"車両の進行方向を撮影するように、車両に搭載される撮影手段と、前記撮影手段によって撮影された画像において、特徴点を抽出するとともに、抽出された各特徴点のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段と、前記オプティカルフロー算出手段によって算出された各特徴点のオプティカルフローから、当該オプティカルフローの延長線上に存在する各特徴点の消失点を定める消失点算出手段と、前記撮影手段によって撮影された画像における無限遠点と前記撮像手段の焦点とを結ぶ線分と、前記各特徴点の消失点と前記撮像手段の焦点とを結ぶ線分がなす角度を、前記車両の進行方向に対する各特徴点の相対的進入角度として算出する角度算出手段と、前記角度算出手段によって算出された相対的進入角度が閾値以上である場合に、対応する特徴点により示される移動物体が、前記車両の進行方向を横切る移動物体であると判定する判定手段と、を備えることを特徴とする移動物体検出装置。前記消失点算出手段は、前記画像における無限遠点から水平に伸びる仮想の水平線と、前記オプティカルフローの延長線との交点を、前記各特徴点の消失点として求めることを特徴とする請求項1に記載の移動物体検出装置。少なくとも、前記消失点算出手段によって算出された各特徴点の消失点の位置から、同じ消失点を共有する特徴点同士を、同じ移動物体を示す特徴点としてグルーピングするグルーピング手段を備え、前記判定手段は、グルーピングされた特徴点によって示される移動物体に関して、前記車両の進行方向を横切る移動物体であるか否かを判定することを特徴とする請求項1又は2に記載の移動物体検出装置。前記車両の進行方向における、当該車両と各特徴点との距離がゼロとなるまでの衝突時間を、各特徴点について算出する衝突時間算出手段を備え、前記グルーピング手段は、前記衝突時間が所定の時間幅に属する特徴点同士を、同じ移動物体を示す特徴点としてグルーピングすることを特徴とする請求項3に記載の移動物体検出装置。前記グルーピング手段は、所定の距離範囲内に存在する特徴点同士を、同じ移動物体を示す特徴点としてグルーピングすることを特徴とする請求項3又は4に記載の移動物体検出装置。前記判定手段において、前記車両の進行方向を横切る移動物体との判定結果が得られたとき、前記車両の運転者に対して警報を発する警報手段を備え、前記警報手段は、前記判定手段によって前記車両の進行方向を横切る移動物体と判定された移動物体の数に応じて、警報の態様を変化させることを特徴とする請求項3乃至5のいずれかに記載の移動物体検出装置。前記判定手段において、前記車両の進行方向を横切る移動物体との判定結果が得られたとき、前記車両の運転者に対して警報を発する警報手段を備え、前記警報手段は、前記衝突時間判定手段により算出された衝突時間の長短に応じて、警報の態様を変化させることを特徴とする請求項4又は5に記載の移動物体検出装置。前記判定手段は、前記車両の進行方向を横切る移動物体として、前記撮像手段の焦点と無限遠点を結ぶ線分を延長したラインを横切る前の横断前移動物体と、横切った後の横断後移動物体とを判定することを特徴とする請求項1乃至7のいずれかに記載の移動物体検出装置。前記オプティカルフロー算出手段は、前記車両の運動に伴う前記撮影手段の回転方向の移動により生じるフロー成分を除去したオプティカルフローを算出することを特徴とする請求項1乃至8のいずれかに記載の移動物体検出装置。特許文献1に記載された装置では、自車両の走行方向を横切ろうとしている移動物体が、自車両の進行方向に沿ったラインを超えてしまうと、その移動物体の検出が非常に困難になるという問題がある。これは、移動物体が、自車両の進行方向に沿ったライン自車両と無限遠点とを結んだラインを超えた後は、移動物体の速度ベクトルの水平方向成分と、背景の速度ベクトルの水平方向成分との極性が同じになってしまうためである。従って、移動物体が、未だ自車両の進行方向の近傍にいるにも係らず、その移動物体を検出することができない事態が発生する虞が生じる。また、特許文献2に記載された装置では、レーザレーダにより、自車両の進行方向前方に存在し、相対速度が所定値以下のオブジェクトを処理対象として抽出するため、歩行者等を比較的精度良く検出することができるが、カメラに加えて、レーザレーダが必要となるという問題がある。本願発明は、上述した点に鑑みてなされたものであり、レーダを用いることなく、車両に搭載された撮影手段によって撮影された画像から、車両の進行方向を横切る移動物体を精度良く検出することが可能な移動物体検出装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、請求項1に記載の移動物体検出装置は、車両の進行方向を撮影するように、車両に搭載される撮影手段と、撮影手段によって撮影された画像において、特徴点を抽出するとともに、抽出された各特徴点のオプティカルフローを算出するオプティカルフロー算出手段と、オプティカルフロー算出手段によって算出された各特徴点のオプティカルフローから、当該オプティカルフローの延長線上に存在する各特徴点の消失点を定める消失点算出手段と、撮影手段によって撮影された画像における無限遠点と撮像手段の焦点とを結ぶ線分と、各特徴点の消失点と撮像手段の焦点とを結ぶ線分がなす角度を、車両の進行方向に対する各特徴点の相対的進入角度として算出する角度算出手段と、角度算出手段によって算出された相対的進入角度が閾値以上である場合に、対応する特徴点により示される移動物体が、車両の進行方向を横切る移動物体であると判定する判定手段と、を備えることを特徴とする。後に詳細に説明するが、車両から見た移動物体の実際の動きベクトル3次元空間における動きベクトルは、移動物体を撮影した画像における、その移動物体の消失点と撮影手段の焦点とを結んだ線分と平行になる。そして、移動物体が車両の進行方向を横切る場合には、移動物体の実際の動きベクトルの方向と、車両の進行方向とが、平行とはならず、ある角度を持つことになる。そのため、請求項1の移動物体検出装置では、車両の進行方向に対応する、画像の無限遠点と撮像手段の焦点とを結ぶ線分と、車両から見た移動物体の実際の動きベクトルの向きに対応する、各特徴点の消失点と撮像手段の焦点とを結ぶ線分がなす角度を、車両の進行方向に対する各特徴点の相対的進入角度として算出する。そして、算出した各特徴点の相対的進入角度が所定の閾値角度以上であるか否か判定する。これにより、移動物体が、車両の進行方向を横切る移動物体であるか否かを判別することができる。さらに、このような相対的進入角度を用いることにより、車両の進行方向を越えた移動物体も、車両の進行方向を横切る移動物体として判定することが可能となる。請求項2に記載したように、消失点算出手段は、画像における無限遠点から水平に伸びる仮想の水平線と、オプティカルフローの延長線との交点を、各特徴点の消失点として求めることが好ましい。傾きの無い平坦な地面を想定すると、無限遠点及び消失点は、地平線上に存在することになる。このため、無限遠点から水平に伸びる仮想の水平線と、オプティカルフローの延長線との交点を、各特徴点の消失点とすることができる。このように、簡易的に各特徴点の消失点を定めることにより、消失点を算出するための演算量を低減することができる。請求項3に記載したように、少なくとも、消失点算出手段によって算出された各特徴点の消失点の位置から、同じ消失点を共有する特徴点同士を、同じ移動物体を示す特徴点としてグルーピングするグルーピング手段を備え、判定手段は、グルーピングされた特徴点によって示される移動物体に関して、車両の進行方向を横切る移動物体であるか否かを判定することが好ましい。このように、同じ移動物体を示す特徴点同士をグルーピングすることにより、車両の進行方向を横切る移動物体がいくつあるか明らかにすることができる。また、同じ消失点を共有するとの条件で特徴点をグルーピングすることにより、オプティカルフローに混在するアウトライア誤対応により誤って算出された外れ値を除去することができる。請求項4に記載したように、車両の進行方向における、当該車両と各特徴点との距離がゼロとなるまでの衝突時間を、各特徴点について算出する衝突時間算出手段を備え、グルーピング手段は、衝突時間が所定の時間幅に属する特徴点同士を、同じ移動物体を示す特徴点としてグルーピングすることが好ましい。同じ移動物体を示す特徴点であれば、類似する衝突時間を有するためである。そして、同じ消失点を共有するとの条件に加え、衝突時間の類似性もグルーピングの条件として採用することにより、アウトライアの除去をより確実に行うことができる。さらに、衝突時間が明らかとなることにより、衝突時間の長短から、そのときの状況の緊急度合なども判別することが可能になる。さらに、請求項5に記載したように、グルーピング手段は、所定の距離範囲内に存在する特徴点同士を、同じ移動物体を示す特徴点としてグルーピングするようにしても良い。同じ移動物体を示す特徴点同士は、互いに近接した位置に存在するためである。請求項6に記載したように、判定手段において、車両の進行方向を横切る移動物体であるとの判定結果が得られたとき、車両の運転者に対して警報を発する警報手段を備え、警報手段は、判定手段によって車両の進行方向を横切る移動物体と判定された移動物体の数に応じて、警報の態様を変化させても良い。例えば、移動物体の数だけ警告音を発したりするようにしても良い。これにより、車両の乗員に対して、車両の前方を横切る移動物体が存在するということだけでなく、その移動物体の数に関する情報も提供することができる。請求項7に記載したように、判定手段において、車両の進行方向を横切る移動物体との判定結果が得られたとき、車両の運転者に対して警報を発する警報手段を備え、警報手段は、衝突時間判定手段により算出された衝突時間の長短に応じて、警報の態様を変化させるようにしても良い。これにより、車両の乗員に対して、車両の前方を横切る移動物体が存在するということだけでなく、その移動物体と衝突する可能性がある時間に関する情報も提供することができる。請求項8に記載した移動物体検出装置では、判定手段は、車両の進行方向を横切る移動物体として、撮像手段の焦点と無限遠点を結ぶ線分を延長したラインを横切る前の横断前移動物体と、横切った後の横断後移動物体とを判定対象とする。換言すれば、本発明による移動物体検出装置では、相対的進入角度を用いて、移動物体が車両の進行方向を横切る移動物体か否かを判定しているので、横断前移動物体だけでなく、横断後移動物体も対象として判定することが可能となる。請求項9に記載した移動物体検出装置では、オプティカルフロー算出手段は、車両の運動に伴う撮影手段の回転方向の移動により生じる成分を除去したオプティカルフローを算出する。撮影手段が、車両という移動体に搭載される場合、特に撮影手段の回転方向の移動により生じる成分が、移動物体のオプティカルフローを算出する上で、大きな誤差要因となるためである。以下、本発明の実施形態による移動体検出装置について、図面に基づいて詳細に説明する。図1に示すように、本実施形態における移動体検出装置100は、車両に搭載された、撮影手段としてのビデオカメラ10、及びビデオカメラ10によって撮影された画像を処理する画像処理ECU20とを備えている。ビデオカメラ10は、例えば、CCDカメラによって構成され、車両の車室内の天井付近や車両の先端フロントバンパーに設置される。この車両への設置に際して、ビデオカメラ10の光軸Z軸が車両の進行方向と一致し、ビデオカメラ10によって撮影された画像の横軸X軸が地面と平行になるように、ビデオカメラ10の設置角度等が調整される。この結果、画像の縦軸Y軸は、地面から垂直な方向に一致する。このビデオカメラ10は、車両が走行している間、定期的に画像を撮影して、その撮影した画像を画像処理ECU20に出力する。画像処理ECU20は、図示しないCPU、ROM、RAM等からなるマイクロコンピュータの他、ビデオカメラ10から出力された画像をデジタル画像に変換するためのA/D変換器や、変換されたデジタル画像を保存する画像メモリ等を備えている。なお、画像メモリは、複数の画像を保存可能な記憶容量を有している。この画像処理ECU20は、予め記憶されているプログラムに従って、各種の処理を実行する。例えば、画像処理ECU20は、ビデオカメラ10から時系列に出力される複数の画像における、同一特徴点の変化から、画像に含まれる各々の特徴点のオプティカルフローを算出する。そして、主として静止物体の特徴点のオプティカルフローに基づいて、画像の無限遠点FOEの位置を算出する。また、移動物体の特徴点のオプティカルフローから、その移動物体の消失点を算出する。さらに、画像のFOE位置及び移動物体の消失点位置を用いて、その移動物体が、車両の進路方向を横切る移動物体であるか判別する。このようにして、画像処理ECU20が、車両の進路方向を横切る移動物体であると判別すると、その判別結果が、制御装置30に出力される。制御装置30は、例えば、画像処理ECU20により、車両の進路方向を横切る移動物体があると判別されると、その旨を車両の運転者に報知したり、移動物体との衝突を回避するために、車両に制動力を発生させるようにブレーキ装置を制御したりするものである。次に、図2のフローチャートに基づいて、画像処理ECU20において実行される各種の処理について詳しく説明する。なお、図2のフローチャートに示す処理は、車両のエンジンがオンされたり、車両が走行を開始したりしたときに、繰り返し実行されるものである。まず、ステップS100では、ビデオカメラによって撮影された画像を取り込み、画像メモリに保存する。続くステップS110では、画像メモリに新たなデジタル画像が保存されると、そのデジタル画像における特徴点として、物体の角等を抽出する。そして、異なるタイミングで画像メモリに保存された2つのデジタル画像において、同一の特徴点を対応付けることにより、その特徴点の動きベクトルに相当するオプティカルフローを算出する。このオプティカルフローの算出方法として、例えばLK法が挙げられる、LK法は特徴点を中心とする画像内の小領域と相関の高いもう一つの画像内の小領域の勾配法による探索を行うものである。なお、上述した例では、物体の角等の点を特徴点として算出するものであったが、他の手法によって特徴点を算出することも可能である。ステップS120では、ビデオカメラ10の運動パラメタを推定する。ビデオカメラ10は車両に搭載されており、車両の並進運動及び回転運動に伴い、ビデオカメラ10も同様に並進運動及び回転運動を行う。このため、ステップS120では、ビデオカメラ10の並進運動量ならびに回転移動量から、運動パラメタを推定する。ここで、本実施形態の移動体検出装置は、車両の進行方向進路を横切る進路横断移動物を検知するものであるが、移動物体が進路横断移動物体か否かを判別する上で重要な技術的意味を持つ相対的進入角度詳しくは、後述するは、その定義より、ビデオカメラ10における座標系が並進運動することを前提としている。換言すれば、オプティカルフローに、ビデオカメラ10の回転運動による成分が含まれていると、上記の相対的進入角度を精度良く算出することができず、進路横断移動物体の判別精度も低下することになる。そのため、ステップS110において算出したオプティカルフローから、ビデオカメラの回転運動によって生じた成分を除去する必要があり、そのために、ビデオカメラ10の運動パラメタを推定するのである。ビデオカメラ10の運動パラメタは、以下の数式1に示す、ビデオカメラ10の3次元の並進移動量Vと、回転移動量Ωと、静止点の座標と、そのオプティカルフローvとの良く知られた関係式から求めることができる。なお、fは、ビデオカメラ10の焦点距離である。ここで、無限遠点FOEの定義式を用いると、以下の数式2が成立する。なお、無限遠点FOEとは、図3に示すように、放射状に広がる静止物体の特徴点のオプティカルフローの中心点を示すものである。数式2で示される数式を、特徴点の数ぶんの連立方程式として解くことで、ビデオカメラ10の並進移動の方向を表す無限遠点xFyF、ならびにビデオカメラ10の回転移動によって生成されるオプティカルフローの成分を除去したオプティカルフローを求めることができる。なお、上記の数式1、数式2は静止点に対してのみ成立するものであり、移動点やアウトライア誤対応により誤って算出された外れ値を持つ点では、式の誤差が大きな値をとると考えられる。このため、無限遠点xFyF及びオプティカルフローを求める際には、ロバスト推定による解法を用いることが望ましい。ロバスト推定として、例えば、M推定参考文献:PJHuberandEMRonchettiRobustStatistics2ndEditionWileyInterscience2009の適応が考えられる。あるいは、ビデオカメラ10の運動パラメタカメラの回転移動により生じた成分を除去したオプティカルフローは、車両に取り付けられた車速センサやヨーレートセンサなどの検出値を用いて、算出することも可能である。また、無限遠点は、公知のように、RANSAC法やクラスタリング法などの手法により、特徴点における移動点と静止点とを分離し、分離した静止点のオプティカルフローから求めるようにしても良い。ステップS120の処理により、ビデオカメラ10の並進移動の方向を表す無限遠点xFyF、及びビデオカメラ10の回転運動によって生じた成分を除去したオプティカルフローが求まると、次に、ステップS130において、特徴点のフィルタリング処理を行う。この特徴点のフィルタリング処理では、まず、カメラの回転運動により生じるオプティカルフローの成分を除去したオプティカルフローを使って、特徴点ごとに相対的進入角度を算出する。この相対的進入角度について、図4a,bを参照して説明する。図4aに示すように、ビデオカメラ10の前方を横切ろうとする進路横断移動物体があった場合、その進路横断移動物体の運動は、車両から見ると、つまり並進運動するビデオカメラ10の座標系で表現すると、ビデオカメラ10の進行方向に対してある角度を持った運動として記述することができる。本実施形態では、図4bに示すように、この角度を相対的進入角度と呼ぶこととする。静止している点は速度0の移動物体と見なすことができ、相対的進入角度は0度となる。一方、図4a,bに示すように、並進移動するビデオカメラ10の進路を横断する進路横断移動物体の相対的進入角度は0度より大きくなるため、適切な閾値θthを設定することで、静止点との区別が可能となる。例えば、車両が低速で移動する場合は、高速で移動する場合と比べて、相対的進入角度が大きくなる。従って、相対的進入角度は、とりわけ低速走行時において、進路横断移動物体と静止物体とを分離するよい指標であると言える。ただし、相対的進入角度の算出精度は、ビデオカメラ10の解像度によって変化するので、これを踏まえて、進路横断移動物体を判別するための閾値を設定することが好ましい。一例として、相対的進入角度の閾値は対象とする車両の速度ならびに検出対象の速度から、以下のように設定することができる。例えば、対象とする車両速度の上限をVmax、道路を直角に横断する検出対象の速度の下限をWminとした場合、相対的進入角度の閾値はarctanを下回るように設定すればよい。例えば、Vmax20kmhWmin4kmhの時、arctan113°程度であるので、相対的進入角度の閾値を10°と設定することは合理的である。但し、この閾値は、進路横断移動物体の検出を行う車両速度の上限や、相対的進入角度の算出精度などから、さらに小さい角度に設定しても良い。次に、ビデオカメラ10によって撮影された画像から、各特徴点の相対的進入角度を求める方法について説明する。図5に示すように、進路横断移動物体をビデオカメラ10で撮影すると、その進路横断移動物体を透視投影した画像が得られる。なお、ビデオカメラ10の撮影画像にレンズ歪みによる影響がある場合には、正しく透視投影された画像とならないため、レンズ歪みの影響を除去するための歪み補正処理を実行することが望ましい。進路横断移動物体の運動を剛体の並進運動と仮定すると、進路横断移動物体のオプティカルフローは、消失点と呼ばれる点を中心に放射状に広がる方向を持つ。この消失点は、進路横断移動物体とビデオカメラ10が無限の時間等速直線運動を継続した結果、進路横断移動物体が消失する無限遠点を示している。そして、図5から明らかなように、車両から見た進路横断移動物体の実際の動きベクトル3次元空間における動きベクトルは、その進路横断移動物体を撮影した画像における、進路横断移動物体の消失点とビデオカメラ10の焦点とを結んだ線分と平行になる。このため、車両の進行方向に対応する、FOEとカメラ焦点とを結ぶ線分と、車両から見た移動物体の実際の動きベクトルの向きに対応する、各特徴点の消失点とカメラ焦点とを結ぶ線分がなす角度が、車両の進行方向に対する各特徴点の相対的進入角度を表すことになる。換言すれば、進路横断移動物体の消失点とカメラ焦点とFOEとを頂点とする三角形の焦点側の角度は、進路横断移動物体の相対的進入角度を表すことになる。ビデオカメラ10の焦点距離fは既知であるため、FOEと進路横断移動物体の消失点を求めることによって、相対的進入角度を求めることが可能となる。相対的進入角度は数式3で与えられる。なお、PFはビデオカメラ焦点を原点とした場合のFOE座標xFyFf、P∞は消失点座標x∞y∞fである。FOE座標xFyFfは、ステップS120において算出されている。消失点座標x∞y∞fは、以下のようにして算出することができる。まず、図5に示すように、ビデオカメラ10によって撮影された画像において、yyFの直線を地平線と呼ぶこととする。傾きのない平坦な地面を想定すると、FOE及び消失点は地平線上に存在することになる。このため、消失点は、回転成分の除去されたオプティカルフローの延長線と地平線との交点となる。従って、各特徴点ごとに、その座標とオプティカルフローから、消失点を求めることができる。このように、簡易的に各特徴点の消失点を定めることにより、消失点を算出するための演算量を低減することができる。ただし、各特徴点の消失点は、他の手法によってより高精度に算出しても良い。例えば、各特徴点のオプティカルフローを延長した延長線の交点をそれぞれ求め、近接した位置に存在する交点をグループ化し、そのグループ化した交点位置の中心とみなせる位置を消失点として定めても良い。このようにして特徴点ごとに相対的進入角度を算出すると、次に、ステップS130において、車両の進路を横切る進路横断移動物体の候補点となる特徴点と、それ以外の特徴点とを分離する、フィルタリング処理を実行する。本実施形態においては、車両の進路を横切る進路横断移動物体を検知対象とする。このような進路横断移動物体は、車両が進行方向に移動している場合には、時間の経過とともに、Z軸カメラの光軸方向においてビデオカメラ10に接近する接近移動物体となる。ここで、接近移動物体は、図6a~cに示すように、3種類に分類することが出来る。図6aに示すprecrossing横断前移動物体は、ビデオカメラ10の予測進路を表す直線を横断する前の状態の移動物体を表す。図6bに示すpostcrossing横断後移動物体は、ビデオカメラ10の予測進路を表す直線を横断した後の状態の移動物体を表す。図6cに示すnevercrossing非横断移動物体は、ビデオカメラ10の予測進路を表す直線を横断しない状態の移動物体を表す。本実施形態では、precrossingとpostcrossingを進路横断移動物体と定義し、検出の対象とする。nevercrossingを検出対象としない理由は、例えば車道の横の歩道の歩行者などがnevercrossingに当てはまる可能性があり、この対象に対して運転者に警報を与える必要性は低いと考えられるからである。なお、相対的進入角度が非零である限りにおいて、nevercrossingを検出対象に含めることも可能ではある。図6a~cに示す3状態の移動物体は、ビデオカメラ10によって図7a~cのように画像に透視投影される。ここで、図7aに示すprecrossingの状態は、FOE座標x座標:xF、消失点座標x座標:x∞、特徴点の座標x座標:x、ならびに相対的進入角度θに関して、以下の数式4に示す関係が成り立つ。また、図7bに示すpostcrossingの状態は、FOE座標、消失点座標、特徴点の座標、ならびに相対的進入角度に関して、以下の数式5に示す関係が成り立つ。さらに、図7cに示すnevercrossingの状態は、FOE座標、消失点座標、特徴点の座標、ならびに相対的進入角度に関して、以下の数式6に示す関係が成り立つ。これらの関係を利用することで、FOE座標、消失点座標、特徴点の画像座標、及び相対的進入角度から、各特徴点に関して、3状態の移動物体の内、いずれの状態の移動物体を示すものであるかを区別することが可能となる。ステップS130のフィルタリング処理では、precrossingまたはpostcrossingと分類された特徴点を、進路横断移動物体を示す候補点と判定する。この候補点は、次に述べるステップS140のグルーピング処理の入力対象となる。ステップS140では、進路横断移動物体を示す候補点となった特徴点を、種々の条件で同一の進路横断移動物体を示すとみなし得る特徴点を抽出して、グルーピングする。進路横断物体の候補点は、それだけではただの点の集まりに過ぎないため、進路横断移動物体に関する情報個数、相対的進入角度、衝突時間などが分かりづらい。また、オプティカルフローには、アウトライアと呼ばれる誤対応により誤って算出された外れ値が混入することが少なからずある。そこで候補点を移動物体ごとにまとめ、かつアウトライアを除去する目的でグルーピングを施すのである。グルーピングを行う第1の条件は、特徴点が互いに近傍に存在することである。この近傍判定は、図8aに示すように、候補点である特徴点ごとに、各特徴点を中心とする正方の領域を与え、これらの正方領域の重なりが生じる特徴点は、互いに近傍にあるとみなし、グループ化する。一方、正方領域が他の特徴点の正方領域と重なりを持たない孤立点は、アウトライアとみなし、グループ化の対象から除外する。グルーピングを行う第2の条件は、相対的進入角度が実質的に一致することである。図5に示すように、同一移動物体の特徴点は、消失点を共有し、その結果、相対的進入角度が実質的に一致するためである。この相対的進入角度の一致判定では、図7bに示すように、近傍判定されたグループごとに消失点座標の分布状態を求め、その分布状態から、同一の消失点を共有するとみなされる特徴点と、同一の消失点を共有するとはみなされない特徴点とを統計的に区分けする。その他にも、例えば、消失点座標の分布位置から真の消失点位置を推定し、その消失点と特徴点を結ぶ直線とオプティカルフローとの角度誤差などに基づき、同一の消失点を共有する特徴点と、同一の消失点を共有しない特徴点とに区分けしても良い。そして、同一の消失点を共有しない特徴点は、例えばアウトライアによる特徴点であり、グループ化の対象から除外する。一方、同一の消失点を共有する特徴点は、相対的進入角度が一致するものと判定する。グルーピングを行う第3の条件は、各特徴点の衝突時間Tが類似していることである。ここで、衝突時間Tは、ビデオカメラ10の前方Z>0に存在する物体が、画像平面に到達するまでの時間実質的に、車両と衝突するまでの時間として定義される。この衝突時間Tは、ビデオカメラ10の回転移動により生じるオプティカルフローの成分が除去されたオプティカルフロー及び消失点座標x∞y∞を用いて、下記の数式7により算出することができる。すなわち、数式7により、特徴点ごとに衝突時間Tを求めることが可能である。具体的には、上述した第1、2の条件によりグループ化された特徴点ごとに、消失点座標、特徴点座標、オプティカルフローを数式7に代入して、衝突時間Tを算出する。なお、衝突時間Tは、オプティカルフローの算出誤差を考慮し、ある範囲を持った時間として算出される。ここで、同一の移動物体の衝突時間Tは、その物体の部位により多少のずれはあるものの、道路上の一般的な検出対象人、自転車、車両などを考慮する限り、類似していると考えるのが自然である。従って、条件1,2によりグループ化された特徴点を対象として、各特徴点ごとに求めた衝突時間Tに関して、図8cに示すように、衝突時間Tの類似判定を行う。すなわち、あらかじめ設定した時間幅ΔTのエラーバーを与え、エラーバーの範囲で衝突時間Tが一致すれば衝突時間Tが類似すると判定し、エラーバーの範囲で衝突時間Tが一致しない特徴点があれば、グループから除外する。このように、本実施形態では、グルーピングの条件として複数の条件を用いているので、アウトライアの除去をより確実に行うことができる。さらに、進路横断移動物体の衝突時間Tが明らかとなることにより、衝突時間の長短から、そのときの状況の緊急度合なども判別することが可能になる。続くステップS150では、ステップS140のグルーピング処理によりグループ化された特徴点があるか否かを判定する。この判定処理において、グループ化された特徴点があると判定された場合には、車両の進路を横切る進路横断移動物体があるとみなし、ステップS160の処理に進む。一方、グループ化された特徴点がないと判定された場合には、再びステップS100から上述した処理を繰り返す。ステップS160では、制御装置30に対して、運転者に対する警報や、車両において自動的に制動を行う制御などを実行するように指示され、それにより、制御装置30は、警報や車両の制御を実行する。この警報処理において、検出されたグループの個数にしたがって、警報の態様を変化させてもよい。例えば、検出された進路横断移動物体の個数分だけ、警報音を鳴らしてもよい3個の進路横断移動物体が検出された場合、ピピピ、間、ピピピ、間、...、と鳴らすなど。。また、警報の煩わしさ回避のために警報音回数に上限を設けてもよい。あるいは、検出された進路横断移動物体の個数によって、警報音の周波数を変化させても良い。これらにより、運転者に対して、進路横断移動物体が存在するということだけでなく、その進路横断移動物体の数に関する情報も提供することができる。また、同一グループの特徴点の衝突時間Tの平均値を算出し、これを、移動物体の衝突時間として、その衝突時間の長短によって警報の態様を変化させても良い。例えば、モニタによる警報装置の場合、衝突時間に応じてモニタ上の進路横断物体を囲う矩形の点滅速度を変化させたりしても良い。これにより、車両の運転者に対して、移動物体と衝突する可能性がある時間に関する情報も提供することができる。"