ライト検出装置、ライト検出プログラム、およびライト制御装置
【課題】撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置において、車両のライトに類似する特徴を有する光源を識別し、車両のライトを良好に検出する。
【解決手段】ライト制御システム１においては、自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得し（Ｓ１１０）、撮像画像中の光源を抽出する（Ｓ１２０）。そして撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する（Ｓ１５０）。また各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算し（Ｓ１５０）、各光源に対して領域確度および特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力する（Ｓ１５０，Ｓ１９０）。
【解決手段】ライト制御システム１においては、自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得し（Ｓ１１０）、撮像画像中の光源を抽出する（Ｓ１２０）。そして撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する（Ｓ１５０）。また各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算し（Ｓ１５０）、各光源に対して領域確度および特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力する（Ｓ１５０，Ｓ１９０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置、ライト検出プログラム、およびライト制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記ライト検出装置として、撮像画像中に存在する光源の特徴（例えば２つの光源間の距離）と車両のライトが有する特徴とが一致する確度に応じて撮像画像中のライト検出する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３５０３２３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記ライト検出装置では、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を車両のライトと誤検出してしまうという問題点があった。
そこで、このような問題点を鑑み、撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置、ライト検出プログラム、およびライト制御装置において、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を識別し、車両のライトを良好に検出できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
かかる目的を達成するために成された第１の構成のライト検出装置において、撮像画像取得手段は自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得し、光源抽出手段は撮像画像中の光源を抽出する。そして、領域確度設定手段は撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する。また、特徴確度演算手段は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算し、ライト出力手段は各光源に対して領域確度および特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力する。
【０００６】
このようなライト検出装置によれば、光源が有する特徴量によって車両のライトである確度（特徴確度）を求めるとともに、光源の位置によって車両のライトである確度（領域確度）を求め、これらの両方の確度を考慮して光源が車両のライトである確度（最終確度）を演算して車両のライトを検出するので、特徴確度のみを利用する従来の構成と比較して検出精度を向上させることができる。よって、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を排除し、車両のライトを良好に検出することができる。
【０００７】
ところで、上記ライト検出装置においては、第２の構成のように、自車両の走行状態または走行環境を表す走行情報を取得する走行情報取得手段と、走行情報に基づいて領域確度マップを生成する領域確度マップ生成手段と、を備えていてもよい。
【０００８】
このようなライト検出装置によれば、走行情報に基づいて領域確度マップを生成することができるので、より適切な領域確度を演算することができる。よって、より精度よく車両のライトを検出することができる。
【０００９】
さらに、上記ライト検出装置においては、第３の構成のように、走行情報取得手段は、自車両の進行方向を含む走行情報を取得し、領域確度マップ生成手段は、自車両の進行方向に基づいて、撮像画像中の対向車両が走行する領域を推定し、対向車両が走行する領域に対して他車両が存在する確度を高く設定するようにしてもよい。
【００１０】
このようなライト検出装置によれば、対応車両が存在する可能性が高い領域に存在する光源がより車両のライトとして検出されやすくすることができる。
また、上記ライト検出装置においては、第４の構成のように、走行情報取得手段は、車両のライトでない光源を表す外乱物の位置を示す情報を含む走行情報を取得し、領域確度マップ生成手段は、外乱物の位置が属する領域において設定される、他車両が存在する確度を他の領域の確度よりも低く設定するようにしてもよい。
【００１１】
このようなライト検出装置によれば、外乱物の位置が分かっている場合に、外乱物の位置の情報を利用し、この位置に対する確度を低く設定するので、この外乱物が車両のライトとして検出されにくくすることができる。なお、外乱物の位置を示す情報とは、外乱物の緯度・経度、高さ等の厳密な位置であってもよいし、地域に応じた概ねの配置高さの傾向等、概略的なものであってもよい。
【００１２】
さらに、上記ライト検出装置においては、第５の構成のように、特徴確度演算手段は、各光源における色が車両のライトが有する色と一致する確度に応じて、各特徴確度を演算するようにしてもよい。
【００１３】
このようなライト検出装置によれば、光源の色に応じて車両のライトを検出することができる。
また、上記ライト検出装置においては、第６の構成のように、特徴確度演算手段は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量と一致する確度が高くなるに従って、特徴確度が低くなるように演算するようにしてもよい。
【００１４】
このようなライト検出装置によれば、外乱物としての特徴を有する光源を積極的に車両のライトでないものとすることができる。
さらに、上記ライト検出装置においては、第７の構成のように、特徴確度演算手段は、撮像画像中において各光源の挙動を追跡し、この挙動が車両のライト特有の挙動と一致する確度に応じて特徴確度を演算するようにしてもよい。
【００１５】
このようなライト検出装置によれば、光源の挙動も考慮して車両のライトを検出することができる。
なお、上記第５の構成から第７の構成として示す特徴確度演算手段の構成は、任意に組み合わせて適用することができる。このように複数の特徴確度演算手段を組み合わせる場合には、それぞれ特徴確度を演算し、領域確度および各特徴確度に基づいて最終確度を演算するようにすればよい。
【００１６】
また、上記ライト検出装置においては、第８の構成のように、特徴確度演算手段は、各光源における複数の特徴量に対してそれぞれ特徴確度を演算し、ライト出力手段は、特徴確度毎にライトである確度が基準となる確度よりも低い光源を除外し、除外後の各光源における特徴確度および領域確度に基づいて最終確度を演算するようにしてもよい。
【００１７】
このようなライト検出装置によれば、最終確度を演算する前に特徴確度を利用して車両のライトである確度が低い光源をある程度除外するので、最終確度に基づいて車両のライトを検出する際の処理負荷を軽減することができる。
【００１８】
次に、上記目的を達成するために成された第９の構成としてのライト検出プログラムは、コンピュータを、上記何れか１項に記載のライト検出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴としている。
【００１９】
このようなライト検出プログラムによれば、上記ライト検出装置と同様の効果を享受することができる。
また、上記目的を達成するために成された第１０の構成としてのライト制御装置は、自車両の周囲に存在する他車両を検出する他車両検出手段と、自車両の周囲の他車両が検出されるとヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更する光軸方向変更手段と、を備え、他車両検出手段は、上記ライト検出装置として構成されていることを特徴としている。
【００２０】
このようなライト制御装置によれば、他車両検出手段が上記ライト検出装置として構成されていることで車両のライトを良好に検出することができるので、他車両を眩惑することがないように正確にヘッドライトの光軸の向きを制御することができる。
【００２１】
なお、上記各発明において、車両のライトが有する特徴量、車両のライトが有する色、車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量、車両のライト特有の挙動等については、予めデータベースとしてライト検出装置の内部または外部におけるメモリ等の記録部に保持されていればよい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】ライト制御システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態のライト制御処理を示すフローチャートである。
【図３】ライト候補特徴量算出処理の概要を示す流れ図である。
【図４】ライト候補絞込処理を示すフローチャートである。
【図５】領域確度マップを示す説明図である。
【図６】車両ライト決定処理を示すフローチャートである。
【図７】変形例のライト制御処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
図１は本発明が適用されたライト制御システム１の概略構成を示すブロック図である。ライト制御システム１は、例えば乗用車等の車両に搭載され、自車両の周囲に他車両が存在する場合（詳細には、自車両のヘッドライトが眩惑を発生させる可能性がある範囲内に他車両が存在する場合）に、自車両のヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更し、眩惑を防止する機能を有する。
【００２４】
詳細には、図１に示すように、ライト制御システム１は、処理部１０と、カメラ２０と、速度センサ２１と、舵角センサ２２と、ライト制御部３０と、を備えている。カメラ２０は、車両の進行方向（特に前方）における少なくともヘッドライトによる照射範囲内が撮像範囲に含まれるように配置されており、撮像画像を処理部１０に送る。
【００２５】
速度センサ２１および舵角センサ２２は周知の構成とされており、車両の進行方向を推定するために用いられる。速度センサ２１および舵角センサ２２は、自身による検出結果を処理部１０に送る。
【００２６】
ライト制御部３０は、処理部１０により車両のライトの検出結果を受けてヘッドライトの光軸の向きを制御する。具体的には、撮像画像中に車両のライトがある旨の検出結果を受けると、ヘッドライトをロービームに切り換え、撮像画像中に車両のライトがない旨の検出結果を受けると、ハイビームを切り換える。なお、ライト制御部３０は、処理部１０からの指令に応じて光軸の向きを他車両が存在しない方向（例えば下方向や左方向）へ移動させる構成であってもよい。
【００２７】
処理部１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた周知のマイコンとして構成されており、ＲＯＭに格納されたプログラムやＲＡＭにロードされたプログラムに基づいて、後述するライト制御処理（ライト検出プログラム）等の各種処理を実施する。また、処理部１０は、車両のライトの特徴を示すパラメータ（大きさ、色、高さ等の位置、ペアとなるライト間の距離、挙動等、ライト候補特徴量算出処理で算出される各パラメータに対応する値を含む）や、車両以外の光源の特徴を示すパラメータ（ライト候補特徴量算出処理で算出される各パラメータ、配置される位置の情報等）が格納されたデータベース（ＤＢ）１１を備えている。なお、このデータベース１１に格納されたパラメータは、撮像画像中から車両のライトを示す光源を、車両のライト以外の光源と識別して検出する際に利用される。
【００２８】
［本実施形態の処理］
次に、撮像画像中から車両のライトを示す光源を識別して検出し、ヘッドライトの光軸の向きを制御する処理について図２を用いて説明する。図２は処理部１０が実行するライト制御処理を示すフローチャートである。
【００２９】
ライト制御処理は、車両の電源が投入されると開始され、その後、所定の周期毎（例えば１００ｍｓ毎）に実行される処理である。詳細には、図２に示すように、まず、カメラ２０による撮像画像を取得する（Ｓ１１０）。
【００３０】
そして、撮像画像中からライト候補を抽出する（Ｓ１２０）。この処理では、撮像画像中の光源としての領域の全てが含まれ、かつ最小となる領域を矩形（長方形）で切り出し、切り出した領域毎にラベル付け（番号付け）を行う。この処理では、撮像画像中の光源が大きいものほど大きな領域が切り出されることになる。
【００３１】
続いて、走行情報を取得する（Ｓ１３０）。ここで、走行情報とは、自車両の走行状態または走行環境を表すパラメータを示し、例えば、自車両の進行方向（自車両の速度と舵角等によって推定可能）、自車両が走行する道路における外乱光が存在する位置の情報（データベース１１から取得可能）、対向車両が走行する位置の情報（国等の地域の情報）等が挙げられる。
【００３２】
そして、ライト候補特徴量算出処理を実施する（Ｓ１４０）。ライト候補特徴量算出処理は、各光源が有する特徴量を抽出する処理である。詳細には、図３を用いて説明する。図３はライト候補特徴量算出処理の概要を示す流れ図である。
【００３３】
ライト候補特徴量算出処理では、各光源が有する、静止画レベル特徴量、ペア特徴量、および時系列特徴量のそれぞれの特徴量を求める演算を行う。静止画レベル特徴量としては、以下に述べる種々の情報を求める。
【００３４】
まず、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、それぞれ中心の位置を算出する（Ｓ２０５）。これらの各光源の中心位置は、位置情報としてＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３５】
また、各光源における中心位置を利用して、各光源における中心位置同士をそれぞれ結ぶ直線を算出し（Ｓ２１０）、この直線の傾きによる光源の並び方の規則性を算出する（Ｓ２１５）。直線の傾きが一致するものが多ければ、例えば車両のライトでないリフレクタが直線的に並んでいる場合等が考えられ、直線の傾きが水平であるものが多ければ、自車両が走行する道路と交差する道路に配置された街灯が直線的に並んでいる場合等が考えられる。このような直線の傾きの規則性は、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３６】
さらに、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、この矩形の面積を光源毎に算出する（Ｓ２２０）。そして、光源が車両のライトであるとした場合における自車両との距離を推定する（Ｓ２２５）。
【００３７】
この処理では、撮像画像中の光源の面積と距離とが対応付けられたマップや、光源の面積を入力すると自車両との距離が出力される所定の関数等を利用して距離を推定する。このようにして得られた光源の大きさや自車両と光源との距離については、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３８】
また、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、全体の面積（画素数）に対する、この中の光源の領域（所定以上の輝度を有する領域）の面積の比を算出する（Ｓ２４０）。算出された面積比については、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３９】
さらに、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を取得する（Ｓ２４５）。そして、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を利用して、ＲＧＢの比率を算出する（Ｓ２５０）。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４０】
また、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を利用して、ＲＧＢ−ＨＳＶを算出する（Ｓ２５５）。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
さらに、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を利用して、ＲＧＢ−輝度を算出する（Ｓ２５５）。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４１】
また、ＲＧＢ情報、ＲＧＢ−ＨＳＶ、およびＲＧＢ−輝度の情報を利用して、ライト候補内の明暗の繰り返し数に応じた値を模様度として算出する（Ｓ２７０）。この処理は、文字や記号が記載された看板や標識に明暗の繰り返す領域が存在するため、これらを検出するために実施される。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４２】
次に、ペア特徴量については、静止画レベル特徴量を利用して、複数の光源の類似度が一致するもの同士をペアリングし（Ｓ３０５）、ペアとした光源の間隔によって自車両と光源との距離を推定する（Ｓ３１０）。この処理では、実際のライトの間隔を固定値として撮像画像中の光源の間隔に基づいて距離を推定する、周知の処理を採用することができる。
【００４３】
これらの処理によって算出された、ペア度（特徴量の一致度）、自車両から光源までの距離については、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
次に、時系列特徴量については、静止画レベル特徴量と、ペア特徴量を利用して、各光源を追跡し、今回の処理で得られた各光源の特徴量と前回の処理で得られた特徴量とを比較し、その類似度によって同一の光源をマッチングする（関連付ける）トラッキング処理を行う（Ｓ３２０）。そして、この処理により同一の光源と関連付けられたものの移動量を算出する（Ｓ３２５）。
【００４４】
このような処理を行うことで、追跡する各光源の類似度、マッチングの連続回数、光源が最初に検出された位置を示す初期出現位置、移動量（移動ベクトル、移動軌跡）が求められる。これらの算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４５】
このようなライト候補特徴量算出処理が終了すると、各光源から車両のライトを絞り込んで抽出するライト候補絞込処理を実施する（Ｓ１５０）。ここで、図４は、ライト候補絞込処理を示すフローチャートである。なお、ライト候補絞込処理には、光源として切り出した領域毎に、光源の特徴量が車両のライトの特徴量（データベース１１に格納された特徴量）と一致する確度を演算する処理を含む。
【００４６】
ライト候補絞込処理では、まず、ライト候補特徴量算出処理で算出した各種特徴量毎に、車両確率／外乱確率（特徴確度）を算出する（Ｓ４１０）。ここで、データベース１１には、各特徴量について、車両のライトとしての値と外乱物としての値とがそれぞれ格納されており、各特徴量が車両のライトとしての値に近くなるに連れて光源が車両のライトである確度が高くなり、各特徴量が外乱物としての値に近くなるに連れて光源が車両のライトである確度が低くなる。
【００４７】
続いて、道路形状に応じて、車両確率／外乱確率（領域確度）を算出する（Ｓ４２０）。このように道路形状に応じて確率を算出する際には、まず、図５に示すような領域確度マップを生成する。
【００４８】
図５に示す領域確度マップでは、撮像画像中（特に、車両のライトの検出を行う検出対象領域）を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度を設定する。この際、自車両の速度や舵角等に基づいて道路形状を検出し、他車両が走行する（他車両のライトが通過する）と予想される経路上の領域（図５では太線内の領域）については、より高い確度を設定しておく。そして、各光源の位置に対応する確度（領域確度）を領域確度マップに基づく確度に基づいて設定する。
【００４９】
続いて、走行状態に応じて、車両確率／外乱確率（特徴確度）を算出する（Ｓ４３０）。この処理では、例えば、カーブの途中で遠方の光源を検出した場合等、現在の走行状態から鑑みて車両のライトとして検出されるはずがない種別・距離の光源か否かをデータベース１１に記録された比較用のデータ（カーブや勾配途中で検出される車両のライトとしての特徴量）に基づいて判定する。
【００５０】
続いて、自車両が走行する地域に応じて光源が車両である確度を算出する（Ｓ４４０）。この処理では、対向車両が自車両の右側を通過する地域か左側を通過する地域かといった情報や、地域によって異なるリフレクタの配置位置（設置高さ）の情報等を利用して、光源が車両である確度を判定する。
【００５１】
例えば、左側通行の地域において自車両の正面よりも左側に存在する光源が左側に移動する場合には、対向車両のライトでない可能性が高いと判断し、右側通行の地域において自車両の正面よりも右側に存在する光源が右側に移動する場合には、対向車両のライトでない可能性が高いと判断する。また、無限遠点近傍の領域にて連続して検出される光源は車両のライトである可能性が高いと判断する。
【００５２】
続いて、車両統合確率／外乱統合確率を算出する（Ｓ４５０）。この処理では、Ｓ４１０〜Ｓ４４０の処理において算出された各確度を考慮して最終的な確度（最終確度）を算出する。最終的な確度を算出する際には、例えば、各確度に対して所定の加重（係数）を乗じた上で加算し平均値をとることで求めるようにすればよい。
【００５３】
続いて、予め設定された閾値と最終的な確度とを比較し、閾値未満の確度を有する光源を外乱として除去し、ライト候補絞込処理を終了する。
このようなライト候補絞込処理が終了すると、光源が車両のライトであると決定する車両ライト決定処理を実行する。ここで、図６は、車両ライト決定処理を示すフローチャートである。
【００５４】
この車両ライト決定処理では、まず、ライト候補絞込処理において除去されなかった光源について、距離と位置とに基づいて光源が車両であると確定するまでの時間である車両確定時間を決定する（Ｓ５１０）。この処理では、光源までの距離が遠くなるに従って、また、光源の位置が車両の進行方向から離れるに従って、車両確定時間をより小さな値に設定し、確定するまでの時間を長くする。
【００５５】
そして、光源（候補）の特徴量の時間変化量を算出し（Ｓ５２０）、特徴量が時間とともに増加し、かつ車両確定時間内に特徴量が一定以上（例えば２０％以上）増加した光源を車両のライトとして確定し（Ｓ５３０）、車両ライト決定処理を終了する。
【００５６】
このようなライト決定処理が終了すると、図２戻り、車両のライトの検出結果をライト制御部３０に送り（Ｓ１９０）、ライト制御処理を終了する。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述したライト制御システム１において処理部１０は、自車両の周囲に存在する他車両を検出し、自車両の周囲の他車両が検出されるとヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更する。特に、処理部１０は、自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得し、撮像画像中の光源を抽出する。そして、撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する。また、各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算し、各光源に対して領域確度および特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力する。
【００５７】
このようなライト制御システム１によれば、光源が有する特徴量によって車両のライトである確度（特徴確度）を求めるとともに、光源の位置によって車両のライトである確度（領域確度）を求め、これらの両方の確度を考慮して光源が車両のライトである確度（最終確度）を演算して車両のライトを検出するので、特徴確度のみを利用する従来の構成と比較して検出精度を向上させることができる。よって、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を排除し、車両のライトを良好に検出することができる。
【００５８】
また、このようなライト制御システム１によれば、車両のライトを良好に検出することができるので、他車両を眩惑することがないように正確にヘッドライトの光軸の向きを制御することができる。
【００５９】
また、ライト制御システム１において処理部１０は、自車両の走行状態または走行環境を表す走行情報を取得し、走行情報に基づいて領域確度マップを生成する。
このようなライト制御システム１によれば、走行情報に基づいて領域確度マップを生成することができるので、より適切な領域確度を演算することができる。よって、より精度よく車両のライトを検出することができる。
【００６０】
さらに、ライト制御システム１において処理部１０は、自車両の進行方向を含む走行情報を取得し、自車両の進行方向に基づいて、撮像画像中の対向車両が走行する領域を推定し、対向車両が走行する領域に対して他車両が存在する確度を高く設定する。
【００６１】
このようなライト制御システム１によれば、対応車両が存在する可能性が高い領域に存在する光源がより車両のライトとして検出されやすくすることができる。
また、ライト制御システム１において処理部１０は、車両のライトでない光源を表す外乱物の位置を示す情報を含む走行情報を取得し、外乱物の位置が属する領域において設定される、他車両が存在する確度を他の領域の確度よりも低く設定する。
【００６２】
このようなライト制御システム１によれば、外乱物の位置が分かっている場合に、外乱物の位置の情報を利用し、この位置に対する確度を低く設定するので、この外乱物が車両のライトとして検出されにくくすることができる。
【００６３】
さらに、ライト制御システム１において処理部１０は、各光源における色が車両のライトが有する色と一致する確度に応じて、各特徴確度を演算する。
このようなライト制御システム１によれば、光源の色に応じて車両のライトを検出することができる。
【００６４】
また、ライト制御システム１において処理部１０は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量と一致する確度が高くなるに従って、特徴確度が低くなるように演算する。
【００６５】
このようなライト制御システム１によれば、外乱物としての特徴を有する光源を積極的に車両のライトでないものとすることができる。
さらに、ライト制御システム１において処理部１０は、撮像画像中において各光源の挙動を追跡し、この挙動が車両のライト特有の挙動と一致する確度に応じて特徴確度を演算する。
【００６６】
このようなライト制御システム１によれば、光源の挙動も考慮して車両のライトを検出することができる。
［その他の実施形態］
本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００６７】
例えば、上記実施形態では、多数の特徴量を算出し、これらの特徴量を考慮して撮像画像中の光源が車両であるか否かを判断したが、一部の特徴量を算出し、この特徴量に基づいて明確に車両のライトでないと判断可能な外乱物を除外した上で、他の特徴量を算出するようにしてもよい。このような処理の具体例を図７に示す。
【００６８】
図７は、変形例のライト制御処理を示すフローチャートである。変形例のライト制御処理では、Ｓ１４０の処理にて、多数のライト候補特徴量のうちの一部を算出するライト候補特徴量算出処理Ａを実施し、Ｓ１５０の処理にて、この一部のライト候補特徴量を利用して算出可能な確度を演算し、この確度を利用してライトである可能性が高い光源を絞り込むライト候補絞込処理Ａを実施する。
【００６９】
また、Ｓ１６０の処理では、多数のライト候補特徴量を求める処理のうちのライト候補特徴量算出処理Ａを実施しなかった処理を実施するライト候補特徴量算出処理Ｂを実施し、Ｓ１７０の処理では、ライト候補特徴量算出処理Ｂにて算出されたライト候補特徴量を利用して算出可能な確度を演算し、この確度を利用してライトである可能性が高い光源を絞り込むライト候補絞込処理Ｂを実施する。
【００７０】
例えば、ライト候補特徴量算出処理Ａ、ライト候補絞込処理Ａでは、各特徴量を算出する処理のうちの静止画レベル特徴量を算出する処理を実施し、ライト候補特徴量算出処理Ｂ、ライト候補絞込処理Ｂでは、各特徴量を算出する処理のうちのペア特徴量、時系列特徴量を算出する処理を実施することが考えられる。また、ライト候補特徴量算出処理Ａ、ライト候補絞込処理Ａでは、ＲＧＢ、ＲＧＢ−ＨＳＶ、および明るさを求める処理のうちの、比較的処理負荷が小さなＲＢＧを求める処理を含む処理を実施し、ライト候補特徴量算出処理Ｂ、ライト候補絞込処理Ｂでは、処理負荷が大きなＲＧＢ−ＨＳＶ、および明るさを求める処理を含む処理を行うようにしてもよい。
【００７１】
このようなライト制御システム１によれば、最終確度を演算する前に一部の特徴量に基づいて車両のライトである確度が低い光源をある程度除外した上で、他の特徴量を利用して最終的な確度を演算するので、最終的な確度を演算する光源の数を事前に絞り込むことができるので、車両のライトを検出する際の処理負荷を軽減することができる。
【００７２】
また、上記実施形態では、処理部１０が他車両のライトの有無を出力するようにしたが、他車両のライトの位置の情報を出力するようにしてもよい。そして、ライト制御部３０は他車両の位置と自車両の各種ライト（ヘッドライト以外のライトを含む）の照射範囲とを比較し、ライトの照射範囲内に他車両が入らないようにライトの照射範囲を制御するようにしてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態においては、自車両の進行方向（道路形状）を自車両の車速および舵角によって検出したが、周知の白線認識処理を利用して検出するようにしてもよい。
さらに、上記実施形態で説明したライトの検出手法に加えて、例外規定を設けてもよい。例えば、カーブ走行直後に検出される赤色の光源はテールライトであるものとして検出したり、距離が近いにも拘わらず輝度が低い光源は何らかの反射物であると検出したりすればよい。
【００７４】
また、上記実施形態において、Ｓ４２０の処理で領域確度マップを生成する際には、外乱光の位置（高さ）に対応する位置に対して、車両のライトである確度を低く設定するようにしてもよい。
【００７５】
上記のようにしても、上記実施形態と概ね同様の効果を享受することができる。
［実施形態の構成と本発明との関係］
上記実施形態での処理部１０は、本発明でいうライト検出装置に相当し、上記実施形態でのＳ１１０の処理は、本発明でいう撮像画像取得手段に相当する。また、上記実施形態でのＳ１２０の処理は、本発明でいう光源抽出手段に相当し、上記実施形態でのＳ４２０の処理は、本発明でいう領域確度設定手段に相当する。
【００７６】
さらに、上記実施形態でのＳ４１０の処理は、本発明でいう特徴確度演算手段に相当し、上記実施形態でのＳ４５０，Ｓ４６０，Ｓ１９０の処理は、本発明でいうライト出力手段に相当する。また、上記実施形態でのＳ１３０の処理は、本発明でいう走行情報取得手段に相当し、上記実施形態でのＳ４２０の処理は、本発明でいう領域確度マップ生成手段に相当する。
【００７７】
さらに、上記実施形態でのＳ１１０〜Ｓ１９０の処理は、本発明でいう他車両検出手段に相当し、上記実施形態でのＳ１９０の処理は、本発明でいう光軸方向変更手段に相当する。
【符号の説明】
【００７８】
１…ライト制御システム、１０…処理部、１１…データベース、２０…カメラ、２１…速度センサ、２２…舵角センサ、３０…ライト制御部。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置、ライト検出プログラム、およびライト制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記ライト検出装置として、撮像画像中に存在する光源の特徴（例えば２つの光源間の距離）と車両のライトが有する特徴とが一致する確度に応じて撮像画像中のライト検出する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第３５０３２３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記ライト検出装置では、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を車両のライトと誤検出してしまうという問題点があった。
そこで、このような問題点を鑑み、撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置、ライト検出プログラム、およびライト制御装置において、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を識別し、車両のライトを良好に検出できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
かかる目的を達成するために成された第１の構成のライト検出装置において、撮像画像取得手段は自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得し、光源抽出手段は撮像画像中の光源を抽出する。そして、領域確度設定手段は撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する。また、特徴確度演算手段は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算し、ライト出力手段は各光源に対して領域確度および特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力する。
【０００６】
このようなライト検出装置によれば、光源が有する特徴量によって車両のライトである確度（特徴確度）を求めるとともに、光源の位置によって車両のライトである確度（領域確度）を求め、これらの両方の確度を考慮して光源が車両のライトである確度（最終確度）を演算して車両のライトを検出するので、特徴確度のみを利用する従来の構成と比較して検出精度を向上させることができる。よって、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を排除し、車両のライトを良好に検出することができる。
【０００７】
ところで、上記ライト検出装置においては、第２の構成のように、自車両の走行状態または走行環境を表す走行情報を取得する走行情報取得手段と、走行情報に基づいて領域確度マップを生成する領域確度マップ生成手段と、を備えていてもよい。
【０００８】
このようなライト検出装置によれば、走行情報に基づいて領域確度マップを生成することができるので、より適切な領域確度を演算することができる。よって、より精度よく車両のライトを検出することができる。
【０００９】
さらに、上記ライト検出装置においては、第３の構成のように、走行情報取得手段は、自車両の進行方向を含む走行情報を取得し、領域確度マップ生成手段は、自車両の進行方向に基づいて、撮像画像中の対向車両が走行する領域を推定し、対向車両が走行する領域に対して他車両が存在する確度を高く設定するようにしてもよい。
【００１０】
このようなライト検出装置によれば、対応車両が存在する可能性が高い領域に存在する光源がより車両のライトとして検出されやすくすることができる。
また、上記ライト検出装置においては、第４の構成のように、走行情報取得手段は、車両のライトでない光源を表す外乱物の位置を示す情報を含む走行情報を取得し、領域確度マップ生成手段は、外乱物の位置が属する領域において設定される、他車両が存在する確度を他の領域の確度よりも低く設定するようにしてもよい。
【００１１】
このようなライト検出装置によれば、外乱物の位置が分かっている場合に、外乱物の位置の情報を利用し、この位置に対する確度を低く設定するので、この外乱物が車両のライトとして検出されにくくすることができる。なお、外乱物の位置を示す情報とは、外乱物の緯度・経度、高さ等の厳密な位置であってもよいし、地域に応じた概ねの配置高さの傾向等、概略的なものであってもよい。
【００１２】
さらに、上記ライト検出装置においては、第５の構成のように、特徴確度演算手段は、各光源における色が車両のライトが有する色と一致する確度に応じて、各特徴確度を演算するようにしてもよい。
【００１３】
このようなライト検出装置によれば、光源の色に応じて車両のライトを検出することができる。
また、上記ライト検出装置においては、第６の構成のように、特徴確度演算手段は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量と一致する確度が高くなるに従って、特徴確度が低くなるように演算するようにしてもよい。
【００１４】
このようなライト検出装置によれば、外乱物としての特徴を有する光源を積極的に車両のライトでないものとすることができる。
さらに、上記ライト検出装置においては、第７の構成のように、特徴確度演算手段は、撮像画像中において各光源の挙動を追跡し、この挙動が車両のライト特有の挙動と一致する確度に応じて特徴確度を演算するようにしてもよい。
【００１５】
このようなライト検出装置によれば、光源の挙動も考慮して車両のライトを検出することができる。
なお、上記第５の構成から第７の構成として示す特徴確度演算手段の構成は、任意に組み合わせて適用することができる。このように複数の特徴確度演算手段を組み合わせる場合には、それぞれ特徴確度を演算し、領域確度および各特徴確度に基づいて最終確度を演算するようにすればよい。
【００１６】
また、上記ライト検出装置においては、第８の構成のように、特徴確度演算手段は、各光源における複数の特徴量に対してそれぞれ特徴確度を演算し、ライト出力手段は、特徴確度毎にライトである確度が基準となる確度よりも低い光源を除外し、除外後の各光源における特徴確度および領域確度に基づいて最終確度を演算するようにしてもよい。
【００１７】
このようなライト検出装置によれば、最終確度を演算する前に特徴確度を利用して車両のライトである確度が低い光源をある程度除外するので、最終確度に基づいて車両のライトを検出する際の処理負荷を軽減することができる。
【００１８】
次に、上記目的を達成するために成された第９の構成としてのライト検出プログラムは、コンピュータを、上記何れか１項に記載のライト検出装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴としている。
【００１９】
このようなライト検出プログラムによれば、上記ライト検出装置と同様の効果を享受することができる。
また、上記目的を達成するために成された第１０の構成としてのライト制御装置は、自車両の周囲に存在する他車両を検出する他車両検出手段と、自車両の周囲の他車両が検出されるとヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更する光軸方向変更手段と、を備え、他車両検出手段は、上記ライト検出装置として構成されていることを特徴としている。
【００２０】
このようなライト制御装置によれば、他車両検出手段が上記ライト検出装置として構成されていることで車両のライトを良好に検出することができるので、他車両を眩惑することがないように正確にヘッドライトの光軸の向きを制御することができる。
【００２１】
なお、上記各発明において、車両のライトが有する特徴量、車両のライトが有する色、車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量、車両のライト特有の挙動等については、予めデータベースとしてライト検出装置の内部または外部におけるメモリ等の記録部に保持されていればよい。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】ライト制御システム１の概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施形態のライト制御処理を示すフローチャートである。
【図３】ライト候補特徴量算出処理の概要を示す流れ図である。
【図４】ライト候補絞込処理を示すフローチャートである。
【図５】領域確度マップを示す説明図である。
【図６】車両ライト決定処理を示すフローチャートである。
【図７】変形例のライト制御処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［本実施形態の構成］
図１は本発明が適用されたライト制御システム１の概略構成を示すブロック図である。ライト制御システム１は、例えば乗用車等の車両に搭載され、自車両の周囲に他車両が存在する場合（詳細には、自車両のヘッドライトが眩惑を発生させる可能性がある範囲内に他車両が存在する場合）に、自車両のヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更し、眩惑を防止する機能を有する。
【００２４】
詳細には、図１に示すように、ライト制御システム１は、処理部１０と、カメラ２０と、速度センサ２１と、舵角センサ２２と、ライト制御部３０と、を備えている。カメラ２０は、車両の進行方向（特に前方）における少なくともヘッドライトによる照射範囲内が撮像範囲に含まれるように配置されており、撮像画像を処理部１０に送る。
【００２５】
速度センサ２１および舵角センサ２２は周知の構成とされており、車両の進行方向を推定するために用いられる。速度センサ２１および舵角センサ２２は、自身による検出結果を処理部１０に送る。
【００２６】
ライト制御部３０は、処理部１０により車両のライトの検出結果を受けてヘッドライトの光軸の向きを制御する。具体的には、撮像画像中に車両のライトがある旨の検出結果を受けると、ヘッドライトをロービームに切り換え、撮像画像中に車両のライトがない旨の検出結果を受けると、ハイビームを切り換える。なお、ライト制御部３０は、処理部１０からの指令に応じて光軸の向きを他車両が存在しない方向（例えば下方向や左方向）へ移動させる構成であってもよい。
【００２７】
処理部１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備えた周知のマイコンとして構成されており、ＲＯＭに格納されたプログラムやＲＡＭにロードされたプログラムに基づいて、後述するライト制御処理（ライト検出プログラム）等の各種処理を実施する。また、処理部１０は、車両のライトの特徴を示すパラメータ（大きさ、色、高さ等の位置、ペアとなるライト間の距離、挙動等、ライト候補特徴量算出処理で算出される各パラメータに対応する値を含む）や、車両以外の光源の特徴を示すパラメータ（ライト候補特徴量算出処理で算出される各パラメータ、配置される位置の情報等）が格納されたデータベース（ＤＢ）１１を備えている。なお、このデータベース１１に格納されたパラメータは、撮像画像中から車両のライトを示す光源を、車両のライト以外の光源と識別して検出する際に利用される。
【００２８】
［本実施形態の処理］
次に、撮像画像中から車両のライトを示す光源を識別して検出し、ヘッドライトの光軸の向きを制御する処理について図２を用いて説明する。図２は処理部１０が実行するライト制御処理を示すフローチャートである。
【００２９】
ライト制御処理は、車両の電源が投入されると開始され、その後、所定の周期毎（例えば１００ｍｓ毎）に実行される処理である。詳細には、図２に示すように、まず、カメラ２０による撮像画像を取得する（Ｓ１１０）。
【００３０】
そして、撮像画像中からライト候補を抽出する（Ｓ１２０）。この処理では、撮像画像中の光源としての領域の全てが含まれ、かつ最小となる領域を矩形（長方形）で切り出し、切り出した領域毎にラベル付け（番号付け）を行う。この処理では、撮像画像中の光源が大きいものほど大きな領域が切り出されることになる。
【００３１】
続いて、走行情報を取得する（Ｓ１３０）。ここで、走行情報とは、自車両の走行状態または走行環境を表すパラメータを示し、例えば、自車両の進行方向（自車両の速度と舵角等によって推定可能）、自車両が走行する道路における外乱光が存在する位置の情報（データベース１１から取得可能）、対向車両が走行する位置の情報（国等の地域の情報）等が挙げられる。
【００３２】
そして、ライト候補特徴量算出処理を実施する（Ｓ１４０）。ライト候補特徴量算出処理は、各光源が有する特徴量を抽出する処理である。詳細には、図３を用いて説明する。図３はライト候補特徴量算出処理の概要を示す流れ図である。
【００３３】
ライト候補特徴量算出処理では、各光源が有する、静止画レベル特徴量、ペア特徴量、および時系列特徴量のそれぞれの特徴量を求める演算を行う。静止画レベル特徴量としては、以下に述べる種々の情報を求める。
【００３４】
まず、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、それぞれ中心の位置を算出する（Ｓ２０５）。これらの各光源の中心位置は、位置情報としてＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３５】
また、各光源における中心位置を利用して、各光源における中心位置同士をそれぞれ結ぶ直線を算出し（Ｓ２１０）、この直線の傾きによる光源の並び方の規則性を算出する（Ｓ２１５）。直線の傾きが一致するものが多ければ、例えば車両のライトでないリフレクタが直線的に並んでいる場合等が考えられ、直線の傾きが水平であるものが多ければ、自車両が走行する道路と交差する道路に配置された街灯が直線的に並んでいる場合等が考えられる。このような直線の傾きの規則性は、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３６】
さらに、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、この矩形の面積を光源毎に算出する（Ｓ２２０）。そして、光源が車両のライトであるとした場合における自車両との距離を推定する（Ｓ２２５）。
【００３７】
この処理では、撮像画像中の光源の面積と距離とが対応付けられたマップや、光源の面積を入力すると自車両との距離が出力される所定の関数等を利用して距離を推定する。このようにして得られた光源の大きさや自車両と光源との距離については、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３８】
また、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、全体の面積（画素数）に対する、この中の光源の領域（所定以上の輝度を有する領域）の面積の比を算出する（Ｓ２４０）。算出された面積比については、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００３９】
さらに、矩形で切り出した各光源の情報を利用して、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を取得する（Ｓ２４５）。そして、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を利用して、ＲＧＢの比率を算出する（Ｓ２５０）。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４０】
また、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を利用して、ＲＧＢ−ＨＳＶを算出する（Ｓ２５５）。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
さらに、矩形内の各画素におけるＲＧＢ情報を利用して、ＲＧＢ−輝度を算出する（Ｓ２５５）。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４１】
また、ＲＧＢ情報、ＲＧＢ−ＨＳＶ、およびＲＧＢ−輝度の情報を利用して、ライト候補内の明暗の繰り返し数に応じた値を模様度として算出する（Ｓ２７０）。この処理は、文字や記号が記載された看板や標識に明暗の繰り返す領域が存在するため、これらを検出するために実施される。この算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４２】
次に、ペア特徴量については、静止画レベル特徴量を利用して、複数の光源の類似度が一致するもの同士をペアリングし（Ｓ３０５）、ペアとした光源の間隔によって自車両と光源との距離を推定する（Ｓ３１０）。この処理では、実際のライトの間隔を固定値として撮像画像中の光源の間隔に基づいて距離を推定する、周知の処理を採用することができる。
【００４３】
これらの処理によって算出された、ペア度（特徴量の一致度）、自車両から光源までの距離については、ＲＡＭ等のメモリに記録される。
次に、時系列特徴量については、静止画レベル特徴量と、ペア特徴量を利用して、各光源を追跡し、今回の処理で得られた各光源の特徴量と前回の処理で得られた特徴量とを比較し、その類似度によって同一の光源をマッチングする（関連付ける）トラッキング処理を行う（Ｓ３２０）。そして、この処理により同一の光源と関連付けられたものの移動量を算出する（Ｓ３２５）。
【００４４】
このような処理を行うことで、追跡する各光源の類似度、マッチングの連続回数、光源が最初に検出された位置を示す初期出現位置、移動量（移動ベクトル、移動軌跡）が求められる。これらの算出結果はＲＡＭ等のメモリに記録される。
【００４５】
このようなライト候補特徴量算出処理が終了すると、各光源から車両のライトを絞り込んで抽出するライト候補絞込処理を実施する（Ｓ１５０）。ここで、図４は、ライト候補絞込処理を示すフローチャートである。なお、ライト候補絞込処理には、光源として切り出した領域毎に、光源の特徴量が車両のライトの特徴量（データベース１１に格納された特徴量）と一致する確度を演算する処理を含む。
【００４６】
ライト候補絞込処理では、まず、ライト候補特徴量算出処理で算出した各種特徴量毎に、車両確率／外乱確率（特徴確度）を算出する（Ｓ４１０）。ここで、データベース１１には、各特徴量について、車両のライトとしての値と外乱物としての値とがそれぞれ格納されており、各特徴量が車両のライトとしての値に近くなるに連れて光源が車両のライトである確度が高くなり、各特徴量が外乱物としての値に近くなるに連れて光源が車両のライトである確度が低くなる。
【００４７】
続いて、道路形状に応じて、車両確率／外乱確率（領域確度）を算出する（Ｓ４２０）。このように道路形状に応じて確率を算出する際には、まず、図５に示すような領域確度マップを生成する。
【００４８】
図５に示す領域確度マップでは、撮像画像中（特に、車両のライトの検出を行う検出対象領域）を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度を設定する。この際、自車両の速度や舵角等に基づいて道路形状を検出し、他車両が走行する（他車両のライトが通過する）と予想される経路上の領域（図５では太線内の領域）については、より高い確度を設定しておく。そして、各光源の位置に対応する確度（領域確度）を領域確度マップに基づく確度に基づいて設定する。
【００４９】
続いて、走行状態に応じて、車両確率／外乱確率（特徴確度）を算出する（Ｓ４３０）。この処理では、例えば、カーブの途中で遠方の光源を検出した場合等、現在の走行状態から鑑みて車両のライトとして検出されるはずがない種別・距離の光源か否かをデータベース１１に記録された比較用のデータ（カーブや勾配途中で検出される車両のライトとしての特徴量）に基づいて判定する。
【００５０】
続いて、自車両が走行する地域に応じて光源が車両である確度を算出する（Ｓ４４０）。この処理では、対向車両が自車両の右側を通過する地域か左側を通過する地域かといった情報や、地域によって異なるリフレクタの配置位置（設置高さ）の情報等を利用して、光源が車両である確度を判定する。
【００５１】
例えば、左側通行の地域において自車両の正面よりも左側に存在する光源が左側に移動する場合には、対向車両のライトでない可能性が高いと判断し、右側通行の地域において自車両の正面よりも右側に存在する光源が右側に移動する場合には、対向車両のライトでない可能性が高いと判断する。また、無限遠点近傍の領域にて連続して検出される光源は車両のライトである可能性が高いと判断する。
【００５２】
続いて、車両統合確率／外乱統合確率を算出する（Ｓ４５０）。この処理では、Ｓ４１０〜Ｓ４４０の処理において算出された各確度を考慮して最終的な確度（最終確度）を算出する。最終的な確度を算出する際には、例えば、各確度に対して所定の加重（係数）を乗じた上で加算し平均値をとることで求めるようにすればよい。
【００５３】
続いて、予め設定された閾値と最終的な確度とを比較し、閾値未満の確度を有する光源を外乱として除去し、ライト候補絞込処理を終了する。
このようなライト候補絞込処理が終了すると、光源が車両のライトであると決定する車両ライト決定処理を実行する。ここで、図６は、車両ライト決定処理を示すフローチャートである。
【００５４】
この車両ライト決定処理では、まず、ライト候補絞込処理において除去されなかった光源について、距離と位置とに基づいて光源が車両であると確定するまでの時間である車両確定時間を決定する（Ｓ５１０）。この処理では、光源までの距離が遠くなるに従って、また、光源の位置が車両の進行方向から離れるに従って、車両確定時間をより小さな値に設定し、確定するまでの時間を長くする。
【００５５】
そして、光源（候補）の特徴量の時間変化量を算出し（Ｓ５２０）、特徴量が時間とともに増加し、かつ車両確定時間内に特徴量が一定以上（例えば２０％以上）増加した光源を車両のライトとして確定し（Ｓ５３０）、車両ライト決定処理を終了する。
【００５６】
このようなライト決定処理が終了すると、図２戻り、車両のライトの検出結果をライト制御部３０に送り（Ｓ１９０）、ライト制御処理を終了する。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述したライト制御システム１において処理部１０は、自車両の周囲に存在する他車両を検出し、自車両の周囲の他車両が検出されるとヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更する。特に、処理部１０は、自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得し、撮像画像中の光源を抽出する。そして、撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する。また、各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算し、各光源に対して領域確度および特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力する。
【００５７】
このようなライト制御システム１によれば、光源が有する特徴量によって車両のライトである確度（特徴確度）を求めるとともに、光源の位置によって車両のライトである確度（領域確度）を求め、これらの両方の確度を考慮して光源が車両のライトである確度（最終確度）を演算して車両のライトを検出するので、特徴確度のみを利用する従来の構成と比較して検出精度を向上させることができる。よって、車両のライトではないが車両のライトに類似する特徴を有する光源を排除し、車両のライトを良好に検出することができる。
【００５８】
また、このようなライト制御システム１によれば、車両のライトを良好に検出することができるので、他車両を眩惑することがないように正確にヘッドライトの光軸の向きを制御することができる。
【００５９】
また、ライト制御システム１において処理部１０は、自車両の走行状態または走行環境を表す走行情報を取得し、走行情報に基づいて領域確度マップを生成する。
このようなライト制御システム１によれば、走行情報に基づいて領域確度マップを生成することができるので、より適切な領域確度を演算することができる。よって、より精度よく車両のライトを検出することができる。
【００６０】
さらに、ライト制御システム１において処理部１０は、自車両の進行方向を含む走行情報を取得し、自車両の進行方向に基づいて、撮像画像中の対向車両が走行する領域を推定し、対向車両が走行する領域に対して他車両が存在する確度を高く設定する。
【００６１】
このようなライト制御システム１によれば、対応車両が存在する可能性が高い領域に存在する光源がより車両のライトとして検出されやすくすることができる。
また、ライト制御システム１において処理部１０は、車両のライトでない光源を表す外乱物の位置を示す情報を含む走行情報を取得し、外乱物の位置が属する領域において設定される、他車両が存在する確度を他の領域の確度よりも低く設定する。
【００６２】
このようなライト制御システム１によれば、外乱物の位置が分かっている場合に、外乱物の位置の情報を利用し、この位置に対する確度を低く設定するので、この外乱物が車両のライトとして検出されにくくすることができる。
【００６３】
さらに、ライト制御システム１において処理部１０は、各光源における色が車両のライトが有する色と一致する確度に応じて、各特徴確度を演算する。
このようなライト制御システム１によれば、光源の色に応じて車両のライトを検出することができる。
【００６４】
また、ライト制御システム１において処理部１０は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量と一致する確度が高くなるに従って、特徴確度が低くなるように演算する。
【００６５】
このようなライト制御システム１によれば、外乱物としての特徴を有する光源を積極的に車両のライトでないものとすることができる。
さらに、ライト制御システム１において処理部１０は、撮像画像中において各光源の挙動を追跡し、この挙動が車両のライト特有の挙動と一致する確度に応じて特徴確度を演算する。
【００６６】
このようなライト制御システム１によれば、光源の挙動も考慮して車両のライトを検出することができる。
［その他の実施形態］
本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。
【００６７】
例えば、上記実施形態では、多数の特徴量を算出し、これらの特徴量を考慮して撮像画像中の光源が車両であるか否かを判断したが、一部の特徴量を算出し、この特徴量に基づいて明確に車両のライトでないと判断可能な外乱物を除外した上で、他の特徴量を算出するようにしてもよい。このような処理の具体例を図７に示す。
【００６８】
図７は、変形例のライト制御処理を示すフローチャートである。変形例のライト制御処理では、Ｓ１４０の処理にて、多数のライト候補特徴量のうちの一部を算出するライト候補特徴量算出処理Ａを実施し、Ｓ１５０の処理にて、この一部のライト候補特徴量を利用して算出可能な確度を演算し、この確度を利用してライトである可能性が高い光源を絞り込むライト候補絞込処理Ａを実施する。
【００６９】
また、Ｓ１６０の処理では、多数のライト候補特徴量を求める処理のうちのライト候補特徴量算出処理Ａを実施しなかった処理を実施するライト候補特徴量算出処理Ｂを実施し、Ｓ１７０の処理では、ライト候補特徴量算出処理Ｂにて算出されたライト候補特徴量を利用して算出可能な確度を演算し、この確度を利用してライトである可能性が高い光源を絞り込むライト候補絞込処理Ｂを実施する。
【００７０】
例えば、ライト候補特徴量算出処理Ａ、ライト候補絞込処理Ａでは、各特徴量を算出する処理のうちの静止画レベル特徴量を算出する処理を実施し、ライト候補特徴量算出処理Ｂ、ライト候補絞込処理Ｂでは、各特徴量を算出する処理のうちのペア特徴量、時系列特徴量を算出する処理を実施することが考えられる。また、ライト候補特徴量算出処理Ａ、ライト候補絞込処理Ａでは、ＲＧＢ、ＲＧＢ−ＨＳＶ、および明るさを求める処理のうちの、比較的処理負荷が小さなＲＢＧを求める処理を含む処理を実施し、ライト候補特徴量算出処理Ｂ、ライト候補絞込処理Ｂでは、処理負荷が大きなＲＧＢ−ＨＳＶ、および明るさを求める処理を含む処理を行うようにしてもよい。
【００７１】
このようなライト制御システム１によれば、最終確度を演算する前に一部の特徴量に基づいて車両のライトである確度が低い光源をある程度除外した上で、他の特徴量を利用して最終的な確度を演算するので、最終的な確度を演算する光源の数を事前に絞り込むことができるので、車両のライトを検出する際の処理負荷を軽減することができる。
【００７２】
また、上記実施形態では、処理部１０が他車両のライトの有無を出力するようにしたが、他車両のライトの位置の情報を出力するようにしてもよい。そして、ライト制御部３０は他車両の位置と自車両の各種ライト（ヘッドライト以外のライトを含む）の照射範囲とを比較し、ライトの照射範囲内に他車両が入らないようにライトの照射範囲を制御するようにしてもよい。
【００７３】
また、上記実施形態においては、自車両の進行方向（道路形状）を自車両の車速および舵角によって検出したが、周知の白線認識処理を利用して検出するようにしてもよい。
さらに、上記実施形態で説明したライトの検出手法に加えて、例外規定を設けてもよい。例えば、カーブ走行直後に検出される赤色の光源はテールライトであるものとして検出したり、距離が近いにも拘わらず輝度が低い光源は何らかの反射物であると検出したりすればよい。
【００７４】
また、上記実施形態において、Ｓ４２０の処理で領域確度マップを生成する際には、外乱光の位置（高さ）に対応する位置に対して、車両のライトである確度を低く設定するようにしてもよい。
【００７５】
上記のようにしても、上記実施形態と概ね同様の効果を享受することができる。
［実施形態の構成と本発明との関係］
上記実施形態での処理部１０は、本発明でいうライト検出装置に相当し、上記実施形態でのＳ１１０の処理は、本発明でいう撮像画像取得手段に相当する。また、上記実施形態でのＳ１２０の処理は、本発明でいう光源抽出手段に相当し、上記実施形態でのＳ４２０の処理は、本発明でいう領域確度設定手段に相当する。
【００７６】
さらに、上記実施形態でのＳ４１０の処理は、本発明でいう特徴確度演算手段に相当し、上記実施形態でのＳ４５０，Ｓ４６０，Ｓ１９０の処理は、本発明でいうライト出力手段に相当する。また、上記実施形態でのＳ１３０の処理は、本発明でいう走行情報取得手段に相当し、上記実施形態でのＳ４２０の処理は、本発明でいう領域確度マップ生成手段に相当する。
【００７７】
さらに、上記実施形態でのＳ１１０〜Ｓ１９０の処理は、本発明でいう他車両検出手段に相当し、上記実施形態でのＳ１９０の処理は、本発明でいう光軸方向変更手段に相当する。
【符号の説明】
【００７８】
１…ライト制御システム、１０…処理部、１１…データベース、２０…カメラ、２１…速度センサ、２２…舵角センサ、３０…ライト制御部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載され、撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置であって、
自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
撮像画像中の光源を抽出する光源抽出手段と、
撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する領域確度設定手段と、
各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、前記各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算する特徴確度演算手段と、
前記各光源に対して前記領域確度および前記特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力するライト出力手段と、
を備えたことを特徴とするライト検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のライト検出装置において、
自車両の走行状態または走行環境を表す走行情報を取得する走行情報取得手段と、
前記走行情報に基づいて前記領域確度マップを生成する領域確度マップ生成手段と、
を備えたことを特徴とするライト検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載のライト検出装置において、
前記走行情報取得手段は、自車両の進行方向を含む走行情報を取得し、
前記領域確度マップ生成手段は、自車両の進行方向に基づいて、対向車両が走行する領域を推定し、該対向車両が走行する領域に対して他車両が存在する確度を高く設定すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載のライト検出装置において、
前記走行情報取得手段は、車両のライトでない光源を表す外乱物の位置を示す情報を含む走行情報を取得し、
前記領域確度マップ生成手段は、前記外乱物の位置が属する領域において設定される、他車両が存在する確度を他の領域の確度よりも低く設定すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は、各光源における色が車両のライトが有する色と一致する確度に応じて、前記各特徴確度を演算すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量と一致する確度が高くなるに従って、前記特徴確度が低くなるように演算すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は、前記撮像画像中において各光源の挙動を追跡し、該挙動が車両のライト特有の挙動と一致する確度に応じて前記特徴確度を演算すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項８】
請求項１〜請求項７の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は、前記各光源における複数の特徴量に対してそれぞれ前記特徴確度を演算し、
前記ライト出力手段は、前記特徴確度毎にライトである確度が基準となる確度よりも低い光源を除外し、該除外後の各光源における特徴確度および領域確度に基づいて最終確度を演算すること、
を特徴とするライト検出装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項８の何れか１項に記載のライト検出装置を構成する各手段として機能させるためのライト検出プログラム。
【請求項１０】
車両に搭載され、自車両のヘッドライトにおける光軸の向きを制御するライト制御装置であって、
自車両の周囲に存在する他車両を検出する他車両検出手段と、
自車両の周囲の他車両が検出されるとヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更する光軸方向変更手段と、を備え、
前記他車両検出手段は、請求項１〜請求項８の何れか１項に記載のライト検出装置として構成されていること
を特徴とするライト制御装置。
【請求項１】
車両に搭載され、撮像画像中から他車両のライトを検出するライト検出装置であって、
自車両の周囲を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
撮像画像中の光源を抽出する光源抽出手段と、
撮像画像中を複数に区分した領域毎に他車両が存在する確度が設定された領域確度マップに基づいて、該光源毎に光源が他車両のライトである確度を表す領域確度を演算する領域確度設定手段と、
各光源における形状を含む特徴量が車両のライトが有する特徴量と一致する確度に応じて、前記各光源が他車両のライトである確度を表す特徴確度を演算する特徴確度演算手段と、
前記各光源に対して前記領域確度および前記特徴確度に基づく最終確度を演算し、予め設定された閾値以上となる最終確度を有する光源が他車両のライトである旨を出力するライト出力手段と、
を備えたことを特徴とするライト検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のライト検出装置において、
自車両の走行状態または走行環境を表す走行情報を取得する走行情報取得手段と、
前記走行情報に基づいて前記領域確度マップを生成する領域確度マップ生成手段と、
を備えたことを特徴とするライト検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載のライト検出装置において、
前記走行情報取得手段は、自車両の進行方向を含む走行情報を取得し、
前記領域確度マップ生成手段は、自車両の進行方向に基づいて、対向車両が走行する領域を推定し、該対向車両が走行する領域に対して他車両が存在する確度を高く設定すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項４】
請求項２または請求項３に記載のライト検出装置において、
前記走行情報取得手段は、車両のライトでない光源を表す外乱物の位置を示す情報を含む走行情報を取得し、
前記領域確度マップ生成手段は、前記外乱物の位置が属する領域において設定される、他車両が存在する確度を他の領域の確度よりも低く設定すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は、各光源における色が車両のライトが有する色と一致する確度に応じて、前記各特徴確度を演算すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項５の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は各光源における形状を含む特徴量が車両のライトでない光源を表す外乱物が有する特徴量と一致する確度が高くなるに従って、前記特徴確度が低くなるように演算すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項７】
請求項１〜請求項６の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は、前記撮像画像中において各光源の挙動を追跡し、該挙動が車両のライト特有の挙動と一致する確度に応じて前記特徴確度を演算すること
を特徴とするライト検出装置。
【請求項８】
請求項１〜請求項７の何れか１項に記載のライト検出装置において、
前記特徴確度演算手段は、前記各光源における複数の特徴量に対してそれぞれ前記特徴確度を演算し、
前記ライト出力手段は、前記特徴確度毎にライトである確度が基準となる確度よりも低い光源を除外し、該除外後の各光源における特徴確度および領域確度に基づいて最終確度を演算すること、
を特徴とするライト検出装置。
【請求項９】
コンピュータを、請求項１〜請求項８の何れか１項に記載のライト検出装置を構成する各手段として機能させるためのライト検出プログラム。
【請求項１０】
車両に搭載され、自車両のヘッドライトにおける光軸の向きを制御するライト制御装置であって、
自車両の周囲に存在する他車両を検出する他車両検出手段と、
自車両の周囲の他車両が検出されるとヘッドライトの光軸の向きを下向きに変更する光軸方向変更手段と、を備え、
前記他車両検出手段は、請求項１〜請求項８の何れか１項に記載のライト検出装置として構成されていること
を特徴とするライト制御装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図７】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図７】
【図５】
【公開番号】特開２０１３−２８２３９（Ｐ２０１３−２８２３９Ａ）
【公開日】平成２５年２月７日（２０１３．２．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１６４７０４（Ｐ２０１１−１６４７０４）
【出願日】平成２３年７月２７日（２０１１．７．２７）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年２月７日（２０１３．２．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月２７日（２０１１．７．２７）
【出願人】（０００００４２６０）株式会社デンソー (27,639)
【Ｆターム（参考）】
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