![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
近年開発が盛んに行われている自動車の自動運転において, 車の周囲の状況を把握することは非常に重要なことである. その中でも道路標識の把握は, 自動車が安全走行をするために必要なことの一つである. 道路標識を把握する方法として, 機械学習を用いた手法が提案されている. しかし, 機械学習は様々な物体の特徴を学習する必要があり, その学習には膨大なデータと計算コストを要する. そこで複雑な処理を用いずに, 道路標識を検出することが求められる.
道路標識はそれぞれが持つ意味によって色と形が規定されている. このことから, 色情報と形状情報を用いた検出が有効と考えられる. 様々な道路標識の中で赤色の標識は設置数が多く, また, 一時停止や進入禁止など, 様々な規制を表す標識であることからその重要度は高い. そのため今回は赤色円形の標識と一時停止の標識を検出対象とした. 本研究では, 対象標識の形状が赤色の円形と三角形であることに注目し, 色情報と形状情報を用いた基本的な画像処理での検出を行う.
提案手法では, 入力画像が与えられるとまずその画像の表色系をHSV表色系に変換する. そして, 色情報を用いて対象標識が存在する可能性が高い赤色の領域を候補領域として抽出する. 次に候補領域のみが残された画像から, 対象標識に近い形と大きさの領域を, ノイズ除去と形状認識の処理で抽出する. 最後にテンプレートマッチングを行い, 対象標識のテンプレートに似た領域を標識として検出する.
