JP2017049687A - 検出装置、検出方法、検出プログラムおよび情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】運転者に対して事前に注意を促すことを可能とする。
【解決手段】第１の実施形態の検出装置は、取得部が取得した、移動体が移動可能な領域を含む画像から、少なくとも、領域上の標示と、人と、領域とを検出する。検出の結果、人が領域に存在する場合に、人の検出位置から人までの第１の距離を算出する。画像からの領域上の標示、人および領域の検出結果と、第１の距離とに応じて範囲を設定する。
【選択図】図４

Description

本発明は、検出装置、検出方法、検出プログラムおよび情報処理システムに関する。

交通事故の被害に遭う歩行者のうち、大きな割合を占めるのが、横断歩道などの安全地帯以外を横断する歩行者である。運転者は、安全地帯付近を走行する場合、経験的に、歩行者には注意を払う。一方、運転者は、安全地帯以外の範囲を走行する場合には、歩行者に対して意識的に注意深くならないのが一般的であり、この場合、安全地帯以外における急な横断者に対応することが難しい。そのため、従来から、車載カメラにより撮影した画像を用いて、自車両の走行中に事故に繋がる可能性が高い事例を記録する技術が提案されている。

特開２０１１−１３４２０７号公報 特開２００５−１５７５６４号公報

Tomoki Watanabe, Satoshi Ito and Kentaro Yokoi: "Co-occurrence Histograms of Oriented Gradients for Human Detection", IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications, Vol. 2, pp.39-47. (2010).

従来の技術では、実際に事故に遭遇しそうになった場合や、横断歩道の横断者に特化して対応しており、安全地帯以外における急な横断者に対応可能となっていなかったという問題点があった。

本発明が解決する課題は、運転者に対して事前に注意を促すことが可能な検出装置、検出方法、検出プログラムおよび情報処理システムを提供することにある。

第１の実施形態の検出装置は、取得部が取得した、移動体が移動可能な領域を含む画像から、少なくとも、領域上の標示と、人と、領域とを検出する。人が領域に存在する場合に、人の検出位置から人までの第１の距離を算出する。画像からの領域上の標示、人および領域の検出結果と、第１の距離とに応じて範囲を設定する。

図１は、各実施形態に共通して適用可能な検出装置のハードウェア構成の例を示すブロック図である。 図２は、各実施形態に係る、カメラで撮像された撮像画像の例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図４は、第１の実施形態に係る検出処理を示す一例のフローチャートである。 図５は、第１の実施形態に係る、人の検出処理を示す一例のフローチャートである。 図６は、第１の実施形態に係る、１台のカメラの設置姿勢を利用した距離の算出方法について説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る横断者存在範囲の形状の例を、２次元地図上で示す図である。 図８は、第１の実施形態に係る、標示と横断者との距離関係に基づき横断者存在範囲の大きさを変更する処理の例について説明する図である。 図９は、第１の実施形態の変形例に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図１０は、第２の実施形態に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図１１は、第２の実施形態に係る検出処理を示す一例のフローチャートである。 図１２は、横断者と停車車両との撮像画像内での位置関係について説明するための図である。 図１３は、横断者と停車車両との撮像画像内での位置関係について説明するための図である。 図１４は、第３の実施形態に係る情報処理システムの一例の構成を示す図である。 図１５は、第３の実施形態に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図１６は、第３の実施形態に係るサーバ装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。 図１７は、第３の実施形態に係る検出装置における処理を示す一例のフローチャートである。 図１８は、第３の実施形態に係る、検出装置に表示される横断者存在範囲の例を示す図である。

以下、実施形態に係る検出装置、検出方法、検出プログラムおよび情報処理システムについて説明する。

実施形態に係る検出装置、検出方法、検出プログラムおよび情報処理システムは、例えば搭載した車載カメラで撮像した画像から、自車両の移動領域である道路と、道路を横断する人である横断者とを検出し、横断者が検出された位置に応じて、将来的に横断者が存在することが予測される横断者存在範囲を設定する。横断者存在範囲を用いることで、運転者に、横断歩道など安全地帯以外を横断する横断者に対する注意を促すことが可能となる。

図１は、各実施形態に共通して適用可能な検出装置のハードウェア構成の例を示す。図１において、検出装置１０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１０１と、ＲＯＭ(Read Only Memory)１０２と、ＲＡＭ(Random Access Memory)１０３と、ストレージ１０４と、入出力Ｉ／Ｆ１０５と、通信Ｉ／Ｆ１０６と、表示制御部１０７と、位置取得装置１０８と、カメラＩ／Ｆ１０９とを備え、これら各部がバス１００により互いに通信可能に接続される。

ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２やストレージ１０４に予め記憶されるプログラムに従い、ＲＡＭ１０３をワークメモリとして動作して、この検出装置１０の全体の動作を制御する。すなわち、ＣＰＵ１０１を含むコンピュータが検出装置１０に搭載される。ストレージ１０４は、ハードディスクドライブや不揮発性の半導体メモリ（フラッシュメモリ）であり、ＣＰＵ１０１が動作するためのプログラムや、種々のデータが記憶される。

入出力Ｉ／Ｆ１０５は、例えばＵＳＢ(Universal Serial Bus)であり、外部機器との間でデータの送受信を行うためのインターフェイスである。キーボードやポインティングデバイス（マウスなど）の入力デバイスをこの入出力Ｉ／Ｆ１０５に接続することができる。また、ＣＤ(Compact Disk)やＤＶＤ(Digital Versatile Disk)といったディスク記憶媒体の読み出しなどを行うドライブ装置をこの入出力Ｉ／Ｆ１０５に接続してもよい。表示制御部１０７は、ＣＰＵ１０１によりプログラムに従い生成された表示制御信号を、ＬＣＤ(Liquid Crystal Display)などを表示デバイスとして用いたディスプレイ１２０が表示可能な表示信号に変換して出力する。

通信Ｉ／Ｆ１０６は、ＬＡＮ(Local Area Network)やインターネットなどのネットワークに対する通信を制御する。

位置取得装置１０８は、現在位置を、示す位置情報を取得する。位置情報は、例えば緯度および経度を用いて表される。位置情報は、さらに、高度を含んでもよい。位置取得装置１０８は、例えばＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)を利用して現在位置を取得する。これに限らず、位置取得装置１０８は、無線ＬＡＮ位置情報システムや、車載センサを利用した自己位置推定システムを用いて現在位置を取得してもよい。

カメラ１１０は、カメラＩ／Ｆ１０９の制御に従い撮像を行い、画像信号を出力する。カメラＩ／Ｆ１０９は、ＣＰＵ１０１の命令に従いカメラ１１０を制御し、カメラ１１０から出力される画像信号を取り込み、撮像画像として出力する。

カメラ１１０は、例えば車載され、自車両の進行方向の、自車両が走行可能な移動領域が撮像画像に含まれるように設置する。図２は、各実施形態に係る、カメラ１１０で撮像された撮像画像の例を示す。図２において、撮像画像２００は、例えば自車両が走行している道路である移動領域２０１の画像を含む。また、図２の例では、撮像画像２００は、移動領域２０１上の標示である標示２０２、移動領域２０１を横断する人２０３、および、移動領域２０１上の他車両２０４の画像をそれぞれ含んでいる。なお、図２の例では、標示２０２は、横断歩道を示している。

カメラ１１０は、可視光領域の光を撮像するのに限らず、赤外領域の光を撮像可能な赤外線カメラ、紫外領域の光を撮像可能な紫外線カメラを用いてもよい。また、図１では、検出装置１０に１台のカメラ１１０が接続されるように示されているが、これはこの例に限定されない。例えば、検出装置１０に複数台のカメラ１１０を接続し、各カメラ１１０を異なる方向、例えば、自車両の前方、後方および側方それぞれに向けて設置してもよい。以下では、検出装置１０に、自車両の進行方向を撮像するように設置された１台のカメラ１１０が接続されるものとする。

（第１の実施形態）
第１の実施形態について説明する。図３は、第１の実施形態に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。図３において、検出装置１０ａは、画像取得部１１と、検出部１２と、算出部１３と、設定部１４と、表示部１５とを含む。これら画像取得部１１、検出部１２、算出部１３、設定部１４および表示部１５は、ＣＰＵ１０１上で動作する検出プログラムにより実現される。これに限らず、画像取得部１１、検出部１２、算出部１３、設定部１４および表示部１５の一部または全部を、互いに協働して動作するハードウェア回路により構成してもよい。

画像取得部１１は、カメラ１１０により撮像された撮像画像を取得する。検出部１２は、画像取得部１１により取得された撮像画像から、少なくとも、人２０３の画像と、移動領域２０１の画像と、移動領域２０１上の標示２０２の画像とを検出する。以下では、適宜、「人２０３の画像を取得する」を、例えば「人２０３を取得する」などのように記述する。

算出部１３は、検出部１２により、人２０３および移動領域２０１が検出され、且つ、検出された人２０３が移動領域２０１上に存在すると判定された場合に、検出された人２０３が横断者であるとして、撮像画像に基づき、自車両から横断者までの距離である横断者距離を算出する。設定部１４は、検出部１２による検出結果と、算出部１３で算出された横断者距離とを用いて、横断者が存在すると推定される横断者存在範囲を設定する。

表示部１５は、設定部１４で設定された横断者存在範囲を、ディスプレイ１２０に表示させる。例えば、表示部１５は、ディスプレイ１２０に撮像画像２００を表示させ、この撮像画像２００に対して横断者存在範囲をオーバーラップさせて表示させることができる。これに限らず、表示部１５は、位置取得装置１０８で取得された現在位置に基づき、現在位置を含む地図を表示させ、この地図上に横断者存在範囲を表示させることも考えられる。

図４は、第１の実施形態に係る検出処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ１００で、画像取得部１１は、カメラ１１０により撮像された撮像画像を取得する。ステップＳ１００で画像取得部１１に撮像画像が取得されると、処理はステップＳ１０１およびステップＳ１０２に移行される。

ステップＳ１０１で、検出部１２は、ステップＳ１００で取得された撮像画像から人２０３を検出する。また、ステップＳ１０２で、検出部１２は、ステップＳ１００で取得された撮像画像から移動領域２０１を取得する。ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で人２０３および移動領域２０１が検出されると、処理がステップＳ１０３に移行される。

なお、図４では、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２の処理が並列的に実行されるように示したが、これはこの例に限定されず、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２を順次に実行してもよい。この場合、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２の順序は、任意で構わない。

ステップＳ１０３で、算出部１３は、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で人２０３および移動領域２０１が共に検出された場合に、人２０３が移動領域２０１上に存在するか否かを判定する。算出部１３は、人２０３が移動領域２０１上に存在すると判定した場合、この人２０３が横断者である（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）として、処理をステップＳ１０４に移行させる。

一方、ステップＳ１０３で、算出部１３は、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で人２０３および移動領域２０１のうち少なくとも一方が検出されないか、または、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で人２０３および移動領域２０１が検出され、検出された人２０３が移動領域２０１外に存在する場合（ステップＳ１０３、Ｎｏ）に、図４のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

ステップＳ１０４で、算出部１３は、撮像画像２００と、カメラ１１０の水平に対する設置角度とに基づき、自車両（カメラ１１０）から横断者（人２０３）までの距離を算出する。次のステップＳ１０５で、設定部１４は、ステップＳ１０４で算出された横断者までの距離を用いて、横断者が存在すると推定される範囲である横断者存在範囲を設定する。設定された横断者存在範囲は、例えば撮像画像２００と共にディスプレイ１２０に表示させることができる。

次に、上述の図４のフローチャートにおける各処理について、より詳細に説明する。先ず、ステップＳ１０１の、検出部１２による、撮像画像２００に含まれる人２０３の画像を検出する処理について説明する。人２０３の検出には、人らしさを表す評価値を計算し、その評価値が設定した閾値以上となる場合、人であると判定する。

図５は、第１の実施形態に係る、検出部１２による人２０３の検出処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ１０１０で、検出部１２は、ステップＳ１００で取得された撮像画像２００に対して、人検出を行うための検出範囲を設定する。検出範囲は、例えば撮像画像２００の全域でもよいし、撮像画像２００の一部でもよい。例えば、撮像画像２００の上端部分および下端部分を除いた領域を、検出範囲として設定することができる。また、マスク画像を予め準備しておき、マスク画像によって設定領域を指定してもよい。検出部１２は、検出範囲内所定位置に検出窓を設定する。検出窓の大きさおよび形状は、特に限定されない。以下では、検出窓が矩形であるものとして説明する。

次のステップＳ１０１１で、検出部１２は、検出範囲内での処理が終了したか否かを判定する。若し、終了したと判定した場合（ステップＳ１０１１、Ｙｅｓ）、図５のフローチャートによる一連の処理が終了される。終了していないと判定した場合（ステップＳ１０１１、Ｎｏ）、処理がステップＳ１０１２に移行される。

ステップＳ１０１２で、検出部１２は、撮像画像２００に設定された検出窓領域内の特徴量を算出する。検出部１２は、特徴量として、例えば、ＨＯＧ(Histograms of Oriented Gradients)特徴量を用いることができる。ステップＳ１０１３で、検出部１２は、ステップＳ１０１１で算出した特徴量に基づき、識別器を用いて人らしさを表す評価値を算出する。検出部１２は、識別器として、例えば、ＳＶＭ(Support Vector Machine)を用いることができる。

検出部１２は、次のステップＳ１０１４で、ステップＳ１０１２で算出した評価値が予め設定した閾値以上であるか否かを判定する。検出部１２は、評価値が閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０１４、Ｎｏ）、処理をステップＳ１０１６に移行させる。

一方、検出部１２は、ステップＳ１０１４で評価値が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０１４、Ｙｅｓ）、処理をステップＳ１０１５に移行させ、検出窓内に人２０３が含まれると判定する。具体的には、例えば、非特許文献１に開示されている技術を用いて、検出対象の位置を検出する。ステップＳ１０１５の処理の後、処理がステップＳ１０１６に移行される。

ステップＳ１０１６で、検出部１２は、検出窓を移動させ、処理をステップＳ１０１１に戻す。

次に、図４のフローチャートにおけるステップＳ１０２の、検出部１２による、撮像画像２００に含まれる移動領域２０１の画像を検出する処理について説明する。検出部１２は、移動領域２０１の検出には、例えば、カメラ１１０の設置姿勢を予め取得し、道路面（移動領域２０１）の幅を一定と仮定したときに、道路面が写り込む領域を設置姿勢に基づき算出することができる。設置姿勢は、例えば、カメラ１１０の俯角や、カメラ１１０の撮像方向の自車両の進行方向に対する角度、カメラ１１０の設置高さを含む。これに限らず、検出部１２は、カメラ１１０の設置位置から、撮像画像２００内に移動領域２０１が含まれる領域を予め設定し、設定した領域内でハフ変換などによって直線を検出し、消失点付近を通る２本の直線によって囲まれる領域を移動領域２０１として検出してもよい。

次に、図４のフローチャートにおけるステップＳ１０３の、算出部１３による、人２０３が移動領域２０１内に存在するか否かの判定処理について説明する。算出部１３は、ステップＳ１０１およびステップＳ１０２で検出部１２が検出した人２０３と移動領域２０１とを用いて、人２０３が移動領域２０１内に存在するか否かを判定する。存在すると判定した場合、その人２０３を横断者であると見做す。

例えば、算出部１３は、検出部１２が図５のフローチャートのステップＳ１０１５で人２０３が含まれると判定した検出窓の下端が移動領域２０１に含まれるか否かに基づき、人２０３が移動領域２０１内に存在するか否かを判定することができる。この例では、当該検出窓の下端が移動領域２０１に含まれる場合に、人２０３が移動領域２０１内に存在すると判定できる。

また例えば、ステップＳ１０１５で人２０３が含まれると判定した検出窓内で、さらに人２０３の足領域を検出し、検出された足領域が移動領域２０１に含まれるか否かに基づき、人２０３が移動領域２０１内に存在するか否かを判定することができる。この例では、足領域が移動領域２０１に含まれる場合に、人２０３が移動領域２０１内に存在すると判定できる。

足領域の検出には、人検出において説明した方法を利用することが可能である。例えば、検出部１２は、撮像画像２００から特徴量を求め、求めた特徴量に基づき、識別器を用いて足領域らしさを表す評価値を算出する。この評価値を閾値判定することで、足領域を検出する。

次に、図４のフローチャートにおけるステップＳ１０４の、算出部１３による、人２０３と自車両（カメラ１１０）との間の距離を算出する処理について説明する。例えば、自車両がカメラ１１０を２台以上搭載している場合、ステレオ法によって、カメラ１１０と横断者（人２０３）との間の距離を容易に求めることができる。

自車両が１台のカメラ１１０を搭載している場合、カメラ１１０の設置姿勢を利用することで、横断者の足領域の、撮像画像２００上での位置を示す足位置情報に基づき、カメラ１１０と横断者との間の距離を計算できる。

図６を用いて、第１の実施形態に係る、１台のカメラ１１０の設置姿勢を利用した距離の算出方法について説明する。図６において、焦点距離ｆのカメラ１１０が、路面５００から高さｈの位置に、撮像方向５０３を俯角θとして設置されたものとする。焦点距離ｆの位置で撮像方向５０３に直角に交わる直線５０２は、カメラ１１０による仮想的な撮像画像２００を示す。また、値ｐは、撮像画像２００の中心すなわち撮像方向５０３と直線５０２との交点を基準とした人５０１の足領域の位置を示す。

この場合、カメラ１１０からの垂線が路面５００と交わる位置から人５０１の足領域までの距離ｄは、下記の式（１）にて算出できる。

次に、図４のフローチャートによるステップＳ１０５の、設定部１４による横断者存在範囲の設定処理について説明する。設定部１４は、ステップＳ１０５で、検出部１２の検出結果と、算出部１３にて算出されたカメラ１１０と横断者（人２０３）との間の距離ｄとから、横断者が存在すると推定される範囲を設定する。すなわち、設定部１４は、横断者の観測を行った時刻ではなく、その時刻以降において、同一もしくは異なる横断者が存在すると推定される範囲である横断者存在範囲を設定する。

このように、横断者が将来的に存在し得る範囲を設定し記憶しておくことで、横断者が検出された時刻以降は、横断者を実際に検出する前に、予め運転者への注意喚起が可能になる。

設定部１４は、先ず、予め設定した大きさの範囲を、横断者が検出された位置を中心に設定し、横断者存在範囲とする。横断者が検出された位置は、例えば、カメラ１１０の位置から、カメラ１１０の水平面での撮像方向に向けて、上述したステップＳ１０４で算出された距離ｄの位置である。

図７は、第１の実施形態に係る横断者存在範囲の形状の例を、２次元地図上で示す。図７（ａ）は、横断者検出位置２１０を中心として、所定の半径の円形状に設定した横断者存在範囲２１１ａの例を示す。図７（ｂ）は、横断者検出位置２１０を中心として、所定の辺の長さを持つ矩形（この例では正方形）状に設定した横断者存在範囲２１１ｂの例を示す。また、図７（ｃ）は、横断者検出位置２１０を中心として、道路２１２の形状に合わせて設定した横断者存在範囲２１１ｃの例を示す。

横断者存在範囲の大きさは、例えば図７（ａ）に示す円形状の横断者存在範囲２１１ａの場合、半径を道路の幅の数倍程度とすることが考えられる。例えば、道路の幅が１０ｍであれば、横断者存在範囲２１１ａの半径を数１０ｍ（例えば２０ｍ乃至３０ｍ程度）とすることが考えられる。

第１の実施形態では、さらに、検出部１２の検出結果に応じて、横断者存在範囲の大きさを変更する。一例として、撮像画像２００から検出された標示２０２（横断歩道）と横断者との距離関係に基づき横断者存在範囲の大きさを変更することができる。

図８のフローチャートを用いて、第１の実施形態に係る、標示２０２と横断者との距離関係に基づき横断者存在範囲の大きさを変更する処理の例について説明する。ステップＳ１０５１で、検出部１２は、移動領域２０１から、標示２０２の一つとして例えば横断歩道領域を検出する。

検出部１２は、横断歩道領域の検出方法として、例えば人検出において説明した方法を利用することができる。例えば、検出部１２は、撮像画像から特徴量を求め、求めた特徴量に基づき、識別器を用いて横断歩道らしさを表す評価値を算出する。この評価値を閾値判定することで、横断歩道領域を検出する。特徴量としては、上述したＨＯＧ特徴量に限らず、明度差を有効に利用できる特徴量としてガボール特徴を用いることもできる。

検出部１２は、ステップＳ１０５２で、横断歩道領域の検出に成功したか否かを判定する。横断歩道領域の検出に成功したと判定した場合（ステップＳ１０５２、Ｙｅｓ）、処理をステップＳ１０５３に移行させる。一方、検出に失敗したと判定した場合（ステップＳ１０５２、Ｎｏ）、図８のフローチャートによる一連の処理が終了される。

ステップＳ１０５３で、算出部１３は、カメラ１１０から、ステップＳ１０５２で検出された横断歩道領域までの距離を算出する。標示２０２は、路面すなわち移動領域２０１上に存在するため、この距離は、上述した式（１）を用いて算出できる。次のステップＳ１０５４で、算出部１３は、図４のフローチャートにおけるステップＳ１０４で算出した距離と、ステップＳ１０５３で算出した横断歩道領域までの距離とに基づき、標示２０２と横断者（人２０３）との間の距離Ｄを算出する。

次のステップＳ１０５５で、設定部１４は、ステップＳ１０５４で算出した距離Ｄが閾値未満であるか否かを判定する。設定部１４は、距離Ｄが閾値以上であると判定した場合（ステップＳ１０５５、Ｎｏ）、図８のフローチャートによる一連の処理を終了させる。一方、設定部１４は、ステップＳ１０５５で、距離Ｄが閾値未満であると判定した場合（ステップＳ１０５５、Ｙｅｓ）、処理をステップＳ１０５６に移行させる。

ステップＳ１０５６で、設定部１４は、距離Ｄの値に応じて、横断者存在範囲の大きさを調整する。第１の実施形態では、設定部１４は、一定の割合で横断者存在範囲を小さくする。

例えば、設定部１４は、距離Ｄと横断者存在範囲の大きさとが反比例するよう調整する。この場合、図７（ａ）に示す円形状の横断者存在範囲２１１ａであれば、距離Ｄと横断者存在範囲２１１ａの半径とが反比例するように調整することが考えられる。これに限らず、設定部１４は、横断者存在範囲の大きさが距離Ｄの二乗に反比例するようにしてもよい。さらに、設定部１４は、距離Ｄが閾値以上の場合に、距離Ｄに応じて横断者存在範囲を拡大してもよい。

このように、第１の実施形態によれば、自車両が走行中の道路において、横断歩道外を横断する横断者が検出された場合に、検出された横断者の位置に対して所定の大きさの横断者存在範囲を設定している。このように設定された横断者存在範囲を用いることで、運転者に対して、横断者が存在し得る範囲を提示することができ、運転者に注意を促すことができる。

（第１の実施形態の変形例）
第１の実施形態の変形例について説明する。図９は、第１の実施形態の変形例に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図９において、上述した図３と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図９において、検出装置１０ａ’は、図３に示した検出装置１０ａに対して位置情報取得部１６が追加されている。位置情報取得部１６は、位置取得装置１０８を用いて現在位置を取得する。位置情報取得部１６は、取得した位置情報を設定部１４に渡す。また、位置情報取得部１６は、画像取得部１１からの撮像画像取得の通知に応じて、撮像画像を取得した位置を取得し、当該位置を示す位置情報を設定部１４に渡す。例えば、設定部１４は、設定した横断者存在範囲に位置情報取得部１６から渡された位置情報を付加することで、図７に示したような、２次元地図上での横断者存在範囲の表示を表示部１５に行わせることができる。

また、設定した横断者存在範囲の情報を、位置情報と関連付けて例えはストレージ１０４に記憶しておくようにできる。この場合、記憶された位置情報に近い位置を自車両が走行した際に、その時点で実際に横断者が検出されていないが、横断者が存在する可能性があるとして、横断者存在範囲を運転者に提示することが可能となり、これにより、運転者に注意を促すことができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。図１０は、第２の実施形態に係る検出装置の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図１０において、上述した図３と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１０において、検出装置１０ｂは、図３に示した検出装置１０ａに対して年齢推定部２１と、停車車両認識部２２とが追加されている。年齢推定部２１は、算出部１３が図４のステップＳ１０３で求めた横断者について、撮像画像２００内の横断者の画像に基づき属性情報を認識し、認識された属性情報から当該横断者の年齢を推定する。また、検出装置１０ｂにおいて、検出部１２は、画像取得部１１に取得された撮像画像２００から、移動領域２０１に存在する他車両２０４をさらに検出する。停車車両認識部２２は、検出部１２が検出した他車両２０４が停車中であるか否かを認識する。

設定部１４は、設定した横断者存在範囲の大きさを、年齢推定部２１で推定された横断者の年齢に応じて変更する。また、設定部１４は、停車車両認識部２２で認識された他車両２０４と、算出部１３が求めた横断者との位置関係を求め、求めた位置関係に応じて、横断者存在範囲の大きさを変更する。

図１１は、第２の実施形態に係る検出処理を示す一例のフローチャートである。なお、図１１のフローチャートは、上述した図４のフローチャートにおけるステップＳ１０５の処理により横断者存在範囲が設定された後に実行される。

ステップＳ２０１で、年齢推定部２１は、算出部１３により求められた横断者について、横断者の画像から属性情報を認識し、認識した属性情報に基づき当該横断者の年齢を推定する。次のステップＳ２０２で、停車車両認識部２２は、検出部１２により検出された他車両２０４が停車中の車両であるか否かを認識する。なお、これらステップＳ２０１およびステップＳ２０２の処理は、順序を入れ替えてもよいし、並列的に処理を実行してもよい。

次のステップＳ２０３で、設定部１４は、ステップＳ２０１で年齢推定部２１に推定された年齢が、所定の年齢範囲外の年齢であるか否かを判定する。設定部１４は、推定された年齢が所定の年齢範囲内であると判定した場合（ステップＳ２０３、Ｎｏ）、処理をステップＳ２０５に移行させる。一方、設定部１４は、推定された年齢が所定の年齢範囲外であると判定した場合（ステップＳ２０３、Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２０４に移行させる。

ステップＳ２０４で、設定部１４は、図４のフローチャートのステップＳ１０５において設定された横断者存在範囲を拡大する。そして、処理をステップＳ２０５に移行させる。

ステップＳ２０３の判定処理は、横断者が高齢者および低年齢者のうち何れかであるか否かを判定するもので、所定の年齢範囲は、例えば、１０歳以上６０歳未満に設定する。この場合、推定された年齢が１０歳未満、または、６０歳以上で、所定の年齢範囲外であると判定され、処理がステップＳ２０４に移行され、横断者存在範囲が拡大される。高齢者や低年齢者は、それ以外の年齢の者（一般成人とする）と比較して、動きが遅い（例えば高齢者および低年齢者）、あるいは、動きが不確定（例えば低年齢者）であると考えられる。そのため、横断者が高齢者や低年齢者であると推定される場合に、ステップＳ２０４で横断者存在範囲を拡大し、運転者への注意を促す効果を向上させる。

ステップＳ２０５で、停車車両認識部２２は、ステップＳ２０２の認識結果に従い、検出部１２で検出された他車両２０４が停車中であるか否かを判定する。停車車両認識部２２は、他車両２０４が停車中ではない、すなわち、移動中であると判定した場合（ステップＳ２０５、Ｎｏ）、図１１のフローチャートによる一連の処理を終了させる。一方、停車車両認識部２２は、検出された他車両２０４が停車中であると判定した場合（ステップＳ２０５、Ｙｅｓ）、処理をステップＳ２０６に移行させる。

ステップＳ２０６で、設定部１４は、停車中であると認識された他車両２０４と、横断者との、撮像画像２００上での位置関係に基づき、横断者存在範囲の大きさを調整する。そして、図１１のフローチャートによる一連の処理を終了させる。

次に、ステップＳ２０１の、年齢推定部２１による年齢推定処理について説明する。年齢推定部２１は、検出部１２が検出した横断者の属性情報を、横断者の画像に基づき認識する。横断者の属性情報としては、例えば横断者の性別、皮膚色、身長、服装、持ち物、身体的特徴などが考えられる。年齢推定部２１は、横断者について認識した属性情報に基づき、当該横断者の年齢を推定する。例えば、年齢推定部２１は、横断者の属性情報のうち、身長に基づき年齢を推定することができる。この場合、横断者の身長が所定以下で、横断者が高齢者または低年齢者であると推定することが考えられる。

横断者の身長は、図４のステップＳ１０４で算出部１３がカメラ１１０から横断者までの距離を算出した方法を応用して認識することが可能である。例えば、横断者の画像から、横断者の足領域と頭領域とを認識し、認識された足領域および頭領域の撮像画像２００内での位置と、横断者の足領域までの距離とに基づき身長を認識する。一例として、身長の閾値を設定し、閾値身長の撮像画像２００内での高さ（画素数）を、各距離に応じて予め求めておく。横断者の足領域から頭領域までの高さと、距離とに基づき、横断者の身長を算出することができる。

これに限らず、横断者の移動速度に基づき横断者の年齢を推定することも可能である。この場合、横断者を時系列で追跡して移動速度を求め、求めた移動速度が設定した閾値以下の場合に、横断者が高齢者または低年齢者であると判定することが考えられる。

次に、ステップＳ２０２の、停車車両認識部２２による停車車両の認識処理について説明する。停車車両認識部２２は、検出部１２で検出された他車両２０４を時系列で追跡し、その移動量に基づき他車両２０４が移動しているか、停車中かを判定する。図４のフローチャートにおけるステップＳ１０４の処理と同様に、他車両２０４の下端の領域に基づきカメラ１１０から他車両２０４までの距離を算出できる。これにより、他車両２０４を時系列で追跡し、他車両２０４までの距離を時系列で順次求めていくことで、他車両２０４の、自車両に対する相対的な速度を計算することができ、これを移動量としてもよい。

次に、ステップＳ２０６の、他車両２０４と横断者との撮像画像２００上の位置関係に応じた処理について説明する。設定部１４は、停車車両認識部２２が他車両２０４が停車中であると認識した場合、この停車中の他車両２０４と横断者との間の距離に応じて横断者存在範囲の大きさを調整する。ここで、停車中の他車両２０４と横断者との間の距離は、撮像画像２００上での距離でもよいし、他車両２０４および横断者それぞれについて上述したように算出した実距離でもよい。

設定部１４は、例えば、撮像画像２００上における横断者の足位置と、停車車両領域の下端位置とを用いて、横断者と停車車両との撮像画像２００内での位置関係を求める。

図１２および図１３を用いて、横断者と停車車両との撮像画像２００内での位置関係について説明する。図１２に例示するように、撮像画像２００内で検出された横断者（人２０３）の足位置２２０と、停車車両（他車両２０４）の下端位置２２１との間の、撮像画像２００における水平方向の座標値の差分を幅Δｗとし、垂直方向の座標値の差分を高さΔｈとする。また、設定部１４は、これら幅Δｗおよび高さΔｈに対して、それぞれ閾値を設定する。

図１３（ａ）は、幅Δｗが閾値以上の例を示す。また、図１３（ｂ）は、高さΔｈが閾値以上の例を示す。設定部１４は、幅Δｗおよび高さΔｈがそれぞれ閾値以下の場合に、他車両２０４と横断者との実空間上での距離が近いと判定する。この場合、設定部１４は、横断者存在範囲を例えば拡大する。また例えば、設定部１４は、幅Δｗおよび高さΔｈがそれぞれ閾値以上の場合に、他車両２０４と横断者との実空間上での距離が遠いと判定する。この場合、設定部１４は、横断者存在範囲を例えば縮小する。設定部１４は、これら以外の場合には、ステップＳ２０６での横断者存在範囲の調整を行わない。

なお、横断者と停車車両との位置関係の判定方法は、上述の例に限定されない。例えば、高さΔｈおよび幅Δｗのうち少なくとも一方が閾値以上の場合に、他車両２０４と横断者との距離が遠いと判定することが考えられる。

このように、第２の実施形態では、第１の実施形態の処理により設定した横断者存在範囲を、横断者の属性情報や、横断者と停車中の車両との距離に基づき、さらに調整するようにしている。そのため、運転者に対して、より的確に注意を促すことができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。図１４は、第３の実施形態に係る情報処理システムの一例の構成を示す。図１４において、情報処理システムは、データベース（ＤＢ）６１を含むサーバ装置６０を備え、１以上の検出装置１０ｃ、１０ｃ、…が無線通信によりネットワーク５１に接続し、ネットワーク５１を介してサーバ装置６０と通信を行う。ＡＰ５０は、各検出装置１０ｃ、１０ｃ、…が無線通信によりネットワーク５１に接続するための中継装置である。検出装置１０ｃが行う無線通信は、所定の通信相手との間でのデータ通信が可能であれば、通信方式は特に限定されないが、無線ＬＡＮ(Local Area Network)を用いることができる。

第３の実施形態では、このような構成において、各検出装置１０ｃは、設定した横断者存在範囲の情報を、当該横断者存在範囲を設定した位置を示す位置情報と関連付けて、ＲＡＭ１０３やストレージ１０４に記憶する。各検出装置１０ｃは、横断者存在範囲および位置情報の組が記憶された後に、他の横断者存在範囲および位置情報の組が取得された場合に、取得された位置情報が記憶された横断者存在範囲に含まれるか否かを判定する。

また、各検出装置１０ｃは、ＲＡＭ１０３やストレージ１０４に記憶した横断者存在範囲の情報と位置情報との組をサーバ装置６０に送信する。サーバ装置６０は、各検出装置１０ｃから送信された横断者存在範囲の情報と位置情報との組をＤＢ６１に蓄積的に記憶する。また、サーバ装置６０は、ＤＢ６１に記憶した横断者存在範囲の情報と位置情報との組を各検出装置１０ｃに対して送信する。

これらにより、各検出装置１０ｃが搭載された車両の運転者は、例えば自車両が過去に走行したことのない位置における横断者存在範囲を知ることが可能となり、未走行の場所であっても運転に注意を払うことができる。

図１５は、第３の実施形態に係る検出装置１０ｃの機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、図１５において、上述した図９と共通する部分には同一の符号を付して、詳細な説明を省略する。

図１５において、検出装置１０ｃは、図９に示した検出装置１０ａ’に対して、記憶部３１と、送信部３２と、受信部３３とが追加されている。記憶部３１は、ＲＡＭ１０３やストレージ１０４に対する書き込みおよび読み出しを制御して、情報の記憶、読み出しを行う。送信部３２は、記憶部３１に記憶された情報を無線通信により送信する。受信部３３は、無線通信により送信された情報を受信し、記憶部３１に渡す。

なお、図１５の構成に対し、上述の図１０で示した年齢推定部２１および停車車両認識部２２をさらに追加し、横断者の推測される年齢や、横断者と停車車両との位置関係などに基づき、設定された横断者存在範囲を調整してもよい。

図１６は、第３の実施形態に係るサーバ装置６０の機能を説明するための一例の機能ブロック図である。なお、サーバ装置６０は、ハードウェアとしては、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ストレージ、通信Ｉ／Ｆなどを備えた一般的なコンピュータとして構成可能であるため、ここでの詳細な説明を省略する。サーバ装置６０は、単独の装置として構成されるのに限定されず、例えば複数台の装置に機能が分散されてもよい。

図１６において、サーバ装置６０は、受信部６２と、送信部６３と、記憶部６４とを含む。記憶部６４は、ＤＢ６１に対する書き込みおよび読み出しを制御して、情報の記憶、読み出しを行う。受信部６２は、ネットワーク５１を介して送信された情報を受信し、受信した情報を記憶部６４に渡す。送信部６３は、記憶部６４に記憶された情報をネットワーク５１を介して送信する。

図１７は、第３の実施形態に係る検出装置１０ｃにおける処理を示す一例のフローチャートである。ステップＳ３００で、画像取得部１１は、撮像画像を取得する。このとき、画像取得部１１は、撮像画像を取得した旨を位置情報取得部１６に通知する。次のステップＳ３０１で、位置情報取得部１６は、画像取得部１１からの画像取得通知に応じて、現在位置を示す位置情報を取得する。

次のステップＳ３０２で、設定部１４は、ステップＳ３００で取得された撮像画像に基づき横断者存在範囲を設定する。すなわち、図４のフローチャートを用いて説明したように、検出部１２は、画像取得部１１で取得された撮像画像から人２０３と移動領域２０１とを検出する（図４のステップＳ１０１およびステップＳ１０２）。算出部１３は、検出部１２により検出された人２０３が、移動領域２０１上に存在する場合に、人２０３を横断者であると見做し（図４のステップＳ１０３）、撮像画像とカメラ１１０の設置姿勢とに基づき、カメラ１１０から横断者までの距離を算出する（図４のステップＳ１０４）。設定部１４は、算出された距離を用いて、横断者存在範囲を設定する。

次のステップＳ３０３で、記憶部３１は、ステップＳ３０１で取得された撮像時の位置情報と、ステップＳ３０２で設定された横断者存在範囲を示す情報とを関連付けて、この位置情報と横断者存在範囲との第１の組を記憶する。ここで、横断者存在範囲を示す情報は、横断者存在範囲の大きさと、検出された横断者の位置を示す情報とを含む。横断者の位置は、撮像時の現在位置と、カメラ１１０から横断者までの距離に基づき求めることができる。

次のステップＳ３０４で、送信部３２は、記憶部３１に記憶された位置情報と横断者存在範囲の第１の組を、サーバ装置６０に向けて送信する。ここで、送信部３２は、位置情報と横断者存在範囲の第１の組が記憶部３１に記憶される毎に、この記憶された位置情報と横断者存在範囲の第１の組を送信することができる。また、送信部３２は、一定時間毎などに、複数の位置情報と横断者存在範囲の第１の組を纏めて送信してもよい。

送信部３２により送信された位置情報と横断者存在範囲の第１の組は、ネットワーク５１を介して、サーバ装置６０において、受信部６２により受信される。サーバ装置６０は、受信部６２が受信した位置情報と横断者存在範囲の第１の組を、記憶部６４により、第２の組としてＤＢ６１に蓄積的に記憶する。また、サーバ装置６０は、検出装置１０ｃからの位置情報と横断者存在範囲の第１の組を受信すると、記憶部６４により、ＤＢ６１に記憶された１以上の位置情報と横断者存在範囲の第２の組を読み出す。送信部６３は、記憶部６４により読み出された位置情報と横断者存在範囲との第２の組を、受信した位置情報と横断者存在範囲の第１の組の送信元の検出装置１０ｃに送信する。送信部６３は、１以上の第２の組を送信することができる。

図１７のステップＳ３０５で、検出装置１０ｃは、受信部３３により、サーバ装置６０からの通信、すなわち、サーバ装置６０から送信された位置情報と横断者存在範囲の第２の組が受信されるのを待機する。受信部３３は、サーバ装置６０からの通信が無ければ処理をステップＳ３０５に戻し、サーバ装置６０からの通信を受信すると、処理をステップＳ３０６に移行させる。

ステップＳ３０６で、受信部３３は、サーバ装置６０から送信された位置情報と横断者存在範囲の第２の組を受信する。次のステップＳ３０７で、受信部３３は、受信した位置情報と横断者存在範囲との第２の組を選別し、選別された位置情報と横断者存在範囲との第２の組を、記憶部３１に蓄積的に記憶させる。すなわち、記憶部３１には、検出装置１０ｃにおいて取得および設定された位置情報と横断者存在範囲との第１の組と、サーバ装置６０から送信され検出装置１０ｃにおいて受信および選別された位置情報と横断者存在範囲との第２の組とが記憶されることになる。

例えば、受信部３３は、位置情報取得部１６により現在位置を取得し、サーバ装置６０から受信した１以上の位置情報と横断者存在範囲との第２の組から、位置情報が現在位置に対して一定距離以内の位置情報と横断者存在範囲との第２の組を選別して、記憶部３１に記憶させることができる。また、受信部３３は、サーバ装置６０から受信した１以上の位置情報と横断者存在範囲との第２の組から、位置情報が現在位置に対して一定距離以上の位置情報と横断者存在範囲との第２の組を記憶部３１に記憶させないようにしてもよい。受信部３３は、受信した１以上の位置情報と横断者存在範囲との第２の組のうち、記憶部３１に記憶しなかった１以上の位置情報と横断者存在範囲との第２の組を、例えば破棄する。

さらに、記憶部３１は、新たに取得および設定された位置情報と横断者存在範囲との第１の組や、サーバ装置６０から送信された位置情報と横断者存在範囲との第２の組を記憶させる際に、既に記憶されている位置情報と横断者存在範囲との第１および第２の組のうち、時系列の古い、所定数の位置情報と横断者存在範囲との組を削除してもよい。

さらにまた、サーバ装置６０側において、位置情報と横断者存在範囲との第２の組を常時送信し、検出装置１０ｃにおいて、受信部３３は、送信された位置情報と横断者存在範囲との第２の組を一定時間毎に受信するようにしてもよい。また、サーバ装置６０側において、記憶部６４により記憶された位置情報と横断者存在範囲との第２の組のうち、位置情報が、検出装置１０ｃから送信された位置情報に対して一定距離以内の位置情報と横断者存在範囲との第２の組を選択して、検出装置１０ｃに送信してもよい。

ステップＳ３０７の処理が終了すると、図１７のフローチャートによる一連の処理が終了される。

第３の実施形態に係る検出装置１０ｃは、位置情報取得部１６が図１７のフローチャートのステップＳ３０１で取得した位置情報と、ステップＳ３０７で記憶部３１により記憶された位置情報と横断者存在範囲との組とに基づき、当該検出装置１０ｃが搭載された自車両の現在位置が、１以上の横断者存在範囲の何れかに含まれるか否かを判定する判定部をさらに備えることができる。判定部は、判定結果を自車両の運転者に通知する。

図１８は、第３の実施形態に係る、検出装置１０ｃのディスプレイ１２０に表示される横断者存在範囲の例を示す。図１８の例では、ディスプレイ１２０に対して、自車両３０１を含む地図３００が表示された例である。地図３００は、例えば、検出装置１０ｃが備える位置取得装置１０８が取得する現在位置を示す情報と、例えばストレージ１０４に予め記憶した地図情報とに基づき、表示部１５により表示される。

図１８において、検出装置１０ｃは、表示部１５により、記憶部３１に記憶された位置情報と横断者存在範囲との第１および第２の組のうち、自車両３０１の位置に対して一定距離以内の横断者存在範囲を、地図３００上に表示させる。図１８の例では、横断者存在範囲３１０、３１１および３１２の３つの横断者存在範囲が、地図３００上の道路などとは異なる表示方法で、この例では、表示色を異ならせて地図３００上に表示されている。自車両３０１の運転者は、この表示に基づき、自車両３０１の進行方向の一定範囲が例えば横断者存在範囲３１１であることを、自車両３０１が当該横断者存在範囲３１１に到達する以前に知ることができ、横断者に対して事前に注意を払うことができる。

また、各横断者存在範囲３１０、３１１および３１２について、記憶部３１により記憶された回数または数をそれぞれ計数し、各横断者存在範囲３１０、３１１および３１２の表示方法を、計数結果の計数値に応じて更に変えてもよい。

横断者存在範囲の計数方法の例について説明する。例えば、上述した判定部は、画像取得部１１が取得した撮像画像に基づく横断者存在範囲を設定部１４が設定した場合に、当該撮像画像を取得した位置を示す位置情報を位置情報取得部１６から取得する。判定部は、記憶部３１により記憶されている位置情報と横断者存在範囲との組に、取得した位置情報が示す位置を範囲内に含む横断者存在範囲を含む組が存在するか否かを判定する。判定部は、存在すると判定した場合、記憶部３１に記憶される当該組の計数値をインクリメントする。判定部の機能は、例えば設定部１４の機能に含めることができる。

図１８の例では、例えば計数値に対して第１の閾値と、第１の閾値よりも低い値の第２の閾値とを設け、各横断者存在範囲３１０、３１１および３１２の各計数値を、第１および第２の閾値と比較した結果に応じて、各横断者存在範囲３１０、３１１および３１２の表示色を変えている。一例として、計数値が大きいほど、その横断者存在範囲に横断者が存在する可能性が高いとして、より危険度が高いことを示す表示を行う。

具体的には、図１８において、横断者存在範囲３１０、３１１および３１２のうち、計数値が第１の閾値よりも大きい、例えば横断者存在範囲３１１は危険度が高いことを示す色（例えば赤色）、計数値が第１の計数値未満且つ第２の係数値以上の、例えば横断者存在範囲３１０は危険度が中程度であることを示す色（例えば黄色）、計数値が第２の閾値未満の、例えば横断者存在範囲３１２は危険度が低いことを示す色（例えば緑色）としている。

この場合、閾値は、２個に限らず、３個以上でもよいし、１個でもよい。また、閾値は、時間帯や季節、気象状況などによって変更してもよい。例えば、時間帯によって閾値を変更し、夜間を昼間よりも低い閾値として、運転者に対して夜間により注意を促すようにすることが考えられる。

なお、計数される回数または数は、自車両３０１に搭載される検出装置１０ｃにより設定され記憶部３１に記憶された横断者存在範囲の回数または数と、サーバ装置６０から送信されて記憶部３１に記憶された横断者存在範囲の回数または数とを含むことができる。これに限らず、計数される回数または数は、自車両３０１に搭載される検出装置１０ｃにより設定され記憶部３１に記憶された横断者存在範囲の回数または数のみであってもよい。

このように、各横断者存在範囲３１０〜３１２が記憶部３１により記憶された回数または数の計数結果の計数値に応じて、各横断者存在範囲３１０、３１１および３１２の表示方法を異ならせることで、運転者に対して、注意すべき範囲をより明確に示すことが可能となる。

また、上述では、位置情報取得部１６で取得された位置情報に基づく地図３００に対して各横断者存在範囲３１０〜３１２を表示させているが、これはこの例に限定されない。例えば、表示部１５は、画像取得部１１が取得した撮像画像に対して各横断者存在範囲３１０〜３１２をオーバーラップさせて表示させてもよい。

（他の実施形態）
なお、各実施形態に係る検出処理を実行するための検出プログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ(Compact Disk)、ＤＶＤ(Digital Versatile Disk)などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供される。これに限らず、検出プログラムを、ＲＯＭ１０２に予め記憶させて提供してもよい。

さらに、各実施形態に係る検出処理を実行するための検出プログラムを、インターネットなどの通信ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、通信ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、各実施形態および変形例に係る検出処理を実行するための検出プログラムを、インターネットなどの通信ネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

各実施形態および変形例に係る検出処理を実行するための検出プログラムは、第１の実施形態の場合、例えば上述した各部（画像取得部１１、検出部１２、算出部１３、設定部１４および表示部１５）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ１０１が例えばストレージ１０４から当該検出プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置（例えばＲＡＭ１０３）上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

なお、各実施形態は、上述したそのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上述の実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

１０，１０ａ，１０ａ’，１０ｂ，１０ｃ 検出装置
１１ 画像取得部
１２ 検出部
１３ 算出部
１４ 設定部
１５ 表示部
１６ 位置情報取得部
２１ 年齢推定部
２２ 停車車両認識部
３１ 記憶部
３２ 送信部
３３ 受信部
５１ ネットワーク
６０ サーバ装置
６１ データベース
１０１ ＣＰＵ
１０４ ストレージ
１０８ 位置取得装置
１２０ ディスプレイ
２００ 撮像画像
２０１ 移動領域
２０２ 標示
２０３ 人
２０４ 他車両
２１０ 横断者検出位置
２１１ａ，２１１ｂ，２１１ｃ 横断者存在範囲
３００ 地図
３０１ 自車両
３１０，３１１，３１２ 横断者存在範囲

Claims (9)

1. 移動体が移動可能な領域を含む画像を取得する取得部と、
   前記画像から、少なくとも、前記領域上の標示と、人と、前記領域とを検出する検出部と，
   前記人が前記領域に存在する場合に、該人の検出位置から該人までの第１の距離を算出する算出部と、
   前記検出部による検出結果と、前記第１の距離とに応じて範囲を設定する設定部と
   を備える検出装置。
2. 前記検出部は、
   前記画像から前記標示として横断歩道標示を検出し、
   前記設定部は、
   前記横断歩道標示と前記第１の距離とに基づき前記範囲を設定し、前記横断歩道標示と前記人との間の第２の距離が短くなるに連れて設定した該範囲を小さくする
   請求項１に記載の検出装置。
3. 前記検出部で検出された前記人の年齢を推定する推定部をさらに備え、
   前記設定部は、
   前記年齢が第１の閾値以下、または、該第１の閾値よりも大きい第２の閾値以上の場合に、設定した前記範囲を大きくする
   請求項１に記載の検出装置。
4. 前記検出部は、前記画像から、さらに車両を検出し、
   前記検出部で検出された前記車両のうち、停車している車両を停車車両として認識する認識部をさらに備え、
   前記横断歩道標示と前記第１の距離とに基づき前記範囲を設定し、前記停車車両と前記人との間の第３の距離が短くなるに連れて設定した該範囲を大きくする
   請求項１に記載の検出装置。
5. 前記範囲と、該範囲に対応する前記画像を取得した位置を示す位置情報との組を記憶して蓄積する記憶部と、
   前記設定部が前記範囲の設定に用いた画像を取得した位置が、前記記憶部に記憶される前記範囲に含まれるか否かを判定する判定部と
   をさらに備える
   請求項１に記載の検出装置。
6. 移動体が移動可能な領域を含む画像を取得する取得ステップと、
   前記画像から、少なくとも、前記領域上の標示と、人と、前記領域とを検出する検出ステップと，
   前記人が前記領域に存在する場合に、該人の検出位置から該人までの第１の距離を算出する算出ステップと、
   前記検ステップ部による検出結果と、前記第１の距離とに応じて範囲を設定する設定ステップと
   を有する検出方法。
7. 移動体が移動可能な領域を含む画像を取得する取得ステップと、
   前記画像から、少なくとも、前記領域上の標示と、人と、前記領域とを検出する検出ステップと，
   前記人が前記領域に存在する場合に、該人の検出位置から該人までの第１の距離を算出する算出ステップと、
   前記検ステップ部による検出結果と、前記第１の距離とに応じて範囲を設定する設定ステップと
   をコンピュータに実行させるための検出プログラム。
8. サーバ装置と検出装置とを含む情報処理システムであって、
   前記検出装置は、
   移動体が移動可能な領域を含んで撮像された撮像画像と、該撮像画像が撮像された位置を示す位置情報とを取得する取得部と、
   前記撮像画像から、少なくとも、前記領域上の標示と、人と、前記領域とを検出する検出部と，
   前記人が前記領域に存在する場合に、該人の検出位置から該人までの距離を算出する算出部と、
   前記検出部による検出結果と、前記距離とに応じて範囲を設定する設定部と、
   少なくとも１つの前記位置情報と前記範囲との第１の組を前記サーバ装置に送信する第１の送信部と、
   前記サーバ装置から送信された、前記位置情報と前記範囲との第２の組を受信する第１の受信部と、
   前記第２の組と前記第１の組とを記憶して蓄積する第１の記憶部と
   を備え、
   前記サーバ装置は、
   前記検出装置から送信された前記第１の組を受信する第２の受信部と、
   前記受信部により受信された前記第１の組を前記第２の組として蓄積して記憶する第２の記憶部と、
   前記記憶部に記憶された前記第２の組を前記検出装置に送信する第２の送信部と
   を備える
   情報処理システム。
9. 前記設定部が前記範囲の設定に用いた画像を取得した位置が、前記記憶部に記憶される前記第１の組および前記第２の組それぞれの前記範囲に含まれるか否かを判定する判定部をさらに備える請求項８に記載の情報処理システム。

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