JPH08285534A - Vehicle-mounted image processing device - Google Patents
Vehicle-mounted image processing deviceInfo
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- JPH08285534A JPH08285534A JP7111262A JP11126295A JPH08285534A JP H08285534 A JPH08285534 A JP H08285534A JP 7111262 A JP7111262 A JP 7111262A JP 11126295 A JP11126295 A JP 11126295A JP H08285534 A JPH08285534 A JP H08285534A
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- image processing
- vehicle
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- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Emergency Alarm Devices (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Measurement Of Optical Distance (AREA)
- Image Input (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、車載用画像処理装置に
係り、特に、撮像手段の設置方向の異常を判定する車載
用画像処理装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vehicle-mounted image processing apparatus, and more particularly to a vehicle-mounted image processing apparatus for determining an abnormality in the installation direction of image pickup means.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来より、2台のカメラを用いて三角測
量の原理により先行車等との車間距離を算出する車載用
画像処理装置がある。このような車載用画像処理装置
は、図7に示すように、第1のカメラ52と、第2のカ
メラ54と、これら複数のカメラからの画像データ6
2,64に画像処理を行い先行車の認識処理等を行う画
像処理手段66と、この画像処理手段66の判定結果を
表示出力する表示手段58とを備えている。2. Description of the Related Art Conventionally, there is an on-vehicle image processing apparatus which calculates a distance between a preceding vehicle and the like on the basis of the principle of triangulation using two cameras. Such an in-vehicle image processing device, as shown in FIG. 7, includes a first camera 52, a second camera 54, and image data 6 from the plurality of cameras.
An image processing unit 66 that performs image processing on the second and the second vehicles 64 and performs a recognition process of the preceding vehicle and the like, and a display unit 58 that outputs the determination result of the image processing unit 66 are displayed.
【0003】画像処理手段66は、ブレーキセンサや車
速センサからの各種車両信号56により先行車(図8参
照)との接近についての警報を出力する先行車接近警報
を行う。その為、画像処理手段66は、第1のカメラ5
2からの画像データ62及び第2のカメラ54からの画
像データ64中の白線部分を抽出する白線認識部68
と、当該各画像データ62,64に基づいて対象物まで
の距離を測定する測距手段70とを備えている。The image processing means 66 issues a preceding vehicle approach warning by outputting a warning about approaching a preceding vehicle (see FIG. 8) by various vehicle signals 56 from a brake sensor and a vehicle speed sensor. Therefore, the image processing means 66 uses the first camera 5
The white line recognition unit 68 for extracting the white line portion in the image data 62 from the second camera and the image data 64 from the second camera 54.
And a distance measuring means 70 for measuring the distance to the object based on the image data 62 and 64.
【0004】三角測量の原理を用いた距離計測について
は、例えば、特開平3−245011号公報に開示され
ている。また、白線の認識処理については、例えば、特
開平4−137014号公報に開示されている。Distance measurement using the principle of triangulation is disclosed, for example, in Japanese Patent Laid-Open No. 3-245011. The white line recognition process is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-137014.
【0005】次に、この三角測量の原理を用いた距離計
測について説明する。図9及び図10にその位置関係を
示すように、距離dだけ離して平行においたカメラ5
2,54から得た画像データ62,64は、図11
(a),(b)に示す如くとなる。さらに、この各画像
データ62,64中の先行車部分52a,54aを合成
すると、図11(c)に示す画像となる。図11(c)
に示すように、この第1のカメラ52による先行車52
aと、第2のカメラ54による先行車54aとの画像上
の位置のズレ量(Δx1[ドット])を求める。このズ
レ量Δx1から先行車までの距離Lは、次式(1)で表
される。Next, distance measurement using the principle of triangulation will be described. As shown in the positional relationship in FIGS. 9 and 10, the camera 5 placed in parallel with a distance d.
The image data 62 and 64 obtained from 2, 54 are shown in FIG.
As shown in (a) and (b). Further, when the preceding vehicle portions 52a and 54a in the image data 62 and 64 are combined, the image shown in FIG. 11C is obtained. FIG. 11 (c)
As shown in FIG.
The amount of deviation (Δx 1 [dots]) between the positions of a and the preceding vehicle 54a by the second camera 54 on the image is obtained. The distance L from this deviation amount Δx 1 to the preceding vehicle is expressed by the following equation (1).
【0006】[0006]
【数1】 [Equation 1]
【0007】ここで、Sxは画像のx軸方向のドットと
メートル(m)の変換係数で、1[m]当たりのドット
数を表す。fはカメラのレンズの焦点距離、τはカメラ
の水平軸に対する伏角を表し、Hはカメラの地上からの
高さを示している。Here, Sx is a conversion coefficient of dots in the x-axis direction of the image and meters (m) and represents the number of dots per 1 [m]. f is the focal length of the camera lens, τ is the dip angle with respect to the horizontal axis of the camera, and H is the height of the camera from the ground.
【0008】この測距原理は、カメラの位置が、図示す
るように、決められた間隔dで平行に向いていることが
前提となっている。This distance measuring principle is based on the premise that the positions of the cameras are parallel to each other at a predetermined distance d as shown in the figure.
【0009】この条件が成立しないと、誤った距離を算
出してしまう。図12に示すように、第1のカメラ52
の向きが第2のカメラ54と平行でなく左に傾いた場合
には、第1のカメラ52の画像データ62は、図13
(a)に示すようになり、一方、第2のカメラによる画
像データ64は、図13(b)に示す如くとなる。If this condition is not satisfied, an incorrect distance will be calculated. As shown in FIG. 12, the first camera 52
13 is not parallel to the second camera 54 and is tilted to the left, the image data 62 of the first camera 52 is
As shown in FIG. 13A, the image data 64 obtained by the second camera is as shown in FIG. 13B.
【0010】これら図13(a)及び(c)に示した画
像データ62及び64とを合成した画像は、図13
(c)に示すように、図11(c)に示す場合と比較し
て先行車60の画像データ上の位置ズレΔx2は大きく
なってしまう。従って、先行車60までの距離Lは次式
(2)で示す如くとなる。An image obtained by combining the image data 62 and 64 shown in FIGS. 13A and 13C is shown in FIG.
As shown in (c), the positional deviation Δx 2 on the image data of the preceding vehicle 60 becomes larger than that in the case shown in FIG. 11 (c). Therefore, the distance L to the preceding vehicle 60 is as shown by the following equation (2).
【0011】[0011]
【数2】 [Equation 2]
【0012】この式(2)による算出結果は、実際より
も短い距離となる。f=25[mm],Sx=8×10
4[ドット/m], d=1[m], τ=0とする
と、L=50[m]の場合を一例として上げると次のよ
うになる。The result of calculation by the equation (2) is shorter than the actual distance. f = 25 [mm], Sx = 8 × 10
Assuming that 4 [dots / m], d = 1 [m], and τ = 0, the case of L = 50 [m] will be described as an example.
【0013】L=50[m]の場合、正常な位置にカメ
ラがあるとΔx1=40[ドット]となる。When L = 50 [m], Δx 1 = 40 [dots] when the camera is in a normal position.
【0014】ここで、カメラ1が左に1度ズレた場合に
は、同じL=50[m]の場合、Δx2≒75[ドッ
ト]となり、この値から距離Lを求めると、L≒26.
7[m]となる。即ち、一方のカメラが1度ズレたこと
により、実際には50[m]の距離を約26.7[m]
と計算してしまうこととなる。Here, when the camera 1 is displaced once to the left, if the same L = 50 [m], Δx2≈75 [dots], and if the distance L is calculated from this value, L≈26.
It becomes 7 [m]. That is, one camera is displaced once, so that the distance of 50 [m] is actually about 26.7 [m].
Will be calculated.
【0015】[0015]
【発明が解決しようとする課題】従って、従来例では、
カメラの設置方向がずれてしまった場合には正確に先行
車との距離を算出することができなくなる、という不都
合があった。Therefore, in the conventional example,
When the installation direction of the camera is deviated, there is an inconvenience that the distance to the preceding vehicle cannot be accurately calculated.
【0016】また、このカメラ位置が正しい位置にある
か否かを調べる方法がなかった。特に、車両の走行中に
カメラの設置方向のズレが生じた場合にはこれを検知で
きない、という不都合があった。Further, there is no method for checking whether or not this camera position is at the correct position. In particular, there is a problem in that when a deviation in the installation direction of the camera occurs while the vehicle is traveling, it cannot be detected.
【0017】[0017]
【発明の目的】本発明は、係る従来例の有する課題を改
善し、特に、撮像手段の設置方向のズレ等を走行中に検
出することにより画像処理結果の信頼性を高めることの
できる車載用画像処理装置を提供することを、その目的
とする。It is an object of the present invention to improve the problems of the conventional example, and more particularly, to improve the reliability of the image processing result by detecting the deviation of the installation direction of the image pickup means during traveling. It is an object of the present invention to provide an image processing device.
【0018】[0018]
【課題を解決するための手段】そこで、本発明では、車
両前方をそれぞれ撮像する複数の撮像手段と、これら複
数の撮像手段からの各画像データに基づいて先行車の認
識処理等の各種画像処理を行う画像処理手段と、この画
像処理手段の処理結果を表示する表示手段とを備えると
共に、画像処理手段が、画像データから白線部分を抽出
する白線認識部と、当該各画像データに基づいて対象物
までの距離を測定する測距手段とを備えている。In view of the above, according to the present invention, a plurality of image pickup means for picking up images of the front of the vehicle and various image processing such as a preceding vehicle recognition processing based on the image data from the plurality of image pickup means. And an image processing unit for displaying the processing result of the image processing unit, and the image processing unit includes a white line recognition unit for extracting a white line portion from the image data, and a target based on each image data. Distance measuring means for measuring the distance to the object.
【0019】しかも、画像処理手段が、白線認識部によ
り複数の横方向の白線が認識された場合に当該複数の白
線間の距離を算出して当該白線間距離情報を出力する白
線間距離算出部と、当該算出された白線間距離情報と予
め定められた白線間の距離情報とを比較して一定値以上
異なる場合には撮像手段の撮像方向の異常と判定する撮
像方向異常判定部と、当該異常を知らせる警報信号を表
示手段に出力する撮像方向異常警報部とを備えた、とい
う構成を採っている。これによって前述した目的を達成
しようとするものである。Moreover, the image processing means calculates the distance between the plurality of white lines when the white line recognition section recognizes a plurality of horizontal white lines and outputs the white line distance calculation section. And comparing the calculated distance information between white lines with predetermined distance information between white lines, and if they differ by a certain value or more, an image pickup direction abnormality determination unit that determines that the image pickup direction of the image pickup means is abnormal, A configuration is provided in which an imaging direction abnormality alarm unit that outputs an alarm signal indicating an abnormality to a display unit is provided. This aims to achieve the above-mentioned object.
【0020】[0020]
【作用】車載用画像処理装置の動作中、複数の撮像手段
は、それぞれ車両前方を撮像する。次いで、画像処理手
段は、これら複数の撮像手段からの各画像データに基づ
いて先行車の認識処理等の各種画像処理を行う。さら
に、表示手段は、この画像処理手段の処理結果を表示す
る。During operation of the vehicle-mounted image processing apparatus, the plurality of image pickup means respectively image the front of the vehicle. Next, the image processing means performs various image processing such as recognition processing of the preceding vehicle based on the image data from the plurality of image pickup means. Further, the display means displays the processing result of this image processing means.
【0021】画像処理手段では、白線認識部が、各画像
データから白線部分を抽出している。このとき、白線間
距離算出部は、複数の横方向の白線が認識された場合に
当該複数の白線間の距離を算出して当該白線間距離情報
を出力する。この白線間距離情報を受信すると、撮像方
向異常判定部は、当該算出された白線間距離情報と予め
定められた白線間の距離情報とを比較して一定値以上異
なる場合には撮像手段の撮像方向の異常と判定する。さ
らに、撮像方向異常警報部は、当該異常を知らせる警報
信号を表示手段に出力する。In the image processing means, the white line recognition section extracts the white line portion from each image data. At this time, the white line distance calculation unit calculates the distance between the white lines when a plurality of horizontal white lines are recognized, and outputs the white line distance information. Upon receiving this distance information between white lines, the image capturing direction abnormality determination unit compares the calculated distance information between white lines with predetermined distance information between white lines, and if they differ by a predetermined value or more, the image capturing means captures an image. It is determined that the direction is abnormal. Further, the imaging direction abnormality alarm unit outputs an alarm signal notifying the abnormality to the display means.
【0022】また、画像処理手段が、走行道路の種別を
判定する走行道路判定部を有している場合には、この走
行道路判定部によって自車が高速道路を走行中と判定さ
れた場合に横方向の白線の認識処理及び白線間距離の算
出処理を行う。すると、高速道路では横方向の白線はほ
ぼ車間距離確認線のみであるため、この車間距離確認線
が認識されたこととなる。この場合、車間距離確認線の
間隔は50[m]であるため、白線間距離算出手段によ
り算出された白線間距離をこの50[m]と比較するこ
とで、撮像手段の設置方向が許容できる一定範囲内を越
えているか否かを判定する。In addition, when the image processing means has a traveling road determination unit for determining the type of traveling road, when the traveling road determination unit determines that the vehicle is traveling on a highway. The white line recognition process in the horizontal direction and the inter-white line distance calculation process are performed. Then, on the highway, the white line in the lateral direction is almost only the inter-vehicle distance confirmation line, so this inter-vehicle distance confirmation line is recognized. In this case, since the distance between the inter-vehicle distance confirmation lines is 50 [m], by comparing the inter-white line distance calculated by the inter-white line distance calculating means with this 50 [m], the installation direction of the imaging means can be allowed. It is judged whether or not it exceeds a certain range.
【0023】[0023]
【実施例】次に本発明の一実施例について図面を参照し
て説明する。An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
【0024】図1は、本発明による車載用画像処理装置
の構成を示すブロック図である。車載用画像処理装置
は、車両前方をそれぞれ撮像する複数の撮像手段52,
54と、これら複数の撮像手段52,54からの各画像
データ62,64に基づいて先行車の認識処理等の各種
画像処理を行う画像処理手段10と、この画像処理手段
10の処理結果を表示する表示手段58とを備えてい
る。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an in-vehicle image processing apparatus according to the present invention. The in-vehicle image processing device includes a plurality of image pickup means 52 for picking up images of the front of the vehicle.
54, an image processing means 10 for performing various image processing such as recognition processing of a preceding vehicle based on the image data 62, 64 from the plurality of image pickup means 52, 54, and a processing result of the image processing means 10. Display means 58 for
【0025】しかも、画像処理手段10が、画像データ
52,54から白線部分wを抽出する白線認識部68
と、当該各画像データに基づいて対象物までの距離を測
定する測距手段70とを備えている。Moreover, the image processing means 10 extracts the white line portion w from the image data 52 and 54, and the white line recognition unit 68.
And a distance measuring means 70 for measuring the distance to the object based on each image data.
【0026】さらに、画像処理手段10は、白線認識部
68により複数の横方向の白線wが認識された場合に当
該複数の白線w1,w2の間の距離を算出して当該白線間
距離情報14を出力する白線間距離算出部12と、当該
算出された白線間距離情報14と予め定められた白線間
の距離情報16とを比較して一定値以上異なる場合には
撮像手段52,54の撮像方向の異常と判定する撮像方
向異常判定部18と、当該異常を知らせる警報信号を表
示手段58に出力する撮像方向異常警報部20とを備え
ている。Furthermore, the image processing means 10 calculates the distance between the plurality of white lines w1 and w2 when the white line recognition section 68 recognizes a plurality of horizontal white lines w, and the inter-white line distance information 14 is calculated. The distance between white lines calculating unit 12 that outputs the distance between the white lines and the calculated distance information between white lines 14 and the predetermined distance information 16 between white lines are compared, and if they differ by a predetermined value or more, the image pickup means 52 and 54 capture images. An imaging direction abnormality determination unit 18 that determines that the direction is abnormal, and an imaging direction abnormality alarm unit 20 that outputs an alarm signal that notifies the abnormality to the display unit 58 are provided.
【0027】これを詳細に説明する。ここでは、従来と
同一の構成については同一の符号を付し説明を準用す
る。This will be described in detail. Here, the same configurations as those of the related art will be denoted by the same reference numerals, and the description will be applied correspondingly.
【0028】測距手段70は、2つの横方向の白線
w1,w2について、自車50からの距離l1,l2を求め
る。白線間距離算出部14は、この各距離l1,l2によ
り当該白線w1,w2の間の距離を求めている。The distance measuring means 70 obtains the distances l 1 and l 2 from the vehicle 50 for the two lateral white lines w 1 and w 2 . The distance between white lines calculation unit 14 obtains the distance between the white lines w 1 and w 2 from the respective distances l 1 and l 2 .
【0029】撮像方向異常判定部18は、2つの横方向
の白線w1,w2の間の実際の距離16と、白線間距離算
出部12によって算出された距離とを比較することによ
り、撮像手段であるカメラ52,54の設置位置の不良
を検出する。従って、この白線w1,w2の間の距離は予
め撮像方向異常判定部18が記憶している。この白線w
1,w2は、例えば車両の出荷時に走行するコース等に設
けるようにしても良いし、また、一般道路上に設けられ
ている横方向の白線で、その距離が判明しているものを
用いるようにしても良い。The image pickup direction abnormality determining unit 18 compares the actual distance 16 between the two horizontal white lines w 1 and w 2 with the distance calculated by the white line distance calculating unit 12 to obtain an image. A defect in the installation position of the camera 52, 54, which is a means, is detected. Therefore, the distance between the white lines w 1 and w 2 is stored in the imaging direction abnormality determination unit 18 in advance. This white line w
1 and w 2 may be provided, for example, on a course that the vehicle travels at the time of shipping, or a white line in the lateral direction provided on a general road whose distance is known is used. You may do it.
【0030】また、これは、車両の進行方向の道路上の
2点間の距離が判定されれば実施できるため、白線認識
の精度が非常に高いものであれば、進行方向の距離が判
明している縦方向の白線を用いるようにしても良い。Since this can be carried out if the distance between two points on the road in the traveling direction of the vehicle is determined, the distance in the traveling direction is known if the accuracy of the white line recognition is very high. A vertical white line may be used.
【0031】図2は高速道路上にある車間距離確認用の
白線wを示している。この白線wは、道路に対して横方
向に平行な3本の線からなり、間隔は50[m]となっ
ている。また、高速道路においては、横方向に引かれた
白線はほぼこの車間距離確認線ぐらいしかない。つま
り、横方向の白線を認識すればそれは車間距離確認線と
言うことになる。従って、本実施例ではこの車間距離確
認用ラインを撮像し、画像処理を行うことで撮像方向の
異常を判定している。FIG. 2 shows a white line w on the highway for checking the inter-vehicle distance. The white line w is composed of three lines that are parallel to the road in the lateral direction, and the interval is 50 [m]. Also, on expressways, the white line drawn in the lateral direction is only about this inter-vehicle distance confirmation line. In other words, if the white line in the lateral direction is recognized, it is called the inter-vehicle distance confirmation line. Therefore, in this embodiment, the line for checking the inter-vehicle distance is imaged and the image processing is performed to determine the abnormality in the imaging direction.
【0032】白線認識部68が、高速道路上の白線
w1,w2を認識したら、測距手段70は、1番目と2番
目の白線の距離(l1,l2)をそれぞれ三角測量の方法
で算出し、白線間距離算出部12は、その距離の差(l
2−l1)を求める。この車間距離確認線の間隔は50
[m]と決まっているため、求めた距離の差である(l
2−l1)は50[m]となるはずである。従って、撮像
方向異常判定部18は、ここで求めた距離が50[m]
とならない場合には、カメラ52,54の位置がズレた
等の何らかの不具合が生じていると判定する。この場合
には、本実施例では、本来の目的である距離を計測して
警報あるいは何らかの制御を正しく行うことができない
こととなるため、当該不具合の発生をドライバに知らせ
るため警報を出力する。When the white line recognition section 68 recognizes the white lines w 1 and w 2 on the expressway, the distance measuring means 70 triangulates the distances (l 1 , l 2 ) between the first and second white lines. The white line distance calculation unit 12 calculates the difference (l
2 −l 1 ) is calculated. The distance between these lines is 50.
Since it is already determined to be [m], it is the difference in the calculated distance (l
2- l 1 ) should be 50 [m]. Therefore, the imaging direction abnormality determination unit 18 determines that the distance obtained here is 50 [m].
If not, it is determined that some trouble such as displacement of the cameras 52 and 54 has occurred. In this case, in this embodiment, the distance, which is the original purpose, cannot be measured to properly issue an alarm or some control. Therefore, an alarm is output to notify the driver of the occurrence of the defect.
【0033】この白線の距離を三角測量の原理に基づき
測定する方法を図3に示す。図3(a)が第1のカメラ
52により白線wを認識し、抽出した画像データ62で
あり、図3(b)は第2のカメラ54の同様な画像デー
タ64である。この画像データ62,64では、各カメ
ラ52,54間の距離dに対応して、第1のカメラ52
による白線32と、第2のカメラによる白線34とが異
なるものとなっている。FIG. 3 shows a method for measuring the distance of the white line based on the principle of triangulation. FIG. 3A shows image data 62 extracted by recognizing the white line w by the first camera 52, and FIG. 3B shows similar image data 64 of the second camera 54. In the image data 62 and 64, the first camera 52 corresponds to the distance d between the cameras 52 and 54.
The white line 32 of the second camera and the white line 34 of the second camera are different.
【0034】図4はこの図3(a)と図3(b)に示し
た画像データ62,64を合成したものであり、同じ白
線wが少しズレた位置にあることがわかる。この中で1
つの部分について、第1のカメラ52による白線32と
第2のカメラによる白線34とのズレ量Δxを求めれば
よい。FIG. 4 is a composite of the image data 62 and 64 shown in FIGS. 3A and 3B, and it can be seen that the same white line w is at a slightly displaced position. In this 1
The deviation amount Δx between the white line 32 formed by the first camera 52 and the white line 34 formed by the second camera may be calculated for each of the two portions.
【0035】図5は図4に示した合成した画像データの
一部分の拡大図である。測距手段70は、ここでは、ズ
レ量を計測する基準をその白線部分の重心点において計
測している。この方法により、1番目の白線w1と2番
目の白線w2におけるカメラ52,54の画像のズレ量
Δx1.Δx2を求めている。さらに、前述した式(1)
にそれぞれを当てはめ、自車から各白線までの距離(l
1,l2)を求める。FIG. 5 is an enlarged view of a part of the combined image data shown in FIG. Here, the distance measuring means 70 measures the reference for measuring the amount of deviation at the center of gravity of the white line portion. By this method, the amount of deviation Δx 1 .. of the images of the cameras 52 and 54 on the first white line w 1 and the second white line w 2 . We are seeking Δx 2 . Furthermore, the above-mentioned formula (1)
To each white line (l
1 , l 2 ).
【0036】さらに、白線間距離算出部12は、この自
車から各白線w1,w2までの各距離である(l1,l2)
から、白線間の距離(l2−l1)14を算出する。次い
で、撮像方向異常判定部18は、この白線間の距離14
と予め定められた白線間の距離16とを比較すること
で、撮像方向の異常を検出する。Further, the distance between white lines calculation unit 12 is the distance from this vehicle to the white lines w 1 and w 2 (l 1 , l 2 ).
From this, the distance (l 2 −l 1 ) 14 between the white lines is calculated. Next, the imaging direction abnormality determination unit 18 determines the distance 14 between the white lines.
And the predetermined distance 16 between the white lines are compared to detect an abnormality in the imaging direction.
【0037】この白線間の距離14の算出は、画像上の
ズレを測定することにより行われるため、精度は画素単
位となる。式(1)からわかるように、距離lとズレ量
Δxは反比例であり、(l2−l1)が50[m]か調べ
る処理では、(l2,l1)が(30[m],80
[m])と(100[m],150[m])では精度が
異なってくる。例えば、図9及び図10で示した例で
は、L=80[m]付近では1画素当たり約3.2
[m]であり、L=150[m]付近では1画素当たり
約12.9[m]である。Since the distance 14 between the white lines is calculated by measuring the deviation on the image, the accuracy is in pixel units. As can be seen from the equation (1), the distance 1 and the shift amount Δx are inversely proportional, and in the process of checking whether (l 2 −l 1 ) is 50 [m], (l 2 , l 1 ) is (30 [m] , 80
The accuracy differs between [m]) and (100 [m], 150 [m]). For example, in the example shown in FIGS. 9 and 10, about 3.2 per pixel in the vicinity of L = 80 [m].
[M], which is about 12.9 [m] per pixel near L = 150 [m].
【0038】従って、ここで述べている(l2−l1)が
50[m]であるかというのは、その(l2−l1)にお
いて、(l2−l1)が50[m]に相当する画素数であ
るか否かということである。そため、白線間距離算出手
段12は、l1によって定まる50[m]に相当する画
素数を算出している。さらに、撮像方向異常判定部18
は、このl1によって定まる50[m]に相当する画素
数と、白線間距離14の画素数とを比較することにより
撮像方向の異常を判定している。[0038] Accordingly, where it said that because either (l 2 -l 1) is 50 [m], in its (l 2 -l 1), ( l 2 -l 1) is 50 [m ] Is the number of pixels corresponding to that. Therefore, the white line distance calculating means 12 calculates the number of pixels corresponding to 50 [m] determined by l 1 . Furthermore, the imaging direction abnormality determination unit 18
Determines the abnormality in the imaging direction by comparing the number of pixels corresponding to 50 [m] determined by l 1 with the number of pixels at the distance 14 between white lines.
【0039】また、本実施例では、この撮像方向の異常
検出処理を高速道路走行中のみに行っている。これは、
高速道路以外の横方向の白線間の距離については、予め
知ることが困難だからである。そのため、画像処理手段
10は、走行中の道路が高速道路か否かを判定する走行
道路判定部22を備えている。Further, in the present embodiment, this abnormality detection processing of the image pickup direction is performed only during traveling on the highway. this is,
This is because it is difficult to know the distance between the white lines in the lateral direction other than the expressway in advance. Therefore, the image processing means 10 includes a traveling road determination unit 22 that determines whether or not the traveling road is an expressway.
【0040】これは、一定以上の車速が一定時間以上継
続した場合に高速道路の走行中と判定するようにしても
良いし、また、ナビゲーションシステム等による自車の
現在位置と地図情報とにより現在位置が高速道路上と判
定される場合に高速走行判定信号22aを出力するよう
にしても良い。また、路上ビーコンや、料金所からの信
号により高速道路上の走行と判定するようにしても良
い。It is possible to judge that the vehicle is traveling on an expressway when the vehicle speed above a certain level continues for a certain period of time, or the current position of the own vehicle and the map information by the navigation system or the like. The high-speed traveling determination signal 22a may be output when the position is determined to be on the highway. Alternatively, it may be determined that the vehicle is traveling on an expressway based on a road beacon or a signal from a tollgate.
【0041】さらに、画像処理手段10は、この走行道
路判定部22からの高速走行判定信号22aを受信した
ときに白線間距離算出部12を起動する白線間距離算出
起動部24を備えている。即ち、高速道路を走行中以外
は、本実施例の特徴的な処理である横方向の白線wの距
離の算出処理及び撮像方向の異常検出処理を行わない。
しかし、特定のコース等を走行し、横方向白線間の距離
が予め定められている場合にはこの異常検出処理を行
う。Further, the image processing means 10 is provided with a white line distance calculation start-up unit 24 for starting the white line distance calculation unit 12 when receiving the high speed running judgment signal 22a from the running road judging unit 22. That is, except when the vehicle is traveling on a highway, the process of calculating the distance of the horizontal white line w and the process of detecting an abnormality in the imaging direction, which are the characteristic processes of this embodiment, are not performed.
However, when the vehicle travels on a specific course or the like and the distance between the lateral white lines is predetermined, this abnormality detection processing is performed.
【0042】次に本実施例の動作を説明する。図6は本
実施例の処理工程の一例を示すフローチャートである。Next, the operation of this embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart showing an example of the processing steps of this embodiment.
【0043】まず、走行道路判定部22が、現在走行し
ている道路が高速道路か否かを判定する(ステップS
1)。高速道路の走行中であれば、白線間距離算出部1
2を起動する。一方、高速道路を走行していない場合、
本来目的とする制御を行う(ステップS8)。First, the traveling road determination unit 22 determines whether or not the road currently traveling is an expressway (step S
1). If you are driving on a highway, the distance between white lines calculation unit 1
Start up 2. On the other hand, if you are not driving on the highway,
The originally intended control is performed (step S8).
【0044】白線認識部68は、第1のカメラ52及び
第2のカメラ54で得た画像データ62,64をそれぞ
れ認識処理する(ステップS2)。次いで、この処理に
より複数の横方向白線wを認識したか否かを確認し(ス
テップS3)、認識した場合には、測距手段70が、認
識した1番目の白線w1の距離l1と、2番目の白線w2
の距離l2とを算出する(ステップS4,S5)。認識
しない場合(ステップS3)、本来目的とする制御を行
う(ステップS8)。The white line recognition section 68 recognizes the image data 62 and 64 obtained by the first camera 52 and the second camera 54, respectively (step S2). Then, it is confirmed whether or not a plurality of lateral white lines w are recognized by this processing (step S3), and when they are recognized, the distance measuring means 70 determines that the distance l 1 of the recognized first white line w 1 Second white line w 2
And the distance l 2 are calculated (steps S4 and S5). If not recognized (step S3), the originally intended control is performed (step S8).
【0045】さらに、白線間距離算出部12は、当該白
線w2から白線w1までの距離14を算出する。さらに、
撮像方向異常判定部18は、この距離が50[m]近傍
であるかをチェックする。50[m]近傍であれば、画
像処理装置は正常な状態であるのでステップS8へ進
む。一方、50[m]からの許容範囲を超えている場合
には、カメラ位置の不良等何らかの不具合がある状態で
あるので、撮像方向の異常として撮像方向異常警報部2
0を起動して、警報を表示手段58に出力する。さら
に、本来の目的とする制御を停止する(ステップS
9)。Further, the white line distance calculating section 12 calculates the distance 14 from the white line w 2 to the white line w 1 . further,
The imaging direction abnormality determination unit 18 checks whether this distance is near 50 [m]. If it is in the vicinity of 50 [m], the image processing apparatus is in a normal state, and therefore the process proceeds to step S8. On the other hand, if the allowable range from 50 [m] is exceeded, there is some defect such as a defective camera position.
0 is activated and an alarm is output to the display means 58. Furthermore, the control intended as the original purpose is stopped (step S
9).
【0046】上述したように本実施例によると、2台の
カメラを用いた三角測量の原理に基づく距離計測システ
ムでは、走行中でのシステムの状態確認(カメラ位置
等)を行うことが難しかったが、本方法により、走行中
でも確認ができる。As described above, according to this embodiment, in the distance measuring system based on the principle of triangulation using two cameras, it is difficult to confirm the system state (camera position, etc.) during traveling. However, this method makes it possible to check even while driving.
【0047】実際に精密な測定装置によりカメラの位置
を図らなくとも、画像処理によりカメラの光軸のチェッ
クを行うことができる。The optical axis of the camera can be checked by image processing without actually measuring the position of the camera with a precise measuring device.
【0048】また、本来の目的とする制御で、画像処理
を行うシステムでは、本提案のチェック動作を付加する
には特別なハードウエアの追加は必要なく、白線を認識
して距離を求める部分をソフトウエアの追加を行うこと
で実施可能である。In addition, in a system that performs image processing under the control of the original purpose, no special hardware is required to add the check operation of the present proposal, and a part for obtaining a distance by recognizing a white line is obtained. This can be done by adding software.
【0049】[0049]
【発明の効果】本発明は以上のように構成され機能する
ので、これによると、白線間距離算出部が、複数の横方
向の白線が認識された場合に当該複数の白線間の距離を
算出して当該白線間距離情報を出力し、撮像方向異常判
定部が、当該算出された白線間距離情報と予め定められ
た白線間の距離情報とを比較して一定値以上異なる場合
には撮像手段の撮像方向の異常と判定するため、車両の
走行中であっても撮像方向の異常を検出することができ
る。さらに、撮像方向異常警報部が、当該異常を知らせ
る警報信号を表示手段に出力するため、正確ではない画
像データによる画像処理結果であることを画像処理結果
の利用者に伝達することができる。このように、撮像手
段の設置方向のズレ等を走行中に検出することにより画
像処理結果の信頼性を高めることのできる従来にない優
れた車載用画像処理装置を提供することができる。Since the present invention is constructed and functions as described above, according to this, when the plurality of white lines in the horizontal direction are recognized, the distance between the white lines is calculated. Then, the distance information between white lines is output, and the imaging direction abnormality determination unit compares the calculated distance information between white lines with predetermined distance information between white lines, and if the difference is equal to or more than a predetermined value, the image pickup means. Since it is determined that the image capturing direction is abnormal, the image capturing direction abnormality can be detected even while the vehicle is traveling. Further, since the imaging direction abnormality warning unit outputs an alarm signal notifying the abnormality to the display means, it is possible to inform the user of the image processing result that the image processing result is based on inaccurate image data. As described above, it is possible to provide an unprecedented in-vehicle image processing device capable of enhancing the reliability of the image processing result by detecting the deviation of the installation direction of the image pickup means during traveling.
【図1】本発明の一実施例の構成を示すブロック図であ
る。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention.
【図2】高速道路上の車間距離確認線の例を示す説明図
である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of an inter-vehicle distance confirmation line on a highway.
【図3】図1に示した撮像手段により図2に示した車間
距離確認線を撮像したときの画像データの例を示す図
で、図3(a)は第1のカメラにより撮像した画像を示
す図で、図3(b)は第2のカメラにより撮像した画像
を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of image data when an inter-vehicle distance confirmation line shown in FIG. 2 is imaged by the image capturing means shown in FIG. 1, and FIG. 3 (a) shows an image captured by the first camera. FIG. 3B is a diagram showing an image captured by the second camera.
【図4】図3に示した各画像を合成した画像の例を示す
説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of an image obtained by combining the images shown in FIG.
【図5】図4に示した第1のカメラによる白線と第2の
カメラによる白線を一部拡大した説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram in which the white line of the first camera and the white line of the second camera shown in FIG. 4 are partially enlarged.
【図6】図1に示す構成による処理工程を示すフローチ
ャートである。FIG. 6 is a flow chart showing processing steps by the configuration shown in FIG.
【図7】従来の車載用画像処理装置の構成を示す説明図
である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing a configuration of a conventional vehicle-mounted image processing device.
【図8】図7に示した構成による先行車の認識処理の一
例を示す説明図である。8 is an explanatory diagram showing an example of a preceding vehicle recognition process with the configuration shown in FIG. 7. FIG.
【図9】図7に示した2台のカメラの位置関係を示す説
明図である。9 is an explanatory diagram showing a positional relationship between the two cameras shown in FIG. 7. FIG.
【図10】図9に示したカメラの位置関係による撮像範
囲を示す説明図である。10 is an explanatory diagram showing an imaging range based on the positional relationship of the cameras shown in FIG.
【図11】図10に示すカメラの位置関係での先行車が
撮像された画像を示す説明図で、図11(a)は第1の
カメラにより得られた画像データを示す図で、図11
(b)は第2のカメラにより得られた画像データを示す
図で、図11(c)は2台のカメラによる各画像データ
を合成した画像を示す説明図である。11 is an explanatory diagram showing an image in which a preceding vehicle is imaged in the positional relationship of the cameras shown in FIG. 10, and FIG. 11A is a diagram showing image data obtained by the first camera.
11B is a diagram showing image data obtained by the second camera, and FIG. 11C is an explanatory diagram showing an image obtained by combining the image data obtained by the two cameras.
【図12】第1のカメラが左向きにズレた場合の撮像範
囲を示す説明図である。FIG. 12 is an explanatory diagram showing an imaging range when the first camera is displaced leftward.
【図13】図12に示すカメラの位置関係での先行車が
撮像された画像を示す説明図で、図13(a)は第1の
カメラにより得られた画像データを示す図で、図13
(b)は第2のカメラにより得られた画像データを示す
図で、図13(c)は2台のカメラによる各画像データ
を合成した画像を示す説明図である。13 is an explanatory diagram showing an image in which a preceding vehicle is imaged in the positional relationship of the cameras shown in FIG. 12, and FIG. 13 (a) is a diagram showing image data obtained by the first camera.
FIG. 13B is a diagram showing image data obtained by the second camera, and FIG. 13C is an explanatory diagram showing an image obtained by combining the image data obtained by the two cameras.
10 画像処理手段 12 白線間距離算出部 14 白線間距離情報 16 予め定められた白線間距離 18 撮像方向異常判定部 20 撮像方向異常警報部 22 走行道路判定部 50 自車両 52 第1のカメラ 54 第2のカメラ 58 警報手段(表示手段) 68 白線認識部 70 測距手段 10 Image Processing Means 12 White Line Distance Calculation Unit 14 White Line Distance Information 16 Predetermined White Line Distance 18 Imaging Direction Abnormality Determination Unit 20 Imaging Direction Abnormality Warning Unit 22 Running Road Determination Unit 50 Own Vehicle 52 First Camera 54 2 camera 58 warning means (display means) 68 white line recognition section 70 distance measuring means
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 FI 技術表示箇所 G06T 7/00 H04N 5/225 C G08B 21/00 7/18 J H04N 5/225 G06F 15/62 380 7/18 415 15/64 M ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Internal reference number FI Technical display location G06T 7/00 H04N 5/225 C G08B 21/00 7/18 J H04N 5/225 G06F 15/62 380 7/18 415 15/64 M
Claims (3)
手段と、これら複数の撮像手段からの各画像データに基
づいて先行車の認識処理等の各種画像処理を行う画像処
理手段と、この画像処理手段の処理結果を表示する表示
手段とを備えると共に、 前記画像処理手段が、前記画像データから白線部分を抽
出する白線認識部と、当該各画像データに基づいて対象
物までの距離を測定する測距手段とを備えた車載用画像
処理装置において、 前記画像処理手段が、前記白線認識部により複数の横方
向の白線が認識された場合に当該複数の白線間の距離を
算出して当該白線間距離情報を出力する白線間距離算出
部と、当該算出された白線間距離情報と予め定められた
白線間の距離情報とを比較して一定値以上異なる場合に
は前記撮像手段の撮像方向の異常と判定する撮像方向異
常判定部と、当該異常を知らせる警報信号を前記表示手
段に出力する撮像方向異常警報部とを備えたことを特徴
とする車載用画像処理装置。1. A plurality of image pickup means for picking up images in front of a vehicle, an image processing means for performing various image processing such as recognition processing of a preceding vehicle based on image data from the plurality of image pickup means, and the image processing. And a display unit for displaying the processing result of the unit, the image processing unit, the white line recognition unit for extracting the white line portion from the image data, and the measurement for measuring the distance to the object based on each image data. In the in-vehicle image processing device including a distance unit, the image processing unit calculates a distance between the plurality of white lines when the white line recognition unit recognizes a plurality of horizontal white lines, and calculates the distance between the white lines. The distance between white lines calculation unit that outputs distance information, and the calculated distance information between white lines and predetermined distance information between white lines are compared, and if they differ by a certain value or more, the image pickup direction of the image pickup means is changed. The imaging direction abnormality determining unit determines that the normal, in-vehicle image processing apparatus characterized by comprising an imaging direction alarming unit for outputting an alarm signal indicating the abnormality on the display means.
速道路か否かを判定して高速道路の走行中と判定して高
速走行判定信号を出力する走行道路判定部と、当該高速
走行判定信号を受信したときに前記白線間距離算出部を
起動する白線間距離算出起動部とを備えたことを特徴と
する請求項1記載の車載用画像処理装置。2. A highway traveling section, wherein the image processing means determines whether or not the road on which the vehicle is traveling is a highway, determines that the highway is traveling, and outputs a highway traveling determination signal. The in-vehicle image processing device according to claim 1, further comprising: a white line distance calculation start unit that starts the white line distance calculation unit when a determination signal is received.
警報部から警報信号が出力された場合には前記先行車認
識処理等の各種画像処理を中止する機能を備えたことを
特徴とする請求項1又は2記載の車載用画像処理装置。3. The image processing means has a function of stopping various image processing such as the preceding vehicle recognition processing when an alarm signal is output from the imaging direction abnormality warning unit. Item 1. The vehicle-mounted image processing device according to Item 1 or 2.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7111262A JPH08285534A (en) | 1995-04-12 | 1995-04-12 | Vehicle-mounted image processing device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7111262A JPH08285534A (en) | 1995-04-12 | 1995-04-12 | Vehicle-mounted image processing device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH08285534A true JPH08285534A (en) | 1996-11-01 |
Family
ID=14556750
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7111262A Withdrawn JPH08285534A (en) | 1995-04-12 | 1995-04-12 | Vehicle-mounted image processing device |
Country Status (1)
Country | Link |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20020702 |