JP7497398B2 - 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム - Google Patents

Description

開示の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。

従来、車載カメラによるカメラ画像に基づいて自車走行レーンの左右を区画する車線を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１５－０９０５８４号公報

しかしながら、上述した従来技術には、車線の誤検出を防止するうえで、さらなる改善の余地がある。

例えば、交差点周辺は車線以外の路面標示が多数存在する。このような路面標示のうち、特に横断歩道は車線に近い位置に車線と平行な複数の線分が存在するため、車線の誤検出を招くおそれがある。

実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、車線の誤検出を防止することができる情報処理装置、情報処理方法およびプログラムを提供することを目的とする。

実施形態の一態様に係る情報処理装置は、車載カメラのカメラ画像に映る複数の線素から、始点位置および終点位置がそれぞれ前記カメラ画像上の奥行き方向において揃っており互いに平行な複数の線素を含む線素グループを抽出し、前記線素グループにおいて、一定間隔の線素の数が所定数以上であり、かつ、始点間隔が横断歩道の規格寸法を基準とする所定範囲内である線素の組が所定値以上ある場合、前記線素グループは横断歩道であると判定する。

実施形態の一態様によれば、車線の誤検出を防止することができる。

図１は、実施形態に係る車線検出方法の説明図（その１）である。 図２は、実施形態に係る車線検出方法の説明図（その２）である。 図３は、実施形態に係る車載装置の構成例を示すブロック図である。 図４は、車線検出処理部の構成例を示すブロック図である。 図５は、線素グループの抽出条件の説明図である。 図６は、横断歩道の判定条件の説明図である。 図７は、除外処理の変形例を示す図（その１）である。 図８は、除外処理の変形例を示す図（その２）である。 図９は、除外処理の変形例を示す図（その３）である。 図１０は、実施形態に係る車載装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本願の開示する情報処理装置、情報処理方法およびプログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。

また、以下では、実施形態に係る情報処理装置が、車両に搭載される車載装置１０（図３参照）である場合を例に挙げて説明を行う。車載装置１０は、例えばドライブレコーダである。また、以下では、実施形態に係る情報処理方法が、車載装置１０の実行する車線検出方法であるものとする。

また、以下では、「平行」と言った場合、厳密な平行状態を指すのではなく、ほぼ平行である場合を広く含むものとする。

また、以下では、「所定」と言った場合、「予め決められた」と言い換えてもよい。例えば、「所定値」は「予め決められた値」と言い換えてもよい。

また、以下では、「車線」と言った場合、区画線自体を指すものとする。区画線自体ではなく、区画線に挟まれた車両の走行範囲を指す場合は、「走行車線」と表記する。

まず、実施形態に係る車線検出方法の概要について、図１および図２を用いて説明する。図１および図２は、実施形態に係る車線検出方法の説明図（その１）および（その２）である。

車載装置１０は、車載カメラであるカメラ１１（図３参照）を有する。車載装置１０は、カメラ１１によって撮像されたカメラ画像に基づいて車線検出処理を実行する。車線検出処理では、車載装置１０は、車両が走行する自車走行レーンの左右を区画する区画線である車線を検出する。

車載装置１０を含む車載システムは、車載装置１０による車線の検出結果および検出された車線から推定される車線位置と自車位置の距離等に基づいて、車線変更判定機能や、車線逸脱防止支援機能や、車線維持支援機能といった各種の機能を実現することができる。

車線検出処理では、車載装置１０は、カメラ画像の画素を２値化し、線素を抽出する。線素は、例えば区画線部分と路面部分の境界線として現れる線分である。言い換えれば、線素は、カメラ画像上の直線状のエッジである。そして、車載装置１０は、抽出した線素群である車線候補のうちから基準となる車線を選定し、カメラ画像のフレーム間における同一性判定を経て車線を検出する。

ところで、線素は車線以外の区画線部分と路面部分との境界線としても現れる。例えば、図１には、交差点付近で線素として抽出された横断歩道のエッジ部分である線素＃１～＃１４を表している。

車線検出処理では、それまでに推定した車線の信頼度や連続性を判定することで、ある程度の誤検出要因を処理対象から除外することはできる。ただし、横断歩道は、自車走行レーンの車線に近い位置に図１に示すように実空間において車線と平行な複数の線素が抽出されるため、信頼度や連続性の判定だけでは処理対象から除外することが難しく、車線の誤検出を招くおそれがある。

言い換えれば、図１の例の場合で、線素＃１～＃１４の並び方の特徴から横断歩道を検出し、当該横断歩道と見なす横断歩道領域ＥＲ内の線素＃１～＃１４を処理対象から除外することができれば、横断歩道による車線の誤検出を防止することができる。

そこで、実施形態に係る車線検出方法では、車載装置１０のコントローラ１３（図３参照）が、各線素の奥行きの長さ、始点位置、終点位置、平行度、始点間隔に基づいて線素グループを抽出することとした。そして、コントローラ１３は、線素グループの各線素が横断歩道の特徴に対応する線素の数、線素の位置、始点間隔の各要件をすべて満たすならば、線素グループの各線素を横断歩道であると判定することとした。

図２は、図１に示した車載カメラのカメラ画像をワールド座標系に射影した状態を模式的に表している。Ｘ軸方向は奥行方向であり、Ｘ軸の正方向が車両から遠ざかる方向である。

図２に示すように、実施形態に係る車線検出方法では、コントローラ１３が、抽出された各線素の奥行きの長さＤＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤ、始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出する（ステップＳ１）。

車両から見て手前側の線素の一端が始点となり、他端が終点となる。コントローラ１３は、始点のＸ軸位置が近い順に線素を探索し、始点のＸ軸位置が最も近い線素を基準線素とする。図２の例では、線素＃７が基準線素となる。

ステップＳ１では、コントローラ１３は、奥行きの長さＤＬが所定範囲内の長さであり、始点が基準線素の始点を基準とする始点位置ＳＰの範囲内にあり、終点が基準線素の終点を基準とする終点位置ＥＰの範囲内にあり、基準線素との平行度ＡＤが平行に近い各線素を抽出して線素グループとしてグループ化する。始点同士のＹ軸方向の間隔である始点間隔ＳＩが所定値未満の線素群は１つの線素として取り扱う。

なお、始点が始点位置ＳＰの範囲内にあることは、各線素の始点の位置がある程度揃っていることを示す。同様に、終点が終点位置ＥＰの範囲内にあることは、各線素の終点の位置がある程度揃っていることを示す。

そして、コントローラ１３は、線素グループの各線素が線素の数、線素の位置、線素の間隔（始点間隔ＳＩに相当）の各要件をすべて満たすならば、横断歩道であると判定する（ステップＳ２）。ステップＳ２では、コントローラ１３は、線素の数が所定値以上であり、線素が車両の走行車線中央の一定範囲ＣＷの位置に所定値以上あり、始点間隔ＳＩが横断歩道の規格寸法に近い間隔である場合に、線素グループ内の各線素を横断歩道と判定する。

図２では、ステップＳ１およびステップＳ２を経て線素＃１～＃１４が横断歩道と判定された例を示している。前述の各要件における具体的な数値の例については、図５および図６を用いて後述する。

そして、コントローラ１３は、横断歩道として判定された各線素を車線検出処理の処理対象から除外する。この除外処理の具体例については、図７～図９等を用いた説明で後述する。

このように、実施形態に係る車線検出方法では、コントローラ１３が、各線素の奥行きの長さＤＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤ、始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出する。そして、コントローラ１３は、線素グループの各線素が線素の数、線素の位置、線素の間隔の各要件をすべて満たす場合に、横断歩道であると判定する。

すなわち、コントローラ１３は、線素の並び方の特徴から横断歩道を検出する。また、コントローラ１３は、横断歩道として検出された各線素を車線検出処理の処理対象から除外する。

したがって、実施形態に係る車線検出方法によれば、横断歩道による車線の誤検出を防止することができる。以下、上述した車線検出方法を適用した車載装置１０の構成例について、より具体的に説明する。

図３は、実施形態に係る車載装置１０の構成例を示すブロック図である。また、図４は、車線検出処理部１３ｂの構成例を示すブロック図である。なお、図３および図４では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。

換言すれば、図３および図４に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。

また、図３および図４を用いた説明では、既に説明済みの構成要素については、説明を簡略するか、説明を省略する場合がある。

図３に示すように、実施形態に係る車載装置１０は、カメラ１１と、記憶部１２と、コントローラ１３とを有する。

カメラ１１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などの撮像素子を備え、この撮像素子を用いて予め決められた撮像範囲を撮像する。カメラ１１は、例えばフロントガラスやダッシュボード等の車両の各所に車両前方の所定の撮像範囲を撮像するように取り付けられる。

記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の記憶デバイスによって実現され、図３の例では、条件情報１２ａを記憶する。

条件情報１２ａは、線素の並び方の特徴から横断歩道を検出するための要件である線素グループの抽出条件および横断歩道の判定条件を定めた情報である。これらの条件の詳細については図５および図６を用いた説明で後述する。

コントローラ（controller）１３は、いわゆるプロセッサや制御部に相当する。コントローラ１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、記憶部１２に記憶されている図示略の実施形態に係るプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、コントローラ１３は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現することができる。

コントローラ１３は、取得部１３ａと、車線検出処理部１３ｂとを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。

取得部１３ａは、カメラ１１によって撮像されたカメラ画像を取得し、車線検出処理部１３ｂへ出力する。

車線検出処理部１３ｂは、カメラ１１によって撮像されたカメラ画像に基づいて車線検出処理を実行する。また、車線検出処理部１３ｂは、車線検出処理の実行結果を外部装置５０へ出力する。

外部装置５０は、前述の車線変更判定機能や、車線逸脱防止支援機能や、車線維持支援機能といった各種の機能に該当するアプリケーションを実行する装置である。外部装置５０は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。なお、車載装置１０と外部装置５０とは、一体であってもよい。

図４に示すように、車線検出処理部１３ｂは、線素抽出部１３ｂａと、横断歩道検出部１３ｂｂと、除外部１３ｂｃと、車線抽出部１３ｂｄと、フレーム処理部１３ｂｅと、出力部１３ｂｆとを有する。

線素抽出部１３ｂａは、カメラ画像を２値化し、線素を抽出する。横断歩道検出部１３ｂｂは、上述したステップＳ１およびステップＳ２による横断歩道検出処理を実行する。ここで、当該横断歩道検出処理について、図５および図６を用いて各種条件の具体的な数値を挙げながら説明する。

図５は、線素グループの抽出条件の説明図である。また、図６は、横断歩道の判定条件の説明図である。横断歩道検出部１３ｂｂは、線素抽出部１３ｂａによって抽出された各線素の奥行きの長さＤＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤ、始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出する。

このとき、図５に示すように、横断歩道検出部１３ｂｂは例えば、奥行きの長さＤＬが１．０ｍ～９．０ｍ以内であり、始点が基準線素±１．０ｍ以内の始点位置ＳＰにあり、終点が基準線素±５．０ｍ以内の終点位置ＥＰにあり、平行度ＡＤが基準線素±１０ｄｅｇ以内である線素を抽出して線素グループとしてグループ化する。始点間隔ＳＩが０．０７未満の線素群は１本のみカウントする。

また、横断歩道検出部１３ｂｂは、線素グループの各線素が線素の数、線素の位置、線素の間隔の各要件をすべて満たすならば、横断歩道であると判定する。

このとき、図６に示すように、横断歩道検出部１３ｂｂは例えば、線素の数が７本以上であり、線素の位置につき線素が車両の走行車線中央±１．０ｍ以内に１本以上あり、線素の間隔につき始点間隔ＳＩが０．４５±０．１５ｍ以内の組が４個以上である場合に、線素グループ内の各線素を横断歩道と判定する。

なお、線素の数が例えば７本以上というのは線素が十分に多いことを示すものであり、多重線や横断歩道以外の路面標示（矢印等）との区別に有効な要件となる。線素の位置の要件についても同様である。また、線素の間隔についての要件は、横断歩道の白線幅ならびに白線間隔の規格寸法が約０．４５ｍであることに基づくものであり、横断歩道以外の路面標示（文字、矢印等）との区別に有効な要件となる。

図４の説明に戻る。除外部１３ｂｃは、横断歩道検出部１３ｂｂによって横断歩道と判定された各線素を車線検出処理の処理対象から除外する。このとき、除外部１３ｂｃは、例えば横断歩道と判定された線素自体を車線検出処理の処理対象から除外する。

あるいは、除外部１３ｂｃは、例えば横断歩道と判定された線素グループを取り囲む矩形状の横断歩道領域ＥＲを設定し（図１参照）、処理対象から当該横断歩道領域ＥＲを除外する。

除外部１３ｂｃによる除外処理のさらなる変形例を図７～図９に示す。図７～図９は、除外処理の変形例を示す図（その１）～（その３）である。なお、説明を分かりやすくするために、図８および図９では横断歩道として判定された線素グループの線素＃１～＃１４のうち、最外縁の線素＃１，＃１４以外の線素＃２～＃１３を破線で表している。

図７に示すように、除外部１３ｂｃは、例えばカメラ画像のフレーム間において、横断歩道が検出されたフレーム（図中の「横断歩道検出フレーム」）を車線検出処理対象フレームの中から抜き取ることによって処理対象から除外してもよい。

また、図８に示すように、除外部１３ｂｃは、例えば図１に示した矩形状の横断歩道領域ＥＲを線素グループ内の最外縁の線素（図８の例では線素＃１，＃１４）によって切り取った台形状に加工し、当該台形状の領域を処理対象から除外するようにしてもよい。

また、図９に示すように、除外部１３ｂｃは、例えば横断歩道として判定された線素グループ内の始点を結んだ線と、終点を結んだ線と、最外縁の線素とで取り囲んだ領域を横断歩道領域ＥＲとして設定し、当該横断歩道領域ＥＲを処理対象から除外するようにしてもよい。なお、除外処理の説明では、横断歩道領域ＥＲが矩形状や台形状である例を挙げたが、これらに限られるものではなく任意の形状であってよい。

図４の説明に戻る。車線抽出部１３ｂｄは、線素抽出部１３ｂａによって抽出され、除外部１３ｂｃによって処理対象から除外されなかった線素に基づいて基準となる車線を選定する。車線抽出部１３ｂｄは、車線が「追い越し可能」または「はみ出し可能」な破線である場合、かかる破線を探索して１つの実線として統合し、基準となる車線を選定する。

フレーム処理部１３ｂｅは、カメラ画像のフレーム間における車線の同一性を判定する。出力部１３ｂｆは、検出された車線の車線位置と自車位置の距離や横移動速度等を推定し、車線検出処理の実行結果として外部装置５０へ出力する。

次に、車載装置１０が実行する処理手順について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施形態に係る車載装置１０が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、図１０は、カメラ画像１フレーム分の処理手順を示している。当該処理手順は、車線検出処理が実行される間繰り返される。

図１０に示すように、車載装置１０のコントローラ１３は、カメラ１１からカメラ画像を取得する（ステップＳ１０１）。

そして、コントローラ１３は、カメラ画像から線素を抽出する（ステップＳ１０２）。つづいて、コントローラ１３は、各線素の奥行きの長さＤＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤ、始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出する（ステップＳ１０３）。

そして、コントローラ１３は、線素グループの各線素が線素の数、線素の位置、線素の間隔の各要件をすべて満たすか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

ここで、各要件をすべて満たす場合（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、コントローラ１３は、線素グループを横断歩道と判定する（ステップＳ１０５）。そして、コントローラ１３は、横断歩道と判定した各線素を車線検出処理の対象から除外し（ステップＳ１０６）、ステップＳ１０７へ遷移する。

一方、各要件をすべて満たさない場合（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、そのままステップＳ１０７へ遷移する。そして、コントローラ１３は、ステップＳ１０７で車線検出処理を実行し、カメラ画像１フレーム分の処理を終了する。

上述してきたように、実施形態に係る車載装置１０（「情報処理装置」の一例に相当）は、コントローラ１３を備える。コントローラ１３は、カメラ１１（「車載カメラ」の一例に相当）のカメラ画像から抽出した線素に基づいて車線を検出する車線検出処理を実行する。また、コントローラ１３は、各線素の奥行きの長さＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤおよび始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出し、上記線素グループの各線素が横断歩道の特徴に対応する線素の数、線素の位置および線素の間隔の各要件をすべて満たすならば、上記線素グループの各線素を横断歩道であると判定する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、横断歩道と判定された各線素を車線検出処理の処理対象から除外することが可能となるので、車線の誤検出を防止することができる。

また、コントローラ１３は、上記カメラ画像上の直線状のエッジを線素として抽出し、上記カメラ画像上の奥行き方向につき手前側の一端である始点が車両に最も近い線素を基準線素として抽出する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、基準線素を基準として線素グループの各線素を抽出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループにつき、上記始点位置ＳＰが上記基準線素の上記始点を基準とする所定範囲内である線素を抽出する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、始点の位置がある程度揃った各線素を線素グループの線素として抽出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループにつき、上記終点位置ＥＰが上記基準線素の終点を基準とする所定範囲内である線素を抽出する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、終点の位置がある程度揃った各線素を線素グループの線素として抽出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループにつき、上記奥行きの長さＤＬが所定範囲内の長さである線素を抽出する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、奥行きの長さＤＬがある程度揃った各線素を線素グループの線素として抽出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループにつき、上記平行度ＡＤを示す上記基準線素との角度差が所定範囲内である線素を抽出する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、基準線素と平行に近い各線素を線素グループの線素として抽出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループにつき、上記始点の横方向間隔である上記始点間隔ＳＩが所定値未満である複数の線素を１本の線素として抽出する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、線素のバラつきによって処理コストが高まるのを軽減することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループの線素の数が所定値以上である場合を上記線素の数に関する要件を満たすとして判定する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、線素の数に関する要件に基づいて、多重線や横断歩道以外の路面標示（矢印等）と横断歩道とを区別して横断歩道を検出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループの線素がカメラ１１を搭載する車両が走行する走行車線中央の一定範囲内に所定値以上ある場合を上記線素の位置に関する要件を満たすとして判定する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、線素の位置に関する要件に基づいて、多重線や横断歩道以外の路面標示（矢印等）と横断歩道とを区別して横断歩道を検出することができる。

また、コントローラ１３は、上記線素グループにおいて、上記始点間隔ＳＩが横断歩道の規格寸法を基準とする所定範囲内である線素の組が所定値以上ある場合を上記線素の間隔に関する要件を満たすとして判定する。

したがって、実施形態に係る車載装置１０によれば、線素の間隔に関する要件に基づいて、横断報道以外の区画線や路面標示（文字等）と横断歩道とを区別して横断歩道を検出することができる。また、実施形態に係る車載装置１０によれば、線素の抽出における画像処理結果を流用することで高速に横断歩道の検出結果を得られるため、検出結果を他の画像認識機能等へ応用する場合等のコストを抑えられるという副次的な効果も得ることができる。

また、実施形態に係る車線検出方法は、車載装置１０が実行する情報処理方法であって、カメラ１１のカメラ画像から抽出した線素に基づいて車線を検出する車線検出処理を実行することと、各線素の奥行きの長さＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤおよび始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出することと、上記線素グループの各線素が横断歩道の特徴に対応する線素の数、線素の位置および線素の間隔の各要件をすべて満たすならば、上記線素グループの各線素を横断歩道であると判定することと、を含む。

したがって、実施形態に係る車線検出方法によれば、横断歩道と判定された各線素を車線検出処理の処理対象から除外することが可能となるので、車線の誤検出を防止することができる。

また、実施形態に係るプログラムは、カメラ１１のカメラ画像から抽出した線素に基づいて車線を検出する車線検出処理を実行すること、各線素の奥行きの長さＬ、始点位置ＳＰ、終点位置ＥＰ、平行度ＡＤおよび始点間隔ＳＩに基づいて線素グループを抽出すること、上記線素グループの各線素が横断歩道の特徴に対応する線素の数、線素の位置および線素の間隔の各要件をすべて満たすならば、上記線素グループの各線素を横断歩道であると判定すること、をコンピュータに実行させる。

したがって、実施形態に係るプログラムによれば、横断歩道と判定された各線素を車線検出処理の処理対象から除外することが可能となるので、車線の誤検出を防止することができる。

なお、実施形態に係るプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Magneto－Optical disk）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することができる。当該記録媒体も、本開示の一態様である。

また、上述した実施形態において挙げた線素グループの抽出条件および横断歩道の判定条件における各種パラメータの値はあくまで一例であって、当該値を限定するものではない。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

１０ 車載装置
１１ カメラ
１２ 記憶部
１２ａ 条件情報
１３ コントローラ
１３ａ 取得部
１３ｂ 車線検出処理部
１３ｂａ 線素抽出部
１３ｂｂ 横断歩道検出部
１３ｂｃ 除外部
１３ｂｄ 車線抽出部
１３ｂｅ フレーム処理部
１３ｂｆ 出力部
５０ 外部装置

Claims (10)

1. 車載カメラのカメラ画像に映る複数の線素から、始点位置および終点位置がそれぞれ前記カメラ画像上の奥行き方向において揃っており互いに平行な複数の線素を含む線素グループを抽出し、
   前記線素グループにおいて、一定間隔の線素の数が所定数以上であり、かつ、始点間隔が横断歩道の規格寸法を基準とする所定範囲内である線素の組が所定値以上ある場合、前記線素グループは横断歩道であると判定する、
   情報処理装置。
2. 前記カメラ画像上の直線状のエッジを線素として抽出し、
   前記カメラ画像上の奥行き方向につき手前側の一端である始点が車両に最も近い線素を基準線素として抽出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記線素グループにつき、前記始点位置が前記基準線素の前記始点を基準とする所定範囲内である線素を抽出する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記線素グループにつき、前記終点位置が前記基準線素の終点を基準とする所定範囲内である線素を抽出する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記線素グループにつき、前記奥行きの長さが所定範囲内の長さである線素を抽出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記線素グループにつき、平行度を示す前記基準線素との角度差が所定範囲内である線素を抽出する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記線素グループにつき、前記始点の横方向間隔である始点間隔が所定値未満である複数の線素を１本の線素として抽出する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
8. 前記一定間隔の線素は、前記始点間隔が前記横断歩道の規格寸法を基準とする所定範囲内の線素である、
   請求項７に記載の情報処理装置。
9. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
   車載カメラのカメラ画像に映る複数の線素から、始点位置および終点位置がそれぞれ前記カメラ画像上の奥行き方向において揃っており互いに平行な複数の線素を含む線素グループを抽出することと、
   前記線素グループにおいて、一定間隔の線素の数が所定数以上であり、かつ、始点間隔が横断歩道の規格寸法を基準とする所定範囲内である線素の組が所定値以上ある場合、前記線素グループは横断歩道であると判定することと、
   を含む、情報処理方法。
10. 車載カメラのカメラ画像に映る複数の線素から、始点位置および終点位置がそれぞれ前記カメラ画像上の奥行き方向において揃っており互いに平行な複数の線素を含む線素グループを抽出すること、
    前記線素グループにおいて、一定間隔の線素の数が所定数以上であり、かつ、始点間隔が横断歩道の規格寸法を基準とする所定範囲内である線素の組が所定値以上ある場合、前記線素グループは横断歩道であると判定すること、
    をコンピュータに実行させる、プログラム。

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