画像処理による道路白線の検出 の履歴(No.3)

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  • 1 (2022-03-23 (水) 03:37:22)
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  • 3 (2022-03-23 (水) 06:53:28)

画像処理による道路白線の検出

太田研 公開用Wiki

画像処理による道路白線の検出†

はじめに†

近年，自動運転技術の研究が盛んに行われている．自動運転では様々なセンサーにより自己位置推定を行っている．その中でも，白線の検出には主にカメラが用いられている．3D-LiDARでも白線検出が可能だが，高価である，3次元情報を持つ高精度な地図が必要であるなどの欠点も存在する．こういった理由から，カメラによる検出は現在も需要が高い．

最も簡単な白線検出手法は，道路画像からエッジを検出し，その結果を元に直線検出を行う手法である．しかし，この手法では未検出や誤検出が大きな課題となる．機械学習を利用した検出手法も存在するが，処理時間が長く求められる処理性能も高いという欠点を持つ．自動走行においては，白線検出の他にも様々なセンサー等による計測をリアルタイムで行う必要があるため，機械学習の欠点は軽視できないといえる．

本研究では，建築物の影や道路標示の影響を軽減でき，かつ高速な白線検出手法を提案する．機械学習は利用せずに画像処理のみを用い，一般的な従来手法を改良する形で手法を提案する．カメラは単眼カメラを搭載したドライブレコーダーを想定する．従来の手法では用いられていない処理を採用した提案手法と，従来手法で用いられる処理を採用した比較手法を実装した．実際に撮影した道路上の画像から白線検出を行い，各処理の評価を行った．

既存手法†

提案手法†

提案手法で用いる処理†

適応的閾値処理による二値化†

画像分割を用いた直線検出†

矩形検出†

実装した各手法の処理†

評価実験†

実験方法†

実装した4つの手法にて，実際に画像を入力して白線検出を行い，評価した．入力画像は桐生市および桐生市周辺にて，ドライブレコーダーで撮影した画像170枚を用いた．画像は白線がある程度はっきりと写っているものに限定し，白線が著しく薄くなっているものは除外している．また，白線が破線になっている地点や，交差点で撮影したものについても除外している．画像の撮影時間帯は昼間のみに限定している．

白線を検出できた枚数，誤検出が発生した枚数を集計し，検出率と精度を求めた．また，画像1枚あたりの処理時間を計測した．

実験結果†

考察†

まとめ†