(57)【要約】【課題】赤外線画像上の物体の見え方によらず、歩行者等の生体のみを高精度で検出可能な赤外線画像認識装置を提供する。【解決手段】歩行者判定処理で歩行者の可能性があると判定された２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と、比較対象とする２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との自車両からの距離が同一であり（Ｓ４１のＹＥＳ）、ＯＢＪ［Ａ］とＯＢＪ［Ｂ］とが同一の高さに存在し（Ｓ４２のＹＥＳ）、ＯＢＪ［Ａ］とＯＢＪ［Ｂ］との間の距離が規定値より小さく（Ｓ４３のＹＥＳ）、更にＯＢＪ［Ａ］とＯＢＪ［Ｂ］とにおいて、歩行者の頭部と推定される部分にそれぞれ設定された（Ｓ４４）頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度平均と頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度平均とが等しく（Ｓ４５のＹＥＳ）、その輝度分散が所定値より小さい場合（Ｓ４６のＹＥＳ）、ＯＢＪ［Ａ］とＯＢＪ［Ｂ］は、遮蔽物により分割されて検出された人工構造物であると判定する（Ｓ４７）。【選択図】  図９
2004362265.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されると共に、赤外線を検知する撮像手段により撮像された画像に基づいて前記車両の周囲に存在する物体の認識を行う赤外線画像認識装置であって、
１つの対象物が遮蔽物により分離されて複数の対象物として検出されたと推測する遮蔽物分離推測手段
を備えたことを特徴とする赤外線画像認識装置。
【請求項２】
前記遮蔽物分離推測手段は、前記複数の対象物が、お互いに前記車両から等距離でかつ横方向に所定の間隔を有して存在していると共に、前記複数の対象物の上部が形状の連続性を有する場合、該複数の対象物が遮蔽物により分離されて検出されたと推測する
ことを特徴とする請求項１に記載の赤外線画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、自車両の走行に影響を与える対象物を認識する赤外線画像認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、赤外線カメラにより捉えられた車両周辺の画像から、自車両との衝突の可能性がある歩行者等の対象物を抽出し、その情報を自車両の運転者に提供する表示処理装置が提案されている。この装置は、赤外線画像を２値化処理して明部が集中している領域を探し、この領域の縦横比や充足率、更には実面積と画面上の重心位置を用いて距離を算出することで、この領域が歩行者の頭部であるか否かを判定する。そして、歩行者の頭部の領域を決定することができたら、決定した頭部領域のカメラからの距離と成人の平均身長とから、画像上の歩行者の身長を計算して歩行者の身体を包含する領域を設定し、これらの領域を他の領域と区分して表示する。これにより、赤外線画像上の歩行者の身体全体の位置を特定し、この情報を車両の運転者に対して表示することで、より効果的な視覚補助を行うことができる（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、ステレオ赤外線カメラにより捉えられた車両周辺の左画像から類似対象物を探索し、複数の類似対象物が存在するときは、それらを包含するクラスタリングブロックを設定すると共に、右画像内から対応するブロックをＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ）を用いて抽出し、左画像内のクラスタリングブロックと、右画像から抽出したブロックとの相関性を示す相関値が、所定値以下であって高い相関性を示すときは、クラスタリングブロックに含まれる複数の対象物を単一対象物とみなして距離を算出するものもある（例えば、特許文献２参照。）。
【０００４】
【特許文献１】
特開平１１−３２８３６４号公報
【特許文献２】
特開２００１−１４７１１７号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、特許文献１に記載の技術では、最初に歩行者の頭部の領域を決定することにより、この領域に基づいて赤外線画像上の歩行者の身体全体の位置を特定し、この情報を車両の運転者に対して表示することで、より効果的な視覚補助を行うことができるものの、図８に示すように、例えば道路上の端部には自動販売機や看板、壁等があり、それらより道路側に電柱や標識がある道路環境においては、発熱体である自動販売機または太陽光により高温となった看板等が、温度が低く赤外線の放出量の少ない状態の電柱や標識の柱により遮蔽され、２つに分割されて検出された場合、歩行者が二人存在すると判定する可能性があるという問題があった。
【０００６】
また、特許文献２に記載の技術では、例えば信号機のライト部分のような物体が複数あるような場合に、いずれの物体がどの信号機等の人工構造物に属するものかを判定することができるものの、本来なら１つであるべき物体が遮蔽物により２つ、あるいはそれ以上に分割されたものであるかどうかまでは判定することができなかった。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、赤外線画像上の物体の見え方によらず、１つの物体は１つの物体として認識することで歩行者等の生体のみを高精度で検出することができる赤外線画像認識装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１の発明に係る赤外線画像認識装置は、車両に搭載されると共に、赤外線を検知する撮像手段により撮像された画像に基づいて前記車両の周囲に存在する物体の認識を行う赤外線画像認識装置であって、１つの対象物が遮蔽物により分離されて複数の対象物として検出されたと推測する遮蔽物分離推測手段（例えば実施の形態のステップＳ４１からステップＳ４８）を備えたことを特徴とする。
【０００９】
以上の構成を備えた赤外線画像認識装置は、遮蔽物分離推測手段が、検出された複数の対象物を、１つの対象物が遮蔽物により分離されて検出された物体と推測することで、１つの対象物とそれを遮蔽する遮蔽物の両方の存在を一度に認識することができる。
【００１０】
請求項２の発明に係る赤外線画像認識装置は、請求項１に記載の赤外線画像認識装置において、前記複数の対象物が、お互いに前記車両から等距離でかつ横方向に所定の間隔を有して存在していると共に、前記複数の対象物上部が形状の連続性を有する場合、該複数の対象物が遮蔽物により分離されて検出されたと推測することを特徴とする。
【００１１】
以上の構成を備えた赤外線画像認識装置は、遮蔽物分離推測手段が、お互いに車両から等距離でかつ横方向に所定の間隔を有して存在していると共に、その上部が形状の連続性を有する複数の対象物を、遮蔽物により分離されて検出された１つの対象物と判断することで、例えば、２人並んだ歩行者と、電柱のような人工構造物により遮蔽されて２つに見える発熱体または蓄熱体とを区別して認識することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明の一実施の形態の赤外線画像認識装置の構成を示すブロック図である。
図１において、符号１は、本実施の形態の赤外線画像認識装置を制御するＣＰＵ（中央演算装置）を備えた画像処理ユニットであって、遠赤外線を検出可能な２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌと当該車両のヨーレートを検出するヨーレートセンサ３、更に、当該車両の走行速度（車速）を検出する車速センサ４とブレーキの操作を検出するためのブレーキセンサ５が接続される。これにより、画像処理ユニット１は、車両の周辺の赤外線画像と車両の走行状態を示す信号から、車両前方の歩行者や動物等の動く物体を検出し、衝突の可能性が高いと判断したときに警報を発する。
【００１３】
また、画像処理ユニット１には、音声で警報を発するためのスピーカ６と、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌにより撮影された画像を表示し、衝突の危険性が高い対象物を車両の運転者に認識させるための、例えば自車両の走行状態を数字で表すメータと一体化されたメータ一体Ｄｉｓｐｌａｙや自車両のコンソールに設置されるＮＡＶＩＤｉｓｐｌａｙ、更にフロントウィンドウの運転者の前方視界を妨げない位置に情報を表示するＨＵＤ（Ｈｅａｄ  Ｕｐ  Ｄｉｓｐｌａｙ  ）７ａ等を含む画像表示装置７が接続されている。
【００１４】
また、画像処理ユニット１は、入力アナログ信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、ディジタル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理を行うＣＰＵ（中央演算装置）、ＣＰＵが演算途中のデータを記憶するために使用するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵが実行するプログラムやテーブル、マップなどを記憶するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、スピーカ６の駆動信号、ＨＵＤ７ａ等の表示信号などを出力する出力回路を備えており、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌ及びヨーレートセンサ３、車速センサ４、ブレーキセンサ５の各出力信号は、ディジタル信号に変換されてＣＰＵに入力されるように構成されている。
【００１５】
また、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、自車両１０の前部に、自車両１０の車幅方向中心部に対してほぼ対称な位置に配置されており、２つの赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの光軸が互いに平行であって、かつ両者の路面からの高さが等しくなるように固定されている。なお、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌは、対象物の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる（輝度が増加する）特性を有している。
また、ＨＵＤ７ａは、自車両１０のフロントウインドウの運転者の前方視界を妨げない位置に表示画面が表示されるように設けられている。
【００１６】
次に、本実施の形態の動作について図面を参照して説明する。
（対象物検出・警報動作）
図３は、本実施の形態の赤外線画像認識装置の画像処理ユニット１における歩行者等の対象物検出・警報動作を示すフローチャートである。
まず、画像処理ユニット１は、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの出力信号である赤外線画像を取得して（ステップＳ１）、Ａ／Ｄ変換し（ステップＳ２）、グレースケール画像を画像メモリに格納する（ステップＳ３）。なお、ここでは赤外線カメラ２Ｒにより右画像が得られ、赤外線カメラ２Ｌにより左画像が得られる。また、右画像と左画像では、同一の対象物の表示画面上の水平位置がずれて表示されるので、このずれ（視差）によりその対象物までの距離を算出することができる。
【００１７】
ステップＳ３においてグレースケール画像が得られたら、次に、赤外線カメラ２Ｒにより得られた右画像を基準画像とし、その画像信号の２値化処理、すなわち、輝度閾値ＩＴＨより明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理を行う（ステップＳ４）。
図４（ａ）は、赤外線カメラ２Ｒにより得られたグレースケール画像を示し、これに２値化処理を行うことにより、図４（ｂ）に示すような画像を得る。なお、図４（ｂ）において、例えばＰ１からＰ４の枠で囲った物体を、表示画面上に白色として表示される対象物（以下「高輝度領域」という）とする。
赤外線画像から２値化された画像データを取得したら、２値化した画像データをランレングスデータに変換する処理を行う（ステップＳ５）。ランレングスデータにより表されるラインは、２値化により白となった領域を画素レベルで示したもので、いずれもｙ方向には１画素の幅を有しており、またｘ方向にはそれぞれランレングスデータを構成する画素の長さを有している。
【００１８】
次に、ランレングスデータに変換された画像データから、対象物のラベリングをする（ステップＳ６）ことにより、対象物を抽出する処理を行う（ステップＳ７）。すなわち、ランレングスデータ化したラインのうち、ｙ方向に重なる部分のあるラインを１つの対象物とみなすことにより、例えば図４（ｂ）に示す高輝度領域Ｐ１からＰ４が、それぞれ対象物（２値化対象物）として把握されることになる。
対象物の抽出が完了したら、次に、抽出した対象物の重心Ｇ、面積Ｓ及び外接四角形の縦横比ＡＳＰＥＣＴを算出する（ステップＳ８）。
【００１９】
ここで、面積Ｓは、ラベルＡの対象物のランレングスデータを（ｘ［ｉ］、ｙ［ｉ］、ｒｕｎ［ｉ］、Ａ）（ｉ＝０，１，２，・・・Ｎ−１）とすると、ランレングスデータの長さ（ｒｕｎ［ｉ］−１）を同一対象物（Ｎ個のランレングスデータ）について積算することにより算出する。また、対象物Ａの重心Ｇの座標（ｘｃ、ｙｃ）は、各ランレングスデータの長さ（ｒｕｎ［ｉ］−１）と各ランレングスデータの座標ｘ［ｉ］、またはｙ［ｉ］とをそれぞれ掛け合わせ、更にこれを同一対象物について積算したものを、面積Ｓで割ることにより算出する。
更に、縦横比ＡＳＰＥＣＴは、対象物の外接四角形の縦方向の長さＤｙと横方向の長さＤｘとの比Ｄｙ／Ｄｘとして算出する。
なお、ランレングスデータは画素数（座標数）（＝ｒｕｎ［ｉ］）で示されているので、実際の長さは「−１」する（１を減算する）必要がある（＝ｒｕｎ［ｉ］−１）。また、重心Ｇの位置は、外接四角形の重心位置で代用してもよい。
【００２０】
対象物の重心、面積、外接四角形の縦横比が算出できたら、次に、対象物の時刻間追跡、すなわちサンプリング周期毎の同一対象物の認識を行う（ステップＳ９）。時刻間追跡は、アナログ量としての時刻ｔをサンプリング周期で離散化した時刻をｋとし、例えば時刻ｋで対象物Ａ、Ｂを抽出したら、時刻（ｋ＋１）で抽出した対象物Ｃ、Ｄと対象物Ａ、Ｂとの同一性判定を行う。そして、対象物Ａ、Ｂと対象物Ｃ、Ｄとが同一であると判定されたら、対象物Ｃ、Ｄをそれぞれ対象物Ａ、Ｂというラベルに変更することにより、時刻間追跡が行われる。
また、このようにして認識された各対象物の（重心の）位置座標は、時系列位置データとしてメモリに格納され、後の演算処理に使用される。
【００２１】
なお、以上説明したステップＳ４〜Ｓ９の処理は、２値化した基準画像（本実施の形態では、右画像）について実行する。
次に、車速センサ４により検出される車速ＶＣＡＲ及びヨーレートセンサ３より検出されるヨーレートＹＲを読み込み、ヨーレートＹＲを時間積分することにより、自車両１０の回頭角θｒを算出する（ステップＳ１０）。
【００２２】
一方、ステップＳ９とステップＳ１０の処理に平行して、ステップＳ１１〜Ｓ１３では、対象物と自車両１０との距離ｚを算出する処理を行う。この演算はステップＳ９、及びステップＳ１０より長い時間を要するため、ステップＳ９、Ｓ１０より長い周期（例えばステップＳ１〜Ｓ１０の実行周期の３倍程度の周期）で実行される。
まず、基準画像（右画像）の２値化画像によって追跡される対象物の中の１つを選択することにより、右画像から探索画像Ｒ１（ここでは、外接四角形で囲まれる領域全体を探索画像とする）を抽出する（ステップＳ１１）。
【００２３】
次に、左画像中から探索画像Ｒ１に対応する画像（以下「対応画像」という）を探索する探索領域を設定し、相関演算を実行して対応画像を抽出する（ステップＳ１２）。具体的には、探索画像Ｒ１の各頂点座標に応じて、左画像中に探索領域Ｒ２を設定し、探索領域Ｒ２内で探索画像Ｒ１との相関の高さを示す輝度差分総和値Ｃ（ａ，ｂ）を算出し、この総和値Ｃ（ａ，ｂ）が最小となる領域を対応画像として抽出する。なお、この相関演算は、２値化画像ではなくグレースケール画像を用いて行う。
また同一対象物についての過去の位置データがあるときは、その位置データに基づいて探索領域Ｒ２より狭い領域Ｒ２ａを探索領域として設定する。
【００２４】
ステップＳ１２の処理により、基準画像（右画像）中に探索画像Ｒ１と、左画像中にこの対象物に対応する対応画像Ｒ４とが抽出されるので、次に、探索画像Ｒ１の重心位置と対応画像Ｒ４の重心位置と視差Δｄ（画素数）を求め、これから自車両１０と対象物との距離ｚを算出する（ステップＳ１３）。
次に、ステップＳ１０における回頭角θｒの算出と、ステップＳ１３における対象物との距離算出が完了したら、画像内の座標（ｘ，ｙ）及び距離ｚを実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する（ステップＳ１４）。
ここで、実空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、図２に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌの取り付け位置の中点の位置（自車両１０に固定された位置）を原点Ｏとして、図示のように定め、画像内の座標は、画像の中心を原点として水平方向をｘ、垂直方向をｙと定めている。
【００２５】
また、実空間座標が求められたら、自車両１０が回頭することによる画像上の位置ずれを補正するための回頭角補正を行う（ステップＳ１５）。回頭角補正は、時刻ｋから（ｋ＋１）までの期間中に自車両１０が例えば左方向に回頭角θｒだけ回頭すると、回頭角θｒと車両の横移動のため、カメラによって得られる画像上では、画像の範囲がΔｘだけｘ方向にずれるので、これを補正する処理である。
なお、以下の説明では、回頭角補正後の座標を（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と表示する。
【００２６】
実空間座標に対する回頭角補正が完了したら、次に、同一対象物について、ΔＴのモニタ期間内に得られた、回頭角補正後のＮ個（例えばＮ＝１０程度）の実空間位置データ、すなわち時系列データから、対象物と自車両１０との相対移動ベクトルに対応する近似直線ＬＭＶを求める。
次いで、最新の位置座標Ｐ（０）＝（Ｘ（０），Ｙ（０），Ｚ（０））と、（Ｎ−１）サンプル前（時間ΔＴ前）の位置座標Ｐ（Ｎー１）＝（Ｘ（Ｎ−１），Ｙ（Ｎ−１），Ｚ（Ｎ−１））を近似直線ＬＭＶ上の位置に補正し、補正後の位置座標Ｐｖ（０）＝（Ｘｖ（０），Ｙｖ（０），Ｚｖ（０））及びＰｖ（Ｎ−１）＝（Ｘｖ（Ｎ−１），Ｙｖ（Ｎ−１），Ｚｖ（Ｎ−１））を求める。
【００２７】
これにより、位置座標Ｐｖ（Ｎ−１）からＰｖ（０）に向かうベクトルとして、相対移動ベクトルが得られる（ステップＳ１６）。
このようにモニタ期間ΔＴ内の複数（Ｎ個）のデータから対象物の自車両１０に対する相対移動軌跡を近似する近似直線を算出して相対移動ベクトルを求めることにより、位置検出誤差の影響を軽減して対象物との衝突の可能性をより正確に予測することが可能となる。
【００２８】
また、ステップＳ１６において、相対移動ベクトルが求められたら、次に、検出した対象物との衝突の可能性を判定する警報判定処理を行う（ステップＳ１７）。なお、警報判定処理については、詳細を後述する。
ステップＳ１７において、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性がないと判定された場合（ステップＳ１７のＮＯ）、ステップＳ１へ戻り、上述の処理を繰り返す。
また、ステップＳ１７において、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性があると判定された場合（ステップＳ１７のＹＥＳ）、ステップＳ１８の警報出力判定処理へ進む。
【００２９】
ステップＳ１８では、ブレーキセンサ５の出力ＢＲから自車両１０の運転者がブレーキ操作を行っているか否かを判別することにより、警報出力判定処理、すなわち警報出力を行うか否かの判定を行う（ステップＳ１８）。
もし、自車両１０の運転者がブレーキ操作を行っている場合には、それによって発生する加速度Ｇｓ（減速方向を正とする）を算出し、この加速度Ｇｓが所定閾値ＧＴＨより大きいときは、ブレーキ操作により衝突が回避されると判定して警報出力判定処理を終了し（ステップＳ１８のＮＯ）、ステップＳ１へ戻り、上述の処理を繰り返す。
これにより、適切なブレーキ操作が行われているときは、警報を発しないようにして、運転者に余計な煩わしさを与えないようにすることができる。
【００３０】
また、加速度Ｇｓが所定閾値ＧＴＨ以下であるとき、または自車両１０の運転者がブレーキ操作を行っていなければ、直ちにステップＳ１９の処理へ進み（ステップＳ１８のＹＥＳ）、対象物と接触する可能性が高いので、スピーカ６を介して音声による警報を発する（ステップＳ１９）とともに、画像表示装置７に対して、例えば赤外線カメラ２Ｒにより得られる画像を出力し、接近してくる対象物を自車両１０の運転者に対する強調映像として表示する（ステップＳ２０）。
【００３１】
なお、所定閾値ＧＴＨは、ブレーキ操作中の加速度Ｇｓがそのまま維持された場合に、対象物と自車両１０との距離Ｚｖ（０）以下の走行距離で自車両１０が停止する条件に対応する値である。
【００３２】
（警報判定処理）
以上が、本実施の形態の赤外線画像認識装置の画像処理ユニット１における対象物検出・警報動作であるが、次に、図５に示すフローチャートを参照して、図３に示したフローチャートのステップＳ１７における警報判定処理について更に詳しく説明する。
図５は、本実施の形態の警報判定処理動作を示すフローチャートである。
警報判定処理は、以下に示す衝突判定処理、接近判定領域内か否かの判定処理、進入衝突判定処理、歩行者判定処理、及び人工構造物判定処理により、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性を判定する処理である。以下、図６に示すように、自車両１０の進行方向に対してほぼ９０°の方向から、速度Ｖｐで進行してくる対象物２０がいる場合を例に取って説明する。
【００３３】
図５において、まず、画像処理ユニット１は衝突判定処理を行う（ステップＳ３１）。衝突判定処理は、図６において、対象物２０が時間ΔＴの間に距離Ｚｖ（Ｎ−１）から距離Ｚｖ（０）に接近した場合に、自車両１０とのＺ方向の相対速度Ｖｓを求め、両者が高さＨ以内で相対速度Ｖｓを維持して移動すると仮定して、余裕時間Ｔ以内に両者が衝突するか否かを判定する処理である。ここで、余裕時間Ｔは、衝突の可能性を予測衝突時刻より時間Ｔだけ前に判定することを意図したものである。従って、余裕時間Ｔは例えば２〜５秒程度に設定される。またＨは、高さ方向の範囲を規定する所定高さであり、例えば自車両１０の車高の２倍程度に設定される。
【００３４】
次に、ステップＳ３１において、余裕時間Ｔ以内に自車両１０と対象物とが衝突する可能性がある場合（ステップＳ３１のＹＥＳ）、更に判定の信頼性を上げるために、画像処理ユニット１は対象物が接近判定領域内に存在するか否かの判定処理を行う（ステップＳ３２）。接近判定領域内か否かの判定処理は、図７に示すように、赤外線カメラ２Ｒ、２Ｌで監視可能な領域を太い実線で示す外側の三角形の領域ＡＲ０とすると、領域ＡＲ０内の、Ｚ１＝Ｖｓ×Ｔより自車両１０に近い領域であって、対象物が自車両１０の車幅αの両側に余裕β（例えば５０〜１００ｃｍ程度とする）を加えた範囲に対応する領域ＡＲ１、すなわち対象物がそのまま存在し続ければ自車両１０との衝突の可能性がきわめて高い接近判定領域ＡＲ１内に存在するか否かを判定する処理である。なお、接近判定領域ＡＲ１も所定高さＨを有する。
【００３５】
更に、ステップＳ３２において、対象物が接近判定領域内に存在しない場合（ステップＳ３２のＮＯ）、画像処理ユニット１は対象物が接近判定領域内へ進入して自車両１０と衝突する可能性があるか否かを判定する進入衝突判定処理を行う（ステップＳ３３）。進入衝突判定処理は、上述の接近判定領域ＡＲ１よりＸ座標の絶対値が大きい（接近判定領域の横方向外側の）領域ＡＲ２、ＡＲ３を進入判定領域と呼び、この領域内にある対象物が、移動することにより接近判定領域ＡＲ１に進入すると共に自車両１０と衝突するか否かを判定する処理である。なお、進入判定領域ＡＲ２、ＡＲ３も所定高さＨを有する。
【００３６】
一方、ステップＳ３２において、対象物が接近判定領域内に存在している場合（ステップＳ３２のＹＥＳ）、画像処理ユニット１は対象物が歩行者の可能性があるか否かを判定する歩行者判定処理を行う（ステップＳ３４）。歩行者判定処理は、グレースケール画像上で対象物画像の形状や大きさ、輝度分散等の特徴から、対象物が歩行者か否かを判定する処理である。
【００３７】
歩行者判定処理について、例えば具体的に一例を挙げて説明すると、まず歩行者の頭部が存在するか否かを判定する頭部判定を行うために、グレースケール画像で抽出された対象物領域の中にプロジェクションエリアを設定し、縦方向の輝度プロジョクション（画素毎の輝度を縦方向に積算した積算輝度の横方向の分布）を算出すると共に、映像左上原点を基準にして最大ピークを示す横方向座標を検出する。
【００３８】
次に、検出した横方向位置を基準に、歩行者の頭部位置に相当すると推定される領域に基準領域マスクを設定すると共に、その左右位置に肩上部空間に相当すると推定される２つの対象領域マスクを設定する。
そして、基準領域マスクの平均輝度、及び２つの対象領域マスクの平均輝度を算出すると共に、求められた各領域の平均輝度から、歩行者の頭部が存在するか否かを判定する。具体的には、頭部の左右（背景）の輝度階調に対して高輝度である歩行者頭部の輝度階調が認められる場合、頭部が存在すると判定する。
【００３９】
もし、歩行者の頭部が存在すると判定された場合、次に、歩行者では捉えやすい肩から腕にかけての部分の存在有無を判定するために、「歩行者の左右の肩から腕にかけての部分は頭部位置と同距離に存在すると共に、歩行者の肩から腕にかけての輝度階調は、歩行者の肩上方空間に位置する頭部の左右（背景）の輝度階調とは異なる」という画像上の各領域（各部）の輝度の特徴を用いて、歩行者の肩から腕にかけての部分が存在するか否かを判定する。
【００４０】
具体的には、頭部判定で使用した頭部左右の対象領域マスクの下方に、肩から腕にかけての部分に相当する別の対象領域マスクを設定する。そして、歩行者の肩から腕にかけての部分は形状や距離が変化しやすいので、頭部左右の対象領域マスクと、肩から腕にかけての部分に相当する別の対象領域マスクとの相関度を比較し、ＳＡＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  Ａｂｓｏｌｕｔｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）の平均誤差を用いて算出した相関度エラー値が所定値以上である場合、肩から腕にかけての部分の存在の可能性があると判定する。
【００４１】
また、歩行者の肩から腕にかけての部分が存在すると判定された場合、歩行者全体の距離と肩から腕にかけての部分の距離とは等しいはずであるから、歩行者全体の距離と肩から腕にかけての部分に相当する別の対象領域マスクの距離とが等しい場合、肩から腕にかけての部分が存在する対象物が歩行者であると判定することができる。
【００４２】
また、ステップＳ３４において、対象物は歩行者の可能性があると判定された場合（ステップＳ３４のＹＥＳ）、更に判定の信頼性を上げるために、対象物が人工構造物であるか否かを判定する人工構造物判定処理を行う（ステップＳ３５）。人工構造物判定処理は、ステップＳ３４において歩行者の可能性があると判定された対象物画像に、歩行者にはあり得ない特徴が検出された場合、該対象物を人工構造物と判定し、警報の対象から除外する処理である。なお、人工構造物判定処理については、詳細を後述する。
【００４３】
従って、上述のステップＳ３３において、対象物が接近判定領域内へ進入して自車両１０と衝突する可能性がある場合（ステップＳ３３のＹＥＳ）、及びステップＳ３５において、歩行者の可能性があると判定された対象物が人工構造物でなかった場合（ステップＳ３５のＮＯ）、画像処理ユニット１は、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性がある（警報の対象である）と判定し（ステップＳ３６）、図３に示すステップＳ１７のＹＥＳとしてステップＳ１８へ進み、警報出力判定処理（ステップＳ１８）を行う。
【００４４】
一方、上述のステップＳ３１において、余裕時間Ｔ以内に自車両１０と対象物とが衝突する可能性がない場合（ステップＳ３１のＮＯ）、あるいはステップＳ３３において、対象物が接近判定領域内へ進入して自車両１０と衝突する可能性がない場合（ステップＳ３３のＮＯ）、あるいはステップＳ３４において、対象物は歩行者の可能性がないと判定された場合（ステップＳ３４のＮＯ）、更にはステップＳ３５において、歩行者の可能性があると判定された対象物が人工構造物であった場合（ステップＳ３５のＹＥＳ）のいずれかであった場合は、画像処理ユニット１は、自車両１０と検出した対象物との衝突の可能性がない（警報の対象ではない）と判定し（ステップＳ３７）、図３に示すステップＳ１７のＮＯとしてステップＳ１へ戻り、歩行者等の対象物検出・警報動作を繰り返す。
【００４５】
（人工構造物判定処理）
次に、図９に示すフローチャートを参照して、図５に示したフローチャートのステップＳ３５における人工構造物判定処理について更に詳しく説明する。図９は、本実施の形態の人工構造物判定処理動作を示すフローチャートである。ここでは、図５のステップＳ３４において歩行者の可能性があると判定された対象物が、遮蔽物により２つに分割された人工構造物であるか否かを再度判定する。
【００４６】
そこで、図９において、まず画像処理ユニット１は、図５のステップＳ３４で実行された歩行者判定処理で歩行者の可能性があると判定された２値化対象物（以下、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］とする。）と、比較対象とする比較対象２値化対象物（以下、２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とする。）との自車両１０からの距離が同一であるか否かを判定する（ステップＳ４１）。具体的には、図１０に示す映像面Ｄ上の２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］の視差（距離）を「ＯＢＪ＿ｄｉｓｐａｒｉｔｙ」、比較対象とする２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］の視差（距離）を「ｄｉｓｐａｒｉｔｙ［ｉ］」として、下記（１）式により、その差の絶対値がしきい値ＴＨ１より小さい場合、両者が自車両１０から同距離の位置に存在すると判定する。
【００４７】
｜ＯＢＪ＿ｄｉｓｐａｒｉｔｙ−ｄｉｓｐａｒｉｔｙ［ｉ］｜＜ＴＨ１    ・・・（１）
【００４８】
もし、ステップＳ４１において、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との自車両１０からの距離が同一である場合（ステップＳ４１のＹＥＳ）、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とが同一の高さに存在するか否かを判定する（ステップＳ４２）。
【００４９】
具体的には、図１０に示すように、映像面Ｄの上端からの２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］の映像上端位置を「ＯＢＪ＿ｙｓ」、映像面Ｄの上端からの２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］の映像上端位置を「ｙｓ［ｉ］」として、下記（２）式により、その差の絶対値がしきい値ＴＨ２より小さい場合、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とが同一の高さに存在すると判定する。すなわち、自動販売機や看板等が電柱により遮蔽された場合は、２つの２値化対象物の上端の形状の連続性に特徴があり、両方の物体は同一の高さがあることから、２つの２値化対象物について、高さを判定することにより上端の形状の連続性が認められた場合、この物体を人工構造物として判定することができる。尚、本実施の形態の説明では、人工構造物であるか否かの判定において、高さの同一性を用いたが、上端部の直線の連続性を判断材料として用いても良い。
【００５０】
｜ＯＢＪ＿ｙｓ−ｙｓ［ｉ］｜＜ＴＨ２    ・・・（２）
【００５１】
もし、ステップＳ４２において、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とが同一の高さに存在する場合（ステップＳ４２のＹＥＳ）、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との間の距離Δｘが規定値より小さいかを判定する（ステップＳ４３）。具体的には、映像面Ｄの左端からの２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］の映像上の左位置を「ＯＢＪ＿ｘｌ」、右位置を「ＯＢＪ＿ｘｒ」とし、映像面Ｄの左端からの２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］の映像上の左位置を「ｘｌ［ｉ］」、右位置を「ｘｒ［ｉ］」とする。そして、図１１（ａ）に示すように、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］が２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］より左側に存在する場合、下記（３）式により両者の間の距離Δｘを求める。
【００５２】
Δｘ＝ＯＢＪ＿ｘｒ−ｘｌ［ｉ］    ・・・（３）
【００５３】
また、図１１（ｂ）に示すように、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］が２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］より右側に存在する場合、下記（４）式により両者の間の距離Δｘを求める。
【００５４】
Δｘ＝ＯＢＪ＿ｘｌ−ｘｒ［ｉ］    ・・・（４）
【００５５】
そして、下記（５）式により、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との間の距離Δｘの絶対値がしきい値ＴＨ３より小さい場合、両者の距離が規定値より小さいと判定する。なお、しきい値ＴＨ３は、例えば電柱等の人工構造物の実際の幅を映像上の幅に変換した値を適用する。
【００５６】
｜Δｘ｜＜ＴＨ３    ・・・（５）
【００５７】
もし、ステップＳ４３において、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との間の距離Δｘが規定値より小さい場合（ステップＳ４３のＹＥＳ）、図１２（ａ）に示すように、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とにおいて、歩行者の頭部と推定される部分に頭部マスク（ＭＡＳＫ＿Ａ、ＭＡＳＫ＿Ｂ）をそれぞれ設定する（ステップＳ４４）。
【００５８】
ここで、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａ及び頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの大きさは同一とし、図１２（ｂ）に示すように、その高さは、歩行者の頭部に相当する実際の大きさを、２値化対象物と自車両１０との距離に基づいて映像上に変換したＤｙ［ｐｉｘｅｌ］とする。一方、その幅は、図１２（ｂ）に示すように、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］の映像幅のうち、小さい方の映像幅ｄｘＰ［ｐｉｘｅｌ］から、映像上での２値化対象物の左右の誤差を考慮して２ｘ［ｐｉｘｅｌ］を引いた値とする。
【００５９】
次に、設定した頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度平均と頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度平均とが等しいか否かを判定する（ステップＳ４５）。具体的には、図１２に示す頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａ内の輝度平均を「ＯＢＪ＿ａｖｅ」、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂ内の輝度平均を「ａｖｅ［ｉ］」として、下記（６）式により、その差の絶対値がしきい値ＴＨ４より小さい場合、両者の輝度平均が等しいと判定する。これは、２つの対象物の同一性を確認するものである。
【００６０】
｜ＯＢＪ＿ａｖｅ−ａｖｅ［ｉ］｜＜ＴＨ４    ・・・（６）
【００６１】
もし、ステップＳ４５において、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度平均と頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度平均とが等しい場合（ステップＳ４５のＹＥＳ）、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａ及び頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂにおいて、輝度分散が所定値より小さいか否かを判定する（ステップＳ４６）。具体的には、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度分散を「ＯＢＪ＿ｖａｒ」、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度分散を「ｖａｒ［ｉ］」として、下記（７）式及び（８）式により、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度分散「ＯＢＪ＿ｖａｒ」がしきい値ＴＨ５より小さく、かつ頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度分散「ｖａｒ［ｉ］」がしきい値ＴＨ５より小さい場合、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａ及び頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度分散が所定値より小さいと判定する。これは、マスク内に人間の頭部及びその背景が含まれる場合とマスク内に看板等の物体のみが含まれる場合とではマスク内の輝度分散が異なることに基づいて、人工構造物の存在を確認をするものである。
【００６２】
ＯＢＪ＿ｖａｒ＜ＴＨ５    ・・・（７）
【００６３】
ｖａｒ［ｉ］＜ＴＨ５    ・・・（８）
【００６４】
もし、ステップＳ４６において、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａ及び頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度分散が所定値より小さい場合（ステップＳ４６のＹＥＳ）、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］は、図１０に示すように、遮蔽物により分割されて検出された１つの対象物ＯＢＪ［Ｘ］、すなわち人工構造物であると判定して（ステップＳ４７）人工構造物判定処理を終了し、図５に示すステップＳ３５のＹＥＳとして図５のステップＳ３７へ進み、対象物は警報対象ではないと判定する。以上の如く、ステップＳ４４からステップＳ４６の処理は、同一の人工構造物が持つパターンを確認する処理である。
【００６５】
一方、ステップＳ４１において、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との自車両１０からの距離が同一ではない場合（ステップＳ４１のＮＯ）、あるいはステップＳ４２において、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とが同一の高さに存在しない場合（ステップＳ４２のＮＯ）、あるいはステップＳ４３において、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との間の距離Δｘが規定値以上の場合（ステップＳ４３のＮＯ）のいずれかの場合、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］は、遮蔽物により分割されて検出された人工構造物ではないと判定して（ステップＳ４８）人工構造物判定処理を終了し、図５に示すステップＳ３５のＮＯとして図５のステップＳ３６へ進み、対象物は警報対象であると判定する。
【００６６】
同様に、ステップＳ４５において、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度平均と頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度平均とが等しくない場合（ステップＳ４５のＮＯ）、あるいはステップＳ４６において、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａ、あるいは頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂのいずれかの輝度分散が所定値以上の場合（ステップＳ４６のＮＯ）のいずれかの場合、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］は、遮蔽物により分割されて検出された人工構造物ではないと判定して（ステップＳ４８）人工構造物判定処理を終了し、図５に示すステップＳ３５のＮＯとして図５のステップＳ３６へ進み、対象物は警報対象であると判定する。
【００６７】
なお、本実施の形態では、画像処理ユニット１が、遮蔽物分離推測手段を含んでいる。より具体的には、図９のステップＳ４１からステップＳ４８が遮蔽物分離推測手段に相当する。
【００６８】
以上説明したように、本実施の形態の赤外線画像認識装置は、遮蔽物分離推測手段が、歩行者判定処理で歩行者の可能性があると判定された２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と、比較対象とする２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との自車両１０からの距離が同一であり、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とが同一の高さに存在し、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］との間の距離が規定値より小さく、更に２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］とにおいて歩行者の頭部と推定される部分にそれぞれ設定された、頭部マスクＭＡＳＫ＿Ａの輝度平均と頭部マスクＭＡＳＫ＿Ｂの輝度平均とが等しく、両者の輝度分散がいずれも所定値より小さい場合、２値化対象物ＯＢＪ［Ａ］と２値化対象物ＯＢＪ［Ｂ］は、遮蔽物により分割されて検出された人工構造物であると判定する。
【００６９】
従って、赤外線画像上の物体の見え方によらず、温度が低く赤外線の放出量が少ない遮蔽物（人工構造物）に遮蔽され、２つに分割されて検出された発熱体（人工構造物）を除外し、歩行者等の生体のみを高精度で検出することができる赤外線画像認識装置を実現することができるという効果が得られる。
【００７０】
【発明の効果】
以上の如く、本発明の赤外線画像認識装置によれば、遮蔽物分離推測手段が、検出された２つの対象物を、１つの対象物が遮蔽物により分離されて検出された物体と推測することで、１つの対象物とそれを遮蔽する遮蔽物の両方の存在を一度に認識することができる。また、遮蔽物分離推測手段が、お互いに車両から等距離でかつ横方向に所定の間隔を有して存在していると共に、その上部が形状の連続性を有する複数の対象物を、遮蔽物により分離されて検出された１つの対象物と判断することで、例えば、２人並んだ歩行者と、電柱のような人工構造物により遮蔽されて２つに見える発熱体または蓄熱体とを区別して認識することができる。
【００７１】
従って、赤外線画像上の物体の見え方によらず、１つの物体は１つの物体として認識することで歩行者等の生体のみを高精度で検出することができる赤外線画像認識装置を実現することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施の形態の赤外線画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】車両における赤外線カメラやセンサ、ディスプレイ等の取り付け位置を示す図である。
【図３】同実施の形態の赤外線画像認識装置の対象物検出・警報動作を示すフローチャートである。
【図４】赤外線カメラにより得られるグレースケール画像とその２値化画像を示す図である。
【図５】同実施の形態の警報判定処理動作を示すフローチャートである。
【図６】衝突が発生しやすい場合を示す図である。
【図７】車両前方の領域区分を示す図である。
【図８】同実施の形態の赤外線カメラで撮像された赤外線画像の一例を示す図である。
【図９】同実施の形態の人工構造物判定処理動作を示すフローチャートである。
【図１０】同実施の形態の人工構造物判定処理において判定される２値化対象物の高さ方向の位置関係について示す図である。
【図１１】同実施の形態の人工構造物判定処理において判定される２値化対象物の横方向の位置関係について示す図である。
【図１２】同実施の形態の人工構造物判定処理において設定される頭部マスクについて示す図である。
【符号の説明】
１    画像処理ユニット
２Ｒ、２Ｌ    赤外線カメラ
３    ヨーレートセンサ
４    車速センサ
５    ブレーキセンサ
６    スピーカ
７    画像表示装置
１０    自車両
Ｓ４１〜Ｓ４８    遮蔽物分離推測手段
【図１】
2004362265.tif 000003
【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】
2004362265.tif 000009
【図８】
2004362265.tif 000010
【図９】
2004362265.tif 000011
【図１０】
2004362265.tif 000012
【図１１】
2004362265.tif 000013
【図１２】
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