(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
道路の周辺を撮像する撮像手段を介して取得した画像に２値化処理を施して、該画像内の画素の輝度値が所定閾値以上である２値化領域を抽出する２値化処理手段と、
前記２値化処理手段により抽出された２値化領域のランレングスデータを作成するランレングスデータ作成手段と、
前記ランレングスデータ作成手段により作成されたランレングスデータに基づいて、前記道路の周辺に存在する対象物を抽出する対象物抽出手段と、
前記対象物抽出手段により抽出された対象物のうちから歩行者を抽出する歩行者抽出手段とを有する姿勢判別装置において、
前記ランレングスデータ作成手段により作成されたランレングスデータから、該ランレングスデータの各ラインの中点の画素の座標で構成される点列データを算出し、該算出された点列データを近似する近似直線を算出し、該算出された近似直線と上下方向軸とのなす角度が、歩行者の体幹軸がその進行方向に対して一般的に取り得る角度の範囲として予め定められる角度範囲にある場合に、前記歩行者の姿勢を前記道路上の車両が走行する車線に向かう前傾姿勢であると判定する歩行者姿勢判別手段と、
前記歩行者の姿勢が前傾姿勢であると判定された場合には、音声又は表示で報知する手段とを備えたことを特徴とする姿勢判別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から歩行者等の人間の姿勢を判別する姿勢判別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＣＣＤカメラ等の撮像手段により撮像された室内等の画像から、周辺に存在する人間を検出し、検出された人間の姿勢を判別して、判別した結果に応じて例えば空調等の機器の制御等を行う技術が知られている。これによれば、姿勢から人間の状態が推測されるので、人間の状態に合わせた適切な機器の制御等が行われる。このとき、人間の姿勢を判別する装置として、例えば、画像から抽出した人間の領域の形状判別等を用いる装置が提案されている（例えば特許文献１参照）。
【０００３】
特許文献１の姿勢判別装置では、赤外線画像データ上の人間の領域を検出する人間領域検出手段と、人間の領域の形状を判別する形状判別手段と、画像の時系列データから人間の動きを検出する動き検出手段と、形状判別手段による判別結果と動き検出手段による検出結果とに基づいて人間の姿勢を判別する姿勢判別手段とが備えられている。このとき、形状判別手段は、人間の領域の縦横比により縦長、横長、正方形の３種類の形状判別を行う。そして、姿勢判別手段は、形状が縦長で且つ動いている場合に立位、形状が縦長で且つ動いていない場合と形状が横長の場合とに臥位、形状が正方形の場合に座位として、室内の人間の姿勢を立位、臥位、座位の３種類に判別する。
【０００４】
一方、車両の周辺の画像から歩行者を検出し、衝突の可能性の高い歩行者を判定して、運転者への情報の提示等を行う技術が知られている（例えば特許文献２参照）。このような技術において、例えば、歩行者が急に車道へ飛び出すような場合に、衝突の可能性を迅速に判定して運転者に情報提示を行うためには、歩行者の道路の横断を事前に迅速に予測することが望まれる。このとき、例えば、道路を横断しようとする歩行者とそれ以外の歩行者とでは、路側に存在する時点で、体の向きや傾き等に関する姿勢が相違すると考えられる。これは、歩行者が移動を開始するときや車道に飛び出してくるようなときには、その体幹軸は進行方向に対して傾いており、これに対して、歩行者が停止しているときや道路に沿って移動を継続しているときには、その体幹軸の傾きは十分に小さいと考えられるからである。よって、道路の横断を事前に予測するために、路側の歩行者の姿勢を判別することが望ましい。特に、演算処理を軽減して衝突の可能性の判定に要する時間を短縮するためには、簡易な手法で歩行者の姿勢を判別することが望ましい。
【０００５】
このとき、歩行者の道路の横断等の挙動を予測するためには、立位、臥位、座位等の姿勢ではなくて、直立姿勢であるか前傾姿勢であるかというような、歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢（体幹軸の傾きの方向や角度）を把握することが必要である。しかしながら、特許文献１の姿勢判別装置のような、領域の縦横比を用いた形状判別では、直立姿勢や前傾姿勢等の体幹軸の傾きに関する姿勢を判別することは困難である。さらに、特許文献１の姿勢判別装置では、画像の時系列データから人間の動きを検出して姿勢の判別に用いるため、人間の姿勢が判別されるまでに時間を要する。よって、特許文献１の姿勢判別装置では、例えば路側の歩行者等の姿勢を適切に判別することができず、歩行者の道路の横断等の挙動を事前に予測することができないという不都合があった。
【特許文献１】特開平５−１４９７２５号公報
【特許文献２】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】
【０００６】
本発明は、かかる不都合を解消し、道路の周辺の画像から歩行者の姿勢（歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢）を容易且つ迅速に判別することができる姿勢判別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】
【０００７】
本発明の姿勢判別装置は、
道路の周辺を撮像する撮像手段を介して取得した画像に２値化処理を施して、該画像内の画素の輝度値が所定閾値以上である２値化領域を抽出する２値化処理手段と、
前記２値化処理手段により抽出された２値化領域のランレングスデータを作成するランレングスデータ作成手段と、
前記ランレングスデータ作成手段により作成されたランレングスデータに基づいて、前記道路の周辺に存在する対象物を抽出する対象物抽出手段と、
前記対象物抽出手段により抽出された対象物のうちから歩行者を抽出する歩行者抽出手段とを有する姿勢判別装置において、
前記ランレングスデータ作成手段により作成されたランレングスデータから、該ランレングスデータの各ラインの中点の画素の座標で構成される点列データを算出し、該算出された点列データを近似する近似直線を算出し、該算出された近似直線と上下方向軸とのなす角度が、歩行者の体幹軸がその進行方向に対して一般的に取り得る角度の範囲として予め定められる角度範囲にある場合に、前記歩行者の姿勢を前記道路上の車両が走行する車線に向かう前傾姿勢であると判定する歩行者姿勢判別手段と、
前記歩行者の姿勢が前傾姿勢であると判定された場合には、音声又は表示で報知する手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
前記本発明の姿勢判別装置において、撮像手段を介して取得した画像から、前記２値化処理手段により２値化領域が抽出され、前記ランレングスデータ作成手段により２値化領域のランレングスデータが作成され、ランレングスデータに基づいて前記対象物抽出手段により前記道路の周辺に存在する対象物が抽出され、対象物のうちから前記歩行者抽出手段により歩行者が抽出される。そして、前記歩行者姿勢判別手段は、前記ランレングスデータに基づいて、抽出された歩行者の姿勢を判別する。このとき、前記ランレングスデータの各ラインの所定の点（例えば中点）の点列データは、歩行者の体幹軸の傾きと密接に関わるものである。よって、前記ランレングスデータを用いることで、歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢を判別することができる。そして、このように判別された歩行者の姿勢により、例えば道路の横断等の歩行者の挙動を事前に迅速に予測することができる。このとき、前記ランレングスデータは、１フレームの画像のみから算出することができるので、例えば画像の時系列データ等に基づいた判別より、姿勢の判別に要する時間が短くて済む。また、前記ランレングスデータは、画像から歩行者を抽出する処理の過程で算出されるものであり、これを判別に用いることで、姿勢の判別に要する演算負荷が軽減される。よって、前記歩行者姿勢判別手段によれば、簡易な処理で歩行者の姿勢を容易且つ迅速に判別することができる。
【０００９】
更に、本発明の姿勢判別装置によれば、前記歩行者姿勢判別手段で、前記ランレングスデータの各ラインの中点の画素の座標で構成される点列データが算出され、点列データを近似する近似直線が算出される。このとき、算出された近似直線は、歩行者の体幹軸に相当するものである。そこで、前記歩行者姿勢判別手段により、前記近似直線に基づいて歩行者の姿勢を判別することで、歩行者の姿勢（歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢）を容易且つ迅速に判別することができる。
【００１０】
詳細には、本発明の姿勢判別装置において、前記歩行者姿勢判別手段は、前記近似直線と上下方向軸とのなす角度に基づいて、前記歩行者の姿勢を判別することができる。
【００１１】
すなわち、前記近似直線は、歩行者の体幹軸に相当するものであるので、前記近似直線と上下方向軸とのなす角度により、前記歩行者の体幹軸の傾きの方向や角度が判る。そして、このように判別された歩行者姿勢（歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢）により、例えば道路の横断等の歩行者の挙動を、事前に迅速に予測することができる。
【００１２】
特に、前記歩行者姿勢判別手段は、前記近似直線と上下方向軸とのなす角度が、歩行者の体幹軸がその進行方向に対して一般的に取り得る角度の範囲として予め定められる角度範囲にある場合には、前記歩行者の姿勢を道路上の車両が走行する車線に向かう前傾姿勢であると判定する。そして、音声又は表示で報知することにより、道路を横断しようとしている歩行者の存在を運転者に知らせることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の一実施形態を添付の図面を参照して説明する。図１は、本実施形態による姿勢判別装置の機能ブロック図であり、図２は、図１の姿勢判別装置の画像処理ユニットにおける全体的作動（姿勢判別処理）を示すフローチャートである。また、図３は、図２の姿勢判別処理における処理画像の例示図であり、図４は、図２の姿勢判別処理におけるランレングスデータを作成して対象物を抽出する処理に関する説明図であり、図５は、図２の姿勢判別処理における歩行者の姿勢を判別する処理に関する説明図である。
【００１４】
図１を参照して、本実施形態の姿勢判別装置は、ＣＰＵ（中央演算装置）を備えた電子ユニットである画像処理ユニット１を有する。画像処理ユニット１には、車両１０に搭載された赤外線カメラ２と、音声で警報を発するためのスピーカ３と、赤外線カメラ２を介して取得される画像を表示するための表示装置４とが接続されている。表示装置４は、例えば、車両１０のフロントウィンドウの運転者の前方視界を妨げない位置に画面が設けられて、運転者に情報を表示するＨＵＤ（ヘッドアップディスプレイ）等を備えている。
【００１５】
赤外線カメラ２は、遠赤外線を検出可能なカメラであり、対象物の温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなる（輝度が増加する）特性を有している。赤外線カメラ２は、車両１０の前部に、赤外線カメラ２の光軸が車両１０の前方に向くように配置されている。なお、赤外線カメラ２は、本発明の撮像手段に相当する。
【００１６】
画像処理ユニット１は、詳細の図示は省略するが、Ａ／Ｄ変換回路、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、画像メモリ等を含む電子回路により構成され、赤外線カメラ２の出力（アナログ信号）がＡ／Ｄ変換回路を介してデジタル信号に変換されて入力される。そして、画像処理ユニット１は、入力されたデータを基に、歩行者等の対象物を検出する処理や、その検出した対象物に関して所定要件が満たされるか否かを判定し、該要件が満たされる場合にスピーカ３や表示装置４を介して車両１０の運転者に警報を発する処理等を実行する。
【００１７】
より詳しくは、画像処理ユニット１は、その機能として、取得された画像から２値化領域を抽出する２値化処理手段５と、抽出された２値化領域のランレングスデータを作成するランレングスデータ作成手段６と、作成されたランレングスデータに基づいて車両１０の周辺に存在する対象物を抽出する対象物抽出手段７と、抽出された対象物のうちから歩行者を抽出する歩行者抽出手段８と、ランレングスデータに基づいて歩行者の姿勢を判別する歩行者姿勢判別手段９とを備えている。
【００１８】
２値化処理手段５は、赤外線カメラ２を介して取得した画像に２値化処理を施して、該画像内の画素の輝度値が所定閾値以上である２値化領域を抽出する。具体的には、２値化処理手段５は、赤外線カメラ２の出力信号（赤外線画像）をＡ／Ｄ変換して得られるグレースケール画像に対して、画素の輝度値が所定閾値より明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理を行う。
【００１９】
ランレングスデータ作成手段６は、２値化処理手段５により抽出された２値化領域のランレングスデータを作成する。ここで、作成されるランレングスデータは、２値化領域を１次元の連結画素であるラインの集合で表し、該２値化領域を構成する各ラインをその始点の座標と、始点から終点までの長さ（画素数）とで示したものである。
【００２０】
対象物抽出手段７は、ランレングスデータ作成手段６により作成されたランレングスデータに基づいて、道路の周辺に存在する対象物を抽出する。対象物を抽出する手法としては、例えば、ラベリング処理等が用いられる。このとき、抽出される対象物（２値化対象物）には、道路周辺の歩行者以外に、例えば、他車両、電柱や自動販売機等の人工構造物が含まれる。
【００２１】
歩行者抽出手段８は、対象物抽出手段７により抽出された対象物のうちから歩行者を抽出する。歩行者を抽出する手法としては、例えば、対象物の縦横比や、対象物の面積と該対象物の外接四角形の面積との比等に基づいて、対象物が歩行者であるか否かを判定する手法が用いられる。
【００２２】
歩行者姿勢判別手段９は、ランレングスデータ作成手段６により作成されたランレングスデータに基づいて、歩行者抽出手段８により抽出された歩行者の姿勢（歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢）を判別する。このとき、歩行者姿勢判別手段９は、ランレングスデータから、該ランレングスデータの各ラインの中点の画素の座標で構成される点列データを算出し、該算出された点列データを近似する近似直線を算出する。そして、歩行者姿勢判別手段９は、算出した近似直線と上下方向軸とのなす角度に基づいて、歩行者の体幹軸の傾きに関する姿勢（体幹軸の傾きの方向や角度）を判別する。
【００２３】
次に、本実施形態の姿勢判別装置の全体的な作動（姿勢判別処理）を、図２に示したフローチャートに従って説明する。なお、以下の説明では、車両１０の前方の左側に歩行者が存在し、車両１０の前方に他車両が存在しており、歩行者が道路を横断しようとしている場合を例にして説明する。
【００２４】
図２を参照して、まず、画像処理ユニット１は、赤外線カメラ２の出力信号である赤外線画像を取得して（ＳＴＥＰ００１）、Ａ／Ｄ変換し（ＳＴＥＰ００２）、グレースケール画像を画像メモリに格納する（ＳＴＥＰ００３）。次に、画像処理ユニット１は、グレースケール画像に対して、その画像信号を２値化する（ＳＴＥＰ００４）。すなわち、グレースケール画像の画素の輝度値が閾値Ｉthより明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理が行われる。閾値Ｉthは、実験的に予め決定される値である。
【００２５】
図３（ａ）に、赤外線カメラ２によって得られる画像を２値化した画像を例示する。図３（ａ）において、ハッチングを付した領域が黒であり、太い実線で囲まれた領域が白であることを示している。太い実線で囲まれた領域は、赤外線カメラ２から得られる画像において、輝度レベルが高く（高温で）、画面上に白色として表示される対象物の領域である。
【００２６】
次に、画像処理ユニット１は、２値化処理で「白」となった領域（２値化領域）からランレングスデータを作成する（ＳＴＥＰ００５）。ここで、図４（ａ）を参照して説明すると、図４（ａ）には、２値化領域が１次元の連結画素であるラインＬ１〜Ｌ８で表されている。ラインＬ１〜Ｌ８は、いずれもｙ方向（縦方向）には１画素の幅を有しており、実際にはｙ方向には隙間なく並んでいるが、説明のために離間して示している。また、ラインＬ１〜Ｌ８は、ｘ方向（横方向）にはそれぞれ２画素、２画素、３画素、８画素、７画素、８画素、８画素、８画素の長さを有している。ランレングスデータは、ラインＬ１〜Ｌ８を各ラインの始点（各ラインの左端の点）の座標と、始点から終点（各ラインの右端の点）までの長さ（画素数）とで示したものである。例えばラインＬ３は、（ｘ３，ｙ５），（ｘ４，ｙ５），（ｘ５，ｙ５）の３画素からなるので、ランレングスデータとしては、（ｘ３，ｙ５，３）となる。
【００２７】
次に、画像処理ユニット１は、作成されたランレングスデータに基づいて、対象物のラベリングをする（ＳＴＥＰ００６）ことにより、対象物を抽出する（ＳＴＥＰ００７）。すなわち、ランレングスデータで表されたラインのうち、ｙ方向に重なる部分のあるラインを１つの対象物とみなしてラベル（識別子）を付すことにより、画像内の連結した領域を対象物として抽出する。ここで、図４（ｂ）を参照して説明すると、図４（ａ）に示したラインＬ１〜Ｌ８のうち、ｙ方向に重なる部分のあるラインＬ１〜Ｌ３を１つの対象物１とみなし、ラインＬ４〜Ｌ８を１つの対象物２とみなし、ランレングスデータに対象物ラベル１，２が付加される。これにより、２値化領域がそれぞれ対象物１，２として抽出される。
【００２８】
上述のＳＴＥＰ００５〜００７の処理により、図３（ａ）に示す２値化領域が、図３（ｂ）に例示するように、対象物（２値化対象物）Ｔ１〜Ｔ６として抽出される。このとき、例えばラベルＴ１の対象物は、ｎ個のランレングスデータＬ１〜Ｌｎで示される。なお、図３（ｂ）の例では、対象物Ｔ１は、車両１０の前方の左側に存在する歩行者に対応する２値化対象物であり、対象物Ｔ２〜Ｔ６は、車両１０の前方に存在する他車両に対応する２値化対象物である。
【００２９】
次に、画像処理ユニット１は、抽出された対象物の面積ＳＡと、対象物の外接四角形の面積ＳＢと、対象物の縦横比ＡＳＰＥＣＴとを算出する（ＳＴＥＰ００８）。具体的には、対象物Ｔ１の面積ＳＡは、各ランレングスデータＬｉ（ｉ＝１，．．．，ｎ）で示されるラインの長さを、対象物Ｔ１のｎ個のランレングスデータについて積算することにより算出する。また、対象物Ｔ１の縦横比ＡＳＰＥＣＴは、対象物Ｔ１の外接四角形の縦方向の長さＤｙと横方向の長さＤｘとの比Ｄｙ／Ｄｘとして算出する。
【００３０】
次に、画像処理ユニット１は、抽出された対象物のうちから歩行者を抽出する（ＳＴＥＰ００９）。このとき、対象物の縦横比ＡＳＰＥＣＴと、対象物の面積と該対象物の外接四角形の面積との比ＳＡ／ＳＢとが、所定範囲にある場合に、対象物が歩行者であると判定され、該対象物が歩行者として抽出される。なお、前記所定範囲は、対象物が歩行者の上半身や全身であるときに取り得る値の範囲として予め定められる範囲である。これにより、図３（ｂ）に例示するように、対象物Ｔ１〜Ｔ６のうちから、枠Ｒ１で囲われた対象物Ｔ１が歩行者として抽出される。
【００３１】
次に、ＳＴＥＰ０１０〜０１３で、抽出された歩行者Ｔ１の姿勢を判別する処理が行われる。以下では、図５（ａ）（ｂ）を参照して説明する。図５（ａ）（ｂ）には、それぞれ、図３（ｂ）に例示した枠Ｒ１で囲まれた領域（歩行者Ｔ１が含まれる）が示されている。
【００３２】
まず、ＳＴＥＰ０１０で、画像処理ユニット１は、抽出された歩行者Ｔ１のランレングスデータＬ１〜Ｌｎから、各ランレングスデータＬｉで示されるラインの中点の画素の座標で構成される点列データＰ_T1を算出する。
図５（ａ）において、歩行者Ｔ１として抽出された対象物に相当する２値化領域は、図示のように、ｎ個のランレングスデータＬ１〜Ｌｎで表される。これらのランレングスデータＬ１〜Ｌｎの各々の中点Ｍ１〜Ｍｎは、図５（ｂ）に示すようになる。そして、点列データＰ_T1は、中点Ｍ１〜Ｍｎの座標データ｛（Ｘ１,Ｙ１），（Ｘ２,Ｙ２），．．．，（Ｘｎ,Ｙｎ）｝で構成される。
なお、図５（ｂ）において、座標軸Ｘ，Ｙは図示のように設定されている。ここで、Ｘ軸は車両１０の左右方向に平行な軸であり、Ｙ軸は上下方向軸である。
【００３３】
次に、ＳＴＥＰ０１１で、画像処理ユニット１は、算出された点列データＰ_T1を近似する近似直線Ｓ１を算出する。このとき、近似法としては、最小二乗法を用いる。これにより、図５（ｂ）に示したように、近似直線Ｓ１＝ａＸ＋ｂが算出される。この近似直線Ｓ１は、歩行者Ｔ１の体幹軸に相当するものである。次に、ＳＴＥＰ０１２で、図５（ｂ）に示したように、近似直線Ｓ１と上下方向軸Ｙとのなす角度θ＝tan-1ａが算出される。
【００３４】
次に、ＳＴＥＰ０１３で、画像処理ユニット１は、角度θに基づいて歩行者Ｔ１の体幹軸の傾きに関する姿勢（体幹軸の傾きの方向や角度）を判別する。具体的には、本実施形態では、歩行者Ｔ１の姿勢が、その体幹軸を車両１０の走行する車線の中心側へ前傾させた姿勢であるか否かが判別される。なお、本実施形態では、角度θは、上下方向軸Ｙ方向を０度とし、上下方向軸Ｙから車両１０の走行する車線の中心側へ向かう方向を正（図５（ｂ）に示した例では時計回りを正）とするように設定されている。このとき、角度θが閾値θ１以上で閾値θ２以下（０＜θ１＜θ２）の場合に、車両１０の走行する車線に向かう前傾姿勢であると判別する。なお、閾値θ１，θ２は、歩行者が移動を開始するときや車道に飛び出してくるようなときに、その体幹軸が進行方向に対して一般的に取り得る角度の範囲を示す値として予め定められる値である。図５（ｂ）の例では、θ１≦θ≦θ２となり、歩行者Ｔ１が車両１０の走行する車線に向かう前傾姿勢であると判別される。これにより、歩行者Ｔ１が道路を横断しようとしていることが予測される。
【００３５】
以上が、本実施形態の姿勢判別装置における姿勢判別処理である。これにより、車両１０の周辺の赤外線画像から、簡易な処理で歩行者Ｔ１の姿勢（歩行者Ｔ１の体幹軸の傾きに関する姿勢）を容易且つ迅速に判別することができる。よって、歩行者Ｔ１の姿勢の判別結果に基づいて、道路の横断等の歩行者Ｔ１の挙動が事前に迅速に予測される。
【００３６】
そして、本実施形態においては、歩行者Ｔ１の姿勢の判別結果に基づいて、運転者への情報提示を行う。このとき、例えば、歩行者Ｔ１が車両１０の走行する車線に向かう前傾姿勢である場合には、歩行者Ｔ１が道路を横断しようとしていることが予測されることから、車両１０の運転者に対し、スピーカ３を介して音声による警報を発するか、或いは、表示装置４に赤外線カメラ２により得られる画像を出力し、画像上で抽出された歩行者Ｔ１を強調して表示する。
【００３７】
なお、本実施形態では、前述したように、画像処理ユニット１が、その機能として、本発明の２値化処理手段５と、ランレングスデータ作成手段６と、対象物抽出手段７と、歩行者抽出手段８と、歩行者姿勢判別手段９とを含んでいる。より具体的には、図２のＳＴＥＰ００４が２値化処理手段５に相当し、図２のＳＴＥＰ００５がランレングスデータ作成手段６に相当し、図２のＳＴＥＰ００６〜００７が対象物抽出手段７に相当し、図２のＳＴＥＰ００８〜００９が歩行者抽出手段８に相当し、図２のＳＴＥＰ０１０〜０１３が歩行者姿勢判別手段９に相当する。
【００３８】
また、本実施形態では、車両１０に搭載された赤外線カメラは１つとしたが、他の実施形態として、車両１０に搭載された赤外線カメラを複数として、該複数の赤外線カメラのうちのいずれか１つから得られた画像を用いて姿勢判別処理を行うものとしてもよい。例えば、車両１０には、２つの赤外線カメラ（いわゆるステレオカメラを構成する）が搭載され、該２つの赤外線カメラのうちのいずれか１つから得られた画像（例えば基準画像）を用いて姿勢判別処理が行われる。
【００３９】
また、本実施形態では、赤外線カメラ２は車両１０に搭載されて車両１０の前方の道路を撮像するものとしたが、他の実施形態として、例えば道路周辺の構造物等に取り付けられて道路を撮像するものとしてもよい。
【００４０】
また、本実施形態では、撮像手段として赤外線カメラを使用したが、他の実施形態として、例えば通常の可視光線のみ検出可能なＣＣＤカメラ等を使用してもよい。ただし、赤外線カメラを用いることにより、歩行者や他車両等の抽出処理を簡略化することができ、演算装置の演算能力が比較的低いものでも実現可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の姿勢判別装置の機能ブロック図。
【図２】図１の姿勢判別装置の画像処理ユニットにおける姿勢判別処理を示すフローチャート。
【図３】図２の姿勢判別処理における処理画像の例示図。
【図４】図２の姿勢判別処理におけるランレングスデータを作成して対象物を抽出する処理に関する説明図。
【図５】図２の姿勢判別処理における歩行者の姿勢を判別する処理に関する説明図。
【符号の説明】
【００４２】
２…赤外線カメラ（撮像手段）、５…２値化処理手段、６…ランレングスデータ作成手段、７…対象物抽出手段、８…歩行者抽出手段、９…歩行者姿勢判別手段。
【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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