(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
水平かつ平行に配置されて道路面上の複数の画像を撮影する複数台の撮像装置と、
前記撮影された複数の画像間で相関が高い領域を対応付ける対応付け部と、
前記対応付けの結果から前記道路面の位置を３次元的に推定する平面推定部と、
前記対応付けの結果から三角測量の原理で前記道路面上の車両および前記道路面の３次元データを計測する距離計測部と、
前記計測された３次元データを用いて前記車両の道路面からの高さＨと前記撮像装置から前記車両までの道路面上の距離Ｖを算出して前記３次元データを座標変換する座標変換部と、
前記座標変換された３次元データをＶ−Ｈ平面に投影し、前記距離Ｖに沿って前記車両の道路面からの高さＨが
Ｈ＝０からＨ＞０
に変化する位置を検出することによって、画像中の車両先頭位置および車両領域の抽出を行う車両検出部とを備え、前記抽出された車両先頭位置を基に車両通過台数を計測することを特徴とする車両検出装置。
【請求項２】
片側１車線以上ある道路において前記道路面上の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使用し、
前記道路面を基準とした座標系の３次元データを前記車両の進行方向に投影し、
一定以上の時間において前記車両の高さデータが零となる位置を検出することにより車線位置を判別する車線検出部を備えた請求項１記載の車両検出装置。
【請求項３】
前記道路面上の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使用し、
前記車線検出部によって得られた車線位置情報と前記道路面を基準とした座標系の３次元データを用いて、各車線毎に３次元データを車両側方方向に投影し、
前記車両検出部によって検出された車両の長さ、車両の高さをあらじめ蓄積してある各車種の諸元データと比較することで、前記車両の車種を判別する車種判別部を備えた請求項２記載の車両検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、交通流計測等に有用なステレオ画像処理技術を応用した車両検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理を用いた車両検出装置として、林田  光紀ほか著「外部環境変化に強い画像形車両感知器」（OMRON TECHNICS Vol.32 ）に記載された装置があり、以下これを図１１を参照して説明する。図１１において、ハードウエア構成は、撮像装置１０１としてＣＣＤカメラ１０２を用い、外部照度変化に対してはＥＥレンズ１０３で補正する。ＣＣＤカメラ１０２からの画像入力を装置本体１０４の画像処理部１０５に入力し、Ａ／Ｄ変換部１０６でＡ／Ｄ変換して画像処理を行い、ビデオＲＡＭ１０７に蓄えられた後、端末通信ユニット１０８を介して端末ＬＡＮに出力される。
【０００３】
ＣＣＤカメラ１０２から出力された画像は、画像処理部１０５においてフレーム間差分処理と背景差分処理が施されて、画像中の車両領域が抽出される。フレーム間差分では、時間的に異なった２つの入力画像の差分処理を行った後に二値化し、移動領域のみの二値画像Ｂ1 （ｍ、ｎ）を抽出する。このフレーム間差分処理は屋外の照度変化に対して安定して移動物体（車両）を検出できる特徴を持つ。
【０００４】
【数１】
0003710548.tif 000002
・・・（１）
ただし、
ｆ1 （ｍ，ｎ）、ｆ2 （ｍ、ｎ）：時刻ｔ＝ｔ1 、ｔ2 （ｔ1 ＜ｔ2 ）における入力画像上の画素（ｍ、ｎ）の輝度
α：二値化閾値
【０００５】
背景差分処理では、あらかじめ作成されている、車両の存在しない状態の画像（以下、背景画像）と入力画像の差分処理を行った後に二値化する。背景画像に対して正方向の輝度差を持つ領域の２値画像Ｂ2 （ｍ、ｎ）を抽出する。
【０００６】
【数２】
0003710548.tif 000003
・・・（２）
ただし、
ｆ2 （ｍ、ｎ）：時刻ｔ2 における入力画像上の画素（ｍ、ｎ）の輝度
ｆb （ｍ、ｎ）：背景画像上の画素（ｍ、ｎ）の輝度
β：二値化閾値
背景差分は、車両の検出領域が正確であるという特徴を持つ。この装置では、フレーム間差分処理と背景差分処理を組み合わせることにより、互いの利点を生かし、高精度に車両を検出することを目指している。
【０００７】
次にステレオ画像処理の原理について説明する。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体までの距離を計測するものである。図１２では水平かつ平行に配置した２台の撮像装置の撮像面１１１、１１２と物体Ｐが示してある。実際には、撮像装置の撮像面１１１、１１２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、物体Ｐまでの距離を計測しようとすると、物体Ｐは左右の画像上でそれぞれ点ＰL 、ＰR に結像する。点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（３）のように求められる。
視差Ｓ＝ＸL −ＸR                                   ・・・（３）
左右の画像から点（ＸL ，ＹL ）、（ＸR ，ＹR ）｛  但しＹL ＝ＹR ｝を見つけ出す処理を対応付け処理という。
【０００８】
視差Ｓから式（４）により撮像装置から物体Ｐまでの距離Ｋを算出することができる。
物体までの距離Ｋ＝（Ｂ×ｆ）／Ｓ                    ・・・（４）
ただし、Ｂ：撮像装置の配置間隔
ｆ：レンズの焦点距離
【０００９】
次に、従来のステレオ画像処理を用いた物体検出装置を図１３を用いて説明する。光軸が平行になるように配置された左右２台の撮像装置１２１、１２２によって左画像１２３および右画像１２４を撮像する。撮影された画像のうち、左画像１２３を基準とする。左画像１２３を水平方向Ｍ、垂直方向Ｎのブロックに分割し、対応付け部１２５によって各ブロックの視差を決定する。対応付け方法の一例として、実吉  敬二他著「３次元画像認識技術を用いた運転支援システム」（自動車技術学会  学術講演会前刷集９２４１９９２−１０）に記載の方法を用いて説明する。図１４において、左画像１３１のブロック１３２はｍ×ｎ個の画素で構成されている。ブロック１３２内部におけるｉ番目の画素の明るさをＬｉとする。また右画像１３３にもｍ×ｎ画素の矩形領域１３４ａを設定し、この矩形領域内部におけるｉ番目の画素の明るさをＲｉとする。これら左右画像間の矩形領域の類似度評価値は次式（５）で与えられる。
【００１０】
【数３】
0003710548.tif 000004
・・・（５）
対応領域が存在する可能性のある図１４中の右画像１３３内の探索範囲１３４において、矩形領域１３４ａを水平方向に１画素ずつ移動させて類似度評価値Ｃを計算し、この値が最小になる領域を対応領域とする。この方法では、対応領域を左画像１３１におけるブロック単位で決定することができ、また対応領域が決まれば、その対応領域の座標位置から即座に式（３）を用いて視差Ｓを求めることができる。
【００１１】
距離計測部１２６では、各ブロック毎の視差から式（４）を用いて撮像装置から物体までの距離を算出し、各ブロック位置に格納した画像を距離画像１２７と呼び、検出すべき物体の無い状態での距離画像を特に初期距離画像１２８と呼び両者を区別する。距離差検出部１２９では、初期距離画像１２８と随時獲得される距離画像１２７に格納された同一ブロック位置の距離を比較し、距離変化があったブロックには、新たに物体が存在すると判断して、物体検出画像１３０を検出する。
【００１２】
次に、ステレオ画像処理を用いて道路面の３次元的な位置を推定する技術として、特願平7-234019号公報に記載の「平面推定方法」について説明する。左右画像のうち、基準とする一方の画像（左画像）を図１５中、画像面１４１のように水平方向（Ｘ）Ｍ個、垂直方向（Ｙ）Ｎ個の合計Ｍ×Ｎのブロックに分割し、各ブロックごとに視差を計測している。各ブロックにおいて計測された視差データをＳ（Ｘ、Ｙ）と表記する。これを図１５に示すＸ−Ｙ−Ｓの３次元座標上にプロットし、インデックスＹ（１≦Ｙ≦Ｎ）を固定したときの点列Ｓ（Ｘ、Ｙ）に直線を当てはめる。この直線は道路面１４３を通過していることから平面通過直線１４２と呼ぶことにする。直線の当てはめには、データを大局的に扱うことができるハフ変換を用いる。ハフ変換を行うに当たって必要となる直線パラメータは、直線から原点（Ｙ軸）へ下ろした垂線の距離ρと垂線の傾きθを用いる。そのため平面通過直線１４２は式（６）のように表される。
【００１３】
ρY ＝ＸｃｏｓθY ＋ＹｓｉｎθY                     ・・・（６）
ただし、ρY ：Ｙ軸から平面通過直線までの距離
θY ：平面通過直線から下ろした垂線とＸ−Ｙ平面がなす角
道路面１４３は平面通過直線１４２群で近似できるようになり、特徴不足等の原因で視差が未決定のブロックでは、平面通過直線１４２群から道路面１４３上の視差を求められる。ハフ変換のもつ大局性により、道路上に車両や人等が存在していても、これらに影響されずに、Ｘ−Ｙ−Ｓ座標上で道路面１４３の位置を推定することができる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
車両検出装置においては、あらゆる気象条件や撮像装置設置条件、車両形状、道路状態に対して安定して各車両の領域を正確に検出することが望まれている。しかしながら、従来の単一の撮像装置による画像を用いた車両検出装置では、画像の時間的、空間的輝度変化で車両を検出しているため、走行車両以外による輝度変化（たとえば夜間のヘッドライトの道路面反射、日差しや照明による影等）に対して誤検出を起こすことや、カメラから見て複数の車両が重なってみえた場合、それぞれの車両を分離して検出することは困難であるという問題があった。また、これまで車両検出装置として一般的に用いられていた超音波センサや光センサ、磁気センサは、その設置位置が限定され、しかも設置には多額の費用を要するという問題があった。
【００１５】
本発明は、このような従来の問題を解決するものであり、道路環境を３次元的に把握することで、車両検出の精度を向上し、従来の超音波センサ、光センサ等を用いた車両感知器に代わる車両検出装置を提供することを目的とする。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、従来技術で述べたステレオ画像処理を用いて、道路環境を広範囲にわたって３次元的にセンシングし、計測された３次元データを変換することで、人間の感覚に近い処理で車両の位置や領域を精度良く検出するようにしたものである。また、３次元データの投影を行うことで、大局的に車線の位置や車両の位置および車種を把握するようにしたものであり、これにより、車両検出の精度を向上し、従来の超音波、光等を用いた車両感知器に代わる優れた車両検出装置を実現することができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】
本発明の請求項１に記載の発明は、水平かつ平行に配置されて道路面上の複数の画像を撮影する複数台の撮像装置と、前記撮影された複数の画像間で相関が高い領域を対応付ける対応付け部と、前記対応付けの結果から前記道路面の位置を３次元的に推定する平面推定部と、前記対応付けの結果から三角測量の原理で前記道路面上の車両および前記道路面の３次元データを計測する距離計測部と、前記計測された３次元データを用いて前記車両の道路面からの高さＨと前記撮像装置から前記車両までの道路面上の距離Ｖを算出して前記３次元データを座標変換する座標変換部と、前記座標変換された３次元データをＶ−Ｈ平面に投影し、前記距離Ｖに沿って前記車両の道路面からの高さＨが
Ｈ＝０からＨ＞０
に変化する位置を検出することによって、画像中の車両先頭位置および車両領域の抽出を行う車両検出部とを備え、前記抽出された車両先頭位置を基に車両通過台数を計測することを特徴とする車両検出装置であり、ステレオ画像処理によって車両や道路面の３次元データをセンシングすることで、走行車両以外の輝度変化に影響されることなく道路面上の車両の位置と領域を広範囲に精度よく検出することができ、車両通過台数を計測する際に有用な情報を得ることができる。
また、座標変換部を持つことで、道路面上での位置、車両の道路面からの高さ等人間の感覚に近い３次元データを得ることができる。
【００２１】
本発明の請求項２に記載の発明は、片側１車線以上ある道路において前記道路面上の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使用し、前記道路面を基準とした座標系の３次元データを前記車両の進行方向に投影し、一定以上の時間において前記車両の高さデータが零となる位置を検出することにより車線位置を判別する車線検出部を備えた請求項１記載の車両検出装置であり、３次元データを投影した結果から大局的に車線位置を判断することができる。
【００２３】
本発明の請求項３に記載の発明は、前記道路面上の車両を前方あるいは後方から撮影した複数の画像を使用し、前記車線検出部によって得られた車線位置情報と前記道路面を基準とした座標系の３次元データを用いて、各車線毎に３次元データを車両側方方向に投影し、前記車両検出部によって検出された車両の長さ、車両の高さをあらじめ蓄積してある各車種の諸元データと比較することで、前記車両の車種を判別する車種判別部を備えた請求項２記載の車両検出装置であり、３次元データを車両側方方向に投影することで不完全な３次元データからでも、大型車、小型車等の車種を判別することができる。
【００２４】
（実施の形態１）
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形態１における車両検出装置の構成を示している。図１において、１は第１の撮像装置、２は第２の撮像装置であり、３は撮像装置１によって撮像された左画像、４は撮像装置２によって撮像された右画像である。５は左画像３および右画像４に対して画像処理を施す画像処理部である。画像処理部５は、対応付け部６と平面推定部７と距離計測部８と車両検出部９とからなる。１０は画像処理部５によって検出された車両検出画像である。
【００２５】
次に、本実施の形態における動作について説明する。図２に示すように左右に配置される２台の撮像装置１、２によって道路面１１と道路環境上の車両１２とを撮像し、それによって得られる左右の２画像３と４のうち、左画像３を基準画像として、対応付け部６で、図１４を用いて説明したのように、左画像３を水平方向Ｍ垂直方向Ｎのブロックに分割し、各ブロック毎に右画像４から類似した領域を見つけ、視差を獲得する。平面推定部７では、対応付け部６から出力される各ブロック毎の視差を用いて、ハフ変換により３次元的に道路面の位置を推定する。距離計測部８では、推定された道路面の視差や対応付け部６で得られた視差を用いて、これを撮像装置１、２から車両１２や道路面１１までの距離に変換する。車両検出部９では、各ブロック毎に車両が存在している３次元データと推定した道路面の３次元データとを比較し、道路面１１より撮像装置１、２側にある物体を検出することで、車両１２を検出し、車両検出画像１０を得る。
【００２６】
このように、本実施の形態１によれば、車両検出装置にステレオ画像処理を用いることで、道路環境を３次元的に把握することができ、従来、センサや単眼の撮像装置を用いた画像処理では獲得できなかった広範囲の道路環境の立体情報から車両を正確に検出することができるようになる。
【００２７】
（実施の形態２）
図３は本発明の実施の形態２における車両検出装置の構成を示している。図３において、２１は第１の撮像装置、２２は第２の撮像装置であり、２３は撮像装置２１によって撮像された左画像、２４は撮像装置２２によって撮像された右画像である。２５は左画像２３および右画像２４に対して画像処理を施す画像処理部である。画像処理部２５は、対応付け部２６と平面推定部２７と距離計測部２８と座標変換部２９と車両検出部３０とからなる。３０Ａは画像処理部２５によって検出された車両検出画像である。
【００２８】
次に、本実施の形態における動作について説明する。複数の撮像装置２１、２２と対応付け部２６と平面推定部２７における処理は、実施の形態１と同様であるので、ここでは距離計測部２８と座標変換部２９の処理について説明する。座標変換部２９では、図４に示すように、撮像装置２１、２２を基準とした座標系ＣＯ１を道路面３１を基準とした座標系ＣＯ２に変換する。道路面３１を基準とした座標系は、具体的には道路面３１上の位置を示す２つの次元と、道路上の物体の高さを示す１つの次元からなる。座標の変換は、まず距離計測部２８で必要な距離を計測した上で、次のような３フェーズで行われる。
【００２９】
フェーズ（１）：Ｘ方向の変換
撮像装置２１、２２を図２に示す撮像装置１、２のように設置した場合、一般的に撮像される画像は図５（ａ）のようになる。これを画像水平方向に関して、３次元データの配列間隔が実際の道路面の一定間隔毎になるように変換する。具体的な手法は、画像を図５(a) のように小レーンＳＬに分割し、各小レーンＳＬが平行になるように３次元データの水平方向への配置間隔を変換する。本フェーズにおける処理を図的に説明すれば、図５（ａ）の画像が図５（ｂ）の画像のようになる。
【００３０】
フェーズ（２）：車両高さ方向の変換
このフェーズでは、獲得された３次元データを用いて、図６に示すように、撮影された車両３２の道路面３１からの高さＨを算出する。道路面３１からの車両３２の高さＨは、撮像装置２１、２２と道路面３１および検出する車両３２の幾何学的関係において式（７）を用いて算出される。
【００３１】
【数４】
0003710548.tif 000005
・・・（７）
ただし、        Ｋ  ：撮像装置から車両までの距離
ｈ  ：撮像装置の道路面からの高さ
ＲＫ：撮像装置から道路面までの距離
画像中、車両がある領域では車両の高さＨを算出し、各位置毎に３次元データとして格納する。本処理を図５（ｂ）を用いて説明すれば、車両の高さＨを算出することは紙面の法線方向の３次元データを求めることである。
【００３２】
フェーズ（３）：Ｙ方向の変換
フェーズ３では、図４の画像Ｙ方向についても３次元データの配列間隔が、道路面での距離に比例するように変換する。具体的には、撮像装置２１、２２から車両３２までの道路面３１上での水平距離Ｖは、図６に示すように、撮像装置２１、２２と道路面３１および検出する車両３２の幾何学的関係において式（８）を用いて算出される。
【００３３】
【数５】
0003710548.tif 000006
・・・（８）
ただし、Ｋ  ：撮像装置から車両までの距離
ｈ  ：撮像装置の道路面からの高さ
ＲＫ：撮像装置から道路面までの距離
θ  ：垂線と撮像装置の光軸がなす角
【００３４】
各ブロック毎に距離計測部２８によって得られる撮像装置２１、２２から道路面３１までの距離ＲＫと車両３２までの距離Ｋを用いて、式（８）から、撮像装置２１、２２が道路面３１に落とした垂線の位置から車両３２までの距離、すなわち道路面３２上の距離Ｖを算出し、道路面３２上の距離Ｖに応じて３次元データを配置、変換する。図５で本フェーズにおける処理を図的に説明すれば、図５（ｂ）の画像が図５（ｃ）の画像のように変換され、画像垂直方向の３次元データの配置間隔も水平方向と同様に道路面上での一定間隔毎になる。その後、実施の形態１と同様に、車両検出部３０では、各ブロック毎に車両が存在している３次元データと推定した道路面の３次元データとを比較し、道路面３２より撮像装置２１、２２側にある物体を検出することで車両３１を検出し、車両検出画像３０Ａを得る。
【００３５】
このように、本実施の形態２によれば、撮像装置を基準とした座標系で獲得された３次元データは、道路面を基準とした座標系に座標変換され、より人間の感覚に近いデータが得られるようになる。これにより、まず各車両の道路面からの高さを算出することができる。また、車両までの距離を、撮像装置からの距離ではなく、道路面上の距離で把握できるので、一定時間毎の車両の位置変化から車両速度を求める等の際、有用な情報を得ることができる。
【００３６】
（実施の形態３）
図７は本発明の実施の形態３における車両検出装置の構成を示している。図７において、４１は第１の撮像装置、４２は第２の撮像装置であり、４３は撮像装置４１によって撮像された左画像、４４は撮像装置４２によって撮像された右画像である。４５は左画像４３および右画像４４に対して画像処理を施す画像処理部である。画像処理部４５は、対応付け部４６と平面推定部４７と距離計測部４８と座標変換部４９と車線検出部５０と投影車両検出部５１と車種判別部５２とからなる。５３は画像処理部４５によって検出された車両検出画像である。
【００３７】
次に、本実施の形態における動作について説明する。複数の撮像装置４１、４２と対応付け部４６と平面推定部４７と距離計測部４８と座標変換部４９の処理は、実施の形態２と同様であるので、ここでは車線検出部５０の処理について説明する。座標変換部４９で座標変換された３次元データを、車両の進行方向あるいはその逆方向に投影する。図４で説明すれば、Ｕ−Ｈ平面に車両と道路の３次元データを投影する。投影すると図８のようになる。投影像から道路の車線位置を検出するには、Ｕ軸上で車両の高さＨが零となる位置を検出することで可能となる。なお、車線検出部５０では、ある一定以上の時間において安定して存在する車線位置のみを出力することにより、車線変更等を行う車両等に影響されずに車線位置を検出することができる。
【００３８】
次に、投影車両検出部５１の処理について説明する。車線検出部５０で得られた車線位置をもとに、座標変換部４９で座標変換された３次元データを車線毎に分割し、各車線ごとに、車両の進行方向とは直角方向すなわち車両の側方方向に３次元データを投影する。具体的には、各車線毎に３次元データを図４中のＶ−Ｈ平面に投影する。例えば、ある車線内の３次元データをＶ−Ｈ平面に投影すれば、図９のようになる。車両の先頭部ＦＲをもって車両の位置とすれば、Ｖ軸に沿って車高を示すＨの値がＨ＝０からＨ＞０に変化する位置を検出することによって車両位置を検出することができる。
【００３９】
上記処理により、図１０に示すように画像上では重なって見える複数の車両ＴＲ１、ＴＲ２があっても、３次元データを上記のように投影すれば、図９のように車両毎に分離して検出することができる。また、車種判別部５２では、図９に示すような投影像から車両のＶ軸方向の長さ、車両の高さを示すＨの大きさを計測し、あらかじめ把握してある各車種の諸元データと比較することで、大型車、小型車、二輪車等の種別を判別する。この処理によって、たとえば車種別の通過台数を計測する際に有用な情報を得ることができる。
【００４０】
このように、本実施の形態３によれば、車線検出部を設けることにより、大局的に車線位置を検出することができ、たとえば車線位置が工事、渋滞等で変化した場合であっても、自動的に車線位置を検出することができる。また、投影車両検出部を設けることにより、車線毎の３次元データを車両側方方向へ投影することで、不完全な３次元データからでも画像上では上下に重なって見える車両を個々に分離して検出することができる。さらに、車種判別部を設けることにより、不完全な３次元データからでも、大型車、小型車等の車種を判別することができる。
【００４１】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、車両検出装置においてステレオ画像処理を用いることで、従来のようなセンサを必要とせず、道路の３次元データから広範囲に車両を検出することができる。また、ステレオ画像処理によって得られる撮像装置が、基準となる座標系の３次元データを道路面を基準とした座標系に座標変換することで、車両の位置や車両の高さ等、人間の感覚に近い情報が得られ、その後の処理を容易かつ効率的に行うことができる。さらに、車両の道路面からの高さを非接触な方法で計測することができ、車両までの距離を道路面上の距離で計測することができ、車線の位置を計測した３次元データから検出することができるため、撮像装置設置後、車線位置が変更になった場合でも車線を分離することができる。さらに、計測後に変換された３次元データを、各車線毎に投影することにより、画像上で重なって見える車両同士を分離して検出することができ、不完全な３次元データからでも、大型車、小型車等の車種を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１における車両検出装置の構成を示すブロック図
【図２】本発明の実施の形態１における動作を説明するための構成図
【図３】本発明の実施の形態２における車両検出装置の構成を示すブロック図
【図４】本発明の実施の形態２における動作を説明するための模式図
【図５】本発明の実施の形態２における動作を説明するための模式図
【図６】本発明の実施の形態２における動作を説明するための模式図
【図７】本発明の実施の形態３における車両検出装置の構成を示すブロック図
【図８】本発明の実施の形態３における動作を説明するための模式図
【図９】本発明の実施の形態３における動作を説明するための模式図
【図１０】本発明の実施の形態３における動作を説明するための模式図
【図１１】従来の車両検出装置の構成を示すブロック図
【図１２】ステレオ画像処理の原理を説明するための模式図
【図１３】従来のステレオ画像処理を用いた物体検出装置の構成を示すブロック図
【図１４】ステレオ画像処理における画像とブロックとの関係を示す模式図
【図１５】ステレオ画像処理における平面推定方法を説明するための模式図
【符号の説明】
１、２、２１、２２、４１、４２  撮像装置
３、２３、４３  左画像
４、２４、４４  右画像
５、２５、４５  画像処理部
６、２６、４６  対応付け部
７、２７、４７  平面推定部
８、２８、４８  距離計測部
９、３０  車両検出部
１０、３０Ａ、５３  車両検出画像
２９、４９  座標変換部
５０  車線検出部
５１  投影車両検出部
５２  車種判別部
【図１】
0003710548.tif 000007
【図２】
0003710548.tif 000008
【図３】
0003710548.tif 000009
【図４】
0003710548.tif 000010
【図５】
0003710548.tif 000011
【図６】
0003710548.tif 000012
【図７】
0003710548.tif 000013
【図８】
0003710548.tif 000014
【図９】
0003710548.tif 000015
【図１０】
0003710548.tif 000016
【図１１】
0003710548.tif 000017
【図１２】
0003710548.tif 000018
【図１３】
0003710548.tif 000019
【図１４】
0003710548.tif 000020
【図１５】
0003710548.tif 000021