JPH09326096A - Human obstacle detector for vehicle - Google Patents

Human obstacle detector for vehicle

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Publication number
JPH09326096A
JPH09326096A JP16831996A JP16831996A JPH09326096A JP H09326096 A JPH09326096 A JP H09326096A JP 16831996 A JP16831996 A JP 16831996A JP 16831996 A JP16831996 A JP 16831996A JP H09326096 A JPH09326096 A JP H09326096A
Authority
JP
Japan
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detection
vehicle
obstacle
area
detecting
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP16831996A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hidetomo Nojiri
秀智 野尻
Masanori Saito
誠則 斉藤
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Nissan Motor Co Ltd
Original Assignee
Nissan Motor Co Ltd
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Publication date
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Publication of JPH09326096A publication Critical patent/JPH09326096A/en
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  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a human obstacle detector improving detecting precision by detecting a human obstacle in a larger detecting size as it is nearer corresponding to a distance at each set detecting area. SOLUTION: An infrared camera 1 outputs an infrared video signal anterior to a vehicle to an obstacle detecting part 2. A navigation system 3 continuously reads traveling road information of the vehicle from a map memory to output to a detecting area setting part 4. The setting part 4 calculates the position of the road on which its own vehicle travels in an infrared video based on inputted road information. On the traveling road, three detecting areas are set corresponding to the distance and the size of each detecting area is set corresponding to a detecting size within it and the far and near of the distance. An obstacle detection part 2 binarizes video by setting the temperature of the exposed part of a human body to be a threshold value and executes graphic detection. The detected graphic is compared with the detecting size of the detecting area to detect whether it is a human obstacle. The human obstacle is position-displayed by a head up display through a display position setting part 5.

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、車の安全走行に用
いられ、車両前方の赤外線映像を画像処理によって人的
障害物を検出する装置の構成に関し、とくに透視関係を
利用して映像からの検出精度を向上させたものに関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a structure of an apparatus for detecting a human obstacle by image processing of an infrared image in front of a vehicle, which is used for safe driving of a vehicle. The present invention relates to an improved detection accuracy.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、人的障害物を検知できる装置とし
ては、例えば特開平6−230132号公報に記載され
ているような車両用障害物検出装置がある。この障害物
検出装置では、例えば波長10μm付近に感度を有する
赤外線カメラを使用し、人体温度の2次元的な赤外線強
度の変化を検知して、その温度画像から人体露出部の表
面温度である32℃±1℃の温度範囲をそのしきい値と
するコンパレータにより選択し人的障害物を検出する。
またコンパレータ選択の結果から、検出の信頼性を向上
させるために、人体の顔のようなまるい形の赤外線源を
検知目標として、例えば縦長、横長などを含む四角形状
の赤外線源を予め除去するような画像処理が付加される
ようになる。
2. Description of the Related Art Conventionally, as an apparatus capable of detecting a human obstacle, there is an obstacle detecting apparatus for a vehicle as disclosed in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 6-230132. In this obstacle detection device, for example, an infrared camera having a sensitivity near a wavelength of 10 μm is used, a two-dimensional change in infrared intensity of the human body temperature is detected, and the surface temperature of the exposed portion of the human body is detected from the temperature image. A human obstacle is detected by selecting with a comparator having a temperature range of ± 1 ° C as its threshold value.
Further, based on the result of the selection of the comparator, in order to improve the detection reliability, the infrared source having a round shape such as the face of a human body is set as the detection target, and the infrared source having a rectangular shape including the vertical and horizontal directions is removed in advance. Image processing will be added.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来のものにあっては、まるい形の赤外線源とし
ては、太陽光の建造物による反射や、人体以外の熱源が
たまたま円形で、かつ人体温度に近いものが道路上に多
数存在し、それを除外しないでの検出は、検出結果に誤
検出を含むことになる。これを回避するために、例えば
しきい値範囲を狭めることが容易に考えられるが、検出
率の低下をもたらす新たな問題が生ずる。本発明は、上
記の問題点に鑑み、さらに検出精度を高めた車両用人的
障害物検出装置を提供することを目的としている。
However, in the conventional one as described above, as the round infrared ray source, the reflection of sunlight by the building or the heat source other than the human body happens to be circular, and There are many things on the road that are close to the human body temperature, and detection without excluding them will include erroneous detection in the detection results. In order to avoid this, for example, it is easily conceivable to narrow the threshold value range, but a new problem occurs that the detection rate decreases. The present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a human obstacle detection device for a vehicle, the detection accuracy of which is further improved.

【0004】[0004]

【課題を解決するための手段】このため、本発明は、車
両の進行方向を撮像し赤外線映像を得る撮像手段と、前
記赤外線映像上に前記車両からの距離に対応して人的障
害物の検出領域を設定する検出領域設定手段と、前記設
定された検出領域から前記距離に対応して近いほど大き
い検出サイズで人的障害物を検知する障害物検出手段と
を有するものとした。
Therefore, according to the present invention, there is provided an image pickup means for picking up a traveling direction of a vehicle to obtain an infrared image, and a human obstacle on the infrared image corresponding to a distance from the vehicle. A detection area setting means for setting a detection area and an obstacle detection means for detecting a human obstacle with a larger detection size as the distance from the set detection area is closer to the distance are provided.

【0005】前記検出領域設定手段は、前記距離が近い
ほど、検出領域を前記赤外線映像の上方に、かつ大きく
設定することが望ましい。また、前記検出領域設定手段
が、走行領域検出手段を含み、該走行領域検出手段は前
記赤外線映像において自車の走行する領域を検出し、検
出された走行領域上に前記検出領域を設定することもで
きる。前記検出領域設定手段は、道路幅などの走行路情
報を記憶してある地図メモりを内蔵したナビゲーション
システムを備え、ナビゲーションシステムの測位により
読み出される道路幅をもとに前記赤外線映像上の走行領
域を検出することもできる。そして、前記検出領域設定
手段は、前記走行路情報に含まれる走行路カーブや起伏
情報に対応して前記検出領域を調整することもできる。
It is desirable that the detection area setting means sets the detection area above and above the infrared image as the distance becomes shorter. Further, the detection area setting means includes a travel area detection means, the travel area detection means detects an area in which the host vehicle travels in the infrared image, and sets the detection area on the detected travel area. You can also The detection area setting means includes a navigation system having a built-in map memory that stores travel path information such as road width, and the travel area on the infrared image is based on the road width read by positioning of the navigation system. Can also be detected. The detection area setting means can also adjust the detection area in accordance with the traveling road curve and the undulation information included in the traveling road information.

【0006】[0006]

【作用】本発明によれば、赤外線映像上の人的検出領域
が車両からの距離に対応して設定され、各設定された検
出領域ごとに距離が近いほど大きい検出サイズで人的障
害物を検出するようにしたので、検出領域は限定された
位置に、しかも小さく設定することできるとともに、透
視関係に基づいた検出サイズの変化により、高検出率を
維持しながら、誤検出を低く抑さえることができる。ま
た、赤外線映像上の検出領域を車両の走行領域に限定す
ることにより、車両の走行に影響を与える人のみ障害物
として検出され、運転者が回避または警報などの措置を
とるための判断が容易となる。
According to the present invention, the human detection area on the infrared image is set in correspondence with the distance from the vehicle, and the closer the distance is to each set detection area, the larger the detection size becomes, the larger the human obstacle is detected. Since detection is performed, the detection area can be set to a limited position and small, and the detection size can be changed based on the perspective relationship to keep false detection low while maintaining high detection rate. You can Also, by limiting the detection area on the infrared image to the vehicle travel area, only those who affect the travel of the vehicle are detected as obstacles, and it is easy for the driver to make decisions to avoid or take warnings. Becomes

【0007】[0007]

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て実施例により説明する。図1は本発明の第1の実施例
の構成を示す。 車両前方に向けて赤外線カメラ1が設
けられている。赤外線カメラ1は、赤外線を集光する光
学系と、光学系の焦点位置に配置され赤外線光像を電気
信号に変えて出力する赤外線センサからなり、赤外線セ
ンサは分解能の高いもの、例えば温度分解能0.1℃、
画素数80000、波長8〜14μmに感度を有するも
のが用いられる。赤外線カメラの出力は障害物検知部2
に送られ、ここで人的障害物の検出が行なわれる。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Next, embodiments of the present invention will be described with reference to examples. FIG. 1 shows the configuration of the first embodiment of the present invention. An infrared camera 1 is provided toward the front of the vehicle. The infrared camera 1 is composed of an optical system that collects infrared light and an infrared sensor that is arranged at the focal point of the optical system and that converts an infrared light image into an electrical signal and outputs it. The infrared sensor has a high resolution, for example, a temperature resolution of 0. ℃ 1
A pixel having the number of pixels of 80000 and a sensitivity of 8 to 14 μm in wavelength is used. The output of the infrared camera is the obstacle detection unit 2
Is sent to where the obstacles are detected.

【0008】車両には、ナビゲーションシステム3が取
り付けられており、GPSレシーバ31は衛星からのG
PS電波信号を受信することにより、緯度、経度を示す
車両の現在位置データを生成する。コントローラ32は
その位置データに基づき道路の幅などを含めた地図情報
を地図メモリ33から読み出して検出領域設定部4へ出
力する。一方ナビゲーションシステム3には、車両の位
置を自立的に測定するジャイロ34と車速センサ35が
備えられ、その測定値とGPSレシーバ11による位置
データとが状況により使い分けられ、あるいは併用され
て、測位する現在位置の精度を高めるようにしている。
A navigation system 3 is attached to the vehicle, and the GPS receiver 31 is a G satellite from the satellite.
By receiving the PS radio wave signal, current position data of the vehicle indicating latitude and longitude is generated. The controller 32 reads out map information including the road width and the like from the map memory 33 based on the position data and outputs it to the detection area setting unit 4. On the other hand, the navigation system 3 is provided with a gyro 34 and a vehicle speed sensor 35 that autonomously measure the position of the vehicle, and the measured value and the position data from the GPS receiver 11 are used properly or used in combination to perform positioning. The accuracy of the current position is improved.

【0009】検出領域設定部4では、ナビゲーションシ
ステム3からの道路情報をもとに赤外線カメラ1がとら
えた赤外線映像の中の自車が走行する道路の位置を算出
する。その道路の上方に距離の遠近に対応して検出領域
を設定する。障害物検知部2では、入力される赤外線映
像上において各検出領域から透視関係に基づいた検出サ
イズで人的障害物の検出を行なう。そして検出した人的
障害物の位置データを接続されている表示位置設定部5
を経てヘッドアップディスプレイ部6に出力する。
The detection area setting unit 4 calculates the position of the road on which the vehicle runs in the infrared image captured by the infrared camera 1 based on the road information from the navigation system 3. A detection area is set above the road according to the distance. The obstacle detection unit 2 detects a human obstacle from each detection area on the input infrared image with a detection size based on the perspective relationship. And the display position setting unit 5 to which the position data of the detected human obstacle is connected
And output to the head-up display unit 6.

【0010】ヘッドアップディスプレイ部6は複数の表
示ユニットを有し、各表示ユニットが例えば横方向に所
定の距離を隔ててインストルメントパネルに配置され、
それぞれインストルメントパネル上面に形成される開口
部からフロントウインドシールドに向けて投影するよう
になっている。表示位置設定部5は人的障害物の位置デ
ータに基づき、検出された人的障害物の近傍の表示ユニ
ットを選択し点灯させて人的障害物の位置を示すように
なっている。
The head-up display section 6 has a plurality of display units, and each display unit is arranged on the instrument panel at a predetermined distance in the lateral direction, for example.
Each is projected from the opening formed on the upper surface of the instrument panel toward the front windshield. The display position setting section 5 selects the display unit in the vicinity of the detected human obstacle based on the position data of the human obstacle and lights it to indicate the position of the human obstacle.

【0011】次に、人的障害物の検出原理について説明
する。図2は赤外線カメラがとらえた車両前方の様子を
模式的に示したものである。人a、人b、人cがそれぞ
れ離れて立っている。近くの人aは、画面の上部に顔が
あり、かつ大きい。車両からの距離が遠く離れるにした
がって人b、人cのように顔は画面消失点方向に移動
し、しかも小さくなっていく。したがって、頭部のみの
検出の場合は、検出範囲を映像の上部に大きく設定し、
距離が離れるにしたがって消失点に近づき、しかも小さ
く設定することができる。本実施例では、処理の簡略化
を考慮して路上を近、中、遠距離の3つの領域に分割す
ることとし、各領域の境界を15m、35mとする。な
お5m未満と50m以上は赤外線カメラの視野外である
ため検出領域を設定しない。
Next, the principle of detecting a human obstacle will be described. FIG. 2 schematically shows a state in front of the vehicle captured by the infrared camera. Person a, person b, and person c are standing apart from each other. A nearby person a has a face at the top of the screen and is large. As the distance from the vehicle increases, the faces of the persons b and c move toward the screen vanishing point and become smaller. Therefore, in the case of detecting only the head, set the detection range large at the top of the image,
As the distance increases, it approaches the vanishing point and can be set smaller. In the present embodiment, in consideration of simplification of processing, the road is divided into three areas of near, middle, and long distance, and the boundaries between the areas are set to 15 m and 35 m. Note that the detection area is not set because the area below 5 m and above 50 m is outside the field of view of the infrared camera.

【0012】一方人間の頭はほぼ円形であるため、その
図形の外接四角形に対する割合である充填率は比較的高
く70%以上である。したがって70%未満の充填率の
検出図形は人間でないと判断できる。また極端に縦長や
横長の図形は人間の頭や顔ではない。本実施例ではそれ
を判断するため1:3未満の判断条件が用いられる。
On the other hand, since the human head is almost circular, the filling rate, which is the ratio of the figure to the circumscribed quadrangle, is relatively high and is 70% or more. Therefore, it can be determined that the detected figure with the filling rate of less than 70% is not a human. In addition, extremely vertical and horizontal figures are not human heads or faces. In this embodiment, a judgment condition of less than 1: 3 is used to judge that.

【0013】また、人の体の露出表面の温度は32℃±
2℃の範囲内にあり、夏冬の差は若干あるものの個人差
は小さい。また頭や顔のサイズは大人と子供の差は多少
あるものの、大人どうしなら個人差は小さい。したがっ
て、その図形の検出を行なうにあたっては32℃±2℃
に相当する赤外線輝度の範囲をもってしきい値とし、赤
外線映像上に32℃±2℃範囲内の輝度にあるものを
白、その他の範囲のものを黒と表示する。白で表示され
たかたまりを検出し、その外周に接する四角の面積に対
する充填率が70%以上、かつ、そのサイズ(面積)が
車両からの距離ごとに設定された範囲内であれば、人間
と判断することができる。なお、もし季節を限定すれば
32℃±1℃に相当する赤外線輝度の範囲をもってしき
い値とすることもできる。
The temperature of the exposed surface of the human body is 32 ° C. ±
Within the range of 2 ° C, there are some differences between summer and winter, but individual differences are small. Although there are some differences in head and face sizes between adults and children, there is little individual difference between adults. Therefore, in detecting the figure, 32 ℃ ± 2 ℃
The infrared luminance range corresponding to is set as a threshold value, and those having a luminance within the range of 32 ° C. ± 2 ° C. are displayed on the infrared image as white, and the other ranges are displayed as black. If the lump displayed in white is detected and the filling rate for the area of the square that touches the outer circumference is 70% or more, and the size (area) is within the range set for each distance from the vehicle, You can judge. If the season is limited, the threshold value can be the range of infrared luminance corresponding to 32 ° C. ± 1 ° C.

【0014】図3、図4は上記の処理を詳細に示すフロ
ーチャートである。すなわち、ステップ100におい
て、赤外線カメラ1より車両前方の赤外線映像を障害物
検知部2に読み込む。ステップ101では、読み込まれ
た映像に32℃±2℃の範囲を持ったしきい値をかけ映
像の2値化を行なう。これにより、32℃±2℃内を
白、その他は黒で表示する2値化画像が作成される。
3 and 4 are flow charts showing the above processing in detail. That is, in step 100, an infrared image in front of the vehicle from the infrared camera 1 is read into the obstacle detection unit 2. In step 101, the read image is binarized by applying a threshold having a range of 32 ° C. ± 2 ° C. As a result, a binarized image in which the inside of 32 ° C. ± 2 ° C. is displayed in white and the others are displayed in black is created.

【0015】ステップ102では、2値化画像において
かたまった白い部分を図形として検出する。ステップ1
03では、検出された図形をラベル付けしてその総数が
算出される。ステップ104において、ラベルカウンタ
がセットされるとともに、図形の入力が始まる。
In step 102, a white portion gathered in the binarized image is detected as a figure. Step 1
In 03, the detected figures are labeled and the total number thereof is calculated. In step 104, the label counter is set and the graphic input is started.

【0016】ステップ105では、極端に大きいものあ
るいは雑音のような小さいものを除くために、入力され
た図形の面積が規定サイズ内か否かの判断が行なわれ
る。規定サイズ以内ならば、ステップ106へ進む。規
定サイズ以外ならば、ステップ123へ進む。これによ
り、検出対象となるサイズのものが抜き出されて検出候
補となる。ステップ106においては、検出候補となる
検出図形の外周に接する四角形を生成する。ステップ1
07では、生成される四角形に対して検出図形の面積充
填率が70%以上かの判断を行なう。以上の場合は、ス
テップ108で四角形の縦横比が1:3より小さいかの
判断を行なう。小さい場合はステップ109へ進む。上
記ステップ107、ステップ108における判定のいず
れかが否定の場合はステップ123へ進む。
In step 105, it is determined whether or not the area of the input graphic is within a specified size in order to exclude an extremely large object or a small object such as noise. If it is within the specified size, the process proceeds to step 106. If the size is not the specified size, the process proceeds to step 123. As a result, the size to be detected is extracted and becomes a detection candidate. In step 106, a quadrangle that touches the outer circumference of the detection figure that is a detection candidate is generated. Step 1
At 07, it is determined whether the area filling rate of the detected figure is 70% or more for the generated quadrangle. In the above case, it is determined in step 108 whether the aspect ratio of the quadrangle is smaller than 1: 3. If it is smaller, the process proceeds to step 109. If either of the determinations in steps 107 and 108 is negative, the process proceeds to step 123.

【0017】ステップ109では、ナビゲーションシス
テム3が自車の位置を測定し、ステップ110において
走行している道路情報を入力し道路幅情報を得る。ステ
ップ111において、検出領域設定部4は道路幅情報と
赤外線カメラの取り付け高さとレンズの焦点距離に基づ
き赤外線画像上の道路位置を算出する。ステップ112
においては、二値化映像を図2のように距離の遠近に対
応して、5m〜15m、15m〜35m、35〜50m
のように領域1、領域2、領域3という3つの領域に分
け、距離の近い領域は映像の上方に、遠い領域は下方に
それぞれ映像上の道路幅に対応させて設定される。各領
域の図形検出サイズの検出範囲は、赤外線カメラ1の取
り付け高さとレンズ焦点距離によって近距離は大きく、
遠距離は小さく設定される。
In step 109, the navigation system 3 measures the position of the vehicle, and in step 110, the road information on the traveling vehicle is input to obtain road width information. In step 111, the detection area setting unit 4 calculates the road position on the infrared image based on the road width information, the mounting height of the infrared camera, and the focal length of the lens. Step 112
In FIG. 2, the binarized image corresponds to the distance of 5 m to 15 m, 15 m to 35 m, and 35 to 50 m as shown in FIG.
As described above, the area is divided into three areas of area 1, area 2, and area 3. Areas with a short distance are set above the image and areas far are set below the area corresponding to the road width on the image. The detection range of the figure detection size of each area is large at a short distance depending on the mounting height of the infrared camera 1 and the lens focal length.
The long distance is set small.

【0018】ステップ113では、図形が領域1内かど
うかの判断が行なわれる。領域1内であるならば、ステ
ップ114において領域1に対応した図形の大きさの範
囲(検出範囲1)が出力される。領域1内でないなら
ば、ステップ115へ進む。ステップ115では、図形
が領域2内かどうかの判断が行なわれる。領域2内であ
るならば、ステップ116において領域2に対応した図
形の大きさの範囲(検出範囲2)が出力される。領域2
内でないならば、ステップ117において図形が領域3
内かの判断が行なわれる。領域3内であれば、ステップ
118において領域3に対応した図形の大きさの範囲
(検出範囲3)が出力される。領域3内でなければ、ス
テップ123へ進む。ステップ119において、図形の
面積(サイズ)が上記入力された検出範囲内かどうかの
判断が行なわれる。規定範囲内の場合、ステップ120
で図形の重心座標が算出される。ステップ121では、
表示位置設定部5において図形の重心位置に最も近い表
示ユニットが選択され、この表示ユニットに制御信号が
出力される。
In step 113, it is determined whether the graphic is in the area 1. If it is within the region 1, the range of the size of the figure corresponding to the region 1 (detection range 1) is output in step 114. If it is not in the area 1, the process proceeds to step 115. At step 115, it is determined whether or not the figure is within the area 2. If it is within the region 2, the range of the size of the figure corresponding to the region 2 (detection range 2) is output in step 116. Area 2
If not, the graphic is in area 3
An internal decision is made. If it is within the region 3, the range of the size of the figure corresponding to the region 3 (detection range 3) is output in step 118. If it is not within the region 3, the process proceeds to step 123. In step 119, it is determined whether the area (size) of the graphic is within the input detection range. If it is within the specified range, step 120
The barycentric coordinates of the figure are calculated with. In step 121,
The display position setting section 5 selects the display unit closest to the position of the center of gravity of the graphic, and outputs a control signal to this display unit.

【0019】ステップ122において、ヘッドアップデ
ィスプレイ部6の上記選択された表示ユニットが警報マ
ークを点灯する。その後、ステップ123において、ラ
ベルカウンタをインリクメントする。ステップ124
で、ラベルカウンタ値がラベル総数より大きいかの判断
を経て、ステップ105に戻って、次の図形に対する判
断が行なわれる。ラベルカウンタ値がラベル総数より大
きいと判断されるとフローを終了する。
In step 122, the selected display unit of the head-up display section 6 lights the alarm mark. Then, in step 123, the label counter is incremented. Step 124
Then, after it is judged whether the label counter value is larger than the total number of labels, the process returns to step 105 and the judgment for the next figure is made. When it is determined that the label counter value is larger than the total number of labels, the flow ends.

【0020】本実施例は、以上のように構成され、人的
障害物の検出領域を3つに分け、距離の遠近に対応して
各検出領域と検出領域内の検出サイズを設定する。そし
て露出している頭部を検出対象として赤外線映像を2値
化して、頭部の特徴である円型をその外接四角形に対す
る充填率と、四角形の縦横比判断を行なって候補を検出
する。検出されたものはさらにその検出領域によって所
定の検出範囲内かの判断が行なわれるため、走行にとっ
て障害とならない走行路外は検知対象からはずされ、走
行路上においては人的障害物が確実に検出できる効果が
得られる。
The present embodiment is configured as described above, divides the detection area of the human obstacle into three, and sets each detection area and the detection size in the detection area according to the distance. Then, the infrared image is binarized with the exposed head as a detection target, and the circular shape, which is a feature of the head, is determined by the filling rate of the circumscribed quadrangle and the aspect ratio of the quadrangle to detect the candidate. Since the detected area is further judged by the detection area as to whether it is within the predetermined detection range, the outside of the traveling road that does not hinder the running is excluded from the detection target, and the human obstacle is surely detected on the traveling road. The effect that can be obtained is obtained.

【0021】次に、第2の実施例について説明する。第
1の実施例は、検出領域設定部4での走行路の幅に対応
して検出領域の設定を示したが、本実施例では、検出領
域設定部4の代わりに検出領域設定部4’を用いて車両
進行方向の道路の傾斜や、曲がりに対応して検出領域を
位置変更できるようにしている。
Next, a second embodiment will be described. In the first embodiment, the detection area is set corresponding to the width of the traveling road in the detection area setting unit 4, but in the present embodiment, instead of the detection area setting unit 4, the detection area setting unit 4 ′ is used. The position of the detection area can be changed according to the inclination of the road in the traveling direction of the vehicle and the curve.

【0022】具体的な動作を図5に基づいて説明する。
図5の(a)は直線路を示し、(b)と(c)はカーブ
路を示している。例えば、車両進行方向100m先に右
カーブがある場合、自車位置情報とナビゲーションシス
テムの地図情報からこれを認知する。人的障害物の最大
検知距離は50mであるため、車両が50mまで進むと
(b)のように右カーブの道路が検知範囲3の右端に交
差することになる。したがってこのときから、走行路幅
に対応して算出される検出領域3を画面の右方向にシフ
トし、検出領域が直線走行路と右カ−ブ走行路を含むよ
うに位置変更する。さらに車両が進み、カーブの35m
手前になったところから15m〜35mに相当する検出
領域2を右方向にシフト、この検出領域2が直線走行路
と右カ−ブ走行路を含むように位置変更する。
The specific operation will be described with reference to FIG.
5A shows a straight road, and FIGS. 5B and 5C show a curved road. For example, if there is a right curve 100 m ahead in the vehicle traveling direction, this is recognized from the vehicle position information and the map information of the navigation system. Since the maximum detection distance of the human obstacle is 50 m, when the vehicle reaches 50 m, the road with the right curve intersects the right end of the detection range 3 as shown in (b). Therefore, from this time, the detection area 3 calculated corresponding to the traveling road width is shifted to the right of the screen, and the position is changed so that the detection area includes the straight traveling path and the right curve traveling path. 35m on the curve
The detection area 2 corresponding to 15 m to 35 m from the front side is shifted to the right, and the detection area 2 is repositioned so as to include the straight running path and the right curve running path.

【0023】カーブまで15m未満となったところで
は、図5の(c)のように5m〜15mに相当する検出
領域1を右側にシフトし、直線走行路と右カ−ブ走行路
を含むように位置変更する。またカーブから出て直線路
に戻る場合もすべての検出領域が直線走行路と右カ−ブ
走行路を含むよう画面上の図形検出領域を左右に動か
す。なお、図5において、点線は、検出領域を変更する
まえの位置を示し、実線は変更後の状態を示している 以上は右カーブを例にしたが左カーブの場合も同様に画
像処理の検出領域を反対方向へシフトすればよい。
When the curve is less than 15 m, the detection area 1 corresponding to 5 m to 15 m is shifted to the right as shown in FIG. 5 (c) to include the straight running path and the right curve running path. Change the position to. Also when moving out of a curve and returning to a straight road, the figure detection area on the screen is moved left and right so that all the detection areas include the straight travel path and the right curve travel path. In addition, in FIG. 5, the dotted line shows the position before the detection area is changed, and the solid line shows the state after the change. In the above, the right curve is taken as an example. Just shift the region in the opposite direction.

【0024】本実施例は以上のように構成され、道路の
カーブ状況に対応して検出領域の位置を変更するように
したので、検出領域を拡大せず、走行路映像の変化に対
応でき、適用範囲が拡大される効果が得られる。なお、
本実施例では、カーブについて説明したが、このほか例
えば走行路起伏などにも上記と同様な方法で対応でき
る。なお。上記では、車両前方の道路環境を認識する手
段としてナビゲーションの持つ地図情報を利用して説明
したが、これに限らず赤外線画像や他の可視カメラか
ら、道路上の白線を検知し、この曲がり具合から、カー
ブや起伏などの道路環境を認識し、その認識結果に基づ
いて検出領域を決めることもできる。検出領域としては
さらに多く分割したり、あるいは距離に対応して無段階
に変化させることも可能である。。
Since the present embodiment is configured as described above and the position of the detection area is changed according to the curve condition of the road, it is possible to cope with the change of the road image without expanding the detection area. The effect that the range of application is expanded is obtained. In addition,
In the present embodiment, the curve has been described, but in addition to this, it is possible to deal with, for example, ups and downs of the traveling road, in the same manner as described above. Incidentally. In the above description, the map information possessed by the navigation is used as a means for recognizing the road environment in front of the vehicle, but the present invention is not limited to this, and the white line on the road is detected from an infrared image or another visible camera, and this curve Therefore, it is possible to recognize the road environment such as curves and undulations and determine the detection area based on the recognition result. It is also possible to divide the detection area into a larger number or to change it steplessly according to the distance. .

【0025】[0025]

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明によれ
ば、赤外線映像上の人的検出領域が車両からの距離に対
応して設定され、各設定された検出領域に応じて距離が
近いほど大きい検出サイズで人的障害物を検出するよう
にしたので、検出領域は限定された位置に、しかも小さ
く設定することができるとともに、透視関係に基づいた
検出サイズの変化により、高検出率を維持しながら、誤
検出を低く抑さえることができる。また、赤外線映像上
の、検出領域を車両の走行領域に限定するときには、車
両の走行に影響を与える人のみ検出され、運転者が回避
または警報などの措置をとるための判断が容易となる。
As described above, according to the present invention, the human detection area on the infrared image is set corresponding to the distance from the vehicle, and the distance is short according to each set detection area. Since human obstacles are detected with a relatively large detection size, the detection area can be set to a limited position and small, and a high detection rate can be achieved by changing the detection size based on the perspective relationship. While maintaining, false detection can be suppressed low. Further, when the detection area on the infrared image is limited to the traveling area of the vehicle, only the person who influences the traveling of the vehicle is detected, and it becomes easy for the driver to make a decision such as avoidance or warning.

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

【図1】実施例の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an embodiment.

【図2】検出範囲の設定を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining setting of a detection range.

【図3】人的障害物の検出動作を示すフローチャートで
ある。
FIG. 3 is a flowchart showing a detection operation of a human obstacle.

【図4】人的障害物の検出動作を示すフローチャートで
ある。
FIG. 4 is a flowchart showing an operation of detecting a human obstacle.

【図5】第2の実施例を説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a second embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 赤外線カメラ 2 障害物検知部 3 ナビゲーションシステム 4(4’) 検出領域設定部 5 表示位置設定部 6 ヘッドアップディスプレイ部 1 infrared camera 2 obstacle detection unit 3 navigation system 4 (4 ') detection area setting unit 5 display position setting unit 6 head-up display unit

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 車両の進行方向を撮像し赤外線映像を得
る撮像手段と、前記赤外線映像上に前記車両からの距離
に対応して人的障害物の検出領域を設定する検出領域設
定手段と、前記設定された検出領域ごとに前記距離に対
応して近いほど大きい検出サイズで人的障害物を検知す
る障害物検出手段とを有することを特徴とする車両用人
的障害物検出装置。
1. An image pickup means for picking up an infrared image by picking up a traveling direction of a vehicle, and a detection area setting means for setting a detection area of a human obstacle on the infrared image corresponding to a distance from the vehicle. An obstacle detecting device for a vehicle, comprising: an obstacle detecting unit that detects a human obstacle with a detection size that is larger for each of the set detection areas corresponding to the distance.
【請求項2】 前記検出領域設定手段は、前記距離が近
いほど、検出領域を前記赤外線映像の上方に、かつ大き
く設定することを特徴とする請求項1記載の車両用人的
障害物検出装置。
2. The human obstacle detection device for a vehicle according to claim 1, wherein the detection area setting unit sets the detection area above and above the infrared image as the distance becomes shorter.
【請求項3】 前記検出領域設定手段は、走行領域検出
手段を含み、該走行領域検出手段は前記赤外線映像にお
いて自車の走行する領域を検出し、検出された走行領域
上に前記検出領域を設定することを特徴とする請求項2
記載の車両用人的障害物検知装置。
3. The detection area setting means includes a travel area detection means, the travel area detection means detects a travel area of a vehicle in the infrared image, and the detection area is set on the detected travel area. 3. The setting is performed according to claim 2.
The human obstacle detection device for a vehicle described.
【請求項4】 前記検出領域設定手段は、道路幅などの
走行路情報を記憶してある地図メモりを内蔵したナビゲ
ーションシステムを有し、ナビゲーションシステムの測
位により読み出される道路幅をもとに前記赤外線映像上
の走行領域を検出することを特徴とする請求項3記載の
車両用人的障害物検知装置。
4. The detection area setting means has a navigation system having a built-in map memory in which road information such as road width is stored, and the detection area setting means is based on the road width read by positioning of the navigation system. The human obstacle detection device for a vehicle according to claim 3, wherein a traveling area on the infrared image is detected.
【請求項5】 前記検出領域設定手段は、前記走行路情
報に含まれる走行路カーブや起伏情報に対応して前記検
出領域を調整することを特徴とする請求項4記載の車両
用人的障害物検知装置。
5. The human obstacle for a vehicle according to claim 4, wherein the detection area setting means adjusts the detection area in accordance with a traveling road curve and undulation information included in the traveling road information. Detection device.
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000030197A (en) * 1998-07-09 2000-01-28 Nissan Motor Co Ltd Device for detecting warm body
JP2001023091A (en) * 1999-07-07 2001-01-26 Honda Motor Co Ltd Picture display device for vehicle
JP2001023095A (en) * 1999-07-12 2001-01-26 Mazda Motor Corp Device for announcing surrounding information of vehicle
JP2001028050A (en) * 1999-05-10 2001-01-30 Honda Motor Co Ltd Walker detecting device
JP2002310958A (en) * 2001-04-10 2002-10-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Evaluation system of material life and evaluation method thereof
JP2004280451A (en) * 2003-03-14 2004-10-07 Matsushita Electric Works Ltd Autonomous moving device
JP2006099603A (en) * 2004-09-30 2006-04-13 Nissan Motor Co Ltd Figure detection device and method
JP2006099611A (en) * 2004-09-30 2006-04-13 Nissan Motor Co Ltd Figure detection device and method
JP2009009209A (en) * 2007-06-26 2009-01-15 Nippon Soken Inc Image recognition device and image recognition processing method
JP2009169776A (en) * 2008-01-18 2009-07-30 Hitachi Ltd Detector
JP2013190291A (en) * 2012-03-13 2013-09-26 Ricoh Co Ltd Infrared sensor apparatus
WO2020013105A1 (en) * 2018-07-13 2020-01-16 株式会社神戸製鋼所 Object detection device and object detection method for construcion machine

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000030197A (en) * 1998-07-09 2000-01-28 Nissan Motor Co Ltd Device for detecting warm body
JP2001028050A (en) * 1999-05-10 2001-01-30 Honda Motor Co Ltd Walker detecting device
JP2001023091A (en) * 1999-07-07 2001-01-26 Honda Motor Co Ltd Picture display device for vehicle
JP2001023095A (en) * 1999-07-12 2001-01-26 Mazda Motor Corp Device for announcing surrounding information of vehicle
JP2002310958A (en) * 2001-04-10 2002-10-23 Mitsubishi Heavy Ind Ltd Evaluation system of material life and evaluation method thereof
US7684894B2 (en) 2003-03-14 2010-03-23 Panasonic Electric Works Co., Ltd. Autonomously moving robot
JP2004280451A (en) * 2003-03-14 2004-10-07 Matsushita Electric Works Ltd Autonomous moving device
JP2006099603A (en) * 2004-09-30 2006-04-13 Nissan Motor Co Ltd Figure detection device and method
JP2006099611A (en) * 2004-09-30 2006-04-13 Nissan Motor Co Ltd Figure detection device and method
JP2009009209A (en) * 2007-06-26 2009-01-15 Nippon Soken Inc Image recognition device and image recognition processing method
JP2009169776A (en) * 2008-01-18 2009-07-30 Hitachi Ltd Detector
JP2013190291A (en) * 2012-03-13 2013-09-26 Ricoh Co Ltd Infrared sensor apparatus
WO2020013105A1 (en) * 2018-07-13 2020-01-16 株式会社神戸製鋼所 Object detection device and object detection method for construcion machine
JP2020013220A (en) * 2018-07-13 2020-01-23 株式会社神戸製鋼所 Object detection device and object detection method for construction machine

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