(57)【要約】【課題】複雑な検出処理を行わなくとも検出対象物体の検出精度を高め、もって、検出精度、検出処理速度の向上を図ることのできる物体検出用カメラシステムを提供する。【解決手段】本発明に係る物体検出用カメラシステムは、検出対象物体の画像データを用いて予め求められた距離に関係する特徴量データを参照データとして参照テーブルＳＴに記憶する記憶部４と、前方を撮像して画像データを取得する画像データ取得部１と、画像データ取得部１により得られた画像データからヒストグラムデータを作成して検出対象物体Ｓを認識する物体検出部２とを備え、物体検出部２はヒストグラムデータから検出対象物体Ｓの特徴量データを求め、かつ、特徴量データと記憶部４に記憶されている特徴量データとによって、検出対象物体Ｓを決定する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象物体の画像データを用いて予め求められた距離に関係する特徴量データを参照データとして参照テーブルに記憶する記憶部と、前方を撮像して画像データを取得する画像データ取得部と、該画像データ取得部により得られた画像データからヒストグラムデータを作成して前記検出対象物体を認識する物体検出部とを備え、該物体検出部は前記ヒストグラムデータから前記検出対象物体の特徴量データを求め、かつ、該特徴量データと前記記憶部に記憶されている特徴量データとによって、前記検出対象物体を決定することを特徴とする物体検出用カメラシステム。
【請求項２】
前記画像データ取得部は、ステレオカメラを用いてステレオ画像を取得することを特徴とする請求項１に記載の物体検出用カメラシステム。
【請求項３】
前記物体検出部は、前記ステレオ画像を用いて前記距離に対応する視差画像を生成することを特徴とする請求項２に記載の物体検出用カメラシステム。
【請求項４】
前記物体検出部は、視差画像の行方向の中央部分の視差値のデータを用いて、予め定めた視差投票範囲に属する視差データの個数を要素毎に求めてヒストグラムデータ作成することを特徴とする請求項３に記載の物体検出用カメラシステム。
【請求項５】
前記参照データが距離に対応するピクセル面積であることを特徴とする請求項４に記載の物体検出用カメラシステム。
【請求項６】
前記ヒストグラムデータを構成する各要素に対して、Ｋ−ｍｅａｎクラスタリング処理を行って、クラスタ面積とクラスタ中心とを算出し、クラスタ中心を用いて前記検出対象物体が前記視差画像の中央部分に存在するか否かを判定した後、前記クラスタ面積と前記ピクセル面積とを比較してその差の絶対値が所定範囲にあるか否かを判断して、前記検出対象物体を検出することを特徴とする請求項５に記載の物体検出用カメラシステム。
【請求項７】
画像データから視差画像と該視差画像から投票視差範囲に属する視差値の分布を意味するヒストグラムデータとを作成する視差画像生成部と、前記ヒストグラムデータから求められた距離に関係する特徴量データと検出対象物体の画像データを用いて予め求められた距離に関係する特徴量データとによって、前記検出対象物体を決定する演算処理部と、を有する物体検出装置。
【請求項８】
検出対象物体を撮像してステレオ画像データを取得する撮像ステップと、
前記ステレオ画像データから前記検出対象物体の距離に対応する視差画像データを生成する視差画像生成ステップと、
前記視差画像生成ステップにより得られた視差値のデータが予め定められた視差投票範囲に属するか否かを判別して、該投票視差範囲に属する画素を要素とするヒストグラムデータを求め、該ヒストグラムデータを用いてクラスタ面積とクラスタ領域の中心とを演算する処理ステップと、
距離に対応して予め求められた検出対象物体のピクセル面積を記憶する記憶部からのピクセル面積と前記クラスタ面積とを比較すると共に前記クラスタ中心を用いて前記検出対象物体を決定する決定処理ステップとを、コンピュータにより実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出用カメラシステム及び物体検出装置及びこれに用いるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車の運転支援システムとして、例えば、自車両に搭載されている車載カメラにより前方の障害物を認識し、衝突の危険性があるときに自動的にブレーキをかける自動ブレーキシステム（Autonomous  Emergency  Braking System）や、高速道路等を走行するとき、アクセルを踏まなくとも一定のスピードで走行し、前方の車に遭遇した場合には、スピードを自動調整して車間距離を一定に保つシステム（Adaptive Cruise Control）等が開発されている。
【０００３】
その自動ブレーキシステムには、車載カメラにより撮影された画像から物体を認識する物体検出用カメラシステムが設けられている。従来、その物体検出用カメラシステムでは、路面を認識し、路面上の立体物を検出している。このシステムは、検出精度は良好であるが、検出対象物体の検出の処理が複雑になり、かつ、計算コストも増大するという不都合がある。
【０００４】
また、物体検出用カメラシステムには、自車両に複数個のカメラを設け、自車両の周囲に存在する検出対象物体の距離を含む位置情報を取得し、距離データのヒストグラムを算出して物体を検出するものもある（例えば、特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、その特許文献１に開示のものでは、検出対象物体を検出するために投票対象を変更する構成であり、検出精度、処理速度の点で今一つ改良の余地がある。
本発明は、上記の事情に鑑みて為されたもので、複雑な検出処理を行わなくとも検出対象物体の検出精度を高め、もって、検出精度、検出処理速度の向上を図ることのできる物体検出用カメラシステム及び物体検出装置及びこれに用いるプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る物体検出用カメラシステムは、検出対象物体の画像データを用いて予め求められた距離に関係する特徴量データを参照データとして参照テーブルに記憶する記憶部と、前方を撮像して画像データを取得する画像データ取得部と、該画像データ取得部により得られた画像データからヒストグラムデータを作成して前記検出対象物体を認識する物体検出部とを備え、該物体検出部は前記ヒストグラムデータから前記検出対象物体の特徴量データを求め、かつ、該特徴量データと前記記憶部に記憶されている特徴量データとによって、前記検出対象物体を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、前方を撮像して得られた画像データからヒストグラムデータを作成することにより検出対象物体の特徴量データを求め、この特徴量データを参照テーブルの特徴量データと比較して検出対象物体を決定しているので、検出処理を複雑化することなく、検出対象物体の検出精度、検出処理速度をより一層高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は本発明に係る物体検出用カメラシステムの概略構成を示すブロック回路図である。
【図２】図２は図１に示すステレオカメラの概略構成を示す模式図である。
【図３】図３は図１に示すステレオカメラから出力された左輝度画像と右輝度画像と両輝度画像を用いて作成された視差画像との一例を示す説明図である。
【図４】図４はステレオマッチング処理の一例を説明するための模式図である。
【図５】図５は図３（ｃ）に示す視差画像の行方向の画像中央部分のラインを説明するための模式図である。
【図６】図６はヒストグラムデータの生成処理の一例を示すフロー図である。
【図７】図７は視差投票範囲とヒストグラムデータとの関係を示す説明図である。
【図８】図８はｋ−ｍｅａｎクラスタリング処理の一例を示すフロー図である。
【図９】図９は参照テーブルの一例を示す説明図である。
【図１０】図１０は図９に示す参照テーブルの参照データと図１１に示す処理結果との比較処理の一例を示すフロー図である。
【図１１】図１１は図８に示すｋ−ｍｅａｎクラスタリング処理による処理結果の一例を示す説明図である。
【図１２】図１２は本発明に係る物体検出用カメラシステムの一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【実施例】
【０００９】
図１は本発明に係る物体検出用カメラシステムの概略構成を示すブロック回路図である。
その図１において、１は画像データ取得部としてのステレオカメラ部、２は物体検出部である。この物体検出用カメラシステムは、例えば、車両に搭載される。
【００１０】
ステレオカメラ部１は、左カメラ１ａと右カメラ１ｂとから概略構成される。その左カメラ１ａと、右カメラ１ｂとは、図２に示すようにレンズ１ａ’、１ｂ’と撮像素子１ａ”、１ｂ”と、公知の画像処理回路６とを有する。その撮像素子１ａ”、１ｂ”の画素数は、例えば、ｙ行ライン（ｘ方向）の画素数が１２８０個、ｘ列ライン（ｙ方向）の画素数が９６０個であり、画素の総個数（ピクセルエリア）は１２８０×９６０個である。
【００１１】
物体検出部２は、図１に示す視差画像生成部（ＦＰＧＡ回路）３と演算処理部としてのＣＰＵ（コンピュータ）５とを有する。その物体検出部２はメモリ部４との間で情報の授受を行う。
画像処理回路６は、図３（ａ）に示す右輝度画像Ｇ１と左輝度画像Ｇ２とをステレオ画像として視差画像生成部（ＦＰＧＡ回路）３に向かって出力する。
【００１２】
その視差画像生成部（ＦＰＧＡ回路）３は、後述する処理により図３（ｃ）に示す視差画像Ｇ４を生成する。ここでは、視差画像生成部（ＦＰＧＡ回路）３は、図４に模式的に示すように、右輝度画像Ｇ１’と左輝度画像Ｇ２’とをブロックＢＲに分割する。
【００１３】
そして、公知のステレオマッチング法により、例えば、ブロックＢＲ内の画素値（例えば、ブロックＢＲ内の各画素が有する輝度値の平均値）が最小となった場合、ブロックＢＲがマッチングしたと判断して、視差値ｄのデータを求める。
【００１４】
図２は検出対象物体（オブジェクト）Ｓとレンズ１ａ’、１ｂ’と撮像素子１ａ”、１ｂ”に結像された各画像ｓ’、ｓ”との関係を模式的に示す説明図である。
レンズ１ａ’、１ｂ’の焦点距離をｆ、レンズ１ａ’、１ｂ’の光軸間距離（基線長）をＢ、オブジェクトＳまでの距離をＺ、結像中心からのずれ量をΔ１、Δ２とすると、
ｄ＝Δ１＋Δ２
オブジェクト（対象物体）Ｓまでの距離Ｚは、
Ｚ＝Ｂ×（ｆ/ｄ）
【００１５】
従って、視差値ｄのデータを求めることにより、検出対象物体（オブジェクト）Ｓまでの距離を求めることができる。ＣＰＵ５は、ｘ列ライン（ｙ方向）の各画素の視差値ｄのデータが予め定めた投票視差範囲に含まれる個数をカウントし、その個数をヒストグラムデータとして、メモリ部４に保存する。
【００１６】
ここで、投票視差範囲とは、検出対象物体（オブジェクト）Ｓまでの距離に対応する視差値の分布範囲を意味し、投票視差範囲は最小値Ｓminと最大値Ｓmaxとによって定義される。
例えば、ＣＰＵ５は図５に示す視差画像Ｇ４のｙ方向の中心付近のｙライン（ｙｊ）を含めて上下数ライン（ここでは、ｙｊ−１、ｙｊ、ｙｊ＋１ラインの３行分）の各画素の視差値ｄのデータが、その投票視差範囲（Ｓmin、Ｓmax）に含まれる個数を要素としての各画素番号ｘｉ（ｉ＝１〜１２８０）毎にカウントし、この個数を画素番号ｘｉに対応づけてメモリ部４に保存する。
【００１７】
ここで、視差画像Ｇ４のｘ列ラインの中央部分、すなわち、輝度画像（右輝度画像Ｇ１、左輝度画像Ｇ２）の中心のｙ行ラインの付近について、ヒストグラムデータを作成することにしたのは、これらの輝度画像の中心付近に検出対象物体Ｓとしての前方車両が存在する可能性が高いからである。
【００１８】
また、ここで、ｙｊ行ラインを含めて上下１ライン分としたのは、ヒストグラムデータの生成処理速度の向上を図るためである。ここでは、画素のサイズが１２８０×９６０ピクセルであるので、ｙ＝４７９ラインからｙ＝４８１ラインが用いられる。
従って、ｙ＝１からｙ＝４７８までの行ラインはヒストグラム生成範囲に属しない。また、ｙ＝４７２からｙ＝９６０までの行ラインもヒストグラム生成範囲に属しない。
【００１９】
ＣＰＵ５は、視差画像Ｇ４の視差値ｄのデータが得られると、図６に示すように、投票視差範囲（Ｓmin、Ｓmax）をセットする（Ｓ.１）。ついで、ヒストグラムデータＨＩＳT（ｘｉ、ｙｊ）を初期化する（Ｓ.２）。ここで、符号ｘｉはｙ行ラインについて横方向の画素の番号およびその画素の番号に対応するヒストグラムデータの横軸の番号である。また、ｉは１から１２８０までの整数を意味する。更に、ｊは４７９から４８１までの整数である。
【００２０】
ついで、ＣＰＵ５は、画素（ｘｉ）がヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の生成範囲に存在するか否かを判断し（Ｓ.３）、ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の生成範囲に属する場合には、投票視差範囲（Ｓmin、Ｓmax）に視差値ｄのデータが含まれるか否かを判断する（Ｓ.４）。ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の生成範囲に属しない場合には、Ｓ.６へジャンプする。
【００２１】
Ｓmin≦Ｄ（ｘｉ、ｙｊ）≦Ｓmaxの場合には、その番号ｘｉに対応する個数に「１」を加えて（Ｓ.５）にＳ.６移行し、Ｓmin≦Ｄ（ｘｉ、ｙｊ）≦Ｓmaxでない場合にはＳ.５の処理をスキップしてＳ.６に移行する。ＣＰＵ５は（ｙ-１＝４７９ライン）の画素の番号ｘ＝１からこれらの処理を開始し、（ｙ＋１＝４８１ライン）の画素の番号ｘ＝１２８０までについて、Ｓ.１からＳ.６までの処理を繰り返す。
【００２２】
この処理によって、図７に示す視差ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｉ）として、投票視差範囲（Ｓｍｉｎ、Ｓｍａｘ）に含まれる視差データの個数が列ライン（ｘｉ＝１〜１２８０）ごとに得られる。なお、検出対象物体Ｓが複数個あり、その距離が互いに異なる場合には、これに対応して、複数個の投票視差範囲（Ｓｍｉｎ、Ｓｍａｘ）が準備される。
【００２３】
ＣＰＵ５は、その視差ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）を用いて物体認識処理を行う。ここでは、この物体認識処理にＫ−meanクラスタリング処理を行う。ここで、Ｋ−meanクラスタリング処理とは、似た特徴量を有するデータを同一クラスのデータの集合（クラスタという）として分類する処理である。
【００２４】
ここでは、ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の各要素としての画素番号ｘｉを対象とし、距離に関係する特徴量データとして、各要素の個数を用いる。なお、クラスタの分類個数は、ここでは、４個とした。そのクラスタの識別番号ＩＤは、例えばＩＤ（０）ないしＩＤ（３）とする。
【００２５】
ここで、クラスタの分類個数を「４」としたのは、検出対象物体としての前方の３台の車両の画像と背景画像とを区別するためである。
【００２６】
まず、図８に示すように、最初にヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の各要素としての画素番号ｘ（ｉ）にクラスタＩＤ（０）ないしＩＤ（３）をランダムに割り当てる（Ｓ.１１）。ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の同一のクラスタＩＤのクラスタ変数ｉｄの画素番号（ｘｉ）の個数の平均値（クラスタ平均値Ａｖｇ）を求める（Ｓ.１２）。
【００２７】
Ｋ−meanクラスタリング処理では、ついで、ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の各要素の個数と各クラスタ平均値Ａｖｇの差分を算出して、最も差が小さいクラスタ平均ＡｖｇのＩＤをその要素の新たなクラスタＩＤとして割り当てる（Ｓ.１３）。ついで、その要素に前回と同じ割り当てが行われたか否かを判断し、クラスタ平均値Ａｖｇの変動がなくなる時点までこのクラスタＩＤの割り当て処理が繰り返される（Ｓ.１４）。
【００２８】
このＫ−meanクラスタリングの処理により、各クラスタＩＤに属する要素の個数の平均値（クラスタ平均値Ａｖｇ）、クラスタ領域の要素の個数（同一のクラスタに属するクラスタ面積Ａｒｅａ）、クラスタ領域のｙライン（ｘ方向）の中心位置（クラスタ中心ｘｃｉｄ）の３種のデータが求められる。
【００２９】
なお、クラスタ処理の開始時の画像フレームでは、クラスタＩＤ（０）ないしＩＤ（３）をランダムに割り当てることにするが、このランダムな割り当てを行った画像フレームの以後の画像フレームでは、最終的に得られたクラスタＩＤ（０）ないしＩＤ（４）の割り当てをヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の各要素である画素番号ｘ（ｉ）に行うことにすれば、Ｋ−meanクラスタリングの処理を迅速に行うことができる。
【００３０】
参照テーブルＳＴには、予め、図９に示すように、真値として、距離に対応する特徴量データを意味する検出対象物体Ｓのピクセルサイズ（横方向のピクセルサイズ）が参照データとして格納されている。このピクセルサイズは、検出対象物体Ｓによって異なるが、前方に出現する頻度の高いと思われる乗用車のピクセルサイズを用いる。
【００３１】
その参照テーブルＳＴには、検出処理開始前に事前にメモリ部４にｙライン（行方向）の１ラインについて所定距離毎に検出対象物体ＳのピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａが格納されている。例えば、前方５ｍの場合、ピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａは２７０、前方１０ｍの場合、ピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａは２２０、前方１５ｍの場合、ピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａは１７０、前方２０ｍの場合、ピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａは１２０、前方２５ｍの場合、ピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａは１００、前方３０ｍの場合、ピクセルサイズＳ＿Ａｒｅａは８０である。
【００３２】
ＣＰＵ５は、図１０に示すように、画像ピクセルサイズ（ｘラインの１２８０、ｙライン９６０）について、クラスタＩＤ＝０ないし３をクラスタ変数ｉｄに設定し、クラスタ変数ｉｄのクラスタ中心のｘ座標値ｘ（ｃｉｄ）、クラスタ変数ｉｄのクラスタ平均Ａｖｇ（ｉｄ）、クラスタ変数ｉｄのクラスタ面積Ａｒｅａ（ｉｄ）、投票視差範囲の参照テーブルＳＴのピクセルサイズＳ＿ＡＲＥＡをセットする（Ｓ.３１）。
【００３３】
ついで、クラスタ変数ｉｄにクラスタＩＤ＝０をセットし（Ｓ.３２）、クラスタ中心ｘ（ｃｉｄ）が、３２０＜ｘ（ｃｉｄ）＜９６０の範囲にあるか否か、すなわち、クラスタ中心のｘ座標が画面の中央付近にあるか否かを判断する（Ｓ.３３）。Ｓ.３３において、ＮＯの場合には、Ｓ.３６にジャンプして全てのクラスタＩＤ（０）ないしＩＤ（３）について比較処理を行ったか否かを判断する。
【００３４】
クラスタ中心のｘ座標値が、３２０＜Ｘｃ（ｉｄ）＜９６０の範囲内に存在する場合（Ｓ.３３において、ＹＥＳの場合）には、クラスタｉｄ＝０のクラスタ面積Ａｒｅａ（ｉｄ）とピクセルサイズＳ＿ＡＲＥＡとの差の絶対値がピクセルサイズＳ＿ＡＲＥＡの１０％以内にあるか否かを判断する（Ｓ.３４）。Ｓ.３４において、ＮＯの場合には、Ｓ.３６にジャンプして、全てのクラスタＩＤ（０）ないしＩＤ（３）について比較処理を行ったか否かを判断する。
【００３５】
Ｓ.３４において、ＹＥＳの場合にはそのクラスタｉｄのクラスタＩＤを検出結果として出力する（Ｓ.３５）。ついで、Ｓ.３６に移行して、クラスタ変数ｉｄがｉｄ＝３であるか否かを判断する。クラスタ変数ｉｄがｉｄ＝３でない場合には、クラスタ変数ｉｄに「１」を加算して（Ｓ.３７）、Ｓ３３に戻り、ｉｄ＝３になるまで、これを繰り返す。クラスタ変数ｉｄがｉｄ＝３になったら、処理を終了する。
【００３６】
例えば、図１１に示すように、クラスタリング処理として、クラスタＩＤ（０）のクラスタ面積Ａｒｅａ（ｉｄ＝０）は１００、クラスタ中心ｘ（ｘｃｉｄ、ｙｃｉｄ）は（３５０、４８０）、クラスタＩＤ（１）のクラスタ面積Ａｒｅａ（ｉｄ＝１）は３０、クラスタ中心ｘ（ｘｃｉｄ、ｙｃｉｄ）は（５００、４８０）、クラスタＩＤ（２）のクラスタ面積Ａｒｅａ（ｉｄ＝２）は２００、クラスタ中心ｘ（ｘｃｉｄ、ｙｃｉｄ）は（６００、４８０）、クラスタＩＤ（３）のクラスタ面積Ａｒｅａ（ｉｄ＝３）は４０、クラスタ中心ｘ（ｘｃｉｄ、ｙｃｉｄ）は（９００、４８０）が得られたとする。
【００３７】
この図１１に示す場合には、物体検出部２は、クラスタＩＤ（０）が検出結果の条件を満たすので、検出距離２５ｍ、クラスタ中心ｘ（ｘｃｉｄ、ｙｃｉｄ）＝（３５０、４８０）が出力結果として後段の車両制御回路に出力される。
【００３８】
この一連の処理について図１２を参照しつつ説明する。
ＣＰＵ５には、検出対象物体Ｓを撮像してステレオ画像データを取得する撮像ステップと、ステレオ画像データから検出対象物体Ｓの距離に対応する視差画像データを生成する視差画像生成ステップと、視差画像生成ステップにより得られた視差値ｄのデータが予め定められた視差投票範囲（Ｓｍｉｎ、Ｓｍａｘ）に属するか否かを判別して、投票視差範囲（Ｓｍｉｎ、Ｓｍａｘ）に属する画素を要素とするヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）を求め、ヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）を用いてクラスタ面積とクラスタ領域の中心とを演算する処理ステップと、距離に対応して予め求められた検出対象物体Ｓのピクセル面積を記憶するメモリ部（記憶部）４からのピクセル面積とクラスタ面積とを比較すると共にクラスタ中心を用いて検出対象物体Ｓを決定する決定処理とを実行可能なプログラムがロードされている。
【００３９】
まず、物体検出用カメラシステムでは、検出対象物体Ｓを撮像してステレオ画像を取得する（Ｓ.４１）。ついで、ステレオ画像から視差画像Ｇ４を生成する（Ｓ.４２）。その視差画像Ｇ４からヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）を生成する（Ｓ.４３）。そのヒストグラムデータＨＩＳＴ（ｘｉ、ｙｊ）の生成処理については既に図６を参照しつつ詳述した。
このＳ.４１からＳ.４３までの処理は、この実施例では、視差画像生成部（ＦＰＧＡ）３において、ハードウエア処理により行う。
【００４０】
ついで、ＣＰＵ５はＫ−ｍｅａｎクラスタリング処理（Ｓ.４４）を行う。そのＫ−ｍｅａｎクラスタ処理については、すでに図８を参照しつつ詳述した。
ついで、ＣＰＵ５はメモリ部（記憶部）４に記憶されている参照テーブルＳＴとＫ−ｍｅａｎクラスタリングの処理結果とを比較して（Ｓ.４５）、処理結果を後段の例えば自動緊急ブレーキシステムを構成する処理回路に出力する（Ｓ.４６）。その比較処理については、すでに図９ないし図１１を参照しつつ詳述した。
【符号の説明】
【００４１】
１…ステレオカメラ部（画像データ取得部）
２…物体検出部
４…メモリ部（記憶部）
ＳＴ…参照テーブル
【先行技術文献】
【特許文献】
【００４２】
【特許文献１】特開２００９−１７６０９１号公報
【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】
2015046087.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2015046087.tif 000012
【図１１】
2015046087.tif 000013
【図１２】
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