特開 2025-7826 情報処理方法および情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2025007826

(43)【公開日】2025-01-17

(54)【発明の名称】情報処理方法および情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/60 20170101AFI20250109BHJP

   G09B 29/00 20060101ALI20250109BHJP

【ＦＩ】

G06T7/60 180A

G09B29/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023109475

(22)【出願日】2023-07-03

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＰＹＴＨＯＮ

(71)【出願人】

【識別番号】521042770

【氏名又は名称】ウーブン・バイ・トヨタ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002860

【氏名又は名称】弁理士法人秀和特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ホフ ジョナサン ジェフリー

【テーマコード（参考）】

2C032

5L096

【Ｆターム（参考）】

2C032HB11

5L096AA06

5L096BA08

5L096BA18

5L096CA02

5L096DA01

5L096FA10

5L096FA19

5L096FA62

5L096FA66

5L096FA67

5L096FA69

5L096FA73

5L096GA51

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】規則ベースの処理により画像から道路ネットワークを精度良く作成する。
【解決手段】道路ネットワークを生成するための情報処理方法であって、道路に対応する位置を第１ポイントとして選択する第１選択ステップと、前記第１ポイントにおける道路情報を推定する推定ステップと、前記第１ポイントから所定距離進めた第２ポイントを選択する第２選択ステップと、前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合に、前記第１ポイントと前記第２ポイントの間を道路リンクとして記憶するステップと、を含み、前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合は、前記第２ポイントを新たな第１ポイントして前記推定ステップ以降の処理を再び実行する、ことを特徴とする。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報処理装置によって実行される、道路ネットワークを生成するための情報処理方法であって、
各画素が道路に該当するか否かを表すマスク画像から道路に対応する位置を第１ポイントとして選択する第１選択ステップと、
前記第１ポイントにおける道路情報を推定する推定ステップと、
前記第１ポイントから所定距離進めた第２ポイントを選択する第２選択ステップと、
前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合に、前記第１ポイントと前記第２ポイントの間を道路リンクとして記憶するステップと、
を含み、
前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合は、前記第２ポイントを新たな第１ポイントして前記推定ステップ以降の処理を再び実行する、
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項2】

前記推定ステップは、
複数の方向について、前記方向についての前記第１ポイントから道路以外の位置までの距離と前記方向と反対の方向についての前記第１ポイントから道路以外の位置までの距離との和を求めるステップと、
前記複数の方向のうち前記距離の和が最大の方向を道路方向として決定し、前記道路方向と直交する方向についての前記距離の和を道路幅として決定し、前記道路幅の中心位置を道路中心として決定するステップと、
を含み、
前記第２選択ステップでは、前記第１ポイントから前記道路方向に前記所定距離進めた位置を前記第２ポイントとして選択し、
前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合は、前記第１ポイントにおける道路中心から前記道路方向に前記所定距離延びる前記道路幅の幅を有する領域を道路として記憶する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項3】

前記第２選択ステップは、
前記第１ポイントから所定距離進めた位置が道路ではない場合に、前記所定距離を増加させて前記第２ポイントを再選択し、
前記第２ポイントが道路であると判定されるか前記所定距離が閾値を超えるまで、前記再選択を繰り返し、
前記所定距離が閾値を超えた場合に、処理を終了するか、または、前記第１選択ステップに戻って新たな第１ポイントを選択するステップと、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項4】

前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差すると判定される場合は、
前記第２ポイントが交差点領域内になければ、前記第２選択ステップに戻って前記所定の距離を短くして新たな第２ポイントを選択し、
前記第２ポイントが交差点領域内にあれば、前記第１ポイントと前記交差点領域内の交差点ノードに既に接続されている道路リンクのそれぞれとを接続する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。

【請求項5】

プロセッサと記憶装置とを備える情報処理装置であって、
前記記憶装置は、前記プロセッサによって実行されたときに前記プロセッサに、請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理方法の各ステップを実行させる、プログラムを記憶している、
ことを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理方法および情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、ボロノイ分割を用いて車線を検出して、車線を表す地図を作成することを開示する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－２０１６４９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示の態様の一つは、規則ベースの処理に基づいて画像から道路ネットワークを精度良く作成可能な技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の態様の一つは、情報処理装置によって実行される、道路ネットワークを生成するための情報処理方法であって、各画素が道路に該当するか否かを表すマスク画像から道路に対応する位置を第１ポイントとして選択する第１選択ステップと、前記第１ポイントにおける道路情報を推定する推定ステップと、前記第１ポイントから所定距離進めた第２ポイントを選択する第２選択ステップと、前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合に、前記第１ポイントと前記第２ポイントの間を道路リンクとして記憶するステップと、を含み、前記第１ポイントと前記第２ポイントを結ぶリンクが既に記憶されている他の道路リンクと交差しないと判定される場合は、前記第２ポイントを新たな第１ポイントして前記推定ステップ以降の処理を再び実行する、ことを特徴とする。

【発明の効果】

【0006】

本開示の態様によれば、規則ベースの処理に基づいて画像から道路ネットワークを精度良く作成可能である。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】（Ａ）道路グラフ作成装置の構成、（Ｂ）道路ネットワーク作成処理の概要、（Ｃ）セグメンテーションマスク（マスク画像）、（Ｄ）道路ネットワーク、を説明する図。

【図2】道路ネットワーク作成処理の流れを示すフローチャート。

【図3】（Ａ）道路情報取得処理を説明する図、（Ｂ）（Ｃ）道路領域を説明する図。

【図4】交差点領域抽出処理の流れを示すフローチャート。

【図5】交差点領域抽出処理を説明する図。

【発明を実施するための形態】

【0008】

道路リンク同士の繋がりを表現した道路ネットワークの作成が求められている。道路を撮影した画像から道路ネットワークを作成するための機械学習技術の研究開発が進められているが、機械学習技術は確率的な処理であり必ずしも正確な結果を出力しない。また、機械学習のための学習データを用意する手間が大きい、要求される精度が得られるように
アルゴリズムを調整することが困難である、といった問題もある。

【0009】

そこで、本開示は、規則ベースの処理により道路ネットワークを生成可能な技術を提供する。なお、上述した課題は後述するセグメンテーションマスク（マスク画像）から道路ネットワークを作成する処理において特に問題となるので、本開示の一態様はセグメンテーションマスクから道路ネットワークを作成する処理に関わる。

【0010】

（全体構成）
図１（Ａ）は、一実施形態における道路ネットワーク作成装置（情報処理装置）１００の構成を示す図である。道路ネットワーク作成装置１００は、プロセッサ１１０とメモリ１２０を備える。メモリ１２０は、プロセッサ１１０を画像入力部１１１、道路抽出部１１２、交差点抽出部１１３、道路ネットワーク作成部１１４として機能させるためのコンピュータプログラムを非一時的に格納する。

【0011】

図１（Ｂ）は、衛星画像や空撮画像などの道路画像から道路ネットワークを作成する処理を説明する図である。図１（Ｃ）はセグメンテーションマスク１３２を説明する図である。図１（Ｄ）は道路ネットワーク１３３を説明する図である。図１（Ｂ）～図１（Ｄ）を参照しながら道路ネットワーク作成装置１００の各機能部の概略を説明する。

【0012】

画像入力部１１１は、道路画像１３１を取得してメモリ１２０に記憶する。道路画像１３１は、衛星画像や空撮画像などの道路を撮影した画像である。道路画像１３１は、正射変換や複数画像の連結、輝度調整などの前処理が施された画像であってよい。

【0013】

道路抽出部１１２は、道路画像１３１に対して道路抽出処理を行い、セグメンテーションマスク（マスク画像）３１２を作成する。道路抽出部１１２は、道路画像１３１の各画素が道路に該当するか否かを判定する。この判定処理は、機械学習ベースの処理によって行われてもよい。具体的には、道路抽出部１１２は、各画素が道路に該当するか否かのラベル付けがされた学習データを用いて機械学習された学習モデルを有し、この学習モデルを用いて入力された道路画像１３１の各画素が道路に該当するか否かを判定する。別の例では、道路抽出部１１２は、対象画素およびその周囲の画素の色や輝度に基づいて規則ベースの処理により対象画素が道路に該当するか否かを判定しても良い。セグメンテーションマスク（マスク画像）１３２は、各画素が道路に該当するか否かを表す画像である。図１（Ｃ）は、道路に該当する画素は白（画素値「１」）、道路に該当しない画素は黒（画素値「０」）を有する二値画像のセグメンテーション画像の例を示す。

【0014】

交差点抽出部１１３は、セグメンテーションマスク１３２から交差点の領域を抽出する。交差点抽出部１１３の詳細は、図４および図５を参照して後ほど詳細に説明する。

【0015】

道路ネットワーク作成部１１４は、セグメンテーションマスク１３２から道路ネットワーク１３３を作成する。道路ネットワーク１３３は、道路を表すリンクが接続されたグラフ構造のデータである。道路ネットワーク作成部１１４の詳細は、図２および図３を参照して詳細に説明する。

【0016】

（道路ネットワーク作成処理）
図２は、道路ネットワーク作成処理全体の流れを示すフローチャートである。

【0017】

ステップＳ２０１において、画像入力部１１１が道路画像を取得する。ステップＳ２０２において、道路抽出部１１２が道路画像の各画素が道路に該当するか否かを判定して、セグメンテーションマスク（マスク画像）を作成する。

【0018】

ステップＳ２０３において、道路ネットワーク作成部１１４は、セグメンテーションマスクにおける道路に該当する画素群から任意の画素をランダムに選択する。なお、本開示において、「画素」、「位置」、「点（ポイント）」は交換可能な意味を持つ。ステップＳ２０３において選択された点を点Ｐ１と称する。点Ｐ１が本開示における「第１ポイント」に相当する。

【0019】

ステップＳ２０４において、道路ネットワーク作成部１１４は点Ｐ１が未処理の点であるか否かを判定する。点Ｐ１が未処理であれば処理はステップＳ２０５に進み、処理済であれば処理はステップＳ２１９に進む。なお、交差点抽出部１１３によって交差点領域があらかじめ抽出されている場合、交差点領域内の点は処理済と判断すればよい。

【0020】

なお、各画素が処理済であるか否かを記憶するために、道路ネットワーク作成部１１４は、セグメンテーションマスク１３２と同じ形状かつ同じ画素数の画像（補助画像と称する）を用いても良い。補助画像は全画素が未処理を表す値（例えば「０」）に初期化され、処理済の画素にはその他の値が設定される。処理済の画素に設定される値は、道路ＩＤに応じた値としても良く、また、その画素が交差点である場合には交差点であることを示す値としても良い。なお、ステップＳ２０３で選択した点が未処理である場合、道路ネットワーク作成部１１４はステップＳ２０４の後に補助画像中の対応画素の値を、処理済を表す値に設定する。道路ＩＤまたは交差点に応じた値を画素に設定するのは、この点が道路または交差点に該当すると判断された後である。

【0021】

ステップＳ２０５において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１における道路情報を推定する。本態様では、道路情報として、道路の幅、道路の方向、および道路の中心位置（センターライン位置）が推定される。ステップＳ２０５において、道路ネットワーク作成部１１４は、推定した道路情報をメモリ１２０に記憶する。

【0022】

図３（Ａ）は道路情報を推定する処理を説明する図である。図３（Ａ）において３００は道路を表し、３０１は点Ｐ１を表す。道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１を中心として各方向について、道路以外の点までの距離を求める。具体的には、道路ネットワーク作成部１１４は、方向３０２ａについて点Ｐ１（３０１）から道路以外の位置までの距離Ｌａと、方向３０２ａと反対の方向３０２ｂについて点Ｐ１（３０１）から道路以外の位置までの距離Ｌｂを求め、これらの距離の和を求める。なお、道路以外の位置とは、道路ではないと判定された画素と、マスク画像の端部を含む。道路ネットワーク作成部１１４は、上述の距離の和を、点Ｐ１（３０１）を中心として複数の方向（例えば５度間隔の全方向）について求める。

【0023】

道路ネットワーク作成部１１４は、上述の距離の和が最大の方向を道路３００の道路方向として決定し、道路方向と直交する方向の距離の和を道路幅として決定し、道路幅の中心位置を道路中心（センターライン位置）として決定する。図３（Ａ）の例では、方向３０２ａ、３０２ｂが道路方向として決定される。そして、方向３０２ａ、３０２ｂと直交する方向３０３ａ、３０３ｂの幅Ｗａ、Ｗｂの和が道路３００の幅として決定される。また、道路幅Ｗａ，Ｗｂの中心の位置３０４が道路３００の中心位置として決定される。

【0024】

ステップＳ２０７において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１からステップＳ２０６で求めた道路方向に沿って所定距離Ｘだけ進めた位置を点Ｐ２として選択する。点Ｐ２が本開示における「第２ポイント」に相当する。所定距離Ｘはシステムの要求精度に応じた任意の値であってよく、例えば１ｍ、２ｍ、５ｍ、１０ｍ、２０ｍ（あるいはこれに相当する画素数）である。

【0025】

ステップＳ２０８において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ２が道路であるか
否かを判定する。点Ｐ２が道路ではない場合は、道路ネットワーク作成部１１４は、ステップＳ２１５において所定距離Ｘを増加させ、増加後のＸが最大値（閾値）を超えない場合（Ｓ２１６－ＮＯ）は、処理Ｓ２０７に戻って点Ｐ２を再選択する。増加後のＸが最大値を超える場合（Ｓ２１６－ＹＥＳ）は、処理はステップＳ２１９に進み、処理を継続するか判断し、継続する場合にはステップＳ２０３に戻って新たな点Ｐ１を選択する。ステップＳ２１５における増分は、固定値（例えば、５０ｃｍ、１ｍなど）であってもよいし、現在のＸに応じた値（例えば、Ｘの１０％、２０％など）であってもよいし、繰返し回数に応じた値（例えば、ｎ回目は２^ｎ－２ｍ）であってもよい。このように点Ｐ２が道路であると判定されるか所定距離Ｘが閾値を超えるまで所定距離を増加させて点Ｐ２を再選択することで、ステップＳ２０２において点Ｐ２が道路ではないと誤判定された場合や点Ｐ１が道路であると誤判定された場合に、迅速に処理を回復させることができる。

【0026】

ステップＳ２０９において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１と点Ｐ２を結ぶリンクが既に見つけられ記憶されている他の道路リンクと交差しているか判定する。この判定は、点Ｐ１と点Ｐ２を結ぶ直線上のいずれかの画素が、補助画像において道路ＩＤが割り当てられているか否か確認することにより行える。他の道路と交差していない場合、処理はステップＳ２１０に進み、交差している場合、処理はステップＳ２１３に進む。なお、ステップＳ２０９の処理において、点Ｐ１と点Ｐ２を結ぶリンクが交差点抽出部１１３によって抽出された交差点領域と重なる場合も、肯定判定とみなしてステップＳ２１３に処理を進めても良い。

【0027】

ステップＳ２１０において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１と点Ｐ２を接続して道路リンクとして記憶する。すなわち、点Ｐ１と点Ｐ２をそれぞれノードとし、これらのノードを両端する新たな道路リンクが生成および記憶される。なお、別の実施形態では、ステップＳ２０５からＳ２１２のループ処理において、２度目以降は、処理済の道路リンクの終点ノード（現在の点Ｐ１）に点Ｐ２を接続してもよいし、処理済の道路リンクの起点ノード（初回の点Ｐ１）に点Ｐ２を接続してもよい。

【0028】

ステップＳ２１１において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１と点Ｐ２を接続する道路リンクの領域を処理済として記憶する。例えば、道路ネットワーク作成部１１４は、補助画像において点Ｐ１と点Ｐ２を結び、幅がステップＳ２０５で求めた道路幅の領域を処理済とする。この際、補助画像における当該領域の画素は、道路ＩＤに応じた値が設定される。なお、道路リンクの領域は、上記以外にも、図３（Ｂ）に示すように、点Ｐ１（３０１）における道路中心３０４から道路方向に所定距離Ｘだけ延び、ステップＳ２０５で求めた道路幅の幅を有する領域として決定されてもよい。あるいは、図３（Ｃ）に示すように、点Ｐ１（３０１）における道路中心３０４から道路方向とその反対方向にそれぞれ所定距離Ｘの半分だけ延び、ステップＳ２０５で求めた道路幅の幅を有する領域として決定されてもよい。

【0029】

ステップＳ２１２において、現在の点Ｐ２を新たな点Ｐ１に設定して、ステップＳ２０５に戻ってステップＳ２０５（道路情報推定処理）以降の処理を再び実行する。

【0030】

ステップＳ２１３は、ステップＳ２０９において点Ｐ１と点Ｐ２を結ぶリンクが他の道路と交差していると判定された場合に実行される処理である。ステップＳ２１３において、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ２が交差点領域内に位置するか否か判定する。この判定は、点Ｐ２が交差点抽出部１１３によって抽出された交差点領域に位置するか否かを確認することにより行える。他の実施形態では、交差点抽出部１１３を用いずに、点Ｐ２が処理済の道路リンク上に位置するか否かに応じて点Ｐ２が交差点領域に位置するか否か判定しても良い。点Ｐ２が交差点領域内ではない場合（Ｓ２１３－ＮＯ）は、道路ネットワーク作成部１１４は、ステップＳ２１７において所定距離Ｘを減少させ、減少後の
Ｘが最小値（閾値）より小さくない場合（Ｓ２１８－ＮＯ）は、処理Ｓ２０７に戻って点Ｐ２を再選択する。減少後のＸが最小値より小さい場合（Ｓ２１８－ＹＥＳ）は、処理はステップＳ２１９に進み、処理を継続するか判断し、継続する場合にはステップＳ２０３に戻って新たな点Ｐ１を選択する。ステップＳ２１７における減分は、固定値（例えば、５０ｃｍ、１ｍなど）であってもよいし、現在のＸに応じた値（例えば、Ｘの１０％、２０％など）であってもよいし、繰返し回数に応じた値（例えば、ｎ回目は２^１－ｎｍ）であってもよい。このように、点Ｐ１と点Ｐ２のリンクが他の道路と交差しているが、点Ｐ２が交差点領域ではないときに、点Ｐ２の位置を戻すことで点Ｐ２を交差点領域内の点とすることができる。

【0031】

ステップＳ２１４は、ステップＳ２１３で点Ｐ２が交差点領域内の点であると判定された時に実行される処理である。ステップＳ２１４において、道路ネットワーク作成部１１４は交差点を生成する。具体的には、道路ネットワーク作成部１１４は、交差点領域に交差点ノードが生成されていない場合には新たに生成した上で、点Ｐ１と交差点ノードとを接続する。また、道路ネットワーク作成部１１４は、交差点ノードに既に接続されている道路リンクが存在する場合には、点Ｐ１とそれぞれの道路リンクと接続する複数の道路リンクを新たに生成する。例えば、交差点に既に３つの道路リンクが接続されている場合には、道路ネットワーク作成部１１４は、点Ｐ１と上記３つの道路リンクの端点とを接続する３つの道路リンクを生成する。

【0032】

ステップＳ２１９における処理を継続するか否かの判定は、適宜定めれば良い。一例として、点Ｐ１の選択処理（Ｓ２０３）を所定回数実行したら処理完了と判定することが考えられる。この所定回数は、マスク画像において道路と判定されている画素数に応じた値（例えば１０％）とすることができる。

【0033】

（交差点領域抽出処理）
図４は、セグメンテーションマスク（マスク画像）から交差点領域（intersection area）を抽出する処理を説明する図である。交差点領域抽出処理は、例えば、道路ネットワ
ーク作成処理に先立って行われ、道路ネットワーク作成処理において処理対象の点が交差点領域に含まれるか否かの判断に用いられる。

【0034】

ステップＳ４００において、交差点抽出部１１３は、道路抽出部１１２が作成したセグメンテーションマスク（マスク画像）を取得する。

【0035】

ステップＳ４０１以降の処理は、大きく２つに分けられる。１つは、ステップＳ４０１～Ｓ４０５からなる１つの点（処理対象点）が交差点ポイント（intersection point）であるか否かを判定する処理である。もう１つは、ステップＳ４０７～Ｓ４０８からなる交差点ポイントに基づいて交差点領域を抽出するステップである。

【0036】

ステップＳ４０１において、交差点抽出部１１３は、セグメンテーションマスク（マスク画像）１３２の道路領域中の点から、処理対象点を選択する。選択方法は任意であってよく、例えば、ランダム選択を採用可能である。

【0037】

ステップＳ４０２において、交差点抽出部１１３は、処理対象点から道路境界までの距離を複数の方向について求める。例えば、交差点抽出部１１３は、処理対象点を中心として３６０度全方向にわたって、処理対象点から道路境界までの距離を求める。例えば、５度おきに道路境界までの距離が求められる。道路境界とはセグメンテーションマスクにおいて非道路とされている点およびセグメンテーションマスクの端部である。

【0038】

ステップＳ４０３において、交差点抽出部１１３は、ステップＳ４０２で求めた距離を
、方向（角度）を横軸として道路境界までの距離を縦軸とするグラフにおけるピーク数を取得する。図５（Ａ）～図５Ａ（Ｃ）はこのようなグラフのいくつかの例であり、それぞれピーク数が２個、３個、４個の場合を示している。なお、グラフにおけるピークを求める処理は、既存の任意のピーク検出アルゴリズムを利用可能である。一例として、Python言語のSciPyライブラリに含まれるfind_peaks関数が利用可能である。

【0039】

ステップＳ４０４において、交差点抽出部１１３はピークの数が２よりも大きいか判定する。肯定判定であれば処理はステップＳ４０５に進み、否定判定であれば処理はステップＳ４０６に進む。

【0040】

ステップＳ４０５において、交差点抽出部１１３は、処理対象点を交差点ポイント（intersection point）としてメモリ１２０に記憶する。この際、ステップＳ４０３で求めたピーク数も交差点ポイントに関連付けられて記憶される。図５（Ａ）～図５（Ｃ）のうち、図５（Ａ）はピーク数が２なので交差点ポイントではないと判断され、図５（Ｂ）および図５（Ｃ）はピーク数が３および４なので交差点ポイントであると判断される。

【0041】

ステップＳ４０６において、交差点抽出部１１３は次の処理対象点を処理するか否かを判定する。例えば、ステップＳ４０１からＳ４０５の処理を所定数回繰り返したらステップＳ４０７に進むようにすることができる。所定数は、例えば、セグメンテーションマスク（マスク画像）において道路と判定されている画素数に応じた値（例えば１０％）とすることができる。

【0042】

ステップＳ４０８において、交差点抽出部１１３は、交差点ポイントに対してクラスタリングアルゴリズムを適用して、複数のクラスタを生成する。ここでは、生成するクラスタ数を指定することなく実行可能なアルゴリズム、例えばＤＢＳＣＡＮが好適に利用可能である。

【0043】

ステップＳ４０８において、交差点抽出部１１３は、得られたクラスタのそれぞれの領域を交差点領域（intersection area）としてメモリ１２０に記憶する。交差点領域は、
クラスタに含まれる交差点ポイントを全て包含する最小の凸多角形（凸包、Convex hull
）として決定されても良いし、クラスタに含まれる交差点を全て包含する最小矩形（バウンディングボックス）として決定されても良い。また、交差点抽出部１１３は、クラスタ重心を交差点の中心として記憶する。また、交差点抽出部１１３は、クラスタに含まれる交差点ポイントのピーク数の最頻値に基づいて、交差点領域の交差数あるいは交差点タイプを決定する。例えば、ピーク数の最頻値が３の交差点領域は三叉路またはＴ字タイプ交差点であると決定され、ピーク数の最頻値が４の交差点領域は四叉路または十字タイプ交差点であると決定される。なお、ピーク数の最頻値が５以上の交差点は全て、複雑な交差点（complex intersection）と決定しても良い。

【0044】

図５（Ｄ）はクラスタリング処理の結果を示す図であり、セグメンテーションマスクに、交差点ポイントと、クラスタリングの結果を表している。三角形で示される点はピーク数が３の交差点ポイントであり、四角形で示される点はピーク数が４の交差点ポイントである。この例では、クラスタリング処理の結果２つのクラスタ５４１，５４２が得られている。クラスタ５４１は、ピーク数４の交差点ポイントを最も多く含むので、十字タイプの交差点であると判定される。クラスタ５４２は、ピーク数３の交差点ポイントを最も多く含むので、Ｔ字タイプの交差点であると判定される。図５（Ｅ）は、１つのクラスタに含まれる交差点ポイントと、これら全てを包含する凸包５５０を示す。凸包５５０の内部が交差点領域として記憶される。

【0045】

（補助画像について）
補助画像は、道路ネットワーク作成処理の際に補助的に用いられる画像であり、セグメンテーションマスク１３２と同じ形状の画像である。補助画像は、コンパニオン画像とも称される。補助画像の全画素の初期値は未処理を表す値であり、処理対象として選択された画素の値は、処理済を表す値に更新される。また、道路ネットワーク作成処理において道路リンクであると決定された画素は、道路ＩＤまたはそれに応じた値が設定される。

【0046】

このような補助画像を用いることで、セグメンテーションマスク内の各点（位置、画素）が既に処理済であるか未処理であるかを容易に判別可能となる。また、補助画像の画素値には道路ＩＤに応じた値が設定されていることから、特定の道路ＩＤを有する道路リンクがどの領域であるか、および、特定の点（位置、画素）がどの道路リンクに属しているか、を容易に判別可能である。

【0047】

（実施形態の効果）
上記の実施形態によれば、規則ベースの処理により交差点領域の抽出および道路ネットワークの作成が行える。規則ベースの処理であるため、比較的高速に処理を実行可能であり、また、事前の学習処理や学習データの収集が不要となる。また、規則ベースの処理であるため、要求される精度に応じた設定が容易であり、すなわち、要求される品質に合致した高精度な交差点領域の抽出および道路ネットワークの作成が可能となる。

【0048】

（その他の実施形態）
上記の実施形態はあくまでも一例であって、本開示はその要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施しうる。

【0049】

本開示は、上記の実施形態で説明した機能を実装したコンピュータプログラムをコンピュータに供給し、当該コンピュータが有する１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出して実行することによっても実現可能である。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な非一時的なコンピュータ可読記憶媒体によってコンピュータに提供されてもよいし、ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、例えば、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ブルーレイディスク等）など任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体を含む。

【符号の説明】

【0050】

１００：道路ネットワーク作成装置（情報処理装置） １１０：プロセッサ
１１１：画像入力部 １１２：道路抽出部
１１３：交差点抽出部 １１４：道路ネットワーク作成部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】