(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段と、
前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段と、
前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段と、
を含む物体検出装置。
【請求項２】
検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって検出された物体の前記画像上の位置又は大きさに基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段と、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段と、
前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段と、
前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段と、
を含む物体検出装置。
【請求項３】
前記検出しやすさ算出手段は、前記画像の全体の明るさ又は前記画像の前記検出対象物の背景部分の明るさに基づいて、前記指標を算出する請求項１記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記検出しやすさ算出手段は、前記検出手段で検出された物体の前記画像上の位置又は大きさに基づいて、前記指標として前記物体までの距離を算出する請求項２記載の物体検出装置。
【請求項５】
コンピュータを、
検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段、
前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段、及び
前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項６】
コンピュータを、
検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって検出された物体の前記画像上の位置又は大きさに基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段、
前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段、
前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段、及び
前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置及びプログラムに係り、特に、画像から検出対象物を検出する物体検出装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、画像やレーダなどの複数の検出手段による検出結果を融合する手法が知られており、検出率を向上させるために、一つの検出結果の信頼度に対するしきい値を、他の検出手段による検出結果を用いて決定する方法が知られている。例えば、ステレオ画像による立体物認識結果とレーダ画像による立体物認識結果とを融合して、立体物を認識する車両用運転支援装置が知られている（特許文献１）。
【特許文献１】特開２００５−７１２０４
【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、上記特許文献１に記載の技術では、単一の撮像装置のみを用いる場合には、他の検出手段による検出結果を利用できないため、検出対象物の検出率を向上させることができない、という問題がある。
【０００４】
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、単一の撮像装置を用いる場合であっても、検出率を向上させて検出対象物を検出することができる物体検出装置及びプログラム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】
上記の目的を達成するために第１の発明に係る物体検出装置は、検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段と、前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段と、前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段とを含んで構成されている。
【０００６】
また、第２の発明に係るプログラムは、コンピュータを、検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段、前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段、及び前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段として機能させるためのプログラムである。
【０００７】
第１の発明及び第２の発明によれば、撮像手段によって検出対象領域の画像を撮像し、検出手段によって、撮像された画像から検出対象物を検出すると共に、画像から検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する。
【０００８】
そして、検出しやすさ算出手段によって、撮像手段によって撮像された画像に基づいて、画像から検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出し、検出判定手段によって、検出手段によって算出された信頼度及び検出しやすさ算出手段によって算出された指標に基づいて、検出手段によって画像から検出対象物が検出されたか否かを判定する。
【０００９】
このように、撮像された画像から、検出対象物の形状の検出しやすさを示す指標を算出し、検出しやすさを考慮して、撮像された画像から検出対象物が検出されたか否かを判定するため、単一の撮像手段を用いる場合であっても、検出率を向上させて検出対象物を検出することができる。
【００１０】
第３の発明に係る物体検出装置は、検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって検出された物体の前記画像上の位置又は大きさに基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段と、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段と、前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段と、前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段とを含んで構成されている。
【００１１】
第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、検出対象領域の画像を連続して撮像する撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記画像から検出対象物を検出すると共に、前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する検出手段、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって検出された物体の前記画像上の位置又は大きさに基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出する検出しやすさ算出手段、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度及び前記検出しやすさ算出手段によって算出された前記指標に基づいて、前記画像から前記検出対象物の形状を検出しにくいほど小さくなるように、しきい値を決定する決定手段、前記撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、前記検出手段によって算出された信頼度が、前記決定された前記しきい値以上である場合、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたと判定する検出判定手段、前記検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、前記検出手段によって前記画像から前記検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段、及び前記決定手段によって前記決定されたしきい値が低いほど多くなるように、前記時系列判定手段の判定で用いる前記判定結果の個数を決定する個数決定手段として機能させるためのプログラムである。
【００１２】
第３の発明及び第４の発明によれば、撮像手段によって、検出対象領域の画像を撮像し、検出手段によって、撮像手段によって撮像された画像から検出対象物を検出すると共に、画像から検出対象物が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する。
【００１３】
そして、検出しやすさ算出手段によって、検出手段によって検出された物体の画像上の位置又は大きさに基づいて、画像から検出対象物の形状を検出するときの検出しやすさを示す指標を算出し、検出判定手段によって、検出手段によって算出された信頼度及び検出しやすさ算出手段によって算出された指標に基づいて、検出手段によって画像から検出対象物が検出されたか否かを判定する。
【００１４】
このように、検出された物体の画像上の位置又は大きさから、検出対象物の形状の検出しやすさを示す指標を算出し、検出しやすさを考慮して、撮像された画像から検出対象物が検出されたか否かを判定するため、単一の撮像手段を用いる場合であっても、検出率を向上させて検出対象物を検出することができる。
【００１５】
第１の発明に係る検出しやすさ算出手段は、画像の全体の明るさ又は画像の検出対象物の背景部分の明るさに基づいて、指標を算出することができる。このように、撮像された画像の明るさに基づいて、検出しやすさを示す指標を算出することができる。
【００１６】
第３の発明に係る検出しやすさ算出手段は、検出手段で検出された物体の画像上の位置又は大きさに基づいて、指標として物体までの距離を算出することができる。このように、検出された物体までの距離を算出して、検出しやすさを示す指標とすることができる。
【００１７】
上記の検出判定手段は、検出しやすさ算出手段によって算出された指標に基づいて、しきい値を決定する決定手段を備え、検出手段によって算出された信頼度が、決定されたしきい値以上である場合、画像から検出対象物が検出されたと判定する。これによって、検出しやすさを示す指標に基づいて決定されたしきい値を用いて、画像から検出対象物が検出されたか否かを判定するため、検出率を向上させることができる。
【００１８】
また、この物体検出装置は、検出判定手段による所定個の判定結果に基づいて、検出手段によって画像から検出対象物が検出されたか否かを判定する時系列判定手段を更に含み、撮像手段は、検出対象領域の画像を連続して撮像し、検出判定手段は、撮像手段によって連続して撮像された画像の各々について、検出手段によって検出対象物が検出されたか否かを判定し、決定手段は、しきい値を決定すると共に、決定されたしきい値に応じて、時系列判定手段の判定で用いる判定結果の個数を決定する。これによって、しきい値が低く決定された場合には、判定結果の個数を多く決定して、検出率と共に検出精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明の物体検出装置及びプログラムによれば、検出対象物の形状の検出しやすさを示す指標を算出し、検出しやすさを考慮して、撮像された画像から検出対象物が検出されたか否かを判定するため、単一の撮像手段を用いる場合であっても、検出率を向上させて検出対象物を検出することができる、という効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、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、本実施の形態では、検出対象物としての歩行者を検出する物体検出装置に本発明を適用した場合を例に説明する。
【００２１】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る物体検出装置１０は、検出対象領域を時系列的に連続して撮像し、各時刻の撮像画像を生成する撮像装置１２と、撮像装置１２から出力される撮像画像から、検出対象物としての歩行者を検出し、歩行者が検出されたか否かを判定する検出処理ルーチンを実現するためのプログラムを格納したコンピュータ１４と、コンピュータ１４での処理結果を表示するための表示装置１６とを備えている。
【００２２】
撮像装置１２は、検出対象領域を撮像し、画像信号を生成する撮像部（図示省略）と、撮像部で生成された画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部（図示省略）と、Ａ／Ｄ変換された画像信号を一時的に格納するための画像メモリ（図示省略）とを備えている。
【００２３】
コンピュータ１４は、ＣＰＵ、後述する検出処理ルーチンのプログラムを記憶したＲＯＭ、データ等を記憶するＲＡＭ、及びこれらを接続するバスを含んで構成されている。このコンピュータ１４をハードウエアとソフトウエアとに基づいて定まる機能実現手段毎に分割した機能ブロックで説明すると、図１に示すように、撮像装置１２から出力される各時刻の濃淡画像である撮像画像を入力する画像入力部２０と、画像入力部２０によって入力された各時刻の撮像画像から、歩行者らしい検出対象候補を各々検出する対象物検出部２２と、対象物検出部２２によって検出された検出対象候補に基づいて、撮像画像から歩行者が検出されたと判定した場合の判定結果がどれだけ信頼できるかを示す信頼度を算出する信頼度算出部２４と、信頼度算出部２４によって算出された信頼度に基づいて、撮像画像から歩行者が検出されたか否かを判定する検出判定部２６と、検出判定部２６によって時系列的に連続して判定された複数の判定結果に基づいて、検出対象領域から歩行者が検出されたか否かを判定する時系列判定部２８と、画像入力部２０によって入力された各時刻の撮像画像から、歩行者周辺の環境が歩行者の形状を検出しやすい環境であるかを示す指標を算出し、この指標に基づいて、検出判定部２６の判定で用いられるしきい値を決定すると共に、決定したしきい値に応じて、時系列判定部２８の判定で用いられる判定結果の個数を決定する環境判定部３０とを備えている。
【００２４】
対象物検出部２２は、撮像画像と予め用意された歩行者を表わすパターン画像との類似度を、撮像画像内を走査しながら算出し、最も類似度が高い領域を、歩行者らしい検出対象候補を表わす領域として検出して、検出された検出対象候補を表わす領域の位置及び大きさをメモリに記憶する。なお、類似度の算出では、パターン画像を拡大、縮小した複数のパターン画像の各々との類似度も算出し、歩行者の大きさの違いに対応して、歩行者らしい検出対象候補を表わす領域を検出すればよい。
【００２５】
信頼度算出部２４は、撮像画像に基づくパターン画像との類似度やエッジ情報、見かけの大きさに応じて、信頼度を算出する。例えば、類似度が高い場合には、歩行者らしさが強いため、高い信頼度を算出し、類似度が低い場合には、歩行者らしさが弱いため、低い信頼度を算出する。
【００２６】
検出判定部２６は、信頼度算出部２４によって算出された信頼度が、しきい値以上であるか否かによって、撮像画像から歩行者が検出されたか否かを判定し、信頼度がしきい値以上である場合には、撮像画像から歩行者が検出されたと判定し、一方、信頼度がしきい値未満である場合には、撮像画像から歩行者が検出されなかったと判定する。また、撮像装置１２によって連続して撮像された撮像画像の各々に対して、撮像画像から歩行者が検出されたか否かを判定する。
【００２７】
時系列判定部２８は、例えば、検出判定部２６によって時系列的に連続して判定された過去の複数回までの判定結果の全てが、撮像画像から歩行者が検出されたことを示している場合には、検出対象領域から歩行者が検出されたと判定する。
【００２８】
環境判定部３０は、撮像画像から歩行者の形状を検出しやすい環境であるかを示す指標として、撮像画像の全体の平均輝度を算出し、算出された平均輝度に基づいて、検出判定部２６で用いられるしきい値を決定する。例えば、検出対象物である歩行者が、背景と比べて輝度が高く、撮像画像全体の平均輝度が高い場合には、歩行者と背景との輝度差が小さく、歩行者周辺の環境が、歩行者の形状を検出することが困難な環境であると判定し、検出対象領域内に歩行者が存在していても算出される信頼度が低くなることが想定されるため、検出判定部２６で用いられるしきい値を低く決定する。一方、撮像画像全体の平均輝度が低い場合には、歩行者と背景との輝度差が大きく、歩行者周辺の環境が、歩行者の形状を検出することが容易な環境であると判定し、検出対象領域内に歩行者が存在していれば、算出される信頼度が高くなることが想定されるため、検出判定部２６で用いられるしきい値を高く決定する。
【００２９】
また、環境判定部３０は、決定したしきい値が高い場合には、歩行者の誤検出が少なくなり、検出精度が高くなるため、時系列判定部２８の判定で用いられる判定結果の個数が少なくなるように決定する。一方、決定したしきい値が低い場合には、歩行者の誤検出が多くなり、検出精度が低くなるため、検出精度を向上させるために、時系列判定部２８の判定で用いられる判定結果の個数が多くなるように決定する。
【００３０】
次に、第１の実施の形態に係る物体検出装置１０の作用について説明する。
【００３１】
まず、撮像装置１２が、検出対象領域に向けられ、撮像装置１２によって検出対象領域を表わす画像が連続して撮像されると、コンピュータ１４において、図２に示す検出処理ルーチンが実行される。
【００３２】
まず、ステップ１００において、初期設定として、判定回数を示す変数ｎを初期値である１に設定し、次のステップ１０２で、撮像装置１２から、ｎ番目に撮像された撮像画像を取得し、ステップ１０４において、上記ステップ１０２で撮像装置１２から取得した撮像画像について、歩行者周辺の環境が、検出対象物である歩行者の形状を検出しやすい環境であるかを示す指標として、平均輝度を算出し、平均輝度に基づいて、検出判定で用いる信頼度に関するしきい値を決定する。
【００３３】
そして、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で取得した撮像画像から、歩行者らしい検出対象候補を検出し、ステップ１０８で、上記ステップ１０６の検出処理で算出される検出対象候補の類似度に基づいて、検出結果の信頼度を算出する。
【００３４】
次のステップ１１０では、上記ステップ１０８で算出された信頼度が、上記ステップ１０４で決定されたしきい値以上であるか否かを判定し、信頼度がしきい値以上であれば、撮像画像から歩行者が検出されたと判定し、一方、信頼度がしきい値未満であれば、撮像画像から歩行者が検出されなかったと判定する。
【００３５】
そして、ステップ１１２では、時系列判定で用いられる判定結果の個数Ｎが、決定されているか否かを判定し、判定回数が１回であるため、まだ判定結果の個数を決定していない場合には、ステップ１１４において、上記ステップ１０４で決定されたしきい値に応じて、時系列判定で用いられる判定結果の個数Ｎを決定し、ステップ１１６へ移行する。一方、判定回数が２回以上であるため、判定結果の個数を決定済みである場合には、ステップ１１６へ移行する。
【００３６】
ステップ１１６では、判定回数ｎが、時系列判定で用いられる判定結果の個数Ｎ未満であるか否かを判定し、判定回数ｎがＮに達していない場合には、ステップ１１８において、ｎをインクリメントして、ステップ１０２へ戻り、次の時刻で撮像された撮像画像に基づいて、上記ステップ１０２〜ステップ１１６を実行する。一方、判定回数ｎがＮに達した場合には、ステップ１２０において、連続した撮像されたＮ個の画像の各々に対する上記ステップ１１０の判定結果に基づいて、検出対象領域から歩行者が検出されたか否かを判定し、Ｎ個の判定結果の全てにおいて、歩行者が検出されたと判定されていた場合には、検出対象領域から歩行者が検出されたと判定し、一方、少なくとも一つの判定結果において、歩行者が検出されなかったと判定された場合には、検出対象領域から歩行者が検出されなかったと判定する。
【００３７】
そして、ステップ１２２において、上記ステップ１２０の判定結果を表示装置１６に表示させて、検出処理ルーチンを終了する。
【００３８】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る物体検出装置によれば、撮像画像から検出対象物の形状を検出しやすいかを示す指標として、平均輝度を算出し、平均輝度に基づいて決定されるしきい値を用いて、撮像画像から検出対象物が検出されたか否かを判定するため、単一の撮像装置を用いる場合であっても、検出率を向上させて検出対象物を検出することができる。
【００３９】
また、しきい値が低く決定された場合には、時系列判定で用いられる過去の判定結果の個数が多くなるように決定して、しきい値が低くなることによる誤検出の増加を防ぐことができるため、検出率と共に検出精度を向上させることができる。
【００４０】
検出結果の信頼度は、検出対象物周辺の環境条件に応じた検出しやすさによって変動するため、固定のしきい値を用いて検出判定を行う場合、検出が困難であり信頼度が低くなる環境では、検出率が低下してしまう。そこで、本発明では、検出しやすさを示す平均輝度により、動的にしきい値を決定することによって、検出率の低下を防ぐことができる。
【００４１】
また、検出しやすさを示す指標に応じてしきい値を決定するだけでは、誤検出の増加等の副作用が発生するため、決定したしきい値に基づいて、時系列判定で用いる判定結果の個数を決定することにより、誤検出の増加を抑制することができる。
【００４２】
また、撮像画像全体の平均輝度よりしきい値を決定することができるため、特別な装置を付加することなく、簡易な演算により、しきい値制御を行うことができる。
【００４３】
なお、上記の実施の形態では、検出しやすさを示す指標として撮像画像全体の平均輝度を算出し、平均輝度に基づいて、信頼度に関するしきい値を決定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、検出しやすさを示す指標として、検出対象物の背景部分の輝度の分散を算出し、算出された輝度の分散に基づいて、信頼度に関するしきい値を決定するようにしてもよい。この場合には、検出対象候補の背景部分の輝度の分散を算出し、算出された輝度の分散が大きい場合には、検出対象物の周辺の環境が、背景が複雑で検出対象物の検出が困難な環境であると判定して、低いしきい値を決定する。一方、算出された輝度の分散が小さい場合には、背景が単純で検出対象物の検出が容易な環境であると判定して、高いしきい値を決定する。
【００４４】
また、検出対象物として歩行者を検出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、障害物など他の物体を検出対象物としてもよい。
【００４５】
また、時系列判定では、過去の複数回の判定結果の全てについて、検出対象物が検出されたと判定されていると、検出対象領域から検出対象物が検出されたと判定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、過去の複数回の判定結果のうち、所定割合以上の判定結果において、検出対象物が検出されたと判定されていると、検出対象領域から検出対象物が検出されたと判定するようにしてもよい。
【００４６】
また、検出処理で算出される類似度に基づいて、信頼度を算出する場合を例に説明したが、類似度そのものを信頼度として用いてもよい。また、検出対象候補の大きさや形状に基づいて、歩行者らしさを示す指標を算出して信頼度として用いてもよい。
【００４７】
次に、第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となっている部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００４８】
第２の実施の形態では、撮像画像から検出された検出対象候補の大きさに基づいて、検出判定で用いる信頼度に関するしきい値を決定している点が第１の実施の形態と異なっている。
【００４９】
図３に示すように、第２の実施の形態に係る物体識別装置２１０のコンピュータ２１４は、画像入力部２０と、対象物検出部２２と、信頼度算出部２４と、検出判定部２６と、時系列判定部２８と、対象物検出部２２によって検出された検出対象候補の大きさに基づいて、検出しやすさを示す指標として、撮像装置１２から検出対象候補までの距離を算出し、算出した距離に基づいて、検出判定部２６の判定で用いられるしきい値を決定すると共に、決定されたしきい値に応じて、時系列判定部２８の判定で用いられる判定結果の個数を決定する距離算出部２３０とを備えている。
【００５０】
距離算出部２３０は、検出対象物である歩行者の実際の大きさを予め記憶しておき、撮像画像上における検出対象候補の大きさと予め記憶された実際の大きさとに基づいて、検出対象候補が歩行者である場合を仮定したときの撮像装置１２から検出対象候補までの距離を算出する。図４に示すように、撮像画像上における検出対象候補の大きさが大きいほど、検出対象候補までの距離として短い距離が算出され、検出対象候補の大きさが小さいほど、検出対象候補までの距離として長い距離が算出される。
【００５１】
また、距離算出部２３０は、算出された検出対象候補までの距離を、撮像画像からの歩行者の形状の検出しやすさを示す指標として、しきい値を決定する。算出された検出対象候補までの距離が遠い場合には、歩行者の形状の検出が困難であると判定し、検出対象領域内に歩行者が存在していても算出される信頼度が低くなることが想定されるため、検出判定部２６で用いられるしきい値を低く決定する。一方、算出された検出対象候補までの距離が遠い場合には、歩行者の形状の検出が容易であると判定し、検出対象領域内に歩行者が存在していれば、算出される信頼度が高くなることが想定されるため、検出判定部２６で用いられるしきい値を高く決定する。
【００５２】
また、距離算出部２３０は、決定したしきい値が高い場合には、歩行者の誤検出が少なくなり、検出精度が高くなるため、時系列判定部２８の判定で用いられる判定結果の個数を少なく決定する。一方、決定されたしきい値が低い場合には、歩行者の誤検出が多くなり、検出精度が低くなるため、検出精度を向上させるために、時系列判定部２８の判定で用いられる判定結果の個数を多く決定する。
【００５３】
次に、第２の実施の形態に係る検出処理ルーチンについて図５を用いて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の処理については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。
【００５４】
まず、ステップ１００において、初期設定を行い、次のステップ１０２で、撮像装置１２から撮像画像を取得し、ステップ１０６において、上記ステップ１０２で取得した撮像画像から検出対象候補を検出し、ステップ１０８で、上記ステップ１０６の検出結果の信頼度を算出する。
【００５５】
そして、ステップ２５０において、上記ステップ１０６で検出された検出対象候補の大きさに基づいて、撮像画像からの歩行者の形状の検出しやすさを示す指標として、撮像装置１２から検出対象候補までの距離を算出し、ステップ２５２で、上記ステップ２５０で算出された距離に基づいて、検出判定で用いる信頼度に関するしきい値を決定する。
【００５６】
次のステップ１１０では、上記ステップ１０８で算出された信頼度が、上記ステップ２５２で決定されたしきい値以上であるか否かを判定し、信頼度がしきい値以上であれば、撮像画像から歩行者が検出されたと判定し、一方、信頼度がしきい値未満であれば、撮像画像から歩行者が検出されなかったと判定する。
【００５７】
そして、ステップ１１２では、時系列判定で用いられる判定結果の個数Ｎが、決定されているか否かを判定し、まだ判定結果の個数を決定していない場合には、ステップ１１４において、上記ステップ２５２で決定されたしきい値に応じて、時系列判定で用いられる判定結果の個数Ｎを決定し、ステップ１１６へ移行する。一方、判定結果の個数が決定済みである場合には、ステップ１１６へ移行する。
【００５８】
ステップ１１６では、判定回数ｎが、時系列判定で用いられる判定結果の個数Ｎ未満であるか否かを判定し、判定回数ｎがＮに達していない場合には、ステップ１１８において、ｎをインクリメントして、ステップ１０２へ戻るが、一方、判定回数ｎがＮに達した場合には、ステップ１２０において、連続して撮像されたＮ個の撮像画像の各々に対する上記ステップ１１０の判定結果に基づいて、検出対象領域から歩行者が検出されたか否かを判定する。
【００５９】
そして、ステップ１２２において、上記ステップ１２０の判定結果を表示装置１６に表示させて、検出処理ルーチンを終了する。
【００６０】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る物体検出装置によれば、検出対象候補の画像上での大きさより検出対象候補までの距離を算出し、算出された検出対象候補までの距離に基づいて、しきい値を決定することができるため、特別な装置を付加することなく、簡易な演算により、しきい値制御を行うことができる。
【００６１】
なお、検出対象候補の大きさに基づいて、検出対象候補までの距離を算出する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、検出対象候補の撮像画像上の位置に基づいて、検出対象候補までの距離を算出してもよい。この場合には、所定距離に検出対象物が存在する場合に予想される検出位置を予め記憶しておき、検出対象候補の位置と予め記憶された検出位置とに基づいて、検出対象候補までの距離を算出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る物体検出装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る物体検出装置における検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態に係る物体検出装置を示すブロック図である。
【図４】検出対象候補の画像上の大きさに応じた距離を説明するための図である。
【図５】本発明の第２の実施の形態に係る物体検出装置における検出処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６３】
１０、２１０  物体検出装置
１２   撮像装置
１４、２１４  コンピュータ
１６   表示装置
２２   対象物検出部
２４   信頼度算出部
２６   検出判定部
２８   時系列判定部
３０   環境判定部
２３０  距離算出部
【図１】
0004937029.tif 000002
【図２】
0004937029.tif 000003
【図３】
0004937029.tif 000004
【図４】
0004937029.tif 000005
【図５】
0004937029.tif 000006