JP2016046556A - 走行区画線認識装置、走行区画線認識プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】道路の走行区画線の認識に影響するカメラ画像の乱雑度合を算出する算出手段と、算出手段により今回算出された乱雑度合と、過去の乱雑度合の学習値である乱雑学習値とに基づいて、乱雑学習値を更新する学習手段と、学習手段により更新された乱雑学習値が閾値を超えた場合に、走行区画線の認識を抑制する抑制手段と、道路の環境が変化する前後か否かを判定する判定手段と、判定手段により前記環境が変化する前後と判定された場合に、乱雑学習値を今よりも前の乱雑学習値に戻す学習リセット手段と、を備える。
【選択図】 図1
Description
・白線の認識に影響する道路画像の乱雑要因は、雪、砂利、水たまりに限らない。他の乱雑要因についても乱雑度合を算出してその他の乱雑度合に統合し、画像の乱雑度合を算出してもよい。また、雪の多い季節や場所では、道路画像の乱雑要因として雪だけを考慮してもよい。道路画像の乱雑要因は、場所や気候等に応じて適宜選択すればよい。
Claims (11)
- 車両に搭載されたカメラ(10)により撮影された道路の画像に基づいて、道路の走行区画線を認識する走行区画線認識装置(20)であって、
前記走行区画線の認識に影響する前記画像の乱雑度合を算出する算出手段(21)と、
前記算出手段により今回算出された前記乱雑度合と、過去の前記乱雑度合の学習値である乱雑学習値とに基づいて、前記乱雑学習値を更新する学習手段(22)と、
前記学習手段により更新された前記乱雑学習値が閾値を超えた場合に、前記走行区画線の認識を抑制する抑制手段(25)と、
前記道路の環境が変化する前後か否かを判定する判定手段(23)と、
前記判定手段により前記環境が変化する前後と判定された場合に、前記乱雑学習値を、今よりも前の前記乱雑学習値に戻す学習リセット手段(24)と、を備えることを特徴とする走行区画線認識装置。 - 前記学習リセット手段は、前記判定手段により前記環境が変化する前後と判定された場合に、前記乱雑学習値を初期値に戻す請求項1に記載の走行区画線認識装置。
- 前記学習リセット手段は、前記環境の変化の状態に応じて、前記乱雑学習値の戻し度合を決める請求項1に記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、トンネル又は高架下への侵入前後に前記環境が変化する前後と判定する請求項1〜3のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、土手の上への侵入前後に前記環境が変化する前後と判定する請求項1〜4のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、インターチェンジへの侵入前後に前記環境が変化する前後と判定する請求項1〜5のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、前記道路の交差点又は他の車線への侵入前後に前記環境が変化する前後と判定する請求項1〜6のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、地図情報(11)と現在位置とに基づいて、前記環境が変化する前後を判定する請求項1〜7のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、前記車両に搭載されたミリ波レーダ(12)の検出値に基づいて、前記環境が変化する前後を判定する請求項1〜8のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- 前記判定手段は、前記車両に搭載されたステレオカメラ(13)により撮影された画像に基づいて、前記環境が変化する前後を判定する請求項1〜9のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
- コンピュータにインストールされるプログラムであって、
前記コンピュータに、請求項1〜10のいずれかに記載の走行区画線認識装置が備える各手段を実現させることを特徴とする走行区画線認識プログラム。
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