(57)【要約】木の枝などのランダムパターンを除外し、ランダムパターンを標識と誤判定することを抑制し、標識認定精度を向上可能な標識認識方法を実現する。ステップS408にて中心の推定を行う。ヒストグラム作成ステップS500によりヒストグラムを作成し、所定閾値407により半径候補を求める。求めた半径候補とその近傍のヒストグラムの値からヒストグラムの勾配をヒストグラム勾配計算ステップS502により計算する。ランダムパターン分離ステップS503にてステップS502で求めた勾配を所定閾値と比較しランダムパターンの分離を行う。標識を示すヒストグラムとランダムパターンを示すヒストグラムとは勾配が異なることからヒストグラムの勾配を閾値により判別することで標識とランダムパターンとを分離する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラ装置が撮像した画像から、円形と、この円形の中心とを推定し、
前記中心から前記円形の半径方向の所定の幅内におけるエッジ数と前記中心からエッジまでの距離である半径とを角度画像若しくは強度画像又は角度画像及び強度画像の濃淡変化に基づいて検出し、エッジ数と前記半径とからなるヒストグラムを作成し、
前記ヒストグラムの勾配を計算し、
前記計算した勾配が所定勾配閾値以上のヒストグラムについて識別処理を行い、標識を認識することを特徴とするカメラ装置の標識認識方法。
【請求項２】
請求項１に記載のカメラ装置の標識認識方法において、
前記ヒストグラムから所定エッジ数閾値以上の半径を半径候補として選択し、
前記選択した半径候補とその近傍のヒストグラムの値からヒストグラムの勾配を計算することを特徴とするカメラ装置の標識認識方法。
【請求項３】
請求項２に記載のカメラ装置の標識認識方法において、
複数の前記エッジから法線方向に延びる線分の互い交点が一定数以上重なる点を前記円形の中心と推定することを特徴とするカメラ装置の標識認識方法。
【請求項４】
請求項３に記載のカメラ装置の標識認識方法において、
推定した前記円形が、前記所定の幅よりも小さい半径を有する円形である場合は、この円形についての標識を認識する処理は行わないことを特徴とするカメラ装置の標識認識方法。
【請求項５】
請求項１、２、３及び４のうちのいずれか一項に記載のカメラ装置の標識認識方法において、
前記カメラ装置は、車両に搭載されることを特徴とするカメラ装置の標識認識方法。
【請求項６】
カメラ装置が撮像した画像を入力する画像入力部と、
前記画像入力部が入力した画像の補正処理を行う画像処理部と、
前記画像処理部により補正処理された画像が標識か否かを判断し、判断した標識を識別する演算処理部と、
を備え、前記演算処理部は、
前記補正処理された画像から、円形と、この円形の中心とを推定し、前記中心から前記円形の半径方向の所定の幅内におけるエッジ数と前記中心からエッジまでの距離である半径とを角度画像若しくは強度画像又は角度画像及び強度画像の濃淡変化に基づいて検出し、エッジ数と前記半径とからなるヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの勾配を計算し、前記計算した勾配が所定勾配閾値以上のヒストグラムについて識別処理を行い、標識を認識することを特徴とする標識認識装置。
【請求項７】
請求項６に記載の標識認識装置において、
前記演算処理部は、
前記ヒストグラムから所定エッジ数閾値以上の半径を半径候補として選択し、
前記選択した半径候補とその近傍のヒストグラムの値からヒストグラムの勾配を計算することを特徴とする標識認識装置。
【請求項８】
請求項７に記載の標識認識装置において、
前記演算処理部は、複数の前記エッジから法線方向に延びる線分の互いの交点が一定数以上重なる点を前記円形の中心と推定することを特徴とする標識認識装置。
【請求項９】
請求項８に記載の標識認識装置において、
前記演算処理部は、推定した前記円形が、前記所定の幅よりも小さい半径を有する円形である場合は、この円形についての標識を認識する処理は行わないことを特徴とする標識認識装置。
【請求項１０】
請求項６、７、８及び９のうちのいずれか一項に記載の標識認識装置において、
前記カメラ装置は、車両に搭載されることを特徴とする標識認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カメラ装置における標識認識方法及び標識認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、車両にカメラ装置が搭載され、車載カメラ装置として普及している。車載カメラ装置の普及により、安全運転や自動運転に向けた各種認識機能への要求が高まってきている。なかでも、ステレオカメラ装置は、画像による視覚的な情報と、対象物への距離情報を同時に計測するため、自動車周辺の様々な対象物（人、車、立体物、路面、路面標識、看板標識など）を詳細に把握でき、運転支援時の安全性の向上にも寄与するとされている。【０００３】
国内外でステレオカメラ装置における標識認識機能の要求が高まり、認識精度の向上が求められている。【０００４】
ステレオカメラ装置の精度劣化要因のひとつとして、木の枝などのエッジが多く現れるランダムパターンを誤って円と検知し、識別においても標識と誤認識するという課題がある。【０００５】
従来から、車両に搭載され、車両の前方の状況を認識する車載カメラ装置に関する様々な技術・装置が提案されてきた。例えば、標識認識の性能向上に関しては、認識の高精度化を図るという点に着目した技術として、特許文献１がある。【０００６】
特許文献１に記載の標識認識技術は、撮像した対象の円の中心推定処理、半径推定処理、及び識別処理を順に実行していく。そして、中心推定処理においては、エッジから法線方向に所定の長さ分投票を行い、一定数投票数が集まった画素を推定中心としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１５−１９１６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、精度劣化要因のひとつとして、木の枝などのエッジが多く現れるランダムパターンを誤って円と検知し、識別においても標識と誤認識する可能性があった。【０００９】
つまり、対象が円形であれば、円周上のエッジから法線方向に所定の長さ分の投票が中心に集まるが、木の枝の多数の集合のように、エッジが密集しているパターンでも、投票が一定数を超える場合がある。このような場合に、上述した半径推定処理、識別処理においても誤った判定を行い、木の枝の多数の集合を標識として誤認識する可能性があった。【００１０】
本発明の目的は、上記の点に鑑みてなされたものであり、円の検知処理において、木の枝などのランダムパターンを除外し、ランダムパターンを標識と誤判定することを抑制し、標識認定精度を向上可能なカメラ装置の標識認識方法及び標識認識装置を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、本発明は次のように構成される。【００１２】
カメラ装置の標識認識方法において、カメラ装置が撮像した画像から、円形と、この円形の中心とを推定し、前記中心から前記円形の半径方向の所定の幅内におけるエッジ数と前記中心からエッジまでの距離である半径とを角度画像若しくは強度画像又は角度画像及び強度画像の濃淡変化に基づいて検出し、エッジ数と前記半径とからなるヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの勾配を計算し、前記計算した勾配が所定勾配閾値以上のヒストグラムについて識別処理を行い、標識を認識する。【００１３】
また、標識認識装置において、カメラ装置が撮像した画像を入力する画像入力部と、前記画像入力部が入力した画像の補正処理を行う画像処理部と、前記画像処理部により補正処理された画像が標識か否かを判断し、判断した標識を識別する演算処理部とを備え、前記演算処理部は、前記補正処理された画像から、円形と、この円形の中心とを推定し、前記中心から前記円形の半径方向の所定の幅内におけるエッジ数と前記中心からエッジまでの距離である半径とを角度画像若しくは強度画像又は角度画像及び強度画像の濃淡変化に基づいて検出し、エッジ数と前記半径とからなるヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの勾配を計算し、前記計算した勾配が所定勾配閾値以上のヒストグラムについて識別処理を行い、標識を認識する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、木の枝などのランダムパターンを除外し、ランダムパターンを標識と誤判定することを抑制し、標識認定精度を向上可能なカメラ装置の標識認識方法及び標識認識装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施例に係る車載カメラシステムにおける画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施例であるステレオカメラの処理フローを示す図である。
【図３】ステレオカメラ装置内の処理のタイミングチャートを示す図である。
【図４Ａ】画像処理ステップを経て、画像バッファステップにて蓄えられた画像の一部を示す図である。
【図４Ｂ】標識認識ステップで使用するために図４Ａに示した画像を画像処理した処理結果を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｂに示した画像の濃淡変化に基づいて求められるヒストグラムを示す図である。
【図４Ｄ】標識認識ステップによる標識認識処理の全体概略フローを示す図である。
【図５】本発明のより詳細な処理フローを示す図である。
【図６Ａ】標識を撮像した画像から作成したヒストグラムを示す図である。
【図６Ｂ】図６Ａに示したヒストグラム内の半径候補の近傍を示す図である。
【図６Ｃ】標識で無いにも関わらず円検知処理で円と判定された木の一部より作成したヒストグラムを示す図である。
【図６Ｄ】図６Ｃに示したヒストグラム内の半径候補の近傍を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の実施形態について添付図を参照して以下に説明する。
【実施例】
【００１７】
図１は、本発明の一実施例に係る車載カメラシステムにおける画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。【００１８】
図１において、一実施例による車載ステレオカメラ装置１００は、車両に搭載され、車両前方の撮影対象領域の画像情報に基づいて車外環境を認識する装置である。【００１９】
車載ステレオカメラ装置１００は、例えば、道路の白線、歩行者、車両、その他の立体物、信号、標識、点灯ランプなどの認識を行い、車載ステレオカメラ装置１００を搭載した車両（自車両）のブレーキ、ステアリング調整などの調整を行う。【００２０】
車載ステレオカメラ装置１００は、画像情報を取得する左右に配置された２つのカメラである左カメラ１０１及び右カメラ１０２と、左カメラ１０１及び右カメラ１０２の撮像動作を制御して、撮像した画像を取り込むための画像入力インタフェース１０３とを備える。この画像入力インタフェース１０３を通して取り込まれた画像は、バス１０９を通してデータが送られ、画像処理部１０４や、演算処理部１０５で処理され、処理途中の結果や最終結果となる画像データなどが記憶部１０６に記憶される。【００２１】
画像処理部１０４は、左カメラ１０１の撮像素子から得られる第１の画像と、右カメラ１０２の撮像素子から得られる第２の画像とを比較して、それぞれの画像に対して、撮像素子に起因するデバイス固有の偏差の補正や、ノイズ補間などの画像補正処理を行い、これを記憶部１０６に記憶する。更に、画像処理部１０４は、上記第１および第２の画像の間で、相互に対応する箇所を計算して、視差情報を計算し、上述と同様に、これを記憶部１０６に記憶する。【００２２】
演算処理部１０５は、記憶部１０６に蓄えられた画像および視差情報（画像上の各点に対する距離情報）を使い、自車両周辺の環境を知覚するために必要な、各種物体の認識を行う。各種物体とは、人、車、その他の障害物、信号機、標識、車のテールランプやヘッドライド、などである。これら認識結果や中間的な計算結果の一部が、上述と同様に記憶部１０６に記録される。演算制御１０５は、撮像した画像に対して各種物体認識を行った後に、これら認識結果を用いて車両の制御を計算する。【００２３】
計算の結果として得られた車両の制御方針や、物体認識結果の一部はＣＡＮインタフェース１０７を通して、車載ネットワークＣＡＮ１１０に伝えられ、これにより車両の制動が行われる。【００２４】
また、これらの動作について、各処理部が異常動作を起こしていないか、データ転送時にエラーが発生していないかどうかなどを、制御処理部１０８が監視しており、異常動作を防ぐ仕掛けとなっている。【００２５】
上記の画像処理部１０４は、内部バス１０９を介して制御処理部１０８、記憶部１０６、演算処理部１０５、左カメラ１０１及び右カメラ１０２の撮像素子との間の画像入力インタフェース１０３と、外部車載ネットワーク１１０との入出力部１０７に接続されている。【００２６】
画像処理部１０４、記憶部１０６、演算処理部１０５、出力部１０７および制御処理部１０８は、単一または複数のコンピュータユニットにより構成されている。【００２７】
記憶部１０６は、例えば画像処理部１０４によって得られた画像情報や、演算処理部１０５によって、走査された結果作られた画像情報等を記憶するメモリ等により構成されている。【００２８】
外部車載ネットワークとの入出力部１０７は、車載ステレオカメラ装置１００から出力された情報を、車載ネットワークＣＡＮ１１０を介して自車両の制御システムに出力する。【００２９】
図２は、本発明の一実施例であるステレオカメラ１００の処理フローを示す図である。【００３０】
まず、車載ステレオカメラ装置１００における左右のカメラ１０１と１０２により画像が撮像され、左右のカメラ１０１と１０２の各々で撮像した画像データ２０３、２０４のそれぞれについて、撮像素子が持つ固有の癖を吸収するための補正などの画像処理（ステップＳ２０５）を行う。【００３１】
画像処理ステップＳ２０５の処理結果は、画像バッファステップＳ２０６により記憶部１０６に蓄えられる。画像バッファは、図１に示した記憶部１０６に設けられる。更に、画像処理部１０４により、補正された２つの画像（カメラ１０１、１０２からの画像の補正画像）を使って、画像同士の照合を行い、これにより左右カメラ１０１、１０２で得た画像の視差情報を得る（視差処理ステップＳ２０７）。【００３２】
左右画像の視差により、対象物体上のある着目点が、左右カメラ１０１、１０２の画像上の何処と何処に対応するかが明らかとなり、三角測量の原理によって、対象物までの距離が得られることになる。これを行うのが視差処理ステップＳ２０７である。画像処理ステップＳ２０５、画像バッファステップＳ２０６および視差処理ステップＳ２０７は、図１に示した画像処理部１０４で行われ、最終的に得られた画像、および視差情報は記憶部１０６に蓄えられる。【００３３】
更に、上記の記憶された画像、および視差情報を用いて、各種物体認識処理（ステップＳ２０９）を行う。認識対象の物体としては、人、車、その他の立体物、標識、信号機、テールランプなどがあるが、認識の際は必要に応じて認識辞書利用ステップＳ２１０（記憶部１０６に記憶されている）を利用する。認識辞書は記憶部１０６に記憶されている。【００３４】
更に、物体認識の結果と、自車両の状態（速度、舵角など）とを勘案して、車両制御処理ステップＳ２１１によって、例えば、乗員に警告を発し、自車両のブレーキングや舵角調整などの制動を行う、あるいは、それによって対象物の回避制御を行う方針を決め、その結果を、ＣＡＮインタフェース１０７を通して出力する（ＣＡＮ  ＩＦステップＳ２１２）。【００３５】
各種物体認識処理２０９、認識辞書利用ステップＳ２１０および車両制御処理ステップＳ２１１は、図１に示した演算処理部１０５で行われ、車載ネットワークＣＡＮ１１０への出力は、ＣＡＮインタフェース１０７にて行われる。これらの各処理及び各手段は、例えば単一または複数のコンピュータユニットにより構成され、相互にデータを交換可能に構成されている。【００３６】
図３は、ステレオカメラ装置内の処理のタイミングチャートを示す図である。【００３７】
図３のタイミングチャートにおいては、大きく２系統の処理の流れを、処理流れ３０１と、処理流れ３０２として示している。【００３８】
処理流れ３０１が、図１に示した画像処理部１０４における処理タイミングであり、処理流れ３０２が、図１に示した演算処理部１０５における処理タイミングを示している。【００３９】
図３において、まず、処理流れ３０１で右画像入力ステップＳ３０３が行われる。これは、図２における右カメラ１０２による画像撮像を行い、その後で画像処理２０５を経て、画像バッファステップＳ２０６により、右画像を蓄えるまでの処理に相当する。【００４０】
次に、左画像入力ステップＳ３０４が行われる。これは、図２における左カメラ１０１による画像撮像を行い、画像処理ステップＳ２０５を経て、画像バッファステップＳ２０６に左画像を蓄えるまでの処理に該当する。【００４１】
次に、視差処理ステップＳ２０７を行う。これは、図２において、画像バッファ処理ステップＳ２０６にて、左右のカメラ１０１、１０２からの２つの画像を読み出し、両画像間の照合を取ることで視差を計算し、計算して得られた視差情報を記憶部１０６に蓄えるまでの処理に相当する。この時点で、画像と視差情報が記憶部１０６に揃ったことになる。処理流れ３０１では、視差処理ステップＳ２０７に続いて画像バッファステップＳ２０６への入力処理が行われる。【００４２】
処理流れ３０１の視差処理ステップＳ２０７までの処理情報３０６が処理流れ３０２に移動し、各種物体認識２０９が行われる。各種物体認識ステップＳ２０９は、後述する標識認識ステップＳ２０９ａを有している。【００４３】
各種物体認識ステップＳ２０９にて認識処理を行って、車両制御処理Ｓ２１１を行い、その結果を車載ネットワークＣＡＮ１１０に出力する運びとなる。【００４４】
図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、図４Ｄは、画像バッファ２０６に格納された画像について標識認識を行う標識認識機能の概略説明図であり、図４Ｄが標識認識ステップＳ２０９ａによる標識認識処理の全体概略フローを示す。【００４５】
図３に示した標識認識ステップＳ２０９ａは、円検知処理ステップＳ４０６と識別処理ステップＳ４０７とを備える。【００４６】
図４Ａは、画像処理ステップＳ２０５を経て、画像バッファステップＳ２０６にて蓄えられた画像の一部を示す図である。図４Ｂは、標識認識ステップＳ２０９ａで使用するために図４Ａに示した画像を画像処理した処理結果を示す図であり、画像内における近傍での濃淡変化が大きい部分に輝度を持つ画像である。【００４７】
また、図４Ｃは、図４Ｂに示した画像の濃淡変化に基づいて求められるヒストグラムを示す図である。【００４８】
標識認識ステップＳ２０９ａは、まず、図４Ｂに示した画像（カメラ１０１、１０２が撮像した画像）から、円形と、円形の中心を推定する円検知処理ステップＳ４０６（図４Ｄに示す）を行う。円検知処理ステップＳ４０６では、「中心演算」により円の中心を求める。円検知処理ステップＳ４０６は、中心推定（ステップＳ４０８）と半径推定（ステップＳ４０９）に分けられる。半径推定ステップＳ４０９の詳細については、図５を参照して後述する。【００４９】
はじめに、ステップＳ４０８において、中心の推定を行う。図４Ｂに示す画像の各エッジから法線方向に延びる線分４０４を引き、複数の線分４０４の互いの交点が一定数以上重なる点を中心と推定する。図４Ｂでは、４００が中心と推定される。次に、ステップＳ４０９において、図４Ｃに記載されたヒストグラムに基づいて円４０１（第１エッジ）の半径を推定する。そして、識別処理ステップＳ４０７にて検知した標識の識識別処理（標識の内容の識別（認識））が行われ、車両制御処理ステップＳ２１１が実行される。【００５０】
図４Ｃのヒストグラムは、横軸が図４Ｂに示した中心４００からの半径を示し、縦軸が所定幅内（半径方向の幅内）のエッジ数を表す。図４Ｃのヒストグラムの求め方を説明する。【００５１】
図４Ｂの中心４００から半径が徐々に大きくなる円を想定する。この円とエッジ（例えば、第１エッジ４０１や第２エッジ４０２）が重なった場合に、その重なったエッジ数をカウントして、図４Ｃの縦軸とする。【００５２】
第１エッジ４０１のように円が存在する場合は、図４Ｃに示したヒストグラムのエッジ数４０５が多くなり、図４Ｂに示した４０３のように円が存在しない部分の場合は図４Ｃのヒストグラムのエッジ数４０６は少なくなる。図４Ｃに示したヒストグラムで所定エッジ数閾値４０７を超えたものを半径候補として選択する。【００５３】
なお、中心４００から所定半径まではエッジ数のカウントを省略してもよい。【００５４】
標識は一般的に、直径３０ｃｍ以上であることや、非常に遠くにある標識を検知しても識別処理ステップＳ４０７で処理できない場合を鑑みて、演算省略領域を設定してもよい。演算省略領域を設定することにより、標識認識部２０９ａの演算負荷を低減することができる。つまり、所定幅内よりも小さい半径を有する円形においては、濃淡変化に基づいた標識の認識は行わないように構成することも可能である。【００５５】
なお、標識認識部２０９ａの処理能力の向上により、非常に遠くにある標識を認識して安全性向上させるために、演算省略領域を小さくしてもよい。【００５６】
図５は、本発明のより詳細な処理フローを示す図であり、図４Ｄに示したフローの半径推定ステップＳ４０９の詳細を示している。図５に示した円検知処理（ステップＳ４０６）、識別処理（ステップＳ４０７）は演算処理部１０５により実行される。【００５７】
図５において、ランダムパターンの分離は半径推定ステップＳ４０９内で行う。まず、ヒストグラム作成ステップＳ５００により、図４Ｃに示したヒストグラムを作成する（エッジ数と円の中心からエッジまでの距離である半径とからなるヒストグラムの作成）。【００５８】
次に、ステップＳ５００にて作成したヒストグラムから、所定エッジ数閾値４０７により半径候補を求める。求めた半径候補とその近傍のヒストグラムの値からヒストグラムの勾配をヒストグラム勾配計算ステップＳ５０２により計算する。ランダムパターン分離ステップＳ５０３において、ヒストグラム勾配計算ステップＳ５０２で求めた勾配を所定勾配閾値と比較することで、ランダムパターンの分離を行う。【００５９】
これは、標識を示すヒストグラムと、複数の木の枝のようなランダムパターンを示すヒストグラムとは、ヒストグラムの勾配が異なることから、ヒストグラムの勾配を閾値により判別することで、標識とランダムパターンとを分離可能であるという原理に基づくものである。【００６０】
そして、ステップＳ４０７において、検知した標識の識別処理（標識の内容識別（認識））を行う。【００６１】
図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ及び図６Ｄは、ヒストグラムの勾配により、標識パターンとランダムパターンとが分離する説明する図である。【００６２】
図６Ａは、標識６００を撮像した画像から作成したヒストグラムを示す図である。図６Ａにおいて、標識６００で推定される半径候補は６０１である。図６Ｂは、図６Ａに示したヒストグラム内の半径候補６０１の近傍を示す図である。【００６３】
半径候補６０１の勾配６０２は、ヒストグラム勾配計算ステップＳ５０２で計算される。勾配の計算においては、半径候補６０１の頂点の両側に傾斜が存在するが、両側の傾斜の勾配を計算し、大の方の勾配を半径候補６０１の勾配６０２とする。【００６４】
図６Ｂに示した勾配６０２が勾配閾値より以上であれば、標識を示すヒストグラムであると識別する。図６Ｂに示した例は、標識を示すヒストグラムであるので、勾配６０２は勾配閾値以上であり、標識を示すヒストグラムであると識別する（ステップＳ５０３）。【００６５】
図６Ｃは、標識で無いにも関わらず円検知処理ステップＳ４０６で円と判定された木の一部６０３より作成したヒストグラムを示す図である。図６Ｃにおいて、木の枝６０３で推定される半径候補は６０４である。図６Ｄは、図６Ｃに示したヒストグラム内の半径候補６０４の近傍を示す図である。【００６６】
半径候補６０４の勾配６０５は、ヒストグラム勾配計算ステップＳ５０２で計算される。【００６７】
図６Ｄに示した例は、木の枝を示すヒストグラムであるので、勾配６０５は勾配閾値未満であり、ランダムパターンであると識別し、標識から分離する（ステップＳ５０３）。【００６８】
標識であるか木の枝のようなランダムパターンであるかを識別する勾配閾値は、カメラの性能等により任意に設定可能であるが、一例としては、１２０／３＝４０を勾配閾値として挙げることができる。【００６９】
ヒストグラムの勾配を所定勾配閾値と比較することで、標識６００と木の枝等のランダムパターン６０３とを分離することができる。【００７０】
以上のように、本発明の一実施例によれば、カメラ（１０１、１０２）で撮像した画像について、円検知処理を行い、ヒストグラムを作成し、所定幅内のエッジ数が所定エッジ閾値を越えるものについて半径候候補とし、半径候補とその近傍のヒストグラムの値からヒストグラムの勾配を算出し、算出した勾配が閾値勾配以上のものを標識として識別する。【００７１】
したがって、円の検知処理において、木の枝などのランダムパターンを除外し、ランダムパターンを標識と誤判定することを抑制し、標識認定精度を向上可能なカメラ装置の標識認識方法及び標識認識装置を実現することができる。【００７２】
なお、円検知処理においては、円形部（円形）の中心を推定し、半径推定処理ステップＳ４０９を行っているが、推定した中心から半径分離れた位置を基準に所定幅内における角度画像または強度画像若しくはそれらの両方の濃淡変化に基づいて、半径とエッジ数とから形成されるヒストグラムを作成して、ヒストグラムの勾配を計算し、計算した勾配が所定勾配閾値以上のヒストグラムについて識別処理を行い、標識を認識するように構成することもできる。【００７３】
また、ヒストグラムから所定エッジ数閾値を超えたものを半径候補とし、半径候補とその近傍のヒストグラムの値からヒストグラムの勾配を計算し、計算した勾配を勾配閾値と比較して、ランダンパターンの分離を行うように構成することもできる。【００７４】
上述した一実施例においては、角度画像及び強度画像の両方の濃淡変化に基づいて、半径とエッジ数とから形成されるヒストグラムを作成している。【００７５】
また、上述した例は、本発明のカメラ装置の標識認識方法及び装置を車両に搭載される場合の例であるが、本発明は、車両に限らず、その他の移動体やロボットにも適用することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１００・・・ステレオカメラ、  １０１・・・左カメラ、  １０２・・・右カメラ、  １０３・・・画像入力インタフェース、  １０４・・・画像処理部、  １０５・・・演算処理部、  １０６・・・記憶部、  １０７・・・ＣＡＮインタフェース、  １０８・・・制御処理部、  １０９・・・内部バス、  １１０・・・外部車載ネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
2020008787.tif 000006
【図４Ｂ】
2020008787.tif 000007
【図４Ｃ】
2020008787.tif 000008
【図４Ｄ】
2020008787.tif 000009
【図５】
2020008787.tif 000010
【図６Ａ】
2020008787.tif 000011
【図６Ｂ】
2020008787.tif 000012
【図６Ｃ】
2020008787.tif 000013
【図６Ｄ】
2020008787.tif 000014
【国際調査報告】
2020008787.tif 000015
2020008787.tif 000016