(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
識別用画像における対象物を識別する対象物識別装置であって、
前記識別用画像の対称性を算出する対称性フィルタと、
前記対称性フィルタにより算出された前記識別用画像の対称性に応じて前記対象物が前記識別用画像の中央付近に位置しているか否かが判断され、前記判断の結果に基づいて選択される第１の識別器及び第２の識別器と
を備えており、
前記第１の識別器が、対象物がその中央付近に位置している学習用画像を用いて学習させた学習型識別器であり、
前記第２の識別器が、対象物がその中央付近以外に位置している学習用画像を用いて学習させた学習型識別器であることを特徴とする対象物識別装置。
【請求項２】
前記判断の結果に基づいて前記第１の識別器が選択された場合には、該第１の識別器を用いて第１の識別処理が行われ、該第１の識別処理にて前記識別用画像における対象物が識別されなかった場合には、前記第２の識別器を用いて第２の識別処理が行われるように構成されている請求項１に記載の対象物識別装置。
【請求項３】
前記判断の結果に基づいて前記第２の識別器が選択された場合には、該第２の識別器を用いて第１の識別処理が行われ、該第１の識別処理にて前記識別用画像における対象物が識別されなかった場合には、前記第１の識別器を用いて第２の識別処理が行われるように構成されている請求項１に記載の対象物識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の周囲に存在する対象物を識別するための対象物識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、交通事故、交通渋滞、環境汚染などの道路交通問題を解決することを目的とした高度交通システム（ＩＴＳ：Intelligent Transport System）が注目されている。ＩＴＳとは、情報通信技術を用いて、人、道路及び車両をネットワーク経由で接続することにより、安全性、輸送効率、及び快適性の向上を達成し、環境保全に資する道路交通を実現する社会システムである。ＩＴＳの分野の中でも、交通事故に関する問題は特に重要な問題である。交通事故死亡者数は、近年減少傾向にあるものの、交通事故死亡者の中で歩行者が占める割合は増加傾向にある。歩行者が交通事故に遭うと死亡事故につながりやすく、道路交通環境において歩行者は交通弱者であるといえる。そのため、歩行者を最優先にした交通事故対策が急務である。
【０００３】
交通事故予防のための車両側からのアプローチとして、予防安全（アクティブ・セーフティー）技術がある。この技術は、車両の周辺環境の認識を行うことにより、車両周辺に存在する障害物をドライバに警告したり、車両自らが事故の回避行動をとる技術である。周辺環境の認識には、レーザレーダなどの距離測定機器による認識や、特許文献１及び２に記載されているような、車載カメラからの画像を解析することによる画像処理技術による認識がある。
【０００４】
また、歩行者画像のＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量をアダブースト学習識別器で学習させ、当該識別器を用いて、歩行者を識別する手法が特許文献３及び非特許文献１に記載されている。特に非特許文献１においては、歩行者がいると考えられる領域を切り出すために、差分ステレオを用いて、前景領域を抽出し歩行者識別を行っている。さらに、歩行者の識別率を向上させるために、複数の識別器を用いている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−１６５１７０号公報
【特許文献２】特開２０１０−２２５１０７号公報
【特許文献３】特開２００９−３０１１０４号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】有江誠、外５名、「ＨＯＧ特徴量と差分ステレオによる複数識別器を用いた人物検出」、精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集、公益社団法人精密工学会、２０１０年９月１０日、ｐｐ．４４７，４４８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献３に記載の識別器を用いて歩行者を識別する場合には、カメラ画像内にて選択された、識別を行う領域において、歩行者がその領域の中央に位置していることが望ましい。ある一定の識別性能を得るためである。しかし、歩行者がその中央に位置するものとなるように正確に領域を選択することは容易ではない。
【０００８】
また、非特許文献１では、歩行者がいると考えられるとして切り出された全ての領域に対して、複数の識別器を順次用いて識別するため、用いる識別器の数だけ時間がかかり、計算コストも増加する。また、切り出された領域における歩行者の位置が、当該領域の中央からずれる場合がある。この場合には、カメラ画像内をくまなく検索し、歩行者が中央に位置するような領域が見つかるまで、検索を繰り返す必要があり、計算コストがさらに大きくなる。また、中央に歩行者がいることを前提とした識別器で識別するため、対象物が中央以外に位置する画像を識別すると、識別結果が誤りとなることが多い。
【０００９】
車両の走行中にあっては、対象物を迅速に識別し、すみやかにドライバへ知らせることが求められるため、対象物の識別の精度を高めつつ、対象物識別のための計算時間及び計算コストを減少させることが求められる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の目的を達成するために、本願に開示する識別用画像における対象物を識別する対象物識別装置は、前記識別用画像の対称性を算出する対称性フィルタと、前記対称性フィルタにより算出された前記識別用画像の対称性に応じて前記対象物が前記識別用画像の中央付近に位置しているか否かが判断され、前記判断の結果に基づいて選択される第１の識別器及び第２の識別器とを備えている。そして、前記第１の識別器が、対象物がその中央付近に位置している学習用画像を用いて学習させた学習型識別器であり、前記第２の識別器が、対象物がその中央付近以外に位置している学習用画像を用いて学習させた学習型識別器であることを特徴とする。
【００１１】
より詳細には、前記対象物識別装置は、前記判断の結果に基づいて前記第１の識別器が選択された場合には、該第１の識別器を用いて第１の識別処理が行われ、該第１の識別処理にて前記識別用画像における対象物が識別されなかった場合には、前記第２の識別器を用いて第２の識別処理が行われるように構成されている。
【００１２】
より詳細には、前記対象物識別装置は、前記判断の結果に基づいて前記第２の識別器が選択された場合には、該第２の識別器を用いて第１の識別処理が行われ、該第１の識別処理にて前記識別用画像における対象物が識別されなかった場合には、前記第１の識別器を用いて第２の識別処理が行われるように構成されている。
【発明の効果】
【００１３】
本願の開示内容によれば、対象物の識別の精度を高めつつ、対象物識別のための計算時間及び計算コストを減少させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ステレオカメラのカメラ座標系を示す説明図である。
【図２】対象物識別装置のブロック図である。
【図３】対象物識別装置が行う処理のフローチャートである。
【図４】ステレオ視差画像の一例を示す説明図である。
【図５】俯瞰マップの一例を示す説明図である。
【図６】識別領域画像の一例を示す説明図である。
【図７】対象物識別装置が行う歩行者識別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】識別領域画像の別の例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［１．対象物識別装置の概要］
図１から図６を参照して、本発明の一実施形態に係る対象物識別装置を説明する。まず、図１に示すように、車両１の前部には、第１カメラ２ａと第２カメラ２ｂとからなるステレオカメラ２が取り付けられている。ステレオカメラ２を用いて車両１の前方を撮影することができる。このステレオカメラ２については、キャリブレーションと呼ばれる、カメラパラメータ及びステレオパラメータを取得するための処理が予め行われている。
【００１６】
図１にはステレオカメラ２のカメラ座標系も示している。第１カメラ２ａと第２カメラ２ｂとを結ぶ線分の中点の直下にある路面上の点を原点Ｏとする。この原点Ｏから車両１の直進方向に対して左に向かう軸をｘ軸とする。また、原点Ｏから上方に向かう軸をｙ軸とする。さらに、原点Ｏから車両１の直進方向に向かう、路面と平行な軸をｚ軸とする。ｘ軸とｙ軸とｚ軸とは原点Ｏにて互いに垂直に交差している。
【００１７】
そして、図２に示すように、第１カメラ２ａと第２カメラ２ｂとは、車両１に搭載された対象物識別装置３に接続されている。対象物識別装置３は、画像取り込み部３１と、ステレオ演算部３２と、対象物識別領域設定部３３と、エッジ画像生成部３４と、視差マスク適用部３５と、ＨＯＧ特徴量算出部３６と、対称性フィルタ３７と、歩行者識別部３８と、メモリ３９とを備えている。前記処理部３１〜３８のそれぞれが行う処理の詳細と、その処理の結果、出力されてメモリ３９に保存される情報の詳細とについては後述する。
【００１８】
メモリ３９には、前記キャリブレーションの結果得られたステレオカメラ２のカメラパラメータ及びステレオパラメータも保存されている。
【００１９】
次に、図３を参照して対象物識別装置３の処理の詳細を説明する。まずステップＳ１にて、ステレオカメラ２は車両１の前方を撮影する。得られたカメラ画像は、対象物識別装置３内の画像取り込み部３１によって取り込まれ、カメラ画像３９１としてメモリ３９に保存される。
【００２０】
ステップＳ２では、ステレオ演算部３２が、前記カメラパラメータ及びステレオパラメータを用いて、カメラ画像３９１をステレオ処理し、３次元のデータ情報をもったステレオ視差画像３９２を算出してメモリ３９に保存する。
【００２１】
ステレオ視差画像３９２の一例であるステレオ視差画像３９２ａを図４に示している。ステレオ視差画像３９２ａには、車両１の前方に位置する対象物４ａ及び４ｂが写っている。さらに、このステレオ視差画像３９２ａには、画素毎に、立体物として認識された対象物４ａ及び４ｂの原点Ｏからの距離情報が含まれている。この距離情報と、当該画素のステレオ視差画像３９２ａにおける座標とを用いて、対象物４ａ及び４ｂの３次元位置を計算することができる。なお、ステレオ視差画像３９２ａにおいて、立体物として認識されなかった画素には距離情報が含まれていない。
【００２２】
ステップＳ３では、対象物識別領域設定部３３が、路面から所定の長さ以下の高さを持つ対象物をステレオ視差画像３９２から抽出し、ｘ−ｚ平面における当該対象物の分布図である俯瞰マップ３９３を作成する。この俯瞰マップ３９３は、例えば、対象物の３次元位置に基づき、当該対象物の大きさを、車両１の周囲を上空から俯瞰したｘ−ｚ平面上に表すことにより作成される。
【００２３】
このステップＳ３について詳しく説明する。まず、ステレオ視差画像３９２において距離情報が含まれる画素について、その画素の３次元位置情報からｙ軸方向成分を消去する。このようにして、距離情報が含まれるステレオ視差画像３９２内の画素の３次元位置情報をｘ−ｚ平面における２次元位置情報に変換する。この３次元位置情報から２次元位置情報への変換結果を用いて、俯瞰マップ内の画素の画素値を計算する。この画素値の初期値は０である。そして、ステレオ視差画像３９２内の対応する画素の画素値に応じた所定の値を前記初期値から始めて加算していくことにより、俯瞰マップ内の各画素の最終的な画素値が求められる。その結果、歩行者など対象物が存在する俯瞰マップ内の画素においては加算が多く行われるため、当該画素の画素値が対象物の存在しない画素の画素値と比べて大きくなる。
【００２４】
以上のようにして、ステレオ視差画像３９２から俯瞰マップ３９３が得られる。図５に示している俯瞰マップ３９３ａは、図４に示したステレオ視差画像３９２ａから得られるものである。
【００２５】
続いてステップＳ４では、対象物識別領域設定部３３が、俯瞰マップ３９３において歩行者などの対象物が存在する可能性がある領域を決定し、第１カメラ２ａまたは第２カメラ２ｂのいずれかのカメラ画像上の対応する領域を設定する。このようにして設定された領域のエッジ画像３９４がステップＳ５にてエッジ画像生成部３４により作成される。
【００２６】
ステップＳ６では、視差マスク適用部３５が、エッジ画像３９４に視差マスクを適用することにより得られる画像である識別領域画像３９５を生成する。識別領域画像３９５は、後述するステップＳ８の識別処理にて用いられる識別用画像である。視差マスクとは、エッジ画像３９４において識別対象物の距離及びそれに近い距離データを持つ画素のみを残して、それ以外の領域をマスキングすなわち除外する処理のことである。この視差マスクを適用することにより、後述する対称性フィルタ３７の性能を向上させることができる。
【００２７】
図６に、識別領域画像３９５の一例である識別領域画像３９５ａを示している。ここで、（ｐ，ｑ）は識別領域画像３９５ａにおける画素の座標である。また、ｐ＝０の画素列を中心軸Ｃと呼ぶ。この識別領域画像３９５ａは、あるエッジ画像に視差マスクを適用して得られた画像であるが、この視差マスク適用の際に除外された画素はなかったものとする。なお、各画素に施した網掛けの種類の違いは、画素値の違いを示している。
【００２８】
ステップＳ７では、ＨＯＧ特徴量算出部３６が、識別領域画像３９５のＨＯＧ特徴量３９６を算出してメモリ３９に保存する。
【００２９】
ステップＳ８では、対称性フィルタ３７及び歩行者識別部３８が識別領域画像３９５において歩行者の識別を行う。本ステップにより識別結果３９８が出力され、メモリ３９に保存される。この識別結果３９８に応じて、車両１のドライバに対して警告が行われる。
以上が対象物識別装置３による処理の流れである。
【００３０】
［２．歩行者識別の詳細］
続いて、図７及び図８を参照しながら前記ステップＳ８の歩行者識別の詳細について、図６に示した識別領域画像３９５ａを例に説明する。まず、ステップＳ８１１にて対称性フィルタ３７が識別領域画像３９５ａのフィルタ処理を行う。このフィルタ処理とは、識別領域画像３９５ａの左右対称性Ｓｙｍｍを算出することである。左右対称性Ｓｙｍｍの計算は以下の式（１）にしたがって行われる。
【数１】
0005910250.tif 000002
ただし、ｐは正の整数であり、Ｉ（ｐ，ｑ）は、識別領域画像３９５ａ内の座標（ｐ，ｑ）にある画素の画素値である。つまり、式（１）のＩ（ｐ，ｑ）は、識別領域画像３９５ａの中心軸Ｃの右側にある画素の画素値であり、Ｉ（−ｐ，ｑ）は、中心軸Ｃの左側にある画素の画素値である。この式（１）の分子にある総和の計算は、視差マスクにより除外されなかった画素について行う。また、ｎｐｉｘは前記ステップＳ６において視差マスクを適用してできた識別領域画像３９５ａにおいて、視差マスクにより除外されなかった画素の総数である。識別領域画像３９５ａは画素の行数が７、列数が９であるとともに、視差マスク適用の際に除外された画素はなかったため、ｎｐｉｘ＝７×９＝６３である。この式（１）により、識別領域画像３９５ａの左右対称性Ｓｙｍｍが求められ、メモリ３９に保存される。
【００３１】
この左右対称性Ｓｙｍｍの値が小さければ小さいほど、識別領域画像３９５ａの左右対称性は高いといえ、対象物が識別領域画像３９５ａの中心軸Ｃにより近接して位置しているといえる。例えば、図８（Ａ）に示すような識別領域画像３９５ｂの場合には、対象物４ａが中心軸Ｃ付近に位置しているため、左右対称性Ｓｙｍｍの値は比較的小さな値となる。
【００３２】
他方、左右対称性Ｓｙｍｍの値が大きければ大きいほど、識別領域画像３９５ａの左右対称性は低いといえ、対象物が識別領域画像３９５ａの中心軸Ｃからより離れて位置しているといえる。例えば、図８（Ｂ）に示すような識別領域画像３９５ｃの場合には、対象物４ａが中心軸Ｃから離れて位置しているため、左右対称性Ｓｙｍｍの値は比較的大きな値となる。
【００３３】
続いてステップＳ８２１にて、歩行者識別部３８が、対象物が識別領域画像３９５ａの中央付近にあるか否かを判断する。具体的には、左右対称性Ｓｙｍｍが所定のしきい値未満の場合には、対象物が識別領域画像３９５ａの中央付近にあると判断される。さもなければ、対象物が識別領域画像３９５ａの中央付近にはないと判断される。前記判断時のしきい値は、識別画像領域３９５ａ内の画素値の絶対値の平均値、すなわちエッジ強度の平均値や使用する識別器の位置ずれに対する耐性により、動的に設定する。具体的には、識別領域３９５ａ内の画素値の絶対値が大きい場合には、識別領域３９５ａの左右対称性が高くてもＳｙｍｍはより大きな値になるため、しきい値をより大きな値にする。また、使用する識別器が位置ずれに対する認識性能の低下が小さい場合は、許容される位置ずれ量に応じてしきい値をより大きな値に変更する。
【００３４】
次に、歩行者識別部３８は、識別器３９７を用いて歩行者の識別処理を行う。識別器３９７はＨＯＧ特徴量を利用した学習型識別器であり、アダブースト技術を用いて複数作成した弱識別器を適切に選択することにより、高い識別性能を持っている。
【００３５】
識別器３９７には、第１の識別器３９７１と第２の識別器３９７２とがある。第１の識別器３９７１の学習は、歩行者がその中央付近に位置している学習用画像を用いて事前になされている。また、第２の識別器３９７２の学習は、歩行者がその中央付近以外に位置している学習用画像を用いて事前になされている。
【００３６】
図７に戻ると、ステップＳ８２１の判断結果が「正」の場合には、ステップＳ８３１に進む。歩行者識別部３８は、ステップＳ８３１にて第１の識別器３９７１を選択し、該第１の識別器３９７１を用いて識別処理を行う。このステップＳ８３１の結果を受けて、ステップＳ８３２にて歩行者識別部３８は対象物が歩行者であるか否かを判断する。
【００３７】
この判断結果が「正」である場合には、ステップＳ８５１にて歩行者識別部３８は、対象物が歩行者である旨の識別結果３９８を作成する。さもなければ、歩行者識別部３８は、ステップＳ８３３にて第２の識別器３９７２を用いて識別処理を行い、その結果を受けて、ステップＳ８３４にて対象物が歩行者であるか否かを判断する。
【００３８】
この判断結果が「正」である場合には、ステップＳ８５１にて歩行者識別部３８は、対象物が歩行者である旨の識別結果３９８を作成する。さもなければ、ステップＳ８５１にて歩行者識別部３８は、対象物は歩行者ではない旨の識別結果３９８を作成する。
【００３９】
他方、前記ステップＳ８２１の判断結果が「否」の場合には、ステップＳ８４１に進む。歩行者識別部３８は、ステップＳ８４１にて第２の識別器３９７２を選択し、該第２の識別器３９７２を用いて識別処理を行う。このステップＳ８４１の結果を受けて、ステップＳ８４２にて歩行者識別部３８は対象物が歩行者であるか否かを判断する。
【００４０】
この判断結果が「正」である場合には、ステップＳ８５１にて歩行者識別部３８は、対象物が歩行者である旨の識別結果３９８を作成する。さもなければ、歩行者識別部３８は、ステップＳ８４３にて第１の識別器３９７１を用いて識別処理を行い、その結果を受けて、ステップＳ８４４にて対象物が歩行者であるか否かを判断する。
【００４１】
この判断結果が「正」である場合には、ステップＳ８５１にて歩行者識別部３８は、対象物が歩行者である旨の識別結果３９８を作成する。さもなければ、ステップＳ８５１にて歩行者識別部３８は、対象物は歩行者ではない旨の識別結果３９８を作成する。
【００４２】
以上のようにして、歩行者識別の結果である識別結果３９８が作成される。この識別結果３９８に応じて、車両１のドライバに対して警告が行われる。
【００４３】
［３．効果］
【００４４】
上記実施形態では、歩行者がその中央付近に位置した学習用画像を用いて学習させた第１の識別器と、歩行者がその中央付近以外に位置した学習用画像を用いて学習させた第２の識別器という２つの識別器を用いる。そして、識別領域画像の左右対称性が高い場合には、識別処理の第１段階として前記第１の識別器を用いて識別を行い、それでも歩行者であると識別されなかった場合には、識別処理の第２段階として前記第２の識別器を用いて識別を行う。
【００４５】
他方、識別領域画像の左右対称性が低い場合には、識別処理の第１段階として前記第２の識別器を用いて識別を行い、それでも歩行者であると識別されなかった場合には、識別処理の第２段階として前記第１の識別器を用いる。
【００４６】
これに対し、単にステレオカメラを用いる手法では、ステレオマッチングがうまく取れない場合など、対象物の位置を精密に決定できない揚合がある。また、レーザーレーダとカメラを組み合わせた手法では、遠距離でレーザーレーダの分解能が不足し、対象物の位置を精密に決定できない場合がある。また、これら２つの手法のいずれでも、対象物が他の対象物と重なる場合、もしくは対象物が他の対象物と接近して位置している場合には、対象物の位置を精密に決定できないことが多い。このような場合、歩行者などの対象物が、設定された識別領域内の端に寄って位置する可能性があり、対象物がその中央付近に位置している学習用画像により学習させた単一の識別器だけでは十分な識別性能が発揮できないことがある。
【００４７】
もちろん、単一の識別器を用意して、対象物がその中央付近に位置している学習用画像とそうではない学習用画像の双方を当該単一の識別器に学習させることで、対象物が識別領域の中央になかった場合でも識別の精度をある程度高めることはできる。しかし、この方法では、より複雑な対象物を前記単一の識別器に学習させることとなり、かつ当該識別器に使用する特徴量をより多くとる必要があるため、計算コストが大きくなるという問題がある。
【００４８】
このような点を踏まえて、上記実施形態では、学習のさせ方が異なる第１の識別器及び第２の識別器という２つの識別器を用意するとともに、識別領域画像の左右対称性に応じて、第１の識別器と第２の識別器のいずれか一方を第１段階にて用いる。そして、第１段階にて対象物が識別されなかった場合のみ、第２段階にて他方の識別器を用いる。このようにすることで、識別領域画像の中央付近に対象物が位置しているか否かに関わらず、従来よりも高い識別性能を得ることができ、かつ計算コストを減少させることができる。対称性を事前に求めることで、第１段階の識別処理で歩行者を識別できる確率が高くなるからである。
【００４９】
識別器による識別処理の前に行う左右対称性の計算には、式（１）のようななるべく単純なアルゴリズムを用いることにより、計算コストの増加を最低限に抑えることができる。その一方で、このような単純なアルゴリズムでは、対象物の位置を常に正確に推定することは困難である。したがって、左右対称性に応じた識別器の選択の際、不適切な識別器を選択してしまう確率は無視できず、結果として最初に用いた識別器により、非歩行者と識別された場合でも、識別領域内に歩行者が本来存在する可能性を否定できない。そこで、上述したように、第１段階の識別処理にて非歩行者との識別結果を得た場合には、そこで識別処理を終了せずに、他方の識別器を用いて第２段階の識別処理を行う。
【００５０】
左右対称性の計算の際には識別領域画像を利用するため、特別な計算コストが発生せず、処理速度の低下を最低限に抑えることができる。
【００５１】
［４．その他］
対象物が歩行者であるかどうかを識別する歩行者識別の形態を示したが、他の形態も考えられる。例えば、対象物が道路標識であるかどうか、あるいは対象物が車両であるかどうかの識別にも対称性フィルタと２つの識別器を備えた対象物識別装置は有用である。この場合は、道路標識あるいは車両が写っている学習用画像を用いて学習させた識別器を用いる。
【００５２】
ステップＳ６の視差マスク適用は必須ではなく必要に応じて行うことができる。視差マスクを適用することにより、左右対称性を算出する領域を制限することができるため、対称性フィルタの性能を向上させることができる。視差マスクを適用しない場合の、式（１）におけるｎｐｉｘは、識別領域画像３９５に含まれる画素の総数に等しく、エッジ画像３９４に含まれる画素の総数とも等しくなる。
【００５３】
また、左右対称性を算出するための式（１）の右辺の分子における和の計算は、中心軸Ｃから左右の所定の幅の領域を除いた領域において算出することもできる。これにより、左右対称性の計算量をさらに削減することができる。
【００５４】
中心軸Ｃに関する左右対称性を算出する形態を示したが、これに限られず、任意の軸に関する対称性を算出してもよい。例えば、図６においてｑ＝４の画素行に関する上下対称性を算出してもよい。
【００５５】
ステレオカメラ２に代えて、カメラとレーダーセンサを用いることもできる。この場合、レーダセンサが出力する識別対象物の３次元位置データを基にステップＳ３にて俯瞰マップを作成する。
【００５６】
前述した対象物識別装置３の機能的構成及び物理的構成は、前述の態様に限られるものではなく、例えば、各機能や物理資源を統合して実装したり、逆に、さらに分散して実装したりすることも可能である。
【符号の説明】
【００５７】
１  車両
２  ステレオカメラ
２ａ  第１カメラ
２ｂ  第２カメラ
３  対象物識別装置
３１  画像取り込み部
３２  ステレオ演算部
３３  対象物識別領域設定部
３４  エッジ画像生成部
３５  視差マスク適用部
３６  ＨＯＧ特徴量算出部
３７  対称性フィルタ
３８  歩行者識別部
３９  メモリ
３９１  カメラ画像
３９２  ステレオ視差画像
３９３  俯瞰マップ
３９４  エッジ画像
３９５  識別領域画像
３９６  ＨＯＧ特徴量
３９７  識別器
３９７１  第１の識別器
３９７２  第２の識別器
３９８  識別結果
４，４ａ，４ｂ  対象物
【図１】
0005910250.tif 000003
【図２】
0005910250.tif 000004
【図３】
0005910250.tif 000005
【図４】
0005910250.tif 000006
【図５】
0005910250.tif 000007
【図６】
0005910250.tif 000008
【図７】
0005910250.tif 000009
【図８】
0005910250.tif 000010