JP2007010496A - 車両停止検出装置、カーナビゲーション装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 車両停止検出装置において、従来よりも高精度に車両の停止を検出する。
【解決手段】 領域抽出部２が、バックカメラ２０で撮像された時系列の複数の画像Ｓ０のうち、所定の近傍画像Ｓをそれぞれ抽出し、特徴量算出部３が、この時系列の複数のうち最新の近傍画像Ｓについてコントラストを表す特徴量Ｊ１を算出し、また、複数の近傍画像Ｓ間での差異を示す特徴量Ｊ２を算出し、判定部４が、両特徴量Ｊ１，Ｊ２に基づいて、車両２００の停止を判定することにより、車両の停止を精度よく検出する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、車両停止検出装置およびカーナビゲーション装置に関し、詳細には、車両の停車状態の検出の改良に関する。

近年、車両に搭載して、車両の現在位置に対応する地図に、自車を表すマーク（標識）を重畳させてモニタ画面上に表示させるカーナビゲーション装置が広く普及している。

このカーナビゲーション装置は、車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、画像を表示するモニタと、位置情報取得手段によって取得された車両の位置情報に基づいて、この位置情報に対応する所定の地図と車両を表す標識とを重畳してモニタに表示するように、情報を処理する情報処理手段とを備えた構成であり、位置情報取得手段は、ＧＰＳ（Global Positioning System；全地球測位システム）、車速パルスを出力する車速センサ、方位情報を出力するジャイロセンサ、加速度情報を出力する加速度センサなど各種センサからの信号によって、自車位置を求めている。

ところで、地図情報に関してはデータの詳細化が図られているのに対して、ＧＰＳ等の位置情報取得手段から得られる自車の位置情報は、衛星の個数や位置関係等によって測位誤差が変化するような情報であるため、地図情報に自車のマークを重畳させたとき、比較的大きな誤差が生じる場合がある。

このため、走行中の道路が、高速道路であるのか、この高速道路に隣接した側道（一般道路）であるのかを正確に検出することができない場合もあり、位置検出精度の向上が求められている。

例えば、ジャイロセンサは、水晶やセラミックにより製造される振動ジャイロであるが、所定のオフセット電圧Ｖｍを角速度０に対応させ、オフセット電圧Ｖｍからの電圧差に基づいて角速度が求められるが、角度を求める場合には、時系列的に取得されたオフセット電圧Ｖｍとの差分の積分値により求められる。

このため、オフセット電圧Ｖｍを精度よく設定する必要がある。そして、このオフセット電圧Ｖｍが既知でもなく、または温度等によって変動する特性を有する場合には、車両停止中に、電圧の平均値を算出する等によりキャリブレーションを行う必要がある。

また、加速度センサにより、車両の速度を正確に計測するためには、加速度センサの電圧を積分することとなる。そして、過去の車両停止時を初期値（速度＝０、加速度＝０）として、速度を推定する手法が採用されているため、車両の停止を適切に検出することが、位置検出精度を向上させる上で重要である。

そこで、上述した位置情報取得手段のうち加速度センサによって車両の停止を検出する技術が提案されている（特許文献１，２）。
特開平８−４３１１３号公報 特開平１０−３００４８３号公報

しかし、上述した位置情報取得手段は、本来、車両の停車自体を直接的に検出するものではないため、激しい渋滞中に発生する非常に低速での走行や断続走行などでは、位置はわずかながら変化しているにも拘わらず、車速パルスがその位置変化に対応するように出力しなかったり、ジャイロセンサから適切な出力がない場合があり、このような状況下では、車両の停止状態の検出精度低下に起因して、却って位置情報の検出精度が低下する事態となる。

本発明は上記事情に鑑みなされたものであって、従来よりも高精度に車両の停止を検出することができる車両停止検出装置およびカーナビゲーション装置を提供することを目的とする。

本発明に係る車両停止検出装置は、車両近傍の景色を時系列的に撮影して得られた画像を比較し、画像間の差異によって、停止しているか否かを判定するものである。

すなわち、本発明に係る車両停止検出装置は、時系列的に順次撮像して得られた、車両の近傍の景色に対応した複数の画像間で、これら画像が有する特徴量を比較することにより、前記車両の停止を判定する停止検出手段を備えたことを特徴とする。

ここで、車両の近傍の景色に対応した複数の画像は、車両停止検出装置自体が撮像手段を備え、この撮像手段によって撮影されたものであってもよいし、車両停止検出装置自体は撮像手段を備えずに、この車両停止検出装置が搭載されている車両が備えている他のシステム（例えば、車両後方等の景色を撮影して、車両の駐車操作を補助する駐車支援システムなど）が有する撮像手段（バック（リヤ）カメラやフロントカメラ、サイドカメラ等）によって撮影されたものであってもよい。

車両の近傍の景色に対応した画像は、自車が停車しているときは変化が生じない景色部分であって、可能な限り他の車両（後続車や、側方をすり抜ける二輪車等）が写り込まないような範囲の景色に対応した像を意味するものであり、具体的には例えば、上述した撮像手段によって車両の周囲を撮影したとき、車両の外形輪郭線の近傍の地面部分に対応した像などである。

このように構成された本発明に係る車両停止検出装置によれば、時系列的に順次撮像して得られた、車両の近傍の景色に対応した複数の画像は、それらが、車両が停止している間に撮影されたものであれば、略同一の画像となる。

「略同一」であって、「完全同一」でない理由は、時系列的に順次撮影された画像は、撮影時刻のわずかな差異による太陽の高度変化，照度変化等により、撮影対象の景色における照度変化が生じて、完全同一の画像を得ることはほとんど不可能だからである。ただし、「略同一」の語は、「完全同一」を積極的に排除するものではなく、「完全同一」の画像を含むものであってもよい。

そして、本発明に係る車両停止検出装置によれば、判定手段が、時系列的に順次撮像して得られた車両近傍の景色に対応した複数の画像間で、これら画像が有する特徴量を比較することにより、前記車両が停止しているか否かを検出する。

したがって、本発明に係る車両停止検出装置は、これが搭載された車両の停止検出精度を向上させることができる。

本発明に係る車両停止検出装置においては、前記停止検出手段は、車両の前記近傍の景色を含むとともに、この近傍の景色よりも広い領域の全体画像から、前記近傍の景色に対応した画像を抽出または設定し、この抽出または設定された近傍の景色に対応した画像部分についての前記特徴量を求め、該特徴量の比較により、前記車両の停止を判定することが好ましい。

前述した撮像手段によって撮像された画像の全体を、上述した停止検出の対象にすると、判定の対象となる画素数が非常に多くなって、特徴量の算出や比較処理に要する演算時間が長くなったり、画像中における自車の車体部分が写った領域のように、そもそも自車の停車状態を検出するうえで不要な領域についてまで演算処理を行わなければならず、処理効率が低下するとともに、停車状態か走行状態かに拘わらず常に変化のない画像部分（例えば、写り込んだバンパー等、自車のボディー部分など）まで判定の対象領域となって、検出精度の低下が懸念されるが、好ましい態様では、全体画像から、車両の近傍の景色に対応した画像を抽出または設定し、この抽出または設定された近傍の景色に対応した画像部分についての特徴量を求め、この特徴量の比較により、車両の停止を判定するため、検出のための処理効率を向上させることができるとともに、検出精度を向上させることもできる。

本発明に係る車両停止検出装置においては、前記停止検出手段が求める前記特徴量は、前記近傍の景色に対応した各画像を構成する複数の画素の各輝度信号値の、比較対象となる画像間における差分値の総和値と、該輝度信号に基づく各画像全体についての分散値とであることが好ましい。

ここで、輝度信号に基づく各画像全体についての分散値Ｊ１は、以下の数式（１）によって定義される特徴量（指標値）である。

Ｊ１＝ΣxΣｙ[（Ｍｐ（ｘ，ｙ）−Ｅ｛Ｍｐ（ｘ，ｙ）｝]² （１）
ここで、Ｍｐ（ｘ，ｙ）は、時系列的に直近の画像フレームの各画素（ｘ，ｙ）の輝度値を表し、Ｅ｛Ｍｐ（ｘ，ｙ）｝は、このフレームを構成する全画素（ｘ，ｙ）の輝度値の平均値を表し、式（１）は、特定のフレーム単独についての分散値を表している。

したがって、特徴量Ｊ１が大きな値を採るときは、画像（フレーム）はコントラストの大きい画像であると判定され、一方、特徴量Ｊ１が小さな値を採るときは、画像（フレーム）はコントラストの小さい画像、例えば全体的に暗い状態（夜間の画像など）であると判定される。

コントラストの高い状態（特徴量Ｊ１が大きい値のとき）においては、時系列的に相前後する２つの画像間での差異を検出し易いため、以下の式（２）によって算出される特徴量Ｊ２に依存した判定結果を出力することができる。

一方、コントラストの低い状態（特徴量Ｊ１が小さい値のとき）においては、時系列的に相前後する２つの画像間での差異が明瞭ではなくなるため、この差異を確実に検出するのは困難と考えられ、この結果、以下の式（２）による特徴量Ｊ２の値に拘わらず、停止状態である旨の判定を行わないものとすることができる。

比較対象となる画像間における差分値の総和値とは、時系列に配列された複数の画像（例えば、フレームごとのデジタル画像データにおいては複数のフレーム）について、以下の数式（２）によって定義される特徴量（指標値）Ｊ２である。

Ｊ２＝ΣxΣｙ[（Ｍｑ（ｘ，ｙ）−Ｍｐ（ｘ，ｙ）]² （２）
ここで、Ｍｑ（ｘ，ｙ）は、時系列的に先行するフレームの各画素（ｘ，ｙ）の輝度値を表し、Ｍｐ（ｘ，ｙ）は、時系列的に後続するフレームの各画素（ｘ，ｙ）の輝度値を表す。そして、フレームにおいて位置が対応する画素ごとに差分値を算出し、自乗して正値とした上で、すべての画素について、得られた値を総和した特徴量がＪ２である。

この特徴量Ｊ２は、時系列的に相前後する２つの画像（フレーム）間で、画像の変化（輪郭などの外形を含む画像内容や輝度値）があったときは大きな値となり、画像の変化が少ないときは小さな値となる。

したがって、特徴量Ｊ２が大きな値を採るときは、車両は停止しているとは判定することができず、一方、特徴量Ｊ２が小さな値を採るときは、車両は停止していると判定することができる。

本発明に係る車両停止検出装置においては、前記停止検出手段は、前記分散値である第１の特徴量Ｊ１と予め設定された第１の閾値Ｈ１とを比較し、前記差分値の総和値である第２の特徴量Ｊ２と予め設定された第２の閾値Ｈ２とを比較し、前記第１の特徴量Ｊ１が前記第１の閾値Ｈ１よりも大きく（Ｊ１＞Ｈ１）、かつ、前記第２の特徴量Ｊ２が前記第２の閾値Ｈ２よりも小さい（Ｊ２＜Ｈ２）とき、車両が停止していると判定することが好ましい。

ここで、第１の閾値Ｈ１は第１の特徴量Ｊ１との比較において、第２の特徴量Ｊ２に信頼性があるか否かを決定するのに適した値として設定されたものであり、第２の閾値Ｈ２は、その第２の特徴量Ｊ２との比較において、車両の停止を検出するのに適した値として設定されている。

このように好ましい態様の車両停止検出装置によれば、第１の特徴量Ｊ１が第１の閾値Ｈ１よりも大きいときは（Ｊ１＞Ｈ１）、第２の特徴量Ｊ２による判定に信頼性があり、しかも、この第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも小さい（Ｊ２＜Ｈ２）ことによって、時系列的に相前後する２つの画像（フレーム）間で、画像の変化（輪郭などの外形を含む画像内容や輝度値）が少ない。

なお、上述した条件（Ｊ１＞Ｈ１ かつ Ｊ２＜Ｈ２）以外のときは、原則的には、車両は停止状態ではないと判定することもできるが、この条件は、車両が停止以外にはあり得ないほど信頼性の高い条件であるため、条件に合致しない場合であっても車両が停止している場合は生じると考えられる。

そして、そのような条件に合致しない場合には、車両が停止状態か否かをさらに検出するのではなく、停止状態か否かの判定は行わなくてもよい。

このように、少なくとも上述した条件に合致する場合にのみ、車両が停止していると判定することにより、車両が確実に停止している場合だけは、抜けなく、確実に検出することができる。

一方、車両が停止しているか否かが不確実である場合に、車両が停止しているとの誤った判定を行うのを防止することができ、位置検出精度が却って低下するのを防止することができる。

本発明に係るカーナビゲーション装置は、車両の位置情報を取得する位置情報取得手段（ＧＰＳ（Global Positioning System；全地球測位システム）、車速パルスを出力する車速センサ、方位情報を出力するジャイロセンサ、加速度情報を出力する加速度センサなどからの信号入力に基づいて位置情報を取得するもの。）と、画像を表示するモニタと、前記位置情報取得手段によって取得された車両の位置情報に基づいて、この位置情報に対応する所定の地図と前記車両を表す標識とを重畳して前記モニタに表示するように、情報を処理する情報処理手段とを備えたカーナビゲーション装置において、本発明に係る車両停止検出装置を備えるとともに、前記情報処理手段は、前記車両停止検出装置が前記車両の停止を判定したときは、前記位置情報取得手段によって取得された位置情報を、前記検出された車両の停止状態に応じて補正処理することを特徴とする。

このように構成された本発明に係るカーナビゲーション装置によれば、車両停止検出装置によって検出された車両の停止状態に応じて、位置情報取得手段によって取得された位置情報を、情報処理手段が補正処理するため、カーナビゲーション装置が提供する自車の位置情報を、従来よりも高精度なものとすることができる。

本発明に係る車両停止検出装置によれば、これが搭載された車両の停止検出精度を向上させることができる。

本発明に係るカーナビゲーション装置によれば、提供する自車の位置情報を、従来よりも高精度なものとすることができる。

以下、本発明の車両停止検出装置、カーナビゲーション装置に係る最良の実施形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る車両停止検出装置１０を一部に備えた、本発明の一実施形態に係るカーナビゲーション装置１００を示すブロック図である。

図示のカーナビゲーション装置１００は、自車の位置情報を取得する、ＧＰＳ（Global Positioning System；全地球測位システム）、車速パルスを出力する車速センサ、方位情報を出力するジャイロセンサ、加速度情報を出力する加速度センサなどからの信号入力に応じて、このカーナビゲーション装置１００が搭載された車両２００の位置情報Ｐを取得する位置情報取得手段５０と、画像を表示するモニタ６０と、地図情報が記憶された記憶媒体８０と、位置情報取得手段５０によって取得された車両２００の位置情報Ｐに基づいて、この位置情報Ｐに対応する、記憶媒体８０に記憶された地図情報Ｐｍと車両Ｐｃを表す標識とを重畳してモニタ６０に表示するように、情報を処理する情報処理手段７０と、車両停止検出装置１０とを備えた構成である。

ここで、車両停止検出装置１０が車両２００が停止していると判定したときは、情報処理手段７０に対して停止検出情報Ｓｔを出力し、情報処理手段７０は、この停止検出情報Ｓｔが入力されたときは、位置情報取得手段５０によって取得された位置情報Ｐを、検出された車両２００の停止状態に応じて補正処理する。

また、車両停止検出装置１０は、車両２００の後部に設けられたバックカメラ２０によって時系列的に順次撮像された、車両２００の後部を含む景色（リヤバンパーおよび地面部分など）Ｓ０のうち車両２００の後部近傍に対応した複数の近傍画像Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３，…）間で、これら画像Ｓが有する特徴量を比較することにより、車両２００の停止を判定する停止検出手段１を備えている。

ここで、バックカメラ２０は、車両２００を後退させて、所定の領域に車両２００を容易に導くための駐車支援システム（図示せず）の構成要素として、図３（ａ）に示すように車両２００の後部に予め備えられているものであるが、この車両停止検出装置１０を構成する要素として新たに設けられたものであってもよく、例えば、３０Ｈｚ程度の周期で１画像（１フレーム）を撮像するＣＣＤやＣＭＯＳを用いたカメラを適用することができる。

このバックカメラ２０によって撮像された景色（全体画像Ｓ０）の一例と、この景色Ｓ０のうち、車両２００の後部近傍に対応した領域部分の近傍画像Ｓの一例とを、図３（ｂ）に示す。

なお、本実施形態においては、車両２００の後部近傍領域（リヤバンパー２１０の近傍領域）の近傍画像Ｓを、車両２００の停止検出の対象としているが、本発明に係る車両停止検出装置およびカーナビゲーション装置は、そのような態様のものに限定されるものではなく、図４の平面図に示すように、車両２００の全周のうち、いずれかの周囲部分の近傍領域ＳＳを含む画像であれば、どの近傍領域の画像であってもよく、対応する領域の画像を得るべく、車両２００のフロント部（フロントバンパーやフロントグリル部分）やサイド部（ドアミラー等）にカメラを設けてもよい。

図４に示した、車両２００の全周のうち、いずれかの周囲部分の近傍領域ＳＳは、自車２００が停車しているときは変化が生じない領域であって、可能な限り他の車両（後続車や、側方をすり抜ける二輪車等）が写り込まないような範囲である。

また、車両停止検出装置１０の停止検出手段１は、全体画像Ｓ０から前述した矩形の近傍画像Ｓを抽出する領域抽出部２と、この抽出された近傍画像Ｓについて所定の特徴量Ｊ１，Ｊ２を求める特徴量算出部３と、得られた特徴量Ｊ１，Ｊ２と所定の閾値Ｈ１，Ｈ２とを比較し、その比較結果に応じて、車両２００の停止を判定する判定部４とを備えている。

ここで、バックカメラ２０によって、時系列的に所定の時間間隔で順次撮像された全体画像Ｓ０（Ｓ０１，Ｓ０１，…）は、領域抽出部２によって、それぞれ、近傍画像Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，…）が抽出されて、特徴量算出部３に入力される。

特徴量算出部３と判定部４とは、図５に示すように、アナログ信号をデジタル信号に変換するデジタイザ３ｄによって、各近傍画像Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，…）を対応するデジタル画像Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，…）に変換し、各デジタル画像Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，…）は、時系列順に、準備された３つのフレームバッファＡ，Ｂ，Ｃ（３ａ，３ｂ，３ｃ）のうちいずれかに順次格納される。

例えば、時系列的にもっとも過去の時刻に撮像されてデジタル化された近傍画像Ｄ１がフレームバッファＡ（３ａ）に格納されているとき、時系列的に次に古い時刻に撮像されてデジタル化された近傍画像Ｄ２はフレームバッファＢ（３ｂ）に格納され、時系列的に最も新しい時刻に撮像されてデジタル化された近傍画像Ｄ３はフレームバッファＣ（３ｃ）に格納される。

次に、本実施形態に係る車両停止検出装置１０およびカーナビゲーション装置１００の作用、効果について説明する。

まず、バックカメラ２０が車両後方の景色（全体画像）Ｓ０を時系列的に順次撮影し、この全体画像Ｓ０が時系列的に順次、車両停止検出装置１０の停止検出手段１に入力される。なお、このカメラ１０からの全体画像Ｓ０の入力は、車両２００のイグニッションＳＷがＯＮの期間中は、例えば３０Ｈｚの周期で絶え間なく繰り返し行われている。

順次入力される各全体画像Ｓ０に対して、領域抽出部２が、図３の二点鎖線で示したような近傍画像Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，…）を抽出し、この抽出された近傍画像Ｓ（Ｓ１，Ｓ２，…）は、特徴量算出部３に入力され、特徴量算出部３は、これらの各近傍画像Ｓをデジタイザ３ｄによってデジタル化し（デジタル近傍画像Ｄ（Ｄ１，Ｄ２，…））、３つのフレームバッファ３ａ，３ｂ，３ｃのいずれかに順次格納する。

ここで、３つのフレームバッファ３ａ〜３ｃは、フレームバッファ３ａ、フレームバッファ３ｂ、フレームバッファ３ｃの順で交互的に使われているため、時系列的に最も過去のデジタル近傍画像Ｄ(i-3)が格納されているフレームバッファ（例えば、３ｂとする。このとき時系列的に最も新しいデジタル近傍画像Ｄ(i-1)はフレームバッファ３ａに格納されている。）に、時系列的に最新のデジタル近傍画像Ｄ(i)が入力されたときは、この最新のデジタル近傍画像Ｄ(i)によって、格納されているデジタル近傍画像Ｄ(i-3)は順次書き換えられていく。

次いで、特徴量算出部３としてのＣＰＵ４ｂが、最新のデジタル近傍画像Ｄ(i)の格納が進行しつつある（１フレーム分の画素データの格納が完全には終了していない）フレームバッファ３ｂを除いた最新のデジタル近傍画像Ｄ(i-1)で格納されているフレームバッファ３ａを選択し、そのフレームバッファ３ａに格納されているデジタル近傍画像Ｄ(i-1)について、以下の数式（１）によって定義される特徴量（指標値）である分散値Ｊ１を算出する。

Ｊ１＝ΣxΣｙ[（Ｍｐ（ｘ，ｙ）−Ｅ｛Ｍｐ（ｘ，ｙ）｝]² （１）
ここで、Ｍｐ（ｘ，ｙ）は、時系列的に直近のデジタル近傍画像が格納されたフレームバッファ（この時点では、全画素データ（輝度値）の格納が完了しているうちの最新のデジタル近傍画像Ｄ(i-1)が格納されたフレームバッファ３ａ）の各画素（ｘ，ｙ）の輝度値を表し、Ｅ｛Ｍｐ（ｘ，ｙ）｝は、このデジタル近傍画像Ｄ(i-1)を構成する全画素（ｘ，ｙ）の輝度値の平均値を表す。

そして、判定部４としてのＣＰＵ４ｂは、特徴量Ｊ１が大きな値を採るときは、デジタル近傍画像Ｄはコントラストの大きい画像であると判定し、一方、特徴量Ｊ１が小さな値を採るときは、デジタル近傍画像Ｄはコントラストの小さい画像、例えば全体的に暗い状態（夜間の画像など）であると判定する。

この判定を行うため、特徴量Ｊ１との比較対象となる閾値（以下、第１の閾値という。）Ｈ１は、メモリ４ａに記憶されている。

また、特徴量算出部３としてのＣＰＵ４ｂは、最新のデジタル近傍画像Ｄ(i)の格納が進行しつつある（１フレーム分の画素データの格納が完全には終了していない）フレームバッファ３ｂを除いた最新のデジタル近傍画像Ｄ(i-1)が格納されているフレームバッファ３ａと、このフレームバッファ３ａに格納されているデジタル近傍画像Ｄ(i-1)よりも一つ以前のデジタル近傍画像Ｄ(i-2)が格納されているフレームバッファ３ｃとを選択し、両フレームバッファ３ａ，３ｃに格納されているデジタル近傍画像Ｄ(i-1)，Ｄ(i-2)について、以下の数式（２）によって定義される特徴量（指標値）である差分値総和Ｊ２を算出する。

Ｊ２＝ΣxΣｙ[（Ｍｑ（ｘ，ｙ）−Ｍｐ（ｘ，ｙ）]² （２）
ここで、Ｍｑ（ｘ，ｙ）は、時系列的に先行するデジタル近傍画像Ｄ(i-2)の各画素（ｘ，ｙ）の輝度値を表し、Ｍｐ（ｘ，ｙ）は、時系列的に後続するデジタル近傍画像Ｄ(i-1)の各画素（ｘ，ｙ）の輝度値を表す。そして、デジタル近傍画像Ｄ全体において位置が対応する画素ごとに差分値を算出し、自乗して正値とした上で、すべての画素について、得られた値を総和したものがＪ２である。

この特徴量Ｊ２は、時系列的に相前後する２つのデジタル近傍画像Ｄ間で、画像の変化（輪郭などの外形を含む画像内容や輝度値）があったときは大きな値となり、画像の変化が少ないときは小さな値となる。

そして、判定部４としてのＣＰＵ４ｂは、特徴量Ｊ２が大きな値を採るときは、車両２００が停止しているとは判定することができず、一方、特徴量Ｊ２が小さな値を採るときは、車両２００が停止していると判定することができる。

この判定を行うため、特徴量Ｊ２との比較対象となる閾値（以下、第２の閾値という。）Ｈ２も、メモリ４ａに記憶されている。

なお、コントラストの高い状態（特徴量Ｊ１が大きい値のとき）においては、時系列的に相前後する２つのデジタル近傍画像Ｄ間での差異を検出し易いため、式（２）によって算出される特徴量Ｊ２に依存した判定結果を出力することができるが、コントラストの低い状態（特徴量Ｊ１が小さい値のとき）においては、時系列的に相前後する２つのデジタル近傍画像Ｄ間での差異が明瞭ではなくなるため、この差異を確実に検出するのは困難と考えられ、この結果、式（２）による特徴量Ｊ２についての判定結果に拘わらず、停止状態である旨の判定を行わない。

ここで、第１の閾値Ｈ１は第１の特徴量Ｊ１との比較において、第２の特徴量Ｊ２に信頼性があるか否かを決定するのに適した値として設定されたものであり、第２の閾値Ｈ２は、その第２の特徴量Ｊ２との比較において、車両２００の停止を検出するのに適した値として設定されている。

そして、判定部４であるＣＰＵ４ｂは、メモリ４ａに記憶されている閾値判定プログラムを読み出して、このプログラムの処理にしたがい、以下の比較結果の組合せ（１）〜（４）に応じて、車両２００が停止しているか否かを判定する。
（１）Ｊ１＞Ｈ１かつＪ２＜Ｈ２のとき、車両２００は停止していると判定する。

すなわち、第１の特徴量Ｊ１が第１の閾値Ｈ１よりも大きい（Ｊ１＞Ｈ１）ときは、第２の特徴量Ｊ２による判定に信頼性があり、しかも、この第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも小さい（Ｊ２＜Ｈ２）ときは、時系列的に相前後する２つの画像（フレーム）間（３０Ｈｚで１フレームを取得するカメラ２０であれば、１／３０秒の時間差を有する）で、画像の変化（輪郭などの外形を含む画像内容や輝度値）が少ない。

したがって、車両２００は停止していると判定される。
（２）Ｊ１＞Ｈ１かつＪ２≧Ｈ２のとき、車両２００は走行していると判定する。

すなわち、第１の特徴量Ｊ１が第１の閾値Ｈ１よりも大きい（Ｊ１＞Ｈ１）ときは、第２の特徴量Ｊ２による判定に信頼性があり、しかも、この第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも大きい（Ｊ２≧Ｈ２）ときは、時系列的に相前後する２つの画像（フレーム）間で、画像の変化（輪郭などの外形を含む画像内容や輝度値）が大きい。

したがって、車両２００は走行していると判定される。
（３）Ｊ１≦Ｈ１かつＪ２＜Ｈ２のとき、車両２００の停止または走行は判定不能とする。

すなわち、第１の特徴量Ｊ１が第１の閾値Ｈ１よりも小さい（Ｊ１≦Ｈ１）ときは、第２の特徴量Ｊ２による判定に信頼性がない。

したがって、車両２００が停止しているために、第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも小さい（Ｊ２＜Ｈ２）のか、車両２００の近傍景色が暗いため、走行しているにも拘わらず、第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも小さい（Ｊ２＜Ｈ２）のか、いずれであるかが不明である。

よって、車両２００の停止または走行は判定不能とする。
（４）Ｊ１≦Ｈ１かつＪ２≧Ｈ２のとき、車両２００の停止または走行は判定不能とする。

すなわち、第１の特徴量Ｊ１が第１の閾値Ｈ１よりも小さい（Ｊ１≦Ｈ１）ときは、第２の特徴量Ｊ２による判定に信頼性がない。

したがって、車両２００が停止しているために、第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも大きい（Ｊ２≧Ｈ２）のか、車両２００の近傍景色が暗いため、停止しているにも拘わらず、第２の特徴量Ｊ２が第２の閾値Ｈ２よりも大きい（Ｊ２≧Ｈ２）のか、いずれであるかが不明である。

よって、車両２００の停止または走行は判定不能とする。

以上の作用をフローチャートによって表すと、図６に示すものとなる。すなわち、デジタイズ中（フレームバッファへの格納が進行中）のフレームバッファが、Ａ（３ａ）であるのかＢ（３ｂ）であるのかＣ（３ｃ）であるのかを、各フレームバッファＡ，Ｂ，Ｃにそれぞれ付された識別子ｋ（＝ａ，ｂ，ｃ）により、ＣＰＵ４ｂが識別し（＃１）、その識別子ｋが変化するのを待って、つまり、最新のデジタル近傍画像Ｄの全ての画素データの格納が完了するのを待って（＃２）、前述した特徴量（識別評価関数）Ｊ１を算出し（＃３）、さらに特徴量（変動評価関数）Ｊ２を算出し（＃４）、特徴量Ｊ１による判定を行い（＃５）、特徴量Ｊ２による判定を行い（＃６）、車両２００の停止を検出（判定）し（＃７）、または停止を非検出（走行判定または走行・停止の判定不能）する（＃８）。

このように、本実施形態に係る車両停止検出装置１０によれば、これが搭載された車両２００が確実に停止しているという状況においてのみ、車両２００の停止を検出する（上記判定結果（１））ため、車両２００の停止検出精度を向上させることができる。

また、カーナビゲーション装置１００は、位置情報取得手段５０が、ＧＰＳ、車速パルスを出力する車速センサ、方位情報を出力するジャイロセンサ、加速度情報を出力する加速度センサなどからの信号入力に応じて、このカーナビゲーション装置１００が搭載された車両２００の位置情報Ｐを取得し、情報処理手段７０が、位置情報取得手段５０によって取得された車両２００の位置情報Ｐに基づいて、この位置情報Ｐに対応する、記憶媒体８０に記憶された地図情報Ｐｍと車両Ｐｃを表す標識とを重畳してモニタ６０に表示するように、情報を処理する。

このとき、車両停止検出装置１０が、車両２００の停止を検出したとき（判定結果（１））に限って、情報処理手段７０に対して停止検出情報Ｓｔを出力し、情報処理手段７０は、この停止検出情報Ｓｔが入力されたときは、位置情報取得手段５０によって取得された位置情報Ｐを、検出された車両２００の停止状態に応じて補正処理して、この補正処理後の位置情報Ｐに対応する、記憶媒体８０に記憶された地図情報Ｐｍと車両Ｐｃを表す標識とを重畳してモニタ６０に表示させる。

したがって、本実施形態に係るカーナビゲーション装置１００によれば、位置情報取得手段５０によって取得された位置情報Ｐを、情報処理手段７０が補正処理するため、カーナビゲーション装置１００が提供する自車２００の位置情報Ｐを、従来よりも高精度なものとすることができる。

本発明の一実施形態に係るカーナビゲーション装置を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る車両停止検出装置であって、図１に示したカーナビゲーション装置の一構成要素としての車両停止検出装置を示すブロック図である。 （ａ）車両の取り付けられたバックカメラによって撮像される範囲、（ｂ）（ａ）に示したバックカメラによって撮像された画像の一例を示す模式図、をそれぞれ示す。 車両の近傍ＳＳを一例を示す平面図である。 図２に示した特徴量算出部と判定部との作用を説明する図である。 図２に示した車両停止検出装置の作用を示したフローチャートである。

符号の説明

１ 停止検出手段
２ 領域抽出部
３ 特徴量算出部
４ 判定部
１０ 車両停止検出装置
２０ バックカメラ

Claims (5)

1. 時系列的に順次撮像して得られた、車両の近傍の景色に対応した複数の画像間で、これら画像が有する特徴量を比較することにより、前記車両の停止を判定する停止検出手段を備えたことを特徴とする車両停止検出装置。
2. 前記停止検出手段は、
   車両の前記近傍の景色を含むとともに、この近傍の景色よりも広い領域の全体画像から、前記近傍の景色に対応した画像を抽出または設定し、この抽出または設定された近傍の景色に対応した画像部分についての前記特徴量を求め、該特徴量の比較により、前記車両の停止を判定することを特徴とする請求項１に記載の車両停止検出装置。
3. 前記停止検出手段が求める前記特徴量は、前記近傍の景色に対応した各画像を構成する複数の画素の各輝度信号値の、比較対象となる画像間における差分値の総和値と、該輝度信号に基づく各画像全体についての分散値とであることを特徴とする請求項１または２に記載の車両停止検出装置。
4. 前記停止検出手段は、
   前記分散値である第１の特徴量と予め設定された第１の閾値とを比較し、前記差分値の総和値である第２の特徴量と予め設定された第２の閾値とを比較し、前記第１の特徴量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記第２の特徴量が前記第２の閾値よりも小さいとき、車両の停止を判定することを特徴とする請求項３に記載の車両停止検出装置。
5. 車両の位置情報を取得する位置情報取得手段と、画像を表示するモニタと、前記位置情報取得手段によって取得された車両の位置情報に基づいて、この位置情報に対応する所定の地図と前記車両を表す標識とを重畳して前記モニタに表示するように、情報を処理する情報処理手段とを備えたカーナビゲーション装置において、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の車両停止検出装置を備えるとともに、
   前記情報処理手段は、前記車両停止検出装置が前記車両の停止を判定したときは、前記位置情報取得手段によって取得された位置情報を、前記検出された車両の停止状態に応じて補正処理することを特徴とするカーナビゲーション装置。
   
   
   
   

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