(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像装置によって三次元空間が撮像されて得られた撮像画像に基づいてシルエット画像を生成するシルエット画像生成部と、
検出対象物に対応する異なる複数の所定方向と前記シルエット画像から抽出されるエッジとに基づいて、複数の方向別エッジ画像を生成する方向別エッジ画像生成部と、
前記複数の方向別エッジ画像と前記検出対象物に対応する物体モデルとに基づいて、前記撮像画像に前記検出対象物が存在するか否かを検出する物体検出部と、
を備え、
前記方向別エッジ画像生成部は、前記物体モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向から、前記エッジを構成する画素の勾配方向が一致または類似する方向を検出した場合、前記画素を当該検出した方向に対応する方向別エッジ画像における対応画素として決定する、
物体検出装置。
【請求項２】
前記検出対象物は、前記撮像画像に写る道路平面に存在する検出対象車両であり、
前記物体検出部は、前記方向別エッジ画像と前記検出対象車両に対応する車両モデルとに基づいて、前記撮像画像に前記検出対象車両が存在するか否かを検出する、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記方向別エッジ画像生成部は、前記道路平面に応じた向きの前記車両モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向と、前記シルエット画像から抽出されるエッジとに基づいて、前記方向別エッジ画像を生成する、
請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記物体検出部は、前記方向別エッジ画像のエッジに対する前記車両モデルの一致度を前記複数の線分それぞれについて算出し、前記複数の線分についての前記一致度の合計値が閾値を超えるか否かを判断する、
請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記物体検出部は、前記車両モデルの輪郭に対する前記方向別エッジ画像の一致度を前記複数の線分それぞれについて算出し、前記一致度の合計値が最大となる前記車両モデルを探索する、
請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記物体検出部は、前記車両モデルの位置およびサイズの少なくともいずれか一つを変化させながら、前記一致度の前記合計値が最大となる前記車両モデルを探索する、
請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記複数の線分それぞれに対応する所定方向は、前記複数の線分それぞれに対する垂直方向である、
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項８】
撮像装置によって三次元空間が撮像されて得られた撮像画像に基づいてシルエット画像を生成することと、
検出対象物に対応する異なる複数の所定方向と前記シルエット画像から抽出されるエッジとに基づいて、複数の方向別エッジ画像を生成することと、
前記複数の方向別エッジ画像と前記検出対象物に対応する物体モデルとに基づいて、前記撮像画像に前記検出対象物が存在するか否かを検出することと、
を含み、
前記物体モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向から、前記エッジを構成する画素の勾配方向が一致または類似する方向を検出した場合、前記画素を当該検出した方向に対応する方向別エッジ画像における対応画素として決定することを含む、
物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置および物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像装置によって撮像された撮像画像に映る物体のサイズを推定する手法として、Ｓｎａｋｅｓと呼ばれる手法が存在する（例えば、非特許文献１参照）。かかる手法においては、検出対象物に対応する物体モデルのサイズを変化させながら、撮像画像から生成されるシルエット画像に物体モデルをフィッティングさせ、シルエット画像にフィットする物体モデルのサイズから物体のサイズを推定する。また、車両モデルを用いて車両のサイズを推定する技術も開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１４８９７１号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】栄藤  稔  著、「動的輪郭モデルＳｎａｋｅｓの概観」、ＭＥＤＩＣＡＬ  ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ  Ｖｏｌ．１２、Ｎｏ．１、Ｊａｎｕａｒｙ  １９９４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、検出対象物以外の物体も撮像画像に写ってしまう場合がある。かかる場合には、検出対象物のシルエットの一部と検出対象物以外の物体のシルエットの一部とに対する物体モデルの一致度が高くなってしまい、物体モデルのフィッティング精度が向上しない場合がある。そこで、物体モデルのフィッティング精度を向上させるための技術の提供が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、撮像装置によって三次元空間が撮像されて得られた撮像画像に基づいてシルエット画像を生成するシルエット画像生成部と、検出対象物に対応する異なる複数の所定方向と前記シルエット画像から抽出されるエッジとに基づいて、複数の方向別エッジ画像を生成する方向別エッジ画像生成部と、前記複数の方向別エッジ画像と前記検出対象物に対応する物体モデルとに基づいて、前記撮像画像に前記検出対象物が存在するか否かを検出する物体検出部と、を備え、前記方向別エッジ画像生成部は、前記物体モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向から、前記エッジを構成する画素の勾配方向が一致または類似する方向を検出した場合、前記画素を当該検出した方向に対応する方向別エッジ画像における対応画素として決定する、物体検出装置が提供される。
【００１０】
前記検出対象物は、前記撮像画像に写る道路平面に存在する検出対象車両であってよく、前記物体検出部は、前記方向別エッジ画像と前記検出対象車両に対応する車両モデルとに基づいて、前記撮像画像に前記検出対象車両が存在するか否かを検出してよい。
【００１１】
前記方向別エッジ画像生成部は、前記道路平面に応じた向きの前記車両モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向と、前記シルエット画像から抽出されるエッジとに基づいて、前記方向別エッジ画像を生成してよい。
【００１２】
前記物体検出部は、前記方向別エッジ画像のエッジに対する前記車両モデルの一致度を前記複数の線分それぞれについて算出し、前記複数の線分についての前記一致度の合計値が閾値を超えるか否かを判断してよい。
【００１３】
前記物体検出部は、前記車両モデルの輪郭に対する前記方向別エッジ画像の一致度を前記複数の線分それぞれについて算出し、前記一致度の合計値が最大となる前記車両モデルを探索してよい。
【００１４】
前記物体検出部は、前記車両モデルの位置およびサイズの少なくともいずれか一つを変化させながら、前記一致度の前記合計値が最大となる前記車両モデルを探索してよい。
【００１５】
前記複数の線分それぞれに対応する所定方向は、前記複数の線分それぞれに対する垂直方向であってよい。
【００１６】
また、本発明の他の観点によれば、撮像装置によって三次元空間が撮像されて得られた撮像画像に基づいてシルエット画像を生成することと、検出対象物に対応する異なる複数の所定方向と前記シルエット画像から抽出されるエッジとに基づいて、複数の方向別エッジ画像を生成することと、前記複数の方向別エッジ画像と前記検出対象物に対応する物体モデルとに基づいて、前記撮像画像に前記検出対象物が存在するか否かを検出することと、を含み、前記物体モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向から、前記エッジを構成する画素の勾配方向が一致または類似する方向を検出した場合、前記画素を当該検出した方向に対応する方向別エッジ画像における対応画素として決定することを含む、物体検出方法が提供される。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように本発明によれば、物体モデルのフィッティング精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態の背景について説明するための第１の図である。
【図２】本発明の実施形態の背景について説明するための第２の図である。
【図３】検出システムの構成例を示す図である。
【図４】物体検出装置の機能構成例を示す図である。
【図５】撮像装置によって撮像された撮像画像の例を示す図である。
【図６】撮像画像に基づいて生成されるシルエット画像の例を示す図である。
【図７】検出対象車両に対応する車両モデルの変形の例を示す図である。
【図８】車両モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向の例を説明するための図である。
【図９】シルエット画像からエッジを抽出することによって生成されるエッジ画像の例を示す図である。
【図１０】複数の方向別エッジ画像の例を示す図である。
【図１１】方向別エッジ画像のエッジに対する車両モデルの一致度を、車両モデルの輪郭を形成する複数の線分それぞれについて算出する例を示す図である。
【図１２】一致度の合計値が最大となる車両モデルＭｄ３’の例を示す図である。
【図１３】本発明の実施形態に係る物体検出装置１０の動作の流れの例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００２０】
また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００２１】
（１．背景）
まず、本発明の実施形態の背景について説明する。図１は、本発明の実施形態の背景について説明するための第１の図である。図１を参照すると、大型トラックである車両Ｖ１が奥側のレーンを走行し、乗用車である車両Ｖ２が手前側のレーンを走行している状況が撮像された撮像画像Ｉｍｇ１が示されている。ここで、撮像画像Ｉｍｇ１においては、車両Ｖ１と車両Ｖ２とが接近している。このように互いに接近した車両Ｖ１および車両Ｖ２が撮像されている状況において手前側のレーンに検出対象車両が存在するか否かを検出することを想定する。
【００２２】
図２は、本発明の実施形態の背景について説明するための第２の図である。手前側のレーンに検出対象車両が存在するか否かを検出するに際して、まず、図２に示すように、車両Ｖ１および車両Ｖ２が撮像された撮像画像Ｉｍｇ１からシルエット画像Ｅｔ１が生成される。シルエット画像Ｅｔ１には、車両Ｖ１のシルエットおよび車両Ｖ２のシルエットが一続きになったシルエットＳｉ０が含まれている。本来であれば、このシルエットＳｉ０のうち、手前側のレーンを走行する車両Ｖ２のシルエットへの車両モデルＭｄ２１の一致度が高く算出されるべきである。
【００２３】
しかし、図２に示すように、このシルエットＳｉ０のうち、奥側のレーンを走行する車両Ｖ１のシルエットが手前側のレーンを走行する車両Ｖ２のシルエットに重なってしまっている。このような場合、奥側のレーンを走行する車両Ｖ１のシルエットの一部と手前のレーンを走行する車両Ｖ２のシルエットの一部とに対する車両モデルＭｄ２２の一致度が高くなってしまい、フィッティング精度が向上しない場合がある。そこで、本明細書においては、フィッティング精度を向上させるための技術について主に提案する。
【００２４】
なお、図２には、奥側のレーンを走行する車両Ｖ１のシルエットが手前側のレーンを走行する車両Ｖ２のシルエットに重なっている場合を例として示した。かかる場合には、本発明の実施形態による手法が有効に適用され得るが、奥側のレーンを走行する車両Ｖ１のシルエットは手前側のレーンを走行する車両Ｖ２のシルエットに重なっていなくてもよい。すなわち、本発明の実施形態において、奥側のレーンを走行する車両Ｖ１と手前側のレーンを走行する車両Ｖ２との接近の程度は、特に限定されない。また、車両Ｖ１と車両Ｖ２とは、奥と手前に離れている必要はなく、いずれの方向に離れていてもよい。
【００２５】
（２．システム構成）
続いて、本発明の実施形態に係る検出システム１の構成例について説明する。図３は、検出システム１の構成例を示す図である。図３に示すように、検出システム１は、物体検出装置１０と、撮像装置２０とを有する。図３に示すように、物体検出装置１０と、撮像装置２０とは、典型的には無線または有線により接続されていてよいが、同一の筐体内に一体化されていてもよい。撮像装置２０は、三次元空間（実空間）に設置されており、三次元空間を撮像することによって撮像画像を生成することが可能である。
【００２６】
図３に示すように、撮像装置２０の撮像範囲には道路平面Ｐの一部が収まっており、撮像装置２０は、道路平面Ｐを走行する車両Ｖ３が撮像範囲に収まった場合、車両Ｖ３を撮像することが可能である。ここで、撮像装置２０が設置される場所は、道路平面Ｐを撮像することが可能な位置であれば特に限定されないが、図３に示すように、道路脇などであってよい。
【００２７】
物体検出装置１０は、撮像装置２０によって撮像された撮像画像に基づいて、撮像範囲に検出対象車両が存在するか否かを検出する。このとき、物体検出装置１０は、撮像画像から生成されるシルエット画像に対して検出対象車両に対応する車両モデルをフィッティングさせる。車両モデルのフィッティングに際しては、撮像装置２０の設置時などに行われるキャリブレーションによって算出されたパラメータ（例えば、三次元空間における道路平面Ｐを表す式、三次元空間における検出対象車両の走行方向など）が利用され得る。
【００２８】
なお、道路平面Ｐを表す式、検出対象車両の走行方向などといったパラメータを得る手法は特に限定されないが、一例として、特開２０１３−１４８９７１号公報によって開示されている技術を採用することが可能である。また、本明細書においては、道路平面Ｐに１つのレーンが設けられている例を説明するが、道路平面Ｐに複数のレーンが設けられていてもよい。道路平面Ｐに複数のレーンが設けられている場合、複数のレーンそれぞれの走行方向がパラメータとして得られてもよい。
【００２９】
（３．機能構成例）
続いて、本発明の実施形態に係る物体検出装置１０の機能構成例を説明する。図４は、物体検出装置１０の機能構成例を示す図である。図４に示すように、物体検出装置１０は、制御部１１０、入力部１７０、記憶部１８０および出力部１９０を備える。制御部１１０は、物体検出装置１０の動作全体を制御する機能を有する。入力部１７０は、撮像装置２０によって撮像された撮像画像を受け付ける。
【００３０】
記憶部１８０は、制御部１１０を動作させるためのプログラムやデータを記憶することができる。また、記憶部１８０は、制御部１１０の動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することもできる。出力部１９０は、制御部１１０による制御に従って出力を行う機能を有する。出力部１９０の種類は特に限定されず、表示装置であってもよいし、音声出力装置であってもよいし、図示しないサーバへの情報送信を行う通信装置であってもよい。
【００３１】
なお、図４に示した例では、入力部１７０、記憶部１８０および出力部１９０は、物体検出装置１０の内部に存在するが、入力部１７０、記憶部１８０および出力部１９０の全部または一部は、物体検出装置１０の外部に備えられていてもよい。また、制御部１１０は、画像取得部１１１、シルエット画像生成部１１２、方向別エッジ画像生成部１１３、物体検出部１１４および出力制御部１１５を備える。制御部１１０が備えるこれらの各機能部の詳細については、後に説明する。
【００３２】
（４．機能詳細）
続いて、物体検出装置１０の機能詳細について説明する。図５は、撮像装置２０によって撮像された撮像画像Ｉｍｇ２の例を示す図である。図５を参照すると、撮像画像Ｉｍｇ２には、道路平面Ｐを走行する車両Ｖ３が写っている。撮像装置２０は、撮像画像Ｉｍｇ２を撮像すると、撮像画像Ｉｍｇ２を物体検出装置１０に出力する。また、物体検出装置１０においては、入力部１７０によって撮像画像Ｉｍｇ２が受け付けられ、入力部１７０によって受け付けられた撮像画像Ｉｍｇ２は、画像取得部１１１によって取得される。
【００３３】
続いて、シルエット画像生成部１１２は、撮像画像Ｉｍｇ２に基づいてシルエット画像を生成する。図６は、撮像画像Ｉｍｇ２に基づいて生成されるシルエット画像の例を示す図である。図６に示すように、シルエット画像生成部１１２は、撮像画像Ｉｍｇ２からシルエットＳｉ３を抽出することが可能である。シルエットＳｉ３は、撮像画像Ｉｍｇ２に写っている車両Ｖ３のシルエットに該当する。
【００３４】
なお、シルエット画像生成部１１２は、シルエットＳｉ３をどのように抽出してもよい。一例として、シルエット画像生成部１１２は、背景差分法に基づいて撮像画像Ｉｍｇ２のうち背景画像との差分値が閾値よりも大きな画素の集合をシルエットＳｉ３として抽出してよい。また、シルエット画像生成部１１２がシルエット画像を生成する手法も限定されないが、一例として、シルエット画像生成部１１２は、撮像画像Ｉｍｇ２をシルエットＳｉ３の領域であるか否かによって二値化することによって、シルエット画像Ｅｔ２を生成すればよい。
【００３５】
また、以下の説明においては、シルエット画像生成部１１２によって撮像画像Ｉｍｇ２からシルエットＳｉ３が抽出された場合を例として説明するが、撮像画像Ｉｍｇ２からシルエットが抽出されない場合も想定される。かかる場合には、次のフレームに相当する撮像画像に対する処理に動作を移行させてよい。あるいは、複数のレーンそれぞれに検出対象車両が存在するか否かを検出する場合には、次のレーンに対する処理に動作を移行させればよい。
【００３６】
続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、道路平面Ｐに応じて検出対象車両に対応する車両モデルを変形させる。検出対象車両と車両モデルとはあらかじめ対応付けられている。図７は、検出対象車両に対応する車両モデルの変形の例を示す図である。例えば、方向別エッジ画像生成部１１３は、道路平面Ｐの式に応じて車両モデルＭｄ３＃を変形して、車両モデルＭｄ３を生成してよい。
【００３７】
より詳細には、図７に示すように、方向別エッジ画像生成部１１３は、三次元空間における走行方向Ｒに車両モデルＭｄ３＃の向きを合わせ、あらかじめ測定された撮像装置２０から道路平面Ｐ（あるいは、レーン）までの距離に応じて、車両モデルＭｄ３＃のサイズを変更することによって、車両モデルＭｄ３を生成してもよい。例えば、かかる距離が小さいほど、検出対象車両は撮像画像に大きく写るはずである。したがって、かかる距離が小さいほど、車両モデルＭｄ３のサイズが大きくなるように車両モデルＭｄ３＃が変形されてよい。
【００３８】
なお、図７には、車両モデルＭｄ３＃の向きおよびサイズの双方を変更する例を示した。しかし、車両モデルＭｄ３＃の向きおよびサイズの双方が変更される必要はない。例えば、車両モデルＭｄ３＃の向きおよびサイズのうち、少なくともいずれか一方が変更されてもよい。また、車両モデルＭｄ３があらかじめ用意されている場合には、車両モデルＭｄ３＃を車両モデルＭｄ３に変形する過程は特になくてもよい。
【００３９】
また、撮像装置２０から道路平面Ｐ（あるいは、レーン）までの距離は、どのようにして設定されてもよい。例えば、撮像装置２０から道路平面Ｐ（あるいは、レーン）までの距離は、あらかじめ手動により設定されてもよい。あるいは、撮像装置２０から道路平面Ｐ（あるいは、レーン）までの距離は、撮像装置２０によって撮像された撮像画像がキャリブレーション時などにおいて自動的に解析されることによって算出されてもよい。
【００４０】
また、本明細書においては、検出対象車両が簡易な形状を有するバスである場合を想定しているため、車両モデルＭｄ３＃が直方体という簡易な形状を有する例を主に説明する。しかし、車両モデルＭｄ３＃の形状は、直方体に限定されない。例えば、車両モデルＭｄ３＃の形状は、直方体よりも複雑な形状を有していてもよい。すなわち、車両モデルＭｄ３＃の形状は、検出対象車両の形状に合わせて適宜に変更されてよい。
【００４１】
続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、検出対象車両に対応する所定方向を算出する。検出対象車両に対応する所定方向は、一つであってもよいが、複数であってもよい。すなわち、方向別エッジ画像生成部１１３は、検出対象車両に対応する異なる複数の所定方向を算出してもよい。このとき、例えば、方向別エッジ画像生成部１１３は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向を算出してよい。
【００４２】
図８は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向の例を説明するための図である。図８を参照すると、車両モデルＭｄ３の輪郭が６つの線分によって形成されている。方向別エッジ画像生成部１１３は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向として、当該複数の線分それぞれに対する垂直方向Ｄ１〜Ｄ６を算出することが可能である。
【００４３】
以下の説明では、検出対象車両に対応する所定方向として、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対する垂直方向Ｄ１〜Ｄ６が利用される場合を主に説明する。しかし、垂直方向Ｄ１〜Ｄ６とは異なる方向が利用されてもよい。例えば、垂直方向Ｄ１〜Ｄ６の代わりに、検出対象車両に対応する所定方向が利用されてもよいし、検出対象車両に対応する異なる複数の所定方向が利用されてもよいし、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対応する所定方向が利用されてもよい。
【００４４】
なお、本明細書においては、車両モデルＭｄ３の形状として直方体を用いている。そのため、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分の数は６つである。しかし、車両モデルＭｄ３の形状が直方体に限定されない旨は既に説明した通りである。したがって、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分の数は、車両モデルＭｄ３の形状に応じて適宜に変更されてよい。
【００４５】
続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、シルエット画像Ｅｔ２からエッジを抽出することによってエッジ画像を生成する。図９は、シルエット画像Ｅｔ２からエッジを抽出することによって生成される方向別エッジ画像Ｅｇ２の例を示す図である。シルエット画像Ｅｔ２からエッジを抽出する手法は特に限定されない。続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、エッジを構成する一部または全部の画素それぞれの勾配方向を算出する。図９には、勾配方向の例として、６画素それぞれにおける勾配方向ｄ１〜ｄ６が示されている。
【００４６】
続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対する垂直方向とシルエット画像Ｅｔ２から抽出されるエッジとに基づいて、複数の方向別エッジ画像を生成する。例えば、方向別エッジ画像生成部１１３は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれに対する垂直方向から、エッジを構成する画素の勾配方向が一致または類似する方向を検出した場合を想定する。なお、類似の範囲は、あらかじめ定められていてよい。
【００４７】
かかる場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を当該検出した方向に対応する方向別エッジ画像における対応画素として決定してよい。図１０は、複数の方向別エッジ画像の例を示す図である。例えば、方向別エッジ画像生成部１１３は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分に対する垂直方向Ｄ１とエッジを構成する画素の勾配方向ｄ１とが一致または類似することを検出したとする。その場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を垂直方向Ｄ１に対応する方向別エッジ画像Ｅｇ２１における対応画素として決定する。
【００４８】
同様に、例えば、方向別エッジ画像生成部１１３は、垂直方向Ｄ２とエッジを構成する画素の勾配方向ｄ２とが一致または類似することを検出したとする。その場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を垂直方向Ｄ２に対応する方向別エッジ画像Ｅｇ２２における対応画素として決定する。また、方向別エッジ画像生成部１１３は、垂直方向Ｄ３とエッジを構成する画素の勾配方向ｄ３とが一致または類似することを検出したとする。その場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を垂直方向Ｄ３に対応する方向別エッジ画像Ｅｇ２３における対応画素として決定する。
【００４９】
また、方向別エッジ画像生成部１１３は、垂直方向Ｄ４とエッジを構成する画素の勾配方向ｄ４とが一致または類似することを検出したとする。その場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を垂直方向Ｄ４に対応する方向別エッジ画像Ｅｇ２４における対応画素として決定する。また、方向別エッジ画像生成部１１３は、垂直方向Ｄ５とエッジを構成する画素の勾配方向ｄ５とが一致または類似することを検出したとする。その場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を垂直方向Ｄ５に対応する方向別エッジ画像Ｅｇ２５における対応画素として決定する。
【００５０】
また、方向別エッジ画像生成部１１３は、垂直方向Ｄ６とエッジを構成する画素の勾配方向ｄ６とが一致または類似することを検出したとする。その場合、方向別エッジ画像生成部１１３は、その画素を垂直方向Ｄ６に対応する方向別エッジ画像Ｅｇ２６における対応画素として決定する。このようにして、方向別エッジ画像生成部１１３は、エッジを構成する一部または全部の画素それぞれを、その勾配方向によって垂直方向Ｄ１〜Ｄ６のいずれかに分類する。
【００５１】
続いて、物体検出部１１４は、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６と検出対象車両に対応する車両モデルＭｄ３とに基づいて、撮像画像Ｉｍｇ２に検出対象車両が存在するか否かを検出する。以上に説明したように、エッジの勾配方向が考慮されることによって、エッジを構成する複数の画素のうち、勾配方向が車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれの垂直方向と不一致または非類似である画素は、車両モデルＭｄ３のフィッティング対象から除外される。そのため、車両モデルＭｄ３のフィッティング精度を向上させることが可能となる。
【００５２】
より詳細には、物体検出部１１４は、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度を、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれについて算出し、当該複数の線分についての一致度の合計値が閾値を超えるか否かを判断する。
【００５３】
このとき、物体検出部１１４は、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度の合計値が閾値を超える場合には、車両モデルＭｄ３に対応する検出対象車両が道路平面Ｐ（あるいは、レーン）に存在すると認識してよい。一方、物体検出部１１４は、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度の合計値が閾値を超えない場合には、車両モデルＭｄ３に対応する検出対象車両が道路平面Ｐ（あるいは、レーン）に存在しないと認識してよい。
【００５４】
図１１は、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度を、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する複数の線分それぞれについて算出する例を示す図である。図１１には、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６が示されている。物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分Ｌｎ１に対して、線分Ｌｎ１の垂直方向に一致または類似する勾配方向を有する画素の集合である方向別エッジ画像Ｅｇ２１がどの程度一致するかを示す一致度を算出する。
【００５５】
同様に、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分Ｌｎ２に対して、線分Ｌｎ２の垂直方向に一致または類似する勾配方向を有する画素の集合である方向別エッジ画像Ｅｇ２２がどの程度一致するかを示す一致度を算出する。また、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分Ｌｎ３に対して、線分Ｌｎ３の垂直方向に一致または類似する勾配方向を有する画素の集合である方向別エッジ画像Ｅｇ２３がどの程度一致するかを示す一致度を算出する。
【００５６】
また、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分Ｌｎ４に対して、線分Ｌｎ４の垂直方向に一致または類似する勾配方向を有する画素の集合である方向別エッジ画像Ｅｇ２４がどの程度一致するかを示す一致度を算出する。また、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分Ｌｎ５に対して、線分Ｌｎ５の垂直方向に一致または類似する勾配方向を有する画素の集合である方向別エッジ画像Ｅｇ２５がどの程度一致するかを示す一致度を算出する。
【００５７】
また、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の輪郭を形成する線分Ｌｎ６に対して、線分Ｌｎ６の垂直方向に一致または類似する勾配方向を有する画素の集合である方向別エッジ画像Ｅｇ２６がどの程度一致するかを示す一致度を算出する。そして、物体検出部１１４は、これらの一致度を合計することによって、一致度の合計値を算出する。続いて、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の位置およびサイズの少なくともいずれか一つを変化させながら、一致度の合計値が最大となる車両モデルを探索する。
【００５８】
図１２は、一致度の合計値が最大となる車両モデルＭｄ３’の例を示す図である。図１２に示すように、撮像画像Ｉｍｇ２’には、一致度の合計値が最大となる車両モデルＭｄ３’が示されている。ここで、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３の位置を変化させるに際しては、車両モデルＭｄ３の位置を走行方向Ｒに変化させてもよい。また、車両モデルＭｄ３のサイズを変化させるには、車両モデルＭｄ３の縦、横および高さのそれぞれを独立して自由に変化させてもよいし、縦、横および高さのいずれかの関係は、何らかの拘束条件を有していてもよい。
【００５９】
また、物体検出部１１４は、一致度の合計値が最大となる車両モデルＭｄ３’から各種サイズを決定することが可能である。例えば、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３’の縦を車両Ｖ３の車幅として決定し、車両モデルＭｄ３’の横を車両Ｖ３の車長として決定してもよい。あるいは、例えば、物体検出部１１４は、車両モデルＭｄ３’の高さを車両Ｖ３の地上最低高を除く高さとして決定してもよい。さらに、物体検出部１１４は、これらのサイズに基づいて、車両Ｖ３の車種を判別することも可能である。
【００６０】
なお、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度を算出する手法は特に限定されない。一例として、既に公開されている文献（齋藤  俊太ら  著「モデルベース人体体幹部３次元形状推定」、情報処理学会研究報告、Ｖｏｌ．２０１１−ＣＶＩＭ−１７８  Ｎｏ．１６、２０１１年９月５日）のフィッティングにおける評価関数を利用して、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度を算出することが可能である。
【００６１】
また、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度の合計値が最大となる車両モデルＭｄ３’を算出する手法も特に限定されない。一例として、「モデルベース人体体幹部３次元形状推定」のフィッティングにおける最適化を利用して、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度の合計値が最大となる車両モデルＭｄ３’を算出することが可能である。しかし、最適化のアルゴリズムとしては、他の手法（例えば、滑降シンプレックス法）などが用いられてもよい。
【００６２】
続いて、出力制御部１１５は、物体検出部１１４によって得られた検出結果を出力部１９０に出力させてよい。例えば、検出結果は、撮像画像Ｉｍ２に検出対象車両が存在するか否かを示す情報であってよい。あるいは、検出結果は、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する車両モデルＭｄ３の一致度であってもよいし、方向別エッジ画像Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６のエッジに対する一致度が最大となった車両モデルの形状、サイズ、車種などであってもよい。
【００６３】
（５．動作例）
続いて、物体検出装置１０の動作例について説明する。図１３は、本発明の実施形態に係る物体検出装置１０の動作の流れの例を示すフローチャートである。なお、図１３に示したフローチャートは、本発明の実施形態に係る物体検出装置１０の動作の流れの例を示したに過ぎない。したがって、本発明の実施形態に係る物体検出装置１０の動作の流れは、図１３に示したフローチャートに限定されない。
【００６４】
まず、図１３に示すように、画像取得部１１１は、撮像装置２０によって撮像された撮像画像を、入力部１７０を介して取得する（ステップＳ１１）。続いて、シルエット画像生成部１１２は、撮像画像に基づいてシルエット画像を生成する（ステップＳ１２）。続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、シルエット画像からエッジを抽出する（ステップＳ１３）。続いて、方向別エッジ画像生成部１１３は、検出対象車両に対する所定方向とエッジとに基づいて方向別エッジ画像を生成する（ステップＳ１５）。
【００６５】
続いて、物体検出部１１４は、方向別エッジ画像と車両モデルとに基づいて、撮像画像に検出対象車両が存在するか否かを検出する（ステップ１５）。このとき、出力制御部１１５が、物体検出部１１４によって得られた検出結果を出力部１９０に出力させてもよい。物体検出部１１４は、動作を継続する場合には（ステップＳ１６において「Ｙｅｓ」）、ステップＳ１１に動作を移行するが、動作を継続しない場合には（ステップＳ１６において「Ｎｏ」）、動作を終了させる。
【００６６】
本発明の実施形態に係る物体検出装置１０の動作例について説明した。
【００６７】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００６８】
また、例えば、本明細書においては、車両モデルの簡便さを考慮して、検出対象車両がバスである場合を例として説明するが、検出対象車両はバス以外の車両であってもよい。例えば、検出対象車両は自動車であってもよいし、トラックであってもよい。また、検出対象車両の代わりに、検出対象車両以外の検出対象物が用いられてもよい。検出対象物は、電車であってもよいし、船舶であってもよい。このとき、車両モデルの代わりに物体モデルが用いられればよい。また、物体は動いていてもよいし、静止していてもよい。
【００６９】
また、上記においては、撮像装置２０から撮像画像Ｉｍｇ２が得られた場合には、無条件にシルエットＳｉ３が生成される例を説明した。しかし、所定の条件が満たされた場合に、シルエットＳｉ３が生成されてもよい。例えば、撮像画像Ｉｍｇ２から車両が検出された場合に、シルエットＳｉ３が生成され、撮像画像Ｉｍｇ２から車両が検出されない場合には、シルエットが生成されなくてもよい。このとき、車両の検出手法は、特に限定されない。
【００７０】
また、例えば、物体検出装置１０の動作全体を制御するための図示しない制御部が物体検出装置１０の内部に存在してよい。この図示しない制御部は、専用のハードウェアによって構成されてもよいし、物体検出装置１０に内蔵されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）がＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）に記憶されたプログラムをＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）に展開して実行することにより実現されてもよい。かかるプログラムが提供され得る他、かかるプログラムを記憶させた記憶媒体も提供され得る。
【符号の説明】
【００７１】
１      検出システム
１０    物体検出装置
２０    撮像装置
１１０  制御部
１１１  画像取得部
１１２  シルエット画像生成部
１１３  方向別エッジ画像生成部
１１４  物体検出部
１１５  出力制御部
１７０  入力部
１８０  記憶部
１９０  出力部
Ｄ１〜Ｄ６  垂直方向
ｄ１〜ｄ６  勾配方向
Ｅｇ２  エッジ画像
Ｅｇ２１〜Ｅｇ２６  方向別エッジ画像
Ｅｔ１、Ｅｔ２  シルエット画像
Ｉｍｇ１、Ｉｍｇ２、Ｉｍｇ２’  撮像画像
Ｌｎ１〜Ｌｎ６  線分
Ｍｄ２１、Ｍｄ２２、Ｍｄ３、Ｍｄ３’  車両モデル
Ｐ      道路平面
Ｒ      走行方向
Ｓｉ０、Ｓｉ３  シルエット
Ｖ１〜Ｖ３    車両
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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