JP2018037053A - 車線境界線を検出する方法、装置、およびデバイス - Google Patents
車線境界線を検出する方法、装置、およびデバイス Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018037053A JP2018037053A JP2016244016A JP2016244016A JP2018037053A JP 2018037053 A JP2018037053 A JP 2018037053A JP 2016244016 A JP2016244016 A JP 2016244016A JP 2016244016 A JP2016244016 A JP 2016244016A JP 2018037053 A JP2018037053 A JP 2018037053A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- lane boundary
- candidate lane
- point
- candidate
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/188—Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R11/00—Arrangements for holding or mounting articles, not otherwise provided for
- B60R11/04—Mounting of cameras operative during drive; Arrangement of controls thereof relative to the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/243—Classification techniques relating to the number of classes
- G06F18/2431—Multiple classes
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
- H04N23/60—Control of cameras or camera modules
- H04N23/63—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders
- H04N23/633—Control of cameras or camera modules by using electronic viewfinders for displaying additional information relating to control or operation of the camera
- H04N23/635—Region indicators; Field of view indicators
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/183—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a single remote source
Abstract
【解決手段】車線画像をフィルタリングすることによって車線画像中の候補車線境界線領域を決定する。決定した各候補車線境界線領域について中心点を抽出する。抽出した、各候補車線境界線領域の中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって各候補車線境界線領域のフィッティング曲線を得る。各候補車線境界線領域のフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類する。分類結果に基づいて候補車線境界線領域をグループに分割し、第1の所定の条件を満たす2つのグループを目標グループとして決定する。決定した目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識する。
【選択図】図2
Description
車線画像をフィルタリングすることによって車線画像中の候補車線境界線領域を決定するステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出するステップであり、中心点が、候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含むステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得るステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップと、
分類の結果に基づいて候補車線境界線領域をグループに分割するステップであり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応するステップと、
グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識するステップとを含み、
第1の所定の条件が、2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および2つのグループに対応する車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む、方法が提供される。
第2の所定の条件は、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分が垂直方向に互いに重なり合わず、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に互いに最も近い中心点どうしの間の距離が第2の所定の距離範囲内であり、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の間の方向ずれが所定のずれ範囲内であることを含み、直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分は、直線状候補車線境界線領域の中心点に対して直線フィッティングを実行することによって得られる。
候補車線境界線領域のそれぞれについて、中心点における有効画素の数を有効画素数として認識するステップと、
候補車線境界線領域のうち、所定の数しきい値(number threshold)より小さい有効画素数を有する候補車線境界線領域をフィルタリングによって除去し、候補車線境界線領域のうちの残りの候補車線境界線領域について、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングアクションを実行するステップと、をさらに含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択するステップであり、標定点が候補車線境界線領域のそれぞれの2つの端部の中心点を含むステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれの標定点に対してフィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれの中の隣接する標定点の対の曲線方程式を得るステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれの隣接する標定点の対の曲線方程式を用いて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を形成するステップとを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するステップであり、屈曲点が峰点または谷点であるステップと、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第1の目標点を選択するステップであり、前記1つの候補車線境界線領域内の隣接する第1の目標点の対の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第1の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点を含むステップと、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第2の目標点を選択するステップであり、前記1つの候補車線境界線領域の標定点である第2の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点、および屈曲点を含み、前記1つの候補車線境界線領域の第1の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第2の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しいステップとを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの現実の長さを計算し、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するステップであり、屈曲点が峰点または谷点であるステップと、
候補車線境界線領域のうち、その現実の長さが所定の長さ範囲内であり、その中心点が屈曲点を含まない候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうちの残りについて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップを実行するステップとをさらに含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択するステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれについて、第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点におけるフィッティング曲線の傾き角を、第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角として計算するステップと、
候補車線境界線領域のそれぞれの第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角に基づいて、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件または第4の所定の条件を満たす候補車線境界線領域を、曲線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件も第4の所定の条件も満たさない他の候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識するステップとをさらに含み、
第3の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差、および対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、両方とも、第1の傾き角しきい値より大きいことであり、
第4の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差が、第1の傾き角しきい値より小さく、対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、第2の傾き角しきい値より大きいことである。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するステップであり、屈曲点が峰点または谷点であるステップと、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点として、前記1つの候補車線境界線領域から任意の3つの中心点を選択するステップと、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域内の屈曲点を前記1つの候補車線境界線領域の第2のサンプリング点として決定し、前記1つの候補車線境界線領域内の第2のサンプリング点の2つの側の2つの中心点を、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点および第3のサンプリング点として選択するステップとを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中で、最大の水平座標を有する第3の目標点および最小の水平座標を有する第4の目標点を探索するステップと、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件または第6の所定の条件を満たすことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があると判定するステップと、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件も第6の所定の条件も満たさないことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないと判定するステップとを含み、
第5の所定の条件は、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることであり、
第6の所定の条件は、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることである。
ずれ距離は、第1の交差点と第2の交差点の間の距離であり、第1の交差点および第2の交差点は、それぞれ、2つの候補車線境界線領域のフィッティング線分の延長線と水平中央線との交差点であり、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に最も近い中心点と水平中央線の間の距離は、互いに等しい。
第2の所定の狭角範囲は、第4の所定の狭角範囲より広く、第3の所定の距離範囲は、第4の所定の距離範囲より広い。
目標グループ内の車線境界線領域に対してフィッティングを実行して、車線画像内の車線境界線を得るステップをさらに含み、
目標グループのそれぞれにおける車線境界線領域は、1本の車線境界線にフィッティングされる。
車線画像をフィルタリングすることによって車線画像中の候補車線境界線領域を決定するように構成されたフィルタリング部と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出するように構成された抽出部であり、中心点が、候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含む抽出部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得るように構成された第1のフィルタリング部と、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するように構成された分類部と、
分類結果に基づいて候補車線境界線領域をグループに分割するように構成されたグループ分け部であり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応するグループ分け部と、
グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識するように構成された第1の認識部とを含み、
第1の所定の条件が、2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および2つのグループに対応する車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む、装置が提供される。
第2の所定の条件は、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分が垂直方向に互いに重なり合わず、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に互いに最も近い中心点どうしの間の距離が第2の所定の距離範囲内であり、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の間の方向ずれが所定のずれ範囲内であることを含み、直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分は、直線状候補車線境界線領域の中心点に対して直線フィッティングを実行することによって得られる。
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出した後で、候補車線境界線領域のそれぞれについて、中心点における有効画素の数を有効画素数として認識するように構成された第2の認識部と、
候補車線境界線領域のうち、所定の数しきい値より小さい有効画素数を有する候補車線境界線領域をフィルタリングによって除去し、候補車線境界線領域のうちの残りの候補車線境界線領域について、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングアクションを実行するように構成されたフィルタリング部とをさらに含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択するように構成された第1の選択部であり、標定点が候補車線境界線領域のそれぞれの2つの端部の中心点を含む第1の選択部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの標定点に対してフィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれの中の隣接する標定点の対の曲線方程式を得るように構成された第2のフィッティング部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの隣接する標定点の対の曲線方程式を用いて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を形成するように構成された形成部とを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するように構成された判定部であり、屈曲点が峰点または谷点である判定部と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第1の目標点を選択するように構成された第2の選択部であり、前記1つの候補車線境界線領域内の隣接する第1の目標点の対の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第1の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点を含む第2の選択部と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域に屈曲点がある場合に標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第2の目標点を選択するように構成された第3の選択部であり、前記1つの候補車線境界線領域の標定点である第2の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点および屈曲点を含み、前記1つの候補車線境界線領域の第1の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第2の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しい第3の選択部とを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの現実の長さを計算し、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するように構成された第1の計算部であり、屈曲点が峰点または谷点である第1の計算部と、
候補車線境界線領域のうち、その現実の長さが所定の長さ範囲内であり、その中心点が屈曲点を含まない候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうちの残りについて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップを実行するように構成された第3の認識部とをさらに含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択するように構成された第4の選択部であり、第1のサンプリング点と第2のサンプリング点の間の距離が第2のサンプリング点と第3のサンプリング点の間の距離と等しい第4の選択部と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて、第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点におけるフィッティング曲線の傾き角を、第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角として計算するように構成された第2の計算部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角に基づいて、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件または第4の所定の条件を満たす候補車線境界線領域を、曲線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件も第4の所定の条件も満たさない他の候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識するように構成された第4の認識部とを含み、
第3の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差、および対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、両方とも、第1の傾き角しきい値より大きいことであり、
第4の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差が、第1の傾き角しきい値より小さく、対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、第2の傾き角しきい値より大きいことである。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するように構成された判定部であり、屈曲点が峰点または谷点である判定部と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点として、前記1つの候補車線境界線領域から任意の3つの等間隔の中心点を選択するように構成された第5の選択部と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域内の屈曲点を前記1つの候補車線境界線領域の第2のサンプリング点として決定し、前記1つの候補車線境界線領域内の第2のサンプリング点の2つの側の中心点を、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点および第3のサンプリング点として選択するように構成された第6の選択部であり、第1のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離が、第3のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離と等しい第6の選択部とを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中で、最大の水平座標を有する第3の目標点および最小の水平座標を有する第4の目標点を探索するように構成された探索部と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件または第6の所定の条件を満たすことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があると判定するように構成された第1の判定部と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件も第6の所定の条件も満たさないことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないと判定するように構成された第2の判定部とを含み、
第5の所定の条件は、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることであり、
第6の所定の条件は、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることである。
ずれ距離は、第1の交差点と第2の交差点の間の距離であり、第1の交差点および第2の交差点は、それぞれ、2つの候補車線境界線領域のフィッティング線分の延長線と水平中央線との交差点であり、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に最も近い中心点と水平中央線の間の距離は、互いに等しい。
第2の所定の狭角範囲は、第4の所定の狭角範囲より広く、第3の所定の距離範囲は、第4の所定の距離範囲より広い。
目標グループ内の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識した後で、目標グループ内の車線境界線領域に対してフィッティングを実行して、車線画像内の車線境界線を得るように構成された第3のフィッティング部をさらに含み、
ここで、目標グループのそれぞれにおける車線境界線領域は、1本の車線境界線にフィッティングされる。
車線画像をフィルタリングすることによって車線画像中の候補車線境界線領域を決定する動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出する動作であり、中心点が、候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含む動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得る動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類する動作と、
分類の結果に基づいて候補車線境界線領域をグループに分割する動作であり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応する動作と、
前記グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識する動作とを実行するように構成され、
第1の所定の条件は、2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および2つのグループに対応する車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む。
第2の所定の条件は、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分が垂直方向に互いに重なり合わず、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に互いに最も近い中心点どうしの間の距離が第2の所定の距離範囲内であり、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の間の方向ずれが所定のずれ範囲内であることを含み、ここで、直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分は、直線状候補車線境界線領域の中心点に対して直線フィッティングを実行することによって得られる。
候補車線境界線領域のそれぞれについて、中心点における有効画素の数を有効画素数として認識する動作と、
候補車線境界線領域のうち、所定の数しきい値より小さい有効画素数を有する候補車線境界線領域をフィルタリングによって除去し、候補車線境界線領域のうちの残りの候補車線境界線領域について、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングアクションを実行する動作と、をさらに実行することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択する動作であり、標定点が候補車線境界線領域のそれぞれの2つの端部の中心点を含む動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの標定点に対してフィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれの中の隣接する標定点の対の曲線方程式を得る動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの隣接する標定点の対の曲線方程式を用いて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を形成する動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することにより候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得ることができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定する動作であり、屈曲点が峰点または谷点である動作と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第1の目標点を選択する動作であり、前記1つの候補車線境界線領域内の隣接する第1の目標点の対の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第1の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点を含む動作と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第2の目標点を選択する動作であり、前記1つの候補車線境界線領域の標定点である第2の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点、および屈曲点を含み、前記1つの候補車線境界線領域の第1の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第2の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しい動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの現実の長さを計算し、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定する動作であり、屈曲点が峰点または谷点である動作と、
候補車線境界線領域のうち、その現実の長さが所定の長さ範囲内であり、その中心点が屈曲点を含まない候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうちの残りについて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップを実行する動作とをさらに実行することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択する動作であり、第1のサンプリング点と第2のサンプリング点の間の距離が第2のサンプリング点と第3のサンプリング点の間の距離と等しい動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて、第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点におけるフィッティング曲線の傾き角を、第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角として計算する動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角に基づいて、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件または第4の所定の条件を満たす候補車線境界線領域を、曲線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件も第4の所定の条件も満たさない他の候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識する動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類することができ、
第3の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差、および対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、両方とも、第1の傾き角しきい値より大きいことであり、
第4の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差が、第1の傾き角しきい値より小さく、対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、第2の傾き角しきい値より大きいことである。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定する動作であり、屈曲点が峰点または谷点である動作と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点として、前記1つの候補車線境界線領域から任意の3つの等間隔の中心点を選択する動作と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域内の屈曲点を前記1つの候補車線境界線領域の第2のサンプリング点として決定し、前記1つの候補車線境界線領域内の第2のサンプリング点の2つの側の2つの中心点を、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点および第3のサンプリング点として選択する動作であり、第1のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離が、第3のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離と等しい動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中で、最大の水平座標を有する第3の目標点および最小の水平座標を有する第4の目標点を探索する動作と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件または第6の所定の条件を満たすことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があると判定する動作と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件も第6の所定の条件も満たさないことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないと判定する動作と
を実行することによって、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定することができ、
第5の所定の条件は、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることであり、
第6の所定の条件は、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることである。
ずれ距離は、第1の交差点と第2の交差点の間の距離であり、第1の交差点および第2の交差点は、それぞれ、2つの候補車線境界線領域のフィッティング線分の延長線と水平中央線との交差点であり、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に最も近い中心点と水平中央線の間の距離は、互いに等しい。
第2の所定の狭角範囲は、第4の所定の狭角範囲より広く、第3の所定の距離範囲は、第4の所定の距離範囲より広い。
目標グループ内の車線境界線領域に対してフィッティングを実行して、車線画像内の車線境界線を得る動作をさらに実行することができ、
目標グループのそれぞれにおける車線境界線領域は、1本の車線境界線にフィッティングされる。
数式1:v=alu3+blu2+clu+dl
数式2:NumThre < lmax < N-NumThre
数式3:lmin ≦ NumThreまたはlmin ≧ N-NumThre
数式4:NumThre < lmin < N-NumThre、
数式5:lmax ≦ NumThreまたはlmax ≧ N-NumThre
数式6:θi = arctan ki、i = 0、1、2
ここで、θ0、θ1、およびθ2は、それぞれ第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角を表し、k0、k1、およびk2は、それぞれ第1の傾き、第2の傾き、および第3の傾きを表す。第1の傾きは、第1のサンプリング点における候補車線境界線領域のフィッティング曲線の接線の傾きであり、第2の傾きは、第2のサンプリング点における候補車線境界線領域のフィッティング曲線の接線の傾きであり、第3の傾きは、第3のサンプリング点における候補車線境界線領域のフィッティング曲線の接線の傾きである。
数式7:θ2-θ1 ≧ θthre1、およびθ1-θ0 ≧ θthre1
数式8:θ1-θ2 ≧ θthre1、およびθ0-θ1 ≧ θthre1
数式9:0 ≦ θ1-θ0 ≦ θthre1、およびθ2-θ1 ≧ θthre2
数式10:0 ≦ θ0-θ1 ≦ θthre1、およびθ1-θ2 ≧ θthre2
数式11:zS1 > zE0
数式12:MINBLANK < S < MAXBLANK
条件a:2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の狭角が、第2の所定の狭角範囲内である。
条件b:2つの直線状候補車線境界線領域の推定された現実の狭角が、第3の所定の狭角範囲内である。
条件c:2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分どうしの間のずれ距離が、第3の所定の距離範囲内である。
数式13:abs|α| < Threα、α = arctan(k1)-arctan(k0)
数式14:abs|β| < Threβ、Threβ = 360×S/2πR
数式15:abs|diff| < Thrediff
数式16:if(abs|α| < Threα0){abs|diff| < Thrediff0}
ステップA。グループ分けされていない車線画像内の全ての直線状候補車線境界線領域について、直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の始点が車両の現在位置に近い順に、それらの直線状候補車線境界線領域を配列し、続き番号を割り当てる。
ステップB。i=0、およびj=i+1として、新たなグループを現在のグループとして確立し、続き番号iを有する直線状候補車線境界線領域をこの現在のグループに追加する。
ステップC。続き番号iおよびjを有する2つの直線状候補車線境界線領域が第2の所定の条件を満たすかどうかを判定し、第2の所定の条件が満たされる場合にはステップDに進み、第2の所定の条件が満たされない場合にはステップGに進む。
詳細には、2つの直線状候補車線境界線領域について数式11から数式16が満たされるかどうかを判定する。ここでは、数式11から数式16が満たされる場合に、2つの直線状候補車線境界線領域が第2の所定の条件を満たすと判定される。
ステップD。続き番号jを有する直線状候補車線境界線領域を、確認すべき領域として決定する。
ステップE。jがNに等しいかどうかを判定し、jがNに等しくない場合にはステップFに進み、jがNに等しい場合にはステップIに進む。
ここで、Nは、直線状候補車線境界線領域の総数を表す。
ステップF。続き番号j+1およびjを有する2つの直線状候補車線境界線領域が垂直方向に互いに重なり合うかどうかを判定し、続き番号j+1およびjを有する2つの直線状候補車線境界線領域が垂直方向に互いに重なり合う場合にはステップHに進み、続き番号j+1およびjを有する2つの直線状候補車線境界線領域が垂直方向に互いに重なり合わない場合にはステップIに進む。
ステップG。jがNに等しいかどうかを判定し、jがNに等しくない場合にはステップHに進み、jがNに等しい場合にはステップIに進む。
ステップH。i=i、およびj=j+1として、ステップCに戻る。
ステップI。現在確認すべき領域の数が0である場合には、直接ステップJに進み、現在確認すべき領域の数が1である場合には、それらの確認すべき領域を目標領域として決定した後でステップJに進み、それらの確認すべき領域を現在のグループに追加し、それらの現在確認すべき領域をレコードからクリアし、現在確認すべき領域の数が1より大きい場合には、それらの確認すべき領域の中心点の一様性、それらの確認すべき領域の2つの側の縁部点の間の傾きの差、およびフィルタリング済み領域の飽和度を総合的に分析した後でステップJに進み、それらの確認すべき領域から目標領域を選択し、目標領域を現在のグループに追加し、それらの現在確認すべき領域をレコードからクリアする。
ステップJ。jがNに等しいかどうかを判定し、jがNに等しくない場合にはステップKに進み、jがNに等しい場合にはステップLに進む。
ステップK。iを現在のグループの直線状候補車線境界線領域の最大の続き番号、およびj=j+1であるとして、ステップCに戻る。
ステップL。ステップAに戻り、車線画像中の全ての直線状候補車線境界線領域がグループに分割されるまで、上記のステップを繰返し実行する。
車線画像をフィルタリングすることによって車線画像中の候補車線境界線領域を決定するように構成されたフィルタリング部1701と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出するように構成された抽出部1702であり、中心点が、候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含む抽出部1702と、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得るように構成された第1のフィルタリング部1703と、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するように構成された分類部1704と、
分類結果に基づいて候補車線境界線領域をグループに分割するように構成されたグループ分け部1705であり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応するグループ分け部1705と、
グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識するように構成された第1の認識部1706とを含むことができ、
ここで、第1の所定の条件は、2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および2つのグループに対応する車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む。
第2の所定の条件は、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分が垂直方向に互いに重なり合わず、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に互いに最も近い中心点どうしの間の距離が第2の所定の距離範囲内であり、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の間の方向ずれが所定のずれ範囲内であることを含み、直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分は、直線状候補車線境界線領域の中心点に対して直線フィッティングを実行することによって得られる。
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出した後で、候補車線境界線領域のそれぞれについて、中心点における有効画素の数を有効画素数として認識するように構成された第2の認識部と、
候補車線境界線領域のうち、所定の数しきい値より小さい有効画素数を有する候補車線境界線領域をフィルタリングによって除去し、候補車線境界線領域のうちの残りの候補車線境界線領域について、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングアクションを実行するように構成されたフィルタリング部とをさらに含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択するように構成された第1の選択部であり、標定点が候補車線境界線領域のそれぞれの2つの端部の中心点を含む第1の選択部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの標定点に対してフィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれの中の隣接する標定点の対の曲線方程式を得るように構成された第2のフィッティング部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの隣接する標定点の対の曲線方程式を用いて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を形成するように構成された形成部とを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するように構成された判定部であり、屈曲点が峰点または谷点である判定部と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第1の目標点を選択するように構成された第2の選択部であり、前記1つの候補車線境界線領域内の隣接する第1の目標点の対の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第1の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点を含む第2の選択部と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第2の目標点を選択するように構成された第3の選択部であり、前記1つの候補車線境界線領域の標定点である第2の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点および屈曲点を含み、前記1つの候補車線境界線領域の第1の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第2の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しい第3の選択部とを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの現実の長さを計算し、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するように構成された第1の計算部であり、屈曲点が峰点または谷点である第1の計算部と、
候補車線境界線領域のうち、その現実の長さが所定の長さ範囲内であり、その中心点が屈曲点を含まない候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうちの残りについて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップを実行するように構成された第3の認識部とをさらに含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択するように構成された第4の選択部であり、第1のサンプリング点と第2のサンプリング点の間の距離が第2のサンプリング点と第3のサンプリング点の間の距離と等しい第4の選択部と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて、第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点におけるフィッティング曲線の傾き角を、第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角として計算するように構成された第2の計算部と、
候補車線境界線領域のそれぞれの第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角に基づいて、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件または第4の所定の条件を満たす候補車線境界線領域を、曲線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件も第4の所定の条件も満たさない他の候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識するように構成された第4の認識部とを含み、
第3の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差、および対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、両方とも、第1の傾き角しきい値より大きいことであり、
第4の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差が、第1の傾き角しきい値より小さく、対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、第2の傾き角しきい値より大きいことである。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するように構成された判定部であり、屈曲点が峰点または谷点である判定部と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点として、前記1つの候補車線境界線領域から任意の3つの中心点を選択するように構成された第5の選択部と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域内の屈曲点を前記1つの候補車線境界線領域の第2のサンプリング点として決定し、前記1つの候補車線境界線領域内の第2のサンプリング点の2つの側の2つの中心点を、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点および第3のサンプリング点として選択するように構成された第6の選択部であり、第1のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離が、第3のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離と等しい第6の選択部とを含む。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中で、最大の水平座標を有する第3の目標点および最小の水平座標を有する第4の目標点を探索するように構成された探索部と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件または第6の所定の条件を満たすことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があると判定するように構成された第1の判定部と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件も第6の所定の条件も満たさないことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないと判定するように構成された第2の判定部とを含み、
第5の所定の条件は、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることであり、
第6の所定の条件は、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることである。
ずれ距離は、第1の交差点と第2の交差点の間の距離であり、第1の交差点および第2の交差点は、それぞれ、2つの候補車線境界線領域のフィッティング線分の延長線と水平中央線との交差点であり、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に最も近い中心点と水平中央線の間の距離は、互いに等しい。
第2の所定の狭角範囲は、第4の所定の狭角範囲より広く、第3の所定の距離範囲は、第4の所定の距離範囲より広い。
目標グループ内の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識した後で、目標グループ内の車線境界線領域に対してフィッティングを実行して、車線画像内の車線境界線を得るように構成された第3のフィッティング部をさらに含み、
ここで、目標グループのそれぞれにおける車線境界線領域は、1本の車線境界線にフィッティングされる。
車線画像をフィルタリングすることによって車線画像中の候補車線境界線領域を決定する動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出する動作であり、中心点が、候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含む動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得る動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類する動作と、
分類の結果に基づいて候補車線境界線領域をグループに分割する動作であり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応する動作と、
前記グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識する動作とを実行するように構成され、
第1の所定の条件は、2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および2つのグループに対応する車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む。
第2の所定の条件は、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分が垂直方向に互いに重なり合わず、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に互いに最も近い中心点どうしの間の距離が第2の所定の距離範囲内であり、2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の間の方向ずれが所定のずれ範囲内であることを含み、ここで、直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分は、直線状候補車線境界線領域の中心点に対して直線フィッティングを実行することによって得られる。
候補車線境界線領域のそれぞれについて、中心点における有効画素の数を有効画素数として認識する動作と、
候補車線境界線領域のうち、所定の数しきい値より小さい有効画素数を有する候補車線境界線領域をフィルタリングによって除去し、候補車線境界線領域のうちの残りの候補車線境界線領域について、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングアクションを実行する動作と、をさらに実行することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択する動作であり、標定点が候補車線境界線領域のそれぞれの2つの端部の中心点を含む動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの標定点に対してフィッティングを実行することによって候補車線境界線領域のそれぞれの中の隣接する標定点の対の曲線方程式を得る動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの隣接する標定点の対の曲線方程式を用いて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を形成する動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点に対して曲線フィッティングを実行することにより候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得ることができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定する動作であり、屈曲点が峰点または谷点である動作と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第1の目標点を選択する動作であり、前記1つの候補車線境界線領域内の隣接する第1の目標点の対の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第1の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点を含む動作と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第2の目標点を選択する動作であり、前記1つの候補車線境界線領域の標定点である第2の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点、および屈曲点を含み、前記1つの候補車線境界線領域の第1の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第2の端部における中心点と屈曲点の間に位置する任意の隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しい動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から複数の標定点を選択することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの現実の長さを計算し、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定する動作であり、屈曲点が峰点または谷点である動作と、
候補車線境界線領域のうち、その現実の長さが所定の長さ範囲内であり、その中心点が屈曲点を含まない候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうちの残りについて、候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って、候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップを実行する動作とをさらに実行することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択する動作であり、第1のサンプリング点と第2のサンプリング点の間の距離が第2のサンプリング点と第3のサンプリング点の間の距離と等しい動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれについて、第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点におけるフィッティング曲線の傾き角を、第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角として計算する動作と、
候補車線境界線領域のそれぞれの第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角に基づいて、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件または第4の所定の条件を満たす候補車線境界線領域を、曲線状候補車線境界線領域として認識し、候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件も第4の所定の条件も満たさない他の候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識する動作とを実行することによって、
候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線の傾き角に従って候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類することができ、
第3の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差、および対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、両方とも、第1の傾き角しきい値より大きいことであり、
第4の所定の条件は、対応する候補車線境界線領域の第1の傾き角と第2の傾き角の間の差が、第1の傾き角しきい値より小さく、対応する候補車線境界線領域の第2の傾き角と第3の傾き角の間の差が、第2の傾き角しきい値より大きいことである。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定する動作であり、屈曲点が峰点または谷点である動作と、
候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点として、前記1つの候補車線境界線領域から任意の3つの等間隔の中心点を選択する動作と、
前記1つの候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域内の屈曲点を前記1つの候補車線境界線領域の第2のサンプリング点として決定し、前記1つの候補車線境界線領域内の第2のサンプリング点の2つの側の2つの中心点を、前記1つの候補車線境界線領域の第1のサンプリング点および第3のサンプリング点として選択する動作であり、第1のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離が、第3のサンプリング点として選択された中心点から第2のサンプリング点までの距離と等しい動作とを実行することによって、
第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択することができる。
候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中で、最大の水平座標を有する第3の目標点および最小の水平座標を有する第4の目標点を探索する動作と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件または第6の所定の条件を満たすことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点があると判定する動作と、
第3の目標点および第4の目標点が第5の所定の条件も第6の所定の条件も満たさないことに応答して、対応する候補車線境界線領域の中心点の中に屈曲点がないと判定する動作と
を実行することによって、候補車線境界線領域のそれぞれの中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定することができ、
第5の所定の条件は、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることであり、
第6の所定の条件は、第4の目標点が対応する候補車線境界線領域の中央にあり、第3の目標点が対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることである。
ずれ距離は、第1の交差点と第2の交差点の間の距離であり、第1の交差点および第2の交差点は、それぞれ、2つの候補車線境界線領域のフィッティング線分の延長線と水平中央線との交差点であり、2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に最も近い中心点と水平中央線の間の距離は、互いに等しい。
第2の所定の狭角範囲は、第4の所定の狭角範囲より広く、第3の所定の距離範囲は、第4の所定の距離範囲より広い。
目標グループ内の車線境界線領域に対してフィッティングを実行して、車線画像内の車線境界線を得る動作をさらに実行することができ、
目標グループのそれぞれにおける車線境界線領域は、1本の車線境界線にフィッティングされる。
102 表示デバイス
103 撮影デバイス
1701 フィルタリング部
1702 抽出部
1703 第1のフィッティング部
1704 分類部
1705 グループ分け部
1706 第1の認識部
1800 デバイス
1801 プロセッサ
1802 メモリ
1803 通信インタフェース
Claims (14)
- 車線境界線を検出する方法であって、
車線画像をフィルタリングすることによって前記車線画像中の候補車線境界線領域を決定するステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出するステップであり、前記中心点が、前記候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含むステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって前記候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得るステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記フィッティング曲線の傾き角に従って、前記候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップと、
前記分類の結果に基づいて前記候補車線境界線領域をグループに分割するステップであり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応するステップと、
前記グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、前記目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識するステップとを含み、
前記第1の所定の条件が、前記2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および前記2つのグループに対応する前記車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む、方法。 - 第2の所定の条件を満たす2つの直線状候補車線境界線領域が、同じグループであり、
前記第2の所定の条件が、前記2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分が垂直方向に互いに重なり合わず、前記2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に互いに最も近い中心点どうしの間の距離が第2の所定の距離範囲内であり、前記2つの直線状候補車線境界線領域のフィッティング線分の間の方向ずれが所定のずれ範囲内であることを含み、
前記直線状候補車線境界線領域の前記フィッティング線分が、前記直線状候補車線境界線領域の中心点に対して直線フィッティングを実行することによって得られる、請求項1に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出した後で、
前記候補車線境界線領域のそれぞれについて、前記中心点における有効画素の数を有効画素数として認識するステップと、
前記候補車線境界線領域のうち、所定の数しきい値(number threshold)より小さい有効画素数を有する候補車線境界線領域をフィルタリングによって除去し、前記候補車線境界線領域のうちの残りの候補車線境界線領域について、前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点に対して曲線フィッティングアクションを実行するステップと、をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって前記候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得るステップが、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点から複数の標定点を選択するステップであり、前記標定点が前記候補車線境界線領域のそれぞれの2つの端部の中心点を含むステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記標定点に対してフィッティングを実行することによって前記候補車線境界線領域のそれぞれの中の隣接する標定点の対の曲線方程式を得るステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの隣接する標定点の前記対の前記曲線方程式を用いて、前記候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を形成するステップとを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点から前記複数の標定点を選択するステップが、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するステップであり、前記屈曲点が峰点または谷点であるステップと、
前記候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の前記中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第1の目標点を選択するステップであり、前記1つの候補車線境界線領域内の隣接する第1の目標点の対の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の前記第1の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における中心点を含むステップと、
前記1つの候補車線境界線領域の前記中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記標定点として前記1つの候補車線境界線領域から第2の目標点を選択するステップであり、前記1つの候補車線境界線領域の前記標定点である前記第2の目標点が、前記1つの候補車線境界線領域の2つの端部における前記中心点、および前記屈曲点を含み、前記1つの候補車線境界線領域の第1の端部における中心点と前記屈曲点の間に位置する隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しく、前記1つの候補車線境界線領域の第2の端部における中心点と前記屈曲点の間に位置する隣接する2つの第2の目標点の間の距離が互いに等しいステップとを含む、請求項4に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれの現実の長さを計算し、前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するステップであり、前記屈曲点が峰点または谷点であるステップと、
前記候補車線境界線領域のうち、その現実の長さが所定の長さ範囲内であり、その中心点が屈曲点を含まない候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識し、前記候補車線境界線領域のうちの残りについて、前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記フィッティング曲線の前記傾き角に従って、前記候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類する前記ステップを実行するステップとをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記フィッティング曲線の前記傾き角に従って前記候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するステップが、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点から第1のサンプリング点、第2のサンプリング点、および第3のサンプリング点を選択するステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれについて、前記第1のサンプリング点、前記第2のサンプリング点、および前記第3のサンプリング点における前記フィッティング曲線の傾き角を、第1の傾き角、第2の傾き角、および第3の傾き角として計算するステップと、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記第1の傾き角、前記第2の傾き角、および前記第3の傾き角に基づいて、前記候補車線境界線領域のうち、第3の所定の条件または第4の所定の条件を満たす候補車線境界線領域を、曲線状候補車線境界線領域として認識し、前記候補車線境界線領域のうち、前記第3の所定の条件も前記第4の所定の条件も満たさない他の候補車線境界線領域を、直線状候補車線境界線領域として認識するステップとをさらに含み、
前記第3の所定の条件が、対応する候補車線境界線領域の前記第1の傾き角と前記第2の傾き角の間の差、および前記対応する候補車線境界線領域の前記第2の傾き角と前記第3の傾き角の間の差が、両方とも、第1の傾き角しきい値より大きいことであり、
前記第4の所定の条件が、前記対応する候補車線境界線領域の前記第1の傾き角と前記第2の傾き角の間の差が、前記第1の傾き角しきい値より小さく、前記対応する候補車線境界線領域の前記第2の傾き角と前記第3の傾き角の間の差が、第2の傾き角しきい値より大きいことである、請求項1に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点から前記第1のサンプリング点、前記第2のサンプリング点、および前記第3のサンプリング点を選択するステップが、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点の中に屈曲点があるかどうかを判定するステップであり、前記屈曲点が峰点または谷点であるステップと、
前記候補車線境界線領域のうちの1つの候補車線境界線領域の前記中心点の中に屈曲点がないことに応答して、前記1つの候補車線境界線領域の前記第1のサンプリング点、前記第2のサンプリング点、および前記第3のサンプリング点として、前記1つの候補車線境界線領域から任意の3つの中心点を選択するステップと、
前記1つの候補車線境界線領域の前記中心点の中に屈曲点があることに応答して、前記1つの候補車線境界線領域内の前記屈曲点を前記1つの候補車線境界線領域の前記第2のサンプリング点として決定し、前記1つの候補車線境界線領域内の前記第2のサンプリング点の2つの側の2つの中心点を、前記1つの候補車線境界線領域の前記第1のサンプリング点および前記第3のサンプリング点として選択するステップとを含む、請求項7に記載の方法。 - 前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点の中に前記屈曲点があるかどうかを判定するステップが、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点の中で、最大の水平座標を有する第3の目標点および最小の水平座標を有する第4の目標点を探索するステップと、
前記第3の目標点および前記第4の目標点が第5の所定の条件または第6の所定の条件を満たすことに応答して、対応する候補車線境界線領域の前記中心点の中に屈曲点があると判定するステップと、
前記第3の目標点および前記第4の目標点が前記第5の所定の条件も前記第6の所定の条件も満たさないことに応答して、前記対応する候補車線境界線領域の前記中心点の中に屈曲点がないと判定するステップとを含み、
前記第5の所定の条件が、前記第3の目標点が前記対応する候補車線境界線領域の中央にあり、前記第4の目標点が前記対応する候補車線境界線領域の2つの端部のうちのいずれか1つにあることであり、
前記第6の所定の条件が、前記第4の目標点が前記対応する候補車線境界線領域の中央にあり、前記第3の目標点が前記対応する候補車線境界線領域の前記2つの端部のうちのいずれか1つにあることである、請求項5、6、または8に記載の方法。 - 前記2つの直線状候補車線境界線領域の前記フィッティング線分の間の前記方向ずれが前記所定のずれ範囲内にあることが、前記2つの直線状候補車線境界線領域の前記フィッティング線分の狭角が第2の所定の狭角範囲内にあること、前記2つの直線状候補車線境界線領域の推定された現実の狭角が第3の所定の狭角範囲内にあること、および前記2つの直線状候補車線境界線領域の前記フィッティング線分の間のずれ距離が第3の所定の距離範囲内にあること、のうちの少なくとも1つを含み、
前記ずれ距離が、第1の交差点と第2の交差点の間の距離であり、前記第1の交差点および前記第2の交差点が、それぞれ、前記2つの候補車線境界線領域の前記フィッティング線分の延長線と水平中央線との交差点であり、前記2つの直線状候補車線境界線領域の垂直方向に最も近い中心点と前記水平中央線の間の距離が互いに等しい、請求項2に記載の方法。 - 前記第2の所定の条件が、前記2つの直線状候補車線境界線領域の前記フィッティング線分の前記狭角が第4の所定の狭角範囲内にある場合に、前記2つの直線状候補車線境界線領域の前記フィッティング線分の間の前記ずれ距離が第4の所定の距離範囲内であることをさらに含み、
前記第2の所定の狭角範囲が、前記第4の所定の狭角範囲より広く、前記第3の所定の距離範囲が、前記第4の所定の距離範囲より広い、請求項2に記載の方法。 - 前記目標グループ内の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識した後で、
前記目標グループ内の前記車線境界線領域に対してフィッティングを実行して、前記車線画像内の車線境界線を得るステップをさらに含み、
前記目標グループのそれぞれにおける前記車線境界線領域が、1本の車線境界線にフィッティングされる、請求項1に記載の方法。 - 車線境界線を検出する装置であって、
車線画像をフィルタリングすることによって前記車線画像中の候補車線境界線領域を決定するように構成されたフィルタリング部と、
前記候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出するように構成された抽出部であり、前記中心点が、前記候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含む抽出部と、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって前記候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得るように構成された第1のフィッティング部と、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記フィッティング曲線の傾き角に従って、前記候補車線境界線領域を直線状候補車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類するように構成された分類部と、
前記分類の結果に基づいて前記候補車線境界線領域をグループに分割するように構成されたグループ分け部であり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応するグループ分け部と、
前記グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、前記目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識するように構成された第1の認識部とを含み、
前記第1の所定の条件が、前記2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および前記2つのグループに対応する前記車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む、装置。 - プロセッサと、メモリと、通信インタフェースと、バスシステムとを含む、車線境界線を検出するデバイスであって、
前記バスシステムが、前記デバイスのハードウェアを結合するように構成され、
前記通信インタフェースが、前記デバイスと少なくとも1つの他のデバイスとの間の通信接続を実施するように構成され、
前記メモリが、プログラム命令およびデータを記憶するように構成され、
前記プロセッサが、前記メモリに記憶された前記命令および前記データを読み取り、
車線画像をフィルタリングすることによって前記車線画像中の候補車線境界線領域を決定する動作と、
前記候補車線境界線領域のそれぞれについて中心点を抽出する動作であり、前記中心点が、前記候補車線境界線領域のそれぞれにおける各行の2つの終端点の間の中央点を含む動作と、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記中心点に対して曲線フィッティングを実行することによって前記候補車線境界線領域のそれぞれのフィッティング曲線を得る動作と、
前記候補車線境界線領域のそれぞれの前記フィッティング曲線の傾き角に従って、前記候補車線境界線領域を直線状車線境界線領域および曲線状候補車線境界線領域として分類する動作と、
前記分類の結果に基づいて前記候補車線境界線領域をグループに分割する動作であり、曲線状候補車線境界線領域は、それぞれ単独で1つのグループを形成し、直線状候補車線境界線領域は、1つまたは複数で1つのグループを形成し、同じグループ内の候補車線境界線領域は、同じ車線境界線に対応する動作と、
前記グループのうちから第1の所定の条件を満たす2つを目標グループとして決定し、前記目標グループ中の候補車線境界線領域を車線境界線領域として認識する動作とを実行するように構成され、
前記第1の所定の条件が、前記2つのグループに対応する車線境界線の間の距離が第1の所定の距離範囲内であること、および前記2つのグループに対応する前記車線境界線の狭角が第1の所定の狭角範囲内であること、のうちの少なくとも1つを含む、デバイス。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610748872.5A CN106407893B (zh) | 2016-08-29 | 2016-08-29 | 一种检测车道线的方法、装置和设备 |
CN201610748872.5 | 2016-08-29 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018037053A true JP2018037053A (ja) | 2018-03-08 |
JP6347827B2 JP6347827B2 (ja) | 2018-06-27 |
Family
ID=58002771
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016244016A Active JP6347827B2 (ja) | 2016-08-29 | 2016-12-16 | 車線境界線を検出する方法、装置、およびデバイス |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10140529B2 (ja) |
JP (1) | JP6347827B2 (ja) |
CN (1) | CN106407893B (ja) |
DE (1) | DE102016124879A1 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115273013A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-11-01 | 江西小马机器人有限公司 | 车道线检测方法、系统、计算机及可读存储介质 |
CN115273013B (zh) * | 2022-09-27 | 2024-05-03 | 江西小马机器人有限公司 | 车道线检测方法、系统、计算机及可读存储介质 |
Families Citing this family (58)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107462223B (zh) * | 2017-08-08 | 2020-06-16 | 长安大学 | 一种公路转弯前行车视距自动测量装置及测量方法 |
KR20190072834A (ko) * | 2017-12-18 | 2019-06-26 | 삼성전자주식회사 | 차량의 종방향 속도를 제어하는 장치 및 방법 |
CN108256446B (zh) | 2017-12-29 | 2020-12-11 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于确定道路中的车道线的方法、装置和设备 |
CN108256445B (zh) * | 2017-12-29 | 2020-11-06 | 北京华航无线电测量研究所 | 车道线检测方法及系统 |
CN108171225B (zh) * | 2018-03-14 | 2020-12-18 | 海信集团有限公司 | 车道检测方法、装置、终端及存储介质 |
CN108629292B (zh) * | 2018-04-16 | 2022-02-18 | 海信集团有限公司 | 弯曲车道线检测方法、装置及终端 |
CN108710834B (zh) * | 2018-04-28 | 2022-01-14 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 滤波区域的相关滤波目标跟踪方法 |
CN108931786A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-12-04 | 北京智行者科技有限公司 | 路沿检测装置和方法 |
CN110555344B (zh) * | 2018-06-01 | 2022-05-31 | 赛灵思电子科技(北京)有限公司 | 车道线识别方法、装置、电子设备、存储介质 |
CN108921079B (zh) * | 2018-06-27 | 2022-06-10 | 盯盯拍(深圳)技术股份有限公司 | 拍摄角度调整方法、拍摄角度调整设备以及车载摄像装置 |
CN108921089A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-11-30 | 驭势科技(北京)有限公司 | 车道线检测方法、装置和系统及存储介质 |
CN110654320A (zh) * | 2018-06-29 | 2020-01-07 | 比亚迪股份有限公司 | 探测装置探测角度的调整方法、装置及具有其的车辆 |
CN110765812B (zh) * | 2018-07-26 | 2021-02-19 | 北京图森智途科技有限公司 | 一种图像数据车道线的标定方法和装置 |
CN109190548B (zh) * | 2018-08-28 | 2021-04-20 | 武汉真元生物数据有限公司 | 基于gabor滤波的快速眼睑检测方法及系统 |
CN109186615A (zh) * | 2018-09-03 | 2019-01-11 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 基于高精度地图的车道边线距离检测方法、装置及存储介质 |
KR102564856B1 (ko) | 2018-09-07 | 2023-08-08 | 삼성전자주식회사 | 차선을 검출하는 방법 및 장치 |
CN111126106B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-09-05 | 沈阳美行科技股份有限公司 | 一种车道线识别方法和装置 |
TWI690439B (zh) * | 2018-11-01 | 2020-04-11 | 財團法人車輛研究測試中心 | 道路標線之光達偵測方法及其系統 |
CN111212260B (zh) * | 2018-11-21 | 2021-08-20 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种基于监控视频绘制车道线的方法及装置 |
JP2020087001A (ja) * | 2018-11-27 | 2020-06-04 | 株式会社デンソー | 車線位置情報出力装置 |
CN111325811B (zh) * | 2018-12-14 | 2023-06-09 | 广东星舆科技有限公司 | 一种车道线数据的处理方法及处理装置 |
CN109800641B (zh) * | 2018-12-14 | 2023-04-18 | 天津大学 | 基于阈值自适应二值化和连通域分析的车道线检测方法 |
CN109816720B (zh) * | 2018-12-21 | 2021-07-20 | 歌尔光学科技有限公司 | 道路中心检测方法、机载设备及存储介质 |
KR20200090527A (ko) * | 2019-01-21 | 2020-07-29 | 현대자동차주식회사 | 차선 인식 장치 및 그 방법 |
US10423840B1 (en) * | 2019-01-31 | 2019-09-24 | StradVision, Inc. | Post-processing method and device for detecting lanes to plan the drive path of autonomous vehicle by using segmentation score map and clustering map |
EP3705384B1 (en) * | 2019-03-04 | 2021-12-22 | Aptiv Technologies Limited | Side collision risk estimation system for a vehicle |
CN109949360B (zh) * | 2019-03-18 | 2021-08-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种道路中心线的提取方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN110281888B (zh) * | 2019-05-23 | 2020-06-12 | 纽劢科技(上海)有限公司 | 通过曲线拟合控制减速及刹车的方法 |
CN110413942B (zh) * | 2019-06-04 | 2023-08-08 | 上海汽车工业(集团)总公司 | 车道线方程筛选方法及其筛选模块 |
CN112802149B (zh) * | 2019-11-13 | 2023-03-21 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 车道线的生成方法、生成装置、电子设备及存储介质 |
CN112950740A (zh) * | 2019-12-10 | 2021-06-11 | 中交宇科(北京)空间信息技术有限公司 | 高精地图道路中心线的生成方法、装置、设备及存储介质 |
CN111178193A (zh) * | 2019-12-18 | 2020-05-19 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 一种车道线的检测方法、检测装置及计算机可读存储介质 |
CN111192216B (zh) * | 2019-12-31 | 2023-04-21 | 武汉中海庭数据技术有限公司 | 一种车道线平滑处理方法及系统 |
US11688155B2 (en) | 2020-01-06 | 2023-06-27 | Luminar, Llc | Lane detection and tracking techniques for imaging systems |
CN111488808B (zh) * | 2020-03-31 | 2023-09-29 | 杭州诚道科技股份有限公司 | 基于交通违法图像数据的车道线检测方法 |
CN111460073B (zh) * | 2020-04-01 | 2023-10-20 | 北京百度网讯科技有限公司 | 车道线检测方法、装置、设备和存储介质 |
CN111372188B (zh) * | 2020-05-27 | 2020-09-01 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 区域内热点轨迹确定方法和装置、存储介质及电子装置 |
CN111652952B (zh) * | 2020-06-05 | 2022-03-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车道线生成方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN111932506B (zh) * | 2020-07-22 | 2023-07-14 | 四川大学 | 一种提取图像中非连续直线的方法 |
CN112071058A (zh) * | 2020-08-14 | 2020-12-11 | 深延科技(北京)有限公司 | 基于深度学习的道路交通监控及车辆异常、违禁、火灾的检测方法及系统 |
CN112785844B (zh) * | 2020-12-28 | 2022-03-15 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 曲线坐标系的建立方法、装置和电子设备 |
CN112464914A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-09 | 南京积图网络科技有限公司 | 一种基于卷积神经网络的护栏分割方法 |
CN112782661A (zh) * | 2021-01-05 | 2021-05-11 | 广州小鹏自动驾驶科技有限公司 | 一种机动车道护栏检测方法及相关装置 |
CN113407027B (zh) * | 2021-06-04 | 2023-03-03 | 浙江商汤科技开发有限公司 | 位姿获取方法及装置和电子设备、存储介质 |
CN113254563B (zh) * | 2021-06-18 | 2022-04-12 | 智道网联科技(北京)有限公司 | 道路编号的生成方法及相关装置 |
CN113762067B (zh) * | 2021-07-21 | 2024-03-26 | 上海圭目机器人有限公司 | 一种机场板块的识别方法 |
CN113920319B (zh) * | 2021-12-15 | 2022-04-05 | 深圳佑驾创新科技有限公司 | 一种车道干扰噪声线的滤除方法及装置 |
CN114399589B (zh) * | 2021-12-20 | 2022-11-11 | 禾多科技(北京)有限公司 | 三维车道线生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
CN114511832B (zh) * | 2022-04-21 | 2022-07-12 | 深圳比特微电子科技有限公司 | 车道线分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN114842448B (zh) * | 2022-05-11 | 2023-03-24 | 禾多科技(北京)有限公司 | 三维车道线生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
CN114694138B (zh) * | 2022-06-01 | 2022-09-20 | 远峰科技股份有限公司 | 一种应用于智能驾驶的路面检测方法、装置及设备 |
CN114724117B (zh) * | 2022-06-07 | 2022-09-13 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 车道线关键点数据生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115019518A (zh) * | 2022-06-17 | 2022-09-06 | 南京乾创电子科技有限公司 | 一种用于公交车道占用的抓拍系统和方法 |
CN116486354B (zh) * | 2022-07-13 | 2024-04-16 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 车道线处理方法、装置、设备以及存储介质 |
CN115071733B (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-25 | 成都工业职业技术学院 | 一种基于计算机的辅助驾驶方法及装置 |
CN115147802B (zh) * | 2022-09-06 | 2022-11-25 | 福思(杭州)智能科技有限公司 | 一种车道线预测方法、装置、介质、程序产品及车辆 |
CN115422316B (zh) * | 2022-11-02 | 2023-01-13 | 高德软件有限公司 | 车道线数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN117495989B (zh) * | 2023-12-29 | 2024-04-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08261756A (ja) * | 1994-11-10 | 1996-10-11 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 走行レーン認識装置 |
JPH10143646A (ja) * | 1996-08-28 | 1998-05-29 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 局地的位置把握装置及びその方法 |
JP2010128949A (ja) * | 2008-11-28 | 2010-06-10 | Hitachi Automotive Systems Ltd | カメラ装置 |
JP2010198119A (ja) * | 2009-02-23 | 2010-09-09 | Nissan Motor Co Ltd | 道路白線認識装置及び道路白線認識方法 |
JP2012083892A (ja) * | 2010-10-08 | 2012-04-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 自律走行制御装置及びそれを備えた自律走行車両 |
JP2014096135A (ja) * | 2012-10-10 | 2014-05-22 | Ricoh Co Ltd | 移動面境界線認識装置、これを用いた移動体機器制御システム、移動面境界線認識方法及び移動面境界線認識用プログラム |
JP2015191372A (ja) * | 2014-03-27 | 2015-11-02 | トヨタ自動車株式会社 | 走路境界区画線検出装置 |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3357749B2 (ja) * | 1994-07-12 | 2002-12-16 | 本田技研工業株式会社 | 車両の走行路画像処理装置 |
EP1383100A3 (en) * | 1996-08-28 | 2005-02-02 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Local positioning apparatus and method therefor |
JP3521860B2 (ja) * | 2000-10-02 | 2004-04-26 | 日産自動車株式会社 | 車両の走行路認識装置 |
JP3780922B2 (ja) * | 2001-11-30 | 2006-05-31 | 日産自動車株式会社 | 道路白線認識装置 |
JP3864945B2 (ja) * | 2003-09-24 | 2007-01-10 | アイシン精機株式会社 | 路面走行レーン検出装置 |
JP4659631B2 (ja) * | 2005-04-26 | 2011-03-30 | 富士重工業株式会社 | 車線認識装置 |
JP4616068B2 (ja) * | 2005-04-28 | 2011-01-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両、画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム |
CN101477629B (zh) * | 2008-12-29 | 2012-01-11 | 东软集团股份有限公司 | 车道线的感兴趣区域提取方法和装置 |
JP5363921B2 (ja) * | 2009-08-31 | 2013-12-11 | 富士重工業株式会社 | 車両用白線認識装置 |
CN102288121B (zh) * | 2011-05-12 | 2012-11-07 | 电子科技大学 | 一种基于单目视觉的车道偏离距离测量及预警方法 |
JP5832850B2 (ja) * | 2011-10-20 | 2015-12-16 | アルパイン株式会社 | 車線監視システム及び車線監視方法 |
TWI438729B (zh) * | 2011-11-16 | 2014-05-21 | Ind Tech Res Inst | 車道偏移警示方法及系統 |
CN102521589B (zh) * | 2011-11-18 | 2013-06-12 | 深圳市宝捷信科技有限公司 | 一种车道线检测的方法及系统 |
CN103473762B (zh) * | 2013-08-29 | 2016-12-28 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种车道线检测方法和装置 |
JP2015166903A (ja) * | 2014-03-03 | 2015-09-24 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 分岐路認識装置 |
JP5989701B2 (ja) * | 2014-03-24 | 2016-09-07 | トヨタ自動車株式会社 | 境界検出装置および境界検出方法 |
CN104063877B (zh) * | 2014-07-16 | 2017-05-24 | 中电海康集团有限公司 | 一种候选车道线混合判断识别方法 |
CN105069415B (zh) * | 2015-07-24 | 2018-09-11 | 深圳市佳信捷技术股份有限公司 | 车道线检测方法和装置 |
CN105224909A (zh) * | 2015-08-19 | 2016-01-06 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 车道线检测系统中的车道线确认方法 |
CN105260713B (zh) * | 2015-10-09 | 2019-06-28 | 东方网力科技股份有限公司 | 一种车道线检测方法和装置 |
CN105261020B (zh) * | 2015-10-16 | 2018-11-20 | 桂林电子科技大学 | 一种快速车道线检测方法 |
CN106203398B (zh) * | 2016-07-26 | 2019-08-13 | 东软集团股份有限公司 | 一种检测车道边界的方法、装置和设备 |
-
2016
- 2016-08-29 CN CN201610748872.5A patent/CN106407893B/zh active Active
- 2016-11-25 US US15/361,074 patent/US10140529B2/en active Active
- 2016-12-16 JP JP2016244016A patent/JP6347827B2/ja active Active
- 2016-12-19 DE DE102016124879.7A patent/DE102016124879A1/de active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH08261756A (ja) * | 1994-11-10 | 1996-10-11 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 走行レーン認識装置 |
JPH10143646A (ja) * | 1996-08-28 | 1998-05-29 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 局地的位置把握装置及びその方法 |
JP2010128949A (ja) * | 2008-11-28 | 2010-06-10 | Hitachi Automotive Systems Ltd | カメラ装置 |
JP2010198119A (ja) * | 2009-02-23 | 2010-09-09 | Nissan Motor Co Ltd | 道路白線認識装置及び道路白線認識方法 |
JP2012083892A (ja) * | 2010-10-08 | 2012-04-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 自律走行制御装置及びそれを備えた自律走行車両 |
JP2014096135A (ja) * | 2012-10-10 | 2014-05-22 | Ricoh Co Ltd | 移動面境界線認識装置、これを用いた移動体機器制御システム、移動面境界線認識方法及び移動面境界線認識用プログラム |
JP2015191372A (ja) * | 2014-03-27 | 2015-11-02 | トヨタ自動車株式会社 | 走路境界区画線検出装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115273013A (zh) * | 2022-09-27 | 2022-11-01 | 江西小马机器人有限公司 | 车道线检测方法、系统、计算机及可读存储介质 |
CN115273013B (zh) * | 2022-09-27 | 2024-05-03 | 江西小马机器人有限公司 | 车道线检测方法、系统、计算机及可读存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE102016124879A1 (de) | 2018-03-01 |
CN106407893A (zh) | 2017-02-15 |
JP6347827B2 (ja) | 2018-06-27 |
CN106407893B (zh) | 2019-11-22 |
US10140529B2 (en) | 2018-11-27 |
US20180060677A1 (en) | 2018-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6347827B2 (ja) | 車線境界線を検出する方法、装置、およびデバイス | |
JP6347815B2 (ja) | 車線境界を検出する方法、装置、およびデバイス | |
US9245188B2 (en) | Lane detection system and method | |
JP6802331B2 (ja) | 車線処理方法及び装置 | |
CN110390306B (zh) | 直角车位的检测方法、车辆和计算机可读存储介质 | |
US20150347840A1 (en) | Autonomous vehicle, and object recognizing method in autonomous vehicle | |
JP5385105B2 (ja) | 画像検索方法およびシステム | |
Cheng et al. | Curb detection for road and sidewalk detection | |
US9336595B2 (en) | Calibration device, method for implementing calibration, and camera for movable body and storage medium with calibration function | |
WO2022134996A1 (en) | Lane line detection method based on deep learning, and apparatus | |
US11049275B2 (en) | Method of predicting depth values of lines, method of outputting three-dimensional (3D) lines, and apparatus thereof | |
CN111433780A (zh) | 车道线检测方法、设备、计算机可读存储介质 | |
KR101366871B1 (ko) | 관심영역 분할을 통한 곡선차선 검출장치 및 그 방법 | |
JP6230498B2 (ja) | 対象物認識装置 | |
JP2015225546A (ja) | 物体検出装置、運転支援装置、物体検出方法、および物体検出プログラム | |
CN111046719A (zh) | 用于转换图像的设备和方法 | |
CN112907723A (zh) | 具有三维对象显示的方法和装置 | |
Bui et al. | Road area detection based on texture orientations estimation and vanishing point detection | |
WO2020001631A1 (zh) | 基于视觉摄像机的自阴影物体边缘识别方法、装置及车辆 | |
US11145063B2 (en) | Image processing apparatus | |
CN112912894B (zh) | 道路边界识别方法和装置 | |
WO2014054124A1 (ja) | 路面標示検出装置及び路面標示検出方法 | |
US20190197720A1 (en) | Vehicle exterior environment recognition apparatus | |
JP6569416B2 (ja) | 画像処理装置、物体認識装置、機器制御システム、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
JPH11219435A (ja) | 自動車用白線検出装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180515 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180529 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6347827 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |