(57)【要約】【課題】周辺を走行している車両の死角領域を推定することができる死角領域推定装置を提供すること。【解決手段】死角領域推定装置１は、車両の前側方を撮像する撮像部２と、撮像部２によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識部８と、車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶部４と、車両認識部８によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶部４に記憶されたデータとに基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定部５と、車両認識部８によって認識された周辺車両の形状に基づいて周辺車両の方位を推定する車両方位推定部６と、ドアミラー位置推定部５によって推定されたドアミラーの位置と車両方位推定部６で推定された方位とに基づいて周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定部７とを備える。【選択図】図１
2008279842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の前側方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識手段と、
後方から見た車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶手段と、
前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定手段と、
前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状に基づいて前記周辺車両の方位を推定する車両方位推定手段と、
前記ドアミラー位置推定手段によって推定されたドアミラーの位置と前記車両方位推定手段で推定された方位とに基づいて前記周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定手段とを備えたことを特徴とする死角領域推定装置。
【請求項２】
前記撮像手段によって撮像された映像から前記周辺車両の車輪を認識する車輪認識手段をさらに備え、
前記ドアミラー位置推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と、前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータと、前記車輪認識手段によって認識された前記周辺車両の車輪の位置に基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定することを特徴とする請求項１に記載の死角領域推定装置。
【請求項３】
前記車両方位推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状及び前記車輪認識手段によって認識された車輪の位置のうち少なくとも何れか一方に基づいて前記周辺車両の方位を推定することを特徴とする請求項２に記載の死角領域推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の死角領域を運転者に提供する死角領域推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
過去の交通事故を分析すると、車線変更時や交差点での右左折時に、四輪車やバイクと衝突してしまう事故が少なくない。これは、車両側方の死角に四輪車やバイクがあることに気付かずにステアリングを切ってしまうことが原因の一つである。車両の死角は、ルームミラーとドアミラーで直接見ることができない車両側方において大きな領域を占め、事故の原因として重要と考えられる。
【０００３】
従来の死角領域推定装置は、運転手が死角となる領域を把握することを目的としており、例えば、自車の死角領域を算出し、車内のディスプレイに死角の映像を表示するものや、パソコンなどの端末を用いて希望する車両の死角領域を表示して、実際に車両に乗ることなく、その車両の死角領域を確認することができるものである。
【０００４】
前者の例としては、車両後側方を撮像する後側方カメラで後側方を撮像し、シート調整センサでシート調整位置を検出し、ドアミラー調整センサでドアミラー調整位置を検出する。シート調整位置とドアミラー調整位置に基づき後側方死角範囲を特定し、この後側方死角範囲に対応した死角映像を表示部に表示して運転者に提供することができるものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、後者の例としては、ハードディスク装置に、複数種類の車の形状データを記憶させておき、キーボードあるいはマウスを用いて入力された被験者の身長あるいはアイポイントといった体格データに基づき、各車に被験者が搭乗した際の死角領域が算出され、その算出結果がＣＲＴ上に表示されるように、ＣＰＵを動作させるものがある（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００５−１３２２２３号公報
【特許文献２】特開平９−１９７９５０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の死角領域推定装置は、自車両の死角を推定するものであり、周辺を走行中の他車両の死角領域を推定することができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、周辺を走行している車両の死角領域を推定することができる死角領域推定装置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】
【０００８】
本発明の死角領域推定装置は、車両の前側方を撮像する撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された映像から周辺車両の形状を認識する車両認識手段と、後方から見た車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶したドアミラー位置記憶手段と、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータとに基づいて、前記周辺車両のドアミラー位置を推定するドアミラー位置推定手段と、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状に基づいて前記周辺車両の方位を推定する車両方位推定手段と、前記ドアミラー位置推定手段によって推定されたドアミラーの位置と前記車両方位推定手段で推定された方位とに基づいて前記周辺車両の死角領域を推定する死角領域推定手段とを備えるよう構成している。
【０００９】
この構成により、周辺車両のドアミラー位置と車両方位とに基づいて、その周辺車両の死角領域を推定できる。
【００１０】
また、本発明の死角領域推定装置は、前記撮像手段によって撮像された映像から前記周辺車両の車輪を認識する車輪認識手段をさらに備え、前記ドアミラー位置推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状と、前記ドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータと、前記車輪認識手段によって認識された前記周辺車両の車輪の位置に基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するよう構成している。
【００１１】
この構成により、車両認識手段によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶手段に記憶されたデータだけでなく、車輪認識手段によって認識された周辺車両の車輪の位置を利用することで、より高精度にドアミラー位置を推定することが可能となる。
【００１２】
また、本発明の死角領域推定装置は、前記車両方位推定手段は、前記車両認識手段によって認識された前記周辺車両の形状及び前記車輪認識手段によって認識された車輪の位置のうち少なくとも何れか一方に基づいて前記周辺車両の方位を推定するよう構成している。
【００１３】
この構成により、車両方位を周辺車両の形状や車輪の位置に基づいて推定しているため、より正確な周辺車両の方位を特定でき、より正確な周辺車両の死角領域を推定することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、周辺を走行している車両の死角領域を推定可能な死角領域推定装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態の死角領域推定装置について、図面を用いて説明する。
【００１６】
本発明の実施の形態における死角領域推定装置の概略構成図を図１に示す。
【００１７】
死角領域推定装置１は、図１に示すように、撮像部２と、画像処理部３と、ドアミラー位置記憶部４と、ドアミラー位置推定部５と、車両方位推定部６と、死角領域推定部７とを備えており、各部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）と、ＲＡＭ（Random Access Memory）等によって実現される。
【００１８】
撮像部２は、車両の前部で前方に向けて搭載され、車両の前側方を撮像するカメラであり、走行車線あるいは近隣の車線を走行中の車両を撮像するようになっている。
【００１９】
画像処理部３は、撮像部２で撮像した映像を画像処理するものであり、車両認識部８と車輪認識部９から構成される。
【００２０】
車両認識部８は、撮像部２によって撮像された映像から周辺車両を検知し、その位置と形状を認識するようになっている。また、車両認識部８は、死角領域を推定する必要がある車両か否かを判断するようになっている。
【００２１】
車輪認識部９は、撮像部２によって撮像された映像から周辺車両の車輪を検知し、その位置と形状を認識するようになっている。
【００２２】
ドアミラー位置記憶部４は、図３に示すように代表的な車両の形状データとドアミラーの位置とを対応付けて記憶している。ドアミラーの位置を推定する場合、車両の形状に関しては、特に運転席の位置すなわちボンネットの有無が重要になるため、ボンネットがある車両及びボンネットがない車両の代表的な形状と、ドアミラーの位置関係とを対応付けて記憶していることが特徴である。さらに、ドアミラー位置記憶部４に記憶される車両の形状に関しては、撮像部２で撮像できる範囲に応じて複数の形状データを記憶することが望ましい。走行車線と両隣の車線に同じ形状の車両がある場合、撮像部２で撮像される車両の形状は車線毎に大きく異なる。例えば、自車の走行車線上の車両の形状は台形となる場合が多いが、両隣の車線を走行中の車両の形状は複雑な形状になる。
【００２３】
なお、様々な車両の形状データとドアミラーの位置との詳細な対応付けをデータベースとして蓄積しておいてもよい。これにより、車輪認識部９を設けなくても、車両認識部８によって認識された車両の形状のみからドアミラーの位置を推定することが可能となる。
【００２４】
ドアミラー位置推定部５は、車両認識部８によって認識された周辺車両の形状と、ドアミラー位置記憶部４に記憶されたデータと、車輪認識部９によって認識された周辺車両の車輪の位置に基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するようになっている。なお、ドアミラー位置推定部５は、車両認識部８によって認識された周辺車両の形状とドアミラー位置記憶部４に記憶されたデータとに基づいて、周辺車両のドアミラー位置を推定するようになっていてもよい。
【００２５】
車両方位推定部６は、車両認識部８によって認識された周辺車両の形状に基づいて周辺車両の方位を推定するようになっている。すなわち、車両方位推定部６は、車両認識部８によって認識された車両のうち車輪を除く車両の最も低い直線部分から車両の方位を推定するようになっている。本実施の形態における車両方位推定部６は、これに限らず、車輪認識部９によって認識された車輪の位置に基づいて前記周辺車両の方位を推定するようになっていてもよい。この場合には、車両認識部８によって認識された車両の前輪と後輪を結ぶ直線から車両の方位を推定する。また、これら複数の方法を単独、あるいは平行に用いることで、車両の方位を推定するようにしてもよい。
【００２６】
死角領域推定部７は、ドアミラー位置推定部５によって推定されたドアミラーの位置と車両方位推定部６で推定された方位とに基づいて周辺車両の死角領域を推定するようになっている。
【００２７】
図２は、本発明の実施の形態における代表的な車両形状を示す図である。
【００２８】
図２（Ａ）に示すように、ボンネットがない車両２１は、例えばバス、トラックがあり、車両前方の形状が箱型になる点が特徴である。底辺２２は、車両方位を推定する際の基準となる。また、図２（Ｂ）に示すように、ボンネットがある車両３１は、例えば乗用車やＲＶ車があり、車高が比較的低く、車両先方の形状が薄いことが特徴である。底辺３２は、車両方位を推定する際の基準となる。
【００２９】
図３は、本発明の実施の形態におけるドアミラー位置記憶部に記憶されている車両の形状とドアミラーの位置とを対応付けたデータベースを示した図である。
【００３０】
図３に示す形状データは、図２で示した車両の形状を数値データに変換したものである。例えば、特徴となる複数の点を座標で示すことにより、撮像部２が撮像した映像から、近似した形状の画像すなわち車両を対応付けることができる。本実施の形態では、ボンネットの有無に着目し、ドアミラーの位置は、車両の先端または前輪の後端の２パターンに分けている。このような構成により、少ない形状データを基にドアミラーの位置を推定することが可能になるため、画像処理のデータ量も少なくすることができる。
【００３１】
図４は、本発明の実施の形態における代表的な車両の形状に応じたドアミラーの位置を示す図である。
【００３２】
図４（Ａ）に示すように、車両４１は、ボンネットを有しておらず、運転席の位置が車両前方にあることから、ドアミラー４２の位置は車両の先端にあるものとしている。
【００３３】
図４（Ｂ）に示すように、車両４３は、ボンネットを有しており、運転席の位置が車両の先端よりも後方にあることから、ドアミラー４４の位置は車両の先端ではなく中央前方寄りにあると考えられる。ただし、車両の形状だけではドアミラー４４の位置を判断することが困難なため、前輪４５の位置に着目している。ボンネットがある車両の場合、前輪４５の後方に運転席があることから、前輪４５の後端がドアミラー４４の位置となる。
【００３４】
図５は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置によって推定された死角領域を示す平面図であり、死角領域の算出方法の概要について説明する。
【００３５】
５１は車両であり、５２は車輪認識部９が認識した車両の前輪である。５３はドアミラー位置推定部５が推定したドアミラーの位置を示し、５４は車両方位推定部６が推定した車両の進行方位である。
【００３６】
第１の死角領域境界線５５は、運転手がドアミラーを用いて側方を確認できるか否かの境界線であり、ドアミラー位置５３を基点に、進行方位５４から車両の外側に向かって所定の角度開いた直線となる。この所定の角度は、車両により変動はあるのだが、概ね２０度から３０度程度が望ましい。
【００３７】
第２の死角領域境界線５６は、ドアミラー位置５３から車両の進行方位５４に対して垂直な方向に伸ばした直線である。これは、第２の死角領域境界線よりも前方は、肉眼で確認できる範囲と考えられるからである。そして、死角領域５７は、第１の死角領域境界線５５と第２の死角領域境界線５６で挟まれた部分であって、死角領域推定部７によって推定された死角領域である。
【００３８】
ここで、車両を運転する運転手は、肉眼で前方を見ると共に、ルームミラーとドアミラーを用いて周辺の状況を確認しながら走行する。しかし、ルームミラーでもドアミラーでも確認することができない死角となる領域が存在する。車両側方の死角は、運転手の立場で考えた場合、ドアミラーのミラーの角度と運転手のアイポイントすなわち目の位置で決まる。この死角の領域を他車から推定しようとした場合には、ドアミラーのミラーの角度も運転手のアイポイントも共に検知することが困難である。そこで、本発明の実施の形態における死角領域推定装置は、カメラ等の撮像手段を用いてドアミラーの位置と車両方位を認識することにより他車の死角領域を推定している。
【００３９】
図６は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置によって推定された死角領域を撮像部で撮像した映像で示す図であり、図５と同じ車両５１が自車の右前方を走行している場合の例である。なお、図６における各部は、図５と同じ番号を付しており、図６における５３は、進行方向でのドアミラーの位置である。
【００４０】
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の画像処理の動作について説明する。
【００４１】
図７に示すように、死角領域推定装置のプログラムの実行時にＣＰＵによって行われる処理は、画像処理（Ｓ７１）、ドアミラー位置推定処理及び車両方位推定処理（Ｓ７２）、死角領域推定処理（Ｓ７３）に大別される。これらについて以下詳細に説明する。
（画像処理）
まず、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の画像処理の動作を図１、２と、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００４２】
車両の前側方が撮像部２によって撮像される（Ｓ８１）。ここで、撮像する範囲は、走行中の車両を認識できる範囲が拡大するため、できるだけ広いほうが良いのであるが、画像処理の負荷が大きくなる。そこで、自車の走行している車線に加えて、少なくとも両隣の車線を走行中の車両を撮像できる程度が好ましい。撮像部２によって周辺車両や車線、歩行者、建物等が撮像される。
【００４３】
次に、撮像部２によって撮像された映像が画像処理部３によって画像処理される。具体的には、撮像部２によって撮像された映像から画像処理部３の車両認識部８によって物体の形状が認識される（Ｓ８２）。形状認識の方法は、これに限定されるものではなく、図２に示すような車両の形状を認識できる程度のものを用いる。
【００４４】
次に、認識された物体の形状から車両認識部８によって車両であるか否かが判断（Ｓ８３）され、認識された物体が車両（車両Ａとする）であると判断された場合、撮像された映像上での車両Ａの時間的な変化やオプティカルフロー等から車両Ａの相対速度が車両認識部８によって算出される（Ｓ８４）。
【００４５】
そして、自車の走行速度に基づいて、車両Ａの絶対速度が車両認識部８によって算出さ（Ｓ８５）、自車と同一の方向に進んでいるか否かが車両認識部８によって判断される（Ｓ８６）。例えば、自車の走行速度が７０（ｋｍ／ｈ）で、車両Ａの相対速度が−２０（ｋｍ／ｈ）の場合、車両Ａは自車と同一の方向に５０（ｋｍ／ｈ）で進んでいることがわかる。逆に、自車の走行速度が６０（ｋｍ／ｈ）で、車両Ａの相対速度が−１２０（ｋｍ／ｈ）の場合、車両Ａは自車と逆方向に６０（ｋｍ／ｈ）で進んでいることがわかる。
【００４６】
ここで、他車が自車と同一の方向に進んでいる場合、今後、自車は車両Ａの周辺を追い越していく可能性があるため、死角領域を推定する必要があり、一方、他車が自車と逆方向に進んでいる場合、自車は車両Ａの周辺を追い越していく可能性がないため、対向車両であるため死角領域を推定する必要がない。
【００４７】
そして、他車が自車と同一の方向に進んでいる場合には、撮像部２によって撮像された映像から車輪と推定される物体を画像処理部３の車輪認識部９によって認識される（Ｓ８７）。車両の車輪は、タイヤとホイールで構成されており、車を構成する部品としては、ライトやドアミラーに比べても大きく、両者とも丸い形状をしており、タイヤは黒く、ホイールはシルバー等の明るい色であるという特徴があるため、撮像された画像から比較的容易に認識することが可能である。したがって、撮像部２にカメラを用いる場合には、周辺車両の車輪を認識できる程度の解像度で十分である。
（ドアミラー位置推定処理）
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置のドアミラー位置推定処理の動作を図１、図３、図４、図９のフローチャートを用いて説明する。
【００４８】
車両認識部８で認識された車両の形状とドアミラー位置記憶部４に記憶された形状データとが比較され、最も近い形状データがドアミラー位置推定部５によって選択される（Ｓ９１）。
【００４９】
例えば、車両認識部８で認識された車両の形状が、図２に示すような形状データＡの場合、形状データＡがドアミラー位置推定部５によって選択される。この場合、図３に示すデータベースから形状データＡのドアミラーの位置が読み取られ、ドアミラーの位置が車両の先端であるとドアミラー位置推定部５によって推測される。
【００５０】
また、例えば、車両認識部８で認識された物体の形状が、図２に示すような形状データＣの場合、図３に示すデータベースから形状データＣのドアミラーの位置が読み取られ、ドアミラーの位置が前輪の後端であるとドアミラー位置推定部５によって推測される。
【００５１】
このようにして、ドアミラー位置推定部５は、車両認識部８で認識された車両の形状からドアミラーの位置を推測する（Ｓ９２）。
【００５２】
そして、ドアミラーの位置が前輪の後端であると判断（Ｓ９３）した場合には、車両の進行方位が車両認識部８により算出されているため、車輪認識部９が認識した複数の車輪の中から、進行方位に基づいて車両の前輪を選択し、ドアミラーの位置を、その前輪の後端であると決定する（Ｓ９４）。具体的には、図４（Ｂ）に示すように、ドアミラー６２の位置が、車両４３の前輪の後端と決定する。
【００５３】
一方、ドアミラーの位置が車両の先端であると判断（Ｓ９３）した場合には、ドアミラー位置推定部５は、ドアミラーの位置を車両先端として決定する（Ｓ９６）。具体的には、図４（Ａ）に示すように、ドアミラー４２の位置が車両４１の先端であると決定する。
（車両方位推定処理）
次に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の車両方位推定の動作を図１、図２、図１０のフローチャートを用いて説明する。
【００５４】
まず、図１０（Ａ）に示す車両の形状に基づく車両方位推定処理について説明する。
【００５５】
図１０（Ａ）に示すように、車両認識部８が認識した車両の形状から車両の底面を求め、この求められた車両の底面が車両方位推定部６によって車両方位と推定される（Ｓ１０１）。ここで、底面とは、車輪を除き、車両の最も低い部分のことであり、撮像した映像上では、長辺でかつ低い位置にあたる直線になる。例えば、図２（Ａ）の場合、２２が底面であり、図２（Ｂ）の場合、３２が底面である。この底面を車両の方位と決定する。
【００５６】
図１０（Ｂ）に示す車輪に基づく車両方位推定処理について説明する。
【００５７】
図１０（Ｂ）に示すように、車両認識部８によって認識された車両に関して、車輪認識部９によって車輪が認識され、この認識された車両の前輪と後輪を結ぶ直線が車両方位推定部６によって車両方位と推定される。
【００５８】
そして、上述したように、図１０（Ａ）に示す車両の形状に基づく車両方位推定処理と図１０（Ｂ）に示す車輪に基づく車両方位推定処理とは平行に処理され、各処理において推定された車両方位を平均化して車両方位推定処理を終了する。また、これに限定されるものではなく、いずれか一方の処理結果である車両方位を他方の処理結果である車両方位によって補正して車両方位を求めてもよい。
【００５９】
なお、上述した例では、図１０（Ａ）に示す車両の形状に基づく車両方位推定処理と図１０（Ｂ）に示す車輪に基づく車両方位推定処理とは平行に処理されているが、何れか一方の処理のみで車両方位を求めてもよい。
（死角領域推定処理）
最後に、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の死角領域推定の動作を、図１、図５、図６と、図１１のフローチャートを用いて説明する。
【００６０】
まず、死角領域推定部７は、ドアミラー位置推定部５によって推定された進行方向でのドアミラー位置５３と、車両方位推定部６によって推定された車両の進行方位５４とが死角領域推定部７によって読み込まれる（Ｓ１１１）。
【００６１】
次に、推定されたドアミラー位置５３を基点として、推定された車両の進行方位５４から車両とは逆方向に所定の角度まで回転した第１の死角領域境界線５５が死角領域推定部７によって算出される（Ｓ１１２）。所定の角度は、車両により変動はあるのだが、概ね２０度から３０度程度が望ましい。車両の進行方位５４と第１の死角領域境界線５５に挟まれた領域は、運転手がドアミラーで確認することができる。
【００６２】
そして、推定したドアミラー位置５３から、車両の進行方位５４に対して垂直方向に伸ばした第２の死角領域境界線５６が死角領域推定部７によって算出される（Ｓ１１３）。第２の死角領域境界線５６よりも前方は肉眼で確認することができる。
【００６３】
次いで、第１の死角領域境界線５５と第２の死角領域境界線５６で挟まれた領域が死角領域５７と推定される（Ｓ１１４）。
【００６４】
なお、上述した図９示すドアミラー位置推定処理と図１０に示す車両方位推定処理は、死角領域推定処理を考慮して平行して処理されているが、これに限定されるものではなく、何れかの処理を順次行ってもよい。
【００６５】
以上説明したように、本発明の実施の形態における死角領域推定装置は、周辺を走行中の車両の形状と車輪を認識することにより、周辺車両の側方の死角領域を推定することができる。この結果、自車が周辺を走行中の車両の死角に入った場合に、死角に入ってしまっていることを運転手に警告したり、相手の車両に対して、自車が死角に入っていることを報知することにより、安心して車両の追い越しや並走などが可能になる。
【００６６】
なお、様々な車両の形状データとドアミラーの位置との対応付けをデータベースとして蓄積しておくことで、車輪を認識することなく、車両の形状を認識するだけでドアミラーの位置を推定し、周辺車両の側方の死角領域を推定することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
以上のように、本発明に係る死角領域推定装置は、周辺を走行している車両の死角領域を推定することができるという効果を有し、車両の死角領域を運転者に提供する装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】図１は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の概略構成図
【図２】図２は、本発明の実施の形態における代表的な車両形状を示す図であり、（Ａ）は、ボンネットがない車両の形状外略図であり、（Ｂ）は、ボンネットがある車両の形状外略図
【図３】図３は、本発明の実施の形態におけるドアミラー位置記憶部に記憶されている車両の形状とドアミラーの位置とを対応付けたデータベースを示した図
【図４】図４は、本発明の実施の形態における代表的な車両の形状に応じたドアミラーの位置を示す図であり、（Ａ）は、ボンネットがない車両のドアミラーの位置を示す図であり、（Ｂ）は、ボンネットがある車両のドアミラーの位置を示す図
【図５】図５は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置によって推定された死角領域を示す平面図
【図６】図６は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置によって推定された死角領域を撮像部で撮像した映像で示す図
【図７】図７は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の全体的な動作を示すフロー図
【図８】図８は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の画像処理の動作を示すフロー図
【図９】図９は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置のドアミラーの位置推定処理の動作を示すフロー図
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の車両方位推定処理の動作を示すフロー図
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態における死角領域推定装置の死角領域推定処理の動作を示すフロー図
【符号の説明】
【００６９】
１  死角領域推定装置
２  撮像部
３  画像処理部
４  ドアミラー位置記憶部
５  ドアミラー位置推定部
６  車両方位推定部
７  死角領域推定部
８  車両認識部
９  車輪認識部
５３  ドアミラー位置
５４  進行方位
５５  第１の死角領域境界線
５６  第２の死角領域境界線
５７  死角領域
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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