JP2010123012A - Wheel stop detection device and rearward image display apparatus - Google Patents

Wheel stop detection device and rearward image display apparatus Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To stably detect a wheel stop CH by image processing even if a luminance difference between the wheel stop CH and a road surface RS is small. <P>SOLUTION: An image processing unit 42 has: statistic calculation processing 50 for dividing each of a plurality of detection areas 17 into an upper window 18 and a lower window 20 in an upper-and-lower direction corresponding to a longitudinal direction of a parking frame, and calculating statistics 30 of a luminance value of the upper window 18 and a luminance value of the lower window 20; difference value calculation processing 52 for calculating a difference value 32 between the statistic 30 of the upper window 18 and the statistic 30 of the lower window 20; candidate extraction processing 54 for deciding that a wheel stop candidate 34 is present when the difference values 32 are significant in both of a left detection area 12 and a right detection area 16; and separation detection processing 56 for deciding that the wheel stop candidate 34 is the wheel stop CH when the difference value 32 is not significant in a central detection area 14. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、四輪車の駐車時等に車両後方の輪止(車止め)を検出する技術分野に関連し、特に、画像処理により輪止を検出する技術に関する。   The present invention relates to a technical field for detecting a wheel stop (car stop) at the rear of a vehicle when a four-wheeled vehicle is parked, and more particularly to a technology for detecting a wheel stop by image processing.

近時、四輪車の運転を支援するために、死角を含む車外を撮影して表示部に表示をし、また何らかの逸脱の可能性を探知して警報する等の技術開発がなされている。この運転支援に適用する技術として、カメラで撮影した画像の輝度分布を用いて一定の検出や判定を行う画像処理の手法がある。また、運転支援として、駐車場への駐車の支援がなされており、駐車位置を示す白線の検出や、輪止の検出がなされている。   In recent years, in order to support the driving of a four-wheeled vehicle, technological development has been made such as photographing outside the vehicle including a blind spot and displaying it on a display unit, and detecting and warning about the possibility of some deviation. As a technique applied to this driving support, there is an image processing method for performing a certain detection or determination using a luminance distribution of an image taken by a camera. In addition, parking assistance to a parking lot is provided as driving assistance, and detection of a white line indicating a parking position and detection of a wheel stop are performed.

特許文献1には、輪止の相対位置を測定することを目的として、後方を撮影した画像からエッジを抽出して、ハフ変換により直線パラメーターを検出し、予め記憶された輪止イメージと比較することで(段落0008)、輪止の位置を検出する手法が開示されている。
特許文献2には、レーザ光を路面RS上にラインで走査させるようにパターン光として照射し、撮影し、その路面RSに生成される図形(形状)を予め準備した基準となるデータと比較することで(段落0010)、輪止の存在を判定する手法が開示されている。
特許文献3には、輪止の検出を目的として、後方を撮影した画像を俯瞰画像に変換して、俯瞰画像中の対象物の移動距離を算出し、移動距離が大きい対象物を輪止と判定することを図る手法(段落0046)が開示されている。
In Patent Document 1, for the purpose of measuring the relative position of a ring stop, an edge is extracted from an image obtained by photographing the rear, a linear parameter is detected by Hough transform, and compared with a previously stored ring stop image. Thus (paragraph 0008), a technique for detecting the position of the ring stop is disclosed.
In Patent Document 2, laser light is irradiated as pattern light so as to be scanned on the road surface RS in a line, and the figure (shape) generated on the road surface RS is compared with reference data prepared in advance. Thus (paragraph 0010), a method for determining the presence of a ring stop is disclosed.
In Patent Document 3, for the purpose of detecting a wheel stop, an image obtained by photographing the rear is converted into a bird's-eye view image, the moving distance of an object in the bird's-eye view image is calculated, and an object having a large moving distance is called a wheel stop. A technique (paragraph 0046) that seeks to make a determination is disclosed.

特開2004-114840号公報JP 2004-114840 JP 特開2004-276807号公報JP 2004-276807 A 特開2008-99136号公報JP 2008-99136 A

上記特許文献1では、多様な駐車場で様々な気候や日射量の変化に対応して安定して輪止を検出することができない。特に、輪止がコンクリートで作られている際には、駐車枠などの白線と異なり、路面との輝度差を得ることが難しく、良好なエッジ情報を得ることができない。すなわち、輪止と路面の輝度差は、路面と白線の輝度差と比較して小さいために、ハフ変換可能なエッジ情報を得るのは困難な場合が多く、特許文献1に開示された手法では安定して輪止を検出することができない。
上記特許文献2では、パターン光を投影するための光源が必要であり、超音波センサーを使用する従来例等と同様に、新たな機器の追加が必要となってしまう。
上記特許文献3では、俯瞰画像で画像中の対象物の同一性を判定し、その移動を捉えようとするが、そもそも2つの画像で対象物が同一であるという判定をすることが難しい。また、この手法では、時間的にずれた2画像がなければ輪止を検出できず、リアルタイムに検出することができない。
In Patent Document 1, it is not possible to stably detect a wheel stop in various parking lots in response to changes in various climates and solar radiation. In particular, when the wheel stop is made of concrete, unlike a white line such as a parking frame, it is difficult to obtain a luminance difference from the road surface, and good edge information cannot be obtained. That is, since the difference in brightness between the wheel stop and the road surface is small compared to the difference in brightness between the road surface and the white line, it is often difficult to obtain edge information that can be Hough-transformed. It is not possible to detect the ring stop stably.
In the above-mentioned Patent Document 2, a light source for projecting pattern light is necessary, and a new device needs to be added as in the conventional example using an ultrasonic sensor.
In Patent Document 3, the identity of an object in an image is determined from an overhead image and an attempt is made to capture the movement. However, it is difficult to determine that the object is the same in two images. Also, with this method, if there are no two images that are shifted in time, the stop cannot be detected and cannot be detected in real time.

[課題1]このように、上記従来例では、輪止と路面との輝度差が小さいと、画像処理により輪止を検出することができない、という不都合があった。
[課題2]また、上記従来例では、画像処理により自車と輪止との左右方向のずれを判定し、また、左右方向にずれていても輪止を精度良く検出することが難しい、という不都合があった。
[Problem 1] As described above, the conventional example has a disadvantage that the wheel stops cannot be detected by image processing if the difference in luminance between the wheel stops and the road surface is small.
[Problem 2] In the above-described conventional example, it is difficult to accurately detect the wheel stop even if it is shifted in the left-right direction by determining the left-right shift between the own vehicle and the wheel stop by image processing. There was an inconvenience.

[発明の目的]本発明の目的は、輪止と路面との輝度差が小さくても、画像処理により輪止を安定して検出することにある。   [Object of the Invention] An object of the present invention is to stably detect a wheel stop by image processing even if a difference in luminance between the wheel stop and the road surface is small.

[着眼点]本発明の発明者は、輝度値の小さな差を捉えて輪止を検出するのが良い、という点に着目した。そして、輪止の位置に応じた検出エリアと輝度値の比較の仕方を工夫することで、上記課題を解決できるのではないか、との着想に至った。   [Focus Point] The inventor of the present invention has focused on the point that it is better to detect a stop by catching a small difference in luminance value. And it came to the idea that the said subject could be solved by devising the method of the comparison of the detection area and luminance value according to the position of a ring stop.

[課題解決手段1]実施例1に対応する第1群の本発明は、自車の後部に設置され後方を撮影して後方画像を生成するカメラと、前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備えている。
そして、この画像処理部が、前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを備えると共に、前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、前記中央検出エリアで前記相違値32が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理とを備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題1を解決した。
[Problem Solving Means 1] A first group of the present invention corresponding to the first embodiment is predetermined by a camera that is installed at the rear of the vehicle and shoots the rear to generate a rear image, and a coordinate system of the rear image. And an image processing unit that determines whether or not the parking frame is locked based on the statistical values of the luminance values of the plurality of detection areas.
The image processing unit corresponds to a left-right direction orthogonal to the longitudinal direction of the parking frame, and includes a left detection area, a center detection area, and a right detection area as the detection area, and the plurality of detections. Each area is divided into an upper window and a lower window in the vertical direction corresponding to the longitudinal direction, and a statistical value calculation for calculating the statistical value of the luminance value of the upper window and the statistical value of the luminance value of the lower window Processing, difference value calculation processing for calculating a difference value between the statistical value of the upper window and the statistical value of the lower window, and the left detection area and the right detection area, respectively. When the difference value is significant, the candidate extraction process determines that there is a ring stop candidate, and when the difference value 32 is not significant in the center detection area, the ring stop candidate is determined to be a ring stop. And separation detection processing to It adopts a cormorant configuration.
Thereby, the said subject 1 was solved.

[課題解決手段2] 実施例2に対応する第2群の本発明は、第1群と同様に、カメラと、画像処理部とを備え、画像処理部が、統計値算出処理と、相違値算出処理と、候補湧出処理と、分離検出処理とを備えている。
そして、課題解決手段2では特に、画像処理部が、前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを含む検出エリアセットを複数組備えると共に、前記複数の検出エリアセットのうち、1以上の検出エリアセットについて前記分離検出処理によって輪止であると判定された際に、輪止があると判定する複数セット処理を備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題2を解決した。
[Problem Solving Means 2] As in the first group, the second group of the present invention corresponding to the second embodiment includes a camera and an image processing unit, and the image processing unit is different from the statistical value calculation processing and the difference value. A calculation process, a candidate spill process, and a separation detection process are provided.
And in the problem solution means 2, especially an image processing part respond | corresponds to the left-right direction orthogonal to the longitudinal direction of the said parking frame, and contains a left detection area, a center detection area, and a right detection area as said detection area. A plurality of detection area sets, and a plurality of sets for determining that there is a ring stop when one or more detection area sets among the plurality of detection area sets are determined to be a ring stop by the separation detection process. The system is equipped with a process.
Thereby, the said subject 2 was solved.

本発明は、本明細書の記載及び図面を考慮して各請求項記載の用語の意義を解釈し、各請求項に係る発明を認定すると、各請求項に係る発明は、上記背景技術等との関連において次の有利な効果を奏する。   The present invention interprets the meaning of the terms described in each claim in consideration of the description of the present specification and the drawings, and certifies the invention according to each claim. There are the following advantageous effects in relation to

[発明の作用効果1] 課題解決手段1の輪止検出装置は、3つの検出エリアを使用して、統計値を用いて輪止候補を抽出し、さらに中央部分に物体がないことを判定することで輪止の有無を判定するため、輝度差が小さくても輪止を検出することができる。さらに、中央部分での分離を判定するため、2つの独立した輪止のみを検出することができ、白線などを輪止と誤検出することを減少させることができる。   [Advantageous Effect 1 of Invention] The ring stop detection device of Problem Solving Means 1 uses three detection areas to extract ring stop candidates using statistical values, and further determines that there is no object in the central portion. Therefore, it is possible to detect the ring stop even if the luminance difference is small. Furthermore, since the separation at the central portion is determined, only two independent ring stops can be detected, and erroneous detection of a white line or the like as a ring stop can be reduced.

[発明の作用効果2] 課題解決手段2の輪止検出装置は、検出エリアセットを左右方向に複数準備し、それぞれ輪止の有無を検出するため、自車と駐車枠とが左右方向に位置ずれしていても良好に検出することができる。   [Advantageous Effect 2 of Invention] The wheel stop detection device of Problem Solving Means 2 prepares a plurality of detection area sets in the left-right direction, and detects the presence or absence of a wheel stop. Even if it is shifted, it can be detected well.

発明を実施するための最良の形態として、3つの実施例を開示する。実施例1及び2は輪止検出装置であり、実施例3は後方画像表示装置である。実施例1から3までを含めて実施形態という。   Three embodiments will be disclosed as the best mode for carrying out the invention. Examples 1 and 2 are wheel stop detection devices, and Example 3 is a rear image display device. Embodiments including Examples 1 to 3 are referred to as embodiments.

図1を参照すると、輪止検出装置は、各実施例に共通する主要な構成として、カメラ40と、画像処理部42とを備えている。カメラ40は、自車MTの後部に設置され、後方を撮影することで後方画像10を生成する。画像処理部42は、前記後方画像10の座標系で予め定められた複数の検出エリア17の輝度値の統計値30に基づいて駐車枠PAの輪止CHの有無を判定する。
この画像処理部42は、前記駐車枠PAの長手方向STに直交する左右方向LRに対応し、前記検出エリア17として、左検出エリア12と、中央検出エリア14と、右検出エリア16とを備える。画像処理部42は、さらに、図1に示す例では、統計値算出処理50と、相違値算出処理52と、候補抽出処理54と、分離検出処理56とを備えている。
駐車枠PAの長手方向STは、駐車した自車MTの平面を矩形で近似した際に長辺と平行な方向であり、通常、自車MTがハンドル操舵がない際に直進をする方向である。この駐車枠PAの長手方向STに直交する左右方向LRは、駐車枠PAがある実空間にて輪止CHと平行な方向である。カメラ40の光軸が、路面と直交し前記長手方向STを含む平面内にある場合、後方画像10上でも左右方向LRとなる。この例では、輪止CHは、後方画像10内で左右に2つ撮影され、後方画像10での上側が駐車枠PAの奥(後方)側、下側が手前(前方)側となる。
Referring to FIG. 1, the ring stop detection device includes a camera 40 and an image processing unit 42 as main components common to the embodiments. The camera 40 is installed in the rear part of the host vehicle MT, and generates the rear image 10 by photographing the rear. The image processing unit 42 determines the presence / absence of a lock CH of the parking frame PA based on the statistical value 30 of the luminance values of the plurality of detection areas 17 predetermined in the coordinate system of the rear image 10.
The image processing unit 42 corresponds to a left-right direction LR orthogonal to the longitudinal direction ST of the parking frame PA, and includes a left detection area 12, a center detection area 14, and a right detection area 16 as the detection area 17. . In the example illustrated in FIG. 1, the image processing unit 42 further includes a statistical value calculation process 50, a difference value calculation process 52, a candidate extraction process 54, and a separation detection process 56.
The longitudinal direction ST of the parking frame PA is a direction parallel to the long side when the plane of the parked host vehicle MT is approximated by a rectangle, and is usually a direction in which the host vehicle MT goes straight when there is no steering wheel. . The left-right direction LR perpendicular to the longitudinal direction ST of the parking frame PA is a direction parallel to the stop CH in a real space where the parking frame PA is located. When the optical axis of the camera 40 is in a plane perpendicular to the road surface and including the longitudinal direction ST, the left and right direction LR is also on the rear image 10. In this example, two wheel stops CH are photographed on the left and right sides in the rear image 10, and the upper side in the rear image 10 is the back (rear) side of the parking frame PA, and the lower side is the front (front) side.

図2を参照すると、輪止検出装置は、主要なハードウエアとして、カメラ40と、コントローラー(例えば、FPGA,Field Programmable Gate Array)44と、メモリー46とを備えている。このFPGA44は、カメラ40からの後方画像10を実時間で処理することができる。メモリー46には、検出エリア17の後方画像10の座標系での位置を指定する検出位置11と、相違値32の有意性を判断するためのしきい値32a,32bと格納する。   Referring to FIG. 2, the wheel stop detection device includes a camera 40, a controller (for example, FPGA, Field Programmable Gate Array) 44, and a memory 46 as main hardware. The FPGA 44 can process the rear image 10 from the camera 40 in real time. The memory 46 stores a detection position 11 for designating the position of the rear image 10 in the detection area 17 in the coordinate system, and threshold values 32a and 32b for determining the significance of the difference value 32.

さらに、図2に示す例では、後方画像10を運転者に向けて表示する液晶ディスプレー等の表示部70と、この表示部70に表示する後方画像10の画像タイプを切り替えると共に各画像タイプに編集する表示制御部72とを備えている。また、自車MTの状態や運転者による操作の状態を測定するセンサー48と、この自車MTや操作の状態と、検出した輪止CHとの関係での警報を出力する警報出力部80とを備えるようにしても良い。
センサー48の測定対象としては、自車MTの速度、操舵角、ギアシフト・ポジション、ウインカー操作などがある。警報出力部80による警報の対象としては、例えば、駐車時の輪止CHへの接触警報がある。この接触警報は、例えば、自車MTの前向きに取り付けられたカメラ40に適用し、前方からの駐車についても適用可能である。
Further, in the example shown in FIG. 2, the display unit 70 such as a liquid crystal display that displays the rear image 10 toward the driver, and the image type of the rear image 10 displayed on the display unit 70 are switched and edited to each image type. Display control unit 72. Further, a sensor 48 that measures the state of the host vehicle MT and the state of operation by the driver, and an alarm output unit 80 that outputs an alarm in relation to the host vehicle MT and the state of operation and the detected wheel stop CH, You may make it provide.
The measurement object of the sensor 48 includes the speed of the host vehicle MT, the steering angle, the gear shift position, the winker operation, and the like. As an object of the alarm by the alarm output unit 80, for example, there is a contact alarm to the stop CH at the time of parking. This contact warning is applicable, for example, to the camera 40 attached to the front of the host vehicle MT and parking from the front.

図3を参照すると、カメラ40は自車MTの車高の半分程度の高さから自車MTの後方を撮影する。図3に示す例では、自車MTの後部から約1.5 [m] にある輪止CHの検出を行う。この距離を検出距離DLという。図3及び図4に示すように、輪止CHは、白線WLに囲まれた駐車枠PAの後方側にあり、バックで駐車する際に、後輪の位置の目安となる。輪止CHは、一般に、車輪にあわせて1つの駐車枠PAに2つ設置される。そして、輪止CHは、駐車する車両の車輪を止める役割を果たすところ、駐車枠PAの後方の中央部分は不要であるため、左右方向LRの中央部分には設置されない。   Referring to FIG. 3, the camera 40 takes a picture of the rear of the host vehicle MT from a height that is about half the height of the host vehicle MT. In the example shown in FIG. 3, the stop CH located at about 1.5 [m] from the rear of the host vehicle MT is detected. This distance is called a detection distance DL. As shown in FIGS. 3 and 4, the ring stop CH is on the rear side of the parking frame PA surrounded by the white line WL, and serves as a guide for the position of the rear wheel when parking in the back. In general, two wheel stops CH are installed in one parking frame PA in accordance with the wheels. And since the stop CH plays the role which stops the wheel of the vehicle to park, since the center part of the back of parking frame PA is unnecessary, it is not installed in the center part of the left-right direction LR.

図3及び図4に示すように、輪止CHは、輪止上面CHtと、輪止正面CHfとを有し、この輪止上面CHtと輪止正面CHfとが撮影される。路面RSについて、輪止CHを境界として、輪止CHから自車MTの側に輪止前方路面RSfとなる領域と、後方側に輪止後方路面RSbとなる領域とがあり、撮影される。   As shown in FIGS. 3 and 4, the ring stop CH has a ring stop upper surface CHt and a ring stop front surface CHf, and the wheel stop upper surface CHt and the ring stop front surface CHf are photographed. With respect to the road surface RS, with the stop CH as a boundary, there are a region that becomes the front stop road surface RSf on the side of the vehicle MT from the stop CH and a region that becomes the rear stop road surface RSb on the rear side and is photographed.

図4に示すように、自車MTは図中右方向に後進して駐車する。この方向は自車MTの直進方向(駐車枠PAの長手方向ST)であり、後方画像10では通常その上下方向となる。この長手方向STに直交する方向は、自車MTの走行の観点から左右方向LRであり、後方画像10でも左右方向LRとなる。この左右方向LRは、図4では図示の関係上、上下方向となっている。カメラ40は自車MTの左右方向LRの中心位置に設置すると良い。そして、白線WLに囲まれた駐車枠PAと自車MTとの左右方向LRの位置関係は、駐車枠PAの中心位置と、自車MTの中心であるカメラ40の位置との左右方向LRの左右位置ずれ量と、傾き角度とで表される。
長手方向STと、左右方向LRの定義は、実空間での方向を基準とする。カメラ40の設置位置及び姿勢や、カメラ40が広角レンズを有する際の後方画像10の歪みなどによっては、後方画像10では長手方向STと左右方向LRとが直交しないことも、画像の左右方向(例えば、x軸に平行な方向)と左右方向LRとが平行とはならないこともある。
実空間の方向が基準であるから、実空間で輪止CHの検出をしたい実空間の位置に検出エリア17を仮想的に設置したとして、その位置を後方画像10に投影した位置を検出エリア17とする。そして、画像上の方向や位置にかかわらず、実空間での左右方向LRに応じて、3つの検出エリアを左検出エリア12、中央検出エリア14、右検出エリア16とする。
この方向等の用語の定義は各実施例で共通して使用する。
As shown in FIG. 4, the host vehicle MT parks backward in the right direction in the figure. This direction is the straight direction of the vehicle MT (longitudinal direction ST of the parking frame PA), and is usually the vertical direction in the rear image 10. The direction orthogonal to the longitudinal direction ST is the left-right direction LR from the viewpoint of traveling of the host vehicle MT, and is also the left-right direction LR in the rear image 10. The left-right direction LR is the vertical direction because of the relationship shown in FIG. The camera 40 is preferably installed at the center position in the left-right direction LR of the host vehicle MT. The positional relationship in the left-right direction LR between the parking frame PA surrounded by the white line WL and the own vehicle MT is that in the left-right direction LR between the center position of the parking frame PA and the position of the camera 40 that is the center of the own vehicle MT. It is represented by the amount of lateral displacement and the tilt angle.
The definition of the longitudinal direction ST and the left-right direction LR is based on the direction in the real space. Depending on the installation position and orientation of the camera 40 and the distortion of the rear image 10 when the camera 40 has a wide-angle lens, the longitudinal direction ST and the left-right direction LR may not be orthogonal to each other in the rear image 10. For example, the direction parallel to the x-axis) and the left-right direction LR may not be parallel.
Since the direction of the real space is the reference, it is assumed that the detection area 17 is virtually installed at the position of the real space where the stop CH is to be detected in the real space, and the position projected on the rear image 10 is the detection area 17. And The three detection areas are defined as a left detection area 12, a center detection area 14, and a right detection area 16 in accordance with the left-right direction LR in the real space regardless of the direction and position on the image.
Definitions of terms such as direction are commonly used in each embodiment.

図5は、広角レンズを有するカメラ40による原画像であり、後方画像10は、駐車枠PAを示す白線WLと路面RSとのコントラストが高く、輝度値に差がある。一方、輪止CHはコンクリート製で着色もなされておらず、路面RSとの輝度値の差が小さい。特に、路面RSから輪止正面CHfへ変化する隣接画素間や、輪止正面CHfから輪止上面CHtに変化する隣接画素間での輝度値の差が小さい。一方、輪止CHの輪止上面CHtと輪止正面CHfとでは、輝度値の分布に差が生じている。   FIG. 5 is an original image obtained by the camera 40 having a wide-angle lens. The rear image 10 has a high contrast between the white line WL indicating the parking frame PA and the road surface RS, and has a difference in luminance value. On the other hand, the ring stop CH is made of concrete and is not colored, and the difference in luminance value with the road surface RS is small. In particular, the difference in luminance value between adjacent pixels changing from the road surface RS to the ring stop front CHf and between adjacent pixels changing from the ring stop front CHf to the ring stop upper surface CHt is small. On the other hand, there is a difference in the distribution of luminance values between the ring stop upper surface CHt of the ring stop CH and the ring stop front surface CHf.

白線検出などのエッジEGの検出処理では、エッジEGの検出に隣接画素との輝度値の変化を用いている。図6に示す例では、白線はエッジEGとして良好に抽出されている。しかし、輪止CHの場合、隣接画素間に白線WLと路面RSのような大きい輝度差が存在しないため、隣接画素の輝度値の差分では、図6の二点鎖線にて示すように輪止CHの部分は十分な差が得られない。すなわち、輪止CHのエッジEGの抽出は不安定である。そして、検出対象に特徴が少ないといため、たとえば、移動ステレオ法を用いることも困難である。   In edge EG detection processing such as white line detection, a change in luminance value with an adjacent pixel is used for edge EG detection. In the example shown in FIG. 6, the white line is well extracted as the edge EG. However, in the case of the ring stop CH, there is no large luminance difference between the adjacent pixels as in the white line WL and the road surface RS. Therefore, in the difference in the luminance value of the adjacent pixels, as shown by the two-dot chain line in FIG. A sufficient difference cannot be obtained in the CH portion. That is, the extraction of the edge EG of the ring stop CH is unstable. And since there are few features in a detection object, it is also difficult to use a moving stereo method, for example.

図7は、輪止CH部分の輝度を、画像垂直方向に上から下に向かって抽出し、ラインプロファイルとしたものである。図6の右側の輪止CHのほぼ中心に上下方向のライン16aがあり、位置16bと位置16cとを通過している。図7に示すライン16aのラインプロファイルは、この図5に示すライン16aの輝度変化であり、図5中の下から上向きの輝度変化が、図7中の左から右向きの輝度変化である。路面RSと輪止CHの境界付近での輝度変化はなだらかであり、差も最大で50程度しかない。   FIG. 7 shows the line profile obtained by extracting the luminance of the ring stop CH portion from the top to the bottom in the image vertical direction. A vertical line 16a is located substantially at the center of the right side stop CH in FIG. 6 and passes through a position 16b and a position 16c. The line profile of the line 16a shown in FIG. 7 is the luminance change of the line 16a shown in FIG. 5, and the luminance change upward from the bottom in FIG. 5 is the luminance change from left to right in FIG. The change in brightness near the boundary between the road surface RS and the stop CH is gentle, and the difference is only about 50 at maximum.

<1 輪止検出装置>
<1.1 3つの検出エリア>
まず、本実施形態の実施例1を開示する。実施例1は、自車MTの後方の輪止CHを検出するために、後方画像10の画像処理を工夫したものである。
図8に示すように、検出エリア17を矩形領域とするために、広角レンズによる画像の歪みを補正した後の後方画像10を用いている。後方画像10には、路面RSと、白線WLと、輪止CHと、この白線WLで囲まれた駐車枠PAとが撮影されている。輪止CHについては、輪止上面CHtと、輪止正面CHfと、中央側の側面とが撮影されている。2つの輪止CHの間は路面RSであり、輪止CHの実空間での自車MT側で、後方画像10の座標にて下側を、輪止前方路面RSfといい、後方側を輪止後方路面RSbという。また、図8に示す例では、左側の輪止CHの輪止前方路面RSfの一部に汚れSPが撮影されている。
そして、図8に示す例では、3つの検出エリア17は、左検出エリア12、中央検出エリア14、右検出エリア16であり、それぞれ輪止前方路面RSfと、輪止正面CHfに囲まれている。
<1 Wheel stop detection device>
<1.1 Three detection areas>
First, Example 1 of this embodiment is disclosed. In the first embodiment, the image processing of the rear image 10 is devised in order to detect the rear stop CH of the host vehicle MT.
As shown in FIG. 8, in order to make the detection area 17 a rectangular region, the rear image 10 after correcting the distortion of the image by the wide-angle lens is used. In the rear image 10, a road surface RS, a white line WL, a ring stop CH, and a parking frame PA surrounded by the white line WL are photographed. As for the ring stop CH, the ring stop upper surface CHt, the ring stop front surface CHf, and the central side surface are photographed. Between the two stop CHs is the road surface RS. On the side of the vehicle MT in the real space of the stop CH, the lower side in the coordinates of the rear image 10 is called the front stop road surface RSf, and the rear side is the wheel. This is referred to as stop rear road surface RSb. Further, in the example shown in FIG. 8, the dirt SP is photographed on a part of the ring stop front road surface RSf of the left ring stop CH.
And in the example shown in FIG. 8, the three detection areas 17 are the left detection area 12, the center detection area 14, and the right detection area 16, and are each surrounded by the ring stop front road surface RSf and the ring stop front surface CHf. .

図9(A)を参照すると、検出エリア17は、後方画像10の上下方向にて、2つの領域に分割されており、上側を上窓18、下側を下窓20という。上窓18及び下窓20の上下方向の長さを窓高さ22、左右方向LRの長さを窓幅24という。
図9(B)に示す例では、検出エリア17が、それぞれ左列26と右列28とを備えている。左列26の上窓18を1窓、右列28の上窓18を2窓、左列26の下窓20を3窓、右列28の下窓20を4窓ともいう。
図9(C)に示す例では、検出エリア17を後方画像10の上下方向に2カ所定義している。後方画像10の上側が実空間での後方に対応するため、上側を後方位置11b、下側を前方位置11aという。後方位置11bで輪止CHを検出すると、検出距離DLが長く、前方位置11aの検出エリア17で輪止CHを検出すると、検出距離DLが短い。
これら検出エリア17の窓高さ22と、窓幅24と、それぞれの位置は、検出位置11に定義し、メモリー46に格納しておくと良い。
Referring to FIG. 9A, the detection area 17 is divided into two regions in the vertical direction of the rear image 10, and the upper side is referred to as an upper window 18 and the lower side is referred to as a lower window 20. The length of the upper window 18 and the lower window 20 in the vertical direction is referred to as a window height 22, and the length in the left-right direction LR is referred to as a window width 24.
In the example shown in FIG. 9B, the detection area 17 includes a left column 26 and a right column 28, respectively. The upper window 18 of the left row 26 is also called 1 window, the upper window 18 of the right row 28 is called 2 windows, the lower window 20 of the left row 26 is also called 3 windows, and the lower window 20 of the right row 28 is also called 4 windows.
In the example shown in FIG. 9C, two detection areas 17 are defined in the vertical direction of the rear image 10. Since the upper side of the rear image 10 corresponds to the rear side in the real space, the upper side is referred to as a rear position 11b and the lower side is referred to as a front position 11a. If the stop CH is detected at the rear position 11b, the detection distance DL is long, and if the stop CH is detected in the detection area 17 at the front position 11a, the detection distance DL is short.
The window height 22 and the window width 24 of the detection area 17 and the respective positions may be defined as the detection position 11 and stored in the memory 46.

再度図1を参照すると、実施例1の輪止検出装置は、カメラ40と、画像処理部42とを備えている。そして、画像処理部42は、左検出エリア12と右検出エリア16とでは輪止CHを検出し、中央検出エリア14で輪止CHが無いことを検出することにより、2つの独立したブロックからなる輪止CHを検出する。この検出をするために、画像処理部42は、統計値算出処理50と、相違値算出処理52と、候補抽出処理54と、分離検出処理56とを備えている   Referring again to FIG. 1, the wheel stop detection device according to the first embodiment includes a camera 40 and an image processing unit 42. Then, the image processing unit 42 includes two independent blocks by detecting the ring stop CH in the left detection area 12 and the right detection area 16 and detecting the absence of the ring stop CH in the center detection area 14. A ring stop CH is detected. In order to perform this detection, the image processing unit 42 includes a statistical value calculation process 50, a difference value calculation process 52, a candidate extraction process 54, and a separation detection process 56.

統計値算出処理50は、前記複数の検出エリア17についてそれぞれ、前記駐車枠PAの長手方向STに対応する上下方向にて上窓18と下窓20とに区分し、当該上窓18の輝度値の統計値30と当該下窓20の輝度値の統計値30とを算出する。統計値30は、平均値や中央値など輝度値の分布の特徴を表す統計処理により求めることのできる数値とすると良い。また、輝度値の分布の分散値や標準偏差を統計値30としても良い。
通常、長手方向STは後方画像10の上下方向(Y軸に平行)となる。しかし、この方向の定義も駐車枠PAのある実空間の定義を基準とするため、検出エリア17を分割する方向は、実空間の長手方向STを後方画像10に投影した方向であって、長手方向STにて奥行きとなる方向を上、手前を下と名付けている。実空間の投影となっていれば、後方画像10にて上窓18が下窓の下側20や左右側にあっても良い。すなわち、「長手方向STに対応する上下方向」は、長手方向STを後方画像10に投影した際のその線の方向であり、画像上のY軸と平行となるとは限らない。
The statistical value calculation process 50 divides each of the plurality of detection areas 17 into an upper window 18 and a lower window 20 in the vertical direction corresponding to the longitudinal direction ST of the parking frame PA, and the luminance value of the upper window 18. And the statistical value 30 of the luminance value of the lower window 20 are calculated. The statistical value 30 is preferably a numerical value that can be obtained by statistical processing that represents the characteristics of the distribution of luminance values such as an average value and a median value. Further, the variance value and standard deviation of the luminance value distribution may be set as the statistical value 30.
Usually, the longitudinal direction ST is the vertical direction of the rear image 10 (parallel to the Y axis). However, since the definition of this direction is also based on the definition of the real space with the parking frame PA, the direction in which the detection area 17 is divided is the direction in which the longitudinal direction ST of the real space is projected on the rear image 10 and the longitudinal direction In the direction ST, the depth direction is named up and the near side is named down. As long as the projection is in real space, the upper window 18 may be on the lower side 20 or the left and right sides of the lower window in the rear image 10. That is, the “vertical direction corresponding to the longitudinal direction ST” is the direction of the line when the longitudinal direction ST is projected onto the rear image 10, and is not necessarily parallel to the Y axis on the image.

相違値算出処理52は、前記複数の検出エリア17についてそれぞれ、前記上窓18の統計値30と下窓20の統計値30との相違値32を算出する。相違値32は、統計値30の差や比率であり、上窓18内の画素の輝度分布の特徴と、下窓20内の画素の輝度分布の特徴との相違が良好に現れる値とすると良い。   The difference value calculation process 52 calculates a difference value 32 between the statistical value 30 of the upper window 18 and the statistical value 30 of the lower window 20 for each of the plurality of detection areas 17. The difference value 32 is a difference or ratio of the statistical value 30 and is preferably a value in which a difference between the characteristics of the luminance distribution of the pixels in the upper window 18 and the characteristics of the luminance distribution of the pixels in the lower window 20 appears favorably. .

候補抽出処理54は、前記左検出エリア12と、前記右検出エリア16との双方にて前記相違値32が有意な際には輪止候補34があると判定する。相違値32が有意であるとは、情報処理により有無の判定をする際に有り又は無しである、と判定可能な状態をいう。例えば、相違値32又はその絶対値と、予め定められたしきい値32a,32bとを比較して、その大小関係や範囲の内外判定などの情報処理により、有無等の区分けを判定する。
この候補抽出処理54は、例えば、統計値30として平均値を使用して、相違値32として平均値の差を使用し、予め定められたしきい値32aよりもこの相違値32の絶対値が大きい場合に、輪止候補34が有ると判定する。
The candidate extraction process 54 determines that there is a ring stop candidate 34 when the difference value 32 is significant in both the left detection area 12 and the right detection area 16. The difference value 32 being significant means a state in which it can be determined that the difference value 32 is present or absent when the presence / absence is determined by information processing. For example, the difference value 32 or the absolute value thereof is compared with predetermined threshold values 32a and 32b, and the classification of presence / absence or the like is determined by information processing such as the magnitude relationship or the inside / outside determination of the range.
The candidate extraction process 54 uses, for example, the average value as the statistical value 30 and the difference between the average values as the difference value 32, and the absolute value of the difference value 32 is greater than the predetermined threshold value 32a. When it is larger, it is determined that there is a ring stop candidate 34.

分離検出処理56は、前記中央検出エリア14で前記相違値32が有意でない際には、前記輪止候補34が輪止CHであると判定し、検出輪止36と判定する。すなわち、分離検出処理56は、候補抽出処理54とは逆に、中央検出エリア14の相違値32から輪止候補34の分離を探索する。分離検出処理56により、左検出エリア12と右検出エリア16とで相違値32が有意であっても、中央検出エリア14の相違値32が同様に有意である場合には、輪止CHとは判断しない   When the difference value 32 is not significant in the center detection area 14, the separation detection process 56 determines that the ring stop candidate 34 is a ring stop CH and determines that it is a detection wheel stop 36. That is, the separation detection process 56 searches for separation of the ring stop candidate 34 from the difference value 32 of the center detection area 14, contrary to the candidate extraction process 54. Even if the difference value 32 is significant between the left detection area 12 and the right detection area 16 by the separation detection process 56, if the difference value 32 of the center detection area 14 is also significant, the ring stop CH is Don't judge

再度図3及び図5を参照すると、実空間の座標系での検出距離DLは、後方画像10の座標系では上下方向と対応する。このため、検出エリア17の上下方向の設置位置の調整により、検出距離DLを調整可能である。また、検出位置11を可変として、検出エリア17の上下方向の位置を走査しながら検出処理をすることで、輪止CHまでの検出距離DLを測定することもできる。   3 and 5 again, the detection distance DL in the coordinate system of the real space corresponds to the vertical direction in the coordinate system of the rear image 10. For this reason, the detection distance DL can be adjusted by adjusting the vertical installation position of the detection area 17. Also, the detection distance DL to the wheel stop CH can be measured by making the detection position 11 variable and performing detection processing while scanning the vertical position of the detection area 17.

検出エリア17の位置を上下方向で固定とする場合には、後方画像10を実時間にて処理することが好ましい。処理が遅いと、例えば、車速にもよるが、輪止CHと路面RSの輝度差が最大となる位置を求める処理中に、輪止CHが検出エリア17を通り過ぎてしまう。現状、パーソナルコンピューターなどを用いたソフトウエア処理では、実時間処理は困難である。このため、図2に示すように、FPGA44を用いると良い。   When the position of the detection area 17 is fixed in the vertical direction, it is preferable to process the rear image 10 in real time. If the process is slow, for example, depending on the vehicle speed, the ring stop CH passes through the detection area 17 during the process of obtaining the position where the luminance difference between the ring stop CH and the road surface RS is maximized. At present, real-time processing is difficult in software processing using a personal computer or the like. For this reason, an FPGA 44 is preferably used as shown in FIG.

図9(B)に示すように、汚れSPなどの影響を排除するため、検出エリア17を、さらに、左右方向LRに2分割し、左列26と、右列28とを備えるようにしても良い。すなわち、平均等の統計値30を取る検出エリア17が横に広いと、路面RSの汚れSPなどの影響を受けて検出が不安定となりやすいため、検出エリア17を左右2等分し、それぞれ平均等の統計値30を求めると良い。また、この分割は、左列26と右列28との2分割ではなく、3分割以上としても良い。   As shown in FIG. 9B, the detection area 17 is further divided into two in the left-right direction LR to eliminate the influence of dirt SP and the like, and a left column 26 and a right column 28 are provided. good. That is, if the detection area 17 taking the statistical value 30 such as an average is wide sideways, the detection is likely to be unstable due to the influence of the dirt SP of the road surface RS. It is preferable to obtain a statistical value 30 such as. In addition, this division may be divided into three or more instead of dividing into the left column 26 and the right column 28.

図9(C)に示すように、検出エリア17を、画面上下方向に並べておき、任意の位置のエリアを選択することにより、輪止CHの検出距離DLを変更しても良い。例えば、より近い前方位置11aとすると、検出距離DLは短くなり、より遠い後方位置11bとすると、検出距離DLは長くなる。さらには、検出エリア17を、画面上下方向に並べ、輪止CH位置が検出された位置について、連続する画像(動画)にて追跡することにより、自車MTと輪止CHの検出距離DLを連続的に検出するようにしても良い。   As shown in FIG. 9C, the detection area 17 may be arranged in the vertical direction of the screen, and the detection distance DL of the stop CH may be changed by selecting an area at an arbitrary position. For example, when the position is closer to the front position 11a, the detection distance DL is shorter, and when the position is further rearward 11b, the detection distance DL is longer. Further, the detection area 17 is arranged in the vertical direction of the screen, and the position where the wheel stop CH position is detected is tracked with a continuous image (moving image), whereby the detection distance DL between the host vehicle MT and the wheel stop CH is calculated. You may make it detect continuously.

この例では、統計値算出処理50は、検出エリア17の1窓、2窓、3窓及び4窓中の画素の輝度の平均を求める。そして、相違値算出処理52は、各上窓18と下窓20との差を求める。
候補抽出処理54は、左右の検出エリア12,16について、2等分した左列26及び右列28の両方とも上窓18と下窓20の輝度値の平均値の差(相違値32)がしきい値32a以上の場合、輪止候補34が存在すると判断する。例えば、左検出エリア12の左列26の相違値32が有意で、右列28が有意でない場合には、輪止候補34との判定はしない。
In this example, the statistical value calculation processing 50 obtains the average of the luminance of the pixels in the first window, the second window, the third window, and the fourth window of the detection area 17. Then, the difference value calculation process 52 obtains the difference between each upper window 18 and the lower window 20.
In the candidate extraction process 54, the difference between the average values of the luminance values of the upper window 18 and the lower window 20 (difference value 32) in both the left column 26 and the right column 28 of the left and right detection areas 12, 16 is divided. When the threshold value is 32a or more, it is determined that the ring stop candidate 34 exists. For example, when the difference value 32 in the left column 26 of the left detection area 12 is significant and the right column 28 is not significant, the ring stop candidate 34 is not determined.

分離検出処理56は、中央検出エリア14について、長手方向STに対応した上下方向にしきい値32bを超える輝度差が存在しないことを検知する。これにより、輪止候補34が中央部分で分離していることを捉えることで、実空間で横方向の白線WLや汚れSPや縁石等ではないことを確認し、輪止CHと判断する。
このように、3つの検出エリア17において、左右の検出エリア12,16の左列26及び右列28にてしきい値32aを超える輝度差が検出され、中央検出エリア14の左列26及び右列28にてしきい値32bを超える輝度差が検出されない場合、白線WLや縁石ではなく、2つの分離した輪止CHが存在すると判断する。
The separation detection process 56 detects that there is no luminance difference exceeding the threshold value 32b in the vertical direction corresponding to the longitudinal direction ST in the center detection area 14. Accordingly, by capturing that the ring stop candidate 34 is separated at the center portion, it is confirmed that it is not the horizontal white line WL, dirt SP, curbstone or the like in the real space, and is determined to be the ring stop CH.
In this way, in the three detection areas 17, a luminance difference exceeding the threshold value 32a is detected in the left column 26 and the right column 28 of the left and right detection areas 12, 16, and the left column 26 and the right of the center detection area 14 are detected. If a luminance difference exceeding the threshold value 32b is not detected in the column 28, it is determined that there are two separated pawls CH, not white lines WL or curbs.

このように、画像処理部42は、1窓と3窓、2窓と4窓の輝度の平均値にしきい値32a以上の差がある際に輪止候補34の検出とする。
すなわち、(1窓 > 3窓 and 2窓 > 4窓) or (1窓 < 3窓 and 2窓 < 4窓)の場合のみ輪止候補34の検出とする。
さらに、輪止CHの間の路面RS部分では、1窓と3窓、2窓と4窓の輝度の平均値の差が第2のしきい値32bを超えない場合に、輪止CH有りと判定する。
As described above, the image processing unit 42 detects the ring stop candidate 34 when there is a difference of the threshold value 32a or more between the average values of the luminance of the windows 1 and 3 and the windows 2 and 4.
That is, only when (1 window> 3 windows and 2 windows> 4 windows) or (1 window <3 windows and 2 windows <4 windows), the rotation stop candidate 34 is detected.
Furthermore, in the road surface RS portion between the ring stops CH, when the difference in the average value of the brightness of the windows 1 and 3 and the windows 2 and 4 does not exceed the second threshold value 32b, the ring CH is present. judge.

図10を参照すると、統計値算出処理50は、まず、後方画像10を走査し、画素位置及び輝度値を取得し(ステップS11)、検出位置11を参照して検出エリア17内であるか否か判定し(ステップS12)、検出エリア17内の場合には検出エリア17、上窓18又は下窓20、左列26又は右列28とを特定して、輝度値を蓄積する(ステップS13)。このステップS11からS13を1画面終了するまで繰り返す(ステップS14)。   Referring to FIG. 10, the statistical value calculation process 50 first scans the rear image 10 to acquire the pixel position and the luminance value (step S <b> 11), and refers to the detection position 11 to determine whether or not it is within the detection area 17. (Step S12), if it is within the detection area 17, the detection area 17, the upper window 18 or the lower window 20, the left column 26 or the right column 28 are specified, and the luminance value is accumulated (step S13). . Steps S11 to S13 are repeated until one screen is finished (step S14).

統計値算出処理50は、1画面分の必要な輝度値を蓄積すると、検出エリア17の左列26及び右列28の上窓18と下窓20とについて、統計値30を算出する(ステップS15)。統計値30は、例えば中央値や平均値である。相違値算出処理52は、複数の上窓18及び下窓20について、相違値32を算出し、必要であれば相違値32のプラス・マイナス等の極性38と共に出力する(ステップS16)。   When the necessary luminance value for one screen is accumulated, the statistical value calculation process 50 calculates the statistical value 30 for the upper window 18 and the lower window 20 of the left column 26 and the right column 28 of the detection area 17 (step S15). ). The statistical value 30 is, for example, a median value or an average value. The difference value calculation process 52 calculates a difference value 32 for the plurality of upper windows 18 and lower windows 20, and outputs the difference value 32 together with a polarity 38 such as plus / minus of the difference value 32 if necessary (step S16).

図11を参照すると、候補抽出処理54は、左検出エリア12及び右検出エリア16の左列26及び右列28の相違値32を取得して(ステップS21)、次のように輪止候補34の有無を判定する(ステップS22)。
((1窓から3窓への相違値32 > しきい値32a) and (2窓から4窓への相違値32 > しきい値32a)) or
((3窓から1窓への相違値32 > しきい値32a) and (4窓から2窓への相違値32 > しきい値32a))
左右の検出エリア12,16の全ての左列26及び右列28でこの条件を満たす場合、輪止候補34が有るとする。
Referring to FIG. 11, the candidate extraction process 54 acquires the difference value 32 of the left column 26 and the right column 28 of the left detection area 12 and the right detection area 16 (step S21), and the ring stop candidate 34 as follows. Whether or not there is is determined (step S22).
((Difference value from 1 window to 3 windows 32> threshold 32a) and (difference value from 2 windows to 4 windows 32> threshold 32a)) or
((Difference value from 3 windows to 1 window 32> threshold 32a) and (difference value from 4 windows to 2 windows 32> threshold 32a))
If this condition is satisfied in all the left column 26 and right column 28 of the left and right detection areas 12, 16, it is assumed that there is a ring stop candidate 34.

続いて、分離検出処理56は、中央検出エリア14の左列26及び右列28の相違値32から、次のように検出輪止36の有無を判定する(ステップS23)。
((1窓から3窓への相違値32 < しきい値32b) and (2窓から4窓への相違値32 < しきい値32b)) or
((3窓から1窓への相違値32 < しきい値32b) and (4窓から2窓への相違値32 < しきい値32b))
中央検出エリア14の左列26及び右列28の両方がこの条件を満たす場合、輪止候補34の中央部分に物体が存在しないことを検出したとして、輪止CHが存在すると判定し、検出輪止36が有るとする。
検出輪止36は、例えば、輪止検出信号や、実空間での輪止CHの位置や検出距離DLである。分離検出処理56は、輪止CHの検出と判定すると(ステップS24)、この輪止検出信号を出力する(ステップS25)。実空間での距離等を出力するには、画像処理部42は、後方画像10の座標系であるカメラ座標系と、実空間の座標系とを変換するパラメーターを予め記憶し、検出エリア17の検出位置11の座標から検出距離DL等を算出すると良い。
Subsequently, the separation detection process 56 determines the presence or absence of the detection wheel stop 36 as follows from the difference value 32 in the left column 26 and the right column 28 of the center detection area 14 (step S23).
((Difference value from 1 window to 3 windows 32 <threshold value 32b) and (difference value from 2 windows to 4 windows 32 <threshold value 32b)) or
((Difference value from 3 windows to 1 window 32 <threshold value 32b) and (difference value from 4 windows to 2 windows 32 <threshold value 32b))
If both the left row 26 and the right row 28 of the center detection area 14 satisfy this condition, it is determined that there is no object in the center portion of the ring stop candidate 34, and it is determined that the ring stop CH exists, and the detected wheel Suppose that there is a stop 36.
The detection wheel stop 36 is, for example, a wheel stop detection signal, a position of the wheel stop CH in the real space, or a detection distance DL. When the separation detection process 56 determines that the ring stop CH is detected (step S24), the separation detection process 56 outputs this ring stop detection signal (step S25). In order to output the distance in the real space, the image processing unit 42 stores in advance parameters for converting the camera coordinate system that is the coordinate system of the rear image 10 and the coordinate system in the real space. The detection distance DL or the like may be calculated from the coordinates of the detection position 11.

図12に、広角レンズを用いたカメラ40での後方画像10の原画像を示し、図13に3つの検出エリア17の左列26を中心としたラインプロファイルを示す。
図12のライン12aのラインプロファイルを図13(A)に示す。図12に示すように、ライン12aは輪止前方路面RSfと輪止正面CHfとの境界位置12bでは、大きな輝度差はない。その後、図13(A)に示す40ピクセルの位置にて輝度変化がある。これは、図12に示す輪止正面CHfと輪止上面CHtとの境界近傍と思われる。しかし、この輝度変化もなだらかである。また、輪止上面CHtと輪止後方路面RSbとの境界位置12cでは、輝度差がある。
図12のライン14aのラインプロファイルを図13(B)に示す。図12に示すように、ライン14aは路面のみを通り、輝度変化が少ない。図13(B)に示すように、位置14b及び14cの前後で輝度変化が少ない。
図12のライン16aのラインプロファイルを図13(C)に示す。図12に示すように、ライン16aは、輪止前方路面RSfと輪止正面CHfとの境界位置16bで緩やかに暗くなっている。その後、図13(C)に示す40数ピクセルの位置にて輝度変化がある。これは、図12に示す輪止正面CHfと輪止上面CHtとの境界近傍と思われる。そして、輪止上面CHtと輪止後方路面RSbとの境界位置12cでは、輝度差がある。
本実施例では、輪止前方路面RSfと輪止CHとの境界位置12b,16bから、輪止CHと輪止後方路面RSbとの境界位置12c,16cまでの長さを検出エリア17の高さとしている。すなわち、検出エリア17を上窓18と下窓20とに区分し、その窓高さ22の長さを2倍した長さが、検出エリア17の高さである。
図13(A)及び(C)に示すように、この検出エリア17を2分して、上窓18と下窓20とを定義すると、上窓18の輝度分布と、下窓20の輝度分布とには相違がある。すなわち、輪止前後の輝度変化は、エッジEGを抽出できるような急峻な変化ではないが、検出エリア17の区分や高さを工夫すると、輝度分布の相違を捉えることができる。
FIG. 12 shows an original image of the rear image 10 by the camera 40 using a wide-angle lens, and FIG. 13 shows a line profile centering on the left column 26 of the three detection areas 17.
FIG. 13A shows a line profile of the line 12a in FIG. As shown in FIG. 12, the line 12a has no significant luminance difference at the boundary position 12b between the ring stop front road surface RSf and the ring stop front surface CHf. Thereafter, there is a luminance change at the position of 40 pixels shown in FIG. This is considered to be near the boundary between the ring stop front surface CHf and the ring stop upper surface CHt shown in FIG. However, this luminance change is also gentle. Further, there is a luminance difference at the boundary position 12c between the ring stop upper surface CHt and the ring stop rear road surface RSb.
The line profile of the line 14a in FIG. 12 is shown in FIG. As shown in FIG. 12, the line 14a passes only on the road surface, and the luminance change is small. As shown in FIG. 13B, the luminance change is small before and after the positions 14b and 14c.
The line profile of the line 16a in FIG. 12 is shown in FIG. As shown in FIG. 12, the line 16a is gradually darkened at a boundary position 16b between the ring stop front road surface RSf and the ring stop front surface CHf. Thereafter, there is a luminance change at the position of 40 pixels shown in FIG. This is considered to be near the boundary between the ring stop front surface CHf and the ring stop upper surface CHt shown in FIG. And there exists a luminance difference in the boundary position 12c between the ring stop upper surface CHt and the ring stop rear road surface RSb.
In the present embodiment, the length from the boundary positions 12b and 16b between the wheel stop front road surface RSf and the wheel stop CH to the boundary positions 12c and 16c between the wheel stop CH and the wheel stop rear road surface RSb is determined as the height of the detection area 17. It is said. That is, the detection area 17 is divided into an upper window 18 and a lower window 20, and a length obtained by doubling the length of the window height 22 is the height of the detection area 17.
As shown in FIGS. 13A and 13C, when the detection area 17 is divided into two and the upper window 18 and the lower window 20 are defined, the luminance distribution of the upper window 18 and the luminance distribution of the lower window 20 are defined. There is a difference. That is, the luminance change before and after the ring stop is not a steep change that can extract the edge EG, but if the detection area 17 is categorized and height is devised, a difference in luminance distribution can be captured.

このように、左検出エリア12の下窓20の輝度値の分布と、上窓18の輝度値の分布とが異なり、その統計値30の相違値32には有意な差が現れる。図13(C)に示す右検出エリア16についても同様である。従って、図12の各ライン12a,12b,12cの位置に図9(A)から(C)のいずれかの検出エリア17を重ねて輝度値の統計値30を得ると、輪止候補34が抽出される。
一方、図13(B)に示す中央検出エリア14では、下窓20の輝度値の分布と、上窓18の輝度値の分布とに差が無く、その統計値30の相違値32も有意差がない。これにより、左列26については、検出輪止36が有ると判定される。
As described above, the distribution of the luminance value of the lower window 20 of the left detection area 12 is different from the distribution of the luminance value of the upper window 18, and a significant difference appears in the difference value 32 of the statistical value 30. The same applies to the right detection area 16 shown in FIG. Accordingly, if the detection value 17 of any one of FIGS. 9A to 9C is superimposed on the position of each line 12a, 12b, 12c in FIG. Is done.
On the other hand, in the center detection area 14 shown in FIG. 13B, there is no difference between the luminance value distribution of the lower window 20 and the luminance value distribution of the upper window 18, and the difference value 32 of the statistical value 30 is also significantly different. There is no. Thereby, it is determined that the left row 26 has the detection wheel stop 36.

・1.1 3つの検出エリアの効果
上述のように、3つの検出エリア17を使用して、統計値30を用いて輪止候補34を抽出し、さらに中央部分に物体がないことを判定することで輪止CHの有無を判定するため、輝度差が小さくても輪止CHを検出することができる。さらに、中央部分での分離を判定するため、2つの独立した輪止CHのみを検出することができ、白線WLなどを輪止CHと誤検出することを減少させることができる。
特に、検出エリア17内の平均値や中央値等の統計値30の相違値32(例えば差)を算出して、しきい値32a,32bと比較するため、白線WLなどと異なり路面RSとの輝度差が少ない輪止CHと路面RSの境界を感度良く検出することができる。そして、必要な処理は、平均値であれば足し算と、割り算と、しきい値32a,32bとの比較判定のみであり、システム構成を簡易としかつ処理を高速とすることができ、ソフトウエア処理ではなく、FPGA44等による実時間での処理が可能となる。
また、検出エリア17を左列26と右列28とに分割すると、汚れSPなどの影響を低減することができる。
1.1 Effect of three detection areas As described above, by using the three detection areas 17 to extract the ring stop candidate 34 using the statistical value 30, and further determining that there is no object in the central portion. Since the presence or absence of the ring stop CH is determined, the ring stop CH can be detected even if the luminance difference is small. Furthermore, since the separation at the central portion is determined, only two independent ring stops CH can be detected, and erroneous detection of the white line WL or the like as the ring stop CH can be reduced.
In particular, the difference value 32 (for example, difference) of the statistical value 30 such as the average value or the median value in the detection area 17 is calculated and compared with the threshold values 32a and 32b. The boundary between the stop CH and the road surface RS with a small luminance difference can be detected with high sensitivity. If the average value, the necessary processing is only addition / division and comparison / determination with the threshold values 32a and 32b, the system configuration can be simplified and the processing can be performed at high speed. Instead, processing in real time by the FPGA 44 or the like is possible.
Further, when the detection area 17 is divided into the left column 26 and the right column 28, the influence of the stain SP or the like can be reduced.

<1.2 検出エリア高さ>
再度図7を参照すると、輪止上面CHtと輪止正面CHf、路面RSとの間に約25ずつの輝度差がある。つまり、輪止上面CHtや輪止正面CHfの後方画像10の上下方向(自車MTの長手方向STに対応)での長さ(走査線数,画素数)を求め、その長さの間でのラインプロファイル上の輝度値の平均値や中央値を求めると、ちょうど輪止CHと路面RSの境界の場合、平均値に明確な差が生じることとなる。
実施例1では、図14に示すように、好適には、前記上窓18及び前記下窓20の前記上下方向の長さである窓高さ22を、前記後方画像10での輪止高さCHhとなる長さに設定すると良い。上窓18と下窓20との窓高さ22を輪止高さCHhとすると、統計値30を良好に捉えることができる。なお、上窓18と下窓20窓幅24は、極力狭くすると、駐車場毎に異なる輪止CHの幅や中央部分の隙間の変化に対応し易い。
図14に示すように、上窓18と下窓20との窓高さ22を輪止高さCHhとすると、次の3回の検出機会を得ることができる。
図14(A) 輪止前方路面RSfから輪止正面CHfへの変化
図14(B) 輪止正面CHfから輪止上面CHtへの変化
図14(C) 輪止上面CHtから輪止後方路面RSbへ変化
<1.2 Detection area height>
Referring to FIG. 7 again, there is a luminance difference of about 25 between the ring stop upper surface CHt, the ring stop front surface CHf, and the road surface RS. That is, the length (the number of scanning lines and the number of pixels) in the vertical direction (corresponding to the longitudinal direction ST of the host vehicle MT) of the rear image 10 of the ring stop upper surface CHt and the ring stop front surface CHf is obtained. When the average value and the median value of the luminance values on the line profile are obtained, a clear difference occurs in the average value in the case of the boundary between the stop CH and the road surface RS.
In the first embodiment, as shown in FIG. 14, the window height 22 that is the length in the vertical direction of the upper window 18 and the lower window 20 is preferably set to the ring stop height in the rear image 10. It is good to set to the length which becomes CHh. If the window height 22 between the upper window 18 and the lower window 20 is the ring stop height CHh, the statistical value 30 can be satisfactorily captured. In addition, if the upper window 18 and the lower window 20 have a window width 24 as narrow as possible, it is easy to cope with a change in the width of the ring stop CH and the gap in the central portion that are different for each parking lot.
As shown in FIG. 14, when the window height 22 between the upper window 18 and the lower window 20 is the ring stop height CHh, the following three detection opportunities can be obtained.
Fig. 14 (A) Change from wheel stop front road surface RSf to wheel stop front surface CHf Fig. 14 (B) Change from wheel stop front surface CHf to wheel stop upper surface CHt Fig. 14 (C) Wheel stop upper surface CHt to wheel stop rear road surface RSb Change to

・1.2 検出エリア高さの効果
このように、検出エリア17のサイズ(上下方向)を画像中に映る輪止CHの高さに合わせると、統計値30を良好に捉えることができ、さらに、輪止CHに対し大きい又は小さいテクスチャ(路面RSのペイント)などの影響を排除することができる。また、上記3回の検出機会により様々な環境条件の輪止を良好に検出することができる。
1.2 Effect of detection area height As described above, when the size (vertical direction) of the detection area 17 is adjusted to the height of the ring stop CH shown in the image, the statistical value 30 can be well captured, The influence of a large or small texture (painting of the road surface RS) or the like on the stop CH can be eliminated. Moreover, the ring stop of various environmental conditions can be detected favorably by the above three detection opportunities.

<1.3 極性比較>
再度図1を参照すると、前記画像処理部42は、極性処理58を備えている。
極性処理58は、前記左検出エリア12と前記右検出エリア16との前記統計値30の相違値32の極性38の組み合わせに基づいて、当該両検出エリア12,16の当該極性38の組み合わせが異なる際に前記輪止候補34を輪止CH以外と判定する。
<1.3 Polarity comparison>
Referring again to FIG. 1, the image processing unit 42 includes a polarity processing 58.
In the polarity processing 58, the combination of the polarities 38 of the detection areas 12 and 16 is different based on the combination of the polarities 38 of the difference value 32 of the statistical value 30 between the left detection area 12 and the right detection area 16. At this time, the ring stop candidate 34 is determined to be other than the ring stop CH.

図15(A)を参照すると、路面RSに描かれた白線WL(又は汚れSP)を斜めに横切るとする。図中ハッチングは白線として白色であり、背景がグレイである。中央検出エリア14では、上下方向での輝度差が無く、左右の検出エリア12,16では、白から黒、黒から白と変化の方向は異なるが、統計値30の相違値32を有意と検出するため、輪止CHと誤検出してしまう。
この課題に対しては、輪止CHが存在する場合、左右の輪止CHは同じ色(明るさ)と仮定すると、左右の検出エリア12,16での明るさの変化の方向が同じという条件に着目する。すなわち、図15(B)に示しように、統計値30の相違値32の極性38の組み合わせを情報処理に利用することができる。
Referring to FIG. 15A, it is assumed that the white line WL (or the dirt SP) drawn on the road surface RS is crossed obliquely. In the figure, hatching is white as a white line, and the background is gray. In the center detection area 14, there is no difference in luminance in the vertical direction, and in the left and right detection areas 12 and 16, the difference value 32 of the statistical value 30 is detected as significant although the direction of change is different from white to black and black to white. Therefore, it is erroneously detected as a ring stop CH.
For this problem, if there is a ring stop CH, assuming that the left and right ring CHs have the same color (brightness), the condition that the change direction of the brightness in the left and right detection areas 12 and 16 is the same. Pay attention to. That is, as shown in FIG. 15B, a combination of the polarities 38 of the difference value 32 of the statistical value 30 can be used for information processing.

極性処理58は、左右の輪止CH部検出枠において、1窓と3窓、2窓と4窓の輝度の平均値の差の極性38を同じとする。例えば、左検出エリア12で1窓 > 3窓、2窓 > 4窓ならば、右検出エリア16の輪止CH部も 1窓 > 3窓、 2窓 > 4窓 である場合に検出とする。従って、図15(B)に示すように、左右の検出エリア12,16の極性38の組み合わせが異なる場合には、輪止CHの検出とはしない。すなわち、図15(B)に示す例では、左検出エリア12では上窓18がマイナス、下窓20がプラスである。しかし、右検出エリア16では極性が上下反対であり、上窓18がプラス、下窓20がプラスとなっている。この左右の検出エリア12,16の極性の相違により、輪止CHと判定せずに却下することができる。この極性処理58は、図1に示すように候補抽出処理54の後、分離検出処理56の前に処理するようにしても良いし、分離検出処理56の一部として処理するようにしても良い。   In the polarity processing 58, the polarities 38 of the difference between the average values of the luminance values of the windows 1 and 3 and the windows 2 and 4 are the same in the left and right stop CH detection frames. For example, if 1 window> 3 windows, 2 windows> 4 windows in the left detection area 12, detection is performed when the ring stop CH portion of the right detection area 16 is also 1 window> 3 windows, 2 windows> 4 windows. Therefore, as shown in FIG. 15B, when the combinations of the polarities 38 of the left and right detection areas 12 and 16 are different, the ring stop CH is not detected. That is, in the example shown in FIG. 15B, in the left detection area 12, the upper window 18 is negative and the lower window 20 is positive. However, in the right detection area 16, the polarities are opposite to each other, the upper window 18 is positive, and the lower window 20 is positive. Due to the difference in polarity between the left and right detection areas 12 and 16, it can be rejected without being determined as the ring stop CH. The polarity processing 58 may be processed after the candidate extraction processing 54 and before the separation detection processing 56 as shown in FIG. 1, or may be processed as part of the separation detection processing 56. .

・1.3 極性比較の効果
上述のように、左右の検出エリア12,16において、算出した統計値30の相違値32(例えば差)の極性38が同じであることを利用すると、白線WLなどを斜めに横切る際の誤検出をなくすことが出来る。
1.3 Effect of Polarity Comparison As described above, if the polarity 38 of the calculated difference value 32 (for example, difference) of the statistical value 30 is the same in the left and right detection areas 12 and 16, the white line WL or the like is slanted. It is possible to eliminate false detections when crossing.

<2輪止検出装置>
<2.1 複数の検出エリアセット>
次に、実施例2を開示する。図16を参照すると、実施例2の輪止検出装置は、主要な要素として、複数の検出エリアセット62と、複数セット処理64とを備えている。
また、実施例1と同様に、カメラ40と、画像処理部42とを備えており、画像処理部42は、統計値算出処理50、相違値算出処理52、候補抽出処理54、分離検出処理56及び好ましい場合には極性処理58とを備えている。
<Two-wheel stop detection device>
<2.1 Multiple detection area sets>
Next, Example 2 is disclosed. Referring to FIG. 16, the stop detecting device of the second embodiment includes a plurality of detection area sets 62 and a plurality of set processing 64 as main elements.
Similarly to the first embodiment, the camera 40 and the image processing unit 42 are provided. The image processing unit 42 includes a statistical value calculation process 50, a difference value calculation process 52, a candidate extraction process 54, and a separation detection process 56. And a polar treatment 58 if preferred.

図17及び図18に示すように、自車MTが駐車枠PAに対し横方向にずれてしまうと、実施例1の手法では検出できなくなってしまう。図18に示す例では検出エリア17の窓を窓の番号で示している。図17及び図18に示すように、左右の検出エリア12,16で左列26と右列28との一方にのみ輪止CHが重なると輝度分布が異なるため輪止候補34が検出されず、中央検出エリア14に輪止が重なると輪止CHの分離を検出できなくなる。
この左右位置ずれに対して、実施例2では、2つの異なる手法を開示する。第1の手法は、複数セット処理64によるものである。この例では、図19に示すように、3つの検出エリアの組を後方画像10中の左右方向に複数組有する。図19に示す例では、画像処理部42は、第1の検出エリアセット62aと、第2の検出エリアセット62bと、第3の検出エリアセット62cとの3組を予め用意している。図19に示す例では、この3つの検出エリアセット62a,62b,62cは重ならないように設定されているが、一部重なるように設定しても良い。
As shown in FIGS. 17 and 18, if the own vehicle MT is displaced laterally with respect to the parking frame PA, it cannot be detected by the method of the first embodiment. In the example shown in FIG. 18, the windows of the detection area 17 are indicated by window numbers. As shown in FIGS. 17 and 18, if the ring stop CH overlaps only one of the left column 26 and the right column 28 in the left and right detection areas 12 and 16, the luminance distribution is different, so the ring stop candidate 34 is not detected, If a ring stop overlaps the center detection area 14, separation of the ring stop CH cannot be detected.
In the second embodiment, two different methods are disclosed for the left-right positional shift. The first technique is based on the multiple set process 64. In this example, as shown in FIG. 19, a plurality of sets of three detection areas are provided in the left-right direction in the rear image 10. In the example illustrated in FIG. 19, the image processing unit 42 prepares three sets of a first detection area set 62 a, a second detection area set 62 b, and a third detection area set 62 c in advance. In the example shown in FIG. 19, the three detection area sets 62a, 62b, and 62c are set so as not to overlap, but may be set so as to partially overlap.

そして、画像処理部42は、実施例1に開示した手法により、前記複数の検出エリアセット62a,62b,62cの全てについて探索し、統計値30の相違値32を求める。そして、複数セット処理64は、前記複数の検出エリアセット62a,62b,62cのうち、1以上の検出エリアセット62a,62b,62cについて前記分離検出処理56によって輪止CHであると判定された際に、輪止CHがあると判定する。この複数セット処理により、自車MTと駐車枠PAとが左右方向にずれていても、検出エリアセット62a,62b,62cのいずれかで検出することができる。検出エリアセット62bで検出されると自車MTの左右位置ずれ量はほぼない。自車MTが左側(図4では上側)にずれていると、輪止CHは検出エリアセット62aで検出される。逆に、自車MTが右側にずれていると、検出エリアセット62cで検出される。   Then, the image processing unit 42 searches all of the plurality of detection area sets 62a, 62b, and 62c by the method disclosed in the first embodiment, and obtains the difference value 32 of the statistical value 30. When the plurality of detection area sets 62a, 62b, and 62c are determined to be a ring stop CH by the separation detection process 56 for the one or more detection area sets 62a, 62b, and 62c among the plurality of detection area sets 62a, 62b, and 62c. It is determined that there is a ring stop CH. By this multiple set processing, even if the own vehicle MT and the parking frame PA are displaced in the left-right direction, it can be detected by any of the detection area sets 62a, 62b, 62c. When detected by the detection area set 62b, there is almost no amount of lateral displacement of the host vehicle MT. When the host vehicle MT is shifted to the left (upper side in FIG. 4), the stop CH is detected by the detection area set 62a. Conversely, if the vehicle MT is shifted to the right side, it is detected by the detection area set 62c.

・2.1 複数の検出エリアセットの効果
上述のように、検出エリアセットを左右方向に複数準備したため、自車MTと駐車枠PAとが左右方向に位置ずれしても良好に検出することができる。特に、駐車枠PAと自車MTの位置ずれを見込んで、検出エリアセットを左右方向に並べて設置すると、輪止CHの位置に合わせた検出エリア17を使用することができるため、不検出を減らすことができる。また、輪止CHを検出できた検出エリアセットの検出位置11を特定することで、位置ずれの方向や程度を捉えることもできる。
2.1 Effect of Multiple Detection Area Sets As described above, since a plurality of detection area sets are prepared in the left-right direction, even if the own vehicle MT and the parking frame PA are displaced in the left-right direction, it can be detected well. In particular, when the misalignment between the parking frame PA and the host vehicle MT is anticipated and the detection area sets are arranged side by side in the left-right direction, the detection area 17 that matches the position of the wheel stop CH can be used, thereby reducing non-detection. be able to. Further, by specifying the detection position 11 of the detection area set that can detect the ring stop CH, it is possible to capture the direction and degree of the positional deviation.

<2.2 検出エリアの左右移動>
図20に示すように、左右方向の位置ずれに対応するために、1つの検出エリアセット60を左右方向に移動させるようにしても良い。この例では、後方画像10の白線WLを抽出して駐車枠PAを検出すると共に駐車枠PAと自車MTの位置との距離及び傾きを算出する駐車枠検出部60を備えている。そして、画像処理部42は、検出位置補正部66を備えており、この検出位置補正部66は、駐車枠検出部60によって算出される自車MTの位置(左右位置ずれ量)に基づいて、検出位置11を補正する。これにより、検出エリア17を左右方向に移動させることができる。
<2.2 Moving the detection area left and right>
As shown in FIG. 20, one detection area set 60 may be moved in the left-right direction in order to cope with the positional deviation in the left-right direction. In this example, a parking frame detection unit 60 that extracts the white line WL of the rear image 10 to detect the parking frame PA and calculates the distance and inclination between the parking frame PA and the position of the host vehicle MT is provided. The image processing unit 42 includes a detection position correction unit 66, and the detection position correction unit 66 is based on the position of the host vehicle MT (left and right position deviation amount) calculated by the parking frame detection unit 60. The detection position 11 is corrected. Thereby, the detection area 17 can be moved in the left-right direction.

駐車枠検出部60は、後方画像10を微分することでエッジ抽出し、これをハフ変換することで直線を検出することができる。これにより、後方画像10から白線WLとなる直線のみを抽出することができる。そして、後方画像10の座標系は実空間の座標系と関連しているため、自車MTと白線WLとの距離を求めることで、白線WLの間の駐車枠PAでの左右位置ずれ量を算出することができる。
検出位置補正部66は、駐車枠PAに対する自車MTの左右位置ずれ検出の結果を用いて、図20(A)に示す位置ずれ(右側への位置ずれ)に応じて、図20(B)に示すように、検出エリア17を一体的に移動する。これにより、駐車枠PA内にて、自車MTの左右位置にかかわらず輪止CHを検出することができる。
具体的には、検出エリア17の位置は、典型的な輪止CHを検出距離DLにて撮像した後方画像を基準とし、各輪止CHの左右方向LRの中心位置に左検出エリア12と右検出エリア16とを配置し、輪止CHがない中央の隙間部分の中心位置に中央検出エリア12を配置すると良い。そして、検出位置補正部66は、白線WLの認識結果から、この左右方向LRの白線WLの中心位置を算出し、この白線WL(駐車枠PA)の左右方向LRの中心位置に中央検出エリア14の中心位置が重なるように、3つの検出エリア17を移動させると良い。
The parking frame detection unit 60 can detect an edge by differentiating the rear image 10, and can detect a straight line by performing a Hough transform. As a result, only the straight line that becomes the white line WL can be extracted from the rear image 10. And since the coordinate system of the back image 10 is related to the coordinate system of the real space, by obtaining the distance between the vehicle MT and the white line WL, the amount of left-right positional deviation in the parking frame PA between the white lines WL can be calculated. Can be calculated.
The detection position correction unit 66 uses the result of the left / right positional deviation detection of the host vehicle MT with respect to the parking frame PA, according to the positional deviation (rightward positional deviation) shown in FIG. As shown, the detection area 17 is moved integrally. As a result, the stop CH can be detected in the parking frame PA regardless of the left and right positions of the host vehicle MT.
Specifically, the position of the detection area 17 is based on a rear image obtained by imaging a typical stop CH at a detection distance DL, and the left detection area 12 and the right are located at the center position in the left-right direction LR of each stop CH. The detection area 16 may be arranged, and the center detection area 12 may be arranged at the center position of the central gap portion where there is no ring stop CH. The detection position correction unit 66 calculates the center position of the white line WL in the left-right direction LR from the recognition result of the white line WL, and the center detection area 14 is located at the center position of the white line WL (parking frame PA) in the left-right direction LR. It is preferable to move the three detection areas 17 so that their center positions overlap.

・2.2 検出エリアの左右移動の効果
このように、自車MTと駐車枠PAとの左右位置ずれ量に基づいて、検出エリア17の左右方向の位置を補正するため、自車MTの左右方向の位置ずれがあっても輪止CHを良好に検出することができる。
2.2 Effect of left / right movement of detection area As described above, since the left / right position of the detection area 17 is corrected based on the amount of left / right displacement between the own vehicle MT and the parking frame PA, Even if there is a position shift, the ring stop CH can be detected well.

<3後方画像表示装置>
<3.1 画像タイプ切替制御>
次に、実施例3を開示する。実施例3は、自車MTの後方画像10を表示する表示部70を備えた後方画像表示装置に関する。
図21を参照すると、実施例3の後方画像表示装置は、主要な構成として、カメラ40と、駐車枠検出部60と、表示部70と、表示制御部72と、特徴量算出部74と、輪止検出部76とを備えている。また、表示制御部72は、切替処理78を備えている。
<3 rear image display device>
<3.1 Image type switching control>
Next, Example 3 is disclosed. Example 3 relates to a rear image display device including a display unit 70 that displays a rear image 10 of the host vehicle MT.
Referring to FIG. 21, the rear image display apparatus according to the third embodiment includes, as main components, a camera 40, a parking frame detection unit 60, a display unit 70, a display control unit 72, a feature amount calculation unit 74, And a ring stop detector 76. Further, the display control unit 72 includes a switching process 78.

カメラ40は、自車MTの後部に設置され後方を撮影して後方画像10を生成し、表示部70は、運転者に前記後方画像10を表示する。表示制御部72は、予め定められた複数の画像タイプの内指定された画像タイプに後方画像10を編集して前記表示部70に表示制御する。   The camera 40 is installed in the rear part of the host vehicle MT and captures the rear to generate the rear image 10. The display unit 70 displays the rear image 10 to the driver. The display control unit 72 edits the rear image 10 to a designated image type among a plurality of predetermined image types, and controls display on the display unit 70.

駐車枠検出部60は、前記後方画像10中の白線WLを認識して駐車枠PAを検出すると共に当該駐車枠PAと自車MTとの位置関係を算出する。白線認識は、例えば、エッジ抽出処理とハフ変換とを使用すると良い。駐車枠PAは、左右の白線WL内の領域である。位置関係は、左右の白線WLの中心と、自車MTの左右方向の中心との左右位置ずれ量であり、さらに、白線WLに対する自車MTの傾きを含めても良い。   The parking frame detection unit 60 recognizes the white line WL in the rear image 10 to detect the parking frame PA and calculates the positional relationship between the parking frame PA and the host vehicle MT. For white line recognition, for example, edge extraction processing and Hough transform may be used. The parking frame PA is an area within the left and right white lines WL. The positional relationship is a left-right positional shift amount between the center of the left and right white lines WL and the center of the own vehicle MT in the left-right direction, and may further include an inclination of the own vehicle MT with respect to the white line WL.

特徴量算出部74は、前記後方画像10の座標系で予め定められた複数の検出エリア17の輝度値の特徴量を算出する。特徴量は、例えば、実施例1で開示した統計値30と相違値32である。この例では、特徴量算出部17は、図1に示す統計値算出処理50と、相違値算出処理52とを備える。検出エリア17の特徴量は、統計値30やその相違値32に限らず、他の値としても良い。また、検出エリア17の検出位置11は、実施例1のように予め定められた位置としても良いし、実施例2の図16に示す検出位置補正部66のように、駐車枠検出部60からの左右位置ずれ量に基づいて検出位置11を補正するようにしても良い。この検出位置11の補正により、図18に示すような左右位置ずれがあっても、図20(B)に示すように検出エリア17の位置を補正し、輪止CHを安定して検出することができる。   The feature amount calculation unit 74 calculates feature amounts of luminance values of a plurality of detection areas 17 that are predetermined in the coordinate system of the rear image 10. The feature amount is, for example, the statistical value 30 and the difference value 32 disclosed in the first embodiment. In this example, the feature quantity calculation unit 17 includes a statistical value calculation process 50 and a difference value calculation process 52 shown in FIG. The feature amount of the detection area 17 is not limited to the statistical value 30 and the difference value 32, but may be another value. Further, the detection position 11 of the detection area 17 may be a predetermined position as in the first embodiment, or from the parking frame detection section 60 as in the detection position correction section 66 shown in FIG. Alternatively, the detection position 11 may be corrected based on the left-right positional deviation amount. By correcting the detection position 11, even if there is a lateral displacement as shown in FIG. 18, the position of the detection area 17 is corrected as shown in FIG. Can do.

輪止判定部76は、前記特徴量に基づいて、前記左検出エリア12と前記右検出エリア16に立体物を検出し、前記中央検出エリア14に立体物を検出しない際に、当該立体物が輪止CHであると判定する。輪止判定部76は、中央で分離・切断されている立体物を輪止CHと判定し、検出輪止36があるとの信号(輪止検出信号)を出力する。このため、左右方向に連続する白線WLや縁石を輪止CHと判定することがない。輪止判定部76は、図1に示す、候補抽出処理54と、分離検出処理56と、必要に応じて極性処理58とを備えるようにしても良い。   The ring stop determination unit 76 detects a three-dimensional object in the left detection area 12 and the right detection area 16 based on the feature amount, and when the three-dimensional object is not detected in the center detection area 14, the three-dimensional object is detected. It is determined that the ring is CH. The ring stop determination unit 76 determines that the three-dimensional object separated and cut at the center is the ring stop CH, and outputs a signal that the detection wheel stop 36 is present (ring stop detection signal). For this reason, the white line WL and curbstone which continue in the left-right direction are not determined as the ring stop CH. The ring stop determination unit 76 may include a candidate extraction process 54, a separation detection process 56, and a polarity process 58 as necessary, as shown in FIG.

そして、実施例3では特に、前記表示制御部72が、自車MTが前記駐車枠PA内で、かつ、前記輪止判定部76によって輪止CHが発見された際に、前記画像タイプを切り替える切替処理78を備えている。この切替処理78は、図22に示すように、輪止判定部76からの輪止検出信号と、駐車枠検出部60からの傾き信号とが入力された際に(ステップS31)、輪止CHを検出し、かつ、自車MTが駐車枠PAとほぼ平行(例えば図4例示のように傾きがほぼない)で、駐車枠PA内に自車MTが収まっている条件にて(ステップS32)、画面タイプの切替を制御する(ステップS33)。この例では、ハンドルの操作がほぼ完了して後進をどの程度進めるかの判断となっており、より俯瞰画像への切替タイミングとして適した状態となる。   In particular, in the third embodiment, the display control unit 72 switches the image type when the host vehicle MT is in the parking frame PA and the wheel stop CH is found by the wheel stop determination unit 76. A switching process 78 is provided. As shown in FIG. 22, the switching process 78 is performed when the wheel stop detection signal from the wheel stop determination unit 76 and the tilt signal from the parking frame detection unit 60 are input (step S31). And the vehicle MT is substantially parallel to the parking frame PA (for example, there is almost no inclination as illustrated in FIG. 4) and the vehicle MT is within the parking frame PA (step S32). The switching of the screen type is controlled (step S33). In this example, it is determined how much the reverse operation is advanced after the operation of the steering wheel is almost completed, and the state becomes a more suitable timing for switching to the overhead view image.

広角レンズを使用する例では、後方画像10の画像タイプとして、図23(A)及び図24(A)に示す歪取り画像と、図23(B)及び図24(B)に示す俯瞰画像とがある。広角レンズを使用した元画像の例を図23(C)に示す。
図23及び図24に示す例では、輪止CHを発見するまでは(A)に示す歪取り画像を表示部70に表示させ、輪止CHを発見した時に(B)に示す俯瞰画像へ切り替えると良い。これにより、俯瞰画像への切替機能を有する後方画像表示装置(駐車用バックカメラ)において、駐車操作に輪止CHへの接近を検出し、俯瞰画像へ自動で切り替えることができる。
In an example in which a wide-angle lens is used, as the image type of the rear image 10, the distortion-removed image shown in FIGS. 23A and 24A, the overhead image shown in FIGS. 23B and 24B, and There is. An example of an original image using a wide-angle lens is shown in FIG.
In the example shown in FIGS. 23 and 24, the distortion-removed image shown in (A) is displayed on the display unit 70 until the ring stop CH is found, and when the ring stop CH is found, the bird's eye view image shown in (B) is switched. And good. Thereby, in the rear image display device (back camera for parking) having a function of switching to a bird's-eye view image, it is possible to detect the approach to the stop CH for the parking operation and automatically switch to the bird's-eye view image.

この表示制御部72が画像タイプを切り替えるタイミングは、輪止CHの発見時となる。そして、輪止CHの発見は検出エリア17の特徴量に基づく。このため、検出エリア17の検出位置11を変化させると、画像タイプを切り替えるタイミングを変化させることができる。すなわち、検出エリア17を後方画像10の上下方向のどの位置に設置するかにより、図3及び図4に示す検出距離DLを調整可能である。従って、画像タイプの切替は、自車MTがこの検出距離DLとなったタイミングで行われる。また、駐車枠検出部60が駐車枠PAに対する自車MTの傾きを算出する場合には、輪止CHを検出し、かつ、自車MTが駐車枠PAにほぼ平行の場合に画像タイプを切り替えるようにしても良い。
検出距離DLを大きく変化させる場合には、後方画像10での輪止CHの高さや大きさに応じて検出エリア17のサイズを変更し、左右位置や移動量も調整すると良い。これらの調整を連続的なものではなく段階的な設定であれば、検出距離DL毎の検出エリア17の特徴量を検出位置11等のデータ構造として予めROMに格納し、運転者の操作に応じて特徴量を切り替えることで、検出距離DLを変化させても良い。
The timing at which the display control unit 72 switches the image type is when the wheel stop CH is found. The discovery of the stop CH is based on the feature amount of the detection area 17. For this reason, if the detection position 11 of the detection area 17 is changed, the timing at which the image type is switched can be changed. That is, the detection distance DL shown in FIGS. 3 and 4 can be adjusted depending on the position in the vertical direction of the rear image 10 where the detection area 17 is installed. Therefore, the image type is switched at the timing when the host vehicle MT becomes the detection distance DL. In addition, when the parking frame detection unit 60 calculates the inclination of the host vehicle MT with respect to the parking frame PA, the image type is switched when the stop CH is detected and the host vehicle MT is substantially parallel to the parking frame PA. You may do it.
When the detection distance DL is greatly changed, the size of the detection area 17 may be changed according to the height and size of the ring stop CH in the rear image 10, and the left and right position and the movement amount may be adjusted. If these adjustments are stepwise rather than continuous, the feature amount of the detection area 17 for each detection distance DL is stored in the ROM in advance as a data structure such as the detection position 11 and the like, and according to the driver's operation. Then, the detection distance DL may be changed by switching the feature amount.

表示制御部72は、歪取り画像を俯瞰画像に自動的に切り替えた後、運転者の切替操作があった際には、運転者の切替スイッチ操作を優先する。一方、運転者の切替スイッチの操作がない場合には、バックギア中は俯瞰画像を継続し、バックギア選択をやめ再び選択した場合は解除すると良い。また、他の例として、俯瞰画像への切替後、5秒等の一定時間経過後に解除し、歪取り画像に戻すようにしても良い。   After the distortion control image is automatically switched to the overhead image, the display control unit 72 gives priority to the driver's switch operation when the driver performs a switching operation. On the other hand, when the driver does not operate the changeover switch, the bird's-eye view image is continued during the back gear, and when the back gear selection is stopped and selected again, it may be canceled. As another example, after switching to the bird's-eye view image, the image may be canceled after a predetermined time such as 5 seconds and returned to the distortion-removed image.

・3.1 画像タイプ切替制御の効果
上述のように、駐車枠検出部60が駐車枠PAを検出し、輪止判定部76が輪止CHを検出し、表示制御部72が、自車MTが前記駐車枠PA内で、かつ、前記輪止判定部76によって輪止CHが発見された際に前記画像タイプを自動的に切り替えるため、運転手の駐車操作の段階に応じてより有用な画像タイプの後方画像10を表示することができる。
3.1 Effect of Image Type Switching Control As described above, the parking frame detection unit 60 detects the parking frame PA, the wheel stop determination unit 76 detects the wheel stop CH, and the display control unit 72 determines that the vehicle MT is In order to automatically switch the image type in the parking frame PA and when the wheel stop CH is found by the wheel stop determination unit 76, the image type is more useful depending on the stage of the driver's parking operation. The rear image 10 can be displayed.

<3.2 傾き調整>
実施例3では、駐車枠検出部60が、位置関係として、駐車枠PAに対する自車MTの傾きを算出すると良い。この傾き情報は、種々の利用をすることができる。
表示制御部72の処理は、路面RSに汚れSP等があり、輪止CHが存在する場合と似た条件が作られている場合の誤検出を防止することができる。すなわち、駐車枠検出部60による傾き検出結果が駐車枠PAとほぼ平行であることを条件とすると、駐車動作途中での誤検出を減らすことが出来る。この例では、輪止判定部76が、実際には輪止CHではない汚れSPを輪止CHと誤判定しても、ステップS32の平行条件によりこの誤判定による画像タイプの切替を防止することができる。
<3.2 Tilt adjustment>
In the third embodiment, the parking frame detection unit 60 may calculate the inclination of the host vehicle MT with respect to the parking frame PA as the positional relationship. This inclination information can be used in various ways.
The processing of the display control unit 72 can prevent erroneous detection when the road surface RS has dirt SP or the like and a condition similar to the case where the ring stop CH exists is created. That is, if the inclination detection result by the parking frame detector 60 is substantially parallel to the parking frame PA, erroneous detection during the parking operation can be reduced. In this example, even if the wheel stop determination unit 76 erroneously determines the stain SP that is not actually the wheel stop CH as the wheel stop CH, the switching of the image type due to this error determination is prevented by the parallel condition in step S32. Can do.

一方、傾き検出が不能の場合がある。例えば、後方画像10の白線WLの状態により傾き検出が連続的に行えないと、例えば白線WLが短いと、検出不能となる。これらの場合には、駐車枠PAに対する自車MTの傾きを検出できなくなってしまう。すると、検出エリア17の位置に輪止CHの画像が差し掛かっているにもかかわらず、ステップS32の平行条件が成立しないため、切替処理をすることができなくなる。
このため、一度傾きを検出した後、検出不能となった場合には、例えば0.5秒間だけ直前の検出結果を継続すると良い。この直前の検出結果の継続により検出の繰り返しの安定性が向上する。
On the other hand, tilt detection may not be possible. For example, if the inclination cannot be detected continuously due to the state of the white line WL in the rear image 10, for example, if the white line WL is short, the detection becomes impossible. In these cases, the inclination of the host vehicle MT with respect to the parking frame PA cannot be detected. Then, although the image of the stop CH is approaching the position of the detection area 17, the parallel condition in step S32 is not satisfied, so that the switching process cannot be performed.
For this reason, when it becomes impossible to detect after detecting an inclination once, it is good to continue the last detection result only for 0.5 second, for example. By continuing the detection result immediately before this, the stability of repeated detection is improved.

また、駐車動作後半では、カメラ40に写る駐車枠PAの白線WLが短くなるため、傾き検出が不安定(小さく変わる)となる。このため、駐車動作時に、傾きが大きいところから傾き0(平行)までの検出結果と、平行から再び傾く場合の検出にヒステリシス特性を持たせ、傾き検出結果が安定するようにする。この対策により不検出を削減することができる。ヒステリシス特性としては、例えば、傾き検出を7段階(平行+左右3段階)とし、大きい傾きから平行となる方向では、1段階ずつ傾き検出結果を更新し、一方、一度平行になった後は、2段階傾かない限り、検出結果を平行に固定すると良い。   Further, in the latter half of the parking operation, the white line WL of the parking frame PA that appears in the camera 40 becomes short, and thus the tilt detection becomes unstable (changes small). For this reason, at the time of parking operation, a hysteresis characteristic is given to the detection result from a position where the inclination is large to the inclination 0 (parallel) and the detection when the inclination is inclined again from the parallel so that the inclination detection result is stabilized. This measure can reduce non-detection. As hysteresis characteristics, for example, the inclination detection is made in 7 steps (parallel + 3 steps on the left and right), and the inclination detection result is updated step by step in the direction from large to parallel, while once it becomes parallel, The detection result should be fixed in parallel as long as it does not tilt in two steps.

・3.2 傾き調整の効果
上述のように、白線WLの認識による駐車枠PAとの左右位置ずれ量と輪止検出とを組み合わせることで、自車MTの左右位置ずれ量に合わせて検出エリアを移動させることができ、不検出を減らすことができる。
・ 3.2 Effect of tilt adjustment As described above, the detection area is moved in accordance with the amount of lateral displacement of the host vehicle MT by combining the amount of lateral displacement with the parking frame PA based on the recognition of the white line WL and the wheel stop detection. It is possible to reduce non-detection.

本発明の一実施形態の構成例を示すブロック図である。(実施例1から3)It is a block diagram which shows the structural example of one Embodiment of this invention. (Examples 1 to 3) 本発明の一実施形態のハードウエアの構成例を示すブロック図である。(実施例1から3)It is a block diagram which shows the structural example of the hardware of one Embodiment of this invention. (Examples 1 to 3) カメラの取り付け位置等を示す側面図である。(実施例1から3)It is a side view which shows the attachment position etc. of a camera. (Examples 1 to 3) 図3に示すカメラの取り付け位置等を示す平面図である。(実施例1から3)It is a top view which shows the attachment position etc. of the camera shown in FIG. (Examples 1 to 3) 本実施形態の後方画像の一例を示す説明図である。(実施例1から3)It is explanatory drawing which shows an example of the back image of this embodiment. (Examples 1 to 3) 図5に示す画像のエッジ抽出画像の一例を示す説明図である。(実施例1から3)It is explanatory drawing which shows an example of the edge extraction image of the image shown in FIG. (Examples 1 to 3) 図5に示す後方画像の輪止部分の輝度変化を示すグラフ図である。(実施例1から3)It is a graph which shows the luminance change of the ring stop part of the back image shown in FIG. (Examples 1 to 3) 実施例1での後方画像の一例を示す説明図である。(実施例1)FIG. 5 is an explanatory diagram illustrating an example of a rear image in the first embodiment. (Example 1) 図9(A)から(C)は実施例1での検出エリアの一例を示す説明図である。(実施例1)9A to 9C are explanatory diagrams illustrating an example of the detection area in the first embodiment. (Example 1) 検出エリアの特徴量を算出する情報処理の一例を示すフローチャートである。(実施例1)It is a flowchart which shows an example of the information processing which calculates the feature-value of a detection area. (Example 1) 輪止の有無を判定する情報処理の一例を示すフローチャートである。(実施例1)It is a flowchart which shows an example of the information processing which determines the presence or absence of a ring stop. (Example 1) 実施例1での後方画像に検出エリアを重ねた一例を示す説明図である。(実施例1)6 is an explanatory diagram illustrating an example in which a detection area is superimposed on a rear image in Embodiment 1. FIG. (Example 1) 図13(A)から(C)は各検出エリアのラインプロファイルの一例を示す説明図である。(実施例1)FIGS. 13A to 13C are explanatory diagrams illustrating an example of a line profile of each detection area. (Example 1) 図14(A)から(C)は、3つの検出エリアを使用した情報処理の一例を示す説明図である。(実施例1)14A to 14C are explanatory diagrams illustrating an example of information processing using three detection areas. (Example 1) 図15(A)及び(B)は、極性比較を行う情報処理の一例を示す説明図である。(実施例3)FIGS. 15A and 15B are explanatory diagrams illustrating an example of information processing for performing polarity comparison. (Example 3) 実施例2の構成例を示すブロック図である。(実施例2)10 is a block diagram illustrating a configuration example of Example 2. FIG. (Example 2) 実施例2の後方画像の一例を示す説明図である。(実施例2)FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of a rear image according to the second embodiment. (Example 2) 実施例2の位置ずれの一例を示す説明図である。(実施例2)FIG. 10 is an explanatory diagram illustrating an example of a positional deviation according to the second embodiment. (Example 2) 3つの検出エリアを複数使用する情報処理の一例を示す説明図である。(実施例2)It is explanatory drawing which shows an example of the information processing which uses multiple three detection areas. (Example 2) 3つの検出エリアの左右位置を補正する情報処理の一例を示す説明図である。(実施例2)It is explanatory drawing which shows an example of the information processing which correct | amends the left-right position of three detection areas. (Example 2) 実施例3の構成例を示すブロック図である。(実施例3)10 is a block diagram illustrating a configuration example of Example 3. FIG. (Example 3) 実施例3の情報処理の一例を示すフローチャートである。(実施例3)10 is a flowchart illustrating an example of information processing according to a third embodiment. (Example 3) 図23(A)から(C)は実施例3の後方画像の一例を示す説明図である。(実施例3)23A to 23C are explanatory diagrams illustrating an example of the rear image of the third embodiment. (Example 3) 図23(A)及び(B)は実施例3の後方画像の一例を示す説明図である。(実施例3)23A and 23B are explanatory diagrams illustrating an example of a rear image according to the third embodiment. (Example 3)

符号の説明Explanation of symbols

CH 輪止
PA 駐車枠
DL 検出距離
10 後方画像
12 左検出エリア
14 中央検出エリア
16 右検出エリア
30 統計値
32 相違値
34 輪止候補
36 検出輪止
CH Wheel stop PA Parking frame DL Detection distance 10 Rear image 12 Left detection area 14 Center detection area 16 Right detection area 30 Statistical value 32 Difference value 34 Wheel stop candidate 36 Detection wheel stop

Claims (5)

自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備え、
この画像処理部が、
前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを備えると共に、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、
前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、
前記中央検出エリアで前記相違値が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理とを備えた、
ことを特徴とする輪止検出装置。
A camera installed at the rear of the vehicle to capture the rear and generate a rear image;
An image processing unit that determines whether or not the parking frame is locked based on a statistical value of luminance values of a plurality of detection areas predetermined in the coordinate system of the rear image;
This image processing unit
Corresponding to the left-right direction orthogonal to the longitudinal direction of the parking frame, the detection area comprises a left detection area, a center detection area, and a right detection area,
Each of the plurality of detection areas is divided into an upper window and a lower window in the vertical direction corresponding to the longitudinal direction, and the statistical value of the luminance value of the upper window and the statistical value of the luminance value of the lower window are calculated. Statistical value calculation processing,
For each of the plurality of detection areas, a difference value calculation process for calculating a difference value between the statistical value of the upper window and the statistical value of the lower window;
Candidate extraction processing for determining that there is a ring stop candidate when the difference value is significant in both the left detection area and the right detection area;
When the difference value is not significant in the central detection area, the separation detection process for determining that the ring stop candidate is a ring stop,
A ring stop detecting device characterized by that.
前記上窓及び前記下窓の前記上下方向の長さである窓高さを、前記後方画像での輪止の高さとなる長さに設定した、
ことを特徴とする請求項1記載の輪止検出装置。
The window height that is the length in the vertical direction of the upper window and the lower window was set to a length that is the height of a ring stop in the rear image,
The ring stop detection device according to claim 1.
前記画像処理部が、
前記左検出エリアと前記右検出エリアとの前記統計値の相違値の極性の組み合わせに基づいて、当該両検出エリアの当該極性の組み合わせが異なる際に前記輪止候補を輪止以外と判定する極性処理を備えた、
ことを特徴とする請求項1又は2記載の輪止検出装置。
The image processing unit
Based on the combination of the polarities of the difference values of the statistical values of the left detection area and the right detection area, the polarity for determining the ring stop candidate as other than the ring stop when the combination of the polarities of the detection areas is different With processing,
The ring stop detection device according to claim 1 or 2.
自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備え、
この画像処理部が、
前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを含む検出エリアセットを複数組備えると共に、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、
前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、
前記中央検出エリアで前記相違値が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理と、
前記複数の検出エリアセットのうち、1以上の検出エリアセットについて前記分離検出処理によって輪止であると判定された際に、輪止があると判定する複数セット処理とを備えた、
ことを特徴とする輪止検出装置。
A camera installed at the rear of the vehicle to capture the rear and generate a rear image;
An image processing unit that determines whether or not the parking frame is locked based on a statistical value of luminance values of a plurality of detection areas predetermined in the coordinate system of the rear image;
This image processing unit
Corresponding to the left and right direction orthogonal to the longitudinal direction of the parking frame, as the detection area, a plurality of detection area sets including a left detection area, a center detection area, and a right detection area,
Each of the plurality of detection areas is divided into an upper window and a lower window in the vertical direction corresponding to the longitudinal direction, and the statistical value of the luminance value of the upper window and the statistical value of the luminance value of the lower window are calculated. Statistical value calculation processing,
For each of the plurality of detection areas, a difference value calculation process for calculating a difference value between the statistical value of the upper window and the statistical value of the lower window;
Candidate extraction processing for determining that there is a ring stop candidate when the difference value is significant in both the left detection area and the right detection area;
When the difference value is not significant in the center detection area, separation detection processing for determining that the ring stop candidate is a ring stop,
Among the plurality of detection area sets, comprising one or more detection area sets, a plurality of set processing for determining that there is a ring stop when it is determined that there is a ring stop by the separation detection process,
A ring stop detecting device characterized by that.
自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
運転者に前記後方画像を表示する表示部と、
予め定められた複数の画像タイプの内指定された画像タイプに後方画像を編集して前記表示部に表示制御する表示制御部と、
前記後方画像中の白線を認識して駐車枠を検出すると共に当該駐車枠と自車との位置関係を算出する駐車枠検出部と、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて左検出エリアと右検出エリアに立体物を検出し、中央検出エリアに立体物を検出しない際に、当該立体物が輪止であると判定する輪止判定部とを備え、
前記表示制御部が、自車が前記駐車枠内で、かつ、前記輪止判定部によって輪止が発見された際に前記画像タイプを切り替える切替処理を備えた、
ことを特徴とする後方画像表示装置。
A camera installed at the rear of the vehicle to capture the rear and generate a rear image;
A display unit for displaying the rear image to the driver;
A display control unit that edits a rear image to a specified image type among a plurality of predetermined image types and controls display on the display unit;
A parking frame detection unit for recognizing a white line in the rear image and detecting a parking frame and calculating a positional relationship between the parking frame and the vehicle;
A feature amount calculation unit for calculating feature amounts of luminance values of a plurality of detection areas predetermined in the coordinate system of the rear image;
A three-dimensional object is detected in the left detection area and the right detection area based on the feature amount, and a non-rotating determination unit that determines that the three-dimensional object is a ring stop when the three-dimensional object is not detected in the center detection area. ,
The display control unit includes a switching process for switching the image type when the own vehicle is in the parking frame and a stop is detected by the stop determination unit.
A rear image display device characterized by that.
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