【課題】車両周辺の対象物の変化を迅速かつ正確に検出できる対象物変化検出装置および対象物変化検出方法を提供することを課題とする。
【解決手段】本発明は、画像から対象物の属性を検出し、検出した対象物の属性内の当該対象物の種類を示す種類情報を取得し、取得した種類情報に基づいて対象物の変化検出に用いる変化検出用閾値を設定し、検出した対象物を含む画像から、設定した変化検出用閾値を用いて、対象物の変化を検出する。ここで、本発明は、検出した対象物の属性内の当該対象物の状態を示す状態情報を取得し、取得した種類情報および取得した状態情報に基づいて対象物の変化検出に用いる変化検出用閾値を設定する。 （もっと読む）

【課題】制御系の演算処理に対する負荷を軽減しつつ、車両と共に移動する車載のカメラによる撮影画像から精度良く横断歩道を検出すること。
【解決手段】車両に搭載したカメラ６０からの撮影画像の画像認識領域の部分をマイコン３０でエッジ処理し、エッジ処理した画像信号を画像認識ＬＳＩ５１で高速フーリエ逆変換して、強周期性を有するゼブラパターンを画像認識領域中から抽出する。抽出したゼブラパターンの周期性が横断歩道の周期性の範囲内であれば、そのゼブラパターンを横断歩道であるとマイコン３０が認識する。 （もっと読む）

【課題】人の下部領域（下半身）を通じて人を直接特定することで、人の特定効率および特定精度の向上を図る。
【解決手段】車外環境認識装置１３０は、検出領域内の画像を取得し、取得した画像において道路表面に相当する平面から予め定められた高さまでの領域にある複数のブロックを、ブロック同士の第１の相対関係に基づいてグループ化し、ブロック群を生成し、ブロック群を画像の水平方向に対して２分割し、２分割したブロック群同士の第２の相対関係に基づいて、ブロック群が人の候補である第１人候補であるか否か判定する。 （もっと読む）

【課題】本発明は、対象検知方法及び該方法が用いられる対象検知システムを提供する。
【解決手段】該方法は、同一シーンの深度図を撮像するとともに、撮像した深度図に基づいて該シーンの視差図を算出し、得られた視差図に基づいて前記シーンのＶ−視差図を取得し、Ｖ−視差図において道路に対応する斜線を検知するとともに、該斜線により視差図から道路を抽出することで、道路を含まないサブ視差図が得られ、Ｖ−視差図において縦線を検知し、前記サブ視差図から検知された各縦線に対応する全ての点を対象サブ視差図として抽出し、視差距離が所定値未満になり且つ重畳領域の比率が所定の閾値を超えた任意の対象サブ視差図同士の矩形フレームを１つの矩形フレーム対象領域に併合する。 （もっと読む）

【課題】自車挙動に応じて撮像タイミングを調整することにより、一定の処理周期の中で自車速に応じて効果的、効率的に物体の動きを観測する車両用外界認識装置を提供する。
【解決手段】車両用外界認識装置１０００は、カメラ１０１０等の撮像装置から画像を取り込む画像取得部１０１１と、カメラから画像を取り込むタイミングを調整する撮像タイミング手段１０３１とを有し、撮像タイミング手段で設定された一定周期での画像取り込みと、その周期の間に不定期での画像取り込みを行う。自車挙動取得手段１０２１で自車速を取得し、取得された自車速に応じて不定期での画像取り込みのタイミングを調整し、取り込まれた画像を用いて前景と背景を分離し、前景から衝突の可能性がある物体を検出する。 （もっと読む）

【課題】ラインセンサ等の撮像装置を用いて取得した物体の撮像データを用いてその物体を認識する物体認識システムにおいて、物体の通過速度によって撮像データに含まれる物体の画像が歪むため対象物のテンプレートデータとのマッチングの精度が低下し物体の認識精度が低下するという課題があった。
【解決手段】物体認識部３４は、速度検出部３２で検出された物体の速度に応じて、撮像装置１、２で取得された撮像データに含まれる物体の画像をサイズ変更し、その変更後の撮像データとテンプレートデータとをマッチングして物体を認識するので、精度高く物体認識ができる。 （もっと読む）

【課題】車線境界線の検出精度の改善。
【解決手段】車両の進行方向の路面の画像を所定時間の経過毎に取得し（ステップ２１０）、その画像に基いて輝度の変化点をエッジ点として抽出する（ステップ２２０）。更に、抽出されたエッジ点を通る白線候補線を抽出し（ステップ２３０）、その抽出された白線候補線の中から所定の条件を満足する白線候補線を車線境界線として選択する（ステップ２５０）。この車線境界線認識装置は、前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過するエッジ点の個数をシグナル量Ｓと見做すとともに、前記抽出されたエッジ点のうちの前記白線候補線が通過しないエッジ点の個数をノイズ量Ｎと見做し、前記ノイズ量に対する前記シグナル量の割合に応じた値（Ｓ／Ｎ比）に基づいて算出される画像評価値（ステップ２４０を参照。）が閾値よりも小さい場合には前記画像に基く前記車線境界線の選択結果を破棄する（ステップ２６０）。 （もっと読む）

【課題】無駄のない効率的なハフ投票を行い、走行車線検出の処理速度を上げることができる。
【解決手段】撮像部１０によって撮像された画像から、テールランプ検出部３２によって自車両の直前前方を走行している前方車両のテールランプを分光フィルタを介して検出する。そして、検出したテールランプの画像に基づいて前方車両の位置を検出する。白線検出部３３によって、前方車両の位置に基づいて路面の走行車線の候補エッジを抽出し、抽出した候補エッジにハフ変換処理を施して走行車線を決定する。 （もっと読む）

【課題】路面が他の物体に覆われていても路面の勾配を算出することができる勾配推定装置、勾配推定方法、及び勾配推定プログラムを提供する。
【解決手段】特徴点抽出部は、撮影手段が撮影した画像上の特徴点を抽出し、物体検知部は、前記撮影手段が撮影した画像から物体を表す画像を検知し、勾配算出部は、物体検知部が検知した物体を表す画像における特徴点抽出部が抽出した特徴点の座標と、特徴点の座標の予め定められた時間における移動量と、に基づいて、物体が位置する路面の勾配を算出する。 （もっと読む）

【課題】画像内に大きな物体が存在しても正確に自車移動パラメータを推定することができる自車移動推定方法および自車移動推定プログラムを提供する。
【解決手段】本発明の一実施形態に係る自車移動推定方法は、車両に設けられたカメラが所定のフレーム周期で前記車両の周囲を撮像するステップと、前記カメラにより撮像された複数の画像間の動きベクトルを検出するステップと、検出された動きベクトルから自車の移動パラメータを求めるステップと、前記自車の移動パラメータを求める際に利用された前記複数の画像の撮像の後に前記カメラにより撮像された画像を用いて新たに動きベクトルを検出するステップと、前記新たに検出された動きベクトルのうち、前記自車の移動パラメータに対応する自車の移動ベクトルとの比較で所定の閾値以内であるものを背景ベクトルとして検出するステップと、この背景ベクトルを用いて新たに自車の移動パラメータを求めるステップと、を有する方法である。 （もっと読む）

【課題】車線認識の誤検出を防止する車線認識装置を提供することを課題とする。
【解決手段】自車両が走行中の車線を認識し（例えば、画像による車線認識）、認識した車線の情報（例えば、車線幅Ｗｓ）を取得し、自車両が走行中の車線の構造情報（例えば、車線幅Ｗｍ）を取得し、認識した車線の情報と取得した車線の構造情報とを比較して車線認識が誤認識か否かを判定し、車線認識が誤認識と判定した場合、自車両に対する先行車両又は／及び後続車両を認識し、先行車両又は／及び後続車両の自車両に対する横位置Ｘｃを取得し、先行車両又は／及び後続車両の横位置Ｘｃに基づいて車線の右側の区画線と左側の区画線のうちのいずれの側の区画線を誤認識したかを判別し、その判別結果に応じて認識した車線の情報を修正する。 （もっと読む）

【課題】グルーピングの枠移動を精度よく予測し、より正確に危険物の存在を車両の運転者に警告する警告表示方法および警告表示プログラムを提供する。
【解決手段】警告表示方法は撮像した車両周囲の画像から特徴量を検出するステップと、検出した特徴量にもとづいて、同一の属性を持つ特徴量をグルーピングするステップと、グルーピングされた画像領域に含まれる物体画像の車両に対する危険度を示す信用度を設定するステップと、信用度が所定の高さ以上であると、運転者が視認可能な位置に設けられた表示装置に対して警告表示を行うステップと、グルーピングされた画像領域の次フレームにおける位置を、グルーピングされた画像領域を構成する画素の２フレーム前の画像と１フレーム前の画像間の動きベクトルの平均と１フレーム前の画像と現在のフレームの画像間の動きベクトルの平均とにもとづいて算出した加速度を用いて予測するステップとを有する。 （もっと読む）

【課題】車両のモデルチェンジに伴う照合情報の登録に係るシステム管理者等の負担を軽減する。
【解決手段】車両を撮像する撮像部から画像を取得し、前記画像から、車両名称を表すマークの形状に係る特徴量である車両名称特徴量と、車両の形状に係る特徴量である車両特徴量と、を抽出し、車両名称、車両名称特徴量、車両特徴量を含む標準車両情報を車両毎に記憶する記憶部から、前記画像から抽出された車両名称特徴量に対応する車両特徴量を前記記憶部から取得し、前記記憶部から取得された車両特徴量と前記画像から抽出された車両特徴量とを照合し、所定の条件を満たす場合に、前記記憶部から取得された車両名称と前記画像から抽出された車両特徴量とに基づいて、新規の標準車両情報を前記記憶部に記憶する、処理をコンピュータが実行する。 （もっと読む）

【課題】登坂車線を簡易に且つ確実に判別することができる車線判別装置を提供する。
【解決手段】車両２に搭載される車線判別装置であって、車両２の走行中に走行する道路上の車線境界線を含む車両２の前方の画像を所定期間連続して取得する画像取得手部３０と、連続する画像の各画像内に同一の車線境界線が存在するか否かを判定する境界線判定部４３と、同一の車線境界線が存在すると境界線判定部４３が判定した場合、画像の車線境界線上において画像濃度が所定値以上変化する点を車線境界線のエッジ点として画像毎に抽出するエッジ点抽出部４４と、抽出された車線境界線のエッジ点の数を画像毎に集計する集計部４５と、連続する画像において、集計したエッジ点の数の所定期間における周期的な変化に基づいて、車線境界線が登坂車線と走行車線との車線境界線であるか否かを判別する境界線判別部４６と、を備える。 （もっと読む）