"車両に搭載される撮像装置で前記車両の前方を撮像した撮像画像から円を検出する円検出部を備える画像認識装置であって、前記撮像画像のうち、前記円検出部で検出した円に内接する内接四角形の内部領域、および前記内接四角形と前記円検出部で検出した円に外接する外接四角形との間の所定領域のうちの少なくともいずれかの領域である比率判断領域の色の比率をもとに、円形標識を認識する標識認識手段を備えることを特徴とする画像認識装置。請求項1において、前記標識認識手段は、色の比率として、前記比率判断領域に対する所定の色相の領域、所定の彩度の領域、および所定の明度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに、円形標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項2において、前記円検出部は、車両に搭載されるカラーカメラで前記車両の前方を撮像したカラー画像の撮像画像から円を検出するものであって、前記標識認識手段は、色の比率として、前記比率判断領域に対する所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに、円形標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項3において、前記標識認識手段は、色の比率として、前記比率判断領域に対する所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに、外周部が赤色の円形規制標識である赤色円形規制標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項4において、前記標識認識手段は、前記内接四角形の内部領域に対する無彩色の領域の比率をもとに、前記赤色円形規制標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項5において、前記標識認識手段は、前記内接四角形の内部領域に対する無彩色の領域の比率が第1の所定割合以上であることをもとに、前記赤色円形規制標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項4~6のいずれか1項において、前記標識認識手段は、前記内接四角形の内部領域に対する赤色の領域の比率をもとに、前記赤色円形規制標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項7において、前記標識認識手段は、前記内接四角形の内部領域に対する赤色の領域の比率が第2の所定割合以下であることをもとに、前記赤色円形規制標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項4~8のいずれか1項において、前記標識認識手段は、前記内接四角形と前記外接四角形との間の所定領域に対する赤色の領域の比率をもとに、前記赤色円形規制標識を認識することを特徴とする画像認識装置。請求項1~9のいずれか1項において、前記標識認識手段で円形標識を認識した場合に、前記円が含まれる所定領域および前記円の内部領域のうちのいずれかの領域に相当する撮像画像についてパターンマッチングを行うことにより、当該円形標識の種類を識別する種類識別部をさらに備えることを特徴とする画像認識装置。しかしながら、特許文献1に開示の技術では、撮像画像中の制限速度規制標識を認識する際に、必ず半径が異なる2つの円を検出する必要があるため、円を1つしか検出できなかった場合には制限速度規制標識を認識できないという問題を有していた。つまり、撮像画像中の円形標識を精度良く認識できないという問題点を有していた。本発明は、上記従来の問題点に鑑みなされたものであって、その目的は、撮像画像中の円形標識をより精度良く認識することを可能にする画像認識装置を提供することにある。請求項1の画像認識装置においては、車両の前方を撮像した撮像画像から円検出部で円を検出し、前記撮像画像のうち、検出した円に内接する内接四角形の内部領域、および内接四角形と円検出部で検出した円に外接する外接四角形との間の所定領域のうちの少なくともいずれかの領域である比率判断領域の色の比率をもとに、標識認識手段が円形標識を認識することになる。円形標識であれば、比率判断領域の配色の比率が定まっている。よって、請求項1の構成のように、撮像画像の特定の範囲内における色の比率をもとに円形標識であることを精度良く認識することが可能になる。また、請求項1の構成によれば、円を1つ検出しさえすれば円形標識の認識が可能になるので、半径が異なる2つの円が存在する円形標識について、2つの円のうちの一方しか検出できない状況であっても円形標識であることを精度良く認識することができる。さらに、請求項1の構成によれば、円を1つ検出しさえすれば円形標識の認識が可能になるので、円が1つしか存在しない円形標識についても、円形標識であることを精度良く認識することができる。従って、撮像画像中の円形標識をより精度良く認識することが可能になる。円形標識であれば、前述したように比率判断領域の配色の比率が定まっているため、請求項2の構成のように、特定の範囲内における撮像画像の所定の色相の領域、所定の彩度の領域、および所定の明度の少なくともいずれかの比率をもとに円形標識であることを精度良く認識することができる。円形標識は、前述したように比率判断領域の配色の比率が定まっているため、請求項3の構成のように、カラー画像の特定の範囲内における所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに円形標識であることを精度良く認識することができる。外周部が赤色の円形規制標識である赤色円形規制標識は、比率判断領域の配色の比率が定まっているため、請求項4の構成のように、カラー画像の特定の範囲内における所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに円形標識であることを精度良く認識することができる。所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに円形標識を認識する場合、請求項5のように、内接四角形の内部領域に対する無彩色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識を認識することが好ましい。赤色円形規制標識では無彩色の領域の比率がほぼ定まっているため、特定の範囲内における無彩色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識であることを精度良く認識することができる。請求項5のようにする場合には、請求項6のように内接四角形の内部領域に対する無彩色の領域の比率が第1の所定割合以上であることをもとに赤色円形規制標識を認識することが好ましい。赤色円形規制標識は、一般的に赤枠、白地、青記号の配色となっており、指定などを表示する青地、白記号の円形規制標識に比べ、白色の割合が多い。よって、無彩色の領域の比率が第1の所定割合以上であることをもとにして、赤色円形規制標識を青地、白記号の円形規制標識等と区別して認識することができる。また、所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに赤色円形規制標識を認識する場合、請求項7のように、内接四角形の内部領域に対する赤色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識を認識することが好ましい。赤色円形規制標識では赤色の領域の比率がほぼ定まっているため、特定の範囲内における赤色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識であることを精度良く認識することができる。請求項7のようにする場合には、請求項8のように内接四角形の内部領域に対する赤色の領域の比率が第2の所定割合以下であることをもとに赤色円形規制標識を認識することが好ましい。赤色円形規制標識は、赤枠、白地、青記号の配色となっており、白地に比べて赤枠の領域が少なくなっているものが多い。よって、赤色の領域の比率が第2の所定割合以下であることをもとにして、赤色円形規制標識を精度良く認識することができる。また、所定の色相の領域および所定の彩度の領域のうちの少なくともいずれかの比率をもとに赤色円形規制標識を認識する場合、請求項9のように、内接四角形と外接四角形との間の所定領域に対する赤色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識を認識することが好ましい。赤色円形規制標識では赤色の領域の比率がほぼ定まっているため、特定の範囲内における赤色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識であることを精度良く認識することができる。また、請求項5~9の構成を組み合わせ、赤色円形規制標識を認識する場合の条件を増やすことで、赤色円形規制標識であることをさらに精度良く認識することができるため、請求項5~9の構成を種々に組み合わせることがさらに好ましい。請求項10の構成によれば、種類の識別を行う対象となる円形標識を精度良く絞り込んだ上で種類の識別を行うので、円形標識の種類の識別の処理の負荷を低減することができる。以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。図1は、本発明が適用された標識認識システム100の概略的な構成を示すブロック図である。図1に示す標識認識システム100は、車両に搭載されるものであり、カラーカメラ1、標識認識装置2、ディスプレイ3、スピーカ4、インジケータ5、エンジンECU6、およびブレーキECU7を含んでいる。なお、標識認識システム100を搭載している車両を以降では自車両と呼ぶ。カラーカメラ1は、図2aおよび図2bに示すように、自車両において例えばルームミラー近傍に取り付けられ、自車両の前方の所定範囲を撮影する。図2aは自車両を左方向から見た模式図であって、図2bは自車両を上から見た模式図である。他にもカラーカメラ1を車両のフロント等に設ける構成としてもよい。カラーカメラが請求項の撮像装置に相当する。カラーカメラ1は、レンズ11を含む光学系と撮像素子12とにより構成される。カラーカメラ1では、レンズ11を含む光学系を通して撮像素子12に入力された光学画像情報を撮像画像データRGB信号に変換してカラー画像を得て、そのカラー画像を標識認識装置2へ出力する。以降では、このカラー画像を撮像画像と呼ぶものとする。撮像素子12は撮像対象の光学画像を画像データに変換する素子であり、CCDChargeCoupledDevice等が使用される。また本実施形態では、撮影画像の全てのピクセルはR値赤色度合い、G値緑色度合い、B値青色度合いの各々が0~255のディジタル値であるRGB値で表される。標識認識装置2は、CPU、ROM、RAM、EEPROM等よりなるマイクロコンピュータを主体として構成され、カラーカメラ1から入力される撮像画像データをもとに、ROMに記憶された各種の制御プログラムを実行することで速度規制標識を認識する処理を実行する。標識認識装置2が請求項の画像認識装置に相当する。標識認識装置2は、図1に示すように機能ブロックとして、検出画像作成部21、標識検出処理部22、および標識識別処理部23を備えている。ディスプレイ3は、車載用の小型ディスプレイであり、標識認識装置2から出力された画像データを取得し、当該画像データの示す画像を表示する。画像の表示に関しては、例えば車載ナビゲーション装置で利用するディスプレイを用いる構成としてもよいし、車載用のヘッドアップディスプレイを用いることとしてもよい。スピーカ4は、車載用の小型スピーカであり、標識認識装置2から出力された音声信号を取得し、当該音声信号の示す音声を出力する。音声の出力に関しては、例えば車載ナビゲーション装置で利用するスピーカを用いる構成としてもよいし、車載オーディオのスピーカを用いる構成としてもよい。インジケータ5は、例えばLEDであり、標識認識装置2から出力される信号を取得すると点灯する。なお、LEDの点灯の代わりに、LEDを点滅させる構成としてもよい。エンジンECU6は、CPU、ROM、RAM、EEPROM等よりなるマイクロコンピュータを主体として構成され、入力される情報をもとに、ROMに記憶された各種の制御プログラムを実行することでエンジン出力の制御に関する各種の処理を実行する。ブレーキECU7は、CPU、ROM、RAM、EEPROM等よりなるマイクロコンピュータを主体として構成され、入力される情報をもとに、ROMに記憶された各種の制御プログラムを実行することで自車両の制動に関する各種の処理を実行する。続いて、図3を用いて、標識認識装置2の動作フローについての説明を行う。図3は、標識認識装置2の動作フローを示すフローチャートである。なお、本フローは、カラーカメラ1から撮像画像データが入力されたときに開始される。まず、ステップS1では、カラーカメラ1から入力される撮像画像を取得し、例えばRAM等の一時保存メモリに格納してステップS2に移る。ステップS2では、検出画像作成部21が検出画像作成処理を行ってステップS3に移る。検出画像作成処理では、後のハフ変換のために公知のエッジ検出を撮像画像に対して行う。検出画像作成処理では、例えば鏡像に変換する鏡像変換やレンズの特性で画像周辺部に生じる歪みを補正する歪み補正等の画像処理も行う構成としてもよい。ステップS3では、標識検出処理部22が円検出処理を行ってステップS4に移る。よって、標識検出処理部22が請求項の円検出部に相当する。円検出処理では、ステップS2で画像処理を行った撮像画像から円を検出する。撮像画像からの円の検出については、例えば公知の円ハフHough変換を利用すればよい。円検出処理では、円を検出する際に円の中心の座標と円の半径の情報も得られるものとする。ステップS4では、標識検出処理部22が速度規制標識判定処理を行ってステップS5に移る。ここで、図4のフローチャートを用いて、速度規制標識判定処理の概略について説明を行う。図4は、速度規制標識判定処理のフローの一例を示すフローチャートである。ステップS101では、候補領域抽出処理を行ってステップS102に移る。候補領域抽出処理では、円検出処理で検出した円に外接する四角形以下、外接四角形に相当する撮像画像の領域を候補領域として抽出する。詳しくは、撮像画像中での円の上端のピクセル座標のy座標値A、下端のピクセル座標のy座標値B、左端のピクセル座標のx座標値C、右端のピクセル座標のx座標値Dをもとに、ピクセル座標C,A、D,A、C,B、D,Bの4点で囲まれる領域を外接四角形の領域として抽出する。ここで、ピクセル座標は左右方向以下、x軸方向と上下方向以下、y軸方向との2軸で表され、左上の隅のピクセル座標を0,0とするものとし、以降の説明でも同様とする。ステップS102では、第1条件判定処理を行って、ステップS103に移る。ここで、図5のフローチャートを用いて、第1条件判定処理の概略について説明を行う。図5は、第1条件判定処理のフローの一例を示すフローチャートである。第1条件判定処理では、円検出処理で検出した円に内接する四角形図6のE参照の内部領域に対して、左上のピクセルから右下のピクセルまで順番に処理を行う。詳しくは、左端のピクセルから右端のピクセルまでの処理を行った後、1ピクセル下の左端のピクセルに移って上記処理を繰り返すことによって、左上のピクセルから右下のピクセルまで順番に処理を行う図6の矢印参照。この内接四角形の内部領域が請求項の比率判断領域に相当する。ステップS1001では、円検出処理で検出した円に内接する四角形以下、内接四角形を算出し、ステップS1002に移る。内接四角形の算出では、候補領域抽出処理で抽出した外接四角形に相当する撮像画像の領域の左上から右下への対角線と上記円とが交わる点の座標を算出する。詳しくは、上記円の中心の座標から上記円の半径分だけで離れた上記対角線上の点を算出する。そして、このようにして算出された左上の点X1S,Y1Sと右下の点X1E,Y1Eとをそれぞれ左上の頂点、右下の頂点とする四角形を内接四角形として算出する。内接四角形は、言い換えると上記外接四角形の各辺とそれぞれ平行な辺を持つ四角形であって、且つ、軸方向の辺とy軸方向の辺との比が上記外接四角形のx軸方向の辺とy軸方向の辺と同じ四角形であって、例えば正方形である。ステップS1002では、左上の点X1S,Y1Sから以下の処理を開始し、ステップS1003に移る。つまり、x=X1S、y=Y1Sとして以下の処理を開始する。デフォルトでは、内接四角形の内部領域の総ピクセル数allpix=0、内接四角形の内部領域の赤色ピクセル数redpix=0、内接四角形の内部領域の無彩色ピクセル数achromapix=0となっているものとする。allpixは内接四角形の内部領域の総面積、redpixは内接四角形の内部領域の赤色の領域の面積、achromapixは内接四角形の内部領域の無彩色の領域の面積に相当する。ステップS1003では、y≦Y1Eであった場合ステップS1003でYESには、ステップS1004に移る。また、y≦Y1Eでなかった場合ステップS1003でNOには、ステップS1012に移る。ステップS1004では、x≦X1Eであった場合ステップS1004でYESには、ステップS1005に移る。また、x≦X1Eでなかった場合ステップS1004でNOには、ステップS1011に移る。ステップS1005では、allpixを1加算してステップS1006に移る。ステップS1006では、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であるか否かを判定する。詳しくは、R値RXYからG値GXYを差し引いた差分とR値RXYからB値BXYを差し引いた差分との両方が0よりも大きい場合つまり、RXY-GXY>0RXY-BXY>0に、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であると判定する。そして、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であると判定した場合ステップS1006でYESには、ステップS1007に移る。また、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であると判定しなかった場合ステップS1006でNOには、ステップS1009に移る。ステップS1007では、redpixを1加算してステップS1008に移る。ステップS1008では、対象となっている座標のx座標値に1加算した座標を新たな処理の対象とし、ステップS1004に戻ってフローを繰り返す。ステップS1009では、対象となっている座標x,yのピクセルが無彩色であるか否かを判定する。詳しくは、R値RXYからG値GXYを差し引いた差分の絶対値とR値RXYからB値BXYを差し引いた差分の絶対値とB値BXYからG値GXYを差し引いた差分の絶対値とを加算した値が所定の閾値ACHROMATHよりも小さいか否かを判定する。そして、肯定判定した場合つまり、absRXY-GXYabsRXY-BXYabsBXY-GXY<ACHROMATHに、対象となっている座標x,yのピクセルが無彩色であると判定する。ここで言うところの所定の閾値とは、無彩色と言える程度の値を区別できる値であればよく、任意に設定可能な値である。ステップS1009では、対象となっている座標x,yのピクセルが無彩色であると判定した場合ステップS1009でYESには、ステップS1010に移る。また、対象となっている座標x,yのピクセルが無彩色であると判定しなかった場合ステップS1009でNOには、ステップS1008に移る。ステップS1010では、achromapixを1加算してステップS1008に移る。ステップS1011では、対象となっている座標のy座標値に1加算するとともに、x座標値をX1Sとした座標を新たな処理の対象とし、ステップS1003に戻ってフローを繰り返す。ステップS1012では、内接四角形の内部領域の無彩色の領域の面積以下、無彩色領域面積が内部領域の総面積以下、内接四角形総面積に対して第1の一定割合k1以上であって、且つ、内接四角形の内部領域の赤色の領域の面積以下、第1赤色領域面積が内接四角形総面積に対して第2の一定割合k2以下であるか否かを判定する。無彩色領域面積の内接四角形総面積に対する比率がk1以上であるか否かについては、積算されたachromapixを積算されたallpixで除算し、得られた値がk1以上であるかを判定することで行う。また、第1赤色領域面積の内接四角形総面積に対する比率がk2以下であるか否かについては、積算されたredpixを積算されたallpixで除算し、得られた値がk2以下であるかを判定することで行う。ここで言うところの第1の一定割合k1とは、既存の外周部が赤色の円形規制標識以下、赤色円形規制標識における無彩色領域面積の比率をもとに予め設定される値であって、任意に設定可能な値である。また、第2の一定割合k2とは、既存の赤色円形規制標識における第1赤色領域面積の比率をもとに予め設定される値であって、任意に設定可能な値である。より詳しくは、k1は既存の赤色円形規制標識の外形の円の内接四角形と内部の円の内接四角形との両方の領域における無彩色領域面積の内接四角形総面積に対する比率を少なくとも下回るように設定されている。これにより、円検出処理で検出された円が外形の円であっても内部の円であっても、同じk1の値を用いてステップS1012の判定を同様に行うことができるようになっている図7aおよび図7b参照。図7aは円検出処理で赤色円形規制標識の外形の円を検出した場合の内接四角形Eの内部領域の一例を示しており、図7bは円検出処理で赤色円形規制標識の内部の円を検出した場合の内接四角形Eの一例を示している。赤色円形規制標識では無彩色の領域の比率がほぼ定まっているため、特定の範囲内における無彩色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識であることを精度良く認識することができる。また、赤色円形規制標識は、一般的に赤枠、白地、青記号の配色となっており、指定などを表示する青地、白記号の円形規制標識に比べ、白色の割合が多い。よって、無彩色の領域の比率がk1以上であることをもとにして、赤色円形規制標識を青地、白記号の円形規制標識等と区別して認識することが可能になる。また、k2については、既存の赤色円形規制標識の外形の円の内接四角形と内部の円の内接四角形との両方の領域における第1赤色領域面積の内接四角形総面積に対する比率を少なくとも上回るように設定されている。これにより、円検出処理で検出された円が外形の円であっても内部の円であっても、同じk2の値を用いてステップS1012の判定を同様に行うことができるようになっている図7aおよび図7b参照。なお、第1の一定割合k1が請求項の第1の所定割合に相当し、第2の一定割合k2が請求項の第2の所定割合に相当する。赤色円形規制標識では赤色の領域の比率がほぼ定まっているため、特定の範囲内における赤色の領域の比率をもとに赤色円形規制標識であることを精度良く認識することができる。また、赤色円形規制標識は、赤枠、白地、青記号の配色となっており、白地に比べて赤枠の領域が少なくなっているものが多い。よって、赤色の領域の比率がk2以下であることをもとにして、赤色円形規制標識を精度良く認識することができる。既存の赤色円形規制標識としては、例えば速度規制標識のように特定の種類の赤色円形規制標識を対象としてもよいし、車両進入禁止の標識を除く赤枠白地の赤色円形規制標識全体を対象としてもよい。図5に戻って、ステップS1012では、無彩色領域面積が内接四角形総面積に対して第1の一定割合k1以上であって、且つ、第1赤色領域面積が内接四角形総面積に対して第2の一定割合k2以下であると判定した場合ステップS1012でYESには、ステップS1013に移る。また、無彩色領域面積が内接四角形総面積に対して第1の一定割合k1以上であって、且つ、第1赤色領域面積が内接四角形総面積に対して第2の一定割合k2以下であると判定しなかった場合ステップS1012でNOには、ステップS1014に移る。ステップS1013では、条件を満たしたと判定してステップS103に移る。また、ステップS1014では、条件を満たさなかったと判定してステップS103に移る。図4に戻って、ステップS103では、第1条件判定処理で条件を満たしたと判定された場合ステップS103でYESには、ステップS104に移る。また、第1条件判定処理で条件を満たしたと判定されなかった場合ステップS103でNOには、ステップS109に移る。ステップS104では、第2条件判定処理を行って、ステップS105に移る。ここで、図8のフローチャートを用いて、第2条件判定処理の概略について説明を行う。図8は、第2条件判定処理のフローの一例を示すフローチャートである。第2条件判定処理では、円検出処理で検出した円の内接四角形と外接四角形との間の所定の領域図9中のF、G、H、Iの各々に対して、領域内の左上のピクセルから右下のピクセルまで順番に処理を行う図9の矢印参照。詳しくは、左端のピクセルから右端のピクセルまでの処理を行った後、1ピクセル下の左端のピクセルに移って上記処理を繰り返すことによって、左上のピクセルから右下のピクセルまで順番に処理を行う。また、以下のiは0~3まであり、i=0がFの領域、i=1がGの領域、i=2がHの領域、i=3がIの領域に該当する。この内接四角形と外接四角形との間の所定の領域F~Iが請求項の比率判断領域に相当する。ステップS2001では、Fの領域については、領域内の左上の点xs[0],ys[0]を0,Y1S、右下の点xe[0],ye[0]をX1S-1,Y1Eとする。Gの領域については、領域内の左上の点xs[1],ys[1]をX1E1,Y1S、右下の点xe[1],ye[1]をWIDTH-1,Y1Eとする。ここで言うところのWIDTHとは、外接四角形のx軸方向の長さの値である。Hの領域については、領域内の左上の点xs[2],ys[2]をX1S,0、右下の点xe[2],ye[2]をX1E,Y1S-1とする。Iの領域については、領域内の左上の点xs[3],ys[3]をX1S,Y1E1、右下の点xe[3],ye[3]をX1E,HEIGHT-1とする。ここで言うところのHEIGHTとは、外接四角形のy軸方向の長さの値である。ステップS2001では、デフォルトでは、i=0、x=0、y=0、F~Iの領域の総ピクセル数allpix=0、F~Iの領域の赤色ピクセル数redpix=0となっているものとする。第2条件判定処理におけるallpixはF~Iの領域の総面積、redpixはF~Iの領域の赤色の領域の総面積に相当する。なお、F~Iの領域は、内接四角形の各頂点から外接四角形の各辺に垂線を引いた場合にその垂線と内接四角形の各辺と外接四角形の各辺とで囲まれる領域であって、請求項の内接四角形と外接四角形との間の所定領域に相当する。続いて、ステップS2002では、i<4であった場合ステップS2002でYESには、ステップS2003に移る。また、i<4でなかった場合ステップS2002でNOには、ステップS2012に移る。ステップS2003では、対象とする領域についての左上の点xs[i],ys[i]から以下の処理を開始し、ステップS2004に移る。例えば、対象とする領域がFである場合には、xs[0],ys[0]=0,Y1Sなので、x=0、y=Y1Sとして以下の処理を開始する。ステップS2004では、y≦ye[i]であった場合ステップS2004でYESには、ステップS2005に移る。また、y≦ye[i]でなかった場合ステップS2004でNOには、ステップS2011に移る。例えば、対象とする領域がFである場合には、ye[0]=Y1Eであるので、y≦Y1Eであるか否かに応じて処理を進める。ステップS2005では、x≦xe[i]であった場合ステップS2005でYESには、ステップS2006に移る。また、x≦xe[i]でなかった場合ステップS2005でNOには、ステップS2010に移る。例えば、対象とする領域がFである場合には、xe[0]=X1S-1であるので、x≦X1S-1であるか否かに応じて処理を進める。ステップS2006では、allpixを1加算してステップS2007に移る。ステップS2007では、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であるか否かを判定する。詳しくは、R値RXYからG値GXYを差し引いた差分とR値RXYからB値BXYを差し引いた差分との両方が0よりも大きい場合つまり、RXY-GXY>0RXY-BXY>0に、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であると判定する。そして、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であると判定した場合ステップS2007でYESには、ステップS2008に移る。また、対象となっている座標x,yのピクセルが赤色であると判定しなかった場合ステップS2007でNOには、ステップS2009に移る。ステップS2008では、redpixを1加算してステップS2009に移る。ステップS2009では、対象となっている座標のx座標値に1加算した座標を新たな処理の対象とし、ステップS2005に戻ってフローを繰り返す。ステップS2010では、対象となっている座標のy座標値に1加算するとともに、x座標値をxs[i]とした座標を新たな処理の対象とし、ステップS2004に戻ってフローを繰り返す。ステップS2011では、iの数値に1加算して対象とする領域を変更し、ステップS2002に戻ってフローを繰り返す。例えば、対象とする領域がFであった場合には、0に1を加算した1を新しいiの数値とし、対象とする領域をi=1に対応するGの領域に変更することになる。ステップS2012では、F~Iの領域の赤色の領域の総面積以下、第2赤色領域面積がF~Iの領域の総面積以下、第1所定領域総面積に対して第3の一定割合k3以上であるか否かを判定する。第2赤色領域面積の第1所定領域総面積に対する比率がk3以上であるか否かについては、積算されたredpixを積算されたallpixで除算し、得られた値がk3以上であるかを判定することで行う。ここで言うところの第3の一定割合k1とは、既存の赤色円形規制標識における赤色領域面積の比率をもとに予め設定される値であって、任意に設定可能な値である。より詳しくは、k3は既存の赤色円形規制標識の外形の円の内接四角形と外接四角形との間のF~Iの領域に相当する領域における第2赤色領域面積の第1所定領域総面積に対する比率を少なくとも下回るように設定されている。これにより、円検出処理で検出された円が外形の円であった場合に、k3の値を用いてステップS2012の判定を行うことができるようになっている図10参照。図10は円検出処理で赤色円形規制標識の外形の円を検出した場合の内接四角形Eと外接四角形Jとの間の領域の一例を示す模式図である。なお、図10中の破線で囲った領域がF~Iの領域に相当する領域である。図8に戻って、ステップS2012では、第2赤色領域面積が第1所定領域総面積に対して第3の一定割合k3以上であると判定した場合ステップS2012でYESには、ステップS2013に移る。また、第2赤色領域面積が第1所定領域総面積に対して第3の一定割合k3以上であると判定しなかった場合ステップS2012でNOには、ステップS2014に移る。ステップS2013では、条件を満たしたと判定してステップS105に移る。また、ステップS2014では、条件を満たさなかったと判定してステップS105に移る。本実施形態では、F~Iの領域の赤色の領域の総面積がF~Iの領域の総面積に対して第3の一定割合k3以上であるか否かを判定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、F~Iの各領域の赤色の領域の面積がF~Iの各領域の面積に対してそれぞれ第3の一定割合k3以上であるか否かを判定し、k3以上であると判定した領域の数が一定数以上であった場合に、条件を満たしたと判定する構成としてもよい。一例としては、F~Iの領域のうち3つ以上の領域でk3以上であると判定した場合に、条件を満たしたと判定する構成とすればよい。図4に戻って、ステップS105では、第2条件判定処理で条件を満たしたと判定された場合ステップS105でYESには、ステップS108に移る。また、第2条件判定処理で条件を満たしたと判定されなかった場合ステップS105でNOには、ステップS106に移る。ステップS106では、第3条件判定処理を行って、ステップS107に移る。ここで、図11のフローチャートを用いて、第3条件判定処理の概略について説明を行う。図11は、第3条件判定処理のフローの一例を示すフローチャートである。第3条件判定処理では、円検出処理で検出した円の内接四角形と外接四角形との間の所定の領域図12中のK、L、M、Nの各々に対して、領域内の左上のピクセルから右下のピクセルまで順番に処理を行う。詳しくは、左端のピクセルから右端のピクセルまでの処理を行った後、1ピクセル下の左端のピクセルに移って上記処理を繰り返すことによって、左上のピクセルから右下のピクセルまで順番に処理を行う図12の矢印参照。また、以下のiは0~3まであり、i=0がKの領域、i=1がLの領域、i=2がMの領域、i=3がNの領域に該当する。この内接四角形と外接四角形との間の所定の領域K~Nが請求項の比率判断領域に相当する。ステップS3001では、Kの領域については、領域内の左上の点xs[0],ys[0]を0,0、右下の点xe[0],ye[0]をX1S-1,Y1S-1とする。Lの領域については、領域内の左上の点xs[1],ys[1]をX1E1,0、右下の点xe[1],ye[1]をWIDTH-1,Y1S-1とする。Mの領域については、領域内の左上の点xs[2],ys[2]を0,Y1E1、右下の点xe[2],ye[2]をX1S-1,HEIGHT-1とする。Nの領域については、領域内の左上の点xs[3],ys[3]をX1E1,Y1E1、右下の点xe[3],ye[3]をWIDTH-1,HEIGHT-1とする。ここで言うところのWIDTHとは、外接四角形のx軸方向の長さの値であり、HEIGHTとは、外接四角形のy軸方向の長さの値である。ステップS3001では、デフォルトでは、i=0、x=0、y=0、K~Nの領域の総ピクセル数allpix=0、K~Nの領域の赤色ピクセル数redpix=0となっているものとする。第3条件判定処理におけるallpixはK~Nの領域の総面積、redpixはK~Nの領域の赤色の領域の総面積に相当する。なお、K~Nの領域は、内接四角形の各頂点から外接四角形の各辺に垂線を引いた場合にその垂線と内接四角形の各辺と外接四角形の各辺とで囲まれる領域を内接四角形と外接四角形との間の領域から除いた領域であって、請求項の内接四角形と外接四角形との間の所定領域に相当する。ステップS3002~ステップS3011では、ステップS2002~ステップS2011と同様の処理を行う。ステップS2002~ステップS2011と異なっているのは、対象とする領域がK~Nの領域であるという点である。ステップS3012では、K~Nの領域の赤色の領域の総面積以下、第3赤色領域面積がK~Nの領域の総面積以下、第2所定領域総面積に対して第4の一定割合k4以上であるか否かを判定する。第3赤色領域面積の第2所定領域総面積に対する比率がk4以上であるか否かについては、積算されたredpixを積算されたallpixで除算し、得られた値がk4以上であるかを判定することで行う。ここで言うところの第4の一定割合k1とは、既存の赤色円形規制標識における赤色領域面積の比率をもとに予め設定される値であって、任意に設定可能な値である。より詳しくは、k4は既存の赤色円形規制標識の外形の円の内接四角形と外接四角形との間のF~Iの領域に相当する領域における第3赤色領域面積の第2所定領域総面積に対する比率を少なくとも下回るように設定されている。これにより、円検出処理で検出された円が内部の円であった場合に、k4の値を用いてステップS2012の判定を行うことができるようになっている図13参照。図13は円検出処理で赤色円形規制標識の内部の円を検出した場合の内接四角形Eと外接四角形Jとの間の領域の一例を示す模式図である。なお、図13中の破線で囲った領域がK~Nの領域に相当する領域である。図11に戻って、ステップS3012では、第3赤色領域面積が第2所定領域総面積に対して第4の一定割合k4以上であると判定した場合ステップS3012でYESには、ステップS3013に移る。また、第3赤色領域面積が第2所定領域総面積に対して第4の一定割合k4以上であると判定しなかった場合ステップS3012でNOには、ステップS3014に移る。ステップS3013では、条件を満たしたと判定してステップS107に移る。また、ステップS3014では、条件を満たさなかったと判定してステップS107に移る。本実施形態では、K~Nの領域の赤色の領域の総面積がK~Nの領域の総面積に対して第4の一定割合k4以上であるか否かを判定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、K~Nの各領域の赤色の領域の面積がK~Nの各領域の面積に対してそれぞれ第4の一定割合k4以上であるか否かを判定し、k4以上であると判定した領域の数が一定数以上であった場合に、条件を満たしたと判定する構成としてもよい。一例としては、K~Nの領域のうち3つ以上の領域でk4以上であると判定した場合に、条件を満たしたと判定する構成とすればよい。図4に戻って、ステップS107では、第3条件判定処理で条件を満たしたと判定された場合ステップS107でYESには、ステップS108に移る。また、第3条件判定処理で条件を満たしたと判定されなかった場合ステップS107でNOには、ステップS109に移る。ステップS108では、速度規制標識を認識した速度規制標識が存在するものと標識検出処理部22が判断してステップS5に移る。ステップS109では、速度規制標識を認識しなかったものと標識検出処理部22が判断してステップS5に移る。よって、標識検出処理部22が請求項の規制標識認識手段に相当する。なお、本実施形態では、第1条件判定処理で条件を満たした場合に第2条件判定処理を行い、第2条件判定処理で条件を満たさなかった場合に第3条件判定処理を行う構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、第1条件判定処理で条件を満たした場合に第3条件判定処理を行い、第3条件判定処理で条件を満たさなかった場合に第2条件判定処理を行う構成としてもよい。図3に戻って、ステップS5では、標識検出処理部22が速度規制標識を認識したものと判断していた場合ステップS5でYESには、ステップS6に移る。また、標識検出処理部22が速度規制標識を認識しなかったものと判断していた場合ステップS5でNOには、フローを終了する。ステップS6では、標識識別処理部23が速度規制標識識別処理を行ってフローを終了する。速度規制標識識別処理では、円検出処理で検出した円の内部領域に相当する撮像画像を抽出し、公知のパターンマッチングにより、速度規制標識内部に記載された速度制限値を認識する。具体的には、速度制限値別の速度規制標識の画像例を標識認識装置2のEEPROM等の不揮発性メモリ等に格納しておく。そして、この不揮発性メモリに格納されている画像例と円検出処理で検出した円の内部領域に相当する撮像画像との類似度をもとに、速度規制標識判定処理で認識した速度規制標識の種類つまり、速度制限値を特定する。よって、標識識別処理部23が請求項の種類識別部に相当する。パターンマッチングの具体的アルゴリズムは、種々の公知のものを採用できる。例えば予め速度制限値別の速度規制標識の画像例について機械学習して構築されたパターンを用いて、パターンマッチングする構成としてもよい。また、パターンが合致した割合を表すマッチング率の計算方法についても種々の公知の方法を採用できる。パターンマッチングは、円検出処理で検出した円の内部領域に相当する撮像画像以外にも、円の外接四角形の領域など、円が含まれる所定領域に相当する撮像画像を対象として行う構成としてもよい。速度規制標識判定処理で速度規制標識の種類を特定した後は、特定した速度規制標識の種類に応じて標識認識装置2が種々の処理を行う。例えば、特定した速度規制標識の種類を示すアイコン画像やテキストをディスプレイ3に表示させてもよいし、特定した速度規制標識の種類を示す音声案内をスピーカ4から出力させてもよいし、特定した速度規制標識の種類に応じたインジケータ5を点灯や点滅させたりしてもよい。また、図示しない速度センサからのセンサ信号をもとに、特定した速度規制標識の速度制限値から自車両の速度が所定値以上となった場合に、エンジンECU6に駆動力を低減させたり、ブレーキECU7に制動力を増加させたりして、自車両の速度を減速させてもよい。以上の構成によれば、円検出処理で検出した円の内接四角形に相当する領域や内接四角形と外接四角形との間の所定領域といった特定の範囲内における撮像画像の赤色や無彩色の比率をもとに速度規制標識であることを精度良く認識することができる。これは、速度規制標識は、赤枠、白地、青記号といった各要素の配色の比率がほぼ定まっているためである。また、以上の構成によれば、第1条件判定処理と第2条件判定処理や第3条件判定処理とを組み合わせ、速度規制標識を認識する場合の条件を増やしているので、速度規制標識であることをさらに精度良く認識することができる。他にも、以上の構成によれば、円を1つ検出しさえすれば速度規制標識の認識が可能になるので、速度規制標識について、2つの円のうちの一方しか検出できない状況であっても速度規制標識であることを精度良く認識することができる。なお、前述の実施形態では、速度規制標識の認識を行って、速度規制標識の種類を特定する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、速度規制標識以外の赤色円形規制標識の認識を行って、その赤色円形規制標識の種類を特定する構成としてもよい。この場合には、認識対象とする赤色円形規制標識の種類に応じてk1~k4の値を変更してもよいし、変更しない構成としてもよい。パターンマッチングに用いる画像例やパターンは認識対象とする赤色円形規制標識の種類に応じて変更すればよい。他にも、赤色円形規制標識以外の円形標識の認識を行って、その円形標識の種類を特定する構成としてもよい。この場合には、認識対象とする円形標識の種類詳しくは配色の比率に応じてk1~k4の値を変更すればよい。パターンマッチングに用いる画像例やパターンも認識対象とする円形標識の種類に応じて変更すればよい。また、前述の実施形態では、特定の範囲内における撮像画像の色の比率として、所定の色相例えば赤色の領域や所定の彩度例えば無彩色の領域の比率をもとに、円形標識を認識する構成を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、特定の範囲内における撮像画像の色の比率として、所定の明度の領域の比率をもとに、円形標識を認識する構成としてもよい。一例としては、速度規制標識を認識する場合には、標識中の赤色に相当する明度や白色に相当する明度を求めておき、特定の範囲内における撮像画像の赤色に相当する明度の領域や白色に相当する明度の領域の比率をもとに、赤色の領域や無彩色の領域の比率をもとにする場合と同様にして速度規制標識を認識する構成とすればよい。この場合には、カラーカメラ1の代わりにモノクロカメラを用いる構成としてもよい。なお、本発明は、上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。"