JP3069952B2 - 映像システムを用いた車輌の認識方法 - Google Patents
映像システムを用いた車輌の認識方法Info
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- JP3069952B2 JP3069952B2 JP9323838A JP32383897A JP3069952B2 JP 3069952 B2 JP3069952 B2 JP 3069952B2 JP 9323838 A JP9323838 A JP 9323838A JP 32383897 A JP32383897 A JP 32383897A JP 3069952 B2 JP3069952 B2 JP 3069952B2
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- Physics & Mathematics (AREA)
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- Image Analysis (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、映像システムを用
いて車輌の存在を認識する方法に関し、特に詳細には、
入力されるカメラの映像信号より、車輌のバンバーとタ
イヤとの間に垂れた陰を正確に認識させ、この認識され
た車輌の陰を通じて、接近する車輌の存在を判断する映
像システムを用いた車輌の認識方法に関するものであ
る。
いて車輌の存在を認識する方法に関し、特に詳細には、
入力されるカメラの映像信号より、車輌のバンバーとタ
イヤとの間に垂れた陰を正確に認識させ、この認識され
た車輌の陰を通じて、接近する車輌の存在を判断する映
像システムを用いた車輌の認識方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】一般的に、自動車に適用される映像シス
テムは、多くの場合、無人自動車に装着され、車輌の走
行を車輌自らが制御することができる装置である。上記
した無人自動車は、多くの場合、走行する車輌の前方よ
り、道路の形態及び車線を識別して路面の状態を分別
し、更に、接近する障害物を判断する等の走行する車輌
の前方を逐次的に監視し、判断された結果によって、操
舵装置及びブレーキ装置と加速装置とを自動制御し、そ
の結果、車輌自らが走行できるようになっている。
テムは、多くの場合、無人自動車に装着され、車輌の走
行を車輌自らが制御することができる装置である。上記
した無人自動車は、多くの場合、走行する車輌の前方よ
り、道路の形態及び車線を識別して路面の状態を分別
し、更に、接近する障害物を判断する等の走行する車輌
の前方を逐次的に監視し、判断された結果によって、操
舵装置及びブレーキ装置と加速装置とを自動制御し、そ
の結果、車輌自らが走行できるようになっている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の映像シ
ステムは、走行する車輌の前方より、接近する相手車輌
を認識するために、入力される映像システムから車輌の
陰を識別することにより車輌を認識することができる
が、建物や木等の陰を車輌の陰に見誤る誤謬が発生して
いた。従来の映像システムは、接近する車輌を分別する
ための方法として、接近車輌の前のバンパーとタイヤと
の間の道路の表面に接する陰を識別し、車輌の接近を分
別していたが、道路の上に垂れた建物の陰や一般的な陰
を、車輌として誤って認識する誤謬を犯す事例が発生し
ていた。言い換えれば、従来の映像システムは、側車線
の車輌や、道路の構造物、又は道路の表面に垂れている
建物及び木等の陰を、車輌として誤認識する誤謬を犯す
問題があった。
ステムは、走行する車輌の前方より、接近する相手車輌
を認識するために、入力される映像システムから車輌の
陰を識別することにより車輌を認識することができる
が、建物や木等の陰を車輌の陰に見誤る誤謬が発生して
いた。従来の映像システムは、接近する車輌を分別する
ための方法として、接近車輌の前のバンパーとタイヤと
の間の道路の表面に接する陰を識別し、車輌の接近を分
別していたが、道路の上に垂れた建物の陰や一般的な陰
を、車輌として誤って認識する誤謬を犯す事例が発生し
ていた。言い換えれば、従来の映像システムは、側車線
の車輌や、道路の構造物、又は道路の表面に垂れている
建物及び木等の陰を、車輌として誤認識する誤謬を犯す
問題があった。
【０００４】本発明は、上記した問題を解決するため
に、カメラ部より入力される走行前方の映像の画面よ
り、グレイレベルを逐次的に比較することにより陰を分
別させ、この分別された陰より、明るさに対する分散値
を演算し、車輌の下部に形成された陰であるか、又は、
一般的な陰であるのかを正確に判別し、判別された結果
によって、接近する車輌を認識させることにより、従来
の映像システムにおいて発生していた誤謬を排除するこ
とが可能な、映像システムを用いた車輌の認識方法を提
供することを目的としている。
に、カメラ部より入力される走行前方の映像の画面よ
り、グレイレベルを逐次的に比較することにより陰を分
別させ、この分別された陰より、明るさに対する分散値
を演算し、車輌の下部に形成された陰であるか、又は、
一般的な陰であるのかを正確に判別し、判別された結果
によって、接近する車輌を認識させることにより、従来
の映像システムにおいて発生していた誤謬を排除するこ
とが可能な、映像システムを用いた車輌の認識方法を提
供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】カメラが検出した映像画
面の信号を、一定方向を通じて、一方向から、グレイレ
ベルを逐次的に比較することにより、グレイレベルが急
激に変化する部分を検出し、更に陰の部分だけを認識す
る陰の感知段階と、前記感知された陰の部分を分析する
ために、グレイレベルが急激に変化した部分をウインド
ウーの下面の中心になるようにウインドウーを形成する
ウインドウー形成段階と、前記形成されたウインドウー
の下面に設定された陰から、明るさに対する分散値を演
算する演算段階と、前記演算された分散値を設定した基
準値と比較して、車輌の下部に形成された路面の陰を認
識することにより、車輌の接近を認識する陰の識別段階
とを含むことを特徴とする。
面の信号を、一定方向を通じて、一方向から、グレイレ
ベルを逐次的に比較することにより、グレイレベルが急
激に変化する部分を検出し、更に陰の部分だけを認識す
る陰の感知段階と、前記感知された陰の部分を分析する
ために、グレイレベルが急激に変化した部分をウインド
ウーの下面の中心になるようにウインドウーを形成する
ウインドウー形成段階と、前記形成されたウインドウー
の下面に設定された陰から、明るさに対する分散値を演
算する演算段階と、前記演算された分散値を設定した基
準値と比較して、車輌の下部に形成された路面の陰を認
識することにより、車輌の接近を認識する陰の識別段階
とを含むことを特徴とする。
【０００６】また、陰の識別段階は、得られた分散値が
基準値以上であれば車輌の陰として判断する段階と、前
記得られた分散値が基準値未満であれば一般的な陰とし
て判断する段階とを含んで構成されることを特徴とす
る。更に、陰の識別段階は、判断された結果により制御
信号を出力し、ステアリング制御部，ブレーキ制御部，
加速制御部の関連装置を制御する制御段階と、上記制御
段階を実行した後に、グレイレベルの比較完了なのかを
判断し、比較完了でない場合には再度グレイレベルの逐
次的な比較を行い、前記関連装置を制御するルーチン段
階とを含んで構成することを特徴とする。
基準値以上であれば車輌の陰として判断する段階と、前
記得られた分散値が基準値未満であれば一般的な陰とし
て判断する段階とを含んで構成されることを特徴とす
る。更に、陰の識別段階は、判断された結果により制御
信号を出力し、ステアリング制御部，ブレーキ制御部，
加速制御部の関連装置を制御する制御段階と、上記制御
段階を実行した後に、グレイレベルの比較完了なのかを
判断し、比較完了でない場合には再度グレイレベルの逐
次的な比較を行い、前記関連装置を制御するルーチン段
階とを含んで構成することを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】以下、添付した図面を参照して、
本発明の実施の形態に基づき、本発明に係る映像システ
ムを用いる車輌３（図２参照）の認識方法を詳細に説明
する。図１は、本発明及び一般的な映像システムの制御
状態を図示したブロック図であり、車輌３の前方の片側
に装着され、対象物１の映像を取るカメラ部１０と、前
記カメラ部１０の映像信号で制御信号を出力する主制御
部１２と、前記主制御部１２の制御信号で操向装置を制
御するスティアリング制御部１４と、前記主制御部１２
の制御信号によりブレーキ装置を制御するブレーキ制御
部１６と、前記主制御部１２の制御信号により、加速装
置を制御する加速制御部１８とで構成される。
本発明の実施の形態に基づき、本発明に係る映像システ
ムを用いる車輌３（図２参照）の認識方法を詳細に説明
する。図１は、本発明及び一般的な映像システムの制御
状態を図示したブロック図であり、車輌３の前方の片側
に装着され、対象物１の映像を取るカメラ部１０と、前
記カメラ部１０の映像信号で制御信号を出力する主制御
部１２と、前記主制御部１２の制御信号で操向装置を制
御するスティアリング制御部１４と、前記主制御部１２
の制御信号によりブレーキ装置を制御するブレーキ制御
部１６と、前記主制御部１２の制御信号により、加速装
置を制御する加速制御部１８とで構成される。
【０００８】上記のように構成された映像システムの主
制御部１２は、カメラ部１０を通じて入力される映像信
号より、走行方向の対象物１を更に詳しく分別して、車
輌３の存在を判断することが可能となる。
制御部１２は、カメラ部１０を通じて入力される映像信
号より、走行方向の対象物１を更に詳しく分別して、車
輌３の存在を判断することが可能となる。
【０００９】図２は、カメラ部１０より入力される映像
信号に、一定の形式のウィンドウ２を被せて、分析を容
易に実施することが可能な状態を示したもので、図２に
示すように、ウィンドウ２を通じて車輌３を補捉した場
合には、対象物１の下部分の縁に、道路の表面と接する
ラインＬ１を探すことができる。
信号に、一定の形式のウィンドウ２を被せて、分析を容
易に実施することが可能な状態を示したもので、図２に
示すように、ウィンドウ２を通じて車輌３を補捉した場
合には、対象物１の下部分の縁に、道路の表面と接する
ラインＬ１を探すことができる。
【００１０】図３は、本発明を適用した映像システムよ
り、陰及び道路のイメージが感知される状態図を示した
ものであり、主制御部１２は、カメラ部１０より入力さ
れた映像信号により、下方向から上方向へ、グレイレベ
ルを逐次的に比較しながら、明るさの急激な変化が生じ
た全ての陰４を探すことが可能になり、認識された陰４
の明るさに対する分散値を演算し、この演算値と、設定
された値と比較して、車輌３の下部に形成された陰４の
みを識別することが可能になる。
り、陰及び道路のイメージが感知される状態図を示した
ものであり、主制御部１２は、カメラ部１０より入力さ
れた映像信号により、下方向から上方向へ、グレイレベ
ルを逐次的に比較しながら、明るさの急激な変化が生じ
た全ての陰４を探すことが可能になり、認識された陰４
の明るさに対する分散値を演算し、この演算値と、設定
された値と比較して、車輌３の下部に形成された陰４の
みを識別することが可能になる。
【００１１】例えば、建物や側車線の車輌３を通じて形
成された陰４が、走行する前方の道路の表面に垂れるこ
とがある。該陰４を、接近する車輌３の陰４に誤って認
識する場合に、映像システムは誤謬を生じることにな
り、感知された陰４の明るさに対する分散値と、設定さ
れた値とを比較すると、その比較結果により、車輌３の
陰４を識別することが可能となる。
成された陰４が、走行する前方の道路の表面に垂れるこ
とがある。該陰４を、接近する車輌３の陰４に誤って認
識する場合に、映像システムは誤謬を生じることにな
り、感知された陰４の明るさに対する分散値と、設定さ
れた値とを比較すると、その比較結果により、車輌３の
陰４を識別することが可能となる。
【００１２】認識された陰４の明るさに対する分散値を
得ることが可能な関係式及び理論的な説明を、簡潔に記
述すれば、以下のようになる。認識された陰４から得る
ことが可能な明るさに対する分散値は、その過程が形式
のウィンドウを被せて分析するので、以下、本発明では
このような分散をローカル分散と称する。得られた陰４
を、一定の大きさの格子縞により細分すると、各々の格
子縞から明るさに対するグレイレベルを得ることが可能
となる。例えば、細分された各格子縞から得ることが可
能なグレイレベルが８ビット単位である場合に、２５６
まで分類することが可能となる。また、上記の一定の大
きさの格子縞により細分され、定型化された陰４は、下
記のような関係式を通じて、その分散値（ローカル分散
値）を得ることが可能になる。
得ることが可能な関係式及び理論的な説明を、簡潔に記
述すれば、以下のようになる。認識された陰４から得る
ことが可能な明るさに対する分散値は、その過程が形式
のウィンドウを被せて分析するので、以下、本発明では
このような分散をローカル分散と称する。得られた陰４
を、一定の大きさの格子縞により細分すると、各々の格
子縞から明るさに対するグレイレベルを得ることが可能
となる。例えば、細分された各格子縞から得ることが可
能なグレイレベルが８ビット単位である場合に、２５６
まで分類することが可能となる。また、上記の一定の大
きさの格子縞により細分され、定型化された陰４は、下
記のような関係式を通じて、その分散値（ローカル分散
値）を得ることが可能になる。
【００１３】
【数１】
【００１４】μは、陰４のグレイレベルに対する平均
値、Ｎは、陰を細分した格子縞の数、及びＸｉ は、細
分された各格子縞のグレイレベル（各関数の値）であ
る。
値、Ｎは、陰を細分した格子縞の数、及びＸｉ は、細
分された各格子縞のグレイレベル（各関数の値）であ
る。
【００１５】言い換えれば、上記した関係式を通じて得
ることが可能なローカル分散値の物理的な意味は、各格
子縞が、平均値よりどの程度の広さで分布しているのか
を表しており、陰４が非常に暗い時は、その値（上記の
ローカル分散値）は２５５に近く、他方、陰４が非常に
明るい時は０に近くなる。
ることが可能なローカル分散値の物理的な意味は、各格
子縞が、平均値よりどの程度の広さで分布しているのか
を表しており、陰４が非常に暗い時は、その値（上記の
ローカル分散値）は２５５に近く、他方、陰４が非常に
明るい時は０に近くなる。
【００１６】従って、上記の得られた分散値（ローカル
分散値）と、設定されている比較値とを比較して、その
値の大小を分別させると、車輌３の下部に垂れた陰４を
認識することが可能になり、その結果、接近して来る車
輌３を分別することが可能になる。
分散値）と、設定されている比較値とを比較して、その
値の大小を分別させると、車輌３の下部に垂れた陰４を
認識することが可能になり、その結果、接近して来る車
輌３を分別することが可能になる。
【００１７】更に、例示されている図４のローカル分散
に対するヒストグラムの様に、ヒストグラムの分布が、
片側に偏って集中されている場合は、その分散値（ロー
カル分散値）は小さくなる。
に対するヒストグラムの様に、ヒストグラムの分布が、
片側に偏って集中されている場合は、その分散値（ロー
カル分散値）は小さくなる。
【００１８】図４に示されているヒストグラムとは逆
に、車輌３である場合には、図５に示されているヒスト
グラムのように、ヒストグラムの分布がどちらの片側に
も偏っていなく、且つ比較的均等に分布される場合に
は、得られたその分散値（ローカル分散値）は大きくな
る。
に、車輌３である場合には、図５に示されているヒスト
グラムのように、ヒストグラムの分布がどちらの片側に
も偏っていなく、且つ比較的均等に分布される場合に
は、得られたその分散値（ローカル分散値）は大きくな
る。
【００１９】上記したように、カメラ部１０で撮影した
対象物１に関する映像は、上記の一船的な陰４の場合
と、車輌３の陰４である場合には、その明るさに対する
分散程度が各々違って表わされることにより、それらの
比較結果を通じて主制御部１２は、車輌３が接近する際
の制御信号をスティアリング制御部１４、ブレーキ制御
部１６及び加速制御部１８により出力し、車輌３の走行
を、最適の状態に自動制御することが可能となる。
対象物１に関する映像は、上記の一船的な陰４の場合
と、車輌３の陰４である場合には、その明るさに対する
分散程度が各々違って表わされることにより、それらの
比較結果を通じて主制御部１２は、車輌３が接近する際
の制御信号をスティアリング制御部１４、ブレーキ制御
部１６及び加速制御部１８により出力し、車輌３の走行
を、最適の状態に自動制御することが可能となる。
【００２０】従って、本発明による映像システムは、例
示されている図６に示されている主制御部１２の制御フ
ローチャートのように、車輌３の陰４と、一般陰４とを
カメラ部１０に入力される映像画面より区別認識し、制
御信号を出力することによって、対象物１の誤認を防止
することが可能になる。
示されている図６に示されている主制御部１２の制御フ
ローチャートのように、車輌３の陰４と、一般陰４とを
カメラ部１０に入力される映像画面より区別認識し、制
御信号を出力することによって、対象物１の誤認を防止
することが可能になる。
【００２１】更に、本発明による映像システムは、違う
映像システムのロジックと組み合わせて使用する場合に
は、車輌の認識をより正確にし、又その信頼度を大きく
向上させることが可能となる。
映像システムのロジックと組み合わせて使用する場合に
は、車輌の認識をより正確にし、又その信頼度を大きく
向上させることが可能となる。
【００２２】カ メラ部より、映像信号が入力される主
制御部が、グレイレベルを逐次的に比較し、明るさが急
激に変化する部分を分別することにより、陰を分別し、
又分別された陰を通じて、所定の方式によりローカル分
散値を演算して、設定された基準値と比較することによ
り、車輌の陰及び一般の陰を正確に分別することが可能
となる。更に、分別された結果によって、制御信号を出
力し、車輌の走行を自動制御することにより、接近して
来る車輌の認識の誤謬を防止し、映像システムの信頼度
を増大させることが、可能となる。
制御部が、グレイレベルを逐次的に比較し、明るさが急
激に変化する部分を分別することにより、陰を分別し、
又分別された陰を通じて、所定の方式によりローカル分
散値を演算して、設定された基準値と比較することによ
り、車輌の陰及び一般の陰を正確に分別することが可能
となる。更に、分別された結果によって、制御信号を出
力し、車輌の走行を自動制御することにより、接近して
来る車輌の認識の誤謬を防止し、映像システムの信頼度
を増大させることが、可能となる。
【図１】従来の映像システムの制御状態を図示したブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】本発明に係る、入力される映像信号より一定な
形式のウインドーを被せて分析する状態を図示した状態
図である。
形式のウインドーを被せて分析する状態を図示した状態
図である。
【図３】本発明を適用した映像システムより、陰及び道
路のイメージが感知される状態を示す図である。
路のイメージが感知される状態を示す図である。
【図４】本発明による一般的な陰に分別される場合のロ
ーカル分散に対するヒストグラムである。
ーカル分散に対するヒストグラムである。
【図５】本発明により、車輌の陰に分別される場合のロ
ーカル分散に対するヒストグラムである。
ーカル分散に対するヒストグラムである。
【図６】本発明を適用するために、主制御部で制御され
る制御フローチャートである。
る制御フローチャートである。
１ 対象物 ２ ウインドー ３ 車輌 ４ 陰 １０ カメラ部 １２ 主制御部 １４ スティアリング制御部 １６ ブレーキ制御部 １８ 加速制御 Ｌ１ 車輌と道路の表面とが接触するライン
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ Ｈ０４Ｎ 5/225 15/70 ４１０ (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01C 3/00 - 3/32 B60R 21/00 620 G01B 11/00 - 11/30 102 G06T 1/00,7/00,7/20 G08G 1/16 H04N 5/225
Claims (3)
- 【請求項１】 カメラが検出した映像画面の信号を、一
定方向を通じて、一方向からグレイレベルを逐次的に比
較することによりグレイレベルが急激に変化する部分を
検出し、更に陰の部分だけを認識する陰の感知段階と、
前記感知された陰の部分を分析するために、グレイレベ
ルが急激に変化した部分をウインドウーの下面の中心に
なるようにウインドウーを形成するウインドウー形成段
階と、前記形成されたウインドウーの下面に設定された
陰から、明るさに対する分散値を演算する演算段階と、
前記演算された分散値を、設定した基準値と比較して、
車輌の下部に形成された路面の陰を認識することにより
車輌の接近を認識する陰の識別段階とを含むことを特徴
とする映像システムを用いた車輌の認識方法。 - 【請求項２】 上記陰の識別段階は、得られた分散値が
基準値以上であれば車輌の陰として判断する段階と、前
記得られた分散値が基準値未満であれば一般的な陰とし
て判断する段階とを含んで構成されることを特徴とする
請求項１記載の映像システムを用いた車輌の認識方法。 - 【請求項３】 上記陰の識別段階は、判断された結果に
より制御信号を出力し、ステアリング制御部，ブレーキ
制御部，加速制御部の関連装置を制御する制御段階と、
上記制御段階を実行した後に、グレイレベルの比較完了
なのかを判断し、比較完了でない場合には再度グレイレ
ベルの逐次的な比較を行い、前記関連装置を制御するル
ーチン段階とを含んで構成することを特徴とする請求項
１記載の映像システムを用いた車輌の認識方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1996-53149 | 1996-11-09 | ||
| KR1019960053149A KR100412434B1 (ko) | 1996-11-09 | 1996-11-09 | 영상시스템을 이용한 차량인식방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1114348A JPH1114348A (ja) | 1999-01-22 |
| JP3069952B2 true JP3069952B2 (ja) | 2000-07-24 |
Family
ID=19481398
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9323838A Expired - Fee Related JP3069952B2 (ja) | 1996-11-09 | 1997-11-10 | 映像システムを用いた車輌の認識方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3069952B2 (ja) |
| KR (1) | KR100412434B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8599257B2 (en) | 2006-08-18 | 2013-12-03 | Nec Corporation | Vehicle detection device, vehicle detection method, and vehicle detection program |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3307335B2 (ja) | 1998-07-22 | 2002-07-24 | 日本電気株式会社 | 車両領域検出装置及び車両領域検定方法 |
| AU2003225228A1 (en) | 2002-05-03 | 2003-11-17 | Donnelly Corporation | Object detection system for vehicle |
| US7526103B2 (en) | 2004-04-15 | 2009-04-28 | Donnelly Corporation | Imaging system for vehicle |
| WO2008024639A2 (en) | 2006-08-11 | 2008-02-28 | Donnelly Corporation | Automatic headlamp control system |
| JP5113881B2 (ja) | 2010-06-03 | 2013-01-09 | 株式会社デンソー | 車両周辺監視装置 |
| KR101478072B1 (ko) * | 2010-06-23 | 2015-01-02 | 주식회사 만도 | 차량 검출 방법 |
| CN107472141B (zh) * | 2017-08-23 | 2020-07-14 | 南通纤麦家纺科技有限公司 | 一种智能型驾驶员视线增强设备 |
-
1996
- 1996-11-09 KR KR1019960053149A patent/KR100412434B1/ko not_active Expired - Fee Related
-
1997
- 1997-11-10 JP JP9323838A patent/JP3069952B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8599257B2 (en) | 2006-08-18 | 2013-12-03 | Nec Corporation | Vehicle detection device, vehicle detection method, and vehicle detection program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH1114348A (ja) | 1999-01-22 |
| KR100412434B1 (ko) | 2004-03-19 |
| KR19980034948A (ko) | 1998-08-05 |
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