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JP2005033680A - 車両用画像処理装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 撮像手段の故障を確実に判定することのできる車両用画像処理装置を提供する。
【解決手段】 画像処理装置(例えば、白線認識ECU1)は、撮像手段(例えば、前方カメラ11)で撮像した画像中の車体部分の画像の輝度を検出し、これと車外照度を検出する手段(例えば、ダッシュボード上に配置される日射センサ10)で検出した照度を比較し、その結果に所定以上の齟齬がある場合に撮像手段(前方カメラ11)の異常と判定する。
【選択図】 図1

Description

本発明は、車両に搭載され、撮像手段で取得した車外の画像を処理する車両用画像処理装置に関する。
車両に搭載されたカメラで取得した画像を基に、画像処理によって走行レーンを区画する白線を認識して、車両の走行レーンからの逸脱を警告したり、走行レーンに追従して自動走行を行う装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
このような技術においては、逆光、雨上がりなどの画像が明るすぎる場合や夜間など画像がくらすぎる場合、薄暮、雪等によって画像のコントラストが低い場合、スミアが発生している場合等には、画像認識処理が正確に行えないため、これを利用した自動走行やレーン逸脱警告が行えなくなる。そこで、特許文献1の技術では、取得した画像から画像認識が不能であった場合に、その不能となった条件、例えば画像が過度の明暗状態にあること、画像のコントラストが低いこと、等の認識不可能条件に基づいて必要な操作、補正等を行う。
特開2000−207563号公報(段落0017〜0025、図3〜図5)
しかしながら、この技術では、取得した画像が画像認識不能な状態にある場合に、撮像手段であるカメラ自体の故障によるのか、環境自体により信号が飽和しているのかを判断することが困難である。例えば、極端に明るい画像を取得した場合に、極端な逆光条件等の周囲が極端に明るい状態にあるため、絞りを絞り込んだとしても輝度を抑えることのできない状態にあるのか、撮像手段の故障により明るい画像が出力されているのかは判別できない。また、トンネルの出入り口等、カメラ位置近傍と白線認識を行いたい走行位置との明暗の差が激しい場合には、判定を正確に行うことができない。
そこで本発明は、撮像手段の故障を確実に判定することのできる車両用画像処理装置を提供することを課題とする。
上記課題を解決するため、本発明に係る車両用画像処理装置は、車両に搭載され、撮像手段で取得した車外の画像を処理する車両用画像処理装置において、撮像手段が撮像している画像内の車体部分の画像の輝度を検出する手段と、車外照度を測定する手段と、検出した車体部分の画像の輝度と、測定した車外照度とに所定以上の齟齬がある場合に、撮像手段が異常であると判定する判定手段と、を備えていることを特徴とする。
車両に搭載された撮像手段の画像中に映り込む車体部分は、ほぼ一定であり、その輝度は、その車体部分への日照等による照度に応じて変化する。したがって、車外照度と撮像された画像中の車体部分の輝度とは、一定の相関関係を有することから、両者を比較することにより、両者が一致している場合には、画像の明暗は環境の影響によるものであり、両者に齟齬がある場合には、撮像手段の異常によるものと判別できる。
以上説明したように本発明によれば、撮像手段で撮像した画像中の車体部分の輝度と別に測定した照度とを比較することで、撮像手段の故障を正確に判定することができる。したがって、撮像手段で取得した画像からの画像認識処理を精度よく行うことが可能となり、これを用いた車両制御の精度、信頼性が向上する。
以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の参照番号を附し、重複する説明は省略する。
図1は、本発明に係る車両用画像処理装置を含む車両制御装置のブロック構成図であり、図2は、それを搭載した車両200を示す斜視図である。この車両制御装置100は、車両前方位置における車外照度を検出する日射センサ10と、車両前方の画像を取得する前方カメラ11と、この前方カメラ11で取得した画像から画像処理により車両の前方進路上の白線を認識する白線認識ECU1と、を備える。白線認識ECU1は、RAM、ROM、CPU等によって構成され、本発明に係る車両用画像処理装置における画像処理部を構成するとともに、判定手段および車体部分の画像の輝度を検出する手段(以下、輝度検出手段と称する。)を兼ねている。この白線認識ECU1には、また、ヨーレートセンサ12、舵角センサ13、車速センサ14の出力信号が入力されており、白線認識ECU1の認識結果は、車内LAN2を介してPCS(Pre-Crash Safety)システム3、逸脱警報システム4、レーンキープシステム5等に送られる。また、白線認識ECU1には、モニタ装置42とスピーカー43が接続されている。これらPCSシステム3、逸脱警報システム4、レーンキープシステム5の詳細については、省略する。
前方カメラ11は、本発明に係る撮像手段に相当し、図2に示されるように車両200のフロントウィンドウ上部(例えば、バックミラーの裏側)に配置されており、車両200前方の画像、つまり、車両前方の走行レーン300の画像(区画線301を含む。)を取得するものである。この前方カメラ11は、取得した画像を、AD変換により、所定の画素数(例えば、横方向をx方向、縦方向をy方向として、x×yが320×240画素)のモノクロ階調(例えば8階調)のデジタル画像データに変換して白線認識ECU1に送る。もちろん、所定の画素数、階調を有するデジタルデータを直接出力可能なデジタルカメラを前方カメラ11に用いてもよく、前方カメラ11のアナログ出力を白線認識ECU1内部でAD変換してもよい。
日射センサ10は、本発明に係る車体部分近傍の照度を検出する手段(以下、照度検出手段と称する。)に相当し、フロントウィンドウ下部に面したダッシュボード上面にボンネット200aに近接するように埋め込まれており、ダッシュボード上部へ入射する日射量(光量)を測定することで、ボンネット200aへ入射する光量(車外照度)を判定する。図3は、この日射センサ10の特性例を示すグラフである。この日射センサ10は、日射量(入射面へ入射する光量)が大きいほど低い電圧を、日射量が小さいほど高い電圧を示し、その関係は線型となる特性を有している。このほかにも、逆の特性、つまり、日射量が小さいほど低い電圧を、日射量が大きいほど高い電圧を示すセンサでも、日射量と出力電流とが相関関係を有するセンサや、日射量と電圧または電流との相関関係が非線形であるセンサ等を用いることができる。
この車両制御装置では、前方カメラ11により取得した画像から白線認識ECU1が画像処理によって車両が走行している走行レーンを区画する白線を認識し、認識結果を基にしてPCSシステム3、逸脱警報システム4、レーンキープシステム5が各種の制御を実行する。
本実施形態では、撮像装置の故障の有無を判定するため、この日射センサ10の出力を利用している。以下、この故障判定処理について図4、図5を参照して説明する。図4は、故障判定処理の処理フローであり、図5は、撮像画面を示している。この故障判定処理は、前方カメラで取得した画像について実際の画像認識処理を行うのに先立って白線認識ECU1内で行われるものであり、白線認識機能がオンにされている間は、実際に故障と判定されるまでの間、所定のタイミングで繰り返し実行される。
まず、ボンネット200a部分の画像の平均輝度Iavを演算する(ステップS1)。これは、図5(a)、(b)に示されるように、前方カメラ11で取得した画像中で、ボンネット200aを撮像している画素部分(300a)の輝度の平均値として得られる。なお、前方カメラ11は、画素の所定領域(例えば、300b)の輝度の平均値が所定範囲内の値になるよう絞りをコントロールしている。そのため、ステップS1で計算する平均輝度Iavは、この絞り値が所定値の場合に相当する平均輝度として求められる。これにより、画像内の他の領域の明るさに影響されずにボンネット200a部分の平均輝度を求めることができる。
次に、求めたボンネット200a部分の画像の平均輝度Iavを所定のしきい値(I1とする。)と比較することにより異常に明るい状態にあるか否かを判定する(ステップS2)。平均輝度Iavがしきい値I1を超え、異常に明るいと判定された場合には、ステップS3へと移行して、今度は日射センサ10の出力値Voutをしきい値(V1)と比較することにより日射量が多い(明るい)か否かを判定する。ここでは、日射センサ10が図3に示される特性を有しているため、Vout<V1の場合に日射量が多く、明るいと判定する。明るいと判定された場合には、前方カメラ11で撮像した画像と日射センサ10の出力の間に齟齬がなく、異常でないと判定してその後の処理をスキップして処理を終了する。逆に、Vout≧V1が成立し、暗いと判定された場合には、ステップS4へと移行し、この状態が連続してK秒以上継続しているか否かを判定する。
この状態の継続時間がK秒未満の場合には、車両200が道路脇の構造物、木々等の影を通過した場合である可能性もあるため、異常と判定せずそのまま処理を終了する。反対に継続時間がK秒を超えている場合には、前方カメラ11で撮像した画像と日射センサ10の出力の間に齟齬があり、かつ、車両200が前述したような影を通過した場合には該当しない異常な状態であると判定し、画像センサである前方カメラ11の故障であると判定して(ステップS5)処理を終了する。この継続時間のしきい値K秒は、車速センサ14の出力を基にして車速に応じて変化させてもよい。通常予想される影の長さを通過するのに十分な時間を設定することで、車速が異なる場合でも正確に測定を検出を行うことができる。さらに、ヨーレートセンサ12や舵角センサ13の出力を基にして車両の走行状態に応じて変化させてもよい。
ステップS2で平均輝度Iavがしきい値I1以下であった場合には、ステップS6へと移行し、平均輝度Iavを所定のしきい値(I2とする。)と比較することにより異常に暗い状態にあるか否かを判定する。ここで、I2>I1と設定していることが好ましい。平均輝度Iavがしきい値I2以上で異常に暗い状態にない、つまり、平均的な明るさの状態と判定された場合には、その後の処理をスキップして終了する。一方、平均輝度Iavがしきい値I2を下回り、異常に暗いと判定された場合には、ステップS7へと移行する。
そして、日射センサ10の出力値Voutをしきい値(V2)と比較することにより日射量が少ない(暗い)か否かを判定する。ここでは、日射センサ10が図3に示される特性を有しているため、Vout>V2の場合に日射量が少なく、暗いと判定する。ここで、V2≧V1に設定されている。暗いと判定された場合には、前方カメラ11で撮像した画像と日射センサ10の出力の間に齟齬がなく、異常でないと判定してその後の処理をスキップして処理を終了する。逆に、Vout≦V2が成立し、明るいと判定された場合には、ステップS8へと移行し、この状態が連続してK秒以上継続しているか否かを判定する。
この状態の継続時間がK秒未満の場合には、車両200がたまたま日差しのあたっている領域を通過した場合である可能性もあるため、異常と判定せずそのまま処理を終了する。反対に継続時間がK秒を超えている場合には、前方カメラ11で撮像した画像と日射センサ10の出力の間に齟齬があり、かつ、車両200が前述したような日差しの指している領域を通過した場合には該当しない異常な状態であると判定し、画像センサである前方カメラ11の故障であると判定して(ステップS9)処理を終了する。
故障と判定した場合には、モニタ装置42とスピーカー43により画像表示、音声等により運転者に前方カメラ11の故障の可能性があることを報知することが好ましい。
表1は、前方カメラ11で取得した画像中のボンネット200a部の平均輝度値と日射センサ10で検出した日射量の対比によって上述の処理フローで設定する故障判定結果をまとめたものである。
Figure 2005033680

なお、ボンネット200a部の平均輝度値は、日射量が同一の場合でも、その表面(通常は塗装)の材質、塗装色等によって異なるため、それに応じて判定しきい値を設定する必要がある。
このように日射量(車外照度)と前方カメラ11で取得した画像におけるボンネット200a部の輝度とを比較することで前方カメラ11の故障を精度よく判定することができる。図5(a)(b)に表示されている取得画像においては、ボンネット200a部分の平均輝度には大きな差はない(日射センサ10で測定される日射量は同一とする。)が、画像全体の平均輝度には大きな差がない。このような場合に、従来技術では画像全体が明るい図5(b)の状態を異常状態と判定してしまう可能性がある。これに対して、本願では、ボンネット200a部分の輝度と日射センサ10で測定した日射量とを比較しているため、いずれの場合も前方カメラ11に問題はなく、走行レーンの明るさが異なることを正確に判定することができる。
このように前方カメラ11の故障の有無を正確に判定できるため、その後の走行レーンを区画する白線の認識も正確に行うことができる。そして、認識した白線情報を利用した車両制御、PCSシステム3を用いた衝突時の乗員保護や、逸脱警報システム4における走行レーン逸脱の報知、レーンキープシステム5による走行レーンに追従する自動走行を適切に行うことができる。その結果、車両制御の信頼性も向上する。
前方カメラ11としては、CCDやCMOS等の2次元イメージセンサを撮像素子として用いたカメラを用いることが好ましい。ここでは、照度を検出する手段として日射センサ(照度計)を用いる例を説明したが、比較的少ない画素数を有する撮像素子をボンネット200近傍のダッシュボード上に上向きに配置し、取得画像の平均輝度により判定を行ってもよい。その他にも各種の受光センサを用いることが可能である。また、この照度を検出する手段の配置位置は、ダッシュボード上に限られるものではなく、車外照度を測定可能であれば、その他の車室内(例えば、車両後部やサンルーフ部分)や車室外(例えば、天井やボンネット200a上)に配置してもよい。また、平均輝度情報取得のためカメラで撮像すべき車体領域はボンネット200a部分に限られるものではなく、例えばフロントバンパーやフロントピラー等であってもよい。
以上の説明では、撮像手段として前方カメラを用いる例を説明したが、それ以外の車外を撮像する撮像手段、例えば、側方カメラや後方カメラの場合にも本発明は好適に利用可能である。この場合も車体の一部(例えば、側方カメラならドア、ボディの側面、後方カメラならリアハッチ)を撮像してその平均輝度情報を別に測定した車外照度と比較すればよい。
本発明に係る車両用画像処理装置を含む車両制御装置のブロック構成図である。 図1の車両制御装置を搭載した車両を示す斜視図である。 図1の装置の日射センサの特性を示すグラフである。 図1の車両用画像処理装置における前方カメラの故障診断処理の処理フローである。 前方カメラによって取得した画像の一例を示す図である。
符号の説明
1…白線認識ECU、2…車内LAN、3…PCS(Pre-Crash Safety)システム、4…逸脱警報システム、5…レーンキープシステム、10…日射センサ、11…前方カメラ、12…ヨーレートセンサ、13…舵角センサ、14…車速センサ、42…モニタ装置、43…スピーカー、100…車両制御装置、200…車両、300…走行レーン、301…区画線。

Claims (1)

  1. 車両に搭載され、撮像手段で取得した車外の画像を処理する車両用画像処理装置において、
    前記撮像手段が撮像している画像内の車体部分の画像の輝度を検出する手段と、
    車外照度を測定する手段と、
    検出した車体部分の画像の輝度と、検出した車外照度とに所定以上の齟齬がある場合に、前記撮像手段が異常であると判定する判定手段と、
    を備えていることを特徴とする車両用画像処理装置。
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Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007045300A (ja) * 2005-08-09 2007-02-22 Nissan Motor Co Ltd 車両用日射検出装置、車両用空調システム
JP2010126130A (ja) * 2008-12-01 2010-06-10 Toyota Motor Corp 異常診断装置
JP2010278036A (ja) * 2009-05-26 2010-12-09 Hitachi Ltd 太陽光発電システム
WO2014148161A1 (ja) * 2013-03-22 2014-09-25 株式会社デンソー 故障検出装置
WO2015037334A1 (ja) * 2013-09-10 2015-03-19 日立アプライアンス株式会社 空気調和機の監視システム
DE102015205678A1 (de) 2014-04-01 2015-10-01 Denso Corporation Steuervorrichtung und steuerungssystem für die durchführung eines verfahrens basierend auf einem aufgezeichneten bild
JP2016015638A (ja) * 2014-07-02 2016-01-28 株式会社デンソー 故障検出装置および故障検出プログラム
EP3115930A1 (en) 2015-07-06 2017-01-11 Transtron, Inc. Malfunction diagnosis apparatus
JP2018017601A (ja) * 2016-07-27 2018-02-01 京セラ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置、及び移動体
CN108140112A (zh) * 2015-10-08 2018-06-08 罗伯特·博世有限公司 驾驶员辅助系统的功能能力检查
CN114157855A (zh) * 2020-09-07 2022-03-08 苏州佳世达电通有限公司 摄影系统及其诊断方法

Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4645353B2 (ja) * 2005-08-09 2011-03-09 日産自動車株式会社 車両用日射検出装置、車両用空調システム
JP2007045300A (ja) * 2005-08-09 2007-02-22 Nissan Motor Co Ltd 車両用日射検出装置、車両用空調システム
JP2010126130A (ja) * 2008-12-01 2010-06-10 Toyota Motor Corp 異常診断装置
JP2010278036A (ja) * 2009-05-26 2010-12-09 Hitachi Ltd 太陽光発電システム
WO2014148161A1 (ja) * 2013-03-22 2014-09-25 株式会社デンソー 故障検出装置
JPWO2015037334A1 (ja) * 2013-09-10 2017-03-02 ジョンソンコントロールズ ヒタチ エア コンディショニング テクノロジー(ホンコン)リミテッド 空気調和機の監視システム
WO2015037334A1 (ja) * 2013-09-10 2015-03-19 日立アプライアンス株式会社 空気調和機の監視システム
US10489889B2 (en) 2014-04-01 2019-11-26 Denso Corporation Control apparatus and control system for performing process based on captured image
DE102015205678A1 (de) 2014-04-01 2015-10-01 Denso Corporation Steuervorrichtung und steuerungssystem für die durchführung eines verfahrens basierend auf einem aufgezeichneten bild
JP2016015638A (ja) * 2014-07-02 2016-01-28 株式会社デンソー 故障検出装置および故障検出プログラム
US9769469B2 (en) 2014-07-02 2017-09-19 Denso Corporation Failure detection apparatus and failure detection program
DE102015212349B4 (de) 2014-07-02 2022-03-03 Denso Corporation Fehlererfassungsvorrichtung und fehlererfassungsprogramm
EP3115930A1 (en) 2015-07-06 2017-01-11 Transtron, Inc. Malfunction diagnosis apparatus
US10635910B2 (en) 2015-07-06 2020-04-28 Transtron Inc Malfunction diagnosis apparatus
US10755127B2 (en) * 2015-10-08 2020-08-25 Robert Bosch Gmbh Operativeness test of a driver-assistance system
JP2018534660A (ja) * 2015-10-08 2018-11-22 ローベルト ボッシュ ゲゼルシャフト ミット ベシュレンクテル ハフツング 運転者支援システムの機能正常性検査
US20180276490A1 (en) * 2015-10-08 2018-09-27 Robert Bosch Gmbh Operativeness test of a driver-assistance system
CN108140112A (zh) * 2015-10-08 2018-06-08 罗伯特·博世有限公司 驾驶员辅助系统的功能能力检查
CN108140112B (zh) * 2015-10-08 2022-09-02 罗伯特·博世有限公司 驾驶员辅助系统的功能能力检查
JP2018017601A (ja) * 2016-07-27 2018-02-01 京セラ株式会社 画像処理装置、画像処理方法、撮像装置、及び移動体
CN114157855A (zh) * 2020-09-07 2022-03-08 苏州佳世达电通有限公司 摄影系统及其诊断方法

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