JP3006471B2 - 標識の認識方法 - Google Patents
標識の認識方法Info
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- JP3006471B2 JP3006471B2 JP8000443A JP44396A JP3006471B2 JP 3006471 B2 JP3006471 B2 JP 3006471B2 JP 8000443 A JP8000443 A JP 8000443A JP 44396 A JP44396 A JP 44396A JP 3006471 B2 JP3006471 B2 JP 3006471B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、車両等に搭載され
たカラーカメラによって撮影された画像に基づいて標識
を認識する認識方法に関する。
たカラーカメラによって撮影された画像に基づいて標識
を認識する認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】運転者の負担を軽くするための運転制御
装置が各種開発されて車両に搭載されている。この中
で、白黒カメラによって撮影された画像に基づいて交通
標識を認識し交通標識の情報を運転者に認識させたり、
車両の状態と交通標識の特定結果とに基づいて車両の運
転状態を自動的に制御することが考えられている。この
ためには、交通標識を正しく特定する必要があり、従来
から撮影画像に基づいて交通標識を認識することが種々
提案されている。
装置が各種開発されて車両に搭載されている。この中
で、白黒カメラによって撮影された画像に基づいて交通
標識を認識し交通標識の情報を運転者に認識させたり、
車両の状態と交通標識の特定結果とに基づいて車両の運
転状態を自動的に制御することが考えられている。この
ためには、交通標識を正しく特定する必要があり、従来
から撮影画像に基づいて交通標識を認識することが種々
提案されている。
【０００３】例えば、カラーカメラにより撮影されて入
力された画像の中から標識に使用されている一つの色
（例えば赤色）の抽出を行なって交通標識の候補とし、
予め記憶させておいた標識の情報と色の抽出を行った交
通標識の候補とをマッチングさせて交通標識の認識を行
っている。
力された画像の中から標識に使用されている一つの色
（例えば赤色）の抽出を行なって交通標識の候補とし、
予め記憶させておいた標識の情報と色の抽出を行った交
通標識の候補とをマッチングさせて交通標識の認識を行
っている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の標識の認識方法
では、標識に使用されている一つの色の物体の全てを標
識の候補として抽出しているので、データ量が多くなっ
て制御装置の能力の多くの部分を記憶用に費やさざるを
得ない状況であり、処理時間も多く必要になっていた。
では、標識に使用されている一つの色の物体の全てを標
識の候補として抽出しているので、データ量が多くなっ
て制御装置の能力の多くの部分を記憶用に費やさざるを
得ない状況であり、処理時間も多く必要になっていた。
【０００５】本発明は上記状況に鑑みてなされたもの
で、カラーカメラにより撮影されて入力された画像に基
づいて簡単に交通標識の特定を行うことができる標識の
認識方法を提供することを目的とする。
で、カラーカメラにより撮影されて入力された画像に基
づいて簡単に交通標識の特定を行うことができる標識の
認識方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明の標識の認識方法は、カラーカメラによって画
像を入力すると共に入力された画像の色信号を色相・彩
度・明度情報に変換して標識の特定色を前記入力された
画像から抽出して抽出画像とし、前記抽出画像の形状と
基調となる形状とが一致した際に、前記抽出画像の形状
を判断して円形標識と三角形標識とを識別し、前記抽出
画像の形状が円形と判断された際に、円形内部の分割数
に応じて円形の標識の認識を行うことを特徴とする。ま
た、前記抽出画像の形状が三角形と判断された際に、特
定色領域の面積比に応じて三角形の標識の認識を行うこ
とを特徴とする。そして、標識特有の色の抽出を行った
後に標識の形状を判断して標識の認識を行う。
の本発明の標識の認識方法は、カラーカメラによって画
像を入力すると共に入力された画像の色信号を色相・彩
度・明度情報に変換して標識の特定色を前記入力された
画像から抽出して抽出画像とし、前記抽出画像の形状と
基調となる形状とが一致した際に、前記抽出画像の形状
を判断して円形標識と三角形標識とを識別し、前記抽出
画像の形状が円形と判断された際に、円形内部の分割数
に応じて円形の標識の認識を行うことを特徴とする。ま
た、前記抽出画像の形状が三角形と判断された際に、特
定色領域の面積比に応じて三角形の標識の認識を行うこ
とを特徴とする。そして、標識特有の色の抽出を行った
後に標識の形状を判断して標識の認識を行う。
【０００７】そして、好ましくは、前記円形内部の分割
数が０と判断された際に、特定色領域の面積比及び円形
内周部の円形度合いに応じて円形の標識の特定を行う。
また、前記特定色領域の面積比が所定値を越えて且つ円
形内周部の円形度合いが円形条件を満たしたと判断され
た際に、円形内部の左右の数字を抽出すると共に左右の
数字の大きさが一致した時に制限速度標識の特定を行
う。また、前記左右の数字の大きさが不一致であると判
断された際に、円形上部の暗領域比が所定値を越えると
判断された時に高さ制限標識の特定を行う。また、前記
円形上部の暗領域比が所定値以下であると判断された際
に、円形側部の暗領域比が所定値を越えると判断された
時に幅制限標識の特定を行う。更に、前記円形側部の暗
領域比が所定値以下であると判断された際に、重量制限
標識の特定を行う。
数が０と判断された際に、特定色領域の面積比及び円形
内周部の円形度合いに応じて円形の標識の特定を行う。
また、前記特定色領域の面積比が所定値を越えて且つ円
形内周部の円形度合いが円形条件を満たしたと判断され
た際に、円形内部の左右の数字を抽出すると共に左右の
数字の大きさが一致した時に制限速度標識の特定を行
う。また、前記左右の数字の大きさが不一致であると判
断された際に、円形上部の暗領域比が所定値を越えると
判断された時に高さ制限標識の特定を行う。また、前記
円形上部の暗領域比が所定値以下であると判断された際
に、円形側部の暗領域比が所定値を越えると判断された
時に幅制限標識の特定を行う。更に、前記円形側部の暗
領域比が所定値以下であると判断された際に、重量制限
標識の特定を行う。
【０００８】
【発明の実施の形態】図１には本発明の一実施形態に係
る標識の認識方法を実施する車両の概略、図２には標識
の認識制御ブロック、図３乃至図６には標識の認識制御
のフローチャート、図７には色情報の抽出の概念を示し
てある。
る標識の認識方法を実施する車両の概略、図２には標識
の認識制御ブロック、図３乃至図６には標識の認識制御
のフローチャート、図７には色情報の抽出の概念を示し
てある。
【０００９】図１、図２に示すように、車両１のルーム
ミラー２には、車両１の前方を撮影するカラーカメラ
（カメラ）３が設けられ、カメラ３で撮影された画像は
制御装置４の画像入力部５に入力される。画像入力部５
に入力されたカラー画像は、画像処理演算部６に送ら
れ、画像処理演算部６では、先ず、赤・緑・青の色情報
が色相・彩度・明度情報に変換され、規制標識の基調色
である赤色領域が標識候補として抽出される。次に、標
識候補の中から、形状大きさ、縦横比、色領域の面積比
及び内部の色等の条件に合ったものが標識の存在領域と
され、形状、内部文字及び内部記号等によって標識が特
定される。標識が特定されると、特定された標識の情報
が警報装置や運転制御装置等に出力される。
ミラー２には、車両１の前方を撮影するカラーカメラ
（カメラ）３が設けられ、カメラ３で撮影された画像は
制御装置４の画像入力部５に入力される。画像入力部５
に入力されたカラー画像は、画像処理演算部６に送ら
れ、画像処理演算部６では、先ず、赤・緑・青の色情報
が色相・彩度・明度情報に変換され、規制標識の基調色
である赤色領域が標識候補として抽出される。次に、標
識候補の中から、形状大きさ、縦横比、色領域の面積比
及び内部の色等の条件に合ったものが標識の存在領域と
され、形状、内部文字及び内部記号等によって標識が特
定される。標識が特定されると、特定された標識の情報
が警報装置や運転制御装置等に出力される。
【００１０】図３乃至図７に基づいて標識の認識制御を
具体的に説明する。
具体的に説明する。
【００１１】図３に示すように、ステップＳ１でカメラ
３で撮影されたカラー画像が画像入力部５に入力され、
画像入力部５に入力されたカラー画像は画像処理演算部
６に送られて各種処理演算が実行される。ステップＳ２
では、規制標識の基調色である赤色（特定色）の領域が
抽出される。
３で撮影されたカラー画像が画像入力部５に入力され、
画像入力部５に入力されたカラー画像は画像処理演算部
６に送られて各種処理演算が実行される。ステップＳ２
では、規制標識の基調色である赤色（特定色）の領域が
抽出される。
【００１２】赤色領域の抽出は、図７(a),(b) に示した
ように、カラー画像の赤Ｒ、青Ｂ、緑Ｇの色情報を色相
Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｉの尺度に変換する。即ち、図７(a)
には色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｉの６角錐カラーモデルの概
念、図７(b) には色相Ｈと彩度Ｓの定義の説明を示して
あり、Ｒ・Ｂ・ＧとＨ・Ｓ・Ｉとの間には図に示したよ
うな６角錐カラーモデルが形成されることが知られてい
る。図に示したカラーモデルに基づいてカラー画像のＲ
・Ｂ・Ｇ情報をＨ・Ｓ・Ｉの情報に変換し、赤色の中で
も規制標識の基調色に限定された赤色を色相Ｈ、彩度
Ｓ、によって表し、しきい値により２値化データとして
規制標識の基調色に限定された赤色領域を標識候補とし
て抽出する。
ように、カラー画像の赤Ｒ、青Ｂ、緑Ｇの色情報を色相
Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｉの尺度に変換する。即ち、図７(a)
には色相Ｈ、彩度Ｓ、明度Ｉの６角錐カラーモデルの概
念、図７(b) には色相Ｈと彩度Ｓの定義の説明を示して
あり、Ｒ・Ｂ・ＧとＨ・Ｓ・Ｉとの間には図に示したよ
うな６角錐カラーモデルが形成されることが知られてい
る。図に示したカラーモデルに基づいてカラー画像のＲ
・Ｂ・Ｇ情報をＨ・Ｓ・Ｉの情報に変換し、赤色の中で
も規制標識の基調色に限定された赤色を色相Ｈ、彩度
Ｓ、によって表し、しきい値により２値化データとして
規制標識の基調色に限定された赤色領域を標識候補とし
て抽出する。
【００１３】図３に示すように、ステップＳ３では、標
識候補として色相Ｈ及び彩度Ｓに基づいて抽出された抽
出画像の形状が基調図形に有るか否かが判断される。基
調図形は、例えば、縦横比が１対１で赤色領域における
赤色部分の面積比が全体の30％以上となっている。ステ
ップＳ３で抽出画像の形状が基調図形に有ると判断され
た場合、ステップＳ４で各種フィルタ処理（膨張、収縮
等）が施された後ステップＳ５で形状の判断が実行され
る。ステップＳ３で抽出画像の形状が基調図形にないと
判断された場合、ステップＳ１の処理に戻る。
識候補として色相Ｈ及び彩度Ｓに基づいて抽出された抽
出画像の形状が基調図形に有るか否かが判断される。基
調図形は、例えば、縦横比が１対１で赤色領域における
赤色部分の面積比が全体の30％以上となっている。ステ
ップＳ３で抽出画像の形状が基調図形に有ると判断され
た場合、ステップＳ４で各種フィルタ処理（膨張、収縮
等）が施された後ステップＳ５で形状の判断が実行され
る。ステップＳ３で抽出画像の形状が基調図形にないと
判断された場合、ステップＳ１の処理に戻る。
【００１４】ステップＳ５では抽出画像の形状の外接長
方形（フィレ形）の中心と抽出画像の形状の中心とが等
しいか否かが判断され、中心が等しいと判断された場
合、抽出画像の形状を円形と特定し、中心が等しくない
と判断された場合、抽出画像の形状を三角形状と特定す
る。ステップＳ５で抽出画像の形状が三角形と特定され
た場合、ステップＳ６で抽出画像の赤領域面積比が0.5
以上か否かが判断される。ステップＳ６で抽出画像の赤
領域面積比が0.5 以上であると判断された場合、標識候
補が一時停止の標識であると特定し、ステップＳ６で抽
出画像の赤領域面積比が0.5 に満たないと判断された場
合、標識候補が徐行の標識であると特定される。
方形（フィレ形）の中心と抽出画像の形状の中心とが等
しいか否かが判断され、中心が等しいと判断された場
合、抽出画像の形状を円形と特定し、中心が等しくない
と判断された場合、抽出画像の形状を三角形状と特定す
る。ステップＳ５で抽出画像の形状が三角形と特定され
た場合、ステップＳ６で抽出画像の赤領域面積比が0.5
以上か否かが判断される。ステップＳ６で抽出画像の赤
領域面積比が0.5 以上であると判断された場合、標識候
補が一時停止の標識であると特定し、ステップＳ６で抽
出画像の赤領域面積比が0.5 に満たないと判断された場
合、標識候補が徐行の標識であると特定される。
【００１５】ステップＳ５で抽出画像の形状が円形であ
ると特定された場合、図４に示したステップＳ７で円形
画像の内部分割数が０か否かが判断され、内部分割数が
０ではないと判断された場合、即ち、内部分割数が２も
しくは４と判断された場合、ステップＳ８で内部明領域
が0.5 以上であるか否か、即ち、赤色領域が少ないか多
いかが判断される。ステップＳ８で赤色領域が少ないと
判断された場合、内部分割数が２の時には標識候補が通
行止の標識であると特定され、内部分割数が４の時には
標識候補が車両通行止であると特定される。ステップＳ
８で赤色領域が多いと判断された場合、内部分割数が２
の時には標識候補が駐車禁止の標識であると特定され、
内部分割数が４の時には標識候補が駐停車禁止の標識で
あると特定される。
ると特定された場合、図４に示したステップＳ７で円形
画像の内部分割数が０か否かが判断され、内部分割数が
０ではないと判断された場合、即ち、内部分割数が２も
しくは４と判断された場合、ステップＳ８で内部明領域
が0.5 以上であるか否か、即ち、赤色領域が少ないか多
いかが判断される。ステップＳ８で赤色領域が少ないと
判断された場合、内部分割数が２の時には標識候補が通
行止の標識であると特定され、内部分割数が４の時には
標識候補が車両通行止であると特定される。ステップＳ
８で赤色領域が多いと判断された場合、内部分割数が２
の時には標識候補が駐車禁止の標識であると特定され、
内部分割数が４の時には標識候補が駐停車禁止の標識で
あると特定される。
【００１６】ステップＳ７で円形画像の内部分割数が０
であると判断された場合、ステップＳ９で抽出画像の赤
領域面積比が0.5 以下か否かが判断される。赤領域面積
比が0.5 以下ではない、即ち、赤領域が多いと判断され
た場合、標識候補が進入禁止の標識であると特定され
る。ステップＳ９で赤領域面積比が0.5 以下であると判
断された場合、図５に示したステップＳ１０の処理に移
行する。
であると判断された場合、ステップＳ９で抽出画像の赤
領域面積比が0.5 以下か否かが判断される。赤領域面積
比が0.5 以下ではない、即ち、赤領域が多いと判断され
た場合、標識候補が進入禁止の標識であると特定され
る。ステップＳ９で赤領域面積比が0.5 以下であると判
断された場合、図５に示したステップＳ１０の処理に移
行する。
【００１７】ステップＳ９で赤領域面積比が0.5 以下で
あると判断された場合、明度Ｉに基づいて円形内周部の
図形を抽出し、ステップＳ１０で円形度が0.99以上か否
かが判断される。即ち、円形度は、４π・面積／（周囲
長）2 で計算され、円形度が0.99に満たない場合には円
形内周部に斜線等が存在していると判断される。ステッ
プＳ１０で円形度が0.99以上ではない、即ち、円形内周
部に斜線等が存在していると判断された場合、ステップ
Ｓ１１で図形のパターンマッチングを行い、標識候補が
禁止標識（例えば追越し禁止：他に８種類）の標識であ
ると特定される。
あると判断された場合、明度Ｉに基づいて円形内周部の
図形を抽出し、ステップＳ１０で円形度が0.99以上か否
かが判断される。即ち、円形度は、４π・面積／（周囲
長）2 で計算され、円形度が0.99に満たない場合には円
形内周部に斜線等が存在していると判断される。ステッ
プＳ１０で円形度が0.99以上ではない、即ち、円形内周
部に斜線等が存在していると判断された場合、ステップ
Ｓ１１で図形のパターンマッチングを行い、標識候補が
禁止標識（例えば追越し禁止：他に８種類）の標識であ
ると特定される。
【００１８】ステップＳ１０で円形度が0.99以上である
と判断された場合、円形内周部に斜線等が存在していな
い数字標識と判断され、ステップＳ１２で左側の数字の
パターンマッチングを行って左側の数字を特定する。次
に、右側の数字を抽出した後にステップＳ１３で各数字
の外接長方形（フィレ形）を比較し、右側の数字のフィ
レ形と左側の数字のフィレ形が等しいと判断された場
合、下部の図形が抽出されてステップＳ１４で円形内周
部の下部暗領域比が0.5 以下か否かが判断される。ステ
ップＳ１４で下部暗領域比が0.5 以下であると判断され
た場合、円形内周部に大きさの等しい数字のみが存在す
ると判断されて標識候補が最高速度制限標識であると特
定される。ステップＳ１４で下部暗領域比が0.5 を越え
ると判断された場合、円形内周部に大きさの等しい数字
が存在し且つ下部に横線が存在すると判断されて標識候
補が最低速度制限標識であると特定される。
と判断された場合、円形内周部に斜線等が存在していな
い数字標識と判断され、ステップＳ１２で左側の数字の
パターンマッチングを行って左側の数字を特定する。次
に、右側の数字を抽出した後にステップＳ１３で各数字
の外接長方形（フィレ形）を比較し、右側の数字のフィ
レ形と左側の数字のフィレ形が等しいと判断された場
合、下部の図形が抽出されてステップＳ１４で円形内周
部の下部暗領域比が0.5 以下か否かが判断される。ステ
ップＳ１４で下部暗領域比が0.5 以下であると判断され
た場合、円形内周部に大きさの等しい数字のみが存在す
ると判断されて標識候補が最高速度制限標識であると特
定される。ステップＳ１４で下部暗領域比が0.5 を越え
ると判断された場合、円形内周部に大きさの等しい数字
が存在し且つ下部に横線が存在すると判断されて標識候
補が最低速度制限標識であると特定される。
【００１９】ステップＳ１３で右側の数字のフィレ形と
左側の数字のフィレ形が等しくないと判断された場合、
即ち、右側の数字が小さいと判断された場合、図６のス
テップＳ１５に移行して右側の数字のパターンマッチン
グを行って右側の数字を特定する。次に、上部図形が抽
出されてステップＳ１６で上部暗領域比が0.5 以下か否
かが判断され、上部暗領域比が0.5 を越えると判断され
た場合、円形内周部に大きさの異なる数字が存在し且つ
数字の上下に赤色領域が存在すると判断されて標識候補
が高さ制限標識であると特定される。
左側の数字のフィレ形が等しくないと判断された場合、
即ち、右側の数字が小さいと判断された場合、図６のス
テップＳ１５に移行して右側の数字のパターンマッチン
グを行って右側の数字を特定する。次に、上部図形が抽
出されてステップＳ１６で上部暗領域比が0.5 以下か否
かが判断され、上部暗領域比が0.5 を越えると判断され
た場合、円形内周部に大きさの異なる数字が存在し且つ
数字の上下に赤色領域が存在すると判断されて標識候補
が高さ制限標識であると特定される。
【００２０】ステップＳ１６で上部暗領域比が0.5 以下
であると判断された場合、左側の図形が抽出されてステ
ップＳ１７で左部暗領域比が0.5 以下か否かが判断され
る。ステップＳ１７で左部暗領域比が0.5 を越えると判
断された場合、円形内周部に大きさの異なる数字が存在
し且つ数字の左右に赤色領域が存在すると判断されて標
識候補が幅制限標識であると特定される（請求項８）。
ステップＳ１７で左部暗領域比が0.5 以下であると判断
された場合、円形内周部に大きさの異なる数字のみが存
在すると判断されて標識候補が重量制限標識であると特
定される。
であると判断された場合、左側の図形が抽出されてステ
ップＳ１７で左部暗領域比が0.5 以下か否かが判断され
る。ステップＳ１７で左部暗領域比が0.5 を越えると判
断された場合、円形内周部に大きさの異なる数字が存在
し且つ数字の左右に赤色領域が存在すると判断されて標
識候補が幅制限標識であると特定される（請求項８）。
ステップＳ１７で左部暗領域比が0.5 以下であると判断
された場合、円形内周部に大きさの異なる数字のみが存
在すると判断されて標識候補が重量制限標識であると特
定される。
【００２１】以上の処理により、形状大きさ、縦横比、
色領域の面積比及び内部の色等の条件により標識の存在
領域が特定され、形状、内部文字及び内部記号等によっ
て標識の種類が特定されると、特定された標識の情報が
警報装置や運転制御装置等に出力される。
色領域の面積比及び内部の色等の条件により標識の存在
領域が特定され、形状、内部文字及び内部記号等によっ
て標識の種類が特定されると、特定された標識の情報が
警報装置や運転制御装置等に出力される。
【００２２】上述した標識の認識方法は、入力されたカ
ラー画像の情報を、色相、彩度及び明度による尺度に置
き換え、赤色の中でも交通標識に限定された赤色を色相
と彩度によって表し、そのしきい値によって２値化デー
タとして標識候補を抽出するようにしているので、比較
的少ないデータ量でしかも短時間で交通標識の特定を行
うことができる。このため、カメラ３により撮影されて
入力された画像に基づいて簡単に交通標識の特定を行う
ことができ、運転者の不注意や漫然運転による交通標識
の見落としに対して、警報を発したり車両の自動制御を
行うことが可能になる。
ラー画像の情報を、色相、彩度及び明度による尺度に置
き換え、赤色の中でも交通標識に限定された赤色を色相
と彩度によって表し、そのしきい値によって２値化デー
タとして標識候補を抽出するようにしているので、比較
的少ないデータ量でしかも短時間で交通標識の特定を行
うことができる。このため、カメラ３により撮影されて
入力された画像に基づいて簡単に交通標識の特定を行う
ことができ、運転者の不注意や漫然運転による交通標識
の見落としに対して、警報を発したり車両の自動制御を
行うことが可能になる。
【００２３】
【発明の効果】本発明の標識の認識方法は、カラーカメ
ラによって画像を入力すると共に入力された画像の色信
号を色相・彩度・明度情報に変換して標識の特定色を前
記入力された画像から抽出して抽出画像とし、抽出画像
の形状と基調となる形状とが一致した際に、抽出画像の
形状を判断して円形標識と三角形標識とを識別し、抽出
画像の形状が円形と判断された際に、円形内部の分割数
に応じて円形の標識の認識を行い、また、抽出画像の形
状が三角形と判断された際に、特定色領域の面積比に応
じて三角形の標識の認識を行うようにしたので、比較的
少ないデータ量でしかも短時間で標識の特定を行うこと
ができ、カラーカメラにより撮影された画像に基づいて
簡単に標識の特定を行うことができる。この結果、運転
者の不注意や漫然運転による交通標識の見落としに対し
て、警報を発したり車両の自動制御を行うことができ、
安全性を向上させることが可能となる。
ラによって画像を入力すると共に入力された画像の色信
号を色相・彩度・明度情報に変換して標識の特定色を前
記入力された画像から抽出して抽出画像とし、抽出画像
の形状と基調となる形状とが一致した際に、抽出画像の
形状を判断して円形標識と三角形標識とを識別し、抽出
画像の形状が円形と判断された際に、円形内部の分割数
に応じて円形の標識の認識を行い、また、抽出画像の形
状が三角形と判断された際に、特定色領域の面積比に応
じて三角形の標識の認識を行うようにしたので、比較的
少ないデータ量でしかも短時間で標識の特定を行うこと
ができ、カラーカメラにより撮影された画像に基づいて
簡単に標識の特定を行うことができる。この結果、運転
者の不注意や漫然運転による交通標識の見落としに対し
て、警報を発したり車両の自動制御を行うことができ、
安全性を向上させることが可能となる。
【図１】本発明の一実施形態に係る標識の認識方法を実
施する車両の概略図。
施する車両の概略図。
【図２】標識の認識制御ブロック図。
【図３】標識の認識制御のフローチャート。
【図４】標識の認識制御のフローチャート。
【図５】標識の認識制御のフローチャート。
【図６】標識の認識制御のフローチャート。
【図７】色情報の抽出の概念図。
１ 車両 ２ ルームミラー ３ カラーカメラ（カメラ） ４ 制御装置 ５ 画像入力部 ６ 画像処理演算部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−115600（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−354071（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 7/00 G06T 7/60 G08G 1/00 G08G 1/09
Claims (2)
- 【請求項１】 カラーカメラによって画像を入力すると
共に入力された画像の色信号を色相・彩度・明度情報に
変換して標識の特定色を前記入力された画像から抽出し
て抽出画像とし、前記抽出画像の形状と基調となる形状
とが一致した際に、前記抽出画像の形状を判断して円形
標識と三角形標識とを識別し、前記抽出画像の形状が円
形と判断された際に、円形内部の分割数に応じて円形の
標識の認識を行うことを特徴とする標識の認識方法。 - 【請求項２】 前記抽出画像の形状が三角形と判断され
た際に、特定色領域の面積比に応じて三角形の標識の認
識を行うことを特徴とする請求項１に記載の標識の認識
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8000443A JP3006471B2 (ja) | 1996-01-08 | 1996-01-08 | 標識の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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