JPH09198512A

JPH09198512A - 車両認識装置

Info

Publication number: JPH09198512A
Application number: JP8023172A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiko Kanehara; 和彦金原
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 1996-01-16
Filing date: 1996-01-16
Publication date: 1997-07-31

Abstract

(57)【要約】【課題】画像処理による車両認識装置の精度を向上さ
せる。【解決手段】撮像装置１１は、自車進路を撮影し、対
応する原画像データを生成する。符号ありエッジ特徴量
算出領域特定装置１２および符号なしエッジ特徴量算出
領域特定装置１４は各々対応する領域を特定し、それぞ
れの領域で符号ありエッジ特徴量算出装置１３は符号あ
りエッジ特徴量を、符号なしエッジ特徴量算出装置１５
は符号なしエッジ特徴量を算出する。そして、符号あり
エッジ特徴量強調装置１６において符号ありエッジ特徴
量を符号なしエッジ特徴量で強調処理する。車両判定装
置１７はこの強調された符号ありエッジ特徴量により検
出対象が車両であるか否かを判定する。エッジが強調さ
れるので誤検出が低減される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮影した画像デー
タの画像処理によって車両を認識する車両認識装置に関
する。

【０００２】

【従来の技術】カメラなどにより撮影した画像データの
画像処理によって進路前方あるいは後方の車両を認識す
る車両認識装置は、とくに高速道路等における事故の未
然防止のための選択肢のひとつとして研究が進められて
いる。従来の車両認識装置に関しては、例えば、Ｖｉｓ
ｉｏｎｆｏｒＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＲｏａｄ
Ｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＶｅｈｉ
ｃｌｅｓ ’９３Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍｐｐ．１３５
〜１４０）に発表されたものがある。この論文は、車両
の左右対称性に着目して車両判定を行なう手法を述べて
いる。その概要を図１８に示す。

【０００３】すなわち、Ｓｏｂｅｌフィルタ等を用いて
得られた車両縦エッジ画像２１は、車両両側面の背景画
像が同一であるならば、車両側面において左右互いに符
号のことなる縦エッジ強度となる。そこで、車両を包含
する撮影画面領域内で、負のエッジと正のエッジに関し
てｘ方向に濃度投影を行なって、負の縦エッジ濃度投影
分布（絶対値）２２と、正の縦エッジ濃度投影分布２３
とを求める。そして、これらの縦エッジ濃度投影分布、
すなわちエッジ強度が互いに対称であるとみなせると
き、検出対象は車両であると判定する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このような従来の車両
認識装置にあっては、車両の左右対象性に着目して車両
判定を行なっているので、車両の左右側面の背景画像が
路面であれば、左右対称な縦エッジの強度分布が得られ
る。しかし、一般に先行車の背景は道路とは限らない。
このため、必ずしも左右対称で符号の相異なる縦エッジ
画像が得られるとは限らない。従って、車両が存在する
にもかかわらず車両無しと判断してしまう可能性がある
という問題があった。

【０００５】また、図１９に示すように、車両下部、例
えば先行車のバンパー高さ以下の暗い部分領域３１に限
定して縦エッジ強度分布を作成すれば、濃度値の安定し
ている車両タイヤ部分と路面とのコントラストによって
得られる縦エッジ画像となるために、左右対称性の安定
した縦エッジ強度分布が得られることもよく知られてい
る。しかし、車両の横に伸びる影３２がある場合には、
その影側の車両側面縦エッジ強度３３が極端に低下する
ことがあるという問題があった。本発明は、このような
従来の問題点に着目してなされたものであり、誤検出を
無くした、より精度の高い車両認識装置を提供すること
を目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】このため、本発明は、車
両に搭載されてその進路前方または後方を撮影し、対応
する撮影画面の原画像データを生成する撮像装置と、生
成された原画像データの符号付き微分画像特徴量を算出
する第１の領域を特定する手段と、特定された第１の領
域において符号付き微分画像特徴量を算出する手段と、
前記生成された原画像データの符号なし微分画像特徴量
を算出する第２の領域を特定する手段と、特定された第
２の領域において符号なし微分画像特徴量を算出する手
段と、該符号なし微分画像特徴量を用いて前記符号付き
微分画像特徴量を強調する手段と、該強調された符号付
き微分画像特徴量から検出対象が車両であるか否かを判
定する判定手段とを有するものとした。

【０００７】上記の符号付き微分画像特徴量および符号
なし微分画像特徴量は、縦エッジ画像における縦エッジ
強度、とくにその平均値、あるいは所定の範囲のエッジ
強度を有する画素数を各列ごとに計数したものとするこ
とができる。また、第１の領域は、道路消失点と先行車
候補領域の下端部とにより撮影画面内上下方向に限定さ
れた領域、あるいは、先行車候補領域のうち、タイヤ等
車両暗部領域の上端部と先行車候補領域の下端部とによ
り撮影画面内上下方向に限定された領域とするのが好ま
しい。そして、第２の領域は、第１の領域の上端部と先
行車候補領域の全高相当位置とにより撮影画面内上下方
向に限定された領域とすることができる。

【０００８】また、符号付き微分画像特徴量を強調する
手段は、符号付き微分画像特徴量と符号なし微分画像特
徴量との積をとって強調するのが好ましい。さらに、上
記判定手段は、強調された各符号付き微分画像特徴量に
ついてその重心座標を算出し、その差が所定幅範囲にあ
るかいなかにより車両判定を行なうことができる。

【０００９】

【作用】撮像装置により生成された原画像データから第
１および第２の領域を特定し、それぞれの領域で符号付
き微分画像特徴量と符号なし微分画像特徴量とが算出さ
れる。次いで符号付き微分画像特徴量を符号なし微分画
像特徴量で強調処理し、この強調された符号付き微分画
像特徴量にもとづいて車両判定が行なわれる。

【００１０】とくに各微分画像特徴量を、縦エッジ画像
における縦エッジ強度の平均値とすることにより、確実
な車両認識ができ、また所定の範囲のエッジ強度を有す
る画素数を各列ごとに計数したものとすることにより、
車両の横に延びる影がある場合にも効率良く認識ができ
る。

【００１１】また、第１の領域を道路消失点と先行車候
補領域の下端部とにより、あるいはタイヤ等車両暗部領
域の上端部と先行車候補領域の下端部とにより、撮影画
面内上下方向に限定された領域とすることにより、先行
車背景が路面となり良好なコントラストが得られる。さ
らに、判定手段において、強調された微分画像特徴量の
重心座標間の距離が一般の車両幅を表わす所定範囲にあ
るかことを確認することにより、一層確実な車両判定が
行なわれる。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施例を図面に基
づいて説明する。図１は本発明の第１の実施例の機能ブ
ロック図であり、とくに（ａ）は全体構成を示し、
（ｂ）は符号ありエッジ特徴量算出領域特定装置の詳細
を示す。撮像装置１は例えばビデオカメラなどで構成さ
れ、車両に搭載されてその進路前方若しくは後方を撮影
し、対応する原画像データを生成する。撮像装置１１で
生成された原画像データは、符号ありエッジ特徴量算出
領域特定装置２と符号ありエッジ特徴量算出装置３の
系、および符号なしエッジ特徴量算出領域特定装置４と
符号なしエッジ特徴量算出装置５の系に送出される。

【００１３】符号ありエッジ特徴量算出領域特定装置２
では、上記原画像データの符号付き微分特徴量である符
号ありエッジ特徴量を算出する領域が特定され、次いで
符号ありエッジ特徴量算出装置３で、当該特定された領
域で符号ありエッジ特徴量が算出される。符号なしエッ
ジ特徴量算出領域特定装置４では、原画像データの符号
なし微分画像特徴量である符号なしエッジ特徴量を算出
する領域が特定され、次いで符号なしエッジ特徴量算出
装置５で、当該特定された領域で符号なしエッジ特徴量
が算出される。符号ありエッジ特徴量算出装置３と符号
なしエッジ特徴量算出装置５には符号ありエッジ特徴量
強調装置６が接続され、ここで上に算出された符号あり
エッジ特徴量を符号なしエッジ特徴量で強調される。

【００１４】そして、車両判定装置７において上記強調
された符号ありエッジ特徴量に基づいて検出対象物が車
両であるか否かを判定するようになっている。また、上
記の符号ありエッジ特徴量算出領域特定装置２は、走行
路検出部２ａ、道路消失点算出部２ｂ、先行車候補検出
部２ｃ、先行車下端候補推定部２ｄ、ならびにウィンド
ウ決定部２ｅ等から構成されている。

【００１５】次に上記構成における作用について詳細に
説明する。車両に搭載された撮像装置１は、自車進路の
前方若しくは後方を撮影し、対応する原画像データを生
成して出力する。この原画像データは符号ありエッジ特
徴量算出領域特定装置２および符号なしエッジ特徴量算
出領域特定装置４に入力される。符号ありエッジ特徴量
算出領域特定装置２では、先ず撮影画面内の自車走行路
領域を特定し、次いでその走行領域を参照して、符号あ
りエッジ特徴量を算出する領域を特定する。同様にし
て、符号なしエッジ特徴量算出領域特定装置４は、符号
なしエッジ特徴量を算出する領域を特定する。

【００１６】符号ありエッジ特徴量算出装置３は、符号
ありエッジ特徴量を算出し、符号なしエッジ特徴量算出
装置５は、符号なしエッジ特徴量を算出する。符号あり
エッジ特徴量強調装置６は、符号ありエッジ特徴量に符
号なしエッジ特徴量を乗ずることにより符号ありエッジ
特徴量の強調処理を行なう。そして、車両判定手段７で
は、強調された符号ありエッジ特徴量に基づいて原画像
内の検出対象が車両であるか否かの判定を行なう。

【００１７】図２は、自車前方の車両を検出する場合の
処理の流れを示すフローチャートである。電源を投入し
て処理が開始されると、まずステップ１０１で、撮像装
置１によって得られる自車前方の原画像データを入力す
る。その後、符号ありエッジ特徴量算出領域特定装置２
の走行路検出部２ａにおいて自車走行路領域を特定す
る。先ずステップ１０２で得られた原画像データに対し
て、横エッジ検出用のＳｏｂｅｌフィルタを用いて画像
処理し、横エッジを検出する。そして、ステップ１０３
で、道路白線（レーンマーカー）により生成される横エ
ッジ点を白線候補点として検出し、次いでステップ１０
４で、白線候補点群に対して道路モデルとして定式化さ
れた曲線式を当てはめ、撮影画面内における自車走行レ
ーンを決定する。

【００１８】図３には、上記ステップ１０３での白線候
補点検出法を示す。撮影画面左上を原点Ｏとする画像座
標系ｘ−ｙにおいて、自車からの距離ｚi＝ｚ0 〜ｚn
に対応したｙ座標ｙi ＝ｙ0 〜ｙn を設定する。これら
各ｙ座標ｙi 上で、前回得られた道路中心曲線ｘｍ
（ｙ）から左右に、所定値以上の横エッジ強度を有する
横エッジ点が初めて現れる座標群をもって白線候補点群
Ｌ0 、Ｌ1 とする。距離ｚi に対してｙ座標ｙi は次の
透視変換式（１）で対応づけることができる。ｙi ＝−ＦＨ0 ／ｚi ＋ｄ（１）ここに、ｄは道路消失点Ｄの、Ｈ0 はカメラ取り付け位
置の道路からの高さであり、光軸は道路に対して平行で
あると仮定する。

【００１９】続いて、上記ステップ１０４では、まず、
道路モデル（白線モデル）として次の式（２）に示す双
曲線モデル式を用い、検出された白線候補点群Ｌ0 、Ｌ
1 に対して、誤差が最小になるようにパラメータａ〜ｅ
を例えば最小２乗法を用いて決定する。この処理により
白線が検出され、または、前フレームに対して更新され
たことになる。ｘi ＝（ａ＋ｉｅ）（ｙ−ｄ）＋ｂ／（ｙ−ｄ）＋ｃ（２）ここに、ａは走行車線上の自車両の位置、ｂは道路曲
率、ｃは走行車線に対する相対ヨー角、ｄは走行車線と
の相対ピッチ角、ｅは車線幅、ｉは道路白線に対する番
号（自然数）に各々対応する係数である。このモデル式
は整数ｉがレーンマーカー番号に対応しており、走行レ
ーンが増加してもパラメータａ〜ｅの５つのパラメータ
のみで記述される特徴を有する。次に、自車走行レーン
を、図４に示すように、得られたｉ＝０番目と１番目の
白線モデルの間をもって自車走行レーンとして認識す
る。

【００２０】次いで、道路消失点算出部２ｂで道路消失
点を検出する。道路消失点Ｄの高さ位置は、図４におい
て、式（２）によるｉ＝０の曲線、すなわち自車走行レ
ーンの左側の白線の漸近線と、ｉ＝１の曲線、すなわち
自車走行レーンの右側の白線の漸近線の交点として求め
られる。また、道路中心線Ｘｍ（ｙ）は、式（２）のｉ
をｉ＝０．５として得ることができる。

【００２１】ステップ１０５では、符号あり縦エッジを
検出する領域である符号ありエッジ特徴量算出領域（以
下ウィンドウＷと称する）の底辺を定めるために、車両
下端候補を推定する。

【００２２】スッテプ１０５の処理内容を図５〜図６を
参照して説明する。図５は自車両の前方を他の車両が走
行している状態の原画像を示す。図６の（ａ）は、図５
に示す原画像に対する横エッジ画像を示し、（ｂ）はそ
の横エッジ画像の強度分布を示す。このステップでは、
まず符号ありエッジ特徴量算出領域特定装置２の先行車
候補検出部１２ｃで、先行車の候補を検出する。横エッ
ジ画像７０１で明らかなように、車両を後ろから見た車
両背面の特徴として横エッジ７０２が多数分布すること
から先行車を検出することができる。

【００２３】車両下影のｙ座標は、車両下端とほぼみな
すことができる。したがって、つぎに先行車下端候補検
出部１２ｄにおいて、道路モデルで規定される道幅Ｒｗ
の線分内における横エッジ強度の平均値をＩｈｍとし
て、図６の（ｂ）に示すように、道路消失点Ｄのｙ座標
ｙ＝ｄを原点とする領域でそのＩｈｍ分布を求める。そ
して、所定値Ｉｈｍｔを越えて、かつ最も大きなｙ’座
標の値ｙｖ’を車両下端候補座標と推定する。

【００２４】ステップ１０６では、図７のフローチャー
トに示す流れにより、車両認識の処理を行なう。まずス
テップ２０１で、符号ありエッジ特徴量算出領域特定装
置２のウィンドウ決定部１２ｃにおいて、ステップ１０
５で検出した車両下端候補座標位置ｙ’＝ｙｖ’を基準
にウィンドウＷを設定する。

【００２５】ウィンドウＷの決定法は次による。いま、
図８に示すように撮像装置１が路面からＨ0 の高さに設
けられており、路面からのタイヤ高さをｈｔ、ルーフ高
さをｈｒとし、カメラ座標系のｚ軸が道路に対して平行
であるとする。一般に、車両左右側面の背景画像が路面
であれば、左右対象な縦エッジ濃度投影分布が得られ
る。したがってウィンドウＷの上下方向上部の限界は、
例えば道路消失点Ｄの高さ位置とすればよい。そして、
先行車両下部の少なくともタイヤ高さｈｔ相当は、背景
が道路となる。

【００２６】そこで本実施例においては、図８に示した
カメラ座標系で表されたタイヤ高さＹ＝ｈｔ−Ｈ0 を画
像平面（撮影画面）に投影した結果得られるｙ座標ｙｔ
をもって、図９の（ａ）に示すように、ウィンドウＷの
上端座標とする。また、ウィンドウＷの両端は、道路モ
デルｘi （ｙ）と、車両下端候補座標ｙｖ’との交点で
与えるものとする。なお、Ｒは撮影画面における路面領
域である。以上をまとめると、図９の（ｂ）に示すよう
に、ウィンドウＷは次の式（３）で与えられる領域とな
る。

【数１】ここに、Ｗｒは道路幅である。

【００２７】同様にステップ２０２では、符号なしエッ
ジ特徴量算出領域特定装置４において、符号なし縦エッ
ジ特徴量、すなわち縦エッジの絶対値を算出する領域
（以下ウィンドウＷａと称する）を設定する。本実施例
ではルーフ高さをウィンドウＷａの上端座標とする。す
なわち図９の（ａ）に示すように、図８のカメラ座標系
で表したルーフ高さＹｔ＝ｈｔ−Ｈ0を画像平面内に投
影した結果得られるｙ座標ｙｒをもってウィンドウＷａ
の上端座標とする。これにより、図９の（ｂ）に示すウ
ィンドウＷａは次の式（４）で与えられる領域となる。

【数２】なお、ウィンドウＷａの左右の境界のｘ座標は、ウィン
ドウＷと共通とする。

【００２８】次にステップ２０３では、符号ありエッジ
特徴量算出装置３において、ウィンドウＷ内で符号あり
縦エッジ特徴量Ｉｖを算出する。すなわち、決定された
ウィンドウＷ内において、原画像を例えば図１０に示す
ような縦エッジ検出Ｓｏｂｅｌフィルタで走査する。こ
こでは、図１１のように撮影画面内に設定されたウィン
ドウＷ内の同一座標での数フレームについての縦エッジ
強度の平均値をもって縦エッジ特徴量とする。これによ
り、図１２の（ａ）に示すような縦エッジを検出する。

【００２９】図１２の（ｂ）は図１２の（ａ）のウィン
ドウＷにおいて負の縦エッジ強度に対して求めた縦エッ
ジ特徴量分布Ｉｖ^-であり、（ｃ）は正の縦エッジ強度
に対して求めた縦エッジ特徴量分布Ｉｖ⁺を示してい
る。ところで、この例では、図９の（ａ）に示したよう
に車両下影が画面左に伸びているために、図１２の
（ｂ）のように負の縦エッジ特徴量分布Ｉｖ^-は車両側
面において明確なピークが得られていない。

【００３０】同様にして、ステップ２０４では、符号な
しエッジ特徴量算出装置５によって、図１３の（ａ）に
示すウインドウＷａ内で符号なし縦エッジ特徴量分布Ｉ
ｖａを算出する。同図の（ｂ）はウィンドウＷａ内で求
めた縦エッジ強度分布Ｉｖａを示す。

【００３１】このあとステップ２０５では、符号ありエ
ッジ特徴量強調装置６において、符号ありエッジ特徴量
の強調処理を行なう。ここでは、図１４の（ａ）に示す
ウィンドウＷ内の縦エッジについて求めた負の縦エッジ
特徴量分布Ｉｖ^-（図１２の（ｂ）参照）および正の縦
エッジ特徴量分布Ｉｖ⁺（図１２の（Ｃ）参照）に、ウ
ィンドウＷａ内で求めた符号なし縦エッジ特徴量分布Ｉ
ｖａ（図１３の（ｂ）参照）を乗じて、それぞれ図１４
の（ｂ）、（ｃ）に示す積１５０１および積１５０２を
得ることによって強調処理を行なう。

【００３２】ステップ２０６では、検出対象が車両であ
るか否かの判定処理を車両判定装置７で行なう。ステッ
プ２０５での強調処理によって、車両側面に明確な縦エ
ッジ特徴量分布を見い出せるようになっているので、容
易に判定処理を行なうことができる。すなわち、図１５
に示すように、ステップ２０５で得られた強度処理後の
縦エッジ特徴量分布（ａ）、（ｃ）に対して、所定値Ｉ
ｖ^-＝Ｉｖｔ^-、Ｉｖ⁺＝Ｉｖｔ⁺でカットした
（ｂ）、（ｄ）の１次元画像１６０２、１６０３を作成
する。

【００３３】次に負の縦エッジ特徴量分布Ｉｖ^-と正の
縦エッジ特徴量分布Ｉｖ⁺に関する上記１次元画像につ
いて、所定のｘ座標範囲において、次の式（５）の簡略
化した相関値Ｒｘの最小値を算出し、該算出値が所定値
以下のときには、対称性が満足されているので、車両で
あると判定する。

【数３】なお、式（５）は、図１６に示すように、幅ｍのＩｖ⁺
横反転値分布Ｉｖ⁺’（１）を領域ｊ＝０〜ｎ−ｍ＋１
内で走査した結果得られるＲｘ（ｊ）の分布を意味す
る。

【００３４】本実施例によれば、路面とのコントラスト
の良いタイヤ高さなど車両下部の暗い部分にウインドウ
を設定して、符号ありエッジ特徴量を算出し、しかも車
両上部に設定したウインドウで符号なしエッジ特徴量を
算出して、符号ありエッジ特徴量を符号なしエッジ特徴
量で強調処理するので、車両の横に延びる影が存在する
場合なども含め常に、誤検出することなく車両認識を確
実に行なうことができる。

【００３５】次に、車両判定装置における車両判定の基
準についての第２の実施例を示す。上述の第１の実施例
では、車両判定を車両の左右対称性を利用して行なった
が、この実施例では、先の図７のフローにおけるステッ
プ２０５での強調処理で得られた負の縦エッジ特徴量分
布Ｉｖ^-と正の縦エッジ特徴量分布Ｉｖ⁺について、図
１７に示すように、それぞれの重心座標ｘｇｌとｘｇｒ
を算出して、その差ｘｗ＝ｘｇｒ−ｘｇｌより推定され
る車両幅をもって車両判定を行なう。すなわち、車両幅
Ｗｃは次の式Ｗｃ＝ｘｗ・Ｈ0 ／（ｙ−ｄ）（６）で推定されるので、該車両幅が車として許容しうる１．
４ｍ（軽自動車）〜２．５ｍ（大型トラック）の範囲内
か否かにより車両判定を行なう。

【００３６】この実施例は、車両側面には縦エッジが存
在し、その縦エッジによって規定される車両幅が前記
１．４ｍ〜２．５ｍの範囲に収まるという車両の特徴に
基づくものである。すなわち、強調処理に加え、車両幅
が所定範囲に納まるという特徴を利用しているので、一
層誤検出が減少し、車両認識の確実度が向上するという
効果を有する。

【００３７】上述の各実施例では、縦エッジ特徴量とし
て、ウィンドウ内同一ｘ座標での縦エッジ強度の平均値
を用いたが、ウィンドウ内同一ｘ座標において、所定の
範囲の縦エッジ強度を有する画素数を計算したものであ
ってもよい。これにより、所定範囲の縦エッジ強度を有
する画素使用のため、横に延びる影などのある場合にも
効率良く車両認識ができる。

【００３８】また縦エッジ特徴量の算出を行なうウィン
ドウについても、実施例では符号あり縦エッジ特徴量算
出ウィンドウを先行車のタイヤ高さをモデル化して決定
したが、これに限定されず、例えば道路消失点座標を符
号あり縦エッジ特徴量算出ウィンドウの上部境界とする
こともできる。これにより、背景画像が必ず路面となる
ウインドウが設定されるので、コントラストのよいウイ
ンドウで明確な車両認識がなされる。

【００３９】

【発明の効果】以上のとおり、本発明は、画像処理によ
る車両認識装置において、撮影画面の第１および第２の
領域で符号付き微分画像特徴量と符号なし微分画像特徴
量とを求め、符号付き微分画像特徴量を符号なし微分画
像特徴量で強調処理し、この強調された符号付き微分画
像特徴量にもとづいて車両判定を行なうものとしたの
で、誤検出が少なく、効率良く車両認識ができる。

【００４０】とくに各微分画像特徴量を、エッジ強度の
平均値とすることにより、確実な車両認識ができ、また
所定の範囲のエッジ強度を有する画素数を各列ごとに計
数したものとすることにより、車両の横に延びる影があ
る場合にも効率良く認識ができる。

【００４１】また、符号付き微分画像特徴量を求める第
１の領域を道路消失点と先行車候補領域の下端部とによ
り、あるいはタイヤ等車両暗部領域の上端部と先行車候
補領域の下端部とにより、撮影画面内上下方向に限定さ
れた領域とすることにより、先行車背景が路面となり良
好なコントラストが得られ、認識効率が向上する。さら
に、判定手段において、強調された微分画像特徴量の重
心座標間の距離が一般の車両幅を表わす所定範囲にある
かことを確認することにより、一層確実に、誤検出のな
い車両認識を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例の機能ブロック図であ
る。

【図２】実施例における処理の流れを示すフローチャー
トである。

【図３】白線候補点検出法を示す説明図である。

【図４】道路モデルを示す説明図である。

【図５】自車両の前方を他の車両が走行している状態の
画像を示す図である。

【図６】図５の原画像に対する横エッジ画像およびその
強度分布を示す図である。

【図７】車両認識の処理の流れを示すフローチャートで
ある。

【図８】撮像装置のカメラ座標系を示す図である。

【図９】縦エッジ特徴量算出領域を説明する図である。

【図１０】縦エッジ検出用Ｓｏｂｅｌフィルターを示す
図である。

【図１１】撮影画面内に設定されたウインドウを示す図
である。

【図１２】符号ありエッジ特徴量を算出するウィンドウ
における縦エッジ検出状態および縦エッジ特徴量分布を
示す図である。

【図１３】符号なしエッジ特徴量を算出するウインドウ
における縦エッジ検出状態および縦エッジ特徴量分布を
示す図である。

【図１４】符号あり縦エッジ特徴量分布の強調処理を示
す説明図である。

【図１５】車両判定における強調処理された符号あり縦
エッジ特徴量を所定値でカットして１次元画像を得る状
態を示す説明図である。

【図１６】１次元画像の縦エッジ特徴量の横反転値分布
を走査して得られる相関値の分布を示す図である。

【図１７】本発明の第２実施例に係る車両判定法を説明
する図である。

【図１８】従来例を示す図である。

【図１９】従来例の問題点を説明する図である。

【符号の説明】

１撮像装置２符号ありエッジ特徴量算出領域特定装置３符号ありエッジ特徴量算出装置４符号なしエッジ特徴量算出領域特定装置５符号なしエッジ特徴量算出装置６符号ありエッジ特徴量強調装置７車両判定装置Ｄ道路消失点１５０１強調された負の縦エッジ特徴量１５０２強調された正の縦エッジ特徴量Ｗ、Ｗａウインドウ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】車両に搭載されてその進路前方または後
方を撮影し、対応する撮影画面の原画像データを生成す
る撮像装置と、生成された原画像データの符号付き微分
画像特徴量を算出する第１の領域を特定する手段と、特
定された第１の領域において符号付き微分画像特徴量を
算出する手段と、前記生成された原画像データの符号な
し微分画像特徴量を算出する第２の領域を特定する手段
と、特定された第２の領域において符号なし微分画像特
徴量を算出する手段と、該符号なし微分画像特徴量を用
いて前記符号付き微分画像特徴量を強調する手段と、該
強調された符号付き微分画像特徴量から検出対象が車両
であるか否かを判定する判定手段とを有することを特徴
とする車両認識装置。
【請求項２】前記符号付き微分画像特徴量および符号
なし微分画像特徴量は、縦エッジ画像における縦エッジ
強度であることを特徴とする請求項１記載の車両認識装
置。
【請求項３】前記符号付き微分画像特徴量および符号
なし微分画像特徴量は、縦エッジ画像のうち、所定の範
囲のエッジ強度を有する画素数を各列ごとに計数したも
のであることを特徴とする請求項２記載の車両認識装
置。
【請求項４】前記符号付き微分画像特徴量および符号
なし微分画像特徴量は、縦エッジ画像における縦エッジ
強度の平均値であることを特徴とする請求項２記載の車
両認識装置。
【請求項５】前記第１の領域は、道路消失点と先行車
候補領域の下端部とにより撮影画面内上下方向に限定さ
れた領域であることを特徴とする請求項１、２、３また
は４記載の車両認識装置。
【請求項６】前記第１の領域は、先行車候補領域のう
ち、タイヤ等車両暗部領域の上端部と先行車候補領域の
下端部とにより撮影画面内上下方向に限定された領域で
あることを特徴とする請求項１、２、３または４記載の
車両認識装置。
【請求項７】前記第２の領域は、前記第１の領域の上
端部と先行車候補領域の全高相当位置とにより撮影画面
内上下方向に限定された領域であることを特徴とする請
求項５または６記載の車両認識装置。
【請求項８】前記符号付き微分画像特徴量を強調する
手段は、前記符号付き微分画像特徴量と符号なし微分画
像特徴量との積をとるものであることを特徴とする請求
項１記載の車両認識装置。
【請求項９】前記判定手段は、強調された各符号付き
微分画像特徴量についてその重心座標を算出し、その差
が所定幅範囲にあるかいなかにより車両判定を行なうも
のであることを特徴とする請求項１記載の車両認識装
置。