(57)【要約】【目的】安価な構成で死角領域に車両などの他の移動物体が存在することを簡単に検知する「移動物体検知装置」を提供することである。【構成】自動車の死角領域に存在する移動物体を検知する移動物体検知装置であり、自動車の死角領域を含む自動車近傍領域を撮影する撮影装置、撮影画像より暗部分あるいは明部分を特徴部とし、他の部分をマスクして特徴部を抽出する特徴部抽出部、該特徴部内の対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして削除する背景削除部、該特徴部の面積を算出し、該面積と前回計算した面積との比が設定値以上のとき前記特徴部は自動車近傍領域に存在する移動物体であると判定する判定部を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動車の死角領域に存在する移動物体を検知する移動物体検知装置において、
自動車の死角領域を含む自動車近傍領域を撮影する撮影装置、
撮影画像の暗部分あるいは明部分を特徴部とし、他の部分をマスクして特徴部を抽出する特徴部抽出部、
該特徴部から対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして削除する背景削除部、
特徴部の面積を算出し、該面積と前回計算した面積との比が設定値以上のとき該特徴部は自動車近傍領域に存在する移動物体であると判定する判定部、
を備えたことを特徴とする移動物体検知装置。
【請求項２】
前記背景削除部は自動車が停車している場合、距離が所定値以上で、対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして前記特徴部より削除する、
ことを特徴とする請求項１記載の移動物体検知装置。
【請求項３】
前記特徴部抽出部は、前記撮影画像の暗部分あるいは明部分を強調する処理を施してから特徴部を抽出する、
ことを特徴とする請求項１記載の移動物体検知装置。
【請求項４】
前記特徴抽出部は、撮影画像のヒストグラムに基づいて明度を暗い範囲と明るい範囲に分け、ヒストグラム上のピークが所定の設定値を越えなければ該暗い範囲における所定幅Lの範囲内の明るさを有する画素のみを通過するローパスフィルタによって前記暗部を特徴部として抽出し、ヒストグラム上のピークが設定値を越え、該ピークが前記暗い範囲のみに存在すれば、前記明るい範囲における所定幅Hの範囲内の明るさを有する画素のみを通過するハイパスフィルタによって前記明部を特徴部として抽出し、その他の場合は、前記ローパスフィルタの通過範囲とハイパスフィルタの通過範囲をそれぞれ除外した範囲内の明るさを有する画素を通過するフィルタにより特徴部を抽出する、
ことを特徴とする請求項１または２記載の移動物体検知装置。
【請求項５】
前記ローパスフィルタは、ヒストグラムの暗い部分の平均値をaL、標準偏差をσLとすれば、平均値aLを中心とし、その両側−σL〜＋σLの通過特性を備え、前記ハイパスフィルタは、ヒストグラムの明るい部分の平均値をbH、標準偏差をσHとすれば、平均値ｂHを中心とし、その両側−σH〜＋σHの通過特性を備なえる、
ことを特徴とする請求項３記載の移動物体検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は移動物体検知装置に係わり、特に、自動車の死角領域に存在する移動物体を検知する移動物体検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
図１２の斜線でに示すように自動車CRのドアミラーあるいはサイドミラーMRL、MRRにはブラインドスポット（死角領域）BSPが存在し、該死角領域で走行している車両などの検出が困難であった。
自動車の後部に設けた方レーダでは、後方はカバーできても死角領域まではカバーしきれない。そこで、側面にもう１つレーダを設ける必要があるが高価になり、しかも、設けたとしても、0〜１ｍ程度の近接領域はレーダで正しく検出できない。また、側部にカメラを設けて画像認識により死角領域を走行する車両を識別する方法も考えられるが、画像認識の演算量が多くなり、しかも、高価なカメラを必要とし高価になりがちであった。このため、安価な構成で死角領域に車両などの他の移動物体が存在することを簡単に検知する装置が要望されている。
車両後退時にコントラストが低い場合でも確実に移動物体の検出を行なう従来技術がある（特許文献1参照）。この従来技術は、停止時における車両後方の基準画像を濃度変換したものと、車両後退時における車両後方の比較画像を濃度変換したものとを比較して移動物体の有無を検出する。
【特許文献１】特開２０００−３３５３４０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、従来技術は死角領域に車両などの他の移動物体が存在することを検出するものではない。
以上からは、本発明の目的は、安価な構成で死角領域に車両などの他の移動物体が存在することを簡単に検知することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、自動車の死角領域を含む自動車近傍領域を撮影する撮影装置、撮影画像の暗部分あるいは明部分を特徴部とし、他の部分をマスクして特徴部を抽出する特徴部抽出部、該特徴部から対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして削除する背景削除部、特徴部の面積を算出し、該面積と前回計算した面積との比が設定値以上のとき該特徴部は自動車近傍領域に存在する移動物体であると判定する判定部を備えている。
上記物体検知装置において、前記背景削除部は自動車が停車している場合、距離が所定値以上で、対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして前記特徴部より削除する。
上記物体検知装置において、前記特徴部抽出部は、前記撮影画像の暗部分あるいは明部分を強調する処理を施してから特徴部を抽出する。
上記物体検知装置において、前記特徴抽出部は、撮影画像のヒストグラムに基づいて明度を暗い範囲と明るい範囲に分け、ヒストグラム上のピークが所定の設定値を越えなければ該暗い範囲における所定幅Lの範囲内の明るさを有する画素のみを通過するローパスフィルタによって前記暗部を特徴部として抽出し、ヒストグラム上のピークが設定値を越え、該ピークが前記暗い範囲のみに存在すれば、前記明るい範囲における所定幅Hの範囲内の明るさを有する画素のみを通過するハイパスフィルタによって前記明部を特徴部として抽出し、その他の場合は、前記ローパスフィルタの通過範囲とハイパスフィルタの通過範囲をそれぞれ除外した範囲内の明るさを有する画素を通過するフィルタにより特徴部を抽出する。この場合、ローパスフィルタは、ヒストグラムの暗い部分の平均値をaL、標準偏差をσLとすれば、平均値aLを中心とし、その両側−σL〜＋σLの通過特性を備え、前記ハイパスフィルタは、ヒストグラムの明るい部分の平均値をbH、標準偏差をσHとすれば、平均値ｂHを中心とし、その両側−σH〜＋σHの通過特性を備なえている。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、自動車の死角領域を含む自動車近傍領域を撮影し、撮影画像より暗部分あるいは明部分を特徴部として抽出し、該特徴部内の対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして削除し、該特徴部の面積を算出し、該面積と前回計算した面積との比が設定値以上のとき前記特徴部は自動車近傍領域に存在する移動物体であると判定するようにしたから、移動物体の認識処理をする必要がなく、移動物体の存否を判定するだけの構成と処理ですむため、魚眼カメラのように安価なカメラでよく、また複雑な処理を必要とせず、装置を安価にできる。
また、本発明によれば、走行時及び停止時に車両背景を削除するため、精度良く移動物体の存否を判定することができる。
また、本発明によれば、特徴部の面積を算出し、該面積と前回計算した面積との比が設定値以上のとき前記特徴部は自動車近傍領域に存在する移動物体であると判定するため、精度良く移動物体の存否を判定することができる。
また、本発明によれば、ヒストグラムのパターンに応じて画像の暗部あるいは明部を特徴部として抽出して移動物体の存否を判定するため、昼間は暗部（自動車の陰部）を抽出することにより、また、夜は明部（ヘッドライト）を検出することにより死角領域内の自動車の存否を精度良く判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
（Ａ）移動物体検知装置の全体の構成
図１は本発明の移動物体検知装置の全体の構成図である。カメラ１は魚眼レンズを備えた安価な魚眼カメラであり、図２（Ａ）、（Ｂ)に示すように自動車CRの左右のサイドミラーSMRに下向きに取り付けられている。魚眼レンズの画角は1900であり、下向きであっても図３(Ａ),（Ｂ）に示すように自動車の死角領域を含む自動車近傍領域を撮影することができる。
特徴抽出部２はカメラより得られた撮影画像より暗部分あるいは明部分を特徴部とし、他の部分をマスクして特徴部を抽出するもので、詳細は図４に従って後述する。背景削除部３は抽出した特徴部内の対地速度が設定速度以下の部分を背景であるとして削除する。すなわち、背景削除部３は自動車速度検出部４により検出された自動車速度をＶとし、
a)Ｖ≠０であれば、相対速度が−Ｖで移動する領域、換言すれば対地速度が０の静止領域を抽出した特徴部より除外し、
b)Ｖ＝０であれば、相対速度０、換言すれば対地速度が０であり、自動車からの距離が閾値以上の静止領域を除外する。これは本発明の移動物体検知装置が死角領域で移動している物体（車両）の有無を検出するためである。
移動物体有無判定部５は背景が削除された特徴部の面積を算出し、該面積と前回計算した面積との比が設定値以上のとき、抽出した特徴部は自動車近傍領域を走行する移動物体（車両、二輪車等）であると判定する。これは面積比が設定値以上であれば、自動車と並走しているとみなせられるからである。判定結果出力部６は自動車近傍に移動物体が存在すれば、音声により、あるいは画像でその旨を出力する。
【０００７】
（Ｂ）特徴抽出部
図４は特徴抽出部２の構成例である。
原画像保存部１１はカメラ１により撮影されて取り込まれた画像情報(明暗画像情報)を保存し、ヒストグラム作成部１２は画像情報に含まれる明度情報に基づいてヒストグラムを作成する。図５（Ａ）はヒストグラム例であり、横軸は明度であり、縦軸は該明度を有する画素の数（度数）である。平滑化部１３はヒストグラムの中で度数が多い部分は明度の間隔を細かくし、度数が少ない部分は間隔を粗くして、各度数がほぼ等しくなるよう各画素の明度値を付け直す。すなわち、ヒストグラムが一様分布になるように明度を再量子化する。画像の明度が特定の値の付近に集まりすぎると、細かい明度変化が見にくくなり、画像の細かい特徴が分りにくくなる。そこで、平滑化することによりコントラストが増加した見やすい画像にする。図５（Ｂ）は平滑化後のヒストグラムである。
【０００８】
トーンカーブ調整部１４は予め設定されているトーンカーブTNCにより画像の暗部や明部などを強調するものである。図５（Ｃ）はトーンカーブTNCの説明図であり、平滑後のヒストグラムに重ねて示している。横軸はヒストグラムグラムと同一目盛の明度、縦軸はトーンカーブTNCによる変換後の明度である。各画素の明度はトーンカーブTNCより変換される。例えば、明度D1を有する画素の明度はd1になる。図５（Ｃ）のトーンカーブTNCにより暗部DAR、中間部MAR、明部BARの明度が強調されているが、暗部DARと明部BARのみを強調するようにトーンカーブTNCを設定することもできる。暗部DARと明部BARを強調するトーンカーブ調整により、カメラで撮影した図６の画像は、図７に示す画像となる。図７においてSKYは空で明部であり、CSHは車両の陰部で暗部であり、これら空SKY、車両の陰部CSHが共に強調されて白く見えている。
【０００９】
特徴部抽出フィルタ作成部１５は、フィルタとして、暗部を抽出するローパスフィルタLPF、明部を抽出するハイパスフィルタHPF、中間部を抽出するフィルタBPFを作成し、所定のフィルタ特性を出力する。
フィルタ特性決定部１６は、どのフィルタを特徴部抽出用のフィルタとするか決定するものであり、ヒストグラムに基づいて画像の明度を暗い範囲DKAと明るい範囲BRAに分ける。そして、フィルタ特性決定部１６は、図８(Ａ)に示すように、ヒストグラム上のピークが設定値NTHを越えなければ画像は昼間の画像であるとみなし、暗部を出力できるようにローパスフィルタLPFを特徴部切り出し用フィルタと決定する。すなわち、暗い範囲DKAにおける所定幅L内の明るさを有する画素のみを通過するローパスフィルタLPFを特徴部抽出用のフィルタと決定する。これにより、昼間は自動車の陰になっている暗い部分を特徴部として出力できる。
また、フィルタ特性決定部１６は、図８(Ｂ)に示すように、ヒストグラム上のピークが設定値NTHを越え、該ピークが暗い範囲DKAのみに存在すれば、夜間の画像であるとみなし、明部を出力できるようにハイパスフィルタHPFを特徴部切り出し用フィルタと決定する。すなわち、明るい範囲BRAにおける所定幅H内の明るさを有する画素のみを通過するハイパスフィルタHPFを特徴部抽出用のフィルタと決定する。これにより、夜間はヘッドライトを検出できる。
また、その他の場合は、例えば図８(Ｃ)に示すように、ピークが暗い範囲ＤＫＡと明るい範囲ＢＲＡの両方に存在すれば、夕方の画像であるとみなし、ローパスフィルタの通過範囲とハイパスフィルタの通過範囲をそれぞれ除外した範囲の明るさを有する画素を通過するフィルタFILを特徴部切り出し用フィルタと決定する。
【００１０】
特徴部抽出フィルタ作成部１５は、ローパスフィルタLPFおよびハイパスフィルタHPFを以下のように作成する。図９はフィルタ作成処理フローであり、最初に、特徴部抽出フィルタ作成部１５は、暗い部分ＤKA及び明るい部分BRAのそれぞれの平均値aL,bHを計算する(ステップ101)。ついで、暗い部分ＤKA及び明るい部分BRAそれぞれの標準偏差σL、σHを計算する(ステップ102)。上記計算が終了すれば、特徴部抽出フィルタ作成部１５は、平均値aLを中心とし、その両側−σL〜+σL(幅L=2σL)を通過特性とするローパスフィルタLPFを作成し、また、平均値ｂHを中心とし、その両側−σH〜+σH(幅L=2σH)を通過特性とするハイパスフィルタHPFを作成する(ステップ103)。なお、−n・σL〜+n・σL、−n・σH〜+n・σHを通過帯域の幅とすることができる。nは調整係数である。
特徴切り出し部１７は、特徴部抽出フィルタ作成部１５から入力されたフィルタを用いて該フィルタの通過帯域以外の画素をマスクし、通過帯域の画素のみを通過して特徴部を抽出する。たとえば、フィルタ特性決定部１６は、ヒストグラム上のピークが設定値NTHを越えなければローパスフィルタを特徴部切り出し用フィルタと決定し、特徴部抽出フィルタ作成部１５はローパスフィルタフィルタLPFを特徴切り出し部１７に入力する。特徴切り出し部１７は入力されたローパスフィルタLPFを用いて特徴部（暗部）を抽出する。
図１０はトーンカーブ調整部１４から入力する図７の画像より、ローパスフィルタLPFを用いて暗部(自動車の陰部)CSHを特徴部として抽出した画像例である。
【００１１】
（Ｃ）移動物体検出の処理フロー
図１１は本発明の移動物体検出の処理フローである。
特徴抽出部２はカメラで撮影した画像情報より暗部分あるいは明部分を特徴部として抽出する(図10参照、ステップ201)。ついで、背景削除部３は抽出画像(図１０)よりカメラ視野外の部分や画像上部など不要な部分を除き(ステップ202)、また、特徴部より不要な背景を除外する(ステップ203)。背景削除部３は自動車速度検出部４により検出された自動車速度をＶとし、
a)Ｖ≠０(走行中)であれば、相対速度が−Ｖで移動する領域、換言すれば対地速度が０の静止領域を特徴部より除外し、
b)Ｖ＝０(停車中)であれば、相対速度０、換言すれば対地速度が０であり、自動車からの距離が閾値以上の静止領域を特徴部より除外する。これにより特徴部画像に見える遠方の木やオートバイ、人、建物の窓などが除外され、かつ、道路も除外される。
ついで、移動物体有無判定部５は背景が削除された特徴部(白い自動車部分)の面積を算出し(ステップ204)、該面積と前回計算した面積との比を計算し(ステップ205)、該面積比が設定値以上であるかチェックし(ステップ206)、設定値以上であれば、抽出した特徴部は自動車近傍領域を走行する移動物体（車両、二輪車等）であると判定し、判定結果出力部６は自動車近傍に移動物体が存在することを音声により、あるいは画像で出力する(ステップ207)。
以上本発明によれば、安価な構成で死角に存在する移動物体(二輪車、普通車、大型車など)を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】移動物体検知装置の全体の構成図である。
【図２】自動車へのカメラ取り付け説明図である。
【図３】魚眼レンズによる撮影画像説明図である。
【図４】特徴抽出部の構成例である。
【図５】ヒストグラム及び該ヒストグラムを用いた画像処理(平滑化、強調処理)説明図である。
【図６】カメラで撮影した画像例である。
【図７】暗部と明部を強調するトーンカーブ調整により処理した画像例である。
【図８】フィルタ特性決定処理及びフィルタ特性説明図である。
【図９】フィルタ作成処理フローである。
【図１０】特徴部として抽出された画像例である。
【図１１】本発明の移動物体検出の処理フローである。
【図１２】自動車のブラインドスポット（死角領域）説明図である。
【符号の説明】
【００１３】
１  カメラ
２  特徴抽出部
３  背景削除部
４  自動車速度検出部
５  移動物体有無判定部
６  判定結果出力部
【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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