JP6173962B2 - Lane mark recognition device - Google Patents
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Description
本発明は、車両に搭載されたカメラの撮像画像に基づいて、道路に設けられたレーンマークを認識するレーンマーク認識装置に関する。 The present invention relates to a lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on a captured image of a camera mounted on a vehicle.
従来より、車載カメラにより撮像された車両前方の道路の画像から、道路に設けられた走行車線区分用の白線等のレーンマークを認識するレーンマーク認識装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。 2. Description of the Related Art Conventionally, a lane mark recognition device that recognizes a lane mark such as a white line for traveling lane classification provided on a road from an image of a road ahead of the vehicle captured by an in-vehicle camera is known (for example, Patent Document 1). reference).
特許文献１に記載されたレーンマーク認識装置においては、撮像画像に複数の水平ラインを設定し、各水平ラインについて輝度の微分演算を実行してエッジ部を検出することにより、白線候補点を抽出している。そして、先行車の画像部分から抽出された白線候補点と、レーンマークの画像部分から抽出された白線候補点とを区別するため、白線候補点が所定数以上抽出された水平ラインについては、抽出された白線候補点をノイズとして除去している。さらに、略垂直方向に連続している白線候補点も、他の車両に起因するノイズとして除去している。 In the lane mark recognition apparatus described in Patent Document 1, a plurality of horizontal lines are set in a captured image, and a white line candidate point is extracted by detecting an edge portion by executing a differential operation of luminance for each horizontal line. doing. Then, in order to distinguish the white line candidate points extracted from the image portion of the preceding vehicle from the white line candidate points extracted from the image portion of the lane mark, the horizontal line from which a predetermined number or more of white line candidate points are extracted is extracted. The white line candidate points are removed as noise. Furthermore, white line candidate points that are continuous in a substantially vertical direction are also removed as noise caused by other vehicles.
特許文献１に記載されたレーンマーク認識装置によれば、先行車の画像部分から抽出された白線候補点を除去することによって、レーンマークの認識精度を向上させることができる。 According to the lane mark recognition apparatus described in Patent Document 1, the lane mark recognition accuracy can be improved by removing the white line candidate points extracted from the image portion of the preceding vehicle.
しかしながら、先行車以外に、道路脇に草むらや木々等の自然物が存在する場合があり、この場合には、自然物の画像部分に起因するエッジ点がノイズとなって、レーンマークの認識精度が低下するおそれがある。 However, in addition to the preceding vehicle, there may be natural objects such as grass and trees on the side of the road. In this case, the edge point caused by the image part of the natural object becomes noise, and the recognition accuracy of the lane mark is reduced. There is a risk.
本発明はかかる背景に鑑みてなされたものであり、自然物の画像部分の影響によりレーンマークの認識精度が低下することを抑制したレーンマーク認識装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such a background, and an object of the present invention is to provide a lane mark recognition apparatus that suppresses a decrease in lane mark recognition accuracy due to an influence of an image portion of a natural object.
本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、車両に搭載されたカメラにより撮像された該車両周囲の画像に基づいて、道路に設けられたレーンマークを認識するレーンマーク認識装置、車両、及びレーンマーク認識方法に関する。 The present invention has been made to achieve the above object, and a lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle, The present invention relates to a vehicle and a lane mark recognition method.
そして、本発明のレーンマーク認識装置は、
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に画像上で縦横に幅を有するようにエッジ判定領域が設定され、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と
を備えたことを特徴とする。
And the lane mark recognition device of the present invention,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
Whether or not an edge determination area is set in the edge image so as to have a vertical and horizontal width on the image, and a reference value based on the number of edge points in the edge determination area is an exclusion target area that satisfies a predetermined determination condition. An exclusion target determination unit that determines whether or not
A lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image.
かかる本発明において、前記撮像画像における草原や木々等の自然物の画像部分は、輝度の分布が複雑で不規則になる。そのため、前記エッジ画像の自然物の画像部分には、歩道や他車両等の人工物の画像部分よりも多くのエッジ点が含まれることになる。そして、このようにレーンマーク以外に起因するエッジ点が多く含まれる前記エッジ画像から、レーンマークを精度良く認識することは難しい。 In the present invention, an image portion of a natural object such as a grassland or trees in the captured image has a complicated luminance distribution and becomes irregular. For this reason, the image portion of the natural object in the edge image includes more edge points than the image portion of the artificial object such as a sidewalk or another vehicle. Thus, it is difficult to accurately recognize the lane mark from the edge image including many edge points due to other than the lane mark.
そこで、前記除外対象判定部は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する。そして、前記レーンマーク認識部は、前記エッジ画像から前記除外対象領域を除外することにより、自然物のようにエッジ点の個数の状況が特有の傾向を示す画像部分をレーンマークの認識対象領域から除いて、レーンマークの認識精度を高めることができる。 Therefore, the exclusion target determination unit determines whether or not a reference value based on the number of edge points in the edge determination region is an exclusion target region that satisfies a predetermined determination condition. Then, the lane mark recognition unit excludes the exclusion target area from the edge image, thereby removing an image part having a unique tendency of the number of edge points, such as a natural object, from the recognition target area of the lane mark. Thus, the recognition accuracy of the lane mark can be improved.
また、前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数であり、
前記判定条件として、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数が第１閾値以上であることが設定されていることを特徴とする。
The reference value is a total number of edge points in the edge determination region,
As the determination condition, the total number of edge points in the edge determination region is set to be equal to or greater than a first threshold value.
この構成によれば、輝度分布が複雑で不規則であることから、エッジ点の抽出個数が多くなる自然物の画像部分を、前記除外対象領域であると判定することができる。 According to this configuration, since the luminance distribution is complicated and irregular, it is possible to determine that an image portion of a natural object in which the number of extracted edge points is large is the exclusion target region.
また、前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数であり、
前記判定条件として、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数が、第２閾値以上であることが設定されていることを特徴とする。
The reference value is the number of edge points other than the edge points that are continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region,
As the determination condition, it is set that the number of edge points other than the edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region is equal to or more than a second threshold value.
この構成によれば、水平及び垂直方向のエッジ点が抽出され易い人工物の画像部分と区別して、自然物の画像部分を前記除外対象判定部であると判定することができる。 According to this configuration, the image portion of the natural object can be determined to be the exclusion target determination unit by distinguishing from the image portion of the artificial object from which horizontal and vertical edge points are easily extracted.
また、前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数と、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数であり、
前記判定条件として、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数が第３閾値以上であり、且つ、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数が第４閾値以上であることが設定されていることを特徴とする。
Further, the reference value is the total number of edge points in the edge determination region and the number of edge points other than the edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region,
As the determination condition, the total number of edge points in the edge determination area is equal to or greater than a third threshold, and among edge points in the edge determination area, edge points other than edge points that are continuous in the horizontal or vertical direction. The number is set to be equal to or greater than a fourth threshold value.
この構成によれば、水平及び垂直方向のエッジ点が抽出され易い人工物の画像部分と区別して、輝度分布が複雑で不規則な自然物の画像部分を前記除外対象判定部であると判定することができる。 According to this configuration, the image portion of the natural object having a complex luminance distribution and an irregularity is determined to be the exclusion target determination unit as distinguished from the image portion of the artificial object in which the horizontal and vertical edge points are easily extracted. Can do.
また、前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数に対する、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点の個数の割合であり、
前記判定条件として、前記参照値が第５閾値以下であることが設定されていることを特徴とする。
Further, the reference value is a ratio of the number of edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region to the total number of edge points in the edge determination region,
As the determination condition, it is set that the reference value is not more than a fifth threshold value.
この構成によれば、水平又は垂直方向に連続したエッジ点のように、一定方向に連続したエッジ点の割合が低いと想定される自然物の画像部分を、前記除外対象判定部であると判定することができる。 According to this configuration, an image portion of a natural object that is assumed to have a low ratio of edge points that are continuous in a certain direction, such as edge points that are continuous in a horizontal or vertical direction, is determined as the exclusion target determination unit. be able to.
また、前記エッジ判定領域に対応する前記撮像画像の領域が、輝度が所定の影判定閾値以下である影領域であるか否かを判定する影領域判定部を備え、
対応する前記撮像画像の領域が影領域であると判定された前記エッジ判定領域についての前記判定条件が、対応する前記撮像画像の領域が影領域であると判定されなかった前記エッジ判定領域についての前記判定条件よりも成立し易い条件に設定されていることを特徴とする。
A shadow region determination unit that determines whether the region of the captured image corresponding to the edge determination region is a shadow region having a luminance equal to or lower than a predetermined shadow determination threshold;
The determination condition for the edge determination area in which the corresponding captured image area is determined to be a shadow area is determined based on the determination condition for the edge determination area in which the corresponding captured image area is not determined to be a shadow area. It is set to a condition that is more easily established than the determination condition.
この構成によれば、影領域であるために前記撮像画像のコントラストが低下して、前記エッジ判定領域におけるエッジ点の抽出個数が減少した場合に、前記除外対象領域の判定精度が低下することを抑制することができる。 According to this configuration, when the contrast of the captured image is reduced because it is a shadow area, and the number of edge points extracted in the edge determination area decreases, the determination accuracy of the exclusion target area decreases. Can be suppressed.
また、前記レーンマーク認識部により認識されたレーンマークの位置に応じた車線内を前記車両が走行するように、前記車両の操舵制御を行う操舵制御部を備え、
前記操舵制御部は、車線の脇の画像部分が前記除外対象領域であると判定された場合における前記車両と車線の該脇側のレーンマークとの間の許容間隔を、前記車線の脇の画像部分が前記除外対象領域と判断されなかった場合における該許容間隔よりも狭く設定して、前記操舵制御を行うことを特徴とする。
A steering control unit that performs steering control of the vehicle so that the vehicle travels in a lane corresponding to the position of the lane mark recognized by the lane mark recognition unit;
The steering control unit determines an allowable interval between the vehicle and the lane mark on the side of the lane when the image portion on the side of the lane is determined to be the exclusion target region, and sets the image on the side of the lane. The steering control is performed by setting the portion narrower than the allowable interval when the portion is not determined to be the exclusion target region.
この構成によれば、道路脇が自然物であって、運転者が受ける圧迫感が道路脇が壁等の人工物である場合よりも低い場合に、前記許容間隔を小さくすることによって、運転者が操舵制御に対する違和感を覚えることを低減することができる。 According to this configuration, when the roadside is a natural object and the feeling of pressure received by the driver is lower than when the roadside is an artificial object such as a wall, the driver can It is possible to reduce a feeling of strangeness with respect to the steering control.
次に、本発明の車両は、
周囲を撮像するカメラと、
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に画像上で縦横に幅を有するようにエッジ判定領域が設定され、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と
を備えたことを特徴とする。
Next, the vehicle of the present invention is
A camera that captures the surroundings;
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
Whether or not an edge determination area is set in the edge image so as to have a vertical and horizontal width on the image, and a reference value based on the number of edge points in the edge determination area is an exclusion target area that satisfies a predetermined determination condition. An exclusion target determination unit that determines whether or not
A lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image.
かかる本発明によれば、上述したレーンマーク認識装置と同様に、前記除外対象判定部は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する。そして、前記レーンマーク認識部は、前記エッジ画像から前記除外対象領域を除外することにより、自然物のようにエッジ点の個数の状況が特有の傾向を示す画像部分をレーンマークの認識対象領域から除いて、レーンマークの認識精度を高めることができる。 According to the present invention, similarly to the lane mark recognition apparatus described above, the exclusion target determination unit is an exclusion target region in which a reference value based on the number of edge points in the edge determination region satisfies a predetermined determination condition. It is determined whether or not. Then, the lane mark recognition unit excludes the exclusion target area from the edge image, thereby removing an image part having a unique tendency of the number of edge points, such as a natural object, from the recognition target area of the lane mark. Thus, the recognition accuracy of the lane mark can be improved.
次に、本発明のレーンマーク認識方法は、
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成工程と、
前記エッジ画像内に画像上で縦横に幅を有するようにエッジ判定領域が設定され、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定工程と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識工程と
を含むことを特徴とする。
Next, the lane mark recognition method of the present invention includes:
An edge image generation step of generating an edge image obtained by extracting an edge point where the amount of change in luminance with respect to the surrounding portion is a predetermined value or more from the captured image of the camera;
Whether or not an edge determination area is set in the edge image so as to have a vertical and horizontal width on the image, and a reference value based on the number of edge points in the edge determination area is an exclusion target area that satisfies a predetermined determination condition. An exclusion target determination step for determining whether or not
And a lane mark recognition step of recognizing a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image.
かかる本発明によれば、前記撮像画像における草原や木々等の自然物の画像部分は、輝度の分布が複雑で不規則になる。そのため、前記エッジ画像の自然物の画像部分には、歩道や他車両等の人工物の画像部分よりも多くのエッジ点が含まれることになる。そして、このようにレーンマーク以外に起因するエッジ点が多く含まれる前記エッジ画像から、レーンマークを精度良く認識することは難しい。 According to the present invention, the image portion of a natural object such as a grassland or trees in the captured image has a complicated luminance distribution and becomes irregular. For this reason, the image portion of the natural object in the edge image includes more edge points than the image portion of the artificial object such as a sidewalk or another vehicle. Thus, it is difficult to accurately recognize the lane mark from the edge image including many edge points due to other than the lane mark.
そこで、前記除外対象判定工程では、前記エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かが判定される。そして、前記レーンマーク認識工程により、前記エッジ画像から前記除外対象領域を除外することによって、自然物のようにエッジ点の個数の状況が特有の傾向を示す画像部分をレーンマークの認識対象領域から除いて、レーンマークの認識精度を高めることができる。 Therefore, in the exclusion target determination step, it is determined whether or not a reference value based on the number of edge points in the edge determination region is an exclusion target region that satisfies a predetermined determination condition. Then, by excluding the exclusion target region from the edge image by the lane mark recognition step, an image portion that shows a unique tendency of the number of edge points, such as a natural object, is excluded from the recognition target region of the lane mark. Thus, the recognition accuracy of the lane mark can be improved.
本発明のレーンマーク認識装置の実施形態について、図１〜図５を参照して説明する。 An embodiment of a lane mark recognition apparatus of the present invention will be described with reference to FIGS.
図１を参照して、レーンマーク認識装置１０は、カメラ２（カラーカメラ）、スピーカ５、表示器６、及び操舵機構７を備えた車両１（本発明の車両に相当する）に搭載されている。 Referring to FIG. 1, a lane mark recognition device 10 is mounted on a vehicle 1 (corresponding to a vehicle of the present invention) including a camera 2 (color camera), a speaker 5, a display 6, and a steering mechanism 7. Yes.
レーンマーク認識装置１０は、図示しないＣＰＵ、メモリ、各種インターフェース回路等により構成された電子ユニットであり、メモリに保持されたレーンマーク認識及び操舵制御用のプログラムをＣＰＵで実行することにより、撮像画像取得部１１、エッジ画像生成部１２、人工物画像特定部１３、除外対象判定部１４、レーンマーク認識部１５、及び操舵制御部１７として機能する。また、レーンマーク認識装置１０により、本発明のレーンマーク認識方法が実施される。 The lane mark recognition device 10 is an electronic unit that includes a CPU, a memory, various interface circuits, and the like (not shown), and a lane mark recognition and steering control program held in the memory is executed by the CPU, thereby taking a captured image. It functions as an acquisition unit 11, an edge image generation unit 12, an artifact image specifying unit 13, an exclusion target determination unit 14, a lane mark recognition unit 15, and a steering control unit 17. Further, the lane mark recognition apparatus 10 implements the lane mark recognition method of the present invention.
以下、図２に示したフローチャートに従って、レーンマーク認識装置１０により、道路に設けられたレーンマークを認識する処理について説明する。レーンマーク認識装置１０は、所定の制御周期毎に図２に示したフローチャートによる処理を実行して、車両１が走行している道路のレーンマークを認識する。 Hereinafter, processing for recognizing a lane mark provided on a road by the lane mark recognition apparatus 10 will be described with reference to the flowchart shown in FIG. The lane mark recognizing device 10 executes processing according to the flowchart shown in FIG. 2 for each predetermined control period, and recognizes the lane mark of the road on which the vehicle 1 is traveling.
図２のＳＴＥＰ１は撮像画像取得部１１による処理である。撮像画像取得部１１は、カメラ２から出力される車両１の前方（本発明の車両周囲に相当する）の映像信号を入力して、この映像信号のカラー成分（Ｒ値，Ｇ値，Ｂ値）をデモザイキングし、各画素のデータとしてＲ値，Ｇ値，Ｂ値を有するカラーの撮像画像２１を取得する。そして、この撮像画像２１のデータを画像メモリ２０に保持する。 STEP 1 in FIG. 2 is processing by the captured image acquisition unit 11. The captured image acquisition unit 11 inputs a video signal output from the camera 2 in front of the vehicle 1 (corresponding to the periphery of the vehicle of the present invention), and color components (R value, G value, B value) of the video signal. ) To obtain a color captured image 21 having R value, G value, and B value as data of each pixel. The data of the captured image 21 is held in the image memory 20.
続くＳＴＥＰ２はエッジ画像生成部１２による処理である。なお、エッジ画像生成部１２による処理工程は、本発明のレーンマーク認識方法におけるエッジ画像生成工程に相当する。 The subsequent STEP 2 is processing by the edge image generation unit 12. Note that the processing step by the edge image generation unit 12 corresponds to the edge image generation step in the lane mark recognition method of the present invention.
エッジ画像生成部１２は、撮像画像２１の各画素のカラー成分を輝度に変換する処理を行って、グレースケール画像（多値画像）を生成する。そして、エッジ画像生成部１２は、グレースケール画像からエッジ点（周囲の画素（画像部分）との輝度差（輝度の変化量）が所定値以上である画素。輝度が暗から明に変化する正のエッジ点、及び輝度が明から暗に変化する負のエッジ点を含む）を抽出して、エッジ画像２２（図１参照）を生成する。 The edge image generation unit 12 performs a process of converting the color component of each pixel of the captured image 21 into luminance, and generates a grayscale image (multi-valued image). Then, the edge image generation unit 12 generates a pixel having a luminance difference (luminance change amount) with a predetermined value or more from an edge point (a surrounding pixel (image portion)) from the grayscale image. And an edge image 22 (see FIG. 1) are generated.
なお、カメラ２がモノクロカメラであるときには、各画素の輝度からグレースケールの撮像画像が得られるで、上述したカラーの撮像画像からグレースケール画像を生成する処理は不要である。 Note that when the camera 2 is a monochrome camera, a grayscale captured image is obtained from the luminance of each pixel, and thus the above-described processing for generating a grayscale image from a color captured image is not necessary.
ここで、図３（ａ）に示したＩｍ１は撮像画像２１から生成されたグレースケール画像の例であり、車両１が走行している車線を区画するレーンマークの画像部分５１ａ，５２ａと、先行車両の画像部分６０ａと、車線の左脇に存在する草原の画像部分４０ａが含まれている。以下では、図３（ａ）に示した撮像画像Ｉｍ１に対する処理を例にして説明する。 Here, Im1 shown in FIG. 3A is an example of a grayscale image generated from the captured image 21, and image portions 51a and 52a of lane marks that divide the lane in which the vehicle 1 is traveling, An image portion 60a of the vehicle and an image portion 40a of a meadow existing on the left side of the lane are included. In the following, the processing for the captured image Im1 shown in FIG.
図３（ｂ）に示したＩｍ２は、グレースケール画像Ｉｍ１に対してエッジ抽出処理を行うことにより生成されたエッジ画像である。エッジ画像Ｉｍ２において、人工物である先行車両の画像部分６０ｂと、レーンマークの画像部分５１ｂ，５２ｂには、直線的に連続したエッジ点が多数含まれている。 Im2 illustrated in FIG. 3B is an edge image generated by performing edge extraction processing on the grayscale image Im1. In the edge image Im2, the image portion 60b of the preceding vehicle, which is an artificial object, and the image portions 51b and 52b of the lane mark include a large number of edge points that are linearly continuous.
それに対して、グレースケール画像Ｉｍ１において、自然物である草原の画像部分４０には、人工物のように直線的な形状（特に水平又は垂直方向の直線形状）が多くなるという特徴はなく、輝度の分布は複雑で不規則になる。 On the other hand, in the grayscale image Im1, the grassland image portion 40, which is a natural object, does not have the feature that the linear shape (particularly the horizontal or vertical linear shape) increases like an artificial object, and the luminance The distribution is complex and irregular.
そのため、エッジ画像Ｉｍ２における草原の画像部分４０ｂは、多数のエッジ点が存在すると共に、エッジ点の総個数に対する直線的に連続したエッジ点の個数の割合が小さくなっている。 Therefore, the grassland image portion 40b in the edge image Im2 has a large number of edge points, and the ratio of the number of edge points that are linearly continuous to the total number of edge points is small.
続くＳＴＥＰ３〜ＳＴＥＰ４は、人工物画像特定部１３による処理である。人工物画像特定部１３は、ＳＴＥＰ３で、エッジ画像Ｉｍ２に対して、ひとかたまりになっているエッジ点（以下、エッジ部分という）にラベルを付するラべリングと、近接したエッジ部分を同一物体の画像部分であるとして関連付けるクラスタリングを行う。 Subsequent STEP 3 to STEP 4 are processes by the artifact image specifying unit 13. In STEP 3, the artifact image specifying unit 13 labels the edge image Im2 with a label on a group of edge points (hereinafter referred to as edge portions), and the adjacent edge portions of the same object. Perform clustering to associate as an image part.
また、ＳＴＥＰ４で、人工物画像特定部１３は、クラスタリングにより同一物体の画像部分であると特定した領域について、水平又は垂直方向に連続したエッジ点の個数が人工物判定閾値以上であるか否かを判断する。そして、人工物画像特定部１３は、水平又は垂直方向に連続したエッジ点の個数が人工物判定閾値以上であったときには、同一物体の画像部分であると判断した領域を、人工物画像部分であると特定して除外する。 In STEP 4, the artifact image specifying unit 13 determines whether or not the number of edge points continuous in the horizontal or vertical direction is equal to or greater than the artifact determination threshold for the area specified as an image portion of the same object by clustering. Judging. Then, when the number of edge points continuous in the horizontal or vertical direction is equal to or greater than the artifact determination threshold, the artifact image specifying unit 13 determines the area determined to be the image portion of the same object as the artifact image portion. Identify and exclude
図３（ｂ）に示したエッジ画像Ｉｍ２においては、先行車両の画像部分６０ｂが、人工物画像部分であると特定されて、レーンマーク認識の対象領域から除かれる。 In the edge image Im2 shown in FIG. 3B, the image portion 60b of the preceding vehicle is specified as an artifact image portion and is excluded from the target region for lane mark recognition.
続くＳＴＥＰ５〜ＳＴＥＰ１０及びＳＴＥＰ２０〜ＳＴＥＰ２２は、除外対象判定部１４による処理である。なお、除外対象判定部１４による処理工程は、本発明のレーンマーク認識方法における除外対象判定工程に相当する。 Subsequent STEP 5 to STEP 10 and STEP 20 to STEP 22 are processes performed by the exclusion target determination unit 14. The processing step by the exclusion target determination unit 14 corresponds to the exclusion target determination step in the lane mark recognition method of the present invention.
除外対象判定部１４は、ＳＴＥＰ５で、図４（ａ）に示したように、図３（ｂ）のエッジ画像Ｉｍ２から、人工物の画像部分であると特定された先行車の画像部分６０ｂを除いたエッジ画像Ｉｍ３を、４８個のエッジ判定領域（Ａ（０，０）〜Ａ（７，５）に分割する。 As shown in FIG. 4A, the exclusion target determination unit 14 determines the image portion 60b of the preceding vehicle identified as the image portion of the artifact from the edge image Im2 in FIG. The removed edge image Im3 is divided into 48 edge determination areas (A (0,0) to A (7,5)).
そして、除外対象判定部１４は、ＳＴＥＰ６〜ＳＴＥＰ１０及びＳＴＥＰ２０〜ＳＴＥＰ２２のループによる処理により、各エッジ判定領域を順次選択して、除外対象領域であるか否かを判定する。ＳＴＥＰ７〜ＳＴＥＰ９側の処理において、除外対象判定部１４は、ＳＴＥＰ７で、エッジ判定領域に含まれるエッジ点の総個数Ｅｐ_totalに対する、水平又は垂直方向に連続したエッジ点（線特徴エッジ点）の個数Ｅｐ_lineの割合（Ｅｐ_line／Ｅｐ_total，本発明の参照値に相当する）を算出する。 And the exclusion object determination part 14 selects each edge determination area | region sequentially by the process by the loop of STEP6-STEP10 and STEP20-STEP22, and determines whether it is an exclusion object area | region. In STEP7 to STEP9, the exclusion target determination unit 14 determines in STEP7 the number Ep_line of edge points (line feature edge points) continuous in the horizontal or vertical direction with respect to the total number Ep_total of edge points included in the edge determination region. The ratio (Ep_line / Ep_total, corresponding to the reference value of the present invention) is calculated.
続くＳＴＥＰ８で、除外対象判定部１４は、線特徴エッジ点の割合（Ｅｐ_line／Ｅｐ_total）が閾値Ｔｈ２（本発明の第５閾値に相当する）以下であるか否かを判断する。そして、線特徴エッジ点の割合が閾値Ｔｈ２以下であるときにはＳＴＥＰ９に進み、除外対象判定部１４は、選択中のエッジ判定領域が除外対象領域であると判定してＳＴＥＰ１０に進む。 In subsequent STEP 8, the exclusion target determination unit 14 determines whether or not the ratio of the line feature edge points (Ep_line / Ep_total) is equal to or less than a threshold Th2 (corresponding to the fifth threshold of the present invention). When the ratio of the line feature edge points is equal to or less than the threshold Th2, the process proceeds to STEP 9, and the exclusion target determination unit 14 determines that the selected edge determination area is the exclusion target area, and proceeds to STEP 10.
一方、線特徴エッジ点の割合が閾値Ｔｈ２よりも大きいときにはＳＴＥＰ１０に分岐し、除外対象判定部１４は、選択中のエッジ判定領域が除外対象領域ではないと判定して、ＳＴＥＰ１０に進む。 On the other hand, when the ratio of the line feature edge points is larger than the threshold Th2, the process branches to STEP 10, and the exclusion target determination unit 14 determines that the selected edge determination area is not the exclusion target area, and proceeds to STEP 10.
また、ＳＴＥＰ２０〜ＳＴＥＰ２２側の処理において、除外対象判定部１４は、ＳＴＥＰ２０で、エッジ判定領域に含まれるエッジ点の総個数Ｅｐ_totalを算出する。続くＳＴＥＰ２１で、除外対象判定部１４は、エッジ点の総個数Ｅｐ_totalが閾値Ｔｈ１（本発明の第１閾値に相当する）以上であるか否かを判断する。 Further, in the processing on STEP 20 to STEP 22 side, the exclusion target determination unit 14 calculates the total number Ep_total of edge points included in the edge determination region in STEP 20. In subsequent STEP 21, the exclusion target determination unit 14 determines whether or not the total number Ep_total of edge points is equal to or greater than a threshold value Th1 (corresponding to the first threshold value of the present invention).
そして、エッジ点の総個数Ｅｐ_totalが閾値Ｔｈ１以上であるときはＳＴＥＰ２２に進み、除外対象判定部１４は、選択中のエッジ判定領域が除外対象領域であると判定してＳＴＥＰ１０に進む。 When the total number Ep_total of the edge points is equal to or greater than the threshold Th1, the process proceeds to STEP 22, and the exclusion target determination unit 14 determines that the selected edge determination area is the exclusion target area and proceeds to STEP 10.
一方、エッジ点の総個数Ｅｐ_totalが閾値Ｔｈ１よりも少ないときにはＳＴＥＰ１０に分岐し、除外対象判定部１４は、選択中のエッジ判定領域が除外対象領域ではないと判定して、ＳＴＥＰ１０に進む。 On the other hand, when the total number Ep_total of the edge points is smaller than the threshold Th1, the process branches to STEP 10, and the exclusion target determination unit 14 determines that the selected edge determination area is not the exclusion target area, and proceeds to STEP 10.
図４（ａ）に示したエッジ画像Ｉｍ３では、Ａ（１，２）、Ａ（２，２）、Ａ（０，３）、Ａ（１，３）、Ａ（２，３）、Ａ（０，４）という６個のエッジ判定領域が、除外対象領域であると判定されている。 In the edge image Im3 shown in FIG. 4A, A (1,2), A (2,2), A (0,3), A (1,3), A (2,3), A ( Six edge determination areas 0, 4) are determined to be exclusion target areas.
次のＳＴＥＰ１１は、レーンマーク認識部１５による処理である。なお、レーンマーク認識部１５による処理工程は、本発明のレーンマーク認識方法におけるレーンマーク認識工程に相当する。 The next STEP 11 is processing by the lane mark recognition unit 15. The processing step by the lane mark recognition unit 15 corresponds to the lane mark recognition step in the lane mark recognition method of the present invention.
レーンマーク認識部１５は、除外対象判定部１４により除外対象領域であると判定されたエッジ判定領域を除いた画像領域から、レーンマークの画像部分を抽出する。 The lane mark recognition unit 15 extracts the image portion of the lane mark from the image region excluding the edge determination region determined as the exclusion target region by the exclusion target determination unit 14.
図４（ａ）に示したエッジ画像Ｉｍ３の例では、図４（ｂ）の斜線部で示したＡ（１，２）、Ａ（２，２）、Ａ（０，３）、Ａ（１，３）、Ａ（２，３）、Ａ（０，４）という６個のエッジ判定領域を除いたエッジ画像Ｉｍ４から、レーンマーク認識部１５は、レーンマークの画像部分を抽出する。 In the example of the edge image Im3 shown in FIG. 4A, A (1,2), A (2,2), A (0,3), A (1) indicated by the hatched portion in FIG. , 3), A (2, 3), and A (0, 4), the lane mark recognition unit 15 extracts the image portion of the lane mark from the edge image Im4 excluding the six edge determination areas.
このように、除外対象領域を除いてレーンマークの画像部分を抽出することにより、自然物のように輝度の変化が複雑で不規則に位置する多数のエッジ点が抽出されるために、レーンマークの画像部分を抽出する際にノイズとなる自然物の画像部分を予め排除して、レーンマークの画像部分を精度良く抽出することができる。 In this way, by extracting the image portion of the lane mark excluding the exclusion target region, a large number of edge points that are irregularly located with complex luminance changes like natural objects are extracted. The image portion of the natural object that becomes noise when extracting the image portion can be excluded in advance, and the image portion of the lane mark can be extracted with high accuracy.
レーンマーク認識部１５は、除外対象領域を除いたエッジ画像に含まれる各エッジ点に対して、ハフ変換等の直線抽出処理を行って、レーンマークの候補画像となる直線群を抽出する。このレーンマークの候補画像の抽出は、例えば特開平１１−２１９４３５号公報等に記載された従来の手法を用いて行うことができる。 The lane mark recognition unit 15 performs straight line extraction processing such as Hough transform on each edge point included in the edge image excluding the exclusion target region, and extracts a straight line group that becomes a lane mark candidate image. The extraction of candidate images of lane marks can be performed using a conventional method described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 11-219435.
次に、図５を参照して、操舵制御部１７による操舵制御について説明する。操舵制御部１７は、レーンマーク認識部１５により認識されたレーンマークの画像上での位置を実空間位置に変換して、自車両１に対する右レーンマーク７１及び左レーンマーク７２の相対位置を算出する。 Next, steering control by the steering control unit 17 will be described with reference to FIG. The steering control unit 17 converts the position on the image of the lane mark recognized by the lane mark recognition unit 15 into a real space position, and calculates the relative position of the right lane mark 71 and the left lane mark 72 with respect to the host vehicle 1. To do.
そして、操舵制御部１７は、車両１の左右方向（車両１の進行方向と直交する方向）について、左レーンマーク７２の内側の位置ＸＬと、右レーンマーク７１の内側の位置ＸＲとの間の中心位置Ｘｃを算出する。 Then, the steering control unit 17 is located between the position XL inside the left lane mark 72 and the position XR inside the right lane mark 71 in the left-right direction of the vehicle 1 (direction orthogonal to the traveling direction of the vehicle 1). A center position Xc is calculated.
操舵制御部１７は、車両１が左レーンマーク７２と右レーンマーク７１とにより区画される車線内の中心位置Ｘｃ付近を走行するように、操舵機構７を作動させて車両１の運転者の運転操作をアシストする。この場合、操舵制御部１７は、必要に応じて、スピーカ５からの音出力及び表示器６への表示により、運転者に対する注意喚起を行う。 The steering control unit 17 operates the steering mechanism 7 so that the vehicle 1 travels in the vicinity of the center position Xc in the lane defined by the left lane mark 72 and the right lane mark 71. Assist the operation. In this case, the steering control unit 17 alerts the driver by sound output from the speaker 5 and display on the display unit 6 as necessary.
ここで、操舵制御部１７は、車両１と中心位置Ｘｃとのずれが大きくなって、車両１と右レーンマーク７１との間隔ＷＲ、又は車両１と左レーンマーク７２との間隔ＷＬが予め設定された判定値以下になったときに、操舵機構７を作動させて車両１を中心位置Ｘｃに近づける制御を行う。 Here, the steering control unit 17 sets the distance WR between the vehicle 1 and the right lane mark 71 or the distance WL between the vehicle 1 and the left lane mark 72 in advance because the deviation between the vehicle 1 and the center position Xc increases. When the value becomes equal to or less than the determined value, control is performed to operate the steering mechanism 7 to bring the vehicle 1 closer to the center position Xc.
そして、運転者は、一般的に図５に示したように、車線の脇が草原７５のように自然物であるときには、車線の脇が壁のような人工物である場合よりも圧迫感を受け難くなると想定される。そのため、除外対象判定部１４により、レーンマークの脇の画像部分が除外対象領域であると判定された場合（車線の脇が自然物であると想定される）には、レーンマークの脇の画像部分が除外対象領域であると判定されなかった場合（車線の脇が人工物であると想定される）よりも、車両１とレーンマーク間の許容間隔（図５の例では左側の許容間隔）を狭く設定する。 As shown in FIG. 5, the driver generally feels more pressure when the side of the lane is a natural object such as the grassland 75 than when the side of the lane is an artificial object such as a wall. It will be difficult. Therefore, when the exclusion target determination unit 14 determines that the image part beside the lane mark is an exclusion target area (it is assumed that the lane side is a natural object), the image part beside the lane mark. Is not determined to be an exclusion target region (it is assumed that the side of the lane is an artifact), the allowable interval between the vehicle 1 and the lane mark (the allowable interval on the left side in the example of FIG. 5). Set narrower.
このように、車両１とレーンマーク間の許容間隔を設定することにより、運転者がさほど圧迫感を抱いていない段階から操舵制御によるアシストがなされて、運転者にとってわずらわしい過剰なアシストがなされることを抑制することができる。 In this way, by setting the allowable interval between the vehicle 1 and the lane mark, the assist is performed by the steering control from the stage where the driver does not feel much pressure, and excessive assist that is troublesome for the driver is performed. Can be suppressed.
［変形態様１］
図２のＳＴＥＰ７〜ＳＴＥＰ９、及びＳＴＥＰ２０〜ＳＴＥＰ２２によるエッジ判定領域が除外対象領域であるか否かの判定に用いる参照値と判定条件の組合わせとして、以下の組合わせを採用してもよい。
[Modification 1]
The following combinations may be employed as combinations of reference values and determination conditions used for determining whether or not the edge determination areas in STEP 7 to STEP 9 and STEP 20 to STEP 22 in FIG. 2 are exclusion target areas.
（組合わせ１）
参照値： エッジ判定領域のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数。
(Combination 1)
Reference value: Number of edge points other than edge points that are continuous in the horizontal or vertical direction among edge points in the edge determination area.
判定条件： エッジ判定領域のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数が、所定閾値（本発明の第２閾値に相当する）以上であること。 Determination condition: The number of edge points other than the edge points that are continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region is equal to or greater than a predetermined threshold value (corresponding to the second threshold value of the present invention).
（組合わせ２）
参照値： エッジ判定領域内のエッジ点の総個数、及びエッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連像したエッジ点以外のエッジ点の個数。
(Combination 2)
Reference value: The total number of edge points in the edge determination area, and the number of edge points other than the edge points linked in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination area.
判定条件： エッジ判定領域内のエッジ点の総個数が第１の所定閾値（本発明の第３閾値に相当する）以上であり、且つ、エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連像したエッジ点以外のエッジ点の個数が第２の所定閾値（本発明第４閾値に相当する）以上であること。 Determination condition: The total number of edge points in the edge determination region is equal to or greater than a first predetermined threshold value (corresponding to the third threshold value of the present invention), and in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region. The number of edge points other than the continuous edge points is equal to or greater than a second predetermined threshold value (corresponding to the fourth threshold value of the present invention).
［変形態様２］
エッジ判定領域が除外対象領域であるか否かの判定を行う際に、影領域判定部１６によりエッジ判定領域が影領域であるか否かを判断し、エッジ判定領域が影領域であったときには、除外対象領域であるか否かを判定するための閾値を変更してもよい。
[Modification 2]
When determining whether or not the edge determination region is an exclusion target region, the shadow region determination unit 16 determines whether or not the edge determination region is a shadow region, and when the edge determination region is a shadow region The threshold for determining whether or not the region is an exclusion target region may be changed.
影領域判定部１６は、例えば、エッジ判定領域の輝度（エッジ判定領域の全画素或いは特定画素の輝度の平均値、中間値等）が所定値以下であるときに、そのエッジ判定領域は影領域であると判定する。 For example, when the brightness of the edge determination area (the average value or the intermediate value of the brightness of all pixels or specific pixels in the edge determination area) is equal to or less than a predetermined value, the shadow area determination unit 16 It is determined that
そして、除外対象判定部は、影領域であると判定されたエッジ判定領域については、影領域ではないと判定されたエッジ判定領域よりも、除外対象領域の判定条件が成立し易くなるように閾値を変更する。例えば、図２のＳＴＥＰ２１の判定においては、影領域であるときの閾値Ｔｈ１を、影領域でないときの閾値Ｔｈ１よりも小さく設定する。 Then, the exclusion target determination unit sets a threshold for the edge determination region determined to be a shadow region so that the determination condition of the exclusion target region is more easily established than the edge determination region determined not to be a shadow region. To change. For example, in the determination of STEP 21 in FIG. 2, the threshold value Th1 when the region is a shadow region is set smaller than the threshold value Th1 when the region is not a shadow region.
これにより、影領域であって全体的に輝度が低下してコントラストが下がったエッジ判定領域について、除外対象領域の判定精度が低下することを抑制することができる。 Thereby, it can suppress that the determination precision of an exclusion object area | region falls about the edge determination area | region which was a shadow area | region and the brightness | luminance fell as a whole and the contrast fell.
１…車両（自車両）、２…カメラ、７…操舵機構、１０…レーンマーク認識装置、１１…撮像画像取得部、１２…エッジ画像生成部、１３…人工物画像特定部、１４…除外対象判定部、１５…レーンマーク認識部、１６…影領域判定部、１７…操舵制御部、２０…画像メモリ、２１…撮像画像、２２…エッジ画像。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle (own vehicle), 2 ... Camera, 7 ... Steering mechanism, 10 ... Lane mark recognition apparatus, 11 ... Captured image acquisition part, 12 ... Edge image generation part, 13 ... Artifact image specific part, 14 ... Exclusion object Determination unit 15 lane mark recognition unit 16 shadow region determination unit 17 steering control unit 20 image memory 21 captured image 22 edge image
Claims (9)
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に画像上で縦横に幅を有するようにエッジ判定領域が設定され、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と
を備えたことを特徴とするレーンマーク認識装置。 A lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
Whether or not an edge determination area is set in the edge image so as to have a vertical and horizontal width on the image, and a reference value based on the number of edge points in the edge determination area is an exclusion target area that satisfies a predetermined determination condition. An exclusion target determination unit that determines whether or not
A lane mark recognition apparatus comprising: a lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image.
前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数であり、
前記判定条件として、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数が第１閾値以上であることが設定されている
ことを特徴とするレーンマーク認識装置。 The lane mark recognition apparatus according to claim 1 ,
The reference value is the total number of edge points in the edge determination region,
The lane mark recognition apparatus according to claim 1, wherein the determination condition is set such that a total number of edge points in the edge determination region is equal to or greater than a first threshold value.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に設定されたエッジ判定領域が、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と、を備え、
前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数であり、
前記判定条件として、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数が、第２閾値以上であることが設定されている
ことを特徴とするレーンマーク認識装置。 A lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
An exclusion determination unit that determines whether the edge determination region set in the edge image is an exclusion target region in which a reference value based on the number of edge points in the edge determination region satisfies a predetermined determination condition; ,
A lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image,
The reference value is the number of edge points other than the edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region,
The lane is characterized in that, as the determination condition, the number of edge points other than the edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region is set to be equal to or greater than a second threshold value. Mark recognition device.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に設定されたエッジ判定領域が、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と、を備え、
前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数と、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数であり、
前記判定条件として、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数が第３閾値以上であり、且つ、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点以外のエッジ点の個数が第４閾値以上であることが設定されている
ことを特徴とするレーンマーク認識装置。 A lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
An exclusion determination unit that determines whether the edge determination region set in the edge image is an exclusion target region in which a reference value based on the number of edge points in the edge determination region satisfies a predetermined determination condition; ,
A lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image,
The reference value is the total number of edge points in the edge determination region and the number of edge points other than the edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region,
As the determination condition, the total number of edge points in the edge determination area is equal to or greater than a third threshold, and among edge points in the edge determination area, edge points other than edge points continuous in the horizontal or vertical direction A lane mark recognition apparatus, wherein the number is set to be equal to or greater than a fourth threshold value.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に設定されたエッジ判定領域が、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と、を備え、
前記参照値は、前記エッジ判定領域内のエッジ点の総個数に対する、前記エッジ判定領域内のエッジ点のうち水平又は垂直方向に連続したエッジ点の個数の割合であり、
前記判定条件として、前記参照値が第５閾値以下であることが設定されていることを特徴とするレーンマーク認識装置。 A lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
An exclusion determination unit that determines whether the edge determination region set in the edge image is an exclusion target region in which a reference value based on the number of edge points in the edge determination region satisfies a predetermined determination condition; ,
A lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image,
The reference value is a ratio of the number of edge points continuous in the horizontal or vertical direction among the edge points in the edge determination region to the total number of edge points in the edge determination region,
The lane mark recognition apparatus according to claim 1, wherein the determination value is set such that the reference value is equal to or smaller than a fifth threshold value.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に設定されたエッジ判定領域が、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と、
前記エッジ判定領域に対応する前記撮像画像の領域が、輝度が所定の影判定閾値以下である影領域であるか否かを判定する影領域判定部と、を備え、
対応する前記撮像画像の領域が影領域であると判定された前記エッジ判定領域についての前記判定条件が、対応する前記撮像画像の領域が影領域であると判定されなかった前記エッジ判定領域についての前記判定条件よりも成立し易い条件に設定されている
ことを特徴とするレーンマーク認識装置。 A lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
An exclusion determination unit that determines whether the edge determination region set in the edge image is an exclusion target region in which a reference value based on the number of edge points in the edge determination region satisfies a predetermined determination condition; ,
A lane mark recognition unit for recognizing a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image;
Region of the captured image corresponding to the edge judgment region comprises a whether determining shadow area determination section whether a shadow region brightness is below a predetermined shadow determination threshold, and
The determination condition for the edge determination area in which the corresponding captured image area is determined to be a shadow area is determined based on the determination condition for the edge determination area in which the corresponding captured image area is not determined to be a shadow area. The lane mark recognition apparatus is set to a condition that is more easily established than the determination condition.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に設定されたエッジ判定領域が、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と、
前記レーンマーク認識部により認識されたレーンマークの位置に応じた車線内を前記車両が走行するように、前記車両の操舵制御を行う操舵制御部と、を備え、
前記操舵制御部は、車線の脇の画像部分が前記除外対象領域であると判定された場合における前記車両と車線の該脇側のレーンマークとの間の許容間隔を、前記車線の脇の画像部分が前記除外対象領域と判断されなかった場合における該許容間隔よりも狭く設定して、前記操舵制御を行う
ことを特徴とするレーンマーク認識装置。 A lane mark recognition device for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
An exclusion determination unit that determines whether the edge determination region set in the edge image is an exclusion target region in which a reference value based on the number of edge points in the edge determination region satisfies a predetermined determination condition; ,
A lane mark recognition unit for recognizing a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image;
The lane mark in the lane corresponding to the position of the lane mark is recognized by the recognition unit as the vehicle travels, and a steering control unit that performs steering control of the vehicle,
The steering control unit determines an allowable interval between the vehicle and the lane mark on the side of the lane when the image portion on the side of the lane is determined to be the exclusion target region, and sets the image on the side of the lane. A lane mark recognizing device, wherein the steering control is performed by setting the portion narrower than the allowable interval when the portion is not determined to be the exclusion target region.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
前記エッジ画像内に画像上で縦横に幅を有するようにエッジ判定領域が設定され、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定部と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識部と
を備えたことを特徴とする車両。 A camera that captures the surroundings;
An edge image generating unit that generates an edge image obtained by extracting an edge point having a luminance change amount equal to or greater than a predetermined value from a captured image of the camera;
Whether or not an edge determination area is set in the edge image so as to have a vertical and horizontal width on the image, and a reference value based on the number of edge points in the edge determination area is an exclusion target area that satisfies a predetermined determination condition. An exclusion target determination unit that determines whether or not
A vehicle comprising: a lane mark recognition unit that recognizes a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image.
前記カメラの撮像画像から、周囲部に対する輝度の変化量が所定値以上であるエッジ点を抽出したエッジ画像を生成するエッジ画像生成工程と、
前記エッジ画像内に画像上で縦横に幅を有するようにエッジ判定領域が設定され、該エッジ判定領域内のエッジ点の個数に基づく参照値が所定の判定条件を満たす除外対象領域であるか否かを判定する除外対象判定工程と、
前記エッジ画像から前記除外対象領域を除いた画像領域におけるエッジ点に基づいて、レーンマークを認識するレーンマーク認識工程と
を含むことを特徴とするレーンマーク認識方法。 A lane mark recognition method for recognizing a lane mark provided on a road based on an image around the vehicle imaged by a camera mounted on the vehicle,
An edge image generation step of generating an edge image obtained by extracting an edge point where the amount of change in luminance with respect to the surrounding portion is a predetermined value or more from the captured image of the camera;
Whether or not an edge determination area is set in the edge image so as to have a vertical and horizontal width on the image, and a reference value based on the number of edge points in the edge determination area is an exclusion target area that satisfies a predetermined determination condition. An exclusion target determination step for determining whether or not
A lane mark recognition method, comprising: a lane mark recognition step of recognizing a lane mark based on an edge point in an image area obtained by removing the exclusion target area from the edge image.
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