JP3879740B2 - 道路領域検出装置 - Google Patents

Description

本発明は、道路領域検出装置に関する。

従来、一台の輝度画像カメラを用いて道路上の白線検出を行う白線検出装置が知られている。この装置は、白線検出を行って得られた白線の状態から、道路領域を検出することに利用可能となっている。また、この装置では、白線検出の前処理として、路面領域の推定を行う構成となっており、路面領域の推定により、白線が存在し得ない画像部分を特定し、白線検出の計算量を低減するようになっている。（例えば特許文献１参照）
特開２０００−１２３２９９号公報

しかし、従来装置は、道路領域を検出に利用しようとしても、白線検出が前提となっているため、路面にそもそも白線ペイントが存在しない場合や、白線ペイントがあったとしても、路上駐車などによる障害物で白線ペイントが見えなくなっている場合には、道路領域の検出に利用できなくなってしまう。また、白線の検出自体を輝度画像から検出するようにしていたため、夜間において、自車両のヘッドライト照射範囲外については、白線検出ができず、道路領域の検出に利用できなくなってしまう。

また、白線検出の前処理である路面領域の推定では、輝度画像を用いて輝度変化がなだらかな隣接する領域を統合するようにしていたため、路面に描かれたペイントの影響を強く受ける可能性が高く、白線検出に支障をきたし、道路領域の検出に利用できなくなってしまう可能性があった。

このように、従来装置は、種々の理由から道路領域の検出に利用することが望ましいものと言えず、精度が向上された道路領域の検出装置の提案が望まれている。

本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、道路領域の検出精度の向上を図ることが可能な道路領域検出装置を提供することにある。

本発明の道路領域検出装置は、画像取得手段と、特徴量算出手段と、特徴画素抽出手段と、道路領域検出手段とを備えている。画像取得手段は、自車両周辺の熱データを有する熱画像を取得するものであり、特徴量算出手段は、画像取得手段により取得された熱画像の熱データから、各画素の特徴量を算出するものである。特徴画素抽出手段は、特徴量算出手段により算出された特徴量が所定値以上となる特徴画素を熱画像から抽出する構成となっており、道路領域検出手段は、特徴画素抽出手段により抽出された特徴画素の数が所定数以下となる領域を抽出して、道路領域として検出する構成となっている。

本発明によれば、白線検出を前提としていないため、白線ペイントが存在しない場合や、障害物で白線ペイントが見えなくなっている場合であっても、道路領域の検出に支障をきたすことがない。また、熱データを有する熱画像を取得し、熱データに基づいて道路領域を検出しているため、夜間において自車両のヘッドライト照射範囲外であっても道路領域の検出に悪影響を及ぼすことがなく、さらには、路面に描かれたペイントの影響を強く受ける可能性も少ない。従って、道路領域の検出精度の向上を図ることができる。

以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る道路領域検出装置の構成図である。同図に示すように、本実施形態の道路領域検出装置１は、自車両前方などの道路部分の領域を検出するためのものであって、車両周辺の熱データを有する熱画像を取得するカメラ（画像取得手段）１０を備えている。また、道路領域検出装置１は、カメラ１０により取得された熱画像等を記憶する記憶部２０と、記憶部２０に記憶された熱画像等に基づいて演算を行い、自車両前方などの道路領域を検出する演算部３０とを備えている。

カメラ１０は図２に示すようにして車両に設置されている。図２は、カメラ１０の設置の様子を示す説明図であり、（ａ）は車両横方向から見たときの設置状態を示し、（ｂ）は車両上方から見たとき設置状態を示している。

同図に示すように、カメラ１０は、車両のルームミラー部に設置され、当該設置位置から車両前方の画像を熱データを含む形式で取得する構成となっている。ここで、通常のフロントガラスは遠赤外線を透過しないようになっている。このため、カメラ１０が遠赤外線画像を取得するものである場合には、カメラ１０のレンズ部を車外に露出する構造としておくとよい。また、カメラ１０を車室内に設置する場合には、フロントガラスのうち、画像取得に必要部位のみを遠赤外線を透過する特殊な構造としてもよい。なお、カメラ１０の設置位置、及び撮影方向は、図２に示す限りではなく、他の設置位置及び撮影方向であってもよい。

ここで、カメラ１０が取得する画像例を説明する。図３は、カメラ１０が取得する画像例を示す説明図である。同図に示すように、本実施形態に係るカメラ１０は、車両前方方向を撮影し、例えば、人物Ｏ１、電柱Ｏ２、先行車Ｏ３及び道路等を含む熱画像を取得する。この熱画像は、複数の画素データで構成され、各画素データには座標データ及び熱データが含まれる。

再度、図１を参照する。上記記憶部２０は、画像メモリ２１と、メモリ部２２を備えている。また、演算部３０は、特徴量算出部（特徴量算出手段）３１と、特徴画素抽出部（特徴画素抽出手段、）３２と、領域抽出部（モザイク領域作成手段、候補領域検出手段）３３と、道路領域検出部（道路領域検出手段）３４とを備えている。

画像メモリ２１は、カメラ１０から取得した熱画像のデータを時系列に保存していくものである。すなわち、画像メモリ２１は、図３に示したような熱画像を、各画素の座標データ及び熱データを含んで記憶していくものである。

特徴量算出部３１は、カメラ１０により取得された熱画像の熱データから、各画素の特徴量を算出するものである。ここで、特徴量算出部３１は、画素毎の特徴量として、熱画像の熱データから、対象画素と周辺画素との関係からなる分散値を求めるようになっている。但し、対象となる特徴量はこの限りではなく、画像の輝度値が急激に変化するエッジや、分散値を用いて更に固有値等を算出して特徴量としても構わない。また、特徴量が算出される画素は、画像内すべての画素に限らず、画像内の一部領域内のみの画素であってもよい。

特徴画素抽出部３２は、特徴量算出部３１により算出された特徴量が所定値以上となる特徴画素を、熱画像内から抽出するものである。図４は、特徴画素抽出部３２により抽出された特徴画素からなる画像の一例を示す説明図である。特徴画素抽出部３２は、特徴量算出部３１により算出された各画素の特徴量より、画像を代表する特徴画素を抽出する。

この際、特徴画素抽出部３２は、例えば特徴量算出部３１が特徴量として分散値を求めた場合、全画素中で所定値以上の分散値を持つ画素を特徴画素として抽出する。さらに、特徴画素抽出部３２は、特徴画素とすべき或る画素が他の特徴画素とすべき画素と一定以上の距離範囲内に存在する場合、その画素を特徴画素として抽出しないようにしてもよい。

以上のような手法によって、得られた画像が図４に示すものである。同図に示すように、特徴画素は、分散値が所定値以上のものであるため、温度がほぼ一定と考えられる道路部分において少なく、人物Ｏ１、電柱Ｏ２及び先行車Ｏ３と他の物体や空間との境界、並びに、道路（車道）と歩道との境界において、多く抽出されることとなる。すなわち、特徴画素は、同一物体内において殆ど抽出されず、２以上の物体の境界付近で多く抽出される傾向があるといえる。

再度、図１を参照する。領域抽出部３３は、モザイク領域作成機能、及び候補領域検出機能を有している。モザイク領域作成機能は、特徴画素抽出部３２により特徴画素が抽出された後の画像を格子状に分割して、複数のモザイク領域を作成する機能である。図５は、領域抽出部３３のモザイク領域作成機能によって作成された複数のモザイク領域を示す説明図である。図５に示す如く、モザイク領域は、図４のように特徴画素が抽出された後の画像が格子状に区切られることによって作成されている。このモザイク領域は、後の処理負荷を軽減させるために作成されるものである。すなわち、モザイク領域に分割することによって、モザイク領域の一単位づつ処理を行うことができ、画素単位で処理を行うよりも処理負荷の軽減を図ることができる。なお、モザイク領域の数及び大きさは図５に示されるものに限らず、種々の変更が可能である。

候補領域検出機能は、モザイク領域作成機能によって作成された複数のモザイク領域のうち、特徴画素の数が所定数以下となるモザイク領域を抽出して、道路の候補領域とする機能である。すなわち、候補領域検出機能は、複数のモザイク領域それぞれについて、特徴画素の数をカウントしていき、カウントの結果、所定数に達しなかったモザイク領域を候補領域として抽出することとなる。例えば、図５に示すように候補領域検出機能は、それぞれのモザイク領域中に特徴画素が２つ以下しか存在しない場合、そのモザイク領域を候補領域として抽出することとなる。具体的に、候補領域検出機能は、モザイク領域Ａ１内に特徴画素が１つしか存在しないため、モザイク領域Ａ１を候補領域として抽出する。また、モザイク領域Ａ２〜Ａ５も同様に、特徴画素が１つも存在しないため、候補領域として抽出されることとなる。他方、モザイク領域Ａ６は、特徴画素が３つ存在するため、候補領域として抽出されないこととなる。

上記道路領域検出部３４は、領域抽出部３３の候補領域検出機能によって検出された道路の候補領域に基づいて、道路領域を検出するものである。図５に示すように、具体的に道路領域検出部３４は、自車両に近接したモザイク領域（例えば領域Ａ１）を基点領域とし、検出された候補領域のうち、基点領域Ａ１と連なる候補領域を道路領域として検出するものである。

より詳細に説明すると、モザイク領域Ａ２は、候補領域として検出されている。また、モザイク領域Ａ２は、基点領域Ａ１と隣接している。このため、道路領域検出部３４は、モザイク領域Ａ２を道路領域の一部として検出することとなる。また、モザイク領域Ａ３は、候補領域として検出されている。また、モザイク領域Ａ３は、道路領域の一部として検出されたモザイク基点領域Ａ２と隣接している。このため、道路領域検出部３４は、モザイク領域Ａ３を道路領域の一部として検出することとなる。

このように、道路領域検出部３４は、基点領域又は先に道路領域として検出されたモザイク領域に隣接するモザイク領域が候補領域として検出されたものか否かを順次判断していき、候補領域として検出されたものと判断できる場合に、そのモザイク領域を道路領域の一部として検出することとなる。

従って、モザイク領域Ａ４は、候補領域として抽出されたものであるが、基点領域Ａ１と同一区画に存在せず分離された状態となっているため、道路領域の一部として検出されないこととなる。

そして、以上の検出を繰り返すことにより、道路領域の全体が検出されることとなる。図６に道路領域検出後の様子を示す。図６は、道路領域検出部３４により検出された道路領域を示す説明図である。同図に示すように、道路領域検出部３４は、基点領域Ａ１に連なる候補領域を道路領域として検出していることとなる。

なお、メモリ部２２は、上記特徴画素抽出部３２、領域抽出部３３及び道路領域検出部３４に接続され、それぞれにて抽出等された特徴画素、モザイク領域、後方領域及び道路領域の情報が記憶又は読み出しされるようになっている。

次に、第１実施形態に係る道路領域検出装置１の動作を説明する。図７は、第１実施形態に係る道路領域検出装置１の動作を示すフローチャートである。まず、カメラ１０は、撮像を行い、図３に示したような熱画像を取得する（ＳＴ１０）。

その後、カメラ１０は、取得した熱画像のデータを記憶部２０に送信する。そして、記憶部２０の画像メモリ２１は、熱画像のデータを保存する。保存後、データは特徴量算出部３１に送信され、特徴量算出部３１は、熱データに基づいて、特徴量を算出する（ＳＴ１１）。ここでの特徴量は、例えば上記した分散値である。

算出後、特徴量算出部３１は、特徴量のデータを特徴画素抽出部３２に送信し、特徴画素抽出部３２は、図４に示すような特徴画素を抽出する。そして、特徴画素抽出部３２は、その特徴画素のデータを領域抽出部３３に送信する。次いで、領域抽出部３３は、モザイク領域作成機能によって、モザイク領域を作成する（ＳＴ１２）。このとき、領域抽出部３３は、図５に示すように、画像を格子状に分割することでモザイク領域を作成する。

そして、領域抽出部３３は、候補領域検出機能によって、図５に示したように、特徴画素が所定数以下のモザイク領域を抽出する（ＳＴ１３）。これにより、領域抽出部３３は、道路の候補領域（図５ではハッチング部分）を求めることとなる。その後、領域抽出部３３は、候補領域の情報を道路領域検出部３４に送信する。

次いで、道路領域検出部３４は、自車両に近接したモザイク領域の１つを基点領域とする（ＳＴ１４）。例えば、図５に示す例にあっては、モザイク領域Ａ１が基点領域とされる。ここで、道路領域検出部３４は、道路の候補領域から基点領域を決定することが望ましい。候補領域となっていないモザイク領域を基点領域として決定したとしても、何ら道路領域が検出されることがないためである。

基点領域の決定後、道路領域検出部３４は、隣接するモザイク領域が候補領域であるか否かを判断する（ＳＴ１５）。具体的には、図５を参照して説明したように、道路領域検出部３４は、基点領域Ａ１に隣接するモザイク領域Ａ２が候補領域であるか否かを判断する。

そして、隣接するモザイク領域が候補領域であると判断した場合（ＳＴ１５：ＹＥＳ）、道路領域検出部３４は、その候補領域が道路領域の一部であると判断する（ＳＴ１６）。その後、処理は、ステップＳＴ１５に戻る。

ステップＳＴ１５において、道路領域検出部３４は、再度、隣接するモザイク領域が候補領域であるか否かを判断する（ＳＴ１５）。このとき、道路領域検出部３４は、図５を参照して説明したように、基点領域Ａ１及び道路領域の一部とされたモザイク領域Ａ２のいずれか一方について、隣接するモザイク領域が候補領域であるか否かを判断する。

そして、隣接するモザイク領域のうち候補領域が１つもないと判断されるまで、順次ステップＳＴ１５及びＳＴ１６の処理を繰り返していくこととなる。その後、隣接するモザイク領域のうち候補領域が１つもないと判断した場合（ＳＴ１５：ＮＯ）、道路領域検出部３４は、道路領域の一部として検出された候補領域及び基点領域を結合させて、全体的な道路領域検出する（ＳＴ１７）。

次いで、演算部３０は、例えばイグニッションスイッチがオフされたか否かを判断する（ＳＴ１８）。ここで、イグニッションスイッチがオフされていないと判断した場合（ＳＴ１８：ＮＯ）、処理はステップＳＴ１０に戻り、再度の道路領域の検出が行われることとなる。一方、イグニッションスイッチがオフされたと判断した場合（ＳＴ１８：ＹＥＳ）、処理は終了することとなる。

このようにして、第１実施形態に係る道路領域検出装置１によれば、白線検出を前提としていないため、白線ペイントが存在しない場合や、障害物で白線ペイントが見えなくなっている場合であっても、道路領域の検出に支障をきたすことがない。また、熱データを有する熱画像を取得し、熱データに基づいて道路領域を検出しているため、夜間において自車両のヘッドライト照射範囲外であっても道路領域の検出に悪影響を及ぼすことがなく、さらには、路面に描かれたペイントの影響を強く受ける可能性も少ない。従って、道路領域の検出精度の向上を図ることができる。

また、特徴量として、周囲画素との関係からなる分散値を算出しているので、計算を単純にすることができ、高速化を容易に実現することができる。

また、熱画像を分割してモザイク領域とし、特徴画素の数が所定数以下となるモザイク領域を抽出している。このように、モザイク領域単位で処理を実行していくことにより、低解像度画像を扱っているのと同様の処理を実行することができる。従って、処理速度の向上や、ノイズに対するロバスト性を向上させるができる。

また、自車両に近接したモザイク領域を基点領域としているため、道路である可能性が高い箇所を基点とすることとなり、候補領域のうち基点領域に連なるモザイク領域を道路領域として検出するので、道路である可能性が高い箇所と連続するモザイク領域（候補領域を道路領域とすることとなる。従って、検出精度の低下を防止しつつ、容易に道路領域を検出することができる。

次に、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態に係る道路領域検出装置２は、第１実施形態のものと同様であるが、構成及び処理内容の一部が第１実施形態のものと異なっている。

以下、第２実施形態に係る道路領域検出装置２について説明する。具体的に、第２実施形態に係る道路領域検出装置２は、領域抽出部３３が作用しなくとも道路領域の検出が可能となっている。すなわち、第２実施形態においては、モザイク領域が作成されることなく、道路領域の検出が行われるようになっている。

図８は、第２実施形態に係る道路領域検出装置２の動作を示すフローチャートである。まず、カメラ１０は、撮像を行って熱画像を取得し（ＳＴ２０）、その後、熱画像のデータを記憶部２０に送信する。そして、記憶部２０の画像メモリ２１は、熱画像のデータを保存し、保存後にデータを特徴量算出部３１に送信する。その後、特徴量算出部３１は、熱データに基づいて、特徴量を算出する（ＳＴ２１）。

次いで、特徴量算出部３１は、特徴量のデータを特徴画素抽出部３２に送信し、特徴画素抽出部３２は、特徴画素を抽出する。そして、特徴画素抽出部３２は、その特徴画素のデータを道路領域検出部３４に送信する。

このとき、道路領域検出部３４は、ステップＳＴ２０における熱画像の取得が１回目であるか否かを判断する（ＳＴ２２）。そして、１回目であると判断した場合（ＳＴ２２：ＹＥＳ）、道路領域検出部３４は、初期境界線を算出する（ＳＴ２３）。すなわち、道路領域検出部３４は、画像中の中央下部の領域（モザイク領域と同程度又はそれよりも小さな領域であることが望ましい）を囲むように境界線を仮置きする。画像中央下部の領域は、車両の前進状態において道路領域である可能性が高いためである。

その後、道路領域検出部３４は、道路領域とその他の領域との境界を求める（ＳＴ２４）。この際、道路領域検出部３４は、例えば画像処理の手法として一般的なスネーク法を利用する。そして、道路領域検出部３４は、特徴画素抽出部３２により抽出された特徴画素に基づいて、スネークにより、図９に示すような道路領域の境界を求める。

図９は、第２実施形態において道路領域検出部３４により検出された道路領域を示す説明図である。外周探索手法として知られるスネーク法は、物体等の境界を詳細に求めることができる手法として知られている。このため、道路領域検出部３４は、スネーク法を用いることで、特徴画素が多く存在する領域と、所定量以下しか存在しない領域との境界を求めることができる。このとき、道路領域検出部３４は、ステップＳＴ２３において仮置きした初期の境界線を図９に示すような状態になるまで広げていくことで、道路領域とその他の領域との境界を求めることとなる。

再度、図８を参照する。上記のようにして境界を求めた後、道路領域検出部３４は、道路領域を検出する（ＳＴ２５）。すなわち、道路領域検出部３４は、境界線によって隔てられた２領域の自車両に近い側を道路領域として検出することとなる。

その後、演算部３０は、例えばイグニッションスイッチがオフされたか否かを判断する（ＳＴ２６）。ここで、イグニッションスイッチがオフされていないと判断した場合（ＳＴ２６：ＮＯ）、処理はステップＳＴ２０に戻る。

その後、処理はステップＳＴ２２に至る。この時点においては、ステップＳＴ２０における熱画像の取得は２回目であるため、道路領域検出部３４は、１回目でないと判断する（ＳＴ２２：ＮＯ）。そして、道路領域検出部３４は、前回の境界線を初期境界線とし（ＳＴ２７）、道路領域とその他の領域との境界を求める（ＳＴ２４）。

この際、道路領域検出部３４は、前回の境界線を広げ又は縮めることにより、今回の境界線を求めることとなる。ここで、前回の境界線は、今回の境界線に比較的近いものであることがいえる。すなわち、前回の検出からあまり時間が経過していない場合には、前回の道路領域と今回の道路領域とに大きな変化が無いため、境界線も比較的近いものであるといえる。このため、道路領域検出部３４は、１回目の画像取得時よりも計算負荷が軽減されることとなる。なお、ステップＳＴ２７では、前回の境界線を初期境界線としているが、前回に限ることなく、所定時間前に検出された過去の境界線であってもよい。

今回の境界線を求めた後、道路領域検出部３４は、境界線から道路領域を検出することとなる（ＳＴ２５）。そして、演算部３０は、例えばイグニッションスイッチがオフされたか否かを判断する（ＳＴ２６）。ここで、イグニッションスイッチがオフされていないと判断した場合（ＳＴ２６：ＮＯ）、処理はステップＳＴ２０に戻り、再度の道路領域の検出が行われる。一方、イグニッションスイッチがオフされたと判断した場合（ＳＴ１８：ＹＥＳ）、処理は終了することとなる。

このようにして、第２実施形態に係る道路領域検出装置２によれば、第１実施形態と同様に、道路領域の検出精度の向上を図ることができる。

さらに、第２実施形態によれば、外周探索手法として知られるスネークを用いているため、道路領域とその他の領域の境界を詳細に求めることができる。また、スネークは、境界線の滑らかさ等を判定パラメータとしており、ノイズなどによって明らかに滑らかでない境界を求める可能性が少なく、ロバストな道路領域検出をすることができる。

また、所定時間前に検出された過去の道路領域とその他の領域との境界に基づいて、現時点における道路領域を検出するため、現時点の道路領域の境界に比較的近い状態であることが予測される過去の道路領域の境界を基準として、現時点の道路領域を検出することとなり、基準なしに道路領域を求める場合に比して、計算負荷の軽減を図ることができる。また、現時点の道路領域に比較的近い状態であることが予測される過去の道路領域を基準として道路領域を検出するため、ノイズに対するロバスト性が向上する。

次に、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態に係る道路領域検出装置３は、第１実施形態のものと同様であるが、更に、処理内容の一部が第１実施形態のものと異なっている。

以下、第３実施形態に係る道路領域検出装置３の動作について説明する。図１０は、第３実施形態において道路領域検出部３４により検出された道路領域を示す説明図である。同図に示すような道路領域（図１０のハッチング部分）が検出された場合、第３実施形態では、自車両の進行可能な方向を求めるようになっている。

すなわち、道路領域検出部３４は、特徴画素についてオプティカルフローを求める。このとき、道路領域検出部３４は、過去画像との比較により特徴画素のオプティカルフローを求めることとなる。ここで、オプティカルフローは、物体等の動きを示すものであるため、図１０に示すように、先行車の存在位置Ｆと、道路部分とのオプティカルフローは異なることとなる。つまり、先行車は自車両と同様に進行しているのに対し、道路部分は自車両の進行と共に画像下端側へ流れる動きを示すことから、オプティカルフローは異なることとなる。よって、道路領域検出部３４は、オプティカルフローを求め、このオプティカルフローに基づいて、自車両の進行可能な方向を検出することとなる。

さらに、第３実施形態では、上記実施形態のようにして求められた境界から所定画素範囲内に位置する特徴画素についてオプティカルフローを求めるようにしている。図６にも示したように、上記実施形態では道路と歩道との境界を求めることができるが、道路と先行車との境界についても求めてしまう。このため、先行車の存在を確認するにあたっては、上記の境界から所定画素範囲内に位置する特徴画素についてオプティカルフローを求めればよく、他の部分のオプティカルフローは求めなくともよいこととなる。

そして、以上のようにオプティカルフローに基づく処理を行って、先行車の存在を確認し、自車両が進行可能な方向を求めることとなる。

このようにして、第３実施形態に係る道路領域検出装置３によれば、第１実施形態と同様に、道路領域の検出精度の向上を図ることができ、計算を単純にすることができ、高速化を容易に実現することができる。

また、処理速度の向上や、ノイズに対するロバスト性を向上させるができ、検出精度の低下を防止しつつ、容易に道路領域を検出することができる。

さらに、第３実施形態によれば、検出した道路領域とその他の領域との境界から所定画素範囲内の特徴画素について、オプティカルフローを求めている。ここで、オプティカルフローは、画像内の何らかの物体等に動きを表すものである。よって、車両走行中にあっては、道路等の停止物体はすべて同じオプティカルフローを示すこととなる。ところが、先行車は走行していることから、オプティカルフローが他と異なることとなる。故に、先行車の存在を知ることができる。また、先行車の存在箇所は、車両が走行できる箇所、すなわち道路であることから、自車両の進行に影響がないといえる。従って、自車両が進行可能な方向を検出することができる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、各実施形態を組み合わせてもよい。また、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、変更を加えてもよい。例えば、モザイク領域やスネーク法を用いることなく、特徴画素を熱画像内から抽出し、抽出した特徴画素から所定画素範囲外の領域を、道路領域として検出するようにしてもよい。これによっても道路領域の検出精度の向上を図ることができる。また、この技術と上記実施形態の技術を組み合わせるようにしてもよい。

本発明の第１実施形態に係る道路領域検出装置の構成図である。 カメラの設置の様子を示す説明図であり、（ａ）は車両横方向から見たときの設置状態を示し、（ｂ）は車両上方から見たとき設置状態を示している。 カメラが取得する画像例を示す説明図である。 特徴画素抽出部により抽出された特徴画素からなる画像の一例を示す説明図である。 領域抽出部のモザイク領域作成機能によって作成された複数のモザイク領域を示す説明図である。 道路領域検出部により検出された道路領域を示す説明図である。 第１実施形態に係る道路領域検出装置の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る道路領域検出装置の動作を示すフローチャートである。 第２実施形態において道路領域検出部により検出された道路領域を示す説明図である。 第３実施形態において道路領域検出部により検出された道路領域を示す説明図である。

符号の説明

１〜３…道路領域検出装置
１０…カメラ（画像取得手段）
２０…記憶部
２１…画像メモリ
２２…メモリ部
３０…演算部
３１…特徴量算出部（特徴量算出手段）
３２…特徴画素抽出部（特徴画素抽出手段、）
３３…領域抽出部（モザイク領域作成手段、候補領域検出手段）
３４…道路領域検出部（道路領域検出手段）

Claims (5)

1. 自車両周辺の熱データを有する熱画像を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段により取得された熱画像の熱データから、各画素の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記特徴量算出手段により算出された特徴量が所定値以上となる特徴画素を熱画像から抽出する特徴画素抽出手段と、
   前記特徴画素抽出手段により抽出された特徴画素の数が所定数以下となる領域を抽出して、道路領域として検出する道路領域検出手段と、
   を備えることを特徴とする道路領域検出装置。
2. 前記特徴画素が抽出された後の画像を格子状に分割して、複数のモザイク領域を作成するモザイク領域作成手段をさらに備え、
   前記道路領域検出手段は、前記モザイク画像作成手段により作成された複数のモザイク領域のうち、前記特徴画素抽出手段により抽出された特徴画素の数が所定数以下となるモザイク領域を抽出し、抽出された当該モザイク領域に基づいて前記道路領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の道路領域検出装置。
3. 前記道路領域検出手段は、前記自車両に近接した前記特徴画素の数が所定数以下となるモザイク領域を基点領域とし、前記基点領域と連なる前記特徴画素の数が所定数以下となるモザイク領域を前記道路領域として検出することを特徴とする請求項２に記載の道路領域検出装置。
4. 前記道路領域検出手段は、検出した前記道路領域とその他の領域との境界から所定画素範囲内に位置する前記特徴画素について、オプティカルフローを求め、このオプティカルフローに基づいて前記自車両の進行可能な方向を検出することを特徴とする請求項２又は３に記載の道路領域検出装置。
5. 前記特徴量算出手段は、特徴量として、周囲画素との関係からなる分散値を算出することを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載の道路領域検出装置。

Images