JP2014010765A - 移動体検出装置、画像式感知器及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】従来よりもさらに精度良く移動体を検出することができる移動体検出装置、画像式感知器及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】特徴点抽出部１３は、撮像画像の画素毎に当該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する。特徴点計数部１４は、特徴点抽出部１３で抽出した特徴点の数を撮像画像の横方向ライン毎に計数する。テンプレート特定部１５は、特徴点計数部１４で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインの位置を基準として移動体の位置を検出するため特定領域を特定する。また、テンプレート特定部１５は、時刻ｔ１で特定したテンプレートと時刻ｔ２での撮像画像との相関に基づいて、時刻ｔ１でのテンプレートに対応する時刻ｔ２でのテンプレートを撮像画像上でさらに特定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像を用いて移動体を検出する移動体検出装置、該移動体検出装置を備える画像式感知器及び前記移動体検出装置をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラムに関する。

円滑な交通を実現し、あるいは交通事故を未然に防止するために詳細な交通情報を提供することが求められている。例えば、道路の所定の地点を通過する車両の通過台数又は平均速度等のマクロな交通パラメータを取得することができる装置のみならず、個々の車両の位置又は動きを精度良く計測することができる装置が求められている。

これらの計測装置は屋外に設置されることが多く、様々な環境変化に対応した安定性のある計測精度が要求されている。また、これらの装置を用いた社会インフラを普及させるためには、安価な装置を提供することも不可欠である。

このような装置の一例として、画像処理技術を利用した画像式車両感知器の普及が進んでいる。例えば、ビデオカメラで撮像された画像情報から車両速度などを検出して交通流計測を行う装置が開示されている（特許文献１参照）。

特開平５−３０７６９５号公報

しかし、特許文献１に開示されている装置は、現在のフレームでの撮像画像と過去のフレームでの撮像画像とを比較し、例えば、両者の画素値の差分が所定の閾値を超えた場合には、車両が存在すると判定するものである。

車両がヘッドライトを点灯させて走行する状態を撮像した場合、ヘッドライトにより路面反射が発生するので、撮像画像上で路面反射の部分も車両と一緒に移動することになる。このため、路面反射の部分を誤って車両として検出するという問題がある。また、カメラ等の撮像装置は、道路上の車両を前方上方又は後方上方から撮像するため、撮像時の車両の位置に応じて撮像画像上の路面反射の部分の大きさ又は形状が変化する。そして、異なる撮像時点での車両の位置に基づいて車両の速度を算出する場合、路面反射の部分の大きさ等の変化に応じて、車両の検出位置が変化してしまい車両速度を正確に計測することができないという問題がある。このため、精度よく車両などの移動体を検出することが望まれていた。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、従来よりもさらに精度良く移動体を検出することができる移動体検出装置、該移動体検出装置を備える画像式感知器及び前記移動体検出装置をコンピュータで実現するためのコンピュータプログラムを提供することを目的とする。

第１発明に係る移動体検出装置は、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像を用いて視野内の移動体を検出する移動体検出装置において、撮像画像の画素毎に該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する抽出手段と、該抽出手段で抽出した特徴点の数を前記撮像画像の横方向ライン毎に計数する計数手段と、該計数手段で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる前記横方向ラインの位置を基準として移動体の位置を検出するため特定領域を特定する特定手段とを備え、該特定手段は、時系列に撮像された撮像画像のうち、先の時点の撮像画像で特定した特定領域と後の時点の撮像画像との相関に基づいて、該特定領域に対応する特定領域を前記後の時点の撮像画像上でさらに特定するようにしてあることを特徴とする。

第２発明に係る移動体検出装置は、第１発明において、撮像範囲が前記撮像画像と同等であって移動体が存在しない背景画像の特徴点の有無を該背景画像の画素毎に対応付けて記憶する記憶手段を備え、前記抽出手段は、撮像画像の画素に対応する前記背景画像の画素で特徴点がある場合、該画素に対応する前記撮像画像の画素を特徴点として抽出しないようにしてあることを特徴とする。

第３発明に係る移動体検出装置は、第２発明において、前記抽出手段は、前記撮像画像上で特徴点を抽出する際に、前記背景画像の対応する画素で特徴点がある場合には、該画素に対応する前記撮像画像上の画素を除外するようにしてあることを特徴とする。

第４発明に係る移動体検出装置は、第２発明において、前記抽出手段は、前記計数手段で特徴点を計数する際に、前記撮像画像上で抽出した特徴点から前記背景画像上の対応する特徴点を減ずるようにしてあることを特徴とする。

第５発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記抽出手段で抽出した特徴点に基づいて撮像画像上で移動体候補領域を特定する候補領域特定手段と、前記特定手段で特定した特定領域に基づいて探索領域を設定する設定手段と、前記先の時点の撮像画像で特定した特定領域と、前記後の時点の撮像画像であって前記候補領域特定手段で特定した移動体候補領域及び前記設定手段で設定した探索領域の共通の領域との相関値を算出する相関値算出手段とを備え、前記特定手段は、前記相関値算出手段で算出した相関値に基づいて、前記特定領域に対応する特定領域を前記後の時点の撮像画像上でさらに特定するようにしてあることを特徴とする。

第６発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記撮像画像の縦方向上端から所定の縦寸法を有する領域又は縦方向下端から所定の縦寸法を有する領域の少なくとも１つを設けてあり、前記横方向ラインの位置が前記領域内にある場合、前記特定手段が特定領域を特定することを禁止する禁止手段を備えることを特徴とする。

第７発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第６発明のいずれか１つにおいて、撮像装置で撮像して得られた画像を、透視投影変換行列を用いて鳥瞰画像に変換する変換手段を備え、該変換手段で変換した鳥瞰画像を前記撮像画像として用いるようにしてあることを特徴とする。

第８発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第７発明のいずれか１つにおいて、前記特定手段は、前記計数手段で計数した特徴点の数が前記特徴点閾値以上となる横方向ラインが複数ある場合、最も縦方向下方の横方向ラインの位置を基準として特定領域を特定するようにしてあることを特徴とする。

第９発明に係る移動体検出装置は、第１発明乃至第８発明のいずれか１つにおいて、前記先の時点の撮像画像で特定した特定領域と前記後の時点の撮像画像で特定した特定領域の位置の変位に基づいて、移動体の速度を算出する速度算出手段を備えることを特徴とする。

第１０発明に係る画像式感知器は、撮像装置と、第１発明乃至第９発明のいずれか１つに係る移動体検出装置とを備えることを特徴とする。

第１１発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像を用いて視野内の移動体を検出させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、撮像画像の画素毎に該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するステップと、抽出した特徴点の数を前記撮像画像の横方向ライン毎に計数するステップと、計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる前記横方向ラインの位置を基準として移動体の位置を検出するため特定領域を特定するステップとを実行させ、該特定するステップは、時系列に撮像された撮像画像のうち、先の時点の撮像画像で特定した特定領域と後の時点の撮像画像との相関に基づいて、該特定領域に対応する特定領域を前記後の時点の撮像画像上でさらに特定するようにしてあることを特徴とする。

第１発明及び第１１発明にあっては、抽出手段は、撮像画像の画素毎に当該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する。例えば、画像上の注目画素とその周辺画素との画素値の差分を符号化した周辺増分符号が存在する画素を特徴点とすることができる。また、周辺増分符号に代えて、撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ画像上の画素を特徴点としてもよい。また、撮像画像上で移動体（車両）となり得る画素（特徴量、特徴点など）を抽出することができるものであれば、他の手法を用いてもよい。計数手段は、抽出した特徴点の数を撮像画像の横方向ライン毎に計数する。すなわち、横方向ライン毎に特徴点の数を計数する。

特定手段は、計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインの位置を基準（基準位置）として移動体の位置を検出するため特定領域を特定する。特定領域はテンプレートとも称する。特定領域（テンプレート）は、移動体（例えば、車両）の特徴を反映した撮像画像上の領域であり、例えば、車両を前方から撮像する場合、特定領域は車頭部分に相当し、ナンバープレート、バンパー、ヘッドライト、フロントガラス、フロントグリルなどを含む領域である。また、例えば、車両を後方から撮像する場合、特定領域は車尾部分に相当し、ナンバープレート、テールランプ、トランク、トラックの荷台、バンパーなどを含む領域である。撮像画像上の移動体（車両）部分では、比較的特徴点が多く現れるのに対し、路面などの移動体部分以外の部分では、比較的特徴点が少ないか、あるいは存在しない。また、撮像画像上のヘッドライトによる路面反射の部分も輝度がなだらかに変化するので、例えば、周辺増分符号などの特徴点の数が少ない。すなわち、特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインは、移動体部分であり、特徴点の数が所定の特徴点閾値未満となる横方向ラインは、移動体部分ではないとすることができる。従って、特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインの位置を特定領域の基準位置とすることができる。なお、特定領域は、例えば、矩形状の領域とすることができ、特定領域の下辺を基準位置として、所要の高さ寸法及び車幅程度に相当する横寸法を有する領域とすることができる。

そして、特定手段は、時系列に撮像された撮像画像のうち、先の時点（例えば、時刻ｔ１）の撮像画像で特定した特定領域と後の時点（例えば、時刻ｔ２）の撮像画像との相関に基づいて、時刻ｔ１での特定領域に対応する時刻ｔ２での特定領域を後の時点の撮像画像上でさらに特定する。すなわち、時刻ｔ１での撮像画像上の特定領域と、時刻ｔ２での撮像画像上で特定領域と同じサイズの参照領域との相関計算を行い、最も高い相関値を与える参照領域を時刻ｔ２の特定領域とする。相関値の算出は、いわゆるテンプレートマッチングの手法を用いて行うことができ、例えば、絶対差分総和法、正規化相互相関法などの公知の手法を用いればよい。

特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる位置を基準として特定領域（テンプレート）を特定するので、路面反射の部分が存在する場合でも、移動体の位置を正確に検出することができるとともに、路面反射の部分の大きさ又は形状が撮像時点とともに（移動体の移動とともに）変化したとしても、路面反射の部分を除外することができるので、移動体の速度も正確に求めることができる。

第２発明にあっては、撮像範囲が撮像画像と同等であって移動体が存在しない背景画像の特徴点の有無を背景画像の画素毎に対応付けて記憶しておく。ヘッドライトによる路面反射の部分に路面標示が含まれる場合、路面標示が存在する部分で特徴点が多くなり、移動体の前方の路面標示の位置を誤って特定領域の基準位置とするおそれがある。そこで、予め移動体が存在しない背景画像において、路面標示の部分の特徴点を抽出しておき、背景画像の画素毎に特徴点の有無を対応付けておく。抽出手段は、撮像画像の画素に対応する背景画像の画素で特徴点がある場合、当該画素に対応する撮像画像の画素を特徴点として抽出しないようにする。特徴点を抽出しないとは、例えば、撮像画像上で特徴点を抽出する際に、背景画像の対応する画素で特徴点がある場合には、撮像画像上の当該画素を除外して特徴点として抽出しないことであり、あるいは、特徴点を計数する際に撮像画像上で抽出した特徴点から背景画像上の対応する特徴点を差し引くことである。これにより、路面標示が存在する場合でも、誤った位置を基準位置として特定領域が特定されることを防止できるので、一層正確に特定領域を特定することができる。

第３発明にあっては、撮像画像上で特徴点を抽出する際に、背景画像の対応する画素で特徴点がある場合には、撮像画像上の当該画素を除外して特徴点として抽出しない。これにより、路面標示が存在する場合でも、誤った位置を基準位置として特定領域が特定されることを防止できるので、一層正確に特定領域を特定することができる。

第４発明にあっては、特徴点を計数する際に撮像画像上で抽出した特徴点から背景画像上の対応する特徴点を減ずる。これにより、路面標示が存在する場合でも、誤った位置を基準位置として特定領域が特定されることを防止できるので、一層正確に特定領域を特定することができる。

第５発明にあっては、候補領域特定手段は、抽出した特徴点に基づいて撮像画像上で移動体候補領域を特定する。移動体候補領域は、移動体が存在すると考えられる領域であり、例えば、抽出された特徴点を含む矩形領域とすることができる。設定手段は、特定した特定領域に基づいて探索領域を設定する。探索領域は、例えば、特定領域を含む矩形領域とすることができ、横寸法は、例えば、車線幅程度に相当する寸法とすることができ、縦寸法は、撮像時間の間隔の間に移動体が移動できる距離に相当する寸法とすることができる。

相関値算出手段は、先の時点（例えば、時刻ｔ１）の撮像画像で特定した特定領域と、後の時点(例えば、時刻ｔ２)の撮像画像であって移動体候補領域及び探索領域の共通の領域との相関値を算出する。特定手段は、算出した相関値に基づいて、特定領域に対応する特定領域を後の時点の撮像画像上でさらに特定する。相関値算出手段は、時刻ｔ１での撮像画像上の特定領域と、時刻ｔ２での撮像画像上の共通の領域で特定領域と同じサイズの参照領域との相関計算を行い、最も高い相関値を与える参照領域を時刻ｔ２の特定領域とする。移動体候補領域及び探索領域の共通の領域に限定して相関値を算出するので、撮像画像全体で相関値を算出する場合に比べて、演算処理の労力を軽減することができる。また、特定領域に基づいて探索領域を設けることにより、本来追跡すべき移動体以外の別の移動体が撮像画像上に現れたときに、誤って別の移動体を特定してしまうことを防止することができ、一層正確に特定領域を特定することができる。

第６発明にあっては、撮像画像の縦方向上端から所定の縦寸法を有する領域又は縦方向下端から所定の縦寸法を有する領域(禁止領域とも称する)の少なくとも１つを設けてあり、禁止手段は、横方向ラインの位置が当該禁止領域内にある場合、特定領域を特定することを禁止する。所定の縦寸法は、例えば、車長程度に相当する寸法とすることができる。禁止領域を設けることにより、車頭又は車尾が確実に撮像された時点で特定領域を特定することができ、移動体の特徴部分（例えば、車頭の場合は、ナンバープレート、バンパー、ヘッドライト、フロントガラス、フロントグリルなどであり、車尾の場合は、ナンバープレート、テールランプ、トランク、トラックの荷台、バンパーなどである）が反映された特定領域を特定することができ、その後の移動体の追跡を確実に行うことができる。

第７発明にあっては、撮像装置で撮像して得られた画像を、透視投影変換行列を用いて鳥瞰画像に変換し、変換した鳥瞰画像を撮像画像として用いる。撮像画像の座標を（ｕ、ｖ）とし、その行列Ｍで表す。また、ワールド座標を（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）とし、その行列をＷで表す。透視投影変換行列をＰとすると、Ｍ＝Ｐ・Ｗの関係を有する。ここで、透視投影変換行列Ｐは、（３×３）の行列であり、透視投影変換行列Ｐの各要素は、ビデオカメラ（撮像装置）の設置高さ、ビデオカメラの張り出し長、ビデオカメラ下から車両の検出（計測）領域の位置（距離）などを計測することにより算出することができる。鳥瞰画像は、道路を真上から見た画像であり、鳥瞰画像の座標を（ｘ、ｙ）とすると、ｘ＝Ｋ・Ｘｗ、ｙ＝Ｋ・Ｙｗの関係が成り立つ。すなわち、撮像画像（ｕ、ｖ）から透視変換行列Ｐを用いてワールド座標（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）を求め、Ｘｗ、Ｙｗから鳥瞰画像（ｘ、ｙ）を求めることができる。

鳥瞰画像を撮像画像として用いることにより、単位時間当たりの移動体の移動距離が、撮像画像上のどこに移動体が存在する場合でも、移動体の速度が一定であれば変わらないので、移動体の位置及び速度を精度よく求めることができる。

第８発明にあっては、特定手段は、計数した特徴点の数が特徴点閾値以上となる横方向ラインが複数ある場合、最も縦方向下方の横方向ラインの位置を基準として特定領域を特定する。すなわち、複数の横方向ラインで特徴点の数が特徴点閾値以上となった場合には、撮像画像の縦方向に沿って複数存在する横方向ラインのうち、最も下方の横方向ラインの位置を基準位置として特定領域を特定する。これにより、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により移動体の領域で特徴点の数が多く計数されない場合でも、誤った位置を基準位置として特定領域が特定されることを防止できるので、一層正確に特定領域を特定することができる。

第９発明にあっては、速度算出手段は、先の時点（例えば、時刻ｔ１）の撮像画像で特定した特定領域と後の時点（例えば、時刻ｔ２）の撮像画像で特定した特定領域の位置の変位に基づいて、移動体の速度を算出する。撮像画像の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸として、撮像画像上の位置を座標（ｘ、ｙ）で表すとする。例えば、時刻ｔ１での特定領域のｙ座標をｙ１、時刻ｔ２での特定領域のｙ座標をｙ２とすると、移動の速度Ｖは、Ｖ＝｜ｙ２-ｙ１｜／（ｔ２-ｔ１）で求めることができる。

第１０発明にあっては、画像式感知器は、撮像装置と、移動体検出装置とを備える。これにより、移動体の位置を正確に検出することができるとともに、移動体の速度も正確に求めることができる画像式感知器を実現することができる。

本発明によれば、移動体の位置を精度よく検出することができる。

本実施の形態の移動体検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 撮像画像の一例を示す説明図である。 鳥瞰画像の一例を示す説明図である。 注目画素を含む周辺画素の輝度値の一例を示す説明図である。 注目画素の周辺増分符号の算出例を示す説明図である。 注目画素の周辺増分符号を模式的に表した説明図である。 撮像画像上の周辺増分符号の一例を示す説明図である。 ヘッドライトを点灯して走行する車両の車頭が撮像された撮像画像の一例を示す説明図である。 特徴点が抽出された特徴点画像及び特徴点の度数分布の一例を示す説明図である。 比較例としてのテンプレートの位置を特定する例を示す説明図である。 テンプレートの一例を示す説明図である。 テンプレートを特定する方法の一例を示す説明図である。 移動体の速度を算出する方法の一例を示す説明図である。 移動体が存在しない背景画像及び特徴点の度数分布の一例を示す説明図である。 路面標示が描かれている場合の撮像画像及び特徴点の度数分布の一例を示す説明図である。 撮像画像上の禁止領域の一例を示す説明図である。 車頭をテンプレートとする場合の特定の可否の一例を示す説明図である。 車尾をテンプレートとする場合の特定の可否の一例を示す説明図である。 下流側禁止領域を設けていない場合のテンプレートの特定の様子を示す説明図である。 本実施の形態の移動体検出装置によるテンプレートの登録処理の手順の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態の移動体検出装置によるテンプレートの更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の移動体検出装置１００の構成の一例を示すブロック図である。移動体検出装置１００には、撮像装置２００を接続してあり、移動体検出装置１００及び撮像装置２００で画像式感知器を構成する。移動体検出装置１００は、撮像装置２００で撮像した撮像画像を用いて視野内の移動体（例えば、車両）を検出する。なお、撮像装置２００は、複数備える構成でもよい。移動体検出装置１００は、装置全体を制御する制御部１０、インタフェース部１１、鳥瞰画像変換部１２、特徴点抽出部１３、特徴点計数部１４、テンプレート特定部１５、移動体候補領域特定部１６、探索領域設定部１７、相関値算出部１８、速度算出部１９、記憶部２０などを備える。なお、移動体検出装置１００は、撮像装置２００と一体をなす構成であってもよい。

撮像装置２００は、例えば、ビデオカメラ又はカメラであり、道路を視野として、所定の高さ、レンズの光軸方向（例えば、俯角及び回転角）などの撮像条件が設定された状態で道路付近の所要の地点に設置してある。撮像装置２００は、撮像して得られた撮像データを映像信号（アナログ信号）としてインタフェース部１１へ送出する。

インタフェース部１１は、入力された映像信号をデジタル信号に変換し、変換したデジタル信号を撮像画像として記憶部２０に記憶する。インタフェース部１１を介して撮像装置２００から入力された撮像画像は、撮像装置２００のフレームレート（撮像時点の間隔、例えば、１秒間に３０フレーム）と同期して、１フレーム単位の画像データとして記憶部２０に記憶される。

図２は撮像画像の一例を示す説明図である。図２の例では、撮像装置２００を道路の路肩近傍から所要の高さに設けてあり、道路を走行する車両の前方から車両を撮像する。なお、撮像装置２００の設置個所は、図２の例に限定されるものではなく、また、道路を走行する車両の後方から車両を撮像してもよい。図２中、破線で示した矩形状の領域Ｓは、後述の透視投影変換行列により鳥瞰画像に変換される領域を示す。また、撮像画像の左下を原点として撮像画像の座標を座標（ｕ、ｖ）で表す。

鳥瞰画像変換部１２は、撮像画像を鳥瞰画像に変換する変換手段としての機能を有する。鳥瞰画像変換部１２は、透視投影変換行列Ｐを用いて撮像画像を複数の画素で構成される鳥瞰画像に変換する。なお、以下、鳥瞰変換された画像を撮像画像とも称する。

図３は鳥瞰画像の一例を示す説明図である。図３に示すように、鳥瞰画像は、路面を真上から見た画像である。鳥瞰画像の左下を原点として鳥瞰画像の座標を座標（ｘ、ｙ）で表す。鳥瞰画像は、図２に例示した撮像画像のうち、破線Ｓで示した範囲を真上から見た画像に射影変換したものである。図３に示す鳥瞰画像は、車両などの移動体の存在を計測する計測領域である。

次に、透視投影変換行列による画像変換について説明する。図２で例示した撮像画像の座標を（ｕ、ｖ）とし、その行列を式（１）のようにＭで表す。

また、ワールド座標を（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）とし、その行列を式（２）のようにＷで表す。透視投影変換行列をＰとすると、式（３）のようにＭ＝Ｐ・Ｗの関係を有する。ここで、透視投影変換行列Ｐは、式（４）で示すように、（３×３）の行列であり、透視投影変換行列Ｐの各要素は、ビデオカメラ（撮像装置）の設置高さ、ビデオカメラの張り出し長、ビデオカメラ下から車両の検出（計測）領域の位置（距離）などを計測することにより算出することができる。

鳥瞰画像は、道路を真上から見た画像であり、鳥瞰画像の座標を（ｘ、ｙ）とし、その行列を式（５）のようにＱで表す。鳥瞰画像の座標（ｘ、ｙ）については、式（６）で表すように、ｘ＝Ｋ・Ｘｗ、ｙ＝Ｋ・Ｙｗの関係が成り立つ。ここで、Ｋは適宜設定される係数である。すなわち、撮像画像（ｕ、ｖ）から透視投影変換行列Ｐを用いてワールド座標（Ｘｗ、Ｙｗ、Ｚｗ）を求め、Ｘｗ、Ｙｗから鳥瞰画像（ｘ、ｙ）を求めることができる。

特徴点抽出部１３は、抽出手段としての機能を有し、鳥瞰画像に変換された撮像画像の画素毎に当該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する。以下、特徴点の抽出方法について説明するが、特徴点とは、周辺増分符号が存在する画素をいい、以下のように、注目画素毎に特徴点があるか否か、すなわち特徴点であるか否かを判定する。

図４は注目画素を含む周辺画素の輝度値の一例を示す説明図であり、図５は注目画素の周辺増分符号の算出例を示す説明図であり、図６は注目画素の周辺増分符号を模式的に表した説明図である。図４は、図３に示す鳥瞰画像の一部を取り出したものである。

図４は、注目画素とその周辺画素の輝度値を示す。図４の例では、周辺画素は、注目画素に隣接する８画素（注目画素を中心とする３×３画素から注目画素を除いた画素）である。輝度値（画素値）は、例えば、０から２５５までの数値で表すことができ、数値が大きいほど輝度が高い。図４の例では、注目画素の輝度値が１４０であり、その周辺画素の輝度値は、右隣接画素から反時計周りの順に、２１７、２１６、１１０、１３４、１２９、１３０、１１９、２１１である。なお、輝度値は一例であって、これに限定されるものではない。

特徴点としての周辺増分符号の算出は、注目画素の輝度値と、注目画素の８近傍の周辺画素の輝度値とを比較し、それぞれの周辺画素の輝度値ａが、注目画素の輝度値ｗとの間で、ｗ＋α＜ａであれば、その周辺画素の位置に対応する符号成分を１（有効）とする。また、ｗ＋α≧ａであれば、その周辺画素の位置に対応する符号成分を０（無効）とする。ここで、αは差分閾値であって適宜設定することができ、例えば、α＝２０とすることができる。

上述の算出方法に従った場合、図４の例で示す注目画素の周辺増分符号は、図５に示すようになる。すなわち、注目画素の８近傍の周辺画素を右隣接画素から反時計周りの順に、Ａ１、Ａ２、…Ａ８とする。図４及び図５から、周辺画素Ａ１の輝度値ａは２１７であり、注目画素ｗの輝度値は１４０であるから、ｗ＋α＜ａの関係を満たす。従って、周辺画素Ａ１に対応する符号成分は１（有効）となる。同様にして他の周辺画素の符号成分を求めると、注目画素の周辺増分符号（Ａ８ Ａ７ …Ａ１）は、（１１０００００１）となり、８ビットの情報を用いて符号化したものとなる。８ビットの二進符号を１０進符号に変換することで、周辺増分符号は、１９３として表すこともできる。

図５に示すように、８近傍の周辺画素のうち、右隣の周辺画素Ａ１と、右上及び右下の周辺画素Ａ８の符号成分が１（有効）であるので、これを模式的に表すと、図６のようになる。すなわち、周辺増分符号を、注目画素を中心として、符号成分が有効である周辺画素の方向に放射状に伸びた線分で表すこともできる。このようにして、撮像画像上の注目画素を順番に走査することで、撮像画像上のすべての画素を符号化することができる。

図７は撮像画像上の周辺増分符号の一例を示す説明図である。なお、図７は撮像画像（鳥瞰画像に変換後の撮像画像）の一部を抜き出したものである。図７に示すように、撮像画像の各画素について、周辺増分符号の成分が存在する画素を特徴点として抽出し、周辺増分符号の成分が存在しない画素は特徴点ではない。

また、周辺増分符号に代えて、撮像画像をエッジ処理して得られたエッジ画像上の画素を特徴点としてもよい。また、撮像画像上で移動体（車両）となり得る画素（特徴量、特徴点など）を抽出することができるものであれば、他の手法を用いてもよい。

特徴点計数部１４は、計数手段としての機能を有し、抽出した特徴点の数を撮像画像の横方向ライン毎に計数する。すなわち、横方向ライン毎に特徴点の数を計数する。

テンプレート特定部１５は、特定手段としての機能を有し、特徴点計数部１４で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインの位置を基準（基準位置）として移動体の位置を検出するため特定領域を特定する。以下の説明では特定領域をテンプレートと称する。以下、テンプレート（特定領域）の特定方法について説明する。なお、最初にテンプレートを特定することをテンプレートの登録とも称する。

図８はヘッドライトを点灯して走行する車両の車頭が撮像された撮像画像の一例を示す説明図である。図８に例示するように、車両Ａはヘッドライトを点灯しており、ヘッドライトによる路面反射の部分Ｒが撮像画像上に存在する。

図９は特徴点が抽出された特徴点画像及び特徴点の度数分布の一例を示す説明図である。図９Ａは撮像画像の各画素を枡目状に模式的に表したものであり、図８の撮像画像から特徴点を抽出した結果を示す。図９中符号-で示す画素が特徴点に相当し、ブランク（符号-がない画素）は特徴点ではない。

テンプレートは、移動体（例えば、車両）の特徴を反映した撮像画像上の領域であり、例えば、車両を前方から撮像する場合、テンプレートは車頭部分に相当し、ナンバープレート、バンパー、ヘッドライト、フロントガラス、フロントグリルなどを含む領域である。また、例えば、車両を後方から撮像する場合、テンプレートは車尾部分に相当し、ナンバープレート、テールランプ、トランク、トラックの荷台、バンパーなどを含む領域である。

撮像画像上の移動体（車両）部分では、上述のような周辺増分符号などの特徴点が比較的多く現れるのに対し、路面などの移動体部分以外の部分では、比較的特徴点が少ないか、あるいは存在しない。また、撮像画像上のヘッドライトによる路面反射の部分も輝度がなだらかに変化するので特徴点の数が少ない。

すなわち、図９Ｂに示すように、特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインは、移動体部分であり、特徴点の数が所定の特徴点閾値未満となる横方向ラインは、移動体部分ではないとすることができる。従って、特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインの位置をテンプレートの基準位置とすることができる。

また、計数した特徴点の数が特徴点閾値以上となる横方向ラインが複数ある場合、テンプレート特定部１５は、撮像画像の縦方向に沿った複数の横方向ラインのうち、最も縦方向下方の横方向ラインの位置を基準としてテンプレートを特定する。すなわち、複数の横方向ラインで特徴点の数が特徴点閾値以上となった場合には、最も下方の横方向ラインの位置を基準位置としてテンプレートを特定する。これにより、日照変化、天候変化などの外部環境変化の影響により移動体の領域で特徴点の数が多く計数されない場合でも、誤った位置を基準位置としてテンプレートが特定されることを防止できるので、一層正確に特定領域を特定することができる。

比較例として、特徴点の度数を用いない場合、すなわち、従来のようにヘッドライトによる路面反射の部分Ｒをそのまま用いてテンプレートの位置を特定する場合について説明する。

図１０は比較例としてのテンプレートの位置を特定する例を示す説明図である。図１０において、左側の図は時刻ｔでの撮像画像を示し、右側の図は、時刻ｔよりも後の時刻ｔ＋Δｔでの撮像画像を示す。時刻ｔでの撮像画像では、車両Ａの前方の一部が撮像されている。また、時刻ｔ＋Δｔでの撮像画像では、車両ＡがΔｔの時間の間に移動した様子が示されている。また、図１０において、符号Ｒは、ヘッドライトによる路面反射の部分を示す。

図１０に示すように、撮像装置の取付位置（レンズの光軸方向、角度など）に依存して、ヘッドライトによる路面反射の部分Ｒの大きさ又は車両Ａの進行方向に沿った長さは、車両Ａの位置により異なり、車両Ａが撮像装置の方へ近づくにつれて、路面反射の部分Ｒの長さは短くなる。図１０では、時刻ｔ＋Δｔでの路面反射の部分Ｒの長さが、時刻ｔでの路面反射の部分Ｒの長さよりも短い。

そして、従来のように、路面反射の部分Ｒの先頭部分（図１０では下端部分）をテンプレートの位置として特定した場合、時刻ｔ及びｔ＋Δｔでの当該先頭部分の位置の変位分が車両Ａの移動距離として計測されることになる。すなわち、時刻ｔ及びｔ＋Δｔでの当該先頭部分の位置の変位が計測での移動距離となる。一方で、車両Ａの実際の移動距離は、図１０に示すように、時刻ｔ及びｔ＋Δｔでの車両Ａの車頭部分の変位分であるため、計測での移動距離が実際の移動距離と異なる（短くなる）。このため、後述のように、テンプレートの位置の変化により車両の速度を算出する場合、計測での車両束度が実際の車両速度と異なる（速度が小さくなる）という問題が生じる。図９に示すような本実施の形態であれば、かかる問題を解決することができる。

図１１はテンプレートの一例を示す説明図である。図１１に示すように、テンプレートは、例えば、矩形状の領域とすることができ、テンプレートの下辺を基準位置として、車頭の長さに相当する高さ寸法及び車幅程度に相当する横寸法を有する領域とすることができる。なお、テンプレートの大きさ又は形状は、図１１の例に限定されるものではない。

テンプレート特定部１５は、時系列に撮像された撮像画像のうち、先の時点（例えば、時刻ｔ１）の撮像画像で特定したテンプレートと後の時点（例えば、時刻ｔ２）の撮像画像との相関に基づいて、時刻ｔ１でのテンプレートに対応する時刻ｔ２でのテンプレートを撮像画像上でさらに特定する。時刻ｔ２以降、同様の特定処理を繰り返すことにより、撮像時刻が経過するとともに、テンプレートが時系列に撮像された撮像画像上で順次更新され、車両などの移動体を追跡することができる。

相関値算出部１８は、相関値算出手段としての機能を有し、時刻ｔ１でのテンプレートと、時刻ｔ２での撮像画像上でテンプレートと同じサイズの参照領域との相関計算を行い、最も高い相関値を与える参照領域を時刻ｔ２のテンプレートとする。相関値の算出は、いわゆるテンプレートマッチングの手法を用いて行うことができ、例えば、絶対差分総和法、正規化相互相関法などの公知の手法を用いればよい。

特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる位置を基準としてテンプレートを特定するので、路面反射の部分が存在する場合でも、移動体の位置を正確に検出することができるとともに、路面反射の部分の大きさ又は形状が撮像時点とともに（移動体の移動とともに）変化したとしても、路面反射の部分を除外することができるので、移動体の速度も正確に求めることができる。

前述の相関処理は、時刻ｔ２の撮像画像全体に亘って参照領域を探索してテンプレートを特定する方法であるが、これに限定されるものではない。以下、参照領域の探索範囲を限定してテンプレートを特定する方法について説明する。

図１２はテンプレートを特定する方法の一例を示す説明図である。図１２は、時刻ｔ１の撮像画像、及び時刻ｔ２（時刻ｔ１より後の時刻）の撮像画像を示す。時刻ｔ１の撮像画像ではすでにテンプレートが特定されており、時刻ｔ２の撮像画像でテンプレートを特定する方法について説明する。

移動体候補領域特定部１６は、候補領域特定手段としての機能を有し、特徴点抽出部１３が時刻ｔ２の撮像画像で抽出した特徴点に基づいて撮像画像上で移動体候補領域を特定する。

図１２に示すように、移動体候補領域は、移動体が存在すると考えられる領域であり、例えば、抽出された特徴点を含む矩形領域とすることができる。図１２の例では、２車線の道路のそれぞれの車線において、移動体候補領域が特定されている。

探索領域設定部１７は、設定手段としての機能を有し、特定したテンプレートに基づいて探索領域を設定する。より具体的には、探索領域を設定する撮像画像が撮像された時点（図１２では時刻ｔ２）より前の時点（図１２では時刻ｔ１）において特定されたテンプレートの位置をそのまま（ｘ座標、ｙ座標を変えずに）時刻ｔ２の撮像画像上に射影し、射影したテンプレートを含む矩形領域を時刻ｔ２での探索領域とすることができる。探索領域の横寸法は、例えば、車線幅程度に相当する寸法とすることができ、縦寸法は、撮像時間の間隔の間に移動体が移動できる距離に相当する寸法とすることができる。

相関値算出部１８は、先の時点（例えば、時刻ｔ１）で特定したテンプレートと、後の時点(例えば、時刻ｔ２)での撮像画像であって移動体候補領域及び探索領域の共通の領域内の参照領域との相関値を算出する。

すなわち、相関値算出部１８は、時刻ｔ１の撮像画像で特定されたテンプレートと、時刻ｔ２での撮像画像上の共通の領域でテンプレートと同じサイズの参照領域との相関計算を行う。テンプレート特定部１５は、最も高い相関値を与える参照領域を時刻ｔ２のテンプレートとする。移動体候補領域及び探索領域の共通の領域に限定して相関値を算出するので、撮像画像全体で相関値を算出する場合に比べて、演算処理の労力を軽減することができる。また、テンプレートに基づいて探索領域を設けることにより、本来追跡すべき移動体以外の別の移動体が撮像画像上に現れたときに（例えば、図１２に例示するように隣の車線に車両が現れたときに）、誤って別の移動体を特定してしまうことを防止することができ、一層正確にテンプレートを特定することができる。

速度算出部１９は、速度算出手段としての機能を有し、先の時点（例えば、時刻ｔ１）で特定したテンプレートと後の時点（例えば、時刻ｔ２）で特定したテンプレートの位置の変位に基づいて、移動体の速度を算出する。

図１３は移動体の速度を算出する方法の一例を示す説明図である。図１３に示すように、撮像画像の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸として、撮像画像上の位置を座標（ｘ、ｙ）で表すとする。例えば、時刻ｔ１でのテンプレートのｙ座標をｙ１、時刻ｔ２でのテンプレートのｙ座標をｙ２とすると、移動の速度Ｖは、Ｖ＝｜ｙ２-ｙ１｜／（ｔ２-ｔ１）で求めることができる。

また、前述のように、鳥瞰画像を撮像画像として用いることにより、単位時間当たりの移動体の移動距離が、撮像画像上のどこに移動体が存在する場合でも、移動体の速度が一定であれば変わらないので、移動体の位置及び速度を精度よく求めることができる。

上述の例では、路面上には路面標示がないか、あるいは路面標示が存在しる場合でも当該路面標示を考慮しない場合であった。しかし、ヘッドライトによる路面反射の部分に路面標示が含まれる場合、路面標示が存在する部分で特徴点が多くなり、移動体の前方の路面標示の位置を誤ってテンプレートの基準位置とするおそれがある。以下、かかる課題の解決方法について説明する。

図１４は移動体が存在しない背景画像及び特徴点の度数分布の一例を示す説明図である。背景画像は、撮像範囲が撮像画像と同等であって移動体が存在しない画像である。図１４Ａに示すように、背景画像上の路面には路面標示が描かれている。路面標示が描かれた背景画像において特徴点を抽出し、抽出した特徴点を横方向ライン毎に計数して得られた特徴点の度数は、図１４Ｂに示すように、路面標示が描かれている部分で多くなる。なお、図１４Ｂに例示する特徴点の度数分布は一例であって、図１４Ｂの例に限定されるものではない。

図１５は路面標示が描かれている場合の撮像画像及び特徴点の度数分布の一例を示す説明図である。図１５Ａは撮像画像を示し、図１５Ｂは背景画像を考慮しない場合の特徴点の度数分布を示し、図１５Ｃは背景画像を考慮した場合の特徴点の度数分布を示す。

まず、記憶部２０には、背景画像の特徴点の有無を背景画像の画素毎に対応付けて記憶しておく。

図１５Ａに示すように、ヘッドライトによる路面反射の部分（図１５Ａで符号Ｒで示す部分）に路面標示が含まれる場合、路図１５Ｂに示すように、路面標示が存在する部分で特徴点が多くなり、移動体の前方の路面標示の位置を誤ってテンプレートの基準位置とするおそれがある。

そこで、予め移動体が存在しない背景画像において、路面標示の部分の特徴点を抽出しておき、背景画像の画素毎に特徴点の有無を対応付けておく。そして、特徴点抽出部１３は、撮像画像の画素に対応する背景画像の画素で特徴点がある場合、当該画素に対応する撮像画像の画素を特徴点として抽出しないようにする。特徴点を抽出しないとは、例えば、撮像画像上で特徴点を抽出する際に、背景画像の対応する画素で特徴点がある場合には、撮像画像上の当該画素を除外して特徴点として抽出しないことであり、あるいは、特徴点を計数する際に撮像画像上で抽出した特徴点から背景画像上の対応する特徴点を差し引く（減ずる）ことである。

これにより、図１５Ｃに示すように、路面標示が存在する場合でも、路面標示の影響を低減して、誤った位置を基準位置としてテンプレートが特定されることを防止できるので、一層正確にテンプレートを特定することができる。

上述の例では、鳥瞰画像に変換された撮像画像全体を計測範囲とし、計測範囲内で移動体のテンプレートを特定（更新）する構成であったが、これに限定されるものではなく、撮像画像にテンプレートの登録（テンプレートの最初の特定）及び特定（更新）を禁止する禁止領域を設けることもできる。以下、この点について説明する。

図１６は撮像画像上の禁止領域の一例を示す説明図である。図１６に示すように、撮像画像の縦方向上端から所定の縦寸法を有する領域又は縦方向下端から所定の縦寸法を有する領域の少なくとも１つをテンプレート禁止領域Ｈとして設ける。禁止領域Ｈを除く撮像画像の領域は計測範囲である。なお、所定の縦寸法は、例えば、車長（車両１台分の長さ）程度に相当する寸法とすることができるが、計測範囲を広くとるために禁止領域Ｈの縦寸法を車両１台分の長さに相当する寸法より短くしてもよい。

テンプレート特定部１５は、禁止手段としての機能を有し、特徴点計数部１４で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる横方向ラインの位置を基準（基準位置）が禁止領域Ｈ内にある場合、テンプレートの特定を禁止する（すなわち、テンプレートを特定しない）。

また、例えば、時刻ｔ１でのテンプレートと、時刻ｔ２での撮像画像上の共通の領域でテンプレートと同じサイズの参照領域との相関値のうち、最も高い相関値を与える参照領域を時刻ｔ２のテンプレートとする場合に、時刻ｔ２のテンプレートの位置が禁止領域Ｈ内にあるときは、テンプレート特定部１５は、テンプレートを更新しない。

図１７は車頭をテンプレートとする場合の特定の可否の一例を示す説明図である。図１７に示すように、車両Ａのテンプレートの位置は上流側禁止領域Ｈ１内にあるので、車両Ａのテンプレートは登録（特定）しない。一方、車両Ｂのテンプレートの位置は上流側禁止領域Ｈ１の外にあるので、車両Ｂのテンプレートは登録（特定）する。すなわち、確実に車頭が見えると思われる位置まで車両が到達しない限り、テンプレートを登録（特定）しないようにする。これにより、車頭が確実に撮像された時点でテンプレートを特定することができ、移動体の特徴部分(例えば、ナンバープレート、バンパー、ヘッドライト、フロントガラス、フロントグリルなど)が反映されたテンプレートを特定することができ、その後の移動体の追跡を確実に行うことができる。

図１８は車尾をテンプレートとする場合の特定の可否の一例を示す説明図である。図１８に示すように、車両Ｃのテンプレートの位置は上流側禁止領域Ｈ３内にあるので、車両Ｃのテンプレートは登録（特定）しない。一方、車両Ｄのテンプレートの位置は上流側禁止領域Ｈ３の外にあるので、車両Ｄのテンプレートは登録（特定）する。すなわち、確実に車尾が見えると思われる位置まで車両が到達しない限り、テンプレートを登録（特定）しないようにする。これにより、車尾が確実に撮像された時点でテンプレートを特定することができ、移動体の特徴部分(例えば、ナンバープレート、テールランプ、トランク、トラックの荷台、バンパーなど)が反映されたテンプレートを特定することができ、その後の移動体の追跡を確実に行うことができる。

次に、図１７において、下流側禁止領域Ｈ２を設ける理由について説明する。図１９は下流側禁止領域を設けていない場合のテンプレートの特定の様子を示す説明図である。図１９は車頭をテンプレートとする場合を示す。まず、図１９Ａに示すように、テンプレートが特定（更新）された車両が計測範囲の下流側に近づく。

そして、図１９Ｂに示すように、テンプレートが計測範囲を抜けると車両の追跡が終了する。このとき、計測範囲内に残った車両部分はテンプレートのない新規車両領域として扱われる。

そして、図１９Ｃに示すように、新規車両領域であるため、新しいテンプレートが登録されることになる。しかし、車両の天井（ルーフ）など特徴（模様）の少ないテンプレートが登録されることになり、その後のテンプレートの追跡位置が不安定になり、結果として移動体（車両）の誤検出になる可能性が高い。

図１７に示すように、下流側禁止領域Ｈ２を設けることにより、図１９Ｃに示すような場合に、テンプレートが新たに登録されることがなくなるので、新たな追跡は開始されず、車両はそのまま通過するだけである。これにより、車両の特徴が十分に反映されていないテンプレートが特定（登録）され、更新されることを防止できる。なお、図１８において、下流側禁止領域Ｈ４は設けてもよく、あるいは設けなくてもよい。下流側禁止領域Ｈ４を設ける場合には、車頭に対する処理と車尾に対する処理のロジックを共通化することができる。

次に、本実施の形態の移動体検出装置１００の動作について説明する。図２０は本実施の形態の移動体検出装置１００によるテンプレートの登録処理の手順の一例を示すフローチャートである。図２０はテンプレートを最初に特定するテンプレートの登録処理を示す。以下、処理の主体を便宜上制御部１０として説明する。制御部１０は、撮像画像を記憶部２０から取得し（Ｓ１１）、鳥瞰画像に変換する（Ｓ１２）。

制御部１０は、鳥瞰画像に変換した撮像画像から特徴点を抽出し（Ｓ１３）、横ライン毎に特徴点を計数する（Ｓ１４）。制御部１０は、特徴点の横ライン毎の度数を算出し（Ｓ１５）、特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる位置をテンプレートの基準として特定し（Ｓ１６）。特定した基準位置（テンプレート）が禁止領域内にあるか否かを判定する（Ｓ１７）。

テンプレートの基準位置が禁止領域内にある場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、制御部１０は、ステップＳ１１以降の処理を繰り返し、テンプレートの基準位置が禁止領域内にない場合（Ｓ１７でＮＯ）、制御部１０は、基準位置に基づいてテンプレートを登録（特定）し（Ｓ１８）、処理を終了する。

図２１は本実施の形態の移動体検出装置１００によるテンプレートの更新処理の手順の一例を示すフローチャートである。制御部１０は、任意の時刻ｔでテンプレートが登録されたか否かを判定し（Ｓ３１）、テンプレートが登録されていない場合（Ｓ３１でＮＯ）、ステップＳ３１の処理を続ける。

時刻ｔでテンプレートが登録された場合（Ｓ３１でＹＥＳ）、制御部１０は、時刻（ｔ＋１）の撮像画像を記憶部２０から取得し（Ｓ３２）、取得した撮像画像を鳥瞰画像に変換する（Ｓ３３）。

制御部１０は、鳥瞰画像に変換した撮像画像から特徴点を抽出し（Ｓ３４）、抽出した特徴点を含む移動体候補領域を特定する（Ｓ３５）。制御部１０は、時刻ｔのテンプレートに基づいて探索領域を設定し（Ｓ３６）、時刻ｔのテンプレートと、移動体候補領域及び探索領域の共通領域内の参照領域との間の相関値を算出する（Ｓ３７）。

制御部１０は、最も相関値の大きな参照領域を時刻（ｔ＋１）のテンプレートとして特定し（Ｓ３８）、時刻ｔ、及び時刻（ｔ＋１）のテンプレートの位置（例えば、ｙ座標）に基づいて、移動体の速度を算出する（Ｓ３９）。

制御部１０は、処理を終了するか否かを判定し（Ｓ４０）、処理を終了しない場合（Ｓ４０でＮＯ）、時刻（ｔ＋１）を時刻ｔに読み替えて（Ｓ４１）、ステップＳ３２以降の処理を繰り返す。これにより、テンプレートの特定が繰り返され、テンプレートが撮像時点の経過とともに更新される。処理を終了する場合（Ｓ４０でＹＥＳ）、制御部１０は、処理を終了する。

移動体検出装置１００は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図２０及び図２１に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムをＤＶＤなどの記録媒体に記録しておく。そして、当該記録媒体に記録したコンピュータプログラムを光ディスク装置等で読み込ませることにより、コンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で移動体検出装置を実現することができる。

上述の実施の形態においては、鳥瞰画像に変換した撮像画像を用いる構成であったが、これに限定されるものではなく、例えば、鳥瞰画像に変換することなく撮像装置２００から取得した撮像画像をそのまま用いることもできる。鳥瞰画像に変換しない場合には、特徴点の数を計数するときに、横方向ライン毎に計数値を補正する必要がある。例えば、道路遠方の消失点と撮像画像上端に対応する位置との距離をＹ、撮像画像の上端での横方向ラインでの計数値をｘ、当該消失点と撮像画像上の任意の横方向ラインに対応する位置との距離をｙとすると、撮像画像の当該任意の横方向のラインでの計数値は、（Ｙ／ｙ）倍、すなわちｘ×（Ｙ／ｙ）で表すことができる。

以上に開示された実施の形態及び実施例は、全ての点で例示であって制限的なものではないと考慮されるべきである。本発明の範囲は、以上の実施の形態及び実施例ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての修正や変形を含むものと意図される。

１０ 制御部
１１ インタフェース部
１２ 鳥瞰画像変換部
１３ 特徴点抽出部
１４ 特徴点計数部
１５ テンプレート特定部
１６ 移動体候補領域特定部
１７ 探索領域設定部
１８ 相関値算出部
１９ 速度算出部
２０ 記憶部

Claims (11)

1. 複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像を用いて視野内の移動体を検出する移動体検出装置において、
   撮像画像の画素毎に該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出する抽出手段と、
   該抽出手段で抽出した特徴点の数を前記撮像画像の横方向ライン毎に計数する計数手段と、
   該計数手段で計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる前記横方向ラインの位置を基準として移動体の位置を検出するため特定領域を特定する特定手段と
   を備え、
   該特定手段は、
   時系列に撮像された撮像画像のうち、先の時点の撮像画像で特定した特定領域と後の時点の撮像画像との相関に基づいて、該特定領域に対応する特定領域を前記後の時点の撮像画像上でさらに特定するようにしてあることを特徴とする移動体検出装置。
2. 撮像範囲が前記撮像画像と同等であって移動体が存在しない背景画像の特徴点の有無を該背景画像の画素毎に対応付けて記憶する記憶手段を備え、
   前記抽出手段は、
   撮像画像の画素に対応する前記背景画像の画素で特徴点がある場合、該画素に対応する前記撮像画像の画素を特徴点として抽出しないようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の移動体検出装置。
3. 前記抽出手段は、
   前記撮像画像上で特徴点を抽出する際に、前記背景画像の対応する画素で特徴点がある場合には、該画素に対応する前記撮像画像上の画素を除外するようにしてあることを特徴とする請求項２に記載の移動体検出装置。
4. 前記抽出手段は、
   前記計数手段で特徴点を計数する際に、前記撮像画像上で抽出した特徴点から前記背景画像上の対応する特徴点を減ずるようにしてあることを特徴とする請求項２に記載の移動体検出装置。
5. 前記抽出手段で抽出した特徴点に基づいて撮像画像上で移動体候補領域を特定する候補領域特定手段と、
   前記特定手段で特定した特定領域に基づいて探索領域を設定する設定手段と、
   前記先の時点の撮像画像で特定した特定領域と、前記後の時点の撮像画像であって前記候補領域特定手段で特定した移動体候補領域及び前記設定手段で設定した探索領域の共通の領域との相関値を算出する相関値算出手段と
   を備え、
   前記特定手段は、
   前記相関値算出手段で算出した相関値に基づいて、前記特定領域に対応する特定領域を前記後の時点の撮像画像上でさらに特定するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
6. 前記撮像画像の縦方向上端から所定の縦寸法を有する領域又は縦方向下端から所定の縦寸法を有する領域の少なくとも１つを設けてあり、
   前記横方向ラインの位置が前記領域内にある場合、前記特定手段が特定領域を特定することを禁止する禁止手段を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
7. 撮像装置で撮像して得られた画像を、透視投影変換行列を用いて鳥瞰画像に変換する変換手段を備え、
   該変換手段で変換した鳥瞰画像を前記撮像画像として用いるようにしてあることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
8. 前記特定手段は、
   前記計数手段で計数した特徴点の数が前記特徴点閾値以上となる横方向ラインが複数ある場合、最も縦方向下方の横方向ラインの位置を基準として特定領域を特定するようにしてあることを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
9. 前記先の時点の撮像画像で特定した特定領域と前記後の時点の撮像画像で特定した特定領域の位置の変位に基づいて、移動体の速度を算出する速度算出手段を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の移動体検出装置。
10. 撮像装置と、請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の移動体検出装置とを備えることを特徴とする画像式感知器。
11. コンピュータに、複数の画素が縦横マトリクス状に配された撮像画像を用いて視野内の移動体を検出させるためのコンピュータプログラムにおいて、
    コンピュータに、
    撮像画像の画素毎に該画素の画素値に基づいて特徴点を抽出するステップと、
    抽出した特徴点の数を前記撮像画像の横方向ライン毎に計数するステップと、
    計数した特徴点の数が所定の特徴点閾値以上となる前記横方向ラインの位置を基準として移動体の位置を検出するため特定領域を特定するステップと
    を実行させ、
    該特定するステップは、
    時系列に撮像された撮像画像のうち、先の時点の撮像画像で特定した特定領域と後の時点の撮像画像との相関に基づいて、該特定領域に対応する特定領域を前記後の時点の撮像画像上でさらに特定するようにしてあることを特徴とするコンピュータプログラム。

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