目標検出装置、目標検出方法、目標検出プログラム
【課題】処理に負担がかからず、目標を確実に検出できるようにした目標検出装置を提供する。
【解決手段】ＬＡＤＡＲセンサ１０１は、画素毎に距離情報を取得する。ＬＡＤＡＲセンサ１０１から取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定する。この判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う。目標形状テンプレートは実寸の情報であり、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの距離情報を基に、目標形状テンプレートの実寸の情報を画素数の情報に換算し、判定された物体の画素数と、換算された目標形状テンプレートの画素数とを比較して目標物体の検出を行う。
【解決手段】ＬＡＤＡＲセンサ１０１は、画素毎に距離情報を取得する。ＬＡＤＡＲセンサ１０１から取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定する。この判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う。目標形状テンプレートは実寸の情報であり、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの距離情報を基に、目標形状テンプレートの実寸の情報を画素数の情報に換算し、判定された物体の画素数と、換算された目標形状テンプレートの画素数とを比較して目標物体の検出を行う。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば航空機から地上の目標物体を検出するのに用いて好適な目標検出装置、目標検出方法、目標検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
海難救助の現場で、救命ボードなど、海上に浮かぶ浮遊物を早急に発見するために、ヘリコプターや航空機から海上を撮影し、この撮影画像から、目標物体を発見するような、目標検出追跡装置が提案されている（特許文献１）。このような目標検出では、特許文献１に示されているように、赤外線カメラが用いられている。また、この特許文献１では、撮像画像とテンプレート画像との相関を検出して、目標検出を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２０５６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目標検出に赤外線カメラを用いた場合には、目標物体が自然放射する赤外線を検知して目標物体を検出する。赤外線カメラを用いた場合には、例えば、周囲が草地に囲まれているような場所の中に目標物体となる車両があるような状況下でも、車両の温度と草地の温度とに温度差があれば、赤外線画像に現れる輝度レベルに差が生じることになり、適正な輝度しきい値を設定することで、草地の中の車両を目標物体として検出することが可能である。
【０００５】
しかしながら、赤外線カメラの場合には、周囲に対して温度差が少ない物体を目標物体として検出することが難しい。例えば、車両が道路上にあり、周囲を遮蔽するものがないような環境下にも係わらず、車両と道路とが殆ど同じ温度であるような場合には、車両を目標物体として検出することが難しくなる。
【０００６】
これに対して、目標検出に可視カメラを使用した場合には、周囲に対して温度差が少ない物体であっても、目標物体を検出できる。
【０００７】
しかし、可視カメラの場合には、周囲に対して色調や輝度が等しい物体を検出することが難しい。例えば、周囲が草地に囲まれているような場所の中に目標物体となる車両があるような状況下では、草地と同じような色の車両を目標物体として検出することは難しい。
【０００８】
また、特許文献１では、撮像画像とテンプレート画像との相関を検出して、目標検出を行っている。ところが、撮像画像とテンプレート画像との相関を検出して、目標検出を行う場合に、検出対象と似た形状の物体を目標物体と誤検出することがある。特に、大きさは異なるが、形状が似ているような物体の場合、ヘリコプターや航空機からは、同じ物体として認識される可能性が高い。細かな地形データを用いれば、目標の検出精度は向上するが、処理の負担が大きくなる。
【０００９】
そこで、特許文献１では、所定の基準を満たす目標候補を選択し、それぞれの目標候補の追跡を行い、追跡が開始された以降も安定して追跡が可能で、目標候補として検出される候補を目標として特定し、一時的に出現する検出対象と似た形状を有する物体を目標候補から排除することで、特定の目標物体を確実に検出できるようにしている。しかしながら、このような処理を実行するためには、処理が複雑になる。
【００１０】
上述の課題を鑑み、本発明は、処理に負担がかからず、目標物体を確実に検出できるようにした目標検出装置、目標検出方法、目標検出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】
【００１１】
上述の課題を解決するために、本発明に係る目標検出装置は、測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサと、センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定する物体判定部と、物体判定部で判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う目標決定部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る目標検出方法は、測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出方法であって、センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定し、判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行うことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る目標検出プログラムは、測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出プログラムであって、センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定するステップと、判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行うステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、センサからの画素毎の方位情報と距離情報をもつ３次元データを用いることで、隣り合う画素間の距離が急激に変化している部分を検出することで、突出する物体を判定しており、簡単な処理で確実に目標物体を検出できる。また、本発明によれば、目標形状テンプレートを実寸で登録しておき、画素が持つ距離情報により、実寸の目標テンプレートの情報を画素数に換算し、画素数を比較して、目標決定を行っている。これにより、細かな地形データを不要とし、また、目標物体と形状の似ている物体でも、その大きさにより目標物体かどうかを区別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の概要の説明図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置を用いた目標物体検出の説明図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置における物体検出の説明図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置における画素の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の概要の説明図である。
【００１７】
図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置は、ＬＡＤＡＲ(Laser Detection and Ranging：レーザーレーダー)センサ１０１と、演算部１０２と、プラットフォーム情報生成部１０３と、記憶部１０５と、表示部１０６と、操作部１０７とから構成される。
【００１８】
ＬＡＤＡＲセンサ１０１は、レーザー照射部と２次元アレイセンサにて構成されており、撮像エリア方向に指向したレーザービームを照射し、その反射光を２次元状に配置されたアレイセンサのそれぞれの画素で受光すると共に、レーザー光の往復時間を計測し、この往復時間を基に、画素毎に、距離情報を取得する。ＬＡＤＡＲセンサ１０１からは、各画素に対応する横方向方位角α、縦方向方位角β、距離ｄの３次元データが出力される。
【００１９】
演算部１０２は、ＬＡＤＡＲセンサ１０１から取得された画素毎の３次元データと、プラットフォーム情報生成部１０３からのデータを基に、目標形状テンプレートを用いて目標物体の検出を行う。演算部１０２は、パーソナルコンピュータ又はオンボードコンピュータに処理ソフトウェアを搭載して実現することができる。
【００２０】
プラットフォーム情報生成部１０３は、機体の姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角、機体の高度等、プラットフォーム情報を生成するもので、角度センサの情報や、高度計等の計測値を含んでいる。
【００２１】
記憶部１０５は、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)等からなり、記憶部１０５には、目標形状テンプレートが記憶されている。表示部１０６は、液晶ディスプレイ等からなり、目標値の判定結果を表示する。操作部１０７は、キーボードやポインティングデバイスからなり、各種の操作入力を行う。
【００２２】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置を用いた目標物体検出の説明図であり、図３は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の機能ブロック図である。
【００２３】
図２に示すように、ＬＡＤＡＲセンサ１０１は、プラットフォーム１１０に搭載されている。ここでは、プラットフォーム１１０は、航空機に設けられたプラットフォームである。プラットフォーム１１０は、機体の姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角、機体の高度等、プラットフォーム情報を保持している。目標物体１１１は、目標対象となる物体である。
【００２４】
図３に示すように、目標検出装置は、隣接画素間距離差検出部２０１と、物体判定部２０２と、テンプレート記憶部２０３と、目標決定部２０４と、画素変換演算部２０５とからなる機能ブロックで表現できる。
【００２５】
隣接画素間距離差検出部２０１は、ＬＡＤＡＲセンサ１０１から出力される隣接する画素の距離値を減算して、隣接する画素の距離値の差分を求める。
【００２６】
物体判定部２０２は、隣接画素間距離差検出部２０１の出力から、隣接する画素間の距離が急激に変化している部分を検出することで、物体判定を行う。
【００２７】
つまり、図４（Ａ）に示すように、地形より突出する物体３００が検出されたとすると、その始端で、図４（Ｂ）に示すように、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離変化しきい値ｎｅａｒよりも小さくなり、その終端で、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きくなる。したがって、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離変化しきい値ｎｅａｒよりも小さくなったことが検出されたら、画素登録を開始し、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きくなったら、画素登録を終了し、この画素登録結果に対してラベリング処理を行えば、物体３００の部分を判定することができる。
【００２８】
ここで、接近距離変化しきい値ｎｅａｒ及び離隔距離変化しきい値ｆａｒは、撮像時の俯角θと、瞬時視野ＩＦＯＶと、高度Ｈとから求められる。
【００２９】
例として、1画素誤差相当以上を測定誤差として設定する場合には、接近距離変化しきい値ｎｅａｒは、以下のように設定する。
【００３０】
【数１】
【００３１】
また、例として、１画素誤差相当以上を測定誤差として設定する場合には、離隔距離変化しきい値ｆａｒは、以下のように設定する。
【数２】
【００３２】
ここで、俯角θは、プラットフォーム情報生成部１０３からの機体の姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角、ＬＡＤＡＲ画像上の位置（横方向方位角α、縦方向方位角β）により決定できる。例えば、ＬＡＤＡＲセンサ１０１をジンバルなどの視軸可変機構に搭載する場合は、俯角θを検出するのに、この視軸可変機構に付属される角度検出器の読取り値も使用できる。
【００３３】
また、高度Ｈは、機体に搭載された高度計等の計測値を使用して求めることができる。
【００３４】
画像上では、俯角は画素毎に異なる。各画素の俯角は、機体姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲ取付け角などから画像中央の俯角を求め、さらに各画素の画像中央から差分画素数を勘案することで、求めることができる。
【００３５】
例えば、機体が水平飛行している場合は、俯角は以下のように表現できる。
（i,j）画素の俯角＝θ（中央）＋（β（i,j）−β（中央））
θ（中央）：機体姿勢と機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角により決まる
β（i,j）：画像上の(i,j)画素の縦方向方位角
β（中央）：画像上の中央画素の縦方向方位角
【００３６】
ＬＡＤＡＲセンサ１０１は２次元アレイセンサであり、瞬時視野ＩＦＯＶ（Instantaneous Field of View）は１画素が見ている角度を指しており、ＬＡＤＡＲセンサ１０１の仕様で決まる値である。厳密には、横方向の計算では横方向のＩＦＯＶの値を用い、縦方向の計算では縦方向のＩＦＯＶの値を用いるが、通常、横方向のＩＦＯＶの値と縦方向のＩＦＯＶの値は同じである。
【００３７】
テンプレート記憶部２０３は、目標物体の形状に対応する目標形状テンプレートを記憶している。目標形状テンプレートとしては、例えば、２．５ｍ（幅），１．７ｍ（奥行），１．３ｍ（高さ）のような、実寸の３次元情報のものが用いられる。なお、突起形状などの要否は、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの画像の分解能に応じて決定する。また、目標物体の形状は、視点により変化する。そこで、テンプレート記憶部２０３には、１つの目標物体に対して、例えば水平方向回転（例えば１０度刻み）した視点のものが複数用意される。
【００３８】
画素変換演算部２０５は、テンプレート記憶部２０３に記憶されている実寸の目標テンプレートの情報を、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの距離情報を使って、画素数の情報に変換する。
【００３９】
つまり、例えば、目標形状テンプレートの実寸の情報が、幅２．５ｍ、高さ１．７ｍであり、目標までの距離がｄ（ｍ）であった場合、幅方向画素数は、以下のように表すことができる。
【００４０】
【数３】
【００４１】
また、高さ方向画素数は、以下のように表すことができる。
【００４２】
【数４】
【００４３】
目標決定部２０４は、物体判定部２０２で検出された物体の画素数と、距離情報に応じて画素数換算を行った目標形状テンプレートの画素数とを比較して、目標物体１１１の決定を行う。この検出結果が表示部１０６に表示される。
【００４４】
図５は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の動作を示すフローチャートである。
【００４５】
図５のフローチャートにおいて、演算部１０２は、図６に示す（ｍ×ｎ）の画像の左上画素（ｉ＝０，ｊ＝０）から処理をスタートし（ステップＳ１０１）、高度Ｈ、俯角θ、横方向方位角αから、接近距離変化しきい値ｎｅａｒと離隔距離変化しきい値ｆａｒを設定する（ステップＳ１０２）。
【００４６】
接近距離変化しきい値ｎｅａｒは、ｉ番目とｉ−１番目の画素の距離値を比較し、ｉ番目の位置に目標物体がある場合に急激に距離値が接近している状況を見分ける指標であり、ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が測定誤差以上の負の値として設定する。接近距離変化しきい値ｎｅａｒの一例は、式（１）に示した通りである。
【００４７】
離隔距離変化しきい値ｆａｒは、ｉ番目とｉ−１番目の画素の距離値を比較し、ｉ−１番目の位置に目標物体がある場合に急激に距離値が離隔する状況を見分ける指標であり、ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が測定誤差以上の正の値として設定する。離隔距離変化しきい値ｆａｒの一例は、式（２）に示した通りである。
【００４８】
次に、演算部１０２は、水平方向の画素ｉをインクリメントして画素を右に進め（ステップＳ１０３）、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)を算出し、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が最小距離差しきい値ｎｅａｒよりも小さいかどうかを判定する（ステップＳ１０４）。
【００４９】
ここで、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が最小距離差しきい値ｎｅａｒよりも小さい場合には（ステップＳ１０４ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、突出した物体の始端が検出されたとして、画素登録を開始する（ステップＳ１０５）。
【００５０】
そして、演算部１０２は、水平方向の画素ｉが右端の画素ｍに達したかどうかを判定することにより（ｉ≠ｍ）、対象データが横方向の画像の右端に到達するかどうかを判定し（ステップＳ１０６）、右端に到達していなければ（ステップＳ１０６ Ｙｅｓ）、さらに、水平方向の画素ｉをインクリメントして右隣りの画素に進み（ステップＳ１０７）、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒ未満かどうかを判定する（ステップＳ１０８）。横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒ未満であれば（ステップＳ１０８ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、突出した物体の終端に到達していないと判定し、ステップＳ１０５にリターンし、画素登録を繰り返す。
【００５１】
ステップＳ１０５からステップＳ１０８の処理を繰り返すことで、突出した物体の始端から、終端までの画素が登録されていく。
【００５２】
ステップＳ１０８で、隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒ以上になったと判定された場合には（ステップＳ１０８ Ｎｏ）、突出した物体の終端が検出されたとして、ステップＳ１０９の処理に進む。
【００５３】
また、ステップＳ１０６で、対象データが横方向の画像の右端に到達したと判定された場合には（ステップＳ１０６ Ｎｏ）、ステップＳ１０９の処理に進む。
【００５４】
ステップＳ１０９で、演算部１０２は、画素登録を行った画素の距離値と、目標形状テンプレートを基に、実寸の目標形状テンプレートの情報を画像上で表示されるべき横方向画素数に換算する。そして、演算部１０２は、横方向の登録画素数が最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘの間にあるかどうかを判定する（ステップＳ１１０）。
【００５５】
登録画素数の最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数を基に、調整係数ＡＤＪを差し引いた値とする。
【００５６】
【数５】
【００５７】
また、登録画素数の最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数を基に、調整係数ＡＤＪを加えた値とする。
【００５８】
【数６】
【００５９】
ここで、調整係数ＡＤＪは、ＬＡＤＡＲセンサ１０１の計測誤差、テンプレートの誤差、計算誤差等を勘案し、目標として識別するためのマージンである。
【００６０】
ステップＳ１１０で、ステップＳ１０５で登録された登録画素数と、登録画素数の最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘとを比較して、登録画素数が最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘの範囲内であれば（ステップＳ１１０ Ｙｅｓ）、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しているものとして、登録画素を保持し（ステップＳ１１１）、範囲外であれば、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しないものとして、登録解除して（ステップＳ１１２）、ステップＳ１２２へ進む。
【００６１】
ステップＳ１０４に戻り、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が、最小距離差しきい値ｎｅａｒよりも大きい場合には（ステップＳ１０４ Ｎｏ）、ステップＳ１１３に進み、演算部１０２は、横方向の隣接画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)と離隔距離変化しきい値ｆａｒとの比較を行い、横方向の隣接画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きいかどうかを判定する（ステップＳ１１３）。
【００６２】
横方向の隣接画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きければ（ステップＳ１１３ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、画素登録を開始する（ステップＳ１１４）。
【００６３】
そして、演算部１０２は、水平方向の画素ｉが右端の画素ｍに達したかどうかを判定することにより（ｉ≠ｍ）、対象データが横方向の画像の右端に到達するかどうかを判定し（ステップＳ１１５）、右端に到達していなければ（ステップＳ１１５ Ｙｅｓ）、さらに、水平方向の画素ｉをインクリメントして右隣りの画素に進み（ステップＳ１１６）、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離差しきい値ｎｅａｒ以上かどうかを判定する（ステップＳ１１７）。横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離しきい値ｎｅａｒ以上であれば（ステップＳ１１７ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、ステップＳ１１４にリターンし、画素登録を繰り返す。
【００６４】
ステップＳ１１４からステップＳ１１７の処理を繰り返すことで、物体の始端から、終端までの画素が登録されていく。
【００６５】
ステップＳ１１７で、隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離差しきい値ｎｅａｒ以下になったと判定された場合には（ステップＳ１１７ Ｎｏ）、物体の終端が検出されたとして、ステップＳ１１８の処理に進む。
【００６６】
また、ステップＳ１１５で、対象データが横方向の画像の右端に到達したと判定された場合には（ステップＳ１１５ Ｎｏ）、ステップＳ１１８の処理に進む。
【００６７】
ステップＳ１１８で、演算部１０２は、画素登録を行った画素の距離値と、目標形状テンプレートを基に、実寸の目標形状テンプレートの情報を画像上で表示されるべき横方向画素数に換算する。そして、演算部１０２は、横方向登録画素数の最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘの間にあるかどうかを判定する（ステップＳ１１９）。
【００６８】
登録画素数の最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数を基に、調整係数ＡＤＪを差し引いた値とする。
【００６９】
【数７】
【００７０】
また、登録画素数の最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数の計算結果を基に、調整係数ＡＤＪを加えた値とする。
【００７１】
【数８】
【００７２】
ステップＳ１１９で、ステップＳ１１４で登録された登録画素数と、登録画素数の最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘとを比較して、登録画素数が最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘの範囲内であれば（ステップＳ１１９ Ｙｅｓ）、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しているものとして、登録画素を保持し（ステップＳ１２０）、範囲外であれば（ステップＳ１１９ Ｎｏ）、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しないとして、登録解除して（ステップＳ１２１）、ステップＳ１２２へ進む。
【００７３】
ステップＳ１２２で、演算部１０２は、画素ｉが横方向の画素数ｍに到達したかどうかを判定し、画素ｉが横方向の画素数ｍに到達していなければ（ステップＳ１２２ Ｎｏ）、処理をステップＳ１０３にリターンする。
【００７４】
ステップＳ１２２で、画素ｉが横方向の画素数ｍに到達したと判定されたら（ステップＳ１２２ Ｙｅｓ）、ラインｊが縦方向の画素数ｎに到達したかどうかを判定し（ステップＳ１２３）、ラインｊが縦方向の画素数ｎに到達していなければ（ステップＳ１２３ Ｎｏ）、画素ｉを０にし、ラインｊをインクリメントして処理を次のラインに移して（ステップＳ１２４）、ステップＳ１０２にリターンする。
【００７５】
ステップＳ１２３で、ラインｊが縦方向の画素数ｎに到達したと判定されると（ステップＳ１２３ Ｙｅｓ）、１フレームの評価が終了し、物体の部分の画素が登録されることになる。
【００７６】
１フレームの評価が終了した後、演算部１０２は、ラベリング処理を行い（ステップＳ１２５）、ステップＳ１１１及びステップＳ１２０にて各ラインで登録した画素について、縦方向に連結を行う。これにより、目標候補となる物体のエリアが認識できる。
【００７７】
次に、演算部１０２は、目標エリア画素の距離値と、目標形状テンプレートを基に、画像上で表示されるべき縦方向の画素数を算出する（ステップＳ１２６）。
【００７８】
ラベリング後の縦方向画素最小値Ｙ＿ｍｉｎは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの縦方向の画素数に調整係数ＡＤＪを差し引いた値とする。
【００７９】
【数９】
【００８０】
また、ラベリング後の縦方向画素最小値Ｙ＿ｍａｘは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの縦方向の画素数に調整係数ＡＤＪを加えた値とする。
【００８１】
【数１０】
【００８２】
ステップＳ１２７で、ラベリング処理での目標エリア縦方向画素数と、ラベリング後の縦方向画素数の最大しきい値Ｙ＿ｍａｘ及び最小しきい値Ｙ＿ｍｉｎとを比較して（ステップＳ１２７）、その範囲内であれば（ステップＳ１２７ Ｙｅｓ）、検出された物体の縦方向の長さは目標形状テンプレートの縦方向の長さに一致しているものとして、目標の検出であると決定し（ステップＳ１２８）、範囲外であれば（ステップＳ１２７ Ｎｏ）、検出された物体の縦方向の長さは目標形状テンプレートの縦方向の長さに一致していないものとして、目標の不検出とする（ステップＳ１２９）。以後、次のフレームに進み、次の画面の画像の処理を同様に実施する。
【００８３】
以上説明したように、本発明の第１の実施形態では、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの方位情報と距離情報をもつ３次元データを用いることで、隣り合う画素間の距離が急激に変化している部分を検出することで、通常のイメージセンサでは検出できないような目標物体も、確実に検出できる。また、本発明の第１の実施形態では、目標形状テンプレートを実寸で登録しておき、画素が持つ距離情報により、実寸の目標テンプレートの情報を画素数に換算し、物体と比較して、目標決定を行っている。このため、細かな地形データを不要とし、また、目標物体と形状の似ている物体でも、その大きさにより目標物体かどうかを区別することができる。
【００８４】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０１：ＬＡＤＡＲセンサ
１０２：演算部
１０３：プラットフォーム情報生成部
１０５：記憶部
１０６：表示部
１０７：操作部
１１０：プラットフォーム
１１１：目標物体
２０１：隣接画素間距離差検出部
２０２：物体判定部
２０３：テンプレート記憶部
２０４：目標決定部
２０５：画素変換演算部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば航空機から地上の目標物体を検出するのに用いて好適な目標検出装置、目標検出方法、目標検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
海難救助の現場で、救命ボードなど、海上に浮かぶ浮遊物を早急に発見するために、ヘリコプターや航空機から海上を撮影し、この撮影画像から、目標物体を発見するような、目標検出追跡装置が提案されている（特許文献１）。このような目標検出では、特許文献１に示されているように、赤外線カメラが用いられている。また、この特許文献１では、撮像画像とテンプレート画像との相関を検出して、目標検出を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２０５６１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
目標検出に赤外線カメラを用いた場合には、目標物体が自然放射する赤外線を検知して目標物体を検出する。赤外線カメラを用いた場合には、例えば、周囲が草地に囲まれているような場所の中に目標物体となる車両があるような状況下でも、車両の温度と草地の温度とに温度差があれば、赤外線画像に現れる輝度レベルに差が生じることになり、適正な輝度しきい値を設定することで、草地の中の車両を目標物体として検出することが可能である。
【０００５】
しかしながら、赤外線カメラの場合には、周囲に対して温度差が少ない物体を目標物体として検出することが難しい。例えば、車両が道路上にあり、周囲を遮蔽するものがないような環境下にも係わらず、車両と道路とが殆ど同じ温度であるような場合には、車両を目標物体として検出することが難しくなる。
【０００６】
これに対して、目標検出に可視カメラを使用した場合には、周囲に対して温度差が少ない物体であっても、目標物体を検出できる。
【０００７】
しかし、可視カメラの場合には、周囲に対して色調や輝度が等しい物体を検出することが難しい。例えば、周囲が草地に囲まれているような場所の中に目標物体となる車両があるような状況下では、草地と同じような色の車両を目標物体として検出することは難しい。
【０００８】
また、特許文献１では、撮像画像とテンプレート画像との相関を検出して、目標検出を行っている。ところが、撮像画像とテンプレート画像との相関を検出して、目標検出を行う場合に、検出対象と似た形状の物体を目標物体と誤検出することがある。特に、大きさは異なるが、形状が似ているような物体の場合、ヘリコプターや航空機からは、同じ物体として認識される可能性が高い。細かな地形データを用いれば、目標の検出精度は向上するが、処理の負担が大きくなる。
【０００９】
そこで、特許文献１では、所定の基準を満たす目標候補を選択し、それぞれの目標候補の追跡を行い、追跡が開始された以降も安定して追跡が可能で、目標候補として検出される候補を目標として特定し、一時的に出現する検出対象と似た形状を有する物体を目標候補から排除することで、特定の目標物体を確実に検出できるようにしている。しかしながら、このような処理を実行するためには、処理が複雑になる。
【００１０】
上述の課題を鑑み、本発明は、処理に負担がかからず、目標物体を確実に検出できるようにした目標検出装置、目標検出方法、目標検出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】
【００１１】
上述の課題を解決するために、本発明に係る目標検出装置は、測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサと、センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定する物体判定部と、物体判定部で判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う目標決定部とを備えることを特徴とする。
【００１２】
本発明に係る目標検出方法は、測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出方法であって、センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定し、判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行うことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係る目標検出プログラムは、測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出プログラムであって、センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定するステップと、判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行うステップとを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、センサからの画素毎の方位情報と距離情報をもつ３次元データを用いることで、隣り合う画素間の距離が急激に変化している部分を検出することで、突出する物体を判定しており、簡単な処理で確実に目標物体を検出できる。また、本発明によれば、目標形状テンプレートを実寸で登録しておき、画素が持つ距離情報により、実寸の目標テンプレートの情報を画素数に換算し、画素数を比較して、目標決定を行っている。これにより、細かな地形データを不要とし、また、目標物体と形状の似ている物体でも、その大きさにより目標物体かどうかを区別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の概要の説明図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置を用いた目標物体検出の説明図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の機能ブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置における物体検出の説明図である。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置における画素の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の概要の説明図である。
【００１７】
図１に示すように、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置は、ＬＡＤＡＲ(Laser Detection and Ranging：レーザーレーダー)センサ１０１と、演算部１０２と、プラットフォーム情報生成部１０３と、記憶部１０５と、表示部１０６と、操作部１０７とから構成される。
【００１８】
ＬＡＤＡＲセンサ１０１は、レーザー照射部と２次元アレイセンサにて構成されており、撮像エリア方向に指向したレーザービームを照射し、その反射光を２次元状に配置されたアレイセンサのそれぞれの画素で受光すると共に、レーザー光の往復時間を計測し、この往復時間を基に、画素毎に、距離情報を取得する。ＬＡＤＡＲセンサ１０１からは、各画素に対応する横方向方位角α、縦方向方位角β、距離ｄの３次元データが出力される。
【００１９】
演算部１０２は、ＬＡＤＡＲセンサ１０１から取得された画素毎の３次元データと、プラットフォーム情報生成部１０３からのデータを基に、目標形状テンプレートを用いて目標物体の検出を行う。演算部１０２は、パーソナルコンピュータ又はオンボードコンピュータに処理ソフトウェアを搭載して実現することができる。
【００２０】
プラットフォーム情報生成部１０３は、機体の姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角、機体の高度等、プラットフォーム情報を生成するもので、角度センサの情報や、高度計等の計測値を含んでいる。
【００２１】
記憶部１０５は、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)等からなり、記憶部１０５には、目標形状テンプレートが記憶されている。表示部１０６は、液晶ディスプレイ等からなり、目標値の判定結果を表示する。操作部１０７は、キーボードやポインティングデバイスからなり、各種の操作入力を行う。
【００２２】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置を用いた目標物体検出の説明図であり、図３は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の機能ブロック図である。
【００２３】
図２に示すように、ＬＡＤＡＲセンサ１０１は、プラットフォーム１１０に搭載されている。ここでは、プラットフォーム１１０は、航空機に設けられたプラットフォームである。プラットフォーム１１０は、機体の姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角、機体の高度等、プラットフォーム情報を保持している。目標物体１１１は、目標対象となる物体である。
【００２４】
図３に示すように、目標検出装置は、隣接画素間距離差検出部２０１と、物体判定部２０２と、テンプレート記憶部２０３と、目標決定部２０４と、画素変換演算部２０５とからなる機能ブロックで表現できる。
【００２５】
隣接画素間距離差検出部２０１は、ＬＡＤＡＲセンサ１０１から出力される隣接する画素の距離値を減算して、隣接する画素の距離値の差分を求める。
【００２６】
物体判定部２０２は、隣接画素間距離差検出部２０１の出力から、隣接する画素間の距離が急激に変化している部分を検出することで、物体判定を行う。
【００２７】
つまり、図４（Ａ）に示すように、地形より突出する物体３００が検出されたとすると、その始端で、図４（Ｂ）に示すように、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離変化しきい値ｎｅａｒよりも小さくなり、その終端で、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きくなる。したがって、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離変化しきい値ｎｅａｒよりも小さくなったことが検出されたら、画素登録を開始し、隣接する画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きくなったら、画素登録を終了し、この画素登録結果に対してラベリング処理を行えば、物体３００の部分を判定することができる。
【００２８】
ここで、接近距離変化しきい値ｎｅａｒ及び離隔距離変化しきい値ｆａｒは、撮像時の俯角θと、瞬時視野ＩＦＯＶと、高度Ｈとから求められる。
【００２９】
例として、1画素誤差相当以上を測定誤差として設定する場合には、接近距離変化しきい値ｎｅａｒは、以下のように設定する。
【００３０】
【数１】
【００３１】
また、例として、１画素誤差相当以上を測定誤差として設定する場合には、離隔距離変化しきい値ｆａｒは、以下のように設定する。
【数２】
【００３２】
ここで、俯角θは、プラットフォーム情報生成部１０３からの機体の姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角、ＬＡＤＡＲ画像上の位置（横方向方位角α、縦方向方位角β）により決定できる。例えば、ＬＡＤＡＲセンサ１０１をジンバルなどの視軸可変機構に搭載する場合は、俯角θを検出するのに、この視軸可変機構に付属される角度検出器の読取り値も使用できる。
【００３３】
また、高度Ｈは、機体に搭載された高度計等の計測値を使用して求めることができる。
【００３４】
画像上では、俯角は画素毎に異なる。各画素の俯角は、機体姿勢角、機体に対するＬＡＤＡＲ取付け角などから画像中央の俯角を求め、さらに各画素の画像中央から差分画素数を勘案することで、求めることができる。
【００３５】
例えば、機体が水平飛行している場合は、俯角は以下のように表現できる。
（i,j）画素の俯角＝θ（中央）＋（β（i,j）−β（中央））
θ（中央）：機体姿勢と機体に対するＬＡＤＡＲセンサ１０１の取付け角により決まる
β（i,j）：画像上の(i,j)画素の縦方向方位角
β（中央）：画像上の中央画素の縦方向方位角
【００３６】
ＬＡＤＡＲセンサ１０１は２次元アレイセンサであり、瞬時視野ＩＦＯＶ（Instantaneous Field of View）は１画素が見ている角度を指しており、ＬＡＤＡＲセンサ１０１の仕様で決まる値である。厳密には、横方向の計算では横方向のＩＦＯＶの値を用い、縦方向の計算では縦方向のＩＦＯＶの値を用いるが、通常、横方向のＩＦＯＶの値と縦方向のＩＦＯＶの値は同じである。
【００３７】
テンプレート記憶部２０３は、目標物体の形状に対応する目標形状テンプレートを記憶している。目標形状テンプレートとしては、例えば、２．５ｍ（幅），１．７ｍ（奥行），１．３ｍ（高さ）のような、実寸の３次元情報のものが用いられる。なお、突起形状などの要否は、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの画像の分解能に応じて決定する。また、目標物体の形状は、視点により変化する。そこで、テンプレート記憶部２０３には、１つの目標物体に対して、例えば水平方向回転（例えば１０度刻み）した視点のものが複数用意される。
【００３８】
画素変換演算部２０５は、テンプレート記憶部２０３に記憶されている実寸の目標テンプレートの情報を、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの距離情報を使って、画素数の情報に変換する。
【００３９】
つまり、例えば、目標形状テンプレートの実寸の情報が、幅２．５ｍ、高さ１．７ｍであり、目標までの距離がｄ（ｍ）であった場合、幅方向画素数は、以下のように表すことができる。
【００４０】
【数３】
【００４１】
また、高さ方向画素数は、以下のように表すことができる。
【００４２】
【数４】
【００４３】
目標決定部２０４は、物体判定部２０２で検出された物体の画素数と、距離情報に応じて画素数換算を行った目標形状テンプレートの画素数とを比較して、目標物体１１１の決定を行う。この検出結果が表示部１０６に表示される。
【００４４】
図５は、本発明の第１の実施形態に係る目標検出装置の動作を示すフローチャートである。
【００４５】
図５のフローチャートにおいて、演算部１０２は、図６に示す（ｍ×ｎ）の画像の左上画素（ｉ＝０，ｊ＝０）から処理をスタートし（ステップＳ１０１）、高度Ｈ、俯角θ、横方向方位角αから、接近距離変化しきい値ｎｅａｒと離隔距離変化しきい値ｆａｒを設定する（ステップＳ１０２）。
【００４６】
接近距離変化しきい値ｎｅａｒは、ｉ番目とｉ−１番目の画素の距離値を比較し、ｉ番目の位置に目標物体がある場合に急激に距離値が接近している状況を見分ける指標であり、ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が測定誤差以上の負の値として設定する。接近距離変化しきい値ｎｅａｒの一例は、式（１）に示した通りである。
【００４７】
離隔距離変化しきい値ｆａｒは、ｉ番目とｉ−１番目の画素の距離値を比較し、ｉ−１番目の位置に目標物体がある場合に急激に距離値が離隔する状況を見分ける指標であり、ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が測定誤差以上の正の値として設定する。離隔距離変化しきい値ｆａｒの一例は、式（２）に示した通りである。
【００４８】
次に、演算部１０２は、水平方向の画素ｉをインクリメントして画素を右に進め（ステップＳ１０３）、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)を算出し、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が最小距離差しきい値ｎｅａｒよりも小さいかどうかを判定する（ステップＳ１０４）。
【００４９】
ここで、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が最小距離差しきい値ｎｅａｒよりも小さい場合には（ステップＳ１０４ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、突出した物体の始端が検出されたとして、画素登録を開始する（ステップＳ１０５）。
【００５０】
そして、演算部１０２は、水平方向の画素ｉが右端の画素ｍに達したかどうかを判定することにより（ｉ≠ｍ）、対象データが横方向の画像の右端に到達するかどうかを判定し（ステップＳ１０６）、右端に到達していなければ（ステップＳ１０６ Ｙｅｓ）、さらに、水平方向の画素ｉをインクリメントして右隣りの画素に進み（ステップＳ１０７）、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒ未満かどうかを判定する（ステップＳ１０８）。横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒ未満であれば（ステップＳ１０８ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、突出した物体の終端に到達していないと判定し、ステップＳ１０５にリターンし、画素登録を繰り返す。
【００５１】
ステップＳ１０５からステップＳ１０８の処理を繰り返すことで、突出した物体の始端から、終端までの画素が登録されていく。
【００５２】
ステップＳ１０８で、隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒ以上になったと判定された場合には（ステップＳ１０８ Ｎｏ）、突出した物体の終端が検出されたとして、ステップＳ１０９の処理に進む。
【００５３】
また、ステップＳ１０６で、対象データが横方向の画像の右端に到達したと判定された場合には（ステップＳ１０６ Ｎｏ）、ステップＳ１０９の処理に進む。
【００５４】
ステップＳ１０９で、演算部１０２は、画素登録を行った画素の距離値と、目標形状テンプレートを基に、実寸の目標形状テンプレートの情報を画像上で表示されるべき横方向画素数に換算する。そして、演算部１０２は、横方向の登録画素数が最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘの間にあるかどうかを判定する（ステップＳ１１０）。
【００５５】
登録画素数の最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数を基に、調整係数ＡＤＪを差し引いた値とする。
【００５６】
【数５】
【００５７】
また、登録画素数の最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数を基に、調整係数ＡＤＪを加えた値とする。
【００５８】
【数６】
【００５９】
ここで、調整係数ＡＤＪは、ＬＡＤＡＲセンサ１０１の計測誤差、テンプレートの誤差、計算誤差等を勘案し、目標として識別するためのマージンである。
【００６０】
ステップＳ１１０で、ステップＳ１０５で登録された登録画素数と、登録画素数の最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘとを比較して、登録画素数が最小しきい値Ｘａ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘａ＿ｍａｘの範囲内であれば（ステップＳ１１０ Ｙｅｓ）、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しているものとして、登録画素を保持し（ステップＳ１１１）、範囲外であれば、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しないものとして、登録解除して（ステップＳ１１２）、ステップＳ１２２へ進む。
【００６１】
ステップＳ１０４に戻り、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が、最小距離差しきい値ｎｅａｒよりも大きい場合には（ステップＳ１０４ Ｎｏ）、ステップＳ１１３に進み、演算部１０２は、横方向の隣接画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)と離隔距離変化しきい値ｆａｒとの比較を行い、横方向の隣接画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きいかどうかを判定する（ステップＳ１１３）。
【００６２】
横方向の隣接画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が離隔距離変化しきい値ｆａｒより大きければ（ステップＳ１１３ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、画素登録を開始する（ステップＳ１１４）。
【００６３】
そして、演算部１０２は、水平方向の画素ｉが右端の画素ｍに達したかどうかを判定することにより（ｉ≠ｍ）、対象データが横方向の画像の右端に到達するかどうかを判定し（ステップＳ１１５）、右端に到達していなければ（ステップＳ１１５ Ｙｅｓ）、さらに、水平方向の画素ｉをインクリメントして右隣りの画素に進み（ステップＳ１１６）、横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離差しきい値ｎｅａｒ以上かどうかを判定する（ステップＳ１１７）。横方向の隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離しきい値ｎｅａｒ以上であれば（ステップＳ１１７ Ｙｅｓ）、演算部１０２は、ステップＳ１１４にリターンし、画素登録を繰り返す。
【００６４】
ステップＳ１１４からステップＳ１１７の処理を繰り返すことで、物体の始端から、終端までの画素が登録されていく。
【００６５】
ステップＳ１１７で、隣同士の画素の距離差ｄ(i,j)−ｄ(i-1,j)が接近距離差しきい値ｎｅａｒ以下になったと判定された場合には（ステップＳ１１７ Ｎｏ）、物体の終端が検出されたとして、ステップＳ１１８の処理に進む。
【００６６】
また、ステップＳ１１５で、対象データが横方向の画像の右端に到達したと判定された場合には（ステップＳ１１５ Ｎｏ）、ステップＳ１１８の処理に進む。
【００６７】
ステップＳ１１８で、演算部１０２は、画素登録を行った画素の距離値と、目標形状テンプレートを基に、実寸の目標形状テンプレートの情報を画像上で表示されるべき横方向画素数に換算する。そして、演算部１０２は、横方向登録画素数の最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘの間にあるかどうかを判定する（ステップＳ１１９）。
【００６８】
登録画素数の最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数を基に、調整係数ＡＤＪを差し引いた値とする。
【００６９】
【数７】
【００７０】
また、登録画素数の最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの横方向の画素数の計算結果を基に、調整係数ＡＤＪを加えた値とする。
【００７１】
【数８】
【００７２】
ステップＳ１１９で、ステップＳ１１４で登録された登録画素数と、登録画素数の最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘとを比較して、登録画素数が最小しきい値Ｘｂ＿ｍｉｎ及び最大しきい値Ｘｂ＿ｍａｘの範囲内であれば（ステップＳ１１９ Ｙｅｓ）、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しているものとして、登録画素を保持し（ステップＳ１２０）、範囲外であれば（ステップＳ１１９ Ｎｏ）、検出された物体の横方向の長さは目標形状テンプレートの横方向の長さに一致しないとして、登録解除して（ステップＳ１２１）、ステップＳ１２２へ進む。
【００７３】
ステップＳ１２２で、演算部１０２は、画素ｉが横方向の画素数ｍに到達したかどうかを判定し、画素ｉが横方向の画素数ｍに到達していなければ（ステップＳ１２２ Ｎｏ）、処理をステップＳ１０３にリターンする。
【００７４】
ステップＳ１２２で、画素ｉが横方向の画素数ｍに到達したと判定されたら（ステップＳ１２２ Ｙｅｓ）、ラインｊが縦方向の画素数ｎに到達したかどうかを判定し（ステップＳ１２３）、ラインｊが縦方向の画素数ｎに到達していなければ（ステップＳ１２３ Ｎｏ）、画素ｉを０にし、ラインｊをインクリメントして処理を次のラインに移して（ステップＳ１２４）、ステップＳ１０２にリターンする。
【００７５】
ステップＳ１２３で、ラインｊが縦方向の画素数ｎに到達したと判定されると（ステップＳ１２３ Ｙｅｓ）、１フレームの評価が終了し、物体の部分の画素が登録されることになる。
【００７６】
１フレームの評価が終了した後、演算部１０２は、ラベリング処理を行い（ステップＳ１２５）、ステップＳ１１１及びステップＳ１２０にて各ラインで登録した画素について、縦方向に連結を行う。これにより、目標候補となる物体のエリアが認識できる。
【００７７】
次に、演算部１０２は、目標エリア画素の距離値と、目標形状テンプレートを基に、画像上で表示されるべき縦方向の画素数を算出する（ステップＳ１２６）。
【００７８】
ラベリング後の縦方向画素最小値Ｙ＿ｍｉｎは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの縦方向の画素数に調整係数ＡＤＪを差し引いた値とする。
【００７９】
【数９】
【００８０】
また、ラベリング後の縦方向画素最小値Ｙ＿ｍａｘは、以下のように、換算した目標形状テンプレートの縦方向の画素数に調整係数ＡＤＪを加えた値とする。
【００８１】
【数１０】
【００８２】
ステップＳ１２７で、ラベリング処理での目標エリア縦方向画素数と、ラベリング後の縦方向画素数の最大しきい値Ｙ＿ｍａｘ及び最小しきい値Ｙ＿ｍｉｎとを比較して（ステップＳ１２７）、その範囲内であれば（ステップＳ１２７ Ｙｅｓ）、検出された物体の縦方向の長さは目標形状テンプレートの縦方向の長さに一致しているものとして、目標の検出であると決定し（ステップＳ１２８）、範囲外であれば（ステップＳ１２７ Ｎｏ）、検出された物体の縦方向の長さは目標形状テンプレートの縦方向の長さに一致していないものとして、目標の不検出とする（ステップＳ１２９）。以後、次のフレームに進み、次の画面の画像の処理を同様に実施する。
【００８３】
以上説明したように、本発明の第１の実施形態では、ＬＡＤＡＲセンサ１０１からの方位情報と距離情報をもつ３次元データを用いることで、隣り合う画素間の距離が急激に変化している部分を検出することで、通常のイメージセンサでは検出できないような目標物体も、確実に検出できる。また、本発明の第１の実施形態では、目標形状テンプレートを実寸で登録しておき、画素が持つ距離情報により、実寸の目標テンプレートの情報を画素数に換算し、物体と比較して、目標決定を行っている。このため、細かな地形データを不要とし、また、目標物体と形状の似ている物体でも、その大きさにより目標物体かどうかを区別することができる。
【００８４】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【符号の説明】
【００８５】
１０１：ＬＡＤＡＲセンサ
１０２：演算部
１０３：プラットフォーム情報生成部
１０５：記憶部
１０６：表示部
１０７：操作部
１１０：プラットフォーム
１１１：目標物体
２０１：隣接画素間距離差検出部
２０２：物体判定部
２０３：テンプレート記憶部
２０４：目標決定部
２０５：画素変換演算部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサと、
前記センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、前記隣接画素の距離差から、前記隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定する物体判定部と、
前記物体判定部で判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う目標決定部と
を備えることを特徴とする目標検出装置。
【請求項２】
前記センサは、レーザー照射部と２次元アレイセンサにより構成されるレーザーレーダーであることを特徴とする請求項１に記載の目標検出装置。
【請求項３】
前記センサは、各画素に対応する横方向方位角と、縦方向方位角と、距離の３次元データを出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の目標検出装置。
【請求項４】
前記目標形状テンプレートは実寸の情報であり、
前記目標決定部は、前記センサからの距離情報を基に、前記目標形状テンプレートの実寸の情報を画素数の情報に換算し、
前記判定された物体の画素数と、前記換算された目標形状テンプレートの画素数とを比較して目標物体の検出を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の目標検出装置。
【請求項５】
測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出方法であって、
前記センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、前記隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定し、
前記判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う
ことを特徴とする目標検出方法。
【請求項６】
測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出プログラムであって、
前記センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、前記隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定するステップと、
前記判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行うステップと
を含むことを特徴とするコンピュータにより実行可能な目標検出プログラム。
【請求項１】
測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサと、
前記センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、前記隣接画素の距離差から、前記隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定する物体判定部と、
前記物体判定部で判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う目標決定部と
を備えることを特徴とする目標検出装置。
【請求項２】
前記センサは、レーザー照射部と２次元アレイセンサにより構成されるレーザーレーダーであることを特徴とする請求項１に記載の目標検出装置。
【請求項３】
前記センサは、各画素に対応する横方向方位角と、縦方向方位角と、距離の３次元データを出力することを特徴とする請求項１又は２に記載の目標検出装置。
【請求項４】
前記目標形状テンプレートは実寸の情報であり、
前記目標決定部は、前記センサからの距離情報を基に、前記目標形状テンプレートの実寸の情報を画素数の情報に換算し、
前記判定された物体の画素数と、前記換算された目標形状テンプレートの画素数とを比較して目標物体の検出を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項３のうちいずれか１項に記載の目標検出装置。
【請求項５】
測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出方法であって、
前記センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、前記隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定し、
前記判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行う
ことを特徴とする目標検出方法。
【請求項６】
測定対象の領域の測定を行い、当該領域を複数の画素に対応させ当該画素毎に距離情報を取得するセンサを用いて目標物体の検出を行う目標検出プログラムであって、
前記センサから取得された隣接画素の距離差を演算し、前記隣接画素の距離差から、隣接画素間の距離が急激に変化している部分を検出して物体を判定するステップと、
前記判定された物体と、目標形状テンプレートとを比較して、目標物体の検出を行うステップと
を含むことを特徴とするコンピュータにより実行可能な目標検出プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公開番号】特開２０１２−２３７５６５（Ｐ２０１２−２３７５６５Ａ）
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１０４８９５（Ｐ２０１１−１０４８９５）
【出願日】平成２３年５月１０日（２０１１．５．１０）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１２月６日（２０１２．１２．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年５月１０日（２０１１．５．１０）
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]