(57)【要約】【課題】画像処理による歩行者の認識精度を向上すること。【解決手段】カメラ３１が撮影し、前処理部１１による処理が施された入力画像から歩行者候補領域検出部１９が歩行者候補領域を検出する。候補領域分割部１８ａは、歩行者候補領域を頭部領域、胴部領域、脚部領域に分割し、頭部識別部１８ｂ、胴部識別部１８ｃ、脚部識別部１８ｄがそれぞれ個別に識別を行なった後、総合判断部１８ｅが各部位の識別結果を総合して歩行者が存在するか否かを判断する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮影した入力画像から、歩行者が存在する可能性のある歩行者候補領域を検出する歩行者候補領域検出手段と、
前記歩行者候補領域を頭部領域と体部領域とに少なくとも分割する候補領域分割手段と、
前記頭部領域に頭部が存在するか否かを識別する頭部識別手段と、
前記体部領域に体部が存在するか否かを識別する体部識別手段と、
前記頭部識別手段および前記体部識別手段の識別結果に基づいて歩行者候補領域に歩行者が存在するか否かを判断する判断手段と、
を備え、
前記頭部識別手段と前記体部識別手段とは異なる識別方法を用いた識別を行なうことを特徴とする歩行者認識装置。
【請求項２】
前記候補領域分割手段は、前記体部領域を胴部領域と脚部領域とにさらに分割し、
前記体部識別手段は、前記胴部領域に胴部が存在するか否かと前記脚部領域に脚部が存在するか否かをそれぞれ識別することを特徴とする請求項１に記載の歩行者認識装置。
【請求項３】
前記判断手段は、前記候補領域分割手段によって分割された全ての領域について、対応する体の部分がそれぞれ存在すると認識された場合に歩行者が存在すると判断することを特徴とする請求項１または２に記載の歩行者認識装置。
【請求項４】
前記候補領域分割手段は、前記歩行者候補領域の画像を分割形状の異なる複数のパターンと比較し、当該画像に最も適合するパターンに従って歩行者候補領域の分割を行なうことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の歩行者認識装置。
【請求項５】
カメラが撮影した入力画像から、歩行者が存在する可能性のある歩行者候補領域を検出する歩行者候補領域検出手段と、
前記歩行者候補領域を頭部領域と体部領域とに少なくとも分割する候補領域分割手段と、
前記体部領域をさらに左右に分割し、左側領域と右側領域のそれぞれの画像から所定長以上の輪郭成分を検出した場合に当該体部領域の画像が歩行者の体部の画像であると識別する体部識別手段と、
を備えたことを特徴とする歩行者認識装置。
【請求項６】
前記体部識別手段は、前記左側領域と前記右側領域のそれぞれの画像に対してエッジ強調処理を施して得られたエッジ線のうち、それぞれの画像内で最長のエッジ線を前記輪郭成分とすることを特徴とする請求項５に記載の歩行者認識装置。
【請求項７】
前記体部識別手段は、前記左側領域と前記右側領域に跨って存在し、かつ左右の領域で常に単調増加もしくは単調減少する線を輪郭成分の候補から除外することを特徴とする請求項５または６に記載の歩行者認識装置。
【請求項８】
前記候補領域分割手段は、前記体部領域を胴部領域と脚部領域とにさらに分割し、
前記体部識別手段は、前記胴部領域に胴部が存在するか否かと前記脚部領域に脚部が存在するか否かをそれぞれ識別することを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の歩行者認識装置。
【請求項９】
少なくとも前記胴部領域に胴部が存在し、かつ前記脚部領域に脚部が存在する場合に、前記歩行者候補領域に歩行者が存在すると判断することを特徴とする請求項８に記載の歩行者認識装置。
【請求項１０】
前記頭部領域に頭部が存在するか否かを識別する頭部識別手段と、
前記頭部識別手段および前記体部識別手段の識別結果に基づいて歩行者候補領域に歩行者が存在するか否かを判断する判断手段と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項５〜９のいずれか一つに記載の歩行者認識装置。
【請求項１１】
前記判断手段は、前記候補領域分割手段によって分割された全ての領域について、対応する体の部分がそれぞれ存在すると認識された場合に歩行者が存在すると判断することを特徴とする請求項１０に記載の歩行者認識装置。
【請求項１２】
カメラが撮影した入力画像から、歩行者が存在する可能性のある歩行者候補領域を検出する歩行者候補領域検出工程と、
前記歩行者候補領域を頭部領域と体部領域とに少なくとも分割する候補領域分割工程と、
前記頭部領域に頭部が存在するか否かを識別する頭部識別工程と、
前記体部領域に体部が存在するか否かを識別する体部識別工程と、
前記頭部識別工程および前記体部識別工程の識別結果に基づいて歩行者候補領域に歩行者が存在するか否かを判断する判断工程と、
を含み、
前記頭部識別工程と前記体部識別工程とは異なる識別方法を用いた識別を行なうことを特徴とする歩行者認識方法。
【請求項１３】
カメラが撮影した入力画像から、歩行者が存在する可能性のある歩行者候補領域を検出する歩行者候補領域検出工程と、
前記歩行者候補領域を頭部領域と体部領域とに少なくとも分割する候補領域分割工程と、
前記体部領域をさらに左右に分割し、左側領域と右側領域のそれぞれの画像から所定長以上の輪郭成分を検出した場合に当該体部領域の画像が歩行者の体部の画像であると識別する体部識別工程と、
を含んだことを特徴とする歩行者認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、カメラが撮影した入力画像から歩行者を認識する歩行者認識装置および歩行者認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラが撮影した画像に対する画像認識によって、歩行者などを検出する技術が考案されている。例えば、特許文献１は、赤外線カメラが撮影した画像から、歩行者の頭部を検出する技術を開示している。
【０００３】
また、特許文献２は、パターンマッチングによって歩行者の頭部の検出を試み、歩行者の頭部が検出されなかった場合に全身画像のパターンマッチングを行なって頭部の位置を推定する技術を開示している。
【０００４】
さらに、特許文献３は、歩行者の頭部や胴体などをそれぞれ画像の輝度分布や輝度分散によって検出する技術を開示している。
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−３２８３６４号公報
【特許文献２】特開２００５−１９６５９０号公報
【特許文献３】特開２００３−２８４０５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、歩行者の頭部は個体間で比較的共通した形状を取る。これに対して、胴体や脚は、体格や体勢、動作、服装、所持品などによって形状が大きく変化する。このように特性の異なる部位が組み合わさることで人体の全体像は構成されるので、画像処理によって歩行者を認識する場合、上述した従来技術に見られるように比較的安定した形状を有する頭部を中心に識別を行なわれてきた。
【０００７】
しかし、歩行者の検出精度をより向上するためには、頭部のみならず胴体部分の画像を利用することが求められる。従来の技術においても胴体部分の画像を利用することは考慮されているが、頭部と同様の識別方法を用いても胴体部分の激しい形状変化のため識別が困難であり、結果として頭部のみを利用する場合に比して歩行者の検出精度はさほど向上しない。
【０００８】
本発明は、上述した従来技術における問題点を解消し、課題を解決するためになされたものであり、歩行者の胴体部分の画像を利用して歩行者認識精度を向上した歩行者認識装置および歩行者認識方法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】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明に係る歩行者認識装置および歩行者認識方法は、カメラが撮影した入力画像から、歩行者が存在する可能性のある歩行者候補領域を検出した後、歩行者候補領域を頭部が存在する可能性のある頭部領域と首から下の体が存在する可能性のある体部領域とに少なくとも分割し、頭部領域に頭部が存在するか否かと体部領域に体部が存在するか否かをそれぞれ異なる識別手法で識別し、各識別結果を総合して歩行者候補領域に歩行者が存在するか否かを判断する。
【００１０】
また、本発明にかかる歩行者認識装置および歩行者認識方法は、カメラが撮影した入力画像から、歩行者が存在する可能性のある歩行者候補領域を検出した後、歩行者候補領域を頭部が存在する可能性のある頭部領域と首から下の体が存在する可能性のある体部領域とに少なくとも分割し、体部領域をさらに左右に分割し、左側領域と右側領域のそれぞれの画像から所定長以上の輪郭成分を検出した場合に体部領域の画像が歩行者の体部の画像であると識別する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば歩行者認識装置および歩行者認識方法は、身体の部位毎に異なる識別手法を適用し、識別結果を総合して判断することで、歩行者の胴体部分の画像を利用して歩行者認識精度を向上した歩行者認識装置および歩行者認識方法を得ることができるという効果を奏する。
【００１２】
また、本発明によれば歩行者認識装置および歩行者認識方法は、歩行者の体部の左右の輪郭の長さを利用して識別を行なうことで、形状変化の激しい歩行者の体部を高精度に識別する歩行者認識装置および歩行者認識方法を得ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る歩行者認識装置および歩行者認識方法について詳細に説明する。
【実施例】
【００１４】
図１は、本発明の実施例である車載用の画像認識装置１０の概要構成を示す概要構成図である。同図に示すように、車両に搭載された画像認識装置１０は、ナビゲーション装置３０、カメラ３１、およびプリクラッシュＥＣＵ４０と接続している。
【００１５】
ナビゲーション装置３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）人工衛星と通信して特定した自車両の位置と、予め記憶した地図データ３０ａとを利用して走行経路の設定および誘導を行なう車載装置である。また、ナビゲーション装置３０は、画像認識装置１０に対して自車両の位置情報や周辺の地図情報、道路に関する情報などを提供する。
【００１６】
カメラ３１は、自車両周辺を撮影し、撮影結果を画像認識装置１０に入力する。プリクラッシュＥＣＵ４０は、画像認識部１０が自車両の衝突を予測した場合に、ディスプレイ４３やスピーカ４４による乗員への通知、ブレーキ４１、エンジン制御装置（ＥＦＩ）４２による車両の動作制御を実行する電子制御装置であり、車両制御装置として機能する。      
【００１７】
画像認識装置１０は、その内部に前処理部１１、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８、歩行者候補領域検出部１９および衝突判定部２０を有する。ここで、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８、歩行者候補領域検出部１９および衝突判定部２０は、例えば単一のマイコン１０ａ（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭの組み合わせからなる演算処理ユニット）などによって実現することが好適である。
【００１８】
前処理部１１は、カメラ３１が撮影した画像に対してフィルタリングやエッジ検出、輪郭抽出などの処理を施した後、車両認識部１６、白線認識部１７および歩行者候補領域検出部１９に出力する。
【００１９】
車両認識部１６は、前処理部１１が出力した画像に対してパターンマッチングなどを施して車両を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。また、白線認識部１７も同様に、前処理部１１が出力した画像に対してパターンマッチングなどを施して白線を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。
【００２０】
歩行者候補領域検出部１９は、例えば図２に示す様に、前処理部１１が出力した画像から歩行者が存在する可能性のある領域を歩行者候補領域として検出し、歩行者認識部１８に出力する。歩行者認識部１８は、歩行者候補領域の画像内に対する画像処理によって歩行者を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。
【００２１】
衝突判定部２０は、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８による認識結果およびナビゲーション装置３０が出力する位置情報を用いて、歩行者や他車両と自車両との衝突を予測し、予測結果をプリクラッシュＥＣＵ４０に出力する。
【００２２】
プリクラッシュＥＣＵ４０は予測結果（歩行者が前方に存在し、距離が数ｍに近づいているなど）に基づき、衝突の可能性があれば運転者にディスプレイ４３やスピーカ４４などにより報知制御を行なうと共に、衝突の危険度によっては車両の走行制御（ブレーキ制御、アクセル制御など）を行なう。
【００２３】
歩行者認識部１８は、図３に示す様に、歩行者候補領域を歩行者の頭部、胴部、脚部がそれぞれ存在する可能性のある領域に分割し、各領域について対応する身体の部位（頭部、胴部、脚部）が存在するか否かを識別し、識別結果を総合して歩行者候補領域に歩行者が存在するか否かを判断する。
【００２４】
具体的には歩行者認識部１８は、その内部に候補領域分割部１８ａ、頭部識別部１８ｂ、胴部識別部１８ｃ、脚部識別部１８ｄおよび総合判断部１８ｅを有する。
【００２５】
候補領域分割部１８ａは、歩行者候補領域を歩行者の頭部が存在する可能性のある頭部領域、歩行者の胴体（首から腰まで）が存在する可能性のある胴部領域、歩行者の脚部（腰から下）が存在する可能性のある脚部領域に分割する処理を行なう。
【００２６】
この歩行者候補領域をどのように分割するかについては、分割形状（例えば頭部、胴部、脚部の比率）の異なる複数の分割パターンを予め用意して歩行者候補領域の画像と比較し、画像に最も適合するパターンに従って歩行者候補領域の分割を行なえばよい。
【００２７】
頭部識別部１８ｂは、頭部領域の画像に対する画像処理によって、歩行者の頭部が存在するか否かを識別する処理を行なう。同様に、胴部識別部１８ｃは、胴部領域の画像に対する画像処理によって、歩行者の胴部が存在するか否かを識別する処理を行ない、脚部識別部１８ｄは、脚部領域の画像に対する画像処理によって歩行者の脚部が存在するか否かを識別する処理を行なう。
【００２８】
そして、総合判断部１８ｅは、頭部識別部１８ｂ、胴部識別部１８ｃ、脚部識別部１８ｄの識別結果を総合して、歩行者候補領域に歩行者が存在するか否かを判断する。この判断の一例としては、例えば、頭部識別部１８ｂが頭部の存在を識別し、胴部識別部１８ｃが胴部の存在を識別し、脚部識別部１８ｄが脚部の存在を識別した場合にのみ歩行者候補領域に歩行者が存在すると判断してもよいし、頭部識別部１８ｂ、胴部識別部１８ｃ、脚部識別部１８ｄの識別結果に重み付けを行なって合計した値が所定の値以上であれば歩行者が存在すると判断するようにしてもよい。
【００２９】
ここで、個体間で比較的共通した形状を取る頭部の識別には、パターンマッチングやニューロ判定などの学習型の識別方式を適用する。一方、個体や状態によって形状が大きく変化する胴部や脚部の識別には、左右の輪郭線の検出を用いる。
【００３０】
このように、身体の部位毎に異なる識別手法を適用し、識別結果を総合して判断することで、歩行者認識精度を向上することが可能となる。
【００３１】
以下に本発明の原理について説明する。仮に歩行者全体の形状を学習型で識別した場合、歩行者自体は様々な形状を有するので、それらの形状に対応したパターンを記憶する必要があり、定義が困難で、例えば記憶容量が非常に多くなってしまうなどの問題を生ずる。
【００３２】
これに対し、本発明では、頭部については歩行者が移動したりしても比較的共通した形状を有しているため、学習型で識別する。但し、頭部を認識するだけでは、誤検出する可能性があるため、これとともに、胴部・脚部も認識して、認識精度を向上させる必要がある。
【００３３】
胴部・脚部については、様々な形状を有しているため、学習型では対応が困難であるが、本発明では、胴部・脚部と背景との境界部分には連続したエッジがあることを利用し、そのエッジ長があるかどうかで胴部・脚部を認識するようにしている。エッジ長で判断しているため、胴部・脚部の形状の様々なパターンを記憶する必要が無い。
【００３４】
このように、共通的な形状は学習型を採用し、変化しやすい形状はエッジを採用することにより、学習型の記憶容量を少なくすることができるとともに、認識精度を向上させることができるという効果がある。
【００３５】
つづいて、胴部や脚部の識別に使用する識別手法についてさらに詳細に説明する。まず、胴部識別部１８ｃは、図４に示す様に歩行者候補領域から胴部領域を切り出したあと、胴部領域をさらに左右に分割する。
【００３６】
さらに、左右の画像に対してエッジ強調を施し、エッジ画像内のピーク点の接続性を判定してエッジ線を得る。そして、右側画像内で最も長いエッジ線を右側輪郭成分、左側画像内で最も長いエッジ線を左側輪郭成分とし、右側輪郭成分と左側輪郭成分がともに予め定めた閾値以上の長さであるならば、対応する部位、すなわち胴体が存在すると識別する。
【００３７】
同様に、脚部識別部１８ｄは、脚部領域を左右に分割し、エッジ強調を施して輪郭成分を抽出し、右側輪郭成分と左側輪郭成分がともに予め定めた閾値以上の長さであるならば、対応する部位、すなわち脚部が存在すると識別する。
【００３８】
ところで、カメラ３１が撮影した画像には、様々な直線成分が存在する。例えば、図５に示したように撮影した画像内に横断歩道が含まれ、横断歩道の画像を胴部領域として切り出したとすると、その胴部領域を左右に分割してエッジ強調を施した後、左右の領域に横断歩道由来の長い直線成分が残る。この直線成分を胴体の輪郭成分として誤認すると、歩行者の胴体が存在すること誤った判断を行なう原因となる。
【００３９】
かかる道路上の直線成分と歩行者の身体の輪郭とを峻別するため、胴部識別部１８ｃおよび脚部識別部１８ｄは、左側領域と右側領域に跨って存在し、かつ左右の領域で常に単調増加もしくは単調減少する線を輪郭成分の候補から除外する。
【００４０】
具体的には、図６に示す様に、左右のエッジ画像からピークを接続し、同一のエッジ線上のピークには同一のラベルを付す。そして、左右の領域を通して同一のラベル（同図ではラベルＬ２）が付された、すなわち左右の領域に跨って存在するエッジ線について、その傾きが常に減少、もしくは増加しているならば、直線性ありとしてそのエッジ線を輪郭成分の候補から除外する。
【００４１】
なお、簡易的にはエッジ線について、左側領域内の左端、左側領域内の右端、右側領域の左端、右側領域の右端のＹ座標値を取り、４つのＹ座標値がこの順で増加、もしくは減少していれば直線性有りとして輪郭成分の候補から除外してもよい。
【００４２】
つづいて、図７を参照し、図２に示した画像認識装置１０全体の処理動作について説明する。同図に示す処理フローは、電源スイッチ（イグニッションスイッチなどと連動していてもよい）がオンされ、カメラ３１が画像を撮影した場合に開始され、画像フレームの処理ごと（例えば数ｍｓｅｃごと）に繰り返し実行される処理である。
【００４３】
まず、画像認識装置１０は、カメラ３１が撮影した画像に対して前処理部１１によるフィルタリング、エッジ検出、輪郭抽出などの処理を施す（ステップＳ１０１）。つぎに、白線認識部１６による白線認識処理（ステップＳ１０２）および車両認識部１６による車両認識処理（ステップＳ１０３）を実行する。
【００４４】
その後、歩行者候補領域検出部１９および歩行者認識部１８が歩行者認識を実行し（ステップＳ１０４）、衝突判定部２０が衝突判定を行なって（ステップＳ１０５）、判定結果をプリクラッシュＥＣＵ４０に出力し（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００４５】
さらに図８に、ステップＳ１０４として示した歩行者認識処理の詳細な処理内容を示す。同図に示す様に歩行者認識処理では、まず歩行者候補領域検出部１９が入力画像から歩行者候補領域を検出する（ステップＳ２０１）。
【００４６】
つぎに、歩行者認識部１８内部の候補領域分割部１８ａが歩行者候補領域を頭部領域、胴部領域、脚部領域に分割する（ステップＳ２０２）。頭部識別部１８ｂ、胴部識別部１８ｃ、脚部識別部１８ｄは、分割された領域に対して部位別に識別を行ない（ステップＳ２０３）、統合判断部１８ｅは各部位の識別結果を統合して歩行者か否かを判定し（ステップＳ２０４）、処理を終了する。
【００４７】
さらに、胴部識別部１８ｃおよび脚部識別部１８ｄによる識別処理の具体例について図９を参照して説明する。ここでは、胴部識別部１８ｃによる胴部の識別として説明を行なうが、脚部識別部１８ｄによる脚部の識別についても同様である。
【００４８】
胴部識別部１８ｃは、分割によって得られた胴部領域のエッジ画像を生成し（ステップＳ３０１）、エッジ画像の左右の領域にてピークを検出する（ステップＳ３０２）。そして、ピーク点の接続性を判定し、左右それぞれの領域に含まれる全てのエッジ接続部分（エッジ線）についてその長さを算出する（ステップＳ３０４）。
【００４９】
その後、算出したエッジ長のうち、左右の領域でそれぞれ最大のエッジ長がともに閾値以上であるか否かを判定し（ステップＳ３０５）、左右のいずれかの最大エッジ長が閾値未満であれば（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、歩行者ではない、すなわち胴部領域に歩行者の胴部の画像は存在しないと判定し（ステップＳ３０９）、処理を終了する。
【００５０】
一方、左右の最大エッジ長がともに閾値以上である場合（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、つぎに胴部識別部１８ｃは、そのエッジ線の直線性を判定する（ステップＳ３０６）。その結果、エッジ線が左右の領域に跨る直線であれば（ステップＳ３０７，Ｙｅｓ）歩行者ではないと判定し（ステップＳ３０９）、直線性が無ければ（ステップＳ３０７，Ｎｏ）、歩行者であると判定して（ステップＳ３０８）、処理を終了する。
【００５１】
上述してきたように、本実施例にかかる画像認識装置１０は、歩行者候補領域を分割し、頭部と体部（胴部，脚部）とで異なる識別手法を用いて各々身体部位の有無を識別し、各識別結果を統合することで、歩行者認識精度を向上している。
【００５２】
また、体部（胴部，脚部）における識別では、左右の輪郭の長さによって身体部位の有無を識別することで、体格や体勢、動作、服装、所持品などによる形状変化に強い、高精度な識別を実現している。
【００５３】
さらに、画像認識装置１０は、道路上に存在する直線成分を検知し、身体部位の輪郭と峻別することで、誤判定を防止して歩行者の識別精度を向上している。
【００５４】
なお、本実施例はあくまで一例であり、本発明は適宜構成を変更して実施することができる。例えば、本実施例では車載カメラが撮影した画像から歩行者を認識する場合を例に説明を行なったが、例えば道路などに設置された交通監視用のカメラが撮影した画像に対しても適用可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５５】
以上のように、本発明にかかる歩行者認識装置および歩行者認識方法は、歩行者の認識精度向上に有用であり、特に車両における歩行者認識の精度向上に適している。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明の実施例にかかる画像認識装置の概要構成を示す概要構成図である。
【図２】歩行者候補領域の切り出しについて説明する説明図である。
【図３】歩行者候補領域の分割と部位別の識別について説明する説明図である。
【図４】体部の識別の具体的な手法について説明する説明図である。
【図５】横断歩道の撮影画像から得られる直線成分について説明する説明図である。
【図６】直線性の判定方法について説明する説明図である。
【図７】図１に示した画像認識装置の処理動作について説明するフローチャートである。
【図８】歩行者認識処理の具体的な処理動作について説明するフローチャートである。
【図９】体部識別処理の具体的な処理動作について説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００５７】
１０    画像認識装置
１０ａ  マイコン
１１    前処理部
１６    車両認識部
１７    白線認識部
１８    歩行者認識部
１８ａ  候補領域分割部、
１８ｂ  頭部識別部
１８ｃ  胴部識別部
１８ｄ  脚部識別部
１８ｅ  総合判断部
１９    歩行者候補領域検出部
２０    衝突判定部
３０    ナビゲーション装置
３０ａ  地図データ
３１    カメラ
【図１】
2008181423.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
2008181423.tif 000006
【図５】
2008181423.tif 000007
【図６】
2008181423.tif 000008
【図７】
2008181423.tif 000009
【図８】
2008181423.tif 000010
【図９】
2008181423.tif 000011