JP2011192164A - 車載白線認識装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車両周囲の画像を取得する車載カメラ10と、車載カメラ10で取得した画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段30と、白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段40と、確信度算出手段40が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段50、60と、車載カメラ10で取得した画像から画像処理により複合線を検出する複合線検出手段40と、車載カメラ10で取得した画像のうち、複合線検出手段40により検出した複合線を除外した領域において、画像処理により横断歩道を検出する横断歩道検出手段120とを備え、確信度算出手段40は、白線候補が横断歩道検出手段120により検出した横断歩道に属する場合、それ以外の場合よりも、その白線候補の確信度を低くすることを特徴とする車載白線認識装置1。
【選択図】図3
Description
上記の車線逸脱警報装置は、車両周囲の画像を取得する車載カメラ、その画像を処理する画像処理部、及び警報生成部によって構成されている。画像処理部では、車載カメラから得られる画像から、白線を検出・推定する。警報生成部では、白線の自車からの左右における距離を計算し、いずれかが閾値以下の場合、つまり、自車が白線に、閾値で設定される距離よりも近付いた場合に、ドライバに警報を与える。
[第1実施形態]
1.車載白線認識装置1の構成及び作用
車載白線認識装置1の構成及び作用を図1〜図6に基づいて説明する。図1は、本発明が適用された車載白線認識装置1の概略の構成を示すブロック図であり、図2は、車両における車載カメラ10の位置を表す説明図であり、図3は、画像処理部20の概略の機能構成を示す機能ブロック図であり、図4は後述する確信度の設定条件を表すグラフであり、図5は横断歩道を表す説明図であり、図6は複合線を表す説明図である。
(1)DSP120によって横断歩道を検出した場合は、その横断歩道の位置にある白線候補の確信度を下げる。なお、確信度は、横断歩道らしさ(後述)に応じて、図4に示すように設定される。図4において、横軸はDSP120によって算出された横断歩道らしさであり、縦軸は設定される確信度である。横断歩道らしさが60%以上である場合は、確信度は0.10であり一定である。横断歩道らしさが40%から60%までの間の場合、確信度は、横断歩道らしさが低下するのに伴い(比例して)、上がる。断歩道らしさが40%未満の場合、確信度は0.50で一定である。なお、DSP120によって横断歩道を検出するとは、横断歩道らしさが40%以上である場合である。
(2)複数の白線候補から、公知のパターンマッチング(画像処理)により複合線を検出する。また、パターンの一致の程度により、複合線らしさを定量的に算出する。なお、複合線とは、2本以上の白線が所定の間隔をおいて存在する態様をいう。
(3)白線らしさを示す特徴として、白線候補抽出部30で抽出した白線候補の内部輝度分散又は内部エッジ量のいずれかを用いる。
また、内部エッジ量の大小は、その領域の平坦度を示している。つまり、平坦度が大きければ、その領域にはエッジとなる部分が少ないということであるので、内部エッジ量が小さければ平坦度が大きく、逆に内部エッジ量が多ければ平坦度が小さくなる。白線は、道路面に比べ平坦度が大きいため内部エッジ量が少ない。
(4)エッジ方向の分散又はヒストグラムのピーク比率
白線らしさを示す特徴として、白線候補のエッジ方向の分散あるいはエッジ方向のヒストグラムのピークの比率又は大きさのいずれかを用いる。
従って、白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさを算出し、算出した白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさに応じて確信度を設定し(白線候補のエッジ方向の分散、エッジ方向のヒストグラムの比率又は大きさが大きければ確信度を大きくし、小さければ確信度を小さくする。)、出力するようにするのである。
(5)道路面特徴抽出部70で抽出した白線候補自体の模様又は平均輝度の差が所定の値以下の場合には、その白線候補の確信度を下げる。
(6)エッジ特徴抽出部80で抽出したエッジ総量の差が所定の値以下の場合には、白線候補の確信度を下げる。
(7)筋模様検出部90で筋状の模様が検出された場合には、確信度を下げる。
(8)交通標識検出部100で交通標識が検出された場合には、確信度を下げる。
(9)ペア白線候補検出部110によって、車両進行方向に対して車両の両側方で一対となる白線候補を検出した場合には、検出した一対の白線候補の内側の領域に存在する白線候補の確信度を下げる。
また、白線特徴算出部40における処理が増えた場合も統合処理の内容は単に尤度統合処理の入力確信度の数が増えるだけで本質的には変わらず、拡張性に富む。これにより、高精度、高ロバスト性を実現しつつ、新たな情報の追加や削除が容易な構造が実現できる。
DSP90は、車載カメラ10で取得した画像から、白線候補抽出部30で抽出した白線候補の車両進行方向に略直角方向の近傍の領域の、道路上の車両進行方向のエッジ量が所定の値以上の筋状の模様を検出するDSPであり、以下、このDSP90を筋模様検出部90と呼ぶ。
横断歩道検出部120では、公知のパターンマッチングの方法により、道路上に描かれている横断歩道の候補(以下、横断歩道候補とする)を抽出する。そして、その横断歩道候補の横断歩道らしさを算出する。横断歩道らしさの算出方法を、図5を用いて説明する。道路201上に位置する横断歩道候補203は、単位線203a、203b、203c・・・・で構成されているとする。抽出された横断歩道候補が有する単位線の数が多いほど、横断歩道らしさを高く設定する。例えば、単位線の数が2、3、4、5本の場合、横断歩道らしさを、それぞれ、20、40、60、80%とする。単位線の数が3本以上であり、横断歩道らしさが40%以上の場合に、横断歩道を検出したと判断する。
(i) 車載白線認識装置1は、上述したように、複合線を検出した場合は、車載カメラ10で取得した画像のうち、複合線を除外した領域において、横断歩道を検出する。そのため、複合線を誤って横断歩道として検出してしまうことがない。その結果、実際には複合線であるのに、横断歩道であると誤検出し、その複合線に属する白線候補の確信度を下げてしまうようなことがない。よって、車載白線認識装置1によれば、横断歩道や複合線が存在しても、白線を正しく認識できる。
(iii)白線特徴算出部40は、白線らしさを示す特徴として、白線候補抽出部30で抽出した白線候補の輝度分散又は白線の内部エッジ量のうち少なくとも1つを用いているので、輝度分散により輝度の差異を求めることができ、内部エッジ量により模様平坦度の差異を求めることができる。
また、白線特徴算出部40は、白線らしさを示す特徴として、白線候補抽出部30で抽出した白線候補のエッジ方向の分散あるいはエッジ方向のヒストグラムのピークの比率又は大きさのいずれかを用いている。
また、車載カメラ10で取得した画像から、白線候補抽出部30で抽出した白線候補の車両進行方向に略直角方向の近傍の領域の、道路上の車両進行方向の輝度が所定の値以下の筋状の模様を検出する筋模様検出部90を備えている。
[第2実施形態]
1.車載白線認識装置1の構成及び作用
本実施形態における車載白線認識装置1の構成及び作用は、基本的には前記第1実施形態と同一であるが、一部において相違する。以下では、その相違点を中心に説明し、前記第1実施形態と同様の部分の説明は省略乃至簡略化する。
車載白線認識装置1は、上述したように、横断歩道を検出した場合は、車載カメラ10で取得した画像のうち、横断歩道を除外した領域において、複合線を検出する。そのため、横断歩道を誤って複合線として検出してしまうことがない。その結果、実際には横断歩道であるのに、それを複合線であると誤検出し、その横断歩道に属する白線候補を白線として誤認識してしまうようなことがない。よって、車載白線認識装置1によれば、横断歩道や複合線が存在しても、白線を正しく認識できる。
例えば、横断歩道検出部120は、白線候補のパターンから、横断歩道を検出してもよい。また、白線特徴算出部40は、車載カメラ10で取得した画像を画像処理することで(白線候補を使用せず)、複合線を検出してもよい。
また、前記実施形態では、白線特徴算出部40を1つのDSPで構成していたが、図3に示すような白線特徴算出部40の内部処理を複数のDSPに割り当てて構成してもよい。このようにすれば、より高速処理が可能となる。
総延長距離:白線候補の長手方向(車両進行方向)における長さが長いほど、その白線候補の確信度を大きくする。
30・・・白線候補抽出部、40・・・白線特徴算出部、50・・・白線特徴統合部、
60・・・白線選択部、70・・・道路面特徴抽出部、80・・・エッジ特徴抽出部、
90・・・筋模様検出部、100・・・交通標識検出部、
110・・・ペア白線候補検出部、120・・・横断歩道検出部、201・・・道路、
203・・・横断歩道候補、203a、203b、203c・・・単位線、
205a、205b、205c・・・白線候補
Claims (3)
- 車両周囲の画像を取得する車載カメラと、
前記車載カメラで取得した画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段と、
前記白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段と、
前記確信度算出手段が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段と、
前記車載カメラで取得した画像から画像処理により複合線を検出する複合線検出手段と、
前記車載カメラで取得した画像のうち、前記複合線検出手段により検出した前記複合線を除外した領域において、画像処理により横断歩道を検出する横断歩道検出手段と、
を備え、
前記確信度算出手段は、前記白線候補が前記横断歩道検出手段により検出した横断歩道に属する場合、それ以外の場合よりも、その白線候補の前記確信度を低くすることを特徴とする車載白線認識装置。 - 車両周囲の画像を取得する車載カメラと、
前記車載カメラで取得した画像から画像処理により白線候補を抽出する白線候補抽出手段と、
前記白線候補の白線らしさの確信度を算出する確信度算出手段と、
前記確信度算出手段が算出した確信度に基づき、認識する白線を選択する白線選択手段と、
前記車載カメラで取得した画像から画像処理により横断歩道を検出する横断歩道検出手段と、
前記車載カメラで取得した画像のうち、前記横断歩道検出手段により検出した前記横断歩道を除外した領域において、画像処理により複合線を検出する複合線検出手段と、
を備え、
前記確信度算出手段は、前記白線候補が前記複合線検出手段により検出した複合線に属する場合、その白線候補の前記確信度を、予め定めた条件に従い増減することを特徴とする車載白線認識装置。 - 前記確信度算出手段を複数備え、
前記白線選択手段は、複数の前記確信度算出手段がそれぞれ算出した前記確信度を乗算することで統合して尤度を算出し、前記尤度が最大である前記白線候補を選択することを特徴とする請求項1又は2記載の車載白線認識装置。
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