JP4972073B2 - Environment recognition device - Google Patents
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Description
本発明は、撮像装置により得られた撮像画像を用いて環境を認識する環境認識装置に関する。 The present invention relates to an environment recognition device that recognizes an environment using a captured image obtained by an imaging device.
車両に搭載されている撮像装置により撮像された画像から対象物である歩行者の頭部に相当する領域を抽出し、当該頭部領域に基づいて歩行者の胴体に相当する領域を抽出することにより対象物が歩行者であることを認識し、この歩行者の存在を車両の運転者に知らせる技術が知られている(特許文献1参照)。
しかし、車両の周辺には歩行者または自転車乗員等の人間のみならず、鹿、羊、犬または馬等の四足動物も存在する場合がある。この場合、対象物が人間であるか否かを判定する手法が採用されても、対象物が四足動物であるか否かを判定することは困難である。このため、車両の運転者に四足動物の存在を知らせること、さらには、運転者が対象物との接触を回避するように車両を運転することが困難となる。 However, there are cases where not only humans such as pedestrians or bicycle occupants but also quadruped animals such as deer, sheep, dogs and horses exist around the vehicle. In this case, it is difficult to determine whether or not the object is a quadruped animal even if a method for determining whether or not the object is a human is employed. For this reason, it becomes difficult to inform the driver of the vehicle of the presence of a quadruped animal, and to drive the vehicle so that the driver avoids contact with the object.
そこで、本発明は、撮像装置による撮像範囲を含む環境に存在する対象物が四足動物に該当するか否かの認識精度の向上を図ることができる装置を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide an apparatus capable of improving the recognition accuracy of whether or not an object existing in an environment including an imaging range by an imaging apparatus corresponds to a quadruped animal.
第1発明の環境認識装置は、撮像装置により得られた撮像画像を用いて環境を認識する環境認識装置であって、前記撮像画像から対象物が存在する画像領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域から前記対象物の姿勢を表わす主成分ベクトルを抽出する主成分抽出手段と、前記主成分抽出手段により抽出された前記主成分ベクトルの水平軸に対する傾斜角度が、鉛直軸に対する傾斜角度が水平軸に対する傾斜角度以上である基準軸の水平軸に対する傾斜角度である基準角度をはさんで周期的に変動しているか否かに応じて、前記対象物が四足動物に該当するか否かを判定する対象物種類判定手段とを備えていることを特徴とする。 An environment recognition device according to a first aspect of the present invention is an environment recognition device that recognizes an environment using a captured image obtained by an imaging device, and that extracts an image region where a target object exists from the captured image as a target region. Object extraction means, principal component extraction means for extracting a principal component vector representing the posture of the object from the object region extracted by the object extraction means, and the principal component extracted by the principal component extraction means Depends on whether the inclination angle of the vector with respect to the horizontal axis is periodically fluctuating across the reference angle, which is the inclination angle of the reference axis with respect to the horizontal axis, which is equal to or greater than the inclination angle with respect to the horizontal axis. And an object type determining means for determining whether or not the object corresponds to a quadruped animal.
第1発明の環境認識装置によれば、対象物の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出され、この主成分ベクトルの水平軸(画像の横方向または水平方向にのびる軸)に対する傾斜角度が基準角度をはさんで周期的に変化しているか否かに応じて、この対象物が四足動物に該当するか否かが判定される。「基準角度」は基準軸の水平軸に対する傾斜角度であり、「基準軸」の鉛直軸に対する傾斜角度は水平軸に対する傾斜角度以上となるような姿勢を有する軸である。歩行または走行している四足動物がその横方向から観察された場合、胴体前部が胴体後部よりも大きく上下に変位するため、胴体全体の水平方向に対する傾斜角度が周期的に変化する場合がある。このことに鑑みて、胴体の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出されることにより、前記手法にしたがって対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で認識されうる。なお「四足動物」とはすべての四足動物ではなく、本発明の手法によって認識されうる四足動物を意味する。 According to the environment recognition apparatus of the first invention, the principal component vector representing the posture of the object is extracted, and the inclination angle of the principal component vector with respect to the horizontal axis (the horizontal or horizontal axis of the image) is the reference angle. It is determined whether or not the object corresponds to a quadruped animal depending on whether or not it periodically changes between the two. The “reference angle” is an inclination angle of the reference axis with respect to the horizontal axis, and an axis having a posture such that the inclination angle of the “reference axis” with respect to the vertical axis is equal to or greater than the inclination angle with respect to the horizontal axis. When a walking or running quadruped animal is observed from the lateral direction, the front part of the torso is displaced more vertically than the rear part of the torso, so the tilt angle of the whole torso with respect to the horizontal direction may change periodically. is there. In view of this, by extracting a principal component vector representing the posture of the torso, whether or not the object corresponds to a quadruped animal can be recognized with high accuracy according to the above-described method. The “quadruped animal” means not all the quadruped animals but a quadruped animal that can be recognized by the technique of the present invention.
第2発明の環境認識装置は、第1発明の環境認識装置において、前記主成分抽出手段が、前記対象物領域を対象として主成分分析を実行することにより前記主成分ベクトルを抽出することを特徴とする。 The environment recognition apparatus according to a second aspect is characterized in that, in the environment recognition apparatus according to the first aspect, the principal component extraction means extracts the principal component vector by performing principal component analysis on the object region. And
第2発明の車両周辺監視装によれば、歩行または走行している四足動物がその横方向から観察された場合、胴体全体の水平方向に対する傾斜角度が周期的に変化する場合があることに鑑みて、胴体の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出されることにより、前記手法にしたがって対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で認識されうる。 According to the vehicle periphery monitoring device of the second aspect of the invention, when a walking or running quadruped animal is observed from the lateral direction, the inclination angle of the entire trunk with respect to the horizontal direction may periodically change. In view of this, by extracting a principal component vector representing the posture of the torso, whether or not the object corresponds to a quadruped animal can be recognized with high accuracy according to the above-described method.
第3発明の環境認識装置は、第1発明の環境認識装置において、前記主成分抽出手段が、前記対象物領域に細線化処理を実行することにより細線を抽出し、前記細線を対象として主成分分析を実行することにより前記主成分ベクトルを抽出することを特徴とする。 The environment recognition apparatus according to a third aspect of the present invention is the environment recognition apparatus according to the first aspect, wherein the principal component extraction means extracts a thin line by executing a thinning process on the object region, and the principal component is targeted for the thin line. The principal component vector is extracted by performing an analysis.
第3発明の環境認識装置によれば、歩行または走行している四足動物がその横方向から観察された場合、胴体全体の水平方向に対する傾斜角度が周期的に変化する場合があることに鑑みて、細線化処理およびこれにより得られた細線を対象とした主成分分析の実行により胴体の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出されることにより、前記手法にしたがって対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で認識されうる。 According to the environment recognition device of the third aspect of the invention, when a walking or running quadruped animal is observed from the lateral direction, the inclination angle of the entire torso with respect to the horizontal direction may periodically change. The principal component vector representing the posture of the trunk is extracted by performing the thinning process and the principal component analysis on the thin line obtained thereby, so that the object corresponds to a quadruped animal according to the above method It can be recognized with high accuracy.
第4発明の環境認識装置は、第1発明の環境認識装置において、前記対象物抽出手段が、前記対象物の胴部が存在する画像領域を前記対象物領域として抽出することを特徴とする。 The environment recognition device according to a fourth aspect is characterized in that, in the environment recognition device according to the first aspect, the object extraction means extracts an image area where a body portion of the object is present as the object area.
第4発明の環境認識装置によれば、歩行または走行している四足動物がその横方向から観察された場合、胴体の姿勢が前記のように周期的に変化する場合があることに鑑みて、対象物としての胴体の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出されることにより、前記手法にしたがって対象物が四足動物(正確には四足動物の胴体)に該当するか否かが高精度で認識されうる。 According to the environment recognition device of the fourth aspect of the invention, when a quadruped walking or running is observed from the lateral direction, the posture of the trunk may change periodically as described above. By extracting a principal component vector representing the posture of the torso as an object, whether or not the object corresponds to a quadruped animal (more precisely, the torso of a quadruped animal) according to the above method is highly accurate. Can be recognized.
第5発明の環境認識装置は、第1〜第4発明のうちいずれか1つの環境認識装置において、前記撮像装置とともに車両に搭載されていることを特徴とする。 An environment recognition device according to a fifth aspect of the present invention is the environment recognition device according to any one of the first to fourth aspects, wherein the environment recognition device is mounted on a vehicle together with the imaging device.
第5発明の環境認識装置によれば、撮像装置とともに当該環境認識装置が搭載されている車両の周辺に存在する対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で判定されうる。 According to the environment recognition device of the fifth aspect of the present invention, it can be determined with high accuracy whether or not an object existing around the vehicle on which the environment recognition device is mounted together with the imaging device corresponds to a quadruped animal.
本発明の環境認識装置の実施形態について説明する。まず、本実施形態の環境認識装置の構成について説明する。環境認識装置は図1および図2に示されている画像処理ユニット1を備えている。画像処理ユニット1には、車両10の前方を撮像する左右一対の赤外線カメラ(本発明の「撮像装置」に該当する。)2R,2Lが接続されるとともに、車両10の走行状態を検出するセンサとして、車両10のヨーレートを検出するヨーレートセンサ3、車両10の走行速度(車速)を検出する車速センサ4および車両10のブレーキ操作の有無を検出するブレーキセンサ5が接続されている。さらに、画像処理ユニット1には、音声などによる聴覚的な通報情報を出力するためのスピーカまたは音声出力装置6および赤外線カメラ2R,2Lにより撮像された撮像画像や視覚的な通報情報を表示するためにフロントウィンドウ付近に配置されているHUDまたは画像表示装置7が接続されている。なお、対象物との距離がレーダーにより測定される場合、1台の赤外線カメラのみが車両10に搭載されてもよい。HUDに代えてまたは加えて、車両10の車速などの走行状態を表示するディスプレイ、あるいは、車載ナビゲーション装置が有するディスプレイが画像表示装置7として採用されてもよい。
An embodiment of the environment recognition apparatus of the present invention will be described. First, the configuration of the environment recognition device of the present embodiment will be described. The environment recognition apparatus includes an image processing unit 1 shown in FIGS. The image processing unit 1 is connected to a pair of left and right infrared cameras (corresponding to the “imaging device” of the present invention) 2R and 2L that image the front of the
画像処理ユニット1は、A/D変換回路、CPU、RAM、ROM等のメモリ、I/O回路およびこれらを接続するバスなどにより構成されているECU(電子制御ユニット)により構成されている。画像処理ユニット10(詳細にはメモリまたは記憶装置に格納されているプログラムにしたがって演算処理を実行するCPU)が、本発明の「対象物抽出手段」「主成分抽出手段」および「対象物種類判定手段」を構成する。赤外線カメラ2R,2L、ヨーレートセンサ3、車速センサ4およびブレーキセンサ5から出力されるアナログ信号が、A/D変換回路によりデジタルデータ化され、CPUによりデジタル化されたデータに基づき、人間(歩行者または自転車もしくは二輪自動車の乗員など)または四足動物(鹿、馬または犬など)等の対象物を検出し、検出した対象物が所定の通報要件を満たす場合にスピーカ6やHUD7を通じて対象物の存在、または、車両10と対象物との接触可能性の高低を運転者に通報する。
The image processing unit 1 includes an ECU (electronic control unit) that includes an A / D conversion circuit, a memory such as a CPU, a RAM, and a ROM, an I / O circuit, and a bus that connects these. The image processing unit 10 (specifically, a CPU that executes arithmetic processing in accordance with a program stored in a memory or a storage device) performs “object extraction means”, “principal component extraction means”, and “object type determination” according to the present invention. Means ". Analog signals output from the infrared cameras 2R, 2L, the
図2に示されているように、赤外線カメラ2R,2Lは、車両10の前方を撮像するために車両10の前部(図ではフロントグリルの部分)に取り付けられている。右側の赤外線カメラ2Rは車両10の車幅方向の中心よりも右寄りの位置に配置され、左側の赤外線カメラ2Lは車両10の車幅方向の中心よりも左寄りの位置に配置されている。それらの位置は車両10の車幅方向の中心に対して左右対称である。赤外線カメラ2R,2Lは光軸が互いに平行に車両10の前後方向に延在し、且つ、それぞれの光軸の路面からの高さが互いに等しくなるように固定されている。赤外線カメラ2R,2Lは、遠赤外域に感度を有し、それにより撮像される物体の温度が高いほど、出力される映像信号のレベルが高くなる(映像信号の輝度が高くなる)特性を有している。
As shown in FIG. 2, the infrared cameras 2 </ b> R and 2 </ b> L are attached to the front portion of the vehicle 10 (the front grill portion in the figure) in order to image the front of the
次に、前記構成の環境認識装置の機能について説明する。なお、画像処理の詳細は特開2001−006096号公報および特開2007−310705号公報に開示されているので簡単に説明する。まず、赤外線カメラ2R、2Lの赤外画像信号が画像処理ユニット1に入力され、赤外画像信号がA/D変換され、A/D変換された赤外画像信号に基づいてグレースケール画像が生成され、基準となるグレースケール画像(右画像)が2値化される。その上で、2値化画像において対象物が存在する領域が対象物領域Sとして抽出される(図3/STEP002)。具体的には、2値化画像の高輝度領域を構成する画素群がランレングスデータに変換され、基準画像の縦方向に重なりを有するライン群のそれぞれにラベル(識別子)が付され、ライン群のそれぞれが対象物領域Sとして抽出される。これにより、図4(a)(b)に斜線付きで示されているようなひとまとまりの高輝度画素(画素値=1の画素)により構成される高輝度領域が対象物領域Sとして抽出される。 Next, functions of the environment recognition apparatus having the above-described configuration will be described. Details of the image processing are disclosed in Japanese Patent Laid-Open Nos. 2001-006096 and 2007-310705, and will be briefly described. First, infrared image signals of the infrared cameras 2R and 2L are input to the image processing unit 1, the infrared image signal is A / D converted, and a gray scale image is generated based on the A / D converted infrared image signal. Then, the reference grayscale image (right image) is binarized. After that, an area where the object exists in the binarized image is extracted as the object area S (FIG. 3 / STEP002). Specifically, a pixel group constituting a high luminance area of the binarized image is converted into run length data, and a label (identifier) is attached to each of the line groups that overlap in the vertical direction of the reference image. Are extracted as the object region S. As a result, a high-luminance region constituted by a group of high-luminance pixels (pixel value = 1 pixel) as shown by hatching in FIGS. 4A and 4B is extracted as the object region S. The
続いて、各対象物の重心の位置(基準画像上での位置)、面積および外接四角形の縦横比が算定される。また、対象物の時刻間追跡が実行され、画像処理ユニット1の演算処理周期毎の対象物の同一性が判定される。さらに、車速センサ4およびヨーレートセンサ5の出力(車速の検出値及びヨーレートの検出値)が読み込まれる。また、外接四角形の縦横比算出および対象物の時刻間追跡と並行して、基準画像のうち、各対象物に対応する領域(たとえば対象物の外接四角形の領域)が探索画像として抽出される。さらに、相関演算が実行されることにより左画像中から探索画像に対応する画像(対応画像)が探索かつ抽出される。また、車両10から対象物までの実空間距離(車両10の前後方向における距離)zが算定される(図3/STEP004)。また、各対象物の実空間位置(車両10に対する相対位置)が算定される。さらに、対象物の実空間位置(X,Y,Z)(図2参照)のうちのX成分が回頭角の時系列データに応じて補正される。また、車両10に対する対象物の相対移動ベクトルが算定される(図3/STEP006)。
Subsequently, the position of the center of gravity of each object (position on the reference image), the area, and the aspect ratio of the circumscribed rectangle are calculated. Further, tracking of the target object is performed, and the identity of the target object is determined for each calculation processing cycle of the image processing unit 1. Further, the outputs (vehicle speed detection value and yaw rate detection value) of the vehicle speed sensor 4 and the yaw rate sensor 5 are read. Further, in parallel with the calculation of the aspect ratio of the circumscribed rectangle and the tracking of the object during the time, the area corresponding to each object (for example, the area of the circumscribed rectangle of the object) is extracted as a search image from the reference image. Furthermore, by executing the correlation calculation, an image (corresponding image) corresponding to the search image is searched and extracted from the left image. Further, a real space distance (distance in the front-rear direction of the vehicle 10) z from the
さらに、車両10と対象物との接触可能性の高低が判定される(図3/STEP008)。この判定手法についても特開2001−006096号公報および特開2007−310705号公報に開示されているので簡単に説明する。まず、対象物の実空間距離zが相対速度Vsと余裕時間Tとの乗算値以下であるか否かが判定される。また、実空間距離zが当該値以下であると判定された場合、対象物が接近判定領域に存在するか否かが判定される(第1の接触判定処理)。接近判定領域は車両10の前方において車両10の左右方向に対称に広がり、車両10の幅にオフセット値を加えた幅を有している。第1の接触判定処理における判定結果が肯定的である場合、対象物が車両10と接触する可能性が高いと判定される。一方、第1の接触判定処理における判定結果が否定的である場合、対象物が接近判定領域の外側にある進入判定領域に存在し、かつ、対象物の相対移動ベクトルが接近判定領域に向かっているか否かがさらに判定される(第2の接触判定処理)。第2の接触判定処理における判定結果が肯定的である場合、対象物が車両10と接触する可能性が高いと判定される。
Furthermore, the level of possibility of contact between the
車両10と対象物との接触可能性が高いと判定された場合(第1または第2の接触判定処理における判定結果が肯定的である場合)(図3/STEP008‥YES)、対象物が人工構造物等、その存在の通報の必要性が低い物体に該当するか否かが判定される(図3/STEP010)。たとえば、対象物が歩行者または四足動物には該当し得ないような外形上の特徴がこの対象物において検知された場合、この対象物が人工構造物に該当すると判定される。車両10と対象物との接触可能性が低いと判定された場合(第1および第2の接触判定処理における判定結果が否定的である場合)(図3/STEP008‥NO)、または、対象物が通報対象に該当しないと判定された場合(図3/STEP010‥NO)、後述の通報処理が実行されることなく対象物領域Sの抽出以降の処理が繰り返される(図3/STEP002等参照)。
When it is determined that the possibility of contact between the
対象物が人工構造物等の通報対象に該当しないと判定された場合(図3/STEP010‥YES)、この対象物が歩行者または自転車乗員等の人間に該当するか否かが判定される(図3/STEP012)。具体的には、グレースケール画像上で対象物領域Sの形状もしくはサイズ、または、輝度分布等の特徴量に基づき、対象物が人間に該当するか否かが判定される。 When it is determined that the target object does not correspond to a notification target such as an artificial structure (FIG. 3 / STEP010... YES), it is determined whether or not the target object corresponds to a person such as a pedestrian or a bicycle occupant ( FIG. 3 / STEP012). Specifically, it is determined whether or not the object corresponds to a person based on the shape or size of the object region S on the gray scale image or the feature quantity such as the luminance distribution.
また、対象物が人間に該当しないと判定された場合(図3/STEP012‥NO)、この対象物が鹿、馬または犬等の四足動物に該当するか否かが判定される(図3/STEP014)。本発明の特徴であるこの判定処理の詳細について説明する。たとえば、図4(a)および(b)のそれぞれに示されているような対象物領域Sを対象として主成分分析が実行される。すなわち、対象物領域Sを構成する各画素(高輝度画素。「○」で示されている。)の位置を表わす複数のベクトルx1,x2,‥xnを代表する1本のベクトルが、矢印で示されている第1主成分(ベクトル)y1として公知の主成分分析にしたがって抽出される。そして、主成分ベクトルy1の画像水平軸に対する傾斜角度が、基準角度をはさんで周期的に変化しているか否かに応じて、対象物が四足動物に該当するか否かが判定される。基準角度は図4(a)(b)に破線で示されている基準軸の水平軸に対する傾斜角度であり、基準軸の画像鉛直軸に対する傾斜角度は画像水平軸に対する傾斜角度以上に設定されている。図4(a)に示されているように第1主成分ベクトルy1が基準軸の上側にある状態と、図4(b)に示されているように第1主成分ベクトルy1が基準軸の下側にある状態とが周期的に繰り返される場合、対象物が四足動物に該当する判定される。図4(a)(b)に示されている基準軸の水平軸に対する傾斜角度は0°であるが、基準軸の鉛直軸に対する傾斜角度以下であれば、すなわち、45°以下であれば、5°、10°または15°等、任意に設定されてもよい。なお、対象物領域Sに代えて、図4(c)(d)に示されているようにこの対象物領域Sに細線化処理を施すことにより得られる細線を対象として第1主成分ベクトルy1が抽出されてもよい。 When it is determined that the object does not correspond to a human (FIG. 3 / STEP012... NO), it is determined whether or not the object corresponds to a quadruped animal such as a deer, a horse, or a dog (FIG. 3). / STEP014). The details of this determination process, which is a feature of the present invention, will be described. For example, the principal component analysis is performed on the object region S as shown in FIGS. 4A and 4B. That is, a single vector representing a plurality of vectors x 1 , x 2 ,... X n representing the position of each pixel (high luminance pixel, indicated by “◯”) constituting the object area S is obtained. The first principal component (vector) y 1 indicated by the arrow is extracted according to a known principal component analysis. Then, it is determined whether or not the object corresponds to a quadruped animal depending on whether or not the inclination angle of the principal component vector y 1 with respect to the horizontal axis of the image is periodically changing across the reference angle. The The reference angle is an inclination angle of the reference axis with respect to the horizontal axis indicated by a broken line in FIGS. 4A and 4B, and the inclination angle of the reference axis with respect to the image vertical axis is set to be greater than or equal to the inclination angle with respect to the image horizontal axis. Yes. As shown in FIG. 4A, the first principal component vector y 1 is on the upper side of the reference axis, and as shown in FIG. 4B, the first principal component vector y 1 is the reference. When the state under the axis is periodically repeated, it is determined that the object corresponds to a quadruped animal. The inclination angle of the reference axis shown in FIGS. 4A and 4B with respect to the horizontal axis is 0 °, but if it is less than the inclination angle of the reference axis with respect to the vertical axis, that is, less than 45 °, It may be set arbitrarily such as 5 °, 10 ° or 15 °. In place of the object region S, the first principal component vector y is used for a thin line obtained by thinning the object region S as shown in FIGS. 4C and 4D. 1 may be extracted.
そして、対象物が人間に該当すると判定された場合(図3/STEP012‥YES)、または、対象物が四足動物に該当すると判定された場合(図3/STEP014‥YES)、「通報処理」が実行される(図3/STEP016)。これにより、スピーカ6から音声が出力される。また、対象物を囲むことによりこの対象物を強調表示するフレームがHUD7に表示される。その一方、対象物が人間および四足動物に該当しないと判定された場合(図3/STEP012‥NO,STEP014‥NO)、通報処理が実行されることなく対象物領域Sの抽出以降の処理が繰り返される(図3/STEP002等参照)。 When it is determined that the object corresponds to a human (FIG. 3 / STEP012... YES), or when it is determined that the object corresponds to a quadruped animal (FIG. 3 / STEP014... YES), “report processing” Is executed (FIG. 3 / STEP016). Thereby, sound is output from the speaker 6. Further, a frame that highlights the target object by surrounding the target object is displayed on the HUD 7. On the other hand, when it is determined that the object does not correspond to a human or a quadruped animal (FIG. 3 / STEP012... NO, STEP014... NO), the process after the extraction of the object region S is performed without executing the notification process. Repeated (see FIG. 3 / STEP002 etc.).
前記機能を発揮する環境認識装置1によれば、対象物の姿勢を表わす第1主成分ベクトルy1が抽出され、この主成分ベクトルy1の水平軸に対する傾斜角度が基準角度をはさんで周期的に変化しているか否かに応じて、この対象物が四足動物に該当するか否かが判定される(図3/STEP014,図4(a)〜(d)参照)。「基準角度」は基準軸の水平軸に対する傾斜角度であり、「基準軸」の鉛直軸に対する傾斜角度は水平軸に対する傾斜角度以上となるような姿勢を有する軸である。歩行または走行している四足動物がその横方向から観察された場合、胴体前部が胴体後部よりも大きく上下に変位するため、胴体全体の水平方向に対する傾斜角度が周期的に変化する場合がある。このことに鑑みて、胴体の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出されることにより、前記手法にしたがって対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で認識されうる。 According to the environment recognition apparatus 1 that exhibits the above function, the first principal component vector y 1 representing the posture of the object is extracted, and the inclination angle of the principal component vector y 1 with respect to the horizontal axis is a period across the reference angle. It is determined whether or not this object corresponds to a quadruped animal depending on whether or not it has changed in a moving manner (see FIG. 3 / STEP014 and FIGS. 4A to 4D). The “reference angle” is an inclination angle of the reference axis with respect to the horizontal axis, and an axis having a posture such that the inclination angle of the “reference axis” with respect to the vertical axis is equal to or greater than the inclination angle with respect to the horizontal axis. When a walking or running quadruped animal is observed from the lateral direction, the front part of the torso is displaced more vertically than the rear part of the torso, so the tilt angle of the whole torso with respect to the horizontal direction may change periodically. is there. In view of this, by extracting a principal component vector representing the posture of the torso, whether or not the object corresponds to a quadruped animal can be recognized with high accuracy according to the above-described method.
なお、前記実施形態では環境認識装置は車両10に搭載されていたが、他の実施形態として環境認識装置が撮像装置に接続される装置、または、撮像装置と一体的に構成されている装置として車両10(四輪自動車)以外の乗り物に搭載されてもよいし、ユーザにより携帯または運搬されてもよい。
In the above-described embodiment, the environment recognition device is mounted on the
また、対象物の胴部が存在する画像領域(たとえば、横幅が縦幅(高さ)よりも大きく、かつ、実空間サイズが指定範囲に属するようなひとまとまりの高輝度領域)が対象物領域として抽出されてもよい。当該構成によれば、歩行または走行している四足動物がその横方向から観察された場合、胴体の姿勢が前記のように周期的に変化する場合があることに鑑みて、対象物としての胴体の姿勢を表わす主成分ベクトルが抽出されることにより、前記手法にしたがって対象物が四足動物(正確には四足動物の胴体)に該当するか否かが高精度で認識されうる。 Also, the image area where the body of the object is present (for example, a group of high-intensity areas whose width is larger than the height (height) and whose real space size belongs to the specified range) is the object area. May be extracted as According to this configuration, when a quadruped animal that is walking or running is observed from the lateral direction, the posture of the torso may change periodically as described above. By extracting the principal component vector representing the posture of the torso, it is possible to recognize with high accuracy whether or not the object corresponds to a quadruped animal (more precisely, the torso of a quadruped animal) according to the above method.
1‥画像処理ユニット(対象物抽出手段、対象物判定手段)、2R,2L‥赤外線カメラ(撮像装置) 1. Image processing unit (object extracting means, object determining means), 2R, 2L, infrared camera (imaging device)
Claims (5)
前記撮像画像から対象物が存在する画像領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、
前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域から前記対象物の姿勢を表わす主成分ベクトルを抽出する主成分抽出手段と、
前記主成分抽出手段により抽出された前記主成分ベクトルの水平軸に対する傾斜角度が、鉛直軸に対する傾斜角度が水平軸に対する傾斜角度以上である基準軸の水平軸に対する傾斜角度である基準角度をはさんで周期的に変動しているか否かに応じて、前記対象物が四足動物に該当するか否かを判定する対象物種類判定手段とを備えていることを特徴とする環境認識装置。 An environment recognition device that recognizes an environment using a captured image obtained by an imaging device,
An object extraction means for extracting an image area where the object exists from the captured image as an object area;
Principal component extraction means for extracting a principal component vector representing the posture of the object from the object region extracted by the object extraction means;
The inclination angle of the principal component vector extracted by the principal component extraction means with respect to the horizontal axis is a reference angle that is an inclination angle of the reference axis with respect to the horizontal axis that is greater than or equal to the inclination angle with respect to the horizontal axis. And an object type determining means for determining whether or not the object corresponds to a quadruped animal according to whether or not it periodically varies.
前記主成分抽出手段が、前記対象物領域を対象として主成分分析を実行することにより前記主成分ベクトルを抽出することを特徴とする環境認識装置。 The environment recognition device according to claim 1,
The environment recognition apparatus, wherein the principal component extraction unit extracts the principal component vector by performing principal component analysis on the object region.
前記主成分抽出手段が、前記対象物領域に細線化処理を実行することにより細線を抽出し、前記細線を対象として主成分分析を実行することにより前記主成分ベクトルを抽出することを特徴とする環境認識装置。 The environment recognition device according to claim 1,
The principal component extraction means extracts a thin line by executing a thinning process on the object region, and extracts a principal component vector by executing a principal component analysis on the thin line. Environment recognition device.
前記対象物抽出手段が、前記対象物の胴部が存在する画像領域を前記対象物領域として抽出することを特徴とする環境認識装置。 The environment recognition device according to claim 1,
The environment recognition apparatus, wherein the object extraction unit extracts an image area where a body portion of the object exists as the object area.
前記撮像装置とともに車両に搭載されていることを特徴とする環境認識装置。
In the environment recognition device according to any one of claims 1 to 4,
An environment recognition device mounted on a vehicle together with the imaging device.
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