(57)【要約】【課題】  従来よりも確実に物体を検出することができる物体検出装置を提供すること。【解決手段】  物体検出装置１に、赤外線カメラ２と、隣接する新規画素間の輝度差を算出し、輝度差が所定値α１以上となる新規画素を特徴点とするエッジ抽出部４１と、特徴点を含む領域から物体を検出する物体検出部４４と、を備える。【選択図】      図１
2006126000.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両周辺が描かれ、所定の特徴量を有する複数の画素で構成される画像を取得する画像取得手段と、
隣接する画素間の特徴量差を算出する特徴量差算出手段と、
前記特徴量差が所定量以上となる画素を特徴点とする特徴点抽出手段と、
前記特徴点を含む領域から物体を検出する物体検出手段と、を備える物体検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体検出装置において、
隣接する特徴点どうしを単連結してエッジを生成するエッジ生成手段と、
前記エッジから直線エッジを抽出する直線エッジ抽出手段と、
前記特徴点を通る直線エッジの数を測定するエッジ本数測定手段と、
前記直線エッジの数が第１の所定数以上となる特徴点どうしを単連結して道路境界線を生成する道路境界線生成手段と、を備え、
前記物体検出手段は、前記道路境界線の内側の領域から物体を検出する物体検出装置。
【請求項３】
請求項２記載の物体検出装置において、
前記道路境界線生成手段は、互いに方向が異なり、且つ交差する複数の道路境界線が存在する場合、これらを連結する道路境界線を生成する物体検出装置。
【請求項４】
請求項２または３記載の物体検出装置において、
前記道路境界線の内側の領域を複数の分割領域に分割する分割手段を備え、
前記物体検出手段は、前記特徴点を第２の所定数以上含む分割領域から物体を検出する物体検出装置。
【請求項５】
請求項１記載の物体検出装置において、
前記特徴点どうしを単連結してエッジを生成するエッジ生成手段と、
前記特徴点を通るエッジの数を測定するエッジ本数測定手段と、
前記エッジの数が第１の所定数以上となる特徴点どうしを単連結して道路境界線を生成する道路境界線生成手段と、を備え、
前記物体検出手段は、前記道路境界線の曲率が所定曲率以上となる領域から物体を検出する物体検出装置。
【請求項６】
請求項２〜５の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記エッジ本数測定手段は、前記特徴点を通るエッジの輝度を合計して、エッジ重複度を算出し、
前記道路境界線生成手段は、前記エッジ重複度が第１の所定値以上となる特徴点どうしを単連結して道路境界線を生成することを特徴とする物体検出装置。
【請求項７】
請求項２〜６の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記物体検出手段は、前記エッジを構成する特徴点を複数含む領域から物体を検出する物体検出装置。
【請求項８】
請求項２〜６の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記物体検出手段は、前記エッジの端部を含む領域から物体を検出する物体検出装置。
【請求項９】
請求項１〜３の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記物体検出手段は、前記特徴点を特徴量別にグループ化して特徴量グループを生成し、前記特徴量グループに所定の点数を付与し、前記特徴点を単連結して特徴点グループを生成し、前記特徴点グループを構成する特徴点の点数を合計して、前記特徴点グループの密度を算出し、前記特徴点グループの密度が所定密度以上となる特徴点グループから物体を検出し、
一の特徴量グループの特徴量が他の特徴量グループの特徴量よりも大きい場合、一の特徴量グループに付与される点数は、他の特徴量グループに付与される点数よりも大きい物体検出装置。
【請求項１０】
請求項１〜８の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記物体の存在確率を示すポテンシャル値を画素に設定するポテンシャル値設定手段を備え、
前記物体検出手段は、前記ポテンシャル値が第２の所定値以上となる領域から物体を検出する物体検出装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記特徴量は、輝度を含む物体検出装置。
【請求項１２】
自車両周辺が描かれ、所定の特徴量を有する複数の画素で構成される画像を取得することと、
隣接する画素間の特徴量差を算出することと、
前記特徴量差が所定量以上となる画素を特徴点とすることと、
前記特徴点を含む領域から物体を検出することと、からなる物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像装置により得られた画像を用いて物体の検出を行なう物体検出装置及び物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、物体を検出する技術が記載されている。この技術では、アレイ状に配置された受信素子が物体の放射する赤外線を受信する。画素が設定され、受信素子の位置が画素の位置とされ、赤外線の強度に対応する輝度が画素の輝度とされる。画素がその位置及び輝度に従って位相空間内に配置されて、熱画像が生成される。ここで、赤外線の強度は、赤外線を放射した物体の温度に対応する。したがって、熱画像には、自車両前方の温度分布が描かれる。熱画像のうち、輝度が所定輝度以上となる領域から物体が検出される。
【特許文献１】特開２００３−１６４５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、この技術は、輝度が所定輝度以上となる領域から物体を検出するので、物体の温度とその周辺の温度との大小関係が逆転した場合には、物体を検出することができないという問題点があった。
【０００４】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その主に目的とするところは、従来よりも確実に物体を検出することができる物体検出装置及び物体検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明に係る物体検出装置は、自車両周辺が描かれ、所定の特徴量を有する複数の画素で構成される画像を取得する画像取得手段と、隣接する画素間の特徴量差を算出する特徴量差算出手段と、特徴量差が所定量以上となる画素を特徴点とする特徴点抽出手段と、特徴点を含む領域から物体を検出する物体検出手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明に係る物体検出装置は、隣接する画素間の特徴量差を算出し、特徴量差が所定量以上となる画素を特徴点とし、特徴点を含む領域から物体を検出するので、物体の温度とその周辺の温度との大小関係によらず、物体が描かれた画素を特徴点とし、特徴点を含む領域から物体を検出することができる。したがって、本発明に係る物体検出装置は、従来よりも確実に物体を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
（第１の実施の形態）
以下、本発明の第１の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は、物体検出装置１の構成を示すブロック図である。物体検出装置１は、赤外線カメラ２と、記憶部３と、演算部４を備え、演算部４は、エッジ抽出部４１と、エッジ積算部４２と、領域演算部４３と、物体検出部４４を備える。
【０００８】
図２は、赤外線カメラ２の設置位置を示す側面図、図３は、赤外線カメラ２の設置位置を示す平面図である。物体検出装置１は、自車両Ｖ０に設置され、赤外線カメラ２は、自車両Ｖ０のグリル部に設置される。
【０００９】
赤外線カメラ２は、受信素子と、データ生成部を備える。受信素子は、アレイ状に配置されており、物体が放射した赤外線を受信する。データ生成部は、初期画素を設定し、受信素子の位置に対応する位相空間内の位置を初期画素の位置とし、赤外線の強度に応じた輝度を初期画素の輝度とし、初期画素の位置及び輝度を含む初期画素データを生成し、記憶部３に保存する。ここで、初期画素の位置は、位相空間内に固定されたＸＹ座標系で表され、初期画素の輝度は、最大で１００となり、赤外線の強度は、赤外線を放射した物体の温度に対応する。したがって、初期画素が初期画素データに従って位相空間内に配置されることで、自車両Ｖ０前方の温度分布が描かれた熱画像（以下、「初期熱画像」と称する）が生成されるので、初期画素データが生成された段階で、赤外線カメラ２は、自車両Ｖ０前方の温度分布が描かれた初期熱画像を実質的に生成（取得）する。なお、初期画素の輝度の最大値は、他の値であっても良い。
【００１０】
次に、物体検出装置１による処理の手順を図４に示すフローチャートに沿って説明する。ステップＳＡ１で、赤外線カメラ２は、物体が放射した赤外線を受信し、初期画素データを生成し、記憶部３に保存する。図５に、初期熱画像の一例として、初期熱画像Ｐ１を示す。初期熱画像Ｐ１は、人物画像Ｈ１、先行車両画像Ｖ１、自車線（自車両Ｖ０が走行中の車線）画像Ｒ１を含む。
【００１１】
ステップＳＡ２で、エッジ抽出部４１は、記憶部３から初期画素データを取得し、初期画素を、初期画素データに従って位相空間内に配置して、初期熱画像を生成し、これをＸ方向に２画素、Ｙ方向に２画素からなる複数の小分割領域に分割し、小分割領域毎に、初期画素の輝度を平均して小分割領域の輝度とし、初期画素の位置を平均して分割領域の位置とする。エッジ抽出部４１は、新規画素を設定し、新規画素の位置を小分割領域の位置とし、新規画素の輝度を小分割領域の輝度とし、新規画素の位置及び輝度を含む新規画素データを生成し、記憶部３に保存する。これにより、新規画素で構成される熱画像、即ち新規熱画像のサイズは、初期熱画像のサイズの半分になる。例えば、初期熱画像のサイズがＸ方向に３２０画素、Ｙ方向に２４０画素となる場合、新規熱画像のサイズは、Ｘ方向に１６０画素、Ｙ方向に１２０画素となる。新規画素を生成するのは、初期画素のまま処理を行う場合よりも演算部４に掛かる負担を軽くし、且つ、ノイズを低減するためである。なお、エッジ抽出部４１は、小分割領域毎に、初期画素の輝度のメディアンを算出し、これを小分割領域の輝度としても良い。また、小分割領域のサイズは他のサイズであっても良い。
【００１２】
エッジ抽出部４１は、記憶部３から新規画素データを取得し、新規画素を新規画素データに従って位相空間内に配置して、新規熱画像を生成し、隣接する新規画素間の輝度差を算出し、輝度差が所定値α１以上となる新規画素を特徴点とし、特徴点の位置を新規画素データに含め、記憶部３に保存する。エッジ抽出部４１は、ソーベルフィルタ等を用いて、隣接する特徴点を単連結して、エッジを生成する。図６にエッジの一例として、図５に対応するエッジＡ１を示す。
【００１３】
ステップＳＡ３で、エッジ抽出部４１は、ハフ変換等を用いて、エッジから直線エッジを抽出し、直線エッジに含まれる特徴点の輝度を平均して、直線エッジの輝度とし、直線エッジの強度及び直線エッジの両端を構成する端部画素の位置を新規画素データに含め、記憶部３に保存する。ここで、直線エッジは、直線として認識可能な範囲内の傾きを有するエッジとなる。直線エッジの輝度は、上記平均値以外の値、例えば特徴点の輝度のメディアンであっても良い。図７に、直線エッジの一例として、図６に対応する直線エッジＡ２を示す。
【００１４】
ステップＳＡ４で、エッジ積算部４２は、記憶部３から現サイクル及び前サイクルの新規画素データを取得し、現サイクルよりもＮサイクル前（Ｎ：１以上の整数）の直線エッジの輝度を、以下の式（１）、（２）を用いて修正し、新規画素データに含め、記憶部３に保存する。ここで、式（１）、（２）中、Ｋ（０）は修正後の輝度であり、Ｋ（Ｎ）は修正前の輝度である。
【００１５】
Ｋ（０）＝Ｋ（Ｎ）−２０＊Ｎ  （Ｋ（Ｎ）≧２０＊Ｎ）  …（１）
Ｋ（０）＝０  （Ｋ（Ｎ）＜２０＊Ｎ）  …（２）
エッジ積算部４２は、特徴点及び直線エッジを新規画素データに従って位相空間内に配置し、現サイクルの特徴点を通る直線エッジを特定し、これらの輝度の合計を特徴点のエッジ重複度として算出し、エッジ重複度を新規画素データに含め、記憶部３に保存する。
【００１６】
ステップＳＡ５で、領域演算部４３は、記憶部３から新規画素データを取得し、新規画素を新規画素データに従って位相空間内に配置して、エッジ重複度分布画像を生成し、これをＸＹ方向に走査して、エッジ重複度が所定値Ｔｈ１（例えば、３００）以上となる特徴点を所定幅の変域Ｌ１（例えば、４画素程度の距離）で単連結して道路境界線を生成し、道路境界線を構成する新規画素の位置を含む道路境界線データを生成し、記憶部３に保存する。図８に、走査の一例として、図７に対応する走査を示し、図９に、道路境界線の一例として、図８に対応する道路境界線Ａ３を示す。
【００１７】
ステップＳＡ６で、物体検出部４４は、記憶部３から新規画素データ及び道路境界線データを取得し、新規画素及び道路境界線をこれらのデータに従って位相空間内に配置し、道路境界線の内側の領域をＸ方向に２画素、Ｙ方向に２画素からなる複数の中分割領域に分割し、中分割領域に存在する特徴点のうち、コーナ特徴点を物体候補特徴点とする。コーナ特徴点は、中分割領域を構成する画素のうち、輝度が最大となる画素である。図１０及び図１１に、中分割領域の一例を示す。図１０及び図１１は、輝度の大きさをハッチングで示し、図１０は、新規画素Ｃ１〜Ｃ４のうち、新規画素Ｃ１の輝度が最大となることを示し、図１１は、新規画素Ｃ１、Ｃ５〜Ｃ７のうち、新規画素Ｃ１の輝度が最大となることを示す。したがって、図１０及び図１１では、コーナ特徴点は、新規画素Ｃ１となる。
【００１８】
ステップＳＡ７で、物体検出部４４は、物体候補特徴点を輝度別にグループ化して強輝度グループ、中輝度グループ、及び弱輝度グループを生成し、強輝度グループには３点、中輝度グループには２点、弱輝度グループには１点を付与する。強輝度グループを構成する物体候補特徴点の輝度は、他の輝度グループを構成する物体候補特徴点の輝度よりも大きく、弱輝度グループを構成する物体候補特徴点の輝度は、他の輝度グループを構成する物体候補特徴点の輝度よりも小さい。物体検出部４４は、物体候補特徴点を所定幅の変域Ｌ２（例えば、２画素程度の距離）で単連結して特徴点グループを生成し、特徴点グループを構成する物体候補特徴点の点数を合計して特徴点グループの密度とする。なお、輝度グループの数は３以外であっても良く、点数は、他の点数であってもよい。ただし、一の輝度グループの輝度が他の輝度グループの輝度よりも大きい場合には、一の輝度グループに付与される点数は、他の輝度グループに付与される点数よりも大きくなる。ここで、輝度グループの輝度は、輝度グループを構成する物体候補特徴点の輝度を平均した値となるが、他の値、例えば物体候補特徴点の輝度のメディアンであっても良い。
【００１９】
ステップＳＡ８で、物体検出部４４は、特徴点グループから、その密度が所定値α２（例えば、１０点）以上となる特徴点グループを物体候補特徴点グループとし、物体候補特徴点グループを含み、且つ、所定の大きさ（例えば、ＸＹ方向にそれぞれ１０画素程度の大きさ）を有する領域から物体を検出し、この領域を構成する物体候補特徴点のうち、最も輝度が大きい物体候補特徴点の位置を物体の位置とし、物体の位置を含む物体検出データを記憶部３に保存する。物体の位置は、他の位置であっても良い。図１２に、物体が検出される領域の一例として、図９に対応する領域Ｄ１を示す。
【００２０】
以上により、第１の実施の形態では、物体検出装置１は、輝度差が所定値α１以上となる新規画素を特徴点とし、特徴点を含む領域から物体を検出するので、物体の温度とその周辺の温度との大小関係によらず、物体とその周辺との境界が描かれた新規画素を特徴点として抽出し、特徴点を含む領域から物体を検出することができる。したがって、物体検出装置１は、従来よりも確実に物体を検出することができる。なお、自車両Ｖ０前方の白線を検出する技術が特許第３３３１０９５号や特開２００４−１１８７５７号公報に記載されている。しかし、この技術は、白線を検出することはできるが、白線以外の物体を検出することができない。また、この技術は、可視光を受信して、白線を検出するので、夜間では、前照灯の照射範囲外から白線を検出することができなかった。一方、物体検出装置１は、白線以外の物体も検出することができる。また、物体検出装置１は、熱画像を利用して物体を検出するので、夜間であっても、前照灯の照射範囲外から物体を検出することができる。したがって、物体検出装置１は、この技術よりも確実に物体を検出することができる。
【００２１】
物体検出装置１は、道路境界線の内側の領域から物体を検出するので、道路上に存在する物体、即ち自車両Ｖ０に対して障害物となりうる物体を検出することができる。
【００２２】
物体検出装置１は、コーナ特徴点を含む領域から物体を検出するので、エッジが十分生成されない場合（例えば、物体の形状がゆがんでいたり、物体が人物や車両よりも小さい場合）であっても、物体を検出することができる。したがって、物体検出装置１は、エッジを含む領域から物体を検出する場合（後述）よりも、確実に物体を検出することができる。
【００２３】
物体検出装置１は、物体候補特徴点グループを含む領域から物体を検出する。ここで、物体候補特徴点グループの密度は、他の特徴点グループの密度よりも大きい。特徴点グループの密度は、特徴点グループを構成する物体候補特徴点の点数を合計した値であり、物体候補特徴点の点数はその輝度に対応する。したがって、物体候補特徴点グループを含む領域に物体が描かれている可能性は、他の特徴点グループを含む領域に物体が描かれている可能性よりも高いので、物体検出装置１は、他の特徴点グループを含む領域から物体を検出する場合よりも、確実に物体を検出することができる。
【００２４】
物体検出装置１は、エッジ重複度が所定値Ｔｈ１以上となる特徴点どうしを単連結して道路境界線を生成する。ここで、エッジ重複度が所定値Ｔｈ１以上となる特徴点に道路境界が描かれる可能性は、他の特徴点に道路境界が描かれる可能性よりも高い。したがって、物体検出装置１は、他の特徴点どうしを単連結して道路境界線を生成する場合よりも、正確且つ確実に道路境界線を生成することができる。
【００２５】
物体検出装置１は、前サイクルで生成された直線エッジの輝度を式（１）、（２）を用いて修正し、エッジ重複度を算出する。ここで、前サイクルの直線エッジの輝度を修正しない場合、前サイクルの直線エッジの輝度が現サイクルの直線エッジの輝度と同じであっても、前サイクルの直線エッジが道路境界に対応する可能性は、現サイクルの直線エッジが道路境界に対応する可能性よりも低い。したがって、物体検出装置１は、前サイクルで生成された直線エッジの輝度を修正しないでエッジ重複度を算出する場合よりも、正確に道路境界線を生成することができる。
【００２６】
物体検出装置１は、特徴量を輝度としているので、画像に輝度変化が描かれていれば、その画像（例えば、本第１の実施の形態で示したような熱画像）から物体を検出することができる。
【００２７】
（第１の変形例）
次に、物体検出装置１の第１の変形例を説明する。第１の変形例に係る物体検出装置１（以下、「物体検出装置１−１」と称する）は、ステップＳＡ１〜ステップＳＡ５で物体検出装置１と同様の処理を行い、ステップＳＡ６で、記憶部３から新規画素データ及び道路境界線データを取得し、新規画素及び道路境界線をこれらのデータに従って位相空間内に配置し、道路境界線の内側に存在し、且つ、エッジ重複度が所定値α３（例えば、２００）以上となる特徴点を物体候補特徴点とし、物体候補特徴点を複数含む領域から物体を検出する。
【００２８】
第１の変形例によれば、物体検出装置１−１は、エッジを構成する特徴点を複数含む領域から物体を検出する。ここで、特徴点は、他の画素よりも大きな特徴（例えば、輝度）を持っているので、特徴点に物体とその周辺との境界が描かれている可能性は、他の画素に物体とその周辺との境界が描かれている可能性よりも高い。したがって、特徴点を複数含む領域に物体が描かれている可能性は、特徴点を一つだけ含む領域に物体が描かれている可能性よりも高いので、物体検出装置１−１は、特徴点を一つのみ含む領域から物体を検出する場合よりも、確実に物体を検出することができる。
【００２９】
物体検出装置１−１は、特徴点のうち、物体候補特徴点を複数含む領域から物体を検出する。ここで、物体候補特徴点に物体とその周辺との境界が描かれている可能性は、他の特徴点に物体とその周辺との境界が描かれている可能性よりも高い。したがって、物体検出装置１−１は、他の特徴点を含む領域から物体を検出する場合よりも、確実に物体を検出することができる。
【００３０】
（第２の変形例）
次に、物体検出装置１の第２の変形例を説明する。第２の変形例に係る物体検出装置１（以下、「物体検出装置１−２」と称する）は、ステップＳＡ３で、物体検出装置１と同様の処理を行う他、エッジの両端を構成する端部画素の位置を新規画素データに含める。ステップＳＡ６で、物体検出装置１−２は、記憶部３から新規画素データ及び道路境界線データを取得し、新規画素及び道路境界線をこれらのデータに従って位相空間内に配置し、道路境界線の内側の領域に存在する端部画素を物体候補特徴点とする。他の処理は、物体検出装置１と同様である。
【００３１】
第２の変形例によれば、物体検出装置１−２は、熱画像のコントラスト等の影響により、コーナ特徴点の数が有意な数よりも少ない場合であっても、道路境界線の内側から物体を検出することができる。したがって、物体検出装置１−２は、物体検出装置１よりも確実に物体を検出することができるので、例えば、前サイクルの物体検出データと現サイクルの物体検出データとを比較して、物体を新規熱画像上で追跡する場合に、物体検出装置１よりも確実に物体を追跡することができる。
【００３２】
（第３の変形例）
次に、物体検出装置１の第３の変形例を説明する。第３の変形例に係る物体検出装置１（以下、「物体検出装置１−３」と称する）は、ステップＳＡ５で、互いに方向が異なり、且つ交差する複数の道路境界線が存在する場合、これらを連結する道路境界線を生成する。他の処理は、物体検出装置１と同様である。
【００３３】
第３の変形例によれば、自車両Ｖ０前方の道路が直線路以外の道路（例えば、十字路、分岐路、Ｙ字路）であっても、この道路に沿った道路境界線を生成し、この内側から物体を検出することができる。
【００３４】
（第４の変形例）
次に、物体検出装置１の第４の変形例を説明する。第４の変形例に係る物体検出装置１（以下、「物体検出装置１−４」と称する）は、ステップＳＡ１〜ステップＳＡ６で、物体検出装置１と同様の処理を行い、ステップＳＡ７で、道路境界線の内側の領域を、上述した中分割領域よりも広い大分割領域（例えば、ＸＹ方向にそれぞれ４画素からなる領域）に分割し、物体候補特徴点を所定数α５以上含む大分割領域から物体を検出し、この大分割領域を構成する新規画素のＸ座標を平均して物体のＸ座標とし、この大分割領域を構成する新規画素のＺ座標を平均して物体のＺ座標とし、物体の位置を含む物体検出データを記憶部３に保存する。物体の位置は他の位置であっても良い。図１３に、大分割領域の一例として、図９に対応する大分割領域Ｅ１を示す。
【００３５】
第４の変形例によれば、物体検出装置１−４は、特徴点グループの密度を算出する必要がないので、物体検出装置１よりも短い処理で物体を検出することができる。したがって物体検出装置１−４は、物体検出装置１よりも迅速に物体を検出することができる。
【００３６】
（第５の変形例）
次に、物体検出装置１の第５の変形例を説明する。第５の変形例に係る物体検出装置１（以下、「物体検出装置１−５」と称する）は、ステップＳＡ１〜ステップＳＡ６で、物体検出装置１と同様の処理を行い、ステップＳＡ７で、物体候補特徴点を中心としたポテンシャルフィールドを物体候補特徴点毎に設定する。ポテンシャルフィールドを構成する新規画素には、物体の存在確率を示すポテンシャル値が設定される。したがって、物体候補特徴点に設定されるポテンシャル値がそのポテンシャルフィールド内で最大となり、物体候補特徴点から新規画素までの距離が長くなるほど、その新規画素に設定されるポテンシャル値は小さくなる。ポテンシャル値が零に設定される新規画素は、その新規画素に対応するポテンシャルフィールドの外縁を構成する。一の物体候補特徴点の輝度が他の物体候補特徴点の輝度よりも大きい場合、一の物体候補特徴点に設定されるポテンシャル値は、他の物体候補特徴点に設定されるポテンシャル値よりも大きくなる。
【００３７】
物体検出装置１−５は、新規画素毎にポテンシャル値の合計値を算出し、この合計値が所定値α６以上となり、且つ、所定の大きさを有する領域から、物体を検出し、この領域を構成する新規画素のうち、最も輝度が大きい新規画素の位置を物体の位置とし、物体の位置を含む物体検出データを記憶部３に保存する。物体の位置は他の位置であっても良い。図１４に、ポテンシャルフィールドの一例、及び物体が検出される領域の一例として、図９に対応するポテンシャルフィールドＧ１及び領域Ｆ１を示す。
【００３８】
第５の変形例では、物体検出装置１−５は、ポテンシャル値の合計値が所定値α６以上となる領域から物体を検出するので、ポテンシャル値の合計値が所定値α６未満となる領域から物体を検出することを防止することができる。ポテンシャル値の合計値が所定値α６未満となる領域には、ノイズが含まれる可能性があるので、物体検出装置１−５は、ノイズから物体を検出することを防止することができる。
【００３９】
（第６の変形例）
次に、物体検出装置１の第６の変形例を説明する。第６の変形例に係る物体検出装置１（以下、「物体検出装置１−６」と称する）は、ステップＳＡ３〜ステップＳＡ５で、ハフ変換等を用いて、エッジから直線エッジを抽出し、直線エッジの両端を構成する端部画素の位置を新規画素データに含め、記憶部３に保存し、記憶部３から現サイクル及び前サイクルの新規画素データを取得し、特徴点及び直線エッジを新規画素データに従って位相空間内に配置し、現サイクルの特徴点を通る直線エッジの本数を測定し、直線エッジの本数が所定値Ｔｈ２以上となる特徴点を所定幅の変域Ｌ１で単連結して道路境界線を生成し、道路境界線を構成する新規画素の位置を含む道路境界線データを生成し、記憶部３に保存する。他の処理は、物体検出装置１と同様である。
【００４０】
第６の変形例によれば、物体検出装置１−６は、道路境界線を生成し、この内側の領域から物体を検出することができる。
【００４１】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１に示すように、第２の実施の形態に係る物体検出装置２０の構成は、物体検出装置１と同様である。
【００４２】
次に、物体検出装置２０の処理の手順を図１５に示すフローチャートに沿って説明する。ステップＳＢ１〜ステップＳＢ２で、物体検出装置２０は、図４に示すステップＳＡ１〜ステップＳＡ２と同様の処理を行う。図１６に、初期熱画像の一例として、初期熱画像Ｐ２を示す。初期熱画像Ｐ２は、人物画像Ｈ２、先行車両画像Ｖ２、自車線画像Ｒ２を含む。図１７に、エッジの一例として、図１６に対応するエッジＡ４を示し、図１８に、図１７の状態よりもさらにエッジＡ４が生成された状態を示す。
【００４３】
ステップＳＢ３〜ステップＳＢ５で、物体検出装置２０は、ステップＳＡ３〜ステップＳＡ５と同様の処理を、エッジについて行い、エッジの輝度、エッジの両端を構成する端部画素の位置、エッジ重複度を新規画素データに含め、記憶部３に保存し、道路境界線を構成する画素の位置を含む道路境界線データを生成し、記憶部３に保存する。第２の実施の形態で生成される道路境界線は、直線エッジ以外のエッジも考慮されて生成されているため、第１の実施の形態で生成される道路境界線よりも歪む。物体と道路境界とが交差する部分が描かれた領域での道路境界線の歪み（曲率）は、他の領域での道路境界線の歪みよりも大きい。図１９に、走査の一例として、図１８に対応する走査を示し、図２０に、道路境界線の一例として、図１６に対応する道路境界線Ａ６を示す。道路境界線Ａ６は、図９に示す道路境界線Ａ３よりも歪む。図１６に示すように、人物及び先行車両は道路境界付近に存在するので、人物画像Ｈ２または先行車両画像Ｖ２を含む領域での歪みは、他の領域での歪みより大きい。
【００４４】
ステップＳＢ６で、物体検出部４４は、記憶部３から新規画素データ及び道路境界線データを取得し、新規画素及び道路境界線をこれらのデータに従って位相空間内に配置し、道路境界線の曲率が所定値α４以上となり、且つ、所定の大きさ（例えば、ＸＹ方向にそれぞれ１０画素程度の大きさ）を有する領域から、物体を検出し、この領域内で道路境界線の曲率が最も大きく変化する位置を物体の位置とし、物体の位置を含む物体検出データを生成し、記憶部３に保存する。物体の位置は、他の位置であっても良い。図２１に、物体が検出される領域の一例として、図２０に対応する領域Ｊ１を示す。
【００４５】
以上により、第２の実施の形態では、物体検出装置２０は、物体検出装置１よりも短い処理で物体を検出するので、物体検出装置１よりも迅速に物体を検出することができる。道路境界線は、特徴点で構成され、上述したように、物体の温度とその周辺の温度との大小関係によらず、物体が描かれた画素が特徴点となる。したがって、物体検出装置２０は、従来よりも確実に物体を検出することができる。
【００４６】
なお、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で本実施の形態を変更しても良いことは勿論である。例えば、赤外線カメラではなく、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラを使用しても良く、第１〜第２の実施の形態及び変形例を組み合わせても良い。特徴量は輝度以外の要素、例えば色彩であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る物体検出装置の構成を示したブロック図である。
【図２】赤外線カメラの設置位置を示した側面図である。
【図３】赤外線カメラの設置位置を示した平面図である。
【図４】物体検出装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】熱画像の一例を示す説明図である。
【図６】エッジの一例を示す説明図である。
【図７】直線エッジの一例を示す説明図である。
【図８】走査の一例を示す説明図である。
【図９】道路境界線の一例を示す説明図である。
【図１０】コーナ特徴点の一例を示す説明図である。
【図１１】コーナ特徴点の一例を示す説明図である。
【図１２】物体が検出される領域の一例を示す説明図である。
【図１３】大分割領域の一例を示す説明図である。
【図１４】ポテンシャルフィールドの一例を示す説明図である。
【図１５】物体検出装置による処理の手順を示すフローチャートである。
【図１６】熱画像の一例を示す説明図である。
【図１７】エッジの一例を示す説明図である。
【図１８】エッジの一例を示す説明図である。
【図１９】走査の一例を示す説明図である。
【図２０】道路境界線の一例を示す説明図である。
【図２１】物体が検出される領域の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４８】
１、２０…物体検出装置
２…赤外線カメラ
３…記憶部
４…演算部
４１…エッジ抽出部
４２…エッジ積算部
４３…領域演算部
４４…物体検出部
【図１】
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【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７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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