KR100302724B1 - 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법 - Google Patents

차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100302724B1
KR100302724B1 KR1019990008274A KR19990008274A KR100302724B1 KR 100302724 B1 KR100302724 B1 KR 100302724B1 KR 1019990008274 A KR1019990008274 A KR 1019990008274A KR 19990008274 A KR19990008274 A KR 19990008274A KR 100302724 B1 KR100302724 B1 KR 100302724B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
lane
road
modeling
camera
image signal
Prior art date
Application number
KR1019990008274A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20000060166A (ko
Inventor
김병수
Original Assignee
이계안
현대자동차주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 이계안, 현대자동차주식회사 filed Critical 이계안
Priority to KR1019990008274A priority Critical patent/KR100302724B1/ko
Priority to JP11325555A priority patent/JP2000268296A/ja
Priority to DE69916233T priority patent/DE69916233T2/de
Priority to EP99125092A priority patent/EP1035509B1/en
Priority to CN99126186A priority patent/CN1267039A/zh
Publication of KR20000060166A publication Critical patent/KR20000060166A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100302724B1 publication Critical patent/KR100302724B1/ko

Links

Classifications

    • G06T5/70—
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/10—Map spot or coordinate position indicators; Map reading aids
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588—Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256—Lane; Road marking

Abstract

본 발명은 차량 주행시 차선에 대한 도로 영상신호 데이터의 노이즈로 인한 오류 발생시에도 정확한 도로 모델링이 이루어질 수 있도록 한 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법에 관한 것이다.
본 발명은 카메라로부터 주행차선을 촬영하여 차선 영상신호를 입력하고 이 입력된 차선 영상신호에 대하여 잡음을 제거한 후, 다중해상도 상으로 만들어 분리하고 신속히 처리하여 차선 엣지를 추출하는 단계와, 상기 단계에서 추출된 차선 엣지에 대하여 최소의 차선 후보점을 찾아 최소자승법으로 도로 형상을 모델링하고 완료되었는가를 판단하는 단계와, 상기 단계에서 도로모델링이 완료되었으면 상기 카메라의 위치에 따른 카메라 파라메타를 산출하여 영상 좌표상의 화소간의 거리에 따라 실제 도로폭을 계산하는 단계와, 상기 단계에서 계산된 실제 도로폭에 의하여 차량의 차선이탈 여부를 판단하여 차선이탈시 경보를 발하는 단계로 이루어짐을 특징으로 한다.

Description

차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법{METHOD FOR ROAD MODELING OF BEYOND A LANE ALARM DEVICE}
본 발명은 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법에 관한 것으로, 특히 차량 주행시 차선에 대한 도로 영상신호 데이터의 노이즈로 인한 오류 발생시에도 정확한 도로 모델링이 이루어질 수 있도록 한 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법에 관한 것이다.
종래 차량의 차선이탈 경보장치는 도 1 에 도시한 바와같이 주행차선을 촬영하여 영상신호를 출력하는 카메라(CCD)와, 상기 카메라(CCD)에서 촬영되어 출력되는 영상신호를 입력받아 기 설정된 소정의 프로그램에 의하여 처리 및 차선이탈을 판단 제어하는 전자제어장치(ECU)와, 상기 전자제어장치(ECU)에서 출력되는 신호에 의하여 차선이탈 경보를 발하는 경보출력부(ALARM-OUT)로 구성된다.
상기와 같이 구성되는 차선이탈 경보장치는 상기 카메라(CCD)에서 촬영된 영상신호를 전자제어장치(ECU)에서 기설정된 소정의 프로그램에 의하여 영상신호처리 및 차선이탈을 판단 제어하고, 상기 판단 제어된 신호는 경보출력부(ALRAM-OUT)를 통해서 출력하여 차량의 차선이탈을 경보하도록 되어 있다.
이와 같이 카메라(CCD)로 주행 차선을 촬영하면서 차선이탈을 감지하여 경보할 때 종래의 차선 이탈 감지는 카메라(CCD)로 감지된 영상을 기설정된 소정의 프로그램에 의하여 도로 모델링하고 이 도로 모델링으로 차선 이탈을 감지하도록 되어 있다.
그러나 상기 도로 모델링은 도 2a 에 도시한 바와같이 단지 추출된 수많은 차선의 후보군의 점들을 선분으로 이어 차선 모델링 즉 도로 모델링을 하게 된다.
그러므로, 상기 수많은 차선의 후보군의 점 즉 데이터에 외력(전파방해, 외부충격)혹은 자체 부품불량으로 인하여 노이즈가 발생하였을 경우, 상기 차선 모델링은 도 2b 에 도시한 바와같이 오류를 발생시키게 된다.
상기 오류는 실질적으로 차선 이탈이 발생되지 않았음에도 불구하고 차선 이탈로 감지되어 불필요하게 차선이탈 경보를 발하는 오류를 야기시키게 되므로 안전운전을 방해하게 된다.
또한 상기 도로 모델링시 수많은 차선의 후보군의 점들을 추출에 따른 하드웨어를 복잡하게 하고, 이에 따른 실시간 처리가 늦어지는 즉 차선 이탈 경보를 신속히 할 수 없게 되는 문제점을 가지게 되었다.
본 발명의 목적은 주행차선의 엣지 추출 후 이 추출된 차선 데이터에 노이즈에 의하여 오류 발생시에도 정확한 도로 모델링이 이루어지도록 함으로써, 안정된 주행을 도모하고자 하는데 있다.
상기의 목적을 실현하기 위하여 본 발명은 카메라로부터 주행차선을 촬영하여 차선 영상신호를 입력하고 이 입력된 차선 영상신호에 대하여 잡음을 제거한 후, 다중해상도 상으로 만들어 분리하고 처리하여 차선 엣지를 추출하는 단계와, 상기 단계에서 추출된 차선 엣지에 대하여 최소의 차선 후보점을 찾아 최소자승법으로 도로 형상을 모델링하고 완료되었는가를 판단하는 단계와, 상기 단계에서 도로모델링이 완료되었으면 상기 카메라의 위치에 따른 카메라 파라메타를 산출하여 영상 좌표상의 화소간의 거리에 따라 실제 도로폭을 계산하는 단계와, 상기 단계에서 계산된 실제 도로폭에 의하여 차량의 차선이탈 여부를 판단하여 차선이탈시 경보를 발하는 단계로 이루어짐을 특징으로 한다.
도 1 은 본 발명 차선이탈 경보장치의 제어 블록도.
도 2a 는 종래의 차선이탈 경보장치의 도로 모델링도.
도 2b 는 종래의 차선이탈 경보장치의 오류발생시 도로 모델링도.
도 3 은 본 발명 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법에 대한 플로우챠트.
도 4 는 본 발명 도로 모델링에 대한 플로우챠트.
도 5 는 본 발령 차선 이탈 경보장치의 도로 모델링도.
이하 첨부된 도면에 의거 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 3 는 본 발명 차선이탈 경보 장치의 도로 모델링에 대한 플로우챠트 로서, 카메라로부터 주행차선을 촬영하여 차선 영상신호를 입력하는 단계(20)와, 상기 단계(20)에서 입력된 차선 영상신호에 대하여 잡음을 제거하는 단계(21)와, 상기 단계(21)에서 잡음이 제거된 영상신호에 대하여 다중해상도 상으로 만들어 분리하는 단계(22)와, 상기 단계(22)에서 분리된 다중해상도를 유지하면서 빠르게 처리하여 차선엣지 추출하는 단계(23)와, 상기 단계(23)에서 추출된 차선 엣지에 대하여 최소의 차선 후보군(최대 10 개의 데이터)을 입력하고, 이 입력된 최소의 차선 후보군 데이터를 최소자승법으로 가장 근접한 직선을 도출하여 도로 모델링하는 단계(24)와, 상기 단계(24)에서 도로 모델링이 완료 되었는가를 판단하는 단계(25)와, 상기 단계(25)에서 모델링이 완료되었으면 상기 카메라의 위치에 따른 카메라 파라메타를 산출하여 영상좌표상의 화소간의 거리에 따라 실제 도로폭을 계산하는 단계(26)와, 상기 단계(26)에서 계산된 실제 도로 폭에 의하여 차량의 차선이탈 여부를 판단하는 단계(27)와, 상기 단계(27)에서 차선이탈 판단시 경보를 발하는 단계(28)로 이루어지도록 한 것이다.
도 4 는 본 발명 도로 모델링에 대한 플로우챠트 로서, 추출된 차선 엣지에서 최소의 차선 후보점을 입력하는 단계(40)와, 상기 단계(40)에서 입력된 최소의차선 후보점에 대하여 최소편차를 갖는 선형함수를 구하는 단계(41)와, 상기 단계
(41)에서 구해진 선형함수에 대하여 서로의 상관관계를 중화시켜 가장 근접한 직선을 도출하는 단계(42)와, 상기 단계(42)에서 도출된 직선으로 도로 모델링 하게 된다.
도 5 는 본 발명 차선 이탈 경보장치의 도로 모델링도 로서, 최소의 차선 후보점 데이터를 최소자승법으로 가장 근접한 직선을 도출하여 차선과 같이 도로 모델링을 한 것을 보인 것이다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명의 작용을 설명하면 다음과 같다.
먼저 차량에 차선을 촬영하는 카메라(CCD)를 임의로 설정된 위치에 장착하고, 상기 카메라(CCD)에서 촬영된 영상신호는 차량의 내부에 설치되어 기 설정된 소정의 프로그램에 의하여 제어하고 제어된 신호를 출력하는 전자제어장치(ECU)와 연결하게 설치한다.
이와 같이 설치한 상태에서 주행이 시작되면, 상기 카메라(CCD)에서는 주행 차선을 촬영하여 영상신호를 출력하게 되고, 이 출력되는 영상신호는 전자제어장치
(ECU)에 입력된다.
따라서 상기 전자제어장치(ECU)에서는 단계(20)로 가서 카메라(CCD)를 통해서 입력되는 차선 영상신호를 입력하게 된다.
이어서 단계(21)로 가서 상기 입력된 차선 영상신호에 대하여 메디언필터로 잡음을 제거한후 단계(22)로 가서 잡음이 제거된 차선 영상데이터에 대하여 해상도를 그대로 유지하면서도 처리속도를 빨리 할 수 있는 다중해상도 기법으로 다중해상도 분리를 한다.
그러므로 상기 전자제어장치(ECU)에서는 카메라(CCD)로부터 입력되는 영상신호에 대하여 화소를 낮추어 서로 다른 다중 해상도로 분리 한다.`
이어서 상기 전자제어장치(ECU)에서는 단계(23)로 가서 상기 서로 다른 해상도로 분리되는 차선영상신호에 대하여 선분으로 이어지는 많은 점 즉 차선엣지를 추출하게 된다.
한편 상기 차선 엣지를 추출한 상태에서 상기 전자제어장치(ECU)에서는 단계
(24)로 가서 도로모델링을 하게 되는바, 상기 도로 모델링을 하는 과정을 구체적으로 설명하면, 도 4 에 도시한 바와같이, 단계(40)으로 가서 상기 추출된 차선엣지에서 최소의 차선 후보점을 입력하게 된다.
이어서 단계(41)로 가서 입력된 차선엣지에 대한 최소의 차선 후보점에 대하여 최소자승법(Least Square method)으로 최소의 차선 후보점에 대하여 최소편차를 갖는 선형함수를 구한다.
그리고 상기 단계(42)로 가서 상기 구해진 선형함수에 대하여 서로의 상관관계를 중화시켜 가장 근접한 직선을 도출하고, 상기 단계(24)로 도로 모델링하게 되는데, 이때 수식전개를 하여 보면,
y(x) = a + bx a,b:미지수 -----(1)
식(1)의 각 점들의 편차(ri)를 구하면
ri= yi - y(x) = yi - (a + bx), i = 1,2,3, ...iL: 측정된 총좌표수----(2)
편차의 제곱의 합(R)은
R = ∑(ri)2= ∑(yi - a - bxi)2---------(3)
R을 최소화 하는 값을 잡는다
a 와 b 에 대한 R의 편미분 = 0 이 되면 된다.
편미분(R/a) = -2 ∑(yi - a - bxi) = 0
편미분(R/b) = -2 ∑(xi - a - bxi) = 0 ------(4)
식 (4)를 행렬 형태로 쓰면
--------(5)
A(1,1) = L
A(1,1) = ∑ xi
Z1 = ∑ yi
A(1,1) = ∑ xi
A(1,1) = ∑ (xi)2
Z1 = ∑ xi yi
해 a,b 는
a =
b =--------(6)
d = A(1,1)A(2,2) - A(1,2)A(2,1): 결정
이때 측정된 자료들의 집합
표1
i x y
1 0.1 0.61
2 0.4 0.92
3 0.5 0.99
4 0.7 1.52
5 0.7 1.47
6 0.9 2.03
상기 표 1 과 같이 측정된 값은 도 5 에 도시한 바와같이 나타나게 되고, 이때 후보점(i) 2,3 은 차선 추출점의 오류가 생겨도 후보점 1.4.5.6 으로 선분을 이어 차선의 모습으로 도로모델링하게 된다.
이와 같이 도로 모델링한 상태에서 상기 전자제어장치(ECU)에서는 단계(25)
로 가서 도로 모델링이 완료되었는가를 판단하게 되고, 이때 도로 모델링이 완료되지 않았으면 상기 단계(21)로부터 반복수행한다.
반면에 상기 도로 모델링이 완료되었으면 단계(26)로 가서 상기 카메라(CCD-CAM)에서 입력되는 영상신호에 대하여 2 차원 영상 이미지 좌표로부터 실제 도로상의 거리를 추출해 내기 위하여 최초 카메라의 위치를 설정하고 실제 도로폭 계산을 위한 카메라 파라메터를 구한 후, 상기 모델링된 도로에서 영상좌표상의 화소간의 거리에 따라 실제 도로폭을 계산한다.
상기와 같이 실제 도로폭이 계산되면 상기 전자제어장치(ECU)에서는 단계
(27)로 가서 상기 계산된 실제 도로폭에 대하여 차선이탈이 되었는가를 판단하게 되고, 이때 차선이탈이 되지 않았으면 상기 상기 단계(21)로부터 반복수행한다.
반면에 차선이탈이 되었으면 단계(28)로 가서 경보출력부(ALARM-OUT)로 제어신호를 출력하여 차선을 이탈하였음을 경보하게 된다.
이상에서 설명한 바와같이 본 발명은 카메라로부터 주행차선을 촬영하여 차선 영상신호를 입력하여 잡음을 제거한 후, 다중 해상도 상으로 분리하고, 차선 엣지를 추출한후, 이 추출된 차선 엣지를 최소의 차선 후보점을 찾아 최소자승법으로 도로 형상을 모델링 함으로써, 간혹 입력되는 차선 영상데이타 신호에 노이즈가 발생하더라도 상기 노이즈로 인한 오류에 영향을 받지 않고 정확한 도로모델링을 하게 되므로 안정된 주행을 도모할 수 있는 효과를 제공하게 되는 것이다.

Claims (2)

  1. 카메라로부터 주행차선을 촬영하여 차선 영상신호를 입력하고 이 입력된 차선 영상신호에 대하여 잡음을 제거한 후, 다중해상도 상으로 분리하고 처리하여 차선 엣지를 추출하는 단계와;
    상기 단계에서 추출된 차선 엣지에 대하여 최소의 차선 후보점을 입력하고, 이 최소의 차선 후보점을 최소자승법으로 가장 근접한 직선을 도출하여 도로 모델링하고 완료되었는가를 판단하는 단계와;
    상기 단계에서 도로모델링이 완료되었으면 상기 카메라의 위치에 따른 카메라 파라메타를 산출하여 영상 좌표상의 화소간의 거리에 따라 실제 도로폭을 계산하는 단계와;
    상기 단계에서 계산된 실제 도로폭에 의하여 차량의 차선이탈 여부를 판단하여 차선이탈시 경보를 발하는 단계를 포함을 특징으로 하는 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 도로 모델링은 추출된 차선 엣지에서 최소의 차선 후보점을 입력하는 단계와;
    상기 단계에서 입력된 최소의 차선 후보점에 대하여 최소편차를 갖는 선형함수를 구하는 단계와;
    상기 단계에서 구해진 선형함수에 대하여 서로의 상관관계를 중화시켜 가장근접한 직선을 도출하는 단계를 포함을 특징으로 하는 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법.
KR1019990008274A 1999-03-12 1999-03-12 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법 KR100302724B1 (ko)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019990008274A KR100302724B1 (ko) 1999-03-12 1999-03-12 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법
JP11325555A JP2000268296A (ja) 1999-03-12 1999-11-16 車線離脱警報装置の道路モデリング方法
DE69916233T DE69916233T2 (de) 1999-03-12 1999-12-16 Bahnmodellierungsverfahren für Spurabdriftwarnungsystem
EP99125092A EP1035509B1 (en) 1999-03-12 1999-12-16 Road modeling method for lane drifting warning system
CN99126186A CN1267039A (zh) 1999-03-12 1999-12-17 用于车道偏移警告系统的道路模拟方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019990008274A KR100302724B1 (ko) 1999-03-12 1999-03-12 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20000060166A KR20000060166A (ko) 2000-10-16
KR100302724B1 true KR100302724B1 (ko) 2001-09-22

Family

ID=19576351

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019990008274A KR100302724B1 (ko) 1999-03-12 1999-03-12 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법

Country Status (5)

Country Link
EP (1) EP1035509B1 (ko)
JP (1) JP2000268296A (ko)
KR (1) KR100302724B1 (ko)
CN (1) CN1267039A (ko)
DE (1) DE69916233T2 (ko)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3651387B2 (ja) * 2000-11-22 2005-05-25 日産自動車株式会社 白線検出装置
DE10161567B4 (de) * 2001-12-14 2007-02-08 Audi Ag Kraftfahrzeug mit einem akustischen und/oder optischen Abstands-Warnsystem
KR100482564B1 (ko) * 2002-07-08 2005-04-14 현대자동차주식회사 차량의 차선 이탈 경보 제어장치 및 방법
JP4632987B2 (ja) * 2006-03-28 2011-02-16 株式会社パスコ 道路画像解析装置及び道路画像解析方法
CN100403332C (zh) * 2006-11-02 2008-07-16 东南大学 用于车道偏离报警的车道线鲁棒识别方法
US8194927B2 (en) * 2008-07-18 2012-06-05 GM Global Technology Operations LLC Road-lane marker detection using light-based sensing technology
DE102010029149B4 (de) * 2010-05-20 2012-04-05 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Steuergerät zum Plausibilisieren eines Leuchtweite-Testwerts eines Lichtkegels eines Fahrzeugscheinwerfers
CN102295004B (zh) * 2011-06-09 2013-07-03 中国人民解放军国防科学技术大学 一种车道偏离预警方法
CN104742912B (zh) * 2013-12-27 2017-08-04 比亚迪股份有限公司 车道偏移检测方法和装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2754871B2 (ja) * 1990-06-01 1998-05-20 日産自動車株式会社 走行路検出装置
EP0488828B1 (en) * 1990-11-30 1996-08-14 Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha Control device of an autonomously moving body and evaluation method for data thereof
FR2679357B1 (fr) * 1991-07-19 1997-01-31 Matra Sep Imagerie Inf Dispositif embarque et procede de reperage et de suivi de la position d'un vehicule sur la route et dispositif d'aide a la conduite en comportant application.
US5351044A (en) * 1992-08-12 1994-09-27 Rockwell International Corporation Vehicle lane position detection system

Also Published As

Publication number Publication date
DE69916233D1 (de) 2004-05-13
CN1267039A (zh) 2000-09-20
EP1035509A1 (en) 2000-09-13
JP2000268296A (ja) 2000-09-29
KR20000060166A (ko) 2000-10-16
EP1035509B1 (en) 2004-04-07
DE69916233T2 (de) 2005-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100326702B1 (ko) 차선이탈 경보장치의 실 도로폭 산출방법
EP3649617B1 (en) Method, system and computer-readable medium for camera calibration
EP1667085A1 (en) Device for detecting road traveling lane
KR100326674B1 (ko) 차량의 차선이탈 경보 방법
JP2006268097A (ja) 車載物体検出装置、および物体検出方法
CN112798811B (zh) 速度测量方法、装置和设备
WO2005029441A1 (ja) 路面走行レーン検出装置
JP6708730B2 (ja) 移動体
JP6188592B2 (ja) 物体検出装置、物体検出方法、および物体検出プログラム
KR100302724B1 (ko) 차선이탈 경보장치의 도로 모델링 방법
US9747507B2 (en) Ground plane detection
WO2014002692A1 (ja) ステレオカメラ
JPH11351862A (ja) 前方車両検出方法及び装置
KR20180098945A (ko) 고정형 단일 카메라를 이용한 차량 속도 감지 방법 및 장치
JP2001357402A (ja) 車両検出方法及び車両検出装置
JP2010003253A (ja) 運動推定装置
KR20160088986A (ko) 소실점 기반의 양안시차를 이용한 차선 검출 방법
JP2002367077A (ja) 交通渋滞判定装置及び交通渋滞判定方法
JPH065545B2 (ja) 図形認識装置
JP6334773B2 (ja) ステレオカメラ
JP4096932B2 (ja) 車両用衝突時間推定装置及び車両用衝突時間推定方法
KR20160035460A (ko) 차량 후보군 고속 검출 시스템 및 그 방법
TW201409401A (zh) 自動辨識行車影像中的路面區域之方法及影像辨識裝置
CN117808842A (zh) 一种基于视频分析的变道检测方法、系统、设备及介质
JPH0546734A (ja) パターン認識方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20060705

Year of fee payment: 6

LAPS Lapse due to unpaid annual fee