(57)【要約】【課題】誤検出の低減を図ることができる認識処理装置の提供。【解決手段】認識処理装置（１０）は、周辺映像を撮影した映像データを取得する映像データ取得部（１１）と、現在位置情報とその周辺情報に基づいて、周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定する特定部（１３）と、特定部（１３）が特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択する認識辞書選択部（１４）と、映像データ取得部（１１）が取得した映像データに対し、認識辞書選択部（１４）が選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行う認識処理部（１５）とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺映像を撮影した映像データを取得する映像データ取得部と、
現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定する特定部と、
前記特定部が特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択する認識辞書選択部と、
前記映像データ取得部が取得した前記映像データに対し、前記認識辞書選択部が選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行う認識処理部と、
を備える、認識処理装置。
【請求項２】
前記特定部は、前記周辺情報に加えて時間情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定する、
請求項１に記載の認識処理装置。
【請求項３】
前記特定部は、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態である服装を特定し、
前記認識辞書選択部は、前記特定部が特定した服装を着用した人物を認識するための認識辞書を選択する、
請求項１または２に記載の認識処理装置。
【請求項４】
前記特定部は、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態である付帯物を特定し、
前記認識辞書選択部は、前記特定部が特定した付帯物を付帯した人物を認識するための認識辞書を選択する、
請求項１または２に記載の認識処理装置。
【請求項５】
前記認識処理装置は、車両において利用される装置であり、
前記映像データ取得部は、前記車両の進行方向を撮影した前記映像データを取得し、
前記認識処理部が人物を認識した場合、前記認識した人物を警告対象とする警告部をさらに備える、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の認識処理装置。
【請求項６】
周辺映像を撮影した映像データを取得するステップと、
現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定するステップと、
前記特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択するステップと、
前記取得した映像データに対し、前記選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うステップと、
を備える、
認識処理方法。
【請求項７】
認識処理装置に、
周辺映像を撮影した映像データを取得するステップと、
現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定するステップと、
前記特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択するステップと、
前記取得した映像データに対し、前記選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うステップと、
を実行させる、
認識処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識処理装置、認識処理方法、及び認識処理プログラムに関し、特に認識辞書を用いた認識処理装置、認識処理方法、及び認識処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示される歩行者検出装置では、歩行者の認識辞書の一つを用いて、検出対象の歩行者について検出し、学習を行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−０３１５６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本願発明者は、上記した歩行者検出装置に係る技術について以下の問題点を発見した。
検出対象の歩行者は、大人、子供、学生、社会人等、多種多様なタイプの歩行者を含んでいる。そのため、上記した歩行者検出装置では、学習を繰り返すと、認識辞書が複雑となり、誤検出が多くなることがあった。
【０００５】
本発明は、誤検出の低減を図ることができる認識処理装置、認識処理方法、及び認識処理プログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の実施の形態に係る認識処理装置は、
周辺映像を撮影した映像データを取得する映像データ取得部と、
現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定する特定部と、
前記特定部が特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択する認識辞書選択部と、
前記映像データ取得部が取得した前記映像データに対し、前記認識辞書選択部が選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行う認識処理部と、
を備える。
【０００７】
本実施の形態に係る認識処理方法は、
周辺映像を撮影した映像データを取得するステップと、
現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定するステップと、
前記特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択するステップと、
前記取得した映像データに対し、前記選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うステップと、
を備える。
【０００８】
本実施の形態に係る認識処理プログラムは、
認識処理装置に、
周辺映像を撮影した映像データを取得するステップと、
現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定するステップと、
前記特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択するステップと、
前記取得した映像データに対し、前記選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うステップと、
を実行させる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、人物に対する検出性能を高めることができ、誤検出を低減できる認識処理装置、認識処理方法、及び認識処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係る認識処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る認識処理方法の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１に係る認識処理方法の一例を説明するための図である。
【図４】実施の形態１に係る認識処理方法の一つのステップの一例を説明するための図である。
【図５】実施の形態１に係る認識処理方法の一つのステップの他の一例を説明するための図である。
【図６】認識処理装置に含まれるハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
（実施の形態１）
以下、図１を参照して本発明の実施の形態１について説明する。図１は、実施の形態１に係る認識処理装置の一構成例を示すブロック図である。
【００１２】
図１に示すように、本実施の形態に係る認識システム１は、認識処理装置（制御装置）１０、カメラ２０、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部３０、地図データ記憶部４０、及び特定データ記憶部５０を備えることができる。後述するが、認識システム１は、主にこれらの構成要素により、人物認識処理を行うことができる。認識システム１は、例えば、車両において利用される。以下の説明においては、認識システム１は、車両において用いられているものとして説明する。
【００１３】
カメラ２０は、車両の周辺を撮影して、車両の周辺映像を映す映像データを生成する。具体的には、カメラ２０は、車両の進行方向に向かって、車両の周辺を撮影するとよい。また、カメラ２０は、車両の前後方向、左右方向、又は上方向に向かって、車両の周辺を撮影してもよい。カメラ２０は、生成した映像データを認識処理装置１０に出力する。
【００１４】
ＧＰＳ受信部３０は、ＧＰＳ衛星から信号を受信し、受信した信号に基づいて、認識システム１が搭載された車両または認識システム１の現在の位置を示す現在位置情報を取得する。ＧＰＳ受信部３０は、取得した現在位置情報を、認識処理装置１０に出力する。
【００１５】
地図データ記憶部４０は、地図データを記憶する装置である。地図データが示す地図は、車両の現在位置、及び、車両の現在位置の周辺を示す周辺情報を少なくとも含む。周辺情報としては、例えば、小学校を含む学校と、ビーチサイドと、海岸と、リゾート地と、オフィス街と、寒冷地と、高齢者施設と、工事現場等を含む。地図データ記憶部４０は、地図データを適宜、外部から予め取得することができる。
【００１６】
特定データ記憶部５０は、特定データを記憶する装置である。特定データは、周辺情報に対応付けられた人物の形態を示すデータである。人物の形態を示す情報とは、人物が着用する服装や付帯物である。人物が着用する服装の例としては、学校の制服、水着、スーツ、防寒服等である。人物が着用する付帯物の例としては、ランドセル、松葉杖、車椅子、ヘルメット等である。
【００１７】
認識辞書データ記憶部６０は、複数の人物認識辞書を記憶する。人物認識辞書は、多種多様であり、例えば、通常人物認識辞書、制服着用人物認識辞書、スーツ着用人物認識辞書、水着着用人物認識辞書、防寒服着用人物認識辞書、松葉杖付帯人物認識辞書、ランドセル付帯人物認識辞書、車椅子付帯人物認識辞書、ヘルメット付帯人物認識辞書等である。これらの人物認識辞書は歩行者などの人物が映った映像、又は画像などを機械学習して作成したもので、認識処理装置１０が、映像又は画像に基づいて歩行者を検出するときに用いられる。
【００１８】
例えば、制服着用人物認識辞書は、制服を着用した人物を、撮影した映像を機械学習して作成したものである。また、ランドセル付帯人物認識辞書は、ランドセルを付帯した、つまり背負った、又は所持した人物を、撮影した映像を機械学習して作成したものである。
【００１９】
なお、通常人物認識辞書は、特に形態に限定されることなく、様々な人物を撮影した映像を機械学習して作成したものである。通常人物認識辞書は、車両の現在位置の周辺を示す周辺情報が、人物の形態と対応付けされていない場所において、優先的に利用される。
【００２０】
認識処理装置１０は、映像データ取得部１１、位置情報取得部１２、特定部１３、認識辞書選択部１４、認識処理部１５を備えることができる。
【００２１】
映像データ取得部１１は、カメラ２０が撮影した映像データを取得する。映像データ取得部１１は、取得した映像データに適宜画像処理を施してもよい。
位置情報取得部１２は、ＧＰＳ受信部３０から車両の現在位置情報を取得する。
【００２２】
特定部１３は、位置情報取得部１２が取得した車両の現在位置情報に基づいて、地図データ記憶部４０から、車両の現在位置の周辺を示す周辺情報を読み出す。特定部１３は、読み出した周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定する。特定部１３が特定する人物の形態は、例えば、人物の服装や付帯物である。また、特定部１３は、周辺情報に加えて現在の年月日や時刻に基づいて、季節、平日、休日、夏休みなどの長期休暇などを、人物の形態を特定する条件として利用してもよい。特定部１３は、ＧＰＳ受信部３０からの信号に基づいて時間情報を求めてもよい。
【００２３】
具体的には、特定部１３は、例えば、読み出した周辺情報が「学校」、特に制服の指定がある学校であれば、対応付けられた人物の形態が「学校の制服」と特定する。さらに、現在の年月日、及び時刻を示す時間情報が、平日の昼間、または通学時間であり、かつ、長期休み以外の期間であることを示す場合、特定部１３は、対応付けられた人物の形態が「学校の制服」と特定してもよい。
【００２４】
同様に、特定部１３は、読み出した周辺情報が「小学校」であれば、対応付けられた人物の形態が「学校の制服」又は「ランドセル」と特定する。さらに、現在の年月日、及び時刻を示す時間情報が、平日の昼間または通学時間であり、かつ、長期休み以外の期間であることを示す場合、特定部１３は、対応付けられた人物の形態が「学校の制服」又は「ランドセル」と特定してもよい。
【００２５】
同様に、特定部１３は、読み出した周辺情報が「オフィス街」であれば、対応付けられた人物の形態が「スーツ」と特定する。さらに、現在の年月日、及び時刻を示す時間情報が、平日であることを示す場合、特定部１３は、対応付けられた人物の形態が「スーツ」と特定してもよい。
【００２６】
同様に、特定部１３は、読み出した周辺情報が「ビーチサイド」、「海岸」又は「リゾート地」であれば、対応付けられた人物の形態が「水着」と特定する。さらに、現在の年月日、及び時刻を示す時間情報が、夏季の昼間であることを示す場合、特定部１３は、対応付けられた人物の形態が「水着」と特定する。
【００２７】
同様に、特定部１３は、読み出した周辺情報が「寒冷地」であれば、対応付けられた人物の形態が「防寒服」と特定する。さらに、現在の年月日、及び時刻を示す時間情報が、冬季であることを示す場合、特定部１３は、対応付けられた人物の形態が「防寒服」と特定する。
【００２８】
同様に、特定部１３は、読み出した周辺情報が「高齢者施設」であれば、対応付けられた人物の形態が「車椅子」と特定する。同様に、特定部１３は、読み出した周辺情報が「病院」であれば、対応付けられた人物の形態が「車椅子」又は「松葉杖」と特定する。また、特定部１３は、読み出した周辺情報が「工事現場」であれば、対応付けられた人物の形態が「ヘルメット」と特定する。
【００２９】
認識辞書選択部１４は、特定部１３が特定した人物の形態を認識するために優先的に用いる認識辞書を選択する。具体的には、認識辞書選択部１４は、特定部１３が特定した人物の形態が、「学校の制服」と特定した場合、制服着用人物認識辞書を優先的に用いる辞書として選択する。同様に、認識辞書選択部１４は、特定部１３が特定した人物の形態が、「ランドセル」、「スーツ」、「水着」、「防寒服」、「車椅子」、「松葉づえ」、「ヘルメット」とそれぞれ特定した場合、ランドセル付帯人物認識辞書、スーツ着用人物認識辞書、水着着用人物認識辞書、防寒服着用人物認識辞書、車椅子付帯認識辞書、松葉杖付帯人物認識辞書、ヘルメット付帯人物認識辞書をそれぞれ優先的に用いる辞書として選択する。
【００３０】
認識処理部１５は、映像データ取得部１１が取得した映像データに対し、認識辞書選択部１４が選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行い、歩行者を検出する。認識辞書選択部１４が特定の認識辞書を優先的に用いる辞書として選択している場合、優先的に用いる特定の認識辞書を用いて優先的に人物認識処理を行った上で、通常人物認識辞書を用いた人物認識処理を行う。認識辞書選択部１４が特定の認識辞書を優先的に用いる辞書として選択していない場合は、通常人物認識辞書を用いて人物認識処理を行い、歩行者を検出する。
【００３１】
認識処理部１５による特定の認識辞書を優先的に用いた人物認識処理について説明する。認識システム１は、映像データ取得部１１が取得した映像データに対し、映像データを構成するフレーム毎、または所定間隔のフレーム毎に、人物認識処理を行う。通常の人物認識処理の場合は、認識対象のフレームを構成する画像に対し、通常人物認識辞書を用いて、例えば、検出窓が画像の左上部から右下部に走査するように人物認識処理を行う。
【００３２】
これに対して、特定の認識辞書を優先的に用いた人物認識処理は、認識対象のフレームを構成する画像に対し、特定の認識辞書を用いて、検出窓が画像の左上部から右下部に走査するように人物認識処理を行った後、同一の画像に対して、通常人物認識辞書を用いて、検出窓が画像の左上部から右下部に走査するように人物認識処理を行う。
【００３３】
また、特定の認識辞書を優先的に用いた人物認識処理は、映像データを構成する複数のフレームに対し、例えば特定の認識辞書を用いて人物認識処理を行うフレーム数が１０フレームに対し、通常人物認識辞書を用いて人物認識処理を行うフレーム数が２フレームなどのような処理としてもよい。
【００３４】
なお、認識システム１は、表示部７０及び音声出力部８０の少なくとも１つをさらに備え、認識処理装置１０は、警告制御部１６をさらに備えるとよい。上記した通り、認識処理部１５が、人物を認識して、認識した人物を示す人物情報を生成する。警告制御部１６は、人物情報を取得し、認識した人物が、車両の運転者等に対して警告が必要な人物か否かを判定する。認識した人物を示す人物情報とは、例えば、車両に対する人物の位置情報である。具体的には、認識した人物が車両の進行方向に存在している場合、警告が必要と判定する。また、認識した人物を示す人物情報の他の例は、車両に対する人物の進行方向情報である。具体的には、認識した人物が車両に向かって移動している場合や、車両の進行方向に向かって移動している場合、警告が必要と判定する。認識した人物が、車両の運転者等に対して警告が必要な人物であると判定した場合、警告制御部１６は、認識した人物を認識したことを、表示部７０に表示させたり、音声出力部８０に音声出力させたりして、認識システム１が搭載された車両の運転者などに警告する。警告制御部１６は、警告部として機能する。
【００３５】
（認識処理方法）
次に、図２を参照して実施の形態１に係る認識処理方法の一例について説明する。図２は、実施の形態１に係る認識処理方法の一例を示すフローチャートである。図３は、実施の形態１に係る認識処理方法の一例を説明するための図である。図４は、実施の形態１に係る認識処理方法の一つのステップの例を説明するための図である。図５は、実施の形態１に係る認識処理方法の一つのステップの他の例を説明するための図である。なお、ここで説明する認識処理方法は、認識システム１を用いた認識処理方法であるが、別の認識処理システムや、その一部の構成を用いた認識処理方法であってもよい。
【００３６】
まず、認識システム１は、カメラ２０を用いて撮影を開始する（撮影開始ステップＳＴ１）。具体的には、カメラ２０は、認識システム１が搭載された車両の周辺を撮影して、車両の周辺を撮影した映像データを生成する。撮影開始ステップＳＴ１は、例えば、車両におけるエンジン等の動力が動作可能となった場合や、車両から認識システム１に電源を供給するアクセサリ電源に電源が供給されることなどによって開始される。
【００３７】
続いて、認識システム１は、通常人物認識辞書を用いて、映像データに対し、認識処理を開始する（通常認識処理開始ステップＳＴ２）。図４に示すように、認識システム１が搭載された車両は、ルートＲ１に沿って移動し、地点Ｐ１から地点Ｐ２までの間に位置し、引き続き移動している状態である。
【００３８】
認識システム１は、撮影開始ステップＳＴ１および通常認識処理開始ステップＳＴ２の処理が動作している期間、認識システム１が搭載された車両が特定の地域に位置するか否かを判定する（特定地域期間判定ステップＳＴ３）。具体的には、車両が、特定の地域Ａ１に位置するかを判定する。また、現在の時刻が特定の期間内にあるか否かを加えて判定してもよい。
【００３９】
車両が特定の地域内に位置すると判定した場合、又はこれに加えて現在の時刻が特定の期間内にあると判定した場合（特定地域期間判定ステップＳＴ３：ＹＥＳ）、特定人物認識辞書を用いて、映像データに対して、特定人物認識辞書を優先的に用いた認識処理を開始する（特定認識処理開始ステップＳＴ４）。
【００４０】
例えば、特定の地域Ａ１が、オフィス街であれば、スーツ着用人物認識辞書を優先的に用いた認識処理を開始する。図４に示すように、映像データに係る映像の一例ＰＣ１に対してスーツ着用人物認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うため、スーツを着用した特定の人物Ｃ１、Ｃ２を迅速かつ適切に認識することができる。また、通常人物認識辞書による人物認識も行っているため、スーツを着用した人物以外の者や動物を誤って認識しないので、歩行者の検出性能を高め、誤検出を低減することができる。
なお、特定の地域Ａ１が、オフィス街であり、現在の時刻が平日である場合に限定して、スーツ着用人物認識辞書を用いて認識処理を開始してもよい。
【００４１】
例えば、特定の地域Ａ１に学校が存在する場合であれば、制服着用人物認識辞書を優先的に用いて認識処理を開始する。図５に示すように、映像データに係る映像の一例ＰＣ２に対して制服着用人物認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うため、制服を着用した特定の人物Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６を迅速かつ適切に認識することができる。また、通常人物認識辞書による人物認識も行っているため、制服を着用した人物以外の者や動物を誤って認識しないので、歩行者の検出性能を高め、誤検出を低減することができる。
なお、特定の地域Ａ１に学校が存在し、現在の時刻が平日の昼間、特定の季節であり、長期休み以外の期間である場合に限定して、制服着用人物認識辞書を用いて認識処理を開始してもよい。
【００４２】
図２に戻り、認識システム１は、認識処理によって人物が認識され、認識された人物が、車両の運転者に対して警告が必要な人物であるか否かを判定する（警告対象人物有無判定ステップＳＴ５）。例えば、認識された人物が車両の周辺、例えば、進行方向に存在する場合、車両の運転者に対して警告が必要な人物であると判定する。
【００４３】
認識システム１が、車両の運転者に対して警告が必要な人物が存在すると判定した場合（警告対象人物有無判定ステップＳＴ５：ＹＥＳ）、認識システム１が搭載された車両の運転者等に対して、警告を行う（警告処理ステップＳＴ６）。具体的には、表示部７０が、車両の周辺に人物が存在することを示す映像を表示したり、音声出力部８０が、車両の周辺に人物が存在することを示す音声を出力したりする等の処理を行う。
【００４４】
認識システム１が、車両の運転者に対して警告が必要な人物が存在しないと判定した場合（警告対象人物有無判定ステップＳＴ５：ＮＯ）、特定地域通過判定ステップＳＴ７に進む。車両の運転者に対して警告が必要な人物が存在しないと判定した場合とは、人物が認識されなかった場合、または人物が認識されたが警告を必要としないと判定した場合である。
【００４５】
続いて、認識システム１は、車両が特定の地域を通過したか否かを判定する（特定地域通過判定ステップＳＴ７）。図３に示すように、車両が、例えば、特定の地域Ａ１の外、例えば、地点Ｐ４から地点Ｐ６までの間に位置する場合、車両が特定の地域を通過したと判定する。
【００４６】
車両が特定の地域を通過したと判定した場合（特定地域通過判定ステップＳＴ７：ＹＥＳ）、認識システム１は、通常人物認識辞書を用いて、映像データに対し、認識処理を開始する（通常認識処理開始ステップＳＴ８）。言い換えると、認識システム１は、特定人物認識辞書を優先的に用いず、通常人物認識辞書を用いて、人物認識処理を行う。
【００４７】
続いて、認識システム１は、撮影を終了する条件となったか否かを判定する（撮影終了判定ステップＳＴ９）。撮影を終了する条件となったと判定した場合（撮影終了判定ステップＳＴ９：ＹＥＳ）、撮影を終了する（撮影終了ステップＳＴ１０）。撮影の終了とともに人物認識処理も終了する。撮影を終了する条件とは、車両におけるエンジン等の動力の動作が停止した場合や、車両から認識システム１に電源を供給するアクセサリ電源に電源が供給されなくなったことなどを条件とする。
【００４８】
なお、特定地域期間判定ステップＳＴ３において、車両が特定の地域内に位置していない、又は、現在の時刻が特定の期間内にないと判定した場合（特定地域期間判定ステップＳＴ３：ＮＯ）、警告対象人物有無判定ステップＳＴ５と同様に、通常人物認識辞書を用いた人物認識処理によって人物を認識し、認識した人物が、車両の運転者に対して警告が必要な人物であるか否かを判定する（警告対象人物有無判定ステップＳＴ３１）。認識された人物が、車両の運転者に対して警告が必要な人物であると判定した場合（警告対象人物有無判定ステップＳＴ３１：ＹＥＳ）、警告処理ステップＳＴ６と同様に、認識システム１が搭載された車両の運転者等に対して、警告を行う（警告処理ステップＳＴ３２）。車両の運転者に対して警告を要する人物が存在しないと判定した場合（警告対象人物有無判定ステップＳＴ３１：ＮＯ）、撮影終了判定ステップＳＴ９に進む。
【００４９】
また、特定地域通過判定ステップＳＴ７において、車両が特定の地域を通過していないと判定した場合（特定地域通過判定ステップＳＴ７：ＮＯ）、撮影を終了する条件となったか否かを判定する（撮影終了判定ステップＳＴ６１）。撮影を終了する条件とはなっていないと判定した場合（撮影終了判定ステップＳＴ６１：ＮＯ）、警告対象人物有無判定ステップＳＴ５に戻る。撮影終了判定ステップＳＴ６１において、撮影を終了する条件となったと判定した場合（撮影終了判定ステップＳＴ６１：ＹＥＳ）、撮影を終了する（撮影終了ステップＳＴ１０）。
【００５０】
また、撮影終了判定ステップＳＴ９において、撮影を終了する条件となったと判定した場合（撮影終了判定ステップＳＴ９：ＹＥＳ）、撮影を終了する（撮影終了ステップＳＴ１０）。撮影終了ステップＳＴ１０においては、撮影の終了とともに人物認識処理も終了する。撮影終了判定ステップＳＴ９において、撮影を終了する条件とはなっていないと判定した場合（撮影終了判定ステップＳＴ９：ＮＯ）、特定地域期間判定ステップＳＴ３に戻る。
【００５１】
以上より、上記した認識処理方法によれば、現在位置情報に応じた特定の認識辞書を用いた人物認識が優先的に行われる。これによって、認識処理対象の歩行者のタイプに適した人物認識辞書を用いるため歩行者等人物の検出性能を高めることができ、誤検出を低減することができる。
【００５２】
また、上記した認識処理方法においては、現在位置情報に応じた特定の認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うこととした。特定の認識辞書を優先的に用いるということは、言い換えると、優先度は低いが、通常人物認識辞書による人物認識処理も行うということである。これに対し、例えば、映像データを構成する１フレーム、または数フレームにおいて、現在位置情報に応じた特定の認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行った結果、映像データに含まれる全ての人物を認識できている場合、その１フレーム、または数フレームに対しては、通常人物認識辞書による人物認識処理を行わないようにしてもよい。このような処理を行うことで、認識処理の負荷を抑えることができる。
【００５３】
また、上記した認識処理方法によれば、特定地域期間判定ステップＳＴ３において、現在の時刻が特定の期間内にあるかを判定する。これによって、車両の現在位置及び現在の時刻に応じて、さらに適切な特定の認識辞書を優先的に用いた人物認識処理を行う。よって、さらに適切な人物認識処理を行うことができる。
【００５４】
また、上記した認識処理方法によれば、優先的に人物認識処理を行って認識された人物が、車両の運転者に対して警告が必要な人物であると判定された場合に、警告処理を実行する（警告対象人物有無判定ステップＳＴ５、警告処理ステップＳＴ６）これによって、適切な人物認識結果に基づいて迅速に警告を行うことができる。
【００５５】
（他の実施の形態等）
上記実施の形態では、図１に示す認識システム１の各部位の機能について説明したが、認識システム１としてこれらの機能が実現できればよい。なお、上記実施の形態では、認識システム１の搭載された物として、車両を例として説明したが、移動体であれば、例えば、二輪車やパーソナルモビリティなどの他の移動体であってもよい。
【００５６】
また、上記実施の形態に係る認識システム１は、次のようなハードウェア構成を備えることができる。図６は、認識システム１に含まれるハードウェア構成の一例を示す図である。
【００５７】
図６に示す認識処理装置１００は、図１に示すカメラ２０、ＧＰＳ受信部３０、地図データ記憶部４０、特定データ記憶部５０、認識辞書データ記憶部６０、表示部７０、及び音声出力部８０のインタフェース等のインタフェース１０３とともに、プロセッサ１０１及びメモリ１０２を備える。図１に示す認識処理装置１０は、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶された制御プログラムを読み込んで実行することにより実現される。つまり、制御プログラムは、プロセッサ１０１を図１の認識処理装置１０又はその一部として機能させるためのプログラムである。制御プログラムは、図１の認識システム１に、認識処理装置１０又はその一部における処理を実行させるためのプログラムであると言える。
【００５８】
上述したプログラムは、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（情報通知装置を含むコンピュータ）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、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、光学的記録媒体（例えば光ディスク）を含む。さらに、非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、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。
【００５９】
さらに、上述した様々な実施の形態において、認識処理装置における処理の手順を説明したように、本発明は認識処理方法としての形態も採り得る。本発明の認識処理方法は、次の第１〜第４のステップを含む。第１のステップは、周辺映像を撮影した映像データを取得するステップである。第２のステップは、現在位置情報とその周辺情報に基づいて、前記周辺情報に対応付けられた人物の形態を特定するステップである。第３のステップは、前記特定した人物の形態を認識するための認識辞書を選択するステップである。第４のステップは、前記取得した映像データに対し、前記選択した認識辞書を優先的に用いて人物認識処理を行うステップである。なお、その他の例については、上述した様々な実施の形態で説明した通りである。また、上述の制御プログラムは、認識処理装置に本発明の認識処理方法を実行させるための認識処理プログラムであると言える。
【００６０】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本発明は、実施の形態やその一例を適宜組み合わせて実施してもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１  認識システム
１０  認識処理装置
１１  映像データ取得部                    １２  位置情報取得部
１３  特定部                              １４  認識辞書選択部
１５  認識処理部                          １６  警告制御部
２０  カメラ                              ３０  受信部
４０  地図データ記憶部                    ５０  特定データ記憶部
６０  認識辞書データ記憶部                ７０  表示部
８０  音声出力部
１００  認識処理装置
１０１  プロセッサ                        １０２  メモリ
１０３  インタフェース
ＳＴ１  撮影開始ステップ                  ＳＴ２  通常認識処理開始ステップ
ＳＴ３  特定地域期間判定ステップ
ＳＴ３１  警告対象人物有無判定ステップ    ＳＴ３２  警告処理ステップ
ＳＴ４  特定認識処理開始ステップ          ＳＴ５  警告対象人物有無判定ステップ
ＳＴ６  警告処理ステップ                  ＳＴ６１  撮影終了判定ステップ
ＳＴ７  特定地域通過判定ステップ          ＳＴ８  通常認識処理開始ステップ
ＳＴ９  撮影終了判定ステップ              ＳＴ１０  撮影終了ステップ
Ａ１  地域                                Ｃ１〜Ｃ６  人物
Ｐ１〜Ｐ６  地点                          ＰＣ１、ＰＣ２  一例
Ｒ１  ルート
【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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