JP2536549B2 - Inter-vehicle distance detection method - Google Patents
Inter-vehicle distance detection methodInfo
- Publication number
- JP2536549B2 JP2536549B2 JP62246639A JP24663987A JP2536549B2 JP 2536549 B2 JP2536549 B2 JP 2536549B2 JP 62246639 A JP62246639 A JP 62246639A JP 24663987 A JP24663987 A JP 24663987A JP 2536549 B2 JP2536549 B2 JP 2536549B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inter
- license plate
- vehicle distance
- processing
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Measurement Of Optical Distance (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は自動車等において車間距離を検出する方法に
係り、特にナンバープレートの認識に基づいて先行車と
の距離を求める車間距離検出方法に関するものである。Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method for detecting an inter-vehicle distance in an automobile or the like, and more particularly to an inter-vehicle distance detecting method for obtaining a distance to a preceding vehicle based on recognition of a license plate. Is.
先行車との車間距離を検出する方法としては、直進時
に車輌のリアビューが水平エッジ成分を有することを利
用して、先行車を撮像したテレビ画面上の画像から車輌
の領域を抽出し、その見かけの大きさから相対的な車間
距離の検出を行ったり、または2台のカメラを用い抽出
された車輌の領域から三角測量の原理によって絶対的な
車間距離の検出を行う方法等が知られている(例えば特
願昭61−153900号および特願昭61−170671号参照)。As a method to detect the distance to the preceding vehicle, the fact that the rear view of the vehicle has a horizontal edge component when going straight ahead is used to extract the area of the vehicle from the image on the TV screen that is an image of the preceding vehicle. There is known a method of detecting a relative inter-vehicle distance from the size of the vehicle, or an absolute inter-vehicle distance based on the principle of triangulation from the area of the vehicle extracted using two cameras. (See, for example, Japanese Patent Application Nos. 61-153900 and 61-170671).
従来の車間距離検出方法においては、車輌のリアビュ
ーの水平エッジ成分を利用して車間距離を検出すべき車
輌の領域を画像上において特定し、これに基づいて車間
距離の検出を行うようにしている。In the conventional inter-vehicle distance detection method, the area of the vehicle for which the inter-vehicle distance should be detected is specified on the image by using the horizontal edge component of the rear view of the vehicle, and the inter-vehicle distance is detected based on this. .
しかしながら撮像された道路上の画像には、一般に車
輌以外の多くの水平エッジ成分が含まれており、そのた
め車間距離を検出すべき車輌の領域を正確に抽出するこ
とが困難な場合があって、車間距離を検出するための装
置が十分機能しないことがあるという問題がある。However, the captured image on the road generally contains many horizontal edge components other than the vehicle, and therefore it may be difficult to accurately extract the vehicle region in which the inter-vehicle distance should be detected. There is a problem that the device for detecting the inter-vehicle distance may not function sufficiently.
本発明の目的は、このような従来技術の問題点を解決
しようとするものであって、画像上において先行車輌の
ナンバープレートを認識することによって車輌を識別す
るとともに絶対的な車間距離を算出し、これによって異
常接近時警報を発生して運転車に注意を促すことができ
るようにすること、にある。An object of the present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, in which the vehicle is identified by recognizing the license plate of the preceding vehicle on the image and the absolute inter-vehicle distance is calculated. In this way, an alarm is issued at the time of abnormal approach so that the driver's vehicle can be alerted.
このような目的を達成するため、本発明においては、
撮像手段を具え画像処理によって車間距離を検出する方
法において、画面上において位置を指定されたナンバー
プレートについて前回処理時の画像情報を用い処理時間
間隔内の車間距離の変化に応じて上部および下部のエッ
ジ処理領域を決定するステップと、該決定された処理領
域において水平エッジ成分を抽出して上下の重なり度か
らナンバープレート候補を探索して該探索された候補に
ついてモデルとの照合を行いナンバープレートを認識す
るステップと、該認識されたナンバープレートの画面上
の大きさから車間距離を算出するステップとを具えてな
ることを特徴としている。In order to achieve such an object, in the present invention,
In a method of detecting an inter-vehicle distance by image processing including an image pickup means, image information of the previous processing is used for a license plate whose position is designated on the screen, and the upper and lower portions of the license plate are processed according to a change in the inter-vehicle distance within a processing time interval. The step of determining the edge processing area, the horizontal edge component is extracted in the determined processing area, the license plate candidate is searched from the overlapping degree of the upper and lower sides, and the searched candidate is matched with the model to determine the license plate. It is characterized by comprising a step of recognizing and a step of calculating an inter-vehicle distance from the size of the recognized license plate on the screen.
以下、本発明の一実施例を図面に従って説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
第1図は本発明の一実施例の装置構成を示したもので
あって、符号1は装置を搭載する車輌を示し、2はCCD
カメラ、3はアナログディジタル(A/D)変換器であ
る。4は処理装置であって、コンピュータ5,メモリ6を
含んでいる。また7はモニタテレビ,8は車間距離計であ
る。FIG. 1 shows a device configuration of an embodiment of the present invention, wherein reference numeral 1 denotes a vehicle equipped with the device, and 2 denotes a CCD.
The camera 3 is an analog-digital (A / D) converter. Reference numeral 4 denotes a processing device, which includes a computer 5 and a memory 6. Reference numeral 7 is a monitor TV, and 8 is an inter-vehicle distance meter.
CCDカメラ2は、先行車を含む道路上の情景を撮像す
るためのものであって、車輌1上において、運転に支障
を来すことなく且つ前方視野を十分確保できる位置に1
台設置される。CCDカメラ2によって得られた映像信号
は、A/D変換器3を経てディジタル信号に変換され、処
理装置4に入力されてメモリ6に記憶されるとともに、
モニタテレビ7において画像表示される。コンピュータ
5はメモリ6の画像データを用いて車間距離を計算し、
車間距離計8は計算結果を可視的に表示する。コンピュ
ータ5は、さらに車間距離が所定値より小さくなった異
常接近時には、ブザーを鳴らす等の手段によって警報を
発生して、運転者に対して注意を喚起する。The CCD camera 2 is for capturing an image of a scene on the road including a preceding vehicle, and is located on the vehicle 1 at a position where a sufficient forward field of view can be secured without hindering driving.
The table is installed. The video signal obtained by the CCD camera 2 is converted into a digital signal through the A / D converter 3, input to the processing device 4 and stored in the memory 6, and
An image is displayed on the monitor TV 7. The computer 5 calculates the inter-vehicle distance using the image data in the memory 6,
The inter-vehicle distance meter 8 visually displays the calculation result. When the inter-vehicle distance becomes smaller than a predetermined value, the computer 5 further issues an alarm by means such as sounding a buzzer to call the driver's attention.
本発明の車間距離検出方法においては、初期状態で運
転者が画像上における先行者のナンバープレート位置を
入力する。以後、所定時間ごとに取り込んだ画像におけ
るナンバープレートを認識することによって、先行車を
トラッキングしてそれとの車間距離を検出する。この場
合、自車および先行車の走行する路面は平坦であって、
かつ直線道路であるものとする。In the inter-vehicle distance detecting method of the present invention, the driver inputs the number plate position of the preceding vehicle on the image in the initial state. After that, by recognizing the license plate in the image captured at every predetermined time, the preceding vehicle is tracked and the inter-vehicle distance to it is detected. In this case, the road surface on which the subject vehicle and the preceding vehicle travel is flat,
And it shall be a straight road.
本発明においては、車間距離は車輌のナンバープレー
トの大きさが一定であることを利用して算出される。こ
の際、前回処理時の画像情報を利用して画像処理領域を
限定することによって、処理に要する時間を短縮する。In the present invention, the inter-vehicle distance is calculated by utilizing the fact that the size of the license plate of the vehicle is constant. At this time, the time required for the processing is shortened by limiting the image processing area using the image information of the previous processing.
第2図は処理装置4における処理の流れを示したもの
である。FIG. 2 shows a flow of processing in the processing device 4.
車間距離検出の処理を行う場合には、まずCCDカメラ
2によって撮像された先行車の映像を初期画像として入
力する(ステップS1)。この画像はモニタテレビ7の画
面上に表示される。運転者はこれを見て先行車のナンバ
ープレート位置を入力する(ステップS2)。これによっ
てコンピュータ5は所定の演算を行って、車間距離を算
出する(ステップS3)。次に画像取り込みの時間間隔内
における車間距離の変化を考慮して、次回の処理を行う
べき処理領域を決定する(ステップS4)。その後引き続
いて時系列の画像を入力する(ステップS5)。そして入
力画像についてナンバープレートの認識を行って車輌を
特定し(ステップS6)、ステップS3に戻って車間距離の
算出を行い、以後同じ処理を時系列画像入力ごとに繰り
返す。When performing the process of detecting the inter-vehicle distance, first, the image of the preceding vehicle taken by the CCD camera 2 is input as an initial image (step S1). This image is displayed on the screen of the monitor television 7. The driver looks at this and inputs the license plate position of the preceding vehicle (step S2). As a result, the computer 5 performs a predetermined calculation to calculate the inter-vehicle distance (step S3). Next, the processing area in which the next processing is to be performed is determined in consideration of the change in the inter-vehicle distance within the image capturing time interval (step S4). After that, time series images are continuously input (step S5). Then, the license plate is recognized for the input image to identify the vehicle (step S6), the process returns to step S3, the inter-vehicle distance is calculated, and the same process is repeated for each time-series image input.
以下、各処理をさらに詳細に説明する。 Hereinafter, each process will be described in more detail.
〔1〕.ナンバープレート位置の入力 第3図はナンバープレートの位置の入力を説明したも
のである。同図において、(a)はナンバープレートの
大きさの実測値を示し、縦16.5〔cm〕,横33.0〔cm〕で
あって、縦,横の長さの比は1:2である。また、(b)
は初期画像上におけるナンバープレートを示し、ナンバ
ープレートのコーナーを示す4点A,B,C,Dの位置を運転
者が入力する。入力の方法としては、例えば画面上でカ
ーソルを移動させて、コーナーに一致したときキーを押
してその位置の情報を読み込む等の周知の方法によれば
よい。[1]. Input of License Plate Position FIG. 3 illustrates input of license plate position. In the figure, (a) shows the measured value of the size of the license plate, which is 16.5 [cm] in length and 33.0 [cm] in width, and the ratio of the length to the length is 1: 2. (B)
Indicates the license plate on the initial image, and the driver inputs the positions of four points A, B, C, D indicating the corners of the license plate. As an input method, for example, a well-known method such as moving a cursor on the screen and pressing a key when a corner is matched to read information on the position may be used.
〔2〕.車間距離の算出 CCDカメラ2は焦点距離fのレンズを有し、地面から
高さHの場所に、レンズ光軸を地面と平行にして設置さ
れる。[2]. Calculation of inter-vehicle distance The CCD camera 2 has a lens with a focal length f and is installed at a height H from the ground with the optical axis of the lens parallel to the ground.
第4図は本発明の装置における座標系を示し、レンズ
中心をX,Y,Z座標の原点とすると、3次元空間内の点P
(X,Y,Z)が中心投影され、これにより画像平面上に形
成される像p(ε,η)は次式によって示される。FIG. 4 shows a coordinate system in the apparatus of the present invention, where the lens center is the origin of the X, Y, Z coordinates, and a point P in the three-dimensional space.
An image p (ε, η) formed by centrally projecting (X, Y, Z) and thus forming an image plane is shown by the following equation.
ε=f(X/Z) ……(1) η=f(Y/Z) ……(2) いまナンバープレートのコーナーに対応する点A,B,C,
Dの座標をそれぞれA(ε1,η1),B(ε1,η2),C
(ε2,η1),D(ε2,η2)とおくと、車間距離(m)
は次式によって定められる。ε = f (X / Z) …… (1) η = f (Y / Z) …… (2) Points A, B, C, which correspond to the corners of the license plate now.
The coordinates of D are A (ε 1 , η 1 ), B (ε 1 , η 2 ), C
If (ε 2 , η 1 ), D (ε 2 , η 2 ) is set, the following distance (m)
Is determined by the following equation.
車間距離(m)=f(0.33/|ε2−ε1) ……(3) またレンズ中心を通って地面に平行な平面と、画像平
面との交線として水平ラインを定義する。第4図に示さ
れた座標系では、直線η=0がこれに相当する。Inter-vehicle distance (m) = f | and a plane parallel to the ground through a (0.33 / ε 2 -ε 1) ...... (3) The lens center, defines the horizontal line as the line of intersection of the image plane. In the coordinate system shown in FIG. 4, the straight line η = 0 corresponds to this.
〔3〕.処理領域の決定 第5図は車間距離の変化に伴う、座標値の変化を説明
したものである。いま先行車との車間距離がZ1からZ2に
変化した場合を考えると、ナンバープレートの上下の水
平エッジの位置を示す点A,Bは、それぞれ点A′,B′に
移動する。道路は平坦なのでY座標値は変化しない。そ
こで車間距離がZ1のとき点A,Bが中心投影されて生じる
像をそれぞれηA,ηBとし、同じく車間距離がZ2のとき
の像をηA′,ηB′とすると(2)式から、 ηA/ηB=ηA′/ηB′=Y1/Y2 ……(4) ηA/ηA′=Z1/Z2 ……(5) の関係が成立する。(4),(5)式から以下のことが
わかる。[3]. Determination of Processing Area FIG. 5 explains the change of the coordinate value with the change of the inter-vehicle distance. Considering the case where the inter-vehicle distance from the preceding vehicle changes from Z 1 to Z 2 , points A and B indicating the positions of the upper and lower horizontal edges of the license plate move to points A ′ and B ′, respectively. Since the road is flat, the Y coordinate value does not change. Therefore, let η A and η B be the images produced by centrally projecting points A and B when the inter-vehicle distance is Z 1 , and let η A ′ and η B ′ be the images when the inter-vehicle distance is Z 2 (2 ), The relationship of η A / η B = η A ′ / η B ′ = Y 1 / Y 2 (4) η A / η A ′ = Z 1 / Z 2 (5) is established. . The following can be seen from equations (4) and (5).
(a).Y座標の比は画像平面上で保存される。(A). The Y coordinate ratio is stored on the image plane.
(b).ηA,Z1,Z2が既知であれば、ηA′を求めるこ
とができる。(B). If η A , Z 1 and Z 2 are known, η A ′ can be obtained.
(c).車間距離の変化に伴って、水平ラインを基準と
して先行車の水平エッジη座標が変化する。(C). Along with the change of the inter-vehicle distance, the horizontal edge η coordinate of the preceding vehicle changes with the horizontal line as a reference.
本発明においては、このような座標系の特徴を利用し
て処理領域を決定するが、この場合、前画像の情報であ
る ナンバープレート水平エッジの座標η1,η2 ナンバープレート対称軸位置の座標 :εc=(ε1+ε2)/2 画面上のナンバープレートサイズ :T0=|ε2−ε1| 車間距離:Z を次のようにして利用する。In the present invention, the processing area is determined by utilizing such a feature of the coordinate system. In this case, the coordinates of the license plate horizontal edges η 1 and η 2 which are the information of the previous image are the coordinates of the license plate symmetry axis position. : Ε c = (ε 1 + ε 2 ) / 2 License plate size on screen: T 0 = | ε 2 −ε 1 | Distance between cars: Z is used as follows.
第6図は処理領域の決定方法を説明する図である。同
図において(a)は車間距離と画像平面上のナンバープ
レートサイズとの関係を示し、図示のように反比例の関
係にある。いま前画像の状態が点Aで示されるものとす
る。画像取り込み間隔の間に、先行車との車間距離が最
大ΔZ変化するものと仮定すると、これから処理を行う
画像の先行車位置は、(Z−ΔZ)から(Z+ΔZ)の
範囲内にあることになる。第6図において(b)は追跡
すべき上下2本のエッジが画像上に投影される範囲を示
している。FIG. 6 is a diagram illustrating a method of determining a processing area. In the same figure, (a) shows the relationship between the inter-vehicle distance and the license plate size on the image plane, which is in an inversely proportional relationship as shown. It is now assumed that the state of the previous image is indicated by point A. Assuming that the inter-vehicle distance to the preceding vehicle changes by a maximum ΔZ during the image capturing interval, the preceding vehicle position of the image to be processed is within the range of (Z−ΔZ) to (Z + ΔZ). Become. In FIG. 6, (b) shows a range in which two upper and lower edges to be traced are projected on the image.
まず、この垂直方向の範囲を求めると、(3)式から
車間距離が(Z−ΔZ),(Z+ΔZ)の場合のナンバ
ープレートサイズT1,T2は、 T1/T0=Z/(Z−ΔZ) ……(6) T2/T0=Z/(Z+ΔZ) ……(7) として求められる。First, when the range in the vertical direction is obtained, the license plate sizes T 1 and T 2 when the vehicle-to-vehicle distances are (Z−ΔZ) and (Z + ΔZ) are calculated from the formula (3) as T 1 / T 0 = Z / ( Z−ΔZ) (6) T 2 / T 0 = Z / (Z + ΔZ) (7)
第7図はナンバープレートサイズと処理領域との関係
を示したものであって、(a)は前画像におけるナンバ
ープレートサイズとその位置とを示している。先行車が
距離ΔZ接近する場合には、追跡すべき2本の水平エッ
ジ位置は(5)式から次のようにして求めることができ
る。FIG. 7 shows the relationship between the license plate size and the processing area, and FIG. 7A shows the license plate size and its position in the previous image. When the preceding vehicle approaches the distance ΔZ, the two horizontal edge positions to be tracked can be obtained from the equation (5) as follows.
上部エッジ位置=Z・η1/(Z−ΔZ) =T1・η1/T0 ……(8) 下部エッジ位置=Z・η2/(Z−ΔZ) =T1・η2/T0 ……(9) 第7図において、(b)は、このようにして求められ
た上部エッジと下部エッジとを示している。また距離Δ
Z遠ざかる場合は同様にしてη1,η2座標をそれぞれT2
/T0倍すればよい。第7図において、(c)はこの場合
の上部エッジと下部エッジとを示している。Upper edge position = Z · η 1 / (Z−ΔZ) = T 1 · η 1 / T 0 (8) Lower edge position = Z · η 2 / (Z−ΔZ) = T 1 · η 2 / T 0 (9) In FIG. 7, (b) shows the upper edge and the lower edge thus obtained. Also the distance Δ
Similarly, when moving away from Z, set η 1 and η 2 coordinates to T 2 respectively.
Multiply / T 0 . In FIG. 7, (c) shows the upper edge and the lower edge in this case.
次に水平方向の範囲を求める。先行車はカメラ搭載車
に対して主に直進するから、ナンバープレート対称軸位
置をεcを中心としてナンバープレートサイズT1をとる
ものとする。Next, the horizontal range is obtained. Since the preceding vehicle mainly goes straight with respect to the vehicle equipped with the camera, the license plate symmetry axis position is assumed to be the license plate size T 1 centered on ε c .
第7図において(d)はこのようにして求められた処
理領域を示し、Aは上部エッジに対する処理領域,Bは下
部エッジに対する処理領域であって、以後これらをそれ
ぞれ上部エッジ処理領域,下部エッジ処理領域と呼ぶも
のとする。これらの処理領域は道路の凹凸等を考慮し
て、実際には第7図(d)に示されたものより多少大き
めに設定する必要がある。In FIG. 7, (d) shows the processing area thus obtained, where A is the processing area for the upper edge, B is the processing area for the lower edge, and these are the upper edge processing area and the lower edge, respectively. It is called a processing area. In consideration of road irregularities and the like, it is necessary to set these processing areas to be slightly larger than those shown in FIG. 7 (d).
〔4〕.ナンバープレートの認識 第8図はナンバープレート認識の処理の流れを示した
ものである。[4]. License Plate Recognition FIG. 8 shows the flow of license plate recognition processing.
以下、第8図に基づいて順を追って説明する。 In the following, description will be given step by step with reference to FIG.
(A).各処理領域のみ水平エッジを強調(ステップS1
1) 取り込んだ時系列画像に対し、各処理領域のみ水平エ
ッジを強調する空間微分処理を行う。(A). Emphasize horizontal edges only in each processing area (step S1
1) For the captured time-series images, perform spatial differentiation processing that emphasizes horizontal edges only in each processing area.
(B).各処理領域のみ2値化(ステップS12) 適当な閾値を用いて、各処理領域内を0(白)と1
(黒)に2値化する。(B). Binarize only each processing area (step S12) Use 0 (white) and 1 in each processing area by using an appropriate threshold value.
Binarize to (black).
(C).各処理領域において水平エッジを抽出(ステッ
プS13) 第9図は水平エッジの抽出を説明するものである。ス
テップS12までの処理によって、第9図(a)に示す画
像が得られる。但しここでは理解を容易にするため、各
処理領域内にはナンバープレートの水平エッジのみが示
されている。(C). Extracting Horizontal Edges in Each Processing Area (Step S13) FIG. 9 illustrates the extraction of horizontal edges. By the processing up to step S12, the image shown in FIG. 9 (a) is obtained. However, for ease of understanding, only horizontal edges of the license plate are shown in each processing area.
次に各処理領域ごとにε軸方向に各画素の値(0又は
1)を積算して、第9図(b)に示すような水平方向ヒ
ストグラムを作成する。そして各処理領域ごとにヒスト
グラムの平均値を求め、以下の条件を満たすη座標を極
大点として抽出する。このヒストグラムの値をHIST
〔η〕と表すと、 HIST〔η〕>HIST〔η−1〕 ……(10) HIST〔η〕>HIST〔η+1〕 ……(11) HIST〔η〕>平均値 ……(12) しかしながら、以上の処理だけでは、先行車が傾いて
いる場合水平エッジを十分に抽出することができない。
そこで上下各1画素を加算して傾きを吸収する。Next, the value (0 or 1) of each pixel is integrated in the ε-axis direction for each processing region to create a horizontal histogram as shown in FIG. 9 (b). Then, the average value of the histogram is obtained for each processing region, and the η coordinate satisfying the following conditions is extracted as the maximum point. HIST value of this histogram
When expressed as [η], HIST [η]> HIST [η-1] (10) HIST [η]> HIST [η + 1] (11) HIST [η]> Average value (12) However, The above processing alone cannot sufficiently extract the horizontal edge when the preceding vehicle is tilted.
Therefore, the upper and lower one pixels are added to absorb the inclination.
第10図は傾いた水平エッジの抽出を説明するものであ
って、(a)は各処理領域内における極大点ηの上下各
1画素の水平エッジを示し、これら各水平エッジは同図
(b)に示すようにして結合される。すなわち第10図
(b)に示すη+1,η,η−1の各濃度断面を求め、各
濃度をη軸方向に積算して、積算値が1以上の部分を極
大点η上の水平エッジとして復元する。FIG. 10 illustrates the extraction of tilted horizontal edges. FIG. 10 (a) shows horizontal edges of one pixel above and below the maximum point η in each processing region, and these horizontal edges are shown in FIG. ) As shown in FIG. That is, each concentration cross section of η + 1, η, η-1 shown in FIG. 10 (b) is obtained, and each concentration is integrated in the η axis direction, and the portion where the integrated value is 1 or more is set as a horizontal edge on the maximum point η. Restore.
(D).ナンバープレート候補の探索(ステップS14) 上述の処理によって各処理領域ごとの極大点の集合が
得られて、極大点上に水平エッジが復元される。次にこ
の極大点の集合の中からナンバープレートとマッチング
がとれる可能性のある候補を探索する。第11図はこの場
合における水平エッジの重なり度を説明している。(D). Search for License Plate Candidates (Step S14) By the above-described processing, a set of maximum points for each processing area is obtained, and a horizontal edge is restored on the maximum points. Next, a candidate that may be matched with the license plate is searched from this set of maximum points. FIG. 11 illustrates the degree of overlap of horizontal edges in this case.
i)第1ステップ 第11図(a)に示されるように、上部エッジ処理領域
から極大点η1を選択する。i) First step As shown in FIG. 11 (a), the maximum point η 1 is selected from the upper edge processing region.
ii)第2ステップ 下部エッジ処理領域から極大点η2を選択する。この
ようにして求められた極大点η1,η2について、エッジ
の重なり度を求める。第11図(b)は極大点η1,η2の
濃度断面を示している。各濃度を第11図(c)に示すよ
うにη軸方向に積算して、積算値が2である場合をカウ
ントする。このカウント値を水平エッジ重なり度と呼
び、エッジの重なり度の程度を示しているので、ある閾
値を定めて水平エッジ重なり度がこの閾値以上である場
合に極大点η1,η2を登録、また水平エッジ重なり度も
合わせて登録する。ii) Second step Select the maximum point η 2 from the lower edge processing area. The degree of edge overlap is determined with respect to the maximum points η 1 and η 2 thus obtained. FIG. 11 (b) shows a concentration cross section of the maximum points η 1 and η 2 . Each concentration is integrated in the η-axis direction as shown in FIG. 11 (c), and the case where the integrated value is 2 is counted. This count value is called the horizontal edge overlap degree and indicates the degree of the edge overlap degree. Therefore, if a certain threshold value is set and the horizontal edge overlap degree is equal to or more than this threshold value, the maximum points η 1 and η 2 are registered, The degree of horizontal edge overlap is also registered.
以上の処理によって上下1組からなるナンバープレー
ト候補が抽出される。探索は各処理領域から極大点を1
つずつ抽出できなくなった時点で終了する。Through the above processing, license plate candidates consisting of a pair of upper and lower are extracted. The search is to find the maximum point 1 from each processing area.
It ends when it cannot extract each.
(E).ナンバープレートの認識(ステップS15) このようにして得られたナンバープレート候補を、水
平エッジ重なり度が大きい順に順序づけて、ナンバープ
レートモデルとの間で順次マッチングを行う。そして得
られたマッチング度が所定の閾値以上になったときマッ
チングを終了して、ナンバープレートを認識する。(E). License Plate Recognition (Step S15) The license plate candidates thus obtained are ordered in descending order of the degree of horizontal edge overlap, and matching is sequentially performed with the license plate model. When the obtained degree of matching exceeds a predetermined threshold value, the matching is terminated and the license plate is recognized.
第12図はナンバープレートのマッチングを説明するも
のである。以下、同図に示す1組の候補を例としてマッ
チング方法を説明する。FIG. 12 illustrates matching of license plates. Hereinafter, the matching method will be described by taking the set of candidates shown in FIG.
(i)高さが候補の高さ|η2−η1|であり、長さがそ
の2倍であるナンバープレートモデルを作成する。この
モデルは縦横比が1:2であって、水平エッジは値1を持
っている。(I) Create a license plate model whose height is the candidate height | η 2 −η 1 | and whose length is twice that. This model has an aspect ratio of 1: 2 and horizontal edges have the value 1.
(ii)各処理領域内で極大点η1,η2上をε軸方向にモ
デルをスキャンさせて、各ε軸座標位置においてマッチ
ング度を求める。この場合のマッチング度は次のように
して定義される。(Ii) The model is scanned in the ε-axis direction on the maximum points η 1 and η 2 in each processing region, and the matching degree is obtained at each ε-axis coordinate position. The matching degree in this case is defined as follows.
画像データは値0または1により構成され、モデルは
値1によって構成されている。そこで各ε座標位置にお
いて、モデルの値と画像データの値とが一致した回数を
カウントする。これから次の関係によってマッチング度
を定める。The image data is composed of the value 0 or 1, and the model is composed of the value 1. Therefore, the number of times the model value and the image data value match at each ε coordinate position is counted. From now on, the degree of matching will be determined by the following relationship.
マッチング度=カウント値/(2×ナンバープレートサ
イズ) ……(13) このようにして求められたマッチング度が最も高いナ
ンバープレート対称軸位置εc,ナンバープレートサイズ
およびマッチング度を登録する。これによって1組の候
補のマッチング度が決定される。Matching degree = count value / (2 × license plate size) (13) The license plate symmetry axis position ε c , the license plate size and the matching degree having the highest matching degree thus obtained are registered. This determines the matching degree of one set of candidates.
以上の処理によってナンバープレートが認識できたと
き、(3)式と同様な次の関係によって車間距離を求め
る。When the license plate can be recognized by the above processing, the inter-vehicle distance is obtained by the following relationship similar to the equation (3).
車間距離(m)=0.33f/(ナンバープレートサイズ)…
…(14) このようにして求められた車間距離は、車間距離計に
おいて表示される。また、車間距離が所定値より小さく
なった異常接近時には、処理装置はこれを検出して例え
ばブザーを鳴らす等の方法で警報を発生して、運転者に
注意を促す動作を行う。Distance between vehicles (m) = 0.33f / (license plate size) ...
(14) The inter-vehicle distance thus obtained is displayed on the inter-vehicle distance meter. Further, when the inter-vehicle distance becomes smaller than a predetermined value, the processing device detects it and issues an alarm by, for example, sounding a buzzer, and performs an operation to alert the driver.
さらに次の時系列画像の処理が、ナンバープレート水
平エッジ,ナンバープレート対称軸位置,ナンバープレ
ートサイズ,車間距離,η1,η2座標,ε座標等のナン
バープレート認識結果を利用することによって、繰り返
して行われる。Furthermore, the next time-series image processing is repeated by using the license plate recognition results such as the license plate horizontal edge, license plate symmetry axis position, license plate size, vehicle distance, η 1 , η 2 coordinates, and ε coordinates. Is done.
以上説明したように、本発明によれば、ナンバープレ
ートの大きさが一定であることを利用して車間距離を求
めるので、車種に拘らず車間距離の検出を行うことがで
きる。また前回処理時の画像情報を利用して画像処理領
域を限定しているので、処理時間を短縮することができ
る。さらに本発明の構成をハードウェア化すれば、短時
間に車間距離を求めることができるようになる。As described above, according to the present invention, the inter-vehicle distance is obtained by utilizing the fact that the size of the license plate is constant, so that the inter-vehicle distance can be detected regardless of the vehicle type. Further, since the image processing area is limited by using the image information of the previous processing, the processing time can be shortened. Further, if the configuration of the present invention is implemented as hardware, the inter-vehicle distance can be obtained in a short time.
第1図は本発明の一実施例の装置構成を示す図、第2図
は処理装置における処理の流れを示すフローチャート、
第3図はナンバープレート位置の入力を説明する図、第
4図は本発明の装置における座標系を示す図、第5図は
車間距離の変化に伴う座標値の変化を説明する図、第6
図は処理領域の決定方法を説明する図、第7図はナンバ
ープレートサイズと処理領域との関係を示す図、第8図
はナンバープレート認識の処理の流れを示すフローチャ
ート、第9図は水平エッジの抽出を説明する図、第10図
は傾いた水平エッジの抽出を説明する図、第11図は水平
エッジの重なり度を説明する図、第12図はナンバープレ
ートのマッチングの状況を示す説明図である。 1……車輌、2……CCDカメラ、3……アナログディジ
タル(A/D)変換器、4……処理装置、5……コンピュ
ータ、6……メモリ、7……モニターテレビ、8……車
間距離計。FIG. 1 is a diagram showing an apparatus configuration of an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing a flow of processing in a processing apparatus,
FIG. 3 is a diagram for explaining the input of the license plate position, FIG. 4 is a diagram for showing the coordinate system in the device of the present invention, FIG. 5 is a diagram for explaining the change of the coordinate value with the change of the inter-vehicle distance, and FIG.
FIG. 7 is a diagram for explaining the method of determining the processing area, FIG. 7 is a view showing the relationship between the license plate size and the processing area, FIG. 8 is a flowchart showing the processing flow of license plate recognition, and FIG. 9 is a horizontal edge. FIG. 10 is a diagram for explaining the extraction of inclined horizontal edges, FIG. 10 is a diagram for explaining the degree of overlap of horizontal edges, and FIG. 12 is an explanatory diagram for showing the matching state of license plates. Is. 1 ... vehicle, 2 ... CCD camera, 3 ... analog digital (A / D) converter, 4 ... processing device, 5 ... computer, 6 ... memory, 7 ... monitor TV, 8 ... interval Rangefinder.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 H04N 7/18 9061−5H G06F 15/70 450 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI Technical display location H04N 7/18 9061-5H G06F 15/70 450
Claims (1)
を検出する方法において、 画面上において位置を指定されたナンバープレートにつ
いて前回処理時の画像情報を用い処理時間間隔内の車間
距離の変化に応じて上部および下部のエッジ処理領域を
決定するステップと、 該決定された処理領域において水平エッジ成分を抽出し
て上下の重なり度からナンバープレート候補を探索し、
該探索された候補についてモデルとの照合を行ってナン
バープレートを認識するステップと、該認識されたナン
バープレートの画面上の大きさから車間距離を算出する
ステップとを具えてなることを特徴とする車間距離検出
方法。1. A method for detecting an inter-vehicle distance by image processing, comprising an image pickup means, wherein image information of a license plate whose position is designated on a screen is used in accordance with a change in inter-vehicle distance within a processing time interval by using image information of previous processing. Determining the upper and lower edge processing regions, and extracting horizontal edge components in the determined processing regions to search license plate candidates from the upper and lower overlapping degrees,
It is characterized by comprising a step of recognizing a license plate by matching the searched candidate with a model, and a step of calculating an inter-vehicle distance from the size of the recognized license plate on the screen. Inter-vehicle distance detection method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62246639A JP2536549B2 (en) | 1987-09-30 | 1987-09-30 | Inter-vehicle distance detection method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62246639A JP2536549B2 (en) | 1987-09-30 | 1987-09-30 | Inter-vehicle distance detection method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6488210A JPS6488210A (en) | 1989-04-03 |
JP2536549B2 true JP2536549B2 (en) | 1996-09-18 |
Family
ID=17151400
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62246639A Expired - Lifetime JP2536549B2 (en) | 1987-09-30 | 1987-09-30 | Inter-vehicle distance detection method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2536549B2 (en) |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH02299950A (en) * | 1989-05-15 | 1990-12-12 | Mazda Motor Corp | Moving body recognizing device for moving car |
JP5011625B2 (en) * | 2001-09-06 | 2012-08-29 | 株式会社ニコン | Imaging device |
JP2003289468A (en) * | 2002-03-28 | 2003-10-10 | Sanyo Electric Co Ltd | Imaging apparatus |
JP2009169776A (en) * | 2008-01-18 | 2009-07-30 | Hitachi Ltd | Detector |
JP2009271161A (en) * | 2008-05-01 | 2009-11-19 | Seiko Epson Corp | Image projection device and image projection method |
JP6037791B2 (en) * | 2012-11-16 | 2016-12-07 | 三菱重工メカトロシステムズ株式会社 | Image recognition apparatus, image recognition method, program, and recording medium |
CN114445335B (en) * | 2021-12-22 | 2024-04-12 | 武汉易思达科技有限公司 | Vehicle running state monitoring method based on binocular machine vision |
-
1987
- 1987-09-30 JP JP62246639A patent/JP2536549B2/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS6488210A (en) | 1989-04-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP3426060B2 (en) | Face image processing device | |
JP2002352225A (en) | Obstacle detector and its method | |
JP2003216949A (en) | Infrared image processor | |
JPH10143659A (en) | Object detector | |
JPH11252587A (en) | Object tracking device | |
JPH11351862A (en) | Foregoing vehicle detecting method and equipment | |
KR20140056790A (en) | Apparatus for image recognition and method thereof | |
JP3328711B2 (en) | Vehicle height measuring device and vehicle monitoring system using the same | |
JP2003044859A (en) | Device for tracing movement and method for tracing person | |
JP2000207693A (en) | Obstacle detector on vehicle | |
JPH1173514A (en) | Recognition device for vehicle | |
JP2536549B2 (en) | Inter-vehicle distance detection method | |
JPH07294251A (en) | Obstacle detector | |
JPH07244717A (en) | Travel environment recognition device for vehicle | |
JP4270386B2 (en) | Moving body moving amount calculation device | |
JP3260503B2 (en) | Runway recognition device and runway recognition method | |
JP3586938B2 (en) | In-vehicle distance measuring device | |
JP3503543B2 (en) | Road structure recognition method, distance measurement method and distance measurement device | |
JP4106163B2 (en) | Obstacle detection apparatus and method | |
JPH08159716A (en) | Calculation method of vanishing point of road, and position/attitude measuring apparatus for vehicle | |
JP2000259997A (en) | Height of preceding vehicle and inter-vehicle distance measuring device | |
JP2883131B2 (en) | Driving lane identification method | |
JP3398934B2 (en) | Vehicle monitoring method | |
JP2635232B2 (en) | Inter-vehicle distance detection device | |
JP3507857B2 (en) | Traffic flow detector |