CN101469998B - 地物信息收集装置、自车位置识别装置和导航装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供地物信息收集装置、自车位置识别装置和导航装置，施工导致地物位置移动或地物类别变更时，能够迅速收集施工后的地物信息。具有：对自车周边的图像信息所含地物进行图像识别处理的地物图像识别单元；获取含有施工区间的信息的施工信息的施工信息获取单元；存储所获取的施工信息的施工信息存储单元；当自车行驶在已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时判定该施工信息所示的施工是否结束的施工结束判定单元；在判定为施工结束时在该施工信息涉及的施工区间内使地物图像识别单元对地物进行图像识别处理，基于其图像识别结果与自车位置信息来生成含有图像识别出的地物的位置信息和属性信息的学习地物信息的地物学习单元。

Description

地物信息收集装置、自车位置识别装置和导航装置

技术领域

本发明涉及地物信息收集装置，以及使用这些的自车位置识别装置和导航装置，该地物信息收集装置对从装载在车辆上的拍摄装置等获取的图像信息所含的地物进行图像识别，并收集地物信息。 

背景技术

近年来，随着拍摄装置、图像识别技术的提高，开发出了这样的技术：对车载摄像机拍摄自车周边而得的图像信息进行图像识别处理，基于表示图像识别结果的自车周边状沉，对表示自车的当前位置的自车位置信息进行修正。例如下述专利文献1记载的自车位置识别装置，对通过装载在自车上的拍摄装置获取的图像信息所含的对象地物进行图像识别处理，并且将其图像识别结果与预先存储在数据库中的该对象地物的地物信息进行对照，对通过GPS(Global Position System：全球定位系统)信号、自主导航(AutonomousNavigation)获取的自车位置信息进行修正，从而能够获取高精度的自车位置信息。 

然而，这种自车位置识别装置为了修正自车位置信息，需要备齐高精度的地物信息的数据库。已知这样的装置：为了收集这种地物信息，基于通过装载在车辆上的拍摄装置等获取的车辆周边的图像信息所含的地物的图像识别结果，来收集地物信息(例如参照下述的专利文献2和3)。此外，这些专利文献记载的装置都将设置在道路上的交通标识及道路交通信息表示板作为对象地物。并且，这些装置对通过装载在车辆上的拍摄装置获取的图像信息所含的对象地物进行图像识别，将从其识别结果中提取的标识信息等的地物信息与位置信息、区间信息相对应关联，从而将其存储在地图数据库中。此时，基于来自导航装置中常用的GPS接收器、陀螺仪、车速传感器等的信息，来决定与地物信息相对应关联的位置信息、区间信息。由此，在这些装置中，做成地物信息的数据库，并能够基于该数据库进行路线搜索、驾驶支援等。 

专利文献1：JP特开2007-271568号公报； 

专利文献2：JP特开2006-038558号公报； 

专利文献3：JP特开2006-275690号公报。 

在上述专利文献1所记载的自车位置识别装置中，将预先备齐并存储在数据库中的地物信息所含的地物的位置信息作为基准，能够基于地物的图像识别结果，利用自车与该地物的位置关系来修正自车位置信息，因此，有能够非常高精度地确定自车位置的优点。然而，在这种自车位置识别装置中，由于将数据库中存储的地物信息作为基准使用，在因道路施工等导致实际地物的位置移动到与地物信息所示的位置不同的位置等情况下，有时为了修正自车位置信息反而扩大了自车位置的误差。 

因此，在存在道路施工等的情况下，需要对数据库中存储的地物信息进行修正。但是，导航装置中的数据库通常每隔一年更新一次，因此很难迅速地对应与道路施工等相伴的地物信息的修正。由此，从现有技术能够考虑到基于通过装载在车辆上的拍摄装置等获取的车辆周边的图像信息所含的地物的图像识别结果，来收集地物信息并将其反映至数据库，但至今为止没有以下的技术，即，为了修正在因道路施工等导致地物的位置移动或类别变更的情况下等的地物信息而收集地物信息。 

发明内容

本发明是鉴于上述问题而作出的发明，其目的在于，提供一种地物信息收集装置和地物信息收集程序以及使用它们的自车位置识别装置和导航装置，即使在因施工而导致地物的位置移动或地物的类别变更的情况下等，也能够迅速地收集施工后的地物信息。 

为了达到上述目的，本发明涉及的地物信息收集装置的特征结构为，具有：自车位置信息获取单元，其用于获取表示自车的当前位置的自车位置信息；图像信息获取单元，其用于获取自车周边的图像信息；地物图像识别单元，其用于对上述图像信息所含的地物进行图像识别处理；施工信息获取单元，其用于获取含有施工区间的信息的施工信息；施工信息存储单元，其用于存储由上述施工信息获取单元获取的上述施工信息；施工结束判定单元，其在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所 对应的道路的区间内时，判定该施工信息所示的施工是否已结束；地物学习单元，其在上述施工结束判定单元判定为施工已结束的情况下，在该施工信息涉及的施工区间内使上述地物图像识别单元对地物进行图像识别处理，基于其图像识别结果和上述自车位置信息，生成学习地物信息，其中，该学习地物信息含有图像识别出的地物的位置信息和属性信息。 

根据该特征结构，将所获取的施工信息存储在施工信息存储单元中，当自车行驶在该存储的现有施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，判定施工是否已结束，在施工已结束的情况下，基于地物的图像识别结果与自车位置信息来学习地物的位置和属性，从而生成学习地物信息。由此，能够恰当地识别过去进行了施工的区间，并以该区间为对象进行地物学习。因此，即使在因施工而导致地物位置移动或地物类别变更的情况下等，也能够迅速地收集施工后的地物信息。 

在此，优选上述施工信息获取单元包括施工信息接收单元，其中，该施工信息接收单元从设置在自车外部的发送装置接收上述施工信息。 

根据该结构，在从设置在自车外部的发送装置发送了施工信息的情况下，能够接收该信息从而恰当地获取施工信息。 

另外，优选上述施工信息获取单元包括：施工图像识别单元，其对由上述图像信息获取单元获取的上述图像信息所含的施工标记进行图像识别处理；施工信息生成单元，其基于该施工图像识别单元得出的施工标记的图像识别结果，来生成上述施工信息。 

根据该结构，能够基于图像信息获取单元所获取的自车周边的图像信息，恰当地获取施工信息。 

在此，优选上述施工图像识别单元将施工介绍公告板、施工用围栏、施工用路障、警示灯、交通锥和施工引导人偶中的至少一个作为上述施工标记，来进行图像识别处理。 

根据该结构，能够将在施工现场以高概率设置的施工标记作为图像识别处理的对象，因此能够提高恰当获取施工信息的可能性。 

另外，优选上述施工信息生成单元将以上述施工标记的识别位置作为基准的规定区间，设定为上述施工信息所含的上述施工区间的信息。 

根据该结构，不管是否能够根据施工标记的图像识别结果而确定了施工 区间，都能够恰当地获取施工区间的信息。 

另外，优选上述施工信息生成单元，在连续多帧的图像信息中含有施工标记的情况下，将自车前方的图像信息所含的最先的施工标记的识别位置作为基准，来设定上述施工区间的起点，将自车后方的图像信息所含的最后的施工标记的识别位置作为基准，来设定上述施工区间的终点。 

根据该结构，在连续多帧的图像信息中含有施工标记的情况下，基于对于自车前方和后方的图像信息的图像识别结果，能够恰当地设定施工区间的起点和终点，从而获取施工区间的信息。 

另外，在上述施工图像识别单元图像识别出施工介绍公告板来作为上述施工标记的情况下，并且在能够基于该施工介绍公告板的图像识别结果而识别出施工区间的情况下，上述施工信息生成单元根据该施工区间的识别结果来设定上述施工信息所含的施工区间的信息。 

根据该结构，在施工标记是施工介绍公告板的情况下，并且在能够基于其图像识别结果而确定施工区间的情况下，能够恰当地获取施工区间的信息。 

另外，优选在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，通过在上述施工信息获取单元没有获取到含有相同施工区间的施工信息的情况下，上述施工结束判定单元判定该施工信息所示的施工已结束。 

根据该结构，利用施工信息获取单元获取施工信息的获取状況，能够恰当地判定施工信息存储单元所存储的现有的施工信息涉及的施工是否已结束。 

另外，优选在上述施工信息含有施工期间的信息的情况下，上述施工结束判定单元这样进行判定，即，在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，在该施工信息涉及的施工期间已结束情况下，判定为该施工信息所示的施工已结束。 

根据该结构，基于施工信息所含的施工期间的信息，能够恰当地判定施工信息存储单元所存储的现有的施工信息涉及的施工是否已结束。 

另外，优选在自车没有行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内，并且该状态保持了规定期间的情况下，从上述施工信息存储单元中删除该施工信息。 

根据该结构，能够防止施工信息存储单元所存储的施工信息一直残留，即，防止施工结束判定单元没有对其进行结束判定而该信息未被删除，因此，能够抑制施工信息存储单元存储的施工信息的量过大。 

另外，优选上述地物学习单元具有：识别结果存储单元，其将识别位置信息与该地物的属性信息相对应关联，并存储该识别位置信息，其中，该识别位置信息是基于上述自车位置信息而求出的信息，表示由上述地物图像识别单元得出的地物的识别位置；推测位置判定单元，其基于相同地物的多个上述识别位置信息，来判定该地物的推测位置，其中，上述相同地物的多个上述识别位置信息是通过对相同地物进行多次图像识别而存储在上述识别结果存储单元中的信息；学习地物信息生成单元，其将表示由上述推测位置判定单元判定出的各地物的推测位置的位置信息，与该地物的属性信息相对应关联，从而生成学习地物信息。 

根据该结构，基于通过对相同地物进行多次回图像识别而在识别结果存储单元中存储的相同地物的多个识别位置信息，来判定该地物的推测位置，生成具有该推测位置并且将该推测位置作为位置信息的学习地物信息。因此，即使在各自的识别位置信息所示的对象地物的识别位置上含有误差的情况下，也能够利用多个识别位置信息来判定推测位置，从而使误差平均化，因此，能够提高学习地物信息所含的地物的位置信息的精度。 

另外，优选该地物信息收集装置还具有存储初始地物信息的地物数据库，其中，该初始地物信息含有针对多个地物预先备齐的位置信息和属性信息，相对于上述地物图像识别单元，上述地物学习单元在上述施工区间内优先对以下这种地物进行图像识别，其中，这种地物的类别与具有该施工区间内的位置信息的上述初始地物信息涉及的地物的类别相同。 

在通常进行道路施工的情况下，在施工后将施工前就存在的地物全部设置为与原来不同的地物的可能性低，即使地物的位置发生了变更，与施工前就存在的地物相同的类别的地物在施工后仍然存在的可能性高。根据该结构，在施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间内，使地物图像识别单元对地物进行图像识别处理时，该施工后也存在的可能性高，因此，优先对与施工前就存在的地物相同的地物类别的地物进行图像识别，从而能够提高地物图像识别成功的可能性。 

另外，优选上述地物学习单元，将上述地物图像识别单元得出的地物的图像识别结果与具有上述施工区间内的位置信息的初始地物信息进行对比，根据它们的近似程度来变更上述学习地物信息的生成条件。 

根据该结构，根据施工前后的地物的位置及类别等的近似程度来变更学习地物信息的生成条件。因此，例如在施工前后地物没有移动或变更或只是位置移动的情况下等，能够在施工的前后地物的位置及类别的变化量少的情况下容易地进行学习，从而能够迅速地生成学习地物信息。 

另外，优选具有用于存储上述学习地物信息的数据库。 

根据该结构，在对自车位置信息进行修正时，能够容易地利用所生成的学习地物信息。 

本发明涉及的自车位置识别装置的特征结构为，具有：具备上述各结构的地物信息收集装置；将上述地物图像识别单元得出的地物的图像识别结果与该地物的上述学习地物信息进行对照，从而修正上述自车位置信息的自车位置修正单元。 

根据该特征结构，通过将地物图像识别单元得出的地物的图像识别结果与该地物的上述学习地物信息相对比来修正自车位置信息，能够将学习地物信息所含的地物的位置信息作为基准来修正自车位置信息，而高精度地确定自车位置。因此，即使在因施工而导致地物位置移动或地物类别变更的情况下等，也能够利用施工后收集的学习地物信息来修正自车位置信息。 

优选将上述本发明涉及的自车位置识别装置应用于导航装置，并且该导航装置具有存储有地图信息的地图数据库、参照上述地图信息进行工作的应用程序、根据上述应用程序进行工作从而输出引导信息的引导信息输出单元。 

具有以上各结构的本发明的地物信息收集装置的技术的特征为，还能够应用于地物信息收集方法及地物信息收集程序，由此，本发明也能够将这种方法和程序也作为专利的对象。例如，提供一种地物信息收集程序，使计算机实现以下功能，这些功能是：自车位置信息获取功能，获取表示自车的当前位置的自车位置信息；图像信息获取功能，获取自车周边的图像信息；地物图像识别功能，对上述图像信息所含的地物进行图像识别处理；施工信息获取功能，获取含有施工区间的信息的施工信息；施工信息存储功能，将由上述施工信息获取功能获取的上述施工信息存储在施工信息存储单元中；施 工结束判定功能，在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，判定该施工信息所示的施工是否已结束；地物学习功能，在上述施工结束判定功能判定为施工已结束的情况下，在该施工信息涉及的施工区间内对地物进行图像识别处理，基于其图像识别结果和上述自车位置信息，生成学习地物信息，其中，该学习地物信息含有图像识别出的地物的位置信息和属性信息。当然，这种地物信息收集程序也能够得到上述地物信息收集装置的作用效果，进一步，作为其优选的例子，也能过加入几个付加的技术。 

附图说明

图1是表示本发明的实施方式的导航装置的概略结构的框图。 

图2是表示装载了导航装置的自车的图。 

图3是表示地图数据库中存储的地图信息的结构的例子的图。 

图4是表示地物数据库中存储的道路标志的地物信息的例子的图。 

图5是表示对对象地物进行图像识别并修正自车位置信息时的自车状況的例子的图。 

图6A、图6B是说明施工信息的获取方法的例子的说明图。 

图7是表示拍摄区域内包含作为施工标记(symbol)的施工介绍公告板的图像信息的例子的图。 

图8A、图8B是说明施工信息的获取方法的例子的说明图。 

图9是表示施工数据库中存储的施工信息的例子的图。 

图10是说明基于地物的图像识别结果的地物学习处理概要的说明图。 

图11是学习数据库中存储的学习值的局部放大图。 

图12是表示本发明的实施方式的自车位置修正及地物学习处理的整体步骤的流程图。 

图13是表示自车位置修正处理的步骤的流程图。 

图14是表示地物学习处理的步骤的流程图。 

具体实施方式

接着，基于附图来说明本发明的实施方式。图1是表示本实施方式的导 航装置1的概略结构的框图。另外，图2是表示装载了该导航装置1的自车C的图。该导航装置1是车载用的装置，包括本发明的自车位置识别装置2和地物信息收集装置3而构成。该导航装置1，获取自车C周边的图像信息G，对道路标志(paint：喷图)等的地物进行图像识别，将其图像识别结果与存储在地物数据库DB2中的该地物的地物信息F进行对照，从而修正自车位置信息P。由此，导航装置1能够获取高精度的自车位置信息P，能够进行更恰当的引导。但是，在正进行施工的道路上行驶时，有时自车C不得不驶入对面车道，或者道路标志等的地物被移动或被改写等，这时无法正确修正自车位置信息P，上述这样的情况有很多。因此，该导航装置1具有这样的功能，即，在获取了施工信息W时，在其施工区间内停止修正自车位置信息P。在这样修正和停止修正自车位置信息P的情况下，导航装置1发挥自车位置识别装置2的功能。 

另外，该导航装置1能够将所获取的施工信息W存储在施工数据库DB3中。并且具有这样的功能，即，如果在自车C行驶在已存储的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内时该施工已结束，则在该施工信息W涉及的施工区间内对地物进行图像识别处理，基于其图像识别结果与自车位置信息P，生成图像识别出的地物的地物信息F即学习地物信息Fb。由此，能够恰当地学习因施工而移动或改写的道路标志等的地物，并能够将该学习到的地物的地物信息F用于修正自车位置信息P。在这样基于现有的施工信息W进行地物学习的情况下，导航装置1发挥地物信息收集装置3的功能。 

图1所示的导航装置1的各功能部，具体包括图像信息获取部13、自车位置信息获取部14、地物图像识别部18、自车位置修正部19、导航用计算部20、外部信息接收部32、施工图像识别部33、施工信息生成部34、修正停止处理部35、施工结束判定部36、施工信息删除判定部37、对象地物决定部42、识别地物信息生成部43、推测位置判定部46和学习地物信息生成部47，它们以相互共通的或各自独立的CPU等的计算处理装置作为核心部件，并且用于对输入的数据进行各种处理的功能部安装有硬件或软件(程序)，或其两者都安装。并且，这些功能部能够相互交接信息。 

地图数据库DB1将具有能够存储信息的存储介质及其驱动单元的装置作为硬件结构，例如具有硬盘驱动器、含DVD-ROM的DVD驱动器、含 CD-ROM的CD驱动器等。另外，地物数据库DB2、施工数据库DB3和学习数据库DB4将具有能够存储和改写信息的存储介质及其驱动单元的装置作为硬件结构，例如具有硬盘驱动器、闪存器等。下面，对本实施方式的导航装置1的各部的结构进行详细说明。 

1.地图数据库 

地图数据库DB1是用来存储按规定区域划分的地图信息M的数据库。图3是表示地图数据库DB1所存储的地图信息M的结构的例子的图。如该图所示，地图信息M包括道路信息R，该道路信息R通过多条道路链k的连接关系来表示道路网。道路网由道路链k和作为两条道路链k的连接点的节点n构成。节点n对应于现实道路中的交叉路口，道路链k对应于连接于各交叉路口间的道路。各节点n具有以经度及纬度表示的地图上的位置(坐标)信息。各道路链k具有道路长度、道路类别、道路宽度、车道数、表示道路链形状的形状插补点(interpolation point)等信息，来作为属性信息。在此，道路类别信息是将道路划分为多个类别时的道路类别信息，例如划分为高速公路、国道、省道、一般道路、次要街道、引路等。节点n具有通行管制、信号有无等的信息，来作为节点属性信息。此外，在图3中仅示出了一个区域的道路信息R，其他区域的道路信息R则在表示中被省略。 

该道路信息R用于后述的地图匹配、从出发地到目的地的路线搜索、到目的地的路线引导等。另外，除此之外，包括该道路信息R的地图信息M用于自车C周边及目的地周边等的地图显示、到目的地的路线的显示等。由此，虽然省略图示，但在地图信息M中除了包括上述的道路信息R之外，还包括具有地图显示所需的各种信息的描画信息、由交叉路口的详细信息构成的交叉路口信息等。另外，该描画信息还包括背景信息、文字信息等，该背景信息是用于表示道路形状、建筑物、河流等所需要的信息，该文字信息是用于表示市镇村名、道路名等所需要的信息。 

2.地物数据库 

地物数据库DB2是用来存储道路上或道路周边所设置的多个地物的信息、即地物信息F的数据库。如图1所示，在本实施方式中，地物数据库DB2存储有两类信息，即，初始地物信息Fa及学习地物信息Fb。在此，初始地物信息Fa是关于在地物数据库DB2中预先备齐(完备)存储的多个地物的 地物信息F。另一方面，学习地物信息Fb如后文所述，是通过学习地物信息生成部47，利用由地物图像识别部18识别出的地物的图像识别结果，来生成学习的结果，并将其存储在地物数据库DB2中的地物信息F。另外，在下述说明中仅称为“地物信息F”时，表示这些初始地物信息Fa和学习地物信息Fb的总称。此外，在本实施方式中，初始地物信息Fa和学习地物信息Fb存储在相同的地物数据库DB2中，但是它们也可以存储在不同的数据库中。 

在该地物数据库DB2中存储有地物信息F的地物包括在道路路面上设置的道路标志(喷图)。图4是表示地图数据库DB2所存储的道路标志的地物信息F的例子的图。该道路标志涉及的地物包括如下所述的地物等，即，例如人行横道、停车线、表示最高速度等的速度标志、斑马线、沿着道路划分各车道的划分线(包括实线、虚线、双线等各种划分线)、规定各车道的前进方向的按前进方向区别的通行划分标志(箭头标志，例如包括直行箭头、右转箭头等)。另外，存储有地物信息F的地物，除了以上的道路标志之外，还可以包括信号灯、标识、高架桥、隧道、窨井(manhole)等各种地物。 

另外，地物信息F的内容包括各地物的位置信息以及与其相对应关联的地物属性信息。在此，位置信息具有与构成道路信息R的道路链k或节点n等相对应关联的各地物的代表点在地图上的位置(坐标)，以及各地物朝向的信息。在本例中，代表点被设置在各地物的长度方向及宽度方向的中央部附近。另外，地物属性信息包括用于将各地物与其他地物区别识别的识别信息(地物ID)、表示各地物的地物类别的类别信息，或包括地物的形状、大小、色彩等地物的形态信息等。在此，地物类别具体来说是表示基本具有同样形态的地物类别的信息，例如“人行横道”、“停车线”、“速度标志(30km/小时)”等。 

3.图像信息获取部 

图像信息获取部13发挥图像信息获取单元的作用，用于获取通过拍摄装置拍摄自车周边而得到的图像信息G。在此，拍摄装置为具有拍摄元件的车载摄像机等，优选设置在至少能够拍摄自车C周边的道路路面的位置上。在本实施方式中，作为拍摄装置，如图2所示，具有拍摄自车C后方路面的后摄像机11、拍摄自车C前方路面及其上方的前摄像机12。在本例中，后摄像机11设置为能够拍摄比前摄像机12的靠下的区域(路面侧)。因此，后 摄像机11比前摄像机12更善于拍摄自车C附近路面。图像信息获取部13通过帧存储器等(无图示)以规定的时间间隔读取由这些后摄像机11和前摄像机12拍摄的图像信息G。此时的图像信息G的读取时间间隔可以选择例如10～50ms左右。由此，图像信息获取部13可以连续获取由后摄像机11和前摄像机12拍摄的多帧的图像信息G。这里获取的图像信息G输出到地物图像识别部18。此外，在以下的说明中仅提及图像信息G时，表示后摄像机11所拍摄的图像信息G和前摄像机12所拍摄的图像信息G这两者。 

4.自车位置信息获取部 

自车位置信息获取部14发挥自车位置信息获取单元的作用，用于获取表示自车C的当前位置的自车位置信息P。在此，自车位置信息获取部14与GPS接收器15、方位传感器16以及距离传感器17相连接。在此，GPS接收器15是接收由GPS(Global Positioning System：全球定位系统)卫星发出的GPS信号的装置。该GPS信号通常每隔1秒钟被接收并向自车位置信息获取部14输出一次。在自车位置信息获取部14中，能够对由GPS接收器15接收的来自GPS卫星的信号进行解析，获取自车C的当前位置(经度及纬度)、前进方向、移动速度等信息。方位传感器16用来检测自车C的前进方向或其前进方向的变化。该方位传感器16例如由陀螺传感器、地磁传感器、安装在方向盘的旋转部上的光学旋转传感器及旋转式的阻抗电位器(resistivevolume)、以及安装在车轮上的角度传感器等构成。并且，方位传感器16将其检测结果输出到自车位置信息获取部14。距离传感器17用来检测自车C的车速及移动距离。该距离传感器17例如由以下部件等构成：车速脉冲传感器，其每当车辆的传动轴或车轮等旋转到一定量时输出脉冲信号；测定自车C的加速度的横摆·G传感器(ヨ一·Gセンサ)；对测定的加速度进行积分的电路。并且，距离传感器17将作为其检测结果的车速及移动距离的信息输出到自车位置信息获取部14。 

然后，自车位置信息获取部14基于由GPS接收器15、方位传感器16以及距离传感器17输出的内容，利用公知的方法进行用于确定自车C位置的运算。这样获取的自车位置信息P含有因各传感器15～17的检测精度等而引起的误差。因此，在本实施方式中，自车位置信息获取部14从地图数据库DB1中获取自车位置周边的道路信息R，基于此，通过进行公知的地图匹配 来进行修正，使得自车位置重合在道路信息R所含的道路链k或节点n上。另外，后述的自车位置修正部19利用图像信息G和地物信息F，对自车位置信息P所示的自车C的前进方向的位置进行修正。由此，自车位置信息获取部14高精度地获取自车C的自车位置信息P。 

5.地物图像识别部 

地物图像识别部18发挥地物图像识别单元的功能，对图像信息获取部13所获取的图像信息G所含的地物进行图像识别处理。在本实施方式中，地物图像识别部18进行两种图像识别处理，即，用于由后述的自车位置修正部19修正自车位置信息P的位置修正用图像识别处理，和用于由地物学习单元41生成学习地物信息Fb的地物学习用图像识别处理。即，导航装置1如后述那样，基于施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W和通过施工信息获取单元31新获取的施工信息W，利用自车位置修正部19进行自车位置修正处理，或利用地物学习单元进行地物学习处理。因此，在导航装置1进行自车位置修正处理时，地物图像识别部18进行位置修正用图像识别处理；在导航装置1进行地物学习处理时，地物图像识别部18进行地物学习用图像识别处理。此外，在本实施方式中，地物图像识别部18将下述图像信息G作为对象，对地物进行图像识别处理，其中，该图像信息G是比前摄像机12更善于拍摄自车C附近的路面的后摄像机11所获取的图像信息G。此外，当然也能够将前摄像机12所获取的图像信息G作为对象来对地物进行图像识别处理。 

在位置修正用图像识别处理中，地物图像识别部18基于自车位置信息P，从地物数据库DB2中获取存在于自车C周边的一个或两个以上地物的地物信息F，将该一个或两个以上地物作为对象地物ft(图5参照)，对图像信息G所含的对象地物ft进行图像识别处理。在本实施方式中，地物图像识别部18基于自车位置信息P和地物信息F所含的地物的位置信息，从地物数据库DB2中获取自车C的前进方向上存在的一个地物的地物信息F，将该地物信息F涉及的地物设定为对象地物ft。接着，基于该对象地物ft的地物信息F所含的属性信息，将该属性信息所示的地物类别的地物作为对象，进行图像识别处理。这样，将对象地物缩小范围至一个地物类别的地物，从而能够抑制误识别，提高图像识别处理的精度。基于地物信息F所含的该对象地物ft 的位置信息，将在该对象地物ft周边中设定的规定的识别区间作为对象，进行该位置修正用图像识别处理。并且，由该位置修正用图像识别处理得出的对象地物ft的图像识别结果，可用于自车位置修正部19修正自车位置信息P。 

在地物学习用图像识别处理中，地物图像识别部18将由后述的对象类别决定部42决定的一个或两个以上的对象类别的地物作为对象，对图像信息G所含的该一个或两个以上的对象类别的地物进行图像识别处理。该对象类别决定部42这样决定对象类别，即，参照地物数据库DB2所存储的初始地物信息Fa来进行决定，关于该点在后面叙述。如后述，基于施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W，将该施工信息W涉及的施工区间作为对象，来进行该地物学习用图像识别处理。即，地物图像识别部18基于自车位置信息P，在自车C行驶在施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路区间内时，对图像信息G所含的对象类别的地物执行图像识别处理。并且，该地物学习用图像识别处理得出的地物的图像识别结果，被用于地物学习单元41的识别地物信息生成部43获取地物的识别位置信息和地物属性信息。 

地物图像识别部18，在位置修正用图像识别处理和地物学习用图像识别处理中对地物进行图像识别时，对图像信息G进行二值化处理、边缘检测处理等，从而提取该图像信息G所含的地物(道路标志)的轮廓信息。然后，地物图像识别部18对提取出的地物的轮廓信息与对象地物或对象类别的地物的形态特征量进行图案匹配(Pattern Matching)。并且，在图案匹配成功的情况下，判定为该地物的图像识别成功，输出其图像识别结果。在位置修正用图像识别处理的情况下，该图像识别结果的输出目标是自车位置修正部19；在地物学习用图像识别处理的情况下，该图像识别结果的输出目标是识别地物信息生成部43。另一方面，在对该地物进行图像识别处理的区间内，即在位置修正用图像识别处理的情况下的上述识别区间内，在地物学习用图像识别处理的情况下的上述施工区间内，如果图案匹配不成功，则判定为该地物的图像识别失败。此时，向自车位置修正部19或识别地物信息生成部43输出表示图像识别失败的信息。 

6.自车位置修正部 

自车位置修正部19发挥自车位置修正单元的功能，其将由地物图像识别 部18提供的地物的图像识别结果与该地物的地物信息F相对照，对自车位置信息P进行修正。在本实施方式中，自车位置修正部19在自车C的前进方向上修正自车位置信息P，该自车C的前进方向是沿着道路信息R的道路链k的方向。即，自车位置修正部19首先基于地物图像识别部18的位置修正用图像识别处理得出的对象地物ft的图像识别结果和作为拍摄装置的后摄像机11的安装位置、安装角度及画角等，对获取包含对象地物ft的图像的图像信息G时的自车C与对象地物ft之间的位置关系进行计算。例如，在图5所示的状況下获取了图像信息G时，自车位置修正部19基于图像信息G的图像识别结果，来计算自车C与作为对象地物ft的人行横道之间的位置关系(例如距离d)。接着，自车位置修正部19基于该自车C与对象地物ft之间的位置关系的计算结果，和从地物数据库DB2中获取的地物信息F所含的对象地物ft的位置信息，能够计算以自车C的前进方向上的对象地物ft的位置信息(地物信息F)作为基准的高精度的自车C的位置信息。并且，自车位置修正部19基于这样获取的高精度的自车C的位置信息，对自车位置信息获取部14所获取的自车位置信息P所含的自车C在前进方向上的当前位置的信息进行修正。其结果，自车位置信息获取部14能够获取这种修正后的高精度的自车位置信息P。 

7.导航用计算部 

导航用计算部20是计算处理单元，为了实现自车位置显示、出发地至目的地之间的路线搜索、到达目的地的路线引导、目的地检索等导航功能，根据应用程序21进行工作。在此，应用程序21参照自车位置信息P、包含道路信息R的地图信息M、地物信息F等，使导航用计算部20执行各种导航功能。例如，导航用计算部20基于自车位置信息P，从地图数据库DB1中获取自车C周边的地图信息M，并将地图图像显示在显示输入装置22的显示画面上，并且在该地图图像上，基于自车位置信息P进行自车位置标记的叠加显示处理。另外，导航用计算部20基于存储在地图数据库DB1中的地图信息M，进行从规定出发地到目的地的路线搜索。进一步，导航用计算部20基于从搜索到的出发地到目的地的路线和自车位置信息P，利用显示输入装置22与声音输入装置23中的一者或两者，对驾驶员进行路线引导。在执行这些导航功能时，如上述，通过自车位置修正部19能够获取高精度的自车 位置信息P，因此导航用计算部20能够进行更恰当的引导。在此，显示输入装置22是集液晶显示装置等的显示装置与触控式面板(Touch Panel)、操作开关等输入装置为一体的装置。声音输出装置23由扬声器等构成。在本实施方式中，导航用计算部20、显示输入装置22及声音输出装置23作为本发明的引导信息输出单元24发挥其作用。 

8.外部信息接收部 

外部信息接收部32发挥施工信息接收单元的功能，从设在自车C外部的发送装置接收施工信息W。在本实施方式中，外部信息接收部32由接收VICS(Vehicle Information and Communication System：道路交通信息通信系统)信息的装置构成。由此，作为设在自车C外部的发送装置，例如包括构成VICS的电波信标发送装置、光信标发送装置、FM多重广播发送装置等。已知在从VICS供给的道路交通信息中，含有自车C行驶的道路及其周边道路的施工信息W，并且该施工信息W还含有该施工的施工区间的信息。并且，外部信息接收部32在从这些发送装置中接收到施工信息W时，将该施工信息W输出至后述的修正停止处理部35。另外，外部信息接收部32将接收到的施工信息W存储在施工数据库DB3中。在图9所示的例子中，该外部信息接收部32所接收的施工信息W被存储在施工数据库DB3内的第三行。此外，外部信息接收部32也能够设置为接收VICS以外的道路交通信息及施工信息等。即，外部信息接收部32优选由这样的装置构成，即，该装置例如利用移动电话网等各种无线通信网，从向导航装置1等分配发送道路交通信息和施工信息等的系统中接收信息。另外，接收施工信息W的区域也并不被限定为自车C行驶的道路及其周边道路，而是优选全部接收例如存在自车C的地域或全国的施工信息W。 

9.施工图像识别部 

施工图像识别部33发挥施工图像识别单元的功能，对图像信息获取部13所获取的图像信息G所含的施工标记wt(参照图7)进行图像识别处理。在此，施工标记wt是指在进行道路施工的现场设置的各种物体，优选具有容易进行图像识别的特征形态的物体。作为这种施工标记wt，例如包括施工介绍公告板、施工用围栏、施工用路障、警示灯、交通锥和施工引导人偶(例如模拟警卫员的人偶)等，施工图像识别部33将这些物体中的至少一个作为 图像识别处理的对象。对于施工介绍公告板、施工用围栏和施工用路障等，优选将在它们上常用的黄和黑的斜线等的样子或典型的外形等作为特征量，来进行图像识别处理。另外，警示灯、交通锥和施工引导人偶等由于常常具有特征外形，因此优选将其外形作为特征量来进行图像识别处理。在本实施方式中，施工图像识别部33将通过后摄像机11和前摄像机12两者获取的图像信息G作为对象，对施工标记wt进行图像识别处理。 

施工图像识别部33在对施工标记wt进行图像识别时，对图像信息G进行二值化处理、边缘检测处理等，从而提取该图像信息G所含的施工标记wt的轮廓信息。然后，施工图像识别部33对所提取的施工标记wt的轮廓信息和预先准备的多种施工标记wt的形态的特征量进行图案匹配。并且，在与某个施工标记wt的形态的特征量之间图案匹配成功的情况下，判定为图像识别出了该施工标记wt，将其图像识别结果输出至施工信息生成部34。施工图像识别部33对通过后摄像机11和前摄像机12两者获取全部的或规定间隔的图像信息G，执行这种施工标记wt的图像识别处理。另外，施工图像识别部33在对施工介绍公告板进行图像识别并将其识别为施工标记wt的情况下，对该施工介绍公告板所含的文字执行图像识别处理。由此，能够获取施工介绍公告板所记载的施工区间、施工期间等的信息。此外，文字的图像识别处理的具体的方法在现有公知的技术中存在很多，在此省略说明。如上所述那样获取的，图像识别成功的施工标记wt的类别和在该施工标记wt为施工介绍公告板的情况下的文字的识别结果的信息，被作为施工图像识别部33的图像识别结果，而输出至施工信息生成部34。 

图6A、图6B是说明施工信息W的获取方法的例子的说明图，图6A表示在自车C行驶的道路上进行施工时的道路状況的一个例子，图6B表示在图6A所示的道路状況下获取的施工信息W的内容。在图6A所示的状況中，在自车C前方设置有作为施工标记wt的施工介绍公告板，在其后方的规定距离内正在进行挖掘道路路面的施工。图7表示在拍摄区域内含有作为施工标记wt的施工介绍公告板的图像信息G的例子。该图与图6A所示位置的自车C的前摄像机12所获取的图像信息G对应。图7的例子所示的施工介绍公告板除了含有表示“道路施工中”的文字信息的之外，还含有表示“从此地开始200m”的施工区间的文字信息、表示“从1月8日到1月25日”的 施工期间的文字信息。因此，施工图像识别部33在以图7的例子所示的图像信息G作为对象进行图像识别处理的情况下，将施工介绍公告板图像识别为施工标记wt，对文字执行图像识别从而获取施工区间和施工期间的信息。这些信息被作为图像识别结果而输出至施工信息生成部34。 

图8A、图8B与图6A、图6B同样地，是说明施工信息W的获取方法的例子的说明图。但是，在该图所示的状況中，在自车C前方交互地设有多个作为施工标记wt的警示灯和施工用路障，在它们所围的区域内正在进行道路施工。在这种状況下，施工图像识别部33对最先由前摄像机12获取的图像信息G所含的作为施工标记wt的警示灯和施工用路障进行图像识别，接着，对前摄像机12和后摄像机11分别获取的图像信息G两者所含的那些施工标记wt进行图像识别。然后，施工图像识别部33不再利用前摄像机12所获取的图像信息G对施工标记wt进行图像识别，最后不再利用前摄像机12和后摄像机11分别获取的图像信息G两者对施工标记wt进行图像识别。这些前摄像机12和后摄像机11分别获取的图像信息G的图像识别结果被输出至施工信息生成部34。 

10.施工信息生成部 

施工信息生成部34发挥施工信息生成单元的功能，基于施工图像识别部33得出的施工标记wt的图像识别结果，来生成施工信息W。施工信息W至少含有施工区间的信息，根据情况而含有施工期间的信息。图9是表示施工数据库DB3所存储的施工信息W的例子的图。如该图所示，在本实施方式中，施工信息W除了含有施工区间和施工期间之外，还含有获取日期和识别类别的信息。在此，获取日期表示获取施工信息W的日期，识别类别表示施工图像识别部33进行图像识别而得出的施工标记wt的类别。此外，如图9所示，识别类别不限于一种，有时施工信息W含有多个识别类别的信息。即，常常在相同施工区间内对多个施工标记wt进行图像识别，此时，多个施工标记wt的类别被作为识别类别的信息而包含在施工信息W中。另外，在图9的例子中，识别类别是“施工信息接收”的信息表示由外部信息接收部32接收到的施工信息W。施工信息生成部34基于施工图像识别部33得出的施工标记wt的图像识别结果，来生成施工信息W。并且，施工信息生成部34在生成了施工信息W时，将该施工信息W发送至后述的修正停止处理部35。 另外，施工信息生成部34将所生成的施工信息W存储在施工数据库DB3中。在本实施方式中，该施工数据库DB3相当于本发明的施工信息存储单元。 

接着，对由施工信息生成部34生成施工信息W的具体方法进行说明。在由施工图像识别部33对图7所示的施工介绍公告板的施工标记wt进行了图像识别的情况下，施工信息生成部34如上述那样将施工介绍公告板图像识别为施工标记wt的信息，并且将“从此地开始200m”的施工区间的信息和“从1月8日到1月25日”的施工期间的信息作为图像识别结果，从施工图像识别部33接收上述信息和图像识别结果。此时，施工信息生成部34根据作为图像识别结果的施工区间的信息，对施工信息W所含的施工区间的信息进行设定。即，施工信息生成部34利用接收到该图像识别结果时的自车位置信息P和道路信息R，导出图6B所示那样位于道路链k上的施工区间的起点(x1，y1)和终点(x2，y2)的坐标，使该坐标信息“(x1，y1)～(x2，y2)”成为作为施工信息W的施工区间的信息。此时，基于施工介绍公告板的图像识别结果，计算自车C与施工介绍公告板之间的位置关系，将施工介绍公告板的位置作为施工区间的起点。此外，优选将接收到该图像识别结果时的自车位置信息P所示的位置作为施工区间的起点。另一方面，施工区间的终点的位置，是在从施工区间的起点开始沿着道路链k向自车C前进方向的前方推进作为图像识别结果的施工区间的信息所示的距离(在此为200m)的位置。 

另外，施工信息生成部34基于接收到该图像识别结果时的日期和作为图像识别结果的施工期间的信息，生成作为施工信息W的施工期间的信息。在本例中，在“从1月8日到1月25日”的图像识别结果的信息中补入接收到该图像识别结果时的年的信息，从而使“2008/01/08～2008/01/25”成为作为施工信息W的施工期间的信息。另外，施工信息生成部34根据接收该图像识别结果时的导航装置1所具有日期的信息，来生成作为施工信息W的获取日期的信息。进一步，施工信息生成部34根据图像识别结果的信息所含的图像识别成功的施工标记wt的类别的信息，生成作为施工信息W的识别类别的信息。在图9所示的例字中，上述这样生成的施工信息W被存储在施工数据库DB3内的第一行。 

另一方面，在不具有施工区间、施工期间等信息的情况下，或在施工图 像识别部33对无法图像识别出上述信息的施工介绍公告板进行了图像识别的情况下，或者在图像识别出了施工用围栏、施工用路障、警示灯、交通锥和施工引导人偶等其它施工标记wt的情况下，施工信息生成部34利用与上述有一部分不同的方法来生成施工信息W。例如，在对如施工介绍公告板、以单体设置的警示灯和施工引导人偶等那样以单体设置的施工标记wt进行了图像识别的情况下，施工信息生成部34将以该施工标记wt的识别位置为基准的规定区间，设定为施工信息W所含的施工区间的信息。此时，优选规定区间例如是从施工标记wt的设置位置开始沿着道路链k向自车C的前进方向的前方延长规定距离，或从施工标记wt的设置位置开始沿着道路链k向自车C的前进方向的前方和后方分别延长规定距离。在此，规定距离可以是固定值，也可以是基于施工标记wt的图像识别结果所示的各种信息而变更的可变值。在本例中，能够与上述图像识别出图7所示的施工介绍公告板的例子同样地生成获取日期和识别类别的信息。另一方面，在本例中，可以不生成施工期间的信息，从而施工信息W不含有施工期间的信息。 

另外，例如图8A、图8B所示，在对如施工用围栏、施工用路障、交通锥和设置多个警示灯等那样以包围道路施工现场的方式设置的施工标记wt进行图像识别情况下，连续多帧的图像信息G中含有施工标记wt。此时，施工信息生成部34将施工图像识别部33得到的由前摄像机12获取的自车C前方的图像信息G的图像识别结果，与由后摄像机11获取的自车C后方的图像信息G的图像识别结果进行组合，从而生成施工区间的信息。即，施工信息生成部34将自车C前方的图像信息G所含的最先的施工标记wt的识别位置作为基准，来设定施工区间的起点；将自车C后方的图像信息G所含的最后的施工标记wt的识别位置作为基准，来设定施工区间的终点。具体而言，施工信息生成部34首先基于由前摄像机12最先拍摄施工标记wt而得的图像信息G的施工标记wt的图像识别结果，和从施工图像识别部33接收到该图像识别结果时的自车位置信息P，来设定施工区间的起点。然后，施工信息生成部34基于由后摄像机11最后拍摄施工标记wt而得的图像信息G的施工标记wt的图像识别结果，和从施工图像识别部33接收到该图像识别结果时的自车位置信息P，来设定施工区间的终点。在此，最先和最后的施工标记是指，例如在通过前摄像机12或后摄像机11，将以包围道路施工的现场 的方式设置的多个施工标记wt拍摄成连续多帧的图像信息G的情况下的最先拍摄的施工标记wt和最后拍摄的施工标记wt。此时，优选基于各图像识别结果来计算自车C与施工标记wt的位置关系，将施工标记wt的位置作为施工区间的起点或终点，或将接收到各图像识别结果时的自车位置信息P所示的位置作为施工区间的起点或终点。在本例中，也能够与对上述图7所示的施工介绍公告板进行图像识别的例子同样地生成获取日期与识别类别的信息。另一方面，在本例中，不生成施工期间的信息，从而施工信息W不含有施工期间的信息。在图9所示的例中，如上述那样生成的施工信息W被存储在施工数据库DB3内的第二行。 

另外，例如，在施工标记wt(参照图7)的图像识别处理中仅使用前摄像机12和后摄像机11中的某个的情况下等，即，在该某个拍摄装置12、11所获取的连续多帧的图像信息G中含有施工标记wt的情况下，基于其图像识别结果来生成施工区间的信息。此时，也基本与上述图8A、图8B的例子同样地，施工信息生成部34将所获取的图像信息G所含的最先的施工标记wt的识别位置作为基准来设定施工区间的起点，将图像信息G所含的最后的施工标记wt的识别位置作为基准来设定施工区间的终点。此时也优选基于各图像识别结果来计算自车C与施工标记wt的位置关系，将施工标记wt的位置作为施工区间的起点或终点，或将接收到各图像识别结果时的自车位置信息P所示的位置作为施工区间的起点或终点。 

如上述，通过外部信息接收部32或施工图像识别部33和施工信息生成部34，针对自车C行驶的道路，获取含有施工区间的信息的施工信息W。因此，在本实施方式中，外部信息接收部32、施工图像识别部33和施工信息生成部34相当于本发明的施工信息获取单元31。 

11.修正停止处理部 

修正停止处理部35发挥修正停止单元的功能，基于施工信息W，在施工区间内使自车位置修正部19停止修正自车位置信息P。即，在施工信息获取单元31获取到施工信息W时，修正停止处理部35基于该施工信息W所含的施工区间的信息与自车位置信息P，在自车位置信息P所示的自车C的位置处于施工区间内的期间，使自车位置修正部19的处理停止。由此，在因道路施工而与通常状态不同的道路的区间内行驶时，能够抑制对于与地物数 据库DB2所存储的地物信息F所示的对象地物ft不同的地物进行错误地图像识别，即，能够抑制将上述与对象地物ft不同的地物错误地图像识别为该对象地物ft，从而能够抑制发生对自车位置信息P进行误修正的情况。另外，在此，修正停止处理部35使自车位置修正部19进行的涉及自车位置信息P修正的其它处理也停止。具体而言，修正停止处理部35使地物图像识别部18停止位置修正用图像识别处理。由此，能够使用于修正自车位置信息P处理的计算处理负荷消除，并且由于能够消除用于图像识别处理的计算处理负荷，因此能够减轻导航装置1整体的计算处理负荷。 

另外，在本实施方式中，即使在施工信息获取单元31没有获取到施工信息W的情况下，修正停止处理部35也会进行使自车位置修正部19停止修正自车位置信息P的处理。具体而言，在自车C行驶在施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，并且在直到后述的地物学习单元41生成完该区间内的学习地物信息Fb为止的期间，修正停止处理部35也会使自车位置修正部19的功能停止。由此，在现有的施工信息W涉及的施工已结束的情况下，并且在自车C行驶在施工区间所对应的道路的区间内时，能够抑制发生基于施工前的地物信息F而错误地修正自车位置信息P的情况。 

至此说明的施工信息获取单元31和修正停止处理部35是这样的功能部，即，在自车C行驶中获取了新施工信息W的情况下，发挥限制自车位置修正部19的功能。并且，如上述那样，新获取的施工信息W被存储在施工数据库DB3中。在自车C下一次在相同道路的区间内行驶时，这样存储在施工数据库DB3中的施工信息W用于判定是否执行对有可能因施工而变更的地物进行学习的地物学习处理。下面，对于发挥利用施工数据库DB3所存储的这种现有的施工信息W来进行地物学习处理的功能的功能部进行说明。 

12.施工结束判定部 

施工结束判定部36发挥施工结束判定单元的功能，在自车C行驶在施工数据库DB3已存储的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，判定该施工信息W所示的施工是否已结束。在此，施工结束判定部36基于图9所示的施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W所含的施工区间的信息，和由自车位置信息获取部14获取的自车位置信息P，来判定自车 C是否在该施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内行驶。在本实施方式中，在自车位置信息P所示的自车C的位置进入施工信息W所示的施工区间所对应的道路的区间时，施工结束判定部36进行该判定。并且，施工结束判定部36在判定为自车C在现有的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内行驶的情况下，判定该施工信息W所示的施工是否已结束。 

在本实施方式中，施工结束判定部36通过以下方法来判定现有的施工信息W涉及的施工是否已结束。即，在自车C行驶在现有的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，施工信息获取单元31没有获取到含有相同施工区间的施工信息W的情况下，施工结束判定部36判定该现有的施工信息W所示的施工结束了。这是由于，在没有获取到具有与现有的施工信息W相同的施工区间的信息的施工信息W的情况下，能够判定为该施工区间的施工已结束。另外，在现有的施工信息W含有施工期间的信息时，在自车C行驶在现有的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内时该施工信息W涉及的施工期间已结束的情况下，施工结束判定部36判定为该施工信息W所示的施工结束了。这是由于，在施工信息W含有施工期间的信息的情况下，能够基于其信息来判定施工是否结束。 

该施工结束判定部36在判定为现有的施工信息W涉及的施工已结束的情况下，将表示该情况的信息输出至后述的对象类别决定部42。由此，对象类别决定部42决定作为地物学习用图像识别处理的对象的地物类别即对象类别。接着，在自车C行驶在现有的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，地物图像识别部18将该对象类别的地物作为对象，执行上述的地物学习用图像识别处理。并且，地物学习单元41的各功能部基于该地物学习用图像识别处理的图像识别结果，执行地物学习处理。 

13.施工信息删除判定部 

施工信息删除判定部37发挥施工信息删除单元的功能，在自车C没有行驶在施工数据库DB3已存储的施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间内，并且此状态保持了规定期间时，从施工数据库DB3中删除该施工信息W。如图9所示，施工数据库DB3所存储的施工信息W含有获取日期的信息。施工信息删除判定部37基于该施工信息W所含的获取日期的信息， 在存储于施工数据库DB3之后经过规定期间为止的期间内，在施工结束判定部36没有判定该施工信息W结束的情况下，从施工数据库DB3中删除该施工信息W。由此，能够抑制施工数据库DB3的数据量过大。在此，到删除施工信息W为止的规定期间可以是固定值，优选设定为比一般道路施工的期间足够大的期间。 

14.地物学习单元 

地物学习单元41在施工结束判定部36判定为施工已结束的情况下，在该判定为已结束的施工信息W涉及的施工区间内，使地物图像识别部18对地物进行图像识别处理，基于其图像识别结果与自车位置信息P，生成含有图像识别出的地物的位置信息和属性信息的学习地物信息Fb。在本实施方式中，如图1所示，地物学习单元41由对象地物决定部42、具有识别位置信息获取部44和地物属性信息获取部45的识别地物信息生成部43、推测位置判定部46、学习地物信息生成部47以及学习数据库DB4构成。下面对该地物学习单元41各部的结构进行说明。 

15.对象类别决定部 

对象类别决定部42发挥对象类别决定单元的功能，决定作为地物图像识别部18进行地物学习用图像识别处理的对象的地物类别即对象类别。在此，对象类别决定部42在从施工结束判定部36接收到表示施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W涉及的施工已结束的信息的情况下，决定对象类别，即，决定将该施工信息W涉及的施工区间所对应的道路的区间作为对象而进行的地物学习用图像识别处理中的对象类别。在本实施方式中，对象类别决定部42对于一个施工区间决定一个对象类别。此时，对象类别决定部42将存在于该施工区间内的可能性高的地物类别决定为对象类别。作为这种地物类别，首先，在判定为已结束的施工信息W涉及的施工区间内，地物类别与施工前存在的地物相同的可能性是最高的。因此，该对象类别决定部42首要地从地物数据库DB2中获取这样的地物信息F，即，该地物信息F具有判定为已结束的施工信息W涉及的施工区间内的位置信息，然后该对象类别决定部42将与该地物信息F涉及的地物相同的地物类别决定为对象类别。由此，地物图像识别部18在施工区间内执行地物学习用图像识别处理时，能够优先地对以下地物进行图像识别，即，该地物的类别与具有地物数据库DB2所存 储的该施工区间内的位置信息的地物信息F涉及的地物的类别相同。 

另一方面，在地物数据库DB2中不存在具有这样的施工区间内的位置信息的地物信息F的情况下，对象类别决定部42基于道路信息R所含的道路链k的道路链属性信息即道路类别、道路宽度、车道数和道路链形状等，将统计性存在的可能性高的地物类别决定为对象类别。另外，对象类别决定部42在暂时决定了对象类别之后，尽管通过地物图像识别部18对同一区间多次执行了物学习用图像识别处理，但在该对象类别的地物的图像识别不成功的情况下，还要进行变更对象类别的处理。此时，优选基于道路信息R所含的道路链k的道路链属性信息，从统计性存在的可能性高的地物类别开始，按顺序将它们决定为对象类别。该对象类别决定部42所决定的对象类别的信息被输出至地物图像识别部18，并作为地物学习用图像识别处理的对象类别。 

16.识别地物信息生成部 

识别地物信息生成部43发挥识别地物信息生成单元的功能，生成表示地物图像识别部18进行的地物学习用图像识别处理的图像识别结果的识别地物信息A。在此，识别地物信息A由地物图像识别部18所得的表示地物的识别位置的识别位置信息s和表示该地物的属性的地物属性信息构成。因此，该识别地物信息生成部43具有：识别位置信息获取部44，其用于获取识别地物信息A所含的识别位置信息s；地物属性信息获取部45，其用于获取地物属性信息。该识别地物信息生成部43将识别位置信息获取部44所获取的识别位置信息s与地物属性信息获取部45所获取的地物属性信息相对应关联，从而生成识别地物信息A。并且，识别地物信息生成部43将所生成的识别地物信息A存储在学习数据库DB4中。由此，在本实施方式中，该学习数据库DB4相当于本发明的识别结果存储单元。 

识别位置信息获取部44发挥识别位置信息获取单元的功能，针对地物图像识别部18进行的地物学习用图像识别处理中图像识别成功的地物，获取表示该地物的识别位置的识别位置信息s。在本实施方式中，识别位置信息获取部44首先在地物图像识别部18所进行的地物学习用图像识别处理中，监视对象类别的地物的图像识别是否成功。并且，在对象类别的地物的图像识别成功的情况下，识别位置信息获取部44基于该图像识别结果和自车位置信 息获取部16所获取的自车位置信息P，导出该地物的识别位置。在此，识别位置信息获取部44导出获取含有识别成功的地物的图像的图像信息G时的自车位置信息P，来作为该地物的识别位置。并且，识别位置信息获取部44基于这样导出的地物的识别位置的信息，来生成识别位置信息s。在本实施方式中，如后述，识别位置信息获取部44对于各地物生成识别位置信息s，并将该识别位置信息s作为对于该识别位置信息s所示的地物的识别位置所属的规定位置范围的学习值。此外，这样获取的地物的识别位置信息s是将自车位置信息P作为基准而导出的信息，因此，是反映了自车位置信息P所具有的误差的位置的信息。 

地物属性信息获取部45发挥地物属性信息获取单元的功能，针对地物图像识别部18进行的地物学习用图像识别处理中图像识别成功的地物，基于其图像识别结果来获取表示该地物的属性的地物属性信息。该地物属性信息构成识别地物信息A和学习地物信息Fb的一部分。在此，地物属性信息所表示的地物的属性至少能够区别这一个地物与其它地物。因此，地物属性信息优选包含例如该地物的地物类别、形状、大小、图像识别出的特征量等这样的地物形态相关的信息，以及用于区别该地物与其它地物的地物ID等的识别信息。构成这种地物属性信息的信息，是基于地物图像识别部18得出的该地物的图像识别结果等而生成的信息。 

接着，利用图10和图11来详细说明识别地物信息生成部43进行的处理。图10是用于对基于地物的图像识别结果的地物信息F的学习处理的概要进行说明的说明图。并且，图10的(a)是在自车C行驶的实际道路上设置的道路标志(地物)的一个例子。在该例子中，在施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W涉及的施工区间内，设有表示最高速度限制“30”的文字的地物f1。并且，地物图像识别部18将“30”的速度标志作为对象类别，在该施工区间内执行地物学习用图像识别处理。图10的(b)是在(a)所示的道路状況下进行了地物学习处理的情况下，存储在学习数据库DB4中的识别地物信息A的一个例子。图10的(c)是反映了学习数据库DB4所存储的学习结果的地物数据库DB2的一个例子。此外，在图10所示的例中，示出了在现有的施工信息W涉及的施工区间内只存在一个地物的情况，但有时也存在多个地物，此时针对各地物分别生成识别地物信息A，从而进行学习。 

在本实施方式中，如图10的(b)所示，识别位置信息获取部44生成各地物的识别位置信息s来作为规定的位置范围的学习值，其中，该规定的位置范围是该识别位置信息s所示的地物的识别位置所属的位置范围。并且，识别地物信息生成部43每次在识别该地物时，在与地物属性信息获取部45所获取的地物属性信息相对应关联的状态下，在每个上述位置范围加上作为识别位置信息s的学习值并进行存储。在本例中，规定的位置范围是沿着道路信息R所含的道路链k的方向每隔一定距离进行划分设定的范围，例如，在沿着道路链k的方向上，每隔0.5(m)划分出的范围。另外，学习值是每对一个地物图像识别成功时，在学习数据库DB4中的该地物的识别位置所属的位置范围上进行相加的值，例如地物的图像识别每成功一次则加1点。即，在本例中，识别位置信息s是每个上述位置范围的学习值的信息。 

图11是与图10的(b)所示的学习数据库DB4所存储的地物f1相关的学习值的局部放大图。例如，在图10的(a)的例子中，在地物f1的图像识别成功的情况下，并且识别位置信息获取部44所获取的地物f1的识别位置是图11中显示为“a4”的位置范围的情况下，如该图11中虚线所示，在该位置范围a4的学习值上加1。并且，如果因自车C在相同道路上通行多次而对相同地物f1进行了多次图像识别，则在学习数据库DB4中如图10的(b)和图11所示，对于每个表示该地物的识别位置的位置范围，将作为对于每次识别该地物时生成的多个识别位置信息s的学习值进行累加，从而进行蓄积存储。并且，如后述，如果学习值达到规定的学习阈值T以上，则学习地物信息生成部44生成该地物的学习地物信息Fb，并将其存储在地物数据库DB2中。在图10的例子中，如图10的(c)所示，地物f1所对应的学习地物信息Fb1被存储在地物数据库DB2中。 

另外，识别地物信息生成部43由于成为能够相对于其它地物来对识别位置信息s所示的地物进行识别的状态，因此在将地物属性信息获取部45所获取的该地物的地物属性信息与识别位置信息s相对应关联的状态下，将其存储在学习数据库DB4中。即，存储在学习数据库DB4中的识别地物信息A由以下信息构成，即，作为识别位置信息s的每个上述位置范围的学习值的信息、与识别位置信息s相对应关联的地物属性信息。如上述，该地物属性信息例如由该地物的地物类别、形状、大小、图像识别出的特征量等这样的 地物的形态相关的信息、用于区别该地物与其它地物的地物ID等的识别信息构成。 

17.推测位置判定部 

推测位置判定部46发挥推测位置判定单元的功能，基于通过多次图像识别相同地物而存储在学习数据库DB4中的相同地物的多个识别位置信息s，来判定该地物的推测位置pg。在本实施方式中，推测位置判定部46基于学习数据库DB4所存储的相同地物的多个识别位置信息s，如图10的(b)和(c)所示那样来判定该地物的推测识别位置pa，通过将该推测识别位置pa变换为该地物在道路上的位置，来判定该地物的推测位置pg。具体而言，推测位置判定部46首先基于作为相同地物的多个识别位置信息s的学习值的分布，将该分布的代表值判定为该地物的推测识别位置pa。在此，使用最频值(mode value)作为分布的代表值。即，推测位置判定部46将以作为各地物的识别位置信息s的学习值代表最先达到规定的学习阈值T以上的位置范围的位置，判定为该地物的推测识别位置pa。作为一例，对判定图10的例子中的地物f1的推测识别位置pa的判定方法进行说明。如图11所示，作为地物f1的识别地物信息A的学习值，在位置范围a4中最先达到学习阈值T以上。因此，推测位置判定部46将代表位置范围a4的位置判定为地物f1的推测识别位置pa，例如将位置范围a4的中央位置pa4判定为地物f1的推测识别位置pa。 

接着，推测位置判定部46将如上述那样判定的地物的推测识别位置pa变换为该地物在道路上的位置，从而判定该地物的推测位置pg。可以这样进行这种变换，即，基于根据作为拍摄装置的后摄像机11的安装位置、安装角度和画角等而理论上求出的自车C与图像信息G中地物之间的位置关系，来进行上述变换。并且，获取表示这样由推测位置判定部46求出的地物的推测位置pg的信息，将其作为该地物的推测位置信息。 

18.学习地物信息生成部 

学习地物信息生成部47发挥学习地物信息生成单元的功能，将推测位置信息与地物属性信息相对应关联来生成学习地物信息Fb，其中，该推测位置信息表示由推测位置判定部46判定的各地物的推测位置，该地物属性信息表示该地物的属性。在此，学习地物信息Fb由识别地物信息A所含的地物属 性信息和表示该地物的推测位置pg的推测位置信息构成，其中，上述表示该地物的推测位置pg的推测位置信息是推测位置判定部46通过对多个识别位置信息s进行统计性处理而求出的。即，学习地物信息生成部44将推测位置信息与地物属性信息相对应关联，从而生成学习地物信息Fb，该推测位置信息表示推测位置判定部46所获取的表示各地物的推测位置pg，该地物属性信息包含在该地物的识别地物信息A中。由此，学习地物信息Fb与初始地物信息Fa同样地，生成含有地物的位置信息和属性信息的信息。并且，该学习地物信息生成部44生成的学习地物信息Fb被存储在地物数据库DB2中。在本实施方式中，如图10的(c)所示，学习地物信息Fb1在与地图数据库DB1所存储的道路信息R涉及的道路链k及节点n的信息相对应关联的状态下，被存储到地物数据库DB2中。此外，该图所示的黑四方形“■”表示学习地物信息Fb1的位置信息所示的地物f1的推测位置pg。 

另外，在施工结束判定部36判定为已结束的施工信息W涉及的施工区间内，生成学习地物信息Fb并将其存储在地物数据库DB2中时，学习地物信息生成部47进行这样的处理，即，使具有该施工区间内的位置信息的初始地物信息Fa无效，或将其删除。由此，在此之后，学习地物信息Fb取代初始地物信息Fa，并用于自车位置修正部19修正自车位置信息P。在本实施方式中，如图10(c)所示，具有现有的施工信息W涉及的施工区间内的位置信息的，表示“30”的速度标志的初始地物信息Fa1，被存储在地物数据库DB2中。因此，在存储了学习地物信息Fb1时，学习地物信息生成部47进行使该初始地物信息Fa1无效的处理。此外，如在相同道路的区间内进行了多次道路施工等的情况那样，在具有现有的施工信息W涉及的施工区间内的位置信息的学习地物信息Fb已被存储在地物数据库DB2中的情况下，同样使该学习地物信息Fb无效或将其删除。 

19.自车位置修正及地物学习处理的步骤 

接着，对本实施方式的包括自车位置识别装置2和地物信息收集装置3的导航装置1中执行的自车位置修正及地物学习处理的步骤进行说明。图12是表示本实施方式的自车位置修正及地物学习处理的整体步骤的流程图。另外，图13是表示本实施方式的自车位置修正处理的步骤的流程图，图14是表示本实施方式的地物学习处理的步骤的流程图。以下说明的处理的步骤， 通过构成上述各功能部的硬件或软件(程序)或者这两者来执行。在上述各功能部由程序构成的情况下，导航装置1所具有的计算处理装置作为计算机来发挥作用，其中，该计算机执行构成上述各功能部的自车位置识别程序或地物信息收集程序。下面，按照流程图进行说明。 

如图12所示，在导航装置1的自车位置修正及地物学习处理中，首先通过自车位置信息获取部14来获取自车位置信息P(步骤#01)。然后，基于所获取的自车位置信息P，判定自车C是否处于施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W涉及的施工区间内(步骤#02)。参照图9所示那样的施工数据库DB3存储的全部施工信息W来执行该判定，在步骤#01所获取的自车位置信息P所示的自车C的位置处于施工数据库DB3所存储的某个施工信息W涉及的施工区间内的情况下，判定为自车C处于施工区间内。在自车C没有处于现有的施工信息W涉及的施工区间内的情况下(步骤#02：否)，接着判定施工信息获取单元31是否获取到施工信息W(步骤#03)。如上述，施工信息W是至少含有施工区间信息的信息，可以通过外部信息接收部32来接收上述施工信息W，或者通过施工信息生成部34基于由施工图像识别部33得出的施工标记wt(参照图7)的图像识别结果来生成上述施工信息W。然后，在施工信息获取单元31没有获取到施工信息W的状态下(步骤#03：否)，自车位置修正部19执行自车位置修正处理(步骤#04)。对于该自车位置修正处理，在后面基于图13所示的流程图进行详细说明。 

另一方面，在施工信息获取单元31获取到了施工信息W的情况下(步骤#03：是)，基于该施工信息W所含的施工区间的信息，设定作为停止自车位置修正处理的区间的施工区间(步骤#05)。另外，通过自车位置信息获取部14获取自车位置信息P(步骤#06)。然后，基于所获取的自车位置信息P，判定自车C是否处于步骤#05中设定的施工区间内(步骤#07)。在该判定中，在步骤#06所获取的自车位置信息P所示的自车C的位置处于步骤#05所设定的施工区间内的情况下，判定为自车C处于施工区间内。在自车C不在施工区间内的情况下(步骤#07：否)，自车位置修正部19执行自车位置修正处理(步骤#04)。然后，在自车C处于施工区间内的情况下(步骤#07：是)，修正停止处理部35停止自车位置修正处理(步骤#08)。然后，处理返回到步骤#06，在自车C从步骤#05所设定的施工区间内出去 之前的期间内，一直停止进行自车位置修正处理(步骤#08)。 

另外，基于步骤#01所获取的自车位置信息P，在自车C处于施工数据库DB3所存储的现有的施工信息W涉及的施工区间内的情况下(步骤#02：是)，接着，通过施工结束判定部36来进行施工结束判定，即，判定该现有的施工信息W所示的施工是否已结束(步骤#09)。然后，在判定为该现有的施工信息W已结束的情况下(步骤#10：是)，地物学习单元41执行地物学习处理(步骤#11)。对于该地物学习处理，在后面基于图14所示的流程图进行详细说明。另一方面，在判定为该现有的施工信息W未结束的情况下(步骤#10：否)，处理进入到步骤#6，在自车C从该现有的施工信息W涉及的施工区间内出去之前的期间内，一直停止进行自车位置修正处理(步骤#08)。至此，自车位置修正及地物学习处理的整体步骤结束。 

接着，说明自车位置修正处理的步骤。如图13所示，在自车位置修正处理中，导航装置1首先通过自车位置信息获取部14来获取自车位置信息P(步骤#21)。接着，通过图像信息获取部13来获取图像信息G(步骤#22)。在本实施方式中，地物图像识别部18将后摄像机11获取的图像信息G作为对象，来对地物进行图像识别处理。因此，在此获取由后摄像机11拍摄的图像信息G。然后，地物图像识别部18基于步骤#21所获取的自车位置信息P，从地物数据库DB2中获取对象地物ft的地物信息F(步骤#23)。在本实施方式中，基于自车位置信息P与地物信息F所含的地物的位置信息，从地物数据库DB2中获取在自车C前进方向上存在的一个地物的地物信息F，将该地物信息F涉及的地物设定为对象地物ft。 

然后，地物图像识别部18对步骤#22所获取的图像信息G执行位置修正用图像识别处理(步骤#24)。在该位置修正用图像识别处理对对象地物ft的图像识别不成功的情况下(步骤#25：否)，处理保持该状态结束。另一方面，在位置修正用图像识别处理对对象地物ft的图像识别成功的情况下(步骤#25：是)，自车位置修正部19基于该对象地物ft的图像识别结果来计算自车C与对象地物ft之间的位置关系(步骤#26)。然后，自车位置修正部19基于步骤#26的计算结果和从地物数据库DB2中获取的地物信息F所含的对象地物ft的位置信息，来修正自车位置信息P(步骤#27)。至此，自车位置修正处理的步骤结束。 

接着，说明地物学习处理的步骤。如图14所示，在地物学习处理中，导航装置1首先通过对象类别决定部42来决定对象类别(步骤#41)。如上述，对象类别是作为地物图像识别部18进行地物学习用图像识别处理的对象的地物类别。接着，地物图像识别部18执行地物学习用图像识别处理，对步骤#41所决定的对象类别的地物进行图像识别(步骤#42)。然后，在地物学习用图像识别处理对地物进行的图像识别不成功的情况下(步骤#43：否)，处理进入到步骤#47。另一方面，在地物学习用图像识别处理对地物进行的图像识别成功的情况下(步骤#43：是)，识别位置信息获取部44生成并获取表示该地物的识别位置的识别位置信息s(步骤#44)。另外，地物属性信息获取部45生成并获取表示该地物的属性的地物属性信息(步骤#45)。然后，识别地物信息生成部43将识别位置信息s与地物属性信息相对应关联，来生成识别地物信息A，并将其存储在学习数据库DB4中(步骤#46)。 

然后，判定自车C是否处于步骤#02的判定涉及的现有施工信息W的施工区间内(步骤#47)。然后，在自车C处于施工区间内的情况下(步骤#47：是)，处理返回到步骤#42。因此，在自车C从该现有的施工信息W涉及的施工区间内出去之前的期间内，地物图像识别部18持续执行地物学习用图像识别处理，在地物的图像识别成功的情况下，生成该地物的识别地物信息A，并将其存储在学习数据库DB4中。另一方面，在自车C已从现有的施工信息W涉及的施工区间内出去的情况下(步骤#47：否)，接着判定作为学习数据库DB4所存储的地物的识别位置信息s的学习值是否在规定的学习阈值T以上。然后，在作为地物的识别位置信息s的学习值小于规定的学习阈值T的情况下(步骤#48：否)，处理保持该状态结束。 

另一方面，在作为学习数据库DB4所存储的地物的识别位置信息s的学习值在规定的学习阈值T以上的情况下(步骤#48：是)，推测位置判定部43判定该地物的推测位置pg(步骤#49)。然后，学习地物信息生成部47将推测位置信息和地物属性信息相对应关联，来生成学习地物信息Fb(步骤#50)，其中，该推测位置信息表示该地物的由步骤#49判定出的推测位置pg，该地物属性信息包含于该地物的识别地物信息A中。然后，将所生成的学习地物信息Fb存储在地物数据库DB2中(步骤#51)。至此，地物学习处理的步骤结束。 

20.其他的实施方式 

(1)在上述的实施方式中，对这样的例子进行了说明，即，在自车位置信息P所示的自车C的位置处于施工区间内的期间内，修正停止处理部35停止自车位置修正部19的处理。但是，本发明的实施方式并不限于此，只要至少在自车C的位置处于施工区间内时能够使自车位置修正部19的处理停止即可。因此，在施工信息W涉及的施工区间的前后规定距离内，修正停止处理部35也能够停止进行自车位置修正部19的处理。这样一来，即使在施工信息获取单元31所获取的施工信息W的施工区间的信息的精度低的情况下，也能够在施工区间内可靠地停止进行自车位置修正部19的处理。 

(2)在上述实施方式中，将以下情况作为例子进行了说明，即，学习地物信息生成部47生成学习地物信息Fb的生成条件是恒定的，具体来说，使关于作为识别位置信息s的学习值的学习阈值T恒定的情况。但是，本发明的实施方式并不限于此，以下方式也是本发明优选的实施方式之一，即，地物学习单元41可以这样构成：将地物图像识别部18得出的地物的图像识别结果，与具有地物数据库DB2所存储的施工区间内的位置信息的地物信息F进行对比，根据它们的近似程度来变更学习地物信息Fb的生成条件。即，在进行了道路施工的情况下，存在于施工区间内的地物有被变更的可能性，但也有地物未变更的可能性，另外有时即使在被变更了的情况下，也只是移动位置而地物类别和形态仍未变更。因此，考虑到这种可能性，优选这种方式：在对与施工前就存在的地物近似的地物进行了图像识别的情况下，容易进行学习，能够迅速地生成学习地物信息Fb并将其存储在地物数据库DB2中。具体而言，下述方式也是本实施方式的优选方式之一，即，例如使学习阈值T为可变值，在地物的图像识别结果与具有施工区间内的位置信息的地物信息F大致一致的情况下，或只是位置不同而地物类别和形态一致的情况下等，可以将学习阈值T设低。 

(3)如上述，在进行了道路施工的情况下，存在于施工区间内的地物有被变更的可能性，但也有地物未变更的可能性，另外有时即使在被变更的情况下，也只是位置移动而地物类别和形态仍未变更。因此，下述方式也是本实施方式的优选方式之一，即，在作为地物学习单元41得出的地物学习结果的学习地物信息Fb的内容与初始地物信息Fa近似的情况下，采用初始地物 信息Fa1，使学习地物信息Fb无效。通过这种结构，在地物没有因道路施工而变更的情况下，能够采用预先备齐的初始地物信息Fa来作为更高精度的信息。 

(4)在上述实施方式中，对这样的例子进行了说明，即，将识别位置信息获取部44所获取的识别位置信息s涉及的地物的识别位置，作为图像识别成功时的自车位置信息P。但是，识别位置信息s涉及的地物的识别位置并不仅限于此。因此，下述方式也是本实施方式的优选方式之一，即，例如对于图像识别成功的对象地物，基于自车位置信息P与图像信息G的图像识别结果，将自车位置信息P作为基准来计算该地物在道路上的位置，将该道路上的地物的位置作为识别位置信息s涉及的地物的识别位置。 

(5)在上述实施方式中，对这样的例子进行了说明，即，推测位置判定部46基于相同地物的多个识别位置信息s的分布，将该分布的最频值判定为该对象地物的推测识别位置pa，将该推测识别位置pa变换为地物在道路上的位置，从而判定地物的推测位置pg。但是，推测位置判定部43的推测位置pg的判定方法并不仅限于此。因此，下述方式也是本实施方式的优选方式之一，即，例如基于识别位置信息s的分布，将该分布的平均值、中间值等的其它代表值判定为该地物的推测识别位置pa。 

(6)在上述实施方式中，对这样的例子进行了说明，即，自车C具有前摄像机12和后摄像机11两者来作为拍摄装置，但本发明的实施方式并不仅限于此，只具有前摄像机12和后摄像机11中的某一个的结构也是本发明的优选实施方式之一。此时，本发明的包括自车位置识别装置2和地物信息收集装置3的导航装置1，基于该一个拍摄装置所获取的图像信息G的图像识别结果，来生成施工信息W、修正自车位置信息P以及进行地物学习。另外，作为前摄像机12和后摄像机11以外的拍摄装置，例如能够使用拍摄车辆侧方的侧摄像机。 

(7)在上述实施方式中，说明了在自车C上装载导航装置1的全部结构的例子。但是，本发明的实施方式并不仅限于此。即，下述方式也是本实施方式的优选方式之一：将拍摄装置(后摄像机11、前摄像机12)和自车位置信息获取部14等那样需要装载在自车C上的结构以外的全部或一部分的结构，设置在位于自车C的外部能够通过无线通信线路等与自车C通信连接 的服务器装置等上。 

(8)在上述各实施方式中，说明了将本发明的地物信息收集装置3应用于导航装置1的例子。但是，本发明的实施方式并不仅限于此。因此，当然也能够例如将本发明的地物信息收集装置3应用于地图数据库作成装置等那样，将本发明应用于与上述的实施方式不同的其它结构。 

本发明适宜用于，对从装载在车辆上的拍摄装置等获取的图像信息所含的地物进行图像识别，从而收集地物的信息的地物信息收集装置和地物信息收集程序，以及使用了它们的自车位置识别装置和导航装置。 

Claims (15)

1.一种地物信息收集装置，其特征在于，具有：

自车位置信息获取单元，其用于获取表示自车的当前位置的自车位置信息，

图像信息获取单元，其用于获取自车周边的图像信息，

地物图像识别单元，其用于对上述图像信息所含的地物进行图像识别处理，

施工信息获取单元，其用于获取含有施工区间的信息的施工信息，

施工信息存储单元，其用于存储由上述施工信息获取单元获取的上述施工信息，

施工结束判定单元，其在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，判定该施工信息所示的施工是否已结束，

地物学习单元，其在上述施工结束判定单元判定为施工已结束的情况下，在该施工信息涉及的施工区间内使上述地物图像识别单元对地物进行图像识别处理，基于其图像识别结果和上述自车位置信息，生成学习地物信息，其中，该学习地物信息含有图像识别出的地物的位置信息和属性信息；

还具有存储初始地物信息的地物数据库，其中，该初始地物信息含有针对多个地物预先备齐的位置信息和属性信息；

相对于上述地物图像识别单元，上述地物学习单元在上述施工区间内优先对以下这种地物进行图像识别，其中，这种地物的类别与具有该施工区间内的位置信息的上述初始地物信息涉及的地物的类别相同。

2.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述地物学习单元，将上述地物图像识别单元得出的地物的图像识别结果与具有上述施工区间内的位置信息的初始地物信息进行对比，根据它们的近似程度来变更上述学习地物信息的生成条件。

3.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述施工信息获取单元包括施工信息接收单元，其中，该施工信息接收单元从设置在自车外部的发送装置接收上述施工信息。

4.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述施工信息获取单元包括：施工图像识别单元，其对由上述图像信息获取单元获取的上述图像信息所含的施工标记进行图像识别处理；施工信息生成单元，其基于该施工图像识别单元得出的施工标记的图像识别结果，来生成上述施工信息。

5.如权利要求4所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述施工图像识别单元将施工介绍公告板、施工用围栏、施工用路障、警示灯、交通锥和施工引导人偶中的至少一个作为上述施工标记，来进行图像识别处理。

6.如权利要求4所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述施工信息生成单元，将以上述施工标记的识别位置作为基准的规定区间，设定为上述施工信息所含的上述施工区间的信息。

7.如权利要求6所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述施工信息生成单元，在连续多帧的图像信息中含有施工标记的情况下，将自车前方的图像信息所含的最先的施工标记的识别位置作为基准，来设定上述施工区间的起点，将自车后方的图像信息所含的最后的施工标记的识别位置作为基准，来设定上述施工区间的终点。

8.如权利要求4所述的地物信息收集装置，其特征在于，

在上述施工图像识别单元图像识别出施工介绍公告板来作为上述施工标记的情况下，并且在能够基于该施工介绍公告板的图像识别结果而识别出施工区间的情况下，上述施工信息生成单元根据该施工区间的识别结果来设定上述施工信息所含的施工区间的信息。

9.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，通过上述施工信息获取单元没有获取到含有相同施工区间的施工信息的情况下，上述施工结束判定单元判定为该施工信息所示的施工已结束。

10.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

在上述施工信息含有施工期间的信息的情况下，上述施工结束判定单元这样进行判定，即，在自车行驶在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内时，该施工信息涉及的施工期间已结束情况下，判定为该施工信息所示的施工已结束。

11.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

在自车没有在上述施工信息存储单元已存储的施工信息涉及的施工区间所对应的道路的区间内行驶，并且该状态保持了规定期间的情况下，从上述施工信息存储单元中删除该施工信息。

12.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

上述地物学习单元具有：

识别结果存储单元，其将识别位置信息与该地物的属性信息相对应关联，并存储该识别位置信息，其中，该识别位置信息是基于上述自车位置信息而求出的信息，表示由上述地物图像识别单元得出的地物的识别位置；

推测位置判定单元，其基于相同地物的多个上述识别位置信息，来判定该地物的推测位置，其中，上述相同地物的多个上述识别位置信息是通过对相同地物进行多次图像识别而存储在上述识别结果存储单元中的信息；

学习地物信息生成单元，其将表示由上述推测位置判定单元判定出的各地物的推测位置的位置信息，与该地物的属性信息相对应关联，从而生成学习地物信息。

13.如权利要求1所述的地物信息收集装置，其特征在于，

具有用于存储上述学习地物信息的数据库。

14.一种自车位置识别装置，其特征在于，具有：

权利要求1～13中任意一项所述的地物信息收集装置；

自车位置修正单元，其将上述地物图像识别单元得出的地物的图像识别结果与该地物的上述学习地物信息进行对照，从而修正上述自车位置信息。

15.一种导航装置，其特征在于，具有：

权利要求14所述的自车位置识别装置；

存储有地图信息的地图数据库；

参照上述地图信息而进行工作的应用程序；

引导信息输出单元，其根据上述应用程序而进行工作，从而输出引导信息。

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