(57)【要約】【課題】車載カメラによる撮影画像中から歩行者を精度良く検出する。【解決手段】人型を用いて撮影画像を探索することによって、撮影画像中から歩行者の候補画像を抽出する。また、撮影画像中から走行車線を検出しておく。そして、撮影画像中での候補画像の位置での車線幅を検出して、候補画像のサイズと車線幅との比率が所定範囲内にある撮影画像を、歩行者として検出する。車載カメラによる撮影画像中には原則として走行車線が写っており、車線幅はほぼ決まっている。従って、走行車線の車線幅を基準として用いれば、候補画像のサイズが歩行者として妥当な大きさであるかを判断することにより、撮影画像中の歩行者を精度良く検出することが可能となる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラで撮影した撮影画像の中から歩行者を検出する歩行者検出装置であって、
前記撮影画像の中から前記歩行者が写った画像を探索することにより、該歩行者の候補画像を抽出する候補画像抽出手段と、
前記候補画像が抽出されると、該候補画像のサイズと、前記撮影画像中での該候補画像の位置とを記憶する候補画像記憶手段と、
前記撮影画像の中から走行車線を検出する走行車線検出手段と、
前記候補画像の位置から水平方向に前記走行車線を見たときの該走行車線の車線幅と、前記候補画像のサイズとの比率が所定範囲内にある前記候補画像を、前記歩行者として検出する歩行者検出手段と
を備えることを特徴とする歩行者検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の歩行者検出装置であって、
前記歩行者の外形形状の特徴量を記憶している特徴量記憶手段を更に備え、
前記候補画像抽出手段は、前記特徴量を用いて前記撮影画像を探索することにより、前記候補画像を抽出しており、
前記特徴量記憶手段は、前記特徴量によって表される前記歩行者の立っている位置に対応する代表点を記憶しており、
前記候補画像記憶手段は、前記候補画像が抽出されると、該候補画像を抽出したときの前記代表点の位置を、前記候補画像の位置として記憶する手段であることを特徴とする歩行者検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の歩行者検出装置であって、
前記撮影画像が夜間に撮影された画像であるか否かを判断する判断手段を備え、
前記歩行者検出手段は、前記撮影画像が夜間に撮影された画像であった場合に用いられることを特徴とする歩行者検出装置。
【請求項４】
車載カメラで撮影した撮影画像の中から歩行者を検出する歩行者検出方法であって、
前記撮影画像の中から前記歩行者が写った画像を探索して、該歩行者の候補画像を抽出する工程と、
前記候補画像が抽出されると、該候補画像のサイズと、前記撮影画像中での該候補画像の位置とを記憶する工程と、
前記撮影画像の中から走行車線を検出する工程と、
前記候補画像の位置から水平方向に前記走行車線を見たときの該走行車線の車線幅と、前記候補画像のサイズとの比率が所定範囲内にある前記候補画像を、前記歩行者として検出する工程と
を備える歩行者検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラで撮影した画像の中から歩行者を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の車両では、車載カメラで撮影した車両周辺の画像から歩行者を検出し、その結果を各種の運転支援に利用することが行われている。また、画像に写った歩行者を検出するためには、次のようにして歩行者の形状を探索する技術が用いられている。先ず、歩行者の外形形状には、ほとんどの歩行者が有するが歩行者以外の物体は有さないような幾つかの特徴が存在している。そこで、このような外形形状の特徴を歩行者の外形形状の特徴（すなわち、人型）として記憶しておく。そして、画像中で様々な大きさの探索窓を設定して、探索窓を移動させながら、歩行者の外形形状の特徴を有する画像（人型の画像）を探索することによって、歩行者を抽出する。
【０００３】
もっとも、この方法では、たとえば道路標識が車の前照灯による照明で光って見える画像や、あるいは窓ガラスなどに照明が写り込んだ画像を、歩行者の画像と誤検出することがある。
そこで、画像の上の方ほど遠くの風景が写るために歩行者が小さく写ることに着目して、画像の下から上の方にいくほど小さな探索窓を用いて歩行者を探索するようにした技術が提案されている（特許文献１）。こうすれば、画像の下の方で小さく写り込んだ画像や、画像の上の方で大きく写り込んだ画像を、歩行者と誤検出してしまうことを回避することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１５２６７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、提案の技術によっても、画像中の歩行者を十分な精度で検出することは難しいという問題があった。何故なら、確かに、画像の上の方ほど歩行者が小さく写ることは事実であるが、画像上の位置に応じてどの程度の大きさに写るかという点については、車載カメラの取り付け角度の僅かな違いによって車両毎に異なったものとなる。また、走行中に車両の前側が上下方向に傾いたり、あるいは進行方向に坂道があったりした場合にも、画像上での位置に応じて歩行者が写る大きさは変化する。このため、探索窓の大きさにはかなりの幅を持たせて歩行者を探索する必要があり、その結果、画像の下の方で極端に小さく写っている画像（歩行者と紛らわしい画像）や、上の方で極端に大きく写っている画像（歩行者と紛らわしい画像）しか、歩行者ではないと判断することができない。このような理由から、提案されている技術では画像中の歩行者を十分な精度で検出することが難しいという問題があった。
【０００６】
この発明は、上述した問題に鑑みてなされたものであり、画像に写った歩行者を精度良く検出することが可能な技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した問題を解決するために本発明の歩行者検出装置および歩行者検出方法は、撮影画像中から歩行者の候補画像を抽出すると、候補画像のサイズと、撮影画像中での候補画像の位置とを記憶しておく。また、撮影画像中から走行車線を検出しておく。そして、候補画像の位置での車線幅を検出して、候補画像のサイズと車線幅との比率が所定範囲内にある撮影画像を、歩行者として検出する。
【０００８】
車両は道路を走行するものであるから、撮影画像中には原則として走行車線が写っている。しかも、走行車線は車両の近くから遠くまで連続して写っており、車線幅も大まかには決まっている。従って、走行車線の車線幅を基準として用いれば、候補画像の大きさが歩行者として妥当な大きさであるか否かを精度良く判断することができるので、撮影画像中の歩行者を精度良く検出することが可能となる。
【０００９】
また、上述した本発明の歩行者検出装置においては、歩行者の外形形状の特徴量を記憶しておき、その特徴量を用いて撮影画像を探索することによって候補画像を抽出することとしても良い。そして、特徴量を用いて探索された歩行者が立っている位置に対応する代表点も、特徴量として記憶しておき、候補画像を抽出したときの代表点の位置を、候補画像位置として記憶することとしてもよい。
【００１０】
こうすれば、候補画像が歩行者であるとした場合に、歩行者が立っている位置での車線幅と、候補画像の大きさとを比較することができるので、候補画像が歩行者であるか否かを精度良く判断することができる。その結果、歩行者の検出精度をより一層向上させることが可能となる。
【００１１】
また、上述した本発明の歩行者検出装置においては、撮影画像が夜間に撮影された画像であるか否かを判断し、撮影画像が夜間に撮影された画像であった場合に、車線幅と候補画像サイズとの比率に基づいて、候補画像の中から歩行者を検出することとしてもよい。
【００１２】
こうすれば、物体の外形形状を明確に認識することが困難な夜間時には、車線幅の情報を用いることで精度良く歩行者を検出することができる。また、物体の外形形状を明確に認識することが容易な昼間時には、走行車線を検出しなくてもよいので、歩行者を検出する処理の処理負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本実施例の歩行者検出装置１００を搭載した車両１を示す説明図である。
【図２】本実施例の歩行者検出装置１００の内部構成を示すブロック図である。
【図３】本実施例の歩行者検出装置１００が車両１の撮影画像から歩行者を検出する歩行者検出処理のフローチャートである。
【図４】夜間に撮影された撮影画像を例示した説明図である。
【図５】撮影画像の中から人型を用いて候補画像を抽出する方法についての説明図である。
【図６】撮影画像の中から検出された走行車線を例示した説明図である。
【図７】候補画像位置での車線幅と、候補画像を抽出した人型の大きさとの比率に基づいて歩行者を検出する方法についての説明図である。
【図８】車両が前後に傾いても精度良く歩行者を検出可能な理由についての説明図である。
【図９】車両の前方で道路勾配が変化しても精度良く歩行者を検出可能な理由についての説明図である。
【図１０】変形例の歩行者検出装置２００の内部構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために実施例について説明する。
Ａ．本実施例の装置構成  ：
図１には、本実施例の歩行者検出装置１００を搭載した車両１が示されている。図示されるように歩行者検出装置１００には、車両１に搭載された車載カメラ１２０が接続されており、歩行者検出装置１００は、車載カメラ１２０によって得られた撮影画像を解析して、画像中の歩行者を抽出する。また、夜間走行時などでは、運転者あるいは図示しない制御装置が前照灯１０を点灯させ、前照灯１０で照らされた画像を車載カメラ１２０で撮影する。
尚、歩行者検出装置１００は、ＣＰＵや、ＲＯＭ、ＲＡＭなどが相互にバスで接続されて構成されたマイクロコンピューターである。
【００１５】
図２には、撮影画像に写った歩行者を検出するための機能に着目して、歩行者検出装置１００の内部構成を表したブロック図が示されている。図示するように、歩行者検出装置１００は、人型記憶モジュール１０２と、候補画像抽出モジュール１０４と、走行車線検出モジュール１０６と、候補画像記憶モジュール１０８と、歩行者検出モジュール１１０とに分けることができる。
尚、「モジュール」とは、歩行者検出装置１００を機能に着目して便宜的に分割した抽象的な概念であり、歩行者検出装置１００が必ずしも物理的に分割されていることを示すものではない。従って、モジュールは、コンピュータープログラムによって実現することもできるし、複数のＩＣチップなどを組み合わせた電子回路やＲＡＭなどによって実現することもできる。
【００１６】
人型記憶モジュール１０２は、撮影画像から歩行者を検出する際に用いる特徴量のデータを記憶する。すなわち、撮影画像中の歩行者は、歩いている態様や、走っている態様、立ち止まっている態様など様々な態様で写り得るが、歩行者である以上、その外形形状は、歩行者以外の物体は取り得ないような共通の特徴量を有している。あるいは逆に、歩行者は取り得ないような特徴量を想定することができる。このような複数の特徴量をまとめたデータは、「人型」と呼ばれる。人型記憶モジュール１０２は、このような人型のデータを記憶している。
候補画像抽出モジュール１０４は、撮影画像中で人型のデータに合致する画像（歩行者の特徴量を備えた画像）を探索することによって、撮影画像上で歩行者が写った箇所を、歩行者の候補の画像（候補画像）として抽出する。ここで、歩行者の画像を、歩行者の画像ではなく、歩行者の候補の画像としているのは、歩行者でない物体が歩行者の特徴量を備えているように見えたり、たまたま２つの物体が重なって、歩行者の特徴量を備えているように見えたりする場合があることを考慮して、この時点では歩行者の候補ということにしているためである。
走行車線検出モジュール１０６は、撮影画像中で走行車線を検出する。車両１は原則として道路を走行するから、車載カメラ１２０で撮影された画像には車両１が走行している走行車線が写っている。そこで、走行車線検出モジュール１０６は、この走行車線を撮影画像中から検出する。
候補画像記憶モジュール１０８は、抽出された候補画像の各々について、その候補画像のサイズと、撮影画像上での候補画像の位置とを記憶する。
歩行者検出モジュール１１０は、候補画像記憶モジュール１０８に記憶されている候補画像のサイズおよび候補画像の位置と、走行車線検出モジュール１０６で検出した走行車線の情報とを用いて、候補画像（歩行者の候補の画像）の中から歩行者を検出する。尚、候補画像の中から歩行者を検出する方法については後述する。
【００１７】
尚、本実施例では、人型記憶モジュール１０２が本発明における「特徴量記憶手段」に対応し、候補画像抽出モジュール１０４が「候補画像抽出手段」に対応する。また、走行車線検出モジュール１０６が本発明における「走行車線検出手段」に対応し、候補画像記憶モジュール１０８が「候補画像記憶手段」に対応し、歩行者検出モジュール１１０が「歩行者検出手段」に対応する。
【００１８】
Ｂ．歩行者検出処理  ：
図３には、歩行者検出装置１００が撮影画像から歩行者を検出する処理（歩行者検出処理）のフローチャートが示されている。歩行者検出処理を開始すると、先ず始めに、車載カメラ１２０を用いて車両１の撮影画像を撮影する（Ｓ１００）。
図４には、夜間に車両１の前方を撮影した得られた撮影画像が例示されている。図示されるように、撮影画像中には、歩道を歩く歩行者や、周囲を照らす複数の街灯や、車両１の前照灯１０の光を反射した反射器および道路標識が光って写っている。
【００１９】
次に、撮影された撮影画像の中から、人型を用いて候補画像を抽出する（図３のＳ１０２）。ここで、前述したように人型とは、歩行者の外形形状の特徴量を示す複数のデータの集まりであって、人間の形状を示すものではない。しかし、「外形形状の特徴量」という抽象的な概念ではイメージが湧きにくいので、以下では、便宜的に、人間の形状を表す図形を用いて人型を表示するものとする。図５（ａ）には、人間の形状を用いて便宜的に表示された人型が例示されている。このような人型を用いると、たとえば歩行者の手足が建物の陰に隠れていたり、歩行者が横を向いていたりしていて手足を確認できない場合でも、候補画像として抽出することができる。
もちろん、人型を用いて歩行者を検出した場合、人間に近い形状をしていれば人間以外の物体でも、歩行者の候補として抽出してしまう。しかし本実施例の歩行者検出装置１００では、走行車線の車線幅を検出することにより、候補画像の中から歩行者だけを検出することができる。このため実際には、人間以外の物体を歩行者として誤検出することはない。この点については、後ほど詳しく説明する。
【００２０】
また、画像中の歩行者は、車両１に近付くに連れて大きく写り、車両１から遠くなるに連れて小さく写るので、人型を用いて画像中の歩行者を検出する際には、様々な大きさの探索窓（図５（ａ）に示した例ではＰ１〜Ｐ８の８つ）を用いて歩行者を検出する。このことと対応して、図５（ａ）では、探索窓の大きさ毎（ｈ１〜ｈ８の８つ）に人型が設定されている。もっとも、上述したように人型は抽象的なデータなので、１つの人型を大きさの異なる探索窓に適用することも可能である。また、本実施例の人型には、歩行者が立っている位置を示す「代表点」が設定されている。
【００２１】
図５（ｂ）には、上述した人型を用いて撮影画像を探索することにより、候補画像を抽出する様子が概念的に示されている。候補画像を抽出するに際しては、撮影画像上に前述の探索窓を重ねて、探索窓内での撮影画像が、人型に合致するか否か（歩行者の外形形状の特徴量を備えているか否か）を判断する。その結果、探索窓内での撮影画像が人型に合致した場合は、探索窓の位置での人型の代表点の座標を、候補画像の位置として検出する。
図３のＳ１０２では、大きさの異なる複数の探索窓について、撮影画像内を移動させることによって、撮影画像中から候補画像を抽出する。
【００２２】
図４の撮影画像に対して、このようにして候補画像を探索すると、図５（ｂ）に示したように５つの候補画像ａ〜ｅが抽出される。尚、図示した例では、候補画像ｃ〜ｅのように人間以外の画像も抽出している。
また、こうして候補画像を抽出した結果は、その候補画像を抽出するために用いた探索窓の大きさ（本実施例では、ｈ１〜ｈ８の８種類）、および候補画像が抽出された時の代表点の座標として、候補画像記憶モジュール１０８に記憶される。図５（ｃ）には、このようにして候補画像が記憶された様子が示されている。
尚、候補画像を抽出するために用いた探索窓の大きさは、本発明における「候補画像のサイズ」に対応する。また、候補画像が抽出された時の代表点の座標は、本発明における「候補画像の位置」に対応する。
【００２３】
もっとも、抽出した候補画像の中には、人間以外の物体の画像も含まれている可能性がある（図５（ｂ）中の候補画像ｃ〜ｅ）。これは、歩行者の検出洩れを避けるために、少しでも人間の外形形状に近ければ抽出するような人型を用いているためである。しかし、このような人間以外の物体を抽出した候補画像については、次のような方法で振るい落とすことができる。
【００２４】
先ず、撮影画像の中から車両１が走行している走行車線を検出する（図３のＳ１０４）。走行車線の検出には、周知の様々な方法を用いることができる。たとえば、エッジ検出を用いて、撮影画像中の２本の並行な白線を検出することによって走行車線を検出することができる。もちろん白線に代えて、白い破線を検出してもよい。また、路肩に止まった車両によって白線の一部が隠れていた場合でも、車線幅は連続的にしか変化しないことを考慮して走行車線の位置を推定することもできる。
図６には、図４の撮影画像中で２本の白線（ＬおよびＲ）を検出することによって、走行車線を検出した様子が例示されている。
【００２５】
以上のようにして、撮影画像中の候補画像を抽出し（図３のＳ１０２）、更に走行車線を検出したら（Ｓ１０４）、抽出した候補画像の中から１つの候補画像を選択する（Ｓ１０６）。続いて、選択した候補画像の代表点の位置での車線幅を検出する（Ｓ１０８）。ここで、「代表点の位置での車線幅」とは、代表点の位置から水平方向に走行車線を見たときの車線幅である。この車線幅は、代表点の位置から水平方向に撮影画像を走査して、走行車線の左側の白線Ｌおよび右側の白線Ｒのそれぞれについて得られた交点の間隔を検出することによって求めることができる。
図７に示した例を用いて説明すると、図中の候補画像ａについては、代表点の位置から撮影画像を水平方向に走査して、走行車線の左側の白線Ｌおよび右側の白線Ｒのそれぞれの交点の間隔から、車線幅ｗａを検出する。また図中に「ｃ」と表示した候補画像については車線幅ｗｃを検出し、図中に「ｅ」と表示した候補画像については車線幅ｗｅを検出する。
また、図５（ａ）を用いて前述したように、候補画像の代表点は、人型によって検出された歩行者が立っている位置に設定されている。従って、代表点の位置での車線幅を検出する処理（図３のＳ１０８）は、その候補画像を歩行者と仮定して、歩行者が立っている位置での車線幅を検出していることに相当する。
【００２６】
続いて、候補画像の大きさと、代表点の位置での車線幅との比率が所定範囲以内であるか否かを判断する（図３のＳ１１０）。これは、次のような理由による。先ず、人間の身長は所定の範囲内（代表的には１〜２ｍ）にあり、また、車線幅も所定の長さ（２．５ｍ前後）から大きく異なることはない。従って、候補画像が歩行者であれば、候補画像のサイズ（候補画像を抽出した時の探索窓の大きさ）と、その候補画像の代表点での車線幅との比率は、所定範囲内にある筈である。逆に言えば、この比率が所定範囲内に無い場合は、その候補画像は歩行者ではないと考えて良い。
また、車両１は原則として道路を走行するから、車載カメラ１２０で撮影した撮影画像からは、ほとんどの場合は走行車線を検出することができる。しかも、走行車線は車両１の近くから遠くまで連続して存在するので、撮影画像中で候補画像が検出された位置に依らず、候補画像の位置での車線幅を検出することができる。従って、走行車線の車線幅を基準に用いて、車線幅との比率によって、候補画像が歩行者であるか否かを判断してやれば、精度良く歩行者を検出することが可能となる。
【００２７】
本実施例の歩行者検出処理では、以上のような理由から、候補画像の大きさと車線幅との比率が所定範囲内にあるか否かを判断し（Ｓ１１０）、所定範囲内にあれば（Ｓ１１０：ｙｅｓ）、その候補画像を歩行者として検出する（Ｓ１１２）。
これに対して、候補画像の大きさと車線幅との比率が所定範囲内にない場合は（Ｓ１１０：ｎｏ）、その候補画像は歩行者として検出することはない。図７に示した例では、候補画像ａは歩行者として検出するが、候補画像ｃ，ｅについては歩行者として検出することはない。
【００２８】
以上のようにして、１つ選択した候補画像についての一連の処理（図３のＳ１０８〜Ｓ１１２）が終了したら、撮影画像中から抽出された全ての候補画像について上述の処理を実施したか否かを判断する（Ｓ１１４）。その結果、未処理の候補画像が残っていた場合は（Ｓ１１４：ｎｏ）、Ｓ１０６に戻って新たな候補画像を１つ選択した後、上述した一連の処理（Ｓ１０８〜Ｓ１１２）を繰り返す。その結果、全ての候補画像について処理を終了したら（Ｓ１１４：ｙｅｓ）、図３に示した歩行者検出処理を終了する。
【００２９】
以上に説明したように、本実施例の歩行者検出装置１００は、車線幅を利用することによって、候補画像の中から人間以外の物体の画像を振るい落とすことができる。このため、候補画像として抽出する段階では、少しでも人間の形に見える画像を抽出しておくことができるので、歩行者の検出漏れを低減することができる。それでいながら、人間以外の物体が写った候補画像を振るい落とすことができるので、歩行者の検出精度を大きく向上させることが可能となる。
【００３０】
また、本実施例の歩行者検出装置１００では、候補画像の大きさと車線幅との比率に基づいて歩行者を検出するので、車両１が前後方向に傾いたとしても、この影響を受けることなく精度良く歩行者を検出することができる。ここで「車両１の前後方向の傾き」とは、たとえば、車両１の前側あるいは後側のいずれか一方に重い荷物を載せた場合のように、車両１の前側が下向きあるいは上向きに傾くことをいう。
【００３１】
図８に例示されるように、車両１が前後方向に傾くと、車載カメラ１２０の撮影範囲は大きく移動する。図中に太い実線で示した長方形は、車両１の前側が下向きに傾いた場合の撮影範囲を表しており、図中に太い破線で示した長方形は、車両１が傾いていない場合の撮影範囲を表している。このように、車両１の前側が下向きに傾くと撮影範囲が下方にずれることとなり、その結果、撮影画像中に候補画像が写る位置は上方へ移動する。
【００３２】
ここで、撮影画像では上の方にいくほど遠くの風景が写ることから、撮影画像に写る歩行者は、画像上で上の方にいくほど小さく写ることが通常である。ところが、車両１の前側が下向きに傾いたために候補画像の写る位置が上方に移動した場合には、候補画像のサイズは変化しない。従って、車両１の前側が下向きに傾いた場合の撮影画像には、画像上の上側部分に、実際の大きさよりも大きな歩行者が写っているように見えてしまう。このため、たとえば、図８中の候補画像ａについては、撮影画像中に写った位置だけから判断すると、人間にしては大きすぎるように見えてしまい、歩行者ではないと判断されてしまう可能性がある。
【００３３】
また、車両１の前側が上向きに傾いた場合も同様なことが起こり得る。すなわち、車両１の前側が上向きに傾くと、撮影画像上での候補画像は、同じサイズのままで写る位置が下方へ移動する。撮影画像には画像の下の方ほど近くの風景が写るから、本来であれば歩行者は大きく写らなければならないが、撮影画像上での候補画像は、サイズはそのままで位置だけが下方へ移動しているので、実際の大きさよりも小さく見えてしまう。このため、人間にしては小さすぎるという理由で歩行者ではないと判断されてしまう可能性がある。
【００３４】
これに対して、本実施例の歩行者検出装置１００では、前述したように、候補画像のサイズを、車線幅と比較することによって歩行者を抽出する。こうすれば、車両１の前側が傾いても、候補画像のサイズと車線幅との比率は変わらないので、車両１の傾きの影響を受けずに歩行者を精度良く検出することが可能となる。
【００３５】
以上では、車両１の前側が傾いた場合について説明した。しかし、同様な現象（すなわち、実際の大きさよりも大きく見えたり、小さく見えたりする現象）は、車両１の前方で道路勾配が変化している場合にも起こり得る。
【００３６】
図９には、車両１の前方で道路勾配が変化しているときの撮影画像が例示されている。図示された例では、車両１は水平な部分を走行しており、前方には上り坂（図中で斜線を付した範囲）が存在している。更にその奥側には水平な道路が続いている。
このような場合には、上り坂の向こう側に立っている歩行者は、上り坂が無かった場合にくらべて、撮影画像上での写る位置が上方に移動する。しかし、それに伴って歩行者が小さく写るわけではないから、撮影画像上での位置だけに基づいて判断すると、実際の大きさよりも大きな歩行者が写っているように見えてしまう。
【００３７】
また、上述した場合とは逆に、車両１の前方で下り坂となった場合には、下り坂の向こう側に立っている歩行者は、下り坂が無かった場合にくらべて、撮影画像上での写る位置が下方に移動する。しかし、それに伴って歩行者が大きく写る訳ではないから、結局、実際の大きさよりも小さな歩行者が写っているように見えてしまう。
しかし、このような場合でも、候補画像のサイズと車線幅との比率は変わらない。このため、本実施例の歩行者検出装置１００では、精度良く歩行者を抽出することが可能となる。
【００３８】
Ｃ．変形例  ：
上述した実施例では、車載カメラ１２０で得られた撮影画像に対して、常に図３の歩行者検出処理を適用するものとして説明した。しかし、上述した歩行者検出処理は、特に夜間のように前照灯１０を点灯させた状態で撮影した画像に対して特に有効である。何故なら、夜間時には歩行者も含めて物体の外形形状が分かり難くなるので、歩行者の検出漏れを防ぐ観点からは、歩行者の外形形状に似ているか否かの判断基準を若干緩めることが望ましい。その一方で、夜間時には、前照灯１０からの光が反射して、あるいは街路灯などが光って、歩行者以外の物体が歩行者に見えてしまうことが起こり易い。すなわち、夜間時には、歩行者以外の物体を歩行者と誤検出し易くなるので、上述した歩行者検出処理を適用することで、歩行者の検出精度を大きく向上させることが可能となる。
【００３９】
このことから、昼間時のように、歩行者も含めて物体の外形形状が明確な画像を撮影することが可能であり、更に、前照灯１０などの影響で歩行者以外の物体が歩行者に見えてしまう可能性も低い条件では、車線幅の情報を用いない一般的な方法を用いて歩行者を検出しても良い。
【００４０】
図１０には、このような変形例の歩行者検出装置２００が例示されている。図示した変形例の歩行者検出装置２００には、図２を用いて前述した歩行者検出装置１００に加えて、夜間走行状態であるか否かを検出する夜間検出モジュール２０４が設けられている。尚、図１０に示した例では、夜間走行状態であるか否かを、前照灯１０が点灯しているか否かに基づいて判断しているが、光センサーを用いて周囲の明るさを検出するなど他の方法によって判断しても良い。
【００４１】
また、変形例の人型記憶モジュール２０２には、昼間時用の人型と、夜間時用の人型とが記憶されている。そして、夜間検出モジュール２０４から、夜間走行状態であるか否かの情報を受け取って、夜間走行状態であった場合には夜間時用の人型を候補画像抽出モジュール１０４に出力し、夜間走行状態でなかった場合は昼間時用の人型を候補画像抽出モジュール１０４に出力する。
夜間時用の人型としては、図５（ａ）に例示したものと同様なデータ（特徴量の集まり）を用いることができる。また、昼間時用の人型としては、夜間時用の人型よりも厳格なデータを用いることができる。
【００４２】
夜間検出モジュール２０４で検出された情報（夜間走行状態であるか否かの情報）は、走行車線検出モジュール１０６および歩行者検出モジュール１１０にも供給されている。そして、昼間走行状態では、走行車線検出モジュール１０６は走行車線の検出を中止する。この結果、昼間走行状態では、走行車線検出モジュール１０６から走行車線の情報が得られなくなるので、歩行者検出モジュール１１０は、走行車線の情報を用いずに歩行者を検出する。
【００４３】
以上のような変形例の歩行者検出装置２００では、夜間走行時のように、物体の外形形状を明確に認識することが困難な条件では、車線幅の情報を用いることで精度良く歩行者を検出することができる。また、昼間走行時のように、物体の外形形状を明確に認識することが容易な条件では、走行車線を検出する必要が無くなるので、歩行者を検出する処理の処理負担を軽減することが可能となる。
尚、変形例の夜間検出モジュール２０４は、本発明における「判断手段」に対応する。
【符号の説明】
【００４４】
１…車両、    １００…歩行者検出装置、  １０２…人型記憶モジュール、
１０４…候補画像抽出モジュール、        １０６…走行車線検出モジュール、
１０８…候補画像記憶モジュール、        １１０…歩行者検出モジュール、
１２０…車載カメラ、                    ２００…歩行者検出装置、
２０２…人型記憶モジュール、            ２０４…夜間走行検出モジュール。
【図１】
2014164461.tif 000003
【図２】
2014164461.tif 000004
【図３】
2014164461.tif 000005
【図４】
2014164461.tif 000006
【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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