【事件の表示】
　特願２０１４−５１３９７７「車両の周辺区域にある物体を認識する方法および装置」拒絶査定不服審判事件〔平成２４年１２月１３日国際公開、ＷＯ２０１２／１６８０５５、平成２６年　９月２５日国内公表、特表２０１４−５２５０６７、請求項の数（１２）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　経緯
　本願は、２０１２年（平成２４年）５月２１日（パリ条約による優先権主張外国庁受理２０１１年６月７日、ドイツ）を国際出願日とする出願であって、その手続の経緯は、以下のとおりである。
　　
　平成２６年　２月　４日：手続補正
　平成２７年　２月　２日：拒絶理由の通知
　平成２７年　８月　４日：手続補正
　平成２８年　１月１５日：拒絶査定
　平成２８年　１月２１日：拒絶査定の謄本の送達
　平成２８年　５月２３日：拒絶査定不服審判の請求
　平成２８年　５月２３日：手続補正
　　
第２　原査定の概要
　原査定の理由は、概略、次のとおりである。
　　
［査定の理由］
　この出願の請求項１〜６、９〜１２に係る発明は、その出願前に日本国内又は外国において、頒布された下記の刊行物に記載された発明又は電気通信回線を通じて公衆に利用可能となった発明に基いて、その出願前にその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が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　記
　引用文献１：特開２００５−９２８５７号公報
　引用文献２：特開平６−２７４６２６号公報
　引用文献３：特開２０１０−２７２０６７号公報
　　
第３　本願発明
１　本願請求項１〜１２に係る発明
　本願請求項１〜１２に係る発明（以下、それぞれ「本願発明１」〜「本願発明１２」という。）は、平成２６年２月４日付け、平成２７年８月４日付け、平成２８年５月２３日付けの手続補正で補正された特許請求の範囲の請求項１〜１２に記載された事項により特定される発明であり、以下のとおりの発明である。
　　
「　【請求項１】
　車両（１００）の周辺区域（１３０）にある物体（２４０，２５０）を認識する方法（５００）において、前記方法（５００）は次の各ステップを有しており、すなわち、
車両（１００）の周辺区域（１３０）を表し、第１の露光時間で記録された、車両カメラ（１１０）の第１の画像（２１０）を読み込み（５１０）、第１の画像（２１０）の後で第２の露光時間で記録された、車両カメラ（１１０）の第２の画像（２２０）を読み込み、このとき第２の露光時間は第１の露光時間と相違しており、
車両カメラ（１１０）の第２の画像（２２０）から画像断片（２３０）を抽出し（５２０）、画像断片（２３０）は第１の画像（２１０）よりも狭い車両（１００）の周辺区域（１３０）の領域を表しており、抽出（５２０）のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像（２２０）における画像断片（２３０）の位置が決定され、
第１の物体認識アルゴリズムを第１の画像（２１０）に適用し（５３０）、それにより第１の画像（２１０）で少なくとも１つの物体（２４０）を認識し、第２の物体認識アルゴリズムを画像断片（２３０）に適用し、それにより画像断片（２３０）で少なくとも１つの別の物体（２５０）を認識する方法。
　　【請求項２】
抽出のステップ（５２０）で、位置情報を利用したうえで画像断片（２３０）が抽出され、位置情報は、車両（１００）の走行を表す情報に対する応答として変更可能であり、もしくは変更されることを特徴とする、請求項１に記載の方法（５００）。
　　【請求項３】
読み込みのステップ（５１０）で、第２の画像（２２０）として読み込まれる画像よりも短い露光時間を有する画像が第１の画像（２１０）として読み込まれることを特徴とする、請求項１または２に記載の方法（５００）。
　　【請求項４】
　適用のステップ（５３０）で、第１の物体認識アルゴリズムが第１の画像（２１０）の全体に適用されることを特徴とする、請求項１から３のうちいずれか１項に記載の方法（５００）。
　　【請求項５】
　抽出のステップ（５２０）で、車両（１００）前方の事前設定された最低距離に配置された物体（２５０）が車両カメラ（１１０）の画像で結像されている、第２の画像（２２０）の画像断片（２３０）が抽出されることを特徴とする、請求項１から４のうちいずれか１項に記載の方法（５００）。
　　【請求項６】
　適用のステップ（５３０）で、第１の物体認識アルゴリズムが第１の物体タイプの物体（２４０）の認識のために利用され、第２の物体認識アルゴリズムが、第１の物体タイプとは相違する第２の物体タイプの物体（２５０）の認識のために利用されることを特徴とする、請求項１から５のうちいずれか１項に記載の方法（５００）。
　　【請求項７】
　適用のステップ（５３０）で、第１の物体認識アルゴリズムは、第１の画像（２１０）における位置での明度（３２０，３３０；４００）と、第２の画像（２２０）における、対応する位置での明度（３２０，３３０；４００）との比較を利用したうえで、第１の画像（２１０）で物体（２４０）を認識するために構成されており、および／または適用のステップ（５３０）で、第２の物体認識アルゴリズムは、第２の画像（２２０）における位置での明度（３２０，３３０；４００）と、第１の画像（２１０）における対応する位置での明度（３２０，３３０；４００）との比較を利用したうえで、第２の画像（２２０）で物体（２５０）を認識するために構成されていることを特徴とする、請求項１から６のうちいずれか１項に記載の方法（５００）。
　　【請求項８】
　適用のステップ（５３０）で、第１の画像（２１０）における位置での明度（４００）が、第２の画像（２２０）における対応する位置での明度（４００）に許容誤差範囲内で等しいときには、第１の物体認識アルゴリズムによって物体（２４０）がパルス状の光源として認識され、および／または第１の画像（２１０）における位置での明度（３２０，３３０）が、事前設定された閾値を超えて、第２の画像（２２０）における対応する位置での明度（３２０，３３０）と相違しているときには、第１の物体認識アルゴリズムによって物体（２４０）が一定の光を放射する光源として認識され、および／または第２の画像（２２０）における位置での明度（４００）が、第１の画像（２１０）における対応する位置での明度（４００）に許容誤差範囲内で等しいときには、第２の物体認識アルゴリズムによって物体（２５０）がパルス状の光源として認識され、および／または第２の画像（２２０）における位置での明度（３２０，３３０）が、事前設定された閾値を超えて、第１の画像（２１０）における対応する位置での明度（３２０，３３０）と相違しているときには、第２の物体認識アルゴリズムによって物体（２５０）が一定の光を放射する光源として認識されることを特徴とする、請求項７に記載の方法（５００）。
　　【請求項９】
　車両前方の車道照明を制御する方法において、次の各ステップを有しており、すなわち、
　請求項１から８のうちいずれか１項に記載の方法（５００）の各ステップを実施し、
　第１の物体認識アルゴリズムにより認識された少なくとも１つの物体（２４０）に対する応答として、および／または第２の物体認識アルゴリズムにより認識された少なくとも１つの物体（２５０）に対する応答として、車両（１００）のヘッドライト（１６０）の光放射の変更を制御する方法。
　　【請求項１０】
　さらに制御のステップで、第１または第２の物体認識アルゴリズムにより認識された車
道縁部のインフラストラクチャー設備に関わりなく、光放射の変更が行われることを特徴
とする、請求項９に記載の方法。
　　【請求項１１】
　請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法（５００）の各ステップを実施するために構成された各ユニットを有している装置（１４０）。
　　【請求項１２】
　プログラムが請求項１１に記載の装置（１４０）で実行されるときに、請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法（５００）を実施するためのプログラムコードを有しているコンピュータプログラム。」
　　
２　本願発明１の分説
　本願発明１を分説すると、次のとおりである。なお、請求項１に記載された括弧付きの記号は、請求項１の記載の内容を理解するために用いられるものであるから、本願発明１の分説においては省略した。
　　
（本願発明１）
「（Ａ）車両の周辺区域にある物体を認識する方法において、前記方法は次の各ステップを有しており、すなわち、
（Ｂ）車両の周辺区域を表し、第１の露光時間で記録された、車両カメラの第１の画像を読み込み、第１の画像の後で第２の露光時間で記録された、車両カメラの第２の画像を読み込み、このとき第２の露光時間は第１の露光時間と相違しており、
（Ｃ）車両カメラの第２の画像から画像断片を抽出し、画像断片は第１の画像よりも狭い車両の周辺区域の領域を表しており、抽出のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像における画像断片の位置が決定され、
（Ｄ）第１の物体認識アルゴリズムを第１の画像に適用し、それにより第１の画像で少なくとも１つの物体を認識し、第２の物体認識アルゴリズムを画像断片に適用し、それにより画像断片で少なくとも１つの別の物体を認識する
（Ｅ）方法。」
　　
（（Ａ）〜（Ｅ）は、当審で付与した。以下各構成要件を「構成要件Ａ」等という。）
　　
第４　引用文献、引用発明
１　引用文献１について
（１）引用文献１の記載事項
　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献１には、図面とともに次の事項が記載されている。（下線は当審が付与した。）
　　
「【０００６】
　本発明は、カメラ１台で、近傍のヘッドライトから遠方のテールランプまで高精度に光点の位置を特定できる高精度でかつ安価な画像処理システムを提供する。また、ヘッドライトやテールライトと、信号機や街灯、自動販売機などのノイズ光を識別して、夜間の
車両検知
【課題を解決するための手段】
　【０００７】
　本発明では、
車両に搭載された１台のカメラ
が撮影した画像を解析
　　
「【００１６】
　図４は、実施例１の処理の流れを表したフローチャートである。Ｓ４０１からＳ４０９は、それぞれの処理ステップを示している。まず、各処理ステップの概略について説明する。
　【００１７】
　Ｓ４０１からＳ４０４では、カメラ１０１から高輝度検出用の画像と低輝度検出用の画像を取得し、画像解析ユニット１０２に転送する処理である。転送される画像データには同期信号が含まれており、ＣＰＵ２０３は、同期信号を割り込みタイミングとして画像入出力にかかわる処理を行う。
　【００１８】
　Ｓ４０５からＳ４０７では、画像データから画像解析ユニット１０２を用いて、画像中の光点の位置を検出している。
　【００１９】
　Ｓ４０８では自車両と前方を走行する他の車両との車間距離を計算し、Ｓ４０９は、最も近い他の車両との車間距離からヘッドライト１０４に加える目標電圧を算出し、ヘッドライト制御ユニット１０３によってヘッドライト１０４にかける電圧を制御している。
　【００２０】
　次に、図４及び図５、図６、図７を用いて、各処理ステップの詳細な説明を行う。
　
Ｓ４０１
高輝度の光点を検出するために最適な露光時間に設定する
　【００２１】
　図５は、カメラ１０１によって車両１００の前方を撮像した画像の模式図である。図５（ａ）は、道路を走行する車両１００の前方の像を示し、対向車両５０１及び先行車両５０２が認識される。図５（ａ）の状態を、前記高輝度検出用露光時間で撮像した画像が、図５（ｂ）に示す高輝度検出用画像５０３である。対向車両５０１のヘッドライトは、輝度が高いために高輝度検出用画像５０３では光点として写る。しかし、先行車両５０２のテールランプは、輝度値が低いために、高輝度検出用画像５０３には写らない。
　【００２２】
　Ｓ４０２では、
Ｓ４０１で設定した露光時間で撮像したデジタル画像
メモリ２０６に格納する
　【００２３】
　
Ｓ４０３
低輝度の光点を検出するために最適な露光時間
そのため露光時間は、Ｓ４０１で設定したものよりも長く
　【００２４】
　Ｓ４０４では、Ｓ４０２と同様に
Ｓ４０３で設定した露光時間で撮像したデジタル画像
メモリ２０６に格納する
　【００２５】
　Ｓ４０５〜Ｓ４０７では、カメラ１０１から取得した画像を解析して光点の位置を求める。Ｓ４０５〜Ｓ４０７の処理は、ＣＰＵ２０３と画像処理ユニット２０４によって行われる。Ｓ４０５〜Ｓ４０７に関する一連の処理を、図６、図７を用いて説明する。
　【００２６】
　Ｓ４０５は、
高輝度検出用画像５０３を用いて
高輝度光点６０１の位置検出を行っている
低輝度検出用画像５０４を用いて低輝度光点の位置検出を行う
低輝度検出用画像５０４には、高輝度の光点も含まれており、前述したようにブルーミングを起こすことがある。ただし、高輝度光点６０１の位置が含まれる光点のブルーミング領域６０３は、高輝度検出用画像５０３ですでに求めている
　【００２７】
　そこでＳ４０６では、図６（ｂ）に示すように
低輝度検出用画像５０４で高輝度点の二重検出を防ぐためにマスキングを行っている
マスキング領域６０４は
ブルーミング領域６０３から画像面の右側すべてとする
　【００２８】
　続いてＳ４０７では、
マスキング領域６０４以外の領域で、低輝度光点６０２の位置を算出している
　【００２９】
　次に、
高輝度光点と低輝度光点の位置の検出方法
高輝度点を検出するため
Ｙ座標が等しい画素の濃度値をすべてＹ軸に累積しながら投影する
Ｙ軸濃度投影分布には車両１台につき、Ｙ座標軸に１つの山が現れる
この山の頂点を求めることで、光点のＹ座標を求めることができる
Ｙ軸濃度投影分布で検出された山の裾野を上端下端とした光点存在帯７０１に限定して、Ｘ軸濃度投影分布を求める
通常の自動車などの車両は、左右にヘッドライトがあることからＸ座標軸に２つの山が現れる
低輝度光点の場合も、高輝度光点と同様にして座標軸上の位置を算出することができる
　【００３０】
　
通常、自動車などの４輪車両の場合は、テールランプやヘッドライトの光点が２つとなり、２つの光点を検出すればよい
　　
（２）引用文献１に記載された発明
　段落【０００６】〜【０００７】、【００１６】〜【００３０】には、車両に搭載された１台のカメラにより車両前方を撮影した画像を解析し、車両検知することが記載されている。この車両を検出することを方法の発明として認定する。この発明を以下「引用発明」という。
　　
　段落【００１６】〜【００２４】によると、高輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納し、次に、低輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納する。ここで、低輝度検出用露光時間は高輝度検出用露光時間より長い（段落【００２３】）。
　したがって、引用発明は、『高輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納し、次に、低輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納』する。『ここで、低輝度検出用露光時間は高輝度検出用露光時間より長い』。
　
　段落【００２６】によると、高輝度検出用画像を用いて高輝度光点の位置検出を行う。また、段落【００３０】によると、光点を検出することで、車両を判断する。
　したがって、引用発明は、『高輝度検出画像を用いて高輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する』ものである。
　段落【００２６】〜【００２８】によると、低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域で、低輝度光点の位置検出を行う。また、段落【００３０】によると、光点を検出することで、車両を判断する。
　したがって、引用発明は、『低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域で、低輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する』ものである。
　
　段落【００２９】によると、高輝度検出用画像を用いて高輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する検知方法と、低輝度検出用画像からマスキング領域を除外した領域で、低輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する検知方法とは、同じ検知方法であり、この検知方法は、『検知アルゴリズム』といえる。
　　
　以上まとめると、引用発明は次のとおりである。
　　
（引用発明）
「（ａ）車両に搭載された１台のカメラにより車両前方を撮影した画像を解析し、車両検知する方法であって、
（ｂ）高輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納し、次に、低輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納し、ここで、低輝度検出用露光時間が高輝度検出用露光時間より長く、
（ｃ）検知アルゴリズムにより、高輝度検出画像を用いて高輝度光点の位置検出を行い、車両を検知し、
（ｄ）検知アルゴリズムにより、低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域で、低輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する
（ｅ）方法。」
　　
　なお、（ａ）〜（ｅ）は、構成を識別するために付与した。以下各構成を「構成ａ」等という。
　　
２　引用文献２について
（１）引用文献２の記載事項
　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献２には、図面とともに次の事項が記載されている。（下線は当審が付与した。）
　　
「【００３２】
　次に、本実施例で基にした
日中において画像処理により先行車両１１を認識し、定速走行等のクルーズ制御をする処理
【００３３】
　図５（１）には、
車両１０が走行する道路１２２をＴＶカメラ２２によって撮影
【００３４】
　画像処理装置４８にイメージ１２０の画像信号が入力されると、画像処理が開始され、白線候補点抽出処理及び直線近似処理の順に処理し、車両１０の走行レーンを検出したのち、車両認識領域ＷＰを設定する（ステップ６１０）。このステップ６１０の処理を説明する。
【００３５】
　白線候補点抽出処理は、車両１０が走行する車線の白線と推定される候補点を抽出する処理であり、先ず、前回求めた白線推定線１２６の位置に対して所定の幅γを有する領域をウインド領域ＷＳと設定する（図５（３）参照）。初回の場合は、予め設定された白線推定線１２６の設定値を読み取ってウインド領域ＷＳを設定する。また、イメージ１２０の上下の領域には、先行車両１１が存在する確度が低いため、上限線１２８及び下限線１３０を設け、この間の範囲を、以下の処理対象領域とする。次に、このウインド領域ＷＳ内において明るさについて微分し、この微分値のピーク点（最大点）を白線候補点であるエッジ点として抽出する。すなわち、ウインド領域ＷＳ内を垂直方向（図５（３）矢印Ａ方向）に、水平方向の各画素について最下位置の画素から最上位置の画素までの明るさについて微分し、明るさの変動がおおきな微分値のピーク点をエッジ点として抽出する。このエッジ点の連続を図５（３）の点線１３２に示した。
【００３６】
　次の直線近似処理は、白線候補点抽出処理で抽出されたエッジ点をハフ（Hough）変換を用いて直線近似し、
白線と推定される線に沿った直線１３４、１３６を求める
この求めた直線１３６、１３８と下限線１３０とで囲まれた領域を車両認識領域Ｗ
Ｐ
として設定する
上記道路１２２がカーブ路のときには、上記求めた直線１３６、１３８の傾き差を有して下限線１３０とで囲まれた領域が車両認識領域Ｗ
Ｐ
として設定される
【００３７】
　次に、白線候補点抽出処理及び直線近似処理が終了すると、水平エッジ検出処理及び垂直エッジ検出処理の順に処理し、
設定された車両認識領域内Ｗ
Ｐ
において先行車両１１の有無を判定する
【００３８】
　水平エッジ検出処理は、車両認識領域ＷＰ内において、先ず、上記白線候補点検出処理と同様の処理で水平エッジ点を検出する。次に、検出された水平エッジ点を横方向に積分し、積分値が所定値を越える位置のピーク点ＥＰを検出する（図５（５）参照）。
【００３９】
　垂直エッジ検出処理は、水平エッジ点の積分値のピーク点ＥＰが複数あるとき、画像上で下方に位置するピーク点ＥＰ（距離のより近い点）から順に、ピーク点ＥＰに含まれる水平エッジ点の両端を各々含むように垂直線を検出するためのウインド領域ＷＲ、ＷＬを設定する（図５（６）参照）。このウインド領域ＷＲ、ＷＬ内において垂直エッジを検出し、垂直線１３８Ｒ，１３８Ｌが安定して検出された場合に先行車両１１が存在すると判定する。次に、ウインド領域ＷＲ、ＷＬ内の各々で検出された垂直線１３８Ｒ，１３８Ｌの横方向の間隔を求めることによって車幅を求め、かつこの先行車両１１の水平エッジの位置及び求めた車幅から先行車両１１と自車両１０との車間距離ΔＶを演算する。垂直線１３８Ｒ，１３８Ｌの横方向の間隔は、垂直線１３８Ｒ，１３８Ｌの各々の代表的なＸ座標（例えば、平均座標値や多頻度の座標値）の差から演算できる。
【００４０】
　上記処理が終了すると、設定走行処理が実行される（ステップ６３０）。ステップ６３０は、定速走行制御や車間距離制御等の設定走行における先行車両の存在をフィードバック制御するための処理例である。例えば、求めた車間距離ΔＶが所定値を越える場合に定速走行を継続したり、車間距離ΔＶが所定値以下になると定速走行を解除したりする。また、車間距離を所定値に制御する場合は、自車両１０と先行車両１１との車間距離ΔＶが所定距離を維持するように車速等を制御する。」
　　
「【００４１】
  以下、本実施例の作用を説明する。先ず、ドライバーが車両の図示しない
ライトスイッチをオンし
先行車両認識サブルーチン
が実行されて先行車両１１が認識される
【００４２】
　次に、ステップ２００の詳細を説明する。先ずステップ２０２では、上記説明した日中の白線検出と同様に白線検出ウインド領域Ｗｓｄを設定する。本実施例では、車両１０は夜間走行のため、車両１０の前方の略４０〜５０ｍまでの画像しか検出できないため、車両１０の前方６０ｍを越える画像の検出が不要である。このため、白線検出ウインド領域Ｗｓｄを、車両１０の前方６０ｍまでを検出できるように、上記ウインド領域ＷＳから所定の水平線１４０以上の領域を除去した白線検出ウインド領域Ｗｓｄを設定する（図９参照）。
【００４３】
　次に、上記ステップ６１０の白線候補点抽出処理及び直線近似処理と同様に、白線検出ウインド領域Ｗｓｄ内のエッジ点を検出し（ステップ２０４）、ハフ変換を行って（ステップ２０６）、
直線近似された道路１２２の白線に沿う近似直線１４２、１４４を求める
【００４４】
　次のステップ２０８では、
求めた近似直線の交点Ｐ
Ｎ
を求め、求めた交点Ｐ
Ｎ
と基準とする予め定めた直線路の場合の近似直線の交点Ｐ
０
との水平方向の変位量Ａ
を求める
この変位量Ａは、道路１２２のカーブ路の度合いに対応している
【００４５】
　次のステップ２１０では、Ａ２≧Ａ≧Ａ１か否かを判定することにより道路１２２が略直線路か否かを判定する。この判定基準値Ａ１は、直線路と右カーブ路との境界を表す基準値であり、判定基準値Ａ２は、直線路と左カーブ路との境界を表す基準値である。
【００４６】
　ステップ２１０で直線路と判定された場合には、自車両１０の
車速Ｖを読み取って
読み取った車速Ｖに応じた、車両認識領域Ｗ
Ｐ
を設定するために近似直線の位置を補正する左右の補正幅α
Ｒ
、α
Ｌ
を決定する
【００４７】
　次のステップ２１６では、下限線１３０、近似直線１４２、１４４及び決定された左右の
補正幅α
Ｒ
、α
Ｌ
を用いて先行車両１１を認識処理する車両認識領域Ｗ
Ｐ
を決定する
【００４８】
　上記ステップ２１０で否定判定されると、ステップ２１８において、Ａ＞Ａ２か否かを判定することによって、
道路が右カーブ路か左カーブ路かを判定する
車両１０の車速Ｖを読み取って
車速Ｖに応じた左右の補正幅α
Ｒ
、α
Ｌ
に対する補正値α
Ｒ
’ 、α
Ｌ
’を決定する
【００４９】
　ステップ２２８では、
決定されたウインド領域の左右の補正幅α
Ｒ
、α
Ｌ
を用いて先行車両１１を認識処理する車両認識領域Ｗ
Ｐ
を設定する
【００５０】
　一方、ステップ２１８で否定判定されると、左カーブ路とみなしてステップ２３０へ進み、車両１０の車速Ｖを読み取る。次に、この車速Ｖに応じて、左右の補正値αＲ’、αＬ’を決定し（ステップ２３２、図１２参照）、変位量Ａに応じた左右のゲインＧＬ，ＧＲを決定する（ステップ２３４）。すなわち、道路が左カーブ路で曲率半径が小さい（変位量Ａが大）ときは先行車両１１が左側に存在する確度が高いため、右側のゲインＧＲを小さくすることにより補正幅αＲは小さくし（図１７）かつ左側のゲインＧＬを大きくすることにより補正幅αＬは大きくする（図１８）。次のステップ２３６では、決定された補正値αＲ’、αＬ’及びゲインＧＬ，ＧＲに基づいて最終的なウインド領域の左右の補正幅αＲ、αＬを決定し、決定されたウインド領域の左右の補正幅αＲ、αＬを用いて先行車両を認識処理する車両認識領域ＷＰを決定する（ステップ２３８）。
【００５１】
　上記のように
車両認識領域Ｗ
Ｐ
が決定される
【００５２】
　このように、車速及び道路の曲線の度合いに応じて、先行車両１１の認識領域を変動させているため、得られる車両認識領域は、実際に先行車両が存在する確度が高い範囲を確実に含むことができ、高い確度で先行車両を認識することができる。」
　　
（２）引用文献２に記載された技術的事項
　段落【００３２】〜【００４０】には、日中において画像処理により先行車両を認識し、定速走行等のクルーズ制御をする処理が記載されている。
　車両が走行する道路をＴＶカメラで撮影した画像から、白線と推定される線に沿った直線と下限線に囲まれた領域を車両領域をして設定し、カーブ路のときは、前記直線の傾き差を有して下限線とで囲まれた領域が車両認識領域として設定される（段落【００３６】）。
　設定された車両認識領域内において先行車両の有無を判定する（段落【００３７】）。
　段落【００４１】〜【００５２】には、ライトスイッチをオンした時に実行される処理が記載されている。
　上記の日中の場合と同様に、白線に沿う近似直線を求め、求めた近似曲線の交点と基準の光点との変位を求め、直線路、右カーブ路、左カーブ路を判定し、それぞれの場合において、車速に応じた補正幅を求め、車両認識領域を設定し、先行車両を認識する。
　以上より、引用文献２には、『車両が走行する道路をＴＶカメラで撮影した画像から、白線と推定される線に沿った直線と下限線に囲まれた領域を車両認識領域として設定し、先行車両を認識するものにおいて、カーブ路、車速に応じて車両認識領域を設定する』技術が記載されている。
　　
３　引用文献３について
（１）引用文献３の記載事項
　原査定の拒絶の理由に引用された引用文献３には、図面とともに次の事項が記載されている。
　　
「【請求項１】
　第１のシャッタ速度で第１の露光データを取得する手段と、
　前記シャッタ速度よりも低速な第２のシャッタ速度で第２の露光データを取得する手段と、
　第１のシャッタ速度よりも低速な第３のシャッタ速度で第３の露光データを取得する手段と、
　前記第１の露光データを可視濃淡画像に変換する手段と、該可視濃淡画像を出力する手段と、
　前記第２の露光データをカラー画像に変換する手段と、該カラー画像を出力する手段と、
　前記第３の露光データを赤外濃淡画像に変換する手段と、該赤外濃淡映像を出力する手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
　請求項１に記載された装置において、
　前記可視濃淡画像に基づいてヘッドライトを検知する手段と、
　前記カラー画像に基づいてテールライトを検知する手段と、
　前記赤外濃淡画像と前記カラー画像を演算して得られる画像に基づいて歩行者を検知する手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項３】
　第１のシャッタ速度で第１の露光データを取得する手段と、
　前記シャッタ速度よりも低速な第２のシャッタ速度で第２の露光データを取得する手段と、
　第１のシャッタ速度よりも低速な第３のシャッタ速度で第３の露光データを取得する手段と、
　前記第１の露光データをカラー画像に変換する手段と、該カラー画像を出力する手段と、
　前記第２の露光データをカラー画像に変換する手段と、該カラー画像を出力する手段と、
　前記第３の露光データを赤外濃淡画像に変換する手段と、該赤外濃淡映像を出力する手段と、
を備えた画像処理装置。
【請求項４】
　請求項３に記載された装置において、
　前記第１の露光データの前記カラー画像に基づいてヘッドライトを検知する手段と、
　前記第２の露光データの前記カラー画像に基づいてテールライトを検知する手段と、
　前記近赤外光濃淡画像と前記第２の露光データの前記カラー画像を演算して得られる画像に基づいて歩行者を検知する手段と、
を備えた画像処理装置。」
　　
「【図５】
」
　　
（２）引用文献３に記載された技術的事項
　請求項１〜４及び図５によると、引用文献３には、『第１の露光データに第１のアルゴリズムを適用してヘッドライトを検出し、第２の露光データに第２のアルゴリズムを適用してテールライトを検出する』技術が記載されている。　　
　　
第５　対比・判断
１　本願発明１について
（１）対比
　本願発明１と引用発明とを対比する。
　　
ア　構成要件Ａと構成ａとを対比する。
　引用発明の「車両に搭載された１台のカメラにより車両前方を撮影した画像を解析し、車両検知する方法」は、本願発明１の「車両の周辺区域にある物体を認識する方法」といえる。
　また、引用発明は、方法の発明であり、各構成はステップといえる。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「車両の周辺区域にある物体を認識する方法において、前記方法は次の各ステップを有して」いる点で一致する。
　　
イ　構成要件Ｂと構成ｂとを対比する。
　引用発明の「撮像した画像」は、構成ａの「車両に搭載された１台のカメラにより車両前方を撮影した画像」であり、「車両カメラの画像」といえ、「車両の周辺区域を表」しているといえる。
　引用発明の「高輝度検出用露光時間」、「低輝度検出用露光時間」は、それぞれ、本願発明１の「第１の露光時間」、「第２の露光時間」に相当する。そして、「低輝度検出用露光時間が高輝度検出用露光時間より長」いから、「第２の露光時間は第１の露光時間と相違して」いる。さらに、引用発明の「高輝度検出用露光時間で撮像した画像」、「低輝度検出用露光時間で撮像した画像」は、それぞれ、本願発明１の「第１の露光時間で記録された、車両カメラの第１の画像」、「第２の露光時間で記録された、車両カメラの第２の画像」に相当する。
　また、引用発明は「高輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納」しているが、格納された画像は後段の構成要件Ｃの検知処理に際して読み出すことは自明であるから、「第１の露光時間で記録された、車両カメラの第１の画像を読み込」むことになり、引用発明は、「次に、低輝度検出用露光時間で撮像した画像をメモリに格納」するから、同様に、「第１の画像の後で第２の露光時間で記録された、車両カメラの第２の画像を読み込」むことになるといえる。
　したがって、本願発明１と引用発明とは、「車両の周辺区域を表し、第１の露光時間で記録された、車両カメラの第１の画像を読み込み、第１の画像の後で第２の露光時間で記録された、車両カメラの第２の画像を読み込み、このとき第２の露光時間は第１の露光時間と相違して」いる点で一致する。
　　
ウ　構成要件Ｃ、構成ｄについて
　引用発明は、本願発明１の「車両カメラの第２の画像」に相当する「低輝度検出用画像」から、「高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域で、低輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する」ものであるが、「低輝度検出用画像」から「画像断片」を抽出するものではない。
　したがって、引用発明は、構成要件Ｃを有していない、すなわち、「車両カメラの第２の画像から画像断片を抽出し、画像断片は第１の画像よりも狭い車両の周辺区域の領域を表しており、抽出のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像における画像断片の位置が決定され」るものではない点で、本願発明１と相違する。
　　
エ　構成Ｄと構成ｃ、ｄとを対比する。
　構成ｃ、ｄの「検知アルゴリズム」は、車両を検知するアルゴリズムであるから、「物体認識アルゴリズム」といえる。
　構成ｃの「検知アルゴリズムにより、高輝度検出画像を用いて高輝度光点の位置検出を行い、車両を検知」することは、「物体認識アルゴリズムを第１の画像に適用し、それにより第１の画像で少なくとも１つの物体を認識」するとして本願発明１と共通する。「物体認識アルゴリズム」については後述する。
　構成ｄの「検知アルゴリズムにより、低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域で、低輝度光点の位置検出を行い、車両を検知する」ことは、「物体認識アルゴリズムを領域に適用し、それにより領域で少なくとも１つの別の物体を認識する」として本願発明１と共通する。
　しかしながら、「領域」が、本願発明１においては上記ウにおいて検討した「画像断片」であるのに対し、引用発明においては「低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域」であって、「画像断片」ではない点で相違する。
　さらに、「物体認識アルゴリズム」が、本願発明１においては、「第１の画像」に適用するものと、「第２の画像」に適用するものが、それぞれ「第１の物体認識アルゴリズム」、「第２の物体認識アルゴリズム」であるのに対し、引用発明においては、「第１の物体認識アルゴリズム」、「第２の物体認識アルゴリズム」ではない点で相違する。
　以上まとめると、本願発明１と引用発明とは、
「物体認識アルゴリズムを第１の画像に適用し、それにより第１の画像で少なくとも１つの物体を認識し、物体認識アルゴリズムを領域に適用し、それにより領域少なくとも１つの別の物体を認識する」点で共通する。
　しかしながら、「領域」が、本願発明１においては「第２の画像」から抽出された「画像断片」であるのに対し、引用発明においては、「低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域」であって、「画像断片」ではない点で相違し、
　さらに、「物体認識アルゴリズム」が、本願発明１においては、「第１の画像」に適用するものと、「第２の画像」に適用するものが、それぞれ「第１の物体認識アルゴリズム」、「第２の物体認識アルゴリズム」であるのに対し、引用発明においては、「第１の物体認識アルゴリズム」、「第２の物体認識アルゴリズム」ではない点で相違する。
　　
オ　構成要件Ｅと構成ｅとを対比すると「方法」として一致する。
　　
カ　以上より、本願発明１と引用発明との一致点、相違点は、次のとおりである。
　　
（一致点）
　車両の周辺区域にある物体を認識する方法において、前記方法は次の各ステップを有しており、すなわち、
　車両の周辺区域を表し、第１の露光時間で記録された、車両カメラの第１の画像を読み込み、第１の画像の後で第２の露光時間で記録された、車両カメラの第２の画像を読み込み、このとき第２の露光時間は第１の露光時間と相違しており、
　物体認識アルゴリズムを第１の画像に適用し、それにより第１の画像で少なくとも１つの物体を認識し、物体認識アルゴリズムを領域に適用し、それにより領域で少なくとも１つの別の物体を認識する
　方法。
　　
（相違点１）
　本願発明１は、「車両カメラの第２の画像から画像断片を抽出し、画像断片は第１の画像よりも狭い車両の周辺区域の領域を表しており、抽出のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像における画像断片の位置が決定され」るのに対し、
　引用発明は、「車両カメラの第２の画像から画像断片を抽出し、画像断片は第１の画像よりも狭い車両の周辺区域の領域を表しており、抽出のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像における画像断片の位置が決定され」るものではない点
　　
（相違点２）
　物体認識アルゴリズムが適用される「領域」が、
　本願発明１においては「第２の画像」から抽出された「画像断片」であるのに対し、
　引用発明においては、「低輝度検出用画像から、高輝度検出画像ですでに求めている高輝度光点の位置が含まれる光点のブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域」であって、「画像断片」ではない点
　　
（相違点３）
　「物体認識アルゴリズム」が、
　本願発明１においては、「第１の画像」に適用するものと、「第２の画像」に適用するものが、それぞれ「第１の物体認識アルゴリズム」、「第２の物体認識アルゴリズム」であるのに対し、
　引用発明においては、「第１の物体認識アルゴリズム」、「第２の物体認識アルゴリズム」ではない点
　
（２）相違点についての判断
　上記相違点１について検討する。
　引用発明は、低輝度光点の位置検出を行う際に、低輝度検出画像から、ブルーミング領域から画面の右側全てとするマスキング領域を除外した領域において、低輝度光点の位置検出を行うものであって、低輝度検出画面から光点の位置を検出を行う際に、ブルーミング領域においては光点の位置を検出ができないためにその領域を含む領域を除外した領域で光点の位置を検出を行うものと認められ、引用文献１をみても、車両の状況に応じて、低輝度検出画像から抽出される位置が決定される画像断片を、低輝度輝度検出画像から画像断片を抽出すること、すなわち、「車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて」「位置が決定され」る「画像断片」を「低輝度検出画像から」「抽出」することは開示されていない。
　また、他の引用文献をみても、「車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて」「位置が決定され」る「画像断片」を「低輝度検出画像から」「抽出」することは開示されていない。
　そして、相違点１に係る構成が、自明のこととも認められない。
　ここで、引用文献２には、「車両が走行する道路をＴＶカメラで撮影した画像から、白線と推定される線に沿った直線と下限線に囲まれた領域を車両認識領域として設定し、先行車両を認識するものにおいて、カーブ路、車速に応じて車両認識領域を設定する」技術が開示されているが、この技術は、車両認識領域を設定することを前提とするものであって、当該技術を、引用発明の「低輝度検出画面」に適用する動機付けは見当たらない。
　したがって、当業者といえども、引用発明及び引用文献２〜３に記載された技術的事項から、相違点１に係る本願発明１の「車両カメラの第２の画像から画像断片を抽出し、画像断片は第１の画像よりも狭い車両の周辺区域の領域を表しており、抽出のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像における画像断片の位置が決定され」るという構成を容易に想到することはできない。
　よって、相違点２、３について検討するまでもなく、本願発明１は、当業者であっても、引用発明及び引用文献２〜３に記載された技術事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
　　
２　本願発明２〜１２について
　本願発明２〜１２も、上記相違点１に係る、本願発明１の「車両カメラの第２の画像から画像断片を抽出し、画像断片は第１の画像よりも狭い車両の周辺区域の領域を表しており、抽出のときには、車両の速度、ハンドルを切るステアリング角度、及びナビゲーション機器から読み出された想定される道路形状のうちの少なくとも１つのパラメータに基づいて第２の画像における画像断片の位置が決定され」るという同一の構成を有しているから、本願発明１と同じ理由により、当業者であっても、引用発明及び引用文献２〜３に記載された技術事項に基づいて容易に発明できたものとはいえない。
　　
第６　原査定について
　上記第３〜第５のとおり、本願発明１〜１２は、原査定において引用された引用文献１〜３に記載された発明に基づいて、容易に発明できたものとはいえない。
　したがって、原査定を維持することはできない。
　　
第７　むすび
　以上のとおり、原査定の理由によっては、本願を拒絶することはできない。
　また、他に本願を拒絶すべき理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。