JP6686760B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置及び画像処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP6686760B2 JP6686760B2 JP2016143002A JP2016143002A JP6686760B2 JP 6686760 B2 JP6686760 B2 JP 6686760B2 JP 2016143002 A JP2016143002 A JP 2016143002A JP 2016143002 A JP2016143002 A JP 2016143002A JP 6686760 B2 JP6686760 B2 JP 6686760B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- lane
- width
- vehicle
- captured image
- image processing
- 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.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/02—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to ambient conditions
- B60W40/04—Traffic conditions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W40/00—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models
- B60W40/10—Estimation or calculation of non-directly measurable driving parameters for road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub unit, e.g. by using mathematical models related to vehicle motion
- B60W40/11—Pitch movement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
- G06T2207/30256—Lane; Road marking
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
本発明は、検出した車線の幅のズレを補正する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
従来、撮像装置から走行路前方の道路情報を得て、当該道路情報を利用して車両を制御することが行われている。特許文献1には、地図情報をもとに得た第1の道路情報と撮像装置を利用して得た第2の道路情報とに基づいて、最終的な道路情報を得る技術が開示されている。
ところで、カメラ等を利用して車両の進行方向前方の道路情報を得ようとする場合、車両の振動等により、カメラの向きや高さなどが当初の設定からずれてしまい、正しい道路情報を得られなくなることがある。そのため、道路情報を利用する車線維持支援等の運転補助が効果的に使用できなくなるといった問題が生じていた。
そこで、本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、カメラ等を利用して取得する道路情報の精度を向上させる技術を提供することを目的とする。
本発明の第1の態様においては、車両の進行方向前方が撮影された撮影画像から前記車両が走行する車線の幅を算出する車線幅算出部と、前記車両の位置を示す情報を取得する位置情報取得部と、前記車両の位置を示す情報に基づいて地図データから前記車両が走行する前記車線の幅を示す情報を取得する車線幅取得部と、前記車線幅算出部が算出した前記車線の幅と前記車線幅取得部が前記地図データから取得した前記車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、前記撮影画像中の被写体の長さと前記撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正するスケール修正部と、を備える画像処理装置を提供する。
前記スケール修正部は、例えば、前記車線幅算出部が算出した前記車線の幅と前記車線幅取得部が取得した前記車線の幅との差が、所定の期間よりも長く前記所定の値よりも大きい場合に、前記撮影画像中の被写体の長さと前記撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。
前記所定の値は、例えば、前記車線幅取得部が取得した前記車線の幅と前記車両の車幅とに基づいて決定される。
前記所定の値は、例えば、前記車線幅取得部が取得した前記車線の幅と前記車両の車幅との差が小さくなるほど、小さく決定される。
本発明の第2の態様においては、車両の進行方向前方が撮影された撮影画像から前記車両が走行する車線の幅を算出するステップと、前記車両の位置を示す情報を取得するステップと、前記車両の位置を示す情報に基づいて地図データから前記車両が走行する前記車線の幅を示す情報を取得するステップと、算出した前記車線の幅と前記地図データから取得した前記車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、前記撮影画像中の被写体の長さと前記撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正するステップと、を含むプロセッサが実行する画像処理方法を提供する。
本発明によれば、カメラ等を利用して取得する道路情報の精度を向上させるという効果を奏する。
[概要]
以下に、図1を参照しながら、実施の形態に係る画像処理装置を説明する。
図1は、車両の進行方向前方が撮影された撮影画像を示す図である。図1(a)及び図1(b)には、区画線Cで区切られた走行車線と画素Pとが描かれている。図1(a)と図1(b)とでは、撮影画像を撮影する領域が異なる。図1(b)の撮影画像を撮影するカメラは、振動等の影響を受けて図1(a)の撮影画像を撮影するカメラの設定よりも下向きになっている。従って、図1(a)の撮影画像の方が図1(b)の撮影画像よりも遠方が撮影されている。
以下に、図1を参照しながら、実施の形態に係る画像処理装置を説明する。
図1は、車両の進行方向前方が撮影された撮影画像を示す図である。図1(a)及び図1(b)には、区画線Cで区切られた走行車線と画素Pとが描かれている。図1(a)と図1(b)とでは、撮影画像を撮影する領域が異なる。図1(b)の撮影画像を撮影するカメラは、振動等の影響を受けて図1(a)の撮影画像を撮影するカメラの設定よりも下向きになっている。従って、図1(a)の撮影画像の方が図1(b)の撮影画像よりも遠方が撮影されている。
画像処理装置は、例えば、被写体の大きさ又は長さ等を、被写体が撮影画像に占めるピクセルの数に基づいて算出する。図1(a)及び(b)からわかるように、振動等によりカメラの向きが変わった場合、車線幅に対応するピクセル数が変わってしまい、画像処理装置は正しい車線幅を算出することができない。画像処理装置が正しい車線幅を算出できない場合、例えば、車両が走行するカーブの曲率の算出精度が下がり、画像処理装置はカーブ走行中の操舵支援を効果的に実施できなくなり得る。
実施の形態に係る画像処理装置は、撮影画像から算出した車線の幅と地図データから取得した車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。こうすることによって、車両がカメラ等を利用して取得する道路情報の精度を向上させることができる。なお、車線の幅の検出手段は、車線の幅を検出できればよく、カメラに限定されない。以下に、図2を参照しながら実施の形態に係る画像処理装置について説明する。
[画像処理装置の構成図]
図2は、実施の形態に係る画像処理装置1の構成を示す図である。画像処理装置1は、記憶部2、制御部3、カメラ4及びGPS(Global Positioning System)センサ5を備える。制御部3は、例えばECU(Electronic Control Unit)であり、有線又は無線で記憶部2及びカメラ4と接続されている。カメラ4は、車両の進行方向前方の道路を撮影する。GPSセンサ5は、車両の位置情報を取得する。
図2は、実施の形態に係る画像処理装置1の構成を示す図である。画像処理装置1は、記憶部2、制御部3、カメラ4及びGPS(Global Positioning System)センサ5を備える。制御部3は、例えばECU(Electronic Control Unit)であり、有線又は無線で記憶部2及びカメラ4と接続されている。カメラ4は、車両の進行方向前方の道路を撮影する。GPSセンサ5は、車両の位置情報を取得する。
記憶部2は、例えば、制御部3が実行するプログラムが記録されたROM(Read Only Memory)とデータを一時的に記録するRAM(Random Access Memory)とを備える。ROMには、車両が走行する道路の車線の幅に関する情報を含む地図データが記録されている。また、ROMには、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する目安となる誤差の大きさが記録されている。RAMには、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係が修正される都度記録される。また、RAMには、カメラ4が撮影した撮影画像が記録される。
記憶部2は、SSD(Solid State Drive)又はHDD(Hard Disk Drive)等を更に有し、地図データは上記SSD又はHDDに記録されてもよい。その場合、誤差修正後の、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係も同じSSD又はHDDに記録することによって、エンジン停止後も修正したスケールで車線の幅を算出することができる。
制御部3は、記憶部2に記録されたプログラムを実行することによって、車線幅算出部6、位置情報取得部7、車線幅取得部8及びスケール修正部9として機能する。
車線幅算出部6は、車両の進行方向前方が撮影された撮影画像をカメラ4から取得し、上記撮影画像から車両が走行する車線の幅を算出する。具体的には、車線幅算出部6は、例えば、図1に示したように区画線上のある画素から別の区画線上の画素までに存在する画素数をカウントし、予め定められた画素数と距離との関係に基づいて車線の幅を算出する。
例えば車線幅算出部6は、1画素あたり1cmの長さと定まっている場合、撮影画像に写された区画線と区画線との間に300画素があれば、車線の幅は3mであると算出する。車線幅算出部6は、算出した車線の幅を記憶部2に記録して、スケール修正部9に通知する。なお、車線の幅は任意に定義してよい。車線幅算出部6は、太さがある区画線の外側から車線幅を計測してもよい。また、車線幅算出部6は、区画線の中央から車線幅を計測してもよい。また、車線幅算出部6は、区画線の内側から車線幅を計測してもよい。なお、区画線自体の検出は、例えば、既知の手法に基づいて行う。
位置情報取得部7は、GPSセンサ5から車両の位置を示す情報を取得する。位置情報取得部7は、車両の位置に関する情報を取得後、車線幅取得部8に通知する。
車線幅取得部8は、位置情報取得部7から通知された車両の位置を示す情報に基づいて、記憶部2に記録された地図データから車両が走行する車線の幅を取得する。車線幅取得部8は、地図データから取得した車線の幅を記憶部2に記録してスケール修正部9に通知する。
スケール修正部9は、車線幅算出部6が算出した車線の幅と車線幅取得部8が地図データから取得した車線の幅との差の絶対値が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。上記所定の値は、例えば、区画線の太さと同じであるか又は10cmである。
例えば、図1(b)に示した区画線と区画線との間に存在する画素数が250であり、一画素あたり1cmに相当すると記録されており、車線幅算出部6は、車線の幅が2.5mであると算出したとする。一方、車線幅取得部8が地図データから取得した車線の幅が3mである場合、車線幅算出部6が算出した車線の幅と位置情報取得部7が取得した車線の幅との誤差は50cmとなる。
誤差50cmが上記所定の値よりも大きい場合、スケール修正部9は、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。この場合、スケール修正部9は、例えば、一画素あたり1.2cmに相当するとして、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正し、記憶部2に記録する。
上記所定の値は、車線幅取得部8が取得した車線の幅と車両の車幅とに基づいて決定されてもよい。所定の値は、例えば、車線幅取得部8が取得した車線の幅と車両の車幅との差が小さくなるほど、小さく決定されてもよい。
例えば、車線の幅と車両の車幅との差が小さい場合、車両は車線外にはみ出しやすくなる。そのため、車線の幅と車両の車幅との差が小さい場合は、車線幅算出部6が算出した車線の幅と車線幅取得部8が地図データから取得した車線の幅との差が小さい値であっても、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正するようにする。こうすることによって、画像処理装置1は、高い精度で車線の幅を検出し、車線維持支援をより効果的に実行することができる。
また、上記所定の値は、例えば、車線幅取得部8が取得した車線の幅と車両の車幅との差が大きくなるほど、大きく決定されてもよい。この場合、車線幅算出部6が算出した車線の幅と車線幅取得部8が地図データから取得した車線の幅との差が小さい値であるとき、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正しない。こうすることによって、スケール修正部9は、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する機会が減少する。その結果、運転者は長い時間に亘って、同じ動作をする車線維持支援を受けるため、運転体験が向上する。
上記所定の値は、撮影画像から検出した区画線の太さに応じて変更されてもよい。例えば、所定の値は、区画線が細いほど小さな値としてもよい。区画線が細い場合、車両が区画線を乗り越える可能性、即ち、車線を逸脱する可能性が高い。従って、区画線が細い場合には、誤差が小さい場合であっても撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正することによって、画像処理装置1は車線維持支援を効果的に実行することができる。
スケール修正部9は、車線幅算出部6が算出した車線の幅と車線幅取得部8が取得した車線の幅との差が、所定の期間よりも長く上記所定の値よりも大きい場合に、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正してもよい。このことを、図3を参照しながら説明する。
図3は、車線幅算出部6が各時点で算出した車線の幅がプロットされた図である。図3に示された座標系は、縦軸が車線の幅を示し、横軸が時間を示す。車線幅取得部8が地図データから取得する車線の幅が実線で表された値であり、許容できる誤差を示す上記所定の値は、図3において実線と破線との幅で表されている。
図3に示すように、車線幅算出部6が算出する車線の幅がある時刻から破線と破線とに挟まれた領域から外れ、係る状況が所定の時間継続した場合に、スケール修正部9は、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。ここで、上記所定の期間は、車両が走行する道路の歪んだ箇所を通過していると考えられる期間よりも長い期間であり、例えば5秒間である。
こうすると、例えば、道路が劣化して区画線が当初敷かれた位置からずれている箇所を一時的に車両が通過している場合に、スケール修正部9が撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正しなくなる。従って、撮影画像を撮影するカメラの位置がずれていないにも関わらず、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係が誤って修正されてしまうことを防ぐことができる。
[画像処理装置1の処理のフロー]
図4は、画像処理装置1の処理の流れを示すフローチャートである。フローチャートは、先ず車線幅算出部6が撮影画像に基づいて車線の幅を算出する処理から始まる(S41)。続いて、位置情報取得部7が車両の位置情報を取得する(S42)。続いて、車線幅取得部8が車両の位置情報に基づいて地図データから車線の幅を取得する(S43)。
図4は、画像処理装置1の処理の流れを示すフローチャートである。フローチャートは、先ず車線幅算出部6が撮影画像に基づいて車線の幅を算出する処理から始まる(S41)。続いて、位置情報取得部7が車両の位置情報を取得する(S42)。続いて、車線幅取得部8が車両の位置情報に基づいて地図データから車線の幅を取得する(S43)。
地図データから取得した車線の幅と車線幅算出部6が算出した車線の幅との誤差が所定の値より大きくない場合(S44においてNO)、画像処理装置1はS41から再度処理を開始する。地図データから取得した車線の幅と車線幅算出部6が算出した車線の幅との誤差が所定の値より大きい場合(S44においてYES)、スケール修正部9は撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。
[画像処理装置1が奏する効果]
上述したとおり、実施の形態に係る画像処理装置1は、車線幅算出部6が算出した車線の幅と車線幅取得部8が地図データから取得した車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。
上述したとおり、実施の形態に係る画像処理装置1は、車線幅算出部6が算出した車線の幅と車線幅取得部8が地図データから取得した車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、撮影画像中の被写体の長さと撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する。
こうすることによって、画像処理装置1は、カメラが撮影した撮影画像等に基づいて算出する、車線の幅及び曲率等を含む道路情報の精度を向上させることができる。その結果、画像処理装置1は、車両の車線維持支援の性能を向上させることができる。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
C・・・区画線
P・・・画素
1・・・画像処理装置
2・・・記憶部
3・・・制御部
4・・・カメラ
5・・・GPSセンサ
6・・・車線幅算出部
7・・・位置情報取得部
8・・・車線幅取得部
9・・・スケール修正部
P・・・画素
1・・・画像処理装置
2・・・記憶部
3・・・制御部
4・・・カメラ
5・・・GPSセンサ
6・・・車線幅算出部
7・・・位置情報取得部
8・・・車線幅取得部
9・・・スケール修正部
Claims (5)
- 車両の進行方向前方が撮影された撮影画像から前記車両が走行する車線の幅を算出する車線幅算出部と、
前記車両の位置を示す情報を取得する位置情報取得部と、
前記車両の位置を示す情報に基づいて地図データから前記車両が走行する前記車線の幅を示す情報を取得する車線幅取得部と、
前記車線幅算出部が算出した前記車線の幅と前記車線幅取得部が前記地図データから取得した前記車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、前記撮影画像中の被写体の長さと前記撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正するスケール修正部と、
を備える画像処理装置。 - 前記スケール修正部は、前記車線幅算出部が算出した前記車線の幅と前記車線幅取得部が取得した前記車線の幅との差が、所定の期間よりも長く前記所定の値よりも大きい場合に、前記撮影画像中の被写体の長さと前記撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記所定の値は、前記車線幅取得部が取得した前記車線の幅と前記車両の車幅とに基づいて決定される、
請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記所定の値は、前記車線幅取得部が取得した前記車線の幅と前記車両の車幅との差が小さくなるほど、小さく決定される、
請求項3に記載の画像処理装置。 - 車両の進行方向前方が撮影された撮影画像から前記車両が走行する車線の幅を算出するステップと、
前記車両の位置を示す情報を取得するステップと、
前記車両の位置を示す情報に基づいて地図データから前記車両が走行する前記車線の幅を示す情報を取得するステップと、
算出した前記車線の幅と前記地図データから取得した前記車線の幅との差が誤差を修正する目安となる所定の値よりも大きい場合に、前記撮影画像中の被写体の長さと前記撮影画像を構成する画素の画素数との関係を修正するステップと、
を含むプロセッサが実行する画像処理方法。
Priority Applications (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016143002A JP6686760B2 (ja) | 2016-07-21 | 2016-07-21 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
US16/318,932 US10769815B2 (en) | 2016-07-21 | 2017-07-20 | Image processing device and image processing method |
CN201780044971.8A CN109478336B (zh) | 2016-07-21 | 2017-07-20 | 图像处理装置及图像处理方法 |
EP17831115.5A EP3489899A4 (en) | 2016-07-21 | 2017-07-20 | IMAGE PROCESSING DEVICE AND IMAGE PROCESSING METHOD |
PCT/JP2017/026327 WO2018016599A1 (ja) | 2016-07-21 | 2017-07-20 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016143002A JP6686760B2 (ja) | 2016-07-21 | 2016-07-21 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018013956A JP2018013956A (ja) | 2018-01-25 |
JP6686760B2 true JP6686760B2 (ja) | 2020-04-22 |
Family
ID=60992615
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016143002A Active JP6686760B2 (ja) | 2016-07-21 | 2016-07-21 | 画像処理装置及び画像処理方法 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10769815B2 (ja) |
EP (1) | EP3489899A4 (ja) |
JP (1) | JP6686760B2 (ja) |
CN (1) | CN109478336B (ja) |
WO (1) | WO2018016599A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114174137A (zh) * | 2019-07-01 | 2022-03-11 | 哲内提 | Adas或ad特征的源横向偏移 |
JP7067574B2 (ja) | 2020-01-30 | 2022-05-16 | トヨタ自動車株式会社 | 距離推定装置及び距離推定用コンピュータプログラム |
CN112529966B (zh) * | 2020-12-17 | 2023-09-15 | 豪威科技(武汉)有限公司 | 一种车载环视***的在线标定方法及其车载环视*** |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3378490B2 (ja) | 1998-01-29 | 2003-02-17 | 富士重工業株式会社 | 道路情報認識装置 |
JP4568637B2 (ja) * | 2005-04-26 | 2010-10-27 | 富士重工業株式会社 | 道路認識装置 |
JP4610425B2 (ja) * | 2005-06-27 | 2011-01-12 | アルパイン株式会社 | 地図情報更新方法及びナビゲーション装置 |
JP2007264712A (ja) * | 2006-03-27 | 2007-10-11 | Fuji Heavy Ind Ltd | 車線検出装置 |
JP2007334450A (ja) * | 2006-06-12 | 2007-12-27 | Toyota Motor Corp | 車両用道路区画線認識装置、及び、車両用制御装置 |
KR100933879B1 (ko) * | 2007-12-21 | 2009-12-28 | 팅크웨어(주) | 3d 지도 데이터 디스플레이 방법 및 상기 방법을 수행하기위한 장치 |
EP2075170B1 (en) * | 2007-12-28 | 2011-02-16 | Magneti Marelli S.p.A. | A driving assistance system for a vehicle travelling along a roadway that lacks lane demarcation lines |
CN101776438B (zh) * | 2010-01-26 | 2013-04-24 | 武汉理工大学 | 道路标线测量装置及其测量方法 |
EP2541498B1 (en) * | 2011-06-30 | 2017-09-06 | Harman Becker Automotive Systems GmbH | Method of determining extrinsic parameters of a vehicle vision system and vehicle vision system |
JP5645769B2 (ja) * | 2011-08-01 | 2014-12-24 | 株式会社日立製作所 | 画像処理装置 |
JP5747787B2 (ja) * | 2011-11-04 | 2015-07-15 | トヨタ自動車株式会社 | 車線認識装置 |
JP5926645B2 (ja) * | 2012-08-03 | 2016-05-25 | クラリオン株式会社 | カメラパラメータ演算装置、ナビゲーションシステムおよびカメラパラメータ演算方法 |
JP6173791B2 (ja) * | 2013-06-25 | 2017-08-02 | 株式会社東芝 | 道路状況把握システム、及び道路状況把握装置 |
JP6172020B2 (ja) * | 2014-03-28 | 2017-08-02 | 株式会社デンソー | 無余地駐車抑止装置 |
CN104657727B (zh) * | 2015-03-18 | 2018-01-02 | 厦门麦克玛视电子信息技术有限公司 | 一种车道线的检测方法 |
CN105678316B (zh) * | 2015-12-29 | 2019-08-27 | 大连楼兰科技股份有限公司 | 基于多信息融合的主动驾驶方法 |
-
2016
- 2016-07-21 JP JP2016143002A patent/JP6686760B2/ja active Active
-
2017
- 2017-07-20 US US16/318,932 patent/US10769815B2/en active Active
- 2017-07-20 CN CN201780044971.8A patent/CN109478336B/zh active Active
- 2017-07-20 WO PCT/JP2017/026327 patent/WO2018016599A1/ja unknown
- 2017-07-20 EP EP17831115.5A patent/EP3489899A4/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US10769815B2 (en) | 2020-09-08 |
WO2018016599A1 (ja) | 2018-01-25 |
CN109478336A (zh) | 2019-03-15 |
EP3489899A1 (en) | 2019-05-29 |
EP3489899A4 (en) | 2019-07-17 |
CN109478336B (zh) | 2022-05-10 |
JP2018013956A (ja) | 2018-01-25 |
US20190259179A1 (en) | 2019-08-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4962581B2 (ja) | 区画線検出装置 | |
JP6995188B2 (ja) | 車載カメラの姿勢推定方法、装置およびシステムならびに電子機器 | |
JP4780534B2 (ja) | 道路区画線検出装置 | |
JP6466811B2 (ja) | 走行区画線認識装置 | |
JP6686760B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
TW201328319A (zh) | 在立體影像中用以消除雜訊的裝置及方法 | |
WO2015029443A1 (ja) | 舵角補正方法、舵角補正装置、撮像装置、および舵角補正システム | |
US12020456B2 (en) | External parameter calibration method, device and system for image acquisition apparatus | |
JP2018169888A (ja) | 道路パラメータ推定装置 | |
KR20180122382A (ko) | 주로 검출 방법 및 주로 검출 장치 | |
CN112184827A (zh) | 校准多个摄像机的方法及装置 | |
JP6525724B2 (ja) | パンニング情報表示装置、パンニング情報の表示処理を実行する方法およびパンニング情報表示プログラム | |
JP6299651B2 (ja) | 画像処理装置 | |
KR101635831B1 (ko) | 차량 위치 인식 장치 및 방법 | |
JP6407596B2 (ja) | 画像処理装置、及び、運転支援システム | |
JP2008082925A (ja) | ナビゲーション装置、その制御方法及び制御プログラム | |
JP6032141B2 (ja) | 走行路面標示検知装置および走行路面標示検知方法 | |
JP7009209B2 (ja) | カメラずれ検出装置、カメラずれ検出方法および異常検出装置 | |
JP2007317128A (ja) | 移動距離検出装置及び移動距離検出方法 | |
JP7027006B2 (ja) | 走行車線認識装置、走行車線認識方法及びプログラム | |
JP7134780B2 (ja) | ステレオカメラ装置 | |
JP2018120303A (ja) | 物体検出装置 | |
JP2018107513A (ja) | 撮像制御装置、撮像制御方法、プログラム及び記録媒体 | |
JP2009245354A (ja) | 車両走行支援装置、車両、車両走行支援プログラム | |
JP2011055342A (ja) | 車両用撮像装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190627 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200303 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200316 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6686760 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |