JPH07192192A

JPH07192192A - 画像による車両検出装置

Info

Publication number: JPH07192192A
Application number: JP26538093A
Authority: JP
Inventors: Hideo Mori; 英雄森; Chiyarekare Naserora Mogadame; チャレカレナセロラモガダメ
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 1993-09-17
Filing date: 1993-09-17
Publication date: 1995-07-28

Abstract

(57)【要約】【目的】車両検出装置は道路上を走行する自律移動ロ
ボットや車両の衝突防止の手段を提供することにある。【構成】画像処理で車両を検出する原理は、車両の真
下の蔭の濃淡レベルが道路の他の部分より低いという特
徴を利用する。その方法は、白線を検出して台形で車線
領域を表し、この領域の上部に道路の幅のウィンドウを
設定し、そのウィンドウを水平走査して、濃淡レベルが
しきい値より低い区間を抽出しセグメントとする。この
セグメントの長さがウィンドウの画面上の位置によって
決まるしきい値より大きく、かつセグメントの左端と右
端の上の領域に垂直エッジがあるとき車両と判定する。【効果】この車両検出装置は晴天、量天にかかわらず９
２％以上の確率で車両を検出した。

Description

【発明の詳細な説明】

【００１】

【産業上の利用分野】車両検出装置は道路上を走行する
自律移動ロボットや車両の衝突防止装置に利用できる。

【００２】

【従来の技術】従来１台のビデオカメラで路上の車両を
検出する方法は、水平エッジ検出オペレータを作用させ
て車両の上辺と底辺を検出し、垂直エッジ検出オペレー
タを作用させて車両の左辺と右辺を検出し、これらの４
辺からなる矩形で車両を近似する方法である（Ｕｗｅ
ＲｅｇｅｎｓｂｕｒｇｅｒａｎｄＶｏｌｋｅｒＧ
ｒａｅｆｅ，”ＯｂｊｅｃｔＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔ
ｉｏｎｆｏｒＯｂｓｔａｃｌｅＡｖｏｉｄａｎｃ
ｅ”，Ｐｒｏｃ．ＳＰＩＥＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏ
ｎＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ
Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｂｏｓｔｏｎ，１９９０，ｐｐ．１
１２−１１９）。この方法は、自動車の底辺の濃淡レベ
ルが低くエッジ検出が困難なことと、車両の上辺が背景
の建造物や樹木などと重なり合ってエッジ検出が困難で
ある欠点がある。

【００３】

【発明が解決しようとする問題点】本発明は車両が必ず
有する画像上の特徴を検出し、従来の方法の有する欠点
を補いかつ実用的に十分高速な車両検出装置を提供する
ことにある。

【００４】

【問題点を解決する手段】晴天の日、道路の日の当たる
部分は太陽光と空の散乱光と環境光が入射し、車両の蔭
の部分は空の散乱光と環境光が入射し、車両の真下の部
分は、環境光のみが入射する。入射光が道路表面にほぼ
平行な時、道路表面は鏡のような働きをして、道路表面
の法線を軸に対称な方向に反射する。この反射光を全反
射光と呼ぶ。道路表面に平行でない入射光は道路表面に
入り、表面の物質によって様々な方向に反射する。これ
を拡散反射光と呼ぶ。空の散乱光は道路上に開いている
天空のあらゆる方向から入射し、道路の表面で拡散反射
する。空の散乱光は太陽光の１／１０程度である。従っ
て画像上で道路の日陰の部分の濃淡レベルは日向の部分
のそれより低い。拡散反射光の反射率は道路の乾湿の度
合いによって異なり、乾燥している場合は大きく、雨水
で濡れている場合は小さい。従って画面上で濡れた部分
の濃淡レベルは乾燥した部分のそれに比して低い。車両
の真下に入射する環境光はわずかで、画面上の濃淡レベ
ルは更に低い。

【００５】第１図は、晴天の日の道路の乾燥した部分と
水で濡れた部分の輝度をいくつかのシーンについて測定
し、輝度の最大値と最小値をｃｄ／ｍ^２で示したもので
ある。図中、日向部分（全反射）は太陽光を全反射する
道路の部分を意味し、日向部分（拡散反射）は太陽光を
拡散反射する道路の部分を意味する。第２図は量天の日
の道路の乾燥した部分と水で濡れた部分の輝度の測定結
果である。第１図と第２図の表から車両の真下の部分の
輝度は晴天の日も量天の日も他のどの部分よりも輝度が
低いことが分かる。この原理を利用して、画像処理によ
り車両を検出する。

【００６】画像処理のプロセスは、道路の車線の左右の
境界を示す白線を検出する白線検出プロセスと、一定距
離前方の道路を通る車両を検出する車両検出プロセス
と、その車両を追尾し車速を計測する車両追尾プロセス
からなる。

【００７】

【作用】画面の中央を原点に直交座標軸を設定し垂直軸
をｙ軸とし、画面上方向を正とし座標値を画素単位で表
す。ビデオカメラの路面からの高さをＨとし、レンズの
焦点距離ｆを画素のサイズに換算して表す。

【００８】白線検出プロセスは、第３図に示すように、
アスファルト道路の車線の左右の白線を検出し、それを
両辺とする台形で車線領域を表現する。車両検出プロセ
スは、車線領域の上部の位置Ｙ１に高さｈ１、幅ｗ１の
ウィンドウΩ１を設け、そのウィンドウを水平走査線で
走査して真下の蔭の濃淡レベルのしきい値λ以下の区間
を求める。この区間をセグメントと呼ぶ。セグメントを
抽出したときは、それが車両の下辺であることの確認の
処理をする。セグメントが抽出できなかったときは、ｙ
軸方向に水平走査線をずらして同じ処理をウィンドウの
下辺から上辺まで行う。車両追尾プロセスは、Ω１でセ
グメントが抽出できそれが車両であることを確認できた
ときに起動する。確認したときの時刻をｔ１とする。新
たな画像を取込み、位置Ｙ２に幅ｗ２のウィンドウΩ２
を設けセグメント抽出処理を行う。セグメントが抽出で
きた時の時刻をｔ２とすると、車両の速度ｖはｖ＝｛Ｈ（ｆ＋ｙ２ｔａｎφ）／（ｆｔａｎφ−ｙ２）−Ｈ（ｆ＋ｙ１ｔａｎφ）／（ｆｔａｎφ−ｙ１）｝／（ｔ２−ｔ１）（１）で求めることができる。ただし、ｙ１とｙ２はウィンド
ウΩ１とΩ２で抽出したセグメントのｙ座標値である。
ウィンドウの幅ｗは次のように設定する。ｗ＝Ｄ（ｆｓｉｎφ−ｙｃｏｓφ）／Ｈ（２）ただし、ウィンドウの下辺の位置をｙ、車線の３次元空
間での横幅をＤとする。近づいてくる車両を検出すると
きは、Ｙ２はＹ１より小さく、遠ざかる車両を検出する
ときは、大きく設定する。

【００９】

【実施例】ビデオカメラは家庭用のカメラＶＴＲ一体型
を用い、絞りは自動とした。第４図はウィンドウを走査
したときの濃淡レベルのグラフの一例である。しきい値
λで２値化してセグメントを抽出する。確認の処理は次
のようにした。１）セグメントの長さがα画素以下のものはノイズとし
て消去する。ただし、αはしきい値である。２）セグメントの長さの和がｋ以下のとき車両ではない
とする。ただし、ｋは（３）で求まる値で、Ｌは車両の
３次元空間における横幅で、βはしきい値である。ｋ＝βＬ（ｆｓｉｎφ−ｙｃｏｓφ）／Ｈ（３）３）セグメントが車両の真下の蔭であることの確認は、
従来の方法で車両の左右の輪郭を抽出することで行う。
すなわち、セグメントの集合の左端と右端の上の領域で
垂直エッジを抽出するオペレータを作用させ、垂直エッ
ジが抽出できたら輪郭がったとし、車両が確認できたと
する。

【０１０】

【発明の効果】この方法を６８０２０（１６．５ＭＨ
ｚ）をＣＰＵとする計算機で実現した。１つのウィンド
ウの処理時間は車両が遠くにある時は短く、近くにある
時は長く、１０から２０ｍｓである。車両の検出率は天
候によって異なる。実験例を第５図に示す。図中見落と
し率は車両を検出できなかった割合で、誤認率は蔭など
を車両と見誤まった割合である。処理時間と検出率から
本発明は車両の検出に有効な方法であることがわかる。

【図面の簡単な説明】

第１図は晴天のもとでの、第２図は曇天のもとでの、と
もに道路の乾燥した部分と雨水で濡れた部分の様々な照
明状況下での輝度を表す図である。第３図はウィンドウ
の位置を表す図で、第４図は水平走査線上の濃淡レベル
とセグメントの関係を示す図である。第５図は本方法に
よる車両検出実験の結果の一例である。１・・・画面の枠、２・・・車線の左側の白線、３・・
・車線の右側の白線、４・・・ウィンドウΩ１，５・・
・ウィンドウΩ２、６・・・太陽、７・・・車両、８・
・・道路の蔭の部分、９・・・道路の日向の部分、１０
・・・水平走査線、１１・・・車両の真下の蔭の部分、
１２・・・水平走査線上の濃淡レベルのグラフ、１３・
・・真下の蔭のしきい値、１４・・・セグメント

Claims

【特許請求の範囲】

画像において自動車の真下の蔭の濃淡レベルが道路の他
の部分より低いという特徴を利用した自動車検出装置