(57)【要約】【課題】１台のカメラの時系列画像から抽出された同一の対象物の画像部分の拡大率に基いて、対象物と車両との接触可能性を判断するときに、接触可能性が誤って判断されることを防止した車両周辺監視装置を提供する。【解決手段】単一のカメラ２により撮像された時系列画像から、同一の対象物の画像部分の大きさの変化率Ｒateを算出する変化率算出手段２１と、変化率Ｒateに基づいて、対象物を警報処理の対象とするか判断する警報判断手段２５と、時系列画像における車両の走行車線を認識する車線認識手段と、時系列画像における対象物の画像部分が、該画像における車両の走行車線の画像領域外に位置しているときに、対象物を警報判断手段による警報処理の対象から除外する警報判断対象除外手段とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載された単一の撮像手段により撮像された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、
前記撮像手段により撮像された画像から、対象物の画像部分を抽出する対象物抽出手段と、
所定時間間隔をもって前記撮像手段により撮像された複数の画像から、前記対象物抽出手段により抽出された同一の対象物の画像部分の大きさの変化率を算出する変化率算出手段と、
前記変化率に基づいて、前記対象物を所定の警報処理の対象とするか否かを判断する警報判断手段とを備えた車両周辺監視装置において、
前記撮像手段により撮像された画像における前記対象物の画像部分が、該画像上に設定された前記車両の走行車線の画像領域に応じた判定画像領域外に位置しているときに、前記対象物を前記警報判断手段による前記警報処理の対象とするか否かの判断対象から除外する警報判断除外手段とを備えたことを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項２】
請求項１記載の車両周辺監視装置において、
前記撮像手段により撮像された画像から車線の区分線の画像部分を検出し、該検出したした区分線に基づいて前記車両の走行車線の画像領域を認識して、前記判定画像領域を設定する判定画像領域設定手段を備えたことを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項３】
請求項１記載の車両周辺監視装置において、
予め設定された実空間上の前記車両の進行方向の接近判定領域を、前記撮像手段による撮像画像上に透視変換することによって、前記判定画像領域を設定する判定画像領域設定手段を備えたことを特徴とする車両周辺監視装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のうちいずれか１項記載の車両周辺監視装置において、
前記警報判断除外手段は、前記対象物の画像部分の垂直方向の最下部が前記判定画像領域外にあるときに、前記対象物の画像部分が前記判定画像領域外に位置していると判断す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手段により撮像された画像に基づいて、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】
従来より、車両に搭載された１台のカメラにより撮像された時系列画像から、同一の対象物の画像部分を抽出し、各画像間における画像部分の変化率から対象物の実空間位置を求めて、対象物と車両との接触可能性を判断するようにした車両周辺監視装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特許文献１に記載された車両周辺監視装置においては、対象物と車両との接触可能性が高いと判断されたときに、ブザーによる警報音の出力やディスプレイへの警報表示等を行って、運転者に注意を促すようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２１３５６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載された車両周辺監視装置は、車両の速度が対象物の速度よりも十分に高いとみなして、対象物の画像部分の変化率から対象物の実空間位置を求めている。そのため、対象物が静止物や歩行者等であって、対象物の速度が車両の速度よりも極めて小さく、対象物と車両の相対速度が車両の速度とほぼ一致するときには、対象物の実空間位置を精度良く求めることができる。
【０００５】
しかし、図１０に示したように、対象物が、例えば対向車線８１を走行する他車両Ｂであるときには、走行車線８０を走行中の自車両Ａと他車両Ｂ間の相対速度と自車両Ａの速度との速度差が大きくなる。そして、時系列画像９０，９１間の対象物の画像部分９５，９４の変化率から算出した他車両Ｂの実空間位置が、実際の位置よりも自車両Ａに近くなる。
【０００６】
図１０において、ｔ＝ｔ91は画像９１の撮像時点（現在の制御周期）ｔ＝ｔ90は画像９０の撮像時点（１つ前の制御周期）を示している。また、Ｘ90は現在の他車両Ｂの横方向（自車両Ａの車幅方向）の実位置を示し、Ｚ90は現在の他車両Ｂの縦方向（自車両Ａの進行方向）の実位置を示している。また、Ｘ91は現在の他車両Ｂの横方向の算出位置を示し、Ｚ91は現在の他車両Ｂの縦方向の算出位置を示している。さらに、Ｃは他車両Ｂの算出位置を仮想的に示したものである。
【０００７】
図１０に示した例では、対向車線８１を走行していているために接触する可能性がない他車両Ｂの算出位置（Ｘ＝Ｘ91，Ｚ＝Ｚ91）が、実位置（Ｘ＝Ｘ90，Ｚ＝Ｚ90）よりも自車両Ａに近付いて、他車両Ｂと自車両Ａが接触する可能性が高いと判断されて、誤った警報がなされてしまう。
【０００８】
そこで、本発明は、車両に搭載された１台のカメラにより撮像された時系列画像から抽出された同一の対象物の画像部分の大きさの変化率に基いて、対象物に対する警報処理を行うか否かを判断するときに、誤った警報がなされることを抑制した車両周辺監視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】
【０００９】
本発明は上記目的を達成するためになされたものであり、車両に搭載された単一の撮像手段により撮像された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、前記撮像手段により撮像された画像から、対象物の画像部分を抽出する対象物抽出手段と、所定時間間隔をもって前記撮像手段により撮像された複数の画像から、前記対象物抽出手段により抽出された同一の対象物の画像部分の大きさの変化率を算出する変化率算出手段と、前記変化率に基づいて、前記対象物を所定の警報処理の対象とするか否かを判断する警報判断手段とを備えた車両周辺監視装置に関する。
【００１０】
そして、前記撮像手段により撮像された画像における前記対象物の画像部分が、該画像上に設定された前記車両の走行車線の画像領域に応じた判定画像領域外に位置しているときに、前記対象物を前記警報判断手段による前記警報処理の対象とするか否かの判断対象から除外する警報判断除外手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
かかる本発明によれば、前記対象物が前記判定画像領域外に位置しているときには、前記対象物が対向車線を走行している他車両である可能性がある。そして、この場合に、前記変化率に基づいて、例えば前記対象物が前記車両に到達するまでの時間や、前記対象物の実空間位置の変化等を、前記対象物が静止物であるとして算出すると、他車両の速度の影響により算出誤差が大きくなる。そのため、前記対象物を警報処理の対象とするか否かの判断を正しく行うことができない。
【００１２】
そこで、前記警報判断手段により、前記対象物の画像部分が前記判定画像領域外に位置しているときに、前記対象物を前記警報判断手段による警報処理の対象とするか否かの判断対象から除外することによって、前記対象物が他車両であるときのように移動速度が高い場合に、誤った警報処理がなされることを防止することができる。
【００１３】
また、前記撮像手段により撮像された画像から車線の区分線の画像部分を検出し、該検出した区分線に基づいて前記車両の走行車線の画像領域を認識して、前記判定画像領域を設定する判定画像領域設定手段を備えたことを特徴とする。
【００１４】
かかる本発明によれば、前記走行車線認識手段により、車線の区分線の画像部分を抽出することによって、より正確に前記車両の走行車線の画像領域を認識して前記判定画像領域を設定することができる。
【００１５】
また、予め設定された実空間上の前記車両の進行方向の接近判定領域を、前記撮像手段による撮像画像上に透視変換することによって、前記判定画像領域を設定する判定画像領域設定手段を備えたことを特徴とする。
【００１６】
かかる本発明によれば、予め設定された実空間上の接近判定領域から、容易に前記判定画像領域を設定することができる。また、車線の区分線が消失していて、画像から車線の区分線を検出することが困難な場合であっても、前記判定画像領域を設定することができる。
【００１７】
また、前記警報判断除外手段は、前記対象物の画像部分の垂直方向の最下部が前記判定画像領域外にあるときに、前記対象物の画像部分が前記判定画像領域外に位置していると判断することを特徴とする。
【００１８】
かかる本発明によれば、前記対象物の画像部分の垂直方向の最下部は、実空間における対象物と路面との交点位置に対応した画像上の位置となる。そのため、前記対象物の画像部分の最下部を用いることで、前記対象物が前記車両の走行車線の外側に存在するか否かをより確実に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の車両周辺監視装置の構成図。
【図２】図１に示した車両周辺監視装置の車両への取り付け態様の説明図。
【図３】図１に示した画像処理ユニットにおける処理手順を示したフローチャート。
【図４】同一対象物の画像部分の大きさの変化率の算出処理の説明図。
【図５】実空間における対象物の移動ベクトルの推定処理の説明図。
【図６】判定画像領域の設定処理の説明図。
【図７】対象物と路面との交点に対応する画像上の位置を求める処理の説明図。
【図８】対象物の画像部分が判定画像領域外にあるか否かの判断の説明図。
【図９】同一対象物の画像部分の大きさの変化率の他の算出処理の説明図。
【図１０】対象物の画像部分の変化率に基づいて、対象物と車両との接触可能性を判断するときに生じ得る不都合の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の実施の形態について、図１〜図９を参照して説明する。図１を参照して、本実施の形態の車両周辺監視装置は画像処理ユニット１により構成されている。画像処理ユニット１には、遠赤外線を検出可能な赤外線カメラ２（本発明の撮像手段に相当する）、車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ３、車両の走行速度を検出する車速センサ４（本発明の車速検出手段に相当する）、運転者によるブレーキの操作量を検出するブレーキセンサ５、音声により注意喚起を行うためのスピーカ６、及び、赤外線カメラ２により得られた画像を表示すると共に、接触する可能性が高い対象物を運転者に視認させる表示を行うためのヘッドアップディスプレイ（Head Up Display、以下、ＨＵＤという）７が接続されている。
【００２１】
図２を参照して、赤外線カメラ２は、車両１０の前部に配置され、撮像物の温度が高い程出力レベルが高くなる（輝度が大きくなる）特性を有している。また、ＨＵＤ７は、車両１０のフロントウィンドウの運転者側の前方位置に画面７ａが表示されるように設けられている。
【００２２】
また、図１を参照して、画像処理ユニット１は、マイクロコンピュータ（図示しない）等により構成された電子ユニットであり、赤外線カメラ２から出力されるアナログの映像信号をデジタルデータに変換して画像メモリ（図示しない）に取り込み、該画像メモリに取り込んだ車両前方の画像に対して該マイクロコンピュータにより各種演算処理を行う機能を有している。
【００２３】
そして、該マイクロコンピュータに、車両監視用プログラムを実行させることによって、該マイクロコンピュータが、赤外線カメラ２により撮像された画像から、実空間上の対象物の画像部分を抽出する対象物抽出手段２０、赤外線カメラ２により所定時間間隔をもって撮像された画像間における同一の対象物の画像部分の大きさの変化率を算出する変化率算出手段２１、この変化率を用いて対象物が車両１０に到達するまでの時間を推定する到達時間推定手段２２、対象物の実空間位置を算出する実空間位置算出手段２３、実空間における対象物の移動ベクトルを算出する移動ベクトル算出手段２４、この移動ベクトルに基づいて対象物を警報の対象とするか否かを判断する警報判断手段２５、画像上に車両１０の走行車線に応じた判定画像領域を設定する判定画像領域設定手段２６、及び対象物を警報判断手段による警報の対象とするか否かの判断対象から除外する警報判断除外手段２７を備えている。
【００２４】
次に、図３に示したフローチャートに従って、画像処理ユニット１による一連の対象物の監視処理について説明する。画像処理ユニット１は、所定の制御周期毎に図３に示したフローチャートによる処理を実行して車両１０の周辺を監視する。
【００２５】
画像処理ユニット１は、先ずＳＴＥＰ１で赤外線カメラ２から出力されるアナログの映像信号を入力し、この映像信号をデジタルの諧調（輝度）データに変換したグレースケール画像を画像メモリに取り込む。
【００２６】
続くＳＴＥＰ２は対象物抽出手段２０による処理である。対象物抽出手段２０は、グレースケール画像の各画素について、輝度が所定の閾値以上である画素を「１」（白）とし、輝度が閾値よりも小さい画素を「０」（黒）とする２値化処理を行って２値画像を取得する。そして、対象物抽出手段２０は、２値画像中の白の各領域のランレングスデータを算出し、ラベリング処理等を行って対象物の画像部分を抽出する。
【００２７】
次のＳＴＥＰ３は、変化率算出手段２１による処理である。変化率算出手段２１は、図４に示したように、前回の制御周期（撮像時点ｔ11）で撮像された画像Ｉm1と、今回の制御周期（撮像時点ｔ12）で撮像された画像Ｉm2との間で、同一の対象物の画像部分を追跡する処理を行う。なお、この追跡の処理については、上掲した特開２００７−２１３５６１号公報に詳説されているので、ここでは説明を省略する。
【００２８】
そして、変化率算出手段２１は、以下の式（１）により、画像Ｉm3における画像部分５１の幅ｗ11を画像Ｉm4における画像部分５２の幅ｗ12で除して、変化率Ｒateを算出する。なお、車両１０と対象物間の相対速度Ｖsは、車速センサ４により検出される車両１０の走行速度で近似される。
【００２９】
【数１】
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【００３０】
但し、ｗ11：前回の撮像時（撮像時点ｔ11）における対象物の画像部分の幅、ｗ12：今回の撮像時（撮像時点ｔ12）における対象物の画像部分の幅、ｆ：ｆ＝Ｆ（赤外線カメラ２の焦点距離）／ｐ（撮像画像の画素ピッチ）、Ｗ：実空間における対象物の幅、Ｚ1：前回の撮像時（撮像時点ｔ11）における車両１０から対象物までの距離、Ｚ2：今回の撮像時（撮像時点ｔ12）における車両１０から対象物までの距離、Ｖs：車両と対象物間の相対速度、ｄＴ：撮像間隔、Ｔr：自車両到達時間（対象物が車両１０に到達するまでの推定時間）。
【００３１】
続くＳＴＥＰ２３〜ＳＴＥＰ２４は実空間位置算出手段２３による処理である。実空間位置算出手段２３は、ＳＴＥＰ４で、上記式（１）において、車両１０と対象物間の相対速度Ｖs（＝車両１０の走行速度Ｖj＋対象物の移動速度Ｖd）が、車両１０の走行速度Ｖjが対象物の移動速度Ｖdよりも十分に高いとみなして、車両１０の走行速度Ｖjに置き換えて変形した以下の式（２）により、今回の撮像時における車両１０から対象物までの距離Ｚ2を算出する。
【００３２】
【数２】
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【００３３】
但し、Ｚ2：今回の撮像時における車両１０から対象物までの距離、Ｒate：変化率、Ｖj：車両１０の走行速度、ｄＴ：撮像間隔。
【００３４】
また、実空間位置算出手段２３は、以下の式（３）により、前回の撮像時における車両１０から対象物までの距離Ｚ1を算出する。
【００３５】
【数３】
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【００３６】
但し、Ｚ1：前回の撮像時における車両１０から対象物までの距離、Ｚ2：今回の撮像時における車両１０から対象物までの距離、Ｖj：車両１０の走行速度、ｄＴ：撮像間隔。
【００３７】
続くＳＴＥＰ５は実空間位置算出手段２３による処理である。実空間位置算出手段２３は、今回及び前回の２値画像における対象物の画像部分の位置から、今回及び前回の撮像時における対象物の実空間位置を算出する。
【００３８】
ここで、図６（ａ）は、２値画像Ｉm5上の今回の対象物の画像部分の位置Ｐi_2（ｘ12，ｙ12）と、前回の対象物の画像部分の位置Ｐi_1（ｘ11，ｙ11）を示しており、縦軸ｙが画像の垂直方向に設定され、横軸ｘが画像の水平方向に設定されている。
【００３９】
また、図６（ｂ）は実空間上の対象物の移動状況を示しており、Ｚ軸が車両１０の進行方向に設定され、Ｘ軸がＺ軸と直交する方向に設定されている。そして、図中Ｐr_2（Ｘ12，Ｙ12，Ｚ12）は今回の撮像時における対象物の位置を示し、Ｐr_1（Ｘ11，Ｙ11，Ｚ11）は前回の撮像時における対象物の位置を示している。また、Ｖmは、Ｐr_2とＰr_1から推定した実空間上の対象物の移動ベクトルである。
【００４０】
実空間位置算出手段２３は、以下の式（４）により今回の撮像時における対象物の実空間座標Ｐr_2（Ｘ12，Ｙ12，Ｚ12）を算出し、以下の式（５）により前回の撮像時における監視対象物の実空間座標Ｐr_1（Ｘ11，Ｙ11，Ｚ11）を算出する。なお、Ｚ11＝Ｚ1、Ｚ12＝Ｚ2である。
【００４１】
【数４】
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【００４２】
但し、Ｘ12，Ｙ12：今回の撮像時における対象物の実空間座標値、ｘ12，ｙ12：今回の２値画像における対象物の画像部分の座標値、Ｚ2：今回の撮像時における車両から対象物までの距離、ｆ：ｆ＝Ｆ（赤外線カメラの焦点距離）／ｐ（撮像画像の画素ピッチ）。
【００４３】
【数５】
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【００４４】
但し、Ｘ11，Ｙ11：前回の撮像時における対象物の実空間座標値、ｘ11，ｙ11：前回の２値画像における対象物の画像部分の座標値、Ｚ1：前回の撮像時における車両から対象物までの距離、ｆ：ｆ＝Ｆ（赤外線カメラの焦点距離）／ｐ（撮像画像の画素ピッチ）。
【００４５】
また、実空間位置算出手段２３は、車両１０が回頭することによる画像上の位置ずれを、ヨーレートセンサ３の検出信号ＹRから認識される回頭角に基づいて補正する回頭角補正を行う。具体的には、前回の撮像時から今回の撮像時までの間における車両１０の回頭角がθrであったときに、以下の式（６）により実空間座標値を補正する。
【００４６】
【数６】
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【００４７】
但し、Ｘr，Ｙr，Ｚr：回頭角補正後の実空間座標値、θr：回頭角、Ｘo，Ｙo，Ｚo：回頭角補正前の実空間座標値。
【００４８】
続くＳＴＥＰ６は移動ベクトル算出手段２４による処理である。移動ベクトル算出手段２４は、図６（ｂ）に示したように、同一の対象物についての前回の撮像時の実空間位置Ｐr_1と今回の撮像時の実空間位置Ｐr_2から、対象物と自車両１０との相対移動ベクトルに対応する近似直線Ｖmを求める。
【００４９】
なお、過去の複数時点における対象物の実空間位置を用いて、相対移動ベクトルを求めるようにしてもよい。また、近時直線の具体的な算出処理は、例えば特開２００１−６０９６号公報に記載された手法による。
【００５０】
続くＳＴＥＰ７は判定画像領域設定手段２６による処理である。判定画像領域設定手段２６は、対象物が車両１０の走行車線の位置に応じた判定画像領域を、画像上に設定する処理を行う。
【００５１】
図６（ａ）は、後述する警報判断手段２５により、対象物と車両１０との接触可能性を判断するために設定される実空間上の接近判定領域Ａr1と、接近判定領域Ａr1の左右に設定された侵入判定領域Ａr2，Ａr3を、車両１０の進行方向をＺ、Ｚと直交する方向（車両１０の車幅方向）をＸとして示したものである。また、Ｌr1は車両１０の走行車線の右側の区分線、Ｌr2は車両１０の走行車線の左側の区分線、Ｗは車両１０が走行車線の中央を走行しているときの車両１０と区分線Ｌr1，Ｌr2との間隔である。
【００５２】
警報判断手段２５は、対象物が接近判定領域Ａr1内に存在するか、対象物が侵入判定領域Ａr2又はＡr3に存在して対象物の移動ベクトルが接近判定領域Ａr1内に向かっているときに、この対象物を警報の対象とする。
【００５３】
ここで、図６（ｂ）に示したように、図６（ａ）に示した区分線（直線）Ｌr1，Ｌr2を、赤外線カメラ２の取付パラメータ（取付高さＨ、取付パン角θ、取付ピッチ角φ）を用いた透視変換により図６（ｂ）の画像Ｉm6上に投影すると、直線Ｌi1，Ｌi2となる。そして、判定画像領域設定手段２６は、図６（ｂ）の直線Ｌi1とＬi2で挟まれた領域ａr1を、判定画像領域として設定する。
【００５４】
なお、図６（ｂ）に示したような透視変換によらずに、画像上で実空間上の接近判定領域に相当する位置を想定して、判定画像領域を設定するようにしてもよい。また、画像から走行車線の区分線の画像部分を検出して走行車線の画像領域を認識し、走行車線の画像領域に応じて判定画像領域を設定するようにしてもよい。
【００５５】
続くＳＴＥＰ８及びＳＴＥＰ９は警報判断除外手段２７による処理である。警報判断除外手段２７は、図７（ａ）に示した今回の対象物のグレースケール画像の画像部分と、図７（ｂ）に示した前回の対象物のグレースケール画像の画像部分との間で、相関演算を行うことによって、実空間における対象物と路面との交点に対応する画像上での位置を認識する。
【００５６】
警報判断除外手段２７は、先ず、図７（ａ）の今回の対象物の画像部分の一部Ａ1の周囲に、マトリックス状に５０個のマスク領域Ｍ1（Ｍ1(0,0)、Ｍ1(1.0)、…、Ｍ1(5,8)）を設定する。なお、各マスク領域における黒点は各マスク領域の重心位置を示している。
【００５７】
そして、警報対象除外手段２７は、前回のグレースケール画像から、対象物の画像部分を抽出する。具体的には、図７（ａ）に示した各マスク領域Ｍ1(0,0)〜Ｍ1(5,8)を、変化率Ｒateでアフィン変換した比較パターンについて、前記のグレースケール画像に対してパターンマッチング処理を実行する。
【００５８】
図７（ｂ）は、パターンマッチングの結果を示したものであり、図７（ａ）の歩行者の胴部及び脚部の画像Ｂ1に対応するＢ2を含む１２個の領域Ｍ2(1,3)、Ｍ2(2,3)、Ｍ2(3,3)、Ｍ2(4,3)、Ｍ2(1,4)、Ｍ2(2,4)、Ｍ2(3,4)、Ｍ2(4,4)、Ｍ2(2,5)、Ｍ2(3,5)、Ｍ2(2,6)、Ｍ2(3,6)が抽出されている。例えば、図７（ｂ）のＭ2(1,3)は図７（ａ）のＭ1(1,3)をアフィン変換した比較パターンにより抽出された領域を示しており、図７（ｂ）のＭ2(4,3)は図７（ａ）のＭ1(4,3)をアフィン変換した比較パターンにより抽出された領域を示している。
【００５９】
図７（ｂ）中の黒点は、図７（ａ）におけるマスク領域Ｍ1(1,3)、Ｍ1(2,3)、Ｍ1(3,3)、Ｍ1(4,3)、Ｍ1(1,4)、Ｍ1(2,4)、Ｍ1(3,4)、Ｍ1(4,4)、Ｍ1(2,5)、Ｍ1(3,5)、Ｍ1(2,6)、Ｍ1(3,6)の各重心位置に対応した位置（Ａ2に対して、マスク領域Ｍ1を変化率Ｒateで縮小した領域の重心位置）を示している。また、図７（ｂ）中の×点は、パターンマッチングにより抽出された各領域Ｍ2の重心位置を示している。
【００６０】
対象物抽出手段２０は、以下の式（７）により、パターンマッチングにより抽出された各領域の重心位置（xm(i,j)，ym(i,j))と、マスク領域に対応した重心位置（xb(i,j)，yb(i,j)）とのずれ量Ｄが、閾値ＴＨよりも小さいか否かを判断する。なお、i,jはマスク領域のインデックスを示している。
【００６１】
【数７】
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【００６２】
但し、Ｄ：マスク領域に対応した重心位置とパターンマッチングにより抽出された領域の重心位置とのずれ量、ＴＨ：閾値。
【００６３】
そして、警報判断除外手段２７は、ずれ量Ｄが閾値ＴＨよりも小さい領域を対象物の画像部分の一部として抽出する。図７（ｂ）の例では、歩行者の胴部及び脚部の画像Ｂ２を含む１２個の領域が対象物の画像部分の一部として抽出されている。そのため、図７（ｂ）の例では、Ａ2，Ｍ2(1,3)，Ｍ2(2,3)，Ｍ2(3,3)，Ｍ2(4,3)，Ｍ2(1,4)，Ｍ2(2,4)，Ｍ2(3,4)，Ｍ2(4,4)，Ｍ2(2,5)，Ｍ2(3,5)，Ｍ2(2,6)，Ｍ2(3,6)を含む領域Ｓ2が、対象物の画像部分として抽出される。
【００６４】
警報判断除外手段２７は、このようにして抽出した対象物の画像部分Ｓ2の最下部の位置Ｐobjを、実空間上の対象物と路面との交点位置に対応する画像上の位置として認識する。なお、最下部の位置Ｐopjは、厳密に垂直方向の最も下側の画素の位置を採用する必要はなく、最も下側の画素付近に設定すればよい。
【００６５】
そして、続くＳＴＥＰ９で、警報判断除外手段２７は、図８に示したように、対象物の画像部分Ｓ2の最下部の位置Ｐobjが、判定画像領域ａr1の外にあるか否かを判断する。図８では、対象物が反対車線を走行する他車両である場合を示しており、対象物の画像部分Ｓ2の最下部の位置Ｐobjが判定画像領域ａr1の外にある。
【００６６】
そして、この場合には、車両１０と対象物（反対車線を走行する他車両）が接触する可能性が低いため、警報判断除外手段２７は、対象物を警報判断手段２５による警報の対象であるか否かの判断対象から除外してＳＴＥＰ１１に進む。そして、これにより、車両１０と対象物との相対速度と車両１０の走行速度との相違が大きく、変化率Ｒateに基づいて対象物の実空間位置を算出したときの誤差が大きくなるときに、対象物を警報の対象から除外して、誤った警報がなされることを防止している。
【００６７】
一方、対象物の画像部分Ｓ2の最下部の位置Ｐobjが、判定画像領域ａr1内となるときには、対象物は車両１０の走行車線内に存在する歩行者等であって、その移動速度は車両１０の走行速度よりに対して無視できる程度であると想定される。そこで、この場合にはＳＴＥＰ９からＳＴＥＰ１０に進む。
【００６８】
ＳＴＥＰ１０，ＳＴＥＰ２０，ＳＴＥＰ３０〜ＳＴＥＰ３１は、警報判断手段２５による処理である。
【００６９】
警報判断手段２５は、ＳＴＥＰ１０で、(a)対象物が接近判定領域内に存在する、又は(b)対象物が侵入判定領域に存在して対処物の移動ベクトルが接近判定領域に向かっている、という条件が成立しているときは、対象物が警報の対象であると判断してＳＴＥＰ２０に分岐する。一方、上記(a)，(b)の条件がいずれも成立していないときにはＳＴＥＰ１１に進む。
【００７０】
ＳＴＥＰ２０で、警報判断手段２５は、ブレーキセンサ５の出力から運転者によるブレーキ操作が行われているか否かを判断する。そして、ブレーキ操作が行われ、且つ、車両１０の加速度（ここでは減速方向を正とする９が予め設定された加速度閾値よりも大きいとき（運転者により適切なブレーキ操作がなされていると想定される）は、警報出力は不要であると判断して、ＳＴＥＰ１１に進む。
【００７１】
それに対して、ブレーキ操作が行われていないか、或いは車両１０の加速度が加速度閾値以下であるときには、ＳＴＥＰ３０に分岐する。そして、警報判断手段２０は、ＳＴＥＰ３０でスピーカ６から警報音を出力すると共に、ＳＴＥＰ３１でＨＵＤ７に対象物の強調画像を表示して、ＳＴＥＰ１１に進む。
【００７２】
なお、本実施の形態において、変化率算出手段２１は、図５に示した２値画像間の同一対象物の画像部分の時間追跡処理により変化率Ｒateを算出したが、図９に示した対象物の画像部分の相間演算により変化率Ｒateを算出するようにしてもよい。図９を参照して、Ｉm8は前回の撮像時におけるグレースケール画像であり、５１は対象物の画像部分を示している。また、Ｉm9は今回の撮像時におけるグレースケール画像であり、５２は対象物の画像部分を示している。
【００７３】
そして、変化率算出手段２１は、今回のグレースケール画像Ｉm8における対象物の画像部分５０の大きさをアフィン変換により縮小（対象物が自車両に近づいている場合）又は拡大（対象物が自車両から遠ざかっている場合）して、前回の撮像時における対象物の画像部分５１との相間度を算出する。具体的には、図示したように、画像部分５０を１．５倍した画像６０，１．２５倍した画像６１、１．０倍した画像６２、０．７５倍した画像６３、０．５倍した画像６４と、画像部分５１との相間度を算出する。そして、変化率算出手段２１は、相間度が最も高くなったときの画像部分５０の倍率を変化率Ｒateとして決定する。
【００７４】
また、本実施の形態においては、移動ベクトル算出手段２４により対象物の実空間における移動ベクトルを求めて、対象物を警報の対象とするか否かを判断したが、以下の式（７）により車両が対象物に到達するまでの時間（自車両到達時間）Ｔrを算出し、自車両到達時間Ｔrが予め設定された余裕時間以下となったときに、対象物を警報の対象とするようにしてもよい。
【００７５】
【数８】
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【００７６】
但し、Ｔr：自車両到達時間、ｄＴ：撮像間隔、Ｒate：変化率。
【００７７】
また、本実施の形態では、警報判断除外手段２７により、対象物の画像部分が判定画像領域外に位置しているときに、その対象物を警報の対象とするか否かの判断対象から除外したが、他の手法により警報の対象とするか否かを別途判断するようにしてもよい。例えば、対象物の移動速度を検出し、対象物の移動速度を考慮して対象物の実空間位置を算出して、車両と対象物との接触可能性を判断するようにしてもよい。
【００７８】
なお、本実施の形態においては、本発明の撮像手段として赤外線カメラ２を用いたが、可視光のみを検出可能な通常のビデオカメラを用いてもよい。
【００７９】
また、本実施の形態においては、車両前方を撮像する構成を示したが、車両の後方や側方等、他の方向を撮像して監視対象物との接触可能性を判断するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１…画像処理ユニット、２…赤外線カメラ（撮像手段）、３…ヨーレートセンサ、４…車速センサ、５…ブレーキセンサ、６…スピーカ、７…ＨＵＤ、２０…対象物抽出手段、２１…変化率算出手段、２２…到達時間推定手段、２３…実空間位置算出手段、２４…移動ベクトル算出手段、２５…警報判断手段、２６…判定画像領域設定手段、２７…警報判断除外手段。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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