(57)【要約】【課題】撮影画像に写った移動体を、漏れなく且つ迅速に検出する。【解決手段】所定の時間間隔で撮影画像が得られると、撮影画像の左右方向両側の周辺領域、および中央領域のそれぞれから移動体を検出する。ここで、周辺領域については、小さく写った移動体（第１移動体）と、大きく写った移動体（第２移動体）とを検出する。中央領域については第１移動体を検出するが、第２移動体は、前回の撮影画像の周辺領域で第２移動体が検出されていた場合に検出する。中央領域に第２移動体が写るのは周辺領域に写っていた移動体が移動して来た場合がほとんどである。従って、こうすれば、中央領域で無駄に第２移動体を検出することが無くなるので、迅速に移動体を検出することができる。【選択図】図７
2015132969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載カメラ（１０）によって得られた撮影画像を解析することにより、該撮影画像中に写った移動体を検出する移動体検出装置（１００）であって、
前記撮影画像を所定の時間間隔で撮影する撮影手段（１０１）と、
前記撮影画像中の左右両側に設けられた周辺領域（ＲＰ）の中から、所定の大きさよりも小さく写った第１移動体と、該所定の大きさよりも大きく写った第２移動体とを、前記移動体として検出する周辺領域検出手段（１０２）と、
前記撮影画像中の中央に設けられた中央領域（ＲＣ）の中から、前記第１移動体を前記移動体として検出する中央領域検出手段（１０３）と
を備え、
前記中央領域検出手段は、前回に撮影された前記撮影画像中の前記周辺領域で前記第２移動体が検出されていた場合には、前記第１移動体および前記第２移動体を前記移動体として検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の移動体検出装置であって、
前記中央領域検出手段は、前回に撮影された前記撮影画像中の前記中央領域で前記第１移動体または前記第２移動体の少なくとも一方が検出されていた場合には、前記第１移動体および前記第２移動体を前記移動体として検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の移動体検出装置であって、
前回に撮影された前記撮影画像での前記移動体の検出結果と、前々回に撮影された前記撮影画像での前記移動体の検出結果とに基づいて、今回に撮影された前記撮影画像での前記移動体の検出結果を予測する予測手段（１０５）を備え、
前記中央領域検出手段は、前記中央領域で前記第２移動体が検出される旨が前記予測手段によって予測された場合には、前記第１移動体および前記第２移動体を前記移動体として検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の移動体検出装置であって、
前記予測手段は、前回の前記撮影画像の前記周辺領域で前記第２移動体が検出された場合に、該第２移動体が検出された位置と、前々回の前記撮影画像中で該第２移動体が検出された位置とに基づいて、今回の前記撮影画像の前記中央領域で前記第２移動体が検出されるか否かを予測する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の移動体検出装置であって、
前記中央領域検出手段は、大きさの違いを識別した状態で前記第１移動体を検出する手段であり、
前記予測手段は、前回の前記撮影画像の前記中央領域で、所定の大きさよりも大きな前記第１移動体が検出されていた場合には、今回の前記撮影画像の前記中央領域で前記第２移動体が検出される旨を予測する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項６】
請求項１ないし請求項５の何れか一項に記載の移動体検出装置であって、
前記中央領域検出手段は、前回に撮影された前記撮影画像が存在しない場合には、前記前記第１移動体および前記第２移動体を前記移動体として検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項７】
請求項１ないし請求項６の何れか一項に記載の移動体検出装置であって、
隣接する領域を撮影する複数の前記車載カメラ（１０Ｌ，１０Ｒ）を備え、
前記撮影手段は、前記複数の車載カメラの画像を合成して前記撮影画像を生成する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項８】
請求項１ないし請求項７の何れか一項に記載の移動体検出装置であって、
前記周辺領域検出手段および前記中央領域検出手段は、前記撮影画像中の下部に設けられた下部領域（ＲＬ）については、前記第１移動体を除いて前記移動体を検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項９】
請求項１ないし請求項８の何れか一項に記載の移動体検出装置であって、
前記周辺領域検出手段および前記中央領域検出手段は、前記撮影画像中の上部に設けられた上部領域（ＲＨ）の該撮影画像については、前記第２移動体を除いて前記移動体を検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項１０】
請求項１ないし請求項９の何れか一項に記載の移動体検出装置であって、
前記第１移動体の形状的な特徴を表す第１テンプレート（ＴＰ１）と、前記第２移動体の形状的な特徴を表す第２テンプレート（ＴＰ２）とが記憶された記憶手段（１０４）を備え、
前記周辺領域検出手段および前記中央領域検出手段は、
前記第１移動体を検出する場合には、前記撮影画像の中から前記第１テンプレートに合致する箇所を検出することによって該第１移動体を検出し、
前記第２移動体を検出する場合には、前記撮影画像の中から前記第２テンプレートに合致する箇所を検出することによって該第２移動体を検出する手段である
ことを特徴とする移動体検出装置。
【請求項１１】
車載カメラによって得られた撮影画像を解析することにより、該撮影画像中に写った移動体を検出する移動体検出方法であって、
前記撮影画像を所定の時間間隔で撮影する撮影工程（Ｓ１００，Ｓ１５０）と、
前記撮影画像中の左右両側に設けられた周辺領域の中から、所定の大きさよりも小さく写った第１移動体と、該所定の大きさよりも大きく写った第２移動体とを、前記移動体として検出する周辺領域検出工程（Ｓ３００）と、
前記撮影画像中の中央に設けられた中央領域の中から、前記第１移動体を前記移動体として検出する中央領域検出工程（Ｓ２００）と、
前記周辺領域検出工程および前記中央領域検出工程での検出結果を記憶する記憶工程（Ｓ２０４，Ｓ３０４）と
を備え、
前記中央領域検出工程は、前回に撮影された前記撮影画像中の前記周辺領域で前記第２移動体が検出されていた場合には、前記第１移動体および前記第２移動体を前記移動体として検出する工程である
ことを特徴とする移動体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車載カメラで撮影した画像の中から移動体を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
車載カメラを用いて、車両の前方あるいは周囲の画像を撮影し、得られた撮影画像に対してパターンマッチングを適用することによって、歩行者や車両などの移動体を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１）。この技術では、歩行者の特徴的な形状を示すテンプレート（歩行者用テンプレート）や、車両の特徴的な形状を示すテンプレート（車両用テンプレート）を記憶しておき、撮影画像の中から、これらのテンプレートと一致する部分を抽出することによって、撮影画像に写った移動体を検出する。
【０００３】
当然ながら、歩行者や車両などの移動体は、撮影画像中の様々な箇所に写り得る。従って、移動体の検出漏れを回避しようとすると、撮影画像中でのテンプレートの位置を少しずつ移動させながら、撮影画像中の全ての箇所を探索してテンプレートと一致する部分を抽出する必要が生じる。また、移動体は様々な大きさで写り得る。従って、様々な大きさのテンプレートを用意しておき、それら様々な大きさのテンプレートについて、撮影画像中での位置を少しずつ移動させることによって、撮影画像に写った移動体を検出する必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２２０３７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、様々な大きさのテンプレートを用いて、撮影画像の全ての領域を隈無く探索したのでは、探索に要する時間が長くなってしまい、移動体を迅速に検出することが困難になるという問題があった。
【０００６】
この発明は、従来技術が有する上述した課題に鑑みてなされたものであり、撮影画像に写った移動体を、検出漏れの虞を生じさせることなく、迅速に検出することが可能な技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するために本発明の移動体検出装置および移動体検出方法は、所定の時間間隔で撮影画像が得られると、撮影画像の周辺領域および中央領域のそれぞれから移動体を検出する。ここで、周辺領域については、所定の大きさよりも小さく写った第１移動体と、所定の大きさよりも大きく写った第２移動体とを検出する。また、中央領域については第１移動体を検出するが、第２移動体は、前回の撮影画像の周辺領域で第２移動体が検出されていた場合に検出することとしている。
【０００８】
詳細な理由については後述するが、撮影画像の中央領域に、所定の大きさよりも大きな第２移動体がいきなり写ることは、通常は起こり得ない。そして、中央領域に第２移動体が写るのは、それ以前に周辺領域に写っていた移動体が移動して来た場合がほとんどである。従って、周辺領域で第２移動体が検出された場合には、次の撮影画像中の中央領域でも第２移動体を検出するようにすれば、中央領域で第２移動体を検出する手間を省くことができるので、迅速に移動体を検出することができる。
【０００９】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、前回に撮影された撮影画像中の中央領域で第１移動体または第２移動体の少なくとも一方が検出されていた場合にも、次に撮影される撮影画像中の中央領域で、第１移動体および第２移動体を検出するようにしてもよい。
【００１０】
前回に撮影された撮影画像中の中央領域に第１移動体が写っていた場合には、その第１移動体が近付いてきて大きく写ることが考えられる。また、撮影画像中の中央領域に第２移動体が写っていた場合には、次の撮影画像中の中央領域にも同じように第２移動体が写っている可能性が高い。従って、前回の撮影画像の中央領域で第１移動体または第２移動体の少なくとも一方が検出されていた場合には、次の撮影画像中の中央領域で第１移動体および第２移動体を検出するようにしてやれば、洩れなく移動体を検出することが可能となる。
【００１１】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、前回に撮影された撮影画像での移動体の検出結果と、前々回に撮影された撮影画像での移動体の検出結果とに基づいて、今回に撮影された撮影画像での移動体の検出結果を予測してもよい。そして、今回の撮影画像の中央領域で第２移動体が検出される旨が予測された場合には、中央領域でも第１移動体および第２移動体を検出するようにしてもよい。
【００１２】
前回の撮影画像および前々回の撮影画像での移動体の検出結果があれば、今回の撮影画像での移動体の検出結果を予測することができる。従って、今回の撮影画像の中央領域で第２移動体が検出される旨が予測された場合には、中央領域でも第１移動体および第２移動体を検出するようにしてやれば、無駄に第２移動体を検出することがないので、迅速に移動体を検出することが可能となる。
【００１３】
また、今回の撮影画像の中央領域で第２移動体が検出されるか否かを予測する上述した本発明の移動体検出装置においては、次のようにして予測しても良い。すなわち、前回の撮影画像の周辺領域で第２移動体が検出されていた場合には、その移動体が検出された位置と、前々回の撮影画像中で検出されていた位置とに基づいて、今回の撮影画像の中央領域で、その第２移動体が検出されるか否かを予測するようにしてもよい。
【００１４】
中央領域に第２移動体が写るのは、周辺領域に写っていた移動体が移動してきた場合がほとんどである。従って、上述したようにして予測してやれば、今回の撮影画像の中央領域で第２移動体が検出されるか否かを、効率よく予測することが可能となる。
【００１５】
また、今回の撮影画像の中央領域で第２移動体が検出されるか否かを予測する上述した本発明の移動体検出装置においては、次のようにして予測しても良い。すなわち、中央領域内の第１移動体を検出する際には、大きさの違いを識別した状態で検出しておく。そして、前回の撮影画像の中央領域で、所定の大きさよりも大きな第１移動体が検出されていた場合には、今回の撮影画像の中央領域で第２移動体が検出される旨を予測するようにしてもよい。
【００１６】
こうすれば、前回の撮影画像の中央領域に小さく写っていた第１移動体が近付いてきたために、今回の撮影画像では大きく写った場合でも、その移動体を洩れなく検出することが可能となる。
【００１７】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、前回に撮影された撮影画像が存在しない場合には、中央領域においても、第１移動体および第２移動体を検出することとしてもよい。ここで「前回に撮影された撮影画像」とは、所定の時間間隔で撮影された撮影画像である。
【００１８】
前回に撮影された撮影画像が存在しない場合には、どのような大きさの移動体が、撮影画像中の何処に写っているかは分からない。従って、こうすることで、撮影画像中の移動体を洩れなく検出することが可能となる。
【００１９】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、複数の車載カメラによって得られた画像を合成して撮影画像を生成し、得られた撮影画像に対して上述した方法を適用して移動体を検出することとしてもよい。
【００２０】
複数の車載カメラの画像を合成すれば、撮影範囲の広い撮影画像が得られるが、撮影範囲が広い分だけ、移動体の検出に要する時間が長くなる。従って、このような撮影画像に対して上述した方法を適用して移動体を検出してやれば、迅速に移動体を検出することが可能となる。
【００２１】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、撮影画像中の第１移動体を検出するに際しては、撮影画像中の下部に設けられた下部領域を除いて検出することとしても良い。
【００２２】
撮影画像中の下部領域には移動体が大きく写ることが通常であり、下部領域に第１移動体が写ることは考えにくい。従って、撮影画像中の第１移動体を検出する際には、下部領域を除いて検出することとすれば、無駄な検出を省くことができるので、迅速に移動体を検出することが可能となる。
【００２３】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、撮影画像中の第２移動体を検出するに際しては、撮影画像中の上部に設けられた上部領域を除いて検出することとしても良い。
【００２４】
撮影画像中の上部領域には移動体が小さく写ることが通常であり、上部領域に第２移動体が写ることは考えにくい。従って、撮影画像中の第２移動体を検出する際には、上部領域を除いて検出することとすれば、無駄な検出を省くことができるので、迅速に移動体を検出することが可能となる。
【００２５】
また、上述した本発明の移動体検出装置においては、次のようにして移動体を検出することとしてもよい。先ず、第１移動体の形状的な特徴を表す第１テンプレートと、第２移動体の形状的な特徴を表す第２テンプレートとを予め記憶しておく。そして、第１移動体を検出する場合には、撮影画像の中で第１テンプレートに合致する箇所を検出することによって第１移動体を検出する。また、第２移動体を検出する場合には、撮影画像の中で第２テンプレートに合致する箇所を検出することによって第２移動体を検出することとしてもよい。
【００２６】
こうすれば、撮影画像中の移動体を確実に検出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本実施例の移動体検出装置１００を搭載した車両１を示す説明図である。
【図２】移動体検出装置１００の大まかな内部構成を示す説明図である。
【図３】車載カメラ１０で得られた撮影画像を例示した説明図である。
【図４】テンプレートＴＰを用いて撮影画像中の歩行者を検出する様子を示した説明図である。
【図５】歩行者を検出するための複数のテンプレートＴＰを例示した説明図である。
【図６】第１実施例の移動体検出処理のフローチャートである。
【図７】前回の撮影画像の検出結果に基づいて中央領域検出用のテンプレートを設定する際の基本的な考え方についての説明図である。
【図８】中央領域検出用のテンプレートを設定する際に参照するテーブルを例示した説明図である。
【図９】周辺領域検出用のテンプレートを設定する際に参照するテーブルを例示した説明図である。
【図１０】中央領域検出処理のフローチャートである。
【図１１】撮影画像の中央領域ＲＣを拡張する様子を例示した説明図である。
【図１２】周辺領域検出処理のフローチャートである。
【図１３】撮影画像の周辺領域ＲＰを拡張する様子を例示した説明図である。
【図１４】第２実施例の移動体検出処理の前半部分のフローチャートである。
【図１５】第２実施例の移動体検出処理の後半部分のフローチャートである。
【図１６】第２実施例の移動体検出処理中で中央領域ＲＣに移動体が検出されるか否かを予測する方法についての説明図である。
【図１７】第１変形例についての説明図である。
【図１８】第２変形例についての説明図である。
【図１９】第３変形例についての説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下では、上述した本願発明の内容を明確にするために実施例について説明する。
Ａ．装置構成  ：
図１には、本実施例の移動体検出装置１００を搭載した車両１が示されている。本実施例の移動体検出装置１００は、車両１の前方の画像を撮影する車載カメラ１０と共に、車両１に搭載されている。車載カメラ１０は、ＣＭＯＳやＣＣＤなどの画像センサーを搭載しており、移動体検出装置１００の制御の元で、３０Ｈｚの一定周期で前方の画像の画像データを出力する。移動体検出装置１００は、ＣＰＵやＲＯＭ、ＲＡＭなどがバスで接続されたマイクロコンピューターによって主に構成されており、車載カメラ１０が撮影した撮影画像を次々と読み込んで、撮影画像中に写った移動体（歩行者や、車両、自転車など）を検出する。
尚、本実施例では、車載カメラ１０が一定周期で連続的に画像を撮影するものとして説明するが、所定の時間間隔で複数枚の画像を撮影すればよく、必ずしも連続的に画像を撮影する必要はない。例えば、所定の時間間隔で２枚、あるいは３枚の画像を撮影する場合でも、以下の説明は全く同様に当て嵌まる。
【００２９】
図２には、移動体検出装置１００の大まかな内部構成が示されている。図示されるように、本実施例の移動体検出装置１００は、撮影部１０１と、周辺領域検出部１０２と、中央領域検出部１０３と、予測部１０５と、記憶部１０４とを備えている。尚、これら５つの「部」は、移動体検出装置１００が撮影画像中の移動体を検出する機能に着目して、移動体検出装置１００の内部を便宜的に分類した抽象的な概念であり、移動体検出装置１００が物理的に５つの部分に区分されていることを表すものではない。従って、これらの「部」は、ＣＰＵで実行されるコンピュータープログラムとして実現することもできるし、ＬＳＩを含む電子回路として実現することもできし、更にはこれらの組合せとして実現することもできる。
【００３０】
撮影部１０１は、前述した車載カメラ１０に接続されており、車載カメラ１０の動作を制御すると共に、車載カメラ１０が生成した撮影画像を取得する。撮影部１０１は、車載カメラ１０から撮影画像を受け取ると内部のバッファーに一旦蓄えた後、その撮影画像を周辺領域検出部１０２および中央領域検出部１０３にそれぞれ出力する。
周辺領域検出部１０２は、撮影画像を受け取ると、その撮影画像中の周辺領域に写った移動体を検出する。詳細には後述するが、撮影画像の左右両側に設けられた一定範囲の領域が周辺領域として定められている。周辺領域に写った移動体を検出するに際しては、周辺領域検出部１０２は、記憶部１０４に予め記憶されているテンプレートを読み出して、撮影画像の周辺領域を探索することによって移動体を検出する。そして、得られた検出結果は記憶部１０４に記憶する。記憶部１０４に記憶されているテンプレートについては後述する。
中央領域検出部１０３は、撮影部１０１から撮影画像を受け取ると、その撮影画像中の中央領域に写った移動体を検出する。詳細には後述するが、撮影画像の中央に設けられた一定範囲の領域が中央領域として定められている。中央領域検出部１０３も、上述した周辺領域検出部１０２と同様に、移動体を検出するに際しては記憶部１０４からテンプレートを読み出して移動体を検出した後、検出結果を記憶部１０４に記憶する。
記憶部１０４は、移動体を検出するために用いるテンプレートが予め記憶されている。また、周辺領域検出部１０２や中央領域検出部１０３で移動体を検出した結果も、記憶部１０４に記憶される。尚、記憶部１０４は、周辺領域検出部１０２や中央領域検出部１０３によって得られた全ての検出結果を記憶しておく必要はなく、直近の所定回数分（例えば５回分）の検出結果を記憶していればよい。
予測部１０５は、周辺領域検出部１０２および中央領域検出部１０３による移動体の検出結果を記憶部１０４から読み出して、次に得られる撮影画像での移動体の検出結果を予測し、予測結果を中央領域検出部１０３に出力する。予測部１０５が移動体の検出結果を予測する方法については後述する。
尚、本実施例では撮影部１０１が本発明における「撮影手段」に対応し、周辺領域検出部１０２が本発明における「周辺領域検出手段」に対応し、中央領域検出部１０３が本発明における「中央領域検出手段」に対応する。更に、本実施例の記憶部１０４が本発明における「記憶手段」に対応し、予測部１０５が本発明における「予測手段」に対応する。
【００３１】
図３には、車載カメラ１０で得られた撮影画像が例示されている。図示するように撮影画像には、様々な大きさの歩行者Ｈ１〜Ｈ９が、様々な位置に写っている。尚、図３に示した例では、移動体として専ら歩行者が写っているものとしているが、移動体は歩行者に限られるわけではなく自動車や二輪車などであってもよい。
【００３２】
このような撮影画像中に写った移動体を検出する手法としては、移動体の特徴的な形状を示すテンプレートを予め記憶しておき、パターンマッチングを用いてテンプレートと一致する箇所を撮影画像の中から抽出する手法が広く用いられてきた。例えば、図４に破線の矩形で示した歩行者用のテンプレートＴＰを、撮影画像中に適用する位置を少しずつ移動させて、テンプレートＴＰと特徴が一致する箇所を探索していけば、歩行者Ｈ４を検出することができる。もちろん、テンプレートＴＰよりも大きく写った歩行者Ｈ１〜Ｈ３は、テンプレートＴＰでは検出することができない。また、テンプレートＴＰに比べて小さすぎる歩行者Ｈ５〜Ｈ９もテンプレートＴＰでは検出することができない。従って、これらの歩行者については、別の大きさのテンプレートＴＰを用いて、同じようにして探索する必要がある。
【００３３】
図５には、歩行者を検出するために用いられる複数のテンプレートＴＰが例示されている。本実施例では、小さなテンプレートＴＰから大きなテンプレートＴＰまで、９種類のテンプレートＴＰが予め記憶されている。尚、以下では、便宜上、小さな５つのテンプレートＴＰを「第１テンプレートＴＰ１」と称し、大きな４つのテンプレートＴＰを「第２テンプレートＴＰ２」と称するものとする。また、第１テンプレートＴＰ１に含まれる５つのテンプレートＴＰを、小さいものから順番に、ＴＰ１ａ，ＴＰ１ｂ，ＴＰ１ｃ，ＴＰ１ｄ，ＴＰ１ｅと称して区別するものとする。第２テンプレートＴＰ２についても同様に、小さいものから順番にＴＰ２ａ，ＴＰ２ｂ，ＴＰ２ｃ，ＴＰ２ｄと称して区別するものとする。
尚、本実施例では第１テンプレートＴＰ１で検出される小さな歩行者が、本発明における「第１移動体」に対応し、第２テンプレートＴＰ２で検出される大きな歩行者が、本発明における「第２移動体」に対応する。
【００３４】
また、本実施例では、第１テンプレートＴＰ１，第２テンプレートＴＰ２は複数のテンプレートＴＰで構成されるものとしているが、必ずしも複数のテンプレートＴＰから構成されている必要はなく、例えば第１テンプレートＴＰ１，第２テンプレートＴＰ２の何れかは、１つのテンプレートＴＰで構成されていても良い。
更に、本実施例では、９つのテンプレートＴＰを、便宜的に、大きく第１テンプレートＴＰ１および第２テンプレートＴＰ２の２種類のテンプレートに分類したが、３種類以上のテンプレートに分類しても構わない。
【００３５】
図５に示した全てのテンプレートＴＰを用いて撮影画像を探索すれば、図３中の全ての歩行者Ｈ１〜Ｈ９を洩れなく検出することができる。しかし、全てのテンプレートＴＰについて、図４に示したようにして撮影画像を隈無く探索したのでは、時間が掛かりすぎて迅速に移動体を検出することが難しい。そこで、本実施例の移動体検出装置１００では、次のような方法を用いて移動体を検出する。
【００３６】
Ｂ．第１実施例の移動体検出処理  ：
図６には、第１実施例の移動体検出装置１００が撮影画像中の移動体を検出する際に実行する移動体検出処理のフローチャートが示されている。
移動体検出処理では、先ず始めに車載カメラ１０から撮影画像を取得する（Ｓ１００）。そして、前回に取得した撮影画像が存在するか否かを判断する（Ｓ１０１）。前述したように撮影部１０１は、一定周期で車載カメラ１０から撮影画像を取得しているから、通常の場合は、前回に取得した撮影画像が存在する（Ｓ１０１：ｙｅｓ）と判断される。一方、車載カメラ１０や移動体検出装置１００の電源投入直後は、前回に取得した撮影画像は存在しない（Ｓ１０１：ｎｏ）と判断される。
また、車載カメラ１０は必ずしも連続的に撮影画像を取得する必要はなく、所定の時間間隔で複数枚の撮影画像を単発的に撮影しても良い。この場合は、前回に画像を撮影してから、所定の時間間隔以上（あるいは所定時間より長い所定の基準時間以上）の時間が経過していた場合には、前回に取得した撮影画像は存在しない（Ｓ１０１：ｎｏ）と判断してもよい。
【００３７】
前回の撮影画像が存在すると判断した場合は（Ｓ１０１：ｙｅｓ）、前回の撮影画像についての移動体の検出結果を記憶部１０４から読み出す（Ｓ１０２）。そして、前回の撮影画像についての検出結果に基づいて、今回の撮影画像についての中央領域検出用のテンプレートを設定する（Ｓ１０３）。詳細には後述するが、移動体検出装置１００は、撮影画像を「周辺領域」と「中央領域」とに分けて、領域毎に移動体を検出している。中央領域検出用のテンプレートとは、撮影画像の中央領域に写った移動体を検出するために用いるテンプレートである。
これに対して、前回の撮影画像が存在しないと判断した場合は（Ｓ１０１：ｎｏ）、前回の撮影画像についての検出結果を読み出すことなく、今回の撮影画像についての中央領域検出用のテンプレートを設定する（Ｓ１０３）。
【００３８】
図７には、前回の撮影画像の検出結果に基づいて、中央領域検出用のテンプレートを設定する基本的な考え方が示されている。
先ず、図７に示すように撮影画像を、左右方向両側に設けた周辺領域ＲＰと、中央部分に設けた中央領域ＲＣとに分けて考える。すると、図７（ａ）中で斜線を付して示したように周辺領域ＲＰに写った大きな歩行者は、破線の矢印で示すように中央領域ＲＣに移動することが考えられる。その一方で、周辺領域ＲＰに写ることなく、中央領域ＲＣにいきなり大きな歩行者が写ることは考えにくい。従って、中央領域検出用のテンプレートとして、大きな歩行者を検出するためのテンプレート（第２テンプレートＴＰ２）を設定するのは、周辺領域ＲＰで大きな歩行者が検出された後でよいと考えられる。
【００３９】
また、図７（ｂ）に例示したように、小さな歩行者が周辺領域ＲＰに写っていた場合にも、その歩行者がやがて中央領域ＲＣに移動することが考えられる。従って、周辺領域ＲＰで小さな歩行者が検出された場合には、中央領域検出用のテンプレートとして、小さな歩行者を検出するためのテンプレート（第１テンプレートＴＰ１）を設定しておく必要があると考えられる。
【００４０】
更に、中央領域ＲＣに写った歩行者は、次の撮影画像では近付いて来たために大きく写ることが考えられる。従って、図７（ｃ）に斜線を付して示したように、周辺領域ＲＰで小さな歩行者が検出された場合には、中央領域検出用のテンプレートとして、小さな歩行者を検出する第１テンプレートＴＰ１だけでなく、大きな歩行者を検出する第２テンプレートＴＰ２を設定しておく必要があると考えられる。
また、中央領域ＲＣに写ってはいるが、遠くに居るため小さすぎて検出できなかった歩行者が、次の撮影画像では検出可能な大きさになるまで近付いてくることも考えられる。従って、中央領域ＲＣおよび周辺領域ＲＰで小さな歩行者が検出されていない場合でも、小さな歩行者を検出する第１テンプレートＴＰ１は、中央領域検出用のテンプレートとして設定しておく必要があると考えられる。
【００４１】
以上、前回の撮影画像についての検出結果から、中央領域検出用のテンプレートを設定する基本的な考え方について説明した。図６の移動体検出処理のＳ１０３では、実際には、図８に示すテーブルを参照することによって、中央領域検出用のテンプレートを設定する。尚、図８のテーブルは、記憶部１０４に予め記憶されている。
【００４２】
先ず、前回に取得した撮影画像が存在しなかった場合（図６のＳ１０１で「ｎｏ」と判断した場合）は、第１テンプレートＴＰ１および第２テンプレートＴＰ２を中央領域検出用のテンプレートに設定する。
一方、前回に取得した撮影画像が存在していた場合（図６のＳ１０１で「ｙｅｓ」と判断した場合）は、移動体の検出結果が読み出されるので（Ｓ１０２参照）、その結果に基づいて、以下のようにして中央領域検出用のテンプレートを設定する。
【００４３】
先ず始めに、中央領域ＲＣで移動体が検出されていなかった場合について説明する。この場合は、中央領域ＲＣの遠方から近付いてくる歩行者と、周辺領域ＲＰから移動してくる歩行者とが検出できればよい。そして、周辺領域ＲＰで移動体が検出されていない場合は、周辺領域ＲＰから歩行者が移動してくることはないと考えて良いので、中央領域検出用のテンプレートとしては、第１テンプレートＴＰ１を設定しておけばよい。
また、周辺領域ＲＰで第１移動体（この場合は小さな歩行者）が検出されていた場合は、中央領域ＲＣの遠方から近付いてくる歩行者と、周辺領域ＲＰから移動してくる小さな歩行者とが検出できればよい。従って、中央領域検出用のテンプレートとしては、第１テンプレートＴＰ１を設定しておけばよい。
更に、周辺領域ＲＰで第２移動体（この場合は大きな歩行者）が検出されていた場合は、中央領域ＲＣの遠方から近付いてくる歩行者と、周辺領域ＲＰから移動してくる大きな歩行者とが検出できればよい。従って、中央領域検出用のテンプレートとしては、小さな歩行者を検出する第１テンプレートＴＰ１と、大きな歩行者を検出する第２テンプレートＴＰ２とを設定しておけばよい。
【００４４】
次に、中央領域ＲＣで第１移動体（この場合は小さな歩行者）が検出されていた場合について説明する。この場合は、中央領域ＲＣに写った小さな歩行者と、遠方から近付いてきて中央領域ＲＣに現れる小さな歩行者と、周辺領域ＲＰから移動してくる歩行者とが検出できればよい。そして、周辺領域ＲＰで移動体が検出されていない場合は、周辺領域ＲＰから歩行者が移動してくることはないと考えて良いので、中央領域検出用のテンプレートとしては、第１テンプレートＴＰ１を設定しておけばよい。
【００４５】
但し、中央領域ＲＣの小さな歩行者が、テンプレートＴＰ１ｄやテンプレートＴＰ１ｅで検出されるような比較的大きな歩行者であった場合には、その歩行者が近付いてきた結果、テンプレートＴＰ２ａで検出されるような大きな歩行者として写ることも考えられる。そこで、中央領域ＲＣで検出された小さな歩行者が、テンプレートＴＰ１ｄやテンプレートＴＰ１ｅで検出されていた場合には、第２テンプレートＴＰ２の中の小さなテンプレートＴＰ２ａも、念のために中央領域検出用のテンプレートとして設定しておく。図８中に（ＴＰ２ａ）と表示されているのは、このことを表している。
【００４６】
中央領域ＲＣで小さな歩行者が検出されており、且つ、周辺領域ＲＰでも第１移動体（小さな歩行者）が検出されていた場合には、中央領域検出用のテンプレートとしては、第１テンプレートＴＰ１を設定しておけばよい。
但し、中央領域ＲＣの小さな歩行者が、テンプレートＴＰ１ｄやテンプレートＴＰ１ｅで検出されていた場合には、第２テンプレートＴＰ２中のテンプレートＴＰ２ａも中央領域検出用のテンプレートとして設定しておく。
【００４７】
更に、中央領域ＲＣで小さな歩行者が検出されており、且つ、周辺領域ＲＰで第２移動体（大きな歩行者）が検出されていた場合は、中央領域ＲＣの小さな歩行者と、周辺領域ＲＰから移動してくる大きな歩行者とが検出できればよい。従って、中央領域検出用のテンプレートとしては、小さな歩行者を検出する第１テンプレートＴＰ１と、大きな歩行者を検出する第２テンプレートＴＰ２とを設定しておけばよい。
【００４８】
最後に、中央領域ＲＣで第２移動体（大きな歩行者）が検出されていた場合について説明する。この場合は、中央領域ＲＣに写った大きな歩行者と、遠方から近付いてきて中央領域ＲＣに現れる小さな歩行者と、周辺領域ＲＰから移動してくる歩行者とが検出できればよい。従って、この場合は、周辺領域ＲＰでの移動体の検出結果に拘わらず、小さな歩行者を検出する第１テンプレートＴＰ１と、大きな歩行者を検出する第２テンプレートＴＰ２とを、中央領域検出用のテンプレートとして設定しておけばよい。
【００４９】
図６に示した移動体検出処理のＳ１０３では、以上のようにして、中央領域検出用のテンプレートを設定する。こうして、中央領域検出用のテンプレートを設定したら、今度は周辺領域検出用のテンプレートを設定する（Ｓ１０４）。
周辺領域ＲＰについては、車載カメラ１０の死角に接しているので、死角から突然に大きな歩行者が現れたり、小さな歩行者が現れたりすることが起こり得る。もちろん、遠方から近付いてきた歩行者が周辺領域ＲＰに小さく写ることも考えられる。
従って、図９に例示したテーブルに示されるように、周辺領域検出用のテンプレートについては、前回の撮影画像についての検出結果に拘わらず、常に第１テンプレートＴＰ１と第２テンプレートＴＰ２とを設定しておく。尚、図９のテーブルも、前述した図８のテーブルと同様に、記憶部１０４に予め記憶されている。
以上のようにして、中央領域検出用のテンプレートと、周辺領域検出用のテンプレートとを設定したら（図６のＳ１０３、Ｓ１０４）、設定したテンプレートを用いて、中央領域ＲＣに写った移動体を検出する処理（中央領域検出処理Ｓ２００）を開始し、続いて周辺領域ＲＰに写った移動体を検出する処理（周辺領域検出処理Ｓ３００）を開始する。
【００５０】
Ｂ−１．中央領域検出処理  ：
図１０には、中央領域検出処理のフローチャートが示されている。中央領域検出処理（Ｓ２００）を開始すると、先ず始めに、中央領域検出用に設定されたテンプレートの中から、１つのテンプレートを選択する（Ｓ２０１）。
続いて、選択したテンプレートの幅だけ、撮影画像の中央領域ＲＣを拡張する（Ｓ２０２）。これは、次のような処理である。
【００５１】
図１１には、撮影画像の中央領域ＲＣを拡張する様子が例示されている。図１１（ａ）が中央領域ＲＣを拡張する前の状態を表しており、図１１（ｂ）が中央領域ＲＣを拡張した後の状態を表している。
図１１（ａ）に示されるように、撮影画像中に中央領域ＲＣを設定すると、中央領域ＲＣの境界と、検出すべき移動体とが重なってしまうことがある。図１１（ａ）に示した例では、中央領域ＲＣの境界が重なるのは歩行者Ｈ４だけであるが、このようなことは検出しようとする全ての大きさの歩行者について起こり得る。そして、境界に重なった歩行者については、テンプレートを用いて中央領域ＲＣを探索しても検出できない可能性がある。
そこで、中央領域ＲＣに写った移動体を探索するに先立って、境界に重なった歩行者が中央領域ＲＣに含まれるように境界を移動させて、中央領域ＲＣを拡張しておく。また、この時の境界の移動量は、探索に用いるテンプレートの幅の半分に相当する分だけ、左右の境界を外側に移動させればよい。これは、たとえ様々な大きさの歩行者が境界上に存在したとしても、検出できるのはテンプレートに対応する大きさの歩行者だけなので、テンプレートの幅の半分程度、境界を外側に移動させれば十分なためである。
図１１（ｂ）に示した例では、テンプレートＴＰ１ｄが選択されているため、そのテンプレートの幅の半分に相当する分だけ左右の境界を外側に移動させている。その結果、中央領域ＲＣは、テンプレートＴＰ１ｄの幅に相当する分だけ拡張されたことになる。
【００５２】
こうして、選択したテンプレートの幅に相当するだけ中央領域ＲＣを拡張したら、拡張した中央領域ＲＣ内でテンプレートの位置を少しずつ移動させることによって、移動体を検出する（図１０のＳ２０３）。そして、拡張した中央領域ＲＣ内を全て探索したら、検出結果を記憶部１０４に記憶する（Ｓ２０４）。検出結果としては、移動体が検出された位置と、その移動体を検出したテンプレート（図１１（ｂ）に示した例ではテンプレートＴＰ１ｄ）とを記憶する。移動体を検出したテンプレートが分かれば、移動体の大まかな大きさを知ることができる。
【００５３】
続いて、中央領域検出用のテンプレートの中で未選択のテンプレートが存在するか否かを判断する（Ｓ２０５）。その結果、未選択のテンプレートが存在する場合（Ｓ２０５：ｙｅｓ）は、処理の先頭に戻って、新たなテンプレートを１つ選択した後（Ｓ２０１）、前述した続く一連の処理（Ｓ２０２〜Ｓ２０５）を開始する。
このような処理を繰り返して、未選択のテンプレートが存在しないと判断したら（Ｓ２０５：ｎｏ）、図１０の中央領域検出処理（Ｓ２００）を終了して、図６の移動体検出処理に復帰する。そして、移動体検出処理では、中央領域検出処理（Ｓ２００）から復帰すると続いて、周辺領域検出処理（Ｓ３００）を開始する。
【００５４】
Ｂ−２．周辺領域検出処理  ：
図１２には、周辺領域検出処理のフローチャートが示されている。周辺領域検出処理（Ｓ３００）の場合も、処理を開始すると先ず始めに、周辺領域検出用に設定されたテンプレートの中から、１つのテンプレートを選択する（Ｓ３０１）。
続いて、選択したテンプレートの幅だけ、撮影画像の周辺領域ＲＰを拡張する（Ｓ３０２）。
【００５５】
図１３には、撮影画像の周辺領域ＲＰを拡張する様子が例示されている。図１３（ａ）は周辺領域ＲＰを拡張する前の状態を表しており、図１３（ｂ）は周辺領域ＲＰを拡張した後の状態を表している。
撮影画像中に周辺領域ＲＰを設定した場合も、前述した中央領域ＲＣを設定した場合と同様に、周辺領域ＲＰの境界が撮影画像中の移動体に重なってしまうことがある（図１３（ａ）参照）。そして、境界が重なった歩行者については、テンプレートを用いて周辺領域ＲＰを探索しても検出できない可能性がある。
そこで、周辺領域ＲＰに写った移動体を探索するに先立って、境界が重なった歩行者が周辺領域ＲＰに含まれるように境界を移動させておく。すなわち、撮影画像の左側に設けられた周辺領域ＲＰと中央領域ＲＣとの境界については右方向に移動させ、撮影画像の右側に設けられた周辺領域ＲＰと中央領域ＲＣとの境界については左方向に移動させる。また、境界の移動量については、前述した中央領域ＲＣの境界を移動させる場合と同様に、探索に用いるテンプレートの幅の半分に相当する分だけ移動させればよい。
図１３（ｂ）に示した例では、テンプレートＴＰ１ｄが選択されている。このため、撮影画像中の左側の周辺領域ＲＰについては、テンプレートの幅の半分に相当する分だけ境界が右方向に移動され、撮影画像中の右側の周辺領域ＲＰについては、テンプレートの幅の半分に相当する分だけ境界が左方向に移動されている。その結果、周辺領域ＲＰの場合も、テンプレートＴＰ１ｄの幅に相当する分だけ拡張されたことになる。
【００５６】
こうして、選択したテンプレートの幅に相当するだけ周辺領域ＲＰを拡張したら、拡張した周辺領域ＲＰ内でテンプレートの位置を少しずつ移動させることによって、移動体を検出する（図１２のＳ３０３）。この時、左右の周辺領域ＲＰの間には中央領域ＲＣが存在するが、この中央領域ＲＣの移動体は中央領域検出処理（Ｓ２００）で既に検出済みなので、中央領域ＲＣの部分は飛ばして検出すればよい（図１３（ｂ）参照）。
そして、拡張した周辺領域ＲＰ内を全て探索したら、検出結果を記憶部１０４に記憶する（Ｓ３０４）。周辺領域検出処理（Ｓ３００）においても、前述した中央領域検出処理（Ｓ２００）と同様に、検出結果としては、移動体が検出された位置と、その移動体を検出したテンプレート（従って、移動体の大きさ）とを記憶する。
【００５７】
続いて、周辺領域検出用のテンプレートの中で未選択のテンプレートが存在するか否かを判断する（Ｓ３０５）。その結果、未選択のテンプレートが存在する場合（Ｓ３０５：ｙｅｓ）は、処理の先頭に戻って新たなテンプレートを１つ選択した後（Ｓ３０１）、前述した続く一連の処理（Ｓ３０２〜Ｓ３０５）を開始する。
このような処理を繰り返して、未選択のテンプレートが存在しないと判断したら（Ｓ３０５：ｎｏ）、図１２の周辺領域検出処理（Ｓ３００）を終了して、図６の移動体検出処理に復帰する。
【００５８】
そして、移動体検出処理では、周辺領域検出処理（Ｓ３００）から復帰すると、移動体検出処理を終了するか否かを判断する（図６のＳ１０５）。その結果、処理を終了しないと判断した場合は（Ｓ１０５：ｎｏ）、移動体検出処理の先頭に戻って、新たな撮影画像を車載カメラ１０から取得した後（Ｓ１０１）、上述した続く一連の処理を繰り返す。
これに対して、処理を終了すると判断した場合は（Ｓ１０５：ｙｅｓ）、図６に示した第１実施例の移動体検出処理を終了する。
【００５９】
以上に説明したように、第１実施例の移動体検出装置１００は、撮影画像を中央領域ＲＣと周辺領域ＲＰとに分けて移動体を検出する。そして、周辺領域ＲＰについては、全てのテンプレートＴＰを用いて移動体を検出するが、中央領域ＲＣについては、前回の撮影画像についての検出結果に応じて設定した一部のテンプレートＴＰを用いて移動体を検出する。このため、従来のように、撮影画像の全領域を全てのテンプレートＴＰを用いて移動体を検出する場合に比べて、移動体の検出に要する時間を短縮することができる。
また、中央領域検出用のテンプレートＴＰとしては、前回の撮影画像についての検出結果から、今回の撮影画像の中央領域ＲＣでは移動体が検出される可能性はないと考えられるテンプレートＴＰが除かれるものの、残りの全てのテンプレートＴＰは中央領域検出用のテンプレートＴＰに設定される。このため、撮影画像に写った移動体の検出漏れが生じる虞も生じない。
【００６０】
Ｃ．第２実施例の移動体検出処理  ：
上述した第１実施例では、前回の撮影画像についての検出結果に基づいて、中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定した。しかし、前回の撮影画像だけでなく、前々回の撮影画像についての検出結果も考慮して、中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定しても良い。以下では、このような第２実施例の移動体検出処理について、第１実施例との相違点を中心として説明する。
【００６１】
図１４には、第２実施例の移動体検出処理のフローチャートが示されている。第２実施例の移動体検出処理でも、前述した第１実施例と同様に、先ず始めに車載カメラ１０から撮影画像を取得し（Ｓ１５０）、続いて、前回に取得した撮影画像が存在するか否かを判断する（Ｓ１５１）。
【００６２】
前回の撮影画像が存在すると判断した場合は（Ｓ１５１：ｙｅｓ）、前回の撮影画像についての移動体の検出結果を記憶部１０４から読み出した後（Ｓ１５２）、前回の撮影画像中で移動体が検出されていたか否かを判断する（Ｓ１５３）。
前回の撮影画像中で移動体が検出されていた場合は（Ｓ１５３：ｙｅｓ）、前々回の撮影画像についての検出結果も記憶部１０４から読み出して（Ｓ１５４）、その移動体が前々回の撮影画像でも検出されているか否かを判断する（Ｓ１５５）。その結果、前々回の撮影画像でも検出されていた場合は（Ｓ１５５：ｙｅｓ）、前回の撮影画像中で検出された位置と、前々回の撮影画像中で検出された位置とに基づいて、今回の中央領域検出処理（Ｓ２００）で、その移動体が中央領域ＲＣ中に検出されるか否かを予測する（Ｓ１５６）。
【００６３】
図１６には、前回の撮影画像および前々回の撮影画像での移動体の検出結果に基づいて、今回の撮影画像に対する中央領域検出処理（Ｓ２００）で中央領域ＲＣ中に検出されるか否かを予測する様子が例示されている。
図１６（ａ）に示した例では、前回の撮影画像中で検出された歩行者は細かい斜線を付して表示されており、前々回の撮影画像中で検出された歩行者は粗い斜線を付して表示されている。前述したように車載カメラ１０は所定の時間間隔で画像を撮影しているから、前々回の撮影画像中で検出された歩行者の位置と、前回の撮影画像中で検出された歩行者の位置とが分かれば、今回の撮影画像中で歩行者が検出される大まかな範囲を予測することができる。
図１６（ａ）中で太い破線で囲って示した範囲は、このようにして得られた予測範囲を表している。尚、移動体の検出漏れを防ぐ観点からは、移動体が検出される予測範囲を、余裕を持って広めに予測しておくことが望ましい。図１６（ａ）に示した例では、予測範囲は中央領域ＲＣに存在するから、この場合は、その移動体が中央領域ＲＣで検出されると予測することができる。
【００６４】
図１６（ｂ）に示した例では、前々回の撮影画像で歩行者（粗い斜線を付して表示）が検出された位置と、前回の撮影画像で歩行者（細かい斜線を付して表示）が検出された位置とがあまり離れていない。従って、その歩行者が今回の撮影画像中で検出される大まかな予測範囲は、図１６（ｂ）中に太い破線で示した範囲となる。この場合は、予測範囲は中央領域ＲＣ内には存在しないから、その移動体は中央領域ＲＣでは検出されないと予測することができる。
【００６５】
上述した２つの例は、何れも周辺領域ＲＰで歩行者が検出された場合であったが、中央領域ＲＣで歩行者が検出された場合にも、その歩行者が中央領域ＲＣで検出されるか否かを、同様にして予測することができる。
すなわち、図１６（ｃ）に例示するように、前々回の撮影画像で歩行者（粗い斜線を付して表示）が検出された位置と、前回の撮影画像で歩行者（細かい斜線を付して表示）が検出された位置とに基づいて、太い破線で囲った予測範囲を予測することができる。そして、この場合も、予測範囲の一部が中央領域ＲＣ内に存在するから、その移動体は、今回の撮影画像中では中央領域ＲＣで検出されるものと予測することができる。
図１４のＳ１５６では、移動体が中央領域ＲＣで検出されるか否かを、以上のようにして予測する。
【００６６】
続いて、こうして得られた予測結果に基づいて、中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定する（Ｓ１５７）。すなわち、前回および前々回の撮影画像で移動体が検出されていた場合には、その移動体が中央領域ＲＣで検出されるか否かを予測し、中央領域ＲＣで検出されると予測された場合には、その移動体用のテンプレートＴＰを中央領域検出用のテンプレートＴＰに設定する。また、その移動体が中央領域ＲＣで検出されないと予測された場合には、その移動体用のテンプレートＴＰは中央領域検出用のテンプレートＴＰに設定しない。
【００６７】
尚、Ｓ１５６で移動体の検出が予測されていない場合でも、検出できないほど小さく写った移動体が近付いてきて、いきなり中央領域ＲＣ内に写る場合も起こり得る。そこで、Ｓ１５７では、Ｓ１５６での予測結果に拘わらず、テンプレートＴＰ１ａおよびテンプレートＴＰ１ｂ（あるいは第１テンプレートＴＰ１）については中央領域検出用のテンプレートＴＰに設定しておく。
また、移動体用のテンプレートＴＰを設定するに際しては、その移動体を検出したテンプレートＴＰだけでなく、そのテンプレートＴＰに隣接する大きさのテンプレートＴＰも設定しておくことが望ましい。例えば、その移動体がテンプレートＴＰ１ｃ（図５参照）で検出されていた場合は、テンプレートＴＰ１ｂおよびテンプレートＴＰ１ｄを中央領域検出用のテンプレートＴＰに設定しておくことが望ましい。
あるいは、前述した第１実施例と同様に、その移動体が第１テンプレートＴＰ１で検出されていたのであれば第１テンプレートＴＰ１を、第２テンプレートＴＰ２で検出されていたのであれば第２テンプレートＴＰ２を、中央領域検出用のテンプレートＴＰに設定するようにしても良い。
【００６８】
以上では、前回の撮影画像で検出された移動体が、前々回の撮影画像でも検出されている場合（Ｓ１５５で「ｙｅｓ」と判断された場合）に、中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定する処理について説明した。
これに対して、前回の撮影画像が存在しない場合（Ｓ１５１：ｎｏ）や、前回の撮影画像では移動体が検出されていない場合（Ｓ１５３：ｎｏ）、あるいは、前回の撮影画像で検出された移動体が前々回の撮影画像では検出されていなかった場合（Ｓ１５５：ｎｏ）は、上述した予測はできない。そこで、これらの場合は、前述した第１実施例の移動体検出処理と同様に、図８に例示したテーブルを参照することによって、中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定する（Ｓ１５８）。
【００６９】
以上のようにして中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定したら、続いて周辺領域検出用のテンプレートＴＰを設定する（図１５のＳ１５９）。周辺領域検出用のテンプレートＴＰについては、前述した第１実施例と同様に、図９に示したテーブルを参照して設定する。この結果、第２実施例においても、周辺領域検出用のテンプレートＴＰには、常に第１テンプレートＴＰ１と第２テンプレートＴＰ２とが設定される。
【００７０】
以上のようにして、中央領域検出用のテンプレートと、周辺領域検出用のテンプレートとを設定したら、前述した中央領域検出処理（Ｓ２００）を開始して中央領域ＲＣの移動体を検出し、続いて、周辺領域検出処理（Ｓ３００）を開始して周辺領域ＲＰの移動体を検出する。中央領域検出処理（Ｓ２００）および周辺領域検出処理（Ｓ３００）については、前述した第１実施例中で行われる処理と同様であるため、説明は省略する。
【００７１】
周辺領域検出処理（Ｓ３００）を終了すると、第２実施例の移動体検出処理を終了するか否かを判断する（Ｓ１６０）。その結果、処理を終了しないと判断した場合は（Ｓ１６０：ｎｏ）、移動体検出処理の先頭に戻って、新たな撮影画像を車載カメラ１０から取得した後（図１４のＳ１５１）、上述した続く一連の処理を繰り返す。
これに対して、処理を終了すると判断した場合は（Ｓ１６０：ｙｅｓ）、図１４および図１５に示した第２実施例の移動体検出処理を終了する。
【００７２】
以上に説明した第２実施例では、前回の撮影画像および前々回の撮影画像での移動体の検出結果に基づいて、今回に撮影された撮影画像中の中央領域ＲＣで移動体が検出されるか否かを予測する。そして、予測結果に基づいて必要と考えられるテンプレートＴＰを、中央領域検出用のテンプレートＴＰを設定する。このため、撮影画像の全領域を全てのテンプレートＴＰを用いて移動体を検出する場合に比べて、移動体の検出に要する時間を大幅に短縮することができる。
また、移動体が検出される可能性のあるテンプレートＴＰは中央領域検出用のテンプレートＴＰとして設定されるので、撮影画像に写った移動体の検出漏れが生じる虞も生じない。
【００７３】
Ｄ．変形例  ：
上述した第１実施例および第２実施例には、幾つかの変形例が存在する。以下では、これら変形例について簡単に説明する。
【００７４】
Ｄ−１．第１変形例  ：
上述した第１実施例および第２実施例では、中央領域ＲＣは中央領域検出用のテンプレートＴＰを用いて隈無く探索し、周辺領域ＲＰは周辺領域検出用のテンプレートＴＰを用いて隈無く探索するものとして説明した。しかし、必ずしも中央領域ＲＣあるいは周辺領域ＲＰを隈無く探索する必要があるとは限らない。
【００７５】
例えば、図１７（ａ）中に斜線を付して示したように、撮影画像中の上部に設けられた上部領域ＲＨでは、大きな移動体が写っていることは考えにくい。そこで、中央領域検出用のテンプレートＴＰあるいは周辺領域検出用のテンプレートＴＰの中に、大きな移動体を検出するためのテンプレートＴＰ（第２テンプレートＴＰ２）が設定されていた場合には、第２テンプレートＴＰ２については上部領域ＲＨの探索を省略してもよい。
また、図１７（ｂ）中に斜線を付して示したように、撮影画像中の下部に設けられた下部領域ＲＬでは、小さな移動体が写っていることは考えにくい。そこで、中央領域検出用のテンプレートＴＰあるいは周辺領域検出用のテンプレートＴＰの中に、小さな移動体を検出するためのテンプレートＴＰ（第１テンプレートＴＰ１）が設定されていた場合には、第１テンプレートＴＰ１については下部領域ＲＬの探索を省略してもよい。
こうすれば、撮影画像中の移動体をより一層迅速に検出することが可能となる。
【００７６】
Ｄ−２．第２変形例  ：
また、上述した第１実施例および第２実施例では、撮影画像は１つの車載カメラ１０で撮影されているものとして説明した。しかし、撮影画像は１つの車載カメラ１０で撮影されている必要はなく、複数の車載カメラ１０で撮影した画像を合成してもよい。
【００７７】
図１８には、このような第２変形例が例示されている。図１８（ａ）に例示した車両１には、主に左側の前方を撮影する左車載カメラ１０Ｌと、主に右側の前方を撮影する右車載カメラ１０Ｒの２つの車載カメラ１０が搭載されている。そして、これら左車載カメラ１０Ｌおよび右車載カメラ１０Ｒで得られる撮影画像は、一部が重複している。
【００７８】
そこで、第２変形例の撮影部１０１（図２参照）は、左車載カメラ１０Ｌで得られた撮影画像と、右車載カメラ１０Ｒで得られた撮影画像とを合成して、図１８（ｂ）に示すような１つの撮影画像を合成する。そして、合成した撮影画像に対して、図示されるように中央領域ＲＣと周辺領域ＲＰとを設定して、これら中央領域ＲＣおよび周辺領域ＲＰに対して、上述した第１実施例あるいは第２実施例の移動体検出処理を実行しても良い。
【００７９】
Ｄ−３．第３変形例  ：
また、上述した第１実施例あるいは第２実施例では、１つあるいは複数の車載カメラ１０で得られた撮影画像を、中央領域ＲＣと周辺領域ＲＰとに分割するものとして説明した。しかし、３つ以上の車載カメラ１０を用いて車両１の周辺を撮影している場合には、車載カメラ１０で撮影した画像を、中央領域ＲＣあるいは周辺領域ＲＰとして用いることもできる。
例えば、図１９に示した車両１は、前方を撮影する前方車載カメラ１０Ｆと、車両１の左方向を撮影する左車載カメラ１０Ｌと、車両１の右方向を撮影する右車載カメラ１０Ｒとを備えている。このような場合は、前方車載カメラ１０Ｆで得られた画像を、撮影画像の中央領域ＲＣとして用い、左車載カメラ１０Ｌおよび右車載カメラ１０Ｒで得られた画像を、撮影画像の周辺領域ＲＰとして用いてもよい。
【００８０】
こうすれば、撮影画像を分割して中央領域ＲＣと周辺領域ＲＰとを生成する必要がない。また、図１９に示したように、左車載カメラ１０Ｌと前方車載カメラ１０Ｆとの撮影範囲の一部を重複させ、前方車載カメラ１０Ｆと右車載カメラ１０Ｒとの撮影範囲の一部を重複させておけば、移動体の検出時に中央領域ＲＣや周辺領域ＲＰを拡張する処理（図１０のＳ２０２、図１２のＳ３０２）が不要となる。このため、撮影画像中の移動体を迅速に検出することが可能となる。
【００８１】
以上、各種の実施例および変形例について説明したが、本発明は上記の実施例および変形例に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することができる。
【符号の説明】
【００８２】
１…車両、              １０…車載カメラ、        １００…移動体検出装置、
１０１…撮影部、        １０２…周辺領域検出部、  １０３…中央領域検出部、
１０４…記憶部、        １０５…予測部、          ＲＣ…中央領域、
ＲＨ…上部領域、        ＲＬ…下部領域、          ＲＰ…周辺領域、
ＴＰ１…第１テンプレート、  ＴＰ２…第２テンプレート。
【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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