物體檢測裝置和物體檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明的物體檢測裝置高效地重疊雷達裝置的傳感功能和攝像機裝置的傳感功能，提高物體的檢測精度。捕獲區(qū)域計算單元(32)從功率分布信息計算反射強度的極大點即捕獲點，并計算包圍捕獲點的捕獲區(qū)域。邊緣計算單元(34)從圖像數(shù)據(jù)計算一個以上的物體的邊緣。標記計算單元(35)從捕獲區(qū)域計算標記。分量區(qū)域計算單元(36)使用邊緣來擴展標記并計算分量區(qū)域。分組處理單元(37)將分量區(qū)域之中的、屬于同一物體的分量區(qū)域分組。物體確定單元(38)基于分組的結果即目標物體區(qū)域，判定一個以上的物體的類別(例如，大型車輛、小型車輛、兩輪車、行人、飛行器、鳥等)。
【專利說明】
物體檢測裝置和物體檢測方法
技術領域
[0001]本發(fā)明涉及物體檢測裝置和物體檢測方法，更具體地涉及在車輛、道路基礎設施系統(tǒng)或特定設施的監(jiān)視系統(tǒng)上裝載的、能夠單獨并且正確地檢測周圍存在的物體的物體檢測裝置和物體檢測方法。
【背景技術】
[0002]近年來，在乘用車等的車輛中，裝載有檢測在該車輛的周圍存在的其他車輛、行人、兩輪車、位于路上的設置物等的車載用雷達裝置或車載用攝像機裝置。車載用雷達裝置或車載用攝像機裝置檢測從本車輛的前方和側方靠近的目標物體，測量與本車輛之間的相對位置、相對速度等。然后，車載用雷達裝置基于測量結果，判斷本車輛和目標物體有無碰撞的危險性。在判斷為有危險性的情況下，車載用雷達裝置通過進一步向駕駛員發(fā)出警告，并且自動地控制本車輛，來避免碰撞。
[0003]例如，在專利文獻I中，公開了同時使用車載用雷達裝置和車載用攝像機裝置，進行物體的檢測的技術。具體地說，在專利文獻I中，利用攝像機裝置的測量信息，確定目標物體的數(shù)和方位角的范圍，基于目標物體的數(shù)和方位角的范圍，修正雷達裝置的測量信息。
[0004]此外，在專利文獻2中，公開了同時使用在道路周圍設置的攝像機裝置和雷達裝置，監(jiān)視交通量的技術。具體地說，在專利文獻2中，由雷達裝置探測遠處車輛的位置和車速的信息，確定該車輛的在攝像機圖像中的位置之后，通過攝像機圖像提示距該車輛遠近兩方的車輛的狀況，進行交通監(jiān)視和交通管理。
[0005]此外，以往為了監(jiān)視機場、港口、火車站、或建筑物等特定設施，設置雷達裝置或攝像機裝置，探測來自地面或空中(地面之上的空間)的闖入的物體，對相關安全系統(tǒng)或顯示單元提供信息，防止可疑物體(包括可疑人)的闖入。
[0006]現(xiàn)有技術文獻
[0007]專利文獻
[0008]專利文獻1:日本特開2010-151621號公報
[0009]專利文獻2:美國專利申請公開第2013/0300870號說明書[00?0]非專利文獻
[0011]非專利文獻1:R.C.Gonzalez and R.E.Woods ,Digital Image Processing,Prentice Hall，2001.

【發(fā)明內容】

[0012]發(fā)明要解決的問題
[0013]然而，在上述專利文獻I的以往技術中，必需根據(jù)車載的攝像機裝置的測量信息來確定目標物體的數(shù)和各目標物體的方位角的范圍。即，對于車載用攝像機裝置，需要高級別的物體檢測性能。
[0014]此外，在專利文獻2的以往技術中，在雷達裝置從一臺車輛卻獲取多個檢測結果的情況下，將難以確定該車輛的位置。
[0015]S卩，在上述的以往技術中，即使是所謂車輛上裝載、在道路基礎設施系統(tǒng)中利用、或在特定設施的監(jiān)視系統(tǒng)中利用的情況，物體的檢測精度也依賴于攝像機裝置和雷達裝置之中的一方的性能。即，難以高效地重疊雷達裝置的傳感(sensing)功能和攝像機裝置的傳感功能，提尚物體的檢測精度。
[0016]本發(fā)明的目的在于，提供高效地重疊雷達裝置的傳感功能和攝像機裝置的傳感功能，可提高物體的檢測精度的物體檢測裝置和物體檢測方法。
[0017]解決問題的方案
[0018]本發(fā)明的物體檢測裝置包括:信息生成單元，對于雷達裝置發(fā)送的雷達信號的各發(fā)送方向，對以每隔規(guī)定的間隔劃分了距所述雷達裝置的距離所得的多個小區(qū)，分別計算所述雷達裝置接收到由一個以上的物體反射了所述雷達信號所得的反射信號的接收信號的功率的典型值即反射強度，使用所述反射強度，對于所述多個小區(qū)分別生成功率分布信息;捕獲區(qū)域計算單元，將從所述多個小區(qū)的所述功率分布信息之中表示所述反射強度的極大值的小區(qū)作為捕獲所述一個以上的物體的捕獲點來計算，并計算包圍所述捕獲點的一個以上的小區(qū)即捕獲區(qū)域;邊緣提取單元，提取在攝像機裝置獲取的圖像中包含的所述一個以上的物體的邊緣;標記計算單元，基于所述雷達裝置的測定范圍和所述攝像機裝置的拍攝范圍，將所述捕獲區(qū)域變換為所述圖像中的部分區(qū)域，并將所述部分區(qū)域作為與所述捕獲區(qū)域對應的所述圖像的區(qū)域即標記來計算;分量區(qū)域計算單元，通過將所述邊緣作為邊界來擴展所述標記，計算與構成所述一個以上的物體的一部分對應的分量區(qū)域;分組處理單元，將所述分量區(qū)域作為目標物體區(qū)域進行分組；以及物體確定單元，從所述目標物體區(qū)域判定所述一個以上的物體，輸出所述判定結果。
[0019]本發(fā)明的物體檢測方法，包括以下步驟:對于雷達裝置發(fā)送的雷達信號的各發(fā)送方向，對以每隔規(guī)定的間隔劃分了距所述雷達裝置的距離所得的多個小區(qū)，分別計算所述雷達裝置接收到由一個以上的物體反射了所述雷達信號所得的反射信號的接收信號的功率的典型值即反射強度，使用所述反射強度，對于所述多個小區(qū)分別生成功率分布信息;將從所述多個小區(qū)的所述功率分布信息之中表示所述反射強度的極大值的小區(qū)作為捕獲所述一個以上的物體的捕獲點來計算，并計算包圍所述捕獲點的一個以上的小區(qū)即捕獲區(qū)域;提取在攝像機裝置獲取的圖像中包含的所述一個以上的物體的邊緣;基于所述雷達裝置的測定范圍和所述攝像機裝置的拍攝范圍，將所述捕獲區(qū)域變換為所述圖像中的部分區(qū)域，將所述部分區(qū)域作為與所述捕獲區(qū)域對應的所述圖像的區(qū)域即標記來計算;通過將所述邊緣作為邊界來擴展所述標記，計算與構成所述一個以上的物體的一部分對應的分量區(qū)域;將所述分量區(qū)域作為目標物體區(qū)域進行分組；以及從所述目標物體區(qū)域判定所述一個以上的物體，輸出所述判定結果。
[0020]發(fā)明的效果
[0021]根據(jù)本發(fā)明，能夠高效地重疊雷達裝置的傳感功能和攝像機裝置的傳感功能，使物體的檢測精度提尚。
【附圖說明】
[0022]圖1A是使用了本發(fā)明的物體檢測裝置的傳感設備(sensingunit)的結構的概念圖。
[0023]圖1B是使用了本發(fā)明的物體檢測裝置的傳感設備的結構的概念圖。
[0024]圖2A是本發(fā)明的物體檢測裝置的設置場所的概念圖。
[0025]圖2B是本發(fā)明的物體檢測裝置的設置場所的概念圖。
[0026]圖3是表示本發(fā)明的實施方式I的物體檢測裝置的主要結構的框圖。
[0027]圖4是表示本發(fā)明的實施方式I中的功率分布信息的一例子的圖。
[0028]圖5是表示本發(fā)明的實施方式I中的捕獲區(qū)域的計算結果的一例子的圖。
[0029]圖6是表示雷達測量三維空間的坐標系的一例子的圖。
[0030]圖7是表示距離、最大可能高度、以及地面距離之間關系的圖。
[0031]圖8是用于說明從攝像機三維空間的坐標變換到攝像機圖像平面的坐標的圖。
[0032]圖9是表示攝像機圖像平面的一例子的圖。
[0033]圖10是表示與圖5所示的捕獲區(qū)域對應的標記的計算結果的一例子的圖。
[0034]圖11是表示分量區(qū)域計算單元分割標記的情況下的一例子的圖。
[0035]圖12是表示分量計算單元的區(qū)域擴展的結果的一例子的圖。
[0036]圖13是表示將分量區(qū)域坐標變換為雷達測量平面上的區(qū)域的結果的一例子的圖。
[0037]圖14是表示分組處理單元的分組結果的一例子的圖。
[0038]圖15是表示本發(fā)明的實施方式2的物體檢測裝置的主要結構的框圖。
[0039]圖16是表示本發(fā)明的實施方式3的物體檢測裝置的主要結構的框圖。
[0040]圖17是表示本發(fā)明的實施方式4的物體檢測裝置的主要結構的框圖。
【具體實施方式】
[0041 ](完成本發(fā)明的經過)
[0042]首先，說明完成本發(fā)明的經過。本發(fā)明涉及在車載用雷達裝置和攝像機裝置、道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置、以及特定設施的監(jiān)視系統(tǒng)中使用的物體檢測裝置。
[0043]車載用雷達裝置和攝像機裝置已經被裝載在很多車輛上，道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置也在被導入到道路的基礎設施系統(tǒng)中，此外，作為特定設施的監(jiān)視系統(tǒng)，以往能夠單獨地利用雷達裝置或攝像機裝置的任何一個，同時使用雷達裝置和攝像機裝置的情況也在增多。
[0044]道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置被設置在交叉路口等的道路周圍，檢測道路和道路周圍存在的車輛、行人、兩輪車等，進行交通狀況的監(jiān)視和交通的管理。
[0045]作為交通狀況的監(jiān)視，道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置進行交通量的檢測、車輛的超速和無視信號等的檢測。此外，作為交通的管理，道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置基于檢測到的交通量，進行交通信號燈的控制?；蛘?，道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置檢測在車輛的死角處存在的物體，并將檢測到的物體的信息通知車輛的駕駛員。這樣，道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置能夠實現(xiàn)交通的高效率和防止交通事故。
[0046]無論在車載用雷達裝置和攝像機裝置中，或是在道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置中，都需要正確地檢測車輛、行人、自行車、摩托車等特征不同的目標物體。此夕卜，在監(jiān)視系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置中，在將地面作為監(jiān)視區(qū)域的情況下，需要正確地檢測各種車輛和行人，此外，在將空中作為監(jiān)視區(qū)域的情況下，需要正確地檢測各種飛行器和鳥。
[0047]通過各目標物體被正確地檢測，能夠正確地掌握在空間物體存在的狀態(tài)、交通量的狀態(tài)，正確地預測有被闖入、或碰撞的可能性。如果各目標物體未被正確地檢測，則產生目標物體的漏檢和誤檢測，難以掌握在空間物體存在的狀態(tài)和交通量的狀態(tài)，難以預測有被闖入、或碰撞的可能性。
[0048]—般地，在雷達裝置中的測量中，從一個目標物體獲取多個較強的反射點(以下，稱為捕獲點)。為此，為了從測量結果檢測目標物體，需要將與同一物體對應的捕獲點分組。
[0049]在專利文獻I中，根據(jù)車載的攝像機裝置的測量信息確定目標物體的數(shù)和各目標物體的方位角的范圍，基于目標物體的數(shù)和各目標物體的方位角的范圍，進行將分組過的捕獲點再分組或解除組。通過這樣的處理，在專利文獻I公開的技術中避免誤檢測和漏檢。
[0050]然而，在專利文獻I公開的技術中，物體的檢測精度因目標物體的數(shù)和各目標物體的方位角的范圍的精度、即攝像機裝置的傳感功能的精度而改變。
[0051 ]此外，在專利文獻2中，在獲取了多個捕獲點時難以檢測目標物體即車輛，其結果，難以利用專利文獻2公開的技術。
[0052]鑒于這樣的情況，著眼于若考慮攝像機裝置的測量信息和雷達裝置的測量信息的差異，則能夠高效地重疊這些測量信息，完成了本發(fā)明。
[0053]根據(jù)本發(fā)明，在車載用雷達裝置和攝像機裝置中，能夠正確地檢測在本車輛周圍存在的車輛、兩輪車、以及行人，預測與本車輛之間的碰撞危險性，進行用于避免危險的警告和控制。其結果，實現(xiàn)防止交通事故。
[0054]此外，根據(jù)本發(fā)明，在機場、港口、火車站、或建筑物等的特定設施的監(jiān)視系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置中，從空中正確地檢測飛行器和鳥，從地面正確地檢測各種車輛和闖入者，并與外部的安全系統(tǒng)連動，防止可疑人的闖入，確保設施的安全。
[0055]此外，根據(jù)本發(fā)明，在道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置中，能夠正確地檢測在包含交叉路口的道路周圍存在的車輛、兩輪車、以及行人，進行碰撞可能性的預測、碰撞的避免、以及交通量的掌握和管理。其結果，實現(xiàn)防止交通事故，同時實現(xiàn)交通管理的高效率。
[0056](本發(fā)明的利用意向)
[0057]這里，參照【附圖說明】本發(fā)明的物體檢測裝置的連接方法和設置場所。
[0058]圖1A、圖1B是使用了本發(fā)明的物體檢測裝置的傳感設備的結構的概念圖。在圖1A、圖1B中，R和C分別表示雷達裝置和攝像機裝置。W表示本發(fā)明的物體檢測裝置。圖1A表示雷達裝置R和攝像機裝置C被設置在同一機殼中，與物體檢測裝置W連接的情況。圖1B表示雷達裝置R和攝像機裝置C被設置在不同的機殼中，與物體檢測裝置W連接的情況。再有，圖1A及圖1B的物體檢測裝置W還連接到外部的安全系統(tǒng)或顯示單元。
[0059]本發(fā)明不限制設置雷達裝置R和攝像機裝置C的方法、場所、以及相對的位置關系。此外，也不限制雷達裝置R的探測范圍和攝像機裝置C的探測范圍之間的位置關系。但是，為了本發(fā)明適用于雷達裝置R的探測范圍和攝像機裝置C的探測范圍的重疊范圍，優(yōu)選以使重疊范圍大的方式來設置雷達裝置R和攝像機裝置C重疊。
[0060]本發(fā)明提供將雷達裝置R的測量信息和攝像機裝置C的測量信息重疊處理的物體檢測裝置W。本發(fā)明的物體檢測裝置W也不限制于雷達裝置R的結構和攝像機裝置C的結構。雷達裝置R和攝像機裝置C也可以都是現(xiàn)有的市場銷售品和由公知技術構成的產品。
[0061 ]此外，在圖1A及圖1B所示的概念圖中，物體檢測裝置W與雷達裝置R和攝像機裝置C分別設置，但也可以包含在雷達裝置R或攝像機裝置C中。
[0062]此外，在本發(fā)明中，雷達裝置R和攝像機裝置C與物體檢測裝置W連接，將測量信息傳輸?shù)轿矬w檢測裝置W，但不限定該傳輸方式。傳輸方式可以是有線通信方式，也可以是無線通信方式。
[0063]接下來，使用圖2A、圖2B說明本發(fā)明的物體檢測裝置W的設置場所。圖2A、圖2B是本發(fā)明的物體檢測裝置W的設置場所的概念圖。圖2A是物體檢測裝置W與雷達裝置R和攝像機裝置C一起裝載在車輛上的概念圖，圖2B是物體檢測裝置W與雷達裝置R和攝像機裝置C一起在道路基礎設施系統(tǒng)中利用的概念圖。
[0064]在圖2A中，V表示本車輛，R/C表示本車輛上所裝載的包含雷達裝置R和攝像機裝置C的測量裝置，Tl和T2表示兩個不同的目標物體。実裝上、物體檢測裝置W可以與測量裝置R/C為一體，設置位置與測量裝置R/C也可以不同，只要能夠便于檢測位于本車輛V的前方或側方周圍的物體就好。
[0065]在圖2B中，R/C表示在道路基礎設施上裝載的包括雷達裝置R和攝像機裝置C的測量裝置，P表示路面，L表示被設置測量裝置R/C的支柱等的支承裝置，Tl和T2表示兩個不同的目標物體。圖2B是被設置了測量裝置R/C的位置附近的斜視的示意圖。
[0066]路面P可以是直行的道路，也可以是交叉路口的一部分。此外，被設置測量裝置R/C的位置可以是道路的上方、路邊、交叉路口的上方、或交叉路口的各拐角。再有，本發(fā)明不限定設置測量裝置R/C的位置和設置的方法。測量裝置R/C只要能夠便于檢測在位于交叉路口的人行橫道周圍存在的車輛、行人、兩輪車等就好。
[0067]在圖2A和圖2B中，目標物體Tl是大于目標物體T2的物體，例如，對應于車輛等的物體。此外，目標物體T2例如對應于摩托、自行車、行人等。此外，在圖2A和圖2B所示的概念圖中，目標物體T2位于比目標物體Tl距雷達裝置近的位置。本發(fā)明的物體檢測裝置W將目標物體Tl和目標物體T2分離來單獨地檢測。
[0068]此外，雖然未圖示，但本發(fā)明的物體檢測裝置W的設置場所也可以是能夠監(jiān)視機場、港口、火車站、或建筑物等的特定設施的場所。本發(fā)明的物體檢測裝置W的測量區(qū)域也不限定于地面區(qū)域，也可以用于對空中的監(jiān)視或測量。
[0069]接下來，參照附圖詳細地說明本發(fā)明的實施方式。再有，以下說明的各實施方式是一例子，本發(fā)明不限定于這些實施方式。
[0070](實施方式I)
[0071]首先，使用【附圖說明】本發(fā)明的實施方式I的物體檢測裝置。圖3是表示本發(fā)明的實施方式I的物體檢測裝置30的主要結構的框圖。
[0072]本發(fā)明的實施方式I的物體檢測裝置30連接到雷達裝置R和攝像機裝置C。雷達裝置R具有:一邊以規(guī)定的角度間隔順序改變方向、一邊發(fā)送雷達信號的發(fā)送單元;接收雷達信號在目標物體上反射的反射信號的接收單元；以及將反射信號變換到基帶，并獲取雷達信號的每個發(fā)送方向的延遲分布(傳播延遲特性)的信號處理單元。攝像機裝置C拍攝被攝體(目標物體)，并獲取圖像數(shù)據(jù)。
[0073]物體檢測裝置30具有:信息生成單元31、捕獲區(qū)域計算單元32、攝像機圖像獲取單元33、邊緣計算單元34、標記計算單元35、分量區(qū)域計算單元36、分組處理單元37、以及物體確定單元38。物體檢測裝置30的各結構可由LSI電路等的硬件來實現(xiàn)。或者，物體檢測裝置30的各結構也可作為控制車輛的電子控制單元(Electronic Control Unit:EQJ)的一部分來實現(xiàn)。
[0074]信息生成單元31根據(jù)從雷達裝置的信號處理單元輸出的延遲分布，對雷達信號的每個發(fā)送方向，對以規(guī)定的間隔劃分距雷達裝置的距離所得的每個小區(qū)，測量反射信號的接收功率的典型值(以下，稱為“反射強度”)。然后，信息生成單元31生成表示各小區(qū)的反射強度的功率分布信息，并輸出到捕獲區(qū)域計算單元32。再有，反射強度一般為連續(xù)值，但為了使處理簡單，信息生成單元31也可以進行量化處理。再有，后面論述有關信息生成單元31生成的功率分布信息的細節(jié)。
[0075]捕獲區(qū)域計算單元32首先從功率分布信息計算反射強度的極大點。由捕獲區(qū)域計算單元32算出的極大點成為捕獲目標物體的捕獲點。具體地說，捕獲區(qū)域計算單元32將功率分布信息作為圖像來處理，以公知的方法計算極大點。接著，捕獲區(qū)域計算單元32使用公知的圖像處理的方法，計算相對捕獲點的捕獲區(qū)域。捕獲區(qū)域是包圍捕獲點的局部區(qū)域，由捕獲點周圍的點之中的、具有規(guī)定的值以上的反射強度的點構成。再有，后面論述有關捕獲區(qū)域計算單元32中的捕獲區(qū)域的計算方法。
[0076]攝像機圖像獲取單元33從攝像機裝置C接受圖像數(shù)據(jù)，進行圖像質量改善等的預處理，輸出到邊緣計算單元34。
[0077]邊緣計算單元34采用公知的邊緣提取方法，從由攝像機圖像獲取單元33輸出的圖像數(shù)據(jù)中計算目標物體的邊緣(輪廓)。
[0078]標記計算單元35從捕獲區(qū)域計算單元32算出的捕獲區(qū)域計算標記。標記是與捕獲區(qū)域對應的攝像機圖像的部分區(qū)域。后面論述有關標記計算單元35中的標記的計算方法。
[0079]分量區(qū)域計算單元36使用邊緣計算單元34算出的攝像機圖像的邊緣，將標記計算單元35算出的標記擴展來計算分量區(qū)域。后面論述有關分量區(qū)域計算單元36中的分量區(qū)域的計算方法。
[0080]分組處理單元37將分量區(qū)域計算單元36算出的分量區(qū)域之中的、屬于同一物體的分量區(qū)域進行分組。分組處理單元37獲取分組的結果的、目標物體區(qū)域。后面論述有關分組處理單元37中的分量區(qū)域的分組的方法。
[0081]物體確定單元38基于分組處理單元37中的分組處理的結果即目標物體區(qū)域，辨別目標物體的位置、大小、形狀、進而物體的類別(例如，大型車輛、小型車輛、兩輪車、行人等)。后面論述有關物體確定單元38中的目標物體的辨別方法。物體確定單元38將辨別結果輸出到外部的安全系統(tǒng)或顯示單元。
[0082]接著，說明信息生成單元31生成的功率分布信息。圖4是表示本發(fā)明的實施方式I中的功率分布信息的一例子的圖。圖4的橫軸表示雷達裝置R的方位角，縱軸表示距雷達裝置R的距離。在以后的說明中，將由雷達裝置R的方位角和距雷達裝置R的距離規(guī)定的平面稱為雷達測量平面。
[0083 ]在圖4的例子中，每10°劃分橫軸的方位角，每1米劃分縱軸的距離，構成小區(qū)。再有，在本實施方式中，小區(qū)的角度范圍和距離范圍不限定于上述范圍。在可得到較高的分辨率方面，優(yōu)選各范圍更小。
[0084]此外，在圖4中，功率分布信息中的各小區(qū)的濃淡表示反射強度，顏色越濃，表示反射強度越強。再有，為了簡化說明，特定的小區(qū)以外的小區(qū)的顏色設為相同的白色。
[0085]此外，在本實施方式中，各小區(qū)的反射強度(典型值)設為該小區(qū)的范圍中的接收功率的最大值。但是，本發(fā)明不限于此，也可以對各小區(qū)的反射強度(典型值)使用該小區(qū)的范圍中的接收功率的平均值等的其他值。
[0086]此外，以下，將圖4所示的功率分布信息的各小區(qū)適當作為一個點處理來進行說明。
[0087]接下來，使用圖4和圖5說明有關捕獲區(qū)域計算單元32中的捕獲區(qū)域的計算方法。
[0088]首先，捕獲區(qū)域計算單元32從圖4所示的功率分布信息計算捕獲點。捕獲點是功率分布信息中的反射強度的極大點。反射強度的極大點的計算方法，也可以使用公知的方法。例如，比較某個特定的點和與該點鄰接的點的反射強度，如果該特定的點的反射強度大于鄰接的點的反射強度一定值以上，則也可以將該特定的點作為反射強度的極大點。
[0089]在圖4所示的功率分布信息的情況下，捕獲區(qū)域計算單元32計算反射強度的極大點即捕獲點al、a2和a3。
[0090]接著，捕獲區(qū)域計算單元32將功率分布信息作為圖像來處理，使用區(qū)域生長(reg1n growing)圖像處理方法等公知的圖像處理方法，計算分別包圍捕獲點al、a2和a3的捕獲區(qū)域。有關區(qū)域生長圖像處理方法的細節(jié)，請參照非專利文獻I。
[0091]圖5是表示本發(fā)明的實施方式I中的捕獲區(qū)域的計算結果的一例子的圖。圖5的橫向方向與雷達裝置R的方位角對應，縱向方向與距雷達裝置R的距離對應。圖5所示的捕獲區(qū)±或八1、A2和A3分別是包圍捕獲點al、a2和a3的局部區(qū)域。此外，捕獲區(qū)域Al、A2和A3是雷達測量平面上的局部區(qū)域。通常，相比捕獲點，捕獲區(qū)域不易受到噪聲的影響。
[0092]接下來，說明標記計算單元35中的標記的計算方法。標記計算單元35從雷達測量平面上的局部區(qū)域即捕獲區(qū)域，計算攝像機圖像的平面上的部分區(qū)域即標記。在以后的說明中，將由攝像機圖像的水平方向和垂直方向規(guī)定的平面稱為攝像機圖像平面。再有，雷達測量平面的坐標和攝像機圖像平面的坐標不一致。因此，標記計算單元35進行坐標變換，從捕獲區(qū)域計算標記。以下，說明標記計算單元35從與目標物體Tl對應的捕獲區(qū)域A，計算標記的情況。
[0093I 具體地說，標記計算單元35順序地進行從雷達測量平面的坐標向雷達測量三維空間的坐標的變換、從雷達測量三維空間的坐標向攝像機三維空間的坐標的變換、以及從攝像機三維空間的坐標向攝像機圖像平面的坐標的變換的三個坐標變換。
[0094]雷達測量三維空間是雷達裝置R掃描的空間，攝像機三維空間是攝像機裝置C進行拍攝的空間。如果雷達裝置R和攝像機裝置C的設置位置不同，則也有雷達測量三維空間和攝像機三維空間不一致的情況。
[0095]這里，將雷達測量平面中的捕獲區(qū)域A的方位角范圍設為Θ1?Θ2，將距離范圍設為dl?d2。方位角范圍由捕獲區(qū)域A的最小方位角Θ1和最大方位角Θ2確定，距離范圍由捕獲區(qū)域A的最小距離dl和最大距離d2確定。
[0096](從雷達測量平面的坐標向雷達測量三維空間的坐標的變換)
[0097]首先，說明從雷達測量平面的坐標向雷達測量三維空間的坐標的變換。該變換是，從捕獲區(qū)域A的方位角范圍Θ1?Θ2和距離范圍dl?d2，計算與捕獲區(qū)域A對應的雷達測量三維空間的位置和大小的變換。
[0098]圖6是表示雷達測量三維空間的坐標系的一例子的圖。圖6所示的原點O和Xr-Yr-Zr表示雷達測量三維空間的坐標系。雷達裝置R被設置在Zr軸上。高度Hr與設置雷達裝置R的高度對應。此外，圖7所示的距雷達裝置R的距離d與雷達測量平面中的縱軸的距離d對應。地面距離L是至Xr-Yr平面上的目標物體Tl的地面(路面)上的距離。高度h是目標物體Tl的高度。再有，目標物體Tl的位置和形狀為示意性的。
[0099]雷達裝置R將Xr= O中的Yr-Zr平面作為方位角θ = 0°的方向，將Zr軸作為軸，掃描圖6所示的雷達測量三維空間。此時，雷達測量平面中的橫軸的方位角Θ與雷達裝置R的掃描面相對雷達測量三維空間的Xr-Yr平面上的投影位置對應。例如，掃描面的投影位置和Yr軸形成的角與方位角Θ對應。圖6表示在與方位角Θ為0°對應的位置存在目標物體Tl的情況。
[0100]通常、雷達裝置R測量與方位角Θ和距離d對應的反射強度，但另一方面，雷達裝置R不進行高精度地探測圖6的Zr軸的方向、更詳細地說為圖6中的俯仰角Φ。即，雷達裝置R不能從反射強度探測目標物體Tl的高度h，其結果，難以探測至目標物體Tl的地面距離L。
[0101]因此，本實施方式中的標記計算單元35預先設定目標物體Tl的最大可能高度hp。最大可能高度hp是作為目標物體Tl的高度的最大限度可能值。例如，在目標物體Tl為行人的情況下，將最大可能高度hp設為2米。再有，在該階段，目標物體Tl未被確定是什么物體，但最大可能高度hp基于與目標物體Tl對應的捕獲區(qū)域的大小和反射強度等來設定。
[0?02]標記計算單元35使用最大可能高度hp，計算從雷達測量平面上的距離d至雷達測量三維空間中的目標物體Tl的地面距離L的范圍。
[0103]圖7是表示距離d、最大可能高度hp和地面距離L之間的關系的圖。圖7表示由目標物體Tl反射的信號在目標物體Tl的地面附近(圖7中的Zr = O)反射的情況，以及由目標物體Tl反射的信號在目標物體Tl的最大可能高度hp附近反射的情況。
[0104]如圖7所示，對于一個反射強度的距離d，地面距離L是在地面附近反射的情況下的地面距離LI和在最大可能高度hp附近反射的情況下的地面距離L2之間的范圍。
[0105]對于捕獲區(qū)域A的距離范圍dl?d2，標記計算單元35計算相對距離dl的地面距離Ll(Lll)和相對距離dl的地面距離L2(L12)，并計算相對距離d2的地面距離L1(L21)和相對距離(12的地面距離1^(1^2)。然后，標記計算單元35判定1^11、1^12、1^1和1^2之中的最小值Lmin和最大值Lmax。其結果，標記計算單元35從捕獲區(qū)域A的距離范圍dl?d2，計算Yr軸方向的地面距離范圍Lmin?Lmax。
[0106]此外，如上述那樣，雷達測量平面中的橫軸的方位角Θ與雷達裝置R的掃描面的Xr-Yr平面上的投影位置對應，所以標記計算單元35從方位角范圍ΘI?Θ2計算Xr-Yr平面上的目標物體Tl的方位角范圍Θ1?Θ2。
[0107](從雷達測量三維空間的坐標向攝像機三維空間的坐標的變換)
[0108]接下來，說明從雷達測量三維空間的坐標向攝像機三維空間的坐標的變換。雷達裝置R的設置位置和攝像機裝置C的設置位置分別是已知的，所以從雷達測量三維空間的坐標向攝像機三維空間的坐標的變換，使用標準的坐標變換方式進行。
[0109]通過進行該變換，即使在雷達裝置R的設置位置和攝像機裝置C的設置位置不同的情況下，從雷達測量平面上的局部區(qū)域即捕獲區(qū)域，也能夠計算攝像機圖像的平面上的部分區(qū)域即標記。
[0110]以下，為了簡化說明，假設攝像機三維空間與具有Xr-Yr-Zr的坐標系的雷達測量三維空間是相同的。即，假設雷達測量三維空間中的方位角范圍Θ1?Θ2和Yr軸方向的地面距離范圍Lmin?Lmax在攝像機三維空間中直接使用來說明。
[0111](從攝像機三維空間的坐標向攝像機圖像平面的坐標的變換)
[0112]接下來，說明從攝像機三維空間的坐標向攝像機圖像平面的坐標的變換。該變換是，從攝像機三維空間(在以下的說明中，與雷達測量三維空間相同)中的方位角范圍Θ1?Θ2和Yr軸方向的地面距離范圍Lmi η?Lmax，計算與攝像機圖像平面上的分別對應的范圍的變換。通過該變換得到的攝像機圖像平面上的范圍、即部分區(qū)域是相對捕獲區(qū)域A的標記。[0?13]這里，首先，說明從攝像機三維空間中的Yr軸方向的地面距離范圍Lmin?Lmax，計算對應的攝像機圖像平面上的范圍的方法。
[0114]圖8是用于說明從攝像機三維空間的坐標向攝像機圖像平面的坐標變換的圖。圖9是攝像機圖像平面的一例子的圖。圖9是表示在圖8所示的空間中，示意地表示攝像機裝置C拍攝的圖像的圖。這里，為了說明，表示圖9的攝像機圖像平面，標記計算單元35使用實際地拍攝的圖像，即，使用攝像機圖像獲取單元33獲取的圖像。
[0115]圖8所示的原點O及Xr-Yr-Zr表示攝像機三維空間的坐標系。攝像機裝置C被設置在Zr軸上。高度He與設置攝像機裝置C的高度對應。以下，將攝像機裝置C的位置、更詳細地將攝像機裝置C拍攝圖像的中心點作為點C，并設點C位于Zr軸的高度He的位置來說明。
[0116]圖8所示的角度ZPCQ是攝像機裝置C的垂直方向的視場角范圍。圖8和圖9所示的點P和點Q分別與攝像機裝置C的視場角范圍的下限和上限對應。點P和點Q從攝像機裝置C的視場角范圍來計算。
[0117]此外，圖8中的Xr = O中的Yr-Zr平面與圖9中的PQ線段對應。此外，圖8中的Xr = O與攝像機裝置C的水平方向的視場角范圍的中央對應。
[0118]圖8所示的消失點F是圖9所示的、攝像機圖像平面中的路面P的無窮遠點。消失點F用公知的方法來計算。
[0119]圖8所示的地面距離范圍Lmin?Lmax是在從雷達測量平面的坐標向雷達測量三維空間的坐標的變換中得到的地面距離范圍。以下，地面距離范圍Lmin?Lmax作為Yr軸上的點K?點J的范圍來說明。
[0120]如圖8和圖9所示，將與點J和點K對應的攝像機圖像平面上的點分別設為點V和點U。從Yr軸方向的地面距離范圍Lmin?Lmax計算對應的攝像機圖像平面上的范圍，即，是計算攝像機圖像平面上的點U和點V的位置。
[0121]首先，說明計算攝像機圖像平面上的點U的位置的方法。
[0122]對于消失點F、點P和點Q，Z PCF: Z PCQ = PF: PQ的關系成立。Z PCF和Z PCQ是圖8所示的攝像機圖像三維空間中的角度，PF和PQ是圖9所示的攝像機圖像平面中的長度。這里，ZPCQ是攝像機裝置C的垂直方向的視場角范圍，PQ是攝像機圖像的縱向寬度。都是由攝像機裝置C的規(guī)格確定的已知的值。此外，消失點F用公知的方法來計算，所以PF也是已知的。Z PCF從上述的關系來計算。
[0123]接著，如圖8所示，從OC的長度即高度He和OK的長度即地面距離Lmin，使用三角函數(shù)等，計算Z OKC。連接圖8的點C和點F的直線平行于Yr軸，所以算出的Z OKC與Z UCF相同。
[0124]接著，對于算出的ZPCF和ZUCF，所謂ZUCF: ZPCF = UF:PF的關系成立。PF和UF是圖9所示的攝像機圖像平面中的長度。UF的長度根據(jù)該關系來計算。
[0125]從算出的UF計算圖9所示的攝像機圖像平面中的點U的位置。對于圖9所示的攝像機圖像平面中的點V，也以與點U同樣的順序來計算。
[0126]如上述，標記計算單元35從Yr軸方向的地面距離范圍Lmin?Lmax，計算攝像機圖像平面上的點U和點V的位置。
[0127]接下來，說明從攝像機三維空間中的方位角范圍Θ1?Θ2，計算對應的攝像機圖像平面上的范圍的方法。
[0128]攝像機三維空間中的方位角與圖9所示的攝像機圖像平面中的水平方向的距PQ的距離對應。此外，攝像機裝置C的水平方向的視場角范圍是以規(guī)格確定的已知的范圍，與攝像機圖像平面的水平方向的左端和右端對應。標記計算單元35基于方位角范圍Θ1?Θ2和攝像機裝置C的水平方向的視場角范圍，計算對應的攝像機圖像平面上的范圍，S卩，水平方向的距PQ的距離。
[0129]圖9所示的垂直方向的線Θ1和Θ2與方位角范圍的Θ1和Θ2對應。
[0130]如上述說明的，標記計算單元35從攝像機三維空間中的方位角范圍ΘI?Θ2和Yr軸方向的地面距離范圍Lm i η?Lma X，計算與攝像機圖像平面上分別對應的范圍。然后，標記計算單元35將包圍算出的范圍的矩形框作為標記。圖9的標記B是與捕獲區(qū)域A對應的標記。標記B是由穿過算出的點U和點V的水平方向的直線與線Θ1和線Θ2包圍的矩形。
[0131]圖10是與圖5所示的捕獲區(qū)域對應的標記的計算結果的一例子的圖。圖10表示與圖5所示的捕獲區(qū)域Α1、Α2和A3分別對應的、攝像機圖像平面上的標記Β1、Β2和Β3。此外，在圖10中，標記B1、Β2和Β3與由邊緣計算單元34算出的攝像機圖像的邊緣重重疊。如圖10所示，從雷達測量平面上的各捕獲區(qū)域，攝像機圖像平面上的標記作為矩形來計算。
[0132]再有，上述說明的通過各坐標變換的標記的計算方法是一例子，本發(fā)明不限于此。標記計算單元35能夠基于現(xiàn)實空間中的雷達裝置R可測量的方位角的范圍和距離的范圍、以及攝像機裝置C可拍攝的范圍，變換捕獲區(qū)域，并計算標記。再有，現(xiàn)實空間中的雷達裝置R可測量的方位角的范圍和距離的范圍，按雷達裝置R的設置位置和雷達裝置R的規(guī)格而被預先確定。此外，攝像機裝置C可拍攝的范圍，按攝像機裝置C的設置位置和攝像機裝置C的規(guī)格被預先確定。
[0133]此外，上述說明的標記設為矩形，但本發(fā)明不限于此。標記也可以是非矩形的形狀。
[0134]接下來，說明分量區(qū)域計算單元36中的分量區(qū)域的計算方法。
[0135]首先，分量區(qū)域計算單元36將標記和邊緣重重疊，在一個標記與邊緣重合的情況下，分割標記。圖10情況下的、標記Β2與邊緣重合，所以分量區(qū)域計算單元35分割標記Β2。
[0136]圖11是分量區(qū)域計算單元36分割標記的情況下的一例子的圖。如圖11所示，圖10中的、與邊緣重合的標記Β2被分割為標記Β21和標記Β22。
[0137]接著，分量區(qū)域計算單元36將各標記作為區(qū)域擴展的種子，將邊緣作為區(qū)域擴展的邊界，利用分水嶺(Watershed)算法等公知的圖像處理方法進行區(qū)域擴展，計算分量區(qū)域。分量區(qū)域是與構成物體的一部分對應的攝像機圖像平面上的部分區(qū)域。
[0138]圖12是表示分量計算單元36的區(qū)域擴展的結果的一例子的圖。區(qū)域擴展的結果，從標記BI和標記B22計算分量區(qū)域Cl，從標記B21計算分量區(qū)域C2，從標記B3計算分量區(qū)域C3o
[0139]接下來，說明分組處理單元37中的分量區(qū)域的分組的方法。
[0140]分組處理單元37將分量區(qū)域計算單元36算出的分量區(qū)域之中的、屬于同一物體的分量區(qū)域進行分組。分量區(qū)域是否屬于同一物體，通過從攝像機圖像得到的信息和從雷達測量得到的信息的一方或雙方來判定。
[0141]作為從攝像機圖像得到的信息，例如，是攝像機圖像中的各分量區(qū)域的紋理(texture)。分組處理單元37比較鄰近的分量區(qū)域的紋理，在紋理相似的情況下，將鄰近的分量區(qū)域進行分組。紋理是否相似，也可以通過規(guī)定的閾值等來判定。
[0142]作為從雷達測量得到的信息，例如，有多普勒信息。多普勒信息是雷達測量平面中的各點的速度的信息。這里，多普勒信息是雷達測量平面中的信息，分量區(qū)域是攝像機圖像平面上的區(qū)域。因此，在通過多普勒信息判定分量區(qū)域是否屬于同一物體的情況下，需要將分量區(qū)域坐標變換到雷達測量平面上的區(qū)域上。
[0143]將分量區(qū)域坐標變換為雷達測量平面上的區(qū)域的方法，以與從上述說明的捕獲區(qū)域計算標記的方法相反的順序進行即可。
[0144]圖13是表示將分量區(qū)域坐標變換為雷達測量平面上的區(qū)域后的結果的一例子的圖。圖13的橫向方向對應于雷達裝置R的方位角，縱向方向對應于距雷達裝置R的距離，在各點(各小區(qū))中包含多普勒信息。圖13的區(qū)域D1、D2和D3分別對應于圖12所示的分量區(qū)域Cl、C2 和 C3。
[0145]分組處理單元37比較在區(qū)域Dl、D2和D3中包含的多普勒信息，在多普勒信息相似的情況下，將攝像機圖像平面上鄰近的分量區(qū)域進行分組。多普勒信息是否相似，也可以通過規(guī)定的閾值來判定。
[0146]圖14是表示分組處理單元37的分組的結果的一例子的圖。如圖14所示，圖12的分量區(qū)域Cl和C2被分組，成為目標物體區(qū)域EI，圖12的分量區(qū)域C3與其他區(qū)域沒有被分組，成為目標物體區(qū)域E2。
[0147]在圖14所示的例子中，分組處理單元37獲取分組的結果的、兩個目標物體區(qū)域El和E2。
[0148]接下來，說明物體確定單元38中的目標物體的辨別方法。
[0149]物體確定單元38基于分組處理單元37的分組的結果即目標物體區(qū)域，辨別目標物體的位置、大小、形狀、進而物體的類別。在本發(fā)明的實施方式I中，不限定物體確定單元38中的具體的辨別方法。例如，物體確定單元38預先保持與物體的類別對應的目標物體區(qū)域的大小和形狀的模板模型，通過將模板模型和分組處理單元37的分組的結果即目標物體區(qū)域進行比較，也可以進行辨別?；蛘?，物體確定單元38通過與物體的類別對應的反射強度的分布的模板模型進行比較，也可以進行辨別。
[0150]例如，說明對于圖14所示的目標物體區(qū)域El和E2使用模板模型來辨別的情況。物體確定單元38將目標物體區(qū)域El和保持的多個模板模型進行比較，判定為目標物體區(qū)域El與車輛的模板模型一致。此外，物體確定單元38將目標物體區(qū)域E2和保持的多個模板模型進行比較，判定為目標物體區(qū)域E2與行人的模板模型一致。
[0151]根據(jù)上述說明的本實施方式，通過將雷達測量平面上的捕獲區(qū)域變換為攝像機圖像平面上的標記，將標記重疊在攝像機圖像上，能夠提高目標物體的檢測精度。即，通過高效地重疊雷達的測量信息和攝像機的測量信息，能夠提高目標物體的檢測精度。
[0152](實施方式2)
[0153]圖15是表示本發(fā)明的實施方式2的物體檢測裝置150的主要結構的框圖。在圖15中，對與圖3共同的結構，附加與圖3相同的標號并省略其詳細的說明。圖15所示的物體檢測裝置150具有將圖3所示的物體檢測裝置30的信息生成單元31和捕獲區(qū)域計算單元32分別置換為信息生成單元151和捕獲區(qū)域計算單元152的結構。
[0154]與實施方式I的信息生成單元31同樣，信息生成單元151生成功率分布信息。而且，信息生成單元151從由雷達裝置R接受的延遲分布，生成表示各小區(qū)的多普勒速度的多普勒分布信息。多普勒分布信息中，橫軸表示方位角，縱軸表示距離。
[0155]捕獲區(qū)域計算單元152基于功率分布信息和多普勒分布信息，計算捕獲區(qū)域。
[0156]具體地說，捕獲區(qū)域計算單元152根據(jù)實施方式I中說明的方法，從功率分布信息計算捕獲區(qū)域。而且，捕獲區(qū)域計算單元152比較在捕獲區(qū)域中包含的各點(各小區(qū))的多普勒速度，判定多普勒速度是否一致。捕獲區(qū)域計算單元152將多普勒分布的值不一致的點(小區(qū))從捕獲區(qū)域中除去。
[0157]捕獲區(qū)域計算單元152將算出的捕獲區(qū)域輸出到標記計算單元35。在標記計算單元35以后，執(zhí)行與實施方式I中說明的處理同樣的處理。
[0158]根據(jù)上述說明的本實施方式，通過使用多普勒速度從捕獲區(qū)域中將一部分點(小區(qū))除去，能夠避免從不同的物體反射的反射強度卻包含在一個捕獲區(qū)域中的情況。
[0159]再有，在本實施方式中，捕獲區(qū)域計算單元152基于功率分布信息和多普勒分布信息計算捕獲區(qū)域，但也可以基于多普勒分布信息計算捕獲區(qū)域。
[0160](實施方式3)
[0161]圖16是表示本發(fā)明的實施方式3的物體檢測裝置160的主要結構的框圖。在圖16中，對與圖3共同的結構，附加與圖3相同的標號并省略其詳細的說明。圖16所示的物體檢測裝置160具有在圖3所示的物體檢測裝置30的分組處理單元37和物體確定單元38之間插入規(guī)范框確定單元161的結構。
[0162]規(guī)范框確定單元161求覆蓋分組處理單元37中的分組的結果即目標物體區(qū)域的規(guī)范框。規(guī)范框是反映了目標物體的形狀的框，例如，為矩形的框。
[0163]規(guī)范框確定單元161以求得的規(guī)范框包圍目標物體區(qū)域，插補在分組處理單元37中難以分組的目標物體區(qū)域的分組。
[0164]根據(jù)上述說明的本實施方式，通過使用規(guī)范框進行分組的插補，能夠使目標物體區(qū)域的形狀更接近物體的形狀，能夠提高物體確定單元38中的物體的確定精度。
[0165](實施方式4)
[0166]圖17是表示本發(fā)明的實施方式4的物體檢測裝置170的主要結構的框圖。在圖17中，對與圖3共同的結構，附加與圖3相同的標號并省略其詳細的說明。圖17所示的物體檢測裝置170，具有在圖3所示的物體檢測裝置30的分組處理單元37和物體確定單元38之間插入?yún)^(qū)域跟蹤單元171的結構。
[0167]區(qū)域跟蹤單元171在不同的時刻期間跟蹤分組處理單元37的分組結果即目標物體區(qū)域的位置和形狀。
[0168]具體地說，區(qū)域跟蹤單元171保持某個檢測定時tl中的目標物體區(qū)域。區(qū)域跟蹤單元171從分組處理單元37接受下一個檢測定時t2中的目標物體區(qū)域，使檢測定時tl中的目標物體區(qū)域和檢測定時t2中的目標物體區(qū)域連結(link)。然后，區(qū)域跟蹤單元171跟蹤連結的目標物體區(qū)域的形狀的變化和位置的變化，檢測目標物體區(qū)域的移動。
[0169]區(qū)域跟蹤單元171將有關目標物體區(qū)域的移動的信息輸出到物體確定單元38。在從目標物體區(qū)域辨別目標物體時，物體確定單元38也可以參照有關目標物體區(qū)域的移動的信息。此外，在辨別出目標物體后，物體確定單元38也可以將有關該目標物體的移動的信息與目標物體的信息一起輸出到外部的顯示單元或安全系統(tǒng)等。
[0170]根據(jù)上述說明的本實施方式，通過跟蹤不同的檢測定時中的目標物體區(qū)域的位置和形狀，檢測目標物體區(qū)域的移動，能夠提高物體的辨別的精度，而且能夠獲得與物體的移動有關的信息。
[0171]再有，上述說明的各實施方式也可以適當組合。例如，在實施方式4的物體檢測裝置171中，也可以在分組處理單元37和區(qū)域跟蹤單元171之間插入實施方式3中說明的規(guī)范框確定單元161。在這樣的結構的情況下，能夠使目標物體區(qū)域的形狀更接近物體的形狀，能夠提尚區(qū)域跟蹤單兀171的目標物體的移動檢測精度。
[0172]再有，在上述各實施方式中，通過例子說明了用硬件構成本發(fā)明的情況，但本發(fā)明也可用軟件實現(xiàn)。
[0173]此外，集成電路化的方法不限于LSI，也可使用專用電路或通用處理器來實現(xiàn)。也可以使用可在LSI制造后編程的FPGA(Field Programmable Gate Array:現(xiàn)場可編程門陣列)、可重構LSI內部的電路單元的連接或設定的可重構處理器(Reconf igurabl eProcessor)。
[0174]再者，隨著半導體的技術進步或隨之派生的其它技術的出現(xiàn)，如果出現(xiàn)能夠替代LSI的集成電路化的技術，當然可利用該技術進行功能塊的集成化。還存在著適用生物技術等的可能性。
[0175]工業(yè)實用性
[0176]本發(fā)明的物體檢測裝置和物體檢測方法，適合用于車載用雷達裝置和攝像機裝置、以及道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置、以及設施監(jiān)視系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置。在用于車載用雷達裝置和攝像機裝置的情況下，能夠實現(xiàn)檢測在本車輛周圍的行人、兩輪車、其他車輛，并對本車輛的駕駛員發(fā)出警報或控制駕駛系統(tǒng)，并且避免碰撞的危險。此外，在用于基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置的情況下，能夠實現(xiàn)檢測在道路和交叉路口中的行人、兩輪車、車輛等，監(jiān)視交通狀況，同時控制基礎設施系統(tǒng)并向車輛駕駛員傳遞信息，進行交通量的管理和避免交通事故。在用于特定設施的監(jiān)視系統(tǒng)用雷達裝置和攝像機裝置的情況下，能夠檢測來自空中的飛行器和鳥、或來自地面的各種車輛和闖入者，對安全系統(tǒng)傳遞信息，并防止可疑人的闖入。
[0177]標號說明
[0178]30、150、160、170 物體檢測裝置
[0179]31、151信息生成單元
[0180]32,152捕獲區(qū)域計算單元
[0181]33攝像機圖像獲取單元
[0182]34邊緣計算單元
[0183]35標記計算單元
[0184]36分量區(qū)域計算單元
[0185]37分組處理單元
[0186]38物體確定單元
[0187]161規(guī)范框確定單元
[0188]171區(qū)域跟蹤單元
【主權項】
1.物體檢測裝置，包括: 信息生成單元，對于雷達裝置發(fā)送的雷達信號的各發(fā)送方向，對以每隔規(guī)定的間隔劃分了距所述雷達裝置的距離所得的多個小區(qū)，分別計算所述雷達裝置接收到由一個以上的物體反射了所述雷達信號所得的反射信號的接收信號的功率的典型值即反射強度，使用所述反射強度，對于所述多個小區(qū)分別生成功率分布信息； 捕獲區(qū)域計算單元，將從所述多個小區(qū)的所述功率分布信息之中表示所述反射強度的極大值的小區(qū)作為捕獲所述一個以上的物體的捕獲點來計算，并計算包圍所述捕獲點的一個以上的小區(qū)即捕獲區(qū)域； 邊緣提取單元，提取在攝像機裝置獲取的圖像中包含的所述一個以上的物體的邊緣；標記計算單元，基于所述雷達裝置的測定范圍和所述攝像機裝置的拍攝范圍，將所述捕獲區(qū)域變換為所述圖像中的部分區(qū)域，將所述部分區(qū)域作為與所述捕獲區(qū)域對應的所述圖像的區(qū)域即標記來計算； 分量區(qū)域計算單元，通過將所述邊緣作為邊界來擴展所述標記，計算與構成所述一個以上的物體的一部分對應的分量區(qū)域； 分組處理單元，將所述分量區(qū)域作為目標物體區(qū)域進行分組；以及 物體確定單元，從所述目標物體區(qū)域判定所述一個以上的物體，輸出所述判定結果。2.如權利要求1所述的物體檢測裝置， 所述標記計算單元預先具有表示最大限度可能值的高度信息作為所述一個以上的物體的高度，并將所述高度信息用作所述一個以上的物體的高度來變換所述捕獲區(qū)域，并計算所述標記區(qū)域。3.如權利要求1或權利要求2所述的物體檢測裝置， 所述分量區(qū)域計算單元將所述標記與所述邊緣重疊，并分割所述標記。4.如權利要求1至權利要求3的任何一項所述的物體檢測裝置， 所述信息生成單元基于所述雷達裝置從所述接收信號求得的延遲分布，對每個所述小區(qū)計算多普勒速度，生成表示所述各小區(qū)的所述多普勒速度的多普勒分布信息， 所述捕獲區(qū)域計算單元比較所述捕獲區(qū)域中包含的所述一個以上的小區(qū)的所述多普勒速度，將所述多普勒分布的值不一致的小區(qū)從所述捕獲區(qū)域中除去。5.如權利要求1至權利要求4的任何一項所述的物體檢測裝置，還包括: 規(guī)范框確定單元，設置包含所述目標物體區(qū)域的規(guī)范框，使用所述規(guī)范框進行所述目標物體區(qū)域的分組的插補。6.如權利要求1至權利要求5的任何一項所述的物體檢測裝置，還包括: 區(qū)域跟蹤單元，跟蹤伴隨時間經過的所述目標物體區(qū)域的形狀的變化，檢測與所述目標物體區(qū)域的移動有關的信息。7.車載雷達裝置，包括: 權利要求1至權利要求6的任何一項所述的物體檢測裝置；以及 連接到所述物體檢測裝置的雷達裝置。8.道路基礎設施系統(tǒng)用雷達裝置，包括: 權利要求1至權利要求6的任何一項所述的物體檢測裝置；以及 連接到所述物體檢測裝置的雷達裝置。9.監(jiān)視系統(tǒng)用雷達裝置，包括: 權利要求1至權利要求6的任何一項所述的物體檢測裝置；以及 連接到所述物體檢測裝置的雷達裝置。10.物體檢測方法，包括以下步驟: 對于雷達裝置發(fā)送的雷達信號的各發(fā)送方向，對以每隔規(guī)定的間隔劃分了距所述雷達裝置的距離所得的多個小區(qū)，分別計算所述雷達裝置接收到由一個以上的物體反射了所述雷達信號所得的反射信號的接收信號的功率的典型值即反射強度，使用所述反射強度，對于所述多個小區(qū)分別生成功率分布信息； 將從所述多個小區(qū)的所述功率分布信息之中表示所述反射強度的極大值的小區(qū)作為捕獲所述一個以上的物體的捕獲點來計算，并計算包圍所述捕獲點的一個以上的小區(qū)即捕獲區(qū)域； 提取在攝像機裝置獲取的圖像中包含的所述一個以上的物體的邊緣； 基于所述雷達裝置的測定范圍和所述攝像機裝置的拍攝范圍，將所述捕獲區(qū)域變換為所述圖像中的部分區(qū)域，將所述部分區(qū)域作為與所述捕獲區(qū)域對應的所述圖像的區(qū)域即標記來計算； 通過將所述邊緣作為邊界來擴展所述標記，計算與構成所述一個以上的物體的一部分對應的分量區(qū)域； 將所述分量區(qū)域作為目標物體區(qū)域進行分組；以及 從所述目標物體區(qū)域判定所述一個以上的物體，輸出所述判定結果。
【文檔編號】G06K9/00GK105893931SQ201610008658
【公開日】2016年8月24日
【申請日】2016年1月7日
【發(fā)明人】劉偉杰, 中川洋, 中川洋一
【申請人】松下知識產權經營株式會社