規範フロー場と実フロー場の差異解析による路上障害物の検出と危険度提示に関する研究

摘要

オプティカルフロー場を解析することによる外界認識の研究が行われている。しかしながら、路上駐車など複数の障害物が存在する状況で、運転者に適宜その危険度を提示するシステムは未だ研究段階である。我々は、障害物が存在しない標準的な環境で想定されるオプティカルフロー場を「規範フロー」として予め計算により求め、ビデオカメラから入力した画像を処理して得たオプティカルフローとの差異を検出、解析することにより静止障害物を検出する方式の研究を行ってきた。本論分において我々は、本年3月に提案した手法に対し、障害物検出、危険度提示の部分に関する改良を行った。屋外シーンによる実験を行い、提案手法の有効性を示す。%Many researches have been done as for outdoor scene recognition by analyzing optical flow information, however, a practical driver-oriented system has not been proposed yet that notices the "risk degree" when multiple obstacles exist, such as, parking cars and pedestrians. We have been doing research on the method to detect stand still obstacles using the "model flow" corresponding to optical flow field where there is no obstacle. The model flow is calculated using the knowledge as for navigation environments. Stand still objects are automatically detected by analyzing the difference between a model flow field and a real optical flow field which is acquired by an in-vehicle camera image. We improved the method proposed in Mar.2007, as for obstacle detection and the risk degree demonstration. Experimental results in outdoor scenes have shown the effectiveness of the proposed method.