物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラム
【課題】カメラで撮像した２次元の撮像画像を処理して、全体が単一色でなく、帯模様が形成されているパイロン等の物体について、その検出精度を向上させた物体検出装置を提供する。
【解決手段】物体検出装置１は、画像処理部１３が画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を処理し、撮像されている物体を検出する。画像処理部１３は、画像入力部１２に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する。そして、抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する。そして、物体領域検出処理では、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内における２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域がこれら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する。
【解決手段】物体検出装置１は、画像処理部１３が画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を処理し、撮像されている物体を検出する。画像処理部１３は、画像入力部１２に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する。そして、抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する。そして、物体領域検出処理では、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内における２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域がこれら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、カメラで撮像した撮像画像を処理し、撮像されている物体を検出する物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラムに関し、特に、道路工事等を行うときに、工事領域をドライバに認識させるために道路上に載置するパイロンやポール等の道路誘導物を検出する物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載し、その車両の走行制御（ハンドリングやブレーキング等にかかる制御）を補助する車載装置がある（特許文献１等参照）。この種の車載装置は、搭載した車両の前方に位置する障害物を検知し、検知した傷害物と自車両との相対的な位置関係等に基づき、車両の走行制御にかかる補助を行う。特許文献１は、車両の前方をカメラで撮像した撮像画像を処理し、車両の前方に位置する障害物を検知する構成である。また、車両の前方に位置する障害物を赤外線レーダで検知する構成のものもある。また、この種の車載装置は、車両の走行レーンを認識し、車両が認識している走行レーンから外れないように、車両の走行方向（ハンドリング）を補助する制御を行う。走行レーンの認識は、路面に描かれている白線を検出することにより行っている。
【０００３】
一方、維持、管理等を目的とした道路工事が行われている場所では、車両の侵入を制限する工事領域と、車両を走行させる走行領域との境界線として、道路上にパイロンやポール等の道路誘導物を載置することが行われている。
【０００４】
車載装置は、工事領域と、走行領域とを区別するために道路上にパイロンが載置されている区間では、路面に描かれている白線から認識した走行レーンに基づいて車両のハンドリング制御を補助するのではなく、道路上に載置されている道路誘導物の位置に基づいて車両のハンドリング制御を補助しなければならない。特許文献１に記載の車載装置は、２つのカメラを使用し、車両前方の３次元画像を得ることにより、道路上に載置されているパイロン等の立体物を検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２８０１３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、全体が単一色のパイロンであれば、カメラの撮像画像（２次元画像）に対するエッジ検出処理で得られた物体の外形形状と、パイロンの登録パターン形状と、のパターンマッチングにかかる処理で検出できる。一方、全体が単一色でなく、白や黒等の帯模様を形成したパイロンがある。この帯模様を形成したパイロンの場合、エッジ検出処理で帯模様が形成されている部分を独立した１つの物体として検出してしまうことがある。この場合、撮像されているパイロンが、帯模様で分割した複数の物体として検出されることがある。その結果、パイロンの外形形状を得ることができず、パターンマッチングにかかる処理でパイロンであると認識できないことがあった。
【０００７】
また、特許文献１は、道路上に載置されているパイロンが帯模様を形成したパイロンであっても、それを精度よく検知するために、２つのカメラを使用し、車両前方の３次元画像を得る構成を提案している。このため、特許文献１に記載された車載装置は、３次元画像にかかる画像処理が行える高性能のチップを備える必要があるとともに、カメラも２つ必要になるので、装置本体が高価であった。
【０００８】
この発明の目的は、カメラで撮像した２次元の撮像画像を処理して、全体が単一色でなく、帯模様が形成されているパイロン等の物体について、その検出精度を向上させた物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明の物体検出装置は、上記課題を解決し、その目的を達するために以下のように構成している。
【００１０】
この物体検出装置は、画像処理部が画像入力部に入力されたカメラの撮像画像（２次元画像）を処理し、撮像されている物体を検出する。
【００１１】
この画像処理部では、以下に示す高彩度領域抽出処理、凸包領域設定処理、接続判定処理、および物体領域検出処理を行い、撮像画像に撮像されている物体の外形形状を得る。
【００１２】
高彩度領域抽出処理では、画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する。工事現場等では、一般車両や一般人等の立ち入り制限する工事領域の境界線としてパイロン等の道路誘導物が道路上に載置される。パイロン等の道路誘導物は、視認性をよくするために、赤や黄等の比較的彩度の高い色である。
【００１３】
凸包領域設定処理では、高彩度領域抽出処理で抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する。すなわち、ここで設定する凸包領域は、２つの高彩度領域の間に、高彩度領域抽出処理で抽出されなかった領域（低彩度領域）が含まれている。
【００１４】
接続判定処理では、この凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する。この判定は、例えば、
（ａ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この低彩度領域の外側と同じ色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定し、低彩度領域の外側と異なる色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域であると判定する、
（ｂ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、予め設定した色相でなければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定し、予め設定した色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域であると判定する、
（ｃ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域の輝度が、設定した輝度閾値よりも小さければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定し、設定した輝度閾値よりも大きければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域であると判定する、
のいずれか１つ、または２つ以上を組合せた判定によって、行えばよい。また、２つ以上の組合せで判定する場合、判定結果が異なるときには、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定すればよい。
【００１５】
上記（ａ）は、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が背景であるかどうかで判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、その色相を白や黒等にすることから、上記（ｂ）は、色相によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、比較的高反射部材で形成することから、上記（ｃ）は、輝度によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。上述の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）にかかる判定は、画像入力部に入力されたカメラの撮像画像に対して行ってもよいし、入力されたカメラの撮像画像に対して公知のＨＳＶ変換をした画像に対して行ってもよい。ただし、（ｂ）については、画像入力部に入力されたカメラの撮像画像に対して行うほうが、判定精度が高く、より好ましい。
【００１６】
物体領域検出処理では、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内における２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が予め設定した色相の領域である場合、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する。
【００１７】
したがって、帯模様が形成されているパイロンや、ポール等の道路誘導物であっても、その物体の外形形状を精度よく検出することができる。これにより、検出した物体の外形形状に対するパターンマッチング等の画像処理における、その物体の種類等の判別精度についても向上が図れる。
【００１８】
また、高彩度領域抽出処理を、高彩度領域を色相の違いで分割して抽出する処理にすれば、赤色をベースとした第１の物体と、黄色をベースとした第２の物体とが隣接している状況であっても、これらの物体を個別に抽出することができる。
【００１９】
この場合、凸包領域設定処理を、２つ高彩度領域が同色相である場合に、これら２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する処理にしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
この発明によれば、カメラで撮像した２次元の撮像画像を処理して、全体が単一色でなく、帯模様が形成されているパイロン等の物体について、その検出精度の向上が図れる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】物体検出装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図２】パイロンを示す図である。
【図３】工事領域と、走行領域とを区別するために、パイロンを道路上に載置している状況を示す図である。
【図４】物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】高彩度領域の抽出を説明する図である。
【図６】高彩度領域の抽出、および抽出した高彩度領域の分割を説明する図である。
【図７】凸包領域の設定例を示す図である
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、この発明の実施形態である物体検出装置について説明する。
【００２３】
図１は、この物体検出装置の主要部の構成を示すブロック図である。この物体検出装置１は、単一のカメラ２で撮像した撮像画像（２次元の画像）を処理し、この撮像画像に撮像されている物体、特にパイロンやポール等の道路誘導物を検出する。この物体検出装置１は、例えば車両の走行制御（ハンドリングやブレーキング等にかかる制御）を補助する車載装置等に適用可能である。
【００２４】
この物体検出装置１は、図１に示すように、制御部１１と、画像入力部１２と、画像処理部１３と、出力部１４と、を備えている。
【００２５】
制御部１１は、物体検出装置１本体各部の動作を制御する。
【００２６】
画像入力部１２は、接続されているカメラ２の撮像画像（２次元画像）を入力する。カメラ２は、例えば１秒間に３０フレームの撮像画像を出力する。画像入力部１２は、入力されたカメラ２の撮像画像を一時的に記憶する画像メモリを備えている。
【００２７】
画像処理部１３は、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されているパイロン、ポール等の道路誘導物を検出する画像処理を行う。この発明にかかる物体検出プログラムは、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を処理し、撮像されているパイロンやポール等の道路誘導物を検出する画像処理を画像処理部１３に実行させるプログラムである。
【００２８】
出力部１４は、画像処理部１３における処理結果を出力する。
【００２９】
この物体検出装置１を、上述したように車両の走行制御を補助する車載装置に適用した場合、この車載装置は、出力部１４から出力される処理結果に応じて車両の走行制御を補助する。
【００３０】
ここで、道路誘導物であるパイロンについて簡単に説明しておく。パイロン２０は、図２に示すように、外形形状が円錐形状である。図２（Ａ）は単一色のパイロンであり、図２（Ｂ）は帯模様を１本設けたパイロンであり、図２（Ｃ）は帯模様を２本設けたパイロンである。パイロン２０は、視認性をよくするために、ベースが赤や黄等の比較的彩度の高い色である。ここで言うベースとは、図２（Ｂ）、（Ｃ）に示す帯模様以外の部分である。また、図２（Ｂ）、（Ｃ）に示す帯模様は、白や黒等の比較的彩度の低い色で形成している。また、この帯模様は、比較的高反射率の部材で形成している。
【００３１】
道路工事が行われている場所では、車両の侵入を制限する工事領域と、車両を走行させる走行領域との境界線として、道路上にパイロン２０等の道路誘導物を載置することが行われている。図３は、工事領域と、走行領域とを区別するために、４つのパイロン２０（２０ａ〜２０ｄ）を道路上に載置している状況を示している。図３において、４つのパイロン２０（２０ａ〜２０ｄ）を結ぶラインの左側が工事領域であり、右側が車両が走行する走行領域である。
【００３２】
ここでは、パイロン２０ａは、ベースが黄色である。パイロン２０ｂ、２０ｃ、２０ｄは、ベースが赤色である。また、パイロン２０ａ、２０ｂは、図２（Ａ）に示した単一色のものであり、パイロン２０ｃは、図２（ｂ）に示した帯模様を１本設けたものであり、パイロン２０ｄは、図２（ｃ）に示した帯模様を２本設けたものである。
【００３３】
以下、この物体検出装置１の動作について説明する。
【００３４】
図４は、物体検出装置の動作を示すフローチャートである。ここでは、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像が、図３に示す２次元画像である場合を例にしながら、物体検出装置１の動作を説明する。
【００３５】
画像処理部１３は、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を取り込む（ｓ１）。カメラ２の撮像画像は、カラー画像である。
【００３６】
画像処理部１３は、ｓ１で取り込んだカラー画像について、画素毎にＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換するＨＳＶ変換を行う（ｓ２）。ＨＳＶ変換については、公知であるので、ここでは説明を省略する。
【００３７】
画像処理部１３は、ＨＳＶ変換した撮像画像の画素毎に、設定されている彩度閾値で２値化した２値化画像を生成する（ｓ３）。この彩度閾値は、予め定めた値であってもよいし、この画像全体の彩度の平均と標準偏差とを用いて算出した値であってもよい。
【００３８】
例えば、カメラ２の撮像画像が図３に示す２次元画像である場合、図５に示す２値化画像がｓ３で生成される。図５は、ハッチングで示す領域内の画素が、彩度閾値よりも低い画素であり、その他の領域（白抜きの領域）の画素が、彩度閾値よりも高い画素である。
【００３９】
なお、彩度が彩度閾値である画素については、高彩度の画素としてもよいし、逆に低彩度の画素としてもよい。
【００４０】
画像処理部１３は、高彩度の画素で構成される領域を高彩度領域として抽出する（ｓ４）。図５に示す例では、高彩度領域が７つ抽出される。具体的には、パイロン２０ａ全体、およびパイロン２０ｂ全体を、それぞれ１つの高彩度領域として抽出する。また、パイロン２０ｃについては、帯模様によって分割されている上側と、下側との２つの高彩度領域を抽出する。さらに、パイロン２０ｄについては、２本の帯模様によって分割されている３つの高彩度領域を抽出する。
【００４１】
画像処理部１３は、ｓ４で抽出した高彩度領域毎に色相のヒストグラムを算出し、色相が単一であるかどうかを判定する（ｓ５）。画像処理部１３は、色相が単一でない高彩度領域については、色相毎に高彩度領域を分割する（ｓ６）。ｓ６では、例えば、撮像画像において、図６（Ａ）に示すように、黄色のパイロン２０ａと、赤色のパイロン２０ｂとが重なっていた場合、ｓ４で抽出される高彩度領域は図６（Ｂ）に示すように１つである。すなわち、２つのパイロン２０ａ、２０ｂにかかる高彩度領域を１つに纏めて抽出する。ｓ５、およびｓ６にかかる処理を実行することにより、図６（Ｃ）に破線で示すように、ｓ４で抽出した高彩度領域をパイロン２０ａ、２０ｂ毎に分割できる。
【００４２】
画像処理部１３は、高彩度領域毎に、その高彩度領域と色相が同じで、且つ、距離が予め定めた距離よりも近い他の高彩度領域があれば、これら２つの高彩度領域をペアリングする（ｓ７）。ｓ７では、例えば、図５に示したパイロン２０ｃについて抽出した、帯模様によって分割されている上側と、下側との２つの高彩度領域をペアリングする。また、図５に示したパイロン２０ｄについて抽出した、２本の帯模様によって分割されている上側の高彩度領域と、２本の帯模様の間に位置する高彩度領域をペアリングするとともに、２本の帯模様の間に位置する高彩度領域と、２本の帯模様によって分割されている下側の高彩度領域と、をペアリングする。一方で、パイロン２０ａについて抽出した高彩度領域と、パイロン２０ｂついて抽出した高彩度領域とは、色相が同じでないので、ペアリングしない。
【００４３】
画像処理部１３は、ｓ７でペアリングした２つの高彩度領域毎に、これら２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する（ｓ８）。図７（Ａ）は、パイロン２０ｃについて抽出した、帯模様によって分割されている上側と、下側との２つの高彩度領域をペアリングし、設定した凸包領域を示す。また、図７（Ｂ）は、パイロン２０ｄについて抽出した、２本の帯模様によって分割されている上側と、２本の帯模様の間に位置する２つの高彩度領域をペアリングし、設定した凸包領域を示す。図７（Ｃ）は、パイロン２０ｄについて抽出した、２本の帯模様の間と、２本の帯模様によって分割されている下側に位置する２つの高彩度領域をペアリングし、設定した凸包領域を示す。
【００４４】
画像処理部１３は、ｓ８で設定した凸包領域毎に、ペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する（ｓ９）。このｓ９では、
（ａ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この低彩度領域の外側と同じ色相であるかどうか、
（ｂ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、予め設定した色相であるかどうか、
（ｃ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域の輝度が、設定した輝度閾値よりも大きいかどうか、
にかかる３つの判定を行う。
【００４５】
上述の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）にかかる判定は、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像に対して行ってもよいし、入力されたカメラ２の撮像画像に対して、ｓ２で公知のＨＳＶ変換した画像に対して行ってもよい。ただし、（ｂ）にかかる判定については、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像に対して行うほうが、判定精度が高く、より好ましい。
【００４６】
画像処理部１３は、（ａ）で外側と同じ色相でなく、（ｂ）で予め設定した色相であり、さらに（ｃ）で設定した輝度閾値よりも大きいと判定したとき、ペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定する。上記以外の場合には、ペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域でないと判定する。
【００４７】
（ａ）は、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が背景であるかどうかで判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、その色相を白や黒等にすることから、（ｂ）は、色相によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、比較的高反射部材で形成することから、（ｃ）は、輝度によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。
【００４８】
なお、ｓ９にかかる判定は、上記（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）の任意の１つで行ってもよいし、任意の２つの組合せで行ってもよい。
【００４９】
画像処理部１３は、ｓ９でペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域でないと判定すると、これら２つの高彩度領域は異なる物体の撮像画像であると判定する（ｓ１０）。一方、画像処理部１３は、ｓ９でペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定すると、これら２つの高彩度領域は同じ物体の撮像画像であると判定する（ｓ１１）。
【００５０】
画像処理部１３は、ｓ１１で１つの物体であると判定した凸包領域の中で、一方が同じ高彩度領域である凸包領域があれば、これら２つの凸包領域を合わせて１つの物体と判定する（ｓ１２）。例えば、図７（Ｂ）に示す凸包領域と、図７（Ｃ）に示す凸包領域と、を合わせて１つの物体と判定する。
【００５１】
画像処理部１３は、１つの物体と判定した領域（高彩度領域、および凸包領域）毎に、その領域の外形形状を検出した物体の形状とし、パターンマッチング等による認識処理を行い、この物体の種類を認識する（ｓ１３）。
【００５２】
物体検出装置１は、ｓ１３の認識結果を出力部１４から出力する（ｓ１４）。
【００５３】
このように、この物体検出装置１は、帯模様が付けられたパイロン２０ｃ、２０ｄであっても、その外形形状を精度よく検出することができる。したがって、検出した物体の種類の認識精度を向上させることができる。また、３次元画像にかかる画像処理を行わないので、画像処理部１３を安価なチップで構成することができるとともに、カメラ２についても１つで構成できるので、大幅なコストダウンが図れる。
【００５４】
なお、上記の説明では、パイロン２０の検出を例にして説明したが、パイロン２０だけでなく、ポールであっても同様である。また、柵等の道路誘導物であっても精度よく検出できる。
【００５５】
また、本願発明は、検出する物体を道路誘導物に限るものではなく、道路誘導物以外の物体を検出する装置にも利用できる。
【符号の説明】
【００５６】
１…物体検出装置
２…カメラ
１１…制御部
１２…画像入力部
１３…画像処理部
１４…出力部
２０（２０ａ〜２０ｄ）…パイロン
【技術分野】
【０００１】
この発明は、カメラで撮像した撮像画像を処理し、撮像されている物体を検出する物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラムに関し、特に、道路工事等を行うときに、工事領域をドライバに認識させるために道路上に載置するパイロンやポール等の道路誘導物を検出する物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載し、その車両の走行制御（ハンドリングやブレーキング等にかかる制御）を補助する車載装置がある（特許文献１等参照）。この種の車載装置は、搭載した車両の前方に位置する障害物を検知し、検知した傷害物と自車両との相対的な位置関係等に基づき、車両の走行制御にかかる補助を行う。特許文献１は、車両の前方をカメラで撮像した撮像画像を処理し、車両の前方に位置する障害物を検知する構成である。また、車両の前方に位置する障害物を赤外線レーダで検知する構成のものもある。また、この種の車載装置は、車両の走行レーンを認識し、車両が認識している走行レーンから外れないように、車両の走行方向（ハンドリング）を補助する制御を行う。走行レーンの認識は、路面に描かれている白線を検出することにより行っている。
【０００３】
一方、維持、管理等を目的とした道路工事が行われている場所では、車両の侵入を制限する工事領域と、車両を走行させる走行領域との境界線として、道路上にパイロンやポール等の道路誘導物を載置することが行われている。
【０００４】
車載装置は、工事領域と、走行領域とを区別するために道路上にパイロンが載置されている区間では、路面に描かれている白線から認識した走行レーンに基づいて車両のハンドリング制御を補助するのではなく、道路上に載置されている道路誘導物の位置に基づいて車両のハンドリング制御を補助しなければならない。特許文献１に記載の車載装置は、２つのカメラを使用し、車両前方の３次元画像を得ることにより、道路上に載置されているパイロン等の立体物を検知している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２８０１３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、全体が単一色のパイロンであれば、カメラの撮像画像（２次元画像）に対するエッジ検出処理で得られた物体の外形形状と、パイロンの登録パターン形状と、のパターンマッチングにかかる処理で検出できる。一方、全体が単一色でなく、白や黒等の帯模様を形成したパイロンがある。この帯模様を形成したパイロンの場合、エッジ検出処理で帯模様が形成されている部分を独立した１つの物体として検出してしまうことがある。この場合、撮像されているパイロンが、帯模様で分割した複数の物体として検出されることがある。その結果、パイロンの外形形状を得ることができず、パターンマッチングにかかる処理でパイロンであると認識できないことがあった。
【０００７】
また、特許文献１は、道路上に載置されているパイロンが帯模様を形成したパイロンであっても、それを精度よく検知するために、２つのカメラを使用し、車両前方の３次元画像を得る構成を提案している。このため、特許文献１に記載された車載装置は、３次元画像にかかる画像処理が行える高性能のチップを備える必要があるとともに、カメラも２つ必要になるので、装置本体が高価であった。
【０００８】
この発明の目的は、カメラで撮像した２次元の撮像画像を処理して、全体が単一色でなく、帯模様が形成されているパイロン等の物体について、その検出精度を向上させた物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
この発明の物体検出装置は、上記課題を解決し、その目的を達するために以下のように構成している。
【００１０】
この物体検出装置は、画像処理部が画像入力部に入力されたカメラの撮像画像（２次元画像）を処理し、撮像されている物体を検出する。
【００１１】
この画像処理部では、以下に示す高彩度領域抽出処理、凸包領域設定処理、接続判定処理、および物体領域検出処理を行い、撮像画像に撮像されている物体の外形形状を得る。
【００１２】
高彩度領域抽出処理では、画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する。工事現場等では、一般車両や一般人等の立ち入り制限する工事領域の境界線としてパイロン等の道路誘導物が道路上に載置される。パイロン等の道路誘導物は、視認性をよくするために、赤や黄等の比較的彩度の高い色である。
【００１３】
凸包領域設定処理では、高彩度領域抽出処理で抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する。すなわち、ここで設定する凸包領域は、２つの高彩度領域の間に、高彩度領域抽出処理で抽出されなかった領域（低彩度領域）が含まれている。
【００１４】
接続判定処理では、この凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する。この判定は、例えば、
（ａ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この低彩度領域の外側と同じ色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定し、低彩度領域の外側と異なる色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域であると判定する、
（ｂ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、予め設定した色相でなければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定し、予め設定した色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域であると判定する、
（ｃ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域の輝度が、設定した輝度閾値よりも小さければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定し、設定した輝度閾値よりも大きければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域であると判定する、
のいずれか１つ、または２つ以上を組合せた判定によって、行えばよい。また、２つ以上の組合せで判定する場合、判定結果が異なるときには、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定すればよい。
【００１５】
上記（ａ）は、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が背景であるかどうかで判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、その色相を白や黒等にすることから、上記（ｂ）は、色相によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、比較的高反射部材で形成することから、上記（ｃ）は、輝度によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。上述の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）にかかる判定は、画像入力部に入力されたカメラの撮像画像に対して行ってもよいし、入力されたカメラの撮像画像に対して公知のＨＳＶ変換をした画像に対して行ってもよい。ただし、（ｂ）については、画像入力部に入力されたカメラの撮像画像に対して行うほうが、判定精度が高く、より好ましい。
【００１６】
物体領域検出処理では、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内における２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が予め設定した色相の領域である場合、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する。
【００１７】
したがって、帯模様が形成されているパイロンや、ポール等の道路誘導物であっても、その物体の外形形状を精度よく検出することができる。これにより、検出した物体の外形形状に対するパターンマッチング等の画像処理における、その物体の種類等の判別精度についても向上が図れる。
【００１８】
また、高彩度領域抽出処理を、高彩度領域を色相の違いで分割して抽出する処理にすれば、赤色をベースとした第１の物体と、黄色をベースとした第２の物体とが隣接している状況であっても、これらの物体を個別に抽出することができる。
【００１９】
この場合、凸包領域設定処理を、２つ高彩度領域が同色相である場合に、これら２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する処理にしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
この発明によれば、カメラで撮像した２次元の撮像画像を処理して、全体が単一色でなく、帯模様が形成されているパイロン等の物体について、その検出精度の向上が図れる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】物体検出装置の主要部の構成を示すブロック図である。
【図２】パイロンを示す図である。
【図３】工事領域と、走行領域とを区別するために、パイロンを道路上に載置している状況を示す図である。
【図４】物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】高彩度領域の抽出を説明する図である。
【図６】高彩度領域の抽出、および抽出した高彩度領域の分割を説明する図である。
【図７】凸包領域の設定例を示す図である
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、この発明の実施形態である物体検出装置について説明する。
【００２３】
図１は、この物体検出装置の主要部の構成を示すブロック図である。この物体検出装置１は、単一のカメラ２で撮像した撮像画像（２次元の画像）を処理し、この撮像画像に撮像されている物体、特にパイロンやポール等の道路誘導物を検出する。この物体検出装置１は、例えば車両の走行制御（ハンドリングやブレーキング等にかかる制御）を補助する車載装置等に適用可能である。
【００２４】
この物体検出装置１は、図１に示すように、制御部１１と、画像入力部１２と、画像処理部１３と、出力部１４と、を備えている。
【００２５】
制御部１１は、物体検出装置１本体各部の動作を制御する。
【００２６】
画像入力部１２は、接続されているカメラ２の撮像画像（２次元画像）を入力する。カメラ２は、例えば１秒間に３０フレームの撮像画像を出力する。画像入力部１２は、入力されたカメラ２の撮像画像を一時的に記憶する画像メモリを備えている。
【００２７】
画像処理部１３は、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されているパイロン、ポール等の道路誘導物を検出する画像処理を行う。この発明にかかる物体検出プログラムは、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を処理し、撮像されているパイロンやポール等の道路誘導物を検出する画像処理を画像処理部１３に実行させるプログラムである。
【００２８】
出力部１４は、画像処理部１３における処理結果を出力する。
【００２９】
この物体検出装置１を、上述したように車両の走行制御を補助する車載装置に適用した場合、この車載装置は、出力部１４から出力される処理結果に応じて車両の走行制御を補助する。
【００３０】
ここで、道路誘導物であるパイロンについて簡単に説明しておく。パイロン２０は、図２に示すように、外形形状が円錐形状である。図２（Ａ）は単一色のパイロンであり、図２（Ｂ）は帯模様を１本設けたパイロンであり、図２（Ｃ）は帯模様を２本設けたパイロンである。パイロン２０は、視認性をよくするために、ベースが赤や黄等の比較的彩度の高い色である。ここで言うベースとは、図２（Ｂ）、（Ｃ）に示す帯模様以外の部分である。また、図２（Ｂ）、（Ｃ）に示す帯模様は、白や黒等の比較的彩度の低い色で形成している。また、この帯模様は、比較的高反射率の部材で形成している。
【００３１】
道路工事が行われている場所では、車両の侵入を制限する工事領域と、車両を走行させる走行領域との境界線として、道路上にパイロン２０等の道路誘導物を載置することが行われている。図３は、工事領域と、走行領域とを区別するために、４つのパイロン２０（２０ａ〜２０ｄ）を道路上に載置している状況を示している。図３において、４つのパイロン２０（２０ａ〜２０ｄ）を結ぶラインの左側が工事領域であり、右側が車両が走行する走行領域である。
【００３２】
ここでは、パイロン２０ａは、ベースが黄色である。パイロン２０ｂ、２０ｃ、２０ｄは、ベースが赤色である。また、パイロン２０ａ、２０ｂは、図２（Ａ）に示した単一色のものであり、パイロン２０ｃは、図２（ｂ）に示した帯模様を１本設けたものであり、パイロン２０ｄは、図２（ｃ）に示した帯模様を２本設けたものである。
【００３３】
以下、この物体検出装置１の動作について説明する。
【００３４】
図４は、物体検出装置の動作を示すフローチャートである。ここでは、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像が、図３に示す２次元画像である場合を例にしながら、物体検出装置１の動作を説明する。
【００３５】
画像処理部１３は、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像を取り込む（ｓ１）。カメラ２の撮像画像は、カラー画像である。
【００３６】
画像処理部１３は、ｓ１で取り込んだカラー画像について、画素毎にＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換するＨＳＶ変換を行う（ｓ２）。ＨＳＶ変換については、公知であるので、ここでは説明を省略する。
【００３７】
画像処理部１３は、ＨＳＶ変換した撮像画像の画素毎に、設定されている彩度閾値で２値化した２値化画像を生成する（ｓ３）。この彩度閾値は、予め定めた値であってもよいし、この画像全体の彩度の平均と標準偏差とを用いて算出した値であってもよい。
【００３８】
例えば、カメラ２の撮像画像が図３に示す２次元画像である場合、図５に示す２値化画像がｓ３で生成される。図５は、ハッチングで示す領域内の画素が、彩度閾値よりも低い画素であり、その他の領域（白抜きの領域）の画素が、彩度閾値よりも高い画素である。
【００３９】
なお、彩度が彩度閾値である画素については、高彩度の画素としてもよいし、逆に低彩度の画素としてもよい。
【００４０】
画像処理部１３は、高彩度の画素で構成される領域を高彩度領域として抽出する（ｓ４）。図５に示す例では、高彩度領域が７つ抽出される。具体的には、パイロン２０ａ全体、およびパイロン２０ｂ全体を、それぞれ１つの高彩度領域として抽出する。また、パイロン２０ｃについては、帯模様によって分割されている上側と、下側との２つの高彩度領域を抽出する。さらに、パイロン２０ｄについては、２本の帯模様によって分割されている３つの高彩度領域を抽出する。
【００４１】
画像処理部１３は、ｓ４で抽出した高彩度領域毎に色相のヒストグラムを算出し、色相が単一であるかどうかを判定する（ｓ５）。画像処理部１３は、色相が単一でない高彩度領域については、色相毎に高彩度領域を分割する（ｓ６）。ｓ６では、例えば、撮像画像において、図６（Ａ）に示すように、黄色のパイロン２０ａと、赤色のパイロン２０ｂとが重なっていた場合、ｓ４で抽出される高彩度領域は図６（Ｂ）に示すように１つである。すなわち、２つのパイロン２０ａ、２０ｂにかかる高彩度領域を１つに纏めて抽出する。ｓ５、およびｓ６にかかる処理を実行することにより、図６（Ｃ）に破線で示すように、ｓ４で抽出した高彩度領域をパイロン２０ａ、２０ｂ毎に分割できる。
【００４２】
画像処理部１３は、高彩度領域毎に、その高彩度領域と色相が同じで、且つ、距離が予め定めた距離よりも近い他の高彩度領域があれば、これら２つの高彩度領域をペアリングする（ｓ７）。ｓ７では、例えば、図５に示したパイロン２０ｃについて抽出した、帯模様によって分割されている上側と、下側との２つの高彩度領域をペアリングする。また、図５に示したパイロン２０ｄについて抽出した、２本の帯模様によって分割されている上側の高彩度領域と、２本の帯模様の間に位置する高彩度領域をペアリングするとともに、２本の帯模様の間に位置する高彩度領域と、２本の帯模様によって分割されている下側の高彩度領域と、をペアリングする。一方で、パイロン２０ａについて抽出した高彩度領域と、パイロン２０ｂついて抽出した高彩度領域とは、色相が同じでないので、ペアリングしない。
【００４３】
画像処理部１３は、ｓ７でペアリングした２つの高彩度領域毎に、これら２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する（ｓ８）。図７（Ａ）は、パイロン２０ｃについて抽出した、帯模様によって分割されている上側と、下側との２つの高彩度領域をペアリングし、設定した凸包領域を示す。また、図７（Ｂ）は、パイロン２０ｄについて抽出した、２本の帯模様によって分割されている上側と、２本の帯模様の間に位置する２つの高彩度領域をペアリングし、設定した凸包領域を示す。図７（Ｃ）は、パイロン２０ｄについて抽出した、２本の帯模様の間と、２本の帯模様によって分割されている下側に位置する２つの高彩度領域をペアリングし、設定した凸包領域を示す。
【００４４】
画像処理部１３は、ｓ８で設定した凸包領域毎に、ペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する（ｓ９）。このｓ９では、
（ａ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この低彩度領域の外側と同じ色相であるかどうか、
（ｂ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、予め設定した色相であるかどうか、
（ｃ）凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域の輝度が、設定した輝度閾値よりも大きいかどうか、
にかかる３つの判定を行う。
【００４５】
上述の（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）にかかる判定は、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像に対して行ってもよいし、入力されたカメラ２の撮像画像に対して、ｓ２で公知のＨＳＶ変換した画像に対して行ってもよい。ただし、（ｂ）にかかる判定については、画像入力部１２に入力されたカメラ２の撮像画像に対して行うほうが、判定精度が高く、より好ましい。
【００４６】
画像処理部１３は、（ａ）で外側と同じ色相でなく、（ｂ）で予め設定した色相であり、さらに（ｃ）で設定した輝度閾値よりも大きいと判定したとき、ペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定する。上記以外の場合には、ペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域でないと判定する。
【００４７】
（ａ）は、凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が背景であるかどうかで判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、その色相を白や黒等にすることから、（ｂ）は、色相によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。また、パイロンや、ポール等の道路誘導物は、帯模様を形成するとき、比較的高反射部材で形成することから、（ｃ）は、輝度によって帯模様であるかどうかを判定する手法である。
【００４８】
なお、ｓ９にかかる判定は、上記（ａ）、（ｂ）、および（ｃ）の任意の１つで行ってもよいし、任意の２つの組合せで行ってもよい。
【００４９】
画像処理部１３は、ｓ９でペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域でないと判定すると、これら２つの高彩度領域は異なる物体の撮像画像であると判定する（ｓ１０）。一方、画像処理部１３は、ｓ９でペアリングした２つの高彩度領域間に位置する低彩度領域が、これら２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定すると、これら２つの高彩度領域は同じ物体の撮像画像であると判定する（ｓ１１）。
【００５０】
画像処理部１３は、ｓ１１で１つの物体であると判定した凸包領域の中で、一方が同じ高彩度領域である凸包領域があれば、これら２つの凸包領域を合わせて１つの物体と判定する（ｓ１２）。例えば、図７（Ｂ）に示す凸包領域と、図７（Ｃ）に示す凸包領域と、を合わせて１つの物体と判定する。
【００５１】
画像処理部１３は、１つの物体と判定した領域（高彩度領域、および凸包領域）毎に、その領域の外形形状を検出した物体の形状とし、パターンマッチング等による認識処理を行い、この物体の種類を認識する（ｓ１３）。
【００５２】
物体検出装置１は、ｓ１３の認識結果を出力部１４から出力する（ｓ１４）。
【００５３】
このように、この物体検出装置１は、帯模様が付けられたパイロン２０ｃ、２０ｄであっても、その外形形状を精度よく検出することができる。したがって、検出した物体の種類の認識精度を向上させることができる。また、３次元画像にかかる画像処理を行わないので、画像処理部１３を安価なチップで構成することができるとともに、カメラ２についても１つで構成できるので、大幅なコストダウンが図れる。
【００５４】
なお、上記の説明では、パイロン２０の検出を例にして説明したが、パイロン２０だけでなく、ポールであっても同様である。また、柵等の道路誘導物であっても精度よく検出できる。
【００５５】
また、本願発明は、検出する物体を道路誘導物に限るものではなく、道路誘導物以外の物体を検出する装置にも利用できる。
【符号の説明】
【００５６】
１…物体検出装置
２…カメラ
１１…制御部
１２…画像入力部
１３…画像処理部
１４…出力部
２０（２０ａ〜２０ｄ）…パイロン
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラの撮像画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部に入力された撮像画像に撮像されている物体を検出する画像処理部と、を備えた物体検出装置において、
前記画像処理部は、
前記画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する高彩度領域抽出処理と、
前記高彩度領域抽出処理で抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する凸包領域設定処理と、
前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する接続判定処理と、
前記接続判定処理が凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定したときに、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する物体領域検出処理と、
を実行する、物体検出装置。
【請求項２】
前記高彩度領域抽出処理は、高彩度領域を色相の違いで分割して抽出する、請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記凸包領域設定処理は、２つ高彩度領域が同じ色相である場合に、これら２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する、請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記接続判定処理は、前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この低彩度領域の外側と同じ色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定する、請求項１〜３のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記接続判定処理は、前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、予め設定した色相でなければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定する、請求項１〜４のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記接続判定処理は、前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域の輝度が、設定した輝度閾値よりも小さければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定する、請求項１〜５のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記画像処理部は、
さらに、前記物体領域検出処理が検出した物体領域の外形形状に基づき、その物体の種類を判別する種類判別処理を実行する、請求項１〜６のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項８】
画像処理部が、画像入力部に入力されたカメラの撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されている物体を検出する物体検出方法において、
前記画像処理部が、
前記画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する高彩度領域抽出処理と、
前記高彩度領域抽出処理で抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する凸包領域設定処理と、
前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する接続判定処理と、
前記接続判定処理が凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定したときに、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する物体領域検出処理と、
を実行する、物体検出方法。
【請求項９】
画像入力部に入力されたカメラの撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されている物体を検出する処理を画像処理部に実行させる物体検出プログラムにおいて、
前記画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する高彩度領域抽出ステップと、
前記高彩度領域抽出ステップで抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する凸包領域設定ステップと、
前記凸包領域設定ステップが設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する接続判定ステップと、
前記接続判定ステップが凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定したときに、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する物体領域検出ステップと、を前記画像処理部に実行させる物体検出プログラム。
【請求項１】
カメラの撮像画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部に入力された撮像画像に撮像されている物体を検出する画像処理部と、を備えた物体検出装置において、
前記画像処理部は、
前記画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する高彩度領域抽出処理と、
前記高彩度領域抽出処理で抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する凸包領域設定処理と、
前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する接続判定処理と、
前記接続判定処理が凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定したときに、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する物体領域検出処理と、
を実行する、物体検出装置。
【請求項２】
前記高彩度領域抽出処理は、高彩度領域を色相の違いで分割して抽出する、請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記凸包領域設定処理は、２つ高彩度領域が同じ色相である場合に、これら２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する、請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記接続判定処理は、前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この低彩度領域の外側と同じ色相であれば、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定する、請求項１〜３のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記接続判定処理は、前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、予め設定した色相でなければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定する、請求項１〜４のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記接続判定処理は、前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域の輝度が、設定した輝度閾値よりも小さければ、２つの高彩度領域をつなぐ独立した低彩度領域でないと判定する、請求項１〜５のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記画像処理部は、
さらに、前記物体領域検出処理が検出した物体領域の外形形状に基づき、その物体の種類を判別する種類判別処理を実行する、請求項１〜６のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項８】
画像処理部が、画像入力部に入力されたカメラの撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されている物体を検出する物体検出方法において、
前記画像処理部が、
前記画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する高彩度領域抽出処理と、
前記高彩度領域抽出処理で抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する凸包領域設定処理と、
前記凸包領域設定処理が設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する接続判定処理と、
前記接続判定処理が凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定したときに、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する物体領域検出処理と、
を実行する、物体検出方法。
【請求項９】
画像入力部に入力されたカメラの撮像画像を処理し、この撮像画像に撮像されている物体を検出する処理を画像処理部に実行させる物体検出プログラムにおいて、
前記画像入力部に入力された撮像画像について、彩度が設定した彩度閾値よりも高い高彩度領域を抽出する高彩度領域抽出ステップと、
前記高彩度領域抽出ステップで抽出した２つの高彩度領域を凸包する凸包領域を設定する凸包領域設定ステップと、
前記凸包領域設定ステップが設定した凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であるかどうかを判定する接続判定ステップと、
前記接続判定ステップが凸包領域内の低彩度領域が、この凸包領域内の２つの高彩度領域をつなぐ独立した領域であると判定したときに、この凸包領域を１つの物体が撮像されている物体領域として検出する物体領域検出ステップと、を前記画像処理部に実行させる物体検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１３−３７８１（Ｐ２０１３−３７８１Ａ）
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１３３３９２（Ｐ２０１１−１３３３９２）
【出願日】平成２３年６月１５日（２０１１．６．１５）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年１月７日（２０１３．１．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年６月１５日（２０１１．６．１５）
【出願人】（０００００２９４５）オムロン株式会社 (3,542)
【Ｆターム（参考）】
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