(57)【要約】【課題】簡単な構成又は方法で横断歩道などの路面標示をまとめて検出することができる路面標示検出装置、障害要素検出装置、車線検出装置、車線検出方法及びプログラムを提供する。【解決手段】路面標示検出装置は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する路面標示検出部２２を備える。【選択図】図１
2016224585.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を前記エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、
前記エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における前記左右のブロックそれぞれの前記略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、
前記抽出した画素行の数が、前記所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する
路面標示検出部を備えた路面標示検出装置。
【請求項２】
道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を前記エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、
前記エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における前記左右のブロックそれぞれの前記略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、
前記抽出した画素行の数が、前記所定の画素行の数に占める割合に基づいて、先行車両を含む障害要素の有無を判断する
障害要素検出部を備えた障害要素検出装置。
【請求項３】
道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出する車線境界線検出部と、
前記エッジ画像を前記エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、前記エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における前記左右のブロックそれぞれの前記略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、前記抽出した画素行の数が、前記所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する路面標示検出部と、
前記路面標示検出部が路面標示が無いと判断したときに、前記車線境界線検出部が検出した前記車線境界線候補を車線境界線と判断する判定部と
を備えた車線検出装置。
【請求項４】
前記車線境界線検出部が一本の車線境界線候補を検出し、前記路面標示検出部が路面標示が無いと判断したときに、
前記判定部が、前記検出した前記車線境界線候補を車線境界線と判断するとともに、他方の車線境界線の位置を推定する
請求項３記載の車線検出装置。
【請求項５】
道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出するステップと、
前記エッジ画像を前記エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割するステップと、
前記エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における前記左右のブロックそれぞれの前記略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出するステップと、
前記抽出した画素行の数が、前記所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断するステップと、
路面標示が無いと判断したときに、検出した前記車線境界線候補を車線境界線と判断するステップと
を有する車線検出方法。
【請求項６】
コンピュータに、
道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出する手順と、
前記エッジ画像を前記エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割する手順と、
前記エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における前記左右のブロックそれぞれの前記略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出する手順と、
前記抽出した画素行の数が、前記所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する手順と、
路面標示が無いと判断したときに、検出した前記車線境界線候補を車線境界線と判断する手順と
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は路面標示検出装置、障害要素検出装置、車線検出装置、車線検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自車両の位置を判断するために車線境界線などを検出する車線検出装置が開発されている。例えば、特許文献１には、車線検出装置が、白線（車線境界線）を抽出する処理と、横断歩道などの路面標示を抽出する処理とを行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１５４４８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
背景技術に係る車線検出装置では、白線候補を抽出した後に、横断歩道、矢印標示、速度標示をそれぞれ個別に抽出して上記白線候補から除外し、白線を決定している。つまり、この車線検出装置は、横断歩道などの路面標示を個別に抽出するために、画像処理量が増大し、高速で高価な装置になっていた。
【０００５】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、簡単な構成又は方法で横断歩道などの路面標示をまとめて検出することができる路面標示検出装置、障害要素検出装置、車線検出装置、車線検出方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで、本発明は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する路面標示検出部を備えた路面標示検出装置を提供する。
【０００７】
また、本発明は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、先行車両を含む障害要素の有無を判断する障害要素検出部を備えた障害要素検出装置を提供する。
【０００８】
また、本発明は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出する車線境界線検出部と、当該エッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する路面標示検出部と、路面標示検出部が路面標示が無いと判断したときに、車線境界線検出部が検出した車線境界線候補を車線境界線と判断する判定部とを備えた車線検出装置を提供する。
【０００９】
また、本発明は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出するステップと、当該エッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割するステップと、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出するステップと、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断するステップと、路面標示が無いと判断したときに、検出した車線境界線候補を車線境界線と判断するステップとを有する車線検出方法を提供する。
【００１０】
また、本発明は、コンピュータに、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出する手順と、当該エッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割する手順と、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出する手順と、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する手順と、路面標示が無いと判断したときに、検出した車線境界線候補を車線境界線と判断する手順とを実行させるためのプログラムを提供する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、簡単な構成又は方法で横断歩道などの路面標示をまとめて検出する路面標示検出装置、障害要素検出装置、車線検出装置、車線検出方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施の形態に係る車線検出システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る車線検出方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態に係る中央寄りエッジ画像生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図４】実施の形態に係る路面標示検出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図５】実施の形態に係る路面標示がない場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
【図６】実施の形態に係る路面標示が横断歩道である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
【図７】実施の形態に係る路面標示が最高速度である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
【図８】実施の形態に係る路面標示が横断歩道又は自転車横断帯ありである場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
【図９】実施の形態に係る路面標示が地名である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
【図１０】実施の形態に係る路面標示が進行方向である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
【図１１】実施の形態に係る路面標示検出処理の処理結果の例を示す図である。
【図１２】実施の形態に係る車線決定処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本実施の形態に係る車線検出システムについて説明する。
なお、本明細書では、説明を分りやすくするために、車道中央線、車線境界線、車道外側線などと呼ばれ、路面に白色、黄色などの線又は点線で描かれたものを総称して車線境界線ということにし、これに対して、横断歩道、最高速度、横断歩道又は自転車横断帯あり、地名、進行方向などを示し、路面に白色などで描かれたものを総称して路面標示ということにする。そして、本明細書では、上記総称する車線境界線は、路面標示に含めないことにする。
【００１４】
また、車線境界線、路面標示などの名称、形状などについては、次の電子的技術情報などを参照されたい。
国土交通省，”道路技術基準の体系”，［online］，［平成27年5月28日検索］，インターネット<http://www.mlit.go.jp/road/sign/kijyun/taikei01.html>
【００１５】
まず、本実施の形態に係る車線検出システムの構成について説明する。
図１は、本実施の形態に係る車線検出システム１の概略構成を示すブロック図である。
車線検出システム１は、カメラ１０、車線検出部２０、モニタ３０、スピーカ４０などを備える。
カメラ１０は、自車両の前方又は後方、すなわち、自車両の走行方向の道路を撮影する車載カメラである。
【００１６】
車線検出部２０は、カメラ１０から入力した画像に対して種々の画像処理を行い、自車両が走行する車線、つまり、走行レーンを検出する。また、車線検出部２０は、自車両が車線から逸脱しているときは、モニタ３０、スピーカ４０に対して警告信号を出力する。
モニタ３０は警告信号を入力して警告表示を出力し、スピーカ４０は警告信号を入力して警告音を再生し、それぞれ運転者に危険を通知する。
【００１７】
また、車線検出部２０は、車線境界線検出部２１、路面標示検出部２２、判定部２３などを備える。
車線境界線検出部２１は、エッジ抽出、Ｈｏｕｇｈ変換などを行い、直線を抽出し、車線境界線候補を検出する。
路面標示検出部２２は、横断歩道、最高速度、横断歩道又は自転車横断帯ありなどの路面標示をまとめて検出する。
判定部２３は、車線境界線検出部２１及び路面標示検出部２２の検出結果に基づいて、車線を判定する。
車線検出部２０の具体的な動作については後述する。
【００１８】
なお、車線検出部２０が実現する各構成要素は、例えば、コンピュータである車線検出部２０が備える演算装置（図示せず）の制御によって、プログラムを実行させることによって実現できる。より具体的には、車線検出部２０は、記憶部（図示せず）に格納されたプログラムを主記憶装置（図示せず）にロードし、演算装置の制御によってプログラムを実行して実現する。また、各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア又はソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現しても良い
【００１９】
上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００２０】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００２１】
続いて、本実施の形態に係る車線検出システム１の動作について説明する。ここでは、車線検出部２０の動作、すなわち、車線検出方法について特に説明する。
図２は、本実施の形態に係る車線検出方法の処理手順を示すフローチャートである。
なお、図２に示すステップＳ１０〜ステップＳ１５０に係る処理のうち、ステップＳ１０〜ステップＳ９０に係る処理は主に車線境界線検出部２１が実行し、ステップＳ１００〜ステップＳ１１０に係る処理は主に路面標示検出部２２が実行し、ステップＳ１２０〜ステップＳ１５０に係る処理は主に判定部２３が実行するが、これらの処理の分担は上記に限られるものではない。
【００２２】
まず、車線検出部２０は、動作を開始すると、カメラ１０が撮影した自車両の前方のカラー画像を入力する（ステップＳ１０）。
そして、入力したカラー画像を輝度情報のみのグレースケール画像へ変換する（ステップＳ２０）。もちろん、カメラ１０からグレースケール画像を入力して、ステップＳ２０を省略することもできる。
【００２３】
そして、演算量削減のためにグレースケール画像をリサイズする処理、例えば、横６４０画素×縦４８０画素（ｘ方向６４０画素×ｙ方向４８０画素）の画像を縦３２０画素×横２４０画素の画像にする縮小処理を行い、更に、リサイズ画像をバードビュー画像（真上から見下ろした俯瞰画像）に変換する（ステップＳ３０）。
そして、バードビュー画像にノイズリダクション処理、例えば、ガウシアンフィルタなどの処理を行う（ステップＳ４０）。この処理はノイズリダクションの効果とともに、エッジを抽出しやすくする効果がある。
【００２４】
そして、ノイズリダクションした画像にＳｏｂｅｌフィルタなどでエッジ抽出処理を行う（ステップＳ５０）。一般に、車線境界線の白線とアスファルト面とは輝度差が大きいので、この処理により車線境界線とアスファルト面との境界（エッジ）を適切に抽出することができる。
ステップＳ５０のエッジ抽出処理によって得られたグレースケールのエッジ画像は、輝度差が大きいエッジは白（輝度：２５５）に近い色、輝度差が小さいエッジは黒（輝度：０）に近い色となっている。ここで、輝度差の大きいエッジのみを残すために、２値化処理を行う（ステップＳ６０）。２値化処理により、所定の閾値よりも大きい輝度値を有する画素を白にし、同閾値よりも小さい輝度値を有する画素を黒にして、輝度差の大きいエッジのみの２値化画像（白黒画像）が得られる。
【００２５】
そして、得られた２値化画像の細線化処理を行い、太い線を細くして細線化エッジ画像を得る（ステップＳ７０）。なお、本明細書では、細線化エッジ画像が例えば３２０×２４０画素の画像であれば、画像の左上画素の座標を（ｘ、ｙ）＝（０，０）、右下画素の座標を（ｘ、ｙ）＝（３１９，２３９）と定義する。
そして、得られた細線化エッジ画像を用いて、一方では車線境界線候補を検出する処理を行い、他方では路面標示を検出する処理を行う。
【００２６】
車線境界線候補を検出するときは、まず、得られた細線化エッジ画像にＨｏｕｇｈ変換処理を行い、直線を抽出する（ステップＳ８０）。この抽出した直線には、車線境界線のエッジだけでなく、先行車両やガードレールのエッジ、路面標示のエッジなどが含まれることがある。そこで、車線境界線が、「直線が垂直に近い（画像の縦方向に対して略平行である）」、「左の直線と右の直線との間隔が、路面での道路幅（３〜４ｍ程度）に対応する」、「時間的に連続する（連続するフレームで同じような位置にある）」などの特徴を有することを用いて、抽出した直線の中から、左の車線境界線候補及び右の車線境界線候補を組み（ペア）で検出する（ステップＳ９０）。
【００２７】
また、路面標示を検出するときは、ステップＳ７０で得られた細線化エッジ画像から中央寄りエッジ画像を生成し（ステップＳ１００）、中央寄りエッジ画像から路面標示を検出する（ステップＳ１１０）。
図３は、本実施の形態に係る中央寄りエッジ画像生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。中央寄りエッジ画像生成処理（ステップＳ１００）は、詳細には、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４で構成される。ステップＳ１００の後に、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４が続くのではない。中央寄りエッジ画像を生成することで、細線化エッジ画像から路面標示を検出しやすくなる。
【００２８】
まず、得られた細線化エッジ画像を画像の略中央で左ブロックと右ブロックとに分割する（ステップＳ１０１）。例えば、細線化エッジ画像が３２０×２４０画素の画像であれば、左ブロック、右ブロックはそれぞれ１６０×２４０画素のブロックになる。
そして、あるｙ座標（ある画素行）について、左ブロック又は右ブロックに複数のエッジがあるか判断する（ステップＳ１０２、ステップＳ１０３）。
【００２９】
左ブロック又は右ブロックに複数のエッジがある場合には（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、複数のエッジのうちの画像中央寄りの１画素、例えば、細線化エッジ画像が３２０×２４０画素の画像であれば、左ブロックでは略中央のｘ＝１５９に最も近い１画素、右ブロックでは略中央のｘ＝１６０に最も近い１画素を残して、残りの画素を削除し（ステップＳ１０４）、ステップＳ１０２に戻る。
また、左ブロック及び右ブロックに複数のエッジがない場合には（ステップＳ１０３のＮｏ）、そのままステップＳ１０２に戻る。
【００３０】
そして、次のｙ座標（次の画素行）についても、同様の処理（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４）を行う。
そして、中央寄りエッジ画像の全てのｙ座標（例えば、左ブロック、右ブロックがそれぞれ１６０×２４０画素のブロックであれば、ｙ＝０，１，２・・・２３８，２３９）について、上記の処理（ステップＳ１０２〜ステップＳ１０４）を行い、中央寄りエッジ画像を生成する。
そして、次のｙ座標がない場合には（ステップＳ１０２のＮｏ）、中央寄りエッジ画像生成処理（ステップＳ１００）を終了して、路面標示検出処理（ステップＳ１１０）に進む。
【００３１】
図４は、本実施の形態に係る路面標示検出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。路面標示検出処理（ステップＳ１１０）は、詳細には、ステップＳ１１１〜ステップＳ１１８で構成される。
まず、中央寄りエッジ画像のあるｙ座標（ある画素行）について、左右の両方のブロックにエッジがあるか判断する（ステップＳ１１１のＹｅｓ、ステップＳ１１２）。
【００３２】
左右の両方のブロックにエッジがある場合には（ステップＳ１１２のＹｅｓ）、そのエッジ間隔が所定値以下か（又は、所定値未満か）判断する（ステップＳ１１３）。この所定値には、路面の想定される車線幅（走行レーンの幅、３〜４ｍ）に対応する値を用いる。
エッジ間隔が所定値以下（又は、所定値未満）の場合には（ステップＳ１１３のＹｅｓ）、路面標示カウンタ値に１を加算し（ステップＳ１１４）、ステップＳ１１１に戻る。
【００３３】
また、左右の両方のブロックにエッジがない場合（ステップＳ１１２のＮｏ）、又は、エッジ間隔が所定値以下（又は、所定値未満）でない場合（ステップＳ１１３のＮｏ）には、そのままステップＳ１１１に戻る。
そして、中央寄りエッジ画像の次のｙ座標（次の画素行）についても同様の処理（ステップＳ１１１〜ステップＳ１１４）を行う。
【００３４】
そして、中央寄りエッジ画像の全てのｙ座標（全ての画素行）について、上記の処理（ステップＳ１１１〜ステップＳ１１４）を行い、次のｙ座標がない場合には（ステップＳ１１１のＮｏ）、路面標示率を算出する（ステップＳ１１５）。路面標示率は中央寄りエッジ画像の高さ（例えば、中央寄りエッジ画像が３２０×２４０画素の画像であれば２４０）に対する路面標示カウンタ値の割合で定義する。路面標示率がある閾値以上の場合には、路面標示が存在する可能性が高いと判断することができる。
【００３５】
図５は本実施の形態に係る路面標示がない場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。左から順番に、ステップＳ３０のバードビュー変換後の画像、ステップＳ１０１の左右のブロックに分割後の細線化エッジ画像、ステップＳ１１５の路面標示率算出後の中央寄りエッジ画像が並んでいる。
バードビュー画像には、左に緩やかにカーブする２車線とその左の路側帯とが映っており、また、左車線には先行車両が、右車線には２車両が、路側帯の左端にはガードレールがそれぞれ映っている。自車両は左車線上にあり、左の車線境界線は一部が切れており、右の車線境界線は大きく途切れている。
【００３６】
細線化エッジ画像には、その中央縦方向に細線化エッジ画像を左右のブロックに分割する点線が映っており、また、左から順番に、ガードレール、左右の車線境界線、右車線の車両のエッジが映っている。
中央寄りエッジ画像には、左右のブロックに分割する点線が同様に映っており、また、左右の車線境界線のエッジと右車線の車両のエッジの一部とが削除されずに映っている。
また、中央寄りエッジ画像の左下隅には、この画像の路面標示カウンタ値及び路面標示率（［］内）が映っており、路面標示がない場合の路面標示カウンタ値は０であり、路面標示率も０％である。
【００３７】
図６は本実施の形態に係る路面標示が横断歩道である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の左右のブロックに分割するための点線は省略している（図７乃至図１０についても同様に同点線を省略している）。
バードビュー画像の下部中央に横断歩道が映っており、細線化エッジ画像の下部中央に横断歩道のエッジが映っている。また、中央寄りエッジ画像では、エッジ間隔が所定値以下の場合（ステップＳ１１３でＹｅｓの場合）の当該エッジ間を塗りつぶしている（図７乃至図１０も同様に当該エッジ間を塗りつぶしている）。路面標示が横断歩道である場合の路面標示カウンタ値は３４であり、路面標示率は１４％である。
【００３８】
図７は本実施の形態に係る路面標示が最高速度である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
バードビュー画像の中央に最高速度「４０」が、また、その右に車線境界線が映っている。路面標示が最高速度である場合の路面標示カウンタ値は９１であり、路面標示率は３７％である。
【００３９】
図８は本実施の形態に係る路面標示が横断歩道又は自転車横断帯ありである場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
バードビュー画像の中央下部に横断歩道又は自転車横断帯ありの路面標示が、その左右に車線境界線が映っている。路面標示が横断歩道又は自転車横断帯ありである場合の路面標示カウンタ値は６７であり、路面標示率は２７％である。
【００４０】
図９は本実施の形態に係る路面標示が地名である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
バードビュー画像の中央に地名「大宮」「銀座」が、その左右に複数の車線境界線が映っている。路面標示が地名である場合の路面標示カウンタ値は１１４であり、路面標示率は４７％である。
【００４１】
図１０は本実施の形態に係る路面標示が進行方向である場合のバードビュー画像、細線化エッジ画像及び中央寄りエッジ画像の例である。
バードビュー画像の下部に左から順番に進行方向「左折」「直進又は左折」「右折」の矢印が、その左右に複数の車線境界線が、また、画像上部中央に先行車両が映っている。路面標示が進行方向である場合の路面標示カウンタ値は６３であり、路面標示率は２６％である。
【００４２】
図１１は本実施の形態に係る路面標示検出処理の処理結果の例を示す図である。図５乃至図１０に示した画像の処理結果をまとめたものである。
このように、路面標示率がある閾値以上の場合には、路面標示が存在する可能性が高いと判断することができる。
【００４３】
そこで、ステップＳ１１５で算出した路面標示率が所定の閾値（例えば、１０％）以上であるか判断する（ステップＳ１１６）。路面標示率が所定の閾値以上である場合には（ステップＳ１１６のＹｅｓ）、路面標示を検出した、又は、路面標示があると判断する（ステップＳ１１７）。また、路面標示率が所定の閾値以上でない場合には（ステップＳ１１６のＮｏ）、路面標示を検出しなかった、又は、路面標示がないと判断する（ステップＳ１１８）。
そして、路面標示検出処理（ステップＳ１１０）を終了する。
【００４４】
そして、ステップＳ７０で生成した細線化エッジ画像について、一方で左の車線境界線候補と右の車線境界線候補とを検出し（ステップＳ９０）、他方で路面標示を検出したら（ステップＳ１１０）、車線（自車両走行レーン）を決定する（ステップＳ１２０）。
図１２は、本実施の形態に係る車線決定処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。車線決定処理（ステップＳ１２０）は、詳細には、ステップＳ１２１〜ステップＳ１２３で構成される。
【００４５】
まず、ステップＳ１１０で路面標示を検出したか判断する（ステップＳ１２１）。
路面標示を検出しなかった場合には（ステップＳ１２１のＮｏ）、ステップＳ９０で検出した左右の車線境界線候補に基づいて、車線を決定する（ステップＳ１２２）。
また、路面標示を検出した場合には（ステップＳ１２１のＹｅｓ）、ステップＳ９０で検出した左右の車線境界線候補は誤検出である可能性が高いため、前フレームまでの車線（自車両走行レーン）を保持するように決定し（ステップＳ１２３）、誤動作を低減する。
そして、車線決定処理（ステップＳ１２０）を終了する。
【００４６】
そして、ステップＳ１２０で決定した車線に基づいて、自車両が車線から逸脱しているか判断する（ステップＳ１３０）。ここでの判断方法は公知のもので良い。
自車両が車線から逸脱している場合には（ステップＳ１３０のＹｅｓ）には、前述したように警告信号を出力し（ステップＳ１４０）、処理を継続するか判断する（ステップＳ１５０）。また、自車両が車線から逸脱していない場合には（ステップＳ１３０のＮｏ）には、処理を継続するか判断する（ステップＳ１５０）。
そして、処理を継続する場合には（ステップＳ１５０のＹｅｓ）、ステップＳ１０に戻り、処理を継続しない場合には（ステップＳ１５０のＮｏ）、車両検出方法を終了する。
【００４７】
なお、本実施の形態に係る車線検出方法では、路面標示を検出した場合には（ステップＳ１２１のＹｅｓ）、前フレームまでの車線を保持したが（ステップＳ１２３）、路面標示を検出した場合に、前フレームまでの車線境界線の位置に近い左右の車線境界線候補から、車線境界線を選択するようにしても良い。
【００４８】
また、本実施の形態に係る車線検出方法では、カメラ１０から入力した画像の全てのｙ座標（全ての画素行）を用いて各処理を行ったが、入力した画像の一部のｙ座標（一部の画素行）を用いて各処理を行っても良い。例えば、中央寄りエッジ画像生成処理（ステップＳ１００）、路面標示検出処理（ステップＳ１１０）などにおいて、ステップＳ７０で生成した細線化エッジ画像の一部の連続する又は所定の間隔で離間するｙ座標（画素行）を用いて、処理を行っても良い。カメラ１０から入力した画像のｘ座標（画素列）についても同様である。
【００４９】
また、本実施の形態に係る車線検出方法では、車線境界線検出部が左右の車線境界線候補を組み（ペア）で検出したが、車線境界線検出部が左右一方の車線境界線候補を検出して車線を検出しても良い。例えば、左右片方の車線境界線が消えかかっていて（又は、消えていて）、一本の車線境界線候補しか検出できないような場合である。このときは、判定部が、検出できた一方の車線境界線候補から他方の車線境界線の位置を推定して車線を検出する。これは車線幅が急変することはなく、多くの場合に３〜４ｍであることに基づく。そして、判定部は、路面標示が検出されている場合には、上記の他方の車線境界線の位置を推定する処理を停止し、路面標示が検出されていない場合には、上記の他方の車線境界線の位置を推定する処理を行っても良い。
【００５０】
また、本実施の形態に係る車線検出方法では、カメラ１０として車載カメラを用いたが、車載以外のカメラ、例えば、上空から撮影できるカメラなどを用いても良い。この場合には、入力画像のバードビュー変換処理（ステップＳ３０）は不要である。
同様に、リサイズ処理（ステップＳ３０）、ノイズリダクション処理（ステップＳ４０）、２値化処理（ステップＳ６０）、細線化処理（ステップＳ７０）、中央寄りエッジ画像生成処理（ステップＳ１００）なども、車線境界線候補や路面標示の検出精度、処理速度を考慮して、省略することができる。
【００５１】
また、本実施の形態に係る車線検出方法では、先行車両との車間距離が小さい場合には、先行車両の後部ワイパーなどのエッジが画像中央に集まって路面標示率が高くなる場合がある。このことを用いて、本実施の形態に係る車線検出方法を先行車両検出方法、路面標示や先行車両などの車線誤検出の原因にもなり得る障害要素を検出する障害要素検出方法などとして構成しても良い。
同様に、本実施の形態に係る車線検出システムを、路面標示検出装置、車線検出装置、車線検出方法、車線検出プログラムなどとして構成しても良い。
【００５２】
上述したように、本実施の形態に係る路面標示検出装置は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する路面標示検出部２２を備えるものである。
このような構成により、簡単な構成で横断歩道などの路面標示をまとめて検出することができる。
【００５３】
また、本実施の形態に係る障害要素検出装置は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、先行車両を含む障害要素の有無を判断する障害要素検出部を備えるものである。
このような構成により、簡単な構成で先行車両を含む障害要素を簡単に検出することができる。
【００５４】
また、本実施の形態に係る車線検出装置は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出する車線境界線検出部２１と、当該エッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割し、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出し、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断する路面標示検出部２２と、路面標示検出部２２が路面標示が無いと判断したときに、車線境界線検出部２１が検出した車線境界線候補を車線境界線と判断する判定部２３とを備えるものである。
このような構成により、簡単な構成で横断歩道などの路面標示をまとめて検出し、車線境界線を精度良く検出することができる。
【００５５】
また、本実施の形態に係る車線検出方法は、道路を撮像した画像に基づいて生成したエッジ画像から車線境界線候補を検出するステップＳ９０と、当該エッジ画像を当該エッジ画像の略中央で左右のブロックに分割するステップＳ１０１と、当該エッジ画像の所定の画素行から、当該画素行における左右のブロックそれぞれの当該略中央に最も近い画素の間の距離が所定値以下である画素行を抽出するステップＳ１１３と、抽出した画素行の数が、当該所定の画素行の数に占める割合に基づいて、路面標示の有無を判断するステップＳ１１６〜Ｓ１１８と、路面標示が無いと判断したときに、検出した車線境界線候補を車線境界線と判断するステップＳ１２１、Ｓ１２２とを有するものである。
このような構成により、横断歩道などの路面標示を簡単にまとめて検出し、車線境界線を精度良く検出することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１    車線検出システム
１０    カメラ
２０    車線検出部
２１    車線境界線検出部
２２    路面標示検出部
２３    判定部
３０    モニタ
４０    スピーカ
【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１１】
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【図１２】
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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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