JP2022030901A - 円型標識候補抽出装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像から円型標識の候補を抽出する際の演算量を削減する。【解決手段】撮影された画像から円を検出し、検出された検出円と、検出円より半径が小さい同心円とで囲まれた内側円環領域、及び、検出円と、検出円より半径が大きい同心円とで囲まれた外側円環領域を特定し、内側円環領域及び外側円環領域の各々に判定用画素を設定し、内側円環領域の判定用画素が赤色若しくは青色、又は、外側円環領域の判定用画素が赤色の場合に、検出円を円型標識候補として抽出する。【選択図】図６

Description

開示の技術は、円型標識候補抽出装置、及び円型標識候補抽出プログラムに関する。

近年、自動車の安全運転支援技術に対する需要が高まっており、例えば、車載カメラ等で撮影された映像から、道路標識を認識することが行われている。円形状の道路標識（以下、「円型標識」という）を認識するためには、まず、入力された画像から円形状の部分を検出し、検出した円形状の部分に対してパターンマッチング等を行うことにより、円型標識を認識する。

画像から円形状を検出する方法として、ハフ変換を用いた方法が知られている。ハフ変換では、半径を示すパラメータｒ、円心の座標を示すパラメータ（ａ，ｂ）を用いて、ｒ２＝（ｘ－ａ）^２＋（ｙ－ｂ）^２で円を表現する。そして、入力画像に対してエッジ検出を行い、（ａ，ｂ）及びｒをパラメータとして全画素をスキャンし、エッジ上の画素であれば、ａ、ｂ、及びｒの各々を軸とするハフ空間内の点に点数を与え、一つの曲面を生成するように投票を行う。多い票を獲得したハフ空間内の点を、円心（ａ，ｂ）及び半径ｒの円周上の画素と認識する。しかし、ハフ変換を用いて円形状を検出する場合、例えば木や建物等のエッジが集中している画像では、円形状の誤検出が発生し易く、結果として、円型標識の認識処理の負荷増大や誤認識等を招く場合がある。

そこで、エッジや色成分による特徴点の抽出条件を随時変更することで、特徴点の数を所定の範囲内に抑える車外環境認識装置が提案されている。この装置は、円型標識の各候補の中心位置から、各画素のＶ成分が閾値Ｖｔｈｒ以上であるか否か判定しつつ、水平方向及び垂直方向の４方向に検出画素を移動する。そして、この装置は、Ｖ成分が閾値Ｖｔｈｒ以上となる画素が所定数（例えば３画素）連続すると、その閾値Ｖｔｈｒ以上のＶ成分が検出され始めた画素を赤色枠の内縁エッジとする。

また、円形又は楕円形の物体の中心座標が大雑把に既知である場合に、その中心座標をより正確な中心座標へ補正する画像認識装置が提案されている。この装置は、取得された画像に基づいて検出された円又は楕円の中心位置に対して、当該中心位置を通る２本の直交する弦について、それぞれの弦の中点を当該それぞれの弦の方向の位置とする補正後の中心位置を取得する。

特開２０１８－１２０６２９号公報 特開２０１３－２５４２４２号公報

しかしながら、上記従来技術の車外環境認識装置は、内縁エッジが存在しない円型標識には適用することができない、という問題がある。また、従来技術の車外環境認識装置は、円の中心から円周まで４方向全ての画素の色成分と閾値とを比較するため、演算量が多くなる、という問題がある。また、上記従来技術の画像認識装置では、円型標識の大雑把な中心に基づいて、その中心を正確に補正するものであり、既に円型標識が抽出されていることが前提の技術である。

一つの側面として、開示の技術は、画像から円型標識の候補を抽出する際の演算量を削減することを目的とする。

一つの態様として、開示の技術は、撮影された画像から円を検出する検出部と、前記検出部により検出された検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定する特定部とを含む。また、開示の技術は、前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定する設定部と、前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する抽出部と、を含む。

一つの側面として、画像から円型標識の候補を抽出する際の演算量を削減することができる、という効果を有する。

円型標識認識システムにより提供されるサービスの概要を説明するための図である。 円型標識認識システムの概略構成を示すブロック図である。 円型標識候補抽出装置の機能ブロック図である。 円型標識の特徴を説明するための図である。 円環領域の特定を説明するための図である。 判定用画素の設定を説明するための図である。 円型標識候補抽出装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 円型標識候補抽出処理の一例を示すフローチャートである。 円型標識認識システムの他の例について説明するための図である。 円型標識認識システムの構成の他の例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、開示の技術に係る実施形態の一例を説明する。

まず、図１を参照して、本実施形態に係る円型標識認識システムにより提供されるサービスの概要について説明する。本実施形態に係る円型標識認識システムは、クラウド－フロント連携型システムである。フロント側の装置としては、車載装置や、モバイル基地局等の中間に位置するＮＷ（Network）ノード等である。クラウド－フロント連携型システムでは、クラウド－フロント間のデータ転送量がボトルネックとなり得る。そこで、本実施形態に係る円型標識認識システムは、フロント側で、撮影画像から円型標識の候補を示す部分画像を抽出し、撮影画像全体ではなく、抽出した部分画像をクラウド側へ送信する。すなわち、円型標識の認識に必要な領域を抽出する前処理をフロント側で行ってからクラウド側へ送信することにより、クラウド－フロント間のデータ転送量を大幅に削減する。クラウド側では、フロント側から受信した部分画像に対して、例えばＡＩ（Artificial Intelligence）による認識を行って、部分画像が示す円型標識の種類、円型標識が示す内容等を認識し、認識結果をフロント側へ返す。

図２に示すように、本実施形態に係る円型標識認識システム１００は、複数の車載装置１１０と、複数のＮＷノード１２０と、認識装置１３０とを含む。車載装置１１０及びＮＷノード１２０は、クラウド－フロント連携型システムにおけるフロント側の装置の一例であり、認識装置１３０は、クラウド側の装置の一例である。

車載装置１１０は、図３に示すように、円型標識候補抽出装置１０と、カメラ２０とを含む。円型標識候補抽出装置１０は、機能的には、図３に示すように、検出部１１と、特定部１２と、設定部１３と、抽出部１４と、送受信部１５とを含む。

検出部１１は、カメラ２０で撮影された撮影画像を取得し、例えばハフ変換等により、撮影画像から円を示すエッジを検出する。以下、検出部１１により検出される円を示すエッジを「検出円」という。検出部１１は、検出円の中心座標及び半径を求め、特定部１２へ受け渡す。なお、円形状の検出手法はハフ変換を用いる場合に限定されない。円の中心座標及び半径を取得できる手法であればよい。

ここで、図４に示すように、円型標識の外縁周辺には、予め定められた色が用いられる。図４の例では、上段に分類される円型標識の外縁周辺は赤色であり、下段に分類される円型標識の外縁周辺は青色である。また、上段に分類される円型標識では、外縁の内側にも円形状がある場合があり、検出部１１により、この内側の円形状が検出円として検出される場合もある。

上述したように、ハフ変換を用いて円形状を検出する場合、例えば木や建物等のエッジが集中している画像では、円形状の誤検出が発生し易い。そこで、円型標識候補抽出装置１０は、特定部１２、設定部１３、及び抽出部１４により、上記の円型標識の特徴を踏まえて、検出円の中から、円型標識候補を抽出する。これにより、誤検出された検出円が認識装置１３０へ転送されることが抑制されるため、フロント－クラウド間のデータ転送量を削減することができる。以下、特定部１２、設定部１３、及び抽出部１４の各々について詳述する。

特定部１２は、検出部１１により検出された検出円と、検出円とは半径が異なり、検出円と同心円となる円（以下、単に「同心円」という）とで囲まれた円環領域を特定する。具体的には、特定部１２は、検出円と、検出円より半径が小さい同心円とで囲まれた内側円環領域、及び、検出円と、検出円より半径が大きい同心円とで囲まれた外側円環領域を特定する。

例えば、図５に示すように、検出円（図５中の実線で示す円）の中心の座標を（ａ，ｂ）、半径をｒとする。特定部１２は、０＜α＜１であるα（例えばα＝３／４）を用いて、同心円の半径ｍを、ｍ＝ｒ×αと計算する。そして、検出円と、中心（ａ，ｂ）及び半径ｍの同心円（図５中の破線で示す円）とで囲まれた領域（図５中の網掛の領域）を、内側円環領域として特定する。同様に、特定部１２は、β＞１であるβ（例えばβ＝５／４）を用いて、同心円の半径ｎを、ｎ＝ｒ×βと計算する。そして、検出円と、中心（ａ，ｂ）及び半径ｎの同心円（図５中の一点鎖線で示す円）とで囲まれた領域（図５中の斜線の領域）を、外側円環領域として特定する。

なお、内側円環領域は、開示の技術の「第１の円環領域」の一例であり、外側円環領域は、開示の技術の「第２の円環領域」の一例である。また、以下では、内側円環領域と外側円環領域とを区別なく説明する場合には、単に「円環領域」という。

設定部１３は、円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を、検出円が円型標識候補か否かを判定するための判定用画素に設定する。また、設定部１３は、判定用画素を複数設定する場合、円環領域における判定用画素の位置の散らばり度合いが所定値以上となるように設定する。判定用画素の位置の散らばり度合いを大きくすることで、複数の判定用画素が偏った位置に設定される場合に比べ、判定精度を向上させることができる。

例えば、設定部１３は、図６に示すように、円環領域内であって、検出円の中心で直交する４方向の線上の画素の各々を、判定用画素として設定することができる。これにより、判定用画素の位置の散らばり度合いを、簡易な方法で大きくすることができる。図６では、設定部１３は、内側円環領域のＡ、Ｂ、Ｃ、及びＤの各位置に判定用画素群を設定し、外側円環領域のＥ、Ｆ、Ｇ、及びＨの各位置に判定用画素群を設定した例を示している。

なお、設定部１３は、判定用画素を複数設定する場合、検出円の中心から同一の距離にある画素を判定用画素とする必要はなく、円環領域内であれば、検出円の中心との距離がそれぞれ異なる位置の画素を判定用画素として設定することができる。

抽出部１４は、設定部１３により設定された判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、検出円から円型標識候補を抽出する。例えば、図４で説明した円型標識の特徴に基づいて、予定められた色を、赤色及び青色とすることができる。

より具体的には、図６の例で、内側円環領域のＡ、Ｂ、Ｃ、及びＤの各位置に設定された判定用画素群に含まれる所定の割合以上（例えば、８０％以上）の数の判定用画素が赤色又は青色の場合には、抽出部１４は、その内側円環領域を規定する検出円を、円型標識候補として抽出する。また、外側円環領域のＥ、Ｆ、Ｇ、及びＨの各位置に設定された判定用画素群に含まれる所定の割合以上の数の判定用画素が赤色の場合には、抽出部１４は、その外側円環領域を規定する検出円を、円型標識候補として抽出する。なお、内側円環領域の判定用画素の色との比較に用いられる赤色又は青色は、開示の技術の「第１の色」の一例であり、外側円環領域の判定用画素の色との比較に用いられる赤色は、開示の技術の「第２の色」の一例である。

なお、外側円環領域に設定した判定用画素を用いる場合、検出円は円型標識の内部の円形状が検出されている場合を想定している。すなわち、図６の上段に分類される円型標識が想定される場合であるため、外側円環領域に設定した判定用画素については、赤色か否かを判定すればよい。

また、上記の所定の割合を１００％とし、判定用画素群の全てが赤色か、又は青色かを判定するようにしてもよい。ただし、撮影画像から検出される検出円は、対象物がカメラ２０の撮影方向に正対していない場合などのように、真円になるとは限らない。また、円の一部が木などの遮蔽物により隠れている場合もある。これらを考慮して、上記のように、所定の割合を１００％より小さい値に設定しておいてもよい。

送受信部１５は、抽出部１４により抽出された円型標識候補を示す部分画像を、認識装置１３０へ送信すると共に、認識装置１３０から認識結果を受信する。

ＮＷノード１２０の構成は、上述した車載装置１１０と同様に、カメラ２０と、円型標識候補抽出装置１０とを含む構成であるため、詳細な説明を省略する。

認識装置１３０は、円型標識候補抽出装置１０から部分画像を受信すると、受信した部分画像が示す円型標識の種類、円型標識が示す内容等を認識し、認識結果を円型標識候補抽出装置１０へ送信する。また、認識装置１３０は、部分画像が示す円型標識候補が円型標識ではないと認識した場合には、円型標識ではない旨を認識結果として円型標識候補抽出装置１０へ送信する。なお、認識装置１３０は、開示の技術の「外部装置」の一例である。

円型標識候補抽出装置１０は、例えば図７に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、一時記憶領域としてのメモリ４２と、不揮発性の記憶部４３とを備える。また、コンピュータ４０は、入力部、表示部等の入出力装置４４と、記憶媒体４９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ（Read/Write）部４５とを備える。また、コンピュータ４０は、インターネット等のネットワークに接続される通信Ｉ／Ｆ（Interface）４６を備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力装置４４、Ｒ／Ｗ部４５、及び通信Ｉ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。

記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０を、円型標識候補抽出装置１０として機能させるための円型標識候補抽出プログラム５０が記憶される。円型標識候補抽出プログラム５０は、検出プロセス５１と、特定プロセス５２と、設定プロセス５３と、抽出プロセス５４と、送受信プロセス５５とを有する。

ＣＰＵ４１は、円型標識候補抽出プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、円型標識候補抽出プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、検出プロセス５１を実行することで、図３に示す検出部１１として動作する。また、ＣＰＵ４１は、特定プロセス５２を実行することで、図３に示す特定部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、設定プロセス５３を実行することで、図３に示す設定部１３として動作する。また、ＣＰＵ４１は、抽出プロセス５４を実行することで、図３に示す抽出部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、送受信プロセス５５を実行することで、図３に示す送受信部１５として動作する。これにより、円型標識候補抽出プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、円型標識候補抽出装置１０として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ４１はハードウェアである。

なお、円型標識候補抽出プログラム５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係る円型標識認識システム１００の作用について説明する。車載装置１１０及びＮＷノード１２０の各々において、カメラ２０で撮影された撮影画像が円型標識候補抽出装置１０に入力されると、円型標識候補抽出装置１０において、図８に示す円型標識候補抽出処理が実行される。

ステップＳ１２で、検出部１１が、カメラ２０で撮影された撮影画像を取得し、例えばハフ変換等により、撮影画像から円を示すエッジ（検出円）を検出する。検出部１１は、検出した検出円の中心の座標（ａ，ｂ）、及び半径ｒを求める。

次に、ステップＳ１４で、特定部１２が、０＜α＜１であるα（例えばα＝３／４）を用いて、同心円の半径ｍを、ｍ＝ｒ×αと計算する。また、特定部１２が、β＞１であるβ（例えばβ＝５／４）を用いて、同心円の半径ｎを、ｎ＝ｒ×βと計算する。

次に、ステップＳ１６で、特定部１２が、検出円と、中心（ａ，ｂ）及び半径ｍの同心円とで囲まれた領域を、内側円環領域として特定する。また、特定部１２が、検出円と、中心（ａ，ｂ）及び半径ｎの同心円とで囲まれた領域を、外側円環領域として特定する。

次に、ステップＳ１８で、設定部１３が、内側円環領域に判定用画素を設定する。例えば、設定部１３は、（ａ，ｂ－ｒ）、（ａ，ｂ－ｒ＋１）、・・・、（ａ，ｂ－ｍ）の各位置の画素を、図６に示すＡの位置の判定用画素群として設定する。また、設定部１３は、（ａ－ｒ，ｂ）、（ａ－ｒ＋１，ｂ）、・・・、（ａ－ｍ，ｂ）の各位置の画素を、図６に示すＢの位置の判定用画素群として設定する。また、設定部１３は、（ａ，ｂ＋ｒ）、（ａ，ｂ＋ｒ－１）、・・・、（ａ，ｂ＋ｍ）の各位置の画素を、図６に示すＣの位置の判定用画素群として設定する。また、設定部１３は、（ａ＋ｒ，ｂ）、（ａ＋ｒ－１，ｂ）、・・・、（ａ＋ｍ，ｂ）の各位置の画素を、図６に示すＤの位置の判定用画素群として設定する。

次に、ステップＳ２０で、抽出部１４が、上記ステップＳ１８で内側円環領域に設定された判定用画素群に含まれる所定の割合以上（例えば、８０％以上）の数の判定用画素が赤色か否かを判定する。所定の割合以上の数の判定用画素が赤色の場合には、処理はステップＳ２８へ移行し、赤色の判定用画素の数が所定の割合未満の場合には、処理はステップＳ２２へ移行する。

ステップＳ２２では、抽出部１４が、上記ステップＳ１８で内側円環領域に設定された判定用画素群に含まれる所定の割合以上（例えば、８０％以上）の数の判定用画素が青色か否かを判定する。所定の割合以上の数の判定用画素が青色の場合には、処理はステップＳ２８へ移行し、青色の判定用画素の数が所定の割合未満の場合には、処理はステップＳ２４へ移行する。

ステップＳ２４では、設定部１３が、外側円環領域に判定用画素を設定する。例えば、設定部１３は、（ａ，ｂ－ｒ）、（ａ，ｂ－ｒ－１）、・・・、（ａ，ｂ－ｎ）の各位置の画素を、図６に示すＥの位置の判定用画素群として設定する。また、設定部１３は、（ａ－ｒ，ｂ）、（ａ－ｒ－１，ｂ）、・・・、（ａ－ｎ，ｂ）の各位置の画素を、図６に示すＦの位置の判定用画素群として設定する。また、設定部１３は、（ａ，ｂ＋ｒ）、（ａ，ｂ＋ｒ＋１）、・・・、（ａ，ｂ＋ｎ）の各位置の画素を、図６に示すＧの位置の判定用画素群として設定する。また、設定部１３は、（ａ＋ｒ，ｂ）、（ａ＋ｒ＋１，ｂ）、・・・、（ａ＋ｎ，ｂ）の各位置の画素を、図６に示すＨの位置の判定用画素群として設定する。

次に、ステップＳ２６で、抽出部１４が、上記ステップＳ２４で外側円環領域に設定された判定用画素群に含まれる所定の割合以上（例えば、８０％以上）の数の判定用画素が赤色か否かを判定する。所定の割合以上の数の判定用画素が赤色の場合には、処理はステップＳ２８へ移行し、赤色の判定用画素の数が所定の割合未満の場合には、円型標識候補抽出処理は終了する。

ステップＳ２８では、抽出部１４が、上記ステップＳ１２で検出された検出円を、円型標識候補として抽出する。そして、送受信部１５が、抽出部１４により抽出された円型標識候補を示す部分画像を、認識装置１３０へ送信し、円型標識候補抽出処理は終了する。

認識装置１３０は、円型標識候補抽出装置１０から部分画像を受信すると、受信した部分画像が示す円型標識の種類、円型標識が示す内容等を認識し、認識結果を円型標識候補抽出装置１０へ送信する。

円型標識候補抽出装置１０では、送受信部１５が認識結果を受信し、車載装置１１０（又はＮＷノード１２０）内において、認識結果を利用する他の構成に、受信した認識結果を受け渡す。他の構成は、例えば、自動運転制御装置や、標識に応じたアラートを出力するアシスト機能等である。

以上説明したように、本実施形態に係る円型標識認識システムによれば、円型標識候補抽出装置が、撮影画像から検出された検出円と、検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定する。そして、円型標識候補抽出装置は、円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定し、判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、検出円から円型標識候補を抽出する。このように、円環領域に設定した判定用画素を用いるため、例えば、円の中心から円周まで４方向全ての画素の色成分と閾値とを比較する場合に比べ、撮影画像から円型標識候補を抽出する際の演算量を削減することができる。

なお、上記実施形態では、クラウド－フロント連携型システムにおいて、フロント側で円型標識候補の抽出を行い、クラウド側で円型標識候補の認識処理を行う場合について説明したが、これに限定されない。

例えば、認識装置１３０の機能も車載装置１１０又はＮＷノード１２０に持たせることで、車載装置１１０又はＮＷノード１２０単独で、円型標識の認識を行う構成とすることができる。

また、例えば、円型標識候補抽出装置１０及び認識装置１３０の機能をクラウド側に持たせ、図９のＰに示すように、フロント側から、カメラ２０で撮影された撮影画像をそのままクラウド側へ送信するようにしてもよい。この場合、フロント－クラウド間のデータ転送量は、上記実施形態の場合に比べ多くなるが、フロント側の処理負荷を軽減することができる。

また、例えば、図１０に示す円型標識認識システム１００Ａのように、フロント側の車載装置１１０Ａ（又はＮＷノード１２０Ａ）と、クラウド側とで、円型標識候補抽出装置の機能部を分散配置してもよい。図１０の例では、車載装置１１０Ａ（又はＮＷノード１２０Ａ）には、検出部１１及び送受信部１５を含むフロント側円型標識候補抽出装置１０Ａが含まれる。また、クラウド側には、特定部１２、設定部１３、及び抽出部１４を含むクラウド側円型標識候補抽出装置１０Ｂが配置される。この場合、図９のＱに示すように、フロント側から、撮影画像から検出した検出円を含む部分画像がクラウド側へ送信される。検出円を含む部分画像は、検出円を基準に外側円環領域が設定可能な範囲を含む画像とすればよい。これにより、フロント－クラウド間のデータ転送量は、上記実施形態の場合に比べると多くなるが、図９のＰの場合に比べると少なくなる。また、フロント側の処理負荷は、図９のＰの場合に比べると多くなるが、上記実施形態に比べると、軽減することができる。

また、上記実施形態では、図４の例にしたがって、判定用画素の色と比較する予め定めた色を赤色又は青色とする場合について説明したが、これに限定されない。国が定めた色等、どのような色でもよい。

また、上記実施形態では、円型標識候補抽出プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）
撮影された画像から円を検出する検出部と、
前記検出部により検出された検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定する特定部と、
前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定する設定部と、
前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する抽出部と、
を含む円型標識候補抽出装置。

（付記２）
前記設定部は、前記判定用画素を複数設定する場合、前記検出円の中心との距離がそれぞれ異なる位置の画素を前記判定用画素として設定する付記１に記載の円型標識候補抽出装置。

（付記３）
前記設定部は、前記判定用画素を複数設定する場合、前記円環領域における前記判定用画素の位置の散らばり度合いが所定値以上となるように設定する付記１又は付記２に記載の円型標識候補抽出装置。

（付記４）
前記設定部は、前記検出円の中心で直交する４方向の線上の画素の各々を、前記判定用画素として設定する付記３に記載の円型標識候補抽出装置。

（付記５）
前記特定部は、前記検出円と、前記検出円より半径が小さい前記同心円とで囲まれた第１の円環領域、及び、前記検出円と、前記検出円より半径が大きい前記同心円とで囲まれた第２の円環領域を特定し、
前記設定部は、前記第１の円環領域及び前記第２の円環領域の各々に前記判定用画素を設定し、
前記抽出部は、前記第１の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第１の色との比較、及び、前記第２の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第２の色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
付記１～付記４のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出装置。

（付記６）
前記抽出部により抽出された前記円型標識の候補を示す部分画像を、前記部分画像が示す円型標識を認識する外部装置へ送信すると共に、前記外部装置から認識結果を受信する送受信部を含む付記１～付記５のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出装置。

（付記７）
撮影された画像から円を検出し、
検出した検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定し、
前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定し、
前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための円型標識候補抽出プログラム。

（付記８）
前記判定用画素を複数設定する場合、前記検出円の中心との距離がそれぞれ異なる位置の画素を前記判定用画素として設定する付記７に記載の円型標識候補抽出プログラム。

（付記９）
前記判定用画素を複数設定する場合、前記円環領域における前記判定用画素の位置の散らばり度合いが所定値以上となるように設定する付記７又は付記８に記載の円型標識候補抽出プログラム。

（付記１０）
前記検出円の中心で直交する４方向の線上の画素の各々を、前記判定用画素として設定する付記９に記載の円型標識候補抽出プログラム。

（付記１１）
前記検出円と、前記検出円より半径が小さい前記同心円とで囲まれた第１の円環領域、及び、前記検出円と、前記検出円より半径が大きい前記同心円とで囲まれた第２の円環領域を特定し、
前記第１の円環領域及び前記第２の円環領域の各々に前記判定用画素を設定し、
前記第１の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第１の色との比較、及び、前記第２の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第２の色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
付記７～付記１０のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出プログラム。

（付記１２）
抽出した前記円型標識の候補を示す部分画像を、前記部分画像が示す円型標識を認識する外部装置へ送信すると共に、前記外部装置から認識結果を受信することをさらに含む処理を前記コンピュータに実行させるための付記７～付記１１のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出プログラム。

（付記１３）
撮影された画像から円を検出し、
検出した検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定し、
前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定し、
前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
ことを含む処理をコンピュータが実行する円型標識候補抽出方法。

（付記１４）
前記判定用画素を複数設定する場合、前記検出円の中心との距離がそれぞれ異なる位置の画素を前記判定用画素として設定する付記１３に記載の円型標識候補抽出方法。

（付記１５）
前記判定用画素を複数設定する場合、前記円環領域における前記判定用画素の位置の散らばり度合いが所定値以上となるように設定する付記１３又は付記１４に記載の円型標識候補抽出方法。

（付記１６）
前記検出円の中心で直交する４方向の線上の画素の各々を、前記判定用画素として設定する付記１５に記載の円型標識候補抽出方法。

（付記１７）
前記検出円と、前記検出円より半径が小さい前記同心円とで囲まれた第１の円環領域、及び、前記検出円と、前記検出円より半径が大きい前記同心円とで囲まれた第２の円環領域を特定し、
前記第１の円環領域及び前記第２の円環領域の各々に前記判定用画素を設定し、
前記第１の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第１の色との比較、及び、前記第２の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第２の色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
付記１３～付記１６のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出方法。

（付記１８）
抽出した前記円型標識の候補を示す部分画像を、前記部分画像が示す円型標識を認識する外部装置へ送信すると共に、前記外部装置から認識結果を受信することをさらに含む処理を前記コンピュータが実行する付記１３～付記１７のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出方法。

（付記１９）
撮影された画像から円を検出し、
検出した検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定し、
前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定し、
前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための円型標識候補抽出プログラムを記憶した記憶媒体。

１０ 円型標識候補抽出装置
１１ 検出部
１２ 特定部
１３ 設定部
１４ 抽出部
１５ 送受信部
２０ カメラ
４０ コンピュータ
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ 記憶部
４９ 記憶媒体
５０ 円型標識候補抽出プログラム
１００ 円型標識認識システム
１１０ 車載装置
１２０ ＮＷノード
１３０ 認識装置

Claims (7)

1. 撮影された画像から円を検出する検出部と、
   前記検出部により検出された検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定する特定部と、
   前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定する設定部と、
   前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する抽出部と、
   を含む円型標識候補抽出装置。
2. 前記設定部は、前記判定用画素を複数設定する場合、前記検出円の中心との距離がそれぞれ異なる位置の画素を前記判定用画素として設定する請求項１に記載の円型標識候補抽出装置。
3. 前記設定部は、前記判定用画素を複数設定する場合、前記円環領域における前記判定用画素の位置の散らばり度合いが所定値以上となるように設定する請求項１又は請求項２に記載の円型標識候補抽出装置。
4. 前記設定部は、前記検出円の中心で直交する４方向の線上の画素の各々を、前記判定用画素として設定する請求項３に記載の円型標識候補抽出装置。
5. 前記特定部は、前記検出円と、前記検出円より半径が小さい前記同心円とで囲まれた第１の円環領域、及び、前記検出円と、前記検出円より半径が大きい前記同心円とで囲まれた第２の円環領域を特定し、
   前記設定部は、前記第１の円環領域及び前記第２の円環領域の各々に前記判定用画素を設定し、
   前記抽出部は、前記第１の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第１の色との比較、及び、前記第２の円環領域に設定された前記判定用画素の色と、予め定められた第２の色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
   請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出装置。
6. 前記抽出部により抽出された前記円型標識の候補を示す部分画像を、前記部分画像が示す円型標識を認識する外部装置へ送信すると共に、前記外部装置から認識結果を受信する送受信部を含む請求項１～請求項５のいずれか１項に記載の円型標識候補抽出装置。
7. 撮影された画像から円を検出し、
   検出した検出円と、前記検出円とは半径が異なる同心円とで囲まれた円環領域を特定し、
   前記円環領域に含まれる画素のうち、１以上の画素を判定用画素に設定し、
   前記判定用画素の色と、予め定められた色との比較に基づいて、前記検出円から円型標識の候補を抽出する
   ことを含む処理をコンピュータに実行させるための円型標識候補抽出プログラム。

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