JPH11149560A - 物体有無判定方法および物体移動判定方法ならびにその実施装置 - Google Patents
物体有無判定方法および物体移動判定方法ならびにその実施装置Info
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- JPH11149560A JPH11149560A JP9317013A JP31701397A JPH11149560A JP H11149560 A JPH11149560 A JP H11149560A JP 9317013 A JP9317013 A JP 9317013A JP 31701397 A JP31701397 A JP 31701397A JP H11149560 A JPH11149560 A JP H11149560A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ラインセンサカメラを使用し一般のＴＶカメ
ラでは撮影不可能な広範囲な場所での物体の有無および
移動の判定が可能となる技術を提供する。 【解決手段】 識別すべき物体中に含まれる特徴的形状
を記憶する過程と、ラインセンサカメラにより画像を取
得する過程と、ラインセンサカメラで撮影中の画像の奥
行きを取得する過程と、前記画像の奥行きから前記ライ
ンセンサカメラで取得した画像の内必要な部分画像を抽
出する過程と、前記部分画像における前記特徴的形状の
有無を判断する過程と、特徴的形状の有無から物体の有
無を判断する過程とからなる物体有無判定方法及びこの
物体有無判定方法を用いた物体移動判定方法である。
ラでは撮影不可能な広範囲な場所での物体の有無および
移動の判定が可能となる技術を提供する。 【解決手段】 識別すべき物体中に含まれる特徴的形状
を記憶する過程と、ラインセンサカメラにより画像を取
得する過程と、ラインセンサカメラで撮影中の画像の奥
行きを取得する過程と、前記画像の奥行きから前記ライ
ンセンサカメラで取得した画像の内必要な部分画像を抽
出する過程と、前記部分画像における前記特徴的形状の
有無を判断する過程と、特徴的形状の有無から物体の有
無を判断する過程とからなる物体有無判定方法及びこの
物体有無判定方法を用いた物体移動判定方法である。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、物体有無判定方法
および物体移動判定方法ならびにその実施装置に関し、
特に、広範囲な場所で既知物体の有無判定を行うための
画像処理方法およびその実施装置に適用して有効な技術
に関するものである。
および物体移動判定方法ならびにその実施装置に関し、
特に、広範囲な場所で既知物体の有無判定を行うための
画像処理方法およびその実施装置に適用して有効な技術
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、広範囲な場所での撮影や計測は、
ラインセンサカメラが使用されてきた。ラインセンサカ
メラによる計測では、一般のカメラでは撮影不可能な広
範囲にわたる１枚の画像が取得できるため、鉄道用トン
ネルやレールの亀裂検出に提案されている（文献１：表
題「鉄道用整備管理のための長大画像データベース」、
画像電子学会研究会予稿９５−０２−０１を参照）が、
エッジ抽出や２値化処理など単純なフィルタ処理が使用
されているにすぎない。
ラインセンサカメラが使用されてきた。ラインセンサカ
メラによる計測では、一般のカメラでは撮影不可能な広
範囲にわたる１枚の画像が取得できるため、鉄道用トン
ネルやレールの亀裂検出に提案されている（文献１：表
題「鉄道用整備管理のための長大画像データベース」、
画像電子学会研究会予稿９５−０２−０１を参照）が、
エッジ抽出や２値化処理など単純なフィルタ処理が使用
されているにすぎない。
【０００３】一方、ＴＶカメラおよび高精細カメラなど
のエリアセンサカメラは、例えば、故障車両や駐車車両
発見のため車両の前面部および後方部を特徴とし車両を
識別する方法や駐車場管理のため駐車場枠内の車両検出
など物体認識のために多く用いられてきた（文献２：表
題「道路交通システムにおける画像認識の現状と技術課
題」，電子情報通信学会ＰＲＭＵ研究会、１９９７／０
５／１６を参照）。
のエリアセンサカメラは、例えば、故障車両や駐車車両
発見のため車両の前面部および後方部を特徴とし車両を
識別する方法や駐車場管理のため駐車場枠内の車両検出
など物体認識のために多く用いられてきた（文献２：表
題「道路交通システムにおける画像認識の現状と技術課
題」，電子情報通信学会ＰＲＭＵ研究会、１９９７／０
５／１６を参照）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】前述の従来のエリアセ
ンサを用いた場合では、図６（ａ）に示すように、セン
サ周辺部のみに識別範囲が限定されてしまう上、オクリ
ュージョンの問題を発生する。
ンサを用いた場合では、図６（ａ）に示すように、セン
サ周辺部のみに識別範囲が限定されてしまう上、オクリ
ュージョンの問題を発生する。
【０００５】図６（ａ）はエリアセンサの場合の撮影範
囲を示し、図６（ｂ）はラインセンサカメラの場合の撮
影範囲を示し、図中の１，２，３，４は撮影物体であ
る。
囲を示し、図６（ｂ）はラインセンサカメラの場合の撮
影範囲を示し、図中の１，２，３，４は撮影物体であ
る。
【０００６】広範囲な場所での物体識別という課題を考
えた場合、ＴＶカメラによる識別では、撮影視野に識別
領域が限定されてしまうという問題点がある。また、ラ
インセンサカメラを用いた場合では、広範囲な画像の取
得や単純なフィルタ処理は行われているが、画像の水平
方向の距離が奥行きの変化に無関係で一定であるという
特徴を活して使用した識別は行われていない。
えた場合、ＴＶカメラによる識別では、撮影視野に識別
領域が限定されてしまうという問題点がある。また、ラ
インセンサカメラを用いた場合では、広範囲な画像の取
得や単純なフィルタ処理は行われているが、画像の水平
方向の距離が奥行きの変化に無関係で一定であるという
特徴を活して使用した識別は行われていない。
【０００７】本発明は、従来技術の問題点を解決し、新
しい物体認識法およびその実施装置を提案するものであ
り、本発明の目的は、ラインセンサカメラを使用し一般
のＴＶカメラでは撮影不可能な広範囲な場所での物体の
有無および移動の判定が可能となる技術を提供すること
にある。
しい物体認識法およびその実施装置を提案するものであ
り、本発明の目的は、ラインセンサカメラを使用し一般
のＴＶカメラでは撮影不可能な広範囲な場所での物体の
有無および移動の判定が可能となる技術を提供すること
にある。
【０００８】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述および添付図面によって明ら
かにする。
な特徴は、本明細書の記述および添付図面によって明ら
かにする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以
下のとおりである。
発明のうち代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以
下のとおりである。
【００１０】（１）識別すべき物体中に含まれる特徴的
形状を記憶する過程と、ラインセンサカメラにより画像
を取得する過程と、ラインセンサカメラで撮影中の画像
の奥行きを取得する過程と、前記画像の奥行きから前記
ラインセンサカメラで取得した画像の内必要な部分画像
を抽出する過程と、前記部分画像における前記特徴的形
状の有無を判断する過程と、特徴的形状の有無から物体
の有無を判断する過程とからなる物体有無判定方法であ
る。
形状を記憶する過程と、ラインセンサカメラにより画像
を取得する過程と、ラインセンサカメラで撮影中の画像
の奥行きを取得する過程と、前記画像の奥行きから前記
ラインセンサカメラで取得した画像の内必要な部分画像
を抽出する過程と、前記部分画像における前記特徴的形
状の有無を判断する過程と、特徴的形状の有無から物体
の有無を判断する過程とからなる物体有無判定方法であ
る。
【００１１】（２）前記（１）の物体有無判定方法を同
一経路に対して一定時間間隔で２回実施し、同一位置に
おける同一物体の存在有無により物体の移動を判定する
物体移動判定方法である。
一経路に対して一定時間間隔で２回実施し、同一位置に
おける同一物体の存在有無により物体の移動を判定する
物体移動判定方法である。
【００１２】（３）前記（１）の物体有無判定方法また
は（２）の物体移動判定方法において、前記物体の有無
または物体の移動の判定対象が停車中の車両である。
は（２）の物体移動判定方法において、前記物体の有無
または物体の移動の判定対象が停車中の車両である。
【００１３】（４）前記（１）の物体有無判定方法また
は（２）の物体移動判定方法において、前記特徴的形状
をタイヤの形状とし、前記特徴的形状の有無を判断する
過程において、円または楕円の検出過程を有するもので
ある。
は（２）の物体移動判定方法において、前記特徴的形状
をタイヤの形状とし、前記特徴的形状の有無を判断する
過程において、円または楕円の検出過程を有するもので
ある。
【００１４】（５）移動物体に設置されたラインセンサ
カメラと、移動物体に設置された奥行き方向距離を測定
する距離センサと、前記ラインセンサカメラで撮影した
画像と前記距離センサで測定した距離とを同期させ、画
像の奥行きを取得して蓄積する手段と、識別すべき物体
中に含まれる特徴的形状を蓄積する手段と、前記ライン
センサカメラで撮影した画像および前記画像の奥行き
と、前記識別すべき形状特徴とを比較し、前記認識すべ
き物体の有無判定を行う手段とを備えた物体有無判定装
置である。
カメラと、移動物体に設置された奥行き方向距離を測定
する距離センサと、前記ラインセンサカメラで撮影した
画像と前記距離センサで測定した距離とを同期させ、画
像の奥行きを取得して蓄積する手段と、識別すべき物体
中に含まれる特徴的形状を蓄積する手段と、前記ライン
センサカメラで撮影した画像および前記画像の奥行き
と、前記識別すべき形状特徴とを比較し、前記認識すべ
き物体の有無判定を行う手段とを備えた物体有無判定装
置である。
【００１５】すなわち、本発明は、広範囲な場所での既
知物体の有無判定において、ラインセンサカメラと距離
センサを移動物体に設置し、前記ラインセンサカメラに
より画像を取得する手段と、前記距離センサにより前記
ラインセンサカメラからの奥行き方向の距離を測定する
手段と、前記ラインセンサカメラより取得された画像と
前記距離センサから測定された距離とを同期させ画像の
奥行きを取得し蓄積する手段と、予め識別すべき物体に
含まれる形状特徴を蓄積する手段と、前記ラインセンサ
カメラから撮影された画像および前記画像の奥行きと前
記識別すべき形状特徴とを比較し前記認識すべき物体の
有無判定を行う手段とを有することを特徴とする。
知物体の有無判定において、ラインセンサカメラと距離
センサを移動物体に設置し、前記ラインセンサカメラに
より画像を取得する手段と、前記距離センサにより前記
ラインセンサカメラからの奥行き方向の距離を測定する
手段と、前記ラインセンサカメラより取得された画像と
前記距離センサから測定された距離とを同期させ画像の
奥行きを取得し蓄積する手段と、予め識別すべき物体に
含まれる形状特徴を蓄積する手段と、前記ラインセンサ
カメラから撮影された画像および前記画像の奥行きと前
記識別すべき形状特徴とを比較し前記認識すべき物体の
有無判定を行う手段とを有することを特徴とする。
【００１６】前述した手段によれば、本発明では、ライ
ンセンサカメラより取得された画像と距離センサから測
定された距離とを同期させ画像の奥行きを取得し、識別
すべき物体に含まれる形状特徴の１つである水平方向の
長さの比較からその物体が含まれる可能性のある部分画
像を抽出できる。さらに、画像のテキスチャ比較によ
り、識別すべき物体の有無判定を行うことが可能とな
る。
ンセンサカメラより取得された画像と距離センサから測
定された距離とを同期させ画像の奥行きを取得し、識別
すべき物体に含まれる形状特徴の１つである水平方向の
長さの比較からその物体が含まれる可能性のある部分画
像を抽出できる。さらに、画像のテキスチャ比較によ
り、識別すべき物体の有無判定を行うことが可能とな
る。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態（実施例）を詳細に説明する。
施形態（実施例）を詳細に説明する。
【００１８】（実施形態１）図１は本発明の実施形態１
の広範囲な場所での物体有無判定方法を実施するための
装置である。図１に示す情報処理装置１０１には、バス
ライン１０９を介して、記憶装置１０２、ディスプレイ
などの表示装置１０３および測定装置１０４が接続され
る。ただし、記憶装置１０２内には、測定値蓄積部１０
７および物体形状特徴蓄積部１０８が設けられる。ま
た、測定装置１０４内には、距離センサ１０５およびラ
インセンサカメラ１０６が設けられる。ここで、距離セ
ンサ１０５は、例えば、ミリ波レーダや超音波センサな
どの距離測定装置である。
の広範囲な場所での物体有無判定方法を実施するための
装置である。図１に示す情報処理装置１０１には、バス
ライン１０９を介して、記憶装置１０２、ディスプレイ
などの表示装置１０３および測定装置１０４が接続され
る。ただし、記憶装置１０２内には、測定値蓄積部１０
７および物体形状特徴蓄積部１０８が設けられる。ま
た、測定装置１０４内には、距離センサ１０５およびラ
インセンサカメラ１０６が設けられる。ここで、距離セ
ンサ１０５は、例えば、ミリ波レーダや超音波センサな
どの距離測定装置である。
【００１９】図２は本実施形態１の広範囲な場所での物
体有無判定方法における測定系の一例を示す図である。
前記測定系では、距離センサ１０５を超音波センサ２０
３とする。図２において、有無判定を行う対象物体を路
肩上の停車車両２０１とし、図１に示す装置を積載する
車両を移動車両２０２とする。移動車両２０２には、ラ
インセンサカメラ２０５からの出力と、ラインセンサカ
メラ２０５と同位置に設置された超音波センサ２０３か
らの出力とを移動車両２０２の一定走行距離間隔で記録
するためのロータリーエンコーダ２０４が取り付けられ
る。
体有無判定方法における測定系の一例を示す図である。
前記測定系では、距離センサ１０５を超音波センサ２０
３とする。図２において、有無判定を行う対象物体を路
肩上の停車車両２０１とし、図１に示す装置を積載する
車両を移動車両２０２とする。移動車両２０２には、ラ
インセンサカメラ２０５からの出力と、ラインセンサカ
メラ２０５と同位置に設置された超音波センサ２０３か
らの出力とを移動車両２０２の一定走行距離間隔で記録
するためのロータリーエンコーダ２０４が取り付けられ
る。
【００２０】図３は本実施形態１の広範囲な場所での物
体有無判定方法の処理手順の一例を示すフローチャート
である。本実施形態１の物体有無判定方法の処理手順
は、図３に示すように、車両の長さに基づく部分画像の
抽出を行うステップＳ３０１、比較対象となるテキスチ
ャの抽出を行うステップＳ３０２、テキスチャ比較によ
る類似度計算を行うステップＳ３０３および類似度に基
づく車両の有無判定を行うステップＳ３０４の各処理ス
テップからなる。
体有無判定方法の処理手順の一例を示すフローチャート
である。本実施形態１の物体有無判定方法の処理手順
は、図３に示すように、車両の長さに基づく部分画像の
抽出を行うステップＳ３０１、比較対象となるテキスチ
ャの抽出を行うステップＳ３０２、テキスチャ比較によ
る類似度計算を行うステップＳ３０３および類似度に基
づく車両の有無判定を行うステップＳ３０４の各処理ス
テップからなる。
【００２１】図３のフローチャートに従い、以下に車両
の有無判定方法の一例を説明する。まず、車両の長さに
基づく部分画像の抽出を行う（ステップＳ３０１）。ス
テップＳ３０１において、超音波センサ２０３からの奥
行き値およびラインセンサカメラ２０５からの画像から
車両が含まれると考えられる部分画像の抽出を行う。
の有無判定方法の一例を説明する。まず、車両の長さに
基づく部分画像の抽出を行う（ステップＳ３０１）。ス
テップＳ３０１において、超音波センサ２０３からの奥
行き値およびラインセンサカメラ２０５からの画像から
車両が含まれると考えられる部分画像の抽出を行う。
【００２２】図４は超音波センサ２０３およびラインセ
ンサカメラ２０５の出力の一例を示す図であり、ライン
センサカメラ２０５の地上高さをセンサ高４０３とした
ときのラインセンサカメラ２０５の出力の画像を４０
１、同位置での超音波センサ２０３の出力を４０２とす
る。
ンサカメラ２０５の出力の一例を示す図であり、ライン
センサカメラ２０５の地上高さをセンサ高４０３とした
ときのラインセンサカメラ２０５の出力の画像を４０
１、同位置での超音波センサ２０３の出力を４０２とす
る。
【００２３】ただし、超音波センサ２０３からの出力４
０２において、横軸は移動車両の走行距離、縦軸は奥行
き値である。図４に示すように、超音波センサ２０３に
より移動車両からの奥行き値が測定できるため、奥行き
値が一定の閾値４０４以下のとき、物体の存在が確認で
きる。ラインセンサカメラ２０５からの画像４０１は、
水平方向、即ち、ラインセンサカメラ２０５の移動方向
では平行投影であり、垂直方向では透視投影であるとい
う特徴を持っている。従って、奥行きの距離に対して無
関係に、画像から水平方向の距離を求めることが可能で
ある。閾値４０４以下に含まれる領域の始点をａ、終点
をｂとすると、前記ラインセンサカメラの特徴からａｂ
間の長さより実空間中の長さを測定できる。従って、そ
の長さが判定すべき車両の長さにほぼ一致すれば、部分
画像としてａｂ間の画像を抽出する。
０２において、横軸は移動車両の走行距離、縦軸は奥行
き値である。図４に示すように、超音波センサ２０３に
より移動車両からの奥行き値が測定できるため、奥行き
値が一定の閾値４０４以下のとき、物体の存在が確認で
きる。ラインセンサカメラ２０５からの画像４０１は、
水平方向、即ち、ラインセンサカメラ２０５の移動方向
では平行投影であり、垂直方向では透視投影であるとい
う特徴を持っている。従って、奥行きの距離に対して無
関係に、画像から水平方向の距離を求めることが可能で
ある。閾値４０４以下に含まれる領域の始点をａ、終点
をｂとすると、前記ラインセンサカメラの特徴からａｂ
間の長さより実空間中の長さを測定できる。従って、そ
の長さが判定すべき車両の長さにほぼ一致すれば、部分
画像としてａｂ間の画像を抽出する。
【００２４】次に、抽出した部分画像から、比較対象と
なるテキスチャ領域の抽出を行う（ステップＳ３０
２）。
なるテキスチャ領域の抽出を行う（ステップＳ３０
２）。
【００２５】図５は有無判定を行う時のテキスチャの一
例であり、車輪部分のテキスチャを車輪テキスチャＡ５
０２および車輪テキスチャＢ５０３、両車輪の中心間距
離を車両間距離Ｌ５０１とする。また、センサ高５０５
の線上のテキスチャを側面テキスチャ５０４とする。車
輪テキスチャ領域の抽出は、車輪が円型をしているた
め、円を抽出することを考える。ただし、撮影時の画像
の歪みを考慮し、楕円抽出を行う。
例であり、車輪部分のテキスチャを車輪テキスチャＡ５
０２および車輪テキスチャＢ５０３、両車輪の中心間距
離を車両間距離Ｌ５０１とする。また、センサ高５０５
の線上のテキスチャを側面テキスチャ５０４とする。車
輪テキスチャ領域の抽出は、車輪が円型をしているた
め、円を抽出することを考える。ただし、撮影時の画像
の歪みを考慮し、楕円抽出を行う。
【００２６】まず、部分画像にフィルタ処理を施しエッ
ジ抽出を行う（文献３：表題「画像解析ハンドブッ
ク」、東京大学出版会発行を参照）。次に、エッジ抽出
画像に対し、楕円検出用のハフ変換により画像中の楕円
を抽出する（文献４：表題「Ｈｏｕｇｈ変換と階層化画
像を用いた欠損楕円の検出」、電子情報通信学会論文誌
Ｊ７３−Ｄ−ＩＩを参照）。
ジ抽出を行う（文献３：表題「画像解析ハンドブッ
ク」、東京大学出版会発行を参照）。次に、エッジ抽出
画像に対し、楕円検出用のハフ変換により画像中の楕円
を抽出する（文献４：表題「Ｈｏｕｇｈ変換と階層化画
像を用いた欠損楕円の検出」、電子情報通信学会論文誌
Ｊ７３−Ｄ−ＩＩを参照）。
【００２７】ここで、長短の半径がα，β、回転角θの
テンプレート楕円Ｔを考える。中心座標点を（ｘ，ｙ）
とし、楕円Ｔの輪郭座標上に存在するエッジ点総数Ｃを
計算する。その値が閾値以上となる中心座標点、楕円パ
ラメータを求めることにより、楕円を検出する。ライン
センサカメラからの画像４０１の特徴により、実空間中
での水平方向の楕円径を求めることができるため、既知
車両の車輪径と比較することで容易に車輪部を抽出でき
る。一方、側面テキスチャとして、奥行き変化に対する
歪みが小さいセンサ高５０５付近のテキスチャを使用す
る。
テンプレート楕円Ｔを考える。中心座標点を（ｘ，ｙ）
とし、楕円Ｔの輪郭座標上に存在するエッジ点総数Ｃを
計算する。その値が閾値以上となる中心座標点、楕円パ
ラメータを求めることにより、楕円を検出する。ライン
センサカメラからの画像４０１の特徴により、実空間中
での水平方向の楕円径を求めることができるため、既知
車両の車輪径と比較することで容易に車輪部を抽出でき
る。一方、側面テキスチャとして、奥行き変化に対する
歪みが小さいセンサ高５０５付近のテキスチャを使用す
る。
【００２８】次に、予め蓄積された車両とのテキスチャ
比較による類似度計算を行う（ステップＳ３０３）。テ
キスチャの比較方法として差分値や相関値を使用するも
のがあるが、ここでは、正規化相関（前記文献３を参
照）を用いる。車輪検出により、ある程度の位置合わせ
は可能であるが完全にそれを行うことはできない。従っ
て、ずらしマッチングにより最大の正規化相関値をもつ
テキスチャを検出することで位置合わせを行い、類似度
を求めることにする。このずらしマッチング後の各正規
化相関値が正規化された各テキスチャの類似度となる。
比較による類似度計算を行う（ステップＳ３０３）。テ
キスチャの比較方法として差分値や相関値を使用するも
のがあるが、ここでは、正規化相関（前記文献３を参
照）を用いる。車輪検出により、ある程度の位置合わせ
は可能であるが完全にそれを行うことはできない。従っ
て、ずらしマッチングにより最大の正規化相関値をもつ
テキスチャを検出することで位置合わせを行い、類似度
を求めることにする。このずらしマッチング後の各正規
化相関値が正規化された各テキスチャの類似度となる。
【００２９】各テキスチャ類似度を統合し、類似度に基
づく車両の有無判定を行う。求められた各テキスチャ類
似度と共に、車輪間距離Ｌの類似度も考慮する。０から
１まで正規化された各類似度をｇi、０に近いほど類似
度が高いとすれば、一般に統合類似度Ｇは次の数１およ
び数２の式で表わすことができる。
づく車両の有無判定を行う。求められた各テキスチャ類
似度と共に、車輪間距離Ｌの類似度も考慮する。０から
１まで正規化された各類似度をｇi、０に近いほど類似
度が高いとすれば、一般に統合類似度Ｇは次の数１およ
び数２の式で表わすことができる。
【００３０】
【数１】
【００３１】
【数２】
【００３２】前記数１の式のＧの閾値処理により車両の
有無判定が可能となる。
有無判定が可能となる。
【００３３】（実施形態２）本実施形態２は前述の実施
形態１の物体有無判定方法を用いて物体の移動を判定す
る方法である。
形態１の物体有無判定方法を用いて物体の移動を判定す
る方法である。
【００３４】前述の実施形態１の物体有無判定方法のス
テップＳ３０３の次に、抽出された物体がある時間経過
後に移動したかどうかの判定を行う（ステップＳ３０
４）。ここでは、前述の実施形態１と同様に、前記物体
を停車車両、移動物体を移動可能な車両とする。まず、
前述の本実施形態１と同様な方法で、同一経路において
２回、物体有無判定を行う。同一経路内の同一位置にあ
る車両の存在が確認された部分画像の組を作成し、有無
判定に使用した各テキスチャの前記組間の類似度ｇiを
計算する。同様に統合類似度Ｇを求め閾値処理によっ
て、同一車両の有無を判定し、車両の移動判定を行うこ
とが可能となる。
テップＳ３０３の次に、抽出された物体がある時間経過
後に移動したかどうかの判定を行う（ステップＳ３０
４）。ここでは、前述の実施形態１と同様に、前記物体
を停車車両、移動物体を移動可能な車両とする。まず、
前述の本実施形態１と同様な方法で、同一経路において
２回、物体有無判定を行う。同一経路内の同一位置にあ
る車両の存在が確認された部分画像の組を作成し、有無
判定に使用した各テキスチャの前記組間の類似度ｇiを
計算する。同様に統合類似度Ｇを求め閾値処理によっ
て、同一車両の有無を判定し、車両の移動判定を行うこ
とが可能となる。
【００３５】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。
【００３６】
【発明の効果】本願によって開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、以
下のとおりである。
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、以
下のとおりである。
【００３７】本発明によれば、広範囲な場所で既知物体
の有無判定方法および装置を使用することにより移動物
体上から物体の有無を判定することが可能となる。ま
た、本発明の物体有無判定方法を使用することにより、
広範囲な場所での物体の移動判定を移動物体上から行う
ことが可能となる。
の有無判定方法および装置を使用することにより移動物
体上から物体の有無を判定することが可能となる。ま
た、本発明の物体有無判定方法を使用することにより、
広範囲な場所での物体の移動判定を移動物体上から行う
ことが可能となる。
【図１】本発明の実施形態１の広範囲な場所での物体有
無判定方法を実施するための装置である。
無判定方法を実施するための装置である。
【図２】本実施形態１の広範囲な場所での物体有無判定
方法における測定系の一例を示す図である。
方法における測定系の一例を示す図である。
【図３】本実施形態１の広範囲な場所での物体有無判定
方法のフローチャートである。
方法のフローチャートである。
【図４】本実施形態１のラインセンサカメラおよび超音
波センサの出力例を示す図である。
波センサの出力例を示す図である。
【図５】本実施形態１の類似度計算の対象となるテキス
チャ例を示す図である。
チャ例を示す図である。
【図６】従来技術の問題点を説明するための図である。
１０１…情報処理装置、１０２…記憶装置、１０３…表
示装置、１０４…測定装置、１０５…距離センサ、１０
６…ラインセンサカメラ、１０７…測定値蓄積部、１０
８…物体形状特徴蓄積部、１０９…バスライン、２０１
…停車車両、２０２…移動車両、２０３…超音波セン
サ、２０４…ロータリーエンコーダ、２０５…ラインセ
ンサカメラ、４０１…ラインセンサカメラからの画像、
４０２…超音波センサからの出力、４０３…センサ高、
４０４…閾値、５０１…車輪間距離Ｌ、５０２…車輪テ
キスチャＡ、５０３…車輪テキスチャＢ、５０４…側面
テキスチャ、５０５…センサ高。
示装置、１０４…測定装置、１０５…距離センサ、１０
６…ラインセンサカメラ、１０７…測定値蓄積部、１０
８…物体形状特徴蓄積部、１０９…バスライン、２０１
…停車車両、２０２…移動車両、２０３…超音波セン
サ、２０４…ロータリーエンコーダ、２０５…ラインセ
ンサカメラ、４０１…ラインセンサカメラからの画像、
４０２…超音波センサからの出力、４０３…センサ高、
４０４…閾値、５０１…車輪間距離Ｌ、５０２…車輪テ
キスチャＡ、５０３…車輪テキスチャＢ、５０４…側面
テキスチャ、５０５…センサ高。
Claims (5)
- 【請求項１】 識別すべき物体中に含まれる特徴的形状
を記憶する過程と、ラインセンサカメラにより画像を取
得する過程と、ラインセンサカメラで撮影中の画像の奥
行きを取得する過程と、前記画像の奥行きから前記ライ
ンセンサカメラで取得した画像の内必要な部分画像を抽
出する過程と、前記部分画像における前記特徴的形状の
有無を判断する過程と、特徴的形状の有無から物体の有
無を判断する過程とからなることを特徴とする物体有無
判定方法。 - 【請求項２】 請求項１に記載の物体有無判定法を同一
経路に対して一定時間間隔で２回実施し、同一位置にお
ける同一物体の存在有無により物体の移動を判定するこ
とを特徴とする物体移動判定方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載の物体有無判定方法また
は請求項２に記載の物体移動判定方法において、前記物
体の有無または物体の移動の判定対象が停車中の車両で
あることを特徴とする物体有無判定方法または物体移動
判定方法。 - 【請求項４】 請求項１に記載の物体有無判定方法また
は請求項２に記載の物体移動判定方法において、前記特
徴的形状をタイヤの形状とし、前記特徴的形状の有無を
判断する過程において、円または楕円の検出過程を有す
ることを特徴とする物体有無判定方法または物体移動判
定方法。 - 【請求項５】 移動物体に設置されたラインセンサカメ
ラと、移動物体に設置された奥行き方向距離を測定する
距離センサと、前記ラインセンサカメラで撮影した画像
と前記距離センサで測定した距離とを同期させ、画像の
奥行きを取得して蓄積する手段と、識別すべき物体中に
含まれる特徴的形状を蓄積する手段と、前記ラインセン
サカメラで撮影した画像および前記画像の奥行きと、前
記識別すべき形状特徴とを比較し、前記認識すべき物体
の有無判定を行う手段とを備えたことを特徴とする物体
有無判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31701397A JP3476177B2 (ja) | 1997-11-18 | 1997-11-18 | 物体有無判定方法および物体移動判定方法ならびにその実施装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31701397A JP3476177B2 (ja) | 1997-11-18 | 1997-11-18 | 物体有無判定方法および物体移動判定方法ならびにその実施装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11149560A true JPH11149560A (ja) | 1999-06-02 |
| JP3476177B2 JP3476177B2 (ja) | 2003-12-10 |
Family
ID=18083449
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31701397A Expired - Fee Related JP3476177B2 (ja) | 1997-11-18 | 1997-11-18 | 物体有無判定方法および物体移動判定方法ならびにその実施装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3476177B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000099686A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-04-07 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | パターン認識及び車両認識方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2001175990A (ja) * | 1999-12-22 | 2001-06-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 車両計数方法、記録媒体、及び車両計数装置 |
| JP2017054386A (ja) * | 2015-09-10 | 2017-03-16 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
-
1997
- 1997-11-18 JP JP31701397A patent/JP3476177B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000099686A (ja) * | 1998-09-17 | 2000-04-07 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | パターン認識及び車両認識方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2001175990A (ja) * | 1999-12-22 | 2001-06-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 車両計数方法、記録媒体、及び車両計数装置 |
| JP2017054386A (ja) * | 2015-09-10 | 2017-03-16 | 富士重工業株式会社 | 車外環境認識装置 |
| CN106529390A (zh) * | 2015-09-10 | 2017-03-22 | 富士重工业株式会社 | 车外环境识别装置 |
| CN106529390B (zh) * | 2015-09-10 | 2018-07-06 | 株式会社斯巴鲁 | 车外环境识别装置 |
| US10102437B2 (en) | 2015-09-10 | 2018-10-16 | Subaru Corporation | Vehicle driving hazard recognition and avoidance apparatus and vehicle control device |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3476177B2 (ja) | 2003-12-10 |
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