JP2021113763A - 物標検出システム、物標検出方法、及びコンピュータが実行可能なプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】レーダ信号の実像と偽像を高精度に判別することが可能な物標検出システム、物標検出方法、及びコンピュータが実行可能なプログラムを提供すること。【解決手段】本実施の形態に係る物標検出システムは、周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得するレーダと、周辺を撮像して画像情報を取得するカメラと、前記レーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定するピークサーチ手段と、前記カメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットするプロット手段と、前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する輝度特性値算出手段と、前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判定する実像・偽像判定手段と、を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、物標検出システム、物標検出方法、及びコンピュータが実行可能なプログラムに関する。

例えば、レーダで受信される信号（以降、「レーダ信号」と称する）には、物標（ターゲットとする物体）からの信号以外にもクラッタ・マルチパス・サイドローブ等による偽像（「不要成分」ともいう）が含まれることがある。例えば、一般的な道路環境において、レーダ計測を実施した場合、路面反射によって生じるクラッタ成分、構造物を介したマルチパスやサイドローブによる偽像が発生し、物標の検出を困難にする。

従来のクラッタ抑圧手法として、例えば、ＣＦＡＲ（Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｆａｌｓｅ Ａｌａｒｍ Ｒａｔｅ）処理がある。ＣＦＡＲ処理は、動的閾値処理によってクラッタとターゲットを判別することを目的とした手法である。ＣＦＡＲ処理には大別して以下の２種類の手法がある。（１）ＣＡ−ＣＦＡＲは、小さい演算量で実現できるが、閾値計算にターゲットが含まれることがあるので、実像の見逃しが発生する可能性がある。（２）ＯＳ−ＣＦＡＲは、閾値計算にターゲットが含まれる確率が小さいので、安定した閾値を得ることができるが、演算量が大きくなる。

実像と偽像の信号特性が大きく異なる場合、ＣＦＡＲ処理で有効にクラッタ成分を抑圧することができるが、反射強度の高い壁等によって生じるサイドローブやマルチパスによって生じる偽像は、実像と同等の強度情報や速度情報を持つことがあるため、これらが偽像成分であることを判別し、抑制することは困難である。

このように、レーダ信号に対してＣＦＡＲ処理等の信号処理のみでは、実像と偽像を高精度に判別することは困難である。

特開平１１−３５２２１６号公報

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、レーダ信号の実像と偽像を高精度に判別することが可能な物標検出システム、物標検出方法、及びコンピュータが実行可能な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、本発明は、周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得するレーダと、周辺を撮像して画像情報を取得するカメラと、前記レーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定するピークサーチ手段と、前記カメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットするプロット手段と、前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する輝度特性値算出手段と、前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判別する実像・偽像判定手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明の一態様によれば、前記ピークサーチ手段は、前記レーダから出力されるレーダ信号について、距離毎に方位方向ピークサーチを実行し、当該方位方向ピークサーチ後のレーダ信号に対して、方位毎に距離方向ピークサーチを実行することで、前記各方位における最高強度点を決定することにしてもよい。

また、本発明の一態様によれば、前記レーダは、ミリ波レーダであることにしてもよい。

また、前記カメラは、単眼カメラであることにしてもよい。

また、前記輝度特性値は、輝度分散値又は輝度勾配であり、前記実像・偽像判定手段は、前記輝度特性値が閾値以上の場合に、前記最高強度点を実像と判別することにしてもよい。

また、本発明の一態様によれば、前記プロット手段は、前記画像上に最高強度点をプロットする場合は、各最高強度点は、それぞれの反射距離における高さゼロからの反射波であると仮定して、路面と接地している画像上の対応座標を算出してプロットすることにしてもよい。

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、レーダが、周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得する工程と、カメラが、周辺を撮像して画像情報を取得する工程と、ピークサーチ手段が、前記レーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定する工程と、プロット手段が、前記カメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットする工程と、輝度特性値算出手段が、前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する工程と、実像・偽像判定手段が、前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判別する工程と、を含むことを特徴とする。

また、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、コンピュータを、周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得するレーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定するピークサーチ手段、周辺を撮像して画像情報を取得するカメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットするプロット手段、前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する輝度特性値算出手段、前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判定する実像・偽像判定手段として機能させるためのコンピュータが実行可能なプログラムであることを特徴とする。

本発明によれば、レーダ信号の実像と偽像を高精度に判別することが可能な物標検出システム、物標検出方法、及びコンピュータが実行可能なプログラムを提供することを目的とする。

図１は、本実施の形態に係る物標検出システムの概略の構成例を示す図である。 図２は、本実施の形態に係る物標検出システムの概略の動作フローの一例を示す図である。 図３は、検証条件（位置関係）を説明するための図である。 図４は、レーダで取得したレーダ信号の一例を示す図である。 図５は、方位毎の距離方向のピークサーチを説明するための図である。 図６は、マルチパス環境での各方位に発生する偽像成分を説明するための図である。 図７は、右側倉庫のサイドローブと反射信号を示す図である。 図８は、画像上にレーダ信号の各方位における最高強度点をプロットした例を示す図である。 図９は、実像を捉えた信号と偽像を捉えた信号を説明するための図である。 図１０は、算出した輝度分散値を方位毎に画像上にプロットした結果を示す図である。 図１１は、輝度分散値の評価例を示す図である。 図１２は、本実施の形態の適用結果の第１の例を示す図である。 図１３は、本実施の形態の適用結果の第２の例を示す図である。 図１４は、本実施の形態の適用結果の第３の例を示す図である。 図１５は、本実施の形態の適用結果の第４の例を示す図である。

以下に、この発明にかかる物標検出システム、物標検出方法、及びコンピュータが実行可能なプログラムの実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施の形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるものまたは実質的に同一のものが含まれる。本発明の構成要素は、本明細書の図面に一般に示してあるが、様々な構成で広く多様に配置して設計してもよいことは容易に理解できる。したがって、本発明のシステム及び装置の実施形態についての以下のより詳細な説明は、特許請求の範囲に示す本発明の範囲を限定するものではなく、単に本発明の選択した実施形態の一例を示すものである。本明細書は、参照により公知技術が組み込まれる。そのため、当業者は、公知技術を援用することで、特定の細目の１つ以上が無くても、または他の方法、部品、材料でも本発明を実現できることが理解できる。

［１．本発明の原理］
上述したように、レーダ信号に対する信号処理のみでは実像と偽像を高精度に判別することは困難である。

そこで、本発明では、レーダ信号に加えて、画像情報という判断材料を追加することで、実像と偽像を高精度に判別する。

本発明では、レーダによりレーダ信号を取得すると共に、カメラにより画像情報を取得する。レーダ信号により検知した偽像位置と同位置の画像上には不要な成分が写り込む可能性が低いという性質を利用して、検出したレーダ信号を画像上にプロットすることで、各レーダ信号が物標からの信号か否かを判別する。

具体的には、撮像した画像上にレーダ信号をプロットする場合は、各レーダ信号はそれぞれの反射距離における高さゼロからの反射信号であると仮定して、物標が路面と接地している画像上の点にレーダ信号をプロットする。画像上にプロットした各レーダ信号付近で画像の輝度分散値を取得し、取得した輝度分散値から各レーダ信号が実像であるか偽像であるかを分類する。

レーダ信号が実像である場合は、画像上で物標と路面の切り替わり部分の輝度を評価することになるので、輝度分散値が大きい傾向となる。他方、偽像のレーダ信号をプロットしても画像上では何もない路面部分の輝度評価をする確率が高まるため、輝度分散値が小さい傾向となる。このように、各レーダ信号に紐づく画像上の輝度分散値を評価することで、実像と偽像を高精度に判別することが可能となる。

［２．本実施の形態の物標検出システムの構成例］
図１を参照して、本実施の形態の物標検出システムの構成例及びその動作例を説明する。図１は、本実施の形態に係る物標検出システム１の概略の構成例を示す図である。図２は、本実施の形態に係る物標検出システム１の概略の動作フローの一例を示す図である。

図１を参照して、本実施の形態に係る物標検出システム１の構成を説明する。図１に示すように、本実施の形態に係る物標検出システム１は、物標検出装置１０と、レーダ２０と、カメラ３０とを備えている。

レーダ２０は、周囲にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信して、レーダ信号として物標検出装置１０に出力する。レーダ２０は、例えば、ＦＭ−ＣＷ方式のミリ波レーダ（７９ＧＨｚ帯、帯域幅４ＧＨｚ、ＭＩＭＯレーダ（送信アンテナ３個、受信アンテナ６個）であり、検出範囲は、水平角が−７５度〜７５度、仰角が−３度〜３度である。

レーダ２０は、複数の送信アンテナを備える送信器からレーダ波を周囲に送信し、対象物によって反射された反射波を複数の受信アンテナを備える受信器で受信することによって対象物の距離、方位、相対速度、及び信号強度を検知するためのセンサである。

レーダ２０から出力されるレーダ信号は、例えば、レーダ２０が備える信号処理回路において反射波が処理された対象物の１または複数の代表位置を示す点または点列からなる信号であっても良く、あるいは、未処理の反射波を示す信号であっても良い。本例では、レーダ２０から出力されるレーダ信号は、上述の信号処理回路において、公知のＦＭ−ＣＷ方式で算出した対象物の距離、方位、及び相対速度、信号強度の情報を含んでいるものとする。なお、未処理の受信波がレーダ信号として用いられる場合には、物標検出装置１０においてこれらの信号処理が実行される。

カメラ３０は、周囲を撮像した画像情報を物標検出装置１０に出力する。カメラ３０は、可視光を受光することによって対象物の外形情報である画像情報として出力するためのセンサである。カメラ３０は、例えば、単眼カメラであり、例えば、ＣＭＯＳグローバルシャッタセンサ（例えば、有効画素数：１９２０ピクセル×１２００ピクセル，フレームレート：４１．６ｆｐｓ、インターフェース：ＵＳＢ３．０）とメガピクセル対応ＣＣＴＶレンズ（例えば、画角：８６．７１×６１．４４、焦点距離６ｍｍ）の組み合わせで構成することができ、例えば、検出範囲は、水平角が−４３．３６度〜４３．３６度、仰角が−３０．７２度〜３０．７２度である。

カメラ３０から出力される画像情報は、時系列的に連続する複数のフレーム画像によって構成されており、各フレーム画像は画素データにより表されている。画素データは、モノクロの画素データまたはカラーの画素データである。

物標検出装置１０は、信号点抽出部１６と、ピークサーチ部１１と、プロット部１２と、輝度特性値算出部１３と、実像・偽像判定部１４と、物標情報出力部１５と、を備えている。

信号点抽出部１６は、レーダ２０から出力されるレーダ信号に対して、信号点抽出処理を施す。ピークサーチ部１１は、信号点抽出処理後のレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定する（図４〜図６参照）。具体的には、ピークサーチ１１は、信号点抽出処理後のレーダ信号に対して、距離毎に方位方向ピークサーチを実行する方位方向ピークサーチ部１１ａと、方位方向ピークサーチ後のレーダ信号に対して、方位毎に距離方向ピークサーチを実行して、最高強度点を決定する距離方向ピークサーチ部１１ｂとを備えている。距離方向ピークサーチ部１１ｂは、当該方位の最高強度点が虚像と判断された場合は、当該方位の次に強度の高い信号点を決定する。

プロット部１２は、カメラ３０から出力される画像情報に応じた画像上にレーダ信号の各方位における最高強度点をプロットする（図８参照）。画像上に最高強度点をプロットする場合は、レーダ信号はそれぞれの反射距離における高さゼロからの反射信号であると仮定して、物標が路面と接地している画像上の対応座標を算出して、最高強度点をプロットする。

輝度特性値算出部１３は、画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する（図９〜図１０参照）。輝度特性値は、輝度の変化の程度を表す特性値であり、例えば、輝度分散値や輝度勾配である。

実像・偽像判定部１４は、輝度特性値に基づいて、画像上の最高強度点が実像か偽像かを判別して、実像の結果を出力する（図１１〜図１５参照）。具体的には、実像・偽像判定部１４は、輝度特性値（輝度分散値又は輝度勾配）が閾値以上の場合は、最高強度点が実像であると判別し、閾値以上でない場合は、最高強度点が偽像であると判別する。

最高強度点が偽像と判別された場合には、当該方位の次の強度点について取得して、実像・偽像の判別が行われ、実像と判別されるまで、ピークサーチ部１１、プロット部１２、輝度特性値算出部１３、実像・偽像判定部１４で同じ処理が繰り返し実行される。すなわち、レーダ信号の各方位について、実像が検出されるまで処理が行われ、ある方位における検出点の閾値の判定を全て行っても、閾値を満たす該当点が無ければ、その方位には実像は無いものと判断して、別の方位の判定に移る。

物標情報出力部１５は、実像・偽像判定部１４の出力結果に基づいて、物標情報を出力する。

物標検出装置１０は、ＣＰＵ（プロセッサ）、ＤＳＰ、ＲＡＭ、ＲＯＭやフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、Ｉ／Ｏ、モニタ等を搭載している。物標検出装置１０の各機能は、ＣＰＵがＲＯＭまたはフラッシュメモリ等の不揮発メモリに記憶されているプログラムを実行することにより実現される。このプログラムが実行されることにより、プログラムに対応する方法が実行される。

ＣＰＵがプログラムを実行することにより、信号点抽出部１６と、ピークサーチ部１１と、プロット部１２と、輝度特性値算出部１３と、実像・偽像判定部１４と、物標情報出力部１５の機能を実現する。

物標検出装置１０を構成するこれらの要素を実現する手法は、ソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素を、論理回路やアナログ回路等を組み合わせたハードウェアを用いて実現してもよい。

図２を参照して、図１の物標検出システム１の全体の動作を説明する。図２において、レーダ２０は、周囲にレーダ波を送信してその反射波を受信してレーダ信号を物標検出装置１０に出力する（ステップＳ１）。カメラ３０は、周囲を撮像して２次元の画像情報を出力する（ステップＳ２）。レーダ信号と画像情報のフレームは時刻同期がとれているものとする。

ピークサーチ部１１は、レーダ信号について各方位の最高強度点を決定する（ステップＳ３）。プロット部１２は、カメラ３０から出力される画像上にレーダ信号の各方位の最高強度点をプロットして、レーダ信号と画像情報の紐付けを行う（ステップＳ４）。画像上に最高強度点をプロットする場合は、各レーダ信号はそれぞれの反射距離における高さゼロからの反射波であると仮定して、物標が路面と接地している画像上の対応座標を算出して、最高強度点をプロットする。

輝度特性値算出部１３は、画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値（例えば、輝度分散値、輝度勾配）を算出する（ステップＳ５）。輝度特性値として、輝度分散値を使用する場合は、例えば、画像上で最高強度点付近のＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）を定義し、ＲＯＩ内の輝度分散値を計算して算出することができる。

実像・偽像判定部１４は、各輝度特性値に基づいて、画像上の最高強度点が実像か偽像かを判別して、判別結果を物標情報出力部１５に出力する（ステップＳ６）。具体的には、輝度特性値が閾値以上の場合は最高強度点が実像であると判別し、閾値以上でない場合は、最高強度点が偽像であると判別する。

最高強度点が偽像と判別された場合には、ステップＳ３に戻り、当該方位の次に強度の高い信号点を取得して実像・偽像の判別が行われ、実像と判定されるまで、ステップＳ３〜Ｓ６の処理を繰り返し実行する。すなわち、レーダ信号の各方位について、実像が検出されるまで処理が行われ、ある方位における検出点の閾値の判定を全て行っても、閾値を満たす該当点が無ければ、その方位には実像は無いものと判断して、別の方位の判定に移る。

物標情報出力部１５は、実像・偽像判定部１４の実像の出力結果に基づいて、物標についての物標情報を出力する（ステップＳ７）。

［３．本実施の形態の物標検出システムの検証結果］
図３〜図１５を参照して、本実施の形態の物標検出システム１の有用性についての検証結果を説明する。

図３は、検証条件（位置関係）を説明するための図である。図３を参照して検証条件について説明する。図３において、歩行者を３人、位置関係を図３（Ａ）に示すように、構造物と倉庫に囲まれた環境とする。歩行者３人を３ｍ間隔で並べて、センサ（レーダ２０、カメラ３０）の奥行方向５〜１５ｍ地点を往復動作する。当該環境は、建物に囲まれたマルチパスが発生しやすい環境である。図３（Ｂ）、（Ｃ）は、当該環境の画像を示す図であり、歩行者の３人は矢印方向を歩行する。

図４は、図３の環境において、レーダ２０で取得したレーダ信号の一例を示す図である。図４において、目標となる構造物や倉庫の壁表面の信号と歩行者の信号だけを抽出したいが、選択的に必要な信号だけを抽出するのは困難である。

本実施の形態では、ピークサーチ部１１は、信号点抽出処理後のレーダ信号に対して、距離毎に方位方向ピークサーチを実行し、次に、方位毎の距離方向ピークサーチを実行して、各方位の最大強度点の座標を算出する。図５は、方位毎の距離方向ピークサーチを説明するための図である。

マルチパス環境では、各方位に偽像成分が発生することがあり、検出目標（物標）を検出できないことがある。図６は、マルチパス環境での各方位に発生する偽像成分を説明するための図である。図６において、最大強度点と検出目標（歩行者、構造物、倉庫等）が異なる場合がある。

路面のクラッタの他、反射強度の高い壁のサイドロープによる偽像等も多く発生する。図７は、右側の倉庫のサイドローブと反射信号を示している。本実施の形態では、目標となる歩行者や建物以外の信号を抑圧する手法を提案する。

プロット部５０は、カメラ３０から出力される画像情報に応じた画像上にレーダ信号の各方位における最高強度点をプロットする。図８は、画像上にレーダ信号の各方位における最高強度点をプロットした例を示す図である。図８において、レーダ信号の各方位の最大強度点を画像上にプロットすると、何もない箇所に偽像成分を検出していることが分かる。

図９は、実像を捉えた信号と偽像を捉えた信号を説明するための図である。本実施の形態では、実像を捉えた信号と偽像を捉えた信号にはどのような差があるかに着目した。上述したように、実際に物体が存在する場所には、必ず大きな輝度分散が存在する。クラッタ成分箇所周辺の輝度分散値は低い可能性がある。そこで、輝度分散値を利用して、物体が存在しない箇所の信号成分を除外する。すなわち、偽像の検出点の場合は、輝度分散値が小さい、実像の検出点の場合は、輝度分散値が大きいと判断することができる。図９において、縁石と歩行者の最高強度点は実像、道路の最高強度点は偽像を示している。

本実施の形態では、輝度特性値算出部１３は、画像上の各最高強度点の近傍の輝度分散値を算出する。例えば、画像上で最高強度点付近のＲＯＩを定義し、ＲＯＩ内の輝度分散値を計算し、全方位の最大輝度分散値で正規化した値を輝度分散値として算出する。図１０は、算出した輝度分散値を方位毎に画像上にプロットした結果を示す図である。図１０において、横軸は方位（縦の点線）、縦軸は輝度分散値（折れ線グラフ）を示している。

実像・偽像判定部１４は、輝度分散値が閾値以上の場合は最高強度点が実像であると判定し、閾値以上でない場合は最高強度点が偽像であると判定して、偽像を抑圧する。最高強度点が偽像と判定された場合には、当該方位の次に強度が高い信号点を取得して実像・偽像の判定を行い、実像と判定されるまで処理を繰り返し、レーダ信号の各方位について、実像が検出されるまで処理を繰り返すことで、各方位毎の実像を検出する（対象の信号がなくなった場合は、当該方位の実像なしと判断する）。

図１１は、輝度分散値の評価例を示す図である。図１１において、クラッタ成分を検出した地点の輝度分散値が低くなっており、本実施の形態の実像・偽像の判定方法は有効であることが確認された。

図１２〜図１５は、本実施の形態による物標検出システム１の偽像成分の抑圧方法の適用結果を示す図である。図１２は適用結果の第１の例を示す図である。図１２において、クラッタ成分を抑圧する効果が確認できた。また、偽像を検出した方位において、正しい反射点を取得できるようになった。

図１３は、適用結果の第２の例を示す図である。図１３において、倉庫の後方にある偽像を検出した方位において、正しく倉庫の距離信号を取得でき、また、倉庫のサイドロープを検出していた方位において、クラッタ成分を抑圧できた。

図１４は、適用結果の第３の例を示す図である。図１４において、図１３と同様に、サイドロープ信号の除外、倉庫の正しい距離の検出に成功した。

図１５は、適用結果の第４の例を示す図である。図１５において、構造物後方のサイドローブを誤検出していた方位において、正しい壁からの信号を検出できた。その他、余分なクラッタ成分を抑圧できた。

以上の検証結果により、本実施の形態の物標検出システム１は、実像と偽像を精度良く判別することができ、偽像成分の抑圧に有用であることが確認された。

以上説明したように、本実施の形態によれば、周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得するレーダ２０と、周辺を撮像して画像情報を取得するカメラ３０と、レーダ２０から出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定するピークサーチ部１１と、カメラ３０から出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットするプロット部１２と、画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する輝度特性値算出部１３と、前記算出された輝度特性値に基づいて、画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判別する実像・偽像判定部１４と、を備えているので、レーダ信号の実像・偽像を高精度に判別することが可能となる。

本実施の形態の物標検出システム１は、例えば、車載用、小型モビリティ用、防犯用、航空用、歩行者の安全監視用等の各種用途で好適に使用可能である。

１ 物標検出システム
１０ 物標検出装置
１１ ピークサーチ部
１２ プロット部
１３ 輝度特性値算出部
１４ 実像・偽像判定部
１５ 物標情報出力部
１６ 信号点抽出部
２０ レーダ
３０ カメラ

Claims (8)

1. 周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得するレーダと、
   周辺を撮像して画像情報を取得するカメラと、
   前記レーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定するピークサーチ手段と、
   前記カメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットするプロット手段と、
   前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する輝度特性値算出手段と、
   前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判別する実像・偽像判定手段と、
   を備えたことを特徴とする物標検出システム。
2. 前記ピークサーチ手段は、前記レーダから出力されるレーダ信号について、距離毎に方位方向ピークサーチを実行し、当該方位方向ピークサーチ後のレーダ信号に対して、方位毎に距離方向ピークサーチを実行することで、前記各方位における最高強度点を決定することを特徴とする請求項１に記載の物標検出システム。
3. 前記レーダは、ミリ波レーダであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の物標検出システム。
4. 前記カメラは、単眼カメラであることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１つに記載の物標検出システム。
5. 前記輝度特性値は、輝度分散値又は輝度勾配であり、
   前記実像・偽像判定手段は、前記輝度特性値が閾値以上の場合に、前記最高強度点を実像と判定し、前記輝度特性値が閾値以上でない場合に、前記最高強度点を偽像と判定することを特徴とすることを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１つに記載の物標検出システム。
6. 前記プロット手段は、前記画像上に最高強度点をプロットする場合は、各最高強度点は、それぞれの反射距離における高さゼロからの反射波であると仮定して、路面と接地している画像上の対応座標を算出してプロットすることを特徴とする請求項１〜請求項５のいずれか１つに記載の物標検出システム。
7. レーダが、周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得する工程と、
   カメラが、周辺を撮像して画像情報を取得する工程と、
   ピークサーチ手段が、前記レーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定する工程と、
   プロット手段が、前記カメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットする工程と、
   輝度特性値算出手段が、前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する工程と、
   実像・偽像判定手段が、前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判別する工程と、
   を含むことを特徴とする物標検出方法。
8. コンピュータを、
   周辺にレーダ波を送信して、対象物によって反射された反射波を受信してレーダ信号を取得するレーダから出力されるレーダ信号について、各方位における最高強度点を決定するピークサーチ手段、
   周辺を撮像して画像情報を取得するカメラから出力される画像情報に応じた画像上に各方位における最高強度点をプロットするプロット手段、
   前記画像上の各最高強度点の近傍の輝度特性値を算出する輝度特性値算出手段、
   前記算出された輝度特性値に基づいて、前記画像上の各最高強度点が実像か偽像かを判定する実像・偽像判定手段として機能させるためのコンピュータが実行可能なプログラム。

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