されて
いる。ブロック１３２内部におけるｉ番目の画素の明る
さをＬｉとする。また右画像１３３にもｍ×ｎ画素の矩
形領域１３４ａを設定し、この矩形領域内部におけるｉ
番目の画素の明るさをＲｉとする。これら左右画像間の
矩形領域の類似度評価値は次式（５）で与えられる。
体検出装置を図１３を用いて説明する。光軸が平行にな
るように配置された左右２台の撮像装置１２１、１２２
によって左画像１２３および右画像１２４を撮像する。
撮影された画像のうち、左画像１２３を基準とする。左
画像１２３を水平方向Ｍ、垂直方向Ｎのブロックに分割
し、対応付け部１２５によって各ブロックの視差を決定
する。対応付け方法の一例として、実吉 敬二他著「３
次元画像認識技術を用いた運転支援システム」（自動車
技術学会 学術講演会前刷集９２４１９９２−１０）に
記載の方法を用いて説明する。図１４において、左画像
１３１のブロック１３２はｍ×ｎ個の画素で構成されて
いる。ブロック１３２内部におけるｉ番目の画素の明る
さをＬｉとする。また右画像１３３にもｍ×ｎ画素の矩
形領域１３４ａを設定し、この矩形領域内部におけるｉ
番目の画素の明るさをＲｉとする。これら左右画像間の
矩形領域の類似度評価値は次式（５）で与えられる。
【００１０】
【数３】 ・・・（５） 対応領域が存在する可能性のある図１４中の右画像１３
３内の探索範囲１３４において、矩形領域１３４ａを水
平方向に１画素ずつ移動させて類似度評価値Ｃを計算
し、この値が最小になる領域を対応領域とする。この方
法では、対応領域を左画像１３１におけるブロック単位
で決定することができ、また対応領域が決まれば、その
対応領域の座標位置から即座に式（３）を用いて視差Ｓ
を求めることができる。
３内の探索範囲１３４において、矩形領域１３４ａを水
平方向に１画素ずつ移動させて類似度評価値Ｃを計算
し、この値が最小になる領域を対応領域とする。この方
法では、対応領域を左画像１３１におけるブロック単位
で決定することができ、また対応領域が決まれば、その
対応領域の座標位置から即座に式（３）を用いて視差Ｓ
を求めることができる。
【００１１】距離計測部１２６では、各ブロック毎の視
差から式（４）を用いて撮像装置から物体までの距離を
算出し、各ブロック位置に格納した画像を距離画像１２
７と呼び、検出すべき物体の無い状態での距離画像を特
に初期距離画像１２８と呼び両者を区別する。距離差検
出部１２９では、初期距離画像１２８と随時獲得される
距離画像１２７に格納された同一ブロック位置の距離を
比較し、距離変化があったブロックには、新たに物体が
存在すると判断して、物体検出画像１３０を検出する。
差から式（４）を用いて撮像装置から物体までの距離を
算出し、各ブロック位置に格納した画像を距離画像１２
７と呼び、検出すべき物体の無い状態での距離画像を特
に初期距離画像１２８と呼び両者を区別する。距離差検
出部１２９では、初期距離画像１２８と随時獲得される
距離画像１２７に格納された同一ブロック位置の距離を
比較し、距離変化があったブロックには、新たに物体が
存在すると判断して、物体検出画像１３０を検出する。
【００１２】次に、ステレオ画像処理を用いて道路面の
３次元的な位置を推定する技術として、特願平7-234019
号公報に記載の「平面推定方法」について説明する。左
右画像のうち、基準とする一方の画像（左画像）を図１
５中、画像面１４１のように水平方向（Ｘ）Ｍ個、垂直
方向（Ｙ）Ｎ個の合計Ｍ×Ｎのブロックに分割し、各ブ
ロックごとに視差を計測している。各ブロックにおいて
計測された視差データをＳ（Ｘ、Ｙ）と表記する。これ
を図１５に示すＸ−Ｙ−Ｓの３次元座標上にプロット
し、インデックスＹ（１≦Ｙ≦Ｎ）を固定したときの点
列Ｓ（Ｘ、Ｙ）に直線を当てはめる。この直線は道路面
１４３を通過していることから平面通過直線１４２と呼
ぶことにする。直線の当てはめには、データを大局的に
扱うことができるハフ変換を用いる。ハフ変換を行うに
当たって必要となる直線パラメータは、直線から原点
（Ｙ軸）へ下ろした垂線の距離ρと垂線の傾きθを用い
る。そのため平面通過直線１４２は式（６）のように表
される。
３次元的な位置を推定する技術として、特願平7-234019
号公報に記載の「平面推定方法」について説明する。左
右画像のうち、基準とする一方の画像（左画像）を図１
５中、画像面１４１のように水平方向（Ｘ）Ｍ個、垂直
方向（Ｙ）Ｎ個の合計Ｍ×Ｎのブロックに分割し、各ブ
ロックごとに視差を計測している。各ブロックにおいて
計測された視差データをＳ（Ｘ、Ｙ）と表記する。これ
を図１５に示すＸ−Ｙ−Ｓの３次元座標上にプロット
し、インデックスＹ（１≦Ｙ≦Ｎ）を固定したときの点
列Ｓ（Ｘ、Ｙ）に直線を当てはめる。この直線は道路面
１４３を通過していることから平面通過直線１４２と呼
ぶことにする。直線の当てはめには、データを大局的に
扱うことができるハフ変換を用いる。ハフ変換を行うに
当たって必要となる直線パラメータは、直線から原点
（Ｙ軸）へ下ろした垂線の距離ρと垂線の傾きθを用い
る。そのため平面通過直線１４２は式（６）のように表
される。
【００１３】 ρY ＝ＸｃｏｓθY ＋ＹｓｉｎθY ・・・（６） ただし、ρY ：Ｙ軸から平面通過直線までの距離 θY ：平面通過直線から下ろした垂線とＸ−Ｙ平面がな
す角 道路面１４３は平面通過直線１４２群で近似できるよう
になり、特徴不足等の原因で視差が未決定のブロックで
は、平面通過直線１４２群から道路面１４３上の視差を
求められる。ハフ変換のもつ大局性により、道路上に車
両や人等が存在していても、これらに影響されずに、Ｘ
−Ｙ−Ｓ座標上で道路面１４３の位置を推定することが
できる。
す角 道路面１４３は平面通過直線１４２群で近似できるよう
になり、特徴不足等の原因で視差が未決定のブロックで
は、平面通過直線１４２群から道路面１４３上の視差を
求められる。ハフ変換のもつ大局性により、道路上に車
両や人等が存在していても、これらに影響されずに、Ｘ
−Ｙ−Ｓ座標上で道路面１４３の位置を推定することが
できる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】車両検出装置において
は、あらゆる気象条件や撮像装置設置条件、車両形状、
道路状態に対して安定して各車両の領域を正確に検出す
ることが望まれている。しかしながら、従来の単一の撮
像装置による画像を用いた車両検出装置では、画像の時
間的、空間的輝度変化で車両を検出しているため、走行
車両以外による輝度変化（たとえば夜間のヘッドライト
の道路面反射、日差しや照明による影等）に対して誤検
出を起こすことや、カメラから見て複数の車両が重なっ
てみえた場合、それぞれの車両を分離して検出すること
は困難であるという問題があった。また、これまで車両
検出装置として一般的に用いられていた超音波センサや
光センサ、磁気センサは、その設置位置が限定され、し
かも設置には多額の費用を要するという問題があった。
は、あらゆる気象条件や撮像装置設置条件、車両形状、
道路状態に対して安定して各車両の領域を正確に検出す
ることが望まれている。しかしながら、従来の単一の撮
像装置による画像を用いた車両検出装置では、画像の時
間的、空間的輝度変化で車両を検出しているため、走行
車両以外による輝度変化（たとえば夜間のヘッドライト
の道路面反射、日差しや照明による影等）に対して誤検
出を起こすことや、カメラから見て複数の車両が重なっ
てみえた場合、それぞれの車両を分離して検出すること
は困難であるという問題があった。また、これまで車両
検出装置として一般的に用いられていた超音波センサや
光センサ、磁気センサは、その設置位置が限定され、し
かも設置には多額の費用を要するという問題があった。
【００１５】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、道路環境を３次元的に把握することで、
車両検出の精度を向上し、従来の超音波センサ、光セン
サ等を用いた車両感知器に代わる車両検出装置を提供す
ることを目的とする。
るものであり、道路環境を３次元的に把握することで、
車両検出の精度を向上し、従来の超音波センサ、光セン
サ等を用いた車両感知器に代わる車両検出装置を提供す
ることを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、従来技術で述べたステレオ画像処理を用
いて、道路環境を広範囲にわたって３次元的にセンシン
グし、計測された３次元データを変換することで、人間
の感覚に近い処理で車両の位置や領域を精度良く検出す
るようにしたものである。また、３次元データの投影を
行うことで、大局的に車線の位置や車両の位置および車
種を把握するようにしたものであり、これにより、車両
検出の精度を向上し、従来の超音波、光等を用いた車両
感知器に代わる優れた車両検出装置を実現することがで
きる。
成するために、従来技術で述べたステレオ画像処理を用
いて、道路環境を広範囲にわたって３次元的にセンシン
グし、計測された３次元データを変換することで、人間
の感覚に近い処理で車両の位置や領域を精度良く検出す
るようにしたものである。また、３次元データの投影を
行うことで、大局的に車線の位置や車両の位置および車
種を把握するようにしたものであり、これにより、車両
検出の精度を向上し、従来の超音波、光等を用いた車両
感知器に代わる優れた車両検出装置を実現することがで
きる。
【００１７】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、複数の画像を撮影する複数台の撮像装置と、複数の
画像間で相関が高い領域を対応付ける対応付け部と、対
応付けの結果から道路面の位置を３次元的に推定する平
面推定部と、対応付けの結果から三角測量の原理で車両
および道路面の３次元データをセンシングする距離計測
部と、画像中の車両領域の抽出を行う車両検出部とを備
えた車両検出装置であり、ステレオ画像処理によって車
両や道路面の３次元データをセンシングすることで、走
行車両以外の輝度変化に影響されることなく道路面上の
車両の位置と領域を広範囲に精度よく検出することがで
きる。
は、複数の画像を撮影する複数台の撮像装置と、複数の
画像間で相関が高い領域を対応付ける対応付け部と、対
応付けの結果から道路面の位置を３次元的に推定する平
面推定部と、対応付けの結果から三角測量の原理で車両
および道路面の３次元データをセンシングする距離計測
部と、画像中の車両領域の抽出を行う車両検出部とを備
えた車両検出装置であり、ステレオ画像処理によって車
両や道路面の３次元データをセンシングすることで、走
行車両以外の輝度変化に影響されることなく道路面上の
車両の位置と領域を広範囲に精度よく検出することがで
きる。
【００１８】本発明の請求項２に記載の発明は、センシ
ングされた車両およ道路面の３次元データを撮像装置を
基準とした座標系から、道路面を基準とした座標系に変
換する座標変換部を備えた請求項１記載の車両検出装置
であり、座標変換部を持つことで、道路面上での位置、
車両の道路面からの高さ等人間の感覚に近い３次元デー
タを得ることができる。
ングされた車両およ道路面の３次元データを撮像装置を
基準とした座標系から、道路面を基準とした座標系に変
換する座標変換部を備えた請求項１記載の車両検出装置
であり、座標変換部を持つことで、道路面上での位置、
車両の道路面からの高さ等人間の感覚に近い３次元デー
タを得ることができる。
【００１９】本発明の請求項３に記載の発明は、座標変
換部が、撮像装置から車両までの距離を、車両の道路面
からの高さに変換することを特徴とする請求項２記載の
車両検出装置であり、座標変換部を持つことで、撮像装
置から道路面に下ろした垂線の位置から車両までの距離
を計測することができる。
換部が、撮像装置から車両までの距離を、車両の道路面
からの高さに変換することを特徴とする請求項２記載の
車両検出装置であり、座標変換部を持つことで、撮像装
置から道路面に下ろした垂線の位置から車両までの距離
を計測することができる。
【００２０】本発明の請求項４に記載の発明は、座標変
換部が、撮像装置から車両までの距離を、撮像装置から
道路面に垂線を下ろした地点から車両までの距離に変換
することを特徴とする請求項３記載の車両検出装置であ
り、座標変換部をもつことで車両の高さを計測すること
ができる。
換部が、撮像装置から車両までの距離を、撮像装置から
道路面に垂線を下ろした地点から車両までの距離に変換
することを特徴とする請求項３記載の車両検出装置であ
り、座標変換部をもつことで車両の高さを計測すること
ができる。
【００２１】本発明の請求項５に記載の発明は、片側１
車線以上ある道路において道路面上の車両を前方あるい
は後方から撮影した複数の画像を使用し、道路面を基準
とした座標系の３次元データを車両の進行方向に投影す
ることにより車線位置を判別する車線検出部を備えた請
求項４記載の車両検出装置であり、３次元データを投影
した結果から大局的に車線位置を判断することができ
る。
車線以上ある道路において道路面上の車両を前方あるい
は後方から撮影した複数の画像を使用し、道路面を基準
とした座標系の３次元データを車両の進行方向に投影す
ることにより車線位置を判別する車線検出部を備えた請
求項４記載の車両検出装置であり、３次元データを投影
した結果から大局的に車線位置を判断することができ
る。
【００２２】本発明の請求項６に記載の発明は、道路上
の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使
用し、車線検出部によって得られた車線位置情報と道路
面を基準とした座標系の３次元データを用いて、各車線
毎に３次元データを車両側方方向に投影し、投影された
形状から各車両の位置を検出する投影車両検出部を備え
た請求項５記載の車両検出装置であり、投影車両検出部
で各車線毎の３次元データを車両側方方向へ投影するこ
とで、不完全な３次元データからでも画像上では上下に
重なって見える車両を個々に分離して検出することがで
きる。
の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使
用し、車線検出部によって得られた車線位置情報と道路
面を基準とした座標系の３次元データを用いて、各車線
毎に３次元データを車両側方方向に投影し、投影された
形状から各車両の位置を検出する投影車両検出部を備え
た請求項５記載の車両検出装置であり、投影車両検出部
で各車線毎の３次元データを車両側方方向へ投影するこ
とで、不完全な３次元データからでも画像上では上下に
重なって見える車両を個々に分離して検出することがで
きる。
【００２３】本発明の請求項７に記載の発明は、道路上
の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使
用し、車線検出部によって得られた車線位置情報と道路
面を基準とした座標系の３次元データを用いて、各車線
毎に３次元データを車両側方方向に投影し、投影された
形状から各車両の車種を判別する車種判別部を備えた請
求項５記載の車両検出装置であり、３次元データを車両
側方方向に投影することで不完全な３次元データからで
も、大型車、小型車等の車種を判別することができる。
の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使
用し、車線検出部によって得られた車線位置情報と道路
面を基準とした座標系の３次元データを用いて、各車線
毎に３次元データを車両側方方向に投影し、投影された
形状から各車両の車種を判別する車種判別部を備えた請
求項５記載の車両検出装置であり、３次元データを車両
側方方向に投影することで不完全な３次元データからで
も、大型車、小型車等の車種を判別することができる。
【００２４】（実施の形態１）以下、本発明の実施の形
態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実
施の形態１における車両検出装置の構成を示している。
図１において、１は第１の撮像装置、２は第２の撮像装
置であり、３は撮像装置１によって撮像された左画像、
４は撮像装置２によって撮像された右画像である。５は
左画像３および右画像４に対して画像処理を施す画像処
理部である。画像処理部５は、対応付け部６と平面推定
部７と距離計測部８と車両検出部９とからなる。１０は
画像処理部５によって検出された車両検出画像である。
態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実
施の形態１における車両検出装置の構成を示している。
図１において、１は第１の撮像装置、２は第２の撮像装
置であり、３は撮像装置１によって撮像された左画像、
４は撮像装置２によって撮像された右画像である。５は
左画像３および右画像４に対して画像処理を施す画像処
理部である。画像処理部５は、対応付け部６と平面推定
部７と距離計測部８と車両検出部９とからなる。１０は
画像処理部５によって検出された車両検出画像である。
【００２５】次に、本実施の形態における動作について
説明する。図２に示すように左右に配置される２台の撮
像装置１、２によって道路面１１と道路環境上の車両１
２とを撮像し、それによって得られる左右の２画像３と
４のうち、左画像３を基準画像として、対応付け部６
で、図１４を用いて説明したのように、左画像３を水平
方向Ｍ垂直方向Ｎのブロックに分割し、各ブロック毎に
右画像４から類似した領域を見つけ、視差を獲得する。
平面推定部７では、対応付け部６から出力される各ブロ
ック毎の視差を用いて、ハフ変換により３次元的に道路
面の位置を推定する。距離計測部８では、推定された道
路面の視差や対応付け部６で得られた視差を用いて、こ
れを撮像装置１、２から車両１２や道路面１１までの距
離に変換する。車両検出部９では、各ブロック毎に車両
が存在している３次元データと推定した道路面の３次元
データとを比較し、道路面１１より撮像装置１、２側に
ある物体を検出することで、車両１２を検出し、車両検
出画像１０を得る。
説明する。図２に示すように左右に配置される２台の撮
像装置１、２によって道路面１１と道路環境上の車両１
２とを撮像し、それによって得られる左右の２画像３と
４のうち、左画像３を基準画像として、対応付け部６
で、図１４を用いて説明したのように、左画像３を水平
方向Ｍ垂直方向Ｎのブロックに分割し、各ブロック毎に
右画像４から類似した領域を見つけ、視差を獲得する。
平面推定部７では、対応付け部６から出力される各ブロ
ック毎の視差を用いて、ハフ変換により３次元的に道路
面の位置を推定する。距離計測部８では、推定された道
路面の視差や対応付け部６で得られた視差を用いて、こ
れを撮像装置１、２から車両１２や道路面１１までの距
離に変換する。車両検出部９では、各ブロック毎に車両
が存在している３次元データと推定した道路面の３次元
データとを比較し、道路面１１より撮像装置１、２側に
ある物体を検出することで、車両１２を検出し、車両検
出画像１０を得る。
【００２６】このように、本実施の形態１によれば、車
両検出装置にステレオ画像処理を用いることで、道路環
境を３次元的に把握することができ、従来、センサや単
眼の撮像装置を用いた画像処理では獲得できなかった広
範囲の道路環境の立体情報から車両を正確に検出するこ
とができるようになる。
両検出装置にステレオ画像処理を用いることで、道路環
境を３次元的に把握することができ、従来、センサや単
眼の撮像装置を用いた画像処理では獲得できなかった広
範囲の道路環境の立体情報から車両を正確に検出するこ
とができるようになる。
【００２７】（実施の形態２）図３は本発明の実施の形
態２における車両検出装置の構成を示している。図３に
おいて、２１は第１の撮像装置、２２は第２の撮像装置
であり、２３は撮像装置２１によって撮像された左画
像、２４は撮像装置２２によって撮像された右画像であ
る。２５は左画像２３および右画像２４に対して画像処
理を施す画像処理部である。画像処理部２５は、対応付
け部２６と平面推定部２７と距離計測部２８と座標変換
部２９と車両検出部３０とからなる。３０Ａは画像処理
部２５によって検出された車両検出画像である。
態２における車両検出装置の構成を示している。図３に
おいて、２１は第１の撮像装置、２２は第２の撮像装置
であり、２３は撮像装置２１によって撮像された左画
像、２４は撮像装置２２によって撮像された右画像であ
る。２５は左画像２３および右画像２４に対して画像処
理を施す画像処理部である。画像処理部２５は、対応付
け部２６と平面推定部２７と距離計測部２８と座標変換
部２９と車両検出部３０とからなる。３０Ａは画像処理
部２５によって検出された車両検出画像である。
【００２８】次に、本実施の形態における動作について
説明する。複数の撮像装置２１、２２と対応付け部２６
と平面推定部２７における処理は、実施の形態１と同様
であるので、ここでは距離計測部２８と座標変換部２９
の処理について説明する。座標変換部２９では、図４に
示すように、撮像装置２１、２２を基準とした座標系Ｃ
Ｏ１を道路面３１を基準とした座標系ＣＯ２に変換す
る。道路面３１を基準とした座標系は、具体的には道路
面３１上の位置を示す２つの次元と、道路上の物体の高
さを示す１つの次元からなる。座標の変換は、まず距離
計測部２８で必要な距離を計測した上で、次のような３
フェーズで行われる。
説明する。複数の撮像装置２１、２２と対応付け部２６
と平面推定部２７における処理は、実施の形態１と同様
であるので、ここでは距離計測部２８と座標変換部２９
の処理について説明する。座標変換部２９では、図４に
示すように、撮像装置２１、２２を基準とした座標系Ｃ
Ｏ１を道路面３１を基準とした座標系ＣＯ２に変換す
る。道路面３１を基準とした座標系は、具体的には道路
面３１上の位置を示す２つの次元と、道路上の物体の高
さを示す１つの次元からなる。座標の変換は、まず距離
計測部２８で必要な距離を計測した上で、次のような３
フェーズで行われる。
【００２９】フェーズ（１）：Ｘ方向の変換 撮像装置２１、２２を図２に示す撮像装置１、２のよう
に設置した場合、一般的に撮像される画像は図５（ａ）
のようになる。これを画像水平方向に関して、３次元デ
ータの配列間隔が実際の道路面の一定間隔毎になるよう
に変換する。具体的な手法は、画像を図５(a) のように
小レーンＳＬに分割し、各小レーンＳＬが平行になるよ
うに３次元データの水平方向への配置間隔を変換する。
本フェーズにおける処理を図的に説明すれば、図５
（ａ）の画像が図５（ｂ）の画像のようになる。
に設置した場合、一般的に撮像される画像は図５（ａ）
のようになる。これを画像水平方向に関して、３次元デ
ータの配列間隔が実際の道路面の一定間隔毎になるよう
に変換する。具体的な手法は、画像を図５(a) のように
小レーンＳＬに分割し、各小レーンＳＬが平行になるよ
うに３次元データの水平方向への配置間隔を変換する。
本フェーズにおける処理を図的に説明すれば、図５
（ａ）の画像が図５（ｂ）の画像のようになる。
【００３０】フェーズ（２）：車両高さ方向の変換 このフェーズでは、獲得された３次元データを用いて、
図６に示すように、撮影された車両３２の道路面３１か
らの高さＨを算出する。道路面３１からの車両３２の高
さＨは、撮像装置２１、２２と道路面３１および検出す
る車両３２の幾何学的関係において式（７）を用いて算
出される。
図６に示すように、撮影された車両３２の道路面３１か
らの高さＨを算出する。道路面３１からの車両３２の高
さＨは、撮像装置２１、２２と道路面３１および検出す
る車両３２の幾何学的関係において式（７）を用いて算
出される。
【００３１】
【数４】 ・・・（７） ただし、 Ｋ ：撮像装置から車両までの距離 ｈ ：撮像装置の道路面からの高さ ＲＫ：撮像装置から道路面までの距離 画像中、車両がある領域では車両の高さＨを算出し、各
位置毎に３次元データとして格納する。本処理を図５
（ｂ）を用いて説明すれば、車両の高さＨを算出するこ
とは紙面の法線方向の３次元データを求めることであ
る。
位置毎に３次元データとして格納する。本処理を図５
（ｂ）を用いて説明すれば、車両の高さＨを算出するこ
とは紙面の法線方向の３次元データを求めることであ
る。
【００３２】フェーズ（３）：Ｙ方向の変換 フェーズ３では、図４の画像Ｙ方向についても３次元デ
ータの配列間隔が、道路面での距離に比例するように変
換する。具体的には、撮像装置２１、２２から車両３２
までの道路面３１上での水平距離Ｖは、図６に示すよう
に、撮像装置２１、２２と道路面３１および検出する車
両３２の幾何学的関係において式（８）を用いて算出さ
れる。
ータの配列間隔が、道路面での距離に比例するように変
換する。具体的には、撮像装置２１、２２から車両３２
までの道路面３１上での水平距離Ｖは、図６に示すよう
に、撮像装置２１、２２と道路面３１および検出する車
両３２の幾何学的関係において式（８）を用いて算出さ
れる。
【００３３】
【数５】 ・・・（８） ただし、Ｋ ：撮像装置から車両までの距離 ｈ ：撮像装置の道路面からの高さ ＲＫ：撮像装置から道路面までの距離 θ ：垂線と撮像装置の光軸がなす角
【００３４】各ブロック毎に距離計測部２８によって得
られる撮像装置２１、２２から道路面３１までの距離Ｒ
Ｋと車両３２までの距離Ｋを用いて、式（８）から、撮
像装置２１、２２が道路面３１に落とした垂線の位置か
ら車両３２までの距離、すなわち道路面３２上の距離Ｖ
を算出し、道路面３２上の距離Ｖに応じて３次元データ
を配置、変換する。図５で本フェーズにおける処理を図
的に説明すれば、図５（ｂ）の画像が図５（ｃ）の画像
のように変換され、画像垂直方向の３次元データの配置
間隔も水平方向と同様に道路面上での一定間隔毎にな
る。その後、実施の形態１と同様に、車両検出部３０で
は、各ブロック毎に車両が存在している３次元データと
推定した道路面の３次元データとを比較し、道路面３２
より撮像装置２１、２２側にある物体を検出することで
車両３１を検出し、車両検出画像３０Ａを得る。
られる撮像装置２１、２２から道路面３１までの距離Ｒ
Ｋと車両３２までの距離Ｋを用いて、式（８）から、撮
像装置２１、２２が道路面３１に落とした垂線の位置か
ら車両３２までの距離、すなわち道路面３２上の距離Ｖ
を算出し、道路面３２上の距離Ｖに応じて３次元データ
を配置、変換する。図５で本フェーズにおける処理を図
的に説明すれば、図５（ｂ）の画像が図５（ｃ）の画像
のように変換され、画像垂直方向の３次元データの配置
間隔も水平方向と同様に道路面上での一定間隔毎にな
る。その後、実施の形態１と同様に、車両検出部３０で
は、各ブロック毎に車両が存在している３次元データと
推定した道路面の３次元データとを比較し、道路面３２
より撮像装置２１、２２側にある物体を検出することで
車両３１を検出し、車両検出画像３０Ａを得る。
【００３５】このように、本実施の形態２によれば、撮
像装置を基準とした座標系で獲得された３次元データ
は、道路面を基準とした座標系に座標変換され、より人
間の感覚に近いデータが得られるようになる。これによ
り、まず各車両の道路面からの高さを算出することがで
きる。また、車両までの距離を、撮像装置からの距離で
はなく、道路面上の距離で把握できるので、一定時間毎
の車両の位置変化から車両速度を求める等の際、有用な
情報を得ることができる。
像装置を基準とした座標系で獲得された３次元データ
は、道路面を基準とした座標系に座標変換され、より人
間の感覚に近いデータが得られるようになる。これによ
り、まず各車両の道路面からの高さを算出することがで
きる。また、車両までの距離を、撮像装置からの距離で
はなく、道路面上の距離で把握できるので、一定時間毎
の車両の位置変化から車両速度を求める等の際、有用な
情報を得ることができる。
【００３６】（実施の形態３）図７は本発明の実施の形
態３における車両検出装置の構成を示している。図７に
おいて、４１は第１の撮像装置、４２は第２の撮像装置
であり、４３は撮像装置４１によって撮像された左画
像、４４は撮像装置４２によって撮像された右画像であ
る。４５は左画像４３および右画像４４に対して画像処
理を施す画像処理部である。画像処理部４５は、対応付
け部４６と平面推定部４７と距離計測部４８と座標変換
部４９と車線検出部５０と投影車両検出部５１と車種判
別部５２とからなる。５３は画像処理部４５によって検
出された車両検出画像である。
態３における車両検出装置の構成を示している。図７に
おいて、４１は第１の撮像装置、４２は第２の撮像装置
であり、４３は撮像装置４１によって撮像された左画
像、４４は撮像装置４２によって撮像された右画像であ
る。４５は左画像４３および右画像４４に対して画像処
理を施す画像処理部である。画像処理部４５は、対応付
け部４６と平面推定部４７と距離計測部４８と座標変換
部４９と車線検出部５０と投影車両検出部５１と車種判
別部５２とからなる。５３は画像処理部４５によって検
出された車両検出画像である。
【００３７】次に、本実施の形態における動作について
説明する。複数の撮像装置４１、４２と対応付け部４６
と平面推定部４７と距離計測部４８と座標変換部４９の
処理は、実施の形態２と同様であるので、ここでは車線
検出部５０の処理について説明する。座標変換部４９で
座標変換された３次元データを、車両の進行方向あるい
はその逆方向に投影する。図４で説明すれば、Ｕ−Ｈ平
面に車両と道路の３次元データを投影する。投影すると
図８のようになる。投影像から道路の車線位置を検出す
るには、Ｕ軸上で車両の高さＨが零となる位置を検出す
ることで可能となる。なお、車線検出部５０では、ある
一定以上の時間において安定して存在する車線位置のみ
を出力することにより、車線変更等を行う車両等に影響
されずに車線位置を検出することができる。
説明する。複数の撮像装置４１、４２と対応付け部４６
と平面推定部４７と距離計測部４８と座標変換部４９の
処理は、実施の形態２と同様であるので、ここでは車線
検出部５０の処理について説明する。座標変換部４９で
座標変換された３次元データを、車両の進行方向あるい
はその逆方向に投影する。図４で説明すれば、Ｕ−Ｈ平
面に車両と道路の３次元データを投影する。投影すると
図８のようになる。投影像から道路の車線位置を検出す
るには、Ｕ軸上で車両の高さＨが零となる位置を検出す
ることで可能となる。なお、車線検出部５０では、ある
一定以上の時間において安定して存在する車線位置のみ
を出力することにより、車線変更等を行う車両等に影響
されずに車線位置を検出することができる。
【００３８】次に、投影車両検出部５１の処理について
説明する。車線検出部５０で得られた車線位置をもと
に、座標変換部４９で座標変換された３次元データを車
線毎に分割し、各車線ごとに、車両の進行方向とは直角
方向すなわち車両の側方方向に３次元データを投影す
る。具体的には、各車線毎に３次元データを図４中のＶ
−Ｈ平面に投影する。例えば、ある車線内の３次元デー
タをＶ−Ｈ平面に投影すれば、図９のようになる。車両
の先頭部ＦＲをもって車両の位置とすれば、Ｖ軸に沿っ
て車高を示すＨの値がＨ＝０からＨ＞０に変化する位置
を検出することによって車両位置を検出することができ
る。
説明する。車線検出部５０で得られた車線位置をもと
に、座標変換部４９で座標変換された３次元データを車
線毎に分割し、各車線ごとに、車両の進行方向とは直角
方向すなわち車両の側方方向に３次元データを投影す
る。具体的には、各車線毎に３次元データを図４中のＶ
−Ｈ平面に投影する。例えば、ある車線内の３次元デー
タをＶ−Ｈ平面に投影すれば、図９のようになる。車両
の先頭部ＦＲをもって車両の位置とすれば、Ｖ軸に沿っ
て車高を示すＨの値がＨ＝０からＨ＞０に変化する位置
を検出することによって車両位置を検出することができ
る。
【００３９】上記処理により、図１０に示すように画像
上では重なって見える複数の車両ＴＲ１、ＴＲ２があっ
ても、３次元データを上記のように投影すれば、図９の
ように車両毎に分離して検出することができる。また、
車種判別部５２では、図９に示すような投影像から車両
のＶ軸方向の長さ、車両の高さを示すＨの大きさを計測
し、あらかじめ把握してある各車種の諸元データと比較
することで、大型車、小型車、二輪車等の種別を判別す
る。この処理によって、たとえば車種別の通過台数を計
測する際に有用な情報を得ることができる。
上では重なって見える複数の車両ＴＲ１、ＴＲ２があっ
ても、３次元データを上記のように投影すれば、図９の
ように車両毎に分離して検出することができる。また、
車種判別部５２では、図９に示すような投影像から車両
のＶ軸方向の長さ、車両の高さを示すＨの大きさを計測
し、あらかじめ把握してある各車種の諸元データと比較
することで、大型車、小型車、二輪車等の種別を判別す
る。この処理によって、たとえば車種別の通過台数を計
測する際に有用な情報を得ることができる。
【００４０】このように、本実施の形態３によれば、車
線検出部を設けることにより、大局的に車線位置を検出
することができ、たとえば車線位置が工事、渋滞等で変
化した場合であっても、自動的に車線位置を検出するこ
とができる。また、投影車両検出部を設けることによ
り、車線毎の３次元データを車両側方方向へ投影するこ
とで、不完全な３次元データからでも画像上では上下に
重なって見える車両を個々に分離して検出することがで
きる。さらに、車種判別部を設けることにより、不完全
な３次元データからでも、大型車、小型車等の車種を判
別することができる。
線検出部を設けることにより、大局的に車線位置を検出
することができ、たとえば車線位置が工事、渋滞等で変
化した場合であっても、自動的に車線位置を検出するこ
とができる。また、投影車両検出部を設けることによ
り、車線毎の３次元データを車両側方方向へ投影するこ
とで、不完全な３次元データからでも画像上では上下に
重なって見える車両を個々に分離して検出することがで
きる。さらに、車種判別部を設けることにより、不完全
な３次元データからでも、大型車、小型車等の車種を判
別することができる。
【００４１】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、車両検
出装置においてステレオ画像処理を用いることで、従来
のようなセンサを必要とせず、道路の３次元データから
広範囲に車両を検出することができる。また、ステレオ
画像処理によって得られる撮像装置が、基準となる座標
系の３次元データを道路面を基準とした座標系に座標変
換することで、車両の位置や車両の高さ等、人間の感覚
に近い情報が得られ、その後の処理を容易かつ効率的に
行うことができる。さらに、車両の道路面からの高さを
非接触な方法で計測することができ、車両までの距離を
道路面上の距離で計測することができ、車線の位置を計
測した３次元データから検出することができるため、撮
像装置設置後、車線位置が変更になった場合でも車線を
分離することができる。さらに、計測後に変換された３
次元データを、各車線毎に投影することにより、画像上
で重なって見える車両同士を分離して検出することがで
き、不完全な３次元データからでも、大型車、小型車等
の車種を判別することができる。
出装置においてステレオ画像処理を用いることで、従来
のようなセンサを必要とせず、道路の３次元データから
広範囲に車両を検出することができる。また、ステレオ
画像処理によって得られる撮像装置が、基準となる座標
系の３次元データを道路面を基準とした座標系に座標変
換することで、車両の位置や車両の高さ等、人間の感覚
に近い情報が得られ、その後の処理を容易かつ効率的に
行うことができる。さらに、車両の道路面からの高さを
非接触な方法で計測することができ、車両までの距離を
道路面上の距離で計測することができ、車線の位置を計
測した３次元データから検出することができるため、撮
像装置設置後、車線位置が変更になった場合でも車線を
分離することができる。さらに、計測後に変換された３
次元データを、各車線毎に投影することにより、画像上
で重なって見える車両同士を分離して検出することがで
き、不完全な３次元データからでも、大型車、小型車等
の車種を判別することができる。
【図１】本発明の実施の形態１における車両検出装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における動作を説明する
ための構成図
ための構成図
【図３】本発明の実施の形態２における車両検出装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２における動作を説明する
ための模式図
ための模式図
【図５】本発明の実施の形態２における動作を説明する
ための模式図
ための模式図
【図６】本発明の実施の形態２における動作を説明する
ための模式図
ための模式図
【図７】本発明の実施の形態３における車両検出装置の
構成を示すブロック図
構成を示すブロック図
【図８】本発明の実施の形態３における動作を説明する
ための模式図
ための模式図
【図９】本発明の実施の形態３における動作を説明する
ための模式図
ための模式図
【図１０】本発明の実施の形態３における動作を説明す
るための模式図
るための模式図
【図１１】従来の車両検出装置の構成を示すブロック図
【図１２】ステレオ画像処理の原理を説明するための模
式図
式図
【図１３】従来のステレオ画像処理を用いた物体検出装
置の構成を示すブロック図
置の構成を示すブロック図
【図１４】ステレオ画像処理における画像とブロックと
の関係を示す模式図
の関係を示す模式図
【図１５】ステレオ画像処理における平面推定方法を説
明するための模式図
明するための模式図
１、２、２１、２２、４１、４２ 撮像装置 ３、２３、４３ 左画像 ４、２４、４４ 右画像 ５、２５、４５ 画像処理部 ６、２６、４６ 対応付け部 ７、２７、４７ 平面推定部 ８、２８、４８ 距離計測部 ９、３０ 車両検出部 １０、３０Ａ、５３ 車両検出画像 ２９、４９ 座標変換部 ５０ 車線検出部 ５１ 投影車両検出部 ５２ 車種判別部
Claims (7)
- 【請求項１】 複数の画像を撮影する複数台の撮像装置
と、複数の画像間で相関が高い領域を対応付ける対応付
け部と、対応付けの結果から道路面の位置を３次元的に
推定する平面推定部と、対応付けの結果から三角測量の
原理で車両および道路面の３次元データをセンシングす
る距離計測部と、画像中の車両領域の抽出を行う車両検
出部とを備えた車両検出装置。 - 【請求項２】 センシングされた車両およ道路面の３次
元データを撮像装置を基準とした座標系から、道路面を
基準とした座標系に変換する座標変換部を備えた請求項
１記載の車両検出装置。 - 【請求項３】 座標変換部が、撮像装置から車両までの
距離を、車両の道路面からの高さに変換することを特徴
とする請求項２記載の車両検出装置。 - 【請求項４】 座標変換部が、撮像装置から車両までの
距離を、撮像装置から道路面に垂線を下ろした地点から
車両までの距離に変換することを特徴とする請求項３記
載の車両検出装置。 - 【請求項５】 片側１車線以上ある道路において道路面
上の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を
使用し、道路面を基準とした座標系の３次元データを車
両の進行方向に投影することにより車線位置を判別する
車線検出部を備えた請求項４記載の車両検出装置。 - 【請求項６】 道路上の車両を前方あるいは後方から撮
影した複数の画像を使用し、車線検出部によって得られ
た、車線位置情報と道路面を基準とした座標系の３次元
データを用いて、各車線毎に３次元データを車両側方方
向に投影し、投影された形状から各車両の位置を検出す
る投影車両検出部を備えた請求項５記載の車両検出装
置。 - 【請求項７】 道路上の車両を前方あるいは後方から撮
影した複数の画像を使用し、車線検出部によって得られ
た車線位置情報と道路面を基準とした座標系の３次元デ
ータを用いて、各車線毎に３次元データを車両側方方向
に投影し、投影された形状から各車両の車種を判別する
車種判別部を備えた請求項５記載の車両検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11389796A JP3710548B2 (ja) | 1996-05-08 | 1996-05-08 | 車両検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11389796A JP3710548B2 (ja) | 1996-05-08 | 1996-05-08 | 車両検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09297849A true JPH09297849A (ja) | 1997-11-18 |
| JP3710548B2 JP3710548B2 (ja) | 2005-10-26 |
Family
ID=14623898
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11389796A Expired - Fee Related JP3710548B2 (ja) | 1996-05-08 | 1996-05-08 | 車両検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3710548B2 (ja) |
Cited By (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2002340540A (ja) * | 2001-05-16 | 2002-11-27 | Sumitomo Osaka Cement Co Ltd | 監視システム |
| WO2006030633A1 (ja) * | 2004-09-15 | 2006-03-23 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | 物体検出装置 |
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