JP5120227B2 - 輪止検出装置及び後方画像表示装置 - Google Patents
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Description
特許文献2には、レーザ光を路面RS上にラインで走査させるようにパターン光として照射し、撮影し、その路面RSに生成される図形(形状)を予め準備した基準となるデータと比較することで(段落0010)、輪止の存在を判定する手法が開示されている。
特許文献3には、輪止の検出を目的として、後方を撮影した画像を俯瞰画像に変換して、俯瞰画像中の対象物の移動距離を算出し、移動距離が大きい対象物を輪止と判定することを図る手法(段落0046)が開示されている。
上記特許文献2では、パターン光を投影するための光源が必要であり、超音波センサーを使用する従来例等と同様に、新たな機器の追加が必要となってしまう。
上記特許文献3では、俯瞰画像で画像中の対象物の同一性を判定し、その移動を捉えようとするが、そもそも2つの画像で対象物が同一であるという判定をすることが難しい。また、この手法では、時間的にずれた2画像がなければ輪止を検出できず、リアルタイムに検出することができない。
[課題2]また、上記従来例では、画像処理により自車と輪止との左右方向のずれを判定し、また、左右方向にずれていても輪止を精度良く検出することが難しい、という不都合があった。
そして、この画像処理部が、前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを備えると共に、前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、前記中央検出エリアで前記相違値32が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理とを備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題1を解決した。
そして、課題解決手段2では特に、画像処理部が、前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを含む検出エリアセットを複数組備えると共に、前記複数の検出エリアセットのうち、1以上の検出エリアセットについて前記分離検出処理によって輪止であると判定された際に、輪止があると判定する複数セット処理を備えた、という構成を採っている。
これにより、上記課題2を解決した。
この画像処理部42は、前記駐車枠PAの長手方向STに直交する左右方向LRに対応し、前記検出エリア17として、左検出エリア12と、中央検出エリア14と、右検出エリア16とを備える。画像処理部42は、さらに、図1に示す例では、統計値算出処理50と、相違値算出処理52と、候補抽出処理54と、分離検出処理56とを備えている。
駐車枠PAの長手方向STは、駐車した自車MTの平面を矩形で近似した際に長辺と平行な方向であり、通常、自車MTがハンドル操舵がない際に直進をする方向である。この駐車枠PAの長手方向STに直交する左右方向LRは、駐車枠PAがある実空間にて輪止CHと平行な方向である。カメラ40の光軸が、路面と直交し前記長手方向STを含む平面内にある場合、後方画像10上でも左右方向LRとなる。この例では、輪止CHは、後方画像10内で左右に2つ撮影され、後方画像10での上側が駐車枠PAの奥(後方)側、下側が手前(前方)側となる。
センサー48の測定対象としては、自車MTの速度、操舵角、ギアシフト・ポジション、ウインカー操作などがある。警報出力部80による警報の対象としては、例えば、駐車時の輪止CHへの接触警報がある。この接触警報は、例えば、自車MTの前向きに取り付けられたカメラ40に適用し、前方からの駐車についても適用可能である。
長手方向STと、左右方向LRの定義は、実空間での方向を基準とする。カメラ40の設置位置及び姿勢や、カメラ40が広角レンズを有する際の後方画像10の歪みなどによっては、後方画像10では長手方向STと左右方向LRとが直交しないことも、画像の左右方向(例えば、x軸に平行な方向)と左右方向LRとが平行とはならないこともある。
実空間の方向が基準であるから、実空間で輪止CHの検出をしたい実空間の位置に検出エリア17を仮想的に設置したとして、その位置を後方画像10に投影した位置を検出エリア17とする。そして、画像上の方向や位置にかかわらず、実空間での左右方向LRに応じて、3つの検出エリアを左検出エリア12、中央検出エリア14、右検出エリア16とする。
この方向等の用語の定義は各実施例で共通して使用する。
<1.1 3つの検出エリア>
まず、本実施形態の実施例1を開示する。実施例1は、自車MTの後方の輪止CHを検出するために、後方画像10の画像処理を工夫したものである。
図8に示すように、検出エリア17を矩形領域とするために、広角レンズによる画像の歪みを補正した後の後方画像10を用いている。後方画像10には、路面RSと、白線WLと、輪止CHと、この白線WLで囲まれた駐車枠PAとが撮影されている。輪止CHについては、輪止上面CHtと、輪止正面CHfと、中央側の側面とが撮影されている。2つの輪止CHの間は路面RSであり、輪止CHの実空間での自車MT側で、後方画像10の座標にて下側を、輪止前方路面RSfといい、後方側を輪止後方路面RSbという。また、図8に示す例では、左側の輪止CHの輪止前方路面RSfの一部に汚れSPが撮影されている。
そして、図8に示す例では、3つの検出エリア17は、左検出エリア12、中央検出エリア14、右検出エリア16であり、それぞれ輪止前方路面RSfと、輪止正面CHfに囲まれている。
図9(B)に示す例では、検出エリア17が、それぞれ左列26と右列28とを備えている。左列26の上窓18を1窓、右列28の上窓18を2窓、左列26の下窓20を3窓、右列28の下窓20を4窓ともいう。
図9(C)に示す例では、検出エリア17を後方画像10の上下方向に2カ所定義している。後方画像10の上側が実空間での後方に対応するため、上側を後方位置11b、下側を前方位置11aという。後方位置11bで輪止CHを検出すると、検出距離DLが長く、前方位置11aの検出エリア17で輪止CHを検出すると、検出距離DLが短い。
これら検出エリア17の窓高さ22と、窓幅24と、それぞれの位置は、検出位置11に定義し、メモリー46に格納しておくと良い。
通常、長手方向STは後方画像10の上下方向(Y軸に平行)となる。しかし、この方向の定義も駐車枠PAのある実空間の定義を基準とするため、検出エリア17を分割する方向は、実空間の長手方向STを後方画像10に投影した方向であって、長手方向STにて奥行きとなる方向を上、手前を下と名付けている。実空間の投影となっていれば、後方画像10にて上窓18が下窓の下側20や左右側にあっても良い。すなわち、「長手方向STに対応する上下方向」は、長手方向STを後方画像10に投影した際のその線の方向であり、画像上のY軸と平行となるとは限らない。
この候補抽出処理54は、例えば、統計値30として平均値を使用して、相違値32として平均値の差を使用し、予め定められたしきい値32aよりもこの相違値32の絶対値が大きい場合に、輪止候補34が有ると判定する。
候補抽出処理54は、左右の検出エリア12,16について、2等分した左列26及び右列28の両方とも上窓18と下窓20の輝度値の平均値の差(相違値32)がしきい値32a以上の場合、輪止候補34が存在すると判断する。例えば、左検出エリア12の左列26の相違値32が有意で、右列28が有意でない場合には、輪止候補34との判定はしない。
このように、3つの検出エリア17において、左右の検出エリア12,16の左列26及び右列28にてしきい値32aを超える輝度差が検出され、中央検出エリア14の左列26及び右列28にてしきい値32bを超える輝度差が検出されない場合、白線WLや縁石ではなく、2つの分離した輪止CHが存在すると判断する。
すなわち、(1窓 > 3窓 and 2窓 > 4窓) or (1窓 < 3窓 and 2窓 < 4窓)の場合のみ輪止候補34の検出とする。
さらに、輪止CHの間の路面RS部分では、1窓と3窓、2窓と4窓の輝度の平均値の差が第2のしきい値32bを超えない場合に、輪止CH有りと判定する。
((1窓から3窓への相違値32 > しきい値32a) and (2窓から4窓への相違値32 > しきい値32a)) or
((3窓から1窓への相違値32 > しきい値32a) and (4窓から2窓への相違値32 > しきい値32a))
左右の検出エリア12,16の全ての左列26及び右列28でこの条件を満たす場合、輪止候補34が有るとする。
((1窓から3窓への相違値32 < しきい値32b) and (2窓から4窓への相違値32 < しきい値32b)) or
((3窓から1窓への相違値32 < しきい値32b) and (4窓から2窓への相違値32 < しきい値32b))
中央検出エリア14の左列26及び右列28の両方がこの条件を満たす場合、輪止候補34の中央部分に物体が存在しないことを検出したとして、輪止CHが存在すると判定し、検出輪止36が有るとする。
検出輪止36は、例えば、輪止検出信号や、実空間での輪止CHの位置や検出距離DLである。分離検出処理56は、輪止CHの検出と判定すると(ステップS24)、この輪止検出信号を出力する(ステップS25)。実空間での距離等を出力するには、画像処理部42は、後方画像10の座標系であるカメラ座標系と、実空間の座標系とを変換するパラメーターを予め記憶し、検出エリア17の検出位置11の座標から検出距離DL等を算出すると良い。
図12のライン12aのラインプロファイルを図13(A)に示す。図12に示すように、ライン12aは輪止前方路面RSfと輪止正面CHfとの境界位置12bでは、大きな輝度差はない。その後、図13(A)に示す40ピクセルの位置にて輝度変化がある。これは、図12に示す輪止正面CHfと輪止上面CHtとの境界近傍と思われる。しかし、この輝度変化もなだらかである。また、輪止上面CHtと輪止後方路面RSbとの境界位置12cでは、輝度差がある。
図12のライン14aのラインプロファイルを図13(B)に示す。図12に示すように、ライン14aは路面のみを通り、輝度変化が少ない。図13(B)に示すように、位置14b及び14cの前後で輝度変化が少ない。
図12のライン16aのラインプロファイルを図13(C)に示す。図12に示すように、ライン16aは、輪止前方路面RSfと輪止正面CHfとの境界位置16bで緩やかに暗くなっている。その後、図13(C)に示す40数ピクセルの位置にて輝度変化がある。これは、図12に示す輪止正面CHfと輪止上面CHtとの境界近傍と思われる。そして、輪止上面CHtと輪止後方路面RSbとの境界位置12cでは、輝度差がある。
本実施例では、輪止前方路面RSfと輪止CHとの境界位置12b,16bから、輪止CHと輪止後方路面RSbとの境界位置12c,16cまでの長さを検出エリア17の高さとしている。すなわち、検出エリア17を上窓18と下窓20とに区分し、その窓高さ22の長さを2倍した長さが、検出エリア17の高さである。
図13(A)及び(C)に示すように、この検出エリア17を2分して、上窓18と下窓20とを定義すると、上窓18の輝度分布と、下窓20の輝度分布とには相違がある。すなわち、輪止前後の輝度変化は、エッジEGを抽出できるような急峻な変化ではないが、検出エリア17の区分や高さを工夫すると、輝度分布の相違を捉えることができる。
一方、図13(B)に示す中央検出エリア14では、下窓20の輝度値の分布と、上窓18の輝度値の分布とに差が無く、その統計値30の相違値32も有意差がない。これにより、左列26については、検出輪止36が有ると判定される。
上述のように、3つの検出エリア17を使用して、統計値30を用いて輪止候補34を抽出し、さらに中央部分に物体がないことを判定することで輪止CHの有無を判定するため、輝度差が小さくても輪止CHを検出することができる。さらに、中央部分での分離を判定するため、2つの独立した輪止CHのみを検出することができ、白線WLなどを輪止CHと誤検出することを減少させることができる。
特に、検出エリア17内の平均値や中央値等の統計値30の相違値32(例えば差)を算出して、しきい値32a,32bと比較するため、白線WLなどと異なり路面RSとの輝度差が少ない輪止CHと路面RSの境界を感度良く検出することができる。そして、必要な処理は、平均値であれば足し算と、割り算と、しきい値32a,32bとの比較判定のみであり、システム構成を簡易としかつ処理を高速とすることができ、ソフトウエア処理ではなく、FPGA44等による実時間での処理が可能となる。
また、検出エリア17を左列26と右列28とに分割すると、汚れSPなどの影響を低減することができる。
再度図7を参照すると、輪止上面CHtと輪止正面CHf、路面RSとの間に約25ずつの輝度差がある。つまり、輪止上面CHtや輪止正面CHfの後方画像10の上下方向(自車MTの長手方向STに対応)での長さ(走査線数,画素数)を求め、その長さの間でのラインプロファイル上の輝度値の平均値や中央値を求めると、ちょうど輪止CHと路面RSの境界の場合、平均値に明確な差が生じることとなる。
実施例1では、図14に示すように、好適には、前記上窓18及び前記下窓20の前記上下方向の長さである窓高さ22を、前記後方画像10での輪止高さCHhとなる長さに設定すると良い。上窓18と下窓20との窓高さ22を輪止高さCHhとすると、統計値30を良好に捉えることができる。なお、上窓18と下窓20窓幅24は、極力狭くすると、駐車場毎に異なる輪止CHの幅や中央部分の隙間の変化に対応し易い。
図14に示すように、上窓18と下窓20との窓高さ22を輪止高さCHhとすると、次の3回の検出機会を得ることができる。
図14(A) 輪止前方路面RSfから輪止正面CHfへの変化
図14(B) 輪止正面CHfから輪止上面CHtへの変化
図14(C) 輪止上面CHtから輪止後方路面RSbへ変化
このように、検出エリア17のサイズ(上下方向)を画像中に映る輪止CHの高さに合わせると、統計値30を良好に捉えることができ、さらに、輪止CHに対し大きい又は小さいテクスチャ(路面RSのペイント)などの影響を排除することができる。また、上記3回の検出機会により様々な環境条件の輪止を良好に検出することができる。
再度図1を参照すると、前記画像処理部42は、極性処理58を備えている。
極性処理58は、前記左検出エリア12と前記右検出エリア16との前記統計値30の相違値32の極性38の組み合わせに基づいて、当該両検出エリア12,16の当該極性38の組み合わせが異なる際に前記輪止候補34を輪止CH以外と判定する。
この課題に対しては、輪止CHが存在する場合、左右の輪止CHは同じ色(明るさ)と仮定すると、左右の検出エリア12,16での明るさの変化の方向が同じという条件に着目する。すなわち、図15(B)に示しように、統計値30の相違値32の極性38の組み合わせを情報処理に利用することができる。
上述のように、左右の検出エリア12,16において、算出した統計値30の相違値32(例えば差)の極性38が同じであることを利用すると、白線WLなどを斜めに横切る際の誤検出をなくすことが出来る。
<2.1 複数の検出エリアセット>
次に、実施例2を開示する。図16を参照すると、実施例2の輪止検出装置は、主要な要素として、複数の検出エリアセット62と、複数セット処理64とを備えている。
また、実施例1と同様に、カメラ40と、画像処理部42とを備えており、画像処理部42は、統計値算出処理50、相違値算出処理52、候補抽出処理54、分離検出処理56及び好ましい場合には極性処理58とを備えている。
この左右位置ずれに対して、実施例2では、2つの異なる手法を開示する。第1の手法は、複数セット処理64によるものである。この例では、図19に示すように、3つの検出エリアの組を後方画像10中の左右方向に複数組有する。図19に示す例では、画像処理部42は、第1の検出エリアセット62aと、第2の検出エリアセット62bと、第3の検出エリアセット62cとの3組を予め用意している。図19に示す例では、この3つの検出エリアセット62a,62b,62cは重ならないように設定されているが、一部重なるように設定しても良い。
上述のように、検出エリアセットを左右方向に複数準備したため、自車MTと駐車枠PAとが左右方向に位置ずれしても良好に検出することができる。特に、駐車枠PAと自車MTの位置ずれを見込んで、検出エリアセットを左右方向に並べて設置すると、輪止CHの位置に合わせた検出エリア17を使用することができるため、不検出を減らすことができる。また、輪止CHを検出できた検出エリアセットの検出位置11を特定することで、位置ずれの方向や程度を捉えることもできる。
図20に示すように、左右方向の位置ずれに対応するために、1つの検出エリアセット60を左右方向に移動させるようにしても良い。この例では、後方画像10の白線WLを抽出して駐車枠PAを検出すると共に駐車枠PAと自車MTの位置との距離及び傾きを算出する駐車枠検出部60を備えている。そして、画像処理部42は、検出位置補正部66を備えており、この検出位置補正部66は、駐車枠検出部60によって算出される自車MTの位置(左右位置ずれ量)に基づいて、検出位置11を補正する。これにより、検出エリア17を左右方向に移動させることができる。
検出位置補正部66は、駐車枠PAに対する自車MTの左右位置ずれ検出の結果を用いて、図20(A)に示す位置ずれ(右側への位置ずれ)に応じて、図20(B)に示すように、検出エリア17を一体的に移動する。これにより、駐車枠PA内にて、自車MTの左右位置にかかわらず輪止CHを検出することができる。
具体的には、検出エリア17の位置は、典型的な輪止CHを検出距離DLにて撮像した後方画像を基準とし、各輪止CHの左右方向LRの中心位置に左検出エリア12と右検出エリア16とを配置し、輪止CHがない中央の隙間部分の中心位置に中央検出エリア12を配置すると良い。そして、検出位置補正部66は、白線WLの認識結果から、この左右方向LRの白線WLの中心位置を算出し、この白線WL(駐車枠PA)の左右方向LRの中心位置に中央検出エリア14の中心位置が重なるように、3つの検出エリア17を移動させると良い。
このように、自車MTと駐車枠PAとの左右位置ずれ量に基づいて、検出エリア17の左右方向の位置を補正するため、自車MTの左右方向の位置ずれがあっても輪止CHを良好に検出することができる。
<3.1 画像タイプ切替制御>
次に、実施例3を開示する。実施例3は、自車MTの後方画像10を表示する表示部70を備えた後方画像表示装置に関する。
図21を参照すると、実施例3の後方画像表示装置は、主要な構成として、カメラ40と、駐車枠検出部60と、表示部70と、表示制御部72と、特徴量算出部74と、輪止検出部76とを備えている。また、表示制御部72は、切替処理78を備えている。
図23及び図24に示す例では、輪止CHを発見するまでは(A)に示す歪取り画像を表示部70に表示させ、輪止CHを発見した時に(B)に示す俯瞰画像へ切り替えると良い。これにより、俯瞰画像への切替機能を有する後方画像表示装置(駐車用バックカメラ)において、駐車操作に輪止CHへの接近を検出し、俯瞰画像へ自動で切り替えることができる。
検出距離DLを大きく変化させる場合には、後方画像10での輪止CHの高さや大きさに応じて検出エリア17のサイズを変更し、左右位置や移動量も調整すると良い。これらの調整を連続的なものではなく段階的な設定であれば、検出距離DL毎の検出エリア17の特徴量を検出位置11等のデータ構造として予めROMに格納し、運転者の操作に応じて特徴量を切り替えることで、検出距離DLを変化させても良い。
上述のように、駐車枠検出部60が駐車枠PAを検出し、輪止判定部76が輪止CHを検出し、表示制御部72が、自車MTが前記駐車枠PA内で、かつ、前記輪止判定部76によって輪止CHが発見された際に前記画像タイプを自動的に切り替えるため、運転手の駐車操作の段階に応じてより有用な画像タイプの後方画像10を表示することができる。
実施例3では、駐車枠検出部60が、位置関係として、駐車枠PAに対する自車MTの傾きを算出すると良い。この傾き情報は、種々の利用をすることができる。
表示制御部72の処理は、路面RSに汚れSP等があり、輪止CHが存在する場合と似た条件が作られている場合の誤検出を防止することができる。すなわち、駐車枠検出部60による傾き検出結果が駐車枠PAとほぼ平行であることを条件とすると、駐車動作途中での誤検出を減らすことが出来る。この例では、輪止判定部76が、実際には輪止CHではない汚れSPを輪止CHと誤判定しても、ステップS32の平行条件によりこの誤判定による画像タイプの切替を防止することができる。
このため、一度傾きを検出した後、検出不能となった場合には、例えば0.5秒間だけ直前の検出結果を継続すると良い。この直前の検出結果の継続により検出の繰り返しの安定性が向上する。
上述のように、白線WLの認識による駐車枠PAとの左右位置ずれ量と輪止検出とを組み合わせることで、自車MTの左右位置ずれ量に合わせて検出エリアを移動させることができ、不検出を減らすことができる。
PA 駐車枠
DL 検出距離
10 後方画像
12 左検出エリア
14 中央検出エリア
16 右検出エリア
30 統計値
32 相違値
34 輪止候補
36 検出輪止
Claims (5)
- 自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備え、
この画像処理部が、
前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを備えると共に、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、
前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、
前記中央検出エリアで前記相違値が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理とを備えた、
ことを特徴とする輪止検出装置。 - 前記上窓及び前記下窓の前記上下方向の長さである窓高さを、前記後方画像での輪止の高さとなる長さに設定した、
ことを特徴とする請求項1記載の輪止検出装置。 - 前記画像処理部が、
前記左検出エリアと前記右検出エリアとの前記統計値の相違値の極性の組み合わせに基づいて、当該両検出エリアの当該極性の組み合わせが異なる際に前記輪止候補を輪止以外と判定する極性処理を備えた、
ことを特徴とする請求項1又は2記載の輪止検出装置。 - 自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の統計値に基づいて駐車枠の輪止の有無を判定する画像処理部とを備え、
この画像処理部が、
前記駐車枠の長手方向に直交する左右方向に対応し、前記検出エリアとして、左検出エリアと、中央検出エリアと、右検出エリアとを含む検出エリアセットを複数組備えると共に、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記長手方向に対応する上下方向にて上窓と下窓とに区分し、当該上窓の輝度値の統計値と当該下窓の輝度値の統計値とを算出する統計値算出処理と、
前記複数の検出エリアについてそれぞれ、前記上窓の統計値と下窓の統計値との相違値を算出する相違値算出処理と、
前記左検出エリアと、前記右検出エリアとの双方にて前記相違値が有意な際には輪止候補があると判定する候補抽出処理と、
前記中央検出エリアで前記相違値が有意でない際には、前記輪止候補が輪止であると判定する分離検出処理と、
前記複数の検出エリアセットのうち、1以上の検出エリアセットについて前記分離検出処理によって輪止であると判定された際に、輪止があると判定する複数セット処理とを備えた、
ことを特徴とする輪止検出装置。 - 自車の後部に設置され後方を撮像して後方画像を生成するカメラと、
運転者に前記後方画像を表示する表示部と、
予め定められた複数の画像タイプの内指定された画像タイプに後方画像を編集して前記表示部に表示制御する表示制御部と、
前記後方画像中の白線を認識して駐車枠を検出すると共に当該駐車枠と自車との位置関係を算出する駐車枠検出部と、
前記後方画像の座標系で予め定められた複数の検出エリアの輝度値の特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記特徴量に基づいて左検出エリアと右検出エリアに立体物を検出し、中央検出エリアに立体物を検出しない際に、当該立体物が輪止であると判定する輪止判定部とを備え、
前記表示制御部が、自車が前記駐車枠内で、かつ、前記輪止判定部によって輪止が発見された際に前記画像タイプを切り替える切替処理を備えた、
ことを特徴とする後方画像表示装置。
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