JP2019099008A - Raindrop detection device and wiper control device - Google Patents

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Abstract

To provide a raindrop detection device capable of efficiently determining a rainy weather.SOLUTION: A raindrop detection device includes: a camera 11 for imaging a windshield 2 to acquire information of the outside surface 2a of the windshield 2; and a control circuit 21 including a raindrop determination part 22 for estimating the existence of foreign matters on the windshield 2 from the information of the outside surface 2a of the windshield 2, and a storage part 23 storing data that states of the windshield 2 are a non-rainy weather state stored by machine learning. In the case that the raindrop determination part 22 determines that the existence of raindrops (foreign matters) on the windshield 2 is positive, the control circuit 21 determines whether to be a wet weather state by comparing the state of the windshield 2 with the data stored in the storage part 23.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、雨滴検出装置及びワイパ制御装置に関する。   The present invention relates to a raindrop detection device and a wiper control device.

近年、車両ワイパ装置としては、ウィンドに付着した雨滴を雨滴検出装置にて検出し、その検出結果に基づいてワイパ制御装置によりワイパを自動的に駆動させるものが開発されている(例えば特許文献1参照)。   In recent years, as a vehicle wiper device, one that detects raindrops attached to a window with a raindrop detection device and automatically drives the wiper by a wiper control device based on the detection result has been developed (for example, Patent Document 1) reference).

このような車両ワイパ装置に用いられる雨滴検出装置(特許文献1では付着物センサ)としては、車両ウィンドに付着した異物(雨滴)の量を判断し、その異物の量に応じてワイパモータを制御する制御部に対して信号を出力するようになっている。   As a raindrop detection device (adhesion object sensor in Patent Document 1) used in such a vehicle wiper device, the amount of foreign matter (raindrops) adhering to the vehicle window is determined, and the wiper motor is controlled according to the amount of foreign matter. A signal is output to the control unit.

特開平9−189533号公報JP-A-9-189533

ところで、上記のような車両ワイパ装置では、車両ウィンドに付着した異物の量に応じてワイパモータの動作が決定される。このため、例えばワイパの誤作動を避けるために閾値を設定すると、雨天時の最初の動き出しが遅くなる傾向となる。また、雨天といっても小雨、大雨、暴雨など様々なバリエーションがあり、シチュエーション毎に場合分けさせると、設定すべき閾値が膨大な量となり、効率よく雨天と判定することができない。   By the way, in the above-described vehicle wiper device, the operation of the wiper motor is determined according to the amount of foreign matter adhering to the vehicle window. For this reason, for example, if a threshold is set in order to avoid a malfunction of the wiper, the initial movement at the time of rainy weather tends to be delayed. Even if it is rainy, there are various variations such as light rain, heavy rain, heavy rain, etc. If the situation is divided according to the situation, the threshold to be set becomes a huge amount and it can not be judged efficiently as rainy weather.

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであって、その目的は、効率よく雨天と判定可能な雨滴検出装置及びワイパ制御装置を提供することにある。   The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a raindrop detection device and a wiper control device capable of efficiently determining that it is raining.

上記課題を解決する雨滴検出装置は、車両ウィンドを撮像して該車両ウィンドの表面の情報を得るためのウィンド面検出センサと、前記車両ウィンドのウィンド面の情報からウィンド面上の異物の存在を推定する異物推定部と、予め修習された非雨天時のウィンドの表面の状態から機械学習により導いた非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を記憶した記憶部と、を備えた制御部を有し、前記制御部は、前記異物推定部により前記ウィンド面における異物の存在が肯定された場合は、前記ウィンド面の状態と前記記憶部に記憶された前記ウィンド表面状態判別式とを対比して雨天状態であるか否かを判定する。   The raindrop detection device which solves the above-mentioned subject detects the existence of the foreign substance on a window surface from the window surface detection sensor for imaging a vehicle window and acquiring the information on the surface of the vehicle window, and the information on the window surface of the vehicle window. A control unit comprising: a foreign matter estimation unit to be estimated; and a storage unit storing a wind surface condition discriminant that is a non-weathering condition derived by machine learning from the wind surface condition at the time of non-weathering trained in advance. And the control unit compares the state of the window surface with the window surface state discriminant stored in the storage unit when the foreign matter estimation unit affirms the presence of the foreign matter on the window surface. It is determined whether or not it is rainy.

上記態様によれば、記憶部に記憶された非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式とウィンド面の状態とを対比して雨天状態であるか否かを判定する。つまり、非雨天状態というウィンド表面状態判別式(閾値)から逸脱した状態である場合に雨天状態と判定することが可能となるため、細かい雨天のデータを得る必要がなく効率よく雨天と判定することが可能となる。   According to the above aspect, it is determined whether or not the raining state is obtained by comparing the window surface state discriminant that is in the non-raining state stored in the storage unit with the state of the window surface. That is, since it becomes possible to determine that it is raining when it deviates from the wind surface state discriminant (threshold value) that is not raining, it is not necessary to obtain data on fine raining, and it is judged efficiently as raining. Is possible.

上記雨滴検出装置において、前記異物推定部は、前記ウィンド面検出センサの撮像範囲内における前記ウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することが好ましい。   In the raindrop detection device, preferably, the foreign matter estimation unit detects the position and temporal continuity of the foreign matter on the window surface within the imaging range of the window surface detection sensor.

上記態様によれば、撮像範囲内におけるウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出する。ここで、ウィンド面上に雨滴が付着した場合には、その場に留まるか風等により僅かに動く程度である。即ちウィンド面上の雨滴は通常時間の経過に伴う位置的な変化が少ないこととなる。そのため、前述した通りウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することで雨滴の誤検出を抑えることができる。   According to the above aspect, the position and temporal continuity of the foreign matter on the window surface within the imaging range are detected. Here, when a raindrop adheres on the window surface, it remains in place or slightly moves by wind or the like. That is, the raindrops on the window surface usually have little positional change with the passage of time. Therefore, false detection of raindrops can be suppressed by detecting the position of the foreign matter on the window surface and the temporal continuity as described above.

上記雨滴検出装置において、前記制御部は、前記ウィンド面上における異物の付着率を算出し、該異物の付着率と前記雨天状態である旨の情報を、ワイパを駆動させるためのワイパモータを制御するワイパ制御部に出力することが好ましい。   In the raindrop detection device, the control unit calculates an adhesion rate of foreign matter on the window surface, and controls a wiper motor for driving a wiper, the adhesion rate of the foreign matter and information indicating that the raining state is present. It is preferable to output to the wiper control unit.

上記態様によれば、異物の付着率と雨天状態である旨の情報をワイパモータを制御するワイパ制御部に出力することで、ワイパ制御部においてワイパの動作モードを決定することができる。   According to the above aspect, the wiper control unit can determine the operation mode of the wiper by outputting the adhesion rate of the foreign matter and the information indicating the rain state to the wiper control unit that controls the wiper motor.

また上記課題を解決するワイパ制御装置は、ワイパモータの回転を制御するワイパ制御部を有し、前記ワイパ制御部は、前記雨滴検出装置の前記制御部から出力された前記異物の付着率と雨天状態である旨の情報に基づいて前記ワイパの作動を決定する。   Further, a wiper control device for solving the above problems has a wiper control unit for controlling the rotation of a wiper motor, and the wiper control unit is an adhesion rate of the foreign matter output from the control unit of the raindrop detection device and a rainy state. The operation of the wiper is determined based on the information indicating that

上記態様によれば、異物の付着率と雨天状態である旨の情報からワイパモータを制御するワイパ制御部によってワイパの動作モードを決定することができる。
上記ワイパ制御装置において、前記ワイパモータの出力軸の角度を検出する角度検出部と、前記角度検出部によって検出された前記出力軸の角度の情報を前記雨滴検出装置の前記制御部に出力する角度情報出力部と、を備えることが好ましい。
According to the above aspect, it is possible to determine the operation mode of the wiper by the wiper control unit that controls the wiper motor from the adhesion rate of the foreign matter and the information indicating that it is wet.
In the wiper control device, an angle detection unit that detects an angle of an output shaft of the wiper motor, and angle information that outputs information of an angle of the output shaft detected by the angle detection unit to the control unit of the raindrop detection device Preferably, an output unit is provided.

上記態様によれば、雨滴検出装置の制御部に対してワイパモータの出力軸の角度の情報を出力することで、例えば撮像範囲内にワイパ(ワイパブレード)が見切れた状態での雨滴検出を抑えることが可能となる。   According to the above aspect, by outputting information on the angle of the output shaft of the wiper motor to the control unit of the raindrop detection device, for example, suppressing raindrop detection in a state where the wiper (wiper blade) is missing within the imaging range. Is possible.

本発明の雨滴検出装置及びワイパ制御装置によれば、効率よく雨天と判定可能となる。   According to the raindrop detection device and the wiper control device of the present invention, it can be determined efficiently as rain.

一実施形態における車両の模式断面図。BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The schematic cross section of the vehicle in one Embodiment. 学習方法について説明するための説明図。Explanatory drawing for demonstrating a learning method. (a)〜(c)は天候の違いによる差異を説明するための説明図。(A)-(c) is an explanatory view for explaining the difference by the difference in the weather. (a)〜(c)は雨滴検出方法について説明するための説明図。(A)-(c) is an explanatory view for explaining a raindrop detection method. 雨滴検出装置の制御例を示すフローチャート。The flowchart which shows the control example of a raindrop detection apparatus. 変形例における制御ブロック図。The control block diagram in a modification. 同変形例における撮像範囲と払拭範囲との関係を説明するための説明図。Explanatory drawing for demonstrating the relationship between the imaging range and the wiping range in the modification.

以下、雨滴検出装置を備えた車両ワイパ装置の一実施形態について説明する。なお、図面では、説明の便宜上、構成の一部を誇張又は簡略化して示す場合がある。また、各部分の寸法比率についても、実際と異なる場合がある。   Hereinafter, an embodiment of a vehicle wiper device provided with a raindrop detection device will be described. In the drawings, for convenience of explanation, part of the configuration may be shown exaggerated or simplified. Also, the dimensional ratio of each part may be different from the actual one.

図1に示すように、車両Cには、ルーフパネル1の車両前方側端部から車両前方側に向かって斜め下方に延びるように車両ウィンドとしてのフロントガラス2が設けられている。又、車両Cにおけるルーフパネル1の下面には、運転席3から後方を確認するためのバックミラー4が支持されている。   As shown in FIG. 1, the vehicle C is provided with a windshield 2 as a vehicle window so as to extend obliquely downward from the vehicle front side end of the roof panel 1 toward the vehicle front side. Further, on the lower surface of the roof panel 1 in the vehicle C, a rearview mirror 4 for confirming the rear from the driver's seat 3 is supported.

また、車両Cには、車両Cの内部からフロントガラス2を撮像して該フロントガラス2の表面の情報を得るためのウィンド面検出センサとしてのカメラ11が設けられている。カメラ11は、筐体12と、筐体12内に収容保持された撮像素子としてのCMOS(イメージ)センサ13と筐体12から外部に露出するように保持されたレンズ14とを有する。カメラ11は、バックミラー4の車両前方側に配置されるように、本実施形態ではルーフパネル1に固定されている。詳しくは、カメラ11は、筐体12を支持すべく上方に延びる支持部12aを有し、該支持部12aはカメラ11がバックミラー4の車両前方側に配置されるようにルーフパネル1に固定されている。なお、バックミラー4は、車両Cの車幅方向(フロントガラス2の幅方向)中心に配置され、カメラ11も車両Cの車幅方向(フロントガラス2の幅方向)中心に配置されている。   In addition, the vehicle C is provided with a camera 11 as a window surface detection sensor for capturing an image of the windshield 2 from inside the vehicle C to obtain information on the surface of the windshield 2. The camera 11 has a housing 12, a CMOS (image) sensor 13 as an imaging device housed and held in the housing 12, and a lens 14 held so as to be exposed to the outside from the housing 12. The camera 11 is fixed to the roof panel 1 in the present embodiment so as to be disposed on the vehicle front side of the rearview mirror 4. Specifically, the camera 11 has a support 12a extending upward to support the housing 12, and the support 12a is fixed to the roof panel 1 such that the camera 11 is disposed on the vehicle front side of the rearview mirror 4 It is done. The rearview mirror 4 is disposed at the center of the vehicle C in the vehicle width direction (width direction of the windshield 2), and the camera 11 is also disposed at the center of the vehicle C in the vehicle width direction (width direction of the windshield 2).

CMOSセンサ13の撮像面13aとレンズ14の主面14aとは、ピント面Pmがフロントガラス2の外表面2aを含む平面を基準として車室内側に傾くように、互いが非平行状態で設けられている。より詳しくは、ピント面Pmは、撮像範囲における下端側が車室内側となるように撮像面13aと主面14aとが傾けて設けられている。そして、前記ピント面Pmと前記撮像面13aを含む平面と主面14aとが一直線L上で交わるように撮像面13aと主面14aが傾けて設けられている。なお、フロントガラス2の外表面2aは、実際は湾曲しており平面ではないが、その湾曲面に最も近い平面を用いて、CMOSセンサ13の撮像面13aとレンズ14の主面14aとの傾きが設定されている。また、図1は、車両Cを側方(車両幅方向)から見た模式断面図であり、撮像面13aを含む平面を直線S1として図示し、前記主面14aを含む平面を直線S2として図示している。さらに図1では、フロントガラス2の外表面2aを含む平面を直線S3として図示し、直線S3を基準として車室内側に傾いた含むピント面Pmを含む直線S4として図示し、一直線Lは紙面直交方向に延びるため、点で図示している。   The imaging surface 13a of the CMOS sensor 13 and the principal surface 14a of the lens 14 are provided non-parallel to each other so that the focal plane Pm is inclined toward the vehicle interior with reference to the plane including the outer surface 2a of the windshield 2 ing. More specifically, the imaging surface 13a and the main surface 14a are provided in an inclined manner so that the lower end side in the imaging range is on the vehicle interior side. The imaging surface 13a and the main surface 14a are provided so as to be inclined such that the plane including the focusing surface Pm and the imaging surface 13a intersects with the main surface 14a on the straight line L. Although the outer surface 2a of the windshield 2 is actually curved and not a flat surface, the inclination between the imaging surface 13a of the CMOS sensor 13 and the main surface 14a of the lens 14 is determined using a plane closest to the curved surface. It is set. FIG. 1 is a schematic cross-sectional view of the vehicle C as viewed from the side (vehicle width direction), showing a plane including the imaging surface 13a as a straight line S1, and illustrating a plane including the main surface 14a as a straight line S2. It shows. Furthermore, in FIG. 1, a plane including the outer surface 2a of the windshield 2 is illustrated as a straight line S3, and illustrated as a straight line S4 including a focus plane Pm including a line S3 as a reference and inclined toward the vehicle interior. Because it extends in the direction, it is illustrated by a point.

上述した構成とすることで、本実施形態のカメラ11では、前記ピント面Pmを基準として被写界深度Dが設定されることとなる。なお、被写界深度Dはピント(焦点)が合っていると見なすことができる範囲であり、ピント面Pmを基準として前方側(車両Cにおいて後方側)に位置する前方被写界深度D1と、ピント面Pmを基準として後方側(車両Cにおいて前方側)に位置する後方被写界深度D2とを足し合わせた範囲である。また、本例の被写界深度Dは、カメラ11の撮像範囲内におけるフロントガラス2の上端側ほど浅く、下端側ほど深くなっている。   By setting it as the structure mentioned above, in the camera 11 of this embodiment, the depth of field D will be set on the basis of the said focus plane Pm. Note that the depth of field D is a range that can be considered to be in focus (in-focus), and the front depth of field D1 located on the front side (rear side in the vehicle C) with respect to the focus plane Pm This is a range obtained by adding the rear depth of field D2 located on the rear side (the front side in the vehicle C) with reference to the focal plane Pm. Further, the depth of field D of this example is shallower toward the upper end side of the windshield 2 within the imaging range of the camera 11 and deeper toward the lower end side.

そのため、前述したようにピント面Pmの撮像範囲における下端側が車室内側となるように撮像面13aと主面14aとが傾けて設けられることで、撮像範囲における後方被写界深度D2をフロントガラス2の外表面2a近傍に設定されることとなる。また、本例の被写界深度Dは、撮像範囲においていずれも外表面2aを含む位置となっている。   Therefore, as described above, the imaging surface 13a and the main surface 14a are inclined so that the lower end side in the imaging range of the focus plane Pm is on the vehicle interior side, the front depth of field D2 in the imaging range is front glass It will be set near the outer surface 2a of 2. Further, the depth of field D in this example is a position including the outer surface 2a in the imaging range.

また、カメラ11は、撮像中心軸線Jが、水平面よりも鉛直方向側に向くように(言い換えると斜め下方側を向くように)、且つ、フロントガラス2の外表面2aと交わる位置Pが該フロントガラス2の上半分の範囲H1内となるように設けられている。なお、フロントガラス2の上半分の範囲H1とは、詳しくは、フロントガラス2の上端とフロントガラス2の鉛直方向中心Zとの間の範囲である。   In addition, in the camera 11, the position P at which the imaging central axis J intersects the outer surface 2a of the windshield 2 so that the imaging central axis J faces the vertical direction side (in other words, obliquely downward) than the horizontal plane It is provided to be within the range H1 of the upper half of the glass 2. In addition, the range H1 of the upper half of the windshield 2 is a range between the upper end of the windshield 2 and the vertical center Z of the windshield 2 in detail.

また、車両Cには、カメラ11に接続された制御回路21が設けられている。制御回路21は、前記画像データに基づいて異物としての雨滴の有無を判定(推定)する雨滴判定部22と、予め修習された非雨天時のフロントガラス2の外表面2aの状態から、機械学習により導いた非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を記憶した記憶部23と、通信部24とを有する。   In addition, the vehicle C is provided with a control circuit 21 connected to the camera 11. The control circuit 21 performs machine learning from the raindrop determination unit 22 that determines (estimates) the presence or absence of raindrops as foreign objects based on the image data, and the state of the outer surface 2a of the windshield 2 in non-rainy weather trained in advance. And a communication unit 24 that stores the wind surface state discriminant equation that the wind surface state is derived.

雨滴判定部22は、カメラ11によって撮像された画像データから雨滴を推定する。雨滴判定部22は、雨滴判定においては異物としての雨滴の連続性を検出するようになっている。すなわち、カメラ11によって撮像された画像データの内で複数のフレーム毎における雨滴の位置的及び時間的連続性を検出する。なお、このような検出方法の一例としてカルマンフィルタを用いることができる。   The raindrop determination unit 22 estimates raindrops from the image data captured by the camera 11. The raindrop determination unit 22 is configured to detect the continuity of raindrops as foreign matter in the raindrop determination. That is, the positional and temporal continuity of raindrops in each of a plurality of frames is detected in the image data captured by the camera 11. A Kalman filter can be used as an example of such a detection method.

制御回路21は、通信部24を介してワイパ制御回路31と接続される。
ワイパ制御回路31は、車両ワイパ装置のワイパモータMの駆動を制御するワイパ制御部32と、前記制御回路21の通信部24と通信を行う通信部33とを有する。各通信部24,33との通信方法(接続方法)は、例えば、CAN、LIN、FlexRay(登録商標)等の車載ネットワークを用いることができる。
The control circuit 21 is connected to the wiper control circuit 31 via the communication unit 24.
The wiper control circuit 31 has a wiper control unit 32 that controls the drive of the wiper motor M of the vehicle wiper device, and a communication unit 33 that communicates with the communication unit 24 of the control circuit 21. For example, an in-vehicle network such as CAN, LIN, or FlexRay (registered trademark) can be used as a communication method (connection method) with each of the communication units 24 and 33.

次に、非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を導く際に用いた機械学習方法について説明する。なお、以下に示す学習方法で得られたウィンド表面状態判別式は予め記憶部23に記憶されたものであり、車両走行時においてその情報の更新はしないものとして説明する。   Next, the machine learning method used when deriving the wind surface state discriminant that it is a non-rainy state will be described. In addition, the wind surface state discriminant obtained by the learning method shown below is stored beforehand by the memory | storage part 23, and it demonstrates as what does not update the information at the time of vehicle travel.

本例では、パターン認識手法の1つである1−class SVM(サポートベクターマシン:Support Vector Machine)を用いて「雨天でない」状態の映像から機械学習を実施している。このとき、「雨天でない」状態(非雨天状態)を正常範囲(正常値)として学習させている。ここで「雨天でない」状態の映像における情報としては、例えば、晴天や曇天等の天候の情報、フロントガラス2のキズ、他車のヘッドライト等のライト類の情報が含まれる。   In this example, machine learning is performed from an image in a state of "not raining" using 1-class SVM (Support Vector Machine) which is one of pattern recognition methods. At this time, the "non-rainy" state (non-rainy state) is learned as a normal range (normal value). Here, the information in the "not wet" image includes, for example, information on weather such as fine weather and cloudy weather, information on scratches on the windshield 2 and lights such as headlights of other vehicles.

図2には本当は雨以外である場合の正規分布ND1と、本当は雨である場合の正規分布ND2とを示している。また、各正規分布ND1,ND2の共通の横軸として「雨らしさ」を示している。「雨らしさ」とは、取得された画像内の異物が雨滴の特徴に類似している程度を示すものである。また、図2において本当は雨である場合を「○」でプロットし、本当は雨以外である場合(一例として本当はキズである場合)を「×」でプロットしている。   FIG. 2 shows a normal distribution ND1 in the case other than rain and a normal distribution ND2 in the case true. In addition, "the likeness of rain" is shown as a common horizontal axis of the normal distributions ND1 and ND2. "Raininess" indicates the degree to which the foreign matter in the acquired image is similar to the characteristics of raindrops. Further, in FIG. 2, the case of true rain is plotted as “o”, and the case of true other than rain (as an example, true scratch) is plotted as “x”.

図2から分かるように正規分布ND1と正規分布ND2とはその一部の領域Aにおいて重なることとなる。正規分布ND1における領域Aは、正規分布ND1において「雨らしさ」の高い領域である。正規分布ND2における領域Aは、正規分布ND2において「雨らしさ」の低い領域である。   As can be seen from FIG. 2, the normal distribution ND1 and the normal distribution ND2 overlap in a part of the region A. The area A in the normal distribution ND1 is an area in which the “likeliness of rain” is high in the normal distribution ND1. The region A in the normal distribution ND2 is a region where the "likeliness of rain" is low in the normal distribution ND2.

また、本例では例えば正規分布ND1の平均値μ1と、正規分布ND2の平均値μ2との間の基準値Oから正規分布ND1における4σの範囲X内における「雨らしさ」を10段階で点数化し、それらを点数毎にヒストグラム化する。   Further, in this example, for example, “Raininess” in the range X of 4σ in the normal distribution ND1 is scored in 10 stages from the reference value O between the average value μ1 of the normal distribution ND1 and the average value μ2 of the normal distribution ND2. , Histogram them for every point.

すると、図3(a)に示すように、晴れの場合には点数が低い割合が高く、点数が高い割合が低くなる特徴がある。図3(b)に示すように、小雨の場合には点数が中間〜高い割合が晴れの場合と比べて高い傾向を示す特徴がある。図3(c)に示すように、雨の場合には点数が高い割合が小雨や晴れの場合と比べて高い傾向を示す特徴がある。なお、図3(a)〜(c)に示すヒストグラムは一例であって、全てがこのパターンに当てはまるわけではない。   Then, as shown in FIG. 3A, in the case of sunny, the percentage of low scores is high, and the percentage of high scores is low. As shown in FIG. 3 (b), in the case of light rain, there is a feature that the rate of middle to high scores tends to be higher than that in the case of fine weather. As shown in FIG. 3 (c), in the case of rain, there is a feature that the rate of high scores tends to be higher than in the case of light rain or sunny. The histograms shown in FIGS. 3A to 3C are examples, and not all of the histograms apply to this pattern.

上記のようにヒストグラム化し、それらは例えば複数フレーム分(本例ではt−9〜tの10フレーム)分用意し、多次元(本例では100次元)に分類することで「雨天でない」状態(正常範囲)か「雨である」状態(異常範囲)かの境界域であるウィンド表面状態判別式(閾値)を導くことが可能となる。つまり本例においては、「雨である」状態については直接的に学習していないため、学習に必要なデータ量を抑えることが可能となっている。   As described above, histograms are prepared, and they are prepared, for example, for a plurality of frames (10 frames of t-9 to t in this example), and classified into multiple dimensions (100 dimensions in this example) It is possible to derive a wind surface state discriminant (threshold) which is a boundary area of the normal range) or the "rainy" state (abnormal range). That is, in the present example, since the "rain" state is not directly learned, it is possible to reduce the amount of data necessary for learning.

次に、制御回路21が行う処理について説明する。
図5に示すように、制御回路21の雨滴判定部22は、画像データを取得する(ステップS101)。ここでいう画像データとは、例えば、カメラ11によって撮像した現在の画像データである現在フレームと、現在の画像データの1つ前の画像データである第1フレームと、現在の画像データの2つ前(前記第1フレームの1つ前)の画像データである第3フレームとの複数フレームの画像データである。なお、各フレームは、カメラ11内のメモリに一旦蓄積された後にメモリから取得したり、カメラ11で撮像されて外部の記憶部23に記憶されたデータを取得するなど種々の方法が考えられる。
Next, processing performed by the control circuit 21 will be described.
As shown in FIG. 5, the raindrop determination unit 22 of the control circuit 21 acquires image data (step S101). The image data referred to here are, for example, the current frame which is the current image data captured by the camera 11, the first frame which is the image data immediately before the current image data, and the current image data It is image data of a plurality of frames with a third frame which is image data of a front (one before the first frame). It should be noted that various methods can be considered such as acquiring each frame from memory after being temporarily stored in the memory in the camera 11, or acquiring data captured by the camera 11 and stored in the external storage unit 23.

次いで、取得した画像データから画像特徴量を抽出する(ステップS102)。画像特徴量としては例えば画像内における輝度等の情報を抽出する。
次いで、雨滴判定部22は、取得した画像データから抽出された画像特徴量から雨滴を検出する(ステップS103)。このとき、各フレームにおいてはそれぞれ個別に雨滴を検出する。
Next, an image feature amount is extracted from the acquired image data (step S102). For example, information such as luminance in the image is extracted as the image feature amount.
Next, the raindrop determination unit 22 detects raindrops from the image feature amount extracted from the acquired image data (step S103). At this time, raindrops are individually detected in each frame.

次いで、雨滴判定部22は、各フレームにおいて雨滴の連続性を検出する(ステップS104)。ここで、雨滴は、一度付着したらその場に留まるか、風等によって若干動く程度である。即ち、取得した画像において、各フレーム毎の雨滴の位置的連続性と時間的連続性とを検出することで正しい雨滴を検出でき、雨滴の誤検出が抑えられている。   Next, the raindrop determination unit 22 detects the continuity of raindrops in each frame (step S104). Here, raindrops, once attached, remain in place or move slightly by wind or the like. That is, by detecting positional continuity and temporal continuity of raindrops in each frame in the acquired image, correct raindrops can be detected, and erroneous detection of raindrops is suppressed.

図4(a)には、模式的に3つのフレーム毎の雨滴A1,A2,A3を重ね合わせて示している。雨滴A1は、現在のフレーム内で前記ステップS103において雨滴と検出されたものである。雨滴A2は、1つ前のフレーム内で前記ステップS103において雨滴と検出されたものである。雨滴A3は、現在フレームから2つ前のフレーム内で前記ステップS103において雨滴と検出されたものである。   In FIG. 4A, the raindrops A1, A2 and A3 for every three frames are schematically shown superimposed. The raindrops A1 have been detected as raindrops in the step S103 in the current frame. The raindrops A2 are detected as raindrops in the step S103 in the immediately preceding frame. The raindrops A3 are detected as raindrops in the step S103 in a frame two frames before the current frame.

図4(b)には、図4(a)の雨滴A1,A2,A3を足し合わせた(合成)したものである。すなわち各フレーム毎の雨滴A1,A2,A3を足し合わせることで位置的連続性と時間的連続性とを検出することができる。図4(b)ではドットの濃い部分が位置的連続性が高い部分、即ち本当の雨滴である可能性が高いと推定される。   In FIG. 4 (b), the raindrops A1, A2 and A3 of FIG. 4 (a) are added (combined). That is, positional continuity and temporal continuity can be detected by adding the raindrops A1, A2 and A3 for each frame. In FIG. 4B, it is estimated that the dark part of the dot is likely to be a part with high positional continuity, that is, a real raindrop.

上述した検出方法を用いることで、図4(c)において実線で示した箇所を雨滴として検出する。なお、図4(c)においては現在のフレームのみで雨滴として検出した場合を2点鎖線で示しており、前述したように位置的連続性と時間的連続性に着目して雨滴を検出することで誤検出を抑えることができる。なお、このように位置的連続性と時間的連続性とに着目したものの一例としてカルマンフィルタが挙げられる。なお、ステップS104又はステップS103において雨滴(異物)の存在が認められない場合には処理を終了する。このような構成とすることで不要な演算等を実施しなくて済む。   By using the detection method described above, the portion indicated by the solid line in FIG. 4C is detected as a raindrop. In FIG. 4C, the case where raindrops are detected only in the current frame is indicated by a two-dot chain line, and raindrops should be detected focusing on positional continuity and temporal continuity as described above. False positives can be suppressed. In addition, a Kalman filter is mentioned as an example of what paid its attention to positional continuity and temporal continuity in this way. If the presence of raindrops (foreign matter) is not recognized in step S104 or step S103, the process ends. With such a configuration, it is not necessary to perform unnecessary calculations and the like.

次いで、図5に示すように、雨滴判定部22は、検出された雨滴と記憶部23に記憶されたウィンド表面状態判別式とを比較して正常範囲内か否か判定する(ステップS105)。雨滴判定部22は、検出された雨滴と記憶部23に記憶されたウィンド表面状態判別式とを比較して正常範囲内と判定した場合(ステップS105:YES)、処理を終了する。その後、例えばステップS101から繰り返し処理を行う。   Next, as shown in FIG. 5, the raindrop determination unit 22 compares the detected raindrops with the window surface state discriminant stored in the storage unit 23 to determine whether it is within the normal range (step S105). When the raindrop determination unit 22 determines that the detected raindrops are within the normal range by comparing the detected raindrops with the window surface state discriminant stored in the storage unit 23 (step S105: YES), the process ends. Thereafter, for example, the process is repeated from step S101.

また、雨滴判定部22は、検出された雨滴と記憶部23に記憶されたウィンド表面状態判別式とを比較して正常範囲から逸脱したと判定した場合(ステップS105:NO)、取得した画像データ内における雨滴の付着率を算出する(ステップS106)。   In addition, when the raindrop determination unit 22 determines that the detected raindrop has deviated from the normal range by comparing the detected raindrop with the window surface state discriminant stored in the storage unit 23 (step S105: NO), the acquired image data The deposition rate of raindrops in the inside is calculated (step S106).

次いで、雨滴判定部22は、通信部24,33を介してワイパ制御部32に雨滴の付着率と雨天である旨の情報を出力し(S107)、処理を終了する。その後例えばステップS101から繰り返し処理を行う。   Next, the raindrop determination unit 22 outputs the adhesion rate of raindrops and information indicating that it is raining to the wiper control unit 32 via the communication units 24 and 33 (S107), and the process ends. Thereafter, for example, the process is repeated from step S101.

すると、雨滴判定部22による雨滴の有無の判定並びに雨滴の付着率の情報に基づいて、ワイパモータMを駆動制御する。具体的には、本実施形態のワイパ制御部32は、例えば、雨滴判定部22にて判定された雨滴の量に応じたモード(低速モードや高速モードや間欠モード等)でワイパモータMを駆動させる。   Then, the drive control of the wiper motor M is performed based on the determination of the presence or absence of raindrops by the raindrop determination unit 22 and the information of the deposition rate of the raindrops. Specifically, for example, the wiper control unit 32 of the present embodiment drives the wiper motor M in a mode (a low speed mode, a high speed mode, an intermittent mode, or the like) according to the amount of raindrops determined by the raindrop determination unit 22. .

本実施形態の作用を説明する。
例えば、車内に設けられたレバースイッチSWがオート位置に操作されていると、カメラ11によって車両Cの内部からフロントガラス2が定期的に撮像される。なお、図1では、カメラ11による撮像範囲(角度)を破線で図示している。そして、雨滴判定部22によって、撮像した画像データに基づいてフロントガラス2上に雨滴等が付着していると判定されると、ワイパ制御部32によってワイパモータMが駆動されて図示しないワイパによってフロントガラス2が払拭され、自動的に雨滴等が除去される。
The operation of this embodiment will be described.
For example, when the lever switch SW provided in the vehicle is operated to the automatic position, the windshield 11 is periodically imaged by the camera 11 from the inside of the vehicle C. In FIG. 1, the imaging range (angle) by the camera 11 is illustrated by a broken line. Then, if it is determined by the raindrop determination unit 22 that raindrops or the like are attached on the windshield 2 based on the captured image data, the wiper control unit 32 drives the wiper motor M and the windshield is not shown. 2 is wiped off and raindrops are automatically removed.

本実施形態の効果を記載する。
(1)記憶部23に記憶された非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式とフロントガラス2の外表面2aの状態である検出された雨滴とを対比して雨天状態であるか否かを判定する。つまり、非雨天状態というウィンド表面状態判別式(閾値)から逸脱した状態である場合に雨天状態と判定することが可能となるため、細かい雨天のデータを得る必要がなく効率よく雨天と判定することが可能となる。
The effects of this embodiment will be described.
(1) Whether the wind surface state discriminant in the non-rainy state stored in the storage unit 23 and the detected raindrops in the state of the outer surface 2 a of the windshield 2 are compared and whether it is the raining state or not judge. That is, since it becomes possible to determine that it is raining when it deviates from the wind surface state discriminant (threshold value) that is not raining, it is not necessary to obtain data on fine raining, and it is judged efficiently as raining. Is possible.

(2)撮像範囲内におけるフロントガラス2上の雨滴の位置並びに時間的な連続性を検出する。ここで、フロントガラス2上に雨滴が付着した場合には、その場に留まるか風等により僅かに動く程度である。即ちフロントガラス2上の雨滴は通常時間の経過に伴う位置的な変化が少ないこととなる。そのため、前述した通りフロントガラス2上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することで雨滴の誤検出を抑えることができる。   (2) The position of the raindrops on the windshield 2 within the imaging range and the temporal continuity are detected. Here, when raindrops adhere to the windshield 2, the raindrops remain in place or slightly move by wind or the like. That is, the raindrops on the windshield 2 usually have little positional change with the passage of time. Therefore, false detection of raindrops can be suppressed by detecting the position and temporal continuity of the foreign matter on the windshield 2 as described above.

(3)異物の付着率と雨天状態である旨の情報をワイパモータMを制御するワイパ制御部32に出力することで、異物の付着率に応じてワイパ制御部32においてワイパの動作モードを決定することができる。   (3) The wiper control unit 32 determines the operation mode of the wiper according to the adhesion rate of the foreign matter by outputting the adhesion rate of foreign matter and information indicating that it is raining to the wiper control unit 32 that controls the wiper motor M. be able to.

なお、上記実施形態は、以下のように変更してもよい。
・上記実施形態では特に言及していないが、例えばフロントガラス2上におけるワイパ(ワイパブレード)の位置を検出し、検出されたワイパの位置がカメラ11の撮像範囲SH内に入らない状況下においてカメラ11による撮像を行う構成を採用してもよい。図7に示すように、撮像範囲SHはワイパの払拭範囲WHとその全て若しくは一部が重なるようになっている。なお、ワイパの位置は例えばワイパを駆動させるためのワイパモータMの出力軸の角度を検出することでワイパの位置を特定(推定)することができる。つまり、図6に示すように出力軸の角度を検出する角度検出部40を備え、それらの情報を角度情報出力部としての通信部33を介して雨滴検出装置の制御回路21に出力することで雨滴検出タイミングを制御することができる。これにより、撮像範囲SH内にワイパが見切れていない状況下の画像データを用いて適切に雨滴検出を行うことができる。
The above embodiment may be modified as follows.
In the above embodiment, although not particularly mentioned, for example, the position of the wiper (wiper blade) on the windshield 2 is detected, and the camera under the situation where the detected position of the wiper does not fall within the imaging range SH A configuration for performing imaging by 11 may be adopted. As shown in FIG. 7, the imaging range SH is such that all or part of the wiping range WH of the wiper overlaps with the wiping range WH. The position of the wiper can be specified (estimated) by, for example, detecting the angle of the output shaft of the wiper motor M for driving the wiper. That is, as shown in FIG. 6, an angle detection unit 40 for detecting the angle of the output shaft is provided, and the information is output to the control circuit 21 of the raindrop detection apparatus via the communication unit 33 as an angle information output unit Raindrop detection timing can be controlled. As a result, raindrops can be appropriately detected using image data under a situation where the wiper can not be found within the imaging range SH.

・上記実施形態では、異物の位置並びに時間的な連続性を検出する方法としてカルマンフィルタを採用したが、異物の位置並びに時間的な連続性を検出することができれば他の方法を用いてもよい。なお、上記実施形態では、撮像した映像の内で3フレーム分の映像から異物の位置並びに時間的な連続性を検出することとしたが、これに限らず、例えば4フレーム分以上の映像から異物の位置並びに時間的な連続性を検出するようにしてもよい。また、必ずしも連続するフレームを用いる必要はなく、例えば現在のフレームと2つ前のフレームと4つ前のフレームを用いて異物の位置並びに時間的な連続性を検出するようにしてもよい。   In the above embodiment, the Kalman filter is used as a method for detecting the position and temporal continuity of the foreign material, but another method may be used as long as the position and temporal continuity of the foreign material can be detected. In the above embodiment, although the position and temporal continuity of the foreign substance are detected from the video of three frames in the captured video, the present invention is not limited to this, for example, the foreign substance from the video of four or more frames It is also possible to detect the position as well as the temporal continuity of In addition, it is not necessary to use consecutive frames, and for example, the position and temporal continuity of the foreign matter may be detected using the current frame, the second previous frame, and the fourth previous frame.

・上記実施形態では、機械学習の1つの学習法である1−class SVM法を用いて学習することとしたが、例えばMT(マハラノビス・タグチ)法などの他の学習法を用いてもよい。   In the above embodiment, learning is performed using the 1-class SVM method, which is one learning method of machine learning. However, other learning methods such as the MT (Mahalanobis-Taguchi) method may be used.

・上記実施形態では、カメラ11は、バックミラー4の車両前方側に配置されるように、ルーフパネル1に固定されるとしたが、他の位置に固定してもよい。例えば、フロントガラス2の内表面に固定するものとしてもよい。このような構成であってもカメラ11がバックミラー4の車両前方側に配置されることとなる。また、このような構成とすることで、例えば、ルーフパネル1に固定されるもの(上記実施形態参照)に比べて、ワーキングディスタンス(レンズ14からフロントガラス2の外表面2aまでの距離)を短くすることができ、被写界深度を小さく(浅く)することができる。よって、背景に焦点(ピント)が合ってしまうことを抑えることができ、ひいては誤検出を抑えることができる。   In the above embodiment, the camera 11 is fixed to the roof panel 1 so as to be disposed on the vehicle front side of the rearview mirror 4, but may be fixed to another position. For example, it may be fixed to the inner surface of the windshield 2. Even in such a configuration, the camera 11 is disposed on the vehicle front side of the rearview mirror 4. Further, with such a configuration, for example, the working distance (the distance from the lens 14 to the outer surface 2a of the windshield 2) is shorter than that fixed to the roof panel 1 (see the above embodiment). The depth of field can be reduced (shallow). Therefore, it is possible to suppress that the background is in focus (in focus), which in turn can suppress erroneous detection.

また、フロントガラス2の上端側に限らず、ダッシュボードの上面などのフロントガラス2の下端側にカメラ11を設ける構成を採用してもよい。
・上記実施形態では、ピント面Pmをその下端側ほど車室内側となるように構成したが、これに限らず、例えばピント面Pmを直線S3、つまりフロントガラス2の外表面2aに沿った構成としてもよい。
Moreover, you may employ | adopt the structure which provides the camera 11 not only at the upper end side of the windshield 2 but at the lower end side of the windshield 2, such as the upper surface of a dashboard.
In the embodiment described above, the focusing surface Pm is arranged closer to the lower end side of the vehicle interior, but the invention is not limited thereto. For example, the focusing surface Pm may be a straight line S3, that is, a configuration along the outer surface 2a of the windshield 2 It may be

・上記実施形態では、カメラ11は、車両Cの内部からフロントガラス2を撮像するとしたが、リヤガラス等、他の車両ウィンドを撮像するようにしてもよい。
・上記実施形態では、撮像素子をCMOSセンサ13としたが、これに限定されず、例えばCCD(イメージ)センサ等の他の撮像素子に変更してもよい。
In the above embodiment, the camera 11 picks up an image of the windshield 2 from the inside of the vehicle C, but may pick up another vehicle window such as a rear glass.
In the above embodiment, the image sensor is the CMOS sensor 13. However, the present invention is not limited to this, and may be changed to another image sensor such as a CCD (image) sensor.

・上記実施形態では、雨滴判定部22による雨滴の有無の判定に基づいて、ワイパモータMを駆動制御するとしたが、判定の結果を他の用途に用いるようにしてもよい。
・上記実施形態では、カメラ11は、単純に外部に露出したレンズ14だけを備えたように記載したが、これに限定されず、筐体12の内部にもレンズを備えたカメラとしてもよく、それらのレンズ(主面)と撮像面13aとを傾けて、シャインプルーフの原理を利用するものであってもよい。
In the above embodiment, the wiper motor M is driven and controlled based on the determination of the presence or absence of raindrops by the raindrop determination unit 22, but the result of the determination may be used for other applications.
In the above embodiment, the camera 11 is described as having only the lens 14 exposed to the outside, but the present invention is not limited to this, and the camera may be a camera having a lens also inside the housing 12, The lens (principal surface) and the imaging surface 13a may be inclined to use the principle of shine proof.

・上記実施形態並びに各変形例は適宜組み合わせてもよい。   -The above-mentioned embodiment and each modification may be combined suitably.

2…フロントガラス(車両ウィンド)、2a…外表面(ウィンド面)、11…カメラ(ウィンド面検出センサ)、22…雨滴判定部(異物推定部)、23…記憶部、32…ワイパ制御部、40…角度検出部、C…車両、M…ワイパモータ、SH…撮像範囲。   Reference Signs List 2 windshield (vehicle window) 2a outer surface (window surface) 11 camera (window surface detection sensor) 22 raindrop determination unit (foreign substance estimation unit) 23 storage unit 32 wiper control unit 40 ... angle detection unit, C ... vehicle, M ... wiper motor, SH ... imaging range.

Claims (5)

車両ウィンドを撮像して該車両ウィンドのウィンド面の情報を得るためのウィンド面検出センサと、前記車両ウィンドの表面の情報からウィンド面上の異物の存在を推定する異物推定部と、予め修習された非雨天時のウィンドの表面の状態から機械学習により導いた非雨天状態であるというウィンド表面状態判別式を記憶した記憶部と、を備えた制御部を有し、
前記制御部は、前記異物推定部により前記ウィンド面における異物の存在が肯定された場合は、前記ウィンド面の状態と前記記憶部に記憶された前記ウィンド表面状態判別式とを対比して雨天状態であるか否かを判定することを特徴とする雨滴検出装置。
A window surface detection sensor for imaging a vehicle window to obtain information on the window surface of the vehicle window, and a foreign matter estimation unit for estimating the presence of foreign matter on the window surface from the information on the surface of the vehicle window A control unit including a storage unit storing a wind surface state discriminant that the wind surface state is non-rainy state derived by machine learning from the wind surface surface state at the time of non-rainy weather;
The control unit compares the state of the window surface with the window surface state discriminant stored in the storage unit when the foreign matter estimation unit affirms the presence of the foreign matter on the window surface, and the control unit determines a rainy weather state It is determined whether it is or not.
前記異物推定部は、前記ウィンド面検出センサの撮像範囲内における前記ウィンド面上の異物の位置並びに時間的な連続性を検出することを特徴とする請求項1に記載の雨滴検出装置。   The raindrop detection device according to claim 1, wherein the foreign matter estimation unit detects the position and temporal continuity of the foreign matter on the window surface within the imaging range of the window surface detection sensor. 前記制御部は、前記ウィンド面上における異物の付着率を算出し、該異物の付着率と前記雨天状態である旨の情報を、ワイパを駆動させるためのワイパモータを制御するワイパ制御部に出力することを特徴とする請求項1又は2に記載の雨滴検出装置。   The control unit calculates an adhesion rate of the foreign matter on the window surface, and outputs the adhesion rate of the foreign matter and information indicating that the raining state is to a wiper control unit that controls a wiper motor for driving the wiper. The raindrop detection device according to claim 1 or 2, characterized in that: ワイパモータを制御するワイパ制御部を有し、
前記ワイパ制御部は、請求項3に記載の雨滴検出装置の前記制御部から出力された前記異物の付着率と雨天状態である旨の情報に基づいて前記ワイパの作動を決定することを特徴とするワイパ制御装置。
A wiper control unit that controls the wiper motor;
The wiper control unit determines the operation of the wiper based on the adhesion rate of the foreign matter output from the control unit of the raindrop detection device according to claim 3 and the information to the effect of being in a rainy condition. Wiper control device.
前記ワイパモータの出力軸の角度を検出する角度検出部と、
前記角度検出部によって検出された前記出力軸の角度の情報を前記雨滴検出装置の前記制御部に出力する角度情報出力部と、を備えたことを特徴とする請求項4に記載のワイパ制御装置。
An angle detection unit that detects an angle of an output shaft of the wiper motor;
5. The wiper control device according to claim 4, further comprising: an angle information output unit that outputs the information on the angle of the output shaft detected by the angle detection unit to the control unit of the raindrop detection device. .
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2021061524A (en) * 2019-10-07 2021-04-15 株式会社デンソー Raindrop recognition device, vehicle control device, learning method, and learned model
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