WO2011039977A1 - 横断歩道標示検出方法および横断歩道標示検出装置 - Google Patents

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WO2011039977A1
WO2011039977A1 PCT/JP2010/005741 JP2010005741W WO2011039977A1 WO 2011039977 A1 WO2011039977 A1 WO 2011039977A1 JP 2010005741 W JP2010005741 W JP 2010005741W WO 2011039977 A1 WO2011039977 A1 WO 2011039977A1
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WO
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pedestrian crossing
image data
imaging system
crossing sign
unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2010/005741
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English (en)
French (fr)
Inventor
南里卓也
西村洋文
Original Assignee
パナソニック株式会社
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34Route searching; Route guidance
    • G01C21/36Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3697Output of additional, non-guidance related information, e.g. low fuel level
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
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    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/56Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
    • G06V20/588Recognition of the road, e.g. of lane markings; Recognition of the vehicle driving pattern in relation to the road

Definitions

  • the present invention relates to a pedestrian crossing sign detection method and a pedestrian crossing sign detection apparatus for detecting a pedestrian crossing sign on a road surface using an in-vehicle camera image.
  • the crosswalk sign in Japan is a sign in which rectangular paint parts and non-paint parts are alternately repeated with the same width, and the paint part and the non-paint part are the same width and the width is standardized from 45 cm to 50 cm. Yes.
  • a conventional pedestrian crossing sign detection device uses an image brightness edge that changes greatly in image brightness by using the fact that the image brightness of a pixel in a paint portion and a pixel in a non-paint portion differ greatly in image data captured by a camera. It was extracted. As a result, the conventional pedestrian crossing sign detection device calculates the interval and the number of adjacent image luminance edges and determines whether or not the pedestrian crossing is present (see Patent Document 1). Hereinafter, the prior art will be described.
  • FIG. 1 shows a block diagram of a conventional pedestrian crossing sign detection apparatus 1500 described in Patent Document 1.
  • a stereo image data acquisition unit 1501 acquires a pair of image data obtained by simultaneously capturing the front of the vehicle including the road surface using a stereo camera including two imaging systems.
  • data of an image captured by one imaging system is used as reference image data
  • data of an image captured by the other imaging system is used as reference image data.
  • the distance data calculation unit 1502 calculates the distance of the real space from the stereo camera at each point in the image by stereo-matching the standard image data and the reference image data.
  • the pedestrian crossing sign detection unit 1503 detects the presence or absence of a pedestrian crossing sign in the acquired reference image data, and detects the position of the pedestrian crossing sign in the image data.
  • the pedestrian crossing sign detection unit 1503 includes a luminance edge detection unit 1504, a width determination unit 1505, an interval determination unit 1506, and a repetition number determination unit 1507.
  • the luminance edge detection unit 1504 uses an arbitrary area in the reference image data as a setting range, and detects a luminance edge position in the setting range.
  • the detection of the luminance edge position in an arbitrary setting range is performed for the entire range of the reference image data.
  • the luminance edge position is detected by general image processing such as a Sobel filter.
  • the width determination unit 1505 extracts, from the luminance edge positions detected by the luminance edge detection unit 1504, an image luminance edge that changes from high luminance to low luminance as a starting point, and an image luminance edge that changes from low luminance to high luminance. Is extracted as the end point. Then, the width determination unit 1505 extracts a combination of the start point and the end point, from the combination group of the start point and the end point, whose interval is the same as or close to the standard width of the paint part of the pedestrian crossing.
  • the interval determination unit 1506 is located on the same horizontal axis as the end point of the first combination in the reference image from the end point of the first combination in the combination group of the start point and the end point extracted by the width determination unit 1505, and An interval to the start point of the second combination different from the start point of the first combination is calculated. Then, the interval determination unit 1506 extracts the first combination whose interval is the same as or close to the standard width of the non-painted portion of the pedestrian crossing.
  • the repetition number determination unit 1507 calculates the number of repetitions of the combination of the start point and the end point extracted by the interval determination unit 1506 in the setting range, and when the result is a predetermined number of times or more, the region is set as a pedestrian crossing region.
  • the image luminance edge detection method is executed on the assumption that the image luminance of the pixels in the paint portion and the image luminance of the pixels in the non-paint portion in the pedestrian crossing sign are greatly different. For this reason, when there is a situation where the brightness of the edge part, which is the boundary between the paint part and the non-paint part of the pedestrian crossing sign, does not appear strongly, the difference in image brightness between the paint part and the non-paint part becomes small. It is difficult to detect an image luminance edge at the boundary between a paint part and a non-paint part in a sidewalk sign.
  • An object of the present invention is to provide a pedestrian crossing sign detection method and a pedestrian crossing sign detection apparatus capable of accurately detecting the presence or absence and the position of a pedestrian crossing sign from a captured image even when it is difficult to detect a luminance edge of a paint part. Is to provide.
  • the pedestrian crossing sign detection apparatus has a first imaging system, and traverses an image data acquisition unit that acquires image data of a road surface imaged using the first imaging system, and a setting range of the image data.
  • Period calculation unit that calculates the period of the paint part when the paint part of the sidewalk sign is included, based on the coordinates of the setting range, the geometric parameters of the first imaging system, and the standard value of the pedestrian crossing sign
  • a frequency analysis unit that performs a frequency analysis of the image luminance in the set range based on a basis function with an integer multiple of the period of the paint portion as one cycle, and calculates a frequency power distribution from the set range
  • An area detection unit that extracts a coordinate point having a power level greater than a predetermined threshold and detects an area where the coordinate point exists as a pedestrian crossing marking area;
  • a position output section which outputs the data, and comprising a.
  • the period calculation unit is set from a memory unit that stores in advance the geometric parameters of the first imaging system and the standard value of the pedestrian crossing sign, and the image data acquisition unit A parameter acquisition unit that acquires the coordinates of the range, acquires the geometric parameters of the first imaging system and the standard value of the pedestrian crossing sign from the memory unit, the coordinates of the setting range, and the geometry of the first imaging system A calculation unit that calculates the period of the paint portion based on the target parameter and the standard value of the pedestrian crossing sign.
  • the period calculation unit is set from a memory unit that stores in advance the geometric parameters of the first imaging system and the standard value of the pedestrian crossing sign, and the image data acquisition unit It has a parameter acquisition unit that acquires the coordinates of the range, acquires the geometric parameters of the first imaging system and the standard value of the pedestrian crossing sign from the memory unit, and a sensor that detects changes in angular velocity, and the sensor detects When the detected change in angular velocity is greater than a predetermined threshold, the change in the angular velocity detected by the sensor when the turn detection unit for detecting the turn of the pedestrian crossing detection device and the turn of the pedestrian crossing detection device are detected.
  • the cycle of the paint part Calculate A calculation unit that is one with a.
  • the cycle calculation unit has an effect that the cycle of the paint portion in the set range when the paint portion of the pedestrian crossing sign exists in the set range can be calculated.
  • the pedestrian crossing sign detection device shows the first imaging system and the setting range based on the coordinates of the setting range included in the image data and the geometric parameters of the first imaging system.
  • a distance calculation unit that calculates the distance in real space with the road surface as distance data is further provided, and the cycle calculation unit calculates the cycle of the paint part when the set range includes the paint part of the pedestrian crossing sign, the distance data,
  • the position output unit outputs coordinate data and distance data of the pedestrian crossing marking area in the image data.
  • the pedestrian crossing sign detection device further includes a stereo matching unit and a distance calculation unit
  • the image data acquisition unit further includes a second imaging system, and the first imaging system is provided.
  • the standard image data obtained by imaging the road surface using the reference image data obtained by imaging the road surface using the second imaging system is acquired, and the stereo matching unit is configured to obtain a reference point included in the standard image data and the reference image data.
  • 3D reference image data based on one distance data Calculates the ccel data, calculates the distance in the real space between the first imaging system and the road surface indicated by the setting range included in the reference image data as the second distance data based on the three-dimensional voxel data, and calculates the period
  • the unit calculates the period of the paint part when the set range includes the paint part of the pedestrian crossing sign based on the second distance data and the standard value of the pedestrian crossing sign.
  • the coordinate data of the pedestrian crossing marking area in the image data and the second distance data are output.
  • the geometric parameters of the camera are parameters including a camera installation pitch angle, an installation height, a focal length, and a pixel pitch.
  • the frequency analysis unit performs frequency analysis based on a basis function in which one cycle is twice or more the cycle of the paint portion.
  • the area detection unit controls a predetermined threshold based on the illuminance around the vehicle.
  • the pedestrian crossing sign detection method acquires the road surface image data imaged using the imaging system, and sets the cycle of the paint part when the paint part of the pedestrian crossing sign is included in the setting range of the image data. Calculated based on the coordinates of the setting range, the geometric parameters of the imaging system, and the standard value of the pedestrian crossing marking, and based on a basis function with an integer multiple of the period of the paint portion as one period.
  • the frequency analysis of the image luminance in the image is performed, the frequency power distribution is calculated, the coordinate point whose power level in the frequency power distribution is greater than the predetermined threshold is extracted from the setting range, and the area where the coordinate point exists is used as the pedestrian crossing marking area It detects and outputs the coordinate data of the pedestrian crossing marking area
  • the present invention by calculating the period of the pedestrian crossing sign in the set range in the image data and performing frequency analysis in the period, it is possible to extract the periodic characteristics of the pedestrian crossing sign, Since it is possible to detect without detecting the luminance edge of the paint portion, even when it is difficult to detect the luminance edge of the paint portion, it is possible to detect a pedestrian crossing sign.
  • the figure which shows the block configuration of the conventional pedestrian crossing sign detection apparatus The figure which shows the block configuration of the pedestrian crossing sign detection apparatus in Embodiment 1 of this invention.
  • the figure which shows the positional relationship of the image data of the road surface acquired with a vehicle-mounted camera, and a vehicle-mounted camera and a road surface Diagram showing image data taken from a pedestrian crossing sign Diagram showing image data taken from a pedestrian crossing sign The figure which shows the composition of the period calculation part Diagram for explaining frequency analysis method
  • a figure used to explain how to detect areas where pedestrian crossings are present A figure used to explain how to detect areas where pedestrian crossings are present
  • FIG. 2 shows a block configuration of the pedestrian crossing sign detection apparatus 100 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a pedestrian crossing sign detection apparatus 100 shown in FIG. 2 includes a pedestrian crossing sign detection unit 101 and an image data acquisition unit 102.
  • the pedestrian crossing sign detection unit 101 includes a period calculation unit 103, a frequency analysis unit 104, a region detection unit 105, and a position output unit 106.
  • the image data acquisition unit 102 acquires road image data using an in-vehicle camera.
  • the image data is a still image, and the horizontal axis is described as the X axis and the vertical axis is described as the Y axis. Further, a description will be given using one pixel on the screen as a coordinate point.
  • the in-vehicle camera is described as a camera having one imaging system, but this is not restrictive.
  • FIG. 3 shows the road surface image data acquired by the in-vehicle camera and the positional relationship between the in-vehicle camera and the road surface.
  • FIG. 3A shows road surface image data acquired by the in-vehicle camera
  • FIG. 3B shows a positional relationship between the in-vehicle camera and the road surface.
  • the in-vehicle camera is installed in front of the vehicle with an installation height H and an installation pitch angle ⁇ , and there is no installation roll angle that is a rotation angle in a lateral direction with respect to the imaging direction of the in-vehicle camera. explain.
  • this invention can be implemented.
  • the period calculation unit 103 acquires the image data acquired by the image data acquisition unit 102, and as shown in FIG. 3A, the Y coordinate in the image data is an arbitrary Y coordinate (y1). A certain horizontal range is selected as the setting range.
  • the cycle calculating unit 103 calculates the cycle of the paint portion in the image data when the set range includes the paint portion of the pedestrian crossing sign. This cycle calculation is performed uniformly on the image data regardless of whether or not the pedestrian crossing sign is actually captured in the image data.
  • the period of the paint part is calculated based on the positional relationship between the in-vehicle camera and the road surface, the Y coordinate (y1), and the period of the paint part of the pedestrian crossing in the real space. Do not depend.
  • the frequency analysis unit 104 performs frequency analysis of the image luminance in the setting range based on the basis function with the cycle of the paint portion calculated by the cycle calculation unit 103 as one cycle, and calculates the distribution of the frequency power P (x). To do.
  • the region detection unit 105 detects, from the distribution of the frequency power P (x) calculated by the frequency analysis unit 104, a region where the power level exceeds a predetermined threshold as a region where a pedestrian crossing sign exists.
  • the frequency power P (x) means a power distribution in a frequency setting range in which the period of the paint portion is one period.
  • Each processing for the set range related to an arbitrary Y coordinate (y1) as described above is performed for all the Y coordinates in the image data, that is, the Y coordinate (y1) to the Y coordinate (ym) (m: integer). Then, a region where a pedestrian crossing sign exists in the image data is detected. Note that m (m: integer) is the number of pixels on the Y axis in the image data.
  • the position output unit 106 outputs the coordinate data of the area where the detected pedestrian crossing sign exists.
  • the period calculation unit 103 uses pixels located in a horizontal row whose Y coordinate is an arbitrary Y coordinate (y1) from the image data of the road surface acquired by the image data acquisition unit 102.
  • the range to be configured is selected as the setting range. Note that the setting range is described as being composed of all coordinate points located in a horizontal row where the Y coordinate is an arbitrary Y coordinate (y1), but the setting range is located in a horizontal row where the Y coordinate is the Y coordinate (y1). Of the coordinate points, the coordinate points may be located in an arbitrary range.
  • the cycle calculation unit 103 calculates the cycle of the paint portion when the paint portion of the pedestrian crossing sign is included in the setting range of the image data. Note that this cycle calculation is performed uniformly on the image data for subsequent processing regardless of whether or not the pedestrian crossing sign is actually captured in the image data.
  • FIG. 4 shows image data when a pedestrian crossing sign is imaged.
  • the function of the period calculation unit 103 will be described on the assumption that the setting range includes all coordinate points located in a horizontal row in the Y coordinate (y1).
  • the cycle calculation unit 103 acquires the image data acquired by the image data acquisition unit 102, and selects the setting range as described above. Then, the cycle calculation unit 103 performs the painting in the set range on the image data when the set range includes a paint portion, as shown in FIG. 4, regardless of whether a crosswalk sign is present in the image data.
  • the period Ty1 of the part is calculated.
  • the reason for calculating the cycle Tyn (n: integer) is that when the pedestrian crossing sign is displayed in the image data, if the Y coordinate is different, the width and interval of the paint portion are different.
  • the period Tyn (n: integer from 1 to m) of the paint part is defined by the width of the paint part of the pedestrian crossing marking at each Y coordinate (yn) (n: integer from 1 to m) and the interval between the paint parts.
  • This is a sum value, and the width and interval of the paint part in real space (that is, the width of the non-paint part) are the same values in the Japanese regulations. Therefore, according to Japanese regulations, the period Tyn (n: an integer from 1 to m) is twice the width of the paint portion or the interval of the paint portions in the image data. That is, the cycle Tyn is the sum of the width of the paint portion and the interval between the paint portions (that is, the width of the non-paint portion) in the image data.
  • the width of the paint part and the non-paint part of the pedestrian crossing sign is different as in other countries, and the sum of the width of the paint part and the non-paint part is constant, and the paint part and the non-paint part are separated.
  • the period Tyn (n: an integer from 1 to m) is the sum of the width of the paint portion and the width of the non-paint portion in the image data.
  • the width of the painted portion and the non-painted portion of the pedestrian crossing sign is different, the sum of the width of the painted portion and the non-painted portion is constant, and the painted portion and the non-painted portion are alternately repeated.
  • image data when a pedestrian crossing sign is imaged is shown.
  • the cycle Tyn is calculated by Equation 1 using the width or interval (W) of the paint part of the pedestrian crossing in real space, the coordinates (y) of the setting range, and the geometric parameters of the camera.
  • the geometric parameters of the camera are camera installation parameters including the installation pitch angle ⁇ , the camera installation height H, the camera focal length f, and the Y-axis pixel pitch dpy.
  • yc in Formula 1 is the center coordinate of the Y axis.
  • Equation 1 the width or interval of the paint part of the pedestrian crossing sign (that is, the interval is the width of the non-paint part) is W, but the width of the paint part of the pedestrian crossing sign and the width of the non-paint part. If the sum of and W ′ is W ′, Equation 2 is obtained.
  • the width of the painted part and the non-painted part of the pedestrian crossing marking is different as in other countries, and the sum of the width of the painted part and the width of the non-painted part is constant. Tyn can be calculated even in the case where the non-painted portion is alternately and marked.
  • FIG. 6 shows a configuration diagram of the period calculation unit 103.
  • the period calculation unit 103 includes a parameter acquisition unit 401, a calculation unit 402, and a memory 403.
  • the memory 403 stores in advance the geometric parameters of the camera and the standard value of the pedestrian crossing sign.
  • the standard value of the pedestrian crossing sign includes the width of the paint part and the width of the non-paint part of the pedestrian crossing sign. That is, the standard value of the pedestrian crossing sign includes at least one of the width of the paint part of the pedestrian crossing sign, the width of the non-paint part, and the sum of the width of the paint part and the width of the non-paint part. .
  • the parameter acquisition unit 401 acquires the image data from the image data acquisition unit 102, selects the Y coordinate (yn) of the setting range, and reads the geometric parameters of the camera and the standard value of the pedestrian crossing sign from the memory 403. Then, based on the camera geometric parameters acquired by the parameter acquisition unit 401, the Y coordinate (yn) of the setting range, and the standard value of the pedestrian crossing sign, the calculation unit 402 uses Equation 1 or Equation 2 Tyn is calculated.
  • the frequency analysis unit 104 performs frequency analysis of image luminance in a set range using an even function and an odd function of a rectangular wave whose cycle is Ty1 as a basis function. By performing the frequency analysis, the frequency power P (x) in the set range is calculated.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the frequency analysis method.
  • 7A shows the luminance distribution Ly1 (x) in the set range
  • FIG. 7B shows the even function u (s) 501 among the basis functions used for frequency analysis in the set range
  • FIG. 7C shows the odd function v ( s) 502 is shown.
  • the frequency power P (x) is calculated from the inner product values Au (x) and Av (x) calculated using the even function u (s), the odd function v (s), and the following Equation 3.
  • the powers of two orthogonal basis functions are calculated, and the frequency power P (x) becomes the same value at any position (x) of the pedestrian crossing sign.
  • the area of the sidewalk sign is easily calculated.
  • the frequency power P (x) is the same value at any position (x) of the pedestrian crossing sign, and the case where the width of the paint part and the non-paint part in the image data are equal will be described. To do.
  • the frequency power P (0) here is 600.8 from Equation 3.
  • the frequency power P (1) here is 600.8 from Equation 3, and is equal to P (0).
  • the frequency power P (x) is the same value at any position (x) of the pedestrian crossing sign, and the case where the width of the paint part and the non-paint part in the image data are different will be described. To do.
  • the case of 10, 10, 200, 200, 10, 10] will be described.
  • the number of pixels, that is, the width of the paint portion having a luminance value of 200 and the non-paint portion having a luminance value of 10 are different.
  • this function which is a function having the lowest frequency in the rectangular wave, is used, as in the case where the width of the paint portion in the image data is equal to the width of the non-paint portion.
  • the frequency power P (0) here is 424.9 from Equation 3.
  • the frequency power P (1) here is 424.9 from Equation 3, and is equal to P (0).
  • the odd function and the even function are composed of a rectangular wave having the lowest frequency, that is, a rectangular wave having the same period, a high frequency component cannot be extracted with only one period of the odd function and the even function, and the frequency power becomes small. . Therefore, when the width of the paint part is different from the width of the non-paint part, it is necessary to change the threshold of the power level set by the area detection unit 105 in accordance with the width and the interval defined by the standard. .
  • the threshold of the power level set by the area detection unit 105 is lowered, it is not often erroneously detected in an actual traffic environment. This is because when the frequency power increases, it is a repeating pattern in which the size of one cycle is equal to the standard value, and the width of the paint part and the width of the non-paint part are more equal. This is because there is nothing other than sidewalk marking.
  • the frequency analysis using the rectangular wave is not affected by the orthogonal component of the luminance distribution of the image data, and only the frequency power of the rectangular wave having a cycle of Ty1 can be extracted. Therefore, even when the illuminance on the road surface changes, The frequency power of the sidewalk sign is unchanged and is a stable detection method.
  • the invariance of the frequency power with respect to the illuminance on the road surface will be described.
  • the frequency power here is 600.8 as a result of the square root of -190 and 570.
  • the frequency power P2 (0) here is 600.8 from Equation 3, which is equal to P1 (0).
  • the period of the basis function can be set to a period twice as long as Ty1, or can be set to a period three times as long as Ty1. This is not a limited range.
  • the frequency analysis method using the basis function whose period is twice Ty1 is suitable for roughly detecting the position of the pedestrian crossing sign because the area determined as the pedestrian crossing sign is small.
  • the region detection unit 105 extracts coordinates (x) whose power level exceeds a predetermined threshold from the distribution of the frequency power P (x) calculated by the frequency analysis unit 104, and the extracted x coordinates exist densely.
  • the area is detected as an area where a pedestrian crossing sign exists.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method for detecting an area where a pedestrian crossing sign exists.
  • FIG. 8A shows image data in which a pedestrian crossing sign is imaged in a method of detecting a region where a pedestrian crossing sign exists from the distribution of frequency power P (x) in the set range
  • FIG. 8B shows frequency power P in the set range. The distribution of (x) is shown.
  • the x-coordinate at which the frequency power P (x) exceeds a predetermined threshold is a coordinate point between x1 ⁇ x ⁇ x2, meaning that there is a crosswalk sign between x1 and x2 in the set range. To do.
  • the frequency analysis unit 104 may determine a surrounding illuminance or the like, and may be a variable value that can be changed according to the determination result. Thereby, when the surroundings are dark and there is a lot of gain noise, such as at night, the pedestrian crossing sign can be detected regardless of the luminance edge by changing the threshold value low.
  • the period calculation, frequency analysis, and area calculation for the set range of the arbitrary Y coordinate (y1) on the image data described above are performed for all Y coordinates in the image data, that is, from the Y coordinate (y1) to the Y coordinate.
  • a series of processes are performed for all the Y coordinates, but a series of processes may be performed for an arbitrary range.
  • the arbitrary range is a range from the vanishing point to the lowest end of the screen.
  • the vanishing point means a point where parallel lines intersect in perspective.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a method for detecting an area where a crosswalk sign is present.
  • FIG. 9A shows the frequency power P (x) in the set range at the Y coordinate (y1) as three-dimensional data
  • FIG. 9B shows a series of operations in the period calculation unit 103, frequency analysis unit 104, and region calculation unit 105 shown above.
  • the range exceeding the predetermined threshold shown in FIG. 8B is shown in the sum P (x, y) of the frequency powers obtained by performing the processing from the Y coordinate (y1) to the Y coordinate (ym) shown in FIG. 8A.
  • a region 701 indicated by a solid line in FIG. 9 is a range exceeding a predetermined threshold in the total sum P (x, y), and a crosswalk sign is present in the region 701.
  • the position output unit 106 outputs the coordinate data of the region 701 detected by the region detection unit 105.
  • the frequency analysis is performed based on the cycle of the pedestrian crossing sign in the set range in the image data, and the area where the frequency power exceeds the predetermined threshold is detected as the area where the pedestrian crossing sign exists. Since the pedestrian crossing sign can be detected without detecting the luminance edge of the pedestrian crossing, the pedestrian crossing sign can be detected even when the detection of the luminance edge is difficult.
  • the entire horizontal row range positioned at the Y coordinate (y1) has been described as the set range.
  • an arbitrary coordinate point positioned at the Y coordinate (y1) is set as the set range. Also good.
  • the cycle calculation unit 103 calculates the cycle of the paint portion of the pedestrian crossing sign in the image data for each image data acquired by the image data acquisition unit 102.
  • the cycle of the paint portion is calculated in advance. And may be stored in the memory.
  • a square wave is used as the basis function, but a trigonometric function can also be used as the basis function.
  • FIG. 10 shows a block configuration of the pedestrian crossing sign detection apparatus 800 in the second embodiment.
  • the difference from Embodiment 1 is that a distance calculation unit 802, a cycle calculation unit 803, and a position output unit 804 are provided, and the cycle calculation unit 103 and the position output unit 106 are unnecessary.
  • FIG. 10 the same components as those in the first embodiment are given the same reference numerals.
  • the image data acquisition unit 102 acquires image data including a road surface. Since the method for acquiring the image data is the same as that in the first embodiment, the description thereof is omitted.
  • the distance calculation unit 802 extracts all or an arbitrary range on the X axis at an arbitrary Y coordinate (y1) from the road surface image data acquired by the image data acquisition unit 102 as a setting range.
  • the distance calculation unit 802 calculates a distance Dy1 in real space between the camera and the road surface indicated by the setting range.
  • the distance Dyn (n: integer) is calculated by Equation 4 using the coordinates of the set range and the geometric parameters of the camera.
  • the geometric parameters of the camera are the camera installation parameters including the installation pitch angle ⁇ , the camera installation height H, the camera focal length f, and the Y-axis pixel pitch dpy, as described in the description of the first embodiment.
  • Yc means the coordinates of the center of the Y-axis image.
  • the installation pitch angle ⁇ and the installation height H change depending on bouncing and pitch movement of the host vehicle, but the method of calculating the distance to the road surface using the installation pitch angle ⁇ and the installation height H is an example. It is not intended to limit the invention.
  • the pitch angle variation and height variation can be measured and corrected using other sensors such as a vehicle height sensor and a gyro sensor.
  • the period calculation unit 803 receives the distance Dy1 calculated by the distance calculation unit 802, and sets the range when the paint portion is imaged in the setting range regardless of whether or not the pedestrian crossing sign exists in the image data.
  • the period Ty1 of the paint portion at is calculated.
  • the cycle Tyn (n: integer) is calculated using the distance Dyn (n: integer) calculated by the distance calculation unit 802, the width or interval (W) of the paint part of the crosswalk in the real space, and the camera focal length f. Calculated by Equation 5.
  • the width or interval of the paint part of the pedestrian crossing sign (that is, the interval is the width of the non-paint part) is W, but the width of the paint part of the pedestrian crossing sign and the width of the non-paint part. If the sum of and is W ′, Equation 6 is obtained.
  • the width of the paint part and the non-paint part of the pedestrian crossing sign is different as in other countries, and the sum of the width of the paint part and the width of the non-paint part is constant. Tyn can be calculated even in the case where the non-painted portion is alternately and marked.
  • the cycle calculating unit 803 can calculate the cycle Ty1 in the same manner as in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted in the second embodiment.
  • the frequency analysis unit 104 performs frequency analysis of the image luminance in the set range using the even function and the odd function of the rectangular wave with the cycle of Ty1 calculated by the cycle calculation unit 803 as basis functions. Since the function of the frequency analysis unit 104 is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the area detection unit 105 extracts the x coordinate whose power level exceeds a predetermined threshold from the distribution of the frequency power P (x) calculated by the frequency analysis unit 104, and extracts the area where the extracted x coordinates exist densely. Detect as an area where there is a pedestrian crossing sign. Since the function of the area detection unit 105 is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
  • the position output unit 804 outputs the coordinate data of the region where the pedestrian crossing sign detected by the region detection unit 105 and the information of the distance Dyn (n: integer) calculated by the distance calculation unit 802 are output.
  • the frequency analysis is performed based on the cycle of the pedestrian crossing sign in the set range in the image data, and the area where the frequency power exceeds the predetermined threshold is detected as the area where the pedestrian crossing sign exists. Because it is not necessary to detect the luminance edge of the pedestrian crossing, it is possible to detect the pedestrian crossing sign even when the luminance edge of the paint part is weak and to detect the distance in real space from the camera to the pedestrian crossing sign. it can.
  • FIG. 11 shows a block configuration of the pedestrian crossing sign detection apparatus 900 according to the third embodiment.
  • the difference from the first embodiment is a stereo camera in which the in-vehicle camera is equipped with two imaging systems, a stereo image data acquisition unit 902, a stereo matching unit 903, a distance calculation unit 904, a period calculation unit 905, and The position output unit 804 is provided, and the period calculation unit 103 and the position output unit 106 are unnecessary.
  • the pedestrian crossing sign detection apparatus 900 has a pedestrian crossing sign in a set range by changing the pitch angle of the camera with respect to the road surface when there is bouncing or pitching of the own vehicle while the vehicle is traveling and the road surface is inclined. This solves the problem that the period calculation accuracy of the paint part in the image data in the case where the paint part is included deteriorates.
  • the stereo image data acquisition unit 902 acquires road image data by an in-vehicle stereo camera equipped with two imaging systems. As shown in FIG. 3B, the in-vehicle camera is installed in front of the vehicle as an installation height H and an installation pitch angle ⁇ , and the installation roll angle is assumed to be zero. In addition, about the installation method of a vehicle-mounted stereo camera, it is an example and it can apply also when there exists an installation roll angle, and does not limit the scope of the present invention.
  • the stereo matching unit 903 calculates distance data based on the principle of triangulation using a stereo camera having two cameras, a standard camera and a reference camera.
  • FIG. 12 shows an outline of calculating the distance of the object 1001 using the principle of triangulation with a stereo camera.
  • the distance between the stereo camera and the object is calculated by Equation 7 based on the principle of triangulation.
  • the parallax d is a difference between the position of the target object in the standard image captured by the standard camera and the position of the target object in the reference image captured by the reference camera, and is calculated by stereo matching.
  • the focal length f is a distance between the image sensor and the imaging surface.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the parallax calculation.
  • FIG. 13A shows a reference image captured by the reference camera in the image processing for calculating the parallax for the object
  • FIG. 13B shows a reference image captured by the reference camera in the image processing for calculating the parallax for the object. Show.
  • a reference point in the reference image shown in FIG. 13A is set, and a search area in the reference image shown in FIG. 13B is set corresponding to the reference point.
  • FIG. 13A shows a reference point in the reference image shown in FIG. 13A
  • a search area in the reference image shown in FIG. 13B is set corresponding to the reference point.
  • an evaluation value distribution indicating an evaluation value distribution that is a similarity between the peripheral luminance value of the reference point and the peripheral luminance value of the corresponding point candidate in the search region is calculated, and the corresponding point having the smallest evaluation value is calculated.
  • Candidates are calculated as corresponding points.
  • SAD Sud of Absolute Differentities
  • SSD Sud of Squared Differences
  • NCC Normalized Cross-Correlation
  • the distance data from the reference camera to the road surface captured in the reference image data is calculated.
  • the distance calculation unit 904 calculates three-dimensional voxel data of the reference image using the distance data calculated by the stereo matching unit 903.
  • the distance calculation unit 904 calculates a distance D from the reference camera to the road surface imaged in the reference image based on the calculated three-dimensional voxel data.
  • FIG. 14 shows the three-dimensional voxel data of the road surface imaged in the reference image.
  • the three-dimensional voxel data is data in a coordinate space in which an axis of depth is added to image coordinates having an X axis and a Y axis, and there is one distance data for each point of the image coordinates.
  • the road surface is a shaded portion in the three-dimensional voxel data shown in FIG.
  • the method of estimating the hatched portion can be calculated by general image processing. For example, since the shaded portion has the largest number of data points in the three-dimensional voxel data, the plane having the densest density distribution of the data points is the most dense. It can be estimated as a hatched portion by the likelihood estimation method.
  • One distance data is calculated for the set range based on the estimated plane. In FIG. 14, the depth distance Dy1 of the road surface is determined for the setting range where the Y coordinate is y1, and the distance of the road surface in the setting range can be calculated.
  • the distance Dy1 calculated based on the three-dimensional voxel data is the same as the Dy1 calculated by Expression 4 in the second embodiment. That is, in the third embodiment, Dy1 is calculated based on the three-dimensional voxel data without using Equation 4 in the second embodiment.
  • the cycle calculation unit 905 selects all or an arbitrary range on the X axis at an arbitrary Y coordinate (y1) from the reference image data as a setting range. Then, the cycle calculation unit 905 calculates the cycle Tyn (n: integer from 1 to m) of the paint portion in the set range when it is assumed that the paint portion of the pedestrian crossing sign exists in the set range included in the reference image data. .
  • the period Tyn (n: integer from 1 to m) of the paint part is the distance Dyn (n: integer) calculated by the distance calculation unit 904, the width or interval (W) of the paint part of the crosswalk in real space, and the camera focus Using the distance f, it is calculated according to Equation 5 shown in the second embodiment.
  • the period Tyn (n: integer from 1 to m) of the paint part is the distance Dyn (n: integer), the sum (W ′) of the width of the paint part and the width of the non-paint part of the crosswalk in real space, Using the camera focal length f, it is calculated according to Equation 6 shown in the second embodiment.
  • the numerical value of Tyn is the same whether using Equation 5 or Equation 6.
  • the frequency analysis unit 104 and the region detection unit 105 perform information processing based on image data in the first embodiment, whereas information processing based on reference image data in the third embodiment. Since it is the same except performing point, explanation is omitted. Further, the description of the position output unit 804 has been made in Embodiment 2, and therefore will be omitted.
  • this allows the three-dimensional voxel data to be calculated in advance even if the pitch angle of the camera with respect to the road surface fluctuates while the vehicle is running when there is bouncing or pitching of the host vehicle, road surface gradient, etc.
  • the cycle of the pedestrian crossing sign can be calculated by a simple method even in such a case.
  • FIG. 15 shows a block configuration of a pedestrian crossing sign detection apparatus 1300 according to the fourth embodiment.
  • the difference from the first embodiment described above is that in the pedestrian crossing sign detection unit 1301, a cycle calculation unit 1302 is provided, and the cycle calculation unit 103 is not required.
  • the pedestrian crossing sign detection apparatus 1300 applies the cycle calculation method shown in the first embodiment when the paint parts of the pedestrian crossing sign are not evenly arranged in the horizontal direction in the image data. is there.
  • FIG. 16 shows a block configuration of the period calculation unit 1302.
  • the period calculation unit 1302 includes a parameter acquisition unit 401, a memory 403, a turning detection unit 1401, an angle calculation unit 1402, and a calculation unit 1403.
  • the memory 403 stores in advance the geometric parameters of the camera and the standard value of the pedestrian crossing sign.
  • the parameter acquisition unit 401 receives the image data from the image data acquisition unit 102, selects the Y coordinate (yn) of the setting range, and from the memory 403, the geometric parameters of the camera and the pedestrian crossing markings. Read the standard value.
  • the turning detection unit 1401 includes sensors such as a rudder angle sensor and a yaw rate sensor, and the pedestrian crossing marking device is mounted when the change value of the angular velocity acquired by the rudder angle sensor or the yaw rate sensor is larger than a predetermined threshold. Detects that the vehicle has turned.
  • the angle calculation unit 1402 calculates the turning angle ⁇ based on the detected change value of the angular velocity.
  • the turning angle ⁇ is the absolute value of the displacement from the straight traveling angle.
  • the calculation unit 1403 calculates the cycle Ty using Equation 8 based on the read parameters.
  • the width or interval of the paint part of the pedestrian crossing sign (that is, the interval is the width of the non-paint part) is W, but the width of the paint part of the pedestrian crossing sign and the width of the non-paint part. If the sum of and is W ′, Equation 9 is obtained.
  • the width of the painted portion and the non-painted portion of the pedestrian crossing sign is different as in other countries, and the sum of the width of the painted portion and the non-painted portion is constant, Tyn can be calculated even in the case where the non-painted portion is alternately and marked.
  • the geometric parameters of the camera and the standard value of the pedestrian crossing marking are stored in advance in a memory provided in the pedestrian crossing marking apparatus 1300.
  • the period calculation unit 1301 can calculate the period of the paint part in the setting range when the paint part of the pedestrian crossing sign exists in the setting range. .
  • the pedestrian crossing sign detection apparatus is useful as a device capable of detecting a pedestrian crossing sign from an imaging screen even if the pedestrian crossing sign has a weak luminance edge in the paint portion.
  • Crosswalk sign detection apparatus 101 Crosswalk sign detection part 102 Image data acquisition part 103 Period calculation part 104 Frequency analysis part 105 Area

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Abstract

 ペイント部分の輝度エッジの検出が困難である場合においても、撮像画像中から横断歩道標示の有無、及びその位置を正確に検出できる横断歩道標示検出方法および横断歩道標示検出装置。横断歩道標示検出装置100において、道路を含む車両周辺を撮像した画像データに対して、カメラ設置情報、または、ステレオカメラによる距離情報を用いて設定範囲の道路面距離が算出され、設定範囲の道路面距離に基づいて横断歩道標示の周期が算出され、当該周期の矩形波の偶関数と奇関数を基底関数とした周波数のパワーが算出される。こうすることで、ペイントのかすれた横断歩道標示の場合でもより安定して、撮影画像中から横断歩道標示の存在と、その位置とを正確に検出することができる。

Description

横断歩道標示検出方法および横断歩道標示検出装置
 本発明は、車載カメラ画像を用いて、道路面上にある横断歩道標示を検出する、横断歩道標示検出方法および横断歩道標示検出装置に関する。
 日本国における横断歩道標示は、矩形のペイント部分と非ペイント部分が等幅で交互に繰り返される標示であり、ペイント部分と非ペイント部分は等幅、かつ、幅は45cmから50cmで規格化されている。一方、諸外国における横断歩道標示は、矩形のペイント部分の幅と非ペイント部分の幅とが異なるものもあるが、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和を一定として、ペイント部分と非ペイント部分とが交互に繰り返されて標示されている。
 従来の横断歩道標示検出装置は、カメラで撮像した画像データにおいて、ペイント部分の画素と非ペイント部分の画素との画像輝度が大きく異なることを利用して、画像輝度の大きく変化する画像輝度エッジを抽出していた。これにより、従来の横断歩道標示検出装置は、近接する画像輝度エッジの間隔や数を算出し、横断歩道であるか否かを判定するものがあった(特許文献1参照)。以下、従来技術について説明する。
 図1は、特許文献1に記載された、従来の横断歩道標示検出装置1500のブロック図を示す。図1において、ステレオ画像データ取得部1501は、二つの撮像系を備えるステレオカメラを用いて、路面を含む車両前方を同時に撮像した一対の画像データを取得する。ここで、一対の画像データのうち、一方の撮像系で撮影した画像のデータを基準画像データとし、もう一方の撮像系で撮影した画像のデータを参照画像データとする。
 距離データ算出部1502は、基準画像データと、参照画像データとをステレオマッチングすることにより、画像内の各点におけるステレオカメラからの実空間の距離を算出する。
 横断歩道標示検出部1503は、取得した基準画像データにおける横断歩道標示の有無を検出し、画像データ上に横断歩道標示が有る場合には、その位置を検出する。
 横断歩道標示検出部1503は、輝度エッジ検出部1504と幅判定部1505と間隔判定部1506と繰り返し数判定部1507とを含む。
 輝度エッジ検出部1504は、基準画像データにおける任意の領域を設定範囲とし、設定範囲において輝度エッジ位置を検出する。任意の設定範囲における輝度エッジ位置の検出は、基準画像データの全範囲について行なわれる。具体的には、ソーベルフィルタなどの一般的な画像処理によって、輝度エッジ位置が検出される。
 幅判定部1505は、輝度エッジ検出部1504において検出された輝度エッジ位置のうちから、高輝度から低輝度へ変化する画像輝度エッジを始点として抽出し、低輝度から高輝度へ変化する画像輝度エッジを終点として抽出する。そして、幅判定部1505は、始点と終点との組合せ群のうちから、互いの間隔が横断歩道のペイント部分の規格幅と同一又は近似する、始点と終点との組合せを抽出する。
 間隔判定部1506は、幅判定部1505において抽出された始点と終点との組合せ群のうち、第1の組合せの終点から、基準画像において第1の組合せの終点と同一横軸上に位置し且つ第1の組合せの始点とは異なる第2の組合せの始点までの間隔を算出する。そして、間隔判定部1506は、その間隔が、横断歩道の非ペイント部分の規格幅と同一、または近似する、第1の組合せを抽出する。
 繰り返し数判定部1507は、設定範囲において、間隔判定部1506において抽出した始点と終点との組合せの繰り返し数を算出し、その結果が所定の回数以上ある場合にその領域を横断歩道領域とする。
特開2006-309313号公報
 しかしながら、上記した従来の構成では、横断歩道標示におけるペイント部分の画素の画像輝度と非ペイント部分の画素の画像輝度とが、大きく異なることを前提にした画像輝度エッジ検出方法が実行される。そのため、横断歩道標示のペイント部分と非ペイント部分の境界であるエッジ部分の輝度が強く現れない等の事情がある場合には、ペイント部分と非ペイント部分の画像輝度の差異が小さくなるので、横断歩道標示におけるペイント部分と非ペイント部分との境界の画像輝度エッジを検出することは困難である。
 本発明の目的は、ペイント部分の輝度エッジの検出が困難である場合においても、撮像画像中から横断歩道標示の有無、及びその位置を正確に検出できる横断歩道標示検出方法および横断歩道標示検出装置を提供することである。
 本発明に係る横断歩道標示検出装置は、第一の撮像系を有し、第一の撮像系を用いて撮像した路面の画像データを取得する画像データ取得部と、画像データの設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合のペイント部分の周期を、設定範囲の座標と、第一の撮像系の幾何学的パラメータと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出する周期算出部と、ペイント部分の周期の整数倍を1周期とした基底関数に基づいて、設定範囲における画像輝度の周波数分析を行い、周波数パワー分布を算出する周波数分析部と、設定範囲から、周波数パワー分布におけるパワーレベルが所定の閾値より大きい座標点を抽出し、座標点が存在する領域を横断歩道標示領域として検出する領域検出部と、画像データにおける横断歩道標示領域の座標データを出力する位置出力部と、を備えるものである。
 これにより、画像データ中の設定範囲における横断歩道標示の周期を算出し、当該周期での周波数分析を行うことで、横断歩道標示の周期性の特徴を抽出可能であり、ペイント部分の輝度エッジが弱い場合においても横断歩道も検出することができるという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、周期算出部は、第一の撮像系の幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値を予め記憶するメモリ部と、画像データ取得部から設定範囲の座標を取得し、第一の撮像系の幾何学的パラメータと横断歩道標示の規格値とをメモリ部から取得するパラメータ取得部と、設定範囲の座標と、第一の撮像系の幾何学的パラメータと、横断歩道標示の規格値とに基づいて、ペイント部分の周期を算出する算出部と、を備えるものである。
 これにより、予め記憶されたカメラの幾何学的パラメータを利用することで、固定したパラメータによる計算速度の単純化が可能であり処理を高速に行うことができるという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、周期算出部は、第一の撮像系の幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値を予め記憶するメモリ部と、画像データ取得部から設定範囲の座標を取得し、第一の撮像系の幾何学的パラメータと横断歩道標示の規格値とをメモリ部から取得するパラメータ取得部と、角速度の変化を検出するセンサを有し、センサが検出した角速度の変化が所定の閾値よりも大きい場合に、横断歩道検出装置の旋回を検出する旋回検出部と、横断歩道検出装置の旋回が検出された場合に、センサが検出した角速度の変化値に基づいて、旋回角度を算出する角度算出部と、設定範囲の座標と、第一の撮像系の幾何学的パラメータと、横断歩道標示の規格値と、旋回角度とに基づいて、ペイント部分の周期を算出する算出部と、を備えるものである。
 これにより、車両が旋回している場合においても、周期算出部は、設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が存在する場合の設定範囲におけるペイント部分の周期を算出することができるという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、画像データに含まれる設定範囲の座標と、第一の撮像系の幾何学的パラメータとに基づいて、第一の撮像系と、設定範囲が示す路面との実空間における距離を距離データとして算出する距離算出部を、更に備え、周期算出部は、設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合のペイント部分の周期を、距離データと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出し、位置出力部は、画像データにおける横断歩道標示領域の座標データ、及び距離データを出力するものである。
 これにより、ペイント部分の輝度エッジを検出することが困難になった横断歩道標示であっても検出することができるとともに、カメラから横断歩道標示までの実空間における距離を検出することができるという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、更に、ステレオマッチング部と、距離算出部とを備え、画像データ取得部は、更に、第二の撮像系を有し、第一の撮像系を用いて路面を撮像した基準画像データと、第二の撮像系を用いて路面を撮像した参照画像データと、を取得し、ステレオマッチング部は、基準画像データが有する基準点と、参照画像データが有する複数の探索点との、画像輝度の相違度を示す評価値分布を算出し、評価値分布に基づいて算出される視差と、第一の撮像系の焦点距離と、第一の撮像系と第二の撮像系との距離と、に基づいて、第一の撮像系と基準画像データに撮像された路面との実空間における距離を第一の距離データとして算出し、距離算出部は、第一の距離データに基づいて基準画像データの3次元ボクセルデータを算出し、3次元ボクセルデータに基づいて、第一の撮像系と、基準画像データに含まれる設定範囲が示す路面との実空間における距離を第二の距離データとして算出し、周期算出部は、設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合のペイント部分の周期を、第二の距離データと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出し、位置出力部は、基準画像のデータにおける横断歩道標示領域の座標データと、及び第二の距離データを出力するものである。
 これにより、自車両のバウンシングやピッチング、路面の勾配に対しても頑健に横断歩道標示の周期を算出することができるという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、カメラの幾何学的パラメータは、カメラの設置ピッチ角と、設置高と、焦点距離と、画素ピッチと、を含むパラメータである。
 これにより、カメラ仕様や設置仕様に基づいて横断歩道の周期をより正確に算出することができるという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、周波数分析部は、1周期がペイント部分の周期の2倍以上である基底関数に基づいて、周波数分析を行うものである。
 これにより、横断歩道標示以外のパターンであって、横断歩道標示に似たパターンを誤検出することが減少するという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出装置は、領域検出部は、車両の周辺の照度に基づいて、所定の閾値を制御するものである。
 これにより、夜間など周囲が暗くゲインノイズが多く存在する場合においても、横断歩道標示の検出精度が向上するという効果を有する。
 また、本発明に係る横断歩道標示検出方法は、撮像系を用いて撮像した路面の画像データを取得し、画像データの設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合のペイント部分の周期を、設定範囲の座標と、撮像系の幾何学的パラメータと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出し、ペイント部分の周期の整数倍を1周期とした基底関数に基づいて、設定範囲における画像輝度の周波数分析を行い、周波数パワー分布を算出し、設定範囲から、周波数パワー分布におけるパワーレベルが所定の閾値より大きい座標点を抽出し、座標点が存在する領域を横断歩道標示領域として検出し、画像データにおける横断歩道標示領域の座標データを出力するものである。
 これにより、画像データ中の設定範囲における横断歩道標示の周期を算出し、当該周期での周波数分析を行うことで、横断歩道標示の周期性の特徴を抽出可能であり、ペイント部分の輝度エッジが弱い場合においても、横断歩道標示も検出することができるという効果を有する。
 本発明によれば、画像データ中の設定範囲における横断歩道標示の周期を算出し、当該周期での周波数分析を行うことで、横断歩道標示の周期性の特徴を抽出可能であり、横断歩道のペイント部分の輝度エッジの検出をせずに検出できるため、ペイント部分の輝度エッジの検出が困難な場合においても横断歩道標示も検出することができる。
従来の横断歩道標示検出装置のブロック構成を示す図 本発明の実施の形態1における横断歩道標示検出装置のブロック構成を示す図 車載カメラにより取得する路面の画像データ及び車載カメラと路面との位置関係を示す図 横断歩道標示を撮像した画像データを示す図 横断歩道標示を撮像した画像データを示す図 周期算出部の構成を示す図 周波数分析方法の説明に供する図 横断歩道標示が存在する領域の検出方法の説明に供する図 横断歩道標示が存在する領域の検出方法の説明に供する図 本発明の実施の形態2における横断歩道標示検出装置のブロック構成を示す図 本発明の実施の形態3における横断歩道標示検出装置のブロック構成を示す図 本発明の実施の形態3におけるステレオカメラの三角測量の原理の概要を示す図 視差算出の説明に供する図 三次元ボクセルデータを示す図 本発明の実施の形態4における横断歩道標示検出装置のブロック構成を示す図 周期算出部の構成を示す図
 (実施の形態1)
 図2は、本発明の実施の形態1における横断歩道標示検出装置100のブロック構成を示す。図2に示す横断歩道標示検出装置100は、横断歩道標示検出部101と、画像データ取得部102と、を含む構成である。横断歩道標示検出部101は、周期算出部103と、周波数分析部104と、領域検出部105と、位置出力部106と、を含む構成である。
 以下本発明の実施の形態1における、横断歩道標示検出装置および横断歩道標示検出方法について説明する。
 画像データ取得部102は、車載カメラにより、道路の画像データを取得する。画像データは、静止画であり、横軸がX軸、縦軸がY軸として説明する。また、画面の1画素を座標点として説明する。なお、実施の形態1においては、車載カメラは1つの撮像系を備えるカメラであるとして説明するが、この限りではない。
 図3は、車載カメラにより取得する路面の画像データ及び車載カメラと路面との位置関係を示す。具体的には、図3Aは車載カメラにより取得する路面の画像データを示し、図3Bは車載カメラと路面との位置関係を示す。以下、車載カメラは、図3Bに示すように、設置高さH、設置ピッチ角αとして車両前方に設置され、車載カメラの撮像方向に対して横方向の回転角である設置ロール角はないとして説明する。なお、車載カメラが車両の後方や横方向等に設置された場合であっても、また、設置ロール角がある場合であっても、本発明は実施可能である。
 横断歩道標示検出部101において、周期算出部103は、画像データ取得部102において取得された画像データを取得し、図3Aに示すように、画像データにおいてY座標が任意のY座標(y1)である横一列の範囲を、設定範囲として選択する。
 そして、周期算出部103は、設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合の画像データにおけるペイント部分の周期を算出する。この周期算出は、画像データに横断歩道標示が現実に撮像されているか否かに関わらず、画像データに対して一様に行われる。
 なお、当該ペイント部分の周期は、車載カメラと路面との位置関係、Y座標(y1)、及び実空間における横断歩道のペイント部分の周期に基づいて算出され、画像データに撮像された対象物に依存しない。
 周波数分析部104は、周期算出部103において算出されたペイント部分の周期を1周期とした基底関数に基づいて、設定範囲における画像輝度の周波数分析を行い、周波数パワーP(x)の分布を算出する。
 領域検出部105は、周波数分析部104において算出された周波数パワーP(x)の分布から、パワーレベルが所定の閾値を超える領域を、横断歩道標示が存在する領域として検出する。ここで、周波数パワーP(x)とは、ペイント部の周期を1周期とする周波数の設定範囲におけるパワー分布を意味する。
 以上に示した、任意のY座標(y1)に係る設定範囲についての各処理を、画像データにおける全てのY座標、すなわちY座標(y1)からY座標(ym)(m:整数)について行う。そして、画像データにおいて横断歩道標示が存在する領域が、検出される。なお、m(m:整数)は、画像データにおけるY軸上の画素数である。
 そして、位置出力部106は、検出された横断歩道標示が存在する領域の座標データを出力する。
 以下、横断歩道標示検出部101に含まれる各構成要素の機能について、詳細に説明する。
 周期算出部103は、画像データ取得部102によって取得された路面の画像データから、図3Aに示すように、画像データにおいてY座標が任意のY座標(y1)である横一列に位置する画素によって構成される範囲を、設定範囲として選択する。なお、設定範囲は、Y座標が任意のY座標(y1)である横一列に位置する全ての座標点から構成されるとして説明するが、Y座標がY座標(y1)である横一列に位置する座標点のうち、任意の範囲に位置する座標点としてもよい。
 そして、周期算出部103は、画像データの設定範囲に、横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合のペイント部分の周期を算出する。なお、この周期算出は、画像データに横断歩道標示が現実に撮像されているか否かに関わらず、以降の処理のために画像データに対して一様に行われる。
 図4は、横断歩道標示が撮像された場合の画像データを示す。ここでは、設定範囲は、Y座標(y1)における横一列に位置する全ての座標点を含むものとして、周期算出部103の機能を説明する。
 周期算出部103は、画像データ取得部102において取得された画像データを取得し、上述のように設定範囲を選択する。そして、周期算出部103は、画像データに横断歩道標示が存在するか否かに関わらず、図4に示すように、設定範囲にペイント部分が含まれる場合の、画像データ上の設定範囲におけるペイント部分の周期Ty1を算出する。周期Tyn(n:整数)を算出する理由は、横断歩道標示が画像データに表示された場合には、Y座標が異なれば、ペイント部分の幅、及び間隔が異なるからである。
 なお、ペイント部分の周期Tyn(n:1からmの整数)は、各Y座標(yn)(n:1からmの整数)における横断歩道標示のペイント部分の幅と、ペイント部分の間隔とを和算した値であり、実空間におけるペイント部分の幅と間隔(すなわち、非ペイント部分の幅)は、日本国の規定においては、互いに同じ値である。従って、日本国の規定においては、周期Tyn(n:1からmの整数)は、画像データにおけるペイント部分の幅、又はペイント部分の間隔の2倍である。つまり、周期Tynは、画像データにおけるペイント部分の幅とペイント部分の間隔(すなわち、非ペイント部分の幅)との和である。
 一方、諸外国の規定のように、横断歩道標示のペイント部分と非ペイント部分の幅が異なり、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和を一定として、ペイント部分と非ペイント部分とが交互に繰り返されて標示されている場合においても、同様に、周期Tyn(n:1からmの整数)は、画像データにおけるペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅との和である。
 図5は、横断歩道標示のペイント部分と非ペイント部分の幅が異なり、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和を一定として、ペイント部分と非ペイント部分とが交互に繰り返されて標示されている場合において、横断歩道標示が撮像された場合の画像データを示す。
 周期Tynは、実空間における横断歩道のペイント部分の幅、又は間隔(W)、設定範囲の座標(y)、及びカメラの幾何学パラメータを用いて、数式1により算出される。なお、カメラの幾何学的パラメータは、設置ピッチ角α、カメラ設置高H、カメラ焦点距離f、Y軸画素ピッチdpyを含む、カメラの設置パラメータである。また、数式1におけるycはY軸の中心座標である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 なお、数式1においては、横断歩道標示のペイント部分の幅または間隔(すなわち、間隔とは非ペイント部分の幅)をWとしているが、横断歩道標示のペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅との和をW´とすると、数式2のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 数式2を用いることにより、諸外国の規定のように、横断歩道標示のペイント部分と非ペイント部分の幅が異なり、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和を一定として、ペイント部分と非ペイント部分とが交互に繰り返されて標示されている場合においても、Tynは算出されうる。
 なお、以下の説明における図面は、日本国の規定のように、画像データにおけるペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが等しい場合について示しているが、本発明を限定するものではなく、画像データにおけるペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが異なる場合についても、本発明は適用される。
 図6は、周期算出部103の構成図を示す。周期算出部103は、パラメータ取得部401と、算出部402と、メモリ403と、を含む構成である。メモリ403は、カメラの幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値を予め記憶している。ここで、横断歩道標示の規格値とは、横断歩道標示のペイント部分の幅および非ペイント部分の幅を含む。すなわち、横断歩道標示の規格値は、横断歩道標示のペイント部分の幅、非ペイント部分の幅、および、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和のうち少なくともいずれか1つを含むものである。
 パラメータ取得部401は、画像データ取得部102から画像データを取得して設定範囲のY座標(yn)を選択し、メモリ403からカメラの幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値を読み込む。そして、パラメータ取得部401によって取得されたカメラの幾何学的パラメータ、設定範囲のY座標(yn)、及び横断歩道標示の規格値に基づいて、算出部402が、数式1または数式2を用いてTynを算出する。
 周波数分析部104は、1周期がTy1である矩形波の偶関数と奇関数を基底関数として、設定範囲における画像輝度の周波数分析を行う。周波数分析を行うことによって、設定範囲における周波数パワーP(x)が算出される。
 図7は、周波数分析方法の説明に供する図である。図7Aは設定範囲における輝度分布Ly1(x)を示し、図7Bは設定範囲における周波数分析に用いる基底関数のうち偶関数u(s)501を示し、図7Cは基底関数のうち奇関数v(s)502を示す。
 周波数パワーP(x)は、偶関数u(s)、奇関数v(s)を用いて算出された内積値Au(x)、及びAv(x)から、下記の数式3によって算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 ここで、本発明における周波数分析方法においては、直交する2つの基底関数のパワーが算出され、周波数パワーP(x)が横断歩道標示の何れの位置(x)においても同じ値となるため、横断歩道標示の領域は、容易に算出される。
 以下、周波数パワーP(x)が、横断歩道標示の何れの位置(x)においても同じ値であることについて、画像データにおけるペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが等しい場合について、説明する。
 任意のY座標(y1)における設定範囲において、周期Ty1=8の横断歩道標示が輝度分布Ly1(x)=[200、200、200、200、10、10、10、10、200、200、200、200]となる画像データである場合、輝度値が200となっているx座標がペイント部分を表し、輝度値が10となっているx座標がペイント部分とペイント部分とに挟まれた非ペイント部分を表す。
 基底関数の偶関数をu(s)=[1、0、-1、-1、-1、0、1、1]、奇関数をv(s)=[1、1、1、0、-1、-1、-1、0]とすると、x=0からx=7までの輝度分布と偶関数u(s)との内積値は、Au(0)=200*1+200*0+200*(-1)+200*(-1)+10*(-1)+10*0+10*1+10*1=-190である。一方、x=0からx=7までの輝度分布と奇関数v(s)との内積値はAv(0)=200*1+200*1+200*1+200*0+10*(-1)+10*(-1)*10*(-1)+10*0=570である。ここでの周波数パワーP(0)は、数式3より、600.8である。
 同様に、x=1からx=8までの輝度分布と偶関数u(s)との内積値は、Au(1)=200*1+200*0+200*(-1)+10*(-1)+10*(-1)+10*0+10*1+200*1=190である。一方、x=1からx=8までの輝度分布と奇関数v(s)との内積値はAv(1)=200*1+200*1+200*1+10*0+10*(-1)+10*(-1)+10*(-1)+200*0=570である。ここでの周波数パワーP(1)は、数式3より、600.8であり、P(0)と等しい。
 同様に、P(2)=P(3)=P(4)=600.8であり、横断歩道標示の何れの位置(x)においても同じ周波数パワーが得られる。
 次に、周波数パワーP(x)が横断歩道標示の何れの位置(x)においても同じ値であることについて、画像データにおけるペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが異なる場合について、説明する。
 すなわち、本実施の形態においては、任意のY座標(y1)における設定範囲において、周期Ty1=8の横断歩道標示が輝度分布Ly1(x)=[200、200、10、10、10、10、10、10、200、200、10、10]となる場合について説明する。かかる場合、輝度値が200であるペイント部分と、輝度値が10である非ペイント部分の画素数すなわち幅は異なる。
 ここで、基底関数の偶関数をu(s)=[1、0、-1、-1、-1、0、1、1]、奇関数をv(s)=[1、1、1、0、-1、-1、-1、0]とする。基底関数は、画像データにおけるペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが等しい場合と同様に、矩形波の中で最も周波数の低い関数である本関数を用いる。
 x=0からx=7までの輝度分布と偶関数u(s)との内積値は、Au(0)=200*1+200*0+10*(-1)+10*(-1)+10*(-1)+10*0+10*1+10*1=190である。一方、x=0からx=7までの輝度分布と奇関数v(s)との内積値はAv(0)=200*1+200*1+10*1+10*0+10*(-1)+10*(-1)*10*(-1)+10*0=380である。ここでの周波数パワーP(0)は、数式3より、424.9である。
 同様に、x=1からx=8までの輝度分布と偶関数u(s)との内積値は、Au(1)=200*1+10*0+10*(-1)+10*(-1)+10*(-1)+10*0+10*1+200*1=380である。一方、x=1からx=8までの輝度分布と奇関数v(s)との内積値はAv(1)=200*1+10*1+10*1+10*0+10*(-1)+10*(-1)+10*(-1)+200*0=190である。ここでの周波数パワーP(1)は、数式3より、424.9であり、P(0)と等しい。
 同様に、P(2)=P(3)=P(4)=424.9であり、横断歩道標示の何れの位置(x)においても同じ周波数パワーが得られる。
 ここで、ペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが異なる場合は、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅とが等しい場合に比べて、幅の狭いペイント部を表現するための高周波成分が増加する。そして、奇関数と偶関数は最も周波数の低い矩形波、すなわち、周期の等しい矩形波で構成されるため、1周期の奇関数と偶関数だけでは高周波成分を抽出できず、周波数パワーは小さくなる。したがって、ペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが異なる場合は、領域検出部105で設定するパワーレベルの閾値を、規格で定められた幅と間隔の程度に合わせて変更する必要がある。
 ただし、領域検出部105で設定するパワーレベルの閾値を下げた場合でも、実交通環境では誤検出することはあまりない。なぜならば、周波数パワーが大きくなる場合は、1周期の大きさが規格値と等しく、かつ、ペイント部の幅と非ペイント部の幅とがより等しい繰り返しパターンの場合であり、実交通環境では横断歩道標示以外にはないためである。
 このように、領域検出部105で設定するパワーレベルの閾値を、規格で定められた幅と間隔の割合によって変化させることによって、画像データにおける横断歩道標示のペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅とが異なる場合であっても、検出することができるという効果を奏する。
 なお、ここで基底関数として、偶関数をu(s)=[1、0、-1、-1、-1、0、1、1]、奇関数をv(s)=[1、1、1、0、-1、-1、-1、0]として説明したが、この限りではない。すなわち、各関数の要素の数および数値の順列は、上述した基底関数に限定されない。
 また、矩形波による周波数分析は、画像データの輝度分布の直交成分の影響を受けず、周期がTy1である矩形波の周波数パワーのみを抽出できるため、路面の照度が変化した場合においても、横断歩道標示の周波数パワーは不変であり、安定した検出方式である。以下、路面の照度に対する周波数パワーの不変性について説明する。
 設定範囲において、周期Ty1=8の横断歩道標示がLy1(x)=[200、200、200、200、10、10、10、10]となる画像データと、Ly2(x)=[210、210、210、210、20、20、20、20]となる画像データとがある場合、基底関数の偶関数をu(s)=[1、0、-1、-1、-1、0、1、1]、奇関数をv(s)=[1、1、1、0、-1、-1、-1、0]とすると、輝度分布Lx1(x)と偶関数u(s)との内積値は、Au1(0)=200*1+200*0+200*(-1)+200*(-1)+10*(-1)+10*0+10*1+10*1=-190である。一方、輝度分布Lx1(x)と奇関数v(s)との内積値はAv1(0)=200*1+200*1+200*1+200*0+10*(-1)+10*(-1)+10*(-1)+10*0=570である。ここでの周波数パワーは、-190、及び570の平方根の結果として600.8である。
 同様に、輝度分布Ly2(x)と偶関数u(s)との内積値は、Au2(0)=210*1+210*0+210*(-1)+210*(-1)+20*(-1)+20*0+20*1+20*1=-190である。一方、輝度分布Ly2(x)と奇関数v(s)との内積値はAv2(0)=210*1+210*1+210*1+210*0+20*(-1)+20*(-1)+20*(-1)+20*0=570である。ここでの周波数パワーP2(0)は、数式3より、600.8となり、P1(0)と等しい。
 さらに、一般的な周波数分析が、三角関数を基底関数としてFFTを計算するため、画像信号と三角関数との内積において多くの掛算が必要となるのに対して、本発明における周波数分析方法は、矩形波を基底関数としてFFTを計算するため、内積演算は単に画像信号を加算すればよく、高速に演算できる。
 なお、基底関数の周期を周期Ty1にすることは一例であり、基底関数の周期を、Ty1の2倍の周期とすることもでき、又はTy1の3倍の周期とすることもでき、本発明の限定する範囲ではない。
 基底関数の周期をTy1の2倍とすることによって、横断歩道標示以外のパターンであって、横断歩道標示に似たパターンを誤検出することが減少する。一方、周期がTy1の2倍である基底関数を用いた周波数分析方法は、横断歩道標示として判定される領域が小さくなるため、横断歩道標示の位置を荒く検出するのに適している。
 領域検出部105は、周波数分析部104によって算出された周波数パワーP(x)の分布から、パワーレベルが所定の閾値を超える座標(x)を抽出し、抽出されたx座標が密に存在する領域を、横断歩道標示が存在する領域として検出する。
 図8は、横断歩道標示が存在する領域の検出方法の説明に供する図である。図8Aは設定範囲における周波数パワーP(x)の分布から横断歩道標示が存在する領域を検出する方法における、横断歩道標示が撮像されている画像データを示し、図8Bは設定範囲における周波数パワーP(x)の分布を示す。
 図8Bにおいて、周波数パワーP(x)が所定の閾値を超えるx座標はx1≦x≦x2の間の座標点であり、設定範囲においてx1とx2の間に横断歩道標示が存在することを意味する。
 ここで、所定の閾値は、固定値として説明したが、周波数分析部104が、周囲の照度等を判定し、判定結果によって変更できる変動値とすることもできる。これにより、夜間など周囲が暗くゲインノイズが多く存在する場合において、閾値を低く変動させることによって、輝度エッジによらずに横断歩道標示を検出できる。
 以上に示した、画像データ上の任意のY座標(y1)の設定範囲についての、周期算出、周波数分析、及び領域算出を、画像データにおける全てのY座標、すなわちY座標(y1)からY座標(ym)(m:整数)について走査して行う。
 なお、以上の説明では全てのY座標について一連の処理を行うとしたが、任意の範囲について一連の処理を行うとしてもよい。たとえば、任意の範囲は、消失点から画面最下端までの範囲である。消失点は、遠近法において、並行線が交わる点を意味する。
 図9は、横断歩道標示が存在する領域の検出方法の説明に供する図である。図9AはY座標(y1)における設定範囲における周波数パワーP(x)を3次元データとして示し、図9Bは上記に示した周期算出部103、周波数分析部104、及び領域算出部105における一連の処理を、図8Aに示すY座標(y1)からY座標(ym)について行った周波数パワーの総和P(x、y)のうち、図8Bに示した所定の閾値を超える範囲を示す。図9の実線で示した領域701が、総和P(x,y)のうち所定の閾値を超える範囲であり、領域701に横断歩道標示が存在することになる。
 位置出力部106は、領域検出部105において検出された領域701の座標データを出力する。
 以上の構成によれば、画像データ中の設定範囲において、横断歩道標示の周期に基づいて周波数分析を行い、周波数パワーが所定の閾値を超える領域を横断歩道標示が存在する領域として検出することにより、横断歩道の輝度エッジの検出をせずに横断歩道標示を検出できるため、輝度エッジの検出が困難である場合でも横断歩道標示を検出できる。
 なお、以上の説明では、周期算出部103において、Y座標(y1)に位置する横一列の範囲全てを設定範囲として説明したが、Y座標(y1)に位置する任意の座標点を設定範囲としてもよい。
 なお、以上の説明では、周期算出部103、周波数分析部104、及び領域算出部105における一連の処理を、任意のY座標(y1)について行った後に、Y軸上の他の点についての一連の処理を行い、それぞれの周波数パワーP(x)を和算する方法について説明をしたが、本願発明を実施する方法はこの限りではない。すなわち、Y軸上の任意の範囲における全てY座標の設定範囲について周期算出、周波数分析、及び領域算出を並列処理してもよい。
 なお、以上の説明では、周期算出部103において、画像データ取得部102によって取得された画像データごとに、画像データにおける横断歩道標示のペイント部分の周期を算出したが、ペイント部分の周期は予め算出されてメモリに記憶されていてもよい。
 なお、以上の説明では、基底関数に矩形波を用いたが、基底関数に三角関数を用いることも可能である。
 (実施の形態2)
 図10は、実施の形態2における横断歩道標示検出装置800のブロック構成を示す。実施の形態1と異なるのは、距離算出部802、周期算出部803、及び位置出力部804を設け、周期算出部103、及び位置出力部106を不要とする点である。
 以下、本発明の実施の形態2における横断歩道標示検出装置800について説明する。なお、図10において、実施の形態1における機能と同一である構成要素は、同一の符号を付している。
 画像データ取得部102は、道路面を含む画像データを取得する。画像データを取得する方法は、実施の形態1と同様であるため、説明は省略する。
 距離算出部802は、画像データ取得部102において取得された路面の画像データから、任意のY座標(y1)におけるX軸上の全て、若しくは任意の範囲を設定範囲として抽出する。
 そして、距離算出部802は、カメラと、設定範囲が示す路面との実空間における距離Dy1を算出する。距離Dyn(n:整数)は、設定範囲の座標、及びカメラの幾何学パラメータを用いて、数式4により算出される。なお、カメラの幾何学パラメータは、実施の形態1における説明で示したように、設置ピッチ角α、カメラ設置高H、カメラ焦点距離f、Y軸画素ピッチdpy、を含む、カメラの設置パラメータを意味する。また、ycはY軸画像中心の座標を意味する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 なお、設置ピッチ角αと設置高さHは、自車両のバウンシングやピッチ運動により変化するが、設置ピッチ角α、設置高さHを使って路面までの距離を算出する方法は一例であり、本発明を限定するものではない。例えば、車高センサやジャイロセンサなどの他センサを使ってピッチ角変動分、高さ変動分を測定して補正することもできる。
 周期算出部803は、距離算出部802において算出された距離Dy1を受けて、画像データに横断歩道標示が存在するか否かに関わらず、設定範囲にペイント部分が撮像された場合の、設定範囲におけるペイント部分の周期Ty1を算出する。
 周期Tyn(n:整数)は、距離算出部802において算出された距離Dyn(n:整数)、実空間における横断歩道のペイント部分の幅、又は間隔(W)、カメラ焦点距離fを用いて、数式5により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 なお、数式5においては、横断歩道標示のペイント部分の幅または間隔(すなわち、間隔とは非ペイント部分の幅)をWとしているが、横断歩道標示のペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅との和をW´とすると、数式6のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 数式6を用いることにより、諸外国の規定のように、横断歩道標示のペイント部分と非ペイント部分の幅が異なり、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和を一定として、ペイント部分と非ペイント部分とが交互に繰り返されて標示されている場合においても、Tynは算出されうる。
 なお、車両が旋回している場合においても、周期算出部803が周期Ty1を算出できることは、実施の形態1と同様であるため、実施の形態2においては説明を省略する。
 周波数分析部104は、周期算出部803において算出されたTy1を周期とした矩形波の偶関数および奇関数を基底関数として、設定範囲における画像輝度の周波数分析を行う。周波数分析部104の機能は、実施の形態1と同様であるため、説明を省略する。
 領域検出部105は、周波数分析部104によって算出された周波数パワーP(x)の分布から、パワーレベルが所定の閾値を超えるx座標を抽出し、抽出されたx座標が密に存在する領域を、横断歩道標示が存在する領域として検出する。領域検出部105の機能は、実施の形態1と同様であるため、説明を省略する。
 位置出力部804は、領域検出部105において検出された横断歩道標示が存在する領域の座標データ、及び距離算出部802において算出された距離Dyn(n:整数)の情報を併せて出力する。
 以上の構成によれば、画像データ中の設定範囲において、横断歩道標示の周期に基づいて周波数分析を行い、周波数パワーが所定の閾値を超える領域を横断歩道標示が存在する領域として検出することにより、横断歩道の輝度エッジの検出が必要ないため、ペイント部分の輝度エッジが弱い場合においても横断歩道標示を検出することができるとともに、カメラから横断歩道標示までの実空間における距離を検出することができる。
 (実施の形態3)
 図11は実施の形態3における横断歩道標示検出装置900のブロック構成を示す。前述の実施の形態1と異なるのは、車載カメラが二つの撮像系を搭載したステレオカメラであって、ステレオ画像データ取得部902、ステレオマッチング部903、距離算出部904、周期算出部905、及び位置出力部804を設け、周期算出部103、及び位置出力部106を不要とする点である。
 実施の形態3における横断歩道標示検出装置900は、車両走行中に自車両のバウンシングやピッチング、路面の勾配などがある場合に路面に対するカメラのピッチ角が変動することによって、設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合の画像データにおけるペイント部分の周期算出精度が劣化する課題を解決するものである。
 以下、本発明の実施の形態3における横断歩道標示検出装置900について説明する。
 ステレオ画像データ取得部902は、二つの撮像系を搭載した車載ステレオカメラにより、道路の画像データを取得する。車載カメラは、図3Bのように、設置高さH、設置ピッチ角αとして車両前方に設置し、設置ロール角はゼロとして説明する。なお、車載ステレオカメラの設置方法については一例であり、設置ロール角がある場合にも適用でき、本発明の範囲を限定するものではない。
 ステレオマッチング部903は、基準カメラと参照カメラの2つのカメラを有するステレオカメラを用いて、三角測量の原理により距離データを算出する。
 図12は、ステレオカメラによる三角測量の原理を用いて対象物1001の距離を算出する概要を示す。基準カメラ1002、及び参照カメラ1003が同一の対象物1001を撮像する場合において、ステレオカメラと対象物との距離は、三角測量の原理により、数式7によって算出される。なお、視差dは、基準カメラで撮像される基準画像での対象物の位置と、参照カメラで撮像される参照画像での対象物の位置との差分であり、ステレオマッチングによって算出される。なお、焦点距離fは、撮像素子と撮像面との距離である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 図13は、視差算出の説明に供する図である。図13Aは対象物に対する視差を算出するための画像処理において、基準カメラが撮像する基準画像を示し、図13Bは対象物に対する視差を算出するための画像処理において、参照カメラが撮像する参照画像を示す。視差の算出方法は、図13Aに示す基準画像における基準点を設定し、基準点に対応して、図13Bに示す参照画像における探索領域を設定する。図13Cに示すように、基準点の周辺輝度値と探索領域における対応点候補の周辺輝度値の類似度である評価値の分布を示す評価値分布を算出して、最も評価値が小さい対応点候補を対応点として算出する。
 なお、類似度の指標は、SAD(Sum of Absolute Differences)、SSD(Sum of Squared differences)、NCC(Normalized Cross-Correlation)を用いることができ、本発明を限定するものではない。
 以上の方法により、基準カメラから基準画像のデータに撮像された路面までの距離データが算出される。
 距離算出部904は、ステレオマッチング部903において算出された距離データを用いて、基準画像の3次元ボクセルデータを算出する。距離算出部904は、算出された3次元ボクセルデータに基づいて、基準カメラから基準画像に撮像された路面までの距離Dを算出する。
 図14は、基準画像に撮像された路面の3次元ボクセルデータを示す。3次元ボクセルデータは、X軸、及びY軸をもつ画像座標に対して、奥行きの軸を追加した座標空間のデータであり、画像座標の各点に対して一つの距離データが存在する。路面は、図14に示す3次元ボクセルデータにおいて、斜線部である。
 斜線部分の推定方法は、一般的な画像処理で算出可能であり、例えば、斜線部分は、3次元ボクセルデータにおいて最もデータ点数が多いため、データ点数の密度分布がもっとも密である平面を、最尤推定法により斜線部分であるとして推定することができる。推定された平面に基づいて、設定範囲に対して一つの距離データが算出される。図14においては、Y座標がy1である設定範囲に対して道路面の奥行距離Dy1が決まり、設定範囲における道路面の距離を算出することができる。
 なお、3次元ボクセルデータに基づいて算出される距離Dy1は、実施の形態2において数式4により算出されるDy1と同じである。すなわち、実施の形態3においては、実施の形態2における数式4を用いることなく、3次元ボクセルデータに基づいてDy1が算出される。
 周期算出部905は、基準画像のデータから、任意のY座標(y1)におけるX軸上の全て、または任意の範囲を設定範囲として選択する。そして、周期算出部905は、基準画像データに含まれる設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が存在すると想定した場合の設定範囲におけるペイント部分の周期Tyn(n:1からmの整数)を算出する。
 ペイント部分の周期Tyn(n:1からmの整数)は、距離算出部904において算出された距離Dyn(n:整数)、実空間における横断歩道のペイント部分の幅又は間隔(W)、カメラ焦点距離fを用いて、実施の形態2において示した数式5により算出される。
 また、ペイント部分の周期Tyn(n:1からmの整数)は、距離Dyn(n:整数)、実空間における横断歩道のペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和(W´)、カメラ焦点距離fを用いて、実施の形態2において示した数式6により算出される。数式5を用いても、数式6を用いても、Tynの数値は同じである。
 なお、周波数分析部104、及び領域検出部105は、実施の形態1においては画像データに基づいて情報処理を行ったのに対して、実施の形態3においては基準画像のデータに基づいて情報処理を行う点以外は同じであるため、説明は省略する。また、位置出力部804についての説明は、実施の形態2において行ったため、省略する。
 以上の構成によれば、これにより、自車両のバウンシングやピッチング、路面の勾配などがある場合に、車両走行中に路面に対するカメラのピッチ角が変動しても、予め3次元ボクセルデータを算出し3次元ボクセルデータに基づいて距離算出を行うことによって、係る場合であっても簡易な方法により横断歩道標示の周期を算出することができる。
 (実施の形態4)
 図15は実施の形態4における横断歩道標示検出装置1300のブロック構成を示す。前述の実施の形態1と異なるのは、横断歩道標示検出部1301において、周期算出部1302を設け、周期算出部103を不要とする点である。
 車両が旋回して走行している場合においては、画像データ上において横断歩道標示が斜めに撮像される。実施の形態4における横断歩道標示検出装置1300は、横断歩道標示のペイント部分が画像データにおいて横方向に均等に並んでいない場合に、実施の形態1に示した周期算出方法を、適用するものである。
 以下本発明の実施の形態4における横断歩道標示検出装置1300について、説明する。なお、横断歩道標示検出装置1300に含まれる周期算出部1302以外の構成要素は、実施の形態1において説明したため、機能に関する説明を省略する。
 図16は、周期算出部1302のブロック構成を示す。周期算出部1302は、パラメータ取得部401と、メモリ403と、旋回検出部1401と、角度算出部1402と、算出部1403と、を含む構成である。メモリ403は、カメラの幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値を予め記憶している。
 周期算出部1302において、パラメータ取得部401は、画像データ取得部102から画像データを受けて設定範囲のY座標(yn)を選択し、メモリ403からカメラの幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値を読み込む。
 旋回検出部1401は、舵角センサやヨーレートセンサ等のセンサを有し、舵角センサ、又はヨーレートセンサが取得する角速度の変化値が所定の閾値より大きい場合に、横断歩道標示装置が搭載される車両が旋回したと検出する。
 旋回検出部1401が旋回を検出した場合に、角度算出部1402は、検出された角速度の変化値に基づいて、旋回の角度γを算出する。ここで旋回の角度γは直進時の角度からの変位の絶対値とする。
 算出部1403において、読み込んだパラメータに基づいて、数式8を用いて周期Tyを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 なお、数式8においては、横断歩道標示のペイント部分の幅または間隔(すなわち、間隔とは非ペイント部分の幅)をWとしているが、横断歩道標示のペイント部分の幅と、非ペイント部分の幅との和をW´とすると、数式9のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 数式9を用いることにより、諸外国の規定のように、横断歩道標示のペイント部分と非ペイント部分の幅が異なり、ペイント部分の幅と非ペイント部分の幅との和を一定として、ペイント部分と非ペイント部分とが交互に繰り返されて標示されている場合においても、Tynは算出されうる。
 なお、カメラの幾何学的パラメータ、及び横断歩道標示の規格値は、予め、横断歩道標示装置1300の備えるメモリに記憶されている。
 以上の構成によれば、車両が旋回している場合においても、周期算出部1301は、設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が存在する場合の設定範囲におけるペイント部分の周期を算出することができる。
 2009年9月29日出願の特願2009-223976の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
 本発明にかかる横断歩道標示検出装置は、ペイント部分の輝度エッジが弱い横断歩道標示であっても、撮像画面から横断歩道標示の検出が可能なものとして有用である。
 100  横断歩道標示検出装置
 101  横断歩道標示検出部
 102  画像データ取得部
 103  周期算出部
 104  周波数分析部
 105  領域検出部
 106  位置出力部
 401  パラメータ取得部
 402  算出部
 403  メモリ
 501  偶関数
 502  奇関数
 701  横断歩道標示領域
 800  横断歩道標示検出装置
 801  横断歩道標示検出部
 802  距離算出部
 803  周期算出部
 804  位置出力部
 900  横断歩道標示検出装置
 901  横断歩道標示検出部
 902  ステレオ画像データ取得部
 903  ステレオマッチング部
 904  距離算出部
 905  周期算出部
 1001  対象物
 1002  基準カメラ
 1003  参照カメラ
 1300  横断歩道標示検出装置
 1301  横断歩道標示検出部
 1302  周期算出部
 1401  旋回検出部
 1402  角度算出部
 1403  算出部
 1500  横断歩道標示検出装置
 1501  ステレオ画像データ取得部
 1502  距離データ算出部
 1503  横断歩道標示検出部
 1504  輝度エッジ検出部
 1505  幅判定部
 1506  間隔判定部
 1507  繰り返し数判定部

Claims (10)

  1.  第一の撮像系を有し、前記第一の撮像系を用いて撮像した路面の画像データを取得する画像データ取得部と、
     前記画像データの設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合の前記画像データ上の前記ペイント部分の周期を、前記設定範囲の座標と、前記第一の撮像系の幾何学的パラメータと、予め定められた横断歩道標示の規格値とに基づいて算出する周期算出部と、
     前記ペイント部分の周期の整数倍を1周期とした基底関数に基づいて、前記設定範囲における画像輝度の周波数分析を行い、周波数パワー分布を算出する周波数分析部と、
     前記設定範囲から、前記周波数パワー分布におけるパワーレベルが所定の閾値より大きい座標点を抽出し、前記座標点が存在する領域を横断歩道標示領域として検出する領域検出部と、
     前記画像データにおける前記横断歩道標示領域の座標データを出力する位置出力部と、
     を備える横断歩道標示検出装置。
  2.  前記周期算出部は、
     前記第一の撮像系の幾何学的パラメータ、及び前記横断歩道標示の規格値を予め記憶するメモリ部と、
     前記画像データ取得部から前記設定範囲の座標を取得し、前記第一の撮像系の幾何学的パラメータと前記横断歩道表示の規格値とを前記メモリ部から取得するパラメータ取得部と、
     前記設定範囲の座標と、前記第一の撮像系の幾何学的パラメータと、前記横断歩道表示の規格値とに基づいて、前記ペイント部分の周期を算出する算出部と、
     を備える請求項1に記載の横断歩道標示検出装置。
  3.  前記周期算出部は、
     前記第一の撮像系の幾何学的パラメータ、及び前記横断歩道標示の規格値を予め記憶するメモリ部と、
     前記画像データ取得部から前記設定範囲の座標を取得し、前記第一の撮像系の幾何学的パラメータと前記横断歩道表示の規格値とを前記メモリ部から取得するパラメータ取得部と、
     角速度の変化を検出するセンサを有し、前記センサが検出した角速度の変化が所定の閾値よりも大きい場合に、前記横断歩道検出装置の旋回を検出する旋回検出部と、
     前記横断歩道検出装置の旋回が検出された場合に、前記センサが検出した角速度の変化値に基づいて、旋回角度を算出する角度算出部と、
     前記設定範囲の座標と、前記第一の撮像系の幾何学的パラメータと、前記横断歩道表示の規格値と、前記旋回角度とに基づいて、前記ペイント部分の周期を算出する算出部と、
     を備える請求項1に記載の横断歩道標示検出装置。
  4.  前記画像データに含まれる設定範囲の座標と、前記第一の撮像系の幾何学的パラメータとに基づいて、前記第一の撮像系と、前記設定範囲が示す路面との実空間における距離を距離データとして算出する距離算出部とを、更に備え、
     前記周期算出部は、前記設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合の前記ペイント部分の周期を、前記距離データと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出し、
     前記位置出力部は、前記画像データにおける前記横断歩道標示領域の座標データ、及び前記距離データを出力する、
     請求項1に記載の横断歩道標示検出装置。
  5.  ステレオマッチング部と、距離算出部とを、更に備え、
     前記画像データ取得部は、更に、第二の撮像系を有し、前記第一の撮像系を用いて路面を撮像した基準画像データと、前記第二の撮像系を用いて前記路面を撮像した参照画像データと、を取得し、
     前記ステレオマッチング部は、前記基準画像データが有する基準点と、前記参照画像データが有する複数の探索点との、画像輝度の相違度を示す評価値分布を算出し、前記評価値分布に基づいて算出される視差と、前記第一の撮像系の焦点距離と、前記第一の撮像系と前記第二の撮像系との距離と、に基づいて、前記第一の撮像系と前記基準画像データに撮像された路面との実空間における距離を第一の距離データとして算出し、
     前記距離算出部は、前記第一の距離データに基づいて前記基準画像データの3次元ボクセルデータを算出し、前記3次元ボクセルデータに基づいて、前記第一の撮像系と、前記基準画像データに含まれる設定範囲が示す路面との実空間における距離を第二の距離データとして算出し、
     前記周期算出部は、前記設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合の前記ペイント部分の周期を、前記第二の距離データと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出し、
     前記位置出力部は、前記基準画像のデータにおける前記横断歩道標示領域の座標データと、及び前記第二の距離データを出力する、
     請求項1に記載の横断歩道標示検出装置。
  6.  前記第一の撮像系および前記第二の撮像系の幾何学的パラメータは、撮像系の設置ピッチ角と、設置高と、焦点距離と、画素ピッチと、を含むパラメータである、
     請求項1、4及び5のいずれかに記載の横断歩道標示検出装置。
  7.  前記周波数分析部は、1周期が前記ペイント部分の周期の2倍以上である基底関数に基づいて、周波数分析を行う、
     請求項1、4及び5のいずれかに記載の横断歩道標示検出装置。
  8.  前記領域検出部は、前記車両の周辺の照度に基づいて、前記所定の閾値を制御する、
     請求項1、4及び5のいずれかに記載の横断歩道標示検出装置。
  9.  撮像系を用いて撮像した路面の画像データを取得し、
     前記画像データの設定範囲に横断歩道標示のペイント部分が含まれる場合の前記ペイント部分の周期を、前記設定範囲の座標と、前記撮像系の幾何学的パラメータと、横断歩道標示の規格値と、に基づいて算出し、
     前記ペイント部分の周期の整数倍を1周期とした基底関数に基づいて、前記設定範囲における画像輝度の周波数分析を行い、周波数パワー分布を算出し、
     前記設定範囲から、前記周波数パワー分布におけるパワーレベルが所定の閾値より大きい座標点を抽出し、前記座標点が存在する領域を横断歩道標示領域として検出し、
     前記画像データにおける前記横断歩道標示領域の座標データを出力する横断歩道標示検出方法。
  10.  前記撮像系の幾何学的パラメータは、前記撮像系の設置ピッチ角と、設置高と、焦点距離と、画素ピッチと、を含むパラメータである、
     請求項9に記載の横断歩道標示検出方法。
     
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