專利名稱：車輛檢測裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及車輛檢測裝置，尤其涉及基于通過位置檢測單元獲取的位置數(shù)據(jù)檢測前行車輛等的車輛的車輛檢測裝置。
背景技術：
近年來,通過對利用CO) (Charge Coupled Device)攝像頭或CMOS (ComplementaryMetal Oxide Semiconductor)攝像頭等拍攝單元拍攝的圖像進行圖像分析或者對從雷達裝置發(fā)射的電磁波或激光束進行反射波分析，由此檢測例如搭載這種拍攝単元或裝置的車輛周圍的車輛的車輛檢測裝置的開發(fā)正在推進中(例如，參照專利文獻I)。作為檢測包含車輛的物體的檢測方法，例如，對于通過ー對攝像頭等拍攝單元同時拍攝周圍而得到的ー對圖像實施立體匹配處理等，通過計算每個像素的視差信息，由此計算離物體的距離，或者通過雷達裝置照射電磁波，通過分析其反射波而檢測離物體的距離，并基于所獲得的距離信息等掌握實際空間上的物體的位置，從而能夠檢測實際空間上的物體。例如，專利文獻I中記載的方法中,例如拍攝到如圖18所示的圖像T的場景中，對于包含所拍攝的圖像T的ー對圖像實施立體匹配處理時，雖然能夠獲得圖像T的每個像素塊的視差信息，但是將該視差信息或據(jù)此計算出的距離信息分配給每個像素塊時，能夠?qū)⒁暡罨蚓嚯x信息圖像化為如圖19所示。以下，對于圖像化的該視差或距離的信息稱為距離圖像Tz。而且，通過分析從雷達裝置照射出的電磁波的反射波而檢測距離，且在檢測出該距離的方位中應用距離數(shù)據(jù)而實現(xiàn)圖像化時，也能夠得到與圖19所示的距離圖像Tz相同的圖像狀的數(shù)據(jù)。以下，所謂距離圖像Tz還包括圖像狀排列的使用雷達裝置檢測出的距離數(shù)據(jù)。而且，將如此獲得的距離圖像Tz分割為例如如圖20所示地以預定的像素寬度沿縱向延伸的長條狀的片段Dn，并對于每個片段Dn，制作圖21所示的柱狀圖Hn，投射屬于該片段Dn的視差dp或距離Z的信息。并且，例如各個柱狀圖Hn中眾數(shù)(mode)所屬的組的組值作為該片段Dn的物體的代表視差dpn或代表距離Zn。對于全部的片段Dn執(zhí)行上述過程，從而計算出每個片段Dn的代表視差dpn或代表距離Zn。在此，視差dp和距離Z的關系如下所述地形成對應。即，在使用ー對攝像頭等拍攝単元的圖像分析中，將ー對拍攝單元的中央的豎直下方的地面等基準面上的點作為原點，將距離方向，即朝拍攝單元正面的無線遠點的方向作為Z軸，將左方向及上下方向分別作為X軸及Y軸時,基于三角測量的原理,通過如下所示的坐標變換，實際空間上的點(X, Y,Z)與所述視差dp、距離圖像Tz上的像素的坐標(i，j)能夠ー對一地對應。X = CD/2+ZXPWX (i-IV)…(I)Y = CH+ZXPWX (j-JV)…(2)Z = CD/(PWX (dp-DP))…(3)
在此，所述各式中，CD表示一對拍攝単元的間隔，PW表示每ー像素的視角、CH表示一對拍攝単元的安裝高度、IV及JV表示正面無限遠點的距離圖像Tz上的坐標和j坐標，DP表示消失點視差。而且，代表視差dpn基于上述公式(3)與代表距離Zn—對一地對應。如上所述地，將距離圖像Tz分割為沿縱向延伸的長條狀的片段Dn的方式，當轉換到實示空間上時，如圖22的俯視圖所示，對應于將搭載于本車輛的拍攝單元A的實際空間上的拍攝區(qū)域R分割為沿上下方向延伸的多個空間片段Sn的方式。而且，對于雷達裝置而言也相同。即，將圖22的裝置A視為雷達裝置，區(qū)域R視為雷達裝置在實際空間上的電磁波照射區(qū)域時，將距離圖像Tz分割為沿縱向延伸的長條狀的片段Dn的方式對應于將雷達裝置A的實際空間上的照射區(qū)域R分割為沿上下方向延伸的多個區(qū)分空間Sn的方式。而且，在實際空間上的各個空間片段Sn上繪制對應于相關空間片段Sn的距離圖像Tz的片段Dn上的代表距離Zn (與計算出的代表視差dpn —對一地對應的代表距離Zn)時，各代表距離Zn被繪制成如圖23所示。即，實際上，對應于片段Dn的數(shù)量，超過圖23所示的數(shù)量的多個點被微細地繪制。而且，如圖24所示，例如，對于被繪制的各代表距離Zn，基于相互之間的距離或方向性(即，是否沿左右方向(即，X軸方向)延伸，或者是否沿距離方向(即，Z軸方向延伸)，將相互鄰近的各個點集合為各個組G1、G2、G3…而實現(xiàn)群組化，并如圖25所示，將屬于各個組的各個點分別大致連接為直線，由此能夠檢測出物體。S卩，此時，當例如大致沿左右方向延伸的組0與大致沿距離方向延伸的組S具有共同的拐點C時，作為相同的物體，以此實施針對檢測出的物體的整合、分離。而且，例如，通過對由拍攝單元拍攝的圖像進行圖像分析而檢測物體時，如圖26所示，在通過拍攝単元拍攝的原圖像T上利用各個矩形的框線包圍如上所述地基于距離圖像Tz檢測出的各物體，由此能夠?qū)z測結果可視化于圖像T上。如此，能夠檢測出包含車輛的各個物體。而且，例如在專利文獻2中，提出如下的方法。即，作為當兩臺車輛的位置比較接近吋，不會將不同的車輛錯誤地檢測為一臺車輛的方法，沒有采用如上所述的視差或距離信息，而是找出圖像中的相當于方向指示燈、剎車燈的區(qū)域，并基于車輛后部的方向指示燈位置及剎車燈位置并不會遵循車輛而大致具有一定的間隔的原理，從其位置關系識別前方的車輛?，F(xiàn)有技術文獻專利文獻專利文獻I :日本專利第3349060號公報專利文獻2 日本特開平8-241500號公報但是，采用上述專利文獻I中記載的方法(參照圖18 圖26)時，例如在拍攝到如圖27所示的圖像T的場景中，例如如圖28的(A)所示，雖然僅希望単獨檢測出前行車輛Vah,但由于前行車輛Vah和緑化隔離帶H相互鄰近而被拍攝，因此如圖的28 (B)所示，會發(fā)生前行車輛Vah和緑化隔離帶H被群組化而被檢測成ー個物體的情況。 而且，例如在拍攝到如圖29所示的圖像T的場景中，作為前行車輛Vah的、具有平板式的裝貨臺的貨車的裝貨臺P的后擋板B部分的左右邊緣部分(參照圖中的虛線部分)、前壁F(前部結構、還可稱為欄柵)、與駕駛室Ca的背面部分對應的部分(參照圖中的虛線部分)，可容易地檢測出有效的視差或距離的信息，但是對于平板狀且結構(也可被稱為構造)薄的裝貨臺P的后擋板B的中央部所對應的部分來說，幾乎無法檢測到有效的視差和距離的信息。因此，如上所述，將距離圖像Tz分割為長條狀的各個片段Dn，且對于每個片段Dn計算代表視差dpn或代表距離Zn并實施群組化吋，如圖30所示，會發(fā)生如下的情況，即，前行車輛Vah的裝貨臺P的后擋板B的左側邊緣部分和右側邊緣部分不會被群組化，而是被檢測為自本車輛分別具有距離Zb的単獨的物體，且被檢測為前壁F和駕駛室Ca的部分自本車輛具有距離Zf的又一個單獨的物體。而且，在拍攝到圖27和圖29合成的例如圖31所示的圖像T的場景中，如圖31和 圖32所示，前行車輛Vah的裝貨臺P的后擋板B的左側邊緣部分不僅不會與右側邊緣部分被群組化，還會與綠化隔離帶H作為一體而被檢測出來。因此，即使在前行車輛Vah和緑化隔離帶H被拍攝的場景中，也會發(fā)生綠化隔離帶H、前壁F和駕駛室Ca、裝貨臺P的后擋板B的右側邊緣部分被檢測為單獨的物體的情況。另外，當采用專利文獻2所記載的方法吋，例如本車輛在單向具有多個車道的道路中行駛時，如在前行車輛Vah的右鄰車道中行駛相同型號的車輛的情況下，雖然圖中省略，但是前行車輛Vah的右側的方向指示燈或剎車燈與在右鄰的車道行駛的車輛的左側的方向指示燈或剎車燈可能會被檢測為一臺車輛上的左右側的方向指示燈或剎車燈，因此檢測的可靠性方面存在問題。如上所述，相同的物體被檢測為不同的物體，或者不同的物體(或者原本不是物體的部分)被檢測成ー個物體時，存在基于錯誤的物體信息進行控制，由此對于原本應當有利于安全行駛等的車輛的自動控制，以而增大出現(xiàn)事故的危險性等問題。在此，以下的說明中，將如上所述的基于通過ー對攝像頭等拍攝單元獲得的圖像或者通過雷達裝置等獲得的、包含離物體的距離的物體的位置信息稱為位置數(shù)據(jù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明是鑒于上述問題而提出的，其目的在于提供ー種車輛檢測裝置，該車輛檢測裝置能夠準確地群組化所檢測出的物體的位置數(shù)據(jù)，從而能夠準確地檢測出前行車輛等車輛。為了達到目的，第一發(fā)明的特征在于，在車輛檢測裝置中，包括位置檢測單元，對于通過拍攝單元拍攝的圖像中的各個像素檢測出包含距離的位置數(shù)據(jù)；整合處理單元，在所述圖像中抽出具行預定亮度以上的像素，當所抽出的所述像素在所述圖像上相鄰時，將所有所述像素作為相同的像素區(qū)域進行整合；燈候補抽出単元，從由所述整合處理單元整合的各個所述像素區(qū)域中，基于通過所述位置檢測單元檢測出的位置數(shù)據(jù)，將有可能對應于車輛的尾燈的所述像素區(qū)域作為燈候補而抽出；分組單元，對通過所述位置檢測單元檢測出的所述位置數(shù)據(jù)進行群組化，對于群組化后所生成的各個組，判斷能否對包含屬于通過所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)的所有的所述組進行再分組，并對被判定為能夠再分組的所有所述組進行再分組之后，判斷能否對所有的所述組進行再分組，并對被判定為能夠再分組的所有的所述組進行再分組，
在通過所述分組單元的所述再分組處理中，與在對于包含屬于所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)的所有所述組進行再分組時的所述位置數(shù)據(jù)有關的閾值，相比干與之后對于所有所述組進行再分組時的所述位置數(shù)據(jù)有關的閾值，被設置為更易于再分組的閾值。第二發(fā)明的特征在于，在第一發(fā)明的車輛檢測裝置中，所述再分組的結果，所生成的所述組是包含屬于通過所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)的組吋，所述分組単元將該組識別為對應于車輛背面部分的組。第三發(fā)明的特征在于，在第一發(fā)明或第二發(fā)明的車輛檢測裝置中，還包括對燈候補抽出単元，用以從通過所述燈候補抽出単元抽出的各個所述燈候補中，基于通過所述位置檢測單元檢測出的所述位置數(shù)據(jù)，將有可能與包含車輛的左右側尾燈的尾燈對應的燈候補的組合作為對燈候補而抽出，將所述位置數(shù)據(jù)群組化而生成的所述組中，包含屬于通過所述對燈候補抽出単元抽出的所述對燈候補的所述位置數(shù)據(jù)時，所述分組単元分離屬于構成所述對燈候補的各個所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)和不屬于各個所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)，井分別作為不同的組而進行所述再分組。第四發(fā)明的特征在于，在第三發(fā)明的車輛檢測裝置中，所述對燈候補抽出單元從通過所述燈候補單元抽出的所述各個燈候補中選擇任意兩個所述燈候補，在ー側的所述燈候補的像素數(shù)相對于另ー側的所述燈候補的像素數(shù)之比在預定范圍之內(nèi)，或者所述ー側的燈候補的所述圖像上的縱向的像素數(shù)相對于所述另ー側的燈候補的所述圖像上的縱向的像素數(shù)的差在預定的范圍之內(nèi)，或者所述ー側的燈候補的實際空間上的距離及高度分別相對于所述另ー側的燈候補的實際空間上的位置處于預定的范圍之內(nèi)，或者所述ー側的燈候補和所述另ー側的燈候補的實際空間上的左右方向上的間隔在相當于一臺車輛的寬度以內(nèi)時，將該兩個燈候補的組合作為所述對燈候補而抽出，所述抽出處理針對通過所述燈候補單元抽出的所有所述燈候補的全部的組合進行。第五發(fā)明的特征在于，在第三發(fā)明或第四發(fā)明的車輛檢測裝置中，當在作為所述對燈候補抽出的左可側的所述燈候補之間，且在所述左右側的燈候補的所述圖像中的上側位置存在其他所述燈候補時，所述燈候補抽出単元將該其他燈候補作為高位剎車燈而加入到該對燈候補中。第六發(fā)明的特征在于，在第五發(fā)明的車輛檢測裝置中，當作為所述高位剎車燈而加入的所述燈候補屬于與其加入的所述對燈候補不同的所述對燈候補時，所述對燈候補抽出單元在將加入的所述燈候補從被加入的所述對燈候補中剔除的同時，對于被剔除加入的所述燈候補所屬的該不同的對燈候補，解除其作為所述對燈候補的指定。第七發(fā)明的特征在于，在第一發(fā)明至第六發(fā)明中的任ー發(fā)明中，所述燈候補抽出單元從通過所述整合處理單元整合的各個所述像素區(qū)域中，將自路面的高度在預定范圍之內(nèi)的所述像素區(qū)域作為所述燈候補而抽出。第八發(fā)明的特征在于，在第一發(fā)明至第七發(fā)明中的任ー發(fā)明中還包括距離圖像制作単元，用以將通過所述位置檢測單元檢測出的各個所述位置數(shù)據(jù)分配給通過所述拍攝單元拍攝的所述圖像的對應的各個像素而制作距離圖像，所述分組單元將通過所述距離圖像制作単元制作的所述距離圖像分割為多個片段，并針對每個片段制作柱狀圖，當所述片段內(nèi)存在所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補時，將分配給所述燈候補中的各個像素的所述位置數(shù)據(jù)中的距離信息投射到所述柱狀圖，以計算該片段的代表距離，
當所述片段內(nèi)不存在由所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補時，將分配給所述片段內(nèi)的各個像素的所述位置數(shù)據(jù)中的距離信息投射到所述柱狀圖，以計算該片段的代表
距離，而且將包含計算出的各個所述代表距離的所述位置數(shù)據(jù)作為所述群組化對象。第九發(fā)明的特征在于，在第八發(fā)明的車輛檢測裝置中，當所述片段內(nèi)不存在所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補時，將分配給所述片段內(nèi)的各個像素的所述位置數(shù)據(jù)中的距離信息投射到所述柱狀圖，以計算該片段的代表距離時，所述分組単元對于對應于計算出的所述代表距離的所述柱狀圖的組的頻數(shù)未達到預定值的所述片段，無效掉計算出的所述代表距離，且對于該片段，作為沒有所述代表距離的片段而進行所述群組化。根據(jù)第一發(fā)明，除去不包含屬于燈候補的位置數(shù)據(jù)的組，首先判斷能否進行對應于車輛的方向指示燈和剎車燈等尾燈TL的所有燈候補的再分組，并利用易于再分組的閾值而進行再分組處理的基礎上，判斷能否與其他組進行再分組。因此，以車輛的左右側尾燈TL所對應的組為基準，能夠檢測出車輛所對應的組，且通過對由位置檢測單元檢測出的位置數(shù)據(jù)進行準確地群組化，從而能夠準確地檢測出包含前行車輛的車輛。根據(jù)第二發(fā)明，再分組的結果，當生成的組是包含屬于車輛的尾燈TL所對應的燈候補的位置數(shù)據(jù)的組吋，該組對應于設置有尾燈TL的車輛的可能性非常高。因此，通過將這種組識別為車輛的背面部分所對應的組，能夠準確地檢測出車輛，可更加準確地實現(xiàn)上述發(fā)明效果。根據(jù)第三發(fā)明，當分組單元將位置數(shù)據(jù)群組化而生成組時，會發(fā)生所生成的ー個組中包含屬于對應于車輛的左右側的尾燈TL等的對燈候補的位置數(shù)據(jù)和不屬于對應于車輛的左右側的尾燈TL等的對燈候補的位置數(shù)據(jù)的情況。在這種情況下，強制分離屬于構成對燈候補的各個燈候補的位置數(shù)據(jù)和不屬于各個燈候補的位置數(shù)據(jù)，將該組作為不同的組，暫時使其成所謂的分散形式。而且，在這之后，由于再次執(zhí)行再分組，因此準確地分離由屬于對應于車輛的左右側的尾燈TL等的對燈候補的位置數(shù)據(jù)構成的組和由不屬于對燈候補的位置數(shù)據(jù)構成的組，井分別作為不同的組，從而能夠判斷能否與其他組再分組。因此，例如圖32所示，能夠徹底防止緑化隔離帶H和ー輛車作為相同的組而被處理的狀況，且在準確地分離由屬于對應于車輛的左右側的尾燈TL等的對燈候補的位置數(shù)據(jù)構成的組和由不屬于對燈候補的位置數(shù)據(jù)構成的組的狀態(tài)下，能夠準確地檢測出車輛，能夠更有效地實現(xiàn)上述發(fā)明效果。根據(jù)第四發(fā)明，在滿足上述各條件中的任何ー種條件的情況下，將燈候補作為對燈候補，從而將分別對應于車輛的左右側的尾燈TL等的燈候補作為對燈候補而能夠準確地抽出，能夠更加準確地實現(xiàn)所述第三發(fā)明的效果。根據(jù)第五發(fā)明，雖然近年來具有在車輛中除了左右側的尾燈TL之外還配備有高位剎車燈的情況，但即使在這種境況下，也能夠在所述對燈候補中準確地加入對應于高位剎車燈的燈候補，從而能夠?qū)⒎謩e對應于車輛左右側的尾燈TL和高位剎車燈的燈候補作為對燈候補而準確地抽出。因此，能夠準確地實現(xiàn)所述第三發(fā)明和第四發(fā)明的效果。根據(jù)第六發(fā)明，如所述第五發(fā)明所示，暫時作為高位剎車燈而加入的燈候補屬于與被加入的對燈候補不同的對燈候補時，在圖像中會出現(xiàn)在對燈候補的上側拍攝有另ー個 不同的對燈候補的異常狀態(tài)。 因此，這種狀況下，通過將作為高位剎車燈而加入的燈候補從被加入的對燈候補中剔除，從而能夠徹底防止不對應于高位剎車燈的可能性高的燈候補被加入到對燈候補的現(xiàn)象，能夠更加有效地實現(xiàn)所述第五發(fā)明的效果。根據(jù)第七發(fā)明，例如在位于距離路面較高的位置的像素區(qū)域和位干與路面相同高度的像素區(qū)域有可能是對應于路燈的像素區(qū)域，也有可能是對應于被雨淋濕的路面的反射光的像素區(qū)域，不管哪ー種都不能稱為對應于車輛尾燈TL的像素區(qū)域。因此，基于位置數(shù)據(jù)的自路面的高度，通過根據(jù)位置數(shù)據(jù)的自路面的高度是否在預定范圍而劃分像素區(qū)域，能夠?qū)⒂锌赡軐谲囕v的尾燈的像素區(qū)域準確地作為燈候補而抽出，能夠更有效地實現(xiàn)前述各個發(fā)明的效果。根據(jù)第八發(fā)明，對于在距離圖像上檢測出的全部的位置數(shù)據(jù)執(zhí)行上述的各個處理時，數(shù)據(jù)點的數(shù)量龐大，處理需要較長的時間，有可能影響車輛檢測的實時性。但是，通過將距離圖像分割為多個片段Dn，并計算分割出的每個片段Dn的代表距離，且將包含計算出的各代表距離的位置數(shù)據(jù)作為群組化對象，從而能夠減少成為處理對象的數(shù)據(jù)點的數(shù)量，在所述各個發(fā)明的效果的基礎上，能夠確保車輛檢測的實時性。而且，此時，當片段Dn內(nèi)存在燈候補時，忽略片段Dn內(nèi)的其他部分，僅將分配給燈候補中的各個像素的距離信息投射到柱狀圖而計算該片段Dn的代表距離，從而能夠?qū)H依靠燈候補中的各個像素的距離信息計算出的代表距離作為該片段Dn的代表距離而優(yōu)選算出。因此，在片段Dn內(nèi)存在燈候補的情況下，并不是將分配給存在于片段Dn內(nèi)的燈候補以外的部分的像素的距離信息作為該片段Dn的代表距離，而是將對應于車輛的尾燈TL的燈候補的代表距離作為該片段Dn的代表距離而準確地抽出。根據(jù)第九發(fā)明，當在片段D年內(nèi)存在燈候補的情況下，對于對應于計算出的代表距離的柱狀圖的組的頻數(shù)未達到預定值的片段Dn，無效掉計算出的代表距離，將該片段Dn處理為沒有代表距離的片段Dn，因此可以徹底防止因采用可靠性低的代表距離而導致的車輛檢測的可靠度下降的問題，井能夠更準確地實現(xiàn)所述第八發(fā)明的效果。


圖I為示出根據(jù)本實施方式的車輛檢測裝置的組成的框圖。圖2為用于說明基準圖像上的水平線的圖。圖3為示出整合處理單元的整合處理的處理順序的流程圖。圖4為示出整合處理單元的整合處理的處理順序的流程圖。
圖5中的(A)為表示輸入的關注像素及其左鄰像素的圖，⑶為用于說明左鄰像素屬于像素區(qū)域的例的圖。圖6的(A)為表示輸入的關注像素及其下鄰的像素的圖，(B)為用于說明下鄰的像素屬于像素區(qū)域的例的圖。圖7中的(A)為用于說明左鄰和下鄰的像素分別從屬的各個組的例的圖，(B)為用于說明各個組整 合為ー個像素而構成一個組的例的圖。圖8為表示對燈候補抽出単元的對燈候補抽出處理的處理順序的流程圖。圖9為用于說明在兩個燈候補的實際空間上計算出左右方向的間隔的方法的例的圖。圖10為表示位于作為被抽出的對燈候補的左右側燈候補之間，且位于左右側燈候補的上側位置的其他燈候補的例的圖。圖11為表示作為高位剎車燈加入的燈候補屬于其他對燈候補的狀態(tài)的例的圖。圖12表示在圖11中作為高位剎車燈加入的燈候補從原對燈候補中剔除的狀態(tài)等的圖。圖13為表示分組單元的群組化處理的處理順序的流程圖。圖14為表示分組單元的再分組處理的處理順序的流程圖。圖15為表示包含左側的尾燈和綠化隔離帶的ー個組分離為包含左側的尾燈的組和包含綠化隔離帶的組G的狀態(tài)的圖。圖16為表示通過對于圖15的狀態(tài)執(zhí)行再分組處理而使對應于左右側尾燈的各個組變成新的ー個組的狀態(tài)的圖。圖17為表示基于本車輛的行駛軌跡而特別指定前行車輛的狀態(tài)的圖。圖18為表示通過拍攝單元拍攝的圖像的例的圖。圖19表示基于圖18的圖像做成的距離圖像的圖。圖20為表示被分割為多個片段的距離圖像的例的圖。圖21為表示對于每個片段Dn都制作的柱狀圖的圖。圖22為用于說明將分割距離圖像的多個片段變換到實際空間上時對應于各個片段的多個片段空間的圖。圖23為在實際空間上繪制每個片段的代表距離的圖。圖24為用于說明圖23的各個點的群組化的圖。圖25為表示將屬于圖24的各個組的各個點近似為直線而得到的物體的圖。圖26為將檢測出的各個物體在基準圖像上利用矩形的框線包圍而示出的圖。圖27為表示前行車輛和綠化隔離帶相鄰而被拍攝的圖像的圖。圖28中的(A)為用于說明僅檢測出前行車輛的狀態(tài)的圖(B)為表示前行車輛和緑化隔離帶作為ー個物體被檢測出的狀態(tài)的圖。圖29為表示作為前行車輛的具有平板式的裝貨臺的貨車被拍攝的圖像的圖。圖30為在圖29的場景下，前行車輛的裝貨臺后擋板報左右側各個邊緣部分沒有被群組化，左右側各邊緣部分和前壁等部分分別作為不同的物體被檢測出的狀態(tài)的圖。圖31為表示作為前行車輛的具有平板式的裝貨臺的貨車和緑化隔離帶相鄰而被拍攝的圖像的圖。
圖32為用于說明在圖31的場景中前行車輛裝貨臺的后擋板的左側邊緣部分與綠化隔離帶作為一體而被檢測出的狀態(tài)的圖。主要符號說明I :車輛檢測裝置2:拍攝單元6 :圖像處理單元(距離圖像制作単元)9 :位置檢測單元11 :整合處理單元 12:燈候補抽出單元13:對燈候補抽出單元14 :分組單元Dn :片段dp:視差(距離)dpn :代表視差(代表距離)G:組g:像素區(qū)域GL :包含屬于燈候補的位置數(shù)據(jù)的組gL:燈候補Hn:柱狀圖(i，j，dp)位置數(shù)據(jù)P:像素PgL:對燈候補T :基準圖像(圖像)TLl、TLr :左右側尾燈Tz :距離圖像Vah:前行車輛(車輛)(X，Y，Z)位置數(shù)據(jù)Y :實際空間上的高度y:自路面的高度Z :距離Zn:代表距離Adp th、Az th、A x th :閾值A d p th *、A z th *、A X th * :閾值AX:間隔
具體實施例方式以下，參照

本發(fā)明提供的車輛檢測裝置的實施方式。在此，本實施方式中，作為拍攝単元2而使用兩臺攝像頭進行立體拍攝，但是拍攝単元也可以由單個攝像頭或三臺以上的攝像頭構成。
如圖I所示，本實施方式提供的車輛檢測裝置I主要包括由拍攝單元2、轉換單元3、圖像處理單元6等構成的位置檢測單元9 ;具備整合處理單元11和燈候補抽出単元12等的處理部10。位置檢測單元9具備拍攝本車輛周圍的拍攝單元2，在拍攝本車輛周圍的物體的同時還可以檢測出與包含自本車輛至物體的距離和高度、左右方向的位置的物體的實際空間上的位置對應的位置數(shù)據(jù)。本實施方式中，位置檢測單元9基于本申請的申請人在先提出的上述專利文獻I和日本特開平5-114099號公報、日本特開平5-265547號公報、日本特開平6-266828號公報、日本特開平10-283477號公報、日本特開2006-72495號公報等記載的車輛檢測裝置等而構成。以下，簡單地進行說明。如圖I所示,位置檢測單元9將通過拍攝單元2拍攝本車輛周圍而得到的ー對拍 攝圖像通過轉換単元3所配備的模/數(shù)轉換器3a、3b分別轉換為數(shù)字圖像之后，通過圖像補償部4執(zhí)行去除間隙和噪聲、亮度值補償?shù)鹊膱D像補償，并存儲到圖像數(shù)據(jù)存儲器5之中的同時發(fā)送給處理部10。其中，所述拍攝単元2具備在車寬方向(即，左右方向)相隔一定的距離配置的由CXD攝像頭構成的ー對攝像頭(主攝像頭2a及副攝像頭2b)。在此，例如在拍攝單元2的主攝像頭2a中，拍攝有如前述圖18所示的圖像T(以下，稱為基準圖像)，在副攝像頭2b中，拍攝有雖然是與基準圖像T相同的圖像，但拍攝位置是在自主攝像頭2a在車寬方向相隔一定距離的位置的圖像(未圖示，以下，稱為比較圖像)。而且，在本實施方式中，拍攝單元2的主攝像頭2a和副攝像頭2b構成為可分別獲得単色的亮度D，但也可以使用拍攝以RGB值等表示的彩色圖像數(shù)據(jù)的拍攝單元，在這種狀況下也可以應用本發(fā)明。進而，在本實施方式中，通過拍攝單元2的主攝像頭2a和副攝像頭2b拍攝基準圖像T和比較圖像吋，如圖2所示，從基準圖像T等的各個水平線j的最左側的像素開始拍攝之后順序地向右側方向掃描。而且，使掃描的水平線j從最下側的線開始順序地向上切換而進行拍攝，從而以拍攝每個像素的順序，分別將基準圖像T和比較圖像Tc的各個像素的亮度D分別依次發(fā)送給轉換單元3。在圖像補償部4中進行圖像補償?shù)囊粚ε臄z圖像還被發(fā)送到圖像處理單元6。然后，在圖像處理單元6的圖像處理器7中，通過主攝像頭2a拍攝的基準圖像T被分割為多個像素塊，對于各個像素塊，通過立體匹配處理找出分別與通過副攝像頭2b拍攝的比較圖像對應的像素塊，從而對于每個像素塊計算出視差dp。對于此視差dp的計算，上述各個公報中已經(jīng)詳細地描述。而且，該視差dp和像素塊在基準圖像T上的坐標(i，j)可能過所述公式(I) (3)與實際空間上的點(X，Y，Z) —對一地對應，這與前述相同。而且，在本實施方式中，由該視差dp和坐標(i，j)所構成的數(shù)據(jù)視為位置數(shù)據(jù)(i，j，dp)，但也可以將例如通過將數(shù)據(jù)(i，j, dp)代入到上述公式(I)
(3)而計算出的實際空間上的位置(X，Y，Z)視為位置數(shù)據(jù)。圖像處理單元6將如上述的對于每個像素計算出的視差dp分配給對應于基準圖像T的各個像素而制作前述的距離圖像Tz (例如，參照圖19)，并將制作的距離圖像Tz存儲到距離數(shù)據(jù)存儲器8的同時將距離圖像Tz發(fā)送給處理部10。
S卩，在本實施方式中，圖像處理單元6相當于距離圖像制作単元。S卩，距離圖像Tz具有作為距離信息的視差dp，且距離圖像Tz如圖19所示地還包含坐標(i，j)的信息，因此距離圖像Tz相當于將包含位置檢測單元9檢測出的視差dp的位置數(shù)據(jù)(i，j，dp)分配給基準圖像T的圖像。在此，雖然圖中沒有表示，除了本實施方式之外，關于測量包含針對本車輛的各個車輛的距離Z(或者視差dp)的位置數(shù)據(jù)的測量，還可以由例如向本車輛的前方照射激光L或紅外線等并基于其反射光的信息測量離物體的距離Z和物體的實際空間上的位置(X，Y，Z)等的雷達裝置等構成，此時，雷達裝置等將被稱為距離檢測單元9。如此，對于檢測距離數(shù)據(jù)的距離檢測単元9的組成并沒有特別的限定。但是，將雷達裝置等作為距離檢測單元9使用時，車輛檢測裝置I也配備拍攝単元
2。而且，這時，拍攝単元2可以由單個的攝像頭構成，此時作為距離圖像制作単元的圖像處理單元6將通過作為距離檢測單元9的雷達裝置檢測出的位置數(shù)據(jù)分配給通過拍攝單元2 拍攝的圖像中的各個像素，從而制作前述的距離圖像Tz。在本實施方式中，處理部10包括將未圖示的CPU、ROM、RAM、輸入/輸出接ロ等連接到總線上的計算機或?qū)Ｓ秒娐?。處理?0具備整合處理單元11、燈候補抽出単元12、對燈候補抽出單元13、分組單元14，本實施方式中還具備未圖示的存儲器。在此，處理部10還可以構成為能夠執(zhí)行檢測前行車輛等其他處理。而且，必要吋，處理部10可以構成為接收來自車速傳感器或偏航速率傳感器、測量方向盤的舵角的舵角傳感器等傳感器類Q的測量值。以下，對于處理部10的各単元的處理進行說明的同時對于本實施方式的車輛檢測裝置I的作用進行說明。整合處理單元11從通過拍攝單元2的主攝像頭2a拍攝的基準圖像T中抽出具有相當于前行車輛Vah等車輛的方向指示燈或剎車燈等尾燈TL的明亮度的預定的亮度以上的亮度的像素，當抽出的像素在基準圖像T上相鄰時，將所有這些像素作為相同的像素區(qū)域進行整合。在此，該整合處理單元11的整合處理中，不會使用前述的比較圖像。以下，使用圖3及圖4所示的流程圖等具體說明該整合處理單元11的整合處理。在此，以下說明中，例如對于圖2所示的基準圖像T上的像素，使用將基準圖像T的左下角的像素作為原點且將右側作為i軸，上側作為j軸時的像素的坐標(i，j)，表示為像素pi，jo而且，將像素pi，j的亮度D表示為亮度Di，j。在整合處理單元11中，當通過拍攝單元2開始拍攝時(步驟SI),將i值和j值分別設定為0(步驟S2)。如前所述，通過拍攝単元2拍攝的水平線0(即，由j坐標為0的各像素構成的水平線j)上的左端的像素p0，0( S卩，原點的像素)的亮度D0，0開始輸入到處理部 10 時(步驟53)，像素？1，0、？2，0、？3，0、...的亮度 D1，0、D2，0、D3，0、 依次被輸入到處理部10。整合處理單元11中，若到水平線j的右端的像素為止沒有完成處理(步驟S4:否)，則在每次反復處理時將i坐標增加I (步驟S5)，并將設定的關注像素pi，j移動到水平線j上的右鄰的像素的同時(步驟S6)繼續(xù)進行處理。而且，至水平線j的右端的像素為止完成處理時(步驟S4 :是)，若沒有到基準圖像T的最上端的水平線j為止完成處理(步驟S7 :否)，將進行處理的水平線j移動到I行上方的水平線j+1中，并將關注像素的i坐標設定為O (步驟S8)，將像素PO，j+1作為關注像素(步驟S6)而進行處理，并將關注像素從像素pO，j+1順序地向右移動的同時繼續(xù)進行處理。以下，關于將關注像素設定為像素pi，j (步驟S6)之后的整合處理單元11的處理(圖4的步驟S9以后)進行說明。整合處理單元11首先判斷關注像素pi，j是否為具有預定的亮度Dth以上的亮度的像素(步驟S9)，當關注像素pi，j的亮度D達到預定亮度Dth以上(步驟S9 :是)吋，抽出關注像素pi，j。在這種情況下，所述預定的亮度Dth段定為能夠檢測到前行車輛Vah等車輛的方向指示燈或剎車燈等尾燈TL的亮度。即，作為亮度D所采用的值的范圍例如為0 255吋，預定的亮度Dth例如設定為240。在此，以下說明中，將如上所述地抽出的像素稱為抽出像素。而且，若關注像素pi，j的亮度D沒有達到預定的亮度Dth(步驟S9 :否)吋，進入圖3的步驟S4的處理中。在整合處理單元11中，若判斷為關注像素pi，j的亮度D達到預定的亮度Dth以上而抽出關注像素pi，j (步驟S9:是)時，進入步驟SlO的判斷處理中。然后，判斷在如圖5的(A)所示地輸入關注像素pi，j之前已輸入并執(zhí)行上述步驟S9的判斷處理的、與關注像素pi，j左鄰的像素pi-1，j是否為抽出像素(步驟S10)。若與關注像素pi，j左鄰的像素pi-1，j為抽出像素時(步驟SlO :是)，整合處理単元11繼續(xù)進入步驟Sll的判斷處理中，判斷在如圖6的(A)所示地輸入關注像素pi，j之前已輸入并執(zhí)行上述步驟S9的判斷處理的、與關注像素pi，j下鄰的像素pi，j-1是否為抽出像素(步驟Sll)。然后，在整合處理單元11中，若與關注像素pi，j下鄰的像素Pi，j-1不是抽出像素(步驟Sll :否)，則由于在步驟SlO中的判斷處理中與關注像素Pi，j左鄰的像素Pi-I，j被判斷為抽出像素，因而將關注像素pi，j和其左鄰像素pi-1，j整合為ー個像素區(qū)域(步驟 S12)。此時，如圖5的(A)所示，左鄰的像素pi-1，j沒有與其他的像素整合時，關注像素pi, j與左鄰的像素pi-1，j整合，從而形成由左右相鄰的兩個像素構成的新的像素區(qū)域g。而且，例如如圖5的⑶所示，當左鄰的像素pi-1，j已屬于像素區(qū)域g時，關注像素pi，j以加入到像素區(qū)域g的方式被整合，因此像素區(qū)域g擴大與關注像素pi，j 一樣的ー個像素量。而且，整合處理單元11在步驟Sll的判斷處理中，若關注像素pi，j下鄰像素Pi，j-1是抽出像素(步驟Sll :是)，則由于在步驟SlO中的判斷處理中與關注像素Pi，j左鄰的像素pi-1，j也被判斷為是抽出像素，因而將關注像素pi，j和下鄰像素pi，j-1以及左鄰像素i_l，j進行整合(步驟S13)。此時，若下鄰像素pi，j和左鄰像素pi-1，j沒有與其他像素進行整合，則關注像素Pi，j和下鄰像素Pi，j_l以及左鄰像素Pi_l，j被整合，從而形成由三個像素構成的新的像素區(qū)域g。 而且，例如如圖7的(A)所示，當左鄰像素pi_l，j屬于像素區(qū)域gl，下鄰像素pi，j-1屬于另一像素區(qū)域g2時，若關注像素pi，j與下鄰像素pi，j-1以及左鄰像素pi-1，j進行整合時(步驟S13)，如圖7的(B)所示，通過關注像素pi，j，像素區(qū)域gl和像素區(qū)域g2被整合為ー個像素區(qū)域g。另外，在上述步驟SlO的判斷處理中，關注像素pi，j的左鄰像素pi-1，j不是抽出像素時(步驟SlO :否)，整合處理單元11接著進入步驟S14的判斷處理中，判斷在如圖6的(A)所示地輸入關注像素pi，j之前已輸入并執(zhí)行上述步驟S9的判斷處理的、與關注像素pi，j下鄰的像素Pi，j-1是否為抽出像素(步驟S14)。然后，若關注像素Pi，j的下鄰的像素pi，j-1為抽出像素(步驟S14:是)，則整合處理單元11將關注像素Pi，j和其下鄰的像素Pi，j-1整合為ー個像素區(qū)域g (步驟S15)。此時，如圖6的(A)所示，若下鄰的像素pi，j-1沒有與其他像素進行整合，則關注像素pi，j和下鄰像素pi，j-1被整合而形成由上下相鄰的兩個像素構成的新的像素區(qū)域g。而且，例如如圖6的(B)所示，若下鄰像素pi，j-1已屬于像素區(qū)域g，則關注像素pi，j以加入到像素區(qū)域g的方式被整合，因此像區(qū)域g擴大與關注像素pi，j 一樣的ー個像素量。而且，在步驟S14的判斷處理中，若關注像素pi，j下鄰的像素pi，j-1不是抽出像素(步驟S14 :否)，則此次整合處理單元11將新抽出的關注像素pi，j作為新的像素區(qū)域g進行登記(步驟S16)。在步驟S12、S13、S15的處理中將關注像素pi，j與相鄰的像素P進行整合，或者在步驟S16的處理中將關注像素pi，j作為新的像素區(qū)域g進行登記時，整合處理單元11更新像素區(qū)域g的像素數(shù)量，且當像素區(qū)域g的左端g (left)、右端g (right)的像素的各個坐標或上端g(top)、下端g(bottom)的像素的各個坐標、中心的坐標(gi, gj)等發(fā)生變更時進行更新。此時，像素區(qū)域g的中心的坐標(gi，gj)中，gi作為像素區(qū)域g的左端g(left)和右端g(right)的中間點的i坐標而計算出來，gj作為像素區(qū)域g的上端g(top)和下端g(bottom)的中間點的j坐標而計算出來。而且，例如如圖7的⑶所示，在多個像素區(qū)域gl、g2被整合為ー個像素區(qū)域g時，對于被整合為ー個的像素區(qū)域g的像素區(qū)域號，從成為整合對向的多個像素區(qū)域gl、g2的各個像素區(qū)域號中例如選擇最小的號等，由此進行更新(步驟S17)。而且，當結束步驟S17的處理時，整合處理單元11接著執(zhí)行圖3的步驟S4的判斷處理之后的處理。然后，當以上的處理進行到基準圖像T的最上端的水平線j時，完成整合處理。燈候補抽出単元12(參照圖I)基于位置檢測單元9檢測出的位置數(shù)據(jù)，即在本實施方式中由作為距離圖像制作單元的圖像處理單元6制作的距離圖像Tz，從如上所述地由整合處理單元11整合的各個像素區(qū)域g中，將有可能對應于車輛的尾燈TL的像素區(qū)域g作為燈候補gL而抽出。即，如上所述，整合處理單元11在基準圖像T上整合的像素區(qū)域g，是將具有相當于前行車輛Vah等車輛的方向指示燈或剎車燈等尾燈TL的明亮度的預定亮度Dth以上的亮度D的像素抽出并整合而形成，例如有可能是位于自路面較高的位置的路燈所對應的像素區(qū)域g，或者也可能是例如被雨澆濕的路面的反射光所對應的像素區(qū)域g。因此，本實施方式中，對于由整合處理單元11如上所述地整合的各個像素區(qū)域g,燈候補單元12判斷各個像素區(qū)域g的自路面的高度I是否在車輛的尾燈TL所存在的高度、y的范圍之內(nèi)。這個范圍例如設 定為自路面的IOcm 3m范圍。像素區(qū)域g的自路面的高度I可作為例如將如上所述地更新的像素區(qū)域g的上端的坐標g(top)或下端的坐標g(bottom)、或者中心的j坐標gj (參照圖4的步驟S17)、將從對應于基準圖像T的距離圖像Tz導出的視差dp代入上述公式(3)或公式(2)之中計算出的實際空間上的高度Y而算出。而且，例如，也可以在處理部10內(nèi)設置檢測路面本身的高度的路面檢測單元，并將從上述實際空間上的高度Y減除路面本身的高度的值作為像素區(qū)域g的自路面的高度y。然后，燈候補單元12對于各個像素區(qū)域g執(zhí)行上述的判斷，若像素區(qū)域g的自路面的高度y在上述設定范圍之內(nèi)，則將該像素區(qū)域g作為燈候補gL抽出。由此，像素區(qū)域g分類為燈候補gL和除此之外的像素區(qū)域g。在此，該燈候補抽出單元12的燈候補gL抽出處理可以如上所述地在整合處理單元11完成對全部像素區(qū)域g的整合之后進行，也可以在整合處理單元11進行整合處理的中間進行。即，燈候補抽出単元12可以在整合處理單元11每次將關注像素pi，j整合到像素區(qū)域g(參照圖4的步驟S12、S13、S15)或作為新的像素區(qū)域g進行登記(參照步驟S16)時進行燈候補抽出處理。對燈候補抽出単元13 (參照圖I)基于由位置檢測單元9檢測出的位置數(shù)據(jù)，即本實施方式中由作為距離圖像制作単元的圖像處理單元6制作的距離圖像Tz，從如上所述地通過燈候補抽出單元12抽出的各個燈候補gL中，將有可能對應于車輛的左右側的尾燈TL的燈候補gL的組合作為對燈候補PgL而抽出。而且，近年來，在車輛的背面部分，設置方向指示燈和剎車燈等左右側尾燈TL之夕卜，還在尾燈的左右方向的中間部分上部設置高位剎車燈的車輛正逐漸增加，因此在設置有這種高位剎車燈時，對燈候補抽出單元13將對應于此高位剎車燈的燈候補gL也加入到作為對應于左右側尾燈TL的燈候補gL的組合的對燈候補PgL中。以下，結合圖8所示的流程圖對于本實施方式的對燈候補抽出単元13的對燈候補PgL的抽出處理進行說明。對于全部的燈候補gL的組合若沒有執(zhí)行下述的判斷處理(步驟S20 :否)，則對燈候補抽出単元13從通過燈候補抽出単元12抽出的各個燈候補gL中選擇任意的兩個燈候補gL(步驟S21)。然后，判斷所選擇的兩個燈候補gL是否滿足作為車輛的左右側尾燈TL的充分的條件(步驟S22)。具體地，在步驟S22的判斷處理中，對燈候補單元13判斷所選擇的兩個燈候補gL之中的其中ー個燈候補gL的像素數(shù)的相對于另ー個燈候補gL的像素數(shù)之比是否在例如0.5倍 I. 5倍等預定范圍之內(nèi)。而且，對燈候補抽出單元13判斷其中ー個燈候補gL的基準圖像T上的縱向的像素數(shù)(例如，作為該燈候補gL的像素區(qū)域g的前述的上端坐標g(top)與下端坐標g(bottom)的差)的相對于另ー個燈候補gL的基準圖像T上的縱向的像素數(shù)的差是否在例如10像素以內(nèi)等預定范圍之內(nèi)。燈候補gL的大小，即基準圖像T上的各個像素數(shù)或縱向的大小過于不同時，無法將選擇的兩個燈候補gL作為對應于車輛的左右側的尾燈TL的對燈候補。上述的兩個條件是用于排除這種狀況的條件。
而且，對燈候補抽出單元13判斷其中ー個燈候補gL與另ー個燈候補gL在實際空間上的左右方向的間隔是否在相當于一臺車輛的寬度(例如2. 5m等的寬度)以內(nèi)。對于其中ー個燈候補gL與另ー個燈候補gL在實際空間上的左右方向的間隔來說，例如如圖9所示，作為對應于右側燈候補gL的右端g (right)的像素的實際空間上的X坐標Xr與對應于左側燈候補gL的左端g(left)的像素的實示空間上的X坐標Xl的差AX而計算出來。
若所有燈候補gL的左右方向的間隔AX大于相當于一臺車輛的寬度，則無法將選擇出的兩個燈候補gL作為對應于車輛的左右側的尾燈TL的對燈候補，上述條件是用于排作這種狀況的條件。進而，對燈候補抽出単元13判斷其中ー個燈候補gL的實際空間上的距離Z (對應于視差dp)及高度Y是否分別在自另ー個燈候補的實際空間上的位置預定的范圍之內(nèi)。例如，判斷其中ー個燈候補gL的實示空間上的距離Z和高度Y是否在另ー個燈候補的實際空間上的距離Z和高度Y的0. 8倍 I. 2倍等范圍之內(nèi)。當距離Z和高度Y中的任何ー個不在上述預定范圍之內(nèi)時，判斷為不滿足條件。若所有燈候補gL的距離Z和高度Y的差過大，則無法將選擇出的兩個燈候補gL作為對應于車輛的左右側尾燈TL的對燈候補。上述條件是用于排除這種狀況的條件。例如，如前所述，本車輛在單向具有多車道的道路上行駛，且前行車輛Vah的右鄰車道上例如具有相同型號的車輛行駛時，在基準圖像T上橫向并排對應于車輛的方向指示燈和剎車燈等尾燈TL的四個燈候補gL，當采用現(xiàn)有的專利文獻2所記載的方法時，有可能將前行車輛Vah的右側的尾燈TL和在右鄰車道上行駛的車輛的左側的尾燈TL作為一臺車輛的左右側尾燈TL而檢測出來。但是，在本實施方式中，即使如此地在基準圖像T上橫向并排四個燈候補gL的情況下，也能夠基于通過位置檢測單元9檢測出的位置數(shù)據(jù)，即在本實施方式中由作為距離圖像制作單元的圖像處理單元6制作的距離圖像Tz，當前行車輛Vah的右側的尾燈TL和右鄰車輛的左側尾燈TL的視差dp或?qū)嶋H空間上的距離Z具有顯著不同的值時，對燈候補抽出單元13也不會作為對燈候補PgL抽出。如上所述，本實施方式中，即使是上述的情況下，也能夠降低將設置在不同車輛的背面部分的各個尾燈TL錯誤地檢測為一臺車輛的左右側的尾燈TL的可能性。本實施方式中，若所選擇的兩個燈候補gL滿足上述各個條件中的任意ー個條件(步驟S22 :是)，則對燈候補抽出単元13將該兩個燈候補gL的組合作為對燈候補PgL抽出(步驟S23)。而且，該對燈候補PgL的抽出處理是對于通過燈候補抽出單元12抽出的所有的燈候補gL的全部的組合進行的(步驟S20 :否)。而且，如前所述，根據(jù)車輛，存在設置有高位剎車燈的情況，因此在設置有高位剎車燈的情況下，對燈候補抽出單元13繼續(xù)將對應于該高位剎車燈的燈候補gL也加入到作為對應于左右側尾燈TL的燈候補gL的組合的對燈候補PgL中。具體來說，對燈候補抽出単元13對于所有的燈候補gL的全部的組合執(zhí)行上述的對燈候補PgL的抽出處理時(步驟S20 :是)，對于所抽出的各個對燈候補PgL，如圖10所示，繼續(xù)判斷作為被抽出的對燈候補PgL的左右側燈候補gL之間，且左右側燈候補gL的基準圖像T上的上側位置是否存在其他燈候補gL(步驟S24)。然后，如圖10所示，當上述位置存在其他燈候補gL時(步驟S24 :是)，將該其他燈候補gL作為高位剎車燈，并加入到由左右的燈候補gL構成的該對燈候補PgL中(步驟S25)。但是，如圖11所示，作為高位剎車燈加入的燈候補gL屬于與所加入的對燈候補PgLl不同的其他對燈候補PgL2時，在基準圖像T中形成如下的異常的狀態(tài)，即在加入該燈候補gL之前的對燈候補PgLO的上側拍攝有其他對燈候補PgL2。因此，本實施方式中，對燈候補抽出單元13判斷如此地作為高位剎車燈加入的燈候補gL是否屬于與加入有該燈候補gL的對燈候補PgLl不同的其 他的對燈候補PgL2中(步驟S26)。然后，當所加入的燈候補gL屬于與加入該燈候補gL的對燈候補PgLl不同的對燈候補PgL2時(步驟S26 :是)，如圖12所示，將加入的燈候補gL從所加入到的原對燈候補PgLl中剔除(步驟S27)。此時，圖11所示的對燈候補PgLl如圖12所示，最終回歸至原對燈候補PgLO。然后，在本實施方式中，此時，對于被剔除的燈候補gL所屬的該其他對燈候ネ卜PgL2(參照圖11)，如圖12所示，對燈候補抽出単元13進而解除作為對燈候補的指定。而且，對于被剔除的燈候補gL，也可以解除作為燈候補的指定。對燈候補抽出單元13對于抽出的全部的對燈候補PgL執(zhí)行上述步驟S24至步驟S27的處理(步驟S28)。本實施方式中，如上所述，燈候補抽出單元12從由整合處理單元11如前所述地整合的各個像素區(qū)域g中抽出有可能對應于車輛的尾燈TL的像素區(qū)域g而作為燈候補gL，并且，對燈候補抽出單元13從燈候補抽出單元12抽出的各個燈候補gL中抽出有可能對應于車輛的左右的尾燈TL和高位剎車燈的燈候補gL的組合而作為對燈候補PgL。在本實施方式中，分組單元14 (參照圖I)雖然基本上基于前述的圖20 圖26所示的專利文獻I所記載的方法對于通過位置檢測單元檢測出的位置數(shù)據(jù)進行群組化，但是構成為利用上述的燈候補抽出單元12和對燈候補抽出單元13的處理結果，即燈候補和對燈候補的信息執(zhí)行再分組，在這一點上執(zhí)行不同的處理。本實施方式中，分組單元14對于位置檢測單元9檢測出的位置數(shù)據(jù)進行群組化，并對于群組化而產(chǎn)生的包含位置數(shù)據(jù)的各個組G，判斷包含屬于通過燈候補抽出単元12抽出的燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組G能否進行再分組，并對被判斷為能夠再分組的所有組進行再分組。包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G表示為GL。接著，在此之后，判斷能否對于具有包含不屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G的全部的組G進行再分組，并對于被判斷為能夠進行再分組的所有組G進行再分組，從而執(zhí)行包含位置數(shù)據(jù)的群組化處理以及組的再分組處理。此時，該分組單元14的再分組處理中，在對于包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組GL進行再分組時的與位置數(shù)據(jù)有關的閾值被設置為相比其后對于全部的組G進行再分組時的閾值更易于執(zhí)行再分組的閾值。在此，群組化和分組原本是相同的意思，但在本發(fā)明中，對于位置檢測單元9檢測出的位置數(shù)據(jù)進行群組化的處理稱為群組化處理，對于通過群組化處理產(chǎn)生的所有組進行再次群組化的處理稱為再分組處理。以下，參照圖13及圖14所示的流程圖對于本實施方式的分組單元14的群組化處理及再分組處理進行說明。本實施方式中，如前述圖20所示，分組單元14首先將由作為距離圖像制作單元的圖像處理單元6(參照圖I)制作的距離圖像Tz分割為以預定的像素寬度縱向延伸的長條狀的多個片段Dn (步驟S40)，并如圖21所示，對每個片段Dn制作柱狀圖Hn (步驟S41)。在現(xiàn)有的專利文獻I所記載的方法中，在此，將分配給屬于片段Dn的各個像素的視差dp和距離Z投射到對應于該片段Dn的柱狀圖Hn。但是，本實施方式中，分組單元14此時應用由燈候補抽出単元12(參照圖I)所抽出的燈候補gL的信息。具體來說，分組單元14對于每個片段Dn判斷片段Dn內(nèi)是否存在燈候補抽出単元12所抽出的燈候補gL(步驟S42)。然后，當片段Dn內(nèi)存在燈候補gL時(步驟S42 :是)，將分配給燈候補gL中的各個像素的位置數(shù)據(jù)(i，j，dp)中的距離信息(即，本實施方式中為視差dp)投射到柱狀圖Hn (步驟S43)。
此時，在該片段Dn內(nèi)，若視差dp被分配到燈候補gL以外的像素，則該視差dp不會被投射到該柱狀圖Hn。然后，分組單元14例如將該柱狀圖Hn的眾數(shù)所屬的組的組值作為該片段Dn的代表距離，即本實施方式中的代表視差dpn而算出(步驟S44)。而且，在片段Dn內(nèi)不存在燈候補gL時(步驟S42 :否)，分組單元14采用與專利文獻I記載的方法相同的方法，將分配給該片段Dn內(nèi)的各個像素的位置數(shù)據(jù)中的距離信息(即，視差dp)投射到柱狀圖Hn (步驟S45)，并例如將該柱狀圖Hn的眾數(shù)所屬的組的組值作為該片段Dn的代表視差dpn (代表距離)而算出(步驟S46)。但是，此吋，當計算出的代表視差dpn所對應的柱狀圖Hn的組的頻數(shù)Fn (參照圖21)為例如即使作為眾數(shù)也是較小的頻數(shù)Fn時，算出的代表視差dpn的可靠性將變低。因此，本實施方式中，如上所述，分組單元14判斷片段Dn內(nèi)不存在燈候補gL時(步驟S42 :否)計算出的該片段Dn的代表視差dpn所對應的柱狀圖Hn的組的頻數(shù)Fn是否小于預先設定的預定值(步驟S47)。然后，當對應于代表視差dpn的頻數(shù)Fn小于預定值(步驟S47 :是)時，對于該片段Dn無效掉代表視差dpn (步驟S48)。因此，分組單元14對于代表視差dpn被無效掉的片段Dn，視為沒有代表視差dpn的片段Dn執(zhí)行以下的群組化處理。在此，在片段Dn內(nèi)存在燈候補gL時(步驟S42 :是)，不會執(zhí)行基于該代表視差dpn所對應的頻數(shù)Fn的是否無效代表視差dpn的判斷處理(步驟S47)。因此，此時，即使在步驟S44的處理中計算出的代表視差dpn所對應的柱狀圖Hn的組的頻數(shù)Fn是較小的頻數(shù)Fn，代表視差dpn也不會被無效。接著，若對全部的片段Dn沒有執(zhí)行步驟S42 S48的各種處理(步驟S49 :否)，則分組単元14對各個片段Dn執(zhí)行步驟S4 S4的各種處理，包括代表視差dpn被無效而不存在的情況，針對全部的片段Dn計算代表視差dpn。如上構成時，在片段Dn內(nèi)，即使在分配有與從分配于燈候補gL中的各個像素的視差dp計算出的代表視差dpn不同的視差dp的像素多于分配有燈候補gL中的代表視差dpn的各個像素(即，前者的頻數(shù)Fn多于后者的頻數(shù)Fn)的情況下，若片段Dn內(nèi)存在燈候補gL，則從燈候補gl中的各個像素的視差dp計算出的代表視差dpn作為該片段Dn的代表視差dpn(代表距離)優(yōu)先被計算出來。因此，在片段Dn內(nèi)存在燈候補gL時，不是將分配給存在于片段Dn內(nèi)的燈候補gL以外的部分的像素的視差dp作為該片段Dn的代表視差dpn抽出，而是能夠?qū)谲囕v尾燈TL的燈候補gL的代表視差dpn作為該發(fā)片段Dn的代表視差dpn而準確地抽出。
本實施方式中，分組單元14如上所述地計算出每個片段Dn的代表視差dpn (代表距離)時(步驟S44、S46、S48)，與專利文獻I記載的方法相同，將包含代表視差dpn的各個片段Dn的位置數(shù)據(jù)作為分組目標而進行群組化處理(步驟S50)。將對每個片段Dn計算出的代表視差dpn和例如長條狀的各個片段Dn的橫向(即，圖20所示的距離圖像Tz中的軸方向)的像素寬度的中間點的i坐標代入到上述公式(I) (3)中，計算出每個片段Dn的代表視差dpn所對應的實際空間上的ニ維位置數(shù)據(jù)(X，Z)并繪制到實際空間平面上吋，如圖23所示，每個片段Dn的代表視差dpn所對應的實際空間上的各個點多少分散到本車輛前方的各個車輛所對應的部分而被繪制。對于如此地繪制的各個點，分組單元14判斷實際空間上的相鄰的所有點的X軸方向(左右方向)的間隔是否在設定的閾值以內(nèi)，且Z軸方向(距離方向)的間隔是否在設定的閾值以內(nèi)，若X軸方向的間隔和Z軸方向的間隔均在各個閾值以內(nèi)，則將這些相鄰的點作為ー個組G而進行群組化。而且，若被群組化的ー個組G內(nèi)存在沿左右方向(即，X軸方向)延伸的各個點的部分和沿距離方向(即，Z軸方向)延伸的各個點的部分，則如圖24所示，分組單元14將被群組化的ー個組G依據(jù)其方向性分離為多個組G(步驟S51)。在此，對于這一點，請參照專利文獻I中的詳細的說明。分組單元14繼續(xù)對如上述地被群組化(步驟S50)及分離(步驟S51)而產(chǎn)生有各個組進行再分組處理。具體來說，如圖14的流程圖所示，分組單元14首先判斷所產(chǎn)生的組G中是否包含屬于通過前述的對燈候補單元13抽出的對燈候補PgL的位置數(shù)據(jù)(步驟S52)。然后，若組G中包含屬于對燈候補PgL的位置數(shù)據(jù)(步驟S52:是)吋，將該組中的構成對燈候補PgL的各個燈候補gL所屬的位置數(shù)據(jù)(即，圖24的各個點)與不屬于各個燈候補gL的位置數(shù)據(jù)強制進行分離，從而分別作為不同的組G。即，將組G分離為由屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)構成的組GL和不包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G。如前所述，例如在圖31所示的場景中，若根據(jù)現(xiàn)有的專利文獻I所記載的方法，則如圖32所示，作為前行車輛Vah的具有平板式的裝貨臺的貨車中，裝貨臺P的后擋板B的左側邊緣部分不會與右側邊緣部分一起被群組化，而會與綠化隔離帶H —體化而構成ー個組。但是，本實施方式中，在上述的群組化處理(圖13的步驟S50)中，即使作為前行車輛Vah的具有平板式的裝貨臺的貨車的左側尾燈TLl (參照圖31)與緑化隔離帶H被群組化為一個組，通過對燈候補單元13，左側的尾燈TLl和右側的尾燈TLr所對應的各個燈候補gL也會作為對燈候補PgL被抽出。因此，由于執(zhí)行圖14的步驟S52的判斷處理和步驟S53的分離處理，如圖15所示，將包含左側的尾燈TLl和綠化隔離帶H的ー個組分離為包含左側的尾燈TLl的組GL和包含緑化隔離帶H但不包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G，從而可以明確地分離為分別不同的組GL、G。在此，這種情況下，距離圖像Tz的一個片段Dn(參照圖20)內(nèi)，可能會包含具有平板式的裝貨臺的貨車的前壁F和駕駛室Ca的背面部分以及左側的尾燈TLl (對于右側的尾燈TLr也相同)。但是，如上所述，在這種片段Dn中，即使對于前壁F和駕駛室Ca的邊緣部分所對應的各個像素計算出多個視差dp，從對應于左側尾燈TLl的燈候補gL中的各個像素的視差dp計算出的代表視差dpn也會作為該片段Dn的代表視差dpn而優(yōu)先被計算出來。因此，能夠準確地抽出對應于左側的尾燈TLl的代表視差dpn或位置數(shù)據(jù)。而且，據(jù)此，如上所述，通過由分組單元14進行分離處理(步驟S52、S53)，從而對應于左側的尾燈TLl的組GL和對應于緑化隔離帶H的組G明確地被分離而成為不同的組。
分組單元14接著從各個組G中任意選擇包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的個組GL (步驟S54)，并判斷對于該組GL和包含屬于期他燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組GL的全部的組合能否進行再分組(步驟S55)。在這種狀況下，對于能否再分組的判斷，例如可以構成為若同時滿足以下的兩個條件則判斷為能夠再分組。S卩，作為用于判斷能否再分組的第一個閾值Ad p th(或者Az th)，在屬于兩個組GL的各個位置數(shù)據(jù)中，從各個組選出一個最為接近對方組的位置數(shù)據(jù)，并將所有該位置數(shù)據(jù)的代表視差dpn(或者代表距離Zn，以下相同)的差異Ad p (或者Az)設置在10%以內(nèi)，即將從其中ー個組GL選出的位置數(shù)據(jù)的代表視差dpn與從另ー個組GL中選出的位置數(shù)據(jù)的代表視差dpn之比設置在0. 9倍 I. I倍的范圍，從而判斷是否在該范圍之內(nèi)。而且，作為用于判斷能否再分組的第二個閾值Ax th，對于從兩個組GL中分別選擇的上述兩個位置數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)的實際空間上的左右方向的位置(即，各X坐標)的間隔Ax設置在2m以內(nèi)，從而判斷是否在該范圍之內(nèi)。接著，在本實施方式中，對于選擇出的該組GL和其他組GL的組合，在同時滿足上述兩個條件吋，分組單元14判斷為可以再分組，從而對于被判斷為能夠再分組的該組GL和所有其他組GL進行再分組(步驟S55)。 接著，對于選擇出的該組GL和其他組GL的全部的組合，執(zhí)行上述的能否再分組的判斷以及被判斷為能夠再分組時的再分組。而且，若沒有對全部的組GL執(zhí)行上述的能否與其他組GL再分組的判斷以及實施再分組(步驟S56 :否)，則對于全部的組GL反復執(zhí)行上述的能否與其他組GL進行再分組的判斷以及再分組處理(步驟S54、S55)。用于判斷能否對包含屬于該燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組GL再分組的閾值A dP th(或者Az th), Ax th采用為相比于后述的對于之后的全部的組GL都執(zhí)行再分組時的閾值Ad p th* (或者Az th*) Ax th*更易于再分組的閾值。而且，如上所述，由于剔除不包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G，并首先對包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組GL使用易于再分組的閾值A d p th(或者Az th)、A x th執(zhí)行再分組處理，因此例如在前述的圖31所示的場景中，能夠?qū)τ谌鐖D15所示地被群組化的各個組G之中的包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的尾燈TLl、TLr所對應的各組GL先判斷能否再分組。接著，對于左右側的尾燈TL1、TLr所對應的各組GL，由于同時滿足上述的兩個條件，因此可以優(yōu)先對左右側的尾燈TLl、TLr所對應的各個組GL進行再分組，而且如圖16所示，能夠?qū)⒆笥覀鹊奈矡鬞Ll、TLr所對應的各個組GL作為新的ー個組GL。對于包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的全部的組GL執(zhí)行上述處理(步驟S56 :是)吋，分組單元14接著判斷對于包含被再分組的組GL和沒有被再分組的組GL的全部的組G的組合能否再分組以及在被判斷為能夠再分組時實施再分組(步驟S57)。此時，對于步驟S57的用于判斷能否再分組的閾值來說，例如，作為上述第一個閾值Ad p th* (或者Az th*)，將上述差異Ad p(或者Az)設置在5%以內(nèi)，而且作為第ニ個閾值Ax th'將上述實際空間上的左右方向的間隔Ax設置在Im以內(nèi)等，與用于判斷上述包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組GL能否再分組的閾值Ad p th (或者Azth)、Ax th相比,使用不易再分組的閾值。
實際上，雖然說步驟S57的用于判斷能否再分組的閾值Ad pth * (或者A z th*)> Ax th*使用不易再分組的閾值，但仍會設置成即使發(fā)生例如圖31和圖32所示的問題，在例如圖18所示的通常的場景中，能夠?qū)囕v的各個特體適宜地劃分而檢測出來的閾值。而且，在步驟S55的判斷處理中使用的、用于判斷包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組GL能否再分組的閾值Ad p th (或者Az th)、Ax th設置為比此閾值所謂更寬松的閾值，以更容易進行再分組。在以上的處理結束后，若隨后產(chǎn)生的組G是包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組GL (步驟S58 :是)，則分組単元14將該組G (即，組GL)作為對應于車輛背面部分的組而識別(步驟S59)，并將檢測出的組G(即組GL)信息存儲到存儲器。而且，即使是產(chǎn)生的組G不是包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G(步驟S58 否)，若在該組G內(nèi)的各個位置數(shù)據(jù)在實際空間上沿左右方向(即，X軸方向)延伸(步驟
S60:是)，則也將該組G作為對應于車輛的背面部分的組而識別(步驟S59)，并將檢測出的組G的信息存儲到存儲器。在此，在這個階段，對于作為對應于車輛的背面部分的組而識別的各組GL、G，也可以構成為計算例如表示該識別的準確性的概率。此時，例如，當作為對應于車輛的背面部分的組而識別的各個組是包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組GL吋，構成為分配高的概率；而且，當包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的該組GL中包含構成通過對燈候補單元13抽出的ー個對燈候補PgL的全部的燈候補gL(可能包含對應于高位剎車燈的燈候補gL的情況與前述相同)時，可構成為分配更高的概率。而且，例如，作為對應于車輛的背面部分的組而識別的各個組是不包括屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G時，可構成為分配更低的概率。另外，當產(chǎn)生的組G不是包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G (步驟S58 :否)，且該組G內(nèi)各個位置數(shù)據(jù)在實際空間上沿距離方向(即，Z軸方向)延伸時(步驟S60:否)，不會將該組G作為對應于車輛的背面部分的組而識別，而是作為如車輛的側面部分或前述的緑化隔離帶(參照圖31)的沿本車輛的行進方向(即，Z軸方向)延伸的特體而識別。在此，可適宜地決定是否將該信息保存在存儲器。在此，對于作為對應于車輛的背面部分的組而識別的組GL、G或作為在車輛的行進方向(即，Z軸方向)延伸的物體而識別的組GL、G，可適應性地進行如下的處理，即，如圖25所示，將屬于各個組GL、G的各個位置數(shù)據(jù)分別近似化為直線，或者如圖26所示，在基準圖像T上分別利用矩形的框線包圍對應于檢測出的組GL、G的車輛等的物體而進行表示。若沒有對全部的組GL、G執(zhí)行上述的處理(步驟S61 :否)，則分組単元14反復執(zhí)行上述步驟S58 S60的各個處理。而且，若對于全部的組GL、G執(zhí)行了上述的處理(步驟
S61:是)，則分組單元14從檢測出的組GL、G中特別指定對應于前行車輛Vah的組Gah (步驟S62)，并結束處理。而且，當分組單元14完成上述處理時，處理部10將所存儲的必要信息發(fā)送給外部裝置的同吋，處于再次開始圖3所示的步驟SI開始的一系列處理的狀態(tài)。在此，在圖14的步驟S62的處理中，例如可構成為如下所述地特別指定前行車輛Vah。在此，后述的圖17中，與圖26所示的情況相同，位置數(shù)據(jù)沿左右方向延伸的組GL、G被標記為組0，位置數(shù)據(jù)沿距離方向延伸的組GL、G被標記為組S。前行車輛Vah的特別指定處理中，如圖17所示，基于本車輛的舉動(即，車速或偏航率、方向盤的舵角等)，將本車輛隨后會行進的軌跡作為行駛軌跡Lest而進行估計。S卩，本車輛的行駛軌跡L est可通過基于本車輛的車速V和偏航率Y、方向盤的舵角S等，利用下述公式(4)或(5)、(6)計算出的本車輛的旋轉曲率Cua計算出來。在此，下述各個公式中的Re表示旋轉半徑、Asf表示車輛的穩(wěn)定因數(shù)、Lwb表示軸距。Cua = Y /V. . . (4)Re = (1+Asf V2) (Lwb/ 6 ). . . (5)Cua = 1/Re. . . (6)而且，如圖17所示，對應于前行車輛Vah的組Gah可以作為存在于本車輛的行駛軌跡Lest上的組GL或組G( S卩，組0)，或者作為行駛軌跡Lest的中心的與本車輛的車寬相當?shù)姆秶鷥?nèi)存在的組0而被檢測出來。例如，圖17中，組03作為對應于前行車輛Vah的組Gah而被檢測出來。在此，通過計算出在前次的取樣周期中檢測出的對應于前行車輛Vah的組Gah和此次的取樣周期中對應于前行車輛Vah的組Gah是對應于相同的車輛的組Gah的概率等，能夠構成為確保一致性的同時跟蹤前行車輛Vah。如此構成吋，能夠準確地檢測出發(fā)生如下情況的前行車輛Vah的交替等，即，所檢測出的前行車輛Vah自本車輛的前方脫離,進而其前方的車輛成為新的前行車輛Vah,或本車輛與前行車輛Vah之間插入其他車輛而該其他車輛成為新的前行車輛Vah。綜上所述，根據(jù)本實施方式提供的車輛檢測裝置1，分組單元14對通過位置檢測単元9檢測出的位置數(shù)據(jù)進行群組化而產(chǎn)生對應于包含車輛的各個物體的各個組G，這與前述的專利文獻I記載的方法相同。但是，在本實施方式中，分組單元14對于群組化而產(chǎn)生的各個組G進ー步進行處理，判斷包含屬于由燈候補抽出単元12抽出的燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組GL能否再分組，并對于被判斷為能夠再分組的所有組GL進行再分組。接著，隨后判斷包含組GL的全部的組G能否再分組，并對于被判斷為能夠再分組的所有的組GL、G再分組。而且，此時，與對于包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的所有組GL進行再分組時的位 置數(shù)據(jù)有關的閾值Ad p th (或者Az th)、Ax th設置為相對于其后對于所有組GL、G進行再分組時的閾值Ad p th* (或者Az th*)、Ax th*更易于再分組的閾值。
如此，剔除不包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組G，首先對包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的組GL利用易于再分組的閾值Ad p th(或者Az th), Ax th進行再分組處理，因此例如在前述的如圖31所述的場景中，對于在如圖15所示的被群組化的各個組中的、包含屬于燈候補gL的位置數(shù)據(jù)的對應于左右側尾燈TL1、TLr的各個組GL，能夠判斷能否先進行再分組。接著，能夠?qū)τ谂c左右側的尾燈TLl、TLr對應的各個組GL優(yōu)先進行再分組，如圖16所示，能夠?qū)⑴c左右側的尾燈TLl、TLr對應的各個組GL作為新的ー個組GL。如此，根據(jù)本實施方式提供的車輛檢測裝置1，首先判斷能否對與車輛的方向指示燈和剎車燈等尾燈TL對應的所有燈候補gL進行再分組，由此進行再分組而將這些作為新的一個組，在這個基礎上判斷能否與其他組GL、G進行再分組，因此能夠?qū)⑴c車輛的左右側尾燈TL對應的組GL為基準，檢測出對應于車輛的組G。因此，能夠?qū)⑼ㄟ^位置檢測單元9檢測出的位置數(shù)據(jù)準確地群組化，從而準確地 檢測出包含前行車輛Vah的車輛。在此，本發(fā)明并不局限于上述實施方式，可進行適當?shù)刈兏@是毋庸置疑的。
權利要求
1.ー種車輛檢測裝置，其特征在于，包括 位置檢測單元，對于通過拍攝單元拍攝的圖像中的各個像素檢測出包含距離的位置數(shù)據(jù)； 整合處理單元，在所述圖像中抽出具有預定亮度以上的像素，當所抽出的所述像素在所述圖像上相鄰時，將所有所述像素作為相同的像素區(qū)域進行整合； 燈候補抽出単元，從由所述整合處理單元整合的各個所述像素區(qū)域中，基于通過所述位置檢測單元檢測出的位置數(shù)據(jù)，將有可能對應于車輛的尾燈的所述像素區(qū)域作為燈候補而抽出； 分組單元，對通過所述位置檢測單元檢測出的所述位置數(shù)據(jù)進行群組化，對于群組化后所生成的各個組，判斷能否對包含屬于通過所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)的所有的所述組進行再分組，并對被判定為能夠再分組的所有所述組進行再分組之后，判斷能否對所有的所述組進行再分組，并對被判定為能夠再分組的所有的所述組進行再分組， 在通過所述分組單元的所述再分組處理中，與在對于包含屬于所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)的所有所述組進行再分組時的所述位置數(shù)據(jù)有關的閾值，相比干與之后對于所有所述組進行再分組時的所述位置數(shù)據(jù)有關的閾值，被設置為更易于再分組的閾值。
2.根據(jù)權利要求I所述的車輛檢測裝置，其特征在于，所述再分組的結果，所生成的所述組是包含屬于通過所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)的組時，所述分組單元將該組識別為對應于車輛背面部分的組。
3.根據(jù)權利要求I或2所述的車輛檢測裝置，其特征在于，還包括對燈候補抽出単元，用以從通過所述燈候補抽出単元抽出的各個所述燈候補中，基于通過所述位置檢測單元檢測出的所述位置數(shù)據(jù)，將有可能與包含車輛的左右側尾燈的尾燈對應的燈候補的組合作為對燈候補而抽出， 將所述位置數(shù)據(jù)群組化而生成的所述組中，包含屬于通過所述對燈候補抽出単元抽出的所述對燈候補的所述位置數(shù)據(jù)時，所述分組単元分離屬于構成所述對燈候補的各個所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)和不屬于各個所述燈候補的所述位置數(shù)據(jù)，井分別作為不同的組而進行所述再分組。
4.根據(jù)權利要求3所述的車輛檢測裝置，其特征在于，所述對燈候補抽出単元從通過所述燈候補單元抽出的所述各個燈候補中選擇任意兩個所述燈候補， 在ー側的所述燈候補的像素數(shù)相對于另ー側的所述燈候補的像素數(shù)之比在預定范圍之內(nèi)，或者所述ー側的燈候補的所述圖像上的縱向的像素數(shù)相對于所述另ー側的燈候補的所述圖像上的縱向的像素數(shù)的差在預定的范圍之內(nèi)，或者所述ー側的燈候補的實際空間上的距離及高度分別相對于所述另ー側的燈候補的實際空間上的位置處于預定的范圍之內(nèi)，或者所述ー側的燈候補和所述另ー側的燈候補的實際空間上的左右方向上的間隔在相當于一臺車輛的寬度以內(nèi)時，將該兩個燈候補的組合作為所述對燈候補而抽出， 所述抽出處理針對通過所述燈候補單元抽出的所有所述燈候補的全部的組合進行。
5.根據(jù)權利要求3所述的車輛檢測裝置，其特片在干，當在作為所述對燈候補抽出的左右側的所述燈候補之間，且在所述左右側的燈候補的所述圖像中的上側位置存在其他所述燈候補時，所述燈候補抽出単元將該其他燈候補作為高位剎車燈而加入到該對燈候補中。
6.根據(jù)權利要求5所述的車輛檢測裝置，其特征在干，當作為所述高位剎車燈而加入的所述燈候補屬于與其另入的所述對燈候補不同的所述對燈候補時，所述對燈候補抽出單元在將加入的所述燈候補從被加入的所述對燈候補中剔除的同時，對于被剔除加入的所述燈候補所屬的該不同的對燈候補，解除其作為所述對燈候補的指定。
7.根據(jù)權利要求I或2所述的車輛檢測裝置，其特片在于，所述燈候補抽出単元從通過所述整合處理單元整合的各個所述像素區(qū)域中，將自路面的高度在預定范圍之內(nèi)的所述像素區(qū)域作為所述燈候補而抽出。
8.根據(jù)權利要求I或2所述的車輛檢測裝置，其特征在于，還包括距離圖像制作単元，用以將通過所述位置檢測單元檢測出的各個所述位置數(shù)據(jù)分配給通過所述拍攝単元拍攝的所述圖像的對應的各個像素而制作距離圖像， 所述分組單元將通過所述距離圖像制作単元制作的所述距離圖像分割為多個片段，并針對每個片段制作柱狀圖， 當所述片段內(nèi)存在由所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補時，將分配給所述燈候補中的各個像素的所述位置數(shù)據(jù)中的距離信息投射到所述柱狀圖，以計算該片段的代表距離， 當所述片段內(nèi)不存在由所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補時，將分配給所述片段內(nèi)的各個像素的所述位置數(shù)據(jù)中的距離信息投射到所述柱狀圖，以計算該片段的代表距離， 并將包含計算出的各個所述代表距離的所述位置數(shù)據(jù)作為所述群組化的對象。
9.根據(jù)權利要求8所述的車輛檢測裝置，其特征在干，當所述片段內(nèi)不存在所述燈候補抽出単元抽出的所述燈候補時，將分配給所述片段內(nèi)的各個像素的所述位置數(shù)據(jù)中的距離信息投射到所述柱狀圖，以計算該片段的代表距離時，所述分組単元對于對應于計算出的所述代表距離的所述柱狀圖的組的頻數(shù)未達到預定值的所述片段，無效掉計算出的所述代表距離，且對于該片段，作為沒有所述代表距離的片段而進行所述群組化。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種車輛檢測裝置，能夠?qū)z測出的物體的位置數(shù)據(jù)準確地群組化，從而準確地檢測出前行車輛等車輛。該車輛檢測裝置包括在圖像中，從由整合處理單元抽出圖像中的像素而進行整合的各個像素區(qū)域中，將有可能對應于車輛的尾燈的像素區(qū)域作為燈候補而抽出的燈候補抽出單元；對于將由位置檢測單元檢測出的位置數(shù)據(jù)群組化而產(chǎn)生的各個組，將包含燈候補的所有組再分組之后，對于所有的組進行再分組的分組單元，并且在再分組處理中，對包含燈候補的所有組進行再分組進的閾值等被設置為相對于之后的對于全部的組進行再分組時的閾值更易于再分組的閾值。
文檔編號G08G1/16GK102646343SQ20121003625
公開日2012年8月22日 申請日期2012年2月15日 優(yōu)先權日2011年2月16日
發(fā)明者齊藤徹 申請人:富士重工業(yè)株式會社