JP2020188474A - Shovel - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ショベルに関する。 The present invention relates to excavators.
従来、ショベルに搭載される障害物検出器の監視範囲内で作業者が検出された場合に警報音を発する周辺監視装置が知られている(例えば、特許文献1参照。)。また、ショベルの周囲に設定した作業エリア内に進入した作業者が共同作業者であるか否かをその作業者のヘルメットに取り付けられたLEDの発光パターンから判断して警報音を出力させるか否かを決定する警報システムが知られている(例えば、特許文献2参照。)。また、フォークリフトとその近傍(周り)で作業を行う作業者との間で通信を行い、この通信に基づいて警報音の出力を制御する安全装置が知られている(例えば、特許文献3参照。)。 Conventionally, there is known a peripheral monitoring device that emits an alarm sound when an operator is detected within the monitoring range of an obstacle detector mounted on an excavator (see, for example, Patent Document 1). In addition, whether or not the worker who has entered the work area set around the excavator is a collaborative worker is judged from the light emission pattern of the LED attached to the helmet of the worker and whether or not an alarm sound is output. An alarm system is known to determine whether or not (see, for example, Patent Document 2). Further, there is known a safety device that communicates between a forklift and an operator who works in the vicinity (around) of the forklift and controls the output of an alarm sound based on this communication (see, for example, Patent Document 3). ).
しかしながら、特許文献1〜3の技術は何れも、所定範囲内に進入した作業者がショベル等の作業者から見て何れの方向に存在する場合であっても、同じブザー又はスピーカから警報音を出力する。そのため、ショベル等の操作者は、警報音を聞いたとしても、作業者が何れの方向に存在するのかを直感的に把握することができない。 However, in all the techniques of Patent Documents 1 to 3, the alarm sound is emitted from the same buzzer or speaker regardless of the direction in which the worker who has entered the predetermined range is viewed from the worker such as the excavator. Output. Therefore, an operator such as a shovel cannot intuitively grasp in which direction the operator is present even if he / she hears the alarm sound.
上述の点に鑑み、本発明は、ショベルの周囲に存在する物体の位置をショベルの操作者が直感的に把握できるようにすることを目的とする。 In view of the above points, it is an object of the present invention to enable the operator of the excavator to intuitively grasp the position of an object existing around the excavator.
上述の目的を達成するために、本発明の実施例に係るショベルは、下部走行体と、前記下部走行体に旋回自在に搭載される上部旋回体と、前記上部旋回体に取り付けられ、アタッチメントに含まれるブームと、前記ブームに取り付けられ、前記アタッチメントに含まれるアームと、前記上部旋回体の左方、右方、及び後方の三方向を撮像するように前記上部旋回体の左部、右部、及び後部の三箇所に搭載される3つの撮像装置と、前記上部旋回体に搭載される運転室と、前記運転室内に設置される表示部と、を備え、前記表示部に、前記三方向のうちの少なくとも一つの方向に対応する第1画像と、前記三方向の画像を合成して生成される、前記下部走行体の向きとは無関係に、少なくとも前記上部旋回体の左方、右方、及び後方の領域を同時に表示する、前記上部旋回体を上空から見下ろした第2画像と、を同時に表示させる。 In order to achieve the above object, the excavator according to the embodiment of the present invention is attached to the lower traveling body, the upper rotating body rotatably mounted on the lower traveling body, and the upper rotating body, and is attached to the attachment. The left and right parts of the upper swing body so as to image the included boom, the arm attached to the boom and included in the attachment, and the left, right, and rear three directions of the upper swing body. , And three image pickup devices mounted at three locations at the rear, an cab mounted on the upper swing body, and a display unit installed in the cab, and the display unit is provided with the three directions. Regardless of the orientation of the lower traveling body, which is generated by synthesizing the first image corresponding to at least one of the directions and the images in the three directions, at least to the left and right of the upper rotating body. , And a second image of the upper swivel body looking down from the sky, which simultaneously displays the rear area, and is displayed at the same time.
上述の手段により、ショベルの周囲に存在する物体の位置をショベルの操作者が直感的に把握できるようにするショベルを提供することができる。 By the above-mentioned means, it is possible to provide a shovel that enables the operator of the shovel to intuitively grasp the position of an object existing around the shovel.
以下、図面を参照しつつ、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。 Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本発明の実施例に係る画像生成装置100の構成例を概略的に示すブロック図である。 FIG. 1 is a block diagram schematically showing a configuration example of an image generation device 100 according to an embodiment of the present invention.
画像生成装置100は、作業機械の周辺を監視する作業機械用周辺監視装置の1例であり、制御部1、カメラ2、入力部3、記憶部4、表示部5、人検出センサ6、及び警報出力部7で構成される。具体的には、画像生成装置100は、作業機械に搭載されたカメラ2が撮像した入力画像に基づいて出力画像を生成しその出力画像を操作者に提示する。また、画像生成装置100は、人検出センサ6の出力に基づいて、提示すべき出力画像の内容を切り換える。 The image generation device 100 is an example of a peripheral monitoring device for a work machine that monitors the periphery of the work machine, and includes a control unit 1, a camera 2, an input unit 3, a storage unit 4, a display unit 5, a person detection sensor 6, and a human detection sensor 6. It is composed of an alarm output unit 7. Specifically, the image generation device 100 generates an output image based on the input image captured by the camera 2 mounted on the work machine, and presents the output image to the operator. Further, the image generation device 100 switches the content of the output image to be presented based on the output of the person detection sensor 6.
図2は、画像生成装置100が搭載される作業機械としてのショベル60の構成例を示す図であり、ショベル60は、クローラ式の下部走行体61の上に、旋回機構62を介して、上部旋回体63を旋回軸PVの周りで旋回自在に搭載している。 FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of the excavator 60 as a work machine on which the image generator 100 is mounted. The excavator 60 is placed on a crawler type lower traveling body 61 via a swivel mechanism 62. The swivel body 63 is mounted so as to be swivelable around the swivel shaft PV.
また、上部旋回体63は、その前方左側部にキャブ(運転室)64を備え、その前方中央部に掘削アタッチメントEを備え、その右側面及び後面にカメラ2(右側方カメラ2R、後方カメラ2B)及び人検出センサ6(右側方人検出センサ6R、後方人検出センサ6B)を備えている。なお、キャブ64内の操作者が視認し易い位置には表示部5が設置されている。また、キャブ64内には、右側内壁及び後側内壁に警報出力部7(右側方警報出力部7R、後方警報出力部7B)が設置されている。 Further, the upper swivel body 63 is provided with a cab (driver's cab) 64 on the front left side thereof, an excavation attachment E on the front center portion thereof, and a camera 2 (right side camera 2R, rear camera 2B) on the right side surface and the rear surface thereof. ) And a person detection sensor 6 (right side person detection sensor 6R, rear person detection sensor 6B). The display unit 5 is installed at a position in the cab 64 that is easily visible to the operator. Further, in the cab 64, an alarm output unit 7 (right side alarm output unit 7R, rear alarm output unit 7B) is installed on the right inner wall and the rear inner wall.
次に、画像生成装置100の各構成要素について説明する。 Next, each component of the image generation device 100 will be described.
制御部1は、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)、NVRAM(Non-Volatile Random Access Memory)等を備えたコンピュータである。本実施例では、制御部1は、例えば、後述する座標対応付け手段10、画像生成手段11、人存否判定手段12、及び警報制御手段13のそれぞれに対応するプログラムをROMやNVRAMに記憶し、一時記憶領域としてRAMを利用しながら各手段に対応する処理をCPUに実行させる。 The control unit 1 is a computer including a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), an NVRAM (Non-Volatile Random Access Memory), and the like. In this embodiment, the control unit 1 stores, for example, a program corresponding to each of the coordinate mapping means 10, the image generation means 11, the presence / absence determination means 12, and the alarm control means 13 described later in the ROM or NVRAM. The CPU is made to execute the processing corresponding to each means while using the RAM as the temporary storage area.
カメラ2は、ショベル60の周囲を映し出す入力画像を取得するための装置である。本実施例では、カメラ2は、例えば、キャブ64にいる操作者の死角となる領域を撮像できるよう上部旋回体63の右側面及び後面に取り付けられる右側方カメラ2R及び後方カメラ2Bである(図2参照。)。また、カメラ2は、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等の撮像素子を備える。なお、カメラ2は、上部旋回体63の右側面及び後面以外の位置(例えば、前面及び左側面である。)に取り付けられていてもよく、広い範囲を撮像できるよう広角レンズ又は魚眼レンズが装着されていてもよい。 The camera 2 is a device for acquiring an input image projecting the surroundings of the excavator 60. In this embodiment, the camera 2 is, for example, a right side camera 2R and a rear camera 2B attached to the right side surface and the rear surface of the upper swivel body 63 so that the area of the operator's blind spot in the cab 64 can be imaged (FIG. See 2.). Further, the camera 2 includes an image sensor such as a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor). The camera 2 may be attached to a position other than the right side surface and the rear surface (for example, the front surface and the left side surface) of the upper swing body 63, and a wide-angle lens or a fisheye lens is attached so as to be able to image a wide range. You may be.
また、カメラ2は、制御部1からの制御信号に応じて入力画像を取得し、取得した入力画像を制御部1に対して出力する。なお、カメラ2は、魚眼レンズ又は広角レンズを用いて入力画像を取得した場合には、それらレンズを用いることによって生じる見掛け上の歪曲やアオリを補正した補正済みの入力画像を制御部1に対して出力する。また、カメラ2は、その見掛け上の歪曲やアオリを補正していない入力画像をそのまま制御部1に対して出力してもよい。その場合には、制御部1がその見掛け上の歪曲やアオリを補正する。 Further, the camera 2 acquires an input image according to the control signal from the control unit 1, and outputs the acquired input image to the control unit 1. When the camera 2 acquires an input image using a fisheye lens or a wide-angle lens, the camera 2 sends a corrected input image corrected for apparent distortion and tilt caused by using those lenses to the control unit 1. Output. Further, the camera 2 may directly output the input image without correcting the apparent distortion and tilt to the control unit 1. In that case, the control unit 1 corrects the apparent distortion and tilt.
入力部3は、操作者が画像生成装置100に対して各種情報を入力できるようにするための装置であり、例えば、タッチパネル、ボタンスイッチ、ポインティングデバイス、キーボード等である。 The input unit 3 is a device for allowing the operator to input various information to the image generation device 100, and is, for example, a touch panel, a button switch, a pointing device, a keyboard, or the like.
記憶部4は、各種情報を記憶するための装置であり、例えば、ハードディスク、光学ディスク、又は半導体メモリ等である。 The storage unit 4 is a device for storing various types of information, such as a hard disk, an optical disk, or a semiconductor memory.
表示部5は、画像情報を表示するための装置であり、例えば、ショベル60のキャブ64(図2参照。)内に設置された液晶ディスプレイ又はプロジェクタ等であって、制御部1が出力する各種画像を表示する。 The display unit 5 is a device for displaying image information, for example, a liquid crystal display or a projector installed in the cab 64 (see FIG. 2) of the excavator 60, and various types output by the control unit 1. Display the image.
人検出センサ6は、ショベル60の周囲に存在する人を検出するための装置である。本実施例では、人検出センサ6は、例えば、キャブ64にいる操作者の死角となる領域に存在する人を検出できるよう上部旋回体63の右側面及び後面に取り付けられる(図2参照。)。 The human detection sensor 6 is a device for detecting a person existing around the excavator 60. In this embodiment, the person detection sensor 6 is attached to, for example, the right side surface and the rear surface of the upper swing body 63 so as to be able to detect a person existing in the area of the operator's blind spot in the cab 64 (see FIG. 2). ..
人検出センサ6は、人以外の物体から人を区別して検出するセンサであり、例えば、対応する監視空間内のエネルギ変化を検出するセンサであって、焦電型赤外線センサ、ボロメータ型赤外線センサ、赤外線カメラ等の出力信号を利用した動体検出センサを含む。本実施例では、人検出センサ6は、焦電型赤外線センサを用いたものであり、動体(移動する熱源)を人として検出する。また、右側方人検出センサ6Rの監視空間は、右側方カメラの撮像空間に含まれ、後方人検出センサ6Bの監視空間は、後方カメラ2Bの撮像空間に含まれる。 The human detection sensor 6 is a sensor that distinguishes and detects a person from an object other than the human, and is, for example, a sensor that detects an energy change in the corresponding monitoring space, and is a charcoal infrared sensor, a bolometer infrared sensor, or the like. Includes a motion detection sensor that uses an output signal from an infrared camera or the like. In this embodiment, the person detection sensor 6 uses a pyroelectric infrared sensor, and detects a moving object (moving heat source) as a person. Further, the monitoring space of the right-side person detection sensor 6R is included in the imaging space of the right-side camera, and the monitoring space of the rear person detection sensor 6B is included in the imaging space of the rear camera 2B.
なお、人検出センサ6は、カメラ2と同様、上部旋回体63の右側面及び後面以外の位置(例えば、前面及び左側面である。)に取り付けられてもよく、上部旋回体63の前面、左側面、右側面、及び後面のうちの何れか1つに取り付けられていてもよく、全ての面に取り付けられていてもよい。 Similar to the camera 2, the person detection sensor 6 may be attached to a position other than the right side surface and the rear surface of the upper swivel body 63 (for example, the front surface and the left side surface), and the front surface of the upper swivel body 63. It may be attached to any one of the left side surface, the right side surface, and the rear surface, or may be attached to all surfaces.
警報出力部7は、ショベル60の操作者に対する警報を出力する装置である。例えば、警報出力部7は、音及び光の少なくとも一方を出力する警報装置であり、ブザー、スピーカ等の音声出力装置、LED、フラッシュライト等の発光装置を含む。本実施例では、警報出力部7は、警報音を出力するブザーであり、キャブ64の右側内壁に取り付けられる右側方警報出力部7R、及び、キャブ64の後側内壁に取り付けられる後方警報出力部7Bで構成される(図2参照。)。 The alarm output unit 7 is a device that outputs an alarm to the operator of the excavator 60. For example, the alarm output unit 7 is an alarm device that outputs at least one of sound and light, and includes an audio output device such as a buzzer and a speaker, and a light emitting device such as an LED and a flashlight. In this embodiment, the alarm output unit 7 is a buzzer that outputs an alarm sound, and is a right side alarm output unit 7R attached to the right inner wall of the cab 64 and a rear alarm output unit attached to the rear inner wall of the cab 64. It is composed of 7B (see FIG. 2).
また、画像生成装置100は、入力画像に基づいて処理対象画像を生成し、その処理対象画像に画像変換処理を施すことによって周囲の物体との位置関係や距離感を直感的に把握できるようにする出力画像を生成した上で、その出力画像を操作者に提示するようにしてもよい。 Further, the image generation device 100 generates a processing target image based on the input image, and performs image conversion processing on the processing target image so that the positional relationship with surrounding objects and a sense of distance can be intuitively grasped. After generating the output image to be used, the output image may be presented to the operator.
「処理対象画像」は、入力画像に基づいて生成される、画像変換処理(例えば、スケール変換処理、アフィン変換処理、歪曲変換処理、視点変換処理等である。)の対象となる画像である。具体的には、「処理対象画像」は、例えば、地表を上方から撮像するカメラによる入力画像であってその広い画角により水平方向の画像(例えば、空の部分である。)を含む入力画像から生成される、画像変換処理に適した画像である。より具体的には、その水平方向の画像が不自然に表示されないよう(例えば、空の部分が地表にあるものとして扱われないよう)その入力画像を所定の空間モデルに投影した上で、その空間モデルに投影された投影画像を別の二次元平面に再投影することによって生成される。なお、処理対象画像は、画像変換処理を施すことなくそのまま出力画像として用いられてもよい。 The “processed image” is an image that is generated based on the input image and is the target of image conversion processing (for example, scale conversion processing, affine transformation processing, distortion conversion processing, viewpoint conversion processing, and the like). Specifically, the "processed image" is, for example, an input image taken by a camera that captures the ground surface from above, and includes an image in the horizontal direction (for example, an empty portion) due to its wide angle of view. It is an image suitable for image conversion processing generated from. More specifically, the input image is projected onto a predetermined spatial model so that the horizontal image is not displayed unnaturally (for example, the empty part is not treated as if it is on the ground surface), and then the image is projected. It is generated by reprojecting a projected image projected onto a spatial model onto another two-dimensional plane. The image to be processed may be used as it is as an output image without performing image conversion processing.
「空間モデル」は、入力画像の投影対象である。具体的には、「空間モデル」は、少なくとも、処理対象画像が位置する平面である処理対象画像平面以外の平面又は曲面を含む、一又は複数の平面若しくは曲面で構成される。処理対象画像が位置する平面である処理対象画像平面以外の平面又は曲面は、例えば、処理対象画像平面に平行な平面、又は、処理対象画像平面との間で角度を形成する平面若しくは曲面である。 The "spatial model" is the projection target of the input image. Specifically, the "spatial model" is composed of at least one or a plurality of planes or curved surfaces including a plane or a curved surface other than the processing target image plane which is the plane on which the processing target image is located. The plane or curved surface other than the processing target image plane, which is the plane on which the processing target image is located, is, for example, a plane parallel to the processing target image plane or a plane or curved surface forming an angle with the processing target image plane. ..
なお、画像生成装置100は、処理対象画像を生成することなく、その空間モデルに投影された投影画像に画像変換処理を施すことによって出力画像を生成するようにしてもよい。また、投影画像は、画像変換処理を施すことなくそのまま出力画像として用いられてもよい。 The image generation device 100 may generate an output image by performing an image conversion process on the projected image projected on the spatial model without generating the image to be processed. Further, the projected image may be used as it is as an output image without performing image conversion processing.
図3は、入力画像が投影される空間モデルMDの一例を示す図であり、図3左図は、ショベル60を側方から見たときのショベル60と空間モデルMDとの間の関係を示し、図3右図は、ショベル60を上方から見たときのショベル60と空間モデルMDとの間の関係を示す。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the spatial model MD on which the input image is projected, and FIG. 3 left is a diagram showing the relationship between the excavator 60 and the spatial model MD when the excavator 60 is viewed from the side. The right figure of FIG. 3 shows the relationship between the excavator 60 and the spatial model MD when the excavator 60 is viewed from above.
図3で示されるように、空間モデルMDは、半円筒形状を有し、その底面内側の平面領域R1とその側面内側の曲面領域R2とを有する。 As shown in FIG. 3, the spatial model MD has a semi-cylindrical shape, and has a plane region R1 inside the bottom surface thereof and a curved surface region R2 inside the side surface thereof.
また、図4は、空間モデルMDと処理対象画像平面との間の関係の一例を示す図であり、処理対象画像平面R3は、例えば、空間モデルMDの平面領域R1を含む平面である。なお、図4は、明確化のために、空間モデルMDを、図3で示すような半円筒形状ではなく、円筒形状で示しているが、空間モデルMDは、半円筒形状及び円筒形状の何れであってもよい。以降の図においても同様である。また、処理対象画像平面R3は、上述のように、空間モデルMDの平面領域R1を含む円形領域であってもよく、空間モデルMDの平面領域R1を含まない環状領域であってもよい。 Further, FIG. 4 is a diagram showing an example of the relationship between the spatial model MD and the processing target image plane, and the processing target image plane R3 is, for example, a plane including the plane region R1 of the spatial model MD. In FIG. 4, for clarification, the space model MD is shown in a cylindrical shape instead of the semi-cylindrical shape as shown in FIG. 3, but the space model MD is either a semi-cylindrical shape or a cylindrical shape. It may be. The same applies to the following figures. Further, the image plane R3 to be processed may be a circular region including the plane region R1 of the space model MD or an annular region not including the plane region R1 of the space model MD as described above.
次に、制御部1が有する各種手段について説明する。 Next, various means included in the control unit 1 will be described.
座標対応付け手段10は、カメラ2が撮像した入力画像が位置する入力画像平面上の座標と、空間モデルMD上の座標と、処理対象画像平面R3上の座標とを対応付けるための手段である。本実施例では、座標対応付け手段10は、例えば、予め設定された、或いは、入力部3を介して入力されるカメラ2に関する各種パラメータと、予め決定された、入力画像平面、空間モデルMD、及び処理対象画像平面R3の相互の位置関係とに基づいて、入力画像平面上の座標と、空間モデルMD上の座標と、処理対象画像平面R3上の座標とを対応付ける。なお、カメラ2に関する各種パラメータは、例えば、カメラ2の光学中心、焦点距離、CCDサイズ、光軸方向ベクトル、カメラ水平方向ベクトル、射影方式等である。そして、座標対応付け手段10は、それらの対応関係を記憶部4の入力画像・空間モデル対応マップ40及び空間モデル・処理対象画像対応マップ41に記憶する。 The coordinate mapping means 10 is a means for associating the coordinates on the input image plane on which the input image captured by the camera 2 is located, the coordinates on the spatial model MD, and the coordinates on the processing target image plane R3. In the present embodiment, the coordinate mapping means 10 includes, for example, various parameters related to the camera 2 preset or input via the input unit 3, and a predetermined input image plane, spatial model MD, and the like. And, based on the mutual positional relationship of the processing target image plane R3, the coordinates on the input image plane, the coordinates on the spatial model MD, and the coordinates on the processing target image plane R3 are associated with each other. The various parameters related to the camera 2 are, for example, the optical center of the camera 2, the focal length, the CCD size, the optical axis direction vector, the camera horizontal direction vector, the projection method, and the like. Then, the coordinate mapping means 10 stores the correspondence between them in the input image / spatial model correspondence map 40 and the spatial model / processing target image correspondence map 41 of the storage unit 4.
なお、座標対応付け手段10は、処理対象画像を生成しない場合には、空間モデルMD上の座標と処理対象画像平面R3上の座標との対応付け、及び、その対応関係の空間モデル・処理対象画像対応マップ41への記憶を省略する。 When the coordinate mapping means 10 does not generate the processing target image, the coordinate mapping between the coordinates on the spatial model MD and the coordinates on the processing target image plane R3, and the spatial model / processing target of the corresponding relationship. The storage in the image correspondence map 41 is omitted.
画像生成手段11は、出力画像を生成するための手段である。本実施例では、画像生成手段11は、例えば、処理対象画像にスケール変換、アフィン変換、又は歪曲変換を施すことによって、処理対象画像平面R3上の座標と出力画像が位置する出力画像平面上の座標とを対応付ける。そして、画像生成手段11は、その対応関係を記憶部4の処理対象画像・出力画像対応マップ42に記憶する。そして、画像生成手段11は、入力画像・空間モデル対応マップ40及び空間モデル・処理対象画像対応マップ41を参照しながら、出力画像における各画素の値と入力画像における各画素の値とを関連付けて出力画像を生成する。各画素の値は、例えば、輝度値、色相値、彩度値等である。 The image generation means 11 is a means for generating an output image. In this embodiment, the image generation means 11 performs scale conversion, affine transformation, or distortion transformation on the image to be processed, so that the coordinates on the image plane R3 to be processed and the output image are located on the output image plane. Associate with coordinates. Then, the image generation means 11 stores the correspondence relationship in the processing target image / output image correspondence map 42 of the storage unit 4. Then, the image generation means 11 associates the value of each pixel in the output image with the value of each pixel in the input image while referring to the input image / spatial model correspondence map 40 and the spatial model / processing target image correspondence map 41. Generate an output image. The value of each pixel is, for example, a luminance value, a hue value, a saturation value, or the like.
また、画像生成手段11は、予め設定された、或いは、入力部3を介して入力される仮想カメラに関する各種パラメータに基づいて、処理対象画像平面R3上の座標と出力画像が位置する出力画像平面上の座標とを対応付ける。なお、仮想カメラに関する各種パラメータは、例えば、仮想カメラの光学中心、焦点距離、CCDサイズ、光軸方向ベクトル、カメラ水平方向ベクトル、射影方式等である。そして、画像生成手段11は、その対応関係を記憶部4の処理対象画像・出力画像対応マップ42に記憶する。そして、画像生成手段11は、入力画像・空間モデル対応マップ40及び空間モデル・処理対象画像対応マップ41を参照しながら、出力画像における各画素の値と入力画像における各画素の値とを関連付けて出力画像を生成する。 Further, the image generation means 11 is an output image plane in which the coordinates on the processing target image plane R3 and the output image are located based on various parameters related to the virtual camera that are set in advance or input via the input unit 3. Associate with the above coordinates. The various parameters related to the virtual camera are, for example, the optical center of the virtual camera, the focal length, the CCD size, the optical axis direction vector, the camera horizontal direction vector, the projection method, and the like. Then, the image generation means 11 stores the correspondence relationship in the processing target image / output image correspondence map 42 of the storage unit 4. Then, the image generation means 11 associates the value of each pixel in the output image with the value of each pixel in the input image while referring to the input image / spatial model correspondence map 40 and the spatial model / processing target image correspondence map 41. Generate an output image.
なお、画像生成手段11は、仮想カメラの概念を用いることなく、処理対象画像のスケールを変更して出力画像を生成するようにしてもよい。 Note that the image generation means 11 may generate an output image by changing the scale of the image to be processed without using the concept of a virtual camera.
また、画像生成手段11は、処理対象画像を生成しない場合には、施した画像変換処理に応じて空間モデルMD上の座標と出力画像平面上の座標とを対応付ける。そして、画像生成手段11は、入力画像・空間モデル対応マップ40を参照しながら、出力画像における各画素の値と入力画像における各画素の値とを関連付けて出力画像を生成する。この場合、画像生成手段11は、処理対象画像平面R3上の座標と出力画像平面上の座標との対応付け、及び、その対応関係の処理対象画像・出力画像対応マップ42への記憶を省略する。 Further, when the image generation means 11 does not generate the image to be processed, the image generation means 11 associates the coordinates on the spatial model MD with the coordinates on the output image plane according to the image conversion process performed. Then, the image generation means 11 generates an output image by associating the value of each pixel in the output image with the value of each pixel in the input image while referring to the input image / spatial model correspondence map 40. In this case, the image generation means 11 omits associating the coordinates on the processing target image plane R3 with the coordinates on the output image plane and storing the correspondence in the processing target image / output image correspondence map 42. ..
また、画像生成手段11は、人存否判定手段12の判定結果に基づいて出力画像の内容を切り換える。具体的には、画像生成手段11は、例えば、人存否判定手段12の判定結果に基づいて出力画像の生成に用いる入力画像を切り換える。なお、出力画像の生成に用いる入力画像の切り換え、及び、切り換えた入力画像に基づいて生成される出力画像についてはその詳細を後述する。 Further, the image generation means 11 switches the content of the output image based on the determination result of the presence / absence determination means 12. Specifically, the image generation means 11 switches the input image used for generating the output image based on the determination result of the presence / absence determination means 12, for example. The details of the switching of the input image used for generating the output image and the output image generated based on the switched input image will be described later.
人存否判定手段12は、作業機械の周囲に設定される複数の監視空間のそれぞれにおける人の存否を判定する手段である。本実施例では、人存否判定手段12は、人検出センサ6の出力に基づいてショベル60の周囲の人の存否を判定する。 The presence / absence determination means 12 is a means for determining the presence / absence of a person in each of the plurality of monitoring spaces set around the work machine. In this embodiment, the presence / absence determination means 12 determines the presence / absence of people around the excavator 60 based on the output of the person detection sensor 6.
また、人存否判定手段12は、カメラ2が撮像した入力画像に基づいて作業機械の周囲に設定される複数の監視空間のそれぞれにおける人の存否を判定してもよい。具体的には、人存否判定手段12は、オプティカルフロー、パターンマッチング等の画像処理技術を用いて作業機械の周囲の人の存否を判定してもよい。なお、人存否判定手段12は、カメラ2とは別の画像センサの出力に基づいて作業機械の周囲の人の存否を判定してもよい。 Further, the presence / absence determination means 12 may determine the presence / absence of a person in each of the plurality of monitoring spaces set around the work machine based on the input image captured by the camera 2. Specifically, the presence / absence determination means 12 may determine the presence / absence of people around the work machine by using image processing techniques such as optical flow and pattern matching. The presence / absence determination means 12 may determine the presence / absence of people around the work machine based on the output of an image sensor different from the camera 2.
或いは、人存否判定手段12は、人検出センサ6の出力とカメラ2等の画像センサの出力とに基づいて作業機械の周囲に設定される複数の監視空間のそれぞれにおける人の存否を判定してもよい。 Alternatively, the presence / absence determination means 12 determines the presence / absence of a person in each of the plurality of monitoring spaces set around the work machine based on the output of the person detection sensor 6 and the output of the image sensor such as the camera 2. May be good.
警報制御手段13は、警報出力部7を制御する手段である。本実施例では、警報制御手段13は、人存否判定手段12の判定結果に基づいて警報出力部7を制御する。なお、警報制御手段13による警報出力部7の制御についてはその詳細を後述する。 The alarm control means 13 is a means for controlling the alarm output unit 7. In this embodiment, the alarm control means 13 controls the alarm output unit 7 based on the determination result of the presence / absence determination means 12. The details of the control of the alarm output unit 7 by the alarm control means 13 will be described later.
次に、座標対応付け手段10及び画像生成手段11による具体的な処理の一例について説明する。 Next, an example of specific processing by the coordinate mapping means 10 and the image generation means 11 will be described.
座標対応付け手段10は、例えば、ハミルトンの四元数を用いて、入力画像平面上の座標と空間モデル上の座標とを対応付けることができる。 The coordinate associating means 10 can associate the coordinates on the input image plane with the coordinates on the spatial model by using, for example, Hamilton's quaternion.
図5は、入力画像平面上の座標と空間モデル上の座標との対応付けを説明するための図である。カメラ2の入力画像平面は、カメラ2の光学中心Cを原点とするUVW直交座標系における一平面として表される。空間モデルは、XYZ直交座標系における立体面として表される。 FIG. 5 is a diagram for explaining the correspondence between the coordinates on the input image plane and the coordinates on the spatial model. The input image plane of the camera 2 is represented as one plane in the UVW Cartesian coordinate system with the optical center C of the camera 2 as the origin. The spatial model is represented as a three-dimensional plane in the XYZ Cartesian coordinate system.
最初に、座標対応付け手段10は、XYZ座標系の原点を光学中心C(UVW座標系の原点)に並行移動させた上で、X軸をU軸に、Y軸をV軸に、Z軸を−W軸にそれぞれ一致させるようXYZ座標系を回転させる。空間モデル上の座標(XYZ座標系上の座標)を入力画像平面上の座標(UVW座標系上の座標)に変換するためである。なお、「−W軸」の符号「−」は、Z軸の方向と−W軸の方向が逆であることを意味する。これは、UVW座標系がカメラ前方を+W方向とし、XYZ座標系が鉛直下方を−Z方向としていることに起因する。 First, the coordinate mapping means 10 translates the origin of the XYZ coordinate system to the optical center C (origin of the UVW coordinate system), and then shifts the X axis to the U axis, the Y axis to the V axis, and the Z axis. Rotate the XYZ coordinate system so that each coincides with the -W axis. This is to convert the coordinates on the spatial model (coordinates on the XYZ coordinate system) into the coordinates on the input image plane (coordinates on the UVW coordinate system). The symbol "-" of "-W axis" means that the direction of the Z axis and the direction of the -W axis are opposite to each other. This is because the UVW coordinate system has the front of the camera in the + W direction, and the XYZ coordinate system has the vertical lower direction in the −Z direction.
なお、カメラ2が複数存在する場合、カメラ2のそれぞれが個別のUVW座標系を有するので、座標対応付け手段10は、複数のUVW座標系のそれぞれに対して、XYZ座標系を並行移動させ且つ回転させる。 When there are a plurality of cameras 2, each of the cameras 2 has an individual UVW coordinate system. Therefore, the coordinate mapping means 10 translates the XYZ coordinate system with respect to each of the plurality of UVW coordinate systems. Rotate.
上述の変換は、カメラ2の光学中心CがXYZ座標系の原点となるようにXYZ座標系を並行移動させた後に、Z軸が−W軸に一致するよう回転させ、更に、X軸がU軸に一致するよう回転させることによって実現される。そのため、座標対応付け手段10は、この変換をハミルトンの四元数で記述することにより、それら二回の回転を一回の回転演算に纏めることができる。 In the above conversion, the XYZ coordinate system is translated so that the optical center C of the camera 2 becomes the origin of the XYZ coordinate system, and then the Z axis is rotated so as to coincide with the −W axis, and the X axis is U. It is realized by rotating it so that it matches the axis. Therefore, the coordinate mapping means 10 can combine these two rotations into one rotation operation by describing this conversion in Hamilton's quaternion.
ところで、あるベクトルAを別のベクトルBに一致させるための回転は、ベクトルAとベクトルBとが張る面の法線を軸としてベクトルAとベクトルBとが形成する角度だけ回転させる処理に相当する。そして、その角度をθとすると、ベクトルAとベクトルBとの内積から、角度θは、 By the way, the rotation for matching one vector A with another vector B corresponds to the process of rotating by the angle formed by the vector A and the vector B about the normal of the surface stretched by the vector A and the vector B. .. Then, assuming that the angle is θ, the angle θ is calculated from the inner product of the vector A and the vector B.
で表される。
It is represented by.
また、ベクトルAとベクトルBとが張る面の法線の単位ベクトルNは、ベクトルAとベクトルBとの外積から Further, the unit vector N of the normal of the surface extending between the vector A and the vector B is obtained from the outer product of the vector A and the vector B.
で表されることとなる。
Will be represented by.
なお、四元数は、i、j、kをそれぞれ虚数単位とした場合、 The quaternion is when i, j, and k are imaginary units, respectively.
を満たす超複素数であり、本実施例において、四元数Qは、実成分をt、純虚成分をa、b、cとして、
It is a hypercomplex number that satisfies, and in this embodiment, the quaternion Q has a real component as t and a pure imaginary component as a, b, and c.
で表され、四元数Qの共役四元数は、
The conjugate quaternion of the quaternion Q is represented by
で表される。
It is represented by.
四元数Qは、実成分tを0(ゼロ)としながら、純虚成分a、b、cで三次元ベクトル(a,b,c)を表現することができ、また、t、a、b、cの各成分により任意のベクトルを軸とした回転動作を表現することもできる。 The quaternion Q can express a three-dimensional vector (a, b, c) with pure imaginary components a, b, and c while setting the real component t to 0 (zero), and t, a, b. It is also possible to express a rotation motion about an arbitrary vector by each component of, c.
更に、四元数Qは、連続する複数回の回転動作を統合して一回の回転動作として表現することができる。具体的には、四元数Qは、例えば、任意の点S(sx,sy,sz)を、任意の単位ベクトルC(l,m,n)を軸としながら角度θだけ回転させたときの点D(ex,ey,ez)を以下のように表現することができる。 Further, the quaternion Q can be expressed as one rotation operation by integrating a plurality of consecutive rotation operations. Specifically, the quaternion Q is, for example, when an arbitrary point S (sx, sy, sz) is rotated by an angle θ with an arbitrary unit vector C (l, m, n) as an axis. The point D (ex, ey, ez) can be expressed as follows.
ここで、本実施例において、Z軸を−W軸に一致させる回転を表す四元数をQzとすると、XYZ座標系におけるX軸上の点Xは、点X'に移動させられるので、点X'は、
Here, in this embodiment, assuming that the quaternion representing the rotation that makes the Z axis coincide with the −W axis is Qz, the point X on the X axis in the XYZ coordinate system is moved to the point X', so that the point X'is
で表される。
It is represented by.
また、本実施例において、X軸上にある点X'と原点とを結ぶ線をU軸に一致させる回転を表す四元数をQxとすると、「Z軸を−W軸に一致させ、更に、X軸をU軸に一致させる回転」を表す四元数Rは、 Further, in this embodiment, assuming that the quaternion representing the rotation that makes the line connecting the point X'on the X axis and the origin coincide with the U axis is Qx, "the Z axis matches the -W axis, and further. , The quaternion R representing "rotation that makes the X-axis coincide with the U-axis"
で表される。
It is represented by.
以上により、空間モデル(XYZ座標系)上の任意の座標Pを入力画像平面(UVW座標系)上の座標で表現したときの座標P'は、 From the above, the coordinates P'when the arbitrary coordinates P on the spatial model (XYZ coordinate system) are expressed by the coordinates on the input image plane (UVW coordinate system) are
で表される。また、四元数Rがカメラ2のそれぞれで不変であることから、座標対応付け手段10は、以後、この演算を実行するだけで空間モデル(XYZ座標系)上の座標を入力画像平面(UVW座標系)上の座標に変換することができる。
It is represented by. Further, since the quaternary number R is invariant in each of the cameras 2, the coordinate mapping means 10 thereafter simply executes this calculation to input the coordinates on the spatial model (XYZ coordinate system) in the image plane (UVW). Coordinate system) It can be converted to the above coordinates.
空間モデル(XYZ座標系)上の座標を入力画像平面(UVW座標系)上の座標に変換した後、座標対応付け手段10は、線分CP'と、カメラ2の光軸Gとが形成する入射角αを算出する。なお、線分CP'は、カメラ2の光学中心C(UVW座標系上の座標)と空間モデル上の任意の座標PをUVW座標系で表した座標P'とを結ぶ線分である。 After converting the coordinates on the spatial model (XYZ coordinate system) into the coordinates on the input image plane (UVW coordinate system), the coordinate mapping means 10 is formed by the line segment CP'and the optical axis G of the camera 2. Calculate the incident angle α. The line segment CP'is a line segment connecting the optical center C (coordinates on the UVW coordinate system) of the camera 2 and the coordinate P'representing an arbitrary coordinate P on the spatial model in the UVW coordinate system.
また、座標対応付け手段10は、カメラ2の入力画像平面R4(例えば、CCD面)に平行で且つ座標P'を含む平面Hにおける偏角φ、及び線分EP'の長さを算出する。なお、線分EP'は、平面Hと光軸Gとの交点Eと、座標P'とを結ぶ線分であり、偏角φは、平面HにおけるU'軸と線分EP'とが形成する角度である。 Further, the coordinate mapping means 10 calculates the declination φ and the length of the line segment EP'in the plane H parallel to the input image plane R4 (for example, the CCD plane) of the camera 2 and including the coordinates P'. The line segment EP'is a line segment connecting the intersection E of the plane H and the optical axis G and the coordinates P', and the deviation angle φ is formed by the U'axis and the line segment EP'on the plane H. The angle to do.
カメラの光学系は、通常、像高さhが入射角α及び焦点距離fの関数となっている。そのため、座標対応付け手段10は、通常射影(h=ftanα)、正射影(h=fsinα)、立体射影(h=2ftan(α/2))、等立体角射影(h=2fsin(α/2))、等距離射影(h=fα)等の適切な射影方式を選択して像高さhを算出する。 In the optical system of a camera, the image height h is usually a function of the incident angle α and the focal length f. Therefore, the coordinate mapping means 10 has a normal projection (h = ftanα), a normal projection (h = fsinα), a stereographic projection (h = 2ftan (α / 2)), and an equal stereographic projection (h = 2fsin (α/2)). )), Equal distance projection (h = fα) and other appropriate projection methods are selected to calculate the image height h.
その後、座標対応付け手段10は、算出した像高さhを偏角φによりUV座標系上のU成分及びV成分に分解し、入力画像平面R4の一画素当たりの画素サイズに相当する数値で除算する。これにより、座標対応付け手段10は、空間モデルMD上の座標P(P')と入力画像平面R4上の座標とを対応付けることができる。 After that, the coordinate mapping means 10 decomposes the calculated image height h into U component and V component on the UV coordinate system by the declination φ, and uses a numerical value corresponding to the pixel size per pixel of the input image plane R4. Divide. As a result, the coordinate mapping means 10 can associate the coordinates P (P') on the spatial model MD with the coordinates on the input image plane R4.
なお、入力画像平面R4のU軸方向における一画素当たりの画素サイズをaUとし、入力画像平面R4のV軸方向における一画素当たりの画素サイズをaVとすると、空間モデルMD上の座標P(P')に対応する入力画像平面R4上の座標(u,v)は、 Assuming that the pixel size per pixel in the U-axis direction of the input image plane R4 is a U and the pixel size per pixel in the V-axis direction of the input image plane R4 is a V , the coordinates P on the spatial model MD The coordinates (u, v) on the input image plane R4 corresponding to (P') are
で表される。
It is represented by.
このようにして、座標対応付け手段10は、空間モデルMD上の座標と、カメラ毎に存在する一又は複数の入力画像平面R4上の座標とを対応付け、空間モデルMD上の座標、カメラ識別子、及び入力画像平面R4上の座標を関連付けて入力画像・空間モデル対応マップ40に記憶する。 In this way, the coordinate mapping means 10 associates the coordinates on the spatial model MD with the coordinates on one or more input image planes R4 existing for each camera, and the coordinates on the spatial model MD and the camera identifier. , And the coordinates on the input image plane R4 are associated and stored in the input image / spatial model correspondence map 40.
また、座標対応付け手段10は、四元数を用いて座標の変換を演算するので、オイラー角を用いて座標の変換を演算する場合と異なり、ジンバルロックを発生させることがないという利点を有する。しかしながら、座標対応付け手段10は、四元数を用いて座標の変換を演算するものに限定されることはなく、オイラー角を用いて座標の変換を演算するようにしてもよい。 Further, since the coordinate mapping means 10 calculates the coordinate conversion using quaternions, it has an advantage that gimbal lock is not generated unlike the case where the coordinate conversion is calculated using Euler angles. .. However, the coordinate mapping means 10 is not limited to the one that calculates the coordinate conversion using the quaternion, and may calculate the coordinate conversion using the Euler angles.
なお、複数の入力画像平面R4上の座標への対応付けが可能な場合、座標対応付け手段10は、空間モデルMD上の座標P(P')を、その入射角αが最も小さいカメラに関する入力画像平面R4上の座標に対応付けるようにしてもよく、操作者が選択した入力画像平面R4上の座標に対応付けるようにしてもよい。 When it is possible to associate the coordinates on the plurality of input image planes R4, the coordinate mapping means 10 inputs the coordinates P (P') on the spatial model MD with respect to the camera having the smallest incident angle α. It may be associated with the coordinates on the image plane R4, or may be associated with the coordinates on the input image plane R4 selected by the operator.
次に、空間モデルMD上の座標のうち、曲面領域R2上の座標(Z軸方向の成分を持つ座標)を、XY平面上にある処理対象画像平面R3に再投影する処理について説明する。 Next, among the coordinates on the spatial model MD, the process of reprojecting the coordinates on the curved surface region R2 (coordinates having a component in the Z-axis direction) onto the processing target image plane R3 on the XY plane will be described.
図6は、座標対応付け手段10による座標間の対応付けを説明するための図である。F6Aは、一例として通常射影(h=ftanα)を採用するカメラ2の入力画像平面R4上の座標と空間モデルMD上の座標との間の対応関係を示す図である。座標対応付け手段10は、カメラ2の入力画像平面R4上の座標とその座標に対応する空間モデルMD上の座標とを結ぶ線分のそれぞれがカメラ2の光学中心Cを通過するようにして、両座標を対応付ける。 FIG. 6 is a diagram for explaining the correspondence between the coordinates by the coordinate matching means 10. F6A is a diagram showing the correspondence between the coordinates on the input image plane R4 of the camera 2 that employs normal projection (h = ftanα) as an example and the coordinates on the spatial model MD. The coordinate mapping means 10 is set so that each of the line segments connecting the coordinates on the input image plane R4 of the camera 2 and the coordinates on the spatial model MD corresponding to the coordinates passes through the optical center C of the camera 2. Associate both coordinates.
F6Aの例では、座標対応付け手段10は、カメラ2の入力画像平面R4上の座標K1を空間モデルMDの平面領域R1上の座標L1に対応付け、カメラ2の入力画像平面R4上の座標K2を空間モデルMDの曲面領域R2上の座標L2に対応付ける。このとき、線分K1−L1及び線分K2−L2は共にカメラ2の光学中心Cを通過する。 In the example of F6A, the coordinate mapping means 10 associates the coordinates K1 on the input image plane R4 of the camera 2 with the coordinates L1 on the plane region R1 of the spatial model MD, and the coordinates K2 on the input image plane R4 of the camera 2. Corresponds to the coordinates L2 on the curved surface region R2 of the spatial model MD. At this time, both the line segment K1-L1 and the line segment K2-L2 pass through the optical center C of the camera 2.
なお、カメラ2が通常射影以外の射影方式(例えば、正射影、立体射影、等立体角射影、等距離射影等である。)を採用する場合、座標対応付け手段10は、それぞれの射影方式に応じて、カメラ2の入力画像平面R4上の座標K1、K2を空間モデルMD上の座標L1、L2に対応付ける。 When the camera 2 employs a projection method other than the normal projection (for example, normal projection, stereographic projection, equal-angle projection, equal-distance projection, etc.), the coordinate mapping means 10 is used for each projection method. Correspondingly, the coordinates K1 and K2 on the input image plane R4 of the camera 2 are associated with the coordinates L1 and L2 on the spatial model MD.
具体的には、座標対応付け手段10は、所定の関数(例えば、正射影(h=fsinα)、立体射影(h=2ftan(α/2))、等立体角射影(h=2fsin(α/2))、等距離射影(h=fα)等である。)に基づいて、入力画像平面上の座標と空間モデルMD上の座標とを対応付ける。この場合、線分K1−L1及び線分K2−L2がカメラ2の光学中心Cを通過することはない。 Specifically, the coordinate mapping means 10 has a predetermined function (for example, normal projection (h = fsinα), stereographic projection (h = 2ftan (α / 2)), equal-angle projection (h = 2fsin (α / 2)). 2)), equidistant projection (h = fα), etc.), the coordinates on the input image plane are associated with the coordinates on the spatial model MD. In this case, the line segments K1-L1 and the line segments K2-L2 do not pass through the optical center C of the camera 2.
F6Bは、空間モデルMDの曲面領域R2上の座標と処理対象画像平面R3上の座標との間の対応関係を示す図である。座標対応付け手段10は、XZ平面上に位置する平行線群PLであって、処理対象画像平面R3との間で角度βを形成する平行線群PLを導入する。そして、座標対応付け手段10は、空間モデルMDの曲面領域R2上の座標とその座標に対応する処理対象画像平面R3上の座標とが共に平行線群PLのうちの一つに乗るようにして、両座標を対応付ける。 F6B is a diagram showing the correspondence between the coordinates on the curved surface region R2 of the spatial model MD and the coordinates on the processing target image plane R3. The coordinate mapping means 10 introduces a parallel line group PL located on the XZ plane and forming an angle β with the image plane R3 to be processed. Then, in the coordinate mapping means 10, the coordinates on the curved surface region R2 of the spatial model MD and the coordinates on the processing target image plane R3 corresponding to the coordinates are both placed on one of the parallel line group PL. , Associate both coordinates.
F6Bの例では、座標対応付け手段10は、空間モデルMDの曲面領域R2上の座標L2と処理対象画像平面R3上の座標M2とが共通の平行線に乗るとして、両座標を対応付ける。 In the example of F6B, the coordinate associating means 10 associates the coordinates L2 on the curved surface region R2 of the spatial model MD with the coordinates M2 on the processing target image plane R3 on a common parallel line.
なお、座標対応付け手段10は、空間モデルMDの平面領域R1上の座標を曲面領域R2上の座標と同様に平行線群PLを用いて処理対象画像平面R3上の座標に対応付けることも可能である。しかしながら、F6Bの例では、平面領域R1と処理対象画像平面R3とが共通の平面となっている。そのため、空間モデルMDの平面領域R1上の座標L1と処理対象画像平面R3上の座標M1とは同じ座標値を有する。 The coordinate mapping means 10 can also map the coordinates on the plane region R1 of the spatial model MD to the coordinates on the processing target image plane R3 using the parallel line group PL in the same manner as the coordinates on the curved surface region R2. is there. However, in the example of F6B, the plane region R1 and the processing target image plane R3 are common planes. Therefore, the coordinates L1 on the plane region R1 of the spatial model MD and the coordinates M1 on the processing target image plane R3 have the same coordinate values.
このようにして、座標対応付け手段10は、空間モデルMD上の座標と、処理対象画像平面R3上の座標とを対応付け、空間モデルMD上の座標及び処理対象画像平面R3上の座標を関連付けて空間モデル・処理対象画像対応マップ41に記憶する。 In this way, the coordinate mapping means 10 associates the coordinates on the spatial model MD with the coordinates on the processing target image plane R3, and associates the coordinates on the spatial model MD with the coordinates on the processing target image plane R3. It is stored in the spatial model / processing target image correspondence map 41.
F6Cは、処理対象画像平面R3上の座標と、一例として通常射影(h=ftanα)を採用する仮想カメラ2Vの出力画像平面R5上の座標との間の対応関係を示す図である。画像生成手段11は、仮想カメラ2Vの出力画像平面R5上の座標とその座標に対応する処理対象画像平面R3上の座標とを結ぶ線分のそれぞれが仮想カメラ2Vの光学中心CVを通過するようにして、両座標を対応付ける。 FIG. F6C is a diagram showing a correspondence relationship between the coordinates on the image plane R3 to be processed and the coordinates on the output image plane R5 of the virtual camera 2V that employs normal projection (h = ftanα) as an example. The image generation means 11 so that each of the line segments connecting the coordinates on the output image plane R5 of the virtual camera 2V and the coordinates on the processing target image plane R3 corresponding to the coordinates pass through the optical center CV of the virtual camera 2V. And associate both coordinates.
F6Cの例では、画像生成手段11は、仮想カメラ2Vの出力画像平面R5上の座標N1を処理対象画像平面R3(空間モデルMDの平面領域R1)上の座標M1に対応付け、仮想カメラ2Vの出力画像平面R5上の座標N2を処理対象画像平面R3上の座標M2に対応付ける。このとき、線分M1−N1及び線分M2−N2は共に仮想カメラ2Vの光学中心CVを通過する。 In the example of F6C, the image generation means 11 associates the coordinates N1 on the output image plane R5 of the virtual camera 2V with the coordinates M1 on the processing target image plane R3 (plane region R1 of the spatial model MD), and the virtual camera 2V The coordinates N2 on the output image plane R5 are associated with the coordinates M2 on the processing target image plane R3. At this time, both the line segment M1-N1 and the line segment M2-N2 pass through the optical center CV of the virtual camera 2V.
なお、仮想カメラ2Vが通常射影以外の射影方式(例えば、正射影、立体射影、等立体角射影、等距離射影等である。)を採用する場合、画像生成手段11は、それぞれの射影方式に応じて、仮想カメラ2Vの出力画像平面R5上の座標N1、N2を処理対象画像平面R3上の座標M1、M2に対応付ける。 When the virtual camera 2V employs a projection method other than the normal projection (for example, normal projection, stereographic projection, equal-angle projection, equal-distance projection, etc.), the image generation means 11 uses each projection method. Correspondingly, the coordinates N1 and N2 on the output image plane R5 of the virtual camera 2V are associated with the coordinates M1 and M2 on the processing target image plane R3.
具体的には、画像生成手段11は、所定の関数(例えば、正射影(h=fsinα)、立体射影(h=2ftan(α/2))、等立体角射影(h=2fsin(α/2))、等距離射影(h=fα)等である。)に基づいて、出力画像平面R5上の座標と処理対象画像平面R3上の座標とを対応付ける。この場合、線分M1−N1及び線分M2−N2が仮想カメラ2Vの光学中心CVを通過することはない。 Specifically, the image generation means 11 has a predetermined function (for example, normal projection (h = fsinα), stereographic projection (h = 2ftan (α / 2)), equidistant angle projection (h = 2fsin (α / 2)). )), Equidistant projection (h = fα), etc.), the coordinates on the output image plane R5 and the coordinates on the processing target image plane R3 are associated with each other. In this case, the line segments M1-N1 and the line segments M2-N2 do not pass through the optical center CV of the virtual camera 2V.
このようにして、画像生成手段11は、出力画像平面R5上の座標と、処理対象画像平面R3上の座標とを対応付け、出力画像平面R5上の座標及び処理対象画像平面R3上の座標を関連付けて処理対象画像・出力画像対応マップ42に記憶する。そして、画像生成手段11は、入力画像・空間モデル対応マップ40及び空間モデル・処理対象画像対応マップ41を参照しながら、出力画像における各画素の値と入力画像における各画素の値とを関連付けて出力画像を生成する。 In this way, the image generation means 11 associates the coordinates on the output image plane R5 with the coordinates on the processing target image plane R3, and obtains the coordinates on the output image plane R5 and the coordinates on the processing target image plane R3. It is associated and stored in the processing target image / output image correspondence map 42. Then, the image generation means 11 associates the value of each pixel in the output image with the value of each pixel in the input image while referring to the input image / spatial model correspondence map 40 and the spatial model / processing target image correspondence map 41. Generate an output image.
なお、F6Dは、F6A〜F6Cを組み合わせた図であり、カメラ2、仮想カメラ2V、空間モデルMDの平面領域R1及び曲面領域R2、並びに、処理対象画像平面R3の相互の位置関係を示す。 Note that F6D is a diagram in which F6A to F6C are combined, and shows the mutual positional relationship between the camera 2, the virtual camera 2V, the plane region R1 and the curved surface region R2 of the spatial model MD, and the image plane R3 to be processed.
次に、図7を参照しながら、空間モデルMD上の座標と処理対象画像平面R3上の座標とを対応付けるために座標対応付け手段10が導入する平行線群PLの作用について説明する。 Next, with reference to FIG. 7, the operation of the parallel line group PL introduced by the coordinate mapping means 10 for associating the coordinates on the spatial model MD with the coordinates on the processing target image plane R3 will be described.
図7左図は、XZ平面上に位置する平行線群PLと処理対象画像平面R3との間で角度βが形成される場合の図である。一方、図7右図は、XZ平面上に位置する平行線群PLと処理対象画像平面R3との間で角度β1(β1>β)が形成される場合の図である。また、図7左図及び図7右図における空間モデルMDの曲面領域R2上の座標La〜Ldのそれぞれは、処理対象画像平面R3上の座標Ma〜Mdのそれぞれに対応する。また、図7左図における座標La〜Ldのそれぞれの間隔は、図7右図における座標La〜Ldのそれぞれの間隔と等しい。なお、平行線群PLは、説明目的のためにXZ平面上に存在するものとしているが、実際には、Z軸上の全ての点から処理対象画像平面R3に向かって放射状に延びるように存在する。なお、この場合のZ軸を「再投影軸」と称する。 The left figure of FIG. 7 is a view when an angle β is formed between the parallel line group PL located on the XZ plane and the image plane R3 to be processed. On the other hand, the right figure of FIG. 7 is a diagram when an angle β1 (β1> β) is formed between the parallel line group PL located on the XZ plane and the image plane R3 to be processed. Further, each of the coordinates La to Ld on the curved surface region R2 of the spatial model MD in the left figure of FIG. 7 and the right figure of FIG. 7 corresponds to the coordinates Ma to Md on the image plane R3 to be processed. Further, the respective intervals of the coordinates La to Ld in the left figure of FIG. 7 are equal to the respective intervals of the coordinates La to Ld in the right figure of FIG. 7. The parallel line group PL is assumed to exist on the XZ plane for the purpose of explanation, but actually exists so as to extend radially from all points on the Z axis toward the image plane R3 to be processed. To do. The Z axis in this case is referred to as a "reprojection axis".
図7左図及び図7右図で示されるように、処理対象画像平面R3上の座標Ma〜Mdのそれぞれの間隔は、平行線群PLと処理対象画像平面R3との間の角度が増大するにつれて線形的に減少する。すなわち、空間モデルMDの曲面領域R2と座標Ma〜Mdのそれぞれとの間の距離とは関係なく一様に減少する。一方で、空間モデルMDの平面領域R1上の座標群は、図7の例では、処理対象画像平面R3上の座標群への変換が行われないので、座標群の間隔が変化することはない。 As shown in the left view of FIG. 7 and the right view of FIG. 7, the distance between the coordinates Ma to Md on the processing target image plane R3 increases the angle between the parallel line group PL and the processing target image plane R3. It decreases linearly with. That is, it decreases uniformly regardless of the distance between the curved surface region R2 of the spatial model MD and each of the coordinates Ma to Md. On the other hand, in the example of FIG. 7, the coordinate group on the plane region R1 of the spatial model MD is not converted to the coordinate group on the processing target image plane R3, so that the distance between the coordinate groups does not change. ..
これら座標群の間隔の変化は、出力画像平面R5(図6参照。)上の画像部分のうち、空間モデルMDの曲面領域R2に投影された画像に対応する画像部分のみが線形的に拡大或いは縮小されることを意味する。 As for the change in the spacing of these coordinate groups, only the image portion corresponding to the image projected on the curved surface region R2 of the spatial model MD among the image portions on the output image plane R5 (see FIG. 6) is linearly enlarged or expanded. It means that it will be reduced.
次に、図8を参照しながら、空間モデルMD上の座標と処理対象画像平面R3上の座標とを対応付けるために座標対応付け手段10が導入する平行線群PLの代替例について説明する。 Next, an alternative example of the parallel line group PL introduced by the coordinate mapping means 10 for associating the coordinates on the spatial model MD with the coordinates on the processing target image plane R3 will be described with reference to FIG.
図8左図は、XZ平面上に位置する補助線群ALの全てがZ軸上の始点T1から処理対象画像平面R3に向かって延びる場合の図である。一方、図8右図は、補助線群ALの全てがZ軸上の始点T2(T2>T1)から処理対象画像平面R3に向かって延びる場合の図である。また、図8左図及び図8右図における空間モデルMDの曲面領域R2上の座標La〜Ldのそれぞれは、処理対象画像平面R3上の座標Ma〜Mdのそれぞれに対応する。なお、図8左図の例では、座標Mc、Mdは、処理対象画像平面R3の領域外となるため図示されていない。また、図8左図における座標La〜Ldのそれぞれの間隔は、図8右図における座標La〜Ldのそれぞれの間隔と等しい。なお、補助線群ALは、説明目的のためにXZ平面上に存在するものとしているが、実際には、Z軸上の任意の一点から処理対象画像平面R3に向かって放射状に延びるように存在する。なお、図7と同様、この場合のZ軸を「再投影軸」と称する。 FIG. 8 left is a diagram in which all of the auxiliary line groups AL located on the XZ plane extend from the start point T1 on the Z axis toward the processing target image plane R3. On the other hand, the right figure of FIG. 8 is a diagram in which all of the auxiliary line group AL extends from the start point T2 (T2> T1) on the Z axis toward the processing target image plane R3. Further, each of the coordinates La to Ld on the curved surface region R2 of the spatial model MD in the left figure of FIG. 8 and the right figure of FIG. 8 corresponds to the coordinates Ma to Md on the image plane R3 to be processed. In the example shown on the left side of FIG. 8, the coordinates Mc and Md are not shown because they are outside the region of the image plane R3 to be processed. Further, the distance between the coordinates La to Ld in the left figure of FIG. 8 is equal to the distance between the coordinates La to Ld in the right figure of FIG. The auxiliary line group AL is assumed to exist on the XZ plane for the purpose of explanation, but actually exists so as to extend radially from an arbitrary point on the Z axis toward the image plane R3 to be processed. To do. As in FIG. 7, the Z axis in this case is referred to as a “reprojection axis”.
図8左図及び図8右図で示されるように、処理対象画像平面R3上の座標Ma〜Mdのそれぞれの間隔は、補助線群ALの始点と原点Oとの間の距離(高さ)が増大するにつれて非線形的に減少する。すなわち、空間モデルMDの曲面領域R2と座標Ma〜Mdのそれぞれとの間の距離が大きいほど、それぞれの間隔の減少幅が大きくなる。一方で、空間モデルMDの平面領域R1上の座標群は、図8の例では、処理対象画像平面R3上の座標群への変換が行われないので、座標群の間隔が変化することはない。 As shown in the left figure of FIG. 8 and the right figure of FIG. 8, the distance between the coordinates Ma to Md on the image plane R3 to be processed is the distance (height) between the start point and the origin O of the auxiliary line group AL. Decreases non-linearly as increases. That is, the larger the distance between the curved surface region R2 of the spatial model MD and each of the coordinates Ma to Md, the larger the decrease width of each interval becomes. On the other hand, in the example of FIG. 8, the coordinate group on the plane region R1 of the spatial model MD is not converted to the coordinate group on the processing target image plane R3, so that the distance between the coordinate groups does not change. ..
これら座標群の間隔の変化は、平行線群PLのときと同様、出力画像平面R5(図6参照。)上の画像部分のうち、空間モデルMDの曲面領域R2に投影された画像に対応する画像部分のみが非線形的に拡大或いは縮小されることを意味する。 The change in the spacing of these coordinate groups corresponds to the image projected on the curved surface region R2 of the spatial model MD in the image portion on the output image plane R5 (see FIG. 6) as in the case of the parallel line group PL. It means that only the image portion is non-linearly enlarged or reduced.
このようにして、画像生成装置100は、空間モデルMDの平面領域R1に投影された画像に対応する出力画像の画像部分(例えば、路面画像である。)に影響を与えることなく、空間モデルMDの曲面領域R2に投影された画像に対応する出力画像の画像部分(例えば、水平画像である。)を線形的に或いは非線形的に拡大或いは縮小させることができる。そのため、画像生成装置100は、ショベル60の近傍の路面画像(ショベル60を真上から見たときの仮想画像)に影響を与えることなく、ショベル60の周囲に位置する物体(ショベル60から水平方向に周囲を見たときの画像における物体)を迅速且つ柔軟に拡大或いは縮小させることができ、ショベル60の死角領域の視認性を向上させることができる。 In this way, the image generation device 100 does not affect the image portion (for example, a road surface image) of the output image corresponding to the image projected on the plane region R1 of the spatial model MD, and the spatial model MD. The image portion (for example, a horizontal image) of the output image corresponding to the image projected on the curved surface region R2 of the above can be enlarged or reduced linearly or non-linearly. Therefore, the image generator 100 does not affect the road surface image in the vicinity of the excavator 60 (virtual image when the excavator 60 is viewed from directly above), and the object located around the excavator 60 (horizontal direction from the excavator 60). The object in the image when the surroundings are viewed) can be quickly and flexibly enlarged or reduced, and the visibility of the blind spot region of the excavator 60 can be improved.
次に、図9を参照しながら、画像生成装置100が処理対象画像を生成する処理(以下、「処理対象画像生成処理」とする。)、及び、生成した処理対象画像を用いて出力画像を生成する処理(以下、「出力画像生成処理」とする。)について説明する。なお、図9は、処理対象画像生成処理(ステップS1〜ステップS3)及び出力画像生成処理(ステップS4〜ステップS6)の流れを示すフローチャートである。また、カメラ2(入力画像平面R4)、空間モデル(平面領域R1及び曲面領域R2)、並びに、処理対象画像平面R3の配置は予め決定されている。 Next, referring to FIG. 9, a process in which the image generation device 100 generates a processing target image (hereinafter, referred to as “processing target image generation processing”), and an output image using the generated processing target image. The process of generating (hereinafter, referred to as "output image generation process") will be described. Note that FIG. 9 is a flowchart showing the flow of the processing target image generation processing (steps S1 to S3) and the output image generation processing (steps S4 to S6). Further, the arrangement of the camera 2 (input image plane R4), the spatial model (plane area R1 and curved surface area R2), and the image plane R3 to be processed is determined in advance.
最初に、制御部1は、座標対応付け手段10により、処理対象画像平面R3上の座標と空間モデルMD上の座標とを対応付ける(ステップS1)。 First, the control unit 1 associates the coordinates on the processing target image plane R3 with the coordinates on the spatial model MD by the coordinate mapping means 10 (step S1).
具体的には、座標対応付け手段10は、平行線群PLと処理対象画像平面R3との間に形成される角度を取得する。そして、座標対応付け手段10は、処理対象画像平面R3上の一座標から延びる平行線群PLの一つが空間モデルMDの曲面領域R2と交差する点を算出する。そして、座標対応付け手段10は、算出した点に対応する曲面領域R2上の座標を、処理対象画像平面R3上のその一座標に対応する曲面領域R2上の一座標として導き出し、その対応関係を空間モデル・処理対象画像対応マップ41に記憶する。なお、平行線群PLと処理対象画像平面R3との間に形成される角度は、記憶部4等に予め記憶された値であってもよく、入力部3を介して操作者が動的に入力する値であってもよい。 Specifically, the coordinate mapping means 10 acquires an angle formed between the parallel line group PL and the image plane R3 to be processed. Then, the coordinate mapping means 10 calculates a point where one of the parallel line group PLs extending from one coordinate on the processing target image plane R3 intersects the curved surface region R2 of the spatial model MD. Then, the coordinate mapping means 10 derives the coordinates on the curved surface region R2 corresponding to the calculated points as one coordinate on the curved surface region R2 corresponding to the one coordinate on the processing target image plane R3, and determines the correspondence relationship. It is stored in the spatial model / processing target image correspondence map 41. The angle formed between the parallel line group PL and the image plane R3 to be processed may be a value stored in advance in the storage unit 4 or the like, and the operator dynamically moves through the input unit 3. It may be a value to be entered.
また、座標対応付け手段10は、処理対象画像平面R3上の一座標が空間モデルMDの平面領域R1上の一座標と一致する場合には、平面領域R1上のその一座標を、処理対象画像平面R3上のその一座標に対応する一座標として導き出し、その対応関係を空間モデル・処理対象画像対応マップ41に記憶する。 Further, when one coordinate on the processing target image plane R3 matches one coordinate on the plane region R1 of the space model MD, the coordinate mapping means 10 converts the one coordinate on the plane region R1 into the processing target image. It is derived as one coordinate corresponding to that one coordinate on the plane R3, and the correspondence relationship is stored in the spatial model / processing target image correspondence map 41.
その後、制御部1は、座標対応付け手段10により、上述の処理によって導き出された空間モデルMD上の一座標と入力画像平面R4上の座標とを対応付ける(ステップS2)。 After that, the control unit 1 associates one coordinate on the spatial model MD derived by the above process with the coordinate on the input image plane R4 by the coordinate mapping means 10 (step S2).
具体的には、座標対応付け手段10は、通常射影(h=ftanα)を採用するカメラ2の光学中心Cの座標を取得する。そして、座標対応付け手段10は、空間モデルMD上の一座標から延びる線分であり、光学中心Cを通過する線分が入力画像平面R4と交差する点を算出する。そして、座標対応付け手段10は、算出した点に対応する入力画像平面R4上の座標を、空間モデルMD上のその一座標に対応する入力画像平面R4上の一座標として導き出し、その対応関係を入力画像・空間モデル対応マップ40に記憶する。 Specifically, the coordinate associating means 10 acquires the coordinates of the optical center C of the camera 2 that normally employs projection (h = ftanα). Then, the coordinate mapping means 10 is a line segment extending from one coordinate on the spatial model MD, and calculates a point at which the line segment passing through the optical center C intersects the input image plane R4. Then, the coordinate mapping means 10 derives the coordinates on the input image plane R4 corresponding to the calculated points as one coordinate on the input image plane R4 corresponding to the one coordinate on the spatial model MD, and determines the correspondence relationship. It is stored in the input image / spatial model correspondence map 40.
その後、制御部1は、処理対象画像平面R3上の全ての座標を空間モデルMD上の座標及び入力画像平面R4上の座標に対応付けたか否かを判定する(ステップS3)。そして、制御部1は、未だ全ての座標を対応付けていないと判定した場合には(ステップS3のNO)、ステップS1及びステップS2の処理を繰り返す。 After that, the control unit 1 determines whether or not all the coordinates on the processing target image plane R3 are associated with the coordinates on the spatial model MD and the coordinates on the input image plane R4 (step S3). Then, when the control unit 1 determines that all the coordinates are not yet associated (NO in step S3), the control unit 1 repeats the processes of steps S1 and S2.
一方、制御部1は、全ての座標を対応付けたと判定した場合には(ステップS3のYES)、処理対象画像生成処理を終了させた上で出力画像生成処理を開始させる。そして、制御部1は、画像生成手段11により、処理対象画像平面R3上の座標と出力画像平面R5上の座標とを対応付ける(ステップS4)。 On the other hand, when it is determined that all the coordinates are associated with each other (YES in step S3), the control unit 1 ends the processing target image generation processing and then starts the output image generation processing. Then, the control unit 1 associates the coordinates on the processing target image plane R3 with the coordinates on the output image plane R5 by the image generation means 11 (step S4).
具体的には、画像生成手段11は、処理対象画像にスケール変換、アフィン変換、又は歪曲変換を施すことによって出力画像を生成する。そして、画像生成手段11は、施したスケール変換、アフィン変換、又は歪曲変換の内容によって定まる、処理対象画像平面R3上の座標と出力画像平面R5上の座標との間の対応関係を処理対象画像・出力画像対応マップ42に記憶する。 Specifically, the image generation means 11 generates an output image by performing scale transformation, affine transformation, or distortion transformation on the image to be processed. Then, the image generation means 11 determines the correspondence between the coordinates on the processing target image plane R3 and the coordinates on the output image plane R5, which are determined by the contents of the scale conversion, the affine transformation, or the distortion conversion applied to the processing target image. -Store in the output image correspondence map 42.
或いは、画像生成手段11は、仮想カメラ2Vを用いて出力画像を生成する場合には、採用した射影方式に応じて処理対象画像平面R3上の座標から出力画像平面R5上の座標を算出し、その対応関係を処理対象画像・出力画像対応マップ42に記憶するようにしてもよい。 Alternatively, when the image generation means 11 generates an output image using the virtual camera 2V, the image generation means 11 calculates the coordinates on the output image plane R5 from the coordinates on the processing target image plane R3 according to the projection method adopted. The correspondence may be stored in the processing target image / output image correspondence map 42.
或いは、画像生成手段11は、通常射影(h=ftanα)を採用する仮想カメラ2Vを用いて出力画像を生成する場合には、その仮想カメラ2Vの光学中心CVの座標を取得する。そして、画像生成手段11は、出力画像平面R5上の一座標から延びる線分であり、光学中心CVを通過する線分が処理対象画像平面R3と交差する点を算出する。そして、画像生成手段11は、算出した点に対応する処理対象画像平面R3上の座標を、出力画像平面R5上のその一座標に対応する処理対象画像平面R3上の一座標として導き出す。このようにして、画像生成手段11は、その対応関係を処理対象画像・出力画像対応マップ42に記憶するようにしてもよい。 Alternatively, when the image generation means 11 generates an output image using a virtual camera 2V that employs normal projection (h = ftanα), the image generation means 11 acquires the coordinates of the optical center CV of the virtual camera 2V. Then, the image generation means 11 calculates a line segment extending from one coordinate on the output image plane R5, and a point at which the line segment passing through the optical center CV intersects the processing target image plane R3. Then, the image generation means 11 derives the coordinates on the processing target image plane R3 corresponding to the calculated points as one coordinate on the processing target image plane R3 corresponding to the one coordinate on the output image plane R5. In this way, the image generation means 11 may store the correspondence relationship in the processing target image / output image correspondence map 42.
その後、制御部1の画像生成手段11は、入力画像・空間モデル対応マップ40、空間モデル・処理対象画像対応マップ41、及び処理対象画像・出力画像対応マップ42を参照する。そして、画像生成手段11は、入力画像平面R4上の座標と空間モデルMD上の座標との対応関係、空間モデルMD上の座標と処理対象画像平面R3上の座標との対応関係、及び処理対象画像平面R3上の座標と出力画像平面R5上の座標との対応関係を辿る。そして、画像生成手段11は、出力画像平面R5上の各座標に対応する入力画像平面R4上の座標が有する値(例えば、輝度値、色相値、彩度値等である。)を取得し、その取得した値を、対応する出力画像平面R5上の各座標の値として採用する(ステップS5)。なお、出力画像平面R5上の一座標に対して複数の入力画像平面R4上の複数の座標が対応する場合、画像生成手段11は、それら複数の入力画像平面R4上の複数の座標のそれぞれの値に基づく統計値を導き出し、出力画像平面R5上のその一座標の値としてその統計値を採用してもよい。統計値は、例えば、平均値、最大値、最小値、中間値等である。 After that, the image generation means 11 of the control unit 1 refers to the input image / spatial model correspondence map 40, the spatial model / processing target image correspondence map 41, and the processing target image / output image correspondence map 42. Then, the image generation means 11 has a correspondence relationship between the coordinates on the input image plane R4 and the coordinates on the space model MD, a correspondence relationship between the coordinates on the space model MD and the coordinates on the processing target image plane R3, and the processing target. The correspondence between the coordinates on the image plane R3 and the coordinates on the output image plane R5 is traced. Then, the image generation means 11 acquires the values (for example, luminance value, hue value, saturation value, etc.) possessed by the coordinates on the input image plane R4 corresponding to each coordinate on the output image plane R5. The acquired value is adopted as the value of each coordinate on the corresponding output image plane R5 (step S5). When a plurality of coordinates on the plurality of input image planes R4 correspond to one coordinate on the output image plane R5, the image generation means 11 has each of the plurality of coordinates on the plurality of input image planes R4. A statistical value based on the value may be derived, and the statistical value may be adopted as the value of the one coordinate on the output image plane R5. The statistical value is, for example, an average value, a maximum value, a minimum value, an intermediate value, or the like.
その後、制御部1は、出力画像平面R5上の全ての座標の値を入力画像平面R4上の座標の値に対応付けたか否かを判定する(ステップS6)。そして、制御部1は、未だ全ての座標の値を対応付けていないと判定した場合には(ステップS6のNO)、ステップS4及びステップS5の処理を繰り返す。 After that, the control unit 1 determines whether or not all the coordinate values on the output image plane R5 are associated with the coordinate values on the input image plane R4 (step S6). Then, when the control unit 1 determines that the values of all the coordinates are not yet associated (NO in step S6), the control unit 1 repeats the processes of steps S4 and S5.
一方、制御部1は、全ての座標の値を対応付けたと判定した場合には(ステップS6のYES)、出力画像を生成して、この一連の処理を終了させる。 On the other hand, when it is determined that the values of all the coordinates are associated with each other (YES in step S6), the control unit 1 generates an output image and ends this series of processing.
なお、画像生成装置100は、処理対象画像を生成しない場合には、処理対象画像生成処理を省略する。この場合、出力画像生成処理におけるステップS4の"処理対象画像平面上の座標"は、"空間モデル上の座標"で読み替えられる。 If the image generation device 100 does not generate the processing target image, the processing target image generation processing is omitted. In this case, the "coordinates on the processing target image plane" in step S4 in the output image generation processing are read as "coordinates on the spatial model".
以上の構成により、画像生成装置100は、ショベル60の周囲の物体とショベル60との位置関係を操作者に直感的に把握させることが可能な処理対象画像及び出力画像を生成することができる。 With the above configuration, the image generation device 100 can generate a processing target image and an output image that allow the operator to intuitively grasp the positional relationship between the object around the excavator 60 and the excavator 60.
また、画像生成装置100は、処理対象画像平面R3から空間モデルMDを経て入力画像平面R4に遡るように座標の対応付けを実行する。これにより、画像生成装置100は、処理対象画像平面R3上の各座標を入力画像平面R4上の一又は複数の座標に確実に対応させることができる。そのため、画像生成装置100は、入力画像平面R4から空間モデルMDを経て処理対象画像平面R3に至る順番で座標の対応付けを実行する場合と比べ、より良質な処理対象画像を迅速に生成することができる。入力画像平面R4から空間モデルMDを経て処理対象画像平面R3に至る順番で座標の対応付けを実行する場合には、入力画像平面R4上の各座標を処理対象画像平面R3上の一又は複数の座標に確実に対応させることができる。しかしながら、処理対象画像平面R3上の座標の一部が、入力画像平面R4上の何れの座標にも対応付けられない場合があり、その場合にはそれら処理対象画像平面R3上の座標の一部に補間処理等を施す必要がある。 Further, the image generation device 100 executes coordinate mapping so as to trace back from the processing target image plane R3 to the input image plane R4 via the spatial model MD. As a result, the image generation device 100 can surely make each coordinate on the processing target image plane R3 correspond to one or a plurality of coordinates on the input image plane R4. Therefore, the image generation device 100 can quickly generate a higher quality image to be processed as compared with the case where the coordinates are associated in the order from the input image plane R4 to the image plane R3 to be processed via the spatial model MD. Can be done. When the coordinates are associated in the order from the input image plane R4 to the processing target image plane R3 via the spatial model MD, each coordinate on the input image plane R4 is converted into one or a plurality of coordinates on the processing target image plane R3. It is possible to surely correspond to the coordinates. However, some of the coordinates on the processing target image plane R3 may not be associated with any of the coordinates on the input image plane R4, and in that case, some of the coordinates on the processing target image plane R3. It is necessary to perform interpolation processing or the like.
また、画像生成装置100は、空間モデルMDの曲面領域R2に対応する画像のみを拡大或いは縮小する場合には、平行線群PLと処理対象画像平面R3との間に形成される角度を変更して空間モデル・処理対象画像対応マップ41における曲面領域R2に関連する部分のみを書き換えるだけで、入力画像・空間モデル対応マップ40の内容を書き換えることなく、所望の拡大或いは縮小を実現させることができる。 Further, the image generator 100 changes the angle formed between the parallel line group PL and the image plane R3 to be processed when only the image corresponding to the curved surface region R2 of the spatial model MD is enlarged or reduced. By rewriting only the portion related to the curved surface region R2 in the spatial model / processing target image correspondence map 41, the desired enlargement or reduction can be realized without rewriting the contents of the input image / spatial model correspondence map 40. ..
また、画像生成装置100は、出力画像の見え方を変更する場合には、スケール変換、アフィン変換又は歪曲変換に関する各種パラメータの値を変更して処理対象画像・出力画像対応マップ42を書き換えるだけで、入力画像・空間モデル対応マップ40及び空間モデル・処理対象画像対応マップ41の内容を書き換えることなく、所望の出力画像(スケール変換画像、アフィン変換画像又は歪曲変換画像)を生成することができる。 Further, when changing the appearance of the output image, the image generation device 100 simply rewrites the processing target image / output image correspondence map 42 by changing the values of various parameters related to scale conversion, affine transformation, or distortion conversion. It is possible to generate a desired output image (scale conversion image, affine transformation image or distortion conversion image) without rewriting the contents of the input image / spatial model correspondence map 40 and the spatial model / processing target image correspondence map 41.
同様に、画像生成装置100は、出力画像の視点を変更する場合には、仮想カメラ2Vの各種パラメータの値を変更して処理対象画像・出力画像対応マップ42を書き換えるだけで、入力画像・空間モデル対応マップ40及び空間モデル・処理対象画像対応マップ41の内容を書き換えることなく、所望の視点から見た出力画像(視点変換画像)を生成することができる。 Similarly, when the viewpoint of the output image is changed, the image generation device 100 simply changes the values of various parameters of the virtual camera 2V and rewrites the processing target image / output image correspondence map 42, and the input image / space. An output image (viewpoint conversion image) viewed from a desired viewpoint can be generated without rewriting the contents of the model correspondence map 40 and the spatial model / processing target image correspondence map 41.
図10は、ショベル60に搭載された二台のカメラ2(右側方カメラ2R及び後方カメラ2B)の入力画像を用いて生成される出力画像を表示部5に表示させたときの表示例である。 FIG. 10 is a display example when the output image generated by using the input images of the two cameras 2 (right side camera 2R and rear camera 2B) mounted on the excavator 60 is displayed on the display unit 5. ..
画像生成装置100は、それら二台のカメラ2のそれぞれの入力画像を空間モデルMDの平面領域R1及び曲面領域R2上に投影した上で処理対象画像平面R3に再投影して処理対象画像を生成する。そして、画像生成装置100は、その生成した処理対象画像に画像変換処理(例えば、スケール変換、アフィン変換、歪曲変換、視点変換処理等である。)を施すことによって出力画像を生成する。このようにして、画像生成装置100は、ショベル60の近傍を上空から見下ろした画像(平面領域R1における画像)と、ショベル60から水平方向に周囲を見た画像(処理対象画像平面R3における画像)とを同時に表示する出力画像を生成する。以下では、このような出力画像を周辺監視用仮想視点画像と称する。 The image generation device 100 generates an image to be processed by projecting the input images of the two cameras 2 onto the plane region R1 and the curved surface region R2 of the spatial model MD and then reprojecting them onto the processing target image plane R3. To do. Then, the image generation device 100 generates an output image by performing an image conversion process (for example, scale conversion, affine transformation, distortion conversion, viewpoint conversion processing, etc.) on the generated image to be processed. In this way, the image generation device 100 looks down on the vicinity of the excavator 60 from the sky (image in the plane region R1) and an image in which the surroundings are viewed in the horizontal direction from the excavator 60 (image in the image plane R3 to be processed). Generates an output image that displays and at the same time. Hereinafter, such an output image will be referred to as a peripheral monitoring virtual viewpoint image.
なお、周辺監視用仮想視点画像は、画像生成装置100が処理対象画像を生成しない場合には、空間モデルMDに投影された画像に画像変換処理(例えば、視点変換処理である。)を施すことによって生成される。 When the image generation device 100 does not generate the image to be processed, the virtual viewpoint image for peripheral monitoring is subjected to image conversion processing (for example, viewpoint conversion processing) on the image projected on the spatial model MD. Generated by.
また、周辺監視用仮想視点画像は、ショベル60が旋回動作を行う際の画像を違和感なく表示できるよう、円形にトリミングされ、その円の中心CTRが空間モデルMDの円筒中心軸上で、且つ、ショベル60の旋回軸PV上となるように生成される。そのため、周辺監視用仮想視点画像は、ショベル60の旋回動作に応じてその中心CTRを軸に回転するように表示される。この場合、空間モデルMDの円筒中心軸は、再投影軸と一致するものであってもよく、一致しないものであってもよい。 Further, the virtual viewpoint image for peripheral monitoring is trimmed into a circle so that the image when the excavator 60 performs a turning operation can be displayed without discomfort, and the center CTR of the circle is on the cylindrical center axis of the spatial model MD, and It is generated so as to be on the swivel axis PV of the excavator 60. Therefore, the peripheral monitoring virtual viewpoint image is displayed so as to rotate about the central CTR according to the turning operation of the excavator 60. In this case, the central axis of the cylinder of the spatial model MD may or may not coincide with the reprojection axis.
なお、空間モデルMDの半径は、例えば、5メートルである。また、平行線群PLが処理対象画像平面R3との間で形成する角度、又は、補助線群ALの始点高さは、ショベル60の旋回中心から掘削アタッチメントEの最大到達距離(例えば12メートルである。)だけ離れた位置に物体(例えば、作業者である。)が存在する場合にその物体が表示部5で十分大きく(例えば、7ミリメートル以上である。)表示されるように、設定され得る。 The radius of the space model MD is, for example, 5 meters. Further, the angle formed by the parallel line group PL with the processing target image plane R3 or the starting point height of the auxiliary line group AL is the maximum reachable distance of the excavation attachment E (for example, 12 meters) from the turning center of the excavator 60. It is set so that when an object (for example, a worker) is present at a position separated by (for example, a worker), the object is displayed sufficiently large (for example, 7 mm or more) on the display unit 5. obtain.
更に、周辺監視用仮想視点画像は、ショベル60のCG画像を、ショベル60の前方が表示部5の画面上方と一致し、且つ、その旋回中心が中心CTRと一致するように配置してもよい。ショベル60と出力画像に現れる物体との間の位置関係をより分かり易くするためである。なお、周辺監視用仮想視点画像は、方位等の各種情報を含む額縁画像をその周囲に配置してもよい。 Further, as the peripheral monitoring virtual viewpoint image, the CG image of the excavator 60 may be arranged so that the front of the excavator 60 coincides with the upper part of the screen of the display unit 5 and the turning center thereof coincides with the center CTR. .. This is to make it easier to understand the positional relationship between the excavator 60 and the object appearing in the output image. As the virtual viewpoint image for peripheral monitoring, a frame image including various information such as a direction may be arranged around the virtual viewpoint image.
次に、図11〜図14を参照しながら、画像生成装置100が生成する周辺監視用仮想視点画像の詳細について説明する。 Next, the details of the peripheral monitoring virtual viewpoint image generated by the image generation device 100 will be described with reference to FIGS. 11 to 14.
図11は、画像生成装置100を搭載するショベル60の上面図である。図11に示す実施例では、ショベル60は、3台のカメラ2(左側方カメラ2L、右側方カメラ2R、及び後方カメラ2B)と3台の人検出センサ6(左側方人検出センサ6L、右側方人検出センサ6R、及び後方人検出センサ6B)とを備える。なお、図11の一点鎖線で示す領域CL、CR、CBは、それぞれ、左側方カメラ2L、右側方カメラ2R、後方カメラ2Bの撮像空間を示す。また、図11の点線で示す領域ZL、ZR、ZBは、それぞれ、左側方人検出センサ6L、右側方人検出センサ6R、後方人検出センサ6Bの監視空間を示す。また、ショベル60は、キャブ64内に、表示部5と、3台の警報出力部7(左側方警報出力部7L、右側方警報出力部7R、及び後方警報出力部7B)とを備える。 FIG. 11 is a top view of the excavator 60 equipped with the image generation device 100. In the embodiment shown in FIG. 11, the excavator 60 includes three cameras 2 (left side camera 2L, right side camera 2R, and rear camera 2B) and three person detection sensors 6 (left side person detection sensor 6L, right side). It is equipped with a person detection sensor 6R and a rear person detection sensor 6B). The regions CL, CR, and CB shown by the alternate long and short dash lines in FIG. 11 indicate the imaging spaces of the left side camera 2L, the right side camera 2R, and the rear camera 2B, respectively. Further, the regions ZL, ZR, and ZB shown by the dotted lines in FIG. 11 indicate the monitoring spaces of the left side person detection sensor 6L, the right side person detection sensor 6R, and the rear person detection sensor 6B, respectively. Further, the excavator 60 includes a display unit 5 and three alarm output units 7 (left side alarm output unit 7L, right side alarm output unit 7R, and rear alarm output unit 7B) in the cab 64.
なお、本実施例では、人検出センサ6の監視空間がカメラ2の撮像空間よりも狭いが、人検出センサ6の監視空間は、カメラ2の撮像空間と同じでもよく、カメラ2の撮像空間より広くてもよい。また、人検出センサ6の監視空間は、カメラ2の撮像空間内において、ショベル60の近傍に位置するが、ショベル60からより遠い領域にあってもよい。また、人検出センサ6の監視空間は、カメラ2の撮像空間が重複する部分において、重複部分を有する。例えば、右側方カメラ2Rの撮像空間CRと後方カメラ2Bの撮像空間CBとの重複部分において、右側方人検出センサ6Rの監視空間ZRは、後方人検出センサ6Bの監視空間ZBと重複する。しかしながら、人検出センサ6の監視空間は、重複が生じないように配置されてもよい。 In this embodiment, the monitoring space of the person detection sensor 6 is narrower than the imaging space of the camera 2, but the monitoring space of the person detection sensor 6 may be the same as the imaging space of the camera 2, and is larger than the imaging space of the camera 2. It may be wide. Further, the monitoring space of the human detection sensor 6 is located in the vicinity of the excavator 60 in the imaging space of the camera 2, but may be in a region farther from the excavator 60. Further, the monitoring space of the human detection sensor 6 has an overlapping portion in the portion where the imaging space of the camera 2 overlaps. For example, in the overlapping portion between the imaging space CR of the right side camera 2R and the imaging space CB of the rear camera 2B, the monitoring space ZR of the right side person detection sensor 6R overlaps with the monitoring space ZB of the rear person detection sensor 6B. However, the monitoring space of the human detection sensor 6 may be arranged so as not to cause duplication.
図12は、ショベル60に搭載された3台のカメラ2のそれぞれの入力画像と、それら入力画像を用いて生成される出力画像とを示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing input images of each of the three cameras 2 mounted on the excavator 60 and output images generated by using the input images.
画像生成装置100は、3台のカメラ2のそれぞれの入力画像を空間モデルMDの平面領域R1及び曲面領域R2上に投影した上で処理対象画像平面R3に再投影して処理対象画像を生成する。また、画像生成装置100は、生成した処理対象画像に画像変換処理(例えば、スケール変換、アフィン変換、歪曲変換、視点変換処理等である。)を施すことによって出力画像を生成する。その結果、画像生成装置100は、ショベル60の近傍を上空から見下ろした画像(平面領域R1における画像)と、ショベル60から水平方向に周囲を見た画像(処理対象画像平面R3における画像)とを同時に表示する周辺監視用仮想視点画像を生成する。なお、周辺監視用仮想視点画像の中央に表示される画像は、ショベル60のCG画像60CGである。 The image generation device 100 generates an image to be processed by projecting the input images of the three cameras 2 onto the plane area R1 and the curved surface area R2 of the spatial model MD and then reprojecting them onto the image plane R3 to be processed. .. Further, the image generation device 100 generates an output image by performing an image conversion process (for example, scale conversion, affine transformation, distortion conversion, viewpoint conversion processing, etc.) on the generated image to be processed. As a result, the image generator 100 obtains an image of the vicinity of the excavator 60 looking down from the sky (an image in the plane region R1) and an image of the surroundings in the horizontal direction from the excavator 60 (an image in the image plane R3 to be processed). Generates a virtual viewpoint image for peripheral monitoring to be displayed at the same time. The image displayed in the center of the peripheral monitoring virtual viewpoint image is the CG image 60CG of the excavator 60.
図12において、右側方カメラ2Rの入力画像、及び、後方カメラ2Bの入力画像はそれぞれ、右側方カメラ2Rの撮像空間と後方カメラ2Bの撮像空間との重複部分内に人物を捉えている(右側方カメラ2Rの入力画像における二点鎖線で囲まれる領域R10、及び、後方カメラ2Bの入力画像における二点鎖線で囲まれる領域R11参照。)。 In FIG. 12, the input image of the right-side camera 2R and the input image of the rear camera 2B each capture a person in the overlapping portion between the imaging space of the right-side camera 2R and the imaging space of the rear camera 2B (right side). See the area R10 surrounded by the two-point chain line in the input image of the square camera 2R and the area R11 surrounded by the two-point chain line in the input image of the rear camera 2B).
しかしながら、出力画像平面上の座標が入射角の最も小さいカメラに関する入力画像平面上の座標に対応付けられるものとすると、出力画像は、重複部分内の人物を消失させてしまう(出力画像内の一点鎖線で囲まれる領域R12参照。)。 However, assuming that the coordinates on the output image plane are associated with the coordinates on the input image plane for the camera with the smallest incident angle, the output image causes the person in the overlapping portion to disappear (one point in the output image). See region R12 surrounded by chain lines.)
そこで、画像生成装置100は、重複部分に対応する出力画像部分において、後方カメラ2Bの入力画像平面上の座標が対応付けられる領域と、右側方カメラ2Rの入力画像平面上の座標が対応付けられる領域とを混在させ、重複部分内の物体が消失するのを防止する。 Therefore, in the output image portion corresponding to the overlapping portion, the image generation device 100 associates the region on which the coordinates on the input image plane of the rear camera 2B are associated with the coordinates on the input image plane of the right camera 2R. The area is mixed to prevent the objects in the overlapping part from disappearing.
図13は、2つのカメラのそれぞれの撮像空間の重複部分における物体の消失を防止する画像消失防止処理の一例であるストライプパタン処理を説明するための図である。 FIG. 13 is a diagram for explaining a stripe pattern process, which is an example of an image loss prevention process for preventing the disappearance of an object in an overlapping portion of the imaging space of each of the two cameras.
F13Aは、右側方カメラ2Rの撮像空間と後方カメラ2Bの撮像空間との重複部分に対応する出力画像部分を示す図であり、図12の点線で示す矩形領域R13に対応する。 F13A is a diagram showing an output image portion corresponding to an overlapping portion between the imaging space of the right side camera 2R and the imaging space of the rear camera 2B, and corresponds to the rectangular region R13 shown by the dotted line in FIG.
また、F13Aにおいて、灰色で塗り潰された領域PR1は、後方カメラ2Bの入力画像部分が配置される画像領域であり、領域PR1に対応する出力画像平面上の各座標には後方カメラ2Bの入力画像平面上の座標が対応付けられる。 Further, in F13A, the area PR1 filled with gray is an image area in which the input image portion of the rear camera 2B is arranged, and the input image of the rear camera 2B is set at each coordinate on the output image plane corresponding to the area PR1. Coordinates on the plane are associated.
一方、白色で塗り潰された領域PR2は、右側方カメラ2Rの入力画像部分が配置される画像領域であり、領域PR2に対応する出力画像平面上の各座標には右側方カメラ2Rの入力画像平面上の座標が対応付けられる。 On the other hand, the area PR2 filled with white is an image area in which the input image portion of the right side camera 2R is arranged, and the input image plane of the right side camera 2R is set at each coordinate on the output image plane corresponding to the area PR2. The above coordinates are associated.
本実施例では、領域PR1と領域PR2とが縞模様(ストライプパタン処理)を形成するように配置され、領域PR1と領域PR2とが縞状に交互に並ぶ部分の境界線は、ショベル60の旋回中心を中心とする水平面上の同心円によって定められる。 In this embodiment, the region PR1 and the region PR2 are arranged so as to form a striped pattern (striped pattern treatment), and the boundary line of the portion where the region PR1 and the region PR2 are alternately arranged in a striped pattern is the swivel of the excavator 60. It is defined by concentric circles on the horizontal plane centered on the center.
F13Bは、ショベル60の右斜め後方の空間領域の状況を示す上面図であり、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの双方によって撮像される空間領域の現在の状況を示す。また、F13Bは、ショベル60の右斜め後方に棒状の立体物OBが存在することを示す。 F13B is a top view showing the state of the space area diagonally rearward to the right of the excavator 60, and shows the current state of the space area imaged by both the rear camera 2B and the right side camera 2R. Further, F13B indicates that a rod-shaped three-dimensional object OB exists diagonally to the right and rearward of the excavator 60.
F13Cは、F13Bが示す空間領域を後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rで実際に撮像して得られた入力画像に基づいて生成される出力画像の一部を示す。 F13C shows a part of the output image generated based on the input image obtained by actually capturing the spatial region indicated by F13B with the rear camera 2B and the right side camera 2R.
具体的には、画像OB1は、後方カメラ2Bの入力画像における立体物OBの画像が、路面画像を生成するための視点変換によって、後方カメラ2Bと立体物OBとを結ぶ線の延長方向に伸長されたものを表す。すなわち、画像OB1は、後方カメラ2Bの入力画像を用いて出力画像部分における路面画像を生成した場合に表示される立体物OBの画像の一部である。 Specifically, in the image OB1, the image of the three-dimensional object OB in the input image of the rear camera 2B extends in the extension direction of the line connecting the rear camera 2B and the three-dimensional object OB by the viewpoint conversion for generating the road surface image. Represents what has been done. That is, the image OB1 is a part of the image of the three-dimensional object OB displayed when the road surface image in the output image portion is generated by using the input image of the rear camera 2B.
また、画像OB2は、右側方カメラ2Rの入力画像における立体物OBの画像が、路面画像を生成するための視点変換によって、右側方カメラ2Rと立体物OBとを結ぶ線の延長方向に伸長されたものを表す。すなわち、画像OB2は、右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像部分における路面画像を生成した場合に表示される立体物OBの画像の一部である。 Further, in the image OB2, the image of the three-dimensional object OB in the input image of the right-side camera 2R is extended in the extension direction of the line connecting the right-side camera 2R and the three-dimensional object OB by the viewpoint conversion for generating the road surface image. Represents an image. That is, the image OB2 is a part of the image of the three-dimensional object OB displayed when the road surface image in the output image portion is generated by using the input image of the right-side camera 2R.
このように、画像生成装置100は、重複部分において、後方カメラ2Bの入力画像平面上の座標が対応付けられる領域PR1と、右側方カメラ2Rの入力画像平面上の座標が対応付けられる領域PR2とを混在させる。その結果、画像生成装置100は、1つの立体物OBに関する2つの画像OB1及び画像OB2の双方を出力画像上に表示させ、立体物OBが出力画像から消失するのを防止する。 As described above, in the overlapping portion, the image generation device 100 has the region PR1 to which the coordinates on the input image plane of the rear camera 2B are associated and the region PR2 to which the coordinates on the input image plane of the right camera 2R are associated. To mix. As a result, the image generation device 100 displays both the two images OB1 and the image OB2 relating to one three-dimensional object OB on the output image, and prevents the three-dimensional object OB from disappearing from the output image.
図14は、図12の出力画像と、図12の出力画像に画像消失防止処理(ストライプパタン処理)を適用することで得られる出力画像との違いを表す対比図であり、図14上図が図12の出力画像を示し、図14下図が画像消失防止処理(ストライプパタン処理)を適用した後の出力画像を示す。図14上図における一点鎖線で囲まれる領域R12では人物が消失しているのに対し、図14下図における一点鎖線で囲まれる領域R14では人物が消失せずに表示されている。 FIG. 14 is a comparison diagram showing the difference between the output image of FIG. 12 and the output image obtained by applying the image disappearance prevention process (stripe pattern process) to the output image of FIG. The output image of FIG. 12 is shown, and the lower figure of FIG. 14 shows the output image after applying the image disappearance prevention processing (striped pattern processing). While the person disappears in the area R12 surrounded by the alternate long and short dash line in the upper figure of FIG. 14, the person is displayed without disappearing in the area R14 surrounded by the alternate long and short dash line in FIG. 14 lower figure.
なお、画像生成装置100は、ストライプパタン処理の代わりに、メッシュパタン処理、平均化処理等を適用して重複部分内の物体の消失を防止してもよい。具体的には、画像生成装置100は、平均化処理により、2つのカメラのそれぞれの入力画像における対応する画素の値(例えば、輝度値である。)の平均値を、重複部分に対応する出力画像部分の画素の値として採用する。或いは、画像生成装置100は、メッシュパタン処理により、重複部分に対応する出力画像部分において、一方のカメラの入力画像における画素の値が対応付けられる領域と、他方のカメラの入力画像における画素の値が対応付けられる領域とを網模様(メッシュパタン)を形成するように配置させる。これにより、画像生成装置100は、重複部分内の物体が消失するのを防止する。 Note that the image generation device 100 may apply a mesh pattern processing, an averaging process, or the like instead of the stripe pattern processing to prevent the disappearance of the object in the overlapping portion. Specifically, the image generation device 100 outputs the average value of the corresponding pixel values (for example, the luminance value) in the input images of the two cameras by the averaging process to correspond to the overlapping portion. It is used as the pixel value of the image part. Alternatively, the image generation device 100 performs mesh pattern processing to associate the pixel values in the input image of one camera with the pixel values in the input image of the other camera in the output image portion corresponding to the overlapping portion. Are arranged so as to form a mesh pattern with the area to which is associated with. As a result, the image generation device 100 prevents the object in the overlapping portion from disappearing.
次に、図15〜図17を参照して、画像生成手段11が、人存否判定手段12の判定結果に基づいて複数の入力画像から出力画像の生成に用いる入力画像を決定する処理(以下、「第1入力画像決定処理」とする。)について説明する。なお、図15は、ショベル60に搭載された3台のカメラ2のそれぞれの入力画像と、それら入力画像を用いて生成される出力画像とを示す図であり、図12に対応する。また、図16は、人存否判定手段12の判定結果と、出力画像の生成に用いる入力画像との対応関係を示す対応表である。また、図17は、第1入力画像決定処理で決定された入力画像に基づいて生成される出力画像の表示例である。 Next, with reference to FIGS. 15 to 17, a process in which the image generation means 11 determines an input image to be used for generating an output image from a plurality of input images based on the determination result of the presence / absence determination means 12 (hereinafter, The "first input image determination process") will be described. Note that FIG. 15 is a diagram showing each input image of the three cameras 2 mounted on the excavator 60 and an output image generated by using the input image, and corresponds to FIG. 12. Further, FIG. 16 is a correspondence table showing a correspondence relationship between the determination result of the presence / absence determination means 12 and the input image used for generating the output image. Further, FIG. 17 is a display example of an output image generated based on the input image determined by the first input image determination process.
図15に示すように、画像生成装置100は、3台のカメラ2のそれぞれの入力画像を空間モデルMDの平面領域R1及び曲面領域R2上に投影した上で処理対象画像平面R3に再投影して処理対象画像を生成する。また、画像生成装置100は、生成した処理対象画像に画像変換処理(例えば、スケール変換、アフィン変換、歪曲変換、視点変換処理等である。)を施すことによって出力画像を生成する。その結果、画像生成装置100は、ショベル60の近傍を上空から見下ろした画像と、ショベル60から水平方向に周囲を見た画像とを同時に表示する周辺監視用仮想視点画像を生成する。 As shown in FIG. 15, the image generation device 100 projects the input images of the three cameras 2 onto the plane region R1 and the curved surface region R2 of the spatial model MD, and then reprojects them onto the processing target image plane R3. To generate an image to be processed. Further, the image generation device 100 generates an output image by performing an image conversion process (for example, scale conversion, affine transformation, distortion conversion, viewpoint conversion processing, etc.) on the generated image to be processed. As a result, the image generation device 100 generates a virtual viewpoint image for peripheral monitoring that simultaneously displays an image of the vicinity of the excavator 60 looking down from the sky and an image of the surroundings viewed from the excavator 60 in the horizontal direction.
また、図15において、左側方カメラ2L、後方カメラ2B、及び右側方カメラ2Rのそれぞれの入力画像は、作業者が3人ずつ存在する状態を示す。また、出力画像は、ショベル60の周囲に9人の作業者が存在する状態を示す。 Further, in FIG. 15, each input image of the left side camera 2L, the rear side camera 2B, and the right side camera 2R shows a state in which three workers are present. The output image also shows a state in which nine workers are present around the excavator 60.
ここで、図16の対応表を参照して、人存否判定手段12の判定結果と、出力画像の生成に用いる入力画像との対応関係について説明する。なお、○印は、人存否判定手段12により人が存在すると判定されたことを表し、×印は、人が存在しないと判定されたことを表す。 Here, with reference to the correspondence table of FIG. 16, the correspondence relationship between the determination result of the presence / absence determination means 12 and the input image used for generating the output image will be described. The ◯ mark indicates that the presence / absence determination means 12 has determined that a person exists, and the × mark indicates that no person has been determined.
パターン1は、左側方監視空間ZLのみで人が存在すると判定され、後方監視空間ZB及び右側方監視空間ZRでは人が存在しないと判定された場合に、左側方カメラ2Lの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン1は、例えば、ショベル60の左側方のみに作業者(この例では3人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D1で示すように、3人の作業者を捉えた左側方カメラ2Lの入力画像をそのまま出力画像として出力する。なお、以下では、入力画像をそのまま用いた出力画像を「スルー画像」と称する。 In pattern 1, when it is determined that a person exists only in the left side monitoring space ZL and no person exists in the rear monitoring space ZB and the right side monitoring space ZR, the input image of the left side camera 2L is used. Indicates that an output image is generated. This pattern 1 is adopted, for example, when there are workers (three people in this example) only on the left side of the excavator 60. As shown in the output image D1 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs the input image of the left side camera 2L that captures the three workers as an output image as it is. In the following, an output image using the input image as it is will be referred to as a “through image”.
パターン2は、後方監視空間ZBのみで人が存在すると判定され、左側方監視空間ZL及び右側方監視空間ZRでは人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2Bの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン2は、例えば、ショベル60の後方のみに作業者(この例では3人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D2で示すように、3人の作業者を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま出力画像として出力する。 Pattern 2 is output using the input image of the rear camera 2B when it is determined that a person exists only in the rear monitoring space ZB and no person exists in the left side monitoring space ZL and the right side monitoring space ZR. Indicates that an image is generated. This pattern 2 is adopted, for example, when there are workers (three people in this example) only behind the excavator 60. As shown in the output image D2 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the three workers as an output image as it is.
パターン3は、右側方監視空間ZRのみで人が存在すると判定され、左側方監視空間ZL及び後方監視空間ZBでは人が存在しないと判定された場合に、右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン3は、例えば、ショベル60の右側方のみに作業者(この例では3人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D3で示すように、3人の作業者を捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま出力画像として出力する。 In pattern 3, when it is determined that a person exists only in the right side monitoring space ZR and no person exists in the left side monitoring space ZL and the rear monitoring space ZB, the input image of the right side camera 2R is used. Indicates that an output image is generated. This pattern 3 is adopted, for example, when there are workers (three people in this example) only on the right side of the excavator 60. As shown in the output image D3 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs the input image of the right-side camera 2R that captures the three workers as an output image as it is.
パターン4は、左側方監視空間ZL及び後方監視空間ZBで人が存在すると判定され、右側方監視空間ZRでは人が存在しないと判定された場合に、3つ全ての入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン4は、例えば、ショベル60の左側方及び後方に作業者(この例では3人ずつ合計6人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D4で示すように、3つの入力画像に基づいて生成する6人の作業者を捉えた周辺監視用仮想視点画像を出力画像として出力する。 In pattern 4, when it is determined that a person exists in the left side monitoring space ZL and the rear monitoring space ZB, and no person exists in the right side monitoring space ZR, the output image is used using all three input images. Indicates that is generated. This pattern 4 is adopted, for example, when there are workers (three in this example, a total of six) on the left side and the rear of the excavator 60. As shown in the output image D4 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image that captures six workers generated based on the three input images as an output image.
パターン5は、後方監視空間ZB及び右側方監視空間ZRで人が存在すると判定され、左側方監視空間ZLでは人が存在しないと判定された場合に、3つ全ての入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン5は、例えば、ショベル60の後方及び右側方に作業者(この例では3人ずつ合計6人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D5で示すように、3つの入力画像に基づいて生成する6人の作業者を捉えた周辺監視用仮想視点画像を出力画像として出力する。 Pattern 5 is an output image using all three input images when it is determined that a person exists in the rear monitoring space ZB and the right side monitoring space ZR and no person exists in the left side monitoring space ZL. Indicates that is generated. This pattern 5 is adopted, for example, when there are workers (three in this example, a total of six) behind and to the right of the excavator 60. As shown in the output image D5 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image that captures six workers generated based on the three input images as an output image.
パターン6は、左側方監視空間ZL及び右側方監視空間ZRで人が存在すると判定され、後方監視空間ZBでは人が存在しないと判定された場合に、3つ全ての入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン6は、例えば、ショベル60の左側方及び右側方に作業者(この例では3人ずつ合計6人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D6で示すように、3つの入力画像に基づいて生成する6人の作業者を捉えた周辺監視用仮想視点画像を出力画像として出力する。 Pattern 6 is an output image using all three input images when it is determined that a person exists in the left side monitoring space ZL and the right side monitoring space ZR and no person exists in the rear monitoring space ZB. Indicates that is generated. This pattern 6 is adopted, for example, when there are workers (three in this example, a total of six) on the left and right sides of the excavator 60. As shown in the output image D6 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image that captures six workers generated based on the three input images as an output image.
パターン7は、左側方監視空間ZL、後方監視空間ZB、及び右側方監視空間ZRの全てで人が存在すると判定された場合に、3つ全ての入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン7は、例えば、ショベル60の左側方、後方、及び右側方に作業者(この例では3人ずつ合計9人)が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図15の出力画像で示すように、3つの入力画像に基づいて生成する9人の作業者を捉えた周辺監視用仮想視点画像を出力画像として出力する。 In pattern 7, when it is determined that a person exists in all of the left side monitoring space ZL, the rear side monitoring space ZB, and the right side monitoring space ZR, an output image is generated using all three input images. Represents. This pattern 7 is adopted, for example, when there are workers (three in this example, a total of nine) on the left side, the rear side, and the right side of the excavator 60. As shown in the output image of FIG. 15, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image that captures nine workers generated based on the three input images as an output image.
パターン8は、左側方監視空間ZL、後方監視空間ZB、及び右側方監視空間ZRの全てで人が存在しないと判定された場合に、3つ全ての入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターン8は、例えば、ショベル60の左側方、後方、及び右側方に作業者が存在しない場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D7で示すように、3つの入力画像に基づいて生成する、周囲に作業者が存在しない状態を映し出す周辺監視用仮想視点画像を出力画像として出力する。 In pattern 8, when it is determined that no person exists in all of the left side monitoring space ZL, the rear side monitoring space ZB, and the right side monitoring space ZR, an output image is generated using all three input images. Represents that. This pattern 8 is adopted, for example, when there is no worker on the left side, the rear side, and the right side of the excavator 60. As shown in the output image D7 of FIG. 17, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image as an output image, which is generated based on the three input images and projects a state in which no worker exists in the surroundings.
上述のように、画像生成手段11は、3つの監視空間のうちの1つのみで人が存在すると判定された場合には、対応するカメラのスルー画像を出力画像として出力する。監視空間に存在する人を表示部5上にできるだけ大きく表示させるためである。一方で、画像生成手段11は、3つの監視空間の2つ以上で人が存在すると判定された場合には、スルー画像を出力することなく周辺監視用仮想視点画像を出力する。1つのスルー画像のみではショベル60の周囲に存在する全ての人を表示部5上に表示させることができないためであり、また、周辺監視用仮想視点画像を出力すればショベル60の周囲に存在する全ての人を表示部5上に表示させることができるためである。また、画像生成手段11は、3つの監視空間の何れにも人が存在しないと判定された場合には、スルー画像を出力することなく周辺監視用仮想視点画像を出力する。拡大表示すべき人が存在しないためであり、また、ショベル60の周囲に存在する人以外の他の物体を広く監視できるようにするためである。 As described above, when it is determined that a person exists in only one of the three monitoring spaces, the image generation means 11 outputs a through image of the corresponding camera as an output image. This is to display the person existing in the monitoring space as large as possible on the display unit 5. On the other hand, when it is determined that a person exists in two or more of the three monitoring spaces, the image generation means 11 outputs a virtual viewpoint image for peripheral monitoring without outputting a through image. This is because it is not possible to display all the people existing around the excavator 60 on the display unit 5 with only one through image, and if the virtual viewpoint image for peripheral monitoring is output, it exists around the excavator 60. This is because all people can be displayed on the display unit 5. Further, when it is determined that no person exists in any of the three monitoring spaces, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image without outputting a through image. This is because there is no person to be enlarged and the object other than the person existing around the excavator 60 can be widely monitored.
また、画像生成手段11は、スルー画像を表示する場合には、何れの入力画像が用いられたかが分かるようなテキストメッセージを表示してもよい。 Further, when displaying the through image, the image generation means 11 may display a text message that indicates which input image was used.
次に、図18〜図20を参照して、人存否判定手段12の判定結果に基づいて複数の入力画像から出力画像の生成に用いる入力画像を決定する処理の別の例(以下、「第2入力画像決定処理」とする。)について説明する。なお、図18は、人検出センサ6の別の配置例を示す、ショベル60の上面図であり、図11に対応する。また、図19は、人存否判定手段12の判定結果と、出力画像の生成に用いる入力画像との対応関係を示す対応表であり、図16に対応する。また、図20は、第2入力画像決定処理で決定された入力画像に基づいて生成される出力画像の表示例である。 Next, with reference to FIGS. 18 to 20, another example of the process of determining the input image to be used for generating the output image from the plurality of input images based on the determination result of the presence / absence determination means 12 (hereinafter, "No. 1"). 2 Input image determination process ”.) Will be described. Note that FIG. 18 is a top view of the excavator 60 showing another arrangement example of the person detection sensor 6, and corresponds to FIG. 11. Further, FIG. 19 is a correspondence table showing a correspondence relationship between the determination result of the presence / absence determination means 12 and the input image used for generating the output image, and corresponds to FIG. Further, FIG. 20 is a display example of an output image generated based on the input image determined by the second input image determination process.
図18に示す実施例では、ショベル60は、2台のカメラ2(右側方カメラ2R及び後方カメラ2B)と3台の人検出センサ6(右側方人検出センサ6R、右後方人検出センサ6BR、後方人検出センサ6B)とを備える。なお、図18の一点鎖線で示す領域CR、CBは、それぞれ、右側方カメラ2R、後方カメラ2Bの撮像空間を示す。また、図18の点線で示す領域ZR、ZBR、ZBは、それぞれ、右側方人検出センサ6R、右後方人検出センサ6BR、後方人検出センサ6Bの監視空間を示す。また、図18の斜線ハッチングで示す領域Xは、撮像空間CRと撮像空間CBの重複部分(以下、「重複撮像空間X」とする。)を示す。 In the embodiment shown in FIG. 18, the excavator 60 includes two cameras 2 (right side camera 2R and rear camera 2B) and three person detection sensors 6 (right side person detection sensor 6R, right rear person detection sensor 6BR). It is equipped with a rear person detection sensor 6B). The regions CR and CB shown by the alternate long and short dash lines in FIG. 18 indicate the imaging spaces of the right side camera 2R and the rear camera 2B, respectively. Further, the regions ZR, ZBR, and ZB shown by the dotted lines in FIG. 18 indicate the monitoring spaces of the right side person detection sensor 6R, the right rear person detection sensor 6BR, and the rear person detection sensor 6B, respectively. Further, the region X shown by the shaded hatching in FIG. 18 indicates an overlapping portion of the imaging space CR and the imaging space CB (hereinafter, referred to as “overlapping imaging space X”).
図18の配置例は、監視空間ZR及び監視空間ZBが重複部分を有しない点、及び、重複撮像空間Xを含む監視空間ZBRを有する右後方人検出センサ6BRを備える点において図11の配置例と相違する。 The arrangement example of FIG. 18 is an arrangement example of FIG. 11 in that the monitoring space ZR and the monitoring space ZB do not have overlapping portions and the right rear person detection sensor 6BR having the monitoring space ZBR including the overlapping imaging space X is provided. Is different from.
人検出センサ6のこの配置により、画像生成装置100は、重複撮像空間Xに人が存在するか否かを判定することができる。そして、画像生成装置100は、出力画像の生成に用いる入力画像の決定にその判定結果を利用し、より適切に出力画像の内容を切り換えることができる。 With this arrangement of the human detection sensor 6, the image generation device 100 can determine whether or not a person exists in the overlapping imaging space X. Then, the image generation device 100 can use the determination result in determining the input image to be used for generating the output image, and can switch the content of the output image more appropriately.
ここで、図19の対応表を参照して、人存否判定手段12の判定結果と、出力画像の生成に用いる入力画像との対応関係について説明する。 Here, with reference to the correspondence table of FIG. 19, the correspondence relationship between the determination result of the presence / absence determination means 12 and the input image used for generating the output image will be described.
パターンAは、後方監視空間ZB、右後方監視空間ZBR、及び右側方監視空間ZRの全てで人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンAは、例えば、ショベル60の周囲に作業者が存在しない場合に採用される。画像生成手段11は、図17の出力画像D7で示すように、周囲に作業者が存在しない状態を映し出す周辺監視用仮想視点画像を2つの入力画像に基づいて生成し且つ出力する。 Pattern A is output using the input images of the rear camera 2B and the right camera 2R when it is determined that no person exists in all of the rear monitoring space ZB, the right rear monitoring space ZBR, and the right rear monitoring space ZR. Indicates that an image is generated. This pattern A is adopted, for example, when there is no worker around the excavator 60. As shown in the output image D7 of FIG. 17, the image generation means 11 generates and outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image that shows a state in which no worker exists in the surroundings based on the two input images.
パターンBは、後方監視空間ZBのみで人が存在すると判定され、右後方監視空間ZBR及び右側方監視空間ZRでは人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2Bの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンBは、例えば、ショベル60の後方に1人の作業者P1が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D10で示すように、作業者P1を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま出力画像として出力する。 Pattern B is output using the input image of the rear camera 2B when it is determined that a person exists only in the rear monitoring space ZB and no person exists in the right rear monitoring space ZBR and the right side monitoring space ZR. Indicates that an image is generated. This pattern B is adopted, for example, when one worker P1 is present behind the excavator 60. As shown in the output image D10 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the worker P1 as an output image as it is.
パターンCは、右側方監視空間ZRのみで人が存在すると判定され、後方監視空間ZB及び右後方監視空間ZBRでは人が存在しないと判定された場合に、右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンCは、例えば、ショベル60の右側方に1人の作業者P2が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D11で示すように、作業者P2を捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま出力画像として出力する。 In pattern C, when it is determined that a person exists only in the right side monitoring space ZR and no person exists in the rear monitoring space ZB and the right rear monitoring space ZBR, the input image of the right side camera 2R is used. Indicates that an output image is generated. This pattern C is adopted, for example, when one worker P2 is present on the right side of the excavator 60. As shown in the output image D11 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the right-side camera 2R that captures the worker P2 as an output image as it is.
パターンDは、右後方監視空間ZBRのみで人が存在すると判定され、後方監視空間ZB及び右側方監視空間ZRでは人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンDは、例えば、ショベル60の右後方の重複撮像空間X内に1人の作業者P3が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D12で示すように、作業者P3を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま第1出力画像(図中左側)として出力し、同じ作業者P3を捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま第2出力画像(図中右側)として出力する。 In pattern D, when it is determined that a person exists only in the right rear monitoring space ZBR and no person exists in the rear monitoring space ZB and the right side monitoring space ZR, the input of the rear camera 2B and the right side camera 2R is performed. Indicates that an output image is generated using the image. This pattern D is adopted, for example, when one worker P3 is present in the overlapping imaging space X on the right rear side of the excavator 60. As shown in the output image D12 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the worker P3 as it is as the first output image (left side in the figure), and captures the same worker P3. The input image of the right-side camera 2R is output as it is as the second output image (right side in the figure).
パターンEは、後方監視空間ZB及び右後方監視空間ZBRで人が存在すると判定され、右側方監視空間ZRでは人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンEは、例えば、ショベル60の後方に1人の作業者P4が存在し、且つ、ショベル60の右後方の重複撮像空間X内に1人の作業者P5が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D13で示すように、作業者P4及び作業者P5を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま第1出力画像(図中左側)として出力し、作業者P4のみを捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま第2出力画像(図中右側)として出力する。 In pattern E, when it is determined that a person exists in the rear monitoring space ZB and the right rear monitoring space ZBR and no person exists in the right rear monitoring space ZR, the input images of the rear camera 2B and the right side camera 2R are determined. Indicates that an output image is generated using. This pattern E is adopted, for example, when one worker P4 is present behind the excavator 60 and one worker P5 is present in the overlapping imaging space X on the right rear side of the excavator 60. .. As shown in the output image D13 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the worker P4 and the worker P5 as it is as the first output image (left side in the figure), and the worker The input image of the right-side camera 2R that captures only P4 is output as it is as the second output image (right side in the figure).
パターンFは、後方監視空間ZB及び右側方監視空間ZRで人が存在すると判定され、右後方監視空間ZBRでは人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンFは、例えば、ショベル60の後方に1人の作業者P6が存在し、且つ、ショベル60の右側方に別の1人の作業者P7が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D14で示すように、作業者P6を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま第1出力画像(図中左側)として出力し、作業者P7を捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま第2出力画像(図中右側)として出力する。 Pattern F is an input image of the rear camera 2B and the right side camera 2R when it is determined that a person exists in the rear monitoring space ZB and the right side monitoring space ZBR and no person exists in the right rear monitoring space ZBR. Indicates that an output image is generated using. This pattern F is adopted, for example, when one worker P6 is present behind the excavator 60 and another worker P7 is present on the right side of the excavator 60. As shown in the output image D14 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the worker P6 as it is as the first output image (left side in the figure), and captures the worker P7. The input image of the right-side camera 2R is output as it is as the second output image (right side in the figure).
パターンGは、右後方監視空間ZBR及び右側方監視空間ZRで人が存在すると判定され、後方監視空間ZBでは人が存在しないと判定された場合に、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンGは、例えば、ショベル60の右後方の重複撮像空間X内に1人の作業者P8が存在し、且つ、ショベル60の右側方に別の1人の作業者P9が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D15で示すように、作業者P8を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま第1出力画像(図中左側)として出力し、作業者P8及び作業者P9を捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま第2出力画像(図中右側)として出力する。 In the pattern G, when it is determined that a person exists in the right rear monitoring space ZBR and the right side monitoring space ZR, and no person exists in the rear monitoring space ZB, the input images of the rear camera 2B and the right side camera 2R are determined. Indicates that an output image is generated using. This pattern G is, for example, when one worker P8 exists in the overlapping imaging space X on the right rear side of the excavator 60 and another worker P9 exists on the right side of the excavator 60. Will be adopted. As shown in the output image D15 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the worker P8 as it is as the first output image (left side in the figure), and the worker P8 and the worker The input image of the right-side camera 2R that captures P9 is output as it is as the second output image (right side in the figure).
パターンHは、後方監視空間ZB、右後方監視空間ZBR、及び右側方監視空間ZRの全てで人が存在すると判定された場合に、後方カメラ2B及び右側方カメラ2Rの入力画像を用いて出力画像が生成されることを表す。このパターンHは、例えば、ショベル60の右後方の重複撮像空間X内に1人の作業者P10が存在し、ショベル60の後方に別の1人の作業者P11が存在し、且つ、ショベル60の右側方にさらに別の1人の作業者P12が存在する場合に採用される。画像生成手段11は、図20の出力画像D16で示すように、作業者P10及び作業者P11を捉えた後方カメラ2Bの入力画像をそのまま第1出力画像(図中左側)として出力し、作業者P10及び作業者P12を捉えた右側方カメラ2Rの入力画像をそのまま第2出力画像(図中右側)として出力する。 The pattern H is an output image using the input images of the rear camera 2B and the right camera 2R when it is determined that a person exists in all of the rear monitoring space ZB, the right rear monitoring space ZBR, and the right rear monitoring space ZR. Indicates that is generated. In this pattern H, for example, one worker P10 exists in the overlapping imaging space X on the right rear side of the excavator 60, another worker P11 exists behind the excavator 60, and the excavator 60 exists. It is adopted when there is yet another worker P12 on the right side of. As shown in the output image D16 of FIG. 20, the image generation means 11 outputs the input image of the rear camera 2B that captures the worker P10 and the worker P11 as it is as the first output image (left side in the figure), and the worker The input image of the right-side camera 2R that captures P10 and the worker P12 is output as it is as the second output image (right side in the figure).
第2入力画像決定処理では、画像生成手段11は、1つのカメラの入力画像のみに人が写っている場合には、対応するカメラのスルー画像を出力画像として出力する。監視空間に存在する人を表示部5上にできるだけ大きく表示させるためである。一方で、画像生成手段11は、2つのカメラの入力画像の何れにも人が写っている場合には、2つのカメラのそれぞれのスルー画像を同時に且つ個別に出力する。1つのスルー画像のみではショベル60の周囲に存在する全ての人を表示部5上に表示させることができないためであり、また、周辺監視用仮想視点画像を出力すればスルー画像を出力する場合に比べて作業者を視認し難くしてしまうためである。また、画像生成手段11は、3つの監視空間の何れにも人が存在しないと判定された場合には、スルー画像を出力することなく周辺監視用仮想視点画像を出力する。拡大表示すべき人が存在しないためであり、また、ショベル60の周囲に存在する人以外の他の物体を広く監視できるようにするためである。 In the second input image determination process, when the image generation means 11 shows a person only in the input image of one camera, the image generation means 11 outputs the through image of the corresponding camera as an output image. This is to display the person existing in the monitoring space as large as possible on the display unit 5. On the other hand, when the image generation means 11 shows a person in any of the input images of the two cameras, the through images of the two cameras are output simultaneously and individually. This is because it is not possible to display all the people around the excavator 60 on the display unit 5 with only one through image, and when the through image is output if the virtual viewpoint image for peripheral monitoring is output. This is because it makes it difficult for the operator to see. Further, when it is determined that no person exists in any of the three monitoring spaces, the image generation means 11 outputs a peripheral monitoring virtual viewpoint image without outputting a through image. This is because there is no person to be enlarged and the object other than the person existing around the excavator 60 can be widely monitored.
また、画像生成手段11は、スルー画像を表示する場合には、第1入力画像決定処理のときと同様に、何れの入力画像が用いられたかが分かるようなテキストメッセージを表示してもよい。 Further, when displaying the through image, the image generation means 11 may display a text message that indicates which input image was used, as in the case of the first input image determination process.
次に、図21を参照して、第1入力画像決定処理又は第2入力画像決定処理で決定された入力画像に基づいて生成される出力画像の別の表示例について説明する。 Next, with reference to FIG. 21, another display example of the output image generated based on the input image determined by the first input image determination process or the second input image determination process will be described.
図21に示すように、画像生成手段11は、周辺監視用仮想視点画像とスルー画像とを同時に表示してもよい。例えば、画像生成手段11は、ショベル60の後方に作業者が存在する場合、図21の出力画像D20で示すように、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像とし、後方カメラ2Bのスルー画像を第2出力画像として表示してもよい。この場合、スルー画像は、周辺監視用仮想視点画像の下側に表示される。ショベル60の後方に作業者がいることをショベル60の操作者に直感的に把握させるためである。また、画像生成手段11は、ショベル60の左側方に作業者が存在する場合、図21の出力画像D21で示すように、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像とし、左側方カメラ2Lのスルー画像を第2出力画像として表示してもよい。この場合、スルー画像は、周辺監視用仮想視点画像の左側に表示される。同様に、画像生成手段11は、ショベル60の右側方に作業者が存在する場合、図21の出力画像D22で示すように、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像とし、右側方カメラ2Rのスルー画像を第2出力画像として表示してもよい。この場合、スルー画像は、周辺監視用仮想視点画像の右側に表示される。 As shown in FIG. 21, the image generation means 11 may simultaneously display the peripheral monitoring virtual viewpoint image and the through image. For example, when the worker is behind the excavator 60, the image generation means 11 uses the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image and the through image of the rear camera 2B as shown in the output image D20 of FIG. May be displayed as the second output image. In this case, the through image is displayed below the peripheral monitoring virtual viewpoint image. This is to allow the operator of the excavator 60 to intuitively understand that there is an operator behind the excavator 60. Further, when the worker is present on the left side of the excavator 60, the image generation means 11 uses the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image as shown in the output image D21 of FIG. 21, and the left side camera 2L. The through image may be displayed as the second output image. In this case, the through image is displayed on the left side of the peripheral monitoring virtual viewpoint image. Similarly, when an operator is present on the right side of the excavator 60, the image generation means 11 uses the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image and the right side camera 2R as shown in the output image D22 of FIG. The through image of may be displayed as the second output image. In this case, the through image is displayed on the right side of the peripheral monitoring virtual viewpoint image.
或いは、画像生成手段11は、周辺監視用仮想視点画像と複数のスルー画像とを同時に表示してもよい。例えば、画像生成手段11は、ショベル60の後方及び右側方に作業者が存在する場合、図21の出力画像D23で示すように、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像とし、後方カメラ2Bのスルー画像を第2出力画像とし、右側方カメラ2Rのスルー画像を第3出力画像として表示してもよい。この場合、後方カメラ2Bのスルー画像は、周辺監視用仮想視点画像の下側に表示され、右側方カメラ2Rのスルー画像は、周辺監視用仮想視点画像の右側に表示される。 Alternatively, the image generation means 11 may simultaneously display the peripheral monitoring virtual viewpoint image and the plurality of through images. For example, when there are workers behind and to the right of the excavator 60, the image generation means 11 uses the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image and the rear camera 2B as shown in the output image D23 of FIG. The through image of the right side camera 2R may be displayed as the second output image, and the through image of the right side camera 2R may be displayed as the third output image. In this case, the through image of the rear camera 2B is displayed below the virtual viewpoint image for peripheral monitoring, and the through image of the right side camera 2R is displayed on the right side of the virtual viewpoint image for peripheral monitoring.
なお、画像生成手段11は、複数の出力画像を同時に表示する場合、出力画像の内容を表す情報を表示してもよい。例えば、画像生成手段11は、後方カメラ2Bのスルー画像の上或いはその周辺に「後方カメラスルー画像」等のテキストを表示してもよい。 When displaying a plurality of output images at the same time, the image generation means 11 may display information representing the contents of the output images. For example, the image generation means 11 may display text such as a “rear camera through image” on or around the through image of the rear camera 2B.
また、画像生成手段11は、複数の出力画像を同時に表示する場合、周辺監視用仮想視点画像の上に1又は複数のスルー画像をポップアップ表示させてもよい。 Further, when displaying a plurality of output images at the same time, the image generation means 11 may pop up one or a plurality of through images on the peripheral monitoring virtual viewpoint image.
以上の構成により、画像生成装置100は、人存否判定手段12の判定結果に基づいて出力画像の内容を切り換える。具体的には、画像生成装置100は、例えば、個別の入力画像の内容を縮小し且つ変更して表示する周辺監視用仮想視点画像と、個別の入力画像の内容をそのまま表示するスルー画像とを切り換える。このように、画像生成装置100は、ショベル60の周辺に作業者を検出した場合にスルー画像を表示することによって、周辺監視用仮想視点画像のみを表示するときに比べ、ショベル60の操作者がその作業者を見落とすのをより確実に防止できる。作業者が大きく且つ分かり易く表示されるためである。 With the above configuration, the image generation device 100 switches the content of the output image based on the determination result of the presence / absence determination means 12. Specifically, the image generation device 100, for example, reduces and changes the contents of individual input images and displays a virtual viewpoint image for peripheral monitoring, and a through image that displays the contents of individual input images as they are. Switch. In this way, the image generation device 100 displays a through image when an operator is detected in the vicinity of the excavator 60, so that the operator of the excavator 60 can display only the virtual viewpoint image for peripheral monitoring as compared with the case where the operator displays only the peripheral monitoring virtual viewpoint image. It is possible to more reliably prevent the worker from being overlooked. This is because the operator is displayed in a large and easy-to-understand manner.
また、上述の実施例では、画像生成手段11は、1つのカメラの入力画像に基づいて出力画像を生成する場合、そのカメラのスルー画像を出力画像とする。しかしながら、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、画像生成手段11は、後方カメラ2Bの入力画像に基づいて後方監視用仮想視点画像を出力画像として生成してもよい。 Further, in the above-described embodiment, when the image generation means 11 generates an output image based on the input image of one camera, the through image of that camera is used as the output image. However, the present invention is not limited to this configuration. For example, the image generation means 11 may generate a rear monitoring virtual viewpoint image as an output image based on the input image of the rear camera 2B.
また、上述の実施例では、画像生成装置100は、1つのカメラの撮像空間に1つの人検出センサの監視空間を対応させるが、複数のカメラの撮像空間に1つの人検出センサの監視空間を対応させてもよく、1つのカメラの撮像空間に複数の人検出センサの監視空間を対応させてもよい。 Further, in the above-described embodiment, the image generation device 100 associates the monitoring space of one person detection sensor with the imaging space of one camera, but provides the monitoring space of one person detection sensor with the imaging space of a plurality of cameras. It may be made to correspond, and the monitoring space of a plurality of person detection sensors may correspond to the imaging space of one camera.
また、上述の実施例では、画像生成装置100は、隣接する2つの人検出センサの監視空間の一部を重複させるが、監視空間を重複させないようにしてもよい。また、画像生成装置100は、1つの人検出センサの監視空間が別の人検出センサの監視空間に完全に含まれるようにしてもよい。 Further, in the above-described embodiment, the image generation device 100 overlaps a part of the monitoring spaces of the two adjacent human detection sensors, but the monitoring spaces may not be overlapped. Further, the image generation device 100 may completely include the monitoring space of one person detection sensor in the monitoring space of another person detection sensor.
また、上述の実施例では、画像生成装置100は、人存否判定手段12の判定結果が変わった瞬間に出力画像の内容を切り換える。しかしながら、本発明はこの構成に限定されるものではない。例えば、画像生成装置100は、人存否判定手段12の判定結果が変わってから出力画像の内容を切り換えるまでに所定の遅延時間を設定してもよい。出力画像の内容が頻繁に切り換えられるのを抑制するためである。 Further, in the above-described embodiment, the image generation device 100 switches the content of the output image at the moment when the determination result of the presence / absence determination means 12 changes. However, the present invention is not limited to this configuration. For example, the image generation device 100 may set a predetermined delay time from the change of the determination result of the presence / absence determination means 12 to the switching of the content of the output image. This is to prevent the contents of the output image from being frequently switched.
次に、図22及び図23を参照しながら、警報制御手段13が人存否判定手段12の判定結果に基づいて警報出力部7を制御する処理(以下、「警報制御処理」とする。)について説明する。なお、図22は、警報制御処理の流れを示すフローチャートであり、図23は、警報制御処理中に表示される出力画像の推移の一例である。また、警報制御手段13は、所定周期で繰り返しこの警報制御処理を実行する。また、画像生成装置100は、図11に示すショベル60に搭載される。 Next, with reference to FIGS. 22 and 23, the alarm control means 13 controls the alarm output unit 7 based on the determination result of the presence / absence determination means 12 (hereinafter, referred to as “alarm control process”). explain. Note that FIG. 22 is a flowchart showing the flow of the alarm control process, and FIG. 23 is an example of the transition of the output image displayed during the alarm control process. Further, the alarm control means 13 repeatedly executes this alarm control process at a predetermined cycle. Further, the image generation device 100 is mounted on the excavator 60 shown in FIG.
最初に、人存否判定手段12は、ショベル60の周囲に人が存在するか否かを判定する(ステップS11)。このとき、画像生成手段11は、例えば、図23の出力画像D31に示すような周辺監視用仮想視点画像を生成して表示する。 First, the presence / absence determination means 12 determines whether or not there is a person around the excavator 60 (step S11). At this time, the image generation means 11 generates and displays, for example, a peripheral monitoring virtual viewpoint image as shown in the output image D31 of FIG. 23.
ショベル60の周囲に人が存在すると判定した場合(ステップS11のYES)、人存否判定手段12は、左側方監視空間ZL、後方監視空間ZB、及び右側方監視空間ZRのうちの何れの監視空間に人が存在するかを判定する(ステップS12)。 When it is determined that a person exists around the excavator 60 (YES in step S11), the presence / absence determination means 12 is any of the left side monitoring space ZL, the rear monitoring space ZB, and the right side monitoring space ZR. It is determined whether or not there is a person in (step S12).
そして、人存否判定手段12は、左側方監視空間ZLのみに人が存在すると判定した場合(ステップS12の左側方)、警報制御手段13に対して左側方検出信号を出力する。そして、左側方検出信号を受けた警報制御手段13は、左側方警報出力部7Lに対して警報開始信号を出力し、左側方警報出力部7Lから警報を出力させる(ステップS13)。また、画像生成手段11は、例えば、図23の出力画像D32に示すような左側方カメラ2Lのスルー画像を出力画像として表示する。或いは、画像生成手段11は、例えば、図23の出力画像D33に示すように、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像(図中右側の画像)とし、左側方カメラ2Lのスルー画像を第2出力画像(図中左側の画像)として表示してもよい。 Then, when it is determined that a person exists only in the left side monitoring space ZL (the left side in step S12), the person presence / absence determination means 12 outputs the left side detection signal to the alarm control means 13. Then, the alarm control means 13 that has received the left side detection signal outputs an alarm start signal to the left side alarm output unit 7L, and outputs an alarm from the left side alarm output unit 7L (step S13). Further, the image generation means 11 displays, for example, a through image of the left side camera 2L as shown in the output image D32 of FIG. 23 as an output image. Alternatively, as shown in the output image D33 of FIG. 23, for example, the image generation means 11 uses the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image (the image on the right side in the figure) and the through image of the left camera 2L as the first output image. 2 It may be displayed as an output image (the image on the left side in the figure).
また、人存否判定手段12は、後方監視空間ZBのみに人が存在すると判定した場合(ステップS12の後方)、警報制御手段13に対して後方検出信号を出力する。そして、後方検出信号を受けた警報制御手段13は、後方警報出力部7Bに対して警報開始信号を出力し、後方警報出力部7Bから警報を出力させる(ステップS14)。また、画像生成手段11は、例えば、後方カメラ2Bのスルー画像を出力画像として表示する。或いは、画像生成手段11は、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像とし、後方カメラ2Bのスルー画像を第2出力画像として表示してもよい。 Further, when it is determined that a person exists only in the rear monitoring space ZB (behind step S12), the person presence / absence determining means 12 outputs a rearward detection signal to the alarm control means 13. Then, the alarm control means 13 that has received the rearward detection signal outputs an alarm start signal to the rearward alarm output unit 7B, and outputs an alarm from the rearward alarm output unit 7B (step S14). Further, the image generation means 11 displays, for example, a through image of the rear camera 2B as an output image. Alternatively, the image generation means 11 may display the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image and the through image of the rear camera 2B as the second output image.
また、人存否判定手段12は、右側方監視空間ZRのみに人が存在すると判定した場合(ステップS12の右側方)、警報制御手段13に対して右側方検出信号を出力する。そして、右側方検出信号を受けた警報制御手段13は、右側方警報出力部7Rに対して警報開始信号を出力し、右側方警報出力部7Rから警報を出力させる(ステップS15)。また、画像生成手段11は、例えば、右側方カメラ2Rのスルー画像を出力画像として表示する。或いは、画像生成手段11は、周辺監視用仮想視点画像を第1出力画像とし、右側方カメラ2Rのスルー画像を第2出力画像として表示してもよい。 Further, when it is determined that a person exists only in the right side monitoring space ZR (the right side in step S12), the person presence / absence determining means 12 outputs a right side detection signal to the alarm control means 13. Then, the alarm control means 13 that has received the right side detection signal outputs an alarm start signal to the right side alarm output unit 7R, and outputs an alarm from the right side alarm output unit 7R (step S15). Further, the image generation means 11 displays, for example, a through image of the right-side camera 2R as an output image. Alternatively, the image generation means 11 may display the peripheral monitoring virtual viewpoint image as the first output image and the through image of the right side camera 2R as the second output image.
一方、ショベル60の周囲に人が存在しないと判定した場合(ステップS11のNO)、人存否判定手段12は、警報制御手段13に対して検出信号を出力することなく、今回の警報制御処理を終了する。 On the other hand, when it is determined that no person exists around the excavator 60 (NO in step S11), the presence / absence determination means 12 performs the alarm control process this time without outputting a detection signal to the alarm control means 13. finish.
なお、警報制御手段13は、人存否判定手段12により左側方監視空間ZL、後方監視空間ZB、及び右側方監視空間ZRのうちの2つ以上の監視空間で人が存在すると判定された場合には、左側方警報出力部7L、後方警報出力部7B、及び右側方警報出力部7Rのうちの対応する2つ以上の警報出力部から警報を出力させる。また、画像生成手段11は、人存否判定手段12により左側方監視空間ZL、後方監視空間ZB、及び右側方監視空間ZRのうちの2つ以上の監視空間で人が存在すると判定された場合には、上述の実施例で説明されたような方法で出力画像を表示する。具体的には、画像生成手段11は、図23の出力画像D34で示すように周辺監視用仮想視点画像のみを表示してもよい。また、画像生成手段11は、図23の出力画像D35で示すように2つ以上のスルー画像を同時に表示してもよい。また、画像生成手段11は、図23の出力画像D36で示すように周辺監視用仮想視点画像と2つ以上のスルー画像とを同時に表示してもよい。 When the alarm control means 13 determines that a person exists in two or more of the left side monitoring space ZL, the rear monitoring space ZB, and the right side monitoring space ZR by the person presence / absence determining means 12. Outputs an alarm from two or more corresponding alarm output units of the left side alarm output unit 7L, the rear alarm output unit 7B, and the right side alarm output unit 7R. Further, when the image generation means 11 determines that a person exists in two or more of the left side monitoring space ZL, the rear monitoring space ZB, and the right side monitoring space ZR by the person existence determination means 12. Displays the output image in a manner as described in the above embodiment. Specifically, the image generation means 11 may display only the peripheral monitoring virtual viewpoint image as shown in the output image D34 of FIG. 23. Further, the image generation means 11 may simultaneously display two or more through images as shown in the output image D35 of FIG. Further, the image generation means 11 may simultaneously display the peripheral monitoring virtual viewpoint image and two or more through images as shown in the output image D36 of FIG. 23.
また、画像生成装置100は、警報出力部7から警報音を出力する構成では、左側方警報出力部7L、後方警報出力部7B、及び右側方警報出力部7Rのそれぞれの警報音の内容(高低、出力間隔等)を異ならせるようにしてもよい。同様に、画像生成装置100は、警報出力部7から光を出力する構成では、左側方警報出力部7L、後方警報出力部7B、及び右側方警報出力部7Rのそれぞれの光の内容(色、発光間隔等)を異ならせるようにしてもよい。警報の内容の違いによりショベル60の周辺に存在する人の大まかな位置をショベル60の操作者がより直感的に認識できるようにするためである。 Further, in the configuration in which the image generation device 100 outputs an alarm sound from the alarm output unit 7, the contents (high and low) of the alarm sounds of the left side alarm output unit 7L, the rear alarm output unit 7B, and the right side alarm output unit 7R are obtained. , Output interval, etc.) may be different. Similarly, in the configuration in which the image generation device 100 outputs light from the alarm output unit 7, the light contents (color, color, respectively) of the left side alarm output unit 7L, the rear alarm output unit 7B, and the right side alarm output unit 7R are used. The light emission interval, etc.) may be different. This is so that the operator of the excavator 60 can more intuitively recognize the rough position of a person existing around the excavator 60 due to the difference in the content of the alarm.
以上の構成により、画像生成装置100は、ショベル60の周囲に存在する作業者の大まかな位置をショベル60の操作者が直感的に把握できるようにする。例えば、画像生成装置100は、作業者の正確な位置を検出しなくとも、ショベル60の左側方、後方、右側方の何れに作業者が存在するかを判定しさえすれば、その判定した方向をショベル60の操作者に直感的に伝えることができる。 With the above configuration, the image generation device 100 enables the operator of the excavator 60 to intuitively grasp the rough position of the operator existing around the excavator 60. For example, even if the image generator 100 does not detect the exact position of the worker, it only needs to determine whether the worker is on the left side, the rear side, or the right side of the excavator 60, and the determined direction. Can be intuitively conveyed to the operator of the excavator 60.
なお、上述の実施例では、警報出力部7は、独立した3つのブザーで構成されるが、複数のスピーカを含むサラウンドシステムを用いて音を定位させてもよい。 In the above-described embodiment, the alarm output unit 7 is composed of three independent buzzers, but the sound may be localized by using a surround system including a plurality of speakers.
以上、本発明の好ましい実施例について詳説したが、本発明は、上述した実施例に制限されることはなく、本発明の範囲を逸脱することなしに上述した実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。 Although the preferred examples of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the above-mentioned examples, and various modifications and substitutions are made to the above-mentioned examples without departing from the scope of the present invention. Can be added.
例えば、上述の実施例において、画像生成装置100は、空間モデルとして円筒状の空間モデルMDを採用するが、多角柱等の他の柱状の形状を有する空間モデルを採用してもよく、底面及び側面の二面から構成される空間モデルを採用してもよく、或いは、側面のみを有する空間モデルを採用してもよい。 For example, in the above embodiment, the image generation device 100 adopts a cylindrical space model MD as a space model, but a space model having another columnar shape such as a polygonal prism may be adopted, and the bottom surface and the space model may be adopted. A space model composed of two side surfaces may be adopted, or a space model having only side surfaces may be adopted.
また、画像生成装置100は、バケット、アーム、ブーム、旋回機構等の可動部材を備えながら自走するショベルに、カメラ及び人検出センサと共に搭載される。そして、画像生成装置100は、周囲画像をその操作者に提示しながらそのショベルの移動及びそれら可動部材の操作を支援する操作支援システムを構成する。しかしながら、画像生成装置100は、フォークリフト、アスファルトフィニッシャ等のように旋回機構を有しない作業機械に、カメラ及び人検出センサと共に搭載されてもよい。或いは、画像生成装置100は、産業用機械若しくは固定式クレーン等のように可動部材を有するが自走はしない作業機械に、カメラ及び人検出センサと共に搭載されてもよい。そして、画像生成装置100は、それら作業機械の操作を支援する操作支援システムを構成してもよい。 Further, the image generation device 100 is mounted on a self-propelled excavator equipped with movable members such as a bucket, an arm, a boom, and a swivel mechanism together with a camera and a human detection sensor. Then, the image generation device 100 constitutes an operation support system that supports the movement of the excavator and the operation of the movable members while presenting the surrounding image to the operator. However, the image generator 100 may be mounted together with a camera and a person detection sensor on a work machine that does not have a swivel mechanism such as a forklift or an asphalt finisher. Alternatively, the image generator 100 may be mounted together with a camera and a human detection sensor on a work machine having a movable member but not self-propelled, such as an industrial machine or a fixed crane. Then, the image generation device 100 may configure an operation support system that supports the operation of these work machines.
また、周辺監視装置は、カメラ2及び表示部5を含む画像生成装置100を1例として説明されたが、カメラ2、表示部5等による画像表示機能を含まない装置として構成されてもよい。例えば、警報制御処理を実行する装置としての周辺監視装置100Aは、図24に示すように、カメラ2、入力部3、記憶部4、表示部5、座標対応付け手段10、及び画像生成手段11を省略してもよい。 Further, although the peripheral monitoring device has been described by taking the image generation device 100 including the camera 2 and the display unit 5 as an example, the peripheral monitoring device may be configured as a device that does not include the image display function by the camera 2, the display unit 5, and the like. For example, as shown in FIG. 24, the peripheral monitoring device 100A as a device that executes the alarm control process includes a camera 2, an input unit 3, a storage unit 4, a display unit 5, a coordinate matching means 10, and an image generating means 11. May be omitted.
1・・・制御部 2・・・カメラ 2L・・・左側方カメラ 2R・・右側方カメラ 2B・・後方カメラ 3・・・入力部 4・・・記憶部 5・・・表示部 6・・・人検出センサ 6L・・・左側方人検出センサ 6R・・・右側方人検出センサ 6B・・・後方人検出センサ 7・・・警報出力部 7L・・・左側方警報出力部 7B・・・後方警報出力部 7R・・・右側方警報出力部 10・・・座標対応付け手段 11・・・画像生成手段 12・・・人存否判定手段 13・・・警報制御手段 40・・・入力画像・空間モデル対応マップ 41・・・空間モデル・処理対象画像対応マップ 42・・・処理対象画像・出力画像対応マップ 60・・・ショベル 61・・・下部走行体 62・・・旋回機構 63・・・上部旋回体 64・・・キャブ 100・・・画像生成装置 100A・・・周辺監視装置 1 ... Control unit 2 ... Camera 2L ... Left side camera 2R ... Right side camera 2B ... Rear camera 3 ... Input unit 4 ... Storage unit 5 ... Display unit 6 ...・ Person detection sensor 6L ・ ・ ・ Left side person detection sensor 6R ・ ・ ・ Right side person detection sensor 6B ・ ・ ・ Rear person detection sensor 7 ・ ・ ・ Alarm output unit 7L ・ ・ ・ Left side alarm output unit 7B ・ ・ ・Rear alarm output unit 7R ・ ・ ・ Right side alarm output unit 10 ・ ・ ・ Coordinate mapping means 11 ・ ・ ・ Image generation means 12 ・ ・ ・ Presence / absence determination means 13 ・ ・ ・ Alarm control means 40 ・ ・ ・ Input image ・Spatial model compatible map 41 ... Spatial model / processed target image compatible map 42 ... Processed target image / output image compatible map 60 ... Excavator 61 ... Lower traveling body 62 ... Turning mechanism 63 ... Upper swivel body 64 ・ ・ ・ Cab 100 ・ ・ ・ Image generator 100A ・ ・ ・ Peripheral monitoring device
上述の目的を達成するために、本発明の実施例に係るショベルは、下部走行体と、前記下部走行体に旋回自在に搭載される上部旋回体と、前記上部旋回体に取り付けられ、アタッチメントに含まれるブームと、前記ブームに取り付けられ、前記アタッチメントに含まれるアームと、前記上部旋回体の左方、右方、及び後方の三方向を撮像するように前記上部旋回体の左部、右部、及び後部の三箇所に搭載される3つの撮像装置と、前記上部旋回体に搭載される運転室と、前記運転室内に設置される表示部と、を備え、前記表示部に、前記三方向のうちの少なくとも一つの方向に対応する第1画像と、前記三方向の画像を合成して生成される、前記下部走行体の向きとは無関係に、前記上部旋回体の左方、右方、及び後方の領域を同時に表示する、前記下部走行体に対して前記上部旋回体が旋回するときに旋回軸に対応する点を中心に回転する、前記上部旋回体を上空から見下ろした第2画像と、を同時に表示させる。
In order to achieve the above object, the excavator according to the embodiment of the present invention is attached to the lower traveling body, the upper rotating body rotatably mounted on the lower traveling body, and the upper rotating body, and is attached to the attachment. The left and right parts of the upper swivel body so as to image the included boom, the arm attached to the boom and included in the attachment, and the left, right, and rear three directions of the upper swivel body. , And three image pickup devices mounted at three locations at the rear, an cab mounted on the upper swing body, and a display unit installed in the cab, and the display unit is provided with the three directions. at least a one of the first image corresponding to the direction, is generated by combining the image of the three-way, regardless of the orientation of the lower traveling body, left before Symbol upper rotating body, right out of the , And the rear area are displayed at the same time, the upper swivel body rotates about a point corresponding to the swivel axis when the upper swivel body turns with respect to the lower traveling body, and the second image of the upper swivel body looking down from the sky. And are displayed at the same time.
Claims (6)
前記下部走行体に旋回自在に搭載される上部旋回体と、
前記上部旋回体に取り付けられ、アタッチメントに含まれるブームと、
前記ブームに取り付けられ、前記アタッチメントに含まれるアームと、
前記上部旋回体の左方、右方、及び後方の三方向を撮像するように前記上部旋回体の左部、右部、及び後部の三箇所に搭載される3つの撮像装置と、
前記上部旋回体に搭載される運転室と、
前記運転室内に設置される表示部と、を備え、
前記表示部に、
前記三方向のうちの少なくとも一つの方向に対応する第1画像と、
前記三方向の画像を合成して生成される、前記下部走行体の向きとは無関係に、少なくとも前記上部旋回体の左方、右方、及び後方の領域を同時に表示する、前記上部旋回体を上空から見下ろした第2画像と、
を同時に表示させる、
ショベル。 With the lower running body,
An upper swing body that is freely mounted on the lower running body and
The boom attached to the upper swing body and included in the attachment,
An arm attached to the boom and included in the attachment,
Three imaging devices mounted on the left, right, and rear parts of the upper swivel body so as to image the left, right, and rear three directions of the upper swivel body.
The driver's cab mounted on the upper swing body and
A display unit installed in the driver's cab is provided.
On the display
The first image corresponding to at least one of the three directions and
The upper swivel body, which is generated by synthesizing the images in the three directions and simultaneously displays at least the left, right, and rear regions of the upper swivel body regardless of the orientation of the lower traveling body. The second image looking down from the sky and
At the same time,
Excavator.
請求項1に記載のショベル。 The presence or absence of an object entering is determined by at least one of the image pickup device or a sensor provided separately from the image pickup device, and the first image corresponding to the direction in which the object has entered is placed next to the second image. To display
The excavator according to claim 1.
請求項2に記載のショベル。 The image used for the first image is switched based on the determination result of the presence or absence of the invasion of the object.
The excavator according to claim 2.
請求項1乃至3の何れかに記載のショベル。 When the first image is an image corresponding to the right side of the upper swivel body, the first image is displayed on the display unit so as to be located on the right side of the second image.
The excavator according to any one of claims 1 to 3.
請求項1乃至3の何れかに記載のショベル。 When the first image is an image corresponding to the left side of the upper swivel body, the first image is displayed on the display unit so as to be located on the left side of the second image.
The excavator according to any one of claims 1 to 3.
請求項1乃至3の何れかに記載のショベル。 When the first image is an image corresponding to the rear of the upper swivel body, the first image is displayed on the display unit so as to be located below the second image.
The excavator according to any one of claims 1 to 3.
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Citations (7)
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---|---|---|---|---|
WO2006106685A1 (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-12 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Surrounding monitor device for construction machine |
JP2006341641A (en) * | 2005-06-07 | 2006-12-21 | Nissan Motor Co Ltd | Image display apparatus and image display method |
JP2010059653A (en) * | 2008-09-02 | 2010-03-18 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Visual field assisting device of working machine |
JP2010183170A (en) * | 2009-02-03 | 2010-08-19 | Denso Corp | Display apparatus for vehicle |
WO2012053105A1 (en) * | 2010-10-22 | 2012-04-26 | 日立建機株式会社 | Work machine peripheral monitoring device |
WO2012164712A1 (en) * | 2011-06-02 | 2012-12-06 | 日立建機株式会社 | Device for monitoring area around working machine |
JP2012256113A (en) * | 2011-06-07 | 2012-12-27 | Komatsu Ltd | Periphery monitoring device for work vehicle |
-
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2006106685A1 (en) * | 2005-03-31 | 2006-10-12 | Hitachi Construction Machinery Co., Ltd. | Surrounding monitor device for construction machine |
JP2006341641A (en) * | 2005-06-07 | 2006-12-21 | Nissan Motor Co Ltd | Image display apparatus and image display method |
JP2010059653A (en) * | 2008-09-02 | 2010-03-18 | Hitachi Constr Mach Co Ltd | Visual field assisting device of working machine |
JP2010183170A (en) * | 2009-02-03 | 2010-08-19 | Denso Corp | Display apparatus for vehicle |
WO2012053105A1 (en) * | 2010-10-22 | 2012-04-26 | 日立建機株式会社 | Work machine peripheral monitoring device |
WO2012164712A1 (en) * | 2011-06-02 | 2012-12-06 | 日立建機株式会社 | Device for monitoring area around working machine |
JP2012256113A (en) * | 2011-06-07 | 2012-12-27 | Komatsu Ltd | Periphery monitoring device for work vehicle |
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