JP2005276084A - 運行障害予知システムおよび障害物検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 カメラで撮影した画像の中から確実に人物を検出することができる運行障害予知システムおよび障害物検知方法を提供する。
【解決手段】 車両前方の画像を取り込むと共に画像のノイズ除去を行う（１００、１１０）。そして、ノイズ除去した画像の中からバックグランド画像を抽出し（１２０）、ノイズ除去した画像とバックグランド画像とに基づきノイズ除去した画像の中から相対的に明るい部分を抽出する（１３０）。この後、明るい部分の輪郭のデータを取得する（１４０）。続いて、明るい部分の輪郭に、人物をなす複数のパーツを整合する（１５０）。整合した複数のパーツのデータと、複数のパーツで構成される人物のデータを有するデータベースのデータとを照合し（１７０）、整合した複数のパーツのデータがデータベースに含まれている場合に、取り込まれた画像中に人物がいると判定する（１８０）。
【選択図】 図３

Description

本発明は、夜間の車両運行における車両前方の危険障害物を検知および報知する障害物検知システムおよび障害物検知方法に関するものであり、特に道路上の人物の検知および報知に用いて好適である。

従来より、夜間の車両走行時において、車両前方のうちヘッドライトの届かないような遠方（例えば、車両から約１００ｍ〜４００ｍ前方）は、ドライバが肉眼で視認することが困難であった。そこで、近年では、赤外線カメラを備えたナイトビジョン装置を用いて夜間のドライバの視界を補助し安全運転を支援する、衝突防止システムが提案されている（特許文献１参照）。

この衝突防止システムでは、視界の悪い場所を赤外線カメラで撮影し、赤外線カメラから出力された映像に基づいて周辺車両と自車両との距離を検出し、周辺車両が危険であると判定した場合にドライバに対して警告を行っている。

しかしながら、衝突防止システムでは、周辺車両との間に危険があることを判定し警告を行っているものの、単に赤外線カメラでの映像をそのまま表示しているため、どの周辺車両が危険障害物であるのかがわからない場合がある。このように、警告表示はするが、ドライバにとって危険障害物が認識できない場合があった。また、自車両と周辺車両との距離のみを検出するので、周辺車両以外の危険障害物を検出することができなかった。

そこで、本発明者らは、危険障害物を検知して明示するようにした運行障害予知システムについて出願している（特願２００３−１４５０３０号参照）。

この運行障害予知システムは、車両前方を撮影するためのカメラを有する映像撮像部と、その映像撮像部で撮影された画像の中から危険障害物を検出する映像処理部と、映像処理部で検出された危険障害物を明示してドライバに報知する映像表示部とを備えて構成されている。このような構成を有する運行障害予知システムでは、以下のように危険障害物を検出し報知するようになっている。

映像撮像部は車両前方を撮影するためのカメラと近赤外光照射装置とを備えており、近赤外光照射装置にて近赤外光を車両前方に照射し、その近赤外光に反射した対象物をカメラで撮影する。この後、カメラから画像のデータを映像処理部に出力した後、映像処理部にて画像のノイズ除去を行う。続いて、ノイズ除去した画像の中からおおまかな背景のみを抽出するバックグランド画像を検出する。

そして、ノイズ除去した画像とバックグランド画像とに基づき、ノイズ除去した画像の中から相対的に明るい部分を抽出して、相対的に明るい部分の輪郭のデータを取得する。次に、相対的に明るい部分の輪郭のデータと、映像処理部に記憶された危険障害物データベースのデータとを照合する。相対的に明るい部分の輪郭に相当する輪郭のデータが危険障害物データベースに含まれている場合に、今回取り込まれた画像中に危険障害物があると判定し、画像中において危険障害物の部位を明示して表示する。

このようにして危険障害物を明示することで、ドライバに危険障害物の存在を知らせることができるようになっている。
特開２００１−３１５５４７号公報

しかしながら、上記背景技術では、カメラで撮影した画像の中から明るい部分を抽出するようにしているため、危険対象物として特に注意すべき歩行者において、本来ならば１つの明るい部分として抽出されるべきであるが、複数の明るい部分として抽出されてしまうという問題が生じる。

例えば、黒いベルトをしている人物をカメラで撮影し、撮影された画像の中から明るい部分を抽出すると、黒いベルトの部分が明るい部分として抽出されないために、人物の明るい部分が上半身と下半身とに分離された状態で抽出されてしまう。このため、明るい部分の輪郭を危険障害物データベースと比較をすると、その明るい部分の輪郭が人物であると認識されずに他の危険障害物であると判定される場合や、危険障害物ではないと判定される場合がある。このため、実際には危険障害物が人物であるところを異なる危険障害物として報知してしまうことや、危険障害物は存在しないと処理してしまう可能性もある。

このような問題は黒いベルトに限らず、例えば黒いシャツ、黒いネクタイなどでも起こりうることである。

本発明は、上記点に鑑み、カメラで撮影した画像の中から確実に人物を検出することができる運行障害予知システムおよび障害物検知方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、車両前方を撮影するための撮影手段（５）と車両前方を照らす光源（６）とを有する映像撮像部（１）と、複数のパーツで構成される人物のデータを有するデータベースを備え、このデータベースを用いて撮像手段にて撮影された車両前方の画像の中から人物の検知を行う映像処理部（２）と、車両前方の画像と共に、この画像中に映像処理部にて検知された人物を明示して表示する映像表示部（３）とを備えて構成され、映像処理部は、撮像手段にて撮影された車両前方の画像の中から相対的に明るい部分を抽出する手段と、相対的に明るい部分の輪郭を取得する手段と、明るい部分の輪郭に、人物をなす複数のパーツを整合する手段と、整合された複数のパーツのデータとデータベースのデータとの照合を行う手段と、整合された複数のパーツのデータがデータベースに含まれている場合に、明るい部分の輪郭を人物であると判定する手段とを有することを特徴としている。

このように、撮影手段にて撮影された画像の中から明るい部分の輪郭を取得し、その明るい部分の輪郭と人物を構成する複数のパーツとを整合する。そして、複数のパーツのデータとデータベースのデータとを照合することで、明るい部分が人物であるか否かを判定することができる。これにより、画像において実際には人物であるが明るい部分が分割された状態になっていたとしても、人物を構成する複数のパーツでその明るい部分の輪郭を整合し、データベースと照合することで、確実に人物を検知することができる。このようにして、車両の運行に障害となる人物、つまり歩行者を検知することができる。

請求項２に記載の発明では、複数のパーツは、人物の頭部、胴体、両足を表す少なくとも４つのパーツを備えて構成されていることを特徴としている。

人物を構成する複数のパーツをこのように設定することで、明るい部分の輪郭をより確実に人物であると判定することができる。

請求項３に記載の発明では、映像処理部は、整合された複数のパーツの大きさの比率、相対位置、角度のデータとデータベースのデータとに基づき、明るい部分を人物であると判定するようになっていることを特徴としている。

このように、各パーツの大きさの比率、相対位置、および角度のデータに基づき明るい部分を人物であると判定することで、明るい部分の輪郭がより複雑な形状をなしていても、その明るい部分の輪郭を人物であると的確に判定することができる。

請求項４に記載の発明では、映像表示部は、人物の検知が行われた画像中において人物を高輝度表示、点滅表示、人物の色を変えて表示のいずれかによって明示することを特徴としている。

これにより、人物の検知が行われた画像の中に人物がいると判定された場合、人物の検知が行われた画像中の人物がより明確にされるため、ドライバに人物を容易に認識させることができる。

請求項５に記載の発明では、車両前方の画像を画像記録手段（９）に取り込むステップと、画像のノイズ除去を行うステップと、ノイズ除去した画像の中からバックグランド画像を抽出するステップと、ノイズ除去した画像とバックグランド画像とに基づき、ノイズ除去した画像の中から相対的に明るい部分を抽出するステップと、相対的に明るい部分の輪郭のデータを取得するステップと、明るい部分の輪郭に、人物をなす複数のパーツを整合するステップと、整合された複数のパーツのデータと、複数のパーツで構成される人物のデータを有するデータベースのデータとを照合するステップと、整合された複数のパーツのデータがデータベースに含まれている場合に、取り込まれた画像中に人物がいると判定し、人物がいると判定された画像中においてその人物を明示して表示するステップとを有することを特徴としている。

このように、画像における明るい部分の輪郭を、人物をなす複数のパーツと整合し、その複数のパーツのデータをデータベースのデータと照合することにより、明るい部分が人物であるか否かを判定することができる。また、画像中において人物であるが明るい部分が分裂した状態になっていても、複数のパーツでその複数の明るい部分の輪郭を整合することで、より確実に人物であるか否かを判定できる。このようにして、画像中に人物がいることを検知できる。また、その部位を明示することで、ドライバに画像中に人物がいることを容易に認識させることができる。

請求項６に記載の発明では、明るい部分の輪郭に人物をなす複数のパーツを整合するステップでは、人物を表す頭部、胴体、両足の少なくとも４つのパーツを明るい部分の輪郭に整合することを特徴としている。

このように、人物をなす複数のパーツを人物らしいパーツ、すなわち頭部、胴体、両足の４つのパーツとし、これらパーツを明るい部分の輪郭に整合することで、人物を示す明るい部分が複数に分離していても、より確実に人物を照合することができる。

請求項７に記載の発明では、整合された複数のパーツのデータと、データベースのデータとを照合するステップでは、明るい部分の輪郭に整合された複数のパーツの大きさの比率、相対位置、角度のデータと、データベースのデータとに基づいて照合することを特徴としている。

このように、それぞれのパーツの大きさの比率、相対位置、角度をそれぞれデータベースのデータと照合することで、明るい部分の輪郭が人物であるか否かをより確実に検知することができる。

なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。

（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態について図を参照して説明する。

図１は、本発明に係る運行障害予知システムのシステム構成図である。運行障害予知システムは、車両前方を撮影する映像撮像部１と、撮影された映像の処理を行う映像処理部２と、処理された映像を表示する映像表示部３とを備えて構成されている。

本システムは、映像撮像部１によって撮影された車両前方の映像を映像処理部２に取り込み、この映像処理部２に取り込まれた映像中の危険障害物、特に人物の有無を分析したのち、その結果を映像表示部３にて表示するものである。

映像撮像部１は、車両前方の状況を撮影する機能を備えているもので、撮像装置５と近赤外光照射装置６とを備えて構成されている。撮像装置５は、車両前方を撮影する装置であり、例えば１秒間に３０枚の画像を撮影する。近赤外光照射装置６は撮像装置５が映像を撮影するための光源となる装置である。つまり、近赤外光照射装置６によって光が発せられると、車両前方における危険障害物、例えば人物に光が照射され、人物から反射した光を撮像装置５がとらえて撮影する。この撮像装置５にて撮影された画像は、映像撮像部１から映像処理部２に出力される。

車両が夜間に走行する際には、近赤外光照射装置６が稼働され、撮像装置５によって車両前方が撮影される。このため、人の目には確認できない車両前方の約１５０ｍ先の状況を撮影することが可能であり、かつ、対向車のドライバが眩しくならないようにすることも可能である。

なお、近赤外光照射装置６は、車両のヘッドライト稼働に連動させてヘッドライト照射中に近赤外光照射を行うようにしているが、ヘッドライト稼働にかかわらず、本システムを使用する時のみ近赤外光照射を行うようにすることもできる。

また、撮像装置５および近赤外光照射装置６は、車両前方を撮影できる位置ならば、両者とも車両のどの位置に取り付けられても構わないが、撮像装置５は車内のバックミラー付近に取り付けられるのが好ましい。

映像処理部２は、撮像装置５にて撮影された画像の中に危険障害物、本実施形態では人が存在するかどうかを調べるものである。具体的には、映像処理部２には人物のデータが記憶されており、撮影された画像中の人物と思われるものと人物の情報が含まれるデータベースのデータとが比較され、人物であると判定されたときには、その旨が映像表示部３に出力される。

人物のデータは、本システムの構築時には、映像処理部２に入力されていないが、映像処理部２に接続させた情報入力装置４から人物のデータを入力させることで、映像処理部２に人物のデータを蓄積させる。つまり、映像処理部２には学習機能が備えられており、映像処理部２に対して人物が何であるかのを学習させる。

このような機能を有する映像処理部２の構成は、具体的には図２に示される。図２に示されるように、映像処理部２は、ＣＰＵ７と、ＲＯＭ８と、ＲＡＭ９と、外部記憶装置１０とを備えて構成され、ＢＵＳ１１を介して相互に接続されている。また、映像処理部２は、ＢＵＳ１１を介して、映像撮像部１と、映像表示部３と、情報入力装置４とも接続されている。

ＣＰＵ７は、映像撮像部１から出力された画像を映像処理部２に取り込み、画像処理を行った後、画像の中から人物となりうる物をデータベースのデータと比較して人物かどうかを判定し、その結果を映像表示部３に出力する機能を備えている。

ＲＯＭ８は、人物検知処理のためのプログラムと人物表示処理のためのプログラムとを備えている。ＣＰＵ７はＲＯＭ８の人物検知処理プログラムを読み込んで画像処理を行い、画像処理された画像中の人物の検知を行う。そして、ＣＰＵ７は画像中のどこに人物がいるのかを、人物が明示されるように報知する。

ＲＡＭ９は、本発明における画像記録手段に相当する書き込み可能な記憶装置であり、映像撮像部１から出力された画像を保存するものである。ＲＡＭ９には取り込まれた画像が随時記録されていくが、記録の限界に達すると、以前に取り込まれた画像の中から順に古い画像が消去され、新しい画像に更新されていく。

外部記憶装置１０は、本システムが動作していなくてもデータを保持できる記憶装置であり、データベースとしての役割を果たす。この外部記憶装置１０に情報入力装置４からの人物のデータが保存されることとなる。外部記憶装置１０は、データベース作成中は、フラッシュＲＯＭやＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ−Ｒ等の書き換え可能メディアであるが、データベース作成完了後は通常のマスクＲＯＭでもよい。

このデータベースには、少なくとも４つのパーツに分離された人物の情報が保存されている。４つのパーツとは、人物の頭部、胴体、両足のことを指す。このように、人物を少なくとも４つのパーツで構成することで、人物としてあり得る形態をあらかじめ決めておく。具体的には、それぞれのパーツの大きさの比率、相対位置、角度が、人物であることを示すデータとして蓄積されている。例えば、人物としてあり得る足の角度や、頭部と胴体との位置関係などであり、頭部と胴体の各パーツでは、胴体のパーツの方が頭部よりも必ず大きいことや、頭部と足の各パーツでは、それぞれが隣り合うことはないことなどがデータとして記憶されている。

なお、情報入力装置４は、人物のデータを映像処理部２に入力するために用いられるものであり、人物のデータの入力が終了したとき、すなわち、本システムの完成時に映像処理部２から取り外される。この情報入力装置４にはパーソナルコンピュータが使用されるが、映像処理部２と連結可能であれば、どんな入力装置を用いても構わない。

映像表示部３は、撮像装置５によって撮影され、映像処理部２によって画像処理された車両前方の１枚１枚の画像を連続して表示するものである。これにより、ドライバは連続して表示される画像を映像として認識する。映像表示部３には、車両に設置された液晶ディスプレイやヘッドアップディスプレイなどが用いられる。

次に、障害物検知方法、すなわち人物の検知方法について説明する。

上述のような機能を持つ本システムは、図３に示すフローチャートに従った処理を実行する。このフローチャートは、撮像装置５によって取り込まれた１枚１枚の画像を処理するものである。この処理はＣＰＵ７によって実行され、ＣＰＵ７はＲＯＭ８に記録されている人物検知処理のためのプログラムおよび人物表示処理のためのプログラムに沿ってこの処理を行う。

まず、ステップ１００からステップ１４０において、画像中の明るい部分を抽出する処理が行われる。ステップ１００では、撮像装置５にて撮影された画像が映像処理部２内のＲＡＭ９に取り込まれる。

ステップ１１０では、画像ノイズ削減が実行される。すなわち、ステップ１００にて取り込まれた画像には、画像処理を行う際に不必要となる高周波ノイズ成分が含まれているため、この高周波ノイズ成分を除去する。

ステップ１２０では、ノイズ除去された画像から、大まかな背景のみが取り出される、バックグランド検出が行われる。

ステップ１３０では、ステップ１１０にて得られたノイズ除去画像とステップ１２０にて得られたバックグランド画像とに基づき相対的に明るい部分が抽出される。

ステップ１４０では、ステップ１３０で得られた画像中の明るい部分の輪郭のデータが取得される。そして、この輪郭のサイズが外部記憶装置１０に記憶された人物のデータと同等になるように、サイズの調整を行う。

続いて、ステップ１５０からステップ１８０において、上記画像処理された画像の中から、人物を検出する処理が行われる。

ステップ１５０では、明るい部分の輪郭に人物をなす各パーツが整合される。具体的には、ステップ１４０で得られた複数の明るい部分の輪郭に人物をなす頭部、胴体、両足の４つのパーツを図４および図５のように順にあてはめていく。

図４および図５は、本ステップにおける人物のパーツを明るい部分の輪郭に整合させた例を示した図であり、図４（ａ）〜（ｄ）は様々な姿勢の人物の明るい部分の輪郭、図５（ａ）〜（ｄ）は人物以外の明るい部分の輪郭に各パーツを整合させた例を示している。

図４および図５に示されるように、人物をなす４つのパーツ、すなわち頭部、胴体、両足の各パーツがそれぞれ明るい部分の輪郭に配置された状態になっている。このように明るい部分に各パーツを整合する際には、図４および図５に示されるように、各パーツが明るい部分に当てはめられ、それら各パーツの大きさや位置、そして角度が明るい部分に沿うように微調整される。

本ステップの作業は、画像中のすべての明るい部分の輪郭を対象になされ、それぞれの明るい部分の輪郭が人物をなす各パーツで整合されていくこととなる。

ステップ１６０では、パーツの整合作業が完了したか否かが判定される。そして、整合作業が完了した場合にはステップ１７０に進み、整合作業が完了していない場合にはステップ１５０に戻り整合作業が続けられる。

ステップ１７０では、整合された各パーツのデータとあらかじめ外部記憶装置１０に保存されているデータベースとが照合される。すなわち、人物の頭部、胴体、両足の各パーツの大きさの比率、相対位置関係、角度関係についてそれぞれデータが照合される。

具体的には、各パーツの大きさの比率においては、胴体のパーツが頭部のパーツよりも大きいかを照合する。また、各パーツの相対的な位置関係が人物として正しいかを照合する。足の角度は人物として正しいかについて照合する。その他、このような照合すべき事項について照合することとなる。

ステップ１８０では、明るい部分の輪郭が人物であるか否かが判定される。すなわち、ステップ１７０の照合結果が、あらかじめデータベースに保存されている人物のデータの範囲内であるか否かが判定される。つまり、図４に示される明るい部分の輪郭は本ステップにおいて人物であると判定され、図５に示される明るい部分の輪郭は本ステップにおいて人物ではないと判定される。

そして、明るい部分の輪郭が人物であると判定された場合にはステップ１９０に進み、人物ではないと判定された場合には本処理は終了する。

ステップ１９０では、画像中に人物がいることが知らされる。具体的には、ＣＰＵ７にて、画像中に人物がいること、画像中のどこに人物がいるか等に基づいて、撮像装置５にて撮影された画像のデータが処理される。これにより、画像中にいる人物が明示された画像のデータが映像表示部３に出力される。こうして、人物検知処理は終了する。

以上のように、取り込まれた画像１枚１枚に対して人物の検知が行われる。そして、映像表示部３にて、車両前方の画像と、画像中の人物の警告表示とが行われる。したがって、ドライバはこの映像表示部３の画像に基づいて人物を容易に認識することができる。

以上説明したように、本実施形態では、人物を構成する４つのパーツ、すなわち頭部、胴体、両足の各パーツを明るい部分の輪郭に整合させて、その整合させた各パーツのデータとあらかじめ映像処理部２に記憶されている人物のデータとを照合することで明るい部分の輪郭が人物であるか否かを判定している。したがって、画像において実際には人物であるが明るい部分が分割された状態になっていたとしても、人物を構成する複数のパーツでその明るい部分の輪郭を整合し、データベースと照合することで、確実に人物を検知することができる。このようにして、撮影された画像の中から人物を検知することができる。

また、人物を構成するパーツを頭部、胴体、両足というように、複数のパーツで構成することで、明るい部分の輪郭をより確実に人物であると判定することができる。

さらに人物であるか否かを判定する際には、各パーツの大きさの比率、相対位置、および角度のデータに基づき判定することで、明るい部分の輪郭がより複雑な形状をなしていても、その明るい部分の輪郭を人物であると的確に判定することができる。

そして、人物の検知が行われた画像の中に人物がいると判定された場合には、人物の検知が行われた画像中の人物がより明確にされるため、ドライバに対して画像中の人物、つまり車竜前方に存在する人物を容易に認識させることができる。

（他の実施形態）
上記第１実施形態において、映像表示部３にて人物を明示するが、その際、画像中の人物を高輝度表示、点滅表示、人物の色を変えて表示することも可能である。これにより、映像表示部３に表示される人物がより明確にされるため、ドライバは人物をより容易に認識することができる。

また、ドライバに対する警告方法として、人物の警告表示に加えて、音声による警告音によって警告を行ってもよい。

また、第１実施形態では、人物を少なくとも頭部、胴体、両足の４つパーツに分離しているが、人物を構成するパーツは、これに限るものではない。例えば、上記４つのパーツに対して、さらに両腕のパーツを加えた６つのパーツで人物を構成するようにしてもよい。

上記第１実施形態では、画像の中から人物のみを検知するようにしているが、車両運行の妨げとなる他の危険障害物を検知するプログラムを追加し、ドライバの夜間の運転を補助するようにしても良い。

なお、各図中に示したステップは、各種処理を実行する手段に対応するものである。

本発明の一実施形態における運行障害予知システムのブロック構成図である。 図１に示す車両運行予知システムの映像処理部の内部構成図である。 図２に示す映像処理部が実行する画像処理フローチャートである。 画像から抽出された人物の明るい部分の輪郭に各パーツが整合された例を示した図である。 画像から抽出された人物以外の明るい部分の輪郭に各パーツが整合された例を示した図である。

符号の説明

１…映像撮像部、２…映像処理部、３…映像表示部、４…情報入力装置、５…撮像装置、
６…近赤外光照射装置、７…ＣＰＵ、８…ＲＯＭ、９…ＲＡＭ、１０…外部記憶装置、
１１…ＢＵＳ。

Claims (7)

1. 車両前方を撮影するための撮影手段（５）と前記車両前方を照らす光源（６）とを有する映像撮像部（１）と、
   複数のパーツで構成される人物のデータを有するデータベースを備え、このデータベースを用いて前記撮像手段にて撮影された前記車両前方の画像の中から前記人物の検知を行う映像処理部（２）と、
   前記車両前方の画像と共に、この画像中に前記映像処理部にて検知された前記人物を明示して表示する映像表示部（３）とを備えて構成され、
   前記映像処理部は、
   前記撮像手段にて撮影された前記車両前方の画像の中から相対的に明るい部分を抽出する手段と、
   前記相対的に明るい部分の輪郭を取得する手段と、
   前記明るい部分の輪郭に、人物をなす複数のパーツを整合する手段と、
   前記整合された複数のパーツのデータと前記データベースのデータとの照合を行う手段と、
   前記整合された複数のパーツのデータが前記データベースに含まれている場合に、前記明るい部分の輪郭を人物であると判定する手段とを有することを特徴とする運行障害予知システム。
2. 前記複数のパーツは、前記人物の頭部、胴体、両足を表す少なくとも４つのパーツを備えて構成されていることを特徴とする請求項１に記載の運行障害予知システム。
3. 前記映像処理部は、前記整合された複数のパーツの大きさの比率、相対位置、角度のデータと前記データベースのデータとに基づき、前記明るい部分を人物であると判定するようになっていることを特徴とする請求項１または２に記載の運行障害予知システム。
4. 前記映像表示部は、前記人物の検知が行われた画像中において前記人物を高輝度表示、点滅表示、前記人物の色を変えて表示のいずれかによって明示することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の運行障害予知システム。
5. 車両前方の画像を画像記録手段（９）に取り込むステップと、
   前記画像のノイズ除去を行うステップと、
   前記ノイズ除去した画像の中からバックグランド画像を抽出するステップと、
   前記ノイズ除去した画像と前記バックグランド画像とに基づき、前記ノイズ除去した画像の中から相対的に明るい部分を抽出するステップと、
   前記相対的に明るい部分の輪郭のデータを取得するステップと、
   前記明るい部分の輪郭に、人物をなす複数のパーツを整合するステップと、
   前記整合された複数のパーツのデータと、前記複数のパーツで構成される人物のデータを有するデータベースのデータとを照合するステップと、
   前記整合された複数のパーツのデータが前記データベースに含まれている場合に、取り込まれた画像中に人物がいると判定し、前記人物がいると判定された画像中においてその人物を明示して表示するステップとを有することを特徴とする障害物検知方法。
6. 前記明るい部分の輪郭に人物をなす複数のパーツを整合するステップでは、前記人物を表す頭部、胴体、両足の少なくとも４つのパーツを前記明るい部分の輪郭に整合することを特徴とする請求項５に記載の障害物検知方法。
7. 前記整合された複数のパーツのデータと、前記データベースのデータとを照合するステップでは、前記明るい部分の輪郭に整合された前記複数のパーツの大きさの比率、相対位置、角度のデータと、前記データベースのデータとに基づいて照合することを特徴とする請求項５または６に記載の障害物検知方法。

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