JP2016015029A

JP2016015029A - 物体検出装置および物体検出プログラム

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Publication number: JP2016015029A
Application number: JP2014137006A
Authority: JP
Inventors: 邦博後藤; Kunihiro Goto
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2014-07-02
Filing date: 2014-07-02
Publication date: 2016-01-28
Anticipated expiration: 2034-07-02
Also published as: WO2016002900A1; JP6340957B2; CN106471522A; DE112015003089T5; US20170151943A1

Abstract

【課題】精度よく特定の物体を検出する物体検出装置および物体検出プログラムを提供する。【解決手段】物体検出装置においては、少なくとも物体の位置を含む物体情報を繰り返し取得しＳ１３０、Ｓ１４０、新たな物体についての物体情報を取得すると、この物体についての物体情報を、予め準備された複数の物体状態のうちのある物体状態と対応付けて設定するＳ１５０。そして、物体状態が設定された物体についての新たな物体情報が取得されると、新たな物体情報が予め物体状態毎に準備された状態遷移条件を満たすか否かを判定し、新たな物体情報が状態遷移条件を満たす場合、状態遷移条件が対応する新たな物体状態に物体状態を遷移させるＳ２３０、Ｓ２４０。また、物体状態が予め設定された要出力状態に遷移すると、この物体が特定の物体である旨を出力するＳ２６０、Ｓ３３０、Ｓ３６０。【選択図】図２

Description

本発明は、自車両の周囲に存在する特定の物体を検出する物体検出装置、および物体検出プログラムに関する。

上記の物体検出装置として、歩行者等の特定の物体を検出するための手法が多く提案されている。例えば、上記の物体検出装置には、物体の形状を検出するときの検出しやすさを示す値が低い（検出しにくい）ほど、特定の物体が検出されたと判定するための閾値を小さく設定し、特定の物体が検出されたと判定されやすくしたものがある（例えば、特許文献１参照）。

特開４９３７０２９号公報

しかしながら、上記物体検出装置では、閾値が小さく設定されると、信頼度が低い対象物であっても特定の物体であると判定されやすくなるため、特定の物体の誤検出が増える虞があった。

そこで、このような問題点を鑑み、自車両の周囲に存在する特定の物体を検出する物体検出装置において、より精度よく特定の物体を検出できるようにすることを本発明の目的とする。

本発明の物体検出装置において、物体情報取得手段は、少なくとも物体の位置を含む物体情報を繰り返し取得し、物体状態設定手段は、新たな物体についての物体情報が取得されると、この物体についての物体情報を、予め準備された複数の物体状態のうちのある物体状態と対応付けて設定する。そして、物体状態遷移手段は、物体状態が設定された物体についての新たな物体情報が取得されると、新たな物体情報が予め物体状態毎に準備された状態遷移条件を満たすか否かを判定し、新たな物体情報が状態遷移条件を満たす場合、状態遷移条件が対応する新たな物体状態に物体状態を遷移させる。また、出力手段は、物体状態が予め設定された要出力状態に遷移すると、該物体が特定の物体である旨を出力する。

このような物体検出装置によれば、状態遷移条件を満たすか否かによって物体状態を遷移させ、要出力状態に遷移すると特定の物体である旨を出力するので、精度よく特定の物体を検出できる。

なお、上記目的を達成するためには、プログラムとして構成してもよい。例えば、コンピュータを、物体検出装置を構成する各手段として実現するための物体検出プログラムとしてもよい。また、各請求項の記載は、可能な限りにおいて任意に組み合わせることができる。この際、発明の目的を達成できる範囲内において一部構成を除外してもよい。

本発明が適用された物体検出装置１の概略構成を示すブロック図である。処理部１０のＣＰＵ１１が実行する対象物検出処理を示すフローチャートである。撮像画像中の歩行者候補矩形の一例を示す画像図である。手法１による歩行者候補矩形の一例を示す画像図である。手法２による歩行者候補矩形の一例を示す画像図である。手法３による歩行者候補矩形の一例を示す画像図である。手法４による歩行者候補矩形の一例を示す画像図である。クラスティングの一例を示す画像図である。対象物の状態を遷移させる際の遷移条件の一覧を示す表である。対象物の状態の遷移方法を示す状態遷移図である。得られた対象物の位置を示す画像図である。時刻の変化と対象物の状態の遷移との関係の一例を示す表である（飛び出し情報なし）。飛び出し情報が対応する対象物を含む状態を示す画像図である。時刻の変化と対象物の状態の遷移との関係の一例を示す表である（飛び出し情報あり）。

以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［第１実施形態］
［本実施形態の構成］
本発明が適用された物体検出装置１は、例えば乗用車等の車両に搭載され、自車両の周囲に存在する歩行者等の特定の種別の物体を検出する機能を備えている。物体検出装置１は、図１に示すように、処理部１０と、カメラ２１と、制御対象２６とを備えている。

カメラ２１は、自車両の周囲、例えば、予め設定された周期（例えば３０ｆｐｓ等）で自車両の進行方向を繰り返し撮像する周知のカメラとして構成されており、得られた撮像画像を処理部１０に送る。

制御対象２６は、処理部１０から特定の物体が検出された旨の信号を受けると、自車両がこの特定の物体と衝突する際の衝撃を緩和させる作動を行う。例えば、制御対象２６は、自車両のブレーキや操舵装置を作動させるアクチュエータとして構成されており、ブレーキを作動させたり、操舵装置を作動させたりすることで、特定の物体との衝突を避けたり、衝突の際の衝撃を緩和させたりする。

処理部１０は、ＣＰＵ１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等のメモリ１２とを備えている。ＣＰＵ１１は、メモリ１２に格納されたプログラムに基づいて、後述する対象物検出処理等の各種処理を実施する。

［本実施形態の処理］
このように構成された物体検出装置１において、処理部１０は、図２に示す対象物検出処理を実施する。対象物検出処理は、カメラ２１の撮像画像から特定の種別の物体を検出し、この特定の種別の物体と衝突する虞がある場合に、制御対象２６を作動させる処理である。

なお、本実施形態においては、特定の種別の物体として歩行者を検出する例について説明する。本実施形態の対象物検出処理は、例えば自車両の電源が投入されると開始され、その後、繰り返し実施される処理である。

対象物検出処理では、図２に示すように、まず、情報取得処理を実施する（Ｓ１１０〜Ｓ１４０）。情報取得処理では、始めにカメラ２１による撮像画像を取得し（Ｓ１１０）続いて飛び出し検出を行う（Ｓ１２０）。

飛び出し検出は、例えば、特開２０１４−０２９６０４号公報に記載されているような手法を用いる。すなわち、過去における撮像画像と今回得られた撮像画像とを用いて、撮像画像中の各特徴点におけるオプティカルフローを求め、このオプティカルフローが自車両の予想挙動と交差する場合に、飛び出して来る物体である旨の飛び出し情報を撮像画像中の座標と対応付けてメモリ１２に記録する。

なお、パターン識別等を用いて物標を特定してから飛び出し検出を行ってもよいが、オプティカルフローを用いて飛び出し検出を行う手法では、物標を特定することなく飛び出しの有無を検出できるため、処理が簡素かつ高速で行えるというメリットがある。

続いて、対象物（歩行者らしい物標）を検出する（Ｓ１３０）。この処理では、取得した撮像画像中から種々の手法を用いて歩行者が含まれる領域を示す矩形（歩行者候補矩形）を検出する。

この際、図３に示すように、歩行者らしい物標ほど多くの矩形が得られる傾向を利用する。例えば、図３に示すように、歩行者においては多くの矩形によって囲まれているが、樹木や標識においては歩行者よりも囲まれた矩形の数が少なくなる。

歩行者候補矩形を得るための手法としては、例えば、下記の４つの手法を用いる。
［手法１］：予め設定された１または複数の大きさの矩形を撮像画像中において移動させつつ、その都度、１または複数の辞書を用いて矩形中に含まれる物標に対するパターン識別を実施する。この際、パターン識別による一致度が閾値以上であれば矩形を設定する。

この手法において設定された矩形は、図４に示す例では、矩形１〜矩形４の４つとなる。設定された矩形の数が多くなるほど、歩行者らしさが高いといえる。
［手法２］：［手法１］と同様にパターン識別を行う。ただし、図５に示すように、パターン識別による一致度が閾値（手法１よりも小さな値の閾値）以上のものについて、得られた矩形毎に歩行者らしさを表すスコアを対応付けておく。スコアが高くなるほど歩行者らしさが高いといえる。

［手法３］：［手法１］と同様にパターン識別を行う。ただし、図６に示すように、得られた矩形毎に利用した辞書を対応付けておく。ここで、利用する辞書としては、例えば、歩行者の上半身および下半身を含む全身の形状に対応する辞書Ａ、歩行者の上半身の形状に対応する辞書Ｂ、歩行者の下半身の形状に対応する辞書Ｃが準備されている。

また、辞書Ａ、辞書Ｂ、辞書Ｃの順で信頼性が高い辞書として設定されている。信頼性がより高い辞書を用いて歩行者らしいと認識されるほど歩行者らしさが高いといえる。
［手法４］：複数の異なる探索方法を利用してパターン識別を行う。例えば、図７に示すように、前回以前に歩行者候補矩形が得られた周辺のみを探索する手法（探索方法Ａ）、飛び出し検出がされた位置の周辺のみを探索する手法（探索方法Ｂ）、［手法１］と同様の手法（探索方法Ｃ）等を用いる。

この例では、探索方法Ａ、探索方法Ｂ、探索方法Ｃの順で信頼性が高い探索方法として設定されている。信頼性がより高い探索方法を用いて歩行者らしいと認識されるほど歩行者らしさが高いといえる。

なお、上記手法において歩行者候補矩形を得る際には、識別器として例えばＳＶＭ（Support vector machine）等が利用でき、特徴量として例えばＨＯＧ（Histgrams of Oriented Gradients）、Haar-like Feature等が利用できる。

続いて、クラスタリングを行う（Ｓ１４０）。この処理では、Ｓ１３０の処理にて得られた多数の歩行者候補矩形について、撮像画像中の位置およびサイズが類似するものを１つにまとめあげる処理を含む。

この際、［手法１］においては矩形の数、［手法２］においては矩形を得る際の最大スコアおよび平均スコア、［手法３］においては矩形を得る際に利用した最大の信頼度を有する辞書の種別、［手法４］においては矩形を得る際に利用した最大の信頼度を有する探索方法、についての情報が矩形の位置とともにメモリ１２に記録される。

このようにクラスタリングを行うと、図８に示すように、複数の物体（破線枠）として認識される可能性があった対象物が、１つの対象物（実線枠）として認識されることになる。

続いて、対象物の追跡を行うか否かを判定する（Ｓ１５０）。この処理では、例えば、歩行者候補矩形が１つでも設定されていればこの矩形に含まれる対象物の追跡を行う旨の判定を行う。

対象物の追跡を行わない場合には（Ｓ１５０：ＮＯ）、後述するＳ２３０の処理に移行する。また、対象物の追跡を行う場合には（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、検出した対象物について、「新規状態」の設定を行う（Ｓ１６０）。ここで、対象物の状態としては、複数の状態が予め準備されており、新規状態とは、これらの状態のうちの１つを示す。

対象物の状態としては、図９に示すように、新規状態、状態Ａ、状態Ｂ、状態Ｃとが準備されており、各状態において他の状態に遷移するための条件が予め設定されている。新規状態を除くと、状態Ａ、状態Ｂ、状態Ｃの順で歩行者である尤度が高く設定されている。また、新規状態は、最初だけに設定される特殊な状態である。

また、図１０に示すように、各状態において、ある条件を満たすと消滅（つまり対象物の追跡を終了する）よう設定されている。なお、本実施形態においては、状態遷移の際に、上位への遷移条件は厳しく、下位への遷移条件は緩く設定している。

また、上位への遷移は１段階ずつしか許可しないが、下位への遷移については無制限に遷移できるよう設定している。なお、複数の対象物が存在する場合には、対象物毎にＳ１６０〜Ｓ３３０の処理を実施することになる。また、Ｓ１７０以下の処理をループ処理として繰り返す場合には、カメラ２１から撮像画像が得られる毎に処理を繰り返す。

続いて、対象物の状態の読み出しを行う（Ｓ１７０）。この処理では、現在の対象物の状態、現在の状態の継続回数等の情報をメモリ１２から読み出す。
続いて、情報取得処理を実施する（Ｓ１８０）。この処理では、前述の通り、Ｓ１１０〜Ｓ１４０の処理を再度実施する。

続いて、判定の対象となる対象物について、飛び出し情報があるか否かを判定する（Ｓ２１０）。飛び出し情報の有無の判定には、対象物の座標と、Ｓ１２０の処理において飛び出しが検出された物標の座標とが概ね一致するか否かを判定し、一致する場合に、対象物に飛び出し情報が存在すると判定する。

飛び出し情報がなければ（Ｓ２１０：ＮＯ）、後述するＳ２３０の処理に移行する。また、飛び出し情報があれば（Ｓ２１０：ＹＥＳ）、対象物の状態を遷移させるための遷移条件、および対象物であることを確定するための確定条件を変更する（Ｓ２２０）。

この処理では、対象物であるとより判定されやすくなるように条件を変更する。例えば、図９に示す閾値（ＴＨ１〜ＴＨ５）を小さな値に変更したり、対象物であると確定するための継続回数の閾値を少ない回数に変更したりする。なお、このように条件を変更するのは、Ｓ２１０の処理にて肯定判定された場合だけであり、次回の処理においてＳ２１０の処理を実施した際に否定判定された場合には、変更前の条件で判定を行う。

続いて、遷移条件が成立したか否かを判定する（Ｓ２３０）。この処理では、図９に示すように、［手法１］において検出された矩形の数（検出矩形数）と閾値との比較、［手法２］において得られた平均スコアと閾値との比較、［手法３］において利用された辞書の種別等が対象物の状態に応じて設定された遷移条件を満たすか否かを判定する。

また、この処理においては、新規に検出された対象物の有無についても判定する。この処理で、新規に検出された対象物が存在していれば、遷移条件が成立したか否かに拘わらず、肯定判定される。

遷移条件が成立していなければ（Ｓ２３０：ＮＯ）、後述するＳ２５０の処理に移行する。また、遷移条件が成立してれば（Ｓ２３０：ＹＥＳ）、図９において対応する状態に状態を遷移させる（Ｓ２４０）。また、この処理において、新規に検出された対象物の状態は、新規状態に設定される。

続いて、対象物の状態（同じ状態の継続回数（継続時間））を更新し（Ｓ２５０）、対象物が歩行者であるか否かの判定を行う（Ｓ２６０）。この処理では、状態Ａが予め設定された継続回数（例えば３回）だけ連続していれば対象物が歩行者である（要出力状態）と判定する。また、対象物の状態が「消滅」であれば、対象物が歩行者でないと判定する。その他の状態である場合には、判定は未確定となる。

続いて、対象物の判定が終了したか否かを判定する（Ｓ３３０）。少なくとも１つの対象物が歩行者または歩行者でないと判定されていれば、対象物の判定が終了したと判定する。対象物の判定が終了していなければ（Ｓ３３０：ＮＯ）、Ｓ１７０の処理に戻る。

また、対象物の判定が終了していれば（Ｓ３３０：ＹＥＳ）、出力優先順位を判定する（Ｓ３４０）。ここで、出力優先順位とは、複数の歩行者が検出された場合に、出力を行う歩行者を何れかに設定するための優先順位である。例えば、飛び出し検出された歩行者や、自車両の予想進路に最も近い歩行者等に高い優先順位が設定される。

続いて、設定された歩行者についての位置や速度等の情報を出力し（Ｓ３６０）、対象物検出処理を終了する。なお、全ての対象物の状態が「消滅」に遷移していた場合には、Ｓ３５０、Ｓ３６０の処理を省略してもよい。

また、本処理の終了時において、対象物の判定が終了していない他の対象物が存在する場合には、Ｓ１７０の処理に戻るようにしてもよい。
このような対象物検出処理を実行すると、例えば、図１１に示す例では、４つの対象物について状態の追跡が実施される。ある対象物についての状態は、例えば、図１２に示すように、時刻１（初回の処理）においては新規状態となり、時刻２（２回目の処理）では消滅に遷移するか、状態Ａに遷移する。その後、条件を満たすか否かに応じて状態が遷移することになる。

また、図１３に示すように、左端の対象物について飛び出し情報が対応付けられている場合には、図１４に示すように、飛び出し情報も加味した条件で判定を行う。つまり、飛び出し情報が存在する時刻において、Ｓ２２０の処理にて遷移条件や確定条件を変更して処理を行い、飛び出し情報が存在しない時刻においては、遷移条件や確定条件を変更することなく処理を行うことになる。

［本実施形態による効果］
以上のように詳述した物体検出装置１において、処理部１０は、少なくとも物体の位置を含む物体情報（位置、形状）を繰り返し取得し、新たな物体についての物体情報が取得されると、この物体についての物体情報を、予め準備された複数の物体状態のうちのある物体状態と対応付けて設定する。そして、処理部１０は、物体状態が設定された物体についての新たな物体情報が取得されると、新たな物体情報が予め物体状態毎に準備された状態遷移条件を満たすか否かを判定し、新たな物体情報が状態遷移条件を満たす場合、状態遷移条件が対応する新たな物体状態に物体状態を遷移させる。また、処理部１０は、物体状態が予め設定された要出力状態に遷移すると、この物体が特定の物体である旨を出力する。

このような物体検出装置１によれば、状態遷移条件を満たすか否かによって物体状態を遷移させ、要出力状態に遷移すると特定の物体である旨を出力するので、精度よく特定の物体を検出できる。

また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、ある物体が特定の物体状態に遷移してからの継続時間を取得し、継続時間が予め設定された遷移判定時間を超えると、新たな物体状態に遷移させる。

このような物体検出装置１によれば、同じ物体状態の継続時間が遷移判定時間を超えるか否かということを状態遷移の条件とすることができる。
また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、物体状態が設定された物体について、この物体が飛び出してくるか否かに関する飛び出し情報を取得し、飛び出し情報の有無に応じて、状態遷移条件を変更する。

このような物体検出装置１によれば、飛び出し情報に応じて状態遷移条件を変更するので、特定の物体であると判定するための時間を短くする等、飛び出してくる物体に対応した処理を行うことができる。

また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、自車両の周囲を撮像した撮像画像中において探索領域を変更しつつ各探索領域内において予め設定された探索条件に合致する物標を探索し、探索条件に合致する物標のうちの、物体状態が設定された物体に対応する物標が検出された際の探索条件との合致の程度に応じて、物標が特定の物体である尤度に関する尤度関連値を求める。そして、処理部１０は、尤度関連値を物体情報として取得する。

このような物体検出装置１によれば、探索条件との合致の程度に応じて得られる尤度関連値に基づいて特定の物体であるか否かを判定できるので、より精度よく特定の物体を検出することができる。

また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、尤度関連値として、パターン識別による尤度が予め設定された閾値よりも高いものの数を求める。
また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、尤度関連値として、パターン識別による尤度が予め設定された閾値よりも高いものについてスコアを求め、さらに、これらのスコアについて最大スコアまたは平均スコアを求める。

また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、尤度関連値として、パターン識別の際に利用する辞書の種別に応じた信頼度を求める。
このような物体検出装置１によれば、より精度よく特定の物体を検出することができる。

また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、尤度関連値として、利用する探索条件に応じて設定されるスコアを求める。
このような物体検出装置１によれば、利用する探索条件の信頼性の高さに応じたスコアを用いるので、より精度よく特定の物体を検出することができる。

また、上記の物体検出装置１において処理部１０は、物体毎に物体状態を遷移させ、出力手段は、複数の物体について要出力状態に遷移した場合、予め設定された優先順位に従って要出力状態に遷移した物体のうちの１または複数を選択し、この選択した物体についてこの物体が特定の物体である旨を出力する。

このような物体検出装置１によれば、優先順位に従って自身にとってより出力を行うべき物体を選択し、この物体について特定の物体である旨を出力することができる。よって、多くの物体についての出力がされることで処理が煩雑になることを抑制することができる。

［その他の実施形態］
本発明は、上記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、上記の実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略した態様も本発明の実施形態である。また、上記の複数の実施形態を適宜組み合わせて構成される態様も本発明の実施形態である。また、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される発明の本質を逸脱しない限度において考え得るあらゆる態様も本発明の実施形態である。また、上記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。

例えば、上記実施形態において、特定の種別の物体として歩行者を検出するよう構成したが、例えば、樹木や車両等、歩行者以外の種別の物体を検出してもよい。
［実施形態の構成と本発明の手段との対応関係］
上記実施形態において処理部１０が実行する処理のうちのＳ１２０の処理は本発明でいう飛び出し情報取得手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１３０、Ｓ１４０の処理は本発明でいう物体情報取得手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ１４０の処理は本発明でいう関連値演算手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１５０の処理は本発明でいう物体状態設定手段に相当する。

さらに、上記実施形態におけるＳ１７０の処理は本発明でいう継続時間取得手段に相当し、上記実施形態におけるＳ２１０、Ｓ２２０の処理は本発明でいう条件変更手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ２３０、Ｓ２４０の処理は本発明でいう物体状態遷移手段に相当し、上記実施形態におけるＳ２６０、Ｓ３３０、Ｓ３６０の処理は本発明でいう出力手段に相当する。

さらに、上記実施形態において、上述の手法１〜手法４にて用いた矩形の数、スコア、辞書の種別、探索方法の種別等は本発明でいう尤度関連値に相当する。

１…物体検出装置、１０…処理部、１１…ＣＰＵ、１２…メモリ、２１…カメラ、２６…制御対象。

Claims

自車両に搭載され、自車両の周囲に存在する特定の物体を検出する物体検出装置（１）であって、
少なくとも物体の位置を含む物体情報を繰り返し取得する物体情報取得手段（Ｓ１３０、Ｓ１４０）と、
新たな物体についての物体情報が取得されると、この物体についての物体情報を、予め準備された複数の物体状態のうちのある物体状態と対応付けて設定する物体状態設定手段（Ｓ１５０）と、
物体状態が設定された物体についての新たな物体情報が取得されると、新たな物体情報が予め物体状態毎に準備された状態遷移条件を満たすか否かを判定し、前記新たな物体情報が前記状態遷移条件を満たす場合、状態遷移条件が対応する新たな物体状態に物体状態を遷移させる物体状態遷移手段（Ｓ２３０、Ｓ２４０）と、
前記物体状態が予め設定された要出力状態に遷移すると、該物体が前記特定の物体である旨を出力する出力手段（Ｓ２６０、Ｓ３３０、Ｓ３６０）と、
を備えたことを特徴とする物体検出装置。
請求項１に記載の物体検出装置において、
ある物体が特定の物体状態に遷移してからの継続時間を取得する継続時間取得手段（Ｓ１７０）を備え、
前記物体状態遷移手段は、前記継続時間が予め設定された遷移判定時間を超えると、新たな物体状態に遷移させること
を特徴とする物体検出装置。
請求項１または請求項２に記載の物体検出装置において、
物体状態が設定された物体について、該物体が飛び出してくるか否かに関する飛び出し情報を取得する飛び出し情報取得手段（Ｓ１２０）と、
前記飛び出し情報の有無に応じて、前記状態遷移条件を変更する条件変更手段（Ｓ２１０、Ｓ２２０）と、
を備えたことを特徴とする物体検出装置。
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の物体検出装置において、
自車両の周囲を撮像した撮像画像中において探索領域を変更しつつ各探索領域内において予め設定された探索条件に合致する物標を探索し、前記探索条件に合致する物標のうちの、物体状態が設定された物体に対応する物標が検出された際の前記探索条件との合致の程度に応じて、物標が前記特定の物体である尤度に関する尤度関連値を求める関連値演算手段（Ｓ１４０）を備え、
前記物体情報取得手段は、前記尤度関連値を前記物体情報として取得すること
を特徴とする物体検出装置。
請求項４に記載の物体検出装置において、
前記関連値演算手段は、前記尤度関連値として、パターン識別による尤度が予め設定された閾値よりも高いものの数を求めること
を特徴とする物体検出装置。
請求項４または請求項５に記載の物体検出装置において、
前記関連値演算手段は、前記尤度関連値として、パターン識別による尤度が予め設定された閾値よりも高いものについてスコアを求め、さらに、これらのスコアについて最大スコアまたは平均スコアを求めること
を特徴とする物体検出装置。
請求項４〜請求項６の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記関連値演算手段は、前記尤度関連値として、パターン識別の際に利用する辞書の種別に応じた信頼度を求めること
を特徴とする物体検出装置。
請求項４〜請求項７の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記関連値演算手段は、前記尤度関連値として、利用する探索条件に応じて設定されるスコアを求めること
を特徴とする物体検出装置。
請求項１〜請求項８の何れか１項に記載の物体検出装置において、
前記物体状態遷移手段は、物体毎に物体状態を遷移させ、
前記出力手段は、複数の物体について要出力状態に遷移した場合、予め設定された優先順位に従って要出力状態に遷移した物体のうちの１または複数を選択し、該選択した物体について該物体が前記特定の物体である旨を出力すること
を特徴とする物体検出装置。
コンピュータを、請求項１〜請求項９の何れか１項に期し彼の物体検出装置を構成する各手段として機能させるための物体検出プログラム。