(5) 実験結果
前項までに整理した画像アルゴリズムの検証方法に基づき検証試験を行った。実験結果については、画像処理アルゴリズムの各ロジック毎に整理した。
実験結果を以下に示す。

6-119

6-120考察

撮影位置 No.2

撮影位置 No.3

撮影位置 No.4

撮影位置 No.5

0

画素数

Gmin

階調値

0

画素数

変換後

濃度補正（線形変換方法）の概念

変換前

Gmax 255ては、濃度補正パラメータに関する実験にて検証を行う。

255

階調値

0

変換前

255

Gmax
階調値

0

画素数

変換後

255

階調値

極端に明るい（暗い）箇所がある場合の濃度補正処理結果

Gmin

画素数

ように、濃度補正が適切に行われなかったためであると考えられる。そのため、極端に明るい（暗い）箇所を除去した上で濃度補正処理（線形変換方法）を行う必要がある。解決策につい○カメラ取得後の画像と濃度補正後の画像の濃淡を比較した結果、どの撮影位置においてもあまり変化が無いことが分かる。これは、画像上に極端に明るい（暗い）部分がある場合、以下の濃度補正後の画像

画像上の極端に明るい部分画像

カメラ取得後の撮影位置 No.1○濃度補正の処理結果を以下に示す。

⑤濃度補正処理が適切に行われているかを検証する。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

濃度補正の処理結果

以下の方法により、濃度補正処理結果の精度を検証する。

実験方法

実験結果

実験車両に設置した走行画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行い、撮影条件（天候、撮影場所等）の違いによる画像濃淡の差異を低減することができているかを検証する。

実験の目的①カメラを実験車両に設置する。

「画像取得ロジック」－「走行画像の前処理」

表 6-34 濃度補正処理（線形変換方法）に関する実験結果

関連ロジック

濃度補正処理（線形変換方法）に関する実験結果を表 6-34 に示す。

■ 濃度補正処理（線形変換方法）に関する実験結果a） 「走行画像の前処理」ロジックに関する実験結果

6-121

実験方法

濃度補正処理の実証試験で抽出した問題点を解決するために、画像上の輝度値の最小値と最大値を計測する際、輝度値が最大及び最小である領域の面積を計算する。計算の結果、計算した領

実験の目的

0

Gmin

画素数

階調値

0

画素数

0

画素数

⑤濃度補正パラメータ値毎の濃度補正処理結果を比較し、最適な濃度補正パラメータ値を抽出する。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。この際、濃度補正パラメータ値の変更を行う。

③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

①カメラを実験車両に設置する。

255

Gmax

画像全体に占める面積の割
合が濃度補正パラメータ値以下である領域を除去

変換前

以下の方法により、濃度補正パラメータ値別の処理結果の比較を行う。

較を行った。

変換後

変換後

255

255

階調値

階調値

本実験においては、濃度補正パラメータ値を適切に設定するために、カメラから取得した走行画像に対して、濃度補正パラメータ値別に濃度補正処理を行い、パラメータ値別の処理結果の比域の画像全体に占める面積の割合が濃度補正パラメータ値以下である場合は、濃度補正処理の対象外とすることとした。

「画像取得ロジック」－「走行画像の前処理」

表 6-35 濃度補正パラメータに関する実験結果

関連ロジック

濃度補正パラメータに関する実験結果を表 6-35 に示す。

■ 濃度補正パラメータに関する実験結果

6-122

考察

実験結果

領域 B：○

撮影位置 No.2

撮影位置 No.3

濃度補正ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値別の処理結果
撮影位置 No.4

フェンスの枠が、濃度補正を行うことにより、消えてしまっているパラメータ値が増加するたびに、案内標識が鮮明になることが分かる

撮影位置 No.5○濃度補正パラメータ値が 1 以上の画像と濃度補正パラメータ値が 1 未満の画像を比較した結果、濃度補正パラメータ値が 1 以上の画像の方が鮮明になっていることが分かる。
○領域 A について比較した結果、濃度補正パラメータ値が大きくなるにつれて、案内標識の文字が鮮明になることが分かる。
○領域 B について比較した結果、濃度補正パラメータ値が 5 の場合、一部フェンスの枠が消えている領域（画像の濃淡に関する情報がなくなっている領域）がある。
○上記検討の結果、濃度補正パラメータ値を 2 に設定する。

領域 A：○

濃度補正後の画像（ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値=5）

濃度補正後の画像（ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値=2）

濃度補正後の画像（ﾊﾟﾗﾒｰﾀ値=1）

濃度補正後の画像

カメラ取得後の画像

撮影位置 No.1○濃度補正の処理結果を以下に示す。

6-123

以下の方法により、濃度補正処理結果の精度を検証する。

実験方法

考察

実験結果

実験車両に設置した走行画像に対して画像強調処理を行い、走行画像上の道路地物を明確に区分することができるか否かについて検証を行う。

実験の目的

Factor：画像強調度

画像強調度=2

濃度補正後の画像

3×3フィルタの大きさ

7×7○濃度補正後の画像と強調処理後の画像を比較すると、画像強調処理により画像全体にわたって明暗が強調され、各道路地物をはっきりと認識することができる。

標識部分の拡大図

画像強調度=1

フィルタの大きさ

画像強調処理結果

カメラ取得後の画像○画像強調処理結果を以下に示す。

⑥画像強調処理の結果、画像上の道路地物がより明確になっているかを検証する。

res := round((orig - mean) * Factor) + orig

算する。

フィルタの大きさ 11×11※画像強調処理とは、最初にローパス特性をもつフィルタ処理を行い、それによって得られたグレイ値(mean)とオリジナルのグレイ値(orig) から次式にしたがって結果のグレイ値(res) を計⑤画像強調処理を行う。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。（濃度補正パラメータ値については、濃度補正パラメータに関する実験の結果に基づく）③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

①カメラを実験車両に設置する。

「画像取得ロジック」－「走行画像の前処理」

表 6-36 画像強調処理に関する実験結果

関連ロジック

画像強調処理に関する実験結果を表 6-36 に示す。

■ 画像強調処理に関する実験結果

6-124することが出来なかった場合は、フィルタの大きさを変更する。）

最小限に抑えた方が処理速度の効率化を図ることができる。そのため、本アルゴリズムにおいては、フィルタの大きさは７×７に設定する。（上記の設定で、画像上の道路標識領域を抽出○カメラから取得した画像上の濃淡の情報をなるべく維持した状態で、道路標識領域検知処理及び白線領域検知処理を行えることが望ましい。また、画像処理を行う上で、計算量はなるべく合を比較すると、両画像の濃淡に大きな差は見られない。

○3×3 のフィルタより 7×７もしくは 11×11 のフィルタを用いた方が、道路標識内の文字が鮮明になっていることが分かる。7×７のフィルタを用いた場合と 11×11 のフィルタを用いた場

調度は 1 に設定する。（上記の設定で、画像上の道路標識領域を抽出することが出来なかった場合は、画像強調度のパラメータを変更する。）○カメラから取得した画像上の濃淡の情報をなるべく維持した状態で、道路標識領域検知処理及び白線領域検知処理を行えることが望ましい。そのため、本アルゴリズムにおいては、画像強○画像強調度が１の場合と 2 の場合を比較すると、両画像の濃淡に大きな差は見られない。

6-125

考察

領域 B：○

領域 C：○

撮影位置 No.2○全ての撮影位置において、白線領域を抽出することができた。

領域 A：○

白線領域の検知処
理結果

白線検知対象領域の設定

カメラ取得後の画像

撮影位置 No.1○白線領域の検知処理結果を以下に示す。

⑦白線領域検知処理結果の精度を検証する。

⑥白線領域の検知を行う。

⑤画像強調処理を行う。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

③画像を取得する。

②車両を時速 40km/h で走行する。

光がガードレールに反射しているため、ガードレールが白線領
域として抽出されている

撮影位置 No.4

逆光で道路表面が明るくなっているため、ほとんどの領域が対象領域として抽出されている

撮影位置 No.3

白線領域の検知処理結果

以下の方法により、白線検知処理結果の精度を検証する。

実験方法

実験結果

前処理を施した走行画像に対して白線検知処理を行い、白線領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的①カメラを実験車両に設置する。

「白線検知処理ロジック」－「白線領域の検知」

表 6-37 白線領域の検知に関する実験結果

関連ロジック

白線領域の検知に関する実験結果を表 6-37 に示す。

b） 白線検知処理ロジックに関する実験結果

撮影位置 No.5

6-126

撮影位置 No.4

撮影位置 No.2

カメラ取得後の画像抽出した結果を以下に示す。
白線検知対象領域の設定

白線領域の検知処理結果

白線領域の検知処理結果○上記の誤分類を軽減するために、白線検知対象領域を設定する際の初期設定を画像中央より下の領域から画像下端から 4 割程度の領域に変更する。白線検知対象領域を変更し、白線領域をている。これにより、領域 C のように白線領域でない領域が白線領域として誤って抽出されている。

○撮影位置 No.4、No.5 のように逆光状態でカメラから画像を取得した場合、画像が全体的に明るくなっているため、白線検知対象領域としてほとんどの領域（領域 B）が選択されてしまっ○画像上の輝度値の高い領域を白線領域として抽出しているため、領域 A のようなガードレール等の領域についても白線領域として誤って抽出されている。

6-127

以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験方法

考察

実験結果

前処理を施した走行画像に対して道路標識検知処理を行い、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

カメラ取得後の画像

道路標識領域の検知処理結果○車両を停止した状態で撮影した走行画像上の道路標識領域を抽出することができた。

（208）学校、幼稚園、保育所等あり（330）一時停止

テンプレート画像○道路標識領域の検知処理結果を以下に示す。

⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④画像を取得する。

行う。

道路標識領域の検知処理結果※「（330）一時停止」と「（208）学校、幼稚園、保育所等あり」の道路標識を借りることができたため、本実験においては、２つの道路標識を試走路に設置し、道路標識検知処理の実験を③テンプレート画像を読み込む。

②カメラを実験車両に設置する。

①道路標識設置位置から 100m 離れた位置に車両を停止する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-38 白線領域の検知に関する実験結果

関連ロジック車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果を表 6-38 に示す。

■ 車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：2 種類）c） 道路標準検知処理ロジックに関する実験結果

6-128以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験方法

考察

実験結果

車両走行時における道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

撮影位置 No.2

道路標識領域の検知処理結果○撮影位置 No.1 の走行画像のように、画像上の道路標識領域があまりにも小さい場合は検知することが出来ない。

○車両を走行している状態で撮影した走行画像上の道路標識領域を抽出することが可能である。

道路標識領域があまりにも小さい場合は、抽出することができない。

道路標識領域の検知
処理結果

カメラ取得後の画像

撮影位置 No.1○道路標識領域の検知処理結果を以下に示す。

⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④画像を取得する。

③テンプレート画像を読み込む。テンプレート画像については、車両停止時と同様とする。

②車両を時速 40km/h で走行する。

①カメラを実験車両に設置する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-39 道路標識領域の検知に関する実験結果

関連ロジック車両走行時における道路標識検知処理に関する実験結果を表 6-39 に示す。

■ 車両走行時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：2 種類）

撮影位置 No.3

道路標識検知処理時間の短縮化を図るため、道路標識検知処理パラメータ値の変更を行う。

A.道路標識検知の処理方法

実験の目的

実験方法

6-129
Greediness

NumLevels

モデルとのマッチング方法を指定するパラメータ

検索検出法“Greediness”の検知精度を指定するパラメータ

画像サイズの初期縮小サイズ（N）を指定するパラメータ

MinScore
NumMatches
MaxOverlap

AngleStart
AngleExtent
SubPixel

モデルの回転範囲を指定するパラメータモデルとの最小一致率を指定する。
モデルの最大検出数を指定する。
重なり合ったモデルを検出する際、許容される重なり度合を指定する。

パラメータ名ScaleMin
ScaleMax

②

N：初期値

1
倍
N

画像ｻｲｽﾞ縮小

画像ｻｲｽﾞ拡大
1倍
候補領域の抽出
N－1

①

対象画像

③
画像ｻｲｽﾞ拡大
1倍
候補領域の抽出
N－2

検知可能か？

候補領域の抽出

画像ｻｲｽﾞ拡大
1倍

検知結果

以下の４つのマッチング方法の中から選択。
①none 位置及び角度をピクセル精度で決定。
②interpolation 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。
※サブピクセルは、ピクセルの 1/10～1/20 程度の大きさ③least_squares 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。さらに、最小２乗法によりマッチング位置を調整。
④least_squares_high 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。さらに、最小２乗法によりマッチング位置を調整（高精度）。
⑤least_squares_very_high 位置及び角度をサブピクセル精度で決定。さらに、最小２乗法によりマッチング位置を調整（least_squares_high より、さらに高精度）。
0～1 の範囲で指定。0 に近いほど検索方法が丁寧であるが、処理時間が遅い。1 に近いほど検索方法は粗いが、処理時間は早い。
※LinX 殿から「値を「0.9」に設定しても、通常の検知処理は行うことが可能。
」との回答を頂いた。
0 を指定した場合、自動設定。
※画像の初期縮小サイズを目視判読により設定することは難しいため、本アルゴリズムでは値を設定しない（自動設定する）こととする。
0～1 の範囲で指定。指定した値より、一致率が小さい場合は、検知しない。
0 を指定した場合、最大検出数の指定なし。
0～1 の範囲で指定。

備考
モデルの拡大・縮小範囲を指定。
※モデルの拡大・縮小範囲は取得した画像上の道路標識の大きさに基づき、設定する必要がある。本実験において用いた
画像上の道路標識の大きさは以下の通りであったため、以下の大きさに基づき、モデルの拡大・縮小範囲を指定することとする。
（330）一時停止 → モデル領域の約 0.9 倍（208）学校、幼稚園、保育所等あり → モデル領域の約 1.15 倍モデルの回転範囲を指定。

■：本実験における変更対象パラメータ

パラメータ概要
モデルの拡大・縮小範囲を指定するパラメータ③②において抽出した道路標識検知処理パラメータ値で道路標識検知処理を行った場合の処理時間を計測する。

②①の検討結果を基に、道路標識検知処理を最短で実行することができる道路標識検知処理パラメータ値を抽出する。

検知処理結果に関するパ
ラメータ

分類
検知処理速度に関するパ
ラメータ＜道路標識検知処理を行う際に設定するパラメータ＞①道路標識検知処理パラメータ値別の処理速度の計測を行う。

以下の方法により、道路標識検知処理パラメータ値別の処理速度の比較を行う。

B.実験方法

③画像サイズが１になるまで②の処理を繰り返す。

②画像サイズを 1/（N-1）に拡大し、拡大した画像上で道路標識検知処理を行い、検知対象となる領域を絞り込む。

さくすることで、総画素数を減らし、処理時間を短縮することができる。

イズ）に縮小し、縮小した画像上で道路標識検知処理を行い、検知対象となる領域を絞り込む。画像サイズを小①検知対象となる画像及びテンプレート画像から抽出したモデル領域のサイズを 1/N（Ｎ：画像サイズの初期縮小サの処理時間を短縮するために、以下の方法により道路標識検知処理を行う。概念図を右図に示す。

カメラから取得した画像に対して道路標識検知処理を行った場合、膨大な処理時間が必要となる。そこで、これら「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-40 道路標識検知処理の処理時間の短縮化に関する実験結果

関連ロジック

道路標識検知処理の処理時間の短縮化に関する実験結果を表 6-40 に示す。

■ 道路標識検知処理の処理時間の短縮化に関する実験結果

・・・・

6-130考察

実験結果

0.03310.8
0.02180.03310.8
0.03300.0234interpolationinterpolation

0.0218

実験方法③モデルのマッチング方法を変更した場合
1
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3
least_squarinterpolatio least_squar least_squarnone
es_very_higneses_highh0.80.03290.03310.03310.03310.03350.2
0.06431

0.4
0.05120.6
0.04300.8
0.0331interpolation
0.9
0.0304④検索検出法の検知精度を変更した場合
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3

検知できず

1.0
0.02836

0.03050.8
0.02040.03050.8
0.03070.0188interpolationinterpolation

0.0204

実験方法③モデルのマッチング方法を変更した場合
1
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3
least_squarinterpolatio least_squar least_squar
es_very_hig
none
n
es
es_highh0.80.03030.03050.03050.03050.03060.2
0.06381

0.4
0.05390.6
0.03940.8
0.0305interpolation
0.9
0.0272④検索検出法の検知精度を変更した場合
2
3
4
5
-10
10
0.8
1.3

1.0
0.0241
検知できず

6○道路標識検知処理パラメータ値を変更することにより、処理時間を短縮することが出来た。

ことが可能になった。

上記の検討の結果を基に、最短で処理可能な道路標識検知処理パラメータ値として上記の表の黄色部分を抽出し、処理速度の再計測を行った。計測の結果、0.0166 秒で道路標識を検知する

Greediness
処理時間

SubPixel

パラメータ名 ①拡大・縮小スケールを変更した場合 ②回転角度の範囲を変更した場合
1
2
3
1
2
3
-10
AngleStart
-10
-5
-3
10
AngleExtent
10
5
3
0.8
0.8
0.9
1.1
ScaleMin
1.3
1.3
1.2
1.2
ScaleMax

B.道路標識：（208）学校、幼稚園、保育所等ありことが可能になった。

上記の検討の結果を基に、最短で処理可能な道路標識検知処理パラメータ値として上記の表の黄色部分を抽出し、処理速度の再計測を行った。計測の結果、0.0145 秒で道路標識を検知する

Greediness
処理時間

SubPixel

パラメータ名 ①拡大・縮小スケールを変更した場合 ②回転角度の範囲を変更した場合
1
2
3
1
2
3
-10
AngleStart
-10
-5
-3
10
AngleExtent
10
5
3
0.8
0.8
0.85
ScaleMin
1.3
1.3
1.1
0.95
ScaleMax

A.道路標識：（330）一時停止

道路標識検知処理パラメータ値別の処理速度の計測結果を以下に示す。

6-131

前処理を施した走行画像に対して道路標識検知処理を行い、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

実験方法

40」

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④画像を取得する。

「（323）最高速度

50」「（323）最高速度「（303）車両進入禁止」「（201-A）＋型道路交差点あり」「（407-B）横断歩道」「（213）道路工事中」「（311-C）指定方向外通行禁止」「（314）追い越しのための右側部分はみ出し通行禁止」「（209）すべりやすい」※本実験においては、以下の道路標識を試走路に設置し、道路標識検知処理の実験を行う。

③テンプレート画像を読み込む。

②カメラを実験車両に設置する。

①道路標識設置位置から 100m 離れた位置に車両を停止する。

「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

表 6-41 道路標識検知に関する実験結果

関連ロジック車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果を表 6-41 に示す。

■ 車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：14 種類）「（316）駐車禁止」「（208）学校、幼稚園、保育所等あり」「（208）学校、幼稚園、保育所等あり」「（329）徐行」「（302）車両通行止め」「（211）車線数減少」

6-132

実験結果(201-A) ＋型道
路交差点あり(213) 道路工事中

標識名称

カメラ取得後の画像（検知できず）道路標識領域の検知処
理結果○テンプレート画像とカメラ取得後の画像の解像度を 1/4 にした画像を右記に示す。
右記の 2 つの画像を比較すると、カメラ取得後の画像上に太陽光により反射している箇所があり、テンプレート画像のコントラストと異なっている。そのため、道路標識領域を検知出来なかったものと考えられる。

○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。
○HALCON 上では、モデル領域の抽出を行う際、高速にマッチングを行うた
めに画像を粗くしてマッチングを行うピラミッドレベル手法を用いている。上記手法においては、それぞれのレベルに対して適合率［MinScore=50%（設定値）］を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、
例え取得画像上では［Score（検知後の適合率）が適合率を上回るものであったとしても、途中で検知対象外となってしまう。

カメラ取得後の画像○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

テンプレート画像○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

太陽光により反射している部分がある(302) 車両通行止め(314) 追い越しのための右側部分はみ出し禁止

標識名称

道路標識領域の検知処理結果○道路標識領域を抽出することができなかった。
○太陽光が道路標識の盤面（黄色）に反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

テンプレート画像○道路標識領域の検知処理結果を以下に示す。

⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

道路標識領域の検知処
理結果

6-133(211) 車線数減少(209) すべりや
すい

標識名称

カメラ取得後の画像

道路標識領域の検知処
理結果
テンプレート画像

カメラ取得後の画像(323) 最高速度50

背 景 色 と 同○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。
化している(316)駐車禁止

標識名称○道路標識領域を抽出することができなかった。
○HALCON 上では、モデル領域の抽出を行う際、高速にマッチングを行うた
めに画像を粗くしてマッチングを行うピラミッドレベル手法を用いている。
上記手法においては、それぞれのレベルに対して適合率［MinScore=50%（設定値）］を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、例 外枠がぼやけてえ取得画像上では［Score（検知後の適合率）が適合率を上回るものであっ しまっている
たとしても、途中で検知対象外となってしまう。
○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。
○テンプレート画像とカメラ取得後の画像の解像度を 1/4 にした画像を右記に示す。
道路標識領域を抽出できなかった理由として以下の 2 つが挙げられる。
・取得画像上の道路標識の外枠がぼやけて認識しづらくなっていること。
・車線を表す直線もぼやけて認識しづらくなっていること。

（検知できず）○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。（ほとんどが抽出することができなかった）○HALCON 上では、モデル領域の抽出を行う際、高速にマッチングを行うた
めに画像を粗くしてマッチングを行うピラミッドレベル手法を用いている。上記手法においては、それぞれのレベルに対して適合率［MinScore=50%（設定値）］を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、
例え取得画像上では［Score（検知後の適合率）が適合率を上回るものであったとしても、途中で検知対象外となってしまう。
○テンプレート画像とカメラ取得後の画像の解像度を 1/4 にした画像を右記に示す。
道路標識領域を抽出できなかった理由として以下の 2 つが挙げられる。
・取得画像上に背景色と同化している箇所があること。
・走行軌跡を表す波線がぼやけて認識しづ
らくなっていること。

テンプレート画像

道路標識領域の検知処理結果
道路標識領域の検知処
理結果

6-134(407-B) 横断歩道(329)徐行

標識名称

カメラ取得後の画像カメラ取得後の画像

道路標識領域の検知処
理結果

検知できず
（天候：晴）（天候：曇り）○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。（ほとんどが抽出することができなかった）○道路標識（407-B）と同様に、太陽光が道路標識の盤面（水色）に反射し、
画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画
像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

（天候：曇り）○高い精度で道路標識領域を抽出することができたが、たまに上記のように違う領域を誤抽出する場合があった。

テンプレート画像○画像上の道路標識領域を抽出することができる場合と出来ない場合があった。（ほとんどが抽出することができなかった）○太陽光が道路標識の盤面（水色）に反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

(311-C)(323) 最高速度
40

標識名称

（天候：晴）

検知できず

道路標識領域の検知処
理結果

上記２つの画像は、同一日、ほぼ同時刻に撮影○高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

テンプレート画像

道路標識領域の検知処理結果

6-135考察

カメラ取得後の画像※上記２つの画像は、同
一日、ほぼ同時刻に撮影高い精度で道路標識領域を抽出することができた。

テンプレート画像

検知できず（誤検知）検知可能

道路標識領域の検知処
理結果(208) 学校、幼稚園、保育所
等あり
：黄色

標識名称

カメラ取得後の画像

検知できず

道路標識領域の検知処
理結果○道路標識領域を抽出することができなかった。
○道路標識（213）と同様に、太陽光が道路標識の盤面（黄色）に反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が高くなってしまうため、テンプレート画像とは異なるコントラストになっていることが原因として考えられる。
○上記原因に対処するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－
太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテンプレート画像をシ
ステム内部で作成する必要があると考えられる。

テンプレート画像・適合率を下げ、粗い画像上においても道路標識領域を検知できるようにする。この場合、標識検知処理結果の信頼性の低下が懸念される。

・ピラミッドレベルを下げ、解像度の高い状態で道路標識検知処理を行う。この場合、道路標識検知処理に要する時間の増大が懸念される。

あったとしても、途中で検知対象外となってしまう。上記の問題点を解決するためには、以下の 2 つの方法が考えられる。

○ピラミッドレベル手法では、それぞれのレベルに対して適合率を適用しており、粗い画像において適合率を下回ってしまうと、例え取得画像上では検知後の適合率が適合率を上回るものでプレート画像をシステム内部で作成する必要があると考えられる。

道路標識領域を高い精度で抽出することができない。上記の問題点を解決するためには、標識の素材・色、天気、撮影時刻、標識－太陽の位置関係（逆光、順光）等を考慮し、最適なテン○盤面が黄色、水色の道路標識は、太陽光が反射し、画像上の道路標識領域の輝度値が明るくなってしまい、テンプレート画像上の道路標識領域と異なるコントラストになってしまうため、(303) 車両進入禁止(208) 学校、幼稚園、保育所
等あり
：オレンジ

標識名称

道路標識領域の検知処理結果

6-136

撮影条件の違いによる道路標識検知処理精度の違いを把握するため、時間帯別（昼、夕方（順光、逆光）、夜）の検知処理精度の検証を行った。

以下の方法により、道路標識領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的

実験方法

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

カメラの絞り（夜の場合は、ゲイン【信号の増幅】）撮影モード（通常モード、逆光補正モード、白バランス補正モード）

撮影時間帯（昼、夕方、夜）④以下の撮影条件毎に画像を取得する。
→

撮影モードの変化は夕方のみ

本実験においては、以下の標識を実験対象とした。
（213）道路工事中 → 先の実験「車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：14 種類）」において、標識検知処理精度が最も低い道路標識（302）車両通行止め → 先の実験「車両停止時における道路標識検知処理に関する実験結果（対象標識：14 種類）」において、標識検知処理精度が最も高い道路標識③テンプレート画像を読み込む。

＜実験車両へのカメラの設置方法＞

動画記録画素数：320×240 画素

総画素数 80 万画素、動画記録時約 64 万画素）

43～430mm

撮影素子：CCD 固体撮影素子×３（有効画素

焦点距離：2.85m～28.5mm/35mm 換算

レンズ：自動詞彫り 10 倍電動ズーム

カメラ名称：NV-MX5000（PANASONIC）＜本実験で利用したカメラ＞②カメラを実験車両に設置する。

①道路標識設置位置から 20m 離れた位置に車両を停止する。（右図参照）「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識領域の検知」

関連ロジック

表 6-42 撮影条件の違いによる道路標識検知処理精度の検証に関する実験結果

撮影条件の違いによる道路標識検知処理精度の検証に関する実験結果を表 6-42 に示す。

■ 撮影条件の違いによる道路標識検知処理の精度検証に関する実験結果

6-137⑧画像上の道路標識領域を抽出することができるか否かについて検証する。

6-138

考察

実験結果

F14

F11

F8

F14

順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光
順光
逆光
逆光

25
13
9
38
36
28

0
9
18
0
9
18

（302）車両通行止め（認識率=50%で設定）

16
13
10
30
37
30

標識領域の検知ができた画像数
16
13
10
0
0
0

100.00100.00100.00
0.00
0.00
0.00

検知率

8
8
18
10
10
11
14
9
10
38
29
54
28
32
47
105
29
37

20
12
20
10
11
15
21
8
10
41
29
61
27
32
51
104
30
46

取得画像数

通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス
通常
通常
白バランス

取得画像数

100.00100.00100.00
11.29
13.64
2.08

検知率

撮影時間（秒）標識領域の検知ができた画像数
10
8
16
7
3
1

100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00100.00
2.63
37.93
11.11
14.29
65.63
27.66
10.48
79.31
51.35

検知率

1 分当たりの標識領域の検知ができた画像数
38.40
60.00
66.67
0.00
0.00
0.00

標識領域の検知ができた画像数
8
8
18
10
10
11
14
9
10
1
11
6
4
21
13
11
23
19

1 分当たりの標識領域の検知ができた画像数
60
60
60
6.77
8.18
1.36

カメラの絞りを絞った方が検知精度が高いことが分かる

1 分当たりの標識領域の検知ができた画像数
24.00
40.00
54.00
60.00
54.55
44.00
40.00
67.50
60.00
1.46
2.07
5.90
8.89
39.38
15.29
6.35
46.00
24.78

絞りによる
影響がなか
った

〇画像が暗くなるようにカメラの絞りを変えた方が、検知精度が高いことが分かる。
〇逆光の状態においては、撮影モードを「白バランス」より「通常」のモードにした方が検知精度が高いことが分かる。
〇夜に取得した画像をゲインした場合、ゲインにより画像全体が粗くなってしまうため、もともと認識精度の低い「（213）道路工事中」は検知することが出来なかった。
〇上記検証の結果、道路標識検知処理の精度を高めるためには、以下のような点について考慮する必要がある。
・予備実験としてテンプレートを 1 つ【（302）車両通行止め】に限定して道路標識検知処理を行った場合、取得画像数 25 枚中 22 枚（検知率：88%）で検知可能であったため、検知対象となる道路標識の絞り込みを行った上で、道路標識検知を行った方がよいと考えられる。
・昼、夕方においては、なるべくカメラの絞りを絞った状態で撮影することが望ましい。

（213）道路工事中（認識率=30%で設定）

撮影時間（秒）ゲイン（db）

対象道路標識

10
8
16
62
22
48

取得画像数

撮影モード

撮影時間帯：夜の場合（車のライトをロービームにした場合）（213）道路工事中（認識率=30%で設定）

F8（302）車両通行止め（認識率=50%で設定）

F11

カメラの絞
り

対象道路標識撮影時間帯：夕方の場合
順光・逆光

10
8
16
64
23
44

F8
F11
F14
F8
F11
F14

（302）車両通行止め（認識率=50%で設定）（213）道路工事中（認識率=30%で設定）

撮影時間（秒）カメラの絞り対象道路標識撮影時間帯：昼の場合

6-139

実験結果

撮影位置 No.3

撮影位置 No.2

撮影位置 No.1

カメラ取得後の画像

白線領域の検知処理結果

白線にひびが入っているた
め、白線領域が分割されてしまっている。

車両が走行することによって生ずる震動により、画像にぶれが生じている。

白線検知対象領域の設定

白線領域の線形変換結果⑧は苦戦領域の線形変換結果の精度を検証する。

④取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

白線領域の検知処理結果⑦白線領域の線形変換を行う。

③画像を取得する。

○白線領域の検知処理結果を以下に示す。

⑥白線領域の検知を行う。

②車両を時速 40km/h で走行する。

以下の方法により、白線検知処理結果の精度を検証する。

実験方法⑤画像強調処理を行う。

前処理を施した走行画像に対して白線検知処理を行い、白線領域の検知処理結果の精度を検証する。

実験の目的①カメラを実験車両に設置する。

「白線検知処理ロジック」－「白線領域の検知」

表 6-43 白線領域の検知に関する試験結果

関連ロジック

走行車線の判別に関する試験結果を表 6-43 に示す。

■ 走行車線の判別に関する試験結果d） 「車両位置特定ロジック」に関する試験

白線のひび割れの影響により、白線領域の線形を一意に特定することが出来ていない。
しかし、同じ地点からほぼ同一の傾きの直線が引かれている為、傾き・地点の範囲を指定することにより、白線領域の特定、さらには走行車線の判別が可能。

画像のぶれの影響により、白線領域の線形を一意に特定することが出来ていない。
しかし、同じ地点からほぼ同一の傾きの直線が引かれている為、傾き・地点の範囲を指定することにより、白線領域の特定、さらには走行車線の判別が可能。

6-140考察

夕方に撮影したため、カメラ取得後の画像が全体的に暗くなっている。

白線検知対象領域の設定

白線領域の線形変換結果

前処理の影響により画像が少し粗くなっているが、白線領域を抽出することは可能。

白線領域の検知処理結果○白線領域の線形を一意に特定することが出来ない場合もあるが、傾き・地点の範囲を指定する（白線領域の丸め込み処理を行う）ことにより、白線領域の特定、及び走行車線の判別が可能。

抽出することができたが、これ以上、画像が粗くなってしまうと、高い精度で白線領域の線形を抽出することは難しいと考えられる。

○夕方に撮影した画像の明度は、昼間に撮影した画像の明度より全体的に暗いため、前処理を施こすと画像全体が粗くなってしまう。本実験においては、取得した画像上の白線領域の線形を○白線がひび割れている場合、白線領域の線形を一意に特定することが出来ない。

○車両が走行することによって生ずる震動の影響により画像にぶれが生じた場合、白線領域の線形を一意に特定することが出来ない。

撮影位置 No.5（夕方）

撮影位置 No.4（逆光）カメラ取得後の画像

撮影範囲

実距離 D

レンズ

焦点距離 f

標識設置箇所

車線から一定距離離れた位置に標識を設置

CCD

1ピクセル＝PCCD

1ピクセルサイズ（CCD上）（ユニットセルサイズ）

対象物サイズ（CCD上）HCCD

カラーコーン設置箇所

画像取得※実距離 D の計算方法④道路標識からカメラレンズまでの実距離 D を計算する。

③実際の道路標識大きさ情報 VR（mm）を収集する。

と表すことができる。

VCCD =VCCD-ピクセル×4.65×10-3（mm）

本業務で利用するカメラの１ピクセルサイズ（ユニットセルサイズ）が 4.65×10-3（mm/pixel）であるため、mm 換算した道路標識サイズ VCCD は、※ピクセルから mm への換算方法②①で収集した道路標識サイズの単位をピクセルから mm に換算する。

①画像上の道路標識サイズ VCCD-ピクセル（pixel）を収集する。

HR

対象物サイズ

道路標識－カメラ間の距離計算方法の概念を以下に示す。

＜標識－カメラ間の距離計測方法について＞⑧標識－カメラ間の距離を計測する。

⑦道路標識領域の検知を行う。

⑥画像強調処理を行う。

⑤取得した画像に対して濃度補正処理（線形変換方法）を行う。

④カメラの設置箇所がカラーコーンを通りすぎた時点で画像を取得する。

③実験車両を時速 40km/h で走行する。

②テンプレート画像を読み込む。

VR

標識から一定距離離れた位置にコーンを設置

以下の方法により、標識－カメラ間の距離計測結果の精度を検証する。

実験方法①道路標識設置位置から一定距離離れた位置（100m、110m、120m）にカラーコーンを設置する。

車両に設置したカメラから取得した画像に対して処理・解析を行い、標識－カメラ間の距離を計測し、計測結果の精度を検証する。

「車両位置特定処理ロジック」－「標識－カメラ間の距離計測」「道路標識検知処理ロジック」－「道路標識サイズの計測」

表 6-44 車両走行時における標識－カメラ間の距離計測に関する試験結果

実験の目的

関連ロジック

標識・カメラ間の距離計測に関する試験結果を表 6-44 に示す。

■ 標識・カメラ間の距離計測に関する試験結果

VCCD

6-141

時速40km/h
で走行

6-142

考察

実験結果

90m

100m

110m

120m

84.11590.050-5.93590m

84.11590.050-5.93590m

84.11590.050-5.93590m

96.194100.045-3.851100m

91.547100.045-8.498100m

93.513100.045-6.532100m

100.447110.041-9.594110m

103.026110.041-7.015110m

102.819110.041-7.222110m

検知できず
120.037120m

116.514120.037-3.523120m

113.726
120.037-6.311120m

検知できず
130.035130m

122.177130.035-7.858130m

122.886130.035-7.149130m

126.199130.035-3.836130m○車両走行時における標識－カメラ間の距離計測結果の誤差は、3～8m 程度である。レーンマーカの位置特定誤差が 1.39m であるため、CCD カメラを用いた位置特定技術はレーンマーカを用いた位置特定技術の代替案となることは難しいと考えられる。しかし、CCD を用いた位置特定技術は、レーンマーカとは異なり、インフラに依存しないため、5m 程度の誤差が許される道路
維持管理分野への適用が期待できる。

計測結果
標識－カメラ間の実距離（m）
誤差（m）

標識ーコーン間の距離

D.道路標識：（323）最高速度 50

計測結果
標識－カメラ間の実距離（m）
誤差（m）

標識ーコーン間の距離

C.道路標識：（323）最高速度 40

計測結果
標識－カメラ間の実距離（m）
誤差（m）

標識ーコーン間の距離

B.道路標識：（316）駐車禁止

計測結果
85.30795.081
107.757
117.906
標識－カメラ間の実距離（m）
90.050100.045110.041120.037
誤差（m）-4.643-4.954-3.284-2.131※標識－カメラ間の実距離（m）については、車両が車線中央線上に停止していると仮定し、以下のように算出した。
標識－カメラ間の実距離（m）=root（（標識-コーン間の距離）2＋（1.5m【車線中央線から車線までの距離】＋1.5m【標識から車線までの距離】）2）

標識ーコーン間の距離

A.道路標識：（302）車両通行止め

標識－カメラ間の距離計測結果の精度を以下に示す。

と表すことができる。

D=50.0×10-3×VR/（VCCD-ピクセル×4.65×10-3）（m）

本業務で利用するカメラの焦点距離 f（ピントを∞に設定した場合の焦点距離）は 50.0×10-3（m）であるため、道路標識からカメラレンズまでの実距離 D は、