JP6868932B2

JP6868932B2 - 物体認識装置

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Publication number: JP6868932B2
Application number: JP2018003460A
Authority: JP
Inventors: 遠藤　健; 健遠藤; 永崎　健; 健永崎
Original assignee: Hitachi Astemo Ltd
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Priority date: 2018-01-12
Filing date: 2018-01-12
Publication date: 2021-05-12
Anticipated expiration: 2038-01-12
Also published as: JP2019125022A; WO2019138827A1; DE112018005708T5

Description

本発明は、物体認識装置に関する。

自動運転の実現や交通事故防止のために、道路標識を認識し、ドライバに規制情報を通知する道路標識認識機能に大きな関心が寄せられている。道路標識の種類としては、看板式の道路標識、高速道路等に設置されるLED式の電光標識、夜間において内部が発光する内部照明標識があり、道路標識認識機能ではこれら多種類の道路標識を認識することが求められている。例えば特許文献１には、非発光式の看板標識とLED式の電光標識とを認識する方法として、常時２種類の露光を用い画像を撮像し、候補領域の輝度分布の変化量に基づき、候補領域内の標識が非発光式の看板標識かLED式の電光標識かを判別する道路標識認識装置が開示されている。

特開2010-26591号公報

しかしながら、特許文献１では常時２種類の露光を実施するが、３種類の標識を認識可能な状態で撮像可能な露光はなく、また、常時２種類の露光を実施した場合に各標識の撮像回数は減少する。道路標識の認識性能は標識の撮像回数に依存するため、認識性能が低下するという課題がある。

本発明は、このような課題に鑑み、撮像回数の低下を抑制し、認識率の向上を可能とする物体認識装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の物体認識装置は、画像の明るさを制御するカメラ制御値を算出するカメラ制御部と、前記カメラ制御部によって算出された前記カメラ制御値を用いて第１の画像を撮像する画像撮像部と、前記画像撮像部によって撮像された前記第１の画像から所定の形状および輝度の物体を検出する物体検出部と、前記画像撮像部によって撮像された画像の中の標識の認識処理を行う標識認識部と、を備え、前記物体検出部によって前記所定の形状および輝度の物体が検出された場合に、前記カメラ制御部は、前記カメラ制御値を調整し、前記画像撮像部は、当該調整されたカメラ制御値を用いて第２の画像を撮像し、前記標識認識部は、前記第２の画像を用いて、前記第２の画像の中の標識を認識する。

本発明によれば、撮像回数の低下を抑制し、認識率を向上することができる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施形態１に係る物体認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図１に示した物体認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。内部照明式の制限速度標識が設置された道路を示す図である。路面等を基準に算出されたカメラ制御値により、図３に示した道路を撮像した画像である。路面等を基準に算出されたカメラ制御値より暗い画像を撮像可能なカメラ制御値により、図３に示した道路を撮像した画像である。看板式の駐車禁止標識と内部照明式の制限速度標識が設置された道路を示す図である。路面等を基準に算出されたカメラ制御値により、図６に示した道路を撮像した画像である。路面等を基準に算出されたカメラ制御値より暗い画像を撮像可能なカメラ制御値により、図６に示した道路を撮像した画像である。本発明の実施形態２に係る物体認識装置の構成を示す機能ブロック図である。図９に示した物体認識装置の動作の一例を示すフローチャートである。街灯が設置された道路を示す図である。

以下に、本発明の実施形態について詳細に説明する。

〔実施形態１〕
図１は、実施形態１の物体認識装置１の構成を示す機能ブロックである。図２は、図１の物体認識装置１の動作の一例を示すフローチャートである。なお、物体認識装置１は、後述するように、輝度の異なる標識（看板標識、内照標識等）を認識する。

本実施形態の物体認識装置１は、コンピュータ（プロセッサ）、メモリおよび記憶装置などで構成されており、コンピュータが、メモリ等に格納された制御プログラムを実行することにより各種機能部として動作する。

図１に示すように、物体認識装置１は、コンピュータの動作により実現される機能部としてのカメラ制御部１０１、画像撮像部１０２、物体検出部１０３、標識認識部１０４を有している。

カメラ制御部１０１は、カメラ（画像）の明るさを制御するカメラ制御値を算出し、画像撮像部１０２に出力する。ここで、カメラ制御値とは、カメラの露光時間、アナログゲイン値、レンズのＦ値等が該当する。なお、フィルタを用いて、Ｆ値を変更してもよい。

カメラの制御値を算出する方法としては、例えば、路面の明るさを基準にカメラ制御値を算出しても良いし、空領域の明るさを基準にカメラ制御値を算出しても良い。以降では、路面の明るさを基準にした場合について説明するが、本発明を限定するものでない。

画像撮像部１０２は、カメラ制御部１０１からのカメラ制御値（カメラ制御量）を取得し、カメラに制御値を反映することで画像を撮像する。すなわち、画像撮像部１０２は、取得したカメラ制御値を用いて調整された明るさの画像を撮像する。換言すれば、画像撮像部１０２は、カメラ制御部１０１によって算出されたカメラ制御値に基づいて画像を撮像する。撮像された画像は物体検出部１０３に出力される。

物体検出部１０３は、画像撮像部１０２で撮像された画像中から所定の物体を検出し、検出結果をカメラ制御部１０１に出力する。以降では、所定の物体として、円形状の高輝度物体を対象に記述するが、本発明を限定するものでない。例えば、多角形（三角形、四角形等）状の高輝度物体であってもよい。なお、日本では、速度制限等の規制標識として円形形状が用いられる。

また、本実施形態では、物体検出部１０３は、一例として、LED式電光標識より高い輝度を有する高輝度物体（所定の物体）を検出する。これにより、内照標識の候補としての物体を検出することができる。

円形状の高輝度物体の検出方法として、例えば、ハフ変換を実施し円形上物体を含む候補領域を特定し、その後、特定した候補領域内の高輝度の画素割合に基づき検出してもよい。

物体検出部１０３で所定の物体が検出された場合、カメラ制御部１０１はカメラ制御値を調整する。具体的には、物体検出部１０３で高輝度物体が検出された場合に、以前のカメラ制御値に対し画像が暗くなるカメラ制御値を算出する。この際、カメラ制御部１０１は、以降算出するカメラ制御値として、画像が暗くなるカメラ制御値を継続して算出してもよいし、画像が暗くなるカメラ制御値と画像が明るくなるカメラ制御値を交互に算出してもよい。

標識認識部１０４は、画像撮像部１０２で撮像された画像中から道路標識の認識処理を実施する。道路標識の認識処理としては、画像中の道路標識の位置を特定すると、特定した位置に対して認識対象の標識テンプレート画像を用いたテンプレートマッチング処理を行い、相関性の高い標識テンプレート画像に紐付けられた道路標識の種別および当該道路標識に示される標識情報を取得する。

また、道路標識を撮影した多数の画像に基づく機械学習を用いた統計的な方法により道路標識の種別および当該道路標識に示される標識情報を取得してもよい。標識認識部１０４の出力は、テンプレートマッチング処理や統計的な方法により識別された標識種別や、識別時の標識らしさを表現する識別スコアであってもよい。なお、識別スコアについては、表１〜２を用いて後述する。

標識認識部１０４は、カメラ制御部１０１が算出したカメラ制御値に応じ、認識する対象を選択してもよい。具体的には、明るい画像を撮像可能なカメラ制御値では低輝度の看板標識を、暗い画像を撮像可能なカメラ制御値では高輝度の内照標識を認識対象とし、道路標識を認識する手段としてテンプレートマッチングを用いていた際には、利用するテンプレート自体を認識対象の標識（例えば、看板標識等）に制限する。

すなわち、標識認識部１０４は、カメラ制御部１０１によって算出されたカメラ制御値に応じた標識種別（看板標識、LED式の電光標識、内照標識等）の道路標識を選択的に認識する。例えば、明るい画像を撮像するカメラ制御値に対して看板標識のテンプレートを用いてマッチング処理を行い、暗い画像を撮像するカメラ制御値に対して内照標識のテンプレートを用いてマッチング処理を行う。これにより、テンプレートマッチングの処理時間を短縮することができ、道路標識を高速に認識することができる。なお、カメラ制御値と標識種別の対応関係は、例えば、メモリ等の記憶装置に記憶される。

次に、本実施形態の物体認識装置１における動作の一例を、図２のフローチャートを参照して説明する。

物体認識装置１は、路面等を基準としたカメラ制御値を算出し（Ｓ１０１）、算出したカメラ制御値に基づき画像撮像を実施する（Ｓ１０２）。ここで、カメラ制御部１０１は、円形状の高輝度物体（所定の物体）が検出される前に、画像の明るさの基準としてカメラ制御値（第１のカメラ制御値）を算出する。算出されたカメラ制御値は、例えば、メモリ等の記憶装置に一時的に記憶される。

次に、撮像された画像中から円形状の高輝度物体を検出し（Ｓ１０３）、道路標識の認識処理を実施する（Ｓ１０４）。

円形状の高輝度物体が検出されていた場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）には、以前撮像された画像よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値を以降の露光制御値として算出し（Ｓ１０６）、画像の撮像(Ｓ１０７)と道路標識の認識処理を実施する（Ｓ１０８）。円形状の高輝度物体が検出されていなかった場合（Ｓ１０５：ＮＯ）には、以前のカメラ制御値を以降の露光制御値として算出する。

ここで、カメラ制御部１０１は、円形状の高輝度物体（所定の物体）が検出された場合に（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、円形状の高輝度物体が検出される前に比べて画像が暗くなるカメラ制御値（第２のカメラ制御値）を算出する（Ｓ１０６）。なお、Ｓ１０６では、例えば、露光時間を短くしたりアナログゲイン値を小さくしたりすること等により、暗い画像が撮像され、白飛びを抑制することができる。

このように、カメラ制御部１０１は、物体検出部１０３によって所定の物体が検出された場合に、カメラ制御値を調整する。これにより、必要に応じて画像の明るさを切り替えることができる。

また、上述した処理フローでは、円形状の高輝度物体が検出されていた場合（Ｓ１０５：ＹＥＳ）には、以降のカメラ制御値として、以前撮像された画像よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値を以降のカメラ制御値として算出すると説明したが、明るい画像を撮像可能なカメラ制御値と暗い画像を撮像可能なカメラ制御値を交互に算出してもよい。

すなわち、カメラ制御部１０１は、円形状の高輝度物体（所定の物体）が検出された後、Ｓ１０１で算出したカメラ制御値（第１のカメラ制御値）と同じカメラ制御値と、Ｓ１０６で算出したカメラ制御値（第２のカメラ制御値）と同じカメラ制御値と、を交互に算出してもよい。これにより、動作例２として後述するように、内照標識（円形状の高輝度物体）を認識した後にも看板標識を認識することができる。

（動作例１）
次に、自車が図３に示す道路を走行した場合における物体認識装置１の動作例について説明する。図４は、路面を基準としたカメラ制御値により撮像された図３の走行環境の画像を示している。

図３のＴ１０１は内部照明式の制限速度標識を表しており、図４のＴ１０２は画像上で白飛びした状態で撮像された内部照明式の制限速度標識を表現している。

物体認識装置１は、図４に示す画像中から、円形状の高輝度物体としてＴ１０２を検出し（Ｓ１０５：ＹＥＳ）、以降のカメラ制御値として、以前撮像された画像よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値を算出し（Ｓ１０６）、画像を撮像する（Ｓ１０７）。

Ｓ１０６で算出されたカメラ制御値により撮像される画像を図５に示す。図５のＴ１０３は、内部照明式の制限速度標識を示している。Ｓ１０６で算出されたカメラ制御値は暗い画像が撮像可能なため、内部照明標識の白飛びを抑えることができる。

次に、図５に示す画像中から内部照明式の制限速度標識を認識する（Ｓ１０８）。

以上より、本実施形態の物体認識装置１は、路面等を基準に算出された露光制御量では白とびした状態で撮像され認識が困難となる内部照明標識を、白飛びした状態を検出し、暗い画像を撮像可能なカメラ制御値を用い画像撮像を行うことで白飛びを抑制でき、内部照明標識を認識することができる。

また、円形状の高輝度物体が検出されていない場合には路面等を基準に算出された明るい画像を撮像可能なカメラ制御値を用い、内部照明標識が出現した場合にのみ暗い画像を撮像可能なカメラ制御値を算出することで、出現した標識に対し適応的に画像の明るさを切り替えることができ、標識の撮像回数の低下が抑制され、認識率の向上が期待される。すなわち、従来技術と比較して標識の撮像回数が増加し、標識の認識率が高くなる。なお、標識等の認識率は車速が早くなるにつれて低下するが、本実施形態によれば、車速が早くなっても標識等を認識できる確率が高くなる。

（動作例２）
次に、自車が図６に示す道路を走行した場合における物体認識装置１の動作例について説明する。図６では低輝度の看板標識と高輝度の内照標識が併設されている。図７は、路面を基準としたカメラ制御値により撮像された図６の走行環境の画像を示している。

図６のＴ１０４は看板式の駐車禁止標識を示しており、Ｔ１０５は内部照明式の制限速度標識を表している。図７のＴ１０６は撮像された看板式の駐車禁止標識を表しており、Ｔ１０７は白飛びした状態で撮像された内部照明式の制限速度標識を表現している。

物体認識装置１は、図７に示す画像中から、円形状の高輝度物体としてＴ１０７を検出する（Ｓ１０３）。次に、道路標識としてＴ１０４を以下のように認識する（Ｓ１０８）。

Ｓ１０８では、Ｓ１０３において高輝度の円形状物体が検出されたため、以降のカメラ制御値として、以前のカメラ制御値よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値と、以前のカメラ制御値を交互に算出し（Ｓ１０６）、画像の撮像（Ｓ１０７）と道路標識の認識処理を実施する（Ｓ１０８）。

図８に、高輝度物体が検出される以前のカメラ制御値よりも暗い画像を撮像可能なカメラ制御値で撮像された画像を示す。図８のＴ１０９は、内部照明式の制限速度標識を示している。Ｓ１０６で算出されたカメラ制御値は図７に示す画像を撮像したカメラ制御値に比べ暗い画像が撮像されるため、内部照明標識の白飛びを抑えることができる。一方で、Ｔ１０８で記載された看板式の駐車禁止標識は黒つぶれしている。

道路標識の認識処理は常に正しいとは限らないため、図７の画像中から駐車禁止標識（看板標識）の認識に失敗した場合において、以降のカメラ制御値として暗い画像を撮像するカメラ制御値を継続して算出した場合、駐車禁止標識を認識することが困難となってしまう。しかし、上述したように、暗い画像と明るい画像を交互に撮像することで、看板標識と内部照明標識の両方を認識することが可能となる。

〔実施形態２〕
次に、本発明の実施形態２について説明する。図９に本実施形態の機能ブロックを示す。図９では、図１との対応部分に同一符号（１０１〜１０４）を付して示す。図１０は、図９の物体認識装置２の動作の一例を示すフローチャートである。なお、本実施形態の物体認識装置１は、後述するように、街灯のような円形状の高輝度物体と内照標識を区別する。

認識結果比較部１０５は、異なるカメラ制御値に基づき撮像された画像に対する標識認識部１０４の認識結果を比較し、比較結果をカメラ制御部１０１に送信する。具体的には、路面等を基準に算出されたカメラ制御値に基づき撮像された画像に対する標識認識部１０４の認識結果と、物体検出部１０３で所定の物体が検出されカメラ制御値が調整された画像（暗い画像）に対する標識認識部１０４の認識結果とを比較する。

比較結果から、２つの認識結果の変化量が所定値以下であった場合にカメラ制御部１０１は、以前のカメラ制御値をカメラ制御値として算出する。

次に、本実施形態の物体認識装置２における動作の一例を、図１０のフローチャートを参照して説明する。

物体認識装置２は、路面等を基準としたカメラ制御値を算出し（Ｓ２０１）、算出したカメラ制御値に基づき画像撮像を実施する（Ｓ２０２）。

次に、撮像された画像中から円形状の高輝度物体を検出し（Ｓ２０３）、道路標識の認識処理を実施する（Ｓ２０４）。

円形状の高輝度物体が検出されていた場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）には、以前撮像された画像よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値を以降のカメラ制御値として算出し（Ｓ２０６）、画像の撮像(Ｓ２０７)と道路標識の認識処理を実施する（Ｓ２０８）。円形状の高輝度物体が検出されていなかった場合（Ｓ２０５：ＮＯ）には、以前のカメラ制御値を以降のカメラ制御値として算出する。

次に、路面等を基準に算出されたカメラ制御値に基づき撮像された画像に対する標識認識結果（Ｓ２０４）と、円形状の高輝度物体が検出されカメラ制御値が調整された画像（暗い画像）に対する認識結果（Ｓ２０８）とを比較する（Ｓ２０９）。

２つの認識結果の変化量が所定値以上であった場合に（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、以降のカメラ制御値として暗い画像を撮像するカメラ制御値を算出し、２つの認識結果の変化量が所定値未満であった場合に（Ｓ２１０：ＮＯ）、以降のカメラ制御値として以前のカメラ制御値を算出する（Ｓ２１２）。

すなわち、カメラ制御部１０１は、円形状の高輝度物体（所定の物体）が検出された後、認識結果の変化量が所定値以上の場合に（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、Ｓ２０６で算出したカメラ制御値（第２のカメラ制御値）と同じカメラ制御値を算出する（Ｓ２１２）。また、カメラ制御部１０１は、円形状の高輝度物体（所定の物体）が検出された後、認識結果の変化量が所定値未満の場合に、Ｓ２０１で算出したカメラ制御値（第１のカメラ制御値）と同じカメラ制御値を算出する（Ｓ２１２）。

なお、円形状の高輝度物体が内照標識である場合、認識結果の変化量は所定値以上となり、円形状の高輝度物体が街灯である場合、認識結果の変化量は所定値未満となる。

（動作例３）
次に、自車が図１１に示す道路を走行した場合における物体認識装置２の動作例について説明する。

図１１のＴ１１０は道路上に設置された街灯を示している。

物体認識装置２では、図１１に示す走行環境中から、円形状の高輝度物体としてＴ１１０を検出し（Ｓ２０３）、標識認識処理を実施する（Ｓ２０４）。以降のカメラ制御値として、以前撮像された画像よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値を算出し（Ｓ２０６）、画像を撮像する（Ｓ２０７）。

次に、標識認識処理を実施し（Ｓ２０８）、異なるカメラ制御値で撮像された画像に対する２つの認識結果を比較する（Ｓ２０９）。

Ｓ２０４とＳ２０８の認識結果を表１に示す。

表１の２列目が標識認識処理（Ｓ２０４）の標識らしさを表現する識別スコア（値：３）を示しており、３列目が標識認識処理（Ｓ２０８）の識別スコア（値：４）を示している。表中の識別スコアは、値が大きいほど標識らしさが高い。

街灯は道路標識でないため、異なるカメラ制御値で撮像された画像に対する識別スコアは大きく変化しない（Ｓ２１０：ＮＯ）。ここで、識別スコアの変化量は４−３＝１となり、所定値（例えば、２０）未満となる。そのため、以降のカメラ制御値として円形状の高輝度物体検出以前のカメラ制御値を利用する（Ｓ２１２）。

以上では図１１を用い、街灯が設置されていた際の本実施形態の処理を説明したが、以降では内部照明標識が設置されたいた際の処理について図３を用いて説明する。

物体認識装置２では、図３に示す走行環境中から、円形状の高輝度物体としてＴ１０１を検出し（Ｓ２０３）、標識認識処理を実施する（Ｓ２０４）。以降のカメラ制御値として、以前撮像された画像よりも暗い画像を撮像するカメラ制御値を算出し（Ｓ２０６）、画像を撮像する（Ｓ２０７）。

Ｓ２０４とＳ２０８の認識結果を表２に示す。

Ｓ２０２で撮像される画像上で内部照明標識は白飛びした状態で撮像されるが、Ｓ２０７で撮像される画像は暗い画像のため、内部絵柄のコントラスト比が高い状態で撮像される。

標識認識処理の識別スコアは、絵柄のコントラスト比が高いほど上昇する傾向にあるため、Ｓ２０４での識別スコアに比べ、Ｓ２０８の識別スコアは高くなり、識別スコアは大きく変化する。（Ｓ２１０：ＹＥＳ）。ここで、識別スコアの変化量は３０−３＝２７となり、所定値（例えば、２０）以上となる。そのため、以降のカメラ制御値として画像を暗く撮像できるカメラ制御値を利用する（Ｓ２１１）。

このように、本実施形態によると、街灯等を円形状の高輝度物体として検知しても、以降暗い画像が撮像されることを回避できるため、街灯近くに看板式標識が設置された場合に認識困難となることを防止することができる。一方で、内部照明標識が出現した際には、以降のカメラ制御値として暗い画像を撮像することができ、内部照明標識を認識することができる。なお、これらの効果は、例えば、夜間やトンネル等の暗所において顕著である。

以上、実施形態１、及び実施形態２を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。また、上に記載した実施形態では、道路標識の認識に関し説明したが、本発明の対象は道路標識に限定されるものでない。具体的には、行先を示す看板等の他の対象にも適用可能である。

物体認識装置は、例えば、ステレオカメラであるが、撮像素子（画像撮像部）の数は任意であり、単眼カメラであってもよい。

本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当事者が理解し得る様々な変更を加えることができる。例えば、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。さらに、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、コンピュータ（プロセッサ）がそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記録装置、または、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。

なお、本発明の実施形態は、以下の態様であってもよい。

（１）．画像の明るさを制御するカメラ制御値を算出するカメラ制御部と、前記カメラ制御部の前記カメラ制御値に基づき画像を撮像する画像撮像部と、前記画像撮像部が撮像した画像中から所定の物体を検出する物体検出部とを備え、前記カメラ制御部は、前記物体検出部において前記所定の物体が検出された場合に、前記カメラ制御量を調整することを特徴とする、物体認識装置。

（２）．前記物体検出部が検出する前記所定の物体は高輝度物体であることを特徴とする（１）に記載の物体認識装置。

（３）．前記物体検出部が検出する前記所定の物体は円形形状であることを特徴とする（２）に記載の物体認識装置。

（４）．前記カメラ制御部は、前記物体検出部において前記所定の物体が検出された場合に、以前の制御値に対し画像が暗くなるカメラ制御値を算出することを特徴とする（１）〜（３）のいずれかに記載の物体認識装置。

（５）．前記カメラ制御部は、前記物体検出部において前記所定の物体が検出された場合に、前記以前の制御値に対し画像が暗くなるカメラ制御値と、前記画像が暗くなるカメラ制御値に比べ画像が明るくなるカメラ制御値とを算出することを特徴とする（４）に記載の物体認識装置。

（６）．前記画像撮像部により撮像された画像中から道路標識を認識する標識認識部をさらに有し、前記標識認識部は、前記カメラ制御部のカメラ制御値に基づき、認識する標識種別を選択することを特徴とする、（１）〜（５）のいずれかに記載の物体認識装置。

（７）．前記物体検出部において前記所定の物体が検出される以前のカメラ制御量を用い撮像された画像に対する前記標識認識部の認識結果と、前記物体検出部において前記所定の物体が検出された以降のカメラ制御量を用い撮像された画像による前記標識認識部の認識結果とを比較する標識認識結果比較部をさらに有し、認識結果の変化量が所定値以上の場合に、前記所定の物体が検出された以降のカメラ制御量を算出することを特徴とする、（６）に記載の物体認識装置。

上記（１）〜（７）によれば、標識の撮像回数を増加させ認識率の向上をすることができる。

１、２…物体認識装置
１０１…カメラ制御部
１０２…画像撮像部
１０３…物体検出部
１０４…標識認識部
１０５…認識結果比較部

Claims

画像の明るさを制御するカメラ制御値を算出するカメラ制御部と、
前記カメラ制御部によって算出された前記カメラ制御値を用いて第１の画像を撮像する画像撮像部と、
前記画像撮像部によって撮像された前記第１の画像から所定の形状および輝度の物体を検出する物体検出部と、
前記画像撮像部によって撮像された画像の中の標識の認識処理を行う標識認識部と、を備え、
前記物体検出部によって前記所定の形状および輝度の物体が検出された場合に、
前記カメラ制御部は、前記カメラ制御値を調整し、
前記画像撮像部は、当該調整されたカメラ制御値を用いて第２の画像を撮像し、
前記標識認識部は、前記第２の画像を用いて、前記第２の画像の中の標識を認識する
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項１に記載の物体認識装置であって、
前記所定の形状および輝度の物体は、
高輝度物体である
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項２に記載の物体認識装置であって、
前記所定の形状および輝度の物体は、
円形形状である
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項２に記載の物体認識装置であって、
前記カメラ制御部は、
前記所定の形状および輝度の物体が検出される前に、画像の明るさの基準として第１のカメラ制御値を算出し、
前記所定の形状および輝度の物体が検出された場合に、前記所定の形状および輝度の物体が検出される前に比べて画像が暗くなる第２のカメラ制御値を算出する
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項４に記載の物体認識装置であって、
前記カメラ制御部は、
前記所定の形状および輝度の物体が検出された後、前記第１のカメラ制御値と、前記第２のカメラ制御値と、を交互に算出する
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項１に記載の物体認識装置であって、
前記標識認識部は、
前記カメラ制御部によって算出された前記カメラ制御値に応じた標識種別の道路標識を選択的に認識する
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項４に記載の物体認識装置であって、
前記第１のカメラ制御値を用いて撮像された画像に対する前記標識認識部の認識結果と、前記第２のカメラ制御値を用いて撮像された画像に対する前記標識認識部の認識結果と、を比較する認識結果比較部をさらに備え、
前記カメラ制御部は、
前記所定の形状および輝度の物体が検出された後、前記認識結果の変化量が所定値未満の場合に、前記第１のカメラ制御値を算出する
ことを特徴とする物体認識装置。
請求項２に記載の物体認識装置であって、
前記高輝度物体は、
LED式電光標識より高い輝度を有する
ことを特徴とする物体認識装置。