(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像部から提供される撮像画像に基づいて、車両が存在する道路の道路平面式と前記車両の走行方向とを予め設定するキャリブレーション部を備え、
前記走行方向に応じて決定される前記車両の手前領域が撮像画像に写るように前記撮像部が設けられており、
撮像画像から抽出される車両領域に基づいて、撮像面上において前記車両の接地点と前記車両領域の左右の端点のうち前記接地点とは反対側の端点である第１端点と前記車両領域のうち前記手前領域の下部エッジ線上の点である最低地上点と前記車両領域の左右いずれかの端点であり前記第１端点とは反対側の端点である第２端点と前記車両の上面上の点である上端点とを検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記最低地上点とに基づいて実空間における前記車両の幅を示す車幅を推定する車幅推定部と、
前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記第２端点とに基づいて実空間における前記車両の長さを示す車長を推定する車長推定部と、
前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記上端点とに基づいて実空間における前記車両の高さを示す車高を推定する車高推定部と、
前記車幅と前記車長と車高とに基づいて前記車両の種別を判別する車種判別部と、
を備えることを特徴とする、車種判別装置。
【請求項２】
前記車幅推定部は、
前記最低地上点と原点とを通る直線と道路平面を最低地上高だけ前記道路平面と垂直な方向に平行移動させた車体低平面上との交点を実空間における最低地上点として算出し、前記実空間における最低地上点と前記接地点と前記第１端点とに基づいて車幅を推定する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の車種判別装置。
【請求項３】
前記車幅推定部は、
前記接地点と原点とを通る直線と前記車両が存在する道路平面との交点を実空間における接地点として算出し、前記実空間における接地点を通り前記車両の進行方向ベクトルを方向とする直線と前記実空間における最低地上点と前記第１端点とに基づいて車幅を推定する、
ことを特徴とする、請求項２に記載の車種判別装置。
【請求項４】
撮像部から提供される撮像画像に基づいて、車両が存在する道路の道路平面式と前記車両の走行方向とを予め設定するキャリブレーション部を備え、
前記走行方向に応じて決定される前記車両の手前領域が撮像画像に写るように前記撮像部が設けられており、
撮像画像から抽出される車両領域に基づいて、撮像面上において前記車両の接地点と前記車両の左右の端点のうち前記接地点とは反対側の端点である第１端点と前記車両領域の左右いずれかの端点であり前記第１端点とは反対側の端点である第２端点と前記車両の上面上の点である上端点とを検出する検出部と、
実空間における前記車両の幅を示す車幅を取得する車幅取得部と、
前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記第２端点とに基づいて実空間における前記車両の長さを示す車長を推定する車長推定部と、
前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記上端点とに基づいて実空間における前記車両の高さを示す車高を推定する車高推定部と、
前記車幅と前記車長と車高とに基づいて前記車両の種別を判別する車種判別部と、
を備えることを特徴とする、車種判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車種判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、撮像画像に映る車両の種別（以下、「車種」とも言う。）を判別する技術が開示されている。車両の種別は、例えば、車両が大型車および小型車のいずれであるかといった車両のサイズによる分類結果を示す情報や、バス、乗用車およびトラックのいずれであるかといったような車両の種類を示す情報である。かかる技術の中には、例えば、単眼カメラにより撮像された撮像画像に映る車両の種別を判別する技術が存在する。
【０００３】
単眼カメラにより撮像された撮像画像に映る車両の種別を判別する技術としては、例えば、車両モデルとのマッチング結果を用いる技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、撮像画像から車両領域を抽出し、あらかじめ記憶されている車両モデルを撮像方向に撮像した場合に得られる画像に変換し、変換後の画像と車両領域との重なり度合いに基づいて車種を判別する。車両モデルは、車種ごとに３次元形状モデルとして用意される。
【０００４】
かかる技術を用いた場合には、あらかじめ記憶されている車両モデルを実際に設置されているカメラの撮像方向に基づいて変換することができるため、カメラの設置条件に対する制約を緩和することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００２−１９００２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、かかる技術を使用した場合には、車両の実際のサイズを考慮することができない。例えば、車両領域の大きさで車種判別をした場合には、見え方によっては荷物を積んでいないトラックと１ボックス型の小型車の車両領域などの大きさが近いことがあり正確な車種判別が行えない。
【０００７】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、車種判別の精度を向上させることが可能な技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、撮像画像から抽出される車両領域に基づいて、撮像面上において車両の接地点と前記車両領域の左右いずれかの端点である第１端点と前記車両の最低地上点と前記車両領域の左右いずれかの端点であり前記第１端点とは反対側の端点である第２端点と前記車両の上面上の点である上端点とを検出する検出部と、前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記最低地上点とに基づいて実空間における前記車両の幅を示す車幅を推定する車幅推定部と、前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記第２端点とに基づいて実空間における前記車両の長さを示す車長を推定する車長推定部と、前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記上端点とに基づいて実空間における前記車両の高さを示す車高を推定する車高推定部と、前記車幅と前記車長と車高とに基づいて前記車両の種別を判別する車種判別部と、を備えることを特徴とする、車種判別装置が提供される。
【０００９】
前記車幅推定部は、前記最低地上点と原点とを通る直線と前記道路平面を最低地上高だけ前記道路平面と垂直な方向に平行移動させた車体低平面上との交点を実空間における最低地上点として算出し、前記実空間における最低地上点と前記接地点と前記第１端点とに基づいて車幅を推定してもよい。
【００１０】
前記車幅推定部は、前記接地点と原点とを通る直線と前記車両が存在する道路平面との交点を実空間における接地点として算出し、前記実空間における接地点を通り前記車両の進行方向ベクトルを方向とする直線と前記実空間における最低地上点と前記第１端点とに基づいて車幅を推定してもよい。
【００１１】
また、本発明の別の観点によれば、撮像画像から抽出される車両領域に基づいて、撮像面上において車両の接地点と前記車両の左右いずれかの端点である第１端点と前記車両領域の左右いずれかの端点であり前記第１端点とは反対側の端点である第２端点と前記車両の上面上の点である上端点とを検出する検出部と、実空間における前記車両の幅を示す車幅を取得する車幅取得部と、前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記第２端点とに基づいて実空間における前記車両の長さを示す車長を推定する車長推定部と、前記検出部により検出された前記接地点と前記第１端点と前記上端点とに基づいて実空間における前記車両の高さを示す車高を推定する車高推定部と、前記車幅と前記車長と車高とに基づいて前記車両の種別を判別する車種判別部と、を備えることを特徴とする、車種判別装置が提供される。
【００１２】
また、本発明の別の観点によれば、撮像画像から車両領域を抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出される車両領域と事前に登録されている複数のモデルとの間で照合を行うことによりモデルを選択するモデルフィッティング部と、前記モデルフィッティング部により選択されるモデルから前記車両の幅を示す車幅と前記車両の長さを示す車長と前記車両の高さを示す車高とを推定するサイズ推定部と、前記車幅と前記車長と車高とに基づいて前記車両の種別を判別する車種判別部と、を備えることを特徴とする、車種判別装置が提供される。
【００１３】
前記モデルフィッティング部は、前記複数のモデルの方向が前記車両の方向に合わせられた状態において、前記複数のモデルが前記撮像画像と同じ撮像方向に撮像された場合の画像から得られる各車両領域と前記抽出部により抽出される車両領域との間で照合を行ってもよい。
【００１４】
前記モデルフィッティング部は、前記車両の進行方向ベクトルに応じて前記複数のモデルを回転させることにより前記複数のモデルの方向と前記車両の方向とを合わせてもよい。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように本発明によれば、車種判別の精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】車種判別装置の概要を説明するための図である。
【図２】第１の実施形態に係る車種判別装置の機能構成を示すブロック図である。
【図３】キャリブレーション部により使用されるパラメータを示す図である。
【図４】キャリブレーション部の機能を説明するための図である。
【図５】検出部および車幅推定部の機能を説明するための図である。
【図６】車長推定部の機能を説明するための図である。
【図７】車高推定部の機能を説明するための図である。
【図８】第１の実施形態に係る車種判別装置の動作を示すフローチャートである。
【図９】第２の実施形態に係る車種判別装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１０】検出部および車幅取得部の機能を説明するための図である。
【図１１】車長推定部の機能を説明するための図である。
【図１２】車高推定部の機能を説明するための図である。
【図１３】第２の実施形態に係る車種判別装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】第３の実施形態に係る車種判別装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１５】抽出部、モデルフィッティング部およびサイズ推定部の機能を説明するための図である。
【図１６】第３の実施形態に係る車種判別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】
【００１７】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１８】
また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
【００１９】
［車種判別装置の概要］
図１は、車種判別装置の概要を説明するための図である。図１を参照しながら、車種判別装置の概要について説明する。この車種判別装置の概要は、以下に説明する本発明の第１の実施形態〜第３の実施形態の前提となる。
【００２０】
図１に示すように、車種判別装置１０、道路平面および車両Ｖが実空間に存在する。また、撮像部が組み込まれた車種判別装置１０は、撮像方向が道路平面に向けられた状態で設置されている。道路平面上には車両Ｖが存在するため、車種判別装置１０により撮像された撮像画像Ｉｍｇ’には車両が映っている。また、図１に示すように、車種判別装置１０のレンズの中心が原点Ｏと設定されている。
【００２１】
図１には、車両Ｖの斜め右上を撮像するように撮像方向が向けられている例について示されているが、車両Ｖの向きは特に限定されない。
【００２２】
また、図１には、車種判別装置１０に撮像機能を有する撮像部が組み込まれている例が示されているが、撮像部は車種判別装置１０に組み込まれておらず車種判別装置１０の外部に設置されていてもよい。かかる場合、例えば、車種判別装置１０は、撮像部から送信された撮像画像Ｉｍｇ’を受信することにより撮像画像Ｉｍｇ’を取得してもよい。また、例えば、車種判別装置１０は、撮像部により記録媒体に記録された撮像画像Ｉｍｇ’を読み込むことにより撮像画像Ｉｍｇ’を取得してもよい。
【００２３】
以下に説明するように、本発明の第１の実施形態〜第３の実施形態では、車種判別装置１０により撮像画像Ｉｍｇ’から車両Ｖの種別が判別される。これらの実施形態によれば、車両Ｖのサイズが考慮された上で車種が判別されるため、車種判別の精度を向上させることができる。まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００２４】
［第１の実施形態の説明］
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。図２は、第１の実施形態に係る車種判別装置１０Ａの機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、第１の実施形態に係る車種判別装置１０Ａは、制御部１１０、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０を備える。
【００２５】
撮像部１７０は、実空間を撮像することにより撮像画像を取得する。撮像部１７０は、撮像画像を制御部１１０に提供することができる。記憶部１８０は、制御部１１０を動作させるためのプログラムやデータを記憶することができる。また、記憶部１８０は、制御部１１０の動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することもできる。出力部１９０は、制御部１１０により判別された車種を判別結果として出力することができる。出力部１９０は、他の装置に車種を送信する通信装置であってもよいし、車種を表示する表示装置であってもよい。
【００２６】
撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０は、車種判別装置１０Ａの外部に備えられていてもよい。制御部１１０は、キャリブレーション部１１１、検出部１１２Ａ、車幅推定部１１３、車長推定部１１４Ａ、車高推定部１１５Ａおよび車種判別部１１６を備える。以下、制御部１１０が備えるこれらの各機能部の詳細について説明する。
【００２７】
まず、車種判別装置１０Ａにより車両Ｖの種別が判別される前に、キャリブレーションが行われる必要がある。より詳細には、車両Ｖが存在する道路の平面式（以下、「道路平面式」とも言う）を算出する処理と車両Ｖの進行方向とを算出する処理とがキャリブレーションとして行われる必要がある。以下では、図３および図４を参照しながら、キャリブレーション部１１１により行われるキャリブレーションについて説明する。
【００２８】
図３は、キャリブレーション部１１１により使用されるパラメータを示す図である。キャリブレーション部１１１は、まず、撮像部１７０を構成する撮像素子のサイズと制御部１１０に提供される撮像画像Ｉｍｇ’のサイズとに基づいて、撮像素子の単位ｐｉｘｅｌ当たりの撮像画像Ｉｍｇ’のサイズｐｉｘ＿ｄｏｔをパラメータとして算出する必要がある。撮像画像Ｉｍｇ’は、原点Ｏから焦点距離だけ離れた撮像素子の撮像面上に撮像された撮像画像Ｉｍｇに基づいて生成される。
【００２９】
図３に示すように、ここでは、撮像素子がＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）である場合を例として説明するが、ＣＣＤは撮像素子の一例に過ぎない。したがって、撮像素子はＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等であってもよい。
【００３０】
ここで、ＣＣＤサイズをｃｃｄ＿ｓｉｚｅとし、撮像画像Ｉｍｇ’（横：ｗｉｄｔｈ×縦：ｈｅｉｇｈｔ）のサイズをｉｍｇ＿ｓｉｚｅとすると、キャリブレーション部１１１は、以下の（数式１）によりｐｉｘ＿ｄｏｔを算出することができる。一般的に、ＣＣＤサイズは、ＣＣＤの対角線の長さで表されるため、この（数式１）に示されるように、ＣＣＤサイズが撮像画像Ｉｍｇ’の縦横の２乗和の平方根で除されることにより算出される。しかし、このような手法によるパラメータｐｉｘ＿ｄｏｔの算出は一例に過ぎないため、他の手法によりパラメータｐｉｘ＿ｄｏｔが算出されてもよい。例えば、ＣＣＤの対角線の代わりにＣＣＤの縦または横の長さが用いられてもよい。
【００３１】
【数１】
0005899944.tif 000002
・・・（数式１）
【００３２】
なお、ＣＣＤサイズは、例えば、撮像部１７０から容易に取得される。また、撮像画像Ｉｍｇ’のサイズは、例えば、記憶部１８０から取得される。したがって、制御部１１０は、これらのサイズに基づいて、ＣＣＤの撮像面に撮像される撮像画像Ｉｍｇの実空間における３次元座標と制御部１１０に提供される撮像画像Ｉｍｇ’の２次元座標との対応関係を把握することができる。すなわち、制御部１１０は、この対応関係に基づいて、制御部１１０に提供される撮像画像Ｉｍｇ’の２次元座標からＣＣＤの撮像面に撮像される撮像画像Ｉｍｇの実空間における３次元座標を把握することができる。
【００３３】
このように算出されたパラメータを用いてキャリブレーションが行われる。以下、図４を参照しながら、パラメータを用いてキャリブレーション部１１１により行われるキャリブレーションについて説明する。
【００３４】
図４は、キャリブレーション部１１１の機能を説明するための図である。図４に示したように、原点Ｏを基準としたｘｙｚ座標系（実空間）を想定する。このｘｙｚ座標系において、道路平面式をＲ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０とする。また、車両Ｖの進行方向を示すベクトルである進行方向ベクトルｖを（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）とする。なお、以下の説明では、図４に示したように、原点Ｏから焦点距離ｆだけ離れた点（焦点）をｙ軸上に設定し、この焦点を通りｙ軸に垂直な平面を撮像面とし、この撮像面上に撮像画像Ｉｍｇが撮像されるものとして説明を続けるが、各座標軸の設定はこのような例に限定されない。
【００３５】
道路平面上には、平行な２直線があらかじめ描かれている。したがって、撮像画像Ｉｍｇには、この平行な２直線が映されている。また、道路平面上には、既知の大きさＱ＿ｄｉｓ離れた２点Ｑ１，Ｑ２があらかじめ描かれている。撮像画像Ｉｍｇには、２点Ｑ１，Ｑ２が、Ｑ１’（ｘｓ１，ｆ，ｚｓ１），Ｑ２’（ｘｓ２，ｆ，ｚｓ２）として映される。なお、図４に示した例では、Ｑ１，Ｑ２が道路平面上の平行な２直線の各々上の点として描かれているが、Ｑ１，Ｑ２は、道路平面上の点であれば、特に限定されない。
【００３６】
また、撮像画像Ｉｍｇに映る２直線のうち、第１の直線が通る２点をＴ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）およびＴ４（ｘ４，ｙ４，ｚ４）とし、第２の直線が通る２点をＴ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）およびＴ３（ｘ３，ｙ３，ｚ３）とする。すると、図４に示すように、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３およびＴ４の各々と原点Ｏとを結ぶ直線と道路平面との交点の座標は、ｔ１・Ｔ１、ｔ２・Ｔ２、ｔ３・Ｔ３およびｔ４・Ｔ４と表される。キャリブレーション部１１１は、例えば、以下に示す（前提条件１）に基づいて、キャリブレーションを行うことができる。
【００３７】
（前提条件１）
（条件１）道路平面上の平行な２直線の方向ベクトルは同じである。
（条件２）撮像部１７０のロールは０である。
（条件３）原点Ｏから道路平面までの距離を高さＨとする。
（条件４）道路平面上にＱ＿ｄｉｓ離れたＱ１およびＱ２が存在する。
なお、上記ロールが０であるとは、道路平面に対して垂直な方向に設置されている物体が撮像画像上においても縦方向に映るように撮像部が設置されている状態を意味する。
【００３８】
キャリブレーション部１１１は、以上に示したように取得される各種データと（条件１）とに基づいて、以下の（数式２）および（数式３）に示される関係式を導き出すことができる。
【００３９】
【数２】
0005899944.tif 000003
・・・（数式２）
【数３】
0005899944.tif 000004
・・・（数式３）
【００４０】
また、キャリブレーション部１１１は、以上に示したように取得される各種データと（条件２）とに基づいて、以下の（数式４）に示される関係式を導き出すことができる。なお、ロールが０の状態であれば、道路平面式と平行な軸方向（図４に示した例では、ｘ軸方向）への道路平面に対する垂線の成分が０になるため、計算式が簡略化される（例えば、ｘ軸方向への垂線の成分が０であれば、Ｒ１＝０として計算できる）。
【００４１】
【数４】
0005899944.tif 000005
・・・（数式４）
【００４２】
また、キャリブレーション部１１１は、以上に示したように取得される各種データと（条件３）とに基づいて、以下の（数式５）に示される関係式を導き出すことができる。
【００４３】
【数５】
0005899944.tif 000006
・・・（数式５）
【００４４】
また、キャリブレーション部１１１は、以上に示したように取得される各種データと（条件４）とに基づいて、以下の（数式６）および（数式７）に示される関係式を導き出すことができる。
【００４５】
【数６】
0005899944.tif 000007
・・・（数式６）
【数７】
0005899944.tif 000008
・・・（数式７）
【００４６】
ここで、Ｋ１は、原点Ｏから道路平面上のＱ１（ｘｒ１，ｙｒ１，ｚｒ１）までの距離が原点Ｏから撮像画像Ｉｍｇ上のＱ１’（ｘｓ１，ｆ，ｚｓ１）までの距離の何倍になっているかを示す値である。同様に、Ｋ２は、原点Ｏから道路平面上のＱ２（ｘｒ２，ｙｒ２，ｚｒ２）までの距離が原点Ｏから撮像画像Ｉｍｇ上のＱ２’（ｘｓ２，ｆ，ｚｓ２）までの距離の何倍になっているかを示す値である。したがって、以下の（数式８）に示される関係式を導き出すことができる。
【００４７】
【数８】
0005899944.tif 000009
・・・（数式９）
【００４８】
キャリブレーション部１１１は、（数式８）に示される関係式から、道路平面上の２点（Ｑ１およびＱ２）の距離の測定値Ｑ＿ｄｉｓ’を、以下の（数式９）により算出することができる。
【００４９】
【数９】
0005899944.tif 000010
・・・（数式９）
【００５０】
キャリブレーション部１１１は、測定値Ｑ＿ｄｉｓ’と既知の大きさＱ＿ｄｉｓとの差分が最も小さくなる場合におけるＲ１、Ｒ２、Ｒ３およびＲ４を、（数式１）〜（数式９）に基づいて算出することができる。このようにＲ１、Ｒ２、Ｒ３およびＲ４が算出されることにより、道路平面式Ｒ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０が決定される。
【００５１】
以上に説明したような道路平面式の算出手法は、一例に過ぎない。したがって、キャリブレーション部１１１は、他の手法により道路平面式を算出することも可能である。例えば、道路平面上の平行な２直線間の距離が既知であれば、この道路平面上の平行な２直線間の距離を用いることにより、（条件２）を使用しないで道路平面式を算出することができる。
【００５２】
また、キャリブレーション部１１１は、進行方向ベクトルｖ（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を算出することもできる。より詳細には、キャリブレーション部１１１は、道路平面上の平行な２直線のうちの少なくともいずれか一方の直線の方向を算出することにより、進行方向ベクトルｖを算出することができる。例えば、キャリブレーション部１１１は、座標ｔ２・Ｔ２と座標ｔ３・Ｔ３との差分を進行方向ベクトルｖとして算出してもよいし、座標ｔ１・Ｔ１と座標ｔ４・Ｔ４との差分を進行方向ベクトルｖとして算出してもよい。
【００５３】
以上に説明したような手法により、キャリブレーション部１１１は、キャリブレーションを行うことができる。このようなキャリブレーションにより算出された道路平面式Ｒ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０および進行方向ベクトルｖ（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を車種判別のために利用することができる。
【００５４】
続いて、検出部１１２Ａによる撮像面上における車両Ｖの各特徴点の検出について説明する。図５は、検出部１１２Ａおよび車幅推定部１１３の機能を説明するための図である。図５に示すように、検出部１１２Ａは、撮像画像Ｉｍｇから抽出される車両領域に基づいて、撮像面上において接地点ｍ０’、最低地上点ｍ１’、第１端点ｍ２’、第２端点ｍ４’および上端点ｍ５’を検出する。
【００５５】
検出部１１２Ａにより車両領域はどのように抽出されてもよいが、例えば、車両領域は、車両Ｖが映る前後における撮像画像Ｉｍｇの差分や背景画像ＩｍｇＢａｃｋとの差分により抽出されるシルエットであってもよい。
【００５６】
接地点ｍ０’は、車両Ｖと道路平面との接地点である。最低地上点ｍ１’は、車両Ｖの車体のうち地上からの高さが最も低い点である。第１端点ｍ２’は、車両領域の左右いずれかの端点である。第２端点ｍ４’は、車両の左右いずれかの端点であり第１端点とは反対側の端点である。車両Ｖの上面上の点である。接地点ｍ０’はどのように検出されてもよいが、例えば、撮像画像Ｉｍｇに映る後輪のうちの下部が接地点ｍ０’として検出されてもよい。最低地上点ｍ１’はどのように検出されてもよいが、例えば、車体前面の下部のエッジ線上の点（例えば、エッジ線の中点）が最低地上点ｍ１’として検出されてもよい。
【００５７】
第１端点ｍ２’はどのように検出されてもよいが、例えば、車体領域の左右いずれかのエッジ線上の点（例えば、エッジ線の中点）が第１端点ｍ２’として検出されてもよい。第２端点ｍ４’はどのように検出されてもよいが、例えば、車体領域の左右いずれかのエッジ線であり第１端点ｍ２’が通るエッジ線とは反対側のエッジ線上の点（例えば、エッジ線の中点）が第１端点ｍ２’として検出されてもよい。上端点ｍ５’はどのように検出されてもよいが、例えば、車体上面のエッジ線上の点（例えば、エッジ線の中点）が上端点ｍ５’として検出されてもよい。
【００５８】
以上、検出部１１２Ａによる撮像面上における車両Ｖの各特徴点の検出について説明した。続いて、図５を参照しながら、車幅推定部１１３による車両Ｖの車幅の推定について説明する。車幅推定部１１３は、検出部１１２Ａにより検出された接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’と最低地上点ｍ１’とに基づいて実空間における車両Ｖの幅を示す車幅を推定する。
【００５９】
より詳細には、車幅推定部１１３は、例えば、最低地上点ｍ１’と原点Ｏとを通る直線と車体低平面Ｂ１ｘ＋Ｂ２ｘ＋Ｂ３ｚ＋Ｂ４＝０との交点を実空間における最低地上点ｍ１として算出し、最低地上点ｍ１と接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’とに基づいて車幅を推定してもよい。例えば、車体低平面Ｂ１ｘ＋Ｂ２ｘ＋Ｂ３ｚ＋Ｂ４＝０は、道路平面を最低地上高ｈだけ道路平面と垂直な方向に平行移動させた平面であってもよい。この場合は、関係式「Ｂ１＝Ｒ１、Ｂ２＝Ｒ２、Ｂ３＝Ｒ３、かつ、Ｂ４＝Ｒ４＋ｈ」が成立するため、この関係式に基づいて、車体低平面が算出される。
【００６０】
最低地上高ｈは、あらかじめ決められた値であってもよいし、これまでの検出結果に基づいて定められる値であってもよい。あらかじめ決められた値を最低地上高ｈとして使用する場合には、例えば、あらかじめ決められた値として複数の車両における最低地上高の平均値を使用してもよい。
【００６１】
また、車幅推定部１１３は、接地点ｍ０’と原点Ｏとを通る直線と車両Ｖが存在する道路平面との交点を実空間における接地点Ｄ０として算出し、接地点Ｄ０を通り車両Ｖの進行方向ベクトルｖを方向とする直線Ｌ１と最低地上点ｍ１と第１端点ｍ２’とに基づいて車幅を推定してもよい。より詳細には、車幅推定部１１３は、最低地上点ｍ１から道路平面に下ろした垂線の足を点ｍ１ｈとし、この点ｍ１ｈを通り直線Ｌ１に垂直な直線Ｌ２とする。また、車幅推定部１１３は、直線Ｌ１と直線Ｌ２との交点を点Ｄ２とする。
【００６２】
車幅推定部１１３は、原点Ｏと第１端点ｍ２’とを通る直線と直線Ｌ２を含み進行方向ベクトルｖを法線とする平面との交点を実空間における第１端点ｍ２とし、第１端点ｍ２から道路平面に下ろした垂線の足を点Ｄ３とする。車幅推定部１１３は、点Ｄ２と点Ｄ３との距離を車幅と推定することができる。なお、ここに示した車幅の推定手法は、一例に過ぎないため、他の手法により車幅を推定してもよい。例えば、上記した手法では、車幅推定部１１３は、道路平面上にある点Ｄ２と点Ｄ３との距離を車幅と推定することとしたが、車体低平面上において車幅を推定してもよい。
【００６３】
なお、直線Ｌ１を規定するために用いられた進行方向ベクトルｖは、車両Ｖの車線変更時などに変更される可能性もある。そこで、車幅推定部１１３は、進行方向ベクトルを修正してもよい。進行方向ベクトルの修正はどのようになされてもよいが、車幅推定部１１３は、例えば、検出部１１２Ａにより撮像画像Ｉｍｇ上において２つの接地点が検出された場合には、これらの２つの接地点と道路平面式とに基づいて実空間における接地点２つを算出し、実空間における接地点２つの差分に基づいて、修正後の進行方向ベクトルｖを算出してもよい。
【００６４】
以上、車幅推定部１１３による車両Ｖの車幅の推定について説明した。続いて、図６を参照しながら、車長推定部１１４Ａによる車両Ｖの車長の推定について説明する。車長推定部１１４Ａは、検出部１１２Ａにより検出された接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’と第２端点ｍ４’とに基づいて実空間における車両Ｖの長さを示す車長を推定する。
【００６５】
より詳細には、車長推定部１１４Ａは、例えば、直線Ｌ２（車幅推定部１１３により接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’とに基づいて推定された直線Ｌ２）と第２端点ｍ４’とに基づいて車長を推定してもよい。例えば、車長推定部１１４Ａは、原点Ｏと第２端点ｍ４’とを通る直線と直線Ｌ１を含み直線Ｌ２を法線とする平面との交点を実空間における第２端点ｍ４とし、第２端点ｍ４から道路平面に下ろした垂線の足を点Ｄ４とする。車長推定部１１４Ａは、点Ｄ２と点Ｄ４との距離を車長と推定することができる。
【００６６】
なお、ここに示した車長の推定手法は、一例に過ぎないため、他の手法により車長を推定してもよい。例えば、上記した手法では、車長推定部１１４Ａは、道路平面上にある点Ｄ２と点Ｄ４との距離を車長と推定することとしたが、車体低平面上において車長を推定してもよい。
【００６７】
以上、車長推定部１１４Ａによる車両Ｖの車長の推定について説明した。続いて、図７を参照しながら、車高推定部１１５Ａによる車両Ｖの車高の推定について説明する。車高推定部１１５Ａは、検出部１１２Ａにより検出された接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’と上端点ｍ５’とに基づいて実空間における車両Ｖの高さを示す車高を推定する。
【００６８】
より詳細には、車高推定部１１５Ａは、例えば、直線Ｌ２（車幅推定部１１３により接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’とに基づいて推定された直線Ｌ２）と上端点ｍ５’とに基づいて車高を推定してもよい。例えば、車高推定部１１５Ａは、点Ｄ３を通り進行方向ベクトルｖを方向とする直線を直線Ｌ３とする。そして、車高推定部１１５Ａは、原点Ｏと上端点ｍ５’とを通る直線と直線Ｌ３を含み直線Ｌ２を法線とする平面との交点を実空間における上端点ｍ５とし、上端点ｍ５から道路平面に下ろした垂線の足を点Ｄ５とする。車高推定部１１５Ａは、上端点ｍ５と点Ｄ５との距離を車高と推定することができる。
【００６９】
なお、ここに示した車高の推定手法は、一例に過ぎないため、他の手法により車高を推定してもよい。例えば、上記した手法では、車高推定部１１５Ａは、上端点ｍ５と道路平面上にある点Ｄ５との距離を車高と推定することとしたが、上端点ｍ５と車体低平面上の点との距離を推定し、この推定結果に最低地上高ｈを加算することにより車長を推定してもよい。
【００７０】
以上、車高推定部１１５Ａによる車両Ｖの車高の推定について説明した。続いて、車種判別部１１６による車両Ｖの車種判別について説明する。車種判別部１１６は、車幅推定部１１３により推定された車幅と車長推定部１１４Ａにより推定された車長と車高推定部１１５Ａにより推定された車高とに基づいて車両の種別を判別する。
【００７１】
より詳細には、車種判別部１１６は、例えば、車幅、車長および車高から車種を判定するための判定式が存在する場合には、この判定式を用いて車種を判定することができる。この判定式は、例えば、現在流通している様々な種類の車種（例えば、大型車および小型車）の車幅、車長および車高に対する判別分析の結果として得られる判定式であってもよい。
【００７２】
なお、ここに示した車種の判別手法は、一例に過ぎないため、他の手法により車種を判別してもよい。例えば、上記した手法では、車種判別部１１６は、判定式を用いて車種を判別することとしたが、車種判別部１１６は、車幅、車長および車高の各々の範囲と車種とを関連付けたテーブルが存在する場合には、車種判別部１１６は、このテーブルを用いて車種を判定してもよい。
【００７３】
以上、車種判別部１１６による車両Ｖの車種判別について説明した。続いて、車種判別装置１０Ａの動作について説明する。図８は、車種判別装置１０Ａの動作を示すフローチャートである。なお、図８に示す動作は、車種判別装置１０Ａの動作の一例を示したに過ぎない。したがって、車種判別装置１０Ａの動作は、図８に示された動作に限定されるものではない。また、図８には示されていないが、キャリブレーション部１１１によるキャリブレーションが既に行われていることが想定されている。
【００７４】
図８に示すように、撮像部１７０により撮像された撮像画像Ｉｍｇが検出部１１２Ａに供給されると、検出部１１２Ａは、撮像画像Ｉｍｇにおける車両Ｖの特徴点である５点（接地点ｍ０’、最低地上点ｍ１’、第１端点ｍ２’、第２端点ｍ４’および上端点ｍ５’）を検出する（ステップＳ１１）。続いて、車幅推定部１１３は、接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’、および最低地上点ｍ１’に基づいて車両Ｖの車幅を推定する（ステップＳ１２）。
【００７５】
続いて、車長推定部１１４Ａは、接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’および第２端点ｍ４’に基づいて車両Ｖの車長を推定する（ステップＳ１３）。続いて、車高推定部１１５Ａは、接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’および上端点ｍ５’に基づいて車両Ｖの車高を推定する（ステップＳ１４）。車種判別部１１６は、車幅推定部１１３により推定された車幅と車長推定部１１４Ａにより推定された車長と車高推定部１１５Ａにより推定された車高とに基づいて車両Ｖの車種を判別する（ステップＳ１５）。
【００７６】
以上、本発明の第１の実施形態について説明した。本発明の第１の実施形態によれば、車両Ｖのサイズが考慮された上で車種が判別されるため、車種判別の精度を向上させることができる。さらに、本発明の第１の実施形態によれば、検出した特徴点を基に車幅を推定することとしているため、車両Ｖのシャドウ等による車幅推定誤差の影響を受けにくく、車種判別の精度を特に著しく向上させることができる。
【００７７】
［第２の実施形態の説明］
続いて、本発明の第２の実施形態について説明する。本発明の第１の実施形態では、車幅を推定することとしたが、本発明の第２の実施形態では、車幅を推定せずにあらかじめ用意された車幅を取得して車種判別に使用する。図９は、第２の実施形態に係る車種判別装置１０Ｂの機能構成を示すブロック図である。図９に示すように、第２の実施形態に係る車種判別装置１０Ｂは、制御部１１０、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０を備える。
【００７８】
制御部１１０は、キャリブレーション部１１１、検出部１１２Ｂ、車幅取得部１２１、車長推定部１１４Ｂ、車高推定部１１５Ｂおよび車種判別部１１６を備える。以下、制御部１１０が備えるこれらの各機能部のうち、第１の実施形態と異なる機能部について詳細について説明する。図１０は、検出部１１２Ｂおよび車幅取得部１２１の機能を説明するための図である。まず、図１０を参照しながら、検出部１１２Ｂおよび車幅取得部１２１の機能について説明する。
【００７９】
図１０に示すように、検出部１１２Ｂは、撮像画像Ｉｍｇから抽出される車両領域に基づいて、撮像面上において接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’、第２端点ｍ４’および上端点ｍ５’を検出する。第１の実施形態においては、最低地上点ｍ１’についても検出されることとしたが、第２の実施形態においては、最低地上点ｍ１’についは特に検出される必要はない。接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’、第２端点ｍ４’および上端点ｍ５’は、第１の実施形態における検出手法と同様の手法により検出され得る。
【００８０】
また、図１０に示すように、第２の実施形態では、車両Ｖの車幅は既に確定済みである。車幅取得部１２１は、この車幅を取得することができる。車幅の取得手法は特に限定されず、例えば、車幅取得部１２１は、記憶部１８０により車幅が記憶されている場合には、記憶部１８０により記憶されている車幅を取得してもよいし、車種判別装置１０Ｂ以外の装置により記憶されている場合には、他の装置から送信された車幅を取得してもよい。車幅の値は特に限定されないが、例えば、様々な車種の車幅の平均値であってもよい。
【００８１】
以上、検出部１１２Ｂによる各特徴点の検出および車幅取得部１２１による車幅の取得について説明した。続いて、図１１を参照しながら、車長推定部１１４Ｂによる車両Ｖの車長の推定について説明する。車長推定部１１４Ｂは、検出部１１２Ｂにより検出された接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’と第２端点ｍ４’とに基づいて実空間における車両Ｖの長さを示す車長を推定する。
【００８２】
図１１において、車長推定部１１４Ｂは、第１の実施形態による手法と同様の手法により直線Ｌ１を算出することができる。第１端点ｍ２を通り道路平面の法線ベクトル（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３）を方向とする直線を直線Ｋ１とし、道路平面と直線Ｋ１との交点を点Ｅ１（ｘＥ１，ｙＥ１，ｚＥ１）とし、点Ｅ１を通り直線Ｌ１に垂直な直線をＮ２とし、直線Ｌ１と直線Ｎ２との交点を点Ｅ２（ｘＥ２，ｙＥ２，ｚＥ２）とした場合、車長推定部１１４Ｂは、例えば、以下に示す（前提条件２）に基づいて、点Ｅ１および点Ｅ２を算出することができる。
【００８３】
（前提条件２）
（条件１）点Ｅ１と第１端点ｍ２を通る直線Ｋ１の方向は法線ベクトル（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３）と平行である。ただし、原点Ｏと撮像面における第１端点ｍ２’とを通る直線と道路平面との交点を（ｘ，ｙ，ｚ）＝（ｘｍ２，ｆ，ｚｍ２）ｕと仮定する。
（条件２）直線Ｌ１および直線Ｎ２の各々の方向ベクトルの内積が０である。
（条件３）点Ｅ１および点Ｅ２との距離は車幅Ｗと等しい。
（条件４）点Ｅ１は道路平面（Ｒ１ｘ＋Ｒ２ｘ＋Ｒ３ｚ＋Ｒ４＝０）上にある。
【００８４】
車長推定部１１４Ｂは、（条件１）〜（条件４）に基づいて、以下の（数式１０）〜（数式１４）に示される関係式を導き出すことができる。
【００８５】
【数１０】
0005899944.tif 000011
・・・（数式１０）
【００８６】
【数１１】
0005899944.tif 000012
・・・（数式１１）
【００８７】
【数１２】
0005899944.tif 000013
・・・（数式１２）
【００８８】
【数１３】
0005899944.tif 000014
・・・（数式１３）
【００８９】
【数１４】
0005899944.tif 000015
・・・（数式１４）
【００９０】
車長推定部１１４Ｂは、（数式１０）〜（数式１４）に示される関係式を解くことにより、点Ｅ１（ｘＥ１，ｙＥ１，ｚＥ１）および点Ｅ２（ｘＥ２，ｙＥ２，ｚＥ２）を導き出すことができる。車長推定部１１４Ｂは、第１の実施形態における手法と同様の手法により点Ｄ４を算出し、点Ｅ２と点Ｄ４との距離を車長と推定することができる。
【００９１】
なお、ここに示した車長の推定手法は、一例に過ぎないため、他の手法により車長を推定してもよい。
【００９２】
以上、車長推定部１１４Ｂによる車両Ｖの車長の推定について説明した。続いて、図１２を参照しながら、車高推定部１１５Ｂによる車両Ｖの車高の推定について説明する。車高推定部１１５Ａは、検出部１１２Ｂにより検出された接地点ｍ０’と第１端点ｍ２’と上端点ｍ５’とに基づいて実空間における車両Ｖの高さを示す車高を推定する。
【００９３】
より詳細には、例えば、車高推定部１１５Ｂは、点Ｅ１を通り進行方向ベクトルｖを方向とする直線を直線Ｎ３とする。車高推定部１１５Ｂは、第１の実施形態による手法と同様の手法により上端点ｍ５を算出し、上端点ｍ５から直線Ｎ３に下ろした垂線の足を点Ｅ４とする。車高推定部１１５Ｂは、上端点ｍ５と点Ｅ４との距離を車高と推定することができる。
【００９４】
なお、ここに示した車高の推定手法は、一例に過ぎないため、他の手法により車高を推定してもよい。例えば、車高推定部１１５Ｂは、第１の実施形態による手法と同様の手法により車高を推定してもよい。
【００９５】
以上、車高推定部１１５Ｂによる車両Ｖの車高の推定について説明した。続いて、車種判別装置１０Ｂの動作について説明する。図１３は、車種判別装置１０Ｂの動作を示すフローチャートである。なお、図１３に示す動作は、車種判別装置１０Ｂの動作の一例を示したに過ぎない。したがって、車種判別装置１０Ａの動作は、図８に示された動作に限定されるものではない。また、図１３には示されていないが、キャリブレーション部１１１によるキャリブレーションが既に行われていることが想定されている。
【００９６】
図１３に示すように、撮像部１７０により撮像された撮像画像Ｉｍｇが検出部１１２Ｂに供給されると、検出部１１２Ｂは、撮像画像Ｉｍｇにおける車両Ｖの特徴点である４点（接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’、第２端点ｍ４’および上端点ｍ５’）を検出する（ステップＳ２１）。続いて、車幅取得部１２１は、車両Ｖの車幅を取得する（ステップＳ１２）。
【００９７】
続いて、車長推定部１１４Ｂは、接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’および第２端点ｍ４’に基づいて車両Ｖの車長を推定する（ステップＳ２３）。続いて、車高推定部１１５Ｂは、接地点ｍ０’、第１端点ｍ２’および上端点ｍ５’に基づいて車両Ｖの車高を推定する（ステップＳ２４）。車種判別部１１６は、車幅取得部１２１により取得された車幅と車長推定部１１４Ｂにより推定された車長と車高推定部１１５Ｂにより推定された車高とに基づいて車両Ｖの車種を判別する（ステップＳ２５）。
【００９８】
以上、本発明の第２の実施形態について説明した。本発明の第２の実施形態によれば、車両Ｖのサイズが考慮された上で車種が判別されるため、車種判別の精度を向上させることができる。さらに、本発明の第２の実施形態によれば、車幅を取得することとしているため、車幅を推定する処理に要される負荷が省略され、車種判別の速度を向上させることができる。
【００９９】
［第３の実施形態の説明］
続いて、本発明の第３の実施形態について説明する。本発明の第３の実施形態では、複数の車両モデルを用意しておき、撮像画像から抽出される車両領域と複数の車両モデルとの照合により選択される車両モデルから車種を判別する。図１４は、第３の実施形態に係る車種判別装置１０Ｃの機能構成を示すブロック図である。図１４に示すように、第３の実施形態に係る車種判別装置１０Ｃは、制御部１１０、撮像部１７０、記憶部１８０および出力部１９０を備える。
【０１００】
制御部１１０は、キャリブレーション部１１１、抽出部１３１、モデルフィッティング部１３２、サイズ推定部１３３および車種判別部１１６を備える。以下、制御部１１０が備えるこれらの各機能部のうち、第１の実施形態および第２の実施形態と異なる機能部について詳細について説明する。図１５は、抽出部１３１、モデルフィッティング部１３２およびサイズ推定部１３３の機能を説明するための図である。図１５を参照しながら、抽出部１３１、モデルフィッティング部１３２およびサイズ推定部１３３の機能について説明する。
【０１０１】
抽出部１３１は、例えば、第１の実施形態による手法と同様の手法により車両領域を抽出することができる。モデルフィッティング部１３２は、抽出部１３１により抽出される車両領域と事前に登録されている複数の車両モデルＶＭとの間で照合を行うことにより車両モデルＶＭを選択する。記憶部１８０により複数の車両モデルＶＭが記憶されている場合には、記憶部１８０により記憶されている複数の車両モデルＶＭを取得してもよいし、車種判別装置１０Ｃ以外の装置により記憶されている場合には、他の装置から送信された複数の車両モデルＶＭを取得してもよい。
【０１０２】
複数の車両モデルＶＭの各々は、どのような形状を有していてもよいが、例えば、図１５に示したように、台形の形状を有する台形モデルＶＭ１であってもよいし、直方体の形状を有する直方体モデルＶＭ２であってもよい。複数の車両モデルＶＭの各々は、モデル幅、モデル奥行きおよびモデル高さを有している。モデルフィッティング部１３２は、車両Ｖの車両領域と複数の車両モデルＶＭとの間で照合を行う。
【０１０３】
モデルフィッティング部１３２は、例えば、複数の車両モデルＶＭの方向が車両Ｖの方向に合わせられた状態において、複数の車両モデルＶＭが撮像画像Ｉｍｇと同じ撮像方向に撮像された場合の画像から得られる各車両領域と抽出部１３１により抽出される車両領域との間で照合を行ってもよい。そのとき、モデルフィッティング部１３２は、例えば、車両Ｖの進行方向ベクトルｖ（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）に応じて複数の車両モデルＶＭを回転させることにより複数の車両モデルＶＭの方向と車両Ｖの方向とを合わせることができる。
【０１０４】
照合の結果、抽出部１３１により抽出される車両領域に形状が最も近い車両領域となる車両モデルＶＭが選択されてもよい。抽出部１３１により抽出される車両領域のサイズは、複数の車両モデルＶＭの各々に合わせて変更された上で照合されてもよい。形状が最も近い車両領域は、抽出部１３１により抽出される車両領域との重なりが最も大きい車両領域であってもよい。
【０１０５】
このように、モデルフィッティング部１３２は、車両領域同士の形状を照合してもよいが、他の手法により照合を行ってもよい。あるいは、他の手法との組み合わせにより照合を行ってもよい。他の手法としては、車両領域のテクスチャ同士を照合する手法も適用され得る。図１５に示したように、例えば、モデルフィッティング部１３２は、車両Ｖの前面Ｆのテクスチャと車両モデルＶＭの前面ＦＭ１，ＦＭ２のテクスチャとの照合を行ってもよい。
【０１０６】
特に車両の前面にはフロントガラスが入っているため、車両の前面は照合部分として適しているが、照合部分は車両の前面に限定されない。例えば、照合部分は、車両の背面であってもよいし、車両の側面であってもよい。なお、モデルフィッティングの手法としては、ＡＳＭ（Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｈａｐｅ  Ｍｏｄｅｌ）等を用いることもできる。この手法については、「"Active shape models - their training and application",T.F.
Cootes and C.J. Taylor and D.H. Cooper and J. Graham
(1995).. Computer Vision and Image Understanding (61): 38-59.」に詳細に記載されている。
【０１０７】
サイズ推定部１３３は、モデルフィッティング部１３２により選択される車両モデルＶＭから車両Ｖの車幅、車長および車高を推定する。より詳細には、サイズ推定部１３３は、車両モデルＶＭのモデル幅、モデル奥行きおよびモデル高さを車両Ｖの幅、奥行きおよび高さとし、車両Ｖの幅、奥行きおよび高さに基づいて車幅、車長および車高を推定する。例えば、サイズ推定部１３３は、車両Ｖの幅を車幅とし、車両Ｖの奥行きを車長とし、高さに最低地上高ｈを加算した値を車高とすることができる。最低地上高ｈについては、第１の実施形態において述べた通りである。
【０１０８】
以上、抽出部１３１、モデルフィッティング部１３２およびサイズ推定部１３３の機能について説明した。続いて、車種判別装置１０Ｃの動作について説明する。図１６は、車種判別装置１０Ｃの動作を示すフローチャートである。なお、図１６に示す動作は、車種判別装置１０Ｃの動作の一例を示したに過ぎない。したがって、車種判別装置１０Ｃの動作は、図１６に示された動作に限定されるものではない。また、図１６には示されていないが、キャリブレーション部１１１によるキャリブレーションが既に行われていることが想定されている。
【０１０９】
図１６に示すように、撮像部１７０により撮像された撮像画像Ｉｍｇが抽出部１３１に供給されると、抽出部１３１は、撮像画像Ｉｍｇから車両領域を抽出する（ステップＳ３１）。続いて、モデルフィッティング部１３２は、抽出部１３１により抽出された車両領域と複数の車両モデルＶＭとの間で照合を行うことにより車両モデルＶＭを選択する（ステップＳ３２）。
【０１１０】
続いて、サイズ推定部１３３は、モデルフィッティング部１３２により選択された車両モデルＶＭから車両Ｖのサイズ（車幅、車長および車高）を推定する（ステップＳ３３）。続いて、車種判別部１１６は、サイズ推定部１３３により推定された車両Ｖのサイズ（車幅、車長および車高）に基づいて車両Ｖの車種を判別する（ステップＳ３４）。
【０１１１】
以上、本発明の第３の実施形態について説明した。本発明の第３の実施形態によれば、車両Ｖのサイズが考慮された上で車種が判別されるため、車種判別の精度を向上させることができる。さらに、本発明の第３の実施形態によれば、撮像画像から車両の特徴点を検出する必要がないため、より安定した車種判別を行うことができる。
【０１１２】
［変形例の説明］
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１１３】
例えば、上記した例では、車両の前面および左側面が撮像画像に映っている場合において車種を判別することとしたが、車両の前面および右側面が撮像画像に映っている場合においても同様な手法により車種を判別することができる。また、車両の後方から撮像した場合であっても同様な手法により車種を判別することができる。例えば、車両の背面および左側面が撮像画像に映っている場合においても同様な手法により車種を判別することができる。また、例えば、車両の背面および右側面が撮像画像に映っている場合においても同様な手法により車種を判別することができる。
【０１１４】
例えば、車種判別装置１０の制御部１１０を構成する各ブロックは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成され、記憶部１８０により記憶されているプログラムがＣＰＵによりＲＡＭに展開されて実行されることにより、その機能が実現され得る。あるいは、制御部１１０を構成する各ブロックは、専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、複数のハードウェアの組み合わせにより構成されてもよい。
【０１１５】
尚、本明細書において、フローチャートに記述されたステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的に又は個別的に実行される処理をも含む。また時系列的に処理されるステップでも、場合によっては適宜順序を変更することが可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１６】
１０（１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ）  車種判別装置
１１０  制御部
１１１  キャリブレーション部
１１２Ａ、１１２Ｂ  検出部
１１３  車幅推定部
１１４Ａ、１１４Ｂ  車長推定部
１１５Ａ、１１５Ｂ  車高推定部
１１６  車種判別部
１２１  車幅取得部
１３１  抽出部
１３２  モデルフィッティング部
１３３  サイズ推定部
１７０  撮像部
１８０  記憶部
１９０  出力部
【図１】
0005899944.tif 000016
【図２】
0005899944.tif 000017
【図３】
0005899944.tif 000018
【図４】
0005899944.tif 000019
【図５】
0005899944.tif 000020
【図６】
0005899944.tif 000021
【図７】
0005899944.tif 000022
【図８】
0005899944.tif 000023
【図９】
0005899944.tif 000024
【図１０】
0005899944.tif 000025
【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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