JPWO2015008566A1 - 車載装置 - Google Patents
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Abstract
Description
また、車載カメラレンズの状態に基づいて、移動中にも関わらず撮影画像中に含まれる不動領域を検出することで、レンズに付着した異物等を検知する手法が知られている(特許文献2)。また、複数のカメラの重複撮像領域を利用し、水滴が付着したことを判定する手法が知られている(特許文献3)。
本発明の第2の態様によると、第1の態様の車載装置において、検知結果統合部は、付着物検知部の各検知結果を同一の座標系にそれぞれ投影し、投影して得られた複数の座標から座標系上に合成座標を設定し、動作制御部は、合成座標に基づいて、画像認識部の動作を制御することが好ましい。
本発明の第3の態様によると、第2の態様の車載装置において、座標系は、付着物によるレンズ透過率に関する第1の座標軸と、カメラレンズに付着した付着物の面積に関する第2の座標軸とを有し、付着物検知部により得られる各検知結果は、レンズ透過率と付着物の面積であり、それらの2つの検知結果により得られる座標の領域は、付着物検知部の種類ごとにそれぞれ設定されていることが好ましい。
本発明の第4の態様によると、第3の態様の車載装置において、動作制御部は、第1の座標軸と第2の座標軸のどちらに合成座標がより近いかに基づいて、画像認識部に行う制御を決定することが好ましい。
本発明の第5の態様によると、第3の態様の車載装置において、動作制御部は、合成座標が第1の座標軸と第2の座標軸の範囲内に予め定められた動作決定領域の範囲内の座標であるとき、画像認識部による所定の物体像の認識を中止させることが好ましい。
本発明の第6の態様によると、第3の態様の車載装置において、動作制御部は、合成座標が第1の座標軸と第2の座標軸の範囲内に予め定めた動作決定領域の範囲内の座標であるとき、カメラレンズから付着物を除去する除去装置を動作させることが好ましい。
本発明の第7の態様によると、第1乃至6のいずれか一態様の車載装置において、付着物検知部は、複数種類の付着物をそれぞれ継続的に検知した時間に応じた信頼度をさらに算出し、検知結果統合部は、付着物検知部が算出した各信頼度も用いて統合検知結果を算出することが好ましい。
本発明の第8の態様によると、第7の態様の車載装置において、車両の周囲の光源環境、車両が走行する走行路、天候の少なくともいずれか一つについて信頼度が低下する環境を検知する環境検知部と、環境検知部により検知された環境に基づいて、付着物検知部が算出した各信頼度をそれぞれ補正する信頼度補正部と、をさらに備えることが好ましい。
本発明の第9の態様によると、第1乃至6のいずれか一態様の車載装置において、車両の速度またはヨーレートを少なくとも含む走行状態に関する情報を取得する情報検出部と、情報検出部が取得した走行状態に関する情報に基づいて、複数種類の付着物のうち一部の付着物の検知を付着物検知部に停止させる検知停止部と、をさらに備え、検知結果統合部は、複数種類の付着物のうち検知停止部により検知が停止されていない付着物の検知結果に基づいて統合検知結果を算出することが好ましい。
本発明の第10の態様によると、第9の態様の車載装置において、情報検出部が取得した車両の速度に関する情報に基づいて、車両が停車していることを判定する停車判定部と、所定時間以上継続して車両が停車していることを停車判定部が判定した後に発車するとき、付着物検知部の検知結果を初期化する初期化部と、をさらに備えることが好ましい。
図3(a)および(b)を用いて水滴検知部131の動作について説明する。図3(a)に示されるように、水滴検知部131は、撮影画像30の画像領域を複数のブロックB(x,y)に分割する。各ブロックB(x,y)には、撮影画像の複数の画素が含まれている。
図4を用いて白濁検知部132の動作について説明する。図4に示されるように、白濁検知部132は、撮影画像中に地平線が写り込む予定の位置に左上検知領域41と上検知領域42と右上検知領域43とを設定する。上検知領域42は、路面に互いに平行に設けられた2本のレーンマークの消失点が含まれるような位置に設定される。図4では、2本のレーンマーク46の消失点47が上検知領域42の内側に含まれている。左上検知領域41は上検知領域42よりも左側に設定され、右上検知領域43は上検知領域42よりも右側に設定される。また、白濁検知部132は、撮影画像中にレーンマークが写る予定の位置に左下検知領域44と右下検知領域45とを設定する。
水滴痕検知部133の動作について説明する。水滴痕検知部133も、水滴検知部131と同様に、撮影画像30の画像領域を図3(a)に示されるように複数のブロックB(x,y)に分割する。
泥検知部134の動作について説明する。泥検知部134も、水滴検知部131と同様に、撮影画像30の画像領域を図3(a)に示されるように複数のブロックB(x,y)に分割する。
そこで、この実施形態では、以下で説明する投影変換部141により、複数の検知結果を合成した一つの制御指令を生成し、この制御指令により制御動作を補正する。複数の検知結果に基づいて一つの制御指令を生成するため、本実施形態では、各検知結果を正規化し、各検知結果に共通する物理量として、レンズ透過率とレンズ表面の汚濁物付着面積を算出し、これら2つの物理量に応じた制御指令を求めて制御動作を補正する。
投影変換部141は、付着物検知部13の各部の検知結果を、図5に示す座標空間に投影する。図5に示す座標空間は、メモリ10に制御マップ50として記憶されている。制御マップ50は、レンズ汚れの透過率に関する座標軸と、カメラレンズに付着物が付着している付着面積に関する座標軸とを有している。以降、レンズ汚れの透過率に関する座標軸の値をp座標、付着面積に関する座標軸の値をq座標と呼ぶ。制御マップ50において、レンズ汚れの透過率は、原点から遠ざかるほど不透過になる。また、付着面積は、原点から遠ざかるほど大きくなる。
合成座標設定部142は、付着物検知部13の各部の検知結果を投影変換部141により投影変換した座標(p1,q1)、座標(p2,q2)、座標(p3,q3)、および座標(p4,q4)を、付着物検知部13の各部が出力した信頼度R1、R2、R3、およびR4に基づいて統合して、一つの合成座標(P,Q)を算出する。合成座標(P,Q)を算出するための数式を以下に示す。
P=(p1×R1+p2×R2+p3×R3+p4×R4)/(R1+R2+R3+R4)
Q=(q1×R1+q2×R2+q3×R3+q4×R4)/(R1+R2+R3+R4)
動作制御部15は、合成座標(P,Q)に基づいて、画像認識部16に対して誤検知対策および不検知対策のどちらを実行するのか、それらの対策をどの段階の抑制モードで実行するのかを決定する。
動作決定領域71は、付着面積に関する座標軸より透過率に関する座標軸が近い位置に存在し、1/4円78の円周と1/4円79の円周と線分81と線分83とで囲われた領域である。合成座標(P,Q)が動作決定領域71の範囲内の座標であるとき、動作制御部15は、画像認識部16に対して誤検知対策用第1抑制モードによる処理の実行指令を出力する。
動作決定領域72は、透過率に関する座標軸より付着面積に関する座標軸が近い位置に存在し、1/4円78の円周と1/4円79の円周と線分81と線分82とで囲われた領域である。合成座標(P,Q)が動作決定領域72の範囲内の座標であるとき、動作制御部15は、画像認識部16に対して不検知対策である第1抑制モードによる処理の実行指令を出力する。
図8は、環境検知制御部143に関する制御ブロック図である。図8に例示されるように、環境検知制御部143は、光源環境検知部144と走行路環境検知部145と天候検知部146と時間制御部147と検知結果制御部148とを備える。
光源環境検知部144は、付着物検知部13の検知結果の信頼度R1、R2、R3、およびR4が低下しやすい光源環境を検知する。たとえば、西日、路面反射光、後続車両のヘッドライトなどがカメラ2aまたは2bに対して逆光状態にある状態を光源環境検知部144は検知する。
走行路環境検知部145は、付着物検知部13の検知結果の信頼度R1、R2、R3、およびR4が低下しやすい走行路や背景などの環境を検知する。走行路環境検知部145は、たとえば、車両が濡れた道路やオフロードなど付着物がカメラレンズに付着しやすい場所を走行していることを検知する。
天候検知部146は、自車両の周囲の天候に関する情報を取得する。図12は、天候検知部146の処理に関するフローチャートである。ステップS600では、天候検知部146は、情報検出部12からワイパの動作状態、外気温などの情報を取得する。ステップS610では、天候検知部146は、光源環境検知部144が検出した高輝度領域に関する情報を取得する。
時間制御部147は以下の種々の時間を計時する。
(a)画像認識部16の各部の動作時間
(b)画像認識部16が各段階の抑制モードにより不検知対策または誤検知対策を開始してからの経過時間
(c)除去制御部4が付着物の除去を開始してからの経過時間
(d)画像認識部16の各部が画像認識を断念してからの経過時間
(e)付着物検知部13の検知結果が初期化(リセット)されてからの経過時間t1、t2、t4、およびt5、
(f)付着物検知部13の検知を停止してからの経過時間
検知結果制御部148は、付着物検知部13の各部の検知結果に対して、補正や初期化などの制御を行う。図13は、付着物検知部13の処理に関するフローチャートである。ステップS700では、検知結果制御部148は、付着物検知部13の各部からそれぞれの検知結果を取得する。
図14および図15を用いて、誤検知対策も不検知対策も実行していない場合のレーン認識部161の動作について説明する。
図16を用いて、誤検知対策も不検知対策も実行していない場合の車両認識部162の動作について説明する。図16は、車両認識部162の処理に関するフローチャートである。
図17は、車載装置1の処理内容を示すフローチャートである。
ステップS900では、車載装置1は、撮影画像取得部11を用いて、カメラ2aおよび2bから撮影画像を取得する。ステップS910では、車載装置1は、付着物検知部13を用いて、カメラ2aおよび2bのカメラレンズにそれぞれ付着した各種付着物を検知して、検知結果を出力させる。
(1)車載装置1は、カメラレンズを介して車両の周囲環境を撮影するカメラから取得した撮影画像に基づいて、たとえば、水滴検知部131、白濁検知部132、水滴痕検知部133、泥検知部134により、レンズの汚濁の状態に応じた複数種類の付着物をそれぞれ検知する付着物検知部13と、車両の周囲環境に存在する所定の物体像を撮影画像から認識する画像認識部16と、付着物検知部13による複数種類の付着物の各検知結果に基づいて、複数の検知結果を統合した統合検知結果を算出する検知結果統合部14と、統合検知結果に基づいて、画像認識部16の動作を制御する動作制御部15とを備える。したがって、複数の検知結果によって画像認識部16が矛盾した動作を行うことが防止される。
レンズ汚れの透過率は画像認識部16の各部の誤検知に強く関係する項目であり、付着面積は画像認識部16の各部の不検知に強く関係する項目である。誤検知と不検知のそれぞれに関係する項目を座標軸に選択することにより、合成座標(P,Q)を用いて精度よく画像認識部16の制御を行うことができる。
たとえば、動作制御部15は、合成座標(P,Q)が動作決定領域75および動作決定領域76にあるとき、抑制モードを第3抑制モードに決定して画像認識部16によるレーンマークの認識を中止(断念、ギブアップ)させたり、除去制御部4に対してカメラレンズから付着物を除去させる。これにより、画像認識部16による誤検知や不検知を低減することができる。
たとえば、付着物検知部13の各部は、それぞれに対応する付着物を継続的に検知した時間に応じて信頼度を算出する。たとえば、水滴検知部131は、カメラレンズに水滴が継続的に付着していると、フレームごとに増加するスコア平均AS1に基づいて信頼度R1を算出する。白濁検知部132は、平均継続時間t3に基づいて信頼度R2を算出する。水滴痕検知部133は、カメラレンズに水滴痕が継続的に付着していると、フレームごとに増加するスコア平均AS3に基づいて信頼度R3を算出する。泥検知部134は、カメラレンズに泥が継続的に付着していると、フレームごとに増加するスコア平均AS4に基づいて信頼度R4を算出する。そして、合成座標設定部142は、付着物検知部13の各部がそれぞれ算出した信頼度R1、R2、R3、R4に基づいて、合成座標(P,Q)を設定する。このように信頼度R1、R2、R3、R4を用いて合成座標(P,Q)を設定することにより、合成座標(P,Q)を用いてカメラレンズの汚濁状態を精度よく表現することができる。
たとえば、車載装置1は、環境検知部としての光源環境検知部144、走行路環境検知部145および天候検知部146と、信頼度補正部としての検知結果制御部148とを備える環境検知制御部143を有する。そして、環境検知制御部143は、その光源環境検知部144と走行路環境検知部145と天候検知部146の検知結果に基づいて、検知結果制御部148により、付着物検知部13の各部がそれぞれ算出した各信頼度を補正する(図13のステップS730、ステップS750)。これにより、車両やカメラが付着物検知部13の検知結果の信頼度R1、R2、R3、およびR4が低下しやすい環境にある場合であっても、合成座標(P,Q)を用いてカメラレンズの汚濁状態を精度よく表現することができる。
たとえば、車載装置1において、環境検知制御部143は、情報検出部12が取得した走行状態に関する情報に基づいて、水滴検知部131と泥検知部134によるそれぞれの付着物の検知を停止させる(図13のステップS810)。そして、合成座標設定部142は、付着物検知部13のうち付着物の検知が停止されていない白濁検知部132と水滴痕検知部133によるそれぞれの付着物の検知結果に基づいて合成座標(P,Q)を設定する。このようにすることで、合成座標設定部142は、車両の走行状態による合成座標(P,Q)の精度の低下を抑制することができる。
たとえば、環境検知制御部143は、情報検出部12から取得した車両の速度に関する情報に基づいて、検知結果制御部148により、車両が停車していることを判定し(図13のステップS770)、所定時間以上継続して車両が停車(時速10km以下)した後に発車(時速10km以上)するとき、付着物検知部13の各検知結果を初期化する(ステップS780)。これにより、合成座標(P,Q)の精度を確保することができる。
日本国特許出願2013年第149747号(2013年7月18日出願)
2a,2b カメラ
10 メモリ
11 撮影画像取得部
12 情報検出部
13 付着物検知部
14 検知結果統合部
15 動作制御部
16 画像認識部
17 警報制御部
50 制御マップ
51 水滴範囲
52 白濁範囲
53 水滴痕範囲
54 泥範囲
71,72,73,74,75,76 動作決定領域
77 最悪汚濁点
131 水滴検知部
132 白濁検知部
133 水滴痕検知部
134 泥検知部
141 投影変換部
142 合成座標設定部
143 環境検知制御部
144 光源環境検知部
145 走行路環境検知部
146 天候検知部
147 時間制御部
148 検知結果制御部
161 レーン認識部
162 車両認識部
163 歩行者認識部
164 標識認識部
165 駐車枠認識部
Claims (10)
- カメラレンズを介して車両の周囲環境を撮影するカメラから撮影画像を取得する画像取得部と、
前記撮影画像に基づいて前記カメラレンズに付着した複数種類の付着物をそれぞれ検知する付着物検知部と、
前記周囲環境に存在する所定の物体像を前記撮影画像から認識する画像認識部と、
前記付着物検知部による前記複数種類の付着物の各検知結果に基づいて、複数の検知結果を統合した統合検知結果を算出する検知結果統合部と、
前記統合検知結果に基づいて、前記画像認識部の動作を制御する動作制御部と、
を備える車載装置。 - 請求項1に記載の車載装置において、
前記検知結果統合部は、前記付着物検知部の各検知結果を同一の座標系にそれぞれ投影し、投影して得られた複数の座標から前記座標系上に合成座標を設定し、
前記動作制御部は、前記合成座標に基づいて、前記画像認識部の動作を制御する車載装置。 - 請求項2に記載の車載装置において、
前記座標系は、前記付着物によるレンズ透過率に関する第1の座標軸と、前記カメラレンズに付着した付着物の面積に関する第2の座標軸とを有し、
前記付着物検知部により得られる各検知結果は、前記レンズ透過率と前記付着物の面積であり、それらの2つの検知結果により得られる座標の領域は、前記付着物の種類ごとにそれぞれ設定されている車載装置。 - 請求項3に記載の車載装置において、
前記動作制御部は、前記第1の座標軸と前記第2の座標軸のどちらに前記合成座標がより近いかに基づいて、前記画像認識部に行う制御を決定する車載装置。 - 請求項3に記載の車載装置において、
前記動作制御部は、前記合成座標が前記第1の座標軸と前記第2の座標軸の範囲内に予め定められた動作決定領域の範囲内の座標であるとき、前記画像認識部による前記所定の物体像の認識を中止させる車載装置。 - 請求項3に記載の車載装置において、
前記動作制御部は、前記合成座標が前記第1の座標軸と前記第2の座標軸の範囲内に予め定めた動作決定領域の範囲内の座標であるとき、前記カメラレンズから前記付着物を除去する除去装置を動作させる車載装置。 - 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の車載装置において、
前記付着物検知部は、前記複数種類の付着物をそれぞれ継続的に検知した時間に応じた信頼度をさらに算出し、
前記検知結果統合部は、前記付着物検知部が算出した各信頼度も用いて前記統合検知結果を算出する車載装置。 - 請求項7に記載の車載装置において、
前記車両の周囲の光源環境、前記車両が走行する走行路、天候の少なくともいずれか一つについて前記信頼度が低下する環境を検知する環境検知部と、
前記環境検知部により検知された環境に基づいて、前記付着物検知部が算出した各信頼度をそれぞれ補正する信頼度補正部と、
をさらに備える車載装置。 - 請求項1乃至6のいずれか1項に記載の車載装置において、
前記車両の速度またはヨーレートを少なくとも含む走行状態に関する情報を取得する情報検出部と、
前記情報検出部が取得した前記走行状態に関する情報に基づいて、前記複数種類の付着物のうち一部の付着物の検知を前記付着物検知部に停止させる検知停止部と、
をさらに備え、
前記検知結果統合部は、前記複数種類の付着物のうち前記検知停止部により検知が停止されていない付着物の検知結果に基づいて前記統合検知結果を算出する車載装置。 - 請求項9に記載の車載装置において、
前記情報検出部が取得した前記車両の速度に関する情報に基づいて、前記車両が停車していることを判定する停車判定部と、
所定時間以上継続して前記車両が停車していることを前記停車判定部が判定した後に発車するとき、前記付着物検知部の検知結果を初期化する初期化部と、
をさらに備える車載装置。
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---|---|---|---|---|
WO2015064095A1 (ja) * | 2013-10-29 | 2015-05-07 | 京セラ株式会社 | 画像の補正パラメータ出力装置、カメラシステム、および補正パラメータ出力方法 |
JP6511283B2 (ja) * | 2015-02-12 | 2019-05-15 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 物体検知装置 |
EP3113477B1 (en) * | 2015-06-30 | 2017-08-02 | Axis AB | Monitoring camera |
JP6690955B2 (ja) * | 2016-02-02 | 2020-04-28 | 株式会社デンソーテン | 画像処理装置及び水滴除去システム |
US10670418B2 (en) * | 2016-05-04 | 2020-06-02 | International Business Machines Corporation | Video based route recognition |
ES2825374T3 (es) * | 2016-07-05 | 2021-05-17 | Uisee Tech Beijing Ltd | Procedimiento y sistema de control de dirección de vehículo de conducción autónoma |
US10552706B2 (en) | 2016-10-24 | 2020-02-04 | Fujitsu Ten Limited | Attachable matter detection apparatus and attachable matter detection method |
US10981597B2 (en) * | 2016-12-16 | 2021-04-20 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle control device and method |
JP6789151B2 (ja) * | 2017-02-24 | 2020-11-25 | 京セラ株式会社 | カメラ装置、検出装置、検出システムおよび移動体 |
DE102017207792A1 (de) * | 2017-05-09 | 2018-11-15 | Continental Automotive Gmbh | Vorrichtung und Verfahren zum Prüfen einer Wiedergabe einer Videosequenz einer Spiegelersatzkamera |
JP6830865B2 (ja) * | 2017-07-03 | 2021-02-17 | アルパイン株式会社 | 車線認識装置 |
US11479213B1 (en) * | 2017-12-11 | 2022-10-25 | Zoox, Inc. | Sensor obstruction detection and mitigation |
JP2019128797A (ja) * | 2018-01-24 | 2019-08-01 | 株式会社デンソーテン | 付着物検出装置および付着物検出方法 |
JP7210882B2 (ja) * | 2018-01-30 | 2023-01-24 | 株式会社デンソーテン | 付着物検出装置および付着物検出方法 |
US10549723B2 (en) * | 2018-05-04 | 2020-02-04 | Ford Global Technologies, Llc | Vehicle object-detection sensor assembly |
JP2020013332A (ja) * | 2018-07-18 | 2020-01-23 | トヨタ自動車株式会社 | 画像認識装置 |
US10780861B2 (en) | 2019-01-08 | 2020-09-22 | Ford Global Technologies, Llc | Liquid droplet path prediction |
CN110532876A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-12-03 | 纵目科技(上海)股份有限公司 | 夜晚模式镜头付着物的检测方法、系统、终端和存储介质 |
US11673532B2 (en) * | 2019-12-23 | 2023-06-13 | Continental Automotive Systems, Inc. | Automatic camera washer deactivation |
JP7424582B2 (ja) * | 2020-06-03 | 2024-01-30 | 株式会社ニフコ | 車載機器用ブラケット |
JP7319597B2 (ja) | 2020-09-23 | 2023-08-02 | トヨタ自動車株式会社 | 車両運転支援装置 |
JP2022133156A (ja) * | 2021-03-01 | 2022-09-13 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用周辺監視装置及び車両用周辺監視システム |
US20230068848A1 (en) * | 2021-08-25 | 2023-03-02 | Argo AI, LLC | Systems and methods for vehicle camera obstruction detection |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008064630A (ja) * | 2006-09-07 | 2008-03-21 | Hitachi Ltd | 付着物検知機能付き車載用撮像装置 |
WO2013018673A1 (ja) * | 2011-08-02 | 2013-02-07 | 日産自動車株式会社 | 立体物検出装置及び立体物検出方法 |
JP2013100077A (ja) * | 2011-10-14 | 2013-05-23 | Denso Corp | カメラ洗浄装置 |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2552728B2 (ja) * | 1989-05-31 | 1996-11-13 | 富士通株式会社 | 赤外線監視システム |
US6681163B2 (en) * | 2001-10-04 | 2004-01-20 | Gentex Corporation | Moisture sensor and windshield fog detector |
JP3651387B2 (ja) * | 2000-11-22 | 2005-05-25 | 日産自動車株式会社 | 白線検出装置 |
DE10132681C1 (de) * | 2001-07-05 | 2002-08-22 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Klassifizierung von einem Hindernis anhand von Precrashsensorsignalen |
JP3987048B2 (ja) * | 2003-03-20 | 2007-10-03 | 本田技研工業株式会社 | 車両周辺監視装置 |
EP2448245A3 (en) | 2003-08-29 | 2015-07-22 | Nikon Corporation | Image-capturing system diagnostic device, image-capturing system diagnostic program, image-capturing system diagnostic program product and image-capturing device |
US8553088B2 (en) * | 2005-11-23 | 2013-10-08 | Mobileye Technologies Limited | Systems and methods for detecting obstructions in a camera field of view |
JP4956009B2 (ja) * | 2006-02-02 | 2012-06-20 | キヤノン株式会社 | 撮像装置及びその制御方法 |
US7671725B2 (en) * | 2006-03-24 | 2010-03-02 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle surroundings monitoring apparatus, vehicle surroundings monitoring method, and vehicle surroundings monitoring program |
JP4784659B2 (ja) * | 2009-02-16 | 2011-10-05 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用周辺監視装置 |
JP2010244382A (ja) | 2009-04-08 | 2010-10-28 | Honda Motor Co Ltd | 車両走行支援装置 |
JP5269755B2 (ja) * | 2009-12-10 | 2013-08-21 | 株式会社日立製作所 | 人横断支援車両システム及び人横断支援方法 |
DE102010002310A1 (de) * | 2010-02-24 | 2011-08-25 | Audi Ag, 85057 | Verfahren und Vorrichtung zur Freisichtprüfung einer Kamera für ein automobiles Umfeld |
JP5546321B2 (ja) | 2010-04-02 | 2014-07-09 | アルパイン株式会社 | 複数カメラ画像使用車外表示装置 |
JP2012038048A (ja) | 2010-08-06 | 2012-02-23 | Alpine Electronics Inc | 車両用障害物検出装置 |
EP2871101B1 (en) | 2012-07-03 | 2020-06-17 | Clarion Co., Ltd. | Vehicle surrounding monitoring device |
WO2014007286A1 (ja) * | 2012-07-03 | 2014-01-09 | クラリオン株式会社 | 状態認識システム及び状態認識方法 |
EP2879370B1 (en) | 2012-07-27 | 2020-09-02 | Clarion Co., Ltd. | In-vehicle image recognizer |
-
2014
- 2014-06-13 EP EP14826384.1A patent/EP3023962B1/en active Active
- 2014-06-13 WO PCT/JP2014/065770 patent/WO2015008566A1/ja active Application Filing
- 2014-06-13 JP JP2015527223A patent/JP6163207B2/ja active Active
- 2014-06-13 US US14/904,997 patent/US10095934B2/en active Active
- 2014-06-13 CN CN201480038677.2A patent/CN105393293B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008064630A (ja) * | 2006-09-07 | 2008-03-21 | Hitachi Ltd | 付着物検知機能付き車載用撮像装置 |
WO2013018673A1 (ja) * | 2011-08-02 | 2013-02-07 | 日産自動車株式会社 | 立体物検出装置及び立体物検出方法 |
JP2013100077A (ja) * | 2011-10-14 | 2013-05-23 | Denso Corp | カメラ洗浄装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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