JP2551324B2 - 移動車の環境認識方法および装置 - Google Patents
移動車の環境認識方法および装置Info
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 22
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 80
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 210000000746 body region Anatomy 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000003703 image analysis method Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両に搭載したカメラ
により撮像したが画像から先行車や対向車のように、環
境に対して移動している物体を検出する方法に関し、特
に計算量を少なくし装置を小型化するための移動車の環
境認識方法および装置に関する。
により撮像したが画像から先行車や対向車のように、環
境に対して移動している物体を検出する方法に関し、特
に計算量を少なくし装置を小型化するための移動車の環
境認識方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】移動するカメラから撮像された画像を用
いて移動物体を検出する方法としては、「動画像解析方
法」（特願平３−３０８６２３号明細書）がある。そこ
では、カメラが静止環境中を運動したときに画像上に生
じる動ベクトルを計算し、その動ベクトルからカメラの
移動パラメータとカメラから画像上に写っている物体ま
での距離の逆数（逆距離）を最小自乗法で解き、自乗誤
差が大きくなるところをもって移動物体としている。
いて移動物体を検出する方法としては、「動画像解析方
法」（特願平３−３０８６２３号明細書）がある。そこ
では、カメラが静止環境中を運動したときに画像上に生
じる動ベクトルを計算し、その動ベクトルからカメラの
移動パラメータとカメラから画像上に写っている物体ま
での距離の逆数（逆距離）を最小自乗法で解き、自乗誤
差が大きくなるところをもって移動物体としている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来技術においては、
画像上の動ベクトルからカメラの運動パラメータと逆距
離を求めた後に移動物体を検出していること、そしてそ
のために動ベクトルを精度良く計算しなければならない
ことにより計算コストがかかり、車載装置として大きく
なりすぎてしまうという欠点を持つ。
画像上の動ベクトルからカメラの運動パラメータと逆距
離を求めた後に移動物体を検出していること、そしてそ
のために動ベクトルを精度良く計算しなければならない
ことにより計算コストがかかり、車載装置として大きく
なりすぎてしまうという欠点を持つ。
【０００４】本発明の目的は、計算コストが少なくより
小型の車載装置で移動体を検出することのできる、移動
車の環境認識方法および装置を提供することにある。
小型の車載装置で移動体を検出することのできる、移動
車の環境認識方法および装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明の移動車の環境認
識方法は、車両に搭載したカメラにより撮像された画像
中にウィンドウを設定し、そのウィンドウ中の各点で算
出された動ベクトルから移動体を検出する移動車の環境
認識方法において、画像中にウィンドウを設定して、設
定されたウィンドウ中に移動体が存在しないとしたとき
にウィンドウ中の各点で算出される動ベクトルの分布を
算出し、設定されたウィンドウ内の各点での動ベクトル
を計算し、前記動ベクトルのうち前記分布外にある動ベ
クトルを用いて物体を検出することを特徴とする。
識方法は、車両に搭載したカメラにより撮像された画像
中にウィンドウを設定し、そのウィンドウ中の各点で算
出された動ベクトルから移動体を検出する移動車の環境
認識方法において、画像中にウィンドウを設定して、設
定されたウィンドウ中に移動体が存在しないとしたとき
にウィンドウ中の各点で算出される動ベクトルの分布を
算出し、設定されたウィンドウ内の各点での動ベクトル
を計算し、前記動ベクトルのうち前記分布外にある動ベ
クトルを用いて物体を検出することを特徴とする。
【０００６】本発明の移動車の環境認識装置は、車両に
搭載したカメラにより撮像された画像中にウィンドウを
設定し、そのウィンドウ中の各点で算出された動ベクト
ルから物体を検出する移動車の環境認識装置において、
画像中にウィンドウを設定して、設定されたウィンドウ
中に移動体が存在しないとしたときにウィンドウ中の各
点で算出される動ベクトルの分布を算出するウィンドウ
設定手段と、設定されたウィンドウ内の各点での動ベク
トルを計算する動ベクトル演算手段と、前記動ベクトル
のうち、前記ウィンドウ設定手段で求められた分布外に
ある動ベクトルを用いて物体を検出する物体検出手段
と、を備えることを特徴とする。
搭載したカメラにより撮像された画像中にウィンドウを
設定し、そのウィンドウ中の各点で算出された動ベクト
ルから物体を検出する移動車の環境認識装置において、
画像中にウィンドウを設定して、設定されたウィンドウ
中に移動体が存在しないとしたときにウィンドウ中の各
点で算出される動ベクトルの分布を算出するウィンドウ
設定手段と、設定されたウィンドウ内の各点での動ベク
トルを計算する動ベクトル演算手段と、前記動ベクトル
のうち、前記ウィンドウ設定手段で求められた分布外に
ある動ベクトルを用いて物体を検出する物体検出手段
と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
【作用】本発明における、設定したウィンドウ中に移動
体が存在しないとしたときにウィンドウ中の各点で算出
される動ベクトルの分布を計算する方法と、ウィンドウ
内の各点で計算された動ベクトルのうち、動ベクトル平
面上の前記分布外にある動ベクトルを用いて物体を検出
する方法について、図２，図３，図４，図５，図６，図
７，図８を参照して述べる。
体が存在しないとしたときにウィンドウ中の各点で算出
される動ベクトルの分布を計算する方法と、ウィンドウ
内の各点で計算された動ベクトルのうち、動ベクトル平
面上の前記分布外にある動ベクトルを用いて物体を検出
する方法について、図２，図３，図４，図５，図６，図
７，図８を参照して述べる。
【０００８】車両に搭載したカメラによる撮像系を図２
で表現する。ｘｙｚ系は車両に固定された座標系であ
り、ｘｙ平面は道路面と一致している。カメラのレンズ
中心はｚ軸上の点Ｐに固定されていて、ＸＹＺがカメラ
座標系である。カメラの光軸はＸ軸と一致しており、そ
れは水平線から角度θだけ下方を向いている。Ｘ軸上の
点Ｐから距離ｆのところに、ＹＺ平面と平行になるよう
に画像面があり、画像面上にξη座標系を設定する。道
路面（ＸＹ面）上の点Ｒが画像面上に射影される点をξ
R ，ηR とすると、
で表現する。ｘｙｚ系は車両に固定された座標系であ
り、ｘｙ平面は道路面と一致している。カメラのレンズ
中心はｚ軸上の点Ｐに固定されていて、ＸＹＺがカメラ
座標系である。カメラの光軸はＸ軸と一致しており、そ
れは水平線から角度θだけ下方を向いている。Ｘ軸上の
点Ｐから距離ｆのところに、ＹＺ平面と平行になるよう
に画像面があり、画像面上にξη座標系を設定する。道
路面（ＸＹ面）上の点Ｒが画像面上に射影される点をξ
R ，ηR とすると、
【０００９】
【数１】
【００１０】となる。ただし、（ＸR ，ＹR ，ＺR ）は
点Ｒのカメラ座標系での座標であり、
点Ｒのカメラ座標系での座標であり、
【００１１】
【数２】
【００１２】で与えられる。
【００１３】いま車両の運動によりｘｙｚ系およびＸＹ
Ｚ系が図３のように移動したとする。ただし図３は移動
の様子を上から眺めたものである。すなわち、カメラは
ｘ軸からφp の方向へ距離ｄp だけ移動し、カメラの光
軸のｘｙ面への投射はｘ′軸と一致する。移動後の画像
面上における点Ｒの座標をξ′R ，η′R とすると、
Ｚ系が図３のように移動したとする。ただし図３は移動
の様子を上から眺めたものである。すなわち、カメラは
ｘ軸からφp の方向へ距離ｄp だけ移動し、カメラの光
軸のｘｙ面への投射はｘ′軸と一致する。移動後の画像
面上における点Ｒの座標をξ′R ，η′R とすると、
【００１４】
【数３】
【００１５】となる。よってカメラの運動により画像上
で点Ｒが移動したことにともなって生じる動ベクトルは
で点Ｒが移動したことにともなって生じる動ベクトルは
【００１６】
【数４】
【００１７】である。
【００１８】角度φp は車両の前輪の角度から算出する
ことができる。車両の運動を図４のｂｉｃｙｃｌｅモデ
ルで近似する。前輪の切れ角がφ0 であり、そのときの
回転中心が点Ｑである。φ0 は左右の車輪の角度の平均
とすれば十分である。後輪と前輪の間隔をｌ0 とし、後
輪とカメラの間隔をｌp とする。回転半径ｒ0 は
ことができる。車両の運動を図４のｂｉｃｙｃｌｅモデ
ルで近似する。前輪の切れ角がφ0 であり、そのときの
回転中心が点Ｑである。φ0 は左右の車輪の角度の平均
とすれば十分である。後輪と前輪の間隔をｌ0 とし、後
輪とカメラの間隔をｌp とする。回転半径ｒ0 は
【００１９】
【数５】
【００２０】で表されるので、カメラの移動方向を示す
角度φp は
角度φp は
【００２１】
【数６】
【００２２】で与えられる。また、ビデオレート１／３
０秒の間のカメラの移動量ｄp は車両のスピードがｓｋ
ｍ／ｈのとき、
０秒の間のカメラの移動量ｄp は車両のスピードがｓｋ
ｍ／ｈのとき、
【００２３】
【数７】
【００２４】で与えられる。
【００２５】そこで図５の斜線部分で表される領域にウ
ィンドウａを設定すると、ウィンドウ内の点の座標（ξ
i ，ηi ）は式（１），（２）により道路面上の座標
（ｘi，ｙi ，０）と１対１に対応する。ゆえに、画像
上のウィンドウａはｘｙ平面（道路面）上の領域ｂに対
応し、領域ｂ内の点により生じる動ベクトルは式（１）
〜（６）により計算され、その集合は動ベクトル平面上
の領域ｃとなる。
ィンドウａを設定すると、ウィンドウ内の点の座標（ξ
i ，ηi ）は式（１），（２）により道路面上の座標
（ｘi，ｙi ，０）と１対１に対応する。ゆえに、画像
上のウィンドウａはｘｙ平面（道路面）上の領域ｂに対
応し、領域ｂ内の点により生じる動ベクトルは式（１）
〜（６）により計算され、その集合は動ベクトル平面上
の領域ｃとなる。
【００２６】したがってウィンドウａ内の各点で動ベク
トルを検出し、その動ベクトルを動ベクトル平面上にプ
ロットしたとき、領域ｃ外にある動ベクトルは道路面の
移動により生じる動ベクトルではないことになり、移動
体を検出することができる。
トルを検出し、その動ベクトルを動ベクトル平面上にプ
ロットしたとき、領域ｃ外にある動ベクトルは道路面の
移動により生じる動ベクトルではないことになり、移動
体を検出することができる。
【００２７】動ベクトルを計算する方法としては、太田
直哉、「信頼性座標を持つ移動ベクトルの検出」、コン
ピュータビジョン’９０、シンポジウム論文集、１９９
０−８，ｐｐ．２１−３０に記載されている方法を用い
ることができる。また、算出された動ベクトルの方向信
頼度ｒは、
直哉、「信頼性座標を持つ移動ベクトルの検出」、コン
ピュータビジョン’９０、シンポジウム論文集、１９９
０−８，ｐｐ．２１−３０に記載されている方法を用い
ることができる。また、算出された動ベクトルの方向信
頼度ｒは、
【００２８】
【数８】
【００２９】で与えられる。ただし、Ｅ（ξ，η）は入
力画像の位置（ξ，η）における画素値であり、
力画像の位置（ξ，η）における画素値であり、
【００３０】
【外１】
【００３１】はそれぞれ画素値のξ，ηに関する偏微分
である。
である。
【００３２】ここで現れる角度θ1 は図６に示されるよ
うに水平線からの角度であるが、通常は０もしくは１８
０度が選ばれる。ただしウィンドウ中に道路白線が存在
する場合は、線分ｓが白線と同じ方向になるように選
ぶ。
うに水平線からの角度であるが、通常は０もしくは１８
０度が選ばれる。ただしウィンドウ中に道路白線が存在
する場合は、線分ｓが白線と同じ方向になるように選
ぶ。
【００３３】次に「移動投票法」について述べる。図７
にあるように、ウィンドウ内で算出した動ベクトルのう
ち、動ベクトル平面内の領域ｃの外側に存在する動ベク
トル、または外側に存在してかつ方向信頼度が一定の数
値ｒ0 より大きい動ベクトルが算出された点に１、それ
以外の点に０を代入した画像を考え、これを初期検出画
像とする。この初期検出画像をもって検出結果としても
良いが、時間的な補間を行ってより良い検出を行う方法
が「移動投票法」であり、図８にあるようなルールにし
たがって移動体検出を行う。 １．初期検出画像を得る。 ２．投票画像に対して演算する。 ・初期検出画像の画素値１に対応する位置の投票画像の
画素値ｈを、定数ｄを足した値ｈ＋ｄに置き換える。た
だし、ｈ＋ｄが特定の数値ｈmax を超えるときは、ｈ
max で置き換える。 ・初期検出画像の０に対応する位置の投票画像の画素値
を定数ｅで割る。 ３．投票画像をある一定のしきい値Ｔで二重化（画素値
１が移動体領域）して検出画像が得られ、これを出力す
る。 ４．移動体領域の移動量を算出し、その移動量で投票画
像を移動する。 ５．１に戻る。
にあるように、ウィンドウ内で算出した動ベクトルのう
ち、動ベクトル平面内の領域ｃの外側に存在する動ベク
トル、または外側に存在してかつ方向信頼度が一定の数
値ｒ0 より大きい動ベクトルが算出された点に１、それ
以外の点に０を代入した画像を考え、これを初期検出画
像とする。この初期検出画像をもって検出結果としても
良いが、時間的な補間を行ってより良い検出を行う方法
が「移動投票法」であり、図８にあるようなルールにし
たがって移動体検出を行う。 １．初期検出画像を得る。 ２．投票画像に対して演算する。 ・初期検出画像の画素値１に対応する位置の投票画像の
画素値ｈを、定数ｄを足した値ｈ＋ｄに置き換える。た
だし、ｈ＋ｄが特定の数値ｈmax を超えるときは、ｈ
max で置き換える。 ・初期検出画像の０に対応する位置の投票画像の画素値
を定数ｅで割る。 ３．投票画像をある一定のしきい値Ｔで二重化（画素値
１が移動体領域）して検出画像が得られ、これを出力す
る。 ４．移動体領域の移動量を算出し、その移動量で投票画
像を移動する。 ５．１に戻る。
【００３４】移動量の算出については、移動体領域内の
動ベクトルの平均を用いる。
動ベクトルの平均を用いる。
【００３５】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
て説明する。
【００３６】図１は、本発明の実施例を示すブロック図
である。図１を参照すると、本発明の実施例は、カメラ
などの画像入力装置１と、本発明による移動車の環境認
識装置２と、ディスプレイ装置等の出力装置３とから構
成される。
である。図１を参照すると、本発明の実施例は、カメラ
などの画像入力装置１と、本発明による移動車の環境認
識装置２と、ディスプレイ装置等の出力装置３とから構
成される。
【００３７】移動車の環境認識装置２は、画像中にウィ
ンドウを設定し、車両の移動情報から移動体が存在しな
いとしたときに検出される動ベクトルの分布を算出する
ウィンドウ設定手段２１と、ウィンドウ内の各点で動ベ
クトルを算出する動ベクトル演算手段２２と、算出され
た動ベクトルの方向信頼度を算出する方向信頼度算出手
段２３と、前記分布外にある動ベクトルのうち、方向信
頼度が一定の数値より大きい動ベクトルを用いて移動体
を検出する物体領域検出手段２４とを備える。
ンドウを設定し、車両の移動情報から移動体が存在しな
いとしたときに検出される動ベクトルの分布を算出する
ウィンドウ設定手段２１と、ウィンドウ内の各点で動ベ
クトルを算出する動ベクトル演算手段２２と、算出され
た動ベクトルの方向信頼度を算出する方向信頼度算出手
段２３と、前記分布外にある動ベクトルのうち、方向信
頼度が一定の数値より大きい動ベクトルを用いて移動体
を検出する物体領域検出手段２４とを備える。
【００３８】次に、図３，図６，図８，図９を参照し
て、本実施例の動作について説明する。
て、本実施例の動作について説明する。
【００３９】画像入力装置１によって取得された画像は
ウィンドウ設定手段２１に供給される。
ウィンドウ設定手段２１に供給される。
【００４０】ウィンドウ設定手段２１では、図９にある
ように画像中にウィンドウａ１とａ２を設定する。この
とき、移動体が存在しないとしたときに検出される動ベ
クトルの分布は式（１）から（６）にしたがって計算さ
れる。その際、車両の移動情報を用いて式（７），
（８）により図３におけるカメラの移動パラメータ
φp ，ｄp を計算し、利用する。求められた移動パラメ
ータには誤差が存在するので、計算された分布を少し大
きめにして動ベクトル平面上に領域ｃ１とｃ２を設定す
る。
ように画像中にウィンドウａ１とａ２を設定する。この
とき、移動体が存在しないとしたときに検出される動ベ
クトルの分布は式（１）から（６）にしたがって計算さ
れる。その際、車両の移動情報を用いて式（７），
（８）により図３におけるカメラの移動パラメータ
φp ，ｄp を計算し、利用する。求められた移動パラメ
ータには誤差が存在するので、計算された分布を少し大
きめにして動ベクトル平面上に領域ｃ１とｃ２を設定す
る。
【００４１】動ベクトル演算手段２２では、ウィンドウ
設定手段２１で設定されたウィンドウ中の各点で動ベク
トルを算出する。
設定手段２１で設定されたウィンドウ中の各点で動ベク
トルを算出する。
【００４２】方向信頼度算出手段２３では、ウィンドウ
中の各点での方向信頼度ｒを式（９）から（１１）にし
たがって計算する。角度θ1 は０とする。ただし、ウィ
ンドウ中に道路白線が存在するときには、図６の線分ｓ
が白線の方向と一致するように選ぶ。
中の各点での方向信頼度ｒを式（９）から（１１）にし
たがって計算する。角度θ1 は０とする。ただし、ウィ
ンドウ中に道路白線が存在するときには、図６の線分ｓ
が白線の方向と一致するように選ぶ。
【００４３】物体領域検出手段２４では、動ベクトル演
算手段２２で計算されたウィンドウａ１内の各点の動ベ
クトルのうち、動ベクトル平面上の領域ｃ１に含まれ
ず、さらに方向信頼度算出手段２３で計算された方向信
頼度ｒが一定の数値ｒ0 より大きい動ベクトルが存在す
る点を１とし、それ以外の点を０とした初期検出画像１
を作成する。それと同時にウィンドウａ２内の各点で検
出された動ベクトルのうち、方向信頼度ｒが数値ｒ0 よ
り大きい動ベクトルが存在する点を１とし、それ以外の
点を０とした初期検出画像２を作成する。算出された動
ベクトルにも誤差が含まれているので、動ベクトルの選
択においては、ａ１内で求められた動ベクトルの中で
算手段２２で計算されたウィンドウａ１内の各点の動ベ
クトルのうち、動ベクトル平面上の領域ｃ１に含まれ
ず、さらに方向信頼度算出手段２３で計算された方向信
頼度ｒが一定の数値ｒ0 より大きい動ベクトルが存在す
る点を１とし、それ以外の点を０とした初期検出画像１
を作成する。それと同時にウィンドウａ２内の各点で検
出された動ベクトルのうち、方向信頼度ｒが数値ｒ0 よ
り大きい動ベクトルが存在する点を１とし、それ以外の
点を０とした初期検出画像２を作成する。算出された動
ベクトルにも誤差が含まれているので、動ベクトルの選
択においては、ａ１内で求められた動ベクトルの中で
【００４４】
【数９】
【００４５】であるもの、そしてａ２内で求められた動
ベクトルの中で
ベクトルの中で
【００４６】
【数１０】
【００４７】であるものを選択すれば十分である。ｒ0
としては２．０を採用する。それぞれの初期検出画像に
対して、図８に示される「移動投票法」により検出画像
を求め、出力装置３に供給する。パラメータについて
は、 ｄ＝１０， ｈmax ＝２００， ，Ｔ＝１．０， ｅ＝
３．０ が典型的な値である。
としては２．０を採用する。それぞれの初期検出画像に
対して、図８に示される「移動投票法」により検出画像
を求め、出力装置３に供給する。パラメータについて
は、 ｄ＝１０， ｈmax ＝２００， ，Ｔ＝１．０， ｅ＝
３．０ が典型的な値である。
【００４８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明による移動
車の環境認識方法および装置では、移動体が存在しない
ときにウィンドウ内の各点で検出される動ベクトルの分
布を計算することによって、その分布に属さない動ベク
トルから移動体を検出することが可能である。従来法と
比べて計算量コストが少なくて済むので、小型の車載装
置で移動体の検出ができる。
車の環境認識方法および装置では、移動体が存在しない
ときにウィンドウ内の各点で検出される動ベクトルの分
布を計算することによって、その分布に属さない動ベク
トルから移動体を検出することが可能である。従来法と
比べて計算量コストが少なくて済むので、小型の車載装
置で移動体の検出ができる。
【図１】本発明の実施例を示すブロック図である。
【図２】撮像系のモデルを示す説明図である。
【図３】カメラの移動を示す説明図である。
【図４】カメラの移動方向と車両の移動方向の関係を示
す説明図である。
す説明図である。
【図５】ウィンドウ内で計算される動ベクトルがある分
布をなすことを示す説明図である。
布をなすことを示す説明図である。
【図６】方向信頼度の角度を示す説明図である。
【図７】初期検出画像を示す説明図である。
【図８】「移動投票法」を示す説明図である。
【図９】実施例におけるウィンドウと動ベクトルの分布
を示す説明図である。
を示す説明図である。
１ 画像入力装置 ２ 移動車の環境認識装置 ３ 出力装置 ２１ ウィンドウ設定手段 ２２ 動ベクトル演算手段 ２３ 方向信頼度算出手段 ２４ 物体領域検出手段
Claims (6)
- 【請求項１】 車両に搭載したカメラにより撮像された
画像中にウィンドウを設定し、そのウィンドウ中の各点
で算出された動ベクトルから移動体を検出する移動車の
環境認識方法において、 画像中にウィンドウを設定して、設定されたウィンドウ
中に移動体が存在しないとしたときにウィンドウ中の各
点で算出される動ベクトルの領域を動ベクトル平面上に
設定し、 設定されたウィンドウ内の各点での動ベクトルを計算
し、 前記動ベクトルのうち前記領域に属さない動ベクトルを
用いて物体を検出することを特徴とする移動車の環境認
識方法。 - 【請求項２】 前記領域を設定する際に車両の走行情報
を用いることを特徴とする請求項１記載の自動車の環境
認識方法。 - 【請求項３】 前記領域に属さない動ベクトルのうちで
一定の方向への方向信頼度が特定の値より大きい動ベク
トルを用いて物体を検出することを特徴とする請求項１
または２記載の移動車の環境認識方法。 - 【請求項４】 車両に搭載したカメラにより撮像された
画像中にウィンドウを設定し、そのウィンドウ中の各点
で算出された動ベクトルから物体を検出する移動車の環
境認識装置において、 画像中にウィンドウを設定して、設定されたウィンドウ
中に移動体が存在しないとしたときにウィンドウ中の各
点で算出される動ベクトルの領域を動ベクトル平面上に
設定するウィンドウ設定手段と、設定されたウィンドウ
内の各点での動ベクトルを計算する動ベクトル演算手段
と、前記動ベクトルのうち、前記ウィンドウ設定手段で
求められた領域に属さない動ベクトルを用いて物体を検
出する物体検出手段と、を備えることを特徴とする移動
車の環境認識装置。 - 【請求項５】 前記ウィンドウ設定手段が車両の走行情
報を用いることを特徴とする請求項４記載の移動車の環
境認識装置。 - 【請求項６】 前記物体検出手段が、前記動ベクトル演
算手段により算出された動ベクトルの特定方向への信頼
度を算出する方向信頼度算出手段と、前記動ベクトル演
算手段により算出された動ベクトルのうちで前記ウィン
ドウ設定手段で 求められた領域に属さず、さらに前記方
向信頼度算出手段により算出された方向信頼度が特定の
値より大きい動ベクトルを用いて物体を検出する物体領
域検出手段と、を備えることを特徴とする請求項４又は
５記載の移動車の環境認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5124551A JP2551324B2 (ja) | 1993-05-27 | 1993-05-27 | 移動車の環境認識方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5124551A JP2551324B2 (ja) | 1993-05-27 | 1993-05-27 | 移動車の環境認識方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06333049A JPH06333049A (ja) | 1994-12-02 |
| JP2551324B2 true JP2551324B2 (ja) | 1996-11-06 |
Family
ID=14888284
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5124551A Expired - Fee Related JP2551324B2 (ja) | 1993-05-27 | 1993-05-27 | 移動車の環境認識方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2551324B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4340968B2 (ja) | 2004-05-07 | 2009-10-07 | ソニー株式会社 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム |
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-
1993
- 1993-05-27 JP JP5124551A patent/JP2551324B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06333049A (ja) | 1994-12-02 |
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