JP2017073008A

JP2017073008A - 車両用運転支援システムおよび運転支援方法

Info

Publication number: JP2017073008A
Application number: JP2015199873A
Authority: JP
Inventors: 知也河越; Tomoya Kawagoe
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2015-10-08
Filing date: 2015-10-08
Publication date: 2017-04-13
Anticipated expiration: 2035-10-08
Also published as: JP6129268B2; US20170103271A1

Abstract

【課題】コストや時間を抑えつつ、見通しの悪い交差点を高精度に検出してドライバに注意喚起することができる車両用運転支援システムを得る。【解決手段】サンプル判定部は、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別し、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別する。【選択図】図１

Description

この発明は、見通しの悪い交差点を学習してドライバに注意喚起する車両用運転支援システムおよび運転支援方法に関する。

近年、四輪自動車等の車両に搭載されたカメラで撮像された画像から、道路上の歩行者や自転車、二輪車等を検出し、ドライバに注意喚起することにより、事故を未然に防止する技術が開発されている。

一方で、車両に搭載されたカメラでは検出が困難な、見通しの悪い交差点の歩行者等を検出する技術が知られている。具体的には、多数の建造物が存在し、見通しが悪いために事故が多発している交差点に自車両が近づいていることが確認された場合に、警報音を発生させるとともに、表示部の画面上に警告画像を表示させることにより、ドライバに注意喚起する車両用ナビゲーション装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

また、道路側に設置されたインフラ設備から優先道路上の走行車両の位置や速度を獲得し、獲得した情報をドライバに通知することで、道路形状や位置的な関係から、自車両単独では検知することのできない有用な車両情報をインフラ設備から獲得し、非優先道路から優先道路に進入する際の、出合い頭の衝突を防止する出合い頭衝突防止支援システムが知られている（例えば、特許文献２参照）。

特開平４−４４０８７号公報特開２００２−１６３７８９号公報特開２００９−１０４３６６号公報特開２０１１−１９８００６号公報特開２００４−６２８７４号公報

しかしながら、従来技術には、以下のような課題がある。
すなわち、特許文献１に記載された車両用ナビゲーション装置では、自車両の現在位置と地図データとに基づいて、自車両が見通しの悪い交差点に近づいているか否かを判定しているので、実際には見通しのよい交差点まで注意喚起の対象になるという問題がある。

また、特許文献２に記載された出合い頭衝突防止支援システムでは、数の多い小規模な交差点にまでインフラ設備を設置する必要があるので、インフラ設備の設置に多大なコストや時間を要するという問題がある。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、コストや時間を抑えつつ、見通しの悪い交差点を高精度に検出してドライバに注意喚起することができる車両用運転支援システムおよび運転支援方法を得ることを目的とする。

この発明に係る車両用運転支援システムは、車両の後方の画像を撮像するステレオカメラと、ステレオカメラで撮像された検出対象までの距離を計算する距離計算部と、ステレオカメラで撮像された検出対象の方向を検出する第１オブジェクト検出部と、車両の座標を計測する高精度測位部と、車両の前方の画像を撮像する前方カメラと、前方カメラで撮像された検出対象の方向を検出する第２オブジェクト検出部と、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別し、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別するサンプル判定部と、を備えたものである。

また、この発明に係る車両用運転支援方法は、車両の後方の画像を撮像するステレオカメラと、ステレオカメラで撮像された検出対象までの距離を計算する距離計算部と、ステレオカメラで撮像された検出対象の方向を検出する第１オブジェクト検出部と、車両の座標を計測する高精度測位部と、車両の前方の画像を撮像する前方カメラと、前方カメラで撮像された検出対象の方向を検出する第２オブジェクト検出部と、を備えた車両用運転支援システムで実行される車両用運転支援方法であって、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別するステップと、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別するステップと、を有するものである。

この発明に係る車両用運転支援システムによれば、サンプル判定部は、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別し、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別する。
そのため、コストや時間を抑えつつ、見通しの悪い交差点を高精度に検出してドライバに注意喚起することができる。

この発明の実施の形態１に係る学習時の車両用運転支援システムを示すブロック構成図である。この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援システムにおける学習処理を示す説明図である。この発明の実施の形態１に係る車両用運転支援システムにおける学習処理を示す説明図である。この発明の実施の形態１に係る運用時の車両用運転支援システムを示すブロック構成図である。

以下、この発明に係る車両用運転支援システムおよび運転支援方法の好適な実施の形態につき図面を用いて説明するが、各図において同一、または相当する部分については、同一符号を付して説明する。なお、以下の実施の形態では、検出対象として歩行者を例に挙げて説明するが、これに限定されず、検出対象は、自転車や二輪車等であってもよい。

なお、この発明に係る車両用運転支援システムは、車両に搭載されたカメラで撮像された画像から、事前に学習した見通しの悪い交差点の画像を検出し、ドライバに注意喚起するものである。ここで、見通しの悪い交差点の学習は、以下のようにして実行される。

まず、１台の車両を別の１台の車両が追尾する２台の車両において、先行車両の歩行者検出部が、地球上のある座標に歩行者を検出したが、後続車両の歩行者検出部は、この座標の方向に歩行者を検出しなかった場合に、後続車両のこの座標の方向の画像を、見通しの悪い交差点として学習する。

続いて、実際の車両の走行時において、学習した見通しの悪い交差点と同様の画像を検出した場合に、ドライバに注意喚起する。このとき、この発明に係る車両用運転支援システムは、例えば車両搭載の前方監視カメラ画像認識装置等の従来からある歩行者検出装置を、検出対象を歩行者から見通しの悪い交差点に変えて適用することができる。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る学習時の車両用運転支援システムを示すブロック構成図である。図１において、先行する車両Ａは、歩行者検出部１０Ａ、高精度測位部２０Ａおよび送信部３０を備えている。

また、歩行者検出部１０Ａは、ステレオカメラを構成するカメラ１１ＡＲ、１１ＡＬ、対応点検出部１２Ａ、距離計算部１３Ａ、スキャンウインドウ設定部１４Ａ、オブジェクト検出部１５Ａおよび歩行者境界線データ１６Ａを有し、カメラ１１ＡＲ、１１ＡＬで車両の後方の画像を撮像し、その画像から歩行者Ｐを検出し、歩行者Ｐまでの距離Ｚ、並びに歩行者の方向θＡおよび歩行者らしさを示すスコアデータＡを出力する。

また、対応点検出部１２Ａは、カメラ１１ＡＲのｘｂの点に投影された歩行者Ｐが、カメラ１１ＡＬでは、ｘａの点に投影されることを検出する。また、距離計算部１３Ａは、点ｘａ、点ｘｂ、カメラ１１ＡＲ、１１ＡＬの焦点距離ｆ、およびカメラ１１ＡＲとカメラ１１ＡＬとの間隔Ｂに基づいて、次式により検出対象である歩行者Ｐまでの距離Ｚを計算する。ここで、距離Ｚの計算方法としては、例えば特許文献３に具体的に記載されている。

Ｚ（＝Ｂ×ｆ÷（ｘａ−ｘｂ））

なお、歩行者を正確に認識するためには、例えば特許文献４に示されるような、検出対象の検出を行うためのオブジェクト検出装置が用いられる。この検出装置は、カメラから入力された画像に対して、スキャンウインドウを設定するスキャンウインドウ設定部と、設定されたスキャンウインドウに対してＨＯＧ（ＨｉｔｏｇｒａｍｏｆＯｒｉｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔ）特徴量等を抽出し、検出対象らしさを表すスコアを出力するオブジェクト検出部とから構成される。

オブジェクト検出部は、事前に、人物が写った画像である検出対象サンプルと、人物以外の物体が写った画像や何も物体がない画像である非検出対象サンプルとから特徴量を抽出し、その特徴量空間上の学習サンプル、すなわち検出対象サンプルおよび非検出対象サンプルの分布に基づいて、ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ）やブースティング法等の代表的な統計的学習手法を用いることで、特徴量空間上の検出対象サンプルと非検出対象サンプルとの境界線を学習して構築する。

また、オブジェクト検出部は、スキャンウインドウ内のオブジェクトの検出対象らしさを、スキャンウインドウから抽出した特徴量と、事前に構築した特徴量空間上の境界線との空間的な位置関係に基づいて、スコアとして出力する。

そこで、図１に示したスキャンウインドウ設定部１４Ａは、特許文献４と同様に、カメラ１１ＡＲまたはカメラ１１ＡＬから入力された画像に対して、入力された画像の一部の領域をスキャンウインドウとして設定する。

また、オブジェクト検出部１５Ａは、スキャンウインドウの特徴量と、事前に構築した歩行者境界線データ１６Ａが示す特徴量空間上の境界線との位置関係に基づいて、スキャンウインドウにおける歩行者らしさを表すスコアデータＡと、そのときのスキャンウインドウの方向θＡとを出力する。

高精度測位部２０Ａは、例えば特許文献５に示された準天頂衛星やＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）衛星等の衛星測位システムであり、車両Ａの地球上における位置を座標（ＸＡ，ＹＡ）として計測する。

送信部３０は、距離計算部１３Ａが出力する歩行者Ｐまでの距離Ｚ、オブジェクト検出部１５Ａが出力するスコアデータＡおよび方向θＡ、並びに高精度測位部２０Ａが出力する座標（ＸＡ，ＹＡ）を、無線で後続する車両Ｂに送信する。

また、図１において、後続する車両Ｂは、歩行者検出部１０Ｂ、高精度測位部２０Ｂ、受信部４０、サンプル判定部５０およびサンプルデータ６０を備えている。また、歩行者検出部１０Ｂは、カメラ１１Ｂ、スキャンウインドウ設定部１４Ｂ、オブジェクト検出部１５Ｂおよび歩行者境界線データ１６Ｂを有している。

カメラ１１Ｂは、車両の前方の画像を撮像する。スキャンウインドウ設定部１４Ｂは、カメラ１１Ｂから入力された画像に対して、入力された画像の一部の領域をスキャンウインドウとして設定する。

また、オブジェクト検出部１５Ｂは、スキャンウインドウの特徴量と、事前に構築した歩行者境界線データ１６Ｂが示す特徴量空間上の境界線との位置関係に基づいて、スキャンウインドウにおける歩行者らしさを表すスコアデータＢと、そのときのスキャンウインドウの方向θＢとを出力する。

高精度測位部２０Ｂは、高精度測位部２０Ａと同様にして、車両Ｂの地球上における位置を座標（ＸＢ，ＹＢ）として計測する。受信部４０は、送信部３０が送信した歩行者Ｐまでの距離Ｚ、スコアデータＡおよび方向θＡ、並びに座標（ＸＡ，ＹＡ）を受信する。

サンプル判定部５０は、オブジェクト検出部１５Ｂが出力するスコアデータＢおよび方向θＢ、高精度測位部２０Ｂが出力する座標（ＸＢ，ＹＢ）、並びに受信部が受信した歩行者Ｐまでの距離Ｚ、スコアデータＡ、方向θＡ、および座標（ＸＡ，ＹＡ）に基づいて、スキャンウインドウ設定部１４Ｂが設定したスキャンウインドウの画像データを、検出対象サンプルデータ６１または非検出対象サンプルデータ６２に選別し、サンプルデータ６０として格納する。

上記のように構成した車両Ａおよび車両Ｂにおいて、まず、見通しの悪い交差点の検出対象サンプルデータ６１および非検出対象サンプルデータ６２の収集を行う。このとき、車両Ａが先行し、一定の距離をおいて車両Ｂがそれを追うように走行する。

図２に示されるように、車両Ａの歩行者検出部１０Ａが見通しの悪い交差点において、歩行者Ｐを座標（ＸＡ−ＺｓｉｎθＡ，ＹＡ−ＺｓｉｎθＡ）に検出したが、車両Ｂの歩行者検出部１０Ｂが方向θＢに歩行者Ｐを検出しなかった場合に、車両Ｂのサンプル判定部５０は、見通しの悪い交差点と判断し、例えば図３に示されるスキャンウインドウの画像データを検出対象サンプルデータ６１に選別する。なお、方向θＢは、方向θＡを用いて、次式のように表される。また、ここでの検出対象は、見通しの悪い交差点である。

一方、車両Ａの歩行者検出部１０Ａが検出した歩行者Ｐを、車両Ｂの歩行者検出部１０Ｂも検出した場合には、車両Ｂのサンプル判定部５０は、見通しの悪い交差点ではないと判断し、そのときのスキャンウインドウの画像データを非検出対象サンプルデータ６２に選別する。

ただし、歩行者が車両Ａおよび車両Ｂの走行車線から一定距離の範囲よりも近くにいる場合には、道路の端を歩行していると考えられるので、車両Ｂのサンプル判定部５０は、選別を行わない。ここで、一定距離は、見通しの悪い交差点と判別されたときの歩行者と車両Ａおよび車両Ｂの走行車線との距離のうち、最小値程度、すなわち、図３における距離Ｄ程度とするとよい。

なお、上記では、車両Ａおよび車両Ｂの走行と学習とを同時に行っているが、これに限定されず、車両Ａおよび車両Ｂのそれぞれのカメラの画像を保存するとともに、高精度測位部による位置情報を記憶しておき、走行終了後に検出対象サンプルデータ６１と非検出対象サンプルデータ６２との選別を行ってもよい。

さらに、上記では、車両Ａおよび車両Ｂをそれぞれ別の車両で行っているが、これに限定されず、車両Ｂの装置を車両Ａに搭載し、車両Ａが車両Ｂの位置に相当する位置にいたときのカメラの保存データを用いて、検出対象サンプルデータ６１と非検出対象サンプルデータ６２との選別を行ってもよい。

図４は、この発明の実施の形態１に係る運用時の車両用運転支援システムを示すブロック構成図である。図４において、車両Ｃは、カメラ１１Ｃ、スキャンウインドウ設定部１４Ｃ、オブジェクト検出部１５Ｃ、見通しの悪い交差点境界線データ７０および検出結果表示部８０を備え、見通しの悪い交差点を検出する。

カメラ１１Ｃは、車両の前方の画像を撮像する。スキャンウインドウ設定部１４Ｃは、カメラ１１Ｃから入力された画像に対して、入力された画像の一部の領域をスキャンウインドウとして設定する。

また、オブジェクト検出部１５Ｃは、スキャンウインドウの特徴量と、見通しの悪い交差点境界線データ７０が示す特徴量空間上の境界線との位置関係に基づいて、スキャンウインドウにおける見通しの悪い交差点らしさを表すスコアデータＣと、そのときのスキャンウインドウの方向θＣとを出力する。

ここで、見通しの悪い交差点境界線データ７０は、図１に示した検出対象サンプルデータ６１または非検出対象サンプルデータ６２に選別されたスキャンウインドウの画像データにより事前に構築した特徴量空間上の見通しの悪い交差点の境界線を示している。検出結果表示部８０は、オブジェクト検出部１５Ｃが出力するスコアデータＣに基づいて、見通しの悪い交差点の検出結果を表示し、必要に応じてドライバに注意喚起する。

すなわち、実際のシステムの運用は、車両Ｃで行われる。車両Ｃのオブジェクト検出部１５Ｃは、検出対象サンプルデータ６１および非検出対象サンプルデータ６２から構築された見通しの悪い交差点境界線データ７０を用いて、見通しの悪い交差点を検出する。このとき、見通しの悪い交差点が検出されると、車両Ｃの検出結果表示部８０は、見通しの悪い交差点への接近に対応した徐行等の動作をドライバに注意勧告する。

このように、この車両用運転支援システムは、見通しの悪い交差点の検出を、従来の歩行者検出装置に対して、検出対象の境界線データを変えるだけで実現することができる。そのため、インフラ整備を待たず、この車両用運転支援システムにより、見通しの悪い交差点を検出し、ドライバに注意喚起を行うことができる。

以上のように、実施の形態１によれば、サンプル判定部は、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別し、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別する。
そのため、コストや時間を抑えつつ、見通しの悪い交差点を高精度に検出してドライバに注意喚起することができる。

１０Ａ、１０Ｂ歩行者検出部、１１ＡＲ、１１ＡＬ、１１Ｂ、１１Ｃカメラ、１２Ａ対応点検出部、１３Ａ距離計算部、１４Ａ、１４Ｂ、１４Ｃスキャンウインドウ設定部、１５Ａ、１５Ｂ、１５Ｃオブジェクト検出部、１６Ａ、１６Ｂ歩行者境界線データ、２０Ａ、２０Ｂ高精度測位部、３０送信部、４０受信部、５０サンプル判定部、６０サンプルデータ、６１検出対象サンプルデータ、６２非検出対象サンプルデータ、７０交差点境界線データ、８０検出結果表示部。

この発明に係る車両用運転支援システムは、先行する車両に設けられ、先行する車両の後方の画像を撮像するステレオカメラと、先行する車両に設けられ、ステレオカメラで撮像された検出対象までの距離を計算する距離計算部と、先行する車両に設けられ、ステレオカメラで撮像された検出対象の方向を検出する第１オブジェクト検出部と、車両の座標を計測する高精度測位部と、後続する車両に設けられ、後続する車両の前方の画像を撮像する前方カメラと、後続する車両に設けられ、前方カメラで撮像された検出対象の方向を検出する第２オブジェクト検出部と、サンプル判定部と、を備え、サンプル判定部は、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別し、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別するものである。

また、この発明に係る車両用運転支援方法は、先行する車両に設けられ、先行する車両の後方の画像を撮像するステレオカメラと、先行する車両に設けられ、ステレオカメラで撮像された検出対象までの距離を計算する距離計算部と、先行する車両に設けられ、ステレオカメラで撮像された検出対象の方向を検出する第１オブジェクト検出部と、車両の座標を計測する高精度測位部と、後続する車両に設けられ、後続する車両の前方の画像を撮像する前方カメラと、後続する車両に設けられ、前方カメラで撮像された検出対象の方向を検出する第２オブジェクト検出部と、を備えた車両用運転支援システムで実行される車両用運転支援方法であって、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されなかったときに、前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別するステップと、ステレオカメラ、距離計算部および第１オブジェクト検出部により検出対象が検出された場合であって、検出された検出対象の位置に、前方カメラおよび第２オブジェクト検出部により検出対象が検出されたときに、前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別するステップと、を有するものである。

図２に示されるように、車両Ａの歩行者検出部１０Ａが見通しの悪い交差点において、歩行者Ｐを座標（ＸＡ−ＺｓｉｎθＡ，ＹＡ−ＺｃｏｓθＡ）に検出したが、車両Ｂの歩行者検出部１０Ｂが方向θＢに歩行者Ｐを検出しなかった場合に、車両Ｂのサンプル判定部５０は、見通しの悪い交差点と判断し、例えば図３に示されるスキャンウインドウの画像データを検出対象サンプルデータ６１に選別する。なお、方向θＢは、方向θＡを用いて、次式のように表される。また、ここでの検出対象は、見通しの悪い交差点である。

ただし、歩行者が車両Ａおよび車両Ｂの走行車線から一定距離の範囲よりも近くにいる場合には、道路の端を歩行していると考えられるので、車両Ｂのサンプル判定部５０は、選別を行わない。ここで、一定距離は、見通しの悪い交差点と判別されたときの歩行者と車両Ａおよび車両Ｂの走行車線との距離のうち、最小値程度、すなわち、図２における距離Ｄ程度とするとよい。

Claims

車両の後方の画像を撮像するステレオカメラと、
前記ステレオカメラで撮像された検出対象までの距離を計算する距離計算部と、
前記ステレオカメラで撮像された前記検出対象の方向を検出する第１オブジェクト検出部と、
前記車両の座標を計測する高精度測位部と、
前記車両の前方の画像を撮像する前方カメラと、
前記前方カメラで撮像された前記検出対象の方向を検出する第２オブジェクト検出部と、
前記ステレオカメラ、前記距離計算部および前記第１オブジェクト検出部により前記検出対象が検出された場合であって、
検出された前記検出対象の位置に、前記前方カメラおよび前記第２オブジェクト検出部により前記検出対象が検出されなかったときに、前記前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別し、
検出された前記検出対象の位置に、前記前方カメラおよび前記第２オブジェクト検出部により前記検出対象が検出されたときに、前記前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別するサンプル判定部と、を備えた
車両用運転支援システム。
前記ステレオカメラ、前記距離計算部および前記第１オブジェクト検出部は、先行する車両に設けられ、
前記前方カメラおよび前記第２オブジェクト検出部は、後続する車両に設けられる
請求項１に記載の車両用運転支援システム。
前記サンプル判定部は、前記検出対象が前記先行する車両および前記後続する車両の走行車線から一定距離の範囲よりも近くにある場合には、選別を行わない
請求項２に記載の車両用運転支援システム。
前記ステレオカメラ、前記距離計算部、前記第１オブジェクト検出部、前記前方カメラおよび前記第２オブジェクト検出部が、１台の車両に設けられる
請求項１に記載の車両用支援システム。
請求項１に記載された前記検出対象サンプルデータおよび前記非検出対象サンプルデータから構築された見通しの悪い交差点境界線データと、
前記車両の前方の画像に対して前記見通しの悪い交差点境界線データを適用することで、見通しの悪い交差点を検出する第３オブジェクト検出部と、
前記第３オブジェクト検出部の検出結果に応じて、前記車両のドライバに注意喚起する検出結果表示部と、
を備えた車両用運転支援システム。
車両の後方の画像を撮像するステレオカメラと、
前記ステレオカメラで撮像された検出対象までの距離を計算する距離計算部と、
前記ステレオカメラで撮像された前記検出対象の方向を検出する第１オブジェクト検出部と、
前記車両の座標を計測する高精度測位部と、
前記車両の前方の画像を撮像する前方カメラと、
前記前方カメラで撮像された前記検出対象の方向を検出する第２オブジェクト検出部と、を備えた車両用運転支援システムで実行される車両用運転支援方法であって、
前記ステレオカメラ、前記距離計算部および前記第１オブジェクト検出部により前記検出対象が検出された場合であって、検出された前記検出対象の位置に、前記前方カメラおよび前記第２オブジェクト検出部により前記検出対象が検出されなかったときに、前記前方カメラで撮像された画像を見通しの悪い交差点に係る検出対象サンプルデータに選別するステップと、
前記ステレオカメラ、前記距離計算部および前記第１オブジェクト検出部により前記検出対象が検出された場合であって、検出された前記検出対象の位置に、前記前方カメラおよび前記第２オブジェクト検出部により前記検出対象が検出されたときに、前記前方カメラで撮像された画像を非検出対象サンプルデータに選別するステップと、
を有する車両用運転支援方法。