(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方の路面を撮像した画像である路面画像から道路上に表示される道路区画線を検出する道路区画線検出装置であって、
前記路面画像中の所定の領域を道路区画線を検出する対象の領域である検出対象領域として設定する検出領域設定手段と、
前記検出領域設定手段によって設定された検出対象領域内の画像データを処理して道路区画線を検出する検出手段とを備え、
前記検出領域設定手段は、
実空間において車両から近い位置となる所定の大きさの領域であり、且つ、道路幅方向に所定値以上の長さを有する初期検出領域を前記検出対象領域として前記路面画像中に設定する初期検出領域設定手段と、
実空間において車両から近い位置にある所定の領域であって、且つ、前記初期検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である近傍検出領域を前記検出対象領域として設定する近傍検出領域設定手段と、
実空間において前記近傍検出領域より奥側の領域であって、且つ、前記近傍検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である遠方検出領域を前記検出対象領域として設定する遠方検出領域設定手段とを含み、
前記検出手段は、前記道路区画線が検出できていない状態である未検出状態のときは前記初期検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出し、前記道路区画線を一旦検出した後の状態である検出後状態のときは、前記近傍検出領域および遠方検出領域内の画像データを処理して前記道路区画線を検出し、
実空間上では前記近傍検出領域と前記遠方検出領域とは同じ広さの領域であることを特徴とする、道路区画線検出装置。
【請求項２】
前記近傍検出領域設定手段は、前記検出手段が前記初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置に基づいて、前記路面画像中の道路幅方向における前記近傍検出領域の位置を設定し、
前記遠方検出領域設定手段は、前記検出手段が前記初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置に基づいて、前記路面画像中の道路幅方向における前記遠方検出領域の位置を設定する、請求項１に記載の道路区画線検出装置。
【請求項３】
前記近傍検出領域設定手段は、前記検出手段が前記初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置が前記近傍検出領域内の道路幅方向の中心に位置するように当該近傍検出領域の位置を前記路面画像中に設定し、
前記遠方検出領域設定手段は、前記検出手段が前記初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置が前記遠方検出領域内の道路幅方向の中心に位置するように当該遠方検出領域の位置を前記路面画像中に設定する、請求項２に記載の道路区画線検出装置。
【請求項４】
前記検出対象領域は、道路幅方向に分離した領域であり、且つ、前記車両の左右の各区画線が含まれる長さを有する、請求項１に記載の道路区画線検出装置。
【請求項５】
前記道路区画線は、ボッツドッツである、請求項１〜４のいずれかに記載の道路区画線検出装置。
【請求項６】
車両前方の路面を撮像した画像である路面画像から道路上に表示される道路区画線を検出する道路区画線検出方法であって、
前記路面画像中の所定の領域を道路区画線を検出する対象の領域である検出対象領域として設定する検出領域設定ステップと、
前記検出領域設定ステップにおいて設定された検出対象領域内の画像データを処理して道路区画線を検出する検出ステップとを備え、
前記検出領域設定ステップにおいては、
実空間において車両から近い位置となる所定の大きさの領域であり、且つ、道路幅方向に所定値以上の長さを有する初期検出領域を前記検出対象領域として前記路面画像中に設定する初期検出領域設定ステップと、
実空間において車両から近い位置にある所定の領域であって、且つ、前記初期検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である近傍検出領域を前記検出対象領域として設定する近傍検出領域設定ステップと、
実空間において前記近傍検出領域より奥側の領域であって、且つ、前記近傍検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である遠方検出領域を前記検出対象領域として設定する遠方検出領域設定ステップとを含み、
前記検出ステップにおいては、前記道路区画線が検出できていない状態である未検出状態のときは前記初期検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出し、前記道路区画線を一旦検出した後の状態である検出後状態のときは、前記近傍検出領域および遠方検出領域内の画像データを処理して前記道路区画線を検出し、
実空間上では前記近傍検出領域と前記遠方検出領域とは同じ広さの領域であることを特徴とする、道路区画線検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、道路区画線を検出する装置および方法に関し、より特定的には、車両の前方の路面を撮像した画像データに基づいて道路区画線を検出する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、道路上に描かれた車両の走行する車線を区切る白線などの道路区画線を検出する道路区画線検出装置が知られている。この装置は、自車両に搭載された車両前方領域を撮影するカメラにより撮像された撮像画像を処理することにより道路区画線を検出する。例えば、取り込んだ画像から所定サイズの被照合画像を抽出し、画像の二値化処理、エッジ検出、フィルタ処理等の画像処理を用いて、抽出した被照合画像と予め登録された特定の物体に関する登録画像とが一致するか否かを判定し、一致すると判定した場合に、取り込んだ画像に特定の物体が存在すると認識することで白線等の検出を行う。このような道路区画線検出装置では、刻々の車両前方の路面の白線等を１／１０〜１／１００秒と言ったごく短い時間で検出する必要がある。しかし、取り込んだ画像の全画素を対象として白線等の検出処理を実行するには、膨大な演算処理が必要である。従って、白線等の検出に至る各段階の処理について種々の近似や簡略化を施している。
【０００３】
例えば、移動体が撮影した画像内において、物体を探索する範囲を限定し、画像認識処理に掛かる負荷を低減させる画像認識システムが開示されている（例えば、特許文献１）。この技術では、撮影可能範囲を、所定時間後に車両が到達可能な範囲と到達不可能な範囲に分類する。そして、画像認識処理を実行する範囲を車両の到達可能範囲に制限することで、被照合画像の抽出処理や被照合画像と登録画像との照合処理等の処理負荷を軽減させている。
【０００４】
また、移動体が撮影した画像内において、車両から比較的近い近領域と、この近領域より奥側の遠領域とに分けて設定して、実線や破線である道路区画線を検出する装置が開示されている（例えば、特許文献２）。この技術では、画像データを読み込むと、画像の中で処理の対象となる領域を、車両から比較的近い近領域と、この近領域より奥側の遠領域とに分けて設定する。また、実線を検出するための実線検出モードと、破線を検出するための間欠線検出モードを有しており、実線検出モードである場合には、近領域と遠領域のそれぞれについて、領域内のＹ軸上の距離を２０等分するようにＸ軸と平行な検出ラインを２０本設定する。一方、間欠線検出モードのときは、例えば、近領域について、領域内のＹ軸上の距離を４０等分するようにＸ軸と平行な検出ラインを４０本設定する。ここで、当該画像上に設定される検出ラインは、実空間上では等間隔となるようなラインとなる。図１６は、当該検出ラインの実空間上における対応位置を示した図であり、路面を俯瞰した図に検出ラインを示している。図１６に示すように、検出ラインは実空間上で等間隔となるよう配置されるため、検出ラインは画像上では、図１７に示すように間引き線となっている。そして、このように検出ラインを設定すると、各検出ライン上の各画素について、画素の輝度（濃度）をＸ軸方向に微分し、その微分した値の絶対値が閾値Ａを超える点の座標を特徴点として抽出し、この特徴点に基づいて道路区画線を検出する。
【特許文献１】特開２００７−２３５４１４号公報
【特許文献２】特開２００７−７２５１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したような特許文献に開示された装置においては、以下に示す問題点があった。まず、白線の代わりに道路に設置される道路区画線（レーンマーク）の一つとして、いわゆるボッツドッツ（直径１０ｃｍ程度の点）と呼ばれるものがある。ボッツドッツは、白線とは異なり、道路上に所定間隔をあけて間欠的に配置されている。このような間欠的な物標により道路区画線が構成される道路においては、人間の目によればそれら複数の物標から一つの道路区画線を想定することは容易であるが、上記のような装置の如くその間欠的な物標が含まれるカメラの撮像画像を画像処理して機械的に仮想的・実質的な線状の道路区画線を認識する場合、その道路区画線を適切に検出することができないおそれがあった。例えば、上記特許文献１のように、撮像画像上の処理対象領域を限定し、更に、特許文献２のように、領域内のＹ軸上の距離を２０等分や４０等分したような間引いた検出ラインを用いて検出処理を行ったとしても、間欠的に配置されているというボッツドッツの性質上、検出ライン間に存在するボッツドッツについてその特徴点などが取得できず、正確な検出が行えないという問題がある。
【０００６】
また、検出ラインの間引きを行わずに、取りこんだ画像の全ライン（全画素）について検出をかけることも考えられるが、この場合、膨大な演算処理が必要となり、処理負荷が高くなって、その結果、迅速な情報の取得が困難になるという問題がある。また、上述のように、画像の中で処理の対象となる領域を、車両から比較的近い近領域と、この近領域より奥側の遠領域とに分けて、処理対象を近領域に限定して全ラインの検出を行うことで処理負荷を下げるという手法も考えられる。しかし、この場合、例えば車両走行開始時等における検出処理、換言すれば、ボッツドッツ等を「発見」するための処理においては有用ではあるが、ボッツドッツの発見後、これらを道路区画線として認識するためには、その後継続的に道路上のボッツドッツを検出し続ける処理（ボッツドッツを追跡するような処理）が必要となる。この場合、処理対象を近領域に限定しているため、例えば車両の１０ｍ先までしか検出処理を行わないということになり、車両走行中等におけるボッツドッツの検出精度に問題があった。
【０００７】
それ故に、本発明の目的は、処理負荷を高めることなく、ボッツドッツや白線等を正確に認識できる道路区画線検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、本発明の理解を助けるために後述する実施形態との対応関係の一例を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【０００９】
第１の発明は、車両前方の路面を撮像した画像である路面画像から道路上に表示される道路区画線を検出する道路区画線検出装置であって、路面画像中の所定の領域を道路区画線を検出する対象の領域である検出対象領域として設定する検出領域設定手段（１１）と、検出領域設定手段によって設定された検出対象領域内の画像データを処理して道路区画線を検出する検出手段（１１）とを備え、検出領域設定手段は、実空間において車両から近い位置となる所定の大きさの領域であり、且つ、道路幅方向に所定値以上の長さを有する初期検出領域を検出対象領域として路面画像中に設定する初期検出領域設定手段（１１）と、実空間において車両から近い位置にある所定の領域であって、且つ、初期検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である近傍検出領域を検出対象領域として設定する近傍検出領域設定手段（１１）と、実空間において近傍検出領域より奥側の領域であって、且つ、近傍検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である遠方検出領域を検出対象領域として設定する遠方検出領域設定手段（１１）とを含む。そして、検出手段は、道路区画線が検出できていない状態である未検出状態のときは初期検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出し、道路区画線を一旦検出した後の状態である検出後状態のときは、近傍検出領域および遠方検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出し、実空間上では近傍検出領域と遠方検出領域とは同じ広さの領域であることを特徴とする。
【００１０】
第１の発明によれば、処理装置にかかる処理負荷の増加を抑えながら精度の高い道路区画線の検出が可能となる。さらに、道路区画線が未検出のときは、路面画像中の、車両の近傍領域についてのみ広い範囲を対象として道路区画線を検出し、道路区画線が一旦検出された後は、検出範囲を狭くし、遠方領域も含めて道路区画線を検出する。これにより、処理負荷を抑えながら、精度の高い道路区画線の検出を可能とすることができる。
【００１５】
第２の発明は、第１の発明において、近傍検出領域設定手段は、検出手段が初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置に基づいて、路面画像中の道路幅方向における近傍検出領域の位置を設定し、遠方検出領域設定手段は、検出手段が初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置に基づいて、路面画像中の道路幅方向における遠方検出領域の位置を設定する。
【００１６】
第３の発明は、第２の発明において、近傍検出領域設定手段は、検出手段が初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置が近傍検出領域内の道路幅方向の中心に位置するように当該近傍検出領域の位置を路面画像中に設定し、遠方検出領域設定手段は、検出手段が初期検出領域を用いて検出した道路区画線の位置が遠方検出領域内の道路幅方向の中心に位置するように当該遠方検出領域の位置を路面画像中に設定する。
【００１７】
第２乃至第３の発明によれば、最初に演出された道路区画線の路面画像中の位置に基づいて、近傍検出領域および遠方検出領域の位置が設定される。これにより、精度の高い道路区画線の検出を処理負荷を高めることなく実現することができる。
【００１８】
第４の発明は、第１の発明において、検出領域は、道路幅方向に分離した領域であり、且つ、車両の左右の各区画線が含まれる長さを有する。
【００１９】
第４の発明によれば、検出処理にかかる処理負荷を更に軽減することが可能となる。
【００２０】
第５の発明は、第１乃至第４のいずれかの発明において、道路区画線は、ボッツドッツである。
【００２１】
第５の発明によれば、道路上に間欠的に配置されているボッツドッツを検出する処理について、処理負荷を抑えながら、精度の高いボッツドッツの検出が可能となる。
【００２２】
第６の発明は、車両前方の路面を撮像した画像である路面画像から道路上に表示される道路区画線を検出する道路区画線検出方法であって、路面画像中の所定の領域を道路区画線を検出する対象の領域である検出対象領域として設定する検出領域設定ステップ（Ｓ４２，Ｓ４９，Ｓ５０）と、検出領域設定ステップにおいて設定された検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出する検出ステップ（Ｓ４３、Ｓ４６、Ｓ５２、Ｓ５３）とを備える。そして、検出領域設定ステップにおいては、実空間において車両から近い位置となる所定の大きさの領域であり、且つ、道路幅方向に所定値以上の長さを有する初期検出領域を検出対象領域として路面画像中に設定する初期検出領域設定ステップと、実空間において車両から近い位置にある所定の領域であって、且つ、初期検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である近傍検出領域を検出対象領域として設定する近傍検出領域設定ステップと、実空間において近傍検出領域より奥側の領域であって、且つ、近傍検出領域よりも道路幅方向の長さが短い領域である遠方検出領域を検出対象領域として設定する遠方検出領域設定ステップとを含む。検出ステップにおいては、道路区画線が検出できていない状態である未検出状態のときは初期検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出し、道路区画線を一旦検出した後の状態である検出後状態のときは、近傍検出領域および遠方検出領域内の画像データを処理して道路区画線を検出する。さらに、実空間上では近傍検出領域と遠方検出領域とは同じ広さの領域であることを特徴とする。
【００２３】
第６の発明によれば、上記第１の発明と同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、処理負荷の増加を抑えながら精度の高い道路区画線の検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
（第１の実施形態）
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。尚、この実施例により本発明が限定されるものではない。
【００２６】
図１は、本発明にかかる道路区画線検出装置１０（以下、単に検出装置と呼ぶ）の構成例を示す機能ブロック図である。検出装置１０は、ＥＣＵ（electronic control unit）１１、ＮＶＲＡＭ（Non-VolatileRandom Access Memory）１２、ＲＡＭ（Random AccessMemory）１３、カメラ１５から構成される。
【００２７】
ＥＣＵ１１は、カメラ１５からの信号とＮＶＲＡＭ１２およびＲＡＭ１３に格納された情報とに基づいて所定の演算を行うことで、後述するような処理を実行する。
【００２８】
ＮＶＲＡＭ１２は、書き換え可能な不揮発性の記憶媒体であり、後述するような処理を実行するためのプログラム等を格納する。ＥＣＵ１１はこれらのプログラムをＲＡＭ１３に展開して本実施形態にかかる検出処理を検出装置１０に実行させる。
【００２９】
ＲＡＭ１３は、書き換え可能な揮発性の記憶媒体であり、ＥＣＵ１１の作業領域として使用される。また、ＲＡＭ１３は、カメラ１５から受信するデータを一時的に格納する。
【００３０】
カメラ１５は、車両に搭載される撮影手段であり、例えば、フロントグリルや車室内のルームミラー付近等、車両の進行方向や周辺環境の基本画像を撮影するために適した場所に設置されるＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラやＣＭＯＳ（ComplementaryMetal-OxideSemiconductor）カメラであり、動画を撮影するためのビデオカメラであってもよく、静止画を撮影するためのスチルカメラであってもよい。また、夜間の撮影が可能な赤外線カメラであってもよい。
【００３１】
また、撮影可能な範囲を示す視野角、設置角度、シャッタースピード、総画素数、絞り値、撮影距離、撮影してから次の撮影や画像処理が可能になるまでの時間である撮影遅延時間等のカメラ１５に関する情報は、ＮＶＲＡＭ１２に格納される。
【００３２】
次に、図２〜図１０を用いて、本実施形態で想定する道路区画線検出処理の概要について説明する。本実施形態の道路区画線検出処理は、上記カメラ１５で撮像された車両前方の路面画像を取り込み、当該画像に対して後述するような画像処理（ラインスキャン等）を行うことで道路区画線の検出を行う。当該道路区画線検出処理は、例えば、イグニションがオンになったタイミングで実行開始され、その処理内容は、大別して、白線やボッツドッツのような道路区画線を発見するための処理（以下、初期発見処理と呼ぶ）と、発見した道路区画線を追跡するための処理（以下、追跡処理と呼ぶ）の２つに分けられる。すなわち、最初（走行開始前）は初期発見処理において、道路区画線を発見するための処理が実行される。その後、初期発見された道路区画線の位置や形状等に基づいて、走行中に当該道路区画線を検出し続ける（認識し続ける）ための処理として、上記追跡処理が実行される。そして、このように検出された道路区画線に基づいて、例えばレーンキーピングアシスト処理等の各種処理が実行される。なお、以下の説明では、道路区画線として白線またはボッツドッツを検出する場合を例とする。また、ここでいう白線には、切れ目無く引かれた線である”実線”と、短い線がほぼ等間隔で連続して並んでいる線である”破線”の双方を含むものとする。
【００３３】
図２および図３は、カメラ１５によるカメラ画像（路面画像）を模式的に示した図である。図２は、道路区画線の一例を白線とした場合のカメラ画像であり、図３は、道路区画線の一例をボッツドッツとした場合のカメラ画像の一例を示す。
【００３４】
本実施形態では、まず初めに、初期発見処理として白線を検出するための処理が実行される。ここでの白線の検出手法はどのようなものでもよいが、例えば、カメラ画像に検出ラインを間引いて設定し、当該検出ラインに対してラインスキャンを行って輝度等の特徴点を算出し、白線の検出処理を行う（白線は間欠的な配置ではないため、間引いた検出ラインを用いても十分検出可能である）。その結果、白線が発見された場合は、その後の追跡処理においても、引き続いて白線検出が行われる。その結果、白線を道路区画線として、例えばレーンキーピングアシスト処理等の各種処理が実行される。
【００３５】
一方、初期発見処理において白線が検出できなかったときは、次にボッツドッツの検出処理（換言すると、ボッツドッツの初期発見）が実行される。ここで、間欠的に配置されているボッツドッツをラインスキャンを用いてカメラ画像から検出するためには、基本的には、上記のような検出ラインの間引きは行うべきではないが、カメラ画像の全画素（全ライン）を検出対象とすると、処理負荷が大きくなる。そこで、処理負荷を軽減するために、本実施形態では、ボッツドッツを検出するための検出対象エリアを図４に示すように設定する。図４は、初期発見時におけるボッツドッツの検出対象エリア１０１ａおよび１０１ｂ（以下、初期検出エリアと呼ぶ。また、以下の説明においては、当該２つのエリアの総称として、単に初期検出エリア１０１と呼ぶこともある。）を模式的に示した図である。図４においては、道路幅方向をＸ軸、道路長手方向をＹ軸で示している。図４に示すように、初期検出エリア１０１ａ、１０１ｂは、カメラ画像の下方（つまり、車両に近い側）について左右２つに分けられて設定されている。また、図５は、図４に示したような初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂの実空間上における対応を示す俯瞰図である。図５に示されるように、初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂは、ボッツドッツがそれぞれのエリアのＸ軸上の中心に来るように設定されている。このような初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂに対して全ラインの検出処理を実行することで、ボッツドッツの検出が行われる。なお、本実施形態では、ボッツドッツの検出については、モルフォロジー演算のトップハット変換が用いられる（詳細は後述する）。
【００３６】
そして、ボッツドッツが検出できれば、その後の追跡処理においてボッツドッツの継続的な検出が行われるが、この追跡処理においては、検出対象エリアとしては図６に示すようなエリアが設定される。図６は、追跡処理時におけるボッツドッツの検出対象エリア（以下、追跡検出対象エリアと呼ぶ）を模式的に示した図である。また、図７は、図６に示したような追跡検出対象エリアの実空間上における対応を示す俯瞰図である。図６に示すように、追跡検出対象エリアは、カメラ画像の下方（車両に近い側）について左右に２つのエリア１０２ａおよび１０２ｂ（以下、近傍検出エリアと呼ぶ。また、以下の説明においては、２つのエリアを総称して、単に近傍検出エリア１０２と呼ぶこともある。）と、その上方に同じように左右に分れた２つのエリア１０３ａおよび１０３ｂ（以下、遠方検出エリアと呼ぶ。また、以下の説明においては、当該２つのエリアを総称して、単に遠方検出エリア１０３と呼ぶこともある。）が示されている。図６に示すカメラ画像上においては、近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂは、上記初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂと比べ、横幅が少し狭くなったエリアである。また、遠方検出エリア１０３ａおよび１０３ｂは、近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂよりも更に横幅が狭いエリアとなっている。ここで、図７に示すように、実空間上では近傍検出エリア１０２と遠方検出エリア１０３とは同じ広さの領域となっている。この領域はそれぞれ、路面上で道路区画線がありそうな範囲として設定されたものである（範囲設定については後述する）。このように実空間上では同じ広さの領域であっても、カメラ画像上では、遠方のものほど小さく表示される。そのため、カメラ画像上においては、図６に示すように、遠方検出エリア１０３ａおよび１０３ｂは、近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂよりもカメラ画像上における横幅が更に狭くなっている、すなわち、検出範囲が更に狭くなるよう設定されたエリアとなっている。そして、検出範囲が狭くなっている分、上記のような検出処理にかかる処理負荷が軽減されることになる。
【００３７】
上記のような、路面上で道路区画線がありそうな範囲を含む各検出エリアの位置や大きさについては予め算出され、その内容を示すデータが検出エリアの設定データとして予めメモリ等に記憶される。そして、この設定データが、後述するような処理においてメモリから読み出されて用いられる。当該検出エリアの位置や大きさの算出に際しては、テストコース等の白線の描かれた路面に車両を設置し、実際に車両走行や白線検出等を行いながら以下に述べるような内容に沿って予め算出される。以下、図８〜図１０を用いて、当該初期検出エリア１０１、近傍検出エリア１０２、遠方検出エリア１０３の位置や大きさの設定内容（算出手法）について説明する。
【００３８】
まず、図８に示すように、カメラ画像上において検出対象とするエリアとする縦方向の範囲、換言すれば、縦幅が設定される。図８では、実空間上における前方７ｍ〜２７ｍの範囲に相当する範囲をカメラ画像場におけり検出対象エリアの一例として設定している。なお、前方７ｍとしたのは、乗用車のボンネットで遮られることを考慮したものである。また、２７ｍとしたのは、画像の解像度や夜間照明範囲（３０ｍ）等を考慮したものである。
【００３９】
次に、図９に示すように、上記縦幅が設定されたエリアを、更に、車両から比較的近い近傍領域と、当該近傍領域より奥側の遠方領域の２つに分ける。
【００４０】
更に、車両がレーンチェンジを行う状況を想定した横幅が算出される。具体的には、図１０に示すように、車両がレーンの中心に位置していると仮定したときに、左右のレーンの外側の道路区画線（図１０では白線）が含まれるような横幅が算出され、設定される。更に、Ｘ軸上における中心にＦＯＥが来るようにＸ軸についての位置が調整される。
【００４１】
次に、上記のように設定された領域から初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂの設定内容が算出される。初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂは、近傍領域のみ利用して設定される。まず、ＦＯＥを境として、近傍領域を左右に分割する。そして、左右それぞれの領域について、横幅を算出する。当該各領域の横幅は、図１０に示したようなレーンチェンジ時の自車の位置を基準にして一旦道路区画線（典型的には白線）を検出する処理を行い、検出できた道路区画線の位置を基準に、カーブのＲ値（例えば２００Ｒ）を考慮した幅、つまり、車両がカーブを走行しているときにカメラ１５に写る車線が検出対象エリア外に出てしまわないような幅が算出されて設定される。このとき、カメラの画角や解像度も考慮される。その結果、上記図４に示したような初期検出エリア１０１および１０１ｂが算出されることになる。
【００４２】
次に、追跡処理で用いられる近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂの設定内容が算出される。近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂのそれぞれのＸ軸上の位置は、上記初期検出エリア１０１の設定内容の算出・設定時に発見した道路区画線の位置を基準にする。すなわち、当該近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂにおいて道路区画線がＸ軸上の中心に来るような位置に設定される。一方、横幅については、以下の点を考慮して算出される。
（１）まず、道路区画線から路肩までの距離が考慮される。これは、路肩が道路区画線と誤認識されることを防止するためである。そのため、初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂよりも狭い幅が近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂの横幅として算出、設定されることになる。
（２）更に、車両の挙動が考慮される。具体的には、以下の２つの点が考慮される。まず、１点目として、車両が横移動している場合の、フレーム毎のカメラ画像における道路区画線の表示位置のズレが考慮される。例えば、また、１フレームを１／１０秒とし（すなわち、カメラ画像は１／１０秒単位で撮影されている）、ハンドルを右に切って走行中の状態とする。この場合、あるフレームにおけるカメラ画像での道路区画線、例えば白線の位置に対して、その１フレーム後におけるカメラ画像での白線の位置は僅かに左にずれていることになる。このような、車両が横移動している際でも道路区画線が近傍検出エリア内に収まるように、近傍検出エリアの横幅が算出される。次に、２点目として、道路区画線に対して車両が斜めを向いている状態でのヨー角が考慮される。これは、例えば、レーンチェンジを行っているような場合を想定している。すなわち、レーンチェンジを行うと、車両が道路区画線、例えば白線に対して１〜２度ほど傾いた状態となる。そのため、カメラ画像に写る白線も少し斜めに傾いて写ることになる。また、例えば、いわゆるレーンキーピングアシストシステムを搭載した車両の場合、車両がレーンから逸脱しそうになったときに、電動パワーステアリングに適切なトルクを発生させることで、車線維持をアシストすることが可能となっている。このときのトルクによるヨー角（車両が一時的に白線に対して斜めを向くことになる）を考慮して、白線が近傍検出エリア内に収まるように、近傍検出エリアの横幅が算出される。上記のような点が考慮されて近傍検出エリアの横幅が算出され、設定データとしてメモリに保存されることになる。
【００４３】
次に、図６に示したような遠方検出エリア１０３が算出される。すなわち、上記遠方領域を対象とし、上記近傍検出エリア１０２と同様の点が考慮されて、遠方検出エリア１０３が算出、設定される。但し、遠方領域を対象とするため、カメラ画像上に写る道路区画線は、近傍領域のものとくらべると小さく（細く）写る。この道路区画線を基準に算出されるため、遠方検出エリア１０３の横幅は、近傍検出エリア１０２に比べて更に狭くなった値として算出されることになる。
【００４４】
ここで、ボッツドッツの検出対象エリアについて、初期発見時は近傍領域のみに限定し、追跡処理時は遠方領域まで含めるのは、次のような理由による。すなわち、初期発見処理（まだボッツドッツの存在が認識できていない状態）においては、とりあえずはボッツドッツの位置さえ分かればよく、遠方まで検出対象に含める必要性は薄い。一方、追跡処理時、典型的には、車両走行中の状態においては、遠方にあるボッツドッツも検出し、道路区画線として認識し続けている状態が要求される。そこで、初期発見処理においては、近傍領域のみを検出対象とすることで処理負荷を抑えつつ、ボッツドッツの位置を把握する。この際、ボッツドッツの初期発見という目的から、その検索範囲（検出エリアの横幅）を追跡処理時よりも広めに設定している。初期発見においてボッツドッツの位置が判明すれば、それ以降の走行中の状態においては、カメラ画像におけるボッツドッツのＸ軸の位置は大きく変化しないと考えられる。そのため、発見されたＸ軸の位置を中心として検出エリアの横幅を狭くしても、十分にボッツドッツの検出は可能であると考えられる。そこで、追跡処理時は検出エリアの横幅を更に狭く設定することで処理負荷を軽減する。また、遠方領域については、カメラ画像上ではボッツドッツは更に小さく写ることになる。そのため、上記図６に示したように、遠方検出エリア１０３の横幅は近傍検出エリア１０２より更に狭く設定してもボッツドッツの検出は可能である。そこで、近傍検出エリア１０２の横幅を狭めることによって軽減した分の処理能力を遠方検出エリア１０３の検出処理に利用する。これにより、全体的な処理負荷を大きくすることなく、近傍領域と遠方領域の双方について、ボッツドッツの検出処理を実行することが出来る。
【００４５】
このように、本実施形態では、ボッツドッツの検出に際して、初期発見時と追跡処理時とで検出エリアの大きさを変化させて検出処理を行っている。これにより、一般に画像処理にかかる処理負荷が大きくなるボッツドッツの検出処理について、全体的な処理負荷を抑えながら、精度の高いボッツドッツの検出を実行することが可能となる。
【００４６】
以下、本実施形態において利用される各種データ及びプログラムの詳細を説明する。まず、本実施形態で用いられる各種データについて説明する。図１１は、図１に示したＲＡＭ１３のメモリマップを示す図解図である。図１１において、ＲＡＭ１３は、プログラム記憶領域１３１およびデータ記憶領域１３３を含む。プログラム記憶領域１３１およびデータ記憶領域１３３のデータは、ＮＶＲＡＭ１２に予め記憶されたものが、ＲＡＭ１３にコピーされたものである。
【００４７】
プログラム記憶領域１３１は、ＥＣＵ１１によって実行される検出プログラム１３２が記憶される。
【００４８】
データ記憶領域１３３には、初期検出エリアデータ１３４、近傍検出エリアデータ１３５、遠方検出エリアデータ１３６、処理モード１３７、検出モード１３８などのデータが記憶される。
【００４９】
初期検出エリアデータ１３４は、上述したような初期検出エリア１０１ａおよび１０１ｂのカメラ画像上における位置や大きさを示すデータである。
【００５０】
近傍検出エリアデータ１３５は、上述したような近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂのカメラ画像上における大きさを示すデータである。また、遠方検出エリアデータ１３６は、上述したような遠方検出エリア１０３ａおよび１０３ｂのカメラ画像上における大きさを示すデータである。
【００５１】
処理モード１３７は後述する処理において用いられる変数であり、上述したような初期発見処理と追跡処理のいずれが実行されるかを示すための変数である。
【００５２】
検出モード１３８は、後述する処理において用いられる変数であり、「白線」を検出するか「ボッツドッツ」を検出するかを判別するために用いられる変数である。
【００５３】
次に、検出装置１０において実行される検出処理の流れを図１２〜図１４を用いて説明する。図１２は、検出装置１０において実行される検出処理の流れを示すフローチャートである。車両のイグニッションがオンになると（つまり、電源の投入）、ＥＣＵ１１は、ＲＡＭ１３等の各ユニットを初期化する。そして、ＮＶＲＡＭ１２に記憶されている検出プログラム等がＲＡＭ１３に読み込まれ、当該検出プログラムの実行が開始される。つまり、イグニションがオンになると、図１２に示すフローチャートの処理が開始される。なお、本実施形態においては、検出処理以外の状況における各種処理は本発明と直接関連しないので説明を省略する。また、図１２に示すステップＳ１〜ステップＳ１１の処理ループは、１フレーム（本実施形態では１／１０秒）毎に繰り返し実行される。
【００５４】
図１２において、まず、ＥＣＵ１１は、処理モード１３７を”初期検出”に設定する（ステップＳ１）。続いて、ＥＣＵ１１は、カメラ１５からカメラ画像（より正確にはカメラ画像データ）を取得し（ステップＳ２）、当該画像から白線を検出する処理を実行する（ステップＳ３）。具体的には、取得したカメラ画像に所定の大きさの取り込み領域を設定する。続いて、当該取り込み領域内のライン毎に水平方向に走査し、白線の特徴点（エッジ点；白線左側の境界を示すエッジを上がりエッジ、白線右側の境界を示すエッジを下りエッジと呼ぶ）を検出する。特徴点については、白線が路面より明るく見える（つまり、輝度が高い）という特性から、検出ライン上の各画素のうち、輝度の変化が大きい箇所を特徴点として抽出する。輝度の変化量については、例えば微分フィルタを用いて算出する。このようにして算出された特徴点は、白線と路面の境界点（白線の右端と左端に相当）を示すことになる。図１３は、白線の特徴点について模式的に示した図である。図１３では、上側のグラフがカメラ画像上（検出エリア）のあるスキャンラインにおける輝度を示し、下側のグラフは、微分フィルタを用いた結果算出された輝度の変化量を示している。図１３に示すように、白線が検出された際は、ペアとなる特徴点２０１および２０２が存在することになる（特徴点２０１が上がりエッジを示し、特徴点２０２が下りエッジを示している）。そのため、逆に、ペアとならない特徴点は不要な特徴点と判断できる。そして、不要な特徴点を除去することで、ペアとなる特徴点、すなわち、白線を示す特徴点だけが残ることで白線が検出できる。そして、これらの特徴点の間隔や他のラインにおける特徴点との位置関係等に基づいて、最終的に白線であるか否かを判定する。なお、上記の処理方法はあくまで一例であり、これらに限らず、カメラ画像から白線が検出できれば、どのような処理方法を用いても良い。
【００５５】
次に、ＥＣＵ１１は、所定時間内に上記ステップＳ３において白線が検出されたか否かを判定する（ステップＳ４）。当該判定の結果、所定時間内にステップＳ２の処理で白線が検出されたときは（ステップＳ４でＹＥＳ）、ＥＣＵ１１は、検出モード１３８に”白線”を設定する（ステップＳ５）。一方、所定時間内にステップＳ２の処理で白線が検出されなかったときは（ステップＳ４でＮＯ）、ＥＣＵ１１は、検出モード１３８に”ボッツドッツ”を設定する（ステップＳ６）。
【００５６】
次に、ＥＣＵ１１は、検出モード１３８が”白線”か否かを判定する（ステップＳ７）。当該判定の結果、検出モード１３８が”白線”のときは、カメラ画像から白線を検出する処理を実行する（ステップＳ８）。この処理は、上記ステップＳ３の処理と同様の内容であるため、説明は省略する。一方、検出モード１３８が”白線”ではないときは、検出モード１３８は”ボッツドッツ”であるため、ＥＣＵ１１は、ボッツドッツ検出処理を実行する（ステップＳ９）。
【００５７】
図１４は、上記ステップＳ９で示したボッツドッツ検出処理の詳細を示すフローチャートである。図１４において、まず、ＥＣＵ１１は、処理モード１３７が”初期検出”であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。当該判定の結果、処理モード１３７が”初期検出”であるときは（ステップＳ２１でＹＥＳ）、ボッツドッツの初期発見処理が実行される。すなわち、ＥＣＵ１１は、上述のような初期検出エリア１０１（図４参照）を設定する（ステップＳ２２）。具体的には、ＥＣＵ１１は、ＲＡＭ１３から初期検出エリアデータ１３４を読み出す。そして、ＥＣＵ１１は、当該初期検出エリアデータ１３４に基づいて上述したような初期検出エリア１０１を上記ステップＳ２で取得したカメラ画像に設定する。
【００５８】
続いて、ＥＣＵ１１は、上記初期検出対象エリアを対象としてボッツドッツを検出する処理を実行する（ステップＳ２３）。本実施形態では、モルフォロジー演算のトップハット変換を利用してボッツドッツの検出を行う。すなわち、カメラ画像から”Opening”処理を行った画像を減算する処理を行う。具体的には、処理対象画像としてカメラ画像を設定し、”構造要素”として、ボッツドッツに相当する要素を設定する。当該構造要素の大きさは、ボッツドッツの大きさである１０ｃｍになるように設定する。次に、Erosion（収縮）処理を行う。これにより、輝度の低い画素が輝度の高い画素を侵食し、構造要素より小さく、輝度の高いボッツドッツ（より正確には、ボッツドッツらしきもの。以下、ボッツドッツ候補と呼ぶ）は消滅する。そして、当該Erosion処理で収縮した画像に対して、Dilation（膨張）処理を行う。これにより、輝度の高い画素が輝度の低い画素を侵食する。収縮した画像を膨張させると画像が元に戻ることになるが、消滅したボッツドッツ候補については復元されないことになる（ここまでの処理が、”Opening”処理である）。その結果、カメラ画像からボッツドッツ候補が消えた画像（”Opening”処理を行った画像）が生成されることになる。
【００５９】
次に、カメラ画像から上記"Opening"した画像を減算すること（すなわち、トップハット変換を行う）で、上記"Opening"処理において消滅したボッツドッツ候補のみが残った画像が生成される。これにより、背景がきれいに消えており、かつ、ボッツドッツ候補の形状が崩れずに残っている画像が生成されることになる。
【００６０】
次に、ＥＣＵ１１は、上記トップハット変換を行った画像の輝度の変化から、ボッツドッツの特徴点を抽出する。そして、この特徴点に基づいてボッツドッツを検出する。例えば、上記抽出した特徴点を、上述したような白線検出処理における白線の下りエッジ（図１３の特徴点２０２に相当）とみなす。そして、当該特徴点から、典型的な白線分の幅（間隔）をおいて、ダミーの上がりエッジを設定する。これにより、擬似的な白線を設定することができるため、上述したような白線検出処理で用いられる処理と同じ処理を行うことで、道路区画線としてのボッツドッツを検出する（より正確には、擬似的に白線とみなしてボッツドッツを検出）ことができる。なお、上記の処理方法はあくまで一例であり、これらに限らず、カメラ画像からボッツドッツが検出できれば、どのような処理方法を用いても良い。
【００６１】
次に、ＥＣＵ１１は、所定時間内に上記ステップＳ２３の処理においてボッツドッツが検出されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。当該判定の結果、所定時間内に上記ステップＳ２３の処理でボッツドッツが検出されたときは（ステップＳ２４でＹＥＳ）、ＥＣＵ１１は、処理モードを”追跡”に設定し（ステップＳ２５）、ボッツドッツ検出処理を終了する。一方、所定時間内に上記ステップＳ２３の処理でボッツドッツが検出されなかったときは（ステップＳ２４でＮＯ）、上記ステップＳ２の処理に戻り、処理を繰り返す。
【００６２】
一方、上記ステップＳ２１の判定の結果、処理モード１３７が”初期検出”でないときは（ステップＳ２１でＮＯ）、追跡処理を実行することになる。そのため、ＥＣＵ１１は、まず、上述したような近傍検出エリア１０２（図６参照）を設定する処理を行う（ステップＳ２６）。すなわち、ＥＣＵ１１は、ＲＡＭ１３から近傍検出エリアデータ１３５を読み出す。そして、ＥＣＵ１１は、近傍検出エリアデータ１３５に基づいて上述したような近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂを上記カメラ画像に設定する。このとき、上記ステップＳ２３で検出されたボッツドッツの位置を基準として近傍検出エリア１０２ａおよび１０２ｂが設定される。具体的には、上記ステップＳ２３において初期検出エリア１０１ａで検出されたボッツドッツの位置が近傍検出エリア１０２ａのＸ軸方向における中心に位置するように設定する。同様に、初期検出エリア１０１ｂで検出されたボッツドッツの位置が近傍検出エリア１０２ｂのＸ軸方向における中心に位置するように設定する。
【００６３】
続いて、ＥＣＵ１１は、上記遠方検出エリア１０３（図６参照）を設定する処理を行う（ステップＳ２７）。すなわち、ＥＣＵ１１は、ＲＡＭ１３から遠方検出エリアデータ１３６を読み出す。そして、ＥＣＵ１１は、当該遠方検出エリアデータ１３６に基づいて、上述したような遠方検出エリア１０３ａおよび１０３ｂを上記カメラ画像に設定する。このとき、遠方検出エリア１０３ａの底辺におけるＸ軸方向の中心点が近傍検出エリア１０２ａの上辺におけるＸ軸方向の中心点と合うように設定される（つまり、近傍検出エリア１０２ａと遠方検出エリア１０３ａの境界線においてＸ軸の中心点を合わせる）。同様に、遠方検出エリア１０３ｂと近傍検出エリア１０２ｂのＸ軸の中心が合うように設定される。つまり、上記ステップＳ２３で検出された左右のボッツドッツの位置がそれぞれ遠方検出エリア１０３ａ、１０３ｂのＸ軸方向における中心に来るように調整して設定される。
【００６４】
次に、ＥＣＵ１１は、上記近傍検出エリア１０２および遠方検出エリア１０３を対象に、ボッツドッツ検出処理を実行する（ステップＳ２８）。当該ボッツドッツの検出処理については、上記ステップＳ２３の処理と同様の処理である。そのため、検出処理の詳細な説明は省略する。以上で、ボッツドッツ検出処理は終了する。
【００６５】
図１２に戻り、ステップＳ８またはＳ９の処理が終われば、ＥＣＵ１１は、検出された道路区画線（すなわち、白線あるいはボッツドッツ）に基づく所定の処理を実行する（ステップＳ１０）。例えば、ハンドルの制御処理（いわゆる、レーンキーピングアシスト処理等）が適宜実行される。その後、ＥＣＵ１１は、カメラ画像を取得してから（ステップＳ１１）、上記ステップＳ７に戻り、処理を繰り返す。以上で、第１の実施形態にかかる検出処理の説明を終了する。
【００６６】
このように、本実施形態では、ボッツドッツの検出に際して、初期発見時と追跡処理時とで検出エリアの大きさを変化させて検出処理を行っている。すなわち、初期発見時は検出エリアを車両の近傍領域に限定することで、全ラインスキャン処理を行ってもその処理負荷がＥＣＵの処理能力を越えない範囲に収めながら、ボッツドッツの発見精度を高めている。一方、一旦ボッツドッツが発見でき、その位置が把握できれば、その位置を基準として、検出エリアの横幅を更に狭くし、且つ、遠方領域についても検出の対象に含めることで、ＥＣＵにかかる全体的な処理負荷を抑えながら、追跡処理時におけるボッツドッツの検出精度も高くできる。これにより、一般に画像処理にかかる処理負荷が大きくなるボッツドッツの検出処理について、全体的な処理負荷を抑えながら、精度の高いボッツドッツの検出を実行することが可能となる。また、処理能力が低いＥＣＵでも、精度の高いボッツドッツ検出が可能となる。すなわち、高性能なＥＣＵを採用せずとも精度の高いボッツドッツ検出が可能となるため、車両のコストダウンを図ることも可能となる。
【００６７】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態にかかる検出装置について説明する。この検出装置の機能ブロック図は、第１の実施形態と同様である（図１参照）。しかし、本実施形態では、ＮＶＲＡＭ１２には第１の実施形態とは部分的に異なるプログラムが格納され、ＥＣＵ１１はそのプログラムを実行することにより、第１の実施形態とは異なる機能をも実現する。具体的には、白線の検出処理に際しても第１の実施形態と同様の検出エリア設定を用いる。
【００６８】
図１５は、第２の実施形態における検出処理の詳細を示すフローチャートである。図１５において、まず、ＥＣＵ１１は、カメラ画像を取得し（ステップＳ４１）、当該カメラ画像上に初期検出エリア１０１を設定する（ステップＳ４２）。すなわち、初期検出エリアデータ１３４をＲＡＭ１３から読出し、当該データに基づいてカメラ画像上に初期検出エリア１０１を設定する。
【００６９】
次に、ＥＣＵ１１は、初期検出エリア１０１を対象として、白線検出処理を実行する（ステップＳ４３）。当該処理は、第１の実施形態で述べたステップＳ２の処理と同様である。そのため、ここでは詳細な説明は省略する。
【００７０】
次に、ＥＣＵ１１は、所定時間内に上記ステップＳ４３において白線が検出されたか否かを判定する（ステップＳ４４）。当該判定の結果、所定時間内にステップＳ４３の処理で白線が検出されたときは（ステップＳ４４でＹＥＳ）、ＥＣＵ１１は、検出モード１３８に”白線”を設定する（ステップＳ４５）。そして、後述のステップＳ４９の処理に進む。
【００７１】
一方、所定時間内にステップＳ４３の処理で白線が検出されなかったときは（ステップＳ４４でＮＯ）、ＥＣＵ１１は、初期検出エリア１０１を対象として、ボッツドッツ検出処理を実行する（ステップＳ４６）。当該ボッツドッツの検出にかかる処理は、第１の実施形態で述べたステップＳ２３の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００７２】
次に、ＥＣＵ１１は、所定時間内に上記ステップＳ４６においてボッツドッツが検出されたか否かを判定する（ステップＳ４７）。当該判定の結果、所定時間内にステップＳ４６の処理でボッツドッツが検出されたときは（ステップＳ４７でＹＥＳ）、ＥＣＵ１１は、検出モード１３８に”ボッツドッツ”を設定する（ステップＳ４８）。一方、所定時間内にステップＳ４６の処理でボッツドッツが検出されなかったときは（ステップＳ４４でＮＯ）、上記ステップＳ４１に戻り、処理が繰り返される。
【００７３】
次に、ＥＣＵ１１は、上述したような近傍検出エリア１０２（図６参照）を設定する処理を行う（ステップＳ４９）。更に、ＥＣＵ１１は、上記遠方検出エリア１０３（図６参照）を設定する処理を行う（ステップＳ５０）。ステップＳ４９およびＳ５０の処理は、第１の実施形態におけるステップＳ２６、Ｓ２７の処理と同様であるため、説明は省略する。
【００７４】
次に、ＥＣＵ１１は、検出モードが”白線”か否かを判定する（ステップＳ５１）。当該判定の結果、検出モードが”白線”のときは（ステップＳ５１でＹＥＳ）、ＥＣＵ１１は、上記ステップＳ４９およびＳ５０で設定された近傍検出エリアおよび遠方検出エリアを対象として、上記ステップＳ４３と同様の処理である白線検出処理を実行する（ステップＳ５２）。一方、検出モードが”白線”ではないとき、すなわち、”ボッツドッツ”のときは（ステップＳ５１でＮＯ）、ＥＣＵ１１は、近傍検出エリアおよび遠方検出エリアを対象として、上記ステップＳ４６と同様の処理であるボッツドッツ検出処理を実行する。
【００７５】
ステップＳ５２またはＳ５３の処理が終われば、次に、ＥＣＵ１１は、検出された道路区画線（白線あるいはボッツドッツ）に基づく所定の処理を実行する（ステップＳ５４）。その後、ＥＣＵ１１は、カメラ画像を取得して（ステップＳ５５）、ステップＳ４９に戻り、処理を繰り返す。以上で、第２の実施形態にかかる検出処理の説明を終了する。
【００７６】
このように、第２の実施形態では、白線の検出についても、初期発見時と追跡時とで異なる大きさの検出エリアを用いるようにしている。その結果、白線検出にかかる処理についてもその処理負荷を軽減することが出来る。これにより、道路区画線にかかる処理の処理負荷を更に軽減することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明にかかる道路区画線検出装置および検出方法は、処理負荷を抑えながら精度の高い道路区画線の検出ができ、レーンキーピングアシストシステム等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明にかかる道路区画線検出装置１０の機能ブロック図
【図２】カメラ１５によるカメラ画像を模式的に示した図
【図３】カメラ１５によるカメラ画像を模式的に示した図
【図４】初期検出エリアの一例を示す図
【図５】初期検出エリアの実空間における位置対応を示す図
【図６】追跡検出対象エリアの一例を示す図
【図７】追跡検出対象エリアの実空間における位置対応を示す図
【図８】検出対象とするエリアの設定について説明するための図
【図９】検出対象とするエリアの設定について説明するための図
【図１０】検出対象とするエリアの設定について説明するための図
【図１１】図１に示したＲＡＭ１３のメモリマップを示す図解図
【図１２】検出装置１０において実行される検出処理の流れを示すフローチャート
【図１３】白線の特徴点について説明するための図
【図１４】図１２のステップＳ９で示したボッツドッツ検出処理の詳細を示すフローチャート
【図１５】第２の実施形態にかかる検出処理の流れを示すフローチャート
【図１６】実空間上における検出ラインの対応関係を示す図
【図１７】画像上における検出ラインを示す図
【符号の説明】
【００７９】
１０  道路区画線検出装置
１１  ＥＣＵ
１２  ＮＶＲＡＭ
１３  ＲＡＭ
１５  カメラ
【図１】
0004622001.tif 000002
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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