(57)【要約】【課題】  人物をより確実に検出することができる物体検出装置及び物体検出方法を提供すること。【解決手段】  物体検出装置１に、熱画像Ａを取得するカメラ１００と、熱画像Ｂを取得するカメラ１０１と、カメラ１００により取得された熱画像Ａ上の小領域と、カメラ１０１により取得された熱画像Ｂ上の小領域のうち、熱画像Ａ上の小領域に対応する小領域と、の視差を算出し、且つ、当該算出された視差に基づいて、車両Ｐから熱画像Ａ上の小領域に描かれた物体までの距離を算出する距離算出部１０５と、車両Ｐから人物までの距離及び熱画像Ａが有する人物の熱データの関係グラフと、距離算出部１０５により算出された距離及び関係グラフに基づいて、熱画像Ａ上の小領域から、人物の熱データを有する小領域を抽出する対象小領域抽出部１０８と、対象小領域抽出部１０８により抽出された小領域から人物を検出する人物検出部１０９と、を備えさせた。【選択図】      図１
2005115618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される物体検出装置において、
前記車両の周辺の状態量データを有する第１の画像を取得する第１の画像取得手段と、
前記車両の周辺の状態量データを有する第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、
前記第１の画像取得手段により取得された第１の画像上の小領域と、前記第２の画像取得手段により取得された第２の画像上の小領域のうち、前記第１の画像上の小領域に対応する小領域と、の視差を算出し、且つ、当該算出された視差に基づいて、前記車両から前記第１の画像上の小領域に描かれた物体までの距離を算出する距離算出手段と、
前記車両から所定の検出対象物までの距離と、前記第１の画像が有する前記検出対象物の状態量データと、の対応データと、
前記距離算出手段により算出された距離と、前記対応データと、に基づいて、前記第１の画像上の小領域から、前記検出対象物の状態量データを有する小領域を抽出する小領域抽出手段と、
前記小領域抽出手段により抽出された小領域から前記検出対象物を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
請求項１記載の物体検出装置において、
前記対応データは、前記検出対象物の各部位の実測値に基づいて作成されることを特徴とする物体検出装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の物体検出装置において、
前記抽出手段は、前記第１の画像上の小領域から、前記検出対象物の状態量データを有する小領域及び当該小領域の周辺の小領域を抽出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体検出装置において、
前記抽出手段は、前記検出対象物の状態量が描かれた小領域として、人物の頭部の状態量データを有する頭部画像領域と、人物の胴体部の状態量データを有する胴体部画像領域と、を抽出し、
前記検出手段は、前記抽出手段が前記頭部画像領域を抽出し、且つ、当該抽出された頭部画像領域の下方から前記胴体部画像領域を抽出した場合には、前記抽出手段により抽出された頭部画像領域及び胴体部画像領域から人物を検出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項５】
請求項４記載の物体検出装置において、
前記検出手段は、直線が描かれた縦エッジ領域が前記抽出手段により抽出された胴体部画像領域の下方に存在する場合には、前記抽出手段により抽出された頭部画像領域及び胴体部画像領域と、前記縦エッジ領域と、から人物を検出することを特徴とする物体検出装置。
【請求項６】
請求項５記載の物体検出装置において、
前記縦エッジ領域の傾きが時間の経過に応じて変化し、且つ、所定の基準値よりも大きくなる場合には、前記検出手段により検出された人物は歩行中であると判定する判定手段を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項７】
車両の周辺の状態量データを有する第１の画像を取得する第１の工程と、
前記車両の周辺の状態量データを有する第２の画像を取得する第２の工程と、
前記第１の工程により取得された第１の画像上の小領域と、前記第２の工程により取得された第２の画像上の小領域のうち、前記第１の画像上の小領域に対応する小領域と、の視差を算出し、且つ、当該算出された視差に基づいて、前記車両から前記第１の画像上の小領域に描かれた物体までの距離を算出する第３の工程と、
前記車両から所定の検出対象物までの距離と、前記第１の画像が有する前記検出対象物の状態量データと、の対応データ、及び前記第３の工程により算出された距離に基づいて、前記第１の画像上の小領域から、前記検出対象物の状態量データを有する小領域を抽出する第４の工程と、
前記第４の工程により抽出された小領域から前記検出対象物を検出する第５の工程と、
を備えることを特徴とする物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される物体検出装置及び物体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、車両に搭載される物体検出装置が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
当該技術では、カメラを用いて熱画像（車両周辺の熱データを有する画像）を取得し、これら熱画像を熱分布に基づいて２値化する。具体的には、あらかじめ基準範囲を設定し、熱画像を、基準範囲以内の熱データ値を有する第１の領域と、基準範囲を超える熱データ値を有する第２の領域とに区別する。
【０００４】
そして、当該第１の領域を抽出し、当該抽出された第１の領域から物体を検出する。さらに当該物体の速度を検出し、当該速度が人物の歩行速度程度である場合には、当該検出された物体が人物であると判定する。これにより、車両周辺の人物を検出する。
【特許文献１】特開２００１−６０９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、当該技術では、気温が高い日等のように、気温が人物の温度程度となる場合には、熱画像上のほとんどの領域が基準範囲以内の熱データ値を有するので、熱画像上のほとんどの領域が第１の領域として抽出される。このため、気温が人物の温度程度となる場合には、第１の領域が広くなりすぎて人物の検出が困難となるという問題点があった。
【０００６】
また、２値化により熱画像から熱データが失われてしまうので、人物を検出する手法として単純な手法しか適用することができなくなる。例えば、当該技術では、人物を検出する手法として、第１の領域の縦横比から人物を検出する手法を適用している。このため、人物程度の縦横比を有する他の物体、例えば、高さの低い電柱、太い支柱を有する標識、及び自動販売機等を人物として検出する場合があった。言い換えれば、人物の検出が困難となる場合があった。
【０００７】
本発明はこのような従来の課題を解決するためになされたものであり、その主に目的とするところは、人物をより確実に検出することができる物体検出装置及び物体検出方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本願特許請求の範囲に記載の発明は、車両に搭載される物体検出装置において、車両の周辺の状態量データを有する第１の画像を取得する第１の画像取得手段と、車両の周辺の状態量データを有する第２の画像を取得する第２の画像取得手段と、第１の画像取得手段により取得された第１の画像上の小領域と、第２の画像取得手段により取得された第２の画像上の小領域のうち、第１の画像上の小領域に対応する小領域と、の視差を算出し、且つ、当該算出された視差に基づいて、車両から第１の画像上の小領域に描かれた物体までの距離を算出する距離算出手段と、車両から所定の検出対象物までの距離と、第１の画像が有する検出対象物の状態量データと、の対応データと、距離算出手段により算出された距離と、対応データと、に基づいて、第１の画像上の小領域から、検出対象物の状態量データを有する小領域を抽出する小領域抽出手段と、小領域抽出手段により抽出された小領域から検出対象物を検出する検出手段と、を備えることを主な特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本願特許請求の範囲に記載の発明では、主に、以下の効果を得ることができる。即ち、第１の画像上の検出対象物画像が有する状態量データ（例えば、熱データ）は、車両Ｐから当該検出対象物画像に対応する検出対象物（例えば、人物）までの距離に応じて異なる。本発明はこのような特徴を利用し、車両から第１の画像上に描かれた物体までの距離を算出し、当該算出された距離と、上述した対応データと、に基づいて、第１の画像上の小領域から人物候補領域（検出対象物の状態量データを有する小領域）を抽出する。したがって、第１の画像のうち、人物候補領域とそれ以外の領域を正確に区別することができるので、人物候補領域を確実に抽出することができる。また、気温が人物の温度に近い場合であっても、人物候補領域を確実に抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
（第１の実施の形態）
以下、本発明の第１の実施の形態（請求項１〜２、７に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１〜図２１に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置１の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。
【００１１】
図１は物体検出装置１の構成を示すブロック図であり、図２はカメラ１００の設置位置を示す側面図であり、図３は、カメラ１００〜１０１の設置位置を示す平面図である。また、図４〜図５は、カメラ１００により取得される熱画像Ａの一例を示す説明図である。なお、以下の説明では、図２〜図３に示すように、カメラ１００〜１０１を結ぶ直線の中点を原点、カメラ１００〜１０１の光軸と平行となる方向をｚ軸、ｚ軸に垂直且つ路面に平行な方向をｘ軸、ｚ軸及び路面に垂直な方向をｙ軸とする座標系を基準座標系とする。ここで、カメラ１００〜１０１の光軸とは、カメラ１００〜１０１が有するカメラレンズの中心を通り、且つ、カメラレンズに垂直な軸である。具体的には後述する。
【００１２】
また、図４に示すように、熱画像の左上端部を原点、熱画像の上端から下端に向かう方向をｙ軸、熱画像の左端から右端に向かう方向をｘ軸とする座標系を熱画像座標系とする。
【００１３】
図１に示すように、物体検出装置１は、カメラ（第１の画像取得手段）１００と、カメラ（第２の画像取得手段）１０１と、画像メモリ１０２〜１０３と、小領域設定部１０４と、小領域の視差または距離算出部（距離算出手段）（以下、「距離算出部」と称する）１０５と、小領域毎の視差または距離保存部（以下、「距離保存部」と称する）１０６と、温度対距離の関係グラフ（対応データ）保存部（以下、「関係グラフ保存部」と称する）１０７と、対象小領域抽出部（小領域抽出部）１０８と、人物検出部（検出手段）１０９と、結果出力部１１０を備える。
【００１４】
カメラ１００は、図２〜図３に示すように、車両Ｐの前部に設置される。そして、車両Ｐ前方を撮影して、車両Ｐ前方の熱データを有する熱画像Ａを、熱画像データの形式で取得する。熱画像Ａの例を図４に示す。なお、熱画像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。そして、カメラ１００は、当該熱画像データを画像メモリ１０２に出力する。
【００１５】
カメラ１０１は、図２〜図３に示すように、車両Ｐの前部に設置され、車両Ｐ前方を撮影して、車両Ｐ前方の熱データを有する熱画像Ｂを、熱画像データの形式で取得する（熱画像Ｂの例については、後述する）。そして、当該熱画像データを画像メモリ１０３に出力する。ここで、熱画像Ｂには、熱画像Ａに描かれる物体と同じ物体が描かれるが、カメラ１００の設置位置はカメラ１０１の設置位置と異なるので、ある物体が熱画像Ａ上で描かれる位置は、当該物体が熱画像Ｂ上で描かれる位置と異なる。
【００１６】
画像メモリ１０２は、カメラ１００から与えられた熱画像データを保存し、画像メモリ１０３は、カメラ１０１から与えられた熱画像データを保存する。
【００１７】
小領域設定部１０４は、画像メモリ１０２から熱画像データを取得し、図５に示すように、当該取得された熱画像データに基づいて、熱画像Ａを数画素＊数画素（例えば、４画素＊４画素または１画素＊１画素等）程度の演算領域ａ１に分割する。言い換えれば、熱画像データを演算領域ａ１毎に分割する。そして、演算領域ａ１毎に分割された熱画像データ、即ち分割画像データを距離算出部１０５に出力する。
【００１８】
距離算出部１０５は、小領域設定部１０４から与えられた分割画像データ及び画像メモリ１０３に保存される熱画像データに基づいて、熱画像Ａに含まれる各画素（小領域）毎に視差を算出する。ここで、距離算出部１０５により行われる視差算出処理について図６〜図１０に基づいて説明する。図６は物体Ｑとカメラレンズ１００ａ〜１０１ａとの位置関係等を示す平面図であり、図７〜図１２は、カメラ１００〜１０１により取得される熱画像Ａ〜Ｂの一例を示す説明図である。
【００１９】
図６に示すように、車両Ｐ前方に物体Ｑが存在する場合、カメラ１００は図７に示す熱画像Ａを取得し、カメラ１０１は図８に示す熱画像Ｂを取得する。ここで、熱画像Ａには、物体Ｑが描かれた物体画像Ａ１が含まれ、熱画像Ｂには、物体Ｑが描かれた物体画像Ｂ１が含まれる。また、カメラレンズ１００ａはカメラ１００のカメラレンズであり、カメラレンズ１０１ａは、カメラ１０１のカメラレンズである。この場合、距離算出部１０５は、図９に示すように、熱画像Ａを所定の大きさの領域に分割し、当該分割により生成された各領域をテンプレートＡ２として設定する。ここで、テンプレートＡ２の大きさは、当該テンプレートＡ２内にエッジまたはテクスチャが含まれるように設定される。例えば、演算領域ａ１がある程度の大きさ（後述する正規化相関法を適用できる程度の大きさ）を有する場合、演算領域ａ１をそのままテンプレートＡ２として設定する。
【００２０】
そして、図１０に示すように、各テンプレートＡ２について、以下の処理を行う。即ち、熱画像ＢからテンプレートＡ２と同程度の大きさを有する画像領域を抽出し、当該画像領域についてテンプレートＡ２に対する類似度を算出する。これを、熱画像Ｂのすべての部分について行う。
【００２１】
ここで、当該類似度は、テンプレートＡ２が有する熱データを用いた正規化相関法等により算出される。そして、当該類似度が最も高い画像領域Ｂ２を抽出し、テンプレートＡ２及び画像領域Ｂ２に基づいて、テンプレートＡ２に含まれる各画素について視差を算出する。ここで、テンプレートＡ２に含まれる画素ａのｘ座標をｘａ、画像領域Ｂ２に含まれる画素のうち、当該画素ａに対応する（画素ａと同じ熱データを有する）画素ｂのｘ座標をｘｂとすると、当該画素ａの視差は｜ｘａ−ｘｂ｜となる。
【００２２】
そして、当該算出された視差に基づいて、各画素に描かれた物体から車両Ｐまでのｚ方向距離ｚ１を算出する。ここで、図６に示すように、当該ｚ方向距離ｚ１は以下の式（１）により算出される。ここで、式（１）中、ｆは焦点距離であり、Ｄはカメラレンズ１００ａからカメラレンズ１０１ａまでの距離である。
【００２３】
ｚ１＝ｆ＊Ｄ／｜ｘａ−ｘｂ｜  …（１）
そして、分割画像データに、当該類似度に関する類似度データ、及びｚ方向距離ｚ１に関する距離データを付加して距離保存部１０６に出力する。
【００２４】
距離保存部１０６は、距離算出部１０５から与えられた分割画像データに基づいて、距離算出部により算出された類似度と、あらかじめ設定された基準類似度とを演算領域ａ１毎に比較し、熱画像Ａから類似度が基準類似度以上となる演算領域ａ１を抽出する。そして、当該抽出された演算領域ａ１毎に、当該演算領域ａ１に含まれる熱データの分散を算出し、当該算出された分散と基準分散とを比較する。この結果、分散が基準分散以上となる演算領域ａ１を抽出し、距離算出部１０５から与えられた分割画像データのうち、当該抽出された演算領域ａ１が有する画素データ及び距離データ、即ち小領域画像データを保存する。
【００２５】
ここで、距離算出部１０５から与えられた分割画像データのうち、当該抽出された演算領域ａ１が有する画素データ及び距離データを保存することとしたのは、以下の理由による。即ち、テンプレートＡ２及び画像領域Ｂ２の類似度が低いと、視差が正確に算出されず、したがってｚ方向距離ｚ１を正確に算出することができないからである。また、テンプレートＡ２に分散の低い演算領域ａ１が含まれる場合、当該テンプレートＡ２に対応する画像領域Ｂ２が複数存在する可能性があるので、ｚ方向距離ｚ１を正確に算出することができないからである。画像領域Ｂ２が複数存在する場合としては、例えば、カメラ１００〜１０１が図１１〜図１２に示す熱画像Ａ〜Ｂを取得した場合が考えられる。ここで、図１１は、カメラ１００により取得された熱画像Ａの一例を示した説明図であり、当該熱画像Ａには長方形画像Ａ３が含まれる。また、図１２は、カメラ１０１により取得された熱画像Ｂの一例を示した説明図であり、当該熱画像Ｂには、長方形画像Ａ３に対応する長方形画像Ｂ３が含まれる。この場合、距離算出部１０５が長方形画像Ａ３の一部を含む領域をテンプレートＡ２として設定すると、当該テンプレートＡ２に対応する画像領域Ｂ２は複数存在する。したがって、この場合、距離算出部１０５は、視差を正確に算出することができないので、ｚ方向距離ｚ１を正確に算出することができない。
【００２６】
図１に示す関係グラフ保存部１０７は、例えば図１３に示す関係グラフ１７０を、気温等の環境に応じて保存する。当該関係グラフ１７０は、車両Ｐから人物までのｚ方向距離ｚ２と、カメラ１００により検出される当該人物の熱データ値、即ち温度Ｔとの関係を示す。この関係グラフ１７０は、人物の実測値に基づいて作成される。具体的には、様々な環境及びｚ方向距離ｚ２でカメラ１００にて人物を撮影し、当該撮影により当該人物の熱データ（温度データ）を取得する。そして、当該熱データを、温度Ｔを縦軸、ｚ方向距離ｚ２を横軸とした平面上にプロットしていくことで、当該関係グラフ１７０が作成される。この関係グラフ１７０が示すように、ｚ方向距離ｚ２が長くなるほど、温度Ｔは低くなるか、または気温に近づいていく。
【００２７】
対象小領域抽出部１０８は、車両Ｐ周辺の環境を検出し、当該検出された環境に対応する関係グラフ１７０を関係グラフ保存部１０７から取得する。さらに、距離保存部１０６から小領域画像データを取得する。
【００２８】
そして、当該取得された関係グラフ１７０及び小領域画像データに基づいて、演算領域ａ１から、人物の熱データを有する画像領域を人物候補領域として抽出する。そして、当該抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部１０９に出力する。
【００２９】
当該処理の一例を、図１４〜図１６に基づいて説明する。図１４は、熱画像Ａの一例を示す説明図であり、図１５は、熱画像Ａに含まれる各画素を、当該各画素の距離データ値（即ちｚ方向距離ｚ１）が大きいほど濃い色で描いた説明図である。図１６は、人物候補領域ａ２〜ａ９を示した説明図である。なお、図１４〜図１６では、熱画像Ａ上のｘ軸をｉ軸、熱画像Ａ上のｙ軸をｊ軸としている。
【００３０】
即ち、カメラ１００が図１４に示す熱画像Ａを取得した場合、対象小領域抽出部１０８は、熱画像Ａが有する各画素について、当該画素が有する熱データをｙ座標、当該画素が有する距離データ値をｘ座標とする座標点が関係グラフ１７０に含まれるかどうかを判断する。たとえば、熱画像Ａ上の座標（ｉ、ｊ）に属する画素について、当該画素が有する熱データＴ（ｉ、ｊ）をｙ座標、当該画素が有する距離データ値ｚ１（ｉ、ｊ）をｘ座標とする座標点が関係グラフ１７０に含まれるかどうかを判断する。そして、関係グラフ１７０に座標点が含まれる画素を抽出し、当該抽出された画素のうち、互いに隣接する画素どうしをまとめることで、画像領域ａ２〜ａ９を人物候補領域として抽出する。そして、当該抽出された人物候補領域ａ２〜ａ９が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部１０９に出力する。
【００３１】
人物検出部１０９は、対象小領域抽出部１０８から与えられた人物候補領域データに基づいて、人物候補領域から人物を検出する。そして、人物検出部１０９は、人物が検出された人物候補領域データ、即ち人物領域データを結果出力部１１０に出力する。
【００３２】
人物検出部１０９は、具体的には、以下の方法により人物を検出する。即ち、人物候補領域をラベリングし、当該ラベリングされた人物候補領域の縦横比を算出する。そして、当該算出された縦横比が人物の縦横比に一致する場合には、当該人物候補領域から人物を検出する。例えば、人物候補領域データが図１６に示す人物候補領域ａ２〜ａ９に対応する場合、人物候補領域ａ５から人物を検出する。
【００３３】
なお、人物検出部１０９は、人物候補領域データが有する距離データに基づいて人物を検出することもできる。当該検出処理を図１７〜図１８に基づいて説明する。ここで、図１７は、車両Ｐ前方の人物Ｑ１とカメラレンズ１００ａ及び撮像面１００ｂとの位置関係を示す側面図であり、図１８は、熱画像Ａの一例を示す説明図である。なお、図１７に示す撮像面１００ｂは、熱画像Ａが撮像される面である。
【００３４】
図１７に示すように、人物Ｑ１からカメラレンズ１００ａまでの距離をｚｄ１、焦点距離をｆ、熱画像Ａ中、当該人物Ｑ１が描かれた人物画像の高さをｈｃｄ１とすると、人物Ｑ１の実際の高さをＨ１は、以下の式（２）で表される。
【００３５】
Ｈ１＝ｚｄ１＊ｈｃｄ１／ｆ  …（２）
したがって、カメラ１００が図１８に示す熱画像Ａを取得し、対象小領域抽出部１０８が人物候補領域ａ１０〜ａ１１を抽出した場合には、人物検出部１０９は、人物候補領域ａ１０〜ａ１１にそれぞれ物体が描かれていると推定する。そして、式（２）のｚ方向距離ｚｄ１に人物候補領域ａ１０〜ａ１１の距離データ値をそれぞれ代入し、高さｈｃｄ１に人物候補領域ａ１０〜ａ１１の高さｈｃ０〜ｈｃ１をそれぞれ代入することで、当該物体の実際の高さを算出する。そして、当該高さが人物程度の高さとなる場合、人物候補領域ａ１０〜ａ１１から人物を検出する。この場合、人物候補領域ａ１０〜ａ１１の何れにおいても、物体の実際の高さが人物程度の高さとなるので、人物検出部１０９は、人物候補領域ａ１０〜ａ１１のそれぞれから人物を検出する。
【００３６】
結果出力部１１０は、人物検出部１０９から与えられた人物領域データに基づいて、人物検出部１０９により検出された人物の位置座標（ｘ０、ｚ０）を算出する。そして、当該算出された位置座標（ｘ０、ｚ０）に関する位置座標データを、当該位置座標データを必要とする装置、例えば運転支援装置に出力する。
【００３７】
ここで、具体的な位置座標（ｘ０、ｚ０）の算出方法を説明する。即ち、結果出力部１１０は、人物領域データが有する距離データ値ｚ１をそのままｚ座標ｚ０とすることで、ｚ座標ｚ０を算出する。また、人物領域データが有するｘ座標データ値ｘｃ０に基づいて、ｘ座標ｘ０を算出する。ｘ座標の具体的な算出方法を図１９〜図２０に基づいて説明する。図１９は、人物Ｑ１と、からカメラレンズ１００ａ及び撮像面１００ｂとの位置関係を示す平面図であり、図２０は、熱画像Ａの一例を示す説明図である。
【００３８】
図１９に示すように、人物Ｑ１からカメラレンズ１００ａまでのｚ方向距離をｚｄ１、焦点距離をｆ、熱画像Ａ中、人物Ｑ１が描かれた人物画像のｘ座標をｘｃｄ０とすると、人物Ｑ１から光軸（カメラレンズ１００ａの中心部及び撮像面１００ｂの中心部を通り、カメラレンズ１００ａに垂直な軸）までの距離ｘｄ１（ｘ座標ｘ０に対応）は、以下の式（３）で表される。
【００３９】
ｘｄ１＝ｚｄ１＊ｘｃｄ０／ｆ  …（３）
したがって、カメラ１００が図２０に示す熱画像Ａを取得し、人物検出部１０９が人物候補領域ａ１２から人物を検出した場合には、結果出力部１１０は、人物候補領域ａ１２に対応する人物領域データからｘ座標データ値ｘｃ０及び距離データ値ｚ１を取得し、当該ｘ座標データ値ｘｃ０を式（３）のｘ座標ｘｃｄ０に代入し、距離データ値ｚ１を式（３）中の距離ｚｄ１に代入することで、ｘ座標ｘ０を算出する。
【００４０】
次に、物体検出装置１による処理の手順を、図２１に示すフローチャートに沿って説明する。
【００４１】
図２１に示すステップＳ１にて、カメラ１００は、車両Ｐ前方を撮影して、車両Ｐ前方の熱分布が描かれた熱画像Ａを熱画像データの形式で取得する。次いで、当該取得された熱画像データを画像メモリ１０２に出力し、画像メモリ１０２は、カメラ１００から与えられた熱画像データを保存する。一方、カメラ１０１は、車両Ｐ前方を撮影して、車両Ｐ前方の熱分布が描かれた熱画像Ｂを、熱画像データの形式で取得する。次いで、当該熱画像データを画像メモリ１０３に出力し、画像メモリ１０３は、カメラ１０１から与えられた熱画像データを保存する。
【００４２】
次いで、ステップＳ２にて、小領域設定部１０４は、画像メモリ１０２から熱画像データを取得し、図５に示すように、当該取得された熱画像データを演算領域ａ１毎に分割する。次いで、当該演算領域ａ１毎に分割された熱画像データ、即ち分割画像データを距離算出部１０５に出力する。
【００４３】
次いで、ステップＳ３にて、距離算出部１０５は、小領域設定部１０４から与えられた分割画像データ及び画像メモリ１０３に保存された熱画像データに基づいて、上述した処理により、熱画像Ａに含まれる各画素について視差及びｚ方向距離ｚ１を算出する。さらに、演算領域ａ１毎に類似度を算出する。次いで、分割画像データに、当該類似度に関する類似度データ、及びｚ方向距離ｚ１に関する距離データを付加して距離保存部１０６に出力する。
【００４４】
次いで、距離保存部１０６は、上述した処理により、距離算出部１０５から与えられた分割画像データのうち、上述した要件を満たすデータ、即ち小領域画像データを保存する。
【００４５】
次いで、ステップＳ４にて、対象小領域抽出部１０８は、車両Ｐ周辺の環境を検出し、当該検出された環境に対応する関係グラフ１７０を関係グラフ保存部１０７から取得する。さらに、距離保存部１０６から小領域画像データを取得する。
【００４６】
そして、当該取得された関係グラフ１７０及び小領域画像データに基づいて、上述した処理により、演算領域ａ１から、人物の熱データを有する人物候補領域を抽出する。次いで、当該抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部１０９に出力する。
【００４７】
次いで、ステップＳ５にて、人物検出部１０９は、対象小領域抽出部１０８から与えられた人物候補領域データに基づいて、上述した処理により、人物候補領域から人物を検出する。次いで、人物が検出された人物候補領域データ、即ち人物領域データを結果出力部１１０に出力する。
【００４８】
次いで、ステップＳ６にて、結果出力部１１０は、人物検出部１０９から与えられた人物領域データに基づいて、上述した処理により、人物検出部１０９により検出された人物の位置座標（ｘ０、ｚ０）を算出する。次いで、当該算出された位置座標（ｘ０、ｚ０）に関する位置座標データを、当該位置座標データを必要とする装置、例えば運転支援装置に出力する。その後、物体検出装置１は、本処理を終了する。
【００４９】
以上により、本第１の実施の形態では、物体検出装置１は、車両Ｐ前方の熱分布が描かれた熱画像Ａ〜Ｂをカメラ１００〜１０１にて取得し、図６〜図１０に示すように、当該取得された熱画像Ａ上の画素と、熱画像Ｂ上の画素のうち、熱画像Ａ上の画素に対応する画素と、の視差を算出する。そして、当該算出された視差に基づいて、車両Ｐから熱画像Ａ上に描かれた物体までのｚ方向距離ｚ１を算出し、当該算出されたｚ方向距離ｚ１と、図１３に示す関係グラフと、に基づいて、図１６に示すように、熱画像Ａ上の演算領域ａ１から人物候補領域を抽出する。そして、人物候補領域から人物を検出する。
【００５０】
ここで、図１３に示すように、熱画像Ａ上の人物画像が有する熱（温度）データは、車両Ｐから当該人物画像に対応する人物までのｚ方向距離に応じて異なる。物体検出装置１は、このような特徴を利用し、車両Ｐから熱画像Ａ上に描かれた物体までのｚ方向距離ｚ１を算出し、当該算出されたｚ方向距離ｚ１と、図１３に示す関係グラフと、に基づいて、熱画像Ａ上の演算領域ａ１から人物候補領域を抽出する。したがって、熱画像Ａ上で、人物候補領域とそれ以外の領域を正確に区別することができるので、人物候補領域を確実に抽出することができる。また、気温が人物の温度に近い場合であっても、人物候補領域を確実に抽出することができる。また、車両Ｐから人物までの距離が長く、熱画像Ａ上の当該人物画像が有する熱データ値が通常（例えば、人物の平熱）よりも低い場合でも、当該人物が描かれた演算領域ａ１を人物候補領域として確実に抽出することができる。
【００５１】
また、従来では、車両Ｐから人物までのｚ方向距離に応じて人物を検出する場合、熱画像上の人物画像が有する熱データは当該ｚ方向距離に応じて異なるので、上述した基準範囲を広くする必要がある。しかし、この場合、人物以外の物体が描かれた領域も上述した第１の領域として設定されてしまうので、人物以外の物体を人物として検出する可能性がある。一方、物体検出装置１は、車両Ｐから熱画像Ａ上に描かれた物体までのｚ方向距離ｚ１を算出し、当該算出されたｚ方向距離ｚ１と、図１３に示す関係グラフと、に基づいて、熱画像Ａ上の演算領域ａ１から人物候補領域を抽出する。したがって、車両Ｐから人物までのｚ方向距離に応じて人物を検出する場合であっても、人物候補領域として抽出される領域の大きさが従来の第１の領域よりも小さくなる。したがって、人物を容易且つ確実に検出することができる。
【００５２】
また、人物検出部１０９は、車両Ｐから人物候補領域に描かれた物体までのｚ方向距離ｚ１に基づいて、人物候補領域から人物を検出することができるので、単純な手法（例えば、縦横比に基づいて人物を検出する手法）でしか人物を検出することができなかった従来に比べて、より精度の高い手法にて人物を検出することができる。このため、従来のように、人物程度の縦横比を有する他の物体を人物として検出することを防止することができる。言い換えれば、人物をより確実に検出することができる。
【００５３】
また、関係グラフ１７０は、人物の各部位の実測値に基づいて作成されるので、人物候補領域を確実に検出することができる。また、例えば、当該実測値を人物の頭部のみの温度とすることで、物体検出装置１は、人物の頭部が描かれた演算領域ａ１を人物候補領域として抽出することができる。また、当該実測値を帽子をかぶった人物の温度とすることで、物体検出装置１は、帽子をかぶった人物が描かれた演算領域ａ１を人物候補領域として抽出することができる。
【００５４】
（第２の実施の形態）
以下、本発明の第２の実施の形態（請求項１〜２、７に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１及び図２２に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置２の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。図２２は、関係グラフ２７１〜２７２を示す説明図である。
【００５５】
図１に示すように、物体検出装置２は、物体検出装置１に、関係グラフ保存部１０７、対象小領域抽出部１０８、及び人物検出部１０９の代わりに関係グラフ保存部２０７、対象小領域抽出部２０８、及び人物検出部２０９を備えさせたものである。
【００５６】
図１に示す関係グラフ保存部２０７は、例えば図２２に示す関係グラフ２７１〜２７２を、気温等の環境に応じて保存する。関係グラフ２７１は、車両Ｐから人物までのｚ方向距離ｚ２と、カメラ１００により検出される当該人物の顔部の熱、即ち顔部の温度Ｔ１との関係を示す。この関係グラフ２７１は、人物の顔部の実測値に基づいて作成される。同様に、関係グラフ２７２は、車両Ｐから人物までのｚ方向距離ｚ２と、カメラ１００により検出される当該人物の胴体部の熱、即ち胴体部の温度Ｔ２との関係を示す。この関係グラフ２７１は、人物の胴体部の実測値に基づいて作成される。なお、関係グラフ２７１〜２７２が示すように、関係グラフ２７１の領域は関係グラフ２７２の領域と異なる。これは、人物の胴体部は通常服装により覆われているので、胴体部の温度は顔部の温度よりも小さくなるからである。
【００５７】
対象小領域抽出部２０８は、車両Ｐ周辺の環境を検出し、当該検出された環境に対応する関係グラフ２７１〜２７２を関係グラフ保存部２０７から取得する。さらに、距離保存部１０６から小領域画像データを取得する。
【００５８】
そして、人物の頭部のみを検出すれば良いのかどうかを判断する。この判断は、物体検出装置２に対して行われる設定等に基づいて、行われる。
【００５９】
この結果、人物の頭部のみを検出する場合には、当該取得された関係グラフ２７１及び小領域画像データに基づいて、熱画像Ａから、人物の頭部の熱データを有する人物候補領域を抽出する。一方、人物の頭部以外の部分も検出する場合、車両Ｐ周辺の環境に基づいて、熱画像Ａに人物の後頭部が描かれるかどうかを判断する。この結果、人物の後頭部が描かれる場合、当該取得された関係グラフ２７２及び小領域画像データに基づいて、熱画像Ａから、人物の胴体部の熱データを有する人物候補領域を抽出する。この場合、後頭部の熱データ値は顔部の熱データ値よりも大きいので、関係グラフ２７１に基づいて人物候補領域を検出しようとすると、人物の頭部が描かれた演算領域ａ１が人物候補領域として抽出されない可能性があるからである。一方、人物の後頭部が描かれない場合、及び、後頭部が描かれているかどうかの判断を行うことができない場合、当該取得された関係グラフ２７１〜２７２及び小領域画像データに基づいて、熱画像Ａから、人物の頭部及び胴体部の熱データを有する人物候補領域を抽出する。
【００６０】
そして、当該抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部２０９に出力する。
【００６１】
人物検出部２０９は、対象小領域抽出部２０８から与えられた人物候補領域データに基づいて、人物候補領域から人物を検出する。そして、人物検出部２０９は、人物が検出された人物候補領域データ、即ち人物領域データを結果出力部１１０に出力する。
【００６２】
人物検出部２０９は、具体的には、以下の方法により人物を検出する。即ち、人物候補領域をラベリングし、当該ラベリングされた人物候補領域の縦横比を算出する。そして、当該算出された縦横比が人物の縦横比に一致する場合には、当該人物候補領域から人物を検出する。ここで、人物候補領域に人物の頭部のみが描かれる場合には、人物候補領域の縦横比と人物の頭部の縦横比とを比較する。この結果、人物候補領域の縦横比が人物の頭部の縦横比に一致する場合には、当該人物候補領域及びその周辺の領域から人物を検出する。また、人物候補領域に人物の胴体部のみが描かれる場合には、人物候補領域の縦横比と人物の胴体部の縦横比とを比較する。この結果、人物候補領域の縦横比が人物の胴体部の縦横比に一致する場合には、当該人物候補領域及びその周辺の領域から人物を検出する。また、人物候補領域に人物の頭部及び胴体部が描かれる場合には、人物候補領域の縦横比と人物の頭部及び胴体部の縦横比とを比較する。この結果、人物候補領域の縦横比が人物の頭部及び胴体部の縦横比に一致する場合には、当該人物候補領域及びその周辺の領域から人物を検出する。
【００６３】
なお、人物検出部２０９は、人物検出部１０９と同様に、人物候補領域データが有する距離データ及び上述した式（２）に基づいて人物を検出することもできる。ここで、人物候補領域に人物の頭部のみが描かれる場合、式（２）中の高さＨ１は、人物の頭部の高さとなる。また、人物候補領域に人物の胴体部のみが描かれる場合、式（２）中の高さＨ１は、人物の胴体部の高さとなる。人物候補領域に人物の頭部及び胴体部が描かれる場合、式（２）中の高さＨ１は、人物の頭部及び胴体部の高さとなる。
【００６４】
物体検出装置２による処理の手順は、物体検出装置１による処理の手順と同様なので、当該手順についての説明を省略する。
【００６５】
以上により、本第２の実施の形態では、物体検出装置２は、人物の顔部に関する関係グラフ２７１と、人物の胴体部に関する関係グラフ２７２を保存する。これにより、上述したように、人物の頭部の熱データを有する人物候補領域を抽出したり、人物の胴体部の熱データを有する人物候補領域を抽出することができる。この場合、人物検出部１０９による処理の対象となる人物候補領域が小さくなるので、人物検出部１０９は、より容易に人物を検出することができる。
【００６６】
また、胴体部の熱データを有する人物候補領域を抽出する場合、頭部の状況によらずに（例えば、人物が帽子をかぶっているかどうかによらずに）、人物を検出することができる。したがって、人物をより確実に検出することができる。
【００６７】
（第３の実施の形態）
以下、本発明の第３の実施の形態（請求項１〜３、７に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、図２３、及び図２４に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置３の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。図２３〜図２４は、人物候補領域の一例を示す説明図である。
【００６８】
図１に示すように、物体検出装置３は、物体検出装置１に、対象小領域抽出部１０８の代わりに対象小領域抽出部３０８を備えさせたものである。
【００６９】
対象小領域抽出部３０８は、対象小領域抽出部１０８と同様の処理により、人物の熱データを有する画像領域を人物候補領域として抽出する。さらに、当該抽出された画像領域周辺の周辺領域を人物候補領域として抽出する。そして、当該抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部１０９に出力する。
【００７０】
当該処理の一例を、図２３〜図２４に基づいて説明する。即ち、図２３に示すように、対象小領域抽出部３０８は、対象小領域抽出部１０８と同様の処理により、画像領域ａ２〜ａ９を人物候補領域として抽出する。さらに、図２４に示すように、画像領域ａ２〜ａ９周辺の周辺領域（例えば、人物候補領域ａ３、ａ５、ａ８周辺の周辺領域ａ３−１、ａ５−１、ａ８−１）を人物候補領域として抽出する。そして、当該抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部１０９に出力する。
【００７１】
物体検出装置３による処理の手順は、物体検出装置１による処理の手順と同様であるので、当該手順についての説明を省略する。
【００７２】
以上により、本第３の実施の形態では、対象小領域抽出部３０８は、人物の熱データを有する画像領域の他に、当該画像領域周辺の周辺領域も人物候補領域として抽出する。従って、人物の各部位が描かれた画像領域が連結しない場合（例えば、図２３に示すように、人物の胴体部分が描かれた画像領域と足部分が描かれた画像領域が連結しない場合）であっても、これらの画像部分をすべて含む人物候補領域を抽出することができる。したがって、人物候補領域から人物をより確実に抽出することができる。
【００７３】
また、気温が人物の温度に近い場合、人物の熱データを有する画像部分が人物画像の通常の大きさよりも小さくなる場合があるが、このような場合であっても、人物候補領域を当該画像部分よりも大きくすることができるので、人物候補領域から人物を確実に検出することができる。
【００７４】
（第４の実施の形態）
以下、本発明の第４の実施の形態（請求項１、２、４、５、７に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、図２２、図２５、図２６、及び図２７に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置４の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。図２５〜図２７は、対象小領域抽出部４０８により抽出される領域の一例を示す説明図である。
【００７５】
図１に示すように、物体検出装置４は、物体検出装置１に、関係グラフ保存部１０７、対象小領域抽出部１０８、及び人物検出部１０９の代わりに関係グラフ保存部２０７、対象小領域抽出部４０８、及び人物検出部４０９を備えさせたものである。ここで、関係グラフ保存部２０７は第２の実施の形態で説明したものである。
【００７６】
対象小領域抽出部４０８は、車両Ｐ周辺の環境を検出し、当該検出された環境に対応する関係グラフ２７１〜２７２を関係グラフ保存部２０７から取得する。さらに、距離保存部１０６から小領域画像データを取得する。
【００７７】
そして、関係グラフ２７１及び小領域画像データに基づいて、熱画像Ａから人物の頭部の熱データを有する頭部画像領域を人物候補領域として抽出する。また、関係グラフ２７２及び小領域画像データに基づいて、熱画像Ａから人物の胴体部の熱データを有する胴体部画像領域を人物候補領域として抽出する。そして、胴体部画像領域が頭部画像領域の下方に存在する場合には、当該胴体部画像領域の下方に、直線が描かれた縦エッジ領域（人物の足部分に対応する領域）が存在するかどうかを判断する。なお、当該判断は、熱画像Ａのうち、胴体部画像領域の下方の領域においてソーベルフィルダをかける、もしくは、微分処理を施すなどの一般的な縦エッジ検出処理により行われる。そして、縦エッジ領域が存在する場合には、縦エッジ領域を人物候補領域として抽出する。そして、これら抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部４０９に出力する。
【００７８】
当該処理の具体例を、図２５〜図２７に基づいて説明する。即ち、図２５に示すように、関係グラフ２７１及び小領域画像データに基づいて、人物の頭部の熱データを有する頭部画像領域ａ２〜ａ３、ａ５１〜ａ５２、ａ５４〜ａ５６、ａ６〜ａ７を人物候補領域として抽出する。また、図２６に示すように、関係グラフ２７２及び小領域画像データに基づいて、人物の胴体部の熱データを有する胴体部画像領域ａ４、ａ５２〜ａ５４、ａ７、ａ９を抽出する。
【００７９】
そして、胴体部の熱データを有する胴体部画像領域ａ５３が頭部の熱データを有する頭部画像領域ａ５１の下方に存在するので、画像領域ａ５３の下方に縦エッジ領域が存在するかどうかを判断する。本例では、図２５に示すように、画像領域ａ５５〜ａ５６が縦エッジ領域となるので、縦エッジ領域が存在する。したがって、対象小領域抽出部４０８は、画像領域ａ５５〜ａ５６を人物候補領域として抽出する。そして、これら抽出された人物候補領域が有する画素データ及び距離データ、即ち人物候補領域データを人物検出部４０９に出力する。
【００８０】
人物検出部４０９は、対象小領域抽出部４０８から与えられた人物候補領域データに基づいて、人物候補領域から人物を検出する。そして、人物検出部４０９は、人物が検出された人物候補領域データ、即ち人物領域データを結果出力部１１０に出力する。
【００８１】
人物検出部４０９は、具体的には、以下の方法により人物を検出する。即ち、人物候補領域をラベリングし、当該ラベリングされた人物候補領域が頭部画像領域、胴体部画像領域及び縦エッジ領域で構成されている場合には、当該人物候補領域から人物を検出する。
【００８２】
物体検出装置４による処理の手順は、物体検出装置１による処理の手順と同様なので、当該手順についての説明を省略する。
【００８３】
以上により、本第４の実施の形態では、物体検出装置４は、人物候補領域が頭部画像領域、胴体部画像領域及び縦エッジ領域で構成されている場合には、当該人物候補領域から人物を検出する。したがって、人物候補領域の形状に基づいて当該人物候補領域から人物を検出することができるので、より確実に人物を検出することができる。これにより、例えば、人物と同程度の熱データを有するが、人物の形状とは異なる形状の人物候補領域から人物を誤検出しないようにすることができる。
【００８４】
（第５の実施の形態）
以下、本発明の第５の実施の形態（請求項１、４〜７に対応）を図面に基づいて説明する。まず、図１、図２８、及び図２９に基づいて、本発明の一実施の形態に係る物体検出装置５の構成要素及び各構成要素の主な機能について説明する。図２８〜図２９は、対象小領域抽出部４０８により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【００８５】
図１に示すように、物体検出装置５は、物体検出装置４に、結果出力部１１０の代わりに結果出力部５１０を備えさせたものである。
【００８６】
結果出力部５１０は、人物検出部１０９から与えられた人物領域データに基づいて、結果出力部１１０と同様の処理により、人物検出部１０９により検出された人物の位置座標（ｘ０、ｚ０）を算出する。また、一般的な縦エッジ検出処理により、人物検出部１０９により検出された縦エッジ画像の傾きを算出する。そして、当該算出された縦エッジ領域の傾きが時間の経過に応じて変化するかどうかを判断する。この結果、時間の経過に応じて変化する場合には、当該傾きと所定の基準値とを比較する。この結果、傾きが所定の基準値よりも大きくなる場合には、人物検出部４０９により検出された人物は歩行中であると判定する。そして、上述した位置座標（ｘ０、ｚ０）に関する位置座標データと、当該判定結果に関する判定結果データを当該位置座標データ及び判定結果データを必要とする装置、例えば運転支援装置に出力する。
【００８７】
ここで、当該判定処理の一例を図２８〜図２９に基づいて説明する。即ち、図２８に示すように、一般的な縦エッジ検出処理により、人物検出部１０９により検出された縦エッジ画像ａ５５〜ａ５６の傾きを算出する。そして、図２９に示すように、当該算出された縦エッジ領域の傾きが時間の経過に応じて変化する場合、当該傾きと所定の基準値とを比較する。この結果、傾きが所定の基準値よりも大きくなる場合には、人物検出部４０９により検出された人物は歩行中であると判定する。本例では、当該人物は歩行中であると判定する。そして、上述した位置座標（ｘ０、ｚ０）に関する位置座標データと、当該判定結果に関する判定結果データを当該位置座標データ及び判定結果データを必要とする装置、例えば運転支援装置等に出力する。
【００８８】
以上により、本第５の実施の形態では、物体検出装置５は、人物の位置座標データの他、人物が歩行中であるかどうかの判定結果データも運転支援装置等に出力することができる。これにより、運転支援装置等は、人物が車両Ｐ前方に飛び出してきているかどうか（即ち、横方向に移動しているかどうか）、及び当該人物が車両Ｐから遠ざかっているかどうかを容易且つ迅速に判断することができる。この結果、運転支援装置等は、例えば、人物が車両Ｐ前方に飛び出してきている場合には、各種の警報や車両制御をより迅速に行うことができる。また、人物が車両Ｐから遠ざかっている場合には、所定の警報や車両制御（例えば、車両Ｐの速度を落とす制御）は不要となる。物体検出装置５は、人物が車両Ｐから遠ざかっているかどうかを容易且つ迅速に判断することができるので、当該所定の警報や車両制御が不要かどうかの判断を容易且つ迅速に行うことができる。
【００８９】
なお、上述した第１〜第５の実施の形態に記載の技術を互いに組み合わせることができるのはもちろんである。
【００９０】
また、第１〜第５の実施の形態では、検出対象物として人物を検出することとしたが、他の物体、例えば道路構造物を検出するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の一実施の形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】カメラの設置位置を示した側面図である。
【図３】カメラの設置位置を示した平面図である。
【図４】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図５】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図６】物体とカメラレンズとの位置関係を示す平面図である。
【図７】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図８】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図９】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１０】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１１】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１２】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１３】関係グラフの一例を示す説明図である。
【図１４】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１５】熱画像上の各画素について算出される距離を示す説明図である。
【図１６】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図１７】人物とカメラレンズとの位置関係を示す側面図である。
【図１８】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図１９】人物とカメラレンズとの位置関係を示す平面図である。
【図２０】カメラにより取得される熱画像の一例を示す説明図である。
【図２１】物体検出装置による処理の手順を示したフローチャートである。
【図２２】関係グラフの一例を示す説明図である。
【図２３】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図２４】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図２５】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図２６】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図２７】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図２８】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【図２９】対象小領域抽出部により抽出される画像領域の一例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００９２】
１〜５…物体検出装置
１００…カメラ（第１の画像取得手段）
１０１…カメラ（第２の画像取得手段）
１０２〜１０３…画像メモリ
１０４…小領域設定部
１０５…距離算出部（距離算出手段）
１０６…距離保存部
１０７、２０７…関係グラフ保存部
１０８、２０８、３０８、４０８…対象小領域抽出部（小領域抽出手段）
１０９、２０９、４０９…人物検出部（検出手段）
１１０、５１０…結果出力部（判定手段）
１７０、２７１〜２７２…関係グラフ（対応データ）
【図１】
2005115618.tif 000003
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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