JP2022122704A - Headlight control device and headlight control method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ヘッドライト制御装置及びヘッドライト制御方法に関する。 The present invention relates to a headlight control device and a headlight control method.
自動車(車両)は、照度計が自動車の周囲が暗いことを検出するとヘッドライトを自動的に点灯させる自動ヘッドライト点灯機能を搭載している。自動車がトンネルに侵入すると、自動ヘッドライト点灯機能が働き、ヘッドライトを自動的に点灯させることができる。 An automobile (vehicle) is equipped with an automatic headlight lighting function that automatically turns on the headlights when an illuminometer detects that the surroundings of the automobile are dark. When a car enters a tunnel, the automatic headlight lighting function works and the headlights can be turned on automatically.
ところが、トンネルの入口付近は照明が多く設置されているため比較的明るいため、トンネルの内部へと所定距離走行して照度計が計測する照度が閾値以下となった時点でヘッドライトを点灯させることがある。また、トンネルの入口付近が暗い場合でも、誤動作または点灯と消灯とを短時間で繰り返すチャタリングを防止するため、閾値以下の照度が所定時間継続したときにヘッドライトを点灯させることがある。 However, since many lights are installed near the entrance of the tunnel, it is relatively bright, so the headlights are turned on when the illuminance measured by the illuminometer after traveling a predetermined distance into the tunnel falls below the threshold. There is Also, even when the vicinity of the tunnel entrance is dark, the headlights may be turned on when the illuminance below the threshold continues for a predetermined period of time in order to prevent malfunction or chattering that repeatedly turns on and off in a short period of time.
よって、一般的な自動ヘッドライト点灯機能によれば、トンネルの入口に到達するタイミングでヘッドライトを点灯させることができず、ヘッドライトを点灯させるタイミングは自動車がトンネルの入口に到達するタイミングから所定時間遅れることになる。特許文献1~3には、ヘッドライトを点灯させるタイミングの遅れを解消するため、車両の前方をカメラで撮影し、撮影画像に基づいてトンネルの入口を検出してヘッドライトを点灯させることが記載されている。 Therefore, according to the general automatic headlight lighting function, the headlights cannot be turned on at the timing when the car reaches the entrance of the tunnel. time will be delayed. In Patent Documents 1 to 3, in order to eliminate the delay in turning on the headlights, it is described that the front of the vehicle is photographed with a camera, the entrance of the tunnel is detected based on the photographed image, and the headlights are turned on. It is
しかしながら、特許文献1~3に記載のヘッドライト制御装置においては、撮影画像の輝度値(暗部の割合及び平均輝度を含む)に基づいてトンネルを検出している。上記のようにトンネルの入口付近が明るいとトンネルを検出できないことがあり、遠方にトンネルがある場合には、トンネルの内部が暗くても暗部の割合は少なく、平均輝度はさほど低くないためトンネルを検出できないことがある。トンネルの検出精度を向上させることができ、車両がトンネルの入口に到達するタイミングでヘッドライトを点灯させることが望まれる。 However, in the headlight control devices described in Patent Documents 1 to 3, the tunnel is detected based on the brightness value (including the proportion of dark areas and average brightness) of the captured image. As mentioned above, if the entrance of the tunnel is bright, it may not be possible to detect the tunnel. It may not be detected. It is desired to improve the detection accuracy of the tunnel and turn on the headlights at the timing when the vehicle reaches the entrance of the tunnel.
本発明は、トンネルの検出精度を向上させることができ、車両がトンネルの入口に到達するタイミングでヘッドライトを点灯させることができるヘッドライト制御装置及びヘッドライト制御方法を提供することを目的とする。 SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a headlight control device and a headlight control method capable of improving the detection accuracy of a tunnel and turning on the headlights at the timing when the vehicle reaches the entrance of the tunnel. .
本発明は、複数のトンネルの入口の画像を予め機械学習しており、機械学習で得たパターンに基づいて、車載カメラが車両の前方を撮影した撮影画像に含まれるトンネルの入口を画像認識するトンネル入口認識部と、前記車両の現在位置と前記トンネル入口認識部が画像認識したトンネルの入口までの距離を算出する距離算出部と、前記車両の走行速度を検出する走行速度検出部と、前記トンネル入口認識部がトンネルの入口を画像認識したとき、前記距離算出部が算出した距離と前記走行速度検出部が検出した走行速度とに基づいて、前記車両が画像認識したトンネルの入口に到達する到達時刻を算出し、現在時刻と前記到達時刻とを比較して前記車両のヘッドライドを点灯させるタイミングを決定し、決定したタイミングで前記ヘッドライドを点灯させるよう制御するライト点灯制御部とを備えるヘッドライト制御装置を提供する。 The present invention conducts machine learning in advance on images of multiple tunnel entrances, and based on the patterns obtained by machine learning, recognizes tunnel entrances included in images captured by an in-vehicle camera in front of the vehicle. a tunnel entrance recognition unit, a distance calculation unit that calculates the current position of the vehicle and a distance to the tunnel entrance image-recognized by the tunnel entrance recognition unit, a running speed detection unit that detects the running speed of the vehicle, and the When the tunnel entrance recognition unit image-recognizes the entrance of the tunnel, the vehicle reaches the entrance of the tunnel image-recognized based on the distance calculated by the distance calculation unit and the running speed detected by the running speed detection unit. a light lighting control unit that calculates an arrival time, compares the current time with the arrival time, determines timing for lighting the headlights of the vehicle, and controls the headlights to light at the determined timing. A headlight control device is provided.
本発明は、車載カメラが車両の前方を撮影し、複数のトンネルの入口の画像を予め機械学習しているトンネル入口認識部が、機械学習で得たパターンに基づいて、前記車載カメラが生成した撮影画像に含まれるトンネルの入口を画像認識し、距離算出部が、前記車両の現在位置と前記トンネル入口認識部が画像認識したトンネルの入口までの距離を算出し、走行速度検出部が前記車両の走行速度を検出し、ライト点灯制御部が、前記トンネル入口認識部がトンネルの入口を画像認識したとき、前記距離算出部が算出した距離と前記走行速度検出部が検出した走行速度とに基づいて、前記車両が画像認識したトンネルの入口に到達する到達時刻を算出し、現在時刻と前記到達時刻とを比較して前記車両のヘッドライドを点灯させるタイミングを決定し、決定したタイミングで前記ヘッドライドを点灯させるよう制御するヘッドライト制御方法を提供する。 In the present invention, an in-vehicle camera photographs the front of a vehicle, and a tunnel entrance recognition unit performs machine learning in advance on images of a plurality of tunnel entrances. The tunnel entrance included in the photographed image is image-recognized, the distance calculation unit calculates the current position of the vehicle and the distance to the tunnel entrance image-recognized by the tunnel entrance recognition unit, and the traveling speed detection unit detects the vehicle. based on the distance calculated by the distance calculating unit and the traveling speed detected by the traveling speed detecting unit when the tunnel entrance recognition unit recognizes the image of the entrance of the tunnel. to calculate the arrival time at which the vehicle reaches the entrance of the tunnel whose image has been recognized, compare the current time with the arrival time, determine the timing for turning on the headlights of the vehicle, and determine the timing for turning on the headlights of the vehicle at the determined timing. To provide a headlight control method for controlling the lighting of a ride.
本発明のヘッドライト制御装置及びヘッドライト制御方法によれば、トンネルの検出精度を向上させることができ、車両がトンネルの入口に到達するタイミングでヘッドライトを点灯させることができる。 According to the headlight control device and the headlight control method of the present invention, it is possible to improve the detection accuracy of the tunnel and turn on the headlights at the timing when the vehicle reaches the entrance of the tunnel.
以下、一実施形態のヘッドライト制御装置及びヘッドライト制御方法について、添付図面を参照して説明する。図1において、一実施形態のヘッドライト制御装置10は、車載カメラ11、トンネル入口・出口認識部12、距離算出部13、走行速度検出部14、ライト点灯・消灯制御部15を備える。ヘッドライト制御装置10は、ヘッドライド20を点灯させたり、消灯させたりする。
Hereinafter, a headlight control device and a headlight control method according to one embodiment will be described with reference to the accompanying drawings. In FIG. 1 , a
例えば車両の前方を撮影するようにドライブレコーダが取り付けられている場合、ドライブレコーダのカメラを車載カメラ11の代用とすることができる。よって、ヘッドライト制御装置10は、少なくともトンネル入口・出口認識部12、距離算出部13、走行速度検出部14、ライト点灯・消灯制御部15を備えればよい。トンネル入口・出口認識部12はトンネル入口認識部とトンネル出口認識部とを有する構成であるが、トンネル入口認識部のみを有する構成としてもよい。
For example, when a drive recorder is attached so as to photograph the front of the vehicle, the camera of the drive recorder can be used as a substitute for the in-
車載カメラ11は、車両の前方を撮影するようにフロントガラス等に取り付けられている。車載カメラ11は、撮影画像のフレームの中心が無限遠となるように取り付けられているのがよい。車載カメラ11が生成した撮影画像の画像データは、トンネル入口・出口認識部12、距離算出部13、走行速度検出部14に供給される。
The in-
トンネル入口・出口認識部12は、複数のトンネルの入口及び出口の画像を予め機械学習しており、機械学習で得たパターンに基づいて、未知のトンネルを含むトンネルの入口及び出口を画像認識する。トンネル入口・出口認識部12は、各地の千枚程度のトンネルの入口及び出口の撮影画像を教師データとして機械学習すればよい。トンネル入口・出口認識部12は、機械学習のうちのディープラーニングと称される学習を用いてもよい。
The tunnel entrance/
図2は、トンネルの入口の撮影画像の一部である撮影画像T1~T6を示している。撮影画像T1~T6及び図示していない他のトンネルの入口の撮影画像は、トンネル入口・出口認識部12が機械学習で用いた教師データである。トンネルの入口の形状は、大方、半円(円弧)型または四角型であり、入口付近の明るさに多少のばらつきがある。トンネル入口・出口認識部12は、このような複数のトンネルの入口の形状及び入口付近の明るさ(暗さ)を予め学習することにより、未知のトンネルであっても、トンネルの入口を画像認識することができる。トンネル入口・出口認識部12は、トンネルの出口も同様に画像認識することができる。
FIG. 2 shows photographed images T1 to T6, which are part of the photographed image of the tunnel entrance. The photographed images T1 to T6 and other photographed images of tunnel entrances (not shown) are training data used by the tunnel entrance/
通常、トンネルは山を貫通するので、トンネルの上方には山の一部の木々または崖が存在し、トンネルの直上に空は存在しない。即ち、トンネルの上方は空の明るさ程度の明るさにはならない。トンネル入口・出口認識部12は、トンネルの上方の明るさを含めて学習することにより、トンネルの入口をさらに高精度に画像認識することができる。
Usually, tunnels go through mountains, so there is some trees or cliffs of the mountains above the tunnels, and there is no sky directly above the tunnels. That is, the brightness above the tunnel is not as bright as the brightness of the sky. The tunnel entrance/
後述するように、ヘッドライト制御装置10が車載カメラ11による撮影画像に基づいてトンネルの出口を認識してヘッドライド20を消灯させない場合には、トンネル入口・出口認識部12は、複数のトンネルの入口の画像のみを予め機械学習すればよい。
As will be described later, when the
トンネル入口・出口認識部12がトンネルの入口を認識したら、トンネル入口・出口認識部12はトンネルの入口を認識したことを距離算出部13及びライト点灯・消灯制御部15に通知する。
When the tunnel entrance/
距離算出部13は、トンネル入口・出口認識部12がトンネルの入口を認識したら、自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離を算出する。図3に示すように、距離算出部13は、撮影画像の無限遠である白丸で示すフレームの中心からトンネルの入口の下端部までの垂直方向の距離Vに基づいて、自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離を算出する。自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離が長くなるほど距離Vが短くなり、距離が短くなるほど距離Vが長くなる。距離算出部13は、算出した距離をライト点灯・消灯制御部15に供給する。
When the tunnel entrance/
距離算出部13は、車載カメラ11による撮影画像の上記の距離V以外の方法を用いて自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離を算出してもよい。車載カメラ11をステレオカメラとすれば、距離算出部13は、左右の撮影画像に基づいて自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離を算出することができる。距離算出部13は、トンネル入口・出口認識部12がトンネルの入口を認識している状態で、自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離を繰り返し算出する。
The
走行速度検出部14は、自車両の走行速度を検出する。ここでは、走行速度検出部14は、車載カメラ11による撮影画像の動きベクトルに基づいて自車両の走行速度を検出する。走行速度検出部14が撮影画像に基づいて自車両の走行速度を検出する代わりに、車両の車速パルスを取得して自車両の走行速度を検出してもよい。走行速度検出部14が撮影画像に基づいて自車両の走行速度を検出する構成では、ヘッドライト制御装置10に車速パルスを供給するための配線が不要であり、ヘッドライト制御装置10の構成が簡略化されるので好ましい。
The
走行速度検出部14は、車載カメラ11から撮影画像の画像データが供給されている間、自車両の走行速度を繰り返し検出する。走行速度検出部14は、自車両の走行速度をライト点灯・消灯制御部15に供給する。
The traveling
ライト点灯・消灯制御部15は、トンネル入口・出口認識部12より自車両の前方にトンネルの入口を認識したことが通知されたら、自車両がトンネルの入口に到達するまでに要する時間を算出する。距離算出部13から供給された自車両の現在位置からトンネルの入口までの距離を走行速度検出部14から供給された自車両の走行速度で除算すれば、トンネルの入口に到達するまでの時間が算出される。ライト点灯・消灯制御部15は、トンネルの入口に到達する到達時刻を算出する。
When notified by the tunnel entrance/
ヘッドライト制御装置10は図示していない時計を備えており、ライト点灯・消灯制御部15は、現在時刻と到達時刻とを比較してヘッドライド20を点灯させるタイミングを決定する。ライト点灯・消灯制御部15は、現在時刻が到達時刻に一致するタイミングでヘッドライド20を点灯させるよう制御する。
The
ライト点灯・消灯制御部15は、ヘッドライド20を点灯させるタイミングを、自車両の走行速度に応じて微調整してもよい。ライト点灯・消灯制御部15は、自車両の走行速度が所定の速度より速いとき、現在時刻が到達時刻に一致する所定の時間前の時刻を、ヘッドライド20を点灯させるタイミングと決定してもよい。
The light turn-on/turn-
具体的には、ライト点灯・消灯制御部15は、走行速度が80km/h未満であれば、現在時刻が到達時刻に一致するタイミングをヘッドライド20の点灯タイミングと決定する。ライト点灯・消灯制御部15は、走行速度が80km/h以上、100km/h未満であれば、現在時刻が到達時刻に一致するよりも0.5秒前の時刻をヘッドライド20の点灯タイミングと決定する。ライト点灯・消灯制御部15は、走行速度が100km/h以上であれば、現在時刻が到達時刻に一致するよりも1秒前の時刻をヘッドライド20の点灯タイミングと決定する。
Specifically, if the traveling speed is less than 80 km/h, the light ON/
自車両がトンネルの入口に到達する到達時刻に誤差があり、ヘッドライド20を点灯させるタイミングが、自車両が実際にトンネル内に侵入したタイミングより遅れることは好ましくない。そこで、走行速度が速いほど現在時刻が到達時刻に一致する計算上のタイミングよりもわずかに早い時刻をヘッドライド20の点灯タイミングとするのがよい。
It is not preferable that there is an error in the arrival time when the vehicle reaches the entrance of the tunnel, and the timing of turning on the
トンネル入口・出口認識部12が、自車両がトンネルの出口を通過したことを認識したら、トンネル入口・出口認識部12はトンネルの出口の通過を認識したことをライト点灯・消灯制御部15に通知する。トンネル入口・出口認識部12が、自車両がトンネルの出口を通過するタイミングの撮影画像を教師データとして機械学習すれば、トンネル入口・出口認識部12は自車両がトンネルの出口を通過したことを認識することができる。
When the tunnel entrance/
ライト点灯・消灯制御部15は、トンネル入口・出口認識部12よりトンネルの出口の通過を認識したことが通知されたら、ヘッドライド20を消灯させるよう制御する。
When the tunnel entrance/
トンネルの出口でヘッドライド20を消灯させるタイミングは遅れても問題はない。そこで、照度計が計測する照度が閾値を超えて、自車両がトンネルの出口を通過したことを認識したら、ヘッドライド20を消灯させるよう制御してもよい。ライト点灯・消灯制御部15は、ライト点灯制御部とライト消灯制御部とを有する構成である。ライト消灯制御部は、照度計が計測する照度に基づいてヘッドライド20を消灯させてもよい。
There is no problem even if the timing of turning off the
図4は、トンネルの入口ではなく、自車両が走行している道路に交差するように設けられている高架道路の高架下の入口である。高架下の入口はトンネルと類似の四角型であるが、入口付近が明るく、上方は非常に明るい。トンネル入口・出口認識部12は、図4に示すような撮影画像が機械学習で得たトンネルの入口のパターンから外れることを認識するから、高架下の入口をトンネルの入口と誤って認識することはない。よって、ヘッドライト制御装置10は、高架道路の高架下でヘッドライド20を誤って点灯させることはない。
FIG. 4 is not the entrance of a tunnel, but the entrance under an elevated road provided to intersect the road on which the vehicle is traveling. The entrance under the viaduct is square like a tunnel, but it is bright near the entrance and very bright above. The tunnel entrance/
図4に示す高架道路の高架下の入口の他に、高架鉄道の高架下の入口においても同様に、高架鉄道の高架下でヘッドライド20を誤って点灯させることはない。
In addition to the underpass entrance of the elevated road shown in FIG. 4, similarly, the
ところで、トンネル入口・出口認識部12は、撮影画像を画像認識することによって、道路上の白線、センターライン、または先方を走行する車両を認識して、自車両が進行する方向を算出することができる。よって、トンネル入口・出口認識部12は、自車両が進行する方向に存在するトンネルの入口を画像認識することができ、自車両が進行する方向とは異なる方向に存在するトンネルの入口を誤って画像認識することはない。
By the way, the tunnel entrance/
図5に示すフローチャートを用いて、ヘッドライト制御装置10の動作、及びヘッドライト制御装置10が実行するヘッドライド制御方法を改めて説明する。図5において、ヘッドライト制御装置10は、ステップS1にて、車載カメラ11によって車両の前方を撮影する。カメラがヘッドライト制御装置10の外部に設けられている場合には、ヘッドライト制御装置10は、ステップS1にて、カメラからの撮影画像を取得する。
The operation of the
ヘッドライト制御装置10(トンネル入口・出口認識部12)は、ステップS2にて、撮影画像を解析する。ヘッドライト制御装置10(トンネル入口・出口認識部12)は、ステップS3にて、トンネルの入口を認識したか否かを判定する。トンネルの入口を認識しなければ(NO)、ヘッドライト制御装置10(トンネル入口・出口認識部12)はステップS2及びS3の処理を繰り返す。 The headlight control device 10 (tunnel entrance/exit recognition unit 12) analyzes the captured image in step S2. The headlight control device 10 (tunnel entrance/exit recognition unit 12) determines whether or not the tunnel entrance is recognized in step S3. If the tunnel entrance is not recognized (NO), the headlight control device 10 (tunnel entrance/exit recognition unit 12) repeats the processes of steps S2 and S3.
ステップS3にてトンネルの入口を認識すれば(YES)、ヘッドライト制御装置10(距離算出部13)は、ステップS4にて、自車両からトンネルの入口までの距離を算出する。 If the tunnel entrance is recognized in step S3 (YES), the headlight control device 10 (distance calculator 13) calculates the distance from the host vehicle to the tunnel entrance in step S4.
ヘッドライト制御装置10(走行速度検出部14)は、ステップS2~S4と並行して、自車両の走行速度を検出する。 The headlight control device 10 (running speed detector 14) detects the running speed of the own vehicle in parallel with steps S2 to S4.
ヘッドライト制御装置10(ライト点灯・消灯制御部15)は、ステップS6にて、トンネルの入口までの距離と走行速度に基づいて、トンネルの入口への到達時刻を算出する。ヘッドライト制御装置10(ライト点灯・消灯制御部15)は、ステップS7にて、自車両がトンネルの入口に到達したか否かを判定する。自車両がトンネルの入口に到達していなければ(NO)、ヘッドライト制御装置10(ライト点灯・消灯制御部15)はステップS6及びS7の処理を繰り返す。 In step S6, the headlight control device 10 (light ON/OFF control unit 15) calculates the arrival time at the tunnel entrance based on the distance to the tunnel entrance and the traveling speed. In step S7, the headlight control device 10 (light ON/OFF control unit 15) determines whether or not the host vehicle has reached the entrance of the tunnel. If the own vehicle has not reached the entrance of the tunnel (NO), the headlight control device 10 (the light ON/OFF control section 15) repeats the processes of steps S6 and S7.
ステップS7にて自車両がトンネルの入口に到達していれば(YES)、ヘッドライト制御装置10(ライト点灯・消灯制御部15)は、ステップS8にて、ヘッドライド20を点灯させるよう制御する。上記のように、自車両がトンネルの入口に到達するタイミングには、現在時刻が到達時刻に一致するタイミングと、現在時刻が到達時刻に一致するよりも所定の時間前の時刻とが含まれる。
If the own vehicle has reached the entrance of the tunnel in step S7 (YES), the headlight control device 10 (light on/off control unit 15) controls to turn on the
続けて、ヘッドライト制御装置10(トンネル入口・出口認識部12)は、ステップS9にて、トンネルの出口を認識したか否かを判定する。トンネルの出口を認識しなければ(NO)、ヘッドライト制御装置10(ライト点灯・消灯制御部15及びトンネル入口・出口認識部12)は、ステップS8及びS9の処理を繰り返す。トンネルの出口を認識すれば(YES)、ヘッドライト制御装置10(ライト点灯・消灯制御部15)は、ステップS10にて、ヘッドライド20を消灯させるよう制御する。
Subsequently, in step S9, the headlight control device 10 (tunnel entrance/exit recognition unit 12) determines whether or not the exit of the tunnel has been recognized. If the tunnel exit is not recognized (NO), the headlight control device 10 (the light on/off
ヘッドライト制御装置10は、ステップS11にて、図示していない電源がオフされたか否かを判定する。エンジン搭載車であれば、電源のオフとは自車両のエンジンを停止させてアクセサリ電源がオフの状態である。電気自動車であれば、ヘッドライト制御装置10への電力が停止されるパワーオフの状態である。電源がオフされなければ(NO)、ヘッドライト制御装置10は、ステップS1~S11の処理を繰り返す。電源がオフされれば(YES)、ヘッドライト制御装置10は処理を終了させる。
In step S11, the
以上のように、トンネル入口・出口認識部12(トンネル入口認識部)は、単に、撮影画像の輝度値(暗部の割合及び平均輝度を含む)に基づいてトンネルの入口を検出するのではない。本実施形態のヘッドライト制御装置及びヘッドライト制御方法は、トンネルの入口の形状及び入口付近の明るさ(さらに加えてトンネル上方の明るさ)を予め機械学習し、機械学習で得たパターンに基づいてトンネルの入口を画像認識する。よって、本実施形態のヘッドライト制御装置及びヘッドライト制御方法によれば、トンネルの検出精度を向上させることができ、自車両がトンネルの入口に到達するタイミングでヘッドライトを点灯させることができる。 As described above, the tunnel entrance/exit recognizing unit 12 (tunnel entrance recognizing unit) does not simply detect the tunnel entrance based on the luminance value (including the ratio of dark areas and average luminance) of the captured image. In the headlight control device and headlight control method of the present embodiment, the shape of the tunnel entrance and the brightness near the entrance (in addition, the brightness above the tunnel) are machine-learned in advance, and based on the pattern obtained by machine learning. image recognition of the tunnel entrance. Therefore, according to the headlight control device and the headlight control method of the present embodiment, it is possible to improve the detection accuracy of the tunnel and turn on the headlights at the timing when the own vehicle reaches the entrance of the tunnel.
本発明は以上説明した本実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能である。図1において、トンネル入口・出口認識部12、距離算出部13、走行速度検出部14、ライト点灯・消灯制御部15はマイクロプロセッサまたはマイクロコンピュータで構成されていてもよい。ヘッドライト制御装置10は、図5に示す処理をマイクロコンピュータ(CPU)に実行させるコンピュータプログラム(ヘッドライト制御プログラム)を記憶する非一時的な記憶媒体を備えてもよい。
The present invention is not limited to the embodiments described above, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention. In FIG. 1, the tunnel entrance/
10 ヘッドライト制御装置
11 車載カメラ
12 トンネル入口・出口認識部(トンネル入口認識部)
13 距離算出部
14 走行速度検出部
15 ライト点灯・消灯制御部(ライト点灯制御部)
20 ヘッドライド
10
13
20 head ride
Claims (3)
前記車両の現在位置と前記トンネル入口認識部が画像認識したトンネルの入口までの距離を算出する距離算出部と、
前記車両の走行速度を検出する走行速度検出部と、
前記トンネル入口認識部がトンネルの入口を画像認識したとき、前記距離算出部が算出した距離と前記走行速度検出部が検出した走行速度とに基づいて、前記車両が画像認識したトンネルの入口に到達する到達時刻を算出し、現在時刻と前記到達時刻とを比較して前記車両のヘッドライドを点灯させるタイミングを決定し、決定したタイミングで前記ヘッドライドを点灯させるよう制御するライト点灯制御部と、
を備えるヘッドライト制御装置。 Machine learning is performed in advance on images of multiple tunnel entrances, and based on the patterns obtained by machine learning, the tunnel entrance recognition unit recognizes images of tunnel entrances included in the images captured by the in-vehicle camera in front of the vehicle. When,
a distance calculation unit that calculates the current position of the vehicle and the distance to the tunnel entrance image-recognized by the tunnel entrance recognition unit;
a traveling speed detection unit that detects the traveling speed of the vehicle;
When the tunnel entrance recognition unit image-recognizes the entrance of the tunnel, the vehicle reaches the tunnel entrance image-recognized based on the distance calculated by the distance calculation unit and the running speed detected by the running speed detection unit. a light lighting control unit that calculates an arrival time, compares the current time with the arrival time, determines a timing to turn on the headlights of the vehicle, and controls the headlights to turn on at the determined timing;
A headlight control device comprising:
複数のトンネルの入口の画像を予め機械学習しているトンネル入口認識部が、機械学習で得たパターンに基づいて、前記車載カメラが生成した撮影画像に含まれるトンネルの入口を画像認識し、
距離算出部が、前記車両の現在位置と前記トンネル入口認識部が画像認識したトンネルの入口までの距離を算出し、
走行速度検出部が前記車両の走行速度を検出し、
ライト点灯制御部が、
前記トンネル入口認識部がトンネルの入口を画像認識したとき、前記距離算出部が算出した距離と前記走行速度検出部が検出した走行速度とに基づいて、前記車両が画像認識したトンネルの入口に到達する到達時刻を算出し、
現在時刻と前記到達時刻とを比較して前記車両のヘッドライドを点灯させるタイミングを決定し、
決定したタイミングで前記ヘッドライドを点灯させるよう制御する
ヘッドライト制御方法。 In-vehicle camera shoots the front of the vehicle,
A tunnel entrance recognition unit that performs machine learning in advance on images of multiple tunnel entrances, based on the pattern obtained by machine learning, recognizes the tunnel entrance included in the captured image generated by the on-vehicle camera,
A distance calculation unit calculates the distance between the current position of the vehicle and the tunnel entrance image-recognized by the tunnel entrance recognition unit,
A traveling speed detection unit detects the traveling speed of the vehicle,
The light lighting control unit
When the tunnel entrance recognition unit image-recognizes the entrance of the tunnel, the vehicle reaches the tunnel entrance image-recognized based on the distance calculated by the distance calculation unit and the running speed detected by the running speed detection unit. to calculate the arrival time of
comparing the current time and the arrival time to determine the timing to turn on the headlights of the vehicle;
A headlight control method for controlling to turn on the headlight at a determined timing.
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2021
- 2021-02-10 JP JP2021020111A patent/JP2022122704A/en active Pending
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