(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周囲の移動者を検出する移動者検出手段と、
前記移動者検出手段により検出した前記移動者の移動方向を判定する移動方向判定手段と、
前記移動者の頭部の特徴量を検出する特徴量検出手段と、
前記移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定となった場合の前記特徴量に基づいて基準特徴量を設定し、その後検出される特徴量と該基準特徴量とを比較することで、前記特徴量の変化を検出する特徴量変化検出手段と、
前記特徴量変化検出手段による検出結果に基づいて、前記移動者の存在についてドライバに警報する移動者警報手段と、
前記移動者の移動速度変化を検出する速度変化検出手段と、を備え、
前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の頭部の特徴量変化を検出しない場合で前記速度変化検出手段により前記移動者の移動速度変化を検出しないとき、前記移動者が前記自車両を認識していないと判定することを特徴とする移動者警報装置。
【請求項２】
前記特徴量変化検出手段は、
前記移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定で、且つ、その間、前記特徴量検出手段によって検出された特徴量が変化しない、若しくは特徴量の変化が定められた範囲内にある場合に、その特徴量を基準特徴量として設定することを特徴とする請求項１記載の移動者警報装置。
【請求項３】
前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の肩部の特徴量変化をさらに検出し、前記移動者の頭部及び肩部の特徴量変化を検出した場合に、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項１又は２記載の移動者警報装置。
【請求項４】
前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の胴部の特徴量変化をさらに検出し、前記移動者の胴部の特徴量変化を検出しない場合で前記移動者の頭部の特徴量変化を検出したとき、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項１〜３の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項５】
前記特徴量変化検出手段は、前記移動者の頭部の特徴量が変化した後に元の状態に戻ったことを検出した場合に、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項１〜４の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項６】
前記移動者の頭部における特徴量変化の変化度合いを算出する変化度合算出手段を備え、
前記特徴量変化検出手段は、前記変化度合算出手段により算出した前記変化度合いに基づいて、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項１〜５の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項７】
前記移動者の頭部の特徴量から頭部外縁を検出する頭部外縁検出手段を備え、
前記特徴量変化検出手段は、前記頭部外縁検出手段により検出した前記頭部外縁における頭頂部位置が頭部上方に位置していない場合に、前記移動者が前記自車両を認識していない判定することを特徴とする請求項１〜６の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項８】
前記特徴量変化検出手段は、前記自車両周囲の画像における輝度及び色の少なくとも一方の変化に基づいて、前記特徴量の変化を検出することを特徴とする請求項１〜７の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項９】
前記自車両と前記移動者との衝突可能性を判定する衝突可能性判定手段を備え、
前記移動者警報手段は、前記衝突可能性判定手段により前記衝突可能性があると判定した場合に、前記ドライバに前記警報を発することを特徴とする請求項１〜８の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項１０】
前記移動方向判定手段により判定した前記移動方向と前記自車両の走行方向とに基づいて、前記自車両に対し前記移動者が視認可能な位置関係にあるか否かを判定する位置関係判定手段を備え、
前記移動者警報手段は、前記位置関係判定手段により前記移動者が視認可能な位置関係にないと判定した場合に、前記ドライバに前記警報を発することを特徴とする請求項１〜９の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項１１】
前記自車両と前記移動者との衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出手段を備え、
前記移動者警報手段は、前記衝突予測時間算出手段により算出した前記衝突予測時間が所定時間以上の場合に、前記警報を不要とすることを妨げることを特徴とする請求項１〜１０の何れか一項記載の移動者警報装置。
【請求項１２】
前記移動者の頭部における特徴量変化の回数を算出する特徴量変化回数算出手段を備え、
前記特徴量変化検出手段は、前記特徴量変化回数算出手段により算出した前記特徴量変化の回数が所定回数以上の場合に、前記移動者が前記自車両を認識したと判定することを特徴とする請求項１〜１１の何れか一項記載の移動者警報装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動車等の自車両に搭載され、歩行者等の移動者の存在を自車両のドライバに警報する移動者警報装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の移動者警報装置としては、例えば特許文献１に記載されたものが知られている。このような移動者警報装置では、例えば顔画像のモデルを用いて歩行者（移動者）の顔向きを判定し、判定した顔向きが自車両側を向いていない場合、歩行者が自車両を認識していないとして当該自車両のドライバに対して警報を発する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−５３２３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上述したような移動者警報装置では、自車両から遠くに存在する移動者に対しては、その画像解像度が低くなること等から顔向きを正確に判定するのが難しいため、警報を的確に発することが困難となるおそれある。また、帽子等の装飾物や移動者の髪型によって移動者の顔が十分に露出していない場合、顔向きを誤判定し、警報を誤って発してしまうおそれがある。
【０００５】
そこで、本発明は、移動者の存在についてドライバに警報を的確に発することが可能な移動者警報装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明に係る移動者警報装置は、自車両周囲の移動者を検出する移動者検出手段と、移動者検出手段により検出した移動者の移動方向を判定する移動方向判定手段と、移動者の頭部の特徴量を検出する特徴量検出手段と、移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定となった場合の特徴量に基づいて基準特徴量を設定し、その後検出される特徴量と該基準特徴量とを比較することで、特徴量の変化を検出する特徴量変化検出手段と、特徴量変化検出手段による検出結果に基づいて、移動者の存在についてドライバに警報する移動者警報手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
この本発明の移動者警報装置では、移動方向が所定時間以上一定となった場合の基準特徴量と、その後に検出される特徴量と、の比較によって特徴量の変化が検出される。そして、特徴量の変化に基づいてドライバに警報される。よって、例えば、特徴量の変化を検出しない場合、移動者の顔向きが変化せず、移動者は自車両を認識していないと判断でき、当該自車両を認識していない移動者についての警報を発することとが可能となる。従って、本発明によれば、顔画像のモデルを用いることなく、また、装飾品や髪型等による顔の見え方の違いに依存することなく、自車両を認識していない移動者の存在について正確に判定し警報を発することができる。すなわち、警報を的確に発することが可能となる。
【０００８】
また、特徴量変化検出手段は、移動方向判定手段によって判定された移動方向が所定時間以上一定で、且つ、その間、特徴量検出手段によって検出された特徴量が変化しない、若しくは特徴量の変化が定められた範囲内にある場合に、その特徴量を基準特徴量として設定することが好ましい。
【０００９】
また、移動者の移動速度変化を検出する速度変化検出手段を備え、特徴量変化検出手段は、移動者の頭部の特徴量変化を検出しない場合で速度変化検出手段により移動者の移動速度変化を検出しないとき、移動者が自車両を認識していないと判定することが好ましい。この場合、移動者が自車両を認識しているか否かを一層正確に判定することができる。
【００１０】
また、特徴量変化検出手段は、移動者の肩部の特徴量変化をさらに検出し、移動者の頭部及び肩部の特徴量変化を検出した場合に、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。この場合、左右確認等で顔を大きく左右に変化させた移動者について自車両を認識したと判定でき、例えば顔向きが少し変化した程度の移動者についても自車両を認識したと誤判定してしまうのを抑制できる。
【００１１】
また、特徴量変化検出手段は、移動者の胴部の特徴量変化をさらに検出し、移動者の胴部の特徴量変化を検出しない場合で移動者の頭部の特徴量変化を検出したとき、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。例えば、照明条件が変化すると、頭部の特徴量変化が検出され、移動者が自車両を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本発明のように、胴部の特徴量変化を検出しない場合で移動者の頭部の特徴量変化を検出したときに移動者が自車両を認識したと判定すると、かかる照明条件の変化に基づく誤判定を抑制することができる。これは、照明条件が変化した場合、頭部領域と胴部領域とで同様な特徴量変化が発生することによるものである。
【００１２】
また、特徴量変化検出手段は、移動者の頭部の特徴量が変化した後に元の状態に戻ったことを検出した場合に、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。例えば、帽子を被る等の恒常的変化が移動者に現われると、頭部の特徴量変化が検出され、移動者が自車両を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本発明のように、移動者の頭部の特徴量が変化した後に元の状態に戻ったことを検出した場合に移動者が自車両を認識したと判定すると、かかる恒常的変化に基づく誤判定を抑制することができる。
【００１３】
また、移動者の頭部における特徴量変化の変化度合いを算出する変化度合算出手段を備え、特徴量変化検出手段は、変化度合算出手段により算出した変化度合いに基づいて、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。例えば、移動者が木陰に入る等して頭部に対する照明条件が急変化したときでも、頭部の特徴量変化が検出され、移動者が自車両を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本発明のように、頭部における特徴量変化の変化度合いから移動者が自車両を認識したと判定すると、かかる照明条件の急変化に基づく誤判定を抑制することができる。
【００１４】
また、移動者の頭部の特徴量から頭部外縁を検出する頭部外縁検出手段を備え、特徴量変化検出手段は、頭部外縁検出手段により検出した頭部外縁における頭頂部位置が頭部上方に位置していない場合に、移動者が自車両を認識していない判定することが好ましい。例えば、移動者が上又は下を向いたときでも、頭部の特徴量変化が検出されて自車両を認識したと誤判定されることがある。これに対し、本発明では、頭部外縁における頭頂部位置が頭部上方に位置していない場合、移動者が自車両を認識していない判定するため、移動者が上又は下を向くことによる誤判定を抑制することができる。
【００１５】
また、上記作用効果を好適に奏する構成として、具体的には、特徴量変化検出手段は、自車両周囲の画像における輝度及び色の少なくとも一方の変化に基づいて、特徴量の変化を検出する構成が挙げられる。
【００１６】
また、自車両と移動者との衝突可能性を判定する衝突可能性判定手段を備え、移動者警報手段は、衝突可能性判定手段により衝突可能性があると判定した場合に、ドライバに警報を発する場合がある。
【００１７】
また、移動方向推定部により推定した移動方向と自車両の走行方向とに基づいて、自車両に対し移動者が視認可能な位置関係にあるか否かを判定する位置関係判定手段を備え、移動者警報手段は、位置関係判定手段により移動者が視認可能な位置関係にないと判定した場合に、ドライバに警報を発する場合がある。
【００１８】
また、自車両と移動者との衝突予測時間を算出する衝突予測時間算出手段を備え、移動者警報手段は、衝突予測時間算出手段により算出した衝突予測時間が所定時間以上の場合に、警報を不要とすることを妨げることが好ましい。これにより、衝突が予測されるときよりも随分前に移動者が自車両を認識したと判定されたことから移動者が本当に自車両を認識したかどうか疑わしい場合に、好適に対応することができる。
【００１９】
また、移動者の頭部における特徴量変化の回数を算出する特徴量変化回数算出手段を備え、特徴量変化検出手段は、特徴量変化回数算出手段により算出した特徴量変化の回数が所定回数以上の場合に、移動者が自車両を認識したと判定することが好ましい。この場合、移動者が自車両を認識しているか否かを一層正確に判定することができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、移動者の存在についてドライバに警報を的確に発することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】第１実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図２】図１の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】図１の移動者警報装置による歩行者の移動速度及び移動方向の算出を説明するための図である。
【図４】図１の移動者警報装置により作成した顔向きヒストグラムの一例を示す図である。
【図５】第２実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図６】図５の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】図５の移動者警報装置による見かけの肩幅算出を説明するための図である。
【図８】第３実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図９】図８の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】第４実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図１１】図１０の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図１２】第５実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図１３】図１２の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】第６実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図１５】図１４の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図１６】図１４の移動者警報装置による頭部領域のエッジ算出を説明するための図である。
【図１７】第７実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図１８】図１７の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図１９】図１７の移動者警報装置による歩行者の相対速度算出を説明するための図である。
【図２０】第８実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図２１】図２０の移動者警報装置の動作を示すフローチャートである。
【図２２】第９実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。
【図２３】図２２の移動者警報装置の動作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】
【００２２】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００２３】
［第１実施形態］
まず、本発明の第１実施形態について説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態の移動者警報装置１は、自動車等の自車両１０に搭載され、自車両１０周囲の移動者としての歩行者１１（図３参照）の存在を自車両１０のドライバに警報する歩行者警報装置である。この移動者警報装置１は、車載カメラ２、車速検出センサ３、距離計測器４、警報器５及びＥＣＵ（ElectronicControl Unit）６を備えている。
【００２４】
車載カメラ２は、自車両１０の周囲を撮影して画像を取得するものである。ここでの車載カメラ２は、自車両１０前方の画像を取得する。この車載カメラ２は、特に限定されるものではなく、種々のカメラを用いることができる。車速検出センサ３は、自車両１０の速度を検出する。
【００２５】
距離計測器４は、自車両１０から歩行者１１までの距離を計測するものである。距離計測器４としては、例えばレーザレーダを用いて距離を直接計測してもよいし、例えばステレオカメラを用いて距離を算出し計測してもよい。警報器５は、歩行者１１の存在について、自車両１０のドライバに対して例えば音や映像等による警報を発するものである。この警報器５は、特に限定されるものではなく、種々の警報器を用いることができる。
【００２６】
ＥＣＵ６は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭ等から構成されている。ＥＣＵ６は、車載カメラ２、車速検出センサ３及び距離計測器４からの出力に基づいて警報を発すべき歩行者１１を特定する処理を実施し、当該歩行者１１に関する警報を発するよう警報器５を制御する（詳しくは、後述）。このＥＣＵ６は、その機能的な構成要素として、歩行者検出部６ａ、頭部検出部６ｂ、移動方向判定部６ｃ、定常時顔向き推定部６ｄ、顔向き変化検出部６ｅ及び顔向き変化判定部６ｆを含んでいる。
【００２７】
歩行者検出部６ａは、車載カメラ２で撮像した画像から歩行者１１を検出する。頭部検出部６ｂは、検出した歩行者１１において頭部領域を検出し特定する。移動方向判定部６ｃは、検出した歩行者１１の移動方向を判定する。定常時顔向き推定部６ｄは、歩行者１１の移動方向が所定時間以上一定で継続するとき（つまり、定常時）において当該歩行者１１の顔向きを推定する。顔向き変化検出部６ｅは、歩行者１１の頭部領域の特徴量変化に基づいて当該歩行者１１の顔向きの変化を検出する。顔向き変化判定部６ｆは、歩行者１１の顔向きの変化を判定する。
【００２８】
次に、上述した移動者警報装置１の動作について、図２のフローチャートを参照しつつ説明する。
【００２９】
本実施形態の移動者警報装置１では、まず、車載カメラ２により自車両１０前方の風景を撮影し、画像を生成して取得する（Ｓ１）。そして、ＥＣＵ６により、取得した画像の中から歩行者１１を検出する（Ｓ２）。ここでの歩行者検出方法としては、一般的なパターンマッチング手法が採用されている。なお、歩行者検出方法は、例えば、次の文献に記載された手法で実現することもできる。
文献：“Pedestrioandetection in crowded scenes”IEEE Conference on 
Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pages 1:878-885,2005
【００３０】
続いて、ＥＣＵ６により、検出した歩行者１１について移動速度及び移動方向を算出する（Ｓ３）。具体的には、まず、距離計測器４により、自車両１０に対する歩行者１１の相対位置（距離及び方位）を複数回計測する。ここでは、図３の絶対座標系に示すように、ある時点の自車量１０１に対する歩行者１１１の相対位置（ｘ１，ｘ１）と、期間Δｔ経過後の自車量１０２に対する歩行者１１２の相対位置（ｘ２，ｙ２）とを計測する。これと共に、車速検出センサ３により、自車両１０の車速Ｖを検出する。そして、下式（１）に基づいて歩行者１１の絶対座標系での移動量Δ（Ｘ，Ｙ）を求め、これにより、歩行者１１の移動速度及び移動方向を算出する。
Δ（Ｘ，Ｙ）＝（Ｘ２，Ｙ２）−（Ｘ１，Ｙ１）  …（１）
但し、（Ｘ２，Ｙ２）＝（ｘ２，ｙ２）＋（０，ＶΔｔ）
（Ｘ１，Ｙ１）＝（ｘ１，ｙ１）
【００３１】
また、上記Ｓ３に併せ、ＥＣＵ６により、画像上の歩行者１１の位置にて歩行者１１の頭部領域を決定する（Ｓ４）。ここでは、歩行者１１のどの位置に頭部が存在するかを画像解析手法を用いて特定し、頭部領域を設定する。そして、頭部領域の輝度及び色の少なくとも一方を読み取り、頭部の特徴量として顔向きヒストグラム（顔向き特徴量）を作成する（Ｓ５）。
【００３２】
図４は、作成した顔向きヒストグラムの一例を示す図である。図４に例示する顔向きヒストグラムは、輝度値の区間である輝度区間を示す横軸と、正規化した頻度である正規化頻度を示す縦軸と、を有している。区間は、頭部領域において適宜に設定された所定区間である。正規化頻度は、出現頻度を頭部領域の面積で除算したものであり、具体的には、頭部領域に含まれる各ピクセル毎に輝度値を読み出し、該当する区間に頻度を１つ加え、頻度を頭部領域の面積で割ることで求めている。なお、ヒストグラムとしては、一般的なものを用いることができる。
【００３３】
続いて、ＥＣＵ６により、歩行者１１の移動方向が一定で継続するとき（所定時間以上一定とき）の顔向きヒストグラム（基準特徴量：以下、「定常時顔向きヒストグラム」という）を設定したか否かを判定する（Ｓ６）。定常時顔向きヒストグラムが未設定の場合、定常時の顔向きヒストグラムの平均値を算出し、このヒストグラム平均値を定常時顔向きヒストグラムと設定する（Ｓ７，Ｓ８）。具体的には、下式（２）に示すように、ヒストグラムの各輝度区間（図４参照）毎に正規化頻度を所定回数だけ累積加算することにより、ヒストグラム平均値を算出し、定常時顔向きヒストグラムとして保存する。
Ｉ／Ｎ×Σｎ（Ｉ，ｉ）  …（２）
但し、Ｉ：輝度区間
ｉ：観測番号
ｎ：正規化頻度
【００３４】
なお、上記Ｓ７，Ｓ８では、所定回数の正規化頻度の分散を算出し、この分散で定まる範囲をヒストグラム平均値として算出し定常時顔向きヒストグラムを設定することも可能である。また、上記Ｓ７，Ｓ８では、歩行者１１の移動方向（移動向き）θが、予め設定した所定範囲のとき（θＳ＜θ＜θＬ）のとき、ヒストグラムの平均値を算出してもよい。この所定範囲θＳ〜θＬは、自車両１０に対し歩行者１１が視認可能な位置関係にある範囲とされている。定常時顔向きヒストグラムとしては、例えば、歩行者１１の移動方向一定の所定時間において、顔向きヒストグラムが変化しないときの当該顔向きヒストグラムが設定される場合や、顔向きヒストグラムが一瞬だけ大きく変化したが所定時間の大半は一定又は一定範囲内のときの当該顔向きヒストグラムが設定される場合がある。
【００３５】
他方、定常時顔向きヒストグラムが既に設定されている場合、定常時顔向きヒストグラムと現在の顔向きヒストグラムとを比較する。具体的には、例えば、定常時顔向きヒストグラムと現在の顔向きヒストグラムとの間にて各輝度区間の正規化頻度の差を算出し、頻度差の合計値を求める。そして、下式（３）に示すように、頻度差の合計値Σｄ（Ｉ）が閾値αよりも大きいか否かに基づいて、顔向きヒストグラムが変化したか否かを判定する（Ｓ９）。
Σｄ（Ｉ）＞α  …（３）
【００３６】
頻度差の合計値Σｄ（Ｉ）が閾値αよりも大きい場合、現在の顔向きヒストグラムが定常時顔向きヒストグラムと異なると判断し、顔向きヒストグラムが変化したと判定する。これにより、現在の歩行者１１の顔向きが移動方向とは異なると判断し、歩行者１１の顔向きの変化を検出する。そして、後段のＳ１０へ移行する（Ｓ９→Ｓ１０）。
【００３７】
一方、頻度差の合計値Σｄ（Ｉ）が閾値α以下の場合、現在の顔向きヒストグラムが定常時顔向きヒストグラムと同じと判断し、顔向きヒストグラムが変化していないと判定する。これにより、現在の歩行者１１の顔向きが移動方向と同じであると判断し、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして、後段のＳ１２へ移行する（Ｓ９→Ｓ１２）。
【００３８】
上記Ｓ９にて歩行者１１の顔向きの変化を検出した場合、ＥＣＵ６により、歩行者１１の移動方向が変化しているか否かを判定する（Ｓ１０）。歩行者１１の移動方向が変化していない場合、歩行者１１の顔向きのみが変化したと判断し、歩行者１１が自車両１０を認識したとして、当該歩行者１１に警報不要フラグ（顔向き変化フラグ）を設定する（Ｓ１１）。歩行者１１の移動方向が変化した場合、歩行者１１の体向きが変化したと判断し、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして、後段のＳ１２へ移行する（Ｓ１０→Ｓ１２）。
【００３９】
続いて、上記Ｓ９にて歩行者１１の顔向きの変化を検出しない場合、及び、上記Ｓ１０にて歩行者１１の移動方向が変化したと判定した場合、警報不要フラグが設定されていない歩行者１１について、ドライバに警報器５から警報を出力して注意喚起する（Ｓ１２）。最後に、別の他の歩行者１１が画像上にまだ存在するか否かを判定し、他の歩行者１１が存在する場合、当該他の歩行者１１について上記Ｓ２〜Ｓ１２の警報判定処理を実施する一方、他の歩行者１１が存在しない場合、処理を終了する（Ｓ１３）。
【００４０】
以上、本実施形態では、歩行者１１の顔向きと移動方向とは互いに同じになる時間が長いという特徴を有することから、歩行者１１の移動方向が所定時間以上一定の場合（定常時の場合）、移動方向と歩行者１１の顔向きとは互いに等しいと判断することができる。
【００４１】
そして、本実施形態では、移動方向が所定時間以上一定となった場合の顔向きヒストグラムに基づき設定された定常時顔向きヒストグラムと、現在の顔向きヒストグラムと、を比較して顔向きヒストグラムの変化を検出し、かかる変化に基づいてドライバに警報が出力される。よって、特徴量の変化が検出されない場合には、歩行者１１の顔向きが変化しておらず、歩行者１１は自車両１０を認識していないと判定することができる。また、顔向きヒストグラムの変化を検出した場合、歩行者１１の顔向きが変化し、歩行者１１は自車両１０を認識したと判定することができる。その結果、自車両１０を認識していない歩行者１１については警報される一方、自車両１０を認識した歩行者１１については警報不要フラグが設定されて警報されないこととなる。
【００４２】
従って、本実施形態によれば、顔画像モデル等を用いることなく、また、装飾品や髪型等による顔の見え方の違いに依存することなく、自車両１０を認識していない歩行者１１の存在を正確に判定することができる。その結果、当該歩行者１１について警報を的確に発することが可能となり、不要な警報を減らすことができる。
【００４３】
また、本実施形態では、上述したように、歩行者１１が自車両１０を真に気づいたかどうかを判定すべく、顔向き変化の判定（上記Ｓ９）に加えて行動変化（移動方向変化）の判定（上記Ｓ１０）を実施している。このような本実施形態では、歩行者１１が自車両１０を認識しているか否かを一層正確に判定し、歩行者１１が警報すべき対象であるか否かを一層正確に判断することが可能となる。
【００４４】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ６が移動者警報手段を構成する。
【００４５】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【００４６】
図５は、本発明の第２実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態の移動者警報装置２０が上記移動者警報装置１と異なる点は、ＥＣＵ６（図１参照）に代えて、肩部検出部６ｇ及び肩幅変化検出部６ｈをさらに含むＥＣＵ２６を備えた点である。肩部検出部６ｇは、歩行者１１の上半身の肩部領域を検出する。肩幅変化検出部６ｈは、肩部領域の特徴量変化に基づいて肩部領域における肩幅の見え方の変化を検出する。
【００４７】
この本実施形態の移動者警報装置２０では、図６のフローチャートに示すように、歩行者１１の頭部領域を決定した後（上記Ｓ４の後）、歩行者１１の肩部領域をさらに決定する（Ｓ２１）。具体的には、歩行者１１において頭部の下部に該当する幅広の領域を、肩部領域として設定する。続いて、決定した肩部領域から、肩部エッジを算出し設定する（Ｓ２２）。エッジ算出方法としては、種々の方法を適用することができる。
【００４８】
続いて、算出した肩部エッジに基づいて、自車両１０から視認される歩行者１１の肩幅（つまり、自車両１０から見える見た目の肩幅）を算出する（Ｓ２３）。具体的には、図７に示すように、エッジテンプレート２１を用いて画像の肩部領域２２内にて探索を行い、エッジテンプレート２１が最もマッチングする肩部エッジの位置を、左右の肩に相当する肩位置２３として判定する。そして、これら左右の肩位置における差に基づいて、画像上の歩行者１１の肩幅Ｈをピクセル値として算出する。
【００４９】
また、上記Ｓ１０にて歩行者１１の移動方向の変化を検出しない場合、歩行者１１の見た目の肩幅が変化したか否かを判定する（Ｓ２４）。具体的には、異なる２つの時間において歩行者１１における見た目の肩幅の差が閾値よりも大きくなった場合、見た目の肩幅が変化したと判定する。
【００５０】
そして、歩行者１１の見た目の肩幅が変化した場合、歩行者１１が顔を左右に大きく振り返ったと判断し、歩行者１１が自車両１０を認識したとして、当該歩行者１１に警報不要フラグを設定する（Ｓ２４→Ｓ１１）。一方、歩行者１１の見た目の肩幅が変化していない場合、歩行者１１の顔向きが少し変化した程度であると判断し、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして、後段のＳ１２へ移行する（Ｓ２４→Ｓ１２）。
【００５１】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【００５２】
また、本実施形態では、上述したように、歩行者１１の肩部の特徴量変化をさらに検出して見た目の肩幅の変化の有無を判定しており、歩行者１１の顔向きが変化し且つ見た目の肩幅が変化した場合に、歩行者１１が自車両１０を認識したと判定している。よって、何気ない仕草で歩行者１１の顔向きが少し変化した程度では、自車両１０を認識したと判定されず、左右確認等のために顔を大きく左右に変化させた場合にのみ、自車両１０を認識したと判定することができる。つまり、歩行者１１の自車両１０に対する認識判定の誤判定を抑制することが可能となる。
【００５３】
なお、自車両１０から背部側が特に見える歩行者１１を警報対象とする場合、この歩行者１１は自車両１０を確認するために大きく振り返る必要があるため、本実施形態では、上記効果、すなわち、認識判定の誤判定を抑制するという効果が顕著となる。
【００５４】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ２６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ２６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ２６が移動者警報手段を構成する。
【００５５】
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【００５６】
図８は、本発明の第３実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図８に示すように、本実施形態の移動者警報装置３０が上記移動者警報装置１と異なる点は、ＥＣＵ６（図１参照）に代えて、胴部検出部６ｉ及び胴部変化検出部６ｊをさらに含むＥＣＵ３６を備えた点である。胴部検出部６ｉは、歩行者１１の胴部領域を検出する。胴部変化検出部６ｊは、胴部領域の特徴量変化に基づいて歩行者１１の胴部の変化を検出する。
【００５７】
この本実施形態の移動者警報装置３０では、図９のフローチャートに示すように、歩行者１１の頭部領域を決定した後（上記Ｓ４の後）、これと同様にして歩行者１１の胴部領域をさらに決定する（Ｓ３１）。続いて、上記Ｓ５と同様にして、胴部領域の輝度値を読み取り胴部ヒストグラムを作成する（Ｓ３２）。
【００５８】
また、定常時顔向きヒストグラムが未設定の場合、定常時の顔向きヒストグラムの平均値を算出すると共に、定常時の胴部ヒストグラム平均値を算出する（Ｓ３３）。そして、顔向きヒストグラム平均値を定常時顔向きヒストグラムと設定すると共に、胴部ヒストグラム平均値を定常時胴部ヒストグラムと設定する（Ｓ３４）。
【００５９】
また、上記Ｓ１０にて歩行者１１の移動方向の変化を検出した場合、上記Ｓ９と同様にして定常時胴部ヒストグラムと現在の胴部ヒストグラムとを比較し、歩行者１１の胴部ヒストグラムが変化したか否かを判定する（Ｓ３５）。胴部ヒストグラムが変化しない場合、上記Ｓ９で判定された顔向きヒストグラムの変化が歩行者１１の顔向きの変化によるものと判断し、歩行者１１が自車両１０を認識したとして、当該歩行者１１に警報不要フラグを設定する（Ｓ３５→Ｓ１１）。一方、胴部ヒストグラムが変化した場合、上記Ｓ９で判定された顔向きヒストグラムの変化が歩行者１１の顔向きの変化以外によるものと判断し、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして、後段のＳ１２へ移行する（Ｓ３５→Ｓ１２）。
【００６０】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【００６１】
ところで、例えば、照明条件が変化すると、顔向きヒストグラムの変化が検出され、歩行者１１が自車両１０を認識したと誤判定してしまうことがある。この点、本実施形態のように、歩行者１１の胴部ヒストグラムの変化を検出しない場合で顔向きヒストグラムの変化を検出したときに、歩行者１１が自車両１０を認識したと判定すると、かかる照明条件の変化に基づく誤判定を抑制することができる。これは、照明条件が変化した場合には、顔向きヒストグラムと胴部ヒストグラムとが同様に変化することによるものである。
【００６２】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ３６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ３６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ３６が移動者警報手段を構成する。
【００６３】
［第４実施形態］
次に、本発明の第４実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【００６４】
図１０は、本発明の第４実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施形態の移動者警報装置４０が上記移動者警報装置１と異なる点は、ＥＣＵ６（図１参照）に代えて、顔向き戻り検出部６ｋをさらに含むＥＣＵ４６を備えた点である。顔向き戻り検出部６ｋは、歩行者１１の顔向きに変化が生じた後に元の定常時の顔向きに戻ったことを検出する。
【００６５】
この本実施形態の移動者警報装置４０では、図１１のフローチャートに示すように、上記Ｓ９にて顔向きヒストグラムが変化していないと判定した場合、警報不要フラグが設定されているか否かを判定する（Ｓ４１）。ここでの警報不要フラグは、以前に顔向きが変化した履歴を示すフラグとして機能する。
【００６６】
続いて、警報不要フラグが設定されている場合、顔向きが変化した後に元に戻ったとして、警報不要フラグの設定を解除し、後段の上記Ｓ１３に移行する（Ｓ４２→Ｓ１３）。これにより、当該歩行者１１が警報対象から除外される。一方、警報不要フラグが設定されていない場合、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして、後段のＳ１２へ移行する（Ｓ４２→Ｓ１２）。
【００６７】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【００６８】
ところで、例えば、帽子を被る等の恒常的変化が歩行者１１に現れると、顔向きヒストグラムの変化が検出され、歩行者１１が自車両１０を認識したと誤判定されてしまうことがある。この点、本実施形態では、上述したように、歩行者１１の顔向きヒストグラムが変化した後に元の状態に戻ったとき歩行者１１が自車両１０を認識したと判定するため、かかる恒常的変化に基づく誤判定を抑制することができる。すなわち、帽子を被る等の恒常的な変化と顔向き変化とを区別でき、顔向き変化を確実に認識することができる。
【００６９】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ４６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ４６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ４６が移動者警報手段を構成する。
【００７０】
［第５実施形態］
次に、本発明の第５実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【００７１】
図１２は、本発明の第５実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施形態の移動者警報装置５０が上記移動者警報装置１と異なる点は、ＥＣＵ６（図１参照）に代えて、変化度合い算出部６ｌをさらに含むＥＣＵ５６を備えた点である。変化度合い算出部６ｌは、歩行者１１の顔向きの変化に関する変化量を算出する。
【００７２】
この本実施形態の移動者警報装置５０では、図１３のフローチャートに示すように、顔向きヒストグラムを作成した後（上記Ｓ４の後）、これを現在の顔向きヒストグラムとしてＥＣＵ５６内に保存する（Ｓ５１）。
【００７３】
また、上記Ｓ９にて顔向きヒストグラムが異なると判定した場合、上記Ｓ９と同様にして、前回（前フレーム）に保存した顔向きヒストグラムと現在の顔向きヒストグラムとの差を算出する（Ｓ５２）。つまり、連続する２フレーム間の顔向きヒストグラムの変化量を求める。
【００７４】
そして、顔向きヒストグラムの変化量が閾値以下の場合、当該顔向きヒストグラムの変化が歩行者１１の顔向き変化によるものと判断し、後段の上記Ｓ１０へ移行する（Ｓ５３→Ｓ１０）。一方、顔向きヒストグラムの変化量が閾値よりも大きい場合、当該顔向きヒストグラムの変化が例えば頭部領域への照明条件の急変化によるものと判断し、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして後段の上記Ｓ１２へ移行する（Ｓ５３→Ｓ１２）。
【００７５】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【００７６】
ところで、歩行者１１が木陰に入る等して頭部領域の照明条件が急変化した場合には、顔向きが変化した場合よりも顔向きヒストグラムの変化が早い（急峻）と考えられる。この点、本実施形態では、上述したように、顔向きヒストグラムの変化量（度合い）から歩行者１１が自車両１０を認識したか否かを判定できるため、かかる照明条件の急変化に基づく誤判定を抑制することが可能となる。
【００７７】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ５６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ５６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と変化度合算出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ５６が移動者警報手段を構成する。
【００７８】
［第６実施形態］
次に、本発明の第６実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【００７９】
図１４は、本発明の第６実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施形態の移動者警報装置６０が上記移動者警報装置１と異なる点は、ＥＣＵ６（図１参照）に代えて、頭頂部エッジ検出部６ｍをさらに含むＥＣＵ６６を備えた点である。頭頂部エッジ検出部６ｍは、頭部領域のエッジ（頭部外縁）のうち頭頂部に該当するエッジである頭頂部エッジを検出する。
【００８０】
この本実施形態の移動者警報装置６０では、図１５のフローチャートに示すように、歩行者１１の頭部領域を決定した後（上記Ｓ４の後）、図１６に示すように、この頭部領域のエッジＥを算出する（Ｓ６１）。
【００８１】
また、上記Ｓ１０にて歩行者１１の移動方向の変化を検出した場合、算出した頭部領域のエッジＥから頭頂部エッジが胴部上方に位置するか否かを判定する（Ｓ６２）。頭頂部エッジが頭部上方に位置する場合、顔向きヒストグラムの変化が顔向きの左右変化によると判断し、後段の上記Ｓ１１へ移行する（Ｓ６２→Ｓ１１）。一方、頭頂部エッジが頭部上方に位置しない場合、例えば顔向きヒストグラムの変化が顔向きの上下変化によると判断し、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして後段の上記Ｓ１２へ移行する（Ｓ６２→Ｓ１２）。
【００８２】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【００８３】
ところで、例えば歩行者１１が上又は下を向いたとき、顔向きヒストグラムの変化が検出され、歩行者１１が自車両１０を認識したと誤判定されることが懸念される。これに対し、本実施形態では、頭頂部エッジが頭部上方に位置していない場合、歩行者１１が自車両１０を認識していないとされる。よって、歩行者１１が上又は下を向くことによる誤判定を抑制することができる。
【００８４】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ６６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ６６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と頭部外縁検出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ６６が移動者警報手段を構成する。
【００８５】
［第７実施形態］
次に、本発明の第７実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第１実施形態と異なる点について主に説明する。
【００８６】
図１７は、本発明の第７実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図１２に示すように、本実施形態の移動者警報装置７０が上記移動者警報装置１と異なる点は、ＥＣＵ６（図１参照）に代えて、歩行者速度変化検出部６ｎ、衝突可能性判定部６ｏ及び歩行者向き判定部６ｐをさらに含むＥＣＵ７６を備えた点である。
【００８７】
歩行者速度変化検出部６ｎは、歩行者１１の移動速度の変化を検出する。衝突可能性判定部６ｏは、自車両１０と歩行者１１とが衝突する可能性を判定する。歩行者向き判定部６ｐは、歩行者１１が自車両１０を視認可能な向きであるかを判定する。
【００８８】
この本実施形態の移動者警報装置７０では、図１８のフローチャートに示すように、取得した画像の中から歩行者１１を検出した後（上記Ｓ２の後）、連続する２フレーム間での歩行者１１の位置に基づいて、歩行者１１の自車両１０に対する相対速度を算出する（Ｓ７１）。具体的には、図１９に示す自車両１０を基準にした座標系で表されるように、異なる２フレーム間の歩行者１１の相対位置の差と、これらの間の期間Δｔとから、相対速度（Δｖｘ，Δｖｙ）を算出する（下式（４）参照）。
Δｖｘ＝Δｘ／Δｔ，Δｖｙ＝Δｙ／Δｔ  …（４）
但し、Δｘ＝ｘ２―ｘ１
Δｙ＝ｙ２―ｙ１
【００８９】
続いて、歩行者１１の通過位置を算出する（Ｓ７２）。例えば、（Δｘ，Δｙ）方向で相対位置（ｘ２，ｙ２）を通過する直線Ｌが自車両１０前方のＹ軸と交わる切片位置ｂを、通過位置として算出する。これは、下式（５）にｘ＝０を代入したときのｙ値を算出することで求めることができる。
ｙ−ｙ２＝Δｙ／Δｘ×（ｘ―ｘ２）  …（５）
【００９０】
続いて、算出した通過位置が一定距離内にあるか判定する（Ｓ７３）。通過位置が一定距離内にない場合、衝突可能性が高くないと判定し、上記Ｓ１３へ移行する。一方、通過位置が一定距離内の場合、衝突可能性が高いと判定し、歩行者１１の向きが自車両１０を視認可能な向きか否かを判定する（Ｓ７４）。
【００９１】
具体的には、自車両１０の向き（走行方向）であるＹ軸方向と、上記Ｓ３と同様にして算出した歩行者１１の向きとに基づいて、自車両１０と歩行者１１との相対向きを算出する。そして、この相対向きが一定範囲内にある場合、歩行者１１の向きが自車両１０を確認可能な向きと判定する。一方、相対向きが一定範囲内にない場合、歩行者がこちらを向いておらず、歩行者１１の向きが自車両１０を視認困難な向きと判定する。例えば、自車両１０の向きθｖ、歩行者１１の向きθｐとすると、相対向きΔθは下式（６）で示される。
Δθ＝｜θｖ−θｐ｜  …（６）
【００９２】
上記S７４にて歩行者１１の向きが自車両１０を視認可能な向きと判定した場合、上記Ｓ１３へ移行する。一方、歩行者１１の向きが自車両１０を視認困難な向きと判定した場合、上記実施形態での顔向き変化判定方法と同様にして、歩行者１１の顔向きが変化したか否かを判定する（Ｓ７５）。
【００９３】
上記Ｓ７５にて歩行者１１の顔向きが変化してないと判定した場合、当該歩行者１１についてドライバに警報器５から警報を出力し注意喚起する（Ｓ７７）。一方、歩行者１１の顔向きが変化したと判定した場合、歩行者１１の移動速度が変化したか否かを判定する（Ｓ７６）。
【００９４】
上記Ｓ７６にて歩行者１１の移動速度が変化したと判定した場合、歩行者１１が自車両１０を認識したとして、上記Ｓ１３へ移行する。一方、歩行者１１の移動速度が変化しないと判定した場合、歩行者１１が自車両１０を認識していないとして上記Ｓ７７へ移行し、当該歩行者１１についてドライバに警報器５から警報を出力し注意喚起する。
【００９５】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【００９６】
また、本実施形態では、上述したように、歩行者１１の頭部の特徴量変化を検出しない場合で移動速度変化を検出しないとき、歩行者１１が自車両１０を認識していないと判定している（上記Ｓ７６）。これにより、歩行者１１が自車両１０を認識しているか否かを一層正確に判定することができる。
【００９７】
なお、本実施形態では、上記Ｓ７６において、歩行者１１の移動速度が加速した否かを判定し、歩行者１１の移動速度が加速した場合に当該歩行者１１についてドライバに警報してもよい。
【００９８】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ７６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ７６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と速度変化検出手段と衝突可能性判定手段と位置関係判定手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ７６が移動者警報手段を構成する。
【００９９】
［第８実施形態］
次に、本発明の第８実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第７実施形態と異なる点について主に説明する。
【０１００】
図２０は、本発明の第８実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図２０に示すように、本実施形態の移動者警報装置８０が上記移動者警報装置７０と異なる点は、ＥＣＵ７６（図１７参照）に代えて、衝突予測時間判定部６ｑをさらに含むＥＣＵ７６を備えた点である。衝突予測時間判定部６ｑは、自車両１０が歩行者１１に衝突するまでの予測時間である衝突予測時間（ＴＴＣ：Time To Collision）を判定する。
【０１０１】
この本実施形態の移動者警報装置８０では、図２１のフローチャートに示すように、歩行者１１の通過位置を算出した後（上記Ｓ７２の後）、衝突予測時間を算出する（Ｓ８１）。例えば、図１９に示す例では、衝突予測時間ＴＴＣが下式（７）により求められる。
ＴＴＣ＝ｘ２／Δｖｘ，Δｖｘ＝Δｘ／Δｔ  …（７）
【０１０２】
また、上記Ｓ７５にて歩行者１１の顔向きが変化したと判定した場合、算出した衝突予測時間が所定値よりも大きいか否かを判定する（Ｓ８２）。衝突予測時間が所定値よりも大きい場合、予測される衝突まで時間的余裕があるために顔向き変化が自車両１０を認識するものかどうか疑わしいとして、当該歩行者１１についてドライバに警報を出力し注意喚起する（Ｓ８２→Ｓ７７）。一方、衝突予測時間が所定値以下の場合、上記Ｓ１３へ移行する。
【０１０３】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【０１０４】
また、本実施形態では、上述したように、衝突予測時間を算出し、この衝突予測時間を警報出力の判定基準に加えており、歩行者１１が少なくとも一度自車両１０側を向いていても、衝突までに時間がある場合には警報を発している（すなわち、警報不要とすることを妨げている）。これにより、衝突が予測されるときよりも随分前に歩行者１１が自車両１０を認識したと判定されたことから、歩行者１１が本当に車両を認識したかどうか疑わしい場合に、ドライバへ警報を出力することができ、警報すべき歩行者１１についての未警報を防止することができる。
【０１０５】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ８６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ８６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と衝突可能性判定手段と衝突予測時間算出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ８６が移動者警報手段を構成する。
【０１０６】
［第９実施形態］
次に、本発明の第９実施形態について説明する。なお、本実施形態の説明では、上記第７実施形態と異なる点について主に説明する。
【０１０７】
図２２は、本発明の第９実施形態に係る移動者警報装置を示すブロック図である。図２２に示すように、本実施形態の移動者警報装置９０が上記移動者警報装置７０と異なる点は、ＥＣＵ７６（図１７参照）に代えて、顔向き変化回数算出部６ｒをさらに含むＥＣＵ９６を備えた点である。顔向き変化回数算出部６ｒは、歩行者１１の顔向き変化の回数を算出する。
【０１０８】
この本実施形態の移動者警報装置９０では、図２３のフローチャートに示すように、上記Ｓ７５にて歩行者１１の顔向きが変化したと判定した場合、顔向き変化回数をカウントして加算する（Ｓ９１）。そして、顔向き変化回数が別途設定した所定回数以上の場合、当該歩行者１１は自車両１０を認識した可能性が高いと判定し、警報を出力せずに上記Ｓ１３へ移行する（Ｓ９２→Ｓ１３）。一方、顔向き変化回数が所定回数よりも小さい場合、歩行者１１が自車両１０を認識したかどうか疑わしいとして、当該歩行者１１について警報を出力し注意喚起する（Ｓ９２→Ｓ７７）
【０１０９】
以上、本実施形態においても、歩行者１１の存在についてドライバに警報を的確に発することができるという上記作用効果が奏される。
【０１１０】
また、歩行者１１の顔向き変化回数が多い場合、自車両１０を認識した可能性が高いと予想されることから、本実施形態では、上述したように、顔向き変化回数（つまり、頭部の特徴量変化の回数）を算出し、これを歩行者１１の自車両１０に対する認識の判定基準に加え、顔向き変化回数が所定回数以上であれば、歩行者１１は自車両１０を確実に認識したとして警報を未出力としている。よって、歩行者１１が自車両１０を認識したか否かを正確に判定することができ、不要な警報を一層減らすことができる。
【０１１１】
以上において、車載カメラ２及びＥＣＵ９６が移動者検出手段を構成し、ＥＣＵ９６が移動方向判定手段と特徴量検出手段と特徴量変化検出手段と衝突可能性判定手段と特徴量変化回数算出手段とを構成し、警報器５及びＥＣＵ９６が移動者警報手段を構成する。
【０１１２】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【０１１３】
例えば、上記実施形態では、車載カメラ２により自車両１０前方の画像を取得したが、自車両１０の後方や側方の画像を取得してもよく、車載カメラ２は、自車両１０の周囲を撮影すればよい。また、上記実施形態では、画像における輝度及び色の少なくとも一方を用いてヒストグラムを作成しているが、輝度及び色以外のその他の特徴量を用いてもよい。また、上記実施形態では、移動者に歩行者１１を適用しているが、これに限定されるものではなく、自転車等で移動する移動者を適用してもよい。
【符号の説明】
【０１１４】
１，２０，３０，４０，５０，６０，７０，８０，９０…移動者警報装置、２…車載カメラ（移動者検出手段）、５…警報器（移動者警報手段）、６，２６，３６，４６…ＥＣＵ（移動者検出手段，移動方向判定手段，特徴量検出手段，特徴量変化検出手段，移動者警報手段）、１０，１０１，１０２…自車両、１１，１１１，１１２…歩行者（移動者）、５６…ＥＣＵ（移動者検出手段，移動方向判定手段，特徴量検出手段，特徴量変化検出手段，変化度合算出手段，移動者警報手段）、６６…ＥＣＵ（移動者検出手段，移動方向判定手段，特徴量検出手段，特徴量変化検出手段，頭部外縁検出手段，移動者警報手段）、７６…ＥＣＵ（移動者検出手段，移動方向判定手段，特徴量検出手段，特徴量変化検出手段，速度変化検出手段，衝突可能性判定手段，位置関係判定手段，移動者警報手段）、８６…ＥＣＵ（移動者検出手段，移動方向判定手段，特徴量検出手段，特徴量変化検出手段，衝突可能性判定手段，衝突予測時間算出手段，移動者警報手段）、９６…ＥＣＵ（移動者検出手段，移動方向判定手段，特徴量検出手段，特徴量変化検出手段，衝突可能性判定手段，特徴量変化回数算出手段，移動者警報手段）、Ｅ…頭部領域のエッジ（頭部外縁）。
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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