JPWO2020071133A1 - Sign recognition device - Google Patents
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Abstract
道路標識に酷似した速度遵守ステッカーなどの物体を道路標識として誤って標識認識をすることを抑制する標識認識装置を得ることを目的とする。少なくとも一つの撮像部101、102と、撮像部101、102で得た画像から標識候補603を推定する標識推定部111と、撮像部101、102の撮像範囲に含まれる立体物602を認識する立体物認識部112と、標識推定部111による標識候補603の推定に関する情報と立体物認識部112による立体物602の認識に関する情報から標識候補603が道路標識であるか否かを判定する標識判定部113と、を備えたことを特徴とする標識認識装置1。The purpose is to obtain a sign recognition device that suppresses erroneous sign recognition of an object such as a speed compliance sticker that closely resembles a road sign as a road sign. A solid that recognizes at least one imaging unit 101, 102, a sign estimation unit 111 that estimates a label candidate 603 from the images obtained by the imaging units 101, 102, and a three-dimensional object 602 included in the imaging range of the imaging units 101, 102. A sign determination unit that determines whether or not the sign candidate 603 is a road sign from the information regarding the estimation of the sign candidate 603 by the object recognition unit 112 and the sign estimation unit 111 and the information regarding the recognition of the three-dimensional object 602 by the three-dimensional object recognition unit 112. A sign recognition device 1 comprising 113.
Description
本発明は、道路標識を認識する標識認識装置に関する。 The present invention relates to a sign recognition device that recognizes a road sign.
安全運転や自動運転に向けた社会的認知度の向上により、車載カメラ装置における物体認識や距離測定への要求は高度化している。 With the improvement of social recognition for safe driving and autonomous driving, the demand for object recognition and distance measurement in in-vehicle camera devices is increasing.
車載カメラ装置は、画像による視覚的な情報と、対象物への距離情報を同時に計測するため、自動車周辺の様々な対象物(人、車、立体物、白線、路面、標識など)を詳細に把握し、運転支援時の安全性の向上に寄与するデバイスである。 Since the in-vehicle camera device simultaneously measures visual information by images and distance information to the object, various objects (people, cars, three-dimensional objects, white lines, road surfaces, signs, etc.) around the automobile are measured in detail. It is a device that can be grasped and contributes to improving safety during driving assistance.
車載カメラ装置における物体認識の対象の一つとして標識がある。一般に、標識認識機能は、地図情報と連携して自動運転を行う車の加速又は減速に使われる。また、先進運転支援システムの評価指標であるEuroNCAP(2016年〜2020年アップデート)においても、速度支援システム(SAS:Speed Assistance Systems)に関する評価項目が設けられており、その重要度は増している。 There is a sign as one of the objects of object recognition in the in-vehicle camera device. Generally, the sign recognition function is used for accelerating or decelerating a vehicle that automatically drives in cooperation with map information. In addition, EuroNCAP (2016-2020 update), which is an evaluation index for advanced driver assistance systems, also has evaluation items related to Speed Assistance Systems (SAS), and their importance is increasing.
そして、標識を認識する装置については、特許文献1に記載されている。
A device that recognizes a sign is described in
車載カメラ装置の道路標識の認識機能の課題は、市街地や高速道路等の様々な走行条件下において、対象とする道路標識に対して道路標識の認識結果を出力し、道路標識ではない物体には道路標識の認識結果を出力しないという正確性を高めることにある。 The problem of the road sign recognition function of the in-vehicle camera device is to output the recognition result of the road sign for the target road sign under various driving conditions such as urban areas and highways, and for objects that are not road signs. The purpose is to improve the accuracy of not outputting the recognition result of the road sign.
しかし、特許文献1に記載の装置は、画像処理により外観から標識を識別するため、市街地や高速道路に設置されている道路標識に酷似した看板、又は、トラック等の大型車両の背後に貼付されている速度遵守ステッカーなど、対象とする道路標識と見た目が酷似している物体についても道路標識であると誤認識してしまう可能性があった。
However, in order to identify the sign from the appearance by image processing, the device described in
本発明は、上記の問題点を解決するためになされたものであり、道路標識に酷似した速度遵守ステッカーなどの物体を道路標識として誤って標識認識をすることを抑制する標識認識装置を得ることを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and obtains a sign recognition device that suppresses erroneous sign recognition of an object such as a speed compliance sticker that closely resembles a road sign as a road sign. With the goal.
上記目的を達成するために、本発明は、少なくとも一つの撮像部と、前記撮像部で得た画像から標識候補を推定する標識推定部と、前記撮像部の撮像範囲に含まれる所定の立体物を認識する立体物認識部と、前記標識推定部による前記標識候補の推定に関する情報と前記立体物認識部による前記立体物の認識に関する情報から前記標識候補が道路標識であるか否かを判定する標識判定部と、を備えた標識認識装置である。 In order to achieve the above object, the present invention comprises at least one imaging unit, a labeling estimation unit that estimates a label candidate from an image obtained by the imaging unit, and a predetermined three-dimensional object included in the imaging range of the imaging unit. It is determined whether or not the sign candidate is a road sign from the information regarding the estimation of the sign candidate by the sign estimation unit and the information regarding the recognition of the three-dimensional object by the three-dimensional object recognition unit. It is a sign recognition device including a sign determination unit.
本発明に係る標識認識装置によれば、市街地や高速道路など様々な走行条件において出現する対象標識に酷似した物体に対して誤った標識認識結果を出力することを抑制することができる。 According to the sign recognition device according to the present invention, it is possible to suppress the output of an erroneous sign recognition result for an object that closely resembles a target sign that appears in various traveling conditions such as an urban area or a highway.
−システム構成−
図1は、本発明の実施の形態に係る標識認識装置の概略構成を示すブロック図である。図1に示されるように、本実施の形態に係る標識認識装置1は、車両に搭載され車両前方の撮影対象領域の画像処理に基づいて車外環境を認識する装置である。標識認識装置1は、画像処理により例えば、道路の白線、歩行者、車両、その他の立体物、信号機、道路標識、点灯ランプなどの認識を行い、道路標識の真偽を判定する機能を持つ。その他、当該標識認識装置1を搭載した自己の車両のブレーキ及びステアリングなどの調整を行う機能も備え得るが、この機能に関しては省略可能である。-System configuration-
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a sign recognition device according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the
標識認識装置1は車両に搭載された道路標識の認識システムであり、カメラ装置100、CAN(Controller Area Network)110、出力装置114等を備えている。
The
カメラ装置100は、左カメラ101、右カメラ102、画像入力インタフェース103、画像処理部104、演算処理部105、記憶部106、CANインタフェース107、制御処理部108、及びバス109を備えている。
The
画像入力インタフェース103、画像処理部104、演算処理部105、記憶部106、CANインタフェース107、制御処理部108は、単一又は複数のコンピュータユニットにより構成することができる。本実施形態においては単一のコンピュータユニットで構成した場合を例示しており、画像処理部104、制御処理部108、記憶部106、演算処理105、画像入力インタフェース103、及びCANインタフェース107は、カメラ装置100の内部バス109を介して相互に接続されている。
The
また、カメラ装置100は、前述したCAN110を介して他のコンピュータユニットや出力装置114に接続されている。以下、各部について順次説明していく。
Further, the
左カメラ101と右カメラ102は、画像情報を取得するために左右に配置されている。左カメラ101と右カメラ102は左右に設定間隔を空けて車載されており、所定領域がそれぞれ視野に納まるようにしてある。
The
また、画像入力インタフェース103は、左カメラ101と右カメラ102の撮像を制御して、撮像した画像を取り込む。画像入力インタフェース103を通して取り込まれた画像データは、バス109を通して例えば画像処理部104及び演算処理部105に送られる。
Further, the
画像処理部104は、左カメラ101の撮像素子から得られる第一の画像と、右カメラ102の撮像素子から得られる第二の画像とを比較して、それぞれの画像に対して撮像素子に起因するデバイス固有の偏差の補正、及びノイズ補間などの画像補正を行い、これを記憶部106に記憶する。さらに、第一の画像及び第二の画像の間で、相互に対応する箇所を計算して、視差情報(同一点を異なった二点から眺めた時に見える方向の違い、すなわち二つの方向の間の角度の情報)を計算し、これを記憶部106に記憶する。
The
演算処理部105は、標識推定部111と立体物認識部112と標識判定部113を有する。
The
標識推定部111は、左カメラ101及び右カメラ102で撮像され記憶部106に蓄えられた画像から標識候補を推定する。ここで標識候補の推定の基礎とする画像は、左カメラ101で撮影された画像、右カメラ102で撮影された画像のいずれでも良く、また双方のカメラで撮影された画像を用いても良い。推定方法に関しては、例えば画像処理により認識された形状を例えば記憶部106に格納された道路標識のデータベースと照合し、いずれかの道路標識との合致度が一定以上のものを道路標識の候補と推定する。
The
立体物認識部112は、画像処理部104で演算した視差情報から左カメラ101及び右カメラ102の撮像範囲に含まれる立体物を認識する。具体的には、左カメラ101及び右カメラ102で得た画像からステレオ画像処理によって立体物を認識する。立体物認識部112は、記憶部106に蓄えられた画像及び視差情報(画像上の各点に対する距離情報)を使い、車両周辺の環境を知覚するために必要な所定の立体物の認識を行う。認識対象の立体物は、人、車、その他の障害物、例えば信号機、道路標識、車のテールランプ及びヘッドライトなどである。これら対象となる立体物のデータベース(例えば識別するための基準データ)は例えば記憶部106に格納されており、立体物認識部112は入力された撮影画像について各被写体の切り出し画像とその視差情報等からデータベースを基に立体物を認識する。
The three-dimensional
標識判定部113は、標識推定部111による標識の推定に関する情報と立体物認識部112による立体物の認識に関する情報から、標識推定部111で推定した標識候補が道路標識であるか否かを判定する。演算処理部105による道路標識の認識結果や中間的な計算結果(例えば標識推定部111や立体物認識部112の演算結果等)は適宜、記憶部106に記憶される。この判定アルゴリズムについては後述する。
The
記憶部106は例えばメモリであり、画像処理部104や演算処理部105で得られた情報等を記憶する。
The
CANインタフェース107はCAN110に対する入出力部であり、カメラ装置100の演算情報は、このCANインタフェース107を介してCAN110に出力され、CAN110を介して自己の車両の制御システムに出力される。具体的には、CANインタフェース107は、CAN110を介して、標識判定部113が標識候補を道路標識であると判定した場合に出力装置114に標識認識結果を出力する。
The
制御処理部108は、以上のカメラ装置100の動作について、各処理部が異常動作を起こしていないか、又はデータ転送時にエラーが発生していないかどうかなどを監視して異常動作を防ぐ役割を果たす。
The
以上のようにカメラ装置100で演算された道路標識の判定結果等は、CAN110を介して出力装置114や他の車載コンピュータユニット(例えば車両制御を実行するユニット)に送信される。出力装置114は運転室に搭載された例えばモニタやランプ、ブザー、スピーカ等の表示出力や音声出力をする装置であり、カメラ装置100から入力された情報を基に道路標識を視覚的又は聴覚的に乗員に報知する。報知の方法は単に道路標識の有無のみを知らせるようにすることもできるし、道路標識の種類も併せて知らせるようにすることもできる。また、視覚的出力態様と聴覚的出力態様の少なくとも一方を選択できる構成とすることもできる。他のコンピュータユニットで車両のブレーキやステアリングの制御を実行する場合には、他のコンピュータユニットによる制御の基礎情報にカメラ装置100で演算された道路標識の情報等が付加される。
The road sign determination result and the like calculated by the
−処理フロー−
次に図2を基にカメラ装置100による処理フローを説明する。図2は、カメラ装置100による処理フロー図である。図2に示した車載カメラ装置200は、図1のカメラ装置100を模式的に表したものである。まず左カメラ101による撮像201と右カメラ102による撮像202が行われる。そして、左カメラ101で撮像された画像データ203及び右カメラ102で撮像された画像データ204のそれぞれについて、撮像素子が持つ固有の癖を吸収するための補正などの画像処理や、前方の撮像した物体に対して測定距離(視差情報)を計算するなどのステレオ画像処理205を行う。このステレオ画像処理205については、画像処理部104により実行される。-Processing flow-
Next, the processing flow by the
次に、ステレオ画像又は諧調画像の所定の切り出しなどの画像処理である立体物検知206を行う。立体物検知206の結果などは、図1の記憶部106に記憶される。その後、ステレオ画像処理205で得られた測定距離結果207と立体物検知206の処理結果とを基に、画像処理(物体認識のための計算処理)である物体認識208の処理が実施される。これら立体物検知206及び物体認識208の処理は、図1の立体物認識部112で行われる。前述した通り、ここで認識される立体物は、人、車、その他の障害物、例えば信号機、道路標識、車のテールランプ及びヘッドライトなどである。その後、立体物検知206及び物体認識208の処理で得られた物体認識結果216(認識された立体物の情報及び立体物とは認識されなかったその他の視差情報を含む)を記憶部106に保存する保存処理215が行われる。本実施の形態では、立体物認識部112の物体認識結果216は記憶部106に保存されると同時に、CAN110を介して他のコンピュータユニットや標識判定部113に出力される。
Next, the
カメラ装置100においては以上の物体認識の処理と並行して、単眼画像を入力として標識認識処理209が実施される。標識認識処理209は、入力画像から円形物体を抽出する標識検知210、円形物体の種別を特定する標識識別211、画像間での対応付けを行う標識追跡212、及び複数フレームでの総合的な判断を下す標識判定213の4つの処理で構成される。
In the
すなわち、本実施形態では判定対象とする道路標識の外形として円形を想定しており、標識検知210の処理では、例えば画像処理により真円との一致度が一定以上と推定される形状が標識候補として検出される。続く標識識別211の処理では、標識検知210の処理で検出した標識候補が例えば記憶部106に格納された標識のデータベース(認識辞書)と照合され、標識候補の種別(標識候補がどの道路標識の候補であるのか)が識別される。標識追跡212の処理では、カメラ視野の中で車両の走行等に伴って変位し得る標識候補が、連続するフレーム(カメラ画像)間における画像処理による対応付けにより追跡される。ここまでの標識検知210、標識識別211、標識追跡212までの各処理が例えば標識推定部111により実行される。
That is, in the present embodiment, a circular shape is assumed as the outer shape of the road sign to be determined, and in the processing of the
標識判定213の処理では、例えば複数フレームの画像から標識候補が本物の道路標識であるかが判定される。この標識判定213の処理は標識判定部113により実行され、立体物認識部112による物体認識208の処理で得られた物体認識結果216に基づいて実行される点が特徴である。本実施形態では、立体物認識部112で認識された立体物その他の視差情報と標識推定部111で推定された標識候補との包含関係及び位置関係から真の道路標識か否かが判定される。この標識判定の処理の詳細については後述する。
In the process of the
最後に、以上の標識認識処理209で得られた標識認識結果を記憶部106に保存する保存処理214が行われる。標識認識処理209による標識認識結果は記憶部106に保存されると同時に、CAN110を介して他のコンピュータユニットや出力装置114に出力される。本実施形態では、対象標識と酷似した物体(つまり真の道路標識ではないと推定される物体)については、出力装置114に標識認識結果が出力されることはなく、真の道路標識と推定される物体についてのみ出力装置114に標識認識結果が出力されて乗員に報知される。
Finally, a
図3は、図2の標識判定の処理内容を表すフローチャートである。以下、図3に基づいて本発明の標識判定213の処理フローについて説明する。
FIG. 3 is a flowchart showing the processing content of the sign determination of FIG. Hereinafter, the processing flow of the
(ステップ501)
図2における標識追跡212の結果を入力として、複数の画像での標識候補の識別結果を得る。その後、処理は、次のステップ502へ移行する。(Step 501)
By inputting the result of the sign tracking 212 in FIG. 2, the identification result of the sign candidate in a plurality of images is obtained. After that, the process proceeds to the
(ステップ502)
取得した各画像での識別結果を考慮し、最終的な判定結果を出力する。判定方法としては、各画像の識別結果の多数決を取得しても良いし、識別結果と同時に得られる信頼度まで考慮して判定結果を取得しても良い。なお、自車両の走行速度が遅いほど多くの画像の識別結果が取得可能であり、また、画像ボケも少ないために有利な状況となる。その後、処理は、次のステップ503へ移行する。(Step 502)
The final judgment result is output in consideration of the identification result of each acquired image. As a determination method, a majority vote of the identification result of each image may be acquired, or the determination result may be acquired in consideration of the reliability obtained at the same time as the identification result. It should be noted that the slower the traveling speed of the own vehicle, the more image identification results can be obtained, and the less the image blur, which is an advantageous situation. After that, the process proceeds to the
(ステップ503)
第一の確認として標識候補と、立体物認識部112で認識された立体物との重なり具合をチェックする。標識候補と立体物の包含関係を確認し、標識候補が立体物に全て包含されていた場合、道路上に設置された道路標識である可能性は低いと判断し、標識結果としては出力しないこととする。その後、処理は終了する。(Step 503)
As the first confirmation, the degree of overlap between the sign candidate and the three-dimensional object recognized by the three-dimensional
一方、標識候補が立体物に包含されていない場合は、道路上に設置されている道路標識であると判定し、処理は、ステップ504へ移行する。 On the other hand, if the sign candidate is not included in the three-dimensional object, it is determined that the sign is a road sign installed on the road, and the process proceeds to step 504.
(ステップ504)
本ステップはステップ503では道路標識と認識され得るが実際には道路標識ではない標識候補(つまりステップ503の判定漏れ)の一部を検出するための処理であり、標識候補が遮蔽物より外側(例えば画像内の左右の外側)にあるか判定する。遮蔽物とは、立体物認識部112で立体物に関するデータベースと照合できず所定の立体物とは認識されなかった視差情報のことをいう。遮蔽物と扱われる視差情報の1つの典型例は、現実には所定の立体物であって視差情報は入力されたものの撮影画像に全体が映っておらず所定の立体物と認識できない被写体の一部であって、撮影画像に全部が映っている部分(図6のバス801の側面802等)である。仮に遮蔽物が自車両(カメラ)と現実の道路標識の間にある場合、道路標識の全体は映らず標識候補は真の道路標識ではない可能性が高い。このような事象を識別するために、標識候補が遮蔽物よりも画像内において左右方向の外側に位置しているか(標識候補の左右方向の内側に存在する遮蔽物が存在しないか)を判定する。標識候補が遮蔽物よりも外側に位置している場合には、図6及び図7後述する例のように、その標識候補が道路上に設置された道路標識である可能性は低いと判断し、標識結果としては出力しないこととする。つまり、標識候補と自己の車両との間に遮蔽物が位置する場合には、標識候補は道路標識でないと判定される。その後、処理は終了する。(Step 504)
This step is a process for detecting a part of a sign candidate that can be recognized as a road sign in
一方、標識候補が遮蔽物より外側に位置していない場合(標識候補の左右方向の内側に遮蔽物が存在しない場合)は、道路上に設置されている道路標識であると判定し、処理は、ステップ505へ移行する。
On the other hand, when the sign candidate is not located outside the shield (when there is no shield inside the sign candidate in the left-right direction), it is determined that the sign is a road sign installed on the road, and the process is performed. ,
(ステップ505)
標識判定213は、標識候補が道路標識である旨の標識判定結果を出力する。その後、処理は終了する。(Step 505)
The
−実施例1−
図4Aは、バスの背後に設けられた道路標識候補の一例の図である。図4Aに示されるように、バス601は、後面に標識候補603及び標識候補604を備えている。なお、バス601の後面は、カメラ装置100によって立体物602として認識されている。− Example 1-
FIG. 4A is a diagram of an example of a road sign candidate provided behind the bus. As shown in FIG. 4A, the
欧州においてトラック及びバスなどの大型車両の後面には、この車両は一般道では標識候補603に示された80kphで走行し、高速道路では標識候補604に示された100kphで走行するということを示す、速度遵守ステッカーが貼りつけられている。
On the rear surface of large vehicles such as trucks and buses in Europe, it is shown that this vehicle travels at 80 kph indicated by
図4B、及び図4Cの標識候補603及び標識候補604の拡大画像に示されるように、これらの物体は速度制限標識に酷似しているため従来のカメラ装置の処理では、標識認識結果として出力されてしまう。
As shown in the enlarged images of the
一方で、本発明の標識認識装置1は、標識候補603及び標識候補604が立体物602に包含されているので、図3のステップ503において道路上に設置された道路標識である可能性は低いと判断し、標識認識結果としては出力することを抑制する。図4Aの例では、このように標識候補603及び標識候補604が道路標識ではないことが識別され、乗員への誤報が回避される。
On the other hand, in the
−実施例2−
図5は、道路上に設けられた道路標識候補の図である。図5に示されるように、標識候補701は、立体物702に包含されていない。また、標識候補701は、立体物703にも包含されていない。この例の場合、標識候補701が立体物702にも立体物703にも包含されていないため、図3のステップ503からステップ504に手順が移行する。ステップ504においては標識候補701が遮蔽物より画面内で外側にあるかが判定されるが、遮蔽物が検出されていないため判定が満たされることなくステップ505に手順が移り、標識候補701が道路上に設置されている真の道路標識として出力装置114に出力される。− Example 2-
FIG. 5 is a diagram of road sign candidates provided on the road. As shown in FIG. 5, the
−実施例3−
図6は、バスの背後に設けられた道路標識候補の他の例の図である。図6の例では、バス801の後面804に貼り付けられた速度遵守ステッカーが標識候補803として認識されている。バス801のような大型車両が隣の車線を走行している場合、又は大型車両が路肩に停車している場合、バス801の後面804の位置がカメラ装置100の撮像範囲を逸脱して、後面804の全部が映らずバス801がバスとして認識されない。図6の例ではバス801の後面804に標識候補803が包含されているが、後面804が所定の立体物として認識されないため図3のステップ503の判定では速度遵守ステッカーである標識候補803が道路標識と判定され得る。− Example 3-
FIG. 6 is a diagram of another example of a road sign candidate provided behind a bus. In the example of FIG. 6, the speed compliance sticker attached to the
しかし、バス801の側面802については全体が映っており、所定の立体物とは認識されずに遮蔽物として分類される。図6の例では遮蔽物である側面802の外側に標識候補803が位置していることから、図3においてステップ504の判定が満たされ、標識候補803が誤って道路標識として出力装置114に出力されることが回避できる。
However, the
図7は、バスの背後に設けられた道路標識候補の上面図(図6の例を俯瞰して表したモデル図)である。図7に示されるように、バス801の側面802と標識候補803の位置関係を見ると、仮に標識候補803が道路上に設置されている道路標識805であった場合には、この側面802を持つバス801に遮蔽されて道路標識805は撮影画像に映らないはずである。このように、標識候補803と側面802の位置関係を確認することで、図3のステップ504に示されるように、誤った標識認識結果を出力することを防ぐことができる。
FIG. 7 is a top view of a road sign candidate provided behind the bus (a model diagram showing the example of FIG. 6 from a bird's-eye view). As shown in FIG. 7, looking at the positional relationship between the
−変形例−
なお、本実施の形態でカメラ装置100が左カメラ101及び右カメラ102を備えた例を示したが、本発明はこれに限らず左カメラ101又は右カメラ102のいずれか一方を省略し、立体物認識を単眼処理で実行する構成とすることもできる。カメラをまた、図3の例ではステップ503,504の手順を持つフローを説明したが、例えばステップ503の手順で道路標識の真偽判定について十分な精度が得られる場合には、ステップ504の手順は省略しても良い。-Modification example-
Although an example in which the
1 標識認識装置、100 カメラ装置、101 左カメラ、102 右カメラ、103 画像入力インタフェース、104 画像処理部、105 演算処理部、106 記憶部、107 CANインタフェース、108 制御処理部、109 バス、110 CAN、111 標識推定部、112 立体物認識部、113 標識判定部、114 出力装置、200 カメラ装置、201 撮像、202 撮像、203 画像データ、204 画像データ、205 ステレオ画像処理、206 立体物検知、207 測定距離結果、208 物体認識、209 標識認識処理、210 標識検知、211 標識識別、212 標識追跡、213 標識判定、214 保存処理、215 保存処理、601 バス、602 立体物、603 標識候補、604 標識候補、701 標識候補、702 立体物、703 立体物、801 バス、802 立体物、803 標識候補、804 後面、805 道路標識 1 sign recognition device, 100 camera device, 101 left camera, 102 right camera, 103 image input interface, 104 image processing unit, 105 arithmetic processing unit, 106 storage unit, 107 CAN interface, 108 control processing unit, 109 bus, 110 CAN , 111 sign estimation unit, 112 three-dimensional object recognition unit, 113 sign determination unit, 114 output device, 200 camera device, 201 imaging, 202 imaging, 203 image data, 204 image data, 205 stereo image processing, 206 three-dimensional object detection, 207 Measurement distance result, 208 object recognition, 209 sign recognition processing, 210 sign detection, 211 sign identification, 212 sign tracking, 213 sign judgment, 214 storage processing, 215 storage processing, 601 bus, 602 three-dimensional object, 603 sign candidate, 604 sign Candidate, 701 sign candidate, 702 three-dimensional object, 703 three-dimensional object, 801 bus, 802 three-dimensional object, 803 sign candidate, 804 rear surface, 805 road sign
Claims (7)
前記撮像部で得た画像から標識候補を推定する標識推定部と、
前記撮像部の撮像範囲に含まれる所定の立体物を認識する立体物認識部と、
前記標識推定部による前記標識候補の推定に関する情報と前記立体物認識部による前記立体物の認識に関する情報から前記標識候補が道路標識であるか否かを判定する標識判定部と、を備えたことを特徴とする標識認識装置。With at least one imaging unit
A marker estimation unit that estimates a label candidate from an image obtained by the imaging unit, and a label estimation unit.
A three-dimensional object recognition unit that recognizes a predetermined three-dimensional object included in the imaging range of the imaging unit,
It is provided with a sign determination unit for determining whether or not the sign candidate is a road sign from the information regarding the estimation of the sign candidate by the sign estimation unit and the information regarding the recognition of the three-dimensional object by the three-dimensional object recognition unit. A sign recognition device characterized by.
前記標識推定部は、単一の前記撮像部で得られた画像から単眼画像処理によって前記標識候補の推定をする、ことを特徴とする標識認識装置。In the sign recognition device according to claim 1,
The sign estimation unit is a sign recognition device characterized in that a sign candidate is estimated by monocular image processing from an image obtained by a single imaging unit.
前記立体物認識部は、複数の前記撮像部で得た画像からステレオ画像処理によって前記立体物を認識することを特徴とする標識認識装置。In the sign recognition device according to claim 1,
The three-dimensional object recognition unit is a marker recognition device characterized by recognizing the three-dimensional object by stereo image processing from images obtained by the plurality of image pickup units.
前記標識判定部は、
前記立体物認識部で認識した前記立体物と、前記標識推定部で取得した前記標識候補の包含関係を判定し、前記標識候補が前記立体物に包含される場合には、前記標識候補は道路標識でないと判定することを特徴とする標識認識装置。In the sign recognition device according to claim 3,
The sign determination unit
When the inclusion relationship between the three-dimensional object recognized by the three-dimensional object recognition unit and the sign candidate acquired by the sign estimation unit is determined and the sign candidate is included in the three-dimensional object, the sign candidate is a road. A sign recognition device characterized in that it is determined that it is not a sign.
前記標識判定部は、
前記ステレオ画像処理で前記立体物と認識されなかった視差情報である遮蔽物と、前記標識推定部で取得した前記標識候補との位置関係を判定し、前記標識候補が前記遮蔽物の外側に位置する場合には、前記標識候補は道路標識でないと判定することを特徴とする標識認識装置。In the sign recognition device according to claim 3,
The sign determination unit
The positional relationship between the shield, which is parallax information not recognized as the three-dimensional object by the stereo image processing, and the sign candidate acquired by the sign estimation unit is determined, and the sign candidate is located outside the shield. When the sign is used, the sign recognition device is characterized in that the sign candidate is determined not to be a road sign.
前記標識判定部による標識認識結果を出力する出力装置をさらに備えた、ことを特徴とする標識認識装置。In the sign recognition device according to claim 1,
A sign recognition device further comprising an output device that outputs a sign recognition result by the sign determination unit.
前記出力装置は、モニタ又はブザーであることを特徴とする標識認識装置。In the sign recognition device according to claim 6,
The output device is a sign recognition device characterized by being a monitor or a buzzer.
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