(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出装置であって、
前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する取得手段と、
互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する第１検出手段と、
前記第１検出手段の処理の対象となった撮影画像のうちの前記第１検出手段で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する記憶手段と、
前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する第２検出手段と、
前記車両の状態に応じて、前記第１検出手段及び前記第２検出手段の一方を選択的に有効化する制御手段と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検出装置において、
前記制御手段は、
前記車両の停車中は、前記第１検出手段を有効化し、
前記車両の走行中は、前記第２検出手段を有効化することを特徴とする物体検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の物体検出装置において、
前記第２検出手段は、前記撮影画像のうちの前記参照画像に対応する領域の近傍の探索範囲を対象に、前記相関領域を探索することを特徴とする物体検出装置。
【請求項４】
請求項３に記載の物体検出装置において、
前記第２検出手段は、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、該物体に関する前記探索範囲のサイズを変更することを特徴とする物体検出装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の物体検出装置において、
前記第２検出手段は、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、該物体に関する前記参照画像のサイズを変更することを特徴とする物体検出装置。
【請求項６】
車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出装置であって、
前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する取得手段と、
互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する第１検出手段と、
前記第１検出手段の処理の対象となった撮影画像のうちの前記第１検出手段で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する記憶手段と、
前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する第２検出手段と、
を備え、
前記第２検出手段は、前記第１検出手段が過去の処理で検出した前記物体を検出できない場合に、該物体を検出する処理を実行することを特徴とする物体検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の物体検出装置において、
前記第２検出手段は、前記第１検出手段が過去の処理で検出した前記物体を検出できず、かつ、前記車両が走行中の場合に、該物体を検出する処理を実行することを特徴とする物体検出装置。
【請求項８】
車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出方法であって、
（ａ）前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する工程と、
（ｂ）第１検出手段が、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）の処理の対象となった撮影画像のうちの前記工程（ｂ）で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する工程と、
（ｄ）第２検出手段が、前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する工程と、
（ｅ）前記車両の状態に応じて、前記第１検出手段及び前記第２検出手段の一方を選択的に有効化する工程と、
を備えることを特徴とする物体検出方法。
【請求項９】
車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出方法であって、
（ａ）前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する工程と、
（ｂ）第１検出手段が、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する工程と、
（ｃ）前記工程（ｂ）の処理の対象となった撮影画像のうちの前記工程（ｂ）で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する工程と、
（ｄ）第２検出手段が、前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する工程と、
を備え、
前記第２検出手段は、前記第１検出手段が過去の処理で検出した前記物体を検出できない場合に、該物体を検出する処理を実行することを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の周辺を移動する物体を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両に設けられたカメラで得られた撮影画像に基づいて車両の周辺を移動する物体を検出する手法として、フレーム相関方式やパターン認識方式などの各種の物体検出方式が提案されている。
【０００３】
フレーム相関方式の１つとして、例えば、オプティカルフロー方式が知られている。オプティカルフロー方式は、複数の撮影画像（フレーム）のそれぞれから特徴点を抽出し、複数の撮影画像間での特徴点の動きを示すオプティカルフローの向きに基づいて物体を検出する（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
また、パターン認識方式の１つとして、例えば、テンプレートマッチング方式が知られている。テンプレートマッチング方式は、検出対象となる物体の外観を示すテンプレート画像をパターンとして予め用意しておき、一つの撮影画像からテンプレート画像に近似する領域を探索することで物体を検出する（例えば、特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９−１４６１５３号公報
【特許文献２】特開２００２−８３２９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
フレーム相関方式は、移動する物体を比較的少ない演算量で検出できるという点で望ましい。しかしながら、フレーム相関方式は、車両が比較的高速に走行するなどの条件下では、物体を検出することが難しいといった問題がある。
【０００７】
他方、パターン認識方式は、一つの撮影画像から物体を検出することができるため、車両の走行状態に依存せずに物体を検出できるという点で望ましい。しかしながら、パターン認識方式は、検出対象となる物体のパターンを予め用意しておく必要があり、パターンが用意されていない物体については検出できないといった問題がある。
【０００８】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、一つの物体検出方式では検出が難しい条件下でも物体を検出することができる技術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】
【０００９】
上記課題を解決するため、請求項１の発明は、車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出装置であって、前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する取得手段と、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する第１検出手段と、前記第１検出手段の処理の対象となった撮影画像のうちの前記第１検出手段で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する記憶手段と、前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する第２検出手段と、前記車両の状態に応じて、前記第１検出手段及び前記第２検出手段の一方を選択的に有効化する制御手段と、を備えている。
【００１１】
また、請求項２の発明は、請求項１に記載の物体検出装置において、前記制御手段は、前記車両の停車中は、前記第１検出手段を有効化し、前記車両の走行中は、前記第２検出手段を有効化する。
【００１２】
また、請求項３の発明は、請求項１または２に記載の物体検出装置において、前記第２検出手段は、前記撮影画像のうちの前記参照画像に対応する領域の近傍の探索範囲を対象に、前記相関領域を探索する。
【００１３】
また、請求項４の発明は、請求項３に記載の物体検出装置において、前記第２検出手段は、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、該物体に関する前記探索範囲のサイズを変更する。
【００１４】
また、請求項５の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載の物体検出装置において、前記第２検出手段は、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、該物体に関する前記参照画像のサイズを変更する。
【００１５】
また、請求項６の発明は、車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出装置であって、前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する取得手段と、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する第１検出手段と、前記第１検出手段の処理の対象となった撮影画像のうちの前記第１検出手段で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する記憶手段と、前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する第２検出手段と、を備え、前記第２検出手段は、前記第１検出手段が過去の処理で検出した前記物体を検出できない場合に、該物体を検出する処理を実行する。
【００１６】
また、請求項７の発明は、請求項６に記載の物体検出装置において、前記第２検出手段は、前記第１検出手段が過去の処理で検出した前記物体を検出できず、かつ、前記車両が走行中の場合に、該物体を検出する処理を実行する。
【００１７】
また、請求項８の発明は、車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出方法であって、（ａ）前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する工程と、（ｂ）第１検出手段が、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）の処理の対象となった撮影画像のうちの前記工程（ｂ）で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する工程と、（ｄ）第２検出手段が、前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する工程と、（ｅ）前記車両の状態に応じて、前記第１検出手段及び前記第２検出手段の一方を選択的に有効化する工程と、を備えている。
また、請求項９の発明は、車両の周辺を移動する物体を検出する物体検出方法であって、（ａ）前記車両の周辺を撮影するカメラの撮影画像を時間的に連続して取得する工程と、（ｂ）第１検出手段が、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて、前記物体を検出する工程と、（ｃ）前記工程（ｂ）の処理の対象となった撮影画像のうちの前記工程（ｂ）で検出された前記物体に係る領域を参照画像として記憶する工程と、（ｄ）第２検出手段が、前記撮影画像のうちの前記参照画像と相関性のある相関領域を探索することで、前記物体を検出する工程と、を備え、前記第２検出手段は、前記第１検出手段が過去の処理で検出した前記物体を検出できない場合に、該物体を検出する処理を実行する。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１ないし９の発明によれば、第２検出手段は、第１検出手段で検出された物体に係る領域を参照画像として用い、撮影画像のうちから参照画像と相関性のある相関領域を探索することで物体を検出する。このため、第１検出手段の方式では検出が難しい条件下でも物体を検出することができる。また、参照画像を予め用意することなく、様々な種類の物体を検出することができる。
【００１９】
また、特に請求項１及び８の発明によれば、車両の状態に応じて第１検出手段及び第２検出手段の一方を選択的に有効化することで、第１検出手段の方式では検出が難しい車両の状態においても物体を検出することができる。
【００２０】
また、特に請求項２の発明によれば、車両の走行中において第２検出手段を有効化することで、第１検出手段の方式では検出が難しい車両の走行中においても物体を検出することができる。
【００２１】
また、特に請求項３の発明によれば、撮影画像のうちの参照画像に対応する領域の近傍の探索範囲を対象に相関領域を探索するため、物体を検出するための演算量を少なくすることができる。
【００２２】
また、特に請求項４の発明によれば、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて物体に関する探索範囲のサイズを変更するため、車両に対して相対的に移動する物体を精度よく検出することができる。
【００２３】
また、特に請求項５の発明によれば、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて物体に関する参照画像のサイズを変更するため、車両に対して相対的に移動する物体を精度よく検出することができる。
【００２４】
また、特に請求項６及び９の発明によれば、第１検出手段で検出ができなくなった物体を検出することができる。
【００２５】
また、特に請求項７の発明によれば、車両が走行することで第１検出手段で検出ができなくなった物体を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、物体検出システムの概略構成を示す図である。
【図２】図２は、物体検出システムが利用される場面の一例を示す図である。
【図３】図３は、第１の実施の形態の物体検出部の構成を示す図である。
【図４】図４は、車載カメラで取得された撮影画像の一例を示す図である。
【図５】図５は、車載カメラで取得された撮影画像の一例を示す図である。
【図６】図６は、車載カメラで取得された撮影画像の一例を示す図である。
【図７】図７は、検出結果が重畳された撮影画像の一例を示す図である。
【図８】図８は、オプティカルフロー方式の概要を説明する図である。
【図９】図９は、テンプレートマッチング方式の概要を説明する図である。
【図１０】図１０は、自車両と自車両の周辺の物体との関係を示す図である。
【図１１】図１１は、第１の実施の形態の物体検出処理の流れを示す図である。
【図１２】図１２は、撮影画像に設定された検出領域を示す図である。
【図１３】図１３は、撮影画像に設定された探索範囲を示す図である。
【図１４】図１４は、テンプレート画像及び探索範囲のサイズを示す図である。
【図１５】図１５は、第２の実施の形態の物体検出処理の流れを示す図である。
【図１６】図１６は、第３の実施の形態の物体検出部の構成を示す図である。
【図１７】図１７は、第３の実施の形態の物体検出処理の流れを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。
【００２８】
＜１．第１の実施の形態＞
＜１−１．全体構成＞
図１は、本実施の形態の物体検出システム１０の概略構成を示す図である。物体検出システム１０は、自動車などの車両に搭載されて当該車両の周辺を移動する物体を検出し、物体を検出した場合はその検出結果をユーザに示す機能を有している。物体検出システム１０は、例えば、車両の前方の領域を示す画像を表示するブラインドコーナモニタシステムである。以下、物体検出システム１０が搭載される車両を「自車両」という。
【００２９】
物体検出システム１０は、自車両の周辺を撮影して撮影画像を得る車載カメラ１と、車載カメラ１で得られた撮影画像を処理する画像処理部２と、画像処理部２で処理された撮影画像を表示する表示装置３とを備えている。車載カメラ１は、自車両の前方の領域を所定の周期（例えば、１／３０秒）で撮影するフロントカメラである。また、表示装置３は、自車両の車室内におけるユーザ（主にドライバ）が視認可能な位置に配置され、各種の情報を表示するディスプレイである。
【００３０】
また、物体検出システム１０は、システム全体を統括的に制御するシステム制御部５と、ユーザが操作可能な操作部６とを備えている。システム制御部５は、ユーザの操作部６の操作に応答して、車載カメラ１、画像処理部２及び表示装置３を起動し、自車両の前方の様子を示す撮影画像を表示装置３に表示させる。これにより、ユーザは、見通しの悪い交差点に差し掛かった場合などの所望のタイミングに操作部６を操作することで、自車両の前方の様子を略リアルタイムに確認できる。
【００３１】
図２は、物体検出システム１０が利用される場面の一例を示す図である。図２に示すように車載カメラ１は、自車両９の前端に設けられ、その光軸１１は自車両９の直進方向に向けられている。車載カメラ１のレンズには魚眼レンズが採用され、車載カメラ１は１８０度以上の画角θを有している。このため、車載カメラ１を利用することで、自車両９の前方に広がる左右方向に１８０度以上の領域を撮影することが可能である。図２に示すように、自車両９が交差点に差し掛かった場合においては、車載カメラ１は、自車両９の前方左側又は前方右側に存在する他の車両８や歩行者などの物体を撮影することができる。
【００３２】
図１に戻り、画像処理部２は、このようにして車載カメラ１で取得された撮影画像に基づいて自車両に接近する物体を検出する。画像処理部２は、画像取得部２１、物体検出部２２、画像出力部２３及び記憶部２４を備えている。
【００３３】
画像取得部２１は、車載カメラ１からアナログの撮影画像を所定の周期（例えば、１／３０秒）で時間的に連続して取得し、取得した撮影画像をデジタルの撮影画像に変換（Ａ／Ｄ変換）する。画像取得部２１が処理した一の撮影画像は、映像信号の一のフレームとなる。
【００３４】
物体検出部２２は、例えば、画像処理機能を有するＬＳＩなどのハードウェア回路である。物体検出部２２は、画像取得部２１が周期的に取得する撮影画像（フレーム）に基づいて物体を検出する。物体検出部２２は、物体を検出した場合は、検出した物体に係る情報を撮影画像に重畳する。
【００３５】
画像出力部２３は、物体検出部２２によって処理された撮影画像を、表示装置３に出力する。これにより、検出した物体に係る情報を含む撮影画像が表示装置３に表示される。
【００３６】
記憶部２４は、物体検出部２２が実行する画像処理に用いる各種のデータを記憶する。
【００３７】
また、画像処理部２には、システム制御部５を介して、自車両に設けられる車速センサ７から自車両の速度を示す車速信号が入力される。物体検出部２２は、この車速信号に基づいて物体検出方式を変更するようになっている。
【００３８】
＜１−２．物体検出部＞
図３は、物体検出部２２の構成を詳細に示す図である。図に示すように、物体検出部２２は、第１検出部２２ａ、第２検出部２２ｂ、結果重畳部２２ｃ及び方式制御部２２ｄを備えている。これらは、物体検出部２２が備える機能の一部である。
【００３９】
第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂは、撮影画像に基づいて物体を検出する。第１検出部２２ａと第２検出部２２ｂとでは、物体検出方式が異なっている。第１検出部２２ａは、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像（フレーム）を用いて物体を検出するフレーム相関方式の１つであるオプティカルフロー方式で物体を検出する。一方、第２検出部２２ｂは、一つの撮影画像（フレーム）を用いて該撮影画像のうちの参照画像と相関性のある相関領域を探索することで物体を検出するパターン認識方式の１つであるテンプレートマッチング方式で物体を検出する。
【００４０】
方式制御部２２ｄは、第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂの一方を選択的に有効化する。方式制御部２２ｄは、外部から入力される車速信号に基づいて自車両が走行中か停車中かを判定し、その判定結果に応じて第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂのいずれかを有効化する。すなわち、方式制御部２２ｄは、自車両の走行状態に応じて物体検出部２２で実行する物体検出方式を変更することになる。
【００４１】
結果重畳部２２ｃは、第１検出部２２ａまたは第２検出部２２ｂによる物体の検出結果を撮影画像に重畳する。結果重畳部２２ｃは、物体が存在する方向を示すマークを撮影画像に重畳する。
【００４２】
図４、図５及び図６は、車載カメラ１で時系列的に取得された複数の撮影画像ＳＧの例を示している。図４の撮影画像が最も古く、図６の撮影画像が最も新しい。図４から図６の撮影画像ＳＧそれぞれには、自車両に接近する同一の物体を示す物体像Ｔが含まれている。第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂは、このような撮影画像ＳＧに基づいて、自車両に接近する物体を検出する。この処理で物体が検出された場合は、図７に示すように、結果重畳部２２ｃが当該物体が存在する方向を示すマークＭを撮影画像ＳＧに重畳する。このような撮影画像ＳＧが表示装置３に表示されるため、ユーザは、自車両に接近する物体がいずれの方向に存在するかを容易に把握できることになる。
【００４３】
以下、第１検出部２２ａが実行するオプティカルフロー方式、及び、第２検出部２２ｂが実行するテンプレートマッチング方式それぞれの概要について説明する。
【００４４】
図８は、オプティカルフロー方式の概要を説明する図である。オプティカルフロー方式では、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像（フレーム）のそれぞれから特徴点ＦＰが抽出され、複数の撮影画像間での特徴点ＦＰの動きを示すオプティカルフローの向きに基づいて物体が検出される。図８に示す検出領域ＯＡは、撮影画像においてオプティカルフロー方式の処理の対象となる領域である。
【００４５】
オプティカルフロー方式では、まず、ハリスオペレータなどの周知の手法により、直近に得られた撮影画像の検出領域ＯＡにおける特徴点（際立って検出できる点）ＦＰが抽出される（ステップＳＴ１）。これにより、物体像Ｔのコーナー（エッジの交点）などを含む複数の点が特徴点ＦＰとして抽出される。
【００４６】
次に、このように直近の撮影画像から抽出された特徴点ＦＰと、過去の撮影画像から抽出された特徴点ＦＰとが対応づけされる。過去の撮影画像の特徴点ＦＰは、記憶部２４に記憶されている。そして、対応する２つの特徴点ＦＰそれぞれの位置に基づいて、特徴点ＦＰの動きを示すベクトルであるオプティカルフローが導出される（ステップＳＴ２）。
【００４７】
このように導出されたオプティカルフローは、右向きのオプティカルフローＯＰ１と、左向きのオプティカルフローＯＰ２とが存在する。図４から図６に示すように、自車両に接近する物体の物体像Ｔは内向き（撮影画像ＳＧの左右端部から中央側への向き）に移動する。逆に、背景などの像は停止、あるいは、外向き（撮影画像ＳＧの中央から左右端部側への向き）に移動する。
【００４８】
このため、接近する物体に対応するオプティカルフローとして、内向きのオプティカルフローのみが抽出される（ステップＳＴ３）。具体的には、検出領域ＯＡが撮影画像の左側の場合は右向きのオプティカルフローＯＰ１のみが抽出され、検出領域ＯＡが撮影画像の右側の場合は左向きのオプティカルフローＯＰ２のみが抽出される。図８では、右向きのオプティカルフローＯＰ１のみが抽出されている。
【００４９】
そして、抽出されたオプティカルフローＯＰ１のうち近接するもの同士がグループ化される。このようなオプティカルフローＯＰ１のグループが、物体として検出される。物体の位置を示す座標データは、当該グループの座標データが利用される。
【００５０】
図９は、テンプレートマッチング方式の概要を説明する図である。テンプレートマッチング方式では、参照画像となる物体の外観を示すテンプレート画像ＴＧを用い、一つの撮影画像（フレーム）からテンプレート画像ＴＧと近似する相関領域ＭＡを探索することで、物体が検出される。図９に示す探索範囲ＳＡは、撮影画像においてテンプレートマッチング方式の処理の対象となる領域である。
【００５１】
まず、テンプレート画像ＴＧを用いて探索範囲ＳＡが走査され、テンプレート画像ＴＧと相関性のある領域が探索される。具体的には、探索範囲ＳＡ中においてテンプレート画像ＴＧと同サイズの評価領域が選択され、評価領域とテンプレート画像ＴＧとの相関の程度（類似の程度）を示す評価値が導出される。この評価値としては、ＳＡＤ（画素値の差の絶対値の合計）や、ＳＳＤ（画素値の差の二乗の合計）などの周知の評価値を用いることができる。そして、探索範囲ＳＡ中の全体にわたって評価領域の位置を徐々にずらしながら、このような評価値の導出が繰り返される。
【００５２】
このような走査において、評価値が所定の閾値よりも低くなる評価領域がある場合は、そのような評価領域のうち評価値が最も低い領域が、物体として検出される。すなわち、テンプレート画像ＴＧに最も相関性の高い相関領域ＭＡが、物体として検出される。物体の位置を示す座標データは、当該相関領域ＭＡの座標データが利用される。
【００５３】
上述したオプティカルフロー方式は、小さな特徴点の動きで物体を検出できるため、テンプレートマッチング方式と比較して遠方の物体を検出することができる。また、オプティカルフロー方式は、テンプレート画像が不要であるため、様々な種類の物体を検出できるとともに、テンプレート画像のためのデータベース等が不要である。さらに、オプティカルフロー方式は、画像の走査が不要であるため、比較的少ない演算量で物体を検出することができるといった長所がある。
【００５４】
しかしながら一方で、オプティカルフロー方式は、自車両の走行状態に依存し、自車両の速度が大きくなるほど物体の検出が難しくなるという短所がある。
【００５５】
図１０は、自車両９と自車両の周辺を移動する物体８１,８２との関係を示す図である。図１０では、２つの物体８１，８２は、自車両９に接近しており、同一の速度ベクトルＶ２で図中右向きに移動している。前述のように、オプティカルフロー方式では、自車両９に接近する物体を検出するために、内向きのオプティカルフローのみが抽出される。ある物体に係るオプティカルフローが内向きとなるのは、当該物体の自車両９に対する相対的な速度ベクトルが、車載カメラ１の光軸１１と交わる場合である。
【００５６】
まず、自車両９が停車している場合を想定する。この場合は、物体８１，８２の自車両９に対する相対的な速度ベクトルは、物体８１，８２自体の速度ベクトルＶ２となる。これら速度ベクトルＶ２は車載カメラ１の光軸１１と交わることから、物体８１，８２に係るオプティカルフローは内向きとなる。このため、これらの２つの物体８１，８２を双方ともに検出することができる。
【００５７】
次に、自車両９が速度ベクトルＶ１で走行している場合を想定する。この場合は、物体８１，８２の自車両９に対する相対的な速度ベクトルは、物体８１，８２自体の速度ベクトルＶ２と、自車両９の速度ベクトルＶ１の逆ベクトルＶ３との合成ベクトルＶ４となる。図中の上側の物体８１の合成ベクトルＶ４は車載カメラ１の光軸１１と交わることから、この物体８１については検出することができる。しかしながら、図中の下側の物体８２の合成ベクトルＶ４は車載カメラ１の光軸１１と交わらないため、この物体８２については検出することができなくなる。
【００５８】
このように、オプティカルフロー方式では、自車両９が走行している場合は、本来検出すべき物体を検出できなくなる場合がある。そして、自車両９の速度ベクトルＶ１が大きくなるほど、合成ベクトルＶ４の向きが図中の下側へ向くことになるため、さらに物体を検出することが難しくなる。このように、オプティカルフロー方式は、車両が比較的高速に走行するなどの条件下では、物体を検出することが難しくなる。
【００５９】
このようなオプティカルフロー方式に対して、テンプレートマッチング方式は、一つの撮影画像（フレーム）に基づいて物体を検出できるため、自車両の走行状態に依存せずに物体を検出できるという長所がある。
【００６０】
しかしながら一方で、テンプレートマッチング方式は、ある程度の大きさの物体のみしか検出できないため、オプティカルフロー方式と比較して遠方の物体を検出することができない。また、テンプレートマッチング方式は、テンプレート画像を用意した種類の物体のみしか検出できず、想定外の物体を検出することはできない。さらに、テンプレートマッチング方式は、用意したテンプレート画像ごとに画像の走査が必要であり、比較的多くの演算量が必要となるなどといった短所がある。
【００６１】
本実施の形態の物体検出システム１０の物体検出部２２は、このようなオプティカルフロー方式とテンプレートマッチング方式との双方を併用することで、それぞれの方式の短所を補うようにしている。
【００６２】
具体的には、方式制御部２２ｄが、外部から入力される車速信号に基づいて自車両が走行中か停車中かを判定し、停車中であれば第１検出部２２ａを有効化し、走行中であれば第２検出部２２ｂを有効化する。これにより、自車両が停車中の場合はオプティカルフロー方式で物体が検出され、オプティカルフロー方式では検出が難しい自車両が走行中の場合はテンプレートマッチング方式で物体が検出される。
【００６３】
また、テンプレートマッチング方式で用いるテンプレート画像は、オプティカルフロー方式での検出結果に基づいて物体の実際の外観を示す画像が利用される。これにより、テンプレート画像を予め用意することなく、様々な種類の物体を検出することができるようになっている。
【００６４】
＜１−３．物体検出処理＞
図１１は、画像処理部２が物体を検出する物体検出処理の流れを示す図である。この物体検出処理は、所定の周期（例えば、１／３０秒）で画像処理部２により繰り返し実行される。以下、図３及び図１１を参照して、物体検出処理の流れについて説明する。
【００６５】
まず、画像取得部２１が、車載カメラ１から自車両の前方を示す一の撮影画像（フレーム）を取得する（ステップＳ１１）。以降、この撮影画像を用いて物体を検出する処理がなされる。
【００６６】
次に、物体検出部２２の方式制御部２２ｄが、自車両の状態が走行中か停車中かを判定する（ステップＳ１２）。方式制御部２２ｄは、車速センサ７からの車速信号を受信し、車速信号が示す自車両の速度に基づいて自車両が走行中か停車中かを判定する。
【００６７】
自車両が停車中の場合は（ステップＳ１３にてＮｏ）、方式制御部２２ｄは、第１検出部２２ａを有効化する。これにより、第１検出部２２ａがオプティカルフロー方式で物体を検出する（ステップＳ１４）。
【００６８】
第１検出部２２ａは、図１２に示すように、撮影画像ＳＧの左右の所定位置に検出領域ＯＡ１，ＯＡ２をそれぞれ設定する。そして、第１検出部２２ａは、これら２つの検出領域ＯＡ１，ＯＡ２を対象にして、直近に得られた撮影画像の特徴点と、前回の物体検出処理の対象となった撮影画像の特徴点とに基づいてオプティカルフローを導出する。第１検出部２２ａは、左側の検出領域ＯＡ１では右向き（内向き）のオプティカルフローに基づいて物体を検出し、右側の検出領域ＯＡ２では左向き（内向き）のオプティカルフローに基づいて物体を検出する。
【００６９】
第１検出部２２ａは、このような処理により物体を検出した場合は、検出した物体の座標データを記憶部２４に記憶させる（ステップＳ１５）。さらに、第１検出部２２ａは、処理の対象となった撮影画像（直近の撮影画像）における、検出した物体に係る領域を画像として切り出し、切り出した画像を記憶部２４に記憶させる（ステップＳ１６）。例えば、第１検出部２２ａは、物体を検出する際に用いたオプティカルフローのグループの領域を、画像として切り出す。
【００７０】
このようにして記憶部２４に記憶された画像は、物体の実際の外観を示す物体像を含んでおり、テンプレート画像として利用される。検出した物体の座標データとテンプレート画像とは、当該物体の物体データＯＤとなる。第１検出部２２ａは、複数の物体を検出した場合は、検出した複数の物体それぞれの物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を記憶部２４に記憶させる。次に、処理はステップＳ２２に進む。
【００７１】
一方、自車両が走行中の場合は（ステップＳ１３にてＹｅｓ）、方式制御部２２ｄは、第２検出部２２ｂを有効化する。これにより、第２検出部２２ｂがテンプレートマッチング方式で物体を検出することになる。
【００７２】
第２検出部２２ｂは、まず、記憶部２４に記憶された物体の物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を読み出す。そして、第２検出部２２ｂは、複数の物体に係る物体データＯＤが記憶されている場合は、それら複数の物体のうちから処理の対象となる一の物体を選択する（ステップＳ１７）。
【００７３】
次に、第２検出部２２ｂは、選択した物体の物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を用いて、テンプレートマッチング方式で物体を検出する（ステップＳ１８）。図１３に示すように、第２検出部２２ｂは、直近に得られた撮影画像ＳＧにおけるテンプレート画像ＴＧの位置に対応する領域の近傍に、探索範囲ＳＡを設定する。第２検出部２２ｂは、選択した物体の座標データに基づいてこの探索範囲ＳＡを設定する。なお、図１３では、テンプレート画像ＴＧの位置に対応する領域に符号ＴＧを付している（後述する図１４でも同様。）。
【００７４】
探索範囲ＳＡの縦横の長さは例えばテンプレート画像ＴＧの２倍であり、探索範囲ＳＡの中心はテンプレート画像ＴＧの位置に対応する領域の中心と一致される。第２検出部２２ｂは、この探索範囲ＳＡをテンプレート画像ＴＧを用いて走査し、テンプレート画像ＴＧと相関性のある相関領域を探索することで物体を検出する。
【００７５】
第２検出部２２ｂは、このような処理により物体を検出した場合は、記憶部２４に記憶された物体の物体データＯＤを更新する。すなわち、第２検出部２２ｂは、検出した物体の座標データを用いて、記憶部２４に記憶された座標データを更新する（ステップＳ１９）。さらに、第２検出部２２ｂは、処理の対象となった撮影画像における、検出した物体に係る領域を画像として切り出し、切り出した画像を用いて記憶部２４に記憶されたテンプレート画像を更新する（ステップＳ２０）。例えば、第２検出部２２ｂは、物体を検出する際に探索した相関領域を、画像として切り出す。
【００７６】
なお、テンプレートマッチング方式で検出した物体の座標データが、記憶部２４に記憶された物体の座標データと略同一である場合は、このような物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）の更新を省略してもよい。
【００７７】
第２検出部２２ｂは、このようなテンプレートマッチング方式で物体を検出する処理（ステップＳ１７〜Ｓ２０）を、記憶部２４に物体データＯＤが記憶された物体ごとに実行する。全ての物体についての処理が完了すると（ステップＳ２１にてＹｅｓ）、処理はステップＳ２２へ進む。
【００７８】
ステップＳ２２では、結果重畳部２２ｃが、第１検出部２２ａまたは第２検出部２２ｂによる物体の検出結果を表示用の撮影画像に重畳する。結果重畳部２２ｃは、記憶部２４に記憶された物体データＯＤを読み出し、座標データに基づいて、物体の物体像の位置を把握する。そして、結果重畳部２２ｃは、物体像の位置が撮影画像の左側の場合は左方向を示すマーク、物体像の位置が撮影画像の右側の場合は右方向を示すマークをそれぞれ撮影画像に重畳する。このようにして、マークが重畳された撮影画像は、画像出力部２３から表示装置３に出力され、表示装置３において表示されることになる。
【００７９】
以上のように、物体検出システム１０においては、画像取得部２１が自車両の周辺を撮影する車載カメラ１の撮影画像を時間的に連続して取得する。第１検出部２２ａは、互いに異なる時点に取得された複数の撮影画像を用いて物体を検出し、処理の対象となった撮影画像のうち検出された物体に係る領域をテンプレート画像として記憶部２４に記憶する。そして、第２検出部２２ｂは、一つの撮影画像を用いて該撮影画像のうちのテンプレート画像と相関性のある相関領域を探索することで物体を検出する。
【００８０】
第１検出部２２ｃが、オプティカルフロー方式で物体を検出するため、上述したオプティカルフロー方式の長所を活かして、物体を検出することができる。そして、第２検出部２２ｂが、オプティカルフロー方式で検出された物体に係る領域をテンプレート画像として用いてテンプレートマッチング方式で物体を検出するため、オプティカルフロー方式では検出が難しい条件下でも物体を検出することができる。また、テンプレート画像は物体の実際の外観を示すため、テンプレート画像を予め用意する必要がなく、想定外の物体を含む様々な種類の物体を検出することができる。また、一つの物体に関してテンプレート画像は一つのみであるため、テンプレートマッチング方式で物体を検出したとしても比較的演算量を少なくすることができる。
【００８１】
また、方式制御部２２ｄは、自車両の走行状態に応じて第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂの一方を選択的に有効化する。すなわち、方式制御部２２ｄは、自車両の停車中は第１検出部２２ａを有効化し、自車両の走行中は第２検出部２２ｂを有効化する。このように、自車両の走行中において第２検出部２２ｂを有効化することで、第１検出部２２ａのオプティカルフロー方式では検出が難しい自車両の走行中においても、物体を検出することができる。
【００８２】
また、第２検出部２２ｂは、撮影画像のうちのテンプレート画像に対応する領域の近傍の探索範囲ＳＡを対象に相関領域を探索することで物体を検出する。このため、撮影画像の全体を対象とするよりも、物体を検出するための演算量を少なくすることができる。
【００８３】
＜２．第２の実施の形態＞
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態の物体検出システム１０の構成及び処理は第１の実施の形態と略同様であるため、以下、第１の実施の形態との相違点を中心に説明する。
【００８４】
第１の実施の形態においては、同一の物体に関するテンプレート画像、及び、探索範囲のサイズは維持されていた。これに対して、第２の実施の形態では、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、当該物体に関するテンプレート画像、及び、探索範囲のサイズを変更するようになっている。
【００８５】
図４から図６に示すように、自車両に接近する同一の物体を示す物体像Ｔのサイズは時間経過により大きくなっていく。このため、第２の実施の形態の第２検出部２２ｂは、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、図１４に示すように、テンプレート画像ＴＧ、及び、探索範囲ＳＡのサイズを大きくする。これにより、物体像Ｔのサイズの拡大に対応したテンプレートマッチング方式による物体の検出処理を実行することができ、自車両に接近する物体を精度よく検出できる。
【００８６】
図１５は、第２の実施の形態の画像処理部２が物体を検出する物体検出処理の流れを示す図である。この物体検出処理は、所定の周期（例えば、１／３０秒）で画像処理部２により繰り返し実行される。以下、この図を参照して第２の実施の形態の物体検出処理の流れについて説明する。
【００８７】
ステップＳ３１〜Ｓ３６の処理は、図１１のステップＳ１１〜Ｓ１６の処理と同様である。すなわち、画像取得部２１が一の撮影画像（フレーム）を取得し（ステップＳ３１）、方式制御部２２ｄが自車両の走行状態を判定する（ステップＳ３２）。自車両が停車中の場合は（ステップＳ３３にてＮｏ）、第１検出部２２ａがオプティカルフロー方式で物体を検出する（ステップＳ３４）。そして、第１検出部２２ａは、物体を検出した場合は、検出した物体それぞれの物体データＯＤを記憶部２４に記憶させる（ステップＳ３５，Ｓ３６）。次に、処理はステップＳ４４に進む。
【００８８】
一方、自車両が走行中の場合は（ステップＳ３３にてＹｅｓ）、第２検出部２２ｂは、記憶部２４に記憶された物体の物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を読み出す。そして、第２検出部２２ｂは、複数の物体に係る物体データＯＤが記憶されている場合は、それら複数の物体のうちから処理の対象となる一の物体を選択する（ステップＳ３７）。
【００８９】
次に、第２検出部２２ｂは、選択した物体についての処理回数Ｎをインクリメントする（ステップＳ３８）。第２検出部２２ｂは、処理の対象となった物体ごとの処理回数Ｎを内部メモリなどに記憶して管理している。そして、第２検出部２２ｂは、物体検出処理ごとに、処理の対象となった物体の処理回数Ｎに１を加算する（Ｎ＝Ｎ＋１）。物体検出処理は所定の周期で繰り返されることから、この処理回数Ｎは、第２検出部２２ｂが当該物体を対象とした処理の時間に相当する。
【００９０】
次に、第２検出部２２ｂは、撮影画像中に探索範囲ＳＡを設定する。この際、第２検出部２２ｂは、処理回数Ｎに応じて探索範囲ＳＡのサイズを、前回の物体検出処理よりも拡大する（ステップＳ３９）。探索範囲ＳＡの拡大率は、処理回数Ｎを変数とする所定の関数によって決定される。このような関数は、自車両に所定の速度（例えば、３０ｋｍ／ｈ）で接近する一般的な物体の動きに基づいて予め定められている。
【００９１】
次に、第２検出部２２ｂは、この探索範囲ＳＡをテンプレート画像ＴＧを用いて走査し、テンプレート画像ＴＧと相関性のある相関領域を探索することで物体を検出する（ステップＳ４０）。
【００９２】
第２検出部２２ｂは、このような処理により物体を検出した場合は、記憶部２４に記憶された物体の物体データＯＤを更新する。すなわち、第２検出部２２ｂは、検出した物体の座標データを用いて、記憶部２４に記憶された座標データを更新する（ステップＳ４１）。
【００９３】
さらに、第２検出部２２ｂは、撮影画像における検出した物体に係る領域を用いて、記憶部２４に記憶されたテンプレート画像ＴＧを更新する。この際、第２検出部２２ｂは、処理回数Ｎに応じてテンプレート画像ＴＧのサイズを、前回の物体検出処理よりも拡大する（ステップＳ４２）。テンプレート画像ＴＧの拡大率は、処理回数Ｎを変数とする所定の関数によって決定される。このような関数は、自車両に所定の速度（例えば、３０ｋｍ／ｈ）で接近する一般的な物体の動きに基づいて予め定められている。
【００９４】
第２検出部２２ｂは、このような物体を検出する処理（ステップＳ３７〜Ｓ４２）を、記憶部２４に物体データＯＤが記憶された物体ごとに実行する。これにより、物体のそれぞれの処理回数Ｎに応じて定められたサイズのテンプレート画像ＴＧ、及び、探索範囲ＳＡを用いて、テンプレートマッチング方式による物体の検出処理が実行される。全ての物体についての処理が完了すると（ステップＳ４３にてＹｅｓ）、処理はステップＳ４４へ進む。
【００９５】
ステップＳ４４では、結果重畳部２２ｃが、第１検出部２２ａまたは第２検出部２２ｂによる物体の検出結果を表示用の撮影画像に重畳する。
【００９６】
以上のように、第２の実施の形態においては、第２検出部２２ｂは、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、該物体に関する探索範囲ＳＡのサイズを大きくなるように変更する。このため、自車両に接近する物体を精度よく検出することができる。
【００９７】
また、第２検出部２２ｂは、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、該物体に関するテンプレート画像のサイズを大きくなるように変更する。このため、自車両に接近する物体を精度よく検出することができる。
【００９８】
＜３．第３の実施の形態＞
次に、第３の実施の形態について説明する。第３の実施の形態の物体検出システム１０の構成及び処理は第１の実施の形態と略同様であるため、以下、第１の実施の形態との相違点を中心に説明する。
【００９９】
第１の実施の形態においては、自車両の走行中はテンプレートマッチング方式で物体を検出するようになっていた。しかしながら、検出する精度は低くなるものの、自車両の走行中においてもオプティカルフロー方式で物体を検出することは可能である。上述のように、オプティカルフロー方式は、テンプレートマッチング方式と比較して、比較的少ない演算量で物体を検出できるなどの長所がある。このため、第３の実施の形態においては、原則としてオプティカルフロー方式で物体を検出し、オプティカルフロー方式で物体を検出できなかった場合にのみテンプレートマッチング方式で物体を検出するようにしている。
【０１００】
図１６は、第３の実施の形態の物体検出部２２の構成を詳細に示す図である。第３の実施の形態の物体検出部２２は、第１の実施の形態の方式制御部２２ｄに変えて、方式制御部２２ｅを備えている。この方式制御部２２ｅは、所定の条件を満足した場合に第２検出部２２ｂを有効化するようになっている。
【０１０１】
図１７は、第３の実施の形態の画像処理部２が物体を検出する物体検出処理の流れを示す図である。この物体検出処理は、所定の周期（例えば、１／３０秒）で画像処理部２により繰り返し実行される。以下、図１６及び図１７を参照して第３の実施の形態の物体検出処理の流れについて説明する。
【０１０２】
まず、画像取得部２１が、車載カメラ１から自車両の前方を示す一の撮影画像（フレーム）を取得する（ステップＳ５１）。以降、この撮影画像を用いて物体を検出する処理がなされる。
【０１０３】
次に、第１検出部２２ａがオプティカルフロー方式で物体を検出する（ステップＳ５２）。そして、第１検出部２２ａは、物体を検出した場合は、検出した物体それぞれの物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を記憶部２４に記憶させる（ステップＳ５３，Ｓ５４）。
【０１０４】
次に、方式制御部２２ｅは、第１検出部２２ａが今回の物体検出処理で検出した物体と、前回の物体検出処理で検出した物体とを対応付ける。前回の物体検出処理で検出した物体の物体データは、記憶部２４に記憶されている。物体同士の対応付けは、物体それぞれの座標データを参照して、相互の位置関係に基づいて行われる。そして、方式制御部２２ｅは、前回の物体検出処理で検出した物体のうち、今回の物体検出処理で検出した物体と対応付けられなかった物体があるか否かを判定する。すなわち、方式制御部２２ｅは、過去の物体検出処理で検出した物体を、今回の物体検出処理で検出できたか否かを判定する。過去の物体検出処理で検出した物体が全て今回の物体検出処理で検出できた場合は（ステップＳ５５にてＮｏ）、処理はステップＳ６３へ進む。
【０１０５】
また、過去の物体検出処理で検出した物体が今回の物体検出処理で検出できなかった場合は（ステップＳ５５にてＹｅｓ）、次に、方式制御部２２ｄは、車速センサ７からの車速信号に基づいて自車両が走行中か停車中かを判定する（ステップＳ５６）。自車両が停車中の場合は（ステップＳ５７にてＮｏ）、今回の物体検出処理で検出できなくなった物体（以下、「不明物体」という。）は自車両の走行状態とは無関係に検出できなかったものであるため、処理はステップＳ６３へ進む。
【０１０６】
一方、自車両が走行中の場合は（ステップＳ５７にてＹｅｓ）、不明物体は自車両の走行に起因して検出できなくなった可能性がある。このため、方式制御部２２ｅは、第２検出部２２ｂを有効化する。これにより、第２検出部２２ｂがテンプレートマッチング方式で物体を検出する。
【０１０７】
第２検出部２２ｂは、まず、記憶部２４に記憶された不明物体の物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を読み出す。そして、第２検出部２２ｂは、複数の不明物体がある場合は、それら複数の不明物体のうちから処理の対象となる一の不明物体を選択する（ステップＳ５８）。
【０１０８】
次に、第２検出部２２ｂは、選択した不明物体の物体データＯＤ（座標データ及びテンプレート画像）を用いて、テンプレートマッチング方式で物体を検出する（ステップＳ５９）。第２検出部２２ｂは、この処理により物体を検出した場合は、記憶部２４に記憶された当該物体の物体データＯＤを更新する。すなわち、第２検出部２２ｂは、記憶部２４に記憶された当該不明物体に係る座標データ及びテンプレート画像を更新する（ステップＳ６０，Ｓ６１）。
【０１０９】
第２検出部２２ｂは、このようなテンプレートマッチング方式で物体を検出する処理（ステップＳ５８〜Ｓ６１）を、不明物体ごとに実行する。全ての不明物体についての処理が完了すると（ステップＳ６２にてＹｅｓ）、処理はステップＳ６３へ進む。
【０１１０】
ステップＳ６３では、結果重畳部２２ｃが、第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂによる物体の検出結果を表示用の撮影画像に重畳する。
【０１１１】
以上のように、第３の実施の形態においては、第１検出部２２ａが過去の物体検出処理で検出した物体を検出できなかった場合に、第２検出部２２ｂが当該物体を検出する処理を実行する。すなわち、第３の実施の形態の物体検出システム１０は、オプティカルフロー方式で物体を検出できなかった場合に、テンプレートマッチング方式で当該物体を検出する。このため、オプティカルフロー方式で物体を検出できなくなった場合であっても、物体を検出することができる。
【０１１２】
また、第１検出部２２ａが過去の物体検出処理で検出した物体を検出できず、かつ、自車両が走行中の場合に、第２検出部２２ｂが当該物体を検出する処理を実行する。このため、自車両が走行することでオプティカルフロー方式で検出ができなくなった物体を検出することができる。
【０１１３】
＜４．変形例＞
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、この発明は上記実施の形態に限定されるものではなく様々な変形が可能である。以下では、このような変形例について説明する。上記実施の形態及び以下で説明する形態を含む全ての形態は、適宜に組み合わせ可能である。
【０１１４】
第１及び第２の実施の形態においては、自車両の走行／停車に基づいて第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂの一方が有効化されていた。これに対して、自車両の速度に応じて、第１検出部２２ａ及び第２検出部２２ｂの一方が有効化されるようにしてもよい。具体的には、方式制御部２２ｄが、自車両の速度が所定の閾値（例えば、１０ｋｍ／ｈ）未満であれば第１検出部２２ａを有効化し、自車両の速度が所定の閾値以上であれば第２検出部２２ｂを有効化する。
【０１１５】
また、第３の実施の形態においては、自車両が走行中の場合に、第２検出部２２ｂが有効化されていた。これに対して、自車両の速度が所定の閾値（例えば、１０ｋｍ／ｈ）以上の場合に、第２検出部２２ｂが有効化されるようにしてもよい。
【０１１６】
また、上記実施の形態においては、第１検出部２２ａは、オプティカルフロー方式で物体を検出していた。これに対して、第１検出部２２ａは、フレーム間差分法などの他のフレーム相関方式で物体を検出するようにしてもよい。フレーム間差分法は、互いに異なる時点に取得された２つの撮影画像の画素値の差をとり、画素値の差が生じる領域に基づいて物体を検出する手法である。フレーム間差分法を採用する場合には、撮影画像中の道路に対応する領域のみを対象にして処理を行うようにしてもよい。
【０１１７】
また、第２の実施の形態においては、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて当該物体に関するテンプレート画像及び探索範囲のサイズを拡大するようにしていたが、これらのサイズの拡大には限定されない。すなわち、自車両に対して相対的に移動する物体の動きに合わせて、テンプレート画像及び探索範囲のサイズを変更すればよい。例えば、自車両から離間する物体を検出する場合には、同一の物体を対象とした処理の時間に応じて、当該物体に関するテンプレート画像及び探索範囲のサイズを縮小すればよい。
【０１１８】
また、上記実施の形態では、車載カメラ１は、自車両の前方を撮影するフロントカメラであると説明した。これに対して、車載カメラ１は、自車両の後方を撮影するリアカメラ、あるいは、自車両の側方を撮影するサイドカメラなどであってもよい。
【０１１９】
また、上記実施の形態では、物体の検出結果として、検出した物体が存在する方向を示すマークを撮影画像に重畳していたが、検出した物体の物体像を指標などで強調するようにしてもよい。
【０１２０】
また、上記実施の形態で、ハードウェア回路によって実現されるとした機能のうちの一部は、ソフトウェア的に実現されてもよい。
【符号の説明】
【０１２１】
１    車載カメラ
９    自車両
１１    光軸
２２ａ    第１検出部
２２ｂ    第２検出部
２２ｄ    方式制御部
２２ｅ    方式制御部
２４    記憶部
【図１】
0005792091.tif 000002
【図２】
0005792091.tif 000003
【図３】
0005792091.tif 000004
【図４】
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【図５】
0005792091.tif 000006
【図６】
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【図７】
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【図８】
0005792091.tif 000009
【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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