CN103523014A - 车载装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种车载装置，具备摄像机，其在摄影区域内形成由遮光部件产生的遮光区域，输出经由摄影镜头拍摄的车辆周围的摄影图像；附着物检测部，其根据所述摄像机分别在不同时间输出的多个摄影图像的各自的所述遮光区域的图像来检测附着在所述摄影镜头上的附着物。

Description

车载装置

本发明要求2012年7月3日提交的日本专利申请号为2012-149862的优先权，并通过参照将其内容组入本申请中。

技术领域

本发明涉及一种车载装置。

背景技术

已知一种分割线识别装置（日本特开2003-44863号公报），其用车辆上搭载的摄像机拍摄车辆行驶路的白线，当被拍摄的白线的识别率大于预先设定的阈值时，判断为分割线识别状态，当小于阈值时，判断为分割线非识别状态，该分割线识别装置具有检测附着在摄像机或者车辆的挡风玻璃上的污物的污物检测部，当该污物检测部检测出附着有污物时，变更阈值。

另外，已知提供一种车辆用障碍物检测装置（日本特开2012-038048号公报），关于车辆上搭载的摄像机，通过从检测对象的范围排除附着在摄像机镜头上的异物和映入摄像机的自己车辆的一部分，可以提高障碍物检测精度，另外，根据被排除在检测对象的范围外的异物等的比例，可以向车辆的驾驶员发出警报，另外，在可以自动中止障碍物的检测动作的同时还可以将该中止通知给车辆的驾驶员。

在现有技术中，附着物的图像被混杂在其他的图像中，有时会误检测出附着物。另外，在现有技术中，虽然从图像提取不动区域，但是不能判断该不动区域是自己车辆车体还是附着的异物，因此无法确定摄像装置所附带的遮光区域。

发明内容

根据本发明的第1方式，车载装置具备：摄像机，其在摄影区域形成由遮光部件产生的遮光区域，输出经由摄影镜头拍摄的车辆周围的摄影图像；附着物检测部，其根据所述摄像机分别在不同时间输出的多个摄影图像各自的所述遮光区域的图像来检测附着在所述摄影镜头上的附着物。

根据本发明的第2方式，在第1方式记载的车载装置中，优选所述附着物检测部根据所述摄像机分别在不同时间输出的多个摄影图像的各自的所述遮光区域的图像来生成差分图像，将所述差分图像中包含的预定形状的图像作为所述附着物来检测。

根据本发明的第3方式，在第2方式记载的车载装置中，优选所述摄像机在所述摄影镜头的被拍摄对象侧具备所述遮光部件。

根据本发明的第4方式，在第3方式记载的车载装置中，优选所述摄像机拍摄所述车辆的外部的路面，为了遮挡从所述路面以外朝向到所述摄影镜头行进的光，设置所述遮光部件。

根据本发明的第5方式，在第4方式记载的车载装置中还具备：输出警报的警报输出部；以及警报控制部，其根据所述摄影图像中包含的所述路面的白线，在所述车辆快偏离所述行驶车线时，输出用于向所述警报输出部输出所述警报的信号，其中，优选所述信号控制部在所述附着物检测部检测出所述附着物时，抑制从所述警报控制部向所述警报输出部输出所述信号。

根据本发明的第6方式，在第1到第5的任意一个方式的车载装置中还具备：附着物去除部，其进行用于去除附着在所述摄影镜头上的所述附着物的动作；清洗控制部，其控制所述附着物去除部的动作，其中，优选所述信号控制部在所述附着物检测部检测出所述附着物时，将用于使所述附着物去除部进行动作的信号输出到所述清洗控制部。

根据本发明的第7方式，优选在第1到第6的任意一个方式的车载装置中还具备：几何计算部，其根据预先存储的车体模型和公差模型来计算所述遮光区域。

根据本发明的第8方式，优选在第1到第7的任意一个方式的车载装置中还具备：信号控制部，其根据所述附着物检测部的检测结果来控制输出信号。

根据本发明，可以适当地检测出附着在摄像机的镜头上的附着物。

附图说明

图1是说明本发明第1实施方式的车载装置的结构框图。

图2是表示摄像机的摄影区域和遮光区域的图。

图3是表示摄像机的安装位置的例图。

图4是本发明第1实施方式的车载装置的控制框图。

图5是摄像机的摄影图像的一例。

图6是说明差分图像的生成方法的图。

图7A、7B是说明附着物的形状判定的图。

图8是本发明第1实施方式的车载装置的控制流程图的一例。

图9是本发明第1实施方式的车载装置的控制流程图的一例。

图10A、10B是与摄像机所具备的遮光板有关的变形例。

图11是本发明第2实施方式的车载装置的控制框图。

图12A、12B是表示摄像机和遮光板的位置关系的图。

图13是遮光区域设定部的控制框图。

图14是计算遮光板区域边界的处理流程图的一例。

具体实施方式

（第1实施方式）

图1是本发明第1实施方式的车载装置100的结构框图。图1所示的车载装置100被搭载在车辆上来使用，具备安装了遮光板1a的摄像机1、控制部2、警报输出部3、动作状态通知部4、清洗控制部5、气泵6、冲洗泵7、空气喷嘴8和冲洗喷嘴9。

朝向车辆的后方设置摄像机1，该摄像机1每隔预定的时间间隔拍摄包括车辆后方路面的摄影区域内的图像。该摄像机1使用例如CCD和CMOS等摄像元件。通过摄像机1取得的摄影图像从摄像机1被输出到控制部2。

为了遮住朝向摄像机1的摄影镜头行进的一部分光，在摄像机1上安装遮光板1a。图2是表示摄像机1的摄影区域和遮光区域的图，表示横向看到的摄像机1的样子。如图2所示，通过用遮光板1a来遮挡摄像机1的摄影区域中上侧的一部分，形成遮光区域。在该遮光区域以外的摄影区域，摄像机1拍摄包括车辆后方的路面的图像。这里，摄像机1的摄影区域（视角、摄影视角）被设定得比较宽，从而可以在左右方向十分宽阔的范围拍摄车辆后方的路面，就这样来自路面以外，例如天空和背景等的不需要的光也射入到摄像机1中。因此，为了遮挡这种摄像机1不需要的入射光，通过遮光板1a来设置遮光区域。

图3是表示摄像机1的安装位置的例图。在自己车辆的后方部分，车体20设置有车牌21。在该车牌21的正上方的位置上朝斜下方向安装摄像机1，在其上边设置遮光板1a。另外，这里表示的安装位置只是一例，也可以在其他位置安装摄像机1。只要在适当的范围可拍摄车辆后方的路面，可以任意决定摄像机1的安装位置。

控制部2具有RAM10、ROM11和CPU12，将摄像机1的摄影图像保存在RAM10中，利用这些摄影进行预定的图像处理，进行对应其处理结果的各种控制。通过该控制部2进行的控制，在车载装置100中实现例如被称为LDW（Lane Departure Warning）、BSW（Blind Spot Warning）、MOD（Moving ObjectDetection）、IMD（Image Diagnosis）的各种各样的功能。LDW的功能为通过从摄影图像检测路面的白线（车线边界线、车道外侧线、中央线等），在车辆将要从行驶中的车线偏离时输出警报。BSW的功能为通过从摄影图像检测行驶在道路上的其他车辆，警告驾驶员车线变更时存在有可能和自己车辆发生冲突的车辆。MOD的功能为通过从摄影图像检测移动物，将后退时自己车辆的周围存在移动物的情况通知给驾驶员。IMD的功能为诊断摄像机1是否正确地拍摄了摄影图像。

警报输出部3是用于将警报灯和警报蜂鸣器等的警报输出给车辆的驾驶员的部分。该警报输出部3的动作由控制部2进行控制。例如，当在所述LDW判断自己车辆将要偏离行驶中的车线时，或在BSW检测出有可能和自己车辆发生冲突的车辆时，根据控制部2的控制从警报输出部3来输出警报。

动作状态通知部4是用于将车载装置100的动作状态通知给车辆的驾驶员的部分。例如，当不满足预定的动作条件而车载装置100为非动作状态时，通过控制部2的控制，点亮作为动作状态通知部4而被设置在车辆的驾驶座附近的灯。这样，将车载装置100为非动作状态的情况通知给驾驶员。

清洗控制部5是用于根据控制部2的控制而控制气泵6以及冲洗泵7的动作的部分。例如，当判断由于所述IMD中摄像机1上附着有水滴、泥、融雪剂等附着物，而不能正确拍摄摄影图像时，控制部2将请求清洗摄影镜头的控制信号输出到清洗控制部5。清洗控制部5根据该信号控制气泵6和冲洗泵7的动作。

气泵6根据清洗控制部5的控制而动作，向空气喷嘴8输出压缩空气。通过该压缩空气从空气喷嘴8向摄像机1喷出，附着在摄像机1的摄影镜头部分的水滴等的附着物被吹飞而去除。

冲洗泵7根据洗控制部5的控制而动作，将未图示的冲洗罐所提供的冲洗液输出给冲洗喷嘴9。通过该冲洗液从冲洗喷嘴9向摄像机1喷出，附着在摄像机1的摄影镜头部分的、用空气喷嘴8的压缩空气难以去除的泥等附着物被清洗和去除。

图4是本发明一个实施方式的车载装置的控制框图的一例。图4所示的车载装置100中，控制部2作为遮光区域设定部31和附着物检测部32和信号控制部33和警报控制部36而发挥作用。

图5是用于说明遮光区域设定部31的图。遮光区域设定部31如图5中利用影线图示的图像区域41那样，对摄像机1输出的摄影图像设定与图2的遮光区域对应的图像区域。以后，将该图像区域称为遮光图像区域，将遮光图像区域的图像称为遮光图像。另外，图5中，在遮光图像区域41以外的图像区域映出LDW所使用的自己车辆的行走车线的路面42和用于表示该行走车线而在路面上描画的白线43以及白线44。

附着物检测部32根据遮光图像来检测附着在摄影镜头上的附着物。附着物检测部32具有变化检测部34和形状判定部35，利用这些来检测附着在摄影镜头上的附着物。

变化检测部34根据摄像机1在不同时间输出的多个摄影图像来检测遮光图像的变化。变化检测部34从多个摄影图像生成称为差分图像的图像，并将其作为检测结果。

利用图6说明差分图像的生成方法。差分图像通过计算最新的摄影图像和基准图像之间的差分而生成。基准图像根据在最新的摄影图像之前由摄像机1按时间序列连续输出的过去的摄影图像而生成。

图6图示了表示时间变化的箭头，在该箭头上根据摄像机1的帧速率图示时间t₀～t₅。在表示时间变化的箭头的下方图示在时间t₀～t₅分别从摄像机1输出的摄影图像A₀～A₅。

摄影图像A₀～A₅每次从摄像机1输出时被存储在RAM10中。并且，向RAM10的摄影图像的存储是在时间t₀开始的。即，图6中，摄影图像A₀是RAM10中存储的摄影图像中最老的摄影图像，摄影图像A₅是最新的摄影图像。

基准图像B_i在从摄像机1新输出摄影图像A_i时（例如，时间t₅），利用之前被存储在RAM10中的摄影图像A_i-1（例如摄影图像A₄）和输出摄影图像A_i时间点的基准图像B_i-1，通过下式[1]以及[2]而生成。

B_i=A_i-1（i=1时）…[1]

B_i=k×A_i-1+(1-k)×B_i-1（i≥2的时候）…[2]

这里，k是0<k≤1的系数，例如k=0.1。

变化检测部34生成由摄像机1输出的最新摄影图像（例如，摄影图像A₅）和在输出该最新摄影图像的时刻的基准图像（例如摄影图像B₅）之间的差分图像。

另外，变化检测部34除了生成差分图像之外，也可以具备被称为增益判定部、白浊判定部、周边光源判定部、天气判定部、昼夜判定部的子程序。变化检测部34可以利用这些来控制差分图像的生成和形状判定部35。

增益判定部监视摄像机1的灵敏度，判定灵敏度是否已被变更（被进行了增益调整？）。摄像机1例如在自己车辆进入隧道时等摄影图像的明亮度急剧产生变化时变更灵敏度。增益判定部在摄像机1的灵敏度被变更时，摄影图像的变化根据摄像机1的灵敏度的变化而变化，为了预防附着物的误检而不进行基于差分图像的附着物的检测。

白浊判定部通过水滴痕迹等附着物判定摄影镜头是否成为白浊的状态。白浊判定部对例如摄像机1输出的摄影图像执行众所周知的边缘检测处理，当这时被检测出的边缘的边缘强度较小时判定摄影镜头为白浊。变化检测部34在通过白浊判定部判定摄影镜头为白浊时，调整形状判定部35的阈值。

周边光源判定部判定摄像机1是否被后方车辆的照明灯和街灯等周边光源照射。当摄像机1被周边光源照射时，变化检测部34进行控制，对RAM10的基准图像生成所使用的摄影图像的存储进行重置。可以通过例如在摄像机1的周边设置光检测传感器，根据其输出信号来判定摄像机1是否被周边光源照射。

天气判定部判定自己车辆周边的天气是否是晴天。天气判定部可以通过利用例如CAN通信取得车辆的雨刷器的动作状态来评定是否是晴天。天气判定部判定自己车辆周边的天气是晴天时，调整形状判定部35的阈值。另外，可以通过摄影图像内是否映有太阳来判定是否是晴天。

昼夜判定部判定白天和晚上。昼夜判定部在例如摄像机1输出的摄影图像整体的亮度在预定值以下时，即暗的时候判定为晚上。昼夜判定部根据其判定结果调整形状判定部35的阈值。

形状判定部35对于变化检测部34生成的差分图像所包括的同一颜色的像素块，根据是否具有预定的形状来判定是否是附着物。同一颜色的像素块通过利用例如众所周知的边缘检测处理、标记处理等从差分图像来检测。形状判定部35对于图像块的纵横比、填充率（详细后述）、面积、凹陷系数（详细后述）分别进行判定，将在这些所有的判定中被判定为肯定的图像块视为附着物的图像。

-基于纵横比进行的形状判定-

利用图7A说明基于纵横比进行的形状判定。形状判定部35关于差分图像所包括的像素块，将摄影图像的纵轴方向的长度H和摄影图像的横轴方向的长度W之间的比H/W作为纵横比进行计算。并且，形状判定部35在其纵横比H/W为预定阈值Th1以上且为预定阈值Th2时，对根据纵横比进行的形状判定进行肯定判定。另一方面，当纵横比H/W不足预定阈值Th1或者大于预定阈值Th2时，形状判定部35对根据纵横比进行的形状判定进行否定判定。通过变化检测部34等来调节阈值Th1以及阈值Th2。

-基于填充率进行的形状判定-

利用图7A说明基于填充率进行的形状判定。基于填充率进行的形状判定中，形状判定部35对于差分图像所包括的像素块，将摄影图像的纵轴方向的长度H和横轴方向的长度W之间的积H/W、与该像素块面积S之间的比S/（HW）作为填充率进行计算。并且，当填充率S/（HW）在预定阈值Th3以上且在预定阈值Th4以下时，对基于填充率进行的形状判定进行肯定判定。另一方面，当填充率S/（HW）不足预定阈值Th3或者大于预定阈值Th4时，形状判定部35对基于填充率进行的形状判定进行否定判定。通过变化检测部34等来调节阈值Th3以及Th4。

-基于面积进行的形状判定-

说明基于面积进行的形状判定。形状判定部35对于差分图像所包括的像素块，在其面积S在预定阈值Th5以上且在预定阈值Th6以下时对基于填充率进行的形状判定进行肯定判定。另一方面，当面积S不足预定阈值Th5或者大于预定阈值Th6时，形状判定部35对基于面积进行的形状判定进行否定判定。通过变化检测部34等来调节阈值Th5以及Th6。

-基于凹陷系数进行的形状判定-

利用图7B说明基于轮廓的凹陷系数进行的形状判定。形状判定部35对于差分图像所包括的像素块，根据从该像素块的最上点（例如，图7B的点51）开始逆时针旋转顺序地描画该像素块的轮廓（例如，图7B的轮廓50）时切线矢量的朝向的变化，进行像素块的形状判定。当像素块为圆形等凸图形时逆时针旋转描画像素块的轮廓，这时的切线矢量的朝向变化为逆时针旋转。另一方面，在如图7B的凹部52那样的部位，切线矢量的朝向变化为顺时旋转。

形状判定部35对于构成各个像素块的轮廓的各个像素计算出轮廓的切线矢量的朝向。图7B中，例示了对于像素块的轮廓50计算出朝向的切线矢量的一部分。形状判定部35沿着各个像素块的轮廓，取得按照轮廓逆时针环绕顺序地构成轮廓的像素的切线矢量的朝向，与之前取得的像素的切线矢量的朝向相比较，判定是逆时针环绕地旋转还是顺时针环绕地旋转。形状判定部35对于各个像素块，计算在其轮廓逆时针环绕一周时切线矢量的朝向在逆时针环绕方向旋转的次数M和在顺时针环绕方向旋转的次数N，并计算凹陷系数N/（M+N）。形状判定部35关于差分图像所包括的各个像素块，当凹陷系数N/（M+N）在预定阈值Th7以上且在预定阈值Th8以下时对根据凹陷系数进行的形状判定进行肯定判定。另一方面，当凹陷系数N/（M+N）不足预定阈值Th7或者大于预定阈值Th8时，形状判定部35对根据凹陷系数进行的形状判定进行否定判定。通过变化检测部34的各个部来调节阈值Th7以及Th8。

图4的警报控制部36检测摄影图像所包括的路面的白线，根据该白线的位置判定自己车辆是否要偏离行驶车线。其结果，当自己车辆将要偏离行驶车线时，将用于向警报输出部3输出警报的控制信号输出给警报输出部3。

信号控制部33根据形状判定部35视为附着物的像素块的位置和个数，将控制信号输出到清洗控制部5。例如，当形状判定部35视为是附着物的像素块存在预定个数（例如，1个以上）时，信号控制部33将使气泵6和冲洗泵7进行动作并请求去除摄影镜头的附着物的控制信号输出到清洗控制部5。

另外，例如在遮光图像区域的左半部分存在视为附着物的像素块时，信号控制部33在自己车辆在行驶车线的右侧（摄影图像的左侧）快要偏离车线时，停止从警报控制部36对警报输出部3输出控制信号。另一方面，当遮光图像区域的右半部分存在视为附着物的像素块时，信号控制部33在自己车辆在行驶车线的左侧（摄影图像的右侧）快要偏离车线时停止从警报控制部36对警报输出部3输出控制信号。这样来控制从警报控制部36的控制信号的输出。

图8是车辆控制装置200的控制流程图。图8的控制处理由控制部2的CPU12根据ROM11中存储的控制程序来执行。在步骤300，CPU12控制遮光区域设定部31，对于摄像机1输出的摄影图像设定遮光图像区域。

在步骤310，CPU12根据自己车辆的行驶状态来变更形状判定部的阈值。例如，控制部2经由CAN通信从未图示的导航装置等取得表示自己车辆进行越野行驶的信息时，将形状判定部35的各个阈值Th1～Th8变更为越野行驶用的数值。

在步骤S320，CPU12删除RAM10中存储的摄影图像，并进行重置。另外，CPU12也将基准图像、差分图像等重置为初始状态。

在步骤S330，CPU12经由CAN通信取得有关自己车辆的车速的信息，判定自己车辆的车速是否在预定速度（例如，时速30km）以上。CPU12在步骤S330进行肯定判定时使处理进入到步骤S340，在步骤S330进行否定判定时使处理进入到步骤S320。

在步骤S340，CPU12控制变化检测部34，进行周边光源判定。CPU12控制变化检测部34的周边光源判定部，当摄像机1被后方车辆的照明灯和街灯等的周边光源照射时，对步骤S340进行肯定判定，使处理进入步骤S320。另外，CPU12在摄像机1具有随着周围的亮度自动变更灵敏度等的功能时，即使摄像机1变更了灵敏度也对步骤S340进行肯定判定，使处理进入步骤S320。CPU12在没有对步骤S340进行肯定判定时使处理进入步骤S350。

在步骤S350，CPU12将摄像机1所输出的摄影图像储存蓄积在RAM10中。在步骤S360，CPU12控制变化检测部34，计算出基准图像。

在步骤S370，CPU12判定RAM10中是否存储预定个数（例如，4个）以上的摄影图像。CPU12在对步骤S370进行肯定判定时使处理进入图9的步骤S400，在对步骤S370进行否定判定时使处理进入图8的步骤S330。

接着在图9的步骤S400，CPU12控制变化检测部34，进行增益判定。CPU12在摄像机1的灵敏度被变更时对步骤S400进行肯定判定，使处理进入图8的步骤S320。另一方面，CPU12在摄像机1的灵敏度没有被变更时使处理进入图9的步骤S410。

在步骤S410，CPU12控制变化检测部34，根据步骤S350所存储的摄影图像和在步骤S360被更新的基准图像来更新差分图像。

在步骤S420，CPU12控制形状判定部35，对差分图像的遮光图像区域内的像素块进行形状判定。将所述图像块的纵横比、填充率、面积、凹陷系数分别位于由预定阈值设定的范围内的像素块视为附着物。

在步骤S430，CPU12判定步骤S420是否检测出附着物为预定个数以上。CPU12在对步骤S430进行肯定判定时使处理进入步骤S440，在步骤S430为否定判定时使处理进入图8的步骤S330。

在步骤S440，CPU12将用于去除附着在摄像机1的摄影镜头上的附着物的信号输出到清洗控制部5。在步骤S450，CPU12根据步骤S420检测出的附着物的位置来控制从警报控制部36向警报输出部3的信号输出。CPU12在完成了步骤S450的处理后，使处理进入图8的步骤S330。

根据以上说明的实施方式会产生以下的作用效果。

车载装置100具备摄像机1，其将经由摄影镜头而拍摄的车辆周围的摄影图像进行输出，如图2所示那样在该摄影区域内形成由遮光板1a产生的遮光区域。另外，车载装置100具备控制部2，控制部2作为附着物检测部32发挥作用。附着物检测部32根据摄像机1在不同时间分别输出的多个摄影图像各自的遮光图像来检测附着在摄影镜头上的附着物。控制部2作为信号控制部33发挥作用，根据附着物检测部32的检测结果控制输出信号。由于具有这种结构，车载控制部100可以适当地检测出附着在摄像机1的镜头上的附着物。

附着物检测部32由变化检测部32根据多个遮光图像生成差分图像，由形状判定部35根据差分图像所包括的像素块的形状判定是否视为附着物。通过利用遮光区域的差分图像检测附着物，可以不受车辆外部风景的变化的影响而适当地检测出附着物。特别当附着物为透明的情况下，车辆外的风景（背景）图像上没有混杂附着物，从而很有效果。

如图2所示，摄像机1具备在视角内形成遮光区域的遮光板1a，遮光板1a中形成遮光区域的部位存在于摄影镜头的被拍摄对象侧。由此，附着在摄影镜头上的附着物可以适当地出现在遮光图像上，而车辆外的风景图像没有出现在遮光图像上。

摄像机1的摄影镜头拍摄车辆后方的路面。为了遮挡从路面以外朝向摄影镜头行进的光束而设置遮光板1a。由此可以同时实施LDW和附着物检测两者。

信号控制部33在附着物检测部32检测出附着物时（步骤S430），将用于向清洗控制部5请求清洗摄影镜头的控制信号进行输出（步骤S440），控制从警报控制部36向警报输出部3的信号输出（步骤S450）。由此可以确保LDW的警报的可靠性。

（第2实施方式）<根据图像设定遮光区域的情况>

图11是本发明第2实施方式的车载装置的控制框图。第2实施方式中，与第1实施方式的不同点为：如图11所示，将记述了关于汽车以及摄像机结构零件的结构形状以及尺寸的车体模型37和记述了关于那些各个结构零件之间的安装公差的公差模型38输入到遮光区域设定部31。

对于安装公差进行说明。例如，将直径R[mm]的螺钉安装到螺钉孔中时，如果螺钉孔的直径是R[mm]，则螺钉不能旋转从而不能安装。进一步，如果考虑到螺钉的加工精度包括一定的偏差，则需要以（R+α）[mm]来打开螺钉孔。进一步如果考虑螺钉孔的加工精度也包括一定的偏差，则完成的螺钉孔具有从（R+α-β）[mm]到（R+α+β）[mm]的宽度。在这里插入R[mm]的螺钉后，所组成的零件必然具有一定范围的偏离宽度。该偏离宽度被称为安装公差，可以根据设计值来计算。另外，组合多个零件时，该公差进行累积而变大，但也可以根据设计值来计算。

如图12A、图12B所示，例如如果对摄像机1安装遮光板1a，则摄像机1和遮光板1a和保险杠的各自的形状、尺寸以及其标准的安装状态被记述在车体模型37中。并且，摄像机1和遮光板1a的标准的安装状态的位置/角度可以偏离多少的情况被记述在公差模型38中。

根据公差模型38，可以得到在摄像机拍摄的图像上，遮光板边界的外表上升到最大状态的遮光板位置1b以及得到在摄像机拍摄的图像上，遮光板边界的外表下将到最大状态的遮光板位置1c。将这时的图像上的外表的遮光板边界称为上限的遮光板边界2b、下限的遮光板边界2c。另外，标准安装状态时成为遮光板边界2a。如图示遮光板和摄像机之间的距离发生变化，因此边界线的形状也变化。

图13表示遮光区域设定部31的控制框图的一例。在图13所示的车载装置100中，将车体模型37以及公差模型38作为输入，几何计算部102可以计算在图像上能看到遮光区域的哪个范围。该计算可以使用例如摄像机的焦点距离、摄像元件大小、镜头失真模型，通过利用公知技术的透视投影法来计算出遮光板边界被投影在摄像元件上的哪个地方。如前所述，遮光板区域由于公差而不能只由几何计算来唯一求出，包含不确定性。因此，通过使用行驶中的摄像机影像计算正确的遮光板边界。后面将描述该具体的图像处理方法。

几何计算部102还从校准信息取得部101和车体模型37求出保险杠和修整器等自己车辆的车体区域边界。另外，这里所说的校准信息是指，设车体坐标系相对于全局坐标系的相对关系为已知，通过求出摄像机坐标系相对于全局坐标系而计算出的、摄像机坐标系相对于车体坐标系的相对关系。

处理区域输出部103根据几何计算部102所求出的、正确的遮光板边界和车体区域边界来计算并输出图像识别所使用的图像区域。本实施方式中的附着物检测逻辑通过将遮光区域作为处理对象，避开干扰光和背景物的影响来检测透明以及半透明的附着物。另外，某个像素横跨遮光板区域和背景区域（道路面和天空、车辆等）时，为了避开干扰光和背景物的影响，处理区域最好不包括该像素。因此，在计算图像识别所使用的图像区域时，进行光栅扫描，当在摄影图像上，遮光板边界线在像素上时，将该像素设为处理对象以外，当只包括遮光板边界线的遮光板侧的区域时，通过将该像素作为处理区域来生成处理区域。处理区域输出部103的输出取得例如掩模图像的方式。

另外，标准化用参数输出部104将处理区域输出部103所输出的处理区域的面积输出给附着物检测逻辑。处理区域输出部103所输出的处理区域的面积根据车体变化，因此，通过通知给附着物检测逻辑，达到可以消除附着灵敏度的偏差的效果。

接着，利用图14说明表示计算遮光板区域边界的处理流程的流程图。首先，在步骤S500，判定上次行驶时遮光板区域的计算是否完成。该判定可以通过未图示的Flash-ROM所记录的遮光板区域信息是否能够读出而进行判定。如果计算完成（步骤S500：是），为了判定被记录的该遮光板区域的信息是否正常而进入步骤S501，如果计算没有完成（步骤S500：否），进入遮光板区域提取处理。

在步骤S501，确认一致性，即在上次的处理遮光板是否被不适当地制作。该确认读入未图示的Flash-ROM中记录的遮光板区域，之后确认例如遮光板区域边界是否被包括在最大以及最小公差的范围内，或者，对摄像机施加冲击等，确认遮光板的位置是否偏离。当确认遮光板的位置没有偏离，在遮光板区域的边界附近从图像中搜索边缘位置，调查该边缘位置与遮光板边界一致的比例。如果一致性没有问题（步骤S501：是），使用读入的遮光板区域，结束遮光板区域边界计算。

计算遮光板区域边界的处理中，首先，在步骤S502从摄像机读入图像。

接着，在步骤S503判定是否是可以生成遮光板区域的状态。

该判定，将至少满足以下条件中的一个以上的条件作为条件：昼夜状态判定为白天、镜头污染状态在预定阈值以下、自己车辆以超过一定车速进行行驶、直射日光和后面车的照明灯没有直接入射、不是雨天。

接着，在步骤S504从图像中提取边缘，存储其边缘图像。该存储对于边缘强度在预定范围内的像素坐标加上所对应的存储用排列的计数器。对于计数器超过一定值的排列要素，通过将根据车体模型37计算出的遮光板边界作为多项式曲线而进行调整，可以计算出遮光板边界。关于曲线近似有公知技术，因此这里不进行说明。

在步骤S505还判定系统是否结束。该判定以引擎切断和本ECU的电源断开等作为触发而进行。这样，会产生以下效果，即可以在步骤S507记录系统结束时直至中途实施的遮光板位置的计算以及中途经过，还可以在下次以后起动时缩短遮光板位置的计算时间。另外，在步骤S504所生成的存储用排列中积存了一定个数的数据的阶段可以判断为结束。由此，在数据集中的时刻，可以完成遮光板掩模生成，且可以进行附着物检测的定时提前。

在步骤S506监视车速以及转向角，判断自己车辆是否只在一定方向行驶。如果只在同一方向行驶，在暂时停止步骤S504的执行，只执行步骤S505和S506，直到方向进行转换。即，只在同一方向行驶时，由于影子和太阳光等的影响，有可能不能正确提取遮光板区域，因此在各种方向行驶时，目标在于逐渐存储图像以及特征量，生成可靠的遮光板区域。

步骤S507，在未图示的Flash-ROM等记录装置中记录边缘存储用排列的内容和曲线近似后的遮光板边界信息。

以上，通过采取第2实施方式的结构，考虑公差，从而达到可以计算出适合各个车辆的遮光区域的效果。还有，通过将遮光板设定在适当的区域，具有提高附着物检测的检测性能的效果。进一步，即使在由于冲击等遮光板发生偏离时，通过确认被记录的信息和图像的一致性，可以在适当的遮光板区域进行再调整。

以上所说明的实施方式可以进行以下变形来执行。

（变形例1）遮光板1a的形状不只限定于图2所图示的形状。例如，如图10A所示，为了在摄影图像的整个外周形成遮光图像区域61，可以如图10B的摄像机13那样设置遮光板62。通过这样设置遮光板，可以降低由于从路面跳起而在摄影镜头上附着附着物的概率。

（变形例2）为了在摄像机1的摄影镜头的视角内形成遮光区域，遮光板1a被设置在摄像机1的摄影镜头的被拍摄对象侧，该设置方法不仅限定于图2所示的情况。可以不需要设置在摄像机1上，将车体20的一部分用作遮光板，也可以在车体20安装遮光板。

（变形例3）所述实施方式中，摄像机1的摄影角度是固定的，但是可以进行调整。在可以调整摄像机1的摄影角度时，优选遮光区域设定部31使遮光板1a的形状变形从而可以调整遮光图像区域。

（变形例4）变化检测部34利用数式[1]以及[2]来计算基准图像，但是也可以用这之外的方法来计算。例如，可以将基准图像B_i作为A₀到A_i-1的平均值。另外，基准图像B_i的初始值可以变更为乘以系数k的A₀。

（变形例5）形状判定部35利用像素块的纵横比、填充率、面积和凹陷系数4种基准进行判定。但是，这4种基准只是一个例子，可以不进行4种基准中的一部分判定，另外，也可以利用纵向的长度H、横向的长度W、边缘的强度等进行判定。

以上说明的实施方式和变形例只不过是示例，只要不损害发明的特征，本发明不限于这些内容。另外，在不损害本发明的特征的情况下可以组合以上所说明的实施方式和变形例来执行。

Claims (8)

1.一种车载装置，其特征在于，具备：

摄像机，其在摄影区域内形成由遮光部件产生的遮光区域，输出经由摄影镜头拍摄的车辆周围的摄影图像；以及

附着物检测部，其根据所述摄像机分别在不同时间输出的多个摄影图像的各自的所述遮光区域的图像来检测附着在所述摄影镜头上的附着物。

2.根据权利要求1所述的车载装置，其特征在于，

所述附着物检测部根据所述摄像机分别在不同时间输出的多个摄影图像的各自的所述遮光区域的图像来生成差分图像，将所述差分图像中包含的预定形状的图像作为所述附着物来检测。

3.根据权利要求2所述的车载装置，其特征在于，

所述摄像机在所述摄影镜头的被拍摄对象侧具备所述遮光部件。

4.根据权利要求3所述的车载装置，其特征在于，

所述摄像机拍摄所述车辆的外部路面，为了遮挡从所述路面以外朝向所述摄影镜头行进的光，设置所述遮光部件。

5.根据权利要求4所述的车载装置，其特征在于，

还具备：

警报输出部，其输出警报；以及

警报控制部，其根据所述摄影图像中包含的所述路面的白线，在所述车辆将要偏离所述行驶车线时，将用于输出所述警报的信号输出到所述警报输出部，

所述信号控制部在所述附着物检测部检测出所述附着物时，控制从所述警报控制部向所述警报输出部输出所述信号。

6.根据权利要求1～5中任意一项所述的车载装置，其特征在于，

还具备：

附着物去除部，其进行用于去除附着在所述摄影镜头上的所述附着物的动作；以及

清洗控制部，其控制所述附着物去除部的动作，

所述信号控制部在所述附着物检测部检测出所述附着物时，将用于使所述附着物去除部动作的信号输出到所述清洗控制部。

7.根据权利要求1～6中任意一项所述的车载装置，其特征在于，

还具备：几何计算部，其根据被预先存储的车体模型和公差模型来计算所述遮光区域。

8.根据权利要求1～7中任意一项所述的车载装置，其特征在于，

还具备：信号控制部，其根据所述附着物检测部的检测结果来控制输出信号。

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