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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023034917
(43)【公開日】2023-03-13
(54)【発明の名称】対象物を検出するシステム及び対象物を検出する方法
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20230306BHJP
G06T 7/60 20170101ALI20230306BHJP
B61L 23/00 20060101ALI20230306BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 650Z
G06T7/60 200J
B61L23/00 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021141404
(22)【出願日】2021-08-31
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110001678
【氏名又は名称】藤央弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】廣木 桂一
(72)【発明者】
【氏名】小田 篤史
【テーマコード（参考）】
5H161
5L096
【Ｆターム（参考）】
5H161AA01
5H161MM05
5H161MM12
5H161NN10
5H161PP06
5H161PP07
5H161PP11
5L096AA06
5L096BA08
5L096CA02
5L096CA22
5L096DA02
5L096DA03
5L096EA03
5L096EA35
5L096FA02
5L096FA03
5L096FA64
5L096FA69
5L096HA08
(57)【要約】 （修正有）
【課題】高速、高精度に画像内の対象物を検出するシステムを提供する。
【解決手段】建築限界内障害物検出システム１０において、補助記憶装置１１３は、軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得する画像取得部１０１と、軌道を画像において検出する軌道検出部１０３と、画像において選択されている基準縦座標値における軌道の幅を決定し、軌道の幅及び係数に基づいて、画像における関心領域のサイズを決定し、選択された縦座標値及び検出された軌道に基づいて、関心領域の画像における位置座標を決定するＲＯＩ処理部１０６と、決定された位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する障害物検出部１０７と、を含む。
【選択図】図１
【解決手段】建築限界内障害物検出システム１０において、補助記憶装置１１３は、軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得する画像取得部１０１と、軌道を画像において検出する軌道検出部１０３と、画像において選択されている基準縦座標値における軌道の幅を決定し、軌道の幅及び係数に基づいて、画像における関心領域のサイズを決定し、選択された縦座標値及び検出された軌道に基づいて、関心領域の画像における位置座標を決定するＲＯＩ処理部１０６と、決定された位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する障害物検出部１０７と、を含む。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像内の対象物を検出するシステムであって、
１以上の記憶装置と、
１以上の演算装置と、を含み、
前記１以上の記憶装置は係数を格納し、
前記１以上の演算装置は、
軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得し、
前記軌道を前記画像において検出し、
前記画像において選択されている基準縦座標値における前記軌道の幅を決定し、
前記軌道の幅及び前記係数に基づいて、前記画像における関心領域のサイズを決定し、
前記選択された縦座標値及び検出された前記軌道に基づいて、前記関心領域の前記画像における位置座標を決定し、
決定された前記位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する、システム。
１以上の記憶装置と、
１以上の演算装置と、を含み、
前記１以上の記憶装置は係数を格納し、
前記１以上の演算装置は、
軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得し、
前記軌道を前記画像において検出し、
前記画像において選択されている基準縦座標値における前記軌道の幅を決定し、
前記軌道の幅及び前記係数に基づいて、前記画像における関心領域のサイズを決定し、
前記選択された縦座標値及び検出された前記軌道に基づいて、前記関心領域の前記画像における位置座標を決定し、
決定された前記位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する、システム。
【請求項2】
請求項１に記載のシステムであって、
前記１以上の演算装置は、
前記選択された縦座標値に基づいて前記関心領域の縦座標値を決定し、
前記検出された軌道に基づいて、対象物を検出すべき検出領域を決定し、
前記検出領域と前記関心領域との位置関係に基づいて、前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
前記１以上の演算装置は、
前記選択された縦座標値に基づいて前記関心領域の縦座標値を決定し、
前記検出された軌道に基づいて、対象物を検出すべき検出領域を決定し、
前記検出領域と前記関心領域との位置関係に基づいて、前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
【請求項3】
請求項２に記載のシステムであって、
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記１以上の演算装置は、
前記２本の境界線と前記関心領域との２つの下側交点おける最上位置が、前記画像において最も下の位置となるように、前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記１以上の演算装置は、
前記２本の境界線と前記関心領域との２つの下側交点おける最上位置が、前記画像において最も下の位置となるように、前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
【請求項4】
請求項２に記載のシステムであって、
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成された矩形であり、
前記２本の境界線と前記関心領域の下側交点の双方が前記関心領域の下側辺上に位置する、前記関心領域の横座標値が存在する場合、前記１以上の演算装置は、当該横座標値を、前記対象物検出処理を行うための前記関心領域の横座標値と決定する、システム。
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成された矩形であり、
前記２本の境界線と前記関心領域の下側交点の双方が前記関心領域の下側辺上に位置する、前記関心領域の横座標値が存在する場合、前記１以上の演算装置は、当該横座標値を、前記対象物検出処理を行うための前記関心領域の横座標値と決定する、システム。
【請求項5】
請求項２に記載のシステムであって、
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成され、
前記１以上の演算装置は、前記２本の境界線と前記関心領域の下側交点が、前記関心領域の左側辺及び右側辺のそれぞれの上に位置する、前記関心領域の横座標値が存在する場合、前記下側交点の縦座標位置が同一となるように、前記対象物検出処理を行うための前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成され、
前記１以上の演算装置は、前記２本の境界線と前記関心領域の下側交点が、前記関心領域の左側辺及び右側辺のそれぞれの上に位置する、前記関心領域の横座標値が存在する場合、前記下側交点の縦座標位置が同一となるように、前記対象物検出処理を行うための前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
【請求項6】
請求項２に記載のシステムであって、
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成され、
前記１以上の演算装置は、前記２本の境界線の一方と前記関心領域との下側交点が前記関心領域の右側辺又は左側辺上に位置し、かつ、前記２本の境界線の他方と前記関心領域との下側交点が前記関心領域の下側辺上の位置する、前記関心領域の横座標値が存在する場合、前記２本の境界線の前記一方と前記関心領域の上側交点が、前記２本の境界線の前記一方の下側交点と反対側で、記関心領域の上側角と一致するように、前記対象物検出処理を行うための前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成され、
前記１以上の演算装置は、前記２本の境界線の一方と前記関心領域との下側交点が前記関心領域の右側辺又は左側辺上に位置し、かつ、前記２本の境界線の他方と前記関心領域との下側交点が前記関心領域の下側辺上の位置する、前記関心領域の横座標値が存在する場合、前記２本の境界線の前記一方と前記関心領域の上側交点が、前記２本の境界線の前記一方の下側交点と反対側で、記関心領域の上側角と一致するように、前記対象物検出処理を行うための前記関心領域の横座標値を決定する、システム。
【請求項7】
請求項１に記載のシステムであって、
前記関心領域の幅は、前記軌道の幅の定数倍である、システム。
前記関心領域の幅は、前記軌道の幅の定数倍である、システム。
【請求項8】
請求項１に記載のシステムであって、
前記１以上の演算装置は、
ユーザに指定された検出条件に基づいて前記係数を決定して前記１以上の記憶装置に格納し、
前記検出条件は、前記対象物の種類、検出精度、軌道幅、及び周囲環境、の少なくとも一つを含む、システム。
前記１以上の演算装置は、
ユーザに指定された検出条件に基づいて前記係数を決定して前記１以上の記憶装置に格納し、
前記検出条件は、前記対象物の種類、検出精度、軌道幅、及び周囲環境、の少なくとも一つを含む、システム。
【請求項9】
請求項２に記載のシステムであって、
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記１以上の演算装置は、前記対象物検出処理を実行した前記関心領域と前記２本の境界線の２つの下側交点の最上位置に基づいて、次の関心領域のための前記基準縦座標値を選択する、システム。
前記検出領域は、前記画像において上下に延びる２本の境界線で画定され、
前記１以上の演算装置は、前記対象物検出処理を実行した前記関心領域と前記２本の境界線の２つの下側交点の最上位置に基づいて、次の関心領域のための前記基準縦座標値を選択する、システム。
【請求項10】
請求項９に記載のシステムであって、
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成され、
前記対象物検出処理を実行した前記関心領域と前記２本の境界線の２つの下側交点の最上位置の縦座標値が、前記次の関心領域のための前記基準縦座標値であり、
前記基準縦座標値が、前記次の関心領域の上側辺の縦座標値である、システム。
前記関心領域は、前記横座標の軸に平行な２辺と前記縦座標の軸に平行な２辺で構成され、
前記対象物検出処理を実行した前記関心領域と前記２本の境界線の２つの下側交点の最上位置の縦座標値が、前記次の関心領域のための前記基準縦座標値であり、
前記基準縦座標値が、前記次の関心領域の上側辺の縦座標値である、システム。
【請求項11】
画像内の対象物を検出する方法であって、
軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得し、
前記軌道を前記画像において検出し、
前記画像において選択されている基準縦座標値における前記軌道の幅を決定し、
前記軌道の幅及び指定された係数に基づいて、前記画像における関心領域のサイズを決定し、
前記選択された縦座標値及び検出された前記軌道に基づいて、前記関心領域の前記画像における位置座標を決定し、
決定された前記位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する、ことを含む方法。
軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得し、
前記軌道を前記画像において検出し、
前記画像において選択されている基準縦座標値における前記軌道の幅を決定し、
前記軌道の幅及び指定された係数に基づいて、前記画像における関心領域のサイズを決定し、
前記選択された縦座標値及び検出された前記軌道に基づいて、前記関心領域の前記画像における位置座標を決定し、
決定された前記位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する、ことを含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、画像内で対象物を検出する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
鉄道輸送事業におけるコスト低減およびサービス向上の手段として，鉄道のドライバレス運行が注目されている。鉄道事業者にとって運転士の人件費や育成にかかるコストは大きく、ドライバレス化による運転士コスト低減への鉄道事業者の期待は高い。また、サービス面では運転士の割当制約がなくなるため、運行の自由度が向上するとともに高頻度な運行による利用者の利便性の向上も期待できる。
【0003】
ドライバレス運行は，地下鉄や高架を走行する新交通においては既に実現しているものの、踏切などが存在する路線や作業員が存在する車両基地内の路線など、人が立ち入る可能性がある路線における実用例は無い。ドライバレス運行を実現するためには人や車両など軌道に立ち入る可能性がある障害物を検出する手段が必要である．特に障害物を検出してから減速、停止するために遠距離の障害物を高速、高精度に検出する必要がある。
【0004】
本発明ではカメラと画像処理によって障害物検出を行うことを考える。画像処理によって物体を認識、検出する技術として、近年深層学習によって急速に精度が高まった一般物体認識技術がある。ただし一般物体認識技術では画像内でのピクセル数が少ない物体の検出精度は低下する傾向がある。
【0005】
特許文献１では、軌道の周辺に監視領域を設定し、ステレオカメラで撮影することで障害物を検出しようとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２０１９－１８１９９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
一般物体認識技術では画像内のピクセル数が少ない物体は検出しづらい。リアルタイム処理を行う上での計算コストの制限により、一般物体認識技術において入力画像サイズは６０８ｘ６０８、４１６ｘ４１６など、一定の大きさに制限される。よって高解像度の画像を撮影しても一般物体認識技術に入力する際には縮小されてしまう。
【0008】
縮小されると遠距離の障害物などピクセル数が少ない物体は検出しづらくなる。ピクセル数が少ない物体を検出するためには、画像内の特定領域をＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：関心領域）として設定し、ＲＯＩのみを処理対象とする対策が考えられる。ただしＲＯＩの外側は処理対象から外れるので、障害物検出の目的を達成するためには適切にＲＯＩの座標と大きさを選択する必要がある。
【0009】
従来の障害物検出手法では、監視する必要がある領域を定義してＲＯＩを限定しているが、領域が大きい場合や、領域が複数あって画像中の広範囲に分布している場合には、広い画角で撮影する必要があり、その結果として対象物が小さく映ってしまい、検知に失敗する可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【0010】
本発明の一態様は、画像内の対象物を検出するシステムであって、１以上の記憶装置と、１以上の演算装置と、を含み、前記１以上の記憶装置は係数を格納し、前記１以上の演算装置は、軌道上を移動する移動体から撮像された画像を取得し、前記軌道を前記画像において検出し、前記画像において選択されている基準縦座標値における前記軌道の幅を決定し、前記軌道の幅及び前記係数に基づいて、前記画像における関心領域のサイズを決定し、前記選択された縦座標値及び検出された前記軌道に基づいて、前記関心領域の前記画像における位置座標を決定し、決定された前記位置座標での関心領域において、対象物検出処理を実行する。
【発明の効果】
【0011】
本発明の一態様によれば、高速、高精度に対象物を検出できる。本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】建築限界内障害物検出システムの構成例を模式的に示す。
【図2】入力画像の例を模式的に示す。
【図3】ＲＯＩ処理部の構成例を模式的に示す。
【図4A】検出対象物の係数テーブルの構成例を模式的に示す。
【図4B】障害物検出モデルと検出精度の係数テーブルの構成例を模式的に示す。
【図4C】軌道幅の係数テーブルの構成例を模式的に示す。
【図4D】天候及び時間帯の係数テーブルの構成例を模式的に示す。
【図5】建築限界内障害物検出システムの処理例のフローである。
【図6】ＲＯＩを決定する処理例のフローである。
【図7】入力画像における軌道とＲＯＩとの関係の第１のパターンの例を示す。
【図8】入力画像における軌道とＲＯＩとの関係の第２のパターンの例を示す。
【図9】入力画像における軌道とＲＯＩとの関係の第３のパターンの例を示す。
【図10】入力画像に対して決定された複数のＲＯＩの例である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を用いて、いくつかの実施形態を説明する。なお、以下の実施形態においては便宜上その必要があるときは、複数のセクション又は実施形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互い無関係なものではなく、一方は他方の一部又は全部の変形例、詳細、補足説明などの関係にある。各実施形態は、個別に実施しても良いが、組合せて実施しても良い。
【0014】
また、以下の実施形態において、要素の数など（個数、数値、量、範囲などを含む）に言及する場合、特に明示した場合及び原理的に明らかに特定の数に限定される場合などを除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でも良いものとする。
【0015】
さらに、以下の実施形態において、その構成要素（要素ステップなどを含む）は、特に明示した場合及び原理的に明らかに必須であると考えられる場合などを除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。
【0016】
同様に、以下の実施形態において、構成要素などの形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合や原理的に明らかにそうでないと考えられる場合などを除き、実質的にその形状などに近似又は類似するものなどを含むものとする。このことは数値及び範囲についても同様である。
【0017】
また、以下の説明では、「ｘｘｘテーブル」といった表現で説明することがあるが、当該情報は、どのような構造のデータでも良い。また、以下の説明において、各表の構成は一例であり、１つの表は、２以上の表に分割されても良いし、２以上のテーブルの全部又は一部が１つのテーブルであっても良い。また、以下の説明では、「ｘｘｘ部」の表現にて機能を説明することがあるが、当該機能は、１以上のコンピュータプログラムが実行されることで実現されてもよい。
【0018】
本明細書の一実施形態にかかる物体検出システムは、規定幅の軌道を移動する移動体から撮像された画像において、物体を検出する。当該システムは、例えば、レールからなる軌道上を走行する鉄道車両や、所定幅のレーンである軌道上を移動する搬送ロボット等で障害物の検出のために使用することができる。当該システムは、軌道上を走行する移動体の運転支援や自動運転等に利用することができる。以下においては、レール上を移動する鉄道車両において障害物を検出するシステムの例が具体的に説明される。
【0019】
鉄道車両の自動運転又は運転支援においては、建築限界内の障害物を検出することが求められる。本明細書の一実施形態では、鉄道車両に取り付けられた前方を監視する１台のカメラによって撮影された画像を受け取り、軌道を中心とした建築限界内の障害物を検出する障害物検出システムを説明する。
【0020】
建築限界は、鉄道車両が走行する軌道に対して、建造物や樹木等を設置することが禁止されている領域を画定する、寸法上の限度である。建築限界は、鉄道車両が進行する軌道の中心を中心とする、一定幅Ｌ［ｍ］の領域である。つまり、軌道の両側が検出対象である。幅Ｌの数値は、一定の軌道幅Ｒ［ｍ］に対して、予め決められている。
【0021】
入力画像内のピクセル数が少ない物体を検出するため、障害検出システムは、画像内の特定領域をＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：関心領域）として設定し、ＲＯＩのみを処理対象とする。以下に説明する例において、ＲＯＩは、画像内の縦軸に平行な２辺と横軸に平行な２辺で構成された、正方形であるとする。ＲＯＩは他の形状、例えば、長方形であってもよい。
【0022】
ＲＯＩの外側は処理対象から外れる。そのため、障害物検出システムは、鉄道車両の前方監視カメラで撮影された入力画像を用いて障害物検出を行うにあたり、障害物を適切に検出するために要求される検出条件に基づいて、ＲＯＩを設定する。これにより、検出精度、検出範囲、処理速度等のバランスが適切となるＲＯＩを設定することができる。
【0023】
実世界において、軌道幅及び建築限界幅は一定である。ここで、本明細書では画像の左上の角を原点とし、縦方向をｖ座標（縦座標）、横方向をｕ座標（横座標）とする。画像内のｖ座標が同じ地点では、実世界での長さと画像上の長さの比率（縮尺）が変わらないと考えることができる。
【0024】
この条件において、本発明の一実施形態に係る障害物検出システムは、画像内の軌道幅及び所定の係数に基づき、ＲＯＩを決定する。この係数をＲＯＩ係数と呼ぶ。これにより、必要な検出精度を満たしかつ計算コストを抑えるために十分な大きさのＲＯＩを得ることができる。
【0025】
例えば、ＲＯＩ係数は、検出に必要な対象物の画像内でのピクセル数、実世界上での検出対象物の大きさ、物体認識プログラムの入力画像サイズ、及び実世界上での軌道幅に基づく。本明細書の一実施形態において、ＲＯＩの幅は、軌道幅Ｒ［ｍ］の係数倍と決定される。
【0026】
図１は、本明細書の一実施形態に係る建築限界内障害物検出システムの構成例を模式的に示すブロック図である。建築限界内障害物検出システム１０は、演算性能を有する演算装置１１１と、演算装置１１１が実行するプログラム及び処理対象データを格納する記憶領域を与える主記憶装置１１２と、を含む。演算装置１１１は、例えば、１又は複数のコアを含むＣＰＵやＧＰＵであり、主記憶装置１１２は、例えば、揮発性記憶領域を含むＤＲＡＭである。
【0027】
建築限界内障害物検出システム１０は、さらに、他の計算機装置、外部記憶装置、カメラ、マイク、各種センサ等の外部装置とデータ通信をおこなう通信インターフェース（ＩＦ）１１６と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリなどを利用した不揮発記憶領域を与える補助記憶装置１１３と、を含む。
【0028】
また、建築限界内障害物検出システム１０は、ユーザからの操作を受け付ける入力装置１１４と、各プロセスでの出力結果をユーザに提示する出力装置１１５と、を含む。入力装置１１４は、例えば、キーボードやマウスを含み、出力装置１１５は、例えば、建築限界内障害物検出システム１０による検出結果を表示するディスプレイ、アラートを発報するスピーカ等を含む。建築限界内障害物検出システム１０のこれら構成要素は、内部バス１１７を介して通信可能である。
【0029】
図１において、補助記憶装置１１３は、建築限界内障害物検出システム１０による検出処理を実現する各種プログラム、検出処理において参照される情報、及び処理の実行結果を格納する。図１において、補助記憶装置１１３は、画像取得部１０１、検出条件判定部１０２、軌道検出部１０３、建築限界領域判定部１０４、ＲＯＩ処理部１０６、障害物検出部１０７、結果出力部１０８の各種プログラムを格納している。さらに、補助記憶装置１１３は、障害検出に必要な情報を含む管理情報データベース（ＤＢ）１２０を格納している。
【0030】
演算装置１１１が実行するプログラム及び処理対象のデータは、補助記憶装置１１３から主記憶装置１１２にロードされる。演算装置１１１は、上記プログラムそれぞれに従って、それらに対応する機能部として動作することができる。
【0031】
画像取得部１０１は、通信インターフェース１１６を介して受信された監視カメラからの画像を受け取る。本明細書の一実施形態において、入力画像は、鉄道車両の進行方向を撮影した軌道を含む画像である。図２は入力画像の例を模式的に示す。入力画像２０は、鉄道車両から前方に延びる軌道２５を含む。軌道２５は、周囲の木々の中を延びている。軌道２５は、左側レール２６と右側レール２７とを含み、これらが軌道２５の幅を画定する。入力画像２０画像の左上の角を原点とし、縦方向をｖ座標、横方向をｕ座標とする。
【0032】
図１に戻って、検出条件判定部１０２は、ＲＯＩ係数を求めるための検出条件を判定する。検出条件は、対象物の種類（人、車など）、物体認識プログラムの入力画像サイズ（６０８ｘ６０８、４１６ｘ４１６など）、必要な検出精度（９９％検出する必要があるか、９０％でよいかなど）、天候、昼夜、といった変数である。
【0033】
一部又は全ての検出条件は、入力装置１１４を介してユーザにより指定され、管理情報データベース１２０に格納されていてよい。検出条件判定部１０２は、少なくとも一部の条件を、入力画像や外部のセンサからの情報を解析することで判定してもよい。
【0034】
軌道検出部１０３は、入力画像の中から当該の鉄道車両が進行する軌道を検出し、軌道の座標、例えば、左右のレールの座標や軌道の中心座標を出力する。建築限界領域判定部１０４は、軌道検出部１０３が検出した軌道の座標から、入力画像内での建築限界を判定し出力する。建築限界内の領域を、建築限界領域と呼ぶ。建築限界領域は、対象物を検出すべき検出領域であり、両側の建築限界を示す２本の境界線で画定される。
【0035】
ＲＯＩ処理部１０６は、検出条件判定部１０２による検出条件、軌道検出部１０３による軌道検出結果、及び建築限界領域判定部１０４による建築限界領域に基づいて、複数個のＲＯＩを決定し、出力する。障害物検出部１０７は、それぞれのＲＯＩに含まれる画像を入力として、障害物検出処理を行う。結果出力部１０８は、障害物検出部１０７による障害物検出結果を、出力装置１１５によって出力する。
【0036】
建築限界内障害物検出システム１０は、物理的な計算機システム（一つ以上の物理的な計算機）でもよいし、クラウド基盤のような計算リソース群（複数の計算リソース）上に構築されたシステムでもよい。建築限界内障害物検出システム１０は、スマートフォンやタブレットなどの携帯機器でもよい。計算機システムあるいは計算リソース群は、１以上のインターフェース装置、１以上の記憶装置（例えば、主記憶装置及び補助記憶装置を含む）、及び、１以上の演算装置を含む。
【0037】
プログラムが演算装置によって実行されることで機能が実現される場合、定められた処理が、適宜に記憶装置及び／またはインターフェース装置等を用いながら行われるため、機能は演算装置の少なくとも一部とされてもよい。機能を主語として説明された処理は、演算装置あるいはそのプロセッサを有するシステムが行う処理としてもよい。
【0038】
プログラムは、プログラムソースからインストールされてもよい。プログラムソースは、例えば、プログラム配布計算機または計算機が読み取り可能な記憶媒体（例えば計算機読み取り可能な非一過性記憶媒体）であってもよい。各機能の説明は一例であり、複数の機能が一つの機能にまとめられたり、一つの機能が複数の機能に分割されたりしてもよい。
【0039】
図３は、ＲＯＩ処理部１０６の構成を模式的に示すブロック図。画像入力部３０１は、画像取得部１０１によって取得された監視カメラの画像を入力として受け取る。軌道検出結果入力部３０２は、軌道検出部１０３によって検出された軌道の左右のレールの座標を入力として受け取る。検出条件入力部３０３は、検出条件判定部１０２から検出条件を入力として受け取る。
【0040】
ＲＯＩ係数決定部３０４は、入力された検出条件及び管理情報データベース１２０に格納されている情報に基づいて、ＲＯＩ係数を決定する。建築限界領域入力部３０５は、建築限界領域判定部１０４から画像内の建築限界領域を取得する。ＲＯＩ決定部３０６は、軌道検出結果、建築限界領域、及びＲＯＩ係数に基づいて、複数のＲＯＩを決定する。ＲＯＩ出力部３０７は、決定したＲＯＩを出力する。
【0041】
本明細書の一実施形態において、ＲＯＩ係数は、以下の観点に基づき決定することができる。検出対象を検出するためには画像内で高さｐ［ｐｉｘｅｌ］が必要であり、実世界での検出対象の統計的に平均の高さがＰ［ｍ］であるとする。また、実世界における軌道幅がＲ［ｍ］であり、ある地点での画像内での軌道の幅ｗ［ｐｉｘｅｌ］とする。さらに、物体検出モデル（プログラム）へ入力される画像サイズの１辺の長さが、ｉ［ｐｉｘｅｌ］であるとする。ＲＯＩの画像データは、拡大又は縮小されて１辺の長さがｉの画像に規格化されて物体検出モデルへ入力される。
【0042】
対象物を検出可能な最大のＲＯＩ幅は、例えば、以下の式で求めることができる。
ＲＯＩ幅＝（ｉＰｗ／ｐＲ）［ｐｉｘｅｌ］
ｉ、Ｒ、ｐ、Ｐは既知であるので、画像内のある地点で対象物を検出可能なＲＯＩ幅の最大値は、同じ地点での軌道の幅ｗ［ｐｉｘｅｌ］の（ｉＰ／ｐＲ）倍となる。この係数（ｉＰ／ｐＲ）が、ＲＯＩ係数であり、ＲＯＩ幅はこの値以下であることが求められる。
ＲＯＩ幅＝（ｉＰｗ／ｐＲ）［ｐｉｘｅｌ］
ｉ、Ｒ、ｐ、Ｐは既知であるので、画像内のある地点で対象物を検出可能なＲＯＩ幅の最大値は、同じ地点での軌道の幅ｗ［ｐｉｘｅｌ］の（ｉＰ／ｐＲ）倍となる。この係数（ｉＰ／ｐＲ）が、ＲＯＩ係数であり、ＲＯＩ幅はこの値以下であることが求められる。
【0043】
検出対象物の実世界における平均的高さＰは、検出対象物により決定される。また、軌道幅Ｒは、鉄道車両が走行する軌道により決定される。物体検出モデルへの入力画像の１辺の長さｉは、物体検出モデルの仕様により決定される。
【0044】
物体検出のために要求される高さｐは、物体検出モデルに対する要求検出精度や入力画像の鮮明度に依存し得る。入力画像の鮮明度は、周囲環境、例えば天候や時間帯により変化し得る。ＲＯＩ幅を小さくすることは、物体検出モデルに入力される画像における検出対象物の高さを大きくすることを意味する。
【0045】
本明細書の一実施形態は、ＲＯＩ係数を決定するために、検出条件とＲＯＩ係数を決定するための係数を管理情報データベース１２０内に保持する。以下において、管理情報データベース１２０に含まれる、検出条件とＲＯＩ係数を関連付けるための情報を説明する。
【0046】
図４Ａは、検出対象物の係数テーブル４１０の構成例を示す。検出対象物の係数テーブル４１０は、検出対象物とＲＯＩ係数を算出するための係数とを関連づける。検出対象物の係数テーブル４１０は、検出対象物欄４１１と係数欄４１２を含む。ユーザは、入力装置１１４を介して、検出対象物欄４１１が示す検出対象物における１又は複数の検出対象物を指定することができる。複数の検出対象物が指定されている場合、最も小さい係数が、ＲＯＩ係数の算出のために選択される。
【0047】
図４Ｂは、障害物検出モデルと検出精度の係数テーブル４２０の構成例を示す。障害物検出モデルと検出精度の係数テーブル４２０は、障害物の検出モデル（検出プログラム）に対して要求される必要検出精度と係数との関係を管理する。障害物検出モデルと検出精度の係数テーブル４２０は、検出モデル欄４２１、必要検出精度欄４２２、及び係数欄４２３を含む。
【0048】
検出モデル欄４２１は、障害物検出モデルの種類を示す。必要検出精度欄４２２は、障害物検出に要求される精度の最低値を示す。係数欄４２３は、検出モデル及び必要検出精度の組み合わせに対する係数を示す。係数は、ＲＯＩ係数の算出に使用される。本例において、ＲＯＩ係数の算出で必要な障害物検出モデルへの入力画像サイズの情報は、係数欄４２３の係数に含まれている。例えば、必要精度が９５％以上である場合、係数は検出モデルへ入力される画像サイズと一致する。障害物検出モデル及び必要検出精度は、例えば、入力装置１１４を介してユーザにより指定され、管理情報データベース１２０に格納される。
【0049】
図４Ｃは、軌道幅の係数テーブル４３０の構成例を示す。軌道幅の係数テーブル４３０は、軌道幅と係数との関係を管理する。軌道幅の係数テーブル４３０は、軌道幅欄４３１及び係数欄４３２を含む。軌道幅は、例えば、入力装置１１４を介してユーザにより指定され、管理情報データベース１２０に格納される。
【0050】
図４Ｄは、天候及び時間帯の係数テーブル４４０の構成例を示す。天候及び時間帯の係数テーブル４４０は、障害物検出時の天候及び時間帯と係数との関係を管理する。天候及び時間帯の係数テーブル４４０は、天候欄４４１、時間帯欄４４２、及び係数欄４４３を含む。天候欄４４１は、晴れや雨といった天候を示し、時間帯欄４４２は、昼や夜間といった時間帯を示す。なお、天候欄や時間帯欄は、他の方法で、天候や時間帯を示してもよい。係数欄４２３は、天候及び時間帯の組み合わせに対する係数を示す。
【0051】
天候及び時間帯は、例えば、運行開始前に入力装置１１４を介してユーザにより指定され、管理情報データベース１２０に格納されてもよい。検出条件判定部１０２は、センサや外部システムからの情報に基づき、天候及び時間帯を決定してもよい。例えば、検出条件判定部１０２は、外部の気象情報システムや気象センサを使用して天候を判定することができる。検出条件判定部１０２は、タイマや照度センサを使用して時間帯を判定できる。
【0052】
上述のように、本明細書の一実施形態において、検出条件は、検出対象物、必要検出精度、実世界における軌道幅、天候、時間帯等を含むことができる。ＲＯＩ係数決定部３０４は、検出条件（検出対象物、検出モデル、必要検出精度、軌道幅、天候、時間帯）をキーとして、テーブル４１０、４２０、４３０及び４４０から係数を取得する。ＲＯＩ係数決定部３０４は、取得した全ての係数と検出条件によらない定数を積算することによって、ＲＯＩ係数を算出する。
【0053】
なお、図４Ａから４Ｄに示す条件の一部の条件が省略され、又は、他の条件が追加されてもよい。例えば、障害物検出モデルと検出精度の係数テーブル４２０及び天候及び時間帯の係数テーブル４４０が省略されてもよい。
【0054】
次に、建築限界内障害物検出システム１０の動作を説明する。図５は、建築限界内障害物検出システム１０の動作のフローチャートを示す。ステップ５０１において、画像取得部１０１は、外部のカメラから、入力画像を受け取る。
【0055】
ステップ５０２において、軌道検出部１０３は、入力画像内の軌道を検出する。軌道の検出は画像処理で行ってもよいし、ＧＰＳや地図データから入力画像内の軌道の座標を算出してもよい。軌道は、鉄道車両の先端から延びているため、障害物等と比較して用意に検出することが可能である。軌道の座標は、例えば、左右レール間の中心線を示す。上述のように、入力画像の左上の角を原点とし、縦方向をｖ座標、横方向をｕ座標とする。軌道の座標は、中心線の各点のｕ座標及びｖ座標を示す。例えば、画像の上から下にｖ座標の値が増加し、左から右にｕ座標の値が増加する。
【0056】
さらに、建築限界領域判定部１０４は、建築限界を決定する。建築限界は２本の建築限界線で構成され、建築限界線で確定される領域が建築限界領域である。建築限界領域は軌道のｕ座標を中心として、軌道幅の定数倍の幅を持つ領域である。実世界での建築限界の幅をＬ［ｍ］、実世界での軌道の幅をＲ［ｍ］とする場合、定数はＬ／Ｒである。Ｌの値は予め設定され、例えば、管理情報データベース１２０に格納されている。
【0057】
次に、ステップ５０３において、検出条件判定部１０２が前述の方法により検出条件を判定する。上記例において、検出条件判定部１０２は、検出対象物、物体検出モデル、必要検出精度、軌道幅、天候及び時間帯を決定する。
【0058】
ステップ５０５において、ＲＯＩ処理部１０６は、ステップ５０２における軌道及び建築限界領域の検出結果、並びに、ステップ５０３において判定された検出条件に基づいて、必要十分な数、大きさのＲＯＩを決定する。ステップ５０５におけるＲＯＩ処理部１０６の処理の詳細は後述する。
【0059】
ステップ５０６において、障害物検出部１０７は、全てのＲＯＩに対して障害物検出処理を行う。障害物が検出された場合（５０７：ＹＥＳ）、フローはステップ５０８に進む。ステップ５０８において、結果出力部１０８は、障害物検出アラートを発報する。結果出力部１０８は、運転手に対するヒューマンインタフェースを操作可能である場合、運転手に対して警告を行ってもよいし、鉄道車両の運転制御装置と接続されている場合に車両の減速処理を行ってもよい。
【0060】
ステップ５０８の後、フローはステップ５０９に進む。ステップ５０６において障害物が検出されなかった場合（５０７：ＮＯ）、フローは、ステップ５０９にすすむ。ステップ５０９において、画像取得部１０１は、次に処理するべき入力画像があるか判定する。次に処理するべき入力画像がある場合（５０９：ＹＥＳ）、フローはステップ５０１に戻り、次の入力画像が受け取られる。次に処理するべき入力画像がない場合（５０９：ＮＯ）、本処理は終了する。
【0061】
以下において、ステップ５０５で行われるＲＯＩ処理部１０６の処理の詳細を説明する。図６は、ステップ５０５のＲＯＩ処理部１０６による処理のフローチャートを示す。ステップ６０１において、画像入力部３０１は、入力画像を受け取る。入力画像は、例えば、図２に示すような画像である。
【0062】
ステップ６０２において、軌道検出結果入力部３０２は、軌道検出部１０３から軌道検出結果を受け取る。さらに、建築限界領域入力部３０５は、建築限界領域判定部１０４から、建築限界領域の情報を受け取る。ステップ６０３において、検出条件入力部３０３は、検出条件判定部１０２から、検出条件を受け取る。
【0063】
ステップ６０４でＲＯＩ係数決定部３０４は、ＲＯＩ係数を決定する。具体的には、ＲＯＩ係数決定部３０４は、検出条件入力部３０３から取得した検出条件に応じて、検出対象物の係数テーブル４１０、障害物検出モデルと検出精度の係数テーブル４２０、軌道幅の係数テーブル４３０及び天候及び時間帯の係数テーブル４４０から、係数を取得する。ＲＯＩ係数決定部３０４は、取得した係数及び所定の定数の積を、ＲＯＩ係数として算出する。
【0064】
ステップ６０５において、ＲＯＩ決定部３０６は、入力画像における検出開始地点のｖ座標ｖ1を決定する。ｖ1は、監視対象となる地点において、車両から最も遠い地点のｖ座標である。つまり、画像における最も上の監視対象地点であり、監視対象地点のｖ座標の内の最小値である。ｖ1の決定方法の一例は、検出された軌道の座標（軌道中心線の座標）において、車両から最も遠い地点をｖ1とする。他の例は、鉄道車両の走行速度から算出された制動距離に基づきｖ1を決定してもよい。ここで変数ｋに１が代入される。
【0065】
ステップ６０６において、ＲＯＩ決定部３０６は、画面内でのｖ座標ｖkの地点での軌道の幅ｗkにＲＯＩ係数をかけることで、第ｋ番目のＲＯＩであるＲＯＩkの幅ｒkを決定する。上述のように、ＲＯＩは正方形であるとする。ＲＯＩkの上辺のｖ座標は、ｖkである。ｖkは、ＲＯＩkの基準縦座標値である。
【0066】
次に、ステップ６０７において、ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点（位置）、つまり、建築限界領域が、ＲＯＩkから最初に外れる地点を探す。その地点のｖ座標をｖk+1とする。
【0067】
ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる、３パターンの態様が存在する。また、第４のパターンとして、そのような地点がない場合、つまり、ＲＯＩkが画像内の建築限界領域の最も手前の端をカバーする場合がある。ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkと画像内の軌道との関係から、上記４パターンのいずれのパターンがＲＯＩkに当てはまるか判定する。
【0068】
建築限界領域がＲＯＩkから外れる地点は、ＲＯＩkの形状及び位置に依存する。上述のように、ＲＯＩkの１辺の長さｒk及び上側辺のｖ座標ｖkは、既に決定されており、ＲＯＩkのｕ座標が未定である。ＲＯＩkの最終的なｕ座標は、後述するステップ６０８で決定される。ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkのｕ座標を調整して、上記いずれのパターンに該当するか判定する。
【0069】
図７は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる、第１のパターンを模式的に示す。第１パターンにおいて、２本の建築限界線の双方が、ＲＯＩkの上側辺及び下側辺と交差する。
【0070】
【0071】
図７は、連続する二つのＲＯＩを示し、先のＲＯＩkと次のＲＯＩk+1を示す。第１のパターンにおいて、軌道２１０の２本の建築限界線２２０Ａ、２２０Ｂは、それぞれ、ＲＯＩkの上側辺と下側辺と交差している。ＲＯＩkの上側辺における軌道２１０の中心Ｃkは、座標（ｕk，ｖk）を有している。
【0072】
ＲＯＩkの上側辺、つまりｖ座標ｖkにおいて、軌道２１０は幅ｗkを有し、建築限界領域は幅ｌkを有している。ＲＯＩkは、幅ｒkを有している。軌道２１０及建築限界領域の幅は、ｕ軸に沿った長さである。上述のように、ｌk＝（Ｌ／Ｒ）ｗkの関係が成立する。
【0073】
建築限界線２２０Ａ、２２０ＢのＲＯＩkとの二つの下側交点は、共に、ＲＯＩkの下側辺に存在する。そのため、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点のｖ座標は、ＲＯＩkの下側辺のｖ座標である。ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点のｖ座標が、次のＲＯＩk+1の上側辺のｖ座標ｖk+1である。
【0074】
つまり、次のＲＯＩk+1の上側辺のｖ座標ｖk+1は、ＲＯＩkの下側辺のｖ座標（ｖk＋ｒk）と一致する。ＲＯＩk+1の上側辺と軌道２１０の中心線との交点Ｃk+1は、座標（ｕk+1，ｖk+1）を有している。
【0075】
ＲＯＩk+1の上側辺、つまりｖ座標ｖk+1において、軌道２１０は幅ｗk+1を有し、建築限界領域は幅ｌk+1を有している。ＲＯＩk+1は幅ｒk+1を有している。ｌk+1＝（Ｌ／Ｒ）ｗk+1の関係が成立する。
【0076】
第１のパターンにおいて、２本の建築限界線とＲＯＩkの下側交点の双方がＲＯＩkの下側辺上に存在する、ＲＯＩkの横座標値が存在する。この横座標値を、対象物検出処理を行うためのＲＯＩkの横座標値とすることができる。
【0077】
図８は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる、第２のパターンを模式的に示す。第２のパターンにおいて、左側建築限界線は、ＲＯＩkの上側辺及び左側辺と交差する。右側建築限界線は、ＲＯＩkの上側辺及び右側辺と交差する。
【0078】
図８の例において、軌道２１０の左側建築限界線２２０Ａは、ＲＯＩkの上側辺と左側辺と交差している。軌道２１０の右側建築限界線２２０Ｂは、ＲＯＩkの上側辺と右側辺と交差している。
【0079】
ＲＯＩkの上側辺における軌道２１０の中心Ｃkは、座標（ｕk，ｖk）を有している。ＲＯＩkの上側辺、つまりｖ座標ｖkにおいて、軌道２１０は幅ｗkを有し、建築限界領域は幅ｌkを有している。ＲＯＩkは、幅ｒkを有している。軌道２１０及建築限界領域の幅は、ｕ軸に沿った長さである。ｌk＝（Ｌ／Ｒ）ｗkの関係が成立する。
【0080】
建築限界線２２０ＡとＲＯＩkとの下側交点は、ＲＯＩkの左側辺上にあり、建築限界線２２０ＢとＲＯＩkとの下側交点は、ＲＯＩkの右側辺上にある。図８の例において、これら下側交点のｖ座標は同一である。そのため、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点のｖ座標は、建築限界線２２０Ａ、２２０ＢとＲＯＩkの下側交点のｖ座標である。
【0081】
ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点のｖ座標が、次のＲＯＩk+1の上側辺のｖ座標ｖk+1である。つまり、次のＲＯＩk+1の上側辺のｖ座標ｖk+1は、これら下側交点のｖ座標と一致する。ＲＯＩk+1の上側辺と軌道２１０の中心線との交点Ｃk+1は、座標（ｕk+1，ｖk+1）を有している。
【0082】
ＲＯＩk+1の上側辺、つまりｖ座標ｖk+1において、軌道２１０は幅ｗk+1を有し、建築限界領域は幅ｌk+1を有している。ＲＯＩk+1は幅ｒk+1を有している。ｌk+1＝（Ｌ／Ｒ）ｗk+1の関係が成立する。建築限界領域の幅ｌk+1は、ＲＯＩk+1の幅ｒk+1と同一である。つまり、建築限界領域の幅ｌk+1とＲＯＩk+1の幅ｒk+1と同一となる位置が、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点の位置である。
【0083】
第２のパターンにおいて、２本の建築限界線とＲＯＩkの下側交点が、ＲＯＩkの左側辺及び右側辺のそれぞれの上に位置する、ＲＯＩkの横座標値が存在する。下側交点の縦座標位置が同一となるように、対象物検出処理を行うためのＲＯＩkの横座標値を決定できる。
【0084】
図９は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる、第３のパターンを模式的に示す。第３のパターンにおいて、左側建築限界線又は右側建築限界線の一方は、ＲＯＩkの上側辺及び左側辺又は右側辺と交差する。左側建築限界線又は右側建築限界線の他方は、ＲＯＩkの上側辺及び下側辺と交差する。
【0085】
図９の例において、軌道２１０が大きくカーブしている。軌道２１０の左側建築限界線２２０Ａは、ＲＯＩkの上側辺と左側辺と交差している。軌道２１０の右側建築限界線２２０Ｂは、ＲＯＩkの上側辺と下側辺と交差している。
【0086】
ＲＯＩkの上側辺における軌道２１０の中心Ｃkは、座標（ｕk，ｖk）を有している。ＲＯＩkの上側辺、つまりｖ座標ｖkにおいて、軌道２１０は幅ｗkを有し、建築限界領域は幅ｌkを有している。ＲＯＩkは、幅ｒkを有している。軌道２１０及建築限界領域の幅は、ｕ軸に沿った長さである。ｌk＝（Ｌ／Ｒ）ｗkの関係が成立する。
【0087】
建築限界線２２０ＡとＲＯＩkとの下側交点は、ＲＯＩkの左側辺上にあり、建築限界線２２０ＢとＲＯＩkとの下側交点は、ＲＯＩkの下側辺上にある。２本の建築限界線の下側交点の内、より上側、つまりより遠い交点の位置が、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点の位置である。
【0088】
ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点のｖ座標が、次のＲＯＩk+1の上側辺のｖ座標ｖk+1である。つまり、次のＲＯＩk+1の上側辺のｖ座標ｖk+1は、２本の建築限界線の下側交点の内、より上側、つまりより遠い交点のｖ座標である。この点は、第１及び第２のパターンにおいて同様である。
【0089】
ＲＯＩk+1の上側辺と軌道２１０の中心線との交点Ｃk+1は、座標（ｕk+1，ｖk+1）を有している。ＲＯＩk+1の上側辺、つまりｖ座標ｖk+1において、軌道２１０は幅ｗk+1を有し、建築限界領域は幅ｌk+1を有している。ＲＯＩk+1は幅ｒk+1を有している。ｌk+1＝（Ｌ／Ｒ）ｗk+1の関係が成立する。
【0090】
上述のように、第３のパターンにおいて、軌道２１０の中心線のｕ座標が大きく変化している。ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる位置は、建築限界領域の幅に対して、ＲＯＩkの幅ｒkが足りなくなる地点、すなわち（｜ｕk+1－ｕk｜＋（ｌk＋ｌk+1）／２）＝ｒkとなる地点である。
【0091】
第３のパターンにおいて、２本の建築限界線の一方とＲＯＩkとの下側交点がＲＯＩkの右側辺又は左側辺上に位置し、かつ、２本の建築限界線の他方とＲＯＩkとの下側交点がＲＯＩkの下側辺上に位置する、ＲＯＩkの横座標値が存在する。２本の建築限界線の一方とＲＯＩkの上側交点が、２本の建築限界線の一方の下側交点と反対側で、ＲＯＩkの上側角と一致するように、対象物検出処理を行うためのＲＯＩkの横座標値を決定できる。
【0092】
図７から９を参照して説明したように、建築限界領域は、２本の建築限界線２２０Ａ、２２０Ｂで画定される。ＲＯＩ決定部３０６は、各建築限界線とＲＯＩkとの二つ交点の内、より近い、つまりｖ座標が大きい交点を選択する。さらに、ＲＯＩ決定部３０６は、２本の建築限界線の選択した交点の内、より遠い交点を、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点と決定する。つまり、２本の建築限界線とＲＯＩとの２つの下側交点おける最上位置が、画像において最も下の位置となるように、ＲＯＩの横座標値が決定される。
【0093】
第４のパターンは、ＲＯＩkが画面下端に到達し、ＲＯＩ1～ＲＯＩkによって入力画像内の建築限界領域の全域がカバーされている場合である。
【0094】
上記例においてに、軌道の幅を測定するｖ座標ｖkが、ＲＯＩkの上端のｖ座標値として使用されている。ｖ座標ｖkは、ＲＯＩkの基準縦座標値である。他の例において、ＲＯＩkの上端のｖ座標値が、ｖkから異なる、例えば、ｖkより上であってもよい。
【0095】
図６に戻って、上述のように、ステップ６０７において、ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点を特定し、そのパターンを判定する。次に、ステップ６０８において、ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkの中心ｕ座標を決定する。ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなるパターンに応じて、ＲＯＩkの中心ｕ座標を決定することができる。
【0096】
第１のパターンの場合、ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkの上側辺（ｖ座標ｖk）での軌道の中心のｕ座標と、下側辺（ｖ座標ｖk+1）での軌道の中心のｕ座標との、平均値を、ＲＯＩkの中心のｕ座標と決定する。これにより、ＲＯＩkは、ｖ座標ｖkからｖ座標ｖk+1までの建築限界領域の全領域を確実に含むことができる。図７のＲＯＩkは、この条件を満たす。
【0097】
第２のパターンの場合、２本建築限界線とＲＯＩkの左右側辺との交点のｖ座標が同一となるように、ＲＯＩkの中心のｕ座標が決定される。ＲＯＩkの中心のｕ座標とｖ座標ｖk+1における軌道の中心のｕ座標は一致する。これにより、ＲＯＩkは、ｖ座標ｖkからｖ座標ｖk+1までの建築限界領域の全領域を含むことができる。図８のＲＯＩkは、この条件を満たす。
【0098】
第３のパターンの場合、ＲＯＩ決定部３０６は、（ｕk＋ｌk／２－ｒk／２(ｕk＞ｕk+1のとき）)、又は、（ｕk－ｌk／２＋ｒk／２(ｕk＜ｕk+1のとき))を、ＲＯＩkの中心のｕ座標と決定してよい。これにより、ＲＯＩkは、ｖ座標ｖkからｖ座標ｖk+1までの建築限界領域の全領域を含むことができる。建築限界線の一方は、ＲＯＩkの上側角と交差する。図９のＲＯＩkは、この条件を満たす。
【0099】
第４のパターンの場合、ＲＯＩ決定部３０６は、ｖ座標ｖkでの軌道の中心のｕ座標を、ＲＯＩkの中心のｕ座標と決定する。これにより、ＲＯＩkは、画像内の建築限界領域の全領域を含むことができる。
【0100】
なお、各パターンにおけるＲＯＩkのｕ座標値は、上記方法と異なる方法で決定されてもよい。例えば、全てのパターンにおいて、ｖ座標ｖkでの軌道の中心のｕ座標を、ＲＯＩkの中心のｕ座標と決定してもよい。
【0101】
次に、ステップ６１０において、ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点（ｖ座標ｖk+1）が検出されたか判定する。ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点が存在しない、つまり、第４のパターンの場合（６１０：ＮＯ）、フローは、ステップ６１２に進む。ＲＯＩ出力部３０７は、全てのＲＯＩを出力する。これにより、図５におけるステップ５０５のＲＯＩ決定処理が完了する。
【0102】
ＲＯＩkが建築限界領域をカバーできなくなる地点が検出された場合、つまり、第１、第２又は第３のパターンの場合（６１０：ＹＥＳ）、ステップ６１１において、ＲＯＩ決定部３０６はｋに１を加えてる。その後、フローは、ステップ６０６に戻り、ｖ座標ｖkの新たな位置において、次のＲＯＩを決定する。
【0103】
以上の手順によって、遠近の範囲にわたり、入力画像における建築限界領域が、１以上のＲＯＩでカバーされる。一つの入力画像に対して複数のＲＯＩが定義される場合、各ＲＯＩの中において、検出条件で定められた必要検出精度で対象物を検出することができる。
【0104】
図１０は、一つの入力画像に対して形成された複数のＲＯＩの例を示す。図１０において、入力画像２０に対して、三つのＲＯＩが形成され、三つのＲＯＩによって、入力画像２０における全建築限界領域がカバーされている。三つのＲＯＩは、ＲＯＩ1、ＲＯＩ2、ＲＯＩ3である。ＲＯＩ1及びＲＯＩ2は、図８を参照して説明した第２のパターンのＲＯＩであり、ＲＯＩ3は第４のパターンのＲＯＩである。各のＲＯＩは、その領域内で対象物を検出できる検出限界を示す。
【0105】
上述のように、ＲＯＩ決定部３０６は、最初のＲＯＩであるＲＯＩ1のｖ座標ｖ1及びＲＯＩ係数を決定する。ＲＯＩ係数とｖ座標ｖ1における軌道幅から、ＲＯＩ1の１辺の長さが決定される。ＲＯＩ1の上側辺、つまりｖ座標ｖ1において、軌道２１０は幅ｗ1を有し、建築限界領域は幅ｌ1を有している。ＲＯＩ1は、幅ｒ1を有している。
【0106】
ＲＯＩ決定部３０６は、ＲＯＩ1のｕ座標を必要に応じて調整して、ＲＯＩ1と建築限界との関係を判定する。ＲＯＩ1と軌道２１０との関係は第２のパターンである。図１０において、軌道２１０の左側建築限界線２２０Ａは、ＲＯＩ1の上側辺と左側辺と交差している。軌道２１０の右側建築限界線２２０Ｂは、ＲＯＩ1の上側辺と右側辺と交差している。
【0107】
建築限界線２２０ＡとＲＯＩ1との交点と、建築限界線２２０ＢとＲＯＩ1との下側交点とは、同一のｖ座標を有するように、ＲＯＩ1の中心のｕ座標は決定される。ＲＯＩ1が建築限界領域をカバーできなくなる地点のｖ座標は、建築限界線２２０Ａ、２２０ＢとＲＯＩkの下側交点のｖ座標ｖ2である。
【0108】
ＲＯＩ決定部３０６は、ｖ座標ｖ2において、次のＲＯＩ2を形成する処理を行う。ＲＯＩ2の形成は、上記ＲＯＩ1の形成と同様である。ＲＯＩ2の上側辺、つまりｖ座標ｖ2において、軌道２１０は幅ｗ2を有し、建築限界領域は幅ｌ2を有している。ＲＯＩ2は、幅ｒ2を有している。建築限界線２２０Ａ、２２０Ｂは、ｖ座標ｖ3において、ＲＯＩ2の左右側辺と交差している。
【0109】
最後に、ＲＯＩ3が、ｖ座標ｖ3において形成される。ｖ座標ｖ3において、軌道２１０は幅ｗ3を有し、建築限界領域は幅ｌ3を有している。ＲＯＩ3は、幅ｒ3を有している。ＲＯＩ3と建築限界領域との関係は第４のパターンである。ＲＯＩ3の中心のｕ座標は、ｖ座標ｖ3における軌道２１０の中心のｕ座標と一致するように決定される。
【0110】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【0111】
また、上記の各構成・機能・処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。
【0112】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【0113】
１０ 建築限界内障害物検出システム
１０１ 画像取得部
１０２ 検出条件判定部
１０３ 軌道検出部
１０４ 建築限界領域判定部
１０６ ＲＯＩ処理部
１０７ 障害物検出部
１０８ 結果出力部
１２０ 管理情報データベース
１１１ 演算装置
１１２ 主記憶装置
１１３ 補助記憶装置
１１４ 入力装置
１１５ 出力装置
１１６ 通信インターフェース
３０１ 画像入力部
３０２ 軌道検出結果入力部
３０３ 検出条件入力部
３０４ ＲＯＩ係数決定部
２０５ 建築限界領域入力部
３０６ ＲＯＩ決定部
３０７ ＲＯＩ出力部
１０１ 画像取得部
１０２ 検出条件判定部
１０３ 軌道検出部
１０４ 建築限界領域判定部
１０６ ＲＯＩ処理部
１０７ 障害物検出部
１０８ 結果出力部
１２０ 管理情報データベース
１１１ 演算装置
１１２ 主記憶装置
１１３ 補助記憶装置
１１４ 入力装置
１１５ 出力装置
１１６ 通信インターフェース
３０１ 画像入力部
３０２ 軌道検出結果入力部
３０３ 検出条件入力部
３０４ ＲＯＩ係数決定部
２０５ 建築限界領域入力部
３０６ ＲＯＩ決定部
３０７ ＲＯＩ出力部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4A】
【図4B】
【図4C】
【図4D】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
