JP7188203B2 - 区画線劣化特定システムおよび区画線劣化特定方法 - Google Patents

Description

本発明は、道路上に設けられた区画線の劣化を特定するための技術に関する。

特許文献１には、運転者が車両を運転する能力を失っているときに車両を安全な場所に自動停止させる車両走行制御装置が開示されている。この車両走行制御装置は、車両の撮像装置が撮影した道路画像データから走行路の左右の区画線情報を認識し、区画線情報をもとに車両が減速禁止区間にいるか判定し、車両が減速禁止区間にいる場合に車両の減速を禁止する。

特開２０１８－２０６９１号公報

スピードが出やすく半径の小さいカーブ路では、車両が区画線を越えて走行路からはみ出しやすい。このような場所は、事故が起きやすいと考えられるため、事前に特定されて、当該場所を通過する前に、ドライバに通知されることが好ましい。

本発明の目的は、はみ出しやすい走行路の場所を特定する技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の区画線劣化特定システムは、車外を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、撮像画像に含まれる路面上の区画線を抽出し、区画線の劣化部分を特定する特定部と、を備える。

本発明の別の態様は、区画線劣化特定方法である。この方法は、車外を撮像した撮像画像を取得するステップと、撮像画像に含まれる路面上の区画線を抽出し、区画線の劣化部分を特定するステップと、を含む。

本発明によれば、はみ出しやすい走行路の場所を特定する技術を提供できる。

車外を撮像した撮像画像であって、区画線を含む撮像画像を示す図である。 実施例の区画線劣化特定システムの機能ブロックを示す図である。 区画線の劣化部分の特定方法について説明するための図であり、第１区画線を拡大して示す。

図１は、車外を撮像した撮像画像であって、区画線を含む撮像画像を示す。道路には、第１車道４６と第２車道４８を区画するために第１区画線４０、中央区画線４４および第２車道４８が設けられる。第１区画線４０は、第１車道４６と歩道４９を区分けしている。第１区画線４０および第２区画線４２は歩道との境界に設けられ、第１車道４６および第２車道４８の外側の境界を形成する。

第１区画線４０、第２区画線４２および中央区画線４４（これらを区別しない場合、単に「区画線」という）は、路面に塗料を固着させて形成されており、経年的に劣化し、また走行車両のタイヤとの摩擦によっても劣化する。

スピードが出やすく半径が小さいカーブ路であれば車両が第１車道４６を走行している際に第１区画線４０を越えて第１車道４６からはみ出しやすい。図１に示す第１区画線４０はカーブ路の外側の境界を形成しており、車両がふくらんで第１車道４６からはみ出した際に、タイヤに踏まれる。タイヤに多くの回数擦られた箇所は局所的に劣化が進み、図１に示すように第１区画線４０に塗料が剥がれて薄くなった劣化部分５０が形成される。

第１区画線４０、第２区画線４２および中央区画線４４は、同時期に塗られたものであるため、経年的な劣化度合いは同じである。そこで、第１区画線４０における局所的な劣化部分５０は、タイヤに何度も踏まれて劣化したことが推定される。

第１区画線４０の劣化部分５０は、車両が歩道４９にはみ出す可能性が高い箇所であり、運転者にとって危険な箇所であると推定される。また、第１区画線４０の劣化部分５０が薄くなり過ぎると、運転者にとって第１車道４６の外側の境界を認識しづらくなり、車両が第１車道４６からはみ出す可能性が高まる。実施例の区画線劣化特定システムは、このような危険性のある第１区画線４０の劣化部分５０の情報を収集し、運転者への注意喚起や、区画線を補修する道路管理者への通知に利用する。

図２は、実施例の区画線劣化特定システム１の機能ブロックを示す。区画線劣化特定システム１の各機能は、ハードウェア的には、回路ブロック、メモリ、その他のＬＳＩで構成することができ、ソフトウェア的には、メモリにロードされたシステムソフトウェアやアプリケーションプログラムなどによって実現される。したがって区画線劣化特定システム１の各機能はハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

区画線劣化特定システム１は、複数の車載端末１０とサーバ装置１２とを備え、区画線の劣化部分を特定する。車載端末１０は、画像取得部２０、位置取得部２２、受取部２４および特定部２６を備える。サーバ装置１２は、保持部３０、地図取得部３２および導出部３４を備える。

車載端末１０およびサーバ装置１２はネットワークを介して接続されており、互いに情報を送受可能である。サーバ装置１２は、複数の車載端末１０により取得された情報を収集して、区画線の劣化部分の情報を保持する。

車載端末１０の画像取得部２０は、車載カメラにより撮像された車外の撮像画像およびその撮像画像の取得時刻を取得する。撮像画像は、図１に示すように車両前方を撮像し、走行路面を含む。位置取得部２２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して車両の位置情報およびその位置情報の取得時刻を取得する。

特定部２６は、撮像画像に含まれる路面上の区画線を抽出し、区画線の劣化部分５０を特定する。区画線は、平行に複数設けられるため、一部が剥がれていても、同じ撮像画像に含まれる他の区画線をもとに抽出できる。特定した劣化部分５０の情報には、撮像した位置情報とその取得時刻が含まれる。撮像画像の解析によって区間線の劣化を容易に特定でき、危険である箇所を特定できる。例えば、車両の挙動情報をもとに旋回時にふくらみやすい危険なカーブ路を特定する方法は、複数の車両の挙動情報を解析する必要があり、運転者の運転スキルのばらつきの問題もあって容易でない。画像解析であれば１枚の撮像画像から劣化部分５０を特定することが可能である。

特定部２６は、区画線の劣化部分５０を撮像画像に含まれる別の区画線と比べて特定する。例えば、特定部２６は、図１に示す第１区画線４０の劣化部分５０を、第２区画線４２または中央区画線４４と比較して特定する。特定部２６は、区画線の区分同士を比較して平均的な画素値の差が所定値以上であれば劣化していると判定する。これにより、１枚の撮像画像に含まれる複数の区画線を比較して劣化部分５０を特定できる。

また別の特定方法では、特定部２６は、過去の区画線データを用いて区画線の劣化部分５０を特定してよい。受取部２４は、サーバ装置１２により保持される過去の区画線データを例えば１週間ごとに受け取ったり、経路案内開始時にサーバ装置１２から経路に応じた過去の区画線データを受け取ってよい。サーバ装置１２から送られる区画線データは、区画線の特徴量、区画線の画像データ、区画線の劣化度合いを示す指標のいずれかであってよい。過去の区画線データは、過去の車両走行時に取得されたものであって、劣化した区画線を特定するための比較用のデータとして用いられる。ここで、区画線の劣化部分の特定方法について新たな図を参照しつつ説明する。

図３は、区画線の劣化部分の特定方法について説明するための図であり、第１区画線４０を拡大して示す。特定部２６は、第１区画線４０を長手方向に所定間隔で区分し、第１区画線４０の区分ごとに劣化度合いを導出する。図３に示す第１区画線４０は、第１区分５２、第２区分５４、第３区分５６および第４区分５８に分けられている。第１区分５２、第２区分５４、第３区分５６および第４区分５８は、それぞれ劣化しており、車道側に劣化部分５２ａ，５４ａ，５６ａ，５８ａを有する。各区分の所定間隔は、０．３メートルから１メートル程度に設定されてよい。

特定部２６は、撮像画像から第１区画線４０を抽出し、第１区画線４０の各区分と比較対象の区画線データとにもとづいて区分ごとの劣化度合いを導出する。第１区画線４０は、第２区画線４２および中央区画線４４の位置関係、および予め保持する帯状の形状データを用いて撮像画像から抽出される。

比較対象の区画線データは、例えば第１区画線４０と同じ撮像画像から抽出した第２区画線４２および中央区画線４４、受取部２４で受け取った過去の第１区画線４０のデータ、予め保持される基準データであってよい。特定部２６が同じ撮像画像に含まれる複数の区画線を比較して第１区画線４０の劣化度合いを導出することで、同じ道路で劣化した区画線の箇所、すなわち車両が第１車道４６からはみ出しやすい箇所を特定できる。

特定部２６は、第１区画線４０の区分の平均画素値と、第２区画線４２または中央区画線４４の所定領域の平均画素値を比較して、第１区分５２から第４区分５８のうち第３区分５６が最も劣化していると特定する。なお、比較する区画線は同色のものが選ばれ、例えば特定部２６は白色の区画線と黄色の区画線とを比較しないようにする。白色の区画線は、劣化するにつれて剥がれて路面の色が混在して黒色に近づく。第３区分５６と他の区画線の所定領域との平均的な画素値の差が大きいほど、劣化度合いが高くなるように導出されてよい。区画線の劣化度合いは、同じ撮像画像に含まれる他の区画線との比較により導出される場合、車両が第１車道４６からはみ出しやすい箇所であることを示す。なお、区画線の各区分の平均画素値を比較する際に、遠近差に応じた輝度補正や、影の有無に応じた輝度補正をしてもよい。

特定部２６は、第１区画線４０の各区分の画素値と、受取部２４で受け取った過去の第１区画線４０のデータとにもとづいて第１区画線４０の各区分の劣化度合いを導出する。これにより、以前に検出した第１区画線４０より劣化したか判定できる。特定部２６は、第１区画線４０の区分の平均画素値と過去の第１区画線４０のデータとの差が所定値以上である場合に、第１区画線４０の情報をサーバ装置１２に送信させてよい。つまり、特定部２６は、第１区画線４０が過去データと比べてあまり劣化してなければ第１区画線４０の情報を送信せず、第１区画線４０が過去データと比べて所定値以上に劣化していれば第１区画線４０の情報をサーバ装置１２に送信する。これにより、過去の区画線データとの変化量が少ない第１区画線４０の情報をサーバ装置１２に送信することを抑え、車載端末１０からサーバ装置１２へ送信するデータ量を低減できる。また、過去データと比較することで、区画線の劣化の速度を区分ごとに特定できる。

特定部２６は、第１区画線４０の各区分の画素値を比較して、第１区画線４０の劣化部分を特定していもよい。第１区画線４０が部分的に劣化している場合、特定部２６は第１区画線４０のみを用いて劣化部分を特定できる。

特定部２６は、例えば、第１区画線４０の各区分に対して劣化度合いを１０段階の指標で導出してよい。１０段階評価でレベル１０の劣化度合いが最も劣化した状態を示し、第１区画線４０がほぼ見えなくなった状態を示し、レベル１の劣化度合いが第１区画線４０の最も新しい状態を示す。特定部２６は、予め保持する区画線の基準データと、第１区画線４０の各区分の画素値とにもとづいて第１区画線４０の各区分の劣化度合いを導出する。

特定部２６は、第１区画線４０の形状が一定幅の帯状であるかによって劣化部分５０を特定してもよい。特定部２６は、第１区画線４０の画像データを区画線モデルデータと比較して形状が帯状に保たれているか判定し、帯状に保たれていない箇所を劣化部分５０であると特定する。区画線モデルデータは一定幅の帯状に形成され、複数パターン保持されてよく、撮像画像に含まれる路面形状や他の区画線の曲率をもとに変形され、遠近法をもとに変形される。特定部２６は、第１区画線４０の縁が一様に延びているか判定し、第１区画線４０の縁が一様でない箇所を劣化部分５０であると特定する。

図２に戻る。特定部２６により特定された区画線の劣化部分５０の情報は車載端末１０からサーバ装置１２に送信される。これにより、サーバ装置１２にて区画線の劣化部分５０の情報を蓄積できる。区画線の劣化部分５０の情報は、劣化度合いを示す情報と、劣化部分５０の位置情報と、位置情報の取得時刻とを含む。劣化部分５０の位置情報は、撮像画像から算出した車両からの劣化部分５０の距離と、撮像時の車両の位置情報とにより導出されてよい。

サーバ装置１２の保持部３０は、車載端末１０から送信された区画線の劣化部分５０の情報を蓄積して区画線の劣化履歴を区画線ごとに保持する。地図取得部３２は地図情報を取得し、導出部３４に提供する。

導出部３４は、区画線の劣化履歴にもとづいて道路上の注意地点を導出する。導出部３４は、区画線の区分の劣化履歴が同じ道路の他の区画線より所定の基準値以上に早く劣化することを示す場合に、その区分を注意地点として導出する。導出部３４は、区画線の各区分の劣化度合いが基準値以上に早く変化すれば、その区分を注意地点として導出する。区画線の劣化履歴にもとづいて劣化が早い注意地点を導出することで、車両が車道からはみ出しやすい箇所を特定し、その場所を通る車両や歩行者に対して注意喚起できる。

導出部３４は、注意地点を導出する際に、区画線の劣化履歴に加えて、車両の挙動情報を用いてよい。例えば、導出部３４は、車両の挙動情報にもとづいて横滑りの発生しやすいカーブ路の情報を抽出し、抽出されたカーブ路に設けられた区画線の劣化履歴にもとづいて道路上の注意地点を導出する。

以上、本発明を実施形態および複数の実施例をもとに説明した。本発明は、上述の実施形態および実施例に限定されるものではなく、当業者の知識に基づいて各種の設計変更等の変形を加えることも可能である。

実施例では、車載端末１０側の特定部２６により撮像画像を解析する態様を示したが、この態様に限られず、サーバ装置１２が撮像画像を解析してもよい。つまり、車載端末１０側の特定部２６の構成がサーバ装置１２に設けられる。サーバ装置１２が撮像画像から区画線の劣化部分を特定し、車両の位置情報に関連づけて保持する。車載端末１０およびサーバ装置１２のいずれで画像処理をするにしても、区画線の劣化部分の情報がサーバ装置１２に蓄積される。

１ 区画線劣化特定システム、 １０ 車載端末、 １２ サーバ装置、 ２０ 画像取得部、 ２２ 位置取得部、 ２４ 受取部、 ２６ 特定部、 ３０ 保持部、 ３２ 地図取得部、 ３４ 導出部。

Claims (8)

1. 車外を撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
   撮像画像に含まれる路面上の区画線を抽出し、区画線の劣化部分を特定する特定部と、
   前記特定部によって特定した区画線の劣化部分に関する情報にもとづいて、車両が車道からはみ出しやすいことを示す道路上の注意地点を導出する導出部と、を備えることを特徴とする区画線劣化特定システム。
2. 前記特定部は、区画線の劣化部分を撮像画像に含まれる別の区画線と比べて特定することを特徴とする請求項１に記載の区画線劣化特定システム。
3. 撮像画像に含まれる道路の過去の区画線データを受け取る受取部をさらに備え、
   前記特定部は、過去の区画線データより劣化した区画線の劣化部分を撮像画像から特定することを特徴とする請求項１に記載の区画線劣化特定システム。
4. 前記特定部は、車載端末に設けられ、
   前記特定部により特定された区画線の劣化部分の情報が車載端末からサーバ装置に送信されることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の区画線劣化特定システム。
5. 前記サーバ装置は、前記特定部により特定された区画線の劣化部分の情報を蓄積して区画線の劣化履歴を保持する区画線データ保持部を備え、
   前記導出部は、区画線の劣化履歴にもとづいて道路上の注意地点を導出することを特徴とする請求項４に記載の区画線劣化特定システム。
6. コンピュータによって各ステップを実行させる区画線劣化特定方法であって、
   車外を撮像した撮像画像を取得するステップと、
   撮像画像に含まれる路面上の区画線を抽出し、区画線の劣化部分を特定するステップと、
   特定した区画線の劣化部分に関する情報にもとづいて、車両が車道からはみ出しやすいことを示す道路上の注意地点を導出するステップと、を含むことを特徴とする区画線劣化特定方法。
7. 前記特定部は、抽出した区画線を長手方向に区分し、比較対象の区画線データと比較して区画線の区分ごとに劣化度合いを導出することを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の区画線劣化特定システム。
8. 前記導出部は、区画線の区分の劣化履歴が同じ道路の他の区画線より所定の基準値以上に早く劣化することを示す場合に、その区分を注意地点として導出することを特徴とする請求項７に記載の区画線劣化特定システム。

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