(57)【要約】【課題】走行区画線の誤認識を抑制しつつ、走行区画線の認識の安定性を向上できる走行区画線認識装置を提供する。【解決手段】車両１０に搭載された車載カメラ１１により撮影された道路の画像に基づいて、道路の車線を区画する白線の候補である白線候補を検出する検出手段と、検出手段により検出された白線候補に含まれる間隙を検出する間隙検出手段と、間隙検出手段により間隙が検出された場合に、車両１０に最も近い間隙から遠方側において、白線候補を白線であると認識する確率を、検出手段により間隙が検出されていない場合における上記確率よりも低い第１確率まで低下させる認識低下手段と、を備える。【選択図】      図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両（１０）に搭載された車載カメラ（１１）により撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する候補検出手段（５０）と、
前記候補検出手段により検出された前記区画線候補に含まれる間隙を検出する間隙検出手段（５５）と、
前記間隙検出手段により前記間隙が検出された場合に、前記車両に最も近い間隙から遠方側において、前記区画線候補を区画線であると認識する確率を、前記間隙検出手段により間隙が検出されていない場合における前記確率よりも低い第１確率まで低下させる認識低下手段（６０Ａ）と、を備えることを特徴とする走行区画線認識装置。
【請求項２】
前記間隙検出手段により前記区画線候補に前記間隙が含まれていると検出された時間又は距離が判定値よりも長い場合に、前記区画線候補を本来の破線の前記区画線に対する候補と判定する破線判定手段（５６）を備えることを特徴とする請求項１に記載の走行区画線認識装置。
【請求項３】
前記間隙検出手段により一定のパターンで前記間隙が検出された場合に、前記区画線候補を本来の破線の前記区画線に対する候補と判定する破線判定手段（５６）を備えることを特徴とする請求項１に記載の走行区画線認識装置。
【請求項４】
前記認識低下手段は、前記破線判定手段により前記区画線候補が本来の破線の前記区画線に対する候補と判定された場合に、前記確率を、前記検出手段により間隙が検出されていない場合における前記確率よりも低く且つ前記第１確率よりも高い第２確率まで低下させる請求項２又は３に記載の走行区画線認識装置。
【請求項５】
前記検出手段により検出された前記区画線候補が、暫定式の中央分離帯である暫定共用部を形成するものであるか否か判定する共用部判定手段（３１）を備え、
前記共用部判定手段により前記区画線候補が暫定共用部を形成するものであると判定されている場合に、前記認識低下手段による処理が実施される請求項１〜４のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項６】
前記車両がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段（３０）を備え、
前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されている場合に、前記認識低下手段による処理が実施される請求項１〜５のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項７】
車両（１０）がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段（３０）と、
車載カメラ（１１）により撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段（４０）と、
前記検出手段により検出された前記区画線候補の線種を判別する線種判別手段（５１）と、
前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記線種判別手段により判別された第１の区画線候補の線種が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに前記車両に対して前記第１の区画線候補と同じ側で判別された第２の区画線候補の線種と異なる場合に、前記第１の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる認識低下手段（６０）と、を備えることを特徴とする走行区画線認識装置。
【請求項８】
前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補から車線幅を推定する車線幅推定手段（５２）を備え、
前記認識低下手段は、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記車線幅推定手段により推定された前記車線幅が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに推定された前記車線幅よりも第１所定値を超えて異なる場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる請求項７に記載の走行区画線認識装置。
【請求項９】
前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補の平行度を算出する平行度算出手段（５３）を備え、
前記認識低下手段は、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記平行度算出手段により算出された前記平行度が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに算出された前記平行度よりも第２所定値を超えて低い場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる請求項７又は８に記載の走行区画線認識装置。
【請求項１０】
前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補の曲率差を算出する曲率差算出手段（５４）を備え、
前記認識低下手段は、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記曲率差算出手段により算出された前記曲率差が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに算出された前記曲率差と第３所定値を超えて異なる場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる請求項７〜９のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項１１】
前記線種判別手段は、前記線種を判別する処理として前記区画線候補が実線か破線かを判別する処理を含み、
前記認識低下手段は、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記線種判別手段により前記第１の区画線候補が破線であると判別され前記第２の区画線候補が実線であると判別された場合に、前記第１の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる請求項７〜１０のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項１２】
前記線種判別手段は、前記線種を判別する処理として前記区画線候補が複合線か否か判別する処理を含み、
前記認識低下手段は、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、前記線種判別手段により前記第１の区画線候補が複合線以外と判別され前記第２の区画線候補が複合線であると判別された場合に、前記第１の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる請求項７〜１１のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項１３】
車両がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段と、
車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補から車線幅を推定する車線幅推定手段と、
前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記車線幅推定手段により推定された前記車線幅が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに推定された前記車線幅よりも第１所定値を超えて異なる場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる認識低下手段と、を備えることを特徴とする走行区画線認識装置。
【請求項１４】
車両がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段と、
車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補の平行度を算出する平行度算出手段と、
前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記平行度算出手段により算出された前記平行度が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに算出された前記平行度よりも第２所定値を超えて低い場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる認識低下手段と、を備えることを特徴とする走行区画線認識装置。
【請求項１５】
前記トンネル判定手段は、地図情報（１３）を用いて判定する請求項６〜１４のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項１６】
前記トンネル判定手段は、前記車両の周囲の物体までの距離を測定するセンサ（１２）により測定された前記距離を用いて判定する請求項６〜１５のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項１７】
前記トンネル判定手段は、前記画像に基づいて判定する請求項６〜１６のいずれかに記載の走行区画線認識装置。
【請求項１８】
コンピュータにインストールされるプログラムであって、
前記コンピュータに、請求項１〜１７のいずれかに記載の走行区画線認識装置が備える各手段を実現させることを特徴とする走行区画線認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の運転支援等のために、車載カメラの画像に基づいて道路の走行区画線を認識する装置、及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車載カメラが撮影した画像から道路の走行区画線を認識し、認識した走行区画線に基づいて車両の運転支援等を行う装置が提案されている。このような装置では、トンネル内においても走行区画線を適切に認識することが求められる。
【０００３】
特許文献１に記載の車両用ライン検出装置では、明るさの異なるトンネル内とトンネル外との両方で、取得した道路画像から車両用ラインを検出するために、トンネル内では露出量の多い画像を用い、トンネル外では露出量の少ない画像を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１１−１７５７０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
トンネル内では、白線が排ガスで黒ずみやすい。白線が黒ずんでかすむと、白線に沿って設置されているポールコーンの蛍光部等を白線と誤認識しやすい。ポールコーンの蛍光部等を白線と誤認識した場合、ポールコーンの蛍光部等の見かけ上の位置に基づいて車両制御が行われる。そのため、例えばレーンキーピング制御が行われる場合は、本来の操舵目標からずれた目標側に操舵され、搭乗者に違和感を与えるおそれがある。こうした問題は、特許文献１に記載の検出装置でも解決されていない。なお、上記問題はトンネル内に限らない。トンネル外でも白線はかすれることがあり、トンネルの内外に関わらず白線がかすれると上記問題が生じる。
【０００６】
本発明は、上記実情に鑑み、走行区画線の誤認識を抑制しつつ、走行区画線の認識の安定性を向上できる走行区画線認識装置を提供することを主たる目的とする。また、トンネル進入時に、走行区画線の誤認識に伴い運転支援制御が不安定になることを抑制可能な走行区画線認識装置を提供することを従たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１に記載の発明は、上記課題を解決するため、走行区画線認識装置であって、車両に搭載された車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する候補検出手段と、前記候補検出手段により検出された前記区画線候補に含まれる間隙を検出する間隙検出手段と、前記間隙検出手段により前記間隙が検出された場合に、前記車両に最も近い間隙から遠方側において、前記区画線候補を区画線であると認識する確率を、前記間隙検出手段により間隙が検出されていない場合における前記確率よりも低い第１確率まで低下させる認識低下手段と、を備える。
【０００８】
請求項１に記載の発明によれば、車線の区画線候補が検出される。そして、検出された区画線候補に含まれる間隙が検出された場合に、車両に最も近い間隙から遠方側において、区画線候補を区画線であると認識する確率が、間隙が検出されていない場合における確率よりも低い第１確率まで低下させられる。すなわち、検出した区画線候補において、車両近傍で実線に見えている部分は、区画線であると認識する確率が低下されず、車両に最も近い間隙から遠方側の部分は上記確率が低下される。
【０００９】
車線の両側の区画線を認識する場合と比較して、車線の片側のみの区画線を認識する場合は、片側の区画線の認識精度に依存するために認識が不安定になるおそれがある。そこで、区画線候補に間隙が含まれている場合でも、車両近傍の実線に見える区画線候補の部分は上記確率を低下させない。これにより、車両近傍では両側の区画線を認識できるため、区画線の誤認識を抑制しつつ、走行区画線の認識の安定性を向上させることができる。
【００１０】
また、請求項７に記載の発明は、上記課題を解決するため、走行区画線認識装置であって、車両がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段と、車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記区画線候補の線種を判別する線種判別手段と、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記線種判別手段により判別された第１の区画線候補の線種が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに前記車両に対して前記第１の区画線候補と同じ側で判別された第２の区画線候補の線種と異なる場合に、前記第１の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる認識低下手段と、を備える。
【００１１】
請求項７に記載の発明によれば、車両がトンネル内に存在するか否か判定される。また、車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、車線の区画線候補が検出され、検出された区画線候補の線種が判別される。
【００１２】
一般に、トンネル入り口近傍のトンネル外とトンネル内とにおいて、区画線の線種は連続しており同一である。トンネル外とトンネル内とにおいて、判別された区画線候補の線種が異なる場合は、トンネル内の区画線がかすれている可能性が高い。トンネル内の区画線のかすれは、ポールコーンの蛍光部等を白線と誤認識する原因となる。そこで、トンネル内と判定されており、且つ第１の区画線候補の線種が、トンネル進入前に、車両に対して第１の区画線候補と同じ側で判別された第２の区画線候補の線種と異なる場合に、第１の区画線候補を区画線であると認識する確率が低下させられる。これにより、トンネル進入時に、区画線を誤認識して運転支援制御が不安定になることを抑制できる。
【００１３】
また、請求項１３に記載の発明は、走行区画線認識装置であって、車両がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段と、車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補から車線幅を推定する車線幅推定手段と、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記車線幅推定手段により推定された前記車線幅が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに推定された前記車線幅よりも第１所定値を超えて異なる場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる認識低下手段と、を備える。
【００１４】
請求項１３に記載の発明によれば、車両がトンネル内に存在するか否か判定される。また、車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、車線の区画線候補が検出され、検出された左右の区画線候補から車線幅が推定される。
【００１５】
一般に、トンネル入り口近傍のトンネル外とトンネル内とにおいて、車線幅は略同一である。トンネル内の車線幅がトンネル外の車線幅よりも第１所定値を超えて異なる場合は、トンネル内の区画線がかすれて、ポールコーンの蛍光部等を区画線候補として検出している可能性が高い。そこで、トンネル内と判定されており、且つ推定された車線幅が、トンネル進入前に推定された車線幅よりも第１所定値を超えて異なる場合に、道路中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率が低下させる。これにより、トンネル進入時に、区画線を誤認識して運転支援制御が不安定になることを抑制できる。
【００１６】
また、請求項１４に記載の発明は、走行区画線認識装置であって、車両がトンネル内に存在するか否か判定するトンネル判定手段と、車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、前記道路の車線を区画する区画線の候補である区画線候補を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された左右の前記区画線候補の平行度を算出する平行度算出手段と、前記トンネル判定手段によりトンネル内と判定されており、且つ前記平行度算出手段により算出された前記平行度が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに算出された前記平行度よりも第２所定値を超えて低い場合に、前記道路の中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率を低下させる認識低下手段と、を備える。
【００１７】
請求項１４に記載の発明によれば、車両がトンネル内に存在するか否か判定される。また、車載カメラにより撮影された道路の画像に基づいて、車線の区画線候補が検出され、検出された左右の区画線候補の平行度が算出される。
【００１８】
一般に、トンネル入り口近傍のトンネル外とトンネル内とにおいて、左右の白線の平行度は略同一である。トンネル内における左右の区画線候補の平行度がトンネル外における平行度よりも第２所定値を超えて低い場合は、トンネル内の区画線がかすれて、ポールコーンの蛍光部等を区画線候補として検出している可能性が高い。そこで、トンネル内と判定されており、且つ算出された区画線候補の平行度が、トンネル進入前に算出された区画線候補の平行度よりも第２所定値を超えて低い場合に、道路中央側の区画線候補を区画線であると認識する確率が低下させる。これにより、トンネル進入時に、区画線を誤認して運転支援制御が不安定になることを抑制できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１実施形態に係る走行区画線認識装置の構成を示すブロック図。
【図２】トンネル外及びトンネル内における白線の状態を示す図。
【図３】トンネル内で白線を誤認識する態様を示す図。
【図４】白線を認識する処理手順を示すフローチャート。
【図５】第２実施形態に係る走行区画線認識装置の構成を示すブロック図。
【図６】トンネル内で認識する白線を示す図。
【図７】トンネル内で認識する白線を示す図。
【図８】白線を認識する処理手順を示すフローチャート。
【図９】白線を認識する処理手順を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、走行区画線認識装置を具現化した各実施形態について、図面を参照しつつ説明する。各実施形態に係る走行区画線認識装置により認識された走行区画線は、レーンキーピングアシスト制御（ＬＫＡ制御）やレーン逸脱警報等の走行支援に用いられる。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。
【００２１】
（第１実施形態）
まず、本実施形態に係る走行区画線認識装置２０の構成について、図１を参照して説明する。本実施形態に係る走行区画線認識装置２０は、車載カメラ１１により撮影された画像を用いて、道路の車線を区画する白線（区画線）を認識する車載装置である。
【００２２】
車載カメラ１１は、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳイメージセンサ、近赤外線カメラ等の少なくとも１つから構成されている。車載カメラ１１は、図２に示すように、車両１０の前方の道路を含む周辺環境を撮影するように、車両１０に搭載されている。詳しくは、車載カメラ１１は、車両１０のフロントガラスの上端付近に設置されており、車両前方へ向けて所定角度範囲で広がる領域を撮影する。なお、車載カメラ１１は、ステレオカメラや、複数のカメラから構成されていてもよい。
【００２３】
走行区画線認識装置２０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータである。ＣＰＵが、ＲＯＭにインストールされている走行区画線認識プログラムを実行することにより、トンネル判定手段３０、白線検出手段４０、線種判別手段５１、車線幅推定手段５２、平行度算出手段５３、曲率差算出手段５４、認識低下手段６０、認識手段７０の各種機能を実現する。なお、記憶媒体に記憶されている走行区画線認識プログラムを、コンピュータに読み込んでもよい。各手段については後述する。
【００２４】
トンネル内では排ガスが雨で流されないため、白線が排ガスで黒ずみかすれやすい。特に道路中央の白線は、図２に示すように、道路の端側の白線よりも黒ずみかすれやすい。トンネル内の道路が、対向二車線になっているような場合、道路中央の中央分離帯や暫定共用部には、ポールコーンＰが白線に沿って設置されていることが多い。そして、ポールコーンＰは、視認性をよくするため蛍光部を有するものが多い。蛍光部は、白線と同様に周囲よりも輝度が高いためエッジ点として抽出される。
【００２５】
したがって、白線がかすれていると、図３に示すように、ポールコーンＰの蛍光部を白線候補の一部として検出して白線と誤認識することがある。図３において、丸印は、抽出されたエッジ点を表す。ポールコーンＰの蛍光部を白線と誤認識した場合、ポールコーンＰの蛍光部の見かけ上の位置に基づいて、走行支援制御が行われる。そのため、ＬＫＡ制御が行われる場合は、本来の操舵目標からずれた目標側に操舵され、レーン逸脱警報が行われる場合は、本来のレーンからポールコーンＰ側に逸脱しても警報されない。また、トンネル内の道路中央にポールコーンＰが設置されていない場合でも、白線がかすれていると、対向車を検出して白線と誤認識することがある。そこで、走行区画線認識装置２０は、上記各手段の機能を実現することにより、トンネル進入時に、白線の誤認識を抑制し、運転支援制御が不安定になることを抑制する。
【００２６】
なお、トンネル外でも白線がかすれることはあるが、トンネル内の道路中央の白線は特に汚れてかすれやすい。また、トンネル内の道路中央には、白線と誤認識されやすいポールコーンＰが設置されていることが多い。そのため、トンネル内における白線のかすれの対策は、トンネル外のかすれ対策よりも重要度が高い。
【００２７】
トンネル判定手段３０は、車両１０がトンネル内に存在するか否か判定する。詳しくは、トンネル判定手段３０は、車載カメラ１１により撮影された画像、ミリ波レーダ１２により測定された車両１０の周囲の物体までの距離、及び地図情報１３の少なくとも１つを用いて判定する。ミリ波レーダ１２は、図２に示すように、例えば車両１０の左前、右前、左後、右後に設置されており、車両１０の周囲の物体までの距離を測定するセンサである。車両１０の周囲の物体までの距離を測定するセンサとして、ミリ波レーダ１２の代わりに、レーザレーダや超音波センサを用いてもよい。
【００２８】
白線検出手段４０は、車載カメラ１１により撮影された車両１０の周辺の画像に基づいてエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点から、複数の左右の白線候補（区画線候補）を算出する。そして、白線検出手段４０は、算出した複数の左右の白線候補の中から最も白線らしい白線候補を選択して検出する。
【００２９】
線種判別手段５１は、白線検出手段４０により検出された白線候補の線種を判別する。詳しくは、線種判別手段５１は、線種を判別する処理として、白線候補が実線か破線かを判別する処理、及び白線候補が複合線か否か判別する処理を含む。複合線は、２本や３本の並列した複数の線から構成されたものである。複合線には、２重線、３重線、実線及び破線の多重線等の複数の種類が存在する。そこで、線種判別手段５１は、線種を判別する処理として、白線候補が複合線である場合に、複合線の種類を判別する処理を含む。
【００３０】
車線幅推定手段５２は、白線検出手段４０により検出された左右の白線候補の間隔から、車線幅を推定する。平行度算出手段５３は、白線検出手段４０により検出された白線候補の平行度を算出する。曲率差算出手段５４は、白線検出手段４０により検出された左右の白線候補の曲率差を算出する。
【００３１】
一般に、トンネル入り口近傍のトンネル外とトンネル内とにおいて、白線の連続性は高い。トンネル入り口近傍のトンネル外とトンネル内とにおいて、検出された白線候補の連続性が低い場合は、白線以外を白線と誤認識する可能性がある。そこで、認識低下手段６０は、トンネルの内外で連続性の低い白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。本実施形態では、認識低下手段６０は、トンネルの内外で連続性の低い白線候補を認識対象から除外する（白線であると認識する確率を０にする）。以下に、認識低下手段６０について詳しく説明する。
【００３２】
認識低下手段６０は、トンネル判定手段３０によりトンネル内と判定されている状態で、以下の処理を行う。認識低下手段６０は、線種判別手段５１により判別された第１の白線候補の線種（トンネル内で判別した白線候補の線種）が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでにおいて、車両１０に対して同じ側で判別された第２の白線候補の線種（トンネル手前で判別した白線候補の線種）と異なる場合に、第１の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。なお、車両１０に対して同じ側とは、車両１０の右側及び左側のうちの同じ側のことである。
【００３３】
詳しくは、認識低下手段６０は、第１の白線候補が破線であると判別され、第２の白線候補が実線であると判別された場合や、第１の白線候補が複合線以外と判別され、第２の白線候補が複合線であると判別された場合に、第１の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。さらに、認識低下手段６０は、第１の白線候補が第１の複合線と判別され、第２の白線候補が第１の複合線とは異なる種類の第２の複合線と判別された場合に、第１の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。第１及び第２の複合線の例としては、第１の複合線が２重線で第２の複合線が３重線、第１の複合線が破線の２重線で第２の複合線が実線の２重線等が挙げられる。
【００３４】
一般に、トンネルの入り口近傍のトンネル外とトンネル内とでは、白線の線種は同一である。トンネル入り口近傍のトンネル外で実線と判定された白線候補が、トンネル内で破線と判定された場合は、トンネル内の実線の白線がかすれて破線の白線候補として検出されている可能性が高い。また、トンネル入り口近傍のトンネル外で複合線と判定された白線候補が、トンネル内で複合線以外と判定された場合は、トンネル内の複合線の白線がかすれて実線や破線の白線候補として検出されている可能性が高い。さらに、トンネル入り口近傍のトンネル外で実線２重線の複合線と判別された白線候補が、トンネル内で破線２重線の複合線と判別された場合は、トンネル内の２重実線の複合線がかすれて２重破線の複合線として検出されている可能性が高い。そのため、認識低下手段６０は、これらの場合には、第１の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。
【００３５】
さらに、認識低下手段６０は、トンネル判定手段３０によりトンネル内と判定されている状態で、以下の３つの処理を行う。認識低下手段６０は、車線幅推定手段５２により推定された車線幅が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに推定された車線幅よりも、第１所定値を超えて異なる場合（特に広い場合）に、道路中央側の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。また、認識低下手段６０は、平行度算出手段５３により算出された平行度が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに推定された平行度よりも、第２所定値を超えて低い場合に、道路中央側の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。また、認識低下手段６０は、曲率差算出手段５４により算出された曲率差が、トンネル内と判定される所定距離前からトンネル内と判定されるまでに算出された曲率差よりも、第３所定値を超えて異なる場合に、道路中央側の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。なお、完全に平行な場合に平行度は最も高くなる。
【００３６】
一般に、トンネルの入り口近傍のトンネル外とトンネル内とでは、車線幅は略同一であり急激に変化することはない。また、一般に、トンネルの内外に関わらず左右の白線は平行であり、トンネル外とトンネル内とで、左右の白線の平行度や曲率差が急激に変化することはない。
【００３７】
トンネル内で推定された車線幅が、トンネルの入り口近傍のトンネル外で推定された車線幅よりも急激に広くなっている場合は、トンネル内の白線がかすれて、ポールコーンの蛍光部等を白線候補として検出している可能性が高い。トンネル内における左右の白線候補の平行度が、トンネルの入り口近傍のトンネル外における平行度よりも急激に低くなっている場合、及びトンネル内における左右の白線候補の曲率差が、トンネルの入り口近傍のトンネル外における曲率差よりも急激に変化している場合も同様である。また、トンネル内では、道路の中央側の白線が端側の白線よりもかすれやすい。そのため、認識低下手段６０は、トンネル内と判定されており、且つ上記３つの場合のいずれか場合に、道路中央側の白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。なお、所定距離は、トンネル入り口に近い距離であり、第１所定値、第２所定値、及び第３所定値は、トンネル入り口近傍のトンネル外で検出された白線候補とトンネル内で検出された白線候補とが、連続していないと判定できる値である。
【００３８】
認識手段７０は、白線検出手段４０により検出された白線候補のうち、認識低下手段６０により認識対象として除外されていない白線候補を白線と認識する。
【００３９】
次に、白線を認識する処理手順について、図４のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、走行区画線認識装置２０が繰り返し実行する。
【００４０】
まず、車載カメラ１１により撮影された画像を取得する（Ｓ１０）。続いて、Ｓ１０で取得した画像に対して、sobelフィルタ等をかけて、画像の水平方向に輝度が大きく変化しているエッジ点を抽出する（Ｓ１１）。続いて、Ｓ１１で抽出したエッジ点に対してハフ変換等を行い、左右の白線の候補である白線候補を複数算出する。車両１０に対して同じ側において、車両１０の幅方向の所定距離内に、抽出されたエッジ点を通る複数の並列した線が算出された場合は、算出された複数の線を１つの白線候補とする。そして、算出した白線候補の中から最も白線らしい白線候補を検出する（Ｓ１２）。最も白線らしい白線候補とは、白線の複数の特徴を備えている度合が最も高い白線候補である。白線の複数の特徴としては、エッジ強度が閾値よりも大きいこと、エッジ点が略同じ方向に並んでいること等が挙げられる。
【００４１】
続いて、Ｓ１２で検出した白線候補の線種を判別する（Ｓ１３）。左右の白線候補が検出されている場合は、それぞれの白線候補の線種を判別する。例えば、検出された白線候補に含まれるエッジ点の数が所定数よりも多い場合は実線とし、少ない場合は破線とする。あるいは、認識距離がほとんど時間変化しない場合は実線とし、認識距離が大きく時間変化する場合は破線とする。認識距離は、白線候補に含まれる認識可能な最遠端のエッジ点までの距離である。また、車両１０に対して同じ側において、車両１０の幅方向の所定距離内に、抽出されたエッジ点を通る複数の並列した線が算出されている場合は、白線候補を複合線であると判別し、さらに、複合線の種類を判別する。
【００４２】
続いて、Ｓ１２で検出した左右の白線候補から車線幅を推定する（Ｓ１４）。車両１０の幅方向における左右の白線候補の間隔を車線幅と推定する。
【００４３】
続いて、Ｓ１２で検出した左右の白線候補から平行度を算出する（Ｓ１５）。左右の白線候補のヨー角をそれぞれ算出し、算出した左右のヨー角の差分が小さいほど、左右の白線候補の平行度を高く算出する。左右のヨー角の差分が０のときに、最も高い平行度とする。
【００４４】
続いて、Ｓ１２で検出した左右の白線候補の曲率差を算出する（Ｓ１６）。曲率は、例えば左側に曲がっている場合を正の値とし、右側に曲がっている場合を負の値とする。左右の白線候補の曲率をそれぞれ算出して、左白線候補の曲率と右白線候補の曲率との差を算出する。
【００４５】
続いて、車載カメラ１１により撮影された画像、ミリ波レーダ１２により測定された車両１０の周囲の物体までの距離、及び地図情報１３の少なくとも１つを用いてトンネル内か否か判定する（Ｓ１７）。
【００４６】
トンネル内で撮影された画像には、トンネル内特有の特徴がある。トンネル内特有の特徴としては、例えば、道路の端や天井にライトが列に設置されている、昼間のトンネル外よりも暗い等である。よって、画像にトンネル内特有の特徴があるか否かで、車両１０がトンネル内に存在するか否か判定できる。また、トンネル内では車両１０の側方に壁があり、側方の物体までの距離がトンネル外よりも短くなる。よって、ミリ波レーダ１２により測定された距離を用いて、車両１０がトンネル内に存在するか否か判定できる。また、地図情報に車両１０の現在位置を対応づけることにより、車両１０がトンネル内に存在するか否か高精度に判定できる。
【００４７】
車両１０がトンネル内に存在しないと判定した場合は（Ｓ１７：ＮＯ）、Ｓ１２で検出した白線候補を認識する（Ｓ２０）。車両制御装置（図示なし）は、認識された白線候補の中から適宜選択された白線候補に基づいて、車両１０の運転支援制御を実施する。
【００４８】
一方、車両１０がトンネル内に存在すると判定した場合は（Ｓ１７：ＹＥＳ）、トンネルと判定する所定距離前から現時点までにおいて、Ｓ１２で検出した白線候補に連続性があるか否か判定する（Ｓ１８）。
【００４９】
Ｓ１３で破線と判別し、トンネルと判定される以前に、車両１０に対して同じ側で検出した白線候補を実線と判別したことがあった場合に、連続性がないと判定する。また、Ｓ１３で複合線以外と判別し、トンネルと判定される以前に、車両１０に対して同じ側で検出した白線候補を複合線と判別したことがあった場合に、連続性がないと判定する。また、Ｓ１３で所定の種類の複合線と判別し、トンネルと判定される以前に、車両１０に対して同じ側で検出した白線候補を、所定の種類とは異なる種類の複合線と判別したことがあった場合に、連続性がないと判定する。
【００５０】
また、Ｓ１４で推定した車線幅が、トンネルと判定する以前に推定した車線幅よりも第１所定値を超えて異なる場合に、連続性がないと判定する。また、Ｓ１５で算出した平行度が、トンネルと判定する以前に算出した平行度よりも、第２所定値を超えて低い場合に、連続性がないと判定する。また、Ｓ１６で算出した曲率差と、トンネルと判定する以前に算出した曲率差とに、第３所定値を超える差がある場合に、連続性がないと判定する。上記のいずれの場合とも異なる場合は、連続性があると判定する。
【００５１】
続いて、トンネルと判定される所定距離前から現時点までにおいて、白線候補に連続性がある場合は（Ｓ１８：ＹＥＳ）、白線候補を誤認識するおそれが低いので、Ｓ１２で検出された白線候補を認識する（Ｓ２０）。
【００５２】
一方、トンネルと判定される所定距離前から現時点までにおいて、白線候補に連続性がない場合は（Ｓ１８：ＮＯ）、白線候補の認識を抑制する（Ｓ１９）。詳しくは、車両１０に対して同じ側で検出された白線候補が、トンネルの内外で線種が異なっている場合には、その白線候補を認識対象から除外する。また、道路中央の白線がかすれやすいことから、トンネルの内外で線種が変わる白線候補は、道路中央側の白線候補であることが多い。車線幅、平行度及び曲率差のうちの少なくともいずれかに、トンネルの内外で連続性がない場合には、道路中央側の白線候補を認識対象から除外する。続いて、Ｓ１２で検出された白線候補のうち、Ｓ１９で認識対象から除外されていない白線候補を認識する（Ｓ２０）。
【００５３】
なお、白線候補の線種、車線幅、平行度及び曲率差のそれぞれについて、トンネルの内外での連続性に基づき、白線であると認識する確率を算出してもよい。そして、算出したそれぞれの確率を統合して、統合した確率が所定の閾値よりも小さい場合に、道路中央側の白線候補を認識対象から除外するようにしてもよい。
【００５４】
以上説明した第１実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００５５】
・トンネル内と判定されており、且つトンネル内で検出された第１の白線候補の線種が、トンネル入り口近傍のトンネル外において、車両１０に対して第１の白線候補と同じ側で判別された第２の白線候補の線種と異なる場合に、第１の白線候補が認識対象から除外される。これにより、トンネル進入時に、白線を誤認識して運転支援制御が不安定になることを抑制できる。
【００５６】
・トンネル内と判定されており、且つ推定された車線幅が、トンネル入り口近傍のトンネル外において推定された車線幅よりも、第１所定値を超えて異なる場合に、道路中央側の白線候補が認識対象から除外される。これにより、トンネル進入時に、白線を誤認識して運転支援制御が不安定になることをさらに抑制できる。
【００５７】
・トンネル内と判定されており、且つ算出された白線候補の平行度が、トンネル入り口近傍のトンネル外において算出された白線候補の平行度よりも、第２所定値を超えて低い場合に、道路中央側の白線候補が認識対象から除外される。これにより、トンネル進入時に、白線を誤認して運転支援制御が不安定になることをさらに抑制できる。
【００５８】
・トンネル内と判定されており、且つ算出された左右の白線候補の曲率差が、トンネル入り近傍のトンネル外において算出された曲率差よりも、第３所定値を超えて異なる場合に、道路中央側の白線候補が認識対象から除外される。これにより、トンネル進入時に、区画線を誤認識して運転支援制御が不安定になることをさらに抑制できる。
【００５９】
・トンネル入り口近傍のトンネル外において実線と判定された白線候補が、トンネル内で破線と判定された場合には、トンネル内の実線の白線がかすれて破線になっている可能性が高い。そこで、このような場合には、トンネル内において破線と判定された白線候補が認識対象から除外される。これにより、トンネル内で白線が汚れてかすれている場合でも、白線の誤認識を抑制できる。
【００６０】
・トンネル入り口近傍のトンネル外において複合線と判定された白線候補が、トンネル内で複合線以外と判定された場合には、トンネル内の複合線の白線がかすれて複合線以外になっている可能性が高い。そこで、このような場合には、トンネル内において複合線以外と判定された白線候補が認識対象から除外される。これにより、トンネル内で白線が汚れてかすれている場合でも、白線の誤認識を抑制できる。
【００６１】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る走行区画線認識装置２０Ａは、白線認識の安定性を向上させるため、かすれた白線の白線候補が検出された場合でも、検出された白線候補において実線とみなせる部分は認識する点が、第１実施形態に係る走行区画線認識装置２０と異なる。なお、ここでの白線は、車線を区画する全ての区画線のことであり、黄色の区画線も含む。
【００６２】
まず、第２実施形態に係る走行区画線認識装置２０Ａの構成について、図５を参照して、第１実施形態に係る走行区画線認識装置２０と異なる点を説明する。走行区画線認識装置２０Ａは、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏ等を備えたコンピュータである。ＣＰＵがＲＯＭにインストールされている走行区画線認識プログラムを実行することにより、トンネル判定手段３０、共用部判定手段３１、白線候補検出手段５０、間隙検出手段５５、破線判定手段５６、認識低下手段６０Ａ、及び認識手段７０Ａの各機能を実現する。
【００６３】
白線候補検出手段５０（候補検出手段）は、車載カメラ１１により撮影された車両１０の周辺の画像に基づいてエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点から、複数の左右の白線候補（区画線候補）を検出する。
【００６４】
共用部判定手段３１は、白線候補検出手段５０により検出された白線候補が暫定共用部を形成するものであるか否か判定する。暫定共用部は、暫定式の中央分離帯であり、一般的に２本の黄色実線の間にポールコーンが立てられて形成される。暫定共用部は、例えば、４車線で計画された道路のうちの２車線のみを暫定的に共用する場合に設置される。共用部判定手段３１は、例えば、検出された白線候補の色が黄色であり、検出された白線候補に沿ってポールコーンが検出された場合に、検出された白線候補が暫定共用部を形成するものであると判定する。または、共用部判定手段３１は、地図情報１３に基づいて、検出された白線候補が暫定共用部を形成するか否か判定する。
【００６５】
間隙検出手段５５は、白線候補検出手段５０により検出された白線候補に含まれる間隙を検出する。白線がかすれると白線に間隙が含まれ、白線を誤認識する原因となるおそれがある。この間隙は、図７に示すように、画像の鉛直方向におけるエッジ点の探索間隔よりも広い間隔であり、且つ実線と判別されるエッジ点の間隔よりも広い間隔である。
【００６６】
認識低下手段６０Ａは、間隙検出手段５５により間隙が検出された場合に、車両１０に最も近い間隙の車両１０側の端から遠方側において、白線候補を白線であると認識する確率を第１確率まで低下させる。第１確率は、間隙が検出されていない白線候補を白線であると認識する確率よりも低い確率であり、白線候補が認識対象から除外される確率（例えば０に近い値）である。
【００６７】
車線の両側の白線を認識する場合と比較して、車線の片側のみの白線を認識する場合は、片側の白線の認識精度に依存するために白線の認識が不安定になるおそれがある。そこで、白線候補に間隙が含まれている場合でも、車両１０の近傍の実線に見える白線候補の部分は上記確率を低下させない。なお、認識低下手段６０Ａが低下させる上記確率は、白線らしさを示す特徴の一つである実線であることに関する上記確率であり、他の白線らしさを示す特徴についても、それぞれの特徴を備える度合に応じて上記確率は算出される。
【００６８】
特に、共用部判定手段３１により白線候補が暫定共用部を形成するものであると判定されている場合に、認識低下手段６０Ａによる処理を実施するとよい。暫定共用部を形成する黄色実線に間隙が含まれていると、ポールコーンの蛍光部等を白線と誤認識する原因となるため、白線候補が暫定共用部を形成している場合に、認識低下手段６０Ａによる処理を実施すると特に有効である。
【００６９】
また、特に、トンネル判定手段３０により車両１０がトンネル内に存在すると判定されている場合に、認識低下手段６０Ａによる処理を実施するとよい。トンネル内では白線がかすれやすい。トンネル内では、白線に沿ってポールコーンが設置されていることが多い。よって、車両１０がトンネル内に存在する場合に、認識低下手段６０Ａによる処理を実施すると特に有効である。
【００７０】
認識手段７０Ａは、白線候補検出手段５０により検出された白線候補について、白線らしさを示す特徴ごとに算出された白線であると認識する確率を統合して、統合確率を算出する。白線らしさを示す特徴として、実線であること、車線幅の一貫性等が挙げられる。そして、認識手段７０Ａは、統合確率に基づいて、最も白線らしい白線候補のうち統合確率が閾値よりも高い部分を白線と認識する。
【００７１】
統合する上記確率に第１確率まで低下された確率が含まれていると、統合確率は閾値よりも低くなる。よって、上記確率が第１確率まで低下された白線候補の部分は認識対象から除外される。これにより、図６及び７に示すように、車両１０に最も近い間隙から遠方側の白線候補はカットされて認識されない。一方、車両１０から最も近い間隙までの白線候補の部分、すなわち間隙が含まれず実線に見える白線候補の部分は、白線として認識される。そのため、車両１０の近傍では両側の白線を認識できる。
【００７２】
次に、白線を認識する処理手順について、図８のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、走行区画線認識装置２０Ａが繰り返し実行する。
【００７３】
まず、車載カメラ１１により撮影された画像を取得する（Ｓ２０）。続いて、Ｓ２０で取得した画像に対してエッジ点を抽出する（Ｓ２１）。続いて、Ｓ２１で抽出したエッジン点に対してハフ変換等を行い、左右の白線の候補である白線候補を複数算出する。
【００７４】
続いて、Ｓ２２で算出した白線候補について、間隙が含まれているか否か判定する（Ｓ２３）白線候補に間隙が含まれていない場合は（Ｓ２３：ＮＯ）、白線候補を実線の白線の候補と判定する（Ｓ２４）。そして、最も白線らしい白線候補のうち、認識が抑制されていない部分を白線と認識する。
【００７５】
一方、白線候補に間隙が含まれている場合は（Ｓ２３：ＹＥＳ）、車両１０に最も近い間隙から遠方側において、白線候補を白線と認識することを抑制する（Ｓ３５）。すなわち、車両１０に最も近い間隙から遠方側において、白線候補を白線であると認識する確率を低下させる。さらに、白線候補に間隙が含まれている場合、白線候補をかすれている実線の白線の候補であるとみなし（Ｓ２６）、車両１０から最も近い間隙までの実線に見える白線候補の部分について、白線候補を白線と認識することを抑制しない。そして、最も白線らしい白線候補のうち、認識が抑制されていない部分を白線と認識する。以上で本処理を終了する。
【００７６】
以上説明した第２実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００７７】
・検出した白線候補において、車両１０の近傍で実線に見えている部分は、白線であると認識する確率が低下されず、車両１０に最も近い間隙から遠方側の部分は上記確率が低下される。これにより、車両１０の近傍では両側の白線を認識できるため、白線の誤認識を抑制しつつ、白線の認識の安定性を向上させることができる。
【００７８】
・暫定共用部を形成する黄色実線に間隙が含まれていると、ポールコーンの蛍光部等を白線と誤認識する原因となる。よって、白線候補が暫定共用部を形成している場合に、認識低下手段６０Ａによる処理を実施すると特に有効である。
【００７９】
・トンネル内での白線に間隙が含まれていると、ポールコーンの蛍光部等を区画線と誤認識する原因となる。よって、車両１０がトンネル内に存在する場合に、認識低下手段６０Ａによる処理を実施すると特に有効である。
【００８０】
（第３実施形態）
第２実施形態では、本来実線であった白線がかすれて間隙が含まれた場合と、元々破線の白線であり間隙が含まれている場合とを判別せず、白線候補に間隙が含まれている場合は、一様に白線候補を白線であると認識する確率を低下させた。第３実施形態では、本来実線であった白線がかすれて間隙が含まれた場合と、元々破線の白線であった場合とを判別し、上記二つの場合において白線候補を白線であると認識する確率を異なる値にする。以下、第３実施形態に係る走行区画線認識装置２０Ａについて、第２実施形態と異なる点について説明する。
【００８１】
第３実施形態に係る走行区画線認識装置２０Ａは、図５に破線で示すように破線判定手段５６を備える。破線判定手段５６は、間隙検出手段５５により白線候補に間隙が含まれていると検出された時間又は距離が判定値よりも長い場合に、白線候補を本来の破線の白線に対する候補であると判定する。すなわち、破線判定手段５６は、判定値よりも長い時間又は長い距離継続して複数の間隙が検出された場合に、その間隙が白線のかすれによるものではなく、元々白線が描かれていない部分であると判定する。
【００８２】
認識低下手段６０Ａは、破線判定手段５６により白線候補が本来の破線の白線に対する候補と判定された場合に、白線候補を白線であると認識する確率を第２確率まで低下させる。第２確率は、間隙が検出されていない白線候補を白線であると認識する確率よりも低い確率であり、且つ第１確率よりも高い確率である。白線候補が、元々破線の白線の候補である場合、かすれている実線の白線の候補である場合よりも誤認識するおそれが低いので、上記確率を第１確率よりも高くする。
【００８３】
次に、白線を認識する処理手順について、図９のフローチャートを参照して説明する。本処理手順は、走行区画線認識装置２０Ａが繰り返し実行する。
【００８４】
Ｓ３０〜Ｓ３６の処理は、図８のフローチャートのＳ２０〜Ｓ２６と同様の処理を行う。続いて、時間計測を開始する（Ｓ３７）。時間の計測は、フレームごとに新しく開始する。例えば、フレーム間の経過時間を１とする。第１時点のフレームにおいて時間計測を開始すると、次の第２時点におけるフレームの計測時間は１である。また、さらに次の第３時点におけるフレームの計測時間は、第１時点を開始時点とした計測時間は２となり、第２時点を開始時点とした計測時間は１となる。続いて、計測時間が判定値経過したものがあるか否か判定する（Ｓ３８）。計測時間が判定値経過したものがない場合は（Ｓ３８：ＮＯ）、計測時間を保持したまま、一旦本処理を終了する。
【００８５】
一方、計測時間が判定値経過したものがある場合は（Ｓ３８：ＹＥＳ）、次に、判定値よりも長い間白線候補に間隙が検出されたか否か判定する（Ｓ３９）。判定値よりも長い間白線候補に間隙が検出されなかった場合は（Ｓ３９：ＮＯ）、白線候補をかすれている実線の白線の候補であるとみなす（Ｓ４０）。すなわち、白線候補に含まれる間隙がかすれによる間隙と判定する。この場合、Ｓ３６と同様の処理を行う。
【００８６】
一方、判定値よりも長い間白線候補に間隙が検出された場合（Ｓ３９：ＹＥＳ）、白線候補を本来の破線の白線の候補であると判定する（Ｓ４１）。そして、実線であることに関する白線であると認識する確率を第２確率に算出し、白線を認識する。以上で本処理を終了する。なお、Ｓ３７において時間を計測する代わりに、距離を計測してもよい。
【００８７】
以上説明した第３実施形態によれば、以下の効果を奏する。
【００８８】
・白線候補に間隙が含まれていると検出された時間又は距離が判定値よりも長い場合は、白線のかすれによる間隙ではなく、元々白線が描かれていない部分である可能性が高い。よって、この場合は、白線候補を本来の破線の白線に対する候補と判定できる。
【００８９】
・白線が元々破線の場合は、白線がかすれて破線に見える場合よりも誤認識をするおそれが低い。よって、白線候補が元々破線の白線の候補である場合は、白線候補がかすれて破線に見える白線の候補である場合よりも、白線として認識する確率を高くすることにより、安定して白線を認識できる。
【００９０】
（他の実施形態）
・第１実施形態では、トンネルの内外における白線候補の線種、車線幅、平行度、及び曲率の４つの連続性に基づいて、白線候補の認識抑制を行っているが、４つのうちの少なくとも１つの連続性に基づいて、白線候補の認識抑制を行うようにしてもよい。
【００９１】
・第３実施形態において、破線判定手段５６は、間隙検出手段５５により一定のパターンで間隙が検出された場合に、白線候補を本来の破線の白線に対する候補であると判定してもよい。検出された間隙が本来の破線の白線の一部分である場合、間隙が一定のパターンで検出されるのに対して、検出された間隙が白線のかすれによる間隙の場合、一定のパターンで検出されない。よって、間隙が一定のパターンで検出された場合、白線候補を本来の破線の白線に対する候補と判定できる。
【符号の説明】
【００９２】
１０…車両、１１…車載カメラ、２０，２０Ａ…走行区画線認識装置、３０…トンネル判定手段、４０…白線検出手段、５１…線種判別手段、６０，６０Ａ…認識低下手段。
【図１】
2016029553.tif 000003
【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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