JP6592522B2 - 周囲光を検出する方法及びシステム - Google Patents

Description

本発明の分野は、概して周囲光検出に関し、特に車両用の周囲光検出に関する。

既存の車両は、周囲光、位置、距離、スピードの検出等、様々な機能に複数のセンサを用いる。複数のセンサは、その解決策の複雑さ及び構造を増大させるだけでなく、周囲光を検出するシステムの全体のコストを増加させる。

周囲光検知は、環境光を検知しなければならない様々な用途で必要とされる。例えば、自動車用途の場合、高級車では、周囲光センサを用いて、計器クラスタのバックライト強度、又はＧＰＳ装置又はＤＶＤ画面のＬＣＤバックライトを調整する。また、例えば、車両がトンネル、橋や木の張出し部の下に侵入するとき等、様々な状況で周囲光を検出する必要がある。更に、周囲光検知は、検知した周囲光に基づいて、カメラモードを昼間から夜間に自動的に調整するために必要とされる。

周囲光検出に対して、既存のシステムは、フォトダイオード又はフォトトランジスタ等、光検出に一般に用いられる光学／光センサを利用する。トンネル検出用の既存の方法は、一般に二つの周囲センサを用いる。第一センサは広い視野を有する一方で、別のセンサは狭い視野を有する。それは、車両の前方の周囲光条件を検知する。センサは、光の突然の変化に素早く反応する。二つのセンサの組合せで、環境内の光レベルの量を検出し、車両ヘッドランプを自動的に起動／停止する。

現在、周囲光センサは高級車モデルに存在する。これらのセンサは基本的に、車両内のフロントガラスに一般に取り付けた光学センサである。センサは環境内の様々な光レベルを追跡し、車両ヘッドランプを自動的に起動／停止する。

しかし、既存のシステムは、周囲光を検出するために多数のセンサを必要とする。これは、コスト及びシステムの複雑さを増大させる。従って、周囲光の検出に必要なセンサの数を低減し、コスト効率の良い、簡単な解決策を提供する必要がある。

本発明の様々な実施形態は、周囲光を検出する方法及びシステムを開示する。その方法は、一つ以上の視認可能な画像を捕捉することと、捕捉した画像をグレイカラー画像に変換することと、グレイカラー画像の各々のヒストグラムを決定することと、決定したヒストグラムの平均頻度平均値（ＦＭ）とデータ平均値（ＤＭ）を計算することと、（ａ）ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、比較したＦＭが所定のＦＭ閾値より大きい場合、最適光である周囲光を検出することと、（ｂ）ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、比較したＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、比較したＤＭが所定のＤＭ閾値より大きい場合、最適光である周囲光を検出することと、（ｃ）ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より小さい場合、識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、比較したＲＯＩのＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、最適光より弱い周囲光を検出すること、の一つを実行することを含む。

本明細書の一実施形態によると、その方法は更に、識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを決定することと、捕捉した画像内の関心領域を識別することと、ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より小さい場合、識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを決定することを含む。

本明細書の一実施形態によると、決定したヒストグラムのＦＭを計算することは、所定数のフレームに対して、決定したヒストグラムの頻度平均値を決定することと、所定数のフレームに対してＦＭを決定することを含む。

本明細書の一実施形態によると、その方法は更に、検出した周囲光が最適光より強い場合、昼間を検出することを含む。また、検出した周囲光が最適光より弱い場合、トンネルからの出入りの可能性を検出する。

本明細書の一実施形態によると、その方法は更に、周囲光の一つ以上の状態の検出に基づいて所定の制御機能を実行することを含む。

本発明の別の実施形態によると、周囲光を検出するシステムは、一つ以上の画像を捕捉するように適応させた画像捕捉装置と、画像捕捉装置に接続され、所定のステップを実行するように構成した処理ユニットを備え、そのステップは、捕捉した各画像の色をグレイカラーに変換することと、捕捉したグレイカラー画像の各々のヒストグラムを決定することと、決定したヒストグラムの平均頻度平均値（ＦＭ）とデータ平均値（ＤＭ）を計算することと、（ａ）ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、比較したＦＭが所定のＦＭ閾値より大きい場合、最適光である周囲光を検出することと、（ｂ）ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、比較したＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、比較したＤＭが所定のＤＭ閾値より大きい場合、最適光である周囲光を検出することと、（ｃ）ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、比較したＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より小さい場合、識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、比較したＲＯＩのＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、最適光より弱い周囲光を検出することの一つを実行することを含む。

本発明の上記の態様及び他の機能は、添付の図面と共に以降の記述で説明される。
本発明の一実施形態に従って周囲光を検出するシステムのブロック図を示す。 本発明の一実施形態に従って入力画像と対応するヒストグラムを示す概略図である。 本発明の一実施形態に従って周囲光条件を検出する方法を示す流れ図である。 本発明の一実施形態に従って異なる周囲光条件と対応するヒストグラムを示す概略図である。 （ａ）本発明の一実施形態に従って低コントラスト画像での昼間条件を示す概略図である。（ｂ）本発明の一実施形態に従って良好なコントラスト画像での昼間条件を示す概略図である。 （ａ）本発明の一実施形態に従って平均頻度平均値（ＦＭ）は小さいが、データ平均値（ＤＭ）は大きい昼間条件を示す概略図である。（ｂ）本発明の一実施形態に従って平均頻度平均値（ＦＭ）は小さいが、データ平均値（ＤＭ）は大きい昼間条件を示す概略図である。 （ａ）本発明の一実施形態に従ってトンネルの可能性がある条件を示す概略図である。（ｂ）本発明の一実施形態に従ってトンネルの可能性がある条件を示す概略図である。 （ａ）本発明の一実施形態に従ってトンネル侵入を示す概略図である。（ｂ）本発明の一実施形態に従ってトンネル内の条件を示す概略図である。 （ａ）本発明の一実施形態に従ってトンネル離脱の条件を示す概略図である。（ｂ）本発明の一実施形態に従って最終的なトンネル離脱の条件を示す概略図である。

ここで、添付の図面を参照しながら、本発明の実施形態を詳しく説明する。しかし、本発明は、その実施形態には限定されない。本発明は、様々な形状に修正できる。従って、本発明の実施形態は、本発明の当業者に本発明をより明確に説明するためにのみ提供される。添付の図面において、同様の参照番号は同様の部品を示すために用いられる。

本明細書は、いくつかの場所で「ある（ａ）」「一の（ａｎ）」又は「いくつかの（ｓｏｍｅ）」実施形態に言及する場合がある。これは、このような各言及が同じ実施形態に対するものであること、又はその特徴が単一の実施形態にのみ当てはまることを必ずしも意味しない。異なる実施形態の単一の特徴を組み合わせて、他の実施形態を提供することもできる。

本明細書で用いる際、単数形の「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」は、明示的に別に規定されない限り、同様に複数形を含むものとする。更に、用語「含む」、「備える」、「含んでいる」及び／又は「備えている」は、本明細書で用いられる場合、規定された特徴、整数、ステップ、動作、要素及び／又は部品の存在を指定するが、一つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、部品、及び／又はそのグループの存在又は追加を排除しない。本明細書で用いる際、用語「及び／又は」は、関連して列挙した項目の一つ以上の任意の及び全ての組合せ及び配置を含む。

別に定義されない限り、本明細書で用いられる（技術的及び科学的用語を含む）全ての用語は、本開示内容にかかわる当業者によって共通に理解される同じ意味を有する。更に、当然ことながら、一般に用いられる辞書で定義されるもの等の用語は、関連技術の状況でのそれらの意味と一致する意味を有するものと解釈されるべきであり、本明細書でそのように明示的に定義されない限り、理想化された又は過度に正式な意味では解釈されない。一実施形態において、平均頻度平均値は、ＦＭ及びＦＭ_ａｖｇと交換可能なように言及される。

本発明は、環境内での様々な周囲光条件を検出する方法及びシステムを説明する。

図１は、本発明の一実施形態に従って周囲光を検出するシステムのブロック図を示す。システムは、画像捕捉装置１０１、処理ユニット１０２、及び表示ユニット１０３を備える。画像捕捉装置１０１は、一つ以上の画像を捕捉するように適応される。処理ユニット１０２は画像捕捉装置１０１に接続され、捕捉した画像を処理する。処理ユニット１０２は、捕捉した各画像の色をグレイカラーに変換することと、変換したグレイカラー画像の各々のヒストグラムを決定することと、決定したヒストグラムのデータ平均値（ＤＭ）と平均頻度平均値（ＦＭ）を計算することと、平均頻度平均値と所定のＦＭ閾値を比較し、周囲光を検出することを含むステップを実行するように適応される。更に、処理ユニット１０２は、平均頻度平均値が所定のＦＭ閾値より小さい場合、データ平均値と所定のＤＭ閾値を比較し、周囲光を検出する。最適光より弱い周囲光を検出すると、システムはユーザに警告を送信する。一実施形態では、視覚的警告が表示ユニット１０３に表示される。

一実施形態では、その方法及びシステムを用いて、車両内のカメラ１０１等の内蔵の前向きの画像捕捉装置１０１を使用して周囲光を検出する。車両内の前向きのカメラは、運転者支援システムの既存のカメラであってもよく、後付けしてもよい。

本実施形態では、本発明の方法は、次のものを含むが、それらには限定されない様々な道路シーン条件の周囲光を検出する。
・通常の昼間の光
・トンネルへの出入り
・トンネル内／駐車場／ガレージ／閉鎖領域への侵入等
・橋の下／木の張出し部による陰等、

車両が移動中、車両の前向きのカメラ１０１は車両の前方の周囲の画像を捕捉する。その後、捕捉した画像は処理ユニット１０２によって処理され、処理ユニットの制御ロジックによって周囲光と道路シーン条件が検出される。いったん周囲光が最適光より弱いことが検出されると、処理ユニットは警告をユーザに送信する。一実施形態では、警告は、表示ユニット１０３に表示されるメッセージの形態である。別の実施形態では、電子制御ユニット１０４（ＥＣＵ）が、検出した周囲光に基づいて所定の制御機能を実行する。処理ユニットは信号を光電子制御ユニット１０４（ＥＣＵ）に送信し、それは更に、ヘッドランプ１０５等の一つ以上の車両の機能を制御する。所定の制御機能は、道路条件に自動的に従って、ヘッドランプ、ダッシュボードライト、ステアリングライトを調整することを含むが、それらには限定されない。

図２は、本発明の一実施形態に従って入力画像と対応するヒストグラムを示す概略図である。車両の前向きのカメラ１０１によって捕捉される画像は図２（ａ）に示したようにカラー画像であり、処理ユニット１０２は捕捉したカラー画像をグレイ画像に変換し、次に、図２（ｂ）に示したように画像のヒストグラムが決定される。

図３は、本発明の一実施形態に従って周囲光条件を検出する方法を示す流れ図である。ステップ３０１において、車両の前方の周囲のカラー画像を前向きのカメラ１０１で捕捉する。ステップ３０２において、捕捉したカラー画像を処理ユニット１０２で処理し、グレイ画像に変換する。ステップ３０３において、処理した画像のヒストグラムを決定する。ステップ３０４において、画像の決定したヒストグラムから、画像の平均輝度を提供するデータの平均（データ平均／ＤＭ）と、ヒストグラムの頻度値の平均を計算する。ステップ３０５において、計算したＦＭを所定のＦＭ閾値と比較する。ステップ３０６において、ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、計算したＤＭを所定のＤＭ閾値と比較する。ステップ３０７において、その比較に基づいて、フラグ及び閾値を定義したものを用いて周囲光条件を識別する。ステップ３０８において、所定の閾値に対するＤＭとＦＭの値の変化に基づいて、適切な警告／注意を与え／表示する。

本発明の一実施形態に従って、昼間／十分な周囲光中、周囲光を検出するシステムは現在起動されていると考える。平均頻度平均値（ＦＭ）を現在のシーンに対して計算し、計算したＦＭを所定のＦＭ閾値と比較する。ＦＭが所定のＦＭ閾値より大きい場合、そのシーンは昼間であると識別され、周囲光は最適光として検出される。ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、データ平均値（ＤＭ）を現在のシーンに対して計算し、ＤＭが所定のＤＭ閾値より大きい場合、そのシーンは昼間として識別され、周囲光は最適光として検出される。更に、ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より小さい場合、画像の中央の小さな領域（関心領域）を選択し、その後、選択したＲＯＩに対してＦＭを計算する。ＲＯＩの比較されるＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、周囲光は最適光より弱いと検出される。

本発明の別の実施形態に従って、夜間／より暗い領域で／より弱い周囲光領域で、周囲光を検出するシステムは現在起動されていると考える。平均頻度平均値（ＦＭ）とデータ平均値（ＤＭ）を現在のシーンに対して計算する。ＦＭとＤＭは所定の閾値と比較する。ＦＭが所定のＦＭ閾値より大きいく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より大きい場合、そのシーンは昼間であると識別され、周囲光は最適光として検出される。ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より大きい場合、そのシーンは昼間として識別され、周囲光は最適光として検出される。更に、ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、ＤＭが所定のＤＭ閾値より小さい場合、画像の中央の小さな領域（関心領域）を選択し、その後、選択したＲＯＩに対してＦＭを計算する。ＲＯＩの比較されるＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、周囲光は最適光より弱いと検出される。

本明細書で言及される「最適光」は、所定の閾値を超える光、明るい光条件及び昼間の条件を含むが、それらには限定されない。本明細書で言及される「最適光より弱い」は、所定の閾値未満の光、低光条件、夜間条件、トンネル、駐車場、ガレージ、橋の下、木の張出し部等を含むが、それらには限定されない。最適光より弱い条件が検出されると、システムは運転者に適切な警告を表示し、ＥＣＵは適切な車両機能を制御する。

例えば、実施形態の一つでは、本発明の方法は、トンネル侵入、トンネル内、及びトンネル離脱というトンネルの可能性がある条件を検出する。トンネルの可能性を検出する方法は、別の記述で詳しく説明する。画像の選択したＲＯＩのＦＭが所定のＦＭ閾値より小さい場合、前方の領域はトンネルの可能性があるとシステムが警告し、警告メッセージ（「トンネルの可能性」）を車両の表示装置上に発行する。所定数のフレーム「ｎ」の間、この条件が持続する場合、警告メッセージは、例えば、１０フレームの間、「トンネル侵入」と変化し、「Ｉｎ＿Ｔｕｎｎｅｌ」フラグが設定される。いったん「Ｉｎ＿Ｔｕｎｎｅｌ」フラグが設定されると、車両はトンネル領域にあると仮定され、「トンネル内」警告メッセージが表示される。ＦＭはトンネル内状態に対して監視され、それが所定のＦＭ閾値よりずっと低下すると、システムはトンネル離脱条件である可能性を警告する。従って、「トンネル離脱」警告メッセージが提供され、「Ｅｘｉｔ＿Ｔｕｎｎｅｌ」フラグが設定される。例えば、約１５フレームの間、「トンネル離脱」警告が表示される。最終的な離脱は、離脱条件の１５フレーム後、ＦＭが所定のＦＭ閾値より大きくなるまで監視される。いったんＦＭが所定のＦＭ閾値より大きくなると、それは最適光及び昼間条件を示し、それに応じて全てのフラグはリセットされる。

本発明の一実施形態によると、可能なシナリオを識別するために用いられるアルゴリズムは次のステップを含む。
ａ．ヒストグラム計算（全ビン＝２５６）
ｉ．ヒストグラムのビン値を計算する。
ｉｉ．２５６ビンの最大値を計算する。
ｉｉｉ．最大値を用いてビン値をスケーリングする。
ｂ．頻度平均とデータ平均
ｉ．スケーリングしたビン値の平均を計算する（頻度平均）。
ｉｉ．ビン値からデータ平均を計算する（データ平均）。
ｃ．道路のシーン識別−閾値の設定
ｉ．過去５フレーム上で頻度平均の平均を計算する（ＦＭ）
ｉｉ．ＦＭとＤＭに対して閾値を設定する（ＦＭ＿ＴＨＲ、ＤＭ＿ＴＨＲ、ＥＸＩＴ＿ＴＨＲ）
ｄ．道路のシーン識別−方法
ｉ．昼間
１．ＦＭがＦＭ＿ＴＨＲより大きい場合、
２．他に、ＦＭはＦＭ＿ＴＨＲより小さいが、ＤＭはＤＭ＿ＴＨＲより大きい場合、
３．他に、ＦＭはＦＭ＿ＴＨＲより小さく、かつＤＭはＤＭ＿ＴＨＲより小さいが、ＦＭ＿ＲＯＩはＦＭ＿ＴＨＲより大きい場合、
ａ．Ｃｏｕｎｔｅｒ １をＣｏｕｎｔｅｒ １−１にする。
ｉｉ．トンネルの可能性
１．ＦＭはＦＭ＿ＴＨＲより小さく、ＤＭはＤＭ＿ＴＨＲより小さく、かつＦＭ＿ＲＯＩはＦＭ＿ＴＨＲより小さい場合、
２．Ｃｏｕｎｔｅｒ １はＣｏｕｎｔｅｒ １＋１である。
ｉｉｉ．トンネル侵入
１．Ｃｏｕｎｔｅｒ １が５より大きく、Ｉｎ＿ｔｕｎｎｅｌ＿ｆｌａｇが０の場合、
２．Ｃｏｕｎｔｅｒ ２はＣｏｕｎｔｅｒ ２＋１である。
３．Ｃｏｕｎｔｅｒ ２が１０になるまで、表示「トンネル侵入」を繰り返す。
４．Ｉｎ＿ｔｕｎｎｅｌ＿ｆｌａｇは１である。
ｉｖ．トンネル内
１．Ｃｏｕｎｔｅｒ ２が１０より大きく、かつＩｎ＿ｔｕｎｎｅｌ＿ｆｌａｇが１であり、かつＦＭがＦＭ＿ＴＨＲより大きい場合、
ｖ．離脱
１．Ｉｎ＿ｔｕｎｎｅｌ＿ｆｌａｇが１であり、Ｃｏｕｎｔｅｒ ２は１０より大きいが、ＦＭはＥＸＩＴ＿ＴＨＲより小さい場合、
２．Ｅｘｉｔ＿ｆｌａｇは１である。
３．Ｃｏｕｎｔｅｒ ３はＣｏｕｎｔｅｒ ３＋１である。
ｖｉ．最終的な離脱
１．Ｃｏｕｎｔｅｒ ３が１５の場合、
２．ＦＭがＥＸＩＴ＿ＴＨＲより小さい場合、「離脱」ラベルを表示する。
３．他に、ＦＭがＦＭ＿ＴＨＲより大きい場合、「昼間」ラベルを表示する。

周囲光、つまり、昼間、トンネルの可能性、トンネル侵入、トンネル内、トンネル離脱、及び最終的な離脱を検出するステップは、次のように詳細に説明される。

ａ．ヒストグラム計算
０…Ｌ−１の範囲の強度（ｎ）を備えたサイズ（ｍ１×ｍ２）の所定のグレイレベル画像ｌに対して、ヒストグラムは次のように計算される。

ステップ１：ヒストグラムのビン値を計算する
「ｐ」は画像のヒストグラムのビンを示し、「ｉ」はビンのインデックスを示すものとする。
そのとき、
ｐ_ｉ＝強度ｎ_ｉを備えた画素の全数
式中、ｉ＝１…Ｌ−１（Ｌ＝２５６） 式１

ステップ２：最大頻度値を計算する
計算したヒストグラムのビン値の最大値を計算する。この値は最大頻度値を提供する。
Ｍａｘ＿ｐ＝ｍａｘ（ｐｉ） （ｉ＝０…Ｌ−１） 式２

ステップ３：最大頻度値を用いてビンデータをスケーリングする。

最大頻度値を用いてビンデータをスケーリングすることは、ヒストグラム毎に異なる頻度平均値を提供し、分布についての情報を提供する。詳細は、以降のセクションで説明する。

ｂ．頻度平均とデータ平均
ヒストグラムは、頻度の分布又は輝度値の分布を提供する。

図４は、本発明の一実施形態に従って異なる周囲光条件と対応するヒストグラムを示す概略図である。昼間、トンネル侵入、トンネル内、トンネル離脱及び最終的な離脱（トンネル外）等の様々な道路条件に対する頻度分布を開示する。ヒストグラムは異なる周囲光条件に対して生成され、それは各道路条件で異なっている。規格化されていないヒストグラムの場合、例えば、ヒストグラムのビンの頻度の合計は画像のサイズに等しく、規格化されたヒストグラムの場合、それは１に等しい。

頻度分布についての情報を提供できる特異値を獲得するために、頻度分布の最大頻度値を計算し、ヒストグラム値をスケーリングする。

スケーリングしたビン値から頻度平均値は次のように計算する。

式中、Ｌ＝２５６、スケーリング因子＝画像の高さ。

トンネル侵入又はトンネル離脱条件の場合、ヒストグラムは各々０又は２５５の近くのいずれかにピークをもつので、最大頻度値は同様のままであり、頻度平均値も同じ範囲になる。誤った決定を避けるために、頻度平均値も同じ範囲にあるとき、画像のデータ／輝度平均値も比較する。

画像のデータ平均又は輝度値はヒストグラムから計算する。式１で得られたヒストグラム値は次のように規格化される。

ｐ_ｉの範囲は０と１の間にある。

ｃ．シーン識別：閾値設定
システムは昼間条件中にオンにし、周囲光条件を識別すると仮定する。様々な周囲光条件に対して頻度平均とデータ平均値の典型的な範囲を以下に説明する。
表１：頻度平均とデータ平均値に対する閾値を計算するための２つの映像の解析結果

表１に示したように、昼間中の輝度値の範囲は９０〜１５０の間で変動するが、ＦＭは３０より上にある。昼間と低周囲光シナリオの間を明確に区別するために、所定のＤＭ閾値は８０に設定する（ＤＭ＿ＴＨＲ）。車両が橋又は木の張出しの下を通過する際は特に、頻度平均値に揺らぎが存在することが観察される。誤った検出を回避するために、頻度平均の平均値を計算する。前の数フレームの平均を格納し、現在のフレームに対して推定する。ＦＭは次のように更新する。

まず、最初のＫフレームの頻度平均値をアレイ内に格納し、その後、現在のフレームに対して、前のＫフレームの平均を次のように計算する。
更新：ＦＭ（ｉ）＝ＦＭ（ｉ＋１）… ｉ＝１…ｋの間
ＦＭ（ｋ）＝ＦＭ（現在画像のＦＭ）

ＦＭに対して設定される閾値は３０である（ＦＭ＿ＴＨＲ）。（表１）に示したように、離脱条件中、頻度平均の値に突然の低下がある。離脱条件と昼間条件の間を区別するために、ＦＭに対する離脱閾値は２０に設定する（ＥＸＩＴ＿ＴＨＲ）。
表２：システムに対して定義される閾値

ｄ．道路のシーンを区別する方法
このシステムを用いて、昼間、トンネルの可能性、トンネル侵入、トンネル内、トンネル離脱及び最終的な離脱という下記の周囲光条件／シーンを識別する。

図５ａと５ｂは、本発明の一実施形態に従って低コントラスト画像と良好なコントラスト画像で昼間条件を示す概略図である。図５ａに示したように、例えば、ＦＭ値は５４．２であり、ＤＭ値は１０１．２であり、ＦＭとＤＭは両方とも各々それらの閾値３０と８０より上である。同様に図５ｂでは、ＦＭ値は４８．７であり、ＤＭ値は１２８．０５であり、両方の値は各々それらの閾値３０と８０より上である。従って、ＦＭが所定のＦＭ閾値（ＦＭ＿ＴＨＲ）より大きい場合、現在のフレームは「昼間」とラベル付けされる。前のフレームの平均をとることで、周囲光の突然の低下があった場合、道路条件の誤った決定を回避できる。

図６ａと６ｂは、本発明の一実施形態に従って平均頻度平均値（ＦＭ）は低いが、データ平均値（ＤＭ）は高い昼間条件を示す概略図である。図６ｂに示したように、ＦＭ値は７．２８であり、ＤＭ値は８７．５である。ここで、ＦＭは所定のＦＭ閾値（ＦＭ＿ＴＨＲ）３０より小さいが、現在の画像のＤＭは所定のＤＭ閾値（ＤＭ＿ＴＨＲ）８０より大きく、従って現在のフレームは「昼間」とラベル付けされる。

更に、図６ａに示したように、ＦＭ値は２９．０２であり、ＤＭ値は６８．６４である。ここで、ＦＭとＤＭは両方とも、それらの各々の閾値３０と８０より小さく、従って、固定された幅及び高さの画像中心の関心領域（ＲＯＩ）を抽出する。現在のＲＯＩのＦＭを所定のＦＭ閾値（ＦＭ＿ＴＨＲ）と比較し、大きいと分かれば、現在フレームは「昼間」とラベル付けされる。

図７ａと７ｂは、本発明の一実施形態に従ってトンネルの可能性がある条件を示す概略図を示す。図６で説明した上の最後の場合、現在のＲＯＩのＦＭが所定のＦＭ閾値（ＦＭ＿ＴＨＲ）より小さければ、現在のフレームは「トンネルの可能性」とラベル付けされる。この条件は、カウンタ値（ｃｏｕｎｔｅｒ＿１）を増加させることによって５フレームまで監視される。

図８ａと８ｂは、本発明の一実施形態に従ってトンネル侵入及びトンネル内条件を示す概略図である。カウンタ値（ｃｏｕｎｔｅｒ＿１）が５より大きい場合、現在のフレームラベルは図８ａに示したように「トンネル侵入」に切り替えられる。昼間シナリオに遭遇した場合、カウンタ（ｃｏｕｎｔｅｒ＿１）を減少させる。５フレーム後、次の連続した１０フレーム（ｃｏｕｎｔｅｒ＿２）の間、トンネル侵入条件は維持され、その後、図８ｂに示したように「トンネル内」フラグを設定する。ＦＭが離脱閾値（ＥＸＩＴ＿ＴＨＲ）より低下するまで、現在のフレームは「トンネル内」とラベル付けされる。

図９ａは、本発明の一実施形態に従ってトンネル離脱条件を示す概略図である。トンネル内フラグが設定された場合だけ、トンネル離脱条件を監視する。ＦＭが離脱閾値（ＥＸＩＴ＿ＴＨＲ）より低下すると、現在のフレームは「トンネル離脱」とラベル付けされ、離脱カウンタ（ｃｏｕｎｔｅｒ＿３）を増加させる。また、離脱中、輝度値の劇的な増加が観察される。この条件も、離脱条件の誤った検出を回避するために監視される。約１５フレームの間、離脱条件を表示する（ｃｏｕｎｔｅｒ＿３）。この後、トンネル離脱フラグを設定し、最終的な離脱条件を監視する。

図９ｂは、本発明の一実施形態に従って最終的なトンネル離脱条件を示す概略図である。ＦＭが離脱閾値（ＥＸＩＴ＿ＴＨＲ）より小さい場合、現在のフレームは「トンネル離脱」とラベル付けされ、そうでなければ、現在のフレームは「昼間」とラベル付けされる。別のトンネルのような条件を検出するために、フラグとカウンタはリセットする。

三つのカウンタは、一つのシーンから別のシーンへの切替えが急激にならないように設定される。第一カウンタ（ｃｏｕｎｔｅｒ＿１）は５フレームの間、トンネルの可能性がある条件を監視する。「昼間」条件に遭遇した場合、ｃｏｕｎｔｅｒ＿１を減少させる。第二カウンタ（ｃｏｕｎｔｅｒ＿２）はトンネル侵入条件を監視し、次の連続する１０フレームの間、「トンネル侵入」条件を保持する。第三カウンタ（ｃｏｕｎｔｅｒ＿３）は約１５フレームの間、トンネル離脱条件を維持する。

二つの追加のフラグ（トンネル内及び離脱フラグ）は、トンネル内条件から昼間条件へ、及び離脱条件から昼間条件への切替えがランダムに発生しないようにする。いったんトンネル侵入が検出されると、トンネル内フラグが設定され、離脱条件に到達するまで、次の条件はトンネル内であることを保証する。離脱フラグが設定された後だけ、昼間条件を監視し、そうでなければトンネル離脱としてラベル付けされる。

本発明の方法及びシステムは、簡単で正確な周囲光検出システムである。本発明の検出方法は、トンネルのような条件、駐車場、橋の下、木の張出し部等を含むが、それらには限定されない様々な低光条件を区別する際に役立つ。本発明は、必要に応じて、「トンネルの可能性」及び「トンネル侵入」等の適切な警告を提供する。更に、ＥＣＵは、検出した周囲光の量に基づいて所定の制御機能を実行する。ＥＣＵは、検出した周囲光に基づいて一つ以上の車両の機能を制御する。所定の制御機能は、道路条件に従って自動的に、ヘッドランプ、ダッシュボードライト、ステアリングライトを調整することを含むが、それらには限定されない。本発明で説明したように、道路シーン条件の全体の分類と周囲光の検出は、平均頻度平均値（ＦＭ）とデータ平均値（ＤＭ）である二つのパラメータだけを用いることによって実現される。

図面に示し、本出願で説明したものと等価な全ての関係は、本発明に包含されるものとする。本発明の実施形態を示すために用いた例は、本発明の適用性をそれらに限定するものでは決してない。当然のことながら、当業者には明らかなように、本発明の範囲から逸脱することなく、本開示の全体の教示内容の観点で、その詳細に対する様々な修正及び代替形態が開発され得る。

Claims (8)

1. 周囲光の検出方法であって、検出方法は、
   ２以上の可視画像を捕捉することと、
   前記捕捉した可視画像をグレイ画像に変換することと、
   前記グレイ画像の各々のヒストグラムを決定することと、
   前記決定したヒストグラムの平均頻度平均値（ＦＭ）とデータ平均値（ＤＭ）を計算することと、を含み、
   前記ＦＭは、最大頻度値を用いてビンデータをスケーリングすることによって提供されたヒストグラム毎に異なる頻度平均値の平均として計算され、
   検出方法は、さらに、
   ａ）前記ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記比較したＦＭが前記所定のＦＭ閾値より大きい場合、周囲光が所定の光条件を満たす光であることを検出すること、
   ｂ）前記ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、
   前記比較したＦＭが前記所定のＦＭ閾値より小さく、前記比較したＤＭが前記所定のＤＭ閾値より大きい場合、周囲光が前記所定の光条件を満たす光であることを検出すること、及び、
   ｃ）前記ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、
   前記ＦＭが前記所定のＦＭ閾値より小さく、前記ＤＭが前記所定のＤＭ閾値より小さい場合、
   識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記ＲＯＩの前記比較したＦＭが前記所定のＦＭ閾値より小さい場合、周囲光が前記所定の光条件を満たす光より弱いことを検出すること、
   の一つを実行することを含む、周囲光の検出方法。
2. 前記識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを決定することが、
   前記捕捉した画像内の関心領域を識別することと、
   前記ＦＭが前記所定のＦＭ閾値より小さく、前記ＤＭが前記所定のＤＭ閾値より小さい場合、前記識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを決定することと、
   を含む請求項１に記載の方法。
3. 前記決定したヒストグラムのＦＭを計算することが、
   所定数のフレームに対して、前記決定したヒストグラムの頻度平均値を決定することと、
   前記所定数のフレームに対してＦＭを決定することと、
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記検出した周囲光が前記所定の光条件を満たす場合、昼間を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記検出した周囲光が前記所定の光条件を満たす光より弱い場合、トンネルに出入りする可能性を検出することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記周囲光の一つ以上の状態の検出に基づいて、所定の制御機能を実行することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
7. ２以上の画像を捕捉するように適応させた画像捕捉装置と、
   前記画像捕捉装置に接続された処理ユニットと、
   を備える周囲光を検出するシステムであって、前記処理ユニットは、
   前記捕捉した各画像の色をグレイに変換することと、
   前記捕捉したグレイ画像の各々のヒストグラムを決定することと、
   前記決定したヒストグラムの平均頻度平均値（ＦＭ）とデータ平均値（ＤＭ）を計算することと、
   を含むステップを実行するように構成され、
   前記ＦＭは、最大頻度値を用いてビンデータをスケーリングすることによって提供されたヒストグラム毎に異なる頻度平均値の平均として計算され、
   前記処理ユニットは、さらに、
   ａ）前記ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記比較したＦＭが前記所定のＦＭ閾値より大きい場合、周囲光が所定の光条件を満たす光であることを検出することと、
   ｂ）前記ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、
   前記比較したＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、前記比較したＤＭが前記所定のＤＭ閾値より大きい場合、周囲光が前記所定の光条件を満たす光であること、及び、
   ｃ）前記ＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記ＤＭを所定のＤＭ閾値と比較し、
   前記ＦＭが所定のＦＭ閾値より小さく、前記ＤＭが所定のＤＭ閾値より小さい場合、
   識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを所定のＦＭ閾値と比較し、
   前記ＲＯＩの前記比較したＦＭが前記所定のＦＭ閾値より小さい場合、周囲光が前記所定の光条件を満たす光より弱いことを検出すること、
   の一つを実行することを含むステップを実行するように構成される、システム。
8. 前記処理ユニットは更に、前記識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを決定するステップを実行するように構成され、
   前記捕捉した画像の関心領域を識別し、
   前記ＦＭが前記所定のＦＭ閾値より小さく、前記ＤＭが前記所定のＤＭ閾値より小さい場合、前記識別した関心領域（ＲＯＩ）のＦＭを決定する、請求項７に記載のシステム。