JP3004158B2 - 車両認識装置 - Google Patents
車両認識装置Info
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- JP3004158B2 JP3004158B2 JP5277217A JP27721793A JP3004158B2 JP 3004158 B2 JP3004158 B2 JP 3004158B2 JP 5277217 A JP5277217 A JP 5277217A JP 27721793 A JP27721793 A JP 27721793A JP 3004158 B2 JP3004158 B2 JP 3004158B2
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Description
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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)
- 【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。 - 【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。 - 【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。 - 【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。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5277217A JP3004158B2 (ja) | 1993-11-08 | 1993-11-08 | 車両認識装置 |
US08/246,634 US5487116A (en) | 1993-05-25 | 1994-05-20 | Vehicle recognition apparatus |
DE69428737T DE69428737T2 (de) | 1993-05-25 | 1994-05-25 | Fahrzeugerkennungsgerät |
EP94108082A EP0626655B1 (en) | 1993-05-25 | 1994-05-25 | Vehicle recognition apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5277217A JP3004158B2 (ja) | 1993-11-08 | 1993-11-08 | 車両認識装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07129899A JPH07129899A (ja) | 1995-05-19 |
JP3004158B2 true JP3004158B2 (ja) | 2000-01-31 |
Family
ID=17580449
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5277217A Expired - Fee Related JP3004158B2 (ja) | 1993-05-25 | 1993-11-08 | 車両認識装置 |
Country Status (1)
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---|---|
JP (1) | JP3004158B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3619628B2 (ja) * | 1996-12-19 | 2005-02-09 | 株式会社日立製作所 | 走行環境認識装置 |
US6163022A (en) * | 1997-05-20 | 2000-12-19 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Imaging apparatus, distance measurement apparatus and method for measuring distance |
CN101458814B (zh) * | 2007-12-13 | 2012-02-01 | 东软集团股份有限公司 | 一种用于从图像中分割对象感兴趣区域的方法和装置 |
JP5131475B2 (ja) * | 2008-09-25 | 2013-01-30 | マツダ株式会社 | 車両の走行制御装置 |
KR101407901B1 (ko) * | 2010-12-06 | 2014-06-16 | 주식회사 만도 | 차량인식시스템 |
-
1993
- 1993-11-08 JP JP5277217A patent/JP3004158B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH07129899A (ja) | 1995-05-19 |
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