(57)【要約】【課題】  撮像画像内に存在する物体の種別を判定すること。【解決手段】  制御装置１０３は、１台のカメラ１０１によって複数フレーム撮像された撮像画像中の速度情報を算出し、撮像画像内に路面の速度情報を観測する観測領域を設定する。そして、車速センサ１０４で検出した自車両の車速に基づいて画像内における路面の速度分布を推定し、観測領域内の速度情報と、推定した路面の速度分布とに基づいて、撮像画像内における路面の速度分布を推定する。その後、撮像画像内における路面の速度分布と、撮像画像中の速度情報とを比較して、撮像画像内に存在する物体の種別を判定する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１台の撮像手段によって複数フレーム撮像された撮像画像内の物体の速度情報を算出する速度算出手段と、
前記撮像画像内に路面の速度情報を観測する速度観測領域を設定する速度観測領域設定手段と、
自車両の車速に基づいて画像内における路面の速度分布を推定する速度分布推定手段と、
前記速度観測領域設定手段で設定した速度観測領域内の物体の速度情報と、前記速度分布推定手段で推定した路面の速度分布とに基づいて、前記撮像画像内における路面の速度分布を推定する路面速度分布推定手段と、
前記路面速度分布推定手段で推定した前記撮像画像内における路面の速度分布と、前記速度算出手段で算出した前記撮像画像内の物体の速度情報とを比較して、前記撮像画像内に存在する物体の種別を判定する判定手段とを備えることを特徴とする車載物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車載物体検出装置において、
前記判定手段は、前記路面速度分布推定手段で推定した前記撮像画像内における路面の速度分布と、前記速度算出手段で算出した前記撮像画像内の物体の速度情報との一致度を算出する一致度算出手段を含み、
前記一致度算出手段によって算出された一致度に基づいて、前記撮像画像内に路面が存在するか、あるいは物体が存在するかを判定することを特徴とする車載物体検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車載物体検出装置において、
前記一致度算出手段は、前記撮像画像内に前記一致度を算出するための観測領域を設定して各観測領域ごとに前記一致度を算出し、
前記判定手段は、前記観測領域内の一致度が所定値よりも高い場合には、当該観測領域内には路面が存在すると判定し、前記観測領域内の一致度が所定値以下の場合には、当該観測領域内には物体が存在すると判定することを特徴とする車載物体検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の車載物体検出装置において、
前記判定手段は、前記観測領域内に物体が存在すると判定した場合には、前記観測領域内における前記一致度の連続性に基づいて、前記観測領域内に存在する物体が静止物体であるか、あるいは移動物体であるかを判定することを特徴とする車載物体検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか一項に記載の車載物体検出装置において、
前記速度算出手段は、前記撮像画像から抽出したエッジのフレーム間での移動を観測することによって、前記撮像画像内の物体の速度情報を算出することを特徴とする車載物体検出装置。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の車載物体検出装置において、
前記速度観測領域設定手段は、前記撮像画像内の自車両から最も近い路面のみが映っている路面領域を含むように、前記撮像画像内に前記速度観測領域を設定することを特徴とする車載物体検出装置。
【請求項７】
１台の撮像手段によって複数フレーム撮像された撮像画像内の物体の速度情報を算出し、
前記撮像画像内に路面の速度情報を観測する速度観測領域を設定し、
自車両の車速に基づいて画像内における路面の速度分布を推定し、
前記速度観測領域内の物体の速度情報と、推定した路面の速度分布とに基づいて、前記撮像画像内における路面の速度分布を推定し、
前記撮像画像内における路面の速度分布と、前記撮像画像内の物体の速度情報とを比較して、前記撮像画像内に存在する物体の種別を判定することを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載され、カメラで撮像した画像を画像処理して、画像内に存在する物体を検出する車載物体検出装置、および物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
次のような物体検出装置が特許文献１によって知られている。この物体検出装置では、
複数のカメラにより撮像した複数の画像を路面上に透視変換し、透視変換した複数画像を比較し、比較の結果に基づいて画像内に存在する物体の種別を判定する。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２３２８６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の装置においては、複数のカメラを必要とするためにコスト的に不利であり、さらに複数の画像を透視変換する必要があることから、処理の負荷が大きいという問題が生じていた。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、１台の撮像手段によって複数フレーム撮像された撮像画像内の物体の速度情報を算出し、撮像画像内に路面の速度情報を観測する速度観測領域を設定し、自車両の車速に基づいて画像内における路面の速度分布を推定し、速度観測領域内の物体の速度情報と、推定した路面の速度分布とに基づいて、撮像画像内における路面の速度分布を推定し、撮像画像内における路面の速度分布と、撮像画像内の物体の速度情報とを比較して、撮像画像内に存在する物体の種別を判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、１台のカメラで撮像した撮像画像内における路面の速度分布と、撮像画像内の速度情報とを比較して、撮像画像内に存在する物体の種別を判定するようにした。これによって、１台のカメラで撮像した撮像画像に基づいて物体の種別を判定することができるため、コスト的に有利となり、さらに透視変換のような複雑な画像処理が不要となることから処理負荷を低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は、本実施の形態における車載物体検出装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。車載物体検出装置１００は、車両に搭載され、車両前方を撮像する１台のカメラ１０１と、カメラ１０１で撮像した画像を格納する画像メモリ１０２と、ＣＰＵ、メモリ、およびその他周辺回路を含み、後述する各種処理を実行する制御装置１０３と、自車両の車速を検出する車速センサ１０４とを備えている。
【０００８】
カメラ１０１は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子を有した高速カメラであり、自車両の走行中に連続的に車両前方を撮像し、各フレームごとに画像メモリ１０２に出力する。
【０００９】
制御装置１０３は、自車両の走行に伴う撮像画像上での路面の動きを観測し、観測結果に基づいて撮像画像内に存在する物体を検出して、その物体の種別を判定する。具体的には次のように処理を行う。まず、カメラ１０１で連続して撮像される複数フレームの画像に対して、公知の勾配法やブロックマッチング法などの手法を用いて、撮像画像内の速度情報、すなわち速度（画像速度）とその速度方向をベクトルで表したオプティカルフローを算出する。
【００１０】
そして、図２に示すように、撮像画像Ａにおいて、自車両から最も近い路面のみが映っている路面領域を含むように、撮像画像Ａの下端から所定の範囲に速度観測領域２ａを設定する。この速度観測領域２ａには路面領域しか映っていないことから、速度観測領域２ａ内の画像の動きを観測することによって、自車両の走行に伴って画面中において実際に路面がどのような速度（動き）となっているかを観測することができる。
【００１１】
次に、ＣＰＵ１０３が有するメモリ空間内に、撮像画像より大きなサイズの推定プロファイル空間を生成し、推定プロファイル空間内に、車速センサ１０４で検出した自車両の車速に基づいて路面の画像中での速度分布を推定した推定プロファイルを作成する。すなわち、画像中の任意の位置において、自車両の走行に伴う路面の速度がどのようになるかを推定した推定プロファイルを作成する。
【００１２】
なお、本実施の形態においては、推定プロファイル空間全体に対しては速度分布の推定は行わず、あらかじめ算出した推定プロファイル空間内の水平線位置より下の範囲に対して速度分布の推定を行って推定プロファイルを作成する。これによって、例えば図３に示すように、水平線位置３ａより下の範囲、すなわち画像中で路面が存在している可能性がある範囲における速度分布を推定した推定プロファイルＢを作成することができる。
【００１３】
また、推定プロファイルＢは、一定時間間隔、例えば１００ｍｓ経過するごとに、その時点で車速センサ１０４によって検出される車速に基づいて再作成が行われる。さらに、一定時間を経過する前であっても、車速センサ１０４によって検出される車速が大きく変化した場合にも再作成するようにしてもよい。
【００１４】
このように作成した推定プロファイルＢと、上述した処理で設定した速度観測領域２ａ内の路面の動きを観測して得た速度プロファイルとを比較する。すなわち、図４に示すように、推定プロファイルＢ内の水平線位置３ａより下の範囲内（走査範囲内）で速度観測領域２ａを一定の方向に移動させながら、推定プロファイルＢにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度を逐次判定していく。
【００１５】
判定の結果、推定プロファイルＢにおける走査範囲内で、両者の一致度が同一になる位置を特定し、その位置に撮像画像Ａにおける速度観測領域２ａが存在するものとする。そして、図５に示すように、推定プロファイルＢ内で特定した速度観測領域２ａが存在する位置と、撮像画像Ａにおける速度観測領域２ａとが一致するように、推定プロファイルＢ上に撮像画像Ａを重ね合わせる。これによって、推定プロファイルＢにおける水平線位置３ａより下の範囲の速度分布が撮像画像Ａの該当範囲における速度分布と同一であるものと仮定して、撮像画像Ａの水平線位置３ａより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布を推定する。
【００１６】
その後、図５に示した撮像画像Ａの水平線位置３ａより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布（推定速度分布）と、上述した処理で算出した撮像画像Ａのオプティカルフロー、すなわち撮像画像Ａにおける速度分布の実測値（実測速度分布）とを次のように比較する。まず、図６に示すように、撮像画像Ａの水平線位置３ａより下の範囲を観測対象範囲６ａとして設定し、この観測対象範囲６ａ内に、上述した推定速度分布と実測速度分布の比較を行うための観測領域６ｂを設定する。
【００１７】
なお、本実施の形態では、観測領域６ｂとして、例えば縦３画素×横１画素のような縦長の長方形の領域を、観測対象範囲６ａ内の左上位置に初期設定する。そして、観測領域６ｂを初期設定位置から右方向に移動させながら、それぞれの位置における観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度を算出し、算出された一致度に基づいて、観測領域６ｂ内には路面、静止物体、または移動物体のいずれが存在するかを判定する。すなわち物体の種別を判定する。
【００１８】
具体的には、上述した一致度を算出した結果、任意の位置における観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度より高い場合には、図７に示すように、その観測領域６ｂ内、および観測領域を観測対象範囲６ａの下端まで下方向に拡張した下方領域７ａ内には路面が存在していると判定する。
【００１９】
これに対して、任意の位置における観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度以下である場合には、観測領域６ｂ内には物体が存在していると判定する。この場合には、次のように物体と路面との分離を行い、さらにその物体が静止物体であるか移動物体であるかの判定を行う。例えば、図８（ａ）に示すように、観測領域６ｂが符号８ａ、８ｂ、および８ｃに位置しているときの観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度以下である場合について説明する。
【００２０】
この場合には、それぞれの場合における観測領域６ａのサイズを図８（ｂ）に示すように観測対象範囲６ａの下端まで下方向に拡張する。そして、拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がどのように変化するかを観測する。
【００２１】
その結果、拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が連続的に高くなり、最終的に拡大後の観測領域６ａ内のある点８ｄにおいて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が上述した所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域６ａ内の上端から点８ｄまでの範囲には静止物体が存在していると判定する。また、点８ｄから拡大後の観測領域６ａの下端までの範囲には路面が存在していると判定する。
【００２２】
これによって、拡大後の観測領域６ａ内に静止物体が存在する場合には、撮像画像Ａ内における当該静止物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴うものであり、路面との境界においてもその速度分布は連続して変化することを加味して、正確に観察領域６ａ内に存在する物体を静止物体であると判定することができ、さらに精度高く静止物体と路面とを分離することができる。
【００２３】
一方、拡大後の観測領域６ａの上から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が連続的に変化し、拡大後の観測領域６ａ内のある点８ｄにおいて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が不連続に変化して上述した所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域６ａ内の上端から点８ｄまでの範囲には移動物体が存在していると判定する。また、点８ｄから拡大後の観測領域６ａの下端までの範囲には路面が存在していると判定する。
【００２４】
これによって、拡大後の観測領域６ａ内に移動物体が存在する場合には、撮像画像Ａ内における当該移動物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴う影響のみならず、その移動物体の移動速度の影響を受けたものであることから、自車両の走行に伴って速度分布が算出される路面とは、その境界においても速度分布が不連続に変化することを加味して、正確に観察領域６ａ内に存在する物体を移動物体であると判定することができる。さらに精度高く移動物体と路面とを分離することができる。
【００２５】
図９は、本実施の形態における車載物体検出装置１００の処理を示すフローチャートである。図９に示す処理は、車両のイグニションスイッチがオンされることによって、車載物体検出装置１００の電源がオンされると起動するプログラムとして制御装置１０３により実行される。
【００２６】
ステップＳ１０において、カメラ１０１によって連続して撮像される撮像画像の読み込みを開始して、ステップＳ２０へ進む。ステップＳ２０では、上述したように撮像画像に対してオプティカルフローを算出して、ステップＳ３０へ進む。ステップＳ３０では、撮像画像Ａの下端から所定の範囲に速度観測領域２ａを設定して、ステップＳ４０へ進む。ステップＳ４０では、車速センサ１０４で検出した自車両の車速に基づく路面の画像中での速度分布を推定した推定プロファイルＢを作成する。その後、ステップＳ５０へ進む。
【００２７】
ステップＳ５０では、上述したように、推定プロファイルＢ内の走査範囲内で推定プロファイルＢにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度が同一になる位置を特定し、推定プロファイルＢ内で特定した速度観測領域２ａが存在する位置と、撮像画像Ａにおける速度観測領域２ａとが一致するように、推定プロファイルＢ上に撮像画像Ａを重ね合わせて、撮像画像Ａの水平線位置３ａより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布を推定する。その後、ステップＳ６０へ進む。
【００２８】
ステップＳ６０では、撮像画像Ａの水平線位置３ａより下の範囲を観測対象範囲６ａとして設定し、この観測対象範囲６ａ内に観測領域６ｂを設定する。その後、ステップＳ７０へ進み、観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度を算出して、ステップＳ８０へ進む。ステップＳ８０では、観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度の算出結果に基づいて、その一致度が閾値、すなわち上述した所定の一致度より大きいか否かを判断する。そして、一致度が閾値より大きいと判断した場合には、ステップＳ９０へ進む。
【００２９】
ステップＳ９０では、観測領域６ｂ内、および観測領域を観測対象範囲６ａの下端まで下方向に拡張した下方領域７ａ内には路面が存在していると判定して、後述するステップＳ１４０へ進む。これに対して、一致度が閾値以下であると判断した場合には、ステップＳ１００へ進む。ステップＳ１００では、一致度が閾値以下である観測領域６ｂを観測対象範囲６ａの下端まで下方向に拡張して、ステップＳ１１０へ進む。ステップＳ１１０では、拡大後の観測領域６ａの上端から下端までの一致度の連続性を判定して、一致度が連続的に変化しているか否かを判断する。
【００３０】
その結果、拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が連続的に高くなる場合には、ステップＳ１２０へ進み、上述したように拡大後の観測領域６ａ内の上端から一致度が閾値より高くなるまでの範囲には静止物体が存在していると判定する。また、それより下の下端までの範囲には路面が存在していると判定して、拡大後の観測領域６ａ内で静止物体と路面とを分離する。その後、ステップＳ１４０へ進む。
【００３１】
これに対して、拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がある点において不連続的に高くなる場合には、ステップＳ１３０へ進み、上述したように拡大後の観測領域６ａ内の上端から一致度が不連続に変化して閾値より高くなるまでの範囲には移動物体が存在していると判定する。また、それより下の下端までの範囲には路面が存在していると判定して、拡大後の観測領域６ａ内で移動物体と路面とを分離する。その後、ステップＳ１４０へ進む。
【００３２】
ステップＳ１４０では、観測対象範囲６ａ内の全体に対して、処理が完了したか否かを判断し、未完了と判断した場合には、ステップＳ１５０へ進み、観測領域６ｂを移動してステップＳ７０へ戻る。これに対して、完了済みと判定した場合には、ステップＳ１６０へ進む。ステップＳ１６０では、イグニションスイッチがオフされたか否かを判断する。イグニションスイッチがオフされないと判断した場合には、ステップＳ２０へ戻って処理を繰り返す。これに対して、イグニションスイッチがオフされたと判断した場合には、処理を終了する。
【００３３】
以上説明した本実施の形態によれば、以下のような作用効果を得ることができる。
（１）撮像画像Ａから路面のみが映っている領域を速度観測領域２ａとして設定し、この速度観測領域２ａにおける速度分布の実測値と、車速に基づいて路面の動きを推定した推定プロファイルにおける水平線位置より下の範囲の路面の速度分布の推定値との一致度を判定して、撮像画像Ａにおける観測対象範囲６ａ内が全て路面だと仮定した場合の推定速度分布を推定した。そして、観測対象範囲６ａ内の推定速度分布と実測速度分布との一致度を比較することによって、観測対象範囲６ａ、およびその下方に延在する領域に路面が存在するか、あるいは物体が存在するかを判定するようにした。これによって、撮像画像における画像の速度分布の実測値と、路面の速度分布の推定値との一致度に基づいて判定を行うことができるため、処理に要する計算量を減らして、処理負荷を低減することができる。
【００３４】
（２）観測領域６ｂ内の推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度より高い場合には、その観測領域６ｂ内、および下方領域７ａ内には路面が存在していると判定するようにした。これによって、撮像画像Ａ内における路面が存在している範囲の速度分布は、推定速度分布、すなわち撮像画像Ａの水平線位置３ａより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布との一致度が高くなることを加味して、精度高く撮像画像Ａ内から路面が映っている領域を特定することができる。
【００３５】
（３）拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が連続的に変化し、最終的に拡大後の観測領域６ａ内のある点８ｄにおいて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域６ａ内の上端から点８ｄまでの範囲には静止物体が存在していると判定し、点８ｄから拡大後の観測領域６ａの下端までの範囲には路面が存在していると判定するようにした。これによって、拡大後の観測領域６ａ内に静止物体が存在する場合には、撮像画像Ａ内における当該静止物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴うものであり、路面との境界においてもその速度分布は連続して変化することを加味して、正確に観察領域６ａ内に存在する物体を静止物体であると判定することができ、さらに精度高く静止物体と路面とを分離することができる。
【００３６】
（４）拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度が連続的に高くなり、拡大後の観測領域６ａ内のある点８ｄにおいて、推定速度分布と実測速度分布との一致度が不連続に変化して所定の一致度より高くなる場合には、拡大後の観測領域６ａ内の上端から点８ｄまでの範囲には移動物体が存在していると判定し、点８ｄから拡大後の観測領域６ａの下端までの範囲には路面が存在していると判定するようにした。これによって、拡大後の観測領域６ａ内に移動物体が存在する場合には、撮像画像Ａ内における当該移動物体から算出される速度分布は、自車両の走行に伴う影響のみならず、その移動物体の移動速度の影響を受けたものであることから、自車両の走行に伴って速度分布が算出される路面とは、その境界においても速度分布が不連続に変化することを加味して、正確に観察領域６ａ内に存在する物体を移動物体であると判定することができ、さらに精度高く移動物体と路面とを分離することができる。
【００３７】
（５）撮像画像Ａにおいて、自車両から最も近い路面のみが映っている路面領域を含むように、撮像画像Ａの下端から所定の範囲に速度観測領域２ａを設定するようにした。これによって、速度観測領域２ａには路面領域しか映っていないことから、速度観測領域２ａ内の画像の動きを観測することによって、自車両の走行に伴って路面が画面中においてどのような速度（動き）となっているかを観測することができる。
【００３８】
（６）推定プロファイルＢ内で、あらかじめ水平線位置３ａを推定しておき、推定プロファイルＢに対する種々の処理、および推定プロファイルＢと撮像画像Ａとを重ね合わせた後に行う種々の処理を、水平線位置３ａより下の範囲内のみに対して行うようにした。これによって、各種処理を行う対象を水平線位置３ａより下の範囲内のみに限定することができ、処理負荷を低減することができる。
【００３９】
―変形例―
なお、上述した実施の形態の車載物体検出装置は、以下のように変形することもできる。
（１）上述した実施の形態では、撮像画像Ａにおける速度情報を算出するために、勾配法やブロックマッチング法などの公知の手法によりオプティカルフローを算出する例について説明した。しかしこれに限定されず、例えば撮像画像Ａ内からエッジを抽出し、抽出したエッジのフレーム間での移動量と移動方向を観測することによって、撮像画像Ａにおける速度情報を算出してもよい。
【００４０】
（２）上述した実施の形態では、撮像画像Ａの水平線位置３ａより下に映っているものが全て路面だと仮定した場合の速度分布を推定するために、推定プロファイルＢ内の走査範囲内で推定プロファイルＢにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度が同一になる位置を特定する例について説明した。しかしこれに限定されず、推定プロファイルＢ内の走査範囲内で推定プロファイルＢにおける推定した路面の速度分布と、速度プロファイルにおける撮像画像内の路面の速度分布との一致度が最も高くなる位置を特定するようにしてもよい。
【００４１】
（３）上述した実施の形態では、あらかじめ水平線位置３ａを推定しておき、推定プロファイルＢに対する種々の処理、および推定プロファイルＢと撮像画像Ａとを重ね合わせた後に行う種々の処理を、水平線位置３ａより下の範囲内のみに対して行う例について説明した。しかしこれに限定されず、各種処理を推定プロファイルＢ全体、および推定プロファイルＢと撮像画像Ａとを重ね合わせた後の撮像画像Ａ全体に対して行うようにしてもよい。
【００４２】
（４）上述した実施の形態では、観測領域６ａ内に存在する物体が静止物体であるか移動物体であるかを判定するために、拡大後の観測領域６ａの上端から下へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がどのように変化するかを観測する例について説明した。しかしこれに限定されず、拡大後の観測領域６ａの下端から上へいくにつれて、推定速度分布と実測速度分布の一致度がどのように変化するかを観測するようにしてもよい。
【００４３】
（５）上述した実施の形態では、カメラ１０１で車両前方を撮像して、車両前方に存在する路面と物体とを分離し、物体の種別を判定する例について説明したが、これに限定されず、カメラ１０１で車両後方を撮像して、車両後方に存在する路面と物体とを分離し、物体の種別を判定する場合にも適用可能である。
【００４４】
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。
【００４５】
特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。カメラ１０１は撮像手段に、制御装置１０３は速度算出手段、速度観測領域設定手段、路面速度分布推定手段、撮像画像内路面速度分布推定手段、判定手段、および一致度算出手段に相当する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本実施の形態における車載物体検出装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】撮像画像内に速度観測領域を設定した場合の具体例を示す図である。
【図３】推定プロファイルの作成例を示す図である。
【図４】推定プロファイルで速度観測領域を移動させながら、推定プロファイルの路面の速度分布と、撮像画像内の路面の速度分布との一致度を判定する場合の具体例を示す図である。
【図５】推定プロファイル上に撮像画像を重ね合わせた状態を示す図である。
【図６】撮像画像内に観測対象範囲と観測領域６ｂを設定した具体例を示す図である。
【図７】撮像画像内から路面を検出する場合の具体例を示す図である。
【図８】撮像画像内から静止物体または移動物体を検出し、物体と路面とを分離する場合の具体例を示す図である。
【図９】本実施の形態における車載物体検出装置１００の処理を示すフローチャート図である。
【符号の説明】
【００４７】
１００  車載物体検出装置
１０１  カメラ
１０２  画像メモリ
１０３  制御装置
１０４  車速センサ
【図１】
2006285910.tif 000003
【図２】
2006285910.tif 000004
【図３】
2006285910.tif 000005
【図４】
2006285910.tif 000006
【図５】
2006285910.tif 000007
【図６】
2006285910.tif 000008
【図７】
2006285910.tif 000009
【図８】
2006285910.tif 000010
【図９】
2006285910.tif 000011