(57)【要約】【課題】赤外線カメラの撮像画像に基づいて、演算処理負荷が過大にならないように生体等の対象物を検知する処理を行うことができる対象物監視装置を提供する。【解決手段】赤外線カメラ１１の撮像画像の高輝度領域から種別判定対象物の画像を抽出して種別判定を行なう手段３２と、撮像画像の低輝度領域から種別判定対象物の画像を抽出して種別判定を行なう手段３３とを備える。手段３２，３３の少なくとも一方の手段は、他方の手段によって種別が既に判定された種別判定対象物の画像が存在する部分領域を除外した領域において種別判定処理を実行するように構成されている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線カメラの撮像領域に存在する対象物の種別を判定する機能を有する対象物監視装置であって、
前記赤外線カメラの撮像領域に存在する任意の対象物と該対象物の背景との間の温度差に応じて該対象物の画像の輝度が変化する特性であって、該背景よりも該対象物の温度が高いほど対象物の画像の輝度が高くなり、且つ、該背景よりも該対象物の温度が低いほど対象物の画像の輝度が低くなるという特性を有する撮像画像を前記赤外線カメラを用いて取得する撮像画像取得手段と、
前記撮像画像において所定の第１閾値以上の輝度を有する高輝度領域から、種別の判定を行なう対象物である種別判定対象物の画像を抽出して、該種別判定対象物の画像に基づいて該種別判定対象物の種別を判定する第１判定処理を実行する第１対象物種別判定手段と、
前記撮像画像において所定の第２閾値以下の輝度を有する低輝度領域から、前記種別判定対象物の画像を抽出して、該種別判定対象物の画像に基づいて該種別判定対象物の種別を判定する第２判定処理を実行する第２対象物種別判定手段とを備え、
前記第１対象物種別判定手段と第２対象物種別判定手段とのうちの少なくとも一方の手段は、前記撮像画像における前記高輝度領域及び低輝度領域のうちの当該一方の手段に対応する領域から、他方の手段によって種別が既に判定された種別判定対象物の画像が存在する部分領域を除外した領域において前記第１判定処理又は第２判定処理を実行するように構成されていることを特徴とする対象物監視装置。
【請求項２】
請求項１記載の対象物監視装置において、
前記第１判定処理及び第２判定処理の両判定処理は、前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを前記種別判定対象物の画像に基づいて判定する処理をそれぞれ含んでおり、前記第２対象物種別判定手段は、外気温が所定温度以上の高温であるか、又は降雨時であるという環境条件が成立することを必要条件として、前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを判定する処理を実行するように構成され、前記第１対象物種別判定手段は、前記環境条件が成立するか否かによらずに、前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを判定する処理を実行するように構成されていることを特徴とする対象物監視装置。
【請求項３】
請求項２記載の対象物監視装置において、
前記第１判定処理及び第２判定処理の両判定処理は、前記種別判定対象物が前記所定種類の生体としての人であるか否かを前記種別判定対象物の画像に基づいて判定する人認識処理をそれぞれ含んでおり、
前記第１判定処理及び第２判定処理のうちの第１判定処理又は両判定処理は、少なくとも所定の動作条件が成立する場合に、前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを該種別判定対象物の画像に基づいて判定する動物認識処理をさらに含んでおり、
前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物認識処理を含む判定処理を実行する各判定手段は、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段の両判定手段による前記人認識処理の実行によって人であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数未満である場合、又は前記赤外線カメラが搭載された車両の走行中の場所が市街地でないと判断される場合に、前記所定の動作条件が成立するものとして、前記動物認識処理を実行し、前記人であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数以上である場合、又は前記車両の走行中の場所が市街地であると判断される場合に、前記動物認識処理を実行することを省略するか、又は、前記所定の動作条件が成立する場合よりも演算量が軽減される処理によって前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを判定するように構成されていることを特徴とする対象物監視装置。
【請求項４】
請求項２記載の対象物監視装置において、
前記第１判定処理及び第２判定処理の両判定処理は、少なくとも所定の動作条件が成立する場合に、前記種別判定対象物が前記所定種類の生体としての人であるか否かを該種別判定対象物の画像に基づいて判定する人認識処理をそれぞれ含んでおり、
前記第１判定処理及び第２判定処理のうちの第１判定処理又は両判定処理は、前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを該種別判定対象物の画像に基づいて判定する動物認識処理をさらに含んでおり、
前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段の両判定手段は、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物検知処理を含む判定処理を実行する各判定手段による該動物検知処理の実行によって前記動物であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数未満である場合に、前記所定の動作条件が成立するものとして、前記人認識処理を実行し、前記動物であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数以上である場合に、前記人認識処理を実行することを省略するか、又は、前記所定の動作条件が成立する場合よりも演算量が軽減される処理によって前記種別判定対象物が人であるか否かを判定するように構成されていることを特徴とする対象物監視装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、赤外線カメラの撮像画像を用いて車両周辺を監視する車両周辺監視装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両に搭載された赤外線カメラにより車両周辺の撮像画像（グレースケール画像）を取得し、その撮像画像を基に、赤外線カメラの撮像領域に存在する監視対象物としての人（歩行者）を検知する車両周辺監視装置が従来より知られている（例えば、特許文献１を参照））。
【０００３】
上記特許文献１に見られる車両周辺監視装置では、赤外線カメラの撮像画像から、所定の輝度閾値以上の高輝度の画像部分と該輝度閾値よりも低輝度の画像部分とから構成される２値化画像が生成される。そして、この２値化画像の高輝度領域から抽出した対象物（人である可能性がある対象物）の画像の形状もしくはサイズの特徴等に基づいて、該対象物が人であるか否か判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２８４０５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで、人等の生体の存在を検知するための赤外線カメラの撮像画像としては、該赤外線カメラの撮像領域に存在する任意の被写体物とその背景の温度差に応じて輝度変化を生じ、被写体物の温度が背景の温度よりも高いほど、該被写体物の画像部分の輝度が背景の画像部分の輝度よりも高くなり、被写体物の温度が背景の温度よりも低いほど、該被写体物の画像部分の輝度が背景の画像部分の輝度よりも低くなるという特性（以降、ＡＣ特性ということがある）の撮像画像を用いることが好ましい。
【０００６】
上記ＡＣ特性の撮像画像を用いた場合、通常の環境下では、該撮像画像に写っている人等の生体の温度は、一般に、該生体の周囲の背景部分（路面や構造物等）の温度よりも相対的に高い温度となる。このため、赤外線カメラの撮像領域に存在する人等の生体の画像は、上記ＡＣ特性の撮像画像中において高輝度な画像となる。
【０００７】
しかるに、外気温が高温である場合等では、生体の温度が、その周囲の背景部分の温度に比して相対的に低い温度となる場合もある。そして、このような場合には、撮像画像から生成した上記２値化画像において、当該生体の画像部分はその周囲の背景部分の画像に比して高輝度の画像部分として得られないものとなる。ひいては、撮像領域に存在する人を検知することができないこととなる。
【０００８】
このような不都合を解消するために、赤外線カメラの撮像画像の高輝度領域から人等の生体の存在を検知することに加えて、低輝度領域からも生体の存在を検知するようにすることが考えられる。ただし、その場合、監視装置の演算処理負荷が過大になって、生体の検知の遅れを生じてしまう恐れがある。
【０００９】
本発明は、かかる背景に鑑みてなされたものであり、赤外線カメラの撮像画像に基づいて生体等の対象物を検知することが環境条件によって困難となるのを防止しつつ、演算処理負荷が過大にならないように生体等の対象物を検知する処理を行うことができる対象物監視装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の対象物監視装置は、かかる目的を達成するために、赤外線カメラの撮像領域に存在する対象物の種別を判定する機能を有する対象物監視装置であって、
前記赤外線カメラの撮像領域に存在する任意の対象物と該対象物の背景との間の温度差に応じて該対象物の画像の輝度が変化する特性であって、該背景よりも該対象物の温度が高いほど対象物の画像の輝度が高くなり、且つ、該背景よりも該対象物の温度が低いほど対象物の画像の輝度が低くなるという特性を有する撮像画像を前記赤外線カメラを用いて取得する撮像画像取得手段と、
前記撮像画像において所定の第１閾値以上の輝度を有する高輝度領域から、種別の判定を行なう対象物である種別判定対象物の画像を抽出して、該種別判定対象物の画像に基づいて該種別判定対象物の種別を判定する第１判定処理を実行する第１対象物種別判定手段と、
前記撮像画像において所定の第２閾値以下の輝度を有する低輝度領域から、前記種別判定対象物の画像を抽出して、該種別判定対象物の画像に基づいて該種別判定対象物の種別を判定する第２判定処理を実行する第２対象物種別判定手段とを備え、
前記第１対象物種別判定手段と第２対象物種別判定手段とのうちの少なくとも一方の手段は、前記撮像画像における前記高輝度領域及び低輝度領域のうちの当該一方の手段に対応する領域から、他方の手段によって種別が既に判定された種別判定対象物の画像が存在する部分領域を除外した領域において前記第１判定処理又は第２判定処理を実行するように構成されていることを特徴とする（第１発明）。
【００１１】
なお、本発明における対象物の背景とは、赤外線カメラの撮像画像に写る対象物の背後の被写体（建物の壁面、路面等）を意味する。
【００１２】
この第１発明によれば、前記第１対象物種別判定手段によって、背景よりも高温の種別判定対象物の画像を赤外線カメラの撮像画像の高輝度領域から抽出することができる。ひいては、該種別判定対象物の画像に基づいて、該種別判定対象物の種別を判定できる。
【００１３】
また、前記第２対象物種別判定手段によって、背景よりも低温の種別判定対象物の画像を赤外線カメラの撮像画像の低輝度領域から抽出することができる。ひいては、該種別判定対象物の画像に基づいて、該種別判定対象物の種別を判定できる。
【００１４】
従って、種別判定対象物の温度がその背景の温度よりも高い場合及び低い場合のいずれの場合でも、撮像画像中の該種別判定対象物の画像を認識して、該種別判定対象物の種別を判定することができる。ひいては、赤外線カメラの撮像領域の生体等の対象物が存在する場合に、外気温等によらずに、それを検知することができる。
【００１５】
また、前記第１対象物種別判定手段と第２対象物種別判定手段とのうちの少なくとも一方の手段は、前記撮像画像における前記高輝度領域及び低輝度領域のうちの当該一方の手段に対応する領域から、他方の手段によって種別が既に判定された種別判定対象物の画像が存在する部分領域を除外した領域において前記第１判定処理又は第２判定処理を実行するように構成されている。
【００１６】
このため、第１対象物種別判定手段と第２対象物種別判定手段とのうち上記他方の手段によって既に種別が判定された種別判定対象物に対して、上記一方の手段が種別の判定を行なうことが無い。このため、第１対象物種別判定手段と第２対象物種別判定手段とのトータルの演算処理負荷が過大になるのを防止することができる。
【００１７】
よって、第１発明によれば、赤外線カメラの撮像画像に基づいて生体等の対象物を検知することが環境条件によって困難となるのを防止しつつ、演算処理負荷が過大にならないように生体等の対象物を検知する処理を行うことができる。
【００１８】
かかる第１発明では、前記第１判定処理及び第２判定処理の両判定処理は、前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを前記種別判定対象物の画像に基づいて判定する処理をそれぞれ含んでおり、前記第２対象物種別判定手段は、外気温が所定温度以上の高温であるか、又は降雨時であるという環境条件が成立することを必要条件として、前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを判定する処理を実行するように構成され、前記第１対象物種別判定手段は、前記環境条件が成立するか否かによらずに、前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを判定する処理を実行するように構成されていることが好ましい（第２発明）。
【００１９】
この第２発明によれば、第２対象物種別判定手段によって前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを判定する処理は、前記環境条件が成立しない場合に実行されない。
【００２０】
ここで、前記環境条件が成立しない場合には、通常、前記生体の温度は、背景の温度よりも高いので、該生体が赤外線カメラの撮像領域に存在する場合には、第２対象物種別判定手段の処理を行わずとも、第１対象物種別判定手段によって、該生体の存在を認識することができる。
【００２１】
そして、この場合、第２対象物種別判定手段によって前記種別判定対象物が所定種類の生体であるか否かを判定する処理が実行されないので、第２対象物種別判定手段による演算処理負荷を削減できる。
【００２２】
また、前記環境条件が成立する場合には、前記第２対象物種別判定手段の処理が行われるので、前記生体の温度は、背景の温度よりも低い場合でも、該生体の存在を認識することができる。
【００２３】
上記第２発明では、前記第１判定処理及び第２判定処理の両判定処理は、前記種別判定対象物が前記所定種類の生体としての人であるか否かを前記種別判定対象物の画像に基づいて判定する人認識処理をそれぞれ含んでおり、前記第１判定処理及び第２判定処理のうちの第１判定処理又は両判定処理は、少なくとも所定の動作条件が成立する場合に、前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを該種別判定対象物の画像に基づいて判定する動物認識処理をさらに含んでおり、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物認識処理を含む判定処理を実行する各判定手段は、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段の両判定手段による前記人認識処理の実行によって人であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数未満である場合、又は前記赤外線カメラが搭載された車両の走行中の場所が市街地でないと判断される場合に、前記所定の動作条件が成立するものとして、前記動物認識処理を実行し、前記人であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数以上である場合、又は前記車両の走行中の場所が市街地であると判断される場合に、前記動物認識処理を実行することを省略するか、又は、前記所定の動作条件が成立する場合よりも演算量が軽減される処理によって前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを判定するように構成されていてもよい（第３発明）。
【００２４】
ここで、人が多い環境下、又は市街地では、赤外線カメラの撮像領域に人以外の動物が存在することとなる可能性は低い。そこで、第３発明では、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物認識処理を含む判定処理を実行する各判定手段は、前記人であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数以上である場合、又は前記車両の走行中の場所が市街地であると判断される場合に、前記動物認識処理を実行することを省略するか、又は、前記所定の動作条件が成立する場合よりも演算量が軽減される処理によって前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを判定する。
【００２５】
これにより、赤外線カメラの撮像画像に存在する人と人以外の動物とを認識する場合に、人が多く存在するような状況（前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段による人認識処理の負荷が高まり易い状況）で、前記動物認識処理を含む判定処理を実行する各判定手段での動物認識処理の負荷を解消もしくは削減して、対象物監視装置の演算処理負荷が過大になるのを防止できる。
【００２６】
また、前記第２発明においては、前記第１判定処理及び第２判定処理の両判定処理は、少なくとも所定の動作条件が成立する場合に、前記種別判定対象物が前記所定種類の生体としての人であるか否かを該種別判定対象物の画像に基づいて判定する人認識処理をそれぞれ含んでおり、前記第１判定処理及び第２判定処理のうちの第１判定処理又は両判定処理は、前記種別判定対象物が人以外の動物であるか否かを該種別判定対象物の画像に基づいて判定する動物認識処理をさらに含んでおり、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段の両判定手段は、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物検知処理を含む判定処理を実行する各判定手段による該動物検知処理の実行によって前記動物であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数未満である場合に、前記所定の動作条件が成立するものとして、前記人認識処理を実行し、前記動物であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数以上である場合に、前記人認識処理を実行することを省略するか、又は、前記所定の動作条件が成立する場合よりも演算量が軽減される処理によって前記種別判定対象物が人であるか否かを判定するように構成されていてもよい（第４発明）。
【００２７】
ここで、人以外の動物が多い環境下では、赤外線カメラの撮像領域に人が存在することとなる可能性は低い。そこで、第３発明では、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段の両判定手段は、前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物検知処理を含む判定処理を実行する各判定手段による該動物検知処理の実行によって前記動物であると判定された種別判定対象物の総個数が所定数以上である場合に、前記人認識処理を実行することを省略するか、又は、前記所定の動作条件が成立する場合よりも演算量が軽減される処理によって前記種別判定対象物が人であるか否かを判定する。
【００２８】
これにより、赤外線カメラの撮像画像に存在する人と人以外の動物とを認識する場合に、人以外の動物が多く存在するような状況（前記第１対象物種別判定手段及び第２対象物種別判定手段のうち、前記動物検知処理を含む判定処理を実行する各判定手段による動物認識処理の負荷が高まり易い状況）で、両判定手段での人認識処理の負荷を解消もしくは削減して、対象物監視装置の演算処理負荷が過大になるのを防止できる。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の第１実施形態における対象物監視装置を搭載した車両を示す図。
【図２】図１に示す対象物監視装置に関する構成を示すブロック図。
【図３】図１に示す対象物監視装置の処理を示すフローチャート。
【図４】図３に示すＳＴＥＰ２の処理（第１実施形態での処理）を示すフローチャート。
【図５】図３に示すＳＴＥＰ４の処理を示すフローチャート。
【図６】図４に示すＳＴＥＰ２−１の処理及び図４に示すＳＴＥＰ４−２の処理を説明するためのグラフ。
【図７】赤外線カメラの撮像画像の例を示す図。
【図８】図４に示すＳＴＥＰ２−３の処理を説明するための図。
【図９】図３に示すＳＴＥＰ２の一部の処理（第２実施形態での処理）を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
［第１実施形態］
本発明の第２実施形態を図１〜図８を参照して説明する。
【００３１】
図１を参照して、本実施形態の対象物監視装置１０は、車両１に搭載されている。車両１には、対象物監視装置１０の他、車両１の周辺の所定の監視領域ＡＲ０（図１の直線Ｌ１，Ｌ２の間の画角領域）を撮像する赤外線カメラ１１と、赤外線カメラ１１の撮像画像等の表示情報を車両１の運転者が視認可能に表示する表示器１２と、車両１の運転者に報知する音響情報（音声、警報音等）を出力するスピーカ１３とが搭載されている。
【００３２】
表示器１２は、車両１の運転席前方で車室内に設置される液晶ディスプレイ、あるいは、車両１のフロントガラスに映像を投影して表示するヘッド・アップ・ディスプレイ等により構成される。なお、表示器１２は、赤外線カメラ１１の撮像画像の他、ナビゲーション情報（地図等）、オーディオ情報等を適宜表示し得るものであってもよい。
【００３３】
赤外線カメラ１１は、赤外域の波長帯に感度を有するカメラであり、その撮像画像を構成する各画素の輝度を示す映像信号を出力する。この赤外線カメラ１１の撮像領域としての監視領域ＡＲ０（以降、撮像領域ＡＲ０ということがある）は、本実施形態では、車両１の前方側の領域である。この監視領域ＡＲ０を撮像するために、赤外線カメラ１１は、車両１の前部に搭載されている。
【００３４】
赤外線カメラ１１は、その映像信号により規定される撮像画像の輝度が、該撮像画像に写る撮像領域ＡＲ０内の被写体全体の温度の分布状態に対して次のような特性を有するカメラである。その特性は、撮像領域ＡＲ０内の任意の対象物の画像の輝度（該対象物の投影領域近辺の画像の輝度）が、該対象物の温度の大きさそのものに応じた大きさの輝度になるのではなく、該対象物とその背景（赤外線カメラ１１から見て該対象物の背後に存在する被写体（建物の壁面、路面等））との間の相対的な温度差に応じた大きさの輝度になるという特性（以降、ＡＣ特性という）である。
【００３５】
このＡＣ特性では、撮像領域ＡＲ０内の任意の対象物の温度がその背景の温度よりも高いほど、該対象物の画像の輝度が高くなり、対象物の温度がその背景の温度よりも低いほど、該対象物の画像の輝度が低くなる。
【００３６】
かかるＡＣ特性を有する赤外線カメラ１１の撮像画像は、換言すれば、撮像領域ＡＲ０内の被写体全体のうちの比較的顕著な温度変化（空間的な温度変化）が生じている箇所が写る画像部分の輝度変化が強調されたものとなる一方、均一な温度を有する箇所（その各部の温度が互いにほぼ同一となる箇所）が写る画像部分の輝度が、その温度の大きさ（絶対温度）によらずにほぼ同一の大きさの輝度になるような撮像画像である。
【００３７】
本実施形態の赤外線カメラ１１は、このようなＡＣ特性を有するカメラである。
【００３８】
補足すると、赤外線カメラ１１は、それ自体がＡＣ特性を有するものでなくてもよい。すなわち、赤外線カメラ１１は、該赤外線カメラ１１から出力される映像信号により規定される各画素の輝度が、その画素に投影される被写体の温度の大きさそのものに応じた大きさの輝度となる（温度が高いほど、輝度が高くなる）ような特性を有するカメラであってもよい。その場合には、赤外線カメラの映像信号により規定される撮像画像に映像フィルタ処理を施すことで、上記ＡＣ特性の撮像画像を得ることができる。
【００３９】
対象物監視装置１０は、図示しないＣＰＵ、メモリ、インターフェース回路等により構成される電子回路ユニットである。この対象物監視装置１０は、実装されるプログラムをＣＰＵにより実行することで、所定の制御処理を行う。
【００４０】
具体的には、対象物監視装置１０は、赤外線カメラ１１の撮像画像に基づいて撮像領域ＡＲ０を監視する。そして、該撮像領域ＡＲ０に、自車両１との接触の可能性がある所定種類の対象物が存在することが検知された場合に、該対象物と自車両１の接触を回避するための接触回避処理を実行する。
【００４１】
上記所定種類の対象物は、本実施形態では所定種類の生体、具体的には、人（歩行者）、及び人以外の動物（鹿等、地上を移動する四足動物）である。以降、当該所定種類の生体を特定種生体、自車両１との接触の可能性がある特定種生体を検知対象生体という。
【００４２】
また、上記接触回避処理は、本実施形態では、検知対象生体に対する運転者の注意を喚起する処理（注意喚起処理）である。この接触回避処理では、対象物監視装置１０は、表示器１２に赤外線カメラ１１の撮像画像を表示させつつ、運転者に対する視覚的な警報と聴覚的な警報とをそれぞれ表示器１２、スピーカ１３に行なわせる。
【００４３】
上記対象物監視装置１０に関して、図２を参照してさらに説明する。対象物監視装置１０には、赤外線カメラ１１の映像信号が入力されると共に、車両１に搭載された各種センサの検出信号が入力される。
【００４４】
本実施形態では、対象物監視装置１０には、車両１のヨーレートを検出するヨーレートセンサ２１、車両１の車速を検出する車速センサ２２、運転者によるブレーキ操作（ブレーキペダルの踏み込み）を検出するブレーキセンサ２３、外気温を検出する外気温センサ２４、及び車両１のフロントガラスのワイパー（図示省略）の動作状態を検出するワイパーセンサ２５の検出信号（又はワイパーの操作指令信号）が入力される。
【００４５】
また、対象物監視装置１０には、前記表示器１２及びスピーカ１３が接続されており、該表示器１２の表示と、スピーカ１３の音響出力とが対象物監視装置１０により制御されるようになっている。
【００４６】
そして、対象物監視装置１０は、実装されるプログラムをＣＰＵにより実行することによって実現される機能（ソフトウェア構成により実現される機能）又はハードウェア構成（入出力回路や演算回路等）により実現される主要な機能として、赤外線カメラ１１の撮像画像（前記ＡＣ特性の撮像画像）を取得する撮像画像取得部３１と、該撮像画像に基づいて撮像領域ＡＲ０に存在する検知対象生体を検知する処理をそれぞれ実行する第１対象物検知処理部３２及び第２対象物検知処理部３３と、第１対象物検知処理部３２及び第２対象物検知処理部３３のいずれか一方により前記検知対象生体が検知された場合に、前記接触回避処理（注意喚起処理）を実行する接触回避処理部３４とを備える。
【００４７】
上記第１対象物検知処理部３２、第２対象物検知処理部３３は、それぞれ本発明における第１対象物種別判定手段、第２対象物種別判定手段としての機能を含むものである。
【００４８】
なお、対象物監視装置１０は、複数のＣＰＵ又はプロセッサにより各別の処理を並行して行い得る（並列処理を行い得る）ように構成されていてもよい。また、対象物監視装置１０は、単一の電子回路ユニットにより構成されたものである必要はなく、相互に通信可能な複数の電子回路ユニットにより構成されていてもよい。
【００４９】
次に、対象物監視装置１０のより詳細な処理を図３〜図５のフローチャートを参照して説明する。
【００５０】
対象物監視装置１０は、所定の制御処理周期で、図３のフローチャートに示す処理を実行する。対象物監視装置１０は、まず、撮像画像取得部３１によりＳＴＥＰ１の処理を実行する。この処理では、撮像画像取得部３１は、赤外線カメラ１１の撮像画像を取得する。
【００５１】
より詳しくは、撮像画像取得部３１は、赤外線カメラ１１に監視領域ＡＲ０の撮像を行なわせ、その撮像に応じて赤外線カメラ１１から出力される映像信号をＡ／Ｄ変換することで、各画素の輝度値をデジタル値で表す撮像画像（前記ＡＣ特性の撮像画像）を取得する。そして、撮像画像取得部３１は、取得した撮像画像を画像メモリ（図示省略）に記憶保持する。
【００５２】
なお、撮像画像取得部３１は、最新の撮像画像を含めて、所定時間前までの期間分の複数の撮像画像を画像メモリに記憶保持させる。
【００５３】
補足すると、赤外線カメラ１１がＡＣ特性を有するものでない場合には、撮像画像取得部３１は、赤外線カメラの映像信号により規定される撮像画像に映像フィルタ処理を施すことで、ＡＣ特性の撮像画像を取得するようにすればよい。
【００５４】
次いで、対象物監視装置１０は、ＳＴＥＰ２において、第１対象物検知処理部３２により検知対象生体を検知する処理を実行する。また、対象物監視装置１０は、第２対象物検知処理部３３の処理を実行するための所定の動作条件が成立するか否かをＳＴＥＰ３で判断する。
【００５５】
そして、対象物監視装置１０は、該動作条件が成立する場合に、ＳＴＥＰ４において、第２対象物検知処理部３３により検知対象生体を検知する処理を実行する。なお、上記動作条件が成立しない場合には、第２対象物検知処理部３３の処理は省略される。
【００５６】
ＳＴＥＰ２〜４の処理の詳細は後述するが、ＳＴＥＰ２の処理と、ＳＴＥＰ３の判断結果が肯定的となる場合のＳＴＥＰ４の処理とによって、撮像領域ＡＲ０に検知対象生体が存在する場合に、その存在が検知される。
【００５７】
なお、ＳＴＥＰ２の処理と、ＳＴＥＰ３，４の処理とは、例えば、それぞれ各別のＣＰＵにより並列処理で実行するようにしてもよい。あるいは、ＳＴＥＰ２の処理と、ＳＴＥＰ３，４の処理とを、例えば時分割処理によって直列的に実行するようにしてもよい。
【００５８】
次いで、対象物監視装置１０は、ＳＴＥＰ２又４の処理によって検知対象生体が検知されたか否かをＳＴＥＰ５で判断する。そして、この判断結果が肯定的である場合（検知対象生体が検知された場合）に、ＳＴＥＰ６の処理を接触回避処理部３４により実行する。ＳＴＥＰ６では、接触回避処理部３４は、検知対象生体と自車両１との将来の接触を回避するための接触回避処理（注意喚起処理）を実行する。
【００５９】
具体的には、接触回避処理部３４は、表示器１２に赤外線カメラ１１の撮像画像を表示させつつ、その撮像画像中の検知対象生体の画像を強調表示するように表示器１２を制御する。例えば、接触回避処理部３４は、表示器１２に表示させた撮像画像中の検知対象生体の画像を所定色の枠で囲んで表示させ、あるいは、その枠を点滅させることにより、該検知対象生体の画像を強調表示する。
【００６０】
また、接触回避処理部３４は、撮像領域（監視領域）ＡＲ０に、自車両１との接触の可能性がある検知対象生体が存在することを示す警報音又は音声を出力させるようにスピーカ１３を制御する。
【００６１】
このような表示器１２の表示の制御と、スピーカ１３の制御とによって、自車両１との接触の可能性がある検知対象生体に関する視覚的な警報と聴覚的な警報とが運転者に対してなされる。ひいては、自車両１との接触の可能性がある検知対象生体に対する運転者の注意が喚起される。これにより、運転者は、該検知対象生体と、自車両１との接触を適切に回避し得るような運転操作（ブレーキ操作等）を行うこととなり、当該接触を回避することができる。
【００６２】
なお、撮像領域ＡＲ０に自車両１との接触の可能性が有ると判断された検知対象生体が存在していても、運転者による車両１のブレーキ操作がなされている場合には、運転者が検知対象生体の存在を認識していて、該検知対象生体との接触を回避しようとしていると考えられる。そのため、本実施形態では、接触回避処理部３４は、前記ブレーキセンサ２３の出力によって、運転者による車両１のブレーキ操作がなされていることを検知した場合には、上記の接触回避処理（注意喚起処理）を省略する。
【００６３】
ただし、車両１のブレーキ操作がなされている状況でも、例えばブレーキペダルの踏み込み量、あるいは、車両１の減速度合いに応じて、接触回避処理を実行するか否かを選択するようにしてもよい。あるいは、ブレーキ操作のなされているか否かによらずに、接触回避処理を実行するようにしてもよい。
【００６４】
補足すると、本実施形態では、検知対象生体と自車両１との接触を回避するために、表示器１２による視覚的な報知と、スピーカ１３による聴覚的な報知とによって、運転者の注意を喚起するようにしたが、一方の報知だけを行なうようにしてもよい。
【００６５】
あるいは、上記視覚的な報知と聴覚的な報知との両方又は一方の報知の代わりに、運転席を振動させる等の体感的な報知を行なうことで、運転者の注意を喚起するようにしてもよい。
【００６６】
また、車両１のブレーキ装置が、その制動力を、油圧制御等によって、ブレーキペダルの操作に応じた制動力から調整し得る構成のものである場合には、運転者の注意を喚起することに加えて、ブレーキ装置の制動力を自動的に増加させるようにしてもよい。
【００６７】
次に、説明を後回しにしたＳＴＥＰ２〜４の処理を以下に説明する。
【００６８】
まず、第１対象物検知処理部３２及び第２対象物検知処理部３３の処理に関する基本的な事項を説明しておく。
【００６９】
検知対象生体が属する種類の生体である前記特定種生体（人又は人以外の動物）の温度は、通常の環境下（外気温がさほど高温でない環境下等）では、路面等、特定種生体の周辺の物体の温度よりも高い。このため、赤外線カメラ１１の撮像画像（ＡＣ特性の撮像画像）における特定種生体の画像の輝度は、通常、その背景の被写体（路面、建物の壁面等）の画像の輝度に比して高輝度なものとなる。
【００７０】
ただし、外気温が高温である場合、あるいは、降雨時等の場合においては、特定種生体（人又は動物）の温度は、その周辺の物体の温度よりも低くなる場合がある。そのような場合には、赤外線カメラ１１の撮像画像における特定種生体の輝度は、上記の通常の場合と異なり、その背景の被写体（路面、建物の壁面等）の画像の輝度に比して低輝度なものとなる。
【００７１】
例えば、図７の上段の図に例示する如く、赤外線カメラ１１の撮像画像中の特定種生体５１（図示例では、人）の画像がその背景の被写体の画像よりも低輝度（暗い）なものとなる。
【００７２】
このような現象に鑑み、上記第１対象物検知処理部３２は、撮像領域ＡＲ０に特定種生体が存在する場合に、撮像画像における特定種生体の画像の輝度が、その背景の被写体の画像の輝度よりも高輝度なものとなることを前提として、検知対象生体である可能性のある対象物（自車両１との接触の可能性があり、且つ、特定種生体である可能性がある対象物）を抽出して、その対象物の種別が特定種生体（人又は人以外の動物）であるか否か判定する処理を実行する。そして、第１対象物検知処理部３２は、その処理によって、検知対象生体を検知する。
【００７３】
一方、第２対象物検知処理部３３は、撮像領域ＡＲ０に特定種生体が存在する場合に、撮像画像における特定種生体の画像の輝度が、その背景の被写体の画像の輝度よりも低輝度なものとなることを前提として、検知対象生体である可能性のある対象物を抽出して、その対象物の種別が特定種生体であるか否か判定する処理を実行する。
そして、第２対象物検知処理部３３は、その処理によって、検知対象生体を検知する。
【００７４】
この場合、赤外線カメラ１１の撮像画像における特定種生体の画像の輝度が、その背景の被写体の画像の輝度よりも低輝度なものとなるのは、基本的には、前記したように外気温が高温である環境下、あるいは、降雨時の環境下で生じる現象である。
【００７５】
このため、対象物監視装置１０は、前記ＳＴＥＰ３において、第２対象物検知処理部３３の処理を行なうべき所定の動作条件が成立する場合に、第２対象物検知処理部３３の処理（ＳＴＥＰ４の処理）を実行する。
【００７６】
上記所定の動作条件は、外気温が所定温度以上の高温であるか、又は降雨時である場合に成立するものとされ、外気温が所定温度未満の低温であり、且つ、降雨時でない場合に上記所定の動作条件が成立しないものとされる。
【００７７】
そして、対象物監視装置１０は、外気温が所定温度以上の高温であるか否かを外気温センサ２４による外気温の検出値に基づいて判断する。
【００７８】
また、対象物監視装置１０は、ワイパーセンサ２５の出力（又はワイパーの操作指令信号）により示されるワイパーの作動状況に基づいて、降雨時であるか否かを判断する。具体的には、対象物監視装置１０は、ワイパーが動作中である場合に、降雨時と判断し、ワイパーが動作中でない場合に、降雨時でないと判断する。
【００７９】
なお、降雨時であるか否かは、雨滴センサを用いて検知するようにしてもよい。あるいは、通信により天候情報を受信して、降雨時であるか否かを認識するようにしてもよい。
【００８０】
また、上記所定の動作条件が成立しない場合（外気温が所定温度未満である場合、あるいは、降雨時でない場合）でも、適宜、第２対象物検知処理部３３の処理を実行するようにしてもよい。
【００８１】
以上を踏まえて、第１対象物検知処理部３２及び第２対象物検知処理部３３の処理を具体的に説明する。
【００８２】
まず、ＳＴＥＰ２における第１対象物検知処理部３２の処理は、図４のフローチャートに示す如く実行される。
【００８３】
第１対象物検知処理部３２は、まず、ＳＴＥＰ２−１において、２値化抽出処理を実行する。この２値化抽出処理では、第１対象物検知処理部３２は、赤外線カメラ１１の撮像画像から２値化画像を生成する。そして、第１対象物検知処理部３２は、その２値化画像から検知対象生体である可能性のある対象物（検知対象生体の候補の対象物）の画像を抽出する。
【００８４】
上記２値化画像は、高低２種類の輝度値の画素により構成される画像、例えば白の輝度値（最大の輝度値）と黒の輝度値（最小の輝度値）との２種類の輝度値の画素により構成される画像である。
【００８５】
この２値化画像は、赤外線カメラ１１の撮像画像において所定の第１閾値以上の輝度を有する画素を、高輝度値（白の輝度値）の画素、第１閾値よりも小さい輝度を有する画素を、低輝度値（黒の輝度値）の画素とすることで生成される。
【００８６】
上記第１閾値は、本実施形態では、撮像画像における輝度の分布状態、例えば撮像画像の各画素の輝度と画素数（出現頻度）との関係を表すヒストグラムに基づいて決定される。図６は、そのヒストグラムのグラフの例を示している。そして、図中のＹth1が、このヒストグラムに対応して決定される上記第１閾値の例である。
【００８７】
図示の如く、第１閾値Ｙth1は、撮像画像の輝度分布のヒストグラムにおいて、高輝度側で画素数がピーク（極大値）となる輝度値Ｙ１の近辺の輝度（例えばＹ１を中心とする所定範囲内の輝度）がＹth1以上となるように、Ｙ１よりも小さい値に決定される。
【００８８】
なお、第１閾値Ｙth1は、あらかじめ定められた所定値（定数値）であってもよい。あるいは、第１閾値Ｙth1は、外気温等に応じて設定してもよい。第１閾値Ｙth1は、人等の特定種生体が、背景の被写体の温度よりも高い温度となるような一般的な環境下で、該特定種生体を赤外線カメラ１１により撮像した場合に、その撮像画像における特定種生体の画像の輝度が、上記第１閾値Ｙth1以上となるように設定されておればよい。
【００８９】
上記の如く生成される２値化画像においては、撮像領域ＡＲ０に特定種生体が存在する場合、通常は、該特定種生体の画像が高輝度値（白の輝度値）の画像として得られる。ただし、構造物あるいは他車両の一部（比較的温度が高くなっている部分）等、特定種生体でない物体の画像が、２値化画像における高輝度値の画像として得られる場合もある。
【００９０】
ＳＴＥＰ２−１では、第１対象物検知処理部３２は、上記の如く２値化画像を生成した後、該２値化画像の高輝度領域（高輝度値の画素（白の画素）により構成される領域）から、検知対象生体の候補となる対象物（これは本発明における種別判定対象物に相当する）の画像を抽出する。
【００９１】
具体的には、第１対象物検知処理部３２は、２値化画像の高輝度領域において、その縦方向に相互に重なりを持つ各ランレングスデータのラインの組により形成される高輝度部分を、対象物の画像として抽出する。
【００９２】
上記ランレングスデータのラインというのは、２値化画像の高輝度領域において、２値化画像の横方向に連続する高輝度値（白の輝度値）の画素により構成される個々のラインである。そして、その各ラインの始点（又は終点）の画素位置と、該ラインの長さ（画素数）とにより構成されるデータ（あるいは、当該画素位置及び長さを規定し得るデータ）がランレングスデータである。
【００９３】
以上の如く、ＳＴＥＰ２−１の処理（２値化抽出処理）が実行される。
【００９４】
第１対象物検知処理部３２は、次に、ＳＴＥＰ２−２において、トラッキング処理を実行する。このトラッキング処理は、２値化画像から抽出される対象物の画像の時刻間追跡を行なう処理である。
【００９５】
より具体的には、トラッキング処理は、時刻ｋ（現在の制御処理周期の時刻）で２値化画像から抽出された個々の対象物の画像が、時刻ｋ−１（前回の制御処理周期の時刻）で２値化画像から抽出された対象物と同一の対象物の画像であるか否かを判断し、時刻ｋ（現在の制御処理周期の時刻）で抽出された個々の対象物の画像にラベル（識別子）を付する処理である。
【００９６】
このトラッキング処理では、２値化画像における対象物の画像（又は該画像の外接四角形）の重心位置、面積、及び縦横の長さの比率等に基づいて、時刻ｋと時刻ｋ−１とで画像を抽出した対象物の同一性が判断される。例えば、上記重心位置、面積、及び縦横の長さの比率のそれぞれの変化量（時刻ｋと時刻ｋ−１との間の変化量）が所定の許容範囲内であれば、両時刻ｋ，ｋ−１で抽出された対象物の画像が互いに同一の対象物の画像であると判断される。
【００９７】
そして、時刻ｋ−１で抽出された対象物と同一の対象物の画像については、時刻ｋ−１と同じラベルが付され、時刻ｋ−１で抽出されていない新たな対象物の画像については、新たなラベルが付される。
【００９８】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−３において、車両認識処理を実行する。この車両認識処理は、対象物の画像の配置パターンに基づいて、他車両の構成要素に相当する対象物の画像を認識する処理である。
【００９９】
自車両１の前方の撮像領域ＡＲ０に、例えば前走車が存在する場合、赤外線カメラ１１の撮像画像において、該前走車の左右のテールライトの部分の画像と、左右の後輪のタイヤの部分の画像と、排気口の部分の画像とが比較的高輝度なものとなる場合が多い。この場合、前記２値化抽出処理において、図８に模式的に示す如く、前走車の左右のテールライトの画像部分Ａ１，Ａ２と、左右の後輪のタイヤの画像部分Ａ４，Ａ５と、排気口の画像部分Ａ３とが高輝度の対象物の画像として抽出される。
【０１００】
これらの画像部分Ａ１〜Ａ５の配置パターンは、互いに類似する輝度分布又は外形状のテールライトの画像部分Ａ１，Ａ２が対となって２値化画像の横方向に並んでおり、且つ、これらの画像部分Ａ１，Ａ２の下側に排気口の画像部分Ａ３が存在し、且つ、画像部分Ａ１，Ａ２の下側で、互いに類似する輝度分布又は外形状のタイヤの画像部分Ａ４，Ａ５が対となって２値化画像の横方向に並んでいる、という特徴的な配置パターンとなる。
【０１０１】
そこで、ＳＴＥＰ２−３においては、第１対象物検知処理部３２は、２値化画像において、上記の特徴的な配置パターンを有する複数の対象物（５個の対象物）の画像の組を探索する。そして、第１対象物検知処理部３２は、当該配置パターンを有する複数の対象物の画像の組が存在する場合には、それらの複数の対象物の画像は、他車両の構成要素の画像である（検知対象生体の画像ではない）と判定する。
【０１０２】
なお、排気口の画像部分Ａ３が存在せずとも、例えば４個の画像部分Ａ１，Ａ２，Ａ４，Ａ５が上記の配置パターンで存在する場合に、それらの４個の画像部分Ａ１，Ａ２，Ａ４，Ａ５が、他車両しての対向車の構成要素の画像部分であると判定してもよい。その場合は、画像部分Ａ１，Ａ２は、対向車のヘッドライトの画像に相当するものとなる。
【０１０３】
次に、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−４において、横断者認識処理を実行する。なお、ＳＴＥＰ２−４以降の処理（ＳＴＥＰ２−４の処理を含む）は、前記２値化抽出処理で高輝度の画像を有するものとして抽出された対象物のうち、上記車両認識処理で、他車両の構成要素であると判定された対象物を除外した対象物に関して実行される処理である。
【０１０４】
上記横断者認識処理は、対象物が、自車両１が走行している道路を横断している人（横断者）であるか否を判断する処理である。
【０１０５】
自車両１が走行中の道路を人が横断する場合、その横断者の歩幅方向が自車両１の車幅方向となる。そのため、赤外線カメラ１１の撮像画像における横断者の両脚の画像は、末広がりの配置パターン（「ハ」の形の配置パターン）となっている場合が多い。
【０１０６】
そこで、ＳＴＥＰ２−４の横断者認識処理においては、第１対象物検知処理部３２は、赤外線カメラ１１の撮像画像における対象物の画像（２値化抽出処理で高輝度部分が抽出された対象物の撮像画像中での画像）が、その下部に、末広がりの配置パターンで横方向に並ぶ一対の画像部分（両脚に相当する画像部分）を有する場合に、該対象物が、横断者であると判断する。
【０１０７】
なお、本実施形態では、横断者認識処理で横断者と判断された対象物は、人であると確定されたものではなく、該対象物が人であるか否かは後述の処理を経て最終的に確定される。従って、横断者認識処理での判断は暫定的なものである。
【０１０８】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−５において、距離算出処理を実行する。この距離算出処理は、自車両１からの対象物の距離（図１のＺ軸方向の距離）の推定値を算出すると共に、自車両１に対する該対象物の実空間位置を推定する処理である。
【０１０９】
この距離算出処理では、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−４の横断者認識処理で横断者であると判断された対象物と、それ以外の対象物とで各別の処理によって、自車両１からの対象物の距離を推定する。
【０１１０】
具体的には、横断者認識処理で横断者であると判断された対象物については、第１対象物検知処理部３２は、まず、該対象物が人であると仮定した場合の該対象物の概略の身長Ｈを決定する。この場合、第１対象物検知処理部３２は、横断者であると判断された対象物の画像のサイズの特徴に基づいて、該対象物が大人及び子供のいずれであるかを判断する。
【０１１１】
例えば、赤外線カメラ１１の撮像画像における該対象物の頭部相当部の画像の横方向の幅ｗと、該対象物の画像の縦方向のトータルの長さｈとの比率ｗ／ｈが、あらかじめ定めた所定の閾値よりも大きい場合に、該対象物が子供であると判断される。また、比率ｗ／ｈが、上記所定の閾値以下である場合には、該対象物が大人であると判断される。
【０１１２】
そして、第１対象物検知処理部３２は、対象物が大人であると判断した場合には、大人の標準的な身長（例えば１７０ｃｍ）を該対象物の概略の身長Ｈとして決定し、対象物が子供であると判断した場合には、子供の標準的な身長（例えば１２０ｃｍ）を該対象物の概略の身長Ｈとして決定する。
【０１１３】
さらに、第１対象物検知処理部３２は、対象物の決定した身長Ｈと、撮像画像における該対象物の画像の縦方向のトータルの長さｈと、図示しないメモリにあらかじめ記憶保持されている赤外線カメラ１１の焦点距離Ｆとから、次式（１）により、自車両１と対象物（横断者）との間の距離Ｚの推定値を算出する。
【０１１４】
Ｚ＝Ｆ・Ｈ／ｈ    ……（１）
また、第１対象物検知処理部３２は、撮像画像における対象物（横断者）の位置（画像中心に対する横方向及び縦方向の位置）と、上記距離Ｚと、焦点距離Ｆとから幾何学的な演算によって、車両１の車幅方向及び高さ方向における対象物（横断者）の位置（実空間での位置）の推定値を算出する。
【０１１５】
具体的には、撮像画像における対象物（横断者）の横方向の位置ｘ（長さの単位での位置）と縦方向の位置ｙ（長さの単位での位置）とにそれぞれ、Ｚ／Ｆを乗じることによって、車両１の車幅方向での対象物の位置（図１のＸ軸方向の位置）と車両１の高さ方向での対象物の位置（図１のＸ軸方向及びＹ軸方向に直交する方向の位置）とが算出される。
【０１１６】
これにより、ＳＴＥＰ２−４の横断者認識処理で横断者と判断された対象物の距離Ｚ及び実空間位置が推定される。
【０１１７】
一方、横断者であると判断された対象物以外の対象物については、第１対象物検知処理部３２は、撮像画像における対象物の画像のサイズの時間的変化率に基づいて自車両１からの該対象物の距離を推定する。
【０１１８】
具体的は、例えば、時刻ｋ（現在時刻）で抽出された対象物の画像の縦方向の長さｈ(k)と、その直前の時刻ｋ−１で抽出された同一の対象物（同じラベルの対象物）の画像の縦方向の長さｈ(k-1)との比率h(k)／ｈ(k-1)（該対象物の画像の拡大率）と、自車両１の現在の車速Ｖと、時刻ｋ，ｋ−１の間の時間差Δｔ（制御処理周期）とから、次式（２）により、自車両１と対象物との間の距離Ｚの推定値が算出される。
【０１１９】
Ｚ＝Ｖ・Δｔ／（（ｈ(k)／ｈ(k-1)）−１）  ……（２）
また、第１対象物検知処理部３２は、対象物が横断者である場合と同様に、撮像画像における対象物の位置（画像中心に対する横方向及び縦方向の位置）と、上記距離Ｚと、焦点距離Ｆとから、幾何学的な演算によって、車両１の車幅方向及び高さ方向における対象物の位置（実空間での位置）の推定値を算出する。
【０１２０】
これにより、ＳＴＥＰ２−４の横断者認識処理で横断者と判断された対象物以外の対象物の距離Ｚ及び実空間位置が推定される。
【０１２１】
補足すると、車両１にステレオカメラを構成する２台の赤外線カメラを搭載するようにしてもよい。その場合には、ステレオ測距の手法によって、任意の対象物の自車両１からの距離を推定することができる。また、赤外線カメラ１１とは別に、レーダ等の測距装置を車両１に搭載し、その測距装置により対象物の自車両１からの距離を計測するようにしてもよい。
【０１２２】
次に、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−６において、領域判別処理を実行する。この領域判別処理は、撮像画像に写っている対象物が、自車両１との接触の可能性のある対象物であるか否かを判別する処理である。
【０１２３】
具体的には、第１対象物検知処理部３２は、距離及び実空間位置を推定した各対象物（特定種生体である可能性がある対象物）について、該対象物の存在位置（実空間位置）が、撮像領域ＡＲ０のうち、図１に示すように設定される接触判定領域ＡＲ１（図１の点描領域）内の位置である場合に、該対象物（例えば図１にＰ１で示す対象物）と自車両１との将来の接触の可能性があると判断する。
【０１２４】
上記接触判定領域ＡＲ１は、撮像領域ＡＲ０のうち、自車両１からの距離が、自車両１の車速（検出値）に応じて決定した距離値Ｚ１（例えば車速に所定の比例定数を乗じた値）以下となり、且つ、自車両１の正面前方で、自車両１の車幅αの両側のそれぞれに所定の余裕幅βを加算してなる幅（＝α＋２β）を有する領域として設定される。
【０１２５】
また、第１対象物検知処理部３２は、検知対象生体の存在位置（実空間位置）が、撮像領域ＡＲ０のうち、接触判定領域ＡＲ１の左右の外側）で図１に示すように設定される進入判定領域ＡＲ２，ＡＲ３（図１の車線領域）内の位置であり、且つ、該対象物の移動ベクトルの向きが接触判定領域ＡＲ１に進入する向きである場合にも、該対象物（例えば図１にＰ２、Ｐ３で示す対象物）と自車両１との将来の接触の可能性があると判断する。
【０１２６】
上記進入判定領域ＡＲ２，ＡＲ３は、撮像領域ＡＲ０のうち、自車両１からのの距離が、上記距離値Ｚ１以下となる領域から、接触判定領域ＡＲ１を除いた領域として設定される。
【０１２７】
また、対象物の移動ベクトルの向きは、例えば該対象物の所定時間前までの実空間位置の時系列から特定される。
【０１２８】
なお、上記接触判定領域ＡＲ１及び進入判定領域ＡＲ２，ＡＲ３は、自車両１の高さ方向にも範囲を有する領域（自車両１の車高よりも高い所定の高さ以下の領域）である。そして、該所定の高さよりも高い位置に存在する対象物は、自車両１との将来の接触の可能性が無いものと判断される。
【０１２９】
ＳＴＥＰ２−６の領域判別処理では、以上の如く対象物と自車両１との接触の可能性の有無が判断される。
【０１３０】
次に、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−７において、構造物／車両認識処理を実行する。なお、ＳＴＥＰ２−７以降の処理（ＳＴＥＰ２−７の処理を含む）は、上記領域判別処理で、自車両１との接触の可能性が無いと判断された対象物を除外した対象物（自車両１との接触の可能性が有る対象物）に関して実行される処理である。
【０１３１】
上記構造物／車両認識処理は、対象物が構造物又は車両であるか否かを判定する処理である。
【０１３２】
この構造物／車両認識処理では、第１対象物検知処理部３２は、赤外線カメラ１１の撮像画像中に、対象物が構造物又は車両であるか否かを判定するための画像領域（マスク領域）を該対象物の画像（高輝度部分）の近辺に設定する。その画像領域のサイズは、該対象物に関してＳＴＥＰ２−５で算出された距離に応じて決定される。
【０１３３】
そして、第１対象物検知処理部３２は、この画像領域内での対象物の画像の形状もしくはサイズの特徴等に基づいて、該対象物が構造物又は車両であるか否かを判定する。
【０１３４】
例えば、対象物の画像が直線部分もしくは直角な角部を有する場合、あるいは、あらかじめ登録された構造物もしくは車両の形状を有する場合、あるいは、自車両１からの距離及び画像の形状が互いに同一である対象物（他車両の一対のテールライト又はヘッドライトに相当する一対の対象物）の画像が撮像画像の横方向に所定範囲内の間隔（自車両１からの距離に応じた所定範囲内の間隔）で並んでいる場合に、該対象物が構造物又は車両であると判定される。
【０１３５】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、上記構造物／車両認識処理の対象とした各対象物毎に、該対象物が構造物又は車両であると判定されたか否かをＳＴＥＰ２−８で確認する。そして、第１対象物検知処理部３２は、構造物又は車両であると判定された対象物については、該対象物が検知対象生体ではないことから、以降の処理（ＳＴＥＰ２−９からの処理）を省略する。
【０１３６】
一方、第１対象物検知処理部３２は、構造物又は車両であると判定されなかった対象物について、ＳＴＥＰ２−９において人認識処理を実行する。この人認識処理は、対象物が人（歩行者）であるか否かを判定する処理である。
【０１３７】
この人認識処理では、第１対象物検知処理部３２は、赤外線カメラ１１の撮像画像中に、対象物が人であるか否かを判定するための画像領域（マスク領域）を該対象物の画像（高輝度部分）の近辺に設定する。その画像領域は、例えば縦長の方形領域であり、そのサイズ（縦幅及び横幅）は、該対象物が人であると仮定した場合に、該画像領域内に人の画像の全体が包含されるように、該対象物に関してＳＴＥＰ２−５で算出された距離に応じて決定される。
【０１３８】
そして、第１対象物検知処理部３２は、この画像領域内での対象物の画像の形状、サイズ、輝度分布等の特徴に基づいて、対象物が人（横断者を含む）であるか否かを判定する。その判定の具体的な手法としては、例えば特開２００３−２８４０５７号公報にて本願出願人が提案した手法を採用することができる。
【０１３９】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、上記人認識処理の対象とした各対象物毎に、該対象物が人であると判定されたか否かをＳＴＥＰ２−１０で確認する。そして、第１対象物検知処理部３２は、人であると判定された対象物については、ＳＴＥＰ２−１４において、当該対象物を検知対象生体として確定し、当該対象物に関する処理を終了する。
【０１４０】
一方、第１対象物検知処理部３２は、人であると判定されなかった対象物に関して、ＳＴＥＰ２−１１からの処理を実行する。
【０１４１】
ＳＴＥＰ２−１１では、第１対象物検知処理部３２は、動物検知用の所定の動作条件が成立するか否かを判断する。そして、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−１１の動作条件が成立する場合に、ＳＴＥＰ２−１２において、対象物が人以外の動物であるか否か判定する処理である動物認識処理を実行し、ＳＴＥＰ２−１１の動作条件が成立しない場合には、この動物認識処理の実行を省略する。
【０１４２】
ここで、自車両１の周辺に多数の人が存在する場合、あるいは、自車両１が市街地を走行している場合には、自車両１の周辺に動物が居ないか、もしくは、自車両１が走行中の路面上に道路脇から動物が出てくる可能性は極めて低いと考えられる。
【０１４３】
そこで、本実施形態では、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−９の人認識処理によって検知された人の総数（人であると判定された対象物の総数）と、第２対象物検知処理部３３の後述するＳＴＥＰ４−１０の人認識処理によって現時点までに検知された人の総数との総和の個数（以降、人検知総数という）が、所定数以上の多数である場合、又は、自車両１が市街地を走行していると判断される場合に、ＳＴＥＰ２−１１において、動物検知用の動作条件が成立しないものと判断する。
【０１４４】
また、第１対象物検知処理部３２は、上記人検知総数が所定数未満（ゼロを含む）であり、且つ、自車両１の走行中の地域が市街地でないと判断される場合に、ＳＴＥＰ２−１１において、動物検知用の動作条件が成立するものと判断する。
【０１４５】
この場合、自車両１が市街地を走行中であるか否かは、例えば、赤外線カメラ１１の撮像画像、あるいは、ナビゲーション装置の地図情報等に基づいて判断される。
【０１４６】
補足すると、前記人検知総数が所定数未満である場合に、自車両１の走行中の地域が市街地であるか否かによらずに、動物検知用の動作条件が成立するものと判断するようにしてもよい。その場合、自車両１が市街地を走行中であるか否かの判断は不要である。
【０１４７】
あるいは、自車両１の走行中の地域が市街地でないと判断される場合に、人検知総数によらずに、動物検知用の動作条件が成立するものと判断するようにしてもよい。その場合、人検知総数が所定数以上であるか否かの判断は不要である。
【０１４８】
ＳＴＥＰ２−１１で動物検知用の動作条件が成立しない場合には、第１対象物検知処理部３２の今回の（現在の）制御処理周期での処理は終了する。
【０１４９】
一方、ＳＴＥＰ２−１１で動物検知用の動作条件が成立する場合には、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−１２の動物認識処理を実行する。
【０１５０】
この動物認識処理では、第１対象物検知処理部３２は、人認識処理で人であると判定されなかった対象物について、該対象物が人以外の動物（本実施形態では、鹿等の四足動物）であるか否かを判定する。
【０１５１】
具体的には、第１対象物検知処理部３２は、赤外線カメラ１１の撮像画像中に、対象物が動物（四足動物）であるか否かを判定するための画像領域（マスク領域）を該対象物の画像（高輝度部分）の近辺に設定する。その画像領域は、例えば横長の方形領域であり、そのサイズ（縦幅及び横幅）は、該対象物が鹿等の四足動物であると仮定した場合に、該画像領域内に動物の画像の全体が包含されるように、該対象物に関してＳＴＥＰ２−５で算出された距離に応じて決定される。
【０１５２】
そして、第１対象物検知処理部３２は、この画像領域内での対象物の画像の形状、サイズ等の特徴に基づいて、対象物が動物（四足動物）であるか否かを判定する。例えば、動物の胴部に相当する横長の高輝度部分があり、且つ、その横長の高輝度部分の横方向の一端部寄りの上部に頭部に相当する高輝度部分があり、且つ、横長の高輝度部分の下部に、動物の前部側及び後部側の脚部に相当する高輝度部分がある場合に、該対象部が動物であると判定される。
【０１５３】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、上記動物認識処理の対象とした各対象物毎に、該対象物が動物であると判定されたか否かをＳＴＥＰ２−１３で確認する。
【０１５４】
そして、第１対象物検知処理部３２は、動物であると判定された対象物が存在した場合には、その対象物について、ＳＴＥＰ２−１４において、当該対象物を検知対象生体として確定した上で、今回の制御処理周期での処理を終了する。また、第１対象物検知処理部３２は、動物であると判定された対象物が存在しなかった場合には、今回の制御処理周期での処理を終了する。
【０１５５】
以上が、第１対象物検知処理部３２の処理の詳細である。
【０１５６】
次に、第２対象物検知処理部３３について説明する。前記ＳＴＥＰ３の動作条件が成立した場合に実行されるＴＥＰ４における第１対象物検知処理部３２の処理は、図５のフローチャートに示す如く実行される。
【０１５７】
第２対象物検知処理部３３は、まず、ＳＴＥＰ４−１において、反転撮像画像を生成する。反転撮像画像は、赤外線カメラ１１の撮像画像（以降、原撮像画像ということがある）の各画素の輝度（階調値）の高低を反転させた画像、すなわち、反転撮像画像中の各画素を、それに対応する原撮像画像中の画素の輝度が高いほど暗くなり、且つ、対応する原撮像画像中の画素の輝度が低いほど明るくなるようにした画像である。
【０１５８】
具体的には、反転撮像画像の各画素の輝度値は、原撮像画像の対応画素（反転撮像画像の画素と同じ位置の画素）の輝度値を、最大輝度値（上限輝度値）から差し引くことにより決定される。例えば、原撮像画像の各画素の輝度が、８ビットの階調値（０〜２５５の階調値）の範囲で表される場合を想定する。この場合、原撮像画像の任意の１つの画素の輝度値Ｙc（０〜２５５のいずれかの値）であるとすると、反転撮像画像における対応画素の輝度値は（２５５−Ｙc）の階調値とされる。
【０１５９】
このように反転撮像画像を生成することで、図７の上段の図に示した如く、原撮像画像に写る特定種生体としての人５１の画像の輝度が、背景の画像の輝度よりも低いものとなっている場合に、反転撮像画像においては、図７の下段の図に示す如く、人６１の画像の輝度が背景の画像の輝度よりも高いものとなるようにすることができる。
【０１６０】
次いで、第２対象物検知処理部３３は、ＳＴＥＰ４−２において、２値化抽出処理を実行する。この２値化抽出処理では、第２対象物検知処理部３３は、反転撮像画像から高低２種類の輝度値の画素により構成される２値化画像を生成する。
【０１６１】
この２値化画像は、反転撮像画像において、所定の第２閾値以上の輝度を有する画素を、高輝度値（白の輝度値）の画素、第２閾値よりも小さい輝度を有する画素を、低輝度値（黒の輝度値）の画素とすることで生成される。
【０１６２】
上記第２閾値は、原撮像画像又は反転撮像画像における輝度の分布状態、例えば原撮像画像又は反転撮像画像の各画素の輝度と画素数（出現頻度）との関係を表すヒストグラムに基づいて決定される。
【０１６３】
例えば、原撮像画像のヒストグラムが、図６に示したようなものである場合において、図中の所定の輝度値Ｙth2を反転させた輝度値（＝最大輝度値−Ｙth2）が第２閾値Ｙth2'として設定される。以降、輝度値Ｙth2を反転前第２閾値Ｙth2という。
【０１６４】
上記反転前第２閾値Ｙth2は、原撮像画像の輝度分布のヒストグラムにおいて、低輝度側で画素数がピーク（極大値）となる輝度値Ｙ２の近辺の輝度（例えばＹ２を中心とする所定範囲内の輝度）がＹth2以下となるように、Ｙ２よりも大きい値に決定される。
【０１６５】
このように、第２閾値Ｙth2'を決定することは、反転撮像画像の輝度分布のヒストグラムにおいて、高輝度側で画素数がピーク（極大値）となる輝度値（＝図６のＹ２の反転輝度値）の近辺の輝度（Ｙ２の反転輝度値を中心とする所定範囲内の輝度）がＹth2'以上となるように、Ｙ２の反転輝度値よりも小さい値に第２閾値Ｙth2'を決定することと同等である。
【０１６６】
なお、第２閾値Ｙth2'は、あらかじめ定められた所定値（定数値）であってもよい。あるいは、第２閾値Ｙth2'は、外気温等に応じて設定してもよい。また、第２閾値Ｙth2'は、前記第１閾値Ｙth1と同じ値であってもよい。
【０１６７】
第２閾値Ｙth2'は、人等の特定種生体が、背景の被写体の温度よりも低い温度となるような環境下で、該特定種生体を赤外線カメラ１１により撮像した場合に、原撮像画像の輝度を反転させた反転撮像画像における特定種生体の画像の輝度が、上記第２閾値Ｙth2'以上となるように設定されておればよい。
【０１６８】
ＳＴＥＰ４−２では、第２対象物検知処理部３３は、上記の如く反転撮像画像に対応する２値化画像を生成した後、該２値化画像の高輝度領域（高輝度値の画素（白の画素）により構成される領域）から、検知対象生体の候補となる対象物（これは本発明における種別判定対象物に相当する）の画像を抽出する。この抽出処理は、前記ＳＴＥＰ２−１における抽出処理と同じ仕方で行なわれる。
【０１６９】
以上の如くＳＴＥＰ４−２の２値化抽出処理が実行される。この場合、反転撮像画像に対応する２値化画像の高輝度領域から抽出される対象物の画像は、原撮像画像の低輝度領域に含まれる画像である。
【０１７０】
次に、第２対象物検知処理部３３は、ＳＴＥＰ４−３において、トラッキング処理を実行する。このトラッキング処理は、前記ＳＴＥＰ２−２のトラッキング処理と同じ仕方で実行される。
【０１７１】
次いで、第２対象物検知処理部３３は、ＳＴＥＰ４−４の処理を実行する。この処理では、第２対象物検知処理部３３は、反転撮像画像及びその２値化画像のそれぞれの全体領域のうち、第１対象物検知処理部３２の処理（詳しくは、図４のＳＴＥＰ２−３又はＳＴＥＰ２−７の処理）によって、構造物又は車両であると判定された対象物の画像の存在領域を以降の処理（ＳＴＥＰ４−５からの処理）の対象から除外する。
【０１７２】
そして、第２対象物検知処理部３３は、除外した領域の配置位置及びサイズを図示しないメモリに記憶保持する。
【０１７３】
なお、構造物又は車両であると判定された対象物の画像の存在領域を除外するというのは、その存在領域に、検知対象生体の候補の画像が存在しないとみなすことを意味する。
【０１７４】
以降、第２対象物検知処理部３３は、反転撮像画像又その２値化画像を用いて（ただし、ＳＴＥＰ４−４で除外した領域を除く）、ＳＴＥＰ４−５における横断者認識処理、ＳＴＥＰ４−６における距離算出処理、ＳＴＥＰ４−７における領域判別処理、ＳＴＥＰ４−８における構造物／車両認識処理、ＳＴＥＰ４−９における判断処理（対象物が構造物又車両であると判定されたか否かの確認処理）、ＳＴＥＰ４−１０における人認識処理、ＳＴＥＰ４−１１における判断処理（対象物が人であると判定されたか否かの確認処理）、及びＳＴＥＰ４−１２の処理（検知対象生体を確定する処理）を、それぞれ、前記ＳＴＥＰ２−４、ＳＴＥＰ２−５、ＳＴＥＰ２−６、ＳＴＥＰ２−７、ＳＴＥＰ２−８、ＳＴＥＰ２−９、ＳＴＥＰ２−１０、ＳＴＥＰ２−１４と同じ仕方で実行する。
【０１７５】
この場合、本実施形態では、第２対象物検知処理部３３の処理では、演算処理負荷の軽減等のために、対象物が動物（四足動物）であるか否かの判定を行なう処理は行われない。具体的には、ＳＴＥＰ４−１０の人認識処理によって人でないと判定された対象物（ＳＴＥＰ４−１１の判断結果が否定的となる対象物）について、該対象物が動物（四足動物）であるか否かの判定は行われない。
【０１７６】
ただし、ＳＴＥＰ２−９の人認識処理によって、人でないと判定された対象物に関して、前記ＳＴＥＰ２−１１〜２−１３と同様の処理を行って、動物検知用の動作条件が成立する場合に、該対象物が動物（四足動物）であるか否かの判定を行うようにしてもよい。
【０１７７】
以上が、第２対象物検知処理部３３の処理の詳細である。
【０１７８】
なお、本発明との対応関係について補足すると、前記撮像画像取得部３１は、本発明における撮像画像取得手段に相当する。
【０１７９】
また、第１対象物検知処理部３２は、本発明における第１対象物種別判定手段としての機能を含んでいる。この場合、第１対象物検知処理部３２のＳＴＥＰ２−３、２−７、２−９、２−１２の処理が、本発明における第１判定処理に相当する。
【０１８０】
また、第２対象物検知処理部３３は、本発明における第２対象物種別判定手段としての機能を含んでいる。この場合、第２対象物検知処理部３３のＳＴＥＰ４−８、４−１０の処理が、本発明における第２判定処理に相当する。
【０１８１】
以上説明した本実施形態によれば、赤外線カメラ１１の撮像画像（原撮像画像）の高輝度領域から、検知対象生体を検知する処理を実行する第１対象物検知処理部３２と、原撮像画像の低輝度領域（反転撮像画像の高輝度領域）から検知対象生体を検知する処理を実行する第２対象物検知処理部３３を備えることによって、検知対象生体の温度が背景の被写体の温度よりも高温である場合及び低温である場合のいずれの場合でも、検知対象生体を検知するようにすることができる。
【０１８２】
また、第２対象物検知処理部３３のＳＴＥＰ４−５からの処理は、第１対象物検知処理部３２の処理によって既に、構造物又車両であると判定された対象物の画像の存在領域を除外して行なわれる。
【０１８３】
このため、第２対象物検知処理部３３の処理で種別の判定を行なう対象物を必要最小限に留めるようにして、第２対象物検知処理部３３の処理の演算負荷を軽減することができる。ひいては、第１対象物検知処理部３２及び第２対象物検知処理部３３の両方の処理に必要なトータルの時間が極力短くなるようにすることができ、検知対象対象生体の検知が遅れるのを防止することができる。
【０１８４】
また、第１対象物検知処理部３２の処理では、ＳＴＥＰ２−１１の動作条件が成立しない場合（自車両１の周辺に鹿等の四足動物が居る可能性が極めて低い場合）には、動物認識処理は実行されず、該動作条件が成立する場合にだけ動物認識処理が実行される。
【０１８５】
このため、自車両１の周辺に多くの人が存在して、人認識処理の演算負荷が多くなっても、第１対象物検知処理部３２のトータルの演算負荷が過大になるのが抑制される。
【０１８６】
また、ＳＴＥＰ２−１１の動作条件が成立して、動物認識処理を実行する場合であっても、この場合には、自車両１の周辺に多くの人が存在する可能性は低いので、ＳＴＥＰ２−９の人認識処理における演算負荷は比較的少ないものとなる。従って、この場合でも、第１対象物検知処理部３２のトータルの演算負荷が過大になるのが抑制される。
【０１８７】
従って、第１対象物検知処理部３２の演算負荷が過大になるのを防止することができ、ひいては、撮像領域ＡＲ０に存在するいずれかの検知対象生体の検知が遅くなるようなことを防止することができる。
【０１８８】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態を図９を参照して説明する。なお、本実施形態は、第１対象物検知処理部３２の一部の処理だけが第１実施形態と相違するものである。このため、本実施形態の説明は、第１実施形態と相違する事項を中心に行い、第１実施形態と同一の事項については、説明を省略する。
【０１８９】
図９を参照して、本実施形態では、第１対象物検知処理部３２は、図４のＳＴＥＰ２−８の後の、ＳＴＥＰ２−９〜２−１４の処理に代えて、図９のフローチャートに示すＳＴＥＰ２−１５〜２−２０の処理を実行する。
【０１９０】
すなわち、本実施形態における第１対象物検知処理部３２は、第１実施形態で説明したＳＴＥＰ２−８の判断結果が否定的となる対象物（前記ＳＴＥＰ２−７の構造物／車両認識処理で、構造物又は車両でないと判定された対象物）について、ＳＴＥＰ２−１５において、対象物が人以外の動物（本実施形態では四足動物）であるか否かを判定する動物認識処理を実行する。このＳＴＥＰ２−１５の動物認識処理は、第１実施形態における前記ＳＴＥＰ２−１２と同じ仕方で実行される。
【０１９１】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、上記動物認識処理の対象とした各対象物毎に、該対象物が動物（四足動物）であると判定されたか否かをＳＴＥＰ２−１６で確認する。そして、第１対象物検知処理部３２は、動物であると判定された対象物については、ＳＴＥＰ２−２０において、当該対象物を検知対象生体として確定し、当該対象物に関する処理を終了する。
【０１９２】
一方、第１対象物検知処理部３２は、動物であると判定されなかった対象物に関して、ＳＴＥＰ２−１７からの処理を実行する。
【０１９３】
ＳＴＥＰ２−１７では、第１対象物検知処理部３２は、人検知用の所定の動作条件が成立するか否かを判断する。そして、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−１７の動作条件が成立する場合に、ＳＴＥＰ２−１８において、対象物が人であるか否かを判断する人認識処理を実行し、ＳＴＥＰ２−１７の動作条件が成立しない場合には、人認識処理の実行を省略する。
【０１９４】
ここで、自車両１の周辺に多数の動物が存在する場合には、自車両１の周辺に人が居る可能性は極めて低いと考えられる。
【０１９５】
そこで、本実施形態では、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−１５の動物認識処理によって検知された動物の総数（動物であると判定された対象物の総数。以降、動物検知総数という）が、所定数以上の多数である場合に、ＳＴＥＰ２−１７において、人検知用の動作条件が成立しないものと判断する。
【０１９６】
また、第１対象物検知処理部３２は、上記動物検知総数が所定数未満（ゼロを含む）である場合に、ＳＴＥＰ２−１７において、人検知用の動作条件が成立するものと判断する。
【０１９７】
ＳＴＥＰ２−１７で人検知用の動作条件が成立しない場合には、第１対象物検知処理部３２の今回の（現在の）制御処理周期での処理は終了する。
【０１９８】
一方、ＳＴＥＰ２−１７で動物検知用の動作条件が成立する場合には、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−１８の人認識処理を実行する。
【０１９９】
この人認識処理は、第１実施形態における前記ＳＴＥＰ２−９と同じ仕方で実行される。
【０２００】
次いで、第１対象物検知処理部３２は、ＳＴＥＰ２−１８の人認識処理の対象とした各対象物毎に、該対象物が人であると判定されたか否かをＳＴＥＰ２−１９で確認する。
【０２０１】
そして、第１対象物検知処理部３２は、人であると判定された対象物が存在した場合には、その対象物について、ＳＴＥＰ２−２０において、当該対象物を検知対象生体として確定した上で、今回の制御処理周期での処理を終了する。また、第１対象物検知処理部３２は、人であると判定された対象物が存在しなかった場合には、今回の制御処理周期での処理を終了する。
【０２０２】
以上が、本実施形態における第１対象物検知処理部３２の処理である。また、以上説明した事項以外は、前記第１実施形態と同じである。
【０２０３】
なお、本発明との対応関係について補足すると、前記撮像画像取得部３１は、本発明における撮像画像取得手段に相当する。
【０２０４】
また、第１対象物検知処理部３２は、本発明における第１対象物種別判定手段としての機能を含んでいる。この場合、第１対象物検知処理部３２のＳＴＥＰ２−３、２−７、２−１５、２−１８の処理が、本発明における第１判定処理に相当する。
【０２０５】
また、本実施形態における第２対象物検知処理部３３は、前記第１実施形態の場合と同様に、本発明における第２対象物種別判定手段としての機能を含んでいる。この場合、第２対象物検知処理部３３のＳＴＥＰ４−８、４−１０の処理が、本発明における第２判定処理に相当する。
【０２０６】
以上説明した本実施形態によれば、第１実施形態と同様に、検知対象生体の温度が背景の被写体の温度よりも高温である場合及び低温である場合のいずれの場合でも、検知対象生体を検知するようにすることができる。
【０２０７】
また、第１実施形態と同様に、第２対象物検知処理部３３のＳＴＥＰ４−５からの処理は、第１対象物検知処理部３２の処理によって既に、構造物又車両であると判定された対象物の画像の存在領域を除外して行なわれる。
【０２０８】
このため、第２対象物検知処理部３３の処理で種別の判定を行なう対象物を必要最小限に留めるようにして、第２対象物検知処理部３３の処理の演算負荷を軽減することができる。
【０２０９】
また、本実施形態では、第１対象物検知処理部３２の処理では、ＳＴＥＰ２−１７の動作条件が成立しない場合（自車両１の周辺に人が居る可能性が極めて低い場合）には、人認識処理は実行されず、該動作条件が成立する場合にだけ人認識処理が実行される。
【０２１０】
このため、自車両１の周辺に多くの動物が存在して、動物認識処理の演算負荷が多くなっても、第１対象物検知処理部３２のトータルの演算負荷が過大になるのが抑制される。
【０２１１】
また、ＳＴＥＰ２−１７の動作条件が成立して、人認識処理を実行する場合であっても、この場合には、自車両１の周辺に多くの動物が存在する可能性は低いので、ＳＴＥＰ２−１５の動物認識処理における演算負荷は比較的少ないものとなる。従って、この場合でも、第１対象物検知処理部３２のトータルの演算負荷が過大になるのが抑制される。
【０２１２】
従って、第１対象物検知処理部３２の演算負荷が過大になるのを防止することができ、ひいては、撮像領域ＡＲ０に存在するいずれかの検知対象生体の検知が遅くなるようなことを防止することができる。
【０２１３】
［変形態様について］
次に、前記第１実施形態あるいは第２実施形態の変形態様を説明する。
【０２１４】
前記第１実施形態では、第１対象物検知処理部３２の処理において、ＳＴＥＰ２−１１の動物検知用の動作条件が成立しない場合に、ＳＴＥＰ２−１２の動物認識処理を行なわないようにした。ただし、動物検知用の動作条件が成立しない場合に、該動作条件が成立する場合よりも演算量の少ない処理（例えば対象物が動物であると判定する条件を、ＳＴＥＰ２−１２の動物認識処理よりも緩和した処理、あるいは、動物であるか否かを判定する対象物の撮像画像中での存在位置をＳＴＥＰ２−１２の動物認識処理よりも限定した処理等）によって、対象物が動物であるか否かを判定するようにしてもよい。
【０２１５】
また、前記第２実施形態における第１対象物検知処理部３２の処理においては、ＳＴＥＰ２−１７の人検知用の動作条件が成立しない場合に、該動作条件が成立する場合よりも演算量の少ない処理（例えば対象物が人であると判定する条件を、ＳＴＥＰ２−１８の人認識処理よりも緩和した処理、あるいは、人であるか否かを判定する対象物の撮像画像中での存在位置をＳＴＥＰ２−１８の人物認識処理よりも限定した処理等）によって、対象物が人であるか否かを判定するようにしてもよい。
【０２１６】
また、前記第１実施形態又は第２実施形態における第２対象物検知処理部３３の処理において、ＳＴＥＰ４−１０の人認識処理で人でないと判定された対象物に関して、第１実施形態における第１対象物検知処理部３２と同様に、動物検知用の動作条件が成立する場合に、動物認識処理を実行するようにしてもよい。
【０２１７】
また、例えば、第１実施形態又は第２実施形態における第２対象物検知処理部３３の処理で、対象物が構造物又は車両であるか否かを判定し得るようにして、第１対象物検知処理部３２と第２対象物検知処理部３３とのいずれか一方の処理部で、ある対象物が構造物又は車両であると判定された場合に、他方の処理部において、該対象物の画像の存在領域を除外して、対象物の種別を判定する処理を行うようにしてもよい。
【０２１８】
また、前記第１実施形態又は第２実施形態における第２対象物検知処理部３３の処理では、反転撮像画像を用いたが、原撮像画像をそのまま用いて、原撮像画像の低輝度領域から対象物を抽出し、その対象物の種別を判定するようにしてもよい。ただし、前記第１実施形態又は第２実施形態のように反転撮像画像を用いることで、第１対象物検知処理部３２と第２対象物検知処理部３３との多くの処理のプログラムを共通化することができる。ひいては、対象物監視装置１０の設計コストを低減できる。
【０２１９】
また、前記第１実施形態又は第２実施形態において、第１対象物検知処理部３２と第２対象物検知処理部３３とで異なる種類の対象物の種別を判定し得るようにしてもよい。
【０２２０】
また、前記第１実施形態又は第２実施形態では、赤外線カメラ１１が車両１に搭載された場合を例にとって説明したが、赤外線カメラ１１は、道路又は施設の入口等（赤外線カメラにより生体等を監視しようとする任意の箇所）に設置されたものであってもよい。
【符号の説明】
【０２２１】
１…車両、１０…対象物監視装置、１１…赤外線カメラ、３１…撮像画像取得部（撮像画像取得手段）、３２…第１対象物検知部（第１対象物種別判定手段）、３３…第２対象物検知部（第２対象物種別判定手段）。
【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８】
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【図９】
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【図１】
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【図７】
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