(57)【要約】      （修正有）【課題】一部の隠れた検出対象物を適切に検出できる物体検出装置を提供する。【解決手段】撮像した画像を画像処理して検出対象物の検出を行う物体検出装置１であって、画像内における車両を検出しておき、画像をエッジ処理し、その車両の端部から延びる下端エッジ線を検出し、その下端エッジ線に基づき車両の一部が隠れている車両の検出を行う。これにより、車両の隠れ割合に応じて車両検出が行え、車両の検出精度の向上が図れる。【選択図】図１
2007088601.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像した画像を画像処理して検出対象物の検出を行う物体検出装置において、
前記画像内における第一検出対象物を検出する第一検出手段と、
前記画像をエッジ処理するエッジ処理手段と、
前記第一検出対象物の端部から延びるエッジ線に基づき、前記第一検出対象物に一部が隠れている第二検出対象物を検出する第二検出手段と、
を備えた物体検出装置。
【請求項２】
前記第二検出手段は、前記エッジ線に基づいて前記第二検出対象物の隠れ割合を割り出し、その隠れ割合に応じて前記第二検出対象物の検出を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記第二検出手段は、前記第二検出対象物の隠れ割合に応じて検出判定モデルを修正し、その修正した検出判定モデルを用いて前記第二検出対象物の検出を行うこと、
を特徴とする請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記第一検出対象物として第一車両を検出し、前記第二検出対象物として前記第一車両に一部が隠れている第二車両を検出する装置であって、
前記第二検出手段は、前記第一車両の端部から延びる前記第二車両の下端エッジ線に基づいて前記前記第二車両を検出すること、
を特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記第二検出手段は、前記下端エッジ線に基づいて前記第二車両の隠れ割合を割り出し、その隠れ割合に応じて前記第二車両の検出を行うこと、
を特徴とする請求項４に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記第二検出手段は、前記第二車両の隠れ割合に応じて検出判定モデルを修正し、その修正した検出判定モデルを用いて前記第二車両の検出を行うこと、
を特徴とする請求項４又は５に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像された画像を画像処理することにより検出対象物を検出する物体検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像された画像を画像処理することによって検出対象物を検出する装置として、特開平８−３２９３９７号公報に記載されるように、検出対象物として車両を検出する装置であって、撮像した画像データを微分処理し、その微分画像について横エッジ処理及び縦エッジ処理を行い、この横エッジ量及び縦エッジ量を強調した画像を生成し、その画像に基づいて先行車の認識を行うものが知られている。
【特許文献１】特開平８−３２９３９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、このような装置にあっては、重なって撮像される複数の検出対象物を検出することが困難である。例えば、すぐ前の先行車の前を走行する車両がその先行車の陰になって一部隠れている状態となっている場合、その一部隠れている車両については、車両全体が撮像されていないため、認識することが困難となる。
【０００４】
そこで本発明は、撮像した画像を画像処理することにより一部隠れた検出対象物を適切に検出できる物体検出装置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】
【０００５】
すなわち、本発明に係る物体検出装置は、撮像した画像を画像処理して検出対象物の検出を行う物体検出装置において、前記画像内における第一検出対象物を検出する第一検出手段と、前記画像をエッジ処理するエッジ処理手段と、前記第一検出対象物の端部から延びるエッジ線に基づき、前記第一検出対象物に一部が隠れている第二検出対象物を検出する第二検出手段とを備えて構成されている。
【０００６】
この発明によれば、第一検出対象物の端部から延びるエッジ線を検出することにより第一検出対象物に一部が隠れている第二検出対象物を適切に検出することができる。
【０００７】
また本発明に係る物体検出装置において、前記第二検出手段は、前記エッジ線に基づいて前記第二検出対象物の隠れ割合を割り出し、その隠れ割合に応じて前記第二検出対象物の検出を行うことが好ましい。
【０００８】
また本発明に係る物体検出装置において、前記第二検出手段は、前記第二検出対象物の隠れ割合に応じて検出判定モデルを修正し、その修正した検出判定モデルを用いて前記第二検出対象物の検出を行うことが好ましい。
【０００９】
これらの発明によれば、第二検出対象物の隠れ割合に応じて第二検出対象物の検出を行うことにより、第二検出対象物が隠れ割合が異なる場合にも対応して第二検出対象物の検出が正確に行える。このため、第二検出対象物の検出精度の向上が図れる。
【００１０】
また本発明に係る物体検出装置は、前記第一検出対象物として第一車両を検出し、前記第二検出対象物として前記第一車両に一部が隠れている第二車両を検出する装置であって、前記第二検出手段は、前記第一車両の端部から延びる前記第二車両の下端エッジ線に基づいて前記前記第二車両を検出することを特徴とする。
【００１１】
この発明によれば、第一車両の端部から延びる第二車両の下端エッジ線を検出することにより、第一車両に一部が隠れている第二車両を適切に検出することができる。
【００１２】
また本発明に係る物体検出装置において、前記第二検出手段は、前記下端エッジ線に基づいて前記第二車両の隠れ割合を割り出し、その隠れ割合に応じて前記第二車両の検出を行うことが好ましい。
【００１３】
また本発明に係る物体検出装置において、前記第二検出手段は、前記第二車両の隠れ割合に応じて検出判定モデルを修正し、その修正した検出判定モデルを用いて前記第二車両の検出を行うことが好ましい。
【００１４】
これらの発明によれば、第二車両の隠れ割合に応じて第二車両の検出を行うことにより、第二車両が隠れ割合が異なる場合にも対応して第二車両の検出が正確に行える。このため、第二車両の検出精度の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、撮像した画像を画像処理することにより一部隠れた検出対象物を適切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】
【００１６】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１７】
図１は本発明の実施形態に係る物体検出装置の構成概要図である。
【００１８】
図１に示すように、本実施形態に係る物体検出装置１は、撮像した画像を画像処理することにより検出対象物を検出する装置であって、検出対象物として車両を検出するものである。物体検出装置１は、例えば車両に搭載され、その前方又は後方を走行する他車の検出を行う。この物体検出装置１は、撮像部２、車両検出部３、モデル生成部４、車両位置推定部５、モデル修正部６、車両判定部７及び出力部８を備えて構成されている。車両検出部３、モデル生成部４、車両位置推定部５、モデル修正部６及び車両判定部７は、例えば画像処理ＩＣ及び画像メモリなどによって構成される。
【００１９】
撮像部２は、検出すべき車両を撮像する撮像手段として機能するものであり、例えば撮像装置及び画像記憶メモリを備えて構成される。撮像装置は、車両の前方又は後方を撮像できるように設置される。また、撮像装置としては、例えばＣＣＤカメラ、Ｃ−ＭＯＳカメラなどが用いられる。撮像装置により撮像された画像は、画像記憶メモリに記録される。例えば、図２に示すように、撮像される画像１０は、後続の車両２１、２２及び２３が撮像されている。車両２１は、自車のすぐ後を走行する車両であり、車両全体が撮像されている。車両２２は、車両２１に後続して走行する車両であり、その一部が車両２１に隠れており、車両の一部が撮像された状態になっている。車両２３は、車両２２に後続して走行する車両であり、その一部が車両２２に隠れており、車両の一部が撮像された状態になっている。
【００２０】
図１において、車両検出部３は、撮像画像内に車両全体が撮像されている車両の検出を画像処理によって行うものである。車両検出部３は、車両検出メモリを有し、検出された車両の位置や大きさを車両検出メモリに記録する。
【００２１】
モデル生成部４は、車両検出に用いるモデルを生成するものである。このモデル生成部４は、データベース記憶メモリ及びモデル記憶メモリを備えている。データベース記憶メモリは、車両が撮像されている車両サンプル画像や車両が撮像されていない背景画像などを記憶するメモリである。例えば、図３に示すように、車両サンプル画像３１は、車両３１ａを切り出した画像である。車両３１ａは、車両サンプル画像３１が縦ｈ、横ｗの大きさの場合、下側に幅ａ、左側に幅ｂ、右側に幅ｃを空けて切り出されている。
【００２２】
モデル生成部４が生成するモデルは、車両を表現する部分を検出するための複数のフィルタにより構成されている。例えば、図４に示すように、モデル４０は、車両３１ａの外縁部や境界部などに配置される複数のフィルタ４１によって構成されている。フィルタ４１は、例えば車両のバンパと車両下の陰部分との境界、車両のルーフと背景との境界、フロントガラスとボンネットとの境界、タイヤと道路背景との境界、車両の横縁の境界などに配置される。各フィルタ４１は、モデル４０のサイズを増減しても、それらの相対位置関係が変化しないように、相対位置が設定されている。これにより、サイズの異なる車両に対して、モデル４０のサイズを変えることで、車両検出を行うことができる。
【００２３】
図４においては、フィルタ４１の配置される領域のみが表されている。例えば、図５に示すように、フィルタ４１は、車両の外縁や境界などを境に正領域４１ａと負領域４１ｂを設けて構成されている。正領域４１ａにおける画素の輝度値の和から負領域４１ｂにおける画素の輝度値の和を減ずることにより、フィルタ値が算出される。このフィルタ値の大きさにより、正領域４１ａと負領域４１ｂとの濃淡差を判定することができ、車両であるか否かの部分的な判断を行うことができる。
【００２４】
このモデル生成部４においては、複数の車両サンプル画像に基づいて複数のモデルを生成することが好ましい。これにより、各種の車両に対応したモデルを生成することができ、各種の車両について検出精度の向上を図ることができる。また、モデルを構成する各フィルタについては、車両検出の検出率及び誤検出率に応じて重みを設定することが好ましい。これにより、車両の検出精度の向上が図られる。
【００２５】
車両位置推定部５は、画像内の車両の位置を画像処理によって推定する車両位置推定手段して機能するものである。この車両位置推定部５は、例えば、撮像画像のエッジ処理を行い、エッジに基づいて車両の端点を抽出し、タイヤの検出を行うなどして、車両の位置を推定する。
【００２６】
モデル修正部６は、車両検出に用いるモデルを修正するものである。すなわち、車両の隠れ度合いを検出し、その隠れ度合いに応じて車両全体を検出するためのモデルを修正するものである。車両判定部７は、画像内に車両が存在するか否かを判定するものである。この車両判定部７は、一部が隠れた車両について車両であるか否かを判定することができるものである。出力部８は、車両の検出結果を出力する出力手段であり、例えば、ランプ、液晶、ＬＥＤなど視覚を通じて出力するもの、又はブザー、スピーカなど聴覚などを通じて出力するものなどが用いられる。
【００２７】
次に、本実施形態に係る物体検出装置１の動作について説明する。
【００２８】
図１において、撮像部２により自車の後方を走行する車両の撮影が行われる。撮像部２により撮像された撮像画像は、車両検出部３に入力され、画像処理されて車両検出が行われる。
【００２９】
図６は、物体検出装置１における車両検出処理のフローチャートである。この図６における一連の制御処理は、車両検出部３を主体とし、所定の周期で繰り返し実行される。
【００３０】
まず、図６のＳ１０に示すように、撮像画像の読み込み処理が行われる。この撮像画像の読み込み処理は、撮像部２で撮像された画像を車両検出部３に取り込むことにより行われる。そして、Ｓ１２に移行し、検出領域設定処理が行われる。検出領域設定処理は、撮像画像内に車両を検出するための検出領域を設定する処理である。例えば、図７に示すように、撮像画像１０に矩形状の検出領域５０を設定する。検出領域５０の大きさは、検出すべき車両の大きさに応じて設定される。
【００３１】
そして、Ｓ１４に移行し、検出スコアの算出処理が行われる。検出スコアの算出処理は、検出領域５０において車両の検出スコアを算出する処理である。検出スコアは、検出領域５０において車両検出判断に用いられる数値である。検出スコアは、図４に示す車両検出のモデル４０を用いて算出される。すなわち、検出領域５０にモデル４０の大きさが合わされ、モデル４０のフィルタ４１における各フィルタ値が算出される。そして、フィルタ値にそれぞれ重みを乗じたものの総和が検出スコアとして算出される。例えば、検出スコアは、検出領域５０に車両が存在する場合、車両が存在しない場合に比べて大きい値となって算出される。
【００３２】
そして、図６のＳ１６に移行し、検出スコアが車両検出しきい値を超えたか否かが判断される。しきい値は、車両検出部３に予め設定される設定値である。Ｓ１６にて検出スコアがしきい値を超えていない場合には、検出領域５０に車両が検出されなかったと判断され、Ｓ２０に移行する。一方、Ｓ１６にて検出スコアがしきい値を超えている場合には、検出領域５０に車両が検出されたと判断され、車両検出の記録処理が行われる（Ｓ１８）。車両検出の記録処理は、車両の位置とサイズを車両検出メモリに記録する処理である。
【００３３】
そして、Ｓ２０に移行し、検出領域５０のシフト処理が行われる。このシフト処理は、検出領域５０を次の検出位置に移動させる処理である。例えば、図７に示すように、検出領域５０は、撮像画像１０の左上の位置から右方向に移動され、右端に来たら一つ下の左端に移動され、右下の位置に来るまで順次シフトされる。
【００３４】
そして、Ｓ２２に移行し、シフトが全て完了したか否かが判断される。すなわち、検出領域５０が右下位置まで移動し、全ての検出位置を移動し終えたか否かが判断される。全てのシフトが完了していないと判断された場合には、Ｓ１４に戻る。一方、シフトが全て完了したと判断された場合には、検出領域のサイズ変更処理が行われる。サイズ変更処理は、検出領域５０の大きさを変更する処理である。例えば、検出領域５０は、最小サイズから最大サイズまで設定可能とされ、最小サイズから最大のサイズまで複数のサイズに変更される。
【００３５】
そして、Ｓ２６に移行し、サイズ変更が全て完了したか否かが判断される。すなわち、検出領域５０が最小サイズから最大サイズまでサイズ変更し終えたか否かが判断される。全てのサイズ変更が完了していないと判断された場合には、Ｓ１４に戻る。一方、サイズ変更が全て完了したと判断された場合には、車両検出処理の一連の制御処理を終了する。
【００３６】
このような車両検出処理によれば、撮像画像１０において全体が現れている車両２１の検出が行え、車両２１における撮像画像１０上の位置及び大きさを検出することができる。例えば、図２において、全体が現れている車両２１の位置及び大きさを検出することができる。
【００３７】
この車両検出処理において、車両検出のモデルを複数用いることが好ましい。例えば、種類の異なる車両に対応した複数のモデルを用いて車両検出を行うことにより、各種の車両を的確に検出することができる。
【００３８】
次に、物体検出装置１における車両位置推定処理について説明する。
【００３９】
図８に車両位置推定処理のフローチャートを示す。この車両位置推定処理は、上述した車両検出処理にて検出した全体車両の位置情報などに基づいて一部が隠れた車両の位置などを推定する処理である。
【００４０】
この車両位置推定処理は、Ｓ３０に示すように、まずエッジ処理が行われる。エッジ処理は、撮像画像１０をエッジ処理してエッジ画像を生成する処理である。そして、Ｓ３２に移行し、車両２１の下端エッジの検出処理が行われる。この検出処理は、エッジ画像に基づいて全体が現れている車両２１の下端エッジを検出する処理である。
【００４１】
例えば、図９に示すように、エッジ画像１１において、車両下端エッジを検出するためのウインドウ１２が設定され、そのウインドウ１２が横方向にシフトされる。そして、図１０に示すように、ウインドウ１２と横エッジとの交点がグラフ化される。ウインドウ１２は、車両検出処理にて検出された車両２１の位置及び大きさに基づいて、シフトにより少なくとも車両２１を含むように設定される。
【００４２】
そして、図１０において、所定の長さ以上に長い横エッジ線であって、一番下に現れる横エッジ線６１が車両２１の下端エッジとして検出される。通常、車両下端と路面の間は、影により暗くなるので、車両下部の位置に横エッジが形成される。このため、エッジ画像において、所定以上の長さの横エッジ線を抽出することにより、車両の下端エッジを的確に検出することができる。
【００４３】
そして、図８のＳ３４に移行し、後続の車両の下端エッジの検出処理が行われる。この検出処理は、一部が隠れた車両の下端エッジを検出する処理である。例えば、図１０において、ウインドウがシフトしていくと、車両２１の下端エッジ６１が消滅し、最下部が次のエッジ６２に移動する。このエッジ６２が下端エッジ６１との上下位置の差Ｙ１が所定値以内であり、エッジ６２が所定の長さ以上の長さであれば、一部が隠れた車両の下端エッジであると判断される。
【００４４】
そして、図８のＳ３６に移行し、後続の車両の下端エッジがあるか否かが判断される。後続の車両の下端エッジがないと判断されたときには、Ｓ４８に移行する。一方、Ｓ３６にて後続の車両の下端エッジがあると判断されたときには、縦エッジの検出処理が行われる（Ｓ３８）。縦エッジの検出処理は、車両と車両との間に形成される縦エッジを検出する処理である。例えば、図１１に示すように、車両２１と車両２２の間の位置に縦長のウインドウ１３が設定され、ウインドウ１３の設定領域に所定以上の長さの縦エッジがあるかどうか検出される。車両２１と車両２２の間の位置は、エッジ画像１１において、図１０の下端エッジ６１と下端エッジ６２の境界位置Ｐ１に対応する位置に設定すればよい。
【００４５】
そして、図８のＳ４０に移行し、縦エッジが検出されたか否かが判断される。縦エッジが検出されていない場合には、Ｓ４８に移行する。一方、Ｓ４０にて縦エッジが検出された場合には、タイヤ検出処理が行われる（Ｓ４２）。タイヤ検出処理は、車両のタイヤを検出する処理であり、車両の位置からその車両のタイヤ位置を特定し、そのタイヤ位置にタイヤがあるか否かを検出して行われる。例えば、図１２に示すように、撮像画像１０のタイヤ位置にタイヤ検出用のフィルタ４１、４１がかけられ、輝度値の濃淡に基づいてタイヤの有無が評価される。
【００４６】
そして、図８のＳ４４に移行し、タイヤが検出されたか否かが判断される。タイヤが検出されない場合には、Ｓ４８に移行する。一方、Ｓ４４にてタイヤが検出された場合には、記録処理が行われる（Ｓ４６）。記録処理は、車両の下端位置、上端位置、下隅位置及びサイズを記録する処理である。車両の下端位置は、下端エッジの位置に基づいて記録される。車両の上端位置は、下端エッジの上方に位置する所定以上の長さの上端エッジに基づいて記録される。車両の下隅位置は、車両のタイヤ位置に基づいて記録される。車両のサイズは、車両の下端エッジに基づいて算出され記録される。
【００４７】
そして、記録処理を終えたら、Ｓ３４の後続車両の下端エッジ検出処理に戻る。この場合、二回目の下端エッジ検出処理では、後続車両に後続する車両の下端エッジの検出が行われる。すなわち、図２に示すように、全体が現れている車両２１があり、その車両２１に後続して車両２２、車両２３がある場合、車両２２に後続する車両２３の下端エッジ検出処理が行われる。そして、縦エッジ検出（Ｓ３８）、タイヤ検出（Ｓ４２）、記録処理（Ｓ４６）が順次行われることにより、車両２２及び車両２３の車両の下端位置、上端位置及び下隅位置が記録される。
【００４８】
ところで、Ｓ３６にて後続車両の下端エッジがないと判断された場合には、Ｓ４８に移行し、車両端部位置の記録保存処理が行われる。この場合、後続する車両がもうないと判断され、検出された車両について、その端部位置の記録保存が行われる。例えば、図２においては、車両２１、２２及び２３について、車両左下位置２１ａ、２２ａ及び２３ａが記録される。
【００４９】
そして、Ｓ５０に移行し、他の全体が現れている車両があるか否かが判断される。撮像画像１０において他の全体が現れている車両がある場合には、Ｓ３２に移行する。一方、Ｓ５０にて他の全体が現れている車両がない場合には、車両位置推定処理の一連の制御処理を終了する。
【００５０】
このような車両位置推定処理によれば、撮像画像１０に撮像される全体車両（全体が現れている車両）及び一部車両（一部が隠れている車両）の位置を適切に推定することができる。すなわち、車両の下端エッジを検出し、車両と車両との間の縦エッジを検出することにより、一部車両の検出が適切に行える。
【００５１】
また、車両の位置検出に際し、タイヤ検出を行うことにより、車両の存在の確実性が向上し、車両の位置検出の精度向上が図れる。
【００５２】
次に、物体検出装置１における車両判定処理について説明する。
【００５３】
図１３に車両判定処理のフローチャートを示す。この車両判定処理は、一部が隠れている車両を検出する処理である。
【００５４】
この車両判定処理は、Ｓ６０に示すように、まずモデル修正処理が行われる。モデル修正処理は、全体が現れた車両を検出するためのモデルを、一部が隠れた車両を検出するモデルに修正する処理である。例えば、図１４に示すように、撮像画像１０において、車両２２の左下位置２２ａから車両２１までの距離ｄ１が算出される。この距離ｄ１は、車両２２の隠れ割合を示すものとなる。そして、この距離ｄ１及び車両サイズに基づいて、車両検出用のモデルが修正される。このモデル修正は、距離ｄ１及び車両サイズに基づいて行われることにより、車両２２の隠れ割合に応じてモデルの修正が可能となる。車両サイズとしては、車両位置推定処理にて算出されたものが用いられる。
【００５５】
図１５に示すように、モデル修正は、車両２２が隠れている分だけ車両検出用のモデル４０の一部を削除することにより行われる。削除範囲４０ａは、車両２２のサイズ及び現れている距離ｄ１に基づき、隠れ割合に応じて設定される。また、このモデル４０の一部削除に伴って、車両検出しきい値の修正が行われる。削除されるフィルタ４１と一部が削除されるフィルタ４１の分だけ検出スコア値が減少するため、その減少に応じて車両検出しきい値が減ぜられる。これにより、一部のみが現れている車両２２の適切な車両検出判断が可能となる。
【００５６】
そして、図１３のＳ６２に移行し、検出スコアの算出処理が行われる。検出スコア算出処理は、Ｓ６０にて修正したモデルを用いて車両２２の検出スコアを算出する処理である。例えば、撮像画像１０に対し、車両２２の位置に修正モデルが配置され、修正モデルの各フィルタ４１のフィルタ値が算出され、フィルタ値の総和である検出スコアが算出される。
【００５７】
そして、Ｓ６４に移行し、検出スコアが車両検出しきい値を超えたか否か判断される。検出スコアが車両検出しきい値を超えていない場合には、車両が検出されなかったと判断され、Ｓ６８に移行する。一方、Ｓ６４にて検出スコアが車両検出しきい値を超えた場合には、車両が検出されたとして、車両検出の記録処理が行われる（Ｓ６６）。車両検出の記録処理は、一部のみが現れている車両２２について情報を記録する処理である。例えば、車両２２の位置、大きさが記録される。
【００５８】
そして、Ｓ６８に移行し、他に判定すべき車両があるか否かが判断される。例えば、図１４に示すように、車両２２に後続する車両２３がある場合には、他に判定すべき車両があると判断され、Ｓ６０に戻り、車両２３に対応したモデル修正が行われる。一方、Ｓ６８にて他に判定すべき車両がないと判断された場合には、車両判定処理の一連の制御処理を終了する。
【００５９】
このような車両判定処理によれば、一部が隠れている車両についても、適切に車両検出が行える。すなわち、一部が隠れている車両については、その隠れ程度に応じてモデル修正が行われ、その修正されたモデルを用いることにより適切な車両検出が可能となる。
【００６０】
以上のように、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、全体が現れている車両の端部から延びる車両の下端エッジ線を検出することにより、車両に一部が隠れている車両を適切に検出することができる。
【００６１】
また、車両の隠れ割合に応じて車両の検出を行うことにより、車両が隠れ割合が異なる場合にも対応して車両の検出が正確に行える。このため、一部が隠れている車両の検出精度の向上を図ることができる。
【００６２】
なお、上述した実施形態は本発明に係る物体検出装置の一例を示すものである。本発明に係る物体検出装置は、このようなものに限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しないものであれば、実施形態に係る物体検出装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。例えば、本実施形態では、車両の検出を行う装置について説明したが、車両以外の物などの検出に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】本発明の実施形態に係る物体検出装置の構成概要図である。
【図２】図１の物体検出装置における撮像画像の説明図である。
【図３】図１の物体検出装置に記録される車両サンプル画像の説明図である。
【図４】図１の物体検出装置で用いられる車両検出用モデルの説明図である。
【図５】図１の物体検出装置で用いられる車両検出用モデルの説明図である。
【図６】図１の物体検出装置における車両検出処理のフローチャートである。
【図７】図１の物体検出装置における車両検出処理の説明図である。
【図８】図１の物体検出装置における車両位置推定処理のフローチャートである。
【図９】図１の物体検出装置における車両位置推定処理の説明図である。
【図１０】図１の物体検出装置における車両位置推定処理の説明図である。
【図１１】図１の物体検出装置における車両位置推定処理の説明図である。
【図１２】図１の物体検出装置における車両位置推定処理の説明図である。
【図１３】図１の物体検出装置における車両判定処理のフローチャートである。
【図１４】図１の物体検出装置における車両判定処理の説明図である。
【図１５】図１の物体検出装置における車両判定処理の説明図である。
【符号の説明】
【００６４】
１…物体検出装置、２…撮像部、３…車両検出部、４…モデル生成部、５…車両位置推定部、６…モデル修正部、７…車両判定部、８…出力部。
【図１】
2007088601.tif 000003
【図２】
2007088601.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2007088601.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2007088601.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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