JP7058753B2

JP7058753B2 - カメラ装置

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Publication number: JP7058753B2
Application number: JP2020550280A
Authority: JP
Inventors: 啓佑岩崎; 健永崎; 健遠藤
Original assignee: Hitachi Astemo Ltd
Current assignee: Hitachi Astemo Ltd
Priority date: 2018-10-04
Filing date: 2019-09-19
Publication date: 2022-04-22
Anticipated expiration: 2039-09-19
Also published as: WO2020071132A1; CN112789654A; JPWO2020071132A1

Description

本発明は、カメラ装置に関する。

近年、車載カメラ装置の普及により、安全運転や自動運転に向けた各種認識機能への要求が高まってきている。なかでも、ステレオカメラ装置は、画像による視覚的な情報と、対象物への距離情報を同時に計測するため、自動車周辺の様々な対象物（人、車、立体物、路面、路面標識、看板標識など）を詳細に把握でき、運転支援時の安全性の向上にも寄与するとされている。

国内外で標識認識機能の要求が高まり、認識精度の向上が求められている。精度劣化要因のひとつとして、規制解除標識の検知・認識の困難さがある。これは規制解除標識のデザインが速度標識などと違い、サイズが小さ目なこと、周辺の円環の幅が小さいため背景との十分なコントラスト差が出にくいといった事に起因して、検知が難しいためである。規制解除標識が検知・認識できなかった結果、規制速度表示を終了すべき状況においても、前回の表示を継続してしまうため、ドライバに対して正しい速度情報を提供する点において課題を生じてしまう。

従来から、車両に搭載され、車両の前方の状況を認識する車載カメラ装置に関する様々な技術・装置が提案されてきた。例えば、標識認識の性能向上に関しては、認識の高精度化を図るという点に着目した技術として、特許文献１がある。

特開２０１５－１９１６２１号公報

しかしながら、特許文献１に開示されるような技術では、精度劣化要因のひとつとして、速度規制などの規制の解除を指示する標識（規制解除標識）を未検知となる課題がある。

本発明の目的は、上記の点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、規制解除標識の検知精度を向上することができるカメラ装置を提供することである。

上記目的を達成するために、本発明は、画像から斜線候補を探索する探索部と、検出された前記斜線候補から本標識に対応する規制の解除を示す規制解除標識の斜線候補を選択する選択部と、選択された前記規制解除標識の前記斜線候補の前記画像から前記規制解除標識を識別する規制解除標識識別部と、を備える。

本発明によれば、規制解除標識の検知精度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。

本発明の実施形態にかかわる車載ステレオカメラ装置の全体構成を示すブロック図である。車載ステレオカメラ装置の基本的な処理フローを示す図である。各種処理のタイミングチャートである。画像バッファに蓄えられた画像の一部である。図４Ａの画像を画像処理した処理結果であり、濃淡変化が大きい部分に輝度を持つ画像である。標識認識の基本処理フローを示す図である。本発明の実施形態における規制解除標識検知の処理フローを示す図である。図５に示す斜線探索の処理概要を示す図である。連続するエッジペア（左右ペア）を示す図である。図５に示す斜線判定における斜線候補の絞り込み（選択）を説明するための図である。規制解除標識検知の処理の契機を与える他システムとの連携を説明するための図である。

本発明の実施形態について図を用いて以下に説明する。なお、前述した発明の目的と一部重複するが、本実施形態の目的は、標識の検知処理において、規制解除のデザインに沿った検知を行い、かつ木や電信柱などのパタンとの誤判定を抑制することが可能なカメラ装置を提供することである。

図１は、本実施形態にかかわる車載ステレオカメラ装置１００（カメラ装置）の全体構成を示すブロック図である。本実施形態の車載ステレオカメラ装置１００は、車両に搭載され、車両前方の撮影対象領域の画像情報に基づいて車外環境を認識する装置である。車載ステレオカメラ装置１００は、例えば、道路の白線、歩行者、車両、その他の立体物、信号、標識、点灯ランプなどの認識を行い、当該ステレオカメラ装置を搭載した車両（自車両）のブレーキ、ステアリングなどの調整を行う。

車載ステレオカメラ装置１００は、画像情報を取得する左右に配置された２つのカメラ１０１、１０２と、カメラ１０１、１０２の撮像を制御して、撮像した画像を取り込むための画像入力インタフェース１０３を持つ。このインタフェースを通して取り込まれた画像は、バス１０９を通してデータが送られ、画像処理部１０４や、演算処理部１０５で処理される。処理途中の結果や最終結果となる画像データなどは記憶部１０６に記憶される。なお、図面を見やすくするため、図１においてカメラ１０１、１０２等の制御線は表示していない。

画像処理部１０４は、カメラ１０１の撮像素子から得られる第１の画像と、カメラ１０２の撮像素子から得られる第２の画像とを比較して、それぞれの画像に対して、撮像素子に起因するデバイス固有の偏差の補正や、ノイズ補間などの画像補正を行い、これを記憶部１０６に記憶する。更に、画像処理部１０４は、第１および第２の画像の間で、相互に対応する箇所を計算して、視差情報を計算し、先程と同様に、これを記憶部１０６に記憶する。

演算処理部１０５は、記憶部１０６に蓄えられた画像および視差情報（画像上の各点に対する距離情報）を使い、車両周辺の環境を知覚するために必要な、各種物体の認識を行う。各種物体とは、人、車、その他の障害物、信号機、標識、車のテールランプやヘッドライド、などである。これら認識結果や中間的な計算結果の一部が、先程と同様に記憶部１０６に記録される。演算処理部１０５は、撮像した画像に対して各種物体認識処理を行った後に、これら認識結果を用いて車両の制御を計算する。

計算の結果として得られた車両の制御方針や、物体認識結果の一部はＣＡＮインタフェース１０７を通して、車載ネットワークＣＡＮ（Controller Area Network）に伝えられ、これにより車両の制動が行われる。また、これらの動作について、各処理部が異常動作を起こしていないか、データ転送時にエラーが発生していないかどうかなどを、制御処理部１０８が監視しており、異常動作を防ぐ仕掛け（構成）となっている。

上記の画像処理部１０４は、バス１０９（内部バス）を介して、制御処理部１０８、記憶部１０６、演算処理部１０５、画像入力インタフェース１０３（カメラ１０１、１０２の撮像素子との間の入出力部）、ＣＡＮインタフェース１０７（外部車載ネットワークとの入出力部）に接続されている。

画像処理部１０４、演算処理部１０５、記憶部１０６、画像入力インタフェース１０３、ＣＡＮインタフェース１０７、及び制御処理部１０８は、単一または複数のコンピュータユニットにより構成されている。記憶部１０６は、例えば画像処理部１０４によって得られた画像情報や、演算処理部１０５によって走査された結果作られた画像情報等を記憶するメモリ等により構成されている。ＣＡＮインタフェース１０７は、車載ステレオカメラ装置１００から出力する情報を、ＣＡＮ１１０を介して自車両の他の制御システムに出力する。

図２に車載ステレオカメラ装置１００の処理フローを示す。

左右のカメラ１０１、１０２は、画像を撮像する。左右のカメラ１０１、１０２の各々で撮像された画像データ２０３、２０４のそれぞれについて、画像処理部１０４は、カメラ１０１、１０２の撮像素子が持つ固有の癖（画像の歪み等）を吸収するための補正などの画像処理２０５を行う。その処理結果は画像バッファ２０６に蓄えられる。画像バッファ２０６は、図１の記憶部１０６に設けられる。

更に、補正された２つの画像を使って、画像処理部１０４は、画像同士の照合（マッチング）を行い、これにより左右カメラで得た画像の視差情報を得る視差処理２０７を行う。左右画像の視差により、対象物体上のある着目点が、左右カメラの画像上の何処と何処に対応するかが明らかとなり、三角測量の原理によって、対象物までの距離が得られることになる。画像処理２０５および視差処理２０７で最終的に得られた画像、および視差情報は記憶部１０６に蓄えられる。

更に上記の記憶された画像、および視差情報を用いて、演算処理部１０５は、各種物体認識処理２０９を行う。認識対象の物体としては、人、車、その他の立体物、標識、信号機、テールランプなどがあるが、認識の際、演算処理部１０５は必要に応じて認識辞書２１０を利用する。

更に、物体認識の結果と、自車両の状態（速度、舵角など）とを勘案して、演算処理部１０５は、車両制御処理２１１を行う。車両制御処理２１１は、例えば、乗員に警告を発し、自車両のブレーキングや舵角調整などの制動を行う、あるいは、それによって対象物の回避制御を行う方針を決め、その結果をＣＡＮインタフェース１０７を通して出力する処理である。

なお、各種物体認識処理２０９および車両制御処理２１１は、前述したように図１の演算処理部１０５で行われ、ＣＡＮへの出力は、ＣＡＮインタフェース１０７にて行われる。これらの各処理各手段は、例えば単一または複数のコンピュータユニットにより構成され、相互にデータを交換可能に構成されている。

図３に車載ステレオカメラ装置１００のタイミングチャートを示す。

図３のタイミングチャートでは大きく２系統の流れを３０１、３０２として示している。３０１の流れが、図１の画像処理部１０４における処理タイミングであり、３０２の流れが、図１の演算処理部１０５における処理タイミングを示している。まず、右画像入力３０３が行われる。これは、図２におけるカメラ１０２（右カメラ）が画像撮像を行い、その後で画像処理２０５を経て、画像処理部１０４が画像バッファ２０６に右画像を蓄えるまでの処理に相当する。

次に左画像入力３０４が行われる。これは、図２におけるカメラ１０１（左カメラ）が画像撮像を行い、画像処理２０５を経て、画像処理部１０４が画像バッファ２０６に左画像を蓄えるまでの処理に該当する。次に視差処理２０７が行われる。これは、図２において、画像バッファ２０６から左右の２つの画像を画像処理部１０４が読み出し、両画像間の照合を取ることで視差を計算し、計算して得られた視差情報を記憶部１０６に蓄えるまでの処理に相当する。この時点で、画像と視差情報が記憶部１０６に揃ったことになる。次に演算処理部１０５が各種物体認識処理２０９を行い、車両制御処理２１１を行い、その結果をＣＡＮに出力する運びとなる。

図４Ａ～図４Ｃは、標識認識機能の処理フローを説明するための図である。

各種物体認識処理２０９は、標識認識処理２０９ａを含む。標識認識処理２０９ａは、円検知処理４０６と識別処理４０７からなる。図４Ａは、画像処理２０５を経て、画像バッファ２０６に蓄えられた画像の一部である。図４Ｂは、標識認識処理２０９ａで使用するために、図４Ａの画像を画像処理した処理結果であり、近傍での濃淡変化が大きい部分に輝度を持つ画像である。図４Ｃは、標識認識の基本処理フローの一例である。

標識認識処理２０９ａでは、まず、図４Ｂの画像を用い、円検知処理４０６を行う。円検知処理４０６では、中心演算により円の中心を求める。円検知処理４０６は、中心推定のステップ４０８と半径推定のステップ４０９に分けられる。

はじめに、ステップ４０８において、中心の推定を行う。各エッジから法線方向に線分４０４を引き、その線分の交点が一定数以上重なる点を中心４００（図４Ａ）と推定する。なお、中心４００から所定半径まではエッジ数のカウントを省略してもよい。標識は一般的に、直径３０ｃｍ以上であることや、非常に遠くにある標識を検知しても識別処理４０７で処理できない場合を鑑みて、この演算省略領域により、演算負荷を低減することができる。

なお、標識認識処理２０９ａを行うプロセッサ等のハードウェアの処理能力の向上により、非常に遠くにある標識を認識して安全性を向上させるために、演算省略領域を小さくしてもよい。この例では丸形状の標識検知を例に説明したが、後述する図形検知処理においては矩形、八角形、三角形などの標識も検知可能である。

図５に本発明の実施形態における規制解除標識検知の処理フローを示す。

規制解除標識（規制終了標識）の探索は、各種物体認識処理２０９の中の標識認識処理２０９ａのタイミングにて行われる。標識認識処理２０９ａでは、対象とするフレームの画像を格納した画像バッファ５０１から、まず図形検知５０２を行う事によって、速度標識や追い越し禁止などの本標識と呼ばれる標識候補群を抽出する。

次に抽出した複数の標識候補に対して、各々のパタンを画像から切出して識別５０３を行う。識別を行う際には認識辞書２１０が用いられ、二項判別木のような弱識別器、最近傍法や判別関数などの強識別器などを組み合わせて、標識の種類を同定する。

ここで、演算処理部１０５（プロセッサ）は、本標識を識別する本標識識別部として機能する。

次に、識別した標識のうち、規制解除標識と共起関係で出現しやすい標識が検知された場合においては、以下で説明するように、規制解除標識の検知・判定に適した独自処理を行う。規制解除標識に向けた独自処理は、斜線探索５０４、斜線判定５０５、規制解除標識向けの識別処理５０６から構成される。

斜線探索５０４は、認識対象であるフレーム画像からエッジ成分を抽出したエッジ画像を元に、規制解除標識の中央部分にある斜線部分を検知する処理である。ここで、演算処理部１０５（プロセッサ）は、画像から斜線候補を探索する探索部として機能する。規制解除標識の特徴的なデザインである斜線を探索することで規制解除標識の検知精度を向上することができる。なお、演算処理部１０５（探索部）は、例えば、本標識が識別されたことを契機として、斜線候補を探索する。これにより、本標識と共起する規制解除標識の斜線を適時に検知することができる。処理の具体的な内容は図６に記述する。

また、斜線判定５０５は、検出した斜線候補のなかから、標識と思われる斜線と、電線や柱などと思われる斜線を判別するための処理である。ここで、演算処理部１０５（プロセッサ）は、検出された斜線候補から本標識に対応する規制の解除を示す規制解除標識の斜線候補を選択する選択部として機能する。これについては図７を用いて後述する。

さらに、識別処理５０６は、選択された規制解除標識の斜線候補の画像から規制解除標識を識別する処理である。演算処理部１０５（プロセッサ）は、識別処理５０６を行う規制解除標識識別部として機能する。

図６Ａは、図５に示す斜線探索５０４（斜線検知）の処理概要を示した図である。

対象とする規制解除標識の画像例６０１に対して、横方向の走査ライン６０２を定め、左から右など一方向６０３に定めた方向で画像走査を行う。走査する画像はエッジ画像である。規制解除標識は、欧州や日本などにおいては斜線の存在が特徴立ったデザインとなっている。エッジの方向・強度を見ることにより、この斜線の左エッジ６０４と、右エッジ６０５を判別し、さらに左エッジと右エッジが一定距離内にあることを利用してエッジペアを判定する。

ここで、演算処理部１０５（探索部）は、画像を横方向に走査し、左エッジと右エッジのペアを探索し、連続して配置される２以上のペアを斜線候補として検出する。少なくとも２画素以上の左エッジと右エッジのペアを探索することで規制解除標識の斜線候補を絞ることができる。なお、斜線候補としての左エッジと右エッジのペアは隙間なく隣接しながら連続して配置される。

エッジペアにおいて判定する距離（横方向の長さ）は、規制解除標識の探索の契機とした本標識のサイズから一定範囲を定めることや、あるいはステレオカメラであれば対象標識とする標識までの距離を使って換算する事も可能である。

詳細には、記憶部１０６は、本標識のサイズと規制解除標識の斜線の横方向の長さの範囲とを関連付けて記憶する。演算処理部１０５（探索部）は、左エッジと右エッジとの間の距離が本標識のサイズに関連付けられた規制解除標識の斜線の横方向の長さの範囲内にある左エッジと右エッジのペアを探索する。これにより、本標識のサイズに応じた規制解除標識の斜線の横方向の長さで斜線候補を絞ることができる。

更に抽出したエッジペアについては、図６Ｂのように、連続するエッジペアの長さによって斜線の候補を絞り込む。斜線の候補の絞り込み（選択）については、図７を用いて説明する。斜線探索（斜線検知）の出力情報としては、エッジペアの位置、長さ、強度、および周辺部分とのコントラスト比、色成分、線の太さなどがある。

図７の斜線判定（上限・下限判定）は、標識内のデザインと思われる斜線と、電線や柱などの、標識とは関係ない斜線成分とを判定する処理である。基本的な考え方はエッジペアの長さ、太さ、周辺とのコントラスト比、色味などを利用して判断する。

図７では、長さによる考え方を述べている。長さには上限と下限があり、上限長を上回るエッジペアについては電柱など長い斜線と見なしてこれを除外し、また下限長を下回るエッジペアについては模様など短い斜線と見なしてこれを除外する。

詳細には、記憶部１０６は、本標識のサイズと規制解除標識の斜線の縦方向の長さの範囲とを関連付けて記憶する。演算処理部１０５（選択部）は、検出された斜線候補の縦方向の長さが本標識のサイズに関連付けられた規制解除標識の斜線の縦方向の長さの範囲内にある斜線候補を選択する。これにより、規制解除標識の斜線の誤検知を防止することができる。

問題は上限と下限をどのように設定するかである。これは規制解除標識の探索の契機となった本標識のサイズを元に設定する。一般に走行地域および国によって、本標識のサイズと規制解除標識に許容されるサイズ範囲が規定されており、この情報を使って本標識のサイズから規制解除標識として許容されるサイズの上限・下限が推定できる。走行地域の情報については、図８にあるように外部の位置情報システムとの連携においても取得する事が可能である。

記憶部１０６は、本標識の位置に対する規制解除標識の相対位置を示す情報をさらに記憶してもよい。この場合、演算処理部１０５（プロセッサ）は、識別された本標識の位置に対する規制解除標識の相対位置（例えば、日本では本標識の上方）に対応する画像の領域から斜線候補を探索する。これにより、規制解除標識の斜線候補を探索する領域が限定される。その結果、規制解除標識の斜線候補を効率的に探索することができる。

図８は、ＧＰＳや地図情報との連携において、規制解除標識の探索の契機を得るための仕掛け（構成）を説明するための図である。

左カメラ８０１、右カメラ８０２を起点として画像処理８０５を行い、視差処理８０７によって走行路周辺の領域を見て林や森などの側道の立体物を検知する。さらにＧＰＳから緯度経度情報を得て、国境のデータをステレオカメラ内部で持つことで、現在の走行地エリアの判定を国判定処理によって行う。更に、どの国を走っているのか、現在の向かっている方角はどちらか、走行時間帯はいつごろかなどの情報を走行ログ８０９から得る。

外部にある位置情報センサが、更に高精細地図情報や道路の速度規制の区間情報を持つ場合は、標識の出現位置や、速度規制の切替わり位置が分かる事になり、規制解除標識の更に詳細な探索が可能となる。

外部位置情報システムとの連携により、システム投資コストは掛かるが、例えば北欧・東欧・南欧圏などでデザインの若干異なる規制解除標識の探索パラメータ（エッジペアの太さ、傾き、コントラスト比）に合わせた探索や、更には露光制御８１１を行うことが可能となる。

更に詳細な地図情報との連携により、標識の出現位置や道路の速度区間の切替わり目において、エッジペアの探索に割く処理時間の割合を変更するなどにより、規制解除標識の共起状況を利用した探索を行うことが可能となる。

詳細には、記憶部１０６は、走行地エリアごとに本標識の位置に対する規制解除標識の相対位置を示す情報を記憶する。演算処理部１０５（探索部）は、識別された本標識の位置に対する走行地エリアごとの規制解除標識の相対位置に対応する画像の領域から斜線候補を探索する。これにより、走行地エリアに応じて規制解除標識の斜線候補を探索する領域が限定される。その結果、規制解除標識の斜線候補を効率的に探索することができる。

例えば、欧州では、本標識と規制解除標識は共起せず、本標識の設置場所は規制解除標識の設置場所と異なる。本標識と規制解除標識の間の区間の長さを取得できる場合、演算処理部１０５（探索部）は、本標識からこの区間の長さだけ離れた位置（前方）に対応する画像の領域から斜線候補を探索してもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、規制解除標識の検知精度を向上することができる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。

上記実施形態では、ステレオカメラを用いて説明したが、カメラの数は任意である。

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、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）．画像から円形物の情報を得る円形物情報取得部(円検知部)と、前記円形物情報取得部で得た前記円形物に関して第一標識の識別を行う識別部と、前記画像から前記円形物の周囲の傾斜物を探索する探索部と、前記探索部で得た前記傾斜物の情報と、前記識別部で得た前記第一標識の情報とに基づいて、前記傾斜物に関する第二標識の判定を行う判定部と、を備えるカメラ装置。

（２）．（１）において、前探索部は、前記画像の横方向に左エッジと右エッジのペアを探索して、前記左エッジと前記右エッジの前記ペアが上下方向に連続した傾斜を形成している場合、前記判定部は、前記円形物に関する前記第一標識に応じた上限値と下限値に基づいて、前記傾斜物に関して前記第二標識の判定を行う。

（３）．（１）または（２）に記載のカメラ装置であって、規制解除標識の探索処理をカメラ画像のみでなく外部のＧＰＳ情報、地図情報などと連携して行うことで規制解除標識の探索の契機が設定される。

１００…車載ステレオカメラ装置
１０１、１０２…カメラ
１０３…画像入力インタフェース
１０４…画像処理部
１０５…演算処理部
１０６…記憶部
１０７…ＣＡＮインタフェース
１０８…制御処理部
１０９…バス
２０３、２０４…画像データ
２０５…画像処理
２０６…画像バッファ
２０７…視差処理
２０９…各種物体認識処理
２０９ａ…標識認識処理
２１０…認識辞書
２１１…車両制御処理
３０３…右画像入力
３０４…左画像入力
４００…中心
４０４…線分
４０６…円検知処理
４０７…識別処理
４０８…中心推定のステップ
４０９…半径推定のステップ
５０１…画像バッファ
５０２…図形検知
５０３…識別
５０４…斜線探索
５０５…斜線判定
５０６…識別処理
６０１…規制解除標識の画像例
６０２…走査ライン
６０３…一方向
６０４…左エッジ
６０５…右エッジ
８０１…左カメラ
８０２…右カメラ
８０５…画像処理
８０７…視差処理
８０９…走行ログ
８１１…露光制御

Claims

画像から斜線候補を探索する探索部と、
検出された前記斜線候補から本標識に対応する規制の解除を示す規制解除標識の斜線候補を選択する選択部と、
選択された前記規制解除標識の前記斜線候補の前記画像から前記規制解除標識を識別する規制解除標識識別部と、
を備えることを特徴とするカメラ装置。
請求項１に記載のカメラ装置であって、
前記探索部は、
前記画像を横方向に走査し、左エッジと右エッジのペアを探索し、
連続して配置される２以上の前記ペアを前記斜線候補として検出する
ことを特徴とするカメラ装置。
請求項２に記載のカメラ装置であって、
前記本標識のサイズと前記規制解除標識の斜線の縦方向の長さの範囲とを関連付けて記憶する記憶部をさらに備え、
前記選択部は、
検出された前記斜線候補の縦方向の長さが前記本標識のサイズに関連付けられた前記規制解除標識の斜線の縦方向の長さの範囲内にある前記斜線候補を選択する
ことを特徴とするカメラ装置。
請求項３に記載のカメラ装置であって、
前記記憶部は、
前記本標識のサイズと前記規制解除標識の斜線の横方向の長さの範囲とを関連付けて記憶し、
前記探索部は、
前記左エッジと前記右エッジとの間の距離が前記本標識のサイズに関連付けられた前記規制解除標識の斜線の横方向の長さの範囲内にある前記左エッジと前記右エッジの前記ペアを探索する
ことを特徴とするカメラ装置。
請求項３に記載のカメラ装置であって、
前記本標識を識別する本標識識別部をさらに備え、
前記記憶部は、
前記本標識の位置に対する前記規制解除標識の相対位置を示す情報をさらに記憶し、
前記探索部は、
識別された前記本標識の位置に対する前記規制解除標識の相対位置に対応する前記画像の領域から前記斜線候補を探索する
ことを特徴とするカメラ装置。
請求項５に記載のカメラ装置であって、
前記探索部は、
前記本標識が識別されたことを契機として、前記斜線候補を探索する
ことを特徴とするカメラ装置。
請求項５に記載のカメラ装置であって、
前記記憶部は、
走行地エリアごとに前記本標識の位置に対する前記規制解除標識の相対位置を示す情報を記憶し、
前記探索部は、
識別された前記本標識の位置に対する前記走行地エリアごとの前記規制解除標識の相対位置に対応する前記画像の領域から前記斜線候補を探索する
ことを特徴とするカメラ装置。