(57)【要約】【課題】画像内の物体を判別する際の精度低下を防止することを課題とする。【解決手段】この物体判別装置は、最終的な物体判別結果を導き出すための総合判別テーブルを所持する。そして、この総合判別テーブルを用いて最終的な物体判別結果を導き出すために、まず、画像内から判別の対象となる候補物体の検出を行う。次に、画像内から検出した候補物体の判別を行う。例えば、図１に示すように、パターンマッチング手法およびニューラルネットワーク手法からそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とするものである場合には、総合判別テーブルに照らし合わせて、最終的に「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とする総合判別結果を導き出す。【選択図】        図１
2007058751.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の物体を判別する物体判別装置において、
複数の物体判別手法を用いて前記画像内で検出された物体を各物体判別手法ごとに判別する第一の物体判別手段と、
前記第一の物体判別手段による各判別結果から前記画像上の物体について一つの判別結果を導き出す第二の物体判別手段と、
を備えたことを特徴とする物体判別装置。
【請求項２】
前記第二の物体判別手段は、前記第一の物体判別手段による各判別結果の全てが前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものである場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項３】
前記第二の物体判別手段は、前記第一の物体判別手段による各判別結果のうち一つでも前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものがある場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項４】
前記第一の物体判別手段は、前記画像上の物体の判別値を算出するものであって、
前記第二の物体判別手段は、前記第一の物体判別手段による各判別値をそれぞれ所定の値に換算した後に、それぞれ足し合わせた判別値の合計値が所定の閾値を超えている場合には、前記画像上の物体を所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項５】
前記第二の物体判別手段は、前記画像上の所定の距離範囲内の物体については、前記第一物体判別手段による各判別結果の全てが前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものである場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出し、また、前記画像上の所定の距離範囲外の物体については、前記第一物体判別手段による各判別結果のうち一つでも前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものがある場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項６】
前記第二の物体判別手段は、天候に応じて、前記第一物体判別手段による各判別結果から一つの判別結果を導き出すことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項７】
前記第二の物体判別手段は、処理負荷に応じて、前記第一物体判別手段による各判別結果から一つの判別結果を導き出すことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項８】
前記第二の物体判別手段による各判別結果に応じて、車両を制御する車両制御手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項９】
前記第二の判別手段による各判別結果に応じて、前記車両に対して警告を報知する警告報知手段をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の物体判別装置。
【請求項１０】
画像内の物体を判別する物体判別方法において、
複数の物体判別手法を用いて前記画像内で検出された物体を各物体判別手法ごとに判別する第一の物体判別工程と、
前記第一の物体判別手段による各判別結果から前記画像上の物体について一つの判別結果を導き出す第二の物体判別工程と、
を含んだことを特徴とする物体判別方法。
【請求項１１】
画像内の物体を判別する方法をコンピュータに実行させる物体判別プログラムにおいて、
複数の物体判別手法を用いて前記画像内で検出された物体を各物体判別手法ごとに判別する第一の物体判別手順と、
前記第一の物体判別手段による各判別結果から前記画像上の物体について一つの判別結果を導き出す第二の物体判別手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする物体判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、例えば、車両走行の障害となりうる物体を検出し、その物体との衝突を回避する技術が開発されてきている。そこで、そのような車両周辺にある障害物となるような物体を検出するために、カメラなどを用いて車両周辺を撮影しておき、撮像した画像を処理する技術が存在する。その画像内に映し出された物体を検出方法として、例えば、背景差分法がある。このような、背景差分法では、現入力されている現画像とその直前に入力されていた直前画像との各画素を比較し、差分が抽出された領域に直前画像では見られなかった物体が存在するものとし、その物体を走行障害の候補になるものとして画像内から検出している。このような方法を用いれば、走行障害の候補となる物体は検出されるが、検出された物体がどのようなものであるかが未だ判明しない。
【０００３】
そこで、画像内から検出された走行障害の候補となる物体に対し、その物体が何であるかを判別する代表的な画像処理手法として、パターンマッチングやニューラルネットワーク（Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：神経回路網）がある（例えば、特許文献１、２参照）。そして、一般的にこれらの物体判別手法のいずれか一つを用いて画像内の物体判別が行われている。
【０００４】
このうち、このパターンマッチング方法では、画像内から検出された走行障害の候補となる物体に全てのテンプレートをあてはめて、その物体が特定の物体（例えば、歩行者）であるか否かをテンプレートと候補物体との一致度合によって判別する画像処理を行っている。
【０００５】
また、ニューラルネットワークとは、人間の脳の構造を真似て作成した情報処理機構であり、人間の脳の中に張り巡らされた「ニューロン」と呼ばれる神経細胞の複雑な組合せ構造を応用したネットワークを構成することで、人間の得意とする物体判別を情報処理機構に取り入れて実現する方法である。具体的には、あらかじめ学習して記憶している物体のパターンと画像内から検出された走行障害の候補となる物体と照らし合わせて、その物体が特定の物体（例えば、歩行者）であるか否か判別する画像処理を行っている。
【０００６】
【特許文献１】特開昭５９−２２６９８１号公報
【特許文献２】特開平６−２３１２５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、上記した従来の技術は、以下に説明するように、物体判別の精度低下が考えられる場合があるという問題があった。
【０００８】
すなわち、画像内に映し出された物体を判別する手法としてパターンマッチングを用いた場合には、あらかじめ所持するテンプレートを画像の全領域にあてはめる処理を行っていたので、一定間隔で入力される画像に対して処理が間に合わずに、結果的に物体判別の精度の低下につながる場合もあることが考えられるという問題があった。
【０００９】
また、ニューラルネットワークを用いた場合は、物体判別を行う際の処理速度はテンプレートマッチングに比べ早いが、物体判別の精度が天候に左右されやすく、テンプレートマッチングと同様に物体判別の精度が低下する場合もあることが考えられるという問題があった。
【００１０】
したがって、これらの物体判別手法のいずれか一つを用いて画像内の物体判別を行っていたのでは、常に精度よく画像内の物体を判別できるわけではない。
【００１１】
なお、車載用の監視カメラなどにおいて物体判別を行う場合に、その判別の精度が低下する場合もあることが考えられるのでは、車両運転中に危険を予測し、いち早く危険を回避する上でも問題がある。
【００１２】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、画像内の物体を判別する際の精度低下を防止することが可能な物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラム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】
【００１３】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、画像内の物体を判別する物体判別装置において、複数の物体判別手法を用いて前記画像内で検出された物体を各物体判別手法ごとに判別する第一の物体判別手段と、前記第一の物体判別手段による各判別結果から前記画像上の物体について一つの判別結果を導き出す第二の物体判別手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記第二の物体判別手段は、前記第一の物体判別手段による各判別結果の全てが前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものである場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする。
【００１５】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記第二の物体判別手段は、前記第一の物体判別手段による各判別結果のうち一つでも前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものがある場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする。
【００１６】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記第一の物体判別手段は、前記画像上の物体の判別値を算出するものであって、前記第二の物体判別手段は、前記第一の物体判別手段による各判別値をそれぞれ所定の値に換算した後に、それぞれ足し合わせた判別値の合計値が所定の閾値を超えている場合には、前記画像上の物体を所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする。
【００１７】
また、請求項５に係る発明は、上記の発明において、前記第二の物体判別手段は、前記画像上の所定の距離範囲内の物体については、前記第一物体判別手段による各判別結果の全てが前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものである場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出し、また、前記画像上の所定の距離範囲外の物体については、前記第一物体判別手段による各判別結果のうち一つでも前記画像上の物体を所定の物体であると判別するものがある場合には、前記画像上の物体は所定の物体であるとする一つの判別結果を導き出すことを特徴とする。
【００１８】
また、請求項６に係る発明は、上記の発明において、前記第二の物体判別手段は、天候に応じて、前記第一物体判別手段による各判別結果から一つの判別結果を導き出すことを特徴とする。
【００１９】
また、請求項７に係る発明は、上記の発明において、前記第二の物体判別手段は、処理負荷に応じて、前記第一物体判別手段による各判別結果から一つの判別結果を導き出すことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項８に係る発明は、上記の発明において、前記第二の物体判別手段による各判別結果に応じて、車両を制御する車両制御手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２１】
また、請求項９に係る発明は、上記の発明において、前記第二の判別手段による各判別結果に応じて、前記車両に対して警告を報知する警告報知手段をさらに備えたことを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１０に係る発明は、上記の発明において、画像内の物体を判別する物体判別方法において、複数の物体判別手法を用いて前記画像内で検出された物体を各物体判別手法ごとに判別する第一の物体判別工程と、前記第一の物体判別手段による各判別結果から前記画像上の物体について一つの判別結果を導き出す第二の物体判別工程と、を含んだことを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１１に係る発明は、上記の発明において、画像内の物体を判別する方法をコンピュータに実行させる物体判別プログラムにおいて、複数の物体判別手法を用いて前記画像内で検出された物体を各物体判別手法ごとに判別する第一の物体判別手順と、前記第一の物体判別手段による各判別結果から前記画像上の物体について一つの判別結果を導き出す第二の物体判別手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１、１０および１１の発明によれば、この物体判別装置は、複数の物体判別手法よる各物体判別結果から、一つの判別結果を導き出すことで画像内の物体を判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００２５】
また、請求項２の発明によれば、この物体判別装置は、複数の物体判別手法による各物体判別結果の全てが、画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００２６】
また、請求項３の発明によれば、この物体判別装置は、複数の物体判別手法による各物体判別結果のうちいずれか一つでも画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べて、画像内の物体を判別できることが考えられ、結果的に物体判別の精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００２７】
また、請求項４の発明によれば、この物体判別装置は、複数の物体検出手法により算出された判別値を足し合わせて、その足し合わせた判別値が所定の閾値を超えていれば画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別を行うので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００２８】
また、請求項５の発明によれば、この物体判別装置は、画像内の所定の距離範囲内にある物体については、複数の物体判別手法による各物体判別結果の全てが、画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出し、画像内の所定の距離範囲外にある物体については、複数の物体判別手法による各物体判別結果のうちいずれか一つでも画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別するので、物体判別の必要性の高い近距離に位置する物体の判別については、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００２９】
また、請求項６の発明によれば、この物体判別装置は、天候に応じて、複数の物体検出手法による各物体判別結果から一つの判別結果を導き出すことで物体判別を行うので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べて、天候によりその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００３０】
また、請求項７の発明によれば、この物体判別装置は、処理負荷に応じて、複数の物体検出手法による各物体判別結果から一つの判別結果を導き出すことで物体判別を行うので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べて、処理負荷によりその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００３１】
また、請求項８の発明によれば、この物体判別装置は、複数の物体検出手法による各物体判別結果に応じて車両の制御を行うので、一つの物体判別手法による物体判別結果に応じて車両制御を行うのに比べて、より適切に車両制御を行うことが可能となる。
【００３２】
また、請求項９の発明によれば、この物体判別装置は、複数の物体検出手法による各物体判別結果に応じて警告の報知を行うので、一つの物体判別手法による物体判別結果に応じて警告の報知を行うのに比べて、より適切に警告の報知を行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、以下の実施例では、車載の撮像装置で画像内に撮像された物体を判別する場合について説明する。
【実施例１】
【００３４】
以下の実施例１では、実施例１に係る物体判別装置の概要および特徴、物体判別装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。なお、以下の実施例１では、車載の撮像装置を用いて撮像された画像内の物体を判別する場合について説明する。
【００３５】
［概要および特徴（実施例１）］
まず最初に、図１を用いて、実施例１に係る物体判別装置の概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る物体判別装置の概要を説明するための図である。同図に示すように、実施例１に係る物体判別装置は、画像内の物体を判別することを概要とするものであるが、複数の物体判別手法を用いて画像内の物体を判別する点に主たる特徴があり、これにより、画像内の物体を判別する際の精度低下を防止できるようにしている。
【００３６】
この主たる特徴について簡単に説明すると、この物体判別装置は、最終的な物体判別結果を導き出すための総合判別テーブルを所持する。そして、この総合判別テーブルを用いて最終的な物体判別結果を導き出すために、まず、画像内から判別の対象となる候補物体の検出を行う。この候補物体の検出は、背景差分法や顕著性算出法などを用いた画像処理により行う。
【００３７】
次に、画像内から検出した候補物体の判別を行う。この判別は、パターンマッチング手法およびニューラルネットワーク手法を用いて行う。そして、各手法による各物体判別結果を総合判別テーブルに照らし合わせて最終的に一つの物体判別結果を導き出す。例えば、図１に示すように、パターンマッチング手法およびニューラルネットワーク手法による各判別結果がともに「歩行者」であるとするものであった場合には、総合判別テーブルに照らし合わせて最終的に「歩行者」とする判別結果を導き出す。その一方、パターンマッチング手法およびニューラルネットワーク手法による各判別結果がともに「歩行者ではない」とするものであった場合には、総合判別テーブルに照らし合わせて最終的に「歩行者ではない」とする判別結果を導き出す。
【００３８】
このように、この物体判別装置は、複数の物体判別手法よる各物体判別結果から、一つの判別結果を導き出すことで画像内の物体を判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００３９】
［物体判別装置の構成（実施例１）］
次に、図２を用いて、図１に示した物体判別装置３０の構成を説明する。図２は、物体判別装置３０の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この物体判別装置３０は、ナビ部１１、レーダ部１２、前処理部１３、物体検出装置１４、衝突危険度判定部１５に接続される。また、物体判別装置３０は、記憶部３１と、制御部３２とから構成される。
【００４０】
このうち、ナビ（ナビゲーション）部１１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）人工衛星と通信を行って、特定した自動車の位置と地図データとから走行経路の設定および誘導を行う手段である。また、ナビ部１１は、自動車の位置情報や道路形状、路幅、傾斜など車両運転操作に有用な各種の情報を運転者に供給する。
【００４１】
レーダ部１２は、レーダ（例えば、７６．５ＧＨｚのミリ波）を照射して、前方の車両や障害物との距離や速度、方向などを測定する手段である。前処理部１３は、撮像装置１０（例えば、可視光カメラ、単眼カメラ、ステレオカメラ）から送信されてくる画像に前処理を行う処理部であり、フィルタ部１３ａと輪郭抽出部１３ｂとから構成される。このうち、フィルタ部１３ａは、画像内に映し出された物体の輪郭を強調するための前処理（例えば、シャープネス、コントラスト調整、彩度調整）を行う手段である。また、輪郭抽出部１３ｂは、フィルタ部１３ａによって施されたフィルタリングに基づいて、画像内の物体の輪郭を抽出する手段である。
【００４２】
物体検出装置１４は、撮像装置１０から前処理部１３を介して受け付けた画像から物体を検出する（画像内の領域を絞り込む）装置である。例えば、背景差分法（フレーム間差分法）あるいは顕著性算出方法を用いた画像処理により画像内に映し出された物体が占める領域を検出する（テンプレートをあてはめる領域を絞り込む）。そして、この領域に対して、後述する物体判別装置３０は、テンプレートマッチング手法およびニューラルネットワーク手法を用いた画像処理を行う。なお、物体検出装置１４は、物体検出処理結果を物体判別装置３０および衝突危険度判定部１５に送信する。
【００４３】
衝突危険度判定部１５は、物体検出装置１４および物体判別装置３０の総合判別部３２ｃから受け付けた処理結果に基づいて、画像から検出された物体との衝突危険度を予測して判定する処理部である。例えば、物体判別装置３０により検出された物体が歩行者であり、画像内の位置から車両の近くを移動中である場合や、物体判別装置３０による判定結果が子供である場合には衝突危険度は高いと判定する。また、物体検出装置１４によって画像内から検出された物体が歩行者であり、車両から離れた位置に静止中である場合には、衝突危険度は低いと判定する。なお、この衝突危険度判定部１５による処理結果は、車両制御部１６および報知制御部１７に送信される。
【００４４】
このうち、車両制御部１６は、衝突危険度判定処理部１５から受け付けた処理結果に基づいて、車両制御を行う処理部である。例えば、衝突危険度判定処理部１５から、物体検出装置１４によって画像内から検出された物体と衝突する危険度が高いという判定結果を受け付けた場合には、車両を停止する制御を行う（例えば、運転者がブレーキを踏まなくとも、自動的に車両制御に介入して安全に車両を停止させる）。また、衝突危険度判定処理部１５から、物体検出装置３０によって画像内から検出された物体と衝突する危険度が低いという判定結果を受け付けた場合には、車両を減速する制御または車両制御のアシスト（例えば、ブレーキのあそびを少なくして、車両の制動準備をする）を行う。
【００４５】
報知制御部１７は、衝突危険度判定処理部１５から受け付けた処理結果に基づいて、警告の報知を行う処理部である。例えば、衝突危険度判定処理部１５から、物体検出装置１４によって画像内から検出された物体と衝突する危険度が高いという判定結果を受け付けた場合には、車内通知部１８からアラーム音や音声などにより警告を報知する。また、衝突危険度判定部１５から、物体検出装置３０によって画像内から検出された物体と衝突する危険度が低いという判定結果を受け付けた場合には、車内通知部１８から音声や画像によって注意を促す。
【００４６】
車内通知部１８は、ナビ部１１や報知制御部１７からの情報を通知する手段であり、ディスプレイやスピーカなどで構成される。例えば、ディスプレイの一部を点滅させて運転者の注意を促したり、スピーカからメッセージやアラーム音を流すことにより運転者に対して警告を行ったりする。
【００４７】
物体判別装置３０の記憶部３１は、制御部３２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段（記憶手段）であり、例えば、後述するパターンマッチング実行部３２ａにおいて用いられるテンプレートなども記憶している。そして、特に本発明に密接に関連するものとしては、総合判別テーブル３１ａを備える。
【００４８】
この総合判別テーブル３１ａは、最終的な物体判別に関する各種の情報を記憶する手段であり、具体的には、図３に例示するように、パターンマッチングおよびニューラルネットワークによる各判別結果の全てが所定の物体であるとするものである場合には、最終的な総合判別結果を「所定の物体である」とするように規定し、また、それ以外（各判別結果のいずれか一つまたは全てが所定の物体ではないとするもの）である場合には、最終的な総合判別結果を「所定の物体ではない」とするように規定して構成される。
【００４９】
物体判別装置３０の制御部３２は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、パターンマッチング実行部３２ａと、ニューラルネットワーク実行部３２ｂと、総合判別部３２ｃとを備える。なお、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは、特許請求の範囲に記載の「第一の物体判別手段」に対応し、総合判別部３２ｃは同じく「第二の物体判別手段」に対応する。
【００５０】
このうち、パターンマッチング実行部３２ａは、画像内の物体を判別する処理部であり、具体的には、物体検出装置１４によって画像内から検出された候補物体が、その画像内において位置する領域にテンプレートをあてはめることによって、候補物体の各画素とテンプレートの各画素とのマッチングの程度から、その候補物体を「所定の物体である」とする判別結果を導き出す。例えば、候補物体の各画素と歩行者用のテンプレートの画素と所定の程度マッチングが得られるならば、候補物体を「歩行者」とする判別結果を導き出す。
【００５１】
つまり、パターンマッチングでは、画像内に現れた候補物体に対し、その画像上の位置で歩行者の形に応じたいくつかのテンプレートを当てはめ、その候補物体の形と比較して、形の一致性（度）を見て歩行者か否かの判別結果を導き出すものである。そして、当てはめの結果、完全一致により「歩行者」判別してもよいが、相似比較で所定の以上の一致度で「歩行者」と判別してもよい。なお、パターンマッチング実行部３２ａは物体判別結果を総合判別部３２ｃに送信する。
【００５２】
ニューラルネットワーク実行部３２ｂは、パターンマッチング実行部３２ａと同様に画像内の物体を判別する処理部であり、具体的には、物体検出装置１４によって画像内から検出された候補物体を、あらかじめ学習して記憶している物体のパターンに照らし合わせて、「所定の物体である」とする判別結果を導き出す。例えば、あらかじめ学習して記憶している物体のパターンから候補物体を「歩行者」であるとする判別結果を導き出す。
【００５３】
つまり、ニューラルネットワークは、歩行者の形や動きを学習しておき、その学習結果により画像内における実際の候補物体の形や動きを見ながら判別結果を導き出すものである。なお、ニューラルネットワーク実行部３２ｂは、物体判別結果を総合判別部３２ｃに送信する。
【００５４】
総合判別部３２ｃは、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂから送信されてくる各物体判別結果と総合判別テーブル３１ａとを照らし合わせて、最終的な物体判別結果を導き出す処理部である。
【００５５】
具体的には、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「所定の物体である」とする判別結果であるか否かの判定を行う。その判定の結果、上記各判別結果がともに「所定の物体である」とするものである場合には、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａ（図３参照）に照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体である」とする最終的な総合判別結果を導き出す。
【００５６】
一方、上記判定の結果、上記各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「所定の物体ではない」とするものである場合には、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａ（図３参照）に照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体ではない」とする最終的な総合判別結果を導き出す。
【００５７】
例えば、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「歩行者である」とするものである場合には、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「歩行者」とする最終的な総合判別結果を導き出す。一方、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「歩行者ではない」とするものである場合には、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「歩行者ではない」とする最終的な総合判別結果を導き出す。
【００５８】
［物体判別装置による処理（実施例１）］
次に、図４を用いて、実施例１に係る物体判別装置の処理の流れを説明する。図４は、実施例１に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００５９】
同図に示すように、画像の入力を受け付けると（ステップＳ４０１）、物体検出装置１４は、画像内から判別の対象となる候補物体の検出を行う（ステップＳ４０２）。その結果、物体検出装置１４において画像内から判別の対象となる候補物体が検出された場合には（ステップＳ４０３肯定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは、候補物体の判別を行って判別結果を導き出す（ステップＳ４０４）。
【００６０】
具体的には、パターンマッチングは、画像内に現れた候補物体に対し、その画像上の位置で歩行者の形に応じたいくつかのテンプレートを当てはめ、その候補物体の形と比較して、形の一致性（度）を見て歩行者か否かの判別結果を導き出すものである。そして、当てはめの結果、完全一致により「歩行者」判別してもよいが、相似比較で所定の以上の一致度で「歩行者」と判別してもよい。また、ニューラルネットワークは、歩行者の形や動きを学習しておき、その学習結果により画像内における実際の候補物体の形や動きを見ながら判別結果を導き出すものである。
【００６１】
そして、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは、各判別結果（例えば、候補物体を「歩行者である」または「歩行者ではない」とする判別結果）を総合判別部３２ｃに対して送信する。ここで、ステップＳ４０３の説明に戻ると、物体検出装置１４おいて画像内から候補物体を検出されなかった場合には（ステップＳ４０３否定）、物体判別装置３０は、次の画像入力を待つ。
【００６２】
パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂから各判別結果の送信を受けて、総合判別部３２ｃは、最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ４０５〜Ｓ４０７）。具体的には、まず、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂから送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「所定の物体である」とする判別結果であるか否かの判定を行う（ステップＳ４０５）。
【００６３】
そして、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とするものである場合には（ステップＳ４０５肯定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ４０６）。
【００６４】
また、ここで、ステップＳ４０５の説明に戻ると、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とするものである場合には（ステップＳ４０５否定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ４０７）。
【００６５】
［実施例１の効果］
上述してきたように、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、複数の物体判別手法よる各物体判別結果から、一つの判別結果を導き出すことで画像内の物体を判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００６６】
また、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、複数の物体判別手法による各物体判別結果の全てが、画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【００６７】
また、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、複数の物体検出手法による各物体判別結果に応じて車両の制御を行うので、一つの物体判別手法による物体判別結果に応じて車両制御を行うのに比べて、より適切に車両制御を行うことが可能となる。
【００６８】
また、実施例１によれば、この物体判別装置３０は、複数の物体検出手法による各物体判別結果に応じて警告の報知を行うので、一つの物体判別手法による物体判別結果に応じて警告の報知を行うのに比べて、より適切に警告の報知を行うことが可能となる。
【実施例２】
【００６９】
ところで、上記の実施例では、複数の物体判別手法による各物体判別結果の全てが歩行者である場合には、歩行者と判別する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の物体判別手法による各物体判別結果のうちいずれか一つでも画像内の物体を歩行者であるとするものである場合には、歩行者と判別するようにしてもよい。そこで、以下の実施例２では、図５および図６を用いて、この場合の物体判別装置の処理の流れについて説明し、最後に実施例２の効果を説明する。図５は、実施例２に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。図６は、実施例２に係る総合判別テーブルの構成例を示す図である。
【００７０】
図５に示すように、画像の入力を受け付けると（ステップＳ５０１）、物体検出装置１４は、画像内から判別の対象となる候補物体の検出を行う（ステップＳ５０２）。その結果、物体検出装置１４において画像内から判別の対象となる候補物体が検出された場合には（ステップＳ５０３肯定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは、候補物体の判別を行って判別結果を導き出す（ステップＳ５０４）。
【００７１】
そして、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは各判別結果（例えば、候補物体を「歩行者である」または「歩行者ではない」とする判別結果）を総合判別部３２ｃに対して送信する。ここで、ステップＳ５０３の説明に戻ると、物体検出装置１４において画像内から候補物体を検出されなかった場合には（ステップＳ５０３否定）、この物体判別装置は、次の画像入力を待つ。
【００７２】
パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂから各判別結果の送信を受けて、総合判別部３２ｃは、最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ５０５〜Ｓ５０７）。具体的には、まず、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂから送信されてきた各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「所定の物体である」とする判別結果であるか否かの判定を行う（ステップＳ５０５）。
【００７３】
そして、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とするものである場合には（ステップＳ５０５肯定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａ（図６参照）に照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ５０６）。
【００７４】
また、ここで、ステップＳ５０５の説明に戻ると、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とするものである場合には（ステップＳ５０５否定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ５０７）。
【００７５】
［実施例２の効果］
上述してきたように、実施例２によれば、この物体判別装置は、複数の物体判別手法による各物体判別結果のうちいずれか一つでも画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別するので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べて、画像内の物体を判別できることが考えられ、結果的に物体判別の精度が低下するのを防止することが可能となる。
【実施例３】
【００７６】
また、上記の実施例では、複数の物体判別手法による各判別結果をそのまま用いて画像内の物体を判別する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の物体判別手法による各判別結果からそれぞれ所定の判別値を求めて、それらの判別値を足し合わせた値が所定の閾値を超えているか否かによって画像内の物体を判別するようにしてもよい。
【００７７】
そこで、以下の実施例３では、図７〜図１０を用いて、この場合の物体判別装置の構成および処理の流れについて順に説明し、最後に実施例３の効果を説明する。図７は、実施例３に係る物体判別装置の構成を示すブロック図である。図８は、実施例３に係る重み規定テーブルの構成例を示す図である。図９は、実施例３に係る閾値テーブルの構成例を示す図である。図１０は、実施例３に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【００７８】
［物体判別装置の構成（実施例３）］
図７に示すように、この物体判別装置は、ナビ部１１、レーダ部１２、前処理部１３、物体検出装置１４、衝突危険度判定部１５に接続される。また、物体判別装置４０は、記憶部４１と、制御部４２とから構成される。ナビ部１１、レーダ部１２、前処理部１３、物体検出装置１４、衝突危険度判定部１５、車両制御部１６、報知制御部１７および車内通知部１８については、上記の実施例と同様であるので説明を割愛する。
【００７９】
物体検出装置４０の記憶部４１は、制御部４２による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する格納手段（記憶手段）であり、例えば、後述するパターンマッチング実行部４２ａにおいて用いられるテンプレートなども記憶している。そして、特に本発明に密接に関連するものとしては、重み規定テーブル４１ａおよび閾値規定テーブル４１ｂを備える。
【００８０】
このうち、重み規定テーブル４１ａは、後述するパターンマッチング実行部４２ａおよびニューラルネットワーク実行部４２ｂにおいて画像内の物体を判別する際に求められる所定の値から、総合判別部４２ｃにおいて判別値を算出するために必要な情報を記憶する記憶手段であり、具体的には、図８に例示するように、画像内の物体に対する判別値を算出する際に必要な重み（例えば、パターンマッチング０．８、ニューラルネットワーク０．６）を各物体判別手法ごとに規定して構成される。なお、この重みは、パターンマッチングおよびニューラルネットワークの判別実験データに基づいて規定するなど、ユーザーフレンドリーに適宜変更可能とするようにしてもよい。
【００８１】
閾値規定テーブル４１ｂは、後述する総合判別部４２ｃにおいて最終的に画像内の物体を判別するために用いられる情報を記憶する記憶手段であり、具体的には、図９に例示するように、総合判別部４２ｃにおいて算出された判別値から画像内の物体を最終的に判別するために必要な閾値（例えば、０．７）を記憶して構成される。なお、この閾値も適宜変更可能とするようにしてもよい。
【００８２】
物体判別装置４０の制御部４２は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、パターンマッチング実行部４２ａと、ニューラルネットワーク実行部４２ｂと、総合判別部４２ｃとを備える。
【００８３】
このうち、パターンマッチング実行部４２ａおよびニューラルネットワーク４２ｂは、画像内の物体を判別する処理部であり、画像内の物体の判別結果を所定の値として算出する。例えば、パターンマッチング実行部４２ａは、画像内に映し出された物体の画素値とテンプレートの画素値との適合数から、いわゆるマッチング数と呼ばれる所定の値を算出する。
【００８４】
総合判別部４２ｃは、最終的な物体判別結果を導き出す処理部であり、具体的には、パターンマッチング実行部４２ａおよびニューラルネットワーク４２ｂでそれぞれ算出された所定の値を０〜１の値に正規化（例えば、完全一致なら“１”、不一致なら“０”、近似しているなら“０．５”など）した後に、重み規定テーブル４１ａにそれぞれ規定されている重み（０．８）を掛け合わせて判別値を算出する。そして、これらの判別値を足し合わせた値が閾値規定テーブル４１ｂに規定された総合判別閾値（例えば、０．７）を超えているか否かによって最終的な物体判別を行い、この閾値を超えていれば画像内の物体は所定の物体（例えば、歩行者）であると最終的に判別する。
【００８５】
［物体判別装置による処理（実施例３）］
次に、図１０を用いて、実施例３に係るこの物体判別装置４０による処理の流れを詳細に説明する。
【００８６】
同図に示すように、画像が入力を受け付けると（ステップＳ１００１肯定）、物体検出装置１４は、画像内から判別の対象となる候補物体の検出を行う（ステップＳ１００２）。その結果、物体検出装置１４において画像内から判別の対象となる候補物体が検出され場合には（ステップＳ１００３肯定）、パターンマッチング実行部４２ａおよびニューラルネットワーク実行部４２ｂは、候補物体の判別を行って判別結果を導き出す（ステップＳ１００４）。
【００８７】
そして、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは各判別結果として算出した所定の値を総合判別部３２ｃに対してそれぞれ送信する。ここで、ステップＳ１００３の説明に戻ると、物体検出装置１４おいて画像内から候補物体を検出されなかった場合には（ステップＳ１００３否定）、物体判別装置４０は、次の画像入力を待つ。
【００８８】
パターンマッチング実行部４２ａおよびニューラルネットワーク実行部４２ｂから各判別結果として算出された所定の値の送信を受けて、総合判別部３２ｃは、判別値の算出を行う。ここで、判別値は、パターンマッチング実行部４２ａおよびニューラルネットワーク４２ｂでそれぞれ算出された所定の値を０〜１の値に正規化した後に、重み規定テーブル４１ａ（図８参照）にそれぞれ規定されている重み（パターンマッチング：０．８、ニューラルネットワーク：０．６）を掛け合わせて判別値を算出する。そして、これらの判別値を足し合わせる（ステップＳ１００５）。
【００８９】
続いて、総合判別部３２ｃは、これらの各判別値を足し合わせた和を閾値規定テーブル４２ｂに照らし合わせて、最終的な判別結果を導き出すために判定を行う。具体的には、各判別値を足し合わせた和が所定の閾値（図９参照）を超えている場合には（ステップＳ１００６肯定）、総合判別部４２ｃは、画像内の物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ１００７）。
【００９０】
つまり、例えば、パターンマッチングでの一致度が高ければ、ニューラルネットワークによる判別値（精度）が多少低くても、総合的な判別値（精度）は高くなり、歩行者と判定される。従って、ニューラルネットワークで検出しにくくても、パターンマッチングにより補完することができる。
【００９１】
ここで、ステップＳ１００６の説明に戻ると、各判別値を足し合わせた和が所定の閾値を超えていない場合には（ステップＳ１００６否定）、総合判別部４２ｃは、画像内の物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）と判別する（ステップＳ１００８）。
【００９２】
［実施例３の効果］
上述してきたように、実施例３によれば、この物体判別装置４０は、複数の物体検出手法により算出された判別値を足し合わせて、その足し合わせた判別値が所定の閾値を超えていれば画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別を行うので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【実施例４】
【００９３】
また、上記の実施例では、画像内の物体までの距離に関係なく、複数の物体検出手法による各物体判別結果から画像内の物体を判別する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、画像内の物体までの距離を考慮した上で複数の物体検出手法による各物体判別結果から画像内の物体を判別するようにしてもよい。そこで、以下の実施例４では、図１１を用いて、この場合の物体判別装置の処理の流れを説明し、最後に実施例４による効果を説明する。図１１は、実施例４に係る物体判別装置の処理の流れを説明するフローチャートである。
【００９４】
同図に示すように、画像の入力を受け付けると（ステップＳ１１０１）、物体検出装置１４は、画像内から判別の対象となる候補物体の検出を行う（ステップＳ１１０２）。その結果、物体検出装置１４において画像内から判別の対象となる候補物体を検出された場合には（ステップＳ１１０３肯定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは、候補物体の判別を行って判別結果を導き出す（ステップＳ１１０４）。
【００９５】
そして、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂは各判別結果を総合判別部３２ｃに対して送信する。ここで、ステップＳ１１０３の説明に戻ると、物体検出装置１４において画像内から候補物体が検出されなかった場合には（ステップＳ１１０３否定）、この物体判別装置は、次の画像入力を待つ。
【００９６】
パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂから各判別結果の送信を受けて、総合判別部３２ｃは、まず、画像内の候補物体までの距離を測定する（ステップＳ１１０５）。ここで、候補物体までの距離は、例えば、物体検出装置１４において検出された候補物体の画像内の縦位置（画素数）から測定する。
【００９７】
そして、候補物体までの距離が所定の距離範囲内であって（ステップＳ１１０６肯定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とするものである場合には（ステップＳ１１０７肯定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａ（図１２参照）に照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ１１０８）。
【００９８】
ここで、ステップＳ１１０７の説明の戻ると、候補物体までの距離が所定の距離範囲内であって（ステップＳ１１０６肯定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とするものである場合には（ステップＳ１１０７否定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ１１０９）。
【００９９】
また、ここで、ステップＳ１１０６の説明に戻ると、候補物体までの距離が所定の距離範囲外であって（ステップＳ１１０６否定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果のいずれか一つまたはすべてが候補物体を「所定の物体ではある」（例えば、「歩行者である」）とするものである場合には（ステップＳ１１１０肯定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体である」（例えば、「歩行者である」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ１１１１）。
【０１００】
また、ここで、ステップＳ１１１０の説明に戻ると、候補物体までの距離が所定の距離範囲外であって（ステップＳ１１０６否定）、パターンマッチング実行部３２ａおよびニューラルネットワーク実行部３２ｂからそれぞれ送信されてきた各判別結果がともに候補物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とするものである場合には（ステップＳ１１１０否定）、総合判別部３２ｃは、総合判別テーブル３１ａに照らし合わせて、画像内の物体を「所定の物体ではない」（例えば、「歩行者ではない」）とする最終的な総合判別結果を導き出す（ステップＳ１１１２）。
【０１０１】
［実施例４の効果］
上述してきたように、実施例４によれば、この物体検出装置は、画像内の所定の距離範囲内にある物体については、複数の物体判別手法による各物体判別結果の全てが、画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出し、画像内の所定の距離範囲外にある物体については、複数の物体判別手法による各物体判別結果のうちいずれか一つでも画像内の物体を所定の物体であるとするものである場合には、画像内の物体を所定の物体であるとする判別結果を導き出すことで物体判別するので、物体判別の必要性の高い近距離に位置する物体の判別については、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べてその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【実施例５】
【０１０２】
さて、これまで実施例１〜４にかかる物体判別装置について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では実施例５として、種々の異なる実施例を（１）〜（４）に区分けして説明する。
【０１０３】
（１）天候に応じた物体判別
上記の実施例において、天候を考慮したうえで、複数の物体判別手法による物体判別結果から画像内の物体を判別するようにしてもよい。これにより、この物体判別装置は、天候に応じて、複数の物体検出手法による各物体判別結果から一つの判別結果を導き出すことで物体判別を行うので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べて、天候によりその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【０１０４】
（２）処理負荷に応じた物体判別
上記の実施例において、処理負荷を考慮したうえで、複数の物体判別手法による物体判別結果から画像内の物体を判別するようにしてもよい。これにより、この物体判別装置は、処理負荷に応じて、複数の物体検出手法による各物体判別結果から一つの判別結果を導き出すことで物体判別を行うので、一つの物体判別手法を用いて画像内の物体を判別するのに比べて、処理負荷によりその精度が低下するのを防止することが可能となる。
【０１０５】
（３）装置構成
図２に示した物体判別装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、物体判別装置３０の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、物体検出装置１４と物体判別装置３０を統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、物体判別装置３０にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【０１０６】
（４）物体判別プログラム
ところで、上記の実施例１で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１３を用いて、上記の実施例１と同様の機能を有する物体判別プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１３は、物体判別プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【０１０７】
同図に示すように、物体判別装置としてのコンピュータ５０は、ＨＤＤ５１、ＲＡＭ５２、ＲＯＭ５３およびＣＰＵ５４をバス６０で接続して構成される。
【０１０８】
そして、ＲＯＭ５３には、上記の実施例１に示した物体判別装置３０と同様の機能を発揮する物体判別プログラム、つまり、図１３に示すように、パターンマッチング実行プログラム５３ａ、ニューラルネットワーク実行プログラム５３ｂおよび総合判別プログラム５３ｃがあらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム５３ａ、５３ｂおよび５３ｃは、図２に示した物体判別装置３０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。なお、ＲＯＭ５３は、不揮発性の「ＲＡＭ」でもよい。
【０１０９】
そして、ＣＰＵ５４が、これらのプログラム５３ａ、５３ｂおよび５３ｃをＲＯＭ５３から読み出して実行することで、図１３に示すように、これらのプログラム５３ａ、５３ｂおよび５３ｃは、パターンマッチング実行プロセス５４ａ、ニューラルネットワーク実行プロセス５４ｂおよび総合判別プロセス５４ｃとして機能するようになる。なお、これらのプロセス５４ａ、５４ｂおよび５４ｃは、図２に示したパターンマッチング実行部３２ａ、ニューラルネットワーク実行部３２ｂおよび総合判別部３２ｃにそれぞれ対応する。
【０１１０】
また、ＨＤＤ５１には、図１３に示すように、総合判別テーブル５１ａが設けられる。この総合判別テーブル５１ａは、図２に示した総合判別テーブル３１ａに対応する。そして、ＣＰＵ５４は総合判別テーブル５１ａから、総合判別データ５２ａを読み出してＲＡＭ５２に格納し、ＲＡＭ５２に格納された総合判別データ５２ａに基づいて物体検出処理を実行する。
【０１１１】
なお、上記したプログラム５３ａ、５３ｂおよび５３ｃについては、必ずしも最初からＲＯＭ５３に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ５０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ５０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ５０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ５０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１２】
また、上記の実施例では、車載の撮像装置で撮像された画像内の物体を検出する場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、固定式の撮像装置（例えば、交差点に取り付けられた交通流監視カメラ）で撮像された物体を画像内から検出するようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１１３】
以上のように、本発明に係る物体判別装置、物体判別方法および物体判別プログラムは、画像内の物体を判別する場合に有用であり、特に、画像内の物体を判別する際の精度低下を防止することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】実施例１に係る物体判別装置の概要を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る物体判別装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１に係る総合判別テーブルの構成例を示す図である。
【図４】実施例１に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】実施例２に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】実施例２に係る総合判別テーブルの構成例を示す図である。
【図７】実施例３に係る物体判別装置の構成を示すブロック図である。
【図８】実施例３に係る重み規定テーブルの構成例を示す図である。
【図９】実施例３に係るし閾値テーブルの構成例を示す図である。
【図１０】実施例３に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施例４に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】実施例５に係る物体判別装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】物体判別プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【０１１５】
１０  撮像装置
１１  ナビ（ナビゲーション）部
１２  レーダ部
１３  前処理部
１３ａ  フィルタ部
１３ｂ  輪郭抽出部
１４  物体判別装置
１５  衝突危険度判定部
１６  車両制御部
１７  報知制御部
１８  車内通知部
３０  物体判別装置
３１  記憶部
３１ａ  総合判別テーブル
３２  制御部
３２ａ  パターンマッチング実行部
３２ｂ  ニューラルネットワーク実行部
３２ｃ  総合判別部
４０  物体判別装置
４１  記憶部
４１ａ  重み規定テーブル
４１ｂ  閾値規定テーブル
４２  制御部
４２ａ  パターンマッチング実行部
４２ｂ  ニューラルネットワーク実行部
４２ｃ  総合判別部
５０  コンピュータ
５１  ＨＤＤ（Hard disk drive）
５２  ＲＡＭ（Random Access Memory）
５３  ＲＯＭ（Read Only Memory）
５４  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
６０  バス
【図１】
2007058751.tif 000003
【図２】
2007058751.tif 000004
【図３】
2007058751.tif 000005
【図４】
2007058751.tif 000006
【図５】
2007058751.tif 000007
【図６】
2007058751.tif 000008
【図７】
2007058751.tif 000009
【図８】
2007058751.tif 000010
【図９】
2007058751.tif 000011
【図１０】
2007058751.tif 000012
【図１１】
2007058751.tif 000013
【図１２】
2007058751.tif 000014
【図１３】
2007058751.tif 000015