(57)【要約】【課題】この発明は、白線候補の確信度が低い場合でも、処理の精度を向上することができる。【解決手段】この発明は、入力画像系列において、白線に見えない時間があることを考慮して処理を行うようにしたものである。【選択図】    図２１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
映像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段による撮像映像から少なくとも１つの白線候補を検出する検出手段と、
この検出手段により検出した白線候補の確信度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を白線と推定する推定手段と、
上記算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以下の際に、白線が見えない時間を予測し、この時間において、新たに上記算出手段により白線候補の確信度を算出し、この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を上記推定手段により白線と推定する処理手段と、
を具備したことを特徴とする白線推定装置。
【請求項２】
映像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段による撮像映像から少なくとも１つの白線候補を検出する検出手段と、
この検出手段により検出した白線候補の確信度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された第１の白線候補の確信度が所定値以上の際に、この第１の白線候補を白線と推定する推定手段と、
上記算出手段により算出された第１の白線候補の確信度が所定値以下の際に、白線が見えない時間を予測し、この時間において、新たに上記算出手段により第２の白線候補の確信度を算出し、この算出手段により算出された第２の白線候補の確信度が所定値以上の際に、この第２の白線候補を上記推定手段により白線と推定する第１の処理手段と、
この第１の処理手段の算出手段により算出された第２の白線候補の確信度が所定値以下の際に、上記第１の白線候補を白線と推定する第２の処理手段と、
を具備したことを特徴とする白線推定装置。
【請求項３】
道路上を走行する車両に搭載され、この車両の後方あるいは前方の映像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段による撮像映像から少なくとも１つの白線候補を検出する検出手段と、
この検出手段により検出した白線候補の確信度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を白線と推定する推定手段と、
上記算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以下の際に、白線が見えない時間を上記車両の移動速度と走行中の道路の種類に基づいて予測し、この時間において、新たに上記算出手段により白線候補の確信度を算出し、この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を上記推定手段により白線と推定する処理手段と、
を具備したことを特徴とする白線推定装置。
【請求項４】
道路上を走行する車両に搭載され、この車両の後方あるいは前方の映像を撮像する撮像手段と、
この撮像手段による撮像映像から少なくとも１つの白線候補を検出する検出手段と、
この検出手段により検出した白線候補の確信度を算出する算出手段と、
この算出手段により算出された第１の白線候補の確信度が所定値以上の際に、この第１の白線候補を白線と推定する推定手段と、
上記算出手段により算出された第１の白線候補の確信度が所定値以下の際に、白線が見えない時間を上記車両の移動速度と走行中の道路の種類に基づいて予測し、この時間において、新たに上記算出手段により第２の白線候補の確信度を算出し、この算出手段により算出された第２の白線候補の確信度が所定値以上の際に、この第２の白線候補を上記推定手段により白線と推定する第１の処理手段と、
この第１の処理手段の算出手段により算出された第２の白線候補の確信度が所定値以下の際に、上記第１の白線候補を白線と推定する第２の処理手段と、
を具備したことを特徴とする白線推定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、道路上を走行する車両に搭載されているカメラによる撮像映像から白線を推定する白線推定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
本発明の従来技術として、運転支援装置としての車線逸脱警報装置に用いられる道路上白線を推定する白線推定装置について説明する。従来例としては、特許文献１、２、３が挙げられる。
上記車線逸脱警報装置としては、カメラ等の画像撮影部、この撮像画像を処理する画像処理部、警報生成部によって構成されている。
【０００３】
画像処理部では、画像撮影部から得られる画像から、左右の白線を検出し、自車が走行中の車線を推定する。
警報生成部では、車線境界の自車からの左右の距離を計算し、いずれかが閾値以下の場合、つまり、自車が車線境界に、閾値で設定される距離よりも近付いた場合に、ドライバに警報を与える。
このような従来のものでは、図１に示されるように、白線が破線の場合でも常に、入力画像中に白線が存在する場合を処理対象としている。しかし、図２から図５に示されるような、カメラの光軸方向にごく近い距離までしか画像として得られない場合には、性能が低下するという問題がある。
【０００４】
図２〜図５は、入力画像の時系列を表している。図４のように、入力画像系列中において、白線がほとんど見えない画像が周期的に現れる。
図６に示されるような状況としては、例えば、前方に存在する障害物を検出する目的に設置されたカメラを用いて画像を得る場合に相当する。これに対して、図２〜図５の場合としては、例えば、自車後方に取り付けられる駐車支援用のカメラを用いて画像入力を行う場合等がある。駐車支援用のカメラは、自車後方の左右に広い範囲を撮影できるように、画角が広いカメラが用いられる。このため、カメラの光軸方向について、ごく近い距離までしか撮影できない。
【０００５】
従来のものでは、図１のように、白線が常に見えていれば、白線から検出される白線候補の組の確信度が最も大きくなり、路面上の汚れ等の影響を受けにくい。しかし、図４に示す入力画像系列が、図６のようになった場合、つまり、白線が入力画像中で見えない場合に、道路上の汚れ等を白線として誤検出しやすい。図６の場合に、入力画像中で最も確信度が大きな白線候補の組を選択すると、路面上の汚れから検出された白線候補の組を選択してしまい、車線境界を誤って推定してしまう。図６の場合には、警報生成部において、自車が左の車線境界に近付いたと誤って判定され、誤報が発生する。
図６の他に、従来法により白線として誤検出される対象としては、図７のような、道路上のペイントがある。また、この他、水溜り等によるの道路面の反射、自車の影、追越車両の影、後続車両の影等、多くある。
【０００６】
【特許文献１】
特開平１０−２１４３２６号公報
【特許文献２】
特開２００２−１７５５３５号公報
【特許文献３】
特開２００２−１７５５３４号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
この発明は、白線が見えない時間に、道路面に汚れ等がある場合でも、影響を受けること無く、白線の推定ができ、さら白線推定において用いる閾値を、自車速度と自車が走行中の道路の種類に応じて設定することができる白線推定装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
この発明の白線推定装置は、映像を撮像する撮像手段と、この撮像手段による撮像映像から少なくとも１つの白線候補を検出する検出手段と、この検出手段により検出した白線候補の確信度を算出する算出手段と、この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を白線と推定する推定手段と、上記算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以下の際に、白線が見えない時間を予測し、この時間において、新たに上記算出手段により白線候補の確信度を算出し、この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を上記推定手段により白線と推定する処理手段とを有する。
【０００９】
この発明の白線推定装置は、道路上を走行する車両に搭載され、この車両の後方あるいは前方の映像を撮像る撮像手段と、この撮像手段による撮像映像から少なくとも１つの白線候補を検出する検出手段と、この検出手段により検出した白線候補の確信度を算出する算出手段と、この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を白線と推定する推定手段と、上記算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以下の際に、白線が見えない時間を上記車両の移動速度と走行中の道路の種類に基づいて予測し、この時間において、新たに上記算出手段により白線候補の確信度を算出し、この算出手段により算出された白線候補の確信度が所定値以上の際に、この白線候補を上記推定手段により白線と推定する処理手段とを有する。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施形態に係わる車線逸脱警報装置を説明する。
この車線逸脱警報装置としては、図８に示すように、カメラ等の画像撮影部１、この撮像画像を処理する画像処理部２、車速センサ３、警報生成部４によって構成されている。たえば、白線検知による居眠り検知を行うものである。特に、駐車専用のカメラ（広角の）を用いて後付けで白線検知を行う場合の欠点を回避して、白線検知が行えるようにしたものである。
【００１１】
すなわち、画像撮影部１としては、図９のカメラＡまたはカメラＢのように、自車の前方または後方を撮影するように取り付けられたカメラを用いる。このようなカメラからは、図１のような画像が得られる。図１は、自車線の左右の白線および、道路面上の汚れが入力画像中に存在する例を表している。
【００１２】
画像処理部２では、画像撮影部１から得られる画像と速度センサ３からの速度とによりから、左右の白線を検出し、自車が走行中の車線を推定する。この処理の詳細については後述する。
警報生成部４では、図１０のような、車線境界に対する自車からの距離ＤＬと距離ＤＲを計算し、いずれかが閾値Ｔｄｓｔ以下の場合、つまり、自車が車線境界に、閾値で設定される距離Ｔｄｓｔよりも近付いた場合に、ドライバに警報を与える。
【００１３】
警報生成部４の処理の流れを図１１に示す。距離ＤＬ、距離ＤＲの計算は、具体的には次のように行う。推定した左右の車線境界を、図１２に示すような、入力画像のｘｙ座標系から、図１３に示すような、自車を上から見たＸＺ座標系に変換する（ＳＴ１）。
【００１４】
カメラ中心から、左右の自車の端までの長さをそれぞれ、ＷＩＤＴＨ＿Ｌ、ＷＩＤＴＨ＿Ｒとし、また、ＸＺ座標系において、Ｚ軸と左右の車線境界との距離を、それぞれ、ＤＣ＿Ｌ、ＤＣ＿Ｒとした場合、ＤＬ＝ＤＣ＿Ｌ−ＷＩＤＴＨ＿Ｌ、ＤＲ＝ＤＣ＿Ｒ−ＷＩＤＴＨ＿Ｒのようにして、計算する（ＳＴ２）。座標系の変換式は、カメラパラメータから決定できる。
【００１５】
車線境界に対する自車からの距離ＤＬと距離ＤＲを計算し、いずれかが閾値Ｔｄｓｔ以下の場合、つまり、自車が車線境界に、閾値で設定される距離Ｔｄｓｔよりも近付いた場合に（ＳＴ３）、車線逸脱警報を生成し（ＳＴ４）、図示しない表示部による表示、あるいはブザーによる警報等によりドライバ（運転者）に警報を与える。
【００１６】
以下、画像処理部２の動作について詳細に説明する。図１４に画像処理部２の処理の流れを示す。画像入力処理（ＳＴ１１）は、カメラからの画像をＡ／Ｄ変換し、ある一定の時間間隔で入力する。画像入力処理では、カメラからの映像信号を一定時間間隔でデジタル化して画像として取り込む。
【００１７】
具体的には、時刻ｔ０、ｔ０＋δｔ（＝ｔ１）、ｔ０＋２δｔ（＝ｔ２）、…において画像を取り込む。ここで、ｔ０、δｔは、それぞれ、処理開始時刻および、画像を取り込む時間間隔とする。例えば、図１４に示すように、画像入力処理（ＳＴ１１）において、時刻ｔｉで画像を取り込んだ後、時間δｔの間に、前処理（ＳＴ１２）、白線候補点検出処理（ＳＴ１３）、白線候補検出処理（ＳＴ１４）、車線推定処理（ＳＴ１５）を行い、時刻ｔｉ＋δｔ＝ｔｉ＋１において再び、画像入力処理（ＳＴ１１）に進み、画像が取り込まれるというように、処理を繰り返す。以下では、時刻ｔｉにおいて、画像入力が行われ、画像Ｉｔｉ（ｘ，ｙ）得られた場合の説明を行う。
【００１８】
前処理では、入力画像に平滑化フィルタ等のノイズ除去等の処理を行う。
白線候補点検出処理では、入力画像から白線を構成する点を検出し、白線候補点とする。白線候補点は、エッジ画像から検出する。入力画像Ｉｔｉ（ｘ；ｙ）に対し、図１５のようなフィルタ演算を行うことにより、エッジ画像Ｅｔｉ（ｘ；ｙ）を得る。これを、式で表すと、
Ｅｔｉ（ｘ，ｙ）＝−Ｉｔｉ（ｘ−２ｙ）−２Ｉｔｉ（ｘ−１，ｙ）＋２Ｉｔｉ（ｘ＋１，ｙ）＋Ｉｔｉ（ｘ＋２，ｙ）
ようになる。
【００１９】
図１の画像に対して、エッジ検出を行うと、図１６のようなエッジ画像が得られる。図１６では、エッジ値の絶対値が大きい点を、黒で表している。
【００２０】
図１６の直線Ｌに沿って、エッジの値を表したものを図１７に示す。図１７では、Ａ、Ａ’のように、左から右に道路面から白線に変わる点において、正の極大値を持つ。また、Ｂ、Ｂ’のように左から右に白線から道路面に変わる点において、負の極小値を持つ。そこで、エッジ画像Ｅｔｉ（ｘ，ｙ）を水平に左から右スキャンし、左と右がそれぞれ、正の極大値、負の極小値の組であり、それらのｘ方向の距離が、白線の幅として適当なものを検出し、その中点を白線候補点とする。図１６の直線Ｌ上の点は、ＡとＢ、および、Ａ’とＢ’が正の極大値と負の極小値の組として選択され、その中点が白線候補点となる。
【００２１】
図１６から、白線候補点を検出すると、図１７のようになる。白線候補点は、左右の白線の位置から検出される他、路面上の汚れからも検出される。
白線候補検出処理では、白線候補点から直線を検出し、白線候補とする。これには、例えば、ハフ変換を用いる。まず、各白線候補点について、パラメータ平面に投票を行う。パラメータ平面の一点は、入力画像平面の一つの直線に対応する。具体的には、図１８のρθパラメータ平面の、一点（θ０，ρ０）は、図１９のような直線に対応する。図１９の直線は、原点から直線への垂線の長さをρ０、ｘ軸となす角度をθ０とする直線である。ｘｙ平面の白線候補点Ｐ（ｘｐ，ｙｐ）についての投票は、ρθパラメータ平面の曲線
ρ＝ｘｐ・ｃｏｓθ＋ｙｐ・ｓｉｎθ
に沿って行う。
【００２２】
次に、各白線候補点について投票後、ρθパラメータ平面でのピークを検出する。各ピークに対応する、ｘｙ平面上の直線を求め、白線候補とする。
図１７の白線候補点から、白線候補を検出した結果を図２０に示す。ＬＣ１〜Ｌ４のような白線候補が検出される。
【００２３】
次に、車線推定処理の流れを、図２１に示す。図２１の中の車線候補とは車線の推定結果である。車線候補は、通常は、一つのみであり、車線候補Ａと表す。以下の説明で、Ｐ１〜Ｐ１６は、図２１中の各処理を表すものとする。
【００２４】
図２１のＰ１において、車線候補が、一つしか存在しない場合には、Ｐ１からＰ２へ処理が進む。Ｐ２では、車線候補Ａについて、白線候補の組を選び、白線候補の組ａとする。Ｐ３において、白線候補の組ａの確信度を計算する。Ｐ４において、確信度が閾値Ｔｃよりも大きい場合には、Ｐ４からＰ５、Ｐ６、Ｐ７と進み、Ｐ７において、車線候補Ａを車線の推定結果とする。
【００２５】
なお、上記Ｐ１からＰ３の処理を説明する。
【００２６】
まず、検出された白線候補から、車線境界を推定する。車線境界は、入力画像中では、左右の直線の組として表される。
【００２７】
まず、時刻ｔｉ−１での車線の推定結果と、白線候補を、入力画像のｘｙ座標系から、自車を上から見たＸＺ座標系に変換する。次に、白線候補の組の内、以下の三つの条件を全て満たす組を選択する。
【００２８】
・白線候補組の条件１：
Ｔ＿ＷＩＤＴＨ＿Ｌ＜右の白線候補のＸ座標−左の白線候補のＸ座標＜Ｔ＿ＷＩＤＴＨ＿Ｒ
・白線候補組の条件２：
｜ｔｉ−１の左の車線境界のＸ座標−左の白線候補のＸ座標｜＜Ｔ＿ＤＸ
・白線候補組の条件３：
｜ｔｉ−１の右の車線境界のＸ座標−右の白線候補のＸ座標｜＜Ｔ＿ＤＸ
最初の条件は、白線候補の組から推定した道路幅が、Ｔ＿ＷＩＤＴＨ＿Ｌ〜Ｔ＿ＷＩＤＴＨ＿Ｈの範囲内にあることを表す。二つ目と三つ目の条件は、時刻ｔｉ−１とｔｉ間での車線境界のＸ方向の移動量が、閾値Ｔ＿ＤＸ以下であることを表す。なお、｜｜は絶対値を表す。
【００２９】
条件を満たす白線候補の組が、複数見付かった場合には、白線候補の組について、確信度を計算し、最も確信度が大きな白線候補の組を選択する。白線候補の組の確信度の簡単な例は、白線候補上にある白線候補点の数が考えられる。また、確信度の計算に、白線線候補点を検出する際に用いたエッジ画像の極大値および極小値の強度、白線線候補周囲の輝度のコントラスト等から計算してもよい。
【００３０】
Ｐ４において、白線候補の組ａの確信度が低くなる場合には、
・原因１：白線が見えず、白線候補を誤検出をしたために確信度が低くなった
・原因２：入力画像の条件が悪くなったために確信度が低くなった
いずれかが原因であると考える。原因１の具体例として、図３のような画像から、道路の汚れを白線候補として検出する場合が考えられる。また、原因２の具体例として、白線が掠れており、白線から検出されるエッジも掠れ、白線候補の確信度が低くなる場合が考えられる。
原因１の場合には、車線候補Ａを白線候補の組ａで更新すべきではなく、逆に、原因２の場合には、車線候補Ａを白線候補の組ａで更新すべきである。
【００３１】
本発明では、直ちにいずれかを、確定せず、上の二つの可能性を考える。いずれか原因であるか判定は、時間Ｔｐの間保留する。Ｔｐは、入力画像系列において、白線が見えなくなる時間に設定する。Ｐ４において、白線候補の組ａの確信度が、閾値Ｔｃ以下の場合には、Ｐ１０に進む。Ｐ１０では、車線候補Ａは、白線候補の組ａで更新せず、そのまま保持し、車線候補Ａを白線候補の組で更新したものを車線候補Ｂして新たに生成する。車線候補Ａは、原因１により白線候補の組の確信度が低くなったと判定した場合に得られる車線候補である。車線候補Ｂは、原因２により白線候補の組の確信度が低くなったと判定した場合に得られる車線候補である。さらに、Ｐ１０からＰ６へ進み、車線候補が複数存在するため、Ｐ１１に進む。Ｐ１１では、時間ｔｉ−１として出力したものを、推定結果とする。
【００３２】
車線候補Ｂが生成され、再び、車線推定が行われる場合には、Ｐ１から、Ｐ８へ進む。車線候補Ｂが生成されてから、時間Ｔｐが経過していれば、Ｐ８からＰ９へ進み、車線候補Ａを破棄し、車線候補Ｂを新しい車線候補Ａとし、Ｐ２へ進む。これは、原因２により、白線候補の組の確信度が低くなっていたと判定することに対応する。車線候補Ｂが生成されてから、時間Ｔｐが経過していなければ、Ｐ８からＰ１２へ進む。Ｐ１２において、車線候補Ａ、車線候補Ｂについて、それぞれ、白線候補の組ａ、ｂを選択する。Ｐ１３において、白線候補の組ａ、ｂそれぞれの確信度を計算し、白線候補の組ａの確信度がＴｃより大きい場合には、Ｐ１５へ進み、車線候補Ｂを破棄し車線候補Ａを白線候補の組ａにより更新する。これは、原因１により白線候補の組の確信度が低くなったと判定することに相当する。白線候補の組ａの確信度がＴｃ下の場合には、Ｐ１６へ進み、車線候補Ａと車線候補Ｂをそれぞれ、白線候補の組ａ、ｂで更新する。
【００３３】
本発明の車線推定の適用例を図２２から２５に示す。図２４において、道路の汚れから白線候補の組が検出され、確信度が小さいため、車線候補Ｂが生成される。図２５において、白線が入力画像中に現れ、白線候補Ａに対する白線候補の組として検出される。この白線候補組の確信度が大きいため、車線候補Ｂは、破棄される。図２４と図２５の間の時刻においては、車線候補Ａが車線推定結果として出力される。
【００３４】
以下、閾値Ｔｐの設定について説明する。白線が見えなくなる時間は、カメラの画角、取り付け位置、白線の長さと間隔、および自車の走行速度から決まる。カメラの取り付け位置、および、取り付け位置は、予め知ることができ、固定である。白線の長さと間隔については、自車が現在走行中の道路が、一般道か高速道かにより、決まる。そこで、車速と、現在自車が走行中の道路の種類から、白線の見えない間隔を推定し、閾値Ｔｐを設定する。白線の見えない間隔は、ほぼ速度に反比例するため、Ｔｐを、現在自車が走行中の道路が、高速道路か、一般道かにより、それぞれ、
Ｔｐ＝（Ａｐ１／Ｖ）＋Ｍｐ
Ｔｐ＝（Ａｐ２／Ｖ）＋Ｍｐ
のように設定する。Ａｐ１、Ａｐ２は定数であり、実験により予め計算する。Ｍｐは、Ｔｐを白線の見えない時間をよりも大きくするためのパラメータであり、正の値に設定する。
現在、自車が走行中の道路が、一般道か高速道かの判断は、カーナビゲーションシステム等を用いて行う。
上記したように、構成することにより、以下の二つの効果が得られる。
【００３５】
・白線の誤検出が削減される。
・車線逸脱警報の遅れを小さくすることができる。
一つ目の効果は、本発明の車線推定処理によるものである。本発明の車線推定処理では、入力画像系列において、白線が見えない時間があることを考慮し、処理を行う。これにより、白線が見えない時間に、道路面に汚れ等がある場合でも、影響を受けること無く、車線の推定が行われる。
【００３６】
二つ目の効果は、車線推定において用いる閾値Ｔｐを、自車速度と自車が走行中の道路の種類に応じて設定することによる効果である。自車速度と自車が走行中の道路の種類によらず閾値Ｔｐを決める場合には、白線が見えない時間の最大値に設定する。
【００３７】
白線候補の組の確信度が低い場合には、車線推定結果は、図１７のＰ１１のように、以前の結果を出力するため、入力画像に対して推定結果が遅れることになる。そして、車線逸脱の警報も遅れることになる。Ｔｐを大きく設定すれば、この警報の遅れも大きくなる。閾値Ｔｐを、自車速度と自車が走行中の道路の種類に応じてできる限り小さく設定することにより、入力画像に対する警報の遅れを最小限に抑えることができる。
【００３８】
【発明の効果】
以上詳述したように、この発明によれば、白線が見えない時間に、道路面に汚れ等がある場合でも、影響を受けること無く、白線の推定ができ、さら白線推定において用いる閾値を、自車速度と自車が走行中の道路の種類に応じて設定することができる白線推定装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像撮影部による撮影画像を示す図。
【図２】画像撮影部（広角カメラ）による撮影画像を示す図。
【図３】画像撮影部（広角カメラ）による撮影画像を示す図。
【図４】画像撮影部（広角カメラ）による撮影画像を示す図。
【図５】画像撮影部（広角カメラ）による撮影画像を示す図。
【図６】画像撮影部による撮影画像を示す図。
【図７】画像撮影部による撮影画像を示す図。
【図８】この発明の実施形態に係わる車線逸脱警報装置の概略構成を示すブロック図。
【図９】カメラの車載位置を説明するための図。
【図１０】警報生成部により計算される車線境界に対する自車からの距離を説明するための図。
【図１１】警報生成部の処理の流れを説明するための図。
【図１２】入力画像のｘｙ座標系を説明するための図。
【図１３】自車を上から見たＸＺ座標系を説明するための図。
【図１４】画像処理部の処理の流れを説明するための図。
【図１５】フィルタ演算の一例を示す図。
【図１６】エッジ検出によるエッジ画像の検出例を示す図。
【図１７】白線候補点の検出例を示す図。
【図１８】ρθパラメータ平面を示す図。
【図１９】ｘｙ平面とρθパラメータ平面との対応を示す図。
【図２０】白線候補の検出例を示す図。
【図２１】車線推定処理の流れを示す図。
【図２２】車線推定の適用例を示す図。
【図２３】車線推定の適用例を示す図。
【図２４】車線推定の適用例を示す図。
【図２５】車線推定の適用例を示す図。
【符号の説明】
１…画像撮影部  ２…画像処理部  ３…車速センサ  ４…警報生成部。
【図１】
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【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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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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