(57)【要約】【課題】歩行者認識においてテンプレート量を削減しつつ処理速度を高速化し、さらに認識精度を向上化すること。【解決手段】車両から所定距離（例えば歩行者認識を行なう最遠端）の位置に存在する歩行者の画像をテンプレートとして用い、車載カメラが撮影した画像から判定対象領域Ａ１０、Ａ２０を切り出すと、テンプレートのサイズに合わせて縮小してそれぞれ縮小画像Ａ１１，Ａ１２とし、縮小画像Ａ１１，Ａ１２をテンプレートと比較して一致するならば歩行者であると判定する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮影した入力画像中の判定対象領域となる画像を縮小する縮小手段と、
前記縮小手段によって縮小された画像と基準画像とを比較して特定の物体の存在を認識する認識手段と、
を備え、前記基準画像の大きさは、前記特定の物体が前記認識手段の最大の探知距離に存在する場合の大きさに対応することを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
前記縮小手段は、前記判定対象領域の前記入力画像内における位置に基づいて縮小率を決定することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
カメラが撮影した入力画像中の判定対象領域をとなる画像を縮小する縮小工程と、
前記縮小手段によって縮小された画像と基準画像とを比較して特定の物体の存在を認識する認識工程と、
を含み、前記基準画像の大きさは、前記特定の物体が前記認識手段の最大の探知距離に存在する場合の大きさに対応することを特徴とする画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、カメラが撮影した入力画像から特定の物体を画像認識する画像認識装置、およびその方法に関し、特に車載カメラを用いて歩行者を認識する画像認識装置および画像認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の走行中においては、特に歩行者との衝突回避が重要である。そこで近年、画像認識やレーダ検知を用いて自車両周辺の歩行者を認識する技術が考案されてきた（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
画像認識によって歩行者を認識する場合、自車両から歩行者までの距離によって撮影される歩行者の画像の大きさが変化するが、歩行者像のサイズ毎に異なるテンプレートを用意することとするとテンプレート量が大きくなるので、例えば特許文献２が開示するように対象画像を拡大・縮小してテンプレートと合わせこむことが考案されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３６２３０２号公報
【特許文献２】特開２００３−１９６６５５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、対象となる画像とテンプレートとのサイズ比が不明であると、画像に対する倍率を順次変更しつつ最適な拡大率・縮小率を探索することとなり、テンプレート量を削減しても処理負荷が増大し、歩行者認識に要する処理時間が増大するという問題があった。
【０００６】
また一方で、歩行者を認識する場合にはその服装などの違いが認識精度に影響を与えるため、かかる個人差を吸収する適切なフィルタをかけることが必要であった。
【０００７】
すなわち、従来の画像処理による歩行者認識では、テンプレート量の削減と処理速度の高速化、認識精度の向上とを両立ができないという問題点があった。
【０００８】
本発明は、上述した従来技術における問題点を解消し、課題を解決するためになされたものであり、テンプレート量を削減しつつ処理速度を高速化し、さらに認識精度を向上した画像認識装置および画像認識方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る画像認識装置および画像認識方法は、車載カメラが撮影した入力画像から判定対象領域を切り出し、判定対象領域内の画像を縮小し、縮小された画像と基準画像とを比較して特定の物体の存在を認識する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば画像認識装置および画像認識方法は、テンプレートの保持に必要な記憶媒体容量を削減し、記憶媒体容量に余裕があるならばテンプレートの種類を増やし、縮小処理を歩行者の個人差の部分を落とすフィルタとして利用するので、テンプレート量を削減しつつ処理速度を高速化し、さらに認識精度を向上した画像認識装置および画像認識方法を得ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る画像認識装置および画像認識方法の好適な実施例について詳細に説明する。
【実施例】
【００１２】
まず、本発明における画像認識方法について図１を参照して説明する。本発明では、車両から所定距離の位置に存在する歩行者の画像をテンプレートとして用いる。ここで所定距離は、歩行者認識が必要な最も遠くの距離、すなわち自車から歩行者を探知すべき最大の距離（探知距離）とすることが好適であり、例えば５０ｍ程度である。従って、自車は自車より５０ｍ以内に存在する歩行者を認識し警告などを行なう。
【００１３】
そして、図１に示したように車載カメラが撮影した画像から判定対象領域Ａ１０、Ａ２０を切り出すと、テンプレートのサイズに合わせて縮小してそれぞれ縮小画像Ａ１１，Ａ１２とし、縮小画像Ａ１１，Ａ１２をテンプレートと比較して一致するならば歩行者であると判定する。
【００１４】
ここで、縮小率は、切り出した判定対象領域の入力画像内における位置、具体的には判定対象領域の下端の入力画像内における高さに基づいて縮小率を決定する。
【００１５】
歩行者像が入力画像内に含まれている場合、歩行者の足元の位置が、自車両からの距離に対応し、自車両から歩行者までの距離が近いほど、歩行者像の入力画像内でのサイズは大きくなる。そこで、判定対象領域の下端を歩行者の足元であるとみなして自車両からの距離を推定すると、テンプレートのサイズ、すなわち自車両から所定距離（例えば５０ｍ）の歩行者のサイズに合わせるために必要な縮小率を求めることができる。
【００１６】
このように縮小率を算出することで、倍率を順次変更しつつ最適な拡大率・縮小率を探索する必要がなくなり、処理負荷を大幅に減らして処理速度を高速化できる。
【００１７】
また、自車両から歩行者までの距離が遠いほど、服装などの違いは見えづらくなり、歩行者像の中で輪郭部分の情報の比率が大きくなる。そのため、遠距離の歩行者像をテンプレートとして使用し、判定対象領域を縮小して比較することで、歩行者の個人差の部分を落とすフィルタとして効果をもたせることができる。
【００１８】
加えて、遠距離の歩行者像はサイズが小さいことからテンプレートの保持に必要な記憶媒体容量を削減し、記憶媒体容量に余裕があるならばテンプレートの種類を増やして認識精度を向上することができる。
【００１９】
つづいて、図２を参照し、本発明の実施例である車載用の画像認識装置１０の概要構成を説明する。同図に示すように、車両に搭載された画像認識装置１０は、ナビゲーション装置３０、カメラ３１、レーダ３３およびプリクラッシュＥＣＵ４０と接続している。
【００２０】
ナビゲーション装置３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）人工衛星と通信して特定した自車両の位置と、予め記憶した地図データ３０ａとを利用して走行経路の設定および誘導を行なう車載装置である。また、ナビゲーション装置３０は、画像認識装置１０に対して自車両の位置情報や周辺の地図情報、走行予定経路などを提供する。
【００２１】
カメラ３１は、自車両周辺を撮影し、撮影結果を画像認識装置１０に入力する。レーダ３３は、自車両の周辺の物体検知、および物体までの距離測定を行なって画像認識装置１０に入力する。
【００２２】
プリクラッシュＥＣＵ４０は、画像認識装置１０が自車両の衝突を予測した場合に、画像認識装置１０の制御をうけ、ブレーキ４１やエンジン制御装置（ＥＦＩ）４２による車両の動作制御、またディスプレイ４３やスピーカ４４による通知を実行する電子制御装置である。
【００２３】
ディスプレイ４３はユーザすなわち自車両乗員に対して表示による通知を行なう出力手段であり、スピーカ４４は音声による通知を行なう出力手段である。ディスプレイ４３およびスピーカ４４は、プリクラッシュＥＣＵ４０からの制御を受けて出力を行なう他、ナビゲーション装置３０や図示しない車載オーディオ装置など各種車載装置で共用することができる。
【００２４】
画像認識装置１０は、その内部に前処理部１１、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８、テンプレート記憶部１９および衝突判定部２０を有する。ここで、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８、テンプレート記憶部１９および衝突判定部２０は、例えば単一のマイコン１０ａ（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭの組み合わせからなる演算処理ユニット）などによって実現することが好適である。
【００２５】
前処理部１１は、カメラ３１が撮影した画像に対してフィルタリングやエッジ検出、輪郭抽出などの処理を施した後、車両認識部１６、白線認識部１７および歩行者認識部１８に出力する。
【００２６】
車両認識部１６は、前処理部１１が出力した画像に対してパターンマッチングなどを施して車両を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。また、白線認識部１７は、前処理部１１が出力した画像に対してパターンマッチングなどを施して白線を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。
【００２７】
歩行者認識部１８は、前処理部１１が出力した画像（入力画像）から歩行者像を認識する処理部であり、その内部に切り出し部１８ａ、縮小処理部１８ｂ、認識処理部１８ｃを有する。
【００２８】
切り出し部１８ａは、入力画像から判定対象領域を切り出す処理を行なう。縮小処理部１８ｂは、切り出された判定対象領域の入力画像内の高さから縮小率を算出し、縮小画像を作成する。認識処理部１８ｃは、縮小画像とテンプレート記憶部１９が記憶するテンプレートとを比較して歩行者の存在を認識する処理を行なう。
【００２９】
テンプレート記憶部１９には、歩行者認識に使用するテンプレート、すなわち、車両から所定距離の位置に存在する歩行者の画像が予め登録されている。なお、テンプレート記憶部１９は、歩行者認識用のテンプレートのほか、車両認識など他の認識用のテンプレートも合わせて記憶することもできる。実際には探知距離５０ｍに位置した時の歩行者の形状をカメラで撮像しておき、これを切り出して記憶しておく。また、歩行者認識用テンプレートは複数種類あっても良い。
【００３０】
衝突判定部２０は、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８による認識結果、レーダ３３による検知結果およびナビゲーション装置３０が出力する位置情報を用いて、歩行者や他車両と自車両との衝突危険度を判定する。
【００３１】
具体的には衝突判定部２０は、歩行者や他車両との衝突が発生する確率、衝突する時間、衝突する位置までの距離、衝突する角度などを判定し、その判定結果に基づいてディスプレイ４３に対する情報表示指示、スピーカ４４に対する警告音声出力指示、ブレーキ制御指示やＥＦＩ制御指示などをプリクラッシュＥＣＵ４０に対して出力する。
【００３２】
つづいて、図３を参照し、図２に示した画像認識装置１０全体の処理動作について説明する。同図に示す処理フローは、電源スイッチ（イグニッションスイッチなどと連動していてもよい）がオンされ、カメラ３１が画像を撮影した場合に開始され、画像フレームの処理ごと（例えば数ｍｓｅｃごと）に繰り返し実行される処理である。
【００３３】
まず、画像認識装置１０は、カメラ３１が撮影した画像に対して前処理部１１によるフィルタリング、エッジ検出、輪郭抽出などの処理を施す（ステップＳ１０１）。つぎに、白線認識部１６による白線認識処理（ステップＳ１０２）および車両認識部１６による車両認識処理（ステップＳ１０３）を実行する。
【００３４】
その後、歩行者認識部１８が歩行者認識を実行し（ステップＳ１０４）、衝突判定部２０が衝突判定を行なって（ステップＳ１０５）、判定結果をプリクラッシュＥＣＵ４０に出力し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００３５】
ここで、ステップＳ１０４として示した歩行者認識部１８の具体的な処理内容を図４に示す。同図に示すように、歩行者認識部１８は、まず切り出し部１８ａによる判定対象領域の切り出しを行なう（ステップＳ２０１）。判定対象領域は背景画像を差分して残った特異な画像を候補領域とし、これを取り囲んだ領域を判定対象とする。
【００３６】
つぎに、縮小処理部１８ｂが切り出された判定対象領域の下端の入力画像内における高さ（？）から縮小率を算出し（ステップＳ２０２）、判定対象領域内の画像を縮小して縮小画像を作成する（ステップＳ２０３）。
【００３７】
その後、認識処理部１８ｃが縮小画像とテンプレート記憶部１９が記憶するテンプレートとを比較して歩行者の存在を認識する処理を行なって（ステップＳ２０４）、処理を終了する。認識にあたっては形状の一致度（％）が判定の閾値を超えたか否かで判断する。
【００３８】
つぎに、プリクラッシュＥＣＵ４０の処理動作について図５のフローチャートを参照して説明する。同図に示す処理フローは、プリクラッシュＥＣＵ４０の動作中に繰り返し実行される。
【００３９】
まず、プリクラッシュＥＣＵ４０は、画像認識装置１０から衝突判定結果を衝突判定情報として取得する（ステップＳ３０１）。そして、衝突の危険度が大きい場合には（ステップＳ３０２，Ｙｅｓ）、ディスプレイ４３とスピーカ４４を用いて運転者に報知する（ステップＳ３０３）とともに、ブレーキ４１およびＥＦＩ４２を制御して自車両の走行状態を制御し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。
【００４０】
上述してきたように、本実施例にかかる画像認識装置１０は、車両から所定距離の位置に存在する歩行者の画像をテンプレートとして用い、車載カメラが撮影した画像から判定対象領域をテンプレートのサイズに合わせて縮小して比較を行なう。そのため、テンプレートの保持に必要な記憶媒体容量を削減し、記憶媒体容量に余裕があるならばテンプレートの種類を増やして認識精度を向上するとともに、縮小処理を歩行者の個人差の部分を落とすフィルタとして利用して認識精度を向上する。
【００４１】
また、切り出した判定対象領域の下端を歩行者の足元であるとみなして自車両からの距離を推定し、テンプレートのサイズに合わせるために必要な縮小率を算出することで、倍率を順次変更しつつ最適な拡大率・縮小率を探索する必要がなくなり、処理負荷を大幅に減らして処理速度を高速化することができる。
【００４２】
なお、本実施例では特定の物体として歩行者を認識する場合を例に説明を行なったが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば道路上の落下物など他の物体についても適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
以上のように、本発明にかかる画像認識装置および画像認識方法は、車両における画像認識に有用であり、特に歩行者の認識に適している。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明における画像認識方法について説明する説明図である。
【図２】本発明の実施例にかかる画像認識装置の概要構成を示す概要構成図である。
【図３】画像認識装置１０の処理動作について説明するフローチャートである。
【図４】歩行者認識処理の具体的な処理動作について説明するフローチャートである。
【図５】プリクラッシュＥＣＵ４０の処理動作について説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１０    画像認識装置
１０ａ  マイコン
１６    車両認識部
１７    白線認識部
１８    歩行者認識部
１８ａ  切り出し部
１８ｂ  縮小処理部
１８ｃ  認識処理部
１９    テンプレート記憶部
２０    衝突判定部
３０    ナビゲーション装置
３０ａ  地図データ
３１    カメラ
３３    レーダ
４０    プリクラッシュＥＣＵ
４１    ブレーキ
４２    ＥＦＩ
４３    ディスプレイ
４４    スピーカ
【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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