(57)【要約】【課題】より誤認識を少なくした画像認識装置を提供する。【解決手段】カメラ１２と、カメラ１２が撮像した画像についてテンプレートによりパターンマッチングを行い、テンプレートに係る認識対象物であるか否かを認識する対象物認識装置１０とを備え、対象物認識装置１０は、複数種類のテンプレートによりパターンマッチングを行い、複数種類のテンプレートとのパターン一致が判定された場合であって、テンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合は、テンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物であると認識する。これにより、一種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うよりも認識の精度は向上し、誤認識を少なくすることができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段が撮像した物体の画像についてテンプレートによりパターンマッチングを行い、前記テンプレートに係る認識対象物であるか否かを認識する対象物認識手段と、
を備え、
前記対象物認識手段は、複数種類の前記テンプレートによりパターンマッチングを行い、前記物体の画像について複数種類の前記テンプレートとのパターン一致が判定された場合であって、パターン一致が判定された前記テンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合は、前記物体はパターン一致が判定された前記テンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物であると認識する、
画像認識装置。
【請求項２】
前記対象物認識手段は、
前記物体はパターン一致が判定された前記テンプレートの内で前記物体の画像との一致度が最も大きいテンプレートに係る認識対象物であると認識する、
請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記対象物認識手段は、
人工物の認識対象物に係るテンプレートと、非人工物の認識対象物に係るテンプレートとを含んだ複数種類の前記テンプレートによりパターンマッチングを行い、前記物体の画像について前記人工物の認識対象物に係るテンプレートと前記非人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、前記物体は前記人工物の認識対象物であると認識する、
請求項１又は２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記対象物認識手段は、
２種類以上の人工物の認識対象物に係るテンプレートと、１種類の非人工物の認識対象物に係るテンプレートとを含んだ複数種類の前記テンプレートによりパターンマッチングを行い、前記物体の画像について前記２種類以上の人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、前記物体は人工物の認識対象物であると認識する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
前記対象物認識手段は、
パターン一致が判定された前記テンプレートそれぞれの前記物体の画像との一致度が閾値未満である場合は、前記物体の位置には前記物体はパターン一致が判定された前記テンプレートそれぞれに係る認識対象物それぞれが存在しているものと認識する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像認識装置に関し、特に、撮像した物体の画像についてテンプレートによりパターンマッチングを行い、テンプレートに係る認識対象物であるか否かを認識する画像認識装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、暗視装置等で認識対象物ごとにテンプレートを有し、パターンマッチングによりテンプレートに係る認識対象物であるか否かを認識する技術が提案されている。例えば、特許文献１では、車載カメラで周囲を撮影して道路標示、道路標識等の特定画像を認識する際に、車載のＣＣＤカメラで撮影した動画像の一部分に撮影されている所定の画像を抽出して画像部品とし、この部分の画像を複数集めて画像合成した中間画像とテンプレートデータベースの特定画像のデータとを比較することにより、一致したものが見つかったときには認識を終了し、これを認識結果として出力する技術が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−１２３１９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記の技術では、特定の認識対象物に対して撮像した画像から認識対象物の候補を抽出し、その抽出した候補に対して予め学習している認識対象物のモデル（テンプレート）との適合度を計算し、抽出しようとしている認識対象物かどうかを判断しているが、認識対象物や環境によっては誤認識される場合がある。
【０００４】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、より誤認識を少なくした画像認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、物体を撮像する撮像手段と、撮像手段が撮像した物体の画像についてテンプレートによりパターンマッチングを行い、テンプレートに係る認識対象物であるか否かを認識する対象物認識手段と、を備え、対象物認識手段は、複数種類のテンプレートによりパターンマッチングを行い、物体の画像について複数種類のテンプレートとのパターン一致が判定された場合であって、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合は、物体はパターン一致が判定されたテンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物であると認識する画像認識装置である。
【０００６】
この構成によれば、対象物認識手段は、複数種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うため、一種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うよりも認識の精度を向上させることができる。また、物体の画像について複数種類のテンプレートとのパターン一致が判定された場合であって、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合は、当該物体は複数種類のテンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物である可能性があるため、この構成では、当該物体をテンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物として認識することによって、一種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うよりも誤認識を少なくすることができる。
【０００７】
この場合、対象物認識手段は、物体はパターン一致が判定されたテンプレートの内で物体の画像との一致度が最も大きいテンプレートに係る認識対象物であると認識することが好適である。
【０００８】
この構成では、対象物認識手段は、物体はパターン一致が判定されたテンプレートの内で物体の画像との一致度が最も大きいテンプレートに係る認識対象物であると認識するため、より誤認識を少なくすることができる。
【０００９】
一方、対象物認識手段は、人工物の認識対象物に係るテンプレートと、非人工物の認識対象物に係るテンプレートとを含んだ複数種類のテンプレートによりパターンマッチングを行い、物体の画像について人工物の認識対象物に係るテンプレートと非人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、物体は人工物の認識対象物であると認識することが好適である。
【００１０】
物体の画像について人工物の認識対象物に係るテンプレートと非人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、人工物は非人工物に比べて単純な構造であるため、人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性の方が、非人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性よりも高い。そのため、この構成のように、物体の画像について人工物の認識対象物に係るテンプレートと非人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、物体は人工物の認識対象物であると認識することにより、非人工物ではない物体を非人工物として誤認識することを防止することができる。なお、本発明においては、「人工物」には生物又は非生物を問わず、例えば、街路樹、生垣等も含まれるものとする。
【００１１】
この場合、対象物認識手段は、２種類以上の人工物の認識対象物に係るテンプレートと、１種類の非人工物の認識対象物に係るテンプレートとを含んだ複数種類のテンプレートによりパターンマッチングを行い、物体の画像について２種類以上の人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、物体は人工物の認識対象物であると認識することが好適である。
【００１２】
上述のように、人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性の方が、非人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性よりも高いため、この構成のように、物体の画像について２種類以上の人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、物体は人工物の認識対象物であると認識することにより、仮に非人工物の認識対象物に係るテンプレートによってもパターン一致が判定されていたとしても、物体を人工物として認識することができるため、非人工物ではない物体を非人工物として誤認識することを防止することができる。
【００１３】
また、対象物認識手段は、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれの物体の画像との一致度が閾値未満である場合は、物体の位置には物体はパターン一致が判定されたテンプレートそれぞれに係る認識対象物それぞれが存在しているものと認識することが好適である。
【００１４】
パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合であっても、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれの物体の画像との一致度が閾値未満である場合は、当該物体が一つの認識対象物である可能性は低く、当該物体の位置には複数の認識対象物が存在している可能性が高いため、この構成によれば、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれの物体の画像との一致度が閾値未満である場合は、物体の位置には物体はパターン一致が判定されたテンプレートそれぞれに係る認識対象物それぞれが存在しているものと認識することにより、一つの認識対象物のみが存在していると誤認識することを防止することができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の画像認識装置によれば、より誤認識を少なくすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態に係る画像認識装置について添付図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、第１実施形態に係る画像認識装置の構成を示すブロック図である。本実施形態の画像認識装置は、車載用の暗視装置等においてパターンマッチングにより対象物がどのような物であるかを認識するための装置である。図１に示すように、本実施形態の画像認識装置１は、対象物認識装置(対象物認識手段)１０に、カメラ(撮像手段）１２、キャプチャーボード１４及びモニタ２８を備えている。
【００１８】
カメラ１２は、ＣＣＤあるいはＣＭＯＳ等の半導体素子を用いた単眼カメラあるいはステレオカメラであり、１０〜１００ｍｓの周期でフレームごとに前方の画像を取得する。夜間における歩行者等の検知を重視するのであれば、カメラ１２として暗視性能に優れた近赤外線カメラ、遠赤外線カメラを適用することができる。カメラ１２により取得されたフレーム画像は、キャプチャボード１４に送られて、対象物認識装置３０によって処理可能なデータ形式に変換される。
【００１９】
対象物認識装置３０は、ＥＣＵ（Electric  Control  Unit）等のマイクロコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成され、対象物検知部１６、非対象物検知部１８、非対象物排除計算部２４、閾値テーブル格納部２６及びモニタ２８を有している。対象物検知部１６は、テンプレートとして対象物用学習モデル２０を含み、対象物用学習モデル２０によってカメラ１２により撮像された画像のパターンマッチングを行い、対象物であるか否かを認識するためのものである。本実施形態では、対象物として歩行者を設定している。
【００２０】
非対象物検知部１８は、テンプレートとして非対象物用学習モデル２２ａ，２２ｂ，２２ｃ等を含み、非対象物用学習モデル２２ａ〜２２ｃ等によってカメラ１２により撮像された画像のパターンマッチングを行い、非対象物であるか否かを認識するためのものである。本実施形態では、非対象物として街路樹、看板、電柱等の人工物を設定している。
【００２１】
非対象物排除計算部２４は、一つの物体に対して、対象物検知部１６及び非対象物検知部１８のいずれによってもパターン一致が判定された場合に、物体が対象物あるいは非対象物であるのかを認識するためのものである。
【００２２】
閾値テーブル格納部２６は、対象物検知部１６、非対象物検知部１８及び非対象物排除計算部２４が認識に用いる閾値を格納するためのものである。閾値テーブル格納部２６には、後述する面積比閾値Ｔｈｓ、類似度閾値Ｔｈｄｍａｘ、縦サイズ比閾値Ｒｖ、横サイズ比閾値Ｒｈが格納されている。
【００２３】
モニタ２８は、非対象物排除計算部２４の認識結果をユーザに対して表示するためのものである。
【００２４】
次に、図２を参照して、本実施形態の画像認識装置１の動作について説明する。図２は、第１実施形態に係る画像認識装置の動作を示すフロー図である。図２に示すように、画像認識装置１は、カメラ１２からの画像を取得し（Ｓ１０）、キャプチャボード１４によりカメラ１２による撮像画像を変換して取り込む（Ｓ１２）。
【００２５】
対象物認識装置１０の対象物検知部１６は、歩行者検出用のテンプレートである対象物用学習モデル２０にパターンが一致する可能性がある候補をカメラ１２の撮像画像から抽出し（Ｓ１４）、パターンマッチングにより歩行者を検知する（Ｓ１８）。一方、対象物認識装置１０の非対象物検知部１８は、非歩行者検出用のテンプレートである非対象物用学習モデル２２ａ，２２ｂ，２２ｃ等それぞれにパターンが一致する可能性がある候補をカメラ１２の撮像画像から抽出し（Ｓ１６ａ〜Ｓ１６ｎ）、パターンマッチングにより非歩行者＃１〜＃Ｎを検知する（Ｓ２０ａ〜Ｓ２０ｎ）。
【００２６】
図３は、撮像画像上において対象物が認識される場合と誤認識される場合とを示す図である。図３に示すように、道路２００において、対象物用学習モデル２０である歩行者検知用学習モデルＰにより、認識対象物である歩行者１００が正しく認識される場合だけではなく、街路樹１０１や看板１０２までもがパターン一致を判定され、誤認識される場合がある。そこで、本実施形態では、認識対象物と間違って検知しやすい代表的な誤認識対象物（誤検知対象物）の学習モデルをそれぞれ用意して、非歩行者＃１〜＃Ｎを検知する。
【００２７】
図４は対象物用のテンプレートのパターン一致を判定する閾値を示すグラフ図であり、図５は非対象物用のテンプレートのパターン一致を判定する閾値を示すグラフ図である。図４及び５の横軸はテンプレートとの類似度（一致度、識別関数値）であり、縦軸はそれぞれの類似度ごとの一致件数を示す。図４及び５に示すように対象物用及び非対象物用のいずれのテンプレートにおいても、類似度によって対象物用テンプレートで非対象物をパターン一致と判定し、非対象物用テンプレートで対象物をパターン一致と判定してしまう場合があり得る。
【００２８】
図４に示すように対象物用のテンプレートのパターン一致を判定する閾値は、歩行者等の対象物を検出することができる率を高くするために、閾値を低く設定し、街路樹等の非対象物の誤検知を許容する。例えば、図４の例では、対象物の検知率は実線グラフの閾値以上の部分である９０％であり、非対象物の誤検知率は実線グラフの閾値以上の部分に対する破線グラフにおける閾値以上のＥＲで示される部分の割合である１５％となる。
【００２９】
一方、図５に示すように非対象物用のテンプレートのパターン一致を判定する閾値は、街路樹等の非対象物を検出することができる率を低くしても、歩行者等の対象物を誤検知する率を低くするために、閾値を高く設定し、歩行者等の対象物を誤検知しないようにする。例えば、図５の例では、非対象物の検知率は破線グラフの閾値以上の部分である４５％であり、対象物の誤検知率は実線グラフの閾値以上の部分はないために０％となる。
【００３０】
このように対象物用及び非対象物用のテンプレートにおけるパターン一致の閾値を設定すると、図６に示すように、認識対象物である歩行者１００は、対象物用学習モデル２０である歩行者検知用学習モデルＰにより正しく認識される。一方、非対象物である街路樹１０１や看板１０２は、対象物用学習モデル２０である歩行者検知用学習モデルＰにより誤検知されるが、非対象物用学習モデル２２ａ〜２２ｃである街路樹検知用学習モデルＮＰ１や看板検知用学習モデルＮＰ２によっても検知される。
【００３１】
図６及び図７に示すように、対象物用学習モデル２０である歩行者検知用学習モデルＰの検知エリアと、非対象物用学習モデル２２ａ〜２２ｃである看板検知用学習モデルＮＰ２の検知エリアとの重なり合うエリアの面積Ｓと、それぞれの検知エリアの内で面積が小さい方の面積Ｓｍｉｎ（図６及び７の例では看板検知用学習モデルＮＰ２の検知エリアの面積）との比であるＲｓ＝Ｓ／Ｓｍｉｎが、面積比閾値Ｔｈｓ以上であるかを、対象物認識装置１０の非対象物排除計算部２４は閾値テーブル格納部２６を参照しつつ計算する。
【００３２】
図２に示すように、非対象物排除計算部２４は、Ｒｓ≧Ｔｈｓとなる対象物用学習モデル２０に重なり合う非対象物用学習モデル２２ａ等が２組以上ある場合は、当該物体は非歩行者と確定し、その旨をモニタ２８に出力する（Ｓ２２ａ、Ｓ２４）。一方、非対象物排除計算部２４は、Ｒｓ≧Ｔｈｓとなる対象物用学習モデル２０に重なり合う非対象物用学習モデル２２ａ等がない場合は、当該物体は歩行者と確定し、その旨をモニタ２８に出力する（Ｓ２２ａ、Ｓ３０）。
【００３３】
非対象物排除計算部２４は、Ｒｓ≧Ｔｈｓとなる対象物用学習モデル２０に重なり合う非対象物用学習モデル２２ａ等が１組だけある場合は、閾値テーブル格納部２６を参照しつつ、対象物の検知エリアと非対象物の検知エリアとの縦サイズ比が１．０±縦サイズ閾値Ｒｖであり、かつ、対象物の検知エリアと非対象物の検知エリアとの横サイズ比が１．０±横サイズ閾値Ｒｈである場合であるか否かを計算する（Ｓ２６）。もし、１．０±Ｒｖかつ１．０±Ｒｈでない場合は、非対象物排除計算部２４は、当該物体をそれぞれ別々の対象物及び非対象物であると判断し、非対象物用学習モデル２２ａ等の検知エリアの物体を非歩行者と判定し（Ｓ２８、Ｓ２４）、対象物用学習モデル２０の検知エリアの物体を歩行者と判定して（Ｓ２８、Ｓ３０）、その旨をモニタ２８に出力する。
【００３４】
１．０±Ｒｖかつ１．０±Ｒｈである場合は、非対象物排除計算部２４は、閾値テーブル格納部２６を参照しつつ計算を行い、対象物用学習モデル２０の類似度Ｉｔと非対象物用学習モデル２２ａ等の類似度Ｉｎｔとの差Ｄｉ＝|Ｉｔ−Ｉｎｔ|が、Ｄｉ≦類似度閾値Ｔｈｄｍａｘであれば、非対象物用学習モデル２２ａ等の類似度を優先し、当該物体を非歩行者と判定して（Ｓ３２、Ｓ２４）、その旨をモニタ２８に出力する。
【００３５】
一方、非対象物排除計算部２４は、Ｄｉ＞Ｔｈｄｍａｘの場合は（Ｓ３２）、対象物用学習モデル２０の類似度Ｉｔと非対象物用学習モデル２２ａ等の類似度Ｉｎｔとを比較し、Ｉｔ＞Ｉｎｔである場合は当該物体を歩行者と判定し（Ｓ３６、Ｓ３０）、Ｉｔ＜Ｉｎｔである場合は当該物体を非歩行者と判定して（Ｓ３４、Ｓ２４）、その旨をモニタ２８に出力する。
【００３６】
本実施形態によれば、対象物認識装置１０は、複数種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うため、一種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うよりも認識の精度を向上させることができる。また、物体の画像について複数種類のテンプレートとのパターン一致が判定された場合であって、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合は、当該物体は複数種類のテンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物である可能性があるため、この構成では、当該物体をテンプレートの内の少なくとも一つに係る認識対象物として認識することによって、一種類のテンプレートによりパターンマッチングを行うよりも誤認識を少なくすることができる。すなわち、歩行者等の対象物ではない非対象物を積極的に検出し、非対象物と対象物との検知エリアとの検定を行うことで、対象物の検知率を確保しつつ、非対象物を対象物と誤検知することを低減できる。また、誤検知を低減することにより、画像認識装置１を適用するアプリケーション（システム）の信頼性を向上させることができる。
【００３７】
また、本実施形態では、対象物認識装置１０は、物体はパターン一致が判定されたテンプレートの内で物体の画像との一致度が最も大きいテンプレートに係る認識対象物であると認識するため、より誤認識を少なくすることができる。
【００３８】
また、本実施形態では、物体の画像について人工物の認識対象物に係るテンプレートと非人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、物体は人工物の認識対象物であると認識する。物体の画像について人工物の認識対象物に係るテンプレートと非人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、人工物は非人工物に比べて単純な構造であるため、人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性の方が、非人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性よりも高い。そのため、非人工物ではない物体を非人工物として誤認識することを防止することができる。
【００３９】
さらに、人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性の方が、非人工物のテンプレートによるパターンマッチングの信頼性よりも高いため、本実施形態では、物体の画像について２種類以上の人工物の認識対象物に係るテンプレートとのパターン一致が判定された場合は、物体は人工物の認識対象物であると認識することにより、仮に非人工物の認識対象物に係るテンプレートによってもパターン一致が判定されていたとしても、物体を人工物として認識することができるため、非人工物ではない物体を非人工物として誤認識することを防止することができる。
【００４０】
加えて、本実施形態では、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれの物体の画像との一致度が閾値未満である場合は、物体の位置には物体はパターン一致が判定されたテンプレートそれぞれに係る認識対象物それぞれが存在しているものと認識する。パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれ同士が重なる度合が閾値以上である場合であっても、パターン一致が判定されたテンプレートそれぞれの物体の画像との一致度が閾値未満である場合は、当該物体が一つの認識対象物である可能性は低く、当該物体の位置には複数の認識対象物が存在している可能性が高い。そのため、本実施形態では、一つの認識対象物のみが存在していると誤認識することを防止することができる。
【００４１】
以下、本発明の第２実施形態について説明する。図８は、第２実施形態に係る歩行者検知の動作を示すフロー図である。本実施形態では、第１実施形態におけるステップＳ２２ａに替えて、非対象物排除計算部２４は、検知エリアの重心がもう一方の検知エリアに含まれる検知エリアが２組以上あるか否かを判定する（Ｓ２２ｂ）。すなわち、図９に示すように、歩行者検知用学習モデルＰの検知エリアの重心ＧＰあるいは看板検知用学習モデルＮＰ２の検知エリアの重心ＧＮＰ２が、いずれか他方の検知エリア内に含まれるか否かを判定する。図９の例では、ＮＰ２の検知エリアの重心ＧＮＰ２は、歩行者検知用学習モデルＰの検知エリアに含まれている。
【００４２】
本実施形態では、互いの検知エリアの重心のみを比較するだけですむため、演算が容易になるという利点がある。
【００４３】
以下、本発明の第３実施形態について説明する。図１０は、第３実施形態に係る歩行者検知の動作を示すフロー図である。本実施形態では、第３実施形態におけるステップＳ２２ａに替えて、対象物の検知エリアと非対象物の検知エリアとの重心間の距離と、いずれか面積が大きい方の検知エリアの高さとの比であるＲｇが、Ｒｇ≦高さ閾値Ｔｈｇであるか否かを判定する（Ｓ２２ｃ）。すなわち、図１１に示すように、歩行者検知用学習モデルＰの検知エリアの重心ＧＰと看板検知用学習モデルＮＰ２の検知エリアの重心ＧＮＰ２との距離Ｌｇと、面積が大きい方の歩行者検知用学習モデルＰの検知エリアの高さＨｍａｘとの比であるＲｇ＝Ｌｇ／Ｈｍａｘが、Ｒｇ≦Ｔｈｇであるか否かを判定する。
【００４４】
本実施形態では、互いの検知エリアの面積が大きく異なっている場合に、演算が容易であるという利点がある。
【００４５】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、車載用の暗視装置において歩行者検知用に本発明を適用した場合を中心に説明したが、本発明はこれに限定されることはなく、他の用途にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】第１実施形態に係る画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る歩行者検知の動作を示すフロー図である。
【図３】撮像画像上において対象物が認識される場合と誤認識される場合とを示す図である。
【図４】対象物用のテンプレートのパターン一致を判定する閾値を示すグラフ図である。
【図５】非対象物用のテンプレートのパターン一致を判定する閾値を示すグラフ図である。
【図６】第１実施形態の撮像画像上における歩行者検知の様子を示す図である。
【図７】第１実施形態における歩行者検知エリアと非歩行者検知エリアとの重なりを比較検討する様子を示す図である。
【図８】第２実施形態に係る歩行者検知の動作を示すフロー図である。
【図９】第２実施形態における歩行者検知エリアと非歩行者検知エリアとの重なりを比較検討する様子を示す図である。
【図１０】第３実施形態に係る歩行者検知の動作を示すフロー図である。
【図１１】第３実施形態における歩行者検知エリアと非歩行者検知エリアとの重なりを比較検討する様子を示す図である。
【符号の説明】
【００４７】
１…画像認識装置、１０…対象物認識装置、１２…カメラ、１４…キャプチャーボード、１６…対象物検知部、１８…非対象物検知部、２０…対象物用学習モデル、２２a，２２ｂ，２２ｃ…非対象物用学習モデル、２４…非対象物排除計算部、２６…閾値テーブル格納部、２８…モニタ、１００…歩行者、１０１…街路樹、１０２…看板、２００…道路。
【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】
2008165394.tif 000007
【図６】
2008165394.tif 000008
【図７】
2008165394.tif 000009
【図８】
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【図９】
2008165394.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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