(57)【要約】【課題】可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有するカメラを利用することで、処理負荷を軽減することのできる物体認識装置を提供する。【解決手段】物体認識装置１００は、可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有して、車両の周辺を撮像する撮像部１０と、撮像部１０が撮像して得られる画像に基づいて、車両の周辺に存在する物体の有無を判定する物体形状判定部２１と、物体形状判定部２１の判定結果に基づいて、物体の位置を算出する位置算出部２２と、位置算出部２２の算出結果に基づいて、画像の中の物体がドライバの目視による認識が可能か否か判定する目視可否判定部２３Ｄと、目視可否判定部２３Ｄの判定結果に基づいて、出力パターンを判断する出力判断部２４とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有して、車両の周辺を撮像する撮像部と、
前記撮像部が撮像して得られる画像に基づいて、前記車両の周辺に存在する物体の有無を判定する物体形状判定部と、
前記物体形状判定部の判定結果に基づいて、前記物体の位置を算出する位置算出部と、
前記位置算出部の算出結果に基づいて、前記画像の中の前記物体がドライバの目視による認識が可能か否か判定する目視可否判定部と、
前記目視可否判定部の判定結果に基づいて、出力パターンを判断する出力判断部とを備えることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体認識装置は、
前記出力判断部の判断結果に基づいて、ヘッドライトの配光を制御する配光制御部を備えることを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の物体認識装置において、
前記配光制御部は、
前記出力判断部の判断結果に基づいて、前記ヘッドライトの照射方向を前記物体が存在する方向が含まれるように変更することを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】
請求項１に記載の物体認識装置において、
前記出力判断部の判断結果に基づいて、前記物体の存在を示すパターン像情報を表示部に表示する表示制御部を備えることを特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載された可視光カメラと遠赤外線カメラとの撮像結果を用いて車両前方の歩行者を認識する歩行者認識装置がある（例えば、特許文献１参照）。この歩行者認識装置では、特に夜間やトンネル等の暗い道路環境において利用され、遠赤外線カメラの撮像結果による歩行者特定認識率が高く、かつ、可視光カメラによる歩行者特定認識率が低い歩行者の存在をドライバに告知するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３３８５９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術では、可視光カメラと遠赤外線カメラの２種類のカメラを用いる必要がある。すなわち、２種類のカメラ画像ごとに認識率を割り出す必要があった。したがって、２種類のカメラ画像を同時に認識するといった煩雑な処理を要し、システムに要求される処理負荷が高くなる問題があった。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有するカメラを利用することで、処理負荷を軽減することのできる物体認識装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る物体認識装置は、可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有して、車両の周辺を撮像する撮像部と、前記撮像部が撮像して得られる画像に基づいて、前記車両の周辺に存在する物体の有無を判定する物体形状判定部と、前記物体形状判定部の判定結果に基づいて、前記物体の位置を算出する位置算出部と、前記位置算出部の算出結果に基づいて、前記画像の中の前記物体がドライバの目視による認識が可能か否か判定する目視可否判定部と、前記目視可否判定部の判定結果に基づいて、出力パターンを判断する出力判断部とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有するカメラを利用することで、処理負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施例１に係る物体認識装置を車両に実装した様子を示すハードウェアブロック図である。
【図２】実施例１に係る物体認識装置の機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】夜間等の暗い環境で撮像された画像の中の物体の一例を示す図である。
【図４】パターン像情報の一例を示す図である。
【図５】画像上に表示するアイコンの一例を示す図である。
【図６】実施例１で行われる処理の全体の流れを示すフローチャートである。
【図７】図６に示した物体形状判定処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図８】図６に示した物体位置判定処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図９】図６に示した目視可否判定処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図１０】図６に示した可変配光ヘッドライト照射処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施例１に係る物体認識装置を歩行者に適用する場面を示す説明図である（その１）。
【図１２】実施例１に係る物体認識装置を歩行者に適用する場面を示す説明図である（その２）。
【図１３】ハイビーム／ロービームを自動切り替えする機能を備えたヘッドライトでの照射イメージを示す説明図である（その１）。
【図１４】ハイビーム／ロービームを自動切り替えする機能を備えたヘッドライトでの照射イメージを示す説明図である（その２）。
【図１５】自車両の上方を視点とする俯瞰画像の一例を示す図である。
【図１６】実施例１に係る物体認識装置の変形例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明に係る物体認識装置の具体的な実施形態について、図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００１０】
（物体認識装置のハードウェア構成の説明）
図１は、実施例１に係る物体認識装置１００を車両に実装した様子を示すハードウェアブロック図である。
【００１１】
物体認識装置１００は、撮像部１０と、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２０と、ＡＲ（Augmented Reality）ヘッドアップディスプレイ３１と、液晶ディスプレイ３２と、近赤外ライト４０と、可変配光式ヘッドライト５０とを備える。
【００１２】
撮像部１０は、近赤外領域（例えば、８００ｎｍ〜９５０ｎｍ付近）及び可視光領域（３８０ｎｍ〜８００ｎｍ付近）に感度を有し、車両の周辺を撮像する。撮像部１０は、レンズ１１と、撮像素子１２と、信号処理調整用ＩＣ１３とを有する。
【００１３】
レンズ１１は、近赤外光及び可視光を所定の屈折力で屈折させて、撮像素子１２に結像させる。
【００１４】
撮像素子１２は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の光電変換素子で構成され、結像された光を画像Ｉに変換する。撮像素子１２からは、電気信号に変換された画像信号が出力される。
【００１５】
信号処理調整用ＩＣ１３は、画像信号のゲインを調整して所定の画像信号に変換する。その変換された画像信号は、調整済画像信号として出力される。
【００１６】
なお、信号処理調整用ＩＣ１３からレンズ１１と撮像素子１２とに対して、絞りとシャッタ速度を調整して露光量を設定する撮像パラメータ調整信号が出力される。
【００１７】
なお、撮像部１０は、車両のフロントガラスの裏面側、例えばルームミラーの裏側付近に、車両の前方を向けて設置される。
【００１８】
ＥＣＵ２０は、例えばマイクロコンピュータで構成され、撮像部１０に対して撮像パラメータ調整指示信号を出力して、撮像部１０の撮像パラメータを設定する。ＥＣＵ２０は、その撮像パラメータで撮像された調整済画像信号を処理して、車両の周辺に存在する物体を認識する。ここで、物体とは、例えば、動物（鹿、タヌキなど）、二輪車（自転車、自動二輪車など）、歩行者（大人、子供、車椅子、ベビーカーなど）、他車両（小型車両、普通車両、大型車両など）が該当する。
【００１９】
ＥＣＵ２０は、物体を認識した場合、その旨を示す物体認識信号をＡＲヘッドアップディスプレイ３１又は液晶ディスプレイ３２に対して出力する。
【００２０】
ＥＣＵ２０は、近赤外ライト４０に対して、近赤外光の照射光量を設定する近赤外光量設定信号を出力する。
【００２１】
ＥＣＵ２０は、可変配光式ヘッドライト５０に対して、可視光の照射位置を設定する照射位置設定信号を出力する。
【００２２】
ＡＲヘッドアップディスプレイ３１は、例えば透明のパネルを用いたコンバイナ型のディスプレイであり、ドライバが視認できる位置に配置される。
【００２３】
液晶ディスプレイ３２は、例えば矩形状のフラットパネルディスプレイであり、ドライバが視認できる位置に配置される。
【００２４】
近赤外ライト４０は、例えば、可変配光式ヘッドライト５０の近傍に設置された近赤外光器からなる。なお、近赤外ライト４０は、車両の可変配光式ヘッドライト５０と兼用してもよい。
【００２５】
近赤外ライト４０は、車両の進行方向を照明するとともに、ＥＣＵ２０から出力された近赤外光量設定信号によって指示された量の近赤外光を撮像部１０の撮像範囲の内部に向けて照射する。近赤外ライト４０は、ＥＣＵ２０に対して、近赤外ライト４０が点灯状態にあるか否かを示す照明光消灯信号を出力する。この照明光消灯信号は、近赤外ライト４０の点灯状態を確認するために利用される。
【００２６】
可変配光式ヘッドライト５０は、車両の進行方向を照明するとともに、複数のＬＥＤ光源を有し、ＥＣＵ２０から出力された可視光照射位置設定信号によって指示された位置に向けて可視光を照射する。可変配光式ヘッドライト５０は、ＥＣＵ２０に対して、可変配光式ヘッドライト５０が点灯状態にあるか否かを示す照明光消灯信号を出力する。この照明光消灯信号は、可変配光式ヘッドライト５０の点灯状態を確認するために利用される。
【００２７】
（物体認識装置の機能構成の説明）
図２は、実施例１に係る物体認識装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。
【００２８】
物体認識装置１００は、撮像部１０と、ＥＣＵ２０と、表示部３０と、可変配光式ヘッドライト５０とを備える。
【００２９】
ＥＣＵ２０は、物体形状判定部２１と、物体位置判別部２２（位置算出部）と、目視可否判断部２３と、出力判断部２４と、配光制御部２５と、表示制御部２６とを備える。
【００３０】
物体形状判定部２１は、撮像部１０が車両の周辺を撮像して得られる画像Ｉに基づいて、車両の周辺に存在する物体の有無を判定する。
【００３１】
物体形状判定部２１は、マッチング判定部２１Ａと、データベース２１Ｂとを備える。マッチング判定部２１Ａは、撮像部１０が車両の周辺を撮像して得られる画像Ｉと、データベース２１Ｂに記憶されている内容とのマッチング処理を行う。具体的には、データベース２１Ｂに記憶されているテンプレートを、画像Ｉの上に重ね合わせた状態で走査する。そして、各位置で類似度を求めて、画像Ｉの中からテンプレートに類似した領域を探し出し、物体の種類（例えば、タヌキや自転車など）を認識する。
【００３２】
物体位置判別部２２は、物体位置計測部２２Ａと、物体横幅／高さ計測部２２Ｂと、物体距離計測部２２Ｃと、物体向き計測部２２Ｄとを備える。
【００３３】
物体位置計測部２２Ａは、物体形状判定部２１の認識結果に基づいて、画像Ｉから抽出された物体の、画像Ｉ上の位置座標（Ｘ、Ｙ）を求める。この位置座標（Ｘ、Ｙ）は、自車両の位置を原点としたときの二次元座標で表される。
【００３４】
物体横幅／高さ計測部２２Ｂは、物体位置計測部２２Ａが計測した位置座標（Ｘ、Ｙ）に基づいて、周知の手法を用いて、物体の画像Ｉ上の領域（Ｗ×Ｈ）を求める。ここで、Ｗは横幅を示し、Ｈは高さを示す。
【００３５】
物体距離計測部２２Ｃは、例えば、位置座標（Ｘ、Ｙ）を世界座標に変換し、世界座標の原点から物体までの距離を求める。
【００３６】
物体向き計測部２２Ｄは、周知の手法を用いて、物体が車両の進行方向に対してどちらの方向を向いているかを計測する。具体的に、物体向き計測部２２Ｄは、物体が車両の進行方向に対して同じ方向を向いているか、右向きか、左向きか、進行方向に対向しているかを計測する。例えば、歩行者の体の向きは、人間の顔の向きを検知する技術を適用することで計測される。
【００３７】
目視可否判断部２３は、画素数計測部２３Ａと、彩度検出部２３Ｂと、無彩色度算出部２３Ｃと、目視可否判定部２３Ｄとを備える。
【００３８】
画素数計測部２３Ａは、物体位置判別部２２が判別した物体の位置座標に基づいて、周知の手法を用いて、物体の画像Ｉ上の領域の面積（Ｗ×Ｈ）に比例した画素数を求める。ここで、Ｗは横幅を示し、Ｈは高さを示す。
【００３９】
次に、彩度検出部２３Ｂの詳細について、色を数値で表現する方法を、ＲＧＢ形式とＹＵＶ形式とに分けて説明する。
【００４０】
ＲＧＢ形式の場合、各原色量は等しいほど、後述する無彩色度が高くなり、完全な無彩色の場合、Ｒ＝Ｇ＝Ｂとなり、無彩色度が高い場合、Ｒ≒Ｇ≒Ｂとなる。この特性を利用して、彩度検出部２３Ｂは、物体の領域に含まれるＲＧＢ（赤、緑、青）の各値（０〜２５５）を算出する。
【００４１】
ＹＵＶ形式の場合、輝度Ｖ以外の色情報（Ｕ、Ｖ）が０に近いほど、無彩色度が高くなり、完全な無彩色の場合、Ｕ＝０、Ｖ＝０となり、無彩色度が高い場合、Ｕ≒０、Ｖ≒０となる。この特性を利用して、彩度検出部２３Ｂは、物体の領域に含まれる画像データのＹ（輝度）、Ｕ（青の色差成分）、Ｖ（赤の色差成分）を算出する。
【００４２】
なお、輝度Ｖは色の明るさを示し、０〜１００（％）の値で示され、値が大きくなるにつれ明るくなる。なお、０％は黒色、１００％は白色に対応している。青の色差成分Ｕ、赤の色差成分Ｖは、−１２８〜１２８の２５６階調で表される。
【００４３】
無彩色度算出部２３Ｃは、以下の式（１）を用いて、無彩色度（％）を算出する。
【数１】
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【００４４】
ここで、低彩色度の画素には、完全な無彩色の画素の他に、無彩色度が所定値よりも高い画素が含まれる。
【００４５】
図３は、夜間等の暗い環境で撮像された画像の中の物体の一例を示す図である。目視可否判定部２３Ｄは、無彩色度（％）が予め定められた閾値（例えば、５０％）を超えるか否か判定する。無彩色度が閾値を超える場合（無彩色度＞５０％）、画像Ｉの中の物体（図３の右側に示す歩行者）はドライバによる目視が困難であると判定される。
【００４６】
一方、無彩色度が閾値以下（例えば、無彩色度＝２０％）の場合、画像Ｉの中の物体（図３の左側に示す歩行者）はドライバの目視による認識が可能であると判定される。
【００４７】
出力判断部２４は、目視可否判定部２３Ｄの判定結果に基づいて、出力パターンを判断する。出力パターンの一例として、配光パターン又は報知パターンがある。
【００４８】
すなわち、目視可否判定部２３Ｄにおいて無彩色度が閾値を超えると判定された場合、出力判断部２４は、配光パターンを配光制御部２５に出力したり、報知パターンを表示制御部２６に出力したりする。
【００４９】
配光パターンは、例えば、可変配光式ヘッドライト５０の種類や仕様等の種々の条件によって決定される。同様に、報知パターンは、例えば、表示部３０の種類や仕様等の種々の条件によって決定される。
【００５０】
配光制御部２５は、出力判断部２４の判断結果に基づいて、可変配光式ヘッドライト５０の配光を制御する。すなわち、配光制御部２５は、出力判断部２４により出力された配光パターンに基づいて、ヘッドライトで照射すべき範囲、方向、光量等のパラメータを調整し、かつ、調整後の値に維持する。配光制御部２５は、ドライバの目視でも物体を認識できるように、可変配光式ヘッドライト５０の照射方向を物体が存在する方向が含まれるように変更する。
【００５１】
表示制御部２６は、出力判断部２４の判断結果に基づいて、物体の存在を示すパターン像情報を表示部３０に表示する。すなわち、表示制御部２６は、出力判断部２４により出力された報知パターンに基づいて、図４に示すようなパターン像情報を表示する。
【００５２】
パターン像情報には、切り欠きを有する円環形状（以下、単に「リング」という）が含まれる。この切り欠きは、画像Ｉの上で歩行者と重ならないように設けられる（図４）。図４に示すリングＲＩは、歩行者の足元付近に表示された物体検知枠としてのリングを示している。
【００５３】
パターン像情報には、画像上に表示するアイコンＩＣが含まれる（図４）。図４に示すアイコンＩＣは、歩行者の頭上に表示された強調表示としてのアイコンである。アイコンＩＣの種類を表すアイコン種別には、例えば、自動車、歩行者、二輪車、動物がある（図５左下側参照）。なお、図５の右側は、実際のカメラ画像の上で、歩行者、二輪車、自動車等の物体にリングＲＩとアイコンＩＣとを重ね合わせた状態を示している。
【００５４】
可変配光式ヘッドライト５０は、照射部５１を有する（図２）。照射部５１は、配光制御部２５で調整された調整後のパラメータの値に基づいて、可変配光式ヘッドライト５０の点灯状態を制御する。
【００５５】
次に、以上説明した実施例の処理全体の流れについて、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００５６】
（実施例の処理全体の流れの説明）
（ステップＳ１）ライトスイッチがオンになって可変配光式ヘッドライト５０が点灯しているか否かを判定する。ライトスイッチがオンであるときはステップＳ２に進み、ライトスイッチがオフであるときはステップＳ１を繰り返す。
【００５７】
（ステップＳ２）近赤外ライト４０から近赤外光を照射する。
【００５８】
（ステップＳ３）近赤外ライト４０の照射に合わせて、撮像部１０は、近赤外画像とカラー画像を同時に撮像する。
【００５９】
（ステップＳ４）物体形状判定部２１は、撮像部１０が撮像して得られる画像Ｉに基づいて、車両の周辺に存在する物体の有無を判定し、形状を認識する物体形状判定処理を行う。この処理の詳細な流れは後述する。
【００６０】
（ステップＳ５）物体形状判定処理の認識結果に基づいて、車両の周辺に物体が存在するか否かを判定する。物体が存在すると判定されたときはステップＳ６に進み、物体が存在しないと判定されたときはステップＳ３に戻る。
【００６１】
（ステップＳ６）物体位置判別部２２は、物体が存在すると判定されると、物体位置判定処理を行う。この処理の詳細な流れは後述する。
【００６２】
（ステップＳ７）目視可否判断部２３は、物体位置判別部２２で判別した位置座標に基づいて、目視可否判定処理を行う。この処理の詳細な流れは後述する。
【００６３】
（ステップＳ８）目視可否判定処理の判定結果に基づいて、出力判断部２４は、ドライバによる目視が困難な物体が存在するか否かに応じて、出力パターンを判断する。目視が困難な物体が存在するときはステップＳ９に進み、それ以外のときは、ステップＳ３に戻る。
【００６４】
（ステップＳ９）出力判断部２４によって、目視が困難な物体が存在すると判断された場合、可変配光ヘッドライト照射処理を行う。この処理の詳細な流れは後述する。
【００６５】
（ステップＳ１０）車両のイグニッションがオフか否かを判定する。イグニッションがオフであるときは図６の処理を終了し、イグニッションがオンであるときはステップＳ１に戻る。なお、ここで、車両の車速を検出して、車速が０であるときに図６の処理を終了し、車速が０でないときにステップＳ１に戻るようにしてもよい。
【００６６】
次に、図６に示した物体形状判定処理の詳細な流れについて、図７のフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
（物体形状判定処理の流れの説明）
（ステップＳ１１）ステップＳ３で撮像した画像Ｉとデータベース２１Ｂに記憶されたテンプレートとの間でテンプレートマッチングを行い、物体の種類を認識する。
【００６８】
（ステップＳ１２）画像Ｉ内の全ての物体を認識したか否かを判定する。全ての物体を認識したときはメインルーチン（図６）に戻り、それ以外のときは、ステップＳ１１に戻って、別の物体の認識を行う。
【００６９】
次に、図６に示した物体位置判定処理の詳細な流れについて、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００７０】
（物体位置判定処理の流れの説明）
（ステップＳ２１）ステップＳ３で撮像した画像Ｉ上における物体の位置を算出する。
【００７１】
（ステップＳ２２）画像Ｉ上における物体の領域を算出する。
【００７２】
（ステップＳ２３）画像Ｉ上における物体から自車両までの距離を算出する。
【００７３】
（ステップＳ２４）画像Ｉ上における物体の向きを算出する。
【００７４】
（ステップＳ２５）ステップＳ２１〜Ｓ２４で算出した結果に基づき、物体の認識結果を出力する。その後、処理はメインルーチン（図６）に戻る。
【００７５】
次に、図６に示した目視可否判定処理の詳細な流れについて、図９のフローチャートを用いて説明する。
【００７６】
（目視可否判定処理の流れの説明）
（ステップＳ３１）物体領域の面積に比例した画素数を求める。
【００７７】
（ステップＳ３２）各画素の色情報（ＲＧＢ値又はＹＵＶ値）を解析する。
【００７８】
（ステップＳ３３）色情報の彩度を算出する。
【００７９】
（ステップＳ３４）物体領域の全ての画素における彩度を算出したか否かを判定する。全ての画素における彩度を算出したときはステップＳ３５に進み、それ以外のときは、ステップＳ３２に戻って、別の画素の色情報を解析する。
【００８０】
（ステップＳ３５）無彩色度（％）を算出する。その後、処理はメインルーチン（図６）に戻る。
【００８１】
次に、図６に示した可変配光ヘッドライト照射処理の詳細な流れについて、図１０のフローチャートを用いて説明する。ここでは、図１１及び図１２の場面を想定して可変配光ヘッドライト照射処理を説明する。図１１及び図１２は、物体認識装置１００を、夜間の道路を歩行中の歩行者に適用する場面を示している。
【００８２】
（可変配光ヘッドライト照射処理の流れの説明）
（ステップＳ４１）ドライバによる目視が困難な検知物体として歩行者（図１１）の位置（ｘ、ｙ）を算出する。
【００８３】
（ステップＳ４２）歩行者を含む矩形領域ＲＡ（図１２）の面積を算出する。
【００８４】
（ステップＳ４３）可変配光式ヘッドライト５０で照射すべき範囲を算出する。
【００８５】
（ステップＳ４４）可変配光式ヘッドライト５０で照射すべき方向を算出する。
【００８６】
（ステップＳ４５）可変配光式ヘッドライト５０で照射すべき光量を算出する。
【００８７】
（ステップＳ４６）ステップＳ４３〜Ｓ４５で算出した結果に基づき、可変配光式ヘッドライト５０の点灯状態を制御する。その後、処理はメインルーチン（図６）に戻る。
【００８８】
上記した図６に示す処理では、出力判断部２４によって、目視が困難な物体が存在すると判断された場合（ステップＳ８におけるＹＥＳ）、可変配光ヘッドライト照射処理（ステップＳ９）を行う例を示した。本発明はこの態様に限らず、図１６に示すように、出力判断部２４によって、目視が困難な物体が存在すると判断された場合（ステップＳ５８におけるＹＥＳ）、表示制御部２６によって、表示部３０に図５や図１５に示すようなパターン像情報が表示される（ステップＳ５９）。
【００８９】
図１３及び図１４は、ハイビーム／ロービームを自動切り替えする機能を備えた一般的なヘッドライトでの照射イメージを示す説明図である。
【００９０】
図１３に示す場面では、歩行者が存在しない左側のヘッドライトはハイビームを点灯させない。
【００９１】
図１４は、細かな可変配光制御が可能な機能を有するヘッドライトを適用する場面を示している。図１４に示す場面では、縦方向に画面を分割して、図６に示すステップＳ８において、その分割した領域のどこに歩行者が存在するかの判別が行われる。そして、ドライバの目視が困難な物体が存在すると判断されると、歩行者の存在する領域だけがヘッドライトで照明される。図１４に示す場面では、自車両に対向する対向車の運転手等が眩しくないように、歩行者の存在する領域以外の領域を極力照明しないように配慮がなされている。
【００９２】
上述した実施例１の物体認識装置１００では、可視光領域及び近赤外領域の双方に感度を有するカメラを利用して、無彩色度が算出される。
【００９３】
すなわち、従来のような２種類のカメラ画像ごとに無彩色度を割り出す必要がない。したがって、２種類のカメラ画像を同時に認識するといった煩雑な処理を要さない。そのため、システムに要求される処理負荷を軽減させることができる。
【００９４】
以上、本発明の実施例を図面により詳述したが、実施例は本発明の例示にしか過ぎないものであるため、本発明は実施例の構成にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても、本発明に含まれることは勿論である。
【００９５】
上述した実施例１では、表示部３０にアイコンＩＣを表示させる例を説明した（図５）。本発明はこの態様に限らず、ドライバの肉眼で見える物体と、肉眼で見え難い物体とを異なる色で表示させてもよい。肉眼で見える物体は、例えば、青緑、青、青紫等の寒色系の色又は黄緑、緑、紫、無彩色等の中性色で表示してもよい。肉眼で見え難い物体は、例えば、ピンク、赤、黄色、橙色等の目立つ色で表示してもよい。
【００９６】
上述した実施例１では、歩行者等の物体にリングＲＩとアイコンＩＣをカメラ画像に重ね合わせて表示させる例を説明した（図５）。本発明はこの態様に限らず、自車両の上方を視点とする俯瞰画像上にリングＲＩとアイコンＩＣを重ね合わせてマップ表示させてもよい（図１５）。図１５に示す場面では、自車両から物体までの距離がある距離（例えば、約５０ｍ）を超えると、ドライバによる物体の見え方に差が出てくる。
【００９７】
上述した実施例１では、ＡＲヘッドアップディスプレイ３１としてコンバイナ型のディスプレイを用いる例を説明した。本発明はこの態様に限らず、ＡＲヘッドアップディスプレイ３１は、例えば、フロントウィンドウに直接画像を表示させる方式であっても良い。
【符号の説明】
【００９８】
１０・・・撮像部
２１・・・物体形状判定部
２２・・・物体位置判別部（位置算出部）
２３Ｄ・・・目視可否判断部
２４・・・出力判断部
２５・・・配光制御部
２６・・・表示制御部
３０・・・表示部
３１・・・ＡＲヘッドアップディスプレイ
３２・・・液晶ディスプレイ
５０・・・可変配光式ヘッドライト
１００・・・物体認識装置
ＩＣ・・・アイコン（パターン像情報）
ＲＩ・・・リング（パターン像情報）
【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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