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JP7600767B2 - Display control device, display control method and program - Google Patents
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JP7600767B2 JP2021032767A JP2021032767A JP7600767B2 JP 7600767 B2 JP7600767 B2 JP 7600767B2 JP 2021032767 A JP2021032767 A JP 2021032767A JP 2021032767 A JP2021032767 A JP 2021032767A JP 7600767 B2 JP7600767 B2 JP 7600767B2
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Description

本発明は、表示制御装置、表示制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to a display control device, a display control method, and a program.

特許文献1には車両から物体までの距離を検知する測距検知部を有する周辺監視装置が開示されている。特許文献1の周辺監視装置は、車両に設けられた撮像部から物体を撮像するカメラを有している。周辺監視装置は、物体の色と、物体の高さに応じた色とを重畳表示している。 Patent document 1 discloses a perimeter monitoring device that has a distance measurement detection unit that detects the distance from a vehicle to an object. The perimeter monitoring device of Patent document 1 has a camera that captures an image of an object from an imaging unit installed in the vehicle. The perimeter monitoring device displays the color of the object superimposed on a color corresponding to the height of the object.

特許文献2には、車両と障害物との距離を検出する障害物検知手段と、車両の外方向の景観を撮像する撮像部とを備えた車両周辺視認装置が開示されている。特許文献2の装置は障害物が検知された場合に、障害物の位置する方向が認識可能な図形を撮像映像に表示されている。この装置は、障害物までの距離に応じて、図形の表示色又は大きさを変化させている。 Patent document 2 discloses a vehicle surroundings visual recognition device that includes an obstacle detection means that detects the distance between the vehicle and an obstacle, and an imaging unit that captures the scenery outside the vehicle. When an obstacle is detected, the device of Patent document 2 displays a figure in the captured image that allows the direction in which the obstacle is located to be recognized. This device changes the display color or size of the figure depending on the distance to the obstacle.

特開2016-97843号公報JP 2016-97843 A 特開2006-311222号公報JP 2006-311222 A

このような装置において、運転者に対して適切に注意を促すことが望まれる。例えば、複数の障害物が含まれている場合、より危険度の高い物体に対して注意を促すことが好ましい。しかしながら、複数の物体が車両の周辺が存在した場合、距離又は高さに応じて表示色を変えると、表示が煩雑に生ってしまうおそれがある。例えば、危険度の低い物体が強調されてしまうと、危険度の高い物体に対して効果的に注意を促すことができなくなってしまう。 In such a device, it is desirable to appropriately warn the driver. For example, when multiple obstacles are involved, it is preferable to warn the driver about objects that pose a greater risk. However, when multiple objects are present around the vehicle, changing the display color according to distance or height can lead to a cluttered display. For example, if objects with a lower risk are emphasized, it becomes difficult to effectively warn the driver about objects with a higher risk.

上記課題に鑑み、本発明は、適切に危険度を設定することで、ユーザに対して効果的に注意を促すことができる表示制御装置、表示制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。 In view of the above problems, the present invention aims to provide a display control device, a display control method, and a program that can effectively alert users by appropriately setting a risk level.

本実施形態にかかる表示制御装置は、自車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する画像データ取得部と、前記画像に含まれる物体を検出する物体検出部と、前記自車両から前記物体までの距離に関する測距データを取得する測距データ取得部と、前記距離が閾値以下となった場合に、前記物体のサイズに応じて、前記物体に危険度を設定する危険度設定部と、前記危険度に応じた強調表示処理を画像データに対して行う強調表示処理部と、強調表示処理が行われた強調表示画像を出力する出力部と、を備えている。 The display control device according to this embodiment includes an image data acquisition unit that acquires image data of an image captured outside the vehicle, an object detection unit that detects an object contained in the image, a distance measurement data acquisition unit that acquires distance measurement data relating to the distance from the vehicle to the object, a risk level setting unit that sets a risk level for the object according to the size of the object when the distance is equal to or less than a threshold, an emphasis display processing unit that performs emphasis display processing on the image data according to the risk level, and an output unit that outputs an emphasis display image on which emphasis display processing has been performed.

本実施形態にかかる表示制御方法は、自車両の外部を撮影した画像の画像データを取得するステップと、前記画像に含まれる物体を検出するステップと、前記自車両から前記物体までの距離に関する測距データを取得するステップと、前記距離が閾値以下となった場合に、前記物体のサイズに応じて、前記物体に危険度を設定するステップと、前記危険度に応じた強調表示処理を画像データに対して行うステップと、強調表示処理が行われた強調表示画像を出力するステップと、を備えている。 The display control method according to this embodiment includes the steps of acquiring image data of an image taken of the outside of the vehicle, detecting an object contained in the image, acquiring distance measurement data relating to the distance from the vehicle to the object, setting a danger level for the object according to the size of the object when the distance is equal to or less than a threshold, performing highlighting processing on the image data according to the danger level, and outputting a highlighting image where the highlighting processing has been performed.

本実施形態にかかるプログラムは、自車両の外部を撮影した画像の画像データを取得するステップと、前記画像に含まれる物体を検出するステップと、前記自車両から前記物体までの距離に関する測距データを取得するステップと、前記距離が閾値以下となった場合に、前記物体のサイズに応じて、前記物体に危険度を設定するステップと、前記危険度に応じた強調表示処理を画像データに対して行うステップと、強調表示処理が行われた強調表示画像を出力するステップと、をコンピュータに実行させる。 The program according to this embodiment causes a computer to execute the steps of acquiring image data of an image taken of the outside of the vehicle, detecting an object contained in the image, acquiring distance measurement data regarding the distance from the vehicle to the object, setting a danger level for the object according to the size of the object when the distance is equal to or less than a threshold, performing highlighting processing on the image data according to the danger level, and outputting a highlighting image after the highlighting processing.

本発明によれば、適切に危険度を設定することで、ユーザに対して効果的に注意を促すことができる表示制御装置、表示制御方法及びプログラムを提供することができる。 The present invention provides a display control device, a display control method, and a program that can effectively alert users by setting an appropriate risk level.

実施の形態にかかる車両を示す図である。1 is a diagram showing a vehicle according to an embodiment; 実施の形態にかかる表示制御装置を示す図である。FIG. 1 illustrates a display control device according to an embodiment. 危険度に応じた表示色を示すカラーバーである。A color bar shows a display color according to the degree of danger. 実施の形態1にかかる表示制御方法を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a display control method according to the first embodiment; 実施の形態1にかかる表示制御を説明するための模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining display control according to the first embodiment. 実施の形態1にかかる表示制御を説明するための模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining display control according to the first embodiment. 実施の形態1にかかる表示制御を説明するための模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining display control according to the first embodiment. 実施の形態2にかかる表示制御方法を示すフローチャートである。13 is a flowchart showing a display control method according to a second embodiment. 実施の形態2にかかる表示制御を説明するための模式図である。FIG. 11 is a schematic diagram for explaining display control according to the second embodiment. 他の表示制御方法を説明するための模式図である。FIG. 11 is a schematic diagram for explaining another display control method.

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載及び図面は、適宜、省略、及び簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。 The present invention will be described below through embodiments of the invention, but the invention according to the claims is not limited to the following embodiments. Furthermore, not all of the configurations described in the embodiments are necessarily essential as means for solving the problems. For clarity of explanation, the following description and drawings have been omitted and simplified as appropriate. In addition, the same elements are given the same reference numerals in each drawing, and duplicate explanations have been omitted as necessary.

<実施の形態1>
図1は、実施の形態1にかかる車両1を示す図である。車両1は、センサユニット2と、表示制御装置100とを有する。なお、以下の説明において、車両1と、その周辺の車両とを区別するため、適宜、車両1を自車両とし、周辺の車両を周辺車両とする場合がある。
<First embodiment>
1 is a diagram showing a vehicle 1 according to a first embodiment. The vehicle 1 includes a sensor unit 2 and a display control device 100. In the following description, in order to distinguish the vehicle 1 from surrounding vehicles, the vehicle 1 may be referred to as the host vehicle and the surrounding vehicles may be referred to as surrounding vehicles.

センサユニット2は、少なくとも1つの撮像装置を有しており、自車両の外部を撮像する。センサユニット2は、撮像装置で撮像された画像データを表示制御装置100に出力する。センサユニット2は、障害物を検知する測距センサを有している。センサユニット2は、測距センサで測定された測距データを表示制御装置100に出力する。 The sensor unit 2 has at least one imaging device and captures an image of the outside of the vehicle. The sensor unit 2 outputs image data captured by the imaging device to the display control device 100. The sensor unit 2 has a distance measurement sensor that detects obstacles. The sensor unit 2 outputs distance measurement data measured by the distance measurement sensor to the display control device 100.

表示制御装置100は、車両1の任意の位置に設置され得る。表示制御装置100は、CAN(Controller Area Network)に接続され得る。表示制御装置100は、センサユニット2によって撮像された画像において、物体(障害物)を検出するための画像処理を行う。表示制御装置100は、ユーザに注意喚起を促すための強調表示を行う。例えば、表示制御装置100は、画像に含まれる物体に対して赤色などの強調色を付す。これにより、運転者などのユーザが物体の存在を把握しやすくなり、接触を回避することができる。表示制御装置100については後述する。 The display control device 100 may be installed at any position in the vehicle 1. The display control device 100 may be connected to a CAN (Controller Area Network). The display control device 100 performs image processing to detect objects (obstacles) in the images captured by the sensor unit 2. The display control device 100 performs highlighting to alert the user. For example, the display control device 100 applies a highlighting color such as red to objects included in the image. This makes it easier for users such as the driver to recognize the presence of the object and to avoid contact. The display control device 100 will be described later.

なお、以下、用語「映像」は、情報処理における処理対象としての、「映像を示す映像データ」も意味する。同様に、以下、用語「画像」は、情報処理における処理対象としての、「画像を示す画像データ」も意味する。なお、画像及び映像は動画像でもよく、連続する静止画像であってもよい。 Note that, hereinafter, the term "video" also means "video data showing a video" as an object of information processing. Similarly, hereinafter, the term "image" also means "image data showing an image" as an object of information processing. Note that images and videos may be moving images or successive still images.

図2は、実施の形態1にかかる表示制御装置100及び表示制御装置100を有する表示制御システム10の構成を示すブロック図である。表示制御システム10は、センサユニット2と、表示部30と、ECU(Electronic Control Unit)40と、表示制御装置100とを有する。表示制御装置100は、センサユニット2、表示部30、ECU40のそれぞれと通信可能に接続している。 FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a display control device 100 according to the first embodiment and a display control system 10 having the display control device 100. The display control system 10 has a sensor unit 2, a display unit 30, an ECU (Electronic Control Unit) 40, and the display control device 100. The display control device 100 is connected to each of the sensor unit 2, the display unit 30, and the ECU 40 so as to be able to communicate with them.

表示部30は、例えばディスプレイ等である。表示部30は、表示制御装置100の制御により映像を表示する。なお、表示部30は、スピーカを含んでもよい。この場合、表示部30は、スピーカから音声を出力してもよい。また、表示制御装置100が車両1に搭載される場合、表示部30は、車両1の内部に、車両の運転者が運転中に視認できる位置に設けられ得る。この場合、表示部30は、後述するインタフェース部108によって実現されてもよい。表示部30は、カーナビゲーションシステムのモニタであってもよい。また、表示部30は、車両1に常設された車載装置である必要はない。表示部30は、例えば、ユーザの所有するスマートフォンやタブレット端末等の情報端末のディスプレイによって構成されてもよい。さらに、表示制御処理の一部は、表示部を有するスマートフォンなどで行われてもよい。 The display unit 30 is, for example, a display. The display unit 30 displays an image under the control of the display control device 100. The display unit 30 may include a speaker. In this case, the display unit 30 may output sound from the speaker. In addition, when the display control device 100 is mounted on the vehicle 1, the display unit 30 may be provided inside the vehicle 1 at a position where the driver of the vehicle can see while driving. In this case, the display unit 30 may be realized by the interface unit 108 described later. The display unit 30 may be a monitor of a car navigation system. In addition, the display unit 30 does not need to be an in-vehicle device permanently installed in the vehicle 1. The display unit 30 may be configured, for example, by a display of an information terminal such as a smartphone or tablet terminal owned by the user. Furthermore, part of the display control process may be performed by a smartphone having a display unit.

センサユニット2は、前方カメラ21Fと後方カメラ21Rとを備えている。車両1の前進時において、前方カメラ21Fは、車両1の前方画像を撮像する。車両1の後退時において、後方カメラ21Rは車両1の後方画像を撮像する。前方カメラ21Fと後方カメラ21Rは、例えば毎秒30フレーム(30fps)の撮影データを生成し、生成した撮影データを30分の1秒ごとに表示制御装置100に供給する。撮影データは、例えば、H.264もしくはH.265等の方式を用いて生成されてもよい。あるいは、センサユニット2は、車両1の全周囲を撮像する全周カメラであってもよい。 The sensor unit 2 includes a front camera 21F and a rear camera 21R. When the vehicle 1 moves forward, the front camera 21F captures a front image of the vehicle 1. When the vehicle 1 moves backward, the rear camera 21R captures a rear image of the vehicle 1. The front camera 21F and the rear camera 21R generate image data at, for example, 30 frames per second (30 fps) and supply the generated image data to the display control device 100 every 1/30th of a second. The image data may be generated using, for example, a method such as H.264 or H.265. Alternatively, the sensor unit 2 may be a 360° camera that captures the entire surroundings of the vehicle 1.

センサユニット2は、車両1の周辺にある物体までの距離を検知するための測距センサ22を有している。測距センサ22は、自車両から物体までの距離を検出する。測距センサ22は例えば、LIDAR(Laser Imaging Detection and Ranging)である。あるいは、測距センサ22は、赤外線カメラ、ステレオカメラ、ミリ波レーダなどであってもよい。さらに、測距センサ22はこれらのセンサを組み合わせて構成されていても良い。また、測距センサ22は物理的に単一の装置に限られるものではない。例えば、車両1の複数箇所に配置されたLIDARで測距センサ22が構成されていてもよい。 The sensor unit 2 has a distance measurement sensor 22 for detecting the distance to an object in the vicinity of the vehicle 1. The distance measurement sensor 22 detects the distance from the vehicle to the object. The distance measurement sensor 22 is, for example, a LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging). Alternatively, the distance measurement sensor 22 may be an infrared camera, a stereo camera, a millimeter wave radar, or the like. Furthermore, the distance measurement sensor 22 may be configured by combining these sensors. Furthermore, the distance measurement sensor 22 is not limited to a single physical device. For example, the distance measurement sensor 22 may be configured by LIDARs arranged at multiple locations on the vehicle 1.

測距センサ22は自車両から物体までの距離に関する測距データを表示制御装置100に供給する。さらに、測距センサ22は、障害物までの距離とともにその方向を検知してもよい。つまり、測距データは、物体までの距離と、物体の方向とが対応付けられていても良い。ここで、物体の方向とは、自車両を基準とする方向である。また、物体の前後左右方向は方位角度で示され、上下方向は仰俯角度で示されていても良い。 The distance measurement sensor 22 supplies distance measurement data relating to the distance from the vehicle to the object to the display control device 100. Furthermore, the distance measurement sensor 22 may detect the direction of an obstacle as well as the distance to the obstacle. In other words, the distance measurement data may correspond to the distance to the object and the direction of the object. Here, the direction of the object is the direction based on the vehicle. Furthermore, the forward/backward/left/right directions of the object may be indicated by azimuth angles, and the up/down directions may be indicated by elevation/depression angles.

ECU40は、車両1が有するものであって、車両1の制御等を司っている構成の一部である。表示制御装置100とECU40とは例えばCANなどの車内ネットワークを介して通信可能に接続する。 The ECU 40 is included in the vehicle 1 and is part of the configuration that controls the vehicle 1. The display control device 100 and the ECU 40 are connected to each other so that they can communicate with each other via an in-vehicle network such as a CAN.

表示制御装置100は、制御部102、記憶部104、通信部106,及びインタフェース部108(IF:Interface)を備えている。表示制御装置100は、走行情報取得部110と、画像データ取得部121と、物体検出部122と、測距データ取得部125と、危険度設定部127と、強調表示処理部128と、出力部129とを備えている。走行情報取得部110は、進行方向取得部111と速度情報取得部113とを備えている。 The display control device 100 includes a control unit 102, a storage unit 104, a communication unit 106, and an interface unit 108 (IF: Interface). The display control device 100 includes a driving information acquisition unit 110, an image data acquisition unit 121, an object detection unit 122, a distance measurement data acquisition unit 125, a risk setting unit 127, an emphasis display processing unit 128, and an output unit 129. The driving information acquisition unit 110 includes a traveling direction acquisition unit 111 and a speed information acquisition unit 113.

制御部102は、例えばCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサである。制御部102は、制御処理及び演算処理等を行う演算装置としての機能を有する。記憶部104は、例えばメモリ又はハードディスク等の記憶デバイスである。記憶部104は、例えばROM(Read Only Memory)又はRAM(Random Access Memory)等である。記憶部104は、制御部102によって又は制御部102の機能として実行される制御プログラム及び演算プログラム等を記憶するための機能を有する。また、記憶部104は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。 The control unit 102 is a processor such as a CPU (Central Processing Unit). The control unit 102 has a function as a calculation device that performs control processing and calculation processing. The storage unit 104 is a storage device such as a memory or a hard disk. The storage unit 104 is, for example, a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory). The storage unit 104 has a function for storing control programs and calculation programs executed by the control unit 102 or as a function of the control unit 102. The storage unit 104 also has a function for temporarily storing processing data, etc.

通信部106は、センサユニット2及び表示部30と通信を行うために必要な処理を行う。また、通信部106は、図示しないCANと通信を行うために必要な処理を行ってもよい。通信部106は、通信ポートを含み得る。インタフェース部108は、例えばユーザインタフェース(UI:User Interface)である。インタフェース部108は、キーボード、タッチパネル又はマウス等の入力装置とスピーカ等の出力装置とを有する。 The communication unit 106 performs processing necessary to communicate with the sensor unit 2 and the display unit 30. The communication unit 106 may also perform processing necessary to communicate with a CAN (not shown). The communication unit 106 may include a communication port. The interface unit 108 is, for example, a user interface (UI). The interface unit 108 has an input device such as a keyboard, a touch panel, or a mouse, and an output device such as a speaker.

したがって、表示制御装置100は、コンピュータとしての機能を有する。また、表示制御装置100は、記憶部104に格納されたプログラムを制御部102のプロセッサが実行することによって、走行情報取得部110、画像データ取得部121、物体検出部122、測距データ取得部125、危険度設定部127、強調表示処理部128、出力部129といった構成要素を実現する。また、表示制御装置100の各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現してもよい。また、表示制御装置100の各構成要素は、例えばFPGA(field-programmable gate array)又はマイコンやSOC(System on a chip)等の、使用者がプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、上記の各構成要素から構成されるプログラムを実現してもよい。このことは、後述する他の実施の形態においても同様である。 Therefore, the display control device 100 has a function as a computer. In addition, the display control device 100 realizes components such as the driving information acquisition unit 110, the image data acquisition unit 121, the object detection unit 122, the distance measurement data acquisition unit 125, the risk setting unit 127, the highlighting processing unit 128, and the output unit 129 by the processor of the control unit 102 executing the program stored in the storage unit 104. In addition, each component of the display control device 100 is not limited to being realized by software by a program, but may be realized by any combination of hardware and software. In addition, each component of the display control device 100 may be realized by using an integrated circuit that can be programmed by the user, such as an FPGA (field-programmable gate array), a microcomputer, or an SOC (system on a chip). In this case, the integrated circuit may be used to realize a program composed of each of the above components. This is also true in other embodiments described later.

走行情報取得部110は、車両1の走行に関する走行情報を取得する。走行情報取得部110は、ECU40から各種情報を取得する。走行情報取得部110は、進行方向取得部111と、速度情報取得部113とを備えている。 The driving information acquisition unit 110 acquires driving information related to the driving of the vehicle 1. The driving information acquisition unit 110 acquires various information from the ECU 40. The driving information acquisition unit 110 includes a traveling direction acquisition unit 111 and a speed information acquisition unit 113.

進行方向取得部111は、車両1の進行方向を示す情報を取得する。例えば、進行方向取得部111は、車両1のシフト位置に基づいて、前進中又は後退中であるかを検知する。車両1のシフトポジションがリバース(R)の位置となった場合、車両1が後退中であることを検知する。あるいは、車両1のシフトレバーがドライブ(D)等の位置となった場合、車両1が前進中であることを検知する。 The traveling direction acquisition unit 111 acquires information indicating the traveling direction of the vehicle 1. For example, the traveling direction acquisition unit 111 detects whether the vehicle 1 is moving forward or backward based on the shift position of the vehicle 1. When the shift position of the vehicle 1 is in the reverse (R) position, it detects that the vehicle 1 is moving backward. Alternatively, when the shift lever of the vehicle 1 is in a position such as drive (D), it detects that the vehicle 1 is moving forward.

さらに、進行方向取得部111は、進行方向として、操舵角情報を取得しても良い。進行方向取得部111は、CAN等からの信号を取得して車両1の車輪における操舵角を示す操舵角情報を取得する。なお、操舵角情報は、操舵角度を示す情報に加えて、右又は左といった操舵方向を示す情報も含む。 Furthermore, the traveling direction acquisition unit 111 may acquire steering angle information as the traveling direction. The traveling direction acquisition unit 111 acquires a signal from a CAN or the like to acquire steering angle information indicating the steering angle of the wheels of the vehicle 1. Note that the steering angle information includes information indicating the steering direction, such as right or left, in addition to information indicating the steering angle.

速度情報取得部113は、車両1の速度を示す速度情報を取得する。例えば、速度情報取得部113は、ECU40からの車速パルスに基づいて、車速を検出する。速度情報取得部113は、例えば時速40キロメートルという車速を示す速度情報を取得する。あるいは、速度情報は、低速、中速、高速などのような段階的な情報であってもよい。 The speed information acquisition unit 113 acquires speed information indicating the speed of the vehicle 1. For example, the speed information acquisition unit 113 detects the vehicle speed based on a vehicle speed pulse from the ECU 40. The speed information acquisition unit 113 acquires speed information indicating a vehicle speed of, for example, 40 kilometers per hour. Alternatively, the speed information may be information in stages such as low speed, medium speed, high speed, etc.

画像データ取得部121は前方カメラ21F及び後方カメラ21Rで撮像された画像データを取得する。なお、進行方向取得部111で取得された進行方向に応じて、画像データ取得部121は。取得する画像を切替えても良い。例えば、車両1が前進中である場合、画像データ取得部121が前方カメラ21Fの前方画像を取得する。車両1が後退中である場合、画像データ取得部121が後方カメラ21Rの後方画像を取得する。もちろん、画像データ取得部121は、前方画像と、後方画像の両方を取得しても良い。この場合、進行方向に応じて、表示制御装置100が処理対象となる画像を切替えれば良い。 The image data acquisition unit 121 acquires image data captured by the front camera 21F and the rear camera 21R. The image data acquisition unit 121 may switch the image to be acquired depending on the traveling direction acquired by the traveling direction acquisition unit 111. For example, when the vehicle 1 is moving forward, the image data acquisition unit 121 acquires a front image from the front camera 21F. When the vehicle 1 is moving backward, the image data acquisition unit 121 acquires a rear image from the rear camera 21R. Of course, the image data acquisition unit 121 may acquire both a front image and a rear image. In this case, the display control device 100 can switch the image to be processed depending on the traveling direction.

物体検出部122は、画像に含まれる物体を検出する。物体検出部122は、画像データに対して画像解析を行うことで、画像内の物体を認識する。例えば、物体検出部122は、予め登録されたパターンと画像とを比較することで、物体認識を行うことができる。また、画像内に複数の物体が含まれている場合、物体検出部122はそれぞれの物体を検出する。さらに、物体検出部122は、画像内における物体の位置座標やサイズを特定してもよい。 The object detection unit 122 detects objects contained in the image. The object detection unit 122 recognizes objects in the image by performing image analysis on the image data. For example, the object detection unit 122 can perform object recognition by comparing the image with a pre-registered pattern. Furthermore, when an image contains multiple objects, the object detection unit 122 detects each of the objects. Furthermore, the object detection unit 122 may identify the position coordinates and size of the objects in the image.

ここで、物体は、周辺車両、壁、車輪止め、高架橋、自転車などである。また、物体には、歩行者などの人が含まれていても良い。なお、物体検出部122における物体検出処理については公知の手法を用いることができるため、詳細な説明を省略する。 The objects here include nearby vehicles, walls, wheel stops, overpasses, bicycles, etc. The objects may also include people such as pedestrians. Note that the object detection process in the object detection unit 122 can use known methods, so a detailed description is omitted.

測距データ取得部125は、物体までの距離に関する測距データを取得する。また、画像に複数の物体の画像が含まれる場合、測距データ取得部125は、それぞれの物体まで距離を求める。つまり、測距センサ22からの測距データに基づいて、自車両から各物体までの距離を算出する。 The distance measurement data acquisition unit 125 acquires distance measurement data relating to the distance to an object. Furthermore, if an image contains images of multiple objects, the distance measurement data acquisition unit 125 determines the distance to each object. In other words, the distance from the vehicle to each object is calculated based on the distance measurement data from the distance measurement sensor 22.

危険度設定部127は、物体に危険度を設定する。また、画像に複数の物体の画像が含まれる場合、危険度設定部127は、それぞれの物体に危険度を設定する。つまり、物体毎に危険度を示す値が付される。 The risk setting unit 127 sets a risk level for an object. Furthermore, if an image contains images of multiple objects, the risk setting unit 127 sets a risk level for each object. In other words, a value indicating a risk level is assigned to each object.

具体的には、危険度設定部127は自車両が物体に接触する可能性、及び接触したときの影響に応じて、危険度を設定する。危険度設定部127は、物体までの距離に応じて危険度を設定する。危険度設定部127は、危険度の値を例えば10段階で表現し、10を最も高い危険度、0を最も低い危険度とする。危険度の値は、距離が近い物体ほど危険度を高くし、距離が遠い物体ほど危険度を低くする。また、接触する可能性が極めて低い物体については、危険度設定部127は、危険度を0としてもよい、例えば、車両1の進路から大きく外れている物体については、危険度を0に設定するようにしてもよい。 Specifically, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the possibility of the vehicle coming into contact with an object and the impact of contact. The risk setting unit 127 sets the risk level according to the distance to the object. The risk setting unit 127 expresses the risk level value, for example, on a scale of 10, with 10 being the highest risk level and 0 being the lowest risk level. The risk level is higher for closer objects and lower for farther objects. Furthermore, for objects with an extremely low possibility of contact, the risk setting unit 127 may set the risk level to 0, and for objects that are significantly off the path of the vehicle 1, for example, the risk level may be set to 0.

あるいは、危険度設定部127は、物体のサイズに応じて危険度を設定する。危険度設定部127は、サイズが大きい物体ほど危険度を高くし、サイズが小さい物体ほど危険度を低くする。例えば、危険度設定部127は、画像内における物体画像の大きさ、及び物体までの距離に応じて物体のサイズを算出することができる。危険度設定部127における処理については後述する。ここで、物体のサイズは、水平方向(左右方向)における大きさ、鉛直方向(上下方向)における大きさの一方又は両方とすることができる。 Alternatively, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the size of the object. The risk setting unit 127 sets a higher risk level for larger objects and a lower risk level for smaller objects. For example, the risk setting unit 127 can calculate the size of an object according to the size of the object image in the image and the distance to the object. The processing in the risk setting unit 127 will be described later. Here, the size of an object can be one or both of the size in the horizontal direction (left-right direction) and the size in the vertical direction (up-down direction).

強調表示処理部128は、危険度に応じて、画像中の物体を強調するための強調表示処理を行う。例えば、強調表示処理部128は、危険度の高い物体に対しては赤色等の強調色を画像中の物体に重畳する。強調表示処理部128は、危険度の低い物体は青色などの非強調色を画像中の物体に重畳する。強調表示処理部128は、危険ではない物体、つまり自車両と接触する可能性がない物体に対して、強調表示処理を行わない。強調表示処理部128は、ユーザに対する警告を表示するための、危険度が高い物体ほど強調される色を画像中の物体に重畳する。 The highlighting processing unit 128 performs highlighting processing to highlight objects in the image according to the level of danger. For example, the highlighting processing unit 128 superimposes an emphasis color such as red on objects in the image that are highly dangerous. The highlighting processing unit 128 superimposes a non-emphasis color such as blue on objects in the image that are low in danger. The highlighting processing unit 128 does not perform highlighting processing on objects that are not dangerous, that is, objects that are unlikely to come into contact with the vehicle. The highlighting processing unit 128 superimposes a color that is emphasized more the more dangerous the object is, in order to display a warning to the user, on the objects in the image.

危険度は、図3に示すような配色分布のカラーバーで表すことができる。危険度が高くなるほど赤色、つまり長波長側となり、危険度が低くなるほど青色、つまり短波長側となる。強調表示処理部128は、危険度に応じた色を画像中の物体に重畳する。例えば、画像中において、危険度の高い物体には赤色が重畳され、危険度の低い物体には、青色が重畳される。危険度が中間の物体に対しては緑色が画像中の物体に重畳される。そして、強調表示処理部128は、危険度に応じた色を画像中の物体に重畳した重畳画像を生成する。出力部129は、重畳画像が強調表示画像として表示部30に表示されるように、画像データを出力する。 The danger level can be represented by a color bar with a color distribution as shown in FIG. 3. The higher the danger level, the redder the color, i.e., the longer the wavelength, and the lower the danger level, the bluer the color, i.e., the shorter the wavelength. The highlighting processing unit 128 superimposes a color corresponding to the danger level on an object in the image. For example, in the image, red is superimposed on an object with a high danger level, and blue is superimposed on an object with a low danger level. For an object with an intermediate danger level, green is superimposed on the object in the image. The highlighting processing unit 128 then generates a superimposed image in which a color corresponding to the danger level is superimposed on the object in the image. The output unit 129 outputs the image data so that the superimposed image is displayed on the display unit 30 as a highlighting image.

このように危険度に応じて重畳色を変えることで、ユーザに対する注意喚起を適切に行うことができる。つまり、危険度が高いほど、強調して表示されるため、ユーザが危険度の高い物体を容易に認識することができる。画像中の物体に強調色を重畳することで、警告表示を行うことができる。ユーザが、危険度の低い物体よりも危険度の高い物体に注意して運転することができる。ユーザに対して、物体への注意を適切に促すことができる。よって、より安全な運転に資することができる。 In this way, by changing the overlay color according to the level of danger, it is possible to appropriately alert the user. In other words, the higher the level of danger, the more emphasized the display is, so the user can easily recognize highly dangerous objects. A warning display can be performed by overlaying an emphasis color on an object in an image. The user can drive while paying more attention to highly dangerous objects than to objects with a low level of danger. It is possible to appropriately alert the user to the object, which contributes to safer driving.

強調表示は図3に示すような配色分布に限られるものではない。例えば、危険度は濃淡で示されていても良い。例えば、物体の画像に同一色を付して、危険度に応じて濃淡のみを変えてもよい。強調表示処理部128は物体画像の色調、濃淡、明度、透明度などを変えることで強調表示処理を行ってもよい。また、強調表示処理部128は、物体に対する輪郭線を付すことで、強調表示処理を行ってもよい。この場合、危険度が高い物体ほど輪郭線を太くする。このように、強調表示処理部128は、危険度が高いほど強調される様な強調表示処理を行う。 The highlighting is not limited to the color distribution shown in FIG. 3. For example, the danger level may be indicated by shading. For example, the same color may be applied to the image of the object, and only the shading may be changed according to the danger level. The highlighting processing unit 128 may perform highlighting processing by changing the color tone, shading, brightness, transparency, etc. of the object image. The highlighting processing unit 128 may also perform highlighting processing by applying a contour line to the object. In this case, the contour line is made thicker for objects with a higher danger level. In this way, the highlighting processing unit 128 performs highlighting processing such that the higher the danger level, the more emphasized the object is.

図4~図7を用いて、危険度の設定処理と強調表示処理の例について説明する。図4は、本実施形態にかかる表示制御処理を示すフローチャートである。図5~図7は後退時における危険度と、その強調表示処理を説明する図である。図5~図7は車両1が、駐車スペース300に後退で駐車する例を示している。図5~図7では、上から順に重畳画像、危険度に応じた配色、カメラ画像、及び上面図が示されている。そして、車両1が低速で後退することにより、図5、図6,図7の順で状態が変化している。 Using Figs. 4 to 7, examples of the risk level setting process and highlighting process will be described. Fig. 4 is a flowchart showing the display control process according to this embodiment. Figs. 5 to 7 are diagrams explaining the risk level when reversing and the highlighting process. Figs. 5 to 7 show an example of the vehicle 1 reversing into parking space 300. Figs. 5 to 7 show, from the top, a superimposed image, a color scheme according to the risk level, a camera image, and a top view. As the vehicle 1 reverses at a low speed, the state changes in the order of Figs. 5, 6, and 7.

駐車スペース300の後方には後部壁301が配置され、左右には側壁302が配置されている。つまり、駐車スペース300の三方は、後部壁301及び側壁302で囲まれている。そして、後部壁301と側壁302とで仕切られた駐車スペース300に後退していく。駐車スペース300の路面には車輪止め304が配置されている。後方カメラ21Rは駐車スペース300を撮像している。測距センサ22は、後部壁301と側壁302までの距離を物体までの距離として検出する。 A rear wall 301 is disposed at the rear of the parking space 300, and side walls 302 are disposed on the left and right. In other words, the parking space 300 is surrounded on three sides by the rear wall 301 and the side walls 302. The vehicle then retreats into the parking space 300, which is partitioned by the rear wall 301 and the side walls 302. Wheel stops 304 are disposed on the road surface of the parking space 300. The rear camera 21R captures an image of the parking space 300. The distance measurement sensor 22 detects the distance to the rear wall 301 and the side walls 302 as the distance to the object.

まず、画像データ取得部121が後方カメラ21Rで撮像された画像の画像データを取得する(S401)。物体検出部122が画像に含まれる物体を検出する(S402)。例えば、物体検出部122は、画像に含まれる後部壁301、側壁302、及び車輪止め304をそれぞれ検出する。測距センサ22で測定された測距データを取得する(S403)。これにより、車両1から後部壁301、側壁302、及び車輪止め304までの距離がそれぞれ算出される。危険度設定部127が測距データ、及び画像データに基づいて、物体の大きさを検出する(S404)。これにより、物体毎にその距離と大きさが検出される。 First, the image data acquisition unit 121 acquires image data of an image captured by the rear camera 21R (S401). The object detection unit 122 detects objects contained in the image (S402). For example, the object detection unit 122 detects the rear wall 301, the side wall 302, and the wheel stopper 304 contained in the image. Distance measurement data measured by the distance measurement sensor 22 is acquired (S403). This allows the distance from the vehicle 1 to each of the rear wall 301, the side wall 302, and the wheel stopper 304 to be calculated. The risk level setting unit 127 detects the size of the object based on the distance measurement data and image data (S404). This allows the distance and size of each object to be detected.

次に、危険度設定部127は、車両から物体までの距離が閾値距離以下か否かを判定する(S405)。危険度設定部127は、例えば、最接近物体までの距離を閾値距離と比較する。危険度設定部127は、画像中に複数の物体が含まれる場合、最も近い物体までの距離が閾値距離以下となっているか否かを判定する。ここでは、後部壁301までの距離を閾値距離との比較対象としている。 Next, the risk setting unit 127 determines whether the distance from the vehicle to the object is equal to or less than a threshold distance (S405). For example, the risk setting unit 127 compares the distance to the closest object with the threshold distance. When multiple objects are included in the image, the risk setting unit 127 determines whether the distance to the closest object is equal to or less than the threshold distance. Here, the distance to the rear wall 301 is compared with the threshold distance.

物体までの距離が閾値距離以下ではない場合(S405のNO)、危険度設定部127が距離に応じて危険度を設定する(S406)。つまり、物体までの距離が近いほど、危険度設定部127は当該物体の危険度を高くする。 If the distance to the object is not equal to or less than the threshold distance (NO in S405), the risk setting unit 127 sets the risk level according to the distance (S406). In other words, the closer the distance to the object, the higher the risk level set by the risk setting unit 127.

物体までの距離が閾値距離以下である場合(S405のYES)、危険度設定部127が物体の大きさに応じて危険度を設定する(S407)。つまり、物体が大きいほど、危険度設定部127が危険度を高く設定する。 If the distance to the object is equal to or less than the threshold distance (YES in S405), the risk setting unit 127 sets the risk level according to the size of the object (S407). In other words, the larger the object, the higher the risk level set by the risk setting unit 127.

そして、強調表示処理部128が危険度に応じて、強調表示処理を行う(S408)。つまり、強調表示処理部128は、危険度が高い物体には赤色を画像中の物体に重畳して重畳画像を生成する。出力部129が、強調表示処理が行われた重畳画像を表示部30に出力する(S409)。車両1の後退中に処理が繰り返される。これにより、図5~図7に示す重畳画像が表示される。 Then, the highlighting processing unit 128 performs highlighting processing according to the degree of danger (S408). That is, the highlighting processing unit 128 generates a superimposed image by superimposing a red color on objects in the image that are highly dangerous. The output unit 129 outputs the superimposed image that has been subjected to the highlighting processing to the display unit 30 (S409). The processing is repeated while the vehicle 1 is reversing. As a result, the superimposed images shown in Figures 5 to 7 are displayed.

たとえば、図5、図6では、後部壁301までの距離が閾値距離よりも遠くなっている。よって、S406のように、危険度設定部127は物体までの距離に応じて危険度を設定する。図5に示すように、後部壁301までの距離が遠い状態では、危険度が低くなっている。そして、車両1が後退するにしたがって、車両1が後部壁301、側壁302に接近していく。したがって、危険度が徐々に高くなっていく。図6に示す状態では、図5に示す状態よりも、車両1が後部壁301、及び側壁302に接近しているため、後部壁301、及び側壁302の危険度が高くなっている。よって、図5から図6の位置まで車両1が後退するにつれて、重畳画像の色が変わっていく。 For example, in Figs. 5 and 6, the distance to the rear wall 301 is farther than the threshold distance. Therefore, as in S406, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the distance to the object. As shown in Fig. 5, when the distance to the rear wall 301 is far, the risk level is low. Then, as the vehicle 1 moves backward, the vehicle 1 moves closer to the rear wall 301 and the side wall 302. Therefore, the risk level gradually increases. In the state shown in Fig. 6, the vehicle 1 is closer to the rear wall 301 and the side wall 302 than in the state shown in Fig. 5, so the risk level of the rear wall 301 and the side wall 302 is higher. Therefore, as the vehicle 1 moves backward from the position shown in Fig. 5 to the position shown in Fig. 6, the color of the superimposed image changes.

一方、図7では、後部壁301までの距離が閾値距離以下となっている。よって、S407のように、危険度設定部127が、物体の大きさに応じて、危険度を設定する。後部壁301、側壁302が所定サイズよりも大きいため、最も高い危険度が設定される。図7の重畳画像では、最も高い危険度を示す赤色が、後部壁301、側壁302に重畳されている。 On the other hand, in FIG. 7, the distance to the rear wall 301 is less than the threshold distance. Therefore, as in S407, the risk level setting unit 127 sets the risk level according to the size of the object. Since the rear wall 301 and the side wall 302 are larger than the predetermined size, the highest risk level is set. In the superimposed image in FIG. 7, the color red, which indicates the highest risk level, is superimposed on the rear wall 301 and the side wall 302.

このように、後部壁301までの距離が閾値距離以下となると、危険度設定部127が物体の大きさに応じて危険度を設定する。このようにすることで危険度の高い大きな物体をユーザが容易に認識することができるようになる。例えば、距離に応じてのみ危険度が変化する場合、物体の大きさによらず同じ危険度が設定される。よって、車両1から離れた距離にある大きな物体に対しての注意を喚起することが困難である。これに対して、本実施の形態によれば、物体が閾値距離よりも近くにある場合、物体の大きさに応じて、危険度設定部127が危険度を設定している。車両1が大きな物体と接触すると、影響が大きい。本実施の形態では、大きな物体の危険度を高く設定することができるため、車両1から離れた大きな物体に対して注意を喚起することができる。 In this way, when the distance to the rear wall 301 is equal to or less than the threshold distance, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the size of the object. This allows the user to easily recognize large objects with a high risk level. For example, if the risk level changes only according to the distance, the same risk level is set regardless of the size of the object. Therefore, it is difficult to draw attention to large objects that are at a distance away from the vehicle 1. In contrast, according to this embodiment, when an object is closer than the threshold distance, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the size of the object. If the vehicle 1 comes into contact with a large object, the impact is large. In this embodiment, the risk level of large objects can be set high, so that attention can be drawn to large objects that are at a distance away from the vehicle 1.

このように、車両1が物体に対して閾値距離まで接近すると、危険度設定部127が物体の大きさに応じて危険度を設定する。したがって、ユーザが危険度の高い大きな物体を適切に認識することができる。ユーザである運転者が減速して、適切に駐車を行うことができる。これにより、効果的に運転をアシストすることができる。また、車両1が物体から閾値距離以上離れていると、危険度設定部127が物体までの距離に応じて危険度を設定する。よって、物体への接近に応じて危険度が変わっていくため、ユーザが物体までの距離を認識することができる。このようにすることで、状況に応じて適切に危険度を設定することができるため、ユーザに対して効果的に注意を促すことができる。 In this way, when the vehicle 1 approaches the object to within a threshold distance, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the size of the object. Therefore, the user can appropriately recognize large objects that are highly dangerous. The user, that is, the driver, can decelerate and park appropriately. This can effectively assist driving. Furthermore, when the vehicle 1 is away from the object by more than the threshold distance, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the distance to the object. Therefore, the risk level changes according to the approach to the object, so the user can recognize the distance to the object. In this way, the risk level can be appropriately set according to the situation, so that the user can be effectively alerted.

なお、ステップS407において、閾値距離よりも近い物体の大きさが所定サイズよりも小さい場合、危険度設定部127は、ステップS405と同様に、距離に応じて設定してもよい。つまり、距離が近くなるにつれて、危険度設定部127が小さいサイズの物体の危険度を高くする。換言すると、閾値距離よりも近い物体の大きさが所定サイズよりも小さい場合、中程度の危険度としてもよい。さらには、物体の大きさを3段階以上に分けて、危険度を多段階に設定してもよい。 Note that in step S407, if the size of an object closer than the threshold distance is smaller than a predetermined size, the risk setting unit 127 may set the risk level according to the distance, as in step S405. In other words, as the distance becomes closer, the risk setting unit 127 increases the risk level of small-sized objects. In other words, if the size of an object closer than the threshold distance is smaller than a predetermined size, the risk level may be set to a medium level. Furthermore, the size of an object may be divided into three or more stages, and the risk level may be set in multiple stages.

また、危険度設定部127は、所定サイズよりも小さい物体については、S405において、閾値距離との比較対象から排除してもよい。つまり、危険度設定部127は、ある一定サイズ以上の物体のうち、最も車両1に近い物体までの距離を閾値距離と比較する。具体的には、車輪止め304は。所定サイズよりも小さい物体であるため、ステップS404での比較の対象とならない。 The risk level setting unit 127 may also exclude objects smaller than the predetermined size from the comparison with the threshold distance in S405. In other words, the risk level setting unit 127 compares the distance to the object closest to the vehicle 1 among objects of a certain size or larger with the threshold distance. Specifically, the wheel stopper 304 is an object smaller than the predetermined size, and is therefore not subject to comparison in step S404.

さらに、車両1に接触する可能性が小さい物体、あるい、可能性がない物体については、危険度を0に設定してもよい。例えば、危険度設定部127が、物体の大きさとして物体の高さを示す高さ情報を算出する。物体の高さが車両1の最低地上高未満である場合、車両1に接触する可能性が小さい。たとえば、車輪止め304の高さは、車両1の最低地上高よりも低いため、危険度が小さい。よって、車輪止め304については、ステップS404での比較処理の対象から排除されてもよい。 Furthermore, the risk level may be set to 0 for objects that are unlikely or impossible to come into contact with vehicle 1. For example, the risk level setting unit 127 calculates height information indicating the height of the object as the size of the object. If the height of the object is less than the minimum ground clearance of vehicle 1, the possibility of contacting vehicle 1 is low. For example, the height of wheel stopper 304 is lower than the minimum ground clearance of vehicle 1, and therefore the risk level is low. Therefore, wheel stopper 304 may be excluded from the comparison process in step S404.

なお、閾値距離は車両1のサイズに応じて決定しても良い。例えば、4tトラック等は、車両の全長が約8mと長くなっている。よって、物体から車両まで閾値距離を約4mとする。また、例えば、小型・普通乗用車等では、全長が約4.70m以下と短くなる。よって、物体から車両までの閾値距離は、約2mとすることができる。あるいは、駐車スペース300の奥行きが車両の全長の1割増し程度の場合は、閾値距離は、車両の全長未満としてもよい。また、車両1の横幅に応じて、閾値距離を決めてもよい。 The threshold distance may be determined according to the size of the vehicle 1. For example, a 4-ton truck has a long overall length of approximately 8 m. Therefore, the threshold distance from the object to the vehicle is set to approximately 4 m. Also, for example, a compact or ordinary passenger car has a short overall length of approximately 4.70 m or less. Therefore, the threshold distance from the object to the vehicle can be set to approximately 2 m. Alternatively, if the depth of the parking space 300 is approximately 10% longer than the overall length of the vehicle, the threshold distance may be set to less than the overall length of the vehicle. The threshold distance may also be determined according to the width of the vehicle 1.

<実施の形態2>
実施の形態2では、危険度設定部127が走行情報に応じて危険度設定処理を行っている。より具体的には、進行方向に応じて、危険度設定部127が行う設定処理が切り替わっている。例えば、車両1が前進中では、危険度設定部127が第1の設定処理を行う。車両1が後退中では、危険度設定部127が第1の設定処理とは異なる第2の設定処理を行う。なお、車両1,及び表示制御システム10の構成は、図1,図2等と同様であるため、説明を省略する。
<Embodiment 2>
In the second embodiment, the risk setting unit 127 performs risk setting processing in accordance with the driving information. More specifically, the setting processing performed by the risk setting unit 127 is switched depending on the traveling direction. For example, when the vehicle 1 is moving forward, the risk setting unit 127 performs a first setting processing. When the vehicle 1 is moving backward, the risk setting unit 127 performs a second setting processing different from the first setting processing. Note that the configurations of the vehicle 1 and the display control system 10 are similar to those in Figs. 1 and 2, etc., and therefore description thereof will be omitted.

図8は、本実施の形態における表示制御処理を示すフローチャートである。まず、走行情報取得部110がECU40からの走行情報を取得する(S801)。つまり、進行方向取得部111が進行方向を取得する。さらに、速度情報取得部113が速度情報を取得してもよい。 Figure 8 is a flowchart showing the display control process in this embodiment. First, the driving information acquisition unit 110 acquires driving information from the ECU 40 (S801). That is, the traveling direction acquisition unit 111 acquires the traveling direction. Furthermore, the speed information acquisition unit 113 may acquire speed information.

画像データ取得部121が後方カメラ21Rで撮像された画像の画像データを取得する(S802)。物体検出部122が画像に含まれる物体を検出する(S803)。測距センサ22で測定された測距データを取得する(S804)。危険度設定部127が測距データ、及び画像データに基づいて、物体の大きさを検出する(S805)。ステップS802~S805の処理は、実施の形態1のステップS401~S404の処理と基本的に同様であるため説明を省略する。ただし、ステップS802では、前方カメラ21Fの前方画像と後方カメラ21Rの後方画像の画像データを画像データ取得部121が取得している点で、ステップS401と相違している。 The image data acquisition unit 121 acquires image data of the image captured by the rear camera 21R (S802). The object detection unit 122 detects an object contained in the image (S803). Distance measurement data measured by the distance measurement sensor 22 is acquired (S804). The risk level setting unit 127 detects the size of the object based on the distance measurement data and image data (S805). The processing of steps S802 to S805 is basically similar to the processing of steps S401 to S404 in the first embodiment, and therefore a description thereof will be omitted. However, step S802 differs from step S401 in that the image data acquisition unit 121 acquires image data of the forward image captured by the front camera 21F and the rear image captured by the rear camera 21R.

次に、車両1が前進中か否かを判定する(S806)。車両1が前進中である場合(S806のYES)、危険度設定部127は、第1の設定処理により危険度を設定する(S807)。第1の設定処理については、後述する。 Next, it is determined whether the vehicle 1 is moving forward (S806). If the vehicle 1 is moving forward (YES in S806), the risk level setting unit 127 sets the risk level by a first setting process (S807). The first setting process will be described later.

車両1が前進中でない場合(S806のNO)、危険度設定部127は、第2の設定処理により危険度を設定する(S808)。なお、第2の設定処理は、第1の設定処理と異なる処理である。車両1が後退中である場合、危険度設定部127は、第1の設定処理と異なる第2の設定処理により、危険度を設定する。第2の設定処理は、例えば、実施の形態1で示した手法を用いることができる。つまり、第2の設定処理では、危険度設定部127が、物体の大きさ及び距離に応じて、危険度を設定する。 If the vehicle 1 is not moving forward (NO in S806), the risk setting unit 127 sets the risk level by a second setting process (S808). Note that the second setting process is different from the first setting process. If the vehicle 1 is moving backward, the risk setting unit 127 sets the risk level by a second setting process that is different from the first setting process. For the second setting process, for example, the method shown in the first embodiment can be used. In other words, in the second setting process, the risk setting unit 127 sets the risk level according to the size and distance of the object.

そして、強調表示処理部128が危険度に応じて、強調表示処理を行う(S809)。つまり、強調表示処理部128は、危険度が高い物体には赤色を画像中の物体に重畳して重畳画像を生成する。出力部129が、強調表示処理が行われた重畳画像を表示部30に出力する(S810)。 Then, the highlighting processing unit 128 performs highlighting processing according to the degree of danger (S809). That is, the highlighting processing unit 128 generates a superimposed image by superimposing a red color on objects in the image that are highly dangerous. The output unit 129 outputs the superimposed image that has been subjected to the highlighting processing to the display unit 30 (S810).

以下、第1の設定処理の一例について、図9を用いて説明する。図9では、車両前方の道路310のカメラ画像と、そのカメラ画像に対して強調表示処理が行われた重畳画像が示されている。車両の前方には、高架橋311が設けられている。つまり、車両1は、高架橋311の下を通過する道路310を走行している。 An example of the first setting process will be described below with reference to FIG. 9. FIG. 9 shows a camera image of a road 310 ahead of the vehicle and a superimposed image in which the camera image has been subjected to highlighting processing. An viaduct 311 is provided ahead of the vehicle. In other words, the vehicle 1 is traveling on the road 310 that passes under the viaduct 311.

ここで、車両1の車高が高架橋311の下をくぐることができない高さとなっているとする。例えば、高架橋311が地面から1.9mの高さにあり、車高が1.9mよりも高くなっているとする。 Here, assume that the vehicle height of vehicle 1 is such that it cannot pass under viaduct 311. For example, assume that viaduct 311 is 1.9 m above the ground, and the vehicle height is greater than 1.9 m.

物体検出部122は、進行方向前方にある高架橋311を物体として検出する。危険度設定部127は、高架橋311の地上高を検出する。つまり、道路から高架橋311までのクリアランス高さを検出する。危険度設定部127は、車両1の高さと、高架橋311の地上高とを比較する。そして、比較結果に応じて、危険度設定部127が危険度を設定する。 The object detection unit 122 detects the viaduct 311 ahead in the direction of travel as an object. The risk setting unit 127 detects the ground height of the viaduct 311. In other words, it detects the clearance height from the road to the viaduct 311. The risk setting unit 127 compares the height of the vehicle 1 with the ground height of the viaduct 311. Then, depending on the comparison result, the risk setting unit 127 sets the risk level.

車両1が高架橋311をくぐることができない高さとなっている場合、危険度設定部127は高架橋311に高い危険度を設定する。強調表示処理部128が、危険度に応じた強調表示を行う。強調表示処理部128が、高い危険度に対応する赤色の強調色を警告表示312として画像中の高架橋311に重畳する。車両1が高架橋311に接触する可能性が高いため、表示部30がユーザに対して警告表示312を行うことができる。図中の警告表示312は、進行方向上部の高架橋311のみに重畳しているが、高架橋311の全面に重畳しても良い。 If the vehicle 1 is at a height where it cannot pass under the viaduct 311, the danger level setting unit 127 sets a high danger level for the viaduct 311. The highlighting processing unit 128 performs highlighting according to the danger level. The highlighting processing unit 128 superimposes a red highlight color, which corresponds to a high danger level, on the viaduct 311 in the image as a warning display 312. Since there is a high possibility that the vehicle 1 will come into contact with the viaduct 311, the display unit 30 can display the warning display 312 to the user. The warning display 312 in the figure is superimposed only on the viaduct 311 at the top in the direction of travel, but it may be superimposed on the entire surface of the viaduct 311.

一般に、前進中の車速は後退中の車速よりも速くなる。例えば、後退中は車庫入れなどのため、車両1が比較的低速で進む。駐車のために後退しているときは、車速が遅くなるため、ユーザが高さ制限に気がつきやすい。これに対して、前進中では、車速が速くなるため、ユーザが高さ制限を見落としてしまうおそれがある。よって、前進中において、危険度設定部127は、物体の高さを検出して、車高と物体の高さを比較している。このように進行方向に応じて危険度設定処理を切替えることで、危険度を適切に設定することができる。運転者であるユーザに対して、より適切に注意を促すことができる。 In general, the vehicle speed when moving forward is faster than the vehicle speed when moving backward. For example, when moving backward, the vehicle 1 moves at a relatively slow speed, for example, when parking in a garage. When moving backward to park, the vehicle speed is slow, so the user is likely to notice the height restriction. In contrast, when moving forward, the vehicle speed is fast, so the user may overlook the height restriction. Therefore, when moving forward, the risk setting unit 127 detects the height of the object and compares the vehicle height with the height of the object. In this way, by switching the risk setting process depending on the direction of travel, the risk can be set appropriately. The user, who is the driver, can be more appropriately warned.

上記の説明では、高架橋311の下の道路310を通過する例について説明したが、本実施形態の処理は、高架橋311以外についても利用可能である。例えば、立体駐車場、屋内駐車場、機械式駐車場等の駐車場には、高さ制限がある場合がある。このような高さ制限のある駐車場に入庫する場合、本実施の形態の処理を適用することができる。高架橋311の桁下制限高や建物内の高さに応じて、危険度設定部127がその物体に危険度を設定する。危険度設定部127は、物体の高さを車両1の車高と比較して、車両1が物体の下を通過できるか否かを判定する。危険度設定部127は、判定結果に応じて、危険度を設定する。 In the above explanation, an example of passing through the road 310 under the viaduct 311 has been described, but the processing of this embodiment can also be used for things other than the viaduct 311. For example, parking lots such as multi-story parking lots, indoor parking lots, and mechanical parking lots may have height restrictions. When entering such parking lots with height restrictions, the processing of this embodiment can be applied. The risk setting unit 127 sets a risk level for the object according to the clearance limit height of the viaduct 311 and the height inside the building. The risk setting unit 127 compares the height of the object with the height of the vehicle 1 to determine whether the vehicle 1 can pass under the object. The risk setting unit 127 sets a risk level according to the determination result.

車両1の車高と物体のクリアランス高さとの比較結果に対して、マージンをとっても良い。例えば、上記の説明では、車両1の車高が高架橋311の桁下制限高よりも高い場合に、警告表示を行っていたが、車両1の車高が高架橋311の桁下制限高と同程度であれば、警告表示を行ってもよい。危険度設定部127は、車両1の車高と、物体の地上高との差が所定値以下の場合に、危険度を高くしても良い。具体的には、路面の段差などを考慮して、高さのマージンを取ることが可能となる。 A margin may be provided for the comparison result between the vehicle height of vehicle 1 and the clearance height of the object. For example, in the above explanation, a warning is displayed when the vehicle height of vehicle 1 is higher than the clearance height limit of viaduct 311, but a warning may be displayed if the vehicle height of vehicle 1 is approximately the same as the clearance height limit of viaduct 311. The risk setting unit 127 may increase the risk when the difference between the vehicle height of vehicle 1 and the ground height of the object is equal to or less than a predetermined value. Specifically, it is possible to provide a height margin taking into account road surface steps, etc.

なお、第1の設定処理では、物体までの距離に応じて危険度を設定してもよい。例えば、距離が近づくほど、危険度を高くするように重み付けを行ってもよい。さらに、物体までの距離が閾値距離よりも遠い場合は、実施の形態1と同様に距離に応じて危険度を設定しても良い。そして、物体までの距離が閾値距離以下となったタイミングで高さを比較しても良い。このようにすることで、ユーザに対してより適切に注意を促すことができる。例えば、距離が遠い場合、高さ検出の精度が低い。 In the first setting process, the danger level may be set according to the distance to the object. For example, weighting may be performed so that the closer the distance, the higher the danger level. Furthermore, if the distance to the object is farther than a threshold distance, the danger level may be set according to the distance as in embodiment 1. Then, the height may be compared when the distance to the object becomes equal to or less than the threshold distance. In this way, the user can be more appropriately warned. For example, when the distance is far, the accuracy of height detection is low.

また、危険度設定部127が、速度情報に基づいて危険度を設定してもよい。例えば、速度情報及び物体までの距離に応じて、危険度設定部127が警告表示を行うタイミングを調整しても良い。車両1が高速で走行している場合、物体検出から高架橋311に到着するまでの時間が短くなる。したがって、ユーザに対して早目に警告表示を行うことが好ましい。速度が速いほど、強調色を表示するタイミングを速くすることが好ましい。適切なタイミングで警告表示を行うことが可能となる。 The risk level setting unit 127 may also set the risk level based on speed information. For example, the risk level setting unit 127 may adjust the timing of displaying a warning depending on the speed information and the distance to the object. When the vehicle 1 is traveling at high speed, the time from object detection to arrival at the viaduct 311 is short. Therefore, it is preferable to display a warning to the user early. The faster the speed, the earlier the timing of displaying the highlight color is preferable. It becomes possible to display a warning at an appropriate timing.

なお、危険度設定部127は、路面からの物体の高さ及び物体の左右方向の位置のうち少なくとも一つを計測してもよい。危険度設定部127は、計測結果に基づいて物体が車両1に衝突する可能性があるかを判定する。危険度設定部127は、判定結果に応じて物体に危険度を設定している。この処理について、図10を用いて、説明する。ここでは、駐車スペース320に前進又は後退で駐車する例について説明する。 The risk setting unit 127 may measure at least one of the height of the object from the road surface and the left-right position of the object. Based on the measurement results, the risk setting unit 127 determines whether there is a possibility that the object will collide with the vehicle 1. The risk setting unit 127 sets a risk level for the object depending on the determination result. This process will be described with reference to FIG. 10. Here, an example of parking forward or backward into the parking space 320 will be described.

駐車スペース320には、車輪止め324が設けられている。さらに、駐車スペース320の側方には、周辺車両321が駐車している。また、駐車スペース320の奥には、周辺車両322が駐車している。周辺車両321,322は、車両1までの距離が閾値距離よりも近くなっている。左右方向(水平方向)の大きさが、車両1と同程度となっている。さらに、駐車スペース320の遠方には、歩行者325がいる。なお、歩行者325までの距離が閾値距離よりも遠くなっている。 Parking space 320 is provided with wheel stops 324. Furthermore, nearby vehicle 321 is parked to the side of parking space 320. Also, nearby vehicle 322 is parked at the back of parking space 320. The distances to nearby vehicles 321 and 322 are closer to vehicle 1 than the threshold distance. Their size in the left-right direction (horizontal direction) is approximately the same as that of vehicle 1. Furthermore, pedestrian 325 is located at the far end of parking space 320. Note that the distance to pedestrian 325 is farther than the threshold distance.

危険度設定部127は、測距データに基づいて、周辺車両321,322の左右方向の位置を計測する。危険度設定部127は、左右方向の位置の計測結果に基づいて、車両1が周辺車両321、322に衝突する可能性があるかを判定する。危険度設定部127は、判定結果に応じて周辺車両321、322の危険度を設定する。 The risk level setting unit 127 measures the left-right positions of the surrounding vehicles 321, 322 based on the distance measurement data. Based on the measurement results of the left-right positions, the risk level setting unit 127 determines whether there is a possibility that the vehicle 1 will collide with the surrounding vehicles 321, 322. The risk level setting unit 127 sets the risk level of the surrounding vehicles 321, 322 according to the determination results.

例えば、周辺車両321は、駐車スペース320の直ぐ隣にあるため、危険度設定部127は、衝突する可能性があると判定する。周辺車両322は、駐車スペース320の進行方向前方にあるため、危険度設定部127は、衝突する可能性があると判定する。よって、危険度設定部127は、周辺車両321、322に対して高い危険度を設定する。なお、進行方向前方とは、後退中の場合は車両1の後方となり、前進中の場合は、車両1の前方となる。 For example, since nearby vehicle 321 is located immediately next to parking space 320, the risk setting unit 127 determines that there is a possibility of collision. Since nearby vehicle 322 is located ahead of parking space 320 in the direction of travel, the risk setting unit 127 determines that there is a possibility of collision. Therefore, the risk setting unit 127 sets a high risk level for nearby vehicles 321 and 322. Note that the forward direction of travel means behind vehicle 1 when vehicle 1 is reversing, and means in front of vehicle 1 when vehicle 1 is moving forward.

重畳画像において、周辺車両321,322には、それぞれ警告表示331、332が重畳されている。つまり、赤色などの強調色が警告表示331,332として周辺車両321、322に重畳されている。 In the superimposed image, warning displays 331 and 332 are superimposed on the surrounding vehicles 321 and 322, respectively. In other words, a highlighting color such as red is superimposed on the surrounding vehicles 321 and 322 as the warning displays 331 and 332.

左右方向(水平方向)において、歩行者325は、車両1の進行方向前方から離れた位置にいる。危険度設定部127は、測距データに基づいて、歩行者325の左右方向における位置を計測する。危険度設定部127は、左右方向の位置の計測結果に基づいて、車両1が歩行者325に衝突する可能性があるかを判定する。危険度設定部127は、判定結果に応じて歩行者325の危険度を設定する。危険度設定部127は、歩行者325に衝突する可能性が極めて低いと判定する。歩行者325に対して低い危険度を設定する。危険度設定部127は、例えば、歩行者325の危険度を0とする。したがって、重畳画像において、歩行者325には、警告表示が行われていない。 In the left-right direction (horizontal direction), pedestrian 325 is located away from the front of vehicle 1 in the traveling direction. Based on the distance measurement data, risk level setting unit 127 measures the left-right position of pedestrian 325. Based on the measurement result of the left-right position, risk level setting unit 127 determines whether there is a possibility that vehicle 1 will collide with pedestrian 325. Based on the determination result, risk level setting unit 127 sets the risk level of pedestrian 325. Risk level setting unit 127 determines that the possibility of colliding with pedestrian 325 is extremely low. A low risk level is set for pedestrian 325. For example, risk level setting unit 127 sets the risk level of pedestrian 325 to 0. Therefore, no warning is displayed for pedestrian 325 in the superimposed image.

このように、物体の左右方向の位置、及び大きさ(横幅)に応じて、危険度設定部127が危険度を設定しても良い。また操舵角、物体の横幅、左右方向(横方向)位置に応じて、車両1と衝突する可能性があるかを判定してもよい。そして、車両1と接触する可能性が低い場合、危険度設定部127が危険度を低く設定しても良い。また、接触する可能性がない場合、危険度設定部127が危険度を0としてもよい。なお、左右方向の位置に基づいて、車両1と衝突するか否かを判定する場合、車両1の操舵角情報を考慮しても良い。つまり、危険度設定部127は、操舵角に応じた進行方向前方、例えば、左前方又は右前方に物体がいるか否かを判定してもよい。 In this way, the risk setting unit 127 may set the risk level according to the left-right position and size (width) of the object. Also, it may determine whether there is a possibility of a collision with the vehicle 1 according to the steering angle, the width of the object, and the left-right (lateral) position. Then, if there is a low possibility of contact with the vehicle 1, the risk setting unit 127 may set the risk level low. Also, if there is no possibility of contact, the risk setting unit 127 may set the risk level to 0. Note that when determining whether or not there will be a collision with the vehicle 1 based on the left-right position, steering angle information of the vehicle 1 may be taken into consideration. In other words, the risk setting unit 127 may determine whether or not there is an object ahead in the traveling direction according to the steering angle, for example, in the front left or front right.

危険度設定部127は、測距データに基づいて、車輪止め324の高さを計測する。危険度設定部127は、高さの計測結果に基づいて、車輪止め324に衝突するか否かを判定する。危険度設定部127は、判定結果に応じて物体に危険度を設定する。車輪止め324は、車両1の最低地上高よりも低い。したがって、危険度設定部127は、車輪止め324と衝突する可能性がないと判定して、危険度を0に設定する。従って、重畳画像において、車輪止め324には警告表示が行われていない。 The risk setting unit 127 measures the height of the wheel stopper 324 based on the distance measurement data. Based on the height measurement result, the risk setting unit 127 determines whether or not there will be a collision with the wheel stopper 324. The risk setting unit 127 sets a risk level for the object according to the determination result. The wheel stopper 324 is lower than the minimum ground clearance of the vehicle 1. Therefore, the risk setting unit 127 determines that there is no possibility of a collision with the wheel stopper 324, and sets the risk level to 0. Therefore, no warning is displayed for the wheel stopper 324 in the superimposed image.

このようにすることで、危険度設定部127が、より適切に危険度を設定することができる。よって、ユーザに対して効果的に注意喚起することができるようになる。また、表示制御装置100は、危険度に基づいて、スピーカから注意喚起のための音声メッセージや警告音などを出力するようにしてもよい。つまり、出力部129は、危険度に応じた音声データを生成すればよい。 In this way, the danger level setting unit 127 can set the danger level more appropriately. This makes it possible to effectively alert the user. Furthermore, the display control device 100 may output a voice message or a warning sound from the speaker to alert the user based on the danger level. In other words, the output unit 129 may generate voice data according to the danger level.

また、上記の表示制御方法を実行するためのプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(random access memory))を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。 The program for executing the above display control method can be stored and supplied to the computer using various types of non-transitory computer readable media. The non-transitory computer readable media includes various types of tangible storage media. Examples of the non-transitory computer readable media include magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/Ws, and semiconductor memories (e.g., mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), flash ROMs, and RAMs (random access memories)). The program may also be supplied to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of the transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. The transitory computer readable media can supply the program to the computer via wired communication paths such as electric wires and optical fibers, or wireless communication paths.

1 車両
2 センサユニット
21F 前方カメラ
21R 後方カメラ
22 測距センサ
30 表示部
40 ECU
100 表示制御装置
110 走行情報取得部
111 進行方向取得部
113 速度情報取得部
121 画像データ取得部
122 物体検出部
125 測距データ取得部
127 危険度設定部
128 強調表示処理部
129 出力部
301 後部壁
302 側壁
304 車輪止め
310 道路
311 高架橋
312 警告表示
320 駐車スペース
321、322 周辺車両
324 車輪止め
325 歩行者
331、332 警告表示
REFERENCE SIGNS LIST 1 vehicle 2 sensor unit 21F front camera 21R rear camera 22 distance measurement sensor 30 display unit 40 ECU
REFERENCE SIGNS LIST 100 Display control device 110 Traveling information acquisition unit 111 Traveling direction acquisition unit 113 Speed information acquisition unit 121 Image data acquisition unit 122 Object detection unit 125 Distance measurement data acquisition unit 127 Risk level setting unit 128 Highlighting processing unit 129 Output unit 301 Rear wall 302 Side wall 304 Wheel stopper 310 Road 311 Viaduct 312 Warning display 320 Parking space 321, 322 Nearby vehicles 324 Wheel stopper 325 Pedestrians 331, 332 Warning display

Claims (5)

自車両の外部を撮影した画像の画像データを取得する画像データ取得部と、
前記画像に含まれる物体を検出する物体検出部と、
前記自車両から前記物体までの距離に関する測距データを取得する測距データ取得部と、
前記距離が閾値以下となった場合に、前記物体のサイズに応じて、前記物体に危険度を設定する危険度設定部と、
前記危険度に応じた強調表示処理を画像データに対して行う強調表示処理部と、
強調表示処理が行われた強調表示画像を出力する出力部と、
を備え、
前記閾値の距離は、前記自車両のサイズに応じて設定される、
表示制御装置。
an image data acquisition unit that acquires image data of an image captured outside the vehicle;
an object detection unit that detects an object included in the image;
a distance measurement data acquisition unit that acquires distance measurement data relating to a distance from the host vehicle to the object;
a danger level setting unit that sets a danger level for the object in accordance with a size of the object when the distance becomes equal to or less than a threshold;
an emphasis display processing unit that performs emphasis display processing on image data according to the degree of risk;
an output unit that outputs a highlighted image that has been subjected to a highlighting process;
Equipped with
The threshold distance is set according to the size of the host vehicle.
Display control device.
前記危険度設定部が、前記距離が閾値よりも大きい場合に、前記物体までの距離に応じて、前記物体に危険度を設定する請求項1に記載の表示制御装置。 The display control device according to claim 1, wherein the risk level setting unit sets a risk level for the object according to the distance to the object when the distance is greater than a threshold value. 前記危険度設定部は、
路面からの前記物体の高さ及び前記物体の左右方向の位置のうち少なくとも一つを計測し、
計測結果に基づいて前記物体が前記自車両に衝突するか否かを判定し、
判定結果に応じて物体に危険度を設定している、
請求項1又は2に記載の表示制御装置。
The risk level setting unit is
measuring at least one of a height of the object from a road surface and a lateral position of the object;
determining whether the object will collide with the host vehicle based on the measurement result;
The danger level of the object is set according to the judgment result.
The display control device according to claim 1 or 2.
自車両の外部を撮影した画像の画像データを取得するステップと、
前記画像に含まれる物体を検出するステップと、
前記自車両から前記物体までの距離に関する測距データを取得するステップと、
前記距離が閾値以下となった場合に、前記物体のサイズに応じて、前記物体に危険度を設定するステップと、
前記危険度に応じた強調表示処理を画像データに対して行うステップと、
強調表示処理が行われた強調表示画像を出力するステップと、
を備え、
前記閾値の距離は、前記自車両のサイズに応じて設定される、
表示制御方法。
acquiring image data of an image captured outside the vehicle;
detecting an object in the image;
acquiring distance measurement data relating to a distance from the host vehicle to the object;
When the distance is equal to or less than a threshold, setting a danger level for the object according to a size of the object;
performing a highlighting process on the image data according to the degree of risk;
outputting a highlighted image on which the highlighting process has been performed;
Equipped with
The threshold distance is set according to the size of the host vehicle.
Display control method.
自車両の外部を撮影した画像の画像データを取得するステップと、
前記画像に含まれる物体を検出するステップと、
前記自車両から前記物体までの距離に関する測距データを取得するステップと、
前記距離が閾値以下となった場合に、前記物体のサイズに応じて、前記物体に危険度を設定するステップと、
前記危険度に応じた強調表示処理を画像データに行うステップと、
強調表示処理が行われた強調表示画像を出力するステップと、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記閾値の距離は、前記自車両のサイズに応じて設定される、
プログラム。
acquiring image data of an image captured outside the vehicle;
detecting an object in the image;
acquiring distance measurement data relating to a distance from the host vehicle to the object;
When the distance is equal to or less than a threshold, setting a danger level for the object according to a size of the object;
performing a highlighting process on the image data according to the degree of risk;
outputting a highlighted image on which the highlighting process has been performed;
A program for causing a computer to execute the following:
The threshold distance is set according to the size of the host vehicle.
program.
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