[发明专利]对象物识别装置有效
| 申请号: | 201380047416.2 | 申请日: | 2013-06-20 |
| 公开(公告)号: | CN104620285B | 公开(公告)日: | 2017-04-12 |
| 发明(设计)人: | 宫川惠介 | 申请(专利权)人: | 本田技研工业株式会社 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;B60R1/00 |
| 代理公司: | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙)11017 | 代理人: | 韩登营,栗涛 |
| 地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 对象 识别 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种对象物识别装置,该对象物识别装置根据所输入的图像生成积分图像,利用该积分图像识别图像中是否存在特定的对象物。
背景技术
近年,人们提出了各种在实施图像处理以识别所输入的图像中是否存在特定的对象物时,通过使用积分图像来削减运算量的图像处理技术。这里,积分图像相当于,为了计算出从图像区域中提取出的感兴趣区域(目标区域)内的各像素值的总和而使用的中间数据(intermediate data)。
在日本发明专利授权公报第4582079号中,提出了一种装置和方法,其中,在将1个图像区域分割成多个积分区域之后,分别制作与所述积分区域相对应的积分图像,从而,能够抑制积分图像的像素值的最大值,降低单位像素的数据量。
但是,采用上述的日本发明专利授权公报第4582079号中提出的方法等,数据的削减量只有与积分区域数量的对数相当的位数(比特数)。具体来说,根据该文献的记载(参照[0066]段),由15位(比特)中削减1位,仅能够得到大约7%的削减效果。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而作出的,其目的在于,提供一种不仅能够大幅削减(降低)积分图像的数据量,还能够维持对象物的识别精度的对象物识别装置。
本发明所涉及的对象物识别装置具有数据生成部、数据获得部部、识别对象区域确定部及对象物识别部,其中,在作为构成原图像的各像素的特征量的积分对象图像中,所述数据生成部以所述积分对象图像的任意一个角位置为起点,按顺序对积分对象图像中的像素的像素值进行积分计算,从而生成积分图像,该积分图像的图像区域的尺寸与所述原图像和所述积分对象图像的尺寸相同;所述数据获得部获得压缩数据,所述压缩数据是从所述数据生成部生成的所述积分图像的多个像素中,通过沿至少一个方向且每隔至少1个像素间隔分别提取像素而得到的;所述识别对象区域确定部从所述原图像所表示的原图像区域中确定识别对象区域;所述对象物识别部利用由所述数据获得部得到的所述压缩数据,计算出在由所述识别对象区域确定部确定的所述识别对象区域中的所述积分对象图像的像素值的总和,将该像素值的总和作为图像特征量,根据该图像特征量,对所述原图像的所述识别对象区域内是否存在对象物的情况进行识别。
由于在对象物识别装置中设置有数据生成部和数据获得部,该数据生成部生成具有尺寸与原图像或积分对象图像相同的图像区域的积分图像,该数据获得部获得压缩图像,该压缩图像是通过从构成所述积分图像的多个像素中,沿至少一个方向且每隔至少1个像素分别提取出像素后经压缩处理得到的,因而,能够得到直接保存有所提取出的各像素的位置的积分对象图像的原始信息的积分图像的压缩数据。通过适当地利用所保存的图像信息,能够大幅削减积分图像的数据量,并且能够维持对象物的识别精度。
另外,优选所述识别对象区域如下这样确定部确定所述识别对象区域:所述识别对象区域以从作为所述压缩数据提取出的像素群中分别选择出来的至少4个像素为顶点。
还有,优选所述数据获得部通过对所述积分图像的以像素单位的数据量至少削减1位,从而获得所述压缩数据。从而能够进一步削减积分图像的数据量。
还有,优选在通过使所设定的所述识别对象区域的位置沿扫描方向依次移动与扫描间隔相对应的量的同时,逐次执行所述识别对象区域确定部的确定处理和所述对象物识别部的识别处理,从而识别所述原图像中是否存在所述对象物的情况下,所述识别对象区域确定部根据所述原图像区域内的位置的不同,使所述扫描间隔不同,从而确定所述识别对象区域。从而不仅能够维持原图像的整个图像区域中的对象物的识别精度,还能够减少处理运算量。
还有,优选对象物识别装置还具有拍摄部,所述拍摄部搭载在车辆上,在所述车辆的行驶过程中进行拍摄,从而获得所述车辆周边的拍摄图像,在使用由所述拍摄部得到的所述拍摄图像作为所述原图像进行处理时,使对所述原图像区域内的下部位置的扫描间隔大于对所述原图像区域内的上部位置的扫描间隔。尤其是,由于有车辆的远方存在的对象物较小的显示在图像区域的上方,车辆附近存在的对象物较大的显示在图像区域的下方的倾向,因而能够进一步减少处理运算量。
还有,优选所述图像特征量是(统计)直方图数据,所述积分对象图像是2值投票数据,其表示的是所述原图像中的各像素是否属于所述直方图数据的任意一分类。由于有在图像特征量是(统计)直方图数据的情况下,所要处理的积分图像的数量变多的倾向,因而使通过压缩处理得到的数据量的削减效果尤其显著。
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