JPH11195127A - 白線認識方法および装置 - Google Patents
白線認識方法および装置Info
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- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
い場合であっても良好に白線領域を認識すること。 【解決手段】 白線を含む画像を入力する画像入力工程
(ステップS1)と、この画像入力工程S1で入力され
た入力画像の輝度変化地点を抽出するエッジ抽出工程
(図示せず)と、このエッジ抽出工程で抽出したエッジ
の角度を算出するエッジ角度算出工程(ステップS2)
と、エッジ抽出工程で抽出したエッジのうちエッジ角度
算出工程S2で算出された角度が対になっているエッジ
を抽出する対エッジ抽出工程(ステップS3〜S6)
と、この対エッジ抽出工程S3〜S6で抽出されたエッ
ジに囲まれた領域を白線と判定する白線判定工程(ステ
ップS7)とを備えた。
Description
び装置に係り、特に、車両に搭載され、道路や駐車場の
白線を認識する白線認識方法および装置に関する。
案内する白線を用いている。この白線はドライバーによ
り目視されるものであるが、近年、この白線を画像処理
により認識し、ドライバーに対して種々の情報を提供す
る手法や、白線の認識結果を用いて車両の自動運転のス
テアリング制御に用いる手法が提案されている。ドライ
バーへ提供する情報としては、走行車線を逸脱している
場合の警報などがある。
の一般的な手法では、画像の輝度に対してしきい値を設
定し、画像を二値化することで、輝度の高い部分を白線
と認識していた。これは、白線は周囲の道路に比べて明
度が高いため、画像上では道路領域と比較して高い輝度
となることを利用したものである。この道路領域と白線
領域の輝度の間にしきい値を設定すれば、二値化により
白線領域だけを抽出することができる。
に影sがかかっている画像の場合、影のかかった白線領
域では、そうでない領域に比べて輝度が低くなり、影の
かかった領域の検出を良好に行うことができない、とい
う不都合があった。また、影のかかった白線領域を抽出
できる輝度値をしきい値とすると、このしきい値では白
線以外の部分も検出してしまう。
いて、しきい値の設定を設定する手法が特開平4−15
2406号公報に開示されている。しかしながら、この
手法では、天候や影により画像の状態が変化すると、白
線を良好に抽出できなくなる、という不都合があった。
処理などを行い、白線の両端を検出することで、白線を
高精度に認識する手法がある。このエッジ検出処理は、
画像の輝度が変化している部分を検出する。すなわち、
この手法では、道路上の白線は周囲の道路が暗く、白線
の端部に明るさの変化があることを利用して、この変化
が生じている部分を白線の端部と認識する。このエッジ
検出は、明るさの変化を検出する処理のため、天候の変
化により画像の広い領域の明るさが変化しても、白線の
縁部分に輝度変化があれば、エッジとして検出できると
いう利点がある。
来例では、ある程度の輝度変化のある部分はすべてエッ
ジとして検出してしまい、白線抽出の精度が低下してし
まう、という不都合があった。すなわち、隣接車両や、
影による明度変化や、道路の模様などをエッジとして検
出してしまうため、単純にエッジを白線部分とすると、
誤認識が多くなってしまう。
改善し、特に、白線部分に影などが生じていて輝度差が
小さい場合であっても良好に白線領域を認識することが
できる白線認識方法および装置を提供することを、その
目的とする。本発明はさらに、車両に対して白線の方向
が一定ではなくとも、良好に白線を認識することができ
る白線認識方法および装置を提供することをも、その目
的とする。
線を含む画像を入力する画像入力工程と、この画像入力
工程で入力された入力画像の輝度変化地点を抽出するエ
ッジ抽出工程と、このエッジ抽出工程で抽出したエッジ
の角度を算出するエッジ角度算出工程と、エッジ抽出工
程で抽出したエッジのうちエッジ角度算出工程で算出さ
れた角度が対になっているエッジを抽出する対エッジ抽
出工程と、この対エッジ抽出工程で抽出されたエッジに
囲まれた領域を白線と判定する白線判定工程とを備え
た、という構成を採っている。これにより前述した目的
を達成しようとするものである。
部の線(直線)は通常平行となる。従って、画像上のエ
ッジのうち白線のエッジである直線はその角度に一定の
関係が生じる。この角度に一定の関係が生じているエッ
ジを、ここでは「角度が対になるエッジ(対エッジ)」
という。具体的には、遠近によって遠方が小さく撮像さ
れることを考慮する必要のない対象であれば、白線の端
部を構成する両直線の角度差は180度となる。この場
合には、対になる線というのは、それぞれの角度差が1
80度となる。また、一点透視図法のような遠方を撮像
する画像である場合には、画素の座標と撮像の距離とに
応じて定まる歪み角度に応じて、対になる角度を画素毎
に算出し、対になるエッジを算出するようにしても良
い。すなわち、無限遠点を中心とする放射状の直線の角
度を画素毎に算出しておき、その線と重なる直線を対に
なる線とするようにしても良い。
の幅を等しくしたまま曲がっているため、内側と外側と
の線(曲線)の接線の間には接線の傾きが等しくなる。
このため、「対になる線」というとき、ここでは、接線
の傾きを等しくしている線のペアを含む。
関係で白線の端部がエッジとなるため、エッジ抽出工程
は、この白線の端部を抽出する。次いで、対エッジ抽出
工程では、エッジ抽出工程で抽出したエッジのうちエッ
ジ角度算出工程で算出された角度が対になっているエッ
ジを抽出する。すると、白線は長方形で構成され長手方
向の両端部を構成する線(又は接線)の角度は一定の関
係が生じていることから、この対になるエッジはすなわ
ち白線の端部となる。さらに、白線判定工程は、この対
エッジ抽出工程で抽出されたエッジに囲まれた領域を白
線と判定する。
を入力する画像入力部と、この画像入力部によって入力
された入力画像のエッジの角度を算出すると共に当該角
度が対になる線を抽出する線抽出部と、この線抽出部に
よって抽出された線で囲まれた部分を白線部分として抽
出する白線領域抽出部とを備えた、という構成を採って
いる。これにより前述した目的を達成しようとするもの
である。
出すると共に当該角度が対になる線を抽出する。この線
は、白線を構成する線である。さらに、白線領域抽出部
は、この線で囲まれた部分を白線部分として抽出する。
白線領域抽出部が、線抽出部で抽出された線のみに基づ
いて白線を抽出するため、線抽出部で抽出されなかった
エッジについては、すなわち、影などで明度が変化した
エッジについては、白線として抽出することがない。
を参照して説明する。
を示すフローチャートである。本実施形態による白線認
識方法は、白線を含む画像を入力する画像入力工程(ス
テップS1)と、この画像入力工程S1で入力された入
力画像の輝度変化地点を抽出するエッジ抽出工程(図示
せず)と、このエッジ抽出工程で抽出したエッジの角度
を算出するエッジ角度算出工程(ステップS2)と、エ
ッジ抽出工程で抽出したエッジのうちエッジ角度算出工
程S2で算出された角度が対になっているエッジを抽出
する対エッジ抽出工程(ステップS3〜S6)と、この
対エッジ抽出工程S3〜S6で抽出されたエッジに囲ま
れた領域を白線と判定する白線判定工程(ステップS
7)とを備えている。
り得られた画像を取り込み、第1の画像メモリ(図示せ
ず)に入力する。次いで、エッジ角度算出工程S2は、
画像メモリに格納された入力画像の輝度変化部分をエッ
ジとして抽出し、このエッジの空間的な角度を示すデー
タを作成する。
ジのなかから、角度が対になっているエッジを抽出す
る。白線は長方形であって対になる線が存在し、かつ、
両線は角度に一定の関係があるため、角度が対になるエ
ッジを抽出すると、これは1本の白線の両端と認識でき
る。このように角度が対になるエッジを抽出すると、駐
車場などでは車両と白線の向きが変化し、白線の向きが
予め定まらなくとも、画像中のエッジの相対的な角度の
関係に基づいて抽出処理を行うことで、良好にこれを抽
出することができる。
る歪みが生じないため、単純に180度角度が異なるエ
ッジを対のものとして抽出すると、車両や道路の模様や
影などにより生じたエッジを除去して白線を構成するエ
ッジのみを良好に抽出することができる。
を抽出する手法として、まず、エッジ角度データから、
角度に対するヒストグラム(エッジ角度ヒストグラム)
を作成する(ステップS3)。すなわち、エッジを構成
するすべての画素について、角度毎のヒストグラムを作
成する。ある方向のエッジ角度の画素が多いと、これが
ピークとして現れる。画像中に1本の白線のみが存在す
ると仮定すると、ある特定のエッジ角度αと、このα+
180度についてピークが現れる。白線が複数ある場合
には、その白線の数だけ対になる角度においてαおよび
α+180度でピークが現れる。
度αの画素について連続するものをそれぞれラベリング
する(ステップS5)。同様に、角度α+180度の画
素についてもラベリングを行う(ステップS6)。この
ラベリングの結果、ラベリングされた画素の集合の両端
部の座標に基づいて、エッジの形状を近似する線分を算
出することができる。
S6で算出した線分のペアの中から、最も白線ペアらし
い線分のペアを決定し、白線を検出する。このように、
白線端部エッジのを求め、その角度のエッジのみを抽出
することで、白線端部以外のエッジをふるいに落とすこ
とができ、結果的に白線端部候補のエッジが減るため、
最後の最も白線端部らしい線分ペアのチェック処理の処
理数が大幅に減り、処理時間を短縮できる。
好適な白線認識装置の構成を示すブロック図である。図
2に示すように、白線認識装置は、白線を含む対象の画
像を入力する画像入力部11と、この画像入力部11に
よって入力された入力画像のエッジの角度を算出すると
共に当該角度が対になる線を抽出する線抽出部12,1
3と、この線抽出部12,13によって抽出された線で
囲まれた部分を白線部分として抽出する白線領域抽出部
14とを備えている。
両後部に設置されたCCDカメラ2によって光電変換さ
れた画像を第1の画像メモリへ入力する。図3に示す例
では、駐車しようとしている駐車エリアの画像を撮り、
画像処理装置により駐車エリアの白線を認識することで
車両と駐車エリアの相対的な位置情報を求める。さら
に、この白線の位置情報に基づいて自動駐車制御や経路
誘導などを行う。
白線を検出する場合には、白線は画像上では無限遠点に
向かう方向となることを利用して、多くのエッジの中か
らエッジの向きがこの方向のものを抽出すると、白線端
部であるエッジの候補を絞り込むことができる。しか
し、駐車場の白線を認識し、駐車を支援する用途の場
合、駐車場の白線に対して車両がどの方向になるかは一
定ではなく、従って、このような用途の場合、画像中で
白線が特定の方向であるという条件を適用して抽出処理
を行うことができない。
ない場合には、例えば、白線は直線であるとか、白線の
幅はある範囲内であるとか、白線部分は高輝度であるな
どの条件を用いてエッジの抽出を行う必要があった。す
ると、処理が複雑となり、また、処理時間が長くなる。
これに対し、本実施形態では、直線抽出部がエッジ角度
データ作成部12およびエッジ角度検出部13とを備え
ることで、方向が特定できない白線の抽出を良好に精度
良く行うことを図っている。
の各画素ごとに当該入力画像の一方向の輝度変化値と当
該一方向に直交する他方向の輝度変化値とを算出すると
共に当該一方向の輝度変化値と他方向の輝度変化値とに
従って当該各画素毎にエッジ角度情報を作成するエッジ
角度データ作成部12と、このエッジ角度データ作成部
によって作成された各画素毎のエッジ角度情報の角度別
のヒストグラムを算出するエッジ角度検出部13とを備
えている。
のヒストグラムについて予め定められた位相差のヒスト
グラムを合成する位相合成手段と、この位相合成手段に
よって合成されたヒストグラムのうち予め定められた数
の画素が存在する角度で連続する画素からなるエッジを
線と判定する線判定手段とを備えている。
ートである。以下、このフローチャートおよび図5乃至
図11を参照して白線を構成する候補となる線を抽出す
る処理の詳細を説明する。第1の画像メモリは、図5に
示すアドレス構成として原点を左下とする画像の位置を
(i,j)で表し、輝度をI(i,j)と表す。画像入
力部11は、この第1の画像メモリに図6に示す原画像
(入力画像)を階調のあるデータとして記録する。さら
に、エッジ角度データ作成部は、例えば図6に示す原画
像のエッジを抽出する。すなわち、3行×3列の縦方向
の輝度変化値を算出するための次式(1)に示す微分オ
ペレータOpevを用いて、次式(2)により、縦方向の
輝度変化値Av(i,j)を求める(ステップS2
1)。ここでは、各画素毎にエッジ角度データを算出す
るため、3行×3列としているが、他の手法を用いるよ
うにしてもよい。
記式(3)に示す横方向の輝度変化値算出用微分オペレ
ータOpehを用いて、次式(4)により横方向輝度変化
値Ah(i,j)を求める(ステップS22)。
(5)により算出する(ステップS23)。
j)が、しきい値ath以上であるか否かを確認する(ス
テップS24)。これにより、ある程度の輝度変化量が
ある部分だけを抽出する。図6に示した原画像のある程
度以上の輝度変化部分であるエッジを抽出した画像を、
図7に例示する。さらに、輝度変化角度θ(i,j)を
次式(6)により算出する(ステップS25)。
j)を、1から255までの値に量子化し、次式(7)
によりD(i,j)を算出する。もちろん、8ビットで
なく、32ビットなど他の精度で量子化するようにして
も良い。
り小さい場合には、その画素はエッジ部分ではないと判
定し、D(i,j)=0とする。ここで、D(i,j)
=0は、画素(i,j)がエッジ部分ではないことを示
す。
に記録する。以上の処理を全画素に対して行い、エッジ
角度データD(i,j)を作成する。ここで、図8は図
6に示す入力画像からエッジ角度データを算出したもの
を示す。図中の数値は量子化する前の角度で示してい
る。数値を示していない部分は、エッジではない領域で
あり、D(i,j)=0の部分である。
ジ角度データを生成すると、一定以上輝度が変化した画
素と、その画素での変化の方向とを得ることができる。
さらに、この一定以上輝度が変化した画素の座標情報
と、その画素での変化の方向情報とを有するエッジ角度
データに基づいて、対になる線を抽出する。
る。駐車場の白線は直線で、幅がほぼ一定である。従っ
て、画像上では両端部分エッジはほぼ並行に近い直線と
なる。そして、両端部は、画像上空間的な輝度変化状況
が正反対の関係になるため、エッジ角度は180度ズレ
たものとなる。図9に示す例では、70度と250度で
その差が180度である。
利用して、図10に示すヒストグラムから、白線両端部
エッジ角度を検出する。その方法の1つとして、角度1
80度ズレたペアになることから、図10に示す180
度〜360度のヒストグラムを、0〜180度に加算す
る。すなわち、180度位相がズレた値を加算する。こ
の加算により、ヒストグラムは図11に示す如くとな
り、左右白線の70度、110度近辺のヒストグラムが
突出する。
を設定し、しきい値を越える角度αを抽出する。図11
中、左側白線はβ11<α<β12の範囲で、右側白線はβ
21<α<β22となる。
両端部のエッジを特定するため、白線の方向を予め特定
する必要がなくなり、駐車場や曲線の多い道路での白線
の抽出を良好に行うことができる。また、この例では1
80度位相ズレした部分を加算したが、同様に、乗算す
るようにしても良い。乗算では、180度位相ズレした
角度のヒストグラムが低いと、相対的にヒストグラムが
さらに低くなり、180度位相ズレした角度のペアにヒ
ストグラムが高いものがさらに突出する。
細処理を説明する。上記線抽出部の処理によって、ペア
となる線のみが抽出された。しかし、例えばT字型の白
線や、白線自体が曲がっている場合など、ペアとなる線
だけではどの領域が白線であるかの認識が困難である場
合もありえる。
部14が、線抽出部によって抽出された線のうち対にな
る線間の距離が予め定められた距離の範囲内である場合
に当該線間の領域を白線と判定する距離別判定手段を備
えている。また、この距離別判定手段に代えて、白線検
出部が、線抽出部によって抽出された線で区切られる入
力画像の領域のうち当該線で区切られた領域の画素の輝
度が他の領域よりも高い場合に当該領域を白線と判定す
る輝度別判定手段を備えるようにしても良い。もちろ
ん、両者を併用することもできる。
(11,21),(11,22),(12,21),
(12,22),(13,21),(13,22),
(14,21),(14,22)のうち、上記条件を満
たすものを白線と特定する。すなわち、まず、線分ペア
の距離はある範囲内になること。すなわち、白線の幅が
ある範囲内であること。次に、線分ペアに挟まれた画素
が高輝度であること。これは、白線内部は輝度が高いこ
とによる。
を、白線として特定する。図13に示す例では、ラベル
11,21のペアが白線端部らしい線分ペアとして検出
される。このように、画像上の白線の両端部のエッジは
ほぼ平行でかつ空間的なエッジ角度が180度ズレるこ
とから、角度のヒストグラムの180度位相ズレ分を加
算又は乗算することで、白線両端部のエッジ角度を、そ
れ以外のエッジ角度に対して相対的に高くすることがで
き、このため、白線両端部以外のエッジをふるい落とす
ことができ、この結果、白線端部の候補がへり白線抽出
処理の処理時間を短縮すると共に、白線以外の輝度変化
部分に応じたノイズの影響を良好に除去することができ
る。
ので、これによると、対エッジ抽出工程が、エッジ抽出
工程によって抽出されたエッジ(線)のうちエッジ角度
算出工程で算出された角度(輝度変化の方向)が対にな
っているエッジを抽出するため、白線は長方形で構成さ
れ長手方向の両端部を構成する線(又は接線)の角度は
一定の関係が生じていることから、この対になるエッジ
はすなわち白線の端部のみのエッジを特定することがで
き、対になる線を有さないエッジを白線認識対象から除
去することができ、さらに、白線判定工程は、この対エ
ッジ抽出工程で抽出されたエッジに囲まれた領域を白線
と判定するため、簡単な処理で高速にかつ影や道路の模
様などの影響を除去して白線のみを良好に抽出すること
ができる従来にない優れた白線認識方法を提供すること
ができる。
のエッジの角度を算出すると共に当該角度が対になる線
を抽出し、白線領域抽出部が、この線で囲まれた部分を
白線部分として抽出するため、線抽出部で抽出されなか
ったエッジについては、すなわち、影などで明度が変化
したエッジについては、白線として抽出することがな
く、このため、簡単な処理で高速にかつ影や道路の模様
などの影響を除去して白線のみを良好に抽出することが
できる従来にない優れた白線認識方法を提供することが
できる。
角度が対になる直線を抽出するため、白線の方向を予め
特定しておく必要がなく、従って、駐車場のような車両
と白線の関係が予め定まらない場合であっても、良好に
白線領域を抽出することができる。
ローチャートである。
ロック図である。
像した例を示す説明図である。
る。
す説明図である。
る。
の一例を示す説明図である。
ークを強調したヒストグラムの一例を示す説明図であ
る。
て抽出した線を例示する説明図であり、図12(A)は
角度αの線を抽出した図で、図12(B)は角度α+1
80度を抽出した例を示す図である。
たした線を特定した例を示す説明図である。
た認識例を示す説明図である。
タ Opeh 横方向輝度変化を算出するための微分オペレー
タ Av(i,j) 画素(i,j)の縦方向輝度変化値 Ah(i,j) 画素(i,j)の横方向輝度変化値 A(i,j) 画素(i,j)の輝度変化絶対値 I(i,j) 画素(i,j)の輝度値 θ(i,j) 画素(i,j)の輝度変化角度 D(i,j) 画素(i,j)の輝度変化角度を量子化
したデータ ath エッジを抽出するための輝度変化量のしきい値
Claims (5)
- 【請求項1】 白線を含む画像を入力する画像入力工程
と、この画像入力工程で入力された入力画像の輝度変化
地点を抽出するエッジ抽出工程と、このエッジ抽出工程
で抽出したエッジの角度を算出するエッジ角度算出工程
と、前記エッジ抽出工程で抽出したエッジのうち前記エ
ッジ角度算出工程で算出された角度が対になっているエ
ッジを抽出する対エッジ抽出工程と、この対エッジ抽出
工程で抽出されたエッジに囲まれた領域を白線と判定す
る白線判定工程とを備えたことを特徴とする白線認識方
法。 - 【請求項2】 白線を含む対象の画像を入力する画像入
力部と、この画像入力部によって入力された入力画像の
エッジの角度を算出すると共に当該角度が対になる線を
抽出する線抽出部と、この線抽出部によって抽出された
線で囲まれた部分を白線部分として抽出する白線領域抽
出部とを備えたことを特徴とする白線認識装置。 - 【請求項3】 線抽出部が、前記入力画像の各画素ごと
に当該入力画像の一方向の輝度変化値と当該一方向に直
交する他方向の輝度変化値とを算出すると共に当該一方
向の輝度変化値と他方向の輝度変化値とに従って当該各
画素毎にエッジ角度情報を作成するエッジ角度データ作
成部と、このエッジ角度データ作成部によって作成され
た各画素毎のエッジ角度情報の角度別のヒストグラムを
算出するエッジ角度検出部とを備え、 前記エッジ角度検出部が、前記角度別のヒストグラムに
ついて予め定められた位相差のヒストグラムを合成する
位相合成手段と、この位相合成手段によって合成された
ヒストグラムのうち予め定められた数の画素が存在する
角度で連続する画素からなるエッジを前記線と判定する
線判定手段とを備えたことを特徴とする請求項2記載の
白線認識装置。 - 【請求項4】 前記白線領域抽出部が、前記線抽出部に
よって抽出された線のうち対になる線の間の距離が予め
定められた距離の範囲内である場合に当該線間の領域を
白線と判定する距離別判定手段を備えたことを特徴とす
る請求項2記載の白線認識装置。 - 【請求項5】 前記白線領域抽出部が、前記線抽出部に
よって抽出された線で区切られる前記入力画像の領域の
うち当該線で区切られた領域の画素の輝度が他の領域よ
りも高い場合に当該領域を白線と判定する輝度別判定手
段を備えたことを特徴とする請求項2記載の白線認識装
置。
Priority Applications (1)
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---|---|---|---|
JP01209898A JP3800785B2 (ja) | 1998-01-06 | 1998-01-06 | 白線認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
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JP01209898A JP3800785B2 (ja) | 1998-01-06 | 1998-01-06 | 白線認識装置 |
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JPH11195127A true JPH11195127A (ja) | 1999-07-21 |
JP3800785B2 JP3800785B2 (ja) | 2006-07-26 |
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JP01209898A Expired - Fee Related JP3800785B2 (ja) | 1998-01-06 | 1998-01-06 | 白線認識装置 |
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Country | Link |
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JP (1) | JP3800785B2 (ja) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002092598A (ja) * | 2000-09-14 | 2002-03-29 | Nissan Motor Co Ltd | 駐車時の自車位置検出装置 |
JP2003228711A (ja) * | 2001-11-30 | 2003-08-15 | Hitachi Ltd | レーンマーク認識方法 |
US6954550B2 (en) | 2000-11-29 | 2005-10-11 | Omron Corporation | Image processing method and apparatus |
JP2006163662A (ja) * | 2004-12-06 | 2006-06-22 | Nissan Motor Co Ltd | 指本数認識装置および方法 |
JP2006309605A (ja) * | 2005-04-28 | 2006-11-09 | Honda Motor Co Ltd | 車両、画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
JP2007293892A (ja) * | 2001-11-30 | 2007-11-08 | Hitachi Ltd | レーンマーク認識方法 |
JP2007299414A (ja) * | 2001-11-30 | 2007-11-15 | Hitachi Ltd | レーンマーク認識装置 |
JP2008021102A (ja) * | 2006-07-12 | 2008-01-31 | Toyota Motor Corp | 区画線検出装置及び車線検出装置 |
JP2012178047A (ja) * | 2011-02-25 | 2012-09-13 | Murata Mach Ltd | 画像処理装置及び画像処理方法 |
JP2014107689A (ja) * | 2012-11-27 | 2014-06-09 | Clarion Co Ltd | 車載画像処理装置 |
JP2014191471A (ja) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Mega Chips Corp | 物体検出装置 |
JP2014232439A (ja) * | 2013-05-29 | 2014-12-11 | 日産自動車株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
US9536137B2 (en) | 2013-03-26 | 2017-01-03 | Megachips Corporation | Object detection apparatus |
WO2017166971A1 (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动工作系统、自动行走设备及其转向方法 |
CN110244717A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-09-17 | 武汉理工大学 | 基于既有三维模型的港口起重机攀爬机器人自动寻路方法 |
US11287821B2 (en) | 2011-04-28 | 2022-03-29 | Positec Power Tools (Suzhou) Co., Ltd. | Autonomous working system, an autonomous vehicle and a turning method thereof |
-
1998
- 1998-01-06 JP JP01209898A patent/JP3800785B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002092598A (ja) * | 2000-09-14 | 2002-03-29 | Nissan Motor Co Ltd | 駐車時の自車位置検出装置 |
US6954550B2 (en) | 2000-11-29 | 2005-10-11 | Omron Corporation | Image processing method and apparatus |
US7362883B2 (en) | 2001-11-30 | 2008-04-22 | Hitachi, Ltd. | Lane marker recognition method |
JP2003228711A (ja) * | 2001-11-30 | 2003-08-15 | Hitachi Ltd | レーンマーク認識方法 |
JP4671991B2 (ja) * | 2001-11-30 | 2011-04-20 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | レーンマーク認識装置 |
JP2007293892A (ja) * | 2001-11-30 | 2007-11-08 | Hitachi Ltd | レーンマーク認識方法 |
JP2007299414A (ja) * | 2001-11-30 | 2007-11-15 | Hitachi Ltd | レーンマーク認識装置 |
JP2006163662A (ja) * | 2004-12-06 | 2006-06-22 | Nissan Motor Co Ltd | 指本数認識装置および方法 |
JP4616068B2 (ja) * | 2005-04-28 | 2011-01-19 | 本田技研工業株式会社 | 車両、画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム |
WO2006117951A1 (ja) * | 2005-04-28 | 2006-11-09 | Honda Motor Co., Ltd. | 車両、画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラム、画像処理システムの構成方法、およびサーバ |
JP2006309605A (ja) * | 2005-04-28 | 2006-11-09 | Honda Motor Co Ltd | 車両、画像処理システム、画像処理方法、及び画像処理プログラム |
US8107683B2 (en) | 2005-04-28 | 2012-01-31 | Honda Motor Co., Ltd. | Method and system for in-vehicle image processing |
JP2008021102A (ja) * | 2006-07-12 | 2008-01-31 | Toyota Motor Corp | 区画線検出装置及び車線検出装置 |
JP2012178047A (ja) * | 2011-02-25 | 2012-09-13 | Murata Mach Ltd | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US11287821B2 (en) | 2011-04-28 | 2022-03-29 | Positec Power Tools (Suzhou) Co., Ltd. | Autonomous working system, an autonomous vehicle and a turning method thereof |
JP2014107689A (ja) * | 2012-11-27 | 2014-06-09 | Clarion Co Ltd | 車載画像処理装置 |
JP2014191471A (ja) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Mega Chips Corp | 物体検出装置 |
US9536137B2 (en) | 2013-03-26 | 2017-01-03 | Megachips Corporation | Object detection apparatus |
US10223583B2 (en) | 2013-03-26 | 2019-03-05 | Megachips Corporation | Object detection apparatus |
JP2014232439A (ja) * | 2013-05-29 | 2014-12-11 | 日産自動車株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
WO2017166971A1 (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动工作系统、自动行走设备及其转向方法 |
US11188087B2 (en) | 2016-03-30 | 2021-11-30 | Positec Power Tools (Suzhou) Co., Ltd. | Autonomous working system, autonomous vehicle and steering method thereof |
CN110244717A (zh) * | 2019-06-03 | 2019-09-17 | 武汉理工大学 | 基于既有三维模型的港口起重机攀爬机器人自动寻路方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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