(57)【要約】【課題】広角カメラを用いた場合であっても、計算量の増大を抑制しつつ接近物の検出精度の低下を抑えることが可能な車両用接近物検出装置を提供する。【解決手段】車両用接近物検出装置２０は、カメラ１０により撮像された画像のデータを入力する入力部２１と、入力部２１に入力された画像の水平方向の各画素について、隣接する所定画素分の画素値の平均値をその画素の画素値として求める平均化処理を実行する前処理部２２と、カメラ１０により撮像された時間が異なる複数の画像のデータであって、前処理部２２により平均化された水平方向のデータについて、空間的変化率と時間的変化率を求める微分演算部２３と、微分演算部２３により求められた変化率から車両への接近物を検出する接近物検出部２４とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に設けられて車両の後方側を撮像するカメラからの画像に基づいて、車両後方から
の接近物を検出する車両用接近物検出装置であって、
前記カメラにより撮像された画像のデータを入力する入力手段と、
前記入力手段に入力された画像の水平方向の各画素について、隣接する所定画素分の画
素値の平均値をその画素の画素値として求める平均化処理を実行する前処理手段と、
前記カメラにより撮像された時間が異なる複数の画像のデータであって、前記前処理手
段により平均化された水平方向のデータについて、空間的変化率と時間的変化率を求める
微分手段と、
前記微分手段により求められた変化率から車両への接近物を検出する接近物検出手段と
、
を備えることを特徴とする車両用接近物検出装置。
【請求項２】
前記カメラにより撮像された時間が異なる複数の画像のデータであって、前記前処理手
段により平均化された垂直方向のデータについて、空間的変化率と時間的変化率を求める
第２微分手段をさらに備え、
前記接近物検出手段は、前記第２微分手段により求められた変化率から、前記カメラの
縦方向のブレを検出し、検出したブレを加味して車両への接近物を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の車両用接近物検出装置。
【請求項３】
前記前処理手段は、車両の速度が高くなるにつれて所定画素の値を大きくする
ことを特徴とする請求項１又は請求項２のいずれかに記載の車両用接近物検出装置。
【請求項４】
前記前処理手段は、画像の消失点から画素が離れるに従って所定画素の値を大きくする
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の車両用接近物検出装置
。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用接近物検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の後方向きに設置されたカメラで撮像した画像から、走行中における車両へ
の接近物を検出する車両用接近物検出装置が提案されている。このような装置には、時空
間微分の原理に基づく勾配法を利用したもの（特許文献１、２参照）、及び、ブロックマ
ッチング法を利用したもの（特許文献３参照）がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許３０１１５６６号公報
【特許文献２】特許３７３５４６８号公報
【特許文献３】特許３７７６０９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来の車両用接近物検出装置において、車両後方を撮像するカメラを広角カメ
ラとした場合には、以下の問題が生じる。例えば、広角カメラにより追越車両を撮像した
場合、１フレーム間に追越車両が数十画素も移動することがある。この場合、ブロックマ
ッチング法を利用すると、接近物を検出するための探索領域を広げる必要があり、計算量
が大きく増加してしまう。また、勾配法を利用した場合、ブロックマッチング法よりも計
算量を抑えることができるが、接近物の検出精度が低くなってしまう。
【０００５】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とする
ところは、広角カメラを用いた場合であっても、計算量の増大を抑制しつつ接近物の検出
精度の低下を抑えることが可能な車両用接近物検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の車両用接近物検出装置は、車両に設けられて車両の後方側を撮像するカメラか
らの画像に基づいて、車両後方からの接近物を検出する車両用接近物検出装置であって、
前記カメラにより撮像された画像のデータを入力する入力手段と、前記入力手段に入力さ
れた画像の水平方向の各画素について、隣接する所定画素分の画素値の平均値をその画素
の画素値として求める平均化処理を実行する前処理手段と、前記カメラにより撮像された
時間が異なる複数の画像のデータであって、前記前処理手段により平均化された水平方向
のデータについて、空間的変化率と時間的変化率を求める微分手段と、前記微分手段によ
り求められた変化率から車両への接近物を検出する接近物検出手段と、を備えることを特
徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、入力手段に入力された画像の水平方向の各画素について、隣接する所
定画素分の画素値の平均値をその画素の画素値として求める平均化処理を実行し、空間的
変化率と時間的変化率を求めて、車両への接近物を検出する。このように、ブロックマッ
チング法を採用せず、勾配法により接近物を検出するため、計算量の増大を抑制すること
ができる。加えて、平均化処理を実行しているため、画像間における急激な変化という変
化率を求める際に制度の低下に繋がる要素を除去することとなり、接近物の検出制度の低
下についても抑えることができる。従って、広角カメラを用いた場合であっても、計算量
の増大を抑制しつつ接近物の検出精度の低下を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態の車両用接近物検出装置を含む接近物検出システムを示すブロック図である。
【図２】従来の勾配法による一次元フローＦ（ｔ，ｘ）の算出の様子を示すグラフであり、（ａ）は時刻ｔにおけるコラムｘの画素値を示し、（ｂ）は時刻ｔ＋１におけるコラムｘの画素値を示し、（ｃ）は図２（ａ）及び図２（ｂ）に示したデータから求められる空間的変化率Ｉｘ（ｔ，ｘ）を示し、（ｄ）は図２（ａ）及び図２（ｂ）に示したデータから求められる時間的変化率Ｉｔ（ｔ，ｘ）を示し、（ｅ）は、図２（ｃ）及び図２（ｄ）から求められる一次元フローＦ（ｔ，ｘ）を示している。
【図３】図３は、カメラによる撮像画像の例を示し、（ａ）は、時刻ｔにおいて撮像された画像例を示し、（ｂ）は、時刻ｔ＋１において撮像された画像例を示している。
【図４】本実施形態に係る車両用接近物検出装置の動作を説明するためのグラフであり、（ａ）は時刻ｔにおけるコラムｘの画素値について平均化処理したデータを示し、（ｂ）は時刻ｔ＋１におけるコラムｘの画素値について平均化処理したデータを示し、（ｃ）は図４（ａ）及び図４（ｂ）に示したデータから求められる空間的変化率Ｉａｘ（ｔ，ｘ）を示し、（ｄ）は図４（ａ）及び図４（ｂ）に示したデータから求められる時間的変化率Ｉａｔ（ｔ，ｘ）を示し、（ｅ）は、図４（ｃ）及び図４（ｄ）から求められる一次元フローＦａ（ｔ，ｘ）を示している。
【図５】一次元フローＦａ（ｔ，ｘ）の結果を画像的に示した図である。
【図６】従来の勾配法による一次元フローＦ（ｔ，ｘ）の算出の様子を示すグラフであって、ガウジアンフィルタを用いた場合を示し、（ａ）は時刻ｔにおけるコラムｘの画素値についてガウジアンフィルタを用いたときのデータを示し、（ｂ）は時刻ｔ＋１におけるコラムｘの画素値についてガウジアンフィルタを用いたときのデータを示し、（ｃ）は図６（ａ）及び図６（ｂ）に示したデータから求められる空間的変化率Ｉｇｘ（ｔ，ｘ）を示し、（ｄ）は図６（ａ）及び図６（ｂ）に示したデータから求められる時間的変化率Ｉｇｔ（ｔ，ｘ）を示し、（ｅ）は、図６（ｃ）及び図６（ｄ）から求められる一次元フローＦｇ（ｔ，ｘ）を示している。
【図７】第２実施形態に係る車両用接近物検出装置を含む接近物検出システム２である。
【図８】カメラの縦ブレ時における画像を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態の車両
用接近物検出装置を含む接近物検出システムを示すブロック図である。図１に示すように
、接近物検出システム１は、カメラ１０と車両用接近物検出装置２０とから構成されてい
る。カメラ１０は、車両の後部に設けられて自車両の後方側を撮像する広角カメラである
。ここで、本実施形態でいう広角カメラとは、対角線画角が約６０度以上のものをいう。
【００１０】
車両用接近物検出装置２０は、カメラ１０により撮像された時間が異なる複数の画像に
基づいて、車両後方からの接近物（例えば他車両）を検出するものである。このような車
両用接近物検出装置２０は、入力部（入力手段）２１と、前処理部（前処理手段）２２と
、微分演算部（微分手段）２３と、接近物検出部（接近物検出手段）２４と、出力部２５
とを備えている。
【００１１】
入力部２１は、カメラ１０により撮像された画像のデータを入力するものである。前処
理部２２は、入力部１０に入力された画像の水平方向の各画素について、隣接する所定画
素分の画素値の平均値をその画素の画素値として求める平均化処理を実行するものである
。例えば、前処理部２２は、或る画素の左右３つずつの画素を含めた７つの画素の平均値
を中央の画素の画素値とする。これにより、前処理部２２は画素値の平均化を行う。なお
、前処理部２２は、平均値について７つの画素から求める場合に限らず、６つ以下又は８
つ以上の画素から求めてもよいし、或る画素の左の所定個数のみの平均値や右の所定個数
のみの平均値を求めてもよい。また、画素値とは、本実施形態では輝度値を意味するが、
輝度値に限らず、色番号など画像又は画素に関する任意の数値を意味するものである。
【００１２】
微分演算部２３は、カメラ１０により撮像された時間が異なる複数の画像のデータであ
って、前処理部２２により平均化された水平方向のデータについて、空間的変化率（空間
的微分値）と時間的変化率（時間的微分値）を求めるものである。具体的に説明すると、
画像上の或る行において、時刻ｔにおけるコラムｘの輝度値がＩ（ｔ，ｘ）であるとした
場合、空間的変化率Ｉｘ（ｔ，ｘ）は、Ｉｘ（ｔ，ｘ）＝（Ｉ（ｔ，ｘ＋１）−Ｉ（ｔ，
ｘ）＋Ｉ（ｔ＋１，ｘ＋１）−Ｉ（ｔ＋１，ｘ））／２なる演算式で表すことができる。
また、時間的変化率Ｉｔ（ｔ，ｘ）は、Ｉｔ（ｔ，ｘ）は、Ｉｔ（ｔ，ｘ）＝（Ｉ（ｔ＋
１，ｘ）−Ｉ（ｔ，ｘ）＋Ｉ（ｔ＋１，ｘ＋１）−Ｉ（ｔ，ｘ＋１））／２なる演算式で
表すことができる。
【００１３】
接近物検出部２４は、微分演算部２３により求められた変化率から車両への接近物を検
出するものである。この接近物検出部２４は、空間的変化率と時間的変化率とから水平方
向の一次元フローを求めることができる。具体的に接近物検出部２４は、時刻ｔにおける
コラムｘの一次元フローＦ（ｔ，ｘ）を、Ｆ（ｔ，ｘ）＝−Ｉｔ（ｔ，ｘ）／Ｉｘ（ｔ，
ｘ）なる演算式から求めることができる。なお、上記演算式においてＩｘ（ｔ，ｘ）≠０
である。このように、接近物検出部２４は、一次元フローＦ（ｔ，ｘ）を求めることがで
きるため、画像上において水平方向の他車両等の動きを検出することができ、これに基づ
いて自車両への接近物を検出することができる。
【００１４】
出力部２５は、接近物を検出した場合に、自車両の車内に設けられたディスプレイやス
ピーカなどに対して、その情報を出力するものである。これにより、画像によって運転者
に接近物を知らせたり、音声によって接近物を知らせたりして、運転支援を行うことがで
きる。
【００１５】
次に、本実施形態に係る車両用接近物検出装置２０の動作を説明するに先だって、図２
を参照して、従来の勾配法による一次元フローＦ（ｔ，ｘ）の算出の様子を説明する。図
２は、従来の勾配法による一次元フローＦ（ｔ，ｘ）の算出の様子を示すグラフである。
図２（ａ）は時刻ｔにおけるコラムｘの画素値を示し、図２（ｂ）は時刻ｔ＋１における
コラムｘの画素値を示している。また、図２（ｃ）は図２（ａ）及び図２（ｂ）に示した
データから求められる空間的変化率Ｉｘ（ｔ，ｘ）を示し、図２（ｄ）は図２（ａ）及び
図２（ｂ）に示したデータから求められる時間的変化率Ｉｔ（ｔ，ｘ）を示している。さ
らに、図２（ｅ）は、図２（ｃ）及び図２（ｄ）から求められる一次元フローＦ（ｔ，ｘ
）を示している。
【００１６】
図２に示す例において、自車両の後方の車両が１０画素程度接近したとする。この場合
、車両が存在する箇所について輝度値が高いとすると、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示す
ように、車両の存在部分において高い輝度値を示すこととなる（符号２ａ１，２ａ２，２
ｂ１，２ｂ２参照）。
【００１７】
図３（ａ）は、時刻ｔにおいて撮像された画像例を示す図であり、図３（ｂ）は、時刻
ｔ＋１において撮像された画像例を示す図である。図３（ａ）及び図３（ｂ）に示すよう
に、図２（ａ）及び図２（ｂ）の符号２ａ１，２ａ２，２ｂ１，２ｂ２の部分は、図３の
車両１００，１０１の位置に対応している。
【００１８】
そして、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すようなデータから空間的変化率Ｉｘ（ｔ，ｘ
）と時間的変化率Ｉｔ（ｔ，ｘ）とを算出すると、図２（ｃ）及び図２（ｄ）に示すよう
になり、これらから一次元フローＦ（ｔ，ｘ）を算出すると、図２（ｅ）のようになる。
【００１９】
図２（ｅ）に示すように、一次元フローＦ（ｔ，ｘ）の値はほぼ「０」を示している。
このため、自車両の後方の車両１００が１０画素分接近したにも拘わらず、その接近が検
出されないこととなる。
【００２０】
これに対して、本実施形態では平均化処理を行うこととしている。図４は、本実施形態
に係る車両用接近物検出装置２０の動作を説明するためのグラフである。なお、図４（ａ
）は時刻ｔにおけるコラムｘの画素値について平均化処理したデータを示し、図４（ｂ）
は時刻ｔ＋１におけるコラムｘの画素値について平均化処理したデータを示している。ま
た、図４（ｃ）は図４（ａ）及び図４（ｂ）に示したデータから求められる空間的変化率
Ｉａｘ（ｔ，ｘ）を示し、図４（ｄ）は図４（ａ）及び図４（ｂ）に示したデータから求
められる時間的変化率Ｉａｔ（ｔ，ｘ）を示している。さらに、図４（ｅ）は、図４（ｃ
）及び図４（ｄ）から求められる一次元フローＦａ（ｔ，ｘ）を示している。
【００２１】
図４に示す例において、自車両の後方の車両１００が１０画素分接近したとする。この
場合、車両１００，１０１が存在する箇所について輝度値が高いとすると、図４（ａ）及
び図４（ｂ）に示すように、車両１００，１０１の存在部分において高い輝度値を示すこ
ととなる（符号４ａ１，４ａ２，４ｂ１，４ｂ２参照）。但し、図４に示す例では、平均
化処理がされているため、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すようにグラフが切り立ったパ
ルスのように表されておらず、やや緩やかなパルスのようになっている。
【００２２】
そして、このようなデータから空間的変化率Ｉａｘ（ｔ，ｘ）と時間的変化率Ｉａｔ（
ｔ，ｘ）とを算出すると、図４（ｃ）及び図４（ｄ）に示すようになり、これらから一次
元フローＦａ（ｔ，ｘ）を算出すると、図４（ｅ）のようになる。
【００２３】
図４（ｅ）に示すように、一次元フローＦａ（ｔ，ｘ）の値は「−１０」を示している
（符号４ｅ１，４ｅ２参照）。このため、自車両の後方の車両１００が１０画素分接近し
たことを正確に検出できることとなる。図５は、一次元フローＦａ（ｔ，ｘ）の結果を画
像的に示した図である。図５に示すように、図３（ａ）において車両１００が存在し、図
３（ｂ）において車両１００が存在しなくなった画像箇所５１と、図３（ａ）において車
両１００が存在せず、図３（ｂ）において車両１００が存在する画像箇所５２とが明らか
となっている。
【００２４】
ここで、比較対象としてガウジアンフィルタを用いた場合の例を示す。図６は、従来の
勾配法による一次元フローＦ（ｔ，ｘ）の算出の様子を示すグラフであって、ガウジアン
フィルタを用いた場合を示している。なお、図６（ａ）は時刻ｔにおけるコラムｘの画素
値についてガウジアンフィルタを用いたときのデータを示し、図６（ｂ）は時刻ｔ＋１に
おけるコラムｘの画素値についてガウジアンフィルタを用いたときのデータを示している
。また、図６（ｃ）は図６（ａ）及び図６（ｂ）に示したデータから求められる空間的変
化率Ｉｇｘ（ｔ，ｘ）を示し、図６（ｄ）は図６（ａ）及び図６（ｂ）に示したデータか
ら求められる時間的変化率Ｉｇｔ（ｔ，ｘ）を示している。さらに、図６（ｅ）は、図６
（ｃ）及び図６（ｄ）から求められる一次元フローＦｇ（ｔ，ｘ）を示している。
【００２５】
図６に示す例において、自車両の後方の車両１００が１０画素分接近したとする。この
場合、車両１００，１０１が存在する箇所について輝度値が高いとすると、図６（ａ）及
び図６（ｂ）に示すように、車両１００，１０１の存在部分において高い輝度値を示すこ
ととなる（符号６ａ１，６ａ２，６ｂ１，６ｂ２参照）。但し、図６に示す例では、ガウ
ジアンフィルタが用いられているため、図２（ａ）及び図２（ｂ）に示すようにグラフが
切り立ったパルスのように表されておらず、正弦波的となっている。
【００２６】
そして、このようなデータから空間的変化率Ｉａｘ（ｔ，ｘ）と時間的変化率Ｉａｔ（
ｔ，ｘ）とを算出すると、図６（ｃ）及び図６（ｄ）に示すようになり、これらから一次
元フローＦａ（ｔ，ｘ）を算出すると、図６（ｅ）のようになる。
【００２７】
図６（ｅ）に示すように、一次元フローＦｇ（ｔ，ｘ）の値は「−１０」以上を示して
いる（符号６ｅ１，６ｅ２参照）。このため、自車両の後方の車両１００が１０画素分接
近したにも拘わらず、それ以上接近したと検出してしまう。特に、このような検出をして
しまうと、接近していない物であっても、接近していると誤検出する虞もある。従って、
本実施形態のように、平均化処理を行う方がガウジアンフィルタを用いるよりも正確な検
出を行うことができる。
【００２８】
このようにして、本実施形態に係る車両用接近物検出装置２０によれば、入力部２１に
入力された画像の水平方向の各画素について、隣接する所定画素分の画素値の平均値をそ
の画素の画素値として求める平均化処理を実行し、空間的変化率と時間的変化率を求めて
、車両への接近物を検出する。このように、ブロックマッチング法を採用せず、勾配法に
より接近物を検出するため、計算量の増大を抑制することができる。加えて、平均化処理
を実行しているため、画像間における急激な変化という変化率を求める際に制度の低下に
繋がる要素を除去することとなり、接近物の検出制度の低下についても抑えることができ
る。従って、広角カメラを用いた場合であっても、計算量の増大を抑制しつつ接近物の検
出精度の低下を抑えることができる。
【００２９】
次に本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態に係る車両用接近物検出装置２０
は第１実施形態のものと同様であるが、構成等が一部異なっている。以下第１実施形態と
の相違点のみを説明する。
【００３０】
図７は、第２実施形態に係る車両用接近物検出装置２０を含む接近物検出システム２で
ある。図７に示すように、第２実施形態に係る車両用接近物検出装置２０は、新たに、第
２微分演算部（第２微分手段）２６を備えている。また、前処理部２２及び接近物検出部
２４の処理内容も第１実施形態のものと異なっている。
【００３１】
第２実施形態において前処理部２２は、入力部２１に入力された画像の垂直方向の各画
素について、隣接する所定画素分の画素値の平均値をその画素の画素値として求める平均
化処理を実行する。また、第２微分演算部２６は、カメラ１０により撮像された時間が異
なる複数の画像のデータであって、前処理部２２により平均化された垂直方向のデータに
ついて、空間的変化率と時間的変化率を求める。接近物検出部２４は、第２微分演算部２
６により求められた変化率から、カメラ１０の縦方向のブレを検出する。
【００３２】
図８は、カメラ１０の縦ブレ時における画像を示す図である。図８（ａ）に示すように
、道路上に他車両等の物体が何ら存在しないと仮定する。このような場合において、カメ
ラ１０が下方向にブレたとする。これにより、図８（ｂ）に示すような画像が取得される
。すなわち、カメラ１０が下方向にブレたことによって、画像上において地平線１０３の
位置がｙだけ上昇することとなる。そして、第１実施形態に係る車両用接近物検出装置２
０では、道路上に物体が存在していないにも拘わらず、何らかの物体が離れたと誤判断し
てしまう可能性がある。
【００３３】
ところが、第２実施形態に係る車両用接近物検出装置２０は、カメラ１０の縦ブレを判
断できるため、検出したブレを加味して車両への接近物を検出することができる。すなわ
ち、カメラ１０が上にズレた場合、接近物検出部２４は、微分演算部２３が出力した離れ
ていく動きについて打ち消すように処理し、カメラ１０が下にズレた場合、微分演算部２
３が出力した近づく動きについて打ち消すように処理する。これにより、一層精度を高め
ることができる。
【００３４】
このようにして、第２実施形態に係る車両用接近物検出装置２０によれば、第１実施形
態と同様に、広角カメラを用いた場合であっても、計算量の増大を抑制しつつ接近物の検
出精度の低下を抑えることができる。
【００３５】
さらに、垂直方向のデータについて、空間的変化率と時間的変化率を求める第２微分演
算部２６を備え、第２微分演算部２６により求められた変化率から、カメラ１０の縦方向
のブレを検出し、検出したブレを加味して車両への接近物を検出する。このため、カメラ
１０が上側にブレて画像が全体的に下側に移動した場合に、白線等を接近物であると誤検
出してしまう可能性を減じることができる。
【００３６】
以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるもので
はなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよい。
【００３７】
例えば、前処理部２２は、車両の速度が高くなるにつれて所定画素の値を大きくするよ
うにしてもよい。これにより、車両の速度が高くなり、画像間における急激な変化が発生
し易くなる状況において、より急激な変化を抑えるような平均化を実行することとなり、
接近物の検出精度の低下を一層抑えることができるからである。
【００３８】
また、前処理部２２は、画像の消失点から画素が離れるに従って所定画素の値を大きく
するようにしてもよい。消失点から離れ、画像間における急激な変化が発生し易くなる箇
所について、より急激な変化を抑えるような平均化を実行することとなり、接近物の検出
精度の低下を一層抑えることができるからである。なお、消失点は、画像内のオプティカ
ルフローを求めて、そのオプティカルフローに基づいて求めてもよいし、他の方法によっ
て求めてもよい。
【符号の説明】
【００３９】
１，２…接近物検出システム
１０…カメラ
２０…車両用接近物検出装置
２１…入力部（入力手段）
２２…前処理部（前処理手段）
２３…微分演算部（微分手段）
２４…接近物検出部（接近物検出手段）
２５…出力部
２６…第２微分演算部（第２微分手段）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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