JP2013216305A - 車両の駐車区画認識方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明は、駐車区画が含まれた映像で角になった角部分を捕捉する角捕捉段階、捕捉された角部分のうち隣接する角部分を組合わせて交差地点を捕捉する交差捕捉段階、捕捉された交差地点を組合わせて駐車区画の端部枠であるスロットを捕捉するスロット捕捉段階、捕捉されたスロットから駐車区画のタイプを選定するタイプ選定段階、及び上記選定されたタイプに基づいて最終スロットを選定する最終選定段階、を含むことを特徴とする。
【選択図】図1
Description
また、階層構造方式の認識を適用することにより、多様な状況と形状の駐車区画も全て認識することができる長所がある。
図1は、本発明の一実施例による車両の駐車区画認識方法の順序図である。本発明の車両の駐車区画認識方法は、駐車区画が含まれた映像で角になった角部分を捕捉する角捕捉段階S200、捕捉された角部分のうち隣接する角部分を組合わせて交差地点を捕捉する交差捕捉段階S300、捕捉された交差地点を組合わせて駐車区画の端部枠であるスロットを捕捉するスロット捕捉段階S400、捕捉されたスロットから駐車区画のタイプを選定するタイプ選定段階S500、及び上記選定されたタイプに基づいて最終スロットを選定する最終選定段階S600、を含む。
車両の駐車区画は、大きく角部分、交差地点、スロット、駐車区画から構成されるとみることができる。よって、本発明の車両の駐車区画認識方法では、まず角部分を認識し、その後交差部分を認識し、そしてスロットを認識するようにする。その後、上位段階である駐車区画を決定し、その基盤となるモデルに合わせて最も正確なスロットを検出するようにすることにより、早く正確な駐車区画認識の結果を得るようにする。
まず角捕捉段階S200では、駐車区画が含まれた映像で角になった角部分を捕捉し、交差捕捉段階S300は捕捉された角部分のうち隣接する角部分を組合わせて交差地点を捕捉する。そしてスロット捕捉段階S400は、捕捉された交差地点を組合わせて駐車区画の端部枠であるスロットを捕捉し、捕捉されたスロットから駐車区画のタイプを選定するタイプ選定段階S500、及び上記選定されたタイプに基づいて最終スロットを選定する最終選定段階S600、を行う。
これによって、交差捕捉段階S300は、交差地点をT型、L型、Y型、I型の種類に区分できる。
すなわち、各角部分の場合、時計方向に中心を基準としてスキャンする場合、明るさの差を示す角度の程度によって各角部分の種類を検出することができる。
図7は、このような分析によった各種の交差地点を駐車区画線に示した図面である。
このために交差捕捉段階S300は、駐車線と道路の境界ベクトルの方向性によって交差地点をベクトルで表現し、スロット捕捉段階S400は、交差地点のベクトル方向によってスロットの方向を判断して捕捉されたスロットが駐車区画が始まる地点のスロットであるかを判別する。
1)T−交差地点の場合:(1)二つの角部分が全て90゜−角部分(2)二つの角部分の間の距離が駐車線幅だけ離れる(3)角部分#1のW2BTDと角部分#2のB2WTDが一致し、角部分#1のB2WTDと角部分#2のW2BTDが反対(4)coner#1から角部分#2に向かうベクトルは、角部分#1のB2WTDとは反対で、角部分#2のW2BTDとは同一。
(a)TT−スロットの場合:(1)二つの交差地点が全てT−交差地点(2)二つの交差地点の間の距離が車両の幅だけ離れる(2)二つの交差地点の方向が一致(4)二つの交差地点をつなぐベクトルは、二つの交差地点の方向と垂直。
(d)YY−スロットの場合:(1)二つの交差地点が全てY−交差地点(2)二つの交差地点の間の距離が車両の幅の1/cos30゜倍だけ離れる(3)二つの交差地点の方向が一致(4)二つの交差地点をつなぐベクトルは一交差地点の方向と60゜差があり、他の交差地点と120゜差がある。
すなわち、スロット捕捉段階S400は、スロットを長方形、平行四辺形の種類に区分し、最終選定段階S600は、捕捉されたスロットの駐車区画タイプとの類似度及び明るさの程度によって最終スロットを選定する。
このためには、一般的かつ多様な形態の駐車区画タイプをあらかじめ保存しなければならない。
そして、提案された方法を多様な駐車区画状況で撮影された191の車両後方映像で評価した結果、既存のsemi−automatic方法より優秀な95.3%の検出率を示し、0.689秒の非常に早い処理速度を示した。
S200 : 角捕捉段階
S300 : 交差捕捉段階
S400 : スロット捕捉段階
S500 : タイプ選定段階
S600 : 最終選定段階
Claims (14)
- 駐車区画が含まれた映像で角になった角部分を捕捉する角捕捉段階、
捕捉された角部分のうち隣接する角部分を組合わせて交差地点を捕捉する交差捕捉段階、
捕捉された交差地点を組合わせて駐車区画の端部枠であるスロットを捕捉するスロット捕捉段階、
捕捉されたスロットから駐車区画のタイプを選定するタイプ選定段階、及び
前記選定されたタイプに基づいて最終スロットを選定する最終選定段階、
を含むことを特徴とする車両の駐車区画認識方法。 - 駐車区画が含まれた映像を車両に設けられたカメラからバードアイビュー(Bird eye view)形式で抽出する映像抽出段階をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記映像抽出段階は、車両のカメラから抽出されたフィッシュアイビュー(Fish eye view)形式の映像をバードアイビュー形式に変換することを特徴とする請求項2に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記角捕捉段階は、駐車区画の駐車線幅より小さな半径の円で角部分が含む弧の角度によって、捕捉された角部分の種類を区別することを特徴とする請求項1に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記角捕捉段階は、角部分を45度、60度、90度、120度、135度、270度のうち選択された複数の角度の種類に区分することを特徴とする請求項4に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記交差捕捉段階は、交差地点をT型、L型、Y型、I型の種類に区分することを特徴とする請求項1に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記角捕捉段階は、駐車区画の駐車線と道路の境界を明るさの変化に従ってベクトルで表現することを特徴とする請求項4に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記交差捕捉段階は、角部分の種類、駐車線と道路の境界のベクトルの方向性及び隣接する角部分間の隔離距離を土台に、交差地点をT型、L型、Y型、I型の種類に区分することを特徴とする請求項7に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記交差捕捉段階は、角部分が隣接する一対として捕捉されない場合にも、単一の角部分についての種類及び駐車線と道路の境界のベクトルの方向性によって交差地点の種類を推定することを特徴とする請求項8に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記交差捕捉段階は、駐車線と道路の境界ベクトルの方向性によって交差地点をベクトルで表現し、
前記スロット捕捉段階は、交差地点のベクトル方向によってスロットの方向を判断して、捕捉されたスロットが、駐車区画が始まる地点のスロットであるかを判別することを特徴とする請求項8に記載の車両の駐車区画認識方法。 - 前記スロット捕捉段階は、スロットを長方形、平行四辺形の種類に区分することを特徴とする請求項1に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 前記最終選定段階は、捕捉されたスロットの駐車区画タイプとの類似度、及び明るさ程度によって最終スロットを選定することを特徴とする請求項1に記載の車両の駐車区画認識方法。
- 駐車区画が含まれた映像で角になった角部分を捕捉する角捕捉段階、
捕捉された角部分のうち隣接する角部分を組合わせて交差地点を捕捉する交差捕捉段階、
捕捉された交差地点を組合わせて駐車区画の端部枠であるスロットを捕捉するスロット捕捉段階、及び
捕捉されたスロットの明るさを比較して最終スロットを選定する最終選定段階、
を含むことを特徴とする車両の駐車区画認識方法。 - 車両カメラの映像から駐車区画の角部分を捕捉し、隣接する角部分を組合わせて交差地点を捕捉し、隣接する交差地点を組合わせて駐車区画の端部枠であるスロットを捕捉し、捕捉されたスロットをあらかじめ設けられた駐車区画のタイプに代入したりスロット間の明るさを比べることにより最終スロットを選定し、これを通じて駐車区画を認識することを特徴とする車両の駐車区画認識方法。
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