(57)【要約】【課題】  車両用画像処理システムを提供する。【解決手段】  運転者を支援するために、将来の車両には、周囲を検出するためのシステムが装備されるであろう。このようなシステムは、他の交通関与者、たとえば歩行者との起こり得る衝突についての事前の警告を運転者に提供する働きをする。ここでは、周囲についての情報の検出は、とりわけ、画像センサ、及び画像処理ユニットを介して評価することによって行われる。画像データの評価は、交通関与者の動作を記述する簡単な静的及び動的モデルに限定される。したがって、他の交通関与者の注意を考慮に入れる画像処理システムが提案される。特にここでは、認識された交通関与者の視線が検出され、その検出された視線に基づいて、他の交通関与者との衝突の危険度を評価するための確率が判断される。衝突の危険度が所定の定められた閾値を超えた場合には、衝突を回避するための対策が開始される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両用画像処理システムを操作するための方法であって、少なくとも１つの画像センサを用いて、周囲についての情報が検出され、前記検出された前記周囲についての情報が、交通関与者の存在を認識するためにコンピュータユニットを用いて評価される方法であって、
１人または幾人かの認識された前記交通関与者の視線が検出されることを特徴とする画像処理システムを操作するための方法。
【請求項２】
前記１人または幾人かの認識された前記交通関与者の視線の前記検出が、該交通関与者の衝突の危険度を評価するために用いられることを特徴とする請求項１に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項３】
前記検出された、前記認識された前記交通関与者の視線により、衝突の危険度を評価するための確率測度が形成されることを特徴とする請求項２に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項４】
前記検出された、前記周囲についての情報が、格納されているモデル情報と比較され、それから、衝突の危険度を評価するための確率測度が形成されることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項５】
厳しく予め定められた規則により、衝突の危険度を評価するための確率測度が形成されることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項６】
前記車両の及び／又は認識された１人以上の交通関与者の移動情報に基づいて、衝突の危険度を評価するための前記確率測度が形成されることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項７】
前記視線及び／又は前記モデル情報及び／又は前記厳しく予め定められた規則及び／又は前記車両の移動情報及び／又は前記認識された前記交通関与者の移動情報を考慮に入れる部分確率が、衝突の危険度を評価するための確率測度全体に組み合わせられることを特徴とする請求項２〜６に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項８】
前記確率測度または前記確率測度全体により、衝突の危険度を減少させるための少なくとも１つの作用が、コントロールユニットを用いて開始されることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一項に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項９】
前記視線により、前記コントロールユニットを用いて、衝突の危険度を減少するための少なくとも１つの作用が開始され、衝突の危険度を評価するための前記確率測度が形成されないことを特徴とする請求項１あるいは２に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項１０】
前記検出された前記周囲についての情報が、２Ｄ及び／又は３Ｄ画像情報であることを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の画像処理システムを操作するための方法。
【請求項１１】
周囲についての情報を検出するために少なくとも１つの画像センサを備えた車両用画像処理システムであって、検出された周囲についてのデータからヒトを認識するためのコンピュータユニットを備えた画像処理システムであって、
前記コンピュータユニットが、前記検出された、前記周囲についてのデータから認識された交通関与者の視線を検出するのに適する構造であることを特徴とする画像処理システム。
【請求項１２】
衝突の危険度を評価するためのユニットが存在し、前記検出された視線及び／又は格納されているモデル情報及び／又は厳しく予め定められた規則及び／又は前記車両の動作情報及び／又は認識された１人以上の交通関与者の動作情報に基づいて、衝突の危険度を評価するための確率測度を形成することを特徴とする請求項１１に記載の画像処理システム。
【請求項１３】
衝突の危険度により、少なくとも１つの衝突危険度減少作用を開始するのに適したコントロールユニットが存在することを特徴とする請求項１１あるいは１２のいずれか一項に記載の画像処理システム。
【請求項１４】
画像情報を検出するための２Ｄ及び／又は３Ｄ画像センサが存在することを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の画像処理システム。
【請求項１５】
他の交通関与者との距離を判断するのに適した追加手段が存在することを特徴とする請求項１１〜１４のいずれか一項に記載の画像処理システム。
【請求項１６】
工作機械において、請求項１１〜１５のいずれか一項に記載の画像処理システムの、または請求項１〜１０のいずれか一項に記載の画像処理システムを操作するための方法の、適用形態。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用画像処理システム、及び特に他の交通関与者との衝突を回避するための車両用画像処理システムを、操作するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
運転者を支援するために、将来の車両には、周囲検出システムが装備されるであろう。このようなシステムは、事故の数を減少させるために、障害物及び他の危険物について運転者に警告する働きをする。たとえば、車両前方の周囲を光電子的に検出することにより、起こり得る他の交通関与者との衝突が、早い段階で運転者に警告され得る。ここでは、周囲についての情報は画像センサを使って検出され、その検出された画像データは画像処理システムを用いて評価される。この評価は、主として、障害物または交通関与者との距離が許容できる最短距離より短いかどうかを調べることによって行われる。
【０００３】
特許文献１では、運転者が注意しているかどうかを監視するためのシステムが記載されている。このため、このシステムは、運転者の顔を走査するカメラを備える。さらに、このシステムは、運転者の視線及びその顔の位置を判断するためのユニットを含む。したがって、運転者の視線及びその顔の位置が、車両前方の運転方向に向けられているかどうかが判断される。さらに、このシステムには、運転者の視線またはその顔の位置が車両前方の運転方向に向いていない場合には運転者に警告する警告装置が装備される。さらに、カメラが車両の周囲にある物体を検出し、その検出された物体、特にその物体の性質及びその物体の車両との距離が評価される。このようにして、運転者の視線及びその顔の位置により、また同時にその距離が物体との最短距離より短い場合には、警告信号が発せられる。
【０００４】
特許文献２では、他の交通関与者との衝突を防止するために車両で用いられる方法が記載されている。他の交通関与者の動作を含む、衝突を回避するための情報が使用できるようになっている。特にここでは、当該車両に対する他の交通関与者の動作を評価することにより、衝突の危険度が評価される。次いで、この評価に基づいて、衝突の危険がある場合に、車両のブレーキが適切な時に操作され得るかどうかが判断される。この方法は、全部で４つの横断歩道がある場合の、１つの横断歩道の近くにいる歩行者を用いて記載されている。ここでは、その場面の幾何情報、歩行者の位置、及び歩行者の移動方向を使って、４つの横断歩道のうちのどの横断歩道をその歩行者が横切るかが評価される。その上、その歩行者の今後の動作を評価するために、交通信号灯での待ち時間及びその歩行者の移動速度が考慮に入れられる。この方法においては、歩行者に特有の移動モデルが利用される。たとえば、交通信号灯の所にいる歩行者の通常の移動速度が知られている。しかし、ここでの欠点は、他の交通関与者の評価が比較的不正確なことである。具体的には、その評価には、他の交通関与者の簡単な幾何モデル及び単純な移動モデルしか考慮に入れられない。
【０００５】
【特許文献１】米国特許第６４９６１１７Ｂ２号明細書
【特許文献２】特開２００２２５０１９２Ａ号明細書
【非特許文献１】Ｄ．Ｍ．ガブリラ（Ｄ．Ｍ．Ｇａｖｒｉｌａ）による「センサに基づく歩行者保護（Ｓｅｎｓｏｒ−ｂａｓｅｄ  Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）」（ＩＥＥＥインテリジェンスシステム、第１６巻、第６号、７７〜８１ページ、２００１年）（ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｖｏｌ．１６，Ｎｏ．６，ｐｐ．７７−８１，２００１）
【非特許文献２】Ｄ．Ｍ．ガブリラ（Ｄ．Ｍ．Ｇａｖｒｉｌａ）及びＪ．ギーベル（Ｊ．Ｇｉｅｂｅｌ）による「形状に基づく歩行者の検出及び追跡（Ｓｈａｐｅ−ｂａｓｅｄ  Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｃｋｉｎｇ）」（インテリジェント自動車に関するＩＥＥＥ国際会議議事録、フランス、パリ、２００２年）（Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ，Ｐａｒｉｓ，Ｆｒａｎｃｅ，２００２）
【非特許文献３】Ｕ．フランケ（Ｕ．Ｆｒａｎｋｅ）、Ｄ．Ｍ．ガブリラ（Ｄ．Ｍ．Ｇａｖｒｉｌａ）、Ａ．ゲルン（Ａ．Ｇｅｒｎ）、Ｓ．ゴルチグ（Ｓ．Ｇｏｅｒｚｉｇ）、Ｒ．ヤンセン（Ｒ．Ｊａｎｓｓｅｎ）、Ｆ．ペトツォルト（Ｆ．Ｐａｅｔｚｏｌｄ）及びＣ．ブェーラー（Ｃ．Ｗｏｅｈｌｅｒ）による「ドアツードアの、運転者補助システムのための計算機視覚の原理および応用（Ｆｒｏｍ  Ｄｏｏｒ  ｔｏ  Ｄｏｏｒ  −  Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｄｒｉｖｅｒ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍｓ）」（インテリジェント自動車技術、第６章（Ｃｈａｐｔｅｒ  ６  ｉｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）、編集者（Ｅｄｉｔｏｒｓ）、Ｌ．ヴラシック（Ｌ．Ｖｌａｃｉｃ）、Ｆ．ハラシマ（Ｆ．Ｈａｒａｓｈｉｍａ）、Ｍ．パレント（Ｍ．Ｐａｒｅｎｔ）、バターワース・ハイネマン（Ｂｕｔｔｅｒｗｏｒｔｈ  Ｈｅｉｎｅｍａｎｎ）、オックスフォード（Ｏｘｆｏｒｄ）、２００１年
【非特許文献４】Ｓ．ベイカー（Ｓ．Ｂａｋｅｒ）及びＴ．カナデ（Ｔ．Ｋａｎａｄｅ）による「超解像度の限界とその克服法」（Ｌｉｍｉｔｓ  ｏｎ  Ｓｕｐｅｒ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｈｏｗ  ｔｏ  Ｂｒｅａｋ  Ｔｈｅｍ）」（パターン分析及び機械知能に関するＩＥＥＥ研究論文、第２４巻、第９号、２０００年（ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｖｏｌ．２４，Ｎｏ．９，２０００）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
したがって、本発明の課題は、特許請求項１の主節による車両用画像処理システム及び特許請求項１１の主節による車両用画像処理システムを操作するための方法を提供することであり、これにより、信頼性の高いヒトの検出が、特に起こり得る衝突の危険度の評価に関して可能となる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この課題は、本発明に従って、特許請求項１の特徴を有する方法及び特許請求項１１の特徴を有する画像処理システムによって解決される。本発明の好ましい実施形態及びさらなる発展形態が、従属請求項に記載されている。
【０００８】
本発明に従って、車両用画像処理システムを操作するための方法が提案される。ここでは、提案されている画像処理システムは、周囲についての情報を検出するための少なくとも１つの画像センサを含み、検出された周囲についての情報が、交通関与者の存在を認識するために、コンピュータユニットを用いて評価される。本発明の方法においては、１人または幾人かの認識された交通関与者（交通における関係者）の視線が検出される。本発明により、たとえば交通関与者の注意を考慮に入れることにより、起こり得る衝突の危険度の評価に関して、とりわけ信頼性のあるヒトの認識をすることが特に可能となる。ここでは、交通関与者を認識するとは、交通関与者を識別することではなく、周囲についてのデータの中で交通関与者の存在を確認することを意味する。交通関与者、特に歩行者を認識しかつ追跡する方法が、たとえば、非特許文献１及び非特許文献２に記載されている。運転者補助システムと合わせた画像に基づく物体認識が、一般に、非特許文献３に記載されている。物体認識により、交通関与者の視線をより良く判断でき、その結果、ヒトの認識の信頼性が高まる。信頼性の高いヒトの認識に基づいて、起こり得る衝突の前に、運転者及び／又は交通関与者の時宜を得た警告を行うことができ、その結果、交通安全性が向上する。
【０００９】
特に好ましい方法で、衝突の危険度を評価するために、１人または幾人かの交通関与者の視線が検出され、その交通関与者の視線が、そのヒトが注意しているかどうか、かつたとえばこの交通関与者が近づいて来る車両を認識しているかどうかを示す。交通関与者が画像センサと反対の方向を見ている場合の衝突の危険度は、画像センサを直接見ている場合より高くなる。別の交通関与者が運転者の方向をぼんやりと見ている場合の衝突の危険度は、運転者と直接視線を合わせている場合より高くなる。
【００１０】
さらに好ましい方法で認識された交通関与者の、検出され評価された視線に対する依存度が、衝突の危険度を評価するための確率測度（尺度、物差し）を形成する。ここでは、確率測度が、交通関与者の視線と、画像センサ、または車両の移動方向、または交通関与者の移動方向との間の相対角度から、直接判断され得る可能性がある。ここでは、たとえば衝突の危険度の確率が、この角度に比例して上昇する。しかし、画像処理システムに関しては、交通関与者の画像部分が異なる姿勢（ポーズ）で格納されることも考えられる。画像部分は、分類法についての訓練工程の枠組みにおいて、任意の例として利用され得るように格納される。ここでは、分類の枠組みにおいて、それぞれの区分が、交通関与者の注意のための、したがって衝突の危険度のための確率測度をもたらす。衝突の危険度を評価するために、視線に加えて、視線を合わせている時間も用いられ得る。ここでは、たとえば、交通関与者が近づいて来る車両に実際に気づいているかどうか、または事によると偶然に視線が合わさっただけであるかどうかが判断され得る。
【００１１】
検出された周囲についての情報は、格納されているモデル情報と比較され、それから、衝突の危険度を評価するための確率測度が形成され得る。ここでは、モデルデータは、静的及び動的データベースの両方に格納され得る。これらは、場面や他の交通関与者やその車両と、その移動との両方を記述するモデルデータであり得る。このため、たとえば、安全地帯のある、及び安全地帯のない、または横断歩道のある道路を横切る場合の歩行者の動作を記述するために、静的及び動的モデルデータが使用される。厳しく規定された規則と合わせて、衝突の危険度を評価するための確率測度を展開し得ることも考えられる。たとえばここでは、いわゆる「ｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ」文または自動モデルが利用され得る。別の好ましい方法では、車両及び／又は他の１人以上の認識された交通関与者の移動についての情報に基づいて、衝突の危険度を評価するための確率測度が形成され得る。たとえば、移動情報は、速度、方向、及び軌道についての移動情報であり得、これを用いて、車両及び／又は認識された交通関与者が移動する。したがって、特に好ましい方法では、衝突の危険度を評価するための確率測度を形成するために、運転者自身の車両に対する上記移動が判断され、考慮中の交通関与者との距離が、たとえば画像センサを使って判断される。たとえば、３Ｄ画像センサと組み合わせてこのことが直接可能となるか、または２Ｄ画像センサを用いる場合には立体構造を用いてこのことが実現され得る。しかし、これとは別に、本発明による画像処理システムと組み合わせて、他の交通関与者との距離を判断するのに適した追加手段が存在することも考えられる。たとえば、レーダー、超音波センサ、及びＧＰＳ情報がこれに適している。
【００１２】
別の好ましい方法では、視線及び／又はモデル情報及び／又は厳しく予め定められた規則及び／又は車両の移動情報及び／又は認識された（１人以上の）交通関与者の移動情報を考慮に入れる部分確率が、衝突の危険度を評価するための確率測度全体に組み合わせられる。これにより、いくつかの部分確率が存在する場合には、確率測度全体に組み合わせるために、これらの部分確率の１部分のみを用いることも考えられる。しかし、上記の部分確率のうちの１つしか存在しない場合には、衝突の危険度を評価するための確率測度が、その１つから形成される。
【００１３】
本発明の好ましい実施形態においては、確率測度または確率測度全体により、衝突の危険度を減少するために少なくとも１つの作用が、コントロールユニットを用いて開始される。ここではたとえば、確率測度が所定の閾値を超えた途端に、少なくとも１つの衝突危険度減少作用が開始される。たとえば、このような作用とは、運転者に（ブザーで）及び他の交通関与者に（クラクションで）警告し得る音響警告信号、光学信号、車両の制動若しくは加速、偏向運動、または車両システムによって実施され得る他の作用である。これらの作用のうちのどれが実施されるかについてもまた、確率の大きさに依存し得る。たとえば、確率が低い場合には、まず最初にクラクションのみが作動される。確率がさらに増加した場合には、たとえばこれに追加して、車両のブレーキが作動され得る。ここでは、確率によって制動力が変更されることが考えられる。
【００１４】
また、視線を判断することにより、コントロールユニットを使って、衝突の危険度を減少させるための少なくとも１つの作用が開始されることが好ましく、ここでは、衝突の危険度を評価するための確率測度は形成されない。最も簡単な場合には、視線を判断した結果、運転者と別の交通関与者とが視線を合わせているか合わせていないかが分かる。たとえばこのため、交通関与者の視線と、画像センサ、車両、または交通関与者の、移動方向との間の相対角度は、明確に計算される必要はない。たとえば、ここではとりわけ、交通関与者の両眼が画像データ内ではっきりと認識され得る場合には、運転者と別の交通関与者とが既に視線を合わせていることが用いられ得る。当然のことながら、この点については、他の評価方法も想定でき、その評価方法においては、確率測度を必ずしも計算する必要はなく、特定の評価結果がコントロールユニットの出力部に直接画像化され得る。
【００１５】
検出された周囲についての情報は、２Ｄ及び／又は３Ｄ画像情報であることが好ましい。このため、受動画像センサ、たとえば標準的なビデオカメラが使用でき、同様に、距離画像カメラのような能動画像センサを使用することも想定され得る。ここでは、異なる光学センサの組み合わせも可能であり、画像センサの感度は、可視及び非可視波長領域内の両方に位置し得る。
【００１６】
本発明は、自動車の使用に限定されるものではない。むしろ、本発明による画像処理システム及びその操作方法の適用形態が、機械類を操作することに関連する他の適用分野において特に好ましい効力を発揮し得る。たとえば生産分野の領域においては、安全上の理由により作業者の進入が禁止されている動作区域内で、工作機械が頻繁に使用されている。これらの中には、とりわけ、旋盤、フライス盤、鋸、研削盤などが含まれ、本発明による画像処理システムを使って、これらの機械の作業区域が監視され、危険な状況が起きれば工作機械が止められるので、交通上の安全性、したがって作動信頼性が向上する。工作機械はロボットでもあり得、ロボットと合わせて、ヒトの見ている方向を評価することが、たとえば、人間とロボットとの間の相互作用を改善するための働きをし得る。ここでは、自律的に（自発的に、独立して）動作し得る固定または移動ロボットが考えられ得る。
【００１７】
図を参照しながら、好ましい実施例についての以下の記載により、本発明の他の特徴及び利点が見出される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本発明による画像処理システム（１）の概略構造を一例として示した図であり、この画像処理システム（１）を用いて、車両の近傍部にいる交通関与者が検出でき、それらの交通関与者が動いている場合には、必要に応じて追跡され得る。ここでは、交通関与者とは、特にヒトまたはその車両である。認識されるべき交通関与者は、画像処理システム（１）によって識別でき、区分に従って類別（分類）され、かつたとえばメモリ（６）内に格納される知識の形態で、学習例として格納され得る。区分とは、たとえば、歩行者、自転車に乗っているヒト、反射柱、線路標識、個人の自動車、トラック、自転車、スケートボードに乗っているヒトなどであり得る。
【００１９】
画像処理システム（１）は、１つまたはいくつかの画像センサ（３）を備えた物体認識ユニット（２）と、コンピュータユニット（４）と、画像情報を評価するためのアルゴリズム（５）と、を含む。画像センサ（３）とは、たとえば標準的なビデオカメラのような受動センサ、またはたとえば距離画像カメラのような能動センサであり得る。たとえば、ビデオに基づく物体認識ユニット（２）を用いて、歩行者をその外見に基づいて認識でき、その３Ｄ位置が、較正されたカメラのパラメータに基づいて、これらが水平面上に車両と共に配置されていることを前提として、評価され得る。しかし、認識されるべき交通関与者の区分は、画像処理システムによって識別されないことも考えられる。この場合、これらは通常、これらの空間的な外観に基づいて、機械記述言語に基づいて公式化される。ここでは、機械記述言語は、当然のことながら、交通関与者の軌跡も考慮に入れ得る。さらに、交通関与者に関する情報が、静的または動的データベース内、たとえば物体認識ユニット（２）のメモリ（６）内に格納されることも考えられる。交通関与者に関する情報が、画像処理システムに接続された外部メモリ内に格納されることも考えられる。たとえば、移動経路の行程が、十分に詳細な電子進路誘導データベースから導かれ得る。物体認識ユニット（２）において認識された物体は、たとえば図２ｂ及び図３ｂの画像部分に示されるように現れ得る。画像からヒト及びその視線を認識するための方法は、文献から知られている。たとえば、顔の画像データを直接探索することにより、またはまず最初に画像データ内のヒトの外部輪郭を判断し、次いでこれらから頭部領域を判断することにより、既知の技術を用いて、頭部領域上で視線が判断され得る。
【００２０】
さらに、画像処理システム（１）は、たとえば、交通関与者の視線及び／又は移動に基づいて、衝突の危険度を評価するためのユニット（７）を含む。衝突の危険度を評価する場合には、確定された規則、たとえばｉｆ−ｔｈｅｎ−ｅｌｓｅ文を用いて、物体認識システム（２）の出力部とコントロールユニット（７）との間の暗黙的な（暗黙の）画像化が実施される。この画像は、たとえば、コンピュータユニット（４）を用いて、または画像処理システム（１）に接続された別のコンピュータユニットを用いて行われ得る。このような暗黙の画像は、たとえば訓練工程用の無作為な（ランダムな）例を用いて訓練される神経回路網（ニューラルネットワーク）による機械学習用のアルゴリズム（５）を用いて作成され得る。本発明においては、画像部分２ｂ及び３ｂを使って示されているように、このような１組の訓練規則は、画像処理システムに格納される知識として、画像内に交通関与者の見ている方向または頭部の向きを含み得る。ここでは、頭部の向きが、ヒトの見ている方向の既に良い近似であるという事が用いられ得る。当然のことながら、ここでの危険度の評価は、神経回路網（ニューラルネットワーク）の使用に限られるものではなく、パターン認識の分野の当業者が利用できる他の方法も用いられ得る。たとえば、一代替形態として、自動モデルを使った、物体認識システム（２）の出力部とコントロールユニット（８）との間の明示的な（明示の）画像がある。
【００２１】
コントロールユニット（８）は、衝突の危険度を減少させる作用を開始する働きをする。衝突の危険度を評価するためのユニット（７）を用いて形成された確率測度が、所定の閾値を超えた場合には、コントロールユニット（８）を使って、衝突の危険度を減少させるための１つまたはいくつかの作用が実施される。これは、たとえば他の交通関与者に警告するクラクション信号であり得る。たとえば、運転者が、車両の前方方向以外の方向を見ており、かつ衝突の危険がある場合には、車両内の音響信号が、運転者に警告するのに適している。
【００２２】
衝突の危険度を減少させる他の例に、たとえば、制動、加速、及び偏向運動がある。コントロールユニット（８）を使った自動制御車両を使用している場合には、確率測度は、車両の軌道を制御する際に連続的に考慮に入れることができ、この結果、衝突の確率が最小限に抑えられ得る。
【００２３】
図２ａは、歩行者が道路を横切っている交通場面を示す図である。歩行者の視線に基づいて、ここでは、歩行者が注意しており、かつ近づいて来る車両に気づいていることが明らかである。他方、図３ａは、歩行者が道路を横切る場面を示す図であり、その視線に基づいて、歩行者が近づいて来る車両に気づいていないと仮定し得る。図２ａ及び図３ａでは、交通関与者をはっきりと見ることができ、視線を認識するために十分な大きさで示されている。ここでは、道路上の車両に関する適用形態については、一般的に、市販の３２０×２４０像点の低解像度カメラで十分である。非特許文献４に記載されているアルゴリズムを用いることにより、十分な認識距離倍率が得られる。
【００２４】
図２ｂ及び図３ｂは、それぞれ、図２ａ及び図２ｂに表されている交通場面の拡大された画像部分を示す図であり、ここでは特に、認識された交通関与者の頭部が画像化されている。図２ｂにおいては、交通関与者は運転者と直接視線を合わせているが、図３ｂの交通関与者は、運転者と視線を合わせていない。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】画像処理システムの概略構造を示す図である。
【図２ａ】交通場面、及び近づいて来る車両を察知している交通関与者を示す図である。
【図２ｂ】運転者と直接視線を合わせている認識された交通関与者の画像部分を示す図である。
【図３ａ】交通場面、及び近づいて来る車両を察知していない交通関与者を示す図である。
【図３ｂ】運転者と視線を合わせていない認識された交通関与者の画像の一部分を示す図である。
【符号の説明】
【００２６】
１  画像処理システム
２  物体認識ユニット
３  画像センサ
４  コンピュータユニット
５  アルゴリズム
６  メモリ
７  衝突の危険度を評価するためのユニット（ユニット）
８  コントロールユニット
【図１】
2004362586.tif 000002
【図２ａ】
2004362586.tif 000003
【図２ｂ】
2004362586.tif 000004
【図３ａ】
2004362586.tif 000005
【図３ｂ】
2004362586.tif 000006
【外国語明細書】
2004362586000001.pdf
2004362586000002.pdf
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