(57)【要約】【課題】適切に物体の存在を認識することが可能な物体認識装置を提供する。【解決手段】物体認識装置１は、互いに重複する撮影範囲を有する少なくとも２つのカメラ１０と、２つのカメラ１０の夫々で取得された２つの撮像画像を取得する撮像画像取得部１１と、撮像画像の夫々における重複する撮影範囲に存在する領域を予め設定された区画に区分けする区分部１２と、２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像における区画と２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像における区画とについて、当該２つの区画の画像情報の関連度を示す互いに異なる２つの特徴量を算定する算定部１５と、２つの特徴量の相関関係に基づいて重複する撮影範囲に存在する物体の有無を判定する判定部１６と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに重複する撮影範囲を有する少なくとも２つのカメラと、
前記２つのカメラの夫々で取得された２つの撮像画像を取得する撮像画像取得部と、
前記撮像画像の夫々における前記重複する撮影範囲に存在する領域を予め設定された区画に区分けする区分部と、
前記２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像における区画と前記２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像における区画とについて、当該２つの区画の画像情報の関連度を示す互いに異なる２つの特徴量を算定する算定部と、
前記２つの特徴量の相関関係に基づいて前記重複する撮影範囲に存在する物体の有無を判定する判定部と、
を備える物体認識装置。
【請求項２】
前記２つの特徴量のうちの一方の特徴量が、前記算定部により算定して取得された前記画像情報の一致度を示すものであり、他方の特徴量が、機械学習に基づいて取得されたものである請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項３】
前記２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像から特徴点を抽出する抽出部と、
前記２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像から前記特徴点と前記カメラの取り付け状態を示すカメラパラメータとに基づいて、前記特徴点に対応する対応点を探索する対応点探索領域を設定し、前記対応点を探索する探索部と、
を備え、
前記算定部は、探索された対応点について前記２つの特徴量を算定する請求項１又は２に記載の物体認識装置。
【請求項４】
前記判定部は、予め行われた学習の学習結果を用いて設定された判別境界線に基づいて判定する請求項１から３のいずれか一項に記載の物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、互いに重複する撮影範囲を有する少なくとも２つのカメラを用いて物体が存在するか否かを判定する物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、カメラで取得した撮像画像に基づいて、周囲に物体が存在するか否かを判定する技術が利用されてきた。この種の技術として、例えば下記に出典を示す特許文献１−３に記載のものがある。
【０００３】
特許文献１に記載の歩行者検知装置は、光軸が平行に取り付けられた２台のカメラで撮像した画像のうち、一方の画像を所定の大きさの小領域に分割し、分割した各領域において、その領域と最も一致度が高い領域の位置をもう他方の画像から検出することによって各領域毎の視差を求めている。求められた各領域間の視差と２台のカメラの位置関係から三角測量の原理に基づいて求めた３次元形状の特徴量を用いて歩行者を判別している。
【０００４】
特許文献２に記載の位置測定装置は、撮影画像から特徴点を抽出し、特徴点に対応する対応点を探索して特徴点の追跡を行っている。特徴点の追跡を行うにあたり、テンプレートマッチングを行って特徴点に対応する候補対応点を求めている。
【０００５】
特許文献３に記載の歩行者抽出装置では、撮像手段で取得された入力画像と、歩行者のモデル画像とでパターンマッチング処理を行い、入力画像から歩行者を抽出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００１−３５１１９３号公報
【特許文献２】特開２００８−８９３１４号公報
【特許文献３】特開２００５−１９６５９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の技術では、２台のカメラは、光軸が互いに平行になるように取り付ける必要がある。このため、２つの光軸が平行な状態から逸脱している場合には、歩行者を判別することが困難となる。
【０００８】
また、特許文献２に記載の技術では、テンプレートマッチングを適切に行うために、撮像画像を取得する条件（例えばシャッター速度や輝度等）を一致させなければならず、利便性が損なわれる可能性がある。
【０００９】
更に、特許文献３に記載の技術では、歩行者の姿勢がモデル画像から異なっていたり、歩行者が持ち物を持っていたりすると、予め記憶しておいたモデル画像に対して逸脱し、更には照明環境等によってもモデル画像から逸脱する可能性がある。このため、パターンマッチングを適切に行うことができないおそれがある。
【００１０】
そこで、適切に物体の存在を認識することが可能な物体認識装置が求められる。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る物体認識装置の特徴構成は、互いに重複する撮影範囲を有する少なくとも２つのカメラと、前記２つのカメラの夫々で取得された２つの撮像画像を取得する撮像画像取得部と、前記撮像画像の夫々における前記重複する撮影範囲に存在する領域を予め設定された区画に区分けする区分部と、前記２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像における区画と前記２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像における区画とについて、当該２つの区画の画像情報の関連度を示す互いに異なる２つの特徴量を算定する算定部と、前記２つの特徴量の相関関係に基づいて前記重複する撮影範囲に存在する物体の有無を判定する判定部と、を備えている点にある。
【００１２】
このような特徴構成とすれば、互いの撮影範囲が重複する撮影範囲に設定された区画同士を、２つの特徴量の相関関係に基づいて評価することができる。このため、２つのカメラの取り付けに係る位置精度が低い場合であっても、夫々のカメラ間の見え方のズレを吸収し、ステレオ対応精度を向上させることができる。したがって、上記重複する撮影範囲に物体が存在する場合には、当該物体を精度良く認識することが可能となる。
【００１３】
また、前記２つの特徴量のうちの一方の特徴量が、前記算定部により算定して取得された前記画像情報の一致度を示すものであり、他方の特徴量が、機械学習に基づいて取得されたものであると好適である。
【００１４】
このような構成とすれば、算定した特徴量と、機械学習に基づいて取得された特徴量との相関関係に基づいて物体の有無を判定することができる。したがって、物体の認識精度を向上することが可能となる。
【００１５】
また、前記２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像から特徴点を抽出する抽出部と、前記２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像から前記特徴点と前記カメラの取り付け状態を示すカメラパラメータとに基づいて、前記特徴点に対応する対応点を探索する対応点探索領域を設定し、前記対応点を探索する探索部と、を備え、前記算定部は、探索された対応点について前記２つの特徴量を算定すると好適である。
【００１６】
このような構成とすれば、対応点を探索するにあたり、探索部は対応点探索領域内について探索するだけで良いので、演算処理の負荷を軽減することができる。
【００１７】
また、前記判定部は、予め行われた学習の学習結果を用いて設定された判別境界線に基づいて判定すると好適である。
【００１８】
このような構成とすれば、既に行われた学習の学習結果を用いて判定することができるので、物体の有無の判定精度を向上することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】物体認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】カメラの搭載位置と撮影範囲とを示す図である。
【図３】フロントカメラで取得された撮像画像とサイドカメラで取得された撮像画像とを示した図である。
【図４】特徴量判別マップの例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明に係る物体認識装置は、物体の存在の有無を適切に判定することができるように構成されている。以下、本実施形態の物体認識装置１について説明する。ここで、本実施形態では、物体認識装置１は車両１００（図２参照）に備えられ、車両１００の周囲の物体を認識する例を挙げて説明する。
【００２１】
図１は、本実施形態に係る物体認識装置１の構成を模式的に示した図である。図１に示されるように、物体認識装置１は、カメラ１０、撮像画像取得部１１、区分部１２、抽出部１３、探索部１４、算定部１５、判定部１６の各機能部を備えて構成され、各機能部は物体の存在の有無の判定に係る処理を行うために、ＣＰＵを中核部材としてハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。
【００２２】
カメラ１０は、少なくとも２つ備えられ、各カメラ１０は互いに重複する撮影範囲を有するように構成される。本実施形態では、カメラ１０は、図２に示されるように車両１００に搭載されるフロントカメラ１０Ａ、リアカメラ１０Ｂ、右サイドカメラ１０Ｃ、左サイドカメラ１０Ｄの４つから構成される。以下では、各カメラを区別する必要がない場合には、フロントカメラ１０Ａ、リアカメラ１０Ｂ、右サイドカメラ１０Ｃ、左サイドカメラ１０Ｄをカメラ１０として説明する。
【００２３】
図２に示されるように、フロントカメラ１０Ａと右サイドカメラ１０Ｃとは、フロントカメラ１０Ａの撮影範囲５Ａの一部と、右サイドカメラ１０Ｃの撮影範囲５Ｃの一部とが重複するように構成され、フロントカメラ１０Ａと左サイドカメラ１０Ｄとは、フロントカメラ１０Ａの撮影範囲５Ａの一部と、左サイドカメラ１０Ｄの撮影範囲５Ｄの一部とが重複するように構成される。また、リアカメラ１０Ｂと右サイドカメラ１０Ｃとも、リアカメラ１０Ｂの撮影範囲５Ｂの一部と、右サイドカメラ１０Ｃの撮影範囲５Ｃの一部とが重複するように構成され、リアカメラ１０Ｂと左サイドカメラ１０Ｄとも、リアカメラ１０Ｂの撮影範囲５Ｂの一部と、左サイドカメラ１０Ｄの撮影範囲５Ｄの一部とが重複するように構成される。本実施形態では、カメラ１０は画角が広いレンズ、所謂魚眼レンズを備えている。
【００２４】
図１に戻り、撮像画像取得部１１は、２つのカメラ１０の夫々で取得された２つの撮像画像を取得する。「２つのカメラ１０の夫々で取得された２つの撮像画像」とは、物体認識装置１が物体の存在の有無を判定するにあたり必要な撮像画像であり、具体的には上述したような４つのカメラ１０のうち、互いに撮影範囲の一部が重複するように構成された２つのカメラが相当する。したがって、撮像画像取得部１１は互いに撮影範囲の一部が重複する２つの撮像画像を取得する。撮像画像取得部１１により取得された撮像画像は、後述する区分部１２に伝達される。
【００２５】
区分部１２は、撮像画像の夫々における重複する撮影範囲に対応する領域を予め設定された区画に区分けする。「撮像画像の夫々における重複する撮影範囲に対応する領域」とは、撮像画像のうち、上述した互いに重複する撮像範囲を撮像して取得された部分である。図３の（Ａ）にはフロントカメラ１０Ａにより取得された撮像画像が示され、図３の（Ｂ）には右サイドカメラ１０Ｃにより取得された撮像画像が示される。以下では、図３の（Ａ）のフロントカメラ１０Ａにより取得された撮像画像をフロント画像Ａとし、図３の（Ｂ）の右サイドカメラ１０Ｃにより取得された撮像画像を右サイド画像Ｂとして説明する。
【００２６】
まず、図３に示されるフロント画像Ａ及び右サイド画像Ｂでは、理解を容易にするために、フロントカメラ１０Ａと右サイドカメラ１０Ｃとの夫々の撮像範囲のうち、互いに重複する領域に対応する部分の少なくとも一部が、処理領域Ｓとして示される。すなわち、実際に車両１００に搭載される表示装置にこれらの画像を表示する場合には、処理領域Ｓを明示する枠体が表示されるわけではない。この処理領域Ｓが、上述した「撮像画像の夫々における重複する撮影範囲に対応する領域」に相当する。区分部１２は、このような処理領域Ｓを予め設定された区画に区分けする。
【００２７】
ここで、本実施形態では、区分部１２が処理領域Ｓを所定の区画に区分けした後、抽出部１３が、２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像から特徴点Ｍを抽出する。２つの撮像画像とは、互いに撮影範囲の一部が重複するカメラ１０の夫々で取得された２つの撮影画像である。特徴点Ｍとは、撮像画像において、他の部分よりも検出し易い点であり、例えば輪郭線やコーナー（互いに方向が異なる２つの線状体が交わって形成されるエッジ）が相当する。このような特徴点Ｍを抽出するアルゴリズムとしては、種々のものが利用可能であるが、例えば公知のハリスコーナー検出（Harris Operator）やＦＡＳＴ（Features from Accelerated Segment Test）等を用いることが可能である。抽出部１３は、例えばフロント画像Ａと右サイド画像Ｂとがある場合には、フロント画像Ａ及び右サイド画像Ｂのうちの一方から、輪郭線やコーナー等からなる特徴点Ｍを抽出する。ここでは、抽出部１３がフロント画像Ａから特徴点Ｍを抽出するとする。抽出された特徴点Ｍには、理解を容易にするためにＸ印を付している。抽出部１３により抽出された特徴点Ｍは、撮像画像における座標と共に、特徴点情報として後述する探索部１４に伝達される。
【００２８】
探索部１４は、２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像から特徴点Ｍとカメラ１０の取り付け状態を示すカメラパラメータとに基づいて、特徴点Ｍに対応する対応点Ｈを探索する対応点探索領域Ｏを設定し、対応点Ｈを探索する。本実施形態では、２つの撮像画像のうちの一方が、フロント画像Ａである。したがって、「２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像」とは、右サイド画像Ｂが相当する。特徴点Ｍとは、上述した抽出部１３によりフロント画像Ａから抽出された特徴点Ｍである。「カメラ１０の取り付け状態を示すカメラパラメータ」とは、カメラ１０を予め設定された取り付け方法（仕様）によって取り付けた際の取付誤差である。具体的には、チルト（水平方向の角度）、パン（水平を基準とした上下方向の角度）、ロール（光軸の回転）に関する取付誤差である。
【００２９】
「特徴点Ｍに対応する対応点Ｈ」とは、一方の撮像画像において抽出された特徴点Ｍを示す、他方の撮像画像に含まれる特徴点にあたる。すなわち、右サイド画像Ｂにおいて示される、フロント画像Ａから抽出部１３により抽出された特徴点Ｍと同一の特徴点である。したがって、探索部１４は、右サイド画像Ｂから、抽出部１３によりフロント画像Ａから抽出された特徴点Ｍと、カメラ１０の取付誤差とに基づいて、右サイド画像Ｂにおいて示される、フロント画像Ａから抽出部１３により抽出された特徴点Ｍと同一の特徴点（対応点Ｈ）を探索する対応点探索領域Ｏを設定し、この対応点探索領域Ｏ内から対応点Ｈを探索する。
【００３０】
より具体的には、探索部１４は、フロント画像Ａから抽出された特徴点Ｍに基づくエピポーラ線Ｅを右サイド画像Ｂの処理領域Ｓ内に設定し、当該エピポーラ線Ｅを中心としてカメラパラメータを考慮して対応点探索領域Ｏを設定する。更に、探索部１４は、フロント画像Ａから抽出された特徴点Ｍの周囲の小領域を切り出し、対応点探索領域Ｏ内に存在する、前記特徴点Ｍの周囲の小領域とのマッチング特徴量の距離を演算する。探索部１４は、演算結果のうち、最も距離が小さい特徴点Ｍを対応点Ｈとして設定する。
【００３１】
ここで、マッチング特徴量は以下のように演算される。まず、特徴点Ｍ及び対応点Ｈの周囲の画像を切り出す。この画像の切り出しは、特徴点Ｍ及び対応点Ｈが抽出された夫々の撮像画像から、所定のサイズで切り出される（例えば、３２画素×３２画素のサイズ）。次に、この切り出された２つの画像間の正規化相関を計算する。計算は以下の式（１）を用いて計算される。
【００３２】
【数１】
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ここで、ＩはサイズＮ×Ｍの輝度行列（本実施形態では、Ｎ＝３２、Ｍ＝３２）であり、ＴはサイズＮ×Ｍのテンプレートの輝度行列であり、Ｉａは画像領域Ｉの輝度平均値であり、Ｔａは画像領域Ｔの輝度平均値である。
【００３３】
算定部１５は、２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像における区画と２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像における区画とについて、当該２つの区画の画像情報の関連度を示す互いに異なる２つの特徴量を算定する。本実施形態では、上述したように抽出部１３により２つの撮像画像のうちの一方の撮像画像から特徴点Ｍが抽出され、探索部１４により２つの撮像画像のうちの他方の撮像画像に設定された対応点探索領域Ｏから特徴点Ｍに対応する対応点Ｈが探索される。したがって、「２つの区画の画像情報の関連度を示す互いに異なる２つの特徴量」とは、特徴点Ｍ及び対応点Ｈの関連度を示す互いに異なる２つの特徴量である。算定部１５は、探索部１４により探索された対応点Ｈについて、このような２つの特徴量を算定する。
【００３４】
ここで、本実施形態では、２つの特徴量のうちの一方の特徴量が、算定部１５により算定して取得された画像情報の一致度を示すものであり、他方の特徴量が、機械学習に基づいて取得されたものである。画像情報の一致度とは、特徴点Ｍ及び対応点Ｈを含む区画の輝度パターンの類似度に相当し、具体的には輝度画像の正規化相関や相関を用いて算定される。他方の特徴量とは、学習により取得された特徴量に相当し、具体的には、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）をＤｂｒｉｅｆにて学習し、生成した２値記述子を用いて算定される。このような教師あり学習を適用することで、より記述能力の高い２値特徴量を生成することができる。
【００３５】
具体的には、式（１）による演算の際、切り出された各画像領域に対してＨＯＧを計算する。ＨＯＧの特徴ベクトルをｘとし、以下の式（２）により２値のベクトルを演算する。
【００３６】
【数２】
2017211765.tif 000004
ここで、ｂｉはＮビット（例えばＮ＝２７）の記述子であり、ｗＴは投影行列であり、τｉは閾値ベクトルを示す。これは、Ｄｂｒｉｅｆを用いて、２つのクラスを適切に分離できるように投影行列と閾値ベクトルを評価サンプルから学習して得ることができる。
【００３７】
なお、ＨＯＧに代えて輝度値（画像輝度値）を用いても良いし、Ｄｂｒｉｅｆに代えて、輝度画像或いはＨＯＧの学習された写像関数を用いることも可能である。また、例えばニューラルネットのような他の学習アルゴリズムを用いても良い。
【００３８】
判定部１６は、２つの特徴量の相関関係に基づいて、上述した重複する撮影範囲に含まれる物体の有無を判定する。具体的には、図４に示されるような特徴量判別マップが用いられる。特徴量判別マップは、横軸を輝度画像の正規化相関値とし、縦軸をＨＯＧのハミング距離としたものである。算定部１５により算定された２つの特徴量を特徴用判別マップにプロットし、特徴点Ｍと対応点Ｈとが、重複する撮影範囲に含まれる物体であり、且つ、互いに同じ物体に起因したものであるのか否かを判定する。判定部１６は、このような判定を行うにあたり、予め行われた学習の学習結果を用いて設定された判別境界線に基づいて判定する。判別境界線は公知のサポートベクタマシンにより求められる。判別境界線の具体例が、図４の特徴量判別マップに示される。判別境界線は、対応点を最も正しく判別できるように、事前に正解が分かっているデータを利用して学習により得られる。なお、判別境界線は、Ａｄａｂｏｏｓｔ等の別の方法により取得しても良いし、直線に限定されず曲線であっても良い。
【００３９】
特徴量判別マップにプロットされた２つの特徴量に基づくプロットが、判別境界線に対して正規化相関値が大きく、且つ、ハミング距離が小さい場合（すなわち、図４における領域Ｖにプロットがある場合）には前記２つの特徴量には相関関係があり、特徴点Ｍと対応点Ｈとが同じものを示していると判定される。一方、特徴量判別マップにプロットされた２つの特徴量に基づくプロットが、判別境界線に対して正規化相関値が小さい、且つ、ハミング距離が大きい場合（すなわち、図４における領域Ｗにプロットがある場合）には前記２つの特徴量には相関関係がなく、特徴点Ｍと対応点Ｈとが同じものを示していないと判定される。
【００４０】
具体的には、特徴量判別マップにプロットされた２つの特徴量に基づくプロットと判別境界線との距離が評価値として用いられる。「プロットと判別境界線との距離」とは、特徴量判別マップにプロットされたプロットの位置から、判別境界線と直交するように形成された直線に沿った判別境界線までの距離である。
【００４１】
物体認識装置１は、２つの特徴量に相関関係があると判定したプロットに基づく３次元座標を演算し、３次元座標においてプロット群が形成された場合に、当該プロット群を用いて認識すべき物体（検出対象物）を抽出する。具体的には、グリッドマップを用いて、各グリッドに属する検出対象物に対して予め設定された範囲（例えば０．２〜２ｍ）に含まれる高さのプロットが予め設定された数より多く存在する場合（例えば１０点以上）に、検出対象物が存在するとしてこれらのプロットの重心座標を演算する。また、過去の検出結果において検出対象物が存在していた場合には、カルマンフィルタを用いて現在の検出対象物の位置を推定し、現時点での検知対象物と比較して所定値以内（例えば０．５ｍ）の距離に存在している場合には、互いの検出結果を関連付けて追跡する。
【００４２】
また、追跡している検知対象物の過去と現在の座標、及び自車（車両１００）の移動予想座標を計算し、想定時間（例えば３秒）後に検知対象物と自車が予め設定された距離（例えば０．５ｍ）以下に接近する場合、自車と検知対象物とが衝突する可能性があると判断し、運転者に警報を発する。このような処理は、所定時間（０．１秒）で繰り返される。
【００４３】
物体認識装置１は、このようにして２つのカメラ１０の撮影範囲のうち、互いに重複する撮影範囲の物体を認識する。本実施形態のように、物体認識装置１を車両１００に適用することにより、交差点において右折や左折を行う際の歩行者や自転車、車両１００の走行中の側方から飛び出してくる歩行者、駐車場での車両１００の周囲の歩行者、後方から追い越してくる車両、車線変更時の追い越し車両等の運転者による認識や検出を支援することができる。また、このような物体（車両等）が認識された場合には、物体認識装置１の検出結果に基づいて物体と車両１００との衝突危険性を推定し、運転者への警告（例えばスピーカからの報知音による報知）や、衝突の回避制御（例えば制動制御による車両１００の停止）に利用することも可能である。
【００４４】
〔その他の実施形態〕
上記実施形態では、２つのカメラで取得された撮像画像として、夫々、フロントカメラ１０Ａで取得された撮像画像、及び右サイドカメラ１０Ｃで取得された撮像画像を例に挙げて説明したが、フロントカメラ１０Ａで取得された撮像画像、及び左サイドカメラ１０Ｄで取得された撮像画像であっても良いし、リアカメラ１０Ｂで取得された撮像画像、及び右サイドカメラ１０Ｃで取得された撮像画像であっても良い。あるいは、リアカメラ１０Ｂで取得された撮像画像、及び左サイドカメラ１０Ｄで取得された撮像画像であっても良い。
【００４５】
上記実施形態では、２つの特徴量のうちの一方の特徴量が、算定部１５により算定して取得された画像情報の一致度を示すものであり、他方の特徴量が、機械学習に基づいて取得されたものであるとして説明したが、２つの特徴量を共に算定して取得したものとすることも可能であるし、２つの特徴量を共に機械学習に基づいて取得したものとすることも可能である。
【００４６】
上記実施形態では、探索部１４は、対応点Ｈを探索するにあたり対応点探索領域Ｏを設定し、この対応点探索領域Ｏの中から対応点Ｈを探索するとして説明したが、対応点探索領域Ｏを設定することなく探索部１４が対応点Ｈを探索するように構成することも可能である。また、探索部１４は、特徴点Ｍとカメラパラメータとに基づいて対応点探索領域Ｏを設定するとして説明したが、対応点探索領域Ｏを、カメラパラメータを用いずに例えばエピポーラ線Ｅに対して予め設定された範囲を考慮して設定することも可能である。
【００４７】
上記実施形態では、判定部１６は、予め行われた学習の学習結果を用いて設定された判別境界線に基づいて判定するとして説明したが、判定部１６は判別境界線を用いずに判定するように構成することも可能である。
【００４８】
本発明は、互いに重複する撮影範囲を有する少なくとも２つのカメラを用いて物体が存在するか否かを判定する物体認識装置に用いることが可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１：物体認識装置
５Ａ：撮影範囲
５Ｂ：撮影範囲
５Ｃ：撮影範囲
５Ｄ：撮影範囲
１０：カメラ
１１：撮像画像取得部
１２：区分部
１３：抽出部
１４：探索部
１５：算定部
１６：判定部
Ｈ：対応点
Ｏ：対応点探索領域
Ｍ：特徴点
【図１】
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【図２】
2017211765.tif 000006
【図３】
2017211765.tif 000007
【図４】
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