作为物体识别装置，物体识别ECU(30)除了使用搭载于车辆的外界相机(20)生成的包含相机图像的图像信息，还使用搭载于车辆的测距传感器(10)生成的图像信息，来识别车辆的周边的物体，相机图像是通过由相机元件感知来自外界的可见光而生成的，测距传感器(10)生成的图像信息是包含反射光图像和背景光图像的传感器图像的图像信息，反射光图像是通过由受光元件感知通过光照射而从物体反射的近红外的反射光而生成的，背景光图像是通过由受光元件感知相对于反射光的近红外的背景光而生成的。物体识别ECU(30)具备：图像信息获取部(41)，获取测距传感器(10)的图像信息和外界相机(20)的图像信息；区域识别部(43)，考虑相机图像的强度与传感器图像的强度之间的不同来识别车辆的周边的植物。周边的植物。周边的植物。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】物体识别装置和物体识别程序
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请以在2019年9月23日在日本申请的日本专利申请第2019
‑
172398号为基础，整体上通过参照引用基础申请的内容。
[0003]本说明书的公开涉及物体识别装置和物体识别程序。
技术介绍
[0004]专利文献1公开了对映现于道路场景的图像中的物体进行识别的装置、即对车辆的周边的物体进行识别的物体识别装置。
[0005]专利文献1：日本特开2017
‑
162456号公报
[0006]另外，在车辆的行驶时等经常会遭遇道路旁边的草木等植物生长茂盛而侵入到道路上的场景。在物体识别中，有时根据侵入到道路的物体是单纯的植物还是其他应该避免碰撞的障碍物，而对车辆的行驶的影响(例如在车辆的自动驾驶中所选择的行动)不同。
[0007]在专利文献1中，在实际的行驶时用于物体识别的图像被认为是通过由相机元件感知来自外界的可见光而生成的相机图像。在这样的相机图像所表示的可见光的强度中，担心无法高精度地实施植物与其他应该避免的障碍物的识别。
技术实现思路
[0008]本说明书的公开的目的之一在于提供能够高精度地识别植物的物体识别装置和物体识别程序。
[0009]这里公开的一个方式提供一种物体识别装置，其除了使用搭载于车辆的外界相机的图像信息，还使用搭载于车辆的测距传感器的图像信息，来识别车辆的周边的物体，外界相机的图像信息是包含相机图像的图像信息，相机图像是通过由相机元件感知来自外界的可见光而生成的，测距传感器的图像信息是包含反射光图像和背景光图像的传感器图像的图像信息，反射光图像是通过由受光元件感知通过光照射而从物体反射的近红外的反射光而生成的，背景光图像是通过由受光元件感知相对于反射光的近红外的背景光而生成的，其中，该物体识别装置具备：
[0010]图像信息获取部，获取测距传感器的图像信息和外界相机的图像信息；以及
[0011]识别部，考虑相机图像的强度与传感器图像的强度之间的不同来识别车辆的周边的植物。
[0012]另外，所公开的另一个方式提供一种物体识别程序，其除了使用搭载于车辆的外界相机的图像信息，还使用搭载于车辆的测距传感器的图像信息，来识别车辆的周边的物体，外界相机的图像信息是包含相机图像的图像信息，相机图像是通过由相机元件感知来自外界的可见光而生成的，测距传感器的图像信息是包含反射光图像和背景光图像的传感器图像的图像信息，反射光图像是通过由受光元件感知通过光照射而从物体反射的近红外
的反射光而生成的，背景光图像是通过由受光元件感知相对于反射光的近红外的背景光而生成的，其中，该物体识别程序使至少一个处理部执行如下的处理：
[0013]获取测距传感器的图像信息和外界相机的图像信息的处理；以及
[0014]考虑相机图像的强度与传感器图像的强度之间的不同来识别车辆的周边的植物的处理。
[0015]根据这些方式，在映现植物的植物区域的识别中，考虑相机图像的强度与传感器图像的强度之间的不同。即，参照相机图像中的感知到可见光的信息与测距传感器的图像中的感知到近红外光的信息的不同。由此，能够容易地判别具有在可视区域与近红外区域中倾向大幅不同的分光特性的植物、以及在可视区域与近红外区域之间没有植物那种程度的倾向的不同的其他应避免的物体。因此，能够实现能够高精度地识别植物的物体识别。
[0016]此外，权利要求书等中的括弧内的附图标记例示性地表示与后述的实施方式的部分的对应关系，并不意图限定技术范围。
附图说明
[0017]图1是表示第一实施方式的物体识别系统和驾驶辅助ECU的整体像的图。
[0018]图2是表示第一实施方式的测距传感器和外界相机向车辆的搭载状态的图。
[0019]图3是表示第一实施方式的物体识别ECU的结构的结构图。
[0020]图4是用于对第一实施方式的物体识别中途图像和该图像中的物体的分类状况的一个例子进行说明的图。
[0021]图5是用于对第一实施方式的物体识别完毕图像和该图像中的物体的分类状况的一个例子并且是与图4对应的例子进行说明的图。
[0022]图6是示意性地表示能够用于第一实施方式的外界相机的滤色器的透射率的波长特性的一个例子的图。
[0023]图7是示意性地表示能够用于第一实施方式的外界相机的滤色器的透射率的波长特性的另一个例子的图。
[0024]图8是示意性地表示4种植物的反射率的波长特性的图。
[0025]图9是用于对第一实施方式的物体识别ECU的处理进行说明的流程图。
[0026]图10是表示第二实施方式的物体识别ECU的结构的结构图。
[0027]图11是用于对第二实施方式的物体识别ECU的处理进行说明的流程图。
具体实施方式
[0028]以下，基于附图对多个实施方式进行说明。此外，有时通过在各实施方式中对相对应的构成要素标注相同的附图标记，来省略重复的说明。在各实施方式中仅说明结构的一部分的情况下，对于该结构的其他部分，能够应用之前说明的其他实施方式的结构。另外，不仅是在各实施方式的说明中明示的结构的组合，只要没有特别地对组合产生妨碍，即使未明示，也能够将多个实施方式的结构彼此部分地组合。
[0029](第一实施方式)
[0030]如图1所示，本公开的第一实施方式的物体识别装置用于车辆1的周边的物体识别，成为构成为搭载于车辆1的物体识别ECU(Electronic Control Unit：电子控制单元)
30。物体识别ECU30与测距传感器10和外界相机20一同构成物体识别系统100。本实施方式的物体识别系统100能够基于测距传感器10的图像信息和外界相机20的图像信息识别物体，并向驾驶辅助ECU50等提供该物体的识别结果。
[0031]物体识别ECU30与搭载于车辆1的车载网络的通信总线可通信地连接。物体识别ECU30为设置于车载网络的节点中的一个。除了测距传感器10、外界相机20之外，驾驶辅助ECU50等分别作为节点连接于车载网络。
[0032]驾驶辅助ECU50是以具备处理器、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、存储部、输入输出接口以及将它们连接的总线等的计算机为主体而包含的结构。驾驶辅助ECU50具有在辆1中辅助驾驶员的驾驶操作的驾驶辅助功能以及能够代行驾驶员的驾驶操作的驾驶代行功能中的至少一方。驾驶辅助ECU50通过处理器执行存储于存储部的程序。由此，驾驶辅助ECU50实现与由物体识别系统100提供的车辆1的周边的物体识别结果对应的车辆1的自动驾驶或者高度驾驶辅助。作为与物体识别结果对应的车辆1的自动驾驶或者高度驾驶辅助，例如列举与识别为植物的物体相比，针对识别为行人或者其他车辆的物体最优先地避免碰撞等。
[0033]接下来，依次说明物体识别系统100中包含的测距传感器10、外界相机20以及物本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种物体识别装置，所述物体识别装置除了使用搭载于车辆(1)的外界相机(20)的图像信息，还使用搭载于所述车辆的测距传感器(10)的图像信息，来识别所述车辆的周边的物体，所述外界相机的图像信息是包含相机图像的图像信息，所述相机图像是通过由相机元件(22a)感知来自外界的可见光而生成的，所述测距传感器的图像信息是包含反射光图像和背景光图像的传感器图像的图像信息，所述反射光图像是通过由受光元件(12a)感知通过光照射而从物体反射的近红外的反射光而生成的，所述背景光图像是通过由所述受光元件感知相对于所述反射光的近红外的背景光而生成的，其中，所述物体识别装置具备：图像信息获取部(41)，获取所述测距传感器的图像信息和所述外界相机的图像信息；以及识别部(43、243)，考虑所述相机图像的强度与所述传感器图像的强度之间的不同来识别所述车辆的周边的植物。2.根据权利要求1所述的物体识别装置，其中，所述识别部基于所述相机图像，将映现于所述相机图像的物体分类为多个类，在向所述多个类的分类中，进行分类以使植物与其他物体一同包含于比植物上位概念化的共同的类，然后，所述识别部考虑所述不同来判别包含于所述共同的类的物体是否是植物。3.根据权利要求1所述的物体识别装置，其中，所述识别部基于所述相机图像和所述传感器图像，获取反映了所述不同的植物判别用图像，所述识别部基于所述相机图像和所述植物判别用图像，将映现于所述相机图像的物体分类为多个类，在向所述多个类的分类中，植物被分类为单独的类。4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：塚田明宏，
申请(专利权)人：株式会社电装，
类型：发明
国别省市：
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