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国際特許分類[G08G1/16]の内容

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国際特許分類[G08G1/16]に分類される特許

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【課題】短時間で正確に居眠りを判定する。
【解決手段】居眠り判定装置は、被験者の眼球位置を検出する眼球運動検出部21と、検出された被験者の眼球位置に基づいて、緩徐眼球運動を検出する緩徐眼球運動算出部26と、緩徐眼球運動が検出された場合に、前記被験者は居眠り状態であると判定する居眠り判定部34と、を備えている。 (もっと読む)


【課題】ノイズが存在する場合でも、正確に車線区画線を検出することのできる、車線区画線検出装置、車線区画線検出方法、及び車線区画線検出プログラムを提供する。
【解決手段】走行路を走行する走行体から前記走行路を撮像して得られた原画像を取得する、原画像取得手段と、前記原画像に基づいて、前記走行路に含まれる車線区画線の前記走行体からの相対位置を検出する車線区画線位置検出手段と、時刻t0における原画像である第1画像の部分画像と、前記時刻t0よりも過去における前記原画像である過去画像の前記部分画像とに基づいて、車線区画線位置検出手段における検出結果を検定する、検定手段とを具備する。 (もっと読む)


【課題】自動車の環境における障害物の検知方法を提供する。
【解決手段】方法は、環境の取得画像における形状認識により障害物の第1の検知を実施することによって、少なくとも1つの第1の対象領域を決定することと、前記環境の取得画像のシーケンスでの車両に対する動き検知により障害物の第2の検知を行うことによって、少なくとも1つの第2の対象領域を決定することと、それぞれ、所定の特徴に対して第1の対象領域および第2の対象領域に付与される第1の信頼性指数および第2の信頼性指数によって、検知された障害物を分類することと、前記信頼性指数に対して、また、前記対象領域に対して、検知された障害物での分類を確定し、その結果、確定された有効領域を得ることとの、各ステップを備える。 (もっと読む)


【課題】ドライバの意識低下状態を精度よく判定する。
【解決手段】レーン端までの距離L、車速v、及びヨー角θに基づいて車線逸脱予測時間TLCを演算し(102)、TLCが予め定めた閾値thrcより大きい場合には、車両がレーンに近接しており、危険な状況にあると判定して(104)、踏力センサ30及びトルクセンサ32で検出されたセンサ値を取得する(106)。走行開始から所定時間内である場合には、取得したセンサ値を覚醒時バッファに格納し(108、112)、走行開始から所定時間を経過した場合には、現在バッファに格納する(108、110)。覚醒時バッファに格納されたセンサ値の分布と現在バッファに格納されたセンサ値の分布とのマハラノビス距離dを演算し(114)、距離dが予め定めた閾値thrdより大きい場合には、ドライバが意識低下状態にあると判定する(116、118)。 (もっと読む)


【課題】所定エリア内に存在する車両の危険性を判断する技術において、処理負荷の低減を図ることが可能な危険性判断装置及び危険性判断システムを提供すること。
【解決手段】自車両が所定エリアを通過する際に、衝突危険性を判断する装置において、所定エリアに対する危険度の重み付けを設定し、危険度が高い場合のみ衝突危険性を判断する。これにより、実際に危険性が高い場合のみ衝突危険性を判断することができるため、処理負荷が軽減される。 (もっと読む)


【課題】標準的な領域照合に基づくステレオマッチングにおいて照合精度の低下を抑制するためには、画像の局所的な性質に応じて、照合領域を適応的に変更するのが効果的であるが、計算コストが高い。
【解決手段】複数のカメラで複数の画像データを撮像する撮像部101と、撮像部101で撮像された複数の画像データを格納する画像メモリ102と、複数の画像データから求められた視差データを格納する算出済み視差格納部105と、画像メモリ102から読み込んだ複数の画像データと、算出済み視差格納部105から読み込んだ視差データと、に基づいて、画素毎に照合領域を設定する照合領域制御部103と、画像メモリ102から読み込んだ複数の画像データと、照合領域制御部103で設定された画素毎の照合領域と、に基づいて画像データを照合し、視差データを算出する視差演算部104と、を有するステレオ画像処理装置。 (もっと読む)


【課題】実際の環境下での経験を自律的に学習して危険度を認識する際、多様な外界環境に対するロバスト性を向上する。
【解決手段】1次元上ループ上のSOMを走行状態に応じて複数のモデルに分割したモデル群を昼夜の別等に応じて並列化しておく。そして、認識モデル設定部5aで選択したモデル群の中から車速や舵角等の情報によって使用するモデルを選択することで、入力データの希薄な部分に対してユニットが配置されることを回避する。次に、認識学習部5bでSOMモデルに特徴量抽出部4で抽出した画像特徴量のみを入力して状態の認識及び学習を行うことで、性質の異なるデータ入力に対するロバスト性を向上する。更に、リスク認識部7で状態と教師との相関関係を求め、状態のリスクを学習・認識する。これにより、リスク認識の際の多様な外界環境に対するロバスト性を向上することができる。 (もっと読む)


【課題】自車が走行している車線を短時間で判定することは困難である。
【解決手段】片側複数車線道路を走行している自車の走行車線を判定する車線判定装置は、道路形状を取得する道路形状取得手段と、道路を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された画像から区画線を認識する区画線認識手段と、区画線認識手段により認識された区画線から撮像手段までの距離を繰り返し算出して自車の軌跡を算出する第一の軌跡算出手段と、道路形状取得手段により取得された道路形状及び自律航法に基づいて自車の軌跡を算出する第二の軌跡算出手段と、第一の軌跡算出手段により算出された第一の軌跡及び第二の軌跡算出手段により算出された第二の軌跡に基づいて自車の軌跡を算出する第三の軌跡算出手段と、第三の軌跡算出手段により算出された第三の軌跡に基づいて自車の走行している車線を判定する走行車線判定手段と、を備える。 (もっと読む)


【課題】安全運転支援システムのサービス開始点である路側装置の位置から自車両が走行した相対的な走行位置を正確に補正できる安全運転支援装置を提供する。
【解決手段】路側装置7から受信した走行支援情報9のデータ量、路側装置7との間の通信速度及び、情報処理部4への装置内のデータ転送速度に基づいて、路側装置7から走行支援情報9の受信を開始してからの通信時間、情報処理部4へ走行支援情報9の転送が完了するまでの転送時間及び走行支援情報9の解析を完了するまでの解析時間を求め、走行支援情報9の解析完了時点において自車両1Aが路側装置7の位置から走行した相対的な走行位置を算出するにあたり、通信時間、転送時間及び解析時間に自車両1Aが走行した距離を、記憶部5に記憶された履歴データから求めた所定の周期毎の走行距離を用いて補正する。 (もっと読む)


【課題】車両の走行速度が所定の閾値より低い場合に周辺画像を表示させるときに、表示モードの切り替え無しに車両の周辺の必要な領域の状況をユーザに提供する。
【解決手段】画像表示システムでは、車両9の走行速度が所定の閾値より低くなりフロントモードM1に移行すると、フロントモードM1の開始時点では車両9の前方領域及び側方領域の双方を同時に表示可能な汎用性の高い前側方モードM11とされる。前側方モードM11で示される画面は、交差点への進入、すれ違い、幅寄せなどの想定される様々な状況に対応可能であることから、ユーザは表示モードを切り替えることなく、車両9の周辺の必要な領域の状況を確認することができる。 (もっと読む)


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