JP2017142764A - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】撮影画像から信号機の信号領域および信号色を精度良く検出する。【解決手段】情報処理装置１０は、画像取得部１６Ａと、時間帯判別部１６Ｂと、検出部１６Ｄと、を備える。画像取得部１６Ａは、撮影画像を取得する。時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像の撮影時間帯を判別する。検出部１６Ｄは、判別した撮影時間帯に基づいて、撮影画像における信号機の信号領域および該信号機の示す信号色を検出する。【選択図】図２

Description

本発明は情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

車載カメラなどの撮影装置で撮影された撮影画像を解析し、撮影画像に含まれる信号機の示す信号色を検出することで、運転者を支援するシステムが知られている。また、信号機を認識するために、信号機の示す信号色を検出する装置が知られている。ここで、昼夜など撮影時間の違いにより、信号色を示す部分（点灯部分）の光量が飽和した撮影画像が得られる場合がある。この場合、信号領域および信号色の検出精度が低下する。そこで、このような問題を回避するための技術が開示されている。

例えば、特許文献１には、カメラのゲインを２回調整して２枚の撮影画像を取得し、これらの２枚の撮影画像を用いて信号色を検知する方法が開示されている。特許文献１では、１回目の撮影で取得した撮影画像を用いて、２回目の撮影用のゲインを調整する。

しかしながら従来の技術では、ゲインの異なる複数枚の撮影画像が必要であった。また、ゲイン調整の誤差により、検出精度が大幅に低下する場合があった。さらに、信号領域を検出する前の状態では、撮影画像における信号の位置が不明であることから、信号色を正確に検出可能なゲインの設定は困難であった。すなわち、従来では、撮影画像に含まれる信号機の示す信号色や信号領域を、撮影時間に拘らず精度良く検出することは困難であった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、撮影画像から信号機の信号領域および信号色を精度良く検出する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の情報処理装置は、撮影画像を取得する画像取得部と、前記撮影画像の撮影時間帯を判別する時間帯判別部と、判別した前記撮影時間帯に基づいて、前記撮影画像における信号機の信号領域および該信号機の示す信号色を検出する検出部と、を備える。

本発明によれば、撮影画像から信号機の信号領域および信号色を精度良く検出することができる、という効果を奏する。

図１は、情報処理装置の一例の説明図である。 図２は、情報処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図３は、撮影画像の一例を示す模式図である。 図４は、基準撮影画像における平均輝度と低輝度ブロック数によって示されるサンプル点の一例を示す図である。 図５は、信号認識辞書ＤＢのデータ構成の一例を示す模式図である。 図６は、撮影画像の一例を示す図である。 図７は、撮影画像の一例を示す図である。 図８は、撮影時間帯が昼の青信号認識辞書によって示される（Ｕ，Ｖ）値の分布の一例を示す図である。 図９は、撮影時間帯が夜の青信号認識辞書によって示される（Ｕ，Ｖ）値の分布の一例を示す図である。 図１０は、撮影時間帯が昼を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１１は、撮影時間帯が昼を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１２は、撮影時間帯が昼を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１３は、撮影時間帯が昼を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１４は、撮影時間帯が昼を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１５は、撮影時間帯が夜を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１６は、撮影時間帯が夜を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１７は、撮影時間帯が夜を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１８は、撮影時間帯が夜を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。 図１９は、情報処理装置が実行する情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図２０は、撮影時間帯判別処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図２１は、検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図２２は、情報処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図２３は、検出部が実行する検出処理の一例の説明図である。 図２４は、検出部が実行する検出処理の一例の説明図である。 図２５は、検出部が実行する検出処理の一例の説明図である。 図２６は、検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図２７は、情報処理装置の機能的構成の一例を示すブロック図である。 図２８は、認識処理の一例の説明図である。 図２９は、認識処理の一例の説明図である。 図３０は、検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図３１は、撮影装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３２は、情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。

以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムの実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の情報処理装置１０の一例の説明図である。情報処理装置１０は、例えば、移動体に搭載されている。移動体は、自立走行または牽引などにより、実空間において位置移動の可能な物体である。移動体は、例えば、車両、飛行機、電車、台車、などである。本実施の形態では、移動体が車両２０である場合を一例として説明する。すなわち、本実施の形態では、情報処理装置１０を車両２０に搭載した形態を一例として説明する。

車両２０には、撮影部１２が搭載されている。撮影部１２は、車両２０の周辺を撮影した撮影画像を得る。撮影部１２は、例えば、公知のビデオカメラや、デジタルカメラなどである。本実施の形態では、撮影部１２は、車両２０の周辺を連続して撮影することで、複数の撮影画像（すなわち、複数のフレーム）を撮影可能である。なお、撮影部１２は、情報処理装置１０と一体的に構成してもよいし、情報処理装置１０と別体として構成してもよい。

また、撮影装置１２は、車両２０に搭載した形態に限定されない。撮影装置１２は、信号機３０を撮影可能な位置に設置されていればよく、地面に対して固定されていてもよい。なお、本実施の形態の情報処理装置１０で検知した検知結果を、車両２０の運転者の運転支援などに用いる場合には、撮影装置１２は、車両２０に搭載した形態であることが好ましい。

本実施の形態では、撮影装置１２は、オートゲインコントロール（ＡＧＣ）機能を搭載している。このため、撮影装置１２は、感度を自動調整し、撮影画像の全画面の明るさが最適となるように自動調整した撮影画像を得る。

情報処理装置１０は、撮影画像を解析する。そして、情報処理装置１０は、撮影画像に含まれる信号機３０の示す信号３０Ａを検出する。信号３０Ａを検出する、とは、信号機３０の示す信号色と、信号領域と、を検出することを示す。信号色は、信号機３０における点灯している部分（図１では、信号３０Ａ）の色である。また、信号３０Ａの信号領域は、信号機３０における点灯している領域である。

次に、情報処理装置１０の機能的構成を説明する。図２は、情報処理装置１０の機能的構成の一例を示すブロック図である。

情報処理装置１０は、インタフェース部１４と、認識処理部１６と、記憶部１８と、を備える。インタフェース部１４および記憶部１８は、認識処理部１６に電気的に接続されている。

インタフェース部１４は、撮影装置１２から撮影画像を受付ける。撮影装置１２は、車両２０の周辺を経時的に連続して撮影し、撮影によって得られた撮影画像の各々を、撮影順に順次、インタフェース部１４へ出力する。インタフェース部１４は、撮影装置１２から撮影画像を順次受け付け、受け付けた順に、認識処理部１６へ順次出力する。

記憶部１８は、各種データを記憶する。本実施の形態では、記憶部１８は、時間帯認識辞書１８Ａ、および信号認識辞書ＤＢ１８Ｂを記憶する。信号認識辞書ＤＢ１８Ｂは、撮影時間帯と、信号認識辞書１８Ｃと、を対応づけたものである。時間帯認識辞書１８Ａ、信号認識辞書ＤＢ１８Ｂ、および信号認識辞書１８Ｃについては、詳細を後述する。

認識処理部１６は、撮影画像を解析し、撮影画像における信号色および信号領域を検出する。認識処理部１６は、画像取得部１６Ａと、時間帯判別部１６Ｂと、選択部１６Ｃと、検出部１６Ｄと、検出結果出力部１６Ｅと、学習部１６Ｋと、を含む。検出部１６Ｄは、特定部１６Ｆと、認識部１６Ｇと、を含む。時間帯判別部１６Ｂは、第１の算出部１６Ｈと、第２の算出部１６Ｉと、第３の算出部１６Ｊと、を含む。

画像取得部１６Ａ、時間帯判別部１６Ｂ、選択部１６Ｃ、検出部１６Ｄ、検出結果出力部１６Ｅ、特定部１６Ｆ、認識部１６Ｇ、第１の算出部１６Ｈ、第２の算出部１６Ｉ、第３の算出部１６Ｊ、および学習部１６Ｋの一部またはすべては、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの処理装置にプログラムを実行させること、すなわち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。

画像取得部１６Ａは、撮影装置１２から撮影画像を取得する。図３は、撮影画像Ｐの一例を示す模式図である。本実施の形態では、画像取得部１６Ａは、信号機３０を含む撮影画像Ｐを取得する場合を説明する。

図２に戻り、説明を続ける。画像取得部１６Ａは、撮影装置１２で撮影された撮影画像Ｐを取得する。本実施の形態では、画像取得部１６Ａは、撮影装置１２からインタフェース部１４を介して撮影画像Ｐを取得する。なお、画像取得部１６Ａは、記憶部１８や外部装置などから、撮影画像Ｐを取得してもよい。

本実施の形態では、画像取得部１６Ａは、１フレーム分（１枚分）の撮影画像Ｐを順次取得する。そして、認識処理部１６では、１フレーム毎に、信号領域および信号色を検出する。なお、認識処理部１６が処理する撮影画像Ｐは、具体的には、撮影画像の撮影画像データである。説明を簡略化するために、撮影画像Ｐと称して説明する。

時間帯判別部１６Ｂは、画像取得部１６Ａで取得した撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する。時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐを解析することによって、撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する。

撮影時間帯とは、１日（２４時間）を撮影環境の互いに異なる複数の時間帯に分割したものである。撮影環境が異なる、とは、光強度が異なることを意味する。例えば、撮影時間帯は、昼、または、夜、である。なお、撮影時間帯は、昼、夜、夕方、であってもよい。また、撮影時間帯は、１日を撮影環境の異なる複数の時間帯に分割した、各時間帯であればよく、昼、夜、夕方、などに限定されない。また撮影時間帯は、２種類や３種類に減されず、４種類以上であってもよい。また、撮影時間帯は、撮影画像Ｐの撮影環境（例えば、季節、国、地域、北半球・南半球）に応じて、適宜、設定すればよい。

本実施の形態では、一例として、撮影時間帯が、昼または夜を示す場合を説明する。撮影時間帯が昼を示す、とは、撮影環境の光強度が閾値以上の時間帯である。撮影時間帯が夜である、とは、撮影環境の光強度が該閾値未満の時間帯である。この光強度の閾値には、予め任意の値を定めればよい。例えば、この光強度の閾値には、処理対象の撮影画像Ｐを撮影した撮影装置１２のオートゲインコントロール機能によって、撮影画像Ｐに含まれる信号機３０の信号３０Ａを示す領域の光量が飽和し始める（または飽和が解除される）光強度を定めればよい。

時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの輝度を用いて、撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する。

詳細には、時間帯判別部１６Ｂは、第１の算出部１６Ｈと、第２の算出部１６Ｉと、第３の算出部１６Ｊと、を含む。

第１の算出部１６Ｈは、撮影画像Ｐの平均輝度を算出する。第１の算出部１６Ｈは、撮影画像Ｐに含まれる画素の各々の輝度値の平均値を算出する。これにより、第１の算出部１６Ｈは、撮影画像Ｐの平均輝度を算出する。撮影時間帯が昼の場合、撮影画像Ｐの平均輝度は高い。一方、撮影時間帯が夜の場合、撮影画像Ｐの平均輝度は、昼より低い。

第２の算出部１６Ｉは、撮影画像Ｐを複数のブロックに分割する。例えば、第２の算出部１６Ｉは、撮影画像Ｐをｍ×ｎ個のブロックに分割する。なお、ｍおよびｎは、１以上の整数であり、且つ、ｍおよびｎの少なくとも一方は、２以上の整数である。

そして、第２の算出部１６Ｉは、ブロックの各々ごとに、平均輝度を算出する。例えば、第２の算出部１６Ｉは、ブロックの各々ごとに、ブロックに含まれる画素の輝度値の平均値を算出する。これにより、第２の算出部１６Ｉは、撮影画像Ｐに含まれるブロックの各々ごとに、平均輝度を算出する。

さらに、第２の算出部１６Ｉは、撮影画像Ｐにおける平均輝度が閾値以下のブロックの数を、該撮影画像Ｐにおける低輝度ブロック数として算出する。低輝度ブロック数の算出に用いる平均輝度の閾値には、任意の値を予め定めればよい。

そして、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの平均輝度と、該撮影画像Ｐの低輝度ブロック数と、を含む特徴量に基づいて、撮影時間帯を判別する。

具体的には、時間帯判別部１６Ｂは、例えば、撮影画像Ｐの平均輝度と撮影画像Ｐの低輝度ブロック数を、時間帯判別時の特徴量として用いる。

本実施の形態では、時間帯判別部１６Ｂは、予め、撮影時間帯の判別に用いる時間帯認識辞書１８Ａ（図２参照）を作成する。すなわち、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの時間帯判別処理より以前に、予め、時間帯認識辞書１８Ａを作成する。

本実施の形態では、時間帯判別部１６Ｂは、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いた機械学習方法を用いて、時間帯認識辞書１８Ａを予め作成する。

詳細には、時間帯判別部１６Ｂは、撮影時間帯ごとに予め撮影された複数の撮影画像Ｐを基準撮影画像として用いる。

基準撮影画像とは、検出部１６Ｄが検出処理に用いる撮影画像Ｐとは別に、この検出処理より前に、撮影装置１２によって予め撮影された撮影画像である。なお、基準撮影画像は、検出部１６Ｄが検出処理に用いる撮影画像Ｐと同じ撮影装置１２で撮影された撮影画像である。

まず、時間帯判別部１６Ｂは、基準撮影画像における、平均輝度と低輝度ブロック数によって示されるサンプル点の群を、平均輝度と低輝度ブロック数によって定まる二次元空間に登録する。図４は、基準撮影画像における、平均輝度（Ｉａｖ）と低輝度ブロック数（Ｎｂｌｋ）によって示されるサンプル点の一例を示す図である。

図４中、サンプル点群４０Ｂは、夜を示す撮影時間帯に撮影された基準撮影画像における、平均輝度と低輝度ブロック数によって示されるサンプル点の群である。また、サンプル点群４０Ａは、昼を示す撮影時間帯に撮影された基準撮影画像における、平均輝度と低輝度ブロック数によって示されるサンプル点の群である。

時間帯判別部１６Ｂは、昼のサンプル点群４０Ａと夜のサンプル点群４０Ｂとを分離する分離面（ここでは、直線Ｌａ）を、昼のサンプル点群４０Ａと夜のサンプル点群４０Ｂの各々の境界線（直線Ｌａ１および直線Ｌａ２）間の距離ｄ（マージンと称される場合がある）が最大となるように配置する。そして、時間帯判別部１６Ｂは、この分離面（図４では、直線Ｌａ）を示す評価関数を、時間帯認識辞書１８Ａとして算出する。下記式（１）は、この直線Ｌａを示す評価関数を示す式である。

式（１）中、ｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ）は、撮影画像Ｐの平均輝度と撮影画像Ｐの低輝度ブロック数を時間帯判別時の特徴量として用いた場合の、評価関数（時間帯認識辞書１８Ａ）である。式（１）中、Ａ、Ｂ、およびＣは、該評価関数の係数である。

時間帯判別部１６Ｂは、式（１）に示す評価関数を予め作成し、時間帯認識辞書１８Ａとして予め記憶部１８に記憶する。

時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの撮影時間帯の判別時には、記憶部１８に記憶されている時間帯認識辞書１８Ａ（式（１）に示す評価関数）を用いて、該撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する。

詳細には、時間帯判別部１６Ｂは、第１の算出部１６Ｈおよび第２の算出部１６Ｉによって算出した、撮影画像Ｐの平均輝度（Ｉａｖ）と低輝度ブロック数（Ｎｂｌｋ）を、式（１）にあてはめることで、ｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ）を算出する。

そして、時間帯判別部１６Ｂは、算出したｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ）の値が、予め定めた閾値以上である場合、該撮影画像Ｐの撮影時間帯が昼を示すと判別する。一方、時間帯判別部１６Ｂは、算出したｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ）の値が、該閾値未満である場合、該撮影画像Ｐの撮影時間帯が夜を示すと判別する。この閾値は、判別対象の撮影時間帯の撮影環境の光強度に応じて、予め定めればよい。

なお、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの平均輝度と、該撮影画像Ｐの低輝度ブロック数と、該撮影画像Ｐにおけるブロック毎の平均輝度の分散値と、を含む特徴量に基づいて、撮影時間帯を判別してもよい。

この場合、時間帯判別部１６Ｂの第３の算出部１６Ｊが、撮影画像Ｐにおけるブロック毎の平均輝度の分散値を算出する。第３の算出部１６Ｊは、第２の算出部１６Ｉが分割したブロック毎の、平均輝度の分散値を算出する。例えば、時間帯判別部１６Ｂは、下記式（２）を用いて、分散値（σ）を算出する。

式（２）中、σは、撮影画像Ｐにおけるブロック毎の平均輝度の分散値を示す。式（２）中、Ｎは、撮影画像Ｐに含まれるブロック数（すなわち、ｍ×ｎの値）を示す。Ｉｉは、ｉ番目のブロックの平均輝度を示す。Ｉａｖは、撮影画像Ｐの全体の平均輝度を示す。

この場合、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの平均輝度と、該撮影画像Ｐの低輝度ブロック数と、該撮影画像Ｐにおけるブロック毎の平均輝度の分散値と、を特徴量として用いる時間帯認識辞書１８Ａを、予め作成すればよい。

すなわち、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの平均輝度と、該撮影画像Ｐの低輝度ブロック数と、を特徴量として用いる場合と同様に、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）を用いた機械学習方法を用いて、時間帯認識辞書１８Ａを予め作成すればよい。この場合、時間帯判別部１６Ｂは、基準撮影画像における、平均輝度と低輝度ブロック数と分散値とによって示されるサンプル点の群を、平均輝度と低輝度ブロック数と分散値によって定まる三次元空間に登録すればよい。

そして、時間帯判別部１６Ｂは、上記と同様にして、昼のサンプル点群と夜のサンプル点群とを分離する分離面を、マージンが最大となるように配置する。そして、時間帯判別部１６Ｂは、この分離面を示す評価関数を、時間帯認識辞書１８Ａとして算出すればよい。下記式（３）は、撮影画像Ｐの平均輝度、撮影画像Ｐの低輝度ブロック数、および分散値を、時間帯判別時の特徴量として用いる場合の、評価関数（時間帯認識辞書１８Ａ）である。

式（３）中、ｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ，σ）は、撮影画像Ｐの平均輝度と撮影画像Ｐの低輝度ブロック数と分散値とを時間帯判別時の特徴量として用いる場合の、評価関数（時間帯認識辞書１８Ａ）である。式（３）中、Ａ、Ｂ、Ｃ、およびＤは、該評価関数の係数である。

このように、時間帯判別部１６Ｂは、例えば、式（３）に示す評価関数を予め作成し、時間帯認識辞書１８Ａとして予め記憶部１８に記憶してもよい。

この場合、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの撮影時間帯の判別時には、記憶部１８に記憶されている時間帯認識辞書１８Ａ（式（３）に示す評価関数）を用いて、該撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する。

詳細には、時間帯判別部１６Ｂは、第１の算出部１６Ｈ、第２の算出部１６Ｉ、および第３の算出部１６Ｊの各々によって算出された、撮影画像Ｐの平均輝度（Ｉａｖ）、低輝度ブロック数（Ｎｂｌｋ）、および分散値（σ）を得る。そして、時間帯判別部１６Ｂは、これらの平均輝度（Ｉａｖ）、低輝度ブロック数（Ｎｂｌｋ）、および分散値（σ）を、式（３）にあてはめることで、ｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ，σ）を算出する。

そして、時間帯判別部１６Ｂは、算出したｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ，σ）の値が、予め定めた閾値以上である場合、該撮影画像Ｐの撮影時間帯が昼を示すと判別する。一方、時間帯判別部１６Ｂは、算出したｆ（Ｉａｖ，Ｎｂｌｋ，σ）の値が、該閾値未満である場合、該撮影画像Ｐの撮影時間帯が夜を示すと判別する。この閾値は、予め定めればよい。

時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐと、該撮影画像Ｐの判別した撮影時間帯と、を選択部１６Ｃへ出力する。

図２へ戻り、選択部１６Ｃは、時間帯判別部１６Ｂが判別した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを選択する。

信号認識辞書１８Ｃは、検出部１６Ｄが、撮影時間帯に応じて、信号機３０の信号領域および信号機３０の示す信号色を検出するために用いる辞書データである。信号認識辞書１８Ｃは、撮影時間帯に対応づけて、記憶部１８に予め記憶されている。

本実施の形態では、記憶部１８は、信号認識辞書ＤＢ１８Ｂを予め記憶する。図５は、信号認識辞書ＤＢ１８Ｂのデータ構成の一例を示す模式図である。信号認識辞書ＤＢ１８Ｂは、撮影時間帯と、撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃと、を対応づけたものである。

信号認識辞書１８Ｃは、対応する撮影時間帯に撮影した基準撮影画像に含まれる信号機３０の示す、複数種類の基準信号色の各々に対応する色値の範囲を示す。

本実施の形態では、色値として、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）色空間の（Ｕ，Ｖ）値を用いる場合を説明する。また、本実施の形態では、色値の範囲として、（Ｕ，Ｖ）値の分布範囲を用いる場合を説明する。

基準信号色は、信号機３０の示す信号色（すなわち、点灯色）として予め定められた種類の色である。基準信号色は、国や地域の交通規則によって異なる。本実施の形態では、一例として、基準信号色は、赤色、青色、黄色、の３種類である場合を一例として説明する。

同様に、後述する検出部１６Ｄが検出する信号色も、赤色、青色、黄色、の３種類である場合を説明する。なお、以下では、信号機３０の示す信号色が赤色である場合を赤信号、信号機３０の示す信号色が青色である場合を青信号、信号機３０の示す信号色が黄色である場合を黄信号、と称して説明する場合がある。

本実施では、信号認識辞書１８Ｃは、複数種類の基準信号色の各々に対応する、信号色認識辞書を含む。信号色認識辞書は、対応する撮影時間帯に撮影した基準撮影画像における、対応する基準信号色を示す信号機の、信号色の色値の範囲を示す。

具体的には、本実施の形態では、信号認識辞書１８Ｃは、青信号認識辞書と、赤信号認識辞書と、黄信号認識辞書と、を信号色認識辞書として含む。青信号認識辞書は、基準信号色“青色”に対応する信号色認識辞書である。赤信号認識辞書は、基準信号色“赤色”に対応する信号色認識辞書である。黄信号認識辞書は、基準信号色“黄色”に対応する信号色認識辞書である。

ここで、画像取得部１６Ａが取得する撮影画像Ｐは、上述したように、オートゲイン機能を有する撮影装置１２によって撮影されたものである。このため、撮影時間帯によっては、信号機３０における信号３０Ａを示す領域（点灯している領域）の光量が飽和した撮影画像Ｐが得られる。

図６および図７は、撮影時間帯の異なる撮影画像Ｐの一例を示す図である。なお、図６よび図７は、青信号の信号機３０を撮影した撮影画像Ｐである。また、図６は、撮影時間帯が昼を示す撮影画像Ｐの一例を示す模式図である。図７は、撮影時間帯が夜を示す撮影画像Ｐの一例を示す模式図である。

図６に示すように、撮影時間帯が撮影環境の光強度の大きい昼を示す場合、撮影画像Ｐにおける信号３０Ａを示す領域３１Ａの色値が、信号３０Ａの信号色に相当する青色を示す。

一方、図７に示すように、撮影時間帯が撮影環境の光強度の小さい夜を示す場合、撮影画像Ｐにおける信号３０Ａを示す領域３１Ａの色値は、光量の飽和により白色を示す。また、撮影時間帯が撮影環境の光強度の小さい夜である場合、撮影画像Ｐにおける信号を示す領域３１Ａの周辺の周辺領域３５Ｂの色値が、信号３０Ａの信号色に相当する青色を示すこととなる。

すなわち、撮影時間帯が夜を示す場合、信号３０Ａを示す領域３１Ａではなく、信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺の、周辺領域３５Ｂの色値が、信号３０Ａの信号色に相当する色を示すこととなる。

このため、本実施の形態では、夜を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）は、夜を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像ＰＡにおける、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺領域３５Ｂの、色値の範囲を示す（図７参照）。

一方、昼を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）は、昼を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像ＰＡにおける、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの、色値の範囲を示す（図６参照）。

図２に戻り、これらの撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）は、学習部１６Ｋによって予め作成される。学習部１６Ｋは、検出部１６Ｄによる撮影画像Ｐの検出処理より前に、予め信号認識辞書１８Ｃを作成する。学習部１６Ｋは、基準撮影画像ＰＡを学習する事で、信号認識辞書１８Ｃを予め作成し、記憶部１８に予め記憶する。

本実施の形態では、学習部１６Ｋは、ＳＶＭを用いた機械学習方法を用いて、撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）を予め作成する。

詳細には、学習部１６Ｋは、撮影時間帯ごとに撮影装置１２によって予め撮影された複数の撮影画像Ｐを、基準撮影画像ＰＡとして用いる。また、学習部１６Ｋは、撮影時間帯ごとに、基準信号色の各々を示した状態の信号機３０を各々含む、基準撮影画像ＰＡを用いる。具体的には、学習部１６Ｋは、撮影時間帯ごとに、青信号の信号機３０を含む基準撮影画像ＰＡと、赤信号の信号機３０を含む基準撮影画像ＰＡと、黄信号の信号機３０を含む基準撮影画像ＰＡと、を用いて、撮影時間帯および基準信号色ごとに機械学習を行う。

以下、学習部１６Ｋによる信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）の生成について、詳細に説明する。

学習部１６Ｋは、撮影時間帯および基準信号色の組合せの各々に対応する複数の基準撮影画像ＰＡを用いて、撮影時間帯および基準信号色ごとに、信号機３０の信号３０Ａの（Ｕ，Ｖ）値を、該Ｕ値とＶ値とによって規定される二次元空間に登録する。

具体的には、学習部１６Ｋは、撮影時間帯が昼を示す基準撮影画像ＰＡを用いて、基準信号色ごとに、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの（Ｕ，Ｖ）値を、該二次元空間に登録する。そして、学習部１６Ｋは、この登録結果を用いて、撮影時間帯“昼”に対応する信号認識辞書１８Ｃを作成する。また、学習部１６Ｋは、撮影時間帯が夜を示す基準撮影画像ＰＡを用いて、基準信号色ごとに、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺の、周辺領域３５Ｂの（Ｕ，Ｖ）値を、該二次元空間に登録する。そして、学習部１６Ｋは、この登録結果を用いて、撮影時間帯“夜”に対応する信号認識辞書１８Ｃを作成する。

まず、昼を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃの作成について、詳細に説明する。

図８は、撮影時間帯が昼を示し、且つ、基準信号色“青色”に対応する、青信号認識辞書によって示される（Ｕ，Ｖ）値の分布の一例を示す図である。言い換えると、図８は、撮影時間帯が昼を示す基準撮影画像ＰＡにおける、青信号の信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａ（図６参照）の、（Ｕ，Ｖ）値を二次元空間に登録した図である。

図８中、（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ｂは、昼を示す撮影時間帯に撮影された基準撮影画像ＰＡにおける、青信号の信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａ（図６参照）の（Ｕ，Ｖ）値の分布を示す。本実施の形態では、学習部１６Ｋは、更に、該基準撮影画像ＰＡにおける該領域３１Ａ以外の領域の（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ａを登録する。すなわち、（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ａは、基準撮影画像ＰＡにおける、青信号の信号３０Ａを示す領域３１Ａ以外の領域の色値の分布である。

学習部１６Ｋは、青信号を示す（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ｂと、青信号以外の（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ａと、を分離する分離面（ここでは、直線Ｌｂ）を、（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ｂと（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ａの各々の境界線（直線Ｌｂ１および直線Ｌｂ２）間の距離ｄが最大となるように配置する。そして、学習部１６Ｋは、この分離面（図８では、直線Ｌｂ）を示す評価関数を算出する。下記式（４）は、この直線Ｌｂを示す評価関数を示す式である。

式（４）中、ｆ（Ｕ，Ｖ）は、青信号認識辞書を示す評価関数である。式（４）中、ａ、ｂ、およびｃは、評価関数の係数である。

このようにして、学習部１６Ｋは、昼を示す撮影時間帯に対応する、青信号認識辞書（式（４）に示す評価関数）を算出する。また、学習部１６Ｋは、赤信号認識辞書および黄信号認識辞書についても、各信号色を示す信号機３０を昼に撮影した基準撮影画像ＰＡを用いて、同様にして算出する。なお、昼を示す撮影時間帯に対応する、青信号認識辞書、赤信号認識辞書、および黄信号認識辞書の各々に対応する評価関数に含まれる係数（ａ，ｂ，ｃ）は、各辞書に応じた値となり、少なくとも１つの係数が互いに異なる。

これにより、学習部１６Ｋは、昼を示す撮影時間帯に対応する、信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）を作成する。すなわち、学習部１６Ｋは、昼を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像ＰＡにおける、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの色値の範囲を示す、信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）を作成する。

次に、夜を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃの作成について説明する。

図９は、撮影時間帯が夜を示し、且つ、基準信号色“青色”に対応する、青信号認識辞書によって示される（Ｕ，Ｖ）値の分布の一例を示す図である。言い換えると、図９は、撮影時間帯が夜を示す基準撮影画像ＰＡにおける、青信号の信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺の周辺領域３５Ｂ（図７参照）の、（Ｕ，Ｖ）値を、二次元空間に登録した図である。

図９中、（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ｂは、夜を示す撮影時間帯に撮影された基準撮影画像ＰＡにおける、青信号の信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺の周辺領域３５Ｂ（図７参照）の、（Ｕ，Ｖ）値の分布を示す。本実施の形態では、学習部１６Ｋは、更に、該基準撮影画像ＰＡにおける該周辺領域３５Ｂ以外の領域の（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ａを登録する。すなわち、（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ａは、基準撮影画像ＰＡにおける、青信号の色値以外の色値の分布である。

学習部１６Ｋは、青信号を示す（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ｂと、青信号以外の（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ａと、を分離する分離面（ここでは、直線Ｌｃ）を、（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ｂと（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ａの各々の境界線（直線Ｌｃ１および直線Ｌｃ２）間の距離ｄが最大となるように配置する。そして、学習部１６Ｋは、この分離面（図９では、直線Ｌｃ）を示す評価関数を算出する。この評価関数は、上記式（４）と同様であり、係数（ａ，ｂ，ｃ）の少なくとも１つが上記とは異なる値となる。

このようにして、学習部１６Ｋは、夜を示す撮影時間帯に対応する、青信号認識辞書（式（４）に示す評価関数）を算出する。また、学習部１６Ｋは、赤信号認識辞書および黄信号認識辞書についても、各信号色を示す信号機３０を夜に撮影した基準撮影画像ＰＡを用いて、同様にして算出する。夜を示す撮影時間帯に対応する、青信号認識辞書、赤信号認識辞書、および黄信号認識辞書の各々に対応する評価関数に含まれる係数（ａ，ｂ，ｃ）は、各辞書に応じた値となる。

これにより、学習部１６Ｋは、夜を示す撮影時間帯に対応する、信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）を作成する。すなわち、学習部１６Ｋは、夜を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像ＰＡにおける、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺領域３５Ｂの、色値の範囲を示す、信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）を作成する。

なお、学習部１６Ｋは、図８や図９に示すような、基準信号色に対応する色値の範囲（（Ｕ，Ｖ）値分布４１Ｂ、（Ｕ，Ｖ）値分布４２Ｂ）を、信号認識辞書１８Ｃとして記憶部１８に記憶してもよい。また、上述のように、学習部１６Ｋは、該分布から得られる上記式（４）に示す評価関数を、信号認識辞書１８Ｃとして記憶部１８に記憶してもよい。

本実施の形態では、学習部１６Ｋは、撮影時間帯および基準信号色に対応する上記式（４）に示す評価関数を、信号認識辞書１８Ｃとして作成し、記憶部１８に予め記憶する場合を説明する。

図２に戻り、説明を続ける。上述したように、選択部１６Ｃは、時間帯判別部１６Ｂが判別した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを選択する。詳細には、選択部１６Ｃは、時間帯判別部１６Ｂが判別した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）を、記憶部１８の信号認識辞書ＤＢ１８Ｂから読取る。これにより、選択部１６Ｃは、判別した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを選択する。

検出部１６Ｄは、時間帯判別部１６Ｂが判別した撮影時間帯に基づいて、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域および該信号機３０の示す信号色を検出する。

本実施の形態では、検出部１６Ｄは、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、信号領域および信号色を検出する。

検出部１６Ｄは、特定部１６Ｆと、認識部１６Ｇと、を含む。

特定部１６Ｆは、撮影画像Ｐにおける、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域として特定する。また、特定部１６Ｆは、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。

詳細には、特定部１６Ｆは、まず、撮影画像Ｐが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）色空間の撮影画像データである場合、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）色空間の撮影画像データに変換する。なお、撮影画像Ｐが（Ｙ，Ｕ，Ｖ）色空間の撮影画像データである場合には、この変換は行わなくてもよい。

特定部１６Ｆは、例えば、下記式（５）を用いて、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）色空間の撮影画像Ｐを、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）色空間の撮影画像Ｐに変換する。

そして、特定部１６Ｆは、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）色空間の撮影画像Ｐを構成する画素ごとに、画素の（Ｕ，Ｖ）値が、撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域として特定する。また、特定部１６Ｆは、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。

詳細には、まず、特定部１６Ｆは、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）に対応する評価関数（上記式（４）参照）を読取る。すなわち、特定部１６Ｆは、撮影時間帯に対応する、基準信号色ごとの信号認識辞書１８Ｃ（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、黄信号認識辞書）の各々を示す評価関数を読取る。

そして、特定部１６Ｆは、（Ｙ，Ｕ，Ｖ）色空間の撮影画像Ｐを構成する画素ごとに、画素の（Ｕ，Ｖ）値を、これらの評価関数を示す式（式（４））に代入する。そして、特定部１６Ｆは、算出した評価関数によって示される値が、予め定めた閾値以上である画素を、信号候補領域を構成する画素と判断する。この閾値は、予め定めればよい。この判断により、特定部１６Ｆは、撮影画像Ｐにおける、撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域として特定する。

また、特定部１６Ｆは、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。詳細には、該信号候補領域の画素の（Ｕ，Ｖ）値が閾値以上であると判断したときに用いた評価関数（青信号認識辞書、赤信号認識辞書、および黄信号認識辞書の何れか）に対応する基準信号色を、該信号候補領域の信号色として特定する。この閾値は、予め定めればよい。

認識部１６Ｇは、特定部１６Ｆが特定した信号候補領域に基づいて、撮影画像Ｐにおける信号領域を認識する。これによって、検出部１６Ｄは、撮影画像Ｐにおける信号領域および信号色を検出する。

検出部１６Ｄによる検出処理について、具体的に説明する。

まず、撮影画像Ｐの撮影時間帯が昼を示す場合について、具体的に説明する。

図１０〜図１４は、撮影画像Ｐの撮影時間帯が昼を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。

例えば、特定部１６Ｆが、撮影時間帯が昼を示す撮影画像Ｐ（図６参照）から、信号候補領域３２Ａを特定する（図１０参照）。上述したように、特定部１６Ｆは、撮影時間帯“昼”に対応する信号認識辞書１８Ｃを用いて、信号候補領域および信号色を特定する。

ここで、上述したように、昼を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃは、昼を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像ＰＡにおける、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの色値の範囲を示す。

このため、特定部１６Ｆは、例えば、図６に示す撮影画像Ｐから、信号３０を示す領域３１Ａに相当する領域を、信号候補領域３２Ａとして特定する（図１０参照）。

認識部１６Ｇは、特定された信号候補領域３２Ａに基づいて、信号領域を認識する。

ここで、特定部１６Ｆは、信号色を示す実際の領域より狭い範囲を、信号候補領域３２Ａとして特定する場合がある。すなわち、信号領域として本来特定されるべき画素が、ノイズなどの影響により抽出されない場合がある。

そこで、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ａを膨張させる。これによって、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ａを膨張させた膨張領域３３Ａを得る（図１１参照）。具体的には、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ａと、信号候補領域３２Ａの外周に該外周から外側に向かって連続する１または複数の画素と、を、膨張領域３３Ａとして得る。

膨張させる画素数は、予め定めればよい。例えば、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ａの外周に、該外周から外側に向かって７画素分連続する領域を加えることで、膨張領域３３Ａとして得る。

次に、認識部１６Ｇは、膨張領域３３Ａに予め定めた形状の定型領域が含まれる場合、該定型領域を含む領域を、信号領域として認識する。この予め定めた形状には、撮影画像Ｐに含まれる信号機３０の信号３０Ａの形状を予め定めればよい。本実施の形態では、この形状は、円形である場合を一例として説明する。

なお、信号３０Ａの形状は、国や地域など毎に定められた交通規則によって異なる。このため、情報処理装置１０では、検出対象の信号機３０の信号３０Ａの形状に応じて、認識部１６Ｇが認識に用いる形状を予め定めればよい。

本実施の形態では、認識部１６Ｇは、膨張領域３３ＡをＨｏｕｇｈ変換し、膨張領域３３Ａに円形の定型領域３１Ａ’が抽出できるか否かを判定する（図１２参照）。抽出できた場合、認識部１６Ｇは、定型領域３１Ａ’を含む領域を、信号領域として認識する。

本実施の形態では、認識部１６Ｇは、膨張領域３３Ａ内の定型領域３１Ａ’に外接する矩形の領域を、信号領域３４Ａとして認識する（図１３参照）。

このようにして、検出部１６Ｄは、撮影画像Ｐから、特定部１６Ｆが特定した信号色、および、認識部１６Ｇが認識した信号領域３４Ａを、検出する（図１４参照）。

次に、撮影画像Ｐの撮影時間帯が夜を示す場合について、具体的に説明する。

図１５〜図１８は、撮影画像Ｐの撮影時間帯が夜を示す場合の、信号領域および信号色の検出処理の一例の説明図である。

例えば、特定部１６Ｆは、撮影時間帯が夜を示す撮影画像Ｐから、信号候補領域３２Ｂを特定する（図１５参照）。この場合、特定部１６Ｆは、撮影時間帯“夜”に対応する信号認識辞書１８Ｃを用いて、信号候補領域および信号色を特定する。ここで、上述したように、夜を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃは、夜を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像ＰＡにおける、信号機３０の信号３０Ａを示す領域３１Ａの周辺領域３５Ｂの、色値の範囲を示す（図７参照）。

このため、特定部１６Ｆは、例えば、図７に示す撮影画像Ｐから、信号３０を示す領域３１Ａの周辺の周辺領域３５Ｂに相当する領域を、信号候補領域３２Ｂとして特定する（図１５参照）。

認識部１６Ｇは、特定された信号候補領域３２Ｂに基づいて、信号領域を認識する。

ここで、特定部１６Ｆは、信号色を示す実際の領域より狭い範囲を、信号候補領域３２Ｂとして特定する場合がある。そこで、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ｂを膨張させる。これによって、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ｂを膨張させた膨張領域３３Ｂを得る（図１６参照）。具体的には、認識部１６Ｇは、信号候補領域３２Ｂと、信号候補領域３２Ｂの外周に該外周から外側に向かって連続する１または複数の画素と、を、膨張領域３３Ｂとして得る。すなわち、この膨張領域３３Ｂが、信号候補領域３２Ｂに比べて、周辺領域３５Ｂ（図５参照）により近い領域となる。

次に、認識部１６Ｇは、膨張領域３３Ｂに予め定めた形状の定型領域が含まれる場合、該定型領域を含む領域を、信号領域として認識する。予め定めた形状は、上記と同様である。

本実施の形態では、認識部１６Ｇは、膨張領域３３ＢをＨｏｕｇｈ変換し、膨張領域３３Ｂに円形の定型領域３１Ａ’が抽出できるか否かを判定する（図１７参照）。抽出できた場合、認識部１６Ｇは、定型領域３１Ａ’を含む領域を、信号領域として認識する。

本実施の形態では、認識部１６Ｇは、膨張領域３３Ｂ内の定型領域３１Ａ’に外接する矩形の領域を、信号領域３４Ａとして認識する（図１８参照）。このようにして、検出部１６Ｄは、特定部１６Ｆが特定した信号色、および、認識部１６Ｇが認識した信号領域３４Ａを、検出する。

図２に戻り説明を続ける。検出部１６Ｄは、検出した信号色および信号領域３４Ａを含む検出結果を、検出結果出力部１６Ｅへ出力する。

検出結果出力部１６Ｅは、検出部１６Ｄから受付けた検出結果を、外部装置へ出力する。外部装置は、検出結果を用いて、各種処理を行う公知の装置である。例えば、外部装置は、検出結果を用いて、車両２０の運転者の運転支援などを行う。具体的には、外部装置は、認識結果を用いて、車両２０の運転状況を判断し、判断結果に応じて運転者への警告信号を出力する。また、判断結果に応じて、運転者の運転の質を評価する。

検出結果出力部１６Ｅは、公知の通信手段を用いて、無線通信などにより外部装置へ検出結果を出力すればよい。なお、検出結果出力部１６Ｅは、検出結果を、記憶部１８や外部メモリなどに記憶してもよい。

次に、本実施の形態の情報処理装置１０が実行する情報処理の手順の一例を説明する。図１９は、情報処理装置１０が実行する情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、画像取得部１６Ａが撮影画像Ｐを取得する（ステップＳ１００）。次に、時間帯判別部１６Ｂが、ステップＳ１００で取得した撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する、撮影時間帯判別処理を実行する（ステップＳ１０２）（詳細後述）。

次に、選択部１６Ｃが、ステップＳ１０２で判別した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを選択する（ステップＳ１０４）。

次に、検出部１６Ｄが、ステップＳ１００で取得した撮影画像Ｐと、ステップＳ１０４で選択した信号認識辞書１８Ｃと、を用いて、検出処理を実行する（ステップＳ１０６）（詳細後述）。ステップＳ１０６の処理によって、検出部１６Ｄは、ステップＳ１００で取得した撮影画像Ｐにおける、信号機３０の信号領域および信号色を検出する。

次に、検出結果出力部１６Ｅが、ステップＳ１０６の検出結果を出力する（ステップＳ１０８）。そして、本ルーチンを終了する。

次に、撮影時間帯判別処理（図１９、ステップＳ１０２）の手順を説明する。図２０は、時間帯判別部１６Ｂが実行する、撮影時間帯判別処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、時間帯判別部１６Ｂの第１の算出部１６Ｈが、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐの全体の平均輝度を算出する（ステップ２００）。

次に、時間帯判別部１６Ｂの第２の算出部１６Ｉが、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐを複数のブロックに分割する（ステップＳ２０２）。次に、第２の算出部１６Ｉは、ブロックの各々ごとに、平均輝度を算出する（ステップＳ２０４）。

次に、第２の算出部１６Ｉは、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐにおける平均輝度が閾値以下のブロックの数を、該撮影画像Ｐにおける低輝度ブロック数として算出する（ステップＳ２０６）。

次に、時間帯判別部１６Ｂの第３の算出部１６Ｊが、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐにおける、ブロック毎の平均輝度の分散値を算出する（ステップＳ２０８）。

次に、時間帯判別部１６Ｂは、ステップＳ２００で算出した撮影画像Ｐの平均輝度と、ステップＳ２０６で算出した低輝度ブロック数と、ステップＳ２０８で算出した平均輝度の分散値と、に基づいて、撮影時間帯を判別する（ステップＳ２１０）。そして、本ルーチンを終了する。

次に、検出処理（図１９、ステップＳ１０６）の手順を説明する。図２１は、検出部１６Ｄが実行する、検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、検出部１６Ｄの特定部１６Ｆは、ステップＳ１０４（図１９参照）で選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐにおける信号候補領域と、信号色と、を特定する（ステップＳ３００）。

次に、検出部１６Ｄの認識部１６Ｇが、信号候補領域を膨張させる（ステップＳ３０２）。これによって、認識部１６Ｇは、信号候補領域を膨張させた膨張領域を得る。

次に、認識部１６Ｇは、膨張領域をＨｏｕｇｈ変換し、膨張領域に円形の定型領域が抽出できるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。抽出できた場合、認識部１６Ｇは、該定型領域に外接する矩形の領域を、信号領域３４Ａとして認識する（ステップＳ３０６）。そして、本ルーチンを終了する。

このようにして、検出部１６Ｄは、ステップＳ３００で特定した信号色、および、ステップＳ３０６で認識した信号領域３４Ａを、検出する。

以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置１０は、画像取得部１６Ａと、時間帯判別部１６Ｂと、検出部１６Ｄと、を備える。画像取得部１６Ａは、撮影画像Ｐを取得する。時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの撮影時間帯を判別する。検出部１６Ｄは、判別した撮影時間帯に基づいて、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａおよび該信号機３０の示す信号色を検出する。

このように、本実施の形態の情報処理装置１０は、撮影画像Ｐの撮影時間帯に応じて、撮影画像Ｐから信号色および信号領域３４Ａを検出する。

従って、本実施の形態の情報処理装置１０は、撮影画像Ｐから信号機３０の信号領域３４Ａおよび信号色を精度良く検出することができる。

また、情報処理装置１０は、撮影時間帯に拘らず、撮影画像Ｐから信号機３０の信号領域３４Ａおよび信号色を精度良く検出することができる。また、情報処理装置１０は、１枚の撮影画像Ｐを用いて、該撮影画像Ｐから信号領域３４Ａおよび信号色を検出するので、検出時間の短縮を図ることができる。

また、時間帯判別部１６Ｂは、第１の算出部１６Ｈと、第２の算出部１６Ｉと、を有する。第１の算出部１６Ｈは、撮影画像Ｐの平均輝度を算出する。第２の算出部１６Ｉは、撮影画像Ｐを複数のブロックに分割し、平均輝度が閾値以下のブロックの数としての低輝度ブロック数を算出する。そして、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの平均輝度と、低輝度ブロック数と、を含む特徴量に基づいて、撮影時間帯を判別する。

また、時間帯判別部１６Ｂは、第１の算出部１６Ｈと、第２の算出部１６Ｉと、第３の算出部１６Ｊと、を有する。第１の算出部１６Ｈは、撮影画像Ｐの平均輝度を算出する。第２の算出部１６Ｉは、撮影画像Ｐを複数のブロックに分割し、平均輝度が閾値以下のブロックの数としての低輝度ブロック数を算出する。第３の算出部１６Ｊは、撮影画像Ｐにおけるブロック毎の平均輝度の分散値を算出する。そして、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの平均輝度と、低輝度ブロック数と、分散値と、を含む特徴量に基づいて、撮影時間帯を判別する。

また、時間帯判別部１６Ｂは、撮影画像Ｐの撮影時間帯が昼または夜を示すと判別する。このため、本実施の形態の情報処理装置１０は、撮影画像Ｐの撮影時間帯が昼から夜、または夜から昼に変化しても、各撮影時間帯に撮影された撮影画像Ｐから、精度良く、信号機３０の信号領域３４Ａおよび信号色を精度良く検出することができる。

選択部１６Ｃは、判別した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを選択する。検出部１６Ｄは、選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、信号領域３４Ｂおよび信号色を検出する。

信号認識辞書１８Ｃは、対応する撮影時間帯に撮影した基準撮影画像に含まれる信号機３０の示す、複数種類の基準信号色の各々に対応する色値の範囲を示す。検出部１６Ｄは、特定部１６Ｆと、認識部１６Ｇと、を含む。特定部１６Ｆは、撮影画像Ｐにおける、選択した信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域３２Ｂ）として特定する。また、特定部１６Ｆは、該信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域３２Ｂ）の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。認識部１６Ｇは、信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域３２Ｂ）に基づいて信号領域３４Ｂを認識する。検出部１６Ｄは、特定した信号色および認識した信号領域３４Ｂを検出する。

夜を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃは、夜を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像における信号機３０の信号を示す領域の周辺領域の色値の範囲を示す。

昼を示す撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃは、昼を示す撮影時間帯に撮影した基準撮影画像における信号機３０の信号を示す領域の色値の範囲を示す。

認識部１６Ｇは、特定された信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域３２Ｂ）を膨張した膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域３３Ｂ）に予め定めた形状の定型領域が含まれる場合、該定型領域を含む領域を、信号領域３４Ｂとして認識する。

認識部１６Ｇは、膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域３３Ｂ）に円形の定型領域が含まれる場合、該定型領域を含む領域を信号領域３４Ｂとして認識する。

（第２の実施の形態）
本実施の形態では、撮影画像Ｐに含まれる信号機３０以外の被写体が、信号領域（信号領域３４Ｂ）として誤認識されることを抑制する。

図１は、本実施の形態の情報処理装置１１Ａの一例の説明図である。本実施の形態では、第１の実施の形態の情報処理装置１０と同様に、情報処理装置１１Ａを車両２０に搭載した形態を一例として説明する。

次に、情報処理装置１１Ａの機能的構成を説明する。図２２は、情報処理装置１１Ａの機能的構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１１Ａは、インタフェース部１４と、認識処理部１７と、記憶部１８と、を備える。インタフェース部１４および記憶部１８は、認識処理部１７に電気的に接続されている。

インタフェース部１４および記憶部１８は、第１の実施の形態と同様である。すなわち、情報処理装置１１Ａは、認識処理部１６に代えて認識処理部１７を備えた以外は、第１の実施の形態の情報処理装置１０と同様である。

認識処理部１７は、画像取得部１６Ａと、時間帯判別部１６Ｂと、選択部１６Ｃと、検出部１７０Ｄと、検出結果出力部１６Ｅと、学習部１６Ｋと、を含む。認識処理部１７は、検出部１６Ｄに代えて検出部１７０Ｄを備えた以外は、第１の実施の形態の検出部１６Ｄと同様である。

検出部１７０Ｄは、第１の実施の形態の検出部１６Ｄと同様に、時間帯判別部１６Ｂが判別した撮影時間帯に基づいて、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域および該信号機３０の示す信号色を検出する。すなわち、検出部１７０Ｄは、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、信号領域および信号色を検出する。

検出部１７０Ｄは、特定部１７０Ｆと、抽出部１７０Ｇと、認識部１７０Ｈと、を含む。

特定部１７０Ｆは、第１の実施の形態の特定部１６Ｆと同様に、撮影画像Ｐにおける、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域として特定する。また、特定部１７０Ｆは、第１の実施の形態の特定部１６Ｆと同様に、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。

ここで、撮影画像Ｐには、信号機３０の信号色と同様の色を示す被写体が含まれる場合がある。この場合、特定部１７０Ｆは、信号機３０以外の被写体を、信号候補領域として特定する場合がある。

そこで、本実施の形態では、検出部１７０Ｄは、特定した信号候補領域における、信号機３０以外の被写体を除去し、信号機３０を示す信号候補領域を抽出し、検出に用いる。

図２３〜図２５は、検出部１７０Ｄが実行する検出処理の一例の説明図である。

図２３は、複数種類の被写体を含む撮影画像Ｐの一例を示す模式図である。図２３に示すように、撮影画像Ｐに、信号機３０と、信号機３０の信号色と同様の色を示す被写体（例えば、標識４０、車両５０のランプ５０Ａ）と、が含まれる場合がある。

例えば、撮影画像Ｐにおける信号３０Ａを示す領域３１Ａの色値が、赤色を示すと仮定する。このとき、該撮影画像Ｐに含まれる、標識４０の標識を示す領域４１Ａの色値、および、車両５０のランプ５０Ａを示す点灯領域５１Ａの色値、の各々も赤色を示していると仮定する。

この場合、特定部１７０Ｆは、撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを用いることで、図６に示す撮影画像Ｐから、信号３０を示す領域３１Ａに相当する領域を、信号候補領域３２Ａとして特定する（図２４参照）。また、同様に、特定部１７０Ｆは、撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃを用いて、図２３に示す撮影画像Ｐから、標識を示す領域４１Ａに相当する領域および点灯領域５１Ａに相当する領域を、それぞれ、信号候補領域４２Ａおよび信号候補領域５２Ａとして特定する（図２４参照）。

このように、撮影画像Ｐに信号色と同様の色を示す、信号機３０以外の被写体が含まれる場合、特定部１７０Ｆは、信号機３０以外の被写体についても信号候補領域（信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）として特定する場合がある。

抽出部１７０Ｇは、特定部１７０Ｆが特定した信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の内、信号候補領域を膨張した膨張領域の大きさが予め定めた範囲内の信号候補領域を、検出対象として抽出する。

具体的には、抽出部１７０Ｇは、特定部１７０Ｆが特定した信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の各々を膨張させる。これによって、抽出部１７０Ｇは、信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の各々を膨張させた、膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）を得る（図２５参照）。

具体的には、抽出部１７０Ｇは、信号候補領域３２Ａと、信号候補領域３２Ａの外周に該外周から外側に向かって連続する予め定めた数の画素と、を、膨張領域３３Ａとして得る。同様に、抽出部１７０Ｇは、信号候補領域４２Ａと、信号候補領域４２Ａの外周に該外周から外側に向かって連続する予め定めた数の画素と、を、膨張領域４３Ａとして得る。同様に、抽出部１７０Ｇは、信号候補領域５２Ａと、信号候補領域５２Ａの外周に該外周から外側に向かって連続する予め定めた数の画素と、を、膨張領域５３Ａとして得る。

そして、抽出部１７０Ｇは、これらの膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）の各々の大きさを算出する。抽出部１７０Ｇは、膨張領域を構成する画素の画素数や、撮影画像Ｐにおける膨張領域の面積を、各膨張領域の大きさとして算出すればよい。

例えば、抽出部１７０Ｇは、各膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）の各々について、膨張領域の中心に位置する画素から該膨張領域の周縁に向かって、選択部１６Ｃで選択した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃに示される色値の範囲を示し、且つ連続する画素を特定する。そして、各膨張領域について、特定した画素の画素数、または、特定した画素の画素群によって示される面積を、各膨張領域の大きさとして算出する。

なお、抽出部１７０Ｇは、膨張領域の大きさの算出時には、選択部１６Ｃで選択した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃに示される色値の範囲に代えて、該色値の範囲より狭い範囲、または該色値の範囲より広い範囲の画素を特定してもよい。

そして、抽出部１７０Ｇは、これらの膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）の内、大きさが予め定めた範囲内の膨張領域３３Ａを特定する。そして、抽出部１７０Ｇは、特定した膨張領域３３Ａの信号候補領域３２Ａを、検出対象として抽出する。このため、膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）の内、大きさが予め定めた範囲より大きい、または該範囲より小さい大きさの膨張領域（膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）は、検出対象外となる。

なお、この予め定めた範囲は、信号３０Ａを示す領域３１Ａを選択的に特定可能な大きさ（面積や画素数）であればよい。なお、撮影装置１２が撮影する撮影画像Ｐの撮影倍率は、固定であるものとする。

情報処理装置１１Ａは、該撮影倍率の撮影画像Ｐに含まれる信号３０Ａを示す領域３１Ａを該予め定めた画素数分膨張した膨張領域について、大きさのとりうる範囲を予め計測し、記憶部１８に予め記憶すればよい。そして、抽出部１７０Ｇは、記憶部１８に記憶された大きさの範囲を用いて、大きさが予め定めた範囲内の膨張領域３３Ａの信号候補領域３２Ａを抽出すればよい。

なお、撮影画像Ｐの撮影倍率は可変であってもよい。この場合、情報処理装置１１Ａは、撮影倍率と大きさの範囲とを対応づけて予め記憶部１８に記憶すればよい。そして、抽出部１７０Ｇは、撮影画像Ｐの撮影倍率に対応する大きさの範囲を記憶部１８から読取り、信号候補領域３２Ａの抽出に用いればよい。

これにより、抽出部１７０Ｇは、撮影画像Ｐに含まれる複数の信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の内、信号機３０の信号３０Ａを示す信号候補領域３２Ａを抽出する。

このため、抽出部１７０Ｇは、撮影画像Ｐに含まれる複数の信号候補領域から、信号機３０以外の領域（例えば、車両５０のテールランプなどのランプ５０Ａの領域や、看板や標識などの領域（例えば、標識４０の領域）を、検出対象外とすることができる。詳細には、例えば、撮影時間帯が昼である場合、信号機３０より大きい標識４０などの領域を、検出対象外とすることができる。また、例えば、撮影時間帯が夜である場合、街灯や車両５０のテールランプなどの領域を、検出対象外とすることができる。

認識部１７０Ｈは、抽出部１７０Ｇで抽出された信号候補領域３２Ａに基づいて、信号領域３４Ａを認識する（図１４、図１８参照）。認識部１７０Ｈは、撮影画像Ｐに含まれる信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の内、抽出部１７０Ｇで抽出された信号候補領域３２Ａを用いて、信号領域３４Ａを認識する以外は、第１の実施の形態の認識部１６Ｇと同様にして、信号領域３４Ａを認識すればよい（図１４、図１８参照）。

このようにして、本実施の形態では、検出部１７０Ｄは、撮影画像Ｐから、特定部１６Ｆが特定した信号色、および、認識部１６Ｇが認識した信号領域３４Ａを、検出する（図１４、図１８参照）。

次に、本実施の形態の情報処理装置１１Ａが実行する情報処理の手順の一例を説明する。なお、情報処理装置１１Ａが実行する情報処理の手順は、図１９を用いて説明した、第１の実施の形態の情報処理の手順と同様である。なお、本実施の形態の情報処理装置１１Ａでは、図１９におけるステップＳ１０６の検出処理において、図２６に示す処理を実行する。

本実施の形態の検出処理（図１９、ステップＳ１０６）の手順を説明する。図２６は、本実施の形態の検出部１７０Ｄが実行する、検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、検出部１７０Ｄの特定部１７０Ｆは、ステップＳ１０４（図１９参照）で選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐにおける信号候補領域と、信号色と、を特定する（ステップＳ４００）。

次に、検出部１７０Ｄの抽出部１７０Ｇが、信号候補領域を膨張させる（ステップＳ４０２）。これによって、抽出部１７０Ｇは、信号候補領域を膨張させた膨張領域を得る。

次に、検出部１７０Ｄの抽出部１７０Ｇは、ステップＳ４０２で得た膨張領域の内、大きさが予め定めた範囲内の膨張領域を特定する。そして、抽出部１７０Ｇは、特定した膨張領域３３Ａの信号候補領域３２Ａを、検出対象として抽出する（ステップＳ４０４）。

次に、認識部１７０Ｈは、ステップＳ４０４で抽出された膨張領域をＨｏｕｇｈ変換し、膨張領域に円形の定型領域が抽出できるか否かを判定する（ステップＳ４０６）。抽出できた場合、認識部１７０Ｈは、該定型領域に外接する矩形の領域を、信号領域３４Ａとして認識する（ステップＳ４０８）。そして、本ルーチンを終了する。

以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置１１Ａは、検出部１７０Ｄが、特定部１７０Ｆと、抽出部１７０Ｇと、認識部１７０Ｈと、を有する。特定部１７０Ｆは、撮影画像Ｐにおける、選択した信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）として特定すると共に、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。抽出部１７０Ｇは、特定部１７０Ｆが特定した信号候補領域の内、信号候補領域を膨張した膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）の大きさが予め定めた範囲内の信号候補領域（信号候補領域３２Ａ）を、検出対象として抽出する。認識部１７０Ｈは、抽出された信号候補領域３２Ａに基づいて信号領域３４Ａを認識する。

このように、本実施の形態の情報処理装置１１Ａでは、抽出部１７０Ｇが、特定部１７０Ｆで特定した信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の内、信号候補領域を膨張した膨張領域の大きさが予め定めた範囲内の信号候補領域を、検出対象として抽出する。これにより、抽出部１７０Ｇは、撮影画像Ｐに含まれる複数の信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の内、信号機３０の信号３０Ａを示す信号候補領域３２Ａを抽出する。そして、検出部１７０Ｄでは、抽出した信号候補領域３２Ａを用いて、信号領域３４Ａを検出する。

従って、本実施の形態の情報処理装置１１Ａでは、上記第１の実施の形態の情報処理装置１０の効果に加えて、更に精度良く、信号機３０の信号領域３４Ａおよび信号色を検出することができる。

（第３の実施の形態）
本実施の形態では、第２の実施の形態とは異なる形態で、撮影画像Ｐに含まれる信号機３０以外の被写体が、信号領域（信号領域３４Ｂ）として誤認識されることを抑制する。

図１は、本実施の形態の情報処理装置１１Ｂの一例の説明図である。本実施の形態では、第１の実施の形態の情報処理装置１０と同様に、情報処理装置１１Ｂを車両２０に搭載した形態を一例として説明する。

次に、情報処理装置１１Ｂの機能的構成を説明する。図２７は、情報処理装置１１Ｂの機能的構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１１Ｂは、インタフェース部１４と、認識処理部１９と、記憶部１８と、を備える。インタフェース部１４および記憶部１８は、認識処理部１９に電気的に接続されている。

インタフェース部１４および記憶部１８は、第１の実施の形態と同様である。すなわち、情報処理装置１１Ｂは、認識処理部１６に代えて認識処理部１９を備えた以外は、第１の実施の形態の情報処理装置１０と同様である。

認識処理部１９は、画像取得部１６Ａと、時間帯判別部１６Ｂと、選択部１６Ｃと、検出部１８０Ｄと、検出結果出力部１６Ｅと、学習部１６Ｋと、を含む。認識処理部１９は、検出部１６Ｄに代えて検出部１８０Ｄを備えた以外は、第１の実施の形態の検出部１６Ｄと同様である。

検出部１８０Ｄは、第１の実施の形態の検出部１６Ｄと同様に、時間帯判別部１６Ｂが判別した撮影時間帯に基づいて、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域および該信号機３０の示す信号色を検出する。すなわち、検出部１８０Ｄは、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、信号領域および信号色を検出する。

検出部１８０Ｄは、特定部１８０Ｆと、認識部１８０Ｇと、抽出部１８０Ｈと、を含む。

特定部１８０Ｆは、第１の実施の形態の特定部１６Ｆと同様である。すなわち、特定部１８０Ｆは、撮影画像Ｐにおける、選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域として特定する。また、特定部１８０Ｆは、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。

認識部１８０Ｇは、特定部１６Ｆが特定した信号候補領域に基づいて、撮影画像Ｐにおける信号領域を認識する。認識部１８０Ｇの処理は、第１の実施の形態の認識部１６Ｇと同様である。

すなわち、認識部１８０Ｇは、信号候補領域３２Ａを膨張させた膨張領域３３Ａにおける、予め定めた定型領域を含む領域を、信号領域として認識する。

ここで、第２の実施の形態でも説明したように、撮影画像Ｐには、信号機３０の信号色と同様の色を示す被写体が含まれる場合がある。この場合、認識部１８０Ｇは、信号機３０以外の被写体についても、信号領域として認識する場合がある。

そこで、本実施の形態では、抽出部１８０Ｈは、認識部１８０Ｇが認識した信号領域の内、予め定めた大きさの範囲内の信号領域を、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出する。

図２８〜図２９は、認識部１８０Ｇによる認識処理の一例の説明図である。

例えば、撮影画像Ｐが、複数種類の被写体を含む画像であったと仮定する（図２３参照）。具体的には、図２３に示すように、撮影画像Ｐに、信号機３０と、信号機３０の信号色と同様の色を示す被写体（例えば、標識４０、車両５０のランプ５０Ａ）と、が含まれる場合がある。

この場合、特定部１８０Ｆおよび認識部１８０Ｇの処理によって、信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）の各々を膨張させた、膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）が得られる（図２８参照）。

そして、認識部１８０Ｇは、第１の実施の形態の認識部１６Ｇと同様にして、膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、膨張領域５３Ａ）の各々をＨｏｕｇｈ変換し、膨張領域（膨張領域３３Ａ、膨張領域４３Ａ、信号候補領域５２Ａ）に円形の定型領域（定型領域３１Ａ’、定型領域４１Ａ’、定型領域５１Ａ’）が抽出できるか否かを判定する（図２８参照）。抽出できた場合、認識部１８０Ｇは、定型領域（定型領域３１Ａ’、定型領域４１Ａ’、定型領域５１Ａ’）を含む領域を、信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）として認識する（図２９参照）。

抽出部１８０Ｈは、認識部１８０Ｇが認識した信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の内、予め定めた大きさの範囲内の信号領域３４Ａを、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出する。信号領域の大きさには、信号領域を構成する画素の画素数や、撮影画像Ｐにおける信号領域の面積を用いればよい。

例えば、抽出部１８０Ｈは、認識部１８０Ｇが認識した信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の各々について、信号領域の中心に位置する画素から該信号領域の周縁に向かって、選択部１６Ｃで選択した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃに示される色値の範囲を示し、且つ連続する画素を特定する。連続する画素とは、連続して配置されている画素を意味する。そして、各信号領域について、特定した画素の画素数、または、特定した画素の画素群によって示される面積を、各信号領域の大きさとして算出する。

なお、抽出部１８０Ｈは、信号領域の大きさの算出時には、選択部１６Ｃで選択した撮影時間帯に対応する信号認識辞書１８Ｃに示される色値の範囲に代えて、該色値の範囲より狭い範囲、または該色値の範囲より広い範囲の画素を特定してもよい。

そして、抽出部１８０Ｈは、これらの信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の内、大きさが予め定めた範囲内の信号領域３４Ａを、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出する。このため、信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の内、大きさが予め定めた範囲より大きい、または該範囲より小さい大きさの信号領域（信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）は、抽出対象外となる。

なお、この予め定めた大きさの範囲は、信号３０Ａを示す領域３１Ａに対応する信号領域３４Ａを選択的に特定可能な大きさ（面積や画素数）であればよい。なお、撮影装置１２が撮影する撮影画像Ｐの撮影倍率は、固定であるものとする。

情報処理装置１１Ｂは、該撮影倍率の撮影画像Ｐに含まれる信号３０Ａを示す領域３１Ａの信号領域３４Ａについて、大きさのとりうる範囲を予め計測し、記憶部１８に予め記憶すればよい。そして、抽出部１８０Ｄは、記憶部１８に記憶された大きさの範囲を用いて、大きさが予め定めた範囲内の信号領域３４Ａを、信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出すればよい。

なお、撮影画像Ｐの撮影倍率は可変であってもよい。この場合、情報処理装置１１Ｂは、撮影倍率と大きさの範囲とを対応づけて予め記憶部１８に記憶すればよい。そして、抽出部１８０Ｈは、撮影画像Ｐの撮影倍率に対応する大きさの範囲を記憶部１８から読取り、信号領域３４Ａの抽出に用いればよい。

このようにして、本実施の形態では、検出部１８０Ｄは、撮影画像Ｐから、特定部１８０Ｆが特定した特定色、および、認識部１６Ｇが認識し且つ抽出部１８０Ｈが抽出した信号領域３４Ａを、検出する（図１４、図１８参照）。

次に、本実施の形態の情報処理装置１１Ｂが実行する情報処理の手順の一例を説明する。なお、情報処理装置１１Ａが実行する情報処理の手順は、図１９を用いて説明した、第１の実施の形態の情報処理の手順と同様である。なお、本実施の形態の情報処理装置１１Ｂでは、図１９におけるステップＳ１０６の検出処理において、図３０に示す処理を実行する。

本実施の形態の検出処理（図１９、ステップＳ１０６）の手順を説明する。図３０は、本実施の形態の検出部１８０Ｄが実行する、検出処理の手順の一例を示すフローチャートである。

まず、検出部１８０Ｄの特定部１８０Ｆは、ステップＳ１０４（図１９参照）で選択部１６Ｃが選択した信号認識辞書１８Ｃを用いて、ステップＳ１００（図１９参照）で取得した撮影画像Ｐにおける信号候補領域と、信号色と、を特定する（ステップＳ５００）。

次に、検出部１８０Ｄの認識部１８０Ｇが、信号候補領域を膨張させる（ステップＳ５０２）。これによって、認識部１８０Ｇは、信号候補領域を膨張させた膨張領域を得る。

次に、認識部１８０Ｇは、膨張領域をＨｏｕｇｈ変換し、膨張領域に円形の定型領域が抽出できるか否かを判定する（ステップＳ５０４）。抽出できた場合、認識部１８０Ｇは、該定型領域に外接する矩形の領域を、信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）として認識する（ステップＳ５０６）。

次に、抽出部１８０Ｈが、ステップＳ５０６で認識した信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の内、予め定めた大きさの範囲内の信号領域３４Ａを、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出する（ステップＳ５０８）。そして、本ルーチンを終了する。

以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置１１Ｂは、検出部１８０Ｄが、特定部１８０Ｆと、抽出部１８０Ｇと、認識部１８０Ｈと、を有する。特定部１８０Ｆは、撮影画像Ｐにおける、選択した信号認識辞書１８Ｃに示される基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）として特定すると共に、該信号候補領域の色値に対応する種類の基準信号色を、信号色として特定する。

認識部１８０Ｇは、特定された信号候補領域（信号候補領域３２Ａ、信号候補領域４２Ａ、信号候補領域５２Ａ）に基づいて、信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）を認識する。抽出部１８０Ｈは、認識部１８０Ｇが認識した信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の内、予め定めた大きさの範囲内の信号領域３４Ａを、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出する。検出部１８０Ｄは、特定した信号色および認識し且つ抽出した信号領域３４Ａを検出する。

このように、本実施の形態の情報処理装置１１Ｂでは、抽出部１８０Ｈが、認識部１８０Ｇで認識した信号領域（信号領域３４Ａ、信号領域４４Ａ、信号領域５４Ａ）の内、予め定めた大きさの範囲内の信号領域３４Ａを、撮影画像Ｐにおける信号機３０の信号領域３４Ａとして抽出する。検出部１８０Ｄは、特定した信号色および認識し且つ抽出した信号領域３４Ａを検出する。

これにより、抽出部１８０Ｈは、撮影画像Ｐに含まれる、認識部１８０Ｇで認識された信号領域の内、信号機３０の信号３０Ａを示す信号領域３４Ａを抽出する。そして、検出部１８０Ｄは、特定した信号色および認識し且つ抽出した信号領域３４Ａを検出する。

従って、本実施の形態の情報処理装置１１Ｂでは、上記第１の実施の形態の情報処理装置１０の効果に加えて、更に精度良く、信号機３０の信号領域３４Ａおよび信号色を検出することができる。

＜変形例＞
なお、上記実施の形態では、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々を、車両２０に搭載した形態を説明した。しかし、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々を、車両２０とは別体として構成し、車両２０に搭載しない形態であってもよい。すなわち、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々を、公知のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などに適用した構成としてもよい。

この場合、車両２０に搭載された撮影部１２で撮影された複数の撮影画像Ｐを、公知の記憶媒体（例えば、メモリカードなど）や記憶部１８に予め記憶すればよい。

そして、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々では、該記憶媒体や記憶部１８に記憶された撮影画像Ｐの各々について、上記実施の形態と同様にして、信号領域３４Ｂおよび信号色を検出すればよい。

この場合、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々で、撮影画像Ｐから信号領域３４Ｂおよび信号色を検出することができる。

次に、撮影装置１２のハードウェア構成の一例を説明する。図３１は、撮影装置１２のハードウェア構成の一例を示す図である。

撮影装置１２は、撮影光学系２０１０、メカシャッタ２０２０、モータドライバ２０３０、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）２０４０、ＣＤＳ（Ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ Ｄｏｕｂｌｅ Ｓａｍｐｌｉｎｇ：相関２重サンプリング）回路２０５０、Ａ／Ｄ変換器２０６０、タイミング信号発生器２０７０、画像処理回路２０８０、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）２０９０、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２１００、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２１１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２１２０、ＳＤＲＡＭ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２１３０、圧縮伸張回路２１４０、メモリ２１５０、操作部２１６０、および、出力Ｉ／Ｆ２１７０を備える。

画像処理回路２０８０、ＣＰＵ２１００、ＲＡＭ２１１０、ＲＯＭ２１２０、ＳＤＲＡＭ２１３０、圧縮伸張回路２１４０、メモリ２１５０、操作部２１６０、および、出力Ｉ／Ｆ２１７０は、バス２２００を介して接続されている。

撮影光学系２０１０は、被写体の反射光を集光する。メカシャッタ２０２０は、所定の時間、開くことにより、撮影光学系２０１０により集光された光をＣＣＤ２０４０に入射させる。モータドライバ２０３０は、撮影光学系２０１０およびメカシャッタ２０２０を駆動する。

ＣＣＤ２０４０は、メカシャッタ２０２０を介して入射した光を被写体の像として結像し、当該被写体の像を示すアナログの画像データをＣＤＳ回路２０５０に入力する。

ＣＤＳ回路２０５０は、ＣＣＤ２０４０からアナログの画像データを受け付けると、当該画像データのノイズ成分を除去する。また、ＣＤＳ回路２０５０は、相関二重サンプリングやゲインコントロールなどのアナログ処理を行う。そして、ＣＤＳ回路２０５０は、処理後のアナログの画像データを、Ａ／Ｄ変換器２０６０へ出力する。

Ａ／Ｄ変換器２０６０は、ＣＤＳ回路２０５０からアナログの画像データを受け付けると、当該アナログの画像データをデジタルの画像データに変換する。Ａ／Ｄ変換器２０６０はデジタルの画像データを画像処理回路２０８０に入力する。タイミング信号発生器２０７０はＣＰＵ２１００からの制御信号に応じて、ＣＣＤ２０４０、ＣＤＳ回路２０５０、およびＡ／Ｄ変換器２０６０にタイミング信号を送信することにより、ＣＣＤ２０４０、ＣＤＳ回路２０５０、およびＡ／Ｄ変換器２０６０の動作タイミングを制御する。

画像処理回路２０８０は、Ａ／Ｄ変換器２０６０からデジタルの画像データを受け付けると、ＳＤＲＡＭ２１３０を使用して、当該デジタルの画像データの画像処理を行う。画像処理は、例えばＣｒＣｂ変換処理、ホワイトバランス制御処理、コントラスト補正処理、エッジ強調処理、および、色変換処理等である。

画像処理回路２０８０は上述の画像処理が行われた画像データをＬＣＤ２０９０、または、圧縮伸張回路２１４０に出力する。ＬＣＤ２０９０は画像処理回路２０８０から受け付けた画像データを表示する液晶ディスプレイである。

圧縮伸張回路２１４０は、画像処理回路２０８から画像データを受け付けると、当該画像データを圧縮する。圧縮伸張回路２１４０は圧縮された画像データを、メモリ２１５０に記憶する。また、圧縮伸張回路２１４０はメモリ２１５０から画像データを受け付けると、当該画像データを伸張する。圧縮伸張回路２１４０は伸張された画像データをＳＤＲＡＭ２１３に一時的に記憶する。メモリ２１５０は圧縮された画像データを記憶する。

出力Ｉ／Ｆ２１７０は、画像処理回路２０８０で処理された画像データを、撮影画像Ｐとして、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々へ出力する。

なお上述の図２、図２２、図２７で説明したインタフェース部１４、および認識処理部１６に含まれる機能部の少なくとも一部を、信号処理ボード（信号処理回路）として撮影装置１２に実装してもよい。

次に、上記実施の形態および変形例の、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々のハードウェア構成を説明する。図３２は、上記実施の形態および変形例の情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂのハードウェア構成例を示すブロック図である。

上記実施の形態および変形例の、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂは、出力部８０、Ｉ／Ｆ部８２、入力部９４、ＣＰＵ８６、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８８、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０、およびＨＤＤ９２等がバス９６により相互に接続されており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

ＣＰＵ８６は、上記実施の形態および変形例の、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂの各々で実行する処理を制御する演算装置である。ＲＡＭ９０は、ＣＰＵ８６による各種処理に必要なデータを記憶する。ＲＯＭ８８は、ＣＰＵ８６による各種処理を実現するプログラム等を記憶する。ＨＤＤ９２は、上述した記憶部１８に格納されるデータを記憶する。Ｉ／Ｆ部８２は、他の装置との間でデータを送受信するためのインターフェースである。

上記実施の形態および変形例の、情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂで実行される上記各種処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８等に予め組み込んで提供される。

なお、上記実施の形態および変形例の情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂで実行されるプログラムは、これらの装置にインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供するように構成してもよい。

また、上記実施の形態および変形例の情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂで実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、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、上記実施の形態および変形例の情報処理装置１０における上記各処理を実行するためのプログラムを、インターネット等の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。

上記実施の形態および変形例の情報処理装置１０、情報処理装置１１Ａ、および情報処理装置１１Ｂで実行される上記各種処理を実行するためのプログラムは、上述した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、上記ＨＤＤ９２に格納されている各種情報は、外部装置に格納してもよい。この場合には、該外部装置とＣＰＵ８６と、を、ネットワーク等を介して接続した構成とすればよい。

なお、上記には、本発明の実施の形態および変形例を説明したが、上記実施の形態および変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態および変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０、１１Ａ、１１Ｂ 情報処理装置
１６Ａ 画像取得部
１６Ｂ 時間帯判別部
１６Ｃ 選択部
１６Ｄ、１７０Ｄ、１８０Ｄ 検出部
１６Ｆ、１７０Ｆ、１８０Ｆ 特定部
１６Ｇ、１７０Ｈ、１８０Ｇ 認識部
１６Ｈ 第１の算出部
１６Ｉ 第２の算出部
１６Ｊ 第３の算出部
１７０Ｇ、１８０Ｈ 抽出部

特開２００９−２４４９４６号公報

Claims (14)

1. 撮影画像を取得する画像取得部と、
   前記撮影画像の撮影時間帯を判別する時間帯判別部と、
   判別した前記撮影時間帯に基づいて、前記撮影画像における信号機の信号領域および該信号機の示す信号色を検出する検出部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記時間帯判別部は、
   前記撮影画像の平均輝度を算出する第１の算出部と、
   前記撮影画像を複数のブロックに分割し、平均輝度が閾値以下の前記ブロックの数としての低輝度ブロック数を算出する第２の算出部と、
   を有し、
   前記撮影画像の平均輝度と、前記低輝度ブロック数と、を含む特徴量に基づいて、前記撮影時間帯を判別する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記時間帯判別部は、
   前記撮影画像の平均輝度を算出する第１の算出部と、
   前記撮影画像を複数のブロックに分割し、平均輝度が閾値以下の前記ブロックの数としての低輝度ブロック数を算出する第２の算出部と、
   前記撮影画像における前記ブロック毎の平均輝度の分散値を算出する第３の算出部と、
   を有し、
   前記撮影画像の平均輝度と、前記低輝度ブロック数と、前記分散値と、を含む特徴量に基づいて、前記撮影時間帯を判別する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記時間帯判別部は、前記撮影画像の前記撮影時間帯が昼または夜を示すと判別する、請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 判別した前記撮影時間帯に対応する信号認識辞書を選択する選択部を備え、
   前記検出部は、
   選択した前記信号認識辞書を用いて、前記信号領域および前記信号色を検出する、
   請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記信号認識辞書は、対応する前記撮影時間帯に撮影した基準撮影画像に含まれる信号機の示す、複数種類の基準信号色の各々に対応する色値の範囲を示し、
   前記検出部は、
   前記撮影画像における、選択した前記信号認識辞書に示される前記基準信号色の色値の範囲に属する領域を、信号候補領域として特定すると共に、該信号候補領域の色値に対応する種類の前記基準信号色を、前記信号色として特定する特定部と、
   前記信号候補領域に基づいて前記信号領域を認識する認識部と、
   を有し、
   特定した前記信号色および認識した前記信号領域を検出する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 夜を示す前記撮影時間帯に対応する前記信号認識辞書は、夜を示す前記撮影時間帯に撮影した前記基準撮影画像における信号機の信号を示す領域の周辺領域の色値の範囲を示す、請求項６に記載の情報処理装置。
8. 昼を示す前記撮影時間帯に対応する前記信号認識辞書は、昼を示す前記撮影時間帯に撮影した前記基準撮影画像における信号機の信号を示す領域の色値の範囲を示す、請求項６または請求項７に記載の情報処理装置。
9. 前記認識部は、
   特定された前記信号候補領域を膨張した膨張領域に予め定めた形状の定型領域が含まれる場合、該定型領域を含む領域を、前記信号領域として認識する、請求項６〜請求項８の何れか１項に記載の情報処理装置。
10. 前記認識部は、
    前記膨張領域に円形の前記定型領域が含まれる場合、該定型領域を含む領域を前記信号領域として認識する、請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記検出部は、
    前記特定部が特定した前記信号候補領域の内、前記信号候補領域を膨張した膨張領域の大きさが予め定めた範囲内の前記信号候補領域を、検出対象として抽出する抽出部を有し、
    前記認識部は、抽出された前記信号候補領域に基づいて前記信号領域を認識する、
    請求項６に記載の情報処理装置。
12. 前記検出部は、
    前記認識部が認識した前記信号領域の内、予め定めた大きさの範囲内の前記信号領域を、前記撮影画像における前記信号機の前記信号領域として抽出する抽出部を有し、
    特定した前記信号色および認識し且つ抽出した前記信号領域を検出する、
    請求項６に記載の情報処理装置。
13. 撮影画像を取得するステップと、
    前記撮影画像の撮影時間帯を判別するステップと、
    判別した前記撮影時間帯に基づいて、前記撮影画像における信号機の信号領域および該信号機の示す信号色を検出するステップと、
    を含む情報処理方法。
14. 撮影画像を取得するステップと、
    前記撮影画像の撮影時間帯を判別するステップと、
    判別した前記撮影時間帯に基づいて、前記撮影画像における信号機の信号領域および該信号機の示す信号色を検出するステップと、
    をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。

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