(57)【要約】【課題】カメラやカメラが設置された移動体に付着した汚れを検出する新たな手段を提供する。【解決手段】移動体に設置されるカメラ１１と、移動体が移動中か否かを判断する判断部１２と、移動体が移動中にカメラ１１が生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出部１３と、非移動対象検出部１３が検出した一つ以上の非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出部１４と、汚れ検出部１４が汚れ有りの状態を検出すると、その旨を示す情報を出力する報知部１５と、を有する解析装置１０。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に設置されるカメラと、
前記移動体が移動中か否かを判断する判断手段と、
前記移動体が移動中に前記カメラが生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出手段と、
前記非移動対象検出手段が検出した一つ以上の前記非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出手段と、
前記汚れ検出手段が汚れ有りの状態を検出すると、その旨を示す情報を出力する報知手段と、
を有する解析装置。
【請求項２】
請求項１に記載の解析装置において、
前記画像データを解析し、前記移動体の周囲に存在する対象物を特定し、特定した結果に応じて所定の処理を実行する実行手段と、
前記汚れ検出手段が汚れ有りの状態を検出すると、前記所定の処理を実行しないように前記実行手段を制御する制御手段と、
をさらに有する解析装置。
【請求項３】
請求項２に記載の解析装置において、
前記制御手段は、前記汚れ検出手段による汚れ有りの状態の検出に応じて前記所定の処理を実行しないように前記実行手段を制御した後、前記汚れ検出手段により前記評価値が前記所定の範囲から外れたことを検出されると、前記評価値が前記所定の範囲から外れたことの検出に応じて、前記所定の処理を再開するよう前記実行手段を制御する解析装置。
【請求項４】
請求項２に記載の解析装置において、
前記制御手段は、前記汚れ検出手段による汚れ有りの状態の検出に応じて前記所定の処理を実行しないように前記実行手段を制御した後、前記非移動対象検出手段により検出した前記非移動対象がフレーム内から消えたことを検出されると、前記非移動対象がフレーム内から消えたことの検出に応じて、前記所定の処理を再開するよう前記実行手段を制御する解析装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の解析装置において、
前記移動体の周囲に存在する対象物の属性を判定する属性判定手段を更に有し、
前記属性判定手段は、前記カメラが設置される移動体と同等の速度で移動し得る属性を前記対象が有すると判定した場合には、前記汚れ検出手段の評価対象から当該対象を外す、
解析装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の解析装置において、
前記移動体は自動車であり、
前記カメラは、前記自動車のフロントガラス越しに前記自動車の外部を撮影するよう設置され、
前記汚れ検出手段が汚れ有りの状態を検出すると、前記フロントガラスに取り付けられたワイパーを作動させる信号を出力する作動信号出力手段をさらに有する解析装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか１項に記載の解析装置において、
前記汚れ検出手段は、前記非移動対象の大きさに加え、フレーム内の位置及び分布の少なくとも一方を用いて前記視野状態を評価する解析装置。
【請求項８】
コンピュータが、
移動体が移動中か否かを判断する判断工程と、
前記移動体が移動中に前記移動体に設置されたカメラが生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出工程と、
前記非移動対象検出工程で検出した一つ以上の前記非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出工程と、
前記汚れ検出工程で汚れ有りの状態が検出されると、その旨を示す情報を出力する報知工程と、
を実行する解析方法。
【請求項９】
コンピュータを、
移動体が移動中か否かを判断する判断手段、
前記移動体が移動中に前記移動体に設置されたカメラが生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出手段、
前記非移動対象検出手段が検出した一つ以上の前記非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出手段、
前記汚れ検出手段が汚れ有りの状態を検出すると、その旨を示す情報を出力する報知手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析装置、解析方法、及び、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に、フロントガラスや光学面の汚れを検出する機能を備えた車載カメラ装置が開示されている。当該発明は、フロントガラスや光学面に汚れが付着すると、撮影画像がピンボケしたような現象を引き起こすことに基づく。
【０００３】
特許文献１に開示の車載カメラ装置は、カメラで撮影している走行中の環境の明るさに対して、十分に明るい光源を１つ以上検出し、その光源の周辺の輝度分布から光源のボヤケ具合を検出し、ボヤケ具合の大きさによって汚れを検出する。具体的には、当該車載カメラ装置は、光学面が汚れていない撮影部で撮影した撮影画像に２値化処理を施した理想画像を予め記憶する記憶部と、撮影した撮影画像に対して、予め定めた２つの閾値に基づいて２値化処理し、２値化処理された画像と、記憶部で記憶された理想画像とを比較し、比較した結果に基づいて汚れ検出を行う処理部と、を有する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−４３１２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に開示の発明の場合、撮影画像内に写る可能性のある様々な種類及び大きさの光源（例：対応車のヘッドライト、信号機のライト等）に対応する理想画像を予め記憶しておく必要がある。しかし、撮影画像内に写る可能性のある光源の種類及び大きさは多種多様である。このため、それらすべてを網羅して理想画像を保持しておくのは難しい。
【０００６】
本発明は、カメラやカメラが設置された移動体に付着した汚れを検出する新たな手段を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態によれば、
移動体に設置されるカメラと、
前記移動体が移動中か否かを判断する判断手段と、
前記移動体が移動中に前記カメラが生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出手段と、
前記非移動対象検出手段が検出した一つ以上の前記非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出手段と、
前記汚れ検出手段が汚れ有りの状態を検出すると、その旨を示す情報を出力する報知手段と、
を有する解析装置が提供される。
【０００８】
また、本発明の一実施形態によれば、
コンピュータが、
移動体が移動中か否かを判断する判断工程と、
前記移動体が移動中に前記移動体に設置されたカメラが生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出工程と、
前記非移動対象検出工程で検出した一つ以上の前記非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出工程と、
前記汚れ検出工程で汚れ有りの状態が検出されると、その旨を示す情報を出力する報知工程と、
を実行する解析方法が提供される。
【０００９】
また、本発明の一実施形態によれば、
コンピュータを、
移動体が移動中か否かを判断する判断手段、
前記移動体が移動中に前記移動体に設置されたカメラが生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する非移動対象検出手段、
前記非移動対象検出手段が検出した一つ以上の前記非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する汚れ検出手段、
前記汚れ検出手段が汚れ有りの状態を検出すると、その旨を示す情報を出力する報知手段、
として機能させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、カメラやカメラが設置された移動体に付着した汚れを検出する新たな手段が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の解析装置のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。
【図２】本実施形態の作用効果を説明するための図である。
【図３】本実施形態の解析装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図４】本実施形態の非移動対象検出部の処理の一例を説明するための模式図である。
【図５】本実施形態の解析装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図６】本実施形態の解析装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図７】本実施形態の解析装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【図８】本実施形態の解析装置を自動車に取り付けた例を示す概念図である。
【図９】本実施形態の解析装置の機能ブロック図の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
まず、本実施形態の装置のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の装置が備える各部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされたプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。なお、ここでプログラムとは、あらかじめ装置を出荷する段階からメモリ内に格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムも含む。
【００１３】
図１は、本実施形態における解析装置１０のハードウエア構成例を概念的に示す図である。解析装置１０は、いわゆるコンピュータであり、相互にバス６Ａで接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１Ａ、メモリ２Ａ、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）３Ａ、通信装置４Ａ、カメラ５Ａ等を有する。メモリ２Ａは、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ハードディスク、可搬型記憶媒体等である。
【００１４】
入出力Ｉ／Ｆ３Ａは、表示装置（図示せず）、入力装置（図示せず）、車両制御装置（図示せず）等のような装置と接続され得る。通信装置４Ａは、ネットワーク（図示せず）を介して他の装置と通信を行う。カメラ５Ａは、いわゆる動画像を撮影可能に構成される。なお、カメラ５Ａは、固定焦点カメラであってもよい。本実施形態は、解析装置１０のハードウエア構成を制限しない。
【００１５】
以下、本実施の形態について説明する。なお、以下の実施形態の説明において利用する機能ブロック図は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの図においては、各装置は１つの機器により実現されるよう記載されているが、その実現手段はこれに限定されない。すなわち、物理的に分かれた構成であっても、論理的に分かれた構成であっても構わない。なお、同一の構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１６】
＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の概要について説明する。自動車等の移動体に設置されたカメラで移動体の外部を連続的に撮影した画像データにおいては、以下の特徴が存在する。
【００１７】
「複数のフレームを比較すると、そこに写っている大多数の対象の種類（例：前方車両、歩行者等）やその態様（例：フレーム内の位置、大きさ、形状等）は互いに異なる。しかし、カメラや移動体に付着した汚れに起因して写っている対象は、複数のフレームに亘って写っており、その態様（例：フレーム内の位置、大きさ、形状等）はほとんど変化しない。」
【００１８】
なお、「フレーム」は、動画を構成する複数の静止画各々を意味する。以下、フレーム各々のデータを、「フレームデータ」という。そして、複数のフレームデータのまとまりを「画像データ」という。
【００１９】
具体例を用いて上記特徴を説明する。図２は、自動車（移動体）に設置されたカメラで、自動車のフロントガラス越しに前方を撮影した前方画像の模式図である。図２（ａ）は、第１のタイミングで撮影されたフレームであり、図２（ｂ）は、その直後の第２のタイミングで撮影されたフレームである。
【００２０】
図２（ａ）のフレームにおいては、前方を走る前方車両１０１、白線１０２−１乃至１０２−４、街路樹１０３−１及び１０３−２が写っている。また、前方車両１０１の背面に被る位置に、フロントガラスに付着した汚れに起因した非移動対象２００が写っている。なお、汚れに起因した非移動対象２００は、汚れそのものであってもよいし、汚れに起因してボヤケタ部分であってもよい。
【００２１】
一方、図２（ｂ）のフレームにおいては、前方を走る前方車両１０１、白線１０２−２乃至１０２−４、街路樹１０３−１及び１０３−２が写っている。また、前方車両１０１の背面及び道路に被る位置に、フロントガラスに付着した汚れに起因した非移動対象２００が写っている。
【００２２】
図２（ａ）と図２（ｂ）のフレームを比較すると、例えば、図２（ａ）では白線１０２−１が写っているが、図２（ｂ）ではこれが写っていないことが分かる。また、図２（ａ）で写っている前方車両１０１の形状（撮影画像内の形状）と、図２（ｂ）で写っている前方車両１０１の形状（撮影画像内の形状）とが互いに異なることが分かる。さらに、図２（ａ）で写っている街路樹１０３−１及び街路樹１０３−２のフレーム内の位置と、図２（ｂ）で写っている街路樹１０３−１及び街路樹１０３−２のフレーム内の位置とが互いに異なることが分かる。このように、移動体の移動（第１のタイミングから第２のタイミングまでの移動）に伴い、フレーム内に写っている大多数の対象の種類及び／又はその態様は変化する。
【００２３】
しかし、フロントガラスに付着した汚れに起因した非移動対象２００（カメラや移動体に付着した汚れに起因してフレーム内に写っている対象）は、図２（ａ）及び図２（ｂ）両方のフレームに写っており、また、その態様（例：フレーム内の位置、大きさ、形状等）はほとんど同じである。
【００２４】
このような特徴は、移動体の移動に伴い、大多数の対象は移動体との相対的な位置関係、より詳細には移動体に設置されたカメラとの相対的な位置関係が変化するが、移動体に設置されたカメラや移動体そのものに付着した汚れは、移動体及び移動体に設置されたカメラとの相対的な位置関係が変化しないことに起因する。
【００２５】
本実施形態の解析装置は当該特徴に基づき、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写っている対象を検出することで、カメラや移動体に付着した汚れを検出するよう構成されている。
【００２６】
ところで、カメラや移動体に付着した汚れの中には、カメラで生成した画像データを利用する所定の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得る深刻なものもあれば、当該所定の処理にあまり影響を与えないものも存在する。前者を検出した場合、ユーザに報知する、汚れを取り除く処理を実行する、影響を受ける処理を停止する等の対応を行うことが好ましい。しかし、後者の場合、無視しても問題ない。いずれの汚れを検出した場合にも、上述のような対応を行うようにした場合、不要な対応を行うこととなり好ましくない。
【００２７】
そこで、本実施形態の解析装置は、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写っている非移動対象を検出すると、検出した非移動対象の大きさに基づいて視野状態（所定の処理に与える影響の度合い）を評価する。そして、本実施形態の解析装置は、評価結果が所定の範囲となる場合に、「汚れ有りの状態」と判定する。すなわち、本実施形態の解析装置が検出する状態（汚れ有りの状態）は、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象が検出され、かつ、その大きさを用いた視野状態の評価結果が所定の範囲となる状態である。非移動対象を検出した場合であっても、視野状態（所定の処理に与える影響の度合い）の評価結果が所定の範囲でない状態は、検出対象外である。
【００２８】
なお、汚れ有りの状態（splashed condition）とは、カメラのレンズ、若しくはフィルター（Photographic Filter）の表面に飛沫等が付着している状態、又は、カメラがフロントガラスの内側に配置されている場合は、フロントガラスの内側若しくは外側に、 一定量以上の飛沫等が付着している状態等を指す。雨滴、泥水、結露、は飛沫等の例であるが、これに限らない。一般的な汚れ、ホコリ、或いは木の葉等の物体であっても、本発明の技術思想は適応が可能であり、本願発明における、飛沫等に含まれる。また、飛沫等が付着する対象としては、上述した例に限らない。カメラの撮像対象とカメラを結ぶ光学経路の間に位置し、カメラが搭載される移動体と共に移動し、光を透過若しくは反射して撮像対象から来る光をカメラに導く物体は、何れもが本願発明における飛沫等が付着する対象として想定される。
【００２９】
このような本実施形態の解析装置によれば、カメラや移動体に付着した汚れであって、カメラで生成した画像データを利用する所定の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得る汚れを検出することができる。
【００３０】
次に、本実施形態の構成について詳細に説明する。図３に、本実施形態の解析装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、解析装置１０は、カメラ１１と、判断部１２と、非移動対象検出部１３と、汚れ検出部１４と、報知部１５とを有する。以下、各部について説明する。
【００３１】
カメラ１１は、移動体に設置される。また、カメラ１１は、いわゆる動画像を撮影可能に構成される。このようなカメラ１１の構成は特段制限されず、従来のあらゆる構成を採用することができる。例えば、カメラ１１は、固定焦点カメラであってもよい。カメラ１１は、リアルタイム処理で、連続的に画像データを生成し、生成した画像データを以下で説明する非移動対象検出部１３に入力する。なお、移動体は、例えば、自動車、貨物自動車、自動二輪車等が該当するが、これらに限定されない。
【００３２】
判断部１２は、移動体が移動中か否かを判断する。以下、判断部１２による判断手段の一例を説明するが、これに限定されない。
【００３３】
例えば、判断部１２は加速度センサを保持しておいてもよい。そして、判断部１２は、当該加速度センサの測定結果に基づき、所定の時間ごとに（例：０．５秒毎、１秒ごと、５秒毎、１０秒毎等）、移動体が移動中か否かを判断してもよい。その他、移動中か否かを判断する機能を移動体が備えている場合、判断部１２は、移動体から所定の時間ごとに移動体の判断結果（例：移動中又は停止中）を取得してもよい。そして、判断部１２は、移動体の判断結果を解析することで、移動体が移動中か否かを判断してもよい。
【００３４】
判断部１２は、リアルタイム処理で、以下で説明する非移動対象検出部１３に判断結果（例：移動中又は停止中）を入力する。
【００３５】
カメラ１１が搭載される移動体が移動中である際には、移動体の周囲の物体や風景は、カメラ１１からみて常に移動しているように見える。この中で、非移動対象検出部１３は、移動体が移動中にカメラ１１が生成した画像データを解析し、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する。具体的には、非移動対象検出部１３は、カメラ１１からリアルタイム処理で画像データ（複数のフレームデータ）を取得すると、取得した複数のフレームデータに対して順に以下の（ステップ１）乃至（ステップ４）の処理を行う。なお、非移動対象検出部１３は、取得したすべてのフレームデータに対して以下の処理を行ってもよいし、予め定められた所定フレーム数毎のフレームデータに対してのみ以下の処理を行ってもよい。
【００３６】
（ステップ１）処理対象のフレームデータが、移動体が移動中に生成されたものか否かの判定を行う。
（ステップ２）移動体が移動中に生成されたものである場合、そのフレームに写っている対象を抽出する。なお、移動体が移動中に生成されたものでない場合、次のフレームデータを処理対象として、（ステップ１）の処理を行う。
（ステップ３）抽出した対象各々のフレーム内の位置情報、及び、その他の特徴（例：形状、大きさ等）を算出する。
（ステップ４）算出した位置情報及びその他の特徴と、その以前のフレームデータに対する算出結果とを利用して、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する。
【００３７】
以下、各ステップについて順に説明する。
【００３８】
ステップ１では、非移動対象検出部１３は、処理対象のフレームデータが、移動体が移動中に生成されたものか否かの判定を行う。当該判定は、判断部１２による判断結果を利用してなされる。その詳細としては様々な態様が存在し得るが、本実施形態の非移動対象検出部１３はそのあらゆる態様を採用できる。以下、一例を説明するがこれに限定されない。
【００３９】
例えば、非移動対象検出部１３は、判断部１２から所定の時間ごとに（例：０．５秒毎、１秒ごと、５秒毎、１０秒毎等）取得する判断結果（例：移動中又は停止中）に基づいて、最新の移動体の状態（例：移動中又は停止中）を管理しておく。例えば、最新の移動体の状態（例：移動中又は停止中）を示すフラグを、判断部１２から取得する判断結果（例：移動中又は停止中）に基づいて継続的に更新することで、最新の移動体の状態（例：移動中又は停止中）を管理しておいてもよい。
【００４０】
そして、非移動対象検出部１３は、処理対象のフレームデータに、当該フレームデータに関する所定のタイミング（例：カメラ１１から取得したタイミング、ステップ１の処理対象として特定したタイミング等）における上記「最新の移動体の状態」を対応付ける。
【００４１】
ステップ２では、処理対象のフレームデータが、移動体が移動中に生成されたものである場合、そのフレームに写っている対象を抽出する。当該抽出は、従来のあらゆる技術を利用して実現できる。以下、一例を説明するがこれに限定されない。
【００４２】
例えば、解析部１２は、処理対象のフレームに対して、エッジ検出処理を行う。そして、判断部１２は、エッジで囲まれたエリアを、対象が写っているエリアとして特定する。
【００４３】
ステップ３では、抽出した対象各々のフレーム内の位置情報、及び、その他の特徴（例：形状、大きさ等を示す特徴量）を算出する。
【００４４】
位置情報の表現手法は様々であるが、例えば、各対象が占めるエリアの中の任意の数の任意の位置から求まる代表値を、その対象の位置情報としてもよい。任意の位置は、例えば、各対象が占めるエリアＡ（図４参照）の中の中心点、左端の点Ａ１、右端の点Ａ２、上端の点Ａ３、下端の点Ａ４等であってもよい。
【００４５】
当該ステップで算出されるその他の特徴は、第１のフレームに写っている対象と、第２のフレームに写っている対象の同一性を判断するために利用することができる。このような処理を実現できれば、当該ステップで算出する「その他の特徴」をどのような種類としてもよい。例えば、対象の形状、対象の大きさ等が考えられる。このようなその他の特徴を算出する手段は、従来技術に準じて実現できるので、ここでの説明は省略する。
【００４６】
ステップ４では、算出した位置情報及びその他の特徴と、その以前のフレームデータに対する算出結果（位置情報及びその他の特徴）とを利用して、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出する。
【００４７】
当該検出は、処理対象のフレームデータから抽出した対象の位置情報及びその他の特徴と、それ以前のフレームデータから抽出した対象の位置情報及びその他の特徴とを比較し、位置情報及びその他の特徴が一致する又はその差が所定値以内である対象を特定することで、実現できる。以下で、フローチャートを用いて詳細な処理の流れの一例を説明するが、当該ステップの処理の流れはそこで説明するものに限定されない。
【００４８】
以上説明したステップ１乃至ステップ４により、複数（数は設計的事項）のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象が検出される。なお、互いに分離した複数の非移動対象が存在する場合、非移動対象検出部１３は複数の非移動対象を検出することができる。
【００４９】
汚れ検出部１４は、非移動対象検出部１３が検出した一つ以上の非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価する。そして、汚れ検出部１４は、評価値が所定の範囲となる場合に、汚れ有りの状態を検出する。
【００５０】
視野状態は、カメラ１１からの視野状態であり、フレーム内に存在する汚れに起因した非移動対象が大きいほど、視野状態は悪いということになる。汚れ検出部１４は、例えば、以下のような手法で、視野状態を評価することができる。
【００５１】
（手法１）非移動対象の面積
本手法の場合、非移動対象の面積が評価値となる。非移動対象の面積は、例えば、非移動対象が占めるピクセル数で表現することができる。非移動対象検出部１３が複数の非移動対象を検出している場合、それらすべての面積の合計を評価値としてもよいし、または、非移動対象各々の面積の統計値（例：最大値、平均値等）としてもよい。
【００５２】
（手法２）ラスタスキャンした場合に非移動対象に係る部分の長さ
本手法の場合、非移動対象に係る部分の長さが評価値となる。例えば、行毎に非移動対象に係る部分（非移動対象が占有している部分）の長さを算出し、それらの総数を評価値としてもよい。長さは、例えば、ピクセル数で表現することができる。なお、ラスタスキャンはすべての行に対して実施するのでなく、所定の行間隔で実施してもよい。
【００５３】
（手法３）カメラ１１が取り込んだ光量値等
汚れが存在する場合、汚れが存在しない場合に比べて、カメラ１１が取り込める光量が少なくなる。また、汚れが大きいほど、カメラ１１が取り込める光量が少なくなる。そこで、所定の光源で所定の強さの光を発した時に、カメラ１１が取り込んだ光量値に基づいて、非移動対象の大きさを評価することができる。本手法の場合、所定の光源で所定の強さの光を発した時にカメラ１１が取り込んだ光量値、又は、この光量値から算出される値が評価値となる。
【００５４】
例えば、解析装置１０は、所定の光源、及び、カメラ１１への外光の侵入を遮蔽する遮蔽機構を備えていてもよい。遮蔽機構は、開閉制御自在に構成されていてもよい。そして、汚れ検出部１４は、評価値を評価する際、遮蔽機構を制御し、カメラ１１への外光の侵入を遮蔽する。そして、光源を制御して、予め定められた所定の強さの光を発光させる。その後、汚れ検出部１４は、カメラ１１が取り込んだ光量値を取得する。汚れ検出部１４は、この光量値を評価値としてもよいし、所定の基準値との比較値（例：差、割合等）等を評価値としてもよい。
【００５５】
（手法４）非移動対象の縦の長さ、及び／又は、横の長さ
本手法の場合、非移動対象の縦の長さ、及び／又は、横の長さが評価値となる。なお、非移動対象の形状は不規則なものとなりやすい。以下、非移動対象の縦及び横の長さの定義の一例について説明する。例えば、非移動対象の縦方向の広がりが最も大きい部分の長さを縦の長さとし、横方向の広がりが最も大きい部分の長さを横の長さとしてもよい。その他、非移動対象Ａの上端点（図４のＡ３）から下端点（図４のＡ４）までの縦方向の長さを縦の長さとし、左端点（図４のＡ１）から右端点（図４のＡ２）までの横方向の長さを横の長さとしてもよい。長さは、例えば、ピクセル数で表現することができる。
【００５６】
非移動対象検出部１３が複数の非移動対象を検出している場合、それらすべての縦の長さの合計、及び／又は、横の長さの合計を評価値としてもよいし、または、非移動対象各々の縦の長さ、及び／又は、横の長さの統計値（例：最大値、平均値等）を評価値としてもよい。
【００５７】
汚れ検出部１４は、例えば、以上のような手法で、評価値を算出することができる。なお、汚れ検出部１４は、予め、汚れ有りの状態と判定する評価値の範囲を保持している。そして、汚れ検出部１４は、上記手法で算出した評価値と、当該所定の範囲とを比較することで、評価値が所定の範囲内であるか否かを判定する。判定の結果、評価値が所定の範囲内である場合、汚れ検出部１４は汚れ有りの状態を検出する。
【００５８】
なお、汚れ有りの状態と判定する評価値の範囲は、例えば、評価値と、各評価値の状態時の画像データに基づいて所定の処理（例：車線逸脱判定等）を実行した時の所定の処理の精度との関係を予め分析し、その分析結果に基づいて決定してもよい。
【００５９】
報知部１５は、汚れ検出部１４が汚れ有りの状態を検出すると、その旨を示す情報を出力する。出力手段は特段制限されず、警告ランプの点灯、スピーカを介した警告音の出力、解析装置１０と繋がったディスプレイ（例：車載ディスプレイ）を介した情報の出力等が考えられるが、これらに限定されない。
【００６０】
次に、図５に示すフローチャートを用いて、本実施形態の解析方法の処理の流れの一例を説明する。
【００６１】
まず、非移動対象検出部１３は、カメラ１１が生成した画像データの中から、最初の第１のフレームデータを取得する（Ｓ１０１）。次に、非移動対象検出部１３は、その第１のフレームデータが、移動体の移動中に生成されたものか否か判定する（Ｓ１０２）。ここでの判定の詳細は、上述の通りである。
【００６２】
第１のフレームデータが、移動体の移動中に生成されたものでない場合（Ｓ１０２のＮｏ）、非移動対象検出部１３は次のフレームデータを取得する（Ｓ１０３）。そして、そのフレームデータに対して、Ｓ１０２の処理を行う。
【００６３】
Ｓ１０２の判定結果が、「移動体の移動中に生成されたもの」である場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、非移動対象検出部１３は、そのフレームに写っている対象を抽出する（Ｓ１０４）。そして、抽出した対象各々のフレーム内の位置情報、及び、その他の特徴（例：形状、大きさ等）を算出する（Ｓ１０５）。Ｓ１０４及びＳ１０５の処理の詳細は、上述の通りである。
【００６４】
次に、非移動対象検出部１３は、Ｓ１０４で抽出した対象を、非移動対象候補として登録し、各対象に繰り返し数（繰り返しフレーム数）「１」を対応付ける（Ｓ１０６）。なお、非移動対象候補には、Ｓ１０５で算出した位置情報及びその他の特徴を対応付けておく。
【００６５】
その後、非移動対象検出部１３は次のフレームデータを取得する（Ｓ１０７）。そして、そのフレームデータが、移動体の移動中に生成されたものか否か判定する（Ｓ１０８）。ここでの判定の詳細は、上述の通りである。
【００６６】
Ｓ１０７で取得したフレームデータが、移動体の移動中に生成されたものでない場合（Ｓ１０８のＮｏ）、非移動対象検出部１３は次のフレームデータを取得する（Ｓ１０７）。そして、そのフレームデータに対して、Ｓ１０８の処理を行う。
【００６７】
Ｓ１０８の判定結果が、「移動体の移動中に生成されたもの」である場合（Ｓ１０８のＹｅｓ）、非移動対象検出部１３は、そのフレームに写っている対象を抽出する（Ｓ１０９）。そして、抽出した対象各々のフレーム内の位置情報、及び、その他の特徴（例：形状、大きさ等）を算出する（Ｓ１１０）。Ｓ１０９及びＳ１１０の処理の詳細は、上述の通りである。
【００６８】
次に、非移動対象検出部１３は、Ｓ１０９で抽出した対象の中から、１つを処理対象として特定する（Ｓ１１１）。そして、Ｓ１１１で特定した対象を、その時点で登録されている非移動対象候補と比較する（Ｓ１１２）。具体的には、Ｓ１１１で特定した対象の位置情報及びその他の特徴（例：形状、大きさ等）と、非移動対象候補の位置情報及びその他の特徴とを比較し、Ｓ１１１で特定した対象とマッチングする（一致する、又は、その差が所定の範囲内である）非移動対象候補があるか判定する。
【００６９】
マッチングする非移動対象候補がある場合（Ｓ１１３のＹｅｓ）、非移動対象検出部１３は、その非移動対象候補の繰り返し数を「１」増やす（Ｓ１１４）。その後、Ｓ１１６に進む。
【００７０】
一方、マッチングする非移動対象候補がない場合（Ｓ１１３のＮｏ）、非移動対象検出部１３は、Ｓ１１１で特定した対象を、非移動対象候補として登録し、繰り返し数「１」を対応付ける（Ｓ１１５）。そして、当該非移動対象候補に、Ｓ１１０で算出した位置情報及びその他の特徴を対応付ける。その後、Ｓ１１６に進む。
【００７１】
Ｓ１１６では、Ｓ１０９で抽出された対象の中に、処理対象として特定されていない対象が残っているか判断する。残っている場合（Ｓ１１６のＹｅｓ）、非移動対象検出部１３は、他の対象を特定し（Ｓ１１７）、Ｓ１１２以降の処理を繰り返す。一方、残っていない場合（Ｓ１１６のＮｏ）、今回のフレームデータに対する処理で繰り返し数が増えていない非移動対象候補を特定し、非移動対象候補から消去する（Ｓ１１８）。
【００７２】
次に、非移動対象検出部１３は、非移動対象候補の中に、繰り返し数が所定の値以上のものが存在するか判定する（Ｓ１１９）。ない場合（Ｓ１１９のＮｏ）、Ｓ１０７に戻り、処理を繰り返す。一方、ある場合（Ｓ１１９のＹｅｓ）、非移動対象検出部１３は、その非移動対象候補を、非移動対象として特定する。そして、汚れ検出部１４は、特定された非移動対象の大きさを用いて、視野状態を評価する（Ｓ１２０）。視野状態の評価の詳細は、上述の通りである。
【００７３】
Ｓ１２０の評価値が所定の範囲内である場合、汚れ検出部１４は、汚れ有りの状態を検出する（Ｓ１２１のＹｅｓ）。そして、報知部１５は、その検出に応じて、汚れ有りの状態を検出したことを示す情報を出力する（Ｓ１２２）。その後、Ｓ１０７に戻り、処理を繰り返す。一方、Ｓ１２０の評価値が所定の範囲内でない場合、汚れ検出部１４は、汚れ有りの状態を検出しない（Ｓ１２１のＮｏ）。その後、Ｓ１０７に戻り、処理を繰り返す。以降、任意のタイミングで処理を終了する入力がなされるまで、上記処理を繰り返す。
【００７４】
以上説明した本実施形態の解析装置１０によれば、移動体が移動中にカメラ１１が生成した画像データを解析し、その結果として、複数のフレームに亘ってフレーム内の同じ位置に写る非移動対象を検出することができる。そして、本実施形態の解析装置１０によれば、検出した一つ以上の非移動対象の内の何れか一つ以上の大きさを用いて視野状態を評価し、評価値が所定の範囲となる汚れ有りの状態を検出することができる。
【００７５】
このような本実施形態の解析装置１０によれば、カメラ１１や移動体に付着した汚れであって、カメラ１１で生成した画像データを利用する所定の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得る汚れを検出し、ユーザに報知することができる。結果、ユーザは汚れの存在を認識できる。このため、ユーザは当該汚れを取り除く等の処置を実行できる。
【００７６】
＜第２の実施形態＞
本実施形態の解析装置１０は、汚れ有りの状態を検出すると、カメラ１１が生成した画像データを利用して行う所定の処理（例：車線逸脱判定等）を停止させる。このため、非移動対象が写ったフレームを利用して画像認識などの処理を行い、誤った認識結果に基づいて所定の処理を実行してしまうという不都合を回避することができる。
【００７７】
次に、本実施形態の構成について詳細に説明する。図６に、本実施形態の解析装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、解析装置１０は、カメラ１１と、判断部１２と、非移動対象検出部１３と、汚れ検出部１４と、報知部１５と、実行部１６と、制御部１７とを有する。カメラ１１、判断部１２、非移動対象検出部１３、汚れ検出部１４及び報知部１５の構成は第１の実施形態と同様である。以下、実行部１６及び制御部１７の構成について説明する。
【００７８】
実行部１６は、カメラ１１が生成した画像データを解析し、移動体の周囲に存在する対象物を特定し、特定した結果に応じて所定の処理を実行する。実行部１６による処理内容は特段制限されない。
【００７９】
例えば、実行部１６は、画像データを解析して、道路上の白線や、路肩、前方車両、歩行者等の対象物を特定してもよい。そして実行部１６は、特定した対象物と移動体との位置関係等に基づいて、車線逸脱の判断、車線逸脱の警告、車線内位置を維持するためのステアリング操作の制御、移動体と対象物との衝突可能性の判断、移動体の速度制御、移動体のブレーキ動作の制御等を実行してもよい。
【００８０】
制御部１７は、汚れ検出部１４が汚れ有りの状態を検出すると、上記所定の処理を実行しないように実行部１６を制御する。
【００８１】
また、制御部１７は、汚れ検出部１４による汚れ有りの状態の検出に応じて所定の処理を実行しないように実行部１６を制御した後、汚れ検出部１４により評価値が所定の範囲から外れたことを検出されると、評価値が所定の範囲から外れたことの検出に応じて、所定の処理を再開するよう実行部１６を制御してもよい。
【００８２】
例えば、汚れ検出部１４は、図５に示すフローチャートにおけるＳ１２１のステップにおいて、評価値が所定の範囲に含まれており汚れ有りの状態を検出した場合、及び、評価値が所定の範囲に含まれておらず汚れ有りの状態を検出しなかった場合、いずれの場合も、その結果を制御部１７に入力してもよい。そして、制御部１７は、入力された結果に基づき最新の状態（汚れ有りの状態か否か）を管理し、管理している最新の状態に応じて、実行部１６を制御してもよい。
【００８３】
その他、上記処理に加えて又は代えて、制御部１７は、汚れ検出部１４による汚れ有りの状態の検出に応じて所定の処理を実行しないように実行部１６を制御した後、非移動対象検出部１３により検出した非移動対象がフレーム内から消えたことを検出されると、非移動対象がフレーム内から消えたことの検出に応じて、所定の処理を再開するよう実行部１６を制御してもよい。
【００８４】
例えば、非移動対象検出部１３は、図５に示すフローチャートにおけるＳ１１９のステップにおいて、繰り返し数が所定の値以上のものがないと判定した場合（Ｓ１１９のＮｏ）、その結果を制御部１７に入力してもよい。そして、制御部１７は、所定の処理を実行しないように実行部１６を制御している時に、繰り返し数が所定の値以上のものがない（非移動対象がない）との入力を非移動対象検出部１３から受付けると、それに応じて、所定の処理を再開するよう実行部１６を制御してもよい。
【００８５】
なお、解析装置１０は、制御部１７の制御により実行部１６の処理が停止している間、その旨をユーザに向けて通知してもよい。また、解析装置１０は、制御部１７の制御により実行部１６の処理が再開すると、その旨をユーザに向けて通知してもよい。通知の手段は特段制限されない。
【００８６】
以上説明した本実施形態によれば、第１の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。また、本実施形態によれば、汚れ有りの状態を検出している間、実行部１６による所定の処理を停止させることができる。
【００８７】
カメラ１１や移動体に付着した汚れであって、カメラ１１で生成した画像データを利用する他の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得るほど大きい汚れに起因した非移動対象がフレーム内に写っている状態で、実行部１６による所定の処理を実行すると、画像解析の精度の悪化に起因して、誤動作を行う恐れがある。例えば、非移動対象を移動体の周囲に存在する対象物と誤判定し、不要なタイミングでブレーキを掛けたり、誤って認識している対象物を回避するためステアリングを制御（例：左方向への移動等）したりする恐れがある。結果、後続車との衝突や、左右に位置する対象物（例：車など）との衝突等の他の事故を引き起こし得る。
【００８８】
本実施形態によれば、汚れ有りの状態を検出している間、実行部１６による所定の処理を停止させることができるので、このような不都合を回避することができる。
【００８９】
また、汚れ有りの状態でなくなったこと（評価値が所定の範囲から外れたこと）を検出すると、当該検出に応じて実行部１６による処理を再開できる。このため、ユーザによる再開指示操作などを不要とした、ユーザフレンドリーな構成とすることができる。
【００９０】
＜第３の実施形態＞
本実施形態の移動体は、自動車である。本実施形態の解析装置１０のカメラは、自動車のフロントガラス越しに自動車の外部を撮影するよう設置される。この場合、フロントガラスに付着した汚れも、非移動対象として検出される。そして、その汚れの度合いにより、汚れ有りの状態が検出される場合がある。
【００９１】
本実施形態の解析装置１０は、汚れ有りの状態を検出すると、自動車のフロントガラスに取り付けらえたワイパーを作動させる信号を出力する。このような本実施形態によれば、仮に汚れがフロントガラスに付着している場合、ユーザによる作業なしで、汚れ有りの状態を解消することができる。
【００９２】
次に、本実施形態の構成について詳細に説明する。図７に、本実施形態の解析装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、解析装置１０は、カメラ１１と、判断部１２と、非移動対象検出部１３と、汚れ検出部１４と、報知部１５と、作動信号出力部１８とを有する。なお、本実施形態の解析装置１０は、さらに、実行部１６及び制御部１７を有してもよい。カメラ１１、判断部１２、非移動対象検出部１３、汚れ検出部１４、報知部１５、実行部１６及び制御部１７の構成は、第１及び第２の実施形態と同様である。以下、作動信号出力部１８の構成について説明する。
【００９３】
上述の通り、本実施形態の移動体は自動車である。そして、カメラ１１は、自動車のフロントガラス越しに自動車の外部を撮影するよう設置される。図８に、カメラ１１を有する解析装置１０の設置例を示す。
【００９４】
図８は、自動車のフロントガラス２０を前方から見た平面模式図である。解析装置１０は、フロントガラス２０の真ん中上方に取り付けられている。なお、当該設置例はあくまで一例であり、これに限定されない。
【００９５】
作動信号出力部１８は、汚れ検出部１４が汚れ有りの状態を検出すると、フロントガラスに取り付けられたワイパーを作動させる信号を出力する。当該信号は、自動車の所定の部位の動作を制御する制御装置に入力される。当該制御装置は、少なくとも、フロントガラスに取り付けられたワイパーの動作を制御（作動、停止の制御等）するよう構成されている。制御装置は、作動信号出力部１８からワイパーを作動させる信号を入力されると、当該信号に応じて、ワイパーを作動させる。
【００９６】
以上説明した本実施形態によれば、第１及び第２の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。また、本実施形態によれば、汚れ有りの状態の検出に応じて、自動車（移動体）のフロントガラスに取り付けられたワイパーを作動させることができる。このため、ユーザによる作業なしで、汚れ有りの状態を解消することも可能となる。
【００９７】
＜第４の実施形態＞
本実施形態の汚れ検出部１４は、非移動対象の大きさに加えて、フレーム内の位置、及び／又は、フレーム内の分布を用いて視野状態を評価する点で、第１乃至第３の実施形態と異なる。
【００９８】
本実施形態の機能ブロック図の一例は、第１乃至第３の実施形態と同様である。カメラ１１、判断部１２、非移動対象検出部１３、報知部１５、実行部１６、制御部１７及び作動信号出力部１８の構成は、第１乃至第３の実施形態と同様である。以下、汚れ検出部１４の構成について説明する。
【００９９】
汚れ検出部１４は、非移動対象の大きさに加えて、フレーム内の位置、及び／又は、フレーム内の分布（密集の程度）を用いて視野状態を評価し、評価値を算出する。
【０１００】
まず、フレーム内の位置を利用する例を説明する。フレーム内における非移動対象の大きさが同じであっても、非移動対象のフレーム内の位置が異なれば、カメラ１１で生成した画像データを利用する他の処理（例：車線逸脱判定等）に与える影響は異なり得る。そこで、非移動対象の大きさのみならず、フレーム内の位置をも考慮して視野状態を評価することで、精度よく、カメラ１１や移動体に付着した汚れであって、カメラ１１で生成した画像データを利用する所定の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得る汚れを検出することができる。
【０１０１】
例えば、汚れ検出部１４は、フレーム内を複数のエリアに分割し、各エリアに重み付け係数を定めた重み付け情報を保持しておいてもよい。エリアごとの重み付け係数は、上記所定の処理に与える影響に応じて決定される。
【０１０２】
そして、汚れ検出部１４は、上記手法１乃至４のいずれかで算出した評価値に、非移動対象の位置に応じて決定された重み付け係数を掛けた値を評価値としてもよい。なお、非移動対象が複数のエリアに跨っている場合、最も大きい重み付け係数をその非移動対象に適用してもよい。また、複数の非移動対象が存在する場合、非移動対象各々の位置に応じて非移動対象ごとの重み付け係数を特定し、その中の最も大きい重み付け係数を採用してもよい。
【０１０３】
その他、汚れ検出部１４は、例えば非移動対象ごとに上記手法１又は手法４で算出した評価値各々に、非移動対象各々の位置に応じて決定された非移動対象ごとの重み付け係数を掛けた値の合計を、評価値としてもよい。なお、非移動対象が複数のエリアに跨っている場合、最も大きい重み付け係数をその非移動対象に適用してもよい。
【０１０４】
次に、フレーム内の分布（密集の程度）を利用する例を説明する。非移動対象の大きさ（フレーム内の占有割合）が同じであっても、非移動対象が所定の箇所に密集している場合と、フレーム内にまんべんなく分散している場合とでは、カメラ１１で生成した画像データを利用する他の処理（例：車線逸脱判定等）に与える影響は異なり得る。そこで、非移動対象の大きさのみならず、フレーム内の分布をも考慮して視野状態を評価することで、精度よく、カメラ１１や移動体に付着した汚れであって、カメラ１１で生成した画像データを利用する所定の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得る汚れを検出することができる。
【０１０５】
例えば、汚れ検出部１４は、所定の大きさのウインドウを設定し、当該ウインドウをフレーム内で所定方向に所定の移動幅でスキャンさせながら、各ウインドウ位置でウインドウ内の非移動対象の占有割合を算出する。占有割合は、例えば、（ウインドウ内における非移動対象が占有するピクセル数）／（ウインドウに含まれるピクセル数）の式で算出することができる。そして、汚れ検出部１４は、各ウインドウ位置で算出した占有割合の内、最も大きい値を代表値として特定する。代表値が大きいほど、非移動対象が所定の箇所に密集していることを示す。
【０１０６】
汚れ検出部１４は、例えば、上記手法１乃至４のいずれかで算出した評価値が所定の範囲であり、かつ、上記手法で算出した分布の程度（代表値）が所定の範囲である場合に、汚れ有りの状態を検出してもよい。
【０１０７】
以上説明した本実施形態によれば、第１乃至第３の実施形態と同様の作用効果を実現することができる。また、本実施形態によれば、非移動対象の大きさのみならず、フレーム内の位置や分布等にも基づいて汚れ有りの状態を検出できるので、精度よく、カメラ１１や移動体に付着した汚れであって、カメラ１１で生成した画像データを利用する所定の処理（例：車線逸脱判定等）に影響を与え得る汚れを検出することができる。
【０１０８】
＜第５の実施形態＞
まず、本実施形態の概要について説明する。移動体と同じ速度で同じ方向に移動している対象が複数フレームに亘って写っている場合、解析装置１０はこの対象を非移動対象として検出してしまう。そして、誤って汚れ有りの状態を検出してしまう虞がある。本実施形態は、このような不都合の発生を軽減するための手段を備える。
【０１０９】
次に、本実施形態の構成について詳細に説明する。図９に、本実施形態の解析装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、解析装置１０は、カメラ１１と、判断部１２と、非移動対象検出部１３と、汚れ検出部１４と、報知部１５と、属性判定部１９とを有する。なお、本実施形態の解析装置１０は、さらに、実行部１６、制御部１７及び作動信号出力部１８の中の少なくとも１つを有してもよい。カメラ１１、判断部１２、非移動対象検出部１３、汚れ検出部１４、報知部１５、実行部１６、制御部１７及び作動信号出力部１８の構成は、第１乃至第４の実施形態と同様である。以下、属性判定部１９の構成について説明する。
【０１１０】
属性判定部１９は、移動体の周囲に存在する対象物の属性を判定する。そして、属性判定部１９は、カメラが設置される移動体と同等の速度で移動し得る属性を対象（フレームから抽出した対象）が有すると判定した場合には、汚れ検出部１４の評価対象から当該対象を外す。
【０１１１】
その他、属性判定部１９は、移動体に設置されたカメラ１１が撮影したフレーム中に含まれる可能性があり、かつ、移動体と同じ速度で同じ方向に移動する可能性がある所定の対象物（例、自動車、人、自転車等）の画像を用いたパターンマッチングにより、フレームから抽出された対象ごとに属性（例、自動車、人、自転車等、対象の種類）を特定してもよい。そして、属性判定部１９は、フレームから抽出された対象の内、上記所定の対象物と特定された対象を、非移動対象検出部１３による非移動対象の検出処理、及び／又は、汚れ検出部１４による汚れ有りの状態の検出処理から外してもよい。汚れに起因した非移動対象の形状が、このような所定の対象物と同じ形状になる可能性は低いからである。
【０１１２】
本実施形態によれば、移動体と同じ速度で同じ方向に移動している対象が複数フレームに亘って写っている場合であっても、その対象に基づき誤って汚れ有りの状態を検出する不都合を軽減できる。結果、汚れ有りの状態の検出精度を高めることができる。
【０１１３】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成が採用されてもよい。
【符号の説明】
【０１１４】
１Ａ    ＣＰＵ
２Ａ    メモリ
３Ａ    入出力Ｉ／Ｆ
４Ａ    通信装置
５Ａ    カメラ
６Ａ    バス
１０    解析装置
１１    カメラ
１２    判断部
１３    非移動対象検出部
１４    汚れ検出部
１５    報知部
１６    実行部
１７    制御部
１８    作動信号出力部
１９    属性判定部
２０    フロントガラス
１０１  前方車両
１０２−１乃至１０２−４  白線
１０３−１及び１０３−２  街路樹
２００    非移動対象
【図１】
2015215645.tif 000003
【図２】
2015215645.tif 000004
【図３】
2015215645.tif 000005
【図４】
2015215645.tif 000006
【図５】
2015215645.tif 000007
【図６】
2015215645.tif 000008
【図７】
2015215645.tif 000009
【図８】
2015215645.tif 000010
【図９】
2015215645.tif 000011