(57)【要約】【課題】画像の背景と物体とを容易に分離して検出することができる物体検出装置を提供する。【解決手段】画像全体又は一部である検出領域Ｄ１のエッジ情報を取得する物体情報取得部２２と、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２のエッジヒストグラムに基づいて物体を検出する物体検出部２３とを備えることにより、検出領域Ｄ１からエッジ情報を取得し、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２のエッジヒストグラムに基づいて物体を検出することができる。このため、背景等の物体情報を含まない下方領域Ｄ２のエッジ情報のみに基づいて物体検知することができるため、容易に物体と背景とを分離して検出することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両周辺を撮像した画像に基づいて物体を検出する物体検出装置であって、
前記画像の検出領域における物体情報を取得する物体情報取得手段と、
前記検出領域のうち下方領域の前記物体情報に基づいて前記物体を検出する物体検出手段と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記物体情報取得手段は、前記物体情報としてエッジ情報を取得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】
車両周辺を撮像した画像に基づいて物体を検出する物体検出装置であって、
前記画像の検出領域における物体情報を取得する物体情報取得手段と、
前記検出領域のうち下方領域の前記物体情報の重み付けを大きくした物体情報を生成する変換手段と、
前記変換手段により生成された前記物体情報に基づいて前記物体を検出する物体検出手段と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
【請求項４】
前記物体情報取得手段は、前記物体情報としてエッジ情報を取得することを特徴とする請求項３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、物体を検出する物体検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、物体を検出する装置として、例えば、撮像した画像情報に基づいて物体を検知するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。この装置は、画像中の各点の動きを表す動きベクトル（オプティカルフロー）に基づく特徴量を利用して、背景とは独立して移動する移動物体と背景とを分離する装置である。
【特許文献１】特開２００４−２２００５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の物体検出装置にあっては、オプティカルフローの計算を行うので、例えば、物体であるのか背景であるのかを認識するために必要な計算量が過大化するおそれがある。
【０００４】
そこで、本発明はこのような技術課題を解決するためになされたものであって、画像の背景と物体とを容易に分離して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】
【０００５】
すなわち、本発明に係る物体検出装置は、車両周辺を撮像した画像に基づいて物体を検出する物体検出装置であって、前記画像の検出領域における物体情報を取得する物体情報取得手段と、前記検出領域のうち下方領域の前記物体情報に基づいて前記物体を検出する物体検出手段とを備えて構成される。
【０００６】
この発明によれば、撮像した画像の全部又は一部を検出領域とし、検出領域から物体情報を取得し、取得した物体情報のうち、検出領域のうち下方領域の物体情報に基づいて物体を検出する。画像において、背景を示す物体情報は、遠い地点に存在するため画像の上方領域のみに存在する傾向にあり、他方、物体を示す物体情報は、近い地点に存在するため画像の上方領域のみならず下方領域にも存在する傾向にある。このため、検出領域の下方領域の物体情報に基づいて物体を検出することにより、容易に物体と背景とを分離して検出することができる。
【０００７】
さらに、物体検出装置において、前記物体情報取得手段は、前記物体情報としてエッジ情報を取得することが好適である。このように構成することで、少ない計算量で物体と背景とを分離して検出することができる。
【０００８】
また、本発明に係る物体検出装置は、車両周辺を撮像した画像に基づいて物体を検出する物体検出装置であって、前記画像の検出領域における物体情報を取得する物体情報取得手段と、前記検出領域のうち下方領域の前記物体情報の重み付けを大きくした物体情報を生成する変換手段と、前記変換手段により生成された前記物体情報に基づいて前記物体を検出する物体検出手段とを備えて構成される。
【０００９】
この発明によれば、撮像した画像の全部又は一部を検出領域とし、検出領域から物体情報を取得し、取得した物体情報のうち、検出領域のうち下方領域の物体情報の重み付けを大きくした物体情報を生成し、生成した物体情報に基づいて物体を検出する。画像において、背景を示す物体情報は、遠い地点に存在するため画像の上方領域のみに存在する傾向にあり、他方、物体を示す物体情報は、近い地点に存在するため画像の上方領域のみならず下方領域にも存在する傾向にある。このため、下方領域の物体情報の重み付けを大きくすることで、背景の影響を少なくしたエッジ情報を生成することができるので、容易に物体と背景とを分離して検出することができる。
【００１０】
さらに、物体検出装置において、前記物体情報取得手段は、前記物体情報としてエッジ情報を取得することが好適である。このように構成することで、少ない計算量で物体と背景とを分離して検出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像の背景と物体とを容易に分離して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】
【００１２】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１３】
（第１実施形態）
本実施形態に係る物体検出装置は、車両周辺の物体を検出する装置であって、例えば、プリクラッシュセーフティシステムやＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）等、走行の安全性を向上させる運転支援システムを搭載した車両に好適に採用されるものである。
【００１４】
最初に、本実施形態に係る物体検出装置の構成を説明する。図１は本発明の実施形態に係る物体検出装置を備えた車両の構成を示すブロック図である。
【００１５】
車両４は、画像センサ３０、測距センサ３１、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）２及び運転支援システム４０を備えている。ここで、ＥＣＵとは、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（CentralProcessing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。
【００１６】
画像センサ３０は、車両４の周辺の画像を取得する機能を有している。画像センサ３０として、例えば単眼カメラが用いられる。画像センサ３０は、取得した画像の画像情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有している。
【００１７】
測距センサ３１は、車両４の周辺に存在する物体までの距離を取得する機能を有している。例えば、車両４の周辺に電磁波を発信し反射波を受信して、車両４周辺の物体の有無を検知し、検知した物体までの距離情報、物体の幅情報、車両４と検知物体との相対速度等を取得する機能を有している。測距センサ３１として、例えばミリ波センサが用いられる。そして、測距センサ３１は、取得した情報をＥＣＵ２へ出力する機能を有している。
【００１８】
ＥＣＵ２は、領域抽出部２１、物体情報取得部（物体情報取得手段）２２及び物体検出部（物体検出手段）２３を備えており、物体情報取得部２２及び物体検出部２３によって物体検出装置１が構成されている。
【００１９】
領域抽出部２１は、画像センサ３０により出力された画像から検出領域を抽出する機能を有している。領域抽出部２１は、例えば、測距センサ３１により出力された物体検知情報及び物体位置情報に基づいて、測距センサ３１により検知された物体が画像のどの領域に位置するのかを特定し、特定した領域（検出領域）を画像から抽出する機能を有している。この検出領域は、画像センサ３０により出力された画像全体又はその一部の領域である。そして、領域抽出部２１は、抽出した検出領域の画像を物体情報取得部２２へ出力する機能を有している。
【００２０】
物体情報取得部２２は、領域抽出部２１により出力された検出領域の画像に基づいて、物体情報を取得する機能を有している。物体情報取得部２２が画像から取得する物体情報は、例えば、検出領域のエッジ情報である。物体情報取得部２２は、検出領域（輝度画像）の画像情報に対して、例えばエッジ抽出処理等を行うことでエッジ画像を生成する機能を有している。そして、物体情報取得部２２は、例えば測距センサ３１から取得した物体までの距離情報に基づいて、検出領域における下方領域の中心位置や大きさを決定する機能を有している。ここで、検出領域における下方領域とは、例えば、上下方向の中心位置が検出領域の上下方向の中心位置よりも下となる領域である。そして、物体情報取得部２２は、生成したエッジ画像において下方領域の各画素の輝度情報が所定値より大きいか否かを判定し、判定した結果に基づいてエッジヒストグラムを生成する機能を有している。エッジヒストグラムは、エッジの画素の分布状態を示すグラフである。さらに、物体情報取得部２２は、取得した下方領域のエッジヒストグラムを物体検出部２３へ出力する機能を有している。
【００２１】
物体検出部２３は、物体情報取得部２２により出力されたエッジヒストグラムに基づいて物体を検出する機能を有している。例えば、物体検出部２３は、エッジの画素の分布状態により物体の境界を認識する機能を有している。そして、物体検出部２３は、認識結果を運転支援システム４０へ出力する機能を有している。
【００２２】
運転支援システム４０は、例えば警報装置、車両制御装置、乗員保護装置等を備えている。運転支援システム４０は、物体検出部２３が出力した物体検知情報に基づいて、例えば車両制御や警報等を行う運転支援機能を有している。
【００２３】
次に、本実施形態に係る物体検出装置１の動作について図２を用いて説明する。図２は、本実施形態に係る物体検出装置１の動作を示すフローチャートである。また、図３は、本実施形態に係る物体検出装置１の動作を説明するための概要図である。なお、以下では、説明理解の容易性を考慮し、検出する物体を歩行者Ｐとした場合を説明する。
【００２４】
図２に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。図２に示す制御処理が開始されると、物体検出装置１は、情報入力処理を開始する（Ｓ１０）。Ｓ１０の処理は、領域抽出部２１が実行し、例えば、画像センサ３０により出力された図３の（ａ）に示す画像を入力すると共に、測距センサ３１が出力した物体情報を入力する処理である。Ｓ１０の処理が終了すると、領域抽出処理へ移行する（Ｓ１２）。
【００２５】
Ｓ１２の処理は、領域抽出部２１が実行し、Ｓ１０の処理で入力した画像情報から処理対象となる画像領域を抽出する処理である。領域抽出部２１は、例えば、Ｓ１０の処理で入力した物体情報に基づいて、測距センサ３１により物体が存在すると判定された領域周辺を検出領域として抽出する。例えば、図３の（ａ）に示す画像内において、測距センサ３１により歩行者Ｐが存在すると判定された場合には、図３の（ｂ）に示すように、歩行者Ｐ及びその周辺の画像領域（検出領域）Ｄ１を抽出する。ここで、領域抽出部２１が抽出する検出領域Ｄ１の大きさは、予め定めた大きさの領域であってもよいし、測距センサ３１が出力した物体の幅情報に応じて設定してもよい。Ｓ１２の処理が終了すると、エッジ画像生成処理へ移行する（Ｓ１４）。
【００２６】
Ｓ１４の処理は、物体情報取得部２２が実行し、Ｓ１２の処理で抽出した検出領域Ｄ１に基づいてエッジ画像を生成する処理である。物体情報取得部２２は、例えばエッジ抽出処理等を行うことでＳ１２の処理で抽出した検出領域Ｄ１全体のエッジ画像を生成する。これにより、物体情報取得部２２は、例えば図３の（ｃ）に示すようなエッジ画像を生成する。Ｓ１４の処理が終了すると、エッジヒストグラム生成処理へ移行する（Ｓ１６）。
【００２７】
Ｓ１６の処理は、物体情報取得部２２が実行し、Ｓ１４の処理で生成したエッジ画像からエッジヒストグラムを生成する処理である。ここで、物体情報取得部２２は、例えば図３の（ｃ）に示すように、エッジ画像の下方領域Ｄ２を対象としてエッジヒストグラムを生成する。下方領域Ｄ２は、その中心がエッジ画像の中心よりも下方になるように選択される。下方領域Ｄ２の詳細位置や大きさは、例えばＳ１０の処理で入力した物体までの距離情報に応じて変動される。例えば、物体までの距離が遠い程、物体と背景との区別がつきにくくなるので、より下方となる領域を下方領域Ｄ２としてエッジ画像から選択する。そして、物体情報取得部２２は、選択した下方領域Ｄ２に基づいて、図３の（ｄ）に示すような横エッジのエッジヒストグラムを生成する。例えば、物体情報取得部２２は、下方領域Ｄ２の画像輝度情報が所定値を超えているか否かを画素ごとに判定し、所定値を超えていない場合にはその画素の判定値を１とする（判定値の初期値は０）。そして、下方領域Ｄ２の全ての画素について判定した後、ｙ方向（高さ方向）に並ぶ画素について判定値を積算することにより、図３の（ｄ）に示すような横軸が位置、縦軸が判定値となるエッジヒストグラムを生成する。Ｓ１６の処理が終了すると、物体検出処理へ移行する（Ｓ１８）。
【００２８】
Ｓ１８の処理は、物体検出部２３が実行し、Ｓ１６の処理で生成したエッジヒストグラムに基づいて物体を検知する処理である。物体検出部２３は、図３の（ｄ）に示すようなエッジヒストグラムにおいて、例えば、エッジの画素の分布状態からＡ１，Ａ２を歩行者Ｐの境界として物体を検知する。Ｓ１８の処理が終了すると、図２に示す制御処理を終了する。
【００２９】
以上で物体検出装置１の動作の説明を終了する。図２に示す制御処理を行うことで、物体検出装置１は、背景を示す物体情報が存在しない下方領域を処理対象として物体検出を行うので、画像の背景と物体とを容易に分離して検出することができる。例えば、従来であれば、図７に示すように、画像情報を取得し（図７の（ａ））、検出領域Ｄ１を抽出し（図７の（ｂ））、抽出した検出領域Ｄ１のエッジ画像を生成し（図７の（ｃ））、生成したエッジ画像からエッジヒストグラムを生成し（図７の（ｄ））、生成したエッジヒストグラムに基づいて物体検知を行う。この場合、歩行者Ｐの横幅を示すエッジヒストグラムとなる箇所Ａ１，Ａ２と共に、背景Ｑの横幅を示すエッジヒストグラムとなる箇所Ａ３，Ａ４が検出されてしまい、Ａ１〜Ａ３或いはＡ１〜Ａ４を物体の横幅として誤って認識する可能性がある。これに対して、本実施形態の物体検出装置１によれば、抽出した検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２のエッジヒストグラムに基づいて物体検出するため、背景Ｑの横幅を示すエッジヒストグラムを除外することができる。このため、歩行者Ｐを正確に検出することや、歩行者Ｐの横幅を高精度で検出することができる。よって、正確な物体検出情報に基づいて運転支援システム４０が運転支援することにより、より走行の安全性を向上させることができる。
【００３０】
上述した通り、本実施形態の物体検出装置１によれば、画像全体又は一部である検出領域Ｄ１のエッジ情報を取得する物体情報取得部２２と、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２のエッジヒストグラムに基づいて物体を検出する物体検出部２３とを備えることにより、検出領域Ｄ１からエッジ情報を取得し、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２のエッジヒストグラムに基づいて物体を検出することができる。画像において、背景を示す画像情報は、遠い地点に存在するため画像の上方領域に存在する傾向にあり、他方、物体を示す画像情報は、近い地点に存在するため画像の上方領域から下方領域にまたがって存在する傾向にある。このため、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２のエッジヒストグラムに基づいて物体を検出することにより、背景等の物体情報を含まないエッジヒストグラムに基づいて物体検知することができるため、容易に物体と背景とを分離して検出することができる。また、画像から検出領域Ｄ１を抽出する構成としているため、画像の一部を検出領域Ｄ１とした場合には、処理対象の領域が限定され、少ない計算量で物体と背景とを分離して検出することができる。
【００３１】
また、本実施形態の物体検出装置１によれば、物体をエッジ情報に基づいて検知しているため、オプティカルフローを用いて物体を検知する場合に比べ計算負荷を軽減することができる。
【００３２】
さらに、本実施形態の物体検出装置１によれば、測距センサ３１により検出した物体の幅情報について、画像センサ３０により取得した画像に基づいて正確に把握することができる。このため、例えば、測距センサ３１の情報の信頼度を判定することができる。
【００３３】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る物体検出装置は、第１実施形態に係る物体検出装置１とほぼ同様に構成されるものであって、物体検出装置１と比べ、物体情報取得部２２の代わりに変換部２４を備え、抽出した検出領域の下方領域の重み付けを大きくし、全体の画像領域を用いて物体を検知する機能を有する点が相違する。なお、第２実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。
【００３４】
まず、本実施形態に係る物体検出装置を備えた車両の構成について説明する。図４は本発明の実施形態に係る物体検出装置を備えた車両の構成を示すブロック図である。図４に示すように、本実施形態に係る物体検出装置は、第１実施形態に係る物体検出装置１と同様に構成され、変換部（変換手段）２４を備えると共に、物体検出部２３が有する機能が一部相違する。
【００３５】
変換部２４は、領域抽出部２１により抽出された検出領域のエッジ情報に基づいて、検出領域全体のエッジヒストグラムを生成する機能を有している。ここで、変換部２４は、領域抽出部２１により抽出された検出領域の下方領域の情報の重み付けを大きくしたエッジヒストグラムを生成する機能を有している。その他の機能は、第１実施形態に係る物体情報取得部２２と同様である。
【００３６】
また、本実施形態に係る物体検出部２３は、変換部２４が出力した物体情報に基づいて物体を検知する機能を有している。その他の機能は、第１実施形態に係る物体検出部２３と同様である。
【００３７】
次に、本実施形態に係る物体検出装置の動作について説明する。図５は第２実施形態に係る物体検出装置の動作を示すフローチャート、図６は第２実施形態に係る物体検出装置の動作を説明するための概要図である。
【００３８】
図５に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。図５に示す制御処理が開始されると、物体検出装置は情報入力処理を開始する（Ｓ２０）。Ｓ２０の処理は、図２のＳ１０と同様の処理であり、例えば図６の（ａ）に示す画像が入力される。Ｓ２０の処理が終了すると、領域抽出処理へ移行する（Ｓ２２）。
【００３９】
Ｓ２２の処理は、図２のＳ１２の処理と同様であり、例えば図６の（ｂ）に示す検出領域Ｄ１が抽出される。Ｓ２２の処理が終了すると、エッジ画像生成処理へ移行する（Ｓ２４）。
【００４０】
Ｓ２４の処理は、図２のＳ１４の処理と同様であり、例えば図６の（ｃ）に示すエッジ画像が抽出される。Ｓ２４の処理が終了すると、エッジヒストグラム生成処理へ移行する（Ｓ２６）。
【００４１】
Ｓ２６の処理は、変換部２４が実行し、Ｓ２４の処理で生成したエッジ画像からエッジヒストグラムを生成する処理である。ここで、変換部２４は、例えば図６の（ｃ）に示すエッジ画像の下方領域Ｄ２の重み付けを大きくしたエッジヒストグラムを生成する。例えば、変換部２４は、Ｓ２４の処理で取得した検出領域Ｄ１の全ての画素について輝度が所定値を超えているか否かを判定し、下方領域Ｄ２以外の画素の輝度が所定値を超えていないと判定した場合には判定値を１とし（判定値の初期値は０）、下方領域Ｄ２の画素の輝度が所定値より大きいと判定した場合には、所定の重み付けを積算した値を判定値として設定する。例えば、５倍の重み付けをして、所定値を５と設定する。そして、検出領域Ｄ１の全ての画素について判定した後、ｙ方向（高さ方向）に並ぶ画素について判定値を積算することにより、図６の（ｄ）に示すような横軸が位置、縦軸が判定値となるエッジヒストグラムを生成する。Ｓ２６の処理が終了すると、物体検出処理へ移行する（Ｓ２８）。
【００４２】
Ｓ２８の処理は、物体検出部２３が実行し、Ｓ２６の処理で生成したエッジヒストグラムに基づいて物体を検知する処理である。例えば、物体検出部２３は、図６の（ｄ）に示すようなエッジヒストグラムにおいて、例えば、エッジの画像の分布状態からＡ１，Ａ２を歩行者Ｐの境界として物体を検知する。Ｓ２８の処理が終了すると、図６に示す制御処理を終了する。
【００４３】
以上で図５に示す制御処理を終了する。図５に示す制御処理を行うことで、物体検出装置は、背景Ｑを示す物体情報が存在しない下方領域の重み付けを大きくして物体検出を行うので、背景Ｑの影響を少なくしたエッジヒストグラムを用いて、画像の背景Ｑと歩行者Ｐとを容易に分離して検出することができる。このため、歩行者Ｐを正確に検出することや、歩行者Ｐの横幅を高精度で検出することができる。よって、正確な物体検出情報に基づいて運転支援システム４０が運転支援することにより、より走行の安全性を向上させることができる。
【００４４】
上述した通り、本実施形態の物体検出装置によれば、画像全体又は一部である検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２の重み付けを大きくしたエッジヒストグラムを生成する変換部２４と、生成されたエッジヒストグラムに基づいて物体を検出する物体検出部２３とを備えることにより、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２の重み付けを大きくしたエッジヒストグラムに基づいて物体を検出することができる。画像において、背景を示す画像情報は、遠い地点に存在するため画像の上方領域に存在する傾向にあり、他方、物体を示す画像情報は、近い地点に存在するため画像の上方領域から下方領域にまたがって存在する傾向にある。このため、検出領域Ｄ１の下方領域Ｄ２の重み付けを大きくしたエッジヒストグラムに基づいて物体を検出することにより、背景の影響を少なくしたエッジヒストグラムを用いて容易に物体と背景とを分離して検出することができる。また、画像から検出領域Ｄ１を抽出する構成としているため、画像の一部を検出領域Ｄ１とした場合には、処理対象の領域が限定され、少ない計算量で物体と背景とを分離して検出することができる。
【００４５】
また、本実施形態の物体検出装置によれば、物体をエッジ情報に基づいて検知しているため、オプティカルフローを用いて物体を検知する場合に比べ計算負荷を軽減することができる。
【００４６】
さらに、本実施形態の物体検出装置によれば、測距センサ３１により検出した物体の幅情報について、画像センサ３０により取得した画像に基づいて正確に把握することができる。このため、例えば、測距センサ３１の情報の信頼度を判定することができる。
【００４７】
なお、上述した各実施形態は本発明に係る物体検出装置の一例を示すものである。本発明に係る物体検出装置は、これらの各実施形態に係る物体検出装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、各実施形態に係る物体検出装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【００４８】
例えば、第１実施形態の物体情報取得部２２、あるいは第２実施形態の変換部２４が物体情報としてエッジ情報を取得し、取得したエッジ情報に基づいて物体検出部２３が物体を検出する例を説明したが、画像センサ３０が出力した画像あるいは領域抽出部２１が出力した検出領域の画像における下方領域に基づいて、物体検出部２３がパターン認識手法により物体を検出する構成としてもよい。このように構成しても、容易に物体と背景とを分離して検出することができる。
【００４９】
また、上記各実施形態において、物体検出部２３は、横エッジのエッジヒストグラムを用いて横幅を検知する構成としているが、縦エッジのエッジヒストグラムを用いて高さ方向を検知してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】第１実施形態に係る物体検出装置を備えた車両の構成概要を示すブロック図である。
【図２】図１の物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】図１の物体検出装置の動作を説明する概要図である。
【図４】第２実施形態に係る物体検出装置を備えた車両の構成概要を示すブロック図である。
【図５】図４の物体検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】図４の物体検出装置の動作を説明する概要図である。
【図７】従来の物体検出装置の動作を説明する概要図である。
【符号の説明】
【００５１】
１…物体検出装置、２…ＥＣＵ、２１…領域抽出部、２２…物体情報取得部（物体情報取得手段）、２３…物体検出部（物体検出手段）、２４…変換部（変換手段）、３０…画像センサ、３１…測距センサ、４…車両、４０…運転支援システム。
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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