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公開番号2025067840
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-24
出願番号2024175508
出願日2024-10-07
発明の名称車線区分装置及び方法
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人ITOH
主分類G06T 7/00 20170101AFI20250417BHJP(計算;計数)
要約【課題】本発明の実施例は、車線区分装置及び方法を提供する。
【解決手段】該装置は、セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて入力画像から路面領域及び車線ライン領域を抽出する抽出部と、路面領域の二値化画像に基づいて路面領域の輪郭を決定する第1の決定部と、車線ライン領域の二値化画像に基づいて車線ラインの輪郭を決定する第2の決定部と、路面領域の輪郭及び車線ラインの輪郭に基づいて車線を区分する区分部と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
車線区分装置であって、
セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて入力画像から路面領域及び車線ライン領域を抽出する抽出部と、
路面領域の二値化画像に基づいて路面領域の輪郭を決定する第１の決定部と、
車線ライン領域の二値化画像に基づいて車線ラインの輪郭を決定する第２の決定部と、
路面領域の輪郭及び車線ラインの輪郭に基づいて車線を区分する区分部と、を含む、装置。
続きを表示（約 2,600 文字）【請求項２】
前記抽出部は、
セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて前記入力画像から第１のラベルに対応する路面領域を抽出する路面抽出部であって、前記第１のラベルは、道路、フェンス、移動体、実線、点線及び導流帯のうちの少なくとも１つを含む、路面抽出部と、
セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて前記入力画像から第２のラベルに対応する車線ライン領域を抽出する車線ライン抽出部であって、前記第２のラベルは、点線、実線、導流帯及びフェンスのうちの少なくとも１つを含む、車線ライン抽出部と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記第１の決定部は、
前記路面領域に基づいて前記入力画像に対して二値化処理を行って前記路面領域の二値化画像を取得する第１の処理部と、
前記路面領域の二値化画像の最外周を探索して前記路面領域の予備輪郭を取得する第１の探索部と、
前記路面領域の予備輪郭に対して変換処理を行って多角形輪郭を取得する変換部と、
前記多角形輪郭の各頂点について、前記頂点と隣接頂点との位置関係に基づいて前記頂点を保留するか否かを決定する第１の判断部と、
保留された頂点により囲まれる多角形輪郭を前記路面領域の輪郭として決定する第１の輪郭決定部と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記第１の判断部は、前記頂点が第１の条件を満たす場合、前記頂点を保留し、
前記第１の条件は、
前記頂点及び隣接する２つの頂点により囲まれる三角形が凹三角形であり、且つ凹三角形における路面が占める面積と凹三角形の面積との比が第１の閾値よりも小さいこと、又は、
前記頂点及び隣接する２つの頂点により囲まれる三角形が凸三角形であり、且つ凸三角形における路面が占める面積と凸三角形の面積との比が第２の閾値よりも大きいことを含む、請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記第１の判断部は、前記頂点が最も外側に位置する境界頂点であるか否かを判断し、
前記頂点が境界頂点以外の頂点であり、且つ第２の条件を満たす場合、前記第１の判断部は、前記頂点を破棄し、
前記第２の条件は、
前記頂点及び隣接する２つの頂点により囲まれる三角形が凸三角形であり、且つ前記頂点と隣接する２つの頂点との連結線の夾角が第３の閾値よりも小さいこと、
前記頂点と隣接する２つの頂点との間の距離が何れも第４の閾値よりも小さいこと、及び、
前記頂点及び隣接する２つの頂点により囲まれる三角形が凹三角形であり、前記頂点と隣接する２つの頂点との連結線の夾角が鋭角であり、且つ前記頂点と隣接する２つの頂点との間の距離のうちの少なくとも１つの距離が第５の閾値よりも小さいことのうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の装置。
【請求項６】
前記頂点が境界頂点であり、且つ第３の条件を満たす場合、前記第１の判断部は、前記頂点を保留し、
前記第３の条件は、前記頂点及び隣接する２つの頂点により囲まれる三角形が凸三角形であり、前記頂点の隣接する１つの頂点及びその隣接する２つの頂点により囲まれる三角形が凹三角形であり、且つ前記頂点と前記隣接する１つの頂点との距離が第６の閾値よりも小さいことを含み、
前記頂点が境界頂点であり、且つ前記第３の条件を満たす場合、前記第１の判断部は、前記隣接する１つの頂点を破棄する、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記第２の決定部は、
前記車線ライン領域に基づいて前記入力画像に対して二値化処理して前記車線ライン領域の二値化画像を取得する第２の処理部と、
セマンティックセグメンテーションモデルにより得られた、前記車線ライン領域に対応する埋め込みベクトルに基づいて、前記車線ライン領域の二値化画像の車線ライン領域においてクラスタリングを行って車線ラインの輪郭上の点を取得するクラスタリング部と、
前記点を連結して前記車線ラインの輪郭を取得する第２の輪郭決定部と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項８】
前記区分部は、
前記車線ラインの輪郭から前記路面領域の輪郭により囲まれる領域の中間領域までの距離に基づいて予備車線境界線を決定する予備車線境界線部と、
前記予備車線境界線上の点と周囲画素との距離関係に基づいて前記予備車線境界線上の点を更新し、車線境界線を取得する車線境界線部と、
前記車線境界線と路面領域の輪郭とを併合する車線領域区分部であって、前記路面領域の輪郭により囲まれる領域は、前記車線境界線により複数の車線領域に区分される、車線領域区分部と、を含む、請求項１に記載の装置。
【請求項９】
前記車線境界線部は、
前記予備車線境界線上の消失点を決定する消失点決定部であって、前記消失点は、前記予備車線境界線の端点であり、且つ路面領域の輪郭により囲まれる領域の所定領域内に位置する、消失点決定部と、
前記消失点から、第１のステップサイズごとに前記予備車線境界線に沿って上方及び下方へ所定回数だけ探索する第２の探索部と、
現在の点と直前の点との水平方向の距離が所定数の画素以内である場合、前記予備車線境界線に前記現在の点を追加する点追加部と、
前記予備車線境界線上の各点について、該点と隣接する２つの点との間の距離が何れも第７の閾値よりも小さい場合、又は該点と隣接する２つの点との間の連結線の夾角が第８の閾値より小さく、或いは第９の閾値よりも大きい場合、前記予備車線境界線において該点を削除する点削除部と、
前記予備車線境界線の全ての点を連結して車線境界線を取得する連結部と、を含む、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
車線区分方法であって、
セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて入力画像から路面領域及び車線ライン領域を抽出するステップと、
路面領域の二値化画像に基づいて路面領域の輪郭を決定するステップと、
車線ライン領域の二値化画像に基づいて車線ラインの輪郭を決定するステップと、
路面領域の輪郭及び車線ラインの輪郭に基づいて車線を区分するステップと、を含む、方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の分野に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
ビデオ監視技術は、道路交通管理に極めて大きな支援を提供し、ビデオ監視画像を分析することによって、交通安全のリスクを事前に発見し、交通事故を適時に発見し、道路交通管理の圧力を軽減することができる。例えば、監視画像を分析することによって、車線の上り方向及び下り方向、並びに車線における車両の位置及び走行方向を決定して、車両が逆走するか否かを判断する。
【０００３】
なお、上述した背景技術の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
発明者の発見によると、従来技術は、通常、画像におけるオプティカルフローベクトルを抽出することによって、車線の上り方向及び下り方向を決定する。しかし、オプティカルフローベクトルの方法は、道路上に移動する車両がある場合のみに応用でき、道路上に移動する車両がない場合、オプティカルフローマスクを抽出することができず、車線の方向を決定することができない。また、現在のセマンティックセグメンテーションモデルは、光線、天気又は道路状況が良くない場合、分割が不正確であるため、道路領域の抽出が不完全であり、車線区分が不正確であるという問題が存在する。
【０００５】
上記の問題の少なくとも１つを解決するために、本発明の実施例は、車線区分装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施例の第１の態様では、車線区分装置であって、セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて入力画像から路面領域及び車線ライン領域を抽出する抽出部と、路面領域の二値化画像に基づいて路面領域の輪郭を決定する第１の決定部と、車線ライン領域の二値化画像に基づいて車線ラインの輪郭を決定する第２の決定部と、路面領域の輪郭及び車線ラインの輪郭に基づいて車線を区分する区分部と、を含む、装置を提供する。
【０００７】
本発明の実施例の第２の態様では、車線区分方法であって、セマンティックセグメンテーションモデルに基づいて入力画像から路面領域及び車線ライン領域を抽出するステップと、路面領域の二値化画像に基づいて路面領域の輪郭を決定するステップと、車線ライン領域の二値化画像に基づいて車線ラインの輪郭を決定するステップと、路面領域の輪郭及び車線ラインの輪郭に基づいて車線を区分するステップと、を含む、方法を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の有利な効果の１つは以下の通りである。画像における路面領域の輪郭及び車線ラインの輪郭を認識し、車線ラインの輪郭を用いて路面領域の輪郭により囲まれる領域を区分することによって車線の区分を実現し、路面に移動する車両がなく、オプティカルフローマスクを抽出できない場合であっても、車線を正確に区分することができる。
【０００９】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施例は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施例は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び均等的なものが含まれる。
【００１０】
ある１つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で１つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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