(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
路面上を走行する車両を含む撮像領域内からの光に含まれている偏光方向が互いに異なる２つの偏光を受光して、それぞれの偏光画像を撮像する撮像手段と、
該撮像手段が撮像した２つの偏光画像をそれぞれ所定の識別処理領域に分割し、該識別処理領域ごとに、該２つの偏光画像間における輝度合計値に対する該２つの偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出する差分偏光度算出手段と、
路面の特徴を示す路面特徴データを記憶した路面特徴データ記憶手段と、
上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度と所定の路面識別用閾値とを比較して各識別処理領域を２値化処理した後、上記路面特徴データ記憶手段を記憶された路面特徴データを用いて路面を映し出した識別処理領域を路面領域であると識別し、残りの識別処理領域を、撮像領域内に存在する立体物を映し出した立体物領域であると特定する立体物領域特定手段と、
上記立体物領域特定手段が特定した立体物領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内の車両を映し出した車両領域を識別する車両領域識別処理を行う車両領域識別手段とを有することを特徴とする車両識別装置。
【請求項２】
請求項１の車両識別装置において、
上記車両領域識別手段は、上記立体物領域特定手段が特定した立体物領域の差分偏光度が予め決められた数値範囲内であるか否かを判断し、該数値範囲内であると判断した識別処理領域を車両の窓ガラスを映し出した窓ガラス領域であると識別し、その識別結果を用いて上記車両領域識別処理を行うことを特徴とする車両識別装置。
【請求項３】
請求項２の車両識別装置において、
車両の特徴を示す車両特徴データを記憶した車両特徴データ記憶手段を有し、
上記車両領域識別手段は、上記窓ガラス領域であると識別した識別処理領域の上記２つの偏光画像間における輝度合計値と、上記車両特徴データ記憶手段を記憶された車両特徴データとを用いて、該識別処理領域が車両を映し出した車両領域であるか否かを判定することを特徴とする車両識別装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の車両識別装置において、
上記差分偏光度算出手段が算出した差分偏光度及び上記２つの偏光画像間における輝度合計値を用いて、撮像領域内に存在する物体の環境を検出する環境検出手段と、
該環境検出手段の検出結果に基づいて、上記路面識別用閾値を補正する路面識別用閾値補正手段とを有することを特徴とする車両識別装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の車両識別装置において、
上記車両領域識別手段が識別した車両領域を除く画像領域に対し、撮像領域内の車両以外の予め決められた特定立体物を映し出した特定立体物領域を識別する特定立体物領域識別処理を行う特定立体物領域識別手段を有することを特徴とする車両識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車から撮像した撮像画像に基づいて自車周囲の他車を検出する車両識別装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の車両識別装置は、車両の走行制御や車載機器の制御を行う制御装置や、車両の運転者に有益な情報を提供する情報提供装置などに広く利用されている。具体例を挙げると、例えば、車両の運転者（ドライバー）の運転負荷を軽減させるための、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）等の運転者支援システムに利用されるものが知られている。このような車両走行支援システムにおいては、自車が他車に衝突することを回避したり衝突時の衝撃を軽減したりするための自動ブレーキ機能や警報機能、先行車（他車）との車間距離を維持するための自車速度調整機能などの様々な機能を実現する。そのためには、自車の周囲に存在する他車を適切に区別して認識する（識別する）ことが必要となるので、従来から様々な車両識別装置が提案されている。例えば、特許文献１には、撮像画像内に映し出された車両を判別のための特徴量の検出精度を高めるために、撮像領域内で車両が通過する所定の領域にレーザ光を照射し、そのレーザ光の反射光を利用して、所定領域を通過する車両の立体形状を示す距離画像を生成する車両検出システムが開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の車両識別装置は、撮像画像中の輝度の違いを利用して、路面上を走行する車両が映し出される画像領域を識別するものが多い。しかしながら、撮像画像中にはノイズ成分（識別精度を低下させる輝度情報）が多数含まれているので、撮像画像中の輝度だけでは精度よく他車を識別することができない。
【０００４】
本出願人は、特願２００９−２９５９６３号において、撮像手段が撮像した２つの偏光画像をそれぞれ所定の処理領域に分割し、処理領域ごとに得られる当該２つの偏光画像間における輝度合計値に対する当該２つの偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出した結果を用いて路面上の立体物を識別する方法を提案した。詳しくは、算出した差分偏光度に基づいて識別対象物に対応する処理領域を特定し、識別対象物に対応する処理領域として特定した互いに近接する複数の処理領域を識別対象物の画像領域であると識別する方法である。この方法によれば、輝度の違いを利用する従来の方法では撮像画像中の輝度に明確な違いがないために識別精度が悪い状況であっても、撮像画像中の立体物を高い精度で識別することが可能である。
【０００５】
そして、本発明者らは、鋭意研究の結果、このような差分偏光度を利用することで、識別対象物である他車の検出を、当該他車がおかれている環境（例えば晴天時と雨天時あるいは曇り時との違い、日向と日陰との違いなど）の影響を受けずに、高精度で実現可能であることを見出した。
【０００６】
本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、その目的とするところは、自車の周囲にある他車の検出を、当該他車がおかれている環境の影響を受けずに、高精度で実現可能な車両識別装置、並びに、この車両識別装置を備えた車両制御装置及び情報提供装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、路面上を走行する車両を含む撮像領域内からの光に含まれている偏光方向が互いに異なる２つの偏光を受光して、それぞれの偏光画像を撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した２つの偏光画像をそれぞれ所定の識別処理領域に分割し、該識別処理領域ごとに、該２つの偏光画像間における輝度合計値に対する該２つの偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出する差分偏光度算出手段と、路面の特徴を示す路面特徴データを記憶した路面特徴データ記憶手段と、上記差分偏光度算出手段が算出した各識別処理領域の差分偏光度と所定の路面識別用閾値とを比較して各識別処理領域を２値化処理した後、上記路面特徴データ記憶手段を記憶された路面特徴データを用いて路面を映し出した識別処理領域を路面領域であると識別し、残りの識別処理領域を、撮像領域内に存在する立体物を映し出した立体物領域であると特定する立体物領域特定手段と、上記立体物領域特定手段が特定した立体物領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内の車両を映し出した車両領域を識別する車両領域識別処理を行う車両領域識別手段とを有することを特徴とするものである。
また、請求項２の発明は、請求項１の車両識別装置において、上記車両領域識別手段は、上記立体物領域特定手段が特定した立体物領域の差分偏光度が予め決められた数値範囲内であるか否かを判断し、該数値範囲内であると判断した識別処理領域を車両の窓ガラスを映し出した窓ガラス領域であると識別し、その識別結果を用いて上記車両領域識別処理を行うことを特徴とするものである。
また、請求項３の発明は、請求項２の車両識別装置において、車両の特徴を示す車両特徴データを記憶した車両特徴データ記憶手段を有し、上記車両領域識別手段は、上記窓ガラス領域であると識別した識別処理領域の上記２つの偏光画像間における輝度合計値と、上記車両特徴データ記憶手段を記憶された車両特徴データとを用いて、該識別処理領域が車両を映し出した車両領域であるか否かを判定することを特徴とするものである。
また、請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の車両識別装置において、上記差分偏光度算出手段が算出した差分偏光度及び上記２つの偏光画像間における輝度合計値を用いて、撮像領域内に存在する物体の環境を検出する環境検出手段と、該環境検出手段の検出結果に基づいて、上記路面識別用閾値を補正する路面識別用閾値補正手段とを有することを特徴とするものである。
また、請求項５の発明は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の車両識別装置において、上記車両領域識別手段が識別した車両領域を除く画像領域に対し、撮像領域内の車両以外の予め決められた特定立体物を映し出した特定立体物領域を識別する特定立体物領域識別処理を行う特定立体物領域識別手段を有することを特徴とするものである。
【０００８】
本発明者らの研究の結果、詳しくは後述するが、路面上を走行する車両を含む撮像領域を撮像した撮像画像においては、識別対象物である車両を映し出した識別処理領域は当該撮像領域内の他の物体を映し出した識別処理領域との間で高いコントラストが得られることが判明した。しかも、その高いコントラストは、当該車両がおかれている環境（例えば、晴天である時と雨天あるいは曇りである時との違い、日向と日陰との違いなど）の影響が違っても、維持される。よって、本発明は、差分偏光度に基づいて車両を識別するので、車両がおかれている環境の影響を受けずに、当該車両の検出を高精度に行うことができる。
【発明の効果】
【０００９】
以上、本発明によれば、他車がおかれている環境の影響を受けずに、当該他車の検出を高精度に行うことができるという優れた効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る運転者支援システムの機能ブロック図である。
【図２】同運転者支援システムにおける車両検出処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】同運転者支援システムに利用可能な偏光カメラの一構成例を示す説明図である。
【図４】同運転者支援システムに利用可能な偏光カメラの他の構成例を示す説明図である。
【図５】同運転者支援システムに利用可能な偏光カメラの更に他の構成例を示す説明図である。
【図６】同運転者支援システムに利用可能な偏光カメラの更に他の構成例を示す説明図である。
【図７】同運転者支援システムに利用可能な偏光カメラの更に他の構成例を示す説明図である。
【図８】同運転者支援システムに利用可能な偏光カメラの更に他の構成例を示す説明図である。
【図９】路面及び立体物を判別するための処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】高速道路を走行している車両に搭載した偏光カメラにより撮像して得た差分偏光度画像を示したものである。
【図１１】同差分偏光度画像について路面及び立体物の判別処理を施した後の画像を示したものである。
【図１２】撮像領域内の路面が濡れた状態であるか乾燥状態であるかを判別するためのフローチャートである。
【図１３】立体物領域であると判定された領域の中から車両候補領域を決定するためのフローチャートである。
【図１４】（ａ）は自車の進行方向前方を撮影するように車内に設置された偏光カメラにより撮像した晴れの日のモノクロ輝度画像であり、（ｂ）はその差分偏光度画像である。
【図１５】（ａ）は自車の進行方向前方を撮影するように車内に設置された偏光カメラにより撮像した雨の日のモノクロ輝度画像であり、（ｂ）はその差分偏光度画像である。
【図１６】アスファルト面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより差分偏光度画像を撮像する実験内容の概要を示す説明図である。
【図１７】実験室においてアスファルト面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより撮像して得た差分偏光度の変化の一例を示すグラフである。
【図１８】実験室において車両の窓ガラス（フロントガラス）面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより撮像して得た差分偏光度の変化の一例を示すグラフである。
【図１９】雨の日にアスファルト面を撮像した場合の差分偏光度が入射角度に対する角度依存性が存在ないことを示すグラフである。
【図２０】雨の日に車両の窓ガラス（フロントガラス）面を撮像した場合の差分偏光度が入射角度に対する角度依存性が存在ないことを示すグラフである。
【図２１】実施形態２に係る運転者支援システムの機能ブロック図である。
【図２２】同運転者支援システムにおける車両検出処理の概要を示すフローチャートである。
【図２３】立体物領域であると判定された領域の中から車両候補領域及び歩行者候補領域を決定するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
〔実施形態１〕
以下、本発明に係る車両識別装置を、自車の運転者（ドライバー）の運転負荷を軽減させるための運転者支援システムに適用した一実施形態（以下、本実施形態を「実施形態１」という。）について説明する。
図１は、本実施形態１に係る運転者支援システムの機能ブロック図である。
図２は、本実施形態１の運転者支援システムにおける車両検出処理の概要を示すフローチャートである。
【００１２】
図示しない車両に搭載された撮像手段としての偏光カメラ１０により、車両が走行する路面（移動面）を含む自車周囲の風景を撮影し、画素（識別処理領域）ごとの垂直偏光強度（以下、単に「Ｓ偏光強度」という。）及び水平偏光強度（以下、単に「Ｐ偏光強度」という。）を含んだ偏光ＲＡＷ画像データを取得する（Ｓ１）。偏光ＲＡＷ画像データに含まれるＰ偏光強度データから得られる水平偏光画像データは水平偏光画像メモリ１１に、偏光ＲＡＷ画像データに含まれるＳ偏光強度データから得られる垂直偏光画像データは垂直偏光画像メモリ１２にそれぞれ格納される。これらの画像データは、それぞれ、モノクロ画像処理部２１と差分偏光度画像処理部２２に送信される。
【００１３】
偏光カメラ１０は、受光素子であるＣＣＤ（charge-coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal oxide semiconductor）等の撮像素子により、例えばメガピクセルサイズの画素を有する周囲画像を撮像するものである。偏光カメラ１０は、リアルタイムに近い短い時間間隔で周囲画像を連続的に取得するのが好ましい。偏光カメラ１０は、例えばルームミラーに取り付けられ、車両前方の風景（路面を含むフロントビュー）を撮像するものであってもよいし、例えばサイドミラーに取り付けられ、車両側方の風景を撮像するものであってもよいし、例えばバックドアに取り付けられ、車両後方の風景を撮像するものであってもよい。本実施形態１では、ルームミラーに取り付けられて車両前方の風景（路面を含むフロントビュー）を撮像する場合を例に挙げて説明する。
【００１４】
図３は、偏光カメラ１０の一構成例を示す説明図である。
この偏光カメラ１０Ａは、図３に示すように、ＣＣＤ等の撮像素子を備えた１台のカメラ１０１の前面に、回転駆動する回転偏光子１０２を配置したものである。この偏光カメラ１０Ａは、回転偏光子１０２の回転角に応じて通過する光の偏光方向が変化する。よって、カメラ１０１は、回転偏光子１０２を回転駆動させながら撮像することで、Ｐ偏光画像とＳ偏光画像とを交互に撮像することができる。
【００１５】
図４は、偏光カメラ１０の他の構成例を示す説明図である。
この偏光カメラ１０Ｂは、図４のように、ＣＣＤ等の撮像素子を備えた２台のカメラ１１１，１１２を用い、それぞれの前面に、Ｓ偏光を透過するＳ偏光フィルタ１１３とＰ偏光を透過するＰ偏光フィルタ１１４とを配置したものである。図３に示した偏光カメラ１０Ａでは、１台のカメラ１０１でＰ偏光画像とＳ偏光画像とを交互に撮像するため、Ｐ偏光画像とＳ偏光画像とを同時に撮影することができなかったが、図４に示した偏光カメラ１０Ｂでは、Ｐ偏光画像とＳ偏光画像とを同時に撮影することができる。
【００１６】
図５は、偏光カメラ１０の更に他の構成例を示す説明図である。
この偏光カメラ１０Ｃは、図５に示すように、撮像素子がＰ偏光画像とＳ偏光画像とについて個別に設けられている点では、図４に示した偏光カメラ１０Ｂと同様であるが、各撮像素子が図４に示した偏光カメラ１０Ｂの場合よりも近接配置されている点で大きく異なる。この偏光カメラ１０Ｃによれば、図４に示した偏光カメラ１０Ｂよりも小型化できる。図５に示す偏光カメラ１０Ｃは、レンズアレイ１２２と、遮光スペーサ１２３と、偏光フィルタ１２４と、スペーサ１２５と、固体撮像ユニット１２６とが積層されて形成されている。レンズアレイ１２２は、２つの撮像レンズ１２２ａ，１２２ｂを有する。この２つの撮像レンズ１２２ａ，１２２ｂは、互いに独立した同一形状の例えば非球面レンズ等からなる単レンズで形成され、それぞれの光軸１２１ａ，１２１ｂが互いに平行となるように、かつ、同一平面上に配置している。遮光スペーサ１２３は、２つの開口部１２３ａ，１２３ｂを有し、レンズアレイ１２２に対して被写体側とは反対側に設けられている。２つの開口部１２３ａ，１２３ｂは、光軸１２１ａ，１２１ｂをそれぞれ中心として所定の大きさで貫通され、内壁面には黒塗りや粗面やつや消しなどにより光の反射防止処理がされている。偏光フィルタ１２４は、偏光面が９０度異なる２つの偏光子領域１２４ａ，１２４ｂを有する領域分割型の偏光子フィルタであり、遮光スペーサ１２３に対してレンズアレイ１２２とは反対側に設けられている。この偏光子領域１２４ａ，１２４ｂは、不特定の方向に電磁界が振動する無偏光を、偏光面に沿った方向の振動成分（偏光成分）だけを透過させて直線偏光にする。なお、金属の微細凹凸形状で形成されたワイヤグリッド方式や、オートクローニング型のフォトニック結晶方式を用いることで、境界部が明瞭な領域分割型の偏光子フィルタを得ることができる。スペーサ１２５は、偏光フィルタ１２４の偏光子領域偏光ａ，偏光ｂに対応する領域が貫通した開口部１２５ａを有する矩形枠状に形成され、偏光フィルタ１２４に対して遮光スペース１２３とは反対側に設けられている。固体撮像ユニット１２６は、基板１２７上に搭載された２つの固体撮像素子１２６ａ，１２６ｂを有し、スペーサ１２５に対して偏光フィルタ１２４とは反対側に設けられている。本実施形態１では、モノクロのセンシングを行うため、これらの固体撮像素子１２６ａ，１２６ｂはカラーフィルタを備えていない。ただし、カラー画像のセンシングを行う場合には、カラーフィルタを配置する。
【００１７】
図６は、偏光カメラ１０の更に他の構成例を示す説明図である。
この偏光カメラ１０Ｄは、図６に示すように、１：１の透過性を備えるハーフミラー１３１と、反射ミラー１３２と、Ｓ偏光フィルタ１３３と、Ｐ偏光フィルタ１３４と、Ｓ偏光フィルタ１３３を介してＳ偏光を受光するＳ偏光用ＣＣＤ１３５と、Ｐ偏光フィルタ１３４を介してＰ偏光を受光するＰ偏光用ＣＣＤ１３６とを有する。図４や図５に示した偏光カメラ１０Ｂ，１０Ｃでは、Ｓ偏光画像とＰ偏光画像の同時撮影は可能であるものの、視差が生じてしまう。これに対し、図６に示した偏光カメラ１０Ｄでは、図示しない同一の撮像光学系（レンズ）を介して受光される同じ光を使ってＳ偏光画像とＰ偏光画像を同時撮影するため、視差が生じない。よって、視差ずれ補正などの処理が不要となる。
なお、ハーフミラー１３１に代えて、Ｐ偏光を反射し、かつ、Ｓ偏光を透過するプリズム等の偏光ビームスプリッタを用いてもよい。このような偏光ビームスプリッタを用いることで、Ｓ偏光フィルタ１３３やＰ偏光フィルタ１３４を省略することが可能となり、光学系の簡素化が図られるとともに、光利用効率も向上できる。
【００１８】
図７は、偏光カメラ１０の更に他の構成例を示す説明図である。
この偏光カメラ１０Ｅは、図７に示すように、撮像レンズ１４２ａの光軸１４１に沿ってカメラ構成要素が積層されたユニットである点では、図５に示した偏光カメラ１０Ｃと同様であるが、Ｓ偏光画像とＰ偏光画像を単一の撮像レンズ（撮像レンズは光軸に複数枚積層配置してもよい。）１４２で撮像する点で異なっている。この偏光カメラ１０Ｅによれば、図６に示した偏光カメラ１０Ｄと同様に、Ｓ偏光画像とＰ偏光画像との間で視差が生じない。しかも、図６に示した偏光カメラ１０Ｄよりも小型化できる。なお、図７に示した偏光カメラ１０Ｅの偏光フィルタ１４４は、偏光面が９０度異なる２種類の偏光子領域１４４ａ，１４４ｂが２つずつ設けられた領域分割型の偏光子フィルタとなっており、これに伴い、４つの固体撮像素子１４６ａ，１４６ｂ，１４６ｃ，１４６ｄが設けられている。
【００１９】
図８は、偏光カメラ１０の更に他の構成例を示す説明図である。
この偏光カメラ１０Ｆは、図８に示すように、領域分割型のフィルタを採用したものである。図８において、縦横に並ぶ正方形が各受光素子の受光部１５１を示し、縦線で示す領域がＳ偏光フィルタ１５２の領域を示し、横線で示す領域がＰ偏光フィルタ１５３の領域を示す。この偏光カメラ１０Ｆは、受光素子の画素に１：１で対応させたものではなく、各フィルタ１５２，１５３の領域は、横方向に受光素子一個分の幅を持ち、領域の境界線の傾きは２、つまり横方向に１画素分進む間に縦方向に２画素分変化する角度を持つ斜めの帯の形状をとる。このような特殊なフィルタ配置パターンと信号処理を組み合わせることによって、撮像素子配列と領域分割フィルタを接合する際の位置合せの精度が十分でなくとも、画面全体で各フィルタ透過画像を再現することを可能とし、Ｓ偏光画像及びＰ偏光画像を撮像できる低コストの偏光カメラを実現できる。
【００２０】
モノクロ画像処理部２１は、水平偏光画像メモリ１１及び垂直偏光画像メモリ１２内のＰ偏光強度データ及びＳ偏光強度データから、画素ごとのモノクロ輝度（当該画素のＰ偏光強度＋Ｓ偏光強度）を算出する（Ｓ２）。各画素のモノクロ輝度からモノクロ輝度画像を生成することができる。モノクロ画像処理部２１が算出したモノクロ輝度データは、車両識別部２６に出力される。
【００２１】
差分偏光度画像処理部２２は、水平偏光画像メモリ１１及び垂直偏光画像メモリ１２内のＰ偏光強度データ及びＳ偏光強度データから、画素ごとに差分偏光度を算出する（Ｓ３）。この差分偏光度から、各画素の差分偏光度を当該画素値とした差分偏光度画像を生成することができる。差分偏光度は、下記の式（１）に示す計算式から求められる。すなわち、差分偏光度は、Ｐ偏光強度とＳ偏光強度との合計値（輝度合計値）に対するＰ偏光強度とＳ偏光強度との差分値（輝度差分値）の比率である。また、差分偏光度は、輝度合計値に対するＰ偏向強度の比率（Ｐ偏光比）と、輝度合計値に対するＳ偏向強度の比率（Ｓ偏光比）との差分値であると言い換えることもできる。なお、本実施形態１では、Ｐ偏光強度からＳ偏光強度を差し引く場合について説明するが、Ｓ偏光強度からＰ偏光強度を差し引くようにしてもよい。差分偏光度画像処理部２２が算出した差分偏光度のデータは、路面・立体物判別部２３に出力される。
差分偏光度＝（Ｐ偏光強度−Ｓ偏光強度）／（Ｐ偏光強度＋Ｓ偏光強度）  ・・（１）
【００２２】
路面・立体物判別部２３は、差分偏光度画像処理部２２が算出した差分偏光度に基づく差分偏光度画像について、路面を映し出した画像領域及び立体物を映し出した画像領域を判別する（Ｓ４）。
図９は、路面及び立体物を判別するための処理の流れを示すフローチャートである。
路面・立体物判別部２３は、差分偏光度画像処理部２２から差分偏光度のデータを受け取ったら、まず、差分偏光度画像を２値化するための閾値を設定し（Ｓ４１）、その閾値を用いて差分偏光度画像を２値化する（Ｓ４２）。具体的には、所定の閾値以上の差分偏光度を有する画素に「１」、そうでない画素に「０」を割り振ることで、２値化画像を作成する。その後、この２値化画像において、「１」が割り振られた画素が近接している場合には、それらを１つの画像領域として認識するラベリング処理を実施する（Ｓ４３）。これによって、差分偏光度の高い近接した複数の画素の集合が１つの高差分偏光度領域として抽出される。このようにして抽出した各高差分偏光度領域を、図示しない路面特徴データ記憶手段としての記憶部内に記憶されている路面の特徴データと照らし合わせ、路面の特徴データに合致した高差分偏光度領域を路面領域として抽出する（Ｓ４４）。
【００２３】
より詳しく説明すると、差分偏光度の高い近接した画素の数を計測し、その計測値が所定の閾値を超える場合、それらの画素の集合を１つの高差分偏光度領域として抽出する。その後、１つの高差分偏光度領域として抽出された複数の画素の画素値の分散や標準偏差を算出するなどして、これらの画素値のばらつきを判断する。そして、画素値のばらつきが少ない場合、具体的には例えば画素値の分散や標準偏差が所定の閾値（路面特徴データ）を超えない場合には、当該１つの高差分偏光度領域を路面領域として抽出する。
【００２４】
路面領域の抽出方法について、より詳しい具体例を説明する。
まず、Ｌ×Ｌのウィンドウを用いて、抽出した高差分偏光度領域についての自己相関画像データを生成する。なお、「Ｌ」は任意の画素数である。本実施形態１では、下記の数１に示す式を使用して自己相関画像データφ（τ，η）を演算する。なお、この式中のｆ（ｘ，ｙ）は、入力画像データすなわち抽出した高差分偏光度領域の画素値を示し、「τ」及び「η」は相関距離を示す。積分範囲はウィンドウのサイズに対応している。
【数１】
0005867807.tif 000002
【００２５】
このようにして自己相関画像データを生成したら、下記数２に示す対称性及び下記数３に示す粒子サイズを、路面特徴データと比較するための指標値データとして算出する。
【数２】
0005867807.tif 000003
【数３】
0005867807.tif 000004
【００２６】
対称性や粒子サイズを算出するために用いる「σｘ」は、ｘ方向の粒状度（当該ウィンドウ内の画素値の変化度合いを示す指標値であり、画像上においては画像のざらつき度合いを示す指標値となる。）を示し、「σｙ」は、ｙ方向の粒状度を示す。これらの粒状度σｘ，σｙは、上記自己相関画像データから、下記の数４に示す各演算式を用いて算出することができる。なお、下記数４に示す式中の「Ｅｘ」はｘ方向の重心を示し、「Ｅｙ」はｙ方向の重心を示す。
【数４】
0005867807.tif 000005
【００２７】
そして、このようにして算出される対称性や粒子サイズがそれぞれ所定の数値範囲内に収まる場合には、抽出した高差分偏光度領域を路面領域として抽出する。このとき、抽出した高差分偏光度領域の差分偏光度（差分偏光度画像の画素値）が所定の数値範囲内に収まること、抽出した高差分偏光度領域のモノクロ輝度（モノクロ輝度画像の画素値）が所定の数値範囲内に収まること、抽出した高差分偏光度領域の粒状度σｘ，σｙが所定の数値範囲内に収まることなども、当該高差分偏光度領域を路面領域として抽出するための条件としてもよい。
【００２８】
このような方法により路面領域を抽出した後、その路面領域の形状を、路面形状パターンと照らし合わせて推定し（Ｓ４５）、路面領域の両端すなわち路端ラインを特定する。その後、抽出した路面領域以外の残りの画像領域を立体物を映し出した立体物領域として抽出する（Ｓ４６）。
【００２９】
図１０は、高速道路を走行している車両に搭載した偏光カメラ１０により撮像して得た差分偏光度画像を示したものである。
図１１は、この差分偏光度画像について路面及び立体物の判別処理を施した後の画像を示したものである。
図１１に示す画像中の黒塗り部分の画像領域が路面領域として抽出された箇所である。また、図１１に示す画像中の点線で示すラインが路端ラインである。
【００３０】
図１２は、撮像領域内の路面が濡れた状態であるか乾燥状態であるかを判別するためのフローチャートである。
本実施形態１では、生成した差分偏光度画像及びモノクロ輝度画像を用いて、撮像領域内の路面が濡れた状態であるか乾燥状態であるかを判別し、後述する車両検出処理に利用する。この路面状態の判別処理では、まず、モノクロ輝度画像について、路面に設けられた白線を除く路面領域内の特定箇所における輝度値が所定の閾値以上であるか否かを判断し（Ｓ７１）、この輝度値が所定の閾値未満であると判断した場合には、当該路面は濡れた状態であると判定する（Ｓ７４）。一方、この輝度値が所定の閾値以上であると判断した場合には、次に、差分偏光度画像について、路面に設けられた白線を除く路面領域内の上記特定箇所における差分偏光度が所定の閾値以下であるか否かを判断し（Ｓ７２）、この差分偏光度が所定の閾値を超えていると判断した場合には、当該路面は濡れた状態であると判定する（Ｓ７４）。他方、この差分偏光度が所定の閾値以下であると判断した場合には、当該路面は乾燥した状態であると判定する（Ｓ７３）。なお、この路面状態の判別処理で用いるモノクロ輝度画像用の閾値及び差分偏光度画像用の閾値は、事前の実験により決められる。
【００３１】
また、本実施形態１においては、濡れた状態の路面と乾燥状態の路面についてそれぞれの差分偏光度画像のサンプル画像を学習し、上記Ｓ４２で用いる各路面状態に対応した最適な２値化処理用の閾値を事前に決定しておく。そして、図１２に示した路面状態の判別処理により判定された路面状態に応じて、その路面状態に適した閾値を選択的に用いて上記Ｓ４２において差分偏光度画像の２値化処理を行う。
【００３２】
車両候補領域決定部２４は、車両の窓ガラスからの光が有する差分偏光度の特徴を利用して、上記Ｓ４６において立体物領域であると判定された領域の中から、車両候補領域を決定する（Ｓ５）。
図１３は、立体物領域であると判定された領域の中から車両候補領域を決定するためのフローチャートである。
車両候補領域決定部２４は、路面・立体物判別部２３において判定された各立体物領域に対して、その差分偏光度が所定の閾値以上であるか否か（所定の数値範囲内であるか否か）を判断し、差分偏光度が所定の閾値以上である立体物領域を検知する（Ｓ５１）。次に、このようにして検知した立体物領域の面積が、車両の窓ガラスに対応する面積範囲内であるか否かをチェックする（Ｓ５２）。そして、このチェックを通った立体物領域に対し、車両の窓ガラスに対応する形状を有するかどうかをチェックして、このチェックも通った立体物領域を、車両後方領域として決定する（Ｓ５３）。
【００３３】
車両識別部２６は、モノクロ画像処理部２１が算出したモノクロ輝度データから得たモノクロ輝度画像を用いて、車両特徴量パターン記憶部２５に記憶された車両特徴量パターンによるパターンマッチング手法により、上記車両候補領域決定部２４が決定した車両候補領域が車両領域であるか否かを識別する。このパターンマッチング手法は、公知のものを広く利用でき、例えば、局所領域における勾配情報をベースとするＨＯＧ特徴などの特徴量を利用したパターンマッチング手法を利用できる。パターンマッチング手法に関しては、例えば「Ｊｏｉｎｔ ＨＯＧ特徴を用いた２段階ＡｄａＢｏｏｓｔによる車両検出」（尾崎貴洋，山内悠嗣，藤吉弘亘著、動的画像処理実利用化ワークショップ（ＤＩＡ２００８），ｐ．１０１−１０６，２００８）が参考になる。
【００３４】
本実施形態１では、例えば、ＣＲＴや液晶等で構成される車内の情報報知手段である表示部（ディスプレイ）２７に、モノクロ画像処理部で算出した輝度データを用いて生成されるモノクロ輝度画像（フロントビュー画像）を表示し、その画像中の他車を映し出している領域を示す情報を、運転者にとって有益な情報として報知するために、運転者が見やすい表示形態で表示する。これによれば、例えば、運転者が目視で他車を認識することが困難な状況下であっても、運転者は表示部のフロントビュー画像を見ることで、自車と他車との相対位置関係を把握することができ、他車に衝突することなく安全に走行することが容易になる。
【００３５】
また、本実施形態１の車両制御部２８は、例えば、車両識別部２６により識別された車両領域の位置情報から、自車と他車との相対位置関係を把握する処理を行い、自車が他車に近づいて走行していないかどうかを判断し、他車に近づいたときに警報音等を発する処理を行う。あるいは、他車に近づいたときに、自動ブレーキ機能を実行して、自車の走行速度を落とすような処理を行ってもよい。
【００３６】
次に、上記車両候補領域決定部２４の処理内容において、差分偏光度画像中における他車の窓ガラスを映し出す画像領域のコントラストを利用して簡易かつ高精度に車両候補領域を検出できる理由について説明する。
図１４は、自車の進行方向前方を撮影するように車内に設置された偏光カメラ１０により撮像した晴れの日の撮影画像であり、図１４（ａ）はモノクロ輝度画像、図１４（ｂ）は差分偏光度画像である。
これらのモノクロ輝度画像と差分偏光度画像とを比較すると、図１４（ａ）に示すモノクロ輝度画像に比べて、図１４（ｂ）の差分偏光度画像の方が、他車の窓ガラス（対向車両のフロントガラス）が際立って映し出されていることが確認できる。すなわち、晴れの日においては、差分偏光度画像の方が、モノクロ輝度画像よりも、他車の窓ガラスを際立たせるコントラストの高い画像が得られる。
【００３７】
図１５は、自車の進行方向前方を撮影するように車内に設置された偏光カメラ１０により撮像した雨の日の撮影画像であり、図１５（ａ）はモノクロ輝度画像、図１５（ｂ）は差分偏光度画像である。
これらのモノクロ輝度画像と差分偏光度画像とを比較した場合も、図１５（ａ）に示すモノクロ輝度画像に比べて、図１５（ｂ）の差分偏光度画像の方が、他車の窓ガラス（対向車両のフロントガラス）が際立って映し出されていることが確認できる。すなわち、雨の日においても、差分偏光度画像の方が、モノクロ輝度画像よりも、他車の窓ガラスを際立たせるコントラストの高い画像が得られる。
【００３８】
ここで、車両の窓ガラスについてモノクロ輝度画像と差分偏光度画像との間にこのようなコントラストの差異が生じる理由について説明する。
一般に、モノクロ輝度画像に関しては、日常生活からも実感されるように、昼間の日向のシーン（環境）ではコントラストが高くなるが、日影や雨あるいは曇りの日のような陽があたらないシーン（環境）ではコントラストが低くなる。これに対し、差分偏光度画像に関しては、以下の理由により、これらの環境のいずれの場合でも、高いコントラストが得られる。
【００３９】
図１７は、図１６に示すように、実験室においてアスファルト面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより撮像して得た差分偏光度の変化の一例を示すグラフである。
図１８は、図１６に示すように、実験室において車両の窓ガラス（フロントガラス）面を照らす光源位置を変化させて固定配置カメラにより撮像して得た差分偏光度の変化の一例を示すグラフである。
これらのグラフは、横軸に入射角度（光源位置）をとり、縦軸に差分偏光度をとったものである。カメラ仰角は水平から１０度傾けた状態である。ここでの差分偏光度は、各入射角度の撮影画像についての略中央部の領域から算出したものである。これらのグラフにおける差分偏光度は、Ｐ偏光成分（Ｒｐ）とＳ偏光成分（Ｒｓ）の合計値に対する、Ｐ偏光成分からＳ偏光成分を差し引いた値の比率である。よって、Ｓ偏光成分よりもＰ偏光成分の方が強い場合には、差分偏光度は正の値をとり、Ｐ偏光成分よりもＳ偏光成分の方が強い場合には、差分偏光度は負の値をとることになる。
【００４０】
差分偏光度は、屈折率、光源からの被写体への入射角、被写体からカメラへの取り込み角度に応じて変化する。一般的な路面であるアスファルト面は散乱面であり、微視的にはフレネル反射が成立するが、巨視的に見るとそれらが一定の確率分布で存在する散乱モデルで表現できる。したがって、差分偏光度の絶対値が「１」になることはない。一方、車両のフロントガラス面は平滑な面であるため、フレネル反射の式がそのまま適用できる。よって、図１８に示すように、差分偏光度が特定角度において−１に近い値をとる。
【００４１】
これらのグラフを比較すると、入射角度（光源位置）がおおよそどのような角度であっても、差分偏光度の特性が、アスファルト面と車両のフロントガラス面との間で違いが出ることが理解できる。また、本発明者らの実験によると、車両のボディ部分についての差分偏光度の特性は、通常、アスファルト面とフロントガラス面の中間的な特性を示すことが判明しており、やはり車両のフロントガラス面との間では違いが出る。よって、図１４に示したような晴れの日において、車両のフロントガラス面の周囲に映し出されるアスファルト面や車両のボディ部分などの差分偏光度は、その材質の違い等に起因し、フロントガラス面の差分偏光度とは大きく異なったものとなる。よって、差分偏光度画像においては、車両のフロントガラスがその周辺部に対して際立って見えるようになり、高いコントラストが得られる。
【００４２】
晴れの日における光源は、太陽によって照らされる特定方向からの直接光であるため、路面や他車のフロントガラスを自車に搭載した偏光カメラ１０によって撮像した画像から得られる差分偏光度は、その太陽の高度や方位によって変化する。ただし、上述したように、太陽の高度や方位が変化しても、車両のフロントガラスとその周辺部との高いコントラストは得られる。よって、晴れの日においては、差分偏光度画像において所定の閾値を超える差分偏光度を示す画像領域を車両のフロントガラスであると高精度に識別することができる。
【００４３】
次に、図１５に示したような雨の日について説明する。
雨の日における光源は、太陽によって照らされる特定方向からの直接光ではなく、空から一様に照らされる間接光である。雨の日のように空からの間接光が光源となる場合には、空からの各高度、各方位から均等に路面や車両のフロントガラスに光が照射される、よって、路面に対応する差分偏光度も、車両のフロントガラスに対応する差分偏光度も、図１９や図２０に示すように、入射角度に対する角度依存性が存在しない。本実験では、雨の日の路面に対応する差分偏光度については、図１９に示すように、図１７に示したグラフの略平均値に相当する値で一定となる。同様に、雨の日の車のフロントガラスに対応する差分偏光度については、図２０に示すように、図１８に示したグラフの略平均値に相当する値で一定となる。そして、雨の日における路面と車のフロントガラスとの間の差分偏光度を比較すると、これらの間の差分偏光度には大きな差が生じることがわかる。また、車両のフロントガラス面の周囲に映し出されるその他の物体（車両のボディ部分など）の差分偏光度も、フロントガラスの差分偏光度とは大きく異なったものとなる。よって、差分偏光度画像においては、雨の日でも、車両のフロントガラスがその周辺部に対して際立って見えるようになり、高いコントラストが得られる。よって、雨の日においても、差分偏光度画像において所定の閾値を超える差分偏光度を示す画像領域を車両のフロントガラスであると高精度に識別することができる。なお、曇りの日や日陰の環境においても、雨の日の環境と同様の結果が得られる。
【００４４】
なお、晴れの日と雨の日とでは、差分偏光度を用いて車両の窓ガラスを検出するための最適な閾値が異なってくる場合がある。この場合には、例えば、図１２に示した路面状態の判別処理の結果を利用して晴れの日なのか雨の日なのかを判別し、その判別結果に応じて用いる閾値を切り換えるようにすればよい。
【００４５】
本実施形態１は、差分偏光度画像を用いて他車の窓ガラスを高精度に識別し、この識別結果から車両候補領域を絞り込んでから車両特徴量のパターンマッチングを行うので、撮像画像全域に対していきなり車両特徴量のパターンマッチングを行う場合と比較して、処理スピードが速いという大きな利点がある。
【００４６】
〔実施形態２〕
次に、本発明に係る車両識別装置を、上記実施形態１と同様の運転者支援システムに適用した他の実施形態（以下、本実施形態を「実施形態２」という。）について説明する。
上記実施形態１では、路面と立体物とを判別した後（Ｓ４）、立体物領域の中から、車両の窓ガラスからの光が有する差分偏光度の特徴を利用して車両候補領域を決定し（Ｓ５）、その車両候補領域の中から最終的に他車両の画像領域を検出する（Ｓ６）。本実施形態２では、立体物領域の中から、他車両だけでなく、他の種類の立体物（本実施形態２では歩行者を例に挙げて説明する。）も検出する。なお、以下の説明では、上記実施形態１と異なる点について説明し、上記実施形態１と同様の点については説明を省略する。
【００４７】
図２１は、本実施形態２に係る運転者支援システムの機能ブロック図である。
図２２は、本実施形態２の運転者支援システムにおける車両検出処理の概要を示すフローチャートである。
図２３は、本実施形態２における立体物領域であると判定された領域の中から車両候補領域及び歩行者候補領域を決定するためのフローチャートである。
【００４８】
本実施形態２では、車両候補領域決定部２４において、路面・立体物判別部２３によって判別された立体物を映し出した画像領域（立体物領域）に対し、まず、上記実施形態１と同様に、車両の窓ガラスからの光が有する差分偏光度の特徴を利用して車両候補領域１を検出する（Ｓ５１〜Ｓ５３）。続いて、本実施形態２では、車両候補領域決定部２４において、更に、画像上における車両の形状的な特徴から、車両候補領域２を決定する（Ｓ５４）。具体的には、まず、立体物領域から車両候補領域１を除いた残りの領域に対し、車両のボディ部分からの光が有する差分偏光度の特徴を利用して決定した所定の数値範囲内に差分偏光度が含まれる画素が集合した画像領域を抽出する。そして、抽出した画像領域の外接矩形を作成し、その外接矩形の縦横比を算出し、この縦横比が車両の形状的な特徴に合致する場合には、その画像領域を車両候補領域２として検出する（Ｓ５４）。そして、このようにして検出された車両候補領域１及び車両候補領域２を車両候補領域として決定する（Ｓ５５）。なお、このようにして決定された車両候補領域は、その後、車両識別部２６において、上記実施形態１と同様の方法で最終的に車両領域であるか否かが識別される（Ｓ６’）。
【００４９】
また、本実施形態２では、歩行者候補領域決定部３１において、立体物領域から車両候補領域を除いた残りの領域に対し、画像上における歩行者の形状的な特徴から、歩行者候補領域を決定する（Ｓ５６）。具体的には、まず、立体物領域から車両候補領域を除いた残りの領域に対して外接矩形を作成し、その外接矩形の縦横比を算出する。そして、この縦横比が歩行者の形状的な特徴に合致する場合には、その画像領域を歩行者候補領域として決定する（Ｓ５６）。このようにして決定された歩行者候補領域は、その後、歩行者識別部３２において、上記実施形態１において車両識別部２６が行う車両領域の識別方法と同様の方法で、最終的に歩行者領域であるか否かが識別される（Ｓ６’）。
【００５０】
以上、本実施形態１及び２に係る車両識別装置は、自車が走行する路面及び路面上を走行する車両を含む撮像領域内からの光に含まれている偏光方向が互いに異なる２つの偏光（Ｐ偏光成分及びＳ偏光成分）を受光して、それぞれの偏光画像（Ｐ偏光画像及びＳ偏光画像）を撮像する撮像手段としての偏光カメラ１０と、偏光カメラ１０が撮像したＰ偏光画像及びＳ偏光画像をそれぞれ所定の識別処理領域に分割し、各識別処理領域について、Ｐ偏光画像及びＳ偏光画像間における輝度合計値に対するＰ偏光画像及びＳ偏光画像間における輝度差分値の比率を示す差分偏光度を算出する差分偏光度算出手段としての差分偏光度画像処理部２２と、差分偏光度画像処理部２２が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内の車両を映し出した車両領域を識別する車両領域識別手段としての車両候補領域決定部２４及び車両識別部２６とを有する。詳しくは、車両候補領域決定部２４において、差分偏光度画像処理部２２が算出した各識別処理領域の差分偏光度が予め決められた数値範囲（所定の閾値以上の範囲）内であるか否かを判断し、その数値範囲内であると判断した識別処理領域を車両の窓ガラスを映し出した窓ガラス領域であると識別し、その識別結果から車両領域を識別する。これにより、上述したように、識別対象物である車両の窓ガラスを映し出した識別処理領域（窓ガラス領域）は当該撮像領域内の他の物体（当該車両の窓ガラスの周囲に存在する路面や車両ボディ部など）を映し出した識別処理領域との間で高いコントラストが得られる。なお、上述したように、車両ボディ部を映し出す識別処理領域の差分偏光度も、その周囲に存在する物体（当該車両の窓ガラスや路面など）についての差分偏光度とは大きく異なる値を示すので、高いコントラストが得られる。しかも、このような窓ガラスや車両ボディ部などの車両外観については、当該車両がおかれている環境が晴れの日である場合でも雨の日や曇りの日である場合でも、同様に高いコントラストが得られるし、当該車両がおかれている環境が日向である場合でも日陰である場合でも、同様に高いコントラストが得られる。よって、環境に影響を受けることなく、高い精度で他車を識別できる。
また、本実施形態１及び２においては、差分偏光度画像処理部２２が算出した各識別処理領域の差分偏光度に基づいて、撮像領域内に存在する立体物を映し出した立体物領域を特定する立体物領域特定手段としての路面・立体物判別部２３を設け、車両候補領域決定部２４は、路面・立体物判別部２３が特定した立体物領域の差分偏光度について、その差分偏光度が数値範囲内であるか否かを判断する。よって、車両候補領域決定部２４は、全識別処理領域の中から車両を映し出している可能性が高い識別処理領域を絞り込んでから、その絞り込んだ領域に対して差分偏光度が数値範囲内であるか否かの判断すなわち窓ガラス領域の識別処理を行うので、全識別処理領域について窓ガラス領域の識別処理を行う場合よりも、処理スピードを向上させることができる。
特に、本実施形態１及び２において、路面・立体物判別部２３は、路面の特徴を示す路面特徴データを記憶した路面特徴データ記憶手段としての記憶部を有し、差分偏光度画像処理部２２が算出した各識別処理領域の差分偏光度と所定の路面識別用閾値とを比較して各識別処理領域を２値化処理した後、記憶部を記憶された路面特徴データを用いて路面を映し出した識別処理領域を路面領域であると識別し、残りの識別処理領域を立体物領域である。このような処理を行うことで、迅速かつ正確に立体物領域を特定できる。
また、本実施形態１及び２において、路面・立体物判別部は、差分偏光度画像処理部２２が算出した差分偏光度及びＰ偏光画像及びＳ偏光画像間における輝度合計値（モノクロ輝度）を用いて、撮像領域内に存在する物体の環境（路面状態が乾燥しているか濡れているか）を検出し、その検出結果に基づいて、路面識別用閾値を補正する。よって、環境が違っても高い精度で路面を検出でき、したがって立体物領域を高精度に識別できる。
また、本実施形態１及び２では、車両の特徴を示す車両特徴データを記憶した車両特徴データ記憶手段としての車両特徴量パターン記憶部２５を設け、車両識別部２６は、窓ガラス領域であると識別された識別処理領域のモノクロ輝度と車両特徴量パターン記憶部２５内の車両特徴量とを用いて、当該識別処理領域が車両を映し出した車両領域であるか否かを判定する。これにより、より高精度に他車領域を識別できる。
【００５１】
また、本実施形態２では、車両領域識別手段が識別した車両領域を除く画像領域に対し、撮像領域内の車両以外の予め決められた特定立体物である歩行者を映し出した歩行者領域（特定立体物領域）を識別する歩行者識別処理（特定立体物領域識別処理）を行う特定立体物領域識別手段としての歩行者候補領域決定部３１及び歩行者識別部３２を有する。このように、高い精度で識別した車両領域を除いた画像領域から歩行者領域を識別することで、車両領域を歩行者領域として誤認識することが少なくなり、歩行者領域の識別精度が向上する。なお、上記実施形態２では、特定立体物が歩行者である場合を例に挙げて説明したが、特定立体物としては、車両以外の立体物であれば、走行路面の路端近傍に存在するガードレール、電信柱、街灯、標識、路端の段差部等の路外障害物、走行路面上又は路肩に居る歩行者等の人間、動物、自転車等の衝突回避物など、路面とは異なる方向を向いた外面を有するあらゆる立体物が含まれる。
【００５２】
なお、本実施形態１及び２に係る運転者支援システムは、そのシステム全体が車両に搭載されているが、必ずしもシステム全体が車両に搭載されている必要はない。したがって、例えば、偏光カメラ１０のみを自車に搭載して、残りのシステム構成要素を自車とは別の場所に遠隔配置するようにしてもよい。この場合、車両の走行状態を運転者以外の者が客観的に把握するシステムとすることもできる。
【符号の説明】
【００５３】
１０  偏光カメラ
１１  水平偏光画像メモリ
１２  垂直偏光画像メモリ
２１  モノクロ画像処理部
２２  差分偏光度画像処理部
２３  路面・立体物判別部
２４  車両候補領域決定部
２５  車両特徴量パターン記憶部
２６  車両識別部
２７  表示部
２８  車両制御部
３１  歩行者候補領域決定部
３２  歩行者識別部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５４】
【特許文献１】特開２０１０−１４７０６号公報
【図１】
0005867807.tif 000006
【図２】
0005867807.tif 000007
【図３】
0005867807.tif 000008
【図４】
0005867807.tif 000009
【図５】
0005867807.tif 000010
【図６】
0005867807.tif 000011
【図７】
0005867807.tif 000012
【図８】
0005867807.tif 000013
【図９】
0005867807.tif 000014
【図１２】
0005867807.tif 000015
【図１３】
0005867807.tif 000016
【図１６】
0005867807.tif 000017
【図１７】
0005867807.tif 000018
【図１８】
0005867807.tif 000019
【図１９】
0005867807.tif 000020
【図２０】
0005867807.tif 000021
【図２１】
0005867807.tif 000022
【図２２】
0005867807.tif 000023
【図２３】
0005867807.tif 000024
【図１０】
0005867807.tif 000025
【図１１】
0005867807.tif 000026
【図１４】
0005867807.tif 000027
【図１５】
0005867807.tif 000028