(57)【要約】【課題】演算量を抑えつつ、画像から対象物を検出することができる車両用対象物検出装置を提供する。【解決手段】マッチング処理（Ｓ５）を行って、対象物のテンプレート画像と部分画像との一致度を判定して、対象物を検出する。しかし、対象物別に記憶している全てのテンプレート画像と部分画像との評価値を算出するのではなく、評価値を算出するテンプレート画像の絞り込みと優先度の決定を、Ｓ１〜Ｓ３で決定した場所区分、時間区分、天候区分に基づいて行う（Ｓ４）。絞り込みにより除外されたテンプレート画像については部分画像との評価値を算出しないので、演算量を抑えることができる。【選択図】図２
2015215749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両で用いられ、
車両外部を撮像するカメラ（１０）と、
前記カメラが撮像した画像に対して、前記車両の走行にとって障害となり得る対象物の種類別に、テンプレート画像との一致度を判定するマッチング処理を行って、前記対象物を検出する対象物検出処理部（６１）と、
前記車両の現在の状況が、前記対象物の種類を定めるために区分された複数の状況区分のうちの、どの前記状況区分に属しているかを決定する状況区分決定部（６２）とを備え、
前記対象物検出処理部は、前記状況区分決定部が決定した前記状況区分に基づいて定まる種類の対象物に対して優先して、前記マッチング処理を行うことを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記対象物検出処理部は、前記状況区分決定部が決定した状況区分に基づいて定まる種類の対象物以外の対象物に対しては、前記マッチング処理を行わないことを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
前記状況区分決定部は、前記車両の現在位置が、前記対象物の種類に基づいて区分された複数の場所区分のうち、どの前記場所区分に属しているかを、前記状況区分として決定することを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項において、
前記状況区分決定部は、現在の時間が、前記対象物の種類に基づいて区分された複数の時間区分のうちの、どの前記時間区分に属しているかを決定することを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１項において、
前記状況区分決定部は、現在の天候が、前記対象物の種類に基づいて区分された複数の天候区分のうちの、どの前記天候区分に属しているかを決定することを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項６】
請求項３において、
前記状況区分決定部は、前記対象物の種類に関係する場所区分を示す道路標識または道路標示を前記画像から取得し、取得した道路標識または道路標示に基づいて前記場所区分を決定することを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項７】
請求項３において、
前記状況区分決定部は、前記車両の現在位置と、前記場所区分を備えている道路地図データとに基づいて、前記場所区分を決定することを特徴とする車両用対象物検出装置。
【請求項８】
請求項３において、
前記場所区分には、事故注意区間が含まれており、
前記状況区分決定部は、前記車両の現在位置が、交通事故に注意すべき区間を示した事故注意区間に入っている場合には、前記場所区分が前記事故注意区間であると決定することを特徴とする車両用対象物検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両で用いられ、検出対象として設定された対象物を検出する車両用対象物検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラで撮像した画像を用いて物体を検出する技術が知られている（たとえば、特許文献１）。特許文献１に開示されているように、カメラで撮像した画像を用いて物体を検出するためには、撮像した全体の画像から部分画像を順次切り出し、切り出した部分画像とテンプレート画像との一致度を計算する。一致度が閾値以上であれば、部分画像には、テンプレート画像が示している物体が写っているとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１２３１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
テンプレート画像は物体別に備える必要がある。また、同じ種類の物体であっても、様々な形状がある場合も多いので、一種類の物体に対して複数のテンプレート画像が備えられることもある。したがって、複数種類の物体を認識しようとすると、少なくとも、認識しようとする物体の種類数と同じ数のテンプレート画像が必要であり、認識しようとする物体の種類数よりもずっと多い数のテンプレート画像が必要になる場合もある。
【０００５】
物体認識装置を、検出対象として設定された対象物を検出するために車両で用いる場合、できるだけ短時間で物体検出を行う必要がある。以下、対象物検出のために車両で用いる物体認識装置を、車両用対象物検出装置という。車両の周囲には多くの種類の物体が存在するため、車両用対象物検出装置は、多くの種類の対象物を検出する必要がある。したがって、すべての対象物に対するテンプレート画像と部分画像との一致を判定すると、演算量が膨大になる。
【０００６】
このように、従来、車両用対象物検出装置は、膨大な演算量を短時間で行う必要があることから、処理速度の速い高価な演算装置が必要であるという問題があった。
【０００７】
本発明は、この事情に基づいて成されたものであり、その目的とするところは、演算量を抑えつつ、画像から対象物を検出することができる車両用対象物検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的は独立請求項に記載の特徴の組み合わせにより達成され、また、下位請求項は、発明の更なる有利な具体例を規定する。特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【０００９】
上記目的を達成するための本発明は、車両で用いられ、車両外部を撮像するカメラ（１０）と、カメラが撮像した画像に対して、車両の走行にとって障害となり得る対象物の種類別に、テンプレート画像との一致度を判定するマッチング処理を行って、対象物を検出する対象物検出処理部（６１）と、車両の現在の状況が、対象物の種類を定めるために区分された複数の状況区分のうちの、どの状況区分に属しているかを決定する状況区分決定部（６２）とを備え、対象物検出処理部は、状況区分決定部が決定した状況区分に基づいて定まる種類の対象物に対して優先して、マッチング処理を行うことを特徴とする車両用対象物検出装置である。
【００１０】
本発明によれば、状況区分決定部が決定した状況区分に基づいて定まる種類の対象物に対して優先してマッチング処理を行うことから、優先度の低い対象物に対してマッチング処理を行うことが少なくなるので、演算量を抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態の車両用対象物検出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１の対象物検出処理部６１、状況区分決定部６２が実行する処理を示すフローチャートである。
【図３】図２のステップＳ１の処理を示すフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ１４の処理を示すフローチャートである。
【図５】図２のステップＳ５の処理を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態の対象物検出装置１００の構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施形態で、図３に代えて実行する処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本発明の第１実施形態となる車両用対象物検出装置１（以下、対象物検出装置１）は、図１に示す構成を備える。この対象物検出装置１は図示しない車両に搭載される。対象物検出装置１を搭載した車両を、以下、自車両という。
【００１３】
対象物検出装置１は、カメラ１０、位置検出部２０、無線通信部３０、表示部４０、スピーカ５０、ＥＣＵ６０を備える。
【００１４】
カメラ１０は、車室内などに設置されて、自車両の前方を撮像する。このカメラ１０は、単眼カメラであっても、ステレオカメラであってもよい。
【００１５】
位置検出部２０は、自車両の現在位置を逐次検出する。たとえば、位置検出部２０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）が備える衛星からの電波を受信するＧＮＳＳ受信装置を備えている。このＧＮＳＳ受信装置が受信した信号に基づいて、現在位置を検出する。
【００１６】
無線通信部３０は、公衆通信回線網を利用する広域無線通信により車両外部と無線通信を行い、天候等の種々の情報を受信する。
【００１７】
表示部４０は、自車両の運転者が視認可能な位置に設置されており、表示画面を備える。この表示画面には、ＥＣＵ６０が検出した対象物の存在を知らせる文字や図形が表示される。スピーカ５０は、ＥＣＵ６０が検出した対象物の存在を知らせる音を出力する。
【００１８】
ＥＣＵ６０は、周知のＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを備える。また、ＲＯＭ、ＲＡＭとは別の記憶部６３も備える。記憶部６３は、書き換え可能なＲＯＭであり、例えばフラッシュメモリである。この記憶部６３あるいはＲＯＭには、ＣＰＵが種々の処理を実行するためのプログラムが記憶されている。ＣＰＵは、ＲＡＭの一時記憶機能を利用しつつ、ＲＯＭあるいは記憶部６３に記憶されているプログラムを実行することで、対象物検出処理部６１、状況区分決定部６２として機能する。これら対象物検出処理部６１、状況区分決定部６２が実行する処理は、図２以降を用いて後述する。なお、ＣＰＵが実行する機能の一部または全部を、一つあるいは複数のＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。
【００１９】
また、記憶部６３には、対象物検出装置１が検出すべき物体の特徴量が、物体別に記憶されている。この特徴量は、ＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）や、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）など、画像から物体を検出するために用いられる公知の特徴量である。なお、特徴量は、一つの数値ではなく、複数の数値の組み合わせからなるｎ次元の量である。
【００２０】
検出すべき物体には、車両の走行にとって障害となり得る対象物（以下、単に対象物）と、道路標識、道路標示がある。道路標示、道路標識は、道路やその周辺で用いられている全ての道路標識、道路標示が検出すべき物体ではなく、後述する道路区分を決定することができる予め定められた一部の道路標識、道路標示に限られる。
【００２１】
対象物は、人、犬や猫などのペット、鹿などの野生動物、四輪車、オートバイ、自転車、荷物などであり、予め設定されている。これらの対象物別に、テンプレート画像から予め計算された特徴量が、記憶部６３に記憶されている。また、これらの対象物は、一般物体認識を行うため、１種類の対象物であっても、複数通りのテンプレート画像に基づいて、複数種類の特徴量が記憶されている。一例を挙げると、人については、大人と子供の別に、傘を差している状態と、傘を差していない状態の特徴量などが記憶されている。また、子供については、ランドセルを背負った状態と、ランドセルを背負っていない状態の特徴量なども記憶されている。これらは一例であり、一般物体認識においては、一種類の対象物に対して多くのテンプレート画像が必要である。本実施形態のように、特徴量によりテンプレート画像の特徴を表す場合には、テンプレート画像の数に対応した数の特徴量が記憶部６３に記憶されている。
【００２２】
これに対して、道路標識、道路標示は、同じ種類であれば、形、色、大きさなどは決まっているため、１つの道路標識、道路標示について１つの特徴量のみが記憶されている。特徴量が記憶されている道路標識、道路標示は、場所区分を決定することができる道路標識、道路標示である。場所区分は、対象物の種類や優先度が異なることに基づいて区分されている。場所区分を例示すると、たとえば、市街地、自動車専用道路、山道、通学路などがある。
【００２３】
市街地では、野生動物はほとんど道路に飛び出してくる可能性はないことから、対象物ではない。自動車専用道路では、自転車、犬、猫などのペットは対象物ではない。山道でもペットは対象物ではない。また、通学路では、大人よりも子供の優先度が高い。これらの場所区分を決定することができる道路標識、道路標示を例示すると、道路標識の「自動車専用」、「学校、幼稚園、保育所あり」「通学路」、「動物が飛び出すおそれあり」や、道路標示の「スクールゾーン」などがある。道路標識「自動車専用」は、場所区分を自動車専用道路と決定することができる。道路標識「学校、幼稚園、保育所あり」や道路標示「スクールゾーン」は場所区分を通学路と決定することができる。道路標識「動物が飛び出すおそれあり」は場所区分を山道と決定することができる。補助標識「市内全域」は場所区分を市街地と決定することができる。記憶部６３には、特徴量を記憶した道路標識、道路標示と、場所区分の対応関係も記憶されている。
【００２４】
次に、ＥＣＵ６０が実行する処理を図２以下を用いて説明するＥＣＵ６０は、図２に示す処理を、自車両が前進走行している間、繰り返し実行する。図２において、ステップＳ１〜Ｓ３は状況区分決定部６２が実行する処理であり、ステップＳ４、Ｓ５は対象物検出処理部６１が実行する処理である。
【００２５】
ステップＳ１では、場所区分を決定する。このステップＳ１の処理は図３、図４に詳しく示している。図３に示すように、場所区分決定処理では、まず、ステップＳ１１で、位置検出部２０から現在置を取得する。ステップＳ１２では、有効な場所区分があるか否かを判断する。この判断は、後述するステップＳ１４で場所区分を更新した地点と、ステップＳ１１で取得した現在位置との比較に基づいて行う。たとえば、ステップＳ１４で場所区分を更新した地点からの距離が予め設定された一定距離以下であれば、ステップＳ１４で更新した場所区分は有効であると判断する。
【００２６】
また、ステップＳ１４で場所区分なしと決定している場合には、有効な場所区分はないと判断する。ステップＳ１２の判断結果がＹＥＳであれば、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、現在の場所区分を保持する。
【００２７】
これに対して、ステップＳ１２の判断結果がＮＯであれば、ステップＳ１４に進む。ステップＳ１４では、場所区分更新処理を行う。この場所区分更新処理は、図４に詳しく示す。
【００２８】
図４において、ステップＳ１４１では、カメラ１０が撮像した画像（以下、撮像画像）を取得する。ステップＳ１４２では、場所区分を決定するために予め設定されている道路標識、道路標示のうち、予め設定された最初にマッチングを行う道路標識または道路標示を選択する。
【００２９】
ステップＳ１４３では、ステップＳ１４１で取得した撮像画像から、予め設定された範囲を部分画像として切り出す。ステップＳ１４４では、ステップＳ１４３で切り出した部分画像の特徴量を算出する。特徴量の算出は、記憶部６３に記憶されている特徴量と同じ方法で行う。
【００３０】
ステップＳ１４５では、ステップＳ１４２で選択した道路標識あるいは道路標示に対して記憶部６３に記憶されている特徴量と、ステップＳ１４４で算出した特徴量とから、評価値を算出する。評価値は、２つの特徴量から評価値を算出する公知の方法により算出する。たとえば、ＳＩＦＴにより特徴量を算出している場合には、評価値は、テンプレート画像を記述するｎ次元の特徴量と部分画像を記述するｎ次元の特徴量において、次元別に他方の特徴量と対応している数を求めることで決定する。
【００３１】
ステップＳ１４６では、ステップＳ１４５で算出した評価値が予め設定された閾値以上であるか否かを判断する。この判断がＹＥＳであればステップＳ１４７に進む。ステップＳ１４７では、現在選択している道路標識あるいは道路標示を検出したと決定する。続くステップＳ１４８では、ステップＳ１４７で決定した道路標識あるいは道路標示と、記憶部６３に記憶されている道路標識、道路標示と場所区分との対応関係とを用いて場所区分を更新する。
【００３２】
ステップＳ１４９では、ステップＳ１１で取得した現在位置を、場所区分を更新した地点として記憶する。
【００３３】
ステップＳ１４６で評価値が閾値よりも小さいと判断した場合（Ｓ１４６：ＮＯ）には、ステップＳ１５０に進む。ステップＳ１５０では、次のマッチングを行う道路標識、道路標示があるか否かを判断する。この判断結果がＹＥＳであればステップＳ１５１に進む。ステップＳ１５１では、マッチングを行うテンプレート画像を、次の道路標識または道路標示のテンプレート画像に変更する。その後、前述したステップＳ１４５以下を再び実行する。これにより、ステップＳ１４３で切り出した部分画像が、ステップＳ１５１で更新したテンプレート画像の道路標識あるいは道路標示であるかを判断することになる。
【００３４】
ステップＳ１５０の判断結果がＮＯであればステップＳ１５２に進む。ステップＳ１５２では、直前のステップＳ１４３で切り出した部分画像内には道路標識および道路標示はないとする。続くステップＳ１５３では、部分画像の切り出しが終了したか否かを判断する。この判断がＮＯであれば、ステップＳ１５４に進む。
【００３５】
ステップＳ１５４では、切り出し範囲を更新する。更新後の切り出し範囲は、更新前の切り出し範囲と一部重複し、更新前の切り出し範囲に対して一定方向に一定量ずれた範囲である。一定方向を、ここでは右方向とする。更新前の切り出し範囲が撮像画像の右端に位置している場合には、切り出し範囲を、撮像画像の左端であって、部分画像の大きさだけ上または下にずらした範囲とする。
【００３６】
切り出し範囲を更新したらステップＳ１４３に戻り、更新した切り出し範囲の部分画像内に、道路標識、道路標示があるか否かを判断する。全ての部分画像内に、道路標示、道路が検出できないまま切り出しが終了した場合（Ｓ１５３：ＹＥＳ）には、ステップＳ１５５に進む。ステップＳ１５５では、場所区分なしに決定する。ステップＳ１４９またはステップＳ１５５を実行した場合には、図２のステップＳ２へ進む。
【００３７】
ステップＳ２では、時間区分を決定する。時間区分は、本実施形態では、ＧＮＳＳ受信装置が受信する信号に含まれている航法メッセージを用いて決定する。時間区分も場所区分と同様、対象物の種類や優先度が異なることに基づいて区分されている。時間区分を例示すると、たとえば、一日の中での区分である登下校の時間帯と、登下校の時間帯ではない時間帯とがある。登下校の時間帯であれば、ランドセルを背負った状態の子供の優先度が、ランドセルを背負っていない状態の子供の優先度よりも高くなる。登下校の時間帯ではない時間帯では、反対に、ランドセルを背負った状態の子供の優先度よりも、ランドセルを背負っていない状態の子供の優先度が高くなっている。
【００３８】
ステップＳ３では、天候区分を決定する。天候区分は、本実施形態では、無線通信部３０を介して自車両の外部から取得する天候に基づいて決定する。天候区分も、対象物の種類や優先度が異なることに基づいて区分されている。たとえば、雨天および雪の場合には、傘を差した人のテンプレート画像の優先度を、傘を差していない人のテンプレート画像の優先度よりも高くする。晴天や曇の場合には、反対に、傘を差していない人のテンプレート画像の優先度を、傘を差している人のテンプレート画像の優先度よりも高くする。
【００３９】
ステップＳ４では、ステップＳ１〜Ｓ３で決定した状況区分、すなわち、場所区分、時間区分、天候区分を用いて、対象物の検出に用いるテンプレート画像の絞り込みを行い、さらに、絞り込んだ複数テンプレート画像に対して、優先度の決定を行う。優先度は、ステップＳ１〜Ｓ３で決定した場所区分、時間区分、天候区分から、所定の演算式を用いて演算してもよいし、場所区分、時間区分、天候区分の組み合わせ別に、優先度を予め決定しておいてもよい。
【００４０】
ステップＳ５ではマッチング処理を行う。このマッチング処理では、図５に示す処理を実行する。図５のステップＳ５０１では、カメラ１０から撮像画像を取得する。ステップＳ５０２では、マッチングを行う対象物のうち、ステップＳ４で決定した優先度が最も高い対象物を選択する。
【００４１】
ステップＳ５０３、Ｓ５０４、Ｓ５０５の処理は、図４のステップＳ１４３、Ｓ１４４、Ｓ１４５と同じであり、部分画像を切り出し、その部分画像の特徴量を算出する。そして、その特徴量と、選択中の対象物に対して記憶部６３に記憶されている特徴量とから、評価値を算出する。この評価値は、対象物のテンプレート画像と部分画像との一致度を表している。
【００４２】
ステップＳ５０６では、ステップＳ５０５で算出した評価値が予め設定された閾値以上であるか否かを判断する。この判断がＹＥＳであればステップＳ５０７に進む。ステップＳ５０７では、現在選択している対象物を検出したとする。ステップＳ５０７を実行後は、ステップＳ５０８に進む。
【００４３】
ステップＳ５０８では、部分画像の切り出しが終了したか否かを判断する。図４の場所区分更新処理とは異なり、１つの撮像画像から複数の対象物が検出できる可能性もあるので、ステップＳ５０７で対象物を検出したと決定しても、全ての部分画像を切り出すのである。
【００４４】
ステップＳ５０８の判断結果がＹＥＳであれば、図５の処理を終了し、判断結果がＮＯであればステップＳ５０９に進む。ステップＳ５０９では、切り出し範囲を更新する。このステップＳ５０９の処理は図４のステップＳ１５４の処理と同じである。ステップＳ５０９を実行した後は、ステップＳ５０３に戻り、評価値の算出等を行う。
【００４５】
ステップＳ５０６の判断結果がＮＯであればステップＳ５１０に進む。ステップＳ５１０では、現在選択中の対象物に、別のテンプレート画像があり、その別のテンプレート画像から算出された特徴量が記憶部６３に記憶されているかを判断する。１つの種類の対象物でも、複数種類のテンプレート画像をもとにして複数種類の特徴量が算出されていることもあるので、このステップＳ５１０の判断を行うのである。ステップＳ５１０の判断結果がＹＥＳであればステップＳ５１１に進む。ステップＳ５１１では、選択中の対象物の別の特徴量に変更する。その後、ステップＳ５０５に戻る。
【００４６】
ステップＳ５１０の判断結果がＮＯであればステップＳ５１２に進む。ステップＳ５１２では、次の優先度の対象物があるか否かを判断する。この判断結果がＹＥＳであればステップＳ５１３に進む。ステップＳ５１３では、マッチングを行う対象物を、次に優先度が高い対象物に変更する。その後、ステップＳ５０５に戻る。
【００４７】
ステップＳ５１２の判断で次の対象物がないと判断した場合（Ｓ５１２：ＮＯ）には、ステップＳ５１４に進む。ステップＳ５１４では、現在の部分画像内には対象物はないと決定する。その後、前述したステップＳ５０８に進む。そして、切り出しが終了すれば、マッチング処理は終了する。
【００４８】
マッチング処理の結果、対象物が検出できた場合には、検出できた対象物に応じた処理を行う。たとえば、人が検出できた場合には、撮像画像を表示部４０に表示するとともに、検出した人を枠で囲う等により強調表示する。
【００４９】
＜第１実施形態の効果＞
以上、説明した本実施形態によれば、マッチング処理（Ｓ５）を行って、対象物のテンプレート画像と部分画像との一致度を判定して（Ｓ５０５、Ｓ５０６）、対象物を検出する（Ｓ５０７）。しかし、記憶部６３に対象物別に記憶している全てのテンプレート画像と部分画像との評価値を算出するのではなく、評価値を算出するテンプレート画像の絞り込みと優先度の決定を、状況区分である場所区分、時間区分、天候区分に基づいて行う（Ｓ４）。
【００５０】
絞り込みにより除外されたテンプレート画像については部分画像との評価値を算出しないので、演算量を抑えることができる。また、優先度が高い対象物から順に評価値を算出し（Ｓ５０２、Ｓ５０５、Ｓ５１２、Ｓ５１３）、評価値が閾値以上であれば（Ｓ５０６：ＹＥＳ）、評価値が閾値以上となった部分画像に対して、それよりも優先度の低いテンプレート画像との評価値は算出しない。これによっても、演算量を抑えることができる。
【００５１】
また、本実施形態では、場所区分は、道路標識および道路標示を撮像画像から検出することで決定している（Ｓ１４）。１種類の道路標識あるいは道路標示からは、１つのテンプレート画像に基づく１つの特徴量が定まる。したがって、対象物と同様に、評価値を算出しているが、この評価値を算出する処理は、１種類の対象物に対して複数の特徴量が存在する対象物について評価値を算出するよりも演算量は少ない。この少ない演算量により、対象物の絞り込みができるので、道路標識や道路標示を検出するために評価値を算出しても、演算量を抑えることができる。
【００５２】
＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態を説明する。この第２実施形態以下の説明において、それまでに使用した符号と同一番号の符号を有する要素は、特に言及する場合を除き、それ以前の実施形態における同一符号の要素と同一である。また、構成の一部のみを説明している場合、構成の他の部分については先に説明した実施形態を適用できる。
【００５３】
第２実施形態の対象物検出装置１００は、図６に示すように、外部記憶装置７０を備える。外部記憶装置７０には道路地図データが記憶されている。この道路地図データには、前述した場所区分が予め設定されている。場所区分は、第１実施形態で説明した市街地、自動車専用道路、山道、通学路などに加えて、交通事故に注意すべき区間を意味する事故注意区間も含まれている。事故注意区間は、人との事故に注意すべき区間と、車との事故に注意すべき区間とが区別されている。
【００５４】
そして、第２実施形態の対象物検出装置１００は、図３の処理に代えて、図７に示す処理を実行して場所区分を決定する。図７において、ステップＳ１１１では、位置検出部２０から現在位置を取得する。ステップＳ１１２では、外部記憶装置７０に記憶されている道路地図データを参照して、ステップＳ１１１で取得した現在位置の場所区分を判定する。そして、ステップＳ１１３では、ステップＳ１１２で判定した場所区分を、現在の場所区分に決定する。
【００５５】
このようにして場所区分を決定した後は、第１実施形態と同じようにして時間区分、天候区分を決定し（Ｓ２、Ｓ３）、それら場所区分、時間区分、天候区分に基づいて、テンプレート画像の絞り込みと優先度の決定を行う（Ｓ４）。
【００５６】
なお、場所区分を、人に対する事故注意区間に決定した場合には、人の優先度を車よりも高くし、場所区分を、車に対する事故注意区間に決定した場合には、車の優先度を人よりも高くする。
【００５７】
＜第２実施形態の効果＞
この第２実施形態では、道路地図データと現在位置とから場所区分を決定するので、道路標識や道路標示のテンプレート画像と部分画像とのマッチングを行って場所区分を決定する第１実施形態よりもさらに演算量を抑えることができる。
【００５８】
加えて、次の利点もある。道路標識や道路標示を用いる場合には、場所区分に対応した道路標識や道路標示が存在していないと場所区分を決定することができない。しかし、道路地図データを用いる場合には、全ての地点に対して場所区分を対応させておけば、現在位置が検出できれば、場所区分を決定することができる。
【００５９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、次の変形例も本発明の技術的範囲に含まれ、さらに、下記以外にも要旨を逸脱しない範囲内で種々変更して実施できる。
【００６０】
＜変形例１＞
たとえば、前述の実施形態では、撮像画像の全体を対象として、対象物を検出していたが、撮像画像の一部のみを対象物を検出する範囲としてもよい。
【００６１】
＜変形例２＞
また、ミリ波、レーザなどの電磁波をカメラ１０の撮像範囲に照射して、物体までの距離を検出する距離センサを備え、自車両との距離が一定の物体に限定して、対象物を決定する処理を行ってもよい。この場合の対象物を決定する処理は、距離センサの検出結果から、部分画像を切り出す範囲を決定し、決定した部分画像に対して、図５のステップＳ５０３〜Ｓ５０７、Ｓ５１０〜Ｓ５１４の処理を実行する。
【００６２】
＜変形例３＞
前述の実施形態では、テンプレート画像から予め算出した特徴量を記憶部６３に記憶していたが、テンプレート画像を記憶部６３に記憶しておき、このテンプレート画像と部分画像との一致度を、相互相関値やユークリッド距離などにより計算してもよい。
【００６３】
＜変形例４＞
第１実施形態では、場所区分を更新してから一定距離以下であれば、その場所区分が有効であると判断していた（Ｓ１２）。しかし、これに限られず、場所区分を更新してから通過した交差点の数が一定数以下であれば、場所区分が有効であると判断してもよい。
【００６４】
＜変形例５＞
前述の実施形態では、時間区分として、一日の中での時間帯を区分した例を示したが、平日と休日のように、一日を単位として時間区分を決定してもよい。
【００６５】
＜変形例６＞
前述の実施形態では、状況区分に基づいて、テンプレート画像の絞り込みと、優先度の決定を行っていた（Ｓ４）。しかし、状況区分に基づいて、テンプレート画像の絞り込みと、優先度の決定のいずれか一方のみを行ってもよい。
【００６６】
＜変形例７＞
前述の実施形態では、状況区分として、場所区分、時間区分、天候区分の３つを決定していたが、これら３つの区分のうちいずれか１つ、あるいは２つのみを決定してもよい。
【００６７】
＜変形例８＞
前述の実施形態では、カメラ１０は、車両前方を撮像していたが、車両後方を撮像してもよい。
【００６８】
＜変形例９−１２＞
第２実施形態では、場所区分が設定されている道路地図データを外部記憶装置７０に格納していたが、この道路地図データを車両外部の装置に格納しておき、無線通信部３０を介して、その車両外部の装置から場所区分を取得してもよい（変形例９）。また、事故注意区間が、場所区分のみではなく、時間区分と天候区分も条件として定まるようになっていてもよい（変形例１０）。また、第１実施形態において、道路やその付近に示された事故注意の標識を撮像画像から検出することで、事故注意区間であると決定しもよい（変形例１１）。また、道路標識、道路標示から場所区分を決定することができるようにするとともに、道路地図データからも場所区分を決定できるようにしてもよい（変形例１２）。この場合、道路地図データには、全ての地点に対して場所区分を対応させて置く必要はない。
【符号の説明】
【００６９】
１：車両用対象物検出装置、      １０：カメラ、      ２０：位置検出部、      ３０：無線通信部、      ４０：表示部、      ５０：スピーカ、      ６０：ＥＣＵ、      ６１：対象物検出処理部、      ６２：状況区分決定部、      ６３：記憶部、      ７０：外部記憶装置、      １００：対象物検出装置
【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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