【課題】車線の検出結果の誤差を小さくすることが可能な車線検出装置を提供する。
【解決手段】本発明の車線検出装置Ｓ１は、車体の側面側を視点とした車体の外側の魚眼画像を入力する画像入力部１１と、魚眼画像からエッジ点（特徴点）を抽出する特徴点抽出部１２と、特徴点に基づいて、路面上において車体の側面側に位置する車線の方向ベクトルを算出する車線方向算出部１４と、車線の方向ベクトルと魚眼画像の特徴点とを用いて、車線を検出する車線検出部１５と、を備えることを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】小さな処理負荷で相関処理を実行する。
【解決手段】 画像上から動きのある領域を特定して、相関処理を実行する範囲を限定する画像処理装置１を提供する。画像処理装置１は、原画像に対して歪み補正処理を実行する画像処理部１１１と、補正処理の施された画像から動きのある領域を検出する差分検出部１１２と、動きの検出された領域について相関処理を実行する相関演算部１１３と、を備える。 （もっと読む）

【課題】得られた相関値に対して最適なサブピクセル推定モデルを選択して使用することで、精度の高いサブピクセル推定を行うことができるサブピクセル推定装置およびサブピクセル推定方法を提供する。
【解決手段】サブピクセル推定装置１は、２以上の画像を取得し、保持する画像取得部２と、画像のうち互いに対応する画像間の相関値を算出する相関値算出部３と、相関値算出部３により算出された相関値がピークとなるピーク位置を特定し、ピーク位置およびピーク位置の周辺における相関値を特定するピーク位置特定部４と、ピーク位置およびピーク位置の周辺における相関値とサブピクセル推定モデルとの合致度を評価する合致度評価部６と、合致度に基づいてサブピクセル推定モデルを選択するサブピクセル推定モデル選択部７とを備えている。 （もっと読む）

【課題】人物と携帯端末との対応を自動的に認識し、通信端末の有するデータや機能を対応する人物に対して適正に提供可能とすること。
【解決手段】カメラＣ１〜Ｃｎで車両内外を撮影し、乗員検出部２０がカメラの撮影結果に対する画像認識によって乗員の位置を検出する。また携帯端末検出部３０は、複数のアンテナＡ１〜Ａｎでの受信強度から携帯端末の位置を検出する。対応判定部１５は、人物の位置と携帯端末の位置とを用いて対応関係を設定する。 （もっと読む）

【課題】新たにセンサなどのハードウエアを追加することなく、車両の旋回を検出することにより、接近物の誤検出を防止する。
【解決手段】接近物検出装置１において、オプティカルフロー算出部２３は、車両の前端部に設けられた側方カメラ４により撮影された車両の前部側方の動画像についてのオプティカルフローを算出する。旋回検出部２４は、その算出されたオプティカルフローについて、前記動画像の遠景部分の広い領域に車両の走行方向と同じ方向のオプティカルフローが現れたことを検出することにより、車両の旋回を検出する。また、接近物検出部２５は、旋回検出部２４により車両の旋回が検出されなかったとき、前記算出されたオプティカルフローに基づき接近物を検出し、車両の旋回が検出されたとき、接近物の検出動作を停止する。 （もっと読む）

【課題】三次元空間で、複数の点の座標に基づいて未知の平面の座標を推定する平面推定方法において、あらかじめ精密な知識を与えることなく、平面の座標を精度良く推定することができるものを提供する。
【解決手段】平面推定装置である平面推定装置２０が床面１０に設置される。平面推定装置２０は、観測空間Ａ内の観測点の座標を取得し、観測点のうちから、床面１０を構成する可能性がある候補点を選出する。そして、候補点の座標に基づいて、暫定的な近似平面を算出する。この近似平面から離れた位置にある候補点をアウトライアとして除去し、再び近似平面を算出するという処理を繰り返し行う。最後に、除去されずに残った候補点と、最初に得られた観測点とに基づいて、床面１０の座標を算出する。 （もっと読む）

【課題】複雑な処理を行うことなく、精度良く移動体の追跡が行える移動体追跡装置を提供する。
【解決手段】既知の位置関係にある少なくとも２台の撮影手段１ａ、１ｂと、撮影された画像を一定の時間間隔で取り込み手段２を介して取り込む信号処理装置３とを有し、取り込まれた前記画像が保存される画像保存部４と、対応点を求める対応点計測手段５と、対応点が正確に求められているか否かを判定する対応点検出判定手段６と、対応点が検出された場合に画像中の移動体の３次元位置を計測する３次元位置計測手段７と、対応点が検出できない場合には次の画像入力を待ち、対応点が検出できなかった前後の時間の前記画像を用いて移動体が存在するかを確認し、存在する場合には前後の画像から３次元位置を推定する３次元位置推定手段８と、３次元位置計測手段又は３次元位置推定手段で求められた３次元位置より前記移動体の軌跡を求める移動体追跡手段９と、を備える。 （もっと読む）

【課題】撮影画像の簡単な処理により精度よく確実に路面に垂直な障害物を認識する。
【解決手段】走行する自車１の撮影手段３が撮影した略同じ路面領域についての異なる複数方向からの撮影画像を画像処理手段４の画像取得手段により取得し、画像処理手段４の微分２値化手段、膨張手段により、取得した各撮影画像を微分２値化画像に変換して線幅を広くし、さらに、画像処理手段４の演算手段、収縮手段により、膨張した画像間の異なる部分の画像を収縮して線幅を元に戻し、路面に垂直な障害物の画像部分のみが残った画像を形成し、この画像に基づき、画像処理手段４の認識手段により障害物を認識する。 （もっと読む）

【課題】一対のカメラでの撮影で得られたペア画像から、人物頭部等のオブジェクトを高精度に検出する。
【解決手段】ペア画像それぞれについて抽出された候補領域について、１つの領域を複数のサブ領域に分けたときの各サブ領域に写し出された部分画像を特徴づける特徴量の、それら複数のサブ領域に渡るベクトルを算出し（ステップＳ３３）、算出された、ペア画像のうちの第１の画像上の領域のベクトルと第２の画像上のベクトルとの間の論理上の距離を算出することにより（ステップＳ３４）、その論理上の距離が近い領域どうしからなる領域のペアを検出する。 （もっと読む）

【課題】被写体の影や被写体の周囲の物体の存在にかかわらず、被写体の接地面における接地点や被写体の移動する動線を、正確に推定する接地点推定装置、接地点推定方法、動線表示システムおよびサーバを提供する。
【解決手段】 複数のカメラ６〜８で撮影された被写体の複数の画像を記憶する記憶手段２と、被写体が接している接地面よりも所定分だけ高い位置にある仮想の補助平面を設定する設定手段３と、複数の画像の各々に含まれる各被写体同士の重複する重複領域であって補助平面における重複領域を、重複点として検出する検出手段４と、重複点に基づいて、被写体の接地面における接地点を推定する推定手段５と、を備える。 （もっと読む）

【課題】少ない演算量により、相関ウィンドウのサイズを適切に設定できるようにする。
【解決手段】互いに異なる位置において被写体を撮影することにより取得した基準画像Ｇ１と参照画像Ｇ２とを取得し、被写体検出部３０が、基準画像Ｇ１から所定被写体を検出する。基準画像Ｇ１と参照画像Ｇ２との間において、互いに対応する対応点を探索する際に使用される相関ウィンドウのサイズを設定するウィンドウサイズ設定部３３が、基準画像Ｇ１における所定被写体を含む所定被写体領域内の画素と対応する対応点を探索するための相関ウィンドウＷのサイズを、所定被写体領域のサイズに応じて設定する。 （もっと読む）

【課題】カメラの取得画像に基づいて撮影画像に含まれる特徴点の３次元位置を効率的に算出する構成を実現する。
【解決手段】カメラの取得画像に基づく特徴点の３次元位置取得構成において、カメラ撮影画像の画像フレーム中、複数の先行画像フレームのみを利用した対応特徴点解析による特徴点の３次元位置情報を初期情報として取得する処理と、この初期情報を初期画像フレームに対する状態情報として設定して、後続画像フレームに対する拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を適用した処理により、後続フレーム中の特徴点の３次元位置情報を取得する構成としたので、例えばフレームマッチングなどを伴う特徴点抽出処理は、先行画像フレームに対してのみ実行すればよく、効率的な特徴点の３次元位置情報の取得および３次元画像データの生成が実現される。 （もっと読む）

【課題】移動物体の見え方が変化しても誤った対応付けが発生しにくくする。
【解決手段】移動物体追跡装置は、監視空間を順次撮像して監視画像を出力する撮像手段と、前後する時刻に監視画像から抽出された移動物体の位置から当該移動物体の移動方向を算出する方向算出手段と、各時刻における移動物体の位置及び前記移動方向に基づき、当該時刻における撮像手段から当該移動物体への視点を判定する視点判定手段と、過去に抽出された特徴量を、視点判定手段により判定された当該時刻における前記視点ごとに記憶する視点別特徴量記憶手段と、視点判定手段により判定された現時刻における視点に応じた特徴量を視点別特徴量記憶手段から取得する特徴量取得手段と、特徴量取得手段が取得した特徴量と特徴量抽出手段が抽出した特徴量とを比較して監視画像から抽出した物体像を当該移動物体に対応付ける対応付け手段とを備える。 （もっと読む）

【課題】処理コストを増大させることなく、３次元動きベクトルと物体の形状計測とを精度良く行う。
【解決手段】３Ｄ動きベクトル算出部２６は、変化量算出部２５により算出された３次元位置の変化量と、傾斜情報算出部２２により算出された傾斜情報と、２Ｄ動きベクトル算出部２４により算出された２次元動きベクトルとに基づいて、各計測点を基準としたときの各計測点に対応する移動点の３次元位置の変化量を推定し、推定した変化量を各計測点の３次元動きベクトルとして算出する。 （もっと読む）

【課題】本発明は，主に流れ場を計測する方法として用いられている粒子追跡法を，遠方の飛行物体の追跡に適用し，背景が静止していない屋外における物体の飛行経路を計測することを可能とし，計測にかかる労力や人件費を抑制可能とする飛行経路計測システムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明にかかる飛行経路計測システムは，あらかじめ定めた計測領域を撮影する撮像手段１０と，撮像手段１０により撮影された画像の画像データを時系列的に記録する記録手段２０と，記録された画像から飛行物体の軌跡を導出する処理手段３０と，得られた飛行物体の軌跡を飛行経路として表示する表示手段４０を備え，処理手段３０は，特定の画像データを取り込み，取り込んだ画像データのうち計測の対象とする飛行物体の像の指定を受け付け，像を参照パターンとして粒子追跡法を用い，以後の時刻の画像から像を追跡して飛行物体の軌跡を導出することを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】撮像された映像をマーカが妨害することなく、かつ、精度よくマーカを検出・識別することが可能なマーカ検出識別装置を提供する。
【解決手段】マーカ検出識別装置３は、不可視マーカごとに、当該不可視マーカが配置されている位置の近傍領域における色特徴量を予め記憶する記憶手段３１と、不可視光撮像系で撮像した不可視光画像において、予め定めた輝度値を閾値として不可視マーカを検出するマーカ検出手段３４と、マーカ検出手段３４で検出された不可視マーカの位置に対応する可視光撮像系で撮像された可視光画像の位置の近傍領域における色特徴量を生成する検出マーカ色情報生成手段３５と、検出マーカ色情報生成手段３５で生成された色特徴量と、記憶手段３１に記憶されている色特徴量との類似の度合に基づいて、不可視マーカを個別に識別するマーカ識別手段３６と、を備える。 （もっと読む）

【課題】探索ウインドウが入力画像からはみ出して設定された場合であっても、演算コストを増大させることなく、対応点を精度良く探索する。
【解決手段】判定部１４は、基準画像及び参照画像に設定された基準ウインドウ及び参照ウインドウにおいて外領域が含まれているか否かを基準ウインドウ及び参照ウインドウがずらされる毎に判定する。補間部１５は、判定部１４により外領域が含まれていると判定された場合、基準ウインドウ及び参照ウインドウ内の両画像の少なくとも端に位置する画素の画素値に基づいて補間画素値を算出し、当該補間画素値により外領域を補間する。 （もっと読む）

【課題】画像間において対応点を効率良く探索することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】モデル画像Ｇ１及び探索対象画像Ｇ２の特徴点Ｐ_ｎ，Ｑ_ｎを算出する特徴点算出部１３と、特徴点Ｐ_ｎ，Ｑ_ｎにおける特徴量Ｐｔ_ｎ，Ｑｔ_ｎを算出する特徴量算出部１４と、特徴量Ｐｔ_ｎ，Ｑｔ_ｎを比較して類似度を算出する類似度算出部１５と、類似度に基づいてモデル画像Ｇ１の全体領域に対応する類似度分布画像Ｇ３を算出する類似度分布画像算出部１６と、類似度分布画像Ｇ３に基づいてモデル画像Ｇ１との対応点を探索対象画像Ｇ２から探索する探索部１８とを備えることで、探索対象画像Ｇ２の全体領域に対応する類似度分布画像Ｇ３を用いて対応点探索をすることができる。 （もっと読む）

【課題】遠方まで連続する連続物体を精度よく検出可能な車両用物体検出装置を提供する。
【解決手段】ＥＣＵは、カメラで撮像された画像を構成する各点の中から、路面からの上下方向距離に基づいて、路面上の物体を構成する点を抽出し、抽出された点を、各対応点の前後方向距離及び車幅方向離に基づいて、車体前後方向と車幅方向とで規定される平面上にマッピングし、前後方向距離が所定前後距離以下の点の中から、略車両前後方向に並ぶ点列を抽出し、マッピングされる平面上において、該点列を規定する近似曲線を導出し、前後方向距離が所定前後距離以上の点の中から、近似曲線との間の車幅方向の距離が所定車幅距離未満の点を、近距離連続点列に連続する遠距離連続点列として抽出し、近距離点列及び遠距離連続点列を、車体前後方向に延びる連続物体と推定する。 （もっと読む）

【課題】移動体の動きを精度良く解析する。
【解決手段】視差演算部２１１は、基準画像に複数の注目点を設定し、各注目点の視差を算出する。ＯＦ演算部２１２は、現フレームより１フレーム前の前フレームの基準画像に設定された注目点の対応点を現フレームの基準画像から探索することで各注目点の２次元のオプティカルフローを算出する。移動量演算部２２は、視差演算部２１１により算出された３次元情報と、ＯＦ演算部２１２により算出されたオプティカルフローとを基に、移動体の前進速度と、ピッチ方向及びパン方向の角速度を算出する。 （もっと読む）