JP2000090268A - 車両領域検出方法 - Google Patents
車両領域検出方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 車両に属するエッジ領域の検出精度が高い車
両領域検出方法を提供する。 【解決手段】 撮像して得られた前方映像から、連結エ
ッジ領域の集合領域を検出する（ステップＳ１）。次い
で、連結エッジ領域のエッジ強度と、長さと、水平分散
値及び垂直分散値の合計値と、エッジ強度とを算出する
（ステップＳ２からＳ６）。そして、各連結エッジ領域
を PWRの大きい順、LEN の大きい順、VAの小さい順にそ
れぞれ並べ替え（ステップＳ７）、上位Ｒ個（Ｒはあら
かじめ決めておいた検出予定領域数）の連結エッジ領域
を車両に属するエッジ領域と判断し、車両候補領域１２
を検出する（ステップＳ８）。これにより、車両候補領
域を高い精度で検出できる。
両領域検出方法を提供する。 【解決手段】 撮像して得られた前方映像から、連結エ
ッジ領域の集合領域を検出する（ステップＳ１）。次い
で、連結エッジ領域のエッジ強度と、長さと、水平分散
値及び垂直分散値の合計値と、エッジ強度とを算出する
（ステップＳ２からＳ６）。そして、各連結エッジ領域
を PWRの大きい順、LEN の大きい順、VAの小さい順にそ
れぞれ並べ替え（ステップＳ７）、上位Ｒ個（Ｒはあら
かじめ決めておいた検出予定領域数）の連結エッジ領域
を車両に属するエッジ領域と判断し、車両候補領域１２
を検出する（ステップＳ８）。これにより、車両候補領
域を高い精度で検出できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両領域検出方法
に関し、更に詳しくは、車両候補領域を高い精度で検出
できる車両領域検出方法に関するものである。
に関し、更に詳しくは、車両候補領域を高い精度で検出
できる車両領域検出方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】カーナビゲーションでの安全性を判断す
る装置として、前方を撮像して先行する車両（以下、先
行車両という）を認識する装置が実用化されている。こ
の装置では、先行車両を並木等と区別する方法として、
撮像した画像の濃淡値を微分処理して得られるエッジ画
像が、水平成分及び垂直成分のエッジ特徴を多く含むこ
とを利用している。すなわち、遠景の画像に属する水平
成分及び垂直成分のエッジの連続性及び強度は、車両候
補領域に属する水平成分及び垂直成分のエッジに比べて
弱いことを利用している。車両候補領域とは、前方映像
で検出された例えば矩形の画像領域で、車両の存在する
可能性が高いと検出された領域である。以下、図面を参
照し、例を挙げて、従来の車両領域検出方法を説明す
る。
る装置として、前方を撮像して先行する車両（以下、先
行車両という）を認識する装置が実用化されている。こ
の装置では、先行車両を並木等と区別する方法として、
撮像した画像の濃淡値を微分処理して得られるエッジ画
像が、水平成分及び垂直成分のエッジ特徴を多く含むこ
とを利用している。すなわち、遠景の画像に属する水平
成分及び垂直成分のエッジの連続性及び強度は、車両候
補領域に属する水平成分及び垂直成分のエッジに比べて
弱いことを利用している。車両候補領域とは、前方映像
で検出された例えば矩形の画像領域で、車両の存在する
可能性が高いと検出された領域である。以下、図面を参
照し、例を挙げて、従来の車両領域検出方法を説明す
る。
【０００３】図３は、例えばＣＣＤカメラで走行車両か
ら前方を撮像した映像（以下、前方映像という）を示す
模式図である。従来の車両領域検出方法では、前方映像
の濃淡値を微分処理し、水平成分及び垂直成分のエッジ
特徴をエッジ画像から検出する。そして、エッジ特徴が
多く分布する領域を先行車両に属するエッジ領域と判断
し、並木等、エッジ特徴が多く分布しない領域を先行車
両に属するエッジ領域でないと判断し、車両候補領域１
０を決定している。
ら前方を撮像した映像（以下、前方映像という）を示す
模式図である。従来の車両領域検出方法では、前方映像
の濃淡値を微分処理し、水平成分及び垂直成分のエッジ
特徴をエッジ画像から検出する。そして、エッジ特徴が
多く分布する領域を先行車両に属するエッジ領域と判断
し、並木等、エッジ特徴が多く分布しない領域を先行車
両に属するエッジ領域でないと判断し、車両候補領域１
０を決定している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の車両領
域検出方法では、車両に属するエッジ領域の検出精度が
低いため、車両候補領域の検出精度が低いという問題が
あった。以上のような事情に照らして、本発明の目的
は、車両に属するエッジ領域の検出精度が高い車両領域
検出方法を提供することである。
域検出方法では、車両に属するエッジ領域の検出精度が
低いため、車両候補領域の検出精度が低いという問題が
あった。以上のような事情に照らして、本発明の目的
は、車両に属するエッジ領域の検出精度が高い車両領域
検出方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明に係る車両領域検出方法は、撮像した前方の
映像に基づいてエッジ画像を形成し、次いで、エッジ画
像に基づいて連結エッジ領域を形成し、連結エッジ領域
の集合領域のうちから前方の車両の車両候補領域を検出
する車両領域検出方法において、撮像した前方の映像に
所定のフィルタ処理を行う第１ステップと、第１ステッ
プで得られた各エッジ画像の垂直成分又は水平成分のう
ち少なくとも一方を２値化処理及びラベリング処理して
連結エッジ領域を形成し、連結エッジ領域の集合領域を
形成する第２ステップと、各連結エッジ領域について、
水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向
の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エ
ッジ強度をそれぞれ算出する第３ステップと、水平分散
値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向の長さ又
は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エッジ強度
に基づいて、車両候補領域を構成する連結エッジ領域を
連結エッジ領域の集合領域から抽出する第４ステップと
を備えていることを特徴としている。
に、本発明に係る車両領域検出方法は、撮像した前方の
映像に基づいてエッジ画像を形成し、次いで、エッジ画
像に基づいて連結エッジ領域を形成し、連結エッジ領域
の集合領域のうちから前方の車両の車両候補領域を検出
する車両領域検出方法において、撮像した前方の映像に
所定のフィルタ処理を行う第１ステップと、第１ステッ
プで得られた各エッジ画像の垂直成分又は水平成分のう
ち少なくとも一方を２値化処理及びラベリング処理して
連結エッジ領域を形成し、連結エッジ領域の集合領域を
形成する第２ステップと、各連結エッジ領域について、
水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向
の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エ
ッジ強度をそれぞれ算出する第３ステップと、水平分散
値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向の長さ又
は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エッジ強度
に基づいて、車両候補領域を構成する連結エッジ領域を
連結エッジ領域の集合領域から抽出する第４ステップと
を備えていることを特徴としている。
【０００６】フィルタ処理としては、通常、ノイズ除去
処理、コントラスト改善処理、及び、微分処理を行う。
処理、コントラスト改善処理、及び、微分処理を行う。
【０００７】好適には、第３ステップでは、連結エッジ
領域を構成する各エッジ画像の水平分散値又は垂直分散
値の少なくとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向の長
さの少なくとも一方、及び、エッジ強度を算出し、更
に、それぞれの平均値を算出する。
領域を構成する各エッジ画像の水平分散値又は垂直分散
値の少なくとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向の長
さの少なくとも一方、及び、エッジ強度を算出し、更
に、それぞれの平均値を算出する。
【０００８】第４ステップで行う処理の一例としては、
水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向
の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エ
ッジ強度について、それぞれ、集合領域のうち上位の連
結エッジ領域を設定数だけ抽出して、車両候補領域を構
成する連結エッジ領域とする。第４ステップで行う処理
の別の一例としては、水平分散値又は垂直分散値の少な
くとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向の長さの少な
くとも一方、及び、エッジ強度にそれぞれ所定の重み定
数を乗算してなる評価値を算出し、評価値の上位順に連
結エッジ領域を設定数だけ集合領域から抽出して、車両
候補領域を構成する連結エッジ領域とする。
水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向
の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エ
ッジ強度について、それぞれ、集合領域のうち上位の連
結エッジ領域を設定数だけ抽出して、車両候補領域を構
成する連結エッジ領域とする。第４ステップで行う処理
の別の一例としては、水平分散値又は垂直分散値の少な
くとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向の長さの少な
くとも一方、及び、エッジ強度にそれぞれ所定の重み定
数を乗算してなる評価値を算出し、評価値の上位順に連
結エッジ領域を設定数だけ集合領域から抽出して、車両
候補領域を構成する連結エッジ領域とする。
【０００９】第４ステップで行う処理の更に別の一例と
しては、集合領域のうちエッジ強度の高い順に第１の設
定割合だけ連結エッジ領域を抽出する第５ステップと、
第５ステップで抽出した連結エッジ領域の数が、第１の
設定数よりも多いか否かを判断し、多い場合には、水平
分散値又は垂直分散値の少なくとも一方について、高い
順に第２の設定割合だけ連結エッジ領域を更に抽出する
第６ステップと、第６ステップで抽出した連結エッジ領
域の数が、第２の設定数よりも多いか否かを判断し、多
い場合には、水平方向の長さ又は垂直方向の長さの少な
くとも一方について、長い順に第３の設定割合だけ連結
エッジ領域を更に抽出する第７ステップとを行う。
しては、集合領域のうちエッジ強度の高い順に第１の設
定割合だけ連結エッジ領域を抽出する第５ステップと、
第５ステップで抽出した連結エッジ領域の数が、第１の
設定数よりも多いか否かを判断し、多い場合には、水平
分散値又は垂直分散値の少なくとも一方について、高い
順に第２の設定割合だけ連結エッジ領域を更に抽出する
第６ステップと、第６ステップで抽出した連結エッジ領
域の数が、第２の設定数よりも多いか否かを判断し、多
い場合には、水平方向の長さ又は垂直方向の長さの少な
くとも一方について、長い順に第３の設定割合だけ連結
エッジ領域を更に抽出する第７ステップとを行う。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下に、実施形態例を挙げ、添付
図面を参照して、本発明の実施の形態を具体的かつより
詳細に説明する。実施形態例１ 本実施形態例は、本発明の一実施形態例である。図１
は、本実施形態例で、例えばＣＣＤカメラで走行車両か
ら前方を撮像した映像（以下、前方映像という）を示す
模式図である。本実施形態例では、この前方映像を以下
に説明する手順で画像処理する。
図面を参照して、本発明の実施の形態を具体的かつより
詳細に説明する。実施形態例１ 本実施形態例は、本発明の一実施形態例である。図１
は、本実施形態例で、例えばＣＣＤカメラで走行車両か
ら前方を撮像した映像（以下、前方映像という）を示す
模式図である。本実施形態例では、この前方映像を以下
に説明する手順で画像処理する。
【００１１】図２は、本実施形態例の処理手順を示すフ
ローチャート図である。先ず、撮像して得られた前方映
像に、ノイズ除去、コントラスト改善、微分処理などの
所定のフィルタ処理を施す。次いで、検出された垂直成
分または水平成分のエッジ画像（微分画像）に対し二値
化処理し、ラベリング処理を行い、形成された連結エッ
ジ領域の集合領域を検出する（ステップＳ１）。
ローチャート図である。先ず、撮像して得られた前方映
像に、ノイズ除去、コントラスト改善、微分処理などの
所定のフィルタ処理を施す。次いで、検出された垂直成
分または水平成分のエッジ画像（微分画像）に対し二値
化処理し、ラベリング処理を行い、形成された連結エッ
ジ領域の集合領域を検出する（ステップＳ１）。
【００１２】次いで、ラベリング処理後の各ラベルの画
素集合毎に以下の評価値を算出する（ステップＳ２から
Ｓ４）。まず、垂直エッジおよび水平エッジの連続性を
評価するために、面積、長さ、水平分散値、及び、垂直
分散値を以下のようにして算出する。 （ａ）面積は、以下の式により、同一ラベル画素の画素
数として算出する。 S[n] = (ラベル[n](n番目のラベル)に属する画素の総
数)、すなわち、 （ｂ）長さは、以下の式により、同一ラベル画素に対す
るX座標及びY座標の最大値と最小値の差分として算出す
る。 垂直成分エッジ画像の長さ : LEN[n] = Xn#max - Xn#mi
n 水平成分エッジ画像の長さ : LEN[n] = Yn#max - Yn#mi
n ここで、 Xn#max, Yn#max :ラベル[n]に属する画素の最大のX座標
値及びY座標値 Xn#min, Yn#min :ラベル[n]に属する画素の最小のX座標
値及びY座標値 である。 （ｃ）水平分散値及び垂直分散値は、それぞれ、垂直成
分エッジ画像及び水平成分エッジ画像から、以下の式に
より、同一ラベル画素に対する分散値として算出する。 水平分散値 : VA[n] = (Σ(Yn(i) - Yn#av)) / S[n] 垂直分散値 : VA[n] = (Σ(Xn(i) - Xn#av)) / S[n] ここで、 Xn(i), Yn(i) :ラベル[n]に属する画素のX座標値及びY
座標値 Xn#av, Yn#av :ラベル[n]に属する画素のX座標値の平均
値及びY座標値の平均値 である。
素集合毎に以下の評価値を算出する（ステップＳ２から
Ｓ４）。まず、垂直エッジおよび水平エッジの連続性を
評価するために、面積、長さ、水平分散値、及び、垂直
分散値を以下のようにして算出する。 （ａ）面積は、以下の式により、同一ラベル画素の画素
数として算出する。 S[n] = (ラベル[n](n番目のラベル)に属する画素の総
数)、すなわち、 （ｂ）長さは、以下の式により、同一ラベル画素に対す
るX座標及びY座標の最大値と最小値の差分として算出す
る。 垂直成分エッジ画像の長さ : LEN[n] = Xn#max - Xn#mi
n 水平成分エッジ画像の長さ : LEN[n] = Yn#max - Yn#mi
n ここで、 Xn#max, Yn#max :ラベル[n]に属する画素の最大のX座標
値及びY座標値 Xn#min, Yn#min :ラベル[n]に属する画素の最小のX座標
値及びY座標値 である。 （ｃ）水平分散値及び垂直分散値は、それぞれ、垂直成
分エッジ画像及び水平成分エッジ画像から、以下の式に
より、同一ラベル画素に対する分散値として算出する。 水平分散値 : VA[n] = (Σ(Yn(i) - Yn#av)) / S[n] 垂直分散値 : VA[n] = (Σ(Xn(i) - Xn#av)) / S[n] ここで、 Xn(i), Yn(i) :ラベル[n]に属する画素のX座標値及びY
座標値 Xn#av, Yn#av :ラベル[n]に属する画素のX座標値の平均
値及びY座標値の平均値 である。
【００１３】また、以下の式により、各連結エッジ領域
のラベル毎に、同一ラベル内の画素に対し、エッジ画像
でのエッジ強度の平均値を算出する（ステップＳ５）。 pn(x,y) = ラベル[n]に属する画素のエッジ強度 エッジ強度 : PWR[n] = Σpn(x,y) / Sn 尚、垂直成分エッジ画像では水平の線画像が、水平成分
エッジ画像では垂直の線画像が、それぞれ検出されてい
る。また、ラベル番号は、垂直成分エッジ画像と水平成
分エッジ画像とで重複しない。
のラベル毎に、同一ラベル内の画素に対し、エッジ画像
でのエッジ強度の平均値を算出する（ステップＳ５）。 pn(x,y) = ラベル[n]に属する画素のエッジ強度 エッジ強度 : PWR[n] = Σpn(x,y) / Sn 尚、垂直成分エッジ画像では水平の線画像が、水平成分
エッジ画像では垂直の線画像が、それぞれ検出されてい
る。また、ラベル番号は、垂直成分エッジ画像と水平成
分エッジ画像とで重複しない。
【００１４】以上の評価値を算出した後、ラベル毎の各
連結エッジ領域に対し、その連結エッジ領域に属するラ
ベルの評価値から、 エッジ強度の合計値 : PWR =ΣPWR[n] 長さ合計値 : LEN =ΣLEN[n] 水平分散値及び垂直分散値の合計値 : VA = ΣVA[n] を算出する（ステップＳ６）。
連結エッジ領域に対し、その連結エッジ領域に属するラ
ベルの評価値から、 エッジ強度の合計値 : PWR =ΣPWR[n] 長さ合計値 : LEN =ΣLEN[n] 水平分散値及び垂直分散値の合計値 : VA = ΣVA[n] を算出する（ステップＳ６）。
【００１５】そして、各連結エッジ領域を PWRの大きい
順、LEN の大きい順、VAの小さい順にそれぞれ並べ替え
（ステップＳ７）、上位Ｒ個（Ｒはあらかじめ決めてお
いた検出予定領域数）の連結エッジ領域を車両に属する
エッジ領域と判断し、車両候補領域１１を検出する（ス
テップＳ８）。これにより、車両候補領域を高い精度で
検出できる。また、例えば領域１２（図１）は、車両候
補領域から効率よく除外される。
順、LEN の大きい順、VAの小さい順にそれぞれ並べ替え
（ステップＳ７）、上位Ｒ個（Ｒはあらかじめ決めてお
いた検出予定領域数）の連結エッジ領域を車両に属する
エッジ領域と判断し、車両候補領域１１を検出する（ス
テップＳ８）。これにより、車両候補領域を高い精度で
検出できる。また、例えば領域１２（図１）は、車両候
補領域から効率よく除外される。
【００１６】実施形態例２ 本実施形態例では、実施形態例１に比べ、ステップＳ７
に代えて、以下の式を用いて、PWR, LEN, 及び VAに、
予め設定しておいた重み付け定数 A, B, Cをそれぞれ乗
算し、それらの合計の評価ポイント値(POINT)を算出す
る。 POINT = A * PWR + B * LEN + C * VA 次いで、POINTの高い順に連結エッジ領域を並べ替え、
上位の所定個数の連結エッジ領域を車両に属するエッジ
領域と判断し、車両候補領域を検出する。
に代えて、以下の式を用いて、PWR, LEN, 及び VAに、
予め設定しておいた重み付け定数 A, B, Cをそれぞれ乗
算し、それらの合計の評価ポイント値(POINT)を算出す
る。 POINT = A * PWR + B * LEN + C * VA 次いで、POINTの高い順に連結エッジ領域を並べ替え、
上位の所定個数の連結エッジ領域を車両に属するエッジ
領域と判断し、車両候補領域を検出する。
【００１７】実施形態例３ 本実施形態例では、連結エッジ領域の並べ替えに際し、
各評価値の重要度が PWR、 VA 、LEN 、の順であること
に着目し、実施形態例１に比べて、ステップＳ７に代え
て、以下の処理を行う。まず PWRの大きい順に連結エッ
ジ領域を並べ替え、上位２０％程度を抽出する。抽出し
た連結エッジ領域数がＲ個（Ｒはあらかじめ決めておい
た検出予定領域数）より多ければ、抽出した連結エッジ
領域を更に VA の小さい順に並べ替え、上位（分散値の
場合、値が小さいほうを上位とする）５０％を抽出す
る。抽出した連結エッジ領域数がＲ個に比べてまだ多い
場合には、さらに LENの大きい順に並べ替え、その上位
からＲ個の連結エッジ領域を抽出し、それを車両に属す
るエッジ領域とし、車両候補領域を決定する。
各評価値の重要度が PWR、 VA 、LEN 、の順であること
に着目し、実施形態例１に比べて、ステップＳ７に代え
て、以下の処理を行う。まず PWRの大きい順に連結エッ
ジ領域を並べ替え、上位２０％程度を抽出する。抽出し
た連結エッジ領域数がＲ個（Ｒはあらかじめ決めておい
た検出予定領域数）より多ければ、抽出した連結エッジ
領域を更に VA の小さい順に並べ替え、上位（分散値の
場合、値が小さいほうを上位とする）５０％を抽出す
る。抽出した連結エッジ領域数がＲ個に比べてまだ多い
場合には、さらに LENの大きい順に並べ替え、その上位
からＲ個の連結エッジ領域を抽出し、それを車両に属す
るエッジ領域とし、車両候補領域を決定する。
【００１８】
【発明の効果】本発明によれば、撮像した前方の映像か
ら連結エッジ領域を形成し、各連結エッジ領域につい
て、水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平
方向の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及
び、エッジ強度をそれぞれ算出し、算出した値に基づい
て、車両候補領域を構成する連結エッジ領域を抽出す
る。これにより、高い精度で、また、効率よく、車両候
補領域を検出できる。
ら連結エッジ領域を形成し、各連結エッジ領域につい
て、水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平
方向の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及
び、エッジ強度をそれぞれ算出し、算出した値に基づい
て、車両候補領域を構成する連結エッジ領域を抽出す
る。これにより、高い精度で、また、効率よく、車両候
補領域を検出できる。
【図１】実施形態例１で、例えばＣＣＤカメラで走行車
両から前方を撮像した映像を示す模式図である。
両から前方を撮像した映像を示す模式図である。
【図２】本実施形態例１の処理手順を示すフローチャー
ト図である。
ト図である。
【図３】従来の方法で、例えばＣＣＤカメラで走行車両
から前方を撮像した映像を示す模式図である。
から前方を撮像した映像を示す模式図である。
１０ 車両候補領域 １１ 車両候補領域 １２ 領域
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA16 BA29 CE02 CE11 DA08 DC14 DC16 5L096 BA04 EA35 EA43 FA06 FA32 FA33 FA64 GA02 GA34
Claims (6)
- 【請求項１】 撮像した前方の映像に基づいてエッジ画
像を形成し、次いで、エッジ画像に基づいて連結エッジ
領域を形成し、連結エッジ領域の集合領域のうちから前
方の車両の車両候補領域を検出する車両領域検出方法に
おいて、 撮像した前方の映像に所定のフィルタ処理を行う第１ス
テップと、 第１ステップで得られた各エッジ画像の垂直成分又は水
平成分のうち少なくとも一方を２値化処理及びラベリン
グ処理して連結エッジ領域を形成し、連結エッジ領域の
集合領域を形成する第２ステップと、 各連結エッジ領域について、水平分散値又は垂直分散値
の少なくとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向の長さ
の少なくとも一方、及び、エッジ強度をそれぞれ算出す
る第３ステップと、 水平分散値又は垂直分散値の少なくとも一方、水平方向
の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方、及び、エ
ッジ強度に基づいて、車両候補領域を構成する連結エッ
ジ領域を連結エッジ領域の集合領域から抽出する第４ス
テップとを備えていることを特徴とする車両領域検出方
法。 - 【請求項２】 フィルタ処理として、ノイズ除去処理、
コントラスト改善処理、及び、微分処理を行うことを特
徴とする請求項１に記載の車両領域検出方法。 - 【請求項３】 第３ステップでは、連結エッジ領域を構
成する各エッジ画像の水平分散値又は垂直分散値の少な
くとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向の長さの少な
くとも一方、及び、エッジ強度を算出し、更に、それぞ
れの平均値を算出することを特徴とする請求項１又は２
に記載の車両領域検出方法。 - 【請求項４】 第４ステップでは、水平分散値又は垂直
分散値の少なくとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向
の長さの少なくとも一方、及び、エッジ強度について、
それぞれ、集合領域のうち上位の連結エッジ領域を設定
数だけ抽出して、車両候補領域を構成する連結エッジ領
域とすることを特徴とする請求項１から３のうち何れか
１項に記載の車両領域検出方法。 - 【請求項５】 第４ステップでは、水平分散値又は垂直
分散値の少なくとも一方、水平方向の長さ又は垂直方向
の長さの少なくとも一方、及び、エッジ強度にそれぞれ
所定の重み定数を乗算してなる評価値を算出し、評価値
の上位順に連結エッジ領域を設定数だけ集合領域から抽
出して、車両候補領域を構成する連結エッジ領域とする
ことを特徴とする請求項１から３のうち何れか１項に記
載の車両領域検出方法。 - 【請求項６】 第４ステップでは、集合領域のうちエッ
ジ強度の高い順に第１の設定割合だけ連結エッジ領域を
抽出する第５ステップと、 第５ステップで抽出した連結エッジ領域の数が、第１の
設定数よりも多いか否かを判断し、多い場合には、水平
分散値又は垂直分散値の少なくとも一方について、高い
順に第２の設定割合だけ連結エッジ領域を更に抽出する
第６ステップと、 第６ステップで抽出した連結エッジ領域の数が、第２の
設定数よりも多いか否かを判断し、多い場合には、水平
方向の長さ又は垂直方向の長さの少なくとも一方につい
て、長い順に第３の設定割合だけ連結エッジ領域を更に
抽出する第７ステップと、 を備えていることを特徴とする請求項１から３のうち何
れか１項に記載の車両領域検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10253957A JP2000090268A (ja) | 1998-09-08 | 1998-09-08 | 車両領域検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10253957A JP2000090268A (ja) | 1998-09-08 | 1998-09-08 | 車両領域検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000090268A true JP2000090268A (ja) | 2000-03-31 |
Family
ID=17258324
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10253957A Pending JP2000090268A (ja) | 1998-09-08 | 1998-09-08 | 車両領域検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000090268A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005332130A (ja) * | 2004-05-19 | 2005-12-02 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理方法のプログラム及び画像処理方法のプログラムを記録した記録媒体 |
| US7231288B2 (en) | 2005-03-15 | 2007-06-12 | Visteon Global Technologies, Inc. | System to determine distance to a lead vehicle |
| CN105260701A (zh) * | 2015-09-14 | 2016-01-20 | 中电海康集团有限公司 | 一种适用于复杂场景下的前方车辆检测方法 |
-
1998
- 1998-09-08 JP JP10253957A patent/JP2000090268A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005332130A (ja) * | 2004-05-19 | 2005-12-02 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理方法のプログラム及び画像処理方法のプログラムを記録した記録媒体 |
| US7231288B2 (en) | 2005-03-15 | 2007-06-12 | Visteon Global Technologies, Inc. | System to determine distance to a lead vehicle |
| CN105260701A (zh) * | 2015-09-14 | 2016-01-20 | 中电海康集团有限公司 | 一种适用于复杂场景下的前方车辆检测方法 |
| CN105260701B (zh) * | 2015-09-14 | 2019-01-29 | 中电海康集团有限公司 | 一种适用于复杂场景下的前方车辆检测方法 |
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