(57)【要約】【課題】歩行者が存在または出て来る可能性のある領域を検出してその方向を照明する車両用照明装置を提供する。【解決手段】本発明の車両用照明装置は、車両周辺の熱画像を取得する赤外線カメラ１１と、得された熱画像から画像中の特徴量を抽出する特徴量抽出部１３１と、抽出された特徴量の分布を求める特徴量分布算出部１３２と、求められた特徴量の分布から歩行者などの移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する移動物体存在可能性領域抽出部１３３とを備えて、移動物体が存在または出現する可能性がある領域に向けてサイト照明部から光をその方向へ照射す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】
車両周辺の熱画像を取得する熱画像取得手段と、
前記熱画像取得手段により取得された前記熱画像から画像中の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量の分布を求める特徴量分布算出手段と、
前記特徴量分布算出手段により求められた前記特徴量の前記分布から移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する移動物体存在可能性領域抽出手段と、
前移動物体存在可能性抽出手段により抽出された前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域に向けて光を照射する光照射手段と、
を有することを特徴とする車両用照明装置。
【請求項２】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、路面領域を抽出する路面領域抽出手段を有することを特徴とする請求項１に記載の車両用照明装置。
【請求項３】
前記路面領域抽出手段は、前記熱画像取得手段により取得された前記熱画像から前記路面領域を抽出することを特徴とする請求項２に記載の車両用照明装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出手段は、周囲画素との輝度変化が大きい画素を特徴点として抽出するとともに、所定の温度帯に属する領域を抽出し、
前記特徴量分布算出手段は、前記特徴点の個数、密度、強度、距離のうちいずれか一つ以上から前記特徴点の前記分布を算出し、前記所定の温度帯に属する領域内部の温度分布と面積を算出し、
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記特徴量分布算出手段により得られた前記特徴点の前記分布と前記所定の温度帯に属する領域内部の温度分布を参照し、前記移動物体が存在する可能性が高い領域を抽出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項５】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記特徴量分布算出手段により算出される前記特徴点の密度が高い領域と、所定の温度でかつ所定の面積を持つ領域が、同一の領域であるかを判別し、
前記判別された前記特徴点の密度が高く、歩行者相当の温度を持つ領域が前記路面領域から１．８〜２ｍの高さである場合に前記温度領域を自動販売機と推定することを特徴とする請求項２〜４のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項６】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記歩行者相当温度以上の温度を持ち、かつ、前記特徴量分布算出手段により算出される特徴点の密度が高い領域のうち、路面領域から１ｍ程度以下の高さの位置に、歩行者より高い温度領域を有していることが算出された場合に当該温度領域を駐車車両であると推定することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項７】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、歩行者相当温度以上の温度を持ち、かつ、前記特徴量分布算出手段により算出される前記特徴点の密度が高い領域のうち、前記路面領域から１〜１．５ｍの高さである場合に当該温度領域を駐車車両であると推定することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項８】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、所定の温度で所定の面積を持つ領域の温度分布が、雰囲気温度とほぼ同等であり、かつ、所定の温度を持つ領域内部の特徴点の密度が一様となる領域で、路面領域からの高さが１ｍより低い場合に当該温度領域を植え込みと推定することを特徴とする請求項２〜７のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項９】
前記特徴量抽出手段は、さらに前記熱画像取得手段により取得された熱画像から直線エッジを抽出し、
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記所定の温度で所定の面積を持つ領域の温度分布が、雰囲気温度より低温に計測され、かつ、抽出された前記直線エッジが領域の周囲に存在する領域を抽出して、前記直線エッジを周囲に有する温度領域が、路面領域からの高さが１〜１．５ｍのである場合に当該温度領域を道路上の看板と推定することを特徴とする請求項２〜８のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項１０】
前記特徴量抽出手段は、さらに前記熱画像取得手段により取得された熱画像から縦エッジを抽出し、
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記移動物体存在可能性領域として、所定の温度で所定の面積を持つ領域内部の温度分布の均一性が高い領域の端が、前記縦エッジとなる領域を抽出することを特徴とする請求項２〜９のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項１１】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、抽出された前記縦エッジとなる領域のアスペクト比が所定値以上の縦長である場合、当該領域は電柱および街路樹であると推定することを特徴とする請求項１０に記載の車両用照明装置。
【請求項１２】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、抽出された前記縦エッジとなる領域が、路面領域から２ｍ以上の高さまで連続的に存在している場合、当該領域を電柱または街路樹であると推定することを特徴とする請求項１０または１１に記載の車両用照明装置。
【請求項１３】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、抽出された前記縦エッジとなる領域が、前記路面領域抽出手段により抽出された前記路面領域の端に接して存在している場合、その領域を建造物であると判断し、当該領域の端で縦エッジが抽出されている部位の周辺を建造物の端であると推定し、
建造物の端がある場合に建造物が複数存在するものとして、複数の前記建造物の端と前記路面領域の形状からそれぞれの建造物間の距離を推定し、
当該推定された建造物間の距離が所定の範囲内であった場合に、建造物の間を移動物体が出現する可能性が高い領域とすることを特徴とする請求項１０〜１２のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項１４】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記推定された建造物間の距離が１〜２ｍの幅であった場合、建造物の出入口であるとし、前記移動物体の出現可能性が高い領域とすることを特徴とする請求項１３に記載の車両用照明装置。
【請求項１５】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記推定された建造物間の距離が３ｍ以上の幅であった場合、道路の交差点であるとして、前記移動物体の出現可能性が高い領域とすることを特徴とする請求項１３に記載の車両用照明装置。
【請求項１６】
前記移動物体存在可能性領域抽出手段は、前記縦エッジを含む領域が、前記縦エッジが計測されている以外の部分にも直線エッジを保有するかを検出し、
検出された領域のうち、前記縦エッジ領域の上部を含めて周囲がすべて直線エッジで構成された場合は、その領域がガラス面であるとし、ガラス面の周辺に店舗があると推定することを特徴とする請求項１０〜１５のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項１７】
前記光照射手段は、前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域に向けて光を照射した後、一定時間経過度に前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域への照明を停止することを特徴とする請求項１〜１６のいずれか一項に記載の車両用照明装置。
【請求項１８】
車両周辺の熱画像を取得する段階と、
前記熱画像から画像中の特徴量を抽出する段階と、
前記特徴量の分布を求める段階と、
前記特徴量の前記分布から移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階と、
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域に向けて光を照射する段階と、
を有することを特徴とする照明方法。
【請求項１９】
さらに路面領域を抽出する段階を有することを特徴とする請求項１８に記載の照明方法。
【請求項２０】
前記路面領域を抽出する段階は、前記熱画像から前記路面領域を抽出することを特徴とする請求項１９に記載の照明方法。
【請求項２１】
前記特徴量を抽出する段階は、周囲画素との輝度変化が大きい画素を特徴点として抽出するとともに、所定の温度帯に属する領域を抽出し、
前記特徴量の前記分布を求める段階は、前記特徴点の個数、密度、強度、距離のうちいずれか一つ以上から特徴点分布を算出し、前記所定の温度帯に属する領域内部の温度分布と面積を算出し、
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階は、前記特徴点の前記分布と前記温度領域分布を参照し、前記移動物体が存在する可能性が高い領域を抽出することを特徴とする請求項１９〜２０のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２２】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記特徴点の密度が高い領域と、所定の温度でかつ所定の面積を持つ領域が、同一の領域であるかを判別し、
前記判別された前記特徴点の出現密度が高く、歩行者相当の温度を持つ領域が前記路面領域から１．８〜２ｍの高さである場合に前記温度領域を自動販売機と推定することを特徴とする請求項１９〜２１のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２３】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記歩行者相当温度以上の温度を持ち、かつ、特徴点の密度の高い領域のうち、路面領域から１ｍ程度以下の高さの位置に、歩行者より高い温度領域を有していることが算出された場合に当該温度領域を駐車車両であると推定することを特徴とする請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２４】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
歩行者相当温度以上の温度を持ち、かつ、前記特徴点の密度の高い領域のうち、前記路面領域から１〜１．５ｍの高さである場合に当該温度領域を駐車車両であると推定することを特徴とする請求項１９〜２２のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２５】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
所定の温度で所定の面積を持つ領域の温度分布が、雰囲気温度とほぼ同等であり、かつ、所定の温度を持つ領域内部の特徴点の密度が一様となる領域で、路面領域からの高さが１ｍより低い場合に当該温度領域を植え込みと推定することを特徴とする請求項１９〜２４のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２６】
さらに熱画像から直線エッジを抽出する段階を有し、
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記所定の温度で所定の面積を持つ領域の温度分布が、雰囲気温度より低温に計測され、かつ、抽出された前記直線エッジが領域の周囲に存在する領域を抽出して、前記直線エッジを周囲に有する温度領域が、路面領域からの高さが１〜１．５ｍのである場合に当該温度領域を道路上の看板と推定することを特徴とする請求項１９〜２５のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２７】
さらに熱画像から縦エッジを抽出する段階を有し、
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、所定の温度で所定の面積を持つ領域内部の温度分布の均一性が高い領域の端が、前記縦エッジとなる領域を抽出することを特徴とする請求項１９〜２５のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項２８】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記所定の温度で所定の面積を持つ領域内部の温度分布の均一性が高い領域の端が、前記縦エッジとなる領域として抽出された縦エッジとなる領域のアスペクト比が所定値以上の縦長である場合、当該領域は電柱および街路樹であると推定することを特徴とする請求項２７に記載の照明方法。
【請求項２９】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記所定の温度で所定の面積を持つ領域内部の温度分布の均一性が高い領域の端が、前記縦エッジとなる領域として抽出された縦エッジとなる領域が、路面領域から２ｍ以上の高さまで連続的に存在している場合、当該領域を電柱または街路樹であると推定することを特徴とする請求項２７または２８に記載の照明方法。
【請求項３０】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記所定の温度で所定の面積を持つ領域内部の温度分布の均一性が高い領域の端が、前記縦エッジとなる領域として抽出された縦エッジとなる領域が、前記路面領域の端に接して存在している場合、その領域を建造物であると判断し、当該領域の端で縦エッジが抽出されている部位の周辺を建造物の端であると推定し、
推定された建造物が複数存在し、かつ複数の建造物の端と、前記路面領域抽出手段により抽出された前記路面領域の形状から、それぞれの建造物間の距離を推定し、
当該推定された建造物間の距離が所定の範囲内であった場合に、建造物の間を移動物体が出現する可能性が高い領域とすることを特徴とする請求項２７〜２９のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項３１】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記推定された建造物間の距離が１〜２ｍの幅であった場合、建造物の出入口であるとし、前記移動物体の出現可能性が高い領域とすることを特徴とする請求項３０に記載の照明方法。
【請求項３２】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記推定された建造物間の距離が３ｍ以上の幅であった場合、道路の交差点であるとして、前記移動物体の出現可能性が高い領域とすることを特徴とする請求項３０に記載の照明方法。
【請求項３３】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階においては、
前記所定の温度で所定の面積を持つ領域内部の温度分布の均一性が高い領域の端が、前記縦エッジとなる領域として抽出された縦エッジとなる領域が、前記縦エッジが計測されている以外の部分にも直線エッジを保有するかを検出し、
検出された領域のうち、前記縦エッジ領域の上部を含めて周囲がすべて直線エッジで構成された場合は、その領域がガラス面であるとし、ガラス面の周辺に店舗があると推定することを特徴とする請求項２７〜３２のいずれか一項に記載の照明方法。
【請求項３４】
前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域に向けて光を照射する段階の後、一定時間経過度に前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域への照明を停止する段階を有することを特徴とする請求項１８〜３３のいずれか一項に記載の照明方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両用の照明装置および照明方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より車両前照灯による光の照射方向を変更する装置としては、例えば、道路の幅情報を取得し、取得した道路幅、車両の操舵、情報などから前照灯の照射方向や、照明の照射幅（配光パターン）を変更して照明する範囲を制御する技術が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、車両前照灯の照射方向を変更する他の従来技術としては、車両の走行地域（高速道路、一般道、市街地）を判断し、それに応じた照射領域とグレア量を制御する技術が知られている（特許文献２参照）。
【０００４】
また、車両走行中において、歩行者などの存在を運転者に知らせるための技術として、赤外線画像を用いて歩行者を検出し、その結果をヘッドアップディスプレーに表示するとともに警告音を鳴らすようにした技術が知られている（特許文献３参照）。
【特許文献１】特開平８−２０７６５６号公報
【特許文献２】特開２００２−２５４９８０号公報
【特許文献３】特開２００４−３０３２１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、前照灯の照射方向や照明する範囲を変更する技術は、いずれも路面状況や周囲の環境に合わせて照明する方向やその範囲を変更しているにすぎないため、運転者への注意喚起を行うことは困難であった。
【０００６】
一方、赤外線画像から歩行者を検出して、それを運転者に知らせる技術では、運転者への注意喚起はできるものの、実視野での検出結果の確認ができない。このため、運転者が視線を移動し、ヘッドアップディスプレーへの出力結果を確認し、その上で、実視野での状況判断をしなければならず、運転者への負担が大きい構成となっていた。また、歩行者を検出したときのみに結果が出力される構成であるため、歩行者と車両が近づく直前まで警告音や、ヘッドアップディスプレーへの出力がなされず、道路上の構造物の後ろに歩行者が存在する場合には、対応ができないという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するため、本発明の車両用照明装置は、車両周辺の熱画像を取得する熱画像取得手段と、前記熱画像取得手段により取得された前記熱画像から画像中の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段により抽出された前記特徴量の分布を求める特徴量分布算出手段と、前記特徴量分布算出手段により求められた前記特徴量の前記分布から移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する移動物体存在可能性領域抽出手段と、前移動物体存在可能性抽出手段により抽出された前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域に向けて光を照射する光照射手段と、を有することを要旨とする。
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の照明方法は、車両周辺の熱画像を取得する段階と、前記熱画像から画像中の特徴量を抽出する段階と、前記特徴量の分布を求める段階と、前記特徴量の前記分布から移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を抽出する段階と、前記移動物体が存在または出現する可能性が高い領域に向けて光を照射する段階と、を有することを要旨とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、移動物体が存在する可能性が高い領域、もしくは移動物体が出現する可能性が高い領域を検出し、その領域に光を照射することとしたので、運転者が実際に見ている視界内で、運転上障害となり得る物体が出現する可能性がある領域を運転者に知らせることが可能となり、夜間の視界に対する利便性の向上を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明に係わる車両用照明装置及び照明方法の実施例について図面を参照しながら説明する。
【実施例１】
【００１１】
図１は、実施例１に係わる車両用照明装置の構成を示すブロック図である。本実施例における車両用照明装置１は、熱画像を取得する赤外線カメラ１１（熱画像取得手段）と、取得された画像および演算結果を記憶する記憶部１２と、画像から移動物体が出現する可能性がある領域を抽出するための演算部１３と、対象領域に前照灯（ライト）からの光を照射するライト照射部１４（光照射手段）とを備えている。
【００１２】
赤外線カメラ１１は、自車両周辺（少なくとも自車両前方の範囲）の熱データを有する熱画像を取得する。取得した熱画像は記憶部１２内の画像メモリ１２１へと転送されて記憶される。
【００１３】
演算部１３は、画像メモリ１２１に記憶された情報を基に演算を行い、自車両前方などにおいて、移動物体が出現する可能性のある領域を抽出するための処理を実行する。
【００１４】
図２は赤外線カメラ１１の設置の様子を示す説明図であり、（ａ）は車両横方向から見たときの設置状態を示し、（ｂ）は車両上方から見たときの設置状態を示す。
【００１５】
同図に示すように、赤外線カメラ１１は、車両のグリル部に設置されている。この位置は、車両前方の画像を熱データが含まれた形式で取得することができるように配置されたものである。したがって、赤外線カメラ１１の設置位置および撮影方向は、図２に示すような位置に限定されるものではなく、車両前方の画像を熱データが含まれた形式で取得することができれば、他の設置位置および撮影方向であってもよい。
【００１６】
ここで、赤外線カメラ１１が取得する画像例について説明する。図５は赤外線カメラ１１が取得する画像例を説明する説明図である。
【００１７】
同図に示すように、本実施例に係る赤外線カメラ１１は車両前方方向を撮影し、例えば、人物Ｇ１、電柱Ｇ２、先行車Ｇ３、自動販売機Ｇ４、街路樹Ｇ５および道路等を含む熱画像を取得する。この熱画像は、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および熱データが含まれる。
【００１８】
再度、図１を参照する。記憶部１２は、上記のように画像を記憶する画像メモリ１２１のほか、演算結果の記憶やワークエリアとして提供される演算メモリ部１２２を備えている。
【００１９】
また、演算部１３は、特徴量抽出部１３１（特徴量抽出手段）と、特徴量分布算出部１３２（特徴量分布算出手段）と、移動物体存在可能性領域抽出部１３３（移動物体存在可能性領域抽出手段）とを備えている。
【００２０】
なお、このように構成された演算部１３および記憶部１２の機能は、いわゆるコンピュータにより実現され、本発明による照明方法の手順を実施するためのプログラムをコンピュータが実行することで、各部の機能が達成されているものである。ただし、各部の機能を達成するためのコンピュータは、必ずしも一つではなく、例えば、複数のマイクロコンピュータなどが分担して処理してもよい。
【００２１】
画像メモリ１２１は、赤外線カメラ１１から取得した熱画像のデータを時系列に保存していく。すなわち、画像メモリ１２１は、図５に示したような熱画像を、各画素の座標データおよび熱データを含んで記憶していく。
【００２２】
特徴量抽出部１３１は、赤外線カメラ１１により取得された熱画像の熱データから、周囲画素との輝度変化が大きい画素を特徴点として抽出するとともに、所定の温度帯に属する領域を抽出する。
【００２３】
特徴量分布算出部１３２では、特徴量抽出部１３１によって抽出された特徴点の情報から特徴点の個数、密度、強度、距離のうちいずれか一つ以上から特徴点分布を算出し、特徴量抽出部１３１によって得られた所定の温度帯に属する領域内部の温度分布と面積を算出する。
【００２４】
移動物体存在可能性領域抽出部１３３では、特徴量分布算出部１３２で算出された特徴点の分布状況から移動物体が出現する可能性が高い領域を抽出する。
【００２５】
また、移動物体存在可能性領域抽出部１３３は、熱画像から路面領域の抽出も行っている。したがって、ここでは移動物体存在可能性領域抽出部１３３は路面領域抽出手段としての機能も備える。
【００２６】
ライト照射部１４は、移動物体存在可能性領域抽出部１３３で抽出された領域に向けて光を照射する。利用するライトは、例えばＡＦＳ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｆｒｏｎｔｌｉｇｈｔｉｎｇ  Ｓｙｓｙｔｅｍ）と呼ばれる可動ライトを用いる。ＡＦＳは、モータによって光軸を動かし、例えば操舵角などに応じて光の商社方向が可能となっている。ここでは、この機能を利用して移動物体存在可能性領域抽出部１３３が抽出した領域に光が照射されるようにＡＦＳの光の照射方向を変更するようにしている。
【００２７】
このＡＦＳは、通常は車両の前照灯付近に装備されるが、照明する方向を変更可能なライトを車両のフロントグリルやトップ前位置などに取り付け、車両前方を照射できるようにしてもよい。
【００２８】
次に、このように構成された車両用照明装置１による作用を説明する
図３は、車両用照明装置による照明処理の手順を示すフローチャートである。また、図５〜１２は、特徴量抽出を説明する説明図である。
【００２９】
まず、演算部１３が赤外線カメラ１１によって撮像を指令し、赤外線カメラ１１により図５に示すようなシーンの熱画像を取得して、画像メモリ１２１に記憶させる（ステップＳ１）。図５では、上述したような様々な物体Ｇ１〜５が写っている。
【００３０】
次に、演算部１３は、画像メモリ１２１に一旦記憶させた熱画像から特徴点の抽出を行う（ステップＳ２）。
【００３１】
特徴点の抽出は特徴量抽出部１３１によって行われる。特徴点としては、例えば画像領域の角を特徴点として抽出する。そのための手法としては、例えば画像処理で用いられているコーナーフィルタと呼ばれる方法を利用することができる。具体的には、例えば、Ｊｉａｎｂｏ  Ｓｈｉ，  Ｃａｒｌｏ  Ｔｏｍａｓｉ，“Ｇｏｏｄ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｔｏ  Ｔｒａｃｋ”，  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  （ＣＶＰＲ＿９４）  ｐｐ．５９３−６００に開示されている手法を用いることができる。
【００３２】
この文献の中には、トラッキングを行うのに適している画素を画像中から抽出する手法が述べられている。本実施例では、取り出されるのは撮像された物体領域の角である。よって、特徴点は上記文献で提案されているような手法を用いることで抽出することが可能となる。もちろん、これ以外のコーナー検出アルゴリズムを利用しても構わない。また、ここでは特徴点の例を述べたが、それ以外にも熱画像から得られるエッジの一部（例えば、直線要素を持たないエッジ部）を用いるようにしても構わない。
【００３３】
図５のような画像から特徴点を抽出した結果を図６に示す。
【００３４】
特徴点は図６のＨ１で示したように、複数の丸のような出力結果として得られる。このようにして得られた特徴点は、路面領域など画像中で温度変化が連続的に現れる領域には出現しない。一方、温度変化が密であったり、面構成が一様でなく赤外線の放射方向が一様ではならなかったりなどの理由によって、熱画像上では輝度値変化が現れやすい障害物が存在する領域などに多く出現する。このように、画像中で輝度変化が大きい画素である特徴点を用いることで、季節変動による気温の変化から熱画像が受ける影響を小さくすることが可能となる。
【００３５】
また、この特徴点抽出の過程で、特徴点の強度も合わせて算出しておくことが望ましい。
【００３６】
図７（ａ）、（ｂ）は、特徴点の強度を説明する説明図である。
【００３７】
特徴点の強度は、図７に示すように、対象となる特徴点である画素と、その周囲との輝度差により定義する。例えば、図７（ａ）のｉ１と図７（ｂ）のｉ２とを比較した場合、ｉ１の方が周囲画素との輝度差が大きいため、ｉ２と比較してより強い特徴点となる。
【００３８】
続いて演算部１３は、特徴点の密度を算出する（ステップＳ３）。特徴点の密度算出は、特徴量分布算出部１３２が行う。
【００３９】
特徴点の密度を算出するには、図６のＨ２に示されるように、画像全体を複数の短冊状の領域に分割し、それぞれの短冊領域に存在する特徴点の数を計算し、点数が高い領域は特徴点の密度が高い領域として算出する。このとき、特徴点の強度に応じて密度計算時に重み付けを行って、それぞれの短冊領域の密度を算出してもよい。
【００４０】
続いて演算部１３は、所定の温度帯を持つ領域（所定温度帯領域と称する）の抽出を行う（ステップＳ４）。この所定温度帯領域の抽出も特徴量分布算出部１３２が行う。
【００４１】
所定温度帯領域の抽出は、例えば、図５のシーンに対して、歩行者相当の温度を持つ領域を所定温度帯領域として抽出する。図８は、このような所定温度帯領域の抽出を説明するための説明図である。
【００４２】
図８に示すように、ここではさまざまな物体（図５参照）が、歩行者相当の温度を持つ領域Ｊ１〜５として抽出されている。
【００４３】
続いて演算部１３は、得られたそれぞれの領域に対して、領域内部の温度分布を算出する（ステップＳ５）。温度分布の算出も特徴量分布算出部１３２が行う。
【００４４】
温度分布の算出は、図８に示した抽出された領域Ｊ１〜Ｊ５のそれぞれについて領域の面積と温度分布を算出し、内部温度分布の均一性などを算出する。また、この段階で、領域の面積が所定値以下、または、所定値以上となる領域は排除する。
【００４５】
続いて演算部１３は、ステップＳ３で算出された特徴点の密度と、ステップＳ４で抽出された所定温度帯領域とを比較し、それぞれの領域が持つ特徴点の密度を算出し、画像内において障害物が存在、または出現する可能性が高い領域を算出する（ステップＳ６）。この処理は、移動物体存在可能性領域抽出部１３３が行う。
【００４６】
具体的には、図６のＨ３で示した特徴点の密度が高い２つの矩形領域は、歩行者相当温度を持つ領域である。したがって、図８のＪ１とＪ４に相当する。ここで、Ｊ１は歩行者に相当する領域であり、Ｊ４は自動販売機に相当する領域となっている。このように、ある温度帯を持つ領域が同時に、特徴点の密度の高い領域を持つ場合は、その領域が道路上に存在する障害物であったり、障害物となり得る歩行者が存在する可能性が高かったりする。よって、その領域を障害物が存在、または出現する可能性が高い領域であるとする。
【００４７】
また、予め道路の路面領域を抽出しておけば、その路面領域の形状と、障害物が存在、または出現する可能性が高い領域とを比較することで、路面領域の内部に抽出された領域は、障害物である可能性が高いと判断できる。
【００４８】
また、このように路面領域を抽出することで、道路の端に接して抽出されている特徴点の領域は、道路領域に面して存在する構造物と考えられる。したがって路面領域の形状を利用し、検出された障害物が出現する可能性が高い領域までの自車両からの距離など、位置関係を推定することが可能になり、領域の検出性能を向上させることが可能となる。
【００４９】
路面領域の抽出は、例えば、路面上の車道域を示す路側帯線（道路上の白実線）を画像として認識することにより行うことができる。このためには、別途動画像カメラ（赤外線カメラ１１ではない）と画像認識装置を必要とする。この場合、これらが路面領域抽出手段となり、本車両用照明装置とは別に存在することになる。したがって、別途必要とされる路面領域抽出手段から路面領域の情報をもらうことになる。
【００５０】
しかし、これでは装置構成が大きくなりまたコストアップにもつながるので、本実施例では赤外線カメラ１１によって得られた熱画像を利用して路面領域を抽出している。それには、まず熱画像中から直線成分をもつエッジを抽出する。熱画像では、道路の縁石などは路面よりも高温で計測される。この縁石と路面との境界（又は、路面口領域と、建物等の構造物）は、一般的に直線成分を持つエッジにて構成される。このエッジをＨｏｕｇｈ変換等の直線エッジ抽出手法により抽出することで、路面領域と、それ以外の領域を分離することが可能となる。これは、物体から放出される遠赤外線は、計測する角度（放射角）によって、同一の温度でも違う温度で計測されることにより実現ができる。
【００５１】
また、直線成分を持つエッジを抽出する際には、エッジの角度を制限（例えば、時計で１２時の位置を０°として、０±１０°は、電柱などが持つ縦エッジとして使わない。道路上の停止線など抽出してしまう可能性を排除するため、水平０°±５°のエッジは使わない）することで、計算量の削減を行うことが可能となる。
【００５２】
このように路面領域の抽出を赤外線カメラ１１によって取得した熱画像により実現させることで、赤外線カメラ１１のほかに別途動画像カメラなどを設置する必要がなく、安価にシステムを提供することが可能となる。
【００５３】
そして、演算部１３は、ステップＳ６の手順で得られた障害物が存在、または人が出現する可能性が高い領域へライト照射部１４からの光を照射するように光の照射方向を変更し、光を照射する（ステップＳ７）。
【００５４】
これにより、最終的に人などの移動物体が存在または人が出現する可能性が高い領域の視認性を向上させることができる。
【００５５】
なお、光の照射方向を変更した後は、次に照明する領域が検出されるまでそのまま方向を照明しているのではなく、一定時間経過後は照明を消灯するか、前方まっすぐ前の方向に変更して、移動物体が存在または出現する可能性が高い領域への照明を停止することが好ましい。これは、ある程度の時間照明を向けて移動物体が存在または出現する可能性が高い領域を照らし出せば、その領域に対する運転者への注意喚起は十分なため、いつまでも同じところを照明している必要性はないからである。
【００５６】
例えば、車両が路地を時速２０ｋｍ／ｈ前後で走行している場合を考える。赤外線カメラの画角の関係から、車両前方の歩行者の検出可能距離が１０ｍ以上であった場合、歩行者が近づいて検出できなくなってから、車両が実際に歩行者位置まで到達するのに１５ｍ前後走行する。これを時間に換算すると３秒程度となる。したがって、この時間を基準として、歩行者を検出しなくなってから３秒程度の後には消灯することが好ましい。
【００５７】
以下、さまざまな障害物などの推定方法について説明する。
【００５８】
まず、自動販売機か否か判断は、路面領域の形状と温度分布域の高さから判定することができる。自動販売機の高さは日本自動販売機工業会で、１８３０ｍｍと２００７ｍｍを基準とすると規定されている。したがって、選択された領域の高さが１．８ｍから２ｍ程度であると推定できる場合、その領域を自動販売機であると推定する。
【００５９】
そして、自動販売機の周辺には、人が存在する可能性が高いので、その周辺にライトを照射するとよい。これにより、歩行者が居る、または出て来る可能性のあるものとして自動販売機と判定された方向に光を照射するようにするとよい。
【００６０】
次に、駐車車両を推定方法は、前記Ｓ４の手順で抽出された所定温度帯領域として、歩行者よりも明らかに高温である領域（例えば４０℃以上、高温領域と称する）を抽出することで行うことができる。
【００６１】
具体的には、例えば、道路の路面領域を抽出しておき、路面領域の形状から抽出された高温領域の高さを推定し、その高さが１ｍ以下の範囲にある場合は、車両のマフラー部であるとして、その周辺領域を駐車車両と推定する。
【００６２】
しかし、駐車車両の中には長時間駐車され、マフラー部が冷えている場合もある。そのような車両は、注射後相当な時間が経っており、その車両から人が降りてくる可能性は低い。一方、マフラーがまだ冷えていない車両は駐車直後の車両であるから、そのような車両からは降車する人が出現する可能性が高い。このため、マフラー部の温度が高い駐車直後の車両を検出することで、そこから人が出現する可能性が高いものとして、その領域に光を向けるようにするとよい。
【００６３】
また、駐車車両を推定する他の方法としては、所定温度帯領域と、特徴点の出現密度に注目する。
【００６４】
車両は、走行時にタイヤ・ホイール部周辺や、フロントフェンダー部周辺が高温になるため、赤外線画像で観察すると、歩行者相当温度を持つ領域として抽出することができる。また、その形状や温度分布は一様でないため、特徴点が多くでる傾向にある。
【００６５】
そこで、ステップＳ３の手順で抽出された特徴点の密度と、ステップＳ４の手順で抽出された所定温度帯領域を比較し、歩行者相当温度を持つ領域で、かつ、特徴点の密度が高い領域を候補領域として抽出する。
【００６６】
続いて、道路の路面領域を抽出し、先ほどの候補領域のうち、路面領域の端から所定の範囲内に存在する領域を選択する。路面領域の形状から対象領域までの距離を推定し、選択された領域の高さを推定する。この高さが１ｍから１．５ｍ程度となっている領域について、駐車車両であると推定することができる。
【００６７】
次に、障害物が存在または出現する可能性が高い領域として、道路周辺に存在する植え込みの領域を抽出する方法を説明する。
【００６８】
植え込み自体には障害物が存在する可能性は少ないが、植え込みが途切れる領域からは、例えば歩行者が飛び出す可能性がある。このため、植え込み領域を抽出し、その領域が途切れるところ、もしくは植え込みと植え込みの間を抽出し、その領域を障害物が出現する可能性が高い領域とする。
【００６９】
植え込み領域の検出方法としては、前記ステップＳ４の手順である温度領域の抽出において、外気温相当の温度領域を抽出する。
【００７０】
続いて、その外気温相当の温度領域のうち、ステップＳ３の手順で算出されている特徴点の密度を観察し、温度領域中の特徴点の密度が所定値以上であり、かつ、その分布が領域中で均一となっている領域を抽出する。
【００７１】
ここで、特徴点の密度を算出する際、特徴点の強度が弱いものに限定するとよい。これは、植え込みの領域内部は比較的温度分布が均一であり、これにより、出現する特徴点も周囲との輝度変化が大きくないもの、つまり、強度が弱い特徴点が多い。よって、強度の弱い特徴点に限定して密度を観察することにより、植え込みの葉の部位に出現する特徴点の分布を算出しやすくなる。
【００７２】
続いて、道路の路面領域を抽出しておき、路面領域の形状から距離分布を推測し、該当領域までの距離を推定する。この推定距離から、領域の高さを推定する。この高さが１ｍ以下となる場合、その領域は植え込みであると推定する。
【００７３】
そして、このようにして植え込みと推定された領域の方向へ光を照射するとよい。これにより道路の脇にある植え込みを検出することが可能になり、植え込みの切れ目など、歩行者などが出現する可能性が高い領域を抽出して、その方向の視認性を向上させることができる。
【００７４】
次に、道路上に存在する看板類を抽出する方法について説明する。
【００７５】
道路上に存在する看板類は、その背後から障害物が出現する可能性がある。看板は赤外線画像上で、温度が気温相当、もしくは気温より低温に計測され、また、その領域の周囲は直線的な構成となっている。よって、気温より低い領域を抽出し、その周囲に直線エッジが観測されれば、その領域を看板であるとする。
【００７６】
具体的には、前記ステップＳ４の手順である温度領域の抽出で、気温より低い温度を持つ領域を抽出する。
【００７７】
そして、直線エッジの抽出を行い、抽出された領域を囲むように直線エッジが観察できる領域をさらに選択する。ここで、道路の路面領域を抽出しておき、路面領域の形状から、選択された領域の高さを推定する。この高さが１ｍ以下の範囲にある場合は選択された領域を看板であるとして、そちらの方向へ光を照射するとよい。
【００７８】
これにより道路上の看板を検出することが可能となるため、背後に歩行者が存在する可能性がある領域を抽出することが可能となり、その方向の視認性を向上させることができる。
【００７９】
次に、人口的な構造物の推定方法を説明する。
【００８０】
人工的な構造物はおおむね、直線的なエッジを有する、そこで本実施例でも、このような直線的なエッジを抽出することで人口構造物を推定する。
【００８１】
図４は、直線的なエッジを検出して照明方向を変更するための処理手順を示すフローチャートである。
【００８２】
まず、演算部１３が赤外線カメラ１１によって取得された画像を画像メモリ１２１に記憶させる（ステップＳ１１）。
【００８３】
続いて、演算部１３はいったん記憶された熱画像（図５に示すようなシーン）から、図９に示すような縦方向の直線エッジ（縦エッジ）を抽出する（ステップＳ１２）。この処理は特徴量抽出部１３１によって行われる。
【００８４】
この直線エッジの抽出は、例えば、縦エッジの抽出方法として一般的なハフ変換を用いて、画像縦方向のエッジを０°とし、０±３°の範囲に収まるエッジのみを抽出する。もちろん、縦エッジの抽出方法としてはこの限りではなく、他の手法を用いても構わない。
【００８５】
続いて、演算部１３は、図８に示すような所定の温度を持つ領域を抽出する（ステップＳ１３）。また、演算部１３は、所定の範囲の面積を持たない温度領域については排除し、さらに、抽出された温度領域内部の温度分布を算出する（ステップＳ１４）。これらは移動物体存在可能性領域抽出部１３３が行う。
【００８６】
続いて、演算部１３は、ステップＳ１２の手順で算出された縦エッジと、ステップＳ１３の手順で算出された温度領域についてグルーピングを行う（ステップＳ１４）。この処理は移動物体存在可能性領域抽出部１３３が行う。
【００８７】
図１０は、グルーピングを説明する説明図である。
【００８８】
グルーピングは、図１０に示すように、Ｌ２のような各温度領域に対して、画像上での距離Ｌ３が所定値以下となる縦エッジＬ２をグルーピングする。ここで、道路の路面領域を抽出しておき、その路面領域の端に沿って存在する温度領域と縦エッジのグループを抽出する。
【００８９】
抽出されたグループは道路に面して存在する建造物であると推定する。建造物は、例えば、家、ビルなどの建物、塀などである。
【００９０】
ここで、温度領域と縦エッジの距離の算出方法としては図１０に示したように、画面左右方向のみに限定するものではなく、画像平面状で考えて最短となるような距離を使うようにしても構わない。
【００９１】
続いて、演算部１３は、移動物体存在可能性領域抽出部１３３において、建造物と推定された領域の端、つまり、縦エッジの周辺が、建造物が途切れる部位であるとして、移動物体が存在、または出現する可能性が高い領域であると推定する。これにより、歩行者等が出現する可能性が高い、建造物が途切れている部位を抽出することが可能となる。
【００９２】
そして、推定された方向にライト照射部１４の光を照射する（ステップＳ１７）。これにより建造物の途切れたような人が出て来る可能性の高い部分の視認性を向上させることができる。
【００９３】
そのほかの人口構造物の推定について説明する。ここでは、歩行者等が後ろに存在する可能性がある、電柱や、街路樹と想定される領域を抽出し、その周辺を障害物が存在、または出現する可能性が高い領域とする。
【００９４】
まず、電柱や街路樹の抽出方法は、ステップＳ１５の手順で算出された温度領域と縦エッジのグルーピング結果を用い、グルーピング結果が持つ温度領域の形状のアスペクト比が縦長（例えば縦：横＝５：１以上の縦長）となるグループについては、電柱もしくは街路樹であると推定する。そして、推定された領域の方向へ光を照射することで、その部分の視認性を向上させる。
【００９５】
ここで、アスペクト比に加えて、道路の路面領域の抽出結果を利用して、路面形状から推定されるグループ結果の推定高さを利用してもよい。例えば、アスペクト比によってグルーピングされた領域の上端の高さが２ｍ以上となっている場合、電柱、もしくは街路樹であると推定する。なお、街路樹は人口構造物ではないが上記の通り推定することができる。
【００９６】
また、電柱や街路樹はその一部に看板などが貼り付けられている場合がある。図１１は、電柱や街路樹に看板などが取り付けられた状態を説明する説明図である。
【００９７】
図１１のＮ１とＮ２のように、本来、縦方向に連続的に計測できるはずの温度領域が途中で分断されて計測されることがある。このため、Ｎ３、Ｎ４に示されるような１つの縦エッジに対して、左右方向で同一の方向にグルーピングされ、かつ、その領域の幅の差Ｎ５−Ｎ６が所定の範囲内となるような領域は、同一の領域が分断されて計測されたと判断し、同一領域であると判定する。
【００９８】
ここで所定の範囲内は、例えば、画像が１画素ばらついただけで大きく割合が変化するような場合（Ｎ３−Ｎ４が１０画素以下となるようなとき）、縦エッジＮ３とＮ４の間の幅に対して、
｜Ｎ３−Ｎ４｜＞２×｜Ｎ５−Ｎ６｜
となる範囲であれば、同一領域であると判定する。また、Ｎ３とＮ４の間の幅が例えば１０画素以上となり、十分な幅がある場合には、
１／４×｜Ｎ３−Ｎ４｜＞｜Ｎ５−Ｎ６｜
のように、所定の割合以下となるようにする。
【００９９】
このように、画面上で細長く計測される電柱や街路樹の幹の部位を抽出することで、陰から歩行者等が出現する可能性がある領域を抽出することが可能となり、その方向の視認性を向上させることができる。
【０１００】
そして、ステップＳ６の手順により抽出された建造物と推定された領域について、その領域の端に属する縦エッジを建造物の端であると推定する。そして、この建造物の端を検出することで建造物が複数あるものと判定する。
【０１０１】
ここで、建造物が複数ある場合を説明する。
【０１０２】
図１２は、建造物が複数ある場合を説明する説明図である。
【０１０３】
建造物が複数ある場合、図１２に示すように、グルーピングされた結果、グループＭ１とＭ２のような状況となる。
【０１０４】
ここでは、温度領域と縦エッジのグループＭ１とＭ２の間の画像上の距離をＭ３とする。そして道路の路面領域が予め求められていれば、路面形状から画像上の距離分布を推定することが可能である。したがって、移動物体存在可能性領域抽出部１３３は、その距離分布からＭ３の実距離を推定する。このＭ３の実距離を建造物間の距離とすることで、建造物の間の領域Ｍ４で障害物が出現する可能性が高い領域かどうかを判断することが可能となる。
【０１０５】
具体的には、例えば、路面形状から画像上の距離分布は、路面が平面であると仮定すると、透視変換を利用することで算出することができる。ここで、路面の両端がなす角度と、距離分布を算出しておく、そこからのズレ量から実施の距離分布を算出、推定する。なお、この距離分布は路面が平面であると仮定した時、画面縦方向の位置と、距離とを対応付けるものである。
【０１０６】
そして、Ｍ３の距離は、求められた道路の距離分布から、Ｍ３の縦方向の位置と幅Ｍ３′から推定する。
【０１０７】
例えば、このようにして求められたＭ３の距離が１〜２ｍ程度の幅である場合は、Ｍ４の領域は建物の出入口や門であると推定することができる。
【０１０８】
したがって、このような建物の出入り口からは人が出て来る可能性があるので、このような場合には、その方向に光を照射して視認性を向上させるようにする。
【０１０９】
また、Ｍ３の推定される距離がさらに広がり、３ｍ以上あるような場合には、Ｍ４の領域は交差点であると推定することができる。このような場合には、Ｍ４の領域は障害物が出現する可能性が高い領域であると判定し、光を照射して視認性を向上させることが可能になる。
【０１１０】
次に、商店などガラス製の扉の推定方法について説明する。
【０１１１】
まず、ステップＳ６の手順で推定された領域を観察し、縦エッジが計測されている以外の部分にも直線エッジを抽出できるかを確認する。
【０１１２】
具体的には例えば、縦エッジが計測されている領域以外にさらにその縦エッジの上部と下部から抽出する。
【０１１３】
ここで、縦エッジの上部と下部にも直線エッジが抽出されれば、周囲が直線エッジで構成される領域となる。このような場合、その領域はガラス面であると推定する。そして道路の路面領域を抽出し、その路面形状とガラス面の領域とを対比することで、ガラス面の大きさを推定する。
【０１１４】
例えば、路面形状から画像上の距離分布は、路面領域の距離分布算出と同様にして求めることができる。したがって、この距離分布から、まず、ガラス面が路面領域に接していると考えられる領域下部の位置を利用し、車両からの推定距離を求める。次に、ガラス面の縦エッジ間の距離を算出し、ガラス面の高さを推定することが可能となる。これにより、領域の大きさを推定することができる。
【０１１５】
例えば、ガラス面が２ｍ以上の高さまであり、横方向にも１ｍ以上連続して存在すると算出される場合、ガラス面を店舗の一部であると推定し、その周囲は障害物が存在、または出現する可能性が高い領域であるとする。そしてこの方向へ光を照射して視認性を向上させることが可能になる。
【０１１６】
以上に述べたように、本実施例によれば、運転上の障害物となり得る歩行者や自転車等に代表される移動物体が存在、または出現する可能性が高い領域を抽出し、そこにライトを向けて光を照射することとしたので、夜間の視認性を向上させることが可能となる。また、運転者は通常の運転動作同様に前方を注視していればよく、特別なディスプレイなどを見る必要もないので、運転上の運転者視野に対する負荷低減も図ることができ、利便性を向上させることが可能となる。
【０１１７】
以上、本発明を適用した実施例を説明したが、本発明はこのような実施例に限定されるものではなく、さまざまな変更が可能であることは言うまでもない。特に上述した実施例においては、歩行者などが存在または出現する可能性のあるシーンを場合分けして説明したが、これらはすべて一度に処理されて、検出された複数の領域を照明するようにしてもよいし、また、いずれか一つのみ検出することとしてもよい。
【０１１８】
また、実施例では、赤外線カメラ１１を車両に内蔵した形態とたが、例えば赤外線カメラ１１とライト照射部１４を一つのケースに取り付け、そのケース中に演算部１３およびメモリ部を備えるマイクロコンピュータを入れて一体化した装置とし、車には取り付け取り外し自在なものとしてもよい。
【０１１９】
また、本発明においては、車両の速度については特に規定するものではないが、照明された領域を車両の運転者が見て適切に判断するためには、あまり速度を出すことのない市街地走行においていっそうの効果が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【０１２０】
【図１】車両用照明装置の構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）、（ｂ）は赤外線カメラの設置の様子を示す説明図である。
【図３】車両用照明装置による照明処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】直線的なエッジを検出して照明方向を変更するための処理手順を示すフローチャートである。
【図５】赤外線カメラが取得する画像例を説明する説明図である。
【図６】特徴量抽出を説明する説明図である。
【図７】（ａ）、（ｂ）は特徴点の強度を説明する説明図である。
【図８】所定温度帯領域の抽出を説明する説明図である。
【図９】縦エッジ抽出を説明する説明図である。
【図１０】グルーピングを説明する説明図である。
【図１１】電柱や街路樹に看板などが取り付けられた状態を説明する説明図である。
【図１２】建造物が複数ある場合を説明する説明図である。
【符号の説明】
【０１２１】
１  車両用照明装置
１１  赤外線カメラ
１２  記憶部
１３  演算部
１４  ライト照射部
１２１  画像メモリ
１２２  演算メモリ部
１３１  特徴量抽出部
１３２  特徴量分布算出部
１３３  移動物体存在可能性領域抽出部
【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】
2007076378.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
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