(57)【要約】【課題】静止物体を正確に検出する。【解決手段】規範フロー生成手段２は車両に設置された画像撮像手段３の設置状態と車両の走行状態に基づいて、物体が存在しない標準的な環境で想定される画面の規範フローを生成し、観測フロー生成手段４は画像撮像手段により撮像された画像に基づいて観測フローを生成し、比較照合部５は規範フロー生成手段により生成された規範フローと観測フロー生成手段により生成された観測フローの差異に基づいて物体を検出する。【選択図】図１
2007334859.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体に設置された撮像手段により撮像された画像に基づいて物体を検出する物体検出装置において、
前記移動体に設置された前記撮像手段の設置状態と前記移動体の移動状態に基づいて、物体が存在しない標準的な環境で想定される画面の第１のオプティカルフローを生成する第１のオプティカルフロー生成手段と、
前記撮像手段により撮像された画像に基づいて第２のオプティカルフローを生成する第２のオプティカルフロー生成手段と、
前記生成された第１及び第２のオプティカルフローの差異に基づいて物体を検出する物体検出手段とを、
備えたことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記第１のオプティカルフロー生成手段は、
前記撮像手段の基準面からの高さと、前記撮像手段の焦点距離と、前記撮像手段の水平面に対する傾きとをパラメータとして設定することにより、仮想空間上の基準面に特徴点を配置し、
前記撮像手段の移動速度、回転角速度を所定間隔で取得して前記特徴点の座標を変更し、前回の特徴点と今回の特徴点をそれぞれ前記第１のオプティカルフローの始点と終点として生成することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記移動体は車両であって、
前記第１のオプティカルフロー生成手段は、
前記撮像手段の路面からの高さと、前記撮像手段の焦点距離と、前記撮像手段の水平面に対する傾きと、前記車両の前輪と後輪の間隔と、前記車両の右の車輪と左の車輪の間隔の５つの固定パラメータを設定することにより仮想空間上の路面に特徴点を配置し、
前記車両の移動速度及び前輪の車体の長手方向に対する傾斜角を所定時間ごとに変数パラメータとして受け取って前記特徴点の座標を変更し、前回の特徴点と今回の特徴点をそれぞれ前記第１のオプティカルフローの始点と終点として生成することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記物体検出手段は、前記撮像手段により撮像された画面を領域ごとに分割して各領域ごとに前記第１のオプティカルフローの代表フローを設定し、前記生成した第２のオプティカルフローのうち、前記代表フローより大きいフローを物体と判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記物体検出手段は、前記撮像手段により撮像された画面と、前記第１のオプティカルフローの生成時に得られるオプティカルフローの始点と終点の情報を利用して前記分割領域を設定することを特徴とする請求項４に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記物体検出手段は、前記物体と判定したフローの数が閾値を超えるブロックを物体ブロックと判定することを特徴とする請求項３から５のいずれか１つに記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両、移動ロボット、人などの移動体に搭載された撮像手段により撮像された画像に基づいて物体を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体では、それ自体の安全確保のために認識するべき状況として移動基準面の状況が重要である。移動基準面の状況としては、面の形状、他の移動体の存在の有無、静止物体などの存在の有無が挙げられる。また、自動車などの車両は、それ自体の安全確保のために認識するべき状況として道路状況が重要である。道路状況としては、カーブなどの道路形状、他の移動車両や歩行者などの移動物体の存在の有無、停止車両などの静止物体などの存在の有無が挙げられる。
【０００３】
物体検出の方法として、距離情報を用いるものと動き情報を用いるものが考えられる。距離情報を用いるものには、距離センサを利用する方法（下記の非特許文献１）や、ステレオ視を利用する方法（下記の非特許文献２）がある。動き情報を用いるものには、オプティカルフローとＦＯＥ（Focus of Expansion；消失点）を利用する方法（下記の非特許文献３）が従来研究されている。また、画面上の移動ベクトルであるオプティカルフローを求める従来例としては、下記の非特許文献４、５が公知である。なお、非特許文献５はＫＬＴ（Kanade-Lucas-Tomasi）法と呼ばれている。
【非特許文献１】荒蒔勲，佐生徳実，梅田和昇, ”小型距離画像センサを用いた移動ロボットの障害物回避手法の提案”, 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会'01講演論文集,1P1-N4, 2001.6.
【非特許文献２】岡田慧，加賀美聡，稲葉雅幸，井上博允, ”色領域分割と両眼ステレオの統合による脚型ロボットの三次元障害物回避” 第16回ロボット学会学術講演会予稿集, pp 1505-1506, 1998.
【非特許文献３】Mutsumi Watanabe, Nobuyuki Takeda, Kazunori Onoguchi, “Moving obstacle detection and recognition by optical flow patern analysis for mobilerobot”, Advanced Robotics, Vol.12, No.7,8, pp.791-816, 1999. tcts
【非特許文献４】Jianbo Shi, Carlo Tomasi: ”Good Features to Tack”, 1994 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR’94), pp.593-600, 1994. ortelrt”
【非特許文献５】Jean-Yves Bouguet:”Pyramidal Impementation of the Lucas Kanade Feature Tacker Descripion of the algorithm,OpenCV Documentation, Microprocessor Research Labs, Intel Corporation, 1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
距離センサを用いる方法では、センサから物体までの距離や位置などを知ることができ、対象物までの距離を高い精度で得ることができるため、衝突を警告するなどの実用化もなされている。しかし、走行中は対象物によって危険度や回避行動を判断する必要があり、検出した物体が何であるかまで認識できることが望ましい。
【０００５】
映像から距離情報を求める方法にステレオ視を利用する方法は、風景中の物体認識などに用いられている。しかし、この方法はある程度の間隔で配置された２つのカメラ画像の重複部分でしか処理が行えず、視野が狭くなる。そのためカメラに近い部分は共通視野ができないため処理ができず、例えば移動ロボットに搭載した場合には、衝突する危険のある接近した物体に対して、１台のカメラで処理ができる方法が適切であると考えられる。
【０００６】
映像としての情報から動き情報を用いる方法に、オプティカルフローとＦＯＥを利用するものがある。このＦＯＥの違いを調べることによって背景と違う運動をする移動物体の検出に使われている。しかし、静止物体は背景と同じＦＯＥを持つため、静止物体を正確に検出できないという問題点がある。
【０００７】
本発明は上記従来例の問題点を踏まえ、静止物体を正確に検出することができる物体検出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】
本発明は上記目的を達成するために、移動体に設置された撮像手段により撮像された画像に基づいて物体を検出する物体検出装置において、
前記移動体に設置された前記撮像手段の設置状態と前記移動体の移動状態に基づいて、物体が存在しない標準的な環境で想定される画面の第１のオプティカルフローを生成する第１のオプティカルフロー生成手段と、
前記撮像手段により撮像された画像に基づいて第２のオプティカルフローを生成する第２のオプティカルフロー生成手段と、
前記生成された第１及び第２のオプティカルフローの差異に基づいて物体を検出する物体検出手段とを、
備えたことを特徴とする。
この構成により、物体を含まない仮想画像の第１のオプティカルフローと、撮像された実画像の第２のオプティカルフローの差異に基づいて物体を検出するので、静止物体を正確に検出することができる。
【０００９】
また、前記第１のオプティカルフロー生成手段は、
前記撮像手段の基準面からの高さと、前記撮像手段の焦点距離と、前記撮像手段の水平面に対する傾きとをパラメータとして設定することにより、仮想空間上の基準面に特徴点を配置し、
前記撮像手段の移動速度、回転角速度を所定間隔で取得して前記特徴点の座標を変更し、前回の特徴点と今回の特徴点をそれぞれ前記第１のオプティカルフローの始点と終点として生成することを特徴とする。
また、前記移動体は車両であって、
前記第１のオプティカルフロー生成手段は、
前記撮像手段の路面からの高さと、前記撮像手段の焦点距離と、前記撮像手段の水平面に対する傾きと、前記車両の前輪と後輪の間隔と、前記車両の右の車輪と左の車輪の間隔の５つの固定パラメータを設定することにより仮想空間上の路面に特徴点を配置し、
前記車両の移動速度及び前輪の車体の長手方向に対する傾斜角を所定時間ごとに変数パラメータとして受け取って前記特徴点の座標を変更し、前回の特徴点と今回の特徴点をそれぞれ前記第１のオプティカルフローの始点と終点として生成することを特徴とする。
この構成により、物体を含まない仮想画像の第１のオプティカルフローを正確に検出することができる。
【００１０】
また、前記物体検出手段は、前記撮像手段により撮像された画面を領域ごとに分割して各領域ごとに前記第１のオプティカルフローの代表フローを設定し、前記生成した第２のオプティカルフローのうち、前記代表フローより大きいフローを物体と判定することを特徴とする。
また、前記物体検出手段は、前記撮像手段により撮像された画面と、前記第１のオプティカルフローの生成時に得られるオプティカルフローの始点と終点の情報を利用して前記分割領域を設定することを特徴とする。
この構成により、ノイズによる誤検出を防止することができる。
【００１１】
また、前記物体検出手段は、前記物体と判定したフローの数が閾値を超えるブロックを物体ブロックと判定することを特徴とする。
この構成により、ノイズによる誤検出を防止することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、物体を含まない仮想画像の第１のオプティカルフローと、撮像された実画像の第２のオプティカルフローの差異に基づいて物体を検出するので、静止物体を正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は本発明に係る物体検出装置の一実施形態を示すブロック図、図２は図１の物体検出装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【００１４】
本発明では、移動状態で静止物体を検出するために、従来の方法に代わる方法として「規範フロー」という概念を提案する。すなわち、標準的な環境、標準的な移動状態から予測される、画像中の各場所におけるオプティカルフローを計算により求め、これを規範フロー（第１のオプティカルフロー）とする。そして、動画像処理により得られた実際の画像のオプティカルフロー（第２のオプティカルフロー、観測フロー）との差異を検出することにより、物体の検出を行う。
【００１５】
図１は、搭載する移動体の一例として車両に搭載する物体検出装置を示す。図１において、移動情報取得手段である車両情報取得手段１は、画像撮像手段３が設置された車両の走行情報を取得し、規範フロー生成手段（第１のオプティカルフロー生成手段）２は、画像撮像手段３の設置状態と車両情報取得手段１からの車両の走行情報に基づいて、物体が存在しない標準的な環境で想定される画面の規範フロー（第１のオプティカルフロー）を生成する。観測フロー生成手段（第２のオプティカルフロー生成手段）４は、画像撮像手段３からの画像に基づいて観測フロー（第２のオプティカルフロー）を生成し、比較照合部（物体検出手段）５は規範フローと観測フローの差異に基づいて物体を検出する。ここで、車両情報取得手段１から比較照合部５までのブロックが本発明に係る物体検出装置の一実施形態を構成している。周辺物体情報構成手段６は比較照合部５により物体として検出された表示領域をユーザが物体と認識できる画像処理を施し、画像撮像手段３からの画像と合成して表示部７に出力する。
【００１６】
図２を参照して処理を詳しく説明する。
ステップＳ１：まず、画像撮像手段３の移動速度や回転角速度などの情報として、自動車の速度やハンドルの切り角などの情報を受け取り、仮想空間上の路面に配置した特徴点の座標を移動させて、その動きを画面に投影したオプティカルフローを生成する、規範フロー生成処理を行う。この規範フロー生成処理により生成されるオプティカルフローを規範フローとする。
ステップＳ２：次に非特許文献４、５などにおけるＫＬＴ法により実画像のフロー（観測フロー）を抽出する。
ステップＳ３：次に画面をブロックに分けて各ブロックに規範フローの長さや向きを設定し、実画像のフローの長さと向きを調べて、そのフローの入っているブロックにおいて規範フローとの差異がないかを照合する。
ステップＳ４：最後に差異があると判断したフローがブロックの中にあった場合、そのブロックに物体が存在するとして検出する。
以下各処理について、（１）規範フローの生成、（２）入力画像中の特徴点抽出とフロー検出、（３）規範フローと実フローの照合、（４）物体の検出、の順に具体的に説明する。
【００１７】
（１）規範フローの生成
本発明の基本となる規範フロー生成処理について述べる。まず、規範フローを生成するための固定パラメータとして、画像撮像手段３のカメラの路面からの高さ、カメラの焦点距離、水平に対するカメラの傾き、車両の前輪と後輪の間隔、車両の右の車輪と左の車輪の間隔の５つのパラメータを設定することにより、仮想空間上の路面に特徴点を配置する。
次に規範フローを生成するための変数パラメータとして、車両の現在の移動速度、前輪の車体の長手方向に対する傾斜角を所定時間ごとに受け取り、車両の走行状態に合わせて特徴点の座標を変更する。特徴点の位置を、初めに設定した固定パラメータの情報から計算し、カメラ画像のどこに投影されるかを算出して、前状態と現状態をそれぞれ規範フローの始点と終点として出力する。
なお、搭載する移動体が車両でない場合には、画像撮像手段３のカメラの移動基準面からの高さと、カメラの焦点距離と、水平に対するカメラの傾きの３つのパラメータを設定することにより、仮想空間上の基準面に特徴点を配置する。次に規範フローを生成するための変数パラメータとして、撮像手段の現在の移動速度、回転角速度を所定時間ごとに受け取り、撮像手段の移動状態に合わせて特徴点の座標を変更する。特徴点の位置を、初めに設定した固定パラメータの情報から計算し、カメラ画像のどこに投影されるかを算出して、前状態と現状態をそれぞれ規範フローの始点と終点として出力する。
【００１８】
＜画面投影の計算について＞
規範フロー生成処理の空間と画像撮像装置により得られた画面上の位置をピンホールカメラに近似させ、図３に示すように視点を原点とし、ｘ軸を撮像面及び画面の幅方向、ｙ軸を奥行きとした空間をｘ−ｙ平面で考えたとき、カメラの焦点距離をｆとすると、撮像面から画面までの距離は
ｙ＝ｆ  …（１）
となる直線である。また、画面の範囲は撮像面の中心をｙ軸とする撮像面の幅になる。画面に投影される点は、この直線と、特徴点の座標と原点を結ぶ直線の交点になる。
【００１９】
また、図３において、実際の点である特徴点の座標を（Ｏx，Ｏy）、投影点の座標を  （Ｄx，Ｄy）とすると、Ｄｙ＝ｆより、Ｄxは次の式（２）で求めることができる。
Ｄx＝（Ｏx／Ｏy）＊ｆ  …（２）
またｙ−ｚ平面で同じ計算をすることにより、投影点のｚ座標を求めることができる。この計算により画面の中心を原点としたｚ−ｘ平面に投影点をあらわすことができる。その後、撮像面の大きさを、実際の入力画像の大きさに変換することにより入力画像に応じた規範フローを求めることができる。
【００２０】
＜カメラの傾きを考えない特徴点の配置と移動＞
カメラの水平面に対する傾きが０度の場合、初めに設定したカメラの高さを反映して路面の高さに配置されたｙ軸と平行な直線上に特徴点を配置し、その点はｙ軸と平行に移動する。模式図を図４に示す。図４中の環境点と書かれた点がこのときの特徴点である。環境点については後に述べる。
【００２１】
＜カメラの傾きを考えた特徴点の配置＞
カメラの水平面に対する傾きがφの場合、ｙ軸に対しφだけ傾いた平面上に点を配置し、その平面に沿って移動する。模式図を図５に示す。図５中の投影点と書かれた点がこのときの特徴点である。投影点については後に述べる。しかし、傾けての移動は、カーブやカメラの傾きなどの状態変化の繰り返しによる誤差の蓄積が想定される。そこで、カメラの傾きが０度で直進状態にある、誤差の生じにくい基準となる環境に配置した特徴点を「環境点」と呼ぶことにする。また、そこからカーブやカメラの傾きによって座標位置を変換した特徴点を「投影点」と呼ぶことにする。
【００２２】
環境点は図５に示すように、ｚ軸方向への変化が無く、カメラを傾けることによるｚ軸方向へ移動に関する誤差の蓄積を防ぐことができる。また、ｙ軸方向への移動だけに依存するため、毎回の移動による誤差も防ぐことができる。投影点は環境点の位置から算出されて、環境点の座標は保持したまま投影点を画面上に投影する。カメラの傾きが与えられると、図５に示すように、環境点の位置はそのまま、カメラの傾きの分だけ斜めになった状態に配置される。
【００２３】
＜旋回時の投影点＞
ハンドルを切ったときにカメラが回転するときも環境点はそのままの状態で動作する。ハンドル操作により車体の長手方向に対して前輪の角度が変化するときのように、カメラが回転すると、その角度に応じた回転半径、回転の中心位置が計算される。この値と環境点を基に、投影点はカーブの位置に配置される。投影点の配置の模式図を図６に示す。このときの点の配置の計算については後述する。
＜回転半径の算出＞
車両の回転半径は以下の式（３）で求めることができる。
ｒ＝Ｈcosθ＋Ｗ／sinθ  …（３）
なお、この式でｒは回転半径、Ｈはトレッド(左右の車輪の間隔)、Ｗはホイールベース(
前輪と後輪の間隔)、そしてθは前輪の車体の長手方向に対する傾斜角とする。この式（
３）を示したものが図７である。
なお、搭載する移動体が車両でない場合には、カメラの回転半径は以下の式（３）’で求めることができる。
ｒ＝ｖ／Δθ  …（３）’
なお、この式でｒは回転半径、ｖは移動速度、Δθは回転角速度とする。
【００２４】
＜カーブ時の投影点の配置＞
まずカメラから環境点までのｙ軸方向の距離を弧の長さに対応させて、中心角を計算する。回転の中心からカメラまでの距離を半径とする円において、カメラの位置から、計算で求めた中心角だけ移動した点が、環境点に対応する投影点の座標となる。これを図８に示す。図８中の記号で、ｓはカメラから環境点までの距離、ｒは回転半径、θは中心角、ｐは環境点の位置、p’は投影点の位置を表す。図８より中心角θの 値は次の式で求めることができる。
θ＝（ｓ／２πｒ）＊２π
＝ｓ／ｒ
【００２５】
＜規範フローの生成＞
カメラ画像上の投影点の座標は前状態を保存してあり、前状態をフローの始点とし、現在の座標位置をフローの終点として描画することでベクトルを生成する。図９は生成した規範フローの例を示し、この例では、車両が直進している場合の規範フローＯＦ１を示す。ここで、図９におけるＦＯＥは規範フローＯＦ１のＦＯＥを示す。
【００２６】
（２）入力画像中の特徴点抽出とフロー検出
オプティカルフローの検出は、連続する２枚の入力画像の対応点を見つけることにより行われる。まず、１枚目の画像に対して非特許文献４に基づき特徴点抽出を行う。そして２枚目の画像との対応点を見つけてオプティカルフローを検出する。この対応点の決定方法は、例えば非特許文献５を用いて検出を行う。図１０は実画像から生成したフローの例を示し、この例では、規範フローＯＦ１のほかに、物体から生成したフローＯＦ２を含む。
【００２７】
（３）規範フローと実フローの照合
＜規範フロー場の位置補正＞
規範フロー生成処理により生成された規範フローと実際の撮像手段により獲得された画像から検出されたオプティカルフローを照合する際に、その位置のズレを補正する必要がある。ズレの補正は例えば、実際の入力画像から検出したフローの情報からＦＯＥ（図９参照）を算出し、規範フローの情報からのＦＯＥとの位置を合わせることによってズレを補正することが可能である。
＜画面の分割と規範フローの設定＞
本提案では各場所における規範フローと、撮像手段により獲得された画像のオプティカルフローを比較して物体の検出を行うため、場所と規範フローの関連付けを行う。フローの比較方法として、以下では画面をブロックに分割し、ブロックごとに代表となる規範フローを設定する方法について説明する。
【００２８】
＜代表となる規範フローの設定＞
直進状態において、通常、路面などの移動基準面よりも高さのある静止物体は、車両などに設置されたカメラからの距離が、移動基準面に比べて近くなるため、画面内におけるフローは大きくなる。規範フローは移動基準面上に出るフローを計算により求めたものであるから、物体のフローは規範フローよりもフロー長が大きくなるはずである。よって規範フローよりも大きなフローを物体のフローであると考えることにする。このとき、各ブロック内で複数の規範フローが含まれる場合、一番大きなベクトルを持つ規範フローを代表とする。仮に小さいベクトルを選択した場合、それよりも大きな規範フローがブロック内に存在するということになり、物体のない移動基準面のフローでも、代表のベクトルを超えてしまうことがある。移動基準面上に現れる規範フローは、局所領域では、ほぼ同じベクトルになると考えられ、近隣領域では滑らかな変化をしていると考えられる。このことから、ブロック内に規範フローが含まれない場合、近傍のブロックからベクトルの値をとることにする。
【００２９】
（４）物体の検出
＜物体フローの判断＞
撮像手段により獲得された画像中のオプティカルフロー全てについて、そのフローの存在するブロックの代表規範フローの値と比較する。比較は、例えば、規範フローと比べて、縦成分と横成分の向きが同じで、ベクトル長の長いものを物体のフローとして検出するとしてもよい。
＜物体領域の検出＞
ただし、このまま物体のフローを含むブロックを物体領域だと判断すると、ノイズも物体のフローだと判断してしまう場合が考えられるため、以下のような処理を行う。特徴点はテクスチャのある物体領域に集中して抽出される。すなわち物体を含むブロック内に多数の物体のフローが含まれると考えられる。これに対してノイズの場合は、ある領域に集中して出るわけではないため、ブロック内には物体のフローだと判断されたノイズが少数含まれると考えられる。このことからブロック内に含まれる物体のフローの数に対して閾値処理を施し、ブロック内の物体フローの数が閾値を超えた場合のみ、物体が含まれると判断する。物体が含まれると判断されたブロックは、図１１に示すように例えば色を変えるなどして表示部７に表示してもよい。
【００３０】
＜別の画面分割方法＞
また、領域の分割にあたって、規範フローは撮像系のＦＯＥより上部には生成されないことを利用する。また規範フローと物体フローの比較を行うことから、例えば規範フローが生成される場所にブロックを配置して、比較を行う。規範フローの生成される部分にブロックを配置するときに、規範フローを求める時に得られる始点・終点の位置がブロックの上端、下端となるように配置する。図１２は均等な領域分割の例を示し、これに対し、図１３では、規範フローの始点と終点がブロックの対角の位置になるように配置されている。ただし、撮像系が直進運動を行う場合には規範フローの水平方向成分の値が小さくなりブロックが小さくなってしまうことがある。これを防ぐために図１４に示すように、水平方向の幅は固定幅（定数）とし、ブロックの重心が規範フローの中点と重なるように配置しても良い。
【産業上の利用可能性】
【００３１】
本発明は、静止物体を正確に検出することができるという効果を有し、車両のみならず、移動ロボット、人などの各種の移動体に搭載する場合に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】本発明に係る物体検出装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図２】図１の物体検出装置の処理を説明するためのフローチャートである。
【図３】規範フロー生成時における画面投影計算を示す説明図である。
【図４】規範フロー生成時における環境点設定を示す説明図である。
【図５】規範フロー生成時においてカメラが傾いている場合の投影点配置を示す説明図である。
【図６】規範フロー生成時においてカーブ時の投影点配置を示す説明図である。
【図７】規範フロー生成時においてカーブ時の回転半径計算を示す説明図である。
【図８】規範フロー生成時においてカーブ時の投影点移動のための中心角計算を示す説明図である。
【図９】規範フローの一例を示す説明図である。
【図１０】実画像から生成されたフローの一例を示す説明図である。
【図１１】物体の検出画像の表示例を示す説明図である。
【図１２】均等な領域分割の例を示す説明図である。
【図１３】規範フローの始点と終点がブロックの対角の位置になる領域分割の例を示す説明図である。
【図１４】水平方向の幅は固定幅（定数）とし、ブロックの重心が規範フローの中点と重なる領域分割の例を示す説明図である。
【符号の説明】
【００３３】
１  車両情報取得手段
２  規範フロー生成手段（第１のオプティカルフロー生成手段）
３  画像撮像手段
４  観測フロー生成手段（第２のオプティカルフロー生成手段）
５  比較照合部（物体検出手段）
６  周辺物体情報構成手段
７  表示部
【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】
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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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