(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
赤外線を発光する赤外線発光手段と、
赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、
前記赤外線カメラによって撮影された赤外線画像を輝度画像に変換する変換手段と、
前記輝度画像に基づいて、第１の所定値以上の輝度を有する第１の領域を抽出する第１の抽出手段と、
抽出した第１の領域の輝度画像に基づいて、前記第１の所定値よりも大きい第２の所定値以上の輝度を有する隣接した２つの第２の領域を歩行者の網膜反射点の候補として抽出する第２の抽出手段と、
抽出した２つの網膜反射点の候補の位置に基づいて、前記赤外線画像に歩行者が存在するか否かを判定する判定手段と、
を備えた歩行者検知装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記２つの網膜反射点の候補間の距離に基づいて、歩行者か否かを判定することを特徴とする請求項１記載の歩行者検知装置。
【請求項３】
前記歩行者までの距離を検出する距離検出手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記２つの網膜反射点の候補間の距離と前記歩行者までの距離とに基づいて、歩行者か否かを判定することを特徴とする請求項２記載の歩行者検知装置。
【請求項４】
前記距離検出手段は、ミリ波レーダであることを特徴とする請求項３記載の歩行者検知装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記２つの網膜反射点の候補の少なくとも一つの候補の位置から前記第１の領域の端部までの距離に基づいて、歩行者か否かを判定することを特徴とする請求項１記載の歩行者検知装置。
【請求項６】
前記判定手段による判定結果を出力する出力手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の歩行者検知装置。
【請求項７】
前記出力手段は、検出した歩行者を強調表示する表示手段であることを特徴とする請求項６記載の歩行者検知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、歩行者検知装置に係り、特に、赤外線画像に基づいて歩行者を検知する車両用の歩行者検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、夜間における歩行者を検知する装置として、赤外線カメラを用いたものが種々提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、レーザレーダ及び赤外線カメラを併用し、レーザレーダから得られる歩行者候補の検出情報をもとに赤外線画像中での歩行者検出の探索範囲を設定し、その範囲に歩行者が存在するか否かを検出する装置が開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、赤外線カメラで撮像した画像の画素中で輝度値が閾値以上の画素群（歩行者の顔等）と閾値未満の画素群（背景等）とを輝度分離し、輝度分離された２種の画素群についてそれぞれ異なる処理を施し、これらと赤外線カメラの原画像とを加算した結果を表示する装置が開示されている。
【０００５】
さらに、特許文献３には、赤外線画像に基づいて明部が集中している領域を探し、これを検出対象者の頭部と決定する装置が開示されている。
【特許文献１】特開２００３−３０２４７０号公報
【特許文献２】特開平１１−２４３５３８号公報
【特許文献３】特開平１１−３２８３６４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、特許文献１記載の発明のようにレーザレーダによって歩行者を検出する場合、歩行者からの反射波が弱く、検出しづらい、という問題があった。このため、歩行者を検出できるように検出レベルを下げると、逆に他の物体を誤検出してしまう。さらに、検出処理にＦＦＴ（高速フーリエ変換）が必要な場合、演算負荷が大きいという問題もある。
【０００７】
また、赤外線カメラで撮影した画像から歩行者を検出する場合、パターン認識等の画像処理が非常に複雑であり、処理負荷が大きくなる、という問題がある。
【０００８】
本発明は、上記事実を考慮して成されたものであり、夜間等における歩行者の検知精度を向上させることができる歩行者検知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】
【０００９】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明は、  赤外線を発光する赤外線発光手段と、赤外線画像を撮影する赤外線カメラと、前記赤外線カメラによって撮影された赤外線画像を輝度画像に変換する変換手段と、前記輝度画像に基づいて、第１の所定値以上の輝度を有する第１の領域を抽出する第１の抽出手段と、抽出した第１の領域の輝度画像に基づいて、前記第１の所定値よりも大きい第２の所定値以上の輝度を有する隣接した２つの第２の領域を歩行者の網膜反射点の候補として抽出する第２の抽出手段と、抽出した２つの網膜反射点の候補の位置に基づいて、前記赤外線画像に歩行者が存在するか否かを判定する判定手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１０】
この発明によれば、赤外線を発光し、赤外線カメラによって撮影された赤外線画像に基づいて、歩行者の網膜反射点の候補を抽出し、抽出した網膜反射点の候補の位置に基づいて、赤外線画像に歩行者が存在するか否かを判定手段によって判定する。
【００１１】
このように、網膜反射点の候補の位置に基づいて歩行者か否かを判定するので、従来のように歩行者の形状等について精密にパターンマッチングする等の複雑な処理をする必要がなく、簡単かつ精度良く歩行者を検知することが可能となる。
【００１２】
具体的には、前記赤外線画像を輝度画像に変換する変換手段と、前記輝度画像に基づいて、第１の所定値以上の輝度を有する第１の領域を抽出する第１の抽出手段と、抽出した第１の領域の輝度画像に基づいて、前記第１の所定値よりも大きい第２の所定値以上の輝度を有する隣接した２つの第２の領域を前記網膜反射点の候補として抽出する第２の抽出手段と、を含み、前記判定手段は、抽出した２つの網膜反射点の候補の位置に基づいて、前記赤外線画像に歩行者が存在するか否かを判定することができる。
【００１３】
すなわち、赤外線画像では、人間等の熱を持った物体は輝度が高くなるので、その部分を第１の抽出手段で第１の領域として抽出する。また、人間の網膜で反射された部分は、他の体の部分よりもさらに輝度が高くなると考えられるので、その部分を第２の抽出手段により第２の領域として抽出する。
【００１４】
そして、抽出した２つの第２の領域を網膜反射点の候補とし、これらの位置に基づいて、歩行者か否かを判定する。
【００１５】
このように、歩行者の候補を第１の領域として抽出し、さらに第１の領域から網膜反射点の候補を抽出するので、より正確に歩行者か否かを判定することができる。
【００１６】
なお、請求項２に記載したように、前記判定手段は、前記２つの網膜反射点の候補間の距離に基づいて、歩行者か否かを判定するようにしてもよい。例えば、前記候補間の距離が人間の目の間隔と判断できる範囲の距離の場合に歩行者と判定することができる。
【００１７】
この場合、請求項３に記載したように、前記歩行者までの距離を検出する距離検出手段をさらに備え、前記判定手段は、前記２つの網膜反射点の候補間の距離と前記歩行者までの距離とに基づいて、歩行者か否かを判定するようにしてもよい。これにより、より精度良く歩行者か否かを判定することができる。
【００１８】
なお、請求項４に記載したように、前記距離検出手段は、ミリ波レーダである構成とすることができる。
【００１９】
また、請求項５に記載したように、前記判定手段は、前記２つの網膜反射点の候補の少なくとも一つの候補の位置から前記第１の領域の端部までの距離に基づいて、歩行者か否かを判定するようにしてもよい。例えば、第１の領域の所定方向の長さに対する、網膜反射点の位置から第１の領域の端部までの距離の割合を求め、これが人間の目の位置に相当する割合であった場合に歩行者と判定することができる。これにより、歩行者の候補である第１の領域の大きさに関係なく、精度良く歩行者か否かを判定することができる。
【００２０】
また、請求項６に記載したように、前記判定手段による判定結果を出力する出力手段をさらに備えた構成としてもよい。
【００２１】
具体的には、例えば請求項７に記載したように、前記出力手段は、検出した歩行者を強調表示する表示手段である構成とすることができる。
【００２２】
このような歩行者検知装置を例えば自動車に搭載することにより、ドライバーは、夜間等においても歩行者が存在することを容易に認識することができ、危険を容易に回避することが可能となる。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように本発明によれば、夜間等における歩行者の検知精度を向上させることができる、という効果を有する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。
【００２５】
図１は、本発明の実施形態に係る歩行者検知装置１０の概略構成を示している。図１に示すように、歩行者検知装置１０は、制御部１２、赤外線発光部１４、赤外線カメラ１６、距離検出センサ１８、操作部２０、表示部２２、音声出力部２４、及びメモリ２６等を含んで構成されている。
【００２６】
赤外線発光部１４は、制御部１２からの指示により、歩行者の検出に適した所定波長の赤外線（例えば近赤外線）の光（赤外光）を発光する。
【００２７】
赤外線カメラ１６は、例えばＣＣＤやＣ−ＭＯＳセンサ等を撮像素子として、赤外線を検出可能なカメラである。赤外線カメラ１６で撮影された赤外線画像は、撮影された物体の温度や色等に応じて輝度が変化した画像となる。例えば温度が高い物体は輝度が高い画像となり、温度が低い物体は輝度が低い画像となる。
【００２８】
赤外線発光部１４は、図２に示すように、車両３０の前方に存在する歩行者３６等に赤外光を良好に投光できる所定位置に設けられる。なお、赤外線発光部１４は、例えば車両３０のヘッドランプ３２から照射されるハイビームの光の可視光をカットするフィルターを設けることによりヘッドランプ３２と兼用させた構成としてもよいし、赤外光を発光する素子を単独で設けた構成としても良い。赤外線発光部１４とヘッドランプ３２とを兼用させた構成の場合、ロービームで車両３０の前方に可視光を照射しつつ、さらにその前方の領域に赤外光を照射することができる。
【００２９】
また、赤外線カメラ１６は、図２に示すように、車両３０の前方を良好に撮影できる所定位置、例えば、車両３０のフロントウィンドウ内側のバックミラーやダッシュボード上等に設けられる。なお、車両３０の前方を良好に撮影できる位置であれば、これに限られるものではない。
【００３０】
距離検出センサ１８は、例えばレーザレーダにより構成することができ、車両３０の前方に向けて検出用の電磁波信号が出力されるように車両の前方に取り付けられ、車両の前方に存在する物体との距離や相対速度を検出することができる。
【００３１】
このレーダは、例えばミリ波レーダで構成することができる。ミリ波レーダはドップラー効果を利用したレーダであり、検出対象の物体との距離と相対速度とを同時に検出することが可能である。なお、レーダの検出範囲は、例えば数度〜数十度の範囲である。
【００３２】
なお、車両３０の前方に存在する物体との距離を検出できるものであれば、レーダに限らずどのようなセンサを用いてもよい。
【００３３】
操作部２０は、車両３０の各種機能の設定を行うためのボタンやスイッチ等を含んで構成され、後述するナイトビュー機能の作動を指示するためのナイトビュースイッチも含まれる。
【００３４】
表示部２２は、制御部１２からの指示により、例えば赤外線カメラ１６で撮影された画像そのものや、撮影画像に所定の画像処理を施した画像等を表示する。表示部２２は、例えば液晶ディスプレイ等で構成することができるが、フロントウィンドウに画像を投影する所謂ヘッドアップディスプレイで構成してもよい。なお、表示部２２は、画像を表示できるものであれば、これに限られるものではない。
【００３５】
音声出力部２４は、制御部１２からの指示により、指定された音や音声、例えば警告音や警告メッセージ等を車室内の乗員に向けて出力する。
【００３６】
メモリ２６は、後述する制御プログラムや各種パラメータ、テーブルデータ等が記憶される。制御部１２は、メモリ２６に記憶された制御プログラムに従って、各部を統括制御する。
【００３７】
次に、本実施形態の作用として、制御部１２で実行されるナイトビュー制御について、図３に示すフローチャートを参照して説明する。
【００３８】
なお、図３に示す制御ルーチンは、例えば操作部２０のナイトビュースイッチがユーザーによってオンされた場合に実行される。また、車両３０のヘッドランプ３２がオンされたときに実行されるようにしてもよい。さらに、車両３０の外部の明るさを検出する明るさ検出手段を設け、この明るさ検出手段によって検出された明るさが所定値以下であることを検出した場合、すなわち、歩行者等を認識しづらい明るさになったことを検出した場合に実行されるようにしてもよい。
【００３９】
まず、ステップ１００では、制御部１２は、赤外線発光部１４に赤外光を投光するように指示する。これにより、赤外線発光部１４から赤外光が車両３０の前方へ投光される。
【００４０】
ステップ１０２では、赤外線カメラ１６に撮影を開始するように指示する。これにより、赤外線カメラ１６は、車両３０の前方の撮影を開始し、撮影した赤外線画像を所定時間毎に制御部１２へ出力する。
【００４１】
ステップ１０６では、赤外線カメラ１６から出力された赤外線画像の各画素値を所定階調の輝度値に変換し、輝度画像を生成する。なお、輝度に限らず、明るさを示す物理量であれば他の物理量に変換してもよい。
【００４２】
ステップ１０８では、周囲と比較して輝度が高く、ある程度の大きさを持った領域が存在するか否かを判断する。具体的には、例えば平均の輝度値が第１の所定値以上となる第１の領域を輝度画像から抽出する。ここで、第１の所定値は、輝度値がこの値以上であればその領域が歩行者である可能性があると判断できる値に設定され、予めメモリ２６に記憶される。すなわち、ステップ１０８では、歩行者の可能性がある領域を検出する。
【００４３】
図４（Ａ）に示すように、例えば道路３４上に歩行者３６が存在する場合に赤外線カメラ１６で撮影した赤外線画像は同図（Ｂ）に示すような赤外線画像４０となる。すなわち、通常は、歩行者３６は道路３４と比較して温度が高いため輝度が高くなる。従って、輝度の高い領域を検出することにより、歩行者の可能性がある領域を検出することができる。
【００４４】
そして、歩行者の可能性がある第１の領域を抽出できた場合には、ステップ１１０へ移行し、歩行者の可能性がある第１の領域を抽出できなかった場合には、ステップ１１８へ移行する。
【００４５】
ステップ１１０では、抽出した第１の領域のうち歩行者の候補を特定する。具体的には、抽出した第１の領域の形状が人間の形状と近似しているか否かを公知のパターンマッチング等の手法を用いて判断する。そして、人間の形状と近似していると判断した第１の領域を歩行者候補として特定する。なお、赤外線画像の場合、実際に人間である領域が必ずしも人間の形状に近いとはいえない場合もあるので、人間の形状と近似しているか否かを厳密に判断せずに、人間と同程度の大きさ（面積）を有する領域であれば、これを歩行者の候補として特定するようにしてもよい。
【００４６】
なお、図４（Ａ）に示すように、通常は、歩行者３６の顔が車両３０に向かっている状態で赤外線発光部１４から赤外光が投光され、これが歩行者３６に当たって反射した場合、歩行者３６の目３８の網膜から反射された光の輝度は他の部分から反射された光よりも高くなる。このため、同図（Ｂ）に示す赤外線画像４０では、歩行者の目３８の輝度は、他の体の部分よりも輝度が高くなる。従って、歩行者３６の目３８の位置を検出することにより、人間か否かを精度良く判断することができる。
【００４７】
そこで、ステップ１１２では、特定した歩行者候補の第１の領域内に、その第１の領域内の他の領域と比較して輝度が高く、ある程度の大きさを持った領域が存在するか否かを判断する。具体的には、例えば平均の輝度値が第２の所定値以上となる第２の領域であって歩行者の目と同程度の大きさ（面積）を有する第２の領域が、比較的近い位置に２つ存在するか否かを、歩行者候補の第１の領域の輝度画像に基づいて判断する。ここで、第２の所定値は、第１の所定値よりも大きい値であって、輝度値がこの値以上であればその領域が歩行者の目である可能性があると判断できる値に設定され、予めメモリ２６に記憶される。すなわち、ステップ１１２では、歩行者の目の可能性がある第２の領域を検出する。
【００４８】
そして、歩行者の目の可能性がある領域が検出された場合には、ステップ１１４へ移行し、検出されなかった場合には、ステップ１１８へ移行する。
【００４９】
ステップ１１４では、検出した歩行者の目の可能性がある２つの第２の領域（網膜反射点の候補、以下、単に網膜反射点という）の位置に基づいて、抽出した第２の領域が人間であるか否かを判定する。例えば、２つの網膜反射点の位置が所定範囲内に存在するか否かを判断することにより、抽出した第２の領域が人間であるか否かを判定する。
【００５０】
具体的には、例えば２つの網膜反射点の画像上での上下方向の距離（例えば画素数）が予め定めた第１の所定距離以内であるか否かをまず判断する。ここで、第１の所定距離は、２つの網膜反射点の上下方向における距離がこの距離以内の場合には、人間の目であると判断できる値に設定される。通常の姿勢においては人間の目は当然横方向に並ぶため、第１の所定距離は、通常は‘０’に近い値が設定され、予めメモリ２６に記憶される。
【００５１】
次に、２つの網膜反射点の画像上での横（左右）方向の距離が予め定めた第２の所定距離以内であるか否かをまず判断する。ここで、第２の所定距離は、２つの網膜反射点の横方向における距離がこの距離以内の場合には、人間の目であると判断できる値に設定され、予めメモリ２６に記憶される。
【００５２】
そして、２つの網膜反射点の上下方向の距離が第１の所定距離以内で且つ横方向の距離が第２の所定距離以内の場合には、抽出した歩行者候補の第１の領域が人間であると判定し、それ以外の場合には、人間ではないと判定する。
【００５３】
なお、抽出した歩行者候補の第１の領域から頭部を検出し、この頭部内に上記の条件を満たす２つの網膜反射点が存在する場合に限って人間であると判定してもよい。
【００５４】
また、歩行者が車両３０から近い位置に存在する場合と遠い位置に存在する場合とでは、２つの網膜反射点の上下方向及び横方向の距離が大きく異なる場合もある。そこで、例えば図５に示すように、抽出した歩行者候補の第１の領域から頭部４２を検出してその長さＬを求め、この頭部４２の長さＬに対する頭部４２の上端からの網膜反射点４４の距離ｄ１の割合が、所定範囲内（例えば０〜１０％以内）か否かを判断し、所定範囲内の場合に人間と判定してもよい。なお、頭部４２の長さＬに対する頭部４２の下端からの網膜反射点４４の距離の割合が所定範囲内（例えば９０〜１００％以内）か否かを判断し、所定範囲内の場合に人間と判定してもよい。
【００５５】
さらに、同図に示すように、抽出した歩行者候補の第１の領域から頭部４２を検出してその幅Ｗを求め、この頭部４２の幅Ｗに対する頭部の右端からの網膜反射点４４の距離ｄ２の割合が所定範囲内か否かを判断し、所定範囲内の場合に人間と判定してもよい。なお、頭部４２の幅Ｗに対する頭部の左端からの網膜反射点４４の距離の割合が所定範囲内か否かを判断し、所定範囲内の場合に人間と判定してもよい。
【００５６】
このように、頭部４２の長さＬ又は幅Ｗに対する頭部４２の端部からの網膜反射点４４の距離の割合に基づいて人間か否かを判断することにより、車両３０と歩行者３６との距離が近いか遠いかに拘わらず、簡単且つ精度良く人間か否かを判定することができる。
【００５７】
また、距離検出センサ１８により検出された歩行者３６までの距離を用いて２つの網膜反射点の距離を求めても良い。
【００５８】
例えば、歩行者までの距離と、２つの網膜反射点間の距離との対応関係を予め定めたテーブルデータをメモリ２６に記憶しておく。そして、距離検出センサ１８により検出された歩行者までの距離に対応する網膜反射点間の距離を前記テーブルデータから求め、これと撮影画像から求めた網膜反射点間の距離とを比較し、その差が許容範囲内であれば人間であると判定し、許容範囲外であれば人間でないと判定する。これにより、歩行者までの距離に応じて適正に人間か否かを判定することができる。
【００５９】
また、例えば車両３０の位置（赤外線カメラ１６）の位置と２つの網膜反射点とを結ぶ２つの線が成す上下方向の角度及び横方向の角度を求め、これらの角度に基づいて人間か否かを判断してもよい。
【００６０】
例えば、図６に示すように、赤外線カメラ１６の位置と検出した網膜反射点４４Ａの位置とが結ぶ線５０Ａと、赤外線カメラ１６の位置と網膜反射点４４Ｂの位置とが結ぶ線５０Ｂとが成すおおよその角度θを求める。例えば、撮影画像から求めた画像上の網膜反射点間の距離Ｄ１と赤外線カメラ１６の撮影範囲（ピントの合う範囲）等に基づいて予め定めた赤外線カメラ１６から歩行者までの距離Ｄ２とに基づいて角度θを求める。
【００６１】
そして、上下方向及び横方向についてそれぞれ角度θを求め、求めた各方向の角度θに基づいて人間か否かを判定する。この判定処理は、上記ステップ１１４で説明した第１の所定距離を第１の所定角度と読み替え、第２の所定距離を第２の所定角度と読み替えた処理とすればよい。
【００６２】
さらに、例えば上記のようにして求めた角度θと距離検出センサ１８により検出された歩行者３６までの距離とに基づいて網膜反射点間の実際の距離を求め、この実際の距離に基づいて前述した判定処理により人間か否かを判定するようにしてもよい。
【００６３】
そして、上記の判定処理により人間と判定した場合には、ステップ１１６へ移行し、人間でないと判定した場合には、ステップ１１８へ移行する。
【００６４】
ステップ１１６では、所定の対応処理を行う。具体的には、例えば検出した歩行者を強調した画像、例えば歩行者の輪郭を強調した画像等を生成して表示部２２に表示したり、前方に歩行者が存在することを示す警告メッセージ等を表示部２２に表示したり、歩行者が存在することを警告する警告音や警告メッセージを音声出力部２４から出力させたりする処理等である。これにより、車両３０のドライバーは、容易に前方に歩行者が存在することを認識することができ、危険を回避することが可能となる。
【００６５】
ステップ１１８では、例えば操作部２０のナイトビュースイッチがユーザーによってオフされたか否か、すなわちナイトビューモードの終了が指示されたか否かを判断し、終了が指示された場合には本ルーチンを終了し、終了が指示されていない場合には、ステップ１０４へ戻って上記と同様の処理を繰り返す。
【００６６】
なお、車両３０のヘッドランプ３２がオンされたときにナイトビューモードが実行されるようにした場合には、ヘッドランプ３２がオフされた場合に本ルーチンを終了するようにしてもよい。また、車両３０の外部の明るさを検出し、検出した明るさが所定値以下の場合にナイトビューが実行されるようにした場合には、検出した明るさが所定値を越えた場合に本ルーチンを終了するようにしてもよい。
【００６７】
このように、本実施形態では、赤外線画像に基づいて、人間の目としての網膜反射点を検出することにより人間か否かを判定するように構成したので、精度良く歩行者を検出することができる。
【００６８】
なお、本実施形態では、図３のステップ１１４において、２つの網膜反射点の位置に基づいて、抽出した歩行者候補の第１の領域が人間であるか否かを判定しているが、変形例として以下のように判定してもよい。
【００６９】
例えば、図７に示すように、抽出した歩行者候補の第１の領域、すなわち歩行者３６の長さＬ２（身長に相当する長さ）を求めると共に、頭部４２の上端から網膜反射点４４までの長さｄ４を求め、これらが以下の関係を満たす場合に人間と判断するようにしてもよい。
【００７０】
Ｋ１×Ｌ２≦ｄ４≦Ｋ２×Ｌ２      ・・・（１）
ここで、Ｋ１、Ｋ２は定数であるが、頭部４２の上端から網膜反射点４４までの長さｄ４は、概ね人間の身長の１０〜３０％の長さとなる場合が多いことを考慮し、例えばＫ１は０．１、Ｋ２は０．３に設定する。なお、Ｋ１、Ｋ２の値は、これに限られるものではなく、適切に人間と判定できる値であればよい。
【００７１】
また、図７に示すように、歩行者３６の体の幅Ｗ２（例えば両手間の長さや肩幅の長さ）を求めると共に、一方の網膜反射点４４から歩行者３６の幅方向の端部までの長さｄ５を求め、これらが以下の関係を満たす場合に人間と判断するようにしてもよい。
【００７２】
Ｋ３×Ｗ２≦ｄ５≦Ｋ４×Ｗ２      ・・・（２）
ここで、Ｋ３、Ｋ４は定数であるが、一方の網膜反射点４４から歩行者３６の幅方向の端部までの長さｄ５は、概ね人間の幅の１０〜５０％の長さとなる場合が多いことを考慮し、例えばＫ３は０．１、Ｋ４は０．５に設定する。なお、Ｋ３、Ｋ４の値は、これに限られるものではなく、適切に人間と判定できる値であればよい。
【００７３】
また、図７に示すように、歩行者３６の体の幅Ｗ２を求めると共に、２つの網膜反射点間の長さｄ６を求め、これらが以下の関係を満たす場合に人間と判断するようにしてもよい。
【００７４】
Ｋ５×Ｗ２≦ｄ６≦Ｋ６×Ｗ２      ・・・（３）
ここで、Ｋ５、Ｋ６は定数であるが、３つの網膜反射点間の長さｄ６は、概ね人間の幅の１０〜５０％の長さとなる場合が多いことを考慮し、例えばＫ５は０．１、Ｋ６は０．５に設定する。なお、Ｋ５、Ｋ６の値は、これに限られるものではなく、適切に人間と判定できる値であればよい。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明に係る歩行者検知装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】車両と歩行者を示すイメージ図である。
【図３】制御部で実行される制御ルーチンのフローチャートである。
【図４】（Ａ）は車両から見た前方の実際の画像を示すイメージ図、（Ｂ）は（Ａ）の赤外線画像を示すイメージ図である。
【図５】網膜反射点の検出方法について説明するための図である。
【図６】網膜反射点の他の検出方法について説明するための図である。
【図７】網膜反射点の他の検出方法について説明するための図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０      歩行者検知装置
１２      制御部（抽出手段、判定手段）
１４      赤外線発光部（赤外線発光手段）
１６      赤外線カメラ
１８      距離検出センサ（距離検出手段）
２０      操作部
２２      表示部（表示手段）
２４      音声出力部
２６      メモリ
３０      車両
３２      ヘッドランプ
３６      歩行者
４０      赤外線画像
４２      頭部
４４      網膜反射点
【図１】
0004701961.tif 000002
【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】
0004701961.tif 000008