JP2019053619A - 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム - Google Patents

信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム Download PDF

Info

Publication number
JP2019053619A
JP2019053619A JP2017178306A JP2017178306A JP2019053619A JP 2019053619 A JP2019053619 A JP 2019053619A JP 2017178306 A JP2017178306 A JP 2017178306A JP 2017178306 A JP2017178306 A JP 2017178306A JP 2019053619 A JP2019053619 A JP 2019053619A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
area
lighting
signal
region
traffic light
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
JP2017178306A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019053619A5 (ja
Inventor
貴芬 田
Guifen Tian
貴芬 田
学 西山
Manabu Nishiyama
学 西山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Toshiba Electronic Devices and Storage Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Toshiba Electronic Devices and Storage Corp
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 Toshiba Corp, Toshiba Electronic Devices and Storage Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP2017178306A priority Critical patent/JP2019053619A/ja
Priority to CN201810052157.7A priority patent/CN109509362A/zh
Priority to US15/918,468 priority patent/US20190087961A1/en
Priority to EP18161169.0A priority patent/EP3457317A1/en
Publication of JP2019053619A publication Critical patent/JP2019053619A/ja
Publication of JP2019053619A5 publication Critical patent/JP2019053619A5/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/09623Systems involving the acquisition of information from passive traffic signs by means mounted on the vehicle
    • 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
    • G06V20/58Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
    • G06V20/584Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of vehicle lights or traffic lights
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60TVEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
    • B60T7/00Brake-action initiating means
    • B60T7/12Brake-action initiating means for automatic initiation; for initiation not subject to will of driver or passenger
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/174Segmentation; Edge detection involving the use of two or more images
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/56Extraction of image or video features relating to colour
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/60Extraction of image or video features relating to illumination properties, e.g. using a reflectance or lighting model
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60TVEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
    • B60T2210/00Detection or estimation of road or environment conditions; Detection or estimation of road shapes
    • B60T2210/30Environment conditions or position therewithin
    • B60T2210/32Vehicle surroundings
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60TVEHICLE BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF; BRAKE CONTROL SYSTEMS OR PARTS THEREOF, IN GENERAL; ARRANGEMENT OF BRAKING ELEMENTS ON VEHICLES IN GENERAL; PORTABLE DEVICES FOR PREVENTING UNWANTED MOVEMENT OF VEHICLES; VEHICLE MODIFICATIONS TO FACILITATE COOLING OF BRAKES
    • B60T2210/00Detection or estimation of road or environment conditions; Detection or estimation of road shapes
    • B60T2210/30Environment conditions or position therewithin
    • B60T2210/36Global Positioning System [GPS]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10004Still image; Photographic image
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10141Special mode during image acquisition
    • G06T2207/10144Varying exposure

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

【課題】日照環境などの変化が生じても、より安定して信号機の点灯色を識別する信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システムを提供する。【解決手段】本実施形態に係る信号識別装置は、信号機抽出部と、点灯領域抽出部と、識別部とを備える。信号機抽出部は、撮影画像内の信号機の領域を抽出する。点灯領域抽出部は、撮影画像内の点灯領域を抽出する。識別部は、信号機の領域内における点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する処理を行う。【選択図】図4

Description

本発明の実施形態は、信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システムに関する。
車載カメラで撮像した撮像画像から画像処理により信号灯を識別する方法が知られている。これらの画像処理による識別方法では、一般に信号機の灯火の色に基づき信号灯が識別されている。
ところが、日照環境などが変化すると、撮像画像中の信号灯の色が変化してしまう。また、夜間の撮像画像における信号灯領域の多くの部分は飽和してしまい、色の識別が困難になってしまう。このため、日照環境などの変化により、画像中の信号灯の識別精度が低下してしまう恐れがある。
特開2015−97018号公報
日照環境などの変化が生じても、より安定して信号機の点灯色を識別する信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システムを提供する。
本実施形態に係る信号識別装置は、信号機抽出部と、点灯領域抽出部と、識別部とを備える。信号機抽出部は、撮影画像内の信号機の領域を抽出する。点灯領域抽出部は、撮影画像内の点灯領域を抽出する。識別部は、信号機の領域内における点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する処理を行う。
第1実施形態に係る運転支援システムの全体構成を示すブロック図。 撮像装置により撮像された複数の画像を示す図。 信号識別装置の識別対象となる信号機の一例を示す図。 信号識別装置の構成例を示すブロック図。 信号機の領域と灯領域の領域とを示す図。 識別部が行う点灯色の識別処理の例を示す図。 信号識別装置の処理例を示すフローチャート。 第2実施形態に係る信号機抽出部、点灯領域抽出部、識別部の構成を示すブロック図。 信号処理領域の例を示す図。 輝度勾配方向共起ヒストグラムの算出例を示す図。 街路灯の輝度分布と信号灯の輝度分布を模式的に示す図。 点灯領域に対する輝度勾配方向共起ヒストグラムの算出例を示す図。 背景領域と飽和領域を除いた画像領域と、色処理を施した画像領域とを示す図。 短露光画像、及び長露光画像の輝度分布を模式的に示す図。 第2実施形態に係る信号識別装置の処理例を示すフローチャート。 第2実施形態に係る識別部の色処理の例を示すフローチャート。 色勾配方向共起ヒストグラムの算出例を示す図。 色ヒストグラムの算出例を示す図。 第1特徴量算出部が算出した特徴量の例を示す図。
以下、本発明の実施形態に係る運転支援システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態は、本発明の実施形態の一例であって、本発明はこれらの実施形態に限定して解釈されるものではない。また、本実施形態で参照する図面において、同一部分又は同様な機能を有する部分には同一の符号又は類似の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する場合がある。また、図面の寸法比率は説明の都合上実際の比率とは異なる場合や、構成の一部が図面から省略される場合がある。
(第1実施形態)
図1は、第1実施形態に係る運転支援システム1の全体構成を示すブロック図である。この図1に示すように運転支援システム1は、撮像画像により信号灯を識別し、車両の運転を支援するシステムである。より具体的には、この運転支援システム1は、撮像装置10と、信号識別装置20と、運転支援装置30と、表示装置40と、音声装置50と、制動装置60とを、備えて構成されている。
撮像装置10は、例えば車両に搭載され、露光時間の異なる複数の画像を撮像する。この撮像装置10は、例えば画素を2次元の平面状に配置したイメージングセンサであり、各画素は4つの撮像素子で構成されている。これら4つの撮像素子は同等の構造であり、4つの撮像素子それぞれの露光時間が異なっている。すなわち、この撮像装置10は、露光時間が短い順に、短露光の撮像画像、中露光1の撮像画像、中露光2の撮像画像、長露光の撮像画像を撮像する。
図2は、撮像装置10により撮像された露光時間の異なる複数の撮像画像を示す図である。これらの画像は夜間に撮像された画像である。この図2に示すように、上から順に短露光の撮像画像、中露光1の撮像画像、中露光2の撮像画像、長露光の撮像画像を示している。これらから分かるように、長露光の撮像画像では、夜間でも物体のエッジなどを明瞭に撮像可能である。
図1に示すように、信号識別装置20は、撮像装置10で撮像された撮像画像を用いて信号機の点灯色を識別する。この信号識別装置20の詳細な構成は後述する。
図3は、信号識別装置20の識別対象となる信号機の一例を示す図であり、図3(A)は、緑色(G)が点灯している例であり、図3(B)は、黄色(Y)が点灯している例であり、図3(C)は、赤色(R)が点灯している例である。この図3に示すように、信号識別装置20の識別対象は例えば車両用の交通信号機である。この交通信号機は、緑色(G)、黄色(Y)、赤色(R)の三灯の灯器を有する例である。図3の左側が横長の交通信号機であり、右側が縦長の交通信号機である。なお、本実施形態においては、例えば車両用の交通信号機を例に説明するが、これに限定されず、歩行者用の信号機、踏切信号機などのように二灯の灯器を有する信号機なども識別対象に含まれる。
図1に示すように、運転支援装置30は、信号識別装置20の出力信号に応じて車両の運転を支援する。運転支援装置30には、表示装置40、音声装置50、制動装置60などが接続されている。
表示装置40は、例えばモニタであり、車両内の運転席から視認可能な位置に配置されている。運転支援装置30は、信号識別装置20の出力信号に基づき、例えば表示装置40に信号機の模式図を表示させる。より詳細には、表示装置40は、信号識別装置20が信号灯の色を緑色と識別した場合には、信号機の模式図内の緑色灯領域の輝度を上げる処理を行う。同様に、表示装置40は、信号識別装置20が信号灯の色を黄色と識別した場合には、信号機の模式図内の黄色灯領域の輝度を上げる処理を行う。同様に、表示装置40は、信号識別装置20が信号灯の色を赤色と識別した場合には、信号機の模式図内の赤色灯領域の輝度を上げる処理を行う。これにより、運転士などは、例えば逆光などで信号機の識別が難しい場合にも、表示装置40を視認することで、容易に信号機の点灯色を識別することが可能となる。
音声装置50は、例えばスピーカであり、車両内の運転席から聴講可能な位置に配置されている。運転支援装置30は、信号識別装置20の出力信号に基づき、例えば音声装置50に「信号機は赤です」などの音声を発生させる。これにより、例えば運転士の注意力が低下している場合にも、音声を聴講することで、容易に信号機の点灯色を識別することが可能となる。
制動装置60は、例えば補助ブレーキであり、運転支援装置30の指示信号に基づき車両を制動する。運転支援装置30は、例えば信号識別装置20が信号機の点灯色を赤色と識別した場合に、制動装置60に車両を制動させる。
図4は、信号識別装置20の詳細な構成例を示すブロック図である。この図4に示すように、信号識別装置20は、記憶部202と、位置検出部204、信号機抽出部206と、点灯領域抽出部208と、識別部210とを、備えて構成されている。
記憶部202は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。この記憶部202は、撮像装置10により撮像された撮像画像を記憶する。また、記憶部202は、本実施形態に係る信号機の位置情報を記録した地図情報を記憶している。
位置検出部204は、車両に搭載され、車両の位置と進行方向を検出する。この位置検出部204は、例えばジャイロスコープと、GPS受信機を有しており、ジャイロスコープ及びGPS受信機の出力信号を用いて車両の位置と進行方向を検出する。
信号機抽出部206は、撮影画像内の信号機の領域を抽出する。本実施形態に係る信号機抽出部206は、第1領域抽出部2060を有している。第1領域抽出部2060は、撮影画像内の横長の長方形の領域、及び縦長の長方形の領域を信号機の領域として抽出する。信号機抽出部206は、例えば直線状のエッジの抽出処理とハフ変換処理とを組み合わせた四角形の抽出処理により長方形の領域を抽出する。第1領域抽出部2060における四角形の抽出処理は、これに限定されず、画像処理による一般的な四角形の領域を抽出する処理を用いてもよい。また、信号機抽出部206は、例えば記憶部202に記憶された中露光2又は長露光の撮像画像を用いて、撮影画像内の信号機の領域を抽出する。これにより、夜間でもエッジの抽出精度の低下を抑制可能である。なお、信号機抽出部206は、撮影画像内の信号機の領域と後述する点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が重ならない場合に、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が重ならない信号機の領域を予め抽出対象から除外してもよい。
点灯領域抽出部208は、撮影画像内の点灯領域を抽出する。本実施形態に係る点灯領域抽出部208は、第2領域抽出部2080を有している。第2領域抽出部2080は、撮影画像内の高輝度領域を点灯領域として抽出する。信号機抽出部206は、例えば画素値の閾値処理とラベリング処理とを組み合わせ、孤立した高輝度領域であり、且つ所定の面積範囲の領域を点灯領域として抽出する。第2領域抽出部2080における点灯領域の抽出処理は、これに限定されず、一般的に知られた画像処理により点灯領域を抽出してもよい。また、点灯領域抽出部208は、例えば記憶部202に記憶された短露光又は中露光1の撮像画像を用いて、撮影画像内の点灯領域を抽出する。なお、点灯領域抽出部208は、撮影画像内の点灯領域と信号機抽出部206が抽出した信号機の領域が重ならない場合に、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域が重ならない点灯領域を予め抽出対象から除外してもよい。
このように、信号機抽出部206は、第1の露光時間の撮像画像、例えば中露光2又は長露光の撮像画像から信号機の領域を抽出し、点灯領域抽出部208は、第1の露光時間よりも露光時間の短い第2の露光時間の撮像画像、例えば短露光又は中露光1の撮像画像から点灯領域を抽出する。これにより、信号機抽出部206は、夕暮れ時や夜間でも、信号機の領域抽出精度の低下を抑制可能である。一方で、信号機抽出部206は、より露光時間の短い撮像画像を用いることで、点灯領域の画素が飽和したり、ハレーションなどが発生したりすることを抑制可能となる。これらから分かるように、信号機抽出部206、及び点灯領域抽出部208のそれぞれの処理に適合する露光時間の撮像画像を用いることで、それぞれの抽出精度が低下することが抑制される。
図5は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域と、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の領域とを示す図である。この図5に示すように、信号機抽出部206は、四角形80、82を信号機の領域として抽出している。一方で、点灯領域抽出部208は、点灯領域84、86、88を抽出している。このように、点灯領域抽出部208が抽出する点灯領域には、街路灯などが含まれていまい、信号機抽出部206が抽出する信号機の領域にも信号機の領域以外が含まれてしまう可能性がある。
図4に示すように、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内における点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する。すなわち、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内に点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が入る場合に、これらの信号機の領域と点灯領域の組み合わせを信号機として識別する。一方で、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内に、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が含まれない場合に、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域は信号灯でないと識別する。また、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内に、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が入らない場合に、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域を信号機の領域から除外する。
より具体的な例を図6に基づき説明する。図6は、識別部210が行う点灯色の識別処理の例を示す図であり、図6(A)は、緑色(G)が点灯している例であり、図6(B)は、黄色(Y)が点灯している例であり、図6(C)は、赤色(R)が点灯している例であり、図6(D)は、信号機でない例である。ここで、点線が点灯領域を示し、一番外枠の矩形が信号機の領域を示している。この図6に示すように、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域を複数の領域に分け、これら複数の領域の中の点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が含まれる領域に基づき、信号機の点灯色を識別する。
より詳細には、識別部210は、信号機の領域内を3つの領域に分け、点灯領域の位置が3つの領域のいずれに位置するかに応じて、緑色に対応する第1出力信号、黄色に対応する第2出力信号、赤色に対応する第3出力信号の内の少なくとも一つの出力信号を出力する。例えば、図6の(A)に示すように、左端の領域に点灯領域が位置する場合に、緑色に対応する第1出力信号を出力する。同様に、図6の(B)に示すように、中央部の領域に点灯領域が位置する場合に、黄色に対応する第2出力信号を出力する。同様に、図6の(C)に示すように、右端の領域に点灯領域が位置する場合に、赤色に対応する第3出力信号を出力する。一方で、図6の(D)に示すように、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内に含まれない点灯領域は、街路灯などであり、信号灯でないと識別する。
なお、点灯領域は、信号灯が点滅しているときや、フリッカの影響で抽出できない場合がある。このため、時系列に撮影された数フレーム分の画像から点灯領域を抽出してもよい。また、識別部210は、無灯を示す出力信号を出力してもよい。
縦型の信号機の場合も同様であり、識別部210は、下端の領域に点灯領域が位置する場合に、緑色に対応する第1出力信号を出力し、中央部の領域に点灯領域が位置する場合に、黄色に対応する第2出力信号を出力し、上端の領域に点灯領域が位置する場合に、赤色に対応する第3出力信号を出力する。また、識別部210は、2灯灯火型の信号の場合には、領域を二つに分け、点灯領域の位置が2つの領域のいずれに位置するかに応じて、緑色に対応する第1出力信号、赤色に対応する第3出力信号の内の少なくとも一つの出力信号を出力する。
識別部210は、位置検出部204(図2)が検出した車両の位置と進行方向と、記憶部202(図2)に記憶された信号機の位置情報に基づき、現在位置の車両から撮像画像に撮像されるべき信号機の種類を識別する。これにより、識別部210は、信号機の候補領域内の分割数と信号の並びとを特定する。
図7は、信号識別装置20の処理例を示すフローチャートである。この図7に示すように、信号機抽出部206は、例えば長露光の撮影画像内の信号機の領域を抽出する(ステップS100)。識別部210は、信号機の候補領域と点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が重なるか否かを判定する(ステップS102)。重なる場合(ステップS102のYES)、識別部210は、信号機の領域として維持する(ステップS104)。例えば、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の80%以上が信号機の候補領域に含まれる場合に識別部210は、信号機の領域として維持する。そして、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内における信号灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する(ステップS106)。
一方で、点灯領域抽出部208は、例えば中露光1の撮影画像内から点灯領域を抽出する(ステップS108)。そして、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域と点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が重なる場合(ステップS102のYES)、識別部210は、点灯領域として維持する(ステップS110)。
また、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域と点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域が重ならない場合(ステップS102のNO)、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域を信号機の領域から除外し、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域を点灯領域から除外して(ステップS112)、全体の処理を終了する。なお、ステップS100とステップS108との処理は同時に行ってもよく、或いは、ステップS108の処理を行った後にステップS100の処理を行ってもよい。このように、識別部210は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域と点灯領域が重なる場合に、信号機の領域内における点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する。
以上のように本実施形態によれば、識別部210が、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内における点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別することとした。点灯領域は、カラー処理などを行わずとも安定的に抽出されるので、日照環境など変化による撮像画像の色変化の影響を受けず、より安定的に信号機の点灯色を識別することができる。
(第2実施形態)
第2実施形態は、識別処理にカラー処理を追加して、信号灯の識別精度を向上させるものである。以下では、第1実施形態と相違する点を説明する。
図8は、第2実施形態に係る信号機抽出部206、点灯領域抽出部208、識別部210の構成を示すブロック図である。この図8に示すように、点灯領域抽出部208は、第1領域抽出部2060と、第1領域除去部2062と、第1特徴量算出部2064と、第1認識部2066とを有している。また、点灯領域抽出部208は、第2領域抽出部2080と、第2領域除去部2082と、第2特徴量算出部2084と、第2認識部2086とを有している。識別部210は、点灯領域位置決定部2100と、飽和画素除去部2102と、色処理部2104と、色識別部2106と、画像選択部2108とを有する。なお、第2実施形態に係る撮像画像はRGBのカラー画像である。
第1領域抽出部2060は、撮影画像内の横長の長方形の領域、及び縦長の長方形の領域を信号機の候補領域として抽出する。なお、第2実施形態に係る信号機抽出部206は、第1領域抽出部2060が抽出した長方形の領域の中から信号機領域を選択するので、第1領域抽出部2060が抽出した長方形の領域を信号機の第1候補領域と呼ぶこととする。
第1領域除去部2062は、第1領域抽出部2060が抽出した第1候補領域の中から、車両の位置と向き、信号機の位置情報、及び撮影画像に基づき、第2候補領域を抽出する。より具体的には、第1領域除去部2062は、位置検出部204(図2)が検出した車両の位置と進行方向と、記憶部202(図2)に記憶された信号機の位置情報に基づき、現在位置の車両から撮像画像に撮像されるべき信号機の撮像画像内の位置を演算する。続いて、第1領域除去部2062は、撮像されるべき信号機の撮像画像内の位置から所定範囲内に入らない第1候補領域を除去する。換言すると、第1領域除去部2062は、撮像されるべき信号機の撮像画像内の位置から所定範囲内に入る第1候補領域を第2候補領域として抽出する。
第1特徴量算出部2064は、第1領域除去部2062が抽出した第2候補領域を含む信号処理領域を抽出し、この信号処理領域に基づき特徴量を算出する。
図9は、信号処理領域の例を示す図であり、図9(A)は、緑色(G)が点灯している例であり、図9(B)は、黄色(Y)が点灯している例であり、図9(C)は、赤色(R)が点灯している例である。この図9に示すように、まず、第1特徴量算出部2064は、第2候補領域、すなわち信号機領域の縦と横の長さが特定の長さになるように撮像画像を正規化し、正規化した信号機領域を含む画像領域を信号処理領域として抽出する。この場合、信号処理領域の縦と横の長さは、それぞれ信号機領域の例えば2倍に設定されている。また、縦長の信号機領域は、90度回転して横型の信号機領域と同様に、信号処理領域を設定する。
図8に示すように、第1特徴量算出部2064は、信号処理領域内の撮像画像に基づき特徴量を算出する。例えば特徴量は、輝度勾配方向共起ヒストグラムを用いるが、これに限定されず、Haar−like特徴などでもよい。なお、位置検出部204(図2)がGPS信号を受信できない場合もあり、第1特徴量算出部2064は、第1領域除去部2062の処理を行わずに第1領域抽出部2060が抽出した第1候補領域に対して特徴量を算出してもよい。
図10は、輝度勾配方向共起ヒストグラム(CoHOG)の算出例を示す図である。この図10に示すように、第1特徴量算出部2064は、輝度勾配ベクトルを演算し、輝度勾配ベクトルの組み合わせの出現頻度を輝度勾配方向共起ヒストグラムとして算出する。より具体的には、信号処理領域を、例えば8つのセルに分割し、セル毎に算出した輝度勾配方向共起ヒストグラムを順に並べて特徴量とする。輝度勾配方向共起ヒストグラムは、共起ペアとして示される位置関係にあるベクトル間の組み合わせに対して求められ、通常の輝度勾配方向ヒストグラム(HOG)よりも物体の構造情報をより詳細に表現することが可能である。
図8に示すように、第1認識部2066は、例えば認識器であり、第1特徴量算出部2064が算出した特徴量に基づき、第2候補領域が信号機の領域であるか否かを認識する。この認識器は、実際の信号機に基づき撮像画像から算出された特徴量を正パターンとし、例えばフロントガラス、建物の構造部などの長方形の領域に基づき撮像画像から算出された特徴量を負パターンとして、学習されている。すなわち、第1認識部2066は、第1特徴量算出部2064により信号処理領域に基づき算出された特徴量が所定の条件を満たす場合に、第2候補領域を信号機の領域として認識する。そして、信号機抽出部206は、最終的に、第1認識部2066が信号機の領域として認識した候補領域を、信号機の領域として抽出する。このように、信号機抽出部206は、認識処理を追加することにより、撮像画像のエッジ構造などのテクスチャ情報を反映した信号機領域の抽出が可能となり、信号機の領域の抽出精度がより向上する。
第2領域抽出部2080は、所定の大きさの高輝度領域を点灯領域の候補領域として抽出する。なお、第2実施形態に係る信号機抽出部206は、第2領域抽出部2080が抽出した点灯領域の中から点灯領域を選択するので、第2領域抽出部2080が抽出した点灯領域を点灯領域の第1候補領域と呼ぶこととする。
第2領域除去部2082は、第1領域除去部2062と同様に、位置検出部204(図2)が検出した車両の位置と進行方向と、記憶部202(図2)に記憶された信号機の位置情報に基づき、現在位置の車両から撮像画像に撮像されるべき信号機の撮像画像内の位置を演算する。続いて、第1領域除去部2062は、撮像されるべき信号機の撮像画像内の位置から所定範囲内に入らない第1候補領域を除去する。換言すると、第2領域除去部2082は、撮像されるべき信号機の撮像画像内の位置から所定範囲内に入る第1候補領域を第2候補領域として抽出する。
図11は街路灯の輝度分布と信号灯の輝度分布を模式的に示す図である。この11図(A)
は、下向きの街路の灯輝度分布を模式的に示す図であり、11図(B)は、下向きの街路の灯輝度分布から高輝度領域、例えば飽和画素を除いた領域を示す図である。11図(C)は、信号灯の灯輝度分布を模式的に示す図であり、11図(D)は、信号灯の灯輝度分布から高輝度領域、例えば飽和画素を除いた領域を示す図である。
この11図(A)に示すように、街路灯などは、一方向、例えば下方向に向けて光を照射している。このような一方向に向けて光を照射している光源の輝度分布は、光源の向いている向きに広がる傾向がある。このため、例えば、11図(A)に示す街路灯の輝度分布の重心は、11図(B)に示す飽和領域から外れる傾向がある。
一方で、11図(C)に示すように、信号灯は多方向に光を照射しているので、輝度分布は、円形に近くなる。このため、例えば、11図(A)に示す街路灯の輝度分布の重心は、11図(B)に示す飽和領域から外れる傾向がある。一方で、11図(C)に示す信号灯の輝度分布の重心は、飽和領域内に位置する傾向がある。第2領域除去部2082は、このような特性に基づき、輝度分布の重心が点灯領域内の高輝度領域、例えば飽和領域から外れる第1候補領域を、第2領域抽出部2080が抽出した第1候補領域の中から除く処理を行う。換言すると、第2領域除去部2082は、所定の輝度分布を有する第1候補領域を第2候補領域として抽出する。
第2特徴量算出部2084は、第1特徴量算出部2064と同様に、第2領域除去部2082が抽出した第2候補領域を含む信号処理領域を抽出し、この信号処理領域に基づき特徴量を算出する。この場合、点灯領域の第1候補領域の縦横比が同一になるように正規化し、信号処理領域の縦と横の長さは等しく、それぞれ第1候補領域の2倍に設定されている。
図8に示すように、第2特徴量算出部2084は、第1特徴量算出部2064と同様に、信号処理領域内の撮像画像に基づき特徴量を算出する。図12は、点灯領域に対する輝度勾配方向共起ヒストグラム(CoHOG)の算出例を示す図である。この図12に示すように、第2特徴量算出部2084は、輝度勾配ベクトルを演算し、輝度勾配ベクトルの組み合わせの出現頻度を輝度勾配方向共起ヒストグラムとして算出する。より具体的には、信号処理領域を、例えば4つのセルに分割し、セル毎に算出した輝度勾配方向共起ヒストグラムを順に並べて特徴量とする。このように、点灯領域に対するセル数は、信号機の候補領域に対するセル数よりも減らしている。
図8に示すように、第2認識部2086は、第1認識部2066と同様に、例えば認識器であり、第2特徴量算出部2084が算出した特徴量に基づき、第2候補領域が信号灯に基づく点灯領域であるか否かを認識する。この認識器は、実際の信号灯に基づき撮像画像から算出された特徴量を正パターンとし、例えば街路灯、自動車のテールランプなどの高輝度領域に基づき撮像画像から算出された特徴量を負パターンとして、学習されている。すなわち、第2認識部2086は、第2特徴量算出部2084により信号処理領域に基づき算出された特徴量が所定の条件を満たす場合に、第2候補領域を信号灯に基づく点灯領域として認識する。そして、点灯領域抽出部208は、最終的に、第2認識部2086が信号灯に基づく点灯領域として認識した候補領域を、点灯領域として抽出する。このように、点灯領域抽出部208は、認識処理を追加することにより、撮像画像のエッジ構造などのテクスチャ情報を反映した点灯領域の抽出が可能となる。
図8に示すように、点灯領域位置決定部2100は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内における点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の位置を決定する。例えば図6に示すように、点灯領域位置決定部2100は、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域を例えば3等分し、左端の領域、中央の領域、及び右端の領域のいずれに点灯領域が位置するかを決定する。これにより、識別部210は、信号機の領域内における点灯領域の位置に応じた色処理を施す。
点灯領域位置決定部2100は、位置検出部204(図2)が検出した車両の位置と進行方向と、記憶部202(図2)に記憶された信号機の位置情報に基づき、現在位置の車両から撮像画像に撮像されるべき信号機の種類を識別する。これにより、点灯領域位置決定部2100は、信号機の領域内の分割数と信号の並びとを特定する。
図13は、点灯領域から背景領域と飽和領域を除いた画像領域と、色処理を施した画像領域とを示す図である。この図13の(A)行は赤色灯1の例を示し、(B)行は赤色灯2の例を示し、(C)行は黄色灯の例を示している。また、中列の画像はそれぞれ、飽和画素と背景領域とを除いた画像例を示し、右列の画像はそれぞれ、飽和画素と背景領域とを除いた画像に対して更に色処理を行った画像を示す。赤色灯1と赤色灯2の相違は、点灯領域中の緑色成分の割合である。すなわち、赤色灯1の約20%の領域が緑色成分であり、赤色灯2の約60%の領域が緑色成分である。なお、この色処理の詳細は後述する。
飽和画素除去部2102は、例えば図13の中列の画像に示すように、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の中から飽和画素と所定値以下の画素値、すなわち背景領域とを除く処理を行う。これにより、点灯領域の中から信号灯の色成分に関係ない領域を除くことが可能となる。
色処理部2104は、飽和画素除去部2102が点灯領域内の飽和画素を除いた残りの画素に対して、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域の位置に応じた色処理を施す。より具体的には、色処理部2104は、点灯領域内の飽和画素を除いた残りの画素に対して、HSVの式色系に変換し、灯領域の位置に応じた色処理を施す。例えば、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が左端であれば、緑色に相当する画素以外を除去する。より詳細には、色処理部2104は、Hの値が150以下の画素及び200以上の画素を除く処理を行う。
同様に、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が中央部であれば、黄色に相当する画素以外を除去する。より詳細には、色処理部2104は、点灯領域が中央部であれば、Hの値が9以下の画素及び30以上の画素を除く処理を行う。
同様に、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が右端であれば、赤色に相当する画素以外を除去する。より詳細には、色処理部2104は、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が右端であれば、8以上の画素を除く処理を行う。このように、点灯領域が左端であれば、緑色相当の画素しか残らず、点灯領域が中央部であれば、黄色相当の画素しか残らず、点灯領域が右端であれば、赤色相当の画素しか残らない。
色識別部2106は、点灯領域位置決定部2100が決定した信号機の領域内における点灯領域の位置に基づき、所定の色成分を抽出し、所定の色成分が抽出に応じた信号を出力する。すなわち、色識別部2106は、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が左端であれば、色処理部2104が処理した画像領域に緑色相当の画素が所定数以上残っていれば、緑色に対応する第1出力信号を出力する。同様に、色識別部2106は、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が中央部であれば、色処理部2104が処理した画像領域に黄色相当の画素が所定数以上残っていれば、黄色に対応する第2出力信号を出力する。同様に、色識別部2106は、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域が右端であれば、色処理部2104が処理した画像領域に赤色相当の画素が所定数以上残っていれば、赤色に対応する第3出力信号を出力する。従来のように、信号機内の輝度領域内の色成分により信号機を識別すれば、赤色灯2は緑色に識別されるが、予め信号機の領域内における点灯領域の位置に応じた色処理を施しているので、このような誤識別を抑制できる。
画像選択部2108は、異なる露光時間で撮影された複数の画像それぞれにおける信号灯の領域の輝度分布の状態に基づき、特定の露光時間の画像を選択する。より具体的には、画像選択部2108は、短露光の撮像画像、中露光1の撮像画像、中露光2の撮像画像、長露光の撮像画像の中から、信号機抽出部206及び点灯領域抽出部208それぞれに適する撮像画像を選択する。
図14は、短露光画像、及び長露光画像の輝度分布を模式的に示す図であり、この図14に基づき、画像選択部2108の処理例を説明する。図14(A)の上側の図は、短露光の赤色灯の画像を示し、下側の図は、赤色灯の輝度分布範囲90と高輝度領域92とを示している。図14(B)の上側の図は、図14(A)の上側の図と同一範囲の長露光の赤色灯の画像を示し、下側の図は、赤色灯の輝度分布範囲94と高輝度領域96とを示している。
これらの図から分かる様に、露光時間に応じて輝度分布範囲90と高輝度領域92との割合、輝度分布範囲94と高輝度領域96との割合が変化する。画像選択部2108は、これらの特性に基づき、輝度分布範囲と高輝度領域との割合に基づき、短露光の撮像画像、中露光1の撮像画像、中露光2の撮像画像、長露光の撮像画像の中から、信号機抽出部206及び点灯領域抽出部208それぞれに適する撮像画像を選択する。例えば、信号機抽出部206に用いる撮像画像では、エッジ情報が重要であるので、高輝度領域に対する輝度分布範囲の割合が第1の所定値を有する撮像画像を選択する。これに対して、点灯領域抽出部208に用いる撮像画像では、点灯領域の範囲及び飽和領域の範囲がより少ないことが重要であるので、高輝度領域に対する輝度分布範囲の割合が第2の所定値を有する撮像画像を選択する。すなわち、信号機の抽出に用いる第1の所定値の方が、点灯領域の抽出に用いる第2の所定値よりも大きくなる。これにより、日中、夕暮れ時、夜間などの日照環境に応じた露光時間の撮像画像の選択が可能となり、日照環境の影響を低減させることができる。
図15は、第2実施形態に係る信号識別装置の処理例を示すフローチャートである。第1実施形態に係る信号識別装置20の処理例と異なる部分を説明する。図15に示すように、第1領域除去部2062は、第1領域抽出部2060が抽出した第1候補領域の中から、車両の位置と向き、信号機の位置情報、及び撮影画像に基づき、第2候補領域を抽出する(ステップS200)。
次に、第1特徴量算出部2064は、第1領域除去部2062が抽出した第2候補領域を含む信号処理領域を抽出し、この信号処理領域に基づき特徴量を算出する(ステップS202)。次に、第1認識部2066は、第1特徴量算出部2064が算出した特徴量に基づき、候補領域が信号機の領域であるか否かを認識する(ステップS204)。
一方で、第2領域除去部2082は、第2領域抽出部2080が抽出した第1候補領域の中から、車両の位置と向き、信号機の位置情報、及び撮影画像に基づき、第2候補領域を抽出する(ステップS206)。また、第2領域除去部2082は、2候補領域の輝度分布を用いて、輝度分布が所定の条件を満たさない点灯領域を2候補領域の中から除く処理を行う(ステップS208)。
次に、第2特徴量算出部2084は、第2領域除去部2082が抽出した第2候補領域を含む信号処理領域を抽出し、この信号処理領域に基づき特徴量を算出する(ステップS210)。次に、第2認識部2086は、第2特徴量算出部2084が算出した特徴量に基づき、第2候補領域が信号灯に基づく点灯領域であるか否かを認識する(ステップS212)。そして、点灯領域抽出部208は、最終的に、第2認識部2086が信号灯に基づく点灯領域として認識した候補領域を、点灯領域として抽出する。このように、信号機抽出部206及び点灯領域抽出部208は、認識処理により信号機領域を抽出する。
図16は、第2実施形態に係る識別部210の色処理の例を示すフローチャートである。この図16に示すように、飽和画素除去部2102は、点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の中から背景領域と飽和画素とを除く処理を行う(ステップS300、ステップS302)。
次に、色処理部2104は、飽和画素除去部2102が点灯領域内の飽和画素を除いた残りの画素に対して、HSVの式色系に変換する(ステップS304)。続いて、色処理部2104は、HSVの式色系に変換した画素に対して、点灯領域位置決定部2100が決定した点灯領域の位置に応じた色範囲外の画素を除去する(ステップS306)。
そして、色識別部2106は、点灯領域位置決定部2100が決定した信号機の領域内における点灯領域の位置に基づき、所定の色成分を抽出し、抽出した所定の色成分に応じた信号を出力する(ステップS308)。このように、識別部210では、信号機の領域内における点灯領域の位置に応じた色処理を施して、点灯領域の識別処理を行う。
以上のように本実施形態によれば、識別部210が、信号機抽出部206が抽出した信号機の領域内における点灯領域抽出部208が抽出した点灯領域の位置に応じた色処理を施し、信号機の点灯色を識別することとした。これにより、信号機の点灯位置に存在すべき色成分の量により信号灯の色の識別が可能となり、識別精度がより向上する。
(第2実施形態の変形例)
第2実施形態の変形例では、第1特徴量算出部2064が特徴量として、色勾配方向共起ヒストグラム、及び、色ヒストグラムを特徴量として追加したものである。
図17は、色勾配方向共起ヒストグラムの算出例を示す図である。この図17に示すように、第1特徴量算出部2064は、色勾配ベクトルを演算し、色勾配ベクトルの組み合わせの出現頻度を色勾配方向共起ヒストグラムとして算出する。
図18は、色ヒストグラムの算出例を示す図である。この図18に示すように、第1特徴量算出部2064は、色勾配ベクトルを演算し、色勾配ベクトルの組み合わせの出現頻度を色勾配方向共起ヒストグラムとして算出する。
図19は、第1特徴量算出部2064が算出した特徴量の例を示す図である。この図19に示すように、第1特徴量算出部2064は、輝度勾配方向共起ヒストグラムに加えて、色勾配方向共起ヒストグラムと色ヒストグラムとを特徴量として演算する。
同様に、第2特徴量算出部2084も特徴量として、輝度勾配方向共起ヒストグラムに加えて、色勾配方向共起ヒストグラムと色ヒストグラムとを特徴量として演算する。
以上のように本実施形態によれば、第1特徴量算出部2064及び第2特徴量算出部2084のそれぞれが、色勾配方向共起ヒストグラム、及び、色ヒストグラムを特徴量として追加することとした。これにより、色勾配の情報なども用いて信号機領域、及び点灯領域の抽出が可能となり、信号機領域、及び点灯領域の抽出精度がより向上する。
以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施することが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
1:運転支援システム、10:撮像装置、20:信号識別装置、30:運転支援装置、202:記憶部、204:位置検出部、206:信号機抽出部、208:点灯領域抽出部、210:識別部

Claims (16)

  1. 撮影画像内の信号機の領域を抽出する信号機抽出部と、
    撮影画像内の点灯領域を抽出する点灯領域抽出部と、
    前記信号機の領域内における前記点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する処理を行う識別部と、
    を備える信号識別装置。
  2. 前記識別部は、前記信号機の領域に前記点灯領域が含まれる場合に、前記信号機の点灯色を識別する、請求項1に記載の信号識別装置。
  3. 前記識別部は、前記信号機の領域内に前記点灯領域が含まれない場合に、前記点灯領域は信号灯でないと識別する、請求項1又は2に記載の信号識別装置。
  4. 前記識別部は、前記信号機の領域を複数の領域に分け、前記複数の領域の中の前記点灯領域が含まれる領域に基づき、前記信号機の点灯色を識別する、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  5. 前記識別部は、前記信号機の領域内を3つの領域に分け、前記点灯領域の位置が前記3つの領域のいずれに位置するかに応じて、緑色に対応する第1出力信号、黄色に対応する第2出力信号、赤色に対応する第3出力信号の内の少なくとも一つの出力信号を出力する、請求項1乃至4のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  6. 前記信号機抽出部は、第1の露光時間の撮像画像から信号機の領域を抽出し、
    前記点灯領域抽出部は、前記第1の露光時間よりも露光時間の短い第2の露光時間の撮像画像から点灯領域を抽出する、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  7. 前記識別部は、前記信号機の領域内における前記点灯領域の位置に応じた色処理を施す、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  8. 前記識別部は、前記点灯領域内の飽和画素を除いた残りの画素に対して、前記点灯領域の位置に応じた色処理を施す、請求項7に記載の信号識別装置。
  9. 前記識別部は、前記信号機の領域内における前記点灯領域の位置に基づき所定の色成分を抽出し、前記抽出した所定の色成分に応じた信号を出力する、請求項7又は8に記載の信号識別装置。
  10. 前記識別部は、異なる露光時間で撮影された複数の画像それぞれにおける前記点灯領域の輝度分布の状態に基づき、特定の露光時間の画像を選択する、請求項1乃至9のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  11. 前記信号機抽出部は、
    前記信号機の候補領域を含む信号処理領域を抽出し、前記信号処理領域に基づき算出した特徴量が所定の条件を満たす場合に、前記候補領域を信号機の領域として抽出する、請求項1乃至10のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  12. 点灯領域は、
    高輝度の画像領域を抽出し、前記高輝度の画像領域に基づき算出した特徴量が所定の条件を満たす場合に、前記前記高輝度の領域を前記点灯領域として抽出する、請求項1乃至11のいずれか一項に記載の信号識別装置。
  13. 前記特徴量は、2点間のエッジ方向の組み合わせをヒストグラム化した輝度勾配方向共起ヒストグラム、2点間の色勾配の組み合わせをヒストグラム化したい色勾配方向共起ヒストグラム、及び、量子化した色をヒストグラム化した色ヒストグラムの内の少なくとも輝度勾配方向共起ヒストグラムである、請求項11又は12に記載の信号識別装置。
  14. 車両に搭載され、前記車両の位置と進行方向を検出する位置検出部と、
    信号機の位置情報を記憶する記憶部と、を更に備え、
    信号機抽出部は、前記車両の位置と向き、前記信号機の位置情報、及び前記撮影画像に基づき、前記候補領域を抽出する、請求項11に記載の信号識別装置。
  15. 画像内の信号機の領域を抽出し、
    画像内の点灯領域を抽出し、
    前記前記信号機の領域内における前記点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する信号識別方法。
  16. 車両に搭載され、撮像画像を撮像する撮像装置と、
    前記撮像画像を用いて信号機の点灯色を識別する信号識別装置と、
    前記信号識別装置の出力信号に応じて前記車両の運転を支援する運転支援装置と、
    を備え、
    前記信号識別装置は、
    前記撮像装置により撮像された撮影画像内の信号機の領域を抽出する信号機抽出部と、
    前記撮像装置により撮像された撮影画像内の点灯領域を抽出する点灯領域抽出部と、
    前記信号機の領域内における前記点灯領域の位置に基づき、信号機の点灯色を識別する処理を行う識別部と、
    を有する運転支援システム。
JP2017178306A 2017-09-15 2017-09-15 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム Pending JP2019053619A (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017178306A JP2019053619A (ja) 2017-09-15 2017-09-15 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム
CN201810052157.7A CN109509362A (zh) 2017-09-15 2018-01-19 信号识别装置、信号识别方法以及驾驶辅助***
US15/918,468 US20190087961A1 (en) 2017-09-15 2018-03-12 Signal identifying device, signal identifying method, and driving support system
EP18161169.0A EP3457317A1 (en) 2017-09-15 2018-03-12 Signal identifying device, signal identifying method, and driving support system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017178306A JP2019053619A (ja) 2017-09-15 2017-09-15 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019053619A true JP2019053619A (ja) 2019-04-04
JP2019053619A5 JP2019053619A5 (ja) 2019-09-19

Family

ID=61622456

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017178306A Pending JP2019053619A (ja) 2017-09-15 2017-09-15 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20190087961A1 (ja)
EP (1) EP3457317A1 (ja)
JP (1) JP2019053619A (ja)
CN (1) CN109509362A (ja)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112180285A (zh) * 2020-09-23 2021-01-05 北京百度网讯科技有限公司 识别交通信号灯故障的方法、装置、导航***和路侧设备
JP2021002275A (ja) * 2019-06-24 2021-01-07 トヨタ自動車株式会社 信号認識システム
KR102214022B1 (ko) * 2020-01-07 2021-02-09 주식회사 에프에스솔루션 교통 신호의 식별 방법, 이를 이용하는 교통 신호 식별 장치 및 프로그램
KR102248673B1 (ko) * 2020-01-07 2021-05-06 주식회사 에프에스솔루션 교통 신호의 식별 방법, 이를 이용하는 교통 신호 식별 장치 및 프로그램
US20210334980A1 (en) * 2020-12-28 2021-10-28 Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd. Method and apparatus for determining location of signal light, storage medium, program and roadside device
JP2022516183A (ja) * 2019-07-31 2022-02-24 浙江商▲湯▼科技▲開▼▲発▼有限公司 指示灯検出方法、装置、デバイス、及びコンピュータ可読記録媒体
JP2022120116A (ja) * 2021-06-17 2022-08-17 阿波▲羅▼智▲聯▼(北京)科技有限公司 交通信号灯の識別方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム、路側機器、クラウド制御プラットフォーム及び車両道路協同システム
JP2023017707A (ja) * 2021-07-26 2023-02-07 バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト 信号標示ユニットを識別および/または描写する装置および方法

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6860000B2 (ja) * 2016-03-03 2021-04-14 ソニー株式会社 医療用画像処理装置、システム、方法、プログラム、画像処理システム及び医療用画像処理システム
US10852743B2 (en) * 2018-09-07 2020-12-01 GM Global Technology Operations LLC Multimodal multi-technique signal fusion system for autonomous vehicle
CN111762230B (zh) * 2019-04-02 2022-01-21 株洲中车时代电气股份有限公司 一种机车信号的处理***及铁路机车
JP7289723B2 (ja) * 2019-05-23 2023-06-12 日立Astemo株式会社 物体認識装置
JP7088137B2 (ja) * 2019-07-26 2022-06-21 トヨタ自動車株式会社 信号機情報管理システム
CN111144336A (zh) * 2019-12-30 2020-05-12 贵州近邻宝科技有限公司 面向快递面单的收件人手机号码、运单号的自动识别方法
CN111572472A (zh) * 2020-04-30 2020-08-25 汉腾新能源汽车科技有限公司 一种避免闯红灯的方法
CN113343873B (zh) * 2021-06-17 2023-07-18 亿咖通(湖北)技术有限公司 信号灯识别方法、装置、设备、介质及产品
CN114217118B (zh) * 2021-12-09 2023-05-16 福建省海峡智汇科技有限公司 一种室内变电站高压带电显示器状态识别方法及***

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009244946A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Fujitsu Ltd 信号機認識装置,信号機認識方法および信号機認識プログラム

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9953229B2 (en) * 2013-08-20 2018-04-24 Harman International Industries, Incorporated Traffic light detection
JP6132412B2 (ja) * 2015-09-24 2017-05-24 株式会社Subaru 車外環境認識装置
US9881501B2 (en) * 2015-11-02 2018-01-30 Magna Electronics Inc. Driver assistance system with traffic light alert
JP2018022220A (ja) * 2016-08-01 2018-02-08 株式会社リコー 挙動データ解析システム及び挙動データ解析装置及び挙動データ解析方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009244946A (ja) * 2008-03-28 2009-10-22 Fujitsu Ltd 信号機認識装置,信号機認識方法および信号機認識プログラム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YING JIE ET AL.: "A New Traffic Light Detection and Recognition Algorithm for Electronic Travel Aid", 2013 FOURTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT CONTROL AND INFROMATION PROCESSING (ICICIP), JPN6020037499, 9 June 2013 (2013-06-09), pages 644 - 648, XP032441813, ISSN: 0004484778, DOI: 10.1109/ICICIP.2013.6568153 *

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7268497B2 (ja) 2019-06-24 2023-05-08 トヨタ自動車株式会社 信号認識システム
JP2021002275A (ja) * 2019-06-24 2021-01-07 トヨタ自動車株式会社 信号認識システム
JP2022516183A (ja) * 2019-07-31 2022-02-24 浙江商▲湯▼科技▲開▼▲発▼有限公司 指示灯検出方法、装置、デバイス、及びコンピュータ可読記録媒体
KR102214022B1 (ko) * 2020-01-07 2021-02-09 주식회사 에프에스솔루션 교통 신호의 식별 방법, 이를 이용하는 교통 신호 식별 장치 및 프로그램
KR102248673B1 (ko) * 2020-01-07 2021-05-06 주식회사 에프에스솔루션 교통 신호의 식별 방법, 이를 이용하는 교통 신호 식별 장치 및 프로그램
CN112180285B (zh) * 2020-09-23 2024-05-31 阿波罗智联(北京)科技有限公司 识别交通信号灯故障的方法、装置、导航***和路侧设备
CN112180285A (zh) * 2020-09-23 2021-01-05 北京百度网讯科技有限公司 识别交通信号灯故障的方法、装置、导航***和路侧设备
JP2022043214A (ja) * 2020-12-28 2022-03-15 アポロ インテリジェント コネクティビティ (ベイジン) テクノロジー カンパニー リミテッド 信号灯の位置判定方法、装置、記憶媒体、プログラム、路側機器
JP7295213B2 (ja) 2020-12-28 2023-06-20 阿波▲羅▼智▲聯▼(北京)科技有限公司 信号灯の位置判定方法、装置、記憶媒体、プログラム、路側機器
US11810320B2 (en) * 2020-12-28 2023-11-07 Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd. Method and apparatus for determining location of signal light, storage medium, program and roadside device
US20210334980A1 (en) * 2020-12-28 2021-10-28 Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd. Method and apparatus for determining location of signal light, storage medium, program and roadside device
JP2022120116A (ja) * 2021-06-17 2022-08-17 阿波▲羅▼智▲聯▼(北京)科技有限公司 交通信号灯の識別方法、装置、電子機器、記憶媒体、コンピュータプログラム、路側機器、クラウド制御プラットフォーム及び車両道路協同システム
JP2023017707A (ja) * 2021-07-26 2023-02-07 バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト 信号標示ユニットを識別および/または描写する装置および方法
JP7235918B2 (ja) 2021-07-26 2023-03-08 バイエリシエ・モトーレンウエルケ・アクチエンゲゼルシヤフト 信号標示ユニットを識別および/または描写する装置および方法
US11847835B2 (en) 2021-07-26 2023-12-19 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Device and method for identifying and/or representing a signaling unit

Also Published As

Publication number Publication date
CN109509362A (zh) 2019-03-22
EP3457317A1 (en) 2019-03-20
US20190087961A1 (en) 2019-03-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2019053619A (ja) 信号識別装置、信号識別方法、及び運転支援システム
JP2011216051A (ja) 信号灯識別プログラムおよび信号灯識別装置
EP3036730B1 (en) Traffic light detection
RU2017135414A (ru) Способ, система и машиночитаемые носители хранения данных для обнаружения стоп-сигналов
US20170228606A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and recording medium
US9811746B2 (en) Method and system for detecting traffic lights
RU2018102638A (ru) Обнаружение транспортных средств в условиях низкой освещенности
CN103208185A (zh) 一种基于车灯识别的夜间车辆检测方法及***
JP5071198B2 (ja) 信号機認識装置,信号機認識方法および信号機認識プログラム
JP5996970B2 (ja) 車載撮像装置
CN107273838A (zh) 交通信号灯抓拍图片的处理方法及装置
JP2009043068A (ja) 信号機認識装置
JP2013067229A (ja) ライト検出装置、ライト検出プログラム、およびライト制御装置
WO2019085930A1 (zh) 车辆中双摄像装置的控制方法和装置
JP2011076214A (ja) 障害物検出装置
WO2019085929A1 (zh) 图像处理方法及其装置、安全驾驶方法
CN111127358B (zh) 图像处理方法、装置及存储介质
CN111723805A (zh) 一种信号灯的前景区域识别方法及相关装置
JP5338762B2 (ja) ホワイトバランス係数算出装置及びプログラム
Nguyen et al. Fast traffic sign detection under challenging conditions
CN109800693B (zh) 一种基于颜色通道混合特征的夜间车辆检测方法
JP6874315B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
US9514545B2 (en) Object detection apparatus and storage medium
JP6825299B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP7043910B2 (ja) 画像処理装置、撮像装置、機器制御システム、移動体、画像処理方法、プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190806

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190806

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200928

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20201002

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20210413