JP4522387B2

JP4522387B2 - 画像認識装置

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Publication number: JP4522387B2
Application number: JP2006098252A
Authority: JP
Inventors: 秀伸鈴木; 清和岡田; 元裕中村; 正樹中村
Original assignee: Aisin AW Co Ltd; Toyota Motor Corp
Current assignee: Aisin AW Co Ltd; Toyota Motor Corp
Priority date: 2006-03-31
Filing date: 2006-03-31
Publication date: 2010-08-11
Anticipated expiration: 2026-03-31
Also published as: JP2007272624A

Description

本発明は、画像認識装置に関し、より詳細には、認識対象地物の形状の一部を特徴付ける特徴部を所定の優先度に基づいた順番で探索し、その探索結果に基づいて認識対象地物の有無の判定を行う画像認識装置に関する。

従来、画像情報中の特定の地物や物体を認識するためにパターンマッチング処理が使用される。パターンマッチング処理は、認識対象画像とテンプレート（登録済みの画像）とを１画素毎に比較し、一致した画素数（一致度）に基づいて適合の有無を判定する。また、パターンマッチング処理の負荷は、テンプレートの画素数の増大に応じて増大する。

係るパターンマッチング処理を利用し、車載カメラで撮像した車両周辺の画像情報から「横断歩道または自転車横断帯あり」を示す菱形の道路標示を検出する方法として、様々な大きさの菱形を適切に検出できるよう、Ｖ字状および逆Ｖ字状の２つの形状のテンプレートを画像情報から探索し、その探索結果から菱形の道路標示の存在を判定するテンプレート（パターン）マッチング処理が知られている（例えば、特許文献１参照。）
特開平５−３１００５８号公報

しかしながら、特許文献１に記載の発明は、Ｖ字状および逆Ｖ字状の２つの形状を組み合わせた、菱形の形状の全体を略特徴付けるテンプレートを使用して、「横断歩道または自転車横断帯あり」を示す菱形の道路標示を検出するので、菱形を特定する処理に要する負荷が大きく、該処理に要する時間も長いという問題がある。また、菱形の一部が欠けていたり、汚れていたりすると、適切に検出されない場合もある。さらに、特許文献１に記載の発明は、他の道路標示を検出するためには、検出しようとする道路標示の形状全体を特徴付ける別のテンプレートを用意せねばならず、また、全体形状が互いに類似し一部のみで異なる道路標示をそれぞれ区別するのが困難であるため、複数の道路標示の特定には不適である。

係る問題に鑑み、本発明は、パターンマッチング処理に要する負荷を低減させる画像認識装置を提供することを目的とする。また、本発明の別の目的は、パターンマッチング処理に要する負荷を低減させながら、全体形状が互いに類似し一部のみが異なる認識対象地物を適切に区別できる画像認識装置を提供することを目的とする。

上述の目的を達成するために、第１の発明に係る画像認識装置は、車両の所定位置に配置され、車両周辺の画像情報を取得する撮像手段と、認識対象地物の形状の一部を特徴付ける複数の特徴部であって、所定の優先度が付された特徴部に関する情報を格納する認識対象地物情報格納手段と、前記撮像手段により取得された画像情報と前記認識対象地物情報格納手段により格納された特徴部に関する情報とを前記優先度の高い特徴部の順に比較して特徴部の有無を判定する特徴部判定手段と、前記特徴部判定手段により存在すると判定された特徴部に基づいて前記画像情報における認識対象地物の有無を判定する認識対象地物判定手段と、を備えることを特徴とする。

また、第２の発明に係る画像認識装置は、車両の所定位置に配置され、車両周辺の画像情報を取得する撮像手段と、認識対象地物の形状の一部を特徴付ける複数の特徴部であって、所定の優先度が付された特徴部に関する情報を格納する認識対象地物情報格納手段と、前記撮像手段により取得された画像情報と前記認識対象地物情報格納手段により格納された特徴部に関する情報とを前記優先度の高い特徴部の順に比較して特徴部の有無を判定する特徴部判定手段と、前記特徴部判定手段により存在すると判定された特徴部に基づいて前記画像情報における認識対象地物の有無の確度を評価する確度評価手段と、を備えることを特徴とする。

また、第３の発明は、第１または第２の発明に係る画像認識装置において、前記特徴部は、前記認識対象地物毎に優先度が設定されることを特徴とする。

また、第４の発明は、第１または第２の発明に係る画像認識装置において、前記特徴部のうちの少なくとも１つは、複数の認識対象地物により共有されることを特徴とする。

上述の手段により、本発明は、パターンマッチング処理に要する負荷を低減させる画像認識装置を提供することができる。また、パターンマッチング処理に要する負荷を低減させながら、全体形状が互いに類似し一部のみが異なる認識対象地物を適切に区別できる画像認識装置を提供することができる。

以下、図面を参照しつつ、幾つかの実施例に分けて、本発明を実施するための最良の形態の説明を行う。

図１は、本発明に従った画像認識装置の構成例を示す図である。画像認識装置１は、周辺環境特定手段１０、撮像手段１１、画像処理手段１２、認識対象地物情報格納手段１３、特徴部判定手段１４、認識対象地物判定手段１５および確度評価手段１６を有し、カメラ２、記憶装置３、カーナビゲーションシステム４に接続される。

カメラ２は、道路標識や道路標示（以下、「道路標識等」という。）を撮像したり、前方車両との車間距離を測定したりする装置であり、例えば、ＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｄＤｅｖｉｃｅ）カメラやＣＭＯＳ（ＣｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙＭｅｔａｌ−ＯｘｉｄｅＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラであり、また、夜間でも撮影が可能な赤外線カメラ、被写体との距離を測定可能なステレオカメラであってもよい。カメラ２は、車両前部のフロントグリルや車両後部のナンバープレート設置部付近に配置されてもよく、双方に設置されてもよい。

記憶装置３は、不揮発性記憶媒体であり、例えば、ＮＶＲＡＭ（ＮｏｎＶｏｌａｔｉｌｅＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ハードディスク、ＤＶＤ（ＤｉｇｉｔａｌＶｅｒｓａｔｉｌｅＤｉｓｃ．）等であり、車両の周辺環境と認識対象地物との対応関係を示すテーブル、各認識対象地物とその特徴部および優先度との関係を示すテーブル、地図情報等を記憶する。

ここで、「周辺環境」とは、車両を取り巻く環境をいい、例えば、交差点や踏切のない高速道路、車線数の多い幹線道路、横断歩道の多い市街地等をいう。

また、「認識対象地物」とは、撮像した画像から探索しようとする物であって、車両が走行する道路周辺に存在する一定の形状を有する物であり、道路標識等、前方または後方を走行する車両、信号機、踏切の遮断機、ＥＴＣ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｏｌｌＣｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）のゲート等をいう。認識対象地物は、周辺環境に応じて予め設定され、例えば、高速道路には横断歩道が存在しないので、車両が高速道路を走行している場合には、「横断歩道または自転車横断帯あり」を示す道路標示が認識対象地物から除外される。このように、認識対象地物は、周辺環境に応じて異なり、記憶装置３にその対応関係を示すテーブルが記憶される。

この構成により、画像認識装置１は、周辺環境に応じて探索すべき認識対象地物を限定し、不必要な探索を防止できるので、パターンマッチング処理の負荷を全体として低減することができる。

また、「特徴部」とは、認識対象地物の形状の一部を構成する特徴的な部分であり、例えば、その部分の角度、幅、長さ、形状、模様、色、輝度、または、認識対象地物全体に対するその部分の位置、大きさ若しくは範囲等が特徴的で他の認識対象地物から判別可能な部分をいい、物理的に離れた位置に存在する特徴部間の組み合わせ（特徴部間の距離、角度、輝度の差等）であってもよい。各認識対象地物は、複数の特徴部を有し、その特徴部には、優先度が付される。「優先度」とは、後述の特徴部判定手段１４が探索して判別しようとする特徴部の探索順を決定付ける値であり、画像認識装置１は、認識対象地物毎に、優先度が高い順に特徴部の探索を行う。優先度は、他の認識対象地物からの区別を可能とする、より独自性の高い特徴部でより高くなるように設定されてもよく、複数の認識対象地物において共有される、より共通性の高い特徴部でより高くなるように設定されてもよい。なお、優先度は、認識対象地物毎に設定されてもよく、複数の認識対象地物で共有されるよう設定されてもよい。

カーナビゲーションシステム４は、ＧＰＳ機能により取得される車両の位置情報と、ハードディスクやＤＶＤ等に記憶された地図情報とに基づいて目的地までの経路を示し、車両を誘導するためのシステムである。車両の位置情報は、例えば、カーナビゲーションシステム４のＧＰＳ受信機によりＧＰＳアンテナを介してＧＰＳ衛星が出力するＧＰＳ信号に基づいて測位・演算される。測位方法は、単独測位や相対測位（干渉測位を含む。）等の如何なる方法であってもよいが、好ましくは精度の高い相対測位が用いられる。この際、自車位置は、舵角センサ、車速センサおよびジャイロセンサ等の各種センサの出力や、ビーコン受信機及びＦＭ多重受信機を介して受信される各種情報に基づいて補正されてもよい。

次に、画像認識装置１が有する各手段について説明する。

周辺環境特定手段１０は、車両が走行する場所の周辺環境を特定するための手段であり、例えば、カーナビゲーションシステム４から車両の位置情報および地図情報を取得し、車両の周辺環境を特定する。

撮像手段１１は、カメラ２が撮像した画像情報を取得する手段であり、取得した画像情報を後続の処理で利用できるよう、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶媒体に一時的に記憶したり、ハードディスク等の不揮発性記憶媒体に恒常的に記憶したりする。画像情報は、例えば、認識対象地物が道路標示の場合には、車両が走行する路面のみを撮像した画像であってもよい。不必要な地物の存在により、パターンマッチング処理の負荷が増大するのを防止するためである。また、撮像される認識対象地物の大きさをほぼ一定のものとするために、画像情報は、撮像される路面等の範囲を固定したものであってもよい。

画像処理手段１２は、撮像手段１１が取得した画像情報を画像処理して認識対象地物の特徴部の探索（パターンマッチング処理）に利用できるように加工するための手段である。画像処理には、例えば、ノイズ除去処理、エッジ抽出処理、輝度調整処理等がある。

認識対象地物情報格納手段１３は、認識対象地物に関する情報を格納する手段であり、例えば、記憶装置３に、車両の周辺環境と認識対象地物との対応関係を示すテーブル、各認識対象地物とその特徴部および優先度との関係を示すテーブル、および、画像認識装置１により存在すると判定された特徴部の組み合わせと認識対象地物有無の判定結果若しくは確度との関係を示すテーブルを格納する。また、認識対象地物情報格納手段１３は、カーナビゲーションシステム４のディスプレイや入力装置を介して、例えば、認識対象地物、特徴部、優先度、判定基準、確度といった、これらテーブルにおける項目を追加、変更、削除できるようにする。

特徴部判定手段１４は、車両の周辺環境から認識対象地物、および、その認識対象地物における特徴部を認識対象地物情報格納手段１３におけるテーブルから選択し、画像情報から特徴部を優先度の順に探索してその特徴部の存在の有無を判定する手段である。「探索」とは、画像情報の所定範囲における画素情報と、特徴部に関する画素情報とを比較し、画素数、画素位置、画素の色、輝度等が一致するか否かを判定する処理である。

認識対象地物判定手段１５は、特徴部判定手段１４の判定結果に基づいて画像情報に認識対象地物が包含されるか否かを判定する。認識対象地物判定手段１５は、特徴部判定手段１４により存在すると判定された特徴部の数や、それら特徴部の所定の組み合わせに基づいて画像情報に認識対象地物が包含されるか否かを判定する。

確度評価手段１６は、特徴部判定手段１４の判定結果に基づいて画像情報に認識対象地物が包含される確かさを複数段階のレベルで評価する。確度評価手段１６は、特徴部判定手段１４により存在すると判定された特徴部の数や、それら特徴部の所定の組み合わせに基づいて画像情報に認識対象地物が包含される確かさを評価する。なお、複数段階のレベルは、確度を示す数値であってもよい。

次に、図２のフローチャートを用いて、画像認識装置１が画像情報から認識対象地物の有無を判定する処理について説明する。

最初に、周辺環境特定手段１０は、カーナビゲーションシステム４から車両の位置情報および地図情報を取得し、車両の周辺環境を特定する（ステップＳ１）。

次に、撮像手段１１は、カメラ２から車両周辺の画像を取得し（ステップＳ２）、その後、画像処理手段１２は、撮像手段１１が取得した画像を画像処理して認識対象地物の特徴部の探索（パターンマッチング処理）に利用できるよう加工する（ステップＳ３）。

次に、特徴部判定手段１４は、周辺環境特定手段１０により特定された車両の周辺環境と、認識対象地物情報格納手段１３により記憶装置３に格納された、車両の周辺環境と認識対象地物との対応関係を示すテーブルとから、探索すべき認識対象地物を選択し(ステップＳ４)、かつ、認識対象地物情報格納手段１３により記憶装置３に格納された、各認識対象地物とその特徴部および優先度との関係を示すテーブルから、優先度の最も高い特徴部を探索すべき特徴部として選択する（ステップＳ５）。

次に、特徴部判定手段１４は、撮像手段１１により撮像され、画像処理手段１２により画像処理された画像情報から、優先度の最も高い特徴部を探索し（ステップＳ６）、当該画像情報に当該特徴部が包含されるか否かを判定する。

その後、特徴部判定手段１４は、２番目に優先度の高い特徴部が、各認識対象地物とその特徴部および優先度との関係を示すテーブルに存在するか否かを判断し（ステップＳ７）、２番目に優先度の高い特徴部が存在する場合には（ステップＳ７のＮＯ）、２番目に優先度の高い特徴部を画像情報から探索する（ステップＳ６）。特徴部判定手段１４は、優先度に基づいた順番に従って探索すべき特徴部を全て探索するまで、特徴部の探索（パターンマッチング処理）を継続し、画像情報に特徴部が包含されるか否かの判定を繰り返し実行する。

各認識対象地物とその特徴部および優先度との関係を示すテーブルにある特徴部全ての探索（パターンマッチング処理）を終了すると（ステップＳ７のＹＥＳ）、認識対象地物判定手段１５は、特徴部判定手段１４による特徴部の有無の判定結果から認識対象地物の有無を判定し（ステップＳ８）、認識対象地物を特定できた場合には（ステップＳ８のＹＥＳ）、処理を終了する。

認識対象地物が特定できない場合には（ステップＳ８のＮＯ）、認識対象地物判定手段１５は、車両の周辺環境と認識対象地物との対応関係を示すテーブルに他の探索すべき認識対象地物が存在するか否かを判断し（ステップＳ９）、他の探索すべき認識対象地物が存在する場合には（ステップＳ９のＮＯ）、ステップＳ４乃至Ｓ８を繰り返す。

認識対象地物判定手段１５は、他の探索すべき認識対象地物が存在しない場合には（ステップＳ９のＹＥＳ）、画像中に所定の認識対象地物が存在しないとして処理を終了する。

なお、画像認識装置１は、各認識対象地物の特徴部の全てを探索することなく、認識対象地物の有無を判定するようにしてもよい。主要な特徴部の識別により認識対象地物の有無を判定できる場合もあり、後続の探索を省略することにより、処理の高速化を図ることができるからである。

次に、認識対象地物とその特徴部および優先度との関係について説明する。図３は、認識対象地物である道路標示とその特徴部および優先度との関係の例を示す図である。（Ａ）は、「横断歩道または自転車横断帯あり」、（Ｂ）は、「進行方向：直進矢印」、（Ｃ）は、「進行方向：直進右折矢印」、（Ｄ）は、「最高速度２０ｋｍ」、（Ｅ）は、「転回禁止」、（Ｆ）は、「進行方向：右折矢印」をそれぞれ示す道路標示である。

図３（Ａ）に示す「横断歩道または自転車横断帯あり」の道路標示は、菱形の上部外側頂点付近に優先度の最も高い特徴部Ｐ１を有し、菱形の上部内側頂点付近に優先度の２番目に高い特徴部Ｐ２を有し、菱形の下部内側頂点付近に優先度の３番目に高い特徴部Ｐ３を有し、かつ、菱形の下部外側頂点付近に優先度の最も低い特徴部Ｐ４を有する。

同様に、図３（Ｂ）に示す「進行方向：直進矢印」の道路標示は、矢印の頂点付近に優先度の最も高い特徴部Ｐ１、矢印の付け根の部分に優先度が２番目の特徴部Ｐ２を有し、図３（Ｃ）に示す「進行方向：直進矢印」の道路標示は、直進矢印の頂点付近に優先度の最も高い特徴部Ｐ１、直進矢印の付け根の部分に優先度が２番目の特徴部Ｐ２、右折矢印の付け根の上部に優先度が３番目の特徴部Ｐ３、右折矢印の付け根の下部に優先度が４番目の特徴部Ｐ４を有し、図３（Ｄ）に示す「最高速度２０ｋｍ」の道路標示は、数字上部に優先度の最も高い特徴部Ｐ１、数字底部に優先度が２番目の特徴部Ｐ２を有し、図３（Ｅ）に示す「転回禁止」の道路標示は、転回矢印の上部に優先度の最も高い特徴部Ｐ１、転回矢印の付け根の部分に優先度が２番目の特徴部Ｐ２、転回矢印の底部に優先度が３番目の特徴部Ｐ３を有し、また、図３（Ｆ）に示す「進行方向：右折矢印」の道路標示は、右折矢印の付け根の上部に優先度の最も高い特徴部Ｐ１、右折矢印の付け根の下部に優先度が２番目の特徴部Ｐ２を有する。

なお、図３に示すような、認識対象地物である道路標示とその特徴部に関する情報（特徴部の画素数、画素の幅、長さ、角度、他の特徴部との相対的な位置、色、輝度等）との関係は、記憶装置３に格納される。

次に、認識対象地物判定手段１５の判定基準および確度評価手段１６の評価基準について説明する。図４は、図３（Ａ）に示す道路標示「横断歩道または自転車横断帯あり」の特徴部の特徴部判定手段１４による探索結果と、認識対象地物判定手段１５の判定基準および確度評価手段１６の評価基準との対応を示す図である。

図４は、「存在すると判定された特徴部」欄４０、「認識対象地物有無の判定」欄４１および「確度」欄４２を有し、「存在すると判定された特徴部」欄４０のそれぞれは、特徴部判定手段１４により画像内に存在すると判定された特徴部Ｐ１乃至Ｐ４の組み合わせを表し、「認識対象地物有無の判定」欄４１のそれぞれは、図３（Ａ）の道路標示「横断歩道または自転車横断帯あり」が画像内に存在するか否かの判定結果を「無」または「有」で表し、「確度」欄４２のそれぞれは、図３（Ａ）の道路標示「横断歩道または自転車横断帯あり」が画像内に存在する確度を５段階のレベル「Ａ」乃至「Ｅ」で表す。

例えば、特徴部判定手段１４により存在すると判定された特徴部が「Ｐ２、Ｐ３」の２つである場合、認識対象地物判定手段１５は、画像内に図３（Ａ）の道路標示「横断歩道または自転車横断帯あり」が「有」（存在する）と判定し、確度評価手段１６は、画像内に図３（Ａ）の道路標示「横断歩道または自転車横断帯あり」が存在する確度はレベル「Ｃ」であると評価する。

このように、画像認識装置１は、認識対象地物が画像内に存在するか否かを二者択一で出力することもできるし、或いは、複数レベルを有する確度情報として出力することもできる。従って、画像認識装置１は、例えば、車両位置の測位精度の誤差レベルを検出するアプリケーションといった、画像認識装置１の出力結果を利用するアプリケーションに対し、より付加価値の高い情報を提供することができる。

以上の構成により、画像認識装置１は、認識対象地物の形状そのもの或いは形状の大部分から構成されるパターンを用いてパターンマッチングを行うことなく、個々の認識対象地物を識別できる必要最小限の形状部分から構成される１または２以上の特徴部を用いてパターンマッチングを行うことにより、パターンマッチング処理の負荷を低減することができ、処理のリアルタイム性を向上させることができる。

また、画像認識装置１は、認識対象地物毎に設定された複数の特徴部を探索することにより、認識対象地物の形状の一部が欠けていたり、或いは、汚れていたりして、所定の認識対象地物に属する特徴部の一部が存在すると判定できない場合であっても、他の特徴部の判定結果に基づいて、確実かつ効率的に認識対象地物の存在の有無を判定できる。

また、画像認識装置１は、認識対象地物毎に設定された優先度を有する特徴部を、その優先度の順番で探索することにより、全ての特徴部の探索を行うまでもなく、効率的に認識対象地物の存在の有無を判定できる。

また、画像認識装置１は、認識対象地物毎に設定された複数の特徴部を探索することにより、全体形状が互いに類似し一部のみが異なる道路標示であっても、係る道路標示群を適切かつ迅速に区別できるという効果が得られる。

次に、認識対象地物とその特徴部および優先度との別の関係を利用した認識対象地物の特定方法について説明する。図５は、図３と同様、認識対象地物である道路標示とその特徴部および優先度との関係の例を示す図であるが、優先度が認識対象地物毎ではなく、複数の認識対象地物に共通に設定されている点で図３の場合と異なる。

ここでは、画像認識装置１が取得した画像から、（Ａ）「横断歩道または自転車横断帯あり」、（Ｂ）「進行方向：直進矢印」、（Ｃ）「進行方向：直進右折矢印」、（Ｄ）「最高速度２０ｋｍ」、（Ｅ）「転回禁止」および（Ｆ）「進行方向：右折矢印」の道路標示を道路標示毎のパターンマッチング処理により特定するのではなく、一括して特定する場合を想定する。

最初に、特徴部判定手段１４は、撮像手段１１により撮像され、画像処理手段１２により画像処理された画像情報から、（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）の道路標示に共通する特徴部Ｐ１−１を探索する。

特徴部判定手段１４により特徴部Ｐ１−１が存在すると判定した場合には、画像認識装置１は、画像内にある地物が、（Ａ）、（Ｂ）または（Ｃ）の何れかの道路標示であり、（Ｄ）、（Ｅ）および（Ｆ）の道路標示ではないと判断し、（Ｄ）、（Ｅ）および（Ｆ）の道路標示に属する他の特徴部の探索を行わないようにする。

その後、特徴部判定手段１４は、（Ｂ）および（Ｃ）の道路標示に共通する特徴部Ｐ２−１を探索し、特徴部Ｐ２−１が存在すると判定した場合には、（Ａ）の道路標示に属する他の特徴部の探索を行わないようにする。さらに、特徴部判定手段１４は、（Ｃ）に特有の特徴部Ｐ３−１を探索し、特徴部３−１が存在すると判定すると、画像内にある道路標示が（Ｃ）の道路標示であると特定する。また、特徴部Ｐ２−１が存在しないと判定した場合には、（Ｂ）および(Ｃ)の道路標示に属する他の特徴部の探索を行わないようにし、（Ａ）に特有の特徴部Ｐ３−２を探索し、特徴部３−２が存在すると判定すると、画像内にある道路標示が（Ａ）の道路標示であると特定する。

一方、特徴部判定手段１４により特徴部Ｐ１−１が存在しないと判定した場合、画像認識装置１は、画像内にある地物が、（Ｄ）、（Ｅ）または（Ｆ）の何れかの道路標示であり、（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）の道路標示ではないと判断し、（Ａ）、（Ｂ）および（Ｃ）の道路標示に属する他の特徴部の探索を行わないようにする。

その後、特徴部判定手段１４は、（Ｄ）の道路標示に特有の特徴部Ｐ２−２、（Ｅ）の道路標示に特有の特徴部Ｐ２−３、（Ｆ）の道路標示に特有の特徴部Ｐ２−４を順番に探索し、画像内にある道路標示が（Ｄ）、（Ｅ）または（Ｆ）の道路標示であると特定する。

以上の構成により、画像認識装置１は、認識対象地物毎に設定された特徴部を用いてパターンマッチングを行うことなく、複数の認識対象地物に共通する特徴部を優先的に探索することにより、パターンマッチング処理の負荷を低減し、パターンマッチング処理の迅速化を図ることができる。

また、画像認識装置１は、図５の（Ｂ）および（Ｃ）の道路標示のように、全体形状が互いに類似し一部のみが異なる道路標示であっても、それぞれ別々に固有の特徴部の探索を行うのではなく、同時進行的に共通する特徴部の探索を行った後に、共通しない特徴部の探索を行うので、係る道路標示群を適切かつ迅速に区別できるという効果が得られる。

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く、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。

例えば、上述の実施例では、画像認識装置１は、認識対象地物を道路標示としているが、道路の側部に設置される道路標識を認識対象地物としてもよく、踏切、信号機、矢印式信号機等の構造物を認識対象地物としてもよい。

本発明に従った画像認識装置の構成例を示す図である。画像認識装置が画像情報から認識対象地物の有無を判定する処理の流れを示すフローチャートである。認識対象地物である道路標示とその特徴部および優先度との関係の例を示す図（その１）である。図３（Ａ）に示す道路標示「横断歩道または自転車横断帯あり」の特徴部の特徴部判定手段による探索結果と、認識対象地物判定手段の判定基準および確度評価手段の評価基準との対応を示す図である。認識対象地物である道路標示とその特徴部および優先度との関係の例を示す図(その２)である。

符号の説明

１画像認識装置
２カメラ
３記憶装置
４カーナビゲーションシステム
１０周辺環境特定手段
１１撮像手段
１２画像処理手段
１３認識対象地物情報格納手段
１４特徴部判定手段
１５認識対象地物判定手段
１６確度評価手段
４０「存在すると判定された特徴部」欄
４１「認識対象地物有無の判定」欄
４２「確度」欄
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ１−１、Ｐ２−１、Ｐ２−２、Ｐ２−３、Ｐ２−４、Ｐ３−１、Ｐ３−２特徴部

Claims

車両の所定位置に配置され、車両周辺の画像情報を取得する撮像手段と、
認識対象地物の形状の一部を特徴付ける複数の特徴部であって、所定の優先度が付された特徴部に関する情報を格納する認識対象地物情報格納手段と、
前記撮像手段により取得された画像情報と前記認識対象地物情報格納手段により格納された特徴部に関する情報とを前記優先度の高い特徴部の順に比較して特徴部の有無を判定する特徴部判定手段と、
前記特徴部判定手段により存在すると判定された特徴部に基づいて前記画像情報における認識対象地物の有無を判定する認識対象地物判定手段と、を備え、
前記優先度が付された特徴部は、選択的に探索対象となる複数の認識対象地物が共有する特徴部を含み、該特徴部を共有する認識対象地物の数が多い程優先度が高く設定される、
ことを特徴とする画像認識装置。
車両の所定位置に配置され、車両周辺の画像情報を取得する撮像手段と、
認識対象地物の形状の一部を特徴付ける複数の特徴部であって、所定の優先度が付された特徴部に関する情報を格納する認識対象地物情報格納手段と、
前記撮像手段により取得された画像情報と前記認識対象地物情報格納手段により格納された特徴部に関する情報とを前記優先度の高い特徴部の順に比較して特徴部の有無を判定する特徴部判定手段と、
前記特徴部判定手段により存在すると判定された特徴部に基づいて前記画像情報における認識対象地物の有無の確度を評価する確度評価手段と、を備え、
前記優先度が付された特徴部は、選択的に探索対象となる複数の認識対象地物が共有する特徴部を含み、該特徴部を共有する認識対象地物の数が多い程優先度が高く設定される、
ことを特徴とする画像認識装置。