JP2008305042A - Car navigation device, road sign recognition method and program - Google Patents

Car navigation device, road sign recognition method and program Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a car navigation device, a road sign recognition method and a program for shortening a time until a road signa is recognized. <P>SOLUTION: In a processing part 20, a road circumstance judgment part 21 judges the road circumstances of a road on which a vehicle 2 is traveling. Then, a recognition sequence for preferentially recognizing a road signal which is highly likely to exist according to the road circumstances is stored for each road circumstance into recognition sequence information 12. Thereafter, a recognition sequence determination part 22 determines the proper recognition sequence of the road sign according to the judged road circumstances by referring to the recognition sequence information 12, and an image recognition processing part 23 recognizes the road sign according to the determined recognition sequence. The image recognition processing part 23 therefore preferentially recognizes the road sign which is highly likely to exist according to the road circumstances of the road on which the vehicle 2 is traveling. Thus, it is possible to shorten a time until the road sign is recognized. Also, a warning output part 28 outputs the warning of the road sign as necessary according to the traveling circumstances of the vehicle 2 judged by the traveling circumstance judgment part 24. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、誘導経路を表示して車両を誘導するカーナビゲーション装置、ならびに、そのカーナビゲーション装置における道路標識認識方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to a car navigation device that guides a vehicle by displaying a guidance route, and a road sign recognition method and program in the car navigation device.

近年、カーナビゲーション装置には、ナビゲーションを支援する機能にとどまらず様々な機能が付加されるようになってきた。例えば、特許文献1には、参照カメラを搭載し、そのカメラで撮影した車両の前方の画像から道路標識を認識するカーナビゲーション装置の例が開示されている。特許文献1によれば、そのカーナビゲーション装置は、撮影した画像から道路標識を認識し、その種類を識別し、その識別した道路標識の種類と位置の情報を地図情報に関連付けて蓄積し、経路誘導に際して、その蓄積した道路標識の情報を利用するとしている。   In recent years, various functions have been added to car navigation devices in addition to functions that support navigation. For example, Patent Document 1 discloses an example of a car navigation device that includes a reference camera and recognizes a road sign from an image in front of a vehicle photographed by the camera. According to Patent Document 1, the car navigation device recognizes a road sign from a captured image, identifies its type, accumulates information on the identified road sign type and position in association with map information, and routes It is assumed that the information of the accumulated road sign is used for guidance.

また、そのような道路標識の認識に際し用いられる認識方法としては、例えば、特許文献2に開示されているように、撮影画像をあらかじめ登録された道路標識のテンプレートと照合するというような方法が一般的である。しかしながら、この種の認識方法においては、撮影画像を複数のテンプレート画像と逐一照合する必要があるため、その認識処理時間が長くなる傾向がある。一方で、道路標識の認識は、車両の走行時に取得される動画像についてリアルタイムで行う必要があり、その認識には規制標識の認識も含まれるので、誤認識のない高い信頼性も要求される。   In addition, as a recognition method used for recognition of such a road sign, for example, as disclosed in Patent Document 2, a method of collating a photographed image with a pre-registered road sign template is generally used. Is. However, in this type of recognition method, since it is necessary to collate a captured image with a plurality of template images one by one, the recognition processing time tends to be long. On the other hand, recognition of road signs must be performed in real time for moving images acquired when the vehicle is traveling, and the recognition also includes recognition of regulatory signs, so high reliability with no false recognition is also required. .

そこで、例えば、特許文献3には、地図情報の中に道路標識の設置位置を記憶しておき、車両がその位置に近づいたときに撮影画像中の道路標識の位置を推定し、画像処理の対象範囲を限定することによって、認識処理時間の短縮と認識精度の向上とを図ったカーナビゲーション装置の例が開示されている。
特開2006−38558号公報 特開2003−123197号公報 特開2006−309450号公報
Therefore, for example, Patent Document 3 stores the position of a road sign in map information, estimates the position of the road sign in a captured image when the vehicle approaches that position, and performs image processing. An example of a car navigation device that shortens recognition processing time and improves recognition accuracy by limiting a target range is disclosed.
JP 2006-38558 A JP 2003-123197 A JP 2006-309450 A

しかしながら、道路標識のようにテンプレート画像が多数ある場合には、撮影画像中の画像処理の対象範囲を限定する(特許文献3)だけでは、認識処理時間を充分に短縮することはできない。また、特許文献3に開示されている方法では、地図情報に記録されている道路標識の位置情報を用いるとしているが、その位置情報が古い情報であったり、誤っていたりした場合には、その道路標識を正しく認識することができるとは限らない。   However, when there are a large number of template images such as road signs, the recognition processing time cannot be sufficiently shortened only by limiting the target range of image processing in the captured image (Patent Document 3). In addition, in the method disclosed in Patent Document 3, the position information of the road sign recorded in the map information is used. However, if the position information is old or incorrect, It is not always possible to correctly recognize road signs.

以上のような従来技術の問題点に鑑み、本発明は、地図情報に道路標識に係る情報が含まれていない場合であっても、道路標識を正しく認識でき、かつ、道路標識を認識するに到るまでの時間を短縮することが可能なカーナビゲーション装置、道路標識認識方法およびプログラムを提供することにある。   In view of the problems of the prior art as described above, the present invention is capable of correctly recognizing a road sign and recognizing the road sign even if the map information does not include information related to the road sign. It is an object of the present invention to provide a car navigation device, a road sign recognition method, and a program capable of shortening the time required to arrive.

本発明のカーナビゲーション装置は、情報処理装置と、道路の地図情報を記憶した記憶装置と、前記車両の現在位置を測位する測位装置と、前記車両の走行方向の前方を撮影するカメラと、を備える。そして、前記記憶装置は、道路の近傍に設置される道路標識のテンプレート画像情報と、あらかじめ想定された道路状況(交差点を含む道路の特徴点と車両位置との相対位置関係、および、その道路の属性の少なくとも1つによって表される状況)ごとに前記道路標識のテンプレート画像の認識順序を定めた認識順序情報と、を記憶する。また、前記情報処理装置は、測位装置により得られる車両の現在位置と地図情報とに基づき、その車両が走行中の道路のその車両の現在位置における道路状況を判定する道路状況判定手段と、その道路状況判定手段により判定された道路状況に応じて前記認識順序情報を参照して、前記テンプレート画像の認識順序を決定する認識順序決定手段と、前記カメラによって撮影された撮影画像について、前記認識順序決定手段により決定された認識順序に従って、前記テンプレート画像の認識を行う画像認識手段と、を備えたことを特徴とする。   The car navigation device of the present invention includes an information processing device, a storage device that stores road map information, a positioning device that measures the current position of the vehicle, and a camera that captures the front of the traveling direction of the vehicle. Prepare. Then, the storage device includes template image information of a road sign installed in the vicinity of the road, a road condition assumed in advance (a relative positional relationship between a feature point of a road including an intersection and a vehicle position, and the road Recognition order information that defines the recognition order of the template image of the road sign for each situation) represented by at least one of the attributes. Further, the information processing device includes a road condition determination unit that determines a road condition at the current position of the vehicle on the road on which the vehicle is traveling, based on the current position of the vehicle obtained by the positioning device and the map information, Recognizing order determination means for determining the recognition order of the template image with reference to the recognition order information according to the road condition determined by the road condition determining means, and the recognition order for the captured image captured by the camera Image recognition means for recognizing the template image in accordance with the recognition order determined by the determination means.

本発明によれば、情報処理装置は、道路状況判定手段により、車両が走行中の道路の道路状況を判定する。このとき、記憶装置には、道路状況ごとにその道路状況に応じて存在する可能性の高い道路標識(のテンプレート画像)を優先して認識するような認識順序が認識順序情報として記憶されている。そこで、認識順序決定手段がその認識順序情報を参照して、道路状況判定手段により判定された道路状況に応じて適切な道路標識の認識順序を決定すると、画像認識処理手段は、その決定された認識順序に従って道路標識を認識する。従って、画像認識処理手段は、車両が走行中の道路の道路状況に応じて存在する可能性の高い道路標識を優先して認識する。従って、道路標識を認識するに到るまでの時間を短縮することができる。   According to the present invention, the information processing apparatus determines the road condition of the road on which the vehicle is traveling by the road condition determination unit. At this time, in the storage device, a recognition order for preferentially recognizing a road sign (a template image) that is likely to exist for each road condition according to the road condition is stored as recognition order information. . Therefore, when the recognition order determining means refers to the recognition order information and determines the appropriate road sign recognition order according to the road condition determined by the road condition determining means, the image recognition processing means is determined. Recognize road signs according to the recognition order. Accordingly, the image recognition processing means preferentially recognizes road signs that are likely to exist according to the road conditions of the road on which the vehicle is traveling. Therefore, it is possible to shorten the time until the road sign is recognized.

本発明によれば、地図情報に道路標識に係る情報が含まれていなくても、道路標識を正しく認識でき、かつ、道路標識を認識するに到るまでの時間を短縮することができる。   According to the present invention, even if the map information does not include information related to the road sign, the road sign can be correctly recognized and the time until the road sign is recognized can be shortened.

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳しく説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1は、本発明の実施形態に係るカーナビゲーション装置(以下、実施形態の説明ではカーナビ装置と略す)の構成の例を示した図である。図1に示すように、本形態に係るカーナビ装置1は、車両2に搭載され、通常のカーナビ機能のほか、路側などに設置された道路標識3を認識し、認識した道路標識3の種別、車両2が走行中の道路の道路状況、車両2の走行状況などに応じて、適宜、警告情報をドライバに提供する機能を有する。   FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a car navigation device according to an embodiment of the present invention (hereinafter abbreviated as “car navigation device” in the description of the embodiment). As shown in FIG. 1, a car navigation apparatus 1 according to this embodiment is mounted on a vehicle 2 and recognizes a road sign 3 installed on a roadside or the like in addition to a normal car navigation function. Depending on the road condition of the road on which the vehicle 2 is traveling, the traveling condition of the vehicle 2, etc., a function is provided to provide warning information to the driver as appropriate.

図1に示すように、カーナビ装置1は、大容量のハードディスク装置、フラッシュメモリなどからなる記憶部10と、CPU(Central Processing Unit)、メモリ(例えば、RAM(Random Access Memory))などからなる処理部20と、車両2の現在位置を測位するGPS(Global Positioning System)受信機30と、車両2の車速センサ、方向センサ方向指示器などの様々なセンサや制御装置に接続されるセンサインタフェース40と、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサなどを備えたカメラ50と、LCD(Liquid Crystal Display)などからなる表示装置60と、音声情報を出力するスピーカ70と、を含んで構成される。   As shown in FIG. 1, the car navigation apparatus 1 includes a storage unit 10 composed of a large-capacity hard disk device, a flash memory, and the like, and a process composed of a CPU (Central Processing Unit), memory (for example, RAM (Random Access Memory)), and the like. Unit 20, GPS (Global Positioning System) receiver 30 for measuring the current position of vehicle 2, and sensor interface 40 connected to various sensors and control devices such as a vehicle speed sensor and direction sensor direction indicator of vehicle 2; The camera 50 includes a CCD (Charge Coupled Device) image sensor, a display device 60 including an LCD (Liquid Crystal Display), and a speaker 70 that outputs audio information.

記憶部10には、地図情報11、認識順序情報12、テンプレート画像情報13などが記憶される。ここで、地図情報11は、交差点の位置データ、道路の形状データ(形状を表す点列の位置データ)、道路種別(高速道路、国道、県道、指導などの区別)などからなる道路情報を含み、さらに、山、川、海岸などの地形情報や、市役所、学校、公園など建築物や施設の位置情報を含む。   The storage unit 10 stores map information 11, recognition order information 12, template image information 13, and the like. Here, the map information 11 includes road information including intersection position data, road shape data (position data of a point sequence representing the shape), road type (a distinction between expressways, national roads, prefectural roads, guidance, and the like). In addition, it includes topographical information on mountains, rivers, coasts, etc., and location information on buildings and facilities such as city halls, schools, and parks.

また、テンプレート画像情報13は、道路標識3の種別ごとにその標準となる画像データを登録した情報で、道路標識3の認識に際し、テンプレートとして用いられる。また、認識順序情報12は、あらかじめ定められた道路状況に応じて道路標識3のテンプレート画像の認識順序を定めた情報である。なお、認識順序情報12の具体的な内容の例については後記する。   The template image information 13 is information in which standard image data is registered for each type of road sign 3, and is used as a template when the road sign 3 is recognized. The recognition order information 12 is information that defines the recognition order of the template image of the road sign 3 according to a predetermined road condition. An example of specific contents of the recognition order information 12 will be described later.

処理部20は、道路状況判定部21、認識順序決定部22、画像認識処理部23、走行状況判定部24、現在位置取得部25、センサ情報取得部26、画像取得部27、警告出力部28などの機能ブロックを含んで構成される。なお、図1では、処理部20に含まれる機能ブロックとしては、道路標識認識機能に係る機能ブロックを図示しており、いわゆるカーナビ機能に係る機能ブロック(例えば、経路探索部、誘導経路表示部など)の図示を省略した。また、これらの機能ブロックの機能は、処理部20に含まれるCPU(図示せず)がRAMなどのメモリに格納された所定のプログラムを実行することによって実現される。これらの機能ブロックの詳細な機能については、図2以下を説明する中で順次説明していく。   The processing unit 20 includes a road condition determination unit 21, a recognition order determination unit 22, an image recognition processing unit 23, a traveling condition determination unit 24, a current position acquisition unit 25, a sensor information acquisition unit 26, an image acquisition unit 27, and a warning output unit 28. It is configured to include functional blocks such as In FIG. 1, as functional blocks included in the processing unit 20, functional blocks related to a road sign recognition function are illustrated, and functional blocks related to a so-called car navigation function (for example, a route search unit, a guidance route display unit, etc.) ) Is omitted. The functions of these functional blocks are realized by a CPU (not shown) included in the processing unit 20 executing a predetermined program stored in a memory such as a RAM. Detailed functions of these functional blocks will be sequentially described in the description of FIG.

図2は、本実施形態に係るカーナビ装置1が適用される状況の例を示した図である。図2において、例えば、道路110がカーブする部分では、その手前の位置にカーブ注意130の標識が設置され、交差点111,112の付近には、一時停止標識132、進入禁止標識134、標識ではないが信号機135などが設置される。また、道路110において近くに交差点がないようなところには、しばしば、速度制限標識131などが設置されている。   FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a situation where the car navigation apparatus 1 according to the present embodiment is applied. In FIG. 2, for example, in a portion where the road 110 is curved, a sign of a curve caution 130 is set in front of the road 110, and a stop sign 132, an entry prohibition sign 134, and a sign are not present near the intersections 111 and 112. A traffic light 135 or the like is installed. Further, speed limit signs 131 and the like are often installed where there are no intersections on the road 110.

すなわち、道路標識3は、道路の形状や交差点の有無など、道路の状況に応じて設置されるので、カーナビ装置1は、車両2が走行中の道路の前方における道路状況を把握しておくことにより、前方に出現する可能性が大きい道路標識3を予測することができる。その場合には、カメラ50により取得される車両2の前方の撮影画像について、その出現の可能性が大きい道路標識3の認識処理を優先して行うことによって、その道路標識3が認識されるまでの時間を短縮することができる。   That is, since the road sign 3 is installed according to the road conditions such as the shape of the road and the presence or absence of an intersection, the car navigation device 1 needs to grasp the road situation in front of the road on which the vehicle 2 is traveling. Thus, it is possible to predict the road sign 3 that has a high possibility of appearing forward. In that case, until the road sign 3 is recognized by prioritizing the recognition process of the road sign 3 having a high possibility of appearance with respect to the captured image in front of the vehicle 2 acquired by the camera 50. Can be shortened.

続いて、図3および図4を参照して、記憶部10に記憶されるテンプレート画像情報13および認識順序情報12の構成について説明する。ここで、図3は、テンプレート画像情報13の構成の例、図4は、認識順序情報12の構成の例を示した図である。   Next, the configuration of the template image information 13 and the recognition order information 12 stored in the storage unit 10 will be described with reference to FIGS. 3 and 4. Here, FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the configuration of the template image information 13, and FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the configuration of the recognition order information 12.

図3に示すように、テンプレート画像情報13は、テンプレートIDとテンプレート画像とによって構成される。テンプレートIDは、テンプレート画像を識別する情報であり、図3の例では、テンプレートIDは、「A」,「B」,…,「F」の記号で表されている。また、テンプレート画像は、道路標識3の種別ごとの画像データである。ちなみに、図3の例では、道路標識のテンプレート画像として、カーブ注意標識130、速度制限標識131、一時停止標識132、進入禁止標識134、信号機135、一方通行標識136の6種類のテンプレート画像が登録されている。ただし、テンプレート画像がこの6種類に限定される必要はない。
As shown in FIG. 3, the template image information 13 includes a template ID and a template image. The template ID is information for identifying a template image. In the example of FIG. 3, the template ID is represented by symbols “A”, “B”,. The template image is image data for each type of road sign 3. Incidentally, in the example of FIG. 3, six types of template images are registered as a road sign template image: a curve attention sign 130, a speed limit sign 131, a stop sign 132, an entry prohibition sign 134, a traffic light 135, and a one-way sign 136. Has been. However, the template image need not be limited to these six types.

次に、図4に示すように、認識順序情報12は、道路状況番号と道路状況と認識順序とによって構成される。ここで、道路状況番号は、道路状況を識別する番号である。また、道路状況は、道路の特徴点の属性(交差点、カーブ、屈曲点など)、その特徴点と車両位置との相対位置関係、道路の属性(高速道路、一般道など)などによって表される情報であり、例えば、交差点の手前100m、カーブの手前100m、高速道路走行中、次の交差点には信号機がある、といった情報である。また、認識順序は、前記の道路状況に対応付けられた情報であり、車両2が当該道路状況の道路を走行中にその前方の撮影画像について、道路標識3のテンプレート画像の認識順序を定めた情報である。   Next, as shown in FIG. 4, the recognition order information 12 includes a road situation number, a road situation, and a recognition order. Here, the road condition number is a number for identifying the road condition. In addition, road conditions are represented by road feature point attributes (intersections, curves, inflection points, etc.), relative positional relationships between the feature points and vehicle positions, road attributes (highways, general roads, etc.), etc. Information, for example, 100m before the intersection, 100m before the curve, and on the expressway, there is a traffic light at the next intersection. The recognition order is information associated with the road condition, and the recognition order of the template image of the road sign 3 is determined for a photographed image ahead of the vehicle 2 while traveling on the road with the road condition. Information.

例えば、図4の道路状況番号が「1」においては、車両2が走行中の道路状況が「信号機付き交差点の手前100m以内」であるので、テンプレート画像の認識順序を、E(信号機)→C(一時停止)→D(進入禁止)→F(一方通行)→B(速度制限)→A(カーブ注意)としている。すなわち、車両2の走行方向の前方100m以内に信号機付き交差点があるわけであるから、信号機が存在する可能性は非常に大きい。そこで、まず、最初に、信号機のテンプレートを認識する。このとき、当該信号機が存在するという情報は、地図情報11によるものであるが、地図情報11がいつも正確であるとは限らない。信号機が存在しないこともあり得る。その場合には、一時停止や進入禁止の標識が設置してある可能性が高い。そこで、この場合の認識順序では、信号機に引き続いて一時停止や進入禁止のテンプレートを認識するように設定されている。   For example, when the road condition number in FIG. 4 is “1”, the road condition in which the vehicle 2 is traveling is “within 100 m before the intersection with a traffic light”, so the recognition order of the template image is E (traffic light) → C (Temporary stop) → D (prohibition of entry) → F (one-way) → B (speed limit) → A (curve attention). That is, since there is an intersection with a traffic signal within 100 m ahead of the traveling direction of the vehicle 2, the possibility that a traffic signal exists is very high. Therefore, first, a traffic light template is recognized. At this time, the information that the traffic signal exists is based on the map information 11, but the map information 11 is not always accurate. There may be no traffic light. In that case, there is a high possibility that a sign indicating suspension or entry prohibition is installed. Therefore, the recognition order in this case is set so as to recognize a temporary stop or entry prohibition template following the traffic light.

また、道路状況番号が「2」においては、車両2が走行中の道路状況が「信号機なし交差点の手前100m以内」であるので、テンプレート画像の認識順序を、C(一時停止)→D(進入禁止)→F(一方通行)→E(信号機)→B(速度制限)→A(カーブ注意)としている。この場合には、前方の交差点に信号機がないので、信号機のテンプレートの認識が一時停止などのテンプレートの認識よりも後回しにされている。   When the road condition number is “2”, the road condition in which the vehicle 2 is traveling is “within 100 m before the intersection without a traffic light”, so the recognition order of the template images is changed from C (temporary stop) to D (entrance). Prohibition) → F (one-way) → E (traffic light) → B (speed limit) → A (curve attention). In this case, since there is no traffic light at the front intersection, the recognition of the traffic light template is postponed from the recognition of the template such as a pause.

また、道路状況番号が「3」においては、車両2が走行中の道路状況が「交差点手前10m以内〜交差点内」であるので、テンプレート画像の認識順序を、D(進入禁止)→F(一方通行)→E(信号機)→C(一時停止)→B(速度制限)→A(カーブ注意)としている。この場合は、車両2がほとんど交差点に入った状態なので、交差点の先の道路に進入禁止や一方通行の標識がある可能性がある。   When the road condition number is “3”, the road condition in which the vehicle 2 is traveling is “within 10 m before the intersection to within the intersection”, so the recognition order of the template images is D (prohibited entry) → F (one (Traffic) → E (traffic light) → C (temporary stop) → B (speed limit) → A (curve attention). In this case, since the vehicle 2 has almost entered the intersection, there is a possibility that there is an entry prohibition or a one-way sign on the road ahead of the intersection.

また、道路状況番号が「4」においては、車両2が走行中の道路状況が「カーブ手前100m以内」であるので、テンプレート画像の認識順序を、A(カーブ注意)→B(速度制限)→F(一方通行)→E(信号機)→C(一時停止)→D(進入禁止)としている。この場合は、前方にカーブがあるので、カーブ注意や速度制限などの標識がある可能性が大きい。   When the road condition number is “4”, the road condition in which the vehicle 2 is traveling is “within 100 m before the curve”. Therefore, the recognition order of the template images is changed from A (Curve attention) → B (Speed limit) → F (one way) → E (signal) → C (temporary stop) → D (prohibition of entry). In this case, since there is a curve ahead, there is a high possibility that there will be signs such as curve attention and speed limit.

また、道路状況番号が「5」においては、車両2が走行中の道路状況が「高速道路走行中」であるので、テンプレート画像の認識順序を、B(速度制限)→A(カーブ注意)→F(一方通行)→D(進入禁止)→E(信号機)→C(一時停止)としている。この場合は、車両2が高速道路を走行中であるので、速度制限、カーブ注意などの標識がある可能性が大きい。   Further, when the road condition number is “5”, the road condition in which the vehicle 2 is traveling is “traveling on an expressway”, so the recognition order of the template image is B (speed limit) → A (curve attention) → F (one-way) → D (prohibition of entry) → E (signal) → C (temporary stop). In this case, since the vehicle 2 is traveling on the highway, there is a high possibility that there are signs such as speed limit and curve attention.

また、道路状況番号が「6」は、道路状況が以上のいずれにも属さない「その他の」場合であり、テンプレート画像の認識順序を、B(速度制限)→E(信号機)→C(一時停止)→D(進入禁止)→F(一方通行)→A(カーブ注意)にするとしている。この場合の道路状況は、一般道で交差点がない道路部分ということができるため、速度制限の標識がある可能性が大きい。ただし、地図情報11が現況と異なっている場合も考えられるので、見逃したときには事故に至る可能性もある信号機や一時停止について、その認識の優先順位を高くしている。   The road situation number “6” is a case where the road situation does not belong to any of the above cases, and the recognition order of the template image is B (speed limit) → E (traffic light) → C (temporary). Stop) → D (Prohibition of entry) → F (One way) → A (Curve attention). The road situation in this case can be considered as a road portion that is a general road and does not have an intersection, so there is a high possibility that there is a speed limit sign. However, since the map information 11 may be different from the current situation, the priority of recognition is increased for traffic lights and temporary stops that may lead to accidents if they are missed.

続いて、図1および図5〜図8を参照して、本実施形態に係るカーナビ装置1の動作について説明する。ここで、図5は、カーナビ装置1における画像認識処理および道路状況判定処理のフローチャートの例を示した図、図6は、本実施形態に係るカーナビ装置1の処理部20および記憶部10の内部構成の例を示した図、図7は、警告出力条件テーブルの例を示した図、図8は、警告出力処理のフローチャートの例を示した図である。   Then, with reference to FIG. 1 and FIGS. 5-8, operation | movement of the car navigation apparatus 1 which concerns on this embodiment is demonstrated. Here, FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a flowchart of image recognition processing and road condition determination processing in the car navigation device 1, and FIG. 6 is an internal view of the processing unit 20 and the storage unit 10 of the car navigation device 1 according to the present embodiment. FIG. 7 is a diagram showing an example of the configuration, FIG. 7 is a diagram showing an example of a warning output condition table, and FIG. 8 is a diagram showing an example of a flowchart of warning output processing.

図1において、センサ情報取得部26は、センサインタフェース40を介して、車両2に搭載されている車速センサや方向センサ(ジャイロ)などから出力される車両2の走行速度や走行方向の情報を取得する。また、現在位置取得部25は、GPS受信機30から得られる車両2の位置情報を、センサ情報取得部26によって取得される車両2の走行速度や走行方向の情報に基づき補正して、車両2の現在位置を取得する。   In FIG. 1, the sensor information acquisition unit 26 acquires information on the traveling speed and traveling direction of the vehicle 2 output from a vehicle speed sensor, a direction sensor (gyro), or the like mounted on the vehicle 2 via the sensor interface 40. To do. In addition, the current position acquisition unit 25 corrects the position information of the vehicle 2 obtained from the GPS receiver 30 based on the traveling speed and traveling direction information of the vehicle 2 acquired by the sensor information acquisition unit 26, so that the vehicle 2 Get the current position of.

道路状況判定部21は、現在位置取得部25により所定の時間間隔(例えば、0.5秒)ごとに取得される現在位置に基づき、車両2が走行中の道路状況を判定する。この道路状況を判定する処理の詳細は、後で説明する図5の道路状況判定処理のフローチャートとして示されている。   The road condition determination unit 21 determines the road condition in which the vehicle 2 is traveling based on the current position acquired by the current position acquisition unit 25 every predetermined time interval (for example, 0.5 seconds). Details of the process for determining the road condition are shown as a flowchart of the road condition determination process in FIG. 5 described later.

また、図1において、画像取得部27は、カメラ50により撮影される車両2の走行方向の前方の撮影画像を、所定の時間間隔(例えば、0.5秒)ごとに取得する。そして、画像認識処理部23は、その撮影画像について、テンプレート画像情報13に登録されている道路標識3のテンプレート画像の認識処理を行う。このテンプレート画像の認識処理の詳細は、後で説明する図5の画像認識処理のフローチャートとして示されている。   Further, in FIG. 1, the image acquisition unit 27 acquires captured images in front of the traveling direction of the vehicle 2 captured by the camera 50 at predetermined time intervals (for example, 0.5 seconds). And the image recognition process part 23 performs the recognition process of the template image of the road sign 3 registered into the template image information 13 about the picked-up image. The details of the template image recognition process are shown as a flowchart of the image recognition process of FIG. 5 described later.

処理部20は、これらの道路状況判定処理と画像認識処理とを並行して行うことになるが、このほかにも、誘導経路探索や誘導経路表示など、カーナビ装置1の本来機能としてナビゲーション処理を行う必要がある。そこで、本実施形態では、図6に示すように処理部20を2つのCPUで構成し、画像認識処理部23(画像取得部27を含む)の機能をCPU1(20a)で実現し、他のブロックの機能をCPU2(20b)で実現するものとした。   The processing unit 20 performs the road condition determination processing and the image recognition processing in parallel. In addition to this, navigation processing is performed as an original function of the car navigation device 1 such as guidance route search and guidance route display. There is a need to do. Therefore, in this embodiment, as shown in FIG. 6, the processing unit 20 is configured by two CPUs, and the function of the image recognition processing unit 23 (including the image acquisition unit 27) is realized by the CPU 1 (20a). The block function is realized by the CPU 2 (20b).

このような場合、CPU1(20a)およびCPU2(20b)は、共通のバスで記憶部10に接続され、認識順序情報12およびテンプレート画像情報13をともにアクセスすることができる。また、記憶部10には、道路状況判定処理と画像認識処理との間で情報のやり取りを行うための共有メモリ15が設けられている。そして、ここでは、その共有メモリ15には、道路状況判定処理の結果得られる道路状況番号と、画像認識処理の結果得られるテンプレートIDとが記憶されるものとする。   In such a case, the CPU 1 (20a) and the CPU 2 (20b) are connected to the storage unit 10 through a common bus, and can access the recognition order information 12 and the template image information 13 together. The storage unit 10 is provided with a shared memory 15 for exchanging information between the road condition determination process and the image recognition process. In this case, it is assumed that the shared memory 15 stores a road situation number obtained as a result of the road situation determination process and a template ID obtained as a result of the image recognition process.

そこで、CPU1(20a)は、画像認識処理部23の処理として、図5に示した画像認識処理を実行する。図5に示すように、CPU1(20a)は、まず、画像取得部27を介してカメラ50により撮影された車両2の走行方向前方の撮影画像を取得する(ステップS11)。次に、CPU1(20a)は、取得した撮影画像について、適宜、ノイズ除去、エッジ強調、2値化などのフィルタリング処理を施す(ステップS12)。   Therefore, the CPU 1 (20a) executes the image recognition process shown in FIG. 5 as the process of the image recognition processing unit 23. As shown in FIG. 5, the CPU 1 (20 a) first acquires a captured image in front of the traveling direction of the vehicle 2 captured by the camera 50 via the image acquisition unit 27 (step S <b> 11). Next, the CPU 1 (20a) appropriately performs filtering processing such as noise removal, edge enhancement, and binarization on the acquired captured image (step S12).

次に、CPU1(20a)は、共有メモリ15を参照して、道路状況判定処理により設定された道路状況番号を取得し、さらに認識順序情報12を参照して、その道路状況番号に対応するテンプレート画像の認識順序を取得する。そして、CPU1(20a)は、その認識順序に従って、テンプレート画像の1つを選択する(ステップS13)。   Next, the CPU 1 (20a) refers to the shared memory 15, acquires the road condition number set by the road condition determination process, and further refers to the recognition order information 12 to correspond to the road condition number. Get the recognition order of images. Then, the CPU 1 (20a) selects one of the template images according to the recognition order (step S13).

次に、CPU1(20a)は、ステップS11で取得した撮影画像に対し、ステップS13で選択したテンプレート画像のマッチング処理を実行する(ステップS14)。そのマッチング処理の結果、前記撮影画像に前記テンプレート画像と一致する画像部分があった場合には、そのテンプレート画像の認識が成功したものとして、その認識に成功したテンプレート画像のテンプレートIDを、CPU2(20b)の警告出力処理に通知する(ステップS15)。   Next, CPU1 (20a) performs the matching process of the template image selected at step S13 with respect to the picked-up image acquired at step S11 (step S14). As a result of the matching processing, if there is an image portion that matches the template image in the photographed image, it is determined that the template image has been successfully recognized, and the template ID of the template image that has been successfully recognized is assigned to the CPU 2 ( The warning output process of 20b) is notified (step S15).

なお、CPU1(20a)は、テンプレートIDを警告出力処理(ステップS28)に通知するときには、そのテンプレートIDを共有メモリ15に書き込んだ上で、割込Aの信号(図6参照)を用いて、CPU2(20b)へ通知する。CPU2(20b)は、その割込Aの信号を受けると、警告出力処理(ステップS28)を実行するが、その詳細については後記する。   When notifying the template ID to the warning output process (step S28), the CPU 1 (20a) writes the template ID in the shared memory 15 and then uses the interrupt A signal (see FIG. 6). CPU2 (20b) is notified. Upon receiving the interrupt A signal, the CPU 2 (20b) executes a warning output process (step S28), details of which will be described later.

次に、CPU1(20a)は、ステップS13で設定された認識順序に従って、すべてのテンプレート画像についてマッチング処理したか否かを判定し(ステップS16)、すべてのテンプレート画像のマッチング処理をしていなかったときには(ステップS16でNo)、ステップS13へ戻り、ステップS13以下の処理を再度実行する。また、すべてのテンプレート画像のマッチング処理をしていたときには(ステップS16でYes)、ステップS11へ戻り、ステップS11以下の処理を繰り返し実行する。   Next, the CPU 1 (20a) determines whether or not matching processing has been performed for all template images in accordance with the recognition order set in step S13 (step S16), and has not performed matching processing for all template images. Sometimes (No in step S16), the process returns to step S13, and the processes in and after step S13 are executed again. If all template images have been matched (Yes in step S16), the process returns to step S11, and the processes in and after step S11 are repeatedly executed.

一方、CPU2(20b)は、道路状況判定部21の処理として、図5に示した道路状況判定処理を実行する。図5に示すように、CPU2(20b)は、まず、現在位置取得部25を介して車両2の現在位置を取得する(ステップS21)。次に、その現在位置に基づき地図情報11を参照して、車両2が走行中の道路位置を特定する(マップマッチング:ステップS22)。なお、ここでいう道路位置とは、その道路を識別するリンク番号だけでなく、その道路の一端(つまり、交差点)から車両2が進んだ距離などを含む。従って、道路位置により、次の交差点までの距離やその道路上のカーブや屈曲点までの距離が分かる。   On the other hand, CPU2 (20b) performs the road condition determination process shown in FIG. As shown in FIG. 5, the CPU 2 (20b) first acquires the current position of the vehicle 2 via the current position acquisition unit 25 (step S21). Next, referring to the map information 11 based on the current position, the road position where the vehicle 2 is traveling is specified (map matching: step S22). Here, the road position includes not only a link number for identifying the road but also a distance traveled by the vehicle 2 from one end (that is, an intersection) of the road. Therefore, the distance to the next intersection and the distance to the curve or bending point on the road can be known from the road position.

そこで、CPU2(20b)は、現在位置の前方100m以内に交差点があるか否かを判定し(ステップS23)、交差点があったときには(ステップS23でYes)、地図情報11を参照してその交差点における信号機の有無、交差する道路の種別などの情報を取得する(ステップS24)。また、交差点がなかったときには(ステップS23でNo)、ステップS24をスキップする。   Therefore, the CPU 2 (20b) determines whether or not there is an intersection within 100m ahead of the current position (step S23), and when there is an intersection (Yes in step S23), the intersection is referred to the map information 11 Information such as the presence / absence of traffic lights and the type of intersecting road is acquired (step S24). If there is no intersection (No in step S23), step S24 is skipped.

同様に、CPU2(20b)は、現在位置の前方100m以内にカーブがあるか否かを判定し(ステップS25)、カーブがあったときには(ステップS25でYes)、地図情報11を参照してそのカーブの種別(左カーブ、右カーブ、S字カーブなど)を判定する(ステップS26)。また、カーブがなかったときには(ステップS25でNo)、ステップS26をスキップする。   Similarly, the CPU 2 (20b) determines whether or not there is a curve within 100m ahead of the current position (step S25). When there is a curve (Yes in step S25), the CPU 2 (20b) refers to the map information 11 to determine the curve. The type of curve (left curve, right curve, S-curve, etc.) is determined (step S26). If there is no curve (No in step S25), step S26 is skipped.

以上のようにして、CPU2(20b)は、車両2が走行中の道路における道路状況を取得し、認識順序情報12を参照して、その道路状況に該当する道路状況番号を取得する。そして、CPU2(20b)は、その取得した道路状況番号を画像認識処理へ通知する(ステップS27)。なお、その通知に際しては、CPU2(20b)は、取得した道路状況番号を共有メモリ15に書き込んだ上で、CPU1(20a)に対し、割込Bの信号(図6参照)を用いて割込を入れる。   As described above, the CPU 2 (20b) acquires the road condition on the road on which the vehicle 2 is traveling, refers to the recognition order information 12, and acquires the road condition number corresponding to the road condition. And CPU2 (20b) notifies the acquired road condition number to an image recognition process (step S27). At the time of the notification, the CPU 2 (20b) writes the acquired road condition number in the shared memory 15 and then interrupts the CPU 1 (20a) using the interrupt B signal (see FIG. 6). Insert.

その後、CPU2(20b)は、ステップS21へ戻り、ステップ21以下の処理を繰り返し実行する。   Thereafter, the CPU 2 (20b) returns to step S21, and repeatedly executes the processing after step 21.

続いて、警告出力処理について詳しく説明する。本実施形態における警告出力処理の特徴は、画像認識処理部23により道路標識が認識されたとき、その道路標識に係る情報をそのまますぐに出力するようにはしなかった点にある。そのようにした理由は、道路標識が認識されるたびに、それを知らせる情報が出力されると、車両2のドライバにとってうるさく感じられ、運転の妨げになると判断したからである。   Next, the warning output process will be described in detail. The feature of the warning output process in the present embodiment is that when a road sign is recognized by the image recognition processing unit 23, the information related to the road sign is not immediately output as it is. The reason for doing so is that it is judged that when a road sign is recognized every time information is output, it is felt noisy for the driver of the vehicle 2 and hinders driving.

そこで、本実施形態では、CPU2(20b)は、CPU1(20a)から道路標識を認識したことを知らせる通知を受けた場合には、認識した道路標識に応じて、車両2の走行状況に係る情報を取得する。そして、CPU2(20b)は、その走行状況の情報に基づき、車両2が必ずしも適切には運転されていない、または、その道路標識を知らせたほうがドライバに適切な運転を促すことができる、と判断したときには、認識した道路標識についての警告(例えば、「制限速度をオーバしています」など)を、表示装置60やスピーカ70を介して出力するようにした。   Therefore, in the present embodiment, when the CPU 2 (20b) receives notification from the CPU 1 (20a) that the road sign is recognized, the information related to the traveling state of the vehicle 2 according to the recognized road sign. To get. Then, the CPU 2 (20b) determines that the vehicle 2 is not necessarily driven properly based on the information on the traveling state, or that the driver can be encouraged to drive appropriately by notifying the road sign. In such a case, a warning about the recognized road sign (for example, “the speed limit is exceeded”) is output via the display device 60 or the speaker 70.

ここで、走行状況とは、車両2が走行中の道路についての道路状況の情報を含むとともに、車両2の走行状態を表す情報を含むものとする。このとき走行状態を表す情報とは、センサインタフェース40を介して入力される情報であり、例えば、車両2の走行速度、走行方向、方向指示器の点灯情報などを含む。   Here, the traveling state includes information on the road state of the road on which the vehicle 2 is traveling and information indicating the traveling state of the vehicle 2. Information representing the traveling state at this time is information input via the sensor interface 40, and includes, for example, traveling speed of the vehicle 2, traveling direction, lighting information of a direction indicator, and the like.

本実施形態では、図7に示すような、認識した道路標識と、走行情報と、警告情報とを対応付けた情報を、警告出力条件テーブル(図1には図示せず)としてあらかじめ作成し、記憶部10に格納しておく。すなわち、車両2が必ずしも適切には運転されていない、または、その道路標識を知らせたほうがドライバに適切な運転を促すことができる、ことを判断するための条件をあらかじめ設けておく。そうすれば、処理部20は、画像認識処理部23が認識した道路標識と、走行状況判定部24が判定した交通状況(図7の例では、車両2の道路位置(ここでは、前方の交差点までの距離で表している)、走行速度、方向指示器の点灯情報など)と、に基づき警告出力条件テーブルを参照することにより、出力すべき警告情報を得ることができる。   In the present embodiment, as shown in FIG. 7, information that associates the recognized road sign, travel information, and warning information is created in advance as a warning output condition table (not shown in FIG. 1), It is stored in the storage unit 10. That is, a condition is provided in advance for determining that the vehicle 2 is not necessarily being driven appropriately or that the driver can be encouraged to drive appropriately by notifying the road sign. Then, the processing unit 20 detects the road sign recognized by the image recognition processing unit 23 and the traffic situation determined by the traveling state determination unit 24 (in the example of FIG. 7, the road position of the vehicle 2 (here, the intersection at the front). The warning information to be output can be obtained by referring to the warning output condition table based on the travel speed, lighting information of the direction indicator, etc.).

ちなみに、図7によれば、道路標識として「信号機が赤」が認識された場合には、車両2が交差点の手前100m以内に位置していたときには、「信号機が赤」であることを示す警告が出力される。逆に、「信号機が緑または黄」が認識された場合には、警告は出力されない。   By the way, according to FIG. 7, when “traffic light is red” is recognized as a road sign, a warning indicating that “traffic light is red” when the vehicle 2 is located within 100 m before the intersection. Is output. Conversely, when “the traffic light is green or yellow” is recognized, no warning is output.

また、道路標識として「一時停止」が認識された場合には、走行状況として車両2の道路位置(前方の交差点までの距離)と走行速度とが取得され、その走行速度の車両2が安全に停止できる距離が前方の交差点までの距離を越えていたときに、「一時停止」を促す警告が出力される。すなわち、走行状況が安全でないと判断される場合には、警告が出力される。   When “pause” is recognized as the road sign, the road position (distance to the front intersection) and the traveling speed of the vehicle 2 and the traveling speed are acquired as the traveling state, and the vehicle 2 at the traveling speed is safely When the distance that can be stopped exceeds the distance to the front intersection, a warning prompting “pause” is output. That is, when it is determined that the traveling state is not safe, a warning is output.

なお、図7の例では、前方の交差点までの距離が50m、30m、20mの3つの地点に対応させて走行速度を定めているが、その値は、次の式に基づき算出したものである。すなわち、走行中の車両2がブレーキをかけたとき、その停止距離は、次の式で表わされることが知られている。
停止距離=空走距離+制動距離
空走距離=ドライバの反応時間(およそ0.75秒)×走行速度
制動距離=(走行速度)/(2×9.8×摩擦係数)
In the example of FIG. 7, the traveling speed is determined corresponding to three points where the distance to the front intersection is 50 m, 30 m, and 20 m, but the value is calculated based on the following equation. . That is, it is known that when the traveling vehicle 2 brakes, the stopping distance is expressed by the following equation.
Stop distance = idling distance + braking distance idling distance = driver's reaction time (approximately 0.75 seconds) x running speed braking distance = (running speed) 2 / ( 2 x 9.8 x friction coefficient)

これらの式によれば、例えば、走行速度が60km/hの場合、停止距離は32.7mとなる。ただし、この停止距離は、強くブレーキをかけたときの停止距離であり、必ずしも適切な停止距離とはいえない。また、路面状況によってもこの距離は長くなることがある。従って、車両2が適切に停止するためには、これよりも長い停止距離が必要である。そこで、ここでは、次の式で表される目標停止距離を定義する。
目標停止距離=停止距離+1秒間の走行距離
そして、車両2の走行速度から求められる目標停止距離が前方の交差点までの距離よりも長くなる場合には、車両2が適切に停止できないと判断し、警告を出力するようにした。
According to these equations, for example, when the traveling speed is 60 km / h, the stopping distance is 32.7 m. However, this stop distance is a stop distance when a strong brake is applied, and is not necessarily an appropriate stop distance. Also, this distance may become longer depending on the road surface condition. Therefore, in order for the vehicle 2 to stop properly, a longer stop distance is required. Therefore, here, a target stop distance represented by the following equation is defined.
Target stop distance = stop distance + 1 second travel distance And, if the target stop distance obtained from the travel speed of the vehicle 2 is longer than the distance to the front intersection, it is determined that the vehicle 2 cannot be stopped properly, Added a warning.

また、道路標識として「進入禁止」が認識された場合には、走行状況として車両2の道路位置(前方の交差点までの距離)と方向指示器の点灯状況とが取得さる。そして、例えば、直進道路が「進入禁止」であった場合には、交差点の手前30m以内になっても、方向指示器の点灯がされていなかったときには、「前方道路が進入禁止」または「方向指示器の点灯指示」を示す警告が出力される。   Further, when “no entry” is recognized as the road sign, the road position of the vehicle 2 (distance to the intersection ahead) and the lighting state of the direction indicator are acquired as the driving situation. For example, if the straight road is “no entry” and the direction indicator is not lit even within 30 m before the intersection, “the road ahead is prohibited” or “direction” A warning indicating “indicator lighting instruction” is output.

また、道路標識として「一方通行」が認識された場合には、走行状況として車両2の走行方向が取得され、走行中の道路を逆走中であったときに、「一方通行路を逆走中」を示す警告が出力される。また、「カーブ注意」の道路標識が認識された場合には、車両2の走行状態の如何にかかわらず、「カーブ注意」を示す警告が出力される。また、道路標識として「制限速度」が認識された場合には、走行状況として車両2の走行速度が取得され、その走行速度が認識された制限速度よりも大きかったときに、「制限速度オーバ」を示す警告が出力される。   In addition, when “one-way” is recognized as a road sign, the traveling direction of the vehicle 2 is acquired as the traveling state, and when the vehicle is traveling backward on the traveling road, A warning indicating "medium" is output. When the road sign “Curve attention” is recognized, a warning indicating “Curve attention” is output regardless of the traveling state of the vehicle 2. When “restricted speed” is recognized as a road sign, the traveling speed of the vehicle 2 is acquired as the traveling state, and when the traveling speed is greater than the recognized restricted speed, “restricted speed limit” A warning indicating is output.

なお、以上の道路標識のうち、「信号機が赤」、「一時停止」および「進入禁止」が認識されたときには、交差点までの距離を計測しながら警告の出力が行われるが、「一方通行」、「カーブ注意」および「制限速度オーバ」が認識されたときには、所定の条件さえ満たされたときには、認識されてすぐに警告の出力が行われる。なかでも「カーブ注意」は、危険を予知する標識であるので、認識されると無条件に警告の出力が行われる。   Of the above road signs, when “traffic light is red”, “temporary stop” and “no entry” are recognized, a warning is output while measuring the distance to the intersection, but “one-way” When “Curve attention” and “Over speed limit” are recognized, and even when a predetermined condition is satisfied, a warning is output immediately upon recognition. Among them, “Curve attention” is a sign for predicting danger, so that if it is recognized, a warning is output unconditionally.

また、CPU1(20a)が車両2の前方の撮影画面の中に複数の道路標識を認識した場合には、CPU2(20b)は、そのときの車両2の走行状況を判定し、認識したすべての道路標識について図7の警告出力条件をチェックし、条件が満たされたすべての警告出力を行う。   In addition, when the CPU 1 (20a) recognizes a plurality of road signs in the shooting screen in front of the vehicle 2, the CPU 2 (20b) determines the traveling state of the vehicle 2 at that time, and recognizes all the recognized signs. The warning output conditions in FIG. 7 are checked for the road signs, and all warning outputs that satisfy the conditions are output.

図8は、以上に説明した警告出力処理をフローチャートとして表したものである。前記したように、CPU1(20a)は、道路標識を認識したときには、共有メモリ15(図6参照)に認識した道路標識のテンプレートIDを書き込むので、CPU2(20b)は、CPU1(20a)から道路標識を認識したことの通知を受けたときには、まず、共有メモリ15を参照して、そのテンプレートIDを取得する(ステップS31)。   FIG. 8 is a flowchart showing the warning output process described above. As described above, when the CPU 1 (20a) recognizes the road sign, the CPU 2 (20b) writes the recognized road sign template ID in the shared memory 15 (see FIG. 6). When a notification that the sign is recognized is received, first, the template ID is acquired by referring to the shared memory 15 (step S31).

次に、CPU2(20b)は、走行状況判定部24の処理として、センサインタフェース40を介して得られた車両2の走行速度や走行方向などの情報、さらには、道路状況判定部21の処理で得られた車両2の道路位置(前方の交差点までの距離)、つまり、走行状況の情報を取得する(ステップS32)。   Next, the CPU 2 (20 b) performs information on the traveling speed and traveling direction of the vehicle 2 obtained via the sensor interface 40 as processing of the traveling state determination unit 24, and also processing of the road state determination unit 21. The obtained road position of the vehicle 2 (distance to the front intersection), that is, information on the traveling state is acquired (step S32).

次に、CPU2(20b)は、記憶部10に格納されている警告出力条件テーブルを参照して、前記のテンプレートIDに対応する警告出力条件(図7の道路位置、走行速度およびその他の情報)を取得し、さらに、警告情報を取得する(ステップS33)。そして、ステップS32で取得した走行状況情報がその警告出力条件を満足していたときには、その警告情報を出力する(ステップS34)。   Next, the CPU 2 (20b) refers to the warning output condition table stored in the storage unit 10, and outputs a warning output condition (road position, travel speed, and other information in FIG. 7) corresponding to the template ID. And further, warning information is acquired (step S33). When the traveling state information acquired in step S32 satisfies the warning output condition, the warning information is output (step S34).

以上、本実施形態によれば、処理部20が車両2の道路状況を判定しつつ、その道路状況に応じてその道路に存在すると予測される道路標識を優先して認識するので、道路標識の認識に到るまでの時間を短縮することができる。また、道路標識が6種類でなく、もっと多数になった場合のことを考慮すると、図5に示した画像認識処理は、所定の時間(例えば、0.5秒)以内にすべての道路標識のテンプレートについてそのマッチング処理を終えることができず、マッチング処理が途中で打ち切られる場合がある。しかしながら、本実施形態では、存在すると予測される道路標識を優先して認識するので、マッチング処理が途中で打ち切られても、その打ち切られた後のマッチング処理は、存在しない道路標識のマッチング処理である可能性が大きく、処理途中での打ち切りの影響をほとんど受けない。従って、本実施形態では、存在すると予測される道路標識をより確実に認識することができる。   As described above, according to the present embodiment, the processing unit 20 determines the road condition of the vehicle 2 and recognizes the road sign that is predicted to exist on the road according to the road condition. The time to reach recognition can be shortened. Also, considering the case where there are more than six kinds of road signs, the image recognition process shown in FIG. 5 is performed for all road signs within a predetermined time (for example, 0.5 seconds). In some cases, the matching process cannot be completed for the template, and the matching process is interrupted. However, in this embodiment, since the road sign predicted to exist is recognized with priority, even if the matching process is terminated in the middle, the matching process after the termination is a matching process for a non-existing road sign. There is a large possibility, and it is hardly affected by censoring during processing. Therefore, in this embodiment, the road sign predicted to exist can be recognized more reliably.

以下、本実施形態を拡張した実施形態について補足して説明する。   Hereinafter, a supplementary description will be given of an embodiment obtained by extending this embodiment.

図9は、スクールゾーンの道路標識の認識について拡張した実施形態を示した図である。スクールゾーンは、一般に、学校施設から500m以内の範囲に設定されることが多い。そこで、ここでは、学校80を中心に、例えば、1辺が1kmの正方形81の範囲を設け、車両2がこの範囲内に含まれる一般道82,83,84を走行するときには、スクールゾーンの道路標識450を優先的に認識するようにする。   FIG. 9 is a diagram showing an embodiment in which the recognition of road signs in the school zone is expanded. In general, the school zone is often set within a range of 500 m from the school facility. Therefore, here, for example, when a range of a square 81 having a side of 1 km is provided around the school 80, and the vehicle 2 travels on the general roads 82, 83, and 84 included in this range, the road in the school zone The sign 450 is preferentially recognized.

そのためには、まず、スクールゾーンの道路標識450のテンプレート画像を図3のテンプレート画像情報13に登録しておく。そして、処理部20は、道路状況判定部21の処理として、道路状況の情報を取得するだけでなく、地図情報11を参照して、車両2の現在位置を中心とした所定の範囲内(例えば、1辺が1kmの正方形内)に学校が存在するか否かを判定する。そして、その範囲内に、学校があったときには、認識順序決定部の処理として、スクールゾーンの道路標識450の認識順序を高く設定する。   For this purpose, first, a template image of a school zone road sign 450 is registered in the template image information 13 of FIG. The processing unit 20 not only acquires road status information as processing of the road status determination unit 21 but also refers to the map information 11 within a predetermined range centered on the current position of the vehicle 2 (for example, It is determined whether or not there is a school in a 1 km square. When there is a school within the range, the recognition order of the road signs 450 in the school zone is set high as processing of the recognition order determination unit.

以上により、スクールゾーン81においては、スクールゾーンの道路標識450の認識を速く、また、確実に行うことができるようになる。なお、車両2が、高速道路を走行中であった場合は、以上に説明した処理は適用されない。   As described above, the school zone 81 can quickly and reliably recognize the road sign 450 in the school zone. Note that the processing described above is not applied when the vehicle 2 is traveling on an expressway.

図10は、撮影画像90,90aにおいて、道路標識の種類に応じて認識対象の範囲を限定して、テンプレート画像を認識する例を示した図である。例えば、図10(a)に示すように、通常の道路標識である一時停止の道路標識132は、車両2の走行方向の前方の左手に設置されていることが多い。そこで、そのような道路標識132を認識する場合には、その認識の対象範囲を撮影画像90の、例えば、左上側の約1/4の範囲91に限って、道路標識132の認識を行う。   FIG. 10 is a diagram showing an example of recognizing a template image by limiting the recognition target range in accordance with the type of road sign in the captured images 90 and 90a. For example, as shown in FIG. 10A, the temporary road sign 132 that is a normal road sign is often installed on the left hand in front of the traveling direction of the vehicle 2. Therefore, when such a road sign 132 is recognized, the recognition of the road sign 132 is performed by limiting the recognition target range to, for example, a range 91 of about 1/4 of the upper left side of the captured image 90.

また、図10(b)に示すように、信号機135は、高いポール上に設置され、しかも、車線上にかかって設置されることが多いので、信号機135を認識する場合には、その認識の対象範囲を撮影画像90aの、例えば、左側の約1/2〜1/3の範囲92に限って、信号機135の認識を行う。   As shown in FIG. 10 (b), the traffic light 135 is installed on a high pole and is often installed on the lane. The traffic signal 135 is recognized only when the target range is, for example, the range 92 of about ½ to 3 on the left side of the captured image 90a.

なお、道路標識の種類に応じて認識対象の範囲を変えるためには、テンプレート画像情報13(図3参照)のそれぞれのテンプレートIDに応じて認識する範囲を指定する情報(例えば、左上部1/4、上部1/3など)を設定しておけばよい。その場合には、画像認識処理部23は、テンプレートIDに基づきテンプレート画像情報13を参照して、認識する範囲を指定する情報を得ることができるので、画像取得部27により所得された撮影画像についてその指定された範囲で画像認識処理を行えばよい。   In order to change the recognition target range according to the type of road sign, information for designating the range to be recognized according to each template ID of the template image information 13 (see FIG. 3) (for example, upper left 1 / 4, upper 1/3, etc.) may be set. In that case, the image recognition processing unit 23 can obtain information specifying a recognition range with reference to the template image information 13 based on the template ID. The image recognition process may be performed within the designated range.

以上のように、認識対象の範囲を限定することによって、道路標識が認識されるまでの時間を短縮することができる。   As described above, it is possible to shorten the time until the road sign is recognized by limiting the range of the recognition target.

実施形態に係るカーナビゲーション装置の構成の例を示した図。The figure which showed the example of the structure of the car navigation apparatus which concerns on embodiment. 実施形態に係るカーナビ装置が適用される状況の例を示した図。The figure which showed the example of the condition where the car navigation apparatus which concerns on embodiment is applied. テンプレート画像情報の構成の例を示した図。The figure which showed the example of the structure of template image information. 認識順序情報の構成の例を示した図。The figure which showed the example of the structure of recognition order information. カーナビ装置における画像認識処理および道路状況判定処理のフローチャートの例を示した図。The figure which showed the example of the flowchart of the image recognition process in a car navigation apparatus, and a road condition determination process. カーナビ装置の処理部および記憶部の内部構成の例を示した図。The figure which showed the example of the internal structure of the process part and memory | storage part of a car navigation apparatus. 警告出力条件テーブルの例を示した図。The figure which showed the example of the warning output condition table. 警告出力処理のフローチャートの例を示した図。The figure which showed the example of the flowchart of a warning output process. スクールゾーンの道路標識の認識について拡張した実施形態を示した図。The figure which showed embodiment extended about recognition of the road sign of a school zone. 道路標識の種類に応じて、撮影画像の認識対象の範囲を限定して、テンプレート画像を認識する例を示した図。The figure which showed the example which restrict | limits the range of the recognition target of a picked-up image according to the kind of road sign, and recognizes a template image.

符号の説明Explanation of symbols

1 カーナビ装置
2 車両
3 道路標識
10 記憶部
11 地図情報
12 認識順序情報
13 テンプレート画像情報
15 共有メモリ
20 処理部
21 道路状況判定部
22 認識順序決定部
23 画像認識処理部
24 走行状況判定部
25 現在位置取得部
26 センサ情報取得部
27 画像取得部
28 警告出力部
30 GPS受信機
40 センサインタフェース
50 カメラ
60 表示装置
70 スピーカ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Car navigation apparatus 2 Vehicle 3 Road sign 10 Memory | storage part 11 Map information 12 Recognition order information 13 Template image information 15 Shared memory 20 Processing part 21 Road condition determination part 22 Recognition order determination part 23 Image recognition processing part 24 Running condition determination part 25 Present Position acquisition unit 26 Sensor information acquisition unit 27 Image acquisition unit 28 Warning output unit 30 GPS receiver 40 Sensor interface 50 Camera 60 Display device 70 Speaker

Claims (12)

車両に搭載され、情報処理装置と、道路の地図情報を記憶した記憶装置と、前記車両の現在位置を測位する測位装置と、前記車両の走行方向の前方を撮影するカメラと、を備え、前記車両のドライバにより設定される目的地までの誘導経路を表示装置に表示して、前記車両を誘導するカーナビゲーション装置であって、
前記記憶装置は、
道路の近傍に設置される道路標識のテンプレート画像情報と、
交差点を含む道路の特徴点と車両位置との相対位置関係、および、その道路の属性の少なくとも1つによって表される道路状況について、あらかじめ想定した道路状況ごとに前記道路標識のテンプレート画像の認識順序を定めた認識順序情報と、
を記憶し、
前記情報処理装置は、
前記測位装置により得られる現在位置と前記地図情報とに基づき、前記車両が走行中の道路の前記現在位置における前記道路状況を判定する道路状況判定手段と、
前記道路状況判定手段により判定された道路状況に応じて前記認識順序情報を参照して、前記テンプレート画像の認識順序を決定する認識順序決定手段と、
前記カメラによって撮影された撮影画像について、前記認識順序決定手段により決定された認識順序に従って、前記テンプレート画像の認識を行う画像認識手段と、
を備えたこと
を特徴とするカーナビゲーション装置。
An information processing device mounted on a vehicle, a storage device that stores road map information, a positioning device that measures the current position of the vehicle, and a camera that captures the front in the traveling direction of the vehicle, A car navigation device for guiding the vehicle by displaying a guidance route to a destination set by a driver of the vehicle on a display device,
The storage device
Template image information of road signs installed in the vicinity of the road,
The recognition order of the template image of the road sign for each road situation assumed in advance with respect to the road situation represented by at least one of the relative positional relationship between the feature point of the road including the intersection and the vehicle position and the attribute of the road Recognition order information that defines
Remember
The information processing apparatus includes:
Road condition determination means for determining the road condition at the current position of the road on which the vehicle is traveling, based on the current position obtained by the positioning device and the map information;
Recognizing order determining means for determining the recognizing order of the template images with reference to the recognizing order information according to the road condition determined by the road condition determining means;
Image recognition means for recognizing the template image according to the recognition order determined by the recognition order determination means for the captured image captured by the camera;
A car navigation device characterized by comprising:
前記カーナビゲーション装置は、さらに、
前記車両の走行状態を示す情報を取得するセンサに接続されるセンサインタフェース
を備え、
前記情報処理装置は、さらに、
前記車両が走行中の道路について前記車両の現在位置における道路状況と、前記センサインタフェースを介して取得した前記車両の走行状態を示す情報とに基づき、前記車両の走行状況を判定する走行状況判定手段と、
前記画像認識手段により前記テンプレート画像が認識され、前記走行状況判定手段により判定された前記車両の走行状況が、前記認識されたテンプレート画像に対応する道路標識に応じてあらかじめ設定された所定の条件を満たしたとき、前記道路標識に係る警告を出力する警告出力手段と、
を備えたこと
を特徴とする請求項1に記載のカーナビゲーション装置。
The car navigation device further includes:
A sensor interface connected to a sensor for acquiring information indicating the running state of the vehicle,
The information processing apparatus further includes:
A traveling state determination unit that determines a traveling state of the vehicle based on a road state at the current position of the vehicle and information indicating the traveling state of the vehicle acquired through the sensor interface with respect to a road on which the vehicle is traveling. When,
The template image is recognized by the image recognizing means, and the traveling state of the vehicle determined by the traveling state determining means satisfies a predetermined condition set in advance according to a road sign corresponding to the recognized template image. Warning output means for outputting a warning related to the road sign when satisfied,
The car navigation device according to claim 1, further comprising:
前記情報処理装置は、さらに、
前記測位装置によって取得された前記車両の現在位置に基づき前記地図情報を参照し、前記現在位置から所定の距離の範囲内に所定の施設があるか否かを判定する施設判定手段を備え、
前記施設判定手段により前記所定の施設があると判定された場合には、前記認識順序決定手段により前記テンプレート画像の認識順序を決定するとき、前記所定の施設に関連付けられた道路標識のテンプレート画像の認識順序を前に繰り上げること
を特徴とする請求項1に記載のカーナビゲーション装置。
The information processing apparatus further includes:
Facility determination means for referring to the map information based on the current position of the vehicle acquired by the positioning device and determining whether or not there is a predetermined facility within a predetermined distance from the current position;
When it is determined that the predetermined facility is present by the facility determining means, when the recognition order of the template image is determined by the recognition order determining means, the template image of the road sign associated with the predetermined facility is determined. The car navigation device according to claim 1, wherein the recognition order is moved forward.
前記情報処理装置は、
前記画像認識手段により前記撮影画像について前記テンプレート画像の認識を行うとき、前記テンプレート画像の種別によって前記撮影画像における認識対象領域を変更すること
を特徴とする請求項1に記載のカーナビゲーション装置。
The information processing apparatus includes:
The car navigation device according to claim 1, wherein when the template recognition of the captured image is performed by the image recognition unit, a recognition target area in the captured image is changed according to a type of the template image.
車両に搭載され、情報処理装置と、道路の地図情報を記憶した記憶装置と、前記車両の現在位置を測位する測位装置と、前記車両の走行方向の前方を撮影するカメラと、を備え、前記車両のドライバにより設定される目的地までの誘導経路を表示装置に表示して、前記車両を誘導するカーナビゲーション装置における道路標識認識方法であって、
前記記憶装置は、
道路の近傍に設置される道路標識のテンプレート画像情報と、
交差点を含む道路の特徴点と車両位置との相対位置関係、および、その道路の属性の少なくとも1つによって表される道路状況について、あらかじめ想定した道路状況ごとに前記道路標識のテンプレート画像の認識順序を定めた認識順序情報と、
を記憶し、
前記情報処理装置は、
前記測位装置により得られる現在位置と前記地図情報とに基づき、前記車両が走行中の道路の前記現在位置における前記道路状況を判定する道路状況判定ステップと、
前記道路状況判定ステップにおいて判定された道路状況に応じて前記認識順序情報を参照して、前記テンプレート画像の認識順序を決定する認識順序決定ステップと、
前記カメラによって撮影された撮影画像について、前記認識順序決定ステップにおいて決定された認識順序に従って、前記テンプレート画像の認識を行う画像認識ステップと、
を実行すること
を特徴とする道路標識認識方法。
An information processing device mounted on a vehicle, a storage device that stores road map information, a positioning device that measures the current position of the vehicle, and a camera that captures the front in the traveling direction of the vehicle, A road sign recognition method in a car navigation device for displaying a guidance route to a destination set by a driver of a vehicle on a display device and guiding the vehicle,
The storage device
Template image information of road signs installed in the vicinity of the road,
The recognition order of the template image of the road sign for each road situation assumed in advance with respect to the road situation represented by at least one of the relative positional relationship between the feature point of the road including the intersection and the vehicle position and the attribute of the road Recognition order information that defines
Remember
The information processing apparatus includes:
A road condition determination step for determining the road condition at the current position of the road on which the vehicle is traveling, based on the current position obtained by the positioning device and the map information;
A recognition order determination step for determining the recognition order of the template images with reference to the recognition order information according to the road condition determined in the road condition determination step;
An image recognition step for recognizing the template image according to the recognition order determined in the recognition order determination step for the captured image captured by the camera;
The road sign recognition method characterized by performing this.
前記カーナビゲーション装置は、さらに、
前記車両の走行状態を示す情報を取得するセンサに接続されるセンサインタフェース
を備え、
前記情報処理装置は、さらに、
前記車両が走行中の道路について前記車両の現在位置における道路状況と、前記センサインタフェースを介して取得した前記車両の走行状態を示す情報とに基づき、前記車両の走行状況を判定する走行状況判定ステップと、
前記画像認識ステップにおいて前記テンプレート画像が認識され、前記走行状況判定ステップにおいて判定された前記車両の走行状況が、前記認識されたテンプレート画像に対応する道路標識に応じてあらかじめ設定された所定の条件を満たしたとき、前記道路標識に係る警告を出力する警告出力ステップと、
を実行すること
を特徴とする請求項5に記載の道路標識認識方法。
The car navigation device further includes:
A sensor interface connected to a sensor for acquiring information indicating the running state of the vehicle,
The information processing apparatus further includes:
A traveling state determination step for determining the traveling state of the vehicle based on the road state at the current position of the vehicle and information indicating the traveling state of the vehicle acquired via the sensor interface for the road on which the vehicle is traveling. When,
The template image is recognized in the image recognition step, and the traveling state of the vehicle determined in the traveling state determination step satisfies a predetermined condition set in advance according to a road sign corresponding to the recognized template image. A warning output step for outputting a warning related to the road sign when satisfied,
The road sign recognition method according to claim 5, wherein:
前記情報処理装置は、さらに、
前記測位装置によって取得された前記車両の現在位置に基づき前記地図情報を参照し、前記現在位置から所定の距離の範囲内に所定の施設があるか否かを判定する施設判定ステップを実行し、
前記施設判定ステップにおいて前記所定の施設があると判定された場合には、前記認識順序決定ステップにおいて前記テンプレート画像の認識順序を決定するとき、前記所定の施設に関連付けられた道路標識のテンプレート画像の認識順序を前に繰り上げること
を特徴とする請求項5に記載の道路標識認識方法。
The information processing apparatus further includes:
A facility determination step of referring to the map information based on the current position of the vehicle acquired by the positioning device and determining whether or not there is a predetermined facility within a predetermined distance from the current position;
When it is determined in the facility determination step that the predetermined facility is present, when the recognition order of the template image is determined in the recognition order determination step, a template image of a road sign associated with the predetermined facility is determined. The road sign recognition method according to claim 5, wherein the recognition order is moved forward.
前記情報処理装置は、
前記画像認識ステップにおいて前記撮影画像について前記テンプレート画像の認識を行うとき、前記テンプレート画像の種別によって前記撮影画像における認識対象領域を変更すること
を特徴とする請求項5に記載の道路標識認識方法。
The information processing apparatus includes:
The road sign recognition method according to claim 5, wherein when the template image is recognized for the captured image in the image recognition step, a recognition target area in the captured image is changed according to a type of the template image.
車両に搭載され、情報処理装置と、道路の地図情報を記憶した記憶装置と、前記車両の現在位置を測位する測位装置と、前記車両の走行方向の前方を撮影するカメラと、を備え、前記車両のドライバドライバにより設定される目的地までの誘導経路を表示装置に表示して、前記車両を誘導するカーナビゲーション装置における道路標識認識プログラムであって、
前記記憶装置に、
道路の位置、接続関係および属性を表す情報、並びに、地物の位置情報を含んで構成された地図情報と、
道路の近傍に設置される道路標識のテンプレート画像情報と、
交差点を含む道路の特徴点と車両位置との相対位置関係、および、その道路の属性の少なくとも1つによって表される道路状況について、あらかじめ想定した道路状況ごとに前記道路標識のテンプレート画像の認識順序を定めた認識順序情報と、
を記憶させ、
前記情報処理装置に、
前記測位装置により得られる現在位置と前記地図情報とに基づき、前記車両が走行中の道路の前記現在位置における前記道路状況を判定する道路状況判定ステップと、
前記道路状況判定ステップにおいて判定された道路状況に応じて前記認識順序情報を参照して、前記テンプレート画像の認識順序を決定する認識順序決定ステップと、
前記カメラによって撮影された撮影画像について、前記認識順序決定ステップにおいて決定された認識順序に従って、前記テンプレート画像の認識を行う画像認識ステップと、
を実行させるための道路標識認識プログラム。
An information processing device mounted on a vehicle, a storage device that stores road map information, a positioning device that measures the current position of the vehicle, and a camera that captures the front in the traveling direction of the vehicle, A road sign recognition program in a car navigation device that displays a guidance route to a destination set by a driver driver of a vehicle on a display device and guides the vehicle,
In the storage device,
Map information configured to include road position, connection relationship and attribute information, and feature position information;
Template image information of road signs installed in the vicinity of the road,
The recognition order of the template image of the road sign for each road situation assumed in advance with respect to the road situation represented by at least one of the relative positional relationship between the feature point of the road including the intersection and the vehicle position and the attribute of the road Recognition order information that defines
Remember
In the information processing apparatus,
A road condition determination step for determining the road condition at the current position of the road on which the vehicle is traveling, based on the current position obtained by the positioning device and the map information;
A recognition order determination step for determining the recognition order of the template images with reference to the recognition order information according to the road condition determined in the road condition determination step;
An image recognition step for recognizing the template image according to the recognition order determined in the recognition order determination step for the captured image captured by the camera;
Road sign recognition program for running.
前記カーナビゲーション装置は、さらに、
前記車両の走行状態を示す情報を取得するセンサに接続されるセンサインタフェース
を備え、
前記情報処理装置に、さらに、
前記車両が走行中の道路について前記車両の現在位置における道路状況と、前記センサインタフェースを介して取得した前記車両の走行状態を示す情報とに基づき、前記車両の走行状況を判定する走行状況判定ステップと、
前記画像認識ステップにおいて前記テンプレート画像が認識され、前記走行状況判定ステップにおいて判定された前記車両の走行状況が、前記認識されたテンプレート画像に対応する道路標識に応じてあらかじめ設定された所定の条件を満たしたとき、前記道路標識に係る警告を出力する警告出力ステップと、
を実行させること
を特徴とする請求項9に記載の道路標識認識プログラム。
The car navigation device further includes:
A sensor interface connected to a sensor for acquiring information indicating the running state of the vehicle,
In addition to the information processing apparatus,
A traveling state determination step for determining the traveling state of the vehicle based on the road state at the current position of the vehicle and information indicating the traveling state of the vehicle acquired via the sensor interface for the road on which the vehicle is traveling. When,
The template image is recognized in the image recognition step, and the traveling state of the vehicle determined in the traveling state determination step satisfies a predetermined condition set in advance according to a road sign corresponding to the recognized template image. A warning output step for outputting a warning related to the road sign when satisfied,
The road sign recognition program according to claim 9, wherein:
前記情報処理装置に、さらに、
前記測位装置によって取得された前記車両の現在位置に基づき前記地図情報を参照し、前記現在位置から所定の距離の範囲内に所定の施設があるか否かを判定する施設判定ステップを実行させ、
前記施設判定ステップにおいて前記所定の施設があると判定された場合には、前記認識順序決定ステップにおいて前記テンプレート画像の認識順序を決定するとき、前記所定の施設に関連付けられた道路標識のテンプレート画像の認識順序を前に繰り上げさせるようにした請求項9に記載の道路標識認識プログラム。
In addition to the information processing apparatus,
Referring to the map information based on the current position of the vehicle acquired by the positioning device, and executing a facility determination step of determining whether there is a predetermined facility within a predetermined distance from the current position;
When it is determined in the facility determination step that the predetermined facility is present, when the recognition order of the template image is determined in the recognition order determination step, a template image of a road sign associated with the predetermined facility is determined. The road sign recognition program according to claim 9, wherein the recognition order is moved forward.
前記情報処理装置に、
前記画像認識ステップにおいて前記撮影画像について前記テンプレート画像の認識を行わせるとき、前記テンプレート画像の種別によって前記撮影画像における認識対象領域を変更させるようにした請求項9に記載の道路標識認識プログラム。
In the information processing apparatus,
The road sign recognition program according to claim 9, wherein when the template image is recognized for the photographed image in the image recognition step, a recognition target area in the photographed image is changed according to a type of the template image.
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012064153A (en) * 2010-09-17 2012-03-29 Denso Corp Moving object detector and program
JP2012226689A (en) * 2011-04-22 2012-11-15 Fuji Heavy Ind Ltd Environment recognition device and environment recognition method
JP2014149711A (en) * 2013-02-01 2014-08-21 Alpine Electronics Inc Drive support device
JP2014215698A (en) * 2013-04-23 2014-11-17 富士重工業株式会社 Vehicle driving support device
US9297666B2 (en) 2013-09-05 2016-03-29 Globalfoundries Inc. Automatically generating route directions based on signpost data
JP2017009553A (en) * 2015-06-26 2017-01-12 日産自動車株式会社 Vehicle location determination device and vehicle location determination method
JP2017009554A (en) * 2015-06-26 2017-01-12 日産自動車株式会社 Vehicle location determination device and vehicle location determination method
JP2017076312A (en) * 2015-10-16 2017-04-20 トヨタ自動車株式会社 Vehicle control apparatus
JP2017130155A (en) * 2016-01-22 2017-07-27 富士通テン株式会社 Object recognition device and object recognition method
JP2019052904A (en) * 2017-09-14 2019-04-04 日産自動車株式会社 Landmark detection method and landmark detector
CN111380542A (en) * 2018-12-28 2020-07-07 沈阳美行科技有限公司 Vehicle positioning and navigation method and device and related system
WO2020250938A1 (en) * 2019-06-10 2020-12-17 日本電気株式会社 Travel management device, travel management method, and recording medium
JP7251848B1 (en) 2022-02-25 2023-04-04 アトミクス株式会社 Traffic safety facility management system
EP4066158A4 (en) * 2019-11-27 2024-01-03 Zoox Inc Updating map data

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002318130A (en) * 2001-02-13 2002-10-31 Alpine Electronics Inc Traveling lane detecting device and navigation apparatus
JP2003279363A (en) * 2002-03-26 2003-10-02 Alpine Electronics Inc On-board navigation apparatus
JP2004094825A (en) * 2002-09-03 2004-03-25 Toyota Motor Corp Three-dimensional object recognition device
JP2005241288A (en) * 2004-02-24 2005-09-08 Fuji Heavy Ind Ltd Vehicle limiting speed alarm device
JP2006163879A (en) * 2004-12-08 2006-06-22 Daihatsu Motor Co Ltd Image processing method and image processing apparatus
JP2006309450A (en) * 2005-04-27 2006-11-09 Toyota Motor Corp Image recognition device and image recognition method
JP2008234102A (en) * 2007-03-19 2008-10-02 Pioneer Electronic Corp Indicative body recognizing device, indicative body recognition method, and indicative body recognition program

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002318130A (en) * 2001-02-13 2002-10-31 Alpine Electronics Inc Traveling lane detecting device and navigation apparatus
JP2003279363A (en) * 2002-03-26 2003-10-02 Alpine Electronics Inc On-board navigation apparatus
JP2004094825A (en) * 2002-09-03 2004-03-25 Toyota Motor Corp Three-dimensional object recognition device
JP2005241288A (en) * 2004-02-24 2005-09-08 Fuji Heavy Ind Ltd Vehicle limiting speed alarm device
JP2006163879A (en) * 2004-12-08 2006-06-22 Daihatsu Motor Co Ltd Image processing method and image processing apparatus
JP2006309450A (en) * 2005-04-27 2006-11-09 Toyota Motor Corp Image recognition device and image recognition method
JP2008234102A (en) * 2007-03-19 2008-10-02 Pioneer Electronic Corp Indicative body recognizing device, indicative body recognition method, and indicative body recognition program

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012064153A (en) * 2010-09-17 2012-03-29 Denso Corp Moving object detector and program
JP2012226689A (en) * 2011-04-22 2012-11-15 Fuji Heavy Ind Ltd Environment recognition device and environment recognition method
JP2014149711A (en) * 2013-02-01 2014-08-21 Alpine Electronics Inc Drive support device
JP2014215698A (en) * 2013-04-23 2014-11-17 富士重工業株式会社 Vehicle driving support device
US9297666B2 (en) 2013-09-05 2016-03-29 Globalfoundries Inc. Automatically generating route directions based on signpost data
JP2017009553A (en) * 2015-06-26 2017-01-12 日産自動車株式会社 Vehicle location determination device and vehicle location determination method
JP2017009554A (en) * 2015-06-26 2017-01-12 日産自動車株式会社 Vehicle location determination device and vehicle location determination method
JP2017076312A (en) * 2015-10-16 2017-04-20 トヨタ自動車株式会社 Vehicle control apparatus
JP2017130155A (en) * 2016-01-22 2017-07-27 富士通テン株式会社 Object recognition device and object recognition method
JP2019052904A (en) * 2017-09-14 2019-04-04 日産自動車株式会社 Landmark detection method and landmark detector
JP7027749B2 (en) 2017-09-14 2022-03-02 日産自動車株式会社 Landmark detection method and landmark detection device
CN111380542A (en) * 2018-12-28 2020-07-07 沈阳美行科技有限公司 Vehicle positioning and navigation method and device and related system
CN111380542B (en) * 2018-12-28 2023-03-17 沈阳美行科技股份有限公司 Vehicle positioning and navigation method and device and related system
WO2020250938A1 (en) * 2019-06-10 2020-12-17 日本電気株式会社 Travel management device, travel management method, and recording medium
EP4066158A4 (en) * 2019-11-27 2024-01-03 Zoox Inc Updating map data
JP7251848B1 (en) 2022-02-25 2023-04-04 アトミクス株式会社 Traffic safety facility management system
JP2023124627A (en) * 2022-02-25 2023-09-06 アトミクス株式会社 Traffic safety facility management system

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