JP4707536B2 - 道路ペイント認識システム、道路ペイント認識方法及び道路ペイントデータベースの作成方法 - Google Patents
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加えて、この構成によれば、多角形要素を構成する複数の凸ポリゴンについて、凸ポリゴン情報と前記道路ネットワーク情報とに基づいて抽出した予備的特徴量に従って判定された候補種別情報に基づいて、共通の候補種別情報が付与された凸ポリゴンのみを集合体として結合することになる。したがって、異なる道路ペイント種別である可能性が高い凸ポリゴンが集合体として結合されることを防止でき、同じ道路ペイントを構成する可能性が高い凸ポリゴンのみをより適切に抽出して集合体として結合することができる。そして、この集合体でなる多角形要素が道路ペイント種別の認識処理での認識単位となるので、道路ペイント種別の判定をより正確に行うことが可能となる。
加えて、この構成によれば、多角形要素を構成する複数の凸ポリゴンについて、凸ポリゴン情報と前記道路ネットワーク情報とに基づいて抽出した予備的特徴量に従って判定された候補種別情報に基づいて、共通の候補種別情報が付与された凸ポリゴンのみを集合体として結合することになる。したがって、異なる道路ペイント種別である可能性が高い凸ポリゴンが集合体として結合されることを防止でき、同じ道路ペイントを構成する可能性が高い凸ポリゴンのみをより適切に抽出して集合体として結合することができる。そして、この集合体でなる多角形要素が道路ペイント種別の認識処理での認識単位となるので、道路ペイント種別の判定をより正確に行うことが可能となる。
加えて、この構成によれば、多角形要素を構成する複数の凸ポリゴンについて、凸ポリゴン情報と前記道路ネットワーク情報とに基づいて抽出した予備的特徴量に従って判定された候補種別情報に基づいて、共通の候補種別情報が付与された凸ポリゴンのみを集合体として結合することになる。したがって、異なる道路ペイント種別である可能性が高い凸ポリゴンが集合体として結合されることを防止でき、同じ道路ペイントを構成する可能性が高い凸ポリゴンのみをより適切に抽出して集合体として結合することができる。そして、この集合体でなる多角形要素が道路ペイント種別の認識処理での認識単位となるので、道路ペイント種別の判定をより正確に行うことが可能となる。
道路画像情報データベース2は、道路ペイントの画像が含まれる道路画像情報が格納されたデータベースである。ここでは、道路画像情報はラスタデータとなっている。また、道路画像情報は、当該画像に表れている領域の座標を示す座標情報と関連付けられている。このような道路画像情報としては、例えば、航空写真、衛星写真、調査車両により撮像した動画や静止画等の実際の画像の他、工事図面、都市計画図、住宅地図等の図面の画像情報も含まれる。
道路ネットワークデータベース3は、道路ネットワークの情報が格納されたデータベースである。道路ネットワークは、緯度及び経度で表される絶対座標上の位置情報を有する多数のノードNと、2個のノードN間をつなぐ多数のリンクLを有して構成されている(図5参照)。通常、ノードNは、交差点の中心に配置され、リンクLは、道路形状に従って道路の幅方向中央付近に配置される。また、各リンクLには、道路幅員、車線数、道路種別(高速道路、有料道路、国道、県道等の種別)、リンク長さ等の情報が関連付けられている。
道路ペイント情報データベース4は、本実施形態に係る道路ペイント認識システムの認識結果としての道路ペイント情報が格納されるデータベースである。
画像情報取得手段6は、操作部5aからの指示入力等に従って、道路画像情報データベース2から道路画像情報を取得する。ここでは、例えば、座標情報と関連付けられた一枚の航空写真等の画像情報が取得される。
輪郭線情報抽出手段7は、取得された道路画像情報に含まれる道路ペイントの可能性がある領域の輪郭線情報を抽出する。ここで、道路ペイントは白色又は黄色がほとんどであるため、航空写真等からなる道路画像情報の中の色彩の濃度が薄い領域が道路ペイントに該当する可能性が高い。そこで、輪郭線情報抽出手段7は、具体的には、道路画像情報を二値化して濃度の薄い領域を顕在化させた後、当該濃度の薄い領域の輪郭線を表すベクターデータを生成するためのラスター・ベクター変換処理を行う。この際、濃度の薄い領域の輪郭線をそのままベクターデータとすると、ドット単位のばらつきによる細かい凹凸が反映されることになるため、ノイズ除去処理を行い、輪郭線を直線に近づけると好適である。これにより、図2に示すように、道路ペイントの可能性がある領域の輪郭線を表す輪郭線情報が抽出される。
ポリゴン分割手段8は、図3に示すように、抽出された輪郭線情報に含まれる閉領域を複数の主軸演算用の領域凸ポリゴンPに分割する。なお、図3は、図2の一部の領域を拡大して示している。ここで、領域凸ポリゴンPは、全ての頂点の内角が180〔°〕未満となるポリゴン、すなわち凸ポリゴンであって、後述する主軸演算手段16による主軸Mpの演算対象となるポリゴンである。この領域凸ポリゴンPは、直線的な帯状に形成された道路ペイントの長手方向に沿った主軸Mpを有するように、分割数ができるだけ少なくなるように、すなわち各領域凸ポリゴンPの面積ができるだけ大きくなるように分割することが望ましい。そこで、ポリゴン分割手段8は、例えば、以下のような分割条件に従ってポリゴン分割処理を行う。
(1)輪郭線情報抽出手段7により抽出された輪郭線情報に含まれるn個(nは3以上の自然数)の頂点を有する多角形(閉領域)の内部に2個の頂点間を結ぶ対角線を引き、n−2個の三角形に分割する。この際、前記対角線は、例えば、任意の1個の頂点と他の頂点を結ぶn−3本の対角線とすることができる。
(2)上記(1)の分割に際しては、前記多角形の隣接する3個の頂点Vi、Vi+1、Vi+2を選択し、3個の頂点Vi、Vi+1、Vi+2を結ぶ三角形が、前記多角形の外側にある場合には、当該3個の頂点Vi、Vi+1、Vi+2を結ぶ三角形は採用しない。
(3)上記(1)の分割に際しては、前記多角形の隣接する3個の頂点Vi、Vi+1、Vi+2を選択し、3個の頂点Vi、Vi+1、Vi+2を結ぶ三角形の内部に、前記多角形の他の頂点が存在する場合には、当該3個の頂点Vi、Vi+1、Vi+2を結ぶ三角形を更に分割する。この再分割は、例えば、既に引かれた対角線と交差しないように、前記内部に存在する頂点から他の頂点を結ぶ対角線を引くことで行うことができる。
(4)上記(1)の分割後、分割のために引いた前記対角線のそれぞれについて、除去しても内角が180〔°〕以上となる頂点が現れない場合には、当該対角線を除去して三角形を結合する。これにより、除去可能な前記対角線は全て除去する。
(5)上記(4)による結合後の図形を領域凸ポリゴンPとする。
図心演算手段15は、図4に示すように、各領域凸ポリゴンPについて図心Opを演算する。また、図心演算手段15は、図7に示すように、後述する結合手段11によって複数の領域凸ポリゴンPを結合してなる集合体Aの図心Oaの演算も行う。これらの図心Op、Oaの演算方法としては、公知の方法を用いることができる。
主軸演算手段16は、図4に示すように、各領域凸ポリゴンPについて、その長手方向を代表する軸として、断面二次モーメントが最小となる主軸Mpを演算する。ここでは、主軸演算手段16は、図心Opを原点とし、主軸Mpの軸方向の一方を表す単位ベクトルを演算することとしている。ここで、主軸Mpの軸方向を表す単位ベクトルとしては180°方向が異なる2個のベクトルが存在するが、ここでは、有効とする角度範囲を制限すること等によって、いずれか一方のみに統一することとしている。この主軸Mpの演算方法としては、公知の方法を用いることができる。
道路ネットワーク情報取得手段17は、道路ネットワークデータベース3から、複数のノードN及び2個のノードN間をつなぐリンクLを有する道路ネットワーク情報を取得する。この際、道路ネットワーク情報取得手段17は、図5に示すように、少なくとも画像情報取得手段6により取得された道路画像情報に表されている領域内のノードN及びリンクLが含まれるように道路ネットワーク情報を取得する。これにより、道路画像情報から生成された領域凸ポリゴンPと道路ネットワークのノードN及びリンクLとの配置関係を求めることが可能になる。
予備特徴量抽出手段9は、領域凸ポリゴン情報及び道路ネットワーク情報に基づいて、領域凸ポリゴンPに関する所定の予備的特徴量を抽出する。本実施形態においては、予備特徴量抽出手段9は、予備的特徴量として、リンクLの配置と領域凸ポリゴンPの主軸Mpの方向及び図心Opの位置との関係、より具体的には、各領域凸ポリゴンPについて、(i)「主軸MpとリンクLとの角度」及び(ii)「図心OpとリンクLとの距離」を抽出することとしている。上記のとおり、主軸Mpは主軸演算手段16により演算され、図心Opは図心演算手段15により演算される。ここで、予備的特徴量の抽出対象となるリンクLとしては、各領域凸ポリゴンPが存在する道路上において最も近い位置にあるリンクLが採用される。そして、(i)「主軸MpとリンクLとの角度」は、リンクLを一方向のベクトルとみなして演算する。また、(ii)「図心OpとリンクLとの距離」は、最短距離を演算する。
予備判定手段10は、道路ペイント種別毎の予備的特徴量の条件を定めた予備判定条件が格納された予備判定テーブル20を備えている。この際の判定の基礎となる予備的特徴量としては、予備特徴量抽出手段9により抽出されたものが用いられる。そして、予備判定条件に基づいて、各領域凸ポリゴンPについて、候補となる一又は二以上の道路ペイント種別を判定し、判定結果を表す候補種別情報を付与する。ここで付与する候補種別情報としては、具体的には、「車道中央線実線」、「車道中央線破線」、「車線境界線実線」、「車線境界線破線」、「側線」、「停止線」、「横断歩道」、及び「ゼブラゾーン」がある。なお、本願においては「側線」は、車道外側線及び路側帯を総称する名称として使用している。また、以下の説明において、単に「車道中央線」というときは「車道中央線実線」及び「車道中央線破線」の双方を含み、単に「車線境界線」というときは「車線境界線実線」及び「車線境界線破線」の双方を含むものとする。なお、この予備判定手段10による判定処理については後に図10に示すフローチャートに基づいて詳細に説明することとし、ここでは予備判定テーブル20に格納された予備判定条件について説明する。
結合手段11は、所定の結合条件に従って、複数の領域凸ポリゴンPを、同じ道路ペイントを構成する集合体Aとして結合する。本実施形態においては、結合条件は、複数の領域凸ポリゴンPについて(i)「主軸Mpの方向の差異が所定の許容範囲内であること」、(ii)「主軸Mpと交差する辺を介して連接すること」、(iii)「共通の候補種別情報が付与されていること」の3つの条件を設定している。
代表軸演算手段18は、図7に示すように、各集合体Aについて、その長手方向を代表する代表軸Maを演算する。ここでは、代表軸演算手段18は、図心演算手段15により演算された集合体Aの図心Oaを原点とし、当該集合体Aを構成する各領域凸ポリゴンPの主軸Mp(単位ベクトル)に当該領域凸ポリゴンPの面積を乗じたものを、集合体Aを構成する全ての領域凸ポリゴンPについて加算した総和のベクトルを演算し、このベクトルにより表される軸を代表軸Maとしている。すなわち、この代表軸Maは、各領域凸ポリゴンPの面積を重みとした各領域凸ポリゴンPの主軸Mpの重み付け平均を表すベクトルとして演算される。ここで、代表軸Maの軸方向を表すベクトルとしては180°方向が異なる2個のベクトルが存在するが、ここでは、有効とする角度範囲を制限すること等によって、いずれか一方のみに統一することとしている。
特徴量抽出手段12は、集合体Aについての集合体情報に基づいて、又は集合体情報及び道路ネットワーク情報に基づいて、集合体Aに関する所定の特徴量を抽出する。本実施形態においては、特徴量抽出手段12は、集合体A毎の個別特徴量を抽出するとともに、後述するグループ化手段19によりグループ化された複数の集合体Aからなるグループ毎のグループ特徴量も抽出する。ここでは、特徴量抽出手段12は、個別特徴量として、(i)「集合体Aの面積」、(ii)「集合体Aの周長」、(iii)「集合体Aの代表軸MaとリンクLとの角度」、(iv)「集合体Aの図心OaとリンクLとの距離」を抽出することとしている。ここで、個別特徴量の抽出対象となるリンクLとしては、各集合体Aが存在する道路上において最も近い位置にあるリンクLが採用される。そして、(iii)「集合体Aの代表軸MaとリンクLとの角度」は、リンクLを一方向のベクトルとみなして演算する。また、(iv)「集合体Aの図心OaとリンクLとの距離」は、最短距離を演算する。
グループ化手段19は、図8に示すように、所定のグループ化条件に適合する複数の集合体Aをグループ化する。このグループ化の目的は、「車道中央線破線」、「車線境界線破線」、「横断歩道」、及び「ゼブラゾーン」等のように、複数の集合体Aにより一まとまりの道路ペイントを構成する可能性があるものを一つのグループとし、グループ毎に特徴量の抽出及び道路ペイント種別の判定を行うことにある。ここで、グループ化条件としては、具体的には、各集合体Aが、(i)「同程度の面積及び周長を有すること」、及び(ii)「所定内の間隔で近接して配置されていること」の2つの条件を設定している。そして、グループ化に際しては、条件(ii)に規定する所定内の間隔で3個以上の集合体Aが順次配列されている場合には、これらの全ての集合体Aを一つにグループ化する。
種別判定手段13は、道路ペイント種別毎の特徴量(個別特徴量及びグループ特徴量)の条件を定めた種別判定条件が格納された種別判定テーブル21を備えている。この際の判定の基礎となる特徴量としては、特徴量抽出手段12により抽出されたものが用いられる。そして、種別判定条件に基づいて、各集合体A及び集合体Aの各グループについて道路ペイント種別を判定する。ここで判定する道路ペイント種別としては、具体的には、「車道中央線実線」、「車道中央線破線」、「車線境界線実線」、「車線境界線破線」、「側線」、「停止線」、「横断歩道」、及び「ゼブラゾーン」がある。なお、この種別判定手段13による判定処理については後に図11及び図12に示すフローチャートに基づいて詳細に説明することとし、ここでは種別判定テーブル21に格納された種別判定条件について説明する。
道路ペイント情報生成手段14は、種別判定手段13により道路ペイント種別が判定された集合体Aの情報を用いて、当該道路ペイント種別の道路ペイント情報を生成し、道路ペイント情報データベース4に格納する。この道路ペイント情報には、道路ペイント種別を表す情報の他、当該道路ペイントの形状及び配置(座標)の情報が含まれる。
次に、本実施形態に係る道路ペイント認識システムによる道路ペイントの認識処理について、図9から図12に示すフローチャートに基づいて詳細に説明する。図9は、本実施形態に係る道路ペイントの認識処理方法の全体を示すフローチャートである。図10は、図9に示すフローチャートのステップ#08の「予備判定」処理の詳細を示すフローチャートである。図11及び図12は、図9に示すフローチャートのステップ#11の「種別判定」処理の詳細を示すフローチャートである。
次に、図9に示すフローチャートのステップ#08の「予備判定」処理の詳細について、図10に示すフローチャートに基づいて説明する。この図に示すように、「予備判定」処理では、まず、予備特徴量抽出手段9により、ステップ#06で演算された各領域凸ポリゴンPの主軸Mpの情報、及びステップ#07で取得された道路ネットワーク情報に含まれるリンクLの情報に基づいて、各領域凸ポリゴンPについて主軸MpとリンクLとの角度を演算する(ステップ#21)。そして、予備判定手段10において、主軸MpとリンクLとの角度が垂直であるか否かについて判断する(ステップ#22)。主軸MpとリンクLとの角度が垂直である場合には(ステップ#22:YES)、「停止線」の候補種別情報を付与する(ステップ#23)。図5に示す例では、P1の符号が付された領域凸ポリゴンPに「停止線」の候補種別情報を付与する。主軸MpとリンクLとの角度が垂直でない場合には(ステップ#22:NO)、次に、主軸MpとリンクLとの角度が平行であるか否かについて判断する(ステップ#24)。主軸MpとリンクLとの角度が平行でない場合には(ステップ#24:NO)、「ゼブラゾーン」の候補種別情報を付与する(ステップ#25)。図5に示す例では、P2の符号が付された領域凸ポリゴンPに「ゼブラゾーン」の候補種別情報を付与する。
次に、図9に示すフローチャートのステップ#11の「種別判定」処理の詳細について、図11及び図12に示すフローチャートに基づいて説明する。これらの図のうち、図11は主として個別特徴量に関する個別条件に基づく判定処理を示しており、図12は主としてグループ特徴量に関するグループ条件に基づく判定処理を示している。
(1)上記の実施形態においては、図心OpとリンクLとの距離に関する予備判定条件、及び図心OaとリンクLとの距離に関する種別判定条件として、「±2〔m〕以内」及び「道路幅員の1/2離間した位置から±2〔m〕以内」という条件を用いる場合について説明した。しかし、このような定数的な条件設定は、単なる一例に過ぎない。したがって、これらの条件を、例えば、一車線の幅を決定するリンク情報としての道路幅員及び車線数に係る属性の関数とすることも好適な実施形態の一つである。
2:道路画像情報データベース
3:道路ネットワークデータベース
4:道路ペイント情報データベース
6:画像情報取得手段
7:輪郭線情報抽出手段
8:ポリゴン分割手段
9:予備特徴量抽出手段
10:予備判定手段
11:結合手段
12:特徴量抽出手段
13:種別判定手段
14:道路ペイント情報生成手段
15:図心演算手段
16:主軸演算手段
17:道路ネットワーク情報取得手段
18:代表軸演算手段
19:グループ化手段
20:予備判定テーブル
21:種別判定テーブル
22:ポリゴン情報取得手段
23:多角形要素情報取得手段
N:ノード
L:リンク
P:領域凸ポリゴン
Op:領域凸ポリゴンの図心
Mp:領域凸ポリゴンの主軸
A:集合体
Oa:集合体の図心
Ma:集合体の代表軸
Claims (8)
- 道路ペイントの少なくとも一部を構成すると共に複数の凸ポリゴンを結合した集合体である多角形要素についての、前記凸ポリゴンの形状及び配置の情報を含む凸ポリゴン情報を取得する凸ポリゴン情報取得手段と、
位置情報を有する複数のノード及び2個のノード間をつなぐリンクを有する道路ネットワーク情報を取得する道路ネットワーク情報取得手段と、
前記凸ポリゴン情報及び前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記凸ポリゴンに関する所定の予備的特徴量を抽出する予備的特徴量抽出手段と、
道路ペイント種別毎の前記予備的特徴量の条件を定めた予備判定条件に基づいて、前記各凸ポリゴンについて、候補となる一又は二以上の道路ペイント種別を判定し、判定結果を表す候補種別情報を付与する予備判定手段と、
共通の前記候補種別情報が付与されているという条件を含む所定の結合条件に従って複数の前記凸ポリゴンを結合し、前記多角形要素を生成する結合手段と、
前記多角形要素の形状及び配置の情報を含む多角形要素情報を取得する多角形要素情報取得手段と、
前記多角形要素情報及び前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記多角形要素に関する所定の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
道路ペイント種別毎の前記特徴量の条件を定めた種別判定条件に従って、各多角形要素の道路ペイント種別を判定する判定手段と、
を備える道路ペイント認識システム。 - 前記特徴量抽出手段は、前記多角形要素毎の前記特徴量を抽出するとともに、所定のグループ化条件に適合する複数の前記多角形要素からなるグループ毎の前記特徴量を抽出する請求項1に記載の道路ペイント認識システム。
- 前記特徴量は、前記多角形要素の面積、前記多角形要素の周長、前記多角形要素の長手方向を代表する軸と前記リンクとの角度、及び前記多角形要素の図心と前記リンクとの距離のいずれか一つ以上を含む請求項1又は2に記載の道路ペイント認識システム。
- 前記複数の多角形要素からなるグループ毎の特徴量は、前記グループ内の複数の多角形要素の図心を結ぶ方向と前記リンクとの角度、前記グループ内の複数の多角形要素の図心を結ぶ線と前記リンクとの距離、及び前記グループ内の各多角形要素の長手方向を代表する軸同士の角度のいずれか一つ以上を含む請求項2に記載の道路ペイント認識システム。
- 前記予備的特徴量は、前記凸ポリゴンの断面二次モーメントが最小となる主軸と前記リンクとの角度、及び前記凸ポリゴンの図心と前記リンクとの距離のいずれか一つ以上である請求項1〜4の何れかに記載の道路ペイント認識システム。
- 前記結合条件は、複数の前記凸ポリゴンについて、前記各凸ポリゴンの断面二次モーメントが最小となる主軸の方向の差異が所定範囲内であること、及び前記主軸と交差する辺を介して連接することを含む請求項1〜5の何れかに記載の道路ペイント認識システム。
- 道路ペイント認識システムが実行する道路ペイント認識方法であって、
道路ペイントの少なくとも一部を構成すると共に複数の凸ポリゴンを結合した集合体である多角形要素についての、前記凸ポリゴンの形状及び配置の情報を含む凸ポリゴン情報を取得する凸ポリゴン情報取得ステップと、
位置情報を有する複数のノード及び2個のノード間をつなぐリンクを有する道路ネットワーク情報を取得する道路ネットワーク情報取得ステップと、
前記凸ポリゴン情報及び前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記凸ポリゴンに関する所定の予備的特徴量を抽出する予備的特徴量抽出ステップと、
道路ペイント種別毎の前記予備的特徴量の条件を定めた予備判定条件に基づいて、前記各凸ポリゴンについて、候補となる一又は二以上の道路ペイント種別を判定し、判定結果を表す候補種別情報を付与する予備判定ステップと、
共通の前記候補種別情報が付与されているという条件を含む所定の結合条件に従って複数の前記凸ポリゴンを結合し、前記多角形要素を生成する結合ステップと、
前記多角形要素の形状及び配置の情報を含む多角形要素情報を取得する多角形要素情報取得ステップと、
前記多角形要素情報及び前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記多角形要素に関する所定の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
道路ペイント種別毎の前記特徴量の条件を定めた種別判定条件に従って、各多角形要素の道路ペイント種別を判定する判定ステップと、
を備える道路ペイント認識方法。 - 道路ペイントデータベースの作成システムが実行する道路ペイントデータベースの作成方法であって、
道路ペイントの少なくとも一部を構成すると共に複数の凸ポリゴンを結合した集合体である多角形要素についての、前記凸ポリゴンの形状及び配置の情報を含む凸ポリゴン情報を取得する凸ポリゴン情報取得ステップと、
位置情報を有する複数のノード及び2個のノード間をつなぐリンクを有する道路ネットワーク情報を取得する道路ネットワーク情報取得ステップと、
前記凸ポリゴン情報及び前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記凸ポリゴンに関する所定の予備的特徴量を抽出する予備的特徴量抽出ステップと、
道路ペイント種別毎の前記予備的特徴量の条件を定めた予備判定条件に基づいて、前記各凸ポリゴンについて、候補となる一又は二以上の道路ペイント種別を判定し、判定結果を表す候補種別情報を付与する予備判定ステップと、
共通の前記候補種別情報が付与されているという条件を含む所定の結合条件に従って複数の前記凸ポリゴンを結合し、前記多角形要素を生成する結合ステップと、
前記多角形要素の形状及び配置の情報を含む多角形要素情報を取得する多角形要素情報取得ステップと、
前記多角形要素情報及び前記道路ネットワーク情報に基づいて、前記多角形要素に関する所定の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
道路ペイント種別毎の前記特徴量の条件を定めた種別判定条件に従って、各多角形要素の道路ペイント種別を判定する判定ステップと、
道路ペイント種別が判定された前記多角形要素情報を、当該道路ペイント種別の道路ペイント情報としてデータベースに登録する道路ペイント情報登録ステップと、
を備える道路ペイントデータベースの作成方法。
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