CN102449450A - 移动体用光谱测定装置 - Google Patents

Abstract

提供根据搭载于车辆等移动体的光谱传感器的摄影数据能够进行测定对象的高精度识别并且也能够进行摄影数据的实时处理的移动体用光谱测定装置。移动体用光谱测定装置(11)基于观测光的光谱数据，识别车辆(10)周边的测定对象。光谱传感器(14)能够测定波长信息和光强度信息。具备：词典数据存储部(16)，其存储包含关于预先决定的多个测定对象的波长信息和光强度信息的光谱数据，作为词典数据；和运算装置(17)，其基于观测光的光谱数据和词典数据存储部(16)所保存的光谱数据之间的比较运算来识别测定对象。运算装置(17)只参照作为词典数据所保存的光谱数据的一部分的波长波段，进行与观测光的光谱数据之间的比较运算。

Description

移动体用光谱测定装置

技术领域

本发明涉及根据由搭载于车辆、特别是汽车等移动体的光谱传感器所测定的测定对象的光谱数据来识别测定对象的移动体用光谱测定装置。

背景技术

近年来，在汽车等车辆内，作为其驾驶辅助装置搭载用于识别在车辆周围动态地变化的步行者和信号等的状态并辅助驾驶员的驾驶和意思决定的装置的情况不少。而且，那样的装置的多数，利用CCD摄像机等对信号和步行者等的状态进行摄像，并且对该摄像图像实时地进行图像处理及状态识别，将该识别出的结果用于上述的驾驶辅助等。但是通常步行者，因为其形状根据大小和方向或者所持物品的有无等而多种多样地变化，所以难以根据基于上述图像处理所得到的形状而准确地识别出其存在。另外，对于信号机，一般地，虽然有关其大小和颜色的标准性较高，但是避免由于观察的角度不同而使其形状发生变化等不理想情况较难，如果是通过上述图像处理的形状识别，仍然存在极限。

另一方面，在专利文献1中，作为识别测定对象的技术，记载了使用由光谱传感器所采集的光谱数据的遥感技术。即，在此，根据由搭载于飞机和人造卫星的光谱传感器所撮影到的也包含不可见光区域的多光谱图像数据，进行例如森林、田地、市区等那样的如果只是可见光区域则识别困难的测定对象的分类、特征附加，基于这样进行分类、特征附加而得到的数据来识别测定对象。

专利文献1：日本特开2000-251052号公报

专利文献2：日本特开2006-145362号公报

这样，因为如果是光谱传感器，则能够观测也包含不可见光区域的各波长波段的亮度值(光强度)，所以通过比较每个波长的亮度值，能够知道测定对象特有的特性，进而能够实现其识别。另外，近年来，作为这样的光谱传感器，可摄像的带宽较宽，同时其分辨率也为数nm～数十nm这样高的超光谱传感器等也已实用化(参照专利文献2)。

因此，最近正在研究将这样的光谱传感器搭载于汽车等车辆，使用由该光谱传感器所撮影的光谱数据来识别车辆周围的各种测定对象。但是，若成为这样的光谱数据、特别地成为基于上述超光谱传感器的光谱数据，则其数据量也巨大，所以不能忽视其数据处理所需要的时间的增加，也不能避免识别测定对象时的实时性的降低。

发明内容

本发明是鉴于这样的情况而完成的，其目的在于，提供利用搭载于车辆等移动体的光谱传感器的撮影数据，能够精度高地识别测定对象，并且也能够对该撮影数据进行实时处理的移动体用光谱测定装置。

为了实现上述目的，根据本发明的移动体用光谱测定装置，具备搭载于移动体的光谱传感器，光谱传感器可测定波长信息和光强度信息。移动体用光谱测定装置，基于由光谱传感器检测出的观测光的光谱数据，识别移动体周边的测定对象。移动体用光谱测定装置还具备：存储部，保存光谱数据作为词典数据，该光谱数据包含关于预先决定的多个测定对象的波长信息和光强度信息；和运算装置，基于上述观测光的光谱数据和保存于上述存储部的光谱数据之间的比较运算，识别上述测定对象，上述运算装置，只参照作为词典数据保存于上述存储部的光谱数据的一部分的波长波段，进行与上述观测光的光谱数据之间的比较运算。

根据这样的构成，将观测光的光谱数据与词典数据的光谱数据的一部分的波长波段进行比较。由此，减少了为了识别测定对象而进行的运算处理所需要的时间，也能够实时地进行基于观测光的光谱数据而进行的测定对象的识别所涉及的处理。其结果是，在光谱测定装置搭载于作为移动体的车辆的情况下，也能够实时地由该车辆进行测定对象的识别，从而提高了在需要实时处理的驾驶辅助中采用该光谱测定装置的可能性。

另外，为了识别测定对象而需要的运算量的减少能够使存储器等存储装置的存储容量减少，并且由于容易构成光谱测定装置等等，而提高了其通用性。因此，提高了将光谱测定装置应用于移动体的可能性。

在本发明的一方式中，作为上述词典数据的光谱数据被分割为多个波长区域，只有进行该分割而得到的波长区域之中的各个作为光谱数据而包含特征性变化的波长区域的数据被作为上述词典数据保持于上述存储部。

根据这样的构成，只是将作为光谱数据而明显表现特征性的波长区域保持于存储部，作为词典数据。只对保持为词典数据的波长区域进行基于该词典数据而进行的比较运算。由此，减少了用于识别测定对象的运算处理所需要的时间。

另外，作为词典数据所保持的光谱数据，只限于明显表现特征性的波长区域。因此，减少了数据量，也能够减少保持该数据的存储部的存储容量。

在本发明的一方式中，上述作为光谱数据而包含特征性变化的波长区域的数据，包括根据上述测定对象的属性而决定的多个各不相同的数据构成。

根据这样的构成，词典数据中包含的多个波长区域只由作为光谱数据而包含基于测定对象的属性的特征性变化的波长区域构成。只作为该词典数据中包含的包含具有特征性变化的有意义的数据的波长区域，进行比较运算。由此，能够实现比较运算的运算量的减少及词典数据的容量的减少，并且通过与特征性变化之间的比较能够适当地维持测定对象的识别精度。

在本发明的一方式中，作为上述词典数据的光谱数据是，被分割为多个波长区域后的区域之中的表示各个作为光谱数据而与极值或者拐点相对应所决定的明线光谱的数据。只有表示该明线光谱的数据被作为词典数据而保持于上述存储部。

根据这样的构成，对被分割为多个波长区域而得到的区域的各明线光谱进行表示的数据被作为词典数据而保持于存储部。只对保持为该词典数据的明线光谱进行基于该词典数据而进行的比较运算。由此，大幅度地减少了用于识别测定对象的运算处理所需要的时间。另外，因为作为词典数据而保持的光谱数据只限于明线光谱，所以也能够大幅度地减少存储部的存储容量。

在本发明的一方式中，上述表示明线光谱的数据，包括根据上述测定对象的属性而决定的多个各不相同的数据。

根据这样的构成，因为词典数据中包含的多个明线光谱由测定对象的属性而决定，所以基于该词典数据中包含的与测定对象的属性相应的作为有意义的数据的明线光谱进行比较运算。由此，能够实现比较运算的运算量的减少及词典数据的容量的减少，并且通过与测定对象的属性之间的比较能够适当地维持测定对象的识别精度。

在本发明的一方式中，上述运算装置，在进行上述观测光的光谱数据和作为上述词典数据而保存于上述存储部的光谱数据之间的比较运算时，在被作为上述词典数据的光谱数据中设定不使用区域，基于该不使用区域以外的光谱数据进行比较运算来识别上述测定对象。

根据这样的构成，在被作为词典数据的光谱数据中设定不使用区域，不使用区域以外的光谱数据被使用于用于识别测定对象的比较运算。由此，随着进行比较运算的波长区域的减少，该运算所需要的时间被减少。

在本发明的一方式中，根据上述测定对象的属性，将上述不使用区域设定于作为光谱数据的特征性变化少的区域。

根据这样的构成，把作为光谱数据而特征性变化少的区域设为不使用区域。由此，使用除了该特征性变化少的不使用区域后的部分即具有特征性变化的有意义的数据来进行比较运算。由此，能够实现比较运算的运算量的减少，并且通过与具有特征性变化的数据之间的比较，能够适当地维持测定对象的识别精度。

在本发明的一方式中，上述不使用区域能够根据上述测定对象的识别要求等级而变化。

根据这样的构成，能够根据不使用区域的扩大或者缩小，而使其识别等级变低或者变高，能够选择根据实时处理而需要的适当的识别等级。

为了实现上述目的，根据本发明的移动体用光谱测定装置，具备搭载于移动体的光谱传感器，上述光谱传感器可测定波长信息和光强度信息，上述移动体用光谱测定装置，基于由上述光谱传感器检测出的观测光的光谱数据，识别上述移动体周边的测定对象，上述移动体用光谱测定装置具备：属性映射存储部，保存表示明线光谱的数据作为属性映射数据，该明线光谱作为上述光谱数据是与极值或者拐点相对应而决定的；和运算装置，基于上述观测光的光谱数据和作为上述属性映射数据而保存于上述存储部的数据之间的比较运算，暂时识别上述测定对象。

根据这样的构成，观测光的光谱数据，只与保存于属性映射存储部的表示明线光谱的数据进行比较。由此，能够减少测定对象的暂时识别所需要的时间。由此，能够使识别时所进行的比较运算的次数减少，其结果是，作为光谱测定装置，能够使测定对象的识别所需要的时间减少。

在本发明的一方式中，上述属性映射数据，包括根据上述测定对象的属性而决定的多个各不相同的数据构成。

根据这样的构成，明线光谱由测定对象的属性而决定。由此，能够基于作为有意义的数据的明线光谱进行比较运算。从而，能够更适当地维持暂时识别的识别精度。

在本发明的一方式中，上述移动体用光谱测定装置，具备属性映射存储部，该属性映射存储部保存表示明线光谱的数据作为属性映射数据，该明线光谱作为上述光谱数据是与极值或者拐点相对应而决定的。上述运算装置，在进行上述观测光的光谱数据和作为上述词典数据保存于上述存储部的光谱数据之间的上述比较运算之前，进行在上述属性映射存储部中作为上述属性映射数据被保存的数据和上述观测光的光谱数据之间的比较运算来暂时识别上述测定对象，并且根据上述暂时识别出的上述测定对象的属性将作为上述词典数据的光谱数据所具有的波长区域的一部分预先遴选为在上述比较运算中使用的波长区域。

根据这样的构成，利用暂时识别，能够进行作为每次比较运算时的词典数据的光谱数据的波长区域的遴选，从而提高了比较运算的自由度。

在本发明的一方式中，在上述移动体内设置了用于取得周围的环境信息的环境信息取得装置，上述运算装置，根据由该环境信息取得装置所取得的环境信息，进行被作为上述词典数据的光谱数据的预先遴选。

根据这样的构成，与由环境信息取得装置所取得的环境信息相应，对于例如出现率变高的测定对象和优先级变高的测定对象，优先进行识别处理，由此，能够提前识别出测定对象。另外，通过省略出现可能性低的测定对象物的识别处理，从而也实现了识别处理所需要的时间的减少。

在本发明的一方式中，由上述环境信息取得装置所取得的环境信息是天气信息及移动体的位置信息之中的至少一方。

根据这样的构成，在所取得的环境信息是天气信息的情况下，如果是下雨的情况下则提高出现率高的伞和水洼或者淋湿状态的测定对象等、在晴天时优先级变低的测定对象的优先级，从而实现测定对象的提前识别。另外，在环境信息是移动体的位置信息的情况下，如果是汽车专用道路则将优先级高的测定对象设为车或路上的白线，如果是田地间的道路则将优先级高的测定对象设为道路，如果是市区则将优先级高的测定对象设为人或信号机，如果是住宅区则将优先级高的测定对象设为人、特别是孩子或高龄者，从而实现了测定对象的提前识别。

在本发明的一方式中，上述移动体设置有用于选择上述光谱传感器的使用目的的使用目的选择装置，上述运算装置，根据通过该使用目的选择装置所选择的使用目的，进行被作为上述词典数据的光谱数据的预先遴选。

根据这样的构成，能够对由使用目的选择装置所设定的测定对象，优先进行识别处理。由此，对于在移动体中需要光谱测定装置的辅助的测定对象，优先进行识别处理，由此，能够提前识别出测定对象。此外，通过省略出现可能性低的测定对象物的识别处理，从而也实现了识别处理所需要的时间的减少。

在本发明的一方式中，上述移动体设置有辅助其行驶的行驶辅助系统，上述使用目的选择装置，通过与该行驶辅助系统之间的协同动作来选择其使用目的。

根据这样的构成，对于由行驶辅助系统的使用目的所决定的优先级高的测定对象，优先进行识别处理，由此能够提前识别出测定对象。此外，通过省略出现可能性低的测定对象物的识别处理，从而也实现了识别处理所需要的时间的减少。例如，在进行基于车间距维持控制(ACC)的行驶辅助的情况下，将优先级高的测定对象设为车，该车间距维持控制用于控制与先行车辆之间的车间距。另外，在进行基于车道维持辅助控制(LKA)的行驶辅助的情况下，将优先级高的测定对象设为路上的白线，该车道维持辅助控制用于控制车辆所行驶的车道。另外，在进行基于车载用暗视装置(夜视)的行驶辅助的情况下，将优先级高的测定对象设为步行者等，从而，使通过与行驶辅助系统之间的协同动作而进行的测定对象的识别，与该辅助的目的适应而进行。由此，提高了移动体用光谱测定装置的利用可能性。

在本发明的一方式中，上述移动体设置有用于取得与其移动状态有关的信息的移动状态取得装置，根据由该移动状态取得装置所取得的移动状态，进行被作为上述词典数据的光谱数据的预先遴选。

根据这样的构成，对于根据由移动状态取得装置所取得的移动状态而决定的优先级高的测定对象，优先进行识别处理，由此，能够提前识别出测定对象。此外，通过省略出现可能性低的测定对象物的识别处理，从而也实现了识别处理所需要的时间的减少。

在本发明的一方式中，由上述移动状态取得装置所取得的与该移动体的移动状态有关的信息是该移动体的速度信息、加速度信息及转向信息之中的至少一个。

根据这样的构成，根据移动体的速度信息、加速度信息和转向信息，决定优先级高的测定对象。例如，根据速度信息和加速度信息来变更识别等级，从而能够在规定的时间内结束识别处理。另外，根据转向信息，能够在是横穿车道的转向的情况下，将测定对象设为车，在是横穿步行道的转向的情况下，将测定对象设为行人等。

在本发明的一方式中，上述移动体是在路面上行驶的汽车。

根据这样的构成，能够是搭载于汽车的光谱测定装置，从而实时地对在路上行驶的同时依次接近的测定对象进行识别，而进行适当的行驶辅助。由此，提高了在汽车中采用光谱测定装置的可能性。

附图说明

图1是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的第1实施方式的方框图。

图2是表示作为本实施方式中的词典数据的光谱数据的一例的曲线图。

图3是表示在本实施方式中用于识别处理的词典数据的波长区域的曲线图，(a)表示波长区域为2个的情况，(b)表示波长区域为1个的情况。

图4是对本实施方式中的识别处理进行表示的流程图。

图5是对用于将本发明的移动体用光谱测定装置具体化了的第2实施方式中的识别处理的词典数据进行说明的曲线图，(a)表示测定对象是人时的例，(b)表示测定对象是车时的例。

图6是对本实施方式中的识别处理进行表示的流程图。

图7是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的第3实施方式的方框图。

图8是表示作为本实施方式中的词典数据的光谱数据的一例的曲线图，(a)及(b)表示2个测定对象的差。

图9是对用于将本发明的移动体用光谱测定装置具体化了的第4的实施方式中的识别处理的词典数据进行说明的曲线图，(a)表示将波长区域设为多个时的例，(b)表示将波长区域设为1个时的例。

图10是表示本实施方式的属性映射存储部的一例的方框图。

图11是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的第5实施方式的方框图。

图12是表示作为本实施方式中的词典数据的光谱数据的一例的曲线图。

图13是表示在本实施方式中用于识别处理的词典数据的波长区域的曲线图，(a)表示波长区域为2个的情况，(b)表示波长区域为1个的情况。

图14是对本实施方式中的识别处理进行表示的流程图。

图15是对用于将本发明的移动体用光谱测定装置具体化了的第6实施方式中的识别处理的词典数据进行说明的曲线图。

图16是对本实施方式中的识别处理进行表示的流程图。

图17是对用于将本发明的移动体用光谱测定装置具体化了的第7实施方式中的识别处理的词典数据进行说明的曲线图。

图18是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的第8实施方式的方框图。

图19是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的第9实施方式的方框图。

图20是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的第10实施方式的方框图。

图21是表示将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体进行具体化了的其他实施方式的说明图。

具体实施方式

(第1实施方式)

以下，对将具备本发明的移动体用光谱测定装置的移动体具体化了的第1实施方式，按照图1～图4进行说明。

图1是表示作为具备移动体用光谱测定装置的移动体的车辆所具备的本装置的功能的概略构成的图。如图1所示那样，在车辆10内设置了：光谱测定装置11，用于取得包含车辆外部的可见光及不可见光的光信息；人机通信界面12，用于向移动体的搭乘者传达从本光谱测定装置11输入的信息；和车辆控制装置13，用于使从本光谱测定装置11输入的信息反映于车辆控制。

人机通信界面12是通过光和颜色、声音等将车辆状态等向搭乘者、特别是操纵者传达并且以将搭乘者的意思通过按钮等输入的方式设置了按压按钮和触摸屏等操作装置的周知的界面装置。

车辆控制装置13是车辆所搭载的控制装置之一，例如是与发动机控制装置等同样地搭载于车辆的其他各种控制装置直接地或者利用车载网络等连接的、能够相互传递需要的信息的装置。此外，在本实施方式中，车辆控制装置13，将向该装置输入的由光谱测定装置11识别出的对象物等信息向其他各种控制装置传递，并根据该识别出的识别对象，由本车辆10执行所要求的行驶辅助。

光谱测定装置11设置有用于检测观测光的光谱数据的光谱传感器14和接受光谱传感器14检测出的观测光的光谱数据并对该数据进行处理的光谱数据处理装置15。光谱传感器14，使作为由可见光及不可见光构成的光的观测光分光为规定的波长波段。而且，将观测光作为光谱数据进行输出，该光谱数据由作为表示构成通过上述分光得到的波长波段的各波长的信息的波长信息和作为针对这些各波长的每个波长表示该波长的被分光得到的该观测光的光强度的信息的光强度信息所构成。此外，光谱传感器14，可以同时测定波长信息和光强度信息，也可以在分别需要时进行测定。

光谱数据处理装置15构成为，例如以具有运算装置和存储装置等的微机为中心。向光谱数据处理装置15输入光谱传感器14检测出的观测光的光谱数据。光谱数据处理装置15，通过基于所输入的观测光的光谱数据识别观测到的测定对象并输出其结果，将该结果向人机通信界面12和车辆控制装置13输出。光谱数据处理装置15具备：词典数据存储部16，其保存有多个测定对象的各自的光谱数据作为词典数据；和运算装置17，其基于将作为词典数据的测定对象的光谱数据与观测光的光谱数据进行比较的比较运算来识别测定对象。

词典数据存储部16，由设置于公知的存储装置的存储区域的全部或者一部分构成，在该存储区域保存了作为词典数据的光谱数据。词典数据，由作为想要识别的对象的测定对象的光谱数据构成，预先准备想要识别的测定对象的数量的量。作为测定对象，例如，作为移动体有步行者(人)、自行车、自动二轮车、汽车等，作为非移动体，有信号机、标识、路面的油漆、护栏、店铺、看板等。另外，作为测定对象，例如，根据更详细的属性将步行者(人)分类为孩子、老人、男性、女性等，也可以根据更详细的属性将汽车分类为卡车、公共汽车、轿车、SUV、小型汽车等。即，作为词典数据存储部16的存储区域，也可以以满足能够保存预先准备的多个词典数据的存储容量的方式，由一个或多个存储装置的存储区域构成。

作为词典数据的光谱数据，具有波长信息和光强度信息。例如，作为一个测定对象的词典数据，使将光谱传感器能够测定的波长波段除以该光谱传感器的波长分辨率而求出的数量的光强度信息与所对应的波长信息设置为一对，其数据量很大。例如，在将用于比较运算的波长波段设为400～2500(nm)，将其波长分辨率设为5(nm)的情况下，在一个测定对象的光谱数据中包含了由420组构成的波长信息和光强度信息。

接着，对作为词典数据的光谱数据进行说明。

图2是表示测定对象的光谱数据的一例的曲线图。如图2所示那样，在测定对象是“人”的情况下，如曲线M所示的那样光谱数据成为在波长较短的区域和较长的区域分别具有突部的形状，在测定对象是“车”的情况下，如曲线C所示的那样光谱数据成为整体上强度的变化较少而在波长波段的中间具有突部的形状。而且，基于这样的光谱数据设置了词典数据。

图3是表示作为词典数据限制了光谱数据的波长区域的例的曲线图，(a)表示具有2个波长区域的情况，(b)表示具有1个波长区域的情况。详细说明之，则测定对象的光谱数据分布的波长波段被预先分割为多个波长区域B1～B6。而且构成为，从测定对象的光谱数据中选择这些多个波长区域B1～B6之中的特别是明显地表现了特征的波长区域并保持为词典数据。例如，在具有2个波长区域的情况下，如图3中(a)所示那样，当测定对象是“人”时，基于“人”的光谱数据的属性认为明显地表现了其特征，而保持波长区域B2和波长区域B5的光谱数据。另外，当测定对象是“车”时，基于“车”的光谱数据的属性认为明显地表现了其特征，而保持波长区域B4和波长区域B5的光谱数据。由此，因为构成全部波长波段的光谱数据的波长区域的一部分的波长区域是漏掉的状态，所以例如若与作为词典数据而保持全部波长波段的光谱数据的情况进行比较，则减少了其数据量。此外，对于作为光谱数据是否明显地表现了特征，进行该波长区域中的波长变化的统计处理等来决定。即，例如，也可以根据变化率是否在规定值以上和是否具有波长区域中的最大值和最小值、极值和变曲点等来决定。

把要保持的波长区域设为1个，也能够使数据量更减少。例如，如图3中(b)所示那样，当测定对象是“人”时，与前面同样地，基于“人”的光谱数据的属性认为明显地表现了其特征而只保持波长区域B5的光谱数据。另外，当测定对象是“车”时，也与前面同样地，基于“车”的光谱数据的属性认为明显地表现了其特征而只保持波长区域B5的光谱数据。由此，若与作为词典数据而保持全部波长波段的光谱数据的情况进行比较，进一步减少了其数据量。此外，如上述那样，减少了作为词典数据的光谱数据的数据量，但是，作为各词典数据所保持的波长区域的基于属性的光谱数据是作为测定对象的光谱数据而明显地表现了特征的区域，所以在使用了这样的词典数据的识别处理中维持了需要的识别精度。

据此，对于识别处理，例如，在需要较高精度的情况下，使用具有多的波长区域的高精度的词典数据，在要求低负荷的情况下，使用具有较少的波长区域的低负荷的词典数据等，由此，也能够进行与目的相应的识别处理。

另外，例如，通过根据运算装置17的负荷状态，在能够进行较高负荷的识别处理那样的情况下，使用高精度的词典数据，在只能够进行较低负荷的识别处理那样的情况下，使用低负荷的词典数据，由此能够进行与负荷状态相对应的识别处理。在这种情况下，也能够通过词典数据的选择来变更识别处理所需要的负荷和时间。

接着，对本实施方式的光谱测定装置中的测定对象的识别，参照图4进行说明。图4是对由光谱测定装置进行的测定对象的识别处理进行表示的流程图。此外，在光谱测定装置11的起动中反复进行该识别处理。

若开始了识别处理，则光谱数据处理装置15取得当前的信息等级(图4的步骤S10)。在此，当前的信息等级是用于对测定对象进行遴选的各种信息，例如是由另外设置的检测装置检测出的对象物的信息、作为环境信息的天气和时间段、行驶地域的信息、作为使用目的的行驶辅助的信息、作为车辆状态的速度、加速度、转向角的信息等。此外，对于这些各种信息，通过与各个信息相对应的公知的测定装置和检测装置等来取得。

另外，光谱数据处理装置15，基于根据所取得的信息等级而决定的优先级和出现率的高低，为了识别遴选后得到的测定对象，对与这些遴选后得到的测定对象相对应的词典数据进行遴选(图4的步骤S11)。基于优先级和出现率的高低进行测定对象和词典数据的遴选，但是，例如，基于根据各种状态预先设定了测定对象的优先级的优先级映射和根据各种状态预先设定了测定对象的出现率的出现率映射等进行这样的遴选。此外，例如，也可以根据用于识别处理的各种的优先级来设定这样的遴选。另外，在对遴选后得到的词典数据的访问需要时间的情况下，也可以向内部存储器等在短时间内能够访问的存储装置预先读出这些遴选后得到的词典数据。

光谱数据处理装置15取得随时向其运算装置17输入的观测光的光谱数据(图4的步骤S12)，进行将所输入的观测光的光谱数据与所选择的测定对象的词典数据进行比较的识别运算(图4的步骤S13)。这时，只要根据运算装置17的状态等决定是将高精度用和低负荷用的哪个词典数据用于识别运算即可。即，只要在运算装置17的运算能力有余力的情况下，选择高精度的词典数据，在运算装置17的运算能力的余力不足的情况下，选择低负荷的词典数据即可。据此，对于本来是能够基于数据量少的词典数据进行的识别运算，也成为进行与运算装置17的负荷状态相适应的识别运算，如果是能够基于低负荷的词典数据进行的识别运算，则更减少了负荷及时间。此外，也可以不论运算装置17的负荷状态如何从低负荷的词典数据开始识别运算。然而，在有多个测定对象的情况下，直到识别出任意一个测定对象或遴选后得到的测定对象没有了为止，按照根据优先级等决定的顺序进行与各测定对象之间的比较运算即可。

若结束了识别运算，则判断其识别精度是否适当(图4的步骤S14)。例如，在最详细地进行了测定对象的识别的情况下等，判断为识别精度适当。另一方面，在还能够详细地进行测定对象的识别那样的情况下等，判断为识别精度不适当。

在判断为识别精度适当的情况下(图4的步骤S14中：是)，光谱数据处理装置15输出测定对象的识别结果即确定结果(图4的步骤S15)。于是，结束该识别处理。

另一方面，在判断为识别精度不适当的情况下(在图4的步骤S14中：否)，光谱数据处理装置15，将用于该测定对象的识别处理的词典数据变更为高精度的词典数据(图4的步骤S16)，将识别处理返回到步骤S13，进行测定对象的识别。即，在本实施方式中，通过将低负荷的词典数据变更为高精度的词典数据，来进行词典数据变更。由此，以更高的精度进行测定对象的识别处理。

这样，取代通常由数据量多的测定对象的光谱数据构成的词典数据，而将使数据量减少的词典数据用于识别运算，由此，能够在维持适当的识别精度的同时，使识别处理所需要的时间减少。另外，通过减少词典数据的数据量，也能够减少预先保持词典数据的词典数据存储部16的容量。

如以上说明的那样，根据本实施方式的移动体用光谱测定装置，能够得到如以下列举的那样的效果。

(1)将观测光的光谱数据与词典数据的光谱数据的一部分的波长波段进行了比较。由此，减少为了识别测定对象而进行的运算处理所需要的时间，也能够实时地进行基于观测光的光谱数据所进行的测定对象的识别所涉及的处理。其结果是，在光谱测定装置11搭载于作为移动体的车辆10的情况下，也能够由该车辆10实时地进行测定对象的识别，提高对需要实时处理的行驶辅助采用该光谱测定装置的可能性。

(2)为了识别测定对象而需要的运算量的减少，使内部存储器等存储装置的存储容量减少了。其结果是，通过使光谱测定装置11的构成容易等，也提高了其通用性，提高了在移动体中采用光谱测定装置11的可能性。

(3)在词典数据存储部16中，只将作为光谱数据而明显地表现了特征的波长区域作为词典数据进行了保持。只对词典数据所保持的波长区域进行作为基于该词典数据而进行的比较运算的识别运算。由此，减少了用于识别测定对象的运算处理所需要的时间。

(4)用于比较的波长区域只限于作为词典数据所保持的光谱数据的明显地表现了特征的波长区域。由此，减少了数据量，也减少了保持该数据的存储部的存储容量。

(5)词典数据中包含的多个波长区域，只由作为光谱数据而包含基于测定对象的属性的特征性变化的波长区域构成。由此，只对包含词典数据中包含的具有特征性变化的有意义的数据的波长区域进行比较运算。由此，能够实现比较运算的运算量的减少及词典数据的容量的减少，并且能够通过与特征性变化之间的比较来适当地维持测定对象的识别精度。

(第2实施方式)

接着，对本发明的移动体用光谱测定装置的第2实施方式，参照图5及图6进行说明。此外，本实施方式与前面的第1实施方式相比，其构成相同，词典数据所保持的光谱数据的方式不同。以下主要地，以与前面的第1实施方式之间的不同点为中心，对作为光谱测定装置11的识别处理进行说明。另外，对光谱测定装置11的构成，省略与前面所示的第1实施方式重复的说明。

图5是表示测定对象的光谱数据的曲线图，(a)表示测定对象是“人”的情况，(b)表示测定对象是“车”的情况。如图5中(a)的曲线M所示那样，在“人”的光谱数据中有起伏，在该曲线图中存在3个极值，分别与波长fm1、fm2、fm3相对应。即，在曲线M中与极值相对应的明线光谱分布于波长fm1、fm2、fm3。另外，如图5中(b)的曲线C所示的那样，在“车”的光谱数据中有起伏，在该曲线中存在3个极值，分别与波长fc1、fc2、fc3相对应。即，在曲线C中，与极值相对应的明线光谱分布于波长fc1、fc2、fc3。此外，明线光谱不限于与光谱数据的极值相对应的波长，也可以是与变曲点等相对应的波长的光谱。

而且在本实施方式中，作为在词典数据存储部16中保持的测定对象的光谱数据只有由每个极值的波长信息和与其相对应的波长强度信息构成的明线光谱。由此，若与作为词典数据保持全部波长波段的光谱数据的情况进行比较，则减少了其数据量。此外，这时，也可以将明线光谱的数量多的词典数据设为高精度的词典数据，将与此相比明线光谱的数量少的词典数据设为低负荷的词典数据。在作为光谱数据只有明线光谱的情况下，测定对象的明线光谱是按每个测定对象进行特征性分布的光谱，在基于这样的光谱数据进行识别处理时，能够确保规定的识别精度。另外，如果使用这样被消减数据量后的词典数据进行识别处理，则其需要的时间也减少。

接着，对本实施方式的光谱测定装置中的测定对象的识别，参照图6进行说明。图6是对由光谱测定装置所进行的测定对象的识别处理进行表示的流程图。此外，该识别处理也具有与前面的第1实施方式同样的步骤，为了说明的方便省略其重复的说明。

若开始了识别处理，则光谱数据处理装置15，取得当前的信息等级(图6的步骤S20)，基于根据所取得的信息等级所决定的优先级和出现率，根据测定对象对为了对优先级和出现率高的测定对象进行识别而用于识别处理的词典数据进行遴选(图6的步骤S21)。

光谱数据处理装置15，取得随时向其运算装置17输入的观测光的光谱数据(图6的步骤S22)，进行将所输入的观测光的光谱数据与所选择的测定对象的词典数据进行比较的识别运算(图6的步骤S23)。这时，也可以根据运算装置17的状态等来决定用于识别运算的词典数据。即，在运算装置17的运算能力有余力的情况下，选择高精度的词典数据，在运算装置17的运算能力的余力不足的情况下，选择低负荷的词典数据。由此，若基于数据量少的低负荷的词典数据进行识别运算，并且根据运算装置17的负荷状态使用了低负荷的词典数据，则进一步减少了负荷及时间。此外，也可以不论运算装置17的负荷状态如何，从低负荷的词典数据开始识别运算。

若识别运算结束了，则判断其识别精度是否适当(图6的步骤S24)。例如，在最详细地进行了测定对象的识别的情况下等，判断为识别精度是适当的。另一方面，在还能够详细地进行测定对象的识别那样的情况下等，判断为识别精度不适当。

在判断为识别精度适当的情况下(图6的步骤S24中：是)，光谱数据处理装置15输出测定对象的识别结果即确定结果(图6的步骤S25)。于是，结束该识别处理。

另一方面，在判断为识别精度不适当的情况下(图6的步骤S24中：否)，光谱数据处理装置15将用于该测定对象的识别处理的词典数据变更为高精度的词典数据(图6的步骤S26)，将识别处理返回到步骤S23，进行测定对象的识别。

这样，取代通常由数据量多的测定对象的光谱数据构成的词典数据，而将使数据量更减少的词典数据用于识别运算，由此能够在维持规定的识别精度的同时，使识别处理所需要的时间减少。另外，通过进一步减少词典数据的数据量，也能够减少预先存储词典数据的词典数据存储部16的容量。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也得到与前面的第1实施方式的上述(1)～(5)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(6)在词典数据存储部16中作为词典数据而保持了表征被分割为多个波长区域B1～B6的区域的各明线光谱的数据。只对该词典数据所保持的明线光谱进行基于该词典数据而进行的比较运算。由此，大幅度地减少了用于识别测定对象的运算处理所需要的时间。另外，因为作为词典数据所保持的光谱数据只限于明线光谱，所以也大幅度地减少了存储部的存储容量。

(7)词典数据中包含的多个明线光谱，根据测定对象的属性而决定。据此，基于作为该词典数据中包含的与测定对象的属性相应的有意义的数据的明线光谱，进行比较运算。由此，能够实现比较运算的运算量的减少及词典数据的容量的减少，并且能够通过与测定对象的属性之间的比较而适当地维持测定对象的识别精度。

(第3实施方式)

图7对本发明的移动体用光谱测定装置的第3实施方式表示其概略构成。此外，本实施方式与前面的第1实施方式相比，在将光谱传感器14变更为光谱传感器14A的点和增加了光谱传感器控制装置40和对象检测装置50的点上不同，并且词典数据所保持的光谱数据的方式不同。以下主要地，以与前面的第1实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的具体的构成进行说明。另外，图7中对与前面所示的第1实施方式相同的部件赋予相同的符号，并省略其重复的说明。

图7是表示作为具备移动体用光谱测定装置的移动体的车辆所具备的功能的方框构成图。如图7所示那样，在车辆10内，除了光谱测定装置11、人机通信界面12、车辆控制装置13以外，还设置了对象检测装置50。

对象检测装置50是公知的图像处理系统或检测特定对象的各种检测装置，向所连接的运算装置17传递其检测出的对象物的信息。此外，在本实施方式中，对象检测装置50是用于检测作为在车辆行驶的道路环境中出现率高的对象物的人、车、信号机等的装置。即，从对象检测装置50向运算装置17通知人、车、信号机等对象物的出现。作为对象检测装置50，例如，也可以是检测出人和动物的各种传感器或检测出附近的车的各种传感器等。

在光谱测定装置11中设置了光谱传感器14A、光谱数据处理装置15及光谱传感器控制装置40。在光谱数据处理装置15中设置了运算装置17及词典数据存储部16。

光谱传感器14A与第1实施方式的光谱传感器14同样地将检测出的观测光作为由波长信息和光强度信息构成的光谱数据输出。另外，在本实施方式中，光谱传感器14A能够对要检测出光强度信息的波长进行变更，例如，通过设定波长分辨率和波长波段，能够只检测根据该波长分辨率和该波长波段所规定的波长的光强度信息。由此，光谱传感器14A将观测光的光谱数据，作为被限制了波长分辨率和波长波段的光谱数据输出。

运算装置17，基于从所连接的对象检测装置50通知的信息，选择测定对象。由此，对于对象检测装置50检测出的对象物，迅速地进行详细的识别。

光谱传感器控制装置40与运算装置17和光谱传感器14A连接，根据由运算装置17选择出的测定对象，从该运算装置17输入要从观测光进行检测的波长分辨率和波长波段等的限制信息，将该限制信息设定于光谱传感器14A。

图8是表示测定对象的光谱数据的曲线图，(a)及(b)分别表示“人”和“车”的光谱数据。如图8中(a)所示那样，在使“人”的光谱数据的曲线M和“车”的光谱数据的曲线C重合时，有多个强度的差变大的部分，分别与曲线M中的波长fm11、fm12、fm13相对应。同样地如图8中(b)所示那样，在使“人”和“车”的各自的光谱数据的曲线M和曲线C重合时，强度的差变大的多个部分，分别与曲线C中的波长fc11、fc12、fc13相对应。此外，这时，波长fm11是与波长fc11相同的波长，波长fm12是与波长fc12相同的波长，波长fm13是与波长fc13相同的波长。

此外，在本实施方式中，作为词典数据存储部16所保持的测定对象的光谱数据，在测定对象是“人”的情况下，具有波长fm11、fm12、fm13的各波长强度信息，在测定对象是“车”的情况下，具有波长fc11、fc12、fc13的各波长强度信息。由此，若与作为词典数据保持全部波长波段的光谱数据的情况进行比较，则减少了其数据量。在作为光谱数据，例如，只具有2个测定对象的差较大的部分的波长强度信息(光谱)的情况下，成为具有在该2个测定对象的关系中能够以高精度识别它们的程度的特征，从而能够确保高的识别精度。另外，如果是使用这样消减了数据量的词典数据进行识别处理，也减少了其所需要的时间。此外，对于此时被设为对象的2个测定对象，特别地选择发现率高的测定对象等，由此，能够实现将它们迅速地识别。另外，在将光谱测定装置11的测定对象限定为“人”和“车”那样的情况下，能够适当地进行它们的识别处理。

通过这样构成，能够使得通常由数据量多的测定对象的光谱数据构成的词典数据的数据量更减少，并在维持规定的识别精度的同时，使识别处理所需要的时间减少。另外，通过词典数据的数据量的减少，也能够使预先存储词典数据的词典数据存储部16的容量减少。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也能够得到与前面的第1实施方式的上述(1)～(5)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(8)词典数据中包含的多个明线光谱，根据2个测定对象的属性而决定。因此，基于作为该词典数据中包含的与2个测定对象的属性相应的有意义的数据的明线光谱，进行比较运算。由此，能够实现比较运算的运算量的减少及词典数据的容量的减少，并且能够通过与2个测定对象的属性之间的比较，而适当地维持2个测定对象的识别精度。

(第4实施方式)

接着，对本发明的移动体用光谱测定装置的第4实施方式，参照图9进行说明。此外，本实施方式与前面的第1实施方式相比，其构成相同，词典数据所保持的光谱数据的方式不同。以下主要地，对作为与前面的第1实施方式的不同点的词典数据所保持的光谱数据的方式进行说明。另外，对光谱测定装置11的构成，省略与前面所示的第1实施方式重复的说明。

此外，在本实施方式中，词典数据具有的数据，不需要是光谱数据其本身，只要是基于测定对象的属性能够识别所设定的测定对象的数据即可，为了说明的方便，将该词典数据的数据叫做属性映射数据。

图9是表示测定对象的光谱数据的曲线图，(a)及(b)分别表示了“人”和“车”的光谱数据的曲线M、C。此外，图9中(a)表示了预先被分割的波长区域中的一部分的波长区域B2、B4、B5，图9中(b)表示了预先被分割的波长区域中的一部分的波长区域B5。

在本实施方式中，作为词典数据存储部16中保持的测定对象的词典数据的属性映射数据，具有测定对象的光谱数据中的明显地表现特征的波长区域和该波长区域中的强度信息。另外，有具有多个波长区域的强度信息的高精度的词典数据和只有与此相比少的波长区域的强度信息的低负荷的词典数据。例如，具有2个波长区域的高精度的词典数据，如图9中(a)所示那样，在测定对象是“人”的情况下，具有波长区域B2的信息及其最大强度的波长强度Pm1和波长区域B5的信息及其最大强度的波长强度Pm2。另外，在测定对象是“车”的情况下，具有波长区域B4的信息及其最大强度的波长强度Pc2和波长区域B5的信息及其最小强度的波长强度Pc1。另外，具有一个波长区域的低负荷的词典数据，如图9中(b)所示那样，在测定对象是“人”的情况下，具有波长区域B5的信息及其最大强度的波长强度Pm2。另外，在测定对象是“车”的情况下，具有波长区域B5的信息及其最小强度的波长强度Pc1。由此，若与作为词典数据而保持全部波长波段的光谱数据的情况进行比较，则减少了其数据量。另外，如果是使用这样消减了数据量的词典数据进行识别处理，则也减少其所需要的时间。此外，在本实施方式中，因为波长强度Pm1、Pm2、Pc1、Pc2是所谓的极值，所以与明线光谱一致。

此外，属性映射数据，例如，也可以是由最高点和其突部的宽度构成的信息和变化率大的波长域的信息等、在光谱数据的整体之中根据各种统计数据而表现明显的变化的那样的部位构成的数据。在这种情况下，若与作为词典数据而保持全部波长波段的光谱数据的情况进行比较，则减少了其数据量。另外，也可以如图10所示那样，将属性映射数据保持在与词典数据存储部16分开另外设置的属性映射存储部19，运算装置17通过访问属性映射存储部19来取得属性映射数据。

这样，取代通常由数据量多的测定对象的光谱数据构成的词典数据，而将使数据量更减少的词典数据用于识别运算，由此能够在维持需要的识别精度的同时，使识别处理所需要的时间减少。另外，通过词典数据的数据量的减少，也能够使预先存储词典数据的词典数据存储部16的容量减少。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也能够得到与前面的第1实施方式的上述(1)～(5)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(9)将观测光的光谱数据只与词典数据存储部16或者属性映射存储部19中保存的表示明线光谱的数据进行比较。因此，能够减少测定对象的识别处理所需要的时间。通过这样使在识别时所进行的比较运算的次数减少，能够减少光谱测定装置进行测定对象的识别时所需要的时间。

(第5实施方式)

图11表示了本发明的移动体用光谱测定装置的第5实施方式的概略构成。此外，本实施方式，与前面的第1实施方式相比，在增加了波长信息数据存储部18的点上不同。以下主要地，以与前面的第1实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的具体的构成进行说明。另外，在图11中对与前面所示的第1实施方式相同的部件赋予相同的符号，并省略其重复的说明。

图11是表示作为具备移动体用光谱测定装置的移动体的车辆所具备的功能的方框构成的图。如图11所示那样，在车辆10内，除了光谱测定装置11、人机通信界面12、车辆控制装置13以外，还设置了波长信息数据存储部18。

在词典数据存储部16中，作为与“人”的光谱数据相对应的词典数据，保持了如图12的曲线M所示那样的在波长较短的区域和较长的区域分别具有突部的形状的光谱数据。作为该词典数据的光谱数据，具有波长信息和光强度信息，其数据量成为多的。例如，在将用于比较运算的波长波段设为400～2500(nm)，将其波长分辨率设为5(nm)的情况下，一个测定对象的光谱数据中包含由420组构成的波长信息和光强度信息。

在波长信息数据存储部18中，根据测定对象保持了具有光谱数据的被预先分割后的多个波长区域中的、关于明显地表现了特征的波长区域的信息的波长信息数据。另外，对于波长信息数据，设置了高精度用和低负荷用的波长信息数据。即，如图13中(a)所示那样，在测定对象是“人”的情况下，作为高精度的波长信息数据，设定了“人”的光谱数据的波长波段中的2个波长区域B2、B5。另外，如图13中(b)所示那样，在测定对象是“人”的情况下，作为低负荷的波长信息数据，设定了“人”的光谱数据的波长波段中的一个波长区域B5。

这样，对词典数据存储部16中保持的测定对象“人”的光谱数据应用波长信息数据存储部18中保持的“人”用的高精度或低负荷的波长信息数据。其结果是，作为词典数据，能够得到只由波长信息数据中设定的波长区域构成的数据的量少的光谱数据。即，对于由具有宽的波长波段的光谱数据构成的词典数据，将不使用的波长波段设定为不使用区域，将除了不使用区域后的光谱数据用于比较运算。此外，因为不使用区域其特征性变化少，所以也能够减小由于不使用区域导致的识别精度的降低。

接着，对本实施方式的光谱测定装置中的测定对象的识别，参照图14进行说明。图14是对由光谱测定装置所进行的测定对象的识别处理进行表示的流程图。此外，在光谱测定装置11的起动中反复进行该识别处理。

若开始了识别处理，则光谱数据处理装置15取得当前的信息等级(图14的步骤S30)。在此，当前的信息等级是用于遴选测定对象的各种信息，例如是由另外设置的检测装置检测出的对象物的信息、作为环境信息的天气和时间段、行驶地域的信息、作为使用目的的行驶辅助的信息、和作为车辆状态的速度、加速度、转向角的信息等。此外，对于这些各种信息，通过与各个信息相对应的公知的测定装置和检测装置来取得。

另外，光谱数据处理装置15，基于根据所取得的信息等级所决定的优先级和出现率，为了识别遴选后得到的优先级和出现率高的测定对象，对与这些遴选后得到的测定对象相对应的词典数据进行遴选(图14的步骤S31)。基于优先级和出现率高的测定对象，进行测定对象和识别词典数据的遴选，但是例如，基于与各种状态相应的指定了测定对象的优先级的预先设定的优先级映射和与各种状态相应的指定了测定对象的出现率的预先设定的出现率映射等，进行这样的遴选。此外，例如，也可以根据在识别处理中所设定的各种优先级来进行这样的遴选。另外，在对遴选后得到的词典数据的访问需要时间的情况下，也可以向存储器等在短时间内能够访问的存储装置预先读出这些遴选后得到的词典数据。

光谱数据处理装置15，取得随时向其运算装置17输入的观测光的光谱数据(图14的步骤S32)。

在本实施方式中，光谱数据处理装置15从波长信息数据存储部18取得与所选择的测定对象相对应的波长信息数据(图14的步骤S33)。这时，只要根据运算装置17的状态等决定作为根据识别运算要限制词典数据的波长波段的波长信息数据，使用高精度用的还是使用低负荷用的，即可。即，只要在运算装置17的运算能力有余力的情况下选择高精度的波长信息数据，在运算装置17的运算能力的余力不足的情况下选择低负荷的波长信息数据即可。由此，对于本来是能够基于少的数据量进行的识别运算，也成为进行适于运算装置17的负荷状态的识别运算，如果是能够基于低负荷的词典数据进行的识别运算，则更减少了负荷及时间。此外，也可以不论运算装置17的负荷状态如何从低负荷的波长信息数据开始识别运算。

而且，光谱数据处理装置15进行将所输入的观测光的光谱数据与所选择的测定对象的词典数据进行比较的识别运算。在该识别运算中，只将波长信息数据所指定的波长区域用于比较(图14的步骤S34)。在此，若结束了识别运算，则判断其识别精度是否适当(图14的步骤S35)。例如，在最详细地进行了测定对象的识别的情况下，判断为识别精度适当。另一方面，在还能够详细地进行测定对象的识别那样的情况下等，判断为识别精度不适当。

在判断为识别精度适当的情况下(图14的步骤S35中：是)，光谱数据处理装置15，输出测定对象的识别结果即确定结果(图14的步骤S36)。而且，结束该识别处理。

另一方面，在判断为识别精度不适当的情况下(图14的步骤S35中：否)，光谱数据处理装置15，以识别精度变高的方式进行变更(图14的步骤S37)，将识别处理返回到步骤S33，选择高负荷用的波长信息数据，进行测定对象的识别。即，在本实施方式中，通过将波长信息数据从低负荷用变更为高负荷用，来进行识别精度的变更。由此，能够以更高的精度进行测定对象的识别处理。

据此，通过在维持适当的识别精度的同时，使识别运算中的数据量减少，能够抑制识别处理所需要的时间的增加。

如以上说明的那样，根据本实施方式也得到与前面的第1实施方式的上述(1)及(2)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(10)对被设定为词典数据的光谱数据，设定不使用区域，将不使用区域以外的光谱数据使用于用于识别测定对象的比较运算。因此，随着进行比较运算的波长区域的减少，减少了该运算所需要的时间。

(11)将作为光谱数据而特征性变化少的区域设定为不使用区域。由此，根据除了特征性变化少的不使用区域后的部分即具有特征性变化的有意义的数据进行比较运算。从而，能够实现比较运算的运算量的减少，并且通过与具有特征性变化的数据之间的比较，能够适当地维持测定对象的识别精度。

(第6实施方式)

接着，对本发明的移动体用光谱测定装置的第6实施方式，参照图15及图16进行说明。此外，本实施方式的构成与前面的第5实施方式相同，词典数据所保持的光谱数据的方式及识别处理的步骤的一部分别不同。以下主要地，以与前面的第5实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的识别处理进行说明。另外，对于光谱测定装置11的构成，省略与前面所示的第5实施方式重复的说明。

在词典数据存储部16中，作为与“人”相对应的词典数据，保持了如图15的曲线M所示那样的在波长短的区域和长的区域分别具有突部的形状的光谱数据。如上述那样该词典数据包含多的波长信息和光强度信息，其数据量成为多的。

在波长信息数据存储部18中，作为波长信息数据，根据测定对象保持了作为光谱数据的特征性的部分的明线光谱。另外，作为波长信息数据，也可以设定高精度用和低负荷用的波长信息数据。例如，如图15所示那样，作为测定对象是“人”的情况下的高精度的波长信息数据，设定了与“人”的光谱数据的波长fm1、fm2、fm3分别对应的明线光谱。另外，也可以构成为，作为低负荷的波长信息数据，只设定“人”的光谱数据的只有波长fm3的明线光谱。

这样，构成为，将波长信息数据存储部18中保持的“人”用的高精度或低负荷的波长信息数据应用于词典数据存储部16中保持的测定对象“人”的光谱数据。如果这样构成，则能够得到将波长波段限制于波长信息数据的数据量少的光谱数据。

接着，对本实施方式的光谱测定装置中的测定对象的识别，参照图16进行说明。图16是对由光谱测定装置所进行的测定对象的识别处理进行表示的流程图。此外，该识别处理也具有与前面的第5实施方式同样的步骤，为了说明的方便而省略其重复的说明。

若开始了识别处理，则光谱数据处理装置15取得当前的信息等级(图16的步骤S40)，遴选根据所取得的信息等级所决定的为了识别测定对象而用于识别处理的词典数据(图16的步骤S41)。

光谱数据处理装置15取得随时向其运算装置17输入的观测光的光谱数据(图16的步骤S42)。

另外，本实施方式，例示了在识别运算之前进行暂时识别的情况。即，例如，基于上述的一个明线光谱或属性映射数据等的在先的各词典数据之中特别是低负荷的词典数据、和除了光谱数据以外的信息，从观测光的光谱数据中识别测定对象的属性等(图16的步骤S43)。根据该识别出的测定对象的属性等，把成为识别对象的测定对象限定于规定的范围(图16的步骤S44)，输出该限定结果(图16的步骤S45)。这样，通过在识别运算之前所进行的暂时识别等，能够进行测定对象的遴选，也能够迅速地完成识别。

若输出了暂时识别的结果，则光谱数据处理装置15，根据暂时识别的结果对所选择的测定对象进一步进行遴选，在此基础上，从波长信息数据存储部18取得与所选择的测定对象相对应的波长信息数据(图16的步骤S46)。

而且，光谱数据处理装置15，进行将所输入的观测光的光谱数据与选择出的测定对象的词典数据进行比较的识别运算。在该识别运算中，只将波长信息数据所指定的明线光谱用于比较(图16的步骤S47)。在此，若结束了识别运算，则判断其识别精度是否适当(图16的步骤S48)。在判断为识别精度适当的情况下(图16的步骤S48中：是)，光谱数据处理装置15输出测定对象的识别结果即确定结果(图16的步骤S49)。而且，结束该识别处理。

另一方面，构成为，在判断为识别精度不适当的情况下(图16的步骤S48中：否)，光谱数据处理装置15，以识别精度变高的方式进行变更(图16的步骤S50)，将识别处理返回到步骤S46，选择高精度用的波长信息数据，进行测定对象的识别。即，在本实施方式中，通过将波长信息数据从低负荷用变更为高精度用，来进行识别精度的变更。由此，能够以更高的精度进行测定对象的识别处理。

通过这样构成，能够在维持适当的识别精度的同时，使识别运算中的数据量减少，从而抑制识别处理所需要的时间的增加。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也得到与前面的第1实施方式的上述(1)及(2)、前面的第5实施方式的上述(10)及(11)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(12)在波长信息数据存储部18中保持设定了分割为多个波长区域而得到的区域的各明线光谱的波长信息数据。只针对该词典数据所保持的明线光谱进行基于该波长信息数据和词典数据而进行的比较运算。由此，大幅度地减少了用于识别测定对象的运算处理所需要的时间。

(第7实施方式)

接着，对本发明的移动体用光谱测定装置的第7实施方式，参照图17进行说明。此外，本实施方式与前面的第5实施方式相比，其构成相同，词典数据所保持的光谱数据的方式不同。以下主要以与前面的第5实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的识别处理进行说明。另外，对光谱测定装置11的构成，省略与前面所示的第5实施方式重复的说明。

在词典数据存储部16中，作为与“人”相对应的词典数据，保持了如图17的曲线M所示那样的在波长短的区域和长的区域分别具有突部的形状的光谱数据。如上述那样该词典数据包含多的波长信息和光强度信息，其数据量成为多的。

在波长信息数据存储部18中，作为波长信息数据，根据测定对象保持了作为光谱数据的特征性的部分的波长区域。另外，对于波长信息数据，具有高精度用和低负荷用的波长信息数据。即，如图17所示的那样，作为测定对象是“人”的情况下的低负荷的波长信息数据，设定了“人”的光谱数据的波长区域B5。另外，作为高精度的波长信息数据，设定了将“人”的光谱数据的波长区域B5分别向短波长的方向扩大波长域B5a、向长波长的方向扩大波长域B5b而得到的波长区域B5α。此外，对于使波长区域B5变更的波长区域，也可以根据任意的变化量来进行其扩大或者缩小，在这种情况下，也能够精细调整识别精度。

由此，如果构成为，将波长信息数据存储部18中保持的“人”用的高精度或低负荷的波长信息数据应用于词典数据存储部16中保持的测定对象“人”的光谱数据，则能够得到将波长波段限制于波长信息数据的数据量少的光谱数据。

通过这样构成，能够在维持适当的识别精度的同时，使识别运算中的数据量减少，从而抑制识别处理所需要的时间的增加。

如以上说明的那样，根据本实施方式也得到与前面的第1实施方式的上述(1)及(2)、前面的第5实施方式的上述(10)及(11)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(13)通过使不使用区域扩大或者缩小，将其识别等级变更为低或高。由此，能够选择根据实时处理而需要的适当的识别等级。

(第8实施方式)

图18表示了本发明的移动体用光谱测定装置的第8实施方式的概略构成。此外，本实施方式，与前面的第3实施方式相比，在将对象检测装置50变更为环境信息取得装置52的点上不同。以下主要地，以与前面的第1及第3实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的具体的构成进行说明。另外，在图18中对与前面所示的第1及第3实施方式相同的部件赋予相同的符号，并省略其重复的说明。

图18是表示作为具备移动体用光谱测定装置的移动体的车辆所具备的功能的方框构成的图。如图18所示那样，在车辆10中，除了光谱测定装置11、人机通信界面12、车辆控制装置13以外，还设置了环境信息取得装置52。

环境信息取得装置52，是取得车辆10的外部环境的信息例如天气和位置等的各种的环境取得装置，向所连接的运算装置17传递其检测出的环境信息。此外，在本实施方式中，作为环境信息取得装置52，采用了检测出车辆10的位置信息，并在显示面板的地图上指示该位置来向搭乘者等传递的所谓的导航系统。除此以外，作为环境信息取得装置52，也可以是在要取得天气时，检测出刮水器动作，或者取得温度计和湿度计或气压计的值，或者从广播和气象通报系统等通过通信进行获取那样的装置。另外，环境信息取得装置52，也可以是在要取得位置时，使用根据GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)的位置信息、或该位置信息和地图的组合等来确定位置的所谓的导航系统、或者通过通信从通报位置信息的系统进行取得那样的装置。

在光谱测定装置11中设置有光谱传感器14A、光谱数据处理装置15及光谱传感器控制装置40。在光谱数据处理装置15中设置有运算装置17和词典数据存储部16。

光谱传感器14A，与第3实施方式同样地，把检测出的观测光作为由波长信息和光强度信息构成的光谱数据输出，并且能够变更检测出光强度信息的波长。

运算装置17，基于从所连接的环境信息取得装置52通知的信息，选择测定对象。由此，对基于来自环境信息取得装置52的信息所选择的测定对象，迅速地进行详细的识别。

由此，能够实现在光谱测定装置中进行识别处理所需要的时间的减轻。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也得到与前面的第1～第7实施方式的上述(1)～(13)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(14)使得，根据由环境信息取得装置52所取得的环境信息，例如对出现率变高的测定对象和优先级变高的测定对象，优先进行识别处理。由此，能够提前识别测定对象。另外，省略了对出现的可能性低的测定对象物的识别处理，从而实现了识别处理所需要的时间的减少。

(15)使得，在所取得的环境信息是天气信息的情况下，如果是雨天的情况下，则提高出现率高的伞和水洼或者淋湿状态的测定对象等的、在晴天时优先级变低的测定对象的优先级，从而实现了测定对象的提前识别。另外，在环境信息是移动体的位置信息的情况下，如果是汽车专用道路则将优先级高的测定对象设为车或路上的白线，如果是田地间的道路，则将优先级高的测定对象设为道路，如果是市区则将优先级高的测定对象设为人或信号机，如果是住宅区则将优先级高的测定对象设为人、特别是孩子或高龄者，从而实现了测定对象的提前识别。

(第9实施方式)

图19表示本发明的移动体用光谱测定装置的第9实施方式的概略构成。此外，本实施方式，与前面的第3实施方式相比，在将对象检测装置50变更为使用目的选择装置54的点上不同。以下主要地，以与前面的第1及第3实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的具体的构成进行说明。另外，在图19中对与前面所示的第1及第3实施方式相同的部件赋予相同的符号，并省略其重复的说明。

图19是表示作为具备移动体用光谱测定装置的移动体的车辆所具备的功能的方框构成的图。如图19所示的那样，在车辆10中，除了光谱测定装置11、人机通信界面12、车辆控制装置13以外，还设置了使用目的选择装置54。

使用目的选择装置54，是根据车辆10的系统运转状态和操作者的选择来遴选测定对象的装置，向所连接的运算装置17传递其遴选后得到的测定对象。例如，作为使用目的选择装置54，也可以采用设置于车辆10的识别对象选择按钮。除此以外，作为使用目的选择装置54，在进行基于控制与先行车辆之间的车间距的车间距维持控制(ACC)的行驶辅助的情况下，也可以将测定对象选择为车。另外，在进行基于控制车辆行驶的车道的车道维持辅助控制(LKA)的行驶辅助的情况下，也可以将测定对象设为路面的白线。另外，在进行基于车载用暗视装置(夜视)的行驶辅助的情况下，也可以将测定对象设为步行者。这样，如果使通过与行驶辅助系统之间的协同动作而进行的测定对象的识别，与该辅助的目的适应而进行，则也提高了移动体用光谱测定装置的利用可能性。

在光谱测定装置11中设置有光谱传感器14A、光谱数据处理装置15及光谱传感器控制装置40。在光谱数据处理装置15中设置有运算装置17和词典数据存储部16。

光谱传感器14A，与第3实施方式同样地，把检测出的观测光作为由波长信息和光强度信息构成的光谱数据输出，并且能够变更检测出光强度信息的波长。

运算装置17，基于从所连接的使用目的选择装置54通知的信息，选择测定对象。由此，对基于来自使用目的选择装置54的信息所选择的测定对象，迅速地进行详细的识别。

由此，能够实现在光谱测定装置中进行识别处理所需要的时间的减少。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也得到与前面的第1～第7实施方式的上述(1)～(13)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(16)能够对由使用目的选择装置54所设定的测定对象，优先进行识别处理。由此，使得，对于在移动体中需要利用光谱测定装置11进行辅助的测定对象，优先进行识别处理，从而能够提前识别测定对象。进而，省略了对出现的可能性低的测定对象物的识别处理，从而实现了识别处理所需要的时间的减少。

(17)使得，对由行驶辅助系统的使用目的决定的优先级高的测定对象，优先进行识别处理。由此，能够提前识别测定对象，并且省略了对出现的可能性低的测定对象物的识别处理，从而也实现了识别处理所需要的时间的减少。例如，在进行基于控制与先行车辆之间的车间距的车间距维持控制(ACC)的行驶辅助的情况下，将优先级高的测定对象设为车。在进行基于控制车辆行驶的车道的车道维持辅助控制(LKA)的行驶辅助的情况下，将优先级高的测定对象设为路上的白线。另外，在进行基于车载用暗视装置(夜视)的行驶辅助的情况下，将优先级高的测定对象设为步行者。从而，使得通过与行驶辅助系统之间的协同动作而进行的测定对象的识别，与该辅助的目的适应而进行，也提高了移动体用光谱测定装置的利用可能性。

(第10实施方式)

图20表示本发明的移动体用光谱测定装置的第10实施方式的概略构成。此外，本实施方式，与前面的第3实施方式相比，在将对象检测装置50变更为车辆状态检测装置59的点上不同。以下主要地，以与前面的第1及第3实施方式的不同点为中心，对作为本光谱测定装置11的具体的构成进行说明。另外，在图20中，对与前面所示的第1及第3实施方式相同的部件赋予相同的符号，并省略其重复的说明。

图20是表示作为具备移动体用光谱测定装置的移动体的车辆所具备的功能的方框构成的图。如图20所示的那样，在车辆10中，除了光谱测定装置11、人机通信界面12、车辆控制装置13以外，还设置有车辆状态检测装置59。

车辆状态检测装置59是取得车辆10的状态特别是行驶状态的各种的检测装置，向所连接的运算装置17传递其检测出的车辆状态。作为车辆状态检测装置59，也可以采用用于检测作为车辆10的移动速度的车速的速度计和用于检测车辆10的加速度的加速度计那样的装置或用于检测车辆10的转向角的装置等。

在光谱测定装置11中设置有光谱传感器14A、光谱数据处理装置15和光谱传感器控制装置40。在光谱数据处理装置15中设置有运算装置17和词典数据存储部16。

运算装置17，基于从所连接的车辆状态检测装置59通知的信息，选择测定对象。由此，对基于来自车辆状态检测装置59的信息所选择的测定对象，迅速地进行详细的识别。或者进行观测光的光谱数据的适当的修正，从而对测定对象进行迅速而高精度的详细的识别。

由此，能够实现在光谱测定装置中进行识别处理所需要的时间的减少。

如以上说明的那样，根据本实施方式，也得到与前面的第1～第7实施方式的上述(1)～(13)的效果同等或者以此为基准的效果，并且得到如下那样的效果。

(18)使得，对于根据由车辆状态检测装置59所取得的移动状态而决定的优先级高的测定对象，优先进行识别处理。其结果是，能够提前识别测定对象，并且省略了对出现的可能性低的测定对象物的识别处理，从而实现了识别处理所需要的时间的减少。

(19)根据移动体的速度信息、加速度信息和转向信息，决定优先级高的测定对象。例如，根据速度信息和加速度信息，能够变更识别等级并在规定的时间内结束识别处理。另外，根据转向信息，能够在进行横穿车道的转向的情况下，将测定对象设为车，在进行横穿步行道的转向的情况下，将测定对象设为步行者等。

此外，例如也能够通过如以下那样的方式实施上述实施方式。

·在上述第4实施方式中，对使用属性映射数据作为词典数据的情况进行了示例。但是不限定于此，也可以将属性映射数据用于在识别运算之前所进行的暂时识别等。在这种情况下，也可以将属性映射数据与词典数据分开另外保持于属性映射存储部19。

·在上述第4实施方式中，对使用了属性映射数据作为词典数据的情况进行了示例。但是不限定于此，也可以将在光谱数据中具有明线光谱的波长区域作为属性映射数据。

·在上述第6实施方式中，对根据识别处理进行暂时识别的情况进行了示例，但不限定于此，也可以不根据识别处理进行暂时识别。

·在上述第8～10的实施方式中，对将环境信息取得装置52、使用目的选择装置54、车辆状态检测装置59应用于第3实施方式所记载的光谱测定装置11的情况进行了示例。但是不限定于此，也可以将环境信息取得装置52、使用目的选择装置54或车辆状态检测装置59应用于第1、第2、第4～第7实施方式所记载的光谱测定装置11。即，也可以应用于没有光谱传感器控制装置的光谱测定装置和具有波长信息数据存储装置的光谱测定装置。由此，扩大了移动体用光谱测定装置的应用范围。

·另外，也可以对上述实施方式的任意一个都应用暂时识别。据此，优选在进行识别运算前进行测定对象的更进一步的遴选和使用词典的遴选，从而也能够迅速地进行测定对象的识别。

·此外，也可以通过暂时识别，对作为用于比较运算的词典数据的光谱数据的波长区域进行遴选。即，如图21所示那样，也可以在设置于光谱测定装置的暂时识别部60中进行基于观测光的光谱数据和属性映射数据之间的比较运算的暂时识别。在被输入该暂时识别结果的识别部61，设置词典生成部65，从在该词典生成部65中预先设置的候补组映射数据中选择对象候补组，并且作为与该所选择的对象候补组相对应的波长区域，生成由波长范围构成的候补组用的词典数据64。而且，也可以构成为，识别部61对该候补组用的词典数据64和观测光的光谱数据进行比较运算来识别测定对象。由此，能够实现迅速的遴选，提高了比较运算的自由度。

·在上述第1～第7实施方式中，按每个各实施方式作为词典数据，示例了以下几种情况：光谱数据的一部分的波长区域漏掉了的情况；只有明线光谱的情况；作为属性映射而具有的情况，另外，具有光谱数据的全部波长波段，根据比较运算设定不使用区域，或者只设定明线光谱的的情况。但是不限定于此，也可以根据需要将这些上述的各种词典数据适当组合来使用。由此，提高了作为光谱测定装置的设计自由度。

·上述各实施方式的车辆也可以是汽车。如果是这样的光谱测定装置，则在搭载于汽车的情况下，实时地进行对随着在路上行驶而依次接近的测定对象的识别，并能够进行适当的驾驶辅助。由此，提高了对汽车采用光谱测定装置的可能性。

·此外上述各实施方式不限于作为车辆的汽车，如果是自动二轮车和机器人等在路上移动的移动体，则能够采用这样的移动体用光谱测定装置。

符号的说明

10…车辆、11…光谱测定装置、12…人机通信界面、13…车辆控制装置、14，14A…光谱传感器、15…光谱数据处理装置、16…词典数据存储部、17…运算装置、18…波长信息数据存储部、19…属性映射存储部、40…光谱传感器控制装置、50…对象检测装置、52…环境信息取得装置、54…使用目的选择装置、59…作为移动状态取得装置的车辆状态检测装置。

Claims (18)

1.一种移动体用光谱测定装置，具备搭载于移动体的光谱传感器，其特征在于，上述光谱传感器能测定波长信息和光强度信息，上述移动体用光谱测定装置基于由上述光谱传感器检测出的观测光的光谱数据，识别上述移动体周边的测定对象，上述移动体用光谱测定装置具备：

存储部，保存光谱数据作为词典数据，该光谱数据包含关于预先决定的多个上述测定对象的波长信息和光强度信息；和

运算装置，基于上述观测光的光谱数据和保存于上述存储部的光谱数据之间的比较运算，识别上述测定对象，

上述运算装置，只参照作为上述词典数据保存于上述存储部的光谱数据的一部分的波长波段，进行与上述观测光的光谱数据之间的比较运算。

2.根据权利要求1所述的移动体用光谱测定装置，其中，

作为上述词典数据的光谱数据被分割为多个波长区域，

只有进行该分割而得到的波长区域之中的各个作为光谱数据而包含特征性变化的波长区域的数据被作为上述词典数据保持于上述存储部。

3.根据权利要求2所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述作为光谱数据而包含特征性变化的波长区域的数据，包括根据上述测定对象的属性而决定的多个各不相同的数据构成。

4.根据权利要求1所述的移动体用光谱测定装置，其中，

作为上述词典数据的光谱数据是，被分割为多个波长区域后的区域之中的表示各个作为光谱数据而与极值或者拐点相对应所决定的明线光谱的数据，

只有该表示明线光谱的数据被作为上述词典数据而保持于上述存储部。

5.根据权利要求4所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述表示明线光谱的数据，包括根据上述测定对象的属性而决定的多个各不相同的数据。

6.根据权利要求1所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述运算装置，在进行上述观测光的光谱数据和作为上述词典数据而保存于上述存储部的光谱数据之间的上述比较运算时，在被作为上述词典数据的光谱数据中设定不使用区域，基于该不使用区域以外的光谱数据进行上述比较运算来识别上述测定对象。

7.根据权利要求6所述的移动体用光谱测定装置，其中，

根据上述测定对象的属性，将上述不使用区域设定于作为光谱数据的特征性变化少的区域。

8.根据权利要求6或7所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述不使用区域能够根据上述测定对象的识别要求等级而变化。

9.一种移动体用光谱测定装置，具备搭载于移动体的光谱传感器，其特征在于，上述光谱传感器可测定波长信息和光强度信息，上述移动体用光谱测定装置基于由上述光谱传感器检测出的观测光的光谱数据，识别上述移动体周边的测定对象，上述移动体用光谱测定装置具备：

属性映射存储部，保存表示明线光谱的数据作为属性映射数据，该明线光谱作为上述光谱数据是与极值或者拐点相对应而决定的；和

运算装置，基于上述观测光的光谱数据和作为上述属性映射数据而保存于上述存储部的数据之间的比较运算，暂时识别上述测定对象。

10.根据权利要求9所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述属性映射数据，包括根据上述测定对象的属性而决定的多个各不相同的数据。

11.根据权利要求1～10中的任意一项所述的移动体用光谱测定装置，其中，上述移动体用光谱测定装置，具备属性映射存储部，该属性映射存储部保存表示明线光谱的数据作为属性映射数据，该明线光谱作为上述光谱数据是与极值或者拐点相对应而决定的，

上述运算装置在进行上述观测光的光谱数据和作为上述词典数据保存于上述存储部的光谱数据之间的上述比较运算之前，进行在上述属性映射存储部中作为上述属性映射数据被保存的数据和上述观测光的光谱数据之间的比较运算来暂时识别上述测定对象，并且根据上述暂时识别出的上述测定对象的属性将作为上述词典数据的光谱数据所具有的波长区域的一部分预先遴选为在上述比较运算中使用的波长区域。

12.根据权利要求1～11中的任意一项所述的移动体用光谱测定装置，其中，

在上述移动体内设置了用于取得周围的环境信息的环境信息取得装置，上述运算装置，根据由该环境信息取得装置所取得的环境信息，进行被作为上述词典数据的光谱数据的预先遴选。

13.根据权利要求12所述的移动体用光谱测定装置，其中，

由上述环境信息取得装置所取得的环境信息是天气信息及移动体的位置信息之中的至少一方。

14.根据权利要求1～11中的任意一项所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述移动体设置有选择上述光谱传感器的使用目的的使用目的选择装置，上述运算装置根据通过该使用目的选择装置所选择的使用目的，进行被作为上述词典数据的光谱数据的预先遴选。

15.根据权利要求14所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述移动体设置有辅助其行驶的行驶辅助系统，上述使用目的选择装置通过与该行驶辅助系统之间的协同动作来选择其使用目的。

16.根据权利要求1～11中的任意一项所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述移动体设置有取得与其移动状态有关的信息的移动状态取得装置，根据由该移动状态取得装置所取得的移动状态，进行被作为上述词典数据的光谱数据的预先遴选。

17.根据权利要求16所述的移动体用光谱测定装置，其中，

由上述移动状态取得装置所取得的与该移动体的移动状态有关的信息是该移动体的速度信息、加速度信息及转向信息之中的至少一个。

18.根据权利要求1～17中的任意一项所述的移动体用光谱测定装置，其中，

上述移动体是在路面上行驶的汽车。

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