JP2008030619A - Kinds-of-road-division-line sorting system and road-division-line recognition sytem - Google Patents

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誠 西田
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a kinds-of-road-division-line soring system capable of properly judging with a simple configuration the kinds of road division lines whose images are captured by an image pickup means. <P>SOLUTION: This kinds-of-road-division-line sorting system, which is provided with the image pickup means that captures images around a vehicle, judges which of a straight road division line drawn in a straight line on a road and a dotted road division line laid or drawn on the road is the road division line whose image captured by the image pickup means. The system is also equipped with a characteristic-points-on-scanning-lines sampling means that sets up a plurality of scanning lines extending in a direction corresponding to a road width direction on a captured image of the image pick-up means and extracts characteristic points on plurality of scanning lines. It judges that the road division line on the picked-up image of the image pickup means is the straight road division line, when a prescribed number of the scanning lines or more on which a prescribed number of the characteristic points or more are extracted by the characteristic-points-on-scanning-lines sampling means exist continuously in the direction that a plurality of the scanning lines are placed side by side. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置、及び、これを一部に含み撮像手段の撮像画像における道路区画線を認識する道路区画線認識装置に関する。   According to the present invention, a road lane line imaged by the imaging means is a straight road lane line drawn in a straight line on the road, and a point-string road lane line laid or drawn in a point sequence on the road. The present invention relates to a road lane line type determination device that determines which one is used, and a road lane line recognition device that includes a portion thereof and recognizes road lane lines in a captured image of an imaging unit.

従来、車両前方又は後方を撮像するカメラの画像上で白線等の道路区画線を認識し、これに基づいて自車両が走行車線内を走行するように自動的に補助操舵力を出力する制御システムが、レーンキーピングアシスト(LKA)等の名称で知られている(例えば、非特許文献1参照)。このような制御システムでは、例えば、カメラの画像データを構成する画像要素のうち、隣接する画像要素と比較した輝度変化が閾値以上のものを特徴点として抽出し、直線状(又は曲線状)に並んだ特徴点を白線等の輪郭と認識する等の処理が行なわれる。   Conventionally, a control system for recognizing a road marking line such as a white line on an image of a camera that captures the front or rear of the vehicle and automatically outputting an auxiliary steering force based on this recognition so that the host vehicle travels in the travel lane Are known under names such as Lane Keeping Assist (LKA) (see Non-Patent Document 1, for example). In such a control system, for example, among the image elements constituting the image data of the camera, those whose luminance change compared to the adjacent image element is equal to or greater than a threshold value are extracted as feature points, and are linear (or curved). Processing such as recognizing the aligned feature points as an outline such as a white line is performed.

ところで、カメラに撮像される道路区画線は、白線や黄線で描画された実線や破線等の直線状のもの(以下、白線等と称する)だけでなく、ボッツドッツ(Botts Dots)やキャッツアイ等の道路に点列状に敷設又は描画されたもの(以下、ボッツドッツ等と称する)が存在しうる。従って、画像上で道路区画線を認識する際には、白線等とボッツドッツ等で画像解析のモード(手法)を切替えることが望ましい。なぜなら、両者の間で、道路(アスファルト)との輝度差や出現する特徴点の形状が異なり、同一の解析手法を用いて両者を画一的に認識するのは精度の低下を招くからである。   By the way, road marking lines imaged by the camera are not only straight lines such as solid lines and broken lines drawn with white lines or yellow lines (hereinafter referred to as white lines), but also botts dots, cat's eyes, and the like. There is a thing (hereinafter referred to as botsdots or the like) laid or drawn in a dotted line on the road. Therefore, when recognizing a road marking line on an image, it is desirable to switch the image analysis mode (method) between a white line or the like and a botsdot or the like. This is because the difference in brightness from the road (asphalt) and the shape of the feature points that appear are different between the two, and the fact that both are recognized uniformly using the same analysis method causes a decrease in accuracy. .

白線等を認識するための輝度変化に基づく認識処理と、ボッツドッツ等を認識するためのパターンマッチングに基づく認識処理と、を切替えて道路区画線認識を行なう装置についての発明が開示されている(例えば、特許文献1参照)。この装置では、レーザーレーダー等の光信号送受信装置を備え、道路区画線に対して送出した光信号の反射光として受信される信号に基づいて、上記認識処理を切替えている。
特開2004−139338号公報 トヨタ自動車株式会社、「クラウンマジェスタ新型車解説書(品番7109100)」、トヨタ自動車株式会社サービス部、2004年7月5日発行、第10章ボデー&エレクトリカル、p10−287〜10−306
An invention for an apparatus that recognizes road marking lines by switching between a recognition process based on a luminance change for recognizing a white line or the like and a recognition process based on a pattern matching for recognizing a botsdot or the like is disclosed (for example, , See Patent Document 1). This apparatus includes an optical signal transmission / reception apparatus such as a laser radar, and switches the recognition process based on a signal received as reflected light of an optical signal transmitted to a road marking line.
JP 2004-139338 A Toyota Motor Corporation, "Crown Majesta New Model Manual (Part No. 7109100)", Toyota Motor Corporation Service Department, issued July 5, 2004, Chapter 10 Body & Electrical, p10-287-10-306

しかしながら、レーザーレーダーの如き光信号送受信装置は、一般に車両に標準装備されているものではなく、新規にこれを搭載するには設置スペースやコストの問題が生じる。また、レーザーレーダーは、大雨や大雪、濃霧などの天候状況によっては、探知が難しくなるという問題点もある。   However, an optical signal transmission / reception device such as a laser radar is generally not provided as a standard equipment in a vehicle, and installation of a new signal causes problems of installation space and cost. Laser radar also has a problem that it is difficult to detect depending on weather conditions such as heavy rain, heavy snow, and heavy fog.

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、簡易な構成により撮像手段に撮像された道路区画線の種別を適切に判定することが可能な道路区画線種別判定装置、及び、これを一部に含み撮像手段の撮像画像における道路区画線を適切に認識可能な道路区画線認識装置を提供することを、主たる目的とする。   The present invention is for solving such a problem, and a road lane line type determination device capable of appropriately determining the type of road lane line imaged by an imaging means with a simple configuration, and this The main purpose is to provide a road lane marking recognition device that can appropriately recognize a road lane marking in a captured image of an imaging means.

上記目的を達成するための本発明の第1の態様は、車両周辺を撮像する撮像手段を備え、撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、撮像手段の撮像画像上で道路幅方向に相当する方向に延在する複数の走査線を並べて設定すると共に複数の走査線上で特徴点を抽出する走査線上特徴点抽出手段を備え、走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が、複数の走査線が並べられた方向に連続して所定本数以上存在する場合に、撮像手段の撮像画像上の道路区画線が直線状道路区画線であると判定することを特徴とするものである。   In order to achieve the above object, a first aspect of the present invention includes an imaging means for imaging the periphery of a vehicle, and a straight road marking line in which a road marking line imaged by the imaging means is drawn linearly on a road And a road lane line type determination device that determines whether the road lane line is a constellation road lane line that is laid or drawn in a dotted line pattern on the road, in the road width direction on the captured image of the imaging means A plurality of scanning lines extending in a corresponding direction are set side by side, and feature points on scanning lines are extracted to extract feature points on the plurality of scanning lines, and feature points greater than a predetermined number are extracted by the feature points on scanning lines. Determining that the road lane marking on the captured image of the imaging means is a straight road lane marking when there are a predetermined number or more of the scanned lines continuously in the direction in which the plurality of scanning lines are arranged. It is a feature.

この本発明の第1の態様は、走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が、複数の走査線が並べられた方向に(すなわち道路長手方向に)連続して所定本数以上存在する場合に、撮像手段の撮像画像上の道路区画線が直線状道路区画線であると判定する。点列状道路区画線の場合、多くの特徴点が道路長手方向に連続して表れるということがないため、上記の如き判定により道路区画線が直線状道路区画線であるか否かを適切に判定することができる。また、カメラの撮像画像の解析により道路区画線の種別を判定するから、スペースやコストの問題が小さい。従って、簡易な構成により撮像手段に撮像された道路区画線の種別を適切に判定することができる。   According to the first aspect of the present invention, scanning lines from which feature points of a predetermined number or more are extracted by the feature point extracting means on the scanning lines are continuously arranged in the direction in which the plurality of scanning lines are arranged (that is, in the longitudinal direction of the road). If the predetermined number or more exist, it is determined that the road lane marking on the captured image of the imaging means is a straight road lane marking. In the case of a dotted line lane marking, since many feature points do not appear continuously in the longitudinal direction of the road, it is appropriately determined whether or not the road lane marking is a straight road lane marking based on the above determination. Can be determined. In addition, since the type of the road lane marking is determined by analyzing the captured image of the camera, the space and cost problems are small. Therefore, it is possible to appropriately determine the type of road marking line imaged by the imaging means with a simple configuration.

本発明の第2の態様は、車両周辺を撮像する撮像手段を備え、撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段を備え、ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数が所定個数以上存在する場合に、撮像手段の撮像画像上の道路区画線が直線状道路区画線であると判定することを特徴とするものである。   According to a second aspect of the present invention, there is provided imaging means for imaging the periphery of a vehicle, and road lane markings imaged by the imaging means are linear road lane markings drawn linearly on the road, and dot trains on the road A road lane line type determination device that determines whether a point lane road lane line laid or drawn on a road is a direction corresponding to a road longitudinal direction of a plurality of blocks on a captured image of an imaging means And an in-block feature point extracting means for extracting feature points in a plurality of blocks, and when there are more than a predetermined number of blocks from which feature points have been extracted by the in-block feature point extracting means, the imaging means It is determined that the road lane marking on the captured image is a straight road lane marking.

本発明の第3の態様は、車両周辺を撮像する撮像手段を備え、撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段と、ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数を記憶するブロック数記憶手段と、を備え、ブロック数記憶手段に記憶されたブロック数の、過去から直近までの平均が所定数以上である場合に、撮像手段の撮像画像上の道路区画線が直線状道路区画線であると判定することを特徴とするものである。   According to a third aspect of the present invention, there is provided an imaging means for imaging the periphery of a vehicle, and a road lane line imaged by the imaging means is a straight road lane line drawn in a straight line on a road, and a point sequence in a road A road lane line type determination device that determines whether a point lane road lane line laid or drawn on a road is a direction corresponding to a road longitudinal direction of a plurality of blocks on a captured image of an imaging means And in-block feature point extracting means for extracting feature points in a plurality of blocks, and a block number storage means for storing the number of blocks from which feature points have been extracted by the in-block feature point extracting means, When the average number of blocks stored in the block number storage unit from the past to the latest is a predetermined number or more, it is determined that the road lane line on the captured image of the imaging unit is a straight road lane line Also features It is.

本発明の第4の態様は、車両周辺を撮像する撮像手段を備え、撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、撮像手段の撮像画像上で道路幅方向に相当する方向に延在する複数の走査線を並べて設定すると共に複数の走査線上で特徴点を抽出する走査線上特徴点抽出手段と、撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段と、を備え、走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が複数の走査線が並べられた方向に連続して所定本数以上存在すること、及び、ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数が所定個数以上存在すること、の少なくとも一方を満たす場合に、撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とするものである。   According to a fourth aspect of the present invention, there is provided imaging means for imaging the periphery of a vehicle, and road lane lines captured by the imaging means are linear road lane lines drawn in a straight line on the road, and dot trains on the road A road lane line type determination device that determines whether the lane line is a line of lane lines drawn or drawn on a road, and extends in a direction corresponding to a road width direction on a captured image of an imaging unit A plurality of scanning lines are set side by side and feature points on the scanning lines are extracted, and a plurality of blocks are set side by side in a direction corresponding to the longitudinal direction of the road on the captured image of the imaging means. In-block feature point extracting means for extracting feature points in a plurality of blocks, and a direction in which a plurality of scan lines are arranged in a scan line in which feature points of a predetermined number or more are extracted by the feature point extraction means on the scan line More than a predetermined number The road lane marking on the captured image of the imaging means is the straight line if at least one of the predetermined number of blocks whose feature points have been extracted by the in-block feature point extracting means exists. It is characterized by determining that it is a road lane marking.

本発明の第5の態様は、車両周辺を撮像する撮像手段を備え、撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、撮像手段の撮像画像上で道路幅方向に相当する方向に延在する複数の走査線を並べて設定すると共に複数の走査線上で特徴点を抽出する走査線上特徴点抽出手段と、撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段と、ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数を記憶するブロック数記憶手段と、を備え、走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が複数の走査線が並べられた方向に連続して所定本数以上存在すること、及び、ブロック数記憶手段に記憶されたブロック数の平均が所定数以上であること、の少なくとも一方を満たす場合に、撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とするものである。   According to a fifth aspect of the present invention, there is provided imaging means for imaging the periphery of a vehicle, and road lane markings imaged by the imaging means are linear road lane markings drawn linearly on the road, and dot trains on the road A road lane line type determination device that determines whether the lane line is a line of lane lines drawn or drawn on a road, and extends in a direction corresponding to a road width direction on a captured image of an imaging unit A plurality of scanning lines are set side by side and feature points on the scanning lines are extracted, and a plurality of blocks are set side by side in a direction corresponding to the longitudinal direction of the road on the captured image of the imaging means. Intra-block feature point extraction means for extracting feature points in a plurality of blocks, and block number storage means for storing the number of blocks from which feature points have been extracted by the in-block feature point extraction means, and feature point extraction on a scanning line By means There are more than a predetermined number of scanning lines from which feature points of a fixed number or more have been extracted in the direction in which the plurality of scanning lines are arranged, and the average number of blocks stored in the block number storage means is a predetermined number When at least one of the above is satisfied, the road marking line on the captured image of the imaging unit is determined to be the straight road marking line.

本発明の第1、第4、又は第5の態様において、走査線上特徴点抽出手段は、好ましくは、走査線上の画像要素に対して所定のノイズ除去処理を施した後に、処理を施した走査線上で特徴点を抽出する手段である。   In the first, fourth, or fifth aspect of the present invention, the scanning line feature point extraction unit preferably performs scanning after performing predetermined noise removal processing on an image element on the scanning line. A means for extracting feature points on a line.

また、本発明の第2、第3、第4、又は第5の態様において、ブロック内特徴点抽出手段は、好ましくは、ブロック内の画像要素に対して所定のノイズ除去処理を施した後に、処理を施したブロック内で特徴点を抽出する手段である。   In the second, third, fourth, or fifth aspect of the present invention, the in-block feature point extraction unit preferably performs a predetermined noise removal process on the image elements in the block. It is means for extracting feature points in the processed block.

なお、走査線上の画像要素に対する所定のノイズ除去処理と、ブロック内の画像要素に対する所定のノイズ除去処理は、同一であってもよいし、異なってもよい。これらの(又は、これらのうちいずれかの)所定のノイズ除去処理は、好ましくは、モルフォロジー演算に基づくノイズ除去処理である。   It should be noted that the predetermined noise removal processing for the image elements on the scanning line and the predetermined noise removal processing for the image elements in the block may be the same or different. These (or any of these) predetermined noise removal processes are preferably noise removal processes based on morphological operations.

本発明の第6の態様は、本発明のいずれかの態様の道路区画線種別判定装置を有し、撮像手段の撮像画像における道路区画線を認識する道路区画線認識装置であって、直線状道路区画線を認識するのに適した第1の解析モードと、点列状道路区画線を認識するのに適した第2の解析モードと、を切替えて、撮像手段の撮像画像を解析する画像解析手段を備え、画像解析手段は、第2の解析モードで解析を行なっている際に本発明のいずれかの態様の道路区画線種別判定装置により撮像手段の撮像画像上の道路区画線が直線状道路区画線であると判定された場合に、第1の解析モードに切替えることを特徴とするものである。   A sixth aspect of the present invention is a road lane marking recognition apparatus that has the road lane marking type determination device according to any aspect of the present invention and recognizes a road lane marking in a captured image of an imaging means, An image for analyzing a captured image of the imaging means by switching between a first analysis mode suitable for recognizing a road lane marking and a second analysis mode suitable for recognizing a point-like road lane marking. The image analysis means includes an analysis means, and when the image analysis means performs the analysis in the second analysis mode, the road lane line on the captured image of the imaging means is a straight line by the road lane line type determination device according to any aspect of the present invention. When it is determined that the road is a road lane marking, it is switched to the first analysis mode.

本発明によれば、簡易な構成により撮像手段に撮像された道路区画線の種別を適切に判定することが可能な道路区画線種別判定装置、及び、これを一部に含み撮像手段の撮像画像における道路区画線を適切に認識可能な道路区画線認識装置を提供することができる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the road lane line type determination apparatus which can determine appropriately the classification of the road lane line imaged by the imaging means by simple structure, and the captured image of an imaging means including this partly It is possible to provide a road lane marking recognition apparatus capable of appropriately recognizing road lane markings.

以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。   Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

以下、図面を参照して、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、本発明の一実施例に係る道路区画線認識装置1の全体構成の一例を示す図である。道路区画線認識装置1は、主要なハードウエア構成として、カメラ10と、画像解析装置20と、を備える。道路区画線認識装置1は、カメラ10の撮像画像を解析し、画像における道路区画線を認識する。   The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a road lane marking recognition device 1 according to an embodiment of the present invention. The road lane marking recognition device 1 includes a camera 10 and an image analysis device 20 as main hardware configurations. The road lane marking recognition device 1 analyzes a captured image of the camera 10 and recognizes a road lane marking in the image.

道路区画線には、白線や黄線等の任意の色により実線や破線、二重線等の態様で直線状に描画されたもの(以下、白線等と称する)と、ボッツドッツ(Botts Dots)やキャッツアイ等の道路に点列状に敷設又は描画されたもの(以下、ボッツドッツ等と称する)と、が存在する。白線等、及びボッツドッツ等のそれぞれに適した解析手法があるため、道路区画線認識装置1では、カメラ10に撮像された道路区画線がいずれであるかを解析処理の中で適宜判定し、解析手法の切替処理を行なう。   Road marking lines include straight lines drawn in solid colors, broken lines, double lines, etc., in any color such as white lines or yellow lines (hereinafter referred to as white lines), botts dots, Some of them are laid or drawn on a road such as a cat's eye (hereinafter referred to as botsdots). Since there are analysis methods suitable for each of white lines, botsdots, and the like, the road lane marking recognition device 1 appropriately determines in the analysis process which road lane line is captured by the camera 10 and performs analysis. A method switching process is performed.

なお、ボッツドッツは、主として北米で用いられる道路区画線であり、例えばセラミックからなる直径100mm程度の立体状の円盤を複数並べて、路面に埋め込んだものである。また、キャッツアイは、略矩形状に形成された反射体を複数並べた道路区画線であり、入射光を同一の方向に反射する特性を有している。キャッツアイのみから構成される道路区画線は、例えば、日本では、高速道路以外のカーブ道路等で使用されており、北米では、カーブ道路だけでなく、直線道路でも使用されている。ボッツドッツやキャッツアイは、いずれも路面から僅かに突出した状態で配設されている。   The botsdots are road marking lines mainly used in North America, and are formed by arranging a plurality of three-dimensional disks made of ceramic, for example, having a diameter of about 100 mm and embedded in the road surface. A cat's eye is a road marking line in which a plurality of reflectors formed in a substantially rectangular shape are arranged, and has a characteristic of reflecting incident light in the same direction. For example, in Japan, road lane markings composed only of cat's eyes are used on curved roads other than highways, and in North America, they are used not only on curved roads but also on straight roads. Both the botsdots and cat's eyes are arranged in a state of slightly protruding from the road surface.

カメラ10は、車両周辺を撮像可能な任意の位置に取り付け可能である(以下の説明においては、車両前方を撮像するものとする)。また、カメラ10は、例えば、所定の画素数(500万画素等)を有するCCD(Charge Coupled Device)又はCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)カメラが用いられる。カメラ10の撮像画像は、例えばNTSC(National Television Standards Committee)等のインターレース方式により生成される画像信号として画像解析装置20に送信される。   The camera 10 can be attached at any position where the periphery of the vehicle can be imaged (in the following description, the front side of the vehicle is imaged). As the camera 10, for example, a CCD (Charge Coupled Device) or a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) camera having a predetermined number of pixels (5 million pixels or the like) is used. The captured image of the camera 10 is transmitted to the image analysis device 20 as an image signal generated by an interlace method such as NTSC (National Television Standards Committee).

画像解析装置20は、例えば、CPUを中心としてROMやRAM等がバスを介して相互に接続されたコンピューターユニットであり、その他、入出力インターフェイスやタイマー、カウンター等を備える。ROMには、CPUが実行するプログラムやデータが格納されている。カメラ10の撮像画像は、RAM(例えば、画面フレームメモリ)に記憶される。CPUは、RAMから必要に応じて、撮像画像(例えば、1フレーム分の画像信号)を読み出し、後述する解析処理を行なう。   The image analysis apparatus 20 is, for example, a computer unit in which a ROM, a RAM, and the like are connected to each other via a bus with a CPU as a center, and includes an input / output interface, a timer, a counter, and the like. The ROM stores programs and data executed by the CPU. The captured image of the camera 10 is stored in a RAM (for example, a screen frame memory). The CPU reads a captured image (for example, an image signal for one frame) from the RAM as necessary, and performs analysis processing described later.

画像解析装置20は、上記の如きハードウエアを用いて実現される主要な機能ブロックとして、直線状道路区画線用解析処理部30と、点列状道路区画線用解析処理部40と、解析処理切替部50と、を備える。   The image analysis apparatus 20 includes, as main functional blocks realized by using the hardware as described above, a straight road lane marking analysis processing section 30, a point sequence road lane marking analysis processing section 40, and an analysis process. And a switching unit 50.

直線状道路区画線用解析処理部30は、白線等を認識するのに適した解析手法によりカメラ10の撮像画像を解析し、画像における道路区画線を認識する。具体的には、例えば、画像の下側(自車両手前側に相当する)の所定領域内で画像左右方向(道路幅方向に相当する)に延在する複数の走査線を設定し、当該走査線上で画像左右方向の輝度変化が第1の閾値以上の点を特徴点として抽出する。そして、ハフ変換等により直線状に並んだ特徴点を選択して、選択された特徴点を連ねた直線(又は曲線)を白線等の輪郭であると認識する。図2は、直線状道路区画線用解析処理部30が走査線を設定して特徴点を抽出する様子を模式的に示す図である。なお、走査線は、等間隔に設定してもよいし、遠近法に基づき自車両手前側を広間隔に、自車両から遠い側を狭間隔に設定してもよい。また、画像信号はインターレース方式で送信されるため、実際には当該画像信号を所定区間に限定したものが走査線に相当する。   The straight road lane marking analysis processing unit 30 analyzes a captured image of the camera 10 by an analysis method suitable for recognizing a white line or the like, and recognizes a road lane marking in the image. Specifically, for example, a plurality of scanning lines extending in the left-right direction of the image (corresponding to the road width direction) are set in a predetermined area on the lower side of the image (corresponding to the front side of the host vehicle), and the scanning is performed. A point whose luminance change in the horizontal direction of the image on the line is equal to or greater than a first threshold is extracted as a feature point. Then, feature points arranged in a straight line by Hough transform or the like are selected, and a straight line (or a curve) connecting the selected feature points is recognized as an outline such as a white line. FIG. 2 is a diagram schematically illustrating how the straight road lane marking analysis processing unit 30 sets scanning lines and extracts feature points. The scanning lines may be set at equal intervals, or based on the perspective method, the front side of the host vehicle may be set at a wide interval, and the side far from the host vehicle may be set at a narrow interval. In addition, since the image signal is transmitted by the interlace method, actually, the image signal limited to the predetermined section corresponds to the scanning line.

点列状道路区画線用解析処理部40は、ボッツドッツ等を認識するのに適した解析手法によりカメラ10の撮像画像を解析し、画像における道路区画線を認識する。点列状道路区画線用解析処理部40は、更に細分化した機能ブロックとして、モルフォロジー演算部42と、ノイズ除去部44と、特徴点登録部46と、を備える。   The point-string-like road lane marking analysis processing unit 40 analyzes the captured image of the camera 10 by an analysis method suitable for recognizing botsdots and the like, and recognizes the road lane marking in the image. The point-string-like road lane marking analysis processing unit 40 includes a morphological calculation unit 42, a noise removal unit 44, and a feature point registration unit 46 as further subdivided functional blocks.

モルフォロジー演算部42は、カメラ10の撮像画像に対して、モルフォロジー演算に基づく処理を行なう。   The morphological operation unit 42 performs processing based on the morphological operation on the captured image of the camera 10.

具体的には、まず、シェーディング補正によりグレイスケール化した画像に第2の閾値を用いて2値化処理を行なった2値化画像(各画像要素の要素値が、例えば値0か1で表される画像)を生成する。すなわち、第2の閾値以上の輝度の画像要素の要素値を値1とし、第2の閾値未満の輝度の画像要素の要素値を値0と設定する。この第2の閾値は、前述した第1の閾値に比して小さい値である。なぜなら、白線等はアスファルト等の道路面とのコントラストが明確であり、閾値を大きくすることでノイズをより積極的に除去することができるからである。一方、ボッツドッツ等は道路面とのコントラストが白線等ほど明確でないため、閾値を余り大きくするとノイズ要素のみならずボッツドッツ等もが除去されてしまう場合があるからである。   Specifically, first, a binarized image obtained by performing binarization processing using a second threshold value on an image grayscaled by shading correction (the element value of each image element is represented by a value of 0 or 1, for example). Generated image). That is, an element value of an image element having a luminance equal to or higher than the second threshold is set to a value 1, and an element value of an image element having a luminance lower than the second threshold is set to a value 0. The second threshold value is smaller than the first threshold value described above. This is because a white line has a clear contrast with a road surface such as asphalt, and noise can be removed more positively by increasing the threshold value. On the other hand, since the contrast with a road surface is not as clear as that of a white line or the like in Botsdots, not only noise elements but also botsdots may be removed if the threshold value is excessively increased.

ノイズ除去部44は、モルフォロジー演算部42が処理を行なった後の2値化画像要素に対して、ノイズ除去処理を行なう。具体的には、例えば、ボッツドッツ等よりも若干小さい程度の構造要素を用いてモルフォロジー演算におけるOpening処理を行なうことにより、ボッツドッツ等よりも小さいノイズを除去する。また、これに限られず、走査線上の画像要素から二次元画像を再生し、その中でパターンマッチングやハフ(Hough)変換等の処理を行なってもよい。   The noise removal unit 44 performs noise removal processing on the binarized image element after the morphological operation unit 42 performs processing. Specifically, for example, noise smaller than that of botsdots or the like is removed by performing an opening process in the morphological operation using a structural element slightly smaller than that of botsdots or the like. The present invention is not limited to this, and a two-dimensional image may be reproduced from image elements on a scanning line, and processing such as pattern matching and Hough conversion may be performed therein.

ここで、ボッツドッツは円形であるため、上記の如きノイズ除去処理を行なうと、走査線が端部にかかっている場合はノイズとして除去されることとなる。しかし、走査線の数を適切に設定することにより、一つのボッツドッツに対して数本の走査線がかかるようにすれば、そのうち何本かは後述する如く特徴点登録部46によりボッツドッツ等として認識されることとなる(図3参照)。   Here, since the bots dot is circular, when the noise removal process as described above is performed, if the scanning line is on the end, it is removed as noise. However, by setting the number of scanning lines appropriately so that several scanning lines are applied to one bots dot, some of them are recognized as bots dots by the feature point registration unit 46 as described later. (See FIG. 3).

特徴点登録部46は、ノイズ除去部44が処理を行なった後の画像要素に対して、残存する要素値1の画像要素を道路区画線であると認識し、当該画像要素の両端の座標(例えば、走査線のいずれかの端部から何ピクセル等と表現される)を道路区画線に係る特徴点としてRAMに登録する。この登録された特徴点が、当該走査線上の道路区画線の輪郭であると認識されることとなる。なお、設定された複数の走査線のうち任意の1走査線について説明したが、全ての走査線について、同様の処理を行う。   The feature point registration unit 46 recognizes that the image element having the element value 1 remaining as a road lane line with respect to the image element after the noise removal unit 44 performs processing, and coordinates of both ends of the image element ( For example, how many pixels are expressed from one end of the scanning line) is registered in the RAM as a feature point related to the road marking line. This registered feature point is recognized as the outline of the road marking line on the scanning line. In addition, although arbitrary 1 scanning line was demonstrated among the set several scanning lines, the same process is performed about all the scanning lines.

解析処理切替部50は、直線状道路区画線用解析処理部30及び点列状道路区画線用解析処理部40の各処理段階を参照し、カメラ10に撮像された道路区画線が白線等とボッツドッツ等のいずれであるかを判定する。そして、判定結果に基づき、直線状道路区画線用解析処理部30と点列状道路区画線用解析処理部40とのいずれかに作動指示を行なってカメラ10からの画像信号を提供する。   The analysis processing switching unit 50 refers to each processing stage of the straight road lane marking analysis processing unit 30 and the point-string lane marking analysis processing unit 40, and the road lane line captured by the camera 10 is a white line or the like. Judge whether it is botsdots or the like. Then, based on the determination result, an operation instruction is given to either the straight road lane marking analysis processor 30 or the point sequence road lane marking analysis processor 40 to provide an image signal from the camera 10.

具体的運用としては、直線状道路区画線用解析処理部30が作動している間は、白線等からボッツドッツ等に切り替わったか否かの判定を行ない、点列状道路区画線用解析処理部40が作動している間は、ボッツドッツ等から白線等に切り替わったか否かの判定を行なう。   Specifically, while the straight road lane marking analysis processing unit 30 is operating, it is determined whether or not the white line or the like has been switched to botsdots or the like, and the dotted line lane marking analysis processing unit 40 is operated. While is operating, it is determined whether or not the bots dots or the like has been switched to a white line or the like.

道路区画線が白線等からボッツドッツ等に切り替わったか否かの判定は、例えば、直線状道路区画線用解析処理部30による白線等の認識処理の中でこれを認識不能となった(ロストした;現実には、前述した第1の閾値以上の点が検出されなかったこと等を指す)ことをもって白線等からボッツドッツ等に切り替わったと判定すればよい。白線等は、ボッツドッツ等に比してアスファルト等の道路面とのコントラストが明確であるため、こうした判定手法により十分な確からしさで道路区画線が白線等からボッツドッツ等に切り替わったか否かの判定を行なうことができる。   The determination as to whether or not the road lane line has been switched from a white line or the like to botsdots or the like has become unrecognizable (lost), for example, during recognition processing of a white line or the like by the straight road lane line analysis processing unit 30. In actuality, it may be determined that the white line or the like has been switched to botsdots or the like based on the fact that a point greater than or equal to the first threshold value described above has not been detected. Since white lines have a clear contrast with road surfaces such as asphalt compared to botsdots, etc., it is possible to determine whether or not the road lane lines have been switched from white lines to botsdots, etc. with sufficient accuracy. Can be done.

一方、ボッツドッツ等から白線等に切り替わったか否かの判定を、点列状道路区画線用解析処理部40の認識処理の中で認識不能となったか否かにより行なうと、判定の精度が十分なものとはならない。なぜなら、ボッツドッツ等を認識するための解析ロジックにおいて、ボッツドッツ等よりも大きく道路面とのコントラストも明確な白線等がボッツドッツ等として誤認識されることが十分にあり得るからである。こうした誤認識がされたまま道路区画線の認識を継続すると、本来白線等を認識するのに適していない解析手法により白線等を認識することとなるから、例えば後述する如く道路区画線認識装置1の出力が車両制御に用いられた場合に車両のふらつきの一因となり、好ましくない。   On the other hand, if the determination as to whether or not the botsdots or the like has been switched to a white line or the like is made depending on whether or not the recognition process of the dotted line road lane marking analysis processing unit 40 has become unrecognizable, the determination accuracy is sufficient. It will not be a thing. This is because, in the analysis logic for recognizing botsdots or the like, a white line or the like that is larger than bottsdots and has a clear contrast with the road surface may be erroneously recognized as bottsdots or the like. If the recognition of the road lane marking is continued with such erroneous recognition, the white lane etc. will be recognized by an analysis method that is not originally suitable for recognizing the white line etc., for example, as will be described later, the road lane marking recognition device 1 If this output is used for vehicle control, it will contribute to vehicle wobbling, which is not preferable.

そこで、ボッツドッツ等から白線等に切り替わったか否かの判定を行なうため、解析処理切替部50は、更に細分化した機能ブロックとして、走査線上特徴点抽出部52と、ブロック内特徴点抽出部54と、切替判定部56と、を備える。   Therefore, in order to determine whether or not the botsdots or the like has been switched to a white line or the like, the analysis processing switching unit 50 includes the on-scanning feature point extraction unit 52, the in-block feature point extraction unit 54, as further subdivided functional blocks. And a switching determination unit 56.

走査線上特徴点抽出部52は、モルフォロジー演算部42が設定した各走査線上で、特徴点登録部46が登録した特徴点を抽出し、各走査線上の特徴点の数を、RAMに出力する。   The feature point extraction unit 52 on the scanning line extracts the feature points registered by the feature point registration unit 46 on each scanning line set by the morphological operation unit 42, and outputs the number of feature points on each scanning line to the RAM.

ブロック内特徴点抽出部54は、ノイズ除去部44が処理を行なった後の画像要素から元の画像を再生すると共に、再生した画像上に複数の(例えば、30個等)ブロックを設定し、特徴点が含まれるブロックの数をRAMに出力する。当該ブロックは、自車両の両側から自車両前方にかけて(道路長手方向に並べて)設定される(図4参照)。なお、ブロックの設定についても、走査線の設定と同様に、同一幅(道路長手方向の長さ)のブロックを並べてもよいし、自車両手前側のブロックの幅が広くなるように設定してもよい。   The in-block feature point extraction unit 54 reproduces the original image from the image element after the noise removal unit 44 performs processing, and sets a plurality of (for example, 30) blocks on the reproduced image. The number of blocks including feature points is output to the RAM. The block is set from both sides of the host vehicle to the front of the host vehicle (aligned in the longitudinal direction of the road) (see FIG. 4). As for the setting of the blocks, as with the setting of the scanning line, blocks having the same width (length in the longitudinal direction of the road) may be arranged, or the width of the block on the front side of the host vehicle is set to be wide. Also good.

切替判定部56は、走査線上特徴点抽出部52とブロック内特徴点抽出部54の出力を参照し、図5に示すフローチャートに従って、ボッツドッツ等から白線等に切り替わったか否かの判定を行なう。従って、本フローは、白線等からボッツドッツ等に切り替わったと判定され、点列状道路区画線用解析処理部40が作動開始した際に、開始される。   The switching determination unit 56 refers to the outputs of the feature point extraction unit 52 on the scanning line and the feature point extraction unit 54 in the block, and determines whether or not the switch has been made from a bots dot or the like to a white line or the like according to the flowchart shown in FIG. Therefore, this flow is started when it is determined that the white line or the like has been switched to botsdots or the like, and the dotted line road marking line analysis processing unit 40 starts to operate.

まず、切替判定部56は、走査線上特徴点抽出部52の出力を参照し、4点(ボッツドッツ等の両端2点×自車両の両側、で4点となる)以上の特徴点が存在する走査線が、画像上下方向に連続して最大何本あるか(以下、最大連続数と称する)を計算する(S100)。   First, the switching determination unit 56 refers to the output of the feature point extraction unit 52 on the scanning line, and scans in which there are four or more feature points (two points on both ends of the bots dot etc. x four points on both sides of the host vehicle) or more. The maximum number of lines in the vertical direction of the image (hereinafter referred to as the maximum number of continuous lines) is calculated (S100).

そして、最大連続数が所定本数(例えば、数本〜数十本程度、より具体的には、6本程度)以上であるか否かを判定し(S110)、最大連続数が所定本数以上である場合には、カメラ10に撮像された道路区画線が白線等であると判定し(S120)、直線状道路区画線用解析処理部30に作動指示を、点列状道路区画線用解析処理部40に停止指示をそれぞれ送信して、直線状道路区画線用解析処理部30にカメラ10からの画像信号の提供を開始し(S130)、本フローの1ルーチンを終了する。   Then, it is determined whether or not the maximum continuous number is a predetermined number (for example, about several to several tens, more specifically about six) (S110), and the maximum continuous number is a predetermined number or more. If there is, it is determined that the road lane line imaged by the camera 10 is a white line or the like (S120), an operation instruction is given to the straight road lane line analysis processing unit 30, and a dotted line lane line analysis process is performed. A stop instruction is transmitted to the unit 40, the provision of the image signal from the camera 10 to the straight road lane marking analysis processing unit 30 is started (S130), and one routine of this flow is terminated.

ここで、所定本数は、道路区画線がボッツドッツ等である場合には計数されない程度の本数に予め定められる適合値である。すなわち、ボッツドッツ等の存在により検出される特徴点は、道路長手方向に高密度で検出される性質のものではないため、道路区画線がボッツドッツ等である場合に計数される最大連続数には限界が生じる。従って、これに閾値を設けて上記の如き判定を行なうことにより、道路区画線が白線等に切り替わったことが適切に判定される。そして、道路区画線が白線等に切り替わった際には、速やかに直線状道路区画線用解析処理部30による解析処理に切り替わることとなるから、道路区画線がボッツドッツ等から白線等に切り替わる前後に亘って適切に道路区画線を認識することができる。   Here, the predetermined number is an adaptation value that is predetermined as a number that is not counted when the road lane marking is botsdots or the like. In other words, feature points detected due to the presence of botsdots, etc. are not of a nature that can be detected at high density in the longitudinal direction of the road, so there is a limit to the maximum continuous number counted when the road lane marking is bottsdots, etc. Occurs. Therefore, by setting a threshold value for this and making the above determination, it is appropriately determined that the road lane marking has been switched to a white line or the like. And when a road lane line is switched to a white line, etc., it will be immediately switched to an analysis process by the straight road lane line analysis processing unit 30, so before and after the road lane line is switched from a botsdot to a white line, etc. It is possible to appropriately recognize the road marking line.

一方、最大連続数が所定本数未満である場合には、ブロック内特徴点抽出部54の出力を参照し、左右の(自車両両側それぞれの、の意である)平均有効ブロック数を計算する(S140)。ここで、有効ブロック数とは、特徴点が含まれるブロックの数であり、平均有効ブロック数とは、過去数十フレーム(フレームとは、一度に送信される画像信号の単位=1画像分の画像信号をいう)分の有効ブロック数をRAMに記憶して平均を求めたものである。なお、「平均」とは、算術平均、加重平均、幾何平均、調和平均のいずれであってもよい。   On the other hand, when the maximum continuous number is less than the predetermined number, the output of the feature point extraction unit 54 in the block is referred to, and the average number of effective blocks on the left and right (meaning both sides of the host vehicle) is calculated ( S140). Here, the number of effective blocks is the number of blocks including feature points, and the average number of effective blocks is the past several tens of frames (the frame is the unit of the image signal transmitted at one time = 1 image). The number of effective blocks (referred to as image signals) is stored in the RAM and the average is obtained. The “average” may be any of arithmetic average, weighted average, geometric average, and harmonic average.

そして、左右の平均有効ブロック数が共に所定数(例えば、十〜数十ブロック等、より具体的には、25ブロック程度)以上であるか否かを判定し(S150)、左右の平均有効ブロック数が共に所定数以上である場合には、S120及びS130の処理を行なって、本フローの1ルーチンを終了する。   Then, it is determined whether both the left and right average effective blocks are equal to or greater than a predetermined number (for example, about 10 to several tens blocks, more specifically about 25 blocks) (S150). If both numbers are greater than or equal to the predetermined number, the processing of S120 and S130 is performed, and one routine of this flow is terminated.

ここで、所定数は、最大連続数に対する所定本数と同様、道路区画線がボッツドッツ等である場合には計数されない程度のブロック数に予め定められる適合値である。すなわち、ボッツドッツ等の存在により検出される特徴点は、道路長手方向に高密度で検出される性質のものではないため、道路区画線がボッツドッツ等である場合に計数される平均有効ブロック数には限界が生じる。従って、これに閾値を設けて上記の如き判定を行なうことにより、道路区画線が白線等に切り替わったことが適切に判定される。そして、道路区画線が白線等に切り替わった際には、速やかに直線状道路区画線用解析処理部30による解析処理に切り替わることとなるから、道路区画線がボッツドッツ等から白線等に切り替わる前後に亘って適切に道路区画線を認識することができる。   Here, like the predetermined number for the maximum continuous number, the predetermined number is a suitable value that is predetermined as the number of blocks that is not counted when the road lane marking is botsdots or the like. That is, since the feature points detected due to the presence of botsdots or the like are not of a property that is detected with high density in the longitudinal direction of the road, the average effective block count counted when the road lane marking is bottsdots or the like is Limits arise. Therefore, by setting a threshold value for this and making the above determination, it is appropriately determined that the road lane marking has been switched to a white line or the like. And when a road lane line is switched to a white line, etc., it will be immediately switched to an analysis process by the straight road lane line analysis processing unit 30, so before and after the road lane line is switched from a botsdot to a white line, etc. It is possible to appropriately recognize the road marking line.

本実施例における最大連続数に関する判定と、平均有効ブロック数に関する判定は、相互に補完する性質のものである。すなわち、誤認識により実際には白線等に切り替わっているにも拘らず道路区画線が白線等であると判定されないような不都合を抑制している。この誤認識の原因としては、例えば、実際の道路において白線等が部分的に薄くなっていることによりボッツドッツ等であると認識してしまうことが考えられる。また、白線等には実線や破線等の形状の差異や着色の差異等があって、それぞれに適した判別パラメータが存在するため画一的且つ正確に判定することが困難なことも原因として考えられる。こうした性質に鑑み、例えば、最大連続数に対する所定本数を破線1本分に相当する本数に定め、平均有効ブロック数に対する所定数を破線1本分よりも長い距離に相当するブロック数に定めると好適である。このような設計により、いずれか一方により判定を行なうものに比して、正確かつ漏れの少ない判定を行なうことができる。また、破線の長さを基準とした設計にしなくとも、道路上のノイズやカメラ10の受光量条件等に起因する何らかの阻害要因により一方が白線に切り替わったと判定できなかった場合に、他方が白線に切り替わったと判定することで、正確かつ漏れの少ない判定を行なうことができる。なお、両判定の判定順序は図5のフローチャートと逆であってもよい。   In the present embodiment, the determination regarding the maximum continuous number and the determination regarding the average effective block number are complementary to each other. That is, the inconvenience that the road demarcation line is not determined to be a white line or the like although it is actually switched to a white line or the like due to erroneous recognition is suppressed. As a cause of this misrecognition, for example, it is conceivable that a white line or the like is partially thinned on an actual road and is recognized as a botsdot or the like. Another reason is that white lines have different shapes such as solid lines and broken lines, coloring differences, etc., and it is difficult to make uniform and accurate judgments because there are suitable discrimination parameters for each. It is done. In view of these properties, for example, it is preferable that the predetermined number for the maximum continuous number is set to the number corresponding to one broken line, and the predetermined number for the average effective block number is set to the number of blocks corresponding to a distance longer than one broken line. It is. With such a design, it is possible to make a determination that is more accurate and less leaky than a determination that is made by either one. Even if the design is not based on the length of the broken line, if it cannot be determined that one of the lines has been switched to the white line due to noise on the road, the amount of light received by the camera 10, or the like, the other is the white line. By determining that the switch has been made, it is possible to make an accurate and less leaky determination. Note that the determination order of both determinations may be reversed from the flowchart of FIG.

最大連続数が所定本数未満であり、且つ、左右の平均有効ブロック数の少なくとも一方が所定数未満である場合は、カメラ10に撮像された道路区画線がボッツドッツ等であると判定し(S160)、直線状道路区画線用解析処理部30への画像信号の提供を継続する(S170)。   When the maximum continuous number is less than the predetermined number and at least one of the left and right average effective blocks is less than the predetermined number, it is determined that the road lane line imaged by the camera 10 is botsdots or the like (S160). The provision of the image signal to the straight road lane marking analysis processing unit 30 is continued (S170).

以上説明した本実施例の道路区画線認識装置1によれば、最大連続数に対する所定本数や平均有効ブロック数に対する所定数を、道路区画線がボッツドッツ等である場合には計数されない程度の適合値に予め設定し、最大連続数や平均有効ブロック数が所定本数や所定数以上となったか否かの判定を行なうから、道路区画線が白線等に切り替わったことを適切に判定することができる。そして、道路区画線が白線等に切り替わった際には、速やかに直線状道路区画線用解析処理部30による解析処理に切り替わることとなるから、道路区画線がボッツドッツ等から白線等に切り替わる前後に亘って適切に道路区画線を認識することができる。   According to the road lane marking recognition apparatus 1 of the present embodiment described above, the predetermined number for the maximum continuous number and the predetermined number for the average effective block number are not counted when the road lane line is botsdots or the like. Is determined in advance, and it is determined whether or not the maximum number of continuous blocks and the average number of effective blocks are equal to or greater than a predetermined number or a predetermined number. And when a road lane line is switched to a white line, etc., it will be immediately switched to an analysis process by the straight road lane line analysis processing unit 30, so before and after the road lane line is switched from a botsdot to a white line, etc. It is possible to appropriately recognize the road marking line.

また、前述の如く、最大連続数に関する判定と平均有効ブロック数に関する判定との相互補完により、いずれか一方により判定を行なうものに比して、正確かつ漏れの少ない判定を行なうことができる。   Further, as described above, the determination regarding the maximum continuous number and the determination regarding the average effective block number can be complemented with each other, so that the determination can be performed more accurately and with less leakage than the determination performed by either one.

また、レーザーレーダー等の装置を備えることなく画像解析のみでこれらを行なうから、設備コストや設置スペースの問題を抑制することができる。   Moreover, since these are performed only by image analysis without providing an apparatus such as a laser radar, problems of equipment cost and installation space can be suppressed.

なお、道路区画線認識装置1により認識された道路区画線は、例えば、カメラ座標系から実座標系(上空から見た現実の座標系)に写像され、車両の走行支援に用いられる。なお、写像には、カメラ10の設置パラメータ(高さ、光軸角度、ロール、焦点距離等)が考慮される。また、写像は、上記の道路区画線認識装置1の処理に先立って行なわれてもよい。   The road lane markings recognized by the road lane marking recognition device 1 are mapped, for example, from a camera coordinate system to a real coordinate system (an actual coordinate system viewed from above) and used for driving support of the vehicle. Note that the installation parameters (height, optical axis angle, roll, focal length, etc.) of the camera 10 are taken into consideration for the mapping. The mapping may be performed prior to the processing of the road marking line recognition device 1 described above.

図6は、本実施例の道路区画線認識装置1が、車両の走行制御を行なう制御システムに接続された適用例を示す図である。図示する如く、道路区画線認識装置1の画像解析装置20には、通信回線を介して車両の走行支援を行う走行支援ECU60が接続されている。画像解析装置20は、認識した道路区画線の情報(道路区画線上の各点の、自車両を基準とした実座標系上の座標等)を走行支援ECU60に通信回線を介して送信する。   FIG. 6 is a diagram illustrating an application example in which the road lane marking recognition apparatus 1 of the present embodiment is connected to a control system that performs vehicle travel control. As shown in the figure, the image analysis device 20 of the road lane marking recognition device 1 is connected to a travel support ECU 60 that supports travel of the vehicle via a communication line. The image analysis apparatus 20 transmits information on the recognized road marking line (coordinates on the actual coordinate system of each point on the road marking line as a reference) to the travel support ECU 60 via a communication line.

走行支援ECU60には、走行支援の主電源をオン状態又はオフ状態にするメインスイッチ61が接続されている。メインスイッチ61のオン/オフ状態は、通信回線を介して、画像解析装置20に送信される。   The driving support ECU 60 is connected to a main switch 61 that turns on or off the main power supply for driving support. The on / off state of the main switch 61 is transmitted to the image analysis device 20 via the communication line.

走行支援ECU60は、多重通信線63に接続されている。また、多重通信線63には、ステアリングに付与されるアシスト力を制御する電動パワーステアリングECU(EMPS−ECU)65が接続されている。さらに、多重通信線63には、エンジンを統合的に制御するエンジンECU(EFI−ECU)67と、メータパネルの表示等を制御するメータECU69とが接続されている。これら走行支援ECU60、EMPS−ECU65、EFI−ECU67、メータECU69は、多重通信線63を介して、CANプロトコル等に基づいた、双方向のデータ通信を行う。   The travel support ECU 60 is connected to the multiple communication line 63. The multiplex communication line 63 is connected to an electric power steering ECU (EMPS-ECU) 65 that controls the assist force applied to the steering. Further, an engine ECU (EFI-ECU) 67 that controls the engine in an integrated manner and a meter ECU 69 that controls display on the meter panel and the like are connected to the multiplex communication line 63. The travel support ECU 60, EMPS-ECU 65, EFI-ECU 67, and meter ECU 69 perform bidirectional data communication based on the CAN protocol or the like via the multiple communication line 63.

EMPS−ECU65には、ステアリングにアシスト力を付与する電動モータ等のステアリングアクチュエータ65aが接続されている。EMPS−ECU65は、走行支援ECU60から送信されたトルク値(電流値)に基づいて、ステアリングアクチュエータ65aを駆動制御する。   The EMPS-ECU 65 is connected to a steering actuator 65a such as an electric motor that applies assist force to the steering. The EMPS-ECU 65 drives and controls the steering actuator 65a based on the torque value (current value) transmitted from the travel support ECU 60.

EFI−ECU67には、車速を検出する車速センサ67aと、ステアリングの操舵角を検出する操舵角センサ67bが接続されている。車速センサ67aにより検出された車速、および操舵角センサ67bにより検出された操舵角は、EFI−ECU67および多重通信線63を介して、走行支援ECU60に送信される。   The EFI-ECU 67 is connected to a vehicle speed sensor 67a that detects the vehicle speed and a steering angle sensor 67b that detects the steering angle of the steering. The vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 67a and the steering angle detected by the steering angle sensor 67b are transmitted to the travel support ECU 60 via the EFI-ECU 67 and the multiple communication line 63.

走行支援ECU60は、走行支援の前段階の処理として、前述した如く、道路区画線検出装置1から送信された道路区画線のデータを実座標系(上空から見た現実の座標系)に写像し、写像後のデータに基づいて道路区画線に対する自車両の車両姿勢(道路区画線に対する自車両進行方向の傾斜;ヨー角、及び走行車線の中心線に対する自車両基準位置の道路幅方向における変位;オフセット等)を推定する。   As described above, the driving support ECU 60 maps the road lane marking data transmitted from the road lane marking detection device 1 to a real coordinate system (an actual coordinate system viewed from the sky) as described above. Based on the data after mapping, the vehicle posture of the host vehicle with respect to the road lane line (inclination of the vehicle traveling direction with respect to the road lane line; yaw angle, and displacement of the vehicle reference position with respect to the center line of the driving lane in the road width direction; Offset).

そして、当該推定した道路区画線に対する自車両の車両姿勢と運転者の運転状況と基づいて、その後の車両姿勢を予測し、自車両が区画線を逸脱するおそれがあると判断した場合に、警報信号をメータECU69に送信する(車線逸脱制御)。メータECU69は、走行支援ECU60からの警報信号を受信すると、ブザー69aに警告音を発生させ、及び/又は警告ランプ69bを点灯させる。   Then, based on the estimated vehicle attitude of the vehicle with respect to the estimated road marking line and the driving situation of the driver, a subsequent vehicle attitude is predicted, and if it is determined that the vehicle may deviate from the marking line, an alarm is issued. A signal is transmitted to the meter ECU 69 (lane departure control). When the meter ECU 69 receives the warning signal from the driving support ECU 60, the meter ECU 69 generates a warning sound in the buzzer 69a and / or turns on the warning lamp 69b.

また、走行支援ECU60は、上記推定した自車両の車両姿勢と、車速センサ67aにより検出された車速と、操舵角センサ67bにより検出された操舵角と、に基づいて、自車両が区画線の略中央を走行する為に必要とするアシスト操舵力(電流値)を算出し、EMPS−ECU65に送信する(車線維持制御)。EMPS−ECU65は、走行支援ECU60から送信されたアシスト操舵力に基づいて、ステアリングアクチュエータ65aを制御する。   Further, the driving assistance ECU 60 determines that the own vehicle is an abbreviation of the lane marking based on the estimated vehicle attitude of the own vehicle, the vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 67a, and the steering angle detected by the steering angle sensor 67b. The assist steering force (current value) required for traveling in the center is calculated and transmitted to the EMPS-ECU 65 (lane keeping control). The EMPS-ECU 65 controls the steering actuator 65a based on the assist steering force transmitted from the travel support ECU 60.

以上、走行支援ECU60は、道路区画線検出装置1により検出された区画線に基づいて、適切に車線逸脱制御及び/又は車線維持制御を行うことが可能となる。すなわち、誤判定や誤認識による車両のふらつきを抑制しつつ車両制御を行なうことができる。   As described above, the driving assistance ECU 60 can appropriately perform lane departure control and / or lane keeping control based on the lane line detected by the road lane line detection device 1. In other words, vehicle control can be performed while suppressing vehicle wobble due to erroneous determination or recognition.

以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。   The best mode for carrying out the present invention has been described above with reference to the embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. And substitutions can be added.

例えば、平均有効ブロック数に関する判定(S140、150)に代えて、単に有効ブロック数に関する判定を行なってもよい。すなわち、過去数十フレーム分の有効ブロック数をRAMに記憶する処理を省略し、直近で計算された有効ブロック数(実施例と同義)が予め設定された所定数(実施例の所定数と同様の性質であり、数値的には近いものとなることが予想される)以上となった場合に、白線等と判定する。   For example, instead of the determination regarding the average number of effective blocks (S140, 150), the determination regarding the number of effective blocks may be simply performed. That is, the process of storing the number of effective blocks for several tens of frames in the past in the RAM is omitted, and the number of effective blocks (synonymous with the example) calculated most recently is a predetermined number (similar to the predetermined number in the example) If it is equal to or higher than the value (which is expected to be numerically close), it is determined as a white line or the like.

また、最大連続数に関する判定、平均有効ブロック数に関する判定、及び、上記有効ブロック数に関する判定のいずれか一つを行なって、道路区画線が白線等であるか否かを判定するものとしても構わない。この場合、実施例で述べた相互補完効果は得られないこととなるが、制御を簡易化して処理負担を軽減、及び処理時間を短縮することができる。   Further, it is possible to determine whether the road marking line is a white line or the like by performing any one of the determination regarding the maximum number of continuous, the determination regarding the average effective block number, and the determination regarding the effective block number. Absent. In this case, the mutual complementary effect described in the embodiment cannot be obtained, but the control can be simplified to reduce the processing load and the processing time.

また、モルフォロジー演算を2値化画像要素に対して行なうものに限られず、モルフォロジー演算をグレイスケール画像やプログレッシブ画像に対しても行なうことができる。これらの場合、多次元の構造要素を用いると好適である。   Further, the morphological operation is not limited to the one performed on the binarized image element, and the morphological operation can be performed on the gray scale image or the progressive image. In these cases, it is preferable to use a multidimensional structural element.

また、直線状道路区画線用解析処理部30の機能は実施例のものに限定されず、例えばSOBELフィルター等を用いた解析処理を行なってもよい。   The function of the straight road lane marking analysis processing unit 30 is not limited to that of the embodiment, and for example, analysis processing using a SOBEL filter or the like may be performed.

本発明は、自動車製造業や自動車部品製造業等に利用可能である。   The present invention can be used in the automobile manufacturing industry, the automobile parts manufacturing industry, and the like.

本発明の一実施例に係る道路区画線認識装置1の全体構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the whole structure of the road lane marking recognition apparatus 1 which concerns on one Example of this invention. 直線状道路区画線用解析処理部30が走査線を設定して特徴点を抽出する様子を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically a mode that the analysis processing part 30 for straight road division lines sets a scanning line, and extracts a feature point. ボッツドッツと走査線との位置関係に基づき、ボッツドッツ等と認識されたりノイズと認識されたりする様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that it recognizes as a botsdot etc. or is recognized as a noise based on the positional relationship of a botsdot and a scanning line. ブロック内特徴点抽出部54が画像上に複数のブロックを設定する様子を示す図である。It is a figure which shows a mode that the feature point extraction part 54 in a block sets a some block on an image. 切替判定部56が実行する本発明の特徴的な処理を示すフローチャートである。6 is a flowchart showing characteristic processing of the present invention executed by a switching determination unit 56. 本実施例の道路区画線認識装置1が、車両の走行制御を行なう制御システムに接続された適用例を示す図である。It is a figure which shows the application example with which the road lane marking recognition apparatus 1 of a present Example was connected to the control system which performs driving | running | working control of a vehicle.

符号の説明Explanation of symbols

1 道路区画線認識装置
10 カメラ
20 画像解析装置
30 直線状道路区画線用解析処理部
40 点列状道路区画線用解析処理部
42 モルフォロジー演算部
44 ノイズ除去部
46 特徴点登録部
50 解析処理切替部
52 走査線上特徴点抽出部
54 ブロック内特徴点抽出部
56 切替判定部
60 走行支援ECU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Road division line recognition apparatus 10 Camera 20 Image analysis apparatus 30 Straight road division line analysis processing part 40 Point sequence road division line analysis processing part 42 Morphology calculation part 44 Noise removal part 46 Feature point registration part 50 Analysis process switching Unit 52 feature point extraction unit on scanning line 54 feature point extraction unit in block 56 switching determination unit 60 travel support ECU

Claims (9)

車両周辺を撮像する撮像手段を備え、
該撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、
前記撮像手段の撮像画像上で道路幅方向に相当する方向に延在する複数の走査線を並べて設定すると共に該複数の走査線上で特徴点を抽出する走査線上特徴点抽出手段を備え、
該走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が、該複数の走査線が並べられた方向に連続して所定本数以上存在する場合に、前記撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とする、
道路区画線種別判定装置。
Comprising imaging means for imaging the periphery of the vehicle;
The road marking line imaged by the imaging means is either a straight road marking line drawn linearly on the road or a point-string road marking line laid or drawn on the road in a dotted line shape A road lane marking type determination device for determining whether
A plurality of scanning lines extending in a direction corresponding to the road width direction on the captured image of the imaging means, and feature points extracting means on the scanning lines for extracting feature points on the plurality of scanning lines,
When there are more than a predetermined number of scanning lines from which feature points of a predetermined number or more have been extracted by the feature points extracting means on the scanning lines in the direction in which the plurality of scanning lines are arranged, the captured image of the imaging unit It is determined that the upper road lane marking is the straight road lane marking,
Road lane marking type determination device.
車両周辺を撮像する撮像手段を備え、
該撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、
前記撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に該複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段を備え、
該ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数が所定個数以上存在する場合に、前記撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とする、
道路区画線種別判定装置。
Comprising imaging means for imaging the periphery of the vehicle;
The road marking line imaged by the imaging means is either a straight road marking line drawn linearly on the road or a point-string road marking line laid or drawn on the road in a dotted line shape A road lane marking type determination device for determining whether
In-block feature point extracting means for setting a plurality of blocks side by side in a direction corresponding to the longitudinal direction of the road on the captured image of the imaging means and extracting feature points in the plurality of blocks,
Determining that the road lane marking on the captured image of the imaging means is the straight road lane marking when there are a predetermined number or more of blocks from which feature points have been extracted by the in-block feature point extraction means; Features
Road lane marking type determination device.
車両周辺を撮像する撮像手段を備え、
該撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、
前記撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に該複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段と、
該ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数を記憶するブロック数記憶手段と、を備え、
該ブロック数記憶手段に記憶されたブロック数の、過去から直近までの平均が所定数以上である場合に、前記撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とする、
道路区画線種別判定装置。
Comprising imaging means for imaging the periphery of the vehicle;
The road marking line imaged by the imaging means is either a straight road marking line drawn linearly on the road or a point-string road marking line laid or drawn on the road in a dotted line shape A road lane marking type determination device for determining whether
In-block feature point extraction means for setting a plurality of blocks side by side in a direction corresponding to the longitudinal direction of the road on the captured image of the imaging means and extracting feature points in the plurality of blocks;
Block number storage means for storing the number of blocks from which feature points have been extracted by the in-block feature point extraction means,
When the average of the number of blocks stored in the block number storage unit from the past to the latest is a predetermined number or more, it is determined that the road lane line on the captured image of the imaging unit is the straight road lane line It is characterized by
Road lane marking type determination device.
車両周辺を撮像する撮像手段を備え、
該撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、
前記撮像手段の撮像画像上で道路幅方向に相当する方向に延在する複数の走査線を並べて設定すると共に該複数の走査線上で特徴点を抽出する走査線上特徴点抽出手段と、
前記撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に該複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段と、を備え、
前記走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が前記複数の走査線が並べられた方向に連続して所定本数以上存在すること、及び、前記ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数が所定個数以上存在すること、の少なくとも一方を満たす場合に、前記撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とする、
道路区画線種別判定装置。
Comprising imaging means for imaging the periphery of the vehicle;
The road marking line imaged by the imaging means is either a straight road marking line drawn linearly on the road or a point-string road marking line laid or drawn on the road in a dotted line shape A road lane marking type determination device for determining whether
A plurality of scanning lines extending in a direction corresponding to the road width direction on the captured image of the imaging means, and a feature point extracting means on the scanning line for extracting feature points on the plurality of scanning lines;
In-block feature point extracting means for setting a plurality of blocks side by side in a direction corresponding to the longitudinal direction of the road on the captured image of the imaging means and extracting feature points in the plurality of blocks, and
There are more than a predetermined number of scanning lines from which feature points of a predetermined number or more have been extracted by the feature points extracting means on the scanning lines in the direction in which the plurality of scanning lines are arranged, and extraction of feature points in the block Determining that the road lane marking on the captured image of the imaging means is the straight road lane marking when at least one of the number of blocks from which the feature points have been extracted by the means satisfies a predetermined number or more Characterized by the
Road lane marking type determination device.
車両周辺を撮像する撮像手段を備え、
該撮像手段に撮像された道路区画線が、道路に直線状に描画された直線状道路区画線と、道路に点列状に敷設又は描画された点列状道路区画線と、のいずれであるかを判定する道路区画線種別判定装置であって、
前記撮像手段の撮像画像上で道路幅方向に相当する方向に延在する複数の走査線を並べて設定すると共に該複数の走査線上で特徴点を抽出する走査線上特徴点抽出手段と、
前記撮像手段の撮像画像上で複数のブロックを道路長手方向に相当する方向に並べて設定すると共に該複数のブロック内で特徴点を抽出するブロック内特徴点抽出手段と、
該ブロック内特徴点抽出手段により特徴点が抽出されたブロック数を記憶するブロック数記憶手段と、を備え、
前記走査線上特徴点抽出手段により所定点数以上の特徴点が抽出された走査線が前記複数の走査線が並べられた方向に連続して所定本数以上存在すること、及び、前記ブロック数記憶手段に記憶されたブロック数の平均が所定数以上であること、の少なくとも一方を満たす場合に、前記撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定することを特徴とする、
道路区画線種別判定装置。
Comprising imaging means for imaging the periphery of the vehicle;
The road marking line imaged by the imaging means is either a straight road marking line drawn linearly on the road or a point-string road marking line laid or drawn on the road in a dotted line shape A road lane marking type determination device for determining whether
A plurality of scanning lines extending in a direction corresponding to the road width direction on the captured image of the imaging means, and a feature point extracting means on the scanning line for extracting feature points on the plurality of scanning lines;
In-block feature point extraction means for setting a plurality of blocks side by side in a direction corresponding to the longitudinal direction of the road on the captured image of the imaging means and extracting feature points in the plurality of blocks;
Block number storage means for storing the number of blocks from which feature points have been extracted by the in-block feature point extraction means,
There are a predetermined number or more of scanning lines in which feature points of a predetermined number or more are extracted by the feature points extracting means on the scanning lines in the direction in which the plurality of scanning lines are arranged, and the block number storage means The road lane marking on the captured image of the imaging means is determined to be the straight road lane marking when at least one of the average number of stored blocks satisfies a predetermined number or more. To
Road lane marking type determination device.
請求項1、請求項4、請求項5のいずれかに記載の道路区画線種別判定装置であって、
前記走査線上特徴点抽出手段は、走査線上の画像要素に対して所定のノイズ除去処理を施した後に、該処理を施した走査線上で特徴点を抽出する手段である、
道路区画線種別判定装置。
A road lane marking type determination device according to any one of claims 1, 4, and 5,
The feature point extracting unit on the scanning line is a unit that extracts a feature point on the scanning line subjected to the processing after performing a predetermined noise removal process on the image element on the scanning line.
Road lane marking type determination device.
請求項2ないし6のいずれかに記載の道路区画線種別判定装置であって、
前記ブロック内特徴点抽出手段は、ブロック内の画像要素に対して所定のノイズ除去処理を施した後に、該処理を施したブロック内で特徴点を抽出する手段である、
道路区画線種別判定装置。
The road lane marking type determination device according to any one of claims 2 to 6,
The in-block feature point extracting means is means for extracting a feature point in the block subjected to the processing after performing predetermined noise removal processing on the image elements in the block.
Road lane marking type determination device.
請求項6又は7に記載の道路区画線種別判定装置であって、
前記所定のノイズ除去処理は、モルフォロジー演算に基づくノイズ除去処理である、
道路区画線種別判定装置。
The road lane marking type determination device according to claim 6 or 7,
The predetermined noise removal process is a noise removal process based on a morphological operation.
Road lane marking type determination device.
請求項1ないし8のいずれかに記載の道路区画線種別判定装置を有し、前記撮像手段の撮像画像における道路区画線を認識する道路区画線認識装置であって、
前記直線状道路区画線を認識するのに適した第1の解析モードと、前記点列状道路区画線を認識するのに適した第2の解析モードと、を切替えて前記撮像手段の撮像画像を解析する画像解析手段を備え、
該画像解析手段は、前記第2の解析モードで解析を行なっている際に前記道路区画線種別判定装置により前記撮像手段の撮像画像上の道路区画線が前記直線状道路区画線であると判定された場合に、前記第1の解析モードに切替えることを特徴とする、
道路区画線認識装置。
A road lane marking recognition device comprising the road lane marking type determination device according to any one of claims 1 to 8, and recognizing a road lane marking in a captured image of the imaging means,
A captured image of the imaging means by switching between a first analysis mode suitable for recognizing the straight road lane marking and a second analysis mode suitable for recognizing the point-string lane marking. Image analysis means for analyzing
The image analysis means determines that the road lane marking on the captured image of the imaging means is the straight road lane marking by the road lane marking type determination device during analysis in the second analysis mode. If it is, the first analysis mode is switched,
Road marking line recognition device.
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010064513A (en) * 2008-09-08 2010-03-25 Toyota Motor Corp Road surface division mark recognizing apparatus and lane departure preventing apparatus
JP2010170396A (en) * 2009-01-23 2010-08-05 Toyota Motor Corp Road lane marking detection device
JP2011175468A (en) * 2010-02-24 2011-09-08 Denso Corp Boundary line detection device
KR20170007961A (en) * 2015-07-13 2017-01-23 김구현 Driver Assistance System And Method Thereof
JP2017018126A (en) * 2011-05-06 2017-01-26 ビオメリューBiomerieux Bio-imaging method
DE102019134320A1 (en) * 2019-12-13 2021-06-17 Connaught Electronics Ltd. Method and system for detecting lane boundaries

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003317106A (en) * 2002-04-26 2003-11-07 Nissan Motor Co Ltd Travel path recognition device
JP2004326559A (en) * 2003-04-25 2004-11-18 Nissan Motor Co Ltd Lane mark detector
JP2006018472A (en) * 2004-06-30 2006-01-19 Hokkaido Univ Pointing device

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003317106A (en) * 2002-04-26 2003-11-07 Nissan Motor Co Ltd Travel path recognition device
JP2004326559A (en) * 2003-04-25 2004-11-18 Nissan Motor Co Ltd Lane mark detector
JP2006018472A (en) * 2004-06-30 2006-01-19 Hokkaido Univ Pointing device

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010064513A (en) * 2008-09-08 2010-03-25 Toyota Motor Corp Road surface division mark recognizing apparatus and lane departure preventing apparatus
US8265872B2 (en) 2008-09-08 2012-09-11 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road surface division mark recognition apparatus, and lane departure prevention apparatus
US8392115B2 (en) 2008-09-08 2013-03-05 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road surface division mark recognition apparatus, and lane departure prevention apparatus
JP2010170396A (en) * 2009-01-23 2010-08-05 Toyota Motor Corp Road lane marking detection device
US8180110B2 (en) 2009-01-23 2012-05-15 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Road lane marker detection apparatus and road lane marker detection method
JP2011175468A (en) * 2010-02-24 2011-09-08 Denso Corp Boundary line detection device
US8520071B2 (en) 2010-02-24 2013-08-27 Denso Corporation Boundary line detection system with improved detection-performance
JP2017018126A (en) * 2011-05-06 2017-01-26 ビオメリューBiomerieux Bio-imaging method
KR20170007961A (en) * 2015-07-13 2017-01-23 김구현 Driver Assistance System And Method Thereof
KR101709402B1 (en) * 2015-07-13 2017-03-08 김구현 Driver Assistance System And Method Thereof
DE102019134320A1 (en) * 2019-12-13 2021-06-17 Connaught Electronics Ltd. Method and system for detecting lane boundaries

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