JP4910458B2 - 車両用交通標示検出装置、自動車及び車両用交通標示検出方法 - Google Patents
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本発明は、自車両前方の撮像画像を画像処理して交通標示を検出する車両用交通標示検出装置、自動車及び車両用交通標示検出方法に関する。
従来、自車両前方の画像を撮影し、撮影した画像を基に交通標示を検出する技術が知られている。このような技術においては、交通標示を高精度に検出するための各種提案がなされている。
例えば、特許文献１では、画像処理による交通標示の検出性能（識別性能）を向上させるため、ナビゲーションシステムの情報（電子地図）を用いる方法が提案されている。この方法では、交通標示識別の対象となるエリアを走行中であることをナビゲーションシステムから把握した場合、画像処理におけるコントラストを向上させる処理等を行うことで、画像処理性能を向上させている。
特表２００３−５２９０４３号公報
例えば、特許文献１では、画像処理による交通標示の検出性能（識別性能）を向上させるため、ナビゲーションシステムの情報（電子地図）を用いる方法が提案されている。この方法では、交通標示識別の対象となるエリアを走行中であることをナビゲーションシステムから把握した場合、画像処理におけるコントラストを向上させる処理等を行うことで、画像処理性能を向上させている。
しかしながら、ナビゲーションシステムの位置精度は、誤差が数十メートルといったように低く、例えば、自車両の走行路に隣接する道路上に自車両位置があると誤認識される場合がある。そのため、特許文献１に記載の技術においては、自車両位置が誤認識されると、画像処理性能の向上が図れないこととなり、このような精度のナビゲーションシステムの情報だけでは、交通標示の検出精度を高めることは困難である。
このように、従来の技術においては、交通標示の検出精度において、さらなる改善が求められていた。
本発明の課題は、交通標示の検出精度を高めることができるようにすることである。
このように、従来の技術においては、交通標示の検出精度において、さらなる改善が求められていた。
本発明の課題は、交通標示の検出精度を高めることができるようにすることである。
前記課題を解決するために、本発明に係る車両用交通標示検出装置は、
自車両前方を撮像するシャッタ速度が可変の撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備え、前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする。
自車両前方を撮像するシャッタ速度が可変の撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備え、前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする。
また、本発明に係る自動車は、
自車両前方を撮像するシャッタ速度が可変の撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備え、前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする。
自車両前方を撮像するシャッタ速度が可変の撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備え、前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする。
また、本発明に係る車両用交通標示検出方法は、
自車両周囲をシャッタ速度が可変の撮像手段によって撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップで得た撮像画像から、交通標示を検出する交通標示検出ステップと、自車両の状況が前記検出条件の補正に適合しているか否かに応じて、前記交通標示検出ステップにおいて交通標示を検出する際の検出条件を補正する補正ステップと、を含み、前記補正ステップは、前記撮像ステップにおける前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記検出条件を補正することを特徴とする。
自車両周囲をシャッタ速度が可変の撮像手段によって撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップで得た撮像画像から、交通標示を検出する交通標示検出ステップと、自車両の状況が前記検出条件の補正に適合しているか否かに応じて、前記交通標示検出ステップにおいて交通標示を検出する際の検出条件を補正する補正ステップと、を含み、前記補正ステップは、前記撮像ステップにおける前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記検出条件を補正することを特徴とする。
本発明によれば、補正許可手段が自車両の状況に応じて補正手段に補正を許可し、それにより設定された検出条件に従って、撮像手段が撮像した自車両前方の画像から、交通標示検出手段が交通標示を検出することで、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出装置とできる。
また、本発明によれば、補正許可手段が自車両の状況に応じて補正手段に補正を許可し、それにより設定された検出条件に従って、撮像手段が撮像した自車両前方の画像から、交通標示検出手段が交通標示を検出する。したがって、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な自動車とできる。
また、本発明によれば、自車両周囲を撮像して得た撮像画像から、交通標示を検出すると共に、その検出条件を、自車両の状況が補正に適合しているか否かに応じて補正するので、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出方法とできる。
また、本発明によれば、自車両周囲を撮像して得た撮像画像から、交通標示を検出すると共に、その検出条件を、自車両の状況が補正に適合しているか否かに応じて補正するので、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出方法とできる。
本発明を実施するための最良の形態（以下、実施形態という。）を図面を参照しながら詳細に説明する。
（第１の実施形態）
先ず第１の実施形態を説明する。
第１の実施形態は、本発明を適用した車両であり、車両用交通標示検出装置を搭載した車両である。
（構成）
図１は、その車両の構成を示す。
図１に示すように、車両は、レーザレーダ１、レーダ処理装置２、外界認識装置３（コントローラ）、ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、情報提供装置６、操舵角検出装置７、車速検出装置８、制動力検出装置９、自動ブレーキ制御装置１０及び負圧ブレーキブースタ１１を搭載している。
レーザレーダ１は、自車両前方をレーザを走査して障害物を検出するスキャニング式のレーザレーダ１である。レーザレーダ１の走査結果は、レーダ処理装置２に入力される。レーダ処理装置２は、レーザレーダ１の走査結果に基づいて、障害物候補を抽出する。具体的には、レーダ処理装置２では一つ又は複数の障害物候補に対して自車両を原点とする２次元（走行方向と車幅方向）座標値を算出するとともに、当該障害物候補の幅（大きさ）を算出する。レーダ処理装置２は、その算出結果を外界認識装置３に出力する。
（第１の実施形態）
先ず第１の実施形態を説明する。
第１の実施形態は、本発明を適用した車両であり、車両用交通標示検出装置を搭載した車両である。
（構成）
図１は、その車両の構成を示す。
図１に示すように、車両は、レーザレーダ１、レーダ処理装置２、外界認識装置３（コントローラ）、ＣＣＤカメラ４、画像処理装置５、情報提供装置６、操舵角検出装置７、車速検出装置８、制動力検出装置９、自動ブレーキ制御装置１０及び負圧ブレーキブースタ１１を搭載している。
レーザレーダ１は、自車両前方をレーザを走査して障害物を検出するスキャニング式のレーザレーダ１である。レーザレーダ１の走査結果は、レーダ処理装置２に入力される。レーダ処理装置２は、レーザレーダ１の走査結果に基づいて、障害物候補を抽出する。具体的には、レーダ処理装置２では一つ又は複数の障害物候補に対して自車両を原点とする２次元（走行方向と車幅方向）座標値を算出するとともに、当該障害物候補の幅（大きさ）を算出する。レーダ処理装置２は、その算出結果を外界認識装置３に出力する。
また、ＣＣＤカメラ４は、自車両前方の状況を高画質に撮像する。ＣＣＤカメラ４の撮像結果は、画像処理装置５に入力される。画像処理装置５は、撮像画像（静止画像）中から交通標示（交通標識）を検出する。画像処理装置５による処理については後で詳述する。画像処理装置５は、その検出結果を外界認識装置３に出力する。
また、車速検出装置８は、従動車輪速度に基づいて車速を検出する。さらに、操舵角検出装置７は、前輪操舵角（δ）を検出する。また、制動力検出装置９は、車輪に発生する制動力を検出する。車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９は、その検出結果を外界認識装置３に出力する。
また、車速検出装置８は、従動車輪速度に基づいて車速を検出する。さらに、操舵角検出装置７は、前輪操舵角（δ）を検出する。また、制動力検出装置９は、車輪に発生する制動力を検出する。車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９は、その検出結果を外界認識装置３に出力する。
外界認識装置３は、各装置の検出値等に基づいて所定の制御を行う。外界認識装置３は、その一つの制御として、レーダ処理装置２が検出した障害物候補までの距離と画像処理装置５が検出した走行路の停止線までの距離とを、自動ブレーキ制御装置１０に出力して、自動ブレーキ制御装置１０により自動ブレーキ制御を実施させる。前後輪には任意の制動力を達成する負圧ブレーキブースタ１１が装着されており、自動ブレーキ制御装置１０は、制動力指令電圧を負圧ブレーキブースタ１１のソレノイドバルブに印加することで、自動ブレーキ制御を行う。
なお、各装置は、それぞれマイクロコンピュータとその周辺部品や各種アクチュエータの駆動回路等を備え、互いに通信回路を介して情報を送受信する。
なお、各装置は、それぞれマイクロコンピュータとその周辺部品や各種アクチュエータの駆動回路等を備え、互いに通信回路を介して情報を送受信する。
図２及び図３は、交通標示を検出するための各装置による一連の処理手順を示す。例えば、本実施形態では、５０（ｍｓ）周期で処理を実行している。
図２に示すように、処理を開始すると、ステップＳ１において、画像処理装置５は、ＣＣＤカメラ４から今回のサンプリングにおける撮像結果（画像）を取り込む。
続いてステップＳ２において、外界認識装置３は、自車両の挙動センサ（車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等）から今回のサンプリングにおける自車速Ｖ＿z0、舵角δ＿z0、ピッチ角度α＿z0、ブレーキ液圧Ｐｂ＿z0及びスロットル開度ＴＶ０＿z0等の自動車挙動データを読込む。
なお、各センサ値における接尾辞＿z0は、今回のサンプリングで得た値であることを示し、接尾辞＿z1は前回のサンプリングで得た値を示し、すなわち、各センサ値の接尾辞＿zｋは、当該センサ値がｋ回前のサンプリングで得た値であることを示す。
図２に示すように、処理を開始すると、ステップＳ１において、画像処理装置５は、ＣＣＤカメラ４から今回のサンプリングにおける撮像結果（画像）を取り込む。
続いてステップＳ２において、外界認識装置３は、自車両の挙動センサ（車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等）から今回のサンプリングにおける自車速Ｖ＿z0、舵角δ＿z0、ピッチ角度α＿z0、ブレーキ液圧Ｐｂ＿z0及びスロットル開度ＴＶ０＿z0等の自動車挙動データを読込む。
なお、各センサ値における接尾辞＿z0は、今回のサンプリングで得た値であることを示し、接尾辞＿z1は前回のサンプリングで得た値を示し、すなわち、各センサ値の接尾辞＿zｋは、当該センサ値がｋ回前のサンプリングで得た値であることを示す。
続いてステップＳ３において、画像処理装置５は、後述のステップＳ１１でカウントアップしていく値であり、交通標示（例えば「止まれ」）を構成する個々のマーク（文字、以下、個別マークという。）の認識状態を表すカウンタ値（以下、認識状態カウンタ値という。）DetectStepの値（状態）を判定する。ここで、認識状態カウンタ値DetectStepが０の場合（DetectStep＝０）、ステップＳ４に進み、認識状態カウンタ値DetectStepが４の場合（DetectStep＝４）、図３に示すステップＳ１８に進み、それ以外の場合（DetectStep≠０，４）、ステップＳ５に進む。なお、認識状態カウンタ値DetectStepは、初期値が０である。
ステップＳ４では、画像処理装置５は、交通標示を検出するための画像処理のための初期値を下記のように設定する。
obj＿Y＝２０（ｍ）
obj＿X＝０（ｍ）
ProcessWide＝１．５（ｍ）
ProcessDist＝１０．０（ｍ）
ここで、obj＿Yは、画像処理領域を決める道路上の前後方向位置であって、obj＿Xは、画像処理領域を決める道路上の左右方向位置である。左右方向位置obj＿Xは、自車両正面が０になる。ProcessWideは、画像処理領域の横方向範囲の半分の値であり、ProcessDistは、画像処理領域の前後方向範囲の半分の値である。
obj＿Y＝２０（ｍ）
obj＿X＝０（ｍ）
ProcessWide＝１．５（ｍ）
ProcessDist＝１０．０（ｍ）
ここで、obj＿Yは、画像処理領域を決める道路上の前後方向位置であって、obj＿Xは、画像処理領域を決める道路上の左右方向位置である。左右方向位置obj＿Xは、自車両正面が０になる。ProcessWideは、画像処理領域の横方向範囲の半分の値であり、ProcessDistは、画像処理領域の前後方向範囲の半分の値である。
続いてステップＳ５において、画像処理装置５は、前記ステップＳ３の設定値を用いて画像処理領域（探索領域）を下記（１）〜（４）式により算出する。
disp＿obj＿YA＝yo+focusV・CAM＿h／（obj＿Y＋ProcessDist ） ・・・ （１）
disp＿obj＿YB＝yo+focusV・CAM＿h／（obj＿Y−ProcessDist ） ・・・ （２）
disp＿obj＿XL＝xo+focusH・obj＿X／obj＿Y−focusH*ProcessWide／obj＿Y ・・・（３）
disp＿obj＿XR＝xo+focusH・obj＿X／obj＿Y＋focusH*ProcessWide／obj＿Y ・・・ （４）
disp＿obj＿YA＝yo+focusV・CAM＿h／（obj＿Y＋ProcessDist ） ・・・ （１）
disp＿obj＿YB＝yo+focusV・CAM＿h／（obj＿Y−ProcessDist ） ・・・ （２）
disp＿obj＿XL＝xo+focusH・obj＿X／obj＿Y−focusH*ProcessWide／obj＿Y ・・・（３）
disp＿obj＿XR＝xo+focusH・obj＿X／obj＿Y＋focusH*ProcessWide／obj＿Y ・・・ （４）
ここで、disp＿obj＿YAは、画像処理領域の上側の座標値であり、disp＿obj＿YBは、画像処理領域の下側の座標値であり、disp＿obj＿XLは、画像処理領域の左側の座標値であり、disp＿obj＿XRは、画像処理領域の右側の座標値である。yoは、消失点の縦方向座標（pix：画素数）であり、xoは、消失点の横方向座標（pix：画素数）である。消失点の縦方向座標yo及び横方向座標xoは、カメラ取り付け位置と向きで決まる。同様に、focusV及びfocusHはそれぞれ、鉛直方向及び水平方向のカメラ焦点距離を画素換算した値（pix）である。画素換算値focusV，focusHは、カメラ画角及び受光素子の解像度で決まる。CAM＿hは、カメラの取り付け高さ（ｍ）である。
この（１）式〜（４）式により、画像処理領域は、左上座標が（disp＿obj＿XL，disp＿obj＿YA）となり、左下座標が（disp＿obj＿XL，disp＿obj＿YB）となり、右上座標が（disp＿obj＿XR，disp＿obj＿YA）となり、右下座標が（disp＿obj＿XR，disp＿obj＿YB）となる。
この（１）式〜（４）式により、画像処理領域は、左上座標が（disp＿obj＿XL，disp＿obj＿YA）となり、左下座標が（disp＿obj＿XL，disp＿obj＿YB）となり、右上座標が（disp＿obj＿XR，disp＿obj＿YA）となり、右下座標が（disp＿obj＿XR，disp＿obj＿YB）となる。
続いてステップＳ６において、画像処理装置５は、前記ステップＳ５で算出した画像処理領域について、個別マークを識別するための前処理を行う。例えば、前処理として、微分演算及び２値化処理を行う。微分演算では、微分画像を求める一般的な手法であるsobelフィルタにより微分演算を行う。sobelフィルタは、ある画素に隣接する画素同士の輝度変化を求める演算により実現されている。また、２値化処理では、求めた微分画像の輝度について、その平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒを算出し、これを所定の閾値（以下、２値化処理用閾値という。）として２値化処理する。２値化処理により、各画素の輝度（ここでは微分画像のため輝度変化）が２値化処理用閾値以下の場合には黒色、２値化処理用閾値よりも大きい場合には白色、といったように微分画像の濃淡を白／黒の２色に分ける。以上のような前処理のより得た画像を以下、前処理画像という。
続いてステップＳ７において、画像処理装置５は、 認識状態カウンタ値DetectStepに基づいて、各個別マークを個々に識別するための識別用の参照用パターンRef＿Markを設定する（Ref＿Mark＝RefMarkPatten[DetectStep]）。ここで、参照用パターンRef＿Markによる検出対象となる交通標示は、走行路（交差点等）において停止線（「−」）の手前に書かれている「止まれ」であるとする。
DetectStep＝０の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[０]＝[れ]
DetectStep＝１の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[１]＝[ま]
DetectStep＝２の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[２]＝[止]
DetectStep＝３の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[３]＝[−]
DetectStep＝０の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[０]＝[れ]
DetectStep＝１の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[１]＝[ま]
DetectStep＝２の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[２]＝[止]
DetectStep＝３の場合：Ref＿Mark＝RefMarkPatten[３]＝[−]
ここで、RefMarkPattenは、検出対象となる交通標示の個別マークに対応して予め用意した参照用パターン（以下、参照用パターン記憶値という。）であり、認識状態カウンタ値DetectStepに対応する値が参照用パターンRef＿Markに設定される。具体的には、DetectStep＝０の場合、何も検出していないから、参照用パターンRef＿Markを「れ」に設定し（RefMarkPatten[０]＝「れ」）、DetectStep＝１の場合、「れ」まで検出済みであるから、参照用パターンRef＿Markを「ま」に設定し（RefMarkPatten[１]＝「ま」）、DetectStep＝２の場合、「ま」まで検出済みであるから、参照用パターンRef＿Markを「止」に設定し（RefMarkPatten[２]＝「止」）、DetectStep＝３の場合、「止」まで検出済みであるから、参照用パターンRef＿Markを「−」（停止線）に設定する（RefMarkPatten[３]＝「−」）。なお、各参照用パターン記憶値RefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]は、座標変換（視点を変えること）により遠近感のあるマークに予め設定されているものとする。
続いてステップＳ８において、画像処理装置５は、前記ステップＳ６の前処理画像と前記ステップＳ７で設定した参照用パターンRef＿Markとの類似度（類似性）を算出する。
続いてステップＳ９において、画像処理装置５は、前記ステップＳ８で算出した類似度に基づいて、自車両前方の道路標示の個別マークの認識判定処理を行う。
ここでは、参照用パターンRef＿Markと２値化画像とのＯＣＲ（Optical Character Recognition）の認識手法を応用して、類似度が所定の閾値（以下、類似度判定用閾値という。）ＴｈＯＣＲ以上の場合、その参照用パターンRef＿Markに対応する個別マークを前処理画像中から認識できたことにする。例えば、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲは、後述のステップＳ２２の処理で更新（学習）される値であり、初期値では７０％に設定されている。これにより、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲが初期設定に設定されている場合、参照用パターンRef＿Markとの類似度が７０％以上の場合、参照用パターンRef＿Markに対応する個別マークを前処理画像中から認識できたことになる。
続いてステップＳ９において、画像処理装置５は、前記ステップＳ８で算出した類似度に基づいて、自車両前方の道路標示の個別マークの認識判定処理を行う。
ここでは、参照用パターンRef＿Markと２値化画像とのＯＣＲ（Optical Character Recognition）の認識手法を応用して、類似度が所定の閾値（以下、類似度判定用閾値という。）ＴｈＯＣＲ以上の場合、その参照用パターンRef＿Markに対応する個別マークを前処理画像中から認識できたことにする。例えば、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲは、後述のステップＳ２２の処理で更新（学習）される値であり、初期値では７０％に設定されている。これにより、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲが初期設定に設定されている場合、参照用パターンRef＿Markとの類似度が７０％以上の場合、参照用パターンRef＿Markに対応する個別マークを前処理画像中から認識できたことになる。
ここで、画像処理装置５は、参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合（類似度＞ＴｈＯＣＲ）、個別マークを認識（検出）できたとして、ステップＳ１０に進み、参照用パターンRef＿Markと前処理画像との類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲ以下の場合（類似度≦ＴｈＯＣＲ）、個別マークを認識（検出）できないとして、ステップＳ１４に進む。
ステップＳ１０では、画像処理装置５は、下記（５）式のように、前記ステップＳ９で検出した個別マーク（類似度＞ＴｈＯＣＲとなる個別マーク）の前処理画像について前記ステップＳ６で算出した平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒを交通標示情報DetectedMarkPattern［DetectStep］として記憶メモリに記憶する（更新する）。
DetectedMarkPattern［DetectStep］← 今回の検出した交通標示情報（Ａｖ，Ｖｒ） ・・・（５）
DetectedMarkPattern［DetectStep］← 今回の検出した交通標示情報（Ａｖ，Ｖｒ） ・・・（５）
続いてステップＳ１１において、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算する（DetectStep＝DetectStep＋１）。そして、画像処理装置５は、当該加算後の認識状態カウンタ値DetectStepが４であるか否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepが４の場合（DetectStep＝４）、ステップＳ１５に進み、そうでない場合（DetectStep≠４）、ステップＳ１２に進む。
なお、ステップＳ１１で認識状態カウンタ値DetectStepが４になると、次回の処理タイミングの前記ステップＳ３の判定で、認識状態カウンタ値DetectStepが４であるとして、ステップＳ１８に進むようになる。
なお、ステップＳ１１で認識状態カウンタ値DetectStepが４になると、次回の処理タイミングの前記ステップＳ３の判定で、認識状態カウンタ値DetectStepが４であるとして、ステップＳ１８に進むようになる。
ステップＳ１２では、画像処理装置５は、道路標示の個別マークの探索領域（画像処理領域）の位置を変更しており、具体的には、画面上の位置に基づいて、下記（６）式及び（７）式により、前記ステップＳ４で初期設定されるobj＿Y，obj＿Xを変更して、次に探索する領域の位置を算出（変更）する。
obj＿Y＝focusV・CAM＿h／（Ref＿Mark＿Center＿y−yo）＋２．０ ・・・（６）
obj＿X＝obj＿Y（Ref＿Mark＿Center＿x−xo）／focusH ・・・（７）
ここで、Ref＿Mark＿Center＿yは、認識した個別マークの画面上の垂直方向（上下方向）位置であり、Ref＿Mark＿Center＿xは、認識した個別マークの画面上の水平方向（左右方向）位置である。
obj＿Y＝focusV・CAM＿h／（Ref＿Mark＿Center＿y−yo）＋２．０ ・・・（６）
obj＿X＝obj＿Y（Ref＿Mark＿Center＿x−xo）／focusH ・・・（７）
ここで、Ref＿Mark＿Center＿yは、認識した個別マークの画面上の垂直方向（上下方向）位置であり、Ref＿Mark＿Center＿xは、認識した個別マークの画面上の水平方向（左右方向）位置である。
続いてステップＳ１３において、画像処理装置５は、個別マークの探索領域（画像処理領域）の大きさを変更しており、具体的には、前記ステップＳ９で検出した個別マークの画面上の大きさ（画素数）Rcg＿Mark＿SizeH，Rcg＿Mark＿SizeVに基づいて、下記（８）式及び（９）式により、前記ステップＳ４で初期設定されるProcessWide，ProcessDistを変更して、次に探索する領域の大きさを算出（変更）する。
ProcessWide＝（Rcg＿Mark＿SizeH・obj＿Y／focusH）／２ ・・・（８）
ProcessDist＝（Rcg＿Mark＿SizeV・obj＿Y／focusV）／２ ・・・（９）
ここで、Rcg＿Mark＿SizeHは、検出した個別マークの画面上における水平方向サイズ（画素数）であり、Rcg＿Mark＿SizeVは、検出した個別マークの画面上における鉛直方向サイズ（画素数）である。
ProcessWide＝（Rcg＿Mark＿SizeH・obj＿Y／focusH）／２ ・・・（８）
ProcessDist＝（Rcg＿Mark＿SizeV・obj＿Y／focusV）／２ ・・・（９）
ここで、Rcg＿Mark＿SizeHは、検出した個別マークの画面上における水平方向サイズ（画素数）であり、Rcg＿Mark＿SizeVは、検出した個別マークの画面上における鉛直方向サイズ（画素数）である。
続いてステップＳ１４において、画像処理装置５は、運転者の運転操作状態や自車速等の自車両挙動の情報からなる前記ステップＳ２で読み込んだ自車挙動データ等を更新し、終了する（前記ステップＳ１から再び処理を開始する）。
続いて図３に示すステップＳ１５において、外界認識装置３は、自車前方の一時停止マークを検出したとして、情報提供装置６により乗員にその旨を情報提供する。情報提供装置６である例えばスピーカ装置からの音声として、例えば「一時停止」や「一時停止です」等、車両停止領域に至っている旨を発話する。
続いて図３に示すステップＳ１５において、外界認識装置３は、自車前方の一時停止マークを検出したとして、情報提供装置６により乗員にその旨を情報提供する。情報提供装置６である例えばスピーカ装置からの音声として、例えば「一時停止」や「一時停止です」等、車両停止領域に至っている旨を発話する。
続いてステップＳ１６において、外界認識装置３は、前記ステップＳ２で読み込んだ自動車挙動データ（前記ステップＳ１４で更新した自動車挙動データ）に基づいて、現時点から過去１秒間において、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっているか否かを判定する。ここで、外界認識装置３は、この条件を満たす場合、ステップＳ２１に進み、この条件を満たさない場合、ステップＳ１７に進む。
ここで、ステップＳ２１に進む条件を、制動状態と車速の停止状態とのＡＮＤ条件（両方を満たすことを条件）にしているが、ＯＲ条件（どちらか一方を満たすことを条件）とすることもできる。
ステップＳ１７では、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeを０．０（秒）に設定して（AfterDetectTime＝０．０）、前記ステップＳ１４に進む。
ステップＳ１７では、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeを０．０（秒）に設定して（AfterDetectTime＝０．０）、前記ステップＳ１４に進む。
一方、前記ステップＳ３にて認識状態カウンタ値DetectStepが４の場合に進むステップＳ１８では、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）未満か否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５未満の場合（AfterDetectTime＜０．５）、ステップＳ２０に進み、そうでない場合（AfterDetectTime≧０．５）、ステップＳ１９に進む。
ステップＳ１９では、画像処理装置５は、今回の検出に関しては学習（参照用パターンの学習）を行わないとして、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定して（DetectStep＝０）、前記ステップＳ１４に進む。
ステップＳ１９では、画像処理装置５は、今回の検出に関しては学習（参照用パターンの学習）を行わないとして、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定して（DetectStep＝０）、前記ステップＳ１４に進む。
ステップＳ２０では、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeに０．０５（秒）を加算する（AfterDetectTime＝AfterDetectTime＋０．０５）。さらに、外界認識装置３は、前記ステップＳ２で読み込んだ自動車挙動データ（前記ステップＳ１４で更新した自動車挙動データ）に基づいて、過去の時間AfterDetectTimeにおいて、制動力が発生し（又は運転者がブレーキ操作し）、かつ車速が略０（停車状態）であるか否かを判定する。ここで、外界認識装置３は、この条件を満たす場合、ステップＳ２１に進み、この条件を満たさない場合、前記ステップＳ１４に進む。
ステップＳ２１では、画像処理装置５は、前記ステップＳ９で検出した個別マークの濃淡情報に基づいて、類似度判定用閾値の候補（閾値候補）ＴｈＯＣＲ＿candを下記（１０）式により算出する。
ＴｈＯＣＲ＿cand＝Σfunc1（Ａｖ＿n，Ｖｒ＿n）／MaxDetectStep ・・・ （１０）
ここで、Ａｖ＿nとＶｒ＿nとはそれぞれ、前記ステップＳ９で検出した個別マークについて前記ステップＳ１０で記憶した平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒであり、各値Ａｖ，Ｖｒの接尾辞ｎは、検出した個別マークを示す番号（DetectStep）である。また、関数func1は、図４に示すような特性を有する。図４に示すように、関数func1が示す値は、平均値Ａｖが小さい領域と大きい領域とで小さくなり、分散値Ｖｒが大きくなるほど大きくなる。また、Σは総和を意味する。また、MaxDetectStepは、参照用パターンRef＿Markの種類の数（本実施形態では４）を意味しており、（１０）式では、この値で除算することで、平均値の閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出している。この（１０）式によれば、平均値Ａｖが小さい領域と大きい領域とで閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candが小さくなり、分散値Ｖｒが大きくなるほど、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candが大きくなる。
ＴｈＯＣＲ＿cand＝Σfunc1（Ａｖ＿n，Ｖｒ＿n）／MaxDetectStep ・・・ （１０）
ここで、Ａｖ＿nとＶｒ＿nとはそれぞれ、前記ステップＳ９で検出した個別マークについて前記ステップＳ１０で記憶した平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒであり、各値Ａｖ，Ｖｒの接尾辞ｎは、検出した個別マークを示す番号（DetectStep）である。また、関数func1は、図４に示すような特性を有する。図４に示すように、関数func1が示す値は、平均値Ａｖが小さい領域と大きい領域とで小さくなり、分散値Ｖｒが大きくなるほど大きくなる。また、Σは総和を意味する。また、MaxDetectStepは、参照用パターンRef＿Markの種類の数（本実施形態では４）を意味しており、（１０）式では、この値で除算することで、平均値の閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出している。この（１０）式によれば、平均値Ａｖが小さい領域と大きい領域とで閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candが小さくなり、分散値Ｖｒが大きくなるほど、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candが大きくなる。
続いてステップＳ２２において、画像処理装置５は、前記ステップＳ２１で算出した閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを用いて、下記（１１）式により、前記ステップＳ９で用いる類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを算出（補正）する。
ＴｈＯＣＲ＝（ＴｈＯＣＲ＋ＴｈＯＣＲ＿cand ）／２ ・・・ （１１）
この（１１）式により、最新値の類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲと閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candとの平均値になるように、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを更新する。そして、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定して（DetectStep＝０）、前記ステップＳ１４に進む。
ＴｈＯＣＲ＝（ＴｈＯＣＲ＋ＴｈＯＣＲ＿cand ）／２ ・・・ （１１）
この（１１）式により、最新値の類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲと閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candとの平均値になるように、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを更新する。そして、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定して（DetectStep＝０）、前記ステップＳ１４に進む。
（動作）
次に動作を説明する。
（１）個別マークを識別中の処理（DetectStep＝１〜４の処理）
ＣＣＤカメラ４により自車両前方を撮像し、さらに、車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等により、車速、舵角、ピッチ角度、ブレーキ液圧及びスロットル開度等を検出しており、画像処理装置５は、これらＣＣＤカメラ４から撮像画像と車速検出装置８等から車速等とを取り込む（前記ステップＳ１、ステップＳ２）。
次に動作を説明する。
（１）個別マークを識別中の処理（DetectStep＝１〜４の処理）
ＣＣＤカメラ４により自車両前方を撮像し、さらに、車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等により、車速、舵角、ピッチ角度、ブレーキ液圧及びスロットル開度等を検出しており、画像処理装置５は、これらＣＣＤカメラ４から撮像画像と車速検出装置８等から車速等とを取り込む（前記ステップＳ１、ステップＳ２）。
そして、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepが０の場合、交通標示検出のための画像処理の初期値を設定し（前記ステップＳ３の判定で“DetectStep＝０”の場合、ステップＳ４）、その初期値に基づいて、画像処理領域を算出し（前記ステップＳ５）、その画像処理領域について個別マークを識別するための前処理（微分演算及び２値化処理）を行い（前記ステップＳ６）、参照用パターンRef＿Markとして[れ]（＝RefMarkPatten[０]）を用いて（前記ステップＳ７）、当該参照用パターンRef＿Markと前処理画像との類似度（類似性）を算出する（前記ステップＳ８）。
ここで、算出した類似度と類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲとを比較して、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合（前記ステップＳ９の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、当該前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒを交通標示情報DetectedMarkPattern［DetectStep］として記憶メモリに記憶する（前記ステップＳ１０）。さらに、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算するとともに（前記ステップＳ１１）、個別マークの探索領域の位置及び大きさを変更する（前記ステップＳ１２、ステップＳ１３）。
そして、認識状態カウンタ値DetectStepを１つずつ加算していくことで、認識状態カウンタ値DetectStepを１〜３で順番に変えていき、これに応じて参照用パターンRef＿Markが[ま]（＝RefMarkPatten[１]）、[止]（＝RefMarkPatten[２]）及び[−]（＝RefMarkPatten[３]）の順番で変化させて（前記ステップＳ３の判定で“DetectStep＝１〜３”の場合、ステップＳ７）、この参照用パターンRef＿Markと、前述のように位置及び大きさを変更していく探索領域の前処理画像（前記ステップＳ１２、ステップＳ１３）との類似度を算出していく（前記ステップＳ８）。
そして、前記認識状態カウンタ値DetectStepが０の場合と同様に、類似度と類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲとを比較して、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合（前記ステップＳ９の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、検出した個別マークの前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒを交通標示情報DetectedMarkPattern［DetectStep］として記憶メモリに記憶する（前記ステップＳ１０）。
（２）全ての個別マークの検出直後の処理（DetectStep＝４になったときの処理）
画像処理装置５において認識状態カウンタ値DetectStepが４になると（前記ステップＳ１１の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、外界認識装置３は、スピーカ装置から「一時停止」等を発話する（前記ステップＳ１５）。
なお、前記ステップＳ９とステップＳ１１との関係から、認識状態カウンタ値DetectStepに対応する参照用パターンRef＿Markについての類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きくならない限り（前記ステップＳ９）、認識状態カウンタ値DetectStepが加算されないことから（前記ステップＳ１１）、認識状態カウンタ値DetectStepが４になる場合とは、道路標示を構成する全個別マークが認識されていること（全個別マークについて類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きいこと）が条件となる。
画像処理装置５において認識状態カウンタ値DetectStepが４になると（前記ステップＳ１１の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、外界認識装置３は、スピーカ装置から「一時停止」等を発話する（前記ステップＳ１５）。
なお、前記ステップＳ９とステップＳ１１との関係から、認識状態カウンタ値DetectStepに対応する参照用パターンRef＿Markについての類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きくならない限り（前記ステップＳ９）、認識状態カウンタ値DetectStepが加算されないことから（前記ステップＳ１１）、認識状態カウンタ値DetectStepが４になる場合とは、道路標示を構成する全個別マークが認識されていること（全個別マークについて類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きいこと）が条件となる。
そして、スピーカ装置から「一時停止」等を発話した後、外界認識装置３が、先に読み込んでいる自動車挙動データに基づいて、過去１秒間（DetectStep＝４となったタイミングから過去１秒間）において、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっていると判定した場合、画像処理装置５では、検出した全個別マークの濃淡情報（平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿n）に基づいて、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出するとともに、その閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを用いて、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正し、かつ認識状態カウンタ値DetectStepに０に設定する（前記ステップＳ１６の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ２１、ステップＳ２２）。
一方、外界認識装置３が、先に記憶した自動車挙動データに基づいて、過去１秒間において、制動力が発生してない、又は車速が略０（停車状態）でないと判定した場合、画像処理装置５では、検出後経過時間AfterDetectTimeを０．０（秒）に設定し（前記ステップＳ１７）、その後、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）以上になるまで、検出後経過時間AfterDetectTimeにサンプリング周期と同値の０．０５（秒）を加算していく（前記ステップＳ１８、ステップＳ２０）。ここで、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）以上になった場合、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定する（前記ステップＳ１８の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ１９）。これにより、前記項目（１）個別マークを識別中の処理が再び開始されるようになる。
また、検出後経過時間AfterDetectTimeの加算を開始して、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）以上になるまでに、外界認識装置３が、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）にあると判定した場合、画像処理装置５では、検出した全個別マークの濃淡情報（平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿n）に基づいて、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出するとともに、その閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを用いて、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正し、かつ認識状態カウンタ値DetectStepに０に設定する（前記ステップＳ２０の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ２１、ステップＳ２２）。
以上のような動作により、車両用交通標示検出装置は、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合に、認識状態カウンタ値DetectStepを１つずつ加算していくことで、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きくなる条件下で得た全ての個別マークの前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒを交通標示情報DetectedMarkPattern［DetectStep］として記憶メモリに記憶していく。
そして、車両用交通標示検出装置は、認識状態カウンタ値DetectStepが４になったタイミング、すなわち道路標示を構成する全個別マークを検出したタイミング或いは最後の個別マーク（本実施形態では「−」）を検出したタイミングで、スピーカ装置から「一時停止」等を発話する。さらに、車両用交通標示検出装置は、過去１秒間（DetectStep＝４となったタイミングから過去１秒間）に、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合、検出した全個別マークの濃淡情報（平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿n）に基づいて、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出するとともに、その閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを用いて、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正（更新）する。
一方、車両用交通標示検出装置は、過去１秒間（DetectStep＝４となったタイミングから過去１秒間）に、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）である条件を満たしていない場合でも、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）、すなわち、DetectStep＝４となったタイミングから０．５秒経過するまでの間に、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になった場合、検出した全個別マークの濃淡情報（平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿n）に基づいて、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出するとともに、その閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを用いて、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正（更新）する。
以上のように類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを更新、すなわち類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを学習しており、以降の処理において、当該類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲによる前記類似度の判定、すなわち道路標示の検出がなされる。そして、自動ブレーキ制御装置１０は、画像処理装置５が検出した道路標示である停止線までの距離に基づいて自動ブレーキ制御を実施する。
（作用）
次に作用を説明する。
類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの学習（更新）では、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きくなる条件下で得た全個別マークの前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿nに基づいて、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正（更新）している。これにより、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを現在の走行環境、撮像条件や被写体等の状況を考慮したものにすることができるので、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲに基づく前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度の判定精度、すなわち道路標示の検出精度を高くすることができる。すなわち、現時点の状況に適合した類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲにすることができるので、現時点の状況に適合させた交通標示の検出ができ、その検出精度を高くすることができる。
次に作用を説明する。
類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの学習（更新）では、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きくなる条件下で得た全個別マークの前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿nに基づいて、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正（更新）している。これにより、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを現在の走行環境、撮像条件や被写体等の状況を考慮したものにすることができるので、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲに基づく前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度の判定精度、すなわち道路標示の検出精度を高くすることができる。すなわち、現時点の状況に適合した類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲにすることができるので、現時点の状況に適合させた交通標示の検出ができ、その検出精度を高くすることができる。
また、撮像画像からなる前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒは、撮像画像の濃淡情報や色彩情報を示すものとなるから、結果として、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲは、撮像画像の濃淡情報や色彩情報に基づいて補正されたことなる。日照状態、天候又は地域における文字のペイント手法等の種々の要因に影響されて交通標示の濃淡や色彩が異なるから、濃淡情報や色彩情報に基づいて類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを補正することで、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを日照状態、天候又は地域における文字のペイント手法等の種々の要因を考慮したものにすることができるので、交通標示の検出精度を高くすることができる。
また、平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒから閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出し、その算出した閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candにより類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを更新している。そして、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを、図４に示すような特性図（テーブル）を用いて、平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒから算出しており、平均値Ａｖが小さい領域と大きい領域とで、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candは小さくなり、分散値Ｖｒが大きくなるほど、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candは大きくなる。
ここで、一般的に微分画像の平均値が大き過ぎると生画像がノイジーとなり、微分画像の平均値が小さ過ぎてもカメラ露光制御の限界付近の映像となる。一方、分散値が小さくなるほど、撮像結果における濃淡差が少なくなるため、道路と交通標示との識別が困難となる。このようなことを加味して、平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒに基づいて閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを算出して、その算出した閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを用いて類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを更新することで、結果として、交通標示の検出精度を高くすることができるようになる。
また、過去１秒間（DetectStep＝４となったタイミングから過去１秒間）に、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合やDetectStep＝４となったタイミングから０．５秒経過するまでの間に、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合、すなわち、「止まれ」の交通標示の検出前後に、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合、検出した全個別マークの濃淡情報（平均値Ａｖ＿n及び分散値Ｖｒ＿n）に基づく類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正（更新）を許可している。運転者が「止まれ」の交通標示を認識した場合、運転操作状態やその運転操作により自車両挙動が変化するから、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっていることを条件に類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正（更新）を許可することで、交通標示の検出精度を高めた状態で類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正することができる。
なお、次のような構成により本発明を実現することもできる。
すなわち、前記第１の実施形態では、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正（更新）を許可しているが、制動力が発生していること及び車速が略０（停車状態）であることの何れか一方の条件を満たす場合に、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正（更新）を許可する。
すなわち、前記第１の実施形態では、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正（更新）を許可しているが、制動力が発生していること及び車速が略０（停車状態）であることの何れか一方の条件を満たす場合に、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲの補正（更新）を許可する。
なお、前記実施形態の説明において、ＣＣＤカメラ４は、自車両前方を撮像する撮像手段を実現しており、画像処理装置５は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段を実現しており、画像処理装置５のステップＳ２１の処理は、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段を実現しており、画像処理装置５のステップＳ１８及びステップＳ２０の処理は、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段を実現している。ここで、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲは、検出条件に対応しており、自車両の状況とは、運転操作状態、自車両挙動及び自車両が置かれている周囲環境等である。
また、制動力検出装置９及び車速検出装置８は、前記交通標示検出手段による前記交通標示の検出時前後の運転者による運転操作状態及び自車両挙動のうちの少なくとも一方を検出する状態検出手段を実現している。
また、制動力検出装置９及び車速検出装置８は、前記交通標示検出手段による前記交通標示の検出時前後の運転者による運転操作状態及び自車両挙動のうちの少なくとも一方を検出する状態検出手段を実現している。
（効果）
（１） 自車両前方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備える。これにより、補正許可手段が自車両の状況に応じて補正手段に補正を許可し、それにより設定された検出条件に従って、撮像手段が撮像した自車両前方の画像から、交通標示検出手段が交通標示を検出する。したがって、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出装置とできる。
（１） 自車両前方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備える。これにより、補正許可手段が自車両の状況に応じて補正手段に補正を許可し、それにより設定された検出条件に従って、撮像手段が撮像した自車両前方の画像から、交通標示検出手段が交通標示を検出する。したがって、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出装置とできる。
（２）前記交通標示検出手段による前記交通標示の検出時前後の運転者による運転操作状態及び自車両挙動のうちの少なくとも一方を検出する状態検出手段を備え、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が検出した運転操作状態及び自車両挙動のうちの少なくとも一方に基づいて、前記補正手段の補正を許可する。これにより、運転者が交通標示を認識した場合、運転操作状態やその運転操作により自車両状態が変化するから、このようなことから、交通標示の検出時前後の運転操作状態や自車両状態に連動して検出条件の補正を許可することで、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高くなる方向に検出条件を補正することができる。
（３）前記交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記状態検出手段は、自車両を停止させる運転操作を検出し、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が前記自車両を停止させる運転操作を検出した場合、前記補正手段の補正を許可する。運転者は、車両を停止させる交通標示を認識した場合、自車両を停止させる運転操作をすることから、自車両を停止させる運転操作に連動して検出条件の補正を許可することで、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高くなる方向に検出条件を補正することができる。
（４）前記交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が車速度がゼロであることを検出した場合、前記補正手段の補正を許可する。車両を停止させる交通標示付近では、車速度がゼロになるから、車速度がゼロなることに連動して検出条件の補正を許可することで、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高くなる方向に検出条件を補正することができる。
（５）前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との類似度が類似度判定用閾値よりも大きい場合、前記交通標示の検出を行っており、前記補正手段は、前記撮像画像の濃淡及び色彩のうちの少なくとも一方に基づいて、前記類似度判定用閾値を補正する。日照状態、天候又は地域における文字のペイント手法等の種々の要因に影響されて交通標示の濃淡や色彩が異なるから、濃淡情報や色彩情報に基づいて類似度判定用閾値を補正することで、交通標示の検出精度を高くすることができる。
（６）自車両周囲を撮像して得た撮像画像から、検出条件を補正しつつ交通標示を検出すると共に、自車両の状況が前記検出条件の補正に適合しているか否かに応じて、前記検出条件の補正の実行を制御する。これにより、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出装置とできる。
（７）自車両前方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、を備える。これにより、補正許可手段が自車両の状況に応じて補正手段に補正を許可し、それにより設定された検出条件に従って、撮像手段が撮像した自車両前方の画像から、交通標示検出手段が交通標示を検出する。したがって、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な自動車とできる。
（８）自車両周囲を撮像する撮像ステップと、前記撮像ステップで得た撮像画像から、交通標示を検出する交通標示検出ステップと、自車両の状況が前記検出条件の補正に適合しているか否かに応じて、前記交通標示検出ステップにおいて交通標示を検出する際の検出条件を補正する補正ステップと、を含む。これにより、検出条件を適確に補正することができ、交通標示の検出精度を高めることが可能な車両用交通標示検出方法とできる。
（第２の実施形態）
次に第２の実施形態を説明する。
第２の実施形態は、本発明を適用した車両であり、車両用交通標示検出装置を搭載した車両である。
（構成）
第２の実施形態の車両の構成は、前記第１の実施形態の車両の構成と同じである。しかし、第２の実施形態では、各装置による一連の処理手順が前記第１の実施形態のもの（図３、図４）と異なっている。
図５〜図７は、第２の実施形態における各装置により一連の処理手順を示す。
図５に示すように、処理を開始すると、ステップＳ４１において、前記ステップＳ１と同様に、画像処理装置５は、ＣＣＤカメラ４から今回のサンプリングにおける撮像結果（画像）を取り込む。
次に第２の実施形態を説明する。
第２の実施形態は、本発明を適用した車両であり、車両用交通標示検出装置を搭載した車両である。
（構成）
第２の実施形態の車両の構成は、前記第１の実施形態の車両の構成と同じである。しかし、第２の実施形態では、各装置による一連の処理手順が前記第１の実施形態のもの（図３、図４）と異なっている。
図５〜図７は、第２の実施形態における各装置により一連の処理手順を示す。
図５に示すように、処理を開始すると、ステップＳ４１において、前記ステップＳ１と同様に、画像処理装置５は、ＣＣＤカメラ４から今回のサンプリングにおける撮像結果（画像）を取り込む。
続いてステップＳ４２において、前記ステップＳ２と同様に、外界認識装置３は、自車両の挙動センサ（車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等）から今回のサンプリングにおける車速Ｖ＿z0、舵角δ＿z0、ピッチ角度α＿z0、ブレーキ液圧Ｐｂ＿z0及びスロットル開度ＴＶ０＿z0等の自動車挙動データを読込む。
続いてステップＳ４３において、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeに０．０５（秒）を加算する（サンプリング周期に応じて０．０５秒加算していく）。ここで、検出後経過時間AfterDetectTimeは、後述のステップＳ５７で、道路標示が検出されているか否かを示す道路標示検出フラグDetectOKflagが１に設定されたときに初期化（AfterDetectTime＝０）されている。
続いてステップＳ４４において、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが１であり、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）よりも大きいか否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが１であり（DetectOKflag＝１）、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）よりも大きい場合（AfterDetectTime＞５）、図６に示すステップＳ５９に進み、そうでない場合（DetectOKflag≠１又はAfterDetectTime≦５）、ステップＳ４５に進む。
ステップＳ４５では、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０であり、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きいか否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０であり（DetectOKflag＝０）、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく（AfterDetectTime＞３６００）、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きい場合（AfterDetectDist＞５００００）、図７に示すステップＳ６３に進み、そうでない場合（DetectOKflag≠０、AfterDetectTime≦３６００又はAfterDetectDist≦５００００）、ステップＳ４６に進む。
ここで、検出後距離AfterDetectDistは、後述のステップＳ５７で、道路標示検出フラグDetectOKflagが１に設定されたときに初期化（AfterDetectDist＝０）されている。
続いてステップＳ４６において、画像処理装置５は、前記ステップＳ５と同様に、画像処理領域（探索領域）を設定する（前記（１）式〜（４）式参照）。なお、ここでは、その画像処理領域を決めるのに用いる下記の値を定常的な値（普遍的な値）にする。
obj＿Y＝２０（ｍ）
obj＿X＝０（ｍ）
ProcessWide＝１．５（ｍ）
ProcessDist＝１０．０（ｍ）
続いてステップＳ４７において、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStep及び今回（最新）のサンプリング周期で１文字でも検出できたことを示す今回マーク検出フラグThisTimeOKflag（後述のステップＳ５２で設定）を初期化する（DetectStep＝０、ThisTimeOKflag＝０）。
続いてステップＳ４６において、画像処理装置５は、前記ステップＳ５と同様に、画像処理領域（探索領域）を設定する（前記（１）式〜（４）式参照）。なお、ここでは、その画像処理領域を決めるのに用いる下記の値を定常的な値（普遍的な値）にする。
obj＿Y＝２０（ｍ）
obj＿X＝０（ｍ）
ProcessWide＝１．５（ｍ）
ProcessDist＝１０．０（ｍ）
続いてステップＳ４７において、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStep及び今回（最新）のサンプリング周期で１文字でも検出できたことを示す今回マーク検出フラグThisTimeOKflag（後述のステップＳ５２で設定）を初期化する（DetectStep＝０、ThisTimeOKflag＝０）。
続くステップＳ４８〜ステップＳ５１では、前記第１の実施形態と同様に、画像処理装置５は、ステップＳ４８（前記ステップＳ６参照）において、前記ステップＳ４６で決めた画像処理領域について、個別マークを識別するための前処理を行い、続くステップＳ４９（前記ステップＳ７参照）において、認識状態カウンタ値DetectStepに基づいて、参照用パターンRef＿Markを決め、続くステップＳ５０（前記ステップＳ８参照）において、前記ステップＳ４８の前処理画像と前記ステップＳ４９の参照用パターンRef＿Markとの類似度（類似性）を算出し、続くステップＳ５１（ステップＳ９参照）において、前記ステップＳ５０で算出した類似度（類似性）に基づいて、個別マークの認識の判定処理をする。
ここで、画像処理装置５は、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合（類似度＞ＴｈＯＣＲ）、個別マークを検出できたとして、ステップＳ５２に進み、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲ以下の場合（類似度≦ＴｈＯＣＲ）、個別マークを検出できないとして、ステップＳ５３に進む。
続いてステップＳ５２において、画像処理装置５は、下記（１２）式〜（１５）式に示すように、交通標示情報等を記憶する。
ThisTimeOKflag＝1 ・・・（１２）
DetectedMark［DetectStep］＝1 ・・・（１３）
DetectedMarkPattern［DetectStep]［rbAddr］ ・・・（１４）
CamShutterSpeed［rbAddr］ ・・・（１５）
続いてステップＳ５２において、画像処理装置５は、下記（１２）式〜（１５）式に示すように、交通標示情報等を記憶する。
ThisTimeOKflag＝1 ・・・（１２）
DetectedMark［DetectStep］＝1 ・・・（１３）
DetectedMarkPattern［DetectStep]［rbAddr］ ・・・（１４）
CamShutterSpeed［rbAddr］ ・・・（１５）
ここで、（１３）式のDetectedMark［DetectStep］とは、DetectStepに対応する個別マークの検出状態を示すフラグ（以下、個別マーク検出フラグという。）であり、DetectedMark［DetectStep］が“１”の場合は、DetectStepに対応する個別マークを検出できたことを示し、DetectedMark［DetectStep］が“０”の場合は、DetectStepに対応する個別マークを検出できなかったことを示す。
また、（１４）式及び（１５）式により、前記ステップＳ５０で検出できた個別マークの前処理画像（類似度＞ＴｈＯＣＲを満たす個別マーク）及び当該個別マークを検出した際のＣＣＤカメラ４のシャッタ速度をリングバッファにそれぞれDetectedMarkPattern［DetectStep]［rbAddr］及びCamShutterSpeed［rbAddr］として記憶する。
また、（１４）式及び（１５）式により、前記ステップＳ５０で検出できた個別マークの前処理画像（類似度＞ＴｈＯＣＲを満たす個別マーク）及び当該個別マークを検出した際のＣＣＤカメラ４のシャッタ速度をリングバッファにそれぞれDetectedMarkPattern［DetectStep]［rbAddr］及びCamShutterSpeed［rbAddr］として記憶する。
ここで、（１４）式及び（１５）式中の変数rbAddrは、リングバッファになっているメモリ上のDetectedMarkPattern及びCamShutterSpeedのアドレスを示しており、１回のサンプリング周期で１データ区間分をカウントアップする。すなわち、DetectedMarkPattern［DetectStep]［rbAddr］は、アドレスrbAddrに記憶された個別マークの画像であり、CamShutterSpeed［rbAddr］は、アドレスrbAddrに記憶されたＣＣＤカメラ４のシャッタ速度である。これにより、検出後経過時間AfterDetectTimeをサンプリング周期で除算した値（AfterDetectTime／サンプリング周期）により、アドレスrbAddrを特定して、過去に検出したマーク検出情報（個別マークの画像及びシャッタ速度）を参照することができる。ＣＣＤカメラ４のシャッタ速度は露光等、撮像環境に左右されて変化するから、CamShutterSpeed［rbAddr］には、DetectedMarkPattern［DetectStep]［rbAddr］に記憶した個別マークの撮像時（個別マークを含む画像の撮像時）のＣＣＤカメラ４のシャッタ速度が記憶される。
続いてステップＳ５３において、画像処理装置５は、前記ステップＳ１１と同様に、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算する（DetectStep＝DetectStep＋１）。そして、画像処理装置５は、その１つ加算した認識状態カウンタ値DetectStepが４であるか否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepが４の場合（DetectStep＝４）、ステップＳ５４に進み、そうでない場合（DetectStep≠４）、前記ステップＳ４９から再び処理を行う。
ステップＳ５４では、画像処理装置５は、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出したか否かを判定しており、具体的には、下記（１６）式及び（１７）式の両条件を満たすか否かを判定する。
ThisTimeOKflag＝１ ・・・（１６）
DetectedMark［０］＋DetectedMark［１］＋DetectedMark［２］＋DetectedMark［３］＞１ ・・・（１７）
（１７）式では、各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］はそれぞれ、対応する個別マークが検出されている場合には、前記ステップＳ５２で“１”に設定されるから、（１７）式を満たす場合、２文字以上検出されていることになる。
ThisTimeOKflag＝１ ・・・（１６）
DetectedMark［０］＋DetectedMark［１］＋DetectedMark［２］＋DetectedMark［３］＞１ ・・・（１７）
（１７）式では、各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］はそれぞれ、対応する個別マークが検出されている場合には、前記ステップＳ５２で“１”に設定されるから、（１７）式を満たす場合、２文字以上検出されていることになる。
ここで、画像処理装置５は、前記両条件を満たす場合、ステップＳ５５に進み、前記両条件を満たさない場合、ステップＳ５８に進む。
ステップＳ５５では、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０か否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０の場合（DetectOKflag＝０）、ステップＳ５６に進み、そうでない場合（DetectOKflag＝１）、ステップＳ５７に進む。
ステップＳ５５では、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０か否かを判定する。ここで、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０の場合（DetectOKflag＝０）、ステップＳ５６に進み、そうでない場合（DetectOKflag＝１）、ステップＳ５７に進む。
ステップＳ５６では、外界認識装置３は、前記ステップＳ１５と同様に、例えばスピーカ装置からの音声として、例えば「一時停止」又は「一時停止です」を発話する。そして、ステップＳ５７に進む。
ステップＳ５７では、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagに１を設定するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する（DetectOKflag＝１、AfterDetectTime＝０、AfterDitectDist＝０）。
ステップＳ５７では、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagに１を設定するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する（DetectOKflag＝１、AfterDetectTime＝０、AfterDitectDist＝０）。
続いてステップＳ５８において、画像処理装置５は、運転者の運転操作状態や自車速等の自車両挙動の情報からなる前記ステップＳ４２で読み込んだ自車挙動データ等を更新する。さらに、画像処理装置５は、下記（１８）式により、検出後距離AfterDetectDistを加算し、さらに、下記（１９）式により、変数rbAddrを加算する（アドレスを更新する）。そして、当該図５に示す処理を終了する（前記ステップＳ４１から再び処理を開始する）。
AfterDetectDist＝AfterDetectDist＋Ｖ＿z0・０．０５ ・・・（１８）
rbAddr＝rbAddr＋１ ・・・（１９）
なお、Ｖ＿z0は、今回のサンプリングにおける自車速である。
AfterDetectDist＝AfterDetectDist＋Ｖ＿z0・０．０５ ・・・（１８）
rbAddr＝rbAddr＋１ ・・・（１９）
なお、Ｖ＿z0は、今回のサンプリングにおける自車速である。
一方、前記ステップＳ４４にて道路標示検出フラグDetectOKflagが１であり（DetectOKflag＝１）、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）よりも大きい場合（AfterDetectTime＞５）に進む図６に示すステップＳ５９では、画像処理装置５は、過去の期間AfterDetectTime＋１（＝６秒＋１秒＝７秒）以内に、直進路で制動しているか、又は直進路でアクセルをＯｆｆからＯｎにしているか否かを判定しており、具体的には、下記（２０）式及び（２１）式の何れかの条件を満足するか否かを判定する。
条件１（直進路で制動しているか否かの判定）：
Ｍａｘ（δ＿z0〜δ＿zt）≒０
かつ
Ｍａｘ（Ｐｂ＿z0〜Pb＿zt）＞ＴｈＢｒｋ
・・・（２０）
条件２（直進路でアクセルをオフからオンにしているか否かの判定）：
Ｍａｘ（δ＿z0〜δ＿zt）≒０
かつ
Ｍａｘ（ＴＶ０＿z0 〜ＴＶ０＿zt）＞ＴｈＴＶＯｎ
かつ
Ｍｉｎ（ＴＶ０＿z0 〜ＴＶ０＿zt） ＜ＴｈＴＶＯｆｆ
かつ
zn＿tvoff＞zn＿tvon
・・・（２１）
Ｍａｘ（δ＿z0〜δ＿zt）≒０
かつ
Ｍａｘ（Ｐｂ＿z0〜Pb＿zt）＞ＴｈＢｒｋ
・・・（２０）
条件２（直進路でアクセルをオフからオンにしているか否かの判定）：
Ｍａｘ（δ＿z0〜δ＿zt）≒０
かつ
Ｍａｘ（ＴＶ０＿z0 〜ＴＶ０＿zt）＞ＴｈＴＶＯｎ
かつ
Ｍｉｎ（ＴＶ０＿z0 〜ＴＶ０＿zt） ＜ＴｈＴＶＯｆｆ
かつ
zn＿tvoff＞zn＿tvon
・・・（２１）
ここで、関数Ｍａｘ（Ａ〜Ｚ）は、ＡからＺまでの範囲のなかの最大値を求める関数であり、関数Ｍｉｎ（Ａ〜Ｚ）は、ＡからＺまでの範囲のなかの最小値を求める関数である。各値における接尾辞＿ztは、（AfterDetectTime＋１）の過去の期間内で得た（AfterDetectTime＋１）／０．０５の数分の各サンプリング時の情報を示す。ＴｈＢｒｋとは、制動力が発生したと判定できる閾値を示し、ＴｈＴＶＯｎは、運転者がアクセルペダルを踏み込むこと（アクセルオン）に相当するスロットル開度の閾値を示し、ＴｈＴＶＯｆｆは、運転者がアクセルペダルから足を離したこと（アクセルオフ）に相当するスロットル開度の閾値を示す。zn＿tvoffは、Ｍｉｎ（ＴＶ０＿z0〜ＴＶ０＿zt）を満たすスロットル開度ＴＶ０を得たサンプリング時期を示し、zn＿tvonは、Ｍａｘ（ＴＶ０＿z0〜ＴＶ０＿zt）を満たすスロットル開度ＴＶ０を得たサンプリング時期を示し、よって、これらをサンプリング時期zn＿tvoffとサンプリング時期zn＿tvonとを比較することで、zn＿tvoff＞zn＿tvonであった場合、（AfterDetectTime＋１）の過去の期間内にアクセルをオフした後にアクセルをオンしたことを意味する。
以上の（２０）式及び（２１）式の何れかの条件を満足する場合、ステップＳ６０に進み、そうでない場合、ステップＳ６２に進む。
ステップＳ６０では、画像処理装置５は、前記ステップＳ５９と同じ過去の時間AfterDetectTime＋１（秒）以内に、シャッタ速度が所定値以上か否かを判定し、具体的には、下記（２２）式を満たすか否かを判定する。
Ｍｉｎ（CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］）＜ＴｈＳｈｔ ・・・（２２）
ＴｈＳｈｔ＝func２（Ｖ＿zt） ・・・（２３）
ステップＳ６０では、画像処理装置５は、前記ステップＳ５９と同じ過去の時間AfterDetectTime＋１（秒）以内に、シャッタ速度が所定値以上か否かを判定し、具体的には、下記（２２）式を満たすか否かを判定する。
Ｍｉｎ（CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］）＜ＴｈＳｈｔ ・・・（２２）
ＴｈＳｈｔ＝func２（Ｖ＿zt） ・・・（２３）
ここで、CamShutterSpeedは、個別マークが検出された場合に前記ステップＳ５２で記憶されたシャッタ速度（CamShutterSpeed［rbAddr］）であり、ｃ１，ｃ２は、前記ステップＳ５９の条件を満たす期間（過去の（AfterDetectTime＋１）の期間）の始期（最初のアドレス）及び終期（最後のアドレス）を示す。関数Ｍｉｎ（Ａ〜Ｚ）は、ＡからＺまでの範囲のなかの最小値を求める関数であるから、CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］のうちで最小となる値が、Ｍｉｎ（CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］）の値（出力値）になり、この（２２）式では、当該値がＴｈＳｈｔよりも小さいか否か判定される。
ＴｈＳｈｔは、カメラのシャッタ速度の閾値を示す。閾値ＴｈＳｈｔは、その値が小さくなるほど、高速なシャッタ速度になることを意味しており、（２３）式に示すように、自車速Ｖを変数とする関数func２により設定される。
ＴｈＳｈｔは、カメラのシャッタ速度の閾値を示す。閾値ＴｈＳｈｔは、その値が小さくなるほど、高速なシャッタ速度になることを意味しており、（２３）式に示すように、自車速Ｖを変数とする関数func２により設定される。
図８は、自車速Ｖと関数func２（秒）（＝ＴｈＳｈｔ）との関係を示す。図８に示すように、自車速Ｖが大きくなるほど関数func２の示す値（閾値ＴｈＳｈｔ）は小さくなる。ここで、（２３）式において自車速Ｖ＿ｚｔの接尾辞をなすｔは、Ｍｉｎ（CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］）の値（出力値）を得たサンプリング時期であり、このようなことから、閾値ＴｈＳｈｔは、当該サンプリング時の自車速Ｖに対応する値になる。すなわち、（２２）式は、CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］のうちで最小となる値が、当該最小となる値を得た時の自車速Ｖに対応する閾値ＴｈＳｈｔよりも小さくなることを示す判定式となる。この（２２）式を満たす場合、ステップＳ６１に進み、そうでない場合、ステップＳ６２に進む。
ステップＳ６１では、画像処理装置５は、個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を参照して、前記検出した個別マークのみ（DetectedMarkPattern［dn］）、参照用パターンを学習することとして、具体的には、下記（２４）式及び（２５）式のような参照用パターンの学習を行う。
先ず、下記（２４）式を実行する。
ｉｎｄｅｘ［dn］＝ＭａｘＩｄｘ（ＯＣＲ（RM00［dn］，DetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］），ＯＣＲ（RM05［dn］，DetectedMarkPattern［dn］［rbAddr-t］），ＯＣＲ（RM10［dn］，DetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］），ＯＣＲ（RM15［dn］，DetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］））
・・・（２４）
先ず、下記（２４）式を実行する。
ｉｎｄｅｘ［dn］＝ＭａｘＩｄｘ（ＯＣＲ（RM00［dn］，DetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］），ＯＣＲ（RM05［dn］，DetectedMarkPattern［dn］［rbAddr-t］），ＯＣＲ（RM10［dn］，DetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］），ＯＣＲ（RM15［dn］，DetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］））
・・・（２４）
ここで、dnは、検出できた個別マークの番号（０は「れ」、１は「ま」、２は「止」、３は「−」（停止線））を示す。また、RM00［dn］は、車体のピッチ角が水平（０．０°）の場合の番号dnの参照用パターンであり、RM05［dn］は、車体のピッチ角が０．５°下向きの場合の番号dnの参照用パターンであり、RM10［dn］は、車体のピッチ角が１．０°下向き場合の番号dnの参照用パターンであり、RM15［dn］は、車体のピッチ角が１．５°下向きの場合の番号dnの参照用パターンである。
ＭａｘＩｄｘ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）は、ａ，ｂ，ｃ， ｄの中で最大値となる引数のインデックス番号を求める関数となる。具体的には、ａ，ｂ，ｃ， ｄの中で、ａが最大値であれば、ＭａｘＩｄｘ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）＝０、ｂが最大値であれば、ＭａｘＩｄｘ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）＝１、ｃが最大値であれば、ＭａｘＩｄｘ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）＝２、ｄが最大値であれば、ＭａｘＩｄｘ（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）＝３になる。また、ＯＣＲ（ａ，ｂ）は、ａとｂの類似度を求める関数である。ｔは、前記ステップＳ６０で求めた値、すなわち、Ｍｉｎ（CamShutterSpeed［ｃ１］〜CamShutterSpeed［ｃ２］）の値（出力値）を得たサンプリング時期である。
前記（２４）式により、検出した個別マークDetectedMarkPattern ［dn］［rbAddr-t］について、各ピッチ角０°，０．５°，１．０°，１．５°の参照用パターンRM00［dn］，RM05［dn］，RM10［dn］，RM15［dn］との比較を行い、最も類似度が高い参照用パターンを選択している（引数のインデックス番号を決定している）。
そして、（２４）式により得た引数のインデックス番号（０〜３の何れかの値）に基づいて、下記（２５）式により、参照用パターンRefMarkPatten［dn］を更新する。
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝０）RefMarkPatten［dn］＝RM00［dn］
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝１）RefMarkPatten［dn］＝RM05［dn］
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝２）RefMarkPatten［dn］＝RM10［dn］
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝３）RefMarkPatten［dn］＝RM15［dn］
・・・（２５）
ここで、関数if（ａ）ｂは、ａを満たす場合、ｂを実施する関数である。
そして、（２４）式により得た引数のインデックス番号（０〜３の何れかの値）に基づいて、下記（２５）式により、参照用パターンRefMarkPatten［dn］を更新する。
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝０）RefMarkPatten［dn］＝RM00［dn］
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝１）RefMarkPatten［dn］＝RM05［dn］
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝２）RefMarkPatten［dn］＝RM10［dn］
if（ｉｎｄｅｘ［dn］＝３）RefMarkPatten［dn］＝RM15［dn］
・・・（２５）
ここで、関数if（ａ）ｂは、ａを満たす場合、ｂを実施する関数である。
この（２５）式により、検出した個別マークDetectedMark［dn］に対応する参照用パターンRefMarkPatten［dn］を最も類似度が高いピッチ角の参照用パターンに更新する。なお、初期状態では、全ての参照用パターンについて、RM00が設定（RefMarkPatten［dn］＝RM00［dn］、dn＝０〜３）されている。
続いてステップＳ６２において、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflag及び各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を初期化する（DetectOKflag＝０、DetectedMark［０］〜DetectedMark［３］＝０）。そして、前記図５に示すステップＳ５８の処理に進む。
続いてステップＳ６２において、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflag及び各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を初期化する（DetectOKflag＝０、DetectedMark［０］〜DetectedMark［３］＝０）。そして、前記図５に示すステップＳ５８の処理に進む。
一方、前記ステップＳ４５にて道路標示検出フラグDetectOKflagが０であり（DetectOKflag＝０）、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく（AfterDetectTime＞３６００）、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きい場合（AfterDetectDist＞５００００）に進む図７に示すステップＳ６３では、画像処理装置５は、全ての参照用パターンRefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]を初期化する処理として、下記（２６）式による全参照用パターンRefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]の設定を行う。
RefMarkPatten［０］＝RM00［０］
RefMarkPatten［１］＝RM00［１］
RefMarkPatten［２］＝RM00［２］
RefMarkPatten［３］＝RM00［３］
・・・（２６）
すなわち、全参照用パターンについて、ピッチ角が０°に対応するRM00に設定する。
続いてステップＳ６４において、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する（AfterDetectTime＝０、AfterDetectDist＝０）。
RefMarkPatten［０］＝RM00［０］
RefMarkPatten［１］＝RM00［１］
RefMarkPatten［２］＝RM00［２］
RefMarkPatten［３］＝RM00［３］
・・・（２６）
すなわち、全参照用パターンについて、ピッチ角が０°に対応するRM00に設定する。
続いてステップＳ６４において、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する（AfterDetectTime＝０、AfterDetectDist＝０）。
（動作）
次に動作を説明する。
（１）個別マークを識別中の処理（DetectStep＝１〜４の処理）
ＣＣＤカメラ４により自車両前方を撮像し、さらに、車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等により、車速、舵角、ピッチ角度、ブレーキ液圧及びスロットル開度等を検出しており、画像処理装置５は、これらＣＣＤカメラ４から撮像画像と車速検出装置８等から車速等とを取り込む（前記ステップＳ４１、ステップＳ４２）。
次に動作を説明する。
（１）個別マークを識別中の処理（DetectStep＝１〜４の処理）
ＣＣＤカメラ４により自車両前方を撮像し、さらに、車速検出装置８、操舵角検出装置７及び制動力検出装置９等により、車速、舵角、ピッチ角度、ブレーキ液圧及びスロットル開度等を検出しており、画像処理装置５は、これらＣＣＤカメラ４から撮像画像と車速検出装置８等から車速等とを取り込む（前記ステップＳ４１、ステップＳ４２）。
そして、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeに０．０５（秒）を加算するとともに、道路標示検出フラグDetectOKflagが１であり、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）よりも大きいか否かを判定する（前記ステップＳ４３、ステップＳ４４）。ここで、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagが１でなく、又は検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）以下であり（前記ステップＳ４４の判定で“Ｎｏ”の場合）、さらに、道路標示検出フラグDetectOKflagが０でなく、又は検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）以下であり、又は検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）以下の場合（前記ステップＳ４５の判定で“Ｎｏ”の場合）、画像処理領域（探索領域）を設定するとともに（前記ステップＳ４６）、認識状態カウンタ値DetectStep及び今回マーク検出フラグThisTimeOKflagを初期化する（前記ステップＳ４７）。
続いて、画像処理装置５は、前記第１の実施形態と同様に、先に設定した画像処理領域（前記ステップＳ４６）について、個別マークを識別するための前処理を行うとともに、認識状態カウンタ値DetectStepに基づいて参照用パターンRef＿Markを決めて、当該前処理画像と当該参照用パターンRef＿Markとの類似度を算出し、その算出した類似度に基づいて個別マークの認識の判定処理をする（前記ステップＳ４８〜ステップＳ５０）。
ここで、画像処理装置５は、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合、個別マークを検出できたとして、当該個別マークについて、交通標示情報等の記憶をし（前記（１２）式〜（１５）式）、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算する（前記ステップＳ５１の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ５２、ステップＳ５３）。
一方、画像処理装置５は、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲ以下の場合、個別マークを検出できないとして、交通標示情報等を記憶することなく、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算する（前記ステップＳ５１の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ５３）。
一方、画像処理装置５は、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲ以下の場合、個別マークを検出できないとして、交通標示情報等を記憶することなく、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算する（前記ステップＳ５１の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ５３）。
ここで、前記前処理のステップ（前記ステップＳ４９）から前記認識状態カウンタ値DetectStepの加算ステップ（前記ステップＳ５３）の処理では、前処理画像の類似度に関係なく、認識状態カウンタ値DetectStepを加算していく（DetectStepを０〜３まで順番に変化させていく）ことで、全ての参照用パターンRef＿Mark（RefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]）について類似度に基づく判定を行い、類似度が高い（類似度＞ＴｈＯＣＲ）個別マークについて交通標示情報等を記憶している。
（２）個別マーク全てについて識別処理した後（DetectStep＝４になったときの処理）
画像処理装置５が、認識状態カウンタ値DetectStepが４になると（前記ステップＳ５３の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出したか否かを判定して、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出しており、さらに、道路標示検出フラグDetectOKflagが０の場合、外界認識装置３は、スピーカ装置から「一時停止」等を発話する（前記ステップＳ５４の判定で“Ｙｅｓ”の場合、前記ステップＳ５５の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ５６）。そして、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagに１を設定するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化し（前記ステップＳ５７）、自車挙動データの更新等をする（前記ステップＳ５８）。
画像処理装置５が、認識状態カウンタ値DetectStepが４になると（前記ステップＳ５３の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出したか否かを判定して、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出しており、さらに、道路標示検出フラグDetectOKflagが０の場合、外界認識装置３は、スピーカ装置から「一時停止」等を発話する（前記ステップＳ５４の判定で“Ｙｅｓ”の場合、前記ステップＳ５５の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ５６）。そして、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflagに１を設定するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化し（前記ステップＳ５７）、自車挙動データの更新等をする（前記ステップＳ５８）。
ここで、画像処理装置５は、認識状態カウンタ値DetectStepが４になったが（前記ステップＳ５３の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回新たに文字（個別マーク）を検出していなく、又は２文字（個別マークを２つ）以上検出していない場合、直ぐに自車挙動データの更新等をする（前記ステップＳ５４の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ５８）。また、画像処理装置５が、認識状態カウンタ値DetectStepが４になり（前記ステップＳ５３の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出しているが、道路標示検出フラグDetectOKflagが１の場合、外界認識装置３によるスピーカ装置からの発話をすることなく、画像処理装置５が、道路標示検出フラグDetectOKflagに１を設定するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化し、さらに自車挙動データの更新等をする（前記ステップＳ５４の判定で“Ｙｅｓ”の場合、前記ステップＳ５５の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ５７、ステップＳ５８）。
それから、画像処理装置５は、検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）よりも大きくなったときに、道路標示検出フラグDetectOKflagが１であれば、過去の時間AfterDetectTime＋１以内に、直進路で制動しているか、又は直進路でアクセルをオフからオンにしているかを判定する（前記ステップＳ５９）。
ここで、画像処理装置５は、過去の期間AfterDetectTime＋１以内に、直進路で制動している場合、又は直進路でアクセルをオフからオンにしている場合で、かつその状況下でのＣＣＤカメラ４のシャッタ速度が閾値ＴｈＳｈｔよりも小さい場合、検出した個別マーク（DetectedMarkPattern［dn］）についての参照用パターンの学習（更新）を実施する（前記ステップＳ５９の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ６０の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ６１）。そして、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflag及び各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を初期化する（前記ステップＳ６２）。
ここで、画像処理装置５は、過去の期間AfterDetectTime＋１以内に、直進路で制動している場合、又は直進路でアクセルをオフからオンにしている場合で、かつその状況下でのＣＣＤカメラ４のシャッタ速度が閾値ＴｈＳｈｔよりも小さい場合、検出した個別マーク（DetectedMarkPattern［dn］）についての参照用パターンの学習（更新）を実施する（前記ステップＳ５９の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ６０の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ６１）。そして、画像処理装置５は、道路標示検出フラグDetectOKflag及び各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を初期化する（前記ステップＳ６２）。
一方、画像処理装置５は、過去の期間AfterDetectTime＋１以内に、直進路で制動していなく、かつ直進路でアクセルをオフからオンにしていない場合、参照用パターンの学習を実施することなく、道路標示検出フラグDetectOKflag及び各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を直ぐに初期化する（前記ステップＳ５９の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ６２）。また、画像処理装置５は、過去の期間AfterDetectTime以内に、直進路で制動している場合、又は直進路でアクセルをオフからオンにしている場合でも、その状況下でのＣＣＤカメラ４のシャッタ速度が閾値ＴｈＳｈｔ以上の場合、参照用パターンの学習を実施することなく、道路標示検出フラグDetectOKflag及び各個別マーク検出フラグDetectedMark［０］〜DetectedMark［３］を直接初期化する（前記ステップＳ５９の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ６０の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ６２）。
そして、画像処理装置５は、以上のような参照用パターンの学習を、道路標示検出フラグDetectOKflagが０になり、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きくなる条件を満たすまで行い（前記ステップＳ４５の判定で“Ｎｏ”の場合）、当該条件を満たすと、全ての参照用パターンRefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]を初期化するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する（前記ステップＳ４５の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ６３、ステップＳ６４）。
以上のような動作により、第２の実施形態では、車両用交通標示検出装置は、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合に交通標示情報等を記憶する（（１２）式〜（１５）式）一方で、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度に関係なく認識状態カウンタ値DetectStepを１つずつ加算していく。すなわち、車両用交通標示検出装置は、認識状態カウンタ値DetectStepを１つずつ加算していくことで、参照用パターンRef＿Markを次々と換えていき、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きくなる場合だけ、個別マークを検出したとして、交通標示情報等を記憶している（（１２）式〜（１５）式）。
そして、車両用交通標示検出装置は、DetectStep＝４となったタイミング、すなわち最後の参照用パターンRef＿Markについての識別処理を終了したタイミングで、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上検出しており、さらに、道路標示検出フラグDetectOKflagが０になっている場合、スピーカ装置から「一時停止」等を発話する。そして、車両用交通標示検出装置は、道路標示検出フラグDetectOKflagに１を設定し、かつ検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化するとともに、自車挙動データの更新等をする。
その後、車両用交通標示検出装置は、検出後経過時間AfterDetectTimeが５（秒）よりも大きくなったときに、道路標示検出フラグDetectOKflagが１であれば、過去の期間AfterDetectTime＋１以内に、直進路で制動しているか、又は直進路でアクセルをオフからオンにしており、その状況下でのＣＣＤカメラ４のシャッタ速度が閾値ＴｈＳｈｔよりも小さい場合、検出した個別マーク（DetectedMarkPattern［dn］）についての参照用パターンの学習（更新）を実施する。
そして、以降の処理において、そのようにして学習した参照用パターンによる前記類似度の判定、すなわち道路標示の検出がなされる。そして、自動ブレーキ制御装置１０は、画像処理装置５が検出した道路標示である停止線までの距離に基づいて自動ブレーキ制御を実施する。
また、車両用交通標示検出装置は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０になり、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きくなる条件を満たすまで参照用パターンの学習（更新）を実施し、当該条件を満たすと、全ての参照用パターンRefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]を初期化するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する。これにより、学習した参照用パターンを初期化する。
また、車両用交通標示検出装置は、道路標示検出フラグDetectOKflagが０になり、かつ検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きくなる条件を満たすまで参照用パターンの学習（更新）を実施し、当該条件を満たすと、全ての参照用パターンRefMarkPatten[０]〜RefMarkPatten[３]を初期化するとともに、検出後経過時間AfterDetectTime及び検出後距離AfterDetectDistを初期化する。これにより、学習した参照用パターンを初期化する。
（作用）
次に作用を説明する。
特に第２の実施形態では、検出した個別マーク（撮像画像）に基づいて参照用パターンを学習している。すなわち、検出した個別マーク（撮像画像）そのもので参照用パターンを更新している。地域における文字のペイント手法等の種々の要因で交通標示が異なるから、それら種々の要因が加味された検出個別マークに基づいて参照用パターンを学習することで、個別マーク、すなわち交通標示の検出精度を高くすることができる。さらに、その参照用パターンの学習では、車体のピッチ角に応じて種々の参照用パターンを用意しておき、それら各参照用パターンと、検出できた個別マークとの類似度を算出して、最も類似度が高いピッチ角の参照用パターンを更新している。そして、以降の処理で、更新した参照用パターンに基づいて、個別マークを検出している。このように、自車両にピッチ角変化が生じることを前提にして、各ピッチ角に対応する参照用パターンを用意して、参照用パターンを個別に更新していくことで、個別マーク、すなわち交通標示の検出精度を高くすることができる。
次に作用を説明する。
特に第２の実施形態では、検出した個別マーク（撮像画像）に基づいて参照用パターンを学習している。すなわち、検出した個別マーク（撮像画像）そのもので参照用パターンを更新している。地域における文字のペイント手法等の種々の要因で交通標示が異なるから、それら種々の要因が加味された検出個別マークに基づいて参照用パターンを学習することで、個別マーク、すなわち交通標示の検出精度を高くすることができる。さらに、その参照用パターンの学習では、車体のピッチ角に応じて種々の参照用パターンを用意しておき、それら各参照用パターンと、検出できた個別マークとの類似度を算出して、最も類似度が高いピッチ角の参照用パターンを更新している。そして、以降の処理で、更新した参照用パターンに基づいて、個別マークを検出している。このように、自車両にピッチ角変化が生じることを前提にして、各ピッチ角に対応する参照用パターンを用意して、参照用パターンを個別に更新していくことで、個別マーク、すなわち交通標示の検出精度を高くすることができる。
また、参照用パターンRef＿Markを次々と換えて、類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合に、個別マークを検出したとして交通標示情報等を記憶していく一方で、今回新たに文字（個別マーク）を検出し、かつ２文字（個別マークを２つ）以上の場合にのみ、検出できた個別マークについて参照用パターンの学習を実施している。すなわち、交通標示を構成する全ての個別マークを検出することを条件とはせず、交通標示を構成する一部の個別マークを検出できた場合でも、当該一部の個別マークについて参照用パターンの学習を実施している。これにより、参照用パターン毎に検出精度を高めることができるから、その結果として、交通標示の検出精度を高めることができるようになる。
また、参照用パターンの学習、すなわち参照用パターンの更新を実施する条件として、アクセルがオフからオンになっていることを条件としている。「止まれ」の交通標示付近では、自車両が停止状態から走行状態に変化する、すなわち自車両が加速することから、アクセル操作が自車両の加速方向に変化するのに連動して参照用パターンの学習の実施を許可することで、実際の交通標示に基づく学習精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高い参照用パターンにすることができる。さらに、参照用パターンの学習を実施する条件として、直進走行していることを条件としている。自車速が直進走行しているのに連動して参照用パターンの学習の実施を許可することで、横方向のブレがある状況下でＣＣＤカメラ４により撮像された撮像画像により、参照用パターンの学習がなされてしまうようなことがないため、実際の交通標示に基づく学習精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高い参照用パターンにすることができる。
そして、そのＣＣＤカメラ４のシャッタ速度が閾値ＴｈＳｈｔよりも小さい場合、すなわちシャッタ速度がある程度高速であれば、参照用パターンの学習の実施を許可している。これにより、シャッタ速度が高速である場合の撮像画像、すなわち被写体（個別マーク）が鮮明に写る撮像画像により参照用パターンの学習が実施されるようになるから、実際の交通標示に基づく学習精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高い参照用パターンにすることができる。さらに、自車速Ｖが大きくなるほど閾値ＴｈＳｈｔを小さくしている。これにより、自車速Ｖが大きくなるほど、シャッタ速度が高速でなければ、参照用パターンの学習の実施を許可しないようにしている。これにより、実際の交通標示に基づく学習精度を高めることができる。
また、検出後経過時間AfterDetectTimeが３６００（秒）よりも大きく、かつ検出後距離AfterDetectDistが５００００（ｍ）よりも大きくなると、全ての参照用パターンを初期化している。すなわち、参照用パターンの学習を実施してから、ある一定の時間や距離が経過すると、これまで学習した参照用パターンを初期化している。時間経過や走行距離により日照条件等の交通標示の検出環境が変化するから、この場合、当該検出環境にこれまで学習（更新）した参照用パターンが適合しなくなる。このようなことから、ある一定の時間や距離が経過したときには、これまで学習した参照用パターンを初期化することで、現在の検出環境に適合しない参照用パターンを用いることで交通標示の検出精度が低下してしまうのを抑制できる。
なお、前記第２の実施形態の説明において、画像処理装置５のステップＳ４３、ステップＳ４５及びステップＳ５８の処理は、補正手段が検出条件を補正した時点からの経過時間及び自車両の走行距離のうちの少なくとも一方の計数を開始する計数手段を実現しており、画像処理装置５のステップＳ６３の処理は、前記計数手段の計数値が計数値判定用閾値よりも大きい場合、前記検出条件を初期化する初期化手段を実現している。
（効果）
（１）交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が自車両が加速するのを検出した場合、前記補正手段の補正を許可する。車両を停止させる交通標示付近では、自車両が停止状態から走行状態に変化する、すなわち自車両が加速することから、自車両の加速に連動して検出条件の補正を許可することで、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高くなる方向に検出条件を補正することができる。
（１）交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が自車両が加速するのを検出した場合、前記補正手段の補正を許可する。車両を停止させる交通標示付近では、自車両が停止状態から走行状態に変化する、すなわち自車両が加速することから、自車両の加速に連動して検出条件の補正を許可することで、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高くなる方向に検出条件を補正することができる。
（２）前記補正許可手段は、前記状態検出手段が自車両が直進走行するのを検出した場合、前記補正手段の補正を許可する。自車速の直進走行に連動して検出条件の補正を許可することで、横方向のブレがある状況下で撮像手段により撮像された撮像画像を用いて、検出条件を補正してしまうようなことがないため、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度が高くすることができる。
（３）前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可する。これにより、シャッタ速度が高速である場合の撮像画像、すなわち被写体が鮮明に写る撮像画像により検出条件の補正がなされるようになるから、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度を高くすることができる。
（４）前記シャッタ速度判定用閾値は、自車両が速くなるほど大きくなる。これにより、自車両が速くなるほど、より高速のシャッタ速度で撮像した撮像画像により検出条件の補正が許可されるようになるから、実際の交通標示に基づく検出条件の補正精度を高めることができる。これにより、交通標示の検出精度を高くすることができる。
（５）前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との比較結果に基づいて、前記交通標示の検出を行っており、前記補正手段は、前記撮像画像の状態に基づいて、前記交通標示認識用の情報を補正する。地域における文字のペイント手法等の種々の要因により交通標示が異なるから、それら種々の要因が加味された撮像画像（実際の交通表示）の状態に基づいて交通標示認識用の情報そのものを補正することで、交通標示の検出精度を高くすることができる。
（６）前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との比較結果に基づいて、前記交通標示の検出を行うとともに、前記交通標示認識用の情報を自車両のピッチ角に対応して複数用意しており、前記補正手段は、前記撮像画像の状態に基づいて、ピッチ角に対応する交通標示認識用の情報を補正する。自車両にピッチ角変化が生じることを前提として、各ピッチ角に対応する交通標示認識用の情報を用意して当該交通標示認識用の情報を個別に補正することで、交通標示の検出精度を高くすることができる。
（７）前記補正手段が前記検出条件を補正した時点からの経過時間及び自車両の走行距離のうちの少なくとも一方の計数を開始する計数手段と、前記計数手段の計数値が計数値判定用閾値よりも大きい場合、前記検出条件を初期化する初期化手段とを備える。検出条件を補正した時点からの計数値が計数値判定用閾値よりも大きい場合、検出条件を初期化することで、時間経過や走行距離により日照条件等の交通標示の検出環境が変化するから、現在の検出環境に適合しなくなった検出条件（以前の検出環境で補正された検出条件）を用いることで交通標示の検出精度が低下してしまうのを抑制できる。
（８）前記交通標示は、複数の文字及び記号のうちの少なくとも一方で構成されるものであり、前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した前記複数の文字及び記号に対応する複数の識別用の情報との比較結果に基づいて、前記交通標示の検出を行っており、前記補正手段は、前記複数の識別用の情報毎に補正をする。複数の識別用の情報毎に補正をすることで、交通標示を構成する文字又は記号毎の検出精度を高めることができ、その結果、交通標示の検出精度を高めることができる。
（第３の実施形態）
次に第３の実施形態を説明する。
第３の実施形態は、本発明を適用した車両であり、車両用交通標示検出装置を搭載した車両である。
（構成）
第３の実施形態の車両の構成は、前記第１の実施形態の車両の構成と同じである。図９及び図１０は、第３の実施形態における各装置による一連の処理手順を示す。図９及び図１０に示す処理手順の基本的な部分は、前記図２及び図３に示した第１の実施形態における処理手順と同一であるが、第３の実施形態における処理では、特に、前記ステップＳ２の処理内容を変更したステップＳ８１を設け、また、前記ステップＳ９〜ステップＳ１１の間に、ステップＳ８２及びステップＳ８３を設け、また、前記ステップＳ１８の処理内容を変更したステップＳ８４を設け、また、ステップＳ２１の処理内容を変更したステップＳ８５を設けている。以下の説明では、第３の実施形態における処理において、前記第１の実施形態における処理と同一符号を付してあるものについては、特に言及しない限りは同一である。
次に第３の実施形態を説明する。
第３の実施形態は、本発明を適用した車両であり、車両用交通標示検出装置を搭載した車両である。
（構成）
第３の実施形態の車両の構成は、前記第１の実施形態の車両の構成と同じである。図９及び図１０は、第３の実施形態における各装置による一連の処理手順を示す。図９及び図１０に示す処理手順の基本的な部分は、前記図２及び図３に示した第１の実施形態における処理手順と同一であるが、第３の実施形態における処理では、特に、前記ステップＳ２の処理内容を変更したステップＳ８１を設け、また、前記ステップＳ９〜ステップＳ１１の間に、ステップＳ８２及びステップＳ８３を設け、また、前記ステップＳ１８の処理内容を変更したステップＳ８４を設け、また、ステップＳ２１の処理内容を変更したステップＳ８５を設けている。以下の説明では、第３の実施形態における処理において、前記第１の実施形態における処理と同一符号を付してあるものについては、特に言及しない限りは同一である。
図９に示すように、ステップＳ１に続いてステップＳ８１に進んでおり、このステップＳ８１では、外界認識装置３は、前記ステップＳ２の処理（自動車挙動データの読込み）に加えて、ワイパーの作動状態を示すフラグ（以下、ワイパー作動状態フラグという。）WiperDutyを読込む。ここで、ワイパー作動状態フラグWiperDutyは、０〜１の範囲で変化するデューティー比であり、大きくなるほど（１に近づくほど）ワイパーが激しく作動することを示す。
また、ステップＳ９にて類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合にステップＳ８２に進んでおり、このステップＳ８２では、画像処理装置５は、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0が所定値以内にあるか否かを判定する処理として、ピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch未満か否かを判定する。ここで、閾値Ｔｈ＿Pitchは、車体が滑らかに走行していると判定できるピッチ角に相当する値である。このステップＳ８２において、画像処理装置５は、ピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch未満の場合（｜Ａｐ＿z0｜＜Ｔｈ＿Pitch）、ステップＳ１０に進み、ピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Th＿Pitch以上の場合（｜Ａｐ＿z0｜≧Th＿Pitch）、ピッチ角がある程度生じているとして、ステップＳ８３に進む。
ステップＳ８３では、画像処理装置５は、ピッチの状態を示すフラグ（以下、ピッチ状態フラグという。）PitchConditionNGを１に設定する（PitchConditionNG＝１）。そして、ステップＳ１１に進む。なお、ピッチ状態フラグPitchConditionNGは、初期値として０が設定されている。ピッチ状態フラグPitchConditionNGが０の場合とは、ピッチ角が生じていない、又は生じているとしてもその値が小さい場合である。
なお、ステップＳ１０では、画像処理装置５は、前記第１の実施形態と同様に、検出した個別マークの前処理画像（微分画像）の平均値Ａｖ及び分散値Ｖｒを交通標示情報DetectedMarkPattern［DetectStep］として記憶メモリに記憶し（更新し）、ステップＳ１１では、画像処理装置５は、前記第１の実施形態と同様に、認識状態カウンタ値DetectStepを１つ加算するとともに（DetectStep＝DetectStep＋１）、その１つ加算した認識状態カウンタ値DetectStepが４であるか否かを判定する。
また、ステップＳ３にて認識状態カウンタ値DetectStepが４の場合にステップＳ８４に進んでおり、このステップＳ８４では、画像処理装置５は、前記ステップＳ１８の処理（検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）未満か否かの判定）に加えて、ピッチ状態フラグPitchConditionNGが０か否かを判定する。このステップＳ８４において、両条件と満たす場合（AfterDetectTime＜０．５かつPitchConditionNG＝０）、ステップＳ２０に進み、そうでない場合、ステップＳ１９に進む。
なお、ステップＳ１９では、画像処理装置５は、前記第１の実施形態と同様に、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定し（DetectStep＝０）、ステップＳ２０では、前記第１の実施形態と同様に、画像処理装置５が、検出後経過時間AfterDetectTimeに０．０５（秒）を加算するともに（AfterDetectTime＝AfterDetectTime＋０．０５）、外界認識装置３が、過去の時間AfterDetectTimeにおいて、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっているか否かを判定する。
また、ステップＳ１６にて現時点から過去１秒間において、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）になっている場合にステップＳ８５に進んでおり、このステップＳ８５では、前記ステップＳ９で検出した個別マークの濃淡情報に基づいて、類似度判定用閾値の候補（閾値候補）ＴｈＯＣＲ＿candを下記（２７）式により算出する。
ＴｈＯＣＲ＿cand＝Σfunc3（WiperDuty）・Σfunc1（Ａｖ＿n，Ｖｒ＿n）／MaxDetectStep ・・・ （２７）
ここで、関数func3は、図１１に示すような特性を有する。図１１に示すように、関数func3が示す値は、０〜１の範囲で変化し、ワイパー作動状態フラグWiperDutyが大きくなるほど小さくなる。
この（２７）式によれば、ワイパー作動状態フラグWiperDutyが大きくなるほど、すなわちワイパーが激しく動作するほど、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candは小さくなる。
ＴｈＯＣＲ＿cand＝Σfunc3（WiperDuty）・Σfunc1（Ａｖ＿n，Ｖｒ＿n）／MaxDetectStep ・・・ （２７）
ここで、関数func3は、図１１に示すような特性を有する。図１１に示すように、関数func3が示す値は、０〜１の範囲で変化し、ワイパー作動状態フラグWiperDutyが大きくなるほど小さくなる。
この（２７）式によれば、ワイパー作動状態フラグWiperDutyが大きくなるほど、すなわちワイパーが激しく動作するほど、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candは小さくなる。
（動作）
次に動作を説明する。
また、第３の実施形態では、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合に（前記ステップＳ９の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch未満か否かを判定しており（前記ステップＳ８２）、ここで、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch未満の場合、PitchConditionNGを０に設定（維持）し（前記ステップＳ８２の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch以上の場合、PitchConditionNGを１に設定する（前記ステップＳ８２の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ８３）。
次に動作を説明する。
また、第３の実施形態では、前処理画像と参照用パターンRef＿Markとの類似度が類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲよりも大きい場合に（前記ステップＳ９の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch未満か否かを判定しており（前記ステップＳ８２）、ここで、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch未満の場合、PitchConditionNGを０に設定（維持）し（前記ステップＳ８２の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、今回のサンプリングにおけるピッチ角Ａｐ＿z0の絶対値｜Ａｐ＿z0｜が閾値Ｔｈ＿Pitch以上の場合、PitchConditionNGを１に設定する（前記ステップＳ８２の判定で“Ｎｏ”の場合、ステップＳ８３）。
これにより、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）以上、又はピッチ状態フラグPitchConditionNGが１の場合（｜Ａｐ＿z0｜≧Ｔｈ＿Pitch）、認識状態カウンタ値DetectStepに０を設定する（DetectStep＝０）。
一方、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）未満で、かつピッチ状態フラグPitchConditionNGが０の場合（｜Ａｐ＿z0｜＜Ｔｈ＿Pitch）、検出後経過時間AfterDetectTimeに０．０５（秒）を加算するともに、外界認識装置３が、過去の期間AfterDetectTimeにおいて、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）であったか否かを判定する（前記ステップＳ８４の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ２０）。
一方、検出後経過時間AfterDetectTimeが０．５（秒）未満で、かつピッチ状態フラグPitchConditionNGが０の場合（｜Ａｐ＿z0｜＜Ｔｈ＿Pitch）、検出後経過時間AfterDetectTimeに０．０５（秒）を加算するともに、外界認識装置３が、過去の期間AfterDetectTimeにおいて、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）であったか否かを判定する（前記ステップＳ８４の判定で“Ｙｅｓ”の場合、ステップＳ２０）。
ここで、過去の期間AfterDetectTimeに、制動力が発生し、かつ車速が略０（停車状態）である場合（前記ステップＳ２０の判定で“Ｙｅｓ”の場合）、検出した個別マークの濃淡情報及びワイパーの作動状態を示すフラグWiperDuty（前記ステップＳ８１で読み込んだ値）に基づいて、類似度判定用閾値の候補（閾値候補）ＴｈＯＣＲ＿candを前記（２７）式により算出する（前記ステップＳ８５）。これにより、ワイパー作動状態フラグWiperDutyが大きくなるほど、すなわちワイパーが激しく動作しているほど、閾値候補ＴｈＯＣＲ＿candを小さく設定する。この結果、ワイパー作動状態フラグWiperDutyが大きくなるほど、すなわちワイパーが激しく動作しているほど、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲが小さくなる（前記ステップＳ２２）。
（作用）
次に作用を説明する。
通常、ワイパーを動作させる場合とは、雨や雪等が降っている場合であり、雨や雪等が降っている場合、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により交通標示が隠れてしまう場合がある。このようなことから、ワイパーが動作している場合に、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを小さくする補正（ワイパー動作が激しいほど、より小さく補正）を許可することで、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により一部が隠れている交通標示を検出し易くすることができる。
次に作用を説明する。
通常、ワイパーを動作させる場合とは、雨や雪等が降っている場合であり、雨や雪等が降っている場合、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により交通標示が隠れてしまう場合がある。このようなことから、ワイパーが動作している場合に、類似度判定用閾値ＴｈＯＣＲを小さくする補正（ワイパー動作が激しいほど、より小さく補正）を許可することで、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により一部が隠れている交通標示を検出し易くすることができる。
（効果）
（１）前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との類似度が類似度判定用閾値よりも大きい場合、前記交通標示の検出を行っており、前記補正許可手段は、自車両のワイパーが作動する場合、前記補正手段による前記類似度判定用閾値を小さくする補正を許可する。ワイパーを作動させる場合とは、雨や雪等が降っている場合であり、雨や雪等が降っている場合、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により交通標示が隠れてしまう場合がある。このようなことから、ワイパーが作動している場合に、類似度判定用閾値を小さくする補正を許可することで、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により一部が隠れている交通標示を検出し易くすることができる。
（１）前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との類似度が類似度判定用閾値よりも大きい場合、前記交通標示の検出を行っており、前記補正許可手段は、自車両のワイパーが作動する場合、前記補正手段による前記類似度判定用閾値を小さくする補正を許可する。ワイパーを作動させる場合とは、雨や雪等が降っている場合であり、雨や雪等が降っている場合、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により交通標示が隠れてしまう場合がある。このようなことから、ワイパーが作動している場合に、類似度判定用閾値を小さくする補正を許可することで、水溜まりへの背景の映りこみや残雪等により一部が隠れている交通標示を検出し易くすることができる。
１ レーザレーダ、２ レーダ処理装置、３ 外界認識装置、４ ＣＣＤカメラ、５ 画像処理装置、６ 情報提供装置、７ 操舵角検出装置、８ 車速検出装置、９ 制動力検出装置、１０ 自動ブレーキ制御装置、１１ 負圧ブレーキブースタ
Claims (15)
- 自車両前方を撮像するシャッタ速度が可変の撮像手段と、
前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、
前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、
自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、
を備え、
前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする車両用交通標示検出装置。 - 前記シャッタ速度判定用閾値は、自車両が速くなるほど大きくなることを特徴とする請求項１に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示検出手段による前記交通標示の検出時前後の運転者による運転操作状態及び自車両挙動のうちの少なくとも一方を検出する状態検出手段を備え、前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度の他に、前記状態検出手段が検出した運転操作状態及び自車両挙動のうちの少なくとも一方にも基づいて、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする請求項１又は２に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が自車両を停止させる運転操作を検出した場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする請求項３に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が車速度がゼロであることを検出した場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする請求項３又は４に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示は、車両を停止させる標示であり、前記補正許可手段は、前記状態検出手段が自車両が加速するのを検出した場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする請求項３〜５の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記補正許可手段は、前記状態検出手段が自車両が直進走行するのを検出した場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする請求項３〜６の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との類似度が類似度判定用閾値よりも大きい場合、前記交通標示の検出を行っており、前記補正許可手段は、自車両のワイパーが作動する場合、前記補正手段による前記類似度判定用閾値を小さくする補正を許可することを特徴とする請求項１〜７の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との類似度が類似度判定用閾値よりも大きい場合、前記交通標示の検出を行っており、前記補正手段は、前記撮像画像の濃淡及び色彩のうちの少なくとも一方に基づいて、前記類似度判定用閾値を補正することを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との比較結果に基づいて、前記交通標示の検出を行っており、前記補正手段は、前記撮像画像の状態に基づいて、前記交通標示認識用の情報を補正することを特徴とする請求項１〜９の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した交通標示認識用の情報との比較結果に基づいて、前記交通標示の検出を行うとともに、前記交通標示認識用の情報を自車両のピッチ角に対応して複数用意しており、前記補正手段は、前記撮像画像の状態に基づいて、ピッチ角に対応する交通標示認識用の情報を補正することを特徴とする請求項１〜１０の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記補正手段が前記検出条件を補正した時点からの経過時間及び自車両の走行距離のうちの少なくとも一方の計数を開始する計数手段と、前記計数手段の計数値が計数値判定用値よりも大きい場合、前記検出条件を初期化する初期化手段とを備えることを特徴とする請求項１〜１１の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 前記交通標示は、複数の文字及び記号のうちの少なくとも一方で構成されるものであり、前記交通標示検出手段は、前記撮像手段が撮像して得た撮像画像と予め用意した前記複数の文字及び記号に対応する複数の識別用の情報との比較結果に基づいて、前記交通標示の検出を行っており、前記補正手段は、前記複数の識別用の情報毎に補正をすることを特徴とする請求項１〜１２の何れか１項に記載の車両用交通標示検出装置。
- 自車両前方を撮像するシャッタ速度が可変の撮像手段と、
前記撮像手段が撮像して得た撮像画像から交通標示を検出する際の検出条件が設定されており、その検出条件に従って前記撮像画像から交通標示を検出する交通標示検出手段と、
前記交通標示検出手段が前記撮像画像から交通標示を検出する際の前記検出条件を補正する補正手段と、
自車両の状況に応じて、前記補正手段の補正を許可する補正許可手段と、
を備え、
前記補正許可手段は、前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記補正手段の補正を許可することを特徴とする自動車。 - 自車両周囲をシャッタ速度が可変の撮像手段によって撮像する撮像ステップと、
前記撮像ステップで得た撮像画像から、交通標示を検出する交通標示検出ステップと、
自車両の状況が前記検出条件の補正に適合しているか否かに応じて、前記交通標示検出ステップにおいて交通標示を検出する際の検出条件を補正する補正ステップと、
を含み、
前記補正ステップは、前記撮像ステップにおける前記撮像手段のシャッタ速度がシャッタ速度判定用閾値よりも大きい場合、前記検出条件を補正することを特徴とする車両用交通標示検出方法。
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