(57)【要約】【課題】背景に四輪車が写り込んだ状態で撮影された自動二輪車を良好に検出できる「周辺監視システム」を提供する。【解決手段】  カメラ２で撮影した画像中の物体が写り込んでいる領域を物体画像領域３１０として抽出し、物体画像領域３１０のエッジ画像に対する画像認識処理によって自動二輪車と四輪車とを識別する。エッジ画像に対する画像認識処理によって自動二輪車が識別されず、かつ、レーダ装置１が、物体画像領域３１０に写り込む方向に、当該方向について前後に接近している複数の相対位置を計測している場合には、物体画像領域３１０のエッジ画像から水平方向に所定長さ以上長いエッジを消去した縦エッジ強調画像３２０を作成し、縦エッジ強調画像３２０に対する画像認識処理によって自動二輪車を識別する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車に搭載され、当該自動車である自車周辺の他車を検出する周辺監視システムであって、
自車周辺の物体の位置を測定するレーダ装置と、
自車周辺を撮影するカメラと、
前記カメラが撮影した画像に対して、四輪車と二輪車を識別する画像認識処理である他車認識処理を実施する他車認識処理部と、
前記レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合に、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、前記他車認識処理において二輪車を識別する画像認識アルゴリズムと異なる画像認識アルゴリズムによって二輪車を識別する画像認識処理である二輪車認識処理を実施する二輪車認識処理部とを有することを特徴とする周辺監視システム。
【請求項２】
請求項１記載の周辺監視システムであって、
前記二輪車認識処理は、前記他車認識処理において二輪車を識別する画像認識アルゴリズムに比べ、四輪車を背景として撮影された二輪車の識別に、より好適化された画像認識アルゴリズムによって二輪車を識別する画像認識処理であることを特徴とする周辺監視システム。
【請求項３】
請求項１または２記載の周辺監視システムであって、
前記二輪車認識処理部は、前記二輪車認識処理において、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域中のエッジを水平方向のエッジ成分を抑制した形態で表す縦エッジ強調画像を生成し、生成した縦エッジ強調画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した二輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて二輪車を識別することを特徴とする周辺監視システム。
【請求項４】
請求項１、２または３記載の周辺監視システムであって、
前記他車認識処理部は、前記他車認識処理において、前記カメラが撮影した画像中のエッジを表すエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した四輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて四輪車を識別すると共に、生成したエッジ画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した二輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて二輪車を識別することを特徴とする周辺監視システム。
【請求項５】
請求項１、２、３または４記載の周辺監視システムであって、
前記二輪車認識処理部は、前記他車認識処理部が、前記他車認識処理によってカメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に写り込んだ二輪車を認識しなかった場合にのみ、前記二輪車認識処理を実施することを特徴とする周辺監視システム。
【請求項６】
自動車に搭載され、当該自動車である自車周辺の他車を検出する周辺監視システムであって、
自車周辺の物体の位置を測定するレーダ装置と、
自車周辺を撮影するカメラと、
前記カメラが撮影した画像に対して、車両と歩行者を識別する画像認識処理である周辺物体認識処理を実施する周辺物体認識処理部と、
前記レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合に、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、前記周辺物体認識処理において歩行者を識別する画像認識アルゴリズムと異なる画像認識アルゴリズムによって歩行者を識別する画像認識処理である歩行者認識処理を実施する歩行者認識処理部とを有することを特徴とする周辺監視システム。
【請求項７】
請求項６記載の周辺監視システムであって、
前記歩行者認識処理部は、前記歩行者認識処理において、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域中のエッジを水平方向のエッジ成分を抑制した形態で表す縦エッジ強調画像を生成し、生成した縦エッジ強調画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した歩行者のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて歩行者を識別することを特徴とする周辺監視システム。
【請求項８】
自動車に搭載され、自車周辺を撮影するカメラで撮影した画像に基づいて当該自動車である自車周辺の他車を検出する周辺監視システムにおいて、前記カメラによって四輪車を背景として撮影された二輪車を検出する二輪車検出方法であって、
レーダ装置を用いて自車周辺の物体の位置を測定するステップと、
前記レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合に、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、四輪車を背景として撮影された二輪車を識別する画像認識処理を実施するステップとを有することを特徴とする二輪車検出方法。
【請求項９】
請求項８記載の二輪車検出方法であって、
前記画像認識処理において、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域中のエッジを水平方向のエッジ成分を抑制した形態で表す縦エッジ強調画像を生成し、生成した縦エッジ強調画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した二輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて二輪車を識別することを特徴とする二輪車検出方法。
【請求項１０】
自動車に搭載され、自車周辺を撮影するカメラで撮影した画像に基づいて当該自動車である自車周辺の物体を検出する周辺監視システムにおいて、前記カメラによって車両を背景として撮影された歩行者を検出する歩行者検出方法であって、
レーダ装置を用いて自車周辺の物体の位置を測定するステップと、
前記レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合に、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、車両を背景として撮影された歩行者を識別する画像認識処理を実施するステップとを有することを特徴とする歩行者検出方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の歩行者検出方法であって、
前記画像認識処理において、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域中のエッジを水平方向のエッジ成分を抑制した形態で表す縦エッジ強調画像を生成し、生成した縦エッジ強調画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した歩行者のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて歩行者を識別することを特徴とする歩行者検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車周辺に存在する物体を検出する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
自動車周辺に存在する物体を検出する技術としては、自動車に搭載したカメラによって自動車周辺を撮影した画像に写り込んだ他車を、画像中の水平及び垂直方向のエッジパターンに基づく画像認識処理によって認識する技術が知られている（たとえば、特許文献１）。
【特許文献１】特開平7-334799号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
さて、カメラで撮影した画像に対する画像認識処理によって他車を検出する場合、自動二輪車の、カメラから見て後方に四輪車が存在すると、カメラが撮影した画像中において、自動二輪車の画像パターンが、四輪車の画像パターンと混在してしまい、当該自動二輪車の画像パターンが認識できなくなってしまうことがある。そして、このような場合には、自動二輪車の検出漏れが発生することになる。
【０００４】
そこで、本発明は、二輪車後方に四輪車が存在する場合にも、当該二輪車を良好に検出することのできる周辺監視システムを提供することを課題する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記課題達成のために、本発明は、自動車に搭載され、当該自動車である自車周辺の他車を検出する周辺監視システムを、自車周辺の物体の位置を測定するレーダ装置と、自車周辺を撮影するカメラと、前記カメラが撮影した画像に対して、四輪車と二輪車を識別する画像認識処理である他車認識処理を実施する他車認識処理部と、前記レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合に、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、前記他車認識処理において二輪車を識別する画像認識アルゴリズムと異なる画像認識アルゴリズムによって二輪車を識別する画像認識処理である二輪車認識処理を実施する二輪車認識処理部とを含めて構成したものである。なお、二輪車とは、自動二輪車であっても自転車であっても、その双方であってもよい。
【０００６】
このような周辺監視システムによれば、他車認識処理部によって、前記カメラが撮影した画像に対して、四輪車と二輪車を識別する画像認識処理である他車認識処理を実施するが、レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合には、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に、四輪車を背景として撮影されているために他車認識処理で識別しきれない二輪車が写り込んでいる可能性があるものとして、当該領域に対して、他車認識処理とは異なる画像認識アルゴリズムで二輪車を識別する二輪車認識処理を実施する。
【０００７】
したがって、カメラが撮影した画像中の四輪車を背景として撮影された二輪車が写り込んでいる可能性のある領域に対してのみ、他車認識処理の画像認識アルゴリズムと二輪車認識処理の画像認識アルゴリズムとの複数の異なる画像認識アルゴリズムを適用した二輪車の識別を行うようにしたり、カメラが撮影した画像中の四輪車を背景として撮影された二輪車が写り込んでいる可能性のある領域に対してのみ、四輪車を背景として撮影された二輪車の識別に、より好適化された画像認識アルゴリズムによる二輪車の識別を行ったりすることができるようになる。ここで、一般に、単一の画像認識アルゴリズムを適用して二輪車を識別する場合に比べ、複数の画像認識アルゴリズムを適用して二輪車を識別した方が、当該二輪車の識別精度は向上する。
【０００８】
そして、これらのようにすることにより、効率良く、カメラが撮影した画像中に四輪車を背景として写り込んだ二輪車を確実に識別することができるようになる。
ここで前記二輪車認識処理部は、より具体的には、前記二輪車認識処理において、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域中のエッジを水平方向のエッジ成分を抑制した形態で表す縦エッジ強調画像を生成し、生成した縦エッジ強調画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した二輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて二輪車を識別するものであってもよい。
【０００９】
ここで、縦エッジ強調画像は、四輪車の特徴である長い水平方向エッジが除去され、二輪車に強く表れる特徴である縦エッジパターンが強調されたものとなる。よって、このような縦エッジ強調画像を用いることにより、二輪車をより適正に認識することができるようになる。
【００１０】
ここで、このような周辺監視システムにおいて、前記他車認識処理部は、前記他車認識処理において、前記カメラが撮影した画像中のエッジを表すエッジ画像を生成し、生成したエッジ画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した四輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて四輪車を識別すると共に、生成したエッジ画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した二輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて二輪車を識別するものであってもよい。
【００１１】
また、この場合に、前記二輪車認識処理部において、前記他車認識処理部が、前記他車認識処理によってカメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に写り込んだ二輪車を認識しなかった場合にのみ、前記二輪車認識処理を実施するようにすることも、処理の効率化を図る上で好ましい。
【００１２】
ここで、以上の各周辺監視システムは、他車認識処理を車両と歩行者を識別する画像認識処理である周辺物体認識処理に置き換え、二輪車認識処理を歩行者を識別する画像認識処理である歩行者認識処理に置き換えて構成するようにしてもよい。
このようにすることにより、効率良く、カメラが撮影した画像中に、車両を背景として写り込んだ歩行者を確実に識別することができるようになる。
また、前記課題達成のために、本発明は、自動車に搭載され、自車周辺を撮影するカメラで撮影した画像に基づいて当該自動車である自車周辺の他車を検出する周辺監視システムにおいて、前記カメラによって四輪車を背景として撮影された二輪車を検出する二輪車検出方法として、レーダ装置を用いて自車周辺の物体の位置を測定するステップと、前記レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合に、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、四輪車を背景として撮影された二輪車を識別する画像認識処理を実施するステップとを行う方法を提供する。
【００１３】
このような二輪車検出方法によれば、レーダ装置が、前記カメラから見て同じ方向に存在する複数の物体の位置を測定した場合には、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に、四輪車を背景として撮影された二輪車が写り込んでいる可能性があるものとして、当該領域に対して、四輪車を背景として撮影された二輪車を識別する画像認識処理を実施する。
【００１４】
したがって、四輪車を背景として撮影された二輪車を識別する画像認識処理を実施する領域を、そのような二輪車が写り込んでいる可能性がある領域にのみに適正に限定した、効率的な、四輪車を背景として撮影された二輪車の検出を行うことができるようになる。
ここで、この二輪車検出方法における、前記画像認識処理は、たとえば、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域中のエッジを水平方向のエッジ成分を抑制した形態で表す縦エッジ強調画像を生成し、生成した縦エッジ強調画像に含まれるエッジパターンが、予め設定した二輪車のエッジパターンの特徴に整合するか否かに基づいて二輪車を識別するものとする。前述のように、このような縦エッジ強調画像を用いることにより、二輪車をより適正に認識することができるようになる。
【００１５】
ここで、本発明は、併せて、以上の二輪車検出方法の、前記画像認識処理を、前記カメラが撮影した画像中の前記方向の物体が写り込む領域に対して、車両を背景として撮影された歩行者を識別する画像認識処理に置き換えた構成によって、前記カメラによって車両を背景として撮影された歩行者を検出する歩行者検出方法も提供する。
【００１６】
このような歩行者検出方法によれば、車両を背景として撮影された歩行者を識別する画像認識処理を実施する領域を、そのような歩行者が写り込んでいる可能性がある領域にのみに適正に限定した、効率的な、車両を背景として撮影された歩行者の検出を行うことができるようになる。
【発明の効果】
【００１７】
以上のように、本発明によれば、二輪車後方に四輪車が存在する場合にも、当該二輪車を良好に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を説明する。
図１ａに、本第実施形態に係る周辺監視システムの構成を示す。
本周辺監視システムは、自動車に搭載されるシステムであり、図示するように、周辺監視システムは、レーダ装置１、カメラ２、他車認識処理部３、物標追尾部４、周辺状況提示部５、表示装置６、音声出力装置７とを有している。
ここで、本周辺監視システムが搭載された自動車を自車１００として、図１ｂに示すようにレーダ装置１とカメラ２は、自車１００の後部に配置される。そして、レーダ装置１は、自車１００後方をスキャン範囲としてスキャン範囲内にある他車の自車１００に対する相対位置（相対方位、相対距離）を測定しレーダ測定データとして出力するスキャン処理を繰り返し行う。そして、カメラ２は自車１００後方を繰り返し撮影する。
【００１９】
また、他車認識処理部３は、カメラ２が撮影した画像に対して、後述する他車認識処理を実行し、画像中に他車が写り込んでいる領域を抽出し、抽出した領域に写り込んだ他車の自動四輪車/自動二輪車等の種別を認識すると共に、抽出した領域の画像中の位置より、当該他車の自車１００に対する相対位置（相対方位、相対距離）を算定する。そして、認識した他車の種別と算定した他車の相対位置とをカメラ測定データとして出力する処理を繰り返し行う。
【００２０】
次に、物標追尾部４は、レーダ装置１から出力されたレーダ測定データやカメラ測定データに基づいて、自車１００後方の他車の位置を追尾する。
そして、周辺状況提示部５は、物標追尾部４が追尾している他車の現在位置や位置の履歴に基づいて、自車１００後方の他車の配置や挙動の状況などを表示装置６に表示したり、自車１００後方の他車の配置や挙動と自車１００の挙動との関係等より危険の発生を予知して警告を表す音声を音声出力装置７から出力する処理などを行う。
【００２１】
以下、上述のように他車認識処理部３が行う他車認識処理について説明する。
図２に、この他車認識処理の手順を示す。
図示するように、この処理では、まず、カメラ２が撮影した画像を取得し（ステップ２０２）、取得した画像中の画素値の不連続箇所をエッジとして抽出して、抽出したエッジを表すエッジ画像を作成する（ステップ２０４）。
すなわち、たとえば、図３ａ１に示すように、自車１００後方を自動二輪車３０１と四輪車３０２が当該順序で走行している場合において、図３ａ２に示すように、カメラ２によって、四輪車３０２の画像パターンと当該四輪車の画像パターン上に重なった自動二輪車３０１の画像パターンとを含む画像が撮影された場合には、この画像より図３ｂに示すようなエッジ画像を作成する。
【００２２】
そして、次にエッジ画像中の物体が写り込んでいる領域を物体画像領域として抽出する（ステップ２０６）。
すなわち、たとえば、図３ｂに示すようにエッジ画像が作成されている場合には、図３ｃに示すように、四輪車３０２のエッジの領域と自動二輪車３０１のエッジの領域の双方を結合した領域に外接する矩形の領域を、物体画像領域３１０として抽出する。
ここで、このような物体画像領域３１０の抽出のアルゴリズムは種々存在するが、たとえば、カメラ２で撮影した画像中の、道路上の物体が撮影される範囲内に存在する、エッジで囲まれた部分に外接する領域を物体画像領域３１０として抽出したり、レーダ装置１から出力されたレーダ測定データが示す物体の相対位置に車両が存在する場合に当該車両が写り込むことになる部分に外接する領域を物体画像領域３１０として抽出することなどにより物体画像領域３１０の抽出を行う。
【００２３】
なお、カメラ２で撮影した画像中の、道路上の物体が撮影される範囲は、カメラ２の配置と撮影方向より定めることができる。また、画像中に写り込む道路上の白線を認識すると共に当該白線の配置に応じて道路上の領域が撮影される範囲を定めたりすることもできる。
図２に戻り、物体画像領域３１０を抽出したならば（ステップ２０６）、次に、エッジ画像の物体画像領域３１０に対して、四輪車識別用のパターンマッチング処理と、自動二輪車識別用のパターンマッチング処理とを実行する（ステップ２０８）。
ここで、このステップ２０８における四輪車識別用のパターンマッチング処理では、たとえば、四輪車のエッジ画像に表れる四輪車としての標準的な特徴を表す四輪車エッジテンプレートと、物体画像領域３１０とのパターンマッチングを行い、四輪車エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを物体画像領域３１０中から見つけ出すことができた場合に四輪車を認識する。また、同様に、このステップ２０８における自動二輪車識別用のパターンマッチング処理では、たとえば、自動二輪車のエッジ画像に表れる自動二輪車としての標準的な特徴を表す自動二輪車エッジテンプレートと、物体画像領域３１０とのパターンマッチングを行い、自動二輪車エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを物体画像領域３１０中から見つけ出すことができた場合に自動二輪車を認識する。
【００２４】
ただし、ステップ２０８では、以上のようなパターンマッチング処理に代えて、他の画像認識アルゴリズムによって四輪車や二輪車を認識する画像認識処理を行うようにしてもよい。
そして、次に、ステップ２１０において、ステップ２０８で行った各パターンマッチング処理による認識結果をメラ測定データとして出力し、ステップ２１２に進む。すなわち、ステップ２１０では、ステップ２０８で行った四輪車識別用のパターンマッチング処理で四輪車が認識されていれば、四輪車エッジテンプレートと所定レベル以上整合した物体画像領域３１０中のパターンの位置に相当するカメラ２が撮影した画像中の位置より、当該四輪車の自車１００に対する相対位置（相対方位、相対距離）を算定し、算定した相対位置に四輪車が存在することを表すカメラ測定データを出力する。また、さらに、ステップ２０８で行ったニ輪車識別用のパターンマッチング処理で四輪車が認識されていれば、自動二輪車エッジテンプレートと所定レベル以上整合した物体画像領域３１０中のパターンの位置に相当するカメラ２が撮影した画像中の位置より、当該自動ニ輪車の自車１００に対する相対位置（相対方位、相対距離）を算定し、算定した相対位置に自動ニ輪車が存在することを表すカメラ測定データを出力する。なお、ステップ２０８で行ったパターンマッチングで、四輪車と自動二輪車の双方共認識されなかった場合には、ステップ２１０ではカメラ測定データの出力は行われず、そのまま、次のステップ２１２に進むことになる。
【００２５】
そして、ステップ２１２では、ステップ２０８で自動二輪車が認識されたかどうかを調べる。そして、自動二輪車が認識されていれば、ステップ２０２からの処理に戻る（ステップ２１２）。
一方、ステップ２０８で自動二輪車が認識されていなければ、レーダ装置１のレーダ測定データを取得し、物体画像領域３１０のカメラ２が撮影した画像中の位置より求まる、当該物体画像領域３１０に写り込む物体の自車１００に対する方向を、相対方位として持つ当該方向について前後に接近した複数の相対位置を、レーダ装置１が計測しているかどうかを調べる（ステップ２１６）。すなわち、ここでは、レーダ装置１が、物体画像領域３１０に写り込む方向に、当該方向について前後に接近した複数の相対位置を検出しているかどうかを調べる。ここで、図３ａ１に示すように、自車１００後方を自動二輪車３０１と四輪車３０２が当該順序で走行している場合には、レーダ装置１によって自動二輪車３０１に対する相対位置と四輪車３０２に対する相対位置が計測されるので、図３ｃに示すように抽出された物体画像領域３１０に写り込む方向に、当該方向について前後に接近した複数の相対位置が、レーダ装置１によって検出されることになる。
【００２６】
そして、レーダ装置１が、物体画像領域３１０に写り込む方向に、当該方向について前後に接近した複数の相対位置を検出していなければ、そのままステップ２０２からの処理に戻る。
一方、レーダ装置１が、物体画像領域３１０に写り込む方向に、当該方向について前後に接近した複数の相対位置を検出していれば、物体画像領域３１０に含まれるエッジの内の、水平方向に所定長さ以上長いエッジを消去し、縦エッジを強調した縦エッジ強調画像を作成する（ステップ２１８）。すなわち、図３ｃのように物体画像領域３１０が抽出されていれば、この物体画像領域３１０より、図３ｄに示すように縦エッジ強調画像３２０が作成されることになる。
【００２７】
そして、このように縦エッジ強調画像３２０を作成したならば、縦エッジ強調画像３２０に対して、自動二輪車識別用のパターンマッチング処理を実行する（ステップ２２０）。ここで、このステップ２２０で行うパターンマッチング処理では、たとえば、自動二輪車の縦エッジ強調画像３２０に表れる自動二輪車としての標準的な特徴を表す自動二輪車縦エッジテンプレートと、縦エッジ強調画像３２０とのパターンマッチングを行い、自動二輪車縦エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを縦エッジ強調画像３２０中から見つけ出すことができた場合に自動二輪車を認識する。ただし、このステップ２２０では、前述した自動二輪車エッジテンプレートと、縦エッジ強調画像３２０とのパターンマッチングを行い、自動二輪車エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを縦エッジ強調画像３２０中から見つけ出すことができた場合に自動二輪車を認識するようにすることもできる。
【００２８】
さて、ここで、図３ｄに示すように、水平方向に所定長さ以上長いエッジを消去した縦エッジ強調画像３２０は、四輪車の特徴である長い水平方向のエッジパターンが失われたものとなり、この結果、縦エッジ強調画像３２０では、エッジ画像において自動二輪車の背景となっている四輪車のエッジパターンから自動二輪車に強く表れる特徴である縦エッジパターンを抜き出して強調したものとなる。よって、このような縦エッジ強調画像３２０を用いたパターンマッチングによって、図３ａ２のように、四輪車３０２の画像パターンと当該四輪車の画像パターン上に重なった自動二輪車３０１の画像パターンとを含む画像が撮影された場合にも、自動二輪車を適正に認識することができるようになる。
【００２９】
ところで、第１の四輪車の画像パターンと当該四輪車の画像パターン上に重なった第２の四輪車の画像パターンとを含む画像が撮影された場合には、一般的に言って、エッジ画像に、第２の四輪車の輪郭を成す縦横エッジや左右のライトのエッジが明瞭に表れるので、エッジ画像に対する四輪車識別用のパターンマッチング処理によって支障無く当該第２の四輪車を認識することができる。
【００３０】
なお、ステップ２２０では、以上のようなパターンマッチング処理に代えて、ステップ２０９における自動二輪車の識別に用いる画像認識アルゴリズムと異なる他の画像認識アルゴリズムによって自動二輪車を認識する画像認識処理を行うようにしてもよい。
さて、次に、ステップ２２２において、ステップ２２０で行ったパターンマッチング処理による認識結果をメラ測定データとして出力し、ステップ２０２からの処理に戻る。すなわち、ステップ２２２では、ステップ２２０で行った自動二輪車識別用のパターンマッチング処理で自動二輪車が認識されていれば、自動二輪車縦エッジテンプレート（または自動二輪車エッジテンプレート）と所定レベル以上整合した縦エッジ強調画像３２０中のパターンにの位置に相当するカメラ２が撮影した画像中の位置より、ニ輪車の自車１００に対する相対位置（相対方位、相対距離）を算定し、算定した相対位置にニ輪車が存在することを表すカメラ測定データを出力する。なお、ステップ２２０で行ったパターンマッチングで、自動二輪車が認識されなかった場合には、ステップ２２２ではカメラ測定データの出力は行われず、そのまま、ステップ２０２からの処理に戻ることになる。
【００３１】
以上、本発明の実施形態について説明した。
ところで、以上の実施形態では、四輪車と自動二輪車の検出を行う場合について示したが、本実施形態に係る周辺監視システムにおいて自転車や歩行者も検出するようにしてもよい。
すなわち、この場合には、図２に示した他車認識処理のステップ２０８において、四輪車識別用のパターンマッチング処理と自動二輪車識別用のパターンマッチング処理に加え、自転車識別用のパターンマッチング処理と歩行者識別用のパターンマッチング処理も、物体画像領域３１０に対して行うようにする。また、ステップ２１２を、ステップ２０８で行った各パターンマッチング処理で、自動二輪車と自転車と歩行者のいずれが認識されなかった場合にステップ２１４に進み、全てが認識された場合にステップ２０２に進む処理とする。また、ステップ２２０では、縦エッジ強調画像３２０に対して、自動二輪車識別用のパターンマッチング処理に加え、自転車識別用のパターンマッチング処理と歩行者識別用のパターンマッチング処理も行うようにする。
【００３２】
なお、この場合に、ステップ２０８における自転車識別用のパターンマッチング処理では、たとえば、自転車のエッジ画像に表れる自転車としての標準的な特徴を表す自転車エッジテンプレートと、物体画像領域３１０とのパターンマッチングを行い、自転車エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを物体画像領域３１０中から見つけ出すことができた場合に自転車を認識する。また、同様に、このステップ２０８における歩行者識別用のパターンマッチング処理では、たとえば、歩行者のエッジ画像に表れる歩行者としての標準的な特徴を表す歩行者エッジテンプレートと、物体画像領域３１０とのパターンマッチングを行い、歩行者エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを物体画像領域３１０中から見つけ出すことができた場合に歩行者を認識する。また、ステップ２２０における自転車識別用のパターンマッチング処理では、たとえば、自転車の縦エッジ強調画像３２０に表れる自転車としての標準的な特徴を表す自転車縦エッジテンプレートと、縦エッジ強調画像３２０とのパターンマッチングを行い、自転車縦エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを縦エッジ強調画像３２０中から見つけ出すことができた場合に自転車を認識する。また、同様にステップ２２０における歩行者識別用のパターンマッチング処理では、たとえば、歩行者の縦エッジ強調画像３２０に表れる歩行者としての標準的な特徴を表す歩行者縦エッジテンプレートと、縦エッジ強調画像３２０とのパターンマッチングを行い、歩行者縦エッジテンプレートと所定レベル以上整合するパターンを縦エッジ強調画像３２０中から見つけ出すことができた場合に歩行者を認識する。
【００３３】
ここで、縦エッジパターンは自転車や歩行者にも強く表れる特徴であるので、このように周辺監視システムにおいて自転車や歩行者も検出するようにすることにより四輪車の画像パターンと当該四輪車の画像パターン上に重なった自転車または歩行者の画像パターンとを含む画像が撮影された場合にも、自転車や歩行者を適正に認識することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施形態に係る周辺監視システムの構成と配置を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る他車認識処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態に係る他車認識処理の処理例を示す図である。
【符号の説明】
【００３５】
１…レーダ装置、２…カメラ、３…他車認識処理部、４…物標追尾部、５…周辺状況提示部、６…表示装置、７…音声出力装置、１００…自車、３１０…物体画像領域、３２０…縦エッジ強調画像。
【図１】
2008046947.tif 000003
【図２】
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【図３】
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