(57)【要約】【課題】車載カメラの画像から高精度に物体が存在する可能性がある領域を検出すること。【解決手段】カメラ３１が撮影し、前処理部１１による処理が施された入力画像から歩行者候補領域検出部１９が歩行者候補領域を検出し、歩行者認識部１８が歩行者認識を行なうとともに、学習処理部１２が入力画像のうち歩行者の存在しない領域から基準パターンを作成して基準パターンデータベース１５を更新し、次回の歩行者候補領域の検出に使用する。【選択図】        図１
2007328631.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラが撮影した入力画像から特定の物体が存在する可能性のある領域を物体候補領域として検出する物体候補領域検出装置であって、
現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって、前記被判定領域のうち、前記物体候補領域を検出する検出手段と、
前記検出の結果を用い、現在の入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新手段と、
を備えたことを特徴とする物体候補領域検出装置。
【請求項２】
前記基準パターン更新手段は、前記検出手段による検出の結果、物体候補領域が存在しない場合に、前記入力画像全体から前記基準パターンを更新することを特徴とする請求項１に記載の物体候補領域検出装置。
【請求項３】
前記基準パターン更新手段は、前記検出手段が検出した物体候補領域を前記入力画像から除外して前記基準パターンを更新することを特徴とする請求項１または２に記載の物体候補領域検出装置。
【請求項４】
前記物体候補領域に前記特定の物体が存在するか否かを認識する物体認識手段をさらに備え、前記基準パターン更新手段は、前記物体認識手段による認識の結果、前記特定の物体が存在しない場合に前記入力画像全体から前記基準パターンを更新することを特徴とする請求項１，２または３に記載の物体候補領域検出装置。
【請求項５】
前記物体候補領域に前記特定の物体が存在するか否かを認識する物体認識手段をさらに備え、前記基準パターン更新手段は、前記物体認識手段が認識した特定の物体を前記入力画像から除外して前記基準パターンを更新することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の物体候補領域検出装置。
【請求項６】
カメラが撮影した入力画像から特定の物体が存在する可能性のある領域を物体候補領域として検出する物体候補領域検出方法であって、
現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって、前記被判定領域のうち、前記物体候補領域を検出する検出工程と、
前記検出の結果を用い、前記入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新工程と、
を含んだことを特徴とする物体候補領域検出方法。
【請求項７】
車載カメラが撮影した入力画像から歩行者を認識する歩行者認識装置であって、
現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって歩行者が存在する可能性のある領域を歩行者候補領域として検出する検出手段と、
当該歩行者候補領域が歩行者に相当するか否かを判別する歩行者判別手段と、
前記検出の結果を用い、現在の入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新手段と、
を備えたことを特徴とする歩行者認識装置。
【請求項８】
現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって歩行者が存在する可能性のある領域を歩行者候補領域として検出する検出手段と、
当該歩行者候補領域が歩行者に相当するか否かを判別する歩行者判別手段と、
前記検出の結果を用い、現在の入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新手段と、
前記歩行者判別手段によって歩行者が認識された場合に、歩行者の存在について報知する報知制御、および／または車両の走行状態を制御する走行制御を実行する制御手段と、
を備えたことを特徴とする車両制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、車載カメラが撮影した入力画像から特定の物体が存在する可能性のある領域を物体候補領域として検出する物体候補領域検出装置、物体候補領域検出方法、および、かかる物体候補領域検出を用いた歩行者認識装置、車両制御装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラが撮影した画像に対する画像認識によって、歩行者などを検出する技術が考案されている。例えば、特許文献１は、特定の場所に固定した定点カメラが撮影した画像から、歩行者や車両を認識する技術を開示している。
【０００３】
また、かかる画像認識の具体的な手法としては、予め背景パターンを学習し、入力画像と背景パターンとの差異を顕著性として算出する顕著性算出手法（顕著性アルゴリズム）が適用可能である（例えば特許文献２参照。）。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１９００１２号公報
【特許文献２】特開２００１−２３６５０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところで近年、車両にカメラなどを搭載し、車載カメラからの映像によって歩行者などを認識することで運転を支援し、事故を防止する技術の実現が重要な課題となっている。
【０００６】
しかしながら車載カメラなど移動体から撮影した画像では、その移動によって背景画像が常に変化する。そのため、上述した顕著性算出手法を使用しても、背景パターンの設定のために学習する必要のある事象が大きくなり、検出精度が低下するという問題点があった。
【０００７】
本発明は、上述した従来技術における問題点を解消し、課題を解決するためになされたものであり、車載カメラの画像から高精度に物体が存在する可能性がある領域を検出する物体候補領域検出装置、物体候補領域検出方法、および高精度に歩行者を認識する歩行者認識装置、歩行者認識を用いる車両制御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】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１の発明に係る物体候補領域検出装置は、カメラが撮影した入力画像から特定の物体が存在する可能性のある領域を物体候補領域として検出する物体候補領域検出装置であって、現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって、前記被判定領域のうち、前記物体候補領域を検出する検出手段と、前記検出の結果を用い、現在の入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００９】
この請求項１の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、検出の結果を用い、入力画像のうち特定の物体が存在しない領域を用いて基準パターンを更新する。
【００１０】
また、請求項２の発明に係る物体候補領域検出装置は、請求項１に記載の発明において、前記基準パターン更新手段は、前記検出手段による検出の結果、物体候補領域が存在しない場合に、前記入力画像全体から前記基準パターンを更新することを特徴とする。
【００１１】
この請求項２の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、検出の結果、物体候補領域が存在しない場合に、入力画像全体から基準パターンを更新する。
【００１２】
また、請求項３の発明に係る物体候補領域検出装置は、請求項１または２に記載の発明において、前記基準パターン更新手段は、前記検出手段が検出した物体候補領域を前記入力画像から除外して前記基準パターンを更新することを特徴とする。
【００１３】
この請求項３の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、入力画像のから物体候補領域を除外した画像を用いて基準パターンを更新する。
【００１４】
また、請求項４の発明に係る物体候補領域検出装置は、請求項１，２または３に記載の発明において、前記物体候補領域に前記特定の物体が存在するか否かを認識する物体認識手段をさらに備え、前記基準パターン更新手段は、前記物体認識手段による認識の結果、前記特定の物体が存在しない場合に前記入力画像全体から前記基準パターンを更新することを特徴とする。
【００１５】
この請求項４の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出し、特定の物体が存在するか否かを認識するとともに、認識の結果、特定の物体が存在しない場合に入力画像全体から基準パターンを更新する。
【００１６】
また、請求項５の発明に係る物体候補領域検出装置は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の発明において、前記物体候補領域に前記特定の物体が存在するか否かを認識する物体認識手段をさらに備え、前記基準パターン更新手段は、前記物体認識手段が認識した特定の物体を前記入力画像から除外して前記基準パターンを更新することを特徴とする。
【００１７】
この請求項５の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出し、特定の物体が存在するか否かを認識するとともに、認識した特定の物体を入力画像から除外して基準パターンを更新する。
【００１８】
また、請求項６の発明に係る物体候補領域検出方法は、カメラが撮影した入力画像から特定の物体が存在する可能性のある領域を物体候補領域として検出する物体候補領域検出方法であって、現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって、前記被判定領域のうち、前記物体候補領域を検出する検出工程と、前記検出の結果を用い、前記入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１９】
この請求項６の発明によれば物体候補領域検出方法は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、検出の結果を用い、入力画像のうち特定の物体が存在しない領域を用いて基準パターンを更新する。
【００２０】
また、請求項７の発明に係る歩行者認識装置は、車載カメラが撮影した入力画像から歩行者を認識する歩行者認識装置であって、現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって歩行者が存在する可能性のある領域を歩行者候補領域として検出する検出手段と、当該歩行者候補領域が歩行者に相当するか否かを判別する歩行者判別手段と、前記検出の結果を用い、現在の入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２１】
この請求項７の発明によれば歩行者認識装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって検出された歩行者候補領域が歩行者であるか否かを判別するとともに、歩行者候補領域の検出の結果を用い、入力画像のうち歩行者が存在しない領域を用いて基準パターンを更新する。
【００２２】
また、請求項８の発明に係る車両制御装置は、現在カメラが入力した入力画像から切り出した被判定領域と、予め入力画像を記憶した基準パターンとの比較によって歩行者が存在する可能性のある領域を歩行者候補領域として検出する検出手段と、当該歩行者候補領域が歩行者に相当するか否かを判別する歩行者判別手段と、前記検出の結果を用い、現在の入力画像のうち前記特定の物体が存在しない領域を用いて前記基準パターンを更新する基準パターン更新手段と、前記歩行者判別手段によって歩行者が認識された場合に、歩行者の存在について報知する報知制御、および／または車両の走行状態を制御する走行制御を実行する制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２３】
この請求項８の発明によれば車両制御装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって検出された歩行者候補領域が歩行者であるか否かを判別し、判別結果に基づいて車両を制御するとともに、歩行者候補領域の検出の結果を用い、入力画像のうち歩行者が存在しない領域を用いて基準パターンを更新する。
【発明の効果】
【００２４】
請求項１の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、検出の結果を用い、入力画像のうち特定の物体が存在しない領域を用いて基準パターンを更新するので、カメラの画像から高精度に物体が存在する可能性がある領域を検出する物体候補領域検出装置を得ることができるという効果を奏する。
【００２５】
また、請求項２の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、検出の結果、物体候補領域が存在しない場合に、入力画像全体から基準パターンを更新するので、状況に応じた基準パターンを簡易に更新し、カメラの画像から高精度に物体が存在する可能性がある領域を検出する物体候補領域検出装置を得ることができるという効果を奏する。
【００２６】
また、請求項３の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、入力画像のから物体候補領域を除外した画像を用いて基準パターンを更新するので、歩行者候補領域が存在する画像からであっても基準パターンを更新し、カメラの画像から高精度に物体が存在する可能性がある領域を検出する物体候補領域検出装置を得ることができるという効果を奏する。
【００２７】
また、請求項４の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出し、特定の物体が存在するか否かを認識するとともに、認識の結果、特定の物体が存在しない場合に入力画像全体から基準パターンを更新するので、状況に応じた基準パターンを簡易に更新し、カメラの画像から高精度に特定の物体を認識する物体候補領域検出装置を得ることができるという効果を奏する。
【００２８】
また、請求項５の発明によれば物体候補領域検出装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出し、特定の物体が存在するか否かを認識するとともに、認識した特定の物体を入力画像から除外して基準パターンを更新するので、対象となる物体が存在する画像からであっても基準パターンを更新し、カメラの画像から高精度に特定の物体を認識する物体候補領域検出装置を得ることができるという効果を奏する。
【００２９】
また、請求項６の発明によれば物体候補領域検出方法は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって物体候補領域を検出するとともに、検出の結果を用い、入力画像のうち特定の物体が存在しない領域を用いて基準パターンを更新するので、カメラの画像から高精度に物体が存在する可能性がある領域を検出する物体候補領域検出方法を得ることができるという効果を奏する。
【００３０】
また、請求項７の発明によれば歩行者認識装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって検出された歩行者候補領域が歩行者であるか否かを判別するとともに、歩行者候補領域の検出の結果を用い、入力画像のうち歩行者が存在しない領域を用いて基準パターンを更新するので、カメラの画像から高精度に歩行者を認識する歩行者認識装置を得ることができるという効果を奏する。
【００３１】
また、請求項８の発明によれば車両制御装置は、入力画像から切り出した被判定領域と基準パターンとの比較によって検出された歩行者候補領域が歩行者であるか否かを判別し、判別結果に基づいて車両を制御するとともに、歩行者候補領域の検出の結果を用い、入力画像のうち歩行者が存在しない領域を用いて基準パターンを更新するので、カメラの画像から高精度に歩行者を認識し、その安全を確保する車両制御装置を得ることができるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る物体候補領域検出装置、物体候補領域検出方法、歩行者認識装置および車両制御装置の好適な実施例について詳細に説明する。
【実施例】
【００３３】
図１は、本発明の実施例１である車載用の画像認識装置１０の概要構成を示す概要構成図である。車両は以下の構成を有している。同図に示すように、画像認識装置１０は、ナビゲーション装置３０、カメラ３１、およびプリクラッシュＥＣＵ４０と接続している。
【００３４】
ナビゲーション装置３０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）人工衛星と通信して特定した自車両の位置と、予め記憶した地図データ３０ａとを利用して走行経路の設定および誘導を行なう車載装置である。また、ナビゲーション装置３０は、画像認識装置１０に対して自車両の位置情報や周辺の地図情報、道路に関する情報などを提供する。
【００３５】
カメラ３１は、自車両周辺を撮影し、撮影結果を画像認識装置１０に入力する。プリクラッシュＥＣＵ４０は、画像認識部１０が自車両の衝突を予測した場合に、ディスプレイ４３やスピーカ４４による乗員への通知、ブレーキ４１、エンジン制御装置（ＥＦＩ）４２による車両の動作制御を実行する電子制御装置であり、車両制御装置として機能する。
【００３６】
画像認識装置１０は、その内部に前処理部１１、学習処理部１２、基準パターンデータベース１５、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８、歩行者候補領域検出部１９および衝突判定部２０を有する。ここで、学習処理部１２、基準パターンデータベース１５、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８、歩行者候補領域検出部１９および衝突判定部２０は、例えば単一のマイコン１０ａ（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭの組み合わせからなる演算処理ユニット）などによって実現することが好適である。
【００３７】
前処理部１１は、カメラ３１が撮影した画像に対してフィルタリングやエッジ検出、輪郭抽出などの処理を施した後、車両認識部１６、白線認識部１７および歩行者候補領域検出部１９に出力する。
【００３８】
車両認識部１６は、前処理部１１が出力した画像に対してパターンマッチングなどを施して車両を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。また、白線認識部１８も同様に、前処理部１１が出力した画像に対してパターンマッチングなどを施して白線を認識し、認識結果を衝突判定部２０に出力する。
【００３９】
一方、歩行者候補領域検出部１９は、顕著性アルゴリズムを用いて、前処理部１１が出力した画像から歩行者が存在する可能性のある領域を検出し、検出結果を歩行者認識部１８に出力する。その後、歩行者認識部１８が歩行者候補領域に対してパターンマッチングやニューラルネットワークによるニューロ判定処理を施して歩行者を認識し、衝突判定部２０に出力する。そして、歩行者を認識した場合には歩行者までの距離を画像処理などで算出し、歩行者情報としてその距離も衝突判定部２０に出力する。
【００４０】
衝突判定部２０は、車両認識部１６、白線認識部１７、歩行者認識部１８による認識結果およびナビゲーション装置３０が出力する位置情報を用いて、歩行者や他車両と自車両との衝突を予測し、予測結果をプリクラッシュＥＣＵ４０に出力する。一方、プリクラッシュＥＣＵ４０は予測結果（歩行者が前方に存在し、距離が数ｍに近づいているなど）に基づき、衝突の可能性があれば運転者にディスプレイ４３やスピーカ４４などにより報知制御を行なうと共に、衝突の危険度によっては車両の走行制御（ブレーキ制御、アクセル制御など）を行なう。
【００４１】
ここで、車両や白線など形状のバリエーションの少ないものを認識する場合には、前処理部１１が出力した画像に対して直接パターンマッチングを行なうが、歩行者のように形状の変化が激しい物体を認識する場合には、顕著性アルゴリズムによって予め候補領域を検出することによって検出精度の向上と処理負荷の軽減を図る。
【００４２】
顕著性アルゴリズムによる候補領域の検出について図２を参照して説明する。同図に示すように、顕著性アルゴリズムは、まず学習プロセスによって基準パターンを更新し、歩行者候補領域検出プロセスでは入力画像と基準パターンとの比較によって顕著性を算出する。
【００４３】
学習プロセスでは、本装置を使用する前に予め複数の学習用の画像を入力し、学習用画像から学習領域を切り出す。この学習領域は、画像内における歩行者のサイズに合わせ、例えば２０×２０ピクセルのサイズで切り出す。学習用の画像は、歩行者などターゲットを含まない道路などの背景画像である。
【００４４】
この切り出した学習領域をＮ次元（Ｎは画素数であり、２０×２０ピクセルであれば４００次元）のベクトルとして扱い、全ての学習領域についてＮ次元の主成分分析を行なって、特徴ベクトル（Ｎ次元ベクトルの主成分）を算出する。この特徴ベクトルの算出を全ての学習画像に対して実行し、共通するベクトル成分を基準パターンとする。
【００４５】
歩行者候補領域検出プロセスでは、カメラが撮影した入力画像から学習領域のサイズと同一サイズの判定領域を切り出す。そして、この切り出した判定領域をＮ次元ベクトルとし、基準パターンで展開する（内積をとる）。
【００４６】
この展開によって、判定領域のうち基準パターンと類似のベクトル成分が得られるので、展開して得られたベクトルと判定領域のベクトルとの残差を顕著性（基準パターンからの乖離度を示す値）として算出し、顕著性の高い領域のみを歩行者候補領域として残した結果画像を出力する。
【００４７】
ところが、入力する学習用画像によっては適切な基準パターンが得られず、候補領域の検出精度が低下することがある。例えば、学習用画像として多様な画像を使用すると、各学習用画像が異なる主成分を有するために、そこから得られる基準パターンは多くの方向を有することとなり、歩行者との残差を得ることが困難になる。すなわち、歩行者の特徴が背景に埋もれてしまい、顕著性なしと判断される。
【００４８】
また、顕著性が少ないところまで閾値を下げ、少しでも顕著性があれば歩行者候補として検出するようにすると、歩行者以外でも顕著性有りとして検出してしまい、逆に検出精度が低くなる。例えば図３に示すように、入力画像から樹木と建物以外の物体を検知すべく、樹木と建物を学習用画像として入力すると、樹木の特徴と建物の特徴が混合した基準パターンが作成される。
【００４９】
その結果、樹木の画像を判定した場合も建物の画像を判定した場合も、基準パターンと異なる、すなわち「顕著性あり」と判定される可能性がある。
【００５０】
このように、学習プロセスにおいて入力する事象が大きい（学習用画像間の共通性が低く、多岐にわたる）場合には、適切な基準パターンが得られず、顕著性の検出精度が低くなり、歩行者の検出漏れが発生したり、多数の領域が「顕著性のある歩行者候補領域」として出力されることなる。その結果、歩行者認識部１８での処理負荷上昇と認識精度低下が引き起こされる。
【００５１】
そこで、画像認識装置１０は、図４に示すように入力画像から歩行者を認識した後、使用した入力画像や歩行者候補領域を検出した結果画像を学習用画像として学習処理部１２が基準パターンを作成し、基準パターンデータベース１５を更新する。
【００５２】
作成した基準パターンは、歩行者領域選出部１９が次の歩行者候補領域の検出に使用するので、図５に示すように、顕著性の算出時に使用される基準パターンは、前回の歩行者認識時の背景画像から得られることとなる。そのため、車載のカメラ３１が撮影した画像であっても、車両の移動による背景の変化の影響を極めて小さくすることができ、定点カメラの撮影画像に対する顕著性算出と同様に高い精度で歩行者候補領域を検出することが可能となる。すなわち、顕著性算出では、現在のフレーム画像と一つ前のフレームを含んだ学習（基準）パターンで比較される。各フレーム間は数ｍｓｅｃ程度なので、一つ前のフレームは現在のフレーム画像と大きな変化が無いため、現フレームに近い学習パターンで比較することができ、精度が高くなる。
【００５３】
ここで、歩行者候補領域検出部１９による検出の結果、歩行者候補領域が存在しない場合や、歩行者候補領域が存在しても歩行者認識部１８によって歩行者ではないと認識された場合には、図６に示すように入力画像をそのまま学習用画像として使用することができる。
【００５４】
一方、歩行者認識部１８が歩行者を認識した場合、学習処理部１２は、その内部の歩行者マスク処理部１２ａによって入力画像から歩行者に対応する領域を除去した画像を学習用画像として使用する。
【００５５】
つづいて、マイコン１０ａにおける歩行者認識の処理動作について図７のフローチャートを参照して説明する。なお、この処理フローは、ＩＧオンによりマイコン１０ａに電源が供給されてスタートし、画像処理装置１０が画像認識を実行中である場合に、画像フレームの処理ごと（例えば数ｍｓｅｃごと）に繰り返し実行される処理である。また、マイコン１０ａは白線認識や車両認識も行うが、本処理フローでは説明を省略している。
【００５６】
まず、歩行者候補領域検出部１９が判定領域を切り出し（ステップＳ１０１）、歩行者候補領域検出部１９が歩行者候補領域を検出する（ステップＳ１０２）。さらに、歩行者認識部１８が歩行者候補領域に対してパターンマッチングを行なって、歩行者候補領域が歩行者であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【００５７】
その結果、入力画像内に歩行者が存在しなければ（ステップＳ１０４，Ｎｏ）、学習処理部１２は画像全体から基準パターンを作成し（ステップＳ１０５）、基準パターンデータベースを更新して（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００５８】
一方、歩行者が存在する場合には（ステップＳ１０４，Ｙｅｓ）、まず歩行者情報と歩行者までの距離を衝突判定部２０に出力する（ステップＳ１０７）。そして歩行者マスク処理部１２ａによって歩行者をマスクした（ステップＳ１０８）後、基準パターンを作成し（ステップＳ１０９）、基準パターンデータベースを更新して（ステップＳ１０６）、処理を終了する。
【００５９】
ここで、「更新」とは、今まで学習した背景画のベクトル成分に対し、最新のフレーム画のベクトル成分を加算し、ベクトル成分を変更することである。
【００６０】
なお、歩行者のマスクについては、歩行者認識部１８によって認識された歩行者の画像のみを除去しても良いし、歩行者認識部１８によって歩行者であると認識された歩行者候補領域自体を除去しても良い。また、歩行者認識部１８による認識結果によらず、歩行者候補領域検出部１９による検出結果に基づいて全ての歩行者候補領域を除去しても良い。
【００６１】
さらに、学習用画像として使用する画像は、カメラ３１が撮影した画像を直接使用しても良いし、前処理部１１が出力する画像であっても良い。さらに他の任意の処理部による処理結果画像を用いても良い。
【００６２】
つぎに、プリクラッシュＥＣＵ４０の処理動作について図８のフローチャートを参照して説明する。なお、この処理フローは、ＩＧオンなどにより電源が供給されてスタートし、繰り返し実行される処理である。
【００６３】
まず、プリクラッシュＥＣＵ４０は、画像認識装置１０から画像認識の結果を示すデータを受信する（ステップＳ２０１）。そして、歩行者などと衝突の危険性が高い場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、スピーカ４４によるブザーなどの警告音出力やディスプレイ４３による表示出力によって運転者に報知し（ステップＳ２０３）、ブレーキ４１やＥＦＩ４２による車両制御を実行して（ステップＳ２０４）、処理を終了する。
【００６４】
上述してきたように、本実施例にかかる画像認識装置１０は、走行中にカメラ３１が撮影した画像から随時基準パターンを作成することで、顕著性アルゴリズムによる歩行者候補領域の検出精度を向上している。
【００６５】
なお、本実施例では、車載カメラが撮影した画像から特定の物体、すなわち歩行者を認識する場合を例に説明を行なったが、例えば移動（回転）可能な交通監視用のカメラが撮影した画像に対しても適用可能である。また、本実施例では顕著性算出を適用したが、これに限らず背景画像を基準パターンとして記憶し、現在画像との差分により、候補画を抽出する背景差分法を適用しても良い。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
以上のように、本発明にかかる物体候補領域検出装置、物体候補領域検出方法、歩行者認識装置および車両制御装置は、車両における画像認識に有用であり、特に歩行者候補領域の検出精度向上に適している。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【図１】本発明の実施例にかかる画像認識装置の概要構成を示す概要構成図である。
【図２】顕著性アルゴリズムによる候補領域の検出について説明する説明図である。
【図３】候補領域の検出精度低下について説明する説明図である。
【図４】本発明に係る基準パターンの作成について説明する説明図である。
【図５】本発明に係る顕著性算出について説明する説明図である。
【図６】学習用画像と歩行者のマスクについて説明する説明図である。
【図７】基準パターン更新の処理動作について説明するフローチャートである。
【図８】図１に示したプリクラッシュＥＣＵの処理動作について説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００６８】
１０    画像認識装置
１０ａ  マイコン
１１    前処理部
１２    学習処理部
１２ａ  歩行者マスク処理部
１２ｂ  車線認識部
１５    基準パターンデータベース
１６    車両認識部
１７    白線認識部
１８    歩行者認識部
１９    歩行者候補領域検出部
２０    衝突判定部
３０    ナビゲーション装置
３０ａ  地図データ
３１    カメラ
【図１】
2007328631.tif 000003
【図２】
2007328631.tif 000004
【図３】
2007328631.tif 000005
【図４】
2007328631.tif 000006
【図５】
2007328631.tif 000007
【図６】
2007328631.tif 000008
【図７】
2007328631.tif 000009
【図８】
2007328631.tif 000010