(57)【要約】【課題】ロバストな投票方式を車両認識に採用して安定した車両認識を可能にする。【解決手段】ＣＣＤカメラによるフレーム画像が取得されると（Ｓ１）、ＣＰＵにより、取得されたフレーム画像について、その縦横サイズがプロトタイプ車両のフレーム画像と同一サイズに正規化され、正規化された前方車両のフレーム画像について全画素の濃度が微分処理され（Ｓ２）、得られた濃度微分値が予め設定された各種のしきい値で２値化されてエッジパターンから成る複数の輪郭線画像が形成され（Ｓ３）、各輪郭線画像がそれぞれ次元圧縮されて複数の特徴量が導出され（Ｓ４）、メモリに保存されている特徴平面に各特徴量が投票され（Ｓ５）、出現するピークの探索が行われ（Ｓ６）、出現したピークがプロトタイプ車両の特徴量として更新される（Ｓ７）。【選択図】        図３
2004180200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を処理して自車前方の車両を認識する車両認識装置において、
撮像部により自車前方の前方車両のフレーム画像を撮像し、
処理部により、
予め定めたプロトタイプ車両の前記撮像部によるフレーム画像の全画素の濃度を微分処理して得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成し、
形成した前記プロトタイプ車両の前記輪郭線画像を次元圧縮して固有ベクトルを求めその固有ベクトルである特徴量によって定義される特徴平面または特徴空間を作成し、
前記撮像部による前方車両の前記フレーム画像について各種のしきい値で２値化して複数の前記輪郭線画像を形成し、これら各輪郭線画像それぞれを次元圧縮して複数の特徴量を導出し、
前記各特徴量を前記特徴平面または特徴空間に投票して前記プロトタイプ車両の前記特徴量を更新する
ことを特徴とする車両認識装置。
【請求項２】
画像を処理して自車前方の車両を認識する車両認識装置において、
自車前方を撮像して前方車両のフレーム画像を得る撮像部と、
前記撮像部によるフレーム画像の全画素の濃度を微分処理して得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成する輪郭線画像形成部と、
予め定めたプロトタイプ車両の前記フレーム画像に対する前記輪郭線画像を次元圧縮して固有ベクトルを求めその固有ベクトルである特徴量によって定義される特徴平面または特徴空間を作成する作成部と、
前方車両の前記フレーム画像の縦横サイズを前記プロトタイプ車両の前記フレーム画像と同一サイズに正規化する正規化部と、
前記正規化部により正規化された前記前方車両の前記フレーム画像について前記輪郭線画像形成部により各種のしきい値で２値化されて形成される複数の前記輪郭線画像それぞれを次元圧縮して複数の特徴量を導出する特徴量導出部と、
前記作成部による前記特徴平面または特徴空間に、前記特徴量導出部による前記各特徴量を投票して前記プロトタイプ車両の前記特徴量を更新する投票部と
を備えていることを特徴とする車両認識装置。
【請求項３】
前記投票部が、円すい型重みづけ投票を行うことを特徴とする請求項２に記載の車両認識装置。
【請求項４】
前記投票部が、前記プロトタイプ車両の前記特徴量の更新を、前記撮像部による前記前方車両の前記フレーム画像の撮像毎にＦＩＦＯ方式で行うことを特徴とする請求項２または３に記載の車両認識装置。
【請求項５】
画像を処理して自車前方の車両を認識する車両認識方法において、
自車前方を撮像して前方車両のフレーム画像を得る撮像工程と、
前記撮像工程によるフレーム画像の全画素の濃度を微分処理して得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成する輪郭線画像形成工程と、
前記撮像工程において、予め定めたプロトタイプ車両の前記フレーム画像に対する前記輪郭線画像を得てこれを次元圧縮し固有ベクトルを求めその固有ベクトルである特徴量によって定義される特徴平面または特徴空間を作成する作成工程と、
前方車両の前記フレーム画像の縦横サイズを前記プロトタイプ車両の前記フレーム画像と同一サイズに正規化する正規化工程と、
前記正規化工程により正規化された前記前方車両の前記フレーム画像について前記輪郭線画像形成工程により各種のしきい値で２値化されて形成される複数の前記輪郭線画像を次元圧縮して複数の特徴量を導出する特徴量導出工程と、
前記作成工程による前記特徴平面または特徴空間に、前記特徴量導出工程による前記各特徴量を投票して前記プロトタイプ車両の前記特徴量を更新する投票工程と
を備えていることを特徴とする車両認識方法。
【請求項６】
前記投票工程において、円すい型重みづけ投票を行うことを特徴とする請求項５に記載の車両認識方法。
【請求項７】
前記投票工程において、前記プロトタイプ車両の前記特徴量の更新を、前記撮像工程による前記前方車両の前記フレーム画像の撮像毎にＦＩＦＯ方式で行うことを特徴とする請求項５または６に記載の車両認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像を処理して自車前方の車両を認識する車両認識装置及び認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、例えば高速道路における追従走行機能や操舵アシスト機能といった、より高度でより快適な運転支援システムを搭載した車両が提案され、その手法のひとつとして、プロトタイプ車両について、その後端面を撮像した教師画像を準備し、単眼カメラによる前方車両の撮像画像と教師画像との照合によって、その撮像画像が車両のものかどうかを判断する手法がある。
【０００３】
このとき、前方車両の撮像画像を処理して輪郭線を抽出するが、その際にしきい値の設定が撮像シーンの明るさによって動的に変化するため、同じ車両であるにも拘わらず、前方車両の輪郭線とプロトタイプ車両の輪郭線とが大きく異なって前方車両を認識できなくなるという問題点があった。
【０００４】
また、車両認識の場合、プロトタイプ車両の特徴量と前方車両の特徴量とを比較するが、プロトタイプ車両の特徴量を求める場合に、例えば天候、季節や時間帯等によって照明条件が様々に異なることから、各車種毎の教師画像を多数準備することは事実上不可能であった。しかも、このように教師画像の数が多くなると、照合処理が非常に煩雑になって車両かどうか認識するのに長時間を要し、リアルタイム処理が困難になるという不都合が生じる。
【０００５】
更に、認識した前方車両を時間的に追跡するときには、カルマンフィルタでその前方車両の次回位置を予測するアルゴリズムを適用することが行われるが、ノイズ等の影響を受け易くロバストでない単眼画像の場合、カルマンフィルタの出力が安定せず、車両追跡に失敗することが多いという問題点もあった。
【０００６】
ところで、画像処理を行って道路白線を検知する場合において、ハフ変換による投票方式を採用することも提案されている（例えば特許文献１参照）。
【０００７】
【特許文献１】
特開平１１−８５９９９号公報（段落［０００８］〜［００１０］）
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
この投票方式はノイズに強く、ロバストであることが多くの実験により確認されているため、単眼カメラにより撮像画像を処理して車両認識を行う手法において、ロバスト性の観点から、このような投票方式を採用することが望ましいが、単眼カメラによる撮像画像を処理する車両認識には未だ採用されていない。
【０００９】
そこで、本発明は、ロバストな投票方式を車両認識に採用して安定した車両認識を可能にすることを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記した目的を達成するために、本発明にかかる車両認識装置は、画像を処理して自車前方の車両を認識する車両認識装置において、撮像部により自車前方の前方車両のフレーム画像を撮像し、処理部により、予め定めたプロトタイプ車両の前記撮像部によるフレーム画像の全画素の濃度を微分処理して得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成し、形成した前記プロトタイプ車両の前記輪郭線画像を次元圧縮して固有ベクトルを求めその固有ベクトルである特徴量によって定義される特徴平面または特徴空間を作成し、前記撮像部による前方車両の前記フレーム画像について各種のしきい値で２値化して複数の前記輪郭線画像を形成し、これら各輪郭線画像それぞれを次元圧縮して複数の特徴量を導出し、前記各特徴量を前記特徴平面または特徴空間に投票して前記プロトタイプ車両の前記特徴量を更新することを特徴としている（請求項１）。
【００１１】
このような構成によれば、プロトタイプ車両の輪郭線画像を次元圧縮して得られた固有ベクトルである特徴量で定義される特徴平面または特徴空間に、各種のしきい値で２値化して得られる前方車両の輪郭線画像を次元圧縮して導出される複数の特徴量を投票すると、連続するフレーム画像での同じ車両や輪郭線抽出の際のしきい値を若干変更した輪郭線画像は、特徴平面または特徴空間で非常に近いところに投票されることになる。
【００１２】
そのため、最適位置にピークが発生し、このピークを新しいプロトタイプ車両の特徴量として捕捉中の前方車両に対して個別に設定することによって、撮像シーンの照明条件等に依存しない安定した車両認識を行うことができ、確実な車両追跡を行うことができる。
【００１３】
また、本発明にかかる車両認識装置は、画像を処理して自車前方の車両を認識する車両認識装置において、自車前方を撮像して前方車両のフレーム画像を得る撮像部と、前記撮像部によるフレーム画像の全画素の濃度を微分処理して得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成する輪郭線画像形成部と、予め定めたプロトタイプ車両の前記フレーム画像に対する前記輪郭線画像を次元圧縮して固有ベクトルを求めその固有ベクトルである特徴量によって定義される特徴平面または特徴空間を作成する作成部と、前方車両の前記フレーム画像の縦横サイズを前記プロトタイプ車両の前記フレーム画像と同一サイズに正規化する正規化部と、前記正規化部により正規化された前記前方車両の前記フレーム画像について前記輪郭線画像形成部により各種のしきい値で２値化されて形成される複数の前記輪郭線画像それぞれを次元圧縮して複数の特徴量を導出する特徴量導出部と、前記作成部による前記特徴平面または特徴空間に、前記特徴量導出部による前記各特徴量を投票して前記プロトタイプ車両の前記特徴量を更新する投票部とを備えていることを特徴としている（請求項２）。
【００１４】
このような構成によれば、輪郭線画像形成部によりプロトタイプ車両の輪郭線画像が形成され、作成部によりその輪郭線画像が次元圧縮されて求められた固有ベクトルである特徴量で定義される特徴平面または特徴空間が作成され、正規化部により前方車両のフレーム画像の縦横サイズがプロトタイプ車両のフレーム画像と同一サイズに正規化され、特徴量導出部により、正規化された前方車両のフレーム画像について輪郭線画像形成部で形成される複数の輪郭線画像が次元圧縮されて複数の特徴量が導出され、投票部により、導出された各特徴量が特徴平面または特徴空間に投票されてプロトタイプ車両の特徴量が更新される。
【００１５】
そのため、連続するフレーム画像での同じ車両や輪郭線抽出の際のしきい値を若干変更した輪郭線画像は、特徴平面または特徴空間で非常に近いところに投票されることになって最適位置にピークが発生し、このピークを新しいプロトタイプ車両の特徴量として捕捉中の前方車両に対して個別に設定することによって、撮像シーンの照明条件等に依存しない安定した車両認識を行うことができ、確実な車両追跡を行うことができる。
【００１６】
また、本発明にかかる車両認識装置は、前記投票部が、円すい型重みづけ投票を行うことを特徴としている（請求項３）。このような構成によれば、円すい型重みづけ投票の採用により、特徴量導出部により導出される特徴量の投票によって、プロトタイプ車両の特徴量の更新を精度よく行うことができる。
【００１７】
また、本発明にかかる車両認識装置は、前記投票部が、前記プロトタイプ車両の前記特徴量の更新を、前記撮像部による前記前方車両の前記フレーム画像の撮像毎にＦＩＦＯ方式で行うことを特徴としている（請求項４）。
【００１８】
このような構成によれば、対象となる前方車両の撮像フレーム毎の明るさの変化や、カーブ路でのフレーム画像の変化にも柔軟に対応することができ、前方車両の捕捉率の向上を図ることができる。
【００１９】
また、本発明にかかる車両認識方法は、自車前方を撮像して前方車両のフレーム画像を得る撮像工程と、前記撮像工程によるフレーム画像の全画素の濃度を微分処理して得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成する輪郭線画像形成工程と、前記撮像工程において、予め定めたプロトタイプ車両の前記フレーム画像に対する前記輪郭線画像を得てこれを次元圧縮し固有ベクトルを求めその固有ベクトルである特徴量によって定義される特徴平面または特徴空間を作成する作成工程と、前方車両の前記フレーム画像の縦横サイズを前記プロトタイプ車両の前記フレーム画像と同一サイズに正規化する正規化工程と、前記正規化工程により正規化された前記前方車両の前記フレーム画像について前記輪郭線画像形成工程により各種のしきい値で２値化されて形成される複数の前記輪郭線画像を次元圧縮して複数の特徴量を導出する特徴量導出工程と、前記作成工程による前記特徴平面または特徴空間に、前記特徴量導出工程による前記各特徴量を投票して前記プロトタイプ車両の前記特徴量を更新する投票工程とを備えていることを特徴としている（請求項５）。
【００２０】
このような構成によれば、輪郭線画像形成工程によりプロトタイプ車両の輪郭線画像が形成され、作成工程によりその輪郭線画像が次元圧縮されて求められた固有ベクトルである特徴量で定義される特徴平面または特徴空間が作成され、正規化工程により前方車両のフレーム画像の縦横サイズがプロトタイプ車両のフレーム画像と同一サイズに正規化され、特徴量導出工程により、正規化された前方車両のフレーム画像について輪郭線画像形成工程で形成される複数の輪郭線画像が次元圧縮されて複数の特徴量が導出され、投票工程により、導出された各特徴量が特徴平面または特徴空間に投票されてプロトタイプ車両の特徴量が更新される。
【００２１】
そのため、連続するフレーム画像での同じ車両や輪郭線抽出の際のしきい値を若干変更した輪郭線画像は、特徴平面または特徴空間で非常に近いところに投票されることになって最適位置にピークが発生し、このピークを新しいプロトタイプ車両の特徴量として捕捉中の前方車両に対して個別に設定することによって、撮像シーンの照明条件等に依存しない安定した車両認識を行うことができ、確実な車両追跡を行うことができる。
【００２２】
また、本発明にかかる車両認識方法は、前記投票工程において、円すい型重みづけ投票を行うことを特徴としている（請求項６）。このような構成によれば、円すい型重みづけ投票の採用により、特徴量導出部により導出される特徴量の投票によって、プロトタイプ車両の特徴量の更新を精度よく行うことができる。
【００２３】
また、本発明にかかる車両認識方法は、前記投票工程において、前記プロトタイプ車両の前記特徴量の更新を、前記撮像工程による前記前方車両の前記フレーム画像の撮像毎にＦＩＦＯ方式で行うことを特徴としている（請求項７）。
【００２４】
このような構成によれば、対象となる前方車両の撮像フレーム毎の明るさの変化や、カーブ路でのフレーム画像の変化にも柔軟に対応することができ、前方車両の捕捉率の向上を図ることができる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施形態について図１ないし図３を参照して説明する。但し、図１はブロック図、図２は動作説明図、図３は動作説明用フローチャートである。
【００２６】
図１に示すように、撮像部としての単眼ＣＣＤカメラ１が車両に搭載され、このＣＣＤカメラ１により自車前方が撮像されて前方車両のフレーム画像が得られ、得られたフレーム画像がＣＰＵ２によりＶＲＡＭ等から成るメモリ３に保存される。そして、処理部であるＣＰＵ２により、以下のようにして自車前方の車両認識が行われる。尚、ＣＣＤカメラ１による撮像が、本発明における撮像工程に相当する。
【００２７】
即ち、ＣＰＵ２は、ＣＣＤカメラ１により撮像されたフレーム画像について、その全画素の濃度を微分処理し、得られた全画素についての濃度微分値を２値化しエッジパターンから成る輪郭線画像を形成する。このとき、前方車両のフレーム画像について、各種のしきい値で２値化して複数の輪郭線画像を形成する。このようなＣＰＵによる輪郭線画像形成処理が、本発明における輪郭線画像形成部及び輪郭線画像形成工程に相当する。
【００２８】
更に、ＣＰＵ２は、予め定めたプロトタイプ車両についてＣＣＤカメラ１により撮像されて得られたフレーム画像についても、同様にして輪郭線画像を形成し、形成した輪郭線画像を２次元に次元圧縮して固有ベクトルを求めてその固有ベクトルによって定義される特徴平面を作成し、これをメモリ３の所定エリアに保存しておく。このようなＣＰＵ２による特徴平面の作成処理が、本発明における作成部及び作成工程に相当する。
【００２９】
また、ＣＰＵ２は、ＣＣＤカメラ１により撮像された前方車両のフレーム画像について、その縦横サイズをプロトタイプ車両のフレーム画像と同一サイズに正規化し、正規化された前方車両のフレーム画像に対して、上記したように各種のしきい値で２値化して複数の輪郭線画像を形成し、これらをそれぞれ次元圧縮して複数の特徴量を導出する。このようなＣＰＵ２による正規化処理が、本発明における正規化部及び正規化工程に相当し、ＣＰＵ２による特徴量の導出処理が、本発明における特徴量導出部及び特徴量導出工程に相当する。尚、この場合の各種しきい値は、予め定められた所定の範囲内で各々設定しておくのが望ましい。
【００３０】
そして、ＣＰＵ２により、導出された複数の特徴量が特徴平面に投票され、プロトタイプ車両の特徴量が更新される。このとき、円すい型重みづけ投票が採用され、プロトタイプ車両の特徴量の更新は、ＣＣＤカメラ１による前方車両のフレーム画像の撮像毎にＦＩＦＯ（Ｆｉｒｓｔ  Ｉｎ  Ｆｉｒｓｔ  Ｏｕｔ）方式で行われる。このようなＣＰＵ２による投票・更新処理が、本発明における投票部及び投票工程に相当する。
【００３１】
更に、ＣＰＵ２による輪郭線画像の形成時に、各フレームにおける前方車両の動きをカルマンフィルタにより予測し、次フレームにおける前方車両の位置予測を行った上で、輪郭線画像の形成を行う。こうすることで、フレーム内での前方車両の認識率が向上するため、カルマンフィルタへの位置入力が安定して追跡走行の精度向上を図ることができる。
【００３２】
例えば、図２に示すように、プロトタイプ車両についての輪郭線画像に基づき得られる固有ベクトルである特徴量ｅ１，ｅ２により定義される特徴平面に、連続する時刻ｔ、ｔ＋１，ｔ＋２の各フレーム中の同じ前方車両の画像から、しきい値を変更して導出される複数の特徴量が投票されると、各特徴量は特徴平面上で非常に近い位置に投票されることになり、その結果、特徴平面上の最適位置においてピークが出現する。図２中のｔ、ｔ＋１，ｔ＋２の各フレーム画像における白枠は、各種のしきい値を設定する領域を示す。
【００３３】
そして、このように投票されて最適位置である特徴量（ｅ１＿ｏ，ｅ２＿ｏ）が得られると、現在捕捉中の前方車両は、特徴量（ｅ１＿ｏ，ｅ２＿ｏ）のプロトタイプ車両の特徴量として次フレーム以降で利用されることになるのである。
【００３４】
次に、一連の動作について図３のフローチャートを参照して説明する。いま、図３に示すように、ＣＣＤカメラ１により自車前方が撮像されてフレーム画像が取得されると（Ｓ１）、ＣＰＵ２により、取得されたフレーム画像について、その縦横サイズがプロトタイプ車両のフレーム画像と同一サイズに正規化され、正規化された前方車両のフレーム画像について全画素の濃度が微分処理され（Ｓ２）、得られた全画素についての濃度微分値が予め設定された各種のしきい値で２値化されてエッジパターンから成る複数の輪郭線画像が形成される（Ｓ３）。
【００３５】
このとき、ＣＰＵ２により、予め定めたプロトタイプ車両について得られたフレーム画像に対して輪郭線画像が形成され、その輪郭線画像が次元圧縮されて固有ベクトルが求められ、その固有ベクトルによって定義される特徴平面が作成されて既にメモリ３の所定エリアに保存されている。
【００３６】
更に、ＣＰＵ２により、各輪郭線画像がそれぞれ次元圧縮されて複数の特徴量が導出され（Ｓ４）、メモリ３に保存されている特徴平面（図２参照）にこれら各特徴量が投票され（Ｓ５）、出現するピークの探索が行われ（Ｓ６）、出現したピークがプロトタイプ車両の特徴量として更新され（Ｓ７）、次フレーム以降で利用され、その後ステップＳ１に戻る。
【００３７】
このように、ＣＰＵ２により、プロトタイプ車両の輪郭線画像が形成され、その輪郭線画像が次元圧縮されて求められた固有ベクトルで定義される特徴平面が導出され、前方車両のフレーム画像の縦横サイズがプロトタイプ車両のフレーム画像と同一サイズに正規化され、正規化された前方車両のフレーム画像の輪郭線画像が次元圧縮されて特徴量が導出され、導出された特徴量が特徴平面に投票されてプロトタイプ車両の特徴量が更新される。
【００３８】
従って、上記した実施形態によれば、連続するフレーム画像での同じ車両や輪郭線抽出の際のしきい値を若干変更した輪郭線画像は、特徴平面で非常に近いところに投票されることになって最適位置にピークが発生し、このピークを新しいプロトタイプ車両の特徴量として捕捉中の前方車両に対して個別に設定することによって、撮像シーンの照明条件等に依存しない安定した車両認識を行うことができ、確実な車両追跡を行うことができる。
【００３９】
このとき、特徴量の導出の際に、ある範囲内で設定した各種のしきい値で２値化した輪郭線画像から複数の特徴量を導出するため、明るさの変化による影響をほとんど受けることなく特徴量を導出することができる。
【００４０】
更に、図２に示すような連続フレームからの投票によって対象となる前方車両毎に動的にプロトタイプを設定するため、初期に準備するプロトタイプと特徴量が離れている車両であっても容易に認識することができる。
【００４１】
また、プロトタイプ車両の特徴量の更新を、ＣＣＤカメラ１による前方車両のフレーム画像の撮像毎にＦＩＦＯ方式で行うようにしているため、対象となる前方車両の撮像フレーム毎の明るさの変化や、カーブ路でのフレーム画像の変化にも柔軟に対応することが可能になり、前方車両の捕捉率の向上を図ることができる。
【００４２】
更に、カルマンフィルタにより前方車両の動きをある程度予測するため、前方車両の捕捉率を向上することができ、例えば前方車両の認識に基づく追跡走行の性能向上を図ることができる。
【００４３】
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。
【００４４】
例えば、上記した実施形態では、プロトタイプ車両の輪郭線画像を２次元に次元圧縮して求めた特徴量により特徴平面を定義した場合について説明したが、３次元やそれ以上に次元圧縮して特徴空間を定義しても良いのは勿論であり、この場合にも上記した実施形態と同等の効果を得ることができる。
【００４５】
また、上記した実施形態では、カルマンフィルタによる動き予測を行う場合について説明したが、必ずしもこのような動き予測は行わなくても構わない。
【００４６】
更に、自車に搭載すべき撮像部は、上記したＣＣＤカメラ１に限定されるものでないのはいうまでもない。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように、請求項１，２，５に記載の発明によれば、プロトタイプ車両の輪郭線画像を次元圧縮して得られた固有ベクトルである特徴量で定義される特徴平面または特徴空間に、各種のしきい値で２値化して得られる前方車両の輪郭線画像を次元圧縮して導出される複数の特徴量を投票すると、連続するフレーム画像での同じ車両や、輪郭線抽出の際のしきい値を若干変更した輪郭線画像は、特徴平面または特徴空間で非常に近いところに投票されることになって最適位置にピークが発生する。
【００４８】
そのため、最適位置にピークが発生し、このピークを新しいプロトタイプ車両の特徴量として捕捉中の前方車両に対して個別に設定することによって、撮像シーンの照明条件等に依存しない安定した車両認識を行うことができ、確実な車両追跡を行うことが可能になり、安全走行の補助として非常に有効である。
【００４９】
また、請求項３，６に記載の発明によれば、円すい型重みづけ投票の採用により、特徴量導出部により導出される特徴量の投票によって、プロトタイプ車両の特徴量の更新を精度よく行うことが可能になる。
【００５０】
また、請求項４，７に記載の発明によれば、対象となる前方車両の撮像フレーム毎の明るさの変化や、カーブ路でのフレーム画像の変化にも柔軟に対応することができ、前方車両の捕捉率の向上を図ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】この発明の一実施形態の動作説明図である。
【図３】この発明の一実施形態の動作説明用フローチャートである。
【符号の説明】
１  ＣＣＤカメラ（撮像部）
２  ＣＰＵ（処理部、輪郭線画像形成部、作成部、正規化部、特徴量導出部、投票部）
【図１】
2004180200.tif 000003
【図２】
2004180200.tif 000004
【図３】
2004180200.tif 000005