JP2016042226A - Traffic light detection device and traffic light detection method - Google Patents
Traffic light detection device and traffic light detection method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016042226A JP2016042226A JP2014165115A JP2014165115A JP2016042226A JP 2016042226 A JP2016042226 A JP 2016042226A JP 2014165115 A JP2014165115 A JP 2014165115A JP 2014165115 A JP2014165115 A JP 2014165115A JP 2016042226 A JP2016042226 A JP 2016042226A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- traffic
- vehicle
- detection
- detection area
- traffic light
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Description
本発明は、信号機検出装置及び信号機検出方法に関する。 The present invention relates to a traffic signal detection apparatus and a traffic signal detection method.
従来から、車両に対する適切な走行制御を可能とするために、車両の進行方向を撮像した画像から信号機または一時停止標識を認識する車外認識装置が知られている(特許文献1)。特許文献1では、画像中に複数の信号機または一時停止標識が写る場合、画像に最も大きく写る信号機または一時停止標識を、車両に最も近接する位置に存在する信号機または一時停止標識として判定している。 2. Description of the Related Art Conventionally, an outside-vehicle recognition device that recognizes a traffic light or a stop sign from an image obtained by capturing the traveling direction of a vehicle is known in order to enable appropriate traveling control on the vehicle (Patent Document 1). In Patent Document 1, when a plurality of traffic lights or stop signs appear in an image, the traffic light or stop sign that is most visible in the image is determined as a traffic light or a stop sign that is closest to the vehicle. .
しかし、信号機は、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されてしまい、画像に写らない場合がある。車両に最も近接する位置に存在する手前側の信号機が遮蔽された場合、特許文献1では、画像に写る他の信号機を、車両に最も近接する位置に存在する信号機として誤認識してしまう。 However, the traffic light may be blocked by the presence of a preceding vehicle or a roadside tree and may not appear in the image. When the near-side traffic signal that is present at the closest position to the vehicle is blocked, in Patent Document 1, another traffic signal that appears in the image is erroneously recognized as the traffic signal that is present at the closest position to the vehicle.
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く検出することができる信号機検出装置及び信号機検出方法を提供することを目的としている。 The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide a traffic signal detection device and a traffic signal detection method capable of accurately detecting a traffic signal on the near side that a vehicle should follow.
本発明の一態様に係わる信号機検出装置は、車両に搭載された撮像部を用いて、車両の周囲を撮像して画像を取得し、車両の自己位置を検出する。車両の周囲にある信号機の位置情報を含む地図情報と自己位置とから、信号機の車両に対する相対位置を推定し、信号機の相対位置から予測される画像上の信号機の位置に検出領域を設定し、画像上に設定された検出領域から信号機を検出し、車両が従うべき信号機を特定する。検出領域に写ることが予測される信号機の数が2つ以上であって、検出領域から2以上のすべての信号機が検出できた場合、2以上のすべての信号機の中から車両が従うべき信号機を特定する。 A traffic light detection apparatus according to an aspect of the present invention captures an image of the surroundings of a vehicle using an imaging unit mounted on the vehicle, and detects the self-position of the vehicle. Estimate the relative position of the traffic signal to the vehicle from the map information including the traffic signal position information around the vehicle and the self-position, set the detection area at the position of the traffic signal on the image predicted from the relative position of the traffic light, A traffic light is detected from the detection area set on the image, and the traffic light to be followed by the vehicle is specified. If the number of traffic signals predicted to appear in the detection area is two or more and all of the two or more traffic lights can be detected from the detection area, the traffic signal to be followed by the vehicle from all of the two or more traffic lights is determined. Identify.
信号機検出装置及び信号機検出方法によれば、1の検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが1の検出領域に写っている場合、他の検出領域の中から信号機を検出することにより、手前側の信号機の誤認識が抑制され、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く検出することができる。 According to the traffic signal detection apparatus and the traffic signal detection method, when only some traffic signals are reflected in one detection region among two or more traffic signals predicted to be captured in one detection region, By detecting the traffic signal from the vehicle, erroneous recognition of the traffic signal on the near side is suppressed, and the traffic signal on the near side that the vehicle should follow can be detected with high accuracy.
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。同一部材には同一符号を付して再度の説明を省略する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. The same members are denoted by the same reference numerals and the description thereof is omitted.
図1を参照して、実施形態に係わる信号機検出装置100のへ入出力される情報を説明する。信号機検出装置100は、車両に搭載された撮像部(カメラ)により撮像された画像から、車両が走行する道路周辺に設置された信号機を検出する。
With reference to FIG. 1, the information input / output to / from the traffic
信号機検出装置100には、地図情報D02と、ランドマーク情報D01と、カメラ情報D03とが入力される。地図情報D02には、予め実環境と地図の間で対応付けされた信号機の位置情報が含まれる。ランドマーク情報D01は、実環境上の車両の自己位置を算出するために用いられる。ランドマークには、地上に設けられた特徴物(地上ランドマーク)、及び車両が受信可能なGPS信号を発信するGPS衛星が含まれる。実施形態では、地上ランドマークを例に取り説明する。ランドマーク情報D01には、例えば、地上ランドマークの位置情報が含まれる。カメラ情報D03は、撮像部から車両の周囲(例えば前方)の映像を抽出するために用いられる。信号機検出装置100は、これらの情報D01〜D03に基づいて、信号機の検出結果を信号機情報D04として出力する。
Map information D02, landmark information D01, and camera information D03 are input to the traffic
図2を参照して、実施形態に係わる信号機検出装置100の構成及びデータフローを説明する。信号機検出装置100は、撮像部11と、自己位置検出部12と、信号機位置推定部13と、検出対象特定部20と、信号機検出部28とを備える。
With reference to FIG. 2, the structure and data flow of the traffic
撮像部11は、車両に搭載され、車両の周囲を撮像して画像を取得する。撮像部11は、固体撮像素子、例えばCCD及びCMOSを備えるカメラであって、画像処理が可能な画像を取得する。撮像部11は、カメラ情報D03に基づいて、レンズの画角、カメラの垂直方向及び水平方向の角度を設定し、取得した画像を画像データD08として出力する。
The
自己位置検出部12は、ランドマーク情報D01に基づいて車両の自己位置を検出する。ランドマーク情報D01は、例えば、車載のカメラ或いはレーザレーダ等のセンシング手段により検出された地上ランドマーク(店舗、名所、観光スポット)の車両に対する相対位置の情報である。地図情報D02の中には、地上ランドマークの位置情報が予め登録されている。ランドマーク情報D01と地上ランドマークの相対位置の情報とを照合することにより、車両の自己位置を検出することができる。ここで、「位置」には、座標及び姿勢が含まれる。具体的には、地上ランドマークの位置には、地上ランドマークの座標及び姿勢が含まれ、車両の位置には、車両の座標及び姿勢が含まれる。自己位置検出部12は、基準となる座標系における座標(x, y, z)及び、各座標軸の回転方向である姿勢(ピッチ、ヨー、ロール)を自己位置情報D05として出力する。
The
例えば、自己位置検出部12は、ランドマーク情報D01を用いて車両の初期位置を検出する。初期位置とは、ランドマーク情報D01から直接求めることができる車両の位置、すなわち座標及び姿勢である。そして、初期位置に、車両の移動量を累積加算することで車両の自己位置を算出する。自己位置検出部12は、オドメトリ、レーダ装置、ジャイロセンサ、ヨーレイトセンサ、舵角センサを用いて、単位時間当たりの車両の移動量、つまり、座標及び姿勢の変化量を推定することができる。
For example, the self-
信号機位置推定部13は、地図情報D02と自己位置情報D05とから、車両に対する信号機の相対位置を推定する。地図情報D02の中には、信号機の位置情報(座標情報)が予め登録されている。信号機の座標と車両の座標及び姿勢とから、車両に対する信号機の相対座標を求めることができる。信号機位置推定部13は、推定した信号機の相対座標を相対位置情報D06として出力する。なお、信号機位置推定部13により相対位置が推定される信号機は、車両に対して信号を提示する信号機、換言すれば、車両が従うべき信号機である。たとえば、信号機位置推定部13は、車両がこれから進入する最も手前の交差点であって、信号機が設置された交差点を「最寄交差点」として抽出する。「最寄交差点」に存在し、かつ自己位置情報の車両が従うべき少なくても一つ以上の信号機を「最寄信号機」として特定する。そして、車両に対する「最寄信号機」の相対位置を相対位置情報D06として出力とする。
The traffic signal
検出対象特定部20は、画像に写ることが予測される信号機のうち、車両が従うべき手前側の信号機を検出対象として特定する。具体的には、検出対象特定部20は、車両に対する信号機の相対位置から、信号機の画像上の位置を推測する。そして、画像の中に、信号機が写ることが予測される検出領域を設定する。検出対象特定部20により特定された検出領域は、検出対象情報D09として出力される。なお、検出対象特定部20及び信号機検出部28の詳細な構成は図3を参照して後述する。検出対象特定部20及び信号機検出部28の詳細な処理フローは図4を参照して後述する。
The detection
信号機検出部28は、検出対象特定部20が設定した検出領域に写ることが予測される信号機のすべてが検出領域から検出できた場合、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されている信号機は存在しないと判断できる。よって、信号機検出部28は、車両が従うべき手前側の信号機を当該検出領域の中から特定する。
When all of the traffic signals predicted to appear in the detection region set by the detection
一方、検出領域に写ることが予測される信号機の一部が検出領域から検出できなかった場合、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されている信号機が存在すると判断できる。よって、検出対象特定部20は、車両が従うべき手前側の信号機を当該検出領域の中から特定しない。
On the other hand, when a part of the traffic signal predicted to appear in the detection area cannot be detected from the detection area, it can be determined that there is a traffic signal that is blocked by the presence of the preceding vehicle or the roadside tree. Therefore, the detection
信号機検出部28は、検出対象を含む検出領域の中から、特定された車両が従うべき信号機の提示色を検出する。検出結果は、信号機情報D04として出力される。
The traffic
なお、自己位置検出部12、信号機位置推定部13、検出対象特定部20、及び信号機検出部28は、たとえば、CPU、メモリ、及び入出力部を備えるマイクロコントローラを用いて実現することができる。マイクロコントローラに予めインストールされたコンピュータプログラムをCPUが実行することにより、信号機検出装置100が備える複数の情報処理部(12、13、20、28)を構成する。
In addition, the self-
図3を参照して、図2の検出対象特定部20及び信号機検出部28の詳細な構成を説明する。検出対象特定部20は、検出領域設定部21と、優先順位設定部22と、信号機数計算部23とを備える。
With reference to FIG. 3, the detailed structure of the detection target specific |
検出領域設定部21は、信号機の相対位置から、信号機が写ることが予測される検出領域を画像内に設定する。撮像部11は車両に固定されているため、撮像部11が撮像する画角及び方向が定まれば、画像の中で、信号機が写ることが予測される画像上の位置を特定することができる。検出領域設定部21は、この画像上の位置に基づいて、信号機が写ることが予測される検出領域を画像内に設定する。検出領域設定部21は、画像の中に写ることが予測される信号機の数や信号機の分布に応じて、複数の検出領域を設定することができる。たとえば、「最寄信号機」として、車両が走行する自車線側に位置する信号機と、対向車線側に位置する信号機とが予測される場合、画像の自車線側の領域、及び対向車線側の領域の各々に、検出領域を設定してもよい。検出領域設定部21は、信号機が写ることが予測される検出領域を「検出領域情報」として出力する。
The detection
優先順位設定部22は、信号機が遮蔽される可能性に基づいて、検出領域設定部21により設定された2以上の検出領域の間の優先順位を設定する。道路に対する信号機の位置及び車両に対する信号機の位置によって、信号機の画像への映り易さ、つまり、車両周囲の障害物によって信号機が遮蔽されてしまう可能性に違いがある。たとえば、先行車両の存在により、車両が走行する自車線側に位置する信号機は遮蔽され易いが、対向車線側に位置する信号機は遮蔽されにくい。自車線側に位置する信号機を含む検出領域よりも、対向車線側に位置する信号機を含む検出領域の優先順位を高く設定する。このように、画像に2以上の検出領域が設定される場合、優先順位設定部22は、信号機が遮蔽される可能性が低いほど優先順位が高くなるように、2以上の検出領域の間の優先順位を設定する。
The priority
信号機数計算部23は、信号機の相対位置から、検出領域に写ることが予測される信号機の数を計算する。たとえば、直線道路を車両が走行している場合、道路前方を撮像した画像上には、複数の信号機が近接して写る。このため、1つの検出領域の中に複数の信号機が含まれる場合がある。「検出領域情報」及び相対位置情報D06を用いることにより、検出領域内に含まれることが予測される信号機の数を推定することができる。計算結果は、「推定信号機数情報」として出力される。
The traffic light
信号機検出部28は、信号機数検出部24と、比較部25と、距離判定部26と、サイズ推定部27とを備える。
The traffic
信号機数検出部24は、検出領域の画像データD08を用いて、検出領域に実際に写っている信号機の数を検出する。検出領域の画像データD08は、画像データD08全体から切り出された検出領域のデータを用いることができる。或いは、検出領域の画像データD08は、検出領域を拡大した拡大画像のデータであっても構わない。これにより、検出領域の解像度が高まるため、信号機の認識精度が向上する。この場合、拡大画像を取得できるように、撮像部11の車両に対する姿勢及び撮像部11の画角を制御すればよい。換言すれば、パンチルトズーム機構を備えた撮像部11を用いて、全体の画像空間から検出領域へ絞り込んで拡大画像を撮像すればよい。同様にして、信号機検出部28は、検出対象となる信号機の提示色を検出する際に、画像データD08全体から切り出された検出領域のデータ、或いは、検出領域を拡大した拡大画像のデータを用いることができる。
The traffic signal
比較部25は、信号機数計算部23により算出された信号機の数と、信号機数検出部24により検出された信号機の数とを比較し、両者が一致するか否かを判断する。換言すれば、比較部25は、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが検出領域に実際に写っているか、或いは、2以上の信号機のすべてが検出領域に実際に写っているか、を判断する。
The
距離判定部26は、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機の間の距離を推定し、推定した距離が予め定めたしきい値よりも長いか否かを判断する。距離判定部26は、相対位置情報D06及び地図情報D02を用いることにより、2以上の信号機の間の距離、具体的には、車両の進行方向の距離を推定することができる。
The
2以上の信号機の間の距離が短ければ、画像上に写る信号機の大きさの差が小さくなる。このため、車両が従うべき手前側の信号機を、画像上に写る信号機の大きさを基準として特定することが難しくなる。具体的には、サイズ推定部27は、画像上に写る信号機の大きさが、後述するサイズ推定部27により推定される手前側の信号機のサイズに一致するか否かを判断することが難しくなり、車両が従うべき手前側の信号機を誤認識してしまうおそれがある。一方、2以上の信号機の距離が十分に長ければ、画像上に写る信号機の大きさの差が大きくなり、車両が従うべき手前側の信号機を、画像上に写る信号機の大きさを基準として特定し易くなる。
If the distance between two or more traffic lights is short, the difference in the size of the traffic lights appearing on the image becomes small. For this reason, it becomes difficult to specify the traffic signal on the near side that the vehicle should follow on the basis of the size of the traffic signal in the image. Specifically, it becomes difficult for the
そこで、距離判定部26は、画像上に写る信号機の大きさを基準として、車両が従うべき手前側の信号機を特定することができるか否かを判断するために、予め、しきい値を設定する。
Therefore, the
サイズ推定部27は、信号機の相対位置から、検出領域に写ることが予測される信号機の画像上の大きさを推定する。具体的には、サイズ推定部27は、車両が従うべき手前側の信号機の相対位置から、当該信号機の画像上の大きさを推定する。2以上の信号機の距離がしきい値よりも長いと距離判定部26によって判定された場合、車両が従うべき手前側の信号機を、画像上に写る信号機の大きさを基準として特定することができる。よって、この場合、図2の信号機検出部28は、2以上の信号機のうち、サイズ推定部27により推定される信号機の画像上の大きさに最も近い信号機を選択して当該信号機の提示色を検出する。
The
図4を参照して、検出対象特定部20及び信号機検出部28の詳細な処理手順の一例を説明する。図4に示す例は、検出領域設定部21が2以上の検出領域を画像内に設定する場合の例を示す。
With reference to FIG. 4, an example of a detailed processing procedure of the detection
まず、ステップS01において、検出領域設定部21は、信号機の相対位置から、信号機が写ることが予測される2以上の検出領域を画像内に設定する。ステップS03に進み、優先順位設定部22は、信号機が遮蔽される可能性に基づいて、検出領域設定部21により設定された2以上の検出領域の間の優先順位を設定する。
First, in step S01, the detection
ステップS05に進み、検出対象特定部20は、2以上の検出領域の中から1の検出領域を選択する。たとえば、優先順位が最も高い検出領域を選択する。ステップS07に進み、信号機数計算部23は、信号機の相対位置から、検出領域に写ることが予測される信号機の数を計算する。信号機数検出部24は、検出領域の画像データD08を用いて、検出領域に実際に写っている信号機の数を検出する。そして、比較部25は、信号機数計算部23により算出された信号機の数と、信号機数検出部24により検出された信号機の数とを比較し、両者が一致するか否かを判断する。
In step S05, the detection
両者が一致する場合、すなわち、2以上の信号機のすべてが検出領域で実際に検出できた場合(S07でYES)、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されている信号機は、検出領域の中に存在しないと判断できる。そこで、ステップS09に進み、信号機検出部28は、車両が従うべき手前側の信号機を当該検出領域の中から特定する。具体的には、当該検出領域に写る2以上の信号機のうち、画像上の大きさが最大の信号機を車両が従うべき手前側の信号機として特定する。その後、ステップS19に進む。
If the two match, that is, if all of the two or more traffic lights can actually be detected in the detection area (YES in S07), the traffic signal shielded by the presence of the preceding vehicle or the roadside tree is in the detection area. It can be determined that it does not exist. Then, it progresses to step S09 and the traffic
一方、両者が一致しない場合、すなわち、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが検出領域で実際に検出された場合(S07でNO)、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されている信号機が、検出領域の中に存在すると判断できる。そこで、ステップS11に進み、距離判定部26は、相対位置情報D06及び地図情報D02を用いることにより、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機の間の距離を推定する。そして、推定した距離が予め定めたしきい値よりも長いか否かを判断する。
On the other hand, if the two do not match, that is, if only some of the traffic lights predicted to appear in the detection area are actually detected in the detection area (NO in S07), the preceding vehicle or street It can be determined that a traffic signal shielded by the presence of a tree is present in the detection area. Then, it progresses to step S11 and the
距離が予め定めたしきい値以下である場合(S11でNO)、画像上に写る信号機の大きさの差が小さくなるため、車両が従うべき手前側の信号機を、画像上に写る信号機の大きさを基準として特定できないと判断できる。なお、ステップS11において、2以上の信号機の距離を推定できない場合も、同様に判断できる。そこで、ステップS17に進み、信号機検出部28は、2以上の検出領域の中から他の検出領域を選択する。たとえば、優先順位が次に高い検出領域を選択する。その後、ステップS07に戻る。
When the distance is equal to or smaller than a predetermined threshold value (NO in S11), the difference in the size of the traffic signal appearing on the image becomes small. It can be determined that it cannot be specified based on the standard. Note that the same determination can be made when the distance between two or more traffic lights cannot be estimated in step S11. Then, it progresses to step S17 and the traffic
一方、距離が予め定めたしきい値よりも長い場合(S11でYES)、車両が従うべき手前側の信号機を、画像上に写る信号機の大きさを基準として特定できると判断できる。そこで、ステップS13に進み、サイズ推定部27は、車両が従うべき手前側の信号機の相対位置から、当該信号機の画像上の大きさを推定する。そして、サイズ推定部27は、検出領域内に写る信号機の中に、推定した大きさに等しい大きさの信号機があるか否かを判断する。
On the other hand, if the distance is longer than a predetermined threshold value (YES in S11), it can be determined that the near-side traffic signal to be followed by the vehicle can be specified based on the size of the traffic signal reflected on the image. Then, it progresses to step S13 and the
推定した大きさに等しい大きさの信号機が写っている場合(S13でYES)、車両が従うべき手前側の信号機は、遮蔽されていないと判断できる。そこで、ステップS15に進み、検出対象特定部20は、当該信号機を検出対象として特定する。その後、ステップS19に進む。
When a traffic light having a size equal to the estimated size is reflected (YES in S13), it can be determined that the front traffic light to be followed by the vehicle is not shielded. Then, it progresses to step S15 and the detection target specific |
一方、推定した大きさに等しい大きさの信号機が写っていない場合(S13でNO)、車両が従うべき手前側の信号機が、遮蔽されていると判断できる。よって、ステップS17に進み、優先順位が次に高い検出領域を選択する。その後、ステップS07に戻る。 On the other hand, when a traffic light having a size equal to the estimated size is not shown (NO in S13), it can be determined that the traffic light on the near side that the vehicle should follow is shielded. Therefore, it progresses to step S17 and the detection area | region with the next highest priority is selected. Thereafter, the process returns to step S07.
ステップS19では、ステップS09或いはステップS15において特定された信号機の提示色を検出する。 In step S19, the presenting color of the traffic light identified in step S09 or step S15 is detected.
ここで、図4に示した処理手順を、次に示すように、第1実施例〜第4実施例として分類する。 Here, the processing procedure shown in FIG. 4 is classified as the first to fourth embodiments as follows.
第1実施例では、2以上の信号機のすべてが検出領域で実際に検出されており(S07でYES)、当該検出領域に写る2以上の信号機のうち、画像上の大きさが最大の信号機を車両が従うべき信号機として特定する(S09)。 In the first embodiment, all of the two or more traffic signals are actually detected in the detection region (YES in S07), and the traffic signal having the largest size on the image among the two or more traffic signals reflected in the detection region is selected. It is specified as a traffic light to be followed by the vehicle (S09).
第2実施例では、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが検出領域で実際に検出されており(S07でNO)、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機の間の距離が、予め定めたしきい値以下であり(S11でNO)、他の検出領域を選択する(S17)。 In the second embodiment, only some of the two or more traffic signals predicted to appear in the detection area are actually detected in the detection area (NO in S07) and predicted to appear in the detection area. The distance between the two or more traffic signals is equal to or less than a predetermined threshold value (NO in S11), and another detection area is selected (S17).
第3実施例では、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが検出領域で実際に検出されており(S07でNO)、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機の間の距離が、予め定めたしきい値より長く(S11でYES)、推定した大きさに等しい大きさの信号機が写っていないため(S13でNO)、他の検出領域を選択する(S17)。 In the third embodiment, only some of the two or more traffic signals predicted to appear in the detection area are actually detected in the detection area (NO in S07) and predicted to appear in the detection area. The distance between the two or more traffic signals is longer than a predetermined threshold (YES in S11), and no traffic signal having a size equal to the estimated size is captured (NO in S13). Is selected (S17).
第4実施例では、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが検出領域で実際に検出されており(S07でNO)、検出領域に写ることが予測される2以上の信号機の間の距離が、予め定めたしきい値より長く(S11でYES)、推定した大きさに等しい大きさの信号機が写っているため(S13でYES)、当該信号機を検出対象として特定する(S15)。 In the fourth embodiment, only some of the two or more traffic signals predicted to appear in the detection area are actually detected in the detection area (NO in S07) and predicted to appear in the detection area. Since the distance between the two or more traffic signals is longer than a predetermined threshold (YES in S11) and a traffic signal having a size equal to the estimated size is reflected (YES in S13), the traffic signal is detected. The target is specified (S15).
図5を参照して、図4のステップS07の判断例を説明する。すべての実施例において、信号機数計算部23は、検出領域RGに写ることが予測される信号機の数を2と算出する。第1実施例において、信号機数検出部24は、検出領域RGに実際に写っている信号機(TS1、TS2)の数を2と検出する。一方、第2〜4実施例において、奥側の信号機(TS2)が遮蔽物SH(たとえば、先行車両、街路樹)により遮蔽されている。このため、信号機数検出部24は、検出領域RGに実際に写っている信号機TS1の数を2と検出する。
With reference to FIG. 5, the determination example of step S07 of FIG. 4 will be described. In all the embodiments, the traffic light
よって、第1実施例で、比較部25は、計算された信号機の数と検出された信号機の数が一致すると判断し、ステップS07で、2以上の信号機のすべてが検出領域で実際に検出されていると判断する。一方、第2〜第4実施例で、比較部25は、計算された信号機の数と検出された信号機の数が一致しないと判断し、ステップS07で、2以上の信号機の一部が検出領域で実際に検出されていないと判断する。
Therefore, in the first embodiment, the
図6を参照して、図4のステップS11の判断例を説明する。ステップS11の判断は、第2〜第4実施例において実施される。第3及び第4実施例で、距離判定部26は、検出領域RGに写ることが予測される2以上の信号機(TS1、TS2)の間の距離が、予め定めたしきい値より長い(S11でYES)と判断する。一方、第2実施例で、距離判定部26は、検出領域RGに写ることが予測される2以上の信号機(TS1、TS2)の間の距離が、予め定めたしきい値以下である(S11でNO)と判断する。
With reference to FIG. 6, the example of determination of step S11 of FIG. 4 is demonstrated. The determination in step S11 is performed in the second to fourth examples. In the third and fourth embodiments, the
図7を参照して、図4のステップS13の判断例を説明する。ステップS13の判断は、第3及び第4実施例において、検出領域RGに写ることが予測される2以上の信号機(TS1、TS2)の間の距離が、予め定めたしきい値より長い場合に(S11でYES)、実施される。信号機(TS1、TS2)の距離が長ければ、信号機(TS1、TS2)を、信号機の大きさを基準として識別することが可能である。そこで、サイズ推定部27は、車両が従うべき手前側の信号機(EST)の相対位置から、信号機(EST)の画像上の大きさを推定する。
With reference to FIG. 7, the determination example of step S13 of FIG. 4 will be described. The determination in step S13 is made when the distance between two or more traffic signals (TS1, TS2) predicted to appear in the detection region RG is longer than a predetermined threshold in the third and fourth embodiments. (YES in S11) is performed. If the distance between the traffic lights (TS1, TS2) is long, the traffic lights (TS1, TS2) can be identified based on the size of the traffic lights. Therefore, the
第4実施例では、2以上の信号機(TS1、TS2)のうち、奥側の信号機TS2が遮蔽物SHにより遮蔽されて画像データD08に写っていないが、手前側の信号機TS1は画像データD08に写っている。よって、サイズ推定部27は、推定した信号機(EST)と実際に写っている信号機(TS1)との大きさを比較する。そして、推定した信号機(EST)の大きさに等しい大きさの信号機(TS1)が検出領域RG内に写っていると判断する(ステップS13でYES)。
In the fourth embodiment, among the two or more traffic signals (TS1, TS2), the rear traffic signal TS2 is shielded by the shield SH and is not reflected in the image data D08. It is reflected. Therefore, the
一方、第3実施例では、2以上の信号機(TS1、TS2)のうち、車両が従うべき手前側の信号機TS1が遮蔽物SHにより遮蔽されて画像データD08に写っていないが、奥側の信号機TS2は画像データD08に写っている。よって、サイズ推定部27は、推定した信号機(EST)と実際に写っている信号機(TS2)との大きさを比較する。そして、推定した信号機(EST)の大きさに等しい大きさの信号機が検出領域RG内に写っていないと判断する(ステップS13でNO)。
On the other hand, in the third embodiment, among the two or more traffic signals (TS1, TS2), the traffic signal TS1 on the near side that the vehicle should follow is shielded by the shielding object SH and is not reflected in the image data D08. TS2 is shown in the image data D08. Therefore, the
以上説明したように、実施形態によれば、以下の作用効果が得られる。 As described above, according to the embodiment, the following operational effects can be obtained.
車両は、走行路上において最も近接する位置に存在する手前側の信号機に従って走行する必要がある。しかし、信号機は、先行車両、街路樹、工事など、地図情報から特定できない要因(遮蔽物)によって隠されてしまい、車両から視認できない場合がある。この場合、遮蔽された信号機は、画像に写らない。図7に示すように、手前側の信号機(TS1)が遮蔽され、且つ、手前側の信号機(TS1)の先にある奥側の信号機(TS2)が画像に写る場合、奥側の信号機(TS2)を手前側の信号機として誤認識してしまうおそれがある。手前側の信号機と奥側の信号機の提示色が異なる場合、車両に対する適切な走行制御の実現は難しくなる。 The vehicle needs to travel according to the traffic light on the near side that is present at the closest position on the travel path. However, the traffic lights may be hidden by factors (shields) that cannot be specified from the map information, such as preceding vehicles, roadside trees, and construction, and may not be visible from the vehicle. In this case, the blocked traffic signal does not appear in the image. As shown in FIG. 7, when the front traffic light (TS1) is shielded and the back traffic light (TS2) ahead of the front traffic light (TS1) appears in the image, the back traffic light (TS2) ) May be misrecognized as a traffic light on the near side. When the display colors of the traffic light on the near side and the traffic light on the far side are different, it is difficult to realize appropriate traveling control for the vehicle.
撮像部11により取得された画像には、手前側の信号機のみならず、更にその先にある奥側の信号機までもが写る。しかし、図5に示すように、信号機の画像上の位置や大きさから、手前側の信号機を明確に特定することは難しい。
The image acquired by the
そこで、1の検出領域に写ることが予測される2以上の信号機のうち一部の信号機だけが1の検出領域で検出された場合(S07でNO)、1の検出領域に写ることが予測される信号機のうち、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されている信号機が存在すると判断する。そして、信号機の画像上の位置や大きさから、当該遮蔽された信号機が手前側の信号機であるか否かを判断することが難しい場合には、1の検出領域に写っている信号機を車両が従うべき信号機とは特定せずに、その他の検出領域から信号機の検出を試みる(S17)。 Therefore, when only some of the two or more traffic signals predicted to appear in one detection region are detected in one detection region (NO in S07), it is predicted to appear in one detection region. It is determined that there is a traffic signal that is blocked by the presence of a preceding vehicle or a roadside tree. If it is difficult to determine whether or not the shielded traffic signal is a traffic signal on the near side from the position and size of the traffic signal on the image, the vehicle displays the traffic signal reflected in one detection area. A signal is detected from other detection areas without specifying the signal to be followed (S17).
これにより、手前側の信号機の誤認識が抑制され、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く検出することができる。 Thereby, the misrecognition of the traffic signal on the near side is suppressed, and the traffic signal on the near side that the vehicle should follow can be detected with high accuracy.
予測される信号機のすべてが1の検出領域で検出されている場合(S07でYES)、先行車両或いは街路樹の存在によって遮蔽されている信号機は存在しないと判断できる。よって、車両が従うべき手前側の信号機を1の検出領域の中から精度良く検出することができる。 When all the predicted traffic signals are detected in one detection area (YES in S07), it can be determined that there is no traffic signal shielded by the presence of a preceding vehicle or a roadside tree. Therefore, the traffic signal on the near side that the vehicle should follow can be detected from one detection region with high accuracy.
車両に搭載された撮像部11が画像を取得する場合、道路に対する信号機の位置によって、信号機の画像への映り易さ、つまり、車両周囲の障害物によって信号機が遮蔽されてしまう可能性に違いがある。そこで、画像に2以上の検出領域が設定される場合、優先順位設定部22は、2以上の検出領域の間の優先順位を設定する。そして、信号機検出部28は、他の検出領域として、1の検出領域の次に優先順位が高い検出領域を選択して、信号機を検出する。これにより、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く検出することができる。また、早期に信号機を検出し、且つ演算処理負担を軽減することができる。
When the
2以上の信号機の間の距離がしきい値以下である場合(S11でNO)、図6に示すように、信号機(TS1、TS2)の画像上の大きさの相違から、遮蔽された信号機が手前側の信号機であるか否かを判断することは難しい。そこで、1の検出領域に写る信号機を検出対象とはせずに、その他の検出領域から信号機の検出を試みる。これにより、手前側の信号機の誤認識が抑制され、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く検出することができる。 When the distance between two or more traffic signals is less than or equal to the threshold value (NO in S11), as shown in FIG. 6, due to the difference in the size of the traffic signals (TS1, TS2) on the image, It is difficult to determine whether the traffic light is on the near side. Therefore, the traffic light reflected in one detection area is not set as a detection target, and detection of the traffic light is attempted from other detection areas. Thereby, the misrecognition of the traffic signal on the near side is suppressed, and the traffic signal on the near side that the vehicle should follow can be detected with high accuracy.
検出領域設定部21は、検出領域を拡大した拡大画像を取得できるように、撮像部11の車両に対する姿勢及び撮像部11の画角を制御する。これにより、画像から1の検出領域を切り出す場合に比べて、検出領域の解像度が高まるため、信号機の認識精度が向上する。
The detection
(第1変形例)
第1及び第2変形例では、第1実施例に係わる変形例を説明する。第1変形例では、2以上の信号機のすべてが検出領域で実際に検出された場合(S07でYES)に、2以上の信号機の間の距離がしきい値よりも長いか否かを判断する。そして、2以上の信号機の間の距離がしきい値よりも長い場合、サイズ推定部27は、2以上の信号機のうち、車両が従うべき手前側の信号機の大きさを推定し、推定した信号機の画像上の大きさに最も近い信号機を車両が従うべき信号機として特定する。すなわち、図4のステップS07でYESと判断した場合において、ステップS09の代わりに、ステップS11を実施する。そして、ステップS11でYESと判断され、且つ、続くステップS13でYESと判断された場合、ステップS15に進み、検出対象を選択する。
(First modification)
In the first and second modifications, a modification according to the first embodiment will be described. In the first modified example, when all of the two or more traffic signals are actually detected in the detection region (YES in S07), it is determined whether or not the distance between the two or more traffic signals is longer than the threshold value. . When the distance between the two or more traffic lights is longer than the threshold value, the
第1変形例によれば、2以上の信号機の間の距離がしきい値よりも長い場合(S11でYES)、信号機の画像上の大きさの相違から、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く特定することができる。よって、手前側の信号機の誤検出を抑制することができる。 According to the first modification, when the distance between two or more traffic lights is longer than the threshold value (YES in S11), the front traffic lights to be followed by the vehicle are determined based on the difference in the size of the traffic lights on the image. It can be specified with high accuracy. Therefore, erroneous detection of the traffic signal on the near side can be suppressed.
(第2変形例)
第2変形例では、2以上の信号機のすべてが検出領域で実際に検出された場合(S07でYES)に、2以上の信号機の間の距離がしきい値よりも長いか否かを判断する。そして、2以上の信号機の間の距離がしきい値以下である場合、検出対象特定部20は、2以上の検出領域の中から、他の検出領域、たとえば、優先順位が次に高い検出領域を選択する。その後、ステップS07に戻る。なお、2以上の信号機の間の距離が推定できない場合も同様である。すなわち、図4のステップS07でYESと判断した場合において、ステップS09の代わりに、ステップS11を実施する。そして、ステップS11でNOと判断された場合、ステップS17に進み、他の検出領域を選択してステップS07に戻る。
(Second modification)
In the second modified example, when all of the two or more traffic signals are actually detected in the detection region (YES in S07), it is determined whether or not the distance between the two or more traffic signals is longer than the threshold value. . When the distance between the two or more traffic lights is equal to or less than the threshold value, the detection
第2変形例によれば、2以上の信号機のすべてが検出領域で実際に検出された場合であっても、2以上の信号機の間の距離がしきい値以下であれば、信号機の画像上の大きさから、手前側の信号機を特定ことは難しい。そこで、1の検出領域に写る信号機を車両が従うべき信号機として特定せずに、その他の検出領域から信号機の検出を試みる。これにより、手前側の信号機の誤認識が抑制され、車両が従うべき手前側の信号機を精度良く検出することができる。 According to the second modification, even when all of two or more traffic lights are actually detected in the detection area, if the distance between the two or more traffic lights is equal to or smaller than a threshold value, It is difficult to specify the traffic light on the near side because of the size of the signal. Therefore, the traffic light reflected in one detection area is not specified as a traffic light to be followed by the vehicle, and the traffic light is detected from other detection areas. Thereby, the misrecognition of the traffic signal on the near side is suppressed, and the traffic signal on the near side that the vehicle should follow can be detected with high accuracy.
以上、実施例に沿って本発明の内容を説明したが、本発明はこれらの記載に限定されるものではなく、種々の変形及び改良が可能であることは、当業者には自明である。 Although the contents of the present invention have been described with reference to the embodiments, the present invention is not limited to these descriptions, and it is obvious to those skilled in the art that various modifications and improvements can be made.
11 撮像部
12 自己位置検出部
13 信号機位置推定部
15 信号機検出部
16 誤検出度評価部
20 検出対象特定部
21 検出領域設定部
22 優先順位設定部
23 信号機数計算部
27 サイズ推定部
28 信号機検出部
100 信号機検出装置
D02 地図情報
RG 検出領域
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記車両の自己位置を検出する自己位置検出部と、
前記車両の周囲にある信号機の位置情報を含む地図情報と前記自己位置とから、前記信号機の前記車両に対する相対位置を推定する信号機位置推定部と、
前記信号機の相対位置から予測される前記画像上の信号機の位置に検出領域を設定する検出領域設定部と、
前記画像上に設定された検出領域から前記信号機を検出し、前記車両が従うべき信号機を特定する信号機検出部と、を備え、
前記信号機検出部は、前記検出領域に写ることが予測される前記信号機が2つ以上である場合であって、前記検出領域から2以上のすべての前記信号機が検出できた場合、前記2以上のすべての信号機の中から前記車両が従うべき信号機を特定する
ことを特徴とする信号機検出装置。 An imaging unit mounted on a vehicle and capturing an image of the surroundings of the vehicle;
A self-position detector for detecting the self-position of the vehicle;
A traffic signal position estimation unit that estimates a relative position of the traffic signal to the vehicle from map information including positional information of traffic signals around the vehicle and the self-position;
A detection area setting unit for setting a detection area at the position of the traffic signal on the image predicted from the relative position of the traffic signal;
A traffic light detector that detects the traffic light from a detection area set on the image and identifies a traffic light to be followed by the vehicle;
The traffic signal detection unit is a case where there are two or more traffic signals predicted to appear in the detection area, and when two or more traffic signals are detected from the detection area, the two or more traffic signals are detected. A traffic light detection device that identifies a traffic light to be followed by the vehicle from among all traffic lights.
前記信号機検出部は、前記検出領域の一つで写ることが予測される前記信号機が2つ以上で、かつ、前記2以上の信号機の一部が検出できなかった場合であって、前記2以上の信号機の間の距離がしきい値よりも長い場合、前記2以上の信号機のうち、前記サイズ推定部により推定される前記信号機の画像上の大きさに最も近い信号機を前記車両が従うべき信号機として特定する
ことを特徴とする請求項1に記載の信号機検出装置。 A size estimation unit that estimates the size of the traffic light on the image predicted to be reflected in the detection area from the relative position of the traffic light;
The traffic signal detection unit is a case where the number of the traffic signals predicted to be captured in one of the detection areas is two or more and a part of the two or more traffic signals cannot be detected, and the two or more traffic signals are detected. When the distance between the two traffic lights is longer than a threshold value, the traffic light to which the vehicle should follow the traffic light closest to the size of the traffic light on the image estimated by the size estimation unit among the two or more traffic lights. The traffic light detection device according to claim 1, characterized by:
前記信号機検出部は、前記他の検出領域として、前記2以上の信号機の一部が検出できなかった検出領域の次に前記優先順位が高い検出領域を選択する
ことを特徴とする請求項3又は4のいずれか一項に記載の信号機検出装置。 A priority setting unit that sets the priority between the two or more detection areas so that the priority is higher as the possibility that the traffic light is shielded is lower;
The traffic signal detection unit selects, as the other detection area, a detection area having the second highest priority after a detection area in which a part of the two or more traffic signals cannot be detected. 5. The traffic light detection device according to any one of 4.
前記車両の自己位置を検出し、
前記車両の周囲にある信号機の位置情報を含む地図情報と前記自己位置とから、前記信号機の前記車両に対する相対位置を推定し、
前記信号機の相対位置から予測される前記画像上の信号機の位置に検出領域を設定し、
前記画像上に設定された検出領域から前記信号機を検出し、前記車両が従うべき信号機を特定する
信号機検出方法であって、
前記検出領域に写ることが予測される前記信号機が2つ以上である場合であって、前記検出領域から2以上のすべての前記信号機が検出できた場合、前記2以上のすべての信号機の中から前記車両が従うべき信号機を特定する
ことを特徴とする信号機検出方法。 Using an imaging unit mounted on the vehicle, image the surroundings of the vehicle to obtain an image,
Detecting the position of the vehicle,
From the map information including the position information of traffic lights around the vehicle and the self-position, the relative position of the traffic lights to the vehicle is estimated,
Set a detection area at the position of the traffic light on the image predicted from the relative position of the traffic light;
A traffic signal detection method for detecting the traffic signal from a detection area set on the image and identifying a traffic signal to be followed by the vehicle,
When there are two or more traffic lights predicted to appear in the detection area, and all of the two or more traffic lights can be detected from the detection area, from among all the two or more traffic lights A traffic light detection method characterized by identifying a traffic light to be followed by the vehicle.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014165115A JP6365103B2 (en) | 2014-08-14 | 2014-08-14 | Signal detection device and signal detection method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014165115A JP6365103B2 (en) | 2014-08-14 | 2014-08-14 | Signal detection device and signal detection method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016042226A true JP2016042226A (en) | 2016-03-31 |
JP6365103B2 JP6365103B2 (en) | 2018-08-01 |
Family
ID=55591972
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014165115A Active JP6365103B2 (en) | 2014-08-14 | 2014-08-14 | Signal detection device and signal detection method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6365103B2 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9977975B2 (en) | 2016-08-18 | 2018-05-22 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Traffic light detection using multiple regions of interest and confidence scores |
KR101911598B1 (en) * | 2016-08-03 | 2018-10-24 | 울산대학교 산학협력단 | Pedestrian crossing traffic light image recognition method and apparatus for visually impaired People |
DE102018129197A1 (en) | 2018-01-11 | 2019-07-11 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic signal recognition device and autonomous driving system |
JP2019133592A (en) * | 2018-02-02 | 2019-08-08 | トヨタ自動車株式会社 | Traffic light recognition device |
WO2019159214A1 (en) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 本田技研工業株式会社 | Vehicle control device and vehicle control method |
KR20220004608A (en) * | 2020-12-25 | 2022-01-11 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | Vehicle driving control method, device and electronic equipment |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03260812A (en) * | 1990-03-12 | 1991-11-20 | Mazda Motor Corp | Picture input device for moving vehicle |
JP2007178223A (en) * | 2005-12-27 | 2007-07-12 | Aisin Aw Co Ltd | Feature recognition device |
JP2007241469A (en) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Toyota Motor Corp | Image processing system |
JP2008293277A (en) * | 2007-05-24 | 2008-12-04 | Aisin Aw Co Ltd | Traffic light detection device, traffic light detection method and program |
JP2010224925A (en) * | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | Environment recognition device |
JP2011123613A (en) * | 2009-12-09 | 2011-06-23 | Fuji Heavy Ind Ltd | Stop line recognition device |
JP2013045176A (en) * | 2011-08-22 | 2013-03-04 | Pioneer Electronic Corp | Signal recognition device, candidate point pattern transmitter, candidate point pattern receiver, signal recognition method, and candidate point pattern reception method |
JP2014093700A (en) * | 2012-11-06 | 2014-05-19 | Koito Mfg Co Ltd | Road-vehicle communication system and transmission/reception device |
-
2014
- 2014-08-14 JP JP2014165115A patent/JP6365103B2/en active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03260812A (en) * | 1990-03-12 | 1991-11-20 | Mazda Motor Corp | Picture input device for moving vehicle |
JP2007178223A (en) * | 2005-12-27 | 2007-07-12 | Aisin Aw Co Ltd | Feature recognition device |
JP2007241469A (en) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Toyota Motor Corp | Image processing system |
JP2008293277A (en) * | 2007-05-24 | 2008-12-04 | Aisin Aw Co Ltd | Traffic light detection device, traffic light detection method and program |
JP2010224925A (en) * | 2009-03-24 | 2010-10-07 | Fuji Heavy Ind Ltd | Environment recognition device |
JP2011123613A (en) * | 2009-12-09 | 2011-06-23 | Fuji Heavy Ind Ltd | Stop line recognition device |
JP2013045176A (en) * | 2011-08-22 | 2013-03-04 | Pioneer Electronic Corp | Signal recognition device, candidate point pattern transmitter, candidate point pattern receiver, signal recognition method, and candidate point pattern reception method |
JP2014093700A (en) * | 2012-11-06 | 2014-05-19 | Koito Mfg Co Ltd | Road-vehicle communication system and transmission/reception device |
Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101911598B1 (en) * | 2016-08-03 | 2018-10-24 | 울산대학교 산학협력단 | Pedestrian crossing traffic light image recognition method and apparatus for visually impaired People |
US9977975B2 (en) | 2016-08-18 | 2018-05-22 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Traffic light detection using multiple regions of interest and confidence scores |
DE102018129197A1 (en) | 2018-01-11 | 2019-07-11 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic signal recognition device and autonomous driving system |
US11010624B2 (en) | 2018-01-11 | 2021-05-18 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic signal recognition device and autonomous driving system |
DE102018129197B4 (en) | 2018-01-11 | 2023-06-01 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic signal detection device and system for autonomous driving |
JP2019133592A (en) * | 2018-02-02 | 2019-08-08 | トヨタ自動車株式会社 | Traffic light recognition device |
US10846546B2 (en) | 2018-02-02 | 2020-11-24 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Traffic signal recognition device |
WO2019159214A1 (en) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 本田技研工業株式会社 | Vehicle control device and vehicle control method |
JPWO2019159214A1 (en) * | 2018-02-13 | 2020-12-10 | 本田技研工業株式会社 | Vehicle control device and vehicle control method |
KR20220004608A (en) * | 2020-12-25 | 2022-01-11 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | Vehicle driving control method, device and electronic equipment |
KR102570972B1 (en) * | 2020-12-25 | 2023-08-25 | 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 | Vehicle driving control method, device and electronic equipment |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6365103B2 (en) | 2018-08-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7461720B2 (en) | Vehicle position determination method and vehicle position determination device | |
US10896310B2 (en) | Image processing device, image processing system, and image processing method | |
JP6337961B2 (en) | Signal recognition device and signal recognition method | |
JP6365103B2 (en) | Signal detection device and signal detection method | |
US20130286205A1 (en) | Approaching object detection device and method for detecting approaching objects | |
US9569673B2 (en) | Method and device for detecting a position of a vehicle on a lane | |
JP6450294B2 (en) | Object detection apparatus, object detection method, and program | |
JP6222353B2 (en) | Target detection apparatus and target detection method | |
JP6567659B2 (en) | Lane detection device and lane detection method | |
JP6299517B2 (en) | Signal recognition device and signal recognition method | |
US20180114067A1 (en) | Apparatus and method for extracting objects in view point of moving vehicle | |
JP2009071836A (en) | Automobile driving assistance device comprising a stereoscopic image capturing system | |
JP6032034B2 (en) | Object detection device | |
US11468691B2 (en) | Traveling lane recognition apparatus and traveling lane recognition method | |
JP5539250B2 (en) | Approaching object detection device and approaching object detection method | |
JP2016189084A (en) | Vehicle state determination device | |
KR102003387B1 (en) | Method for detecting and locating traffic participants using bird's-eye view image, computer-readerble recording medium storing traffic participants detecting and locating program | |
JP2018073275A (en) | Image recognition device | |
JP6815935B2 (en) | Position estimator | |
JP6174884B2 (en) | Outside environment recognition device and outside environment recognition method | |
KR20160149564A (en) | Apparatus and method for recognizing traffic mark based on image | |
JP2007164566A (en) | System and device of vehicle sensing for traffic-actuated control | |
JP6564682B2 (en) | Object detection device, object detection method, and object detection program | |
JP7572980B2 (en) | Roadside estimation device, roadside estimation method, and computer program for roadside estimation | |
JP7344776B2 (en) | Traffic light recognition method and traffic light recognition device |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170330 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180216 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180227 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180605 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180618 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6365103 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |