JPH11257931A - 物体認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像中で重る複数の物体を個々に分離して切
り出すことができ、また侵入者以外のものを排除して侵
入者を精度よく判別できるようにすること。 【解決手段】 物体認識装置を複数台の撮像装置１と、
複数台の撮像装置１から出力される映像信号を処理して
視差を出力する対応付け部１１と、視差から基準とする
平面の位置を三次元的に推定する平面推定部１２と、視
差と平面の位置とを用いて平面上の物体の高さを算出す
る座標変換部１３と、物体を平面へ投影して物体の候補
領域を切り出す候補領域生成部１４と、物体の高さと候
補領域中の物体の占有率とを用いて平面上の物体を認識
する物体認識部１５とを備えるものとした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、物体認識装置に係
り、特に複数台の撮像装置を備えステレオ画像処理を行
なうことにより物体を認識し、侵入者監視等に有用な物
体認識装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】まず、複数台の撮像装置によって得られ
る複数の画像を用いて視差を計測する手法としてステレ
オ画像処理技術を図５を用いて説明する。

【０００３】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
点ｐまでの距離を計測するものである。図５では光軸が
水平かつ平行に配置された２台の撮像装置の撮像面LIM
G、RIMGと物点ｐが示してある。実際には撮像装置の撮
像面LIMG,RIMG 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、物点ｐまでの距離
z を計測するとする。物点ｐは左右の画像上でそれぞれ
領域PL、PRに結像し、領域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１のよ
うに求められる。

【０００４】視差Ｓ＝ＸＬ−ＸＲ …（式１）

【０００５】左右の画像から領域ＰＬ（ＸＬ，ＹＬ）、
ＰＲ（ＸＲ，ＹＲ）｛但しＹＬ＝ＹＲ｝を見つけ出す処
理を対応付け処理という。対応付けは具体的には左右の
画像中から相関が最も高い一対の領域を見つけだすこと
で行われる。しかし左右画像間での相関の値が明確にピ
ークを持たない場合や領域内に特徴が少ない場合は対応
付けは成立しないか、あるいは誤った視差が出力される
場合がある。

【０００６】視差Ｓから式２で撮像装置から物体ｐまで
の距離Ｚを算出することができる。 物点ｐまでの距離Ｚ＝Ｂ×ｆ／Ｓ …（式２） 但し、Ｂ：撮像装置の配置間隔 ｆ：レンズの焦点距離

【０００７】次に、ステレオ画像処理を用いて平面の三
次元的な位置を推定する技術として、特願平7-234019に
記載の「平面推定方法」を図６を用いて説明する。

【０００８】複数の撮像装置として、ここでも左右２台
の撮像装置からなるステレオカメラを想定する。また、
ステレオカメラによって得られる画像をステレオ画像と
呼ぶことにする。

【０００９】まず、床、道路等、背景となる比較的広い
平面のステレオ画像を撮影する。ステレオ画像のうち、
基準とする一方の画像（左画像）を図６中、画像面IMP
のように水平Ｘ方向Ｍ個、垂直Ｙ方向Ｎ個の合計Ｍ×Ｎ
のブロックＢＫに分割し、各ブロックごとに視差を計測
する。

【００１０】各ブロックにおいて計測された視差をＳ
（X,Y ）と表記する。これを図３に示すX-Y-S 座標上に
プロットする。インデックスY （１≦Ｙ≦Ｎ）を固定し
たときの視差Ｓ（X,Y ）は同一平面内にあり、かつ一本
の直線上にあるはずなので、ハフ変換を用いて直線を近
似する。この直線は平面を通過していることから平面通
過直線PLNLと呼ぶことにする。ハフ変換によって得られ
る平面通過直線の直線パラメータとして、直線からY 軸
へ下ろした垂線の長さρと、垂線の傾きθを用いること
にすると、各平面通過直線PLNLは式３のように表すこと
ができる。

【００１１】 ρ_Y ＝Ｘsin θ_Y ＋Ｙsin θ_Y ｛１≦X ≦M 、１≦Y ≦Ｎ｝ …式３ 但し、ρ_Y ：Ｙ軸から平面通過直線までの距離 θ_Y ：平面通過直線から下ろした垂線とX-Y 平面がなす
角度（添字Ｙは各インデックスＹを示す）

【００１２】各インデックスY 毎に以上のようにして平
面通過直線を近似する。結果として平面PLN は平面通過
直線群で近似できるようになり、平面の位置すなわち平
面の視差SP(X,Y) を大局的に推定することができる。

【００１３】次に、画像処理を用いた物体認識装置とし
て、第３回画像センシングシンポジウム講演論文集A-3
に記載された「明るさ変動環境下における人物検知」
（近藤、山口著）について図７、図８を用いて説明す
る。これは侵入者の移動によって生じる、画像の輝度値
変化とテクスチャ情報をもちいて、侵入者の検出を行お
うとする画像処理を用いた物体認識方式であり、以下の
手順で処理がなされる。

【００１４】（勾配差ヒストグラムの作成）時刻が異な
る２枚の画像を比較して輝度値の差が一定値以上となる
変化領域を抽出し、その変化領域に対して３×３マスク
のソーベルオペレータにより一次元の空間微分処理を施
すことによって、水平方向成分エッジと垂直方向成分エ
ッジを抽出し、これを合成することで勾配ベクトルを作
成する。そして、画像中の座標位置が同じ勾配ベクトル
同士を比較して向きの違いとしての勾配方向差を検出す
る処理を、変化領域全体について行うことによって、図
７に示すような勾配差ヒストグラムを作成する。ヒスト
グラムは最大頻度を1.0 として正規化した結果を用い
る。このヒストグラムにおいて、画像変化が日照変化等
の明るさ変化によって生じた場合は、検出結果としての
方向成分があまり変化しないため、勾配方向差データは
ほとんどが０度付近に集中する（図７（１））。しかし
人物が移動した場合には人物が占める領域において成分
の変化が検出され、その結果図４（２）のようなヒスト
グラムが得られる。

【００１５】（人物領域の決定）勾配方向差ヒストグラ
ムを用いて人物存在らしさとしての評価値を求める。ヒ
ストグラムの各点からの距離の総和が最小となる横軸に
平行な直線を求めそのときの縦軸での値を評価値とす
る。このとき評価値は、明るさ変化の場合は小さな値と
なり人物が存在する場合は大きな値となる。

【００１６】人物と明るさ変化が混在した場合、例え
ば、人物の影が生じている場面では人物存在位置検出結
果が実際のシーンにおける位置と大きく異なったり、ま
た複数人とその影が画像上で結合している場面では何人
がそれぞれどこにいるのか検出しにくいと言う問題が生
じる。そこでこの手法では人物と明るさ変化が混在した
場合には図８のように画像を繰り返して分割し、再度そ
の領域の中で人物存在らしさを評価することで人物存在
領域を切り出していく。

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の物体認
識装置では、画像の輝度、あるいはエッジが時間的に変
化した領域を人の存在する領域であると判断していた
が、複数の人や物体が画像中で重なって見える場合にこ
れらを個々に分離して検出することができないという問
題がある。

【００１８】また、鳥が飛来してきた場合、犬、猫等の
小動物が侵入した場合に生ずる画像中の輝度やエッジの
時間的変化でも、これを認識の対象とする人間の場合と
区別することできず、人間が存在するかのような誤った
判断をしてしまい、誤報によって監視員の負担を増加さ
せることになるという問題がある。

【００１９】本発明の第１の目的は、画像中に重なって
見える複数の物体が存在する場合であっても複数の物体
を個々に分離して切り出すことができる物体認識装置を
提供することである。

【００２０】本発明の第２の目的は、鳥等の飛行物体、
犬猫等の小動物、対応付けのエラーと、侵入者を精度よ
く判別し、必要な情報のみ出力して監視員等の負担を軽
くすることができる物体認識装置を提供することであ
る。

【００２１】

【課題を解決するための手段】上記第１の課題を解決す
るために本発明では、物体を平面に投影し、投影像をラ
ベリングすることで各物体固有のラベルを与え、ラベル
毎に物体の候補領域を決定する。これは、投影すること
によって物体同士を分離しやすくなることを利用するも
のである。

【００２２】第２の課題を解決するために本発明では、
物体は平面の上に立っていると仮定した場合の領域であ
る候補領域中での物体の占有率から、物体が飛行物体あ
るいはエラーであるか、小動物であるか、人間であるか
を判別するものである。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明請求項１に記載の発明は、
複数台の撮像装置と、前記複数台の撮像装置から出力さ
れる映像信号を処理して視差を出力する対応付け部と、
前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
る平面推定部と、前記視差と前記平面の位置とを用いて
平面上の物体の高さを算出する座標変換部と、物体を前
記平面へ投影して物体の候補領域を切り出す候補領域生
成部とをを備えたものであり、複数台の撮像装置によっ
て撮影された画像を対応付け部に入力し、ブロック単位
で視差を計測する。平面推定部では視差を用いて道路、
床等の平面の位置を推定する。座標変換部では平面上の
物体の高さＨと平面上での距離Ｖをブロック単位で算出
する。候補領域生成部では物体を平面に投影して投影像
を得、これをラベリングして、各ラベル毎に物体の高さ
Ｈと投影像とから物体の候補領域を決定する。画像中で
は重なって見える物体同士であっても、投影像ならば重
なることは少なく、個々の物体をそれぞれ候補領域とし
て切り出すことができる。

【００２４】本発明請求項２に記載の発明は、複数台の
撮像装置と、前記複数台の撮像装置から出力される映像
信号を処理して視差を出力する対応付け部と、前記視差
から基準とする平面の位置を三次元的に推定する平面推
定部と、前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の
物体の高さを算出する座標変換部と、物体を前記平面へ
投影して物体の候補領域を切り出す候補領域生成部と、
前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
いて前記平面上の物体を認識する物体認識部とを備えた
ものであり、物体認識部において、物体の高さと、候補
領域中の物体の占有率とから、鳥等飛行物体、エラー、
侵入者、犬等小動物に判別することにより、誤検出や誤
報を低減する作用を有する。

【００２５】本発明請求項３に記載の発明は、複数台の
撮像装置と、前記複数台の撮像装置から出力される映像
信号を処理して視差を出力する対応付け部と、前記視差
から基準とする平面の位置を三次元的に推定する平面推
定部と、前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の
物体の高さを算出する座標変換部と、物体を前記平面へ
投影して物体の候補領域を切り出す候補領域生成部と、
前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
いて撮像空間内を飛行する飛行物体を認識する飛行物体
認識部とを備えたものであり、飛行物体認識部におい
て、物体の高さと、候補領域中の物体の占有率とを用い
て、物体の高さが予め定めた所定の閾値よりも高く、か
つ占有率が予め定めた所定の閾値より低い場合、この物
体を飛行物体と判断することで、誤検出や誤報を低減す
る作用を有する。

【００２６】本発明請求項４に記載の発明は、複数台の
撮像装置と、前記複数台の撮像装置から出力される映像
信号を処理して視差を出力する対応付け部と、前記視差
から基準とする平面の位置を三次元的に推定する平面推
定部と、前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の
物体の高さを算出する座標変換部と、物体を前記平面へ
投影して物体の候補領域を切り出す候補領域生成部と、
前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
いて撮像範囲内に存在する小動物を認識する小動物認識
部とを備えたものであり、小動物認識部において、撮像
空間内に存在する物体の高さと、候補領域中の物体の占
有率とを用いて、物体の高さが予め定めた所定の閾値よ
りも低く、かつ候補領域中の占有率が予め定めた所定の
閾値より高い場合、この物体を小動物と判断することで
誤検出や誤報を低減する作用を有する。

【００２７】本発明請求項５に記載の発明は、複数台の
撮像装置と、前記複数台の撮像装置から出力される映像
信号を処理して視差を出力する対応付け部と、前記視差
から基準とする平面の位置を三次元的に推定する平面推
定部と、前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の
物体の高さを算出する座標変換部と、物体を前記平面へ
投影して物体の候補領域を切り出す候補領域生成部と、
前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
いて撮像範囲内に存在する人間を認識する侵入者認識部
とを備えたものであり、侵入者認識部において、撮像空
間内に存在する物体の高さと、候補領域中の物体の占有
率とを用いて、物体の高さがある範囲内にあり、かつ占
有率が予め定めた所定の閾値より高い場合に、この物体
を侵入者であると精度よく判断する作用を有する。

【００２８】本発明請求項６に記載の発明は、複数台の
撮像装置と、前記複数台の撮像装置から出力される映像
信号を処理して視差を出力する対応付け部と、前記視差
から基準とする平面の位置を三次元的に推定する平面推
定部と、前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の
物体の高さを算出する座標変換部と、物体を前記平面へ
投影して物体の候補領域を切り出す候補領域生成部と、
前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
いて画像内に発生した対応付けエラーを検知して除去す
るエラー除去部とを備えたものであり、エラー除去部に
おいて、物体の高さと、候補領域中の物体の占有率とを
用いて、物体が予め定めた所定の閾値よりも高く、かつ
占有率が予め定めた所定の閾値より低い場合、この物体
を対応付けエラーによる実体のない物体と判断すること
で、誤検出や誤報を低減する作用を有する。

【００２９】以下本発明の実施の形態を説明する。

【００３０】〔第１の実施の形態〕本発明の第１の実施
の形態に係る物体認識装置は、複数台の撮像装置と、画
像処理装置とを備え、画像処理装置は対応付け部と、平
面推定部と、座標変換部と、候補領域生成部とを備える
ものである。

【００３１】図１において、１は複数台の撮像装置を示
し、INIMG は複数台の撮像装置１から得られる複数の入
力画像のうち、基準とする画像である。１０は画像処理
装置を示し、その内部に対応付け部１１、平面推定部１
２、座標変換部１３、候補領域生成部１４を備える。

【００３２】また２１は侵入者、２２は飛行物体として
の鳥、２３は犬などの小動物を示す。OUTIMGは物体認識
装置から出力される出力画像を示している。

【００３３】１ 以下にお
いて複数台の撮像装置１、対応付け部１１、平面推定部
１２ 、座標変換部１３、候補領域生成部１４について
説明する。

【００３４】（複数台の撮像装置）複数台の撮像装置１
として、ここでは２台の撮像装置１で構成されるステレ
オカメラを用いることにする。２台の撮像装置１は水平
に一定距離をおいて配置し、かつ光軸同士は平行となる
ように調整する。ステレオカメラの撮映方向に向かって
左側の撮像装置を左カメラ、右側の撮像装置を右カメラ
と呼ぶことにする。ここでは左カメラの画像を基準とす
るものである。

【００３５】（対応付け部）対応付け部１２では、ステ
レオカメラ１によって得られた画像を逐次入力する。２
台のカメラから得られる画像のうち、左カメラの画像を
基準画像として考える。基準画像を水平Ｘ方向へＮ分
割、垂直Ｙ方向へＭ分割し、つまりＮ×Ｍのブロックに
区切る。このブロックの単位で、例えば従来の技術で説
明したような方法で視差S(X,Y)を獲得する。

【００３６】（平面推定部）平面推定部１２では前記対
応付け部より出力されるブロック単位の視差を用い、道
路、床等、画像中の大部分を占める平面の位置を三次元
的に推定して平面の視差SP(X,Y) として出力する。

【００３７】平面の位置を推定するには、例えば従来の
技術で説明したような方法で行なう。平面の位置推定は
適時行い、その都度平面の視差S(X,Y)を更新する。平面
の推定時には平面上に検出すべき物体が存在しないこと
が望ましい。

【００３８】（座標変換部）座標変換部１３では、視差
S(X,Y)と、平面推定部で推定した平面の視差SP(X,Y)を
用いて、撮像範囲内の物体の平面からの高さH(X,Y)と平
面上での距離V(X,Y)をブロック毎に算出する。実空間で
の物体の高さH(X,Y)は、図２に示すような複数台の撮像
装置STCAM と平面PLN と物体OBJ の幾何学的関係におい
て、式４を用いて算出できる。

【００３９】

【数１】

【００４０】図２中、平面上での距離V(X,Y)もまた撮像
装置STCAM と平面と物体の幾何学的関係から式５を用い
て算出できる。式５では撮像装置からの距離Z 及びZPが
必要となるが、これは従来の技術の説明で用いた式２に
よって視差S 及び平面の視差SPからそれぞれ変換して得
られる。

【００４１】

【数２】

【００４２】（候補領域生成部）以下、候補領域生成部
候補領域生成部１４の処理を４つのフェーズに分けて説
明する。

【００４３】（フェーズ１）候補領域生成部１４では、
物体は平面上に立っていると仮定し、物体の候補領域を
決定する。前記座標変換部１３において、画像全体につ
いて物体の高さＨをブロック毎に算出しておき、ブロッ
ク内の物体が一定以上の高さＨを持っている場合、これ
を検出ブロックDBLK(X,Y) とする。画像と検出ブロック
の関係を説明するため図３を用いる。

【００４４】（フェーズ２）図３のように検出ブロック
を平面に投影する。この処理は、実空間において物体か
ら平面に垂直な垂線PER を下ろし、垂線が平面と交差す
る位置を見つける処理に相当する。検出ブロックの投影
位置は、具体的には物体の平面上の距離V に一致する位
置を推定した平面から探すことで行われる。検出ブロッ
クDBLK(X,Y)の投影位置に相当するブロックを投影ブロ
ックPBLK(X',Y') ｛但し、Y ≧Y'、X＝X'｝と呼ぶこと
にする。

【００４５】（フェーズ３）次に投影ブロックに対しラ
ベリング処理を行う。ラベリング処理によって通常は同
一物体から投影される投影ブロックPBLKには同一のラベ
ル名が与えられようになる。

【００４６】（フェーズ４）物体は平面上に立っている
と仮定して、各ラベル名の物体毎に物体の存在する領域
を矩形で近似する。この領域を候補領域と呼ぶことにす
る（図３）。候補領域決定の具体的処理は、領域の上端
を検出ブロックで最も高い位置のブロックとし、左右端
は投影ブロックのラベリング結果の左右端とし、下端は
投影ブロックのラベリング結果の下端位置とする。

【００４７】以上のように、本発明の第１の実施の形態
の物体認識装置では、物体を平面に投影し、投影ブロッ
クをラベリングして各物体固有のラベル名を与え、ラベ
ル名毎にその画像中での領域を決定することにより、画
像中で重なって見える物体同士でもそれぞれ個々に分離
して切り出すことができる。

【００４８】（第２の実施の形態）本発明の第２の実施
の形態では、物体認識装置は図１に示すように、複数台
の撮像装置１と、画像処理装置１０とを備え、画像処理
装置１０は対応付け部１１と、平面推定部１２と、座標
変換部１３と、候補領域生成部１４と、物体認識部１５
を備える。

【００４９】本例に係る物体認識装置１０では、複数台
の撮像装置１、対応付け部１１、平面推定部１２、座標
変換部１３、及び候補領域生成部１４は第１の実施の形
態と同様であるので重複する説明は省略し、物体認識部
１５について以下に説明する。

【００５０】物体認識部物体認識部１４では前記候補領
域生成部１４で生成された候補領域内の物体を判別す
る。

【００５１】まず、候補領域内全ブロック数に対する検
出ブロック数の占有率を示す評価値を算出する。評価値
は以降の処理で物体の種類を判断の指標となる。評価値
は式６で算出する。

【００５２】 評価値＝検出ブロックの数／候補領域の全ブロック数 …式６

【００５３】次に候補領域内の物体の種別を判別する。
判別の処理フローを図３に示す。図中HTH1,HTH2 は高さ
の閾値であり、MTH は評価値の閾値である。HTH1は人間
の身長程度、HTH2は小動物の高さ程度、MTH は0.0 〜0.
5 程度の値が適当である。

【００５４】HTH1より高い値を示すブロックは鳥または
対応付けのエラーであると判断する。図３中左の物体が
これに相当する（Ｓ１，Ｓ２）。

【００５５】即ち、HTH1より低い値を示すブロックを持
ち、評価値がMTH 以下である候補領域内の物体は、鳥、
または対応付けのエラーであると判断する（Ｓ３，Ｓ
４）。HTH2より低い値を示すブロックのみを持ち、評価
値がMTH 以上である候補領域内の物体は、犬等小動物で
あると判断する（Ｓ５，Ｓ６）。図７中右の物体がこれ
に相当する。

【００５６】HTH1より低く、HTH2より高い値を示すブロ
ックを持ち、評価値がMTH 以上である候補領域内の物体
は、人であると判断する（Ｓ７）。図２中、中央の物体
がこれに相当する。

【００５７】なお、以上の説明では、物体の高さと候補
領域内の検出ブロックの占有率を用いて候補領域内の物
体の判別を行ったが、占有率ではなく、候補領域内での
検出ブロックの位置的分布や、分散度合い等を評価値に
用いることもできる。

【００５８】従って、本発明の第２の実施の形態の物体
認識装置によれば、物体認識部において、物体の高さH
と、候補領域内での物体の占有率とから物体の種別を判
断し、鳥、犬、猫の侵入、対応付けのエラー等によって
引き起こされる誤検出や誤報を減少させ、精度よく侵入
者を検出することができる。

【００５９】（他の実施の形態）なお、本発明では、第
２の物体認識装置の物体認識部を飛行物体認識部に変更
し、第２の実施の形態で説明した物体認識部の機能を、
鳥等の飛行物体を認識する機能、犬猫等の小動物を認識
する機能、侵入者を認識する機能、対応付け処理部で発
生したエラーの影響を除去する機能を単独で、あるいは
選択した複数の機能を適宜組み合わせて備えた物体認識
装置とすることができる。

【００６０】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、物体認識
装置を物体を平面へ投影し、物体の投影像をラベリング
して個々の物体に固有のラベルを与え、各ラベル名の物
体毎にその候補領域を決定するので、画像上で重なって
見える物体であっても個々にその領域を切り出し認識す
ることができるものとできる。

【００６１】また、本発明によれば、ステレオ画像処理
によって得られる物体の高さと、候補領域内での物体の
占有率とから、画像中の物体を侵入者、鳥等の飛行物
体、犬猫等の小動物、及び対応付けによるエラーに精度
よく種類分けすることができるので、物体認識装置を誤
検出や誤報が少ないものとすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態の物体認識装置の構
成を示す説明図

【図２】本発明の第１の実施の形態の座標変換部の原理
を示す説明図

【図３】本発明の第１の実施の形態の物体認識部の画像
と検出ブロックと投影ブロックと垂線の関係を示す説明
図

【図４】本発明の第２の実施の形態の物体認識部の動作
を示すフロー図

【図５】従来の技術における、ステレオ画像処理の原理
を示す説明図

【図６】従来の技術における、平面推定方式の原理を示
す説明図

【図７】従来の技術における、方向勾配差ヒストグラム
の説明図

【図８】従来の技術における、人物存在領域の切り出し
方式の原理を示す説明図

【符号の説明】

１ 複数台の撮像装置 １０ 画像処理装置 １１ 対応付け部 １２ 平面推定部 １３ 座標変換部 １４ 候補領域生成部 １５ 物体認識部 ２２ 鳥 ２１ 人間 ２２ 小動物 ２５ 入力画像(INIMG) ２６ 画像処理装置(OUTIMG)

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数台の撮像装置と、前記複数台の撮像
   装置から出力される映像信号を処理して視差を出力する
   対応付け部と、 前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
   る平面推定部と、 前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の物体の高
   さを算出する座標変換部と、 前記物体を前記平面へ投影して物体の候補領域を切り出
   す候補領域生成部とを備えたことを特徴とする物体認識
   装置。
2. 【請求項２】 複数台の撮像装置と、前記複数台の撮像
   装置から出力される映像信号を処理して視差を出力する
   対応付け部と、 前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
   る平面推定部と、 前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の物体の高
   さを算出する座標変換部と、 前記物体を前記平面へ投影して物体の候補領域を切り出
   す候補領域生成部と、 前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
   いて前記平面上の物体を認識する物体認識部とを備えた
   ことを特徴とする物体認識装置。
3. 【請求項３】 複数台の撮像装置と、 前記複数台の撮像装置から出力される映像信号を処理し
   て視差を出力する対応付け部と、 前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
   る平面推定部と、 前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の物体の高
   さを算出する座標変換部と、 前記物体を前記平面へ投影して物体の候補領域を切り出
   す候補領域生成部と、前記物体の高さと前記候補領域中
   の物体の占有率とを用いて撮像空間内を飛行する飛行物
   体を認識する飛行物体認識部とを備えたことを特徴とす
   る物体認識装置。
4. 【請求項４】 複数台の撮像装置と、前記複数台の撮像
   装置から出力される映像信号を処理して視差を出力する
   対応付け部と、 前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
   る平面推定部と、 前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の物体の高
   さを算出する座標変換部と、 前記物体を前記平面へ投影して物体の候補領域を切り出
   す候補領域生成部と、 前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
   いて撮像範囲内に存在する小動物を認識する小動物認識
   部とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
5. 【請求項５】 複数台の撮像装置と、 前記複数台の撮像装置から出力される映像信号を処理し
   て視差を出力する対応付け部と、 前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
   る平面推定部と、 前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の物体の高
   さを算出する座標変換部と、 前記物体を前記平面へ投影して物体の候補領域を切り出
   す候補領域生成部と、 前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
   いて撮像範囲内に存在する人間を認識する侵入者認識部
   とを備えたことを特徴とする物体認識装置。
6. 【請求項６】 複数台の撮像装置と、 前記複数台の撮像装置から出力される映像信号を処理し
   て視差を出力する対応付け部と、 前記視差から基準とする平面の位置を三次元的に推定す
   る平面推定部と、 前記視差と前記平面の位置とを用いて平面上の物体の高
   さを算出する座標変換部と、 前記物体を前記平面へ投影して物体の候補領域を切り出
   す候補領域生成部と、 前記物体の高さと前記候補領域中の物体の占有率とを用
   いて画像内に発生した対応付けエラーを検知し、該対応
   付けエラーを除去するエラー除去部とを備えたことを特
   徴とする物体認識装置。