"車両に搭載され、自車両の進行方向に存在する物体を識別する物体識別装置であって、前記進行方向に向けて電磁波を照射してその反射波を受信することで前記進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダ装置から、物体の位置および反射波の強度を含む物体情報を取得する物体情報取得手段と、前記進行方向を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記物体情報に基づく反射波の強度に応じて、撮像画像中の物体を識別する際の画像処理手法を、予め設定された複数の画像処理手法の中から選択する画像処理手法選択手段と、前記選択された画像処理手法を実施することで、取得した撮像画像中に存在する物体を識別し、該識別結果を出力する物体識別出力手段と、を備えたことを特徴とする物体識別装置。請求項1に記載の物体識別装置において、前記画像処理手法選択手段は、画像処理手法を選択する処理として、予めモデルとなる物体の形状が記録された複数のテンプレートDBのうちの一部を除く1または複数のテンプレートを選択し、前記物体識別出力手段は、前記選択されたテンプレートに含まれるモデルとなる物体の形状と前記撮像画像中の物体の形状とが一致する確度を演算し、一定以上の確度を有するモデルとなる物体に撮像画像中の物体が該当する旨を出力することを特徴とする物体識別装置。請求項2に記載の物体識別装置において、前記画像処理手法選択手段は、反射波の強度が基準となる強度である基準強度以上であれば、車両のモデルを含むテンプレートを選択し、反射波の強度が前記基準強度未満であれば、歩行者のモデルを含むテンプレートを選択することを特徴とする物体識別装置。請求項1~請求項3の何れか1項に記載の物体識別装置において、物体の識別結果に応じて異なる車両の制御を行う車両制御手段、を備えたことを特徴とする物体識別装置。請求項1~請求項4の何れか1項に記載の物体識別装置において、前記物体情報取得手段は、複数の物体についての位置と反射波の強度とを含む物体情報をレーダ装置から取得し、前記画像処理手法選択手段は、前記物体毎に位置と反射波の強度とを対応付けて画像処理手法を選択し、前記物体識別出力手段は、物体毎に選択された画像処理手法に基づいて前記各物体を識別することを特徴とする物体識別装置。コンピュータを、請求項1~請求項5の何れか1項に記載の物体識別装置を構成する各手段として機能させるための物体識別プログラム。ところで、上記特許文献1に記載の装置等の従来装置において、撮像画像から物体を検出する際には、パターンマッチング等の画像処理を行なうことが一般的である。しかしながら、従来装置においてパターンマッチングによって物体の識別を行なおうとすると、多くのテンプレート辞書:モデルとなる物体の形状と撮像画像とを比較する処理を実施する必要があるため、画像処理の際の処理負荷が重くなるという問題点があった。そこで、このような問題点を鑑み、車両の進行方向に存在する物体を識別する物体識別装置、および物体識別プログラムにおいて、物体を識別する際の識別精度を良くし、より早く処理を行い、かつ、処理負荷を軽減できるようにすることを本発明の目的とする。かかる目的を達成するために成された第1の構成の物体識別装置において、物体情報取得手段は、進行方向に向けて電磁波を照射してその反射波を受信することで進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダ装置から、物体の位置および反射波の強度を含む物体情報を取得し、撮像画像取得手段は、進行方向を撮像した撮像画像を取得する。そして、画像処理手法選択手段は、物体情報に基づく反射波の強度に応じて、撮像画像中の物体を識別する際の画像処理手法を、予め設定された複数の画像処理手法の中から選択し、物体識別出力手段は、選択された画像処理手法を実施することで、取得した撮像画像中に存在する物体を識別し、この識別結果を出力する。このような物体識別装置によれば、物体からの反射波の強度に応じて、進行方向に存在する物体をある程度区別し、区別した物体に適した画像処理手法を選択することができるので、画像処理によって正確に物体を識別することができる。また、画像処理の際に、画像処理手法の全てを利用するのではなく、少なくとも一部の画像処理手法を除外した手法を利用することができるので、画像処理による処理負荷を軽減することができる。ところで、上記物体識別装置においては、第2の構成のように、画像処理手法選択手段は、画像処理手法を選択する処理として、予めモデルとなる物体の形状が記録された複数のテンプレートデータベースDBのうちの一部を除く1つまたは複数のテンプレートを選択し、物体識別出力手段は、選択されたテンプレートに含まれるモデルとなる物体の形状と撮像画像中の物体の形状とが一致する確度を演算し、一定以上の確度を有するモデルとなる物体に撮像画像中の物体が該当する旨を出力するようにしてもよい。このような物体識別装置によれば、いわゆるパターンマッチングを実施する場合においても、ある程度物体の種別を区別した後でパターンマッチングを行うことができるので、DB内全てのテンプレートについてパターンマッチングを行う必要がなくなる。したがって、画像処理による処理負荷を軽減することができる。ここで、物体が歩行者の場合における反射波の強度は、物体が車両である場合の反射波の強度よりも小さくなることが確かめられている。そこで、上記物体識別装置においては、第3の構成のように、画像処理手法選択手段は、反射波の強度が基準となる強度である基準強度以上であれば、車両のモデルを含むテンプレートを選択し、反射波の強度が基準強度未満であれば、歩行者のモデルを含むテンプレートを選択してもよい。このような物体識別装置によれば、反射波の強度が基準強度以上であれば、物体が車両である場合に確実に識別することができ、反射波の強度が基準強度未満であれば、物体が歩行者である場合に確実に識別することができる。なお、基準強度は、物体までの距離毎に設定されているとよい。つまり、物体までの距離が近づくにつれて物体からの反射波の強度が強くなるため、基準強度も大きく設定すればよい。また、上記物体識別装置においては、第4の構成のように、物体の識別結果に応じて異なる車両の制御を行う車両制御手段、を備えていてもよい。このような物体識別装置によれば、物体の種別に応じて異なる車両の制御を行うことができる。ところで、上記物体識別装置において、進行方向に複数の物体を検出した場合には、例えば進行方向中央に存在する物体等の代表物体について反射波の強度を取得し、この反射波の強度に応じて選択される画像処理手法を検出された全ての物体に適用するようにしてもよいが、第5の構成のように、物体情報取得手段は、複数の物体についての位置と反射波の強度とを含む物体情報をレーダ装置から取得し、画像処理手法選択手段は、物体毎に位置と反射波の強度とを対応付けて画像処理手法を選択し、物体識別出力手段は、物体毎に選択された画像処理手法に基づいて各物体を識別するようにしてもよい。このような物体識別装置によれば、複数の物体を検出した場合であっても、それぞれの物体に対して画像処理手法を選択し、各物体についてそれぞれ選択された手法で画像処理を実施することができる。よって、各物体の識別精度を向上させることができる。次に、上記目的を達成するために成された第6の構成としての物体識別プログラムは、コンピュータを上記何れか1項に記載の物体識別装置を構成する各手段として機能させるためのプログラムであることを特徴とする。このような物体識別プログラムによれば、少なくとも上記物体識別装置と同様の効果を享受することができる。以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。[本実施形態の構成]図1は本発明が適用された衝突防止システム1の概略構成を示すブロック図である。衝突防止システム1は、例えば乗用車等の車両に搭載され、このシステム1が搭載された車両自車両と自車両外部の物体物標とが衝突する虞があるか否かを検出し、衝突する虞があると判断した場合に、衝突回避制御や警報を行うシステムである。特に、衝突防止システム1では、自車両と物標とが衝突する虞があるか否かを検出する際に、自車両の進行方向に存在する物標を識別する。つまり、物標が車両であるか、歩行者であるか等、物標の種別を特定する。詳細には図1に示すように、衝突防止システム1は、演算部10物体識別装置と、レーダ21と、カメラ22と、自車状態検知部23と、衝突回避制御実行部24と、警報報知部25と、を備えている。なお、衝突回避制御実行部24および警報報知部25については、何れか一方のみを備えていてもよい。演算部10は、CPU11、ROM12、RAM13等を備えた周知のマイコンとして構成されている。また、演算部10は、テンプレートデータベースDB14を備えている。CPU11は、ROM12に格納されたプログラムやRAM13にロードされたプログラム、およびレーダ21、カメラ22、自車状態検知部23等による検知結果を利用して、後述する車両制御処理物体識別プログラム等の各種処理を実行する。テンプレートDB14は、パターンマッチングを行うためのモデルとなる物標の形状であるテンプレートを複数記録するデータベースであって、複数のテンプレートとしては、各種車両例えばセダン型乗用車、ワゴン型乗用車、貨物車両、各種特殊車両等のテンプレートを含む車両辞書や、男性成人、女性成人、子供等のテンプレートを含む人物辞書が準備されている。なお、本実施形態においては、車両辞書には、車両後部の全体像がテンプレートとして記録されており、人物辞書には、各人物の特徴的部位の形状例えば、肩から頭までの曲線形状や、胴体と腕、或いは両足の間にて得られる逆V字の形状等が記録されているものとする。レーダ21は、例えば、周知のレーダ装置としての機能を備えており、ミリ波等の電磁波からなる送信波を自車両の進行方向に送信し、その反射波を受信する作動を繰り返すことにより物標の自車両に対する相対移動ベクトル位置、速度、方向、および物標による反射波の強度電波強度を検出する。そして、レーダ21は、得られた検出結果を演算部10に送る。また、カメラ22は、レーダ21による物標の検出可能領域を撮像し、得られた撮像画像を演算部10に送る。自車状態検知部23は、周知の速度センサや加速度センサ等を備え、少なくとも自車両の速度の情報と自車両の加速度の情報とを演算部10に送る。衝突回避制御実行部24は、自車両のブレーキ油圧やアクセル開度、或いはシートベルトの張力を制御する機能を有し、演算部10から衝突回避制御を実施するよう指示を受けると、自車両の加速を抑制したり、自車両を減速させたり、或いは衝撃の影響を軽減するために自車両の運転者をシートベルトで拘束したりする。警報報知部25は、図示しないディスプレイやスピーカを備えており、演算部10から警報を実施するよう指示を受けると、ディスプレイに画像を表示させたり、スピーカから音音声を含むを出力させたりすることにより、自車両の運転者に対して警報を行う。[本実施形態の処理]このような衝突防止システム1において演算部10は、物標を識別し、物標との衝突を回避する車両制御処理を実施する。ここで、図2は演算部10のCPU11が実行する車両制御処理を示すフローチャートである。なお、車両制御処理において、S210~S370の処理は、本発明でいう物体識別出力手段に相当し、S410,S440,S450の処理は、車両制御手段に相当する。車両制御処理は、図示しないイグニッションスイッチ等の車両電源、および衝突防止システム1の電源が投入されると開始され、その後、これら何れかの電源が遮断されるまでの間、所定周期例えば100ms毎に起動される。車両制御処理では、まず、レーダ21によって検出された物標位置と物標からの電波強度とを取得するS110,S120:物体情報取得手段。続いて、カメラ22による撮像画像を取得しS130:撮像画像取得手段、取得した電波強度と所定の閾値基準となる電波強度であって、予め実験的に少なくとも車両と歩行者とを識別可能な値に設定されたものとを比較するS140:画像処理手法選択手段。ここで、電波強度を閾値と比較するのは、車両等の金属を比較的多く含む物標からは比較的強い電波強度が得られ、歩行者等の金属を多く含まない物標からは比較的弱い電波強度が得られるためであり、電波強度に応じて、ある程度、物標の種別を識別できるからである。取得した電波強度が閾値以上であればS140:YES、この物標は少なくとも歩行者ではなく、車両を含む可能性があるものとして、車両を抽出可能な処理を実施する。詳細には、まず、取得した撮像画像のうちの反射強度が強かった部位を切り出すS210。より具体的には、図3aに示すように、撮像画像に複数の車両が含まれているような場合には、各車両反射強度が強い部位をそれぞれ抽出する。そして、パターンマッチングによる車両識別処理を実施するS220。なお、S220~S240の処理は、S210の処理で切り出された領域毎に実施する。この処理では、図3bに示すように、切り出したそれぞれの撮像画像領域において、テンプレートDB14に記録された車両認識用のテンプレート車両辞書を利用して、切り出した撮像画像領域中の物標と、このテンプレートに含まれる車両の形状との一致度を点数化して車両らしさを評価する。続いて、時系列追跡処理を実施するS230。この処理では、図3cに示すように、過去において車両制御処理が実施されたときに検出された車両の位置や形状から追跡用テンプレートを作成し、この追跡用テンプレートと切り出した撮像画像領域のうちのテンプレート近傍のものとの一致度を点数化する。そして、これらの処理を総合的に判断して物標が車両であるか否かを判定する車両統合判定処理を実施するS240。この処理では、例えば、図3dに示すように、前述の車両識別処理や時系列追跡処理にて得られた一致度を掛け合わせる等の処理を行なうことで、物標が車両である確からしさを算出し、この確からしさが基準となる閾値以上である場合に物標が車両であると判断する。なお、前述の車両識別処理や時系列追跡処理以外の処理を加味して車両である確からしさを算出してもよい。例えば、背景と車体との輝度値差が大きくなるにつれて、車両である確からしさを高く補正するようにしてもよい。続いて、このような処理によって、車両と判定された物標があるか否かを判定するS250。車両であると判定された物標がなければS250:NO、物標がバイク等の二輪車である旨をRAM13等のメモリに記録しS260、衝突回避制御実行部24に対して、加速抑制制御を実施するよう出力するS410。この際、加速抑制制御を行なう旨を、警報報知部25を介して運転者に出力する。このような処理が終了すると、車両制御処理を終了する。また、S250の処理において、車両であると判定された物標があればS250:YES、物標が車両である旨をRAM13等のメモリに記録しS270、衝突回避制御実行部24に対して、減速制御を実施するよう出力するS440。この際、減速制御を行なう旨を、警報報知部25を介して運転者に出力する。このような処理が終了すると、車両制御処理を終了する。次に、S140の処理にて、取得した電波強度が閾値未満であればS140:NO、この物標は少なくとも車両ではなく、歩行者を含む可能性があるものとして、歩行者を抽出可能な処理を実施する。詳細には、まず、取得した撮像画像のうちの反射波が受信できた部位のうちの反射強度が弱かった部位を切り出すS310。この処理では、例えば図4aに示すように、物標人物を含むように領域を切り出す。続いて、歩行者識別処理を実施するS320。なお、S320~S340の処理は、S310の処理で切り出された領域毎に実施する。この処理では、例えば図4bに示すように、切り出した画像についてのエッジ点隣接する画素間で輝度変化が所定値以上の部位を抽出し、これらの集合がなす形状と、テンプレートDB14に格納された特徴的形状とを比較することで、歩行者らしさを点数化する。そして、時系列追跡処理を実施するS330。この処理では、図4cに示すように、過去において車両制御処理が実施されたときに検出された歩行者の位置や形状から追跡用テンプレートを作成し、この追跡用テンプレートと切り出した撮像画像領域のうちのテンプレート近傍のものとの一致度を点数化する。続いて、これらの処理を総合的に判断して物標が車両であるか否かを判定する歩行者統合判定処理を実施するS340。この処理では、例えば、図4dに示すように、前述の歩行者識別処理や時系列追跡処理にて得られた一致度を掛け合わせる等の処理を行なうことで、物標が歩行者である確からしさを算出し、この確からしさが基準となる閾値以上である場合に物標が歩行者であると判断する。続いて、このような処理によって、歩行者と判定された物標があるか否かを判定するS350。歩行者であると判定された物標があればS350:YES、物標が歩行者である旨をRAM13等のメモリに記録するS360。そして、自車両とこの歩行者との関係が危険であるか否かを判定するS420。すなわち、歩行者の移動方向と自車両の移動方向とに基づいて、自車両がこの歩行者と衝突する確率を演算し、この確率が所定の閾値以上であれば危険であると判定し、この確率が所定の閾値未満であれば危険ではないと判定する。自車両とこの歩行者との関係が危険であればS420:YES、前述のように減速制御を実施するよう出力しS440、車両制御処理を終了する。また、自車両とこの歩行者との関係が危険でなければS420:NO、加速抑制制御や減速制御を実施しない制御なしとしてS450、車両制御処理を終了する。ところでS250の処理において、歩行者であると判定された物標がなければS350:NO、物標が樹木等のその他の物標である旨をRAM13等のメモリに記録するS370。そして、この物標が、自車両が走行する車線内に存在するか否かを判定するS430。この処理においては、物標が検出された位置と、自車両の進行方向とに基づいて、この物標が、自車両が走行する車線内に存在するか否かを判定する。物標が車線内に存在していればS430:YES、減速制御を実施する。また、物標が車線外に存在していればS430:NO、制御なしとしてS450、車両制御処理を終了する。[本実施形態による効果]以上のように詳述した衝突防止システム1において演算部10のCPU11は、進行方向に向けて電磁波を照射してその反射波を受信することで進行方向に存在する物体の位置を検出するレーダ21から、物体の位置および反射波の強度を含む物体情報を取得し、進行方向を撮像した撮像画像を取得する。そして、CPU11は、物体情報に基づく反射波の強度に応じて、撮像画像中の物体を識別する際の画像処理手法を、予め設定された複数の画像処理手法の中から選択し、選択された画像処理手法を実施することで、取得した撮像画像中に存在する物体を識別し、この識別結果を出力する。このような演算部10によれば、物体からの反射波の強度に応じて、進行方向に存在する物体をある程度区別し、区別した物体に適した画像処理手法を選択することができるので、画像処理によって正確に物体を識別することができる。また、画像処理の際に、画像処理手法の全てを利用するのではなく、少なくとも一部の画像処理手法を除外した手法を利用することができるので、画像処理による処理負荷を軽減することができる。また、演算部10のCPU11は、画像処理手法を選択する処理として、予めモデルとなる物体の形状が記録された複数のテンプレートDBのうちの一部を除く1または複数のテンプレートを選択し、選択されたテンプレートに含まれるモデルとなる物体の形状と撮像画像中の物体の形状とが一致する確度を演算し、一定以上の確度を有するモデルとなる物体に撮像画像中の物体が該当する旨を出力する。このような演算部10によれば、いわゆるパターンマッチングを実施する場合においても、ある程度物体の種別を区別した後でパターンマッチングを行うことができるので、DB内全てのテンプレートについてパターンマッチングを行う必要がなくなる。したがって、画像処理による処理負荷を軽減することができる。さらに、演算部10のCPU11は、反射波の強度が基準となる強度である基準強度以上であれば、車両のモデルを含むテンプレートを選択し、反射波の強度が基準強度未満であれば、歩行者のモデルを含むテンプレートを選択する。このような演算部10によれば、反射波の強度が基準強度以上であれば、物体が車両である場合に確実に識別することができ、反射波の強度が基準強度未満であれば、物体が歩行者である場合に確実に識別することができる。また、演算部10のCPU11は、物体の識別結果に応じて異なる車両の制御を行う。このような演算部10によれば、物体の種別に応じて危険度を評価することができる。つまり、物体の種別に応じて、例えば、将来の速度変化加速度を予測したり、方向転換する確率等を推定したりすることができる。したがって、物体の種別に応じた適切な車両の制御を行うことができる。さらに、演算部10のCPU11は、複数の物体についての位置と反射波の強度とを含む物体情報をレーダ装置から取得し、物体毎に位置と反射波の強度とを対応付けて画像処理手法を選択し、物体毎に選択された画像処理手法に基づいて各物体を識別する。このような演算部10によれば、複数の物体を検出した場合であっても、それぞれの物体に対して画像処理手法を選択し、各物体についてそれぞれ選択された手法で画像処理を実施することができる。よって、各物体の識別精度を向上させることができる。[その他の実施形態]本発明の実施の形態は、上記の実施形態に何ら限定されることはなく、本発明の技術的範囲に属する限り種々の形態を採りうる。例えば、上記実施形態において、演算部10は、進行方向に複数の物体を検出した場合には、複数の物体についての位置と反射波の強度とを含む物体情報をレーダ21から取得し、物体毎に位置と反射波の強度とを対応付けて画像処理手法を選択し、物体毎に選択された画像処理手法に基づいて各物体を識別するようにしたが、例えば進行方向中央に存在する物体等の代表物体について反射波の強度を取得し、この反射波の強度に応じて選択される画像処理手法を検出された全ての物体に適用するようにしてもよい。また、反射強度が強の物標と、弱の物標との両方がある場合、S210以下の処理とS310以下の処理との両方を並列で実施するようにしてもよい。この場合において、それぞれの処理で異なる車両制御が選択された場合には、減速制御、加速抑制制御、制御なしの順で、より安全に車両を制御するように優先順位を設定しておき、優先順位に基づいて制御を行なうようにすればよい。"