(57)【要約】  実施形態に係る横断歩道検出装置は、プロセッサを有し、前記プロセッサが、空撮画像データをウインドウ単位で走査する画像スキャン処理、空撮画像データにおける走査した領域内で、任意の方向に沿って横断歩道の寸法に基づく距離に対応する複数の線分を作成する複数線分作成処理、線分の両端の明度差を示す一階微分値の絶対値を算出して角度ごとに一階微分値の絶対値の平均値を算出する第１の算出処理、線分の一端と中間点の明度差と、線分の中間点と他端の明度差との差を示す二階微分値の絶対値を算出して角度ごとに二階微分値の絶対値の平均値を算出する第２の算出処理、算出結果に基づいて、線分の各々の座標を横断歩道の座標と判定する横断歩道判定処理を行なうように構成される。
2019235433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサを有し、
前記プロセッサは、
空撮画像データに対し予め設定されたサイズのウインドウ単位で走査する画像スキャン処理を行ない、
前記空撮画像データにおける、前記画像スキャン処理により前記ウインドウで走査した領域内で、任意の方向に沿って横断歩道の寸法に基づく距離に対応する複数の線分を作成する複数線分作成処理を行ない、
前記複数線分作成処理により作成された前記複数の線分の各々について、その両端の明度差を示す一階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに一階微分値の絶対値の平均値を算出する第１の算出処理を行ない、
前記複数線分作成処理により作成された前記複数の線分の各々について、当該線分の一端と当該線分の中間点の明度差と、当該線分の前記中間点と他端の明度差との差を示す二階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに二階微分値の絶対値の平均値を算出する第２の算出処理を行ない、
前記第１および第２の算出処理による算出結果に基づいて、前記複数線分作成処理により作成された前記複数の線分の各々の座標を前記横断歩道の座標と判定する横断歩道判定処理を行なう、ように構成される、
横断歩道検出装置。
【請求項２】
前記プロセッサは、
前記横断歩道判定処理として、
前記第１の算出処理により算出された前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記第２の算出処理により算出された前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とを比較する最小値角度比較処理を行ない、
前記第２の算出処理により算出された、前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の最大値の角度との差分を判定する角度差判定処理を行ない、
前記最小値角度比較処理による比較の結果、前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とが同じであって、前記角度差判定処理により判定された差分が９０度であるときに、前記複数線分作成処理により作成された線分の座標を前記横断歩道の座標と判定する、ように構成される、
請求項１に記載の横断歩道検出装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、
前記横断歩道判定処理として、
前記第１の算出処理により算出された前記一階微分値の絶対値の平均値の極小値の角度と、前記第２の算出処理により算出された前記二階微分値の絶対値の平均値の極大値の角度とを比較する極小値極大値比較処理を行ない、
前記最小値角度比較処理による比較の結果、前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とが同じであって、前記角度差判定処理により判定された差分が９０度であって、かつ前記極小値極大値比較処理による比較の結果、前記一階微分値の絶対値の平均値の極小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の極大値の角度とが同じであるときに、前記複数線分作成処理により作成された線分の座標を前記横断歩道の座標と判定する、ように構成される、
請求項２に記載の横断歩道検出装置。
【請求項４】
前記プロセッサは、
前記横断歩道判定処理として、
前記第１の算出処理により算出された前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記第２の算出処理により算出された前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とが同じであるとき、当該角度を前記横断歩道の縞模様の方向に対応する角度として判定する、ように構成される、
請求項１の横断歩道検出装置。
【請求項５】
前記プロセッサは、
前記画像スキャン処理として、
前記空撮画像データにおける、車道の領域のみを走査対象とする、ように構成される、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の横断歩道検出装置。
【請求項６】
前記プロセッサは、
前記横断歩道判定処理による、前記横断歩道の複数の座標の判定後、前記横断歩道の前記複数の座標を前記ウインドウ単位で走査し、当該ウインドウで走査された領域内に、同一角度をなす縞模様の線分に対応する、横断歩道の複数の座標が入った時に、これらの座標で表される横断歩道を一つの横断歩道とみなすクラスタリング処理を行なう、ように構成される、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の横断歩道検出装置。
【請求項７】
前記プロセッサは、
前記クラスタリング処理として、
前記ウインドウで走査された領域内に入った、前記横断歩道の座標に対応する前記縞模様の線分の角度の方向に前記ウインドウのサイズを拡張し、前記拡張されたウインドウで走査された領域内に、同一角度をなす縞模様の線分に対応する、横断歩道の複数の座標が入った時に、これらの座標で表される横断歩道を一つの横断歩道とみなす、ように構成される、
請求項６に記載の横断歩道検出装置。
【請求項８】
プロセッサを具備する横断歩道検出装置が行なう横断歩道検出方法であって、
前記プロセッサは、空撮画像データに対し予め設定されたサイズのウインドウ単位で走査する処理を行ない、
前記プロセッサは、前記空撮画像データにおける、前記ウインドウで走査した領域内で、任意の方向に沿って横断歩道の寸法に基づく距離に対応する複数の線分を作成する処理を行ない、
前記プロセッサは、前記作成した前記複数の線分の各々について、その両端の明度差を示す一階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに一階微分値の絶対値の平均値を算出する処理を行ない、
前記プロセッサは、前記作成した前記複数の線分の各々について、当該線分の一端と当該線分の中間点の明度差と、当該線分の前記中間点と他端の明度差との差を示す二階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに二階微分値の絶対値の平均値を算出する処理を行ない、
前記プロセッサは、前記一階微分値の絶対値の平均値の算出結果と前記二階微分値の絶対値の平均値の算出結果とに基づいて、前記作成した前記複数の線分の各々の座標を前記横断歩道の座標と判定する処理を行なう、
横断歩道検出方法。
【請求項９】
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の横断歩道検出装置の前記各処理として前記プロセッサを機能させる横断歩道検出処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、横断歩道検出装置、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、歩行者、特に体が不自由な高齢者および障がい者が円滑に移動できるようにするため、市街地等のバリアフリー化が進められている。このバリアフリー化において、彼らの移動計画を支援するためのバリアフリー地図の整備が急務となっている。
しかし、現在のところ、バリアフリー情報については十分な情報が整備されておらず、クラウドソーシングでバリアフリー情報を収集する方法が提案されている（例えば非特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】三浦 貴大, 藪 謙一郎, 坂尻 正次, 上田 麻理, 檜山 敦, 廣瀬 通孝, 伊福部 達、身体障害者のためのバリアフリー情報の共有：実地アセスメントとクラウドソーシングによる入力情報の分析、日本バーチャルリアリティ学会論文誌、21 巻 (2016) 2 号 p. 283-294
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
歩行者が車道を安全に横断するためには、横断歩道の情報が必要不可欠である。しかし、現在のところ、地図を製作している国内企業においても横断歩道の情報の網羅的な整備は行われていない。【０００５】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、横断歩道の情報を適切に検出することができるようにした横断歩道検出装置、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第１の態様は、横断歩道検出装置が、プロセッサを有し、前記プロセッサは、空撮画像データに対し予め設定されたサイズのウインドウ単位で走査する画像スキャン処理を行ない、前記空撮画像データにおける、前記画像スキャン処理により前記ウインドウで走査した領域内で、任意の方向に沿って横断歩道の寸法に基づく距離に対応する複数の線分を作成する複数線分作成処理を行ない、前記複数線分作成処理により作成された前記複数の線分の各々について、その両端の明度差を示す一階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに一階微分値の絶対値の平均値を算出する第１の算出処理を行ない、前記複数線分作成処理により作成された前記複数の線分の各々について、当該線分の一端と当該線分の中間点の明度差と、当該線分の前記中間点と他端の明度差との差を示す二階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに二階微分値の絶対値の平均値を算出する第２の算出処理を行ない、前記第１および第２の算出処理による算出結果に基づいて、前記複数線分作成処理により作成された前記複数の線分の各々の座標を前記横断歩道の座標と判定する横断歩道判定処理を行なう、ように構成されるようにしたものである。【０００７】
この発明の横断歩道検出装置の第２の態様は、第１の態様において、前記プロセッサは、前記横断歩道判定処理として、前記第１の算出処理により算出された前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記第２の算出処理により算出された前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とを比較する最小値角度比較処理を行ない、前記第２の算出処理により算出された、前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の最大値の角度との差分を判定する角度差判定処理を行ない、前記最小値角度比較処理による比較の結果、前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とが同じであって、前記角度差判定処理により判定された差分が９０度であるときに、前記複数線分作成処理により作成された線分の座標を前記横断歩道の座標と判定する、ように構成されるようにしたものである。【０００８】
この発明の横断歩道検出装置の第３の態様は、第２の態様において、前記プロセッサは、前記横断歩道判定処理として、前記第１の算出処理により算出された前記一階微分値の絶対値の平均値の極小値の角度と、前記第２の算出処理により算出された前記二階微分値の絶対値の平均値の極大値の角度とを比較する極小値極大値比較処理を行ない、前記最小値角度比較処理による比較の結果、前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とが同じであって、前記角度差判定処理により判定された差分が９０度であって、かつ前記極小値極大値比較処理による比較の結果、前記一階微分値の絶対値の平均値の極小値の角度と、前記二階微分値の絶対値の平均値の極大値の角度とが同じであるときに、前記複数線分作成処理により作成された線分の座標を前記横断歩道の座標と判定する、ように構成されるようにしたものである。【０００９】
この発明の横断歩道検出装置の第４の態様は、第１の態様において、前記プロセッサは、前記横断歩道判定処理として、前記第１の算出処理により算出された前記一階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度と、前記第２の算出処理により算出された前記二階微分値の絶対値の平均値の最小値の角度とが同じであるとき、当該角度を前記横断歩道の縞模様の方向に対応する角度として判定する、ように構成されるようにしたものである。【００１０】
この発明の横断歩道検出装置の第５の態様は、第１乃至第４の態様のいずれか１つにおいて、前記プロセッサは、前記画像スキャン処理として、前記空撮画像データにおける、車道の領域のみを走査対象とする、ように構成されるようにしたものである。【００１１】
この発明の横断歩道検出装置の第６の態様は、第１乃至第５の態様のいずれか１つにおいて、前記プロセッサは、前記横断歩道判定処理による、前記横断歩道の複数の座標の判定後、前記横断歩道の前記複数の座標を前記ウインドウ単位で走査し、当該ウインドウで走査された領域内に、同一角度をなす縞模様の線分に対応する、横断歩道の複数の座標が入った時に、これらの座標で表される横断歩道を一つの横断歩道とみなすクラスタリング処理を行なう、ように構成されるようにしたものである。【００１２】
この発明の横断歩道検出装置の第７の態様は、第６の態様において、前記プロセッサは、前記クラスタリング処理として、前記ウインドウで走査された領域内に入った、前記横断歩道の座標に対応する前記縞模様の線分の角度の方向に前記ウインドウのサイズを拡張し、前記拡張されたウインドウで走査された領域内に、同一角度をなす縞模様の線分に対応する、横断歩道の複数の座標が入った時に、これらの座標で表される横断歩道を一つの横断歩道とみなす、ように構成されるようにしたものである。【００１３】
本発明の一実施形態に係る横断歩道検出方法の一つの態様は、プロセッサを具備する横断歩道検出装置が行なう横断歩道検出方法であって、前記プロセッサは、空撮画像データに対し予め設定されたサイズのウインドウ単位で走査する処理を行ない、前記プロセッサは、前記空撮画像データにおける、前記ウインドウで走査した領域内で、任意の方向に沿って横断歩道の寸法に基づく距離に対応する複数の線分を作成する処理を行ない、前記プロセッサは、前記作成した前記複数の線分の各々について、その両端の明度差を示す一階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに一階微分値の絶対値の平均値を算出する処理を行ない、前記プロセッサは、前記作成した前記複数の線分の各々について、当該線分の一端と当該線分の中間点の明度差と、当該線分の前記中間点と他端の明度差との差を示す二階微分値の絶対値を算出して、前記線分の角度ごとに二階微分値の絶対値の平均値を算出する処理を行ない、前記プロセッサは、前記一階微分値の絶対値の平均値の算出結果と前記二階微分値の絶対値の平均値の算出結果とに基づいて、前記作成した前記複数の線分の各々の座標を前記横断歩道の座標と判定する処理を行なうようにしたものである。【００１４】
本発明の一実施形態に係る横断歩道検出処理プログラムの一つの態様は、第１乃至第７の態様のいずれか１つにおける横断歩道検出装置の前記各処理として前記プロセッサを機能させるものである。
【発明の効果】
【００１５】
この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第１の態様によれば、空撮画像データから取得した横断歩道特有の線分の各点の明度に基づく一階微分値および二階微分値の絶対値の角度別平均値が算出され、これらの算出結果に基づいて、横断歩道が存在する位置が検出される。これにより、横断歩道情報を適切に検出することができる。【００１６】
この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第２の態様によれば、横断歩道に特有の線分の両端、中間点の明度に基づく、一階微分絶対値と二階微分絶対値の角度別平均値の最小値の角度差と、二階微分絶対値の角度別平均値の最小値と最大値との角度差に基づいて、横断歩道の座標が判定される。これにより、横断歩道の座標を精度よく判定することができる。【００１７】
この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第３の態様によれば、横断歩道に特有の線分の両端、中間点の明度に基づく、一階微分絶対値と二階微分絶対値の角度別平均値の最小値の角度差と、二階微分絶対値の角度別平均値の最小値と最大値との角度差と、一階微分絶対値の角度別平均値の極小値の角度と二階微分絶対値の角度別平均値の極大値の角度との差に基づいて、横断歩道の座標が判定される。これにより、横断歩道の座標をさらに精度よく判定することができる。【００１８】
この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第４の態様によれば、横断歩道に特有の線分の両端、中間点の明度に基づく、一階微分絶対値と二階微分絶対値の角度別平均値の最小値の角度差に基づいて、横断歩道の縞模様の方向が判定される。これにより、横断歩道の縞模様の方向を精度よく判定することができる。【００１９】
この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第５の態様によれば、空撮画像データにおける車道に相当する領域のみが走査対象となる。これにより、処理時間を短縮し、かつ車道ではない領域の横断歩道の誤検出を防ぐことが可能になる。【００２０】
この発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の第６および第７の態様によれば、ウインドウで走査された領域内に、同一角度をなす縞模様の線分に対応する、横断歩道の複数の座標が入った時に、これらの座標で表される横断歩道を一つの横断歩道とみなすクラスタリング処理を行なうので、規模、構成が異なるタイプの横断歩道が対象である場合、および横断歩道上に障害物が存在する航空写真を用いる場合について、１つの横断歩道を的確にクラスタリングすることができる。【００２１】
すなわち、本発明によれば、横断歩道の情報を適切に検出することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】図１は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の一適用例を示す図である。
【図２】図２は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の処理手順の一例を示す図である。
【図３】図３は、航空写真データの一例を示す図である。
【図４】図４は、車道ポリゴンデータの一例を示す図である。
【図５】図５は、複数線分の作成結果の一例を示す図である。
【図６】図６は、横断歩道判定部による総合判定について説明する図である。
【図７】図７は、横断歩道検出位置のリストの一例を示す図である。
【図８】図８は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置によるクラスタリング処理の手順の一例を示す図である。
【図９】図９は、横断歩道検出位置の座標の取得について説明する図である。
【図１０】図１０は、横断歩道検出位置の最終的な出力データの一例を示す図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、横断歩道C1の航空写真と、横断歩道検出位置の一例を示す図である。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、横断歩道C2の航空写真と、横断歩道検出位置の一例を示す図である。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、横断歩道C3の航空写真と、横断歩道検出位置の一例を示す図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、横断歩道C1の航空写真と、横断歩道検出位置の一例を示す図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、横断歩道C2の航空写真と、横断歩道検出位置の一例を示す図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、横断歩道C3の航空写真と、横断歩道検出位置の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置による、横断歩道検出位置をクラスタリングする処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置による、横断歩道検出位置のクラスタリング結果の一例を示す図である。
【図１５Ａ】図１５Ａは、横断歩道C1に係る横断歩道検出位置に対するクラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。
【図１５Ｂ】図１５Ｂは、横断歩道C2に係る横断歩道検出位置に対するクラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。
【図１５Ｃ】図１５Ｃは、横断歩道C3に係る横断歩道検出位置に対するクラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、図面を参照しながら、この発明に係わる一実施形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の一適用例を示す図である。
図１に示すように、横断歩道検出装置１０は、航空写真保存部１００、車道領域マスク保存部１０１、画像スキャン部１０２、複数線分作成部１０３、一階微分絶対値角度別平均算出部（第１の算出処理部）１０４、二階微分絶対値角度別平均算出部（第２の算出処理部）１０５、横断歩道判定部１０６、二階微分最小値最大値角度差判定部１０７、最小値角度比較部１０８、一階微分値・二階微分値比較部（極小値極大値比較処理部）１０９、クラスタリング部１１０、横断歩道データ保存部１１１を備える。横断歩道判定部１０６が二階微分最小値最大値角度差判定部１０７、最小値角度比較部１０８、一階微分値・二階微分値比較部１０９を含む構成でもよい。各部の詳細については後述する。
【００２４】
また、横断歩道検出装置１０は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などのコンピュータデバイスが用いられたシステムにより実現可能である。例えば、コンピュータデバイスは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサと、プロセッサに接続されるメモリと、入出力インタフェースとを備える。このうちメモリは、不揮発性メモリなどの記憶媒体を有する記憶装置により構成される。
【００２５】
画像スキャン部１０２、複数線分作成部１０３、一階微分絶対値角度別平均算出部１０４、二階微分絶対値角度別平均算出部１０５、横断歩道判定部１０６、二階微分最小値最大値角度差判定部１０７、最小値角度比較部１０８、一階微分値・二階微分値比較部１０９、クラスタリング部１１０の機能は、例えば、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。なお、これらの機能の一部または全部は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの回路によって実現されてもよい。
航空写真保存部１００、車道領域マスク保存部１０１、および横断歩道データ保存部１１１は、上記メモリのうち随時書込および読み出しが可能な不揮発性メモリに設けられる。
【００２６】
次に、横断歩道検出装置１０による処理について説明する。図２は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置の処理手順の一例を示す図である。図３は、航空写真データの一例を示す図である。航空写真保存部１００には、例えば図３に示されるような、空撮画像データであるディジタル航空写真データが保存されている。ディジタル航空写真データは、単に航空写真と称することがある。なお、航空写真データとしては、航空機により空撮された地上画像データ以外に、衛星又はドローンにより空撮された地上画像データを使用することもできる。
【００２７】
（画像スキャン）
画像スキャン部１０２は、航空写真保存部１００に保存されるディジタル航空写真を読み出し、このディジタル航空写真を、特定のウインドウ単位で写真の左上から右下にかけて走査していく。これにより、画像スキャン部１０２は、横断歩道特有の、横断歩道の位置と向きをそれぞれ有する画像パターン２０１を検出する（Ｓ１）。
【００２８】
ディジタル航空写真の基準座標（0,0）のピクセルの緯度経度、および写真解像度は予め判明しているものとする。これにより、ディジタル航空写真上の走査位置で横断歩道が検出されれば、この位置の緯度経度が求められることが可能である。
【００２９】
ディジタル航空写真に関しては、通常の航空写真の代わりに、ビルによって車道、例えば図３に示された２０２が隠れていることが少ない、いわゆるオルソ画像（電子国土基本図）が利用されてもよい。これにより、画像スキャン部１０２は、より多くの横断歩道の位置を検出することが可能になる。
【００３０】
図４は、車道ポリゴンデータの一例を示す図である。
また、横断歩道に係る車道の領域は、航空写真をベースに、この航空写真から車道２０２が存在する領域がトレースされ、この結果が図４に示すような車道ポリゴンデータとしてディジタル化されていることが多い。車道ポリゴンデータは車道領域マスク保存部１０１に保存されることができる。
【００３１】
画像スキャン部１０２は、ディジタル航空写真を走査する際、車道領域マスク保存部１０１に保存される車道ポリゴンデータに基づき、ディジタル航空写真における車道を示す領域のみを対象として走査してもよい。
具体的には、画像スキャン部１０２は、航空写真のピクセルサイズと同じピクセルサイズのビットマップマスクを用いることで、背景を「０」とし、車道ポリゴンデータを「１」として描画し、航空写真における「１」となる座標に相当する領域のみを走査対象とする。これにより、処理時間を高速化し、かつ車道ではない領域の横断歩道の誤検出を防ぐことが可能になる。
【００３２】
（複数線分作成）
次に、横断歩道特有の画像パターンを検出するための複数の線分を作成することについて説明する。横断歩道は、白色で、かつ短手方向の長さが４５センチメートルである縞模様が描かれたたものである。そこで、複数線分作成部１０３は、特定サイズを有するウインドウ単位で航空写真上を走査し、上記ウインドウで走査された領域内で、４５センチメートル間隔で一直線上に並んだ３点を結ぶ線分をランダム方向（角度）に複数回にわたり取得（作成）する（Ｓ２）。
【００３３】
図５は、複数線分の作成結果の一例を示す図である。例えば使用する航空写真が１０センチメートルの解像度である、つまり１ピクセルが実際の距離である１０センチメートルに相当するときは、複数線分作成部１０３は、縦横の４メートル相当に対応する縦横の４０ピクセルでなるウインドウを走査し、上記の３点の一端から他端までの距離が９ピクセルとなるように点、例えば図５に示された点Ａ，Ｂ，Ｃ）を設ける。点Ｂは点Ａ（一端）と点Ｃ（他端）の中間に位置する点である。
ただし、実際には、航空写真の画像がボケている可能性がある。そこで、複数線分作成部１０３は、このボケの具合に合わせて検出性能が最も高くなるよう、上記の３点間のピクセル間隔を調整してもよい。
【００３４】
（一階微分絶対値の角度別の平均の算出）
次に、一階微分絶対値角度別平均算出部１０４は、上記の点Ａ,Ｂ,Ｃの明度をAv, Bv, Cvとした上で、以下の式（１）に従って、各線分について、一階微分絶対値Difference1を求める。
Difference1 = |Cv-Av|  …式（１）
そして、一階微分絶対値角度別平均算出部１０４は、同じ角度の各線分について求めた一階微分絶対値Difference1の平均値Difference1avを算出する（Ｓ３）。これにより、線分の角度（方向）ごとに一階微分絶対値の平均値Difference1avが算出される。ここでいう角度ごとの一階微分絶対値の平均値は、ある角度の線分が１つのみである場合の一階微分絶対値を含む。
【００３５】
（二階微分絶対値の角度別の平均の算出）
次に、二階微分絶対値角度別平均算出部１０５は、以下の式（２）に従って、各線分について、二階微分絶対値Difference2を求める。式（２）の右辺は、線分の一端と当該線分の中間点との間の明度差と、当該線分の中間点と他端との間の明度差との差の絶対値である|Av-Bv-(Bv-Cv)|に基づく。
Difference2 = |Av+Cv-2*Bv|  …式（２）
次に、二階微分絶対値角度別平均算出部１０５は、同じ角度の各線分について求めた二階微分絶対値Difference2の平均値Difference2avを算出する（Ｓ４）。これにより、線分の角度（方向）ごとに二階微分絶対値の平均値Difference2avが算出される。ここでいう角度ごとの二階微分絶対値の平均値は、ある角度の線分が１つのみである場合の二階微分絶対値を含む。
【００３６】
線分の角度の範囲は、０から１８０度までとし、一階微分絶対値角度別平均算出部１０４および二階微分絶対値角度別平均算出部１０５は、線分の角度を四捨五入して例えば１０度刻みで集計して、これらの集計に基づいて角度別の各種平均値を求めてもよい。
【００３７】
（横断歩道判定）
そして、横断歩道判定部１０６は、最小値角度比較部１０８、二階微分最小値最大値角度差判定部１０７、一階微分値・二階微分値比較部１０９に処理を指示する。
【００３８】
最小値角度比較部１０８は、横断歩道判定部１０６からの指示に従い、角度別に求められた一階微分絶対値の平均値Difference1avの最小値に係る角度と、角度別に求められた二階微分絶対値の平均値Difference2avの最小値に係る角度とを比較する。最小値角度比較部１０８は、これら比較した角度が同じであるか否かを判定し、この判定結果を横断歩道判定部１０６に返す（Ｓ５）。
【００３９】
また、二階微分最小値最大値角度差判定部１０７は、横断歩道判定部１０６からの指示に従い、角度別に求められた二階微分絶対値Difference2の平均値Difference1avの最小値にかかる角度と、角度別に求められた二階微分絶対値Difference2の平均値Difference2avの最大値にかかる角度との差分が９０度であるか否かを判定する。二階微分最小値最大値角度差判定部１０７は、この判定結果を横断歩道判定部１０６に返す（Ｓ６）。
【００４０】
また、一階微分値・二階微分値比較部１０９は、横断歩道判定部１０６からの指示に従い、角度別に求められた一階微分絶対値Difference1の平均値Difference1avの極小値に係る角度と、角度別に求められた二階微分絶対値Difference2の平均値Difference2avの極大値に係る角度とが同じであるか否かを判定する。一階微分値・二階微分値比較部１０９は、この判定結果を横断歩道判定部１０６に返す（Ｓ７）。
【００４１】
横断歩道判定部１０６は、最小値角度比較部１０８、二階微分最小値最大値角度差判定部１０７、一階微分値・二階微分値比較部１０９からの判定結果をそれぞれ受け取ると、これらの判定結果をもとに総合判定を行なう。総合判定の条件、例えば下記の条件（１），（２）をともに満たす、又は下記の条件（１），（２），（３）を全て満たす、などの条件を満たせば、横断歩道判定部１０６は、この条件を満たす線分の位置を横断歩道が存在する位置として判定する（Ｓ８）。図６は、横断歩道判定部による総合判定について説明する図である。
【００４２】
条件（１）  角度別のDifference1avの最小値の角度と、角度別のDifference2avの最小値の角度とが同じである（最小値角度比較部１０８による判定結果に基づく）
条件（２）  角度別のDifference2avの最小値の角度と、角度別のDifference2avの最大値の角度との差分が９０度である（二階微分最小値最大値角度差判定部１０７による判定結果に基づく）
条件（３）  角度別のDifference1avの極小値の角度と角度別のDifference2avの極大値の角度が同じである（一階微分値・二階微分値比較部１０９による判定結果に基づく）
【００４３】
条件（１）における同じ角度とは、一定範囲内の角度の差、例えば１０度以内の角度の差であってもよい。
条件（２）における角度９０度は、一定範囲内の角度、例えば８０度から１００度の範囲内の角度であってもよい。
条件（３）における極小値は、角度別のDifference1avを小さい順に並び替え、一定順位以上の値を極小値とすればよく、極大値についても同様である。つまり、角度ごとの平均値Difference2avを大きい順に並び替え、一定順位以上の値を条件（３）の極大値とすればよい。
【００４４】
さらに、横断歩道判定部１０６は、横断歩道の位置とともに、上記の条件（１）で最小値角度比較部１０８により判定された最小値の角度を、横断歩道の縞模様の方向に対応する角度として抽出する。
横断歩道判定部１０６は、以上の結果を用いて、座標（x, y）と角度(Direction)とからなる横断歩道検出位置のリストを生成する。図７は、横断歩道検出位置のリストの一例を示す図である。
【００４５】
（横断歩道検出パターンのクラスタリング（ラベリング））
上記の処理では、一つの横断歩道に対して横断歩道のパターンが複数回にわたり検出されている。そこで、クラスタリング部１１０は、横断歩道ごとに検出された当該横断歩道の位置をクラスタリング（ラベリング）する処理を行なう（Ｓ９）。
【００４６】
クラスタリング処理の具体例を以下のＳ９１〜Ｓ９４にて説明する。図８は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置によるクラスタリング処理の手順の一例を示す図である。
【００４７】
図９は、横断歩道検出位置の座標の取得について説明する図である。図９に示すように、クラスタリング部１１０は、特定のサイズを有するウインドウＷ１単位で航空写真を走査し、横断歩道判定部１０６により生成された横断歩道検出位置のリストを参照し、ウインドウで走査された領域内（単にウインドウ内と称することもある）に含まれる横断歩道検出位置の座標（図７参照）をすべて取得する（Ｓ９１）。ウインドウＷ１のサイズは、複数の横断歩道検出位置が含まれるよう、横断歩道検出時のウインドウのサイズより大きめのサイズ、例えば縦横120ピクセルであるとする。
横断歩道位置検出時と同様に、クラスタリング部１１０は、車道領域マスク保存部１０１に保存される車道ポリゴンデータを用いてビットマップマスクを作成し、走査範囲を限定してもよい。
【００４８】
クラスタリング部１１０は、横断歩道検出位置のリストを参照し、このリストから、ウインドウＷ１内に含まれていた横断歩道検出位置に割り当てられる角度を、重複する角度を除いてすべて列挙する（Ｓ９２）。
クラスタリング部１１０は、列挙された角度を一つずつ抽出し、この角度と同一の角度となるウインドウで走査された領域内の横断歩道検出位置（図７参照）をそれぞれ抽出し、これらの横断歩道検出位置に同一のCrosswalk IDが割り当てられた出力データを生成する（Ｓ９３）。
【００４９】
このとき、Crosswalk IDが既に割り当てられている横断歩道検出位置が出力データに存在した場合には、クラスタリング部１１０は、当該Crosswalk IDを、Crosswalk IDが未だ割り当てられていない他の横断歩道検出位置にも割り当てればよい。
クラスタリング部１１０は、同一のCrosswalk IDが割り当てられた横断歩道検出位置は、一つの横断歩道であるとみなす。
【００５０】
最後に、クラスタリング部１１０は、航空写真の基準座標の緯度経度と、航空写真の解像度の情報とをもとに、横断歩道検出位置のx, y座標を緯度経度に変換する（Ｓ９４）。
クラスタリング部１１０は、上記の緯度経度への変換後の最終的な出力データを横断歩道データ保存部１１１に保存する。図１０は、横断歩道検出位置の最終的な出力データの一例を示す図である。
【００５１】
ただし、ここまでで説明したようなクラスタリング処理は簡易な実施の例であり、各種パラメータを固定して様々な航空写真に対して適用しようとすると、不具合が発生することがある。図１１Ａ，図１１Ｂ，図１１Ｃは、３つの異なる横断歩道の航空写真とそれらに対しての横断歩道検出位置を表したものである。詳しくは、図１１Ａは、横断歩道C1の航空写真とそれらに対しての横断歩道検出位置を示す図である。図１１Ｂは、横断歩道C2の航空写真とそれらに対しての横断歩道検出位置を示す図である。図１１Ｃは、横断歩道C3の航空写真とそれらに対しての横断歩道検出位置を示す図である。
図１１Ａ，図１１Ｂ，図１１Ｃでそれぞれ示される個々の横断歩道検出位置には、検出位置に対応する、横断歩道の縞模様をなす線分の角度が記されている。例えば、図１１Ａに示すように、ある横断歩道検出位置に対応する、横断歩道の縞模様をなす線分の角度が170°であれば、この横断歩道検出位置は、170°の角度の情報を有する横断歩道検出位置である。図１１Ａ，図１１Ｂ，図１１Ｃでそれぞれ示される計３つの航空写真は、いずれも同じスケールで示される。
【００５２】
図１１Ａに示された横断歩道C1は、スクランブル交差点にある横断歩道であり、中央にクロスした交差点があり、この交差点の部分には横断歩道の縞模様がないが、この縞模様がない部分をまたいで同じ角度で検出される横断歩道検出位置を一つにクラスタリングできることが望ましい。
図１１Ｂに示された横断歩道C2は、幅員が狭い車道の交差点にある横断歩道で複数の横断歩道が非常に近接しているが、これらの横断歩道は４つの独立した横断歩道としてクラスタリングされることが望ましい。
図１１Ｃに示された横断歩道C3は一つの横断歩道であるが、複数台の車が横断歩道上を丁度走っており、このために横断歩道検出位置が離れてしまっているが、これらの横断歩道検出位置を一つにクラスタリングできることが望ましい。
【００５３】
図１２Ａは、図１１Ａに補足が加えられた図であり、図１２Ｂは、図１１Ｂに補足が加えられた図であり、図１２Ｃは、図１１Ｃに補足が加えられた図である。
図１２Ａに示された横断歩道C1では、横断歩道C1における中央で隔てられた、第１のエリアC1aと第２のエリアC1bでそれぞれ示される円内に存在する横断歩道検出位置は、前述のとおり一つのクラスタとしてクラスタリングされることが望ましいが、第１のエリアC1aを示す円内に存在する横断歩道検出位置と、第２のエリアC1bを示す円内に存在する横断歩道検出位置との距離Ｌは約６ｍである。
【００５４】
このとき、先述したようにクラスタリングに用いられるウインドウＷ１の縦横幅が１２０ピクセル、つまり１２ｍ相当であるとすると、図１２Ａに示された第１のエリアC1aと第２のエリアC1bに対応する円内に存在する横断歩道検出位置は、問題なく一つのクラスタとしてクラスタリングされるはずである。
【００５５】
一方で、図１２Ｂに示された横断歩道C2では、中央で隔てられた、第１のエリアC2aで示した円内に存在する横断歩道検出位置と第２のエリアC2bで示した円内に存在する横断歩道検出位置は、別々のクラスタとしてクラスタリングされることが望ましい。
しかし、第１のエリアC2aを示す円内に存在する横断歩道検出位置と、第２のエリアC2bを示す円内に存在する横断歩道検出位置との距離Ｌも、図１２Ａで示した距離と同じく約６ｍである。
このため、縦横幅が１２０ピクセルのウインドウＷ１を用いると、第１のエリアC2aで示した円内に存在する横断歩道検出位置と第２のエリアC2bで示した円内に存在する横断歩道検出位置は、一つのクラスタとしてまとめられてしまう。
【００５６】
これはウインドウＷ１のサイズをこれ以上大きくしても当然同じ結果であるし、上記の横断歩道検出位置同士の距離Ｌを６ｍより短くすると、図１２Ｂに示される横断歩道C2における第１のエリアC2aで示した円内に存在する横断歩道検出位置と第２のエリアC2bで示した円内に存在する横断歩道検出位置は別々の横断歩道としてクラスタリングできるものの、図１２Ａに示される横断歩道C1における第１のエリアC1aで示した円内に存在する横断歩道検出位置と第２のエリアC1bで示した円内に存在する横断歩道検出位置も別々のクラスタとしてクラスタリングされてしまう。
そのため、以下で述べるように、より高度なクラスタリング処理を実施してもよい。
【００５７】
図１３は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置による、横断歩道検出位置をクラスタリングする処理動作の一例を示すフローチャートである。この図１３は、図１１Ａ，１１Ｂ，１１Ｃに例示したような様々な横断歩道検出位置をうまくクラスタリングする手法の一例を示す。
図１４は、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置による、横断歩道検出位置のクラスタリング結果の一例を示す図である。この図１４は、図１３で示した手法により、どのように図１１Ａ，１１Ｂ，１１Ｃにおける横断歩道検出位置がクラスタリングされるかを示す。
【００５８】
図１３に示すとおり、クラスタリング部１１０は、クラスタリング開始後は、所定の初期サイズを有するウインドウで航空写真の走査を開始する（Ｓ２０１）。初期を有するウインドウの縦横幅は６ｍより小さい例えば５ｍ（５０ピクセル）とする。
この走査において、初期サイズを有するウインドウで走査された領域内に横断歩道検出位置が入ったら、クラスタリング部１１０は、この位置に対応する、横断歩道の縞模様をなす線分の角度の種類をカウントし、変数ｎに代入する。例えば、図１２Ａに示すような、170°の角度の情報を有する横断歩道検出位置と90°の角度の情報を有する横断歩道検出位置とでなる２種類の横断歩道検出位置が、初期サイズのウインドウで走査された領域内にそれぞれ入ったら、クラスタリング部１１０は、種類の数である２をカウントし、変数ｎに、この種類の数である２を代入する。そして、クラスタリング部１１０は、変数iを０で初期化する。
【００５９】
次に、変数iが変数ｎ以下であれば（Ｓ２０２のＹＥＳ）、クラスタリング部１１０は、横断歩道検出位置のi番目の角度を取り出し、当該角度の方向に対して垂直方向の角度を算出し、この垂直方向の角度に従って初期サイズのウインドウのサイズを拡張する処理を行なう（Ｓ２０３）。拡張後のウインドウのサイズは、少なくとも６ｍ以上が望ましく、例えば８ｍである。
ウインドウのサイズを拡張する方法として最も簡単な方法は、各方向に予め拡張したときのウインドウの座標を準備しておき、これらの座標を切り替えることが挙げられる。
そして、例えばi番目の角度が170°であるなら、この垂直方向の角度は80°と-100°であるので、クラスタリング部１１０は、この方向にウインドウのサイズを拡張する。
【００６０】
そして、上記拡張されたウインドウで走査された領域内に入った、i番目の角度と同一の角度の横断歩道検出位置を、同じクラスタになるようクラスタリングする（Ｓ２０４）。
ここでは170°の角度を有する横断歩道検出位置がクラスタリングされる。具体的には、クラスタリング部１１０は、上記拡張されたウインドウで走査された領域内に入った、170°の横断歩道検出位置に同一のCrosswalk IDが割り当てられた出力データを生成する。
【００６１】
次に、クラスタリング部１１０は、iをインクリメントし（Ｓ２０５）、Ｓ２０２に戻り、iが変数ｎ未満であれば（Ｓ２０２のＹＥＳ）、再びi番目の角度を取り出し、Ｓ２０３，Ｓ２０４，Ｓ２０５の処理を再度行なう。
【００６２】
この例では、次の角度として90°の角度が取り出され、この角度の方向に対する垂直方向である0°と180°の方向にウインドウのサイズが拡張され、90°の角度を有する横断歩道検出位置がクラスタリングされる。具体的には、クラスタリング部１１０は、上記拡張されたウインドウで走査された領域内に入った、90°の横断歩道検出位置に同一のCrosswalk IDが割り当てられた出力データを生成する。
【００６３】
このようにして、変数iが変数nを超えたときは（Ｓ２０２のＮｏ）、クラスタリング部１１０は、ウインドウの位置を所定の距離だけ移動させる（Ｓ２０６）。ウインドウの移動後は、クラスタリング部１１０は、再び初期サイズのウインドウで同様の処理を行ない、全ての位置を走査し終えたら、（Ｓ２０７のＹＥＳ）、処理を完了する。
【００６４】
図１４に示すように、上記のように処理が行なわれれば、クラスタリング部１１０は、最初は図１４中のウインドウWi1のように初期サイズのウインドウで走査を開始する。クラスタリング部１１０は、ウインドウWe1のところでは最初に、170°の角度を有する横断歩道検出位置に対して垂直の方向、つまり上記の80°と-100の角度の方向に初期サイズのウインドウを拡張し、上記検出位置と、当該位置から離れた距離にある、同じく170°の角度を有する横断歩道検出位置とを一つにクラスタリングできる。
【００６５】
次に、クラスタリング部１１０は、同じ位置で90°の角度を有する横断歩道検出位置に対して垂直の方向、つまり上記の0°の方向と180°の方向に初期サイズのウインドウを拡張し、上記検出位置と、当該位置から離れた距離にある、同じく90°の角度を有する横断歩道検出位置とを一つにクラスタリングする。
【００６６】
次に、クラスタリング部１１０が、ウインドウWi2の位置を走査しているときには、このウインドウのサイズは再び初期サイズに戻る。クラスタリング部１１０がウインドウWe3の位置を走査しているときでは、100°の角度を有する横断歩道検出位置がウインドウに入り、クラスタリング部１１０は、この角度に対する垂直方向の角度である10°の方向と-170°の方向にのみウインドウを拡張し、上記検出位置と、当該位置から離れた距離にある、同じく100°の角度を有する横断歩道検出位置とを一つにクラスタリングする。
【００６７】
そのため、図１４における、ウインドウWe3の上側に位置する、100°の角度を有する横断歩道検出位置はウインドウに含まれない。よって、本来は二つである別々の横断歩道検出位置をクラスタリング部１１０が誤って一つにクラスタリングすることを回避できる。
【００６８】
また、クラスタリング部１１０が図１４中のウインドウWe4の位置を走査しているときには、０°の角度を有する横断歩道検出位置がウインドウに入り、クラスタリング部１１０は、この角度に対する垂直方向の角度である90°と-90°方向にウインドウを拡張する。このため、通りがかった車で横断歩道が一部隠れてしまったために離れてしまった、０°の角度を有する横断歩道検出位置を一つにクラスタリングすることが可能になる。
【００６９】
図１５Ａ，図１５Ｂ，図１５Ｃは、クラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。詳しくは、図１５Ａは、横断歩道C1に係る横断歩道検出位置に対するクラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。図１５Ｂは、横断歩道C2に係る横断歩道検出位置に対するクラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。図１５Ｃは、横断歩道C3に係る横断歩道検出位置に対するクラスタリングが完了した状態の一例を示す図である。図１５，図１５Ｂ，図１５Ｃでは、同じ種類の線の枠内にある横断歩道検出位置が一つのクラスタとなっており、実際の航空写真上の横断歩道に一致している。
【００７０】
以上説明したように、本発明の一実施形態に係る横断歩道検出装置は、ディジタル航空写真から取得した横断歩道特有の線分に基づいて一階微分値、二階微分値の絶対値の角度別平均値を算出し、これらの算出結果に基づいて、横断歩道が存在する位置を検出する。これにより、横断歩道情報を適切に検出することができる。
【００７１】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。
【００７２】
また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブル、データ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
【符号の説明】
【００７３】
１０…横断歩道検出装置
１００…航空写真保存部
１０１…車道領域マスク保存部
１０２…画像スキャン部
１０３…複数線分作成部
１０４…一階微分絶対値角度別平均算出部
１０５…二階微分絶対値角度別平均算出部
１０６…横断歩道判定部
１０７…二階微分最小値最大値角度差判定部
１０８…最小値角度比較部
１０９…一階微分値・二階微分値比較部
１１０…クラスタリング部
１１１…横断歩道データ保存部
【図１】
2019235433.tif 000003
【図２】
2019235433.tif 000004
【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】
2019235433.tif 000011
【図１０】
2019235433.tif 000012
【図１１Ａ】
2019235433.tif 000013
【図１１Ｂ】
2019235433.tif 000014
【図１１Ｃ】
2019235433.tif 000015
【図１２Ａ】
2019235433.tif 000016
【図１２Ｂ】
2019235433.tif 000017
【図１２Ｃ】
2019235433.tif 000018
【図１３】
2019235433.tif 000019
【図１４】
2019235433.tif 000020
【図１５Ａ】
2019235433.tif 000021
【図１５Ｂ】
2019235433.tif 000022
【図１５Ｃ】
2019235433.tif 000023
【国際調査報告】
2019235433.tif 000024
2019235433.tif 000025
2019235433.tif 000026
2019235433.tif 000027