JP6395759B2 - レーン検出 - Google Patents
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Description
本願は、2015年5月28日印度国出願の、印度国仮出願(発明の名称:レーン検出のための方法及びシステム)第2079/MUM/2015号の優先権を主張する。
近接性及び距離基準に基づいて、選択されたレーンエッジ部分/セグメントをグループ化するようにさせられ得る。グループ化されたエッジでは、局所的ノイズを最小限にするように、平滑化が実行される。システム200は更に、個々のエッジ部分を他の短いリストされたエッジと比較して、前記エッジ部分が同じレーンマーキング(左レーンマーキング若しくは右レーンマーキング)に属するかどうか判別するようにさせられる。システム200は更に、画像内の位置に基づいて左及び右のレーンマーキングを表す、インバウンズのエッジのペア(例えば、左レーンマーキングと右レーンマーキング)の中から、有効なエッジセグメントのセットを選択若しくは取得するようにさせられる。例示の実施形態では、プロセッサ202は、メモリ204の内容と共に、場合によっては本明細書に記載の他のコンポーネントと共に、個々のエッジ部分を他の短いリストされたエッジと比較して、インバウンズのエッジのペアの中から有効なエッジセグメントのセットを選択若しくは取得するように構成されている。左レーンに対するエッジグループ化のための、例示の擬似コードを以下に示す。右レーンに対するエッジグループ化を特定するのも同じステップとなり得る。
Claims (14)
- レーン検出のためのコンピュータ実装方法において、
レーンマーキングを有する道路の少なくとも一つの画像に対応するエッジ画像を生成するステップであって、エッジ画像は、レーンマーキングに対応するインバウンズのエッジのペアを含む、ステップと、
少なくとも一つの画像の複数の水平画像ストリップから、複数のレーンマスクを抽出するステップであって、水平画像ストリップ内の複数のレーンマスクのうちのレーンマスクは、水平画像ストリップ内のレーンマーキングの空間的サブセットを示し、複数のレーンマスクは、複数の水平画像ストリップ内のレーンマーキングのサブセットのインテンシティについての適応可能な閾値化に基づいて、抽出される、ステップと、
複数の水平画像ストリップ内の複数のレーンマスクの、構造情報、色情報及びインテンシティ情報に少なくとも基づいて、複数のレーンマスクの間から複数の有効なレーンマスクを選択するステップであって、構造情報は、複数のレーンマスクの形状及びサイズを含み、インテンシティ情報は、複数のレーンマスクのピクセルと関連付けられるインテンシティ値を含む、選択するステップと、
レーンマーキングに対応するインバウンズのエッジのペアについての、複数のエッジセグメントを特定するために、インバウンズのエッジのペアと複数の有効なレーンマスクとの間のオーバラップを判別するステップであって、インバウンズのエッジのペアについての、複数のエッジセグメントは曲率情報を含み、エッジセグメントの曲率情報は、レーンマーキングに対する、エッジセグメントの曲率を示す、ステップと、及び、
複数のエッジセグメントの曲率情報に基づいて、インバウンズのエッジのペアの有効なエッジセグメントのセットを取得するステップであって、有効なエッジセグメントのセットはレーンマーキングを検出することを促進する、ステップと
を含む、コンピュータ実装方法。 - 前記少なくとも一つの画像が、レーンマーキングを伴う道路のグレースケール画像を含む、請求項1に記載の方法。
- 複数の水平画像ストリップのうちの水平画像ストリップ内の、レーンマーキングのサブセットのインテンシティについての適応可能な閾値化は、
水平画像のインテンシティプロファイルを決定することと、
インテンシティプロファイルから、最大値とその次の最大値との間の極小値を導出することと、及び、
最大値とその次の最大値との間の極小値に基づいて、水平画像ストリップに対するインテンシティの閾値を適応可能に決定することと
を含む、請求項1に記載の方法。 - インバウンズのエッジのペアと複数の有効なレーンマスクとの間のオーバラップを判別するステップが、インバウンズのエッジのペアと関連付けられる個々のピクセルに対して、複数の水平画像ストリップのうちの一つ上の対応するピクセルの存在を判別するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- エッジセグメントの曲率情報が、エッジセグメント上に配置するポイントのセットに対する曲線の角度を含む、請求項1に記載の方法。
- 有効なエッジセグメントのセットを取得するステップが、
複数のエッジセグメントのうちのエッジセグメントの各々上に配置する、ポイントのセットに対する、曲線の角度の間の変動が、角度の閾値以上であるかどうか、判別するステップと、
前記変動が角度の閾値以上であると判別すると、複数のエッジセグメントのうちの一つ若しくはそれ以上エッジセグメントを、ノイズのあるエッジセグメントとしてマークするステップと、及び、
有効なエッジセグメントを取得するために、複数のエッジセグメントからノイズのあるエッジセグメントを取り除くステップと
を含む、請求項5に記載の方法。 - 複数の水平画像ストリップが異なる高さを有する、請求項1に記載の方法。
- レーン検出のためのコンピュータ実装システムにおいて、
少なくとも一つのメモリ204と、及び、
少なくとも一つのプロセッサ202と
を含み、
前記少なくとも一つのメモリ204は、前記少なくとも一つのプロセッサ202と結合しており、
前記少なくとも一つのプロセッサ202は、
レーンマーキングを有する道路の少なくとも一つの画像に対応するエッジ画像を生成するステップであって、エッジ画像は、レーンマーキングに対応するインバウンズのエッジのペアを含む、ステップと、
少なくとも一つの画像の複数の水平画像ストリップから、複数のレーンマスクを抽出するステップであって、水平画像ストリップ内の複数のレーンマスクのうちのレーンマスクは、水平画像ストリップ内のレーンマーキングの空間的サブセットを示し、複数のレーンマスクは、複数の水平画像ストリップ内のレーンマーキングのサブセットのインテンシティについての適応可能な閾値化に基づいて、抽出される、ステップと、
複数の水平画像ストリップ内の複数のレーンマスクの、構造情報、色情報及びインテンシティ情報に少なくとも基づいて、複数のレーンマスクの間から複数の有効なレーンマスクを選択するステップであって、構造情報は、複数のレーンマスクの形状及びサイズを含み、インテンシティ情報は、複数のレーンマスクのピクセルと関連付けられるインテンシティ値を含む、選択するステップと、
レーンマーキングに対応するインバウンズのエッジのペアについての、複数のエッジセグメントを特定するために、インバウンズのエッジのペアと複数の有効なレーンマスクとの間のオーバラップを判別するステップであって、インバウンズのエッジのペアについての、複数のエッジセグメントは曲率情報を含み、エッジセグメントの曲率情報は、レーンマーキングに対する、エッジセグメントの曲率を示す、ステップと、及び、
複数のエッジセグメントの曲率情報に基づいて、インバウンズのエッジのペアの有効なエッジセグメントのセットを取得するステップであって、有効なエッジセグメントのセットはレーンマーキングを検出することを促進する、ステップと
を行うものとする、前記少なくとも一つのメモリ204内に格納されるプログラムされた命令を、実行することができる、
コンピュータ実装システム。 - 複数の水平画像ストリップのうちの水平画像ストリップ内の、レーンマーキングのサブセットのインテンシティについての適応可能な閾値化を実行するために、
前記少なくとも一つのプロセッサ202は、
水平画像のインテンシティプロファイルを決定することと、
インテンシティプロファイルから、最大値とその次の最大値との間の極小値を導出することと、及び、
最大値とその次の最大値との間の極小値に基づいて、水平画像ストリップに対するインテンシティの閾値を適応可能に決定することと
を行うものとする命令により、更に構成される、
請求項8に記載のシステム。 - インバウンズのエッジのペアと複数の有効なレーンマスクとの間のオーバラップを判別するために、
前記少なくとも一つのプロセッサ202は、
インバウンズのエッジのペアと関連付けられる個々のピクセルに対して、複数の水平画像ストリップのうちの一つ上の対応するピクセルの存在を判別すること
を行うものとする命令により、更に構成される、
請求項8に記載のシステム。 - エッジセグメントの曲率情報が、エッジセグメント上に配置するポイントのセットに対する曲線の角度を含む、請求項8に記載のシステム。
- 有効なエッジセグメントのセットを取得するために、
前記少なくとも一つのプロセッサ202は、
複数のエッジセグメントのうちのエッジセグメントの各々上に配置する、ポイントのセットに対する、曲線の角度の間の変動が、角度の閾値以上であるかどうか、判別するステップと、
前記変動が角度の閾値以上であると判別すると、複数のエッジセグメントのうちの一つ若しくはそれ以上エッジセグメントを、ノイズのあるエッジセグメントとしてマークするステップと、及び、
有効なエッジセグメントを取得するために、複数のエッジセグメントからノイズのあるエッジセグメントを取り除くステップと
を行うものとする命令により、更に構成される、
請求項11に記載のシステム。 - 複数の水平画像ストリップが異なる高さを有する、請求項8に記載のシステム。
- 前記少なくとも一つのプロセッサ202と前記少なくとも一つのメモリ204とに結合する少なくとも一つのメディアセンサを更に含み、
前記少なくとも一つのメディアセンサは少なくとも一つの画像をキャプチャすることを促進する、請求項8に記載のシステム。
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DE102018100292A1 (de) * | 2018-01-09 | 2019-07-11 | Connaught Electronics Ltd. | Erfassung einer Fahrspurmarkierung durch ein Spurhaltewarnsystem eines Fahrzeugs |
CN110147698A (zh) * | 2018-02-13 | 2019-08-20 | Kpit技术有限责任公司 | 用于车道检测的***和方法 |
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KR102564856B1 (ko) * | 2018-09-07 | 2023-08-08 | 삼성전자주식회사 | 차선을 검출하는 방법 및 장치 |
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CN109677405B (zh) * | 2018-12-14 | 2020-06-16 | 中南民族大学 | 一种基于不完备车道线信息的车辆偏离预警方法及*** |
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WO2021056307A1 (en) * | 2019-09-26 | 2021-04-01 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for detecting lane markings for autonomous driving |
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JP4365352B2 (ja) * | 2005-07-06 | 2009-11-18 | 本田技研工業株式会社 | 車両及びレーンマーク認識装置 |
JP4937030B2 (ja) * | 2007-07-24 | 2012-05-23 | ルネサスエレクトロニクス株式会社 | 車両用画像処理装置 |
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