JPH09128521A - Device for recognizing white line on road surface - Google Patents
Device for recognizing white line on road surfaceInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば自動運転車
輌用の路面性状測定装置に好適な、路面長さ方向に沿っ
た白線を認識する路面白線認識装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a road surface white line recognition device which is suitable for a road surface property measuring device for an autonomous vehicle, for example, and which recognizes a white line along a road surface length direction.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、操縦者を必要としない自動（無
人）運転が可能である自動運転車輌の開発が行われてい
る。自動運転車輌における自動運転のためのルート検出
においては、自動運転車輌は走行しながら路面に関する
様々な情報を得る必要があり、そのための種々の測定機
器が開発されている。その一つとして、路面のわだち、
平坦性、およびひび割れ等の路面の要素を走行しながら
測定する路面性状測定装置がある。2. Description of the Related Art In recent years, self-driving vehicles capable of automatic (unmanned) driving without requiring a driver have been developed. In route detection for autonomous driving in an autonomous vehicle, it is necessary for the autonomous vehicle to obtain various kinds of information regarding the road surface while traveling, and various measuring devices have been developed for that purpose. As one of them, ruts on the road surface,
There is a road surface property measuring device for measuring the flatness and the road surface element such as a crack while running.
【０００３】ここで、車輌が路面上のどの位置にある
か、つまり路面性状測定装置が道路のどの位置を測定し
ているかは、例えば、路面長さ方向（車輌の進行方向）
に沿った白線の位置を検出して、得られた白線位置から
白線と車輌との相対位置を算出することで知ることがで
きる。Here, the position of the vehicle on the road surface, that is, the position of the road measured by the road surface texture measuring device is determined by, for example, the length direction of the road surface (the traveling direction of the vehicle).
It can be known by detecting the position of the white line along the line and calculating the relative position between the white line and the vehicle from the obtained white line position.
【０００４】ところが、一般に路面には、例えば横断歩
道や停止線など路面幅方向（車輌の進行方向に対して垂
直の方向）に沿った白線がある。また、路面長さ方向の
白線もかすれや汚れなどにより明確に連続していない場
合があり、路面上にゴミ等が点在していることもある。
従って、白線位置の検出においては、上述した路面幅方
向の白線や、白線のかすれ、汚れ、路面上のゴミなどの
影響を排除して、路面長さ方向に沿った白線を正しく認
識して、その位置を検出することが必要になる。However, in general, there are white lines on the road surface along the width direction of the road (direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle) such as a pedestrian crossing and a stop line. In addition, the white line in the length direction of the road surface may not be clearly continuous due to scratches or stains, and dust may be scattered on the road surface.
Therefore, in the detection of the white line position, the white line in the road width direction described above, the influence of the white line's fading, dirt, dust on the road surface, etc. is eliminated, and the white line along the road surface length direction is correctly recognized, It becomes necessary to detect its position.
【０００５】このような白線認識処理を行う従来の路面
白線認識装置では、図７に示すように二次元的な画像処
理によって白線の認識および位置の検出を行っている。
すなわち、まずストロボカメラ２８によって得られる路
面の画像データを記録装置２９によって記録媒体に記録
した後、再生装置３０でこの記録媒体に記録された画像
データを再生し、画像処理装置３１で再生画像データに
対して二次元的な画像処理を行うことにより、路面の長
さ方向に沿った白線を認識し、その白線の位置を検出す
る。In the conventional road surface white line recognition apparatus for performing such white line recognition processing, white lines are recognized and their positions are detected by two-dimensional image processing as shown in FIG.
That is, first, after recording the image data of the road surface obtained by the strobe camera 28 on the recording medium by the recording device 29, the reproducing device 30 reproduces the image data recorded on this recording medium, and the image processing device 31 reproduces the reproduced image data. By performing two-dimensional image processing on the, the white line along the length direction of the road surface is recognized, and the position of the white line is detected.
【０００６】上述したように、従来の路面白線認識装置
では、二次元的な画像処理を行うことで、白線の認識お
よび位置の検出を行っている。このような二次元的な画
像処理を行うには複雑な行列演算等を行う高性能な演算
処理装置を用いなければならない。ところが、このよう
な演算処理装置は一般的に大型になり、結果として路面
白線認識装置を大型化するという問題がある。As described above, in the conventional road surface white line recognition apparatus, the white line is recognized and the position is detected by performing two-dimensional image processing. In order to perform such two-dimensional image processing, it is necessary to use a high-performance arithmetic processing device that performs complicated matrix calculation and the like. However, such an arithmetic processing device generally becomes large in size, and as a result, there is a problem in that the road surface white line recognition device becomes large in size.
【０００７】従って、従来の路面白線認識装置を路面性
状測定装置などの他の測定機器と共に、乗用車クラスの
小型車輌に搭載することは困難であり、小型車輌に搭載
する場合には、図７に示したように記録媒体を介したオ
フライン処理として、画像処理装置３１を車輌外部に設
置する必要がある。また、オフライン処理を行わない場
合は、路面白線認識装置とその他の測定機器とを共に搭
載できるような大型車輌にしか適用できないことにな
る。Therefore, it is difficult to install the conventional road surface white line recognition device together with other measuring devices such as a road surface property measuring device in a small vehicle of a passenger car class. As shown, the image processing device 31 needs to be installed outside the vehicle as an offline process via the recording medium. Further, when the off-line processing is not performed, it can be applied only to a large vehicle in which the road surface white line recognition device and other measuring equipment can be mounted together.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】上述したように従来の
路面白線認識装置は、二次元的な画像処理によって白線
の認識および位置の検出を行うために大型化し、他の測
定機器と共に小型車輌に搭載することは困難であり、オ
フライン処理にするか大型車輌にしか適用できないとい
う問題があった。As described above, the conventional road surface white line recognizing device is large in size for recognizing the white line and detecting the position by the two-dimensional image processing, and is suitable for a small vehicle together with other measuring devices. It is difficult to install it, and there is a problem that it can be processed offline or can be applied only to large vehicles.
【０００９】本発明は上記事情を考慮してなされたもの
で、簡単な一次元の画像処理で路面長さ方向に沿った白
線の認識を可能として、小型化ができる路面白線認識装
置を提供することを目的とする。The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and provides a road surface white line recognition apparatus which can recognize a white line along the road surface length direction by simple one-dimensional image processing and can be downsized. The purpose is to
【００１０】[0010]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明は、路面を路面幅方向および路面長さ方向に
走査して得られた二次元の画像データから路面長さ方向
に沿った白線を認識する路面白線認識装置において、画
像データについて路面幅方向に対応するライン毎に輝度
変化のパターンを検査し、輝度差が設定値以上のライン
の画像データを出力する第１の検査手段と、第１の検査
手段から出力される画像データを２値化する第１の２値
化手段と、第１の２値化手段により２値化された画像デ
ータについてライン毎に有意値の連結長を検査し、この
連結長が設定値未満の画像データを出力する第２の検査
手段と、第２の検査手段から出力される画像データを路
面長さ方向に対応する方向に加算して周辺分布を検査す
る第３の検査手段と、第３の検査手段から出力される画
像データを２値化する第２の２値化手段と、第２の２値
化手段により２値化された画像データについて路面幅方
向に相当する方向の有意値の連結長を検査し、この連結
長が設定値未満の画像データを路面長さ方向に沿った白
線と認識する第４の検査手段とを有する。In order to solve the above-mentioned problems, the present invention is based on two-dimensional image data obtained by scanning a road surface in the width direction and the length direction of the road surface along the length direction of the road surface. In a road surface white line recognition device for recognizing a white line, a first inspection means for inspecting a pattern of brightness change for each line corresponding to a road surface width direction in image data and outputting image data of a line having a brightness difference of a set value or more. , A first binarizing means for binarizing the image data output from the first inspecting means, and a connection length of a significant value for each line of the image data binarized by the first binarizing means. And a second inspection means for outputting image data whose connection length is less than a set value, and image data output from the second inspection means are added in a direction corresponding to the road surface length direction to obtain a peripheral distribution. Third inspection means for inspecting Second binarizing means for binarizing the image data output from the third inspecting means, and significance of a direction corresponding to the road surface width direction of the image data binarized by the second binarizing means. And a fourth inspection means for inspecting the connection length of the values and recognizing the image data whose connection length is less than the set value as a white line along the road surface length direction.
【００１１】ここで、第１の検査手段は、例えば画像デ
ータについて路面幅方向に対応するライン毎に、輝度の
最大値と最小値との差を求め、この輝度差と予め定めら
れた設定値とを比較して設定値以上のラインの画像デー
タを出力する。Here, the first inspecting means obtains the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance for each line corresponding to the road surface width direction in the image data, and the luminance difference and the preset value. And are compared with each other and the image data of a line equal to or larger than the set value is output.
【００１２】また、第２の検査手段は、例えば２値化さ
れた画像データについて路面幅方向に対応するライン毎
に、画像データの有意値、すなわち画像データの輝度の
値が１で連結している領域について、その連結領域の連
結長の最大値を算出し、この最大値と予め定められた設
定値とを比較して設定値未満の画像データを出力する。The second inspection means connects the significant value of the image data, that is, the brightness value of the image data to 1 for each line corresponding to the road surface width direction of the binarized image data, for example. For a certain area, the maximum value of the connection length of the connected area is calculated, and this maximum value is compared with a preset setting value, and image data below the set value is output.
【００１３】さらに、第４の検査手段は、例えば２値化
された周辺分布について路面幅方向に相当するライン毎
に、周辺分布の有意値、すなわち周辺分布の値が１とな
っている位置の最大値と最小値との差を算出し、この差
と予め定められた設定値とを比較して設定値未満の場合
に白線認識が可能と判定する。Further, the fourth inspection means, for example, for the binarized peripheral distribution, for each line corresponding to the road surface width direction, a significant value of the peripheral distribution, that is, a value of the peripheral distribution is 1 The difference between the maximum value and the minimum value is calculated, and the difference is compared with a preset setting value. If the difference is less than the preset value, it is determined that the white line can be recognized.
【００１４】このような構成の路面白線認識装置におい
ては、路面を走査して得られた画像データからは、まず
路面幅方向の輝度変化の小さい部分、例えば白線の切れ
目、タイヤ跡等の汚れ、摩耗した白線などが除去され
る。残った画像データは２値化され、この２値化された
画像データからは、路面長さ方向の白線の幅に比べて幅
の広い部分、例えば横断歩道、停止線、曲線等などが除
去される。残った画像データはその周辺分布を算出され
た後、さらにこの周辺分布を２値化される。これにより
画像データからは、路面長さ方向について一部だけ輝度
が高くなっている部分、例えば路面のゴミ等が除去され
る。In the road surface white line recognizing device having such a structure, from the image data obtained by scanning the road surface, first, a portion having a small luminance change in the road surface width direction, for example, a white line break, dirt such as a tire mark, or the like, Worn white lines are removed. The remaining image data is binarized, and from the binarized image data, portions wider than the width of the white line in the road surface length direction, such as pedestrian crossings, stop lines, curves, and the like are removed. You. After the marginal distribution of the remaining image data is calculated, the marginal distribution is further binarized. As a result, from the image data, a portion whose luminance is only partially increased in the road surface length direction, for example, dust on the road surface is removed.
【００１５】その上で、画像データについて、路面幅方
向の連結する幅が設定値未満の画像データを路面長さ方
向に沿った白線と認識する。このとき、設定値を適当に
定めることで、路面長さ方向の白線の幅より広い画像デ
ータ、例えば路面幅方向に広く分布するゴミ等による誤
認識が防止される。Further, regarding the image data, the image data whose connecting width in the road surface width direction is less than the set value is recognized as a white line along the road surface length direction. At this time, by appropriately setting the set value, erroneous recognition due to image data wider than the width of the white line in the road surface length direction, for example, dust widely distributed in the road surface width direction, can be prevented.
【００１６】ここで、上記した画像データに対する処理
は全て、路面幅方向もしくは路面長さ方向に対応するラ
イン毎に行われる。すなわち、本発明は一次元的なライ
ン処理のみで白線認識を行っている。従って、従来のよ
うに複雑な行列演算等を行う必要がないため画像処理が
簡易化され、この画像処理に必要な演算処理装置も小型
のもので足りるので、小型車輌に搭載してオンライン処
理を行うことも可能となる。Here, all the above-mentioned processing for the image data is performed for each line corresponding to the road surface width direction or the road surface length direction. That is, the present invention recognizes the white line only by one-dimensional line processing. Therefore, image processing is simplified because there is no need to perform complicated matrix operations and the like as in the past, and a small arithmetic processing device is also required for this image processing, so it can be installed in a small vehicle for online processing. It is also possible to do it.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】図１は、本発明の一実施形態に係
る路面白線認識装置の構成を示すブロック図である。こ
の路面白線認識装置は、原画像取込部１、輝度データ選
別部２、設定値テーブル３、輝度データ２値化部４、輝
度パターン検査部５、周辺分布算出部６、周辺分布２値
化部７、周辺分布パターン検査部８、中心値算出部９、
および位置検出結果出力部１０を有している。1 is a block diagram showing the configuration of a road surface white line recognition apparatus according to an embodiment of the present invention. This road surface white line recognition device includes an original image capturing unit 1, a brightness data selecting unit 2, a setting value table 3, a brightness data binarizing unit 4, a brightness pattern inspecting unit 5, a peripheral distribution calculating unit 6, and a peripheral distribution binarizing unit. Unit 7, peripheral distribution pattern inspection unit 8, center value calculation unit 9,
And a position detection result output unit 10.
【００１８】次に、図１の各部について詳細に説明する
と、まず原画像取込部１は、路面画像ａが入力され、画
像メモリを介して画像データｂとして出力するものであ
る。輝度データ選別部２は、画像データｂから路面幅方
向の輝度変化の小さい部分を除去して、画像データｃと
して出力するものである。Next, the respective parts in FIG. 1 will be described in detail. First, the original image capturing part 1 receives a road surface image a and outputs it as image data b via an image memory. The luminance data selection unit 2 removes a portion having a small luminance change in the road surface width direction from the image data b and outputs it as the image data c.
【００１９】図２は、輝度データ選別部２の構成を示す
ブロック図である。輝度データ選別部２は、輝度差算出
部１１および比較除去部１２を有している。ここで、例
えば画像データｂとして画像データｂ１が入力されたと
想定すると、輝度差算出部１１は、画像データｂ１に対
して路面幅方向に対応するライン毎に輝度の最大値と最
小値との差を求めて比較除去部１２に出力する。比較除
去部１２は、この輝度差と設定値テーブル９から入力さ
れる設定値とを比較して、設定値以下のラインを画像デ
ータｂ１から除去して画像データｃ１として出力する。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the luminance data selection section 2. The brightness data selection unit 2 has a brightness difference calculation unit 11 and a comparison removal unit 12. Here, for example, assuming that the image data b1 is input as the image data b, the brightness difference calculation unit 11 determines the difference between the maximum value and the minimum value of the brightness for each line corresponding to the road width direction with respect to the image data b1. Is output to the comparison and removal unit 12. The comparison / removal unit 12 compares the brightness difference with the setting value input from the setting value table 9, and removes the line equal to or less than the setting value from the image data b1 and outputs it as the image data c1.
【００２０】設定値テーブル３は、輝度データ選別部
２、輝度パターン検査部５および周辺分布パターン検査
部８の各々に対して、予め定められた設定値を出力する
ものである。The set value table 3 outputs preset set values to each of the brightness data selection section 2, the brightness pattern inspection section 5, and the peripheral distribution pattern inspection section 8.
【００２１】輝度データ２値化部４は、画像データｃを
路面幅方向に対応するライン毎に２値化して画像データ
ｄとして出力するものである。ここで画像データｃの２
値化は、例えば画像データｃについて路面幅方向に対応
するライン毎に輝度のヒストグラムを算出し、このヒス
トグラムの形状から設定した閾値に基づいて行う。The brightness data binarization unit 4 binarizes the image data c for each line corresponding to the road surface width direction and outputs it as image data d. Here, 2 of the image data c
The binarization is performed, for example, by calculating a luminance histogram for each line corresponding to the road surface width direction with respect to the image data c, and based on a threshold value set from the shape of the histogram.
【００２２】輝度パターン検査部５は、画像データｄか
ら路面幅方向に対応するライン毎に輝度の連結長の大き
い部分を除去して、画像データｅとして出力するもので
ある。The luminance pattern inspection section 5 removes a portion having a large luminance connection length for each line corresponding to the road surface width direction from the image data d and outputs it as image data e.
【００２３】図３は、輝度パターン検査部５の構成を示
すブロック図である。輝度パターン検査部５は、連結領
域最大値算出部１３および比較除去部１４を有してい
る。ここで、例えば画像データｄとして画像データｄ１
が入力されたと想定すると、連結領域最大値算出部１３
は、画像データｄ１に対して路面幅方向に対応するライ
ン毎に、輝度の値が１で連結する連結領域について、そ
の連結長の最大値を算出して比較除去部１４に出力す
る。比較除去部１４は、この最大値と設定値テーブル３
から入力される設定値とを比較して、設定値以上のライ
ンを画像データｄ１から除去して画像データｅ１として
出力する。FIG. 3 is a block diagram showing the structure of the luminance pattern inspection section 5. The brightness pattern inspection unit 5 has a connected region maximum value calculation unit 13 and a comparison removal unit 14. Here, for example, as the image data d, the image data d1
Assuming that is input, the connected region maximum value calculation unit 13
Calculates the maximum value of the connection length of the connection area in which the brightness value is 1 for each line corresponding to the road width direction with respect to the image data d1, and outputs the maximum value to the comparison and removal unit 14. The comparison and removal unit 14 uses the maximum value and the set value table 3
The image data d1 is compared with the set value input from the line, and lines having a set value or more are removed from the image data d1 and output as image data e1.
【００２４】周辺分布算出部６は、画像データｅについ
て路面幅方向への周辺分布を算出し、画像データｆとし
て出力するものである。ここで、路面幅方向への周辺分
布とは、路面長さ方向に対応する方向、すなわち画像デ
ータｅの列方向について輝度を合計した値の分布であ
り、例えば図４に示されるようになる。The peripheral distribution calculator 6 calculates the peripheral distribution of the image data e in the width direction of the road surface, and outputs it as image data f. Here, the peripheral distribution in the road surface width direction is a distribution of values obtained by summing the luminance in the direction corresponding to the road surface length direction, that is, in the column direction of the image data e, as shown in FIG. 4, for example.
【００２５】周辺分布２値化部７は、画像データｆを２
値化して画像データｇとして出力するものである。ここ
で、画像データのｆの２値化は、例えば周辺分布のヒス
トグラムの形状から設定した閾値に基づいて行う。The marginal distribution binarization unit 7 converts the image data f into two.
The value is converted and output as image data g. Here, the binarization of f of the image data is performed based on a threshold value set from the shape of the histogram of the peripheral distribution, for example.
【００２６】周辺分布パターン検査部８は、画像データ
ｇで示される周辺分布のパターンに応じて、画像データ
ｇについて路面長さ方向の白線の認識が可能か否かを判
定して出力するものである。The peripheral distribution pattern inspecting unit 8 judges and outputs whether or not the white line in the road surface length direction can be recognized in the image data g according to the pattern of the peripheral distribution indicated by the image data g. is there.
【００２７】図５は、周辺分布パターン検査部８の構成
を示すブロック図である。周辺分布パターン検査部８
は、位置幅算出部１５および認識判定部１６を有してい
る。ここで、画像データｇとして例えば画像データｇ１
が入力されたと想定すると、位置幅算出部１５は、画像
データｇ１について２値化された周辺分布が値１となっ
ている位置の最大値および最小値の差（値が１となって
いる位置の幅）を求めて認識判定部１６に出力する。認
識判定部１６は、この差（幅）と設定値テーブル３から
入力される設定値とを比較し、差（幅）が設定値未満で
あれば認識可、設定値以上であれば認識不可の判定結果
を出力する。FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the peripheral distribution pattern inspection unit 8. Perimeter distribution pattern inspection unit 8
Has a position width calculation unit 15 and a recognition determination unit 16. Here, as the image data g, for example, the image data g1
Assuming that the input has been input, the position width calculation unit 15 determines that the difference between the maximum value and the minimum value of the position where the binarized marginal distribution of the image data g1 is 1 (the position where the value is 1). The width) is obtained and output to the recognition determination unit 16. The recognition determination unit 16 compares the difference (width) with the set value input from the set value table 3, and if the difference (width) is less than the set value, the recognition is possible. Output the judgment result.
【００２８】中心値算出部９は、周辺分布パターン検査
部８において認識可と判定された画像データｇについて
白線の中心値を算出し、この中心値を位置データｈとし
て出力するものである。The center value calculation unit 9 calculates the center value of the white line for the image data g judged to be recognizable by the peripheral distribution pattern inspection unit 8, and outputs this center value as the position data h.
【００２９】位置検出結果出力部１０は、周辺分布パタ
ーン算出部８もしくは中心値算出部１０の出力結果に応
じて、路面長さ方向の白線の位置検出処理の結果を出力
するものである。The position detection result output unit 10 outputs the result of the position detection processing of the white line in the road surface length direction according to the output result of the peripheral distribution pattern calculation unit 8 or the center value calculation unit 10.
【００３０】以下、本実施形態ついての動作を説明す
る。まず、図示されていないテレビカメラによって取得
された路面画像ａは、原画像取込部１に入力されて画像
メモリを介して輝度（白黒画像）データとして取り込ま
れた後、画像データｂとして出力される。The operation of this embodiment will be described below. First, a road surface image a acquired by a television camera (not shown) is input to the original image capturing unit 1 and captured as brightness (black and white image) data via an image memory, and then output as image data b. It
【００３１】この画像データｂは、輝度データ選別部２
において路面幅方向のライン毎に輝度変化のパターンを
検査され、路面幅方向の輝度変化の小さい部分、例えば
路面幅方向に白線の入っていない部分が取り除かれて画
像データｃとして出力され、さらに輝度データ２値化部
４において路面幅方向のライン毎に２値化されて画像デ
ータｄとして出力される。This image data b is stored in the luminance data selection section 2
In, the pattern of the brightness change is inspected for each line in the road width direction, and the part where the brightness change in the road width direction is small, for example, the part without the white line in the road width direction is removed and output as image data c, and the brightness The data binarization unit 4 binarizes each line in the road width direction and outputs the binarized image data d.
【００３２】２値化された画像データｄは、輝度パター
ン検査部５において路面幅方向のライン毎に連結長のパ
ターンを検査され、路面長さ方向の白線の幅に比べて幅
の広い部分、例えば横断歩道、停止線、曲線等などが除
去されて、画像データｅとして出力される。The binarized image data d is inspected in the luminance pattern inspecting unit 5 for a pattern having a connecting length for each line in the road surface width direction, and a portion wider than the width of the white line in the road surface length direction, For example, pedestrian crossings, stop lines, curves, etc. are removed and output as image data e.
【００３３】この画像データｅは、周辺分布算出部６に
おいて路面幅方向への周辺分布によって示される画像デ
ータｆとして出力される。さらに、この画像データｆ
は、周辺分布２値化部７において２値化され、画像デー
タｇとして出力される。このため、画像データｇは、路
面の長さ方向の白線に比べて周辺分布の値が低くなる部
分、例えばゴミ等が点在している部分が取り除かれてい
る。This image data e is output as image data f by the peripheral distribution calculator 6 by the peripheral distribution in the road width direction. Furthermore, this image data f
Is binarized by the marginal distribution binarization unit 7 and output as image data g. Therefore, in the image data g, a portion where the value of the peripheral distribution is lower than that of the white line in the length direction of the road surface, for example, a portion where dust is scattered is removed.
【００３４】この画像データｇは、周辺分布パターン検
査部８において、周辺分布のパターンを検査され、路面
長さ方向の白線のついてその認識の可否が決定される。
このとき、例えばかすれた白線や汚れた白線のように、
周辺分布が明確に連続していないものでも認識可とな
り、また白線の汚れなどにより周辺分布が広い範囲で値
１となっているものは認識不可となるため誤認識が防止
される。The peripheral distribution pattern inspection unit 8 inspects the peripheral distribution pattern of the image data g, and determines whether or not the white line in the road surface length direction can be recognized.
At this time, for example, like a faint white line or a dirty white line,
Even if the peripheral distribution is not clearly continuous, it can be recognized, and if the peripheral distribution has a value of 1 in a wide range due to stains on the white line, etc., it cannot be recognized, so that erroneous recognition is prevented.
【００３５】ここで、周辺分布パターン算出部８から認
識可の判定結果が出力されると、中心値算出部９におい
て画像データｇからその中心値が算出され、この中心値
は位置データｈとして位置検出結果出力部１０に入力さ
れて、位置検出結果出力部１０から路面長さ方向の白線
の位置として出力される。また、周辺分布パターン算出
部８から認識不可の判定結果が出力されると、その旨が
位置検出結果出力部１０から出力される。When the peripheral distribution pattern calculation unit 8 outputs the determination result indicating that the recognition is possible, the center value calculation unit 9 calculates the center value from the image data g, and the center value is the position data h. It is input to the detection result output unit 10 and output from the position detection result output unit 10 as the position of the white line in the road surface length direction. Further, when the peripheral distribution pattern calculation unit 8 outputs the determination result indicating that the recognition is not possible, the fact is output from the position detection result output unit 10.
【００３６】上記のように本実施形態においては、画像
データｂ〜ｇに対する処理は、全て路面幅方向もしくは
路面長さ方向に対応するライン毎に行われるので、一次
元的なライン処理のみで路面幅方向の白線や、白線の汚
れ、路面上のゴミなどの影響を排除して、正確に路面長
さ方向の白線位置の検出を行うことができる。また、画
像データｂ〜ｇの処理を一次元的なライン処理のみにす
ることで、処理に必要な演算処理装置も小型のもので足
りるので、小型車輌に搭載してオンライン処理を行うこ
とも可能となる。As described above, in the present embodiment, all the processing for the image data b to g is performed for each line corresponding to the road surface width direction or the road surface length direction. Therefore, only one-dimensional line processing is performed on the road surface. It is possible to accurately detect the position of the white line in the length direction of the road surface by eliminating the influence of the white line in the width direction, dirt on the white line, dust on the road surface, and the like. In addition, since the processing of the image data b to g is only one-dimensional line processing, a small arithmetic processing unit is sufficient for the processing, so that it is possible to mount it on a small vehicle and perform online processing. Becomes
【００３７】次に、上述した路面白線認識装置を自動運
転車輌に適用した例について、図６を参照して説明す
る。この自動運転車輌２０は、路面性状測定装置２１、
テレビカメラ２２、画像処理装置２３、および記録装置
２４を有している。ここで画像処理装置２３は、図１に
示した原画像取込部１、輝度データ選別部２、設定値テ
ーブル３、輝度データ２値化部４、輝度パターン検査部
５、周辺分布算出部６、周辺分布２値化部７、周辺分布
パターン検査部８、中心値算出部９、および位置検出結
果出力部１０を有している。Next, an example in which the above-described road surface white line recognition device is applied to an automatic driving vehicle will be described with reference to FIG. This self-driving vehicle 20 has a road surface property measuring device 21,
It has a television camera 22, an image processing device 23, and a recording device 24. Here, the image processing device 23 includes the original image capturing unit 1, the brightness data selecting unit 2, the setting value table 3, the brightness data binarizing unit 4, the brightness pattern inspecting unit 5, and the peripheral distribution calculating unit 6 shown in FIG. A peripheral distribution binarization unit 7, a peripheral distribution pattern inspection unit 8, a center value calculation unit 9, and a position detection result output unit 10.
【００３８】路面性状測定装置２１は、路面のわだち、
平坦性、およびひび割れからなる路面の３要素を走行し
ながら測定するものであり、画像処理装置２３は路面性
状測定装置２１が道路のどの部分を測定しているかを路
上の白線位置から検出するものである。また、テレビカ
メラ２２は、自動運転型車輌１の左側面部に路面２５の
白線２６を観測するように固定されており、路面２５の
白線２６が縦に入るように路面映像２７を取得するもの
である。The road surface texture measuring device 21 is a
The image processing device 23 detects from the position of the white line on the road which the road surface property measuring device 21 measures which part of the road is measured while traveling on three elements of the road surface consisting of flatness and cracks. Is. The television camera 22 is fixed to the left side surface of the self-driving vehicle 1 so as to observe the white line 26 of the road surface 25, and acquires the road surface image 27 so that the white line 26 of the road surface 25 enters vertically. is there.
【００３９】このような構成において、テレビカメラ２
２によって取得された路面映像２７は、路面性状測定装
置２１に入力され、路面２５のわだち、平坦性、および
ひび割れからなる路面の３要素が測定される。In such a structure, the television camera 2
The road surface image 27 acquired by 2 is input to the road surface property measuring device 21, and three elements of the road surface 25, which are ruts, flatness, and cracks, are measured.
【００４０】また、路面映像２７は、画像処理装置２３
にも入力され、第１の実施形態で説明した路面白線認識
装置と同様に路面映像２７における路面長さ方向の白線
の認識および位置の検出が行われ、路面長さ方向の白線
が認識できる場合はその位置が、認識できない場合はそ
の旨が位置検出結果となる。The road surface image 27 is displayed on the image processing device 23.
When the white line in the road surface length direction is recognized and the white line in the road surface length direction is recognized in the road surface image 27 and the position is detected, as in the case of the road surface white line recognition device described in the first embodiment. If the position cannot be recognized, that is the position detection result.
【００４１】以上により、路面性状測定装置２１が路面
のどの部分を測定しているかを知ることができ、画像処
理装置２３から出力される位置検出結果は、路面性状測
定装置２１から出力される路面の３要素からなる他の測
定データと共に記録装置２４に記録される。From the above, it is possible to know which part of the road surface the road surface texture measuring device 21 is measuring, and the position detection result output from the image processing device 23 is the road surface output from the road surface texture measuring device 21. It is recorded in the recording device 24 together with other measurement data composed of the three elements.
【００４２】[0042]
【発明の効果】以上述べたとおり本発明によれば、路面
を走査して得られた二次元の画像データに対して一次元
的なライン処理を行うだけで、路面長さ方向の白線を認
識することができるので、画像処理が簡易化され小型化
を可能にする路面白線認識装置が提供される。As described above, according to the present invention, the white line in the length direction of the road surface can be recognized only by performing the one-dimensional line processing on the two-dimensional image data obtained by scanning the road surface. Therefore, a road surface white line recognition device is provided that facilitates image processing and enables downsizing.
【図１】本発明の一実施形態に係る路面白線認識装置の
構成を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a road surface white line recognition device according to an embodiment of the present invention.
【図２】図１中の輝度データ選別部の構成を示す図FIG. 2 is a diagram showing a configuration of a luminance data selection unit in FIG.
【図３】図１中の輝度パターン検査部の構成を示す図FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a luminance pattern inspection section in FIG.
【図４】同実施形態における周辺分布の例を示す図FIG. 4 is a diagram showing an example of a marginal distribution in the same embodiment.
【図５】図１中の周辺分布パターン検査部の構成を示す
図5 is a diagram showing a configuration of a peripheral distribution pattern inspection unit in FIG.
【図６】同実施形態を自動運転車輌に適用した例を示す
ブロック図FIG. 6 is a block diagram showing an example in which the same embodiment is applied to an autonomous vehicle.
【図７】従来の路面白線認識装置における位置検出処理
を説明するための図FIG. 7 is a diagram for explaining position detection processing in a conventional road surface white line recognition device.
１…原画像取込部 ２…輝度データ選別部 ３…設定値テーブル ４…輝度データ２値化部 ５…輝度パターン検査部 ６…周辺分布算出部 ７…周辺分布２値化部 ８…周辺分布パターン検査部 ９…中心値算出部 １０…位置検出結果出力部 １１…輝度差算出部 １２…比較除去部 １３…連結領域最大値算出部 １４…比較除去部 １５…位置幅算出部 １６…認識判定部 ２０…自動運転車輌 ２１…路面性状測定装置 ２２…テレビカメラ ２３…画像処理装置 ２４…記録装置 ２５…路面 ２６…白線 ２７…路面映像 ２８…ストロボカメラ ２９…記録装置 ３０…再生装置 ３１…画像処理装置 ａ…路面画像 ｂ〜ｇ…画像データ ｈ…位置データ ｂ１，ｃ１，ｄ１，ｅ１，ｇ１…画像データ 1 ... Original image capture unit 2 ... Luminance data selection unit 3 ... Setting value table 4 ... Luminance data binarization unit 5 ... Luminance pattern inspection unit 6 ... Marginal distribution calculation unit 7 ... Marginal distribution binarization unit 8 ... Marginal distribution Pattern inspection unit 9 ... Central value calculation unit 10 ... Position detection result output unit 11 ... Luminance difference calculation unit 12 ... Comparison removal unit 13 ... Linked region maximum value calculation unit 14 ... Comparison removal unit 15 ... Position width calculation unit 16 ... Recognition determination Part 20 ... Self-driving vehicle 21 ... Road surface property measuring device 22 ... TV camera 23 ... Image processing device 24 ... Recording device 25 ... Road surface 26 ... White line 27 ... Road surface image 28 ... Strobe camera 29 ... Recording device 30 ... Reproducing device 31 ... Image Processing device a ... Road surface image b to g ... Image data h ... Position data b1, c1, d1, e1, g1 ... Image data
Claims (1)
査して得られた二次元の画像データから路面長さ方向に
沿った白線を認識する路面白線認識装置において、 前記画像データについて路面幅方向に対応するライン毎
に輝度変化のパターンを検査し、輝度差が設定値以上の
ラインの画像データを出力する第１の検査手段と、 前記第１の検査手段から出力される画像データを２値化
する第１の２値化手段と、 前記第１の２値化手段により２値化された画像データに
ついて前記ライン毎に有意値の連結長を検査し、この連
結長が設定値未満の画像データを出力する第２の検査手
段と、 前記第２の検査手段から出力される画像データを路面長
さ方向に対応する方向に加算して周辺分布を検査する第
３の検査手段と、 前記第３の検査手段から出力される画像データを２値化
する第２の２値化手段と、 前記第２の２値化手段により２値化された画像データに
ついて路面幅方向に相当する方向の有意値の連結長を検
査し、この連結長が設定値未満の画像データを路面長さ
方向に沿った白線と認識する第４の検査手段とを有する
ことを特徴とする路面白線認識装置。1. A road surface white line recognition device for recognizing a white line along a road surface length direction from two-dimensional image data obtained by scanning a road surface in a road surface width direction and a road surface length direction. A first inspection unit that inspects a pattern of luminance change for each line corresponding to the width direction and outputs image data of a line whose luminance difference is a set value or more; and image data output from the first inspection unit. First binarizing means for binarizing, and for the image data binarized by the first binarizing means, a connection length of a significant value is inspected for each line, and the connection length is less than a set value. Second inspection means for outputting the image data of No. 3, and third inspection means for inspecting the peripheral distribution by adding the image data output from the second inspection means in the direction corresponding to the road surface length direction, Output from the third inspection means Second binarizing means for binarizing the image data to be processed, and the connection length of the significant value in the direction corresponding to the road surface width direction of the image data binarized by the second binarizing means is inspected. The road surface white line recognition device further comprises a fourth inspection means for recognizing the image data whose connection length is less than a set value as a white line along the road surface length direction.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7285157A JPH09128521A (en) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | Device for recognizing white line on road surface |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7285157A JPH09128521A (en) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | Device for recognizing white line on road surface |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09128521A true JPH09128521A (en) | 1997-05-16 |
Family
ID=17687832
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7285157A Withdrawn JPH09128521A (en) | 1995-11-01 | 1995-11-01 | Device for recognizing white line on road surface |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09128521A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013122739A (en) * | 2011-12-12 | 2013-06-20 | Fujitsu Ltd | Analysis device, analysis program and analysis method |
-
1995
- 1995-11-01 JP JP7285157A patent/JPH09128521A/en not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013122739A (en) * | 2011-12-12 | 2013-06-20 | Fujitsu Ltd | Analysis device, analysis program and analysis method |
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