(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺を撮影する撮影部（３）と、
前記撮影部により撮影された画像を取得する画像取得部（６ａ）と、
前記画像からエッジ画像を取得するエッジ画像取得部（６ｂ）と、
前記エッジ画像の特徴点を抽出する特徴点抽出部（６ｃ）と、
第１の所定方向の特徴点間の距離を算出する距離算出部（６ｄ）と、
第１の所定方向の特徴点間の距離が他と同一となる対が第１の所定方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ前記第１の条件を満たす群が第２の所定方向に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する条件判定部（６ｅ）と、
前記第１の条件と前記第２の条件との両方を満たす特徴点を除外対象として前記エッジ画像から除外する特徴点除外部（６ｆ）と、
前記除外対象の特徴点が除外された前記エッジ画像を用いてオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出部（６ｇ）と、を備えた車両周辺監視システム。
【請求項２】
請求項１に記載した車両周辺監視システムにおいて、
前記距離算出部は、前記第１の所定方向として前記エッジ画像の垂直方向の特徴点間の距離を算出し、
前記条件判定部は、前記第１の条件を満たす群が前記第２の所定方向として前記エッジ画像の水平方向に前記第２の所定数以上となる前記第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する車両周辺監視システム。
【請求項３】
請求項１又は２に記載した車両周辺監視システムにおいて、
前記特徴点除外部は、前記第１の条件と前記第２の条件との両方を満たす特徴点のうち少なくとも一の特徴点を残存対象として決定し、その決定した残存対象を除く他の特徴点を除外対象として決定し、その決定した除外対象の特徴点を前記エッジ画像から除外する車両周辺監視システム。
【請求項４】
請求項３に記載した車両周辺監視システムにおいて、
前記特徴点除外部は、前記第１の条件と前記第２の条件との両方を満たす特徴点のうち上下左右の最端部に存在する特徴点を残存対象として決定する車両周辺監視システム。
【請求項５】
請求項１から４の何れか一項に記載した車両周辺監視システムにおいて、
前記オプティカルフロー算出部による算出結果を報知部（５）により報知する報知指令部（６ｈ）を備えた車両周辺監視システム。
【請求項６】
請求項１から５の何れか一項に記載した車両周辺監視システムにおいて、
前記撮影部は、車両後方を撮影する車両周辺監視システム。
【請求項７】
車両周辺を撮影する撮影する撮影部（３）を有する車両周辺監視システム（１）の制御部（６）に、
前記撮影部により撮影された画像を取得する画像取得手順と、
前記画像からエッジ画像を取得するエッジ画像取得手順と、
前記エッジ画像の特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、
第１の所定方向の特徴点間の距離を算出する距離算出手順と、
第１の所定方向の特徴点間の距離が他と同一となる対が第１の所定方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ前記第１の条件を満たす群が第２の所定方向に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する条件判定手順と、
前記第１の条件と前記第２の条件との両方を満たす特徴点を除外対象として前記エッジ画像から除外する特徴点除外手順と、
前記除外対象の特徴点が除外された前記エッジ画像を用いてオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手順と、を実行させるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は車両周辺監視システム及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両周辺の例えば歩行者や他車両等の物体を移動体として検知する手法としてオプティカルフロー（即ち物体の移動ベクトル）を算出する手法がある。オプティカルフローを算出する手法では、カメラにより撮影された画像の前後のフレームから特徴点の類似性を求めて位置を比較し、前後のフレームで同形であり且つ位置が変化している物体を移動体として検知する。ところが、撮影環境によっては静止体と移動体との区別が困難となる場合がある。例えば特許文献１には、カメラにより撮影された通常画像のオプティカルフローを算出し、通常画像を視点変換した俯瞰画像のオプティカルフローを算出することで、背景と静止体と移動体とを区別する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−４８５２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示されている手法では、背景に例えばレンガ壁等の同形連続パターンが含まれていると、前後のフレームで類似の特徴点を多数抽出し、その類似の特徴点を含む領域を移動体として誤検知してしまう可能性がある。そして、背景の一部の領域を移動体として誤検知してしまうと、例えば歩行者や他車両等の移動体を検知する精度が低下する問題がある。
【０００５】
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、背景の一部の領域を移動体として誤検知してしまう可能性を低減し、移動体を適切に検知することができる車両周辺監視システム及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１に記載した発明によれば、画像取得部（６ａ）は、車両周辺を撮影する撮影部（３）により撮影された画像を取得する。エッジ画像取得部（６ｂ）は、画像からエッジ画像を取得する。特徴点抽出部（６ｃ）は、エッジ画像の特徴点を抽出する。距離算出部（６ｄ）は、第１の所定方向の特徴点間の距離を算出する。条件判定部（６ｅ）は、第１の所定方向の特徴点間の距離が他と同一となる対が第１の所定方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ第１の条件を満たす群が第２の所定方向に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する。特徴点除外部（６ｆ）は、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点を除外対象としてエッジ画像から除外する。オプティカルフロー算出部（６ｇ）は、除外対象の特徴点が除外されたエッジ画像を用いてオプティカルフローを算出する。
【０００７】
第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点を除外対象としてエッジ画像から除外し、その除外対象の特徴点を除外したエッジ画像を用いてオプティカルフローを算出するようにした。背景に例えばレンガ壁等の同形連続パターンが含まれており、前後のフレームで類似の特徴点を多数抽出する場合でも、除外対象の特徴点をエッジ画像から除外してオプティカルフローを算出することで、背景の一部の領域を移動体として誤検知してしまう可能性を低減することができる。これにより、例えば歩行者や他車両等の移動体を適切に検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態を示す機能ブロック図
【図２】フローチャート
【図３】除外対象の特徴点を除外するまでの推移を示す図（その１）
【図４】オプティカルフローを算出する態様を示す図
【図５】車両が停止している場合の従来の手法を示す図
【図６】車両が停止している場合の本発明の手法を示す図
【図７】車両が移動している場合の従来の手法を示す図
【図８】車両が移動している場合の本発明の手法を示す図
【図９】残存対象の特徴点を残存しない手法を示す図
【図１０】残存対象の特徴点を残存する手法を示す図
【図１１】除外対象の特徴点を除外するまでの推移を示す図（その２）
【図１２】除外対象の特徴点を除外するまでの推移を示す図（その３）
【図１３】除外対象の特徴点を除外するまでの推移を示す図（その４）
【図１４】除外対象の特徴点を除外するまでの推移を示す図（その５）
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。車両周辺監視システム１は、車両用装置２と、カメラ３（撮影部に相当する）と、表示デバイス４と、報知デバイス５（報知部に相当する）とを有する。カメラ３は、車体後部に配置され、車両周辺として車両後方を撮影視野（即ち画角）とするカメラであり、例えばシフト位置が後退位置に移動されたことを条件として撮影動作を開始する。即ち、カメラ３は車両が後退するときの運転支援を行う車載機器として機能する。
【００１０】
カメラ３は、撮影動作を行うと、その撮影した画像を含む画像信号を車両用装置２に出力する。尚、カメラ３から車両用装置２への画像信号の出力は、有線接続によるデータ通信で行っても良いし無線接続によるデータ通信で行っても良い。有線接続によるデータ通信は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）を用いれば良い。無線接続によるデータ通信は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）（登録商標）等を用いれば良い。又、カメラ３は、画像信号を連続的に車両用装置２に出力しても良いし所定周期（例えば数ミリ秒間隔の周期）で間欠的に出力しても良い。
【００１１】
表示デバイス４は、車室内に配置されているディスプレイであり、車両用装置２から表示指令信号を入力すると、カメラ３により撮影された車両後方の画像を表示する。報知デバイス５は、車室内に配置されているスピーカーであり、車両用装置２から報知指令信号を入力すると、警告音を出力する。車両用装置２から表示デバイス４への表示指令信号の出力や報知デバイス５への報知指令信号の出力も、有線接続によるデータ通信で行っても良いし無線接続によるデータ通信で行っても良い。
【００１２】
車両用装置２は、制御部６を有する。制御部６は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＩ／Ｏ（Input／Output）を有するマイクロコンピュータにより構成されている。制御部６は、非遷移的実体的記録媒体に格納されているコンピュータプログラムを実行することで、コンピュータプログラムに対応する処理を実行し、車両用装置２の動作全般を制御する。
【００１３】
制御部６は、本発明に関連する機能として、画像取得部６ａと、エッジ画像取得部６ｂと、特徴点抽出部６ｃと、距離算出部６ｄと、条件判定部６ｅと、特徴点除外部６ｆと、オプティカルフロー算出部６ｇと、報知指令部６ｈとを有する。これらの各部６ａ〜６ｈは制御部６が実行するコンピュータプログラムにより構成されており、ソフトウェアにより実現されている。
【００１４】
画像取得部６ａは、カメラ３から入力された画像信号を信号処理して当該カメラ３により撮影された車両後方の画像を取得する。エッジ画像取得部６ｂは、画像取得部６ａにより取得された画像内の不連続に変化している箇所を検知してエッジ画像を取得する。特徴点抽出部６ｃは、エッジ画像内の不連続に変化している箇所を特徴点として抽出する。特徴点を抽出する手法としては例えばハリスのコーナー法等の手法を用いる。距離算出部６ｄは、垂直方向（第１の所定方向に相当する）の特徴点間の距離を算出する。条件判定部６ｅは、垂直方向の特徴点間の距離が他と同一となる対が垂直方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ第１の条件を満たす群が水平方向（第２の所定方向に相当する）に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する。
【００１５】
特徴点除外部６ｆは、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点が存在すると条件判定部６ｅにより判定されると、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点のうち上下左右の最端部に存在する特徴点を残存対象として決定する。そして、特徴点除外部６ｆは、その決定した残存対象を除く他の特徴点を除外対象として決定し、その決定した除外対象の特徴点をエッジ画像から除外する。
【００１６】
オプティカルフロー算出部６ｇは、除外対象の特徴点が除外されたエッジ画像を比較し、オプティカルフロー（即ち物体の移動ベクトル）を算出し、例えば歩行者や他車両等の移動体が存在しているか否かを判定する。オプティカルフローを算出する手法としては例えばブロックマッチング法や勾配法等を用いる。報知指令部６ｈは、オプティカルフロー算出部６ｇによる算出結果として移動体が存在していると特定されると、報知指令信号を報知デバイス５に出力させ、報知デバイス５に報知動作を行わせ、移動体の存在を運転者に報知する。
【００１７】
次に、上記した構成の作用について図２から図１４を参照して説明する。制御部６は本発明に関連して移動体検知処理を行う。制御部６は、移動体検知処理を開始すると、カメラ３から画像信号を入力し（Ｓ１）、その入力した画像信号を信号処理してＮフレーム目の画像を取得する（Ｓ２、画像取得手順に相当する）。制御部６は、その取得したＮフレーム目の画像からエッジ画像を取得し（Ｓ３、エッジ画像取得手順に相当する）、Ｎフレーム目のエッジ画像の特徴点を抽出する（Ｓ４、特徴点抽出手順に相当する）。
【００１８】
次いで、制御部６は、垂直方向の特徴点間の距離を算出し（Ｓ５、距離算出手順に相当する）、垂直方向の特徴点間の距離が他と同一となる対が垂直方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ第１の条件を満たす群が水平方向に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する（Ｓ６、条件判定手順に相当する）。この場合、制御部６は、垂直方向の特徴点間の距離が所定範囲内（即ち下限値から上限値までの範囲内）である対を、垂直方向の特徴点間の距離が他と同一となる対であるとして特定する。尚、制御部６は、第１の所定数や第２の所定数を固定値としても良いし可変値としても良い。制御部６は、第１の所定数や第２の所定数を可変値とする場合、例えば抽出した特徴点の全数に対する所定比を第１の所定数や第２の所定数としても良い。
【００１９】
制御部６は、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点が存在すると判定すると（Ｓ６：ＹＥＳ）、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点のうち上下左右の最端部に存在する特徴点を残存対象として決定する（Ｓ７）。制御部６は、その決定した残存対象を除く他の特徴点を除外対象として決定し（Ｓ８）、その決定した除外対象の特徴点をＮフレーム目のエッジ画像から除外する（Ｓ９、特徴点除外手順に相当する）。
【００２０】
具体的に図３を参照して説明する。車体後部がレンガ壁に向いている場合を想定すると、図３（ａ）に示すように、カメラ３はレンガ壁を撮影する。この場合、レンガ壁を構成する個々のレンガの形状や色彩が同一であれば、カメラ３は同形連続パターンを撮影する。制御部６は、カメラ３から入力した画像信号により画像を取得し、その取得した画像からエッジ画像を取得すると、図３（ｂ）に示すように、その取得したエッジ画像の特徴点を抽出する。この場合、画像が同形連続パターンであるので、特徴点は格子状に規則的に配置される。よって、特徴点は、垂直方向の特徴点間の距離（ｄ１，ｄ２，ｄ３，…，ｄｎ）が同一となる対が垂直方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ第１の条件を満たす群が水平方向に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす。図３（ｂ）において、ａ１，ａ２，…で示す部分が対であり、ｂ１，ｂ２，…で示す部分が群である。制御部６は、略全ての特徴点が第１の条件と第２の条件との両方を満たすと判定すると、図３（ｃ）に示すように、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点のうち上下左右の最端部に存在する特徴点（図３ではｍ１〜ｍ４により示す特徴点）を除く特徴点をエッジ画像から除外する。
【００２１】
次いで、制御部６は、Ｎフレーム目のエッジ画像の特徴点の位置と、これよりも先の移動体検知処理で取得したＮ−１フレーム目のエッジ画像の特徴点の位置とを比較してオプティカルフローを算出し（Ｓ１０、オプティカルフロー算出手順に相当）、移動体が存在しているか否かを判定する（Ｓ１１）。即ち、制御部６は、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点が存在すると判定していれば、除外対象の特徴点を除外したＮフレーム目のエッジ画像と、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像とを用いる。制御部６は、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像からも除外対象の特徴点を除外していれば、それぞれ除外対象の特徴点を除外したエッジ画像を比較する。制御部６は、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像からは除外対象の特徴点を除外していなければ、除外対象の特徴点を除外したエッジ画像と、除外対象の特徴点を除外していないエッジ画像とを比較する。
【００２２】
一方、制御部６は、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点が存在していないと判定すると（Ｓ６：ＮＯ）、除外対象の特徴点を除外していないＮフレーム目のエッジ画像と、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像とを用いる。制御部６は、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像からも除外対象の特徴点を除外していなければ、それぞれ除外対象の特徴点を除外していないエッジ画像を比較する。制御部６は、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像からは除外対象の特徴点を除外していれば、除外対象の特徴点を除外していないエッジ画像と、除外対象の特徴点を除外したエッジ画像とを比較する。
【００２３】
そして、制御部６は、オプティカルフローの算出結果として移動体が存在していると判定すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、報知指令信号を報知デバイス５に出力させ、報知デバイス５に報知動作を行わせ（Ｓ１２）、移動体検知処理を終了する。即ち、制御部６は、図４に示すように、オプティカルフローの算出結果として例えば歩行者Ｐが移動体として存在していると判定すると、報知デバイス５に報知動作を行わせる。制御部６は、上記した一連の処理を行うことで、背景に同形連続パターンが含まれている場合でも、除外対象の特徴点をエッジ画像から除外してオプティカルフローを算出することで、背景の一部の領域を移動体として誤検知してしまう可能性を低減する。一方、制御部６は、オプティカルフローの算出結果として移動体が存在していないと判定すると（Ｓ１１：ＮＯ）、報知指令信号を報知デバイス５に出力させることなく、移動体検知処理を終了する。
【００２４】
制御部６は、車両が停止している場合及び移動している場合の何れでも上記した一連の処理を行うことで、背景の一部の領域を移動体として誤検知してしまう可能性を低減することが可能である。図５及び図６に示すように、車両Ｍが車体後部をレンガ壁Ｗに向けて停止しており、車両Ｍとレンガ壁Ｗとの距離が「Ｄ１」のまま変化しない場合であれば、カメラ３により撮影されたＮ−１フレーム目の画像とＮフレーム目の画像とは同一となり、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像の特徴点とＮフレーム目のエッジ画像の特徴点とは同一の配置となる。そのため、除外対象の特徴点を除外しない従来の手法では、図５に示すように、前後のフレームで類似の特徴点を含む領域が存在する状態でオプティカルフローを算出するので、その類似の特徴点を含む領域を移動体として誤検知してしまう可能性が高い。一方、除外対象の特徴点を除外する本発明の手法では、図６に示すように、前後のフレームで類似の特徴点を含む領域が存在しない状態でオプティカルフローを算出するので、従来の手法のような誤検知してしまう可能性はない。
【００２５】
又、図７及び図８に示すように、車両Ｍが車体後部をレンガ壁Ｗに向けて移動しており、車両Ｍとレンガ壁Ｗとの距離が「Ｄ１」から「Ｄ２」に短く変化する場合であれば、カメラ３により撮影されたＮ−１フレーム目の画像とＮフレーム目の画像とは異なり、Ｎ−１フレーム目のエッジ画像の特徴点とＮフレーム目のエッジ画像の特徴点とは異なる配置となるが、特徴点の連続性は維持される。そのため、除外対象の特徴点を除外しない従来の手法では、図７に示すように、前後のフレームで類似の特徴点を含む領域が存在する状態でオプティカルフローを算出するので、その類似の特徴点を含む領域を移動体として誤検知してしまう可能性が高い。一方、除外対象の特徴点を除外する本発明の手法では、図８に示すように、前後のフレームで類似の特徴点を含む領域が存在しない状態でオプティカルフローを算出するので、従来の手法のような誤検知してしまう可能性はない。
【００２６】
又、制御部６は、残存対象の特徴点を残存することで、移動体に同形連続パターンが含まれている場合でも、その移動体を背景として誤検知せずに検知することが可能である。図９及び図１０に示すように、例えばコンテナの側壁面に同形連続パターンの模様が施されているトラックＮが車両Ｍの後方を通過する場合を想定する。カメラ３の撮影視野を破線Ａ１，Ａ２で示す。残存対象の特徴点を残存しない手法では、図９に示すように、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点の全てを除外対象として除外するので、トラックＮを移動体として検知することができない。一方、残存対象の特徴点を残存する手法では、図１０に示すように、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点の全てを除外対象として除外せずに一部を残存対象として残存するので、その残存対象の特徴点（図１０ではｍ１〜ｍ４により示す特徴点）の位置の変化を検知することで、そのトラックＮを移動体として検知することができる。
【００２７】
又、以上は、同形連続パターンを構成する背景としてレンガ壁を例示したが、図１１に示すようなフェンス、図１２に示すような柵、図１３に示すような同一形状の商品が陳列されている商品棚、図１４に示すような同一形状の窓が取り付けられている建物等が背景の場合にも適用することができる。この場合も、制御部６は、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点のうち上下左右の最端部に存在する特徴点を除く特徴点をエッジ画像から除外し、オプティカルフローを算出する。
【００２８】
以上説明したように本実施形態によれば、次に示す効果を得ることができる。
車両周辺監視システム１において、垂直方向の特徴点間の距離が同一となる対が垂直方向に第１の所定数以上となる条件を第１の条件として設定し、第１の条件を満たす群が水平方向に第２の所定数以上となる条件を第２の条件として設定した。そして、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点を除外対象としてエッジ画像から除外し、その除外対象の特徴点を除外したエッジ画像を用いてオプティカルフローを算出するようにした。背景に例えばレンガ壁等の同形連続パターンが含まれており、前後のフレームで類似の特徴点を多数抽出する場合でも、背景の一部の領域を移動体として誤検知してしまう可能性を低減することができる。これにより、例えば歩行者や他車両等の移動体を適切に検知することができる。
【００２９】
又、第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点のうち一部の特徴点を除外対象としてエッジ画像から除外せずに残存対象としてエッジ画像に残存するようにした。これにより、移動体に同形連続パターンが含まれている場合でも、その移動体を背景として誤検知せずに適切に検知することができる。
【００３０】
本発明は、上記した実施形態で例示したものに限定されることなく、その範囲を逸脱しない範囲で任意に変形又は拡張することができる。
垂直方向を第１の所定方向とし、水平方向を第２の所定方向とする構成を例示したが、水平方向を第１の所定方向とし、垂直方向を第２の所定方向とする構成でも良い。即ち、水平方向の特徴点間の距離を算出し、水平方向の特徴点間の距離が他と同一となる対が水平方向に第１の所定数以上となる第１の条件を満たし、且つ第１の条件を満たす群が垂直方向に第２の所定数以上となる第２の条件を満たす特徴点が存在するか否かを判定する構成でも良い。
第１の条件と第２の条件との両方を満たす特徴点のうち上下左右の最端部に存在する特徴点を残存対象として決定する構成を例示したが、上下左右の最端部とは別の領域に存在する特徴点を残存対象として決定する構成でも良い。又、残存対象として決定する構成を省いても良い。
車両後方を撮影する構成を例示したが、車両前方や車両側方を撮影することで、車両前方や車両側方の移動体を検知する構成でも良い。
【符号の説明】
【００３１】
図面中、１は車両周辺監視システム、３はカメラ（撮影部）、５は報知デバイス（報知部）、６は制御部、６ａは画像取得部、６ｂはエッジ画像取得部、６ｃは特徴点抽出部、６ｄは距離算出部、６ｅは条件判定部と、６ｆは特徴点除外部と、６ｇはオプティカルフロー算出部、６ｈは報知指令部である。
【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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【図１４】
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