OBJECT DETECTION DEVICE AND OBJECT DETECTION METHOD

PROBLEM TO BE SOLVED: To improve object detection accuracy by efficiently overlapping a sensing function of a radar device and a sensing function of a camera device.SOLUTION: A capture region calculation part 32 calculates a capture point, which is a maximum point of reflection intensity, from electric power profile information to obtain a capture region surrounding the capture point. An edge calculation part 34 obtains edges of at least one object from image data. A marker calculation part 35 obtains a marker from the capture region. A component region calculation part 36 uses the edges to extend the marker so as to obtain component regions. A grouping processing part 37 groups the component region belonging to the same object, among the component regions. An object determination part 38 determines a type (for example, large vehicle, small vehicle, two-wheel barrow, pedestrian, flying body, bird, etc.) of the at least one object on the basis of an object region, which is a result of the grouping.SELECTED DRAWING: Figure 3 【課題】レーダ装置のセンシング機能とカメラ装置のセンシング機能とを効果的に重畳して、物体の検出精度を向上させること。【解決手段】捕捉領域算出部３２は、電力プロファイル情報から反射強度の極大点である捕捉点を算出し、捕捉点を囲む捕捉領域を算出する。エッジ算出部３４は、画像データから１つ以上の物体のエッジを算出する。マーカー算出部３５は、捕捉領域からマーカーを算出する。コンポーネント領域算出部３６は、エッジを用いてマーカーを拡張してコンポーネント領域を算出する。グループ化処理部３７は、コンポーネント領域のうち、同一の物体に属するコンポーネント領域をグルーピング化する。物体確定部３８は、グルーピングの結果である対象物体領域に基づいて、１つ以上の物体の種別（例えば、大型車両、小型車両、二輪車、歩行者、飛行体、鳥など）を判定する。【選択図】図３