特許 7595470 判定装置及び判定方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-28

(45)【発行日】2024-12-06

(54)【発明の名称】判定装置及び判定方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/70 20170101AFI20241129BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20241129BHJP

   G06V 20/58 20220101ALI20241129BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20241129BHJP

【ＦＩ】

G06T7/70 B

G06T7/00 650Z

G06V20/58

G08G1/16 D

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021009004

(22)【出願日】2021-01-22

(65)【公開番号】P2022112951

(43)【公開日】2022-08-03

【審査請求日】2023-12-05

(73)【特許権者】

【識別番号】000237592

【氏名又は名称】株式会社デンソーテン

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】三野 敦

(72)【発明者】

【氏名】藤本 知之

(72)【発明者】

【氏名】村角 周樹

(72)【発明者】

【氏名】谷 泰司

(72)【発明者】

【氏名】橋本 順次

(72)【発明者】

【氏名】笠目 知秀

【審査官】菊池 伸郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２００７－２７９８０５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０９７５８１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ １／００－７／９０

Ｇ０６Ｖ １０／００－４０／７０

Ｇ０８Ｇ １／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両から撮影されたカーブミラーの画像を解析する解析部と、
前記解析部による解析で得られた前記カーブミラーの鏡面の中心位置と、前記カーブミラーの支柱の位置と、の関係を基に前記カーブミラーの向きを判定する判定部と、
を有することを特徴とする判定装置。

【請求項2】

前記判定部は、前記カーブミラーの鏡面の中心位置と、前記カーブミラーの支柱に設けられた標識の位置と、の関係を基に前記カーブミラーの向きを判定することを特徴とする請求項１に記載の判定装置。

【請求項3】

前記判定部は、前記カーブミラーの鏡面の中心位置と、前記カーブミラーのひさしの領域の位置と、の関係を基に前記カーブミラーの向きを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。

【請求項4】

前記判定部は、前記カーブミラーの鏡面の中心線の傾きを基に前記カーブミラーの向きを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。

【請求項5】

前記判定部は、前記カーブミラーの鏡面の領域の画像のパターンを基に、前記カーブミラーの向きを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。

【請求項6】

前記判定部は、前記画像に映る所定のオブジェクトが示す方向を基に、前記カーブミラーの向きを判定することを特徴とする請求項１又は２のいずれか１項に記載の判定装置。

【請求項7】

前記判定部は、前記画像に所定の位置関係を満たす２つのカーブミラーが映っている場合、前記２つのカーブミラーのうちの一方を左向きと判定し、他方を右向きと判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の判定装置。

【請求項8】

判定装置によって実行される判定方法であって、
車両から撮影されたカーブミラーの画像を解析する解析工程と、
前記解析工程による解析で得られた前記カーブミラーの鏡面の中心位置と、前記カーブミラーの支柱の位置と、の関係を基に前記カーブミラーの向きを判定する判定工程と、
を含むことを特徴とする判定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、判定装置及び判定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、カーブミラーの向きを判定する技術が知られている（例えば、特許文献１を参照）。例えば、カーブミラーの向きを判定する処理は、車両に接近して来る物体がカーブミラーに映っているか否かを判断する処理の一部として利用されることがある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１９－８７０１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、従来技術では、画像内のカーブミラーの向きを正確に判定できない場合があるという問題がある。例えば、特許文献１に記載の技術は、カーブミラーの柱部分の画像を分析し、向きを判定するものである。このため、柱部分が画像に映っていない場合はカーブミラーの判定は困難である。

【0005】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、画像内のカーブミラーの向きを正確に判定することができる判定装置及び判定方法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】

【0006】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る判定装置は、解析部と、判定部と、を有する。解析部は、車両から撮影されたカーブミラーの画像を解析する。判定部は、解析部による解析で得られた情報を基に、カーブミラーの向きを判定する。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、画像内のカーブミラーの向きを正確に判定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】図１は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。

【図2】図２は、カーブミラーの向きの違いについて説明する図である。

【図3】図３は、カーブミラーの向きの違いについて説明する図である。

【図4】図４は、第１の判定方法を説明する図である。

【図5】図５は、第１の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【図6】図６は、第２の判定方法を説明する図である。

【図7】図７は、第２の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【図8】図８は、第３の判定方法を説明する図である。

【図9】図９は、第３の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、第４の判定方法を説明する図である。

【図11】図１１は、第４の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【図12】図１２は、第５の判定方法を説明する図である。

【図13】図１３は、第５の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【図14】図１４は、第６の判定方法を説明する図である。

【図15】図１５は、第６の判定方法を説明する図である。

【図16】図１６は、第６の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【図17】図１７は、第７の判定方法を説明する図である。

【図18】図１８は、接近物に関する判定処理全体のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、添付図面を参照して、本願の開示する判定装置及び判定方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態により本発明が限定されるものではない。

【0010】

まず、図１を用いて、実施形態に係る判定装置について説明する。図１は、実施形態に係る判定装置の構成例を示す図である。

【0011】

判定装置１０は、走行中の車両に搭載されたカメラによって撮影された画像を入力として受け付ける。

【0012】

そして、判定装置１０は、入力された画像に映るカーブミラーの向きを判定する。例えば、判定装置１０は、画像に映るカーブミラーが右向きであるか左向きであるかを判定する。

【0013】

判定装置１０は、車両に備えられていてもよいし、車両に備えられた車載装置とインターネット等のネットワークを介して接続されるサーバであってもよい。

【0014】

例えば、カーブミラーの向きの判定は、カーブミラーに映る物体の接近判定に利用される場合がある。

【0015】

例えば、カーブミラー内に映った物体のオプティカルフローの向きで接近判定を行うことが考えられる。

【0016】

ここで、オプティカルフローは、連続する複数の画像（例えば動画像）における、特徴点の位置の変化をベクトルで表したものである。

【0017】

しかしながら、図２及び図３に示すように、オプティカルフローの向きだけでは、接近判定が正確にできない場合がある。図２及び図３は、カーブミラーの向きの違いについて説明する図である。

【0018】

図２と図３において、カーブミラーは交差点付近の同じ位置に置かれている。一方で、図２のカーブミラーＭ１０は右側を向いているのに対し、図３のカーブミラーＭ２０は左側を向いている。

【0019】

図２では、自車両である車両Ｖ１１から撮影した画像ＩＭＧ１０において、接近物体である車両Ｖ１２が生じさせるオプティカルフローＦ１１は左向きとなる。Ｍ１１ａは画像に映ったカーブミラーＭ１０の領域である。また、Ｖ１２ａはカーブミラーＭ１０に映った車両Ｖ１２である。

【0020】

一方、図３では、自車両である車両Ｖ２１から撮影した画像ＩＭＧ２０において、接近物体である車両Ｖ２２が生じさせるオプティカルフローＦ２１は右向きとなる。Ｍ２１ａは画像に映ったカーブミラーＭ２０の領域である。また、Ｖ２２ａはカーブミラーＭ２０に映った車両Ｖ２２である。

【0021】

このように、カーブミラーの向きによって接近物体のオプティカルフローの向きは変化するため、接近物体の判定を行うためには、カーブミラーの向きを判定することが必要になる。

【0022】

図１に示すように、判定装置１０は、入出力部１１、記憶部１２及び制御部１３を有する。

【0023】

入出力部１１は、データの入力及び出力を行うためのインタフェースである。入出力部１１は、カメラ又は他の装置から画像の入力を受け付けることができる。

【0024】

また、入出力部１１は、判定結果として、例えば画像に映るカーブミラーの向きを、テキストメッセージ、音声、バイナリデータ等の形式で出力する。

【0025】

判定装置１０の制御部１３及び記憶部１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、入出力ポート等を有するコンピュータや各種の回路により実現される。

【0026】

記憶部１２は、ＲＡＭやフラッシュメモリに対応する。ＲＡＭやフラッシュメモリは、判定装置１０で実行される各種プログラムの情報等を記憶することができる。

【0027】

なお、判定装置１０は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

【0028】

コンピュータのＣＰＵは、例えばＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部１３の解析部１３１及び判定部１３２として機能する。

【0029】

解析部１３１は、車両から撮影されたカーブミラーの画像を解析する。例えば、解析部１３１は、既存の物体認識技術等を用いて、カーブミラー及び他の物体を認識する。さらに、解析部１３１は、認識したカーブミラー及び他の物体の位置座標及び画素値等のパラメータを算出する。

【0030】

具体的には、解析部１３１は、カーブミラーを構成する鏡面、ひさし、支柱、標識等を認識する。さらに、解析部１３１は、画像内の構造物、車両、道路標識等を認識する。

【0031】

判定部１３２は、解析部１３１による解析で得られた情報を基に、カーブミラーの向きを判定する。

【0032】

このように、判定装置１０は、画像の解析結果を利用することにより、画像内のカーブミラーの向きを正確に判定することができる。

【0033】

判定部１３２は、以下に説明する判定方法のいずれか１つ又は複数を利用して判定を行うことができる。

【0034】

また、以下の図４、図６、図８、図１０、図１２、図１４、図１５及び図１７は、車両のカメラで撮影された画像を示すものとする。

【0035】

また、説明における右及び左は、車両からの視点を基準としたものである。カーブミラーの鏡面からの視点を基準としたものではないことに注意されたい。

【0036】

このため、右向きは各画像の右側を向いていることを意味し、左向きは各画像の左側を向いていることを意味する。

【0037】

［第１の判定方法］
第１の判定方法では、判定部１３２は、カーブミラーの鏡面の中心位置と、カーブミラーの支柱の位置と、の関係を基にカーブミラーの向きを判定する。

【0038】

図４は、第１の判定方法を説明する図である。また、図５は、第１の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【0039】

図４及び図５に示すように、まず、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０１の鏡面部分の中心の位置座標（横軸の座標：ｘ１）を検出する（ステップＳ１０１）。

【0040】

ただし、以降の説明において、横軸の座標の値は、図の右側ほど大きくなるものとする。

【0041】

次に、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０１の支柱部分の中心の位置座標（横軸の座標：ｘ２）を検出する（ステップＳ１０２）。

【0042】

ここで、ｘ１＞ｘ２である場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０１が右向きであると判定する（ステップＳ１０４）。

【0043】

一方、ｘ１＞ｘ２でない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０１が左向きであると判定する（ステップＳ１０５）。

【0044】

第１の判定方法によれば、カーブミラーの構成物のみから向きを判定することができる。

【0045】

［第２の判定方法］
第２の判定方法では、判定部１３２は、カーブミラーの鏡面の中心位置と、カーブミラーの支柱に設けられた標識の位置と、の関係を基にカーブミラーの向きを判定する。

【0046】

図６は、第２の判定方法を説明する図である。また、図７は、第２の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【0047】

図６及び図７に示すように、まず、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０２の鏡面部分の中心の位置座標（横軸の座標：ｘ３）を検出する（ステップＳ１１１）。

【0048】

次に、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０２の支柱部分に設けられた「注意」と書かれた補助標識の中心の位置座標（横軸の座標：ｘ４）を検出する（ステップＳ１１２）。

【0049】

ここで、ｘ３＞ｘ４である場合（ステップＳ１１３：Ｙｅｓ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０２が右向きであると判定する（ステップＳ１１４）。

【0050】

一方、ｘ３＞ｘ４でない場合（ステップＳ１１３：Ｎｏ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０２が左向きであると判定する（ステップＳ１１５）。

【0051】

第２の判定方法によれば、カーブミラーの構成物のみから向きを判定することができる。

【0052】

［第３の判定方法］
第３の判定方法では、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０３の鏡面の中心位置と、カーブミラーＭ１０３のひさしの領域の位置と、の関係を基にカーブミラーＭ１０３の向きを判定する。

【0053】

図８は、第３の判定方法を説明する図である。また、図９は、第３の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【0054】

図８及び図９に示すように、まず、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０３の鏡面部分の中心の位置座標を検出する（ステップＳ１２１）。

【0055】

次に、解析部１３１は、鏡面部分の中心の右上部分と左上部分のオレンジ色の割合を算出する（ステップＳ１２２）。

【0056】

右上部分のオレンジ色の割合が左上部分に比べて大きい場合（ステップＳ１２３：Ｙｅｓ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０３が右向きであると判定する（ステップＳ１２４）。

【0057】

一方、右上部分のオレンジ色の割合が左上部分に比べて大きくない場合（ステップＳ１２３：Ｎｏ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０３が左向きであると判定する（ステップＳ１２５）。

【0058】

第３の判定方法は、カーブミラーのひさしがオレンジ色であることと、カーブミラーの向きと同じ側のひさし部分が、反対側のひさし部分に比べて大きく見えることを利用した方法である。

【0059】

第３の方法では、オレンジ色の割合の大きさだけでなく、明るさの違いを利用して判定を行ってもよい。

【0060】

例えば、判定部１３２は、ひさし部分（右上部分、左上部分）の輝度が小さい方の向きをカーブミラーの向きと判定する。

【0061】

これは、カーブミラーの向きと同じ側にはひさしの内側が見え、反対側のひさしの外側が見えるためである。この場合、カーブミラーの向きと同じ側のひさし部分の輝度が、反対側のひさし部分に比べて小さくなる。

【0062】

第３の判定方法によれば、カーブミラーを構成する鏡面部分及びひさし部分のみから向きを判定することができる。

【0063】

［第４の判定方法］
第４の判定方法では、判定部１３２は、カーブミラーの鏡面の中心線の傾きを基にカーブミラーの向きを判定する。

【0064】

図１０は、第４の判定方法を説明する図である。また、図１１は、第４の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【0065】

図１０及び図１１に示すように、まず、解析部１３１は、鏡面部分の楕円形状の中心線の傾きを算出する（ステップＳ１３１）。

【0066】

中心線が右に傾いている場合（ステップＳ１３２：Ｙｅｓ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０４が右向きであると判定する（ステップＳ１３３）。

【0067】

一方、中心線が右に傾いていない場合（ステップＳ１３２：Ｎｏ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０４が左向きであると判定する（ステップＳ１３４）。

【0068】

第４の判定方法は、カーブミラーの形状が楕円かつ前傾して設置されていることを利用した方法である。

【0069】

第４の判定方法によれば、カーブミラーを構成する鏡面部分のみから向きを判定することができる。

【0070】

［第５の判定方法］
第５の判定方法では、判定部１３２は、カーブミラーの鏡面の領域の画像のパターンを基に、カーブミラーの向きを判定する。

【0071】

図１２は、第５の判定方法を説明する図である。図１３は、第５の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【0072】

図１２及び図１３に示すように、まず、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０５に映った画像を抽出する（ステップＳ１４１）。

【0073】

さらに、解析部１３１は、抽出した画像のパターンマッチングを行う（ステップＳ１４２）。例えば、解析部１３１は、画像内のカーブミラーＭ１０５以外の領域とのパターンマッチングを行う。

【0074】

そして、解析部１３１は、マッチする画像内の位置座標を検出する（ステップＳ１４３）。例えば、解析部１３１は、カーブミラーＭ１０５に映った画像が、道路標識２０２の付近の領域とマッチした場合、道路標識２０２の付近の位置座標を検出する。

【0075】

検出した位置座標がカーブミラーＭ１０５よりも右側である場合（ステップＳ１４４：Ｙｅｓ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０５が右向きであると判定する（ステップＳ１４５）。

【0076】

検出した位置座標がカーブミラーＭ１０５よりも右側でない場合（ステップＳ１４４：Ｎｏ）、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０５が左向きであると判定する（ステップＳ１４６）。

【0077】

さらに、判定部１３２は、カーブミラーＭ１０５に映った領域のパラメータ（ＲＧＢ値、輝度等）の配置と、画像内のカーブミラー１０５以外の領域のパタメータの配置との類似度を基に、カーブミラー１０５の向きを判定してもよい。

【0078】

例えば、図１２の例では、カーブミラーＭ１０５が右向きであれば、カーブミラーＭ１０５に映った領域に、図面右側の構造物及び車両と同様のパラメータが分布すると考えられる。

【0079】

しかしながら、実際にはカーブミラーＭ１０５は左向きであるため、カーブミラーＭ１０５に映った領域には、図面左側の道路標識及び構造物と同様のパラメータが分布する。

【0080】

第５の判定方法によれば、カーブミラーの鏡面の性質を利用して精度の高い判定を行うことができる。

【0081】

［第６の判定方法］
第６の判定方法では、判定部１３２は、画像に映る所定のオブジェクトが示す方向を基に、カーブミラーの向きを判定する。オブジェクトは、例えば道路標識、車両、構造物等である。

【0082】

図１４及び図１５は、第６の判定方法を説明する図である。図１６は、第６の判定方法の手順を示すフローチャートである。

【0083】

図１４、図１５及び図１６に示すように、まず、解析部１３１は、画像内の特定のオブジェクトを検出する（ステップＳ１５１）。

【0084】

例えば、解析部１３１は、オブジェクトとして図１４の道路標識２０４を検出する。また、解析部１３１は、図１５の領域２０５及び領域２０６にあるオブジェクトを検出してもよい。

【0085】

さらに、解析部１３１は、オブジェクトとして図１２の道路標識２０１及び車両２０３を検出してもよい。

【0086】

判定部１３２は、検出したオブジェクトを基に、カーブミラーが右向きであることを示す条件が充足されるか否かを判定する（ステップＳ１５２）。

【0087】

判定部１３２は、オブジェクトが右向きであることを示す条件を充足する場合（ステップＳ１５２：Ｙｅｓ）、カーブミラーが右向きであると判定する（ステップＳ１５３）。

【0088】

一方、判定部１３２は、オブジェクトが右向きであることを示す条件を充足しない場合（ステップＳ１５２：Ｎｏ）、カーブミラーが左向きであると判定する（ステップＳ１５４）。

【0089】

例えば、図１４の道路標識２０４（指定方向以外通行禁止）の矢印が左方向を指していないことから、左側から車両が来ることが考えられる。その場合カーブミラーが設置されるとすれば左向きであると推定される。

【0090】

このため、判定部１３２は、道路標識２０４は右向きであることを示す条件を充足しないと判定する。

【0091】

また、例えば、図１５の領域２０５には構造物があるが、領域２０６には構造物がない。このような場合、領域２０５の構造物による死角を減らすために、カーブミラーが設置されるとすれば左向きであると推定される。

【0092】

このため、判定部１３２は、領域２０５及び領域２０６は右向きであることを示す条件を充足しないと判定する。

【0093】

また、例えば、図１２の道路標識２０１（一方通行）は右方向を指していることから、左側から車両が来ることが考えられる、その場合カーブミラーが設置されるとすれば左向きであると推定される。

【0094】

このため、判定部１３２は、道路標識２０１は右向きであることを示す条件を充足しないと判定する。

【0095】

さらに、例えば、図１２の車両２０３は右方向へ進行していることから、カーブミラーが設置されるとすれば左向きであると推定される。

【0096】

このため、判定部１３２は、車両２０３は右向きであることを示す条件を充足しないと判定する。

【0097】

第６の判定方法によれば、カーブミラー自体の状態が不明瞭であっても、周囲の状況からカーブミラーの向きを判定することができる。また、第６の判定方法によれば、カーブミラーが画像の撮影範囲外にある場合であっても、向きを判定することができる。

【0098】

［第７の判定方法］
第７の判定方法では、判定部１３２は、画像に所定の位置関係を満たす２つのカーブミラーが映っている場合、２つのカーブミラーのうちの一方を左向きと判定し、他方を右向きと判定する。

【0099】

図１７は、第７の判定方法を説明する図である。図１７に示すように、解析部１３１は、２つのカーブミラーＭ１０７ａ及びＭ１０７ｂの距離を検出する。

【0100】

判定部１３２は、検出された距離が一定値以内であれば、左側にあるカーブミラーＭ１０７ａを左向きと判定し、右側にあるカーブミラーＭ１０７ｂを右向きと判定する。

【0101】

第７の方法は、車両から左右両方の様子を確認できるようにするため、２つのカーブミラーが互いに反対方向を向くようにペアで設置される場合があることを利用した方法である。

【0102】

第７の判定方法によれば、複数のカーブミラーの向きを同時に判定することができる。

【0103】

［システム全体の処理の流れ］
判定装置１０は、車両の自動運転、及び運転者の支援等に用いられる危険予測システムの一部であってもよい。その場合、例えば、判定装置１０によるカーブミラーの向きの判定結果は、接近物の判定に用いられる。

【0104】

図１８は、接近物に関する判定処理全体のフローチャートである。図１８に示すように、まず、危険予測システムは、画像からカーブミラーの形状を検出する（ステップＳ１１）。

【0105】

次に、危険予測システムは、検出したカーブミラーの形状のエッジを抽出する（ステップＳ１２）。ここで、危険予測システムは、カーブミラー内のオプティカルフローを抽出する（ステップＳ１３）。

【0106】

続いて、危険予測システムは、カーブミラーの向きを判定する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４は、本実施形態の判定装置１０によって実行される。例えば、ステップＳ１４においては、これまでに説明した各判定方法のいずれかが実行される。

【0107】

さらに、危険予測システムは、カーブミラーに映った接近物を判定する（ステップＳ１５）。そして、危険予測システムは、接近物の方向を判定する（ステップＳ１６）。

【0108】

上述してきたように、実施形態に係る判定装置１０は、解析部１３１と、判定部１３２と、を有する。解析部１３１は、車両から撮影されたカーブミラーの画像を解析する。判定部１３２は、解析部１３１による解析で得られた情報を基に、カーブミラーの向きを判定する。

【0109】

このように、判定装置１０は、画像の解析結果を利用して画像内のカーブミラーの向きを判定する。このため、本実施形態によれば、画像内のカーブミラーの向きを正確に判定することができる。

【0110】

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細及び代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲及びその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神又は範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

【符号の説明】

【0111】

１０ 判定装置
１１ 入出力部
１２ 記憶部
１３ 制御部
１３１ 解析部
１３２ 判定部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】