(57)【要約】【課題】前回までに得たエッジ画像と今回得たエッジ画像をエッジ画像の連続性を取って引継ぎ処理したエッジ画像を得る場合に、安定したエッジ画像を得る。【解決手段】撮像手段によって検出された物体のエッジデータによって物体を認識する物体認識方法であって、検出された複数のエッジデータが形成する形状の近似直線を求め、該近似直線の位置を物体の位置として認識する。近似直線は、複数のエッジデータのうち濃度値が近い一対のエッジデ−タを選択し、該一対のエッジデータに基いて検索範囲を決定し、該一対のエッジデータと該検索範囲内に存在する他のエッジデータが形成する形状から求める。【選択図】      図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段によって検出された物体のエッジデータによって物体を認識する物体認識方法であって、先に検出された物体の端部に係る既存のデータが存在しない場合、検出された複数のエッジデータが形成する形状の近似直線を求め、該近似直線の位置を物体の位置として認識する物体認識方法。
【請求項２】
前記近似直線は、前記複数のエッジデータのうち濃度値が近い一対のエッジデ−タを選択し、該一対のエッジデータに基いて検索範囲を決定し、該一対のエッジデータと該検索範囲内に存在する他のエッジデータが形成する形状から求める、請求項１に記載の物体認識方法。
【請求項３】
前記検索範囲は、前記一対のエッジデータを結ぶ直線から所定の長さの周囲を含む範囲である、請求項２に記載の物体認識方法。
【請求項４】
前記近似直線は、前記一対のエッジデータと検索範囲内に存在する他のエッジデータのうち２点のエッジデータから最小二乗法によって求める、請求項２に記載の物体認識方法。
【請求項５】
前記近似直線の信頼度が最も高くなるように前記２点のエッジデータを選択する、請求項４に記載の物体認識方法。
【請求項６】
撮像手段によって検出された物体のエッジデータによって物体を認識する物体認識方法であって、先に検出された物体の端部に係る既存の近似直線データが存在する場合、該近似直線データに基いて検索範囲を決定し、該検索範囲内に存在する複数のエッジデータが形成する形状の近似直線を新たに求め、該近似直線の位置を物体の位置として認識する物体認識方法。
【請求項７】
前記検索範囲は、前記既存の近似直線から所定の長さの周囲を含む範囲である、請求項６に記載の物体認識方法。
【請求項８】
前記既存の近似直線の傾きに応じて前記検索範囲を変化させる、請求項７に記載の物体認識方法。
【請求項９】
前記近似直線は、検索範囲内に存在するエッジデータの分布から最小二乗法によって求める、請求項６に記載の物体認識方法。
【請求項１０】
前記検索範囲は、物体までの検知距離に応じて変化させる、請求項３又は７に記載の物体認識方法。
【請求項１１】
前記近似直線を直交座標上の一次式（ｙ＝ａｘ＋ｂ：ａ及びｂは定数）で表す、請求項１又は６に記載の物体認識方法。
【請求項１２】
前記近似直線の一次式の傾きの絶対値が所定の値より小さい場合、該近似直線の一次式をｙ＝ｂで置き換える、請求項１１に記記載の物体認識方法。
【請求項１３】
前記近似直線の一次式の傾きの絶対値が所定の値より大きい場合、該近似直線の一次式をｘ＝ｃ（ｃは定数）で置き換える、請求項１１に記記載の物体認識方法。
【請求項１４】
前記近似直線が複数存在している場合、その端点が互いに近くに存在する近似直線の交点を求め、該交点を前記端点が互いに近くに存在する近似直線の端点とする、請求項１又は６に記載の物体認識方法。
【請求項１５】
撮像手段によって得られた物体のエッジデータとレーダによって物体を認識する物体認識方法であって、レーダによって物体が検出されたときは、レーダの出力結果に基いてエッジ画像の検索範囲を設定し、検索範囲にエッジデータが複数存在した場合、エッジデータの分布から近似直線を求め、該近似直線の位置を物体の位置と認識する物体認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、レーダと撮像手段による画像認識によって物体を検出し、認識する物体認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複数のセンサを組合せて物体を検出するセンサをフュージョンセンサという。フュージョンセンサの一例として、カメラによって得た車両等の物体の画像を処理し、物体の端部であるエッジ画像を検出し、レーダによって物体の距離、速度等を特定することによって物体を認識して検出している。従来の処理では画像処理部で得られた物体のエッジ画像をレーダによって距離の補正をし、時系列処理を行って最終的に物体の端部を検出している。
しかしながら、車両の端部以外の物体の端部、例えばナンバープレート等の物体の内側に存在する端部がエッジ画像として多く検出されてしまうと、検出された物体の端部の連続性がとれなくなり、安定してエッジ画像を得ることができなくなる。
【０００３】
先行車両が撮像装置の視野にある限り先行車両の画像データに追尾ウインドウを設定して追尾し、追尾ウインドウ内に捕捉された先行車両までの距離を車載レーダで測定する追尾式距離検出装置が開示されている（特許文献１参照）。
また、物体のエッジを細線で表示し、同一点の追尾において時間Δｔ後の対応点を追尾することが開示されている（特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平６−１３８２３３号公報
【特許文献２】
特許第３０５５７２１号
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、前回までに得たエッジ画像と今回得たエッジ画像を、エッジ画像の連続性を取って引継ぎ処理したエッジ画像を得る場合に、安定したエッジ画像を得ることをである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明の物体認識法によれば、先に検出された物体の端部に係る既存のデータが存在しない場合、検出された複数のエッジデータが形成する形状の近似直線を求め、該近似直線の位置を物体の位置として認識する。
前記近似直線は、前記複数のエッジデータのうち濃度値が近い一対のエッジデ−タを選択し、該一対のエッジデータに基いて検索範囲を決定し、該一対のエッジデータと該検索範囲内に存在する他のエッジデータが形成する形状から求める。前記検索範囲は、前記一対のエッジデータを結ぶ直線から所定の長さの周囲を含む範囲である。
また、前記近似直線は、前記一対のエッジデータと検索範囲内に存在する他のエッジデータのうち２点のエッジデータから最小二乗法によって求める。そして、前記近似直線の信頼度が最も高くなるように前記２点のエッジデータを選択する。
【０００７】
本発明の物体認識法によれば、先に検出された物体の端部に係る既存の近似直線データが存在する場合、該近似直線データに基いて検索範囲を決定し、該検索範囲内に存在する複数のエッジデータが形成する形状の近似直線を新たに求め、該近似直線の位置を物体の位置として認識する。
前記検索範囲は、前記既存の近似直線から所定の長さの周囲を含む範囲であり、前記既存の近似直線の傾きに応じて前記検索範囲を変化させることができる。
また、前記近似直線は、検索範囲内に存在するエッジデータの分布から最小二乗法によって求める。
【０００８】
本発明の物体認識法によれば、上記検索範囲は物体までの検知距離に応じて変化させることができる。
また、前記近似直線を直交座標上の一次式ｙ＝ａｘ＋ｂ（ａ及びｂは定数）で表し、近似直線の一次式の傾きの絶対値が所定の値より小さい場合、一次式をｙ＝ｂで置き換え、近似直線の一次式の傾きの絶対値が所定の値より大きい場合、近似直線の一次式をｘ＝ｃ（ｃは定数）で置き換える。
また、前記近似直線が複数存在し、その端点が互いに近くに存在する近似直線の交点を求め、該交点を前記端点が互いに近くに存在する近似直線の端点とする。
【０００９】
本発明の物体認識法によれば、レーダによって物体が検出されたときは、レーダの出力結果に基いてエッジ画像の検索範囲を設定し、検索範囲にエッジデータが複数存在した場合、エッジデータの分布から近似直線を求め、該近似直線の位置を物体の位置と認識する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図１は本発明方法に用いる画像認識装置のブロック構成図である。図において、１０はフュージョンセンサ部であり、２０はアプリケーション部である。フュージョンセンサ部１０において、１３はレーダ、例えばミリ波レーダであり、先行車両等の前方に位置する物体との距離、相対速度、検知角度、受信レベル等を検出する。レーダで検出されたこれらの情報は物体識別部１４に入力する。一方、１１はカメラ装置で、複眼カメラの場合は複数のカメラ、例えば２台のカメラが自車の前方の画像を取り込むように車両の左右に距離をおいて設置される。また、単眼カメラの場合、１台のカメラが自車の前方の画像を取り込むように車両に設置されている。
【００１１】
カメラ１１から得られた画像情報は画像処理部１２に送られ、ここで画像情報は処理されて先行車両等の前方に位置する物体との距離、検出角度、高さ、幅等の情報が得られる。そして、これらの情報も物体識別部１４に送られ、ここで処理されて先行車両との距離、相対速度等、先行車両に関する情報が得られる。また、同時に道路の側部に存在する物体や道路の上方に存在する構造物、あるいは標識等の情報を得ることができる。これらの情報は制御ＥＣＵ２１に入力し、これに基いてＥＣＵはアクセル２２、ブレーキ２３、ステアリング２４等の制御を行う。
【００１２】
図２は、先行車両をカメラで捕らえた画像と、その画像の縦エッジデータを抽出して形成された場合のエッジ画像を示したものである。図２において（ａ）はカメラで捕らえた画像であり、（ｂ）は前回までに得たエッジ画像である。（ｃ）は今回検出されたエッジ画像であり、（ｄ）は前回までに得たエッジ画像（ｂ）と今回得たエッジ画像（ｃ）を時系列処理した、即ち、前回までに得たエッジ画像と今回得たエッジ画像をエッジ画像の連続性を取って引継ぎ処理したエッジ画像である。
【００１３】
図２に示したエッジ画像の場合、車両の端部のみがエッジ画像として抽出されており、従って、前回までに得たエッジ画像と今回得たエッジ画像をエッジ画像の連続性を取って引継ぎ処理して新たなエッジ画像を得る場合、対応関係が明確になっているため、新たなエッジ画像を安定して得ることができる。
しかし、先行車両等の自車の前方にある物体を検出する場合、その端部の輪郭が検出できればよく、従って、端部以外のエッジを検出する必要性は大きくない。逆に、端部以外の物体の輪郭の内側の、例えばナンバープレート等のエッジが検出されると、前回までに得たエッジ画像と今回得たエッジ画像をエッジ画像の連続性を取って引継ぎ処理した場合、物体の内側のエッジが検出されたりされなかったりするため、新たなエッジ画像を安定して得ることができない。
【００１４】
図３は、図２の場合と異なり、物体の端部のエッジとともに内側のエッジが検出され、検出されたエッジの数が多い場合のエッジ画像を示したものである。図３において、（ａ）はカメラで捕らえた画像であり、（ｂ）は前回までに得たエッジ画像である。（ｃ）は今回検出されたエッジ画像であり、物体の端部のエッジの他に内側のエッジも検出されている。（ｄ）は前回までに得たエッジ画像（ｂ）と今回検出されたエッジ画像（ｃ）を時系列処理した、即ち、前回までに得たエッジ画像と今回検出されたエッジ画像をエッジ画像の連続性を取って引継ぎ処理したエッジ画像である。
【００１５】
図３に示されているように、前回までに得たエッジ画像（ａ）は物体の輪郭のみであるが、今回検出されたエッジ画像（ｃ）は端部のエッジの他に内側のエッジも検出されている。そのため、前回までのエッジ画像（ａ）と今回検出されたエッジ画像の時系列処理をする場合、連続性のないエッジがあるため（ｄ）に示すように時系列処理が不安定になる。
【００１６】
図４は、先行車両等の物体のエッジをカメラにより検出し、検出されたエッジまでの距離と角度に基いてエッジの位置を２次元座標に表示した図である。図４において、Ａは自車でありＢは先行車両である。また、ｅ１−ｅ１１はエッジの位置である。
これまではこれら個々のエッジの連続性を求めて時系列処理をしていたが、エッジの数が多い場合にはすべてのエッジが毎回検出されるとは限らず、連続性を追いかけるのが困難であり、上記のように時系列処理が不安定となってしまう。
そこで、本発明では、個々のエッジの連続性を追いかけるのではなく、複数のエッジを集合として捉え、複数のエッジの集合が形成する形状の連続性を取るようにしたものである。
【００１７】
次に、エッジの集合が形成する形状を、本発明ではどのようにとらえているかについて説明する。まず、図４の複数のエッジｅ１−ｅ１１の中からエッジの濃度値が近い一対のエッジｅ７とｅ１１を選択して組み合わせる。
図５は選択された一対のエッジｅ７とｅ１１に基き、物体を認識するために用いるエッジの検索範囲をどのように設定するかについて、その一例を示した図である。この場合、距離の誤差を考慮して次のように検索範囲を設定する。まず、選択されたエッジｅ７とｅ１１を中心にして車両の進行方向の上下に幅ｘの点ｅ７（ｐ１）、ｅ７（ｐ２）、及びｅ１１（ｐ１）、ｅ１１（ｐ２）を設定する。ｘは、例えばｅ７−ｅ１１間の長さの２０−３０％又は２−３ｍとする。次に、ｅ７（ｐ１）とｅ１１（ｐ２）を結ぶ線、及びｅ７（ｐ２）とｅ１１（ｐ１）を結ぶ線を幅ｙだけ延長し、延長した線の端点を結ぶ。以上のようにして形成された範囲（並行四辺形Ｐと２つの台形Ｔ１、Ｔ２）からなる検索範囲が規定される。なお、上記検索範囲は一例であり、選択されたエッジｅ７とｅ１１を結ぶ線の周囲の所定の範囲を規定すればよい。
なお、検索範囲は物体の検知距離に応じて可変にすることができる。例えば、物体の検知距離が大きい場合には検索範囲を広くし、小さい場合には検索範囲を狭くする。
【００１８】
図５において、エッジｅ７とｅ１１の周辺にはエッジｅ８、ｅ９、ｅ１０が存在するが、上記検索範囲に含まれるエッジはｅ８とｅ９であり、ｅ１０は含まれない。そこで、検索範囲に含まれるエッジｅ７、ｅ８、ｅ９、ｅ１１からなるエッジの集合から全体の形状を求める。まず、エッジｅ７、ｅ８、ｅ９、ｅ１１の分布から、例えば最小二乗法によってこれら複数のエッジが形成する形状の近似直線を求める。なお、検索範囲にエッジデータが２つ（ｅ８、ｅ９）だけではなく、３つ以上存在すれば、これらを含めて近似直線を求める。
同様に、図４のエッジｅ１−ｅ６の集合から検索範囲を規定し、検索範囲に含まれるエッジの分布から最小二乗法によって複数のエッジｅ１−ｅ６が形成する形状の近似直線を求める。
【００１９】
上記説明では、一対のエッジデータｅ７、ｅ１１の他に検索範囲に存在するエッジデータをすべて用いたが、４つ又はそれ以上存在する場合には、一対のエッジデータとこれら他のエッジデータから選択した、例えば２つのエッジデータ（計４つのエッジデータ）から近似直線を求め、最も信頼度が高い近似直線を求め、それを採用することもできる。
【００２０】
図６は上記方法によって求めた近似直線を示した図である。一方のエッジの集合から近似直線（１）が、他方のエッジの集合から近似直線（２）がそれぞれ求められる。自車Ａからこの直線の両端点までの距離と角度はすでに判明しているので、すでに判明している上記距離と角度から両端点の横位置を求める。そして上記距離をｙ軸とし横位置をｘ軸とする直交ｘｙ座標上に近似直線を表示し、その傾きａとｙ軸との切片ｂ、及びその端点の位置を求める。ａとｂが求められると、近似直線の式ｙ＝ａｘ＋ｂが得られる。近似直線の端点の位置は自車を起点として放射状に広がる座標上における起点からの距離と角度によって特定できる。このように近似直線の式と端点の位置によって近似直線を規定することができる。
上記のように検出されたエッジの集合からから近似直線を求めると、次回の検出においてはこれらの近似直線が既検出物体のデータとなる。
【００２１】
図６に示すように、近似直線が２つ又はそれ以上存在する場合であって、近似直線の端点が互いに近い場合には近似直線の交点を求め、それを近似直線の端点とする。例えば、図６に示すように近似直線（１）と（２）の端点ｅ７とｅ１１が互いに近い場合には、近似直線（１）と（２）を延長し、その交点ｐをこれら近似直線の端点とする。
【００２２】
次に、既検出データが存在する場合、即ち、先に検出された物体の端部に係る既存の近似直線データが存在する場合、次回のルーチンで検出されたエッジデータとの間でどのように時系列処理を行うかについて説明する。
【００２３】
図７は、前回までに近似直線（１）、（２）が既検出物体の端部の形状として規定されている場合、今回検出されたエッジのうち連続性を取って引継いで時系列処理をする範囲（検索範囲）を示したものである。直線（１）に対して区画線Ｌ１１とＬ１２に囲まれた範囲、及び直線（２）に対して区画線Ｌ２１とＬ２２に囲まれた範囲が、時系列処理の対象となる範囲である。それぞれの区画線と近似直線（１）、（２）間の距離は、例えば、直線（１）、（２）の長さの２０−３０％又は２−３ｍとする。また、直線（１）、（２）の端点からの距離は、区画線と直線間の距離と同じとする。  なお、検索範囲は物体の検知距離に応じて可変にすることができる。例えば、物体の検知距離が大きい場合には検索範囲を広くし、小さい場合には検索範囲を狭くする。
【００２４】
図８は、近似直線（１）に対して時系列処理をする範囲を示したものである。Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３は今回検出されたエッジを示しており、時系列処理をする範囲に存在するエッジはＥ１とＥ３であり、Ｅ２は範囲外にあるので時系列処理の対象とはならない。このように個々のエッジを時系列処理するのではなく、エッジの集合から近似直線を求め、この近似直線に基いて時系列処理する範囲（検索範囲）を規定し、この範囲に含まれる新たな検出エッジを対象に時系列処理を行うので、安定した処理を行うことができる。
【００２５】
図９は、本発明により時系列処理を行った場合の処理の状態を示した図である。（ａ）はカメラで捕らえた画像であり、（ｂ）は前回までに得たエッジ画像である。（ｃ）は今回検出されたエッジ画像であり、物体の端部だけでなく内側のエッジも検出されている。（ｄ）は前回までに得たエッジ画像（ｂ）と今回得たエッジ画像（ｃ）を時系列処理したエッジ画像である。
この場合、前回までに得たエッジ画像は２本の直線であるため、今回検出されたエッジのうち、この直線に基いて規定された範囲にあるエッジのみが時系列処理の対象となる。これらのエッジの位置関係から、前回までに得た２本のエッジで作る面の状態を算出し直し、その上で２本のエッジを時系列処理するため、今回検出されたエッジを前回の検出結果に基いて時系列処理を行った結果は、図９（ｄ）に示すように物体の端部のみのエッジ画像となる。
【００２６】
〔実施例１〕
図１０は、本発明の実施例を示すフローチャートである。このフローチャートにおける動作は、図１に示した画像認識装置の物体識別部１４で行われる。他のフローチャートの場合も同じである。
図１０に示したフローチャートは、レーダによって物体が検出された場合に物体の位置をエッジによって求める場合を示している。
【００２７】
図１０のフローチャートにおいて、レーダによって物体が検出されたかどうか判断される（Ｓ１）。物体が検出されたなら（Ｙｅｓ）、レーダの出力結果を基準に撮像手段によって検出されたエッジデータの検索範囲を設定し（Ｓ２）、検索範囲内に存在するエッジデータを検索する（Ｓ３）。次に、検索されたエッジデータの数が２以上であるかどうかを判断する（Ｓ４）。２以上であれば（Ｙｅｓ）、検索された２以上のエッジデータの分布から近似直線の式ｙ＝ｂを求める。レーダで検出した場合には、レーダのビームは車両の進行方向に対してほぼ直角な面に当たって反射してくるので、検索された複数のエッジが形成する近似直線の式は、進行方向に平行な直線をｙ軸とするとｙ＝ｂとなる。次に、レーダの反射信号のレベルから物体の左右両端点の位置を求める（Ｓ６）。
【００２８】
〔実施例２〕
図１１は、本発明の別の実施例を示すフローチャートである。このフローチャートは、前回までのルーチンで物体の端部に係る既存の近似直線データが既に存在する場合に、物体の位置をエッジデータによって求める場合を示している。
図１０に示すフローチャートのＳ１において、レーダによって物体が検出されていない（Ｎｏ）と判断された場合、図１１に示すように物体の近似直線データが既に存在するかどうかが判断される（Ｓ７）。既にデータが存在すれば（Ｙｅｓ）、既存のデータに基いて検索範囲を設定し（Ｓ８）、設定された検索範囲内に存在するエッジデータを検索する（Ｓ９）。
上記検索範囲は上記近似直線の傾きによって変えることができるようにする。傾きが大きいときには距離方向に延びているので検索範囲を広くとり、誤差が大きくならないようにする。反対に傾きが小さいときには検索範囲を狭くする。
【００２９】
次に、検索されたエッジデータの数が２以上であるかどうか判断される（Ｓ１０）。エッジデータの数が２以上であれば（Ｙｅｓ）、検索範囲内のすべてのデータから近似曲線を求め、その傾きａと切片ｂを求める（Ｓ１１）。そして、傾きａが所定の値より小か、即ち、近似直線がｘ軸にほぼ平行かどうか判断する（Ｓ１２）。Ｙｅｓであれば、近似直線の式をｙ＝ｂとする（Ｓ１３）。次に、検索範囲内の角度が最も左と右のデータから近似直線の左右の端点の位置を更新する（Ｓ１４）。なお、ｂはエッジの平均距離である。
【００３０】
一方、Ｓ１２でＮｏであった場合、傾きａが所定の値より大か、即ち、近似直線がｙ軸にほぼ平行かどうか判断する（Ｓ１５）。Ｙｅｓであれば、直線の式をｘ＝ｃとし（Ｓ１６）、近似直線の左右の端点の位置を更新する（Ｓ１４）。Ｓ１５でＮｏであれば、即ち、近似直線がｘ軸にもｙ軸にほぼ平行でない場合、近似曲線の式はＳ１１で求めたようにｙ＝ａｘ＋ｂとなり、近似直線の左右の端点の位置を更新する（Ｓ１４）。なお、ｃはエッジの横位置の平均値である。
【００３１】
Ｓ１０で検索されたエッジデータの数が２以上でない場合（Ｎｏ）、エッジデータのロスト処理が行われる。即ち、データロストカウンタのカウント数が増やされ（Ｓ１７）、データロストカウンタ数が閾値Ｔｈ以上であるかどうか判断される（Ｓ１８）。閾値Ｔｈ以上であった場合には（Ｙｅｓ）、物体ロストと判断され（Ｓ１９）、そうでない場合には（Ｎｏ）そのまま次回のルーチンに進む。
【００３２】
〔実施例３〕
図１２は、本発明のさらに別の実施例を示すフローチャートである。このフローチャートは、前回までのルーチンで物体の既存のデータが存在しない場合に、物体の位置をエッジによって求める場合を示している。
図１１に示すフローチャートのＳ７において、既存のエッジデータが存在していない（Ｎｏ）と判断された場合、図１２に示すように検出されたエッジデータのうち濃度値が近い一対のエッジデータが存在するかどうかを判断する（Ｓ２０）。存在する場合（Ｙｅｓ）、一対のエッジデータに基き検索範囲を設定し（Ｓ２１）、信頼度初期値を設定する（Ｓ２２）。この場合信頼度初期値として、例えば０に設定する。
【００３３】
図１３は、エッジデータの位置とこの位置に基いて最小二乗法によって求めた近似直線ｙ＝ａｘ＋ｂの信頼度について説明するための図である。最小二乗法では、近似曲線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）の評価として、予測されるｙの値と実際のｙの値を比較して、信頼度として０から１の範囲の数値を計算する。
エッジｅ１（ｘ１、ｙ１）について言えば、実際のｙの値はｙ１であり、予測されるｙの値は最小二乗法で求めた近似直線上のｙの値であるａｘ１＋ｂとなる。従って、エッジｅ１の実際のｙの値ｙ１と近似直線上のｙの値であるａｘ１＋ｂの差が小さければ信頼度は高くなる。
【００３４】
近似直線と近似直線を求めるために用いたすべてのエッジ（この図ではｅ１、ｅ２、ｅ３、ｅ４の４点）の間の信頼度ｒを求める式は以下のようになる。
【数１】
2004265209.tif 000003
この数値が１に近かければ信頼度は高くなり、０に近ければ信頼度は低くなる。上記式からわかるように、信頼度ｒの値を大きくするためには、総和の２乗を大きくするか、剰余の２乗を小さくすることが必要である。総和の２乗を大きくするためには、ｘのサンプル範囲をできる限り広くとり、剰余の２乗を小さくするためにサンプル点をできるだけ少なくする。
【００３５】
図１２のフローチャートに戻り、検索範囲内に上記一対のエッジデータの他に２点のエッジデータが存在するかどうか判断する（Ｓ２３）。存在すれば（Ｙｅｓ）、一対のエッジデータ及び検索範囲内の他の２点のエッジデータの計４点のエッジデータに基き、近似直線の式と信頼度ｒを求める（Ｓ２４）。次に、信頼度が今までのルーチンで最大であるかどうか判断する（Ｓ２５）。最大であれば（Ｙｅｓ）、信頼度を更新し（Ｓ２６）、Ｓ２３に戻る。一方、Ｓ２５で信頼度が最大でなければ（Ｎｏ）、そのままＳ２３に戻る。
【００３６】
Ｓ２５でＮｏの場合、及びＳ２６で信頼度を更新した場合、Ｓ２３に戻り前記検索範囲内の他の２点のエッジデータの他に、別の２点のエッジデータが存在するかどうか判断する。存在すれば（Ｙｅｓ）、前記一対のエッジデータ及び検索範囲内の別の２点のエッジデータの計４点のエッジデータに基き、再度近似直線の式と信頼度ｒを求め（Ｓ２４）、信頼度が今までのルーチンで最大であるかどうか判断する（Ｓ２５）。同様の動作を繰り返して信頼度を更新し、Ｓ２３で検索範囲内の別の２点のエッジデータが存在しなくなった場合（Ｎｏ）、Ｓ２７に進む。この時点で、信頼度の最も高い近似直線が得られている。
【００３７】
上記説明では４点のエッジデータに基づき近似直線を求めたが、一対のエッジデータと検索範囲内の他のエッジデータすべてに基づいて近似直線を求めてもよい。
【００３８】
Ｓ２７では信頼度が初期値かどうか判断される（Ｓ２７）。信頼度が初期値であれば（Ｙｅｓ）信頼度は更新されていないのでＳ２０に戻る。Ｓ２７で信頼度が初期値でないと判断された場合（Ｎｏ）、初期値より信頼度の高い近似直線が求められたこととなる。次に、近似直線の傾きａが所定の値より小か、即ち、近似直線がｘ軸にほぼ平行かどうか判断する（Ｓ２８）。Ｙｅｓであれば、直線の式をｙ＝ｂとし（Ｓ２９）、検索範囲内の角度が最も左と右のデータから近似直線の左右の端点の位置を更新する（Ｓ３２）。なお、ｂはエッジの平均距離である。
【００３９】
Ｓ２８で直線の傾きａが所定の値より小でない場合（Ｎｏ）、傾きａが所定の値より大か、即ち、近似直線がｙ軸にほぼ平行かどうか判断する（Ｓ３０）。Ｙｅｓであれば、直線の式をｘ＝ｃとし（Ｓ３１）、近似直線の左右の端部の位置を更新する（Ｓ３２）。Ｓ３０でＮｏの場合、即ち、近似直線がｘ軸にもｙ軸にもほぼ平行でない場合、Ｓ２４で求めたように近似曲線の式はｙ＝ａｘ＋ｂとなり、近似直線の左右の端点の位置を更新する（Ｓ３２）。なお、ｃはエッジの横位置の平均値である。
【００４０】
【発明の効果】
本発明によれば、検出された個々のエッジデータの連続性を追いかけるのではなく、複数のエッジデータを集合として捕らえ、これら複数のエッジデータの集合が形成する形状の連続性を取るようにしたので、安定してエッジ画像を引き継ぐことができ、物体認識を安定して行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明方法に用いる画像認識装置のブロック構成図である。
【図２】先行車両をカメラで捕らえた画像と、その画像の縦エッジを抽出したエッジ画像を示した図である。
【図３】先行車両をカメラで捕らえた画像と、その画像の縦エッジを抽出したエッジ画像を示した図である。
【図４】先行車両等のターゲットのエッジを画像認識により検出した場合のエッジの位置を二次元座標に表示した図である。
【図５】選択された一対のエッジに基き、検索範囲をどのように設定するかについて一例を示した図である。
【図６】近似直線を示した図である。
【図７】前回までに求めた近似直線に基づき、時系列処理をする範囲を示した図である。
【図８】前回までに求めた近似直線に基づき、今回検出されたエッジのうち時系列処理をする範囲を示した図である。
【図９】本発明により時系列処理を行った場合の処理状態を示した図である。
【図１０】本発明の実施例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例を示すフローチャートである。
【図１３】最小二乗法で求めた近似直線の信頼度を説明するための図である。
【符号の説明】
１０…フュージョンセンサ部
１１…カメラ
１２…画像処理部
１３…レーダ
１４…物体識別部
２０…アプリケーション部
２１…制御ＥＣＵ
２２…アクセル
２３…ブレーキ
２４…ステアリング
【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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