JP3004158B2 - 車両認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は自動車の予防安全技術、
とくに、画像処理技術を用いて自車両の走行している車
線領域内の前方車両を認識する装置に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の前方車両を認識する装置
としては、例えば特開平１−２８１６００号公報に記載
されているように、あらかじめ切り出した道路領域内に
存在するエッジ成分を追跡することによって前方車両の
存在する領域を抽出するものがあった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながらこのよう
な従来の車両認識装置においては、前方車両が車線変更
を行っているような場合や、前方車両と並行して複数の
車両が隣接車線を走行しているような場合においては前
方車両のみを適切に抽出することが困難であるという第
一の課題を有していた。

【０００４】また、従来の車両認識装置においては、他
の車両や様々な道路構造物との重なりをもつ前方車両の
上端部を抽出することは困難であるという第二の課題も
有していた。

【０００５】本発明は以上のような課題を解決するもの
で、まず自車両の走行している車線内で前方車両の探索
を行った後、隣接車線へと探索範囲を広げていくことに
より、自車両の走行位置、および自車両と周辺車両との
相対位置に関係なく、自車両の走行している車線内に存
在する前方車両のみを適切に抽出することができる装置
を提供することを第一の目的としている。

【０００６】また、本発明は、前方車両が他の車両、道
路壁、陸橋などとの重なりをもっているような場合にお
いても、その上端部を適切に抽出することができる装置
を提供することを第二の目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記第一の目的を達成す
るために本発明の第一の手段は、車両に搭載した前方撮
影用の画像入力手段と、前記画像入力手段によって入力
された道路画像に微分処理を施すことによってエッジ画
像を生成する画像微分手段と、前記画像微分手段によっ
て生成されたエッジ画像から自車両が走行している車線
の両側にひかれた白線を抽出することによって自車線領
域を抽出する自車線抽出手段と、前記自車線抽出手段に
より抽出された自車線領域の車線幅を基準にして、自車
線の両側に領域幅を広げることにより、自車両の走行し
ている車線に隣接する車線領域を抽出する隣接車線抽出
手段と、前記隣接車線抽出手段によって抽出された隣接
車線および前記車両抽出手段によって抽出された車両候
補領域によって限定される領域内において前記画像微分
手段によって生成されたエッジ画像から前方車両候補領
域を抽出する前方車両候補領域抽出手段と、前記前方車
両候補領域抽出手段によって抽出された領域が前方車両
に該当するかどうかの判断を行う車両領域判断手段とを
備えたものである。また、上記第一の目的を達成するた
めに本発明の第二の手段は、上記第１の手段の構成にお
いて、前方車両候補領域抽出手段は、自車線抽出手段に
よって抽出された自車両が走行している車線領域内にお
いて画像微分手段によって生成されたエッジ画像から前
方車両候補領域の下端を抽出する車両下端抽出手段と、
隣接車線抽出手段によって抽出された隣接車線および前
記車両下端抽出手段によって抽出された車両候補領域の
下端によって限定される領域内において前記画像微分手
段によって生成されたエッジ画像から前方車両候補領域
の左右端を抽出する車両側端抽出手段とから構成され、
車両領域判断手段は、前記車両下端抽出手段によって抽
出された前方車両候補領域の下端および前記車両側端抽
出手段によって抽出された前方車両候補領域の左右端に
よって切り出される領域が前方車両に該当するかどうか
の判断を行うものである。

【０００８】また上記第一、第二の目的を達成するため
に本発明の第三の手段は、上記第二の手段の構成に加え
て、前記車両領域判断手段によって前方車両に該当する
と判断された車両領域において前記画像微分手段によっ
て生成されたエッジ画像に車両モデルを適応することに
より車両領域を切り出す車両モデル適応手段を備えたも
のである。

【０００９】また上記第一、第二の目的を達成するため
に本発明の第四の手段は、上記第二の手段の構成に加え
て、前記車両領域判断手段によって前方車両に該当する
と判断された車両領域において前記画像微分手段によっ
て生成されたエッジ画像から前方車両のリヤ・ウィンド
ウを抽出することによって車両領域を切り出すリヤ・ウ
ィンドウ抽出手段を備えたものである。

【００１０】

【作用】上記第一、第二の手段によって、自車両の走行
している車線内で前方車両の探索を行った後、隣接車線
へと探索範囲を広げていくことができ、これにより、自
車両の走行位置、および自車両と周辺車両の相対位置に
関係なく、自車両の走行している車線内に存在する前方
車両のみを適切に抽出することができる。

【００１１】また、上記第三，第四の手段によって、車
両モデルやリヤ・リウィンドウ・モデルなどを用いて車
両上端部を抽出することにより、他の車両や様々な道路
構造物との重なりをもつ場合においても、前方車両のみ
を適切に抽出することができる。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の第一の実施例について図面を
参照しながら説明する。図１は、本発明の第一の実施例
にかかる車両認識装置の基本構成を示すブロック図であ
る。

【００１３】１は車両前方を撮影する画像入力手段であ
り、図２に示すように、ＣＣＤカメラを車両前部に運転
者の視界を妨げないように設置することによって実現さ
れる。２は画像微分手段であり、画像入力手段１から入
力された道路画像に対して微分処理を施し、エッジ画像
を生成するものである。３は画像微分手段２で生成され
たエッジ画像から、自車両の走行している車線領域を抽
出する自車線抽出手段であり、白線の輪郭点列を直線近
似することによって実現される。４は自車線抽出手段３
によって抽出された自車線に隣接した車線領域を抽出す
る隣接車線抽出手段であり、自車線領域を拡大する処理
を行うものである。５は車両下端抽出手段であり、自車
線抽出手段３で抽出された自車両の走行している車線領
域内のエッジ探索を行うことによって、前方車両候補領
域の下端を抽出するものである。６は車両側端抽出手段
であり、隣接車線抽出手段４で抽出された隣接車線領域
内のエッジ探索を行うことによって、前方車両候補領域
の左右端を抽出するものである。７は車両領域判断手段
であり、車両下端抽出手段５および車両側端抽出手段６
によって切り出された前方車両候補領域が前方車両に該
当するかどうかを判断するものである。

【００１４】次に、上記各構成要素よりなる本発明の第
一の実施例における車両認識装置の動作を、図３に示す
フローチャートにしたがって説明する。まずステップ１
０１では、画像入力手段１を用いて車両前方を撮影し、
道路画像データの取り込みを行う。図７に、取り込まれ
た画像の一例を示す。

【００１５】ステップ１０２では、画像微分手段２を用
いてステップ１０１で取り込んだ道路画像からエッジ成
分の抽出を行う。エッジの抽出にはＳｏｂｅｌなどの微
分オペレータを用い、得られたエッジ強度に対して適当
な閾値で二値化を行うことによってエッジ画像を生成す
る。図８に、図７の入力画像から作成したエッジ画像を
示す。

【００１６】ステップ１０３では自車線抽出手段３を用
いて、自車両の走行している車線領域の抽出を行う。自
車両の走行している車線領域の抽出は、ステップ１０２
で生成されたエッジ画像から白線の輪郭候補点列を抽出
し、これらの点列を直線近似することによって行う。こ
の場合、処理範囲を画像の下半分に限定し、直線近似処
理の精度を高める。図４に、この処理の一連の流れを示
す。まずステップ２０１では、左右の白線の輪郭点を抽
出する処理を行う。まず図９に示すように、エッジ画像
の中心Ｉから左方向に走査線を探索していき、エッジ強
度Ｅ（ｘ，ｙ）が閾値Ｔｈｅを越える最初の画素を左白
線の内側の輪郭点とする。同様に、図９に示す画像の中
心Ｉから右方向に向かって走査線を探索していき、エッ
ジ強度Ｅ（ｘ，ｙ）が閾値Ｔｈｅを越える最初の画素を
左白線の内側の輪郭点とする。図１０に左右白線の輪郭
点列を抽出した結果を示す。次にステップ２０２では、
ステップ２０１で抽出した左右の白線の輪郭点列を直接
近似する処理を行う。なお、直線近似処理にはＨｏｕｇ
ｈ変換の手法を用いる。こうして図１１に示すように、
路面上の左側白線の直線近似結果、右側白線の直線近似
結果、および画像下端によって形成される三角形ＶＬＲ
を、自車両の走行している自車線領域として抽出する。

【００１７】次にステップ１０４では、こうして抽出さ
れた自車両の走行している車線領域に基づいて、隣接車
線を含む道路領域を隣接車線抽出手段４によって近似的
に抽出する。この場合図１２に示すように、自車線領域
を表す三角形ＶＬＲの底辺ＬＲの長さを左右に倍ずつ延
長した三角形ＶＬ’Ｒ’を、隣接車線を含めた道路領域
として抽出する。

【００１８】次に、ステップ１０５では車両下端抽出手
段５を用いて、ステップ１０３で得られた自車両の走行
している自車線領域内において、前方車両の候補領域の
下端および走査線方向の重心位置を抽出する。図５に、
この処理の一連の流れを示す。まずステップ３０１にお
いて、自車両が走行している車線領域内の各走査線上に
存在するエッジ点の数をカウントし、図１３に示すよう
なヒストグラムを作成する。さらに、ステップ３０２、
３０３に示すように、このヒストグラムを下側から探索
していき、エッジ点数が閾値ＥＢをはじめて越える走査
線位置を、前方車両候補領域の下端として抽出する。そ
してステップ３０４に進み、ステップ３０３で抽出され
た前方車両候補領域下端の走査線上に分布するエッジ点
列の平均値を算出し、前方車両候補領域の走査線方向の
重心位置とする。逆にステップ３０２において、閾値Ｅ
Ｂを越える走査線がない場合は、ステップ３０５に示す
ように前方車両は存在しないと判断して処理を終える。

【００１９】図３のステップ１０６では、車両側端抽出
手段６を用いて、処理領域を隣接車線を含む道路領域に
拡張し、前方車両候補領域の左右端の抽出を行う。なお
この時、車両下端抽出手段５で抽出した前方車両候補領
域の下端位置を処理領域の下限とする。この処理の一連
の流れを図６に示す。まずステップ４０１で、走査線に
垂直方向の各画素列上に存在するエッジ点の数をカウン
トし、図１４に示すようなヒストグラムを作成する。次
にステップ４０２、４０３では、車両下端抽出手段５で
抽出した前方車両候補領域の走査線方向の重心位置から
左側に向かってヒストグラムの度数を調べ、エッジ点数
が閾値ＥＳ以下になる最初の位置を前方車両候補領域の
左端として抽出する。同様にステップ４０４、４０５で
は、重心位置から右側に向かってヒストグラムの度数を
調べ、エッジ点数が閾値ＥＳ以下になる最初の位置を前
方車両候補領域の右側として抽出する。逆に、ステップ
４０２あるいはステップ４０４において閾値ＥＳ以下に
なる位置が検出されない場合は、ステップ４０６で前方
車両は存在しないと判断して処理を終える。

【００２０】ステップ１０７では、車両下端抽出手段５
および車両側端抽出手段６によって切り出された前方車
両候補領域に関して、その領域が前方車両に該当するか
どうかの判断を行う。この場合、図１５に示す凹型に切
り出された領域内において、水平エッジの数が閾値ＥＨ
を越える場合には、車両下端抽出手段５および車両側端
抽出手段６によって切り出された前方車両候補領域が、
自車両が走行している車線領域内に存在する前方車両に
該当すると判断する。逆に、水平エッジの数が閾値ＥＨ
以下である場合には、切り出された候補領域は路面上の
影であると判断する。

【００２１】このようにして、自車両の走行している車
線領域内で前方車両領域の下端と走査線方向の重心位置
を抽出した後、隣接車線を含む道路領域内において、前
方車両候補領域の走査線方向の重心位置から左右外側に
向かってエッジを探索することにより、前方車両が車線
変更を行っている場合や、隣接車線に他の車両が走行し
ているような場合においても、自車両の走行している車
線内に存在する前方車両のみを適切に抽出することがで
きる。

【００２２】次に、本発明の第二の実施例について図面
を参照しながら説明する。図１６は、本発明の第二の実
施例の基本構成を示すブロック図である。第二の実施例
の基本構成は、第一の実施例の基本構成に車両モデル適
応手段８を付加したものになっている。車両モデル適応
手段８は、車両領域判断手段７で判断された前方車両領
域に車両モデルを適応することによって車両上端部を抽
出し、最終的に前方車両に外接する矩形領域を切り出す
ものである。

【００２３】次に、車両モデル適応手段８を付加した本
発明の第二の実施例における車両認識装置の動作を、図
１７に示すフローチャートにしたがって説明する。な
お、詳細な内容については第一の実施例と異なる部分に
ついてのみ示し、その他の部分は第一の実施例にしたが
うものとする。

【００２４】まず、ステップ５０１から５０７までの処
理は、第一の実施例で示した図３のステップ１０１から
ステップ１０７の処理に対応しており、それぞれ同様の
処理を行い、ステップ５０８へと進む。

【００２５】ステップ５０８では、車両領域判断手段７
において前方車両に該当すると判断された領域に車両モ
デルを適応することによって、前方車両の上端部を抽出
するとともに最終的に前方車両に外接する矩形領域の切
り出しを行う。一般に、前方車両の上端部分は様々な道
路構造物との重なりを持つために、下端部、左端部、お
よび右端部などに比べて抽出が困難である。そこで、普
通乗用車、軽自動車、バン、トラックなどの車両種別に
応じた様々な大きさの矩形モデルをあらかじめ用意して
おき、これをエッジ画像に当てはめることによって、前
方車両の上端部を抽出するとともに車両領域の切り出し
を行う。

【００２６】一般的に図１９に示すように、自動車は普
通乗用車、軽自動車、バン、トラックなどの車両種別に
よって、その全幅と全高の比はそれぞれ異なる。そこ
で、平均的な普通乗用車の全幅Ｗｎと全高Ｈｎの比Ｓｎ
を式（１）のように定義し、平均的な軽自動車の全幅Ｗ
ｋと全高Ｈｋの比Ｓｋを式（２）のように定義し、平均
的なバンの全幅Ｗｖと全高Ｈｖの比Ｓｖを式（３）のよ
うに定義し、平均的なトラックの全幅Ｗｔと全高Ｈｔの
比Ｓｔを式（４）のように定義する。ただし、Ｓｎ、Ｓ
ｋ、Ｓｖ、Ｓｔは式（５）にしたがうものとする。

【００２７】Ｈｎ／Ｗｎ＝Ｓｎ （１） Ｈｋ／Ｗｋ＝Ｓｋ （２） Ｈｖ／Ｗｖ＝Ｓｖ （３） Ｈｔ／Ｗｔ＝Ｓｔ （４） Ｓｎ＜Ｓｋ＜Ｓｖ＜Ｓｔ （５） ここで、抽出された前方車両の画像上における横幅がＷ
であるとする。この場合、前方車両が普通乗用車である
と仮定すれば、その画像上における高さＨは式（６）の
ように表すことができる。同様に、前方車両が軽自動
車、バン、トラックであると仮定すれば、その高さＨは
式（７）、（８）、（９）のようにそれぞれ表すことが
できる。

【００２８】Ｈ＝Ｓｎ×Ｗ （６） Ｈ＝Ｓｋ×Ｗ （７） Ｈ＝Ｓｖ×Ｗ （８） Ｈ＝Ｓｔ×Ｗ （９） そこでまずステップ６０１では、車両側端抽出手段６に
よって抽出された前方車両の左右端に基づいて、画像上
における前方車両の横幅Ｗを算出する。次にステップ６
０２では、式（６）〜（９）にしたがって、前方車両の
車両種別が普通乗用車、軽自動車、バン、トラックのそ
れぞれであった場合の画像上における高さＨを算出し、
横幅Ｗと高さＨをもった４種類の矩形モデルを作成す
る。さらにステップ６０３では、この４種類のモデルを
それぞれエッジ画像に当てはめる。この場合、矩形モデ
ルの下端、左端、右端が、車両領域判断手段で切り出さ
れた前方車両領域の下端、左端、右端にそれぞれ一致す
るように当てはめ、モデルの上辺に対応する走査線上の
エッジ点の数をカウントする。さらにステップ６０４で
は、４種類の矩形モデルの中で、カウントしたエッジ点
数が最も多いモデルを、前方車両の車両種別に適合した
モデルであると判断し、このモデルに囲まれた矩形領域
を前方車両に外接する領域として最終的に切り出す。図
２０に、前方車両に外接する矩形領域を切り出した結果
を示す。

【００２９】このように、道路領域から抽出した前方車
両の下端および左右端に基づいて作成した車両モデルを
適用して車両上端部を抽出することにより、前方車両に
外接する矩形領域を適切に切り出すことができる。

【００３０】次に、本発明の第三の実施例について図面
を参照しながら説明する。図２１は、本発明の第三の実
施例の基本構成を示すブロック図である。第三の実施例
の基本構成は、第二の実施例の基本構成における車両モ
デル適応手段８をリヤ・ウィンドウ抽出手段９に置き換
えたものになっている。一般に、乗用車のリヤ・ウィン
ドウは画像中に比較的顕著に現れる車両特徴であり、そ
の上端部分は車両の上端にほぼ一致する。さらに、その
形状および大きさは、普通乗用車あるいは軽自動車にお
いては車種によらずほぼ一定である。リヤ・ウィンドウ
抽出手段９は、車両領域判断手段７によって切り出され
た前方車両の下端、左端、右端、および画像上端によっ
て構成される矩形領域内から前方車両のリヤ・ウィンド
ウを抽出することによって前方車両の上端部を抽出し、
最終的に前方車両に外接する矩形領域の切り出し行うも
のである。

【００３１】次に、リヤ・ウィンドウ抽出手段９を有す
る本発明の第三の実施例における車両認識装置の動作
を、図２２に示すフローチャートにしたがって説明す
る。なお、詳細な内容については第二の実施例と異なる
部分についてのみ示し、その他の部分は第二の実施例に
したがうものとする。

【００３２】まず、ステップ７０１から７０７までの処
理は、第二の実施例で示した図１７のステップ５０１か
ら５０７の処理に対応しており、それぞれ同様の処理を
行い、ステップ７０８へと進む。

【００３３】ステップ７０８では、リヤ・ウィンドウ抽
出手段９を用いて前方車両のリヤ・ウィンドウを探索す
ることによって前方車両の上端部を抽出し、前方車両領
域の切り出しを行う。図２３に、この処理の一連の流れ
を示す。まずステップ８０１では、車両側端抽出手段７
で抽出した前方車両領域の左右端から画像上における前
方車両の横幅Ｗを算出する。そしてステップ８０２で
は、図２４に示すように上底Ｗ×β、下底Ｗ×γ、高さ
Ｗ×αの台形状のリヤ・ウィンドウ・モデルを作成す
る。ステップ８０３では、このモテルをテンプレートと
して、図２４で示す前方車両の下端、左端、右端、およ
び画像上端で構成される矩形領域内を移動させ、エッジ
画像とのマッチングを行う。この場合、テンプレートと
エッジ画像との適合度を表す尺度としては、テンプレー
トの台形輪郭上に存在するエッジ点の数をカウントした
ものを用いる。さらにステップ８０４では、この適合度
の最大値を算出し、ステップ８０５においてこの最大値
が閾値Ｍｗを越えているかどうかの判断を行う。適合度
の最大値が閾値Ｍｗを越えている場合はステップ８０６
へと進み、適合度が最大値を示すテンプレートの位置を
前方車両のリヤ・ウィンドウとして抽出する。そして、
このリヤ・ウィンドウの上端部分を前方車両の上端位置
として近似する。さらにステップ８０７においては、こ
うして抽出された前方車両の上端、車両領域判断手段７
によって得られた下端、左端、および右端によって囲ま
れる矩形領域を前方車両に外接する領域として切り出
す。図２０に前方車両を矩形領域として切り出した結果
を示す。逆に、適合度の最大値が閾値Ｍｗ以下である場
合、前方車両がバンあるいは大型トラックなどの車両で
あると判断し、ステップ８０８においてバン、トラック
用のモデルを適用することによって車両上端部を抽出す
る。まず、平均的なバンの全幅Ｗｖと全高Ｈｖの比Ｓ
ｖ、平均的なトラックの全幅Ｗｔと全高Ｈｔの比Ｓｔを
それぞれ式（３）、（４）、（５）のように定義する。

【００３４】Ｈｖ／Ｗｖ＝Ｓｖ （３） Ｈｔ／Ｗｔ＝Ｓｔ （４） Ｓｖ＜Ｓｔ （５） さらに、ステップ８０１で算出した画像上における前方
車両の横幅Ｗを用いると、この前方車両がバンであると
仮定すれば、その画像上における高さＨは式（８）のよ
うに、トラックであると仮定すれば式（９）のようにそ
れぞれ表すことができる。

【００３５】Ｈ＝Ｓｖ×Ｗ （８） Ｈ＝Ｓｔ×Ｗ （９） そこで、このようにして算出された横幅Ｗと高さＨをも
った２種類の矩形モデルを作成し、それぞれをエッジ画
像に適用する。この場合、矩形モデルの下端、左端、右
端が、車両領域判断手段７で切り出された前方車両領域
の下端、左端、右端にそれぞれ一致するように当ては
め、モデルの上辺に対応する走査線上のエッジ点の数を
カウントする。

【００３６】さらに、この２種類の矩形モデルの中で、
カウントしたエッジ点数が多い方のモデルを、前方車両
の車両識別に適合したモデルであると判断し、このモデ
ルに囲まれた矩形領域を前方車両に外接する領域として
最終的に切り出す。

【００３７】このようにして、リヤ・ウィンドウを特徴
量として用いることにより、前方車両が他の車両や様々
な道路構造物との重なりをもっている場合においても、
前方車両領域を適切に切り出すことができる。

【００３８】なお、上記実施例の自車線領域抽出手段３
における白線の直線近似処理にはＨｏｕｇｈ変換を用い
るとしたが、最小二乗法などの他の直線近似手法を用い
てもよい。また、上記実施例の画像微分手段２における
エッジ成分の抽出にはＳｏｂｅｌオペレータを用いると
したが、ラプラシアンなどの他のエッジ検出オペレータ
を用いてもよい。また、車両モデル適応手段８は、動的
輪郭モデルなどの手法を用いて車両の輪郭を抽出するも
のでも良い。

【００３９】なお、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能
を有する専用のハードウェア回路を用いて実現すること
ができる。

【００４０】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、自車両が
走行している車線の両側にひかれた白線を抽出すること
によって自車線領域を抽出する自車線抽出手段と、前記
自車線抽出手段により抽出された自車線領域の車線幅を
基準にして、自車線の両側に領域幅を広げることによ
り、自車両の走行している車線に隣接する車線領域を抽
出する隣接車線抽出手段と、前記隣接車線抽出手段によ
って抽出された隣接車線および前記車両抽出手段によっ
て抽出された車両候補領域によって限定される領域内に
おいて前記画像微分手段によって生成されたエッジ画像
から前方車両候補領域を抽出する前方車両候補領域抽出
手段と、前記前方車両候補領域抽出手段によって抽出さ
れた領域が前方車両に該当するかどうかの判断を行う車
両領域判断手段とを備えることにより、まず自車両の走
行している車線内で前方車両の探索を行った後、隣接車
線へと探索範囲を広げていき、自車両の走行位置、およ
び自車両と周辺車両との相対位置に関係なく、自車両の
走行している車線内に存在する前方車両のみを適切に抽
出することができる。

【００４１】また、エッジ画像に車両モデルを適応する
ことにより車両領域を切り出す車両モデル適応手段や、
エッジ画像から前方車両のリヤ・ウィンドウを抽出する
ことによって車両領域を切り出すリヤ・ウインドウ抽出
手段を備え、車両モデルやリヤ・リウィンドウ・モデル
などを用いて車両上端部を抽出することにより、他の車
両や様々な道路構造物との重なりをもつ場合において
も、前方車両のみを適切に抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第一の実施例にかかる車両認識装置の
基本構成を示すブロック図

【図２】同車両認識装置の車両へのカメラの取り付け例
を示す平面図

【図３】同車両認識装置の動作を示すフローチャート図

【図４】同車両認識装置の自車線領域抽出処理の動作を
示すフローチャート図

【図５】同車両認識装置の車両領域下端抽出処理の動作
を示すフローチャート図

【図６】同車両認識装置の車両側端抽出処理の動作を示
すフローチャート

【図７】同車両認識装置における入力画像の例を示す図

【図８】同車両認識装置における入力画像から作成した
エッジ画像を示す図

【図９】同車両認識装置における白線輪郭の抽出処理を
示す図

【図10】同車両認識装置における白線輪郭の抽出結果を
示す図

【図11】同車両認識装置における自車両の走行する車線
領域の抽出結果を示す図

【図12】同車両認識装置における隣接車線領域の抽出処
理を示す図

【図13】同車両認識装置における前方車両の下端抽出処
理を示す図

【図14】同車両認識装置における前方車両の左右端抽出
処理を示す図

【図15】同車両認識装置における前方車両候補領域の抽
出結果を示す図

【図16】本発明の第二の実施例にかかる車両認識装置の
基本構成を示すブロック図

【図17】同車両認識装置の動作を示すフローチャート図

【図18】同車両認識装置の車両モデル適応処理の動作を
示すフローチャート図

【図19】様々な車両種別ごとの矩形モデルを示す図

【図20】同車両認識装置の前方車両に外接する矩形領域
の抽出結果を示す図

【図21】本発明の第三の実施例にかかる車両認識装置の
基本構成を示すブロック図

【図22】同車両認識装置の動作を示すフローチャート図

【図23】同車両認識装置のリヤ・ウィンドウ抽出処理の
動作を示すフローチャート図

【図24】リヤ・ウィンドウのモデルを示す図

【符号の説明】

１ 画像入力手段 ２ 画像微分手段 ３ 自車線抽出手段 ４ 隣接車線抽出手段 ５ 車両下端抽出手段 ６ 車両側端抽出手段 ７ 車両領域判断手段 ８ 車両モデル適応手段 ９ リヤ・ウィンドウ抽出手段

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G08G 1/16 B60R 21/00 620 G06T 1/00 H04N 7/18

Claims (4)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両に搭載した前方撮影用の画像入力手
   段と、前記画像入力手段によって入力された道路画像に
   微分処理を施すことによってエッジ画像を生成する画像
   微分手段と、前記画像微分手段によって生成されたエッ
   ジ画像から自車両が走行している車線の両側にひかれた
   白線を抽出することによって自車線領域を抽出する自車
   線抽出手段と、前記自車線抽出手段により抽出された自
   車線領域の車線幅を基準にして、自車線の両側に領域幅
   を広げることにより、自車両の走行している車線に隣接
   する車線領域を抽出する隣接車線抽出手段と、前記隣接
   車線抽出手段によって抽出された隣接車線および前記車
   両抽出手段によって抽出された車両候補領域によって限
   定される領域内において前記画像微分手段によって生成
   されたエッジ画像から前方車両候補領域を抽出する前方
   車両候補領域抽出手段と、前記前方車両候補領域抽出手
   段によって抽出された領域が前方車両に該当するかどう
   かの判断を行う車両領域判断手段とを備えた車両認識装
   置。
2. 【請求項２】 前方車両候補領域抽出手段は、自車線抽
   出手段によって抽出された自車両が走行している車線領
   域内において画像微分手段によって生成されたエッジ画
   像から前方車両候補領域の下端を抽出する車両下端抽出
   手段と、隣接車線抽出手段によって抽出された隣接車線
   および前記車両下端抽出手段によって抽出された車両候
   補領域の下端によって限定される領域内において前記画
   像微分手段によって生成されたエッジ画像から前方車両
   候補領域の左右端を抽出する車両側端抽出手段とから構
   成され、車両領域判断手段は、前記車両下端抽出手段に
   よって抽出された前方車両候補領域の下端および前記車
   両側端抽出手段によって抽出された前方車両候補領域の
   左右端によって切り出される領域が前方車両に該当する
   かどうかの判断を行う請求項１記載の車両認識装置。
3. 【請求項３】 車両領域判断手段によって前方車両に該
   当すると判断された車両領域において画像微分手段によ
   って生成されたエッジ画像に車両モデルを適応すること
   により車両領域を切り出す車両モデル適応手段を備えた
   請求項２記載の車両認識装置。
4. 【請求項４】 車両領域判断手段によって前方車両に該
   当すると判断された車両領域において画像微分手段によ
   って生成されたエッジ画像から前方車両のリヤ・ウィン
   ドウを抽出することによって車両領域を切り出すリヤ・
   ウインドウ抽出手段を備えた請求項２記載の車両認識装
   置。