(57)【要約】【課題】  軽い処理負荷により運転者にとって必要な動物体のみ検出することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを課題とする。【解決手段】  歩行者等の動物体を検出する画像処理装置１であって、車両前方を撮像する撮像手段２と、撮像手段２で撮像した撮像画像から車道を検出する車道検出手段１１，１２と、車道検出手段１１，１２で検出した車道に基づいて撮像画像において運転者に必要な動物体が存在する可能性のある存在領域を決定する領域決定手段１３，１４と、領域決定手段１３，１４で決定した存在領域を矩形化する矩形化手段１５と、矩形化手段１５で矩形化した存在領域に対して動物体の探索を行う探索手段１６とを備えることを特徴とする。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両前方を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段で撮像した撮像画像から車道を検出する車道検出手段と、
前記車道検出手段で検出した車道に基づいて撮像画像において運転者に必要な動物体が存在する可能性のある存在領域を決定する領域決定手段と、
前記領域決定手段で決定した存在領域を矩形化する矩形化手段と、
前記矩形化手段で矩形化した存在領域に対して動物体の探索を行う探索手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記車道検出手段では、道路境界線を検出することを特徴とする請求項１に記載する画像処理装置。
【請求項３】
車両前方を撮像した撮像画像から動物体を検出する画像処理方法であって、
撮像画像から車道を検出する車道検出ステップと、
前記車道検出ステップで検出した車道に基づいて撮像画像において運転者に必要な動物体が存在する可能性のある存在領域を決定する領域決定ステップと、
前記領域決定ステップで決定した存在領域を矩形化する矩形化ステップと、
前記矩形化ステップで矩形化した存在領域に対して動物体の探索を行う探索ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
前記車道検出ステップでは、道路境界線を検出することを特徴とする請求項３に記載する画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像から動物体を検出する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、運転者を支援するための様々な装置が開発されており、これら装置には運転者に車両前方の歩行者の情報を提供するものがある。歩行者を検出する手法としては、例えば、車両前方をカメラで撮像し、その撮像画像からテンプレートマッチング等により歩行者を検出する手法がある。さらに、この特許文献１に記載されている動体物検出装置では、撮像画像における車両からの距離分布を推定し、その距離に応じた大きさのテンプレートを用いて動体物（歩行者）を検出している。
【特許文献１】特開２００２−９９９９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
運転者に歩行者の情報を提供する場合、運転者にとっては車道に飛び出してくる可能性のある歩行者の情報のみが必要となる。そのため、車道から遠く離れた位置の歩行者の情報は必要ないので、車道の近傍の歩行者のみを検出する必要がある。しかし、従来の歩行者検出では、撮像画像に存在する全ての歩行者を検出しているので、車道から遠く離れた歩行者も検出してしまう。そのため、検出した全ての歩行者に対して、運転者にとって情報として提供する必要がある歩行者か否かを判定する処理が別に必要となる。さらに、従来の歩行者検出では、撮像画像に存在する全ての歩行者を検出するために、テンプレートの大きさを変えながらマッチングを行わなければならないので、マッチングを行うパターンが膨大となる。その結果、処理負荷が増大する。
【０００４】
そこで、本発明は、軽い処理負荷により運転者にとって必要な動物体のみ検出することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係る画像処理装置は、車両前方を撮像する撮像手段と、撮像手段で撮像した撮像画像から車道を検出する車道検出手段と、車道検出手段で検出した車道に基づいて撮像画像において運転者に必要な動物体が存在する可能性のある存在領域を決定する領域決定手段と、領域決定手段で決定した存在領域を矩形化する矩形化手段と、矩形化手段で矩形化した存在領域に対して動物体の探索を行う探索手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
この画像処理装置では、撮像手段により車両前方を撮像し、車道検出手段により撮像画像から車道を検出する。通常、車道の外側には、歩道や路側帯等の車両以外の動物体（歩行者等）が移動するためのエリアが設けられている。そこで、画像処理装置では、領域決定手段により検出した車道に基づいて撮像画像から運転者に必要な動物体が存在する可能性のある存在領域を決定する。存在領域は、撮像画像から切り出された領域なので、車両の前方方向（すなわち、撮像画像の奥行き方向）の位置に応じて画像上の動物体の大きさが変わる。例えば、存在領域において車両の前方に近い位置と遠い位置に身長が同程度の歩行者がそれぞれ存在する場合、存在領域の画像上では遠い位置の歩行者が近い位置の歩行者より小さくなる。そこで、画像処理装置では、矩形化手段により存在領域を矩形化する。このように、存在領域を矩形化することにより、車両の前方方向の位置に関係なく、高さが一定となり、画像上の動物体も大きさの基準が同じになる。したがって、矩形化された存在領域の場合、車両の前方に近い位置と遠い位置にそれぞれ存在する身長が同程度の歩行者は、画像上でも同程度の大きさとなる。そこで、画像処理装置では、探索手段により矩形化した存在領域から動物体を探索する。矩形化された存在領域では、車両の前方方向の位置に関係なく大きさの基準が統一されているので、ある大きさの動物体（例えば、大人の歩行者）を探索する場合、一定の大きさの動物体のみを探索すればよい。つまり、矩形化された存在領域では、探索する動物体の種類に応じて探索する大きさが所定の大きさに決まっており、その決まっている大きさのものだけを探索すればよい。また、矩形化された存在領域では、車道から遠く離れた位置ほど、画像上の動物体の大きさが小さくなる。したがって、画像処理装置では、車道近傍に位置する大きさに相当する動物体のみを探索することにより、車道から遠く離れた動物体を自動的に排除することもできる。このように、この画像処理装置では、処理負荷が軽く、運転者にとって必要な動物体のみを検出することができる。
【０００７】
なお、動物体としては、例えば、歩行者、自転車、車椅子、動物である。運転者に必要な動物体とは、車道に出る可能性のある動物体である。
【０００８】
本発明の上記画像処理装置の車道検出手段では、道路境界線を検出するように構成してもよい。
【０００９】
この画像処理装置では、車道検出手段により車線等の道路境界線を検出し、車道を特定する。このように、画像処理装置では、道路境界線により車道を簡単に検出することができる。道路境界線としては、例えば、車線（白線等）、路肩、歩道と車道を区画するブロックや段差である。
【００１０】
本発明に係る画像処理方法は、車両前方を撮像した撮像画像から動物体を検出する画像処理方法であって、撮像画像から車道を検出する車道検出ステップと、車道検出ステップで検出した車道に基づいて撮像画像において運転者に必要な動物体が存在する可能性のある存在領域を決定する領域決定ステップと、領域決定ステップで決定した存在領域を矩形化する矩形化ステップと、矩形化ステップで矩形化した存在領域に対して動物体の探索を行う探索ステップとを含むことを特徴とする。さらに、本発明の上記画像処理方法の車道検出ステップでは、道路境界線を検出する構成としてもよい。
【００１１】
なお、上記した各画像処理装置では、上記画像処理装置と同様の作用効果を奏する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、軽い処理負荷により、撮像画像から運転者にとって必要な動物体のみを検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して、本発明に係る画像処理装置及び画像処理方法の実施の形態を説明する。
【００１４】
本実施の形態では、本発明を、自動車に搭載される走行者検出装置に適用する。本実施の形態に係る歩行者検出装置は、車道近傍に存在する歩行者のみを検出する。本実施の形態に係る歩行者検出装置では、車線を示す白線を検出することにより車道の境界を特定し、白線から歩行者検出領域（存在領域）を決定する。そして、本実施の形態に係る歩行者検出装置では、歩行者検出領域を矩形領域に変換し、矩形領域から切り出したマッチング領域に対してテンプレートマッチングを行う。
【００１５】
図１及び図２を参照して、歩行者検出装置１の構成について説明する。図１は、本実施の形態に係る歩行者検出装置の構成図である。図２は、図１の画像ＥＣＵでの各部における処理過程を示す図であり、（ａ）が白線判定部で判定した白線を示す画像であり、（ｂ）が消失点算出部で算出した消失点を示す画像であり、（ｃ）が歩行者検出領域決定部で決定した歩行者検出領域を示す画像であり、（ｄ）が矩形領域変換部で変換した矩形領域を示す画像であり、（ｅ）が歩行者判定部で矩形領域から切り出したマッチング領域を示す画像であり、（ｆ）が歩行者判定部で判定した歩行者を示す画像である。
【００１６】
歩行者検出装置１は、自動車の前方を撮像し、その撮像画像から運転者にとって必要な歩行者を検出する。この検出した歩行者の情報は、車道近傍に歩行者が存在することを知らせるための警報、音声出力、画面表示等によって運転者に提供される。特に、歩行者検出装置１では、撮像画像に存在する全ての歩行者を検出することなく、運転者にとって必要な歩行者のみを検出でき、処理負荷も軽い。そのために、歩行者検出装置１は、ＣＣＤ[Charge Coupled Device]カメラ２及び画像ＥＣＵ[Electronic Control Unit]３を備えており、画像ＥＣＵ３に画像入力部１０、エッジ検出部１１、白線判定部１２、消失点算出部１３、歩行者検出領域決定部１４、矩形領域変換部１５、歩行者判定部１６が構成される。
【００１７】
なお、本実施の形態では、ＣＣＤカメラ２が特許請求の範囲に記載する撮像手段に相当し、エッジ検出部１１及び白線判定部１２が特許請求の範囲に記載する車道検出手段に相当し、消失点算出部１３及び歩行者検出領域決定部１４が特許請求の範囲に記載する領域決定手段に相当し、矩形領域変換部１５が特許請求の範囲に記載する矩形化手段に相当し、歩行者判定部１６が特許請求の範囲に記載する探索手段に相当する。
【００１８】
ＣＣＤカメラ２は、歩行者検出装置１を搭載する自動車の前方に取り付けられる。ＣＣＤカメラ２では、自動車の前方を撮像し、その撮像したカラー画像（例えば、ＲＧＢ[Red Green Blue]による画像）を取得する。ＣＣＤカメラ２では、その撮像画像のデータを画像ＥＣＵ３に送信する。ＣＣＤカメラ２は、左右方向に撮像範囲が広く、車道の外側に設けられる歩道、路側帯等まで撮像可能である。
【００１９】
画像ＥＣＵ３は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等からなり、各処理部が構成される。画像ＥＣＵ３では、ＣＣＤカメラ２から撮像画像のデータを取り入れ、その撮像画像から車両前方の数１０ｍ以内でかつ車道近傍の歩行者のみを検出する。そして、画像ＥＣＵ３では、その検出した歩行者の情報を運転者に知らせために、歩行者の情報を警報装置（図示せず）等に送信する。
【００２０】
画像入力部１０では、ＣＣＤカメラ２からの撮像画像のデータを取り入れ、その撮像画像のデータを所定の記録領域に記憶させる。
【００２１】
エッジ検出部１１では、撮像画像から車線（白線）等の輪郭を示すエッジを検出し、エッジ画像を生成する。エッジを抽出する手法としては、従来のエッジ抽出方法（例えば、Ｓｏｂｅｌフィルタ）を用いる。特に、車線のみを検出する場合、車線は白色で道路上に塗られているので撮像画像から白部分を抽出してからエッジ検出を行ってもよい。白部分を抽出する場合、ＲＧＢによる撮像画像をＨＳＩ[Hue Saturation Intensity]変換を用いて色相・彩度・明度の各成分情報を有する画像に変換し、これら成分情報画像から白部分を抽出する。
【００２２】
白線判定部１２では、エッジ画像からハフ変換により直線を抽出する。そして、白線判定部１２では、抽出した直線が白線か否かを判定し、車道の境界を示す左右両側の白線を検出する。白線としては、例えば、図２（ａ）に示すように、片側一車線なかなる車道の左右両側の白線ＷＬ，ＷＲが検出される。
【００２３】
消失点算出部１３では、撮像画像の所定の点（例えば、中心点、左下点）を基準とし、検出した左右両側の白線を表す一次式をそれぞれ求める。そして、消失点算出部１３では、この各一次式を用いて、撮像画像における奥行き方向に左右両側の白線をそれぞれ延長し、その交点を算出する。この交点は、消失点であり、撮像画像上で車道が消失する点である。消失点としては、例えば、図２（ｂ）に示すように、白線ＷＬ，ＷＲの各延長線の交点である消失点ＤＰが算出される。
【００２４】
歩行者検出領域決定部１４では、撮像画像に対して、消失点を基準として歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）を決定する。歩行者検出領域は、撮像画像において運転者にとって必要な歩行者が存在する可能性のある領域であり、撮像画像において車道の外側（特に、左外側）に設けられる歩道や路側帯等を含む領域である。運転者にとって必要な歩行者は、車道に飛び出してくる可能性のある歩行者であり、車道の近傍に位置している歩行者である。車道の近傍に位置している場合でも、自車両から前方方向において遠く離れている歩行者は、自車両がある程度接近するまでは運転者にとっては必要のない情報なので、運転者にとって必要な歩行者から排除する必要がある。また、歩行者検出領域は、歩行者を十分に含む高さを有している必要があるので、撮像画像において車道から最近傍位置に高身長の人が立っている場合でもその人を十分に含む高さ（例えば、２ｍ程度）を有する領域とする。したがって、歩行者検出領域は、撮像画像において車道の外側に位置し、奥行き方向については自車両から前方方向に数１０ｍ程度離れた距離が設定され、高さ方向については高身長の人を十分に含む高さが設定される。奥行き方向をどの程度まで離れた位置とするかは、予め設定した固定の距離でもよいし、車速に応じて可変する距離（高車速ほど長距離）としてもよい。
【００２５】
なお、センタラインがないような比較的細い車道では、車道の右外側の歩道や路側帯等に位置している歩行者も自車両の前方まで飛び出してくる可能性がある。一方、センタラインや中央分離帯があるような広い車道では、車道の右外側の歩道や路側帯等に位置する歩行者が自車両の前方まで飛び出してくる可能性が殆どない。そこで、センタラインや中央分離帯の有無により、歩行者検出領域を左右両側に設定するかあるいは左側だけに設定するかを判定するようにしてもよい。
【００２６】
歩行者検出領域決定部１４では、まず、検出した白線の最も手前側の点を歩行者検出領域の第１端点Ａとする。そして、歩行者検出領域決定部１４では、奥行き方向に設定されている距離に従って、白線上で第１端点Ａからその距離分離れた点を第２端点Ｂとする。さらに、歩行者検出領域決定部１４では、高さ方向に設定されている高さに従って、白線上の第１端点Ａと第２端点Ｂとの中間点から白線に対して鉛直方向にその高さ分離れた点Ｅを設定し、その設定した点Ｅと消失点とを結んで線を引く。そして、歩行者検出領域決定部１４では、その消失点から引いた線と第２端点Ｂから白線に対して鉛直方向に引いた線との交点を第３端点Ｃとする。さらに、歩行者検出領域決定部１４では、その消失点から引いた線を手前側に延長し、その延長線の最も手前側の点を第４端点Ｄとする。この４つの端点Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄで形成される台形状の領域を歩行者検出領域とする。歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）としては、例えば、図２（ｃ）に示すように、白線ＷＬを基準として歩行者検出領域ＤＡが決定される。
【００２７】
ちなみに、より高精度な歩行者検出領域を求める場合、高さ方向に設定されている高さに従って、第１端点Ａから第２端点Ｂまでの白線上の所定間隔毎の各点から白線に対して鉛直方向にその高さ分離れた点をそれぞれ設定し、その設定された各点を結んで線を引く。そして、第１端点Ａから第２端点Ｂまでの白線とその各点を結んだ線とで挟まれた領域を歩行者検出領域とする。この歩行者検出領域の場合、第３端点Ｃから第４端点Ｄまでは直線ではなく曲線となり、手前側になるほど広がる。この歩行者検出領域の求め方では、消失点を求める必要がない。
【００２８】
矩形領域変換部１５では、撮像画像から歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）を切り出し、歩行者検出領域を矩形領域（ａｂｃｄ）に変換する。歩行者検出領域では、自車両の前方方向への位置に応じて、実際には同程度の大きさ（身長）の歩行者でも画像上における大きさが変わる。そこで、自車両の前方方向への位置に関係なく、画像上における大きさの基準を合わせるために、歩行者検出領域を矩形化している。矩形領域は、歩行者検出領域の高さを一定にした領域であり、長方形状である。
【００２９】
矩形領域変換部１５では、歩行者検出領域の奥行き方向の中央付近を基準として、歩行者検出領域の画像に対して基準より奥側の画像を拡大するとともに基準より手前側を縮小し、歩行者検出領域を矩形化する。矩形領域（ａｂｃｄ）としては、図２（ｄ）に示すように、高さが一定の矩形領域ＲＡが形成される。図２（ｃ）に示すように、歩行者検出領域ＤＡでは、同程度の身長の歩行者Ｘ，Ｙが車道から近傍に存在するが、歩行者Ｙは自車両の前方方向に遠く離れているので、画像上では歩行者Ｘに比べてかなり小さくなる。しかし、矩形領域ＲＡでは、歩行者Ｘと歩行者Ｙとは同程度の大きさとなっている。
【００３０】
歩行者判定部１６では、矩形領域（ａｂｃｄ）から一定のマッチング領域（ｓｔｕｖ）を順次切り出す。マッチング領域は、テンプレートマッチングを行う際にテンプレートとマッチングをとる対象の領域であり、矩形領域（ａｂｃｄ）の画像上で大人の大きさに合わせた矩形領域（例えば、身長１．６〜１．８ｍの人を含むような領域）である。マッチング領域（ｓｔｕｖ）としては、例えば、図２（ｅ）に示すように、車道の近傍に位置する歩行者Ｘ，Ｙをちょうど含むようなマッチング領域ＭＡが切り出される。ちなみに、車道から遠く離れたところに位置する歩行者Ｚは、画像上ではマッチング領域ＭＡに対してかなり小さくなる。
【００３１】
歩行者判定部１６では、切り出したマッチング領域の画像毎に、歩行者のテンプレートとのマッチングを行い、相関値を算出する。このテンプレートは、マッチング領域で設定される画像上の歩行者の大きさと同じ大きさのテンプレートであり、マッチング領域にちょうど含まれるような歩行者との相関値が高くなる。さらに、歩行者判定部１６では、相関値が閾値以上か否かを判定し、閾値以上の場合には運転者にとって必要な歩行者と判定する。歩行者判定部１６では、必要に応じて、判定した歩行者については自車両に対する位置情報等を取得する。運転者にとって必要な歩行者として、例えば、図２（ｆ）に示すように、矩形領域ＲＡから車道の近傍に位置する歩行者Ｘ，Ｙのみが判定される。ちなみに、歩行者Ｚは、マッチング領域ＭＡに対して小さく、テンプレートとの相関値が低くなり、運転者にとって必要な歩行者としては判定されない。
【００３２】
なお、歩行者として子供を検出する場合、子供の大きさに合わせてマッチング領域及びテンプレートを単純に小さくすると、矩形領域において奥側に位置している車道から遠く離れた大人も歩行者として検出してしまう。矩形領域では、歩行者が車道から遠く離れるほど、その歩行者の最下端の位置が高くなる。そこで、矩形領域からマッチング領域を切り出す際に、矩形領域の下端から所定高さまでの切出範囲を設け、下端が切出範囲に含まれるマッチング領域を切り出すこととする。切出範囲は、運転者にとって必要となる歩行者が存在する可能性のある車道から近傍の範囲に基づいて設定される。このように、マッチング領域（歩行者のテンプレート）の大きさを小さくし、マッチング領域を切り出す高さ位置に制限を加えることにより、歩行者として子供も検出することが可能となる。ちなみに、歩行者として子供を検出する場合も、マッチング領域を切り出す高さ位置に制限を加えてもよい。このように制限を加えることにより、切り出されるマッチング領域の数が少なくなり、処理負荷が更に軽くなる。
【００３３】
図１を参照して、歩行者検出装置１の動作について説明する。特に、画像ＥＣＵ３の処理については図３のフローチャートに沿って説明する。図３は、図１の画像ＥＣＵでの処理の流れを示すフローチャートである。
【００３４】
歩行者検出装置１では、ＣＣＤカメラ２により一定時間毎に自車両の前方を撮像する。そして、歩行者検出装置１では、その撮像画像を一定時間毎に画像ＥＣＵ３に取り入れ、画像ＥＣＵ３内に保持する。
【００３５】
画像ＥＣＵ３では、撮像画像からエッジを検出し、エッジ画像を生成する（Ｓ１）。そして、画像ＥＣＵ３では、ハフ変換を用いて、エッジ画像から車道の左右両側の白線を抽出する（Ｓ２）。
【００３６】
画像ＥＣＵ３では、左右両側の白線を奥行き方向にそれぞれ延長し、車道の消失点を求める（Ｓ３）。続いて、画像ＥＣＵ３では、消失点を基準として、撮像画像において運転者にとって必要な歩行者が存在する可能性の歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）を求める（Ｓ４）。歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）には、自車両から前方方向において遠く離れている歩行者が含まれない。さらに、画像ＥＣＵ３では、撮像画像から歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）を切り出し、白線からの高さが奥行き方向の位置で変わる歩行者検出領域（ＡＢＣＤ）を高さが一定の矩形領域（ａｂｃｄ）に変換する（Ｓ５）。
【００３７】
画像ＥＣＵ３では、矩形領域（ａｂｃｄ）から歩行者の大きさに合わせた一定の大きさのマッチング領域（ｓｔｕｖ）を順次切り出す（Ｓ６）。そして、画像ＥＣＵ３では、切り出した各マッチング領域に対してテンプレートマッチングを行い、運転者にとって必要な歩行者か否かを判定する（Ｓ７）。この際、テンプレートマッチングでは、マッチング領域（ｓｔｕｖ）に対応する大きさのテンプレートのみを用いてマッチングを行い、マッチング領域（ｓｔｕｖ）の大きさに合わない歩行者（車道から遠く離れた位置の歩行者）を排除する。歩行者検出装置１では、運転者にとって必要な歩行者を検出した場合、その歩行者の情報を警報装置等に送信する。
【００３８】
この歩行者検出装置１では、歩行者検出領域を高さを一定にした矩形領域に変換することにより、自車両の前方方向の位置によって画像上の歩行者の大きさが変わらなくなる。さらに、歩行者検出装置１では、一定の大きさのマッチング領域を設定し、マッチング領域の大きさに合わせたテンプレートのみでテンプレートマッチングを行うことにより、矩形領域内のある一定の大きさの歩行者を検出できる。これにより、車道から遠く離れた歩行者を自動的に排除でき、車道近傍に存在する歩行者のみを検出できる。
【００３９】
このように、歩行者検出装置１では、撮像画像に存在する全ての歩行者を検出することなく、運転者にとって必要な歩行者のみを検出できる。また、歩行者検出装置１では、テンプレートの大きさを変化させてマッチングを行う必要がないので、処理負荷が軽く、計算コストを大幅に削減できる。さらに、歩行者検出装置１では、左右両側の白線から車道の消失点を求め、消失点を基準にして歩行者検出領域を簡単に求めることができる。
【００４０】
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。
【００４１】
例えば、本実施の形態では歩行者を検出する場合に適用したが、自転車、動物等の他の動物体を検出する場合にも適用可能である。他の動物体を検出する場合、存在領域やマッチング領域を検出する動物体の大きさに応じて設定する必要がある。
【００４２】
また、本実施の形態では車線を示す白線を検出することによって車道を検出する構成としたが、路肩、車線と歩道とを区画するブロックや段差等を検出することによって車道を検出してもよいし、あるいは、道路の色を利用して車道の領域を検出する構成としてもよい。また、白線検出では、エッジ画像からハフ変換により白線を検出したが、ステレオカメラを利用したステレオ視等を用いて白線を検出してもよい。
【００４３】
また、本実施の形態ではテンプレートマッチングによって歩行者か否かを判定する構成としたが、他の手法により歩行者を検出する構成としてもよい。また、テンプレートマッチングとしてＳＶＭ[Support Vector Machine]等のマッチングが強力な識別器を用いた場合、テンプレートの大きさの変化に弱い識別器であるが、この歩行者検出装置ではテンプレートの大きさを変化させないので、適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本実施の形態に係る歩行者検出装置の構成図である。
【図２】図１の画像ＥＣＵでの各部における処理過程を示す図であり、（ａ）が白線判定部で判定した白線を示す画像であり、（ｂ）が消失点算出部で算出した消失点を示す画像であり、（ｃ）が歩行者検出領域決定部で決定した歩行者検出領域を示す画像であり、（ｄ）が矩形領域変換部で変換した矩形領域を示す画像であり、（ｅ）が歩行者判定部で矩形領域から切り出したマッチング領域を示す画像であり、（ｆ）が歩行者判定部で判定した歩行者を示す画像である。
【図３】図１の画像ＥＣＵでの処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１…歩行者検出装置、２…ＣＣＤカメラ、３…画像ＥＣＵ、１０…画像入力部、１１…エッジ検出部、１２…白線判定部、１３…消失点算出部、１４…歩行者検出領域決定部、１５…矩形領域変換部、１６…歩行者判定部
【図１】
2005316607.tif 000003
【図２】
2005316607.tif 000004
【図３】
2005316607.tif 000005