(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１移動体に衝突するおそれのある第２移動体を検出する移動体検出システムであって、
前記第１移動体に設けられた撮像装置によって撮像された、前記第１移動体の移動方向の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像を取得する毎に、前記画像を用いてリカーシブフィルタ処理を行うフィルタ手段と、
前記リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うことによって、前記第２移動体を検出する検出手段と、
前記第１移動体の移動速度に関する情報及び／又は前記第１移動体の周囲の気象に関する情報を取得する情報取得手段と、を備え、
前記フィルタ手段は、前記情報取得手段によって取得された情報に基づいて前記リカーシブフィルタ処理における過去画像の影響度を変更した状態で、前記リカーシブフィルタ処理を行う、移動体検出システム。
【請求項２】
前記オブジェクト抽出処理は、テンプレートマッチングを用いて行われる、請求項１に記載の移動体検出システム。
【請求項３】
前記検出手段によって前記第２移動体が検出された場合に、所定の情報を出力する出力手段を備える、請求項１又は２に記載の移動体検出システム。
【請求項４】
前記検出手段によって前記第２移動体が検出された場合に、前記第１移動体と前記第２移動体との距離を計測する計測手段を備え、
前記出力手段は、前記計測手段によって計測された距離が所定距離以下の場合に、前記所定の情報を出力する、請求項３に記載の移動体検出システム。
【請求項５】
第１移動体に衝突するおそれのある第２移動体をコンピュータが検出する移動体検出方法であって、
前記コンピュータは、
前記第１移動体に設けられた撮像装置によって撮像された、前記第１移動体の移動方向の画像を取得する画像取得ステップと、
前記第１移動体の移動速度に関する情報及び／又は前記第１移動体の周囲の気象に関する情報を取得する情報取得ステップと、
前記画像を取得する毎に、前記画像を用いてリカーシブフィルタ処理を行うフィルタ処理ステップと、
前記リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うことによって、前記第２移動体を検出する検出処理ステップと、
の各ステップを実行し、
前記フィルタ処理ステップでは、前記情報取得ステップで取得された情報に基づいて前記リカーシブフィルタ処理における過去画像の影響度を変更した状態で、前記リカーシブフィルタ処理を行う、移動体検出方法。
【請求項６】
請求項５に記載の移動体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、第１移動体に衝突するおそれのある第２移動体を検出する移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、車両等の移動体同士が、見通しの良い交差点であるにもかかわらず衝突する事故が知られている。この衝突事故の原因の一つとして挙げられるのは、コリジョンコース現象である。
【０００３】
ここで、コリジョンコース現象とは、二つの移動体が、そのまま進めば衝突する一点に向かって等速直線運動をしている場合に、各移動体の操作者が、相手の移動体が止まっているように錯覚した状態で、自身の移動体をそのまま進めることによって、移動体同士が衝突する現象をいう。
【０００４】
そこで、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を検出するための技術が提案されている。特許文献１には、広角ステレオカメラによって撮像された画像と、ＧＰＳ(Global Positioning System)受信機で受信した信号から得られた自車位置情報と、地図道路情報とを用いて、交差する道路の有無及び他車の有無を画像認識することによって、衝突するおそれのある移動体を検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００４−３０２６２１号公報
【発明の概要】
【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に記載の技術では、衝突するおそれのある他車の有無を検出するための前提として、交差する道路の有無を検出するという煩雑な処理を行う必要があった。また、特許文献１に記載の技術では、仮に、交差する道路を検出することができない場合には、他車の有無を検出することができず、結果として、衝突するおそれのある他車を検出することが困難になるおそれがあった。
【０００７】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を容易に検出することの可能な移動体検出システム、移動体検出方法、プログラム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】
上記課題を解決するために、第一に本発明は、第１移動体に衝突するおそれのある第２移動体を検出する移動体検出システムであって、前記第１移動体に設けられた撮像装置によって撮像された、前記第１移動体の移動方向の画像を取得する画像取得手段と、前記画像を取得する毎に、前記画像を用いてリカーシブフィルタ処理を行うフィルタ手段と、前記リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うことによって、前記第２移動体を検出する検出手段と、を備える、移動体検出システムを提供する（発明１）。
【０００９】
かかる発明（発明１）によれば、例えば、コリジョンコース上で第１移動体の速度とほぼ同じ速度で直線運動をしている第２移動体は、第１移動体からは止まっているように見えることから、撮像装置によって撮像された複数の画像に第２移動体の画像が含まれる場合には、撮像された画像間での第２移動体の動きは小さいと考えられる。このため、リカーシブフィルタ処理後の画像には、第２移動体の画像が残像となって描出され得る。また、リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理が行われることによって、第２移動体が抽出され得る。これにより、コリジョンコース現象によって第１移動体と衝突するおそれのある移動体として、第２移動体を検出することができる。この場合、例えば、交差する道路の有無を検出するという煩雑な処理を行わずに第２移動体を検出することが可能になるので、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を容易に検出することができる。
【００１０】
上記発明（発明１）において、前記オブジェクト抽出処理は、テンプレートマッチングを用いて行われることが好ましい（発明２）。
【００１１】
かかる発明（発明２）によれば、例えば抽出対象となるオブジェクト（移動体）ごとにテンプレートを設けてテンプレートマッチングを行うことによって、リカーシブフィルタ処理後の画像から第２移動体を容易に検出することができる。
【００１２】
上記発明（発明１，２）において、前記検出手段によって前記第２移動体が検出された場合に、所定の情報を出力する出力手段を備えるのが好ましい（発明３）。
【００１３】
かかる発明（発明３）によれば、第１移動体の操作者は、出力された情報によって、第２移動体が検出されたことを知ることができる。これにより、操作者は、移動体同士の衝突を回避するために、第２移動体に注意しながら第１移動体を操作することが可能になるので、移動体同士の衝突事故の発生を低減することができる。
【００１４】
上記発明（発明３）において、前記検出手段によって前記第２移動体が検出された場合に、前記第１移動体と前記第２移動体との距離を計測する計測手段を備え、前記出力手段は、前記計測手段によって計測された距離が所定距離以下の場合に、前記所定の情報を出力することが好ましい（発明４）。
【００１５】
かかる発明（発明４）によれば、第１移動体の操作者は、出力された情報によって、例えば、第１移動体の近くに第２移動体が存在していること等を知ることができる。これにより、操作者は、第２移動体に対してさらに注意しながら第１移動体を操作することが可能になるので、移動体同士の衝突事故の発生をさらに低減することができる。
【００１６】
上記発明（発明１〜４）において、前記第１移動体の移動速度に関する情報を取得する速度情報取得手段を備え、前記フィルタ手段は、前記速度情報取得手段によって取得された情報に基づいて前記リカーシブフィルタ処理における過去画像の影響度を変更した状態で、前記リカーシブフィルタ処理を行うことが好ましい（発明５）。
【００１７】
例えば、第１移動体からは動いているように見えるオブジェクトの画像間での動きは、第１移動体の移動速度が高いほど大きくなる。かかる発明（発明５）によれば、例えば、第１移動体の移動速度が高いほど、過去画像の影響度が小さくなるように設定されている場合には、第１移動体からは動いているように見えるオブジェクトが、リカーシブフィルタ処理後の画像に残像として含まれることを抑制することができる。したがって、このようなオブジェクトが移動体として誤検出されることを低減することができる。
【００１８】
上記発明（発明１〜５）において、前記第１移動体の周囲の気象に関する情報を取得する気象情報取得手段を備え、前記フィルタ手段は、前記気象情報取得手段によって取得された情報に基づいて前記リカーシブフィルタ処理における過去画像の影響度を変更した状態で、前記リカーシブフィルタ処理を行うことが好ましい（発明６）。
【００１９】
例えば、第１移動体の周囲の降水量、降雪量又は霧の濃度等が高いほど、過去画像の影響度が大きくなるように設定されてもよい。
【００２０】
かかる発明（発明６）によれば、例えば、第１移動体の周囲の降水量、降雪量又は霧の濃度等が高いほど、過去画像の影響度が大きくなるように設定されている場合には、リカーシブフィルタ処理において、第１移動体の周囲の降水量、降雪量又は霧の濃度等が高いときに撮像された画像内の雨や雪等をノイズとして扱い易くなり、結果として、このノイズを低減することが可能となる。これにより、雨や雪等が、リカーシブフィルタ処理後の画像に残像として含まれることを抑制することができ、ひいては、オブジェクト抽出処理において、雨や雪等のオブジェクトに基づいてオブジェクトの誤検出が発生するのを低減することができる。
【００２１】
第二に本発明は、第１移動体に衝突するおそれのある第２移動体をコンピュータが検出する移動体検出方法であって、前記コンピュータは、前記第１移動体に設けられた撮像装置によって撮像された、前記第１移動体の移動方向の画像を取得するステップと、前記画像を取得する毎に、前記画像を用いてリカーシブフィルタ処理を行うステップと、前記リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うことによって、前記第２移動体を検出するステップと、の各ステップを実行する、移動体検出方法を提供する（発明７）。
【００２２】
かかる発明（発明７）によれば、例えば、コリジョンコース上で第１移動体の速度とほぼ同じ速度で直線運動をしている第２移動体は、第１移動体からは止まっているように見えることから、撮像装置によって撮像された複数の画像に第２移動体の画像が含まれる場合には、撮像された画像間での第２移動体の動きは小さいと考えられる。このため、リカーシブフィルタ処理後の画像には、第２移動体の画像が残像となって描出され得る。また、リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理が行われることによって、第２移動体が抽出され得る。これにより、コリジョンコース現象によって第１移動体と衝突するおそれのある移動体として、第２移動体を検出することができる。この場合、例えば、交差する道路の有無を検出するという煩雑な処理を行わずに第２移動体を検出することが可能になるので、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を容易に検出することができる。
【００２３】
第三に本発明は、第１移動体に衝突するおそれのある第２移動体を検出する移動体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記コンピュータに、前記第１移動体に設けられた撮像装置によって撮像された、前記第１移動体の移動方向の画像を取得する機能、前記画像を取得する毎に、前記画像を用いてリカーシブフィルタ処理を行う機能、及び前記リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うことによって、前記第２移動体を検出する機能、を実現させるためのプログラムを提供する（発明８）。
【００２４】
かかる発明（発明８）によれば、例えば、コリジョンコース上で第１移動体の速度とほぼ同じ速度で直線運動をしている第２移動体は、第１移動体からは止まっているように見えることから、撮像装置によって撮像された複数の画像に第２移動体の画像が含まれる場合には、撮像された画像間での第２移動体の動きは小さいと考えられる。このため、リカーシブフィルタ処理後の画像には、第２移動体の画像が残像となって描出され得る。また、リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理が行われることによって、第２移動体が抽出され得る。これにより、コリジョンコース現象によって第１移動体と衝突するおそれのある移動体として、第２移動体を検出することができる。この場合、例えば、交差する道路の有無を検出するという煩雑な処理を行わずに第２移動体を検出することが可能になるので、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を容易に検出することができる。
【発明の効果】
【００２５】
本発明の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムによれば、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を容易に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の一実施形態に係る移動体検出システムを概略的に示す図である。
【図２】検出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】テンプレートデータの構成例を示す図である。
【図４】移動体検出システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。
【図５】（ａ）は、過去画像の一例を示す図であり、（ｂ）は、現在画像の一例を示す図であり、（ｃ）は、（ａ）及び（ｂ）を用いたリカーシブフィルタ処理後の画像の一例を示す図である。
【図６】移動体の検出処理の一例を示すフロー図である。
【図７】本実施形態の移動体検出システムの主要な処理の一例を示すフロー図である。
【図８】変形例１に係る移動体検出システムの機能ブロック図である。
【図９】撮像装置と撮像対象物との距離の関係を説明する図である。
【図１０】変形例２に係る移動体検出システムの機能ブロック図である。
【図１１】係数データの構成例を示す図である。
【図１２】変形例３に係る移動体検出システムの機能ブロック図である。
【図１３】本変形例における係数データの構成例を示す図である。
【図１４】影響度データの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照して詳細に説明する。ただし、この実施形態は例示であり、本発明はこれに限定されるものではない。
【００２８】
（１）移動体検出システムの基本構成
図１は、本発明の一実施形態に係る移動体検出システムを概略的に示す図である。ここで、図１に示すように、本実施形態では、自動車Ａ及び自動車Ｂがコリジョンコースに存在している場合を一例として説明する。なお、自動車Ａは第１移動体の一例であり、自動車Ｂは第２移動体の一例である。自動車Ａには、撮像装置１０と、検出装置２０とが設けられている。本実施形態に係る移動体検出システムでは、検出装置２０が、撮像装置１０によって撮像された画像を取得し、取得した画像を用いてリカーシブフィルタ処理を行い、リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うようになっている。これにより、自動車Ｂが、自動車Ａに衝突するおそれのある移動体として検出され得る。
【００２９】
なお、本実施形態では、移動体が自動車である場合を一例として説明するが、この場合に限られない。移動体は、例えば、操作者（運転手）によって操作されるものであってよく、具体的には、航空機、船舶又は自動二輪車であってもよいし、鉄道車両等の車両であってもよい。
【００３０】
撮像装置１０は、自動車Ａに設けられており、所定のフレームレート（例えば３０ｆｐｓ(frames per second)）で自動車Ａの移動方向（本実施形態では、前方であって斜め前方を含む）を撮像する装置である。撮像装置１０は、自動車Ａの移動方向を撮像可能な位置に配置されている。また、撮像装置１０は、例えば、入射光等を集光する集光レンズと、光を電気信号に変換するＣＣＤ(Charge Coupled Device)等の撮像素子と、その撮像素子を駆動するための駆動回路と、例えばＩＥＥＥ(The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.)１３９４等を用いて検出装置２０と通信を行うためのインタフェース回路とを含む。さらに、本実施形態では、撮像装置１０は、自動車Ａの移動方向を撮像する毎に、撮像した画像データを、インタフェース回路を介して検出装置２０に送信するように構成されている。撮像装置１０としては、例えば、デジタルビデオカメラやドライブレコーダー等が用いられてもよい。なお、撮像装置１０は、検出装置２０との間で無線又は有線を介して通信可能であればよく、その通信プロトコルは問わない。また、自動車Ａには、２つ以上の撮像装置１０が設けられてもよい。
【００３１】
検出装置２０は、自動車Ａに設けられており、撮像装置１０との間で無線又は有線を介した通信を行うように構成されている。検出装置２０は、例えば、携帯端末、スマートフォン、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、パーソナルコンピュータ、双方向の通信機能を備えたテレビジョン受像機（いわゆる多機能型のスマートテレビも含む。）等のように、個々のユーザによって操作される通信端末であってもよいし、撮像装置１０と一体に構成された装置であってもよい。
【００３２】
（２）検出装置の構成
図２を参照して検出装置２０について説明する。図２は、検出装置２０の内部構成を示すブロック図である。図２に示すように、検出装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）２３と、不揮発性メモリ２４と、表示処理部２５と、表示部２６と、音声処理部２７と、音声出力部２８と、通信インタフェース部２９とを備えており、各部間の制御信号又はデータ信号を伝送するためのバス２９が設けられている。
【００３３】
ＣＰＵ２１は、電源が検出装置２０に投入されると、ＲＯＭ２２又は不揮発性メモリ２４に記憶された各種のプログラムをＲＡＭ２３にロードして実行する。ＣＰＵ２１は、撮像装置１０から送信された画像データを、通信インタフェース部２９を介して受信し、その画像データを処理する。
【００３４】
本実施形態では、ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２又は不揮発性メモリ２４に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、後述する画像取得手段４１、フィルタ手段４２、検出手段４３及び出力手段４４（図４に示す）の機能を実現する。
【００３５】
不揮発性メモリ２４は、例えばフラッシュメモリなどであって、ＣＰＵ２１が実行するプログラムやＣＰＵ２１が参照するデータを格納する。また、不揮発性メモリ２４には、後述するオブジェクト抽出処理を行うためのテンプレートデータが記憶されていてもよい。テンプレートデータのデータ構成例を図３に示す。図３に示すテンプレートデータには、データＩＤごとに、移動体の種類（図３の例では、普通自動車、トラック、自動二輪車等）と、画像データとが含まれている。また、データＩＤごとに、移動体の実際のサイズが記憶されていてもよい。さらに、画像データは、グレースケールで構成されていてもよい。
【００３６】
表示処理部２５は、ＣＰＵ２１から与えられる表示用データを、表示部２６に表示する。表示部２６は、例えば、マトリクス状に画素単位で配置された薄膜トランジスタを含むＬＣＤ（Liquid Cristal Display）モニタであり、表示用データに基づいて薄膜トランジスタを駆動することで、表示されるデータを表示画面に表示する。
【００３７】
音声処理部２７は、ＣＰＵ２１から与えられる音声データを、音声出力部２８に出力させる。音声出力部２８は、例えばスピーカであり、音声データを出力する。
【００３８】
通信インタフェース部２９は、撮像装置１０との間で通信を行うためのインタフェース回路を含む。
【００３９】
（３）移動体検出システムにおける各機能の概要
本実施形態の移動体検出システムで実現される機能について、図４を参照して説明する。図４は、本実施形態の移動体検出システムで主要な役割を果たす機能を説明するための機能ブロック図である。図４の機能ブロック図では、画像取得手段４１、フィルタ手段４２及び検出手段４３が本発明の主要な構成に対応している。なお、出力手段４４は必須の構成ではないが、本発明をさらに好ましくするための構成要素である。
【００４０】
画像取得手段４１は、自動車Ａ（第１移動体）に設けられた撮像装置１０によって撮像された、自動車Ａの移動方向の画像を取得する機能を備える。画像取得手段４１の機能は、例えば以下のように実現される。
【００４１】
検出装置２０のＣＰＵ２１は、自動車Ａの移動方向の画像データが撮像装置１０から送信される毎に、当該画像データを、通信インタフェース部２９を介して受信（取得）する。また、ＣＰＵ２１は、受信した画像データを、例えばＲＡＭ２３に記憶する。
【００４２】
フィルタ手段４２は、画像データを取得する毎に、当該画像データを用いてリカーシブフィルタ処理を行う機能を備える。フィルタ手段４２の機能は、例えば以下のように実現される。
【００４３】
検出装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、画像取得手段４１の機能によって画像データを取得すると、当該画像データを入力とするリカーシブフィルタ回路を用いて、リカーシブフィルタ処理を行う。なお、リカーシブフィルタ回路は、検出装置２０に設けられていてもよい。リカーシブフィルタ回路には、加算器とメモリとが設けられており、加算器には、ＣＰＵ２１によって入力された画像データ（ここでは、現在画像という）Ｓｎと、メモリから出力された画像データ（ここでは、過去画像という）Ｔｎ−１とが入力される。なお、ｎは、１以上の整数である。
【００４４】
ここで、図５を参照して、画像データの一例を説明する。図５（ａ）は、過去画像Ｔｎ−１の一例であり、図５（ｂ）は、現在画像Ｓｎの一例であり、図５（ｃ）は、出力画像Ｔｎの一例である。図５（ａ）に示す過去画像Ｔｎ−１には、自動車Ｂと、標識Ｃと、柱Ｄとが描出されている。ここで、自動車Ａの外部にて静止している物体（図の例では、標識Ｃ及び柱Ｄ）は、移動中の自動車Ａからは動いているように見える。このため、図５（ｂ）に示す現在画像Ｓｎでは、標識Ｃ及び柱Ｄは、過去画像Ｔｎ−１における各々の位置から動いているように描出される。一方、自動車Ｂは、コリジョンコース上で自動車Ａとほぼ等速に移動している場合に、移動中の自動車Ａからは止まっているように見える。このため、図５（ｂ）に示す現在画像Ｓｎでは、自動車Ｂは、過去画像Ｔｎ−１における自動車Ｂと比べてほぼ変化のない状態で描出される。
【００４５】
次に、加算器は、以下の式（１）を演算することによって、出力画像Ｔｎを生成する。なお、式（１）中、αは、重み係数であり、例えば０≦α≦１の範囲内の値に設定されている。
【数１】
0006395483.tif 000002
【００４６】
式（１）において、重み係数αの値が小さいほど、出力画像Ｔｎにおける過去画像Ｔｎ−１の配合比が小さくなる。すなわち、出力画像Ｔｎにおける過去画像Ｔｎ−１の影響度は小さくなる。一方、重み係数αの値が大きいほど、出力画像Ｔｎにおける過去画像Ｔｎ−１の配合比が大きくなる。すなわち、出力画像Ｔｎにおける過去画像Ｔｎ−１の影響度は大きくなる。これにより、複数の画像間で動きの小さいオブジェクトは、ノイズが低減された状態で出力画像Ｔｎに描出され得る。このようにして、例えば、図５（ｃ）に示す出力画像Ｔｎでは、自動車Ｂ、標識Ｃ及び柱Ｄのうち自動車Ｂのみが描出され得る。
【００４７】
また、出力画像Ｔｎは、リカーシブフィルタ回路内のメモリに記憶され、ＣＰＵ２１によって新たに入力された現在画像Ｓｎのリカーシブフィルタ処理における過去画像Ｔｎ−１として加算器に入力される。なお、ＣＰＵ２１は、出力画像Ｔｎを、不揮発性メモリ２４に記憶してもよい。
【００４８】
なお、ＣＰＵ２１は、上述したリカーシブフィルタ回路と同様の処理を行うプログラムを実行することによって、リカーシブフィルタ処理を行ってもよい。
【００４９】
検出手段４３は、リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理を行うことによって、自動車Ｂ（第２移動体）を検出する機能を備える。ここで、オブジェクト抽出処理は、テンプレートマッチングを用いて行われてもよい。この場合、例えば抽出対象となるオブジェクト（移動体）ごとにテンプレートを設けてテンプレートマッチングを行うことによって、リカーシブフィルタ処理後の画像から自動車Ｂ（第２移動体）を容易に検出することができる。
【００５０】
検出手段４３の機能は、例えば以下のように実現される。検出装置２０のＣＰＵ２１は、フィルタ手段の機能に基づいて生成された出力画像Ｔｎ（リカーシブフィルタ処理後の画像）に対して、テンプレートマッチングによるオブジェクト抽出処理を行う。なお、ここでは、オブジェクト抽出処理として、テンプレートマッチングを用いた場合を一例として説明するが、この場合に限られない。例えば、オブジェクト抽出処理として、ブロブ解析、背景差分、特徴点抽出等が用いられてもよい。
【００５１】
ここで、検出手段４３により行われる処理のフローの一例について、図６のフロー図を参照して説明する。検出装置２０のＣＰＵ２１は、出力画像Ｔｎが生成されると、不揮発性メモリ２４内のテンプレートデータにアクセスして、先頭のデータＩＤに対応する移動体（図３の例では、普通乗用車）の画像データを、テンプレートとして抽出する（ステップＳ１００）。次に、ＣＰＵ２１は、出力画像Ｔｎをグレースケールに変換する（ステップＳ１０２）。そして、ＣＰＵ２１は、出力画像Ｔｎと、テンプレートデータから抽出した画像データとの相関値を算出する（ステップＳ１０４）。ここで、出力画像ＴｎがＷ行Ｈ列（Ｗ，Ｈは１以上の整数）の画素から構成されており、テンプレートがｗ行ｈ列（ｗ，ｈは１以上の整数）の画素から構成されている場合、ｘ行ｙ列目（但し、ｘ＝０、…、Ｗ−１であり、ｙ＝０、…、Ｈ−１である）における相関値Ｒ（ｘ，ｙ）は、以下の式（２）によってもとめられる。
【数２】
0006395483.tif 000003
【００５２】
なお、式（２）中、ｘ´＝０、…、ｗ−１であり、ｙ´＝０、…、ｈ−１である。また、式（２）において、Ｒ（ｘ，ｙ）は、０≦Ｒ（ｘ，ｙ）≦１の範囲内の値となり得る。
【００５３】
次に、ＣＰＵ２１は、座標（ｘ，ｙ）のうち相関値が最大となる座標を検出する（ステップＳ１０６）。そして、ＣＰＵ２１は、検出した座標に対応する相関値が所定の閾値（例えば０．７）以上の場合には（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、テンプレートに対応する移動体のオブジェクトが出力画像Ｔｎに含まれていると判別して、当該移動体を検出する（ステップＳ１１０）。一方、ＣＰＵ２１は、検出した座標に対応する相関値が所定の閾値未満の場合には（ステップＳ１０８：ＮＯ）、ステップＳ１１２の処理に移行する。
【００５４】
ＣＰＵ２１は、テンプレートデータに記憶された全ての移動体の画像データに対して、ステップＳ１００〜Ｓ１１０までの処理が済んでいる場合には（ステップＳ１１２：ＹＥＳ）、処理を終了し、全ての移動体の画像データに対する処理が済んでいない場合には（ステップＳ１１２：ＮＯ）、ステップＳ１００の処理に移行する。この場合、ＣＰＵ１００は、ステップＳ１００の処理において、テンプレートとして未抽出の画像データのうち、最先のデータＩＤに対応する画像データを抽出する。
【００５５】
なお、ＣＰＵ２１は、検出した移動体に関する情報（例えば、移動体の種類、画像データ等）を例えばＲＡＭ２３に記憶してもよい。
【００５６】
出力手段４４は、検出手段４３によって自動車Ｂ（第２移動体）が検出された場合に、所定の情報を出力する機能を備えてもよい。この場合、自動車Ａの操作者（運転手）は、出力された情報によって、自動車Ｂが検出されたことを知ることができる。これにより、操作者は、自動車同士の衝突を回避するために、自動車Ｂに注意しながら自動車Ａを運転（操作）することが可能になるので、自動車同士の衝突事故の発生を低減することができる。
【００５７】
出力手段４４の機能は、例えば以下のように実現される。検出装置２０のＣＰＵ２１は、図６に示すフローのステップＳ１１０の処理が行われる場合に、ステップＳ１１０の処理にて検出された移動体に関する情報を用いて、所定の情報を生成する。ここで、所定の情報とは、例えば画像データであってもよいし、音声データであってもよいし、画像データと音声データとを組み合わせたデータであってもよい。
【００５８】
所定の情報が画像データである場合には、ＣＰＵ２１は、検出された移動体の画像データを例えばＲＡＭ２３から抽出し、当該画像データと、例えば移動体が検出されたことを示すテキストデータ等とを組み合わせた表示用の画像データを生成する。表示用の画像データは、表示処理部２５によって表示部２６に表示されてもよい。
【００５９】
また、所定の情報が音声データである場合には、ＣＰＵ２１は、検出された移動体の種類を表すテキストデータを例えばＲＡＭ２３から抽出し、当該テキストデータを音声データに変換する。そして、ＣＰＵ２１は、変換した音声データと、例えば移動体が検出されたことを示す音声データ等とを組み合わせた出力用の音声データを生成する。出力用の音声データは、音声処理部２７によって音声出力部２８から出力されてもよい。
【００６０】
（４）本実施形態の移動体検出システムの主要な処理のフロー
次に、本実施形態の移動体検出システムにより行われる主要な処理のフローの一例について、図７のフロー図を参照して説明する。
【００６１】
まず、撮像装置１０は、自動車Ａの移動方向を撮像する毎に、撮像した画像データを、インタフェース回路を介して検出装置２０に送信する。一方、検出装置２０のＣＰＵ２１は、自動車Ａの移動方向の画像データが撮像装置１０から送信される毎に、当該画像データを、通信インタフェース部２９を介して受信（取得）する（ステップＳ２００）。また、ＣＰＵ２１は、受信した画像データを、例えばＲＡＭ２３に記憶する。
【００６２】
次に、検出装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、画像取得手段４１の機能によって画像データを取得すると、当該画像データを入力とするリカーシブフィルタ回路を用いて、リカーシブフィルタ処理を行う（ステップＳ２０２）。リカーシブフィルタ処理の内容は、上述した通りである。
【００６３】
次いで、検出装置２０のＣＰＵ２１は、フィルタ手段の機能に基づいて生成された出力画像Ｔｎ（リカーシブフィルタ処理後の画像）に対して、オブジェクト抽出処理を行う（ステップＳ２０４）。ここで、オブジェクト抽出処理としてテンプレートマッチングが用いられる場合には、例えば図６のフロー図と同様の処理が行なわれてもよい。
【００６４】
そして、検出装置２０のＣＰＵ２１は、ステップＳ２０４の処理にて移動体を検出した場合に（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、検出された移動体に関する情報を用いて所定の情報を生成し、生成した情報を出力する（ステップＳ２０８）。ここで、所定の情報とは、例えば画像データであってもよいし、音声データであってもよいし、画像データと音声データとを組み合わせたデータであってもよい。所定の情報が画像データである場合には、この画像データは、表示処理部２５によって表示部２６に表示されてもよい。また、所定の情報が音声データである場合には、この音声データは、音声処理部２７によって音声出力部２８から出力されてもよい。なお、検出装置２０のＣＰＵ２１は、ステップＳ２０４の処理にて移動体を検出しなかった場合に（ステップＳ２０６：ＮＯ）、ステップＳ２００の処理に移行する。
【００６５】
また、検出装置２０のＣＰＵ２１は、所定の情報を出力すると、ステップＳ２００の処理に移行する。
【００６６】
上述したように、本実施形態の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムによれば、例えば、コリジョンコース上で自動車Ａの速度とほぼ同じ速度で直線運動をしている自動車Ｂは、自動車Ａからは止まっているように見えることから、撮像装置１０によって撮像された複数の画像に自動車Ｂの画像が含まれる場合には、撮像された画像間での自動車Ｂの動きは小さいと考えられる。このため、リカーシブフィルタ処理後の画像には、自動車Ｂの画像が残像となって描出され得る。また、リカーシブフィルタ処理後の画像に対してオブジェクト抽出処理が行われることによって、自動車Ｂが抽出され得る。これにより、コリジョンコース現象によって自動車Ａと衝突するおそれのある移動体として、自動車Ｂを検出することができる。この場合、例えば、交差する道路の有無を検出するという煩雑な処理を行わずに自動車Ｂを検出することが可能になるので、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を容易に検出することができる。
【００６７】
以下、上述した各実施形態の変形例について説明する。
【００６８】
（変形例１）
上記実施形態の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムの変形例１の機能ブロック図を図８に示す。図８に示すように、この機能ブロック図は、図４に示したものとは、計測手段４５が追加されている点で異なる。
【００６９】
計測手段４５は、検出手段４３によって自動車Ｂ（第２移動体）が検出された場合に、自動車Ａ（第１移動体）と自動車Ｂとの距離を計測する機能を備える。計測手段４５の機能は、例えば以下のように実現される。検出装置２０のＣＰＵ２１は、図７に示すフローのステップＳ２０４の処理にて自動車Ｂを検出した場合に（ステップＳ２０６：ＹＥＳ）、例えば、出力画像Ｔｎ上の自動車Ｂのサイズと、テンプレートデータに記憶されている移動体（ここでは、普通自動車）の実際のサイズとを用いて、自動車Ａと自動車Ｂとの距離を計測する。
【００７０】
ここで、図９を参照して、自動車Ａと自動車Ｂとの距離について説明する。図９は、撮像装置と撮像対象物との距離の関係を説明する図である。図９において、ａは、撮像装置１０の撮像素子面に写った対象物のサイズ（例えば高さ）であり、ｂは、撮像素子面からレンズＬまでの焦点距離であり、ｃは、撮像対象物の実際のサイズ（例えば高さ）である。ここで、撮像装置１０と撮像対象物との距離ｘが、自動車Ａと自動車Ｂとの距離と同じであると想定した場合には、ｘは、図９に示された２つの三角形の相似比に基づいてもとめられる。具体的には、ｘは、（ｂ×ｃ）／ａの演算を行うことによって算出され得る。したがって、ａ，ｂ，ｃの長さがわかれば、自動車Ａと自動車Ｂとの距離をもとめることができる。
【００７１】
検出装置２０のＣＰＵ２１は、自動車Ａと自動車Ｂとの距離を計測する場合に、先ず、出力画像Ｔｎ上の自動車Ｂのサイズ（すなわちａ）をもとめる。また、ＣＰＵ２１は、不揮発性メモリ２４内のテンプレートデータにアクセスして、自動車Ｂに対応する移動体（ここでは、普通乗用車）の実際のサイズ（すなわちｃ）を抽出する。なお、焦点距離（すなわちｂ）は、例えばＲＡＭ２３に記憶されていてもよい。ＣＰＵ２１は、出力画像Ｔｎ上の自動車Ｂのサイズと、自動車Ｂに対応する移動体の実際のサイズと、焦点距離とを用いて、自動車Ａと自動車Ｂとの距離（すなわちｘ）をもとめる。
【００７２】
本変形例において、出力手段４４は、計測手段４５によって計測された距離が所定距離以下の場合に、所定の情報を出力する機能を備える。本変形例における出力手段４４の機能は、例えば以下のように実現される。検出装置２０のＣＰＵ２１は、自動車Ａと自動車Ｂとの距離が所定距離以下であった場合には、図７に示したフローのステップＳ２０８と同様の処理を行う。なお、所定距離に関する情報は、例えば不揮発性メモリ２４に記憶されていてもよい。
【００７３】
本変形例の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムによれば、自動車Ａ（第１移動体）の操作者は、出力された情報によって、例えば、自動車Ａの近くに自動車Ｂ（第２移動体）が存在していること等を知ることができる。これにより、操作者は、自動車Ｂに対してさらに注意しながら自動車Ａを操作することが可能になるので、移動体同士の衝突事故の発生をさらに低減することができる。
【００７４】
（変形例２）
上記実施形態の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムの変形例１の変形例２の機能ブロック図を図１０に示す。図１０に示すように、この機能ブロック図は、図４に示したものとは、速度情報取得手段４６が追加されている点で異なる。
【００７５】
速度情報取得手段４６は、自動車Ａ（第１移動体）の移動速度に関する情報を取得する機能を備える。速度情報取得手段４６の機能は、例えば以下のように実現される。なお、ここでは、自動車Ａのエンジンコントロールユニットには、自動車Ａの移動速度を検出する車速センサ（図示省略）が接続されており、この車速センサが、検出装置２０との間で通信を行うように構成されている場合を想定する。この場合、検出装置２０のＣＰＵ２１は、車速センサから送信された自動車Ａの移動速度に関する情報を、通信インタフェース２９を介して受信（取得）する。そして、ＣＰＵ２１は、自動車Ａの移動速度に関する情報を、例えばＲＡＭ２３に記憶する。
【００７６】
なお、自動車Ａには、例えば、自動車Ａの移動速度を計測するためのドップラー速度計が、検出装置２０と通信可能に設けられていてもよい。この場合、検出装置２０のＣＰＵ２１は、ドップラー速度計が計測した速度に関する情報を、通信インタフェース２９を介して受信（取得）するようにしてもよい。
【００７７】
本変形例において、フィルタ手段４２は、速度情報取得手段４６によって取得された情報に基づいてリカーシブフィルタ処理における過去画像の影響度を変更した状態で、リカーシブフィルタ処理を行う機能を備える。本変形例におけるフィルタ手段４２の機能は、例えば以下のように実現される。
【００７８】
検出装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、図７に示すフローのステップＳ２０２の処理において、例えばＲＡＭ２３に記憶された自動車Ａの速度に関する情報を取得する。次に、ＣＰＵ２１は、不揮発性メモリ２４に記憶された係数データにアクセスする。図１１に係数データの構成例を示す。図１１に示すように、係数データは、自動車Ａの移動速度の所定範囲ごとに、リカーシブフィルタの重み係数αの値が対応付けられたデータである。例えば、自動車Ａの移動速度が高いほど、重み係数αの値が小さくなる（すなわち、過去画像Ｔｎ−１の影響度が小さくなる）ように設定されてもよい。ＣＰＵ２１は、取得した速度に関する情報に対応する重み係数αの値を係数データから抽出し、上述したリカーシブフィルタ処理を行う。
【００７９】
例えば、自動車Ａからは動いているように見えるオブジェクトの画像間での動きは、自動車Ａの移動速度が高いほど大きくなる。ここで、本変形例の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムによれば、例えば、自動車Ａの移動速度が高いほど、過去画像Ｔｎ−１の影響度が小さくなるように設定されている場合には、自動車Ａからは動いているように見えるが、リカーシブフィルタ処理後の画像に残像として含まれることを抑制することができる。したがって、このようなオブジェクトが移動体として誤検出されることを低減することができる。
【００８０】
（変形例３）
上記実施形態の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムの変形例１の変形例３の機能ブロック図を図１２に示す。図１２に示すように、この機能ブロック図は、図４に示したものとは、気象情報取得手段４７が追加されている点で異なる。
【００８１】
気象情報取得手段４７は、自動車Ａ（第１移動体）の周囲の気象に関する情報を取得する機能を備える。気象情報取得手段４７の機能は、例えば以下のように実現される。なお、ここでは、自動車Ａには、自動車Ａの周囲の気象（例えば、降雨量、降雪量及び／又は霧の濃度等）を検知する気象センサが、検出装置２０と通信可能に設けられている場合を想定する。この場合、検出装置２０のＣＰＵ２１は、気象センサから送信された自動車Ａの周囲の気象に関する情報を、通信インタフェース２９を介して受信（取得）する。そして、ＣＰＵ２１は、自動車Ａの周囲の気象に関する情報を、例えばＲＡＭ２３に記憶する。
【００８２】
本変形例において、フィルタ手段４２は、気象情報取得手段４７によって取得された情報に基づいてリカーシブフィルタ処理における過去画像Ｔｎ−１の影響度を変更した状態で、リカーシブフィルタ処理を行う機能を備える。本変形例におけるフィルタ手段４２の機能は、例えば以下のように実現される。
【００８３】
検出装置２０のＣＰＵ２１は、例えば、図７に示すフローのステップＳ２０２の処理において、例えばＲＡＭ２３に記憶された自動車Ａの周囲の気象に関する情報を取得する。次に、ＣＰＵ２１は、不揮発性メモリ２４に記憶された係数データにアクセスする。図１３に、本変形例における係数データの構成例を示す。図１３に示すように、係数データは、降水量の所定範囲ごとに、リカーシブフィルタの重み係数αの値が対応付けられたデータである。例えば、降水量が多いほど、重み係数αの値が小さくなる（すなわち、過去画像Ｔｎ−１の影響度が小さくなる）ように設定されてもよい。この場合、降水量が多いほど、撮像された画像内の雨等をノイズとして扱い易くなり、リカーシブフィルタ処理において、このノイズを低減することが可能となる。また、降水量、降雪量又は霧の濃度が高くなるほど、重み係数αの値が小さくなるように設定されてもよい。ＣＰＵ２１は、取得した自動車Ａの周囲の気象に関する情報に対応する重み係数αの値を係数データから抽出する。そして、ＣＰＵ２１は、係数データから抽出した重み係数αを用いて、リカーシブフィルタ処理を行う。
【００８４】
上述した例では、降水量と重み係数αとが対応付けられた係数データを用いる場合を一例として説明したが、この場合に限られない。例えば、降水量と、リカーシブフィルタ処理における過去画像Ｔｎ−１の影響度を示す値ｎｒとが対応付けられた影響度データを用いて、重み係数αが算出されてもよい。ここで、値ｎｒは、例えば０≦ｎｒ≦１０の範囲内で設定されてもよい。図１４に影響度データの構成例を示す。図１４に示すように、影響度データは、降水量の所定範囲ごとに、過去画像Ｔｎ−１の影響度を示す値ｎｒが対応付けられたデータである。例えば、降水量が多いほど、値ｎｒが大きくなるように設定されてもよい。
【００８５】
また、本変形例において、重み係数αは、以下の式（３）によってもとめられる。
0006395483.tif 000004
式（３）によれば、例えば、降水量が多いほど（すなわち、値ｎｒが大きいほど）、重み係数αの値が大きくなる。つまり、値ｎｒが大きいほど、リカーシブフィルタ処理における過去画像Ｔｎ−１の影響度が大きくなる。この場合、降水量が多いほど、残像の影響が大きくなり、撮像された画像内の雨等をノイズとして扱い易くなる。このとき、リカーシブフィルタ処理において、このノイズを低減することが可能となる。なお、降水量、降雪量又は霧の濃度が高くなるほど、値ｎｒが小さくなるように設定されてもよい。ＣＰＵ２１は、取得した自動車Ａの周囲の気象に関する情報に対応する値ｎｒを影響度データから抽出する。
【００８６】
そして、ＣＰＵ２１は、影響度データから抽出した値ｎｒを式（３）に代入して重み係数αを算出し、算出した重み係数αを用いてリカーシブフィルタ処理を行う。
【００８７】
本変形例の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムによれば、例えば、自動車Ａの周囲の降水量、降雪量又は霧の濃度等が高いほど、過去画像Ｔｎ−１の影響度が大きくなるように設定されている場合には、リカーシブフィルタ処理において、自動車Ａの周囲の降水量、降雪量又は霧の濃度等が高いときに撮像された画像内の雨や雪等をノイズとして扱い易くなり、結果として、このノイズを低減することが可能となる。これにより、雨や雪等が、リカーシブフィルタ処理後の画像に残像として含まれることを抑制することができ、ひいては、オブジェクト抽出処理において、雨や雪等のオブジェクトに基づいてオブジェクトの誤検出が発生するのを低減することができる。
【００８８】
なお、本発明のプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。このプログラムを記録した記憶媒体は、図２に示された検出装置２０のＲＯＭ２２又は不揮発性メモリ２４であってもよい。また、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブ等のプログラム読取装置に挿入されることによって読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等であってもよい。さらに、記憶媒体は、磁気テープ、カセットテープ、フレキシブルディスク、ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等であってもよいし、半導体メモリであってもよい。
【００８９】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするために記載されたものであって、本発明を限定するために記載されたものではない。したがって、上記実施形態に開示された各要素は、本発明の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む趣旨である。
【００９０】
上述した実施形態では、検出装置２０によって、画像取得手段４１、フィルタ手段４２、検出手段４３及び出力手段４４の各機能を実現する構成としたが、この構成に限られない。例えば、通信網を介して検出装置２０と通信可能に設けられたサーバによって、少なくとも一部の手段が実現される構成としてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９１】
上述したような本発明の移動体検出システム、移動体検出方法、プログラムは、コリジョンコース現象によって衝突するおそれのある移動体を検出することができ、産業上の利用可能性は極めて大きい。
【符号の説明】
【００９２】
１０…撮像装置
２０…検出装置
４１…画像取得手段
４２…フィルタ手段
４３…検出手段
４４…出力手段
４５…計測手段
４６…速度情報取得手段
４７…気象情報取得手段
Ａ，Ｂ…自動車
【図１】
0006395483.tif 000005
【図２】
0006395483.tif 000006
【図３】
0006395483.tif 000007
【図４】
0006395483.tif 000008
【図５】
0006395483.tif 000009
【図６】
0006395483.tif 000010
【図７】
0006395483.tif 000011
【図８】
0006395483.tif 000012
【図９】
0006395483.tif 000013
【図１０】
0006395483.tif 000014
【図１１】
0006395483.tif 000015
【図１２】
0006395483.tif 000016
【図１３】
0006395483.tif 000017
【図１４】
0006395483.tif 000018