對象物識別裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種根據(jù)由攝像頭拍攝到的拍攝圖像來識別對象物的對象物識別裝置。
【背景技術】
[0002]在現(xiàn)有技術中，人們公知如下一種對象物識別裝置，S卩，該對象物識別裝置從由安裝在車輛上的攝像頭拍攝到的車輛前方的道路圖像中，識別作為車輛應避免接觸的對象的行人(例如，參照日本發(fā)明專利公開公報特開2007-279808號)。
[0003]在上述公報所記載的對象物識別裝置中，從由上述攝像頭拍攝到的拍攝圖像中提取出車輛周圍存在的對象物的圖像部分(行人的圖像部分的候選項)，之后，對上述對象物的圖像部分是否為行人的圖像部分進行識別。然后，針對被識別為行人的圖像部分的圖像部分，判別行人的朝向，并且對該行人是否為車輛應避免接觸的避免接觸對象進行判定，根據(jù)判定結果對駕駛員進行報知。
[0004]在現(xiàn)有技術中，人們采用如下一種方法作為對對象物的圖像部分是否為行人的圖像部分進行識別的方法，即，該方法為，根據(jù)對象物的圖像部分的縱橫比、對象物的圖像部分和該對象物的圖像部分的外接四邊形的面積比等表示對象物的形狀的特征，或者，根據(jù)對象物的圖像部分的大小、灰度圖像中的灰度值分布等特征，來對該對象物的圖像部分進行識別。
[0005]但是，在從攝像頭拍攝到的拍攝圖像中識別行人時，行人的圖像部分的候選項被提取出多個的情況下，需要對各候選項是否為行人的圖像部分進行識別，由此會產(chǎn)生識別行人所需要的時間變長的問題。

【發(fā)明內容】

[0006]鑒于上述情況，提出了本發(fā)明，本發(fā)明的目的在于，提供一種對象物識別裝置，該對象物識別裝置在從攝像頭拍攝到的拍攝圖像中提取出多個對象物的圖像部分的候選項時，能夠縮短識別對象物所需要的時間。
[0007]本發(fā)明的對象物識別裝置，具有:候選圖像提取部，其從由攝像頭拍攝到的拍攝圖像中提取出候選圖像部分，所述候選圖像部分是對象物的圖像部分；候選圖像判定部，其根據(jù)由所述候選圖像提取部提取出的候選圖像部分是否在判定區(qū)域內被提取出第1規(guī)定數(shù)量以上，來對所述判定區(qū)域內的候選圖像部分的對象物的類別進行判定，其中，所述判定區(qū)域是在所述拍攝圖像內的水平方向上的寬度處于規(guī)定寬度范圍以內的區(qū)域。
[0008]采用本發(fā)明的對象物識別裝置，首先，由候選圖像提取部從由攝像頭拍攝到的拍攝圖像中提取出對象物的圖像部分，即，候選圖像部分。
[0009]接著，由所述候選圖像判定部根據(jù)由所述候選圖像提取部提取出的候選圖像部分是否在判定區(qū)域內被提取出第1規(guī)定數(shù)量以上，來對所述判定區(qū)域內的候選圖像部分的對象物的類別進行判定，其中，所述判定區(qū)域是在所述拍攝圖像內水平方向上的寬度處于規(guī)定寬度范圍以內的區(qū)域。
[0010]采用本發(fā)明的對象物識別裝置，通過由所述候選圖像判定部所進行的簡單的運算處理，能夠對所述判定區(qū)域內的候選圖像部分的對象物類別進行判定，因而能夠縮短在提取出了多個候選圖像部分時識別對象物所需要的時間。
[0011]這里，“所述判定區(qū)域是在所述拍攝圖像內水平方向上的寬度處于所述規(guī)定寬度范圍內的區(qū)域”是指在所述拍攝圖像中水平方向上的寬度處于所述寬度范圍以內的判定區(qū)域，或者在將所述拍攝圖像轉換為真實空間時與所述攝像頭的拍攝方向垂直的水平方向上的寬度處于規(guī)定寬度范圍以內的判定區(qū)域。
[0012]另外，作為“候選圖像部分在所述判定區(qū)域內被提取出了第1規(guī)定數(shù)量以上”的例子，例如，在積雪的道路上形成2條車轍后，由于僅車轍部分的積雪融化而使得2條車轍之間殘留有雪塊，該所殘留的雪塊的圖像部分被提取出來作為候選圖像部分。
[0013]另外，優(yōu)選在本發(fā)明的對象物識別裝置中，所述判定區(qū)域是所對應的真實空間中的位置在與所述攝像頭的拍攝方向垂直的水平方向上的寬度處于規(guī)定寬度范圍以內的區(qū)域。
[0014]另外，在本發(fā)明的對象物識別裝置中，所述判定區(qū)域可以在與所述攝像頭的拍攝方向垂直的水平方向上設定有多個，所述候選圖像判定部對各所述判定區(qū)域進行所述判定。
[0015]另外，優(yōu)選在本發(fā)明的對象物識別裝置中，當在所述判定區(qū)域內提取出了第1規(guī)定數(shù)量以上的所述候選圖像部分時，所述候選圖像判定部判定為所述判定區(qū)域內的所述候選圖像部分是行人的圖像部分的可能性較低。
[0016]采用該結構能夠判定所述判定區(qū)域內的所述候選圖像部分是行人的圖像部分的可能性較低。
[0017]當在所述判定區(qū)域內提取出了第1規(guī)定數(shù)量以上的所述候選圖像部分時，所述判定區(qū)域內的所述候選圖像部分是行人的圖像部分的可能性較低。其原因在于，由于行人與雪塊不同，其具有一定的高度，因而后方的行人被距離攝像頭較近的車前(靠近車輛1)的行人擋住，使得后方的行人的圖像部分提取不出。
[0018]另外，優(yōu)選本發(fā)明的對象物識別裝置具有行人圖像識別部，所述行人圖像識別部對規(guī)定候選圖像部分進行行人識別處理，其中，所述規(guī)定候選圖像部分是由所述候選圖像提取部提取出的候選圖像部分中被所述候選圖像判定部判定為是行人的圖像部分的可能性較低的候選圖像部分之外的候選圖像部分，所述行人識別處理是對該候選圖像部分是否是行人的圖像部分進行識別的處理。
[0019]采用該結構，將由所述候選圖像提取部提取出的候選圖像部分中被所述候選圖像判定部判定為是行人的圖像部分的可能性較低的候選圖像部分從所述行人識別處理的對象中排除，所述行人圖像識別部對被排除的所述候選圖像部分之外的其他候選圖像部分進行所述行人識別處理。從而能夠減少成為所述行人識別處理的對象的候選圖像部分的數(shù)量，縮短識別行人所需要的時間。
[0020]另外，優(yōu)選在具有所述行人圖像識別部的對象物識別裝置中，所述行人圖像識別部從被所述候選圖像判定部判定為是行人的圖像部分的可能性較低的候選圖像部分中，選擇數(shù)量在第2規(guī)定數(shù)量以內的、所對應的真實空間中的位置與所述攝像頭的距離在規(guī)定距離以內的候選圖像部分，對所選擇的候選圖像部分進行所述行人識別處理。
[0021]采用該結構，當被所述候選圖像判定部判定為是行人的圖像部分的可能性較低的候選圖像中包含有與所述攝像頭的距離較短且進行監(jiān)測的必要性較高的圖像部分時，能夠對該圖像部分進行所述行人識別處理。
[0022]另外，在本發(fā)明的對象物識別裝置中，可以具有距離計算部，所述距離計算部計算出由所述候選圖像提取部提取出的候選圖像部分所對應的真實空間中的位置與攝像頭之間的距離，當所對應的真實空間中的位置屬于所述判定區(qū)域的候選圖像部分中、由所述距離計算部計算出的與攝像頭的距離不同的候選圖像部分的數(shù)量在第3規(guī)定數(shù)量以上時，所述候選圖像判定部判定為所對應的真實空間中的位置屬于所述判定區(qū)域的候選圖像部分是行人的圖像部分的可能性較低，其中，所述第3規(guī)定數(shù)量在所述第1規(guī)定數(shù)量以下。
[0023]采用該結構，能夠判定出在所述攝像頭的拍攝方向上排列的高度較低的多個連續(xù)物體(上述車轍間的雪塊等)是行人的圖像部分的可能性較低。
[0024]還有，在本發(fā)明的對象物識別裝置中，可以利用在第1時刻拍攝到的拍攝圖像進行上述判定，但是，也可以利用在時間上連續(xù)拍攝到的多個拍攝圖像進行上述判定。
[0025]例如，優(yōu)選當在時間上連續(xù)拍攝到的規(guī)定拍攝張數(shù)以上的各拍攝圖像中的所述判定區(qū)域內提取出所述第1規(guī)定數(shù)量以上的所述候選圖像部分，或者在各所述拍攝圖像的所述判定區(qū)域內提取出的所述候選圖像部分的平均提取數(shù)量在第4規(guī)定數(shù)量以上時，所述候選圖像判定部可以對所述判定區(qū)域內的候選圖像部分的對象物類別進行判定。
[0026]或者，對于在時間上連續(xù)拍攝到的規(guī)定拍攝張數(shù)以上的拍攝圖像，當在第1時刻拍攝到的拍攝圖像的所述判定區(qū)域內提取出了所述第1規(guī)定數(shù)量以上的所述候選圖像部分，且在所述第1時刻之后的不同時