(57)【要約】【課題】画像の特徴量の分布の情報を用いて他車両の存在を検出する車両検出装置において、他車両検出の精度を向上させることと、他車両の存在する領域を細かい単位で特定することを同時に実現することができなかった。【解決手段】自車両の後方に位置する道路の画像を取得し、前記取得された画像内に、他車両を検出するための、互いに重複する複数の検出領域を設定し、前記検出領域の画像の特徴量の分布を示す情報を取得し、前記検出領域毎に前記情報に基づいて前記他車両の存在を検出する。【選択図】図１
2008040736.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の後方に位置する道路の画像を取得する画像取得手段と、
前記取得された画像内に、他車両を検出するための、互いに重複する複数の検出領域を設定する検出領域設定手段と、
前記検出領域の画像の特徴量の分布を示す情報を取得し、前記検出領域毎に前記情報に基づいて前記他車両の存在を検出する他車両検出手段と、
を備える車両検出装置。
【請求項２】
前記検出領域が重複する領域を判定領域として設定する判定領域設定手段と、
前記判定領域を含む複数の前記検出領域の検出結果に基づいて、当該判定領域に前記他車両が存在するか否かを判定する判定手段と、
をさらに備える、
請求項１に記載の車両検出装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記判定領域を含む前記検出領域の個数とこれらの検出領域のなかで他車両が存在する旨を検出した検出領域の個数との比を、当該判定領域に前記他車両が存在すると判定するための判定条件とする、
請求項２に記載の車両検出装置。
【請求項４】
前記他車両検出手段は、前記分布が車両の画像に現れる典型的な分布に対応しているときに他車両の存在を検出する、
請求項１〜請求項３のいずれかに記載の車両検出装置。
【請求項５】
自車両の後方に位置する道路の画像を取得する画像取得工程と、
前記取得された画像内に、他車両を検出するための、互いに重複する複数の検出領域を設定する検出領域設定工程と、
前記検出領域の画像の特徴量の分布を示す情報を取得し、前記検出領域毎に前記情報に基づいて前記他車両の存在を検出する他車両検出工程と、
を含む車両検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の周囲に存在する他車両を検出する車両検出装置、および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両に搭載されたカメラによって車両の周辺の画像を撮影し、その画像を解析することによって得られた情報を用いて、ドライバに対して様々な運転支援を行う技術が知られている。特許文献１には、自車両に搭載されたカメラにて道路を撮影し、撮影した画像を、外部から提供される情報を用いて補完し、走行レーンの認識精度を向上させる車載用画像処理装置が開示されている。補完に用いられる情報としては、電波ビーコンやナビゲーション装置、自車両に搭載された各種センサから提供される、道路情報や天候情報などが記載されている。
【特許文献１】特開平８−１６７０９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、進入先の車線における他車両の有無を、進入先の車線を撮影した画像の特徴量のヒストグラムから認識する場合、ヒストグラムの母集団としての画素数が少ないと、認識結果の信頼性は低い。そのため、認識結果の信頼性を高くするためには、画素数を多く、すなわち特徴量を算出するための領域（以降、検出領域という）を広くする必要がある。しかし、広く設定された検出領域毎に他車両が存在するか否かを判定する場合、他車両の有無を粗い単位でしか特定できないという問題がある。
【０００４】
本発明は、上記課題にかんがみてなされたもので、車両検出の精度を向上させると共に、車両が存在する領域を細かい単位で特定す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】
【０００５】
上記の目的を達成するため、本発明においては、取得した画像内に互いに重複する複数の検出領域を設定し、その検出領域毎に特徴量の分布を示す情報を取得し、取得した情報に基づいて他車両の存在を検出する構成を採用している。画像の特徴量の分布を示す情報を取得するための検出領域を互いに重複して設定することにより、各検出領域を広く、すなわち画素数を多く設定することができる。母集団としての画素数を多くすることができるため、その検出領域の画像の特徴量の分布を示す情報によって他車両の存在を検出する信頼度は、母集団としての画素数が少ない場合と比較して、高い。ところで、検出領域を互いに重複しないように設定する構成の場合、母集団を多くするために領域を広く設定しようとすると、粗い単位でしか他車両の存在を特定することができない。すなわち、検出領域を重複しないで設定する構成では、母集団を多くすることと、細かい単位で他車両の存在を特定することを両立することができないが、本発明では検出領域を互いに重複して設定することにより、母集団を多くすることができると共に、車両が存在する領域を細かい単位で特定することができる。
【０００６】
また、本発明においては、各検出領域が重複する領域を判定領域として設定し、判定領域を含む複数の検出領域の検出結果に基づいて、当該判定領域に他車両が存在するか否かを判定する構成をさらに備えている。判定領域を含む複数の検出領域の検出結果に基づいて、判定領域毎に他車両の有無を判定する構成であるので、例えば判定領域を含む一つの検出領域の検出結果のみから他車両の有無を判定する構成と比較すると、統計的により確からしい判定をすることができる。
【０００７】
また、本発明において、判定手段は、前記判定領域を含む前記検出領域の個数とこれらの検出領域のなかで他車両が存在する旨を検出した検出領域の個数との比を、当該判定領域に前記他車両が存在すると判定するための判定条件としてもよい。そのため、複数の検出結果に基づいて他車両の有無を判定する判定条件を、例えば、他車両検出の精度などの条件に応じて設定することができる。
【０００８】
なお、本発明において、画像取得手段は、他車両の存在を検出すべき範囲を視野にして道路の画像を取得することができればよく、自車両に搭載された種々のカメラを採用可能である。
さらに、この画像においては検出対象となる他車両が走行し得る道路を含む限りにおいて、どのような態様であってもよく、例えば、自車両の後方を撮影した画像そのものを利用しても良いし、この画像について視点変換を行って道路を上方から見た画像を取得しても良い。このような視点変換によれば、道路上で他車両が存在しない位置に自車両を進入させるための案内を行う際に、当該視点変換後の画像を表示することにより、わかりやすい表示を行うことが可能である。
【０００９】
さらに、他車両検出手段において、画像から車両の画像の特徴を抽出して他車両を検出する構成としても種々の構成を採用可能である。例えば、各画素の階調値に基づいて画像の特徴量を抽出し、特徴量の分布が車両の画像に現れる典型的な分布に対応しているか否かを判定すれば他車両の存在を検出することができる。なお、特徴量としては、画像に含まれる特定のオブジェクトについてその特徴を捉える量であればよく、輝度値や特定色の階調値など、種々の量を採用可能である。分布の解析においても種々の構成を採用可能であり、特定の特徴量にピークを有する分布の幅、標準偏差、分散を解析しても良いし、ピークの値等を解析しても良い。むろん、解析の前に画像の明るさを調整するなど、前処理を行っても良い。
【００１０】
さらに、本発明のように、互いに重複する検出領域毎に他車両を検出する手法は、この検出を行う方法としても適用可能である。また、以上のような他車両検出装置および方法は、単独の他車両検出装置として実現される場合もあれば、車両に備えられる各部と共有の部品を利用して実現される場合もあり、各種の態様を含むものである。例えば、以上のような他車両の検出に基づいて道路に自車両を進入させるための案内を行うナビゲーション装置や方法、プログラムを提供することが可能である。また、一部がソフトウェアであり一部がハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。さらに、他車両検出装置を制御するプログラムやそのプログラムを記録する記録媒体としても発明は成立する。むろん、そのソフトウェアの記録媒体は、磁気記録媒体であってもよいし光磁気記録媒体であってもよいし、今後開発されるいかなる記録媒体においても全く同様に考えることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
ここでは、下記の順序に従って本発明の実施の形態について説明する。
（１）ナビゲーション装置の構成：
（２）他車両検出処理：
（３）他の実施形態：
【００１２】
（１）ナビゲーション装置の構成：
図１は、本発明にかかる他車両検出装置を含むナビゲーション装置１０の構成を示すブロック図である。ナビゲーション装置１０は、ＣＰＵ，ＲＡＭ，ＲＯＭ等を備える制御部２０と記憶媒体３０とを備えており、記憶媒体３０やＲＯＭに記憶されたプログラムを制御部２０で実行することができる。本実施形態においては、このプログラムの一つとしてナビゲーションプログラム２２を実施可能であり、当該ナビゲーションプログラム２２はその機能の一つとして自車両を隣の車線に進入させるための案内を行う機能を備えている。なお、この案内を行うときに、自車両が走行している車線の隣の車線に他車両が存在するか否かを検出するための他車両検出プログラム２１が起動され、他車両検出処理が実行される。
【００１３】
自車両（ナビゲーション装置１０が搭載された車両）には、ナビゲーションプログラム２２を実現するためにカメラ４０とスピーカー４１と表示部４２とが備えられており、これらの各部と制御部２０との信号の授受は図示しないインタフェースによって実現されている。また、図示しないＧＰＳ受信部、車速センサ、舵角センサを備え、それらの各部と制御部２０とが図示しないインタフェースを介して各種の信号を授受してもよい。
【００１４】
カメラ４０は、自車両の後方の道路を視野に含むように自車両に取り付けられており、撮影した画像を示す画像データを出力する。制御部２０は、図示しないインタフェースを介してこの信号を取得し、他車両の検出や各種の案内に利用する。
【００１５】
制御部２０は、ナビゲーションプログラム２２を実行することにより、上述のようにして取得した各種情報に基づいて自車両の後方における他車両の存在や目的地までの経路等を示す情報を出力して自車両を案内する。すなわち、制御部２０は、音声によって各種の案内を行うための制御信号をスピーカー４１に出力し、スピーカー４１から案内情報としての音声を出力する。また、制御部２０は、画像によって各種の案内を行うための制御信号を表示部４２に出力し、表示部４２にその画像を表示する。
【００１６】
さらに、記憶媒体３０には、ナビゲーションプログラム２２による案内を実施するため、地図情報３０ａが記憶されている。地図情報３０ａは、道路上に設定されたノードを示すノードデータやノード同士の連結を示すリンクデータ、道路の高度を示すデータ、目標物を示すデータ等を含み、自車両の位置の特定や目的地への案内に利用される。
【００１７】
本実施形態において、他車両検出プログラム２１は、他車両検出処理を行うために、画像取得部２１ａと検出領域設定部２１ｂと他車両検出部２１ｃと判定領域設定部２１ｄと判定部２１ｅとを備えており、ナビゲーションプログラム２２は、他車両検出処理を行って自車両を隣の車線へ案内するために、案内部２２ａとを備えている。
【００１８】
画像取得部２１ａは、カメラ４０から画像データを取得するモジュールであり、特定の時間間隔毎（本例では１秒間に１０フレーム）に画像データを取得して図示しないメモリに保持する。本実施形態においては、特定の時間間隔毎にカメラ４０で自車両の後方を撮影した画像を取得し、カメラ４０の姿勢や位置等に基づいて各画像内の物体を上方から眺めた像に変換する視点変換処理が施された画像データを取得する。なお、この視点変換処理は公知の手法によって実施可能である。
【００１９】
検出領域設定部２１ｂは、上述のようにして視点変換がなされた画像から自車両が走行している車線の隣の車線（自車両の移動先の車線：隣接車線と呼ぶ）を検出し、隣接車線内で他車両を検出するための検出領域を設定するモジュールである。当該検出領域は隣接車線内で車両進行方向に並ぶ矩形の領域であり、検出領域設定部２１ｂは、車線の幅を示す白線に基づいて隣接車線の幅を検出し、当該隣接車線が延びる方向に一定の範囲の領域だけ、隣接する検出領域と重複するようにして、複数の検出領域を設定する。隣接車線の画像に互いに重複する複数の検出領域を設定し、他車両検出部２１ｃにおいて検出領域毎に他車両を検出すれば、隣接車線内で他車両が存在する部分と存在しない部分とを検出領域毎に把握することができる。検出領域毎の検出結果を示す情報は、隣接車線において自車両を進入させることが可能なスペースを把握するために利用可能である。
【００２０】
図２は、隣接車線の画像の一例を示す模式図である。図２にはある時点において隣接車線上を紙面上方に向けて走行する他車両Ｃを示している。本実施形態では、検出領域は、隣接車線の延びる方向を長さとして長さを４ｍ、幅を隣接車線の幅として設定され、以降の各検出領域は車線の延びる方向に２ｍずつ一つ前の検出領域と重複するように設定される。図２において、Ｒ１〜Ｒ７で示す領域が本実施形態における検出領域を表している。
【００２１】
検出領域Ｒ1〜Ｒ７は、それぞれの領域内に他車両が存在するか否かを検出するための領域である。本実施形態では、各検出領域は、図示しない自車両の先頭位置から後方に４ｍの位置から４０ｍの位置までの領域内に設定される。図２に示すのは、その一部分としての７つの検出領域である。また、検出領域設定部２１ｂにおいては隣接車線内に複数の検出領域を設定することができる限りにおいて他にも種々の処理を採用可能である。例えば、上述の直線抽出のためにハフ変換を行っても良いし、画像内の特定の位置には特定の検出領域が配置されるはずであるとして視点変換後の画像の既定位置に検出領域を設定してもよく、種々の処理を採用可能である。
【００２２】
他車両検出部２１ｃは、各検出領域のそれぞれにおいて車両の画像の特徴が存在するか否かを判定し、この判定に基づいて他車両の存在を検出するモジュールである。本実施形態においては、予め輝度のヒストグラムの幅を示す図示しないデータを車両の画像の特徴として設定しており、予め決められた輝度範囲に存在する分布の幅を抽出する。
【００２３】
図３は、検出領域毎の輝度のヒストグラムの例を示す図であり、図３Ａは他車両が存在しない場合のヒストグラム、図３Ｂは他車両が存在する場合のヒストグラムを示している。検出領域に他車両が存在しない場合その画像の大半は路面の像となり、たいていの場合路面の画像は一様であるため、図３Ａに示すように狭い範囲に大半の輝度値が分布し、その輝度ヒストグラムにおいては特定の輝度値近辺に幅の狭いピークＰ0が現れる。
【００２４】
一方、検出領域に他車両が存在する場合、その画像には路面の画像と車両の画像が含まれるため、路面の画像の輝度値の度数は少なくなり、車両の画像の輝度値の度数が増加して、図３Ａのような路面のみの画像の輝度ヒストグラムと比較すると、比較的度数分布の幅Ｗが広いヒストグラムとなる。そこで、当該車両の画像の特徴としてその度数分布の幅Ｗや最大度数となる輝度値の範囲等を予め特定しておき、他車両検出部２１ｃにおいて当該輝度値の範囲に既定の幅の分布が存在するか否かを判別することによって他車両を検出する。
【００２５】
なお、他車両検出部２１ｃにおいては、検出領域の画像の階調値に基づいて車両の画像の特徴を抽出し、その結果、他車両の存在を検出すればよいので、上述の処理に付随するいかなる処理を併用しても良い。例えば、路面上に影の画像が存在する場合にその影響を除外したり、時刻や天候によって明るさ、コントラスト、色相等の調整を行っても良い。また、車両の画像の度数分布の特徴を抽出するために、所定の輝度値の範囲にピークを持つ分布が現れているときにその分布を規格化してから幅を取得する構成を採用してもよく、種々の構成を採用可能である。
【００２６】
本実施形態では、このように画像の特徴量の分布を示す情報を取得するための検出領域を、互いに重複して設定する構成を採用している。検出領域を互いに重複しないように設定する構成の場合、母集団としての画素数を多くするために領域を広く設定しようとすると、車線の延びる方向に粗い単位でしか他車両の存在を特定することができない。すなわち、検出領域を重複しないで設定する構成では、母集団を多くすることと、車線の延びる方向に細かい単位で他車両の存在を特定することとのトレードオフの関係を解決することができない。しかし本実施形態では、これを一気に解決し、各検出領域を広く、すなわち画素数を多く設定することができると共に、他車両が存在する領域を細かい単位で特定することができる。
【００２７】
判定領域設定部２１ｄは、各検出領域の互いに重複する部分の領域を判定領域として設定するモジュールである。図２に示すように、検出領域Ｒ1〜Ｒ７の互いに重複する部分の各領域Ｓ１〜Ｓ６が本実施形態における判定領域を表している。なお、画像内の特定の位置には特定の検出領域が配置されるはずであるとして画像の既定位置に検出領域が設定されている場合は、各判定領域も画像の規定位置に設定されてもよい。
【００２８】
判定部２１ｅは、判定領域毎に、当該判定領域を含む検出領域における他車両の検出結果に基づいて、当該判定領域に他車両が存在するか否かを判定するモジュールである。例えば本実施形態における判定領域Ｓ２は、検出領域Ｒ２およびＲ３の検出結果に基づいて判定される。本実施形態では、２つの検出領域のうち両方の検出領域において他車両有りとの検出結果が得られた場合、すなわち当該判定領域を含む検出領域の個数とこれらの検出領域のなかで他車両が存在する旨を検出した検出領域の個数との比が１：１であるとき、当該判定領域に他車両が存在すると判定する。
【００２９】
案内部２２ａは、以上のようにして判定された各判定領域Ｓ1〜Ｓ6についての判定結果に基づいて自車両を隣接車線に進入させるための案内情報をスピーカー４１や表示部４２に対して出力する。ここでは、隣接車線に対して自車両を進入させる際のいかなる案内を採用してもよく、例えば、他車両が存在しない位置に自車両を移動させるために自車両で必要な加減速を案内をしたり、自車両の横に他車両が存在しないときに車線変更を促す案内をしたり、自車両に対して接近する他車両を通知するなどの案内を採用可能である。
以上の構成により、ナビゲーション装置１０は、隣接車線の他車両の存在を検出し、隣接車線に自車両を進入させるための案内を行うことが可能になる。
【００３０】
（２）他車両検出処理：
次に、以上の構成においてナビゲーション装置１０が実施する他車両検出処理を説明する。図４，図５は、本実施形態における他車両検出処理を示すフローチャートである。本実施形態において、ナビゲーションプログラム２２は目的地への案内等を行っており、ウインカーのスイッチがＯＮになったときや図示しないＧＰＳ受信部の情報に基づいて高速道路の本線に自車両が合流しようとしていることを判定し、図４，図５に示す処理を開始する。この処理が開始されると、画像取得部２１ａは上述のように視点変換処理が施された隣接車線の画像データを取得する（ステップＳ１００）。
【００３１】
次に、検出領域設定部２１ｂは、取得した画像データに基づいて検出領域の設定を行う（ステップＳ１０５）。具体的には、上述したように、取得した画像データから隣接車線を検出し、隣接車線内の互いに重複した領域を判定領域として設定する（図２参照）。
【００３２】
次に、他車両検出部２１ｃが検出領域Ｒ１〜Ｒ７毎に他車両の存在を検出する処理を行う（ステップＳ１１０：他車両検出処理２）。図５は、当該ステップＳ１１０における他車両検出処理２のフローチャートであり、他車両検出部２１ｃは、各検出領域Ｒ１〜Ｒ７についてループ処理にて他車両検出処理を行うために、まず、全ての検出領域（図２に示す例では検出領域Ｒ１〜Ｒ７）について他車両を検出する処理を終了しているか否かを判別する（ステップＳ２００）。
【００３３】
ステップＳ２００にて全ての検出領域について他車両を検出するための処理が終了したと判別されないときには、他車両の検出処理を行っていない検出領域を処理対象として設定する（ステップＳ２０２）。そして、他車両検出部２１ｃは、検出領域の画像に基づいて輝度ヒストグラムを取得し（ステップＳ２０５）、当該ヒストグラムの中に車両の特徴が存在するか否かを検出する（ステップＳ２１０）。すなわち、例えば予め決められた輝度範囲に規定の幅（図３Ｂに示すＷ）の分布が存在する場合は、処理対象の検出領域内に他車両が存在する旨の検出結果を設定をし、規定の幅の分布が存在しない場合には、処理対象の検出領域には他車両が存在しない旨の検出結果を設定をする。
【００３４】
以上の処理によって処理対象の検出領域について他車両の存在の有無を示す検出結果が設定されると、ステップＳ２００の処理に移行する。このステップＳ２００にて全ての検出領域について他車両を検出するための処理が終了したと判別された場合は、ステップＳ２１５の処理に移行する。
図２を例にして具体的に説明する。図６Ａは、図２における各検出領域の検出結果を示している。検出領域Ｒ１、Ｒ２およびＲ７の輝度ヒストグラムには、図３Ｂに示すような車両の画像の特徴が現れないため、他車両が存在しない旨の検出結果が設定され、検出領域Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５、Ｒ６の輝度ヒストグラムには、図３Ｂに示すような車両の画像の特徴が現れるため、他車両が存在する旨の検出結果が設定される。
【００３５】
ステップＳ２１５では、判定領域設定部２１ｄが、判定領域Ｓ１〜Ｓ６を設定し、判定部２１ｅが各判定領域のそれぞれに対して当該判定領域内に他車両が存在するか否かを判定する（ステップＳ２２０）。
図２および図６を用いて具体的に説明する。図６Ｂに示すように、例えば判定領域Ｓ１は、検出領域Ｒ１およびＲ２の検出結果を用いて判定され、判定領域Ｓ２は、検出領域Ｒ２およびＲ３の検出結果を用いて判定される。本実施形態では、２つの検出領域のうち両方の検出領域において他車両有りとの検出結果が得られた場合、当該判定領域に他車両が存在するとする判定条件を採用するため、判定領域Ｓ１、Ｓ２、Ｓ６は他車両無しと判定され、判定領域Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５は他車両有りと判定される。
【００３６】
ここで、例えば、検出領域Ｒ３において、誤認識が発生し、他車両無しとの検出結果が設定されていた場合、判定結果は、判定領域Ｓ４およびＳ５のみが他車両有りと判定され、それ以外の判定領域Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ６は、他車両無しと判定される。検出領域Ｒ３のように、車両の画像が相対的に少ししか含まれていない場合、輝度ヒストグラムによる判別では、他車両無しとの検出結果が設定される可能性もある。これらを考慮して、検出領域における他車両検出の精度や、各検出領域が重複する領域の大きさに応じて、判定領域の判定条件を設定してもよい。本実施例では、２つの検出領域のうちの両方が他車両有りとの検出結果が設定されていなければ当該判定領域は他車両有りとは判定されないという判定条件を採用しているが、例えば、２つの検出領域のうちの少なくとも１つの検出領域が他車両有りとの検出結果を有する場合は当該判定領域は他車両有りと判定するという判定条件を採用すると、判定領域Ｓ１は他車両無し、判定領域Ｓ２〜Ｓ６は他車両有りと判定され、他車両有りと判定される領域を広めに設定して案内部２２ａに出力することができる。
【００３７】
このように、判定領域を含む複数の検出領域の検出結果に基づいて、判定領域毎に他車両の有無を判定することにより、例えば判定領域を含む一つの検出領域の検出結果のみから他車両の有無を判定する構成と比較すると、統計的により確からしい判定をすることができる。
また、判定対象とする判定領域を含む検出領域の個数に対する、複数の当該検出領域に対応する検出結果としての他車両の存在を検出する旨の検出結果の個数の比を、当該判定領域に他車両が存在すると判定するための判定条件とすることにより、複数の検出結果に基づいて他車両の有無を判定する判定条件を、必要とされる精度に応じて設定することができる。
【００３８】
ステップＳ２２０の処理が終了すると、他車両検出処理２および他車両検出処理が終了し、ステップＳ１００にて取得した画像について判定領域毎に他車両の有無が決定されている。案内部２２ａは各判定領域Ｓ1〜Ｓ6についての判定結果に基づいて自車両の車線変更を案内する。案内部２２ａがこの案内を行うと、次のフレームの画像について他車両を検出するため、図４、図５に示す処理が繰り返される。なお、例えば図示しない舵角センサの信号等によって自車両の隣接車線への移動が完了した否かが判定され、隣接車線への移動が完了すると図４、図５に示す処理は繰り返されずに終了する。
【００３９】
（３）他の実施形態：
以上の実施形態は、本発明を実施するための一例であり、互いに重複する検出領域を設定し、検出領域毎に他車両の存在を検出できる限りにおいて、他にも種々の実施形態を採用可能である。例えば、車線方向への検出領域の長さは他車両の存在を検出すべき間隔に応じて適宜調整可能である。
【００４０】
さらに、上述の例では、自車両が走行する走行車線に隣接する隣接車線に対して検出領域を設定していたが、むろん、走行車線や隣接車線の隣の車線について検出領域を設定して他車両の有無を検出しても良い。
【００４１】
さらに、上述の実施形態においては、カメラで撮影された画像に対して視点変換処理が施された画像を取得していたが、むろん、他車両の存在を検出するという意味では視点変換処理が施されていることが必須というわけではなく、視点変換を行っていない画像から車両の画像の特徴を抽出する構成としても良い。また、カメラ４０は他車両の存在を検出すべき道路を視野にして撮影を行うことができればよく、自車両のいずれの位置に取り付けられていても良いし、カメラの台数は特に限定されない。
【００４２】
さらに、上述の実施形態においては、複数の検出領域が重複する判定領域毎に、案内部２２ａが利用する他車両の有無を示す情報を出力しているが、各検出領域の検出結果を案内部２２ａに出力し、案内部２２ａはその検出結果を利用してもよい。すなわち、検出領域における他車両の検出結果が十分に精度の高いものであれば、判定領域設定部２１ｄおよび判定部２１ｅを備えない構成であってもよい。
【００４３】
さらに、上述の実施形態においては、１つの判定領域が当該判定領域の判定に用いる検出領域の個数が、２つである場合を説明したが、３つ以上であってももちろんよい。図７は、１つの判定領域が当該判定領域の判定に用いる検出領域の個数が３つである場合の隣接車線の画像を示している。この場合、１つの判定領域において、３つの検出領域の検出結果を用いて判定することになるが、例えば、判定領域の大きさや、他車両が存在する領域をどの程度余裕をもたせて設定するかや、他車両検出の精度などの条件に応じて、各判定領域において他車両有りと判定する閾値を設定してもよい。例えば、３つの検出結果のうちの２つ以上が他車両有りとの結果である場合、当該判定領域を他車両有りと判定する、等である。
【００４４】
また、検出結果は、他車両有りまたは他車両無しの２値ではなく、検出領域の輝度ヒストグラムと、予め設定されている車両の画像に対応するヒストグラムの特徴を示すデータとを比較して、例えば、他車両が存在する確率は１００％、他車両が存在する確率は５０％、他車両が存在する確率は０％などのように設定されるものであってもよい。
【００４５】
図８は、図７に示す例の各検出領域の検出結果と、各判定領域における、検出結果として他車両有りと設定された個数を示す図である。各検出領域で誤認識がない場合は、図８Ｂに示すように、検出結果として他車両有りと設定される個数は、他車両有りと初めて検出された検出領域を含む判定領域から、１ずつ増加し、最大個数（判定領域を含む検出領域の個数）に到達すると、１ずつ減少する。つまり、誤認識のない場合の折れ線グラフの理想的な形状は台形状になる。判定領域毎に他車両の存在を判定するための判定条件が、例えば、当該判定領域を含む全ての検出領域で他車両有りとの検出結果が設定されていることである場合、判定領域Ｓ１、Ｓ２、Ｓ６、Ｓ７は他車両無しと判定され、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５は他車両有りと判定される。
【００４６】
ここで検出領域Ｒ４で他車両無しと誤認識された場合、検出結果として他車両有りと設定された個数は、図８Ｂの（）内に示すような数値の変遷となり、その折れ線グラフの形状は台形状にはならない。このため、上記の判定条件では、判定領域Ｓ３、Ｓ４は実際に他車両が存在する領域であるにもかかわらず、他車両無しと判定されてしまう。これを避けるために、検出結果として他車両有りと設定された個数の折れ線グラフの形状が、理想的な台形状でない場合は、台形状となるように、検出結果を（本例の場合検出領域Ｒ４の検出結果）補正するようにしてもよい。
【００４７】
さらに、他車両の存在を検出するための手法は、上記実施形態に限られず、例えば、各画素の階調値に基づいて画像の特徴量を抽出し、特徴量の分布が車両の画像に現れる典型的な分布に対応しているか否かを判定し、他車両の存在を検出するようにしてもよい。なお、特徴量としては、画像に含まれる特定のオブジェクトについてその特徴を捉える量であればよく、輝度値や特定色の階調値など、種々の量を採用可能である。分布の解析においても種々の構成を採用可能であり、特定の特徴量にピークを有する分布の幅、標準偏差、分散を解析しても良いし、ピークの値等を解析しても良い。解析の前に画像の明るさを調整するなど、前処理を行っても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】他車両検出装置を含むナビゲーション装置のブロック図である。
【図２】隣接車線の画像を示す模式図である。
【図３】検出領域毎の輝度のヒストグラムの例を示す図であり、（３Ａ）は他車両が存在しない場合のヒストグラム、（３Ｂ）は他車両が存在する場合のヒストグラムである。
【図４】他車両検出処理を示すフローチャートである。
【図５】他車両検出処理２を示すフローチャートである。
【図６】（６Ａ）は図２の例における各検出領域の検出結果を示す対応表、（６Ｂ）は図２の例における各判定領域の判定結果を示す対応表である。
【図７】他の実施例にかかる隣接車線の画像を示す模式図である。
【図８】（８Ａ）は図７の例における各検出領域の検出結果を示す対応表、（８Ｂ）は図７の例における、各判定領域と当該検出領域において他車両有りとの検出結果が設定された個数との対応表である。
【符号の説明】
【００４９】
１０…ナビゲーション装置、２０…制御部、２１…他車両検出プログラム、２１ａ…画像取得部、２１ｂ…検出領域設定部、２１ｃ…他車両検出部、２１ｄ…判定領域設定部、２１ｅ…判定部、２２…ナビゲーションプログラム、２２ａ…案内部、３０…記憶媒体、３０ａ…地図情報、４０…カメラ、４１…スピーカー、４２…表示部
【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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【図８】
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