(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定装置であって、
前記出口からの退出後の方向において自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像と同一方向視であって、前記入口への進入前の画像を学習用の風景画像として取得する風景画像取得部と、
前記学習用の風景画像に基づいて、当該学習用の風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた学習参照データを生成する学習参照データ生成部と、
前記学習参照データを記憶する学習参照データ記憶部と、
前記出口からの退出後の方向視で予め取得された風景画像に基づいて生成され、当該予め取得された風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた所定の基本参照データが記憶された基本参照データ記憶部と、
前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件と前記出口からの退出時の撮影条件とに基づいて、退出判定に用いる判定用参照データを前記学習参照データと前記基本参照データとの中から選択する判定用参照データ選択部と、
前記判定用参照データと前記出入り口からの退出時に前記カメラにより撮影した前記風景画像とに基づいて、前記出口からの退出状態を判定する退出判定部と、を備える退出判定装置。
【請求項２】
前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件は、当該各参照データを生成するために撮影された各風景画像の撮影時の前記自車両の位置及び当該各風景画像の明るさを示す指標の少なくとも何れか一方を含む請求項１に記載の退出判定装置。
【請求項３】
前記判定用参照データ選択部は、前記各風景画像の撮影時の前記自車両の位置に基づいて算出され、前記学習参照データに含まれる前記基本参照データの被写体の割合を示す含有率が、所定の基準含有率以上の場合に、前記学習参照データを前記判定用参照データとして選択する請求項２に記載の退出判定装置。
【請求項４】
前記撮影条件の前記明るさを示す指標は、撮影日時の情報を含み、前記判定用参照データ選択部は、前記学習参照データ及び前記基本参照データの前記撮影日時と、現在日時と、日時と日照状態との関係を示す予め備えられた日照データとに基づいて、前記学習参照データ及び前記基本参照データの撮影時の照度と前記自車両の退出時の照度との差の推定値を算出し、当該照度の差の推定値が少ない方を前記判定用参照データとして選択する請求項２又は３に記載の退出判定装置。
【請求項５】
前記撮影条件は、撮影日時の情報を含み、前記判定用参照データ選択部は、前記基本参照データの撮影日時から現在日時までの経過時間が所定の基準経過時間以上の場合は、前記学習参照データを前記判定用参照データとして選択する請求項１から４の何れか一項に記載の退出判定装置。
【請求項６】
前記基本参照データは、前記撮影条件とは別に、画像中における静的な被写体から抽出される特徴量の比率を示す静的特徴量情報に関連づけられており、前記判定用参照データ選択部は、前記静的特徴量情報が示す前記比率が所定の基準比率以上の場合は、前記基本参照データを前記判定用参照データとして選択する請求項１から５の何れか一項に記載の退出判定装置。
【請求項７】
前記学習用の風景画像は、前記入口への進入のために前記自車両が旋回を開始する地点で撮影される請求項１から６の何れか一項に記載の退出判定装置。
【請求項８】
前記判定用参照データ選択部は、前記出口からの退出前に前記判定用参照データを選択し、前記退出判定部は、前記判定用参照データと前記出口から退出する際に前記カメラにより撮影される前記風景画像とを逐次比較し、両者が所定の許容一致度以上の一致度で適合した場合に前記出口からの退出を完了したと判定する請求項１から７の何れか一項に記載の退出判定装置。
【請求項９】
入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定プログラムであって、
前記出口からの退出後の方向において自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像と同一方向視であって、前記入口への進入前の画像を学習用の風景画像として取得する風景画像取得機能と、
前記学習用の風景画像に基づいて、当該学習用の風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた学習参照データを生成する学習参照データ生成機能と、
前記学習参照データを学習参照データ記憶部に記憶させる学習参照データ記憶機能と、
前記出口からの退出後の方向視で予め取得された風景画像に基づいて生成され、当該予め取得された風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた所定の基本参照データが記憶された基本参照データ記憶部から前記基本参照データを取得する基本参照データ取得機能と、
前記学習参照データ記憶部から前記学習参照データを取得する学習参照データ取得機能と、
前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件と前記出口からの退出時の撮影条件とに基づいて、退出判定に用いる判定用参照データを前記学習参照データと前記基本参照データとの中から選択する判定用参照データ選択機能と、
前記判定用参照データと前記出入り口からの退出時に前記カメラにより撮影した前記風景画像とに基づいて、前記出入り口からの退出状態を判定する退出判定機能と、をコンピュータに実現させるための退出判定プログラム。
【請求項１０】
入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定方法であって、
風景画像取得部が、前記出口からの退出後の方向において自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像と同一方向視であって、前記入口への進入前の画像を学習用の風景画像として取得する風景画像取得ステップと、
学習参照データ生成部が、前記学習用の風景画像に基づいて、当該学習用の風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた学習参照データを生成する学習参照データ生成ステップと、
前記学習参照データ生成部が、前記学習参照データを学習参照データ記憶部に記憶させる学習参照データ記憶ステップと、
判定用参照データ選択部が、前記出口からの退出後の方向視で予め取得された風景画像に基づいて生成され、当該予め取得された風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた所定の基本参照データが記憶された基本参照データ記憶部から前記基本参照データを取得する基本参照データ取得ステップと、
前記判定用参照データ選択部が、前記学習参照データ記憶部から前記学習参照データを取得する学習参照データ取得ステップと、
前記判定用参照データ選択部が、前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件と前記出口からの退出時の撮影条件とに基づいて、退出判定に用いる判定用参照データを前記学習参照データと前記基本参照データとの中から選択する判定用参照データ選択ステップと、
退出判定部が、前記判定用参照データと前記出入り口からの退出時に前記カメラにより撮影した前記風景画像とに基づいて、前記出入り口からの退出状態を判定する退出判定ステップと、を備える退出判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両用ナビゲーション装置において、車両の現在位置を算出する方法には種々の手法が採用されている。例えば、ジャイロや地磁気センサ等のセンサから取得した情報を利用する方法（自律航法）、ＧＰＳ衛星からの信号を利用する方法、自律航法とＧＰＳ信号の利用とを組み合わせる方法などである。また、これらの手法により暫定的な現在位置を求めておき、さらに車載カメラにより撮影された車両周辺の画像を用いて、高精度に現在位置を算出する方法も提案されている。例えば、特開２００７−１０８０４３号公報（特許文献１）には、そのような位置測位装置が開示されている。これによれば、まず、暫定的な現在位置を基準にした座標系（自動車座標系）における道路標示の特徴点の座標（自動車座標系特徴点）が車載カメラによる撮影画像に基づいて算出される。次に、自動車座標系における特徴点の座標と、予め記憶されている当該道路標示の特徴点のワールド座標系における座標とに基づいて、車両の現在位置が算出される（特許文献１：第９〜１３段落、第３９〜４６段落、図１、図４等）。この装置では、衛星からの信号及び各種センサからの信号による測位では誤差を含んでしまう場合であっても、精度の高い現在位置を算出することが可能となる。
【０００３】
しかし、特許文献１による位置測位装置では、道路標示のない場所では当該装置を利用できない。また、画像処理によって認識された特徴点の空間座標を演算する必要があるので、装置には高い演算能力が要求され、コストアップの要因となる可能性もある。そこで、道路標示のない道路や特定敷地内においても利用でき、各特徴点の空間座標を演算することなく高精度な位置決めを行うために、車両周辺の風景画像の認識技術の利用が考えられる。但し、基準となる風景画像の撮影時期と、車両の位置決めを実施しようとしている時期との時間差が大きい場合など、同一地点における風景画像の差が大きい場合には、位置を正確に特定できない可能性がある。特に、出入り口のある施設からの退出を判定してその後の経路案内処理に連携させていく場合、施設内ではＧＰＳ衛星からの信号を利用した測位が円滑に実施できない場合が多い。従って、施設からの退出時の自車位置の特定において風景画像の認識に対する比重が増すことになる。当然ながら、風景画像の認識技術を効果的に利用する上では、基準となる風景画像に対応した参照データの整備が重要となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１０８０４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述したように、風景画像の認識において、効果的な参照データを効率的に整備し、精度の高い測位を可能とする技術の実現が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題に鑑みた本発明に係る、出入り口のある施設からの退出を判定する退出判定装置の特徴構成は、
入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定装置であって、
前記出口からの退出後の方向において自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像と同一方向視であって、前記入口への進入前の画像を学習用の風景画像として取得する風景画像取得部と、
前記学習用の風景画像に基づいて、当該学習用の風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた学習参照データを生成する学習参照データ生成部と、
前記学習参照データを記憶する学習参照データ記憶部と、
前記出口からの退出後の方向視で予め取得された風景画像に基づいて生成され、当該予め取得された風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた所定の基本参照データが記憶された基本参照データ記憶部と、
前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件と前記出口からの退出時の撮影条件とに基づいて、退出判定に用いる判定用参照データを前記学習参照データと前記基本参照データとの中から選択する判定用参照データ選択部と、
前記判定用参照データと前記出入り口からの退出時に前記カメラにより撮影した前記風景画像とに基づいて、前記出口からの退出状態を判定する退出判定部と、を備える点にある。
【０００７】
この構成によれば、入口と出口とを有する（以下、適宜「出入り口」と総称する。）のある施設への進入前に撮影された風景画像に基づいて生成された学習参照データと、予め生成された基本参照データとの内、退出判定に適した方のデータが判定用参照データとして選択される。そして、施設の出入り口からの退出時に撮影された風景画像と、選択された判定用参照データとに基づいて、当該出入り口からの退出状態が判定される。従って、退出判定に用いられる判定用参照データが効率的に整備され、効果的に利用されることになる。さらに、効果的な判定用参照データに基づいて車両の高精度な測位が可能となるから、施設からの退出が精度良く、且つ早期に判定される。
【０００８】
例えば、車両用ナビゲーション装置においては、施設内における案内処理と、施設外における通常の道順案内処理とが別個のプログラムにより実行されるように構成されているものがある。施設内の案内処理と、道順案内処理とでは、ユーザーの要求や利用できる情報などが異なっており、異なるプログラムを適用した方が効果的且つ効率的なためである。このような車両用ナビゲーション装置では、施設から退出した際には、早期に施設内の案内処理から道順案内処理へとプログラムを遷移させることが好ましい。上記構成の退出判定装置を車両用ナビゲーション装置に適用すれば、早期に精度良く施設からの退出が判定されるので、利便性の高い車両用ナビゲーション装置を実現することができる。
【０００９】
ところで、風景画像は、撮影された時間や季節、天候などによる明るさの違いによって輝度分布やコントラスト、色相などが異なる可能性がある。風景画像の明るさが異なると、退出判定部の判定精度を低下させる可能性があるため、判定用参照データは、施設からの退出時に取得される風景画像に近い明るさを有する画像に基づいて生成されたものであることが好ましい。従って、判定用参照データ選択部は、各参照データが生成された際の風景画像の明るさを加味して判定用参照データを選択すると好適である。また、自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像の視野は、施設の進入位置と退出位置とが完全に一致している場合を除いて異なるものとなる。基本参照データは、退出位置（出口）で撮影された風景画像に基づいて生成されるが、学習参照データは進入位置（入口）で撮影された風景画像に基づいて生成される。従って、判定用参照データ選択部は、各参照データを生成する元となった風景画像の撮影時の位置を加味して判定用参照データを選択すると好適である。このため、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置は、前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件が、当該各参照データを生成するために撮影された各風景画像の撮影時の前記自車両の位置及び当該各風景画像の明るさを示す指標の少なくとも何れか一方を含むとよい。
【００１０】
上述したように、基本参照データは、退出位置で撮影された風景画像に基づいて生成されるが、学習参照データは進入位置で撮影された風景画像に基づいて生成される。従って、基本参照データの元となった風景画像と学習参照データの元となった風景画像とでは、視野が異なることになる。進入位置と退出位置との距離が大きく離れていると、風景画像の視野の差も大きくなる。退出判定部による判定精度を確保するためには、判定用参照データ選択部は、基本参照データの被写体が含まれる割合に応じて、判定用参照データを選択すると好ましい。このため、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置の前記判定用参照データ選択部は、前記各風景画像の撮影時の前記自車両の位置に基づいて算出され、前記学習参照データに含まれる前記基本参照データの被写体の割合を示す含有率が、所定の基準含有率以上の場合に、前記学習参照データを前記判定用参照データとして選択するとよい。
【００１１】
上述したように、風景画像は、撮影された時間や季節、天候などによる明るさの違いによって輝度分布やコントラスト、色相などが異なる可能性がある。このような明るさの違いは、施設の外である屋外においては、主として日照による影響が大きい。従って、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置は、前記撮影条件の前記明るさを示す指標が、撮影日時の情報を含み、前記判定用参照データ選択部は、前記学習参照データ及び前記基本参照データの前記撮影日時と、現在日時と、日時と日照状態との関係を示す予め備えられた日照データとに基づいて、前記学習参照データ及び前記基本参照データの撮影時の照度と前記自車両の退出時の照度との差の推定値を算出し、当該照度の差の推定値が少ない方を前記判定用参照データとして選択するとよい。
【００１２】
別の観点として、基本参照データは、施設への進入時に撮影された風景画像に基づく学習用参照データよりも前に生成された参照データである。このため、基本参照データの生成時に用いられた風景画像に係る風景と、現在の風景とが、季節の変化や町並みの変化なとによって大きく異なっている可能性もある。従って、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置は、前記撮影条件が撮影日時の情報を含み、前記判定用参照データ選択部が、前記基本参照データの撮影日時から現在日時までの経過時間が所定の基準経過時間以上の場合は、前記学習参照データを前記判定用参照データとして選択する構成とすることができる。
【００１３】
また、別の観点として、風景画像には、地形や建物などの静的な被写体の他、車両や歩行者、雲などの動的な被写体も含まれる。静的な被写体は、基準参照データの生成時と学習参照データの生成時とにおいて、風景画像に共通に含まれている可能性が高い。それに対して、動的な被写体は、共通して含まれている可能性が非常に低い。精度のよい退出判定を実施するためには、判定用参照データに普遍性の高い、多くの静的な被写体の特徴が含まれている方が好ましいと言える。従って、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置は、前記基本参照データが、前記撮影条件とは別に、画像中における静的な被写体から抽出される特徴量の比率を示す静的特徴量情報に関連づけられており、前記判定用参照データ選択部は、前記静的特徴量情報が示す前記比率が所定の基準比率以上の場合は、前記基本参照データを前記判定用参照データとして選択する構成であるとよい。
【００１４】
学習参照データを生成するための風景画像は、施設からの退出の直後と同一方向視となる画像を撮影可能であって、できるだけ施設への進入の直前に撮影されることが、入退出の時間差や風景画像の視野の差を低減する上でも好ましい。施設への進入直前と、退出直後とにおいて自車両の方向がほぼ同一となる場合には、道路から旋回を伴って施設へ進入することが多い。従って、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置は、前記学習用の風景画像が、前記入口への進入のために前記自車両が旋回を開始する地点で撮影されたものであるとよい。
【００１５】
１つの判定用参照データに対して、できるだけ多くの風景画像をマッチングさせることによって、精度の良い退出判定を早期に実施することができる。このため、判定用参照データは、自車両が施設の出口から退出する際にはできるだけ早く判定用参照データの選択を完了していることが好ましい。また、判定用参照データの選択が完了した後は、できるだけ多くの風景画像を判定対象とすることによって、判定精度を向上させると共に、早期に自車両が施設から退出したことを判定することが好ましい。従って、１つの好適な態様として、本発明に係る退出判定装置は、前記判定用参照データ選択部が、前記出口からの退出前に前記判定用参照データを選択し、前記退出判定部が、前記判定用参照データと前記出口から退出する際に前記カメラにより撮影される前記風景画像とを逐次比較し、両者が所定の許容一致度以上の一致度で適合した場合に前記出口からの退出を完了したと判定するとよい。
【００１６】
上述した本発明に係る退出判定装置の種々の技術的特徴は、退出判定プログラムや、退出判定方法にも適用可能である。従って、本発明は、そのような退出判定プログラムや、退出判定方法も権利の対象とすることができる。例えば、本発明に係る、出入り口のある施設からの退出を判定する退出判定プログラムは、上述した退出判定装置の特徴を備えた各種の機能をコンピュータに実行させることが可能である。以下にその代表的な態様を例示する。当然ながらこのような退出判定プログラムも、上述した退出判定装置の作用効果を奏することができる。さらに、退出判定装置の好適な態様として例示した種々の付加的特徴をこの退出判定プログラムに組み込むことも可能であり、当該プログラムはそれぞれの付加的特徴に対応する作用効果も奏することができる。本発明に係る退出判定方法についても同様である。
【００１７】
本発明に係る、入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定プログラムの１つの好適な態様は、
前記出口からの退出後の方向において自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像と同一方向視であって、前記入口への進入前の画像を学習用の風景画像として取得する風景画像取得機能と、
前記学習用の風景画像に基づいて、当該学習用の風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた学習参照データを生成する学習参照データ生成機能と、
前記学習参照データを学習参照データ記憶部に記憶させる学習参照データ記憶機能と、
前記出口からの退出後の方向視で予め取得された風景画像に基づいて生成され、当該予め取得された風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた所定の基本参照データが記憶された基本参照データ記憶部から前記基本参照データを取得する基本参照データ取得機能と、
前記学習参照データ記憶部から前記学習参照データを取得する学習参照データ取得機能と、
前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件と前記出口からの退出時の撮影条件とに基づいて、退出判定に用いる判定用参照データを前記学習参照データと前記基本参照データとの中から選択する判定用参照データ選択機能と、
前記判定用参照データと前記出入り口からの退出時に前記カメラにより撮影した前記風景画像とに基づいて、前記出入り口からの退出状態を判定する退出判定機能と、をコンピュータに実現させる点にある。
【００１８】
また、本発明に係る、入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定方法の好適な態様は、
風景画像取得部が、前記出口からの退出後の方向において自車両に搭載されたカメラにより撮影される風景画像と同一方向視であって、前記入口への進入前の画像を学習用の風景画像として取得する風景画像取得ステップと、
学習参照データ生成部が、前記学習用の風景画像に基づいて、当該学習用の風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた学習参照データを生成する学習参照データ生成ステップと、
前記学習参照データ生成部が、前記学習参照データを学習参照データ記憶部に記憶させる学習参照データ記憶ステップと、
判定用参照データ選択部が、前記出口からの退出後の方向視で予め取得された風景画像に基づいて生成され、当該予め取得された風景画像の撮影時の撮影条件が関連づけられた所定の基本参照データが記憶された基本参照データ記憶部から前記基本参照データを取得する基本参照データ取得ステップと、
前記判定用参照データ選択部が、前記学習参照データ記憶部から前記学習参照データを取得する学習参照データ取得ステップと、
前記判定用参照データ選択部が、前記学習参照データ及び前記基本参照データに関連づけられた各撮影条件と前記出口からの退出時の撮影条件とに基づいて、退出判定に用いる判定用参照データを前記学習参照データと前記基本参照データとの中から選択する判定用参照データ選択ステップと、
退出判定部が、前記判定用参照データと前記出入り口からの退出時に前記カメラにより撮影した前記風景画像とに基づいて、前記出入り口からの退出状態を判定する退出判定ステップと、を備える点にある。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の退出判定の基本原理を示す模式図
【図２】施設の出入り口における風景画像の画角の違いを示す模式図
【図３】車両用ナビゲーション装置の構成を模式的に示すブロック図
【図４】退出判定装置による施設進入時の処理の一例を示すフローチャート
【図５】退出判定装置による施設退出時の処理の一例を示すフローチャート
【図６】退出時における判定用参照データ選択処理の一例を示すフローチャート
【図７】日照データの一例を示すグラフ
【図８】風景マッチングの一例を示す説明図
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明に係る退出判定装置を車両用ナビゲーション装置に適用した例を用いた実施形態を、図面を参照して説明する。本実施形態の車両用ナビゲーション装置は、通常動作モードとして、自車両が道路を走行している際に自車両の現在位置を地図上に重畳表示させ、ユーザーにより設定された目的地へ自車両を案内する道順案内処理を実行する。また、この車両用ナビゲーション装置は、駐車場、特に立体駐車場や、ショッピングモールなどの施設内において、空いた駐車区画の案内や、進路の案内を行う施設内案内処理も実行可能である。これらの道順案内処理と施設内案内処理とでは、必要な情報や演算処理が異なるため、本実施形態の車両用ナビゲーション装置は、道順案内処理を実行するモードと、施設内案内処理を実行するモードとで、中核となって実行されるプログラムが異なるように構成されている。言うまでもなく、円滑な案内をユーザーに提供するためには、自車両の現在位置が施設内であるか施設外であるかを迅速に判定し、実行するプログラムを切り換えることが好ましい。
【００２１】
このため、本実施形態の車両用ナビゲーション装置は、施設と道路との境界部分、即ち、道路から施設に進入する進入口（入口）及び施設から道路に退出する退出口（出口）において、自車両の現在位置を判定してプログラムを切り換える機能を有して構成されている。以下、適宜「進入口（入口）」及び「退出口（出口）」を「出入り口」と総称する。道路から施設に進入する際には、ＧＰＳ衛星からの信号を利用した測位により求められた自車位置を地図データにマッピングし、自車両が地図上において施設内に進行したことを検出して、自車両の進入を迅速に判定することが可能である。一方、施設から道路へ退出する際には、自車両が施設外に出て、ＧＰＳ衛星からの信号を取得してければ測位ができないので、進入時に比べて迅速性には限界がある。このため、本実施形態の車両用ナビゲーション装置は、このような出入り口のある施設からの自車両の退出を判定する退出判定装置を有して退出時の迅速性を向上できるように構成されている。本実施形態では、同一の道路に対して進入口及び退出口の双方が設けられている施設からの退出を判定する退出判定装置が車両用ナビゲーション装置に搭載されている。即ち、この退出判定装置は、進入口への進入前及び退出口からの退出後において自車両が同一の道路を走行する場合に機能する。
【００２２】
図１は、そのような退出判定装置による退出判定の基本原理を示す模式図である。本実施形態においては、図１及び図２に示すように、車両（自車両）９０の前方を撮影するカメラが搭載されている例を用いて説明する。車両９０の風景画像取得部１１は、図２に示す施設Ｐの出入り口Ｅからの退出後の姿勢（方向）において車両９０Ａ（９０）に搭載されたカメラにより撮影される風景画像Ｖａ（Ｖ）と同一方向視であって、出入り口Ｅ（進入口（入口）ＥＴ）への進入前の画像を学習用の風景画像Ｖｂ（Ｖ）として取得する（＃１４：風景画像取得ステップ、風景画像取得機能）。同時に、ＧＰＳ衛星などを用いた測位により求められた自車位置などの位置情報も、取得される（＃１４）。
【００２３】
学習参照データ生成部１２は、学習用の風景画像Ｖｂに基づいて、当該風景画像Ｖｂの撮影時の撮影条件Ｃｂが関連づけられた学習参照データＲｂを生成する（＃１７）。撮影条件Ｃｂとは、撮影時の車両９０の位置や、撮影日時、風景画像Ｖｂの明るさに関する情報などを含むである。また、学習参照データ生成部１２は、車両９０の進入位置から車両９０の退出位置の位置まで、より具体的には学習用の風景画像Ｖｂを取得した際の車両９０Ｂから退出直後の車両９０Ａまでの距離情報Ｌｒを、施設情報ＤＢ（施設情報データベース）８から取得した出入り口Ｅの幅、及び車両９０の車長等に基づいて演算する。この距離情報Ｌｒは、撮影条件Ｃｂとして学習参照データＲｂに関連付けられ、学習参照データＲｂと共に学習参照データ記憶部１３に記憶される（＃１８：学習参照データ記憶ステップ、学習参照データ記憶機能）。尚、図２に示すようなほぼ同一の出入り口Ｅに進入口ＥＴと退出口ＥＸとが設けられていない場合などでは、出入り口Ｅの幅は、進入口ＥＴと退出口ＥＸとの距離とすることができる。
【００２４】
一方、基本参照データ記憶部１４に相当する参照データＤＢ（参照データデータベース）１４には、学習用の風景画像Ｖｂと同一方向視で予め取得された画像（風景画像Ｖ）に基づいて生成され、当該画像の撮影時の撮影条件Ｃｒが関連づけられた所定の基本参照データＲｒが記憶されている。学習参照データ記憶部１３に記憶された学習参照データＲｂと、参照データＤＢ１４に記憶された基本参照データＲｒとは、判定用参照データ選択部１５により選択される。判定用参照データ選択部１５は、両参照データＲｂ，Ｒｒに関連づけられた各撮影条件Ｃｂ，Ｃｒと出入り口Ｅ（退出口ＥＸ）からの退出時の撮影条件Ｃａとに基づいて、両参照データＲｂ，Ｒｒの内の一方を退出判定に用いる判定用参照データＲｄとして選択する（＃５：判定用参照データ選択ステップ、判定用参照データ選択機能）。そして、判定用参照データＲｄと出入り口Ｅからの退出時にカメラにより撮影した風景画像Ｖａとに基づく特徴抽出データＲａとに基づいて、退出判定部１６により、出入り口からの退出状態が判定される（＃７：退出判定ステップ、退出判定機能）。
【００２５】
図３のブロック図は、このような退出判定装置を含む車両用ナビゲーション装置１０の構成を模式的に示したものである。車両用ナビゲーション装置１０は、マイクロコンピュータやＤＳＰ（digital signal processor）などの論理演算プロセッサと、当該プロセッサ上で実行されるプログラムとの協働によりその機能を発揮する。図３のブロック図には、それぞれハードウェアとソフトウェアとの少なくとも一方で構成される機能部を表している。当然ながら、それぞれの機能部は、厳密に独立しているものではなく、重複して機能する場合もある。車両用ナビゲーション装置１０は、退出判定装置に相当する退出判定モジュール１の他、ナビゲーションの中核となるナビ制御モジュール３、自車位置検出モジュール４、道路地図ＤＢ（道路地図データベース）９、参照データＤＢ１４などを有して構成されている。車両用ナビゲーション装置１０、特に自車位置検出モジュール４は、ＧＰＳ測定ユニット２１、距離センサ２２、方位センサ２３、カメラ２などによる検出結果や測定結果を利用して自車位置を検出する。
【００２６】
ナビ制御モジュール３は、道順案内処理部３１と施設内案内処理部３３と対象施設判定部３５とを備えている。道順案内処理部３１は、経路設定機能や、経路探索機能、経路案内機能などを備えている。経路設定機能は、例えば自車位置等の出発地、入力された目的地、通過地点や走行条件（高速道路の利用の有無など）を設定する機能である。経路探索機能は、経路設定された条件に基づき出発地から目的地までの案内経路を探索するための演算処理を行う機能である。経路案内機能は、探索された出発地から目的地までの経路に従って、車内のモニタの表示画面による案内表示やスピーカによる音声案内等により、運転者に対して適切な経路案内を行うための演算処理を行う機能である。
【００２７】
施設内案内処理部３３は、例えば、駐車空き区画案内機能や、移動順路案内機能、出口案内機能などを備えている。駐車空き区画案内機能は、例えば施設内で発信される駐車区画情報や施設内地図を受信して、駐車空き区画の情報を施設内地図と共にユーザーに提供する機能である。移動順路案内機能は、通行方向などの施設内のローカルな通行規則をユーザーに案内する機能である。出口案内機能は、当該施設からの退出のための出口を案内する機能である。ナビ制御モジュール３は、車両９０が特定の施設内にいる場合には、施設内案内処理部３３による施設内案内処理を実行し、施設外にいる場合には、道順案内処理部３１による道順案内処理を実行する。
【００２８】
対象施設判定部３５は、車両９０が進入した（あるいはこれから進入する）施設が、退出判定装置による退出判定を実行するべき対象施設であるか否かを判定する機能部である。上述したように、本実施形態では、同一の道路に進入口及び退出口の双方が設けられている施設からの退出を判定する退出判定装置が車両用ナビゲーション装置に搭載されている。即ち、この退出判定装置は、進入口への進入前及び退出口からの退出後において自車両が同一の道路を走行する場合に機能する。このため、対象施設判定部３５は、施設情報ＤＢ８から、車両９０が進入した（あるいはこれから進入する）施設の出入り口の情報、施設に接続する道路との関係を取得し、当該施設が退出判定の対象施設であるか否かを判定する。
【００２９】
自車位置検出モジュール４は、公知のＧＰＳ信号の利用による位置算定及び推測航法（自律航法）による位置算定によって自車位置を算定する。本実施形態の自車位置検出モジュール４は、このようにして算定される自車位置を推定自車位置として、さらに、風景画像認識（風景マッチング）によって推定自車位置を修正して自車位置を決定する。このため、自車位置検出モジュール４は、ＧＰＳ処理部４１、推測航法処理部４２、自車位置算定部４３、マップマッチング部４４に加え、撮影画像処理部５、風景マッチング部６、自車位置決定部４５を備えている。尚、後述するように、撮影画像処理部５及び風景マッチング部６は、退出判定モジュール１の一部としても機能することができる。
【００３０】
自車位置検出モジュール４のＧＰＳ処理部４１にはＧＰＳ衛星からのＧＰＳ信号を受信するＧＰＳ測定ユニット２１が接続されている。ＧＰＳ処理部４１はＧＰＳ測定ユニット２１で受信されたＧＰＳ衛星からの信号を解析し、車両の現在位置（緯度及び経度）を算定し、ＧＰＳ位置データとして自車位置算定部４３に伝達する。
【００３１】
推測航法処理部４２には距離センサ２２と方位センサ２３とが接続されている。距離センサ２２は、車両９０の車速や移動距離を検出するセンサであり、例えば、車両９０のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、車両９０の加速度を検知するヨー・Ｇセンサ及び検知された加速度を積分する回路等により構成される。距離センサ２２の検出結果としての車速及び移動距離の情報は、推測航法処理部４２に取得される。方位センサ２３は、例えば、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ステアリングホイールの回転部に取り付けた光学的な回転センサや回転型の抵抗ボリューム、車輪部に取り付ける角度センサ等により構成される。その検出結果としての方位の情報は、推測航法処理部４２が取得する。
【００３２】
推測航法処理部４２は、刻々と送られてくる移動距離情報と方位情報とに基づいて推測航法位置を演算し、推測航法位置データとして自車位置算定部４３に伝達する。自車位置算定部４３は、ＧＰＳ位置データと推測航法位置データとから公知の方法により車両の位置（自車位置）を特定する演算を行う。算定された自車位置情報は、測定誤差等を含んでいる場合があり、自車位置が道路上から外れてしまう可能性がある。このため、マップマッチング部４４により、自車位置を道路地図に示される道路上に合わせる補正が行われる。その自車位置は推定自車位置として自車位置決定部４５に伝達され、後述する風景マッチングの結果を加味して最終的な自車位置が決定される。
【００３３】
撮影画像処理部５は、カメラ２によって撮影された撮影画像を受け取って風景マッチングに適した画像処理を実施する。詳細な画像処理の内容については、図８を利用して後述する。本実施形態においては、上述したようにカメラ２は、車両９０の前方を撮影するために車両９０の前部、例えばフロントグリルや、ルームミラーの裏側等に設置される。カメラ２は、毎秒１５〜３０フレームの動画像をリアルタイムに撮影可能なデジタルカメラである。撮影画像処理部５は、カメラ２によって撮影された前方風景の撮影画像（風景画像）から画像特徴点を抽出し、画像特徴点から撮影画像ごとの画像特徴点データを生成する。これは、全フレームに対して実施されてもよいし、２フレームごと、３フレームごと等、適宜間引いて実施されてもよい。生成された画像特徴点データは、マッチング用データとして風景マッチング部６へ出力される。
【００３４】
風景マッチング部６は、参照データＤＢ１４から抽出した参照データと撮影画像処理部５から出力された画像特徴点データ（マッチング用データ）とのマッチングを行う。つまり、風景マッチング部６は、自車位置決定部４５から送られてきた推定自車位置に基づいて参照データＤＢ１４から抽出された参照データを基準パターンとして、撮影画像処理部５から送られてきた画像特徴点データに対するパターンマッチング処理を行う。このパターンマッチングが成功した場合には、マッチングパターンである参照データに関係付けられた撮影位置が自車位置決定部４５に伝達される。自車位置決定部４５は伝達されてきた撮影位置を推定自車位置と置き換えて修正し、自車位置を決定する。
【００３５】
ナビ制御モジュール３の道順案内処理部３１は、このようにして決定された自車位置を道路地図ＤＢ９の地図にマッピングして、道順案内処理を実行する。そして、図２に示すように、車両９０（９０Ｂ）が道路から施設Ｐへ進入すると、施設と道路との境界判定が実施され、ナビ制御モジュール３は、施設内案内処理部３３を中核とする処理に移行する。本実施形態では、施設内案内処理の開始時に、退出判定モジュール１により、学習参照データ生成ステップや学習参照データ記憶ステップ等を含む施設進入時処理が実行される。以下、図４のフローチャートを利用して、施設進入時処理の手順を説明する。
【００３６】
施設進入時処理の開始前には、ナビ制御モジュール３の道順案内処理部３１により、道順案内処理が実行されている（＃１）。図２に示すように、車両９０Ｂが道路から施設Ｐの出入り口Ｅへ進入すると、施設Ｐと道路との境界判定が実施される。具体的には、「施設へ進入したか否か？」が判定される（＃１１）。判定結果が「Ｙｅｓ」の場合、学習参照データＲｂの生成へ向けた一連の処理が開始される。ここで、さらに、「当該施設Ｐが、同一の道路に進入口及び退出口の双方が設けられている施設であるか否か」が判定されると好適である。本実施形態の退出判定装置は、進入口への進入前及び退出口からの退出後において自車両が同一の道路を走行する場合に機能する。従って、本実施形態の退出判定装置が判定対象とする施設であるか否かの判定も実施すると好適である。尚、施設Ｐの出入り口の情報、接続する道路との関係等は、施設情報ＤＢ８に格納されている。従って、ステップ＃１１に続き、例えば、施設Ｐの情報を取得する「施設情報取得ステップ」が実行され、退出判定の対象施設であるか否かを判定する「対象施設判定ステップ」が実行されると好適である。学習参照データＲｂの生成へ向けた一連の処理が開始されると、まず、出入り口Ｅの進入口ＥＴに進入した車両９０Ｂ（９０）の旋回軌跡が取得される（＃１２）。旋回軌跡は、距離センサ２２を構成する車速パルスセンサの左右の車輪のパルス差や、方位センサ２３を構成するステアリングホイールの回転センサ等の検出結果の履歴により演算される。
【００３７】
次に、旋回開始時刻が演算され（＃１３）、旋回開始時刻におけるカメラ２の撮影画像（フレーム）、及び位置情報（自車位置）が取得される（＃１４：風景画像取得ステップ、風景画像取得機能）。カメラ２の撮影画像は、所定の期間、あるいは所定のフレーム数、フレームメモリに格納されており、旋回開始時刻に対応するフレームがフレームメモリから読み出される。読み出されたフレームは、出入り口Ｅへの進入前の画像であり、学習参照データＲｂを生成するための学習用の風景画像Ｖｂ（Ｖ）である。即ち、学習参照データＲｂを生成するために取得される風景画像Ｖｂは、出入り口Ｅ（進入口ＥＴ）への進入のために車両９０が旋回を開始する地点で撮影された画像である。この風景画像Ｖｂは、出入り口Ｅ（退出口ＥＸ）から退出した車両９０が旋回を完了した地点、即ち退出口ＥＸからの退出時に撮影される風景画像Ｖａと同一方向視である。当然ながら、基本参照データＲｒが生成される元となった風景画像Ｖも、退出口ＥＸからの退出時の方向における風景画像であり、風景画像Ｖａ及びＶｂと同一方向視の画像である。
【００３８】
続いて、施設情報ＤＢ８から、出入り口幅情報を取得する（＃１５）。施設情報ＤＢ８は、施設Ｐの大きさや属性、出入り口の場所や出入り口の間口の広さなど、施設Ｐに関する種々の情報が記憶されたデータベースである。出入り口幅情報とは、図２に示すように、出入り口Ｅにおける進入口ＥＴと退出口ＥＸとの距離Ｌに相当する。本実施形態においては、カメラ２は車両９０の前部に設置されているので、進入口ＥＴへの進入前にはカメラ２と進入口ＥＴとの位置がほぼ一致するが、退出口ＥＸからの退出後にはカメラ２と退出口ＥＸとの位置が一致しない。つまり、図２に示すように、車両９０の長さ分だけ退出口ＥＸから前方にカメラ２が位置することになる。このため、学習参照データ生成部１２は、出入り口幅情報としての距離Ｌに車両９０の長さを加味して進入位置から退出位置までの距離（距離情報）Ｌｒを演算する（＃１６）。
【００３９】
施設Ｐからの退出直後の自車位置を特定するための風景マッチングの参照データ（基本参照データＲｒ：図１参照）は、予め図２における車両９０Ａの位置から撮影された画像に基づいて生成されている。一方、施設Ｐへの進入直前に撮影され、学習参照データＲｂを生成するための画像Ｖｂは、図２における車両９０Ｂの位置から撮影されている。このため、風景画像Ｖａの撮影範囲Ｆａと風景画像Ｖｂの撮影範囲Ｆｂとは異なることになる。本実施形態の場合には、基本参照データＲｒの元となる風景画像Ｖａの視野が、学習参照データＲｂの元となる風景画像Ｖｂの視野の一部となる。このような視野の差は、風景画像Ｖの撮影位置に依存する。従って、学習参照データ生成部１２は、進入位置から退出位置までの距離Ｌｒに基づいて、基本参照データＲｒに対応するように風景画像Ｖｂから学習参照データＲｂを生成する（＃１７：学習参照データ生成ステップ、学習参照データ生成機能）。もちろん、視野を正規化することによる情報の欠落を考慮して、視野の差が生じた状態で学習参照データＲｂが生成されてもよい。生成された学習参照データＲｂは、撮影時刻、距離Ｌｒなどの撮影条件Ｃｂに関連づけられて学習参照データ記憶部１３に記憶される（＃１８：学習参照データ記憶ステップ、学習参照データ記憶機能）。
【００４０】
このようにして学習参照データＲｂが生成されて記憶されると、ナビ制御モジュール３は、施設内案内処理部３３を中核とする施設内案内処理を継続して実行する。そして、車両９０が施設Ｐから退出する前、即ち施設内案内処理の終了前に、退出判定モジュール１による施設退出時処理が実行される。この処理は、判定用参照データ選択部１５及び退出判定部１６を中核として実行される。以下、図５及び図６のフローチャートを利用して、施設退出時処理の手順を説明する。図５は、前処理を含む判定用参照データ選択処理及び風景マッチングによる退出判定処理を含む、施設退出時処理のメインフローチャートであり、図６は、判定用参照データ選択処理の詳細を示すサブフローチャートである。
【００４１】
退出判定処理の開始前には、ナビ制御モジュール３の施設内案内処理部３３により、施設内案内処理が実行されている（＃３）。施設内案内処理の実行中には、車両９０が施設Ｐ内において退出口ＥＸへ続く退出路に進入したか否かが判定されており（＃３１）、退出路へ進入した場合には、進入口ＥＴと退出口ＥＸとが同じ場所であるか否かが判定される（＃３２）。この判定は、厳密に進入口ＥＴと退出口ＥＸとが厳密に同一地点であることを要求するものではなく、図２に示したように、進入口ＥＴと退出口ＥＸとの距離Ｌを所定の範囲内で許容する。即ち、進入口ＥＴへの進入前の車両９０の走行方向と、退出口ＥＸからの退出後の車両９０の走行方向とが同方向であり、進入口ＥＴと退出口ＥＸとの距離Ｌが所定の許容範囲内である場合に、進入口ＥＴと退出口ＥＸとが同一地点であると判定する。このような進入口ＥＴ、退出口ＥＸ、施設Ｐ内から退出口ＥＸへ向かう退出路などの情報は、施設情報ＤＢ８に格納されている。ステップ＃３２において、進入口ＥＴと退出口ＥＸとが異なる場所であると判定された場合には、進入口ＥＴからの進入時に生成された学習参照データＲｂを採用する余地はないため、判定用参照データＲｄとして基本参照データＲｒが設定される（＃４０）。
【００４２】
ステップ＃３２において、進入口ＥＴと退出口ＥＸとが同じ場所であると判定されると、判定用参照データ選択処理のための前処理（＃３３〜＃３８）が実行される。まず、退出口ＥＸからの退出判定のための基本参照データＲｒの撮影条件Ｃｒが参照データＤＢ１４から取得される（＃３３：基本参照データ取得ステップ、基本参照データ取得機能）。また、学習参照データＲｂの撮影条件Ｃｂが学習参照データ記憶部１３から取得される（＃３４：学習参照データ取得ステップ）。さらに、基本参照データＲｒの静的特徴量情報が参照データＤＢ１４から取得される（＃３５：静的特徴量取得ステップ、静的特徴量取得機能）。静的特徴量情報とは、撮影条件とは別に、基本参照データＲｒに関連づけられている情報であり、風景画像Ｖの画像中における静的な被写体から抽出される特徴量の比率を示す情報である。即ち、静的特徴量情報は、撮影時期等にほぼ左右されることなく、普遍的な被写体の比率を示す指標である。また、日照データＤＢ１９から、各参照データの元となった画像の撮影日及び現在日時に対応する日付の日照データが取得される（＃３６：日照データ取得ステップ、日照データ取得機能）。日照データとは、図７に示すように日付ごとに準備され、２４時間の時刻と日照による照度との関係を示した情報である。日照データは、風景画像の明るさを示す指標である。
【００４３】
続いて、学習参照データＲｂの撮影条件に含まれる撮影日時の情報と、現在日時とに基づいて、施設内滞留時間が演算される（＃３７：滞留時間演算ステップ、滞留時間演算機能）。後述するように、滞留時間と日照データとに応じて、施設Ｐへの進入時と、施設Ｐからの退出時とにおける照度の差が大きいか否かが判定される。
【００４４】
また、学習参照データＲｂの撮影条件Ｃｂに含まれる進入位置から退出位置までの距離Ｌｒに基づいて、学習参照データＲｂに含まれる基本参照データＲｒの被写体の割合を示す含有率を演算する（＃３８：含有率演算ステップ、含有率演算機能）。基本参照データＲｒと学習参照データＲｂとが視野が異なる画像に基づいて生成されている場合には、視野の差、つまり、学習参照データＲｂの元となった撮影画像（風景画像）Ｖｂにおいて基本参照データＲｒの元となった画像に相当する面積の割合を含有率とすることができる。このような視野の差は、ほぼ進入位置から退出位置までの距離Ｌｒと線形的な関係を有するので、この距離Ｌｒから含有率を演算してもよい。一方、図４のステップ＃１７を参照して上述したように、学習参照データ生成部１２は、基本参照データＲｒに対応するように視野を調整して風景画像Ｖｂから学習参照データＲｂを生成してもよい。この場合には、見掛け上の含有率は１００％である。但し、参照データに対応する風景画像Ｖの面積、即ち解像度が異なるから、解像度まで考慮すると含有率は１００％とは限らない。従って、判定用参照データ選択部１５は、これらの条件を考慮して含有率を演算すると好適である。
【００４５】
上述したような前処理が完了すると、判定用参照データ選択部１５は、前処理の結果を用いて判定用参照データＲｄの選択処理を実行する（＃５：判定用参照データ選択ステップ、判定用参照データ選択機能）。以下、図６を参照して、判定用参照データ選択ステップ＃５の詳細について説明する。
【００４６】
はじめに、含有率が基準含有率以上であるか否かが判定される（＃５１：含有率判定ステップ、含有率判定機能）。含有率が基準含有率よりも小さい場合には、学習参照データＲｂの信頼性が高くないので、基本参照データＲｒに代えて学習参照データＲｂを用いる利点が少ない。従って、含有率が基準含有率よりも小さい場合には、判定用参照データＲｄとして基本参照データＲｒが選択される（＃５６：判定用参照データ決定ステップ、判定用参照データ決定機能）。含有率が基準含有率以上である場合には、ステップ＃５５（判定用参照データ決定ステップ、判定用参照データ決定機能）において判定用参照データＲｄとして学習参照データＲｂを選択する余地があると判定する。
【００４７】
本実施形態では、ステップ＃５１の後、ステップ＃５２〜ステップ＃５４の条件を満足した場合に、判定用参照データ決定ステップ（＃５５）において判定用参照データＲｄとして学習参照データＲｂが選択される。しかし、ステップ＃５１〜ステップ＃５４の各判定は、それぞれ独立しており、判定順序を入れ替えることも可能である。従って、「含有率が基準含有率以上である場合には、判定用参照データＲｄとして、学習参照データＲｂを選択する余地がある」との判定は、ステップ＃５１の単独の判定としては、「含有率が基準含有率以上である場合には、判定用参照データＲｄとして学習参照データＲｂを選択する」との判定と等価である。これは、以下に説明するステップ＃５２〜ステップ＃５４においても同様である。従って、以下の説明においては、「学習参照データＲｂを選択する余地がある」との表現は用いず、単に、「学習参照データＲｂを選択する」との表現を用いて説明する。
【００４８】
含有率が基準含有率以上である場合、即ち先行する判定ステップ（例えば＃５１）において学習参照データＲｂが選択された場合には、入退出時間差の影響の有無が判定される。具体的には、施設内滞留時間と日照データとの関係から、照度の差が所定の照度差許容値以内であるか否かが判定される（＃５２：照度差判定ステップ、照度差判定機能）。これは、施設内滞留時間の長短によって一義的に判定されるものではなく、日照データとの関係によって判定される。例えば、滞留時間が３時間程度の短い場合であっても、１５時に進入して１８時に退出する場合には、図７に示すように照度の差ΔＬ１は大きい。一方、５時に進入して１９時に退出する場合には、滞留時間は長いが照度の差ΔＬ２は小さい。照度の差（ΔＬ）が所定の照度差許容値以内である場合には、判定用参照データＲｄとして学習参照データＲｂが選択される。照度の差が所定の照度差許容値よりも大きい場合には、判定用参照データＲｄとして基本参照データＲｒが選択される（＃５６）。
【００４９】
学習参照データＲｂ及び基本参照データＲｒに関連づけられた各撮影条件Ｃｂ，Ｃｒは、各参照データを生成するために撮影された各撮影画像（風景画像）Ｖの撮影時の車両９０の位置及び各撮影画像Ｖの明るさを示す指標を含んでいる。この明るさの指標の一例として日照データが利用される。即ち、撮影条件Ｃｂ，Ｃｒの明るさを示す指標は、撮影日時の情報を含み、判定用参照データ選択部１５は、学習参照データＲｂ及び基本参照データＲｒの撮影日時と、現在日時と、日時と日照状態との関係を示し日照データＤＢ１９に予め備えられた日照データとに基づいて、学習参照データＲｂ及び基本参照データＲｒの撮影時の照度と車両９０の退出時の照度との差の推定値を算出する。そして、判定用参照データ選択部１５は、当該照度の差の推定値が少ない方を判定用参照データＲｄとして選択する。
【００５０】
先行する判定ステップ（例えば＃５１，＃５２）において学習参照データＲｂが選択された場合には、基本参照データＲｒが生成された風景画像Ｖが撮影された日時から、現在日時又は学習参照データＲｂが生成された風景画像Ｖｂが撮影された日時までの経過時間が、基準経過時間以上であるか否かが判定される（＃５３：経過時間判定ステップ、経過時間判定機能）。経過時間が基準経過時間以上の場合には、基本参照データＲｒが古く、風景マッチングに適していない可能性がある。このため、経過時間が、基準経過時間以上である場合には、判定用参照データＲｄとして学習参照データＲｂが選択される。経過時間が、基準経過時間よりも少ない場合には、判定用参照データＲｄとして基本参照データＲｒが選択される（＃５６）。
【００５１】
先行する判定ステップ（例えば＃５１〜＃５３）において学習参照データＲｂが選択された場合には、静的特徴量比率が基準比率未満であるか否かが判定される（＃５４：静的特徴量判定ステップ、静的特徴量判定機能）。静的特徴量比率は、上述したように経年的な変化や、動的な変化が少なく、普遍的な被写体が風景画像Ｖに含まれる比率を示している。従って、この比率が高ければ基本参照データＲｒの信頼性が低下する可能性が低いことになる。このため、静的特徴量比率が基準比率より大きい場合には、判定用参照データＲｄとして基本参照データＲｒが選択される（＃５６）。一方、静的特徴量比率が基準比率以下である場合には、判定用参照データＲｄとして学習参照データＲｂが選択される（＃５５）。
【００５２】
このようにして判定用参照データ選択ステップ＃５を経て判定用参照データＲｄが決定すると、次に、退出判定ステップ＃７が実行される。判定用参照データＲｄが決定した時点では、車両９０は退出口ＥＸから退出を完了している訳ではないので、施設内案内処理部３３により車両９０が退出口ＥＸに達したと判定された時点から、繰り返し退出判定処理＃７が実行される。即ち、判定用参照データ選択部１５は、出入り口Ｅからの退出前に判定用参照データＲｄを選択する。退出判定部１６は、出入り口Ｅから退出する際にカメラ２により撮影される風景画像Ｖａ（Ｖ）から抽出される画像特徴点データと判定用参照データＲｄとを風景マッチングにより逐次比較する。そして、退出判定部１６は、両者、つまり、風景画像Ｖａから抽出される画像特徴点データと判定用参照データＲｄとが所定の許容一致度以上の一致度で適合した場合に出入り口Ｅからの退出を完了したと判定する。
【００５３】
ここで、風景画像Ｖからの画像特徴点データの抽出について図８を参照して補足する。当然ながら、これは、風景画像Ｖから基本参照データＲｒ、学習参照データＶｂを生成することにも相当する。退出判定部１６は、画像特徴点データ同士をパターンマッチングすることによって、具体的には風景マッチングを実施することによって、出入り口Ｅからの退出の完了を判定する。
【００５４】
まず、適当な演算子により図８（ａ）に示す撮影画像（風景画像Ｖ）から画像特徴点としてエッジ点が抽出され、図８（ｂ）に示すような特徴点画像が生成される。次に、抽出された画像特徴点としてのエッジ点の重要度が決定される。例えば、エッジ検出処理によって得られるエッジ点のうち、特に１本の線分を形成する線分エッジ点（直線成分エッジ点）や、そのような２つの線分が交差（好ましくはほぼ直交）する交点であるコーナエッジ点（交点エッジ点）が、効果的な画像特徴点として扱われる。線分エッジ点には、当該線分エッジ点以外のエッジ点よりも高い重要度が付与される。また、コーナエッジ点には、当該コーナエッジ点以外の線分エッジ点よりもさらに高い重要度が付与される。尚、ここで、線分の直交とは、撮影画像をユークリッド幾何面とした場合の直交に限定されるものではない。撮影画像をエピポーラ幾何における投影面とした場合のエピポーラ幾何空間における直交も含まれる。また、ここに挙げた重要度は一例であり、他の要素に基づいて重要度が設定されてもよい。
【００５５】
本実施形態では、重要度の付与された様子を模式的に理解できるように、図８（ｃ）に例示するような特徴点画像に対応する重要度レイヤの形態で、各画像特徴点に対応する重要度が示されている。この重要度レイヤを用いて、各画像特徴点に重み係数が割り当てられる。正確な画像認識（パターンマッチング）を行うために重要と思われる画像特徴点には高い重要度が設定されているので、高い重要度が設定された画像特徴点に大きい重み係数が割り当てられる。一方、低い重要度が設定された画像特徴点は、実際の画像認識において使用されず、あるいは参照データから削除される可能性がある。この点を考慮して、画像特徴点の取捨選択の判定のために利用できるように、重要度に応じた重み係数が算定される。図８（ｂ）に示す特徴点画像に対して、図８（ｃ）に示す重要度レイヤが付加され、図８（ｄ）に示すような整理された特徴点画像が生成される。図８（ｄ）では、大きな重み係数をもつほど大きい点となるように描いた形態で、重み係数を割り当てられた画像特徴点が示されている。  
【００５６】
ここで、例えば所定しきい値以下の重み係数を割り当てられた画像特徴点が除去されるような画像特徴点の整理が行われると、画像特徴点の分布に大きな偏在が生じる可能性がある。例えば、図８（ｄ）で大きな点となっている画像特徴点だけが選別され、特徴点画像の下方領域に位置している画像特徴点が排除されると、残った画像特徴点の分布に大きな偏在が生じる。この偏在を緩やかにする目的で調整係数を用いた調整が実施される。例えば、画像特徴点の散布度が画像特徴点の偏在を示している場合、画像特徴点の密度が小さい領域に属する画像特徴点の重み係数が大きくなるように調整係数が設定され、画像特徴点の密度が大きい領域に属する画像特徴点の重み係数が小さくなるように調整係数が設定される。好適な一態様として、図８（ｅ）に示すように、特徴点画像における画像特徴点の散布度を算出し、結果的に選別される画像特徴点の密度が低くなる領域の画像特徴点の重み係数を増加させるような調整係数が設定される。図８（ｅ）では、調整係数の概念を模式的に理解できるように、調整係数群を特徴点画像に対応するようにマトリックス的に（ここでは複数の画素領域からなる区画単位で）配置した調整係数レイヤの形態を例示している。
【００５７】
上述したように、割り当てられた重み係数、及び場合によっては付与されている調整係数に基づいて各画像特徴点が整理され、図８（ｆ）に示すように、撮影画像ごとの画像特徴点データが生成される。その際、所定しきい値以下の重み係数をもつ画像特徴点を削除することで、マッチング処理が効率よく行われるように画像特徴点を絞り込むことができる。また、この重み係数を、そのまま参照データにおいても各画像特徴点に関係付けられるように画像特徴点データに付属させておき、その重み係数付き参照データを用いたマッチング処理時における重み付け類似度演算のために用いられるようにしてもよい。
【００５８】
退出判定部１６によるマッチングの対象となる退出時の風景画像Ｖａも、このようにして画像特徴点データに加工される。また、基本参照データＲｒ、学習参照データＲｂ、判定用参照データＲｄも、当然ながらこのような画像特徴点データの形態で記憶されている。従って、退出判定部１６は、画像特徴点データのマッチングを行うことによって、即ち「風景画像認識」を行うことによって、風景画像の一致度を判定し、施設Ｐの出入り口からの退出を判定する。換言すれば、自車位置が施設Ｐの出入り口から退出した位置であることを決定する。これにより、ナビ制御モジュール３は、施設内案内処理部３３を中核とする施設内案内処理から、道順案内処理部３１を中核とする道順案内処理へ移行する。
【００５９】
具体的には、退出判定部１６は、参照データＤＢ１４から抽出した基本参照データＲｒと学習参照データ記憶部１３から読み出された学習参照データＲｂの何れかである判定用参照データＲｄと、撮影画像処理部５から出力された画像特徴点データ（マッチング用データ）とのマッチングを行う。つまり、退出判定部１６は、風景マッチング部６と同様に、判定用参照データＲｄを基準パターンとして、撮影画像処理部５から送られてきた画像特徴点データに対するパターンマッチング処理を行う。このパターンマッチングが成功した場合には、施設Ｐの出入り口からの退出が判定される。
【００６０】
以上の説明から明らかなように、退出判定モジュール１の風景画像取得部１１及び学習参照データ生成部１２は、自車位置検出モジュール４の撮影画像処理部５に相当する機能部である。また、退出判定モジュール１の退出判定部１６は、自車位置検出モジュール４の風景マッチング部６に相当する機能部である。従って、図３において一点鎖線で示したように、撮影画像処理部５、風景マッチング部６、退出判定モジュール１等が、風景マッチングモジュール７として構成されていてもよい。
【００６１】
〔その他の実施形態〕
（１）上述した実施形態では、図２に示したようにほぼ同位置の出入り口Ｅに、進入口ＥＴ及び退出口ＥＸが設置される施設を例として説明した。しかし、進入口ＥＴと退出口ＥＸとが、直線上に存在していれば、両者が離れて設置されていてもよい。進入口ＥＴと退出口ＥＸとの距離Ｌｒが相対的に長くなり、学習参照データＲｂが採用される確率は低下する可能性があるが、他の条件との組み合わせにより学習参照データＲｂが有利な場合もある。従って、本発明は、同位置の出入り口Ｅに、進入口ＥＴ及び退出口ＥＸが設置される施設に限定されることなく、直線上に存在していれば進入口ＥＴと退出口ＥＸとが離れて設置されている施設にも適用可能である。
【００６２】
（２）上記実施形態では、車両９０が前方を撮影するカメラ（前方カメラ）を備えている場合を例として説明したが、カメラは前方カメラに限定されるものではない。車両９０の後方を撮影する後方カメラや、側方を撮影する側方カメラであってもよい。
【００６３】
（３）本発明の退出判定装置は、同一の道路に進入口及び退出口が設けられている施設からの退出を判定する。１つの好適な形態として、進入口への進入前及び退出口からの退出後において自車両は同一の道路を同一方向へ走行する。従って、上記実施形態においては、進入口ＥＴへの進入前の車両９０の進行方向と、退出口ＥＸからの退出後の車両９０の進行方向が同一である場合を例として説明した。しかし、車両が前方を撮影する前方カメラと、後方を撮影する後方カメラとを備えているような場合（１８０度反対方向を撮影可能である場合）であれば、進入時と退出時との車両９０の進行方向が異なっていてもよい。つまり、進入口への進入前及び退出口からの退出後において自車両は同一の道路を同一方向又は反対方向に走行してもよい。この場合、前方カメラと後方カメラとの画質調整や画角調整などが必要となる可能性があるが、当業者であれば、上記実施形態から適宜改変可能である。当然ながら、そのような実施形態も本発明の技術範囲に属する。また、車両の側方を撮影する側方カメラなどを有して、車両９０の周辺の全方位を撮影可能な場合には、進入及び退出時の進行方向の選択枝がさらに広がることは言うまでもない。
【００６４】
（４）上記実施形態の説明においては、図６に例示したステップ＃５１〜ステップ＃５４の各判定条件を全て利用したが、本発明はその構成に限定されるものではない。上述したように、それぞれの条件は独立しており、各条件の内の１つ又は一部を利用して、学習参照データＲｂと基本参照データＲｒとが選択されてもよい。
【００６５】
（５）上述した実施形態では、エッジ検出処理によって得られるエッジ点のうち、特に１本の線分を構成している線分エッジ点や、そのような線分が交差する交点であるコーナエッジ点が、効果的な画像特徴点として扱われる例と示した。しかし、本発明はその形態に限定されるものではない。例えば、円や四角形などの幾何学的形状を形成する代表的なエッジ点（例えば円なら、円周上の３点など）、あるいは幾何学的形状の重心なども、その風景によっては効果的な画像特徴点となり得る。また、重要度を算定するための因子として、エッジ強度を採用することも好適である。例えば強度の強いエッジからなる線分なら、その線分の始点と終点に対応するエッジ点は、それ以外のエッジ点に比べ重要度の高い画像特徴点として取り扱うことができる。また、特徴的な幾何学的形状における特定点、例えば左右対称な物体の端点に対応するエッジ点なども、それ以外のエッジ点に比べ重要度の高い画像特徴点として取り扱うことができる。さらには、エッジ検出処理によって得られるエッジ点ではなく、順次撮影される撮影画像における色相や彩度の変化の大きい点を、画像特徴点として採用することも可能である。同様に色情報に基づくものとして、色温度の高い物体の端点を重要度の高い画像特徴点として取り扱うことも可能である。つまり、本発明で取り扱われる画像特徴点は、類似度判定（例えば、パターンマッチング）にとって有効なものであれば、全て利用の対象となる。
【００６６】
（６）上述した実施形態では、その重要度に応じて算定された重み係数を各画像特徴点へ割り当てていたが、この重み係数は重要度に対応する係数であり、この重み係数を導入せずに、重要度をそのまま重み係数として用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明は、入口と出口とを有する施設からの退出を判定する退出判定装置、及び、車両用ナビゲーション装置に適用することができる。
【符号の説明】
【００６８】
１：退出判定モジュール（退出判定装置）
２：カメラ
１１：風景画像取得部
１２：学習参照データ生成部
１３：学習参照データ記憶部
１５：判定用参照データ選択部
１６：退出判定部
９０：車両（自車両）
Ｃｂ：学習用の風景画像の撮影時の撮影条件
Ｃｒ：基本参照データの生成時の画像の撮影時の撮影条件
Ｅ：出入り口
ＥＴ：進入口（入口）
ＥＸ：退出口（出口）
Ｐ：施設
Ｒｂ：学習参照データ
Ｒｄ：判定用参照データ
Ｒｒ：基本参照データ
Ｖｂ：学習用の風景画像
＃５：判定用参照データ選択ステップ、判定用参照データ選択機能
＃７：退出判定ステップ、退出判定機能
＃１４：風景画像取得ステップ、風景画像取得機能
＃１７：学習参照データ生成ステップ、学習参照データ生成機能
＃１８：学習参照データ記憶ステップ、学習参照データ記憶機能
＃３３：基本参照データ取得ステップ、基本参照データ取得機能
＃３４：学習参照データ取得ステップ、学習参照データ取得機能
【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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