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JP4543861B2 - Person detection apparatus and method - Google Patents

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JP4543861B2
JP4543861B2 JP2004287122A JP2004287122A JP4543861B2 JP 4543861 B2 JP4543861 B2 JP 4543861B2 JP 2004287122 A JP2004287122 A JP 2004287122A JP 2004287122 A JP2004287122 A JP 2004287122A JP 4543861 B2 JP4543861 B2 JP 4543861B2
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Description

本発明は、例えば自車両周囲に存在する物体のうち、他車両と人物とを区別して検出して、運転者等に提示するための人物検出装置及び方法に関する。   The present invention relates to a person detection apparatus and method for distinguishing and detecting other vehicles and persons among objects existing around the host vehicle and presenting them to a driver or the like.

従来より、例えば車両の進行方向に存在する障害物として人物を検出するために、赤外線カメラによって、温度に相当する値を計測した結果を輝度におきかえた赤外線画像を撮像して、当該赤外線画像から人物を特定する技術としては、下記の特許文献1に記載された技術が知られている。   Conventionally, for example, in order to detect a person as an obstacle present in the traveling direction of a vehicle, an infrared image obtained by changing the brightness of a result of measuring a value corresponding to a temperature is captured by an infrared camera. As a technique for specifying a person, a technique described in Patent Document 1 below is known.

この特許文献1に記載された技術では、2値化処理によって高温領域を検出し、ステレオ画像処理を行うことによって、当該高温領域から自車両までの距離を計測し、画像内において左右対称且つ同じ距離及び大きさの高温領域が対で存在するか否かを判定する。そして、左右対称、同距離、の高温領域の対が存在すると判定した場合には、自車両の前方に他車両が存在し、存在しないと判定した場合には、自車両の前方に人物が存在することを判定することによって、他車両と人物とを区別している。
特開2003−230134号公報
In the technique described in Patent Document 1, a high temperature region is detected by binarization processing, and a stereo image processing is performed to measure the distance from the high temperature region to the host vehicle. It is determined whether a high temperature region of distance and size exists in pairs. When it is determined that there is a pair of high-temperature regions that are symmetrical and the same distance, there is another vehicle in front of the host vehicle, and when it is determined that there is no person, there is a person in front of the host vehicle. By discriminating what to do, the other vehicle and the person are distinguished.
JP 2003-230134 A

しかしながら、上述した特許文献1に記載された技術では、車両の背面が左右対称な形状をしていることを前提としているため、走行中に後続車両が先行車の背面を撮像している場合には、先行車両が人物であるとの誤検出を防止することはできるが、先行車両が右左折する場合のように後続車両に対して斜め方向に走行している場合や、自車両前方を横切るような横向きの車両が存在する場合には、高温領域が他車両であることの判定ができない。   However, since the technique described in Patent Document 1 described above is based on the assumption that the back surface of the vehicle has a bilaterally symmetric shape, the following vehicle captures the back surface of the preceding vehicle while traveling. Can prevent false detection that the preceding vehicle is a person, but if the preceding vehicle is traveling diagonally with respect to the following vehicle, such as when turning right or left, or crossing the front of the host vehicle When such a sideways vehicle exists, it cannot be determined that the high temperature region is another vehicle.

また、上述した特許文献1に記載された技術では、二輪車を始めとする、左右対称の形状となっていない車両と人物とを区別することができないという問題がある。   Moreover, in the technique described in Patent Document 1 described above, there is a problem in that it is impossible to distinguish a vehicle and a person who are not symmetrical with each other, such as a two-wheeled vehicle.

そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、自車両に対する他車両の向きや、他車両の形状に拘わらず、確実に他車両と人物とを区別することができる人物検出装置及び方法を提供することを目的とする。   Therefore, the present invention has been proposed in view of the above-described circumstances, and a person who can reliably distinguish another vehicle from a person regardless of the direction of the other vehicle relative to the host vehicle and the shape of the other vehicle. It is an object to provide a detection apparatus and method.

本発明では、物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像し、熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した人物検出用の2値化画像を作成し、人物検出用の2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出し、検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化し、グループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する。   In the present invention, a thermal image composed of pixels having a luminance value corresponding to the temperature of the object is captured, and the thermal image has a luminance value within the range between the upper threshold value and the lower threshold value corresponding to the temperature of the person. A binarized image for human detection is created by distinguishing pixels and pixels outside the range of the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the temperature of the person, and binarization for human detection Referring to the image, detect an area where the pixel group within the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the person's temperature is greater than or equal to the predetermined area, and out of the detected areas One or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold are grouped as person candidate areas, and the object of the person candidate area is a person based on the area and shape of the grouped person candidate areas It is determined whether or not.

そして、本発明では、撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、人物判定の処理対象とすることにより、明らかに人物ではない輝度値の画素を人物検出の対象から除去することができる。   In the present invention, pixels that have a luminance value that is clearly not a person are subject to human detection by excluding a high temperature region that is higher than the temperature of the person from the captured thermal image. Can be removed.

本発明によれば、撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、人物判定の処理対象とすることにより、明らかに人物ではない輝度値の画素を人物検出の対象から除去することができるので、高温領域が検出されていれば確実に他車両と人物とを区別することができ、自車両に対する他車両の向きや他車両の形状に拘わらず、確実に人物以外であることの判定をすることができる。   According to the present invention, pixels that have a luminance value that is clearly not a person are subject to human detection by excluding a high-temperature region that is higher than the temperature of the person from the captured thermal image. Therefore, if a high-temperature region is detected, it is possible to reliably distinguish the other vehicle from the person, regardless of the direction of the other vehicle relative to the own vehicle and the shape of the other vehicle. Can be determined.

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

[第1実施形態]
本発明は、例えば図1に示すように、自車両1の進行方向である前方が撮像範囲とされた遠赤外線カメラ10(撮像手段)によって撮像された熱画像を用いて、人物を検出する人物検出装置20に適用される。なお、図1(a)は、自車両1を側方から見た場合の遠赤外線カメラ10の光軸を示し、図1(b)は、自車両1を上方から見た場合の遠赤外線カメラ10の光軸及び基準座標系を示している。この座標系は、横軸をX、縦軸をYとし、左上画素を原点として画像内の画素位置を示す座標を求めることが可能となっている。
[First Embodiment]
For example, as shown in FIG. 1, the present invention detects a person using a thermal image captured by a far-infrared camera 10 (imaging means) in which the forward direction of the host vehicle 1 is an imaging range. This is applied to the detection device 20. 1A shows the optical axis of the far-infrared camera 10 when the host vehicle 1 is viewed from the side, and FIG. 1B shows the far-infrared camera when the host vehicle 1 is viewed from above. 10 optical axes and a reference coordinate system are shown. In this coordinate system, the horizontal axis is X, the vertical axis is Y, and the coordinates indicating the pixel position in the image can be obtained with the upper left pixel as the origin.

遠赤外線カメラ10は、例えば車両のインストルメントパネルや、室内ミラー付近に設けられ、車両の前方を撮像範囲としている。この遠赤外線カメラ10は、物体の温度値が高い部分ほど、高い輝度値となる熱画像データを生成して、人物検出装置20に出力する。したがって、熱画像データの輝度値は、車両前方に存在する物体の温度に相当する値となる。   The far-infrared camera 10 is provided, for example, in the vicinity of an instrument panel of a vehicle or an interior mirror, and has an imaging range in front of the vehicle. The far-infrared camera 10 generates thermal image data having a higher luminance value as the temperature value of the object is higher, and outputs the thermal image data to the person detection device 20. Therefore, the luminance value of the thermal image data is a value corresponding to the temperature of an object existing in front of the vehicle.

人物検出装置20は、図2に示すようなステップS1〜ステップS9に示すような処理を行うための構成として、遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力する入力I/F、画像メモリ、及び後述の各種処理の内容を記述したプログラム、当該プログラムを実行するCPU等からなる。   The person detection device 20 has an input I / F for inputting thermal image data from the far-infrared camera 10, an image memory, and a configuration for performing processing as shown in steps S 1 to S 9 as shown in FIG. It consists of a program that describes the contents of various processes to be described later, a CPU that executes the program, and the like.

すなわち、この人物検出装置20は、ステップS1で遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力する入力I/F、ステップS2において熱画像データを記憶する画像メモリ、ステップS3において人物検出用及び高温領域検出用の温度しきい値を設定する温度しきい値設定部、ステップS4においてそれぞれの温度しきい値を用いて2値化処理を行う2値化処理部(人物検出用の2値化処理手段、高温領域検出用の2値化処理手段)、ステップS5において2つのそれぞれの2値化画像を用いてラベリング処理を行うラベリング処理部(人物検出用の領域検出手段、高温領域検出用の領域検出手段)、ステップS6において高温領域近傍を除去してグループ化を行う対象となる領域(ラベル)を検出するグループ化対象領域検出部(高温領域除去手段)、ステップS7においてグループ化を行って人物候補領域を検出するグループ化処理部(グループ化手段)、ステップS8において人物判定を行う人物判定部(人物判定手段)を有する。   That is, the human detection device 20 includes an input I / F for inputting thermal image data from the far-infrared camera 10 in step S1, an image memory for storing thermal image data in step S2, and a human detection and high-temperature area in step S3. A temperature threshold value setting unit for setting a temperature threshold value for detection, and a binarization processing unit for performing binarization processing using each temperature threshold value in step S4 (binarization processing means for person detection) , Binarization processing means for detecting a high temperature area), a labeling processing section for performing a labeling process using two respective binarized images in step S5 (area detecting means for detecting a person, area detection for detecting a high temperature area) Means), a grouping target area detecting unit (high temperature) for detecting a region (label) to be grouped by removing the vicinity of the high temperature area in step S6 Frequency removing means), a grouping processing unit for detecting a person candidate region by performing grouping (grouping means), the person determining section for performing person determination in Step S8 (the person determination means) in step S7.

このような人物検出装置20は、先ず入力I/Fにより、遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力すると(ステップS1)、当該熱画像データを画像メモリに保存する(ステップS2)。   First, when the human image data from the far-infrared camera 10 is input by the input I / F (step S1), the person detection device 20 stores the thermal image data in the image memory (step S2).

次に人物検出装置20は、ステップS2で画像メモリに記憶した熱画像内の人物についてのラベルを検出するための処理として、温度しきい値設定処理(ステップS3A)、2値化処理(ステップS4A)及びラベリング処理(ステップS5A)を行うと共に、人物に相当する温度よりも高い温度を有する熱画像内の高温物体についてのラベルを検出するための処理として、温度しきい値設定処理(ステップS3B)、2値化処理(ステップS4B)及びラベリング処理(ステップS5B)を行う。   Next, the person detection device 20 performs temperature threshold setting processing (step S3A) and binarization processing (step S4A) as processing for detecting a label for the person in the thermal image stored in the image memory in step S2. ) And a labeling process (step S5A), and a temperature threshold setting process (step S3B) as a process for detecting a label for a high-temperature object in a thermal image having a temperature higher than that corresponding to a person. Binarization processing (step S4B) and labeling processing (step S5B) are performed.

人物についてのラベルを検出するに際して、先ずステップS3Aにおいて、温度しきい値設定部では、熱画像を撮像した日の天候や気温に基づき、人物を検出するのに適した上下のしきい値を設定する。遠赤外線カメラ10で撮像された熱画像データの輝度値は、遠赤外線カメラ10の撮像範囲内における温度値に相当する。また、人物の温度である皮膚温度は通常36℃前後であり、熱画像データにおいて、人物と自車両1との距離が小さい場合には人物の皮膚部分が36℃に近い輝度値となるが、人物と自車両1との距離が大きくなるほど、温度検出をするための赤外線電位が減衰して、人物周囲の気温の影響を受けた輝度値となる。   When detecting a label for a person, first, in step S3A, the temperature threshold value setting unit sets upper and lower threshold values suitable for detecting the person based on the weather and temperature of the day when the thermal image was taken. To do. The luminance value of the thermal image data captured by the far infrared camera 10 corresponds to a temperature value within the imaging range of the far infrared camera 10. Further, the skin temperature, which is the temperature of the person, is usually around 36 ° C., and in the thermal image data, when the distance between the person and the vehicle 1 is small, the skin portion of the person has a luminance value close to 36 ° C., As the distance between the person and the vehicle 1 increases, the infrared potential for temperature detection decreases, and the luminance value is affected by the temperature around the person.

このため、気温の高い日である場合には、25℃〜36℃程度を人物検出用の温度しきい値とし、気温の低い日である場合には、20℃〜28℃程度を人物検出用の温度しきい値とする。これにより、予め設定しておいた検出対象とする人物までの距離範囲と、天候等の環境とに基づいて、人物を撮像した場合に熱画像に現れる程度の人物検出用の温度しきい値を設定する。なお、人物検出用の温度しきい値としては、45℃以上など、体温より明らかに高い温度を含まないように設定する。   For this reason, when the temperature is high, about 25 ° C. to 36 ° C. is set as a temperature threshold for human detection, and when the temperature is low, about 20 ° C. to 28 ° C. is set for human detection. Temperature threshold. Thus, based on a preset distance range to the person to be detected and an environment such as the weather, a temperature threshold for human detection that appears in a thermal image when a person is imaged is set. Set. It should be noted that the temperature threshold for human detection is set so as not to include a temperature clearly higher than the body temperature, such as 45 ° C. or higher.

これに対し、ステップS3Bにおいて、温度しきい値設定部は、車両のマフラーやライト部等の人物よりも温度の高い高温領域を検出するような温度しきい値を設定する。このとき、温度しきい値設定部は、例えば40℃以上の領域を検出するように高温領域検出用の温度しきい値を設定する。   On the other hand, in step S3B, the temperature threshold value setting unit sets a temperature threshold value that detects a high temperature region having a temperature higher than that of a person such as a muffler or a light unit of the vehicle. At this time, the temperature threshold setting unit sets a temperature threshold for detecting a high temperature region so as to detect a region of 40 ° C. or higher, for example.

ここで、自車両1の進行方向に前方車両及び人物が存在する場合においては、遠赤外線カメラ10によって図3(a)、(b)に示すような熱画像が撮像される。この熱画像は、気温が体温より低い日(例えば10℃〜20℃程度)において撮像され、人物、前方車両、路面、壁などが含まれており、温度が高い領域が淡い輝度となり、温度が低い部分が濃い輝度となる。また、壁や路面は、材質にもよるが気温とほぼ同程度の温度として検出され、人物は、距離に応じた赤外線の減衰のため、人物の体温そのものは距離が遠いと計測できないが皮膚が露出している顔部分や手足部分が体温の36℃よりも少し低い温度として検出され、服装に覆われた胴体部分が手足部分等よりも少し低いが路面や壁等よりも少し高めの温度として検出される。また、前方車両は、ボディ部が日照時間や車内温度にもよるが路面や背景より多少高めの温度で検出され、ライトやマフラ等の車両内部ではなく車体表面近くに存在し且つ温度が高い部分において非常に高温度で検出される。このライトやマフラ等の高温領域は、図3(b)に示すように、略中心部が人物よりも高い温度として検出され、当該略中心部の外側部分が人物程度の温度として検出されてしまう。   Here, when a forward vehicle and a person are present in the traveling direction of the host vehicle 1, a thermal image as illustrated in FIGS. 3A and 3B is captured by the far-infrared camera 10. This thermal image is taken on a day when the temperature is lower than the body temperature (for example, about 10 ° C. to 20 ° C.) and includes a person, a preceding vehicle, a road surface, a wall, and the like. The lower part is darker. Also, depending on the material, the wall and road surface are detected as a temperature that is almost the same as the air temperature, and because the human body attenuates infrared rays according to the distance, the human body temperature itself cannot be measured if the distance is long, but the skin The exposed face and limbs are detected as a temperature slightly lower than the body temperature of 36 ° C, and the torso covered with clothes is slightly lower than the limbs, but slightly higher than the road surface and walls. Detected. The front vehicle has a body part that is detected at a temperature slightly higher than the road surface and background, although it depends on the duration of sunshine and the temperature inside the vehicle. At very high temperatures. As shown in FIG. 3B, in the high temperature region such as the light or the muffler, the substantially central portion is detected as a temperature higher than the person, and the outer portion of the substantially central portion is detected as the temperature of the person. .

したがって、ステップS3Aにおいて、後述の図4(b)に示すような、少なくとも人物の頭部及び手足部分を検出する人物検出用の温度しきい値を設定し、ステップS3Bにおいて、後述の図4(d)に示すような、人物検出用の温度しきい値とは重複しない範囲であって、高温領域を含むような高温領域検出用の温度しきい値を設定する。   Accordingly, in step S3A, a temperature threshold value for detecting a person for detecting at least the head and limbs of the person as shown in FIG. 4B described later is set. In step S3B, the temperature threshold shown in FIG. As shown in d), a temperature threshold value for detecting a high temperature region is set which does not overlap with the temperature threshold value for human detection and includes a high temperature region.

ここで、比較的温度の低い日は、人物の胴体部分の服装の材質によって温度が様々となり、多くの場合は気温に近くなる。このため、人物部分だけを確実に抽出するためには、人物と確実と判断できる皮膚温度に近い温度を検出する温度範囲を人物検出用の温度しきい値とする。これに対し、胴体部分を含む人物全体を検出するための温度範囲を人物検出用の温度しきい値を設定すると、胴体部分が背景物体である路面や壁と近い温度となっている場合に、2値化によって人物のみならず、背景物体も検出してしまう。このように、胴体部分を除く人物部分を検出した場合には、後述のグループ化処理により、胴体部分を含まない2値化画像であっても人物の検出を可能とし、人物の頭部や脚部など一部のみを検出し、背景物体が検出されない人物検出用の温度しきい値としている。   Here, on a relatively low temperature day, the temperature varies depending on the material of the clothes of the person's torso, and in many cases, the temperature is close to the temperature. For this reason, in order to reliably extract only the person portion, a temperature range for detecting a temperature close to the skin temperature that can be determined to be a person is set as a temperature threshold for person detection. On the other hand, when the temperature threshold for detecting a person is set as the temperature range for detecting the entire person including the torso part, the torso part is at a temperature close to the road surface or wall as the background object. Not only a person but also a background object is detected by binarization. In this way, when a human part excluding the body part is detected, the grouping process described later enables the detection of a person even in a binarized image that does not include the body part. Only a part such as a part is detected, and a temperature threshold value for detecting a person from which a background object is not detected is used.

次に、ステップS4Aにおいて、人物検出装置20は、2値化処理部により、温度しきい値設定部により設定された人物検出用の上限しきい値と下限しきい値との間の画素と、人物検出用の上限しきい値と下限しきい値との間以外の画素とで2値化を行う。これにより、人物検出装置20は、人物相当の温度である輝度値を「1」とし、人物相当の温度ではない輝度値を「0」とした2値化画像を作成する。これに対し、ステップS4Bにおいて、人物検出装置20は、2値化処理部により、温度しきい値設定部により設定された高温領域検出用の上限しきい値と下限しきい値との間の画素と、人物検出用の上限しきい値と下限しきい値との間以外の画素とで2値化を行う。   Next, in step S4A, the human detection device 20 uses the binarization processing unit to set pixels between the upper threshold and lower threshold for human detection set by the temperature threshold setting unit, Binarization is performed with pixels other than those between the upper threshold and the lower threshold for person detection. As a result, the person detection device 20 creates a binary image in which the luminance value corresponding to the temperature corresponding to the person is set to “1” and the luminance value not corresponding to the temperature corresponding to the person is set to “0”. On the other hand, in step S4B, the human detection device 20 uses the binarization processing unit to detect pixels between the upper threshold value and the lower threshold value for detecting the high temperature region set by the temperature threshold value setting unit. And binarization is performed with pixels other than those between the upper threshold and the lower threshold for human detection.

具体的には、図4(a)に示すような図3(a)と同様の熱画像を撮像し、ステップS3Aで図4(b)に示す人物検出用の温度しきい値、ステップS3Bで図4(d)に示す高温領域検出用の温度しきい値を設定する。そして、図4(a)の熱画像を図4(b)に示す人物検出用の温度しきい値で2値化した場合には、図4(c)に示す2値化画像が得られ、人物の頭部、手足部分のみならず、前方車両の高温領域外側の部分を人物温度として検出してしまう。これに対し、図4(a)の熱画像を図4(d)に示す高温領域検出用の温度しきい値で2値化した場合には、図4(e)に示す2値化画像が得られ、前方車両のランプ部及びマフラー部の略中心位置を高温領域として検出する。   Specifically, a thermal image similar to that shown in FIG. 3A is taken as shown in FIG. 4A, and the temperature threshold for human detection shown in FIG. 4B is obtained in step S3A, and in step S3B. A temperature threshold value for detecting a high temperature region shown in FIG. When the thermal image of FIG. 4 (a) is binarized with the temperature threshold for human detection shown in FIG. 4 (b), the binarized image shown in FIG. 4 (c) is obtained. Not only the head and limbs of the person but also the part outside the high temperature area of the vehicle ahead is detected as the person temperature. On the other hand, when the thermal image of FIG. 4A is binarized with the temperature threshold for detecting the high temperature region shown in FIG. 4D, the binarized image shown in FIG. As a result, the approximate center position of the ramp portion and the muffler portion of the preceding vehicle is detected as a high temperature region.

次のステップS5A及びステップS5Bにおいて、人物検出装置20は、ラベリング処理部により、2値化処理部により作成された2値化画像を用いて、輝度値が「1」の領域であって、画像内で人物に相当する領域を検出するラベリング処理を行う。このとき、ラベリング処理部は、例えば2値化画像の左上の画素から順に、輝度値が「1」の画素を検索し、輝度値が「1」の隣接する又は所定距離以内の画素同士を1つの領域(ラベル)とする。   In the next step S5A and step S5B, the person detection device 20 uses the binarized image created by the binarization processing unit by the labeling processing unit, and is an area having a luminance value of “1”. A labeling process for detecting an area corresponding to a person is performed. At this time, the labeling processing unit searches for pixels having a luminance value of “1” in order from the upper left pixel of the binarized image, for example, and sets adjacent pixels having a luminance value of “1” or within a predetermined distance to each other. One area (label).

ステップS5Aにおいて、ラベリング処理部は、人物検出用の温度しきい値により得られた2値化画像(図4(c)、図5(a))、すなわち人物の頭部、手、足とが分離し、高温領域外側の領域が存在する2値化画像に対してラベリング処理を行う。これにより、図5(b)に示すように、頭部のラベルd、手のラベルe,h、足のラベルf,gを抽出すると共に、他車両のランプ周辺のラベルa,cと、マフラー部周辺のラベルbを抽出する。   In step S5A, the labeling processing unit obtains a binarized image (FIG. 4C, FIG. 5A) obtained by the temperature threshold for person detection, that is, the head, hand, and foot of the person. Labeling is performed on the binarized image that is separated and has a region outside the high temperature region. As a result, as shown in FIG. 5 (b), the label d of the head, the labels e and h of the hands, and the labels f and g of the feet are extracted, and the labels a and c around the ramp of the other vehicle, and the muffler The label b around the part is extracted.

一方、ステップS5Bにおいて、ラベリング処理部は、高温領域検出用の温度しきい値により得られた2値化画像(図4(e)、図5(c))、すなわちランプ部の略中心位置と、マフラー部の略中心位置に相当する領域が存在する2値化画像に対してラベリング処理を行う。これにより、図5(d)に示すように、ランプのラベルa,c、マフラー部のラベルcを抽出する。   On the other hand, in step S5B, the labeling processing unit obtains a binarized image (FIGS. 4 (e) and 5 (c)) obtained from the temperature threshold value for detecting the high temperature region, that is, the approximate center position of the lamp unit. Then, a labeling process is performed on the binarized image in which an area corresponding to the substantially center position of the muffler portion exists. Thereby, as shown in FIG. 5D, the labels a and c of the lamp and the label c of the muffler part are extracted.

なお、図5(b)、図5(d)に示す画像は、後述のグループ化対象温度領域の検出処理において、例えば1画素や2画素程度の小さい領域をノイズとして除去した後のものである。   Note that the images shown in FIGS. 5B and 5D are images after removing a small region of, for example, about 1 pixel or 2 pixels as noise in the grouping target temperature region detection process described later. .

このように、人物検出装置20は、人物のラベルを検出するステップS3A〜ステップS5Aの処理と、高温領域のラベルを検出するステップS3B〜ステップS5Bの処理とを並列して行うことによって、人物のラベルと車両のラベルとを別個に検出することができる。   As described above, the person detection device 20 performs the processes in steps S3A to S5A for detecting a person's label and the processes in steps S3B to S5B for detecting a label in the high temperature region in parallel, thereby Labels and vehicle labels can be detected separately.

次のステップS6において、グループ化対象領域検出部により、ラベリング処理部によって検出されたラベル領域のうち、所定の画像面積よりも小さいラベル領域を排除し、所定の画像面積以上のラベル領域のみを選択する(ステップS6)。ここで、所定の画像面積とは、自車両1からの人物検出対象距離以内に存在する人物を検出するように設定され、あまりに小さいラベル領域(例えば1〜2画素程度)をノイズとして排除すると共に、自車両1から離れていて自車両1の運転手に警報する必要がないようなラベル領域を排除するように設定されている。   In the next step S6, the grouping target area detecting unit excludes the label area smaller than the predetermined image area from the label areas detected by the labeling processing unit, and selects only the label area larger than the predetermined image area. (Step S6). Here, the predetermined image area is set so as to detect a person existing within a person detection target distance from the host vehicle 1, and a too small label area (for example, about 1 to 2 pixels) is excluded as noise. The label area is set so as to be away from the host vehicle 1 so that the driver of the host vehicle 1 need not be warned.

また、人物検出装置20は、ステップS5A及びステップS5Bのラベリング処理部によって得られたラベルのうち、人物のグループ化の対象とならない高温領域周辺の温度によって検出されたラベルを除去して、グループ化の対象となるラベルのみとする。このとき、グループ化対象領域検出部は、図5(b)に示すラベルa〜hの検出位置(例えば中心位置)と、図5(d)に示すラベルa〜cの検出位置(例えば中心位置)とを比較し、図5(b)に示すラベルのうち、検出位置が一致しているラベルを除去する。すなわち、図5(d)に示すラベルが、図5(b)に示すラベルに含まれている場合には、図5(b)に示すラベルを除去する。ここで、図5(b)に示すラベルa,b,cの検出位置と、図5(d)に示すa,b,cの検出位置とが一致しているため、グループ化対象領域検出部は、図5(b)のラベルa〜hからラベルa,b,cを除いたラベルd,e,f,g,hを残し、図5(e)に示すような画像を作成する。ここで、図5(b)のラベルa,b,cは、図4(a)におけるランプ及びマフラーによって検出されたラベルであって、略中心位置に人物温度よりも高い高温領域周囲の温度によって形成されたものである。   In addition, the person detection device 20 removes the labels detected by the temperature around the high temperature region that is not the target of the person grouping from the labels obtained by the labeling processing unit in step S5A and step S5B, and performs grouping. Only labels that are subject to At this time, the grouping target area detection unit performs detection positions (for example, center positions) of labels a to h shown in FIG. 5B and detection positions (for example, center positions) of labels a to c shown in FIG. ) And the labels having the same detection position are removed from the labels shown in FIG. That is, when the label shown in FIG. 5D is included in the label shown in FIG. 5B, the label shown in FIG. 5B is removed. Here, since the detection positions of labels a, b, and c shown in FIG. 5B coincide with the detection positions of a, b, and c shown in FIG. Leaves the labels d, e, f, g, h obtained by removing the labels a, b, c from the labels a to h in FIG. 5B, and creates an image as shown in FIG. Here, the labels a, b, and c in FIG. 5B are labels detected by the lamp and the muffler in FIG. 4A, and are approximately centered by the temperature around the high temperature region higher than the person temperature. It is formed.

次のステップS7において、人物検出装置20は、グループ化処理部により、ステップS6で人物の温度によって検出されたラベルをグループ化して、人物候補領域を検出するグループ化処理を行う。このとき、グループ化処理部は、グループ化対象領域検出部により選択されたラベル間の距離を検出し、図6に示すように、当該距離が、所定の距離しきい値内のラベル同士を同じグループとして設定するグループ化を行う。この所定の距離しきい値は、Y軸方向(縦方向)の距離しきい値thyと、X軸方向(横方向)の距離しきい値thxとからなる。   In the next step S <b> 7, the person detection device 20 performs a grouping process for grouping the labels detected based on the temperature of the person in step S <b> 6 and detecting a person candidate area by the grouping processing unit. At this time, the grouping processing unit detects the distance between the labels selected by the grouping target region detection unit, and the distance is the same as the labels within a predetermined distance threshold as shown in FIG. Perform grouping to be set as a group. The predetermined distance threshold value includes a distance threshold value thy in the Y-axis direction (vertical direction) and a distance threshold value thx in the X-axis direction (horizontal direction).

ここで、人物検出装置20の検出対象が人物であり、当該人物が歩行している状態では、熱画像内の人物が縦長に検出されることや、上述したように、気温の低い寒い日に取得した熱画像には、人物の胴体部分がラベリング処理で抽出されないことが多いことから、頭部と脚部との距離程度にY軸方向の距離しきい値thyが設定されている。一方、X軸方向の距離しきい値thxは、人物が縦長に検出されることから、Y軸方向の距離しきい値thyよりも短い人物の横幅程度であって、例えば、歩行者の脚部の幅程度の距離に設定されている。   Here, in the state where the detection target of the person detection device 20 is a person and the person is walking, the person in the thermal image is detected vertically, or as described above, on a cold day when the temperature is low. In the acquired thermal image, the torso portion of the person is often not extracted by the labeling process, and therefore, a distance threshold value thy in the Y-axis direction is set to about the distance between the head and the leg. On the other hand, the distance threshold thx in the X-axis direction is approximately the lateral width of the person shorter than the distance threshold value thy in the Y-axis direction because the person is detected in a vertically long position. The distance is set to about the width of.

これにより、グループ化処理部は、図7に示すように、3個のラベルa,ラベルb,ラベルcが存在する場合に、当該ラベルa〜cが距離しきい値thyの範囲内且つ距離しきい値thxの範囲内である時には、当該ラベルa〜cを同一物体から検出されたラベル群としてグループ化し、ラベルa〜cの最大及び最小のX座標と最大及び最小のY座標を含む矩形領域であって、距離xLn,yLn(n=1,2,3・・・)の人物候補領域を設定する。   Thereby, as shown in FIG. 7, when there are three labels a, b, and c, the grouping processing unit moves the labels a to c within the range of the distance threshold value thy. When within the range of the threshold value thx, the labels a to c are grouped as a group of labels detected from the same object, and a rectangular area including the maximum and minimum X coordinates and the maximum and minimum Y coordinates of the labels a to c In this case, candidate human regions having distances xLn, yLn (n = 1, 2, 3...) Are set.

具体的には、図6(a)のようにラベリング処理後の熱画像であって、ラベルd〜hが検出されている場合、先ずグループ化処理部は、ラベルdに着目し、ラベルdから距離しきい値thx,thyの距離範囲に存在するラベルを検索すると、図6(b)に示すように、X座標が略同じ且つ距離しきい値thyの範囲内にラベルe,f,g,hが検出される。そして、グループ化処理部は、ラベルe,f,g,hについて、それぞれ互いに縦方向の距離しきい値thy、横方向の距離しきい値thxの範囲内に位置していることを検出することによって、ラベルd,e,f,g,hを同一物体としてグループ化する。   Specifically, when the labels d to h are detected in the thermal image after the labeling process as shown in FIG. 6A, first, the grouping processing unit pays attention to the label d and starts from the label d. When a label existing in the distance range of the distance threshold values thx, thy is searched, as shown in FIG. 6B, the labels e, f, g, h is detected. Then, the grouping processing unit detects that the labels e, f, g, and h are located within the range of the distance threshold value thy in the vertical direction and the distance threshold value thx in the horizontal direction, respectively. To group the labels d, e, f, g, h as the same object.

これにより、グループ化処理部は、人物の胴体部分がラベリング処理によって検出されているか否かに拘わらず、図6(c)に示すように、縦方向距離yL1,横方向距離xL1の矩形の人物候補領域をグループ化結果として検出することができる。   As a result, the grouping processing unit, as shown in FIG. 6C, regardless of whether or not the torso portion of the person has been detected by the labeling process, is a rectangular person having a vertical distance yL1 and a horizontal distance xL1. Candidate areas can be detected as a grouping result.

次に人物検出装置20は、ステップS8において、人物判定部により、グループ化処理部によって検出された人物候補領域の大きさ(xL1×yL1)及び縦横比(xL1:yL1)を求めて、当該人物候補領域内の物体が人物であるか否かを判定する。このとき、人物判定部は、図6(c)に示すように検出された人物候補領域の縦横比、すなわちyLn:xLnが人物程度となっているか否かを判定する。ここで、人物候補領域の縦横比は、縦:横が2:1〜3:2の範囲内である場合に、人物候補領域内のラベルが人物を構成するものであると判定する。   Next, in step S8, the person detection device 20 obtains the size (xL1 × yL1) and the aspect ratio (xL1: yL1) of the person candidate area detected by the grouping processing unit by the person determination unit, and It is determined whether or not the object in the candidate area is a person. At this time, the person determination unit determines whether or not the aspect ratio of the detected human candidate area, that is, yLn: xLn is about the person as shown in FIG. Here, when the aspect ratio of the person candidate area is within the range of 2: 1 to 3: 2 in the length: width direction, it is determined that the label in the person candidate area constitutes a person.

このようにラベルが人物であることを判定するための縦横比は、気温によって人物の頭から足元まで確実にラベルの検出できているとは限らず、また、歩行すると手足が横方向に振れることから、実際の人物の縦横比より少し太めとするために、縦:横=2:1〜3:2の範囲内としている。また、人物であることを判定するための縦横比は、縦:横を2:1〜3:2とする場合に限らず、子供の歩行者が多い時間帯などでは、例えば1.5:1のように、1:1より多少縦長に設定しても良い。   In this way, the aspect ratio for determining that a label is a person does not always detect the label from the person's head to the feet, depending on the temperature, and the limbs can swing laterally when walking. Therefore, in order to make it slightly thicker than the aspect ratio of the actual person, the range of vertical: horizontal = 2: 1 to 3: 2 is set. Further, the aspect ratio for determining that the person is a person is not limited to the case where the aspect ratio is set to 2: 1 to 3: 2, but in a time zone where there are many children pedestrians, for example, 1.5: 1 As in the above, it may be set slightly longer than 1: 1.

更に、人物判定部は、人物の歩行速度が通常4〜5km/h程度であることから、時間的に連続した検出結果である複数の人物候補領域を用い、人物の動きや連続検出回数などから、複数回連続して検出され、急激な移動がなく、かつ、縦横比が人物程度である物体を人物として判定してもよい。   Furthermore, since the person walking speed is usually about 4 to 5 km / h, the person determination unit uses a plurality of person candidate areas that are detection results that are temporally continuous, and from the movement of the person, the number of continuous detections, and the like. Alternatively, an object that is detected continuously a plurality of times, does not move rapidly, and has an aspect ratio of the order of a person may be determined as a person.

次に人物検出装置20は、ステップS9において、人物判定部によりグループ化領域内の物体が人物であると判定された場合には、例えば車載ディスプレイ等に人物の存在を提示する警報や、車両制御などを行う。このとき、人物検出装置20は、ステップS1〜ステップS8の結果により、自車両1の前方に複数回(例えば3回)連続して人物が検出された場合に、警報や車両制御を行っても良い。   Next, in step S9, when the person determination unit determines that the object in the grouping region is a person, the person detection device 20 performs an alarm for presenting the presence of a person on a vehicle-mounted display or the like, vehicle control, or the like. And so on. At this time, the person detection device 20 may perform an alarm or vehicle control when a person is continuously detected a plurality of times (for example, three times) in front of the host vehicle 1 based on the results of steps S1 to S8. good.

なお、人物検出装置20は、上述のグループ化処理を、図5(d)に示すようなステップS5Bのラベリング処理後の熱画像について行って、グループ化後の領域の縦横比及び大きさから車両が存在するか否かを判定しても良い。このとき、人物検出装置20は、予め設定した車両程度の横長の矩形と、グループ化後の領域の縦横比及び大きさとを比較する。これによって、人物検出装置20は、自車両1前方の他車両の検出及び種類判定も行うことができる。   The person detection device 20 performs the above-described grouping process on the thermal image after the labeling process in step S5B as shown in FIG. 5D, and determines the vehicle from the aspect ratio and size of the grouped area. It may be determined whether or not exists. At this time, the person detection device 20 compares the preset horizontally long rectangle of the vehicle with the aspect ratio and size of the grouped area. Thereby, the person detection device 20 can also perform detection and type determination of other vehicles in front of the host vehicle 1.

以上詳細に説明したように、本発明を適用した第1実施形態に係る人物検出装置20によれば、熱画像を人物検出用の温度しきい値で2値化した人物温度の領域と、熱画像を高温領域検出用の温度しきい値で2値化した高温領域とを検出し、人物温度として検出された領域のうち、高温領域周辺の人物温度の領域を人物判定の処理対象から除去することによって、前方車両や背景物体等の人物以外の領域と人物の領域とを確実に区分して、人物判定を行うことができる。   As described above in detail, according to the human detection device 20 according to the first embodiment to which the present invention is applied, a human temperature region obtained by binarizing a thermal image with a temperature threshold for human detection, A high temperature region binarized with a temperature threshold value for detecting a high temperature region is detected, and a human temperature region around the high temperature region is removed from the person determination processing target among the regions detected as the human temperature. Thus, the person determination can be performed by reliably distinguishing the area other than the person such as the preceding vehicle and the background object from the person area.

したがって、この人物検出装置20によれば、前方車両のランプ部やマフラー部の略中心位置が高温領域となっていて、当該高温領域周辺に人物温度と同等の領域が存在する場合であっても、車両特有の形状の対称性を利用することなく人物と車両とを区分することができ、自車両1に対する他車両の向きや、他車両の形状に拘わらず、確実に他車両と人物とを区別することができる。   Therefore, according to this person detection device 20, even if the approximate center position of the lamp part or the muffler part of the preceding vehicle is a high temperature region, and there is a region equivalent to the person temperature around the high temperature region. The person and the vehicle can be distinguished without using the symmetry of the shape peculiar to the vehicle, and the other vehicle and the person can be reliably connected regardless of the direction of the other vehicle with respect to the own vehicle 1 and the shape of the other vehicle. Can be distinguished.

[第2実施形態]
つぎに、本発明を適用した第2実施形態に係る人物検出装置20について説明する。なお、上述した内容と同じ部分については、同一符号及び同一名称を使用することにより、その詳細な説明を省略する。
[Second Embodiment]
Next, a human detection device 20 according to a second embodiment to which the present invention is applied will be described. In addition, about the same part as the content mentioned above, the detailed description is abbreviate | omitted by using the same code | symbol and the same name.

第2実施形態に係る人物検出装置20は、図8に示すように、第1実施形態に係る人物検出装置20と同様に、ステップS1で遠赤外線カメラ10からの熱画像データを入力する入力I/F、ステップS2において熱画像データを記憶する画像メモリ、ステップS3’において人物検出用の温度しきい値を設定する温度しきい値設定部、ステップS4において人物検出用の温度しきい値を用いて2値化処理を行う2値化処理部(2値化処理手段)、ステップS5において2値化画像を用いてラベリング処理を行うラベリング処理部(領域検出手段)、ステップS7においてグループ化を行って人物候補領域を検出するグループ化処理部(グループ化手段)、ステップS8において人物判定を行う人物判定部(人物判定手段)を有する。   As shown in FIG. 8, the person detection device 20 according to the second embodiment inputs the thermal image data from the far-infrared camera 10 in step S <b> 1 in the same manner as the person detection device 20 according to the first embodiment. / F, an image memory for storing thermal image data in step S2, a temperature threshold setting unit for setting a temperature threshold for person detection in step S3 ', and a temperature threshold for person detection in step S4 A binarization processing unit (binarization processing means) that performs binarization processing, a labeling processing unit (region detection means) that performs labeling processing using a binarized image in step S5, and grouping in step S7 A grouping processing section (grouping means) for detecting a person candidate area, and a person determination section (person determination means) for performing person determination in step S8.

ここで、人物検出装置20は、上述の温度しきい値設定部とは異なり、人物検出用の温度しきい値のみを設定し、当該人物検出用の温度しきい値のみを用いて2値化処理を行う。すなわち、第2実施形態では、高温領域についての2値化処理及びラベリング処理を行わない。また、人物検出装置20は、ステップS5の次のステップS11において、上述のステップS6とは異なる処理内容によって高温領域を除去してグループ化を行う対象となる領域(ラベル)を検出するグループ化対象領域検出部を備える。   Here, unlike the above-described temperature threshold value setting unit, the person detection device 20 sets only a temperature threshold value for person detection, and binarizes using only the temperature threshold value for person detection. Process. That is, in the second embodiment, the binarization process and the labeling process for the high temperature region are not performed. In addition, in step S11 after step S5, the person detection device 20 detects a region (label) to be subjected to grouping by removing a high temperature region according to processing contents different from step S6 described above. An area detection unit is provided.

このような人物検出装置20は、図3(a)に示す熱画像が遠赤外線カメラ10で撮像されて(ステップS1)、画像メモリに記憶した場合に(ステップS2)、人物検出用の温度しきい値を設定し(ステップS3’)、2値化処理を行うことによって図5(a)に示す2値化画像を取得する(ステップS4)。そして、ラベリング処理を行うことによって、図5(b)に示すようなラベルa〜hを得る(ステップS5)。   In such a person detection device 20, when the thermal image shown in FIG. 3A is captured by the far-infrared camera 10 (step S1) and stored in the image memory (step S2), the temperature for detecting the person is set. A threshold value is set (step S3 ′), and a binarized image shown in FIG. 5A is acquired by performing binarization processing (step S4). Then, labeling processing is performed to obtain labels a to h as shown in FIG. 5B (step S5).

次に人物検出装置20は、ステップS11において、グループ化対象領域検出部により、ラベリング処理によって得られたラベルa〜hに対応する各画素の輝度値を、ステップS2において記憶した熱画像から取り出し、当該取り出した熱画像の輝度値のうち、人物温度以上の高温である輝度値が含まれている場合には、当該輝度値の画素を含むラベルを除去する。   Next, in step S11, the person detection apparatus 20 takes out the luminance value of each pixel corresponding to the labels a to h obtained by the labeling process from the thermal image stored in step S2 by the grouping target area detection unit, If the luminance value of the extracted thermal image includes a luminance value that is higher than the human temperature, the label including the pixel of the luminance value is removed.

具体的には、先ずグループ化対象領域検出部は、図9(a)に示すように、ラベルa〜hの外端に輪郭線を設定し、当該輪郭線に囲まれる画素の輝度値を取得する。なお、ラベルa,b,cについては、ドーナツ型となっているが、2値化処理によって検出されていない略中心画素の輝度値も取得する。このとき、グループ化対象領域検出部は、ステップS2で記憶した熱画像を読み出し、ラベルa〜hの外端に設定した輪郭線を重ね合わせる。   Specifically, first, as shown in FIG. 9A, the grouping target area detection unit sets contour lines at the outer ends of the labels a to h, and obtains luminance values of pixels surrounded by the contour lines. To do. Note that the labels a, b, and c are donut-shaped, but the luminance values of the substantially central pixels that are not detected by the binarization process are also acquired. At this time, the grouping target area detection unit reads the thermal image stored in step S2 and superimposes the contour lines set at the outer ends of the labels a to h.

そして、グループ化対象領域検出部は、図9(b)に示すように、各ラベルごとに、輝度値を調査する。このとき、グループ化対象領域検出部は、車両のランプのエッジ部よりも大きいラベルaを調査領域とし、所定の調査方向に従って順次各画素の輝度値を取得し、当該輝度値が、例えば人物検出用の温度しきい値程度の所定の輝度値を超えているか否かを判定する。そして、ラベル内に高温領域が存在していると判定した場合には、当該ラベルをグループ化対象から除去する。これにより、グループ化対象領域検出部は、ランプから得られたラベルa,c及びマフラーから得られたラベルbを除去して、高温領域を含まない人物の温度のラベルd,e,f,g,hを含む図9(c)に示す画像を作成する。   Then, as shown in FIG. 9B, the grouping target area detection unit investigates the brightness value for each label. At this time, the grouping target area detection unit uses the label a larger than the edge part of the lamp of the vehicle as the investigation area, sequentially acquires the luminance value of each pixel according to a predetermined investigation direction, and the luminance value is, for example, a person detection It is determined whether or not a predetermined luminance value that is about the temperature threshold value for use is exceeded. When it is determined that a high temperature region exists in the label, the label is removed from the grouping target. Thus, the grouping target area detection unit removes the labels a and c obtained from the lamp and the label b obtained from the muffler, and labels d, e, f, and g of the temperature of the person not including the high temperature area. , H and the image shown in FIG.

また、このステップS11の処理を行うことによって、上述の第1実施形態と同様に、車両のランプやマフラーのラベル検出が可能となり、当該ラベルの大きさ、形状等に基づいて、自車両1の前方に他車両が存在することを検出することができる。   Further, by performing the process of step S11, it becomes possible to detect the label of the vehicle lamp or the muffler as in the first embodiment described above, and based on the size, shape, etc. of the label, the vehicle 1 It can be detected that there is another vehicle ahead.

次に、人物検出装置20は、上述と同様に、ステップS7におけるグループ化処理を行って人物候補領域を検出し、当該人物候補領域の物体が人物か否かをステップS8における人物判定処理で行い、ステップS9において車両制御や警報を行う。   Next, in the same manner as described above, the person detection device 20 performs the grouping process in step S7 to detect the person candidate area, and performs the person determination process in step S8 to determine whether or not the object in the person candidate area is a person. In step S9, vehicle control and warning are performed.

以上詳細に説明したように、本発明を適用した人物検出装置20によれば、人物検出用の温度しきい値を用いて作成した2値化処理を行ってラベルを作成し、当該ラベルに高温領域の画素が含まれている場合に、当該ラベルを除去して人物判定の処理対象から除去することによって、人物を検出することができるので、上述の第1実施形態と同様に、車両と人物とを確実に区別して人物を検出することができる。   As described above in detail, according to the person detection device 20 to which the present invention is applied, a label is created by performing the binarization process created using the temperature threshold for person detection, and the label is heated to a high temperature. When a pixel in a region is included, the person can be detected by removing the label and removing it from the person determination processing target. Therefore, as in the first embodiment, the vehicle and the person A person can be detected with a certain distinction.

また、この人物検出装置20によれば、上述の第1実施形態とは異なり、2値化処理、ラベリング処理を1度のみ行うだけで良く、第1実施形態と比較して簡単な構成で車両と区別して人物を検出することができる。   Further, according to the person detection device 20, unlike the first embodiment described above, the binarization process and the labeling process need only be performed once, and the vehicle has a simpler configuration compared to the first embodiment. It is possible to detect a person in distinction.

更に、この人物検出装置20によれば、ラベルに含まれる画素の輝度値を調べて人物であるか否かを判定することができるので、非常に小さいラベルに高温領域が含まれる場合であっても、当該ラベルが車両であることを検出することができる。   Furthermore, according to this person detection device 20, since it is possible to determine whether or not a person is a person by examining the luminance values of the pixels included in the label, the very small label includes a high temperature region. It is also possible to detect that the label is a vehicle.

[第3実施形態]
つぎに、本発明を適用した第3実施形態に係る人物検出装置20について説明する。なお、上述した内容と同じ部分については、同一符号及び同一名称を使用することにより、その詳細な説明を省略する。
[Third Embodiment]
Next, a human detection device 20 according to a third embodiment to which the present invention is applied will be described. In addition, about the same part as the content mentioned above, the detailed description is abbreviate | omitted by using the same code | symbol and the same name.

この第3実施形態に係る人物検出装置20は、ラベリング処理によって検出されたラベルの面積が所定値よりも小さい場合には、上述の第2実施形態において説明したグループ化対象領域の検出処理を行い、ラベルの面積が所定値よりも大きい場合には、上述の第1実施形態において説明したグループ化対象領域の検出処理を行うことを特徴とする。   When the area of the label detected by the labeling process is smaller than a predetermined value, the person detection apparatus 20 according to the third embodiment performs the grouping target area detection process described in the second embodiment. When the area of the label is larger than a predetermined value, the grouping target area detection process described in the first embodiment is performed.

すなわち、人物検出装置20は、図10に示すように、第2実施形態において説明したステップS1〜ステップS5の処理を行うことによって、図5(b)に示すように複数のラベルを含む画像を作成し、次のステップS21において、各ラベルの面積が所定値以上か否かを判定する。ここで、所定値とは、ステップS11のラベルの輪郭線に囲まれる熱画像の領域に高温領域が含まれるか否かを判断する処理と、図2のステップS3B〜ステップS6の高温領域検出用の温度しきい値の設定、2値化処理、ラベリング処理、グループ化対象領域検出処理からなる処理との処理量の比較によって設定されている。   That is, as shown in FIG. 10, the person detection apparatus 20 performs an image including a plurality of labels as shown in FIG. 5B by performing the processes in steps S1 to S5 described in the second embodiment. In step S21, it is determined whether the area of each label is equal to or greater than a predetermined value. Here, the predetermined value refers to processing for determining whether or not a high-temperature region is included in the region of the thermal image surrounded by the outline of the label in step S11, and for high-temperature region detection in steps S3B to S6 in FIG. The temperature threshold value is set by comparing the processing amount with the processing consisting of binarization processing, labeling processing, and grouping target area detection processing.

そして、人物検出装置20は、ステップS11の処理を行った時の処理量が、ステップS3B〜ステップS6を行った時の処理量よりも少ないようなラベルの面積が小さい場合には、ステップS11に処理を進める。一方、ステップS11の処理を行った時の処理量が、ステップS3B〜ステップS6を行った時の処理量よりも多いようなラベルの面積が大きい場合には、ステップS3B〜ステップS6に処理を進める。   The person detection device 20 then proceeds to step S11 if the label area is small such that the processing amount when the processing of step S11 is smaller than the processing amount when the processing of steps S3B to S6 is performed. Proceed with the process. On the other hand, when the area of the label is large such that the processing amount when the processing of step S11 is larger than the processing amount when the processing of steps S3B to S6 is performed, the processing proceeds to steps S3B to S6. .

そして、ステップS11の処理又はステップS3B〜ステップS6の処理を行うことによって、ランプやマフラーによって得られたラベルを除去し、人物のラベルのみを含む画像を作成することができる。   Then, by performing the processing of step S11 or the processing of steps S3B to S6, the label obtained by the lamp or the muffler can be removed, and an image including only the person's label can be created.

以上詳細に説明したように、第3実施形態に係る人物検出装置20によれば、第2実施形態のようにラベルに含まれる熱画像の各画素の輝度値を調べることによって高温領域の存在を調べる処理と、高温領域検出用の温度しきい値を用いた2値化処理を行うことによって高温領域の存在を調べる処理のうち、処理量が少ない処理を選択することができるので、リアルタイム性を欠くことなく確実に車両と人物とを区別することができる。   As described above in detail, according to the human detection device 20 according to the third embodiment, the presence of a high temperature region is determined by examining the luminance value of each pixel of the thermal image included in the label as in the second embodiment. Of the processing to check and the processing to check the existence of the high temperature region by performing the binarization processing using the temperature threshold value for detecting the high temperature region, it is possible to select a processing with a small amount of processing, so that real-time characteristics can be selected. A vehicle and a person can be reliably distinguished without lacking.

[第4実施形態]
つぎに、本発明を適用した第4実施形態に係る人物検出装置20について説明する。なお、上述した内容と同じ部分については、同一符号及び同一名称を使用することにより、その詳細な説明を省略する。
[Fourth Embodiment]
Next, a human detection device 20 according to a fourth embodiment to which the present invention is applied will be described. In addition, about the same part as the content mentioned above, the detailed description is abbreviate | omitted by using the same code | symbol and the same name.

この第4実施形態に係る人物検出装置20は、図11に示すように、第2実施形態において説明したようにステップS1〜ステップS5を行い、ステップS31において面積が小さいラベルのみを除去するノイズ除去、ステップS7のグループ化処理を行って人物候補領域を検出した後に、ステップS32において、高温領域を含む人物候補領域を除去することを特徴とするものである。   As shown in FIG. 11, the person detection apparatus 20 according to the fourth embodiment performs steps S1 to S5 as described in the second embodiment, and removes only a label having a small area in step S31. After the grouping process of step S7 is performed and the person candidate area is detected, in step S32, the person candidate area including the high temperature area is removed.

この人物検出装置20は、ステップS31においてグループ化処理の対象となる図12(a)に示すようなラベルa〜hが検出された後のステップS7において、グループ化処理部により、距離しきい値を用いてグループ化処理を行う。   In step S7 after the labels a to h as shown in FIG. 12A to be grouped in step S31 are detected in step S31, the person detecting device 20 uses a distance threshold value in step S7. The grouping process is performed using.

ここで、上述した実施形態では、グループ化処理の前に高温領域を除去しており、グループ化処理を行う時点では人物の温度から得られたラベルのみであったが、第4実施形態では、高温領域によって得られたラベルについてもグループ化処理の対象としている。そして、グループ化処理部では、各ラベル間の距離が距離しきい値以内であるか否かを判定することによって、グループ化処理を行うと、ラベルa,bからなる物体Aについての人物候補領域、ラベルcからなる物体Bについての人物候補領域、ラベルd〜hからなる物体Cについての人物候補領域を検出することになる。   Here, in the above-described embodiment, the high temperature region is removed before the grouping process, and at the time of performing the grouping process, only the label obtained from the temperature of the person is used, but in the fourth embodiment, Labels obtained in the high temperature region are also subject to grouping processing. When the grouping process is performed by determining whether the distance between the labels is within the distance threshold value in the grouping processing unit, the person candidate area for the object A including the labels a and b The person candidate area for the object B composed of the label c and the person candidate area for the object C composed of the labels d to h are detected.

次に人物検出装置20は、ステップS32において、ステップS7で検出した人物候補領域のうち、高温領域が含まれる人物候補領域を除去する。このとき、人物検出装置20は、上述の図9(b)に示した場合と同様に、各人物候補領域を調査領域とし、所定の調査方向に従って輝度値を取得し、当該輝度値が、例えば人物検出用の温度しきい値相当の所定の輝度値を超えているか否かを判定する。そして、人物候補領域内に高温領域が存在していると判定した場合には、当該人物候補領域をステップS8における人物判定処理の対象から除去する。これにより、人物検出装置20は、ランプ及びランプから得られたラベルa,bを含む人物候補領域の物体A及びランプから得られたラベルcを含む人物候補領域の物体Bを除去して、高温領域を含まない人物候補領域の物体Cのみを含む画像を作成する。   Next, in step S32, the person detection device 20 removes the person candidate area including the high temperature area from the person candidate areas detected in step S7. At this time, as in the case shown in FIG. 9B described above, the person detecting device 20 uses each person candidate area as an investigation area, acquires a luminance value according to a predetermined investigation direction, and the luminance value is, for example, It is determined whether or not a predetermined luminance value corresponding to a temperature threshold for person detection is exceeded. If it is determined that a high temperature area exists in the person candidate area, the person candidate area is removed from the target of the person determination process in step S8. Thereby, the person detection device 20 removes the object A in the human candidate area including the lamps and the labels a and b obtained from the lamps and the object B in the human candidate area including the labels c obtained from the lamps. An image including only the object C of the human candidate area not including the area is created.

また、人物検出装置20は、図12(b)に示すように、グループ化処理後において、高温領域の画素が存在すると判定された人物候補領域のラベルを抽出し、当該ラベルに対して車両の縦横比及び大きさから車両が存在するか否かを判定しても良い。このとき、人物検出装置20は、予め設定した車両程度の横長の矩形と、グループ化後の領域の縦横比及び大きさとの比較、高温領域が存在することを判定することによって、自車両1前方の他車両の検出及び種類判定も行うことができる。   In addition, as shown in FIG. 12B, the person detection device 20 extracts a label of a person candidate area that is determined to have a pixel in the high temperature area after the grouping process, and You may determine whether a vehicle exists from an aspect ratio and a magnitude | size. At this time, the person detection device 20 compares the aspect ratio and size of the pre-set laterally long rectangle of the vehicle with the aspect ratio and size of the area after grouping, and determines that a high temperature area exists, thereby The detection and type determination of other vehicles can also be performed.

このような第4実施形態に係る人物検出装置20によれば、人物相当の温度のラベルをグループ化して得られた人物候補領域の一部に高温領域が存在する場合には、当該人物候補領域を人物判定処理から除外するので、上述したように車両を人物と判定する誤判定を防止することができるのは勿論のこと、確実に車両であることの判定を行うことができる。   According to the person detection device 20 according to the fourth embodiment, when a high temperature area exists in a part of the person candidate area obtained by grouping the temperature labels corresponding to the person, the person candidate area Is excluded from the person determination process, it is possible to prevent the erroneous determination of determining the vehicle as a person as described above, and to reliably determine that the vehicle is a vehicle.

上述したように予め設定した車両程度の横長の矩形によって車両が否かの判定を行う場合に、例えば左右のランプについて、高温領域が右側だけに観測され、左側には観測されない車両が存在する場合、ラベルに高温領域が存在するか否かの判定では、左側のランプを人物として誤判定する可能性がある。これに対し、人物検出装置20は、車両についての横長の距離しきい値を使用し、先ず、ランプに相当する左右の領域を一つの物体としてグループ化し、当該グループ化した候補領域にグループ内に高温領域があるか否によって車両であることを判定することができ、高い温度を含む右側を車両、左側だけを人物とするような誤判定を防ぐことができる。   As described above, when determining whether or not a vehicle is in the shape of a horizontally-long rectangle that is set in advance, for example, for the left and right lamps, there is a vehicle in which the high temperature region is observed only on the right side and not on the left side. In determining whether a high temperature region exists in the label, there is a possibility that the left lamp is erroneously determined as a person. On the other hand, the person detection device 20 uses a horizontally long distance threshold value for the vehicle, and first groups the left and right areas corresponding to the ramp as one object, and the grouped candidate areas are included in the group. It is possible to determine that the vehicle is a vehicle based on whether or not there is a high temperature region, and it is possible to prevent erroneous determination such that the right side including the high temperature is the vehicle and only the left side is the person.

[第5実施形態]
つぎに、本発明を適用した第5実施形態に係る人物検出装置20について説明する。なお、上述した内容と同じ部分については、同一符号及び同一名称を使用することにより、その詳細な説明を省略する。
[Fifth Embodiment]
Next, a human detection device 20 according to a fifth embodiment to which the present invention is applied will be described. In addition, about the same part as the content mentioned above, the detailed description is abbreviate | omitted by using the same code | symbol and the same name.

上述した実施形態では、高温領域の画素を含み、大きさ及び形状が車両程度である場合に車両であると判定することによって、人物のみならず、車両も検出可能とし、人物と車両とを確実に区別することを説明したが、第5実施形態に係る人物検出装置20は、前回までの人物及び車両の判定処理の結果に基づいて、自車両1の前方に車両が存在することを判定するものである。   In the above-described embodiment, it is possible to detect not only a person but also a vehicle by including a pixel in a high temperature region and determining that it is a vehicle when the size and shape are about the vehicle. However, the person detection device 20 according to the fifth embodiment determines that there is a vehicle ahead of the host vehicle 1 based on the results of the person and vehicle determination processing up to the previous time. Is.

ここで、人物、他車両ともに、自車両1に対してある一定の速度以下で移動することから、前回までの処理によって検出され続けている物体については、当該物体の移動方向及び移動速度に基づいて、次に検出される位置が予測可能となる。すなわち、人物検出装置20は、複数回に亘る人物及び車両の判定結果を記憶しておくことによって、時間的に連続した人物及び車両の検出位置を記憶しておく。   Here, since both the person and the other vehicle move with respect to the own vehicle 1 at a certain speed or less, the object continuously detected by the processing up to the previous time is based on the moving direction and moving speed of the object. Thus, the next detected position can be predicted. That is, the person detection device 20 stores the detection positions of the person and the vehicle that are temporally continuous by storing the determination results of the person and the vehicle over a plurality of times.

そして、人物及び車両の判定処理において、人物検出装置20は、時間的に連続した人物及び車両の検出位置に基づいて、今回の処理における検出位置を予測し、当該予測した検出位置と、グループ化して得られた人物候補領域の検出位置とを比較して、物体が人物であるか否か、車両であるか否かを判定する。すなわち、人物温度以上の高温領域がある一定時間以上連続して検出されることによって、車両であると判定された物体に関しては、当該過去の検出位置又は予測した検出位置に再度グループ化処理後の領域が検出された場合には、高温領域が検出されなくても車両と判定することができる。   In the person and vehicle determination process, the person detection device 20 predicts the detection position in the current process based on the detection positions of the person and the vehicle that are temporally continuous, and groups them with the predicted detection position. The detected position of the human candidate area obtained in this way is compared to determine whether the object is a person or a vehicle. That is, with respect to an object that is determined to be a vehicle by continuously detecting a high-temperature region that is equal to or higher than the human temperature for a certain time or longer, the object after the grouping process is again performed at the past detection position or the predicted detection position. When the area is detected, the vehicle can be determined even if the high temperature area is not detected.

このように、第5実施形態に係る人物検出装置20によれば、過去に検出した物体であって、ある一定以上の時間で連続して高温領域が検出された物体については、高温領域が検出されない場合であっても、人物ではないと判定することができる。したがって、この人物検出装置20によれば、車両のボディ全面が高温領域ではなく、ライトやマフラー等の一部に高温領域が存在するため、自車両1に対する他車両の向きが変更することによって、熱画像内に高温領域が含まれなくなっても、過去に高温領域が検出されて人物ではないと判定された場合には、物体の検出位置に基づいて人物ではないことを判定することができ、車両を人物であると判定する誤判定を防止することができる。   As described above, according to the human detection device 20 according to the fifth embodiment, a high-temperature region is detected for an object detected in the past and the high-temperature region is detected continuously for a certain time or longer. Even if not, it can be determined that the person is not a person. Therefore, according to this person detection device 20, since the entire body of the vehicle is not a high temperature region but a high temperature region exists in a part of a light, a muffler, etc., the direction of the other vehicle with respect to the own vehicle 1 changes, Even if the high-temperature region is not included in the thermal image, if it is determined that the high-temperature region is detected in the past and is not a person, it can be determined that the person is not a person based on the detection position of the object, An erroneous determination that determines that the vehicle is a person can be prevented.

[第6実施形態]
つぎに、本発明を適用した第6実施形態に係る人物検出装置20について説明する。なお、上述した内容と同じ部分については、同一符号及び同一名称を使用することにより、その詳細な説明を省略する。
[Sixth Embodiment]
Next, a human detection device 20 according to a sixth embodiment to which the present invention is applied will be described. In addition, about the same part as the content mentioned above, the detailed description is abbreviate | omitted by using the same code | symbol and the same name.

この第6実施形態に係る人物検出装置20は、熱画像内での物体の移動速度が、所定速度以上である場合に、当該物体が人物では無いことを判定することを特徴とするものである。   The human detection device 20 according to the sixth embodiment is characterized in that when the moving speed of an object in a thermal image is equal to or higher than a predetermined speed, it is determined that the object is not a person. .

ここで、通常、人物は時速5km程度で歩行し、走っている場合であっても時速20km程度である。一方、車両は、法廷速度や道路種類、状況にもよるが、一般道路であっても、時速40km〜60km程度の速度で走行する。したがって、人物検出装置20は、例えばT字路や交差点等に自車両1が差し掛かる場合に、熱画像内で横方向に移動する物体を検出し、当該物体の移動速度が時速40km以上等の人物ではない移動速度であると判定した場合に、当該物体が車両であると判定する。   Here, normally, even when a person walks and runs at a speed of about 5 km / h, the speed is about 20 km / h. On the other hand, the vehicle travels at a speed of about 40 km / h to 60 km / h even on a general road, depending on the court speed, road type, and situation. Accordingly, the person detection device 20 detects an object that moves in the lateral direction in the thermal image when the host vehicle 1 approaches a T-junction or an intersection, for example, and the moving speed of the object is 40 km / h or more. If it is determined that the moving speed is not a person, the object is determined to be a vehicle.

このとき、人物検出装置20は、図13(a)に示すように、人物の温度をカメラレンズ10aを介して撮像面10bで検出しており、自車両1から人物までの距離z、焦点距離fに応じて、人物の高さHに対して撮像面10bに現れる人物高さhc(=画素数)が異なる。具体的には、図13(b)に示す画像内の人物高さhcは、
hc=f・H/z (式1)
なる演算式で表現される。
At this time, as shown in FIG. 13A, the person detection device 20 detects the temperature of the person on the imaging surface 10b via the camera lens 10a, and the distance z from the host vehicle 1 to the person and the focal length Depending on f, the person height hc (= number of pixels) appearing on the imaging surface 10b differs with the person height H. Specifically, the person height hc in the image shown in FIG.
hc = f · H / z (Formula 1)
It is expressed by the following arithmetic expression.

つまり、上記式1より、自車両1と人物までの距離zが大きくなるほど、熱画像内での人物高さhcが小さくなり、自車両1の近方に存在する人物の画像内での高さhcよりも、自車両1の遠方に存在する人物の画像内での高さhcが小さくなる。   That is, from the above formula 1, as the distance z between the host vehicle 1 and the person increases, the person height hc in the thermal image decreases and the height of the person existing near the host vehicle 1 in the image. The height hc in the image of the person existing far from the host vehicle 1 is smaller than hc.

したがって、人物検出装置20は、熱画像内の物体の高さが、当該物体と遠赤外線カメラ10との実際の距離によって、式1に示すように変化する。つまり、実際の物体高さHを、通常の人物程度の高さである160cm〜170cmに設定して式1に代入し、熱画像内での人物高さhcを求めることにより、熱画像内での人物までのおおよその距離zを求めることができる。   Therefore, in the human detection device 20, the height of the object in the thermal image changes as shown in Expression 1 according to the actual distance between the object and the far-infrared camera 10. That is, the actual object height H is set to 160 cm to 170 cm, which is about the same as that of a normal person, and is substituted into Equation 1 to obtain the person height hc in the thermal image. The approximate distance z to the person can be obtained.

また、熱画像内の物体のX軸座標位置における移動は、図14に示すように、実空間における移動距離に変換することができる。すなわち、熱画像上で検出された物体が式1の原理より距離zの位置に存在すると求められ、当該物体の熱画像内におけるX座標位置が、xpからxp’に移動した場合、当該人物の実空間上における移動距離XP−XP’は、図14(a)に示すように、次式により求められる。   Further, the movement of the object in the thermal image at the X-axis coordinate position can be converted into a movement distance in real space, as shown in FIG. That is, when the object detected on the thermal image is determined to exist at the position of the distance z by the principle of Equation 1, and the X coordinate position of the object in the thermal image moves from xp to xp ′, The movement distance XP-XP ′ in the real space is obtained by the following equation as shown in FIG.

XP−XP’=(z・xp−z・xp’)/f (式2)
この図14(a)は、カメラレンズ10aからの前方距離zに存在し、光軸からの距離がXPである位置の点Pは、図14(b)に示すように熱画像上における座標xpとして現れ、カメラレンズ10aからの前方距離zに存在し、光軸からの距離がXP’である位置の点P’は、図14(b)に示すように熱画像上における座標xp’として現れることを示している。
XP−XP ′ = (z · xp−z · xp ′) / f (Formula 2)
FIG. 14A is present at a forward distance z from the camera lens 10a, and a point P at a position where the distance from the optical axis is XP is a coordinate xp on the thermal image as shown in FIG. 14B. As shown in FIG. 14B, a point P ′ at a position which is present at a forward distance z from the camera lens 10a and whose distance from the optical axis is XP ′ appears as coordinates xp ′ on the thermal image. It is shown that.

したがって、時間的に前後する熱画像内でX軸座標がxpからxp’に移動した場合に、実際の物体の移動距離XP−XP’を複数回に亘って求め、熱画像を取得して移動距離を求める式2の結果を単位時間で除算することによって、物体の移動速度を求める。なお、熱画像内の物体のうち、車両の移動速度を求めるためには、式1におけるHの値を車両程度に設定する。   Accordingly, when the X-axis coordinate moves from xp to xp ′ in the thermal image that moves back and forth in time, the actual object movement distance XP-XP ′ is obtained multiple times, and the thermal image is acquired and moved. The moving speed of the object is obtained by dividing the result of Equation 2 for obtaining the distance by the unit time. Of the objects in the thermal image, in order to obtain the moving speed of the vehicle, the value of H in Equation 1 is set to about the vehicle.

このように、人物検出装置20によれば、上述したように物体の一部に高温領域が検出され、移動速度が所定速度以上である場合には、当該物体が人物ではないことを判定することができる。また、自車両1前方を他車両が横切り、ランプやマフラーが検出されない場合のように、物体の一部に高温領域が検出されない場合であっても、物体の移動速度が所定速度以上である場合には、当該物体が人物ではないことを判定することができるので、高温領域を検出する場合と比較して、より高速な処理を行うことができる。   As described above, according to the person detection device 20, when a high temperature region is detected in a part of the object as described above and the moving speed is equal to or higher than the predetermined speed, it is determined that the object is not a person. Can do. Further, even when the other vehicle crosses in front of the host vehicle 1 and a high temperature region is not detected in a part of the object, such as when a ramp or a muffler is not detected, the moving speed of the object is equal to or higher than a predetermined speed. Since it is possible to determine that the object is not a person, it is possible to perform higher-speed processing than in the case of detecting a high-temperature region.

すなわち、移動速度が高い物体は、熱画像に現れてから熱画像外となるまでの時間が通常よりも短く、且つ、移動速度が高い物体は、通常、迅速に検知ができることも望まれるが、物体の移動速度を判定するという単純な処理で判定できるので、人物と車両の判定を高速に行える。   In other words, it is desirable that an object with a high moving speed is shorter than usual from the time it appears on the thermal image until it is outside the thermal image, and an object with a high moving speed is usually able to be detected quickly. Since the determination can be made by a simple process of determining the moving speed of the object, the person and the vehicle can be determined at high speed.

また、この人物検出装置20によれば、熱画像内の物体の移動速度が速い場合には高温領域が低い温度で検出され易く、人物であると判定する恐れがあるが、移動物体が所定速度以上である場合には、人物ではないことを判定することができるので、人物以外の物体を人物であると誤判定することを防止することができる。   Further, according to the person detection device 20, when the moving speed of the object in the thermal image is high, the high temperature region is easily detected at a low temperature, and there is a risk of determining that the moving object is a person. In the case of the above, it can be determined that the person is not a person, so that it is possible to prevent an object other than a person from being erroneously determined to be a person.

なお、上述の実施の形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施の形態以外であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることは勿論である。   The above-described embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made depending on the design and the like as long as the technical idea according to the present invention is not deviated from this embodiment. Of course, it is possible to change.

本発明を適用した人物検出装置を搭載した自車両の概略構成を示す図であって、(a)は側面図、(b)は上面図である。It is a figure which shows schematic structure of the own vehicle carrying the person detection apparatus to which this invention is applied, Comprising: (a) is a side view, (b) is a top view. 本発明を適用した第1実施形態に係る人物検出装置によって、自車両前方の人物及び車両を検出する処理手順及び人物検出装置の機能的な構成を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process structure which detects the person and vehicle ahead of the own vehicle, and the functional structure of a person detection apparatus by the person detection apparatus which concerns on 1st Embodiment to which this invention is applied. 車両に存在する高温領域について説明する図であって、(a)は人物及び前方車両を含む熱画像であり、(b)は車両のランプ部分を拡大した熱画像である。It is a figure explaining the high temperature area | region which exists in a vehicle, Comprising: (a) is a thermal image containing a person and a preceding vehicle, (b) is a thermal image which expanded the lamp | ramp part of the vehicle. 2値化処理について説明するための図であり、(a)は人物及び前方車両を含む熱画像であり、(b)は人物検出用の温度しきい値であり、(c)は(a)の熱画像を(b)の温度しきい値で2値化した後の画像であり、(d)は高温領域検出用の温度しきい値であり、(e)は(a)の熱画像を(d)の温度しきい値で2値化した後の画像である。It is a figure for demonstrating a binarization process, (a) is a thermal image containing a person and a front vehicle, (b) is a temperature threshold value for person detection, (c) is (a). (D) is a temperature threshold for detecting a high temperature region, (e) is a thermal image of (a). It is the image after binarization with the temperature threshold value of (d). 2値化後の熱画像に対するラベリング処理及びノイズ除去処理を説明するための図であって、(a)は人物検出用の温度しきい値で2値化した画像であり、(b)は(a)の画像に対してラベリング処理及びノイズ除去処理をした後の画像であり、(c)は高温領域検出用の温度しきい値で2値化した画像であり、(d)の(c)画像に対してラベリング処理及びノイズ除去処理をした後の画像であり、(e)は(b)の画像から、高温領域を差し引いた画像である。It is a figure for demonstrating the labeling process and noise removal process with respect to the thermal image after binarization, (a) is an image binarized with the temperature threshold value for person detection, (b) is ( (a) An image after labeling processing and noise removal processing are performed on the image, (c) is an image binarized with a temperature threshold value for detecting a high temperature region, and (c) in (d) (E) is an image obtained by subtracting a high temperature region from the image of (b). グループ化処理について説明するための図であって、(a)はラベリング処理後の画像、(b)はラベリング処理後の画像に距離しきい値を適用した画像、(c)はグループ化処理をした後の画像である。It is a figure for demonstrating a grouping process, (a) is the image after a labeling process, (b) is an image which applied the distance threshold value to the image after a labeling process, (c) is a grouping process. It is the image after doing. グループ化処理について説明するための図である。It is a figure for demonstrating a grouping process. 本発明を適用した第2実施形態に係る人物検出装置によって、自車両前方の人物及び車両を検出する処理手順及び人物検出装置の機能的な構成を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process structure which detects the person and vehicle ahead of the own vehicle, and the functional structure of a person detection apparatus by the person detection apparatus which concerns on 2nd Embodiment to which this invention is applied. グループ化の対象とするラベルを検出する処理を説明するための図であって、(a)はラベルの外端に輪郭線を設定した場合を示す図であり、(b)はラベルごとに、輝度値を調査することを説明する図であり、(c)は(a)の画像から高温領域を除いた画像を作成することを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which detects the label made into the object of grouping, Comprising: (a) is a figure which shows the case where the outline is set to the outer end of a label, (b) is a figure for every label, It is a figure explaining investigating a brightness | luminance value, (c) is a figure for demonstrating producing the image remove | excluding the high temperature area | region from the image of (a). 本発明を適用した第3実施形態に係る人物検出装置によって、自車両前方の人物及び車両を検出する処理手順及び人物検出装置の機能的な構成を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process structure which detects the person and vehicle ahead of the own vehicle, and the functional structure of a person detection apparatus with the person detection apparatus which concerns on 3rd Embodiment to which this invention is applied. 本発明を適用した第4実施形態に係る人物検出装置によって、自車両前方の人物及び車両を検出する処理手順及び人物検出装置の機能的な構成を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the process structure which detects the person and vehicle ahead of the own vehicle, and the functional structure of a person detection apparatus with the person detection apparatus which concerns on 4th Embodiment to which this invention is applied. 本発明を適用した第4実施形態におけるグループ化処理を説明するための図であって、(a)は高温領域及び人物を含むラベリング処理後の画像であり、(b)は(a)の画像に対してグループ化処理を行った画像である。It is a figure for demonstrating the grouping process in 4th Embodiment to which this invention is applied, Comprising: (a) is an image after the labeling process containing a high temperature area | region and a person, (b) is an image of (a). Is an image obtained by performing a grouping process on. 熱画像内に現れる人物高さを求める処理を説明するための図であって、(a)は原理図、(b)は自車両からの距離によって熱画像内の人物高さが変わることを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which calculates | requires the person height which appears in a thermal image, Comprising: (a) is a principle figure, (b) demonstrates that the person height in a thermal image changes with the distance from the own vehicle. It is a figure for doing. 熱画像内に現れるX軸方向の位置を求める処理を説明するための図であって、(a)は原理図、(b)は物体の移動によって熱画像内のX軸方向における座標が変化することを説明するための図である。It is a figure for demonstrating the process which calculates | requires the position of the X-axis direction which appears in a thermal image, Comprising: (a) is a principle figure, (b) is a coordinate in the X-axis direction in a thermal image changes with a movement of an object. It is a figure for demonstrating this.

符号の説明Explanation of symbols

1 自車両
10 遠赤外線カメラ
20 人物検出装置
1 own vehicle 10 far-infrared camera 20 person detection device

Claims (9)

物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した人物検出用の2値化画像を作成する人物検出用の2値化処理手段と、
前記人物検出用の2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する人物検出用の領域検出手段と、
前記領域検出手段により検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定手段とを備え、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、前記人物判定手段の処理対象とする高温領域除去手段を備え
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、前記高温領域に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した高温領域検出用の2値化画像を作成する高温領域検出用の2値化処理手段と、
前記高温領域検出用の2値化画像を参照して、前記高温領域に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する高温領域検出用の領域検出手段とを更に備え、
前記高温領域除去手段は、前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域に、前記高温領域検出用の領域検出手段で検出された領域が含まれている場合に、当該前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域を除去することを特徴とする人物検出装置。
Imaging means for capturing a thermal image composed of pixels having luminance values corresponding to the temperature of the object;
Of the thermal image captured by the imaging means, pixels within the upper and lower threshold values of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the upper limit threshold of the luminance value corresponding to the person's temperature. A binarization processing means for human detection that creates a binarized image for human detection in which a pixel outside the range of the value and the lower threshold is distinguished;
Referring to the binarized image for human detection, a region in which the pixel group within the range between the upper threshold value and the lower threshold value of the luminance value corresponding to the human temperature is detected is a predetermined area or more is detected. Area detecting means for detecting a person to perform,
Grouping means for grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the areas detected by the area detection means as person candidate areas;
Based on the area and shape of the person candidate area grouped by the grouping means, and a person determination means for determining whether the object of the person candidate area is a person,
Of the thermal image captured by the imaging unit, except for a high temperature region higher than the temperature of the person, including a high temperature region removal unit to be processed by the person determination unit ,
Of the thermal image captured by the imaging means, the pixels within the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the high temperature region higher than the temperature of the person, and the luminance corresponding to the high temperature region Binarization processing means for detecting a high temperature region for creating a binarized image for detecting a high temperature region in which pixels outside the upper limit threshold value and the lower threshold value are distinguished from each other;
With reference to the binarized image for detecting the high temperature region, a region in which the pixel group within the range between the upper threshold value and the lower threshold value of the luminance value corresponding to the high temperature region is a predetermined area or more It further comprises an area detection means for detecting a high temperature area,
The high temperature region removing unit is configured to detect the person when the region detected by the region detecting unit for human detection includes a region detected by the region detecting unit for detecting the high temperature region. A person detecting apparatus, wherein an area detected by an area detecting means is removed .
物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した人物検出用の2値化画像を作成する人物検出用の2値化処理手段と、
前記人物検出用の2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する人物検出用の領域検出手段と、
前記領域検出手段により検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定手段とを備え、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、前記人物判定手段の処理対象とする高温領域除去手段を備え
前記高温領域除去手段は、前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域内に、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の画素が含まれている場合に、当該前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域を除去することを特徴とする人物検出装置。
Imaging means for capturing a thermal image composed of pixels having luminance values corresponding to the temperature of the object;
Of the thermal image captured by the imaging means, pixels within the upper and lower threshold values of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the upper limit threshold of the luminance value corresponding to the person's temperature. A binarization processing means for human detection that creates a binarized image for human detection in which a pixel outside the range of the value and the lower threshold is distinguished;
Referring to the binarized image for human detection, a region in which the pixel group within the range between the upper threshold value and the lower threshold value of the luminance value corresponding to the human temperature is detected is a predetermined area or more is detected. Area detecting means for detecting a person to perform,
Grouping means for grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the areas detected by the area detection means as person candidate areas;
Based on the area and shape of the person candidate area grouped by the grouping means, and a person determination means for determining whether the object of the person candidate area is a person,
Of the thermal image captured by the imaging unit, except for a high temperature region higher than the temperature of the person, including a high temperature region removal unit to be processed by the person determination unit ,
The high temperature region removing unit detects the person detection when a pixel having a luminance value corresponding to a high temperature region higher than the temperature of the person is included in the region detected by the human detection region detecting unit. A human detection apparatus that removes an area detected by an area detection means .
前記高温領域除去手段は、
前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域の面積が所定値以上である場合には、前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域に、前記高温領域検出用の領域検出手段で検出された領域が含まれている場合に、当該前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域を除去する処理を行い、
前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域の面積が所定値以上ではない場合には、前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域内に、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の画素が含まれている場合に、当該前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域を除去する処理を行うこと を特徴とする請求項に記載の人物検出装置。
The high temperature region removing means includes
If the area of the area detected by the person detecting area detecting means is greater than or equal to a predetermined value, the area detecting means for detecting the high temperature area is added to the area detected by the person detecting area detecting means. If the detected area is included, perform a process of removing the area detected by the person detection area detection means,
If the area of the area detected by the person detection area detection means is not equal to or greater than a predetermined value, the area detected by the person detection area detection means is in a high temperature area higher than the temperature of the person. The person detection apparatus according to claim 1 , wherein when a pixel having a corresponding luminance value is included, a process of removing the area detected by the person detection area detection unit is performed.
物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した人物検出用の2値化画像を作成する人物検出用の2値化処理手段と、
前記人物検出用の2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する人物検出用の領域検出手段と、
前記領域検出手段により検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化手段と、
前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定手段とを備え、
前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、前記人物判定手段の処理対象とする高温領域除去手段を備え
前記高温領域除去手段は、前記グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域内に、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の画素が含まれている場合に、当該グループ化手段によってグループ化されてなる人物候補領域を除去することを特徴とする人物検出装置。
Imaging means for capturing a thermal image composed of pixels having luminance values corresponding to the temperature of the object;
Of the thermal image captured by the imaging means, pixels within the upper and lower threshold values of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the upper limit threshold of the luminance value corresponding to the person's temperature. A binarization processing means for human detection that creates a binarized image for human detection in which a pixel outside the range of the value and the lower threshold is distinguished;
Referring to the binarized image for human detection, a region in which the pixel group within the range between the upper threshold value and the lower threshold value of the luminance value corresponding to the human temperature is detected is a predetermined area or more is detected. Area detecting means for detecting a person to perform,
Grouping means for grouping one or a plurality of areas existing within a predetermined distance threshold among the areas detected by the area detection means as person candidate areas;
Based on the area and shape of the person candidate area grouped by the grouping means, and a person determination means for determining whether the object of the person candidate area is a person,
Of the thermal image captured by the imaging unit, except for a high temperature region higher than the temperature of the person, including a high temperature region removal unit to be processed by the person determination unit ,
The high temperature region removing unit includes a grouping unit when a pixel having a luminance value corresponding to a high temperature region higher than the temperature of the person is included in the person candidate region grouped by the grouping unit. A human detection device that removes human candidate regions that are grouped by .
前記人物判定手段は、前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域内に連続して高温領域を含むことが検出された後に、当該領域内に高温領域が検出されない場合であっても人物以外の物体であると判定することを特徴とする請求項1乃至請求項の何れかに記載の人物検出装置。 The person determination means detects the person even if the high-temperature area is not detected in the area after it is detected that the area detected by the person detection area detection means includes a high-temperature area continuously. human detection apparatus according to any one of claims 1 to 4, characterized in that determining that the object of the other times. 前記人物判定手段は、前記人物検出用の領域検出手段で検出された領域の移動速度が所定速度以上である場合に、当該領域の物体が人物以外の物体であることを判定することを特徴とする請求項1乃至請求項の何れかに記載の人物検出装置。 The person determination means determines that an object in the area is an object other than a person when the movement speed of the area detected by the person detection area detection means is equal to or higher than a predetermined speed. human detection apparatus according to any one of claims 1 to 4. 撮像手段が物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像ステップと、
CPUが、前記撮像手段により撮像された前記熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成する人物検出用の2値化処理ステップと、
前記CPUが、前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する人物検出用の領域検出ステップと、
前記CPUが、前記検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化ステップと、
前記CPUが、グループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定ステップとを有し、
前記CPUが、前記2値化画像を作成した後に、前記熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、前記人物判定処理の対象とする高温領域除去ステップを設け
前記CPUが、前記撮像手段で撮像された熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、前記高温領域に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した高温領域検出用の2値化画像を作成する高温領域検出用の2値化処理ステップと、
前記CPUが、前記高温領域検出用の2値化画像を参照して、前記高温領域に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する高温領域検出用の領域検出ステップとを更に備え、
前記CPUが、前記人物の温度よりも高い高温領域を除くとき、前記人物検出用の領域検出ステップで検出された領域に、前記高温領域検出用の領域検出ステップで検出された領域が含まれている場合に、当該前記人物検出用の領域検出ステップで検出された領域を除去することを特徴とする人物検出方法。
An imaging step of imaging means for imaging a thermal image composed of pixels of the luminance value corresponding to the temperature of the object,
Among the thermal images picked up by the image pickup means by the CPU, pixels within the range of the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the luminance value corresponding to the person's temperature A binarization processing step for human detection for creating a binarized image in which pixels outside the upper threshold and lower threshold are distinguished from each other;
Wherein the CPU, by referring to the binary image, detecting a region where the pixel group is equal to or greater than a predetermined area within the range between the upper limit and lower thresholds of the luminance value corresponding to the temperature of the person An area detection step for detecting a person to perform,
A grouping step in which the CPU groups one or a plurality of regions existing within a predetermined distance threshold among the detected regions as a person candidate region;
The CPU has a person determination step of determining whether or not the object of the person candidate area is a person based on the area and shape of the grouped person candidate areas,
After the CPU creates the binarized image, a high temperature region removal step to be subject to the person determination process is provided except for a high temperature region higher than the temperature of the person in the thermal image ,
Of the thermal image captured by the imaging means, the CPU includes pixels within a range of an upper threshold value and a lower threshold value corresponding to a high temperature region higher than the temperature of a person, and the high temperature region A binarization processing step for high-temperature region detection that creates a binarized image for high-temperature region detection in which pixels outside the range between the upper threshold value and lower threshold value of the luminance value corresponding to
The CPU refers to the binarized image for detecting the high temperature region, and a pixel group within the upper limit threshold and lower limit threshold of the luminance value corresponding to the high temperature region becomes a predetermined area or more. And a region detecting step for detecting a high temperature region,
When the CPU excludes a high temperature area higher than the temperature of the person, the area detected in the area detection step for detecting a person includes the area detected in the area detection step for detecting the high temperature area. A person detecting method , wherein the area detected in the person detecting area detecting step is removed .
撮像手段が物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像ステップと、
CPUが、前記撮像手段により撮像された前記熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成する人物検出用の2値化処理ステップと、
前記CPUが、前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する人物検出用の領域検出ステップと、
前記CPUが、前記検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化ステップと、
前記CPUが、グループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定ステップとを有し、
前記CPUが、前記2値化画像を作成した後に、前記熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、前記人物判定処理の対象とする高温領域除去ステップを設け
前記CPUが、前記人物の温度よりも高い高温領域を除くとき、前記人物検出用の領域検出ステップで検出された領域内に、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の画素が含まれている場合に、当該前記人物検出用の領域検出ステップで検出された領域を除去することを特徴とする人物検出方法。
An imaging step of imaging means for imaging a thermal image composed of pixels of the luminance value corresponding to the temperature of the object,
Among the thermal images picked up by the image pickup means by the CPU, pixels within the range of the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the luminance value corresponding to the person's temperature A binarization processing step for human detection for creating a binarized image in which pixels outside the upper threshold and lower threshold are distinguished from each other;
The CPU refers to the binarized image and detects a region in which a pixel group within a range between an upper limit threshold value and a lower limit threshold value corresponding to a person's temperature is equal to or larger than a predetermined area. An area detection step for detecting a person to perform,
A grouping step in which the CPU groups one or a plurality of regions existing within a predetermined distance threshold among the detected regions as a person candidate region;
The CPU has a person determination step of determining whether or not the object of the person candidate area is a person based on the area and shape of the grouped person candidate areas,
After the CPU creates the binarized image, a high temperature region removal step to be subject to the person determination process is provided except for a high temperature region higher than the temperature of the person in the thermal image ,
When the CPU excludes a high temperature area higher than the person's temperature, the area detected in the person detection area detection step includes a pixel having a luminance value corresponding to a high temperature area higher than the person's temperature. is the case is, the person detecting method characterized by removing the above is detected in the area detecting step for person detection area.
撮像手段が物体の温度に相当する輝度値の画素からなる熱画像を撮像する撮像ステップと、
CPUが、前記撮像手段により撮像された前記熱画像のうち、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素と、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲外の画素とを区別した2値化画像を作成する人物検出用の2値化処理ステップと、
前記CPUが、前記2値化画像を参照して、人物の温度に相当する輝度値の上限しきい値と下限しきい値との範囲内の画素群が所定面積以上となっている領域を検出する人物検出用の領域検出ステップと、
前記CPUが、前記検出された領域のうち、所定の距離しきい値以内に存在する一又は複数の領域を人物候補領域としてグループ化するグループ化ステップと、
前記CPUが、グループ化されてなる人物候補領域の面積及び形状に基づいて、当該人物候補領域の物体が人物であるか否かを判定する人物判定ステップとを有し、
前記CPUが、前記2値化画像を作成した後に、前記熱画像のうち、人物の温度よりも高い高温領域を除いて、前記人物判定処理の対象とする高温領域除去ステップを設け
前記高温領域除去ステップは、前記グループ化ステップによってグループ化されてなる人物候補領域内に、人物の温度よりも高い高温領域に相当する輝度値の画素が含まれている場合に、当該グループ化ステップによってグループ化されてなる人物候補領域を除去することを特徴とする人物検出方法。
An imaging step of imaging means for imaging a thermal image composed of pixels of the luminance value corresponding to the temperature of the object,
Among the thermal images picked up by the image pickup means by the CPU, pixels within the range of the upper and lower thresholds of the luminance value corresponding to the person's temperature, and the luminance value corresponding to the person's temperature A binarization processing step for human detection for creating a binarized image in which pixels outside the upper threshold and lower threshold are distinguished from each other;
The CPU refers to the binarized image and detects a region in which a pixel group within a range between an upper limit threshold value and a lower limit threshold value corresponding to a person's temperature is equal to or larger than a predetermined area. An area detection step for detecting a person to perform,
A grouping step in which the CPU groups one or a plurality of regions existing within a predetermined distance threshold among the detected regions as a person candidate region;
The CPU has a person determination step of determining whether or not the object of the person candidate area is a person based on the area and shape of the grouped person candidate areas,
After the CPU creates the binarized image, a high temperature region removal step to be subject to the person determination process is provided except for a high temperature region higher than the temperature of the person in the thermal image ,
The high temperature region removing step includes the grouping step when pixels of luminance values corresponding to a high temperature region higher than the temperature of the person are included in the person candidate regions grouped by the grouping step. A person detection method characterized in that person candidate regions grouped by the method are removed .
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