JPH1073432A - 映像による対象の存在範囲の検出方法 - Google Patents
映像による対象の存在範囲の検出方法Info
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- JPH1073432A JPH1073432A JP8227259A JP22725996A JPH1073432A JP H1073432 A JPH1073432 A JP H1073432A JP 8227259 A JP8227259 A JP 8227259A JP 22725996 A JP22725996 A JP 22725996A JP H1073432 A JPH1073432 A JP H1073432A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】イメージセンサ手段20の視界内に捉える映像か
ら対象１が存在する範囲を検出する際、混入しやすい背
景等の紛らわしい映像の影響を極力排除して対象１その
ものだけの存在範囲EAを正確に検出する。 【解決手段】各イメージセンサ対21, 22の視界内に並べ
て設定された複数の視野と複数対のイメージセンサを組
み合わせて視野をマトリックス状に配列した捜査範囲SA
とし、イメージセンサ対による映像データの対ID1, ID2
から各視野に応じて抽出した窓部分WD1,WD2 の対から視
野内の映像がもつ距離に関する指標を求め、距離指標の
分布状態から有効指標を選び出して捜査範囲SA内のその
分布を示すマップを作り、マップ内の有効指標の分布に
外接するように方形領域EA０を設定した上で、その方形
の辺の端部にのみ有効指標があるときその辺を除外して
行った結果の方形領域を対象１の存在範囲EAとして確定
する。
ら対象１が存在する範囲を検出する際、混入しやすい背
景等の紛らわしい映像の影響を極力排除して対象１その
ものだけの存在範囲EAを正確に検出する。 【解決手段】各イメージセンサ対21, 22の視界内に並べ
て設定された複数の視野と複数対のイメージセンサを組
み合わせて視野をマトリックス状に配列した捜査範囲SA
とし、イメージセンサ対による映像データの対ID1, ID2
から各視野に応じて抽出した窓部分WD1,WD2 の対から視
野内の映像がもつ距離に関する指標を求め、距離指標の
分布状態から有効指標を選び出して捜査範囲SA内のその
分布を示すマップを作り、マップ内の有効指標の分布に
外接するように方形領域EA０を設定した上で、その方形
の辺の端部にのみ有効指標があるときその辺を除外して
行った結果の方形領域を対象１の存在範囲EAとして確定
する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は自動車の衝突防止等
のためにイメージセンサを用いて捉えた視界内の映像か
ら距離を極力正確に検出すべき対象が存在する視界内の
範囲ないし領域を検出するための方法に関する。
のためにイメージセンサを用いて捉えた視界内の映像か
ら距離を極力正確に検出すべき対象が存在する視界内の
範囲ないし領域を検出するための方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】写真撮影や衝突防止のために被写体ない
し対象の距離を検出する方式として、大別して超音波，
赤外線，電波等の検出対象による反射時間から距離を検
出するいわゆるアクティブ方式と，イメージセンサ対に
より対象の映像を捉えたときの映像対間の視差から三角
測量の原理を利用して距離を検出するいわゆるパッシブ
方式とが知られているが、後者の方が遠距離まで正確に
検出でき，距離検出上の指向性が良好で，妨害波や妨害
光の影響を受け難い等の前者にない特長を備えており、
自動焦点カメラ用にはかなり以前から実用化され、最近
では自動車の衝突防止用としても将来性を囑目されてい
る。
し対象の距離を検出する方式として、大別して超音波，
赤外線，電波等の検出対象による反射時間から距離を検
出するいわゆるアクティブ方式と，イメージセンサ対に
より対象の映像を捉えたときの映像対間の視差から三角
測量の原理を利用して距離を検出するいわゆるパッシブ
方式とが知られているが、後者の方が遠距離まで正確に
検出でき，距離検出上の指向性が良好で，妨害波や妨害
光の影響を受け難い等の前者にない特長を備えており、
自動焦点カメラ用にはかなり以前から実用化され、最近
では自動車の衝突防止用としても将来性を囑目されてい
る。
【０００３】ところが、自動焦点カメラ用では距離を検
出すべき対象がファインダを通して必ず特定されるのに
対し、衝突防止用ではドライバに距離の検出対象を特定
する負担を掛けるわけに行かず，かつそれがイメージセ
ンサの必ず真正面に存在するとは限らないので、検出す
べき対象がイメージセンサの視界内のどこにあるかを映
像から探り出さねばならない問題がある。
出すべき対象がファインダを通して必ず特定されるのに
対し、衝突防止用ではドライバに距離の検出対象を特定
する負担を掛けるわけに行かず，かつそれがイメージセ
ンサの必ず真正面に存在するとは限らないので、検出す
べき対象がイメージセンサの視界内のどこにあるかを映
像から探り出さねばならない問題がある。
【０００４】このため、本件の出願人は特願平7-42458
号において検出対象を見付けるべきイメージセンサの視
界内の複数の距離の検出値の頻度分布から確からしい距
離の範囲ないしは階級をまず選出し、次にこの距離範囲
を含むように選定した所定の広さの領域を視界内で順次
移動させながら各領域内の距離の平均値等を計算し、こ
の計算結果から最も確からしい対象の距離およびその存
在領域を決める方式を提案した。さらには、特願平7-16
7320号においては、イメージセンサの視界内をそれより
狭い視野で順次に走査しながら各視野ごとに得られる１
対の映像がもつ相関値をあらかじめ想定した距離に関し
て計算して行き、高い相関が検定された視野で走査した
範囲をイメージセンサの視界内に検出対象が存在する範
囲として決定する方式を提案した。
号において検出対象を見付けるべきイメージセンサの視
界内の複数の距離の検出値の頻度分布から確からしい距
離の範囲ないしは階級をまず選出し、次にこの距離範囲
を含むように選定した所定の広さの領域を視界内で順次
移動させながら各領域内の距離の平均値等を計算し、こ
の計算結果から最も確からしい対象の距離およびその存
在領域を決める方式を提案した。さらには、特願平7-16
7320号においては、イメージセンサの視界内をそれより
狭い視野で順次に走査しながら各視野ごとに得られる１
対の映像がもつ相関値をあらかじめ想定した距離に関し
て計算して行き、高い相関が検定された視野で走査した
範囲をイメージセンサの視界内に検出対象が存在する範
囲として決定する方式を提案した。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述のよう
に不特定な検出対象の存在範囲を確実に探り出すには、
イメージセンサがもつ視界ないし視界内に設定する対象
の捜査範囲をできるだけ広めにとる必要があり、このた
めにイメージセンサの対を複数個用いるとともに各対の
視界内に視野を複数個並べて設定するが、捜査範囲を広
くすればするほど対象以外の余分な映像, とくに対象と
距離がほぼ同じ物体の映像が混入しやすくなって対象の
存在範囲の正確な確定が困難になる問題がある。以下、
この様子を図３に示す視界内の映像の例を参照して説明
する。
に不特定な検出対象の存在範囲を確実に探り出すには、
イメージセンサがもつ視界ないし視界内に設定する対象
の捜査範囲をできるだけ広めにとる必要があり、このた
めにイメージセンサの対を複数個用いるとともに各対の
視界内に視野を複数個並べて設定するが、捜査範囲を広
くすればするほど対象以外の余分な映像, とくに対象と
距離がほぼ同じ物体の映像が混入しやすくなって対象の
存在範囲の正確な確定が困難になる問題がある。以下、
この様子を図３に示す視界内の映像の例を参照して説明
する。
【０００６】図３に外枠で示す視界Vwは上述の複数対の
イメージセンサによるもので、そのほぼ中央部に対象１
としての自動車が捉えられているが、視界Vw内には道路
RDに関連するサイドラインSLやセンタラインCL, 横断歩
道CR等の路面標識, 歩道WL,道路標識RS, 照明柱LP等の
ほかに傍らに灌木BS, 樹木TR等の映像があり、遠景に山
岳MTや青空SKがあり、さらには対象１や樹木の影SHもあ
る。これらはいずれも対象１の映像に混入してその存在
範囲の検出に影響を与え得るが、対象１に近い映像ほど
与える影響が大きく、とくに対象１とほぼ同じ距離にあ
る物体の映像,図示の例ではサイドラインSL, センタラ
インCL, 横断歩道CR等の標識, 樹木TRの横方向に延びた
枝等の映像が検出に悪影響を与えやすく、さらに影SHも
対象１と非常に紛れやすい性質をもった一種の映像であ
る。
イメージセンサによるもので、そのほぼ中央部に対象１
としての自動車が捉えられているが、視界Vw内には道路
RDに関連するサイドラインSLやセンタラインCL, 横断歩
道CR等の路面標識, 歩道WL,道路標識RS, 照明柱LP等の
ほかに傍らに灌木BS, 樹木TR等の映像があり、遠景に山
岳MTや青空SKがあり、さらには対象１や樹木の影SHもあ
る。これらはいずれも対象１の映像に混入してその存在
範囲の検出に影響を与え得るが、対象１に近い映像ほど
与える影響が大きく、とくに対象１とほぼ同じ距離にあ
る物体の映像,図示の例ではサイドラインSL, センタラ
インCL, 横断歩道CR等の標識, 樹木TRの横方向に延びた
枝等の映像が検出に悪影響を与えやすく、さらに影SHも
対象１と非常に紛れやすい性質をもった一種の映像であ
る。
【０００７】このような問題点の認識に基づいて、本発
明の課題はイメージセンサの視界に混入しやすい検出対
象と紛らわしい映像の影響をできるだけ排除して、対象
そのものだけの存在範囲を正確に検出することにある。
明の課題はイメージセンサの視界に混入しやすい検出対
象と紛らわしい映像の影響をできるだけ排除して、対象
そのものだけの存在範囲を正確に検出することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明の第１方法では、
イメージセンサ対ごとにその視界内に並べて設定した複
数の視野と複数対のイメージセンサとを組み合わせてな
る捜査範囲内の二次元マトリックス状に配列された視野
ごとに映像がもつ距離に関する指標を計算し、その分布
状態から有効指標を選出してマトリックス内の分布状態
を示すマップを作り、マップ内の有効指標の分布に外接
する方形領域を選定した上でその方形の辺の端部の視野
にのみ有効指標が存在する場合にその辺を除外した領域
を対象が存在する範囲として確定することによって課題
を解決する。
イメージセンサ対ごとにその視界内に並べて設定した複
数の視野と複数対のイメージセンサとを組み合わせてな
る捜査範囲内の二次元マトリックス状に配列された視野
ごとに映像がもつ距離に関する指標を計算し、その分布
状態から有効指標を選出してマトリックス内の分布状態
を示すマップを作り、マップ内の有効指標の分布に外接
する方形領域を選定した上でその方形の辺の端部の視野
にのみ有効指標が存在する場合にその辺を除外した領域
を対象が存在する範囲として確定することによって課題
を解決する。
【０００９】また、本発明の第２方法では方形領域の選
定までは第１方法と同じであるが、そのある辺に属する
有効指標の平均が残部に属する有効指標の平均と所定の
限度以上異なる場合にその辺を除外した領域を対象の存
在範囲として確定することによって課題を解決する。本
発明は自動車等の検出対象の外形がほぼ方形であり, 従
ってその存在範囲の輪郭も方形でよい点を利用して、ま
ず存在範囲を確実に探り出し得るようにその候補として
視野の二次元マトリックスから広いめの方形領域を選出
し、次にこの方形領域の各辺を単位としてそれを存在範
囲に含ませるのが適切か否かを調べた上で方形領域から
不適切な辺を除外して行くことにより対象の存在範囲を
正確に確定できるようにしたものである。
定までは第１方法と同じであるが、そのある辺に属する
有効指標の平均が残部に属する有効指標の平均と所定の
限度以上異なる場合にその辺を除外した領域を対象の存
在範囲として確定することによって課題を解決する。本
発明は自動車等の検出対象の外形がほぼ方形であり, 従
ってその存在範囲の輪郭も方形でよい点を利用して、ま
ず存在範囲を確実に探り出し得るようにその候補として
視野の二次元マトリックスから広いめの方形領域を選出
し、次にこの方形領域の各辺を単位としてそれを存在範
囲に含ませるのが適切か否かを調べた上で方形領域から
不適切な辺を除外して行くことにより対象の存在範囲を
正確に確定できるようにしたものである。
【００１０】すなわち、本発明の第１方法と第２方法の
いずれでもイメージセンサ対ごとにその視界内に並べて
設定した複数個の視野と, 複数個のイメージセンサ対を
組み合わせて視野を二次元マトリックス状に配列してな
る捜査範囲内の各視野ごとに映像対間の視差に相応する
距離に関する指標を計算し、この指標の分布状態から有
効指標を選出して捜査範囲内のその分布状態を示すマッ
プを作った上で, まずこのマップ内の有効指標の分布に
外接する方形領域を上述の存在範囲の広いめの候補とし
て選定するが、第１方法では対象以外の余分な映像の混
入は辺の端部に生じやすい点を利用して有効指標が辺の
端部にのみ存在するとき, 第２方法では余分な映像が混
入した辺では有効指標の平均が方形領域の残部と比べて
若干とも違ってくる点を利用してある辺に属する有効指
標の平均が残部についての平均と所定の限度以上異なる
とき, それぞれその辺を方形領域から除外した上で対象
の存在範囲として確定する。
いずれでもイメージセンサ対ごとにその視界内に並べて
設定した複数個の視野と, 複数個のイメージセンサ対を
組み合わせて視野を二次元マトリックス状に配列してな
る捜査範囲内の各視野ごとに映像対間の視差に相応する
距離に関する指標を計算し、この指標の分布状態から有
効指標を選出して捜査範囲内のその分布状態を示すマッ
プを作った上で, まずこのマップ内の有効指標の分布に
外接する方形領域を上述の存在範囲の広いめの候補とし
て選定するが、第１方法では対象以外の余分な映像の混
入は辺の端部に生じやすい点を利用して有効指標が辺の
端部にのみ存在するとき, 第２方法では余分な映像が混
入した辺では有効指標の平均が方形領域の残部と比べて
若干とも違ってくる点を利用してある辺に属する有効指
標の平均が残部についての平均と所定の限度以上異なる
とき, それぞれその辺を方形領域から除外した上で対象
の存在範囲として確定する。
【００１１】なお、前述の構成にいうようにイメージセ
ンサ対ごとに複数の視野を設定するには、各イメージセ
ンサによる映像データから視野に対応する窓部分を抽出
して距離に関する指標を求めるための窓部分の対を作る
ことでよく、映像を洩れなく捉えるためにはこれら視野
を若干とも重なり合うように設定するのが望ましい。こ
のようにイメージセンサ対ごとに設定される複数個の視
野と複数対のイメージセンサとにより、対象を探り出す
ために視野を二次元マトリックス状に配列してなる捜査
範囲が形成される。
ンサ対ごとに複数の視野を設定するには、各イメージセ
ンサによる映像データから視野に対応する窓部分を抽出
して距離に関する指標を求めるための窓部分の対を作る
ことでよく、映像を洩れなく捉えるためにはこれら視野
を若干とも重なり合うように設定するのが望ましい。こ
のようにイメージセンサ対ごとに設定される複数個の視
野と複数対のイメージセンサとにより、対象を探り出す
ために視野を二次元マトリックス状に配列してなる捜査
範囲が形成される。
【００１２】上述の窓部分の対から計算する距離に関す
る指標は、窓部分が表すパターンの映像の対がもつ各視
野に関する視差のデータとしてもよく、あるいは従来技
術の項で述べたようなある想定距離に関して窓部分の対
がもつ相関値としてもよい。この距離指標が視差データ
の場合は相関値の場合より計算に時間を要するので、そ
の計算手段として複数個の単位計算回路を組み込んだ集
積回路ないしはゲートアレイを用い、前述の捜査範囲内
の各視野に関する視差データの計算を単位計算回路に分
担させて計算時間の短縮を図るのが有利である。このよ
うに計算された距離指標から前述の有効指標を選出する
には、距離指標が視差データの場合にはその頻度分布か
ら生起度数の多いものを選び出し，距離指標が相関値の
場合には高相関を示すものを選び出すのが合理的であ
る。
る指標は、窓部分が表すパターンの映像の対がもつ各視
野に関する視差のデータとしてもよく、あるいは従来技
術の項で述べたようなある想定距離に関して窓部分の対
がもつ相関値としてもよい。この距離指標が視差データ
の場合は相関値の場合より計算に時間を要するので、そ
の計算手段として複数個の単位計算回路を組み込んだ集
積回路ないしはゲートアレイを用い、前述の捜査範囲内
の各視野に関する視差データの計算を単位計算回路に分
担させて計算時間の短縮を図るのが有利である。このよ
うに計算された距離指標から前述の有効指標を選出する
には、距離指標が視差データの場合にはその頻度分布か
ら生起度数の多いものを選び出し，距離指標が相関値の
場合には高相関を示すものを選び出すのが合理的であ
る。
【００１３】また、本発明の第１方法と第２方法のいず
れでも対象が捜査範囲のマップ内の前述の方形領域に含
まれる有効指標に相応する距離にある場合の方形の縦と
横の見掛けの大きさを示す枠を設定し、方形領域がこの
枠にほぼ一致する場合に限りそれを存在範囲として確定
するのが本発明方法による存在範囲の検出の信頼度を高
める上で非常に有利である。
れでも対象が捜査範囲のマップ内の前述の方形領域に含
まれる有効指標に相応する距離にある場合の方形の縦と
横の見掛けの大きさを示す枠を設定し、方形領域がこの
枠にほぼ一致する場合に限りそれを存在範囲として確定
するのが本発明方法による存在範囲の検出の信頼度を高
める上で非常に有利である。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、図を参照して本発明の有利
な実施形態を説明する。図１に本発明方法で用いる諸手
段のハードウエアおよびソフトウエア面の構成例と対象
の存在範囲を確定して行く手順例を示し、図２に本発明
で用いる存在範囲確定手段の動作例を流れ図により示
す。なお、以下の実施形態では本発明を総合的に説明す
るために対象の存在範囲が第１方法と第２方法とを組み
合わせて検出され，距離に関する指標として前述の視差
データが用いられるものとする。
な実施形態を説明する。図１に本発明方法で用いる諸手
段のハードウエアおよびソフトウエア面の構成例と対象
の存在範囲を確定して行く手順例を示し、図２に本発明
で用いる存在範囲確定手段の動作例を流れ図により示
す。なお、以下の実施形態では本発明を総合的に説明す
るために対象の存在範囲が第１方法と第２方法とを組み
合わせて検出され，距離に関する指標として前述の視差
データが用いられるものとする。
【００１５】図１の左上部分に検出対象１として自動車
の後部が示されており、その右側にこの対象１を図３に
示したような視界Vw内に捉えるために光学手段10とイメ
ージセンサ手段20を収納した映像検出モジュール30が示
されている。イメージセンサ手段20内に複数対作り込ま
れるふつうＣＣＤであるイメージセンサ21と22は光学手
段10の対応するレンズ11と22を介して映像を受け、この
映像のパターンを表すアナログな検出信号は切換回路23
と増幅回路24とＡＤ変換回路25を介して例えば８ビット
のセンサデータの集合である映像データに変換される。
の後部が示されており、その右側にこの対象１を図３に
示したような視界Vw内に捉えるために光学手段10とイメ
ージセンサ手段20を収納した映像検出モジュール30が示
されている。イメージセンサ手段20内に複数対作り込ま
れるふつうＣＣＤであるイメージセンサ21と22は光学手
段10の対応するレンズ11と22を介して映像を受け、この
映像のパターンを表すアナログな検出信号は切換回路23
と増幅回路24とＡＤ変換回路25を介して例えば８ビット
のセンサデータの集合である映像データに変換される。
【００１６】光学手段10とイメージセンサ手段20により
検出対象１の距離を検出する要領を簡単に説明する。対
象１は一般に光学手段10の正面から角度θだけ傾いた方
向にあり、その映像がレンズ11と12によりイメージセン
サ21と22の上に互いに異なる光路L1とL2を介して結像さ
れる。かかる映像の中心位置の例えばレンズ11と12の光
軸に対応する基準位置からのずれを図のようにσ1 とσ
2 とすると、対象１の１対の映像がもつ視差σはσ＝σ
1 ＋σ2 である。いま、レンズ11と12の光軸間距離であ
る三角測量上の基線長をｂ, それらの焦点距離をｆとす
ると、対象１の距離ｄは角度θのいかんに関せずごく簡
単に次式で計算できる。
検出対象１の距離を検出する要領を簡単に説明する。対
象１は一般に光学手段10の正面から角度θだけ傾いた方
向にあり、その映像がレンズ11と12によりイメージセン
サ21と22の上に互いに異なる光路L1とL2を介して結像さ
れる。かかる映像の中心位置の例えばレンズ11と12の光
軸に対応する基準位置からのずれを図のようにσ1 とσ
2 とすると、対象１の１対の映像がもつ視差σはσ＝σ
1 ＋σ2 である。いま、レンズ11と12の光軸間距離であ
る三角測量上の基線長をｂ, それらの焦点距離をｆとす
ると、対象１の距離ｄは角度θのいかんに関せずごく簡
単に次式で計算できる。
【００１７】ｄ＝ｂｆ／σ しかし、実際には距離ｄをこの式からわざわざ計算する
ことなく、視差σをそのまま距離指標として用いるのが
通例である。モジュール30による映像の検出結果は右側
に示すメモリ40内に映像データの対ID１とID２として記
憶される。イメージセンサ手段20内にはイメージセンサ
の対21, 22が複数個組み込まれるので映像データ対ID1,
ID2も複数個あるが、図には簡略化のため１対のみが示
されている。本発明方法では映像データID1, ID2から比
較的小さな窓部分WD1, WD2をそれぞれ複数個抽出するこ
とにより、各イメージセンサ対がもつ視界内に上述の要
領で距離を検出すべき比較的狭い視野を複数個並べて設
定して、距離検出手段50に視野ごとに図示の例では距離
を検出させる。距離の検出には若干の時間が掛かるの
で、距離検出手段50には図のように複数の単位計算回路
51を組み込んだ集積回路やゲートアレイを用い、単位計
算回路51に各自が分担する窓部分WD1, WD2の対に基づく
距離検出動作を並行して行なわせることによって距離の
検出時間を短縮するのがよい。
ことなく、視差σをそのまま距離指標として用いるのが
通例である。モジュール30による映像の検出結果は右側
に示すメモリ40内に映像データの対ID１とID２として記
憶される。イメージセンサ手段20内にはイメージセンサ
の対21, 22が複数個組み込まれるので映像データ対ID1,
ID2も複数個あるが、図には簡略化のため１対のみが示
されている。本発明方法では映像データID1, ID2から比
較的小さな窓部分WD1, WD2をそれぞれ複数個抽出するこ
とにより、各イメージセンサ対がもつ視界内に上述の要
領で距離を検出すべき比較的狭い視野を複数個並べて設
定して、距離検出手段50に視野ごとに図示の例では距離
を検出させる。距離の検出には若干の時間が掛かるの
で、距離検出手段50には図のように複数の単位計算回路
51を組み込んだ集積回路やゲートアレイを用い、単位計
算回路51に各自が分担する窓部分WD1, WD2の対に基づく
距離検出動作を並行して行なわせることによって距離の
検出時間を短縮するのがよい。
【００１８】この距離検出手段50による距離検出の要領
は、各視野に対応する１対の窓部分WD1, WD2を相互に少
しずつずらせながらそのつど両者間の相関を検定して行
き、最高の相関が検定されたときのずれをその視野内の
映像対の視差σとすることでよい。このようにして、各
イメージセンサ対の視界内に並べて設定された複数の視
野と複数のイメージセンサ対を組み合わせてなる対象１
の捜査範囲内に二次元マトリックス状に配列された各視
野ごとに距離に関する指標，この実施態様では映像対の
視差σが検出されてプロセッサ60に与えられる。
は、各視野に対応する１対の窓部分WD1, WD2を相互に少
しずつずらせながらそのつど両者間の相関を検定して行
き、最高の相関が検定されたときのずれをその視野内の
映像対の視差σとすることでよい。このようにして、各
イメージセンサ対の視界内に並べて設定された複数の視
野と複数のイメージセンサ対を組み合わせてなる対象１
の捜査範囲内に二次元マトリックス状に配列された各視
野ごとに距離に関する指標，この実施態様では映像対の
視差σが検出されてプロセッサ60に与えられる。
【００１９】存在範囲確定手段70はプロセッサ60ないし
マイクロコンピュータにそのソフトウエアの形で装荷
し、そのメモリ61に視野ごとに記憶される距離の指標と
しての上述の視差σに基づいて動作させるのがよい。存
在範囲確定手段60はまずかかる距離に関する指標の分布
状態から対象１の存在を示す有効指標を選び出し，この
実施形態では視差σの頻度分布中から生起度数の多いも
のを有効指標として選び出した上で、図１の左下部に示
すように捜査範囲SA内のその分布を示すマップを編成す
る。図のマップには捜査範囲SA内の有効指標に対応する
視野に便宜上から１が, それ以外の視野には０がそれぞ
れ付けられている。なお、捜査範囲SA内のマトリックス
配列中の縦に並んでいるのが例えば各イメージセンサ対
の視界内に設定された複数の視野に対応し, 横に並んで
いるのが複数個設けられたイメージセンサ対に対応す
る。イメージセンサ対ごとに十数個以上の視野を設定す
るのがふつうであるが、煩雑を避けるため図には８個の
場合を示す。
マイクロコンピュータにそのソフトウエアの形で装荷
し、そのメモリ61に視野ごとに記憶される距離の指標と
しての上述の視差σに基づいて動作させるのがよい。存
在範囲確定手段60はまずかかる距離に関する指標の分布
状態から対象１の存在を示す有効指標を選び出し，この
実施形態では視差σの頻度分布中から生起度数の多いも
のを有効指標として選び出した上で、図１の左下部に示
すように捜査範囲SA内のその分布を示すマップを編成す
る。図のマップには捜査範囲SA内の有効指標に対応する
視野に便宜上から１が, それ以外の視野には０がそれぞ
れ付けられている。なお、捜査範囲SA内のマトリックス
配列中の縦に並んでいるのが例えば各イメージセンサ対
の視界内に設定された複数の視野に対応し, 横に並んで
いるのが複数個設けられたイメージセンサ対に対応す
る。イメージセンサ対ごとに十数個以上の視野を設定す
るのがふつうであるが、煩雑を避けるため図には８個の
場合を示す。
【００２０】さらに、存在範囲確定手段70はかかるマッ
プ内の有効指標の分布, 図では１の分布に外接する方形
の輪郭をもつ領域EA０を図のように選定した上で、本発
明の第１方法ではその方形の辺の端部の視野にのみ有効
指標が存在するときその辺を除外した領域を対象１の存
在範囲とする。この第１方法による除外の対象となるの
は図の例では符号DL１を付した方形領域EA０の左辺と右
辺であり、左辺の方は上端と下端にのみ１が存在し、右
辺の方は下端部の２個の視野の一方にのみ１が存在す
る。方形領域EA０に対しこの除外処理DL１を施した結果
をその右側の方形領域EA１に示す。しかし、この処理後
の方形領域EA１でも左辺の下端部の２個の視野にのみ１
があるので、さらに第１方法による除外処理DL１をもう
一度施して方形領域EA２とする。このように第１方法で
は、端部の所定数の視野にのみ１がある辺を１の個数に
関せず除外して行くのがよい。
プ内の有効指標の分布, 図では１の分布に外接する方形
の輪郭をもつ領域EA０を図のように選定した上で、本発
明の第１方法ではその方形の辺の端部の視野にのみ有効
指標が存在するときその辺を除外した領域を対象１の存
在範囲とする。この第１方法による除外の対象となるの
は図の例では符号DL１を付した方形領域EA０の左辺と右
辺であり、左辺の方は上端と下端にのみ１が存在し、右
辺の方は下端部の２個の視野の一方にのみ１が存在す
る。方形領域EA０に対しこの除外処理DL１を施した結果
をその右側の方形領域EA１に示す。しかし、この処理後
の方形領域EA１でも左辺の下端部の２個の視野にのみ１
があるので、さらに第１方法による除外処理DL１をもう
一度施して方形領域EA２とする。このように第１方法で
は、端部の所定数の視野にのみ１がある辺を１の個数に
関せず除外して行くのがよい。
【００２１】本発明の第２方法では、方形領域のある辺
の中の有効指標の平均がそれ以外の有効指標の平均と所
定限度以上異なるときその辺を存在範囲から除外する。
図の方形領域EA２の例ではこの第２方法による除外対象
となるのは符号DL２を付した下辺であり、その５個の視
野にすべて１があるがそれらの有効指標σの平均値が残
りの１がある17個の視野の有効指標σの平均値と所定の
限度以上異なることが判明した場合に方形領域EA２から
除外される。
の中の有効指標の平均がそれ以外の有効指標の平均と所
定限度以上異なるときその辺を存在範囲から除外する。
図の方形領域EA２の例ではこの第２方法による除外対象
となるのは符号DL２を付した下辺であり、その５個の視
野にすべて１があるがそれらの有効指標σの平均値が残
りの１がある17個の視野の有効指標σの平均値と所定の
限度以上異なることが判明した場合に方形領域EA２から
除外される。
【００２２】以上のように当初の方形領域EA０に対して
第１方法による辺の除外処理DL１と第２方法による辺の
除外処理DL２を順次施して確定されたこの実施態様にお
ける対象１の存在範囲を符号EAで示す。一般的な実施態
様では第１方法と第２方法をそれぞれ単独で施しても差
し支えなく、組み合わせる場合でもいずれを先に施すよ
うにしてもよい。このように、本発明ではまず最初に捜
査範囲SAから対象１が存在するらしい方形領域を広いめ
に選出した後に、その四辺が適切か否かを順次調べなが
ら不適切な辺を除外して行くので、対象１の存在範囲EA
を見落としなく確実にかつ合理的に確定することができ
る。
第１方法による辺の除外処理DL１と第２方法による辺の
除外処理DL２を順次施して確定されたこの実施態様にお
ける対象１の存在範囲を符号EAで示す。一般的な実施態
様では第１方法と第２方法をそれぞれ単独で施しても差
し支えなく、組み合わせる場合でもいずれを先に施すよ
うにしてもよい。このように、本発明ではまず最初に捜
査範囲SAから対象１が存在するらしい方形領域を広いめ
に選出した後に、その四辺が適切か否かを順次調べなが
ら不適切な辺を除外して行くので、対象１の存在範囲EA
を見落としなく確実にかつ合理的に確定することができ
る。
【００２３】なお、この方形領域からの辺の除外処理を
より合理的にする上で、第１方法と第２方法のいずれで
も対象１が方形領域内の有効指標の平均値に相応する距
離にある場合の縦と横の見掛けの大きさを示す枠を設定
し、方形領域がこの枠にほぼ一致したときそれを存在範
囲EAとして確定するのが望ましい。図１にはこの枠が符
号FMで簡略に示されており、方形領域EA０〜EA２をこれ
と比較しながら前述のような辺の除去処理を進めて行く
のがよい。次の図２にこの実施態様に対応する存在範囲
確定手段70の動作例を示す。
より合理的にする上で、第１方法と第２方法のいずれで
も対象１が方形領域内の有効指標の平均値に相応する距
離にある場合の縦と横の見掛けの大きさを示す枠を設定
し、方形領域がこの枠にほぼ一致したときそれを存在範
囲EAとして確定するのが望ましい。図１にはこの枠が符
号FMで簡略に示されており、方形領域EA０〜EA２をこれ
と比較しながら前述のような辺の除去処理を進めて行く
のがよい。次の図２にこの実施態様に対応する存在範囲
確定手段70の動作例を示す。
【００２４】図２の存在範囲確定手段70の最初のステッ
プＳ71では、距離計算手段50により計算された捜査範囲
SA内の各視野に対する距離指標σから有効指標を選び出
し、次のステップＳ72でこの有効指標がある視野を捜査
範囲SA内にマッピングする。ステップＳ73ではこのマッ
プ内の１の分布範囲に外接する方形の領域を選定して仮
の存在領域EAとした上でフラグＦを０にリセットする。
プＳ71では、距離計算手段50により計算された捜査範囲
SA内の各視野に対する距離指標σから有効指標を選び出
し、次のステップＳ72でこの有効指標がある視野を捜査
範囲SA内にマッピングする。ステップＳ73ではこのマッ
プ内の１の分布範囲に外接する方形の領域を選定して仮
の存在領域EAとした上でフラグＦを０にリセットする。
【００２５】ステップＳ74では仮の存在範囲EA内の１に
対応する距離指標σの平均値σavを計算し、ステップＳ
75でこの平均距離指標σavに対応する枠FMを設定する。
次の動作はステップＳ76に移り、仮の存在範囲EAがいま
設定された枠FMとほぼ同じか否かを判定する。然りであ
ればステップＳ77で対象１の距離の指標σに平均距離指
標σavを入れるが、否の場合はステップＳ78でフラグＦ
が０か否かを調べる。最初はこの判定結果が然りである
からステップＳ79で第１方法による除去すべき辺を調
べ、ステップＳ80でこの除去による仮の存在範囲EAの修
正が可能か否かを判定し、判定結果が然りである限りス
テップＳ81で仮の存在範囲EAを辺の除去により修正した
上で流れをステップＳ74に戻す。
対応する距離指標σの平均値σavを計算し、ステップＳ
75でこの平均距離指標σavに対応する枠FMを設定する。
次の動作はステップＳ76に移り、仮の存在範囲EAがいま
設定された枠FMとほぼ同じか否かを判定する。然りであ
ればステップＳ77で対象１の距離の指標σに平均距離指
標σavを入れるが、否の場合はステップＳ78でフラグＦ
が０か否かを調べる。最初はこの判定結果が然りである
からステップＳ79で第１方法による除去すべき辺を調
べ、ステップＳ80でこの除去による仮の存在範囲EAの修
正が可能か否かを判定し、判定結果が然りである限りス
テップＳ81で仮の存在範囲EAを辺の除去により修正した
上で流れをステップＳ74に戻す。
【００２６】ステップＳ74で修正後の仮の存在範囲EAに
ついて平均距離指標σavを計算し、ステップＳ75でそれ
に対応する枠FMを設定する。これ以降の動作は前述と同
じであり、仮の存在範囲EAが枠FMとほぼ同じでなく第１
方法による修正が可能な限り同じ動作を繰り返すが、こ
の修正がもうできなくなり, あるいは最初から修正が不
可能でステップＳ80の判定結果が否と出ると、ステップ
Ｓ82でフラグＦに１を立てた上で動作をステップＳ83に
入れる。
ついて平均距離指標σavを計算し、ステップＳ75でそれ
に対応する枠FMを設定する。これ以降の動作は前述と同
じであり、仮の存在範囲EAが枠FMとほぼ同じでなく第１
方法による修正が可能な限り同じ動作を繰り返すが、こ
の修正がもうできなくなり, あるいは最初から修正が不
可能でステップＳ80の判定結果が否と出ると、ステップ
Ｓ82でフラグＦに１を立てた上で動作をステップＳ83に
入れる。
【００２７】ステップＳ83からステップＳ85までは第２
方法によって存在範囲EAを修正するためのもので、それ
らの動作内容は第１方法による修正用ステップＳ79〜Ｓ
81と同じなので説明を省略する。このようにして第１方
法と第２方法により仮の存在範囲EAを修正した結果それ
が枠FMとほぼ同じになってステップＳ76における判定結
果が然りと出たとき、それまでは仮であった存在範囲が
真の存在範囲EAとして確定され、かつ前述のようにステ
ップＳ77で平均距離指標σavが対象１の距離の指標σと
されるが、第２方法による修正も不可能になってステッ
プＳ84の判定が否と出ると、ステップＳ86で距離指標σ
に存在範囲EAおよび対象１の距離検出に失敗した旨を示
す値σf を入れる。ステップＳ77やステップＳ86の以後
の動作はステップＳ87に移って、検出が成功か失敗かに
関せずそれまでに入れられた値の距離指標σ, および真
のあるいは仮の存在範囲EAを出力し、これで存在範囲確
定手段70としての動作が完了する。
方法によって存在範囲EAを修正するためのもので、それ
らの動作内容は第１方法による修正用ステップＳ79〜Ｓ
81と同じなので説明を省略する。このようにして第１方
法と第２方法により仮の存在範囲EAを修正した結果それ
が枠FMとほぼ同じになってステップＳ76における判定結
果が然りと出たとき、それまでは仮であった存在範囲が
真の存在範囲EAとして確定され、かつ前述のようにステ
ップＳ77で平均距離指標σavが対象１の距離の指標σと
されるが、第２方法による修正も不可能になってステッ
プＳ84の判定が否と出ると、ステップＳ86で距離指標σ
に存在範囲EAおよび対象１の距離検出に失敗した旨を示
す値σf を入れる。ステップＳ77やステップＳ86の以後
の動作はステップＳ87に移って、検出が成功か失敗かに
関せずそれまでに入れられた値の距離指標σ, および真
のあるいは仮の存在範囲EAを出力し、これで存在範囲確
定手段70としての動作が完了する。
【００２８】以上説明した実施態様に限らず本発明は種
々の形態で実施することができる。例えばイメージセン
サ対ごとに複数の視野を並べて設定するとしたが、実際
には視野を互いに若干重なり合うように設定することに
より視界内の映像を洩れなく捉えるようにするのがよ
い。また、図１の説明では距離計算手段に距離に関する
指標として各視野内の映像対がもつ視差を計算させると
したが、従来技術の項で述べたように対象のある想定距
離に対して映像データから抽出した窓部分の対がもつ相
関値を計算させた方がよい場合もある。この距離指標が
視差の場合は存在範囲確定手段によりその有効指標とし
て頻度分布上の生起度数の多いものを選び出すのがよい
が、距離指標が相関値の場合はその有効指標として高相
関を示した相関値を選出するのがよく、いずれの場合も
複数個の値の距離指標を有効指標とするのが存在範囲検
出の確実性を高める上で望ましい。
々の形態で実施することができる。例えばイメージセン
サ対ごとに複数の視野を並べて設定するとしたが、実際
には視野を互いに若干重なり合うように設定することに
より視界内の映像を洩れなく捉えるようにするのがよ
い。また、図１の説明では距離計算手段に距離に関する
指標として各視野内の映像対がもつ視差を計算させると
したが、従来技術の項で述べたように対象のある想定距
離に対して映像データから抽出した窓部分の対がもつ相
関値を計算させた方がよい場合もある。この距離指標が
視差の場合は存在範囲確定手段によりその有効指標とし
て頻度分布上の生起度数の多いものを選び出すのがよい
が、距離指標が相関値の場合はその有効指標として高相
関を示した相関値を選出するのがよく、いずれの場合も
複数個の値の距離指標を有効指標とするのが存在範囲検
出の確実性を高める上で望ましい。
【００２９】
【発明の効果】本発明方法では、イメージセンサ対ごと
にその視界内に並べて設定した複数の視野と複数対のイ
メージセンサとを組み合わせてなる対象の捜査範囲内に
二次元マトリックス状に配列された視野ごとに映像がも
つ距離に関する指標を計算し、その分布状態から有効指
標を選出して捜査範囲内のその分布状態を示すマップを
作り、マップ内の有効指標の分布に外接する方形領域を
まず選定した上で、第１方法ではその方形の辺の端部の
視野にのみ有効指標があるときその辺を除外した領域
を，第２方法では方形のある辺に属する有効指標の平均
が残部に属する有効指標の平均と所定限度以上異なると
きその辺を除外した領域を，それぞれ対象の存在範囲と
して確定することによって次の効果が得られる。
にその視界内に並べて設定した複数の視野と複数対のイ
メージセンサとを組み合わせてなる対象の捜査範囲内に
二次元マトリックス状に配列された視野ごとに映像がも
つ距離に関する指標を計算し、その分布状態から有効指
標を選出して捜査範囲内のその分布状態を示すマップを
作り、マップ内の有効指標の分布に外接する方形領域を
まず選定した上で、第１方法ではその方形の辺の端部の
視野にのみ有効指標があるときその辺を除外した領域
を，第２方法では方形のある辺に属する有効指標の平均
が残部に属する有効指標の平均と所定限度以上異なると
きその辺を除外した領域を，それぞれ対象の存在範囲と
して確定することによって次の効果が得られる。
【００３０】(a) 対象の存在範囲の候補としてまず捜査
範囲内にマッピングした有効指標の分布に外接するよう
に方形領域を広いめに選出した上で、それから不適切な
辺を除外しながら存在範囲を絞り込んで行くので、捜査
範囲からその不特定な位置に存在する対象を見落とすこ
となく確実に探り出し，かつそれと紛らわしい映像の影
響を排除しながら対象の存在範囲を正確に確定できる。
範囲内にマッピングした有効指標の分布に外接するよう
に方形領域を広いめに選出した上で、それから不適切な
辺を除外しながら存在範囲を絞り込んで行くので、捜査
範囲からその不特定な位置に存在する対象を見落とすこ
となく確実に探り出し，かつそれと紛らわしい映像の影
響を排除しながら対象の存在範囲を正確に確定できる。
【００３１】(b) 自動車等の検出対象の外形，従ってそ
の存在範囲の輪郭もほぼ方形である点を利用して、存在
範囲の候補としての方形領域の上下左右の各辺を単位と
してそれを存在範囲に含ませるのが適切か否かを検討し
た上で不適切な辺を除外して行くので、捜査範囲に混入
しやすい余分な映像を合理的に排除して対象そのものだ
けの存在範囲の縦と横方向の大きさを正確に確定でき
る。
の存在範囲の輪郭もほぼ方形である点を利用して、存在
範囲の候補としての方形領域の上下左右の各辺を単位と
してそれを存在範囲に含ませるのが適切か否かを検討し
た上で不適切な辺を除外して行くので、捜査範囲に混入
しやすい余分な映像を合理的に排除して対象そのものだ
けの存在範囲の縦と横方向の大きさを正確に確定でき
る。
【００３２】(c) 本発明の第１方法では、対象以外の映
像の混入が存在範囲の候補としての方形領域の辺の端部
に生じやすい点を利用して、方形領域のある辺の端部に
のみ有効指標が存在するときその辺を存在範囲から除外
しながら余分な映像の混入の影響を効果的に排除でき
る。 (d) 本発明の第２方法では、存在範囲の候補としての方
形領域の余分な映像が混入している辺では有効指標の平
均値がその辺以外の方形領域の残部についての有効指標
の平均値と若干とも異なってくる点を利用して、この平
均値が所定限度以上異なる辺を存在範囲から除外するこ
とにより、平均値の計算に若干の時間を要するが余分な
映像の影響をより正確に排除できる。
像の混入が存在範囲の候補としての方形領域の辺の端部
に生じやすい点を利用して、方形領域のある辺の端部に
のみ有効指標が存在するときその辺を存在範囲から除外
しながら余分な映像の混入の影響を効果的に排除でき
る。 (d) 本発明の第２方法では、存在範囲の候補としての方
形領域の余分な映像が混入している辺では有効指標の平
均値がその辺以外の方形領域の残部についての有効指標
の平均値と若干とも異なってくる点を利用して、この平
均値が所定限度以上異なる辺を存在範囲から除外するこ
とにより、平均値の計算に若干の時間を要するが余分な
映像の影響をより正確に排除できる。
【００３３】なお、距離に関する指標として捜査範囲内
の各視野の映像がもつ視差を用いる本発明の実施態様
は、対象の存在範囲が確定すると同時にその距離も決定
できる利点があり、距離指標として各視野に対応する映
像データの窓部分の対が所定の想定距離に関してもつ相
関値を用いる実施態様は、捜査範囲からほぼ想定距離に
ある対象を短時間内に探り出してその存在範囲を検出で
きる利点がある。また、捜査範囲内の各視野に関する距
離指標を複数個の単位計算回路を組み込んだ集積回路等
のハードウエア化した距離計算手段により計算させる実
施態様は、とくに距離指標として上述の視差を用いる場
合に多数の視野に関するその計算に要する時間を短縮し
て存在範囲を短時間に確定できる効果かある。さらに、
有効指標を距離指標が視差のときその頻度分布上の生起
度数の多いものから，相関値のとき高相関のものからそ
れぞれ優先して選出する実施態様は、存在範囲の候補と
して方形領域を合理的に選定できるように有効指標を選
定できる効果があり、とくに複数個の値をもつ距離指標
を有効指標として選出する態様は捜査範囲から対象の存
在範囲を見落としなく検出できる効果を有する。
の各視野の映像がもつ視差を用いる本発明の実施態様
は、対象の存在範囲が確定すると同時にその距離も決定
できる利点があり、距離指標として各視野に対応する映
像データの窓部分の対が所定の想定距離に関してもつ相
関値を用いる実施態様は、捜査範囲からほぼ想定距離に
ある対象を短時間内に探り出してその存在範囲を検出で
きる利点がある。また、捜査範囲内の各視野に関する距
離指標を複数個の単位計算回路を組み込んだ集積回路等
のハードウエア化した距離計算手段により計算させる実
施態様は、とくに距離指標として上述の視差を用いる場
合に多数の視野に関するその計算に要する時間を短縮し
て存在範囲を短時間に確定できる効果かある。さらに、
有効指標を距離指標が視差のときその頻度分布上の生起
度数の多いものから，相関値のとき高相関のものからそ
れぞれ優先して選出する実施態様は、存在範囲の候補と
して方形領域を合理的に選定できるように有効指標を選
定できる効果があり、とくに複数個の値をもつ距離指標
を有効指標として選出する態様は捜査範囲から対象の存
在範囲を見落としなく検出できる効果を有する。
【００３４】対象が捜査範囲内の有効指標のマップから
選定された方形領域に含まれる有効指標の平均値に相応
する距離にある場合の方形の縦と横方向の見掛けの大き
さを示す枠を設定して、方形領域の大きさがこの枠にほ
ぼ一致する場合に限りそれを対象の存在範囲として確定
する実施態様は、第１方法と第２方法のいずれによる場
合でもこの枠を方形領域から不適切な辺を除去する際の
指針として用いながら存在範囲を合理的にかつ正確に確
定できる効果を有する。
選定された方形領域に含まれる有効指標の平均値に相応
する距離にある場合の方形の縦と横方向の見掛けの大き
さを示す枠を設定して、方形領域の大きさがこの枠にほ
ぼ一致する場合に限りそれを対象の存在範囲として確定
する実施態様は、第１方法と第２方法のいずれによる場
合でもこの枠を方形領域から不適切な辺を除去する際の
指針として用いながら存在範囲を合理的にかつ正確に確
定できる効果を有する。
【図１】本発明で用いる諸手段のハードウエアおよびソ
フトウエア面の構成例を対象の存在範囲を確定して行く
手順例とともに示す構成図である。
フトウエア面の構成例を対象の存在範囲を確定して行く
手順例とともに示す構成図である。
【図２】本発明で用いる存在範囲確定手段の動作例を示
す流れ図である。
す流れ図である。
【図３】本発明により解決すべき課題を説明するための
複数のイメージセンサ対により捉えられる視界内の映像
を例示するその見取り図である。
複数のイメージセンサ対により捉えられる視界内の映像
を例示するその見取り図である。
１ 検出対象としての自動車 10 光学手段 11,12 光学手段の１対のレンズ 20 イメージセンサ手段 21,22 イメージセンサの対 30 映像検出モジュール 40 映像データを記憶するメモリ 50 距離計算手段 51 単位計算回路 60 プロセッサないしはマイクロコンピュータ 61 距離指標を記憶するメモリ 70 存在範囲確定手段 ｂ 距離検出上の基線長 ｄ 対象の距離 DL１ 第１方法により方形領域から除去される辺 DL２ 第２方法により方形領域から除去される辺 EA０〜EA２ 存在範囲の候補としての方形領域 EA 対象の存在範囲 ｆ 光学手段のレンズの焦点距離 ID1,ID2 映像データの対 FM 対象の見掛けの大きさを示す枠 SA 対象の捜査範囲 WD1,WD2 映像データから抽出する窓部分の対 σ 距離に関する指標としての映像対の視差 θ 対象が存在する方向を示す角度
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岡部 明彦 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内 (72)発明者 泉 晶雄 神奈川県川崎市川崎区田辺新田１番１号 富士電機株式会社内
Claims (3)
- 【請求項１】複数対のイメージセンサにより捉えた映像
から視界内の対象が存在する範囲を検出する方法であっ
て、各イメージセンサ対ごとにその視界内に並べて設定
された複数個の視野と複数対のイメージセンサを組み合
わせて視野が二次元マトリックス状に配列された捜査範
囲とし、この捜査範囲内の視野ごとにイメージセンサに
よる映像データから視野に対応して抽出された窓部分の
対から各視野内の映像がもつ距離に関する指標を求め、
この指標の分布状態から対象の距離に関する有効指標を
選出して捜査範囲内のその分布状態のマップを作成し、
マップ内の有効指標の分布に外接する方形輪郭の領域を
選定してこの方形領域の辺の端部の視野にのみ有効指標
が存在する場合にその辺を除外した領域を対象が存在す
る範囲として確定するようにしたことを特徴とする映像
による対象の存在範囲の検出方法。 - 【請求項２】複数対のイメージセンサにより捉えた映像
から視界内の対象が存在する範囲を検出する方法であっ
て、各イメージセンサ対ごとにその視界内に並べて設定
された複数個の視野と複数対のイメージセンサを組み合
わせて視野が二次元マトリックス状に配列された捜査範
囲とし、この捜査範囲内の視野ごとにイメージセンサに
よる映像データから視野に対応して抽出された窓部分の
対から各視野内の映像がもつ距離に関する指標を求め、
この指標の分布状態から対象の距離に関する有効指標を
選出して捜査範囲内のその分布状態のマップを作成し、
マップ内の有効指標の分布に外接する方形輪郭の領域を
選定してこの方形領域のある辺に属する有効指標の平均
が残部に属する有効指標の平均と所定の限度以上異なる
場合にその辺を除外した領域を対象が存在する範囲とし
て確定するようにしたことを特徴とする映像による対象
の存在範囲の検出方法。 - 【請求項３】請求項１または２に記載の方法において、
対象が方形領域内の有効指標に相応する距離にある場合
の見掛けの大きさを示す枠を設定し、それに方形領域の
大きさがほぼ一致するときに限り方形領域を存在範囲と
して確定するようにしたことを特徴とする映像による対
象の存在範囲の検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22725996A JP3575178B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 映像による対象の存在範囲の検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP22725996A JP3575178B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 映像による対象の存在範囲の検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1073432A true JPH1073432A (ja) | 1998-03-17 |
| JP3575178B2 JP3575178B2 (ja) | 2004-10-13 |
Family
ID=16858025
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP22725996A Expired - Fee Related JP3575178B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 映像による対象の存在範囲の検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3575178B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11351862A (ja) * | 1998-06-09 | 1999-12-24 | Yazaki Corp | 前方車両検出方法及び装置 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008242658A (ja) | 2007-03-26 | 2008-10-09 | Funai Electric Co Ltd | 立体物体の撮像装置 |
-
1996
- 1996-08-29 JP JP22725996A patent/JP3575178B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11351862A (ja) * | 1998-06-09 | 1999-12-24 | Yazaki Corp | 前方車両検出方法及び装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3575178B2 (ja) | 2004-10-13 |
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