(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定する移動体判定装置において、
撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する抽出手段と、
前記撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、前記抽出手段で抽出した特徴点の数Ｎ１、及び前記所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、前記抽出手段で抽出した特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数する計数手段と、
該計数手段で計数した特徴点の数Ｎ１及びＮ２の比（Ｎ２／Ｎ１）に基づいて、移動体の種別を判定する判定手段と
を備え、
前記判定手段は、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値より小さい場合、移動体が第１種別であると判定するようにしてあり、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合、移動体が前記第１種別と異なる第２種別であると判定するようにしてあり、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きく、前記第２閾値より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分と、所定の第３閾値との大小に応じて、移動体が前記第１種別であるか前記第２種別であるかを判定するよう構成してあることを特徴とする移動体判定装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分が前記第３閾値より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が所定の第４閾値より小さいときは、移動体が前記第２種別であると判定するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載の移動体判定装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
時系列に移動体の種別を判定するようにしてあり、
特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分が前記第３閾値より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が前記第４閾値より大きいときは、移動体の種別が直近に判定した種別と同じであると判定するように構成してあることを特徴とする請求項２に記載の移動体判定装置。
【請求項４】
前記第１種別は、四輪車両であり、
前記第２種別は、二輪車両であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の移動体判定装置。
【請求項５】
前記計数手段で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる前記一方向ラインの位置のうち、最上位位置及び最下位位置を特定する位置特定手段を備え、
前記判定手段は、
前記位置特定手段で特定した最上位位置が前記撮像画像の上半分の領域にあり、特定した最下位位置が前記撮像画像の下半分の領域にある場合、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の移動体判定装置。
【請求項６】
前記抽出手段で抽出した特徴点に基づいて、前記撮像画像内の移動体の横位置を検出する検出手段を備え、
前記判定手段は、
前記検出手段で検出した移動体の横位置が、前記撮像画像の中央から横方向に所定の第１幅を有する中央領域内にある場合、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の移動体判定装置。
【請求項７】
前記抽出手段で抽出した特徴点に基づいて、移動体の幅を検出する幅検出手段を備え、
前記判定手段は、
前記検出手段で検出した移動体の横位置が前記中央領域内にない場合に、前記幅検出手段で検出した移動体の幅が所定の幅閾値より大きいとき、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする請求項６に記載の移動体判定装置。
【請求項８】
前記判定手段は、
前記検出手段で検出した移動体の横位置が前記中央領域内にない場合に、該中央領域を間にして分離され、所定の第２幅を有する２つの分離領域内にあるとき、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする請求項６に記載の移動体判定装置。
【請求項９】
撮像時点が異なる第１の撮像画像及び第２の撮像画像それぞれの対応する各画素の画素値の差分が第１差分閾値より大きい第１の画素を特定する第１画素特定手段と、
前記第１の撮像画像及び第２の撮像画像それぞれの対応する各画素の画素値の差分が前記第１差分閾値より小さく、該第１差分閾値より小さい第２差分閾値より大きい第２の画素を特定する第２画素特定手段と、
前記第１画素特定手段で特定した第１の画素及び該第１の画素に隣接する画素であって前記第２の画素で構成される差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記第１の撮像画像又は第２の撮像画像のいずれかを前記差分画像生成手段で生成した差分画像でフィルタ処理する処理手段と
を備え、
前記抽出手段は、
前記処理手段でフィルタ処理して得られた撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の移動体判定装置。
【請求項１０】
コンピュータに、複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータに、
撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するステップと、
前記撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、抽出した特徴点の数Ｎ１、及び前記所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、抽出した特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数するステップと、
計数した特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値より小さい場合、移動体が第１種別であると判定するステップと、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合、移動体が前記第１種別と異なる第２種別であると判定するステップと、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きく、前記第２閾値より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分と、所定の第３閾値との大小に応じて、移動体が前記第１種別であるか前記第２種別であるかを判定するステップと
を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１】
複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定する移動体判定装置による移動体判定方法において、
撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するステップと、
前記撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、抽出された特徴点の数Ｎ１、及び前記所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、抽出された特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数するステップと、
計数された特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値より小さい場合、移動体が第１種別であると判定するステップと、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合、移動体が前記第１種別と異なる第２種別であると判定するステップと、
前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きく、前記第２閾値より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分と、所定の第３閾値との大小に応じて、移動体が前記第１種別であるか前記第２種別であるかを判定するステップと
を含むことを特徴とする移動体判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定する移動体判定装置、該移動体判定装置をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラム及び移動体判定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
円滑な交通を実現し、あるいは交通事故を未然に防止するために詳細な交通情報を提供することが求められている。例えば、道路の所定の地点を通過する車両の通過台数又は平均速度等のマクロな交通パラメータを取得することができる装置のみならず、個々の車両の位置又は動きを精度良く計測することができる装置が求められている。
【０００３】
これらの計測装置は屋外に設置されることが多く、様々な環境変化に対応した安定性のある計測精度が要求されている。また、これらの装置を用いた社会インフラを普及させるためには、安価な装置を提供することも不可欠である。
【０００４】
このような装置の一例として、画像処理技術を利用した画像式車両感知器の普及が進んでいる。例えば、ビデオカメラで撮像された画像情報から、車両の存在、小型車や中型車などの車種、車両速度などを検出して交通流計測を行う装置が開示されている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−３０７６９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献１に開示されている装置は、現在のフレームでの撮像画像と過去のフレームでの撮像画像とを比較し、例えば、両者の画素値の差分が所定の閾値を超えた場合には、車両が存在すると判定するものである。また、従来の技術として、予め車両が存在しない道路の画像を背景画像として記憶しておき、撮像画像と背景画像との差分画像に基づいて車両を検出するものもある。
【０００７】
昼間の時間帯や季節などによっては、車両の前方、横の路面上等には車両の影が発生する場合があり、車両の移動に伴って影も移動する。また、影の部分と影でない部分との輝度差もあるので、差分画像に基づいて車両を検出する場合、影の部分を車両として誤って検出するという問題があり、車両の種別を判定することが困難であった。このため、精度よく車両などの移動体の種別を判定することが望まれていた。
【０００８】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、従来よりもさらに精度良く移動体の種別を判定することができる移動体判定装置、該移動体判定装置をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラム及び移動体判定方法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】
第１発明に係る移動体判定装置は、複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定する移動体判定装置において、撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する抽出手段と、前記撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、前記抽出手段で抽出した特徴点の数Ｎ１、及び前記所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、前記抽出手段で抽出した特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数する計数手段と、該計数手段で計数した特徴点の数Ｎ１及びＮ２の比（Ｎ２／Ｎ１）に基づいて、移動体の種別を判定する判定手段とを備え、前記判定手段は、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値より小さい場合、移動体が第１種別であると判定するようにしてあり、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合、移動体が前記第１種別と異なる第２種別であると判定するようにしてあり、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きく、前記第２閾値より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分と、所定の第３閾値との大小に応じて、移動体が前記第１種別であるか前記第２種別であるかを判定するよう構成してあることを特徴とする。
【００１３】
第２発明に係る移動体判定装置は、第１発明において、前記判定手段は、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分が前記第３閾値より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が所定の第４閾値より小さいときは、移動体が前記第２種別であると判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１４】
第３発明に係る移動体判定装置は、第２発明において、前記判定手段は、時系列に移動体の種別を判定するようにしてあり、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分が前記第３閾値より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が前記第４閾値より大きいときは、移動体の種別が直近に判定した種別と同じであると判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１５】
第４発明に係る移動体判定装置は、第１発明乃至第３発明のいずれか１つにおいて、前記第１種別は、四輪車両であり、前記第２種別は、二輪車両であることを特徴とする。
【００１６】
第５発明に係る移動体判定装置は、第１発明乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記計数手段で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる前記一方向ラインの位置のうち、最上位位置及び最下位位置を特定する位置特定手段を備え、前記判定手段は、前記位置特定手段で特定した最上位位置が前記撮像画像の上半分の領域にあり、特定した最下位位置が前記撮像画像の下半分の領域にある場合、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１７】
第６発明に係る移動体判定装置は、第１発明乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記抽出手段で抽出した特徴点に基づいて、前記撮像画像内の移動体の横位置を検出する検出手段を備え、前記判定手段は、前記検出手段で検出した移動体の横位置が、前記撮像画像の中央から横方向に所定の第１幅を有する中央領域内にある場合、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１８】
第７発明に係る移動体判定装置は、第６発明において、前記抽出手段で抽出した特徴点に基づいて、移動体の幅を検出する幅検出手段を備え、前記判定手段は、前記検出手段で検出した移動体の横位置が前記中央領域内にない場合に、前記幅検出手段で検出した移動体の幅が所定の幅閾値より大きいとき、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００１９】
第８発明に係る移動体判定装置は、第６発明において、前記判定手段は、前記検出手段で検出した移動体の横位置が前記中央領域内にない場合に、該中央領域を間にして分離され、所定の第２幅を有する２つの分離領域内にあるとき、移動体の種別を判定するように構成してあることを特徴とする。
【００２０】
第９発明に係る移動体判定装置は、第１発明乃至第８発明のいずれか１つにおいて、撮像時点が異なる第１の撮像画像及び第２の撮像画像それぞれの対応する各画素の画素値の差分が第１差分閾値より大きい第１の画素を特定する第１画素特定手段と、前記第１の撮像画像及び第２の撮像画像それぞれの対応する各画素の画素値の差分が前記第１差分閾値より小さく、該第１差分閾値より小さい第２差分閾値より大きい第２の画素を特定する第２画素特定手段と、前記第１画素特定手段で特定した第１の画素及び該第１の画素に隣接する画素であって前記第２の画素で構成される差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記第１の撮像画像又は第２の撮像画像のいずれかを前記差分画像生成手段で生成した差分画像でフィルタ処理する処理手段とを備え、前記抽出手段は、前記処理手段でフィルタ処理して得られた撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するように構成してあることを特徴とする。
【００２１】
第１０発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するステップと、前記撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、抽出した特徴点の数Ｎ１、及び前記所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、抽出した特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数するステップと、計数した特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値より小さい場合、移動体が第１種別であると判定するステップと、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合、移動体が前記第１種別と異なる第２種別であると判定するステップと、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きく、前記第２閾値より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分と、所定の第３閾値との大小に応じて、移動体が前記第１種別であるか前記第２種別であるかを判定するステップとを実行させることを特徴とする。
【００２２】
第１１発明に係る移動体判定方法は、複数の画素がマトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体の種別を判定する移動体判定装置による移動体判定方法において、撮像画像の各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するステップと、前記撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、抽出された特徴点の数Ｎ１、及び前記所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、抽出された特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数するステップと、計数された特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値より小さい場合、移動体が第１種別であると判定するステップと、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きい第２閾値より大きい場合、移動体が前記第１種別と異なる第２種別であると判定するステップと、前記比（Ｎ２／Ｎ１）が、前記第１閾値より大きく、前記第２閾値より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分と、所定の第３閾値との大小に応じて、移動体が前記第１種別であるか前記第２種別であるかを判定するステップとを含むことを特徴とする。
【００２３】
第１発明、第１０発明及び第１１発明にあっては、抽出手段は、撮像画像の各画素（例えば、隣り合う各画素）の画素値に基づいて特徴点を抽出する。撮像画像の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とし、ｘｙ座標の原点を撮像画像の左上とすると、各画素は、例えば、横方向（ｘ軸方向）に隣り合う各画素（例えば、隣接する画素同士）、及び縦方向（ｙ軸方向）に隣り合う各画素（例えば、隣接する画素同士）である。画素値は、例えば、輝度値Ｙである。特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と隣り合う画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。
【００２４】
計数手段は、撮像画像内の所定の横幅を有する第１部分領域に含まれ、抽出した特徴点の数Ｎ１、及び当該所定の横幅より小さい横幅を有する第２部分領域に含まれ、抽出した特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数する。第１部分領域は、車幅が比較的長い領域であるのに対し、第２部分領域は、車幅が比較的短い領域であり、移動体の種別（種別は、例えば、幅の長さに応じて異なるものとして分けられたものである）に対応する。例えば、第１部分領域が、幅が比較的長い第１種別に対応する場合、第２部分領域は幅が比較的短い第２種別に対応させることができる。そして、第１部分領域が四輪車両の幅に対応する場合、第２部分領域は二輪車両の幅に対応させることができる。また、第１部分領域が大型車両の幅に対応する場合、第２部分領域は普通車両の幅に対応させることができる。第１部分領域を四輪車幅範囲とも称し、第２部分領域を二輪車幅範囲とも称する。
【００２５】
判定手段は、計数した特徴点の数Ｎ１及びＮ２の比（例えば、Ｎ２／Ｎ１）に基づいて、移動体の種別を判定する。例えば、幅の短い第２種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が少なくなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は大きくなる。また、幅の長い第１種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が多くなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は小さくなる。隣り合う（隣接する）画素同士の画素値（輝度値）の差分が所定の閾値以上となる画素を特徴点として抽出するので、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分が特徴点として抽出されず、路面上の影に影響されることなく、移動体（例えば、車両）の文字、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプ等の輝度変化を移動体の種別に応じて定量化することができるので、特徴点の数の比（Ｎ２／Ｎ１）の大小に応じて移動体の種別を精度よく判定することができる。
【００２６】
また、判定手段は、特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値Ｔｈ１より小さい場合、移動体が第１種別であると判定する。第１種別は、例えば、比較的幅の長い移動体である。幅の長い第１種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が多くなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は小さくなる。そこで、比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値Ｔｈ１より小さい場合、移動体が第１種別であると判定することができる。
【００２７】
また、判定手段は、特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、第２閾値Ｔｈ２（Ｔｈ２＞Ｔｈ１）より大きい場合、移動体が第１種別と異なる第２種別であると判定する。第２種別は、例えば、比較的幅の短い移動体である。幅の短い第２種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が少なくなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は大きくなる。そこで、比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第２閾値Ｔｈ２より大きい場合、移動体が第２種別であると判定することができる。
【００２８】
また、判定手段は、特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、第１閾値Ｔｈ１より大きく、第２閾値Ｔｈ２より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（例えば、Ｎ１−Ｎ２）と、所定の第３閾値Ｔｈ３との大小に応じて、移動体が第１種別であるか第２種別であるかを判定する。比（Ｎ２／Ｎ１）が、第１閾値Ｔｈ１より大きく、第２閾値Ｔｈ２より小さい場合には、第１種別であるか第２種別であるかを判定することができない。そこで、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）と、第３閾値Ｔｈ３との大小に応じて、移動体の種別を判定する。例えば、幅の短い第２種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が少なくなるので、差分（Ｎ１−Ｎ２）の値は小さくなる。また、幅の長い第１種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が多くなるので、差分（Ｎ１−Ｎ２）の値は大きくなる。そこで、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が、第３閾値Ｔｈ３より大きい場合には、幅の長い第１種別であると判定することができ、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が、第３閾値Ｔｈ３より小さい場合には、幅の短い第２種別であると判定することができる。
【００２９】
第２発明にあっては、判定手段は、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が所定の第４閾値Ｔｈ４より小さいときは、移動体が第２種別であると判定する。特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合には、幅の短い第２種別であると判定することができる。そして、四輪車両などの幅の長い第１種別の移動体では、フロントグリル、文字等が多く存在するので特徴点の数Ｎ２は多くなり、二輪車両などの幅の短い第２種別の移動体では、フロントグリル、文字等が少ないので特徴点の数Ｎ２は少なくなる。このため、特徴点の数Ｎ２が所定の第４閾値Ｔｈ４より小さい場合には、二輪車両などの幅の短い第２種別であると判定することができる。したがって、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、さらに特徴点の数Ｎ２が所定の第４閾値Ｔｈ４より小さいか否かを判定することにより、精度良く移動体の種別を判定することができる。
【００３０】
第３発明にあっては、判定手段は、時系列に移動体の種別を判定するようにしてあり、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が第４閾値Ｔｈ４より大きいときは、移動体の種別が直近に判定した種別と同じであると判定する。特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合には、幅の短い第２種別であると判定することができる。しかし、特徴点の数Ｎ２が所定の第４閾値Ｔｈ４より大きい場合には、四輪車両などの幅の長い第１種別の移動体であると判定することもできる。そこで、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２が第４閾値Ｔｈ４より大きいときは、第１種別であるか第２種別であるかを正確に判定することができないので、移動体の種別が直近に判定した種別と変わらないものとして、直近に判定した種別と同じであると判定する。これにより、移動体の種別の判定が困難なタイミングが生じても直近に判定した結果を用いることができ、種別の判定を誤ることを防止することができる。
【００３１】
第４発明にあっては、第１種別は四輪車両であり、第２種別は二輪車両である。これにより、四輪車両と二輪車両との区別をすることができる。
【００３２】
第５発明にあっては、計数手段は、第１部分領域又は第２部分領域の一方向ライン(例えば、横ライン)毎に特徴点の数を計数する。すなわち、計数手段は、第１部分領域（四輪車幅範囲）の横ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。この場合、特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と横方向に隣り合う（隣接する）画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値Ｙｔｈ３より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。横ラインは、横方向（ｘ軸）に沿ったラインであり、例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とすると、横ラインは縦の画素数だけ存在することになる。すなわち、第１計数手段は、撮像画像の第１部分領域（四輪車幅範囲）内の特徴点の数を横方向（横ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点のヒストグラム（横方向四輪特徴投影ヒストグラム）を生成する。また、第１計数手段は、第２部分領域（二輪車幅範囲）の横ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。この場合、特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と横方向に隣り合う（隣接する）画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値Ｙｔｈ３より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。横ラインは、横方向（ｘ軸）に沿ったラインであり、例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とすると、横ラインは縦の画素数だけ存在することになる。すなわち、第１計数手段は、撮像画像の第２部分領域（二輪車幅範囲）内の特徴点の数を横方向（横ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点のヒストグラム（横方向二輪特徴投影ヒストグラム）を生成する。
【００３３】
位置特定手段は、第１計数手段で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横ラインの位置のうち、最上位位置及び最下位位置を特定する。特徴点閾値は、適宜設定することができ、例えば、１とすることができる。特徴点閾値が１である場合は、特徴点が存在するか否かを判定することになる。すなわち、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの度数が０を超える（１以上）最も上方の位置を最上位位置とし、度数が０を超える（１以上）最も下方の位置を最下位位置とする。横方向二輪特徴投影ヒストグラムについても、同様に、度数が０を超える（１以上）最も上方の位置を最上位位置とし、度数が０を超える（１以上）最も下方の位置を最下位位置とする。
【００３４】
判定手段は、特定した最上位位置が撮像画像の上半分の領域にあり、特定した最下位位置が撮像画像の下半分の領域にある場合、移動体の種別を判定する。移動体（車両）のナンバープレート、ヘッドライト、テールランプ、バンパー、フロントグリル等の車頭部分又は車尾部分が撮像画像の中心付近で映っている場合には、特徴点の分布（ヒストグラム）の長さ（横ラインの数）は長くなり、最上位位置が撮像画像の上半分の領域にあり、最下位位置が撮像画像の下半分の領域にあるので、移動体の種別を精度良く判定することができる。逆に、車頭部分又は車尾部分が、撮像画像の中心付近で映っていない場合には、最上位位置が撮像画像の下半分の領域にあり、あるいは、最下位位置が撮像画像の上半分の領域にあるので、移動体の種別を精度良く判定することができないため、移動体の種別を判定しない。これにより、移動体の種別を精度良く判定することができるとともに、誤って判定することを防止することができる。
【００３５】
第６発明にあっては、検出手段は、抽出した特徴点に基づいて、撮像画像内の移動体の横位置を検出する。移動体の位置は、例えば、以下のようにして検出することができる。（１）撮像画像の横ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。すなわち、撮像画像上の特徴点の数を横方向（横ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点の横方向のヒストグラムを生成する。（２）検出手段は、計数した特徴点の数（ヒストグラムの度数）が所定の閾値以上となる横ラインの位置に基づいて、移動体の縦位置（ｙ座標）を検出する。移動体の縦位置（ｙ座標）は、例えば、ヒストグラムの度数が閾値以上となる横ラインのうち、最も下方の位置とすることができる。（３）次に、撮像画像の縦ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。すなわち、撮像画像の特徴点の数を縦方向（縦ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点の縦方向のヒストグラムを生成する。（４）検出手段は、計数した特徴点（ヒストグラムの度数）が存在する縦ラインの位置に基づいて、移動体の横位置（ｘ座標）を検出する。移動体の横位置（ｘ座標）は、縦方向のヒストグラムに基づいて、車頭幅を判定し、判定した車頭幅の所定位置を移動体の横位置（ｘ座標）とすることができる。例えば、縦方向のヒストグラムの分布が連続する部分のうち、最も幅（横方向の長さ）の長い部分を車頭幅と判定する。そして、車頭幅内のヒストグラムの度数の合計値を略等分する位置（横方向の位置）を移動体の横位置（ｘ座標）とすることができる。
【００３６】
判定手段は、検出した移動体の横位置が、撮像画像の中央から横方向に所定の第１幅を有する中央領域内にある場合、移動体の種別を判定する。移動体の横位置が中央領域内にある場合、移動体（車両）のナンバープレート、ヘッドライト、テールランプ、バンパー、フロントグリル等の車頭部分又は車尾部分が撮像画像の中心付近で映っているので、移動体の種別を精度良く判定することができる。
【００３７】
第７発明にあっては、幅検出手段は、抽出した特徴点に基づいて、移動体の幅を検出する。移動体の幅は、例えば、以下のようにして検出することができる。（１）撮像画像の縦ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。すなわち、撮像画像の特徴点の数を縦方向（縦ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点の縦方向のヒストグラムを生成する。（２）そして、縦方向のヒストグラムの分布が連続する部分のうち、最も幅（横方向の長さ）の長い部分を移動体の幅として検出する。
【００３８】
判定手段は、検出した移動体の横位置が中央領域内にない場合に、検出した移動体の幅が所定の幅閾値より大きいとき、移動体の種別を判定する。移動体の横位置が中央領域内にない場合には、移動体の横位置が撮像画像の左端又は右端を超えて撮像画像内に存在しない可能性があるため、移動体の種別を精度良く判定することができない可能性がある。そこで、例えば、移動体の幅が所定の幅閾値より大きい場合には、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っているとして、移動体の種別を判定する。一方、移動体の幅が所定の幅閾値より小さい場合には、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っていないとして、移動体の種別を判定しない。これにより、移動体の種別を誤って判定することを防止することができ、精度良く判定することができる。
【００３９】
第８発明にあっては、判定手段は、検出した移動体の横位置が中央領域内にない場合に、当該中央領域を間にして分離され、所定の第２幅を有する２つの分離領域内にあるとき、移動体の種別を判定する。移動体の横位置が中央領域内にない場合には、移動体の横位置が撮像画像の左端又は右端を超えて撮像画像内に存在しない可能性があるため、移動体の種別を精度良く判定することができない可能性がある。そこで、例えば、中央領域を間にして分離され、所定の第２幅を有する２つの分離領域内に移動体の横位置があるときは、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っているとして、移動体の種別を判定する。一方、２つの分離領域内に移動体の横位置がないときは、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っていないとして、移動体の種別を判定しない。これにより、移動体の種別を誤って判定することを防止することができ、精度良く判定することができる。
【００４０】
第９発明にあっては、撮像時点が異なる第１の撮像画像（例えば、時刻ｔ）及び第２の撮像画像（例えば、時刻ｔ＋１）それぞれの対応する各画素の画素値（例えば、輝度値）の差分が第１差分閾値（強差分閾値）より大きい第１の画素を特定するとともに、第１の撮像画像及び第２の撮像画像それぞれの対応する各画素の画素値の差分が第１差分閾値より小さい第２差分閾値（弱差分閾値）より大きい第２の画素を特定する。ナンバープレート、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプなどの部分は、時系列に得られた撮像画像上で輝度値の差が大きく表れるので、第１差分閾値（強差分閾値）を用いることにより、ナンバープレート、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプなどの部分に対応する第１の画素を特定することができる。また、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分、及びボンネット等のテクスチャの少ない部分は、時系列に得られた撮像画像上で輝度値の差があまり大きく表れないので、第２差分閾値（弱差分閾値）を用いることにより、路面上の影の部分、ボンネット等のテクスチャの少ない部分に対応する第２の画素を特定することができる。
【００４１】
差分画像生成手段は、特定した第１の画素及び当該第１の画素に隣接する第２の画素で構成される差分画像を生成する。第１の画素、及び第１の画素に隣接する（連続する）第２の画素で構成される差分画像は、移動体（車両）部分と離れて存在する影の部分を取り除くことができるとともに、ナンバープレート、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプなどの部分（例えば、車頭部分又は車尾部分）と隣接（連続）するボンネット等のテクスチャの少ない部分を含めることができる。これにより、差分画像として、車頭（又は車尾）の部分を含む車体部分を特定する（残す）ことができる。なお、差分画像は、例えば、車体部分を「１」とし、車体部分以外を「０」で表す二値化画像である。抽出手段は、第１の撮像画像又は第２の撮像画像のいずれか（例えば、時刻ｔの撮像画像）を、生成した差分画像でフィルタ処理（例えば、二値化した差分画像の「１」の対応する撮像画像の画素を残し、差分画像の「０」に対応する撮像画像の画素を除去する）して得られた撮像画像の各画素（例えば、隣り合う画素）の画素値に基づいて特徴点を抽出する。これにより、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分を削除することができるとともに、車体部分を含めることができ、精度良く移動体を検出することができる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明によれば、移動体の種別を精度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本実施の形態の移動体検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態の移動体検出装置による差分画像の生成方法の一例を示す説明図である。
【図３】本実施の形態の移動体検出装置による横方向画像特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。
【図４】本実施の形態の移動体検出装置による車頭基準位置の検出方法の一例を示す説明図である。
【図５】本実施の形態の移動体検出装置による縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。
【図６】本実施の形態の移動体検出装置による移動体の横位置の検出方法の一例を示す説明図である。
【図７】本実施の形態の移動体検出装置による車頭幅又は車尾幅の特定方法の一例を示す説明図である。
【図８】本実施の形態の移動体検出装置による車頭幅又は車尾幅の特定方法の他の例を示す説明図である。
【図９】本実施の形態の移動体検出装置による横方向四輪特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。
【図１０】本実施の形態の移動体検出装置による移動体の横位置の検出方法の一例を示す説明図である。
【図１１】移動体座標オフセット範囲の一例を示す説明図である。
【図１２】本実施の形態の移動体検出装置による移動体検出の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施の形態の移動体検出装置による移動体検出の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本実施の形態の移動体検出装置による横方向二輪特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。
【図１５】本実施の形態の移動体検出装置による種別判定を行うか否かの決定方法の一例を示す説明図である。
【図１６】本実施の形態の移動体検出装置による横方向四輪特徴投影ヒストグラム及び横方向二輪特徴投影ヒストグラムの特徴量の一例を示す説明図である。
【図１７】本実施の形態の移動体検出装置による移動体の種別判定方法の一例を示す説明図である。
【図１８】本実施の形態の移動体検出装置による車線の判定方法の一例を示す説明図である。
【図１９】本実施の形態の移動体検出装置による位置情報の生成方法の一例を示す説明図である。
【図２０】本実施の形態の移動体検出装置による移動体の追跡方法の一例を示す説明図である。
【図２１】本実施の形態の移動体検出装置による追跡情報の一例を示す説明図である。
【図２２】本実施の形態の移動体検出装置による移動体の種別判定の処理手順の一例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】
【００４４】
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の移動体検出装置１００の構成の一例を示すブロック図である。なお、移動体検出装置１００は、移動体の種別を判定する移動体種別判定装置としての機能を備える。以下では、移動体検出装置１００には、移動体種別判定装置も含むことができるものとする。移動体検出装置１００は、装置全体を制御する制御部１０、差分画像生成部１１、特徴点抽出部１２、横方向特徴点計数部１３、車頭高さ領域設定部１４、縦方向特徴点計数部１５、横位置候補範囲特定部１６、車幅領域設定部１７、移動体座標検出部１８、車種情報生成部２０、車線情報生成部３１、位置情報生成部３２、追跡情報生成部３３などを備える。また、車種情報生成部２０は、第１種別領域設定部２１、第２種別領域設定部２２、特徴点分布位置特定部２３、移動体種別判定部２４などを備える。
【００４５】
以下の説明では、撮像画像の左上端を原点として横方向をｘ軸とし、縦方向をｙ軸とする。また、撮像画像は、例えば、グレースケールの画像であるが、これに限定されるものではない。また、移動体には、四輪車両、二輪車両などの車両を含むものとする。
【００４６】
ビデオカメラ又はカメラ等の撮像装置（不図示）は、道路を視野として、所定の高さ、レンズの光軸方向（例えば、俯角及び回転角）などの撮像条件が設定された状態で道路付近の所要の地点に設置してある。例えば、撮像装置は、走行する移動体の前方から撮像してもよく、移動体の後方から撮像してもよい。移動体の前方から撮像する場合には、移動体の車頭部分を検出し、移動体の後方から撮像する場合には、移動体の車尾部分を検出することになる。
【００４７】
撮像装置により取得した元画像の大きさは、例えば、前述の撮像画像の大きさより大きい。すなわち、元画像を縮小した縮小画像を前述の撮像画像として用いる。これにより、移動体の検出又は判定に要する画像処理の負荷を軽減することができる。なお、元画像の大きさが画像処理の負荷軽減を必要としない場合には、縮小することなく元画像を撮像画像として用いることができる。
【００４８】
また、以下の説明では、移動体の位置（横位置、縦位置）を、撮像画像上のｘ座標及びｙ座標で表す。また、移動体の位置としては、ナンバープレートの位置（例えば、ナンバープレートの文字部分の位置、ナンバープレートの中央位置など）を想定しているが、移動体の位置はナンバープレートの位置に限定されるものではない。
【００４９】
移動体検出装置１００は、時系列的に撮像された撮像画像中の変化のある領域に対する特徴点の分布から移動体の位置（座標）と、移動体の物体情報、すなわち移動体の種別（例えば、車両であるか否か、車両である場合には四輪車両であるか二輪車両であるか）の判定を行う。
【００５０】
移動体の検出処理では、移動体が移動している部分を検出するため時系列的に撮像時点が異なる２つの撮像画像に基づいて、差分画像を生成する。以下、差分画像の生成について説明する。図２は本実施の形態の移動体検出装置１００による差分画像の生成方法の一例を示す説明図である。
【００５１】
差分画像生成部１１は、差分画像生成手段、第１画素特定手段、第２画素特定手段及び処理手段としての機能を有する。
【００５２】
図２Ａに示すように、差分画像生成部１１は、撮像時点が異なる第１の撮像画像（例えば、時刻ｔ）及び第２の撮像画像（例えば、時刻ｔ＋１）それぞれの対応する各画素の画素値（例えば、輝度値）の差分が第１差分閾値（強差分閾値）より大きい第１の画素を特定するとともに、第１の撮像画像及び第２の撮像画像それぞれの対応する各画素の画素値の差分が第１差分閾値より小さい第２差分閾値（弱差分閾値）より大きい第２の画素を特定する。例えば、輝度値の範囲を０〜２５５（０が黒に対応し、２５５が白に対応する）とした場合、第１差分閾値（強差分閾値）は、移動体（車体）の形状、輪郭が特定されるように比較的大きな値とすることができる。また、第２差分閾値（弱差分閾値）は、移動体（車体）の内部、すなわち輪郭の内側部分が特定されるように比較的小さな値とすることができる。
【００５３】
ナンバープレート、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプなどの部分は、時系列に得られた撮像画像上で輝度値の差が大きく表れるので、第１差分閾値（強差分閾値）を用いることにより、ナンバープレート、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプなどの部分に対応する第１の画素を特定することができる。また、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分、及びボンネット等のテクスチャの少ない部分は、時系列に得られた撮像画像上で輝度値の差があまり大きく表れないので、第２差分閾値（弱差分閾値）を用いることにより、路面上の影の部分、ボンネット等のテクスチャの少ない部分に対応する第２の画素を特定することができる。
【００５４】
図２Ｂの例では、第１差分閾値（強差分閾値）より大きい輝度を有する画素は符号ＷＴで示す。また、第１差分閾値（強差分閾値）より小さい輝度であって、第２差分閾値（弱差分閾値）より大きい輝度を有する画素は符号ＧＲ１で示す。また、第２差分閾値（弱差分閾値）より小さい輝度を有する画素は符号ＢＫで示す。
【００５５】
図２Ｂ及び図２Ｃに示すように、差分画像生成部１１は、特定した第１の画素及び当該第１の画素に隣接する第２の画素で構成される差分画像を生成する。図２Ｂ及び図２Ｃの例では、画素ＷＴ（第１の画素）に隣接する画素ＧＲ１（第２の画素）は、画素ＷＴとするとともに、画素ＷＴから離隔している画素ＧＲ１は、画素ＢＫとすることにより、画素ＷＴ及び画素ＢＫで構成される差分画像（二値化画像）を生成する。
【００５６】
第１の画素、及び第１の画素に隣接する（連続する）第２の画素で構成される差分画像は、移動体（車両）部分と離れて存在する影の部分を取り除くことができるとともに、ナンバープレート、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプなどの部分（例えば、車頭部分又は車尾部分）と隣接（連続）するボンネット等のテクスチャの少ない部分を含めることができる。これにより、差分画像として、車頭（又は車尾）の部分を含む車体部分を特定する（残す）ことができる。なお、差分画像は、例えば、車体部分を「１」とし、車体部分以外を「０」で表す二値化画像である。
【００５７】
特徴点抽出部１２は、特徴点を抽出する抽出手段としての機能を有する。特徴点抽出部１２は、撮像画像の各画素（例えば、隣り合う各画素であるが、隣り合う画素に限定されない）の画素値に基づいて特徴点を抽出する。撮像画像の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸とすると、隣り合う各画素は、横方向（ｘ軸方向）に隣り合う各画素（例えば、隣接する画素同士）、及び縦方向（ｙ軸方向）に隣り合う各画素（例えば、隣接する画素同士）である。画素値は、例えば、輝度値Ｙである。特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と隣り合う画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。
【００５８】
特徴点を抽出する場合、差分画像生成部１１で生成した差分画像を用いなくてもよいが、差分画像を用いる場合には、以下のようにすることができる。すなわち、差分画像生成部１１は、差分画像を生成した際の撮像時点の異なる第１の撮像画像又は第２の撮像画像のいずれか（図２の例では、例えば、時刻ｔの撮像画像）を、生成した差分画像でフィルタ処理（例えば、二値化した差分画像の「１」の対応する撮像画像の画素を残し、差分画像の「０」に対応する撮像画像の画素を除去する）する。特徴点抽出部１２は、フィルタ処理して得られた撮像画像の隣り合う各画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する。差分画像によるフィルタ処理を行うことにより、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分を削除することができるとともに、車体部分を含めることができ、精度良く移動体を検出することができる。
【００５９】
次に、特徴点の分布であるヒストグラムの生成方法について説明する。なお、移動体を検出するために生成するヒストグラムには、横方向画像特徴投影ヒストグラム、縦方向車頭特徴投影ヒストグラム及び横方向四輪特徴投影ヒストグラムがある。また、移動体の種別を判定するために生成するヒストグラムには、前述の横方向四輪特徴投影ヒストグラムに加えて、横方向二輪特徴投影ヒストグラムがある。
【００６０】
まず、横方向画像特徴投影ヒストグラムの生成方法について説明する。図３は本実施の形態の移動体検出装置１００による横方向画像特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。図３中、右側の図は、撮像画像の例を示し、左側の図は、横方向画像特徴投影ヒストグラムの例を示す。
【００６１】
横方向特徴点計数部１３は、特徴点の数を計数する第１計数手段としての機能を有する。図３に示すように、横方向特徴点計数部１３は、撮像画像の横ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。この場合、特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と横方向に隣り合う（隣接する）画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値Ｙｔｈ１より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。図３の例では、｜Ｙ（ｘ、ｙ）−Ｙ（ｘ＋１、ｙ）｜＞Ｙｔｈ１を満たす場合、画素（ｘ、ｙ）を特徴点として抽出する。
【００６２】
横ラインは、横方向（ｘ軸）に沿ったラインであり、例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とすると、横ラインは縦の画素数だけ存在することになる。すなわち、横方向特徴点計数部１３は、撮像画像上の特徴点の数を横方向（横ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点のヒストグラム（横方向画像特徴投影ヒストグラム）を生成する。すなわち、横方向画像特徴投影ヒストグラムは、撮像画像全体の特徴点を横方向に投影して得られた特徴点の分布を表す。
【００６３】
横方向画像特徴投影ヒストグラムを生成する際には、撮像画像全体から車頭部分又は車尾部分を抽出する必要があるため、輝度閾値Ｙｔｈ１は、若干大きい値とすることが望ましい。
【００６４】
次に、車頭基準位置の検出方法について説明する。図４は本実施の形態の移動体検出装置１００による車頭基準位置の検出方法の一例を示す説明図である。図４中、左側の図は、生成した横方向画像特徴投影ヒストグラムの例を示し、右側の図は、撮像画像の例を示す。なお、車頭基準位置は、移動体の縦位置（ｙ座標）とすることができるので、車頭基準位置の検出することにより、移動体の縦位置（ｙ座標）を検出することもできる。
【００６５】
移動体座標検出部１８は、移動体を検出する検出手段としての機能を有する。図４に示すように、移動体座標検出部１８は、横方向特徴点計数部１３で計数した特徴点の数（横方向画像特徴投影ヒストグラムの度数）が所定の第１特徴点閾値Ｐｔｈ１以上となる横ラインの位置に基づいて、移動体の縦位置（ｙ座標）を検出する。
【００６６】
第１特徴点閾値Ｐｔｈ１は、例えば、計数した特徴点の数の最大値（度数の最大値）の７０％等としてもよく、予め設定しておいてもよい。車頭基準位置（移動体の縦位置）は、例えば、横方向画像特徴投影ヒストグラムの度数が第１特徴点閾値Ｐｔｈ１以上となる横ラインのうち、最も下方の位置とすることができる。例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とし、最も下方の横ラインのｙ座標がｙ１であるとすると車頭基準位置、すなわち移動体のｙ座標（縦位置）はｙ＝ｙ１となる。なお、車頭基準位置は、ナンバープレートが装着された位置とすることができる。また、計数した特徴点の数の最大値（度数の最大値）が、所定の定数Ｖｔｈ以下である場合には、移動体の座標検出不可とすることができる。
【００６７】
上述のように、横方向画像特徴投影ヒストグラムの度数が第１特徴点閾値Ｐｔｈ１以上となる最も下方の位置を移動体の縦位置（ｙ座標）として出する。一般的に、ナンバープレートの位置は、ヘッドライトに挟まれた位置、あるいはテールランプに挟まれた位置にあり、ナンバープレートの下方には車体が存在しない。そこで、横方向の特徴点の数が第１特徴点閾値Ｐｔｈ１以上となる横ラインのうち、最も下方の横ラインの位置は、車体部分と車体前方（又は車体後方）の路面部分との境界付近であって、ナンバープレートが設置された位置付近と考えることができるので、当該位置を移動体の縦位置（ｙ座標）として検出することにより、移動体の位置を精度よく検出することができる。
【００６８】
次に、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの生成方法について説明する。図５は本実施の形態の移動体検出装置１００による縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。図５中、上側の図は、撮像画像の例を示し、下側の図は、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの例を示す。
【００６９】
車頭高さ領域設定部１４は、高さ領域としての車頭高さ範囲を撮像画像内に設定する高さ領域設定手段としての機能を有する。図５に示すように、車頭高さ領域設定部１４は、検出した車頭基準位置（移動体の縦位置）を基準にして所定の縦寸法を有する車頭高さ範囲（高さ領域）を撮像画像内に設定する。所定の縦寸法は、移動体の高さの範囲を想定して設定することができる。車頭高さ範囲は、例えば、車頭基準位置を基準として上下方向それぞれに所定の画素数だけ広げた領域とすることができる。
【００７０】
縦方向特徴点計数部１５は、特徴点の数を計数する第２計数手段としての機能を有する。図５に示すように、縦方向特徴点計数部１５は、撮像画像の車頭高さ範囲（高さ領域）内を縦ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。この場合、特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と縦方向に隣り合う（隣接する）画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値Ｙｔｈ２より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。図５の例では、｜Ｙ（ｘ、ｙ）−Ｙ（ｘ、ｙ＋１）｜＞Ｙｔｈ２を満たす場合、画素（ｘ、ｙ）を特徴点として抽出する。
【００７１】
縦ラインは、縦方向（ｙ軸）に沿ったラインであり、例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とすると、縦ラインは横の画素数だけ存在することになる。すなわち、縦方向特徴点計数部１５は、撮像画像の車頭高さ範囲内の特徴点の数を縦方向（縦ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点のヒストグラム（縦方向車頭特徴投影ヒストグラム）を生成する。すなわち、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムは、車頭高さ範囲内の特徴点を縦方向に投影して得られた特徴点の分布を表す。
【００７２】
縦方向車頭特徴投影ヒストグラムを生成する際には、撮像画像全体のうち、車頭付近が既に限定されているため、ヘッドライト、フロントグリル、ナンバープレート等を全て抽出することができればよいので、輝度閾値Ｙｔｈ２は、輝度閾値Ｙｔｈ１より小さくすることができる。
【００７３】
次に、移動体の横位置（ｘ座標）の検出方法について説明する。図６は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体の横位置の検出方法の一例を示す説明図である。図６中、下側の図は、生成した縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの例を示し、上側の図は、撮像画像の例を示す。
【００７４】
移動体座標検出部１８は、計数した特徴点（縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの度数）が存在する縦ラインの位置に基づいて、移動体の横位置（ｘ座標）を検出する。移動体の横位置（ｘ座標）は、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムに基づいて、車頭幅を判定し、判定した車頭幅の所定位置を移動体の横位置（ｘ座標）とすることができる。例えば、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分を車頭幅と判定する。そして、車頭幅内のヒストグラムの度数の合計値を略等分する位置（横方向の位置）を移動体の横位置（ｘ座標）とすることができる。
【００７５】
上述のように、隣り合う（隣接する）画素同士の画素値（輝度値）の差分が所定の閾値以上となる画素を特徴点として抽出するので、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分が特徴点として抽出されず、路面上の影に影響されることなく、移動体（例えば、車両）の文字、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプ等の輝度変化を定量化することができる。そして、移動体の基準位置としてのナンバープレートは、ヘッドライトやテールランプ等で挟まれているので、抽出した特徴点の縦横それぞれの方向に沿った分布を用いることにより、移動体（例えば、ナンバープレート）の位置を精度よく検出することができる。
【００７６】
また、横位置候補範囲特定部１６は、横位置候補範囲としての車頭幅又は車尾幅を特定する範囲特定手段としての機能を有する。横位置候補範囲は、移動体の横位置を含む移動体の幅（車頭幅又は車尾幅）の範囲である。横位置候補範囲特定部１６は、縦方向特徴点計数部１５で計数した特徴点が存在する縦ラインのうち、連続して隣接する複数の縦ラインで構成される車頭幅又は車尾幅を特定する。すなわち、縦方向に（縦ライン毎に）計数した特徴点のヒストグラム（縦方向車頭特徴投影ヒストグラム）の分布が連続する部分（連続して隣接する複数の縦ライン）を車頭幅又は車尾幅として特定する。
【００７７】
そして、移動体座標検出部１８は、特定した車頭幅又は車尾幅に存在する特徴点を代表する縦ラインの位置に基づいて、移動体の横位置を検出する。特徴点を代表する縦ラインの位置は、例えば、特徴点の総数を略等分する縦ラインの位置とすることができる。例えば、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分に存在する特徴点の総数（合計値）を略等分する縦ラインの位置を移動体の横位置（ｘ座標）として検出する。なお、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が仮に略均一である（例えば、特徴点の度数が略等しい）場合には、分布が連続する部分の略中央が移動体の横位置となる。これにより、移動体の位置を精度良く検出することができる。
【００７８】
また、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分（連続して隣接する複数の縦ライン）が離隔して複数存在する場合、最も幅の長い部分を車頭幅又は車尾幅として特定することもできる。これにより、最も確からしい車頭幅又は車尾幅を特定することができ、移動体の位置を精度良く検出することができる。
【００７９】
上述の例では、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分、あるいは連続する部分のうち最も幅（横方向の長さ）の長い部分を車頭幅として判定したが、車頭幅の判定方法は、これに限定されるものではない。以下、車頭幅の判定方法の他の例について説明する。
【００８０】
図７は本実施の形態の移動体検出装置１００による車頭幅又は車尾幅の特定方法の一例を示す説明図である。図７は、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムを模式的に表したものであり、特徴点の度数の有無のみを示している。図７Ａにおいて、符号Ｗ１、Ｗ２、Ｗ３、Ｗ４が、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分を模式的に表したものである。
【００８１】
図７Ａに示すように、横位置候補範囲特定部１６は、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分（横位置候補範囲）が離隔して複数存在する場合、連続する部分の離隔寸法が所定の離隔閾値以下である場合、当該２つの連続する部分を１つの連続する部分（横位置候補範囲）として特定する。例えば、図７Ａの例において、離隔閾値を１とすると、２つの連続する部分Ｗ３とＷ４との間の離隔寸法が「１」であるので、図７Ｂに示すように、当該２つの連続する部分Ｗ３、Ｗ４を合体して、１つの連続する部分Ｗ５とする。また、隣り合う２つの連続する部分Ｗ１とＷ２との間の離隔寸法は「５」であり、また、隣り合う２つの連続する部分Ｗ２とＷ３との間の離隔寸法は「３」であるので、合体しない。
【００８２】
すなわち、特徴点のヒストグラム（縦方向車頭特徴投影ヒストグラム）の分布が連続する部分（連続して隣接する複数の縦ライン）が離隔して複数存在する場合、分布が連続する部分同士の離隔寸法が所定の離隔閾値以下である場合、分布が連続する部分同士を１つの連続する部分（車頭幅又は車尾幅）として特定する。これにより、車体に含まれる部分と、車体以外の部分とを区分することができ、移動体の位置を精度良く検出することができる。
【００８３】
図８は本実施の形態の移動体検出装置１００による車頭幅又は車尾幅の特定方法の他の例を示す説明図である。横位置候補範囲特定部１６は、離隔閾値を設定する離隔閾値設定手段としての機能を有する。横位置候補範囲特定部１６は、隣り合う２つの連続する部分のうち、長さ（幅）の長い方の長さに応じて離隔閾値を設定する。例えば、図８に示すように、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分の長さ（縦ラインの数）がＬ〜Ｌ１である場合は、離隔閾値を１とする。また、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分の長さ（縦ラインの数）がＬ１＋１〜Ｌ２である場合は、離隔閾値を２とする。また、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分の長さ（縦ラインの数）がＬ２＋１〜Ｌ３である場合は、離隔閾値を３とする。
【００８４】
すなわち、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分（連続して隣接する複数の縦ライン）が隣り合って存在する場合、幅（長さ）が長い方の連続する部分の幅（長さ）が長いほど離隔閾値を大きくする。これにより、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布が連続する部分の長さに応じて、１つの部分に纏めることができ、最も確からしい車頭幅又は車尾幅を特定することができ、移動体の位置を精度良く検出することができる。
【００８５】
次に、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの生成方法について説明する。図９は本実施の形態の移動体検出装置１００による横方向四輪特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。図９中、右側の図は、撮像画像の例を示し、左側の図は、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの例を示す。
【００８６】
車幅領域設定部１７は、幅領域としての四輪車幅範囲を撮像画像内に設定する幅領域設定手段としての機能を有する。車幅領域設定部１７は、図６の例のようにして検出した移動体の横位置（ｘ座標）を基準にして所定の横寸法を有する幅領域（四輪車幅範囲）を撮像画像内に設定する。所定の横寸法は、移動体の幅（四輪車の車幅）の範囲を想定して設定することができる。四輪車幅範囲（幅領域）は、例えば、移動体の横位置（ｘ座標）を基準として左右方向それぞれに所定の画素数だけ広げた領域とすることができる。
【００８７】
横方向特徴点計数部１３は、車幅領域設定部１７で設定した四輪車幅範囲（幅領域）の横ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。この場合、特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と横方向に隣り合う（隣接する）画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値Ｙｔｈ３より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。図９の例では、｜Ｙ（ｘ、ｙ）−Ｙ（ｘ＋１、ｙ）｜＞Ｙｔｈ３を満たす場合、画素（ｘ、ｙ）を特徴点として抽出する。
【００８８】
横ラインは、横方向（ｘ軸）に沿ったラインであり、例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とすると、横ラインは縦の画素数だけ存在することになる。すなわち、横方向特徴点計数部１３は、撮像画像の四輪車幅範囲内の特徴点の数を横方向（横ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点のヒストグラム（横方向四輪特徴投影ヒストグラム）を生成する。
【００８９】
横方向四輪特徴投影ヒストグラムを生成する際には、撮像画像全体のうち、車頭付近が既に限定されているため、輝度閾値Ｙｔｈ３は、輝度閾値Ｙｔｈ１より若干小さくすることができる。
【００９０】
次に、横方向四輪特徴投影ヒストグラムを用いた、移動体の横位置（ｘ座標）の検出方法について説明する。図１０は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体の横位置の検出方法の一例を示す説明図である。図１０中、左側の図は、生成した横方向四輪特徴投影ヒストグラムの例を示し、右側の図は、撮像画像の例を示す。
【００９１】
移動体座標検出部１８は、図４に例示した横方向画像特徴投影ヒストグラムに基づいて検出した縦位置（ｙ座標）に代えて、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの特徴点の度数が第２特徴点閾値Ｐｔｈ２以上となる横ラインの位置に基づいて、移動体の縦位置（ｙ座標）を検出することができる。
【００９２】
第２特徴点閾値Ｐｔｈ２は、例えば、計数した特徴点の数の最大値（度数の最大値）の７０％等としてもよく、予め設定しておいてもよい。移動体の縦位置（ｙ座標）は、例えば、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの度数が第２特徴点閾値以上Ｐｔｈ２となる横ラインのうち、最も下方の位置とすることができる。例えば、撮像画像の幅領域（四輪車幅範囲）の大きさを（縦×横）画素とし、最も下方の横ラインのｙ座標がｙ２であるとすると移動体のｙ座標（縦位置）はｙ＝ｙ２となる。また、計数した特徴点の数の最大値（度数の最大値）が、所定の定数Ｖｔｈ以下である場合には、移動体の座標検出不可とすることができる。なお、特徴点を横方向に計数する範囲が、撮像画像全体ではなく四輪車幅範囲に限定されているので、第２特徴点Ｐｔｈ２は第１特徴点Ｐｔｈ１よりも小さい値とすることができる。
【００９３】
特徴点を横方向に計数する範囲を、移動体の横位置（ｘ座標）を基準にした四輪車幅範囲（幅領域）に限定することにより、移動体（車両）の横、斜め前、あるいは斜め後ろ付近を走行する別の車両が存在する場合、当該別の車両により抽出される特徴点を除外することができるので、特徴点の分布が別の車両による影響を受けることを防止でき、さらに精度良く移動体の位置を検出することができる。
【００９４】
上述のように、計数した特徴点の数が第２特徴点閾値Ｐｔｈ２以上となる横ラインのうち、最も下方の横ラインの位置に基づいて、移動体の縦位置（ｙ座標）を検出する。一般的に、ナンバープレートの位置は、ヘッドライトに挟まれた位置、あるいはテールランプに挟まれた位置にあり、ナンバープレートの下方には車体が存在しない。そこで、横方向の特徴点の数が第２特徴点閾値Ｐｔｈ２以上となる横ラインのうち、最も下方の横ラインの位置は、車体部分と車体前方（又は車体後方）の路面部分との境界付近であって、ナンバープレートが設置された位置付近と考えることができるので、当該位置を移動体の縦位置（ｙ座標）として検出することにより、移動体の位置を精度よく検出することができる。
【００９５】
前述の横方向画像特徴投影ヒストグラム、縦方向車頭特徴投影ヒストグラム及び横方向四輪特徴投影ヒストグラムを生成する際の隣接する画素同士の輝度差が特徴点閾値以上となる画素を特徴点として使用している。これは、文字、ヘッドライト、フロントグリル等における輝度変化を定量化することを目的としている。しかし、影と日向との境界等ではグラデーションとなるような連続した輝度変化が現れる。このようなグラデーション部分では特徴点が多くなるため、移動体の検出に誤差が生じる可能性がある。そのため、抽出した特徴点同士が隣接するか否かを判定し、隣接して連続する特徴点の数が所定の閾値Ｃｍａｘを超える場合には、当該連続して存在する特徴点を計数しないようにして、グラデーション部分を除外することもできる。
【００９６】
次に移動体座標の検出範囲について説明する。図１１は移動体座標オフセット範囲の一例を示す説明図である。本実施の形態の移動体検出装置１００が検出する移動体の位置（座標）は、例えば、ナンバープレートの位置とすることができる。ナンバープレート検出（文字検出、車番検出など）を行う場合には、検出したナンバープレートの位置（座標）を撮像装置により取得した元画像における座標に変換した上で、元画像上のナンバープレートの位置を基準として、所要の特徴量を算出する。しかし、元画像上のナンバープレートの位置が、元画像の上下左右端の近傍に存在する場合には、特徴量の一部を算出することができず、ナンバープレート検出結果が誤る場合、あるいはナンバープレート検出を行うことができない場合がある。
【００９７】
そこで、図１１に示すように、撮像画像の上下左右端から所定の範囲（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４）を移動体座標オフセット範囲（Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４）として設定しておき、検出した移動体の座標が移動体座標オフセット範囲内にある場合には、座標検出失敗（例えば、移動体存在しないとの判定結果）として移動体の検出を行わない。これにより、移動体の検出結果（移動体の座標）に基づいて、ナンバープレート検出を行う際の誤検出を防止することができる。なお、車頭部分を撮像する場合には、車頭部分が完全に視野に入るように、移動体座標オフセット範囲を設定する。また、車尾部分を撮像する場合には、車尾部分が完全に視野に入るように、移動体座標オフセット範囲を設定する。
【００９８】
次に、本実施の形態の移動体検出装置１００の動作について説明する。図１２及び図１３は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体検出の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、処理の主体を便宜上制御部１０として説明する。制御部１０は、撮像画像を取得し（Ｓ１１）、取得した撮像画像に基づいて、差分画像を生成し（Ｓ１２）、撮像画像を差分画像でフィルタ処理する（Ｓ１３）。なお、差分画像の生成及び差分画像によるフィルタ処理を省略してもよい。
【００９９】
制御部１０は、横ライン毎に特徴点を抽出し（Ｓ１４）、抽出した特徴点を横方向に計数することにより、横方向画像特徴投影ヒストグラムを生成する（Ｓ１５）。
【０１００】
制御部１０は、横方向画像特徴投影ヒストグラムの特徴点の分布に基づいて、車頭基準位置（横方向画像特徴投影ヒストグラムの度数が閾値を満たす最も低い位置）を特定し（Ｓ１６）、特定した車頭基準位置から上下方向に所定の範囲だけ広げた車頭高さ範囲を設定する（Ｓ１７）。
【０１０１】
制御部１０は、設定した車頭高さ範囲内において、縦ライン毎に特徴点を抽出し（Ｓ１８）、抽出した特徴点を縦方向に計数することにより、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムを生成する（Ｓ１９）。
【０１０２】
制御部１０は、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの特徴点の分布において、分布が連続する最も長い部分を車頭幅として特定する（Ｓ２０）。制御部１０は、特定した車頭幅において、縦方向車頭特徴投影ヒストグラムの分布を略等分する位置を移動体のｘ座標として検出する（Ｓ２１）。
【０１０３】
制御部１０は、検出したｘ座標を基準として左右方向にそれぞれ所定の範囲だけ広げた四輪車幅範囲を設定し（Ｓ２２）、設定した四輪車幅範囲内において、ステップＳ１４で抽出した特徴点を横方向に計数することにより、横方向四輪特徴投影ヒストグラムを生成する（Ｓ２３）。
【０１０４】
制御部１０は、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの特徴点の分布に基づいて、移動体のｙ座標（横方向四輪特徴投影ヒストグラムの度数が閾値を満たす最も低い位置）を検出し（Ｓ２４）、処理を終了する。
【０１０５】
移動体検出装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１２及び図１３に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムをＤＶＤなどの記録媒体に記録しておく。そして、当該記録媒体に記録したコンピュータプログラムを光ディスク装置等で読み込ませることにより、コンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で移動体検出装置を実現することができる。
【０１０６】
本実施の形態の移動体検出装置１００は、移動体の車両らしさを求めるため、「車種情報生成」、「車線情報生成」、「位置情報生成」及び「追跡情報生成」の各処理を行う。まず、車種情報生成、すなわち移動体の種別判定について説明する。
【０１０７】
移動体検出装置１００は、位置（座標）が検出された移動体に対して、移動体の種別（例えば、四輪車両、二輪車両、不明)に分類する。すなわち、移動体検出装置１００は、検出した移動体の種別を判定する移動体判定装置としても機能する。また、移動体の種別を判定する際に用いる特徴点は、移動体の検出処理において抽出した特徴点をそのまま用いることができる。
【０１０８】
まず、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの生成方法について説明する。図１４は本実施の形態の移動体検出装置１００による横方向二輪特徴投影ヒストグラムの生成方法の一例を示す説明図である。図１４中、右側の図は、撮像画像の例を示し、左側の図は、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの例を示す。
【０１０９】
第１種別領域設定部２１は、撮像画像上で、幅（横方向の長さ）が比較的長い領域である第１部分領域としての四輪車幅範囲を設定する。四輪車幅範囲は、図９に例示したものと同じである。なお、移動体の検出処理において、すでに車幅領域設定部１７により四輪車幅範囲は設定されているので、設定された四輪車幅範囲をそのまま用いることができる。
【０１１０】
図１４に示すように、第２種別領域設定部２２は、撮像画像上で、幅（横方向の長さ）が比較的短い領域である第２部分領域としての二輪車幅範囲を設定する。二輪車幅範囲は、例えば、検出した移動体の横位置（ｘ座標）を基準にして所定の横寸法を有する範囲を撮像画像内に設定する。所定の横寸法は、移動体の幅（二輪車の車幅）の範囲を想定して設定することができる。二輪車幅範囲は、例えば、移動体の横位置（ｘ座標）を基準として左右方向それぞれに所定の画素数だけ広げた領域とすることができる。また、以下、第１部分領域を四輪車幅範囲とも称し、第２部分領域を二輪車幅範囲とも称する。
【０１１１】
四輪車幅範囲は、車幅が比較的長い領域であるのに対し、二輪車幅範囲は、車幅が比較的短い領域であり、移動体の種別（種別は、例えば、幅の長さに応じて異なるものとして分けられたものである）に対応する。例えば、四輪車幅範囲が、幅が比較的長い第１種別に対応する場合、二輪車幅範囲は幅が比較的短い第２種別に対応させることができる。また、移動体の種別は、四輪車と二輪車とに限定されるものではなく、例えば、第１部分領域が大型車両の幅に対応する場合、第２部分領域は普通車両の幅に対応させることができる。
【０１１２】
横方向特徴点計数部１３は、第２種別領域設定部２２で設定した二輪車幅範囲の横ライン毎に、抽出した特徴点の数を計数する。この場合、特徴点は、任意の注目画素及び当該注目画素と横方向に隣り合う（隣接する）画素の輝度値の差分の絶対値が所定の輝度閾値Ｙｔｈ３より大きい場合、当該注目画素を特徴点として抽出する。図９の例では、｜Ｙ（ｘ、ｙ）−Ｙ（ｘ＋１、ｙ）｜＞Ｙｔｈ３を満たす場合、画素（ｘ、ｙ）を特徴点として抽出する。
【０１１３】
横ラインは、横方向（ｘ軸）に沿ったラインであり、例えば、撮像画像の大きさを（縦×横）画素とすると、横ラインは縦の画素数だけ存在することになる。すなわち、横方向特徴点計数部１３は、撮像画像の二輪車幅範囲内の特徴点の数を横方向（横ライン毎）に計数して合計し、合計した値を度数とした特徴点のヒストグラム（横方向二輪特徴投影ヒストグラム）を生成する。
【０１１４】
横方向二輪特徴投影ヒストグラムを生成する際には、横方向四輪特徴投影ヒストグラムと同様、撮像画像全体のうち、車頭付近が既に限定されているため、輝度閾値Ｙｔｈ３は、輝度閾値Ｙｔｈ１より若干小さくすることができる。
【０１１５】
なお、横方向四輪特徴投影ヒストグラムは、すでに移動体の検出処理において生成されているので、再度生成する必要はない。
【０１１６】
次に、生成した横方向二輪特徴投影ヒストグラムを用いて、移動体の種別判定を行うか否かを決定する方法について説明する。
【０１１７】
特徴点分布位置特定部２３は、最上位位置及び最下位位置を特定する位置特定手段としての機能を有する。特徴点分布位置特定部２３は、横方向特徴点計数部１３で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横ラインの位置のうち、最上位位置及び最下位位置を特定する。
【０１１８】
特徴点閾値は、適宜設定することができ、例えば、１とすることができる。特徴点閾値が１である場合は、特徴点が存在するか否かを判定することになる。すなわち、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの度数が０を超える（１以上）横ラインの位置のうち、最も上方の位置を最上位位置とし、度数が０を超える（１以上）横ラインの位置のうち、最も下方の位置を最下位位置とする。横方向二輪特徴投影ヒストグラムについても、同様に、度数が０を超える（１以上）横ラインの位置のうち、最も上方の位置を最上位位置とし、度数が０を超える（１以上）横ラインの位置のうち、最も下方の位置を最下位位置とする。
【０１１９】
図１５は本実施の形態の移動体検出装置１００による種別判定を行うか否かの決定方法の一例を示す説明図である。図１５において、始点は撮像画像の上端の位置を示し、終点は撮像画像の下端の位置を示す。また、中間は撮像画像の中心位置、すなわち始点と終点との距離を二等分した位置である。移動体種別判定部２４は、移動体の種別を判定する判定手段としての機能を有する。
【０１２０】
図１５Ａに示すように、移動体種別判定部２４は、特徴点分布位置特定部２３で特定した最上位位置が撮像画像の上半分の領域にあり、特定した最下位位置が撮像画像の下半分の領域にある場合、移動体の種別を判定する（判定すると決定する）。
【０１２１】
移動体（車両）のナンバープレート、ヘッドライト、テールランプ、バンパー、フロントグリル等の車頭部分又は車尾部分が撮像画像の中心付近で映っている場合には、特徴点の分布（ヒストグラム）の長さ（横ラインの数）は長くなり、最上位位置が撮像画像の上半分の領域にあり、最下位位置が撮像画像の下半分の領域にあるので、移動体の種別を精度良く判定することができる。
【０１２２】
また、図１５Ｂ、図１５Ｃに示すように、車頭部分又は車尾部分が、撮像画像の中心付近で映っていない場合には、最上位位置が撮像画像の下半分の領域にあり、あるいは、最下位位置が撮像画像の上半分の領域にあるので、移動体の種別を精度良く判定することができないため、移動体の種別を判定しない。これにより、移動体の種別を精度良く判定することができるとともに、誤って判定することを防止できる。なお、横方向四輪特徴投影ヒストグラムについても図１５と同様であるので、説明は省略する。
【０１２３】
次に、移動体の種別の判定方法について説明する。図１６は本実施の形態の移動体検出装置１００による横方向四輪特徴投影ヒストグラム及び横方向二輪特徴投影ヒストグラムの特徴量の一例を示す説明図であり、図１７は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体の種別判定方法の一例を示す説明図である。特徴量は、横方向四輪特徴投影ヒストグラムに含まれる特徴点の合計値Ｎ１、横方向二輪特徴投影ヒストグラムに含まれる特徴点の合計値Ｎ２、及び横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖなどである。
【０１２４】
横方向特徴点計数部１３は、計数手段としての機能を有し、撮像画像内の所定の横幅を有する四輪車幅範囲（第１部分領域）に含まれる特徴点の数Ｎ１、及び当該所定の横幅より小さい横幅を有する二輪車幅範囲（第２部分領域）に含まれる特徴点の数Ｎ２をそれぞれ計数する。すなわち、特徴点の数Ｎ１は、例えば、横方向四輪特徴投影ヒストグラムに含まれる特徴点の合計値であり、特徴点の数Ｎ２は、例えば、横方向二輪特徴投影ヒストグラムに含まれる特徴点の合計値である。
【０１２５】
移動体種別判定部２４は、横方向特徴点計数部１３で計数した特徴点の数Ｎ１及びＮ２の比（例えば、Ｎ２／Ｎ１）に基づいて、移動体の種別を判定する。例えば、幅の短い第２種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、四輪車幅範囲（第１部分領域）に含まれる特徴点の数Ｎ１が少なくなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は大きくなる。また、幅の長い第１種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、四輪車幅範囲（第１部分領域）に含まれる特徴点の数Ｎ１が多くなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は小さくなる。隣り合う（隣接する）画素同士の画素値（輝度値）の差分が所定の閾値以上となる画素を特徴点として抽出するので、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により生ずる路面上の影の部分が特徴点として抽出されず、路面上の影に影響されることなく、移動体（例えば、車両）の文字、ヘッドライト、フロントグリル、テールランプ等の輝度変化を移動体の種別に応じて定量化することができるので、特徴点の数の比（Ｎ２／Ｎ１）の大小に応じて移動体の種別を精度よく判定することができる。
【０１２６】
より具体的には、図１７のＮｏ．１に示すように、移動体種別判定部２４は、特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値Ｔｈ１より小さい場合、移動体が第１種別であると判定する。第１種別は、例えば、比較的幅の長い移動体であり、四輪車である。幅の長い第１種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が多くなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は小さくなる。そこで、比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第１閾値Ｔｈ１より小さい場合、移動体が第１種別であると判定することができる。
【０１２７】
また、図１７のＮｏ．２に示すように、移動体種別判定部２４は、特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、第２閾値Ｔｈ２（Ｔｈ２＞Ｔｈ１）以上である場合、移動体が第１種別と異なる第２種別であると判定する。第２種別は、例えば、比較的幅の短い移動体であり、二輪車である。幅の短い第２種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、第１部分領域に含まれる特徴点の数Ｎ１が少なくなるので、比（Ｎ２／Ｎ１）の値は大きくなる。そこで、比（Ｎ２／Ｎ１）が、所定の第２閾値Ｔｈ２より大きい場合、移動体が第２種別であると判定することができる。
【０１２８】
また、移動体種別判定部２４は、特徴点の数Ｎ１に対する数Ｎ２の比（Ｎ２／Ｎ１）が、第１閾値Ｔｈ１以上であり、第２閾値Ｔｈ２より小さい場合、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（例えば、Ｎ１−Ｎ２）と、所定の第３閾値Ｔｈ３との大小に応じて、移動体が第１種別であるか第２種別であるかを判定する。比（Ｎ２／Ｎ１）が、第１閾値Ｔｈ１より大きく、第２閾値Ｔｈ２より小さい場合には、第１種別であるか第２種別であるかを判定することができない。そこで、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）と、第３閾値Ｔｈ３との大小に応じて、移動体の種別を判定する。
【０１２９】
例えば、幅の短い第２種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、四輪車幅範囲（第１部分領域）に含まれる特徴点の数Ｎ１が少なくなるので、差分（Ｎ１−Ｎ２）の値は小さくなる。また、幅の長い第１種別の移動体が撮像画像上で映っている場合、四輪車幅範囲（第１部分領域）に含まれる特徴点の数Ｎ１が多くなるので、差分（Ｎ１−Ｎ２）の値は大きくなる。
【０１３０】
そして、図１７のＮｏ．４に示すように、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が、第３閾値Ｔｈ３以上である場合には、幅の長い第１種別（四輪車）であると判定することができる。なお、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が、第３閾値Ｔｈ３より小さい場合には、幅の短い第２種別（二輪車）であると判定してもよい。
【０１３１】
また、図１７のＮｏ．３に示すように、移動体種別判定部２４は、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２（より具体的には、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖ）が所定の第４閾値Ｔｈ４より小さいときは、移動体が第２種別であると判定する。特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合には、幅の短い第２種別であると判定することができる。そして、四輪車両などの幅の長い第１種別の移動体では、フロントグリル、文字等が多く存在するので特徴点の数Ｎ２は多くなり、二輪車両などの幅の短い第２種別の移動体では、フロントグリル、文字等が少ないので特徴点の数Ｎ２は少なくなる。このため、特徴点の数Ｎ２（横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖ）が所定の第４閾値Ｔｈ４より小さい場合には、二輪車両などの幅の短い第２種別であると判定することができる。したがって、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、さらに特徴点の数Ｎ２（横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖ）が所定の第４閾値Ｔｈ４より小さいか否かを判定することにより、精度良く移動体の種別を判定することができる。なお、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖに代えて、特徴点の数Ｎ２を用いることもできる。
【０１３２】
移動体種別判定部２４は、時系列に移動体の種別を判定するようにしてあり、図１７のＮｏ．５に示すように、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２（横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖ）が第４閾値Ｔｈ４以上のときは、移動体の種別が直近に判定した種別と同じであると判定する。特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合には、幅の短い第２種別であると判定することができる。しかし、特徴点の数Ｎ２（横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖ）が所定の第４閾値Ｔｈ４以上である場合には、四輪車両などの幅の長い第１種別の移動体であると判定することもできる。そこで、特徴点の数Ｎ１と数Ｎ２との差分（Ｎ１−Ｎ２）が第３閾値Ｔｈ３より小さい場合に、特徴点の数Ｎ２（横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖ）が第４閾値Ｔｈ４以上であるときは、第１種別であるか第２種別であるかを正確に判定することができないので、移動体の種別が直近に判定した種別と変わらないものとして、直近に判定した種別と同じであると判定する。これにより、移動体の種別の判定が困難なタイミングが生じても直近に判定した結果を用いることができ、種別の判定を誤ることを防止することができる。なお、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖに代えて、特徴点の数Ｎ２を用いることもできる。
【０１３３】
次に、車線情報の生成方法について説明する。撮像装置の視野内に車線が複数存在する場合、隣接車線の車両は車体の一部のみしか撮影されず車両の画像としては不適切である。そのため、不適切な画像を出力しないために、撮影画像上の移動体が走行している車線を判定する。
【０１３４】
図１８は本実施の形態の移動体検出装置１００による車線の判定方法の一例を示す説明図である。図１８Ａに示すように、撮像画像を中央領域、２つの分離領域（左分離領域、右分離領域）、左端近傍領域及び右端近傍領域に区分する。
【０１３５】
中央領域は、視野内の車線が映っている領域に相当し、撮像画像の中央から横方向に所定の第１幅を有する領域である。
【０１３６】
左端近傍領域及び右端近傍領域は、隣接車線が映っている領域に相当し、撮像画像の左端又は右端から横方向に所定の近傍幅を有する領域である。
【０１３７】
分離領域は、中央領域を間にして分離され、所定の第２幅を有する領域である。分離領域、左端近傍領域及び右端近傍領域を含む領域全体は、移動体の横位置（ｘ座標）が、撮像画像の左端又は右端を超えてしまう可能性がある範囲である。
【０１３８】
図１８Ｂに示すように、車線情報生成部３１は、検出した移動体のｘ座標（横位置）が左端近傍領域又は右端近傍領域内にある場合、隣接車線であると判定する。この場合、移動体種別判定部２４は、移動体の種別の判定を行わない。移動体のｘ座標が左端近傍領域又は右端近傍領域内にある場合には、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っていないとして、移動体の種別を判定しない。これにより、移動体の種別を誤って判定することを防止することができ、精度良く判定することができる。
【０１３９】
図１８Ｂに示すように、車線情報生成部３１は、検出した移動体のｘ座標が中央領域内にある場合、視野内の車線であると判定する。この場合、移動体種別判定部２４は、移動体の種別を判定する。移動体のｘ座標が中央領域内にある場合、移動体（車両）のナンバープレート、ヘッドライト、テールランプ、バンパー、フロントグリル等の車頭部分又は車尾部分が撮像画像の中心付近で映っているので、移動体の種別を精度良く判定することができる。
【０１４０】
図１８Ｂに示すように、車線情報生成部３１は、検出した移動体のｘ座標が中央領域内にない場合に、検出した移動体の幅が所定の幅閾値より小さいとき、隣接車線であると判定する。この場合、移動体種別判定部２４は、移動体の種別の判定を行わない。
【０１４１】
すなわち、移動体の車頭付近の特徴点が視野外に分布する場合は車幅の幅閾値以上が視野内に入る場合は視野内と判定し、幅閾値未満である場合は視野外であると判定する。ここで、特徴点が視野外に分布するものは、移動体検出の際に特定した「車頭幅」の開始点（左端点）と終了点(右端点)がそれぞれ撮像画像の左端と右端と一致するか否かにより判定することができる。また、視野内に入る車幅は「車頭幅」の長さにより判定することができる。
【０１４２】
また、車線情報生成部３１は、検出した移動体のｘ座標が中央領域内にない場合に、検出した移動体の幅が所定の幅閾値より大きいとき、視野内の車線であると判定する。この場合、移動体種別判定部２４は、移動体の種別を判定する。
【０１４３】
移動体のＸ座標が中央領域内にない場合には、移動体の横位置が撮像画像の左端又は右端を超えて撮像画像内に存在しない可能性があるため、移動体の種別を精度良く判定することができない可能性がある。そこで、例えば、移動体の幅が所定の幅閾値より大きい場合には、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っているとして、移動体の種別を判定する。一方、移動体の幅が所定の幅閾値より小さい場合には、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っていないとして、移動体の種別を判定しない。これにより、移動体の種別を誤って判定することを防止することができ、精度良く判定することができる。
【０１４４】
また、車線情報生成部３１は、検出した移動体のＸ座標が分離領域内にあるとき、視野内の車線であると判定する。この場合、移動体種別判定部２４は、移動体の種別を判定する。移動体のＸ座標が中央領域内にない場合には、移動体の横位置が撮像画像の左端又は右端を超えて撮像画像内に存在しない可能性があるため、移動体の種別を精度良く判定することができない可能性がある。そこで、例えば、中央領域を間にして分離され、所定の第２幅を有する２つの分離領域内に移動体の横位置があるときは、移動体の種別を判定することができる程度に移動体が撮像画像に映っているとして、移動体の種別を判定する。これにより、移動体の種別を誤って判定することを防止することができ、精度良く判定することができる。
【０１４５】
次に、位置情報の生成方法について説明する。図１９は本実施の形態の移動体検出装置１００による位置情報の生成方法の一例を示す説明図である。図１９において、左側の図は横方向四輪特徴投影ヒストグラムを示し、右側の図は撮像画像を示す。
【０１４６】
車体のナンバープレート付近が撮影されていることを判定するために、撮影された位置が正しいかどうかの判定を行う。ナンバープレートは車体のヘッドライト付近(車尾の場合はテールランプ付近)に装着されていることから、ナンバープレートが撮像画像の中心付近で撮影されるときは、撮像画像の下側には車体が存在しないことが分かる。
【０１４７】
位置情報生成部３２は、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの下側に対して車両位置判定領域を設定し、図１９Ａに示すように、車両位置判定領域内のヒストグラム値（特徴点の数）が閾値未満の場合は正しい位置で撮影されていると判定し、移動体の位置が正しい旨の情報を生成する。
【０１４８】
また、位置情報生成部３２は、図１９Ｂに示すように、車両位置判定領域内のヒストグラム値（特徴点の数）が閾値以上の場合は正しい位置ではないと判定し、移動体の位置が正しくない旨の情報を生成する。なお、車両位置判定領域は、撮像画像の縦方向の画素数の１０％程度の値とすることができる。
【０１４９】
次に、追跡情報の生成方法について説明する。図２０は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体の追跡方法の一例を示す説明図であり、図２１は本実施の形態の移動体検出装置１００による追跡情報の一例を示す説明図である。図２０において、座標（ｘ（０）、ｙ（０））は追跡開始時の移動体のｘｙ座標であり、座標（ｘ（ｔ−１）、ｙ（ｔ−１））は、直近（前）フレーム（撮像画像）での移動体のｘｙ座標であり、座標（ｘ（ｔ）、ｙ（ｔ））は、現在（今）フレーム（撮像画像）での移動体のｘｙ座標である。
【０１５０】
移動体のｘｙ座標の軌跡から時系列に連続する移動体が、同一の物体であるかどうかを判定し、また、視野内で直線的な走行をしているかどうかを判定するために、追跡処理を行う。追跡処理では、現在のフレーム（例えば、時刻ｔの撮像画像）で検出された移動体のｘｙ座標が、直近のフレーム（例えば、時刻ｔ−１の撮像画像）から移動可能な範囲であること、追跡開始時からの移動量が閾値以上であることを判定する。
【０１５１】
移動可能な範囲であるか否かの判定は、直近のフレームでの移動体のｘｙ座標に対して、移動可能範囲を設定し、現在のフレームでの移動体のｘｙ座標が、当該移動可能範囲内に存在するかどうかで判定する。この場合、フレーム間で連続して移動可能範囲であると判定された回数を追跡回数として計数し、追跡回数が多いほど移動物体が直線的な走行をしていると判断する信頼度が高くなる。
【０１５２】
また、追跡開始時からの移動量が閾値以上であるか否かの判定は、追跡回数が１回以上のものに対して、追跡開始時の移動体のｘｙ座標と、現在のフレームでの移動体のｘｙ座標との距離により判定する。当該距離が小さい場合は、移動体ではないと判定して追跡失敗であると判定する。また、当該距離が大きい場合は、移動体であると判定して追跡成功であると判定する。
【０１５３】
移動可能範囲は、車頭計測と車尾計測では進行方向が異なるため、以下のように設定することができる。車頭計測の場合は、現在のフレームでの移動可能範囲左端＝ｘ（ｔ−１）−定数ｄ、移動可能範囲右端＝ｘ（ｔ−１）＋定数ｄ、移動可能範囲上端＝ｙ（ｔ−１）−定数ｈ、移動可能範囲下端＝撮像画像の下端とすることができる。
【０１５４】
また、車尾計測の場合は、現在のフレームでの移動可能範囲左端＝ｘ（ｔ−１）−定数ｄ、移動可能範囲右端＝ｘ（ｔ−１）＋定数ｄ、移動可能範囲上端＝撮像画像の上端、移動可能範囲下端＝ｙ（ｔ−１）＋定数ｈ、とすることができる。
【０１５５】
図２１に示すように、追跡情報生成部３３は、移動体の追跡開始時のｘ座標と現在のｘ座標との差の絶対値が閾値Ｄｘより大きい場合、または、移動体の追跡開始時のｙ座標と現在のｙ座標との差の絶対値が閾値Ｄｙより大きい場合、追跡成功であって移動体である旨の追跡情報を生成する。
【０１５６】
また、追跡情報生成部３３は、移動体の追跡開始時のｘ座標と現在のｘ座標との差の絶対値が閾値Ｄｘ以下であり、かつ、移動体の追跡開始時のｙ座標と現在のｙ座標との差の絶対値が閾値Ｄｙ以下である場合、追跡失敗であって移動体でない旨の追跡情報を生成する。
【０１５７】
車頭計測の場合は撮像画像の上方から視野内に進入してきた車両を追跡し、また、車尾計測の場合は撮像画像の下方から視野内に進入してきた車両を追跡する。そのため、予め指定した追跡開始範囲内に移動体のｘｙ座標が存在するときに追跡の開始を行うことができる。例えば、車頭計測の場合は、追跡開始範囲の上端は撮像画像の上端と一致し、追跡開始範囲の下端は、撮像画像の上端から下方に所定数の画素とすることができる。また、車尾計測の場合は、追跡開始範囲の上端は撮像画像の下端から上方に所定数の画素とし、追跡開始範囲の下端は、撮像画像の下端とすることができる。
【０１５８】
次に、本実施の形態の移動体検出装置１００の動作について説明する。図２２は本実施の形態の移動体検出装置１００による移動体の種別判定の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、処理の主体を便宜上制御部１０として説明する。制御部１０は、移動体の座標（位置）を取得し（Ｓ３１）、横方向四輪特徴投影ヒストグラムを取得し（Ｓ３２）、横ライン毎に抽出した特徴点を取得する（Ｓ３３）。移動体の座標（位置）、横方向四輪特徴投影ヒストグラム、特徴点は、いずれも移動体の位置を検出する際に求めたものである。
【０１５９】
制御部１０は、撮像画像上に二輪車幅範囲を設定し（Ｓ３４）、横方向二輪特徴投影ヒストグラムを生成する（Ｓ３５）。制御部１０は、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数の平均値Ｖを算出し（Ｓ３６）、横方向四輪特徴投影ヒストグラムの度数（特徴点）の合計値Ｎ１を算出し（Ｓ３７）、横方向二輪特徴投影ヒストグラムの度数（特徴点）の合計値Ｎ２を算出する（Ｓ３８）。
【０１６０】
制御部１０は、算出した合計値Ｎ１、Ｎ２、平均値Ｖに基づいて移動体の種別を判定し（Ｓ３９）、処理を終了する。なお、移動体の種別の判定条件と判定結果は、図１７に例示したとおりである。
【０１６１】
移動体検出装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図２２に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムをＤＶＤなどの記録媒体に記録しておく。そして、当該記録媒体に記録したコンピュータプログラムを光ディスク装置等で読み込ませることにより、コンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で移動体検出装置（移動体判定装置）を実現することができる。
【０１６２】
本実施の形態の移動体検出装置１００で検出した移動体のｘｙ座標及び物体情報（車種情報、車線情報、位置情報、追跡情報）は、移動体情報として、本実施の形態の移動体検出装置１００とは別個である、プレート検出処理、車両判定処理などを行う装置（以下、外部装置と称する）へ出力することができる。
【０１６３】
プレート検出処理を行う外部装置では、撮像装置で撮像された元画像に基づいてナンバープレート検出処理を行うので、移動体検出装置１００での移動体検出処理において、元画像を縮小した撮像画像を用いている場合には、検出した移動体のｘｙ座標を元画像の座標に変換すればよい。
【０１６４】
また、車両判定処理を行う外部装置では、ナンバープレート検出が失敗した移動体に対して、移動体の通過情報、物体情報等から車両であるかどうかの判定を行う。そのため、移動体検出装置１００が出力する物体情報は、車両である、及び車両でない、の二通りの値を表すことができる。外部装置での判定条件は、例えば、以下のとおりである。すなわち、（１）車両判定処理が有効である（例えば、車両判定処理を行うと設定した場合）、かつ、移動体の追跡結果が成功である、かつ、移動体の追跡回数＞閾値、かつ、移動体の位置が視野内の車線である場合、車両であると判定する。（２）前述の（１）の条件を満たさない場合には、車両でないと判定する。
【０１６５】
上述の実施の形態において、撮像画像の一方向を撮像画像の横方向とし、他方向を縦方向として説明したが、撮像画像の一方向を撮像画像の縦方向とし、他方向を横方向とすることもできる。
【０１６６】
以上に開示された実施の形態及び実施例は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考慮されるべきである。本発明の範囲は、以上の実施の形態及び実施例ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての修正や変形を含むものと意図される。
【符号の説明】
【０１６７】
１０  制御部
１１  差分画像生成部
１２  特徴点抽出部
１３  横方向特徴点計数部
１４  車頭高さ領域設定部
１５  縦方向特徴点計数部
１６  横位置候補範囲特定部
１７  車幅領域設定部
１８  移動体座標検出部
２０  車種情報生成部
２１  第１種別領域設定部
２２  第２種別領域設定部
２３  特徴点分布位置特定部
２４  移動体種別判定部
３１  車線情報生成部
３２  位置情報生成部
３３  追跡情報生成部
【図１】
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【図２】
0005505440.tif 000003
【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】
0005505440.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0005505440.tif 000014
【図１４】
0005505440.tif 000015
【図１５】
0005505440.tif 000016
【図１６】
0005505440.tif 000017
【図１７】
0005505440.tif 000018
【図１８】
0005505440.tif 000019
【図１９】
0005505440.tif 000020
【図２０】
0005505440.tif 000021
【図２１】
0005505440.tif 000022
【図２２】
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