(57)【要約】【課題】対象物が四足動物に該当するか否かの認識精度の向上を図ることができる装置を提供する。【解決手段】本発明の車両周辺監視装置によれば、撮像画像から抽出された対象物領域Ｓの輝度の標準偏差σまたはばらつき度合いが閾値σ０以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定されうる。また、対象物領域Ｓの最高輝度および最低輝度の差としての第１輝度差ΔＬ１が第１閾値Δ１以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定されうる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されている撮像装置により得られた撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置であって、
前記撮像画像から対象物が存在する領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、
前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域を構成する複数の画素を対象として輝度の標準偏差を算定する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により算定された前記標準偏差が閾値以上であることを要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定する対象物分類手段とを備えていることを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項２】
車両に搭載されている撮像装置により得られた撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置であって、
前記撮像画像から対象物が存在する領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、
前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域を構成する複数の画素の最高輝度および最低輝度の差を第１輝度差として算定する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により算定された前記第１輝度差が第１閾値以上であることを要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定する対象物分類手段とを備えていることを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項３】
請求項２記載の車両周辺監視装置において、
前記特徴量抽出手段が前記対象物領域の平均輝度と前記対象物領域の背景領域の平均輝度との差を第２輝度差として算定し、
前記対象物分類手段が、前記第２輝度差が第２閾値以上であることをさらなる要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定することを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項４】
車両に搭載されている撮像装置により得られた撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置であって、
前記撮像画像から対象物が存在する領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、
前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域から、指定輝度範囲に属する輝度を有するひとまとまりの画素群により構成され、かつ、指定形状を有する指定領域を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記指定領域の数が指定値以上であることを要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定する対象物分類手段とを備えていることを特徴とする車両周辺監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載された撮像装置によって得られる撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に搭載されている撮像装置を通じて得られた撮像画像から、第１対象物領域（高輝度領域）と、その下方にあって比較的小さい複数の第２対象物領域（高輝度領域）とが抽出された場合、この対象物が鹿等の四足動物に該当すると判定して、この対象物の存在を運転者に知らせる技術が知られている（特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００７−３１０７０５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、前記手法によれば、第１対象物領域およびその下方にある第２対象物領域が撮像装置から抽出されうる車両等の人工構造物が鹿等の四足動物に該当する誤判定される可能性がある。
【０００４】
そこで、本発明は、対象物が四足動物に該当するか否かの判定精度の向上を図ることができる装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
第１発明の車両周辺監視装置は、車両に搭載されている撮像装置により得られた撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置であって、前記撮像画像から対象物が存在する領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域を構成する複数の画素を対象として輝度の標準偏差を算定する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により算定された前記標準偏差が閾値以上であることを要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定する対象物分類手段とを備えていることを特徴とする。
【０００６】
第１発明の車両周辺監視装置によれば、撮像画像から抽出された対象物領域の輝度の標準偏差またはばらつき度合いが閾値以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定される。撮像画像とは撮像装置により撮像された原画像のほか、原画像が処理されることにより生成された加工画像をも包含する概念である。四足動物の頭、首または胴体などの表面のうねりまたは体毛のむらなどの原因により、撮像画像における四足動物には輝度のばらつきが生じる点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で判定されうる。なお、四足動物とはすべての四足動物を意味するのではなく、本発明の手法により識別されうる四足動物を意味する。
【０００７】
第２発明の車両周辺監視装置は、車両に搭載されている撮像装置により得られた撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置であって、前記撮像画像から対象物が存在する領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域を構成する複数の画素の最高輝度および最低輝度の差を第１輝度差として算定する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により算定された前記第１輝度差が第１閾値以上であることを要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定する対象物分類手段とを備えていることを特徴とする。
【０００８】
第２発明の車両周辺監視装置によれば、撮像画像から抽出された対象物領域の最高輝度および最低輝度の差としての第１輝度差が第１閾値以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定される。四足動物の頭、首または胴体などの表面のうねりまたは体毛のむらなどの原因により、撮像画像における四足動物には輝度のばらつきが生じる点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で判定されうる。
【０００９】
第３発明の車両周辺監視装置は、第２発明の車両周辺監視装置において、前記特徴量抽出手段が前記対象物領域の平均輝度と前記対象物領域の背景領域の平均輝度との差を第２輝度差として算定し、前記対象物分類手段が、前記第２輝度差が第２閾値以上であることをさらなる要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定することを特徴とする。
【００１０】
第３発明の車両周辺監視装置によれば、撮像画像から抽出された対象物領域の平均輝度と、この対象物領域の背景領域の輝度の差としての第２輝度差が第２閾値以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定される。対象物領域およびその背景画像には比較的大きな輝度差が生じる蓋然性が高い点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かがさらに高精度で判定されうる。
【００１１】
第４発明の車両周辺監視装置は、車両に搭載されている撮像装置により得られた撮像画像を用いて車両の周辺を監視する車両周辺監視装置であって、前記撮像画像から対象物が存在する領域を対象物領域として抽出する対象物抽出手段と、前記対象物抽出手段により抽出された前記対象物領域から、指定輝度範囲に属する輝度を有するひとまとまりの画素群により構成され、かつ、指定形状を有する指定領域を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された前記指定領域の数が指定値以上であることを要件として前記対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定する対象物分類手段とを備えていることを特徴とする。
【００１２】
第４発明の車両周辺監視装置によれば、撮像画像から抽出された対象物領域において、指定輝度範囲に含まれる輝度を有するひとまとまりの画素群により構成され、かつ、指定形状を有する指定領域が指定値以上存在することを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定される。四足動物の頭、首または胴体などの表面のうねりまたは体毛のむらなどの原因により、撮像画像における四足動物には特有の形状を有する輝度むら部分が検知される可能性がある点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で判定されうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の車両周辺監視装置の実施形態について説明する。まず、本実施形態の車両周辺監視装置の構成について説明する。車両周辺監視装置は図１および図２に示されている画像処理ユニット１を備えている。画像処理ユニット１には、車両１０の前方を撮像する左右一対の赤外線カメラ（本発明の「撮像装置」に該当する。）２Ｒ，２Ｌが接続されるとともに、車両１０の走行状態を検出するセンサとして、車両１０のヨーレートを検出するヨーレートセンサ３、車両１０の走行速度（車速）を検出する車速センサ４および車両１０のブレーキ操作の有無を検出するブレーキセンサ５が接続されている。さらに、画像処理ユニット１には、音声などによる聴覚的な通報情報を出力するためのスピーカ６および赤外線カメラ２Ｒ，２Ｌにより撮像された撮像画像や視覚的な通報情報を表示するためにフロントウィンドウ付近に配置されているＨＵＤ（ヘッド・アップ・ディスプレイ）７が接続されている。なお、対象物との距離がレーダーにより測定される場合、１台の赤外線カメラのみが車両１０に搭載されてもよい。ＨＵＤに代えてまたは加えて、車両１０の車速などの走行状態を表示するディスプレイ、あるいは、車載ナビゲーション装置が有するディスプレイが画像表示装置として採用されてもよい。
【００１４】
画像処理ユニット１は、Ａ／Ｄ変換回路、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ、Ｉ／Ｏ回路およびこれらを接続するバスなどにより構成されているＥＣＵ（電子制御ユニット）により構成されている。画像処理ユニット１０（詳細にはメモリまたは記憶装置に格納されているプログラムにしたがって演算処理を実行するＣＰＵ）が、本発明の「対象物抽出手段」「特徴量抽出手段」および「対象物種類判定手段」を構成する。赤外線カメラ２Ｒ，２Ｌ、ヨーレートセンサ３、車速センサ４およびブレーキセンサ５から出力されるアナログ信号が、Ａ／Ｄ変換回路によりデジタルデータ化され、ＣＰＵによりデジタル化されたデータに基づき、人間（歩行者または自転車もしくは二輪自動車の乗員など）または四足動物（鹿、馬または犬など）等の対象物を検出し、検出した対象物が所定の通報要件を満たす場合にスピーカ６やＨＵＤ７を通じて対象物の存在、または、車両１０と対象物との接触可能性の高低を運転者に通報する。
【００１５】
図２に示されているように、赤外線カメラ２Ｒ，２Ｌは、車両１０の前方を撮像するために車両１０の前部（図ではフロントグリルの部分）に取り付けられている。右側の赤外線カメラ２Ｒは車両１０の車幅方向の中心よりも右寄りの位置に配置され、左側の赤外線カメラ２Lは車両１０の車幅方向の中心よりも左寄りの位置に配置されている。それらの位置は車両１０の車幅方向の中心に対して左右対称である。赤外線カメラ２Ｒ，２Ｌは光軸が互いに平行に車両１０の前後方向に延在し、且つ、それぞれの光軸の路面からの高さが互いに等しくなるように固定されている。赤外線カメラ２Ｒ，２Ｌは、遠赤外域に感度を有し、それにより撮像される物体の温度が高いほど、出力される映像信号のレベルが高くなる（映像信号の輝度が高くなる）特性を有している。
【００１６】
次に、前記構成の車両周辺監視装置の機能について説明する。なお、画像処理の詳細は特開２００１−００６０９６号公報および特開２００７−３１０７０５号公報に開示されているので簡単に説明する。まず、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの赤外画像信号が画像処理ユニット１に入力され、赤外画像信号がＡ／Ｄ変換され、Ａ／Ｄ変換された赤外画像信号に基づいてグレースケール画像が生成され、基準となるグレースケール画像（右画像）が２値化される。その上で、２値化画像において対象物が存在する領域が対象物領域Ｓとして抽出される（図３／ＳＴＥＰ００２）。具体的には、２値化画像の高輝度領域を構成する画素群がランレングスデータに変換され、基準画像の縦方向に重なりを有するライン群のそれぞれにラベル（識別子）が付され、ライン群のそれぞれが対象物領域Ｓとして抽出される。これにより、図５（ａ）（ｂ）に斜線付きで示されているようなひとまとまりの高輝度画素（画素値＝１の画素）により構成される高輝度領域が対象物領域Ｓとして抽出される。
【００１７】
続いて、各対象物の重心の位置（基準画像上での位置）、面積および外接四角形の縦横比が算定される。また、対象物の時刻間追跡が実行され、画像処理ユニット１の演算処理周期毎の対象物の同一性が判定される。さらに、車速センサ４およびヨーレートセンサ５の出力（車速の検出値及びヨーレートの検出値）が読み込まれる。また、外接四角形の縦横比算出および対象物の時刻間追跡と並行して、基準画像のうち、各対象物に対応する領域（たとえば対象物の外接四角形の領域）が探索画像として抽出される。さらに、相関演算が実行されることにより左画像中から探索画像に対応する画像（対応画像）が探索かつ抽出される。また、車両１０から対象物までの実空間距離（車両１０の前後方向における距離）ｚが算定される。また、各対象物の実空間位置（車両１０に対する相対位置）が算定される。さらに、対象物の実空間位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）（図２参照）のうちのＸ成分が回頭角の時系列データに応じて補正される。また、車両１０に対する対象物の相対移動ベクトルが算定される（図３／ＳＴＥＰ００４）。
【００１８】
さらに、車両１０と対象物との接触可能性の高低が判定される（図３／ＳＴＥＰ００６）。この判定手法についても特開２００１−００６０９６号公報および特開２００７−３１０７０５号公報に開示されているので簡単に説明する。まず、対象物の実空間距離ｚが相対速度Ｖｓと余裕時間Ｔとの乗算値以下であるか否かが判定される。また、実空間距離ｚが当該値以下であると判定された場合、対象物が接近判定領域に存在するか否かが判定される（第１の接触判定処理）。接近判定領域は車両１０の前方において車両１０の左右方向に対称に広がり、車両１０の幅にオフセット値を加えた幅を有している。第１の接触判定処理における判定結果が肯定的である場合、対象物が車両１０と接触する可能性が高いと判定される。一方、第１の接触判定処理における判定結果が否定的である場合、対象物が接近判定領域の外側にある進入判定領域に存在し、かつ、対象物の相対移動ベクトルが接近判定領域に向かっているか否かがさらに判定される（第２の接触判定処理）。第２の接触判定処理における判定結果が肯定的である場合、対象物が車両１０と接触する可能性が高いと判定される。
【００１９】
車両１０と対象物との接触可能性が高いと判定された場合（第１または第２の接触判定処理における判定結果が肯定的である場合）（図３／ＳＴＥＰ００６‥ＹＥＳ）、対象物が人工構造物等、その存在の通報の必要性が低い物体に該当するか否かが判定される（図３／ＳＴＥＰ００８）。たとえば、対象物が歩行者または四足動物には該当し得ないような外形上の特徴がこの対象物において検知された場合、この対象物が人工構造物に該当すると判定される。車両１０と対象物との接触可能性が低いと判定された場合（第１および第２の接触判定処理における判定結果が否定的である場合）（図３／ＳＴＥＰ００６‥ＮＯ）、または、対象物が通報対象に該当しないと判定された場合（図３／ＳＴＥＰ００８‥ＮＯ）、後述の通報処理が実行されることなく対象物領域Ｓの抽出以降の処理が繰り返される（図３／ＳＴＥＰ００２等参照）。
【００２０】
対象物が人工構造物等に該当しないと判定された場合（図３／ＳＴＥＰ００８‥ＹＥＳ）、この対象物が歩行者または自転車乗員等の人間に該当するか否かが判定される（図３／ＳＴＥＰ０１０）。また、対象物が人間に該当しないと判定された場合（図３／ＳＴＥＰ０１０‥ＮＯ）、この対象物が鹿、馬または犬等の四足動物に該当するか否かが判定される（図３／ＳＴＥＰ０１２）。この判定手法の詳細については後述する。
【００２１】
そして、対象物が人間に該当すると判定された場合（図３／ＳＴＥＰ０１０‥ＹＥＳ）、または、対象物が四足動物に該当すると判定された場合（図３／ＳＴＥＰ０１２‥ＹＥＳ）、「通報処理」が実行される（図３／ＳＴＥＰ０１４）。これにより、スピーカ６から「ピピピ」等の音声が出力される。また、対象物を囲む矩形状のフレームおよび対象物が人間であることを示すマークのうち一方または両方がＨＵＤ７に表示される。なお、画像および音声のうち両方ではなく一方のみが出力されてもよい。
【００２２】
次に、本発明の要部である対象物の四足動物該当性の判定手法について説明する。まず、対象物領域Ｓが基本要件を満たしているか否かが判定される（図４／ＳＴＥＰ２０２）。具体的には（１）対象物領域Ｓの重心位置（または外接四角形の重心）Ｐの実空間位置における高さＹ（図５（ａ）参照）が四足動物の胴体の標準的な高さ範囲に含まれること、および、（２）カメラ２Ｒ，２Ｌのそれぞれによる撮像画像において、対象物領域Ｓを含み、かつ、相関度が設定値以上の領域Ｒの幅Ｗ（図５（ｂ）参照）が横から見たときの四足動物の標準的な横幅範囲に含まれることが基本要件とされている。対象物領域Ｓが基本要件を満たしていないと判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２０２‥ＮＯ）、この対象物領域Ｓは四足動物の一部または前部に該当しないと判定される（図４／ＳＴＥＰ２４０）。なお、基本要件の充足性判定が省略された上で以降の処理が実行されてもよい。
【００２３】
対象物領域Ｓが基本要件を満たしていると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２０２‥ＹＥＳ）、この対象物領域Ｓを構成する複数の画素の輝度分布を表わす輝度ヒストグラムが作成される（図４／ＳＴＥＰ２０４）。続いて、この輝度ヒストグラムに基づき、対象物領域Ｓを構成する複数画素の輝度のばらつき度合を表わす、輝度標準偏差σが算定され（図４／ＳＴＥＰ２０６）、この輝度標準偏差σが閾値σ０以上であるか否かが判定される（図４／ＳＴＥＰ２０８）。そして、輝度標準偏差σが閾値σ０以上であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２０８‥ＹＥＳ）、第１判定フラグａｆｌａｇ１が「１」に設定される（図４／ＳＴＥＰ２１０）。その一方、輝度標準偏差σが閾値σ０未満であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２０８‥ＮＯ）、第１判定フラグａｆｌａｇ１が「０」に設定される（図４／ＳＴＥＰ２１２）。
【００２４】
また、輝度ヒストグラムに基づき、対象物領域Ｓを構成する複数の画素の最高輝度および最低輝度の差が第１輝度差ΔＬ１として算定され（図４／ＳＴＥＰ２１４）、第１輝度差ΔＬ１が第１閾値Δ１以上であるか否かが判定される（図４／ＳＴＥＰ２１６）。そして、第１輝度差ΔＬ１が第１閾値Δ１以上であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２１６‥ＹＥＳ）、対象物領域Ｓの平均輝度および対象物領域Ｓの背景画像（たとえば、前記領域Ｒ（図５（ｂ）参照）のうち対象物領域Ｓを除く領域の平均輝度）が算定される（図４／ＳＴＥＰ２１８）。その上で対象物領域Ｓの平均輝度およびその背景領域の輝度の差が第２輝度差ΔＬ２として算定され（図４／ＳＴＥＰ２２０）、第２輝度差ΔＬ２が第２閾値Δ２以上であるか否かが判定される（図４／ＳＴＥＰ２２２）。そして、第２輝度差ΔＬ２が第２閾値Δ２以上であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２２２‥ＹＥＳ）、第２判定フラグａｆｌａｇ２が「１」に設定される（図４／ＳＴＥＰ２２４）。その一方、第１輝度差ΔＬ１が第１閾値Δ１未満であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２１６‥ＮＯ）、または、第２輝度差ΔＬ２が第２閾値Δ２未満であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２２２‥ＹＥＳ）、第２判定フラグａｆｌａｇ２が「０」に設定される（図４／ＳＴＥＰ２２６）。なお、ＳＴＥＰ２１８〜ＳＴＥＰ２２２の処理が省略され、第１輝度差ΔＬ１が第１閾値Δ１以上であることのみを要件として第２判定フラグａｆｌａｇ２が「１」に設定されてもよい。
【００２５】
さらに、前記のように基本要件を満たしていると判定された対象物領域Ｓから、指定領域が抽出され（図４／ＳＴＥＰ２２８）、抽出された指定領域の数Ｎが指定値Ｎ０以上であるか否かが判定される（図４／ＳＴＥＰ２３０）。指定領域は指定輝度範囲（たとえば標準偏差σまたは平均輝度を基準として定まる輝度範囲）に包含される輝度を有するひとまとまりの画素群より構成され、かつ、指定形状（たとえば赤外線カメラを通じて撮像された四足動物から経験的に抽出される横長の楕円等の形状）を有する。そして、指定領域の抽出数Ｎが指定値Ｎ０以上であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２３０‥ＹＥＳ）、第３判定フラグａｆｌａｇ３が「１」に設定される（図４／ＳＴＥＰ２３２）。その一方、指定領域の抽出数Ｎが指定値Ｎ０未満であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２３０‥ＮＯ）、第３判定フラグａｆｌａｇ３が「０」に設定される（図４／ＳＴＥＰ２３４）。
【００２６】
続いて前記のように設定された３つの判定フラグの合計Σａｆｌａｇｉ（ｉ＝１，２，３）が算定され、これが判定閾値Σｔｈ以上であるか否かが判定される（図４／ＳＴＥＰ２３６）。判定閾値Σｔｈは「１」「２」または「３」に設定されうる。合計判定フラグΣａｆｌａｇｉが判定閾値Σｔｈ以上であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２３６‥ＹＥＳ）、対象物が四足動物の一部または全部に該当すると判定される（図４／ＳＴＥＰ２３８）。その一方、合計判定フラグΣａｆｌａｇｉが判定閾値Σｔｈ未満であると判定された場合（図４／ＳＴＥＰ２３６‥ＮＯ）、対象物が四足動物の一部または全部に該当しないと判定される（図４／ＳＴＥＰ２４０）。
【００２７】
前記機能を発揮する車両周辺監視装置によれば、撮像画像から抽出された対象物領域Ｓの輝度の標準偏差σまたはばらつき度合いが閾値σ０以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定されうる（図４／ＳＴＥＰ２０８，ＳＴＥＰ２３６参照）。また、対象物領域Ｓの最高輝度および最低輝度の差としての第１輝度差ΔＬ１が第１閾値Δ１以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定されうる（図４／ＳＴＥＰ２１６，ＳＴＥＰ２３６参照）。四足動物の頭、首または胴体などの表面のうねりまたは体毛のむらなどの原因により、撮像画像における四足動物には特有の輝度のばらつきが生じる点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で判定されうる。
【００２８】
さらに、対象物領域Ｓの平均輝度と、この対象物領域の背景領域の輝度の差としての第２輝度差ΔＬ２が第２閾値Δ２以上であることを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定されうる（図４／ＳＴＥＰ２２０，ＳＴＥＰ２３６参照）。対象物領域Ｓおよびその背景画像には比較的大きな輝度差が生じる蓋然性が高い点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かがさらに高精度で判定されうる。
【００２９】
また、対象物領域Ｓにおいて、指定輝度範囲に含まれる輝度を有するひとまとまりの画素群により構成され、かつ、指定形状を有する指定領域が指定値以上存在することを要件として、この対象物が四足動物に該当すると判定されうる（図４／ＳＴＥＰ２０８，ＳＴＥＰ２３０参照）。四足動物の頭、首または胴体などの表面のうねりまたは体毛のむらなどの原因により、撮像画像における四足動物には特有の形状を有する輝度むら部分が検知される可能性がある点に鑑みて、前記判定手法により対象物が四足動物に該当するか否かが高精度で判定されうる。
【００３０】
なお、前記実施形態では３つの判定フラグａｆｌａｇ１〜ａｆｌａｇ３が設定され、当該３つの判定フラグの合計が判定閾値Σｔｈ以上であるか否かに応じて対象物の四足動物該当性が判定されたが（図４／ＳＴＥＰ２１０，２１２，２２４，２２６，２３２，２３４，２３６参照）、他の実施形態としてこれら３つの判定フラグのうち１つの判定フラグのみが設定され、当該１つの判定フラグが判定閾値「１」以上であるか否かに応じて対象物の四足動物該当性が判定されてもよい。たとえば、第１判定フラグａｆｌａｇ１が１に設定されうる場合、対象物が四足動物の身体部分に該当するとただちに判定されてもよい。また、これら３つの判定フラグのうち２つの判定フラグのみが設定され、当該２つの判定フラグの合計が判定閾値「１」または「２」以上であるか否かに応じて対象物の四足動物該当性が判定されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の車両周辺監視装置の構成説明図
【図２】車両周辺監視装置が搭載されている車両に関する説明図
【図３】車両周辺監視装置の基本的機能を示すフローチャート
【図４】対象物の四足動物該当性の判定方法に関するフローチャート
【図５】対象物の四足動物該当性の判定方法に関する説明図
【符号の説明】
【００３２】
１‥画像処理ユニット（対象物抽出手段、特徴量抽出手段、対象物分類手段）、２Ｒ，２Ｌ‥赤外線カメラ（撮像装置）
【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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