(57)【要約】【課題】灯火類が作動された車両を含む画像を効率的に取得する。【解決手段】学習画像選別装置１、１’は、自車両１０の外部を撮影して画像を生成する撮像装置２１、２２と、撮像装置によって生成された画像を記憶する記憶装置３２と、自車両の灯火類の作動を検出する検出部３４と、撮像装置によって生成された画像から学習画像を選別する画像選別部３５とを備える。画像選別部は、検出部によって灯火類の作動が検出された場合には、灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する。【選択図】図４
2020052539.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の外部を撮影して画像を生成する撮像装置と、
前記撮像装置によって生成された画像を記憶する記憶装置と、
自車両の灯火類の作動を検出する検出部と、
前記撮像装置によって生成された画像から学習画像を選別する画像選別部と
を備え、
前記画像選別部は、前記検出部によって前記灯火類の作動が検出された場合には、該灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する、学習画像選別装置。
【請求項２】
前記画像選別部は、選別した学習画像を自車両の外部に送信する、請求項１に記載の学習画像選別装置。
【請求項３】
前記画像選別部は、前記検出部によって作動が検出された前記灯火類の名称を選別した学習画像に正解ラベルとして付与する、請求項１又は２に記載の学習画像選別装置。
【請求項４】
前記記憶装置は最新の所定フレーム数の画像のみを記憶する、請求項１から３のいずれか１項に記載の学習画像選別装置。
【請求項５】
前記撮像装置は、自車両の前方領域を撮影して画像を生成する前方カメラと、自車両の後方領域を撮影して画像を生成する後方カメラとを含み、前記所定範囲は、前記灯火類の作動が検出されたときの前後を含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の学習画像選別装置。
【請求項６】
前記検出部によって前記灯火類の作動が検出された場合に所定条件が満たされたか否かを判定する判定部を更に備え、
前記画像選別部は、前記検出部によって前記灯火類の作動が検出され且つ前記判定部によって前記所定条件が満たされたと判定された場合には、該灯火類の作動が検出されたときから前記所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する、請求項１から５のいずれか１項に記載の学習画像選別装置。
【請求項７】
前記所定条件は、前記灯火類の作動が所定時間継続されることを含む、請求項６に記載の学習画像選別装置。
【請求項８】
前記所定条件は、前記灯火類の作動が検出されたときから前記所定範囲内の時期に生成された画像の少なくとも一つから他車両が検出されることを含む、請求項６又は７に記載の学習画像選別装置。
【請求項９】
前記所定条件は、前記灯火類の作動が検出されたときに自車両が前進走行していることを含む、請求項６から８のいずれか１項に記載の学習画像選別装置。
【請求項１０】
前記所定条件は、前記灯火類の作動が検出されたときに自車両が高速道路を走行していることを含む、請求項６から９のいずれか１項に記載の学習画像選別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は学習画像選別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラ等によって生成された画像から物体を検出する技術が知られている。例えば、非特許文献１、２には、ニューラルネットワークを用いることで、物体の検出精度を向上させることができることが記載されている。
【０００３】
斯かるニューラルネットワークでは、ニューラルネットワークの各層における所定のパラメータ（重み等）が学習によって予め調整される。学習では、既知の物体の名称を含む正解ラベルが付与された画像が教師データとして用いられる。多数の教師データを用いてニューラルネットワークの学習を行うことによって物体の検出精度を高めることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Wei Liu他、「SSD: Single Shot MultiBox Detector」、ECCV2016、2016年
【非特許文献２】Shaoqing Ren他、「Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks」、NIPS、2015年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、車両の自動運転が実行される場合、交通状況、他車両の挙動等を予測するために、他車両のウィンカー及びブレーキランプのような灯火類の作動を検出できることが望ましい。学習済のニューラルネットワークを用いて灯火類の作動を精度良く検出するためには、灯火類が作動された車両を含む多数の学習画像を用意する必要ある。しかしながら、灯火類が作動される状況が限られるため、膨大な車両画像の中から所望の画像を抽出することは困難である。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、灯火類が作動された車両を含む画像を効率的に取得することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の要旨は以下のとおりである。
【０００８】
（１）自車両の外部を撮影して画像を生成する撮像装置と、前記撮像装置によって生成された画像を記憶する記憶装置と、自車両の灯火類の作動を検出する検出部と、前記撮像装置によって生成された画像から学習画像を選別する画像選別部とを備え、前記画像選別部は、前記検出部によって前記灯火類の作動が検出された場合には、該灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する、学習画像選別装置。
【０００９】
（２）前記画像選別部は、選別した学習画像を自車両の外部に送信する、上記（１）に記載の学習画像選別装置。
【００１０】
（３）前記画像選別部は、前記検出部によって作動が検出された前記灯火類の名称を選別した学習画像に正解ラベルとして付与する、上記（１）又は（２）に記載の学習画像選別装置。
【００１１】
（４）前記記憶装置は最新の所定フレーム数の画像のみを記憶する、上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の学習画像選別装置。
【００１２】
（５）前記撮像装置は、自車両の前方領域を撮影して画像を生成する前方カメラと、自車両の後方領域を撮影して画像を生成する後方カメラとを含み、前記所定範囲は、前記灯火類の作動が検出されたときの前後を含む、上記（１）から（４）のいずれか１つに記載の学習画像選別装置。
【００１３】
（６）前記検出部によって前記灯火類の作動が検出された場合に所定条件が満たされたか否かを判定する判定部を更に備え、前記画像選別部は、前記検出部によって前記灯火類の作動が検出され且つ前記判定部によって前記所定条件が満たされたと判定された場合には、該灯火類の作動が検出されたときから前記所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する、上記（１）から（５）のいずれか１つに記載の学習画像選別装置。
【００１４】
（７）前記所定条件は、前記灯火類の作動が所定時間継続されることを含む、上記（６）に記載の学習画像選別装置。
【００１５】
（８）前記所定条件は、前記灯火類の作動が検出されたときから前記所定範囲内の時期に生成された画像の少なくとも一つから他車両が検出されることを含む、上記（６）又は（７）に記載の学習画像選別装置。
【００１６】
（９）前記所定条件は、前記灯火類の作動が検出されたときに自車両が前進走行していることを含む、上記（６）から（８）のいずれか１つに記載の学習画像選別装置。
【００１７】
（１０）前記所定条件は、前記灯火類の作動が検出されたときに自車両が高速道路を走行していることを含む、上記（６）から（９）のいずれか１つに記載の学習画像選別装置。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、灯火類が作動された車両を含む画像を効率的に取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】図１は、本発明の第一実施形態に係る学習画像選別装置を搭載した車両を概略的に示す図である。
【図２】図２は、本発明の第一実施形態に係る学習画像選別装置の構成を概略的に示す図である。
【図３】図３は、検出対象がハザードランプの点滅であるときの教師データの一例である。
【図４】図４は、第一実施形態における学習画像選別処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の第二実施形態に係る学習画像選別装置の構成を概略的に示す図である。
【図６】図６は、第二実施形態における学習画像選別処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明では、同様な構成要素には同一の参照番号を付す。
【００２１】
＜第一実施形態＞
最初に、図１〜図４を参照して、本発明の第一実施形態について説明する。
【００２２】
＜学習画像選別装置の構成＞
図１は、本発明の第一実施形態に係る学習画像選別装置を搭載した車両を概略的に示す図である。学習画像選別装置１は、車両１０に搭載され、物体検出用のニューラルネットワークの学習に用いられる学習画像の選別を行う。
【００２３】
本実施形態では、学習画像選別装置１は、車両（自車両）１０の外部を撮影して画像を生成する撮像装置として、前方カメラ２１及び後方カメラ２２を備える。前方カメラ２１及び後方カメラ２２は、それぞれ、レンズ及び撮像素子を含み、例えばＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜半導体）カメラ又はＣＣＤ（電荷結合素子）カメラである。
【００２４】
前方カメラ２１は、車両１０に設けられ、車両１０の前方領域を撮影する。例えば、前方カメラ２１は車両１０のルームミラーの背面に設けられる。前方カメラ２１は、車両１０のイグニッションスイッチがオンである間、所定の撮影間隔（例えば１／３０秒〜１／１０秒）で車両１０の前方領域を撮影し、前方領域の画像を生成する。
【００２５】
後方カメラ２２は、車両１０に設けられ、車両１０の後方領域を撮影する。例えば、後方カメラ２２は車室内の天井の後部に設けられる。後方カメラ２２は、車両１０のイグニッションスイッチがオンである間、所定の撮影間隔（例えば１／３０秒〜１／１０秒）で車両１０の後方領域を撮影し、後方領域の画像を生成する。
【００２６】
また、学習画像選別装置１は電子制御ユニット（ＥＣＵ）３を備える。ＥＣＵ３は、ＣＡＮ（Controller Area Network）等の規格に準拠した車内ネットワーク４を介して前方カメラ２１及び後方カメラ２２に通信可能に接続されている。このため、前方カメラ２１によって生成された画像及び後方カメラ２２によって生成された画像は車内ネットワーク４を介してＥＣＵ３に送信される。
【００２７】
図２は、本発明の第一実施形態に係る学習画像選別装置の構成を概略的に示す図である。図２に示されるように、ＥＣＵ３は、通信インターフェース３１、メモリ３２及びプロセッサ３３を含む。通信インターフェース３１及びメモリ３２は信号線を介してプロセッサ３３に接続されている。
【００２８】
通信インターフェース３１は、ＥＣＵ３を車内ネットワーク４に接続するためのインターフェース回路を有する。すなわち、通信インターフェース３１は車内ネットワーク４を介して前方カメラ２１及び後方カメラ２２に接続される。通信インターフェース３１は、前方カメラ２１及び後方カメラ２２から画像を受信し、受信した画像をプロセッサ３３に伝達する。通信インターフェース３１は通信装置の一例である。
【００２９】
メモリ３２は、例えば、揮発性の半導体メモリ及び不揮発性の半導体メモリを有する。メモリ３２は、プロセッサ３３によって各種処理が実行されるときに使用される各種データ等を記憶する。例えば、メモリ３２は、前方カメラ２１によって生成された画像及び後方カメラ２２によって生成された画像を記憶する。メモリ３２は記憶装置の一例である。
【００３０】
プロセッサ３３は、一つ又は複数のＣＰＵ(Central Processing Unit)及びその周辺回路を有する。なお、プロセッサ３３は、論理演算ユニット又は数値演算ユニットのような演算回路を更に有していてもよい。プロセッサ３３は制御装置の一例である。
【００３１】
本実施形態では、プロセッサ３３は機能ブロックとして検出部３４及び画像選別部３５を有する。検出部３４は車両１０の灯火類の作動を検出する。画像選別部３５は、前方カメラ２１及び後方カメラ２２によって生成された画像から学習画像を選別する。
【００３２】
これら機能ブロックは、例えば、ＥＣＵ３のプロセッサ３３上で動作するコンピュータプログラムにより実現される機能モジュールである。なお、これら機能ブロックは、プロセッサ３３に設けられた専用の演算回路であってもよい。
【００３３】
＜学習画像の選別＞
ところで、車両の自動運転が実行される場合、交通状況、他車両の挙動等を予測するために、他車両のウィンカー及びブレーキランプのような灯火類の作動を検出できることが望ましい。学習済のニューラルネットワークを用いて灯火類の作動を精度良く検出するためには、灯火類が作動された車両を含む多数の学習画像を用意する必要ある。
【００３４】
上述したように、前方カメラ２１及び後方カメラ２２は車両１０の周囲を撮影する。このため、前方カメラ２１及び後方カメラ２２によって生成された画像には、灯火類が作動された車両を含む画像が含まれる。しかしながら、学習画像の選別のために全ての生成画像を車両１０の外部に送信する場合、通信データ量が膨大となる。また、画像内の車両の灯火類が作動しているか否かを人間が瞬間的に判断することは困難である。このため、膨大な生成画像の中から所望の画像を抽出することは大変な労力を要する。
【００３５】
本願の発明者は、鋭意検討の結果、自車両と自車両の周囲の他車両とが同様の挙動を示すことが多いことを見出した。例えば、車両１０が信号機の前で停止する場合、車両１０と車両１０の周囲の他車両では、ブレーキが作動され、ブレーキランプが点灯する可能性が高い。また、車線数の減少等のために車両１０が車線変更する場合、車両１０と車両１０の周囲の他車両では、ウィンカーが点滅する可能性が高い。また、車両１０が高速道路における渋滞時に急減速する場合、車両１０と車両１０の周囲の他車両では、ハザードランプが点滅する可能性が高い。
【００３６】
このため、車両１０の灯火類が作動された場合には、車両１０の周囲の他車両の灯火類も作動される可能性が高い。すなわち、車両１０の灯火類が作動されたときの前後に前方カメラ２１及び後方カメラ２２によって生成された画像には、灯火類が作動された車両が含まれている可能性が高い。
【００３７】
そこで、本実施形態では、画像選別部３５は、検出部３４によって灯火類の作動が検出された場合には、灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する。このことによって、本実施形態では、灯火類が作動された車両を含む画像を効率的に取得することができる。
【００３８】
灯火類は、例えば、ウィンカー、ブレーキランプ、ハザードランプ等である。検出部３４は、例えば、ウィンカースイッチのオン／オフ状態を検出することによって車両１０のウィンカーの作動を検出する。なお、検出部３４は、ウィンカーへの電力供給の有無を検出することによって車両１０のウィンカーの作動を検出してもよい。
【００３９】
また、検出部３４は、例えば、ブレーキスイッチ（ストップランプスイッチ）のオン／オフ状態を検出することによって車両１０のブレーキランプの作動を検出する。なお、検出部３４は、ブレーキランプへの電力供給の有無を検出することによって車両１０のブレーキランプの作動を検出してもよい。また、検出部３４は、例えば、ハザードスイッチのオン／オフ状態を検出することによって車両１０のハザードランプの作動を検出する。なお、検出部３４は、ハザードランプへの電力供給の有無を検出することによって車両１０のハザードランプの作動を検出してもよい。
【００４０】
選別された学習画像は、物体検出用のニューラルネットワークを学習させるための教師データとして用いられる。例えば、選別された学習画像の中から、灯火類が作動された車両を実際に含む画像が人間によって抽出される。このとき、膨大な生成画像の中から既に学習画像が絞り込まれているため、人間は所望の学習画像を容易に抽出することができる。なお、所望の学習画像の抽出は学習済のニューラルネットワークのような識別器を用いて行われてもよい。
【００４１】
次いで、人間は、抽出した学習画像に正解ラベルを付与する。正解ラベルが付与された学習画像は教師データとして用いられる。図３は、検出対象がハザードランプの点滅であるときの教師データの一例である。この例では、教師データ５００は、正解ラベルとして、灯火類５０１の位置領域を示すバウンディングボックス５０２の中心座標（ｘ、ｙ）、幅ｗ及び高さｈと、灯火類５０１の名称（この例ではハザードランプ）とを含む。バウンディングボックス５０２は、画像内の物体を囲む外接矩形として表される。
【００４２】
物体検出用のニューラルネットワークの学習は、図３に示されるような多数の教師データを用いて、誤差逆伝播法のような学習手法によって行われる。誤差逆伝播法では、ニューラルネットワークの出力が正解ラベルに近付くように、すなわち損失関数の値が小さくなるようにニューラルネットワークの各層における重みが更新される。
【００４３】
なお、学習画像への正解ラベルの付与は画像選別部３５によって行われてもよい。この場合、画像選別部３５は、検出部３４によって作動が検出された灯火類の名称を、選別した学習画像に正解ラベルとして付与する。このことによって、作動されている灯火類の種類を判別する手間が減り、教師データをより容易に作成することができる。
【００４４】
＜学習画像選別処理＞
以下、図４のフローチャートを参照して、第一実施形態において学習画像を選別するための制御について説明する。図４は、第一実施形態における学習画像選別処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ３によって繰り返し実行される。
【００４５】
最初に、ステップＳ１０１において、画像選別部３５は、検出部３４によって車両１０の灯火類の作動が検出されたか否かを判定する。検出部３４によって車両１０の灯火類の作動が検出されなかったと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、検出部３４によって車両１０の灯火類の作動が検出されたと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ１０２に進む。
【００４６】
ステップＳ１０２において、画像選別部３５は、前方カメラ２１及び後方カメラ２２によって生成された画像から学習画像を選別する。具体的には、画像選別部３５は、検出部３４によって灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する。
【００４７】
所定範囲は、予め定められ、例えば、検出部３４によって灯火類の作動が検出されたときの前後を含む。例えば、所定範囲は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときよりも所定時間前から車両１０の灯火類の作動が検出されたときよりも所定時間後までの範囲に設定される。このことによって、車両１０よりも前に灯火類が作動された他車両（典型的には車両１０よりも前方の車両）の画像と、車両１０よりも後に灯火類が作動された他車両（典型的には車両１０よりも後方の車両）の画像とを学習画像として選別することができる。すなわち、灯火類が作動された前方車両を含む画像と、灯火類が作動された後方車両を含む画像とを取得することができる。
【００４８】
なお、学習画像が選別されるとき、前方カメラ２１及び後方カメラ２２によって生成された画像はメモリ３２に記憶されている。メモリ３２は一時的に生成画像を記憶する。例えば、メモリ３２は、画像が生成される度に記憶画像を更新し、最新の所定フレーム数の画像のみを記憶する。このことによって、メモリ３２の使用容量を低減することができる。所定フレーム数は、予め定められ、所定範囲内の時期に生成される画像の数以上に設定される。
【００４９】
次いで、ステップＳ１０３において、画像選別部３５は、選別した学習画像を車両１０の外部に送信する。例えば、画像選別部３５は、通信インターフェース３１、無線基地局及び通信ネットワークを介して、学習画像を車両１０の外部のサーバに送信する。このことによって、車両１０の外部のサーバにおいて、教師データの作成及び教師データを用いたニューラルネットワークの学習を行うことができる。また、ニューラルネットワークの学習のような演算負荷の高い処理が車両１０の外部で行われるため、ＥＣＵ３の演算負荷を低減することができる。ステップＳ１０３の後、本制御ルーチンは終了する。
【００５０】
＜第二実施形態＞
第二実施形態に係る学習画像選別装置の構成及び制御は、以下に説明する点を除いて、基本的に第一実施形態に係る学習画像選別装置と同様である。このため、以下、本発明の第二実施形態について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００５１】
図５は、本発明の第二実施形態に係る学習画像選別装置の構成を概略的に示す図である。第一実施形態と同様に、学習画像選別装置１’は、前方カメラ２１、後方カメラ２２及びＥＣＵ３’を備える。第二実施形態では、プロセッサ３３’は、機能ブロックとして、検出部３４、画像選別部３５及び判定部３６を有する。
【００５２】
ところで、車両１０の灯火類が作動されたとしても、必ずしも灯火類が作動された他車両の画像が生成されるとは限らない。例えば、車両１０の周囲に他車両が存在しない場合、他車両の画像は生成されない。
【００５３】
このため、判定部３６は、検出部３４によって灯火類の作動が検出された場合に所定条件が満たされたか否かを判定する。また、画像選別部３５は、検出部３４によって灯火類の作動が検出され且つ判定部３６によって所定条件が満たされたと判定された場合には、灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像を学習画像として選別する。このことによって、選別された学習画像に、灯火類が作動された車両が含まれる可能性を高くすることができる。
【００５４】
所定条件は、例えば、車両１０の灯火類の作動が所定時間継続されることを含む。このことによって、誤操作によって車両１０の灯火類が作動された場合に生成された画像を学習画像として選別することを抑制することができる。
【００５５】
また、所定条件は、灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像の少なくとも一つから他車両が検出されることを含んでもよい。このことによって、車両１０の周囲に他車両が存在しない場合に生成された画像を学習画像として選別することを抑制することができる。
【００５６】
また、所定条件は、灯火類の作動が検出されたときに車両１０が前進走行していることを含んでもよい。このことによって、駐車等のために車両１０が後退した場合に生成された画像を学習画像として選別することを抑制することができる。
【００５７】
また、高速道路では、一般道路に比べて、自車両と自車両の周囲の他車両とが同様の挙動を示す可能性が高い。このため、所定条件は、灯火類の作動が検出されたときに車両１０が高速道路を走行していることを含んでもよい。このことによって、右折、駐車等の自車両特有の要因によって車両１０の灯火類が作動された場合に生成された画像を学習画像として選別することを抑制することができる。
【００５８】
＜学習画像選別処理＞
図６は、第二実施形態における学習画像選別処理の制御ルーチンを示すフローチャートである。本制御ルーチンはＥＣＵ３によって繰り返し実行される。
【００５９】
最初に、ステップＳ２０１において、画像選別部３５は、検出部３４によって灯火類の作動が検出されたか否かを判定する。検出部３４によって灯火類の作動が検出されなかったと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、検出部３４によって灯火類の作動が検出されたと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ２０２に進む。
【００６０】
ステップＳ２０２では、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が所定時間継続されたか否かを判定する。車両１０の灯火類の作動が所定時間継続されなかったと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、車両１０の灯火類の作動が所定時間継続されたと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ２０３に進む。
【００６１】
ステップＳ２０３では、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときから所定範囲内の時期に生成された画像の少なくとも一つから他車両が検出されたか否かを判定する。このとき、判定部３６は、学習済のニューラルネットワークのような識別器を用いて各画像内の他車両を検出する。ステップＳ２０３において他車両が検出されなかったと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、ステップＳ２０３において他車両が検出されたと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ２０４に進む。
【００６２】
ステップＳ２０４では、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときに車両１０が前進走行していたか否かを判定する。例えば、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときの車両１０のシフトレバーの位置を検出することによって車両１０が前進走行していたか否かを判定する。また、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときの車両１０の速度が所定速度（例えば、３０〜５０ｋｍ／ｈ）以上である場合に、車両１０が前進走行していたと判定してもよい。車両１０の速度は、車両１０に設けられた車速センサによって検出される。
【００６３】
ステップＳ２０４において車両１０が前進走行していなかったと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、ステップＳ２０４において車両１０が前進走行していたと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ２０５に進む。
【００６４】
ステップＳ２０５では、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときに車両１０が高速道路を走行していたか否かを判定する。例えば、判定部３６は、車両１０の位置情報及び地図情報に基づいて、車両１０が高速道路を走行していたか否かを判定する。車両１０の位置情報は、車両１０に設けられたＧＰＳ受信機によって検出され、地図情報はメモリ３２に予め記憶される。また、判定部３６は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときの車両１０の速度が所定速度（例えば、８０〜１００ｋｍ／ｈ）以上である場合に、車両１０が高速道路を走行していたと判定してもよい。
【００６５】
ステップＳ２０５において車両１０が高速道路を走行していなかったと判定された場合、本制御ルーチンは終了する。一方、ステップＳ２０５において車両１０が高速道路を走行していたと判定された場合、本制御ルーチンはステップＳ２０６に進む。
【００６６】
図４のステップＳ１０２及びステップＳ１０３と同様に、画像選別部３５は、ステップＳ２０６において学習画像を選別し、ステップＳ２０７において、選別した学習画像を車両１０の外部に送信する。ステップＳ２０７の後、本制御ルーチンは終了する。
【００６７】
なお、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０５の少なくとも一つが省略されてもよい。また、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０５に加えて又はこれらの代わりに他の所定条件が判定されてもよい。
【００６８】
以上、本発明に係る好適な実施形態を説明したが、本発明はこれら実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の記載内で様々な修正及び変更を施すことができる。
【００６９】
例えば、学習画像選別装置１、１’は撮像装置として前方カメラ２１のみを備えていてもよい。この場合、車両１０よりも前に灯火類が作動された前方車両の画像が学習画像として選別されるように、図４のステップＳ１０２及び図６のステップＳ２０６における所定範囲は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときよりも所定時間前から車両１０の灯火類の作動が検出されたときまでの範囲に設定されてもよい。
【００７０】
また、学習画像選別装置１、１’は撮像装置として後方カメラ２２のみを備えていてもよい。この場合、車両１０よりも後に灯火類が作動された後方車両の画像が学習画像として選別されるように、図４のステップＳ１０２及び図６のステップＳ２０６における所定範囲は、車両１０の灯火類の作動が検出されたときから車両１０の灯火類の作動が検出されたときよりも所定時間後までの範囲に設定されてもよい。
【００７１】
また、画像選別部３５は、選別した学習画像を車両１０の外部に送信することなくメモリ３２に保持してもよい。この場合、画像選別部３５は、例えば、選別した学習画像が他の画像と区別されるように、選別した学習画像にフラグを付与する。選別された学習画像は所望のタイミングで可搬性の記録媒体（半導体メモリ、磁気記録媒体又は光記録媒体）等を用いて車両１０から持ち出される。また、ＥＣＵ３、３’のプロセッサ３３、３３’が学習部を有し、選別された学習画像を用いて学習部によってニューラルネットワークの学習が行われてもよい。
【符号の説明】
【００７２】
１、１’    学習画像選別装置
１０    車両
２１    前方カメラ
２２    後方カメラ
３、３’    電子制御ユニット（ＥＣＵ）
３２    メモリ
３３、３３’    プロセッサ
３４    検出部
３５    画像選別部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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