JP2014160298A - 運転支援システムおよび運転支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車の周囲の対象物を高精度で検知することができる運転支援システムを提供することを目的とする。
【解決手段】運転支援システムは、自動車に設けられる携帯端末１００と、携帯端末１００と通信可能な検知サーバ２１０とを備え、携帯端末１００は、自動車の周辺を撮影するための撮影装置１９０と、撮影された映像を検知サーバ２１０に送信する映像送信部１５１とを含み、検知サーバ２１０は、映像の加工処理を行う映像フィルタ２８０と、映像フィルタにより加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知エンジン２９０とを含み、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信する。
【選択図】図４

Description

本発明は、車両の周囲の対象物を検知する運転支援システム、運転支援方法および運転支援プログラムに関する。

近年、事故を起こさない車両の実現のために、歩行者、前方の先行車、歩行者または障害物等の対象物に衝突する危険を察知し、ドライバーに回避操作を促す運転支援システムが開発されている。一般的な運転支援システムにおいて、歩行者を検知するために、自動車に設置された車載カメラが周囲を撮影し、ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）という自動車制御用コンピュータが、撮影された画像を用いて対象物を検知および処理する必要がある。

例えば、特許文献１には、自車が検知物体に衝突する危険度を演算し、画像情報を用いて、検知物体が歩行者か否かを判定する車両システムが開示されている。

特開２０１０−２５０５０１号公報

しかし、特許文献１等に記載された一般的な技術は、車載カメラが捉えた画像に基づいて、ＥＣＵが歩行者等を検知する。そのため、ＥＣＵの処理能力が低ければ、認識率が低く誤認識が発生しやすいという課題がある。

また、検知のために一般的な画像認識技術を用いた場合、対象となる画像パターンを事前にＥＣＵチップに事前に書き込んでおく必要があり、予め登録されている画像パターンと異なる画像データが入力されると認識率が低下する。車両に搭載されるシステムは、記憶容量が少ないため予め登録できる画像パターンが限られ、認識率が低いという課題がある。なお、画像パターンとは、例えば、歩行者が自転車に乗っている状態、カートを押しながら歩いている状態等が映された画像である。

そこで、本発明は、車両の周囲の対象物を高精度で検知することができる運転支援システム、運転支援方法および運転支援プログラムを提供することを目的とする。

本発明による運転支援システムは、自動車に設けられる携帯端末と、前記携帯端末と通信可能な検知サーバとを備え、前記携帯端末は、前記自動車の周辺を撮影するための撮影装置と、撮影された映像を前記検知サーバに送信する映像送信部とを含み、前記検知サーバは、前記映像の加工処理を行う映像フィルタと、前記映像フィルタにより加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知エンジンとを含み、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信することを特徴とする。

本発明による運転支援方法は、自動車に設けられた携帯端末が撮影した前記自動車の周辺の映像を、前記携帯端末と通信可能な検知サーバに送信し、前記検知サーバが、前記映像の加工処理を行い、前記加工処理がされた映像に対象物が含まれるかどうかを検知し、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信することを特徴とする。

本発明による運転支援プログラムは、コンピュータに、自動車に設けられた携帯端末が備える撮影装置により撮影された前記自動車の周辺の映像を入力し、当該映像の加工処理を行う映像フィルタ処理と、前記加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知処理と、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信する送信処理とを実行させることを特徴とする。

本発明によれば、車両の周囲の対象物を高精度で検知することができる。

本発明による実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明による実施形態の運転支援システムの動作を示すフローチャートである。 運転支援システムの実施例を示す説明図である。 本発明による運転支援システムの主要部の構成を示すブロック図である。

以下、本発明による運転支援システムの実施形態を、図面を参照して説明する。

図１は、本実施形態の運転支援システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、運転支援システムは、プログラム制御により動作する自動車５０と、携帯端末１００と、歩行者検知サーバ２００とを備える。

自動車５０は、シャシ制御部５１を含む。シャシ制御部５１は、ステアリング制御システム５１１と、ＡＢＳ（Ａｎｔｉｌｏｃｋ Ｂｒａｋｅ Ｓｙｓｔｅｍ）制御システム５１２と、トラクション制御システム５１３と、クルーズ制御システム５１４とを含む。シャシ制御部５１は、無線または有線ネットワークを介して携帯端末１００と通信を行うことができる。シャシ制御５１は、携帯端末１００から送信された指示により、制御されることがある。つまり、自動車５０は、携帯端末１００の操作により減速、ハンドル操作、レーンチェンジ等の動作を行うことができる。

ステアリング制御システム５１１は、ステアリング動作により自動車５０の向きを制御するシステムである。ＡＢＳ制御システム５１２は、ブレーキを自動制御することにより急ブレーキ等によるタイヤのロックを防止するシステムである。トラクション制御システム５１３は、発進時および加速時におけるタイヤの空転を防止する装置である。クルーズ制御システム５１４は、運転者がアクセルペダルを踏み続けなくてもセットした速度を維持する制御を行う。

携帯端末１００は、センサ１１３と、歩行者検知エンジン１４１と、画像フィルタ１４２と、映像記録部１５０と、映像送信部１５１と、アラーム部１６０と、ディスプレイ部１７０と、カメラ１８０とを備える。歩行者検知エンジン１４１および画像フィルタ１４２は、例えば、特定の演算処理等を行うよう設計されたハードウェア、またはプログラムに従って動作するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の情報処理装置によって実現される。映像記録部１５０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置に記憶され、読み出される際にＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリに一時的に記憶される。

携帯端末１００は、例えば、インターネットとの親和性が高く、パソコンの機能をベースとして作られた多機能なスマートフォンである。携帯端末１００は、例えば、自動車５０のダッシュボードの上に設置される。

センサ１１３は、走行中に自動車５０の位置情報や状況を把握する。センサ１１３は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、３軸ジャイロ、加速度センサ、近接センサ、環境光センサ等である。

歩行者検知エンジン１４１は、携帯端末１００のカメラ１８０により撮影した画像から歩行者を検知する機能である。歩行者検知エンジン１４１は、具体的には、走行中の画像から歩行者と思われる部分を検知し、予め定められたルールに基づいて、歩行者であることの確からしさを示す検出率をスコアとして出力する。また、歩行者検知エンジン１４１は、スコアが規定基準を満たすかどうか判定する。

なお、本実施形態の運転支援システムが検知する対象物は、歩行者でなくてもよく、例えば、他の車または電柱等の障害物であってもよい。以下、対象物が歩行者であるものとして説明する。

画像フィルタ１４２は、明るさ調整部１４３と、拡大部１４４とを含む。明るさ調整部１４３は、画像の明るさの調整を行う。拡大部１４４は、画像の拡大を行う。画像フィルタ１４２は、明るさ調整部１４３および拡大部１４４を用いて、携帯端末１００から撮影された画像から歩行者を検知しやすい画像に加工する。画像フィルタ１４２は、携帯端末１００の性能範囲において、画像を瞬時に加工および処理できる。

映像記録部１５０は、カメラ１８０が撮影した映像を記録する。映像送信部１５１は、映像記録部１５０に記録された映像、または画像フィルタ１４２により加工処理された画像を歩行者検知サーバ２００へ送信する。アラーム部１６０は、歩行者が検知された際に音声等によるアラームを発信し、運転手に歩行者がいることを知らせる。

ディスプレイ部１７０は、携帯端末１００が撮影している映像、および歩行者を検知した際に警告メッセージを表示する。

カメラ１８０は、一般的なデジタルカメラであり、自動車５０の走行中に、周辺を撮影する。カメラ１８０が撮影する映像は、動画または静止画のいずれであってもよい。本実施形態では、カメラ１８０が撮影する映像が静止画であるものとして、説明する。

歩行者検知サーバ２００は、画像フィルタ２５０と、歩行者検知エンジン２６０と、歩行者画像データベース２７０とを含む。歩行者検知エンジン２６０および画像フィルタ２５０は、例えば、特定の演算処理等を行うよう設計されたハードウェア、またはプログラムに従って動作するＣＰＵ等の情報処理装置によって実現される。歩行者画像データベース２７０は、例えば、ＨＤＤ等の記憶装置に記憶され、読み出される際にＲＡＭ等のメモリに一時的に記憶される。

歩行者検知サーバ２００に搭載されるＣＰＵは、コンピューターサーバ用のハイスペックな中央処理装置であり、携帯端末１００に搭載されているＣＰＵの機能より高速な処理を行うことができる。歩行者検知サーバ２００に搭載されるＣＰＵは、携帯端末１００から撮影された画像を加工する機能を備えている。歩行者検知サーバ２００に搭載されるＨＤＤは、例えば内蔵されているハードディスクドライブである。歩行者検知サーバ２００に搭載されるＨＤＤおよびメモリは、携帯端末１００に搭載されているＨＤＤおよびメモリよりも容量が大きい。

画像フィルタ２５０は、明るさ調整部２５１と、拡大部２５２と、雨除去部２５３と、超解像部２５４とを含む。画像フィルタ２５０は、携帯端末１００から撮影された画像を、歩行者を検知しやすいに画像に加工する。

雨除去部２５３は、入力した画像の中から雨が映された部分を除去する。超解像部２５４は、小さな歩行者などの画像を、鮮明に拡大できる。超解像部２５４は、具体的には、動画内の画像や連写でとらえた複数の画像を重ね合わせ、１枚の高解像度の画像を生成する。

明るさ調整部２５１、拡大部２５２は、一般的な携帯端末にも搭載されている。一方、雨除去部２５３、超解像部２５４は、一般的な携帯端末１００の処理能力では瞬時にできない加工等を行う。

画像フィルタ２５０により行われる処理は、携帯端末１００が実行すると膨大な時間がかかるが、歩行者検知サーバ２００が実行すると迅速に行うことができる。よって、本実施形態の運転支援システムは、画像フィルタ２５０が画像処理を行うことにより、迅速およびリアルタイムに歩行者を検知できる。

歩行者画像データベース２７０は、多数の携帯端末が撮影した歩行者の画像が記憶されたデータベースである。具体的には、データベース２７０には予め歩行者を検知した画像が成果「辞書」として用意されている。辞書には、さまざまな倍率や形態の歩行者の画像が格納されている。

歩行者検知エンジン２６０は、携帯端末１００が撮影した画像から歩行者を検知する。歩行者検知エンジン２６０は、具体的には、走行中の画像から歩行者と思われる部分を検知し、予め定められたルールに基づいて、歩行者であることの確からしさを示す検出率をスコアとして出力する。また、歩行者検知エンジン２６０は、スコアが規定基準を満たすかどうか判定する。

歩行者検知エンジン２６０は、画像フィルタ２５０による処理を行った後の画像のスコアが規定基準を満たさない場合、入力した画像内の歩行者と思われる部分と類似し高解像度の歩行者画像を、画像データベース２７０に記憶された辞書から検索し、抽出する。つまり、歩行者検知エンジン２６０は、画像データベース２７０を参照することにより、１枚の入力画像と類似した高解像の歩行者画像を得ることができる。そして、歩行者検知エンジン２６０は、類似画像がある場合、類似画像を基に歩行者を検知する。

次に、本実施形態の運転支援システムの動作を説明する。図２は、本実施形態の運転支援システムの動作を示すフローチャートである。

まず、携帯端末１００に備えられたカメラ１８０は、走行中に自動車５０の周辺を撮影する。映像送信部１５１は、撮影された画像を歩行者検知サーバ２００に送信する（ステップＡ１）。

歩行者検知サーバ２００は、送信された画像を歩行者画像データベース２７０に格納する（ステップＡ２）。歩行者検知エンジン１４１は、走行中の画像から歩行者と思われる部分を検知し、予め定められたルールに基づいて、検出率をスコアとして出力する（ステップＡ３）。歩行者検知エンジン１４１は、スコアが規定基準を満たすかどうか判定する（ステップＡ４）。歩行者検知エンジン１４１は、例えば、画像の中にある人物が歩行者である確率が９９％である場合、スコアを９９とする。歩行者検知エンジン１４１は、例えば、スコアが８０以上の場合、歩行者が検知されたと判定し、スコアが８０未満の場合は、歩行者が検知されていないと判定する。スコアの規定基準のデフォルト設定は、ユーザ自身が変更できる。

ステップＡ４で歩行者検知のスコアが規定基準を満たす場合、アラーム部１６０は、携帯端末１００の音声等によるアラームを発信する（ステップＡ５）。また、ディスプレイ部１７０は、歩行者の警告画面をアラームと同時に表示してもよい。これにより、自動車５０の運転手は、歩行者との衝突を防止するための行動をすることができる。

アラーム部１６０がアラームを発信した後、携帯端末１００のセンサ１１３は、速度や歩行者との距離を測定し、運転手による自動車５０の減速やレーンチェンジ等、歩行者を回避するための改善動作が行われたかを確認する。改善動作が行われない場合、携帯端末１００は、自動車５０のシャシ制御５１を制御させることで強制的に自動車を減速させる等の改善動作をさせる（ステップＡ６）。携帯端末１００は、例えば、ステアリング制御システム５１１にレーンチェンジをさせることにより歩行者との衝突を防止する。または、携帯端末１００は、ブレーキ操作とともにＡＢＳ制御システム５１２を動作させることにより、自動車５０は、歩行者に衝突する前に停止する。携帯端末１００は、例えば、歩行者の位置が自動車５０と近い場合、アラーム発信するとともに、すぐにシャシ制御部５１に改善動作をさせてもよい。

一方、ステップＡ４で歩行者検出のスコアが規定基準を満たさない場合（例えばスコアが６０である場合）、携帯端末１００は、画像フィルタ１４２を用いて画像を加工処理する（ステップＡ７）。画像フィルタ１４２は、例えば、明るさ調整部１４３を用いて画像の明るさを変更したり、拡大部１４４を用いて歩行者と思われる画像を拡大したりする。歩行者検知エンジン１４１は、画像フィルタ１４２から得た画像を入力し、再度歩行者検知を試みる（ステップＡ８）。

歩行者検知エンジン１４１は、スコアが規定基準を満たしたかどうか再度確認する（ステップＡ９）。スコアが規定基準を満たす場合、ステップＡ５の処理が行われる。また、スコアが規定基準を満たさない場合、映像送信部１５１は、フィルタ処理された画像を歩行者検知サーバ２００へ送信する（ステップＡ１０）。歩行者検知サーバ２００は、画像を受信し（ステップＡ１１）、歩行者検知サーバ２００に搭載されている画像フィルタ２５０を用いて画像の加工を行う（ステップＡ１２）。

歩行者検知エンジン２６０は、送られた画像から歩行者と思われる部分を検知し、予め定められたルールに基づいて、検出率をスコアとして出力する（ステップＡ１３）。歩行者検知エンジン２６０は、加工された歩行者画像のスコアが、規定基準を満たすかどうか確認する（ステップＡ１４）。規定基準を満たしている場合は、ステップＡ５に処理が移行する。規定基準を満たさない場合、歩行者検知エンジン２６０は、歩行者画像データベース２７０にアクセスし、類似し高解像度の画像を検索し、抽出する（ステップＡ１５）。データベース２７０にはさまざまな倍率や形態の歩行者等を検知した高解像度の画像が、予め成果「辞書」として格納されている。歩行者検知エンジン２６０は、この辞書を参照し、入力画像と最も似ている歩行者の画像データを検索し、抽出する。

歩行者検知エンジン２６０は、歩行者画像データベース２７０から抽出された画像に対し、再度、歩行者検知処理を実施する（ステップＡ１６）。そして、歩行者検知エンジン２６０は、検出スコアが規定基準を満たしたかどうか確認する（ステップＡ１７）。規定基準を満たしている場合、処理はステップＡ５へ移行する。規定基準を満たしている場合、つまり歩行者を検知できない場合、歩行者検知サーバ２００は、歩行者を検知できなかったことを示すメッセージを携帯端末１００に送信する。

なお、携帯端末１００は、画像フィルタ１４２による加工処理を行わずに、撮影された画像をそのまま歩行者検知サーバ２００に送信してもよい。また、歩行者検知サーバ２００は、画像フィルタ２５０を用いた検知処理（ステップＡ１２〜ステップＡ１４）と、歩行者画像データベース２７０を用いた検知処理（ステップＡ１５〜ステップＡ１７）のいずれか一方のみを実施してもよい。

次に、本実施形態の運転支援システムの実施例を説明する。図３は、運転支援システムの実施例を示す説明図である。

図３に示すように、自動車５０に搭載された携帯端末１００が、歩行者１０を含む範囲を撮影する。そして、検知エンジン１４１は、撮影した画像に歩行者が含まれるか検知する。歩行者検知エンジン１４１は、例えば画像が不鮮明である場合、実際に画像に歩行者が含まれていても、歩行者が含まれていないと判定することがある。本実施例では、スコアが５２となり、歩行者ではないという判定がされたとする。

この場合、画像フィルタ１４２は、再度、画像加工を行う。そして、歩行者検知エンジン１４１が、再度画像検知を行うが、同様の結果が出たとする。携帯端末１００は、その判定結果と画像とを自動車クラウドセンター３００内の歩行者検知サーバ２００に送信する。

歩行者検知サーバ２００は、画像フィルタ２５０を用いて送信された画像を加工する。そして、歩行者検知エンジン２６０は、歩行者の検知を行う。この検知におけるスコアが規定基準より低い場合、歩行者画像データベース２７０を用いて類似画像を抽出する。そして、歩行者検知エンジン２６０は、歩行者の検知を行う。この検知におけるスコアが８６となり歩行者であるという判定がされたとする。歩行者検知サーバ２００は、その判定結果を携帯端末１００に送信する。

携帯端末１００は、画像が歩行者であるという判定結果を受けると、アラーム部１６０を用いて運転者に警告を発する。携帯端末１００は、アラーム発生後に運転者が回避行動をしない場合、自動者５０のシャシ制御部５１に歩行者１０を回避する制御を行うように指示を送る。シャシ制御部５１は、指示を受けると、例えばステアリング制御システム５１１を動作させて歩行者１０を回避する。または、シャシ制御部５１は、ブレーキ操作およびＡＢＳ制御システム５１２による制御を行うことにより、自動車５０を停止させる。

本実施形態の運転支援システムによれば、携帯端末１００ではできない高精度な検出処理を歩行者検知サーバ２００が行うことにより、高精度で歩行者を検知することができる。これにより、本実施形態の運転支援システムは、自動車と歩行者との衝突等の事故を抑制することができる。

図４は、本発明による運転支援システムの主要部の構成を示すブロック図である。図４に示すように、本発明による運転支援システムは、自動車に設けられる携帯端末１００と、携帯端末１００と通信可能な検知サーバ２１０とを備え、携帯端末１００は、自動車の周辺を撮影するための撮影装置１９０と、撮影された映像を検知サーバ２１０に送信する映像送信部１５１とを含み、検知サーバ２１０は、映像の加工処理を行う映像フィルタ２８０と、映像フィルタにより加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知エンジン２９０とを含み、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信する。

また、上記の実施形態には、以下の（１）〜（６）に記載された運転支援システムも開示されている。

（１）自動車（例えば、自動車５０）に設けられる携帯端末（例えば、携帯端末）と、携帯端末と通信可能な検知サーバ（例えば、歩行者検知サーバ２００）とを備え、携帯端末は、自動車の周辺を撮影するための撮影装置（例えば、カメラ１８０）と、撮影された映像を検知サーバに送信する映像送信部（例えば、映像送信部１５１）とを含み、検知サーバは、映像の加工処理を行う映像フィルタ（例えば、画像フィルタ２５０）と、映像フィルタにより加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物（例えば、歩行者）が含まれるかどうかを検知する検知エンジン（例えば、歩行者検知エンジン２６０）とを含み、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信する運転支援システム。

（２）運転支援システムは、検知サーバが、複数の映像が予め記憶された記憶装置（例えば、歩行者画像データベース２７０）を含み、検知エンジンは、携帯端末から送信された映像と類似する映像を、前記記憶装置に記憶された複数の映像の中から抽出し、抽出した映像に対象物が含まれるかどうかを検知するように構成されていてもよい。

（３）運転支援システムは、映像フィルタが、入力した映像の中から雨が映された部分を除去する雨除去部（例えば、雨除去部２５３）を含むように構成されていてもよい。

（４）運転支援システムは、映像フィルタが、入力した複数の映像を重ね合わせることにより高解像度の画像を生成する超解像部（例えば、超解像部２５４）を含むように構成されていてもよい。

（５）運転支援システムは、携帯端末が、映像の中に対象物が含まれるという判定結果を受信した場合、自動車の運転者に警告を発するアラーム部（例えば、アラーム部１６０）を含むように構成されていてもよい。このような運転支援システムによれば、対象物が周辺にある場合、運転者に回避させることができる。

（６）運転支援システムは、携帯端末が、映像の中に対象物が含まれるという判定結果を受信した場合、自動車に対象物を回避するための制御（例えば、シャシ制御部５１による制御）をさせるように構成されていてもよい。このような運転支援システムによれば、対象物が周辺にある場合、自動車に自動的に回避させることができる。

本発明は、一般的な乗用自動車に適用できる。

５０ 自動車
５１ シャシ制御部
１００ 携帯端末
１５１ 映像送信部
１６０ アラーム部
１８０ カメラ
１９０ 撮影装置
２００ 歩行者検知サーバ
２１０ 検知サーバ
２５０ 画像フィルタ
２５３ 雨除去部
２５４ 超解像部
２６０ 歩行者検知エンジン
２７０ 歩行者画像データベース
２８０ 映像フィルタ
２９０ 検知エンジン

本発明による運転支援システムは、自動車に設けられる携帯端末と、前記携帯端末と通信可能な検知サーバとを備え、前記携帯端末は、前記自動車の周辺を撮影するための撮影装置と、撮影された映像に含まれる対象物について、対象物であることの確からしさを示すスコアを出力する携帯端末用検知エンジンと、前記スコアが規定基準を満たさない場合に、前記映像の加工処理を行う携帯端末用映像フィルタと、加工処理された前記映像のスコアが前記規定基準を満たさない場合に、加工処理された前記映像を前記検知サーバに送信する映像送信部とを含み、前記検知サーバは、前記映像の加工処理を行う映像フィルタと、前記映像フィルタにより加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知エンジンとを含み、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信することを特徴とする。

本発明による運転支援方法は、自動車に設けられた携帯端末が、撮影した前記自動車の周辺の映像の対象物に含まれる対象物について、対象物であることの確からしさを示すスコアを出力し、前記スコアが規定基準を満たさない場合に、前記映像の加工処理を行い、加工処理された前記映像のスコアが前記規定基準を満たさない場合に、加工処理された前記映像を、前記携帯端末と通信可能な検知サーバに送信し、前記検知サーバが、前記映像の加工処理を行い、前記検知サーバにより加工処理がされた映像に対象物が含まれるかどうかを検知し、当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を携帯端末に送信することを特徴とする。

Claims (10)

1. 自動車に設けられる携帯端末と、
   前記携帯端末と通信可能な検知サーバとを備え、
   前記携帯端末は、
   前記自動車の周辺を撮影するための撮影装置と、
   撮影された映像を前記検知サーバに送信する映像送信部とを含み、
   前記検知サーバは、
   前記映像の加工処理を行う映像フィルタと、
   前記映像フィルタにより加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知エンジンとを含み、
   当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を前記携帯端末に送信する
   ことを特徴とする運転支援システム。
2. 検知サーバは、複数の映像が予め記憶された記憶装置を含み、
   検知エンジンは、携帯端末から送信された映像と類似する映像を、前記記憶装置に記憶された複数の映像の中から抽出し、抽出した映像に対象物が含まれるかどうかを検知する
   請求項１記載の運転支援システム。
3. 映像フィルタは、入力した映像の中から雨が映された部分を除去する雨除去部を含む
   請求項１または請求項２記載の運転支援システム。
4. 映像フィルタは、入力した複数の映像を重ね合わせることにより高解像度の画像を生成する超解像部を含む
   請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の運転支援システム。
5. 携帯端末は、映像の中に対象物が含まれるという判定結果を受信した場合、自動車の運転者に警告を発するアラーム部を含む
   請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載の運転支援システム。
6. 携帯端末は、映像の中に対象物が含まれるという判定結果を受信した場合、自動車に対象物を回避するための制御をさせる
   請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の運転支援システム。
7. 自動車に設けられた携帯端末が撮影した前記自動車の周辺の映像を、前記携帯端末と通信可能な検知サーバに送信し、
   前記検知サーバが、前記映像の加工処理を行い、
   前記加工処理がされた映像に対象物が含まれるかどうかを検知し、
   当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を前記携帯端末に送信する
   ことを特徴とする運転支援方法。
8. 検知サーバが、複数の映像を予め記憶し、
   携帯端末から送信された映像と類似する映像を、記憶された前記複数の映像の中から抽出し、抽出した映像に対象物が含まれるかどうかを検知する
   請求項７記載の運転支援方法。
9. コンピュータに、
   自動車に設けられた携帯端末が備える撮影装置により撮影された前記自動車の周辺の映像を入力し、当該映像の加工処理を行う映像フィルタ処理と、
   前記加工処理をされた映像を入力し、当該映像に対象物が含まれるかどうかを検知する検知処理と、
   当該映像の中に対象物が含まれると判定した場合、判定結果を前記携帯端末に送信する送信処理と
   を実行させるための運転支援プログラム。
10. コンピュータに、
    複数の映像を予め記憶する記憶処理と、
    携帯端末から送信された映像と類似する映像を、記憶された前記複数の映像の中から抽出し、抽出した映像に対象物が含まれるかどうかを検知する処理とを実行させる
    請求項９記載の運転支援プログラム。

Images