JPH1097699A - 車両用障害物検出装置 - Google Patents
車両用障害物検出装置Info
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- JPH1097699A JPH1097699A JP8248241A JP24824196A JPH1097699A JP H1097699 A JPH1097699 A JP H1097699A JP 8248241 A JP8248241 A JP 8248241A JP 24824196 A JP24824196 A JP 24824196A JP H1097699 A JPH1097699 A JP H1097699A
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- obstacle
- edge
- horizontal edge
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- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 従来装置では撮像した画像の全域にわたって
水平エッジの検出を行い、かつ、垂直エッジの検出を行
って障害物の判定を行うため、処理効率が悪く処理に時
間がかかるという問題があった。 【解決手段】 認識された左右のガイドラインで挟まれ
た領域内で水平エッジを抽出する水平エッジ抽出手段Ｍ
２と、水平エッジに基づいて障害物が存在する存在可能
性領域を推定する領域推定手段Ｍ３と、存在可能性領域
内で垂直エッジを抽出する垂直エッジ抽出手段Ｍ４と、
抽出された垂直エッジに基づいて障害物を判定する判定
手段Ｍ５とを有する。このため、水平エッジ、垂直エッ
ジ夫々を抽出する領域を撮像画像の一部とすることがで
き、抽出に要する時間を短縮でき、処理効率を向上で
き、高速の処理が可能となる。
水平エッジの検出を行い、かつ、垂直エッジの検出を行
って障害物の判定を行うため、処理効率が悪く処理に時
間がかかるという問題があった。 【解決手段】 認識された左右のガイドラインで挟まれ
た領域内で水平エッジを抽出する水平エッジ抽出手段Ｍ
２と、水平エッジに基づいて障害物が存在する存在可能
性領域を推定する領域推定手段Ｍ３と、存在可能性領域
内で垂直エッジを抽出する垂直エッジ抽出手段Ｍ４と、
抽出された垂直エッジに基づいて障害物を判定する判定
手段Ｍ５とを有する。このため、水平エッジ、垂直エッ
ジ夫々を抽出する領域を撮像画像の一部とすることがで
き、抽出に要する時間を短縮でき、処理効率を向上で
き、高速の処理が可能となる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は車両用障害物検出装
置に関し、車両の前方の画像から障害物を検出する装置
に関する。
置に関し、車両の前方の画像から障害物を検出する装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、車両前方を撮像した画像につ
いて画像処理を行い、先行車等の障害物を検出する障害
物検出装置が提案されている。例えば、特願平４−１５
１３４３号公報には、車両前方の画像を撮像し、この画
像の水平エッジ及び垂直エッジ夫々を検出して、水平エ
ッジが連続した領域と、垂直エッジが連続した領域との
両方が存在する領域を障害物と判定している。
いて画像処理を行い、先行車等の障害物を検出する障害
物検出装置が提案されている。例えば、特願平４−１５
１３４３号公報には、車両前方の画像を撮像し、この画
像の水平エッジ及び垂直エッジ夫々を検出して、水平エ
ッジが連続した領域と、垂直エッジが連続した領域との
両方が存在する領域を障害物と判定している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】従来装置では撮像した
画像の全域にわたって水平エッジの検出を行い、かつ、
垂直エッジの検出を行って障害物の判定を行うため、障
害物が存在しえない領域についても上記水平エッジ及び
垂直エッジの検出が行われ、処理効率が悪く処理に時間
がかかるという問題があった。
画像の全域にわたって水平エッジの検出を行い、かつ、
垂直エッジの検出を行って障害物の判定を行うため、障
害物が存在しえない領域についても上記水平エッジ及び
垂直エッジの検出が行われ、処理効率が悪く処理に時間
がかかるという問題があった。
【０００４】本発明は上記の点に鑑みなされたもので、
左右のガイドラインに基づいて水平エッジを抽出する領
域を限定し、抽出した水平エッジに基づいて垂直エッジ
を抽出する領域を限定することにより、水平エッジ及び
垂直エッジの抽出に要する時間を短縮でき、処理効率が
向上する車両用障害物検出装置を提供することを目的と
する。
左右のガイドラインに基づいて水平エッジを抽出する領
域を限定し、抽出した水平エッジに基づいて垂直エッジ
を抽出する領域を限定することにより、水平エッジ及び
垂直エッジの抽出に要する時間を短縮でき、処理効率が
向上する車両用障害物検出装置を提供することを目的と
する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、図１に示すように、車両前方を撮像した画像Ｍ０か
ら障害物を検出する車両用障害物検出装置において、上
記画像Ｍ０内の左右のガイドラインを認識するガイドラ
イン認識手段Ｍ１と、認識された左右のガイドラインで
挟まれた領域内で垂直方向に隣接する画素間の輝度の差
が大なる水平エッジを抽出する水平エッジ抽出手段Ｍ２
と、抽出された水平エッジに基づいて障害物が存在する
存在可能性領域を推定する領域推定手段Ｍ３と、推定さ
れた存在可能性領域内で水平方向に隣接する画素間の輝
度の差が大なる垂直エッジを抽出する垂直エッジ抽出手
段Ｍ４と、抽出された垂直エッジに基づいて障害物を判
定する判定手段Ｍ５とを有する。
は、図１に示すように、車両前方を撮像した画像Ｍ０か
ら障害物を検出する車両用障害物検出装置において、上
記画像Ｍ０内の左右のガイドラインを認識するガイドラ
イン認識手段Ｍ１と、認識された左右のガイドラインで
挟まれた領域内で垂直方向に隣接する画素間の輝度の差
が大なる水平エッジを抽出する水平エッジ抽出手段Ｍ２
と、抽出された水平エッジに基づいて障害物が存在する
存在可能性領域を推定する領域推定手段Ｍ３と、推定さ
れた存在可能性領域内で水平方向に隣接する画素間の輝
度の差が大なる垂直エッジを抽出する垂直エッジ抽出手
段Ｍ４と、抽出された垂直エッジに基づいて障害物を判
定する判定手段Ｍ５とを有する。
【０００６】このように、認識された左右のガイドライ
ンに基づいて水平エッジを抽出する領域を限定し、ま
た、水平エッジの抽出結果に基づいて存在可能性領域を
推定し、この存在可能性領域内だけで垂直エッジを抽出
するため、水平エッジ、垂直エッジ夫々を抽出する領域
を撮像画像の一部とすることができ、抽出に要する時間
を短縮でき、処理効率を向上でき、高速の処理が可能と
なる。
ンに基づいて水平エッジを抽出する領域を限定し、ま
た、水平エッジの抽出結果に基づいて存在可能性領域を
推定し、この存在可能性領域内だけで垂直エッジを抽出
するため、水平エッジ、垂直エッジ夫々を抽出する領域
を撮像画像の一部とすることができ、抽出に要する時間
を短縮でき、処理効率を向上でき、高速の処理が可能と
なる。
【０００７】
【発明の実施の形態】図２は本発明装置の一実施例のブ
ロック図を示す。同図中、ビデオカメラ１０は自車両の
前方の道路の画像を撮像する。その画像信号は画像入力
回路１１に供給されてＡ／Ｄ変換されインタフェース回
路１２に供給される。ＣＰＵ２０の制御によりインタフ
ェース回路１２から読み出された画像データはバス１４
を介してビデオＲＡＭ１５に供給されて格納される。
ロック図を示す。同図中、ビデオカメラ１０は自車両の
前方の道路の画像を撮像する。その画像信号は画像入力
回路１１に供給されてＡ／Ｄ変換されインタフェース回
路１２に供給される。ＣＰＵ２０の制御によりインタフ
ェース回路１２から読み出された画像データはバス１４
を介してビデオＲＡＭ１５に供給されて格納される。
【０００８】相関演算プロセッサ２１はＣＰＵ２０の制
御によりＲＡＭ１６から読み出されて供給されるテンプ
レートの画像データと、ビデオＲＡＭ１５から読み出さ
れて供給される探索領域の画像データとの相関演算を行
い、演算結果の相関値をＣＰＵ２０に供給する。ＣＰＵ
２０はＲＯＭ１８に格納されている処理プログラムを実
行して画像内の先行車両等の障害物の判定を行う。この
際にＲＡＭ１６は作業領域として使用される。また、Ｃ
ＰＵ２０は障害物の判定結果をインタフェース回路１７
を通して自動運転制御システム等の外部システムに出力
する。
御によりＲＡＭ１６から読み出されて供給されるテンプ
レートの画像データと、ビデオＲＡＭ１５から読み出さ
れて供給される探索領域の画像データとの相関演算を行
い、演算結果の相関値をＣＰＵ２０に供給する。ＣＰＵ
２０はＲＯＭ１８に格納されている処理プログラムを実
行して画像内の先行車両等の障害物の判定を行う。この
際にＲＡＭ１６は作業領域として使用される。また、Ｃ
ＰＵ２０は障害物の判定結果をインタフェース回路１７
を通して自動運転制御システム等の外部システムに出力
する。
【０００９】図３はＣＰＵ２０が実行する障害物判定処
理のフローチャートを示す。この処理は所定時間毎に実
行される。同図中、ステップＳ１０ではビデオカメラで
撮像した１画面分の画像の画像データをインタフェース
回路１２からビデオＲＡＭ１５に入力する。次にガイド
ライン認識手段Ｍ１に対応するステップＳ１２で白線認
識を行う。なお、ガイドラインは白線に限らず黄色の追
越禁止線であっても良い。
理のフローチャートを示す。この処理は所定時間毎に実
行される。同図中、ステップＳ１０ではビデオカメラで
撮像した１画面分の画像の画像データをインタフェース
回路１２からビデオＲＡＭ１５に入力する。次にガイド
ライン認識手段Ｍ１に対応するステップＳ１２で白線認
識を行う。なお、ガイドラインは白線に限らず黄色の追
越禁止線であっても良い。
【００１０】ここで、図４（Ａ）に示す道路の画像３０
内のガイドラインである白線３１，３２に対して探索領
域３３1 〜３３2n（ｎは例えば９）が設けられ、各探索
領域３３1 〜３３2nは画像３０内での垂直方向位置及び
水平方向位置を固定されている。
内のガイドラインである白線３１，３２に対して探索領
域３３1 〜３３2n（ｎは例えば９）が設けられ、各探索
領域３３1 〜３３2nは画像３０内での垂直方向位置及び
水平方向位置を固定されている。
【００１１】１画面を５１２×５１２画素としたとき、
各探索領域３３1 〜３３2nは例えば水平方向３２×垂直
方向２３画素で構成される。また、探索領域３３1 〜３
３2n夫々に対応して２ｎ個のテンプレートがＲＡＭ１６
に格納され、各テンプレートは水平方向１６×垂直方向
８画素で構成されており、図４（Ｂ）は探索領域３３ 1
に対応するテンプレートを示す。但し、図４（Ａ）に対
しては拡大しており、３５は白線部、３０はアスファル
ト部（背景部）である。
各探索領域３３1 〜３３2nは例えば水平方向３２×垂直
方向２３画素で構成される。また、探索領域３３1 〜３
３2n夫々に対応して２ｎ個のテンプレートがＲＡＭ１６
に格納され、各テンプレートは水平方向１６×垂直方向
８画素で構成されており、図４（Ｂ）は探索領域３３ 1
に対応するテンプレートを示す。但し、図４（Ａ）に対
しては拡大しており、３５は白線部、３０はアスファル
ト部（背景部）である。
【００１２】相関演算プロセッサ２１では探索領域３３
1 の画像データと、これに対応するテンプレートの画像
データを供給されると、両者の相関演算を行って、探索
領域３３1 における白線部の位置及び相関値をＣＰＵ２
０に転送する。同様にして探索領域３３2 〜３３2n夫々
と、これに対応するテンプレートとの相関演算が行われ
て、夫々の探索領域における白線部の位置及び相関値が
ＣＰＵ２０に転送される。ＣＰＵ２０はこれらの探索結
果のうち、相関値が所定の基準値以下で白線と認められ
るものだけを選択し、選択された各探索領域における白
線部の位置に基づき、例えば最小２乗法により白線３
１，３２夫々の位置及び傾きを求め、更に消失点３４の
位置を求め、白線認識を行う。
1 の画像データと、これに対応するテンプレートの画像
データを供給されると、両者の相関演算を行って、探索
領域３３1 における白線部の位置及び相関値をＣＰＵ２
０に転送する。同様にして探索領域３３2 〜３３2n夫々
と、これに対応するテンプレートとの相関演算が行われ
て、夫々の探索領域における白線部の位置及び相関値が
ＣＰＵ２０に転送される。ＣＰＵ２０はこれらの探索結
果のうち、相関値が所定の基準値以下で白線と認められ
るものだけを選択し、選択された各探索領域における白
線部の位置に基づき、例えば最小２乗法により白線３
１，３２夫々の位置及び傾きを求め、更に消失点３４の
位置を求め、白線認識を行う。
【００１３】上記の白線認識が終了すると水平エッジ抽
出手段Ｍ２に対応するステップＳ１４に進んで、白線３
１，３２に挟まれる領域、つまり白線内領域で水平エッ
ジの検出を行う。水平エッジとは垂直方向に隣接する画
素間で輝度の差が所定の閾値以上となる位置である。
出手段Ｍ２に対応するステップＳ１４に進んで、白線３
１，３２に挟まれる領域、つまり白線内領域で水平エッ
ジの検出を行う。水平エッジとは垂直方向に隣接する画
素間で輝度の差が所定の閾値以上となる位置である。
【００１４】次にステップＳ１６で検出された水平エッ
ジをＹ軸に投影する。ここで投影とは画面におけるＹ座
標が同一でＸ座標が異なる水平エッジをＹ座標毎にカウ
ントすることである。次にステップＳ１８に進み、Ｙ軸
投影値が閾値ＴＨ（ｙ）以上となるＹ軸位置を抽出し、
Ｙ座標が大きいものから順に領域候補位置Ｃｙ（ｋ）と
する。これと共に領域候補位置Ｃｙ（ｋ）の数を求め
る。例えば図５に示す画像について、水平エッジのＹ軸
投影値が図６の実線に示すようになったとする。閾値Ｔ
Ｈ（ｙ）はＹ座標の関数であり、一点鎖線に示すように
Ｙ座標が大きくなるに従って値が大きくなる。これはＹ
軸位置が大なるほど障害物が自車両に近く、それだけ水
平エッジのＹ軸投影値も大きくなるためである。これに
よって領域候補位置Ｃｙ（０），Ｃｙ（１），Ｃｙ
（２）が抽出される。
ジをＹ軸に投影する。ここで投影とは画面におけるＹ座
標が同一でＸ座標が異なる水平エッジをＹ座標毎にカウ
ントすることである。次にステップＳ１８に進み、Ｙ軸
投影値が閾値ＴＨ（ｙ）以上となるＹ軸位置を抽出し、
Ｙ座標が大きいものから順に領域候補位置Ｃｙ（ｋ）と
する。これと共に領域候補位置Ｃｙ（ｋ）の数を求め
る。例えば図５に示す画像について、水平エッジのＹ軸
投影値が図６の実線に示すようになったとする。閾値Ｔ
Ｈ（ｙ）はＹ座標の関数であり、一点鎖線に示すように
Ｙ座標が大きくなるに従って値が大きくなる。これはＹ
軸位置が大なるほど障害物が自車両に近く、それだけ水
平エッジのＹ軸投影値も大きくなるためである。これに
よって領域候補位置Ｃｙ（０），Ｃｙ（１），Ｃｙ
（２）が抽出される。
【００１５】次にステップＳ２０で候補カウンタｋを０
にリセットしてステップＳ２２に進む。領域推定手段Ｍ
３に対応するステップＳ２２では障害物の存在可能性領
域を推定する。この存在可能性領域は矩形であり、領域
候補位置Ｃｙ（ｋ）を下限とし、左側白線３１のＹ座標
がＣｙ（ｋ）と一致する点のＸ座標をＬｌ（ｋ）とし、
右側白線３２のＹ座標がＣｙ（ｋ）と一致する点のＸ座
標をＬｒ（ｋ）とし、上記Ｌｒ（ｋ），Ｌｌ（ｋ）間の
距離に所定の係数αを乗算した値Ｗｙ（ｋ）を用い、 Ｗｙ（ｋ）＝α・（Ｌｒ（ｋ）−Ｌｌ（ｋ）） 左上座標と右下座標とで次のように表わされる領域であ
る。
にリセットしてステップＳ２２に進む。領域推定手段Ｍ
３に対応するステップＳ２２では障害物の存在可能性領
域を推定する。この存在可能性領域は矩形であり、領域
候補位置Ｃｙ（ｋ）を下限とし、左側白線３１のＹ座標
がＣｙ（ｋ）と一致する点のＸ座標をＬｌ（ｋ）とし、
右側白線３２のＹ座標がＣｙ（ｋ）と一致する点のＸ座
標をＬｒ（ｋ）とし、上記Ｌｒ（ｋ），Ｌｌ（ｋ）間の
距離に所定の係数αを乗算した値Ｗｙ（ｋ）を用い、 Ｗｙ（ｋ）＝α・（Ｌｒ（ｋ）−Ｌｌ（ｋ）） 左上座標と右下座標とで次のように表わされる領域であ
る。
【００１６】（Ｌｌ（ｋ），Ｃｙ（ｋ）−Ｗｙ
（ｋ）），（Ｌｒ（ｋ），Ｃｙ（ｋ）） 但し、係数αは例えばα＝１／２であり、これはＣｙ
（ｋ）を先行車の下限とした場合に、車両の高さは車線
幅（白線３１，３２間距離）の１／２以内であることが
ほとんどだからである。図５に示す画像で領域候補Ｃｙ
（０）に対応する存在可能性領域は点β１，β２，β
３，β４の矩形の内側である。
（ｋ）），（Ｌｒ（ｋ），Ｃｙ（ｋ）） 但し、係数αは例えばα＝１／２であり、これはＣｙ
（ｋ）を先行車の下限とした場合に、車両の高さは車線
幅（白線３１，３２間距離）の１／２以内であることが
ほとんどだからである。図５に示す画像で領域候補Ｃｙ
（０）に対応する存在可能性領域は点β１，β２，β
３，β４の矩形の内側である。
【００１７】次に垂直エッジ抽出手段Ｍ４に対応するス
テップＳ２４に進み、存在可能性領域内の垂直エッジの
検出を行う。垂直エッジとは水平方向に隣接する画素間
で輝度の差が所定の閾値以上となる位置である。次にス
テップＳ２６で検出された垂直エッジをＸ軸に投影す
る。つまり、画面におけるＸ座標が同一でＹ座標が異な
る水平エッジをＸ座標毎にカウントする。そして、ステ
ップＳ２８でＸ軸投影値が所定の閾値ＴＨｘ（ｙ）以上
となるＸ軸位置を抽出し、Ｘ軸位置が小さいものから順
にＶｘ（ｉ）とする。例えば図５に示す画像の存在可能
性領域は点β１，β２，β３，β４について、垂直エッ
ジのＸ軸投影値が図７の実線に示すようになった場合、
一点鎖線で示す閾値ＴＨｘ（ｙ）との比較により位置Ｖ
ｘ（０），Ｖｘ（１），Ｖｘ（２）が抽出され、これと
共に抽出点Ｖｘ（ｉ）の数Ｎｘを求める。閾値ＴＨｘ
（ｙ）はＹ座標（Ｃｙ（ｋ）の値）の関数であり、Ｃｙ
（ｋ）の値が大きくなるに従って値が大きくなる。
テップＳ２４に進み、存在可能性領域内の垂直エッジの
検出を行う。垂直エッジとは水平方向に隣接する画素間
で輝度の差が所定の閾値以上となる位置である。次にス
テップＳ２６で検出された垂直エッジをＸ軸に投影す
る。つまり、画面におけるＸ座標が同一でＹ座標が異な
る水平エッジをＸ座標毎にカウントする。そして、ステ
ップＳ２８でＸ軸投影値が所定の閾値ＴＨｘ（ｙ）以上
となるＸ軸位置を抽出し、Ｘ軸位置が小さいものから順
にＶｘ（ｉ）とする。例えば図５に示す画像の存在可能
性領域は点β１，β２，β３，β４について、垂直エッ
ジのＸ軸投影値が図７の実線に示すようになった場合、
一点鎖線で示す閾値ＴＨｘ（ｙ）との比較により位置Ｖ
ｘ（０），Ｖｘ（１），Ｖｘ（２）が抽出され、これと
共に抽出点Ｖｘ（ｉ）の数Ｎｘを求める。閾値ＴＨｘ
（ｙ）はＹ座標（Ｃｙ（ｋ）の値）の関数であり、Ｃｙ
（ｋ）の値が大きくなるに従って値が大きくなる。
【００１８】続いて、ステップＳ３０で抽出点数Ｎｘが
１より大か否かを判別し、Ｎｘ＞１の場合はステップＳ
３２に進む。ステップＳ３２では全ての抽出位置Ｖｘ
（ｉ）から一対の位置の全ての組み合わせを行い、各対
のＸ方向幅Ｗ（ｊ）を求める。図７のようにＶｘ
（０），Ｖｘ（１），Ｖｘ（２）が抽出された場合には
幅Ｗ（０）＝｜Ｖｘ（０）−Ｖｘ（１）｜，Ｗ（１）＝
｜Ｖｘ（０）−Ｖｘ（２）｜，Ｗ（２）＝｜Ｖｘ（１）
−Ｖｘ（２）｜が求められる。
１より大か否かを判別し、Ｎｘ＞１の場合はステップＳ
３２に進む。ステップＳ３２では全ての抽出位置Ｖｘ
（ｉ）から一対の位置の全ての組み合わせを行い、各対
のＸ方向幅Ｗ（ｊ）を求める。図７のようにＶｘ
（０），Ｖｘ（１），Ｖｘ（２）が抽出された場合には
幅Ｗ（０）＝｜Ｖｘ（０）−Ｖｘ（１）｜，Ｗ（１）＝
｜Ｖｘ（０）−Ｖｘ（２）｜，Ｗ（２）＝｜Ｖｘ（１）
−Ｖｘ（２）｜が求められる。
【００１９】この後、ステップＳ３４で各Ｗ（ｊ）につ
いてＷＴＨ１（ｙ）＜Ｗ（ｊ）＜ＷＴＨ２（ｙ）を満足
するか否かを判別する。上記の閾値ＷＴＨ１（ｙ），Ｗ
ＴＨ２（ｙ）夫々はＹ座標Ｃｙ（ｋ）の関数であり、Ｃ
ｙ（ｋ）が大なるほど値が大きくなる。閾値ＷＴＨ１
（ｙ）はＹ座標Ｃｙ（ｋ）における車両の最小横幅に相
当し、閾値ＷＴＨ２（ｙ）はＹ座標Ｃｙ（ｋ）における
車両の最大横幅に相当する。ここで、ＷＴＨ１（ｙ）＜
Ｗ（ｊ）＜ＷＴＨ２（ｙ）をＷ（ｊ）のいずれかが（Ｗ
（０）又はＷ（１）又はＷ（２）），満足した場合には
ステップＳ３６に進み、全てのＷ（ｊ）が満足しない場
合は検知物の幅が車両とは一致しないので障害物ではな
くノイズとみなしてステップＳ３８に進む。
いてＷＴＨ１（ｙ）＜Ｗ（ｊ）＜ＷＴＨ２（ｙ）を満足
するか否かを判別する。上記の閾値ＷＴＨ１（ｙ），Ｗ
ＴＨ２（ｙ）夫々はＹ座標Ｃｙ（ｋ）の関数であり、Ｃ
ｙ（ｋ）が大なるほど値が大きくなる。閾値ＷＴＨ１
（ｙ）はＹ座標Ｃｙ（ｋ）における車両の最小横幅に相
当し、閾値ＷＴＨ２（ｙ）はＹ座標Ｃｙ（ｋ）における
車両の最大横幅に相当する。ここで、ＷＴＨ１（ｙ）＜
Ｗ（ｊ）＜ＷＴＨ２（ｙ）をＷ（ｊ）のいずれかが（Ｗ
（０）又はＷ（１）又はＷ（２）），満足した場合には
ステップＳ３６に進み、全てのＷ（ｊ）が満足しない場
合は検知物の幅が車両とは一致しないので障害物ではな
くノイズとみなしてステップＳ３８に進む。
【００２０】ステップＳ３６ではステップＳ３４の条件
を満足した幅Ｗ（ｊ）について、この幅Ｗ（ｊ）を得た
一対の抽出位置Ｖｘ（ｉ）と、そのときの領域候補位置
Ｃｙ（ｋ）とを障害物の左右端及び下端として出力し処
理を終了する。上記のステップＳ３０〜Ｓ４０が判定手
段Ｍ５に対応する。
を満足した幅Ｗ（ｊ）について、この幅Ｗ（ｊ）を得た
一対の抽出位置Ｖｘ（ｉ）と、そのときの領域候補位置
Ｃｙ（ｋ）とを障害物の左右端及び下端として出力し処
理を終了する。上記のステップＳ３０〜Ｓ４０が判定手
段Ｍ５に対応する。
【００２１】一方、ステップＳ３０でＮｘ＞１の場合は
垂直方向に延在するエッジが単一であるか、又は無いた
めに、この存在可能性領域には障害物が無いとみなし、
ステップＳ３８に進んで添字ｋの値を１だけインクリメ
ントする。この後、ステップＳ４０に進み、ｋ＜Ｎｃで
あるか否かを判別し、ｋ＜Ｎｃであればまだ領域候補位
置Ｃｙ（ｋ）が残っているのでステップＳ２２に進んで
ステップＳ２２〜Ｓ４０の処理を繰り返す。ｋ≧Ｎｃで
あれば領域候補位置Ｃｙ（ｋ）の全てについて存在可能
性領域から障害物の左右端を検知する処理が完了してい
るため処理を終了する。
垂直方向に延在するエッジが単一であるか、又は無いた
めに、この存在可能性領域には障害物が無いとみなし、
ステップＳ３８に進んで添字ｋの値を１だけインクリメ
ントする。この後、ステップＳ４０に進み、ｋ＜Ｎｃで
あるか否かを判別し、ｋ＜Ｎｃであればまだ領域候補位
置Ｃｙ（ｋ）が残っているのでステップＳ２２に進んで
ステップＳ２２〜Ｓ４０の処理を繰り返す。ｋ≧Ｎｃで
あれば領域候補位置Ｃｙ（ｋ）の全てについて存在可能
性領域から障害物の左右端を検知する処理が完了してい
るため処理を終了する。
【００２２】このように、認識された左右の白線に基づ
いて水平エッジを抽出する領域を限定し、また、水平エ
ッジの抽出結果に基づいて存在可能性領域を推定し、こ
の存在可能性領域内だけで垂直エッジを抽出するため、
水平エッジ、垂直エッジ夫々を抽出する領域を撮像画像
の一部とすることができ、抽出に要する時間を短縮で
き、処理効率を向上でき、高速の処理が可能となる。
いて水平エッジを抽出する領域を限定し、また、水平エ
ッジの抽出結果に基づいて存在可能性領域を推定し、こ
の存在可能性領域内だけで垂直エッジを抽出するため、
水平エッジ、垂直エッジ夫々を抽出する領域を撮像画像
の一部とすることができ、抽出に要する時間を短縮で
き、処理効率を向上でき、高速の処理が可能となる。
【００２３】更に、ステップＳ１４では白線３１，３２
に挟まれた領域だけで水平エッジを抽出するため、白線
３１，３２から外側の領域に存在する建築物等の水平エ
ッジが検出されないため、建築物等の水平エッジを障害
物の水平エッジと誤るおそれがない。これは垂直エッジ
についても同じことが言え、これによって障害物の検出
精度が向上する。
に挟まれた領域だけで水平エッジを抽出するため、白線
３１，３２から外側の領域に存在する建築物等の水平エ
ッジが検出されないため、建築物等の水平エッジを障害
物の水平エッジと誤るおそれがない。これは垂直エッジ
についても同じことが言え、これによって障害物の検出
精度が向上する。
【００２４】
【発明の効果】上述の如く、請求項１に記載の発明は、
車両前方を撮像した画像から障害物を検出する車両用障
害物検出装置において、上記画像内の左右のガイドライ
ンを認識するガイドライン認識手段と、認識された左右
のガイドラインで挟まれた領域内で垂直方向に隣接する
画素間の輝度の差が大なる水平エッジを抽出する水平エ
ッジ抽出手段と、抽出された水平エッジに基づいて障害
物が存在する存在可能性領域を推定する領域推定手段
と、推定された存在可能性領域内で水平方向に隣接する
画素間の輝度の差が大なる垂直エッジを抽出する垂直エ
ッジ抽出手段と、抽出された垂直エッジに基づいて障害
物を判定する判定手段とを有する。
車両前方を撮像した画像から障害物を検出する車両用障
害物検出装置において、上記画像内の左右のガイドライ
ンを認識するガイドライン認識手段と、認識された左右
のガイドラインで挟まれた領域内で垂直方向に隣接する
画素間の輝度の差が大なる水平エッジを抽出する水平エ
ッジ抽出手段と、抽出された水平エッジに基づいて障害
物が存在する存在可能性領域を推定する領域推定手段
と、推定された存在可能性領域内で水平方向に隣接する
画素間の輝度の差が大なる垂直エッジを抽出する垂直エ
ッジ抽出手段と、抽出された垂直エッジに基づいて障害
物を判定する判定手段とを有する。
【００２５】このように、認識された左右のガイドライ
ンに基づいて水平エッジを抽出する領域を限定し、ま
た、水平エッジの抽出結果に基づいて存在可能性領域を
推定し、この存在可能性領域内だけで垂直エッジを抽出
するため、水平エッジ、垂直エッジ夫々を抽出する領域
を撮像画像の一部とすることができ、抽出に要する時間
を短縮でき、処理効率を向上でき、高速の処理が可能と
なる。
ンに基づいて水平エッジを抽出する領域を限定し、ま
た、水平エッジの抽出結果に基づいて存在可能性領域を
推定し、この存在可能性領域内だけで垂直エッジを抽出
するため、水平エッジ、垂直エッジ夫々を抽出する領域
を撮像画像の一部とすることができ、抽出に要する時間
を短縮でき、処理効率を向上でき、高速の処理が可能と
なる。
【図１】本発明の原理図である。
【図２】本発明のブロック構成図である。
【図３】本発明の障害物検出処理のフローチャートであ
る。
る。
【図４】撮像画像及びテンプレートを説明するための図
である。
である。
【図５】撮像画像を説明するための図である。
【図６】水平エッジのＹ軸投影値を示す図である。
【図７】垂直エッジのＸ軸投影値を示す図である。
１０ ビデオカメラ １１ 画像入力回路 １２，１７ インタフェース回路 １５ ビデオＲＡＭ １６ ＲＡＭ １８ ＲＯＭ ２０ ＣＰＵ ２１ 相関演算プロセッサ Ｍ０ 画像 Ｍ１ ガイドライン認識手段 Ｍ２ 水平エッジ抽出手段 Ｍ３ 領域推定手段 Ｍ４ 垂直エッジ抽出手段 Ｍ５ 判定手段
Claims (1)
- 【請求項１】 車両前方を撮像した画像から障害物を検
出する車両用障害物検出装置において、 上記画像内の左右のガイドラインを認識するガイドライ
ン認識手段と、 認識された左右のガイドラインで挟まれた領域内で垂直
方向に隣接する画素間の輝度の差が大なる水平エッジを
抽出する水平エッジ抽出手段と、 抽出された水平エッジに基づいて障害物が存在する存在
可能性領域を推定する領域推定手段と、 推定された存在可能性領域内で水平方向に隣接する画素
間の輝度の差が大なる垂直エッジを抽出する垂直エッジ
抽出手段と、 抽出された垂直エッジに基づいて障害物を判定する判定
手段とを有することを特徴とする車両用障害物検出装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8248241A JPH1097699A (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 車両用障害物検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8248241A JPH1097699A (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 車両用障害物検出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1097699A true JPH1097699A (ja) | 1998-04-14 |
Family
ID=17175264
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8248241A Pending JPH1097699A (ja) | 1996-09-19 | 1996-09-19 | 車両用障害物検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH1097699A (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6788817B1 (en) | 1999-11-04 | 2004-09-07 | Honda Giken Kogyo Kabushikikaisha | Object recognition system |
| US6792147B1 (en) | 1999-11-04 | 2004-09-14 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Object recognition system |
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| US6990216B2 (en) | 2000-09-22 | 2006-01-24 | Nissan Motor Co., Ltd. | Method and apparatus for estimating inter-vehicle distance using radar and camera |
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| JP2007115198A (ja) * | 2005-10-24 | 2007-05-10 | Aisin Aw Co Ltd | 車両認識方法及び車載装置 |
| US7542835B2 (en) | 2003-11-11 | 2009-06-02 | Nissan Motor Co., Ltd. | Vehicle image processing device |
| JP2016164745A (ja) * | 2015-03-06 | 2016-09-08 | 富士通テン株式会社 | 障害物検出装置および障害物検出方法 |
| CN107255470A (zh) * | 2014-03-19 | 2017-10-17 | 能晶科技股份有限公司 | 障碍物检测装置 |
-
1996
- 1996-09-19 JP JP8248241A patent/JPH1097699A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| US8184859B2 (en) | 2005-08-18 | 2012-05-22 | Fujitsu Limited | Road marking recognition apparatus and method |
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