JP2017211761A - 情報処理装置、および、情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】死角の情報を適切に出力する。【解決手段】情報処理装置１０は、判定機能１０Ｍと、出力制御機能１０Ｎと、を備える。判定機能１０Ｍは、対象物（出力対象の移動体）の死角に、物体の種類に対応する特定のパーツが含まれるか否かを判定する。出力制御機能１０Ｎは、死角にパーツが含まれると判定された場合、出力情報を出力する。【選択図】図３

Description

本発明の実施の形態は、情報処理装置、および、情報処理方法に関する。

車両などの移動体の死角に関する情報を出力する装置が知られている。例えば、特許文献１には、ドライバの視点位置から見たときのＡピラーによる対象物の遮蔽率が、所定値以上である場合に、ドライバに対して警報を報知する装置が開示されている。

特開２０１５−１５６１９１号公報

しかしながら、従来では、単に遮蔽率に応じた報知を行うため、死角に関する情報が適切に報知されなかった。また、死角について既にドライバが認識している情報について報知すると、ドライバによる走行に支障が生じる場合があった。このように、従来では、死角の情報を適切に出力することは出来なかった。

本発明が解決しようとする課題は、死角の情報を適切に出力することができる、情報処理装置、および、情報処理方法を提供することである。

実施の形態の情報処理装置は、対象物の死角に、物体の種類に対応する特定のパーツが含まれるか否かを判定する判定部と、前記死角に前記パーツが含まれると判定された場合、出力情報を出力する出力制御部と、を備える。

情報処理装置の一例を示す図。 情報処理装置の利用形態の一例を示す模式図。 情報処理装置の構成の一例を示すブロック図。 パーツ管理情報のデータ構成の一例を示す模式図。 撮影画像の一例を示す模式図。 処理回路が実行する処理の手順の一例を示すフローチャート。 情報処理装置の利用形態の一例を示す模式図。 情報処理装置の構成の一例を示すブロック図。 二次元マップの一例を示す図。 死角物体の特定の説明図。 死角内領域の特定の説明図。 判定機能による判定の説明図。 判定機能による判定の説明図。 処理回路が実行する処理の手順の一例を示すフローチャート。 情報処理装置の構成の一例を示すブロック図。 パーツの形態変化検知の説明図。 処理回路が実行する処理の手順の一例を示す、フローチャート。 情報処理装置の構成の一例を示すブロック図。 死角物体の動き予測の説明図。 処理回路が実行する処理の手順の一例を示すフローチャート。 ハードウェア構成図。

以下に添付図面を参照して、情報処理装置、および、情報処理方法を詳細に説明する。

（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の一例を示す図である。情報処理装置１０は、対象物（出力対象の移動体３０）の死角に含まれる物体に応じた出力情報を出力する。

本実施の形態では、情報処理装置１０が、対象物としての出力対象の移動体３０に搭載されている場合を一例として説明する。

対象物とは、情報処理装置１０が出力情報を出力する対象である。本実施の形態では、対象物が、移動体である場合を説明する。なお、対象物は、静止物であってもよい。以下では、対象物を、出力対象の移動体３０と称して説明する、死角とは、出力対象の移動体３０の死角を意味する。

出力対象の移動体３０は、移動可能な物である。出力対象の移動体３０は、例えば、車両、台車、飛行可能な物体（有人飛行機、無人飛行機（例えば、ドローン））、ロボット、などである。本実施の形態では、出力対象の移動体３０は、車両１２Ａである場合を一例として説明する。車両１２Ａは、例えば、二輪自動車、三輪自動車、四輪自動車などである。本実施の形態では、車両１２Ａが、四輪自動車である場合を一例として説明する。

出力対象の移動体３０の死角に含まれる物体は、移動可能な物（移動体）や、静止物である。死角に含まれる物体は、例えば、生物（人物、動物）、車両、などである。また、死角に含まれる物体には、移動可能な物（例えば車両）に搭載された人物（例えば、運転者）も含まれる。なお、以下では、出力対象の移動体３０の死角に含まれる物体を、死角物体３４と称して説明する場合がある。

図２は、本実施の形態の情報処理装置１０の利用形態の一例を示す模式図である。

例えば、情報処理装置１０の搭載された車両１２Ａが移動方向Ｘに進行していると仮定する。このとき、出力対象の移動体３０である車両１２Ａを、視点とする。車両１２Ａの周辺に位置する、他の車両１２Ｂ、１２Ｃや静止物１２Ｄについては、車両１２Ａの視点から視認可能である。このため、これらは、死角を形成する遮蔽物３２として機能する。車両１２Ｂや静止物１２Ｄのように全体が視認可能な場合もあれば、車両１２Ｃのように一部が視認可能な場合もある。

さらに、車両１２Ｃについては、遮蔽物３２である車両１２Ｂによって少なくとも一部が遮蔽されている。このため、この場合、車両１２Ｃは、車両１２Ａの死角に含まれる死角物体３４として機能する。なお、車両１２Ａの進行方向（矢印Ｘ方向）における、車両１２Ｃより下流側に、更に、他の物体が存在する場合がある。また、この物体が、車両１２Ｂや車両１２Ｃなどによって、少なくとも一部が遮蔽されていると仮定する。このような場合、この物体もまた、死角に含まれる死角物体３４として機能する。また、この場合、車両１２Ｃは、死角物体３４および遮蔽物３２として機能する。

なお、本実施の形態では、出力対象の移動体３０の死角には、車両１２Ｃが含まれている場合を一例として説明する。なお、出力対象の移動体３０と他の物体との位置関係によって、出力対象の移動体３０の死角に含まれる物体は、車両１２Ｃに限定されないことはいうまでもない。

本実施の形態では、情報処理装置１０は、出力対象の移動体３０（車両１２Ａ）の死角に含まれる物体である死角物体３４（ここでは車両１２Ｃ）に応じた出力情報を出力する。なお、死角物体３４は、出力対象の移動体３０の死角に少なくとも一部の領域が含まれる物体であればよい。

図１に戻り説明を続ける。情報処理装置１０は、処理回路１０Ａと、出力回路１０Ｃと、センサ１０Ｇと、を備える。

出力回路１０Ｃは、出力情報を出力する。出力回路１０Ｃは、出力情報を表示する表示機能、出力情報を示す音を出力する音出力機能、出力情報を送信する通信機能、などを備える。例えば、出力回路１０Ｃは、通信回路１０Ｄと、ディスプレイ１０Ｅと、スピーカ１０Ｆと、を含む。本実施の形態では、出力回路１０Ｃは、車両１２Ａのドライバに向かって出力情報を出力可能な位置に設けられていることが好ましい。

通信回路１０Ｄは、出力情報などの情報を他の装置へ送信する。例えば、通信回路１０Ｄは、車両１２Ａのドライバの有する端末装置へ、公知の通信回線を介して出力情報を送信する。ディスプレイ１０Ｅは、出力情報を表示する。ディスプレイ１０Ｅは、例えば、公知のＬＣＤ（ｌｉｑｕｉｄ ｃｒｙｓｔａｌ ｄｉｓｐｌａｙ）や投影装置やライトなどである。スピーカ１０Ｆは、出力情報を示す音を出力する。

センサ１０Ｇは、出力対象の移動体３０の周辺情報を観測する外界センサである。周辺情報は、出力対象の移動体３０の周辺の情報を含む、周辺の状況を示す情報である。なお、移動体３０の周辺情報だけでなく移動体３０に関する情報をさらに取得してもよい。センサ１０Ｇは、例えば、撮影によって撮影画像データ（以下、単に撮影画像と称する）を得る撮影装置、距離センサ（ミリ波レーダ、レーザセンサ）、などである。レーザセンサには、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）を用いた方式が挙げられる。

出力対象の移動体３０の周辺情報とは、出力対象の移動体３０の周辺の状況を示す情報である。出力対象の移動体３０の周辺とは、出力対象の移動体３０から予め定めた範囲内の領域である。この範囲は、予め設定すればよい。センサ１０Ｇが撮影装置である場合、周辺情報は撮影画像である。また、この場合、周辺情報によって得られる範囲は、撮影範囲である。また、センサ１０Ｇがミリ波レーダやレーザセンサである場合、周辺情報は距離情報である。詳細には、この場合、周辺情報は、例えば、画素毎にセンサ１０Ｇからの距離を規定したデプスマップである。

なお、本実施の形態では、一例として、センサ１０Ｇは、撮影装置である場合を説明する。このため、本実施の形態では、センサ１０Ｇが検知する周辺情報は、出力対象の移動体３０の周辺（特に走行方向の前方）の撮影画像である場合を、一例として説明する。

情報処理装置１０の構成について詳細に説明する。図３は、情報処理装置１０の構成の一例を示すブロック図である。

情報処理装置１０は、出力対象の移動体３０の死角に含まれる死角物体３４に応じた出力情報を出力する。情報処理装置１０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。情報処理装置１０は、処理回路１０Ａと、記憶回路１０Ｂと、出力回路１０Ｃと、センサ１０Ｇと、入力装置１０Ｈと、を備える。出力回路１０Ｃは、上述したように、通信回路１０Ｄと、ディスプレイ１０Ｅと、スピーカ１０Ｆと、を含む。

処理回路１０Ａ、記憶回路１０Ｂ、出力回路１０Ｃ、センサ１０Ｇ、および入力装置１０Ｈは、バス１０Ｉを介して接続されている。なお、記憶回路１０Ｂ、出力回路１０Ｃ（通信回路１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、センサ１０Ｇ、および入力装置１０Ｈは、有線または無線で処理回路１０Ａに接続すればよい。また、記憶回路１０Ｂ、出力回路１０Ｃ（通信回路１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、センサ１０Ｇ、および入力装置１０Ｈの少なくとも１つと、処理回路１０Ａと、を、ネットワークを介して接続してもよい。

入力装置１０Ｈは、ユーザからの各種指示や情報入力を受け付ける。入力装置１０Ｈは、例えば、マウスやトラックボール等のポインティングデバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスである。

記憶回路１０Ｂは、各種データを記憶する。記憶回路１０Ｂは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶回路１０Ｂは、情報処理装置１０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶回路１０Ｂは、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶回路１０Ｂを、複数の記憶媒体から構成してもよい。

本実施の形態では、記憶回路１０Ｂは、パーツ管理情報１０Ｊを記憶する。パーツ管理情報１０Ｊは、物体の種類に対応するパーツを管理するための情報である。詳細には、パーツ管理情報１０Ｊは、死角物体３４の種類に対応するパーツを管理するための情報である。パーツ管理情報１０Ｊのデータ形式は限定されない。例えば、パーツ管理情報１０Ｊは、データベースやテーブルである。

図４は、パーツ管理情報１０Ｊのデータ構成の一例を示す模式図である。パーツ管理情報１０Ｊは、物体の種類と、パーツと、を対応づけたものである。物体の種類は、例えば、車両、人物、などである。

パーツは、部品や部位（生物の身体の一部）などである。言い換えると、パーツ管理情報１０Ｊに登録されているパーツは、対応する種類の物体の一部分を構成する部品や部位、または、対応する種類の物体に付属している物品である。なお、パーツ管理情報１０Ｊに登録されているパーツは、対応する種類の物体の動きおよび動き予定の少なくとも一方を示す部品や部位であることが好ましい。また、パーツ管理情報１０Ｊに登録されているパーツは、対応する種類の物体の走行状態および走行特性の少なくとも一方を示すものであることが好ましい。

具体的には、パーツは、車載部品や、車載標識、人体の部位である。車載部品は、例えば、灯火装置である。灯火装置は、例えば、前照灯、フォグランプ、方向指示器、ブレーキランプ、ヘッドランプ、テールランプ、などである。車載標識は、例えば、初心運転者標識、高齢運転者標識、ディスプレイ、などである。人体の部位は、例えば、顔、手、足などである。

パーツ管理情報１０Ｊには、物体の種類に対応するパーツが予め登録されている。なお、パーツ管理情報１０Ｊに登録されている各情報は、ユーザによる操作指示などによって適宜変更可能としてもよい。また、図４には、パーツ管理情報１０Ｊに登録されている物体の種類として、車両および人物を一例として示した。しかし、パーツ管理情報１０Ｊには、他の種類や更に細分化した種類を登録してもよい。例えば、パーツ管理情報１０Ｊには、二輪自動車、四輪自動車、自転車、などの更に細分化した種類を登録してもよい。

図３に戻り説明を続ける。次に、処理回路１０Ａについて説明する。処理回路１０Ａは、物体特定機能１０Ｋと、種類特定機能１０Ｌと、判定機能１０Ｍと、出力制御機能１０Ｎと、を備える。

処理回路１０Ａにおける各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１０Ｂへ記憶されている。処理回路１０Ａは、プログラムを記憶回路１０Ｂから読出、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。

各プログラムを読み出した状態の処理回路１０Ａは、図３の処理回路１０Ａ内に示された各機能を有することになる。図３においては単一の処理回路１０Ａによって、物体特定機能１０Ｋ、種類特定機能１０Ｌ、判定機能１０Ｍ、および出力制御機能１０Ｎが実現されるものとして説明する。

なお、各機能の各々を実現するための独立した複数のプロセッサを組み合わせて処理回路１０Ａを構成してもよい。この場合、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現する。また、各処理機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。

なお、本実施の形態および後述する実施の形態において用いる「プロセッサ」との文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））の回路を意味する。プロセッサは、記憶回路１０Ｂに保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路１０Ｂにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。

物体特定機能１０Ｋは、物体特定部の一例である。物体特定機能１０Ｋは、出力対象の移動体３０の周辺情報に基づいて、出力対象の移動体３０の走行環境における死角に含まれる死角物体３４を特定する。

例えば、情報処理装置１０が車両１２Ａに搭載されていたと仮定する。そして、車両１２Ａが出力対象の移動体３０であったと仮定する。そして、出力対象の移動体３０が、図２に示す走行環境にあると仮定する。そして、車両１２Ａに搭載されたセンサ１０Ｇが、周辺情報として、車両１２Ａから車両１２Ａの移動方向Ｘにレンズを向けることによって得られる撮影画像を取得したと仮定する。この場合、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像を用いて、車両１２Ａの走行環境における死角物体３４を特定する。

図５は、撮影画像２０の一例を示す模式図である。例えば、センサ１０Ｇによって、図５に示す撮影画像２０が得られたと仮定する。この場合、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像２０を画像解析することで、撮影画像２０に含まれる物１２の内、少なくとも一部の領域が死角に含まれる死角物体３４を特定する。

例えば、物体特定機能１０Ｋは、物体の少なくとも一部が他の物体によって遮蔽された状態で撮影されたときの特徴を示す第１特徴情報を予め記憶する。第１特徴情報は、例えば、物体の一部のみの形を示す情報である。そして、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像２０に含まれる物体の内、第１特徴情報によって示される物体を特定することで、他の物体に遮蔽された物体を特定する。これによって、物体特定機能１０Ｋは、少なくとも一部の領域が死角２０Ａに含まれる死角物体３４を特定する。例えば、図５に示す例では、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像２０を解析することによって、車両１２Ｃを死角物体３４として特定する。

なお、物体特定機能１０Ｋは、他の方法を用いて、死角物体３４を特定してもよい。

例えば、物体特定機能１０Ｋは、物体が他の物体によって遮蔽されることなく撮影されたときの特徴を示す第２特徴情報を予め記憶する。第２特徴情報は、例えば、物体の形や色などである。そして、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像２０に含まれる物体の内、第２特徴情報によって示される物体を特定することで、遮蔽物３２を特定する。図５に示す例では、具体的には、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像２０における、遮蔽されていない車両の形状を示す車両１２Ｂを、遮蔽物３２として特定する。

そして、物体特定機能１０Ｋは、撮影画像２０における遮蔽物３２の領域を、死角２０Ａとして推定する。さらに物体特定機能１０Ｋは、死角２０Ａによって少なくとも一部が遮蔽されている車両１２Ｃを特定する。これにより、物体特定機能１０Ｋは、車両１２Ｃを死角物体３４として特定してもよい。

また、例えば、物体特定機能１０Ｋは、あらかじめ用意したテンプレートで撮影画像２０中の物体の位置を検出した後、テンプレートを細分化する方法を用いてもよい。そして、物体特定機能１０Ｋは、遮蔽物３０と撮影画像２０とに矛盾のある部分（例えば図５における死角内領域２２Ｃ）を検出することで、死角物体３４を特定してもよい。

なお、周辺情報が距離情報である場合には、物体特定機能１０Ｋは、距離が不連続に変化する境界を結ぶ線を死角２０Ａの境界線として抽出すればよい。そして、物体特定機能１０Ｋは、境界線によって区切られた領域の内、最も距離の近い領域を遮蔽物３２として特定する。さらに、物体特定機能１０Ｋは、特定した遮蔽物３２に該境界線を介して連続する他の領域を、死角物体３４として特定すればよい。

また、情報処理装置１０は、出力対象の移動体３０の外部に設置されたセンサ１０Ｇから周辺情報を取得してもよい。この場合、物体特定機能１０Ｋは、出力対象の移動体３０の位置を視点とし、後述する死角特定機能１４Ｓおよび物体特定機能１４Ｋ（第２の実施の形態、図８参照）と同様にして、死角２０Ａおよび死角物体３４を特定すればよい（詳細後述）。

なお、出力対象の移動体３０の位置は、出力対象の移動体３０のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）情報などから取得すればよい。なお、出力対象の移動体３０の位置の取得方法には、他の方法を用いてもよい。例えば、撮像画像を利用したＶＳＬＡＭ（Ｖｉｓｕａｌ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）により、時系列の運動を取得することで、出力対象の移動体３０の位置を取得してもよい。また、出力対象の移動体３０に設けられたジャイロセンサやＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）から、出力対象の移動体３０の加速度や角速度を取得することで、出力対象の移動体３０の位置を取得してもよい。また、ＬｉＤＡＲなどによって３次元点群を取得し、あらかじめ保持した３次元地図とのマッチングにより、地図上における出力対象の移動体３０の位置を取得してもよい。

また、出力対象の移動体３０の位置は、出力対象の移動体３０が車両である場合、出力対象の移動体３０のドライバの視点（目の位置）であってもよい。この場合、出力対象の移動体３０に、ドライバの頭部を撮影可能な撮影装置を備えた構成とする。そして、物体特定機能１０Ｋは、該撮影画像からドライバの視点を推定すればよい。この推定には、公知の方法を用いればよい。例えば、物体特定機能１０Ｋは、該撮影画像から、ドライバの頭部の向き、目の位置、および視線方向を推定し、これらの推定結果から、ドライバの視点を推定する。

さらに、出力対象の移動体３０の位置は、センサ１０Ｇの設置位置であってもよい。この場合、出力対象の移動体３０の重心位置と、センサ１０Ｇの設置位置と、の相対関係をあらかじめ保持することで、センサ１０Ｇの設置位置を取得すればよい。また、センサ１０Ｇは、複数のセンサから構成されていてもよい。この場合、複数のセンサ１０Ｇによって得られた情報を周辺情報として用い、死角物体３４の特定に用いればよい。

次に、種類特定機能１０Ｌについて説明する。種類特定機能１０Ｌは、種類特定部の一例である。種類特定機能１０Ｌは、物体特定機能１０Ｋで特定した死角物体３４の種類を特定する。種類特定機能１０Ｌは、予め物体の色や形などの特徴を示す情報を、物体の種類に対応づけて予め記憶する。そして、種類特定機能１０Ｌは、死角物体３４の色や形などの特徴に対応する種類を読取ることで、死角物体３４の種類を特定すればよい。

例えば、死角物体３４として車両１２Ｃが特定されると、種類特定機能１０Ｌは、車両１２Ｃの種類を示す“車両”を特定する。

判定機能１０Ｍは、判定部の一例である。出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、物体の種類に対応する特定のパーツが含まれるか否かを判定する。詳細には、判定機能１０Ｍは、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、該死角２０Ａに含まれる死角物体３４の種類に対応するパーツが含まれるか否かを判定する。

具体的には、判定機能１０Ｍは、種類特定機能１０Ｌで特定した種類に対応するパーツを、パーツ管理情報１０Ｊから読取る。そして、判定機能１０Ｍは、死角２０Ａに、読取ったパーツが含まれるか否かを判定する。

本実施の形態では、判定機能１０Ｍは、死角物体３４における死角２０Ａから露出した露出領域に基づいて、パーツが死角物体３４における死角２０Ａに含まれるか否かを判定する。

図５を用いて詳細に説明する。例えば、死角物体３４が車両１２Ｃであったと仮定する。そして、パーツ管理情報１０Ｊにおける、車両１２Ｃの種類“車両”に対応するパーツが、方向指示器であったと仮定する。この場合、判定機能１０Ｍは、撮影画像２０の車両１２Ｃにおける、死角２０Ａから露出した露出領域２０Ｂを解析する。これによって、判定機能１０Ｍは、死角内領域２２Ｃに含まれるパーツＰを推定する。死角内領域２２Ｃは、該車両１２Ｃ（死角物体３４）における死角２０Ａ内の領域である。

具体的には、判定機能１０Ｍは、物体の種類と、物体に含まれるパーツＰの各々の形状および他のパーツＰに対する相対位置と、を対応づけて予め記憶する。そして、判定機能１０Ｍは、車両１２Ｃにおける露出領域２０Ｂに含まれるパーツＰ（図５では、方向指示器Ｐ２）の形状と該露出領域２０Ｂに含まれるパーツＰ（図５では、方向指示器Ｐ２）の位置から、該方向指示器Ｐ２に対する相対位置が死角内領域２２Ｃ内に位置する他のパーツＰ（図５では、方向指示器Ｐ１）を推定する。これにより、判定機能１０Ｍは、死角内領域２２Ｃに含まれるパーツＰ（方向指示器Ｐ１）を推定する。

そして、判定機能１０Ｍは、車両１２Ｃの死角内領域２２Ｃに、該車両１２Ｃの種類“車両”に対応するパーツＰがあると推定されたとする。この場合、判定機能１０Ｍは、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、死角物体３４（車両１２Ｃ）の種類に対応する特定のパーツＰが含まれると判定する。

出力制御機能１０Ｎは、出力制御部の一例である。出力制御機能１０Ｎは、死角２０Ａに死角物体３４の種類に対応する特定のパーツＰが含まれると判定された場合、出力情報を出力する。

出力情報は、死角２０Ａを示す情報である。出力情報は、具体的には、死角２０Ａに関する情報、死角２０Ａに含まれるパーツＰに関する情報、死角２０Ａに含まれる物体（死角物体３４）に関する情報、の少なくとも１つを含む。

死角２０Ａに関する情報は、死角２０Ａの範囲、死角２０Ａの位置、死角２０Ａの形状、死角２０Ａの状態を示す情報などである。死角２０Ａの位置は、出力対象の移動体３０を基準とする死角２０Ａの相対位置であってもよいし、絶対位置であってもよい。

死角２０ＡにおけるパーツＰに関する情報は、死角２０Ａに含まれるパーツＰの種類、パーツＰの位置、パーツＰの形状、パーツＰの状態（色や点滅状態など）、などである。

死角物体３４に関する情報は、死角２０Ａに含まれる死角物体３４の数、死角物体３４の種類、死角物体３４の走行方向、死角物体３４の位置、死角物体３４の速度、などである。死角物体３４の位置は、出力対象の移動体３０に対する相対位置であってもよいし、絶対位置であってもよい。

本実施の形態では、出力制御機能１０Ｎは、出力情報を出力するように出力回路１０Ｃを制御する。このため、出力回路１０Ｃは、出力情報を出力する。具体的には、出力回路１０Ｃにおける通信回路１０Ｄが、出力対象の移動体３０のドライバの携帯する携帯端末などへ出力情報を送信する。また、例えば、出力回路１０Ｃにおけるディスプレイ１０Ｅに出力情報が表示される。また、例えば、ディスプレイ１０Ｅが、出力情報に応じた色や強度の光を、出力情報に応じた点灯状態（点灯または点滅）で点灯する。

また、出力制御機能１０Ｎは、出力情報に応じた音を出力するようにスピーカ１０Ｆを制御する。出力情報に応じた音は、出力情報を示す音声であってもよいし、出力情報に応じた警告音であってもよい。

次に、処理回路１０Ａが実行する処理の手順を説明する。図６は、処理回路１０Ａが実行する処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

まず、処理回路１０Ａは、センサ１０Ｇから、出力対象の移動体３０の周辺情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、物体特定機能１０Ｋが、周辺情報に基づいて、出力対象の移動体３０の走行環境における死角２０Ａに含まれる死角物体３４を特定する（ステップＳ１０２）。

次に、種類特定機能１０Ｌが、ステップＳ１０２で特定した死角物体３４の種類を特定する（ステップＳ１０４）。次に、判定機能１０Ｍが、ステップＳ１０４で特定した種類に対応するパーツＰを、パーツ管理情報１０Ｊから特定する（ステップＳ１０６）。

次に、判定機能１０Ｍは、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、ステップＳ１０６で特定したパーツＰが含まれるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８で否定判断すると（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、後述するステップＳ１１２へ進む。

ステップＳ１０８で肯定判断すると（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０へ進む。ステップＳ１１０では、出力制御機能１０Ｎが出力情報を出力するように出力回路１０Ｃを制御する（ステップＳ１１０）。

次に、処理回路１０Ａは、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１１２）。例えば、処理回路１０Ａは、ユーザによる入力回路１０Ｈの操作指示によって処理終了を示す信号が入力されたか否かを判別することで、ステップＳ１１２の判断を行う。

ステップＳ１１２で否定判断すると（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、上記ステップＳ１００へ戻る。一方、ステップＳ１１２で肯定判断すると（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、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１０は、判定機能１０Ｍと、出力制御機能１０Ｎと、を備える。判定機能１０Ｍは、対象物（出力対象の移動体３０）の死角２０Ａに、物体の種類に対応する特定のパーツＰが含まれるか否かを判定する。出力制御機能１０Ｎは、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定された場合、出力情報を出力する。

このように、本実施の形態の情報処理装置１０では、対象物の死角２０Ａに特定のパーツＰが含まれる場合に、出力情報を出力する。

従って、本実施の形態の情報処理装置１０は、死角２０Ａの情報を適切に出力することができる。

また、本実施の形態の情報処理装置１０では、死角２０ＡにパーツＰが含まれるか否かを判別することで、出力情報を出力する。このため、情報処理装置１０は、上記効果に加えて、より小さい処理負荷で、且つ、より高速に、出力情報を出力することができる。よって、情報処理装置１０は、出力対象の移動体３０がより高速に移動していた場合であっても、死角２０Ａの情報を適切に出力することができる。

また、本実施の形態の情報処理装置１０では、出力情報を出力することで、出力対象の移動体３０に対して、走行に関する注意喚起を促すことができる。

また、本実施の形態の情報処理装置１０では、判定機能１０Ｍは、死角２０Ａに、死角２０Ａに含まれる物体（死角物体３４）の種類に対応するパーツＰが含まれるか否かを判定する。このため、本実施の形態の情報処理装置１０では、上記効果に加えて、死角２０Ａについて、更に適切な情報を出力することができる。

また、本実施の形態の情報処理装置１０では、判定機能１０Ｍは、物体（死角物体３４）における死角２０Ａから露出した露出領域２０Ｂに基づいて、パーツＰが物体（死角物体３４）における死角２０Ａに含まれるか否かを判定する。このため、本実施の形態の情報処理装置１０では、上記効果に加えて、簡易な構成でより高速に、死角２０Ａの情報を適切に出力することができる。

（第２の実施の形態）
図７は、本実施の形態の情報処理装置１４の利用形態の一例を示す模式図である。本実施の形態では、情報処理装置１４を、出力対象の移動体３０とは異なる場所に設置した形態を説明する。

本実施の形態の情報処理装置１４は、例えば、出力対象の移動体３０の周辺情報を取得可能な位置に設置されている。例えば、情報処理装置１４は、外部装置１３に搭載されている。外部装置１３は、出力対象の移動体３０とは別体として構成された装置である。外部装置１３は、出力対象の移動体３０の走行領域を撮影可能な位置に設置されている。また、外部装置１３は、地面に固定して設置されている。

このため、本実施の形態では、情報処理装置１４は、出力対象の移動体３０や他の車両などの物１２を含む周辺情報を得る。そして、情報処理装置１４は、出力対象の移動体３０の周辺情報に含まれる物１２から、出力対象の移動体３０を選択する。そして、情報処理装置１４は、選択した出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、特定のパーツＰが含まれる場合に、出力情報を出力する。

次に、情報処理装置１４の構成について詳細に説明する。図８は、情報処理装置１４の構成の一例を示すブロック図である。

情報処理装置１４は、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに含まれる物体（死角物体３４）に応じた出力情報を出力する。情報処理装置１４は、例えば、専用または汎用コンピュータである。情報処理装置１４は、処理回路１４Ａと、記憶回路１４Ｂと、出力回路１４Ｃと、センサ１４Ｇと、入力装置１４Ｈと、を備える。

処理回路１４Ａ、記憶回路１４Ｂ、出力回路１４Ｃ、センサ１４Ｇ、および入力装置１４Ｈは、バス１４Ｉを介して接続されている。なお、記憶回路１４Ｂ、出力回路１４Ｃ、センサ１０Ｇ、および入力装置１４Ｈは、有線または無線で処理回路１４Ａに接続すればよい。また、記憶回路１４Ｂ、出力回路１４Ｃ、センサ１４Ｇ、および入力装置１４Ｈの少なくとも１つと、処理回路１４Ａと、を、ネットワークを介して接続してもよい。

出力回路１４Ｃ（通信回路１４Ｄ、ディスプレイ１４Ｅ、スピーカ１４Ｆ）、センサ１０Ｇ、および入力装置１０Ｈは、情報処理装置１４に搭載されている以外は、第１の実施の形態の出力回路１０Ｃ（通信回路１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、センサ１０Ｇ、および入力装置１０Ｈの各々と同様である。

センサ１４Ｇは、第１の実施の形態のセンサ１０Ｇと同様に、周辺情報を検知する。なお、本実施の形態では、センサ１４Ｇは、外部装置１３に設けられている。このため、センサ１４Ｇは、出力対象の移動体３０の外部から、出力対象の移動体３０を含む複数の物１２を検知可能な位置に設けられている。

図７を用いて具体的に説明する。センサ１４Ｇが撮影装置である場合を一例として説明する。図７に示す例では、センサ１４Ｇは、撮影によって複数の物１２（車両１２Ａ〜車両１２Ｃ、および静止物１２Ｄ）を含む撮影画像を得る。すなわち、センサ１４Ｇは、周辺情報としての撮影画像を得る。処理回路１４Ａは、この周辺情報（撮影画像）を用いて、後述する処理を行う。

なお、センサ１４Ｇは、特定の領域を撮影した撮影画像を、周辺情報として用いてもよい。また、センサ１４Ｇは、複数の撮影装置によって撮影した複数の撮影画像の群を、周辺情報として用いてもよい。

図８に戻り説明を続ける。情報処理装置１４では、センサ１４Ｇ、通信回路１４Ｄ、ディスプレイ１４Ｅ、およびスピーカ１４Ｆの少なくとも１つを、情報処理装置１４とは別体として構成してもよい。この場合、情報処理装置１４は、別体として構成されたセンサ１４Ｇ、通信回路１４Ｄ、ディスプレイ１４Ｅ、およびスピーカ１４Ｆの各々と、無線通信すればよい。

記憶回路１４Ｂは、第１の実施の形態の処理回路１０Ａ（図３参照）の機能を実行するためのプログラムに代えて、処理回路１４Ａの機能を実行するためのプログラムを記憶する。記憶回路１４Ｂは、この点以外は、第１の実施の形態の記憶回路１０Ｂ（図３参照）と同様である。記憶回路１４Ｂは、第１の実施の形態の記憶回路１０Ｂと同様に、パーツ管理情報１０Ｊを記憶する（図４参照）。

次に、処理回路１４Ａについて説明する。処理回路１４Ａは、取得機能１４Ｐと、選択機能１４Ｑと、遮蔽物特定機能１４Ｒと、死角特定機能１４Ｓと、物体特定機能１４Ｋと、死角内領域特定機能１４Ｙと、種類特定機能１４Ｌと、判定機能１４Ｍと、出力制御機能１４Ｎと、を備える。

処理回路１４Ａにおける各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１４Ｂへ記憶されている。処理回路１４Ａは、プログラムを記憶回路１４Ｂから読出、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。

各プログラムを読み出した状態の処理回路１４Ａは、図８の処理回路１４Ａ内に示された各機能を有する。図８では、単一の処理回路１４Ａによって、取得機能１４Ｐ、選択機能１４Ｑ、遮蔽物特定機能１４Ｒ、死角特定機能１４Ｓ、物体特定機能１４Ｋ、死角内領域特定機能１４Ｙ、種類特定機能１４Ｌ、判定機能１４Ｍ、および出力制御機能１４Ｎが実現される。

なお、各機能の各々を実現するための独立した複数のプロセッサを組み合わせて処理回路１４Ａを構成してもよい。この場合、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現する。また、各処理機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。

なお、本実施の形態では、プロセッサは、記憶回路１４Ｂに保存されたプログラムを読み出し実行することで、上記各機能を実現する。なお、記憶回路１４Ｂにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成してもよい。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。

取得機能１４Ｐは、取得部の一例である。取得機能１４Ｐは、周辺情報をセンサ１４Ｇから取得する。また、取得機能１４Ｐは、出力対象の移動体３０の位置情報を取得する。本実施の形態では、取得機能１４Ｐは、センサ１４Ｇから取得した周辺情報を解析することで、周辺情報に示される物１２の内、移動可能な物１２である移動体の各々の位置を示す位置情報を取得する。これによって、取得機能１４Ｐは、出力対象の移動体３０を含む、移動体の位置情報を取得する。

図９は、センサ１４Ｇが検知した周辺情報を水平方向にマッピングした二次元マップ２２の一例である。図９では、周辺情報が撮影画像である場合を示した。

まず、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１に含まれる物１２の内、移動可能な物１２である移動体３６を検出する。図９に示す例では、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１に含まれる物１２（車両１２Ａ、車両１２Ｂ、車両１２Ｃ、静止物１２Ｄ）の内、車両１２Ａ、車両１２Ｂ、および車両１２Ｃを、移動体３６として検出する（図７も参照）。

取得機能１４Ｐは、公知の画像処理方法などを用いて、移動体３６を検出すればよい。取得機能１４Ｐは、例えば、人物や車両などの物体の画像から特徴量を予め抽出する。そして、取得機能１４Ｐは、特徴量から識別器を予め生成する。取得機能１４Ｐは、この識別器を用いて、撮影画像２１に含まれる移動体３６を検出すればよい。

特徴量は、例えば、ＨｏＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）などである。識別器は、例えば、線形ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）である。

なお、取得機能１４Ｐは、他の方法を用いて、撮影画像２１から移動体３６を検出してもよい。例えば、取得機能１４Ｐは、撮影タイミングの異なる複数の撮影画像２１を比較し、輝度値の変化が閾値以上の領域を移動体３６として検出してもよい。また、取得機能１４Ｐは、移動体３６の画像をテンプレートとして用意し、該テンプレートを用いて撮影画像２１を探索することで、移動体３６を検出してもよい。また、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１における特徴点を公知の方法で追跡することで、撮影画像２１内の移動点を検出してもよい。この場合、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１内の移動点を、移動体３６として検出すればよい。

次に、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１に含まれる移動体３６の各々の位置を示す位置情報を取得する。

情報処理装置１４が位置固定の外部装置１３に搭載されている場合、地面とセンサ１４Ｇとの位置関係は一定である。このため、取得機能１４Ｐは、センサ１４Ｇによって得られる撮影画像２１を構成する各画素の画素位置について地面からの高さを推定し、地図上の位置（絶対位置）と対応づける。そして、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１における移動体３６の位置に対応する絶対位置を特定し、特定した絶対位置を移動体３６の位置情報として取得してもよい。

なお、取得機能１４Ｐは、移動体３６の位置情報に絶対位置を用いる形態に限定されない。例えば、取得機能１４Ｐは、特定の位置を基準とした相対位置を、移動体３６の位置情報に用いてもよい。基準とする特定の位置は、例えば、情報処理装置１４を搭載した外部装置１３の位置である。

なお、センサ１４Ｇがミリ波レーダやレーザセンサである場合、周辺情報は、距離情報である。この場合、取得機能１４Ｐは、距離情報によって示される三次元点群から、公知の方法を用いて移動体３６および移動体３６の位置情報を取得すればよい。

また、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１に含まれる移動体３６の各々から、無線通信により、移動体３６の各々の位置を示す位置情報を取得してもよい。また、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１に含まれる移動体３６の各々の位置情報を、公知の交通システムなどから取得してもよい。

これによって、取得機能１４Ｐは、撮影画像２１に含まれる移動体３６（車両１２Ａ、車両１２Ｂ、車両１２Ｃ）の各々の位置情報を取得する。図９に示す例では、取得機能１４Ｐは、移動体３６（車両１２Ａ、車両１２Ｂ、車両１２Ｃ）の各々の位置（位置Ｑ１、位置Ｑ２、位置Ｑ３）の各々を示す位置情報を取得する。

次に、選択機能１４Ｑについて説明する。選択機能１４Ｑは、撮影画像２１に含まれる移動体３６の内の１つを、出力対象の移動体３０として選択する。

選択機能１４Ｑは、撮影画像２１に含まれる移動体３６の内の１つを、予め定めた規則に沿って選択する。この規則は、例えば、情報処理装置１４との距離が最も小さい移動体３６、情報処理装置１４との距離が最も大きい移動体３６、信号機などの予め定めた物との距離が最も近い移動体３６、などである。なお、規則は、これらに限定されない。

本実施の形態では、選択機能１４Ｑは、撮影画像２１に含まれる複数の移動体３６（車両１２Ａ、車両１２Ｂ、車両１２Ｃ）の内、車両１２Ａを出力対象の移動体３０として選択した場合を説明する。

遮蔽物特定機能１４Ｒは、出力対象の移動体３０の周囲の視界を遮蔽する遮蔽物３２を特定する。図９を用いて説明する。例えば、遮蔽物特定機能１４Ｒは、二次元マップ２２における、出力対象の移動体３０（車両１２Ａ）の位置Ｑ１を視点とする。そして、遮蔽物特定機能１４Ｒは、二次元マップ２２における、位置Ｑ１を中心とする３６０°の全方向の各々について、該位置Ｑ１から最も近くに位置する他の物１２を、遮蔽物３２として特定する。他の物１２とは、出力対象の移動体３０以外の物１２である。

図７および図９に示す例の場合、遮蔽物特定機能１４Ｒは、二次元マップ２２に含まれる物１２の内、車両１２Ｂおよび静止物１２Ｄを、遮蔽物３２として特定する。

なお、本実施の形態では、遮蔽物特定機能１４Ｒは、出力対象の移動体３０の外部に存在する他の物１２であって、上記条件を満たす物１２を遮蔽物３２として特定すればよい。出力対象の移動体３０の外部とは、出力対象の移動体３０が車両１２Ａである場合、例えば、車外である。このため、この場合、出力対象の移動体３０を構成するＡピラーなどの部材は、遮蔽物３２として特定されない。

なお、遮蔽物特定機能１４Ｒは、出力対象の移動体３０を運転するドライバの位置を視点とした遮蔽物３２を特定してもよい。この場合、遮蔽物特定機能１４Ｒは、出力対象の移動体３０を構成するＡピラーなどの部材と、出力対象の移動体３０の外部に存在する他の物１２であって上記条件を満たす物と、を遮蔽物３２として特定する。この場合、例えば、遮蔽物特定機能１４Ｒは、出力対象の移動体３０に搭載されているＡピラーと、車両１２Ｂと、静止物１２Ｄと、を、視界を遮蔽する遮蔽物３２として特定する。

遮蔽物特定機能１４Ｒが、出力対象の移動体３０を構成する部材の少なくとも一部を遮蔽物３２として特定することで、情報処理装置１４は、死角２０Ａの情報をより適切に報知することができる。

なお、遮蔽物特定機能１４Ｒは、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１を視点とし、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１を含む地図情報から、遮蔽物３２を特定してもよい。地図情報は、地図データを配信する外部装置などから取得すればよい。

そして、遮蔽物特定機能１４Ｒは、特定した遮蔽物３２の位置や形状を、死角特定機能１４Ｓへ出力する。遮蔽物３２の位置には、絶対位置を用いてもよいし、相対位置を用いてもよい。

図８に戻り、説明を続ける。死角特定機能１４Ｓは、死角特定部の一例である。本実施の形態では、死角特定機能１４Ｓは、周辺情報と出力対象の移動体３０の位置情報とに基づいて、出力対象の移動体３０の走行環境における死角２０Ａを特定する。

死角特定機能１４Ｓは、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１を視点としたときの、遮蔽物３２による死角２０Ａを特定する。出力対象の移動体３０の位置Ｑ１は、出力対象の移動体３０の位置情報の示す位置である。

死角２０Ａの特定方法を具体的に説明する。図９は、死角２０Ａの特定の説明図である。例えば、死角特定機能１４Ｓは、撮影画像２１の二次元マップ２２を用いて、死角２０Ａを特定する。

詳細には、死角特定機能１４Ｓは、二次元マップ２２を複数のグリッドＧに分割する。各グリットＧは、同じ大きさである。そして、死角特定機能１４Ｓは、二次元マップ２２に含まれるグリッドＧの内、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１とグリッドＧとを結ぶ直線が遮蔽物３２を通過するグリッドＧを、死角領域２２Ａを構成するグリッドＧとして特定する。

例えば、図９に示す例では、グリッドＧ１と位置Ｑ１とを結ぶ直線は、遮蔽物３２を通過しない。このため、グリッドＧ１は、死角領域２２Ａ外の領域（すなわち、非死角領域２２Ｄ）に位置する。一方、グリッドＧ２と位置Ｑ１とを結ぶ直線は、遮蔽物３２を通過する。このため、グリッドＧ２は、死角領域２２Ａに位置する。

そして、死角特定機能１４Ｓは、二次元マップ２２における、死角領域２２Ａを構成するグリッドＧによって構成される領域を、死角２０Ａとして特定する。

なお、死角特定機能１４Ｓは、上記とは異なる方法を用いて死角２０Ａを特定してもよい。例えば、死角特定機能１４Ｓは、二次元マップ２２を構成するグリッドＧの内、遮蔽物３２に対して出力対象の移動体３０の位置Ｑ１の反対側に位置するグリッドＧを、死角領域２２Ａを構成するグリッドＧとしてもよい。そして、死角領域２２Ａを構成するグリッドＧによる領域を、死角２０Ａとして特定してもよい。

また、死角特定機能１４Ｓは、二次元マップ２２を構成するグリッドＧの内、遮蔽物３２を含むグリッドＧに隣接するグリッドＧが死角領域２２Ａを構成するか否かを順に探索してもよい。そして、この探索によって、死角２０Ａを特定してもよい。

また、二次元マップ２２を構成するグリッドＧは、同じ大きさであってもよいし、異なる大きさであってもよい。また、死角特定機能１４Ｓは、撮影画像２１を地面からの高さの異なる複数の二次元マップ２２にマッピングした二次元マップ群を用いて、死角２０Ａを特定してもよい。

また、死角特定機能１４Ｓは、二次元マップ２２に代えて、三次元マップを用いて死角２０Ａを特定してもよい。この場合、遮蔽物特定機能１４Ｒは、三次元形状の遮蔽物３２を特定する。そして、死角特定機能１４Ｓは、三次元マップと、三次元形状の遮蔽物３２とを用いて、三次元の領域を死角２０Ａとして特定してもよい。また、死角特定機能１４Ｓは、死角２０Ａを、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１を基準とする方向と距離とで表してもよい。

なお、死角特定機能１４Ｓは、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１を視点とした死角２０Ａを特定した。しかし、死角特定機能１４Ｓは、出力対象の移動体３０のドライバの視点と、出力対象の移動体３０の位置Ｑ１と、センサ１４Ｇの設置位置と、の少なくとも一方を視点とした死角２０Ａを特定してもよい。すなわち、死角特定機能１４Ｓは、出力対象の移動体３０に関する複数の位置を視点として用いて、死角２０Ａを特定してもよい。また、死角特定機能１３Ｓは、センサ１４Ｇの設置位置を視点とした死角２０Ａを特定してもよい。

図８に戻り説明を続ける。物体特定機能１４Ｋは、物体特定部の一例である。物体特定機能１４Ｋは、死角２０Ａに含まれる死角物体３４を特定する。

図１０は、死角物体３４の特定の説明図である。例えば、まず、物体特定機能１４Ｋは、二次元マップ２２を構成するグリッドＧの内、出力対象の移動体３０（車両１２Ａ）以外の物１２の各々の位置に相当するグリッドＧを特定する。そして、物体特定機能１４Ｋは、特定したグリッドＧが、死角特定機能１４Ｓで特定した死角２０Ａの死角領域２２Ａに含まれるか否かを判定する。物体特定機能１４Ｋは、物１２の位置に相当するグリッドＧが死角領域２２Ａに含まれる場合、該物１２を死角物体３４として特定する。

具体的には、図１０（Ａ）に示すように車両１２Ｃの位置Ｑ３は、死角領域２２Ａ内に位置する。このため、死角特定機能１４Ｓは、車両１２Ｃを、死角物体３４として特定する。一方、図１０（Ｂ）に示すように、車両１２Ｂの位置Ｑ２は、死角領域２２Ａの外側（すなわち、非死角領域２２Ｄ）に位置している。このため、死角特定機能１４Ｓは、車両１２Ｂについては、死角物体３４として特定しない。

このようにして、物体特定機能１４Ｋは、死角物体３４を特定する。図９および図１０に示す例では、物体特定機能１４Ｋは、車両１２Ｃを、死角物体３４として特定する。

なお、死角物体３４の特定方法は、上記方法に限定されない。例えば、物体特定機能１４Ｋは、二次元マップ２２に含まれる、出力対象の移動体３０以外の物１２の各々の内、死角領域２２Ａに含まれる割合が閾値以上である物１２を、死角物体３４として特定してもよい。また、物体特定機能１４Ｋは、二次元マップ２２に含まれる、出力対象の移動体３０以外の物１２の各々の内、少なくとも一部が死角領域２２Ａに含まれる物１２を、死角物体３４として特定してもよい。

この場合、物体特定機能１４Ｋは、二次元マップ２２に含まれる、出力対象の移動体３０以外の物１２の各々の形状を特定する。そして、物体特定機能１４Ｋは、特定した形状によって示される範囲を、物１２の占める範囲として用いればよい。そして、該範囲の少なくとも一部が死角２０Ａに含まれる物１２を、死角物体３４として特定してもよい。

なお、物１２の形状には、近似図形、ＣＧなどのモデル、観測により予め取得した点群を用いればよい。

図８に戻り、死角内領域特定機能１４Ｙについて説明する。死角内領域特定機能１４Ｙは、死角物体３４における、出力対象の移動体３０の死角２０Ａを特定する。言い換えると、死角内領域特定機能１４Ｙは、死角物体３４における、死角２０Ａ内の領域である死角内領域２２Ｃを特定する。死角物体３４は、物体特定機能１４Ｋによって特定された物１２（物体）である。死角内領域特定機能１４Ｙは、死角内領域２２Ｃを特定することによって、死角物体３４における、出力対象の移動体３０の死角２０Ａを特定する。

図１１は、死角内領域２２Ｃの特定の説明図である。例えば、死角内領域特定機能１４Ｙは、死角物体３４としての車両１２Ｃの領域１２Ｃ’を取得する（図１１（Ａ）参照）。車両１２Ｃの領域１２Ｃ’は、車両１２Ｃの形状を示す連続線の内側の領域である。そして、死角内領域特定機能１４Ｙは、車両１２Ｃの領域１２Ｃ’における、死角領域２２Ａに重なる領域を、死角内領域２２Ｃとして特定する（図１１（Ｂ）参照）。

詳細には、死角内領域特定機能１４Ｙは、二次元マップ２２を構成するグリッドＧの内、死角領域２２Ａを構成するグリッドＧを死角特定機能１４Ｓから取得する。そして、死角内領域特定機能１４Ｙは、死角領域２２Ａを構成するグリッドＧの各々における、車両１２Ｃの領域１２Ｃ’に重複する領域を、死角内領域２２Ｃとして特定すればよい。

なお、死角内領域特定機能１４Ｙは、車両１２Ｃを、予め定めた間隔ごと、または、車両１２Ｃを構成する部品の単位ごとに、複数領域に分割してもよい。そして、死角内領域特定機能１４Ｙは、該領域の内、死角領域２２Ａに重なる領域を、車両１２Ｃにおける死角内領域２２Ｃとして特定してもよい。

そして、死角内領域特定機能１４Ｙは、死角物体３４（車両１２Ｃ）の死角内領域２２Ｃを特定することによって、死角物体３４における、出力対象の移動体３０の死角２０Ａを特定する。

図８に戻り、種類特定機能１４Ｌについて説明する。種類特定機能１４Ｌは、種類特定部の一例である。種類特定機能１４Ｌは、物体特定機能１４Ｋで特定した死角物体３４の種類を特定する。種類特定機能１４Ｌは、第１の実施の形態の種類特定機能１０Ｌと同様にして、死角物体３４の種類を特定すればよい。例えば、死角物体３４が車両１２Ｃである場合、種類特定機能１４Ｌは、種類“車両”を特定する。

次に、判定機能１４Ｍについて説明する。判定機能１４Ｍは、判定部の一例である。判定機能１４Ｍは、第１の実施の形態の判定機能１０Ｍと同様に、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、死角物体３４の種類に対応する特定のパーツＰが含まれるか否かを判定する。

本実施の形態では、判定機能１４Ｍは、種類特定機能１４Ｌで特定した種類に対応するパーツＰを、パーツ管理情報１０Ｊから特定する。そして、判定機能１４Ｍは、死角物体３４の死角内領域２２Ｃに、特定したパーツＰが含まれるか否かを判定する。これによって、判定機能１４Ｍは、死角物体３４における、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、パーツＰが含まれるか否かを判定する。

例えば、判定機能１４Ｍは、物体の種類と、物体に含まれるパーツＰの各々の特徴量（形状、色など）と、該物体における該パーツＰの位置と、を対応づけて予め記憶する。そして、判定機能１４Ｍは、死角物体３４における死角内領域２２Ｃを画像解析し、種類特定機能１４Ｌで特定した種類に対応するパーツＰの特徴量と一致する領域が含まれる場合、死角内領域２２ＣにパーツＰが含まれると判定する。

なお、判定機能１４Ｍは、特定したパーツＰに対応する位置が、死角物体３４の死角内領域２２Ｃ内に位置する場合に、死角内領域２２ＣにパーツＰが含まれると判定してもよい。

図１２および図１３は、判定機能１４Ｍによる判定の説明図である。図１２は、死角内領域２２Ｃに特定のパーツＰが含まれる場合の説明図である。

例えば、センサ１４Ｇが、周辺情報として、外部装置１３から撮影した撮像画像２１（図１２（Ａ）参照）を得たと仮定する。この場合、処理回路１４Ａでは、外部装置１３から撮影した撮像画像に対応する二次元マップ２２（図１２（Ｂ）参照）を用いて、出力対象の移動体３０（車両１２Ａ）の位置Ｑ１を視点とした死角２２Ａである死角内領域２２Ｃに、死角物体３４（車両１２Ｃ）の種類に応じたパーツＰが含まれるか否かを判定する。

図１２に示す例では、死角物体３４である車両１２Ｃの方向指示器Ｐ１が、車両１２Ｂを遮蔽物３２とした死角２０Ａに含まれる。詳細には、車両１２Ｃにおける死角内領域２２Ｃに、方向指示器Ｐ１が含まれる。このため、この場合、判定機能１４Ｍは、死角２０ＡにパーツＰ（ここでは方向指示器Ｐ１）が含まれると判定する。

図１３は、死角２０ＡにパーツＰが含まれない場合の説明図である。例えば、センサ１４Ｇが、周辺情報として、外部装置１３から撮影した撮像画像２１（図１３（Ａ）参照）を得たと仮定する。この場合、処理回路１４Ａでは、外部装置１３から撮影した撮像画像に対応する二次元マップ２２（図１３（Ｂ）参照）を用いて、車両１２Ａの死角２２Ａに含まれる物体を特定する。図１３に示す例では、死角２２Ａには、車両１２Ｃが含まれる。そして、この死角物体３４である車両１２ＣのパーツＰは、死角領域２２Ａに含まれていない。すなわち、車両１２Ｃにおける死角内領域２２Ｃには、パーツＰが含まれていない。このため、この場合、処理回路１４Ａは、死角２０ＡにパーツＰが含まれていないと判定する。

図８に戻り説明を続ける。出力制御機能１４Ｎは、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定された場合、出力情報を出力する。出力情報は、第１の実施の形態と同様である。また、出力制御機能１４Ｎの処理は、出力制御機能１０Ｎと同様である。

次に、処理回路１４Ａが実行する処理の手順を説明する。図１４は、処理回路１４Ａが実行する処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

まず、取得機能１４Ｐが、センサ１４Ｇから周辺情報を取得する（ステップＳ２００）。次に、取得機能１４Ｐが、周辺情報に含まれる移動体３６（車両１２Ａ、車両１２Ｂ、車両１２Ｃ）の各々の位置情報を取得する（ステップＳ２０２）。

次に選択機能１４Ｑが、ステップＳ２００で取得した周辺情報に含まれる移動体３６の内の１つを、出力対象の移動体３０として選択する（ステップＳ２０４）。ここでは、上記と同様に、車両１２Ａを出力対象の移動体３０として選択したものとして説明する。

次に、遮蔽物特定機能１４Ｒが、出力対象の移動体３０（車両１２Ａ）の周囲の視界を遮蔽する遮蔽物３２を特定する（ステップＳ２０６）。例えば、遮蔽物特定機能１４Ｒは、車両１２Ｂ、１２Ｃおよび静止物１２Ｄを、遮蔽物３２として特定する。

次に、死角特定機能１４Ｓが、ステップＳ２００で取得した周辺情報と、出力対象の移動体３０の位置情報とに基づいて、出力対象の移動体３０の走行環境における死角２０Ａを特定する（ステップＳ２０８）。

次に、物体特定機能１４Ｋが、ステップＳ２０８で特定した死角２０Ａに含まれる物体１２（死角物体３４）を特定する（ステップＳ２１０）。

次に、物体特定機能１４Ｋは、死角物体３４を特定出来たか否かを判定する（ステップＳ２１２）。特定出来なかった場合（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、ステップＳ２２４へ進む。一方、特定出来た場合（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１４へ進む。

ステップＳ２１４では、死角内領域特定機能１４Ｙが、ステップＳ２１０で特定した死角物体３４（車両１２Ｃ）における死角内領域２２Ｃを特定する（ステップＳ２１４）。

次に、種類特定機能１４Ｌが、ステップＳ２１０で特定した死角物体３４の種類を特定する（ステップＳ２１６）。次に、判定機能１４Ｍが、ステップＳ２１６で特定した種類に対応するパーツＰを、パーツ管理情報１０Ｊから特定する（ステップＳ２１８）。

次に、判定機能１４Ｍは、死角２０Ａに、ステップＳ２１６で特定したパーツＰが含まれるか否かを判定する（ステップＳ２２０）。ステップＳ２２０で否定判断すると（ステップＳ２２０：Ｎｏ）、後述するステップＳ２２４へ進む。

ステップＳ２２０で肯定判断すると（ステップＳ２２０：Ｙｅｓ）、ステップＳ２２２へ進む。ステップＳ２２２では、出力制御機能１４Ｎが出力情報を出力するように出力回路１４Ｃを制御する（ステップＳ２２２）。

次に、処理回路１４Ａは、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ２２４）。例えば、処理回路１４Ａは、ユーザによる入力装置１４Ｈの操作指示によって処理終了を示す信号が入力されたか否かを判別することで、ステップＳ２２４の判断を行う。

ステップＳ２２４で否定判断すると（ステップＳ２２４：Ｎｏ）、上記ステップＳ２００へ戻る。一方、ステップＳ２２４で肯定判断すると（ステップＳ２２４：Ｙｅｓ）、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１４は、出力対象の移動体３０の外部の外部装置１３に搭載されている。また、本実施の形態の情報処理装置１４は、出力対象の移動体３０の周辺情報として、出力対象の移動体３０や他の車両などの物１２を含む周辺情報を得る。そして、情報処理装置１４は、出力対象の移動体３０の周辺情報に含まれる物１２から、出力対象の移動体３０を選択する。そして、情報処理装置１４は、選択した出力対象の移動体３０の死角２０Ａに、特定のパーツＰが含まれる場合に、出力情報を出力する。

このため、情報処理装置１４は、第１の実施の形態の情報処理装置１０の効果に加えて、死角２０Ａ内を視認可能なセンサ１４Ｇに基づいて判定するため、死角２０Ａ内のパーツＰの判定精度を向上させることができる。従って、本実施の形態の情報処理装置１４は、より適切に、死角２０Ａ内の情報を出力することができる。

なお、本実施の形態では、処理回路１４Ａは、センサ１４Ｇが周辺情報を取得するごとに、出力対象の移動体３０の死角２０ＡにパーツＰが含まれるか否かを判定し、出力情報を出力する形態を説明した。しかし、処理回路１４Ａは、移動体３６の何れかから処理要求を示す要求情報を受付けた場合に、該処理要求の送信元の移動体３６を出力対象の移動体３０として設定し、該出力対象の移動体３０の死角２０Ａに上記特定のパーツＰが含まれるか否かを判定してもよい。

要求情報は、例えば、移動体３６の識別情報、移動体３６の現在位置を示す位置情報、死角２０Ａに関する情報の取得要求を示す信号、などを含む。

例えば、車両１２Ａが、上記要求情報を情報処理装置１４へ送信したと仮定する。この場合、出力対象の移動体３０である車両１２Ａのドライバは、車両１２Ａに設けられた入力装置（例えば、入力装置１０Ｈ、図１参照）を用いて、死角２０Ａに関する情報の取得要求を入力する。すると、車両１２Ａの通信回路１０Ｄは、情報処理装置１４へ、要求情報を送信する。情報処理装置１４の処理回路１４Ａは、通信回路１４Ｄを介して要求情報を受付けた場合に、上記機能を実行すればよい。

そして、処理回路１４Ａの出力制御機能１４Ｎは、出力対象の移動体３０に対して、出力情報を出力すればよい。

なお、本実施の形態では、情報処理装置１４が、出力対象の移動体３０の外部の外部装置１３に搭載された形態を説明した。しかし、情報処理装置１４は、出力対象の移動体３０の外部の他の車両（例えば、車両１２Ｂなど）に搭載されていてもよい。

（第３の実施の形態）
図１５は、本実施の形態の情報処理装置１６の構成の一例を示すブロック図である。本実施の形態の情報処理装置１６は、死角２０Ａに含まれるパーツＰの形態変化を検知した場合に、出力情報を出力する。

情報処理装置１６は、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４と同様に、出力情報を出力する。情報処理装置１６は、例えば、専用または汎用コンピュータである。

本実施の形態では、情報処理装置１６は、第２の実施の形態と同様に、外部装置１３に搭載された形態を説明する。なお、情報処理装置１６は、第１の実施の形態と同様に、出力対象の移動体３０に搭載された形態であってもよい。

情報処理装置１６は、処理回路１６Ａと、記憶回路１４Ｂと、出力回路１４Ｃと、センサ１４Ｇと、入力装置１４Ｈと、を備える。情報処理装置１６は、処理回路１４Ａに代えて処理回路１６Ａを備えた点以外は、第２の実施の形態の情報処理装置１４と同様である。

処理回路１６Ａは、取得機能１４Ｐと、選択機能１４Ｑと、遮蔽物特定機能１４Ｒと、死角特定機能１４Ｓと、物体特定機能１４Ｋと、死角内領域特定機能１４Ｙと、種類特定機能１４Ｌと、判定機能１４Ｍと、出力制御機能１６Ｎと、を備える。処理回路１６Ａは、出力制御機能１４Ｎに代えて、出力制御機能１６Ｎを備える以外は、処理回路１４Ａと同様である。

出力制御機能１６Ｎは、第２の実施の形態の出力制御機能１４Ｎと同様に、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定された場合、出力情報を出力する。

本実施の形態では、出力制御機能１６Ｎは、検知機能１６Ｖを含む。検知機能１６Ｖは、判定機能１４Ｍによって死角２０Ａに含まれると判定されたパーツＰの、形態変化を検知する。そして、出力制御機能１６Ｎは、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定され、且つ、該パーツＰの形態変化を検知した場合、出力情報を出力する。

形態変化は、パーツＰの色、パーツＰの形状、パーツＰの光量（すなわち輝度値）、死角物体３４の重心に対するパーツＰの相対位置、の少なくとも１つの経時的な変化を示す。

パーツＰの光量の変化は、例えば、パーツＰの点灯状態から点滅状態への変化や、点滅状態から点灯状態への変化によって生じる。この場合、パーツＰは、例えば、方向指示器などの車載点灯装置である。

また、パーツＰの光量や色の変化は、例えば、パーツＰの表示内容の変化によって生じる。この場合、パーツＰは、例えば、車両に搭載されたディスプレイである。また、パーツＰの形状や相対位置の変化は、人物のパーツＰである腕や顔の位置変化や顔の向きの変化によって生じる。

例えば、検知機能１６Ｖは、センサ１４Ｇで取得した周辺情報としての撮影画像２１における、死角２０Ａ内のパーツＰの画素値の経時変化を求める。そして、検知機能１６Ｖは、この経時変化が、パーツＰの色、形状、および光量の少なくとも１つの変化を示す閾値を超える場合に、パーツＰの形態変化を検知すればよい。

なお、検知機能１６Ｖは、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔｓ）などの特長量や、３次元点や、ＣＧモデルなどの形状などを用いて、パーツＰの形態変化を検知してもよい。

また、検知機能１６Ｖは、撮影時間の異なる複数の撮影画像２１を用いて、パーツＰの形態変化を検知してもよい。この場合、検知機能１６Ｖは、撮影時間の異なる複数の撮影画像２１における、特徴量の類似度が閾値以上のパーツＰを、同じパーツＰとして特定すればよい。そして、検知機能１６Ｖは、複数の撮影画像２１間における同じパーツＰの画素値を用いて、パーツＰの形態変化を検知すればよい。

また、検知機能１６Ｖは、パーツＰを含む死角物体３４の移動量及び移動方向から、複数の撮影画像２１の各々における同じパーツＰを示す画像領域を特定し、パーツＰの形態変化の検知に用いてもよい。

そして、出力制御機能１６Ｎは、判定機能１４Ｍによって死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定され、且つ、該パーツＰの形態変化を検知した場合、出力情報を出力する。

出力制御機能１６Ｎによる処理を具体的に説明する。図１６は、パーツＰの形態変化検知の説明図である。例えば、死角物体３４が車両１２Ｃであると仮定する。そして、車両１２Ｃに設けられたパーツＰ（方向指示器Ｐ１、Ｐ２）の内、方向指示器Ｐ１が死角内領域２２Ｃ内に位置していたと仮定する。

図１６（Ａ）は、この方向指示器Ｐ１が点滅している状態を示す図である。この場合、外部装置１３から撮影した撮像画像２１における方向指示器Ｐ１を構成する画素の輝度値には、経時変化が生じている。図１６（Ｂ）は、方向指示器Ｐ１が消灯したままの状態を示す撮影画像２１である。この場合、外部装置１３から撮影した撮像画像における方向指示器Ｐ１を構成する画素の輝度値には、経時変化が生じていない。

死角内領域２２ＣのパーツＰ（方向指示器Ｐ１）に形態変化の生じている図１６（Ａ）に示す状態の場合、出力制御機能１６Ｎは、出力情報を出力する。一方、死角内領域２２ＣのパーツＰ（方向指示器Ｐ１）に形態変化の生じていない図１６（Ｂ）に示す状態の場合、出力制御機能１６Ｎは、出力情報を出力しない。

このように、本実施の形態の情報処理装置１６は、出力対象の移動体３０の死角２０Ａに位置する死角物体３４（車両１２Ｃ）の、死角内領域２２Ｃ内のパーツＰの形態変化を検知した場合、出力情報を出力する。

次に、処理回路１６Ａが実行する処理の手順を説明する。図１７は、処理回路１６Ａが実行する処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

処理回路１６Ａは、処理回路１４Ａと同様にして、ステップＳ４００〜ステップＳ４２０を実行する。ステップＳ４００〜ステップＳ４２０の処理は、処理回路１４ＡのステップＳ２００〜ステップＳ２２０に相当する（図１４参照）。

ステップＳ４２０で肯定判断すると（ステップＳ４２０：Ｙｅｓ）、ステップＳ４２２へ進む。ステップＳ４２２では、出力制御機能１６Ｎの検知機能１６Ｖが、パーツＰの形態変化を検知したか否かを判別する（ステップＳ４２２）。ステップＳ４２２で否定判断すると（ステップＳ４２２：Ｎｏ）、後述するステップＳ４２６へ進む。ステップＳ４２２で肯定判断すると（ステップＳ４２２：Ｙｅｓ）、ステップＳ４２４へ進む。

ステップＳ４２４では、出力制御機能１６Ｎが出力情報を出力するように出力回路１４Ｃを制御する（ステップＳ４２４）。

次に、処理回路１６Ａは、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ４２６）。ステップＳ４２６の判断は、ステップＳ２２４（図１４参照）と同様に行えばよい。ステップＳ４２６で否定判断すると（ステップＳ４２６：Ｎｏ）、上記ステップＳ４００へ戻る。一方、ステップＳ４２６で肯定判断すると（ステップＳ４２６：Ｙｅｓ）、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１６の出力制御機能１６Ｎは、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定され、且つ、該パーツＰの形態変化を検知した場合、出力情報を出力する。

このため、本実施の形態の情報処理装置１６では、第１の実施の形態の情報処理装置１０の効果に加えて、死角２０Ａ内のパーツＰの形態変化に応じた出力を行うことができる。従って、本実施の形態の情報処理装置１６は、より適切に、死角２０Ａ内の情報を出力することができる。

（第４の実施の形態）
図１８は、本実施の形態の情報処理装置１７の構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１７は、死角２０Ａに特定のパーツＰが含まれる場合に、該パーツＰを含む死角物体３４の動き方向を予測し、予測結果に応じて出力情報を出力する。

情報処理装置１７は、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６と同様に、出力情報を出力する。情報処理装置１７は、例えば、専用または汎用コンピュータである。

本実施の形態では、情報処理装置１７は、第２の実施の形態と同様に、外部装置１３に搭載された形態を説明する。なお、情報処理装置１７は、第１の実施の形態と同様に、出力対象の移動体３０に搭載された形態であってもよい。

情報処理装置１７は、処理回路１７Ａと、記憶回路１４Ｂと、出力回路１４Ｃと、センサ１４Ｇと、入力装置１４Ｈと、を備える。情報処理装置１７は、処理回路１４Ａに代えて処理回路１７Ａを備えた点以外は、第２の実施の形態の情報処理装置１４と同様である。

処理回路１７Ａは、取得機能１４Ｐと、選択機能１４Ｑと、遮蔽物特定機能１４Ｒと、死角特定機能１４Ｓと、物体特定機能１４Ｋと、死角内領域特定機能１４Ｙと、種類特定機能１４Ｌと、判定機能１４Ｍと、出力制御機能１７Ｎと、を備える。処理回路１７Ａは、出力制御機能１４Ｎに代えて、出力制御機能１７Ｎを備える以外は、処理回路１４Ａと同様である。

出力制御機能１７Ｎは、第２の実施の形態の出力制御機能１４Ｎと同様に、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定された場合、出力情報を出力する。

本実施の形態では、出力制御機能１７Ｎは、第１予測機能１７Ｗと、第２予測機能１７Ｘと、を含む。第１予測機能１７Ｗおよび第２予測機能１７Ｘは、死角２０Ａに含まれる死角物体３４の動きを予測する。

第１予測機能１７Ｗは、第１予測部の一例である。第１予測機能１７Ｗは、死角２０Ａ内のパーツＰに基づいて、死角物体３４の第１動き方向を予測する。

例えば、第１予測機能１７Ｗは、物体の種類と、パーツＰと、パーツＰの状態に対応する物体の第１動き方向と、を予め記憶する。例えば、物体の種類“人物”、パーツＰ“顔”、パーツＰの状態“顔の向き”、に対応する第１動き方向“顔の向きに沿った方向”を予め対応づけて記憶する。また、例えば、物体の種類“車両”、パーツＰ“車両の右側に位置する方向指示器”、パーツＰの状態“点滅”、に対応する第１動き方向“右折方向”を予め対応づけて記憶する。また、該パーツＰの状態“消灯”に対応する第１動き方向“直進方向”を更に対応づけて記憶してもよい。なお、対応づけは、これらに限定されない。

そして、第１予測機能１７Ｗは、死角物体３４の種類、該死角２０Ａに含まれるパーツＰの種類、および、該パーツＰの状態、に対応する第１動き方向を読取ることで、該物体の第１動き方向を予測する。

図１９は、死角物体３４の動き予測の説明図である。図１９には、静止物１２Ｄを遮蔽物３２とした死角２０Ａ内に、人物１２Ｅが存在する例を示した。すなわち、図１９には、死角物体３４が人物１２Ｅである場合を示した。

図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）は、第１予測機能１７Ｗによる予測の説明図である。図１９（Ａ）および図１９（Ｂ）に示す例では、第１予測機能１７Ｗは、死角２０Ａに含まれる死角物体３４（人物１２Ｅ）における、死角２０Ａ内の領域である死角内領域２２ＣのパーツＰに基づいて、該死角物体３４（人物１２Ｅ）の第１動き方向を予測する。

例えば、第１予測機能１７Ｗは、人物１２Ｅにおける、死角２０Ａに位置するパーツＰである頭部の顔の向きに沿った方向を、該人物１２Ｅの第１動き方向として予測する。

図１９（Ａ）に示すように、人物１２Ｅにおける、死角内領域２２Ｃ内のパーツＰである頭部の顔の向きが、道路に対して交差する方向（矢印Ｚ２方向）であるとする。この場合、第１予測機能１７Ｗは、該顔の向きと一致する方向である矢印Ｚ２方向を、人物１２Ｅの第１動き方向として予測する。

また、図１９（Ｂ）に示すように、人物１２Ｅにおける、死角２０Ａに位置するパーツＰである頭部の顔の向きが、道路に沿った方向（矢印Ｚ１方向）であるとする。この場合、第１予測機能１７Ｗは、該顔の向きと一致する方向である矢印Ｚ１方向を、人物１２Ｅの第１動き方向として予測する。

次に、第２予測機能１７Ｘについて説明する。第２予測機能１７Ｘは、第２予測部の一例である。第２予測機能１７Ｘは、死角物体３４における死角２０Ａから露出した露出領域に基づいて死角物体３４の第２動き方向を予測する。

図１９（Ｃ）は、第２予測機能１７Ｘによる予測の説明図である。図１９（Ｃ）に示す例では、第２予測機能１７Ｘは、死角物体３４における、死角２０Ａから露出した露出領域Ａの位置変化から、該露出領域Ａの移動方向を、人物１２Ｅの第２動き方向として予測する。

例えば、第２予測機能１７Ｘは、撮影タイミングの異なる複数の撮影画像２３を用いて、撮影画像２３における人物１２Ｅ（死角物体３４）の位置を追跡し、前回または前々回撮影された撮影画像２３における人物１２Ｅの位置から今回撮影された撮影画像２３における人物１２Ｅの位置へ向かう方向を、第２動き方向として予測する。

図１９（Ｃ）に示す撮影画像２３が得られた場合、第２予測機能１７Ｘは、道路に沿った矢印Ｚ１方向を、人物１２Ｅの露出領域Ａから求めた第２動き方向として予測する。

そして、出力制御機能１７Ｎは、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定され、且つ第１動き方向と第２動き方向とが不一致である場合に、出力情報を出力する。

具体的には、第１予測機能１７Ｗが、死角物体３４（人物１２Ｅ）の第１動き方向として矢印Ｚ２方向を予測し（図１９（Ａ）参照）、第２予測機能１７Ｘが、死角物体３４（人物１２Ｅ）の第２動き方向として矢印Ｚ１方向を予測（図１９（Ｃ）参照）したと仮定する。この場合、第１動き方向（矢印Ｚ２方向）と第２動き方向（矢印Ｚ１方向）とは不一致である。よって、この場合、出力制御機能１７Ｎは、出力情報を出力するように出力回路１４Ｃを制御する。

一方、第１予測機能１７Ｗが、死角物体３４（人物１２Ｅ）の第１動き方向として矢印Ｚ１方向を予測し（図１９（Ｂ）参照）、第２予測機能１７Ｘが、死角物体３４（人物１２Ｅ）の第２動き方向として矢印Ｚ１方向を予測（図１９（Ｃ）参照）したと仮定する。この場合、第１動き方向（矢印Ｚ１方向）と第２動き方向（矢印Ｚ１方向）とは一致する。よって、この場合、出力制御機能１７Ｎは、出力情報を出力しない。

次に、処理回路１７Ａが実行する処理の手順を説明する。図２０は、処理回路１７Ａが実行する処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

処理回路１７Ａは、処理回路１４Ａと同様にして、ステップＳ５００〜ステップＳ５２０を実行する。ステップＳ５００〜ステップＳ５２０の処理は、処理回路１４Ａが実行するステップＳ２００〜ステップＳ２２０の処理に相当する（図１４参照）。

ステップＳ５２０で肯定判断すると（ステップＳ５２０：Ｙｅｓ）、ステップＳ５２２へ進む。ステップＳ５２２では、出力制御機能１７Ｎの第１予測機能１７Ｗが、第１動き方向を予測する（ステップＳ５２２）。次に、出力制御機能１７Ｎの第２予測機能１７Ｘが、第２動き方向を予測する（ステップＳ５２４）。

次に、出力制御機能１７Ｎは、ステップＳ５２２で予測した第１動き方向と、ステップＳ５２４で予測した第２動き方向と、が不一致であるか否かを判定する（ステップＳ５２６）。

一致すると判定した場合（ステップＳ５２６：Ｎｏ）、後述するステップＳ５３０へ進む。一方、不一致であると判定した場合（ステップＳ５２６：Ｙｅｓ）、ステップＳ５２８へ進む。ステップＳ５２８では、出力制御機能１７Ｎが出力情報を出力するように出力回路１４Ｃを制御する（ステップＳ５２８）。

次に、処理回路１７Ａは、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ５３０）。ステップＳ５３０の判断は、ステップＳ２２４（図１４参照）と同様に行えばよい。ステップＳ５３０で否定判断すると（ステップＳ５３０：Ｎｏ）、上記ステップＳ５００へ戻る。一方、ステップＳ５３０で肯定判断すると（ステップＳ５３０：Ｙｅｓ）、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１７の出力制御機能１７Ｎは、第１予測機能１７Ｗと第２予測機能１７Ｘとを含む。

第１予測機能１７Ｗは、死角物体３４における死角２０Ａ内のパーツＰに基づいて死角物体３４の第１動き方向を予測する。第２予測機能１７Ｘは、死角物体３４における死角２０Ａから露出した露出領域Ａに基づいて死角物体３４の第２動き方向を予測する。そして、出力制御機能１７Ｎは、死角２０ＡにパーツＰが含まれると判定され、且つ、第１動き方向と第２動き方向とが不一致である場合に、出力情報を出力する。

このように、本実施の形態では情報処理装置１７は、死角２０Ａに含まれる死角物体３４について、死角物体３４における死角２０Ａから露出した露出領域Ａから予測した第２動き方向と、死角物体３４における死角２０Ａ内のパーツＰに基づいて予測した第１動き方向と、が不一致である場合に、出力情報を出力する。

このため、本実施の形態の情報処理装置１７では、出力対象の移動体３０を視点として死角２０Ａを視認したときに、死角２０Ａに含まれる物体が出力対象の移動体３０のドライバの予測する移動方向とは異なる動きを示す場合に、出力情報を出力することができる。

従って、本実施の形態の情報処理装置１７では、第１の実施の形態の情報処理装置１０の効果に加えて、より適切に、死角２０Ａ内の情報を出力することができる。

次に、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７のハードウェア構成の一例を説明する。図２１は、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７のハードウェア構成図の一例である。

上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部８２と、出力情報などの各種情報を出力する出力部８０と、ユーザによる操作を受付ける入力部９４と、各部を接続するバス９６とを備えており、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。

上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各機能がコンピュータ上で実現される。

なお、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組み込まれて提供されていてもよい。

また、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、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−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなど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してもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置１０、情報処理装置１４、情報処理装置１６、および情報処理装置１７で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

なお、上記には、本発明の実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、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、１４、１６、１７ 情報処理装置
１０Ｋ、１４Ｋ 物体特定機能
１０Ｌ、１４Ｌ 種類特定機能
１０Ｍ、１４Ｍ 判定機能
１０Ｎ、１４Ｎ、１６Ｎ、１７Ｎ 出力制御機能
１４Ｐ 取得機能
１４Ｓ 死角特定機能
１６Ｖ 検知機能
１７Ｗ 第１予測機能
１７Ｘ 第２予測機能
３０ 出力対象の移動体
３４ 死角物体

Claims (13)

1. 対象物の死角に、物体の種類に対応する特定のパーツが含まれるか否かを判定する判定部と、
   前記死角に前記パーツが含まれると判定された場合、出力情報を出力する出力制御部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記判定部は、前記死角に、前記死角に含まれる前記物体の種類に対応する前記パーツが含まれるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記判定部は、前記対象物から要求情報を受付けた場合に、前記物体の種類に対応する前記パーツが前記死角に含まれるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記判定部は、
   前記物体における前記死角から露出した露出領域に基づいて、前記パーツが前記対象物における前記死角に含まれるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記対象物の周辺情報および前記対象物の位置情報を取得する取得部と、
   前記周辺情報と前記位置情報とに基づいて、前記対象物の走行環境における前記死角を特定する死角特定部と、
   前記死角に含まれる前記物体を特定する物体特定部と、
   該物体の前記種類を特定する種類特定部と、
   を備え、
   前記判定部は、
   前記周辺情報における、前記対象物の前記死角内に、前記種類に対応する前記パーツが含まれる場合に、前記パーツが前記死角に含まれると判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記出力制御部は、
   前記死角に前記パーツが含まれると判定され、且つ、該パーツの形態変化を検知した場合、前記出力情報を出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記出力制御部は、
   前記物体における前記死角内の前記パーツに基づいて前記物体の第１動き方向を予測する第１予測部と、
   前記物体における前記死角から露出した露出領域に基づいて前記物体の第２動き方向を予測する第２予測部と、
   を含み、
   前記死角に前記パーツが含まれると判定され、且つ、前記第１動き方向と前記第２動き方向とが不一致である場合に、前記出力情報を出力する、請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記出力情報は、前記死角に関する情報、前記死角に含まれる前記パーツに関する情報、および、前記死角に含まれる前記物体に関する情報、の少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記パーツは、前記物体の動きおよび前記物体の動き予定の少なくとも一方を示す、請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記対象物、前記物体、または、前記対象物および前記物体以外の外部装置に搭載された、請求項１に記載の情報処理装置。
11. 前記判定部は、センサが観測した少なくとも前記対象物の周辺情報を取得し、取得した前記周辺情報に基づいて前記物体の種類に対応する前記特定のパーツが含まれるか否かを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
12. 前記センサは、距離センサ、および撮影装置のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
13. 対象物の死角に、物体の種類に対応する特定のパーツが含まれるか否かを判定するステップと、
    前記死角に前記パーツが含まれると判定された場合、出力情報を出力するステップと、
    を含む情報処理方法。

Images