車両上に設置されたカメラにより連続的にもしくは間欠的に撮影して得られる画像フレームのデータに基づいて路面上に存在する線状パターンを認識する路面上パターン認識方法であって、画素毎の濃淡を表す階調情報が含まれる画像フレームのグレースケールデータを入力し、第1の画像フレームの中に第1の処理対象範囲を割り当て、前記第1の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して特定の線状パターンを表す複数のパターンエッジの組み合わせを検出し、前記線状パターンが1回検出された後で、前記第1の処理対象範囲よりも大きさが小さい第2の処理対象範囲を、検出された前記線状パターンの位置を基準にして決定し、前記第1の画像フレームとは異なる時点で撮影された第2の画像フレームの中で、前記第2の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して前記線状パターンを検出し、前記線状パターンを複数回連続的に検出した場合に、該当する線状パターンを有効なパターンとして認識することを特徴とする路面上パターン認識方法。前記線状パターンの検出を行う前に、入力された画像フレーム中の前記第1の処理対象範囲および第2の処理対象範囲の画像データを画像処理に適した内容に座標変換することを特徴とする請求項1に記載の路面上パターン認識方法。前記座標変換によって、路面を上方から見下ろした状態で前記路面に相当する水平面上に見える平面上の画像パターン配置を表す情報を生成することを特徴とする請求項2に記載の路面上パターン認識方法。前記複数のパターンエッジの組み合わせとして、画像の明るさが急激に増大する状態を表す第1のエッジと、画像の明るさが急激に減少する状態を表す第2のエッジとが所定距離以内で現れる組み合わせを用いることを特徴とする請求項1に記載の路面上パターン認識方法。前記第2の処理対象範囲の位置を決定する際には、前記第1の画像フレームを撮影してから前記第2の画像フレームを撮影するまでの間の車両の移動に伴うパターンの移動距離を算出し、前記線状パターンを前回検出した位置から前記移動距離だけずれた位置を基準位置として使用することを特徴とする請求項1に記載の路面上パターン認識方法。前記カメラからカラーの画像信号を入力し、信号を変換して前記グレースケールデータを画像フレーム毎に生成することを特徴とする請求項1に記載の路面上パターン認識方法。車両上に設置されたカメラにより連続的にもしくは間欠的に撮影して得られる画像フレームのデータを含む情報を入力し、前記情報を所定の記録媒体に自動的に記録する機能を有する車両用情報記録装置であって、前記カメラの出力する画像フレームのデータに基づき、画素毎の濃淡を表す階調情報が含まれる画像フレームのグレースケールデータを入力し、第1の画像フレームの中に第1の処理対象範囲を割り当て、前記第1の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して特定の線状パターンを表す複数のパターンエッジの組み合わせを検出し、前記線状パターンが1回検出された後で、前記第1の処理対象範囲よりも大きさが小さい第2の処理対象範囲を、検出された前記線状パターンの位置を基準にして決定し、前記第1の画像フレームとは異なる時点で撮影された第2の画像フレームの中で、前記第2の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して前記線状パターンを検出し、前記線状パターンを複数回連続的に検出した場合に、該当する線状パターンを有効なパターンとして認識する路面上パターン認識部を備えたことを特徴とする車両用情報記録装置。しかしながら、従来の白線認識アルゴリズムでは、認識のために非常に複雑で高度な処理を必要とするため、ほぼリアルタイムでの認識を可能にするためには画像データ処理のために高性能なハードウェアを搭載しなければならず、車載器が高価な装置になるのは避けられない。また、例えば道路上に存在する物体などのノイズを白線等の目的のパターンとして誤認識する可能性があり、その場合は走行レーン逸脱や蛇行運転の検出にも悪影響が発生する。本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、従来よりも単純な処理によって認識を可能にすると共に、誤認識の発生を抑制することが可能な路面上パターン認識方法および車両用情報記録装置を提供することにある。前述した目的を達成するために、本発明に係る路面上パターン認識方法は、下記1~7を特徴としている。1車両上に設置されたカメラにより連続的にもしくは間欠的に撮影して得られる画像フレームのデータに基づいて路面上に存在する線状パターンを認識する路面上パターン認識方法であって、画素毎の濃淡を表す階調情報が含まれる画像フレームのグレースケールデータを入力し、第1の画像フレームの中に第1の処理対象範囲を割り当て、前記第1の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して特定の線状パターンを表す複数のパターンエッジの組み合わせを検出し、前記線状パターンが1回検出された後で、前記第1の処理対象範囲よりも大きさが小さい第2の処理対象範囲を、検出された前記線状パターンの位置を基準にして決定し、前記第1の画像フレームとは異なる時点で撮影された第2の画像フレームの中で、前記第2の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して前記線状パターンを検出し、前記線状パターンを複数回連続的に検出した場合に、該当する線状パターンを有効なパターンとして認識すること。2上記1に記載の路面上パターン認識方法であって、前記線状パターンの検出を行う前に、入力された画像フレーム中の前記第1の処理対象範囲および第2の処理対象範囲の画像データを画像処理に適した内容に座標変換すること。3上記2に記載の路面上パターン認識方法であって、前記座標変換によって、路面を上方から見下ろした状態で前記路面に相当する水平面上に見える平面上の画像パターン配置を表す情報を生成すること。4上記3に記載の路面上パターン認識方法であって、前記座標変換を行う前に、入力された画像から画像中の各パターンの輪郭を表すエッジ情報を抽出し、抽出されたエッジ情報に対して座標変換を実施すること。5上記1に記載の路面上パターン認識方法であって、前記複数のパターンエッジの組み合わせとして、画像の明るさが急激に増大する状態を表す第1のエッジと、画像の明るさが急激に減少する状態を表す第2のエッジとが所定距離以内で現れる組み合わせを用いること。6上記1に記載の路面上パターン認識方法であって、前記第2の処理対象範囲の位置を決定する際には、前記第1の画像フレームを撮影してから前記第2の画像フレームを撮影するまでの間の車両の移動に伴うパターンの移動距離を算出し、前記線状パターンを前回検出した位置から前記移動距離だけずれた位置を基準位置として使用すること。7上記1に記載の路面上パターン認識方法であって、前記カメラからカラーの画像信号を入力し、信号を変換して前記グレースケールデータを画像フレーム毎に生成すること。上記1の構成の路面上パターン認識方法によれば、処理が比較的単純であり誤認識の発生も抑制でき、高性能のハードウェアを搭載することなく処理できる。画像フレーム中の処理対象範囲を限定することにより、処理にかかる所要時間を短縮できる。また、複数のパターンエッジの組み合わせを検出することにより、特定の線状パターンを効率よく認識できる。更に、異なる時点で撮影された複数の画像フレームに対して前記線状パターンの検出を複数回繰り返すことにより、画像中に一時的に現れた何らかのノイズを線状パターンとして誤認識するのを防止できる。また、2回目以降に線状パターンを検出する時には、前回検出した位置を基準として処理対象範囲を決定するので、第2の処理対象範囲の面積を小さくすることができ、処理の負担を軽減できる。上記2の構成の路面上パターン認識方法によれば、パターン認識を実行する前に、前処理として画像の座標変換を行うので、認識処理の負担を軽減することができ、認識処理にかかる所要時間を短縮できる。上記3の構成の路面上パターン認識方法によれば、パターン認識を実行する際に、路面上と同等の水平面におけるパターン配置の画像データが処理対象になるので、処理対象の範囲や位置の計算が容易になる。上記4の構成の路面上パターン認識方法によれば、座標変換対象の画像の情報量を大幅に減らすことができるので、処理の負担を大幅に軽減できる。上記5の構成の路面上パターン認識方法によれば、白線等の線状パターンを容易に検出できる。すなわち、走行レーンの境界を表す白線は、画像フレーム内に一定の幅で縦方向に延びるように現れるので、この画像を横方向道路の幅方向に走査すると、白線パターン両端の一方のエッジで明るさが急激に増大し、他方のエッジで明るさが急激に減少する。つまり、前記第1のエッジと第2のエッジとの組み合わせが白線パターンの特徴と一致する。上記6の構成の路面上パターン認識方法によれば、互いに異なるタイミングで撮影された複数フレームの画像を用いて同じ箇所の認識を複数回繰り返すことができ、一時的に発生したノイズの影響を排除できる。上記7の構成の路面上パターン認識方法によれば、カラーカメラを利用して映像を撮影する場合であっても、白線などの線状パターンのエッジ検出処理に適した画像データを処理対象として入力することができる。前述した目的を達成するために、本発明に係る車両用情報記録装置は、下記8を特徴としている。8車両上に設置されたカメラにより連続的にもしくは間欠的に撮影して得られる画像フレームのデータを含む情報を入力し、前記情報を所定の記録媒体に自動的に記録する機能を有する車両用情報記録装置であって、前記カメラの出力する画像フレームのデータに基づき、画素毎の濃淡を表す階調情報が含まれる画像フレームのグレースケールデータを入力し、第1の画像フレームの中に第1の処理対象範囲を割り当て、前記第1の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して特定の線状パターンを表す複数のパターンエッジの組み合わせを検出し、前記線状パターンが1回検出された後で、前記第1の処理対象範囲よりも大きさが小さい第2の処理対象範囲を、検出された前記線状パターンの位置を基準にして決定し、前記第1の画像フレームとは異なる時点で撮影された第2の画像フレームの中で、前記第2の処理対象範囲の画像データを所定の方向に走査して前記線状パターンを検出し、前記線状パターンを複数回連続的に検出した場合に、該当する線状パターンを有効なパターンとして認識する路面上パターン認識部を備えたこと。上記8の構成の車両用情報記録装置によれば、路面上パターン認識部が路面上の白線等の線状パターンを認識するので、例えば車両の走行レーンからの逸脱や、蛇行運転などの状況を自動的に検出し、この状態を記録したり警告を発することも可能になる。本発明の路面上パターン認識方法および車両用情報記録装置によれば、従来よりも単純な処理で必要な線状パターンの認識が可能になり、誤認識の発生も抑制できる。以上、本発明について簡潔に説明した。更に、以下に説明される発明を実施するための形態を添付の図面を参照して通読することにより、本発明の詳細は更に明確化されるであろう。本発明の路面上パターン認識方法および車両用情報記録装置に関する具体的な実施の形態について各図を参照しながら以下に説明する。路面上の白線パターンを認識するための処理手順の概要が図1に示されている。また、図1の処理手順を実行する機能を搭載した車両用情報記録装置のハードウェアの構成例が図2に示されている。なお、図2に示す車両用情報記録装置100については、車載器として車両に搭載されるドライブレコーダの場合を想定しているが、同様の機能を有するデジタルタコグラフなど他の車載器に本発明を適用することも考えられる。図2に示す車両用情報記録装置100には車載カメラ20が備わっている。この車載カメラ20は、車両上の所定位置、例えば車室内のフロントウインドシールドガラスの中央付近や、運転席の近傍や、後部窓の近傍などの箇所に撮影方向を車外に向けた状態で固定される。従って、車載カメラ20はこの車両を運転する運転者の視点から見える車外の風景と同様に、車両の進行方向前方又は後方の風景、つまり自車の車体の一部分や、道路の路面や、道路上の他の車両や歩行者などを連続的にあるいは間欠的に撮影することができる。本実施形態においては、車載カメラ20としてカラー画像を撮影可能なカメラを用いる場合を想定している。なお、車載カメラ20は車両上に固定されているので、この車両が移動しない時には車載カメラ20が撮影する風景の範囲は変化しないが、車両の移動に伴って風景が変化する。例えば、道路の路面に標示された白線等のパターンが存在する場合には、車両の移動に伴ってこの車両と該当するパターンとの位置関係が変化し、その変化が撮影した映像の変化として現れる。従って、撮影された映像中で白線等のパターンを認識することができれば、このパターンの位置の変化から、走行レーン内における横方向の自車位置の変化や、走行レーンからの逸脱や、蛇行運転などの状況を検出することも可能になる。図2に示すドライブレコーダ本体10は、画像処理部路面上パターン認識部11、加速度Gセンサ12、主制御部13、不揮発性記録媒体14、メモリSDRAM15、インタフェースI/F16、17および18を備えている。画像処理部11は、マイクロコンピュータCPUを主体とする要素により構成されており、予め用意されているプログラムを実行することにより所定の機能を実現する。すなわち、画像処理部11は、車載カメラ20が撮影した映像の信号を処理して必要な画像データを生成したり、画像中の所定のパターンを認識するための処理を行う。例えば、図1に示す処理手順も画像処理部11によって実行される。加速度センサ12は、車両に加わった加速度の大きさを検出することができる。すなわち、交通事故が発生した場合や、急加速、急減速などの異常な状態が発生した時にその状況を検出することができる。主制御部13は、マイクロコンピュータCPUを主体とする要素により構成されており、予め用意されているプログラムを実行することにより所定の機能を実現する。主制御部13は、交通事故などの異常な状態が発生した時に、その前後のタイミングにおける画像データなどを自動的に記録する処理を行う。また、主制御部13は画像処理部11が認識したパターンに基づいて、自車の走行レーンからの逸脱を検出したり、蛇行運転を検出し、これらの状況を自動的に記録する機能も備えている。不揮発性記録媒体14は、ドライブレコーダ本体10に対して着脱自在なメモリカード例えばSDカードやCFカードや、ハードディスク装置のような記録媒体である。すなわち、不揮発性記録媒体14はデータの書き込み及び読み込みが自在であり、電源供給が遮断された時でもデータの内容を保持することができる。メモリ15は、データの書き込み及び読み込みが自在な記憶回路であり、一時的なデータを保持するために利用される。例えば、一定時間の画像データを保持するバッファメモリとしてメモリ15を使用することができる。具体的には、車載カメラ20の撮影により得られた画像データをメモリ15上に常時記録し、時間的に古くなった画像データを新しい画像データで上書きすることにより、所定時間前から現在までの一定時間の過去の画像データを記憶容量の制約のあるメモリ15上に保持できる。車速センサ21は、車両のトランスミッションの出力軸の回転を検出し、所定量の回転を検出する毎に1つの車速パルスを電気信号として出力する。検出された車速パルスの数を計数することにより、車両の車速や移動量を把握することが可能になる。画像処理部11、加速度センサ12、および車速センサ21は、それぞれインタフェース16、17、および18を介して主制御部13と接続されている。インタフェース16、17、および18は、それぞれ画像処理部11、加速度センサ12、および車速センサ21の出力を主制御部13の処理に適した信号に変換する。次に、図1に示した処理手順の内容について説明する。ステップS11では、画像処理部11が最新の画像フレームの信号を車載カメラ20の出力から取り込み、グレースケールの信号に変換する。すなわち、車載カメラ20が出力するカラーの画像信号から、画像認識処理に適したグレースケールの信号、つまり各画素の濃淡階調を表す信号を生成する。例えば、次式を用いることにより、R赤、G緑、B青の3原色のカラー信号から階調を表す輝度Yをフレーム中の画素毎に求めることができる。Y=02126×R07152×G00722×BステップS12では、ステップS11で入力された画像フレームのグレースケールのデータを処理対象として、エッジ抽出処理を行う。すなわち、フレーム中の各パターンの特徴を表す輪郭部分を抽出するために、所定のフィルタを用いてフレーム上の各位置を順次に走査して結果を出力する。例えば、注目画素とそれに隣接する8個の画素とに対応する3×3画素構成の公知の微分フィルタやsobelフィルタを用いて画像を処理することにより、エッジ抽出を行うことができる。ステップS13では、画像処理部11は目的のパターンを探索する範囲を決定し、この範囲について画像データの座標変換を行う。この例では道路上の走行レーンの車幅方向限界位置を表す白線パターンが認識対象であるので、ステップS13においては探索範囲を次のように決定する。車幅方向X方向の範囲:基準位置±Wr/2の範囲進行方向Y方向の範囲:基準位置から事前に定めた探索長Y1の範囲Wr:走行レーン幅定数基準位置:例えば図3のカメラ取り付け位置また、この探索範囲内に含まれる画像データを座標変換し、例えば図3に示すような処理対象画像データを生成する。車載カメラ20が出力する映像においては、遠近感の影響が現れるため、各パターンと自車との距離の違いによってパターンの大きさや位置が変化する。従って、白線のように直線的なパターンであっても、パターンの実際の位置や範囲を特定するために比較的面倒な計算を行わなければならない。そこで、パターン認識を行う前の前処理として、計算が簡単な状態の画像に座標変換する。すなわち、図3に示すように、自車両が走行する道路の路面に相当する水平面上に各パターンを投影した状態の平面図として見えるように、各パターンの各位置の座標を変換する。図3においては、道路を上方から見た状態と同様に、車幅方向に相当するX軸と車両の進行方向を表すY軸とでなる平面上に各パターンを投影した状態を表している。従って、図3中に示す各白線パターンL1、L2、L3については、遠近感の影響が排除されており、実際の白線パターンの形状と同様に、一定幅のパターンとして、互いに平行な配置状態で現れている。ステップS14では、ステップS13で生成した処理対象画像データ図3のように配置された内容のパターン輪郭を表すデータを対象として、ステップS13で決定した探索範囲内を順番に走査し、特別な白線探索アルゴリズムを実行する。具体的には、この画像データ上を図3に示すX軸方向に沿って、左から右側に向かって走査し、1ラインの走査が終了するとY軸方向の位置をずらして再び左から右側に向かって走査し、この処理を繰り返す。ところで、白線のパターンが存在する箇所の画像データをX軸方向に走査する時には、白線パターンの始まりエッジ位置で明るさが急激に増大し、終わりのエッジ位置で明るさが急激に減少する。従って、ステップS12でエッジ抽出処理された結果においては、例えば図4に示すように、白線パターンの始まりエッジ位置で明るさの増大を表すプラス側のエッジ情報微分値がプラス方向に所定以上変化が現れ、同じ白線パターンの終わりエッジ位置で明るさの減少を表すマイナス側のエッジ情報微分値がマイナス方向に所定以上変化が現れる。また、一般的に路面に表示されている白線パターンの幅は予め決められた一定値であるので、プラス側のエッジ情報が現れる位置とマイナス側のエッジ情報が現れる位置との間隔X方向の距離もほぼ一定になる。そこで、ステップS14の白線探索アルゴリズムにおいては、図4に示すように一定の間隔でプラス側のエッジ情報とマイナス側のエッジ情報とが現れた場合に、これらの組み合わせを白線パターンに対応するエッジペアとして認識する。ステップS15では、ステップS14の探索の結果、白線パターンに対応するエッジペアを検出できたか否かを識別する。検出できなかった場合はステップS11に戻り、検出できた場合は白線パターンの認識精度を上げるために次のステップS16に進む。ステップS16では、2回目以降の処理における探索範囲を決定する。この場合は既に1回目の処理において白線パターンの候補が存在する位置が判明しているので、ステップS13で決定した探索範囲よりも面積の小さい範囲に限定する。これにより、処理対象のデータ量を減らすことができる。また、ステップS16においては、ステップS14で検出されたエッジペアの位置を基準にして探索範囲を決定する。具体的には、次のように探索範囲を決定する。車幅方向X方向の範囲:Xa-Xm~XbXmの範囲Xa:前回検出したエッジペア始まり位置Xb:前回検出したエッジペア終わり位置Xm:誤差に相当するX方向の余裕分マージン進行方向Y方向の範囲:YaΔY-Ym~YaΔYYmの範囲Ya:前回検出したエッジペアのY方向位置ΔY:前回と今回の画像の違いに相当するY方向移動量車速と処理対象画像フレームの撮影時間差により定まるYm:誤差に相当するY方向の余裕分マージンステップS17では、探索範囲としてステップS16で決定した内容を採用する以外は、前述のステップS11、S12、S13と同様の処理を行う。すなわち、新たに撮影された画像フレームを車載カメラ20から取り込み、グレースケールのデータに変換し、エッジ抽出処理を施し、更に座標変換を行って探索範囲のみについて図3に示すような平面図の処理対象データを生成する。ステップS18では、ステップS17で生成された処理対象データについて、ステップS16で決定した探索範囲内を、前述のステップS14と同様の白線探索アルゴリズムで探索し、前述のエッジペアの検出を行う。ステップS19では、ステップS18の探索の結果、白線パターンに対応するエッジペアを検出できたか否かを識別する。検出できなかった場合はステップS11に戻り、検出できた場合は次のステップS20に進む。ステップS20では、認識した同じ白線パターンについて、所定回数この例ではS14も含めて3回以上連続的に認識に成功したか否かを識別する。所定回数未満の場合はステップS16に戻って処理を繰り返し、所定回数以上になった場合はステップS21に進む。ステップS21では、ステップS14及びS18で検出されたエッジペアに相当するパターンの候補を認識対象の白線パターンとして最終的に認識する。すなわち、図1に示す例では、道路上の同じ位置で検出された同じ白線パターンについて、ステップS14で1回の認識に成功し、更にステップS18で2回連続的に認識に成功した場合にこれを白線パターンとして確定する。なお、図示しないが、ステップS21で白線パターンを確定した後、該当する位置の白線パターンを3つの画像フレームで連続的に検出できなくなった場合には、該当する白線パターンが終了したものとみなし、ステップS11から処理をやり直す。ステップS21で白線パターンが確定した後、この白線パターンのX方向の位置をそれ以降に撮影される各画像フレーム中で追跡することにより、走行レーン中の車両の幅方向の位置とその変化を監視することが可能になる。従って、例えば自車両の蛇行運転を検出したり、自車両の走行レーンからの逸脱を検出したり、逸脱が生じる前に逸脱の発生を予測することができ、主制御部13は検出されたこれらの状況をドライブレコーダの記録動作に反映させたり、リアルタイムで運転者に対して警告することもできる。なお、上述の実施形態は単なる代表例であり、実際の装置に適用する場合には、例えば次に説明するように様々な変形が考えられる。1.車外の風景を撮影するカメラについては、メインのカメラ前述の車載カメラ20の他にオプションのカメラを追加することが考えられる。その場合、メインのカメラとオプションのカメラを同時に利用して複数の映像を同時に撮影する。また、メインのカメラでは比較的広い範囲を撮影し、オプションのカメラでは遠方の比較的狭い範囲を撮影する。このようにすれば、自車両から大きく離れた場所の白線パターンについても、比較的容易に認識可能になる。2.例えばその時の時間帯の区分を検出したり、周囲の明るさを検出したり、撮影した映像の内容を分析することにより、昼夜の違いを区別したり、トンネル内を走行中か否かを識別することが可能になる。その場合、昼夜の違いやトンネル内か否かの状況の違いを白線パターンの認識処理に反映すれば、白線パターンの認識精度を更に改善することが可能である。3.図2に示す車載カメラ20、画像処理部11、及びインタフェース16については一体化することも考えられる。これにより、装置の構造を単純化してコストを低減したり、装置を小型化することも可能になる。以上のように、本発明の路面上パターン認識方法および車両用情報記録装置は、例えば車載器として車両に搭載されるドライブレコーダやデジタルタコグラフなどに適用することが想定できる。本発明を適用することにより、装置コストを大幅に上げることなく白線パターンを自動認識する機能を持たせることができるので、危険な状況である車両の走行レーンからの逸脱や蛇行運転などを検出して情報を記録したり警報を出力するために役立てることができる。また、連続する実線の白線パターンだけでなく、点線状の白線パターンも認識可能であり、実線と点線とを区別することも可能になる。