(57)【要約】【課題】１つのカメラで障害物の相対位置および障害物の挙動を検知する。【解決手段】自車両に搭載され、自車両周囲の赤外線像を撮像する撮像手段１と、撮像された赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成する画像作成手段２と、撮像された画像及び前記画像作成手段により作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域を抽出する領域抽出手段３と、抽出された各検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段４と、算出された各検知対象領域の特徴量と、この検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係を導く関係導出手段５と、導出された特徴量と解像度との関係に基づいて前記障害物と自車両との相対位置関係を求める相対位置演算手段６１とを有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載され、自車両周囲の赤外線像を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成する画像作成手段と、
前記撮像手段により撮像された赤外線像及び前記画像作成手段により作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段により抽出された各検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出された各検知対象領域の特徴量と、当該検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係を導く関係導出手段と、
前記関係導出手段により導出された特徴量と解像度との関係に基づいて前記障害物と自車両との相対位置関係を求める相対位置演算手段とを有する障害物検知装置。
【請求項２】
前記関係導出手段は、前記検知対象領域を含む画像の解像度に対する当該検知対象領域の特徴量の変化率を導き、
前記相対位置演算手段は、前記変化率に基づいて、前記障害物と自車両との相対位置関係を求める請求項１に記載の障害物検知装置。
【請求項３】
前記相対位置演算手段は、前記変化率が所定値以上となる解像度から、前記障害物と自車両との相対位置関係を求める請求項２に記載の障害物検知装置。
【請求項４】
前記関係導出手段は、前記検知対象領域を含む画像の解像度に対する当該検知対象領域の特徴量の変曲点を導き、
前記相対位置演算手段は、前記変曲点に基づいて、前記障害物と自車両との相対位置関係を求める請求項１に記載の障害物検知装置。
【請求項５】
前記領域抽出手段は、抽出した検知対象領域の前記画像に対する面積占有率が所定値以上である場合、障害物検知処理を中止させる請求項１〜４のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項６】
前記領域抽出手段は、抽出した検知対象領域の前記画像に対する面積占有率を算出し、
前記相対位置演算手段は、前記面積占有率が所定値以上である場合、特徴量と障害物までの距離とを予め対応づけたモデルを参照して、前記特徴量算出手段により算出された各検知対象領域の特徴量に基づいて、前記障害物と自車両との相対位置関係を求める請求項１〜４のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項７】
自車両に搭載され、自車両周囲の赤外線像を所定の周期で順次撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により順次撮像された赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成する画像作成手段と、
前記撮像手段により撮像された赤外線像及び前記画像作成手段により作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域を抽出する領域抽出手段と、
前記領域抽出手段により抽出された各検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量算出手段により算出された各検知対象領域の特徴量と、当該検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係の経時的変化を導く関係導出手段と、
前記関係導出手段により導出された特徴量と解像度との関係の経時的変化に基づいて前記障害物が自車両に接近しているのか否かを判定する挙動判定手段とを有する障害物検知装置。
【請求項８】
前記関係導出手段は、前記検知対象領域を含む画像の解像度に対する当該検知対象領域の特徴量の変化率についての経時的変化を導き、
前記挙動判定手段は、前記変化率の経時的変化に基づいて前記障害物が自車両に接近しているのか否かを判定する請求項７に記載の障害物検知装置。
【請求項９】
前記相対位置演算手段は、前記変化率が所定値以上となる解像度の経時的変化から、前記障害物が自車両に接近しているか否かを判定する請求項８に記載の障害物検知装置。
【請求項１０】
前記関係導出手段は、前記検知対象領域を含む画像の解像度に対する当該検知対象領域の特徴量の変曲点についての経時的変化を導き、
前記挙動判定手段は、前記変曲点の経時的変化に基づいて前記障害物が自車両に接近しているのか否かを判定する請求項７に記載の障害物検知装置。
【請求項１１】
前記領域抽出手段は、抽出した検知対象領域の前記画像に対する面積占有率が所定値以上である場合、障害物検知処理を中止させる請求項７〜１０のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項１２】
前記領域抽出手段は、抽出した検知対象領域の前記画像に対する面積占有率を算出し、
前記挙動判定手段は、前記面積占有率が所定値以上である場合、特徴量と障害物までの距離とを予め対応づけたモデルを参照して、前記特徴量算出手段により算出された各検知対象領域の特徴量の経時的変化に基づいて、前記障害物が自車両に接近しているか否かを判定する請求項７〜１０のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項１３】
前記特徴量は、前記各検知対象領域の最高輝度値である請求項１〜１２のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項１４】
前記特徴量は、前記各検知対象領域の平均輝度値である請求項１〜１２のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項１５】
前記特徴量は、前記各検知対象領域の輝度分布である請求項１〜１２のいずれかに記載の障害物検知装置。
【請求項１６】
自車両周囲の赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成し、
前記赤外線像及び作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出し、
前記算出された各検知対象領域の特徴量と、当該検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係に基づいて前記障害物と自車両との相対位置関係を求める障害物検知方法。
【請求項１７】
所定の周期で順次撮像された自車両周囲の赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成し、
前記赤外線像及び作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出し、
前記算出された各検知対象領域の特徴量と、当該検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係の経時的変化に基づいて前記障害物が自車両に接近しているのか否かを判定する障害物検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物の位置、挙動を検知する障害物検知装置に関し、特に１台のカメラで撮像した、解像度の異なる赤外画像を用いて障害物を検知する障害物検知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
この種の分野においては、２台のカメラを用いて障害物を撮像し、ステレオ方式により距離を算出する車両周辺監視装置がある（特許文献１参照）。
【０００３】
しかしながら、２台のカメラの赤外画像に基づいて、ステレオ方式により距離を算出する手法は、計算コストが高いという問題があった。また、２台のカメラで撮像された赤外画像の対応点を設定するため、２台のカメラの設置位置や撮像方向を調整する作業コストが高いという問題があった。
【特許文献１】特開２００３−１６４２９号公報
【発明の開示】
【０００４】
本発明は、以上の課題を鑑みてなされたのものであり、１つのカメラで障害物の位置および挙動を検知することができる障害物検知装置を提供することを目的とする。
本発明によれば、自車両に搭載され、自車両周囲の赤外線像を撮像する撮像手段と、撮像手段により撮像された赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成する画像作成手段と、撮像手段により撮像された赤外線像及び前記画像作成手段により作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域を抽出する領域抽出手段と、領域抽出手段により抽出された各検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出する特徴量算出手段と、特徴量算出手段により算出された各検知対象領域の特徴量と、当該検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係を導く関係導出手段と、関係導出手段により導出された特徴量と解像度との関係に基づいて前記障害物と自車両との相対位置関係を求める相対位置演算手段とを有する障害物検知装置が提供される。
【０００５】
本発明の障害物検知装置によれば、１つのカメラで、自車両と障害物の相対位置および自車両に対して障害物が接近するか否かなどの障害物の挙動を検知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
以下、図面に基づいて、本発明に係る実施形態の障害物検知装置１００を説明する。障害物検知装置１００は、ユーザが搭乗する自車両に搭載され、障害物の相対位置、障害物の挙動を検知する。特に、本実施形態の障害物検知装置１００は、１つのカメラで障害物の位置および挙動を検知する。
【０００７】
図１に障害物検知装置１００のブロック構成を示した。図１に示すように、障害物検知装置１００は、撮像手段１と、画像作成手段２、領域抽出手段３、特徴量算出手段４、関係導出手段５、検知手段６を有するＣＰＵ１０と、ＣＰＵ１０がアクセス可能な、撮像画像記憶部７１、作成画像記憶部７２、特徴量記憶部７３を有するメモリ７（ＲＡＭ）とを有する。つまり、ＣＰＵ１０は、検知対象領域の特徴量を算出し、特徴量と解像度との関係に基づいて、障害物と自車両との相対位置関係を求めるプログラム、および／または特徴量と解像度との関係の経時的変化に基づいて、障害物が自車両に接近するか否かを判断するプログラムを実行することで、障害物検知処理を行う。
【０００８】
「撮像手段１」は、自車両周囲の障害物の赤外線像を撮像する。具体的には赤外線カメラ１１を備えている。赤外線カメラ１１は、タイマ制御部１２の指令に従い、所定のタイミングまたは所定の周期で自車両周囲を撮像する。赤外線カメラ１１は、車両のドアミラー部に設けられ、車両側後方の熱データを有する赤外線像（熱画像）を熱データの形式で取得する。赤外線カメラ１１の設置場所を図２（Ａ）および図２（Ｂ）に示した。赤外線カメラ１１の設置位置、及び撮影方向は図２に示すものに限定されることなく、他の設置位置及び撮影方向であってもよい。図２に示した例では、側後方を監視できるように赤外線カメラ１１を取り付けたが、車両前方を監視できるように赤外線カメラ１１を設けてもよい。なお、本実施形態では、１台の赤外線カメラ１１を設置した例を説明したが、精度向上を目的として、または撮像範囲の拡大を目的として複数の赤外線カメラ１１を設置してもよい。
【０００９】
赤外線カメラ１１が撮像した赤外線像（熱画像）の例を図３に示した。図３は、走行する車両の左側後方の歩行者Ａ、自転車に乗っている人物Ｂ、及び電柱Ｃが存在する場面を撮像した赤外線像Ｐｎ（ｎ＝１）である。この赤外線像（熱画像）のデータは複数の画素データで構成され、各画素データには座標データ及び熱データが含まれる。赤外線カメラ１１は、撮像した赤外線像をメモリ７の撮像画像記憶部７１に記憶する。所定の周期で順次撮像した赤外線像は、撮像タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３・・・ｔｎの識別子を含ませて撮像画像記憶部７２に記憶する。これにより撮像した赤外線像を時系列にソートすることができる。
【００１０】
「画像作成手段２」は、撮像手段１より撮像された赤外線像に基づいて解像度の異なる１又は２以上の画像を作成する。本実施形態の画像作成手段２は、解像度を減少させた画像を作成する。つまり、撮像された赤外線像中の画素の数を減らした画像を作成する。図４（Ａ）に基準となる画像を示し、図４（Ｂ）に解像度を減少させた作成画像を示した。図４（Ａ）で示す画素１、画素２、画素３、画素４を含む領域が、図４（Ｂ）の画素５に対応する。解像度を減少させることにより、図４（Ａ）の画素１〜４の各画素の熱データ量を加算して、対応する画素面積で除したものが図４（Ｂ）の画素５の熱データ量となり、１画素あたりの赤外線像の熱データは平均化される。低解像度の画像を作成する手法は特に限定されず、通常に用いられる他の手法であってもよい。画素を縦横それぞれ１／２のサイズとなるようにして、新たな低解像度の画像を作成してもよい。作成された複数の赤外線像は、基準となる撮像画像Ｐ（ｔｎ）と対応づけられ、逐次、時系列にメモリ７の作成画像記憶部７２に、解像度（ｓｘ）が付記されて保存される。
【００１１】
「領域抽出手段３」は、撮像手段１により撮像された画像と画像作成手段２により作成された各画像に含まれる障害物の１又は２以上の検知対象領域を抽出する。具体的に、領域抽出手段３は、２値化処理などの画像処理手法を行い、検知対象候補となる領域を切り出し、切り出した対象領域の赤外線データの温度、所定温度以上の画素の積分面積、形状などに基づいて処理対象となる領域であるか否かを判定し、処理対象と判定された領域を検知対象領域として抽出する。
【００１２】
図３に示した赤外線画像について抽出した検知対象領域（Ｅ１〜Ｅ４）を図５（Ａ）に示した。このＥ１〜Ｅ４は図５（Ｂ）に示すように障害物の各像に対応する。ちなみに、領域抽出処理は、撮像手段１により撮像された画像および画像作成手段２により作成された解像度の異なる複数の各画像のすべてについて、切り出し、判定、抽出の処理を行わずに、処理速度向上の観点から、これらのうちいずれか１つの画像について領域抽出処理を行い、それ以外の画像については抽出した領域の位置（画像上の座標値）と略同じ位置にある領域を検知対象領域として抽出してもよい。
【００１３】
「特徴量算出手段４」は、領域抽出手段３により抽出された各検知対象領域の特徴量をそれぞれ算出する。各検知対象領域についての特徴量の算出は、解像度の異なる複数の赤外線像に対してそれぞれ行われる。この特徴量は、検知対象領域を特徴づける熱データである。本実施形態では、特徴量は検知対象領域の最高輝度値、平均輝度値、または輝度分布である。本実施形態の最高輝度値は最高温度に対応し、平均輝度値は平均温度に対応し、輝度分布は温度分布に対応する。特徴量算出手段４は、算出した特徴量を検知対象領域および作成された画像と対応づけて特徴量記憶部７３に記憶する。
【００１４】
「関係導出手段５」は、特徴量算出手段４により算出された検知対象領域の特徴量と、当該検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係を導く。本実施形態の関係導出手段５は、検知対象領域ごとに、解像度の変化の対する特徴量の変化を導く。関係導出手段５は、検知対象領域を含む画像の解像度に対する当該検知対象領域の特徴量の変化率を導いてもよいし、検知対象領域を含む画像の解像度に対する当該検知対象領域の特徴量の変曲点を導いてもよい。
【００１５】
「検知手段６」は、相対位置演算手段６１と挙動判定手段６２とを有している。以下、それぞれについて説明する。
【００１６】
「相対位置演算手段６１」は、関係導出手段５により導出された特徴量と解像度との関係に基づいて障害物と自車両との相対位置関係を求める。本実施形態の相対位置演算手段６は、検知対象領域を含む画像の解像度に対する検知対象領域の特徴量の変化率に基づいて障害物と自車両との相対位置関係を求める。具体的には、変化率が所定値以上となる解像度から障害物と自車両との相対位置関係を求める。また、相対位置演算手段６１は、関係導出手段５により導出された解像度に対する特徴量の変曲点に基づいて、障害物と自車両との相対位置関係を求めてもよい。
【００１７】
ここで、相対位置の算出手法について説明する。  
図６に示すように、熱画像（赤外線像）の輝度値（温度）は、赤外線源（検知対象）から離れるほど減衰する傾向がある。この輝度値の減衰には２つの原因があり、１つは赤外線源（検知対象）からの距離に応じて赤外線自体が減衰するという理由であり、１つは解像度に起因し、計測値の平均化によって見かけ上、輝度値が減衰するという理由である。第１の理由に対応する「検知対象との距離と輝度値との関係」を図７（Ａ）に示した。図７（Ａ）に示すように、検知対象との距離が離れるほど輝度値は低下する。つまり、同じ解像度で相対距離の異なる検知対象を撮像した場合、検知対象までの距離に応じて見え方は異なり、検知対象が近くにあれば図４（Ａ）のように、検知対象が遠くにあれば図４（Ｂ）のように見える。他方、第２の理由に対応する「解像度と輝度値との関係」を図７（Ｂ）に示した。図７（Ｂ）に示すように、解像度が低下するほど輝度値は低下する。これは、高解像度のカメラで見た場合、図４（Ａ）のように見えるのに対して、低解像度のカメラで同じ被写体を撮像した場合、画素のデータ値が平均化されて、図４（Ｂ）の様に見えるためである。つまり、異なる解像度で相対距離の同じ検知対象を撮像した場合、解像度に応じて見え方は異なり、解像度が高ければ図４（Ａ）のように、解像度が低ければ図４（Ｂ）のように見える。
【００１８】
このように、同じ解像度で撮像した検知対象が近くにある場合と遠くにある場合とでは見え方に違いが生じ、異なる解像度で撮像した場合も見え方に違いが生じる。
【００１９】
本実施形態ではこの現象に着目し、解像度の違いによる「輝度値と検知対象までの距離（相対位置）との関係」を導いた。この関係を図８に示した。図８に示すように、解像度が高くなるほど「輝度値（特徴量）と距離との関係１〜３」は座標右側にシフトする。解像度が低くなるほど「輝度値（特徴量）と距離との関係」は座標左側にシフトする。また、この注目点１〜３（所定値以上の変化率を示す点、又は変曲点）についても同様の傾向が見られる。つまり、解像度の高低によって、距離の異なる検知対象の輝度値（特徴量）と距離の関係は異なる。
【００２０】
このように、「検知対象までの距離と輝度値との関係」と「解像度と輝度値との関係」とから「解像度と検知対象との距離」を導くことができる。本実施形態では、このような解像度、距離によって検知対象の見え方が異なる現象を利用して、検知対象（障害物）との相対位置を求める。つまり、本実施形態では、作成した解像度の異なる画像における輝度値を求め、「輝度値（特徴量）と解像度との関係」に基づいて「検知対象との距離」を求める手法を提案する。
【００２１】
次に、「挙動判定手段６２」について説明する。  
「挙動判定手段６２」は、特徴量と解像度との関係の経時的変化に基づいて障害物が自車両に接近しているか否かを判定する。本実施形態の挙動判定手段６２は、解像度に対する特徴量の変化率に基づいて障害物が自車両に接近しているか否かを判定する。変化率が所定値以上となる解像度の経時的変化に基づいて、障害物が自車両に接近しているか否かを判定してもよい。また、挙動判定手段６２は、解像度に対する特徴量の変曲点に基づいて障害物が自車両に接近しているか否かを判定することもできる。特徴量は、最高輝度値、平均輝度値又は輝度分布のいずれでもよい。先述したように、同じ解像度で撮像した検知対象が近くにある場合と遠くにある場合とでは見え方に違いが生じ、異なる解像度で撮像した場合も検知対象の見え方に違いが生じる。検知対象、すなわち障害物が移動している場合は、経時的に撮像した検知対象領域の見え方が異なり、これに伴い解像度と特徴量との関係に変化を見出すことができる。本実施形態では、このような障害物の挙動に応じて検知対象の見え方が異なる現象を利用して、検知対象（障害物）が接近しているのか否かを判断する。つまり、本実施形態では、作成した解像度の異なる画像における輝度値を求め、「輝度値（特徴量）と解像度との関係の経時的変化」に基づいて「障害物が接近しているか否か」を判定する手法を提案する。ちなみに、本実施形態の挙動判定手段６２は、撮像手段１が所定の周期で順次撮像した赤外線像に基づいて、障害物の挙動を判定する。撮像手段１が撮像した赤外線像は撮像画像記憶部７１に時系列に記憶されている。
【００２２】
本実施形態の障害物検知装置１００によれば、１のカメラで撮像した画像から、検知対象である障害物との距離、および／または障害物が自車両に接近するか否かといった障害物の挙動を検知することができる。
【００２３】
本実施形態によれば、２つのカメラを設置するために要する、部品コスト、作業コスト、さらに２つのカメラから取得した画像を処理するための処理コストを省き、安価な障害物検知装置を提供することができる。また、２つのカメラで撮像された画像から距離を求める処理よりも、計算コストを低減することができる。
【００２４】
また、従来の障害物検知装置で用いられている、対象領域の面積増減率を経時的に観察して検知対象物までの距離を求める手法に比べても、本実施形態の障害物検知装置は優れた効果を示す。つまり、従来の面積増減率を経時的に観察する手法は、対象領域の形状および距離が変化する場合又は障害物の一部が他の物体に隠れてしまう場合のように障害物が接近しても対象領域の面積が変らない場合、障害物を検出することができないという不都合があった。本実施形態の手法によれば、対象領域の形状および距離が変化しても、他の物体に隠れてしまう場合でも障害物を検出し、障害物までの距離および／または障害物の接近離隔といった挙動を正確に求めることができる。
【００２５】
以上のように構成された障害物検知装置１００は、以下のように動作する。障害物検知装置１００の処理手順を図９のフローチャートに基づいて説明する。
【００２６】
ステップ１０１において、撮像手段１の赤外線カメラ１１は、自車両の周囲を所定の周期で撮像する。撮像周期は、目的（相対位置の算出又は障害物の挙動判定など）に応じて適宜決定する。撮像された赤外線像のデータはＣＰＵ２０へ送出される。
【００２７】
ステップ１０２において、画像作成手段２は、取得した赤外線像に基づいて、解像度の異なる１又は２以上の画像を作成する。本実施形態では、赤外線カメラ１１の解像度よりも低い解像度の画像を作成する。解像度の値、作成する画像数は、目的に応じて適宜決定できる。
【００２８】
ステップ１０３において、領域抽出手段３は、撮像された赤外線像および作成された各画像に含まれる障害物に対応する１又は２以上の検知対象領域を検出する。本処理では、作成された解像度の低い１枚の画像について検知対象領域を抽出し、他の画像については、抽出された検知対象領域の位置（画像座標）に相当する領域を検知対象領域として抽出する。もちろん、取得した赤外線像について検知対象領域を抽出してもよい。検知対象領域の抽出処理は、２値化処理などの画像処理手段により、図５（Ａ）に示すような相対位置を算出する対象（障害物）に対応する領域を抽出する。
【００２９】
また、領域抽出手段３は、抽出された領域が検出対象として適当であるか否かを判定する（ステップ１０４）。検出対象として適当であるか否かは、所定の赤外線データ（温度等）を示す検知対象領域の形状や、所定の赤外線データ（温度等）を示す検知対象領域の面積に基づいて判断する。この検知対象領域の判定は、撮像した画像、作成した画像のうちのいずれか１枚の画像について行えば、すべてについて行わなくてもよい。
【００３０】
ステップ１０５において、領域抽出手段３は検知対象領域の画像に対する面積占有率を算出し、面積占有率が所定の閾値以上であるか否かを判断する。本実施形態では面積占有率が５０％以上であるか否かを判断する。図１０に画像Ｐと検知対象領域Ｅ０とを示した。ここでは検知対象領域Ｅ０の面積を、画像Ｐの面積で除して面積占有率を求める。検知対象（障害物）が接近しすぎているような場合、面積占有率は大きくなる。このような画像からは解像度に対する特徴量の変化を検知しにくくなる。このような場合、特徴量の変化が検出できず、相対位置および挙動の正確な判断ができないおそれがある。本実施形態では、障害物検知処理の正確性を優先する観点から、このような場合に本実施形態の手法を用いず、処理を中断し、ステップ１０１へ戻る。これにより、対象物体が近接しすぎて画像に対して高い占有率を占めてしまい、低画素化による輝度値（特徴量）の減衰関係を算出できない場合であっても、対象領域までの相対位置を算出することができる。
【００３１】
また、本実施形態の手法を用いず、他の処理手法を適用することもできる。具体的には、相対位置演算手段６１は、面積占有率が所定値以上である場合（１０５でＹｅｓ）、特徴量と障害物までの距離とを予め対応づけたモデルを参照して（１２０）、検知対象領域の特徴量に基づいて、障害物と自車両との相対位置関係を算出する（１２１）。さらに、挙動判定手段６２は、面積占有率が所定値以上である場合（１０５でＹｅｓ）、特徴量と障害物までの距離とを予め対応づけたモデルを参照して（１２０）、検知対象領域の特徴量の変化に基づいて、障害物が自車両に接近しているか否かを判定する（１２２）。ここで特徴量と障害物までの距離とを予め対応づけたモデルは、図７（Ａ）に示したような特徴量と障害物との関係である。このように、本実施形態の手法では正確に判断できないような場合であっても、障害物の相対位置および障害物の挙動を判定することができる。
【００３２】
ステップ１０５に戻り、ステップ１０５において面積占有率が所定値未満である場合はステップ１０６へ進む。
【００３３】
ステップ１０６において、特徴量算出手段４は、抽出された各検知対象領域について特徴量の算出を行う。特徴量の算出は、撮像された赤外線像および作成された画像において抽出された検知対象領域のすべてについて行う。特徴量は、最高輝度値、平均輝度値、または輝度分布のいずれであってもよい。最高輝度算出部４１は検知対象領域の最高輝度値を算出し、平均輝度算出部４２は検知対象領域の平均輝度を算出し、輝度分布算出部４３は検知対象領域の輝度分布を算出する。本例では、最高輝度算出部４１が検知対象領域の最高輝度値を算出する。
【００３４】
ステップ１０７において、関係導出手段５は、算出された各検知対象領域の特徴量と、その検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係を導く。本実施形態の関係導出手段５は、検知対象領域を含む画像の解像度に対する検知対象領域の特徴量の変化率を導く。導かれた検知対象領域の特徴量と解像度との関係を図１１に示した。図１１に示すように、自車両に対して近い物体の特徴量と解像度との関係Ｌと、自車両に遠い物体の特徴量と解像度との関係Ｋとは異なり、解像度を変化させた場合の輝度値の変化率、変曲点は異なる。図１１に示した特徴量（最高輝度値（領域中の最高温度））は、解像度の低下とともに低下する傾向があるが、最高輝度値が低下し始める解像度が異なる。具体的に、自車両に近い物体の関係Ｌの最高輝度値はある程度（解像度＝α）まで減衰傾向を示さず、自車両から遠い物体の関係Ｋの最高輝度値は速い段階で（解像度＝β）減衰する。つまり、関係Ｌにおいて最高輝度値が低下し始める値はαであり、関係Ｋにおいて最高輝度値が低下し始める値は、αよりも小さいβである。
【００３５】
ステップ１０８において、相対位置演算手段６１は、解像度に対する特徴量の変化率の変化率が所定値以上となる解像度から、障害物と自車両との相対位置関係を求める。相対位置演算手段６１は、解像度に対する特徴量の変化率が所定値以上となる解像度αとβとを比較し、高い解像度を示す関係Ｌに対応する検知対象領域にある障害物の方が、関係Ｋに対応する検知対象領域にある障害物よりも自車両に近い位置にあることを判断する。相対位置演算手段６１は、関係Ｌと関係Ｋの変曲点に基づいて相対位置関係を求めてもよい。
【００３６】
ステップ１０２で作成された画像は作成画像記憶部７２に記憶され、算出された解像度と特徴量との値は特徴量記憶部７３に記憶される（ステップ１０９）。
【００３７】
予め目的に応じて設定された所定数以上の画像について、ステップ１０１〜１０８までの処理を繰り返す（ステップ１１０）。所定数の画像について処理を行ったら、ステップ１１１に進む。
【００３８】
ステップ１１１において、関係導出手段５は、ここまでの手順で蓄積された情報に基づいて、検知対象領域の特徴量と、検知対象領域が含まれる画像の解像度との関係の経時的変化を導く。
【００３９】
ステップ１１２において、挙動判定手段６２は、ステップ１０７で求めた解像度に対する特徴量の変化率の経時的変化に基づいて障害物が自車両に接近しているか否かを判断する。本例の挙動判定手段６２は、変化率が所定値以上となる解像度の経時的変化に基づいて障害物が自車両に接近しているか否かを判断する。解像度と輝度値との関係の経時的変化を図１２に示した。ｔ１にて撮像された画像Ｐ（ｔ１）が関係Ｑである場合、この関係が時間の経過とともに関係Ｈに接近した場合、その検知対象（障害物）は自車両に接近していると判断できる。他方、この関係が時間の経過とともに関係Ｇに接近した場合、その検知対象（障害物）は自車両から離隔していると判断できる。同様に、変化率が所定値以上となる解像度を示すｑが、関係Ｈのｈに向かい座標右上にシフトした場合、その検知対象（障害物）は自車両に接近していると判断できる。他方、ｑが関係Ｇのｇに向かい座標左下にシフトした場合、その検知対象（障害物）は自車両から離隔していると判断できる。このように検知対象領域の特徴量と解像度との関係の経時的変化から、検知対象領域に対応する障害物が接近しているのか又は離隔しているのかを判断することができる。本例において、挙動判定手段６２は、図１３（Ａ）に示す検知対象領域Ｅ２が自車両に接近すると判断した。この検知対象領域Ｅ２は、図３に示した撮像画像の「自転車に乗っている人物Ｂ」に対応する。撮像された赤外線像との対応関係を図１３（Ｂ）に示した。このように、本実施形態の挙動判定手段６２によれば、撮像画像（図３）の中から近接してくる領域のみを検知することが可能となる。障害物の相対位置関係のみを知りたい場合には、ステップ１０８までの処理を行えばよい。
【００４０】
なお、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、上記の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。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本実施形態の障害物検知装置のブロック図である。
【図２】図２（Ａ）（Ｂ）は赤外線カメラの設置位置を示す図である。
【図３】撮像した赤外線像の一例を示す図である。
【図４】図４（Ａ）（Ｂ）は解像度の異なる画像について説明するための図である。
【図５】図５（Ａ）（Ｂ）は検知対象領域を説明するための図である。
【図６】検知対象の相対位置と輝度値との関係を示す図である。
【図７】図７（Ａ）は検知対象との距離と輝度値との関係を示す図、図７（Ｂ）は解像度と輝度値との関係を示す図である。
【図８】解像度の違いによる検知対象との距離と輝度値との関係を示す図である。
【図９】本実施形態の障害物検知装置の制御手順を示すフローチャート図である。
【図１０】検知対象領域の占有率を説明するための図である。
【図１１】距離の違いによる解像度と輝度値との関係を示す図である。
【図１２】検知対象の挙動による解像度と輝度値との関係を示す図である。
【図１３】図１３（Ａ）（Ｂ）は検知された対象領域を示す図である。
【符号の説明】
【００４２】
１００…障害物検知装置
１…撮像手段
２…画像作成手段
３…領域抽出手段
４…特徴量算出手段
５…関係導出手段
６…検知手段
６１…相対位置演算手段
６２…挙動判定手段
７…メモリ
７１…撮像画像記憶部
７２…作成画像記憶部
７３…特徴量記憶部
【図１】
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【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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