JP4793571B2 - 走行支援システム及び走行支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、走行支援システム及び走行支援方法に関し、特に、デジタル画像による視認性指標を用いた視程障害時の走行支援システム及び走行支援方法に関する。

視程障害は、吹雪や降雪、降雨、霧、煙霧など色々な要因で発生する。要因によって視程障害の発生場所や時間変動の仕方は様々であり、予期せぬ場所での突発的な視程障害も予想される。したがって、視程障害時に安全に走行するためには、現地の状況把握がきわめて重要である。また、視程障害は上記のように定常的に発生するわけではないため、予期せぬ視程障害に遭遇した衝突事故はあとを絶たず、見通しの悪い中での事故は多重衝突につながり大型化する傾向にある。したがって、事前に視程障害を知り得るか否かは安全走行にとってきわめて影響が大きい。

このため、多地点の視程障害を同時かつリアルタイムに把握することが強く望まれている。

従来、吹雪や濃霧などによる視程障害を知る方法としては、視程計などの計器で視程を計測する方法と、道路画像の閲覧による方法とがある。前者は、視程を数値として計測するため、データの蓄積が容易でデータの利用範囲が広いという利点がある。また、後者は、画像で直接確認できるため、確実に視程障害を把握することができるという利点がある。

しかし、かかる先行技術は、文献公知発明に係るものでないため、記載すべき先行技術文献情報はない。

しかしながら、上記の先行技術には、それぞれ、次のような問題がある。

まず、計器（視程計など）で視程を計測する方法では、コストと精度維持の点から問題がある。例えば、視程計による計測では、空気中の水滴や浮遊粒子による光の透過率または反射率の変化を測定し、得られた結果を視程距離に変換する。しかし、視程計の精度を維持するためには定期的な点検および調整が必要であり、この調整は特殊な装置を用いて行うため、計器を取り外して点検施設に持ち込む必要があり、かかるコストも大きい。また、視程距離は、設置場所による影響が大きいため、視程計は、運転者や道路管理者（以下「運転者等」という）が感じる視界と異なる視程距離を出力する場合が多く、信頼性は低い。このため、計器による視程計測では、精度を維持することが困難である。また、視程計は、他の気象計器に比べて高価であるため、視程計を用いて多数の地点の視程障害を把握することは、コスト面でも困難である。

また、道路画像の閲覧による方法では、画像をデータとして蓄積することが困難であり、画像を映像として閲覧する以外に視程障害を把握する手段がないという利用面での制約がある。また、すでに道路沿いに多数配備されている道路カメラ（例えば、道路監視用のＩＴＶカメラまたはＣＣＴＶカメラ）から送られてくる映像は、視程障害の把握のための有効な手段であるものの、この方法は、映像の提供が可能な限られたカメラからの画像のみであるという制約がある。また、このため、一度に多くの地点の情報を提供できないという制約も生じる。すなわち、このような画像情報には、情報の蓄積が困難であるという問題と、活用方法・範囲が限られるという問題とがある。

そこで、コストの増大を抑えるために、すでに多数設置されている道路カメラを利用するものとし、その上で、かかる道路カメラが設置されている区間の視程障害を、多くの人が映像表示装置を持たなくても車での走行前や走行中など様々な場面で知ることができる方法の実現が望まれていた。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、コストの増大を抑えつつ、多くの人が多地点の視程障害を同時かつリアルタイムに把握することができる走行支援システムを提供することを目的とする。

本発明の走行支援システムは、複数の撮像手段から取得した道路画像から取得した視認性指標に基づいて、視程障害度を算出する視程障害度算出手段と、
前記視程障害度をランクに応じて異なる態様で表す文字・画像・音声・シンボル等の情報を提供する情報提供手段と、
前記撮像手段の設置場所と前記情報とをそれぞれに対応づけて送信手段に出力する制御手段と、を有し、
前記視認性指標は、前記道路画像の空間周波数成分を、画素をベースとした周波数（サイクル／画素：ｃｐｐ）から画角をベースとした周波数（サイクル／度：ｃｐｄ）に変換した後、フィルタ処理して得た１.５ｃｐｄから１８ｃｐｄの領域の空間周波数成分のパワースペクトル値の合計値である、ことを特徴とする。

本発明によれば、コストの増大を抑えつつ、多くの人が多地点の視程障害を同時かつリアルタイムに把握することができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

まず、本実施の形態の説明に先立って、本明細書で使用する基本的な用語を定義しておく。

「カメラ」とは、道路の監視や調査など様々な目的で道路沿いに整備されている様々な種類のカメラを意味する。本明細書では、これと同じ意味で「道路カメラ」という用語も使用する。

「デジタル画像」とは、静止画や動画、カメラの種類などにかかわらず、デジタル化された画像を広く意味する。

「道路画像」とは、道路、道路周辺、および交通状況を記録したデジタル画像を意味する。

「視程障害」とは、例えば、霧や雨、雪、吹雪、煙霧、風塵などによって空気中の光の透過率が低下し、道路前方の見通しが悪くなることにより、昼夜にかかわらず運転に支障をきたすような状況を意味する。

「視認性指標」とは、道路画像を画像処理することによって求めた画像の見易さ（視認性）を示す指標を意味する。この視認性指標は、本願発明の中心概念の一つであり、視認性指標数値化方法（後述するように、道路画像に特定の画像処理を施すことによって求める）を含めて、後で詳細に説明する。

「視程障害度」とは、ドライバーとして走行することを想定したときの道路前方視野（または視界）の見易さ（視認性）を示す指標（視認性指標のランク値）を意味する。この視程障害度も、本願発明の中心概念の一つであり、視程障害度判定方法（後述するように、視認性指標の値を、道路画像に対する主観的評価を基に判定する）を含めて、後で詳細に説明する。

「視程障害情報」とは、区間（例えば、峠の手前の地域から峠を越えた地域までの視程障害の発生が懸念される区間）としての現状の視程障害を総合的に示す情報であって、視認性指標から判定した多地点の視程障害度を中心に、道路画像や気象情報など視程障害を判断する情報を包括した情報を意味する。視程障害度の基となる視認性指標も、視程障害情報に含まれる。

「気象情報」とは、視程障害をもたらす要因である、降雪や気温などの気象の現在値と予測値を意味する。

図１は、本発明の一実施の形態に係る走行支援システムの全体構成図である。

図１に示す走行支援システムは、デジタル画像による視認性指標を用いた視程障害時の走行支援システムであって、大別して、視認性指標数値化部１００、視程障害情報収集部２００、および視程障害情報送信部３００を有する。

視認性指標数値化部１００は、道路画像を利用して視認性指標を数値化する部分であって、例えば、道路カメラ１１０、画像収集装置１２０、および視認性指標数値化装置１３０で構成されている。視認性指標数値化部１００は、道路カメラ１１０からのデジタル画像を画像処理することにより、画像の見易さを数値化する（「視認性指標」）。

道路カメラ１１０は、上記のように、道路の監視や調査など様々な目的で道路沿いに整備されている様々な種類のカメラである。道路カメラ１１０は、例えば、ＩＴＶカメラやＣＣＴＶカメラなどで構成されている。道路カメラ１１０としては、例えば、コストの増大を抑えるため、すでに道路沿いに多数設置されているカメラを利用することが好ましい。道路カメラ１１０は、道路、道路周辺、および交通状況を記録したデジタル画像（道路画像）を画像収集装置１２０に送信する。

画像収集装置１２０は、道路カメラ１１０から送られてくる道路画像を収集・蓄積し、視認性指標数値化装置１３０および視程障害情報収集部２００に送信する。特に、本実施の形態では、例えば、画像収集装置１２０は、道路カメラ１１０から送られてくる動画像から静止画像を取り出して記録し、視認性指標数値化装置１３０および視程障害情報収集部２００にそれぞれ送信する。

視認性指標数値化装置１３０は、画像収集装置１２０から送られてくる道路画像（ここでは、例えば、静止画像）を画像処理して、画像の見易さを数値化する、つまり、視認性指標を算出する。得られた視認性指標は、視程障害情報収集部２００に送信される。

視程障害情報収集部２００は、様々な視程障害関連情報、具体的には、例えば、道路画像そのもの、道路画像から求めた視認性指標、視認性指標から求めた視程障害度、および気象情報を同時に収集・記録する部分である。より具体的には、視程障害情報収集部２００は、１）道路沿いに多数設置されている道路カメラ１１０から、画像収集装置１２０を介して、道路上の視程障害把握に必要な多地点の道路画像、２）視認性指標数値化装置１３０からの視認性指標、３）視認性指標を、人間の主観的評価を基に判定した視程障害度、４）視程障害をもたらす要因である気象情報、をそれぞれ同時に収集し、長い道路区間全体または広い範囲の視程障害の面的な状況を把握可能な視程障害情報として集約する。視程障害情報収集部２００は、例えば、視程障害度演算装置２１０、気象情報収集装置２２０、視程障害情報編集装置２３０、および道路地図データベース２４０で構成されている。

視程障害度演算装置２１０は、視認性指標数値化装置１３０から送られてくる視認性指標を、人間による主観的評価、例えば、被験者による画像を見ての判定を基に策定された基準に従って、視程障害度を演算する。すなわち、視程障害度演算装置２１０は、視認性指標を基に、ドライバーが視程障害の程度を知ることができるように、実際に道路を走行した場合を想定した道路前方の見易さ（視程障害度）を判定する。得られた視程障害度は、視程障害情報編集装置２３０に送信される。

気象情報収集装置２２０は、視程障害をもたらす要因である気象情報を収集する。例えば、気象情報収集装置２２０は、気象情報センター２５０に接続されている。気象情報センター２５０からは、視程障害に関係するすべての気象情報が提供される。

視程障害情報編集装置２３０は、画像収集装置１２０からの道路画像、視認性指標数値化装置１３０からの視認性指標、視程障害度演算装置２１０からの視程障害度、および気象情報収集装置２２０からの気象情報を収集し、収集した各種情報を基に視程障害情報を編集する。すなわち、視程障害情報編集装置２３０は、区間としての現状の視程障害を総合的に示す情報として、視認性指標から判定した多地点の視程障害度を中心に、道路画像や気象情報など視程障害を判断する情報を包括した視程障害情報を作成する。得られた視程障害情報は、視程障害情報送信部３００に送られる。

道路地図データベース２４０は、道路地図データを格納したデータベースである。道路地図データベース２４０と視程障害情報編集装置２３０とは、相互にアクセス可能である。

視程障害情報送信部３００は、数値化された各視程障害情報を蓄積しデータベース化するとともに、視程障害度をテキスト文字、絵文字、音声に変換し、ドライバーのニーズおよび利用シーン（情報を入手する場所、時期、保有する情報機器など）に応じて、様々な手段、タイミングで視程障害情報を提供する。視程障害情報送信部３００は、例えば、Ｗｅｂサーバ３１０、視程障害情報送信装置３２０、および視程障害情報検索装置３３０で構成されている。

より具体的には、視程障害情報送信部３００は、視程障害度、道路画像、および気象情報を利用者が受け取る情報機器とニーズに合わせて送信する機能を有する。例えば、視程障害情報送信部３００は、画像と文字（テキスト文字、絵文字）を用いてすべての情報をパソコン４１０や情報キオスク４２０のホームページに表示したり、絵文字やテキスト文字を用いてコンパクトにした情報を携帯電話４３０の携帯電話サイトに表示したり、視程障害度を文字データとし、道路情報板４４０やカーナビ４５０に表示したり、視程障害度を音声データとし、道路情報ラジオ４６０やカーナビ４５０、一般ラジオ放送局（図示せず）に配信したり、視程障害度がある一定レベルを超えたとき、視程障害度を文字データとして、携帯メールやパソコンメールで利用者に配信したりする。また、図示しないが、視程障害情報送信部３００は、画像と文字と音声を用いてすべての情報をＴＶ放送局に配信することも可能である。

Ｗｅｂサーバ３１０は、視程障害情報編集装置２３０で編集された視程障害度をテキスト文字や絵文字などに変換して、視程障害度以外の他の視程障害情報（道路情報、気象情報）と共にパソコン４１０や情報キオスク４２０、携帯電話４３０などのＷｅｂ画面（Ｗｅｂページ）を作成する。なお、本実施の形態では、Ｗｅｂと音声データとを切り離しているが、Ｗｅｂにおいて音声データで視程障害情報を提供することも可能である。

視程障害情報送信装置３２０は、視程障害情報編集装置２３０で編集された視程障害度をテキスト文字や絵文字、音声データなどに変換して、携帯電話４３０やパソコン４１０、道路情報板４４０、カーナビ４５０、道路情報ラジオ４６０などに送信する。

視程障害情報検索装置３３０は、検索要求（車両位置・走行方向情報を含む）を受信すると、視程障害情報編集装置２３０と通信して、車両の進行方向前方の視程障害情報（視程障害度、道路情報、気象情報）を取得し、得られた視程障害情報を、視程障害情報送信装置３２０を介して検索要求先に送信する。検索要求は、例えば、ＧＰＳ４７０を利用可能なカーナビ４５０から送信される。

このように、本実施の形態に係る走行支援システムは、視認性指標数値化部１００、視程障害情報収集部２００、および視程障害情報送信部３００から構成されている。本システムは、道路沿いに多数設置されている道路カメラ１１０からの道路画像をはじめとするすべてのデジタル画像を基に視程障害度を算出し、得られた視程障害度を、視程障害に関係する道路画像や気象情報と共にドライバーに提供する。これにより、ドライバーは、パソコン４１０や携帯電話４３０、カーナビ４５０、道路情報板４４０など様々な機器を利用して、家庭や職場、移動中などいつでもどこでも視程障害情報が入手可能になる。このため、吹雪や霧などのすべての視程障害中のドライブにおいて、出発時間をずらすことで視程障害のひどい時間帯を回避したり、路線を変更したりすることで、視程障害に遭遇せずに済むなど、視程障害時の安全走行を支援することができる。

図２は、本実施の形態で用いられる視認性評価手法の説明図である。

この視認性評価手法は、静止画像の空間周波数から、その画像の視認性を判定する手法である。すなわち、本手法では、視界不良の評価指標として、人間のコントラスト感度関数を用いる。吹雪や霧は、人間の視界からコントラスト感度の高い空間周波数の情報を画像から減らし、さらには無くしてしまうことに相当する。実際に、吹雪や霧が濃いときに撮影された画像は、背景にかかわらずほとんど真白となる。人間のコントラスト感度が高い領域の空間周波数の情報が、２次元静止画像（以下単に「画像」という）に多ければ視界が良好であり、逆に少なければ視界が不良となる。例えば、図２において、視界良好時には、画面５０１の中のコントラストが大きく、白黒の強度の差が大きい。これに対し、視界不良時には、画面５０２の中のコントラストが小さく、白黒の強度の差が小さくなっている。

そこで、本手法では、視界不良の評価指標として画像の空間周波数を利用し、人間のコントラスト感度を利用したフィルタ処理により、人間にとって見やすい領域の空間周波数から画像の見易さを定量化（数値化）する（視認性指標）。後述するように、この視認性指標は、フーリエ変換により求めたパワースペクトル値の合計である。

しかし、この視認性指標のままでは、人間が見易さを区別し評価することは困難であるため、人間の感覚に基づいたグルーピング化を行う。例えば、一例として、本手法では、被験者による視認性の評価値として、被験者実験の結果を基に視認性指標をグルーピングし、カテゴリ化する（ＶＳ値）。すなわち、ＶＳ値は、視認性指標を被験者の感覚に基づいてグルーピング化した数値である。図２に示す評価結果５０３では、ＶＳ値は１〜１２に設定されている。この評価結果５０３は、視認性指標と目視による視程値の相関を確認する実験の結果である。

実験の結果、視認性指標と目視による視程値との間には相関性があることが確認された。そこで、本手法では、ＶＳ値をさらにグルーピングして４段階の視程障害度（視認性指標のランクとしての視界レベル）を設定した。具体的には、視界レベル４は、視程が５００ｍ以上ある、視界が良好なレベルである。視界レベル３は、視程が２００〜５００ｍの場合であり、視界レベル２は、視程が１００〜２００ｍの場合である。視界レベル１は、視程が１００ｍ未満の、視界が不良なレベルである。ここでは、視程レベルの数値が小さいほど視界が悪いとしている。本実施の形態において、最終的に提供するのは、この４段階の視程障害度である。

なお、本実施の形態では、提供する視程障害度（視界レベル）を４段階に設定しているが、これに限定されるわけではなく、人間が見易さを区別し判定できる範囲であれば、段階数は、情報提供の趣旨に沿って任意に設定可能である。ただ、実際は、視界レベルの段階数は、好ましくは、２〜７であり、より好ましくは、３〜５であり、最も好ましくは、４である。例えば、４段階の視界レベルを設定することにより、視界が悪い状況をより的確に伝えることが可能である。また、本実施の形態では、視界レベルの数値が小さいほど視界が悪いとしているが、これに限定されるわけではなく、逆であってもよい。

次いで、本実施の形態に係る走行支援システムの全体的な動作について、図３を用いて説明する。図３は、各構成要素のプロセスを示すシーケンス図である。

まず、道路カメラ１１０は、各種の道路画像を撮影し、視認性指標数値化部１００の画像収集装置１２０に送信する。

道路画像を受け取った視認性指標数値化部１００は、動画像のキャプチャリング等によって静止画像を抽出する。そして、抽出した画像の切り出し作業、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）処理、人間のコントラスト感度を踏まえた空間周波数帯域フィルタ処理を順次行った後、パワースペクトルを合計することにより、見易さを示す視認性指標を算出する。算出した視認性指標は、視程障害情報収集部２００に送信される。一方で、抽出した静止画像もまた視程障害情報収集部２００に送信される。

視程障害情報収集部２００は、視認性指標数値化部１００から送られてきた静止画像を蓄積するとともに、視認性指標数値化部１００から送られてきた視認性指標を基に、実際に車両走行することを想定したときの前方の見易さ（視程障害度）を算出・蓄積し、また、視程障害要因である気象情報を収集・蓄積する。そして、道路上の視界に関係する視程障害度、道路画像、気象情報の各データを、道路地図データベース２４０に格納された道路地図データと照合させ編集整理して、視程障害情報データベースを構築する。ここで収集・蓄積された視程障害度、道路画像（静止画像）、および気象情報は、視程障害情報送信部３００を介してユーザ４００に提供される。

そして、視程障害情報送信部３００は、視程障害度をテキスト文字、絵文字、または音声データに変換するとともに、１）パソコン４１０、情報キオスク４２０、携帯電話４３０のＷｅｂ画面を作成し、２）視程障害発生時に緊急メール通知を行い、３）視程障害発生時に道路情報板４４０に視程障害情報を表示し、４）視程障害発生時に道路情報ラジオ４６０を介して自動音声で情報提供を行い、５）視程障害発生区間手前で、前方の視程障害発生状況をカーナビ４５０に送信する。これにより、ユーザ４００は、１）の場合は、各種画面を見ることで情報を入手し、２）の場合は、視程障害の発生状況をメールで入手し、３）および４）の場合は、走行中に路側情報施設から情報を入手し、５）の場合は、視程障害発生区間に侵入する手前で、前方の視程障害発生状況をカーナビ４５０から情報入手することができる。５）の場合、ユーザ４００は、カーナビ４５０を介してＧＰＳ４７０による車両位置と走行方向などの情報（車両位置情報）を送信し、この情報を受信した視程障害情報送信部３００は、視程障害情報収集部２００にアクセスして、車両位置情報を基に車両の進行方向前方の視程障害情報を検索し、カーナビ４５０に送信する。

以下、本実施の形態に係る走行支援システムの各部について、より詳細に説明する。

図４は、本実施の形態における画像収集装置１２０の動作を示すフローチャートである。

まず、画像収集装置１２０は、道路カメラ１１０を選択し（Ｓ１０００）、選択した道路カメラ１１０と通信を行う（Ｓ１１００）。その結果、通信が可能な場合は（Ｓ１２００：ＹＥＳ）、当該道路カメラ１１０が通常設定の画角位置にあるか否かを確認する（Ｓ１３００）。この確認の結果、当該道路カメラ１１０が通常設定の画角位置にある場合は（Ｓ１３００：ＹＥＳ）、当該道路カメラ１１０の道路画像を収集する（Ｓ１４００）。道路画像の収集は、動画像のキャプチャリング等により、当該道路カメラ１１０から送られてくる動画像から静止画像を抽出することによって行われる。収集された道路画像（静止画像）は、画像収集装置１２０内に蓄積される（Ｓ１５００）。なお、ステップＳ１０００〜ステップＳ１５００の一連の処理（１地点の処理）は、すべての道路カメラ１１０と通信が完了するまで、つまり、全地点の処理が完了するまで繰り返される。

図５は、本実施の形態における視認性指標数値化装置１３０の構成を示すブロック図である。

この視認性指標数値化装置１３０は、多地点の道路カメラ１１０の画像（静止画像）を入力して評価画像の切り出し作業を行う画像入力部１３１と、画像入力部１３１によって切り出されたデジタル画像をＦＦＴ処理するＦＦＴ処理部１３２と、ＦＦＴ処理部１３２から出力されるスペクトルデータに対して、人間の視覚感度を踏まえた空間周波数の帯域フィルタを適用するフィルタ処理部１３３と、フィルタ処理部１３３の出力結果を用いて画像の視認性を数値化（演算）する視認性演算部１３４と、視認性演算部１３４の演算結果（視認性指標）が正常値か異常値かを判定する異常値判定部１３５と、異常値判定部１３５の判定結果に応じて視認性指標を格納する視認性指標格納部１３６とを有する。このとき、視認性指標格納部１３６は、視認性演算部１３４によって得られた視認性指標が正常値の場合は、その視認性指標をそのまま格納し、異常値の場合は、視認性指標をエラーに設定して格納を行う。この視認性指標数値化装置１３０は、例えば、専用または汎用の計算機で構成されている。

図６は、本実施の形態で用いられる視認性指標数値化の手順を示すフロー図である。

このフロー図は、２次元静止画像から視界不良に関する情報を取り出すアルゴリズムである。人間のコントラスト感度が良好な空間周波数の範囲を特定し、その範囲内のパワースペクトル値の合計から視認性指標を求める。

まず、入力された静止画像（道路画像）のどこを評価画像として切り出すかを決める。例えば、俯瞰している遠方の道路全体が切り出し画像に収まるよう調整する。画像領域は、ＦＦＴ処理できるように、画素数が１２８×１２８や２５６×２５６のように、２のべき乗となるようにする。画像は通常カラーであるため、各画像の表現を明るさ成分のみとなるように０から２５５の２５６階調に変換する。この変換された明るさ成分はピクセル値（または画素値）と呼ばれ、画面ではグレースケール（通常、白から黒）で表示される。

次に、２次元ＦＦＴを用いて、入力した評価画像の画素単位毎の明るさの濃度分布をフーリエ変換し、空間周波数成分に分解する。フーリエ変換は、画素の濃度分布を三角関数の重ね合わせで表現するものである。空間周波数は、画像の濃度分布パターンとその強弱を示している。高周波成分の欠落は、遠方情報が少なくなっていることを意味し、空間周波数の強弱は撮影対象がベールで覆われたような状況を意味する。吹雪や霧は、高周波成分（細かい濃度分布）の存在や空間周波全体の強弱（濃度分布のダイナミックレンジ）に影響する。フーリエ変換した様々な三角関数の振幅の２乗和はパワースペクトルと呼ばれ、各々の空間周波数に対応する強弱を表している。

視覚は、聴覚と同様にある空間周波数帯域しか知覚しないことが知られている。フィルタ処理部１３３では、人間のコントラスト感度特性が高い空間周波数帯域のパワースペクトルを抜き出す。人問のコントラスト感度と対応させるため、画像の空問周波数を「サイクル／画素（ｃｐｐ：cycles/pixe1）」の空間周波数から「サイクル／角度（ｃｐｄ：cycles/degree）」の空間周波数に換算し、帯域を設定する。この帯域を通過したパワースペクトル値を合計し、視認性指標を求める。

図７は、本実施の形態における視認性指標数値化装置１３０の動作を示すフローチャートである。

まず、視認性指標数値化装置１３０は、新規画像に対して視認性指標算出処理を行う（Ｓ２０００）。

図８は、図７の視認性指標算出処理（Ｓ２０００）の内容を示すフローチャートである。

まず、画像入力部１３１で、上記のようにＦＦＴ処理のための切り出し作業等を行った後（Ｓ２０１０）、ＦＦＴ処理部１３２で、ＦＦＴ処理を行う（Ｓ２０２０）。具体的には、ＦＦＴを用いて、入力したデジタル画像の２次元周波数解析を行う。そして、フィルタ処理部１３３で、入力したパワースペクトルに対して上記のフィルタ処理を行う（Ｓ２０３０）。具体的には、カメラの解像度およびレンズ視野を考慮して、画像の空間周波数を「サイクル／画素（ｃｐｐ）」の空間周波数から「サイクル／角度（ｃｐｄ）」の空間周波数に換算した後、人間の視覚感度を踏まえた空間周波数の帯域フィルタを適用する。人間の視覚感度を踏まえた空間周波数としては、例えば、人間の視覚感度が良好な領域を用いる。そして、人間の視覚感度が良好な領域としては、例えば、コントラスト感度テストで採用されている１.５ｃｐｄから１８ｃｐｄを用いる。この範囲外、つまり、１.５ｃｐｄよりも低いまたは１８ｃｐｄよりも高い空間周波数領域は、カットする。そして、視認性演算部１３４で、視認性指標を算出する（Ｓ２０４０）。具体的には、フィルタ処理後の高コントラスト感度領域の空間周波数におけるパワースペクトル値を合計し、視認性指標とする。このとき、カメラの故障や配線系の故障などの場合に伝送された画像の視認性指標は、想定される範囲に入らない値になる。そこで、異常値判定部１３５で、ステップＳ２０４０で得た視認性指標が正常値か異常値かを判定する（Ｓ２０５０）。この判定は、視認性指標が想定される範囲に入っているかどうかによって行う。この判定の結果、得られた視認性指標が正常値の場合は、その視認性指標をそのまま視認性指標格納部１３６に格納する（Ｓ２０７０）。これに対し、得られた視認性指標が異常値の場合は、視認性指標をエラーに設定して（Ｓ２０６０）、視認性指標格納部１３６に格納する（Ｓ２０７０）。この格納処理を終えた後、図７のメインフローチャートにリターンする。

そして、ステップＳ２０００で算出した視認性指標を視程障害情報収集部２００の視程障害度演算装置２１０に転送する（Ｓ２１００）。なお、ステップＳ２０００〜ステップＳ２１００の一連の処理は、すべての新規画像に対して実行される。

図９は、本実施の形態における視程障害情報収集部２００の構成を示すブロック図である。

この視程障害情報収集部２００は、上記のように、視程障害度演算装置２１０、気象情報収集装置２２０、視程障害情報編集装置２３０、および道路地図データベース２４０を有する。図９に示すように、視程障害度演算装置２１０は、視認性指標から視程障害度を演算する視程障害度演算部２１１と、視認性指標から視程障害度を演算する際の視程障害度換算テーブル２１２とで構成されている。視程障害度演算装置２１０（特に視程障害度演算部２１１）は、視認性指標から視程障害度を演算し、得られた視程障害度に加えて視認性指標を視程障害情報編集装置２３０に出力する。また、視程障害情報編集装置２３０は、例えば、主に、道路上の視界に関係する視程障害度、道路画像、および気象情報の各データを道路地図データと照合して編集整理する視程障害情報編集部２３１と、視程障害情報編集部２３１の処理結果を格納する視程障害情報データベース２３２とで構成されている。なお、視認性指標は、視程障害度演算装置２１０を経由せず、直接、視認性指標数値化装置１３０から視程障害情報編集装置２３０に送信して記録することも可能である。

図１０は、本実施の形態における視程障害情報収集部２００の処理手順を示すフローチャートである。

視程障害度演算部２１１は、視認性指標数値化装置１３０からの新規の視認性指標があるか否かを判断し（Ｓ３０００）、新規の視認性指標がある場合は（Ｓ３０００：ＹＥＳ）、視程障害度換算テーブル２１２を参照して、その視認性指標から視程障害度を演算し（Ｓ３１００）、求めた視程障害度を、その視認性指標と共に、視程障害情報編集部２３１を介して視程障害情報データベース２３２に蓄積する（Ｓ３２００）。

また、視程障害情報編集部２３１は、画像収集装置１２０からの新規の道路画像があるか否かを判断し（Ｓ３３００）、新規の道路画像がある場合は（Ｓ３３００：ＹＥＳ）、その道路画像を視程障害情報データベース２３２に蓄積する（Ｓ３４００）。

また、気象情報収集装置２２０は、気象情報センター２５０などからの新規の気象情報があるか否かを判断し（Ｓ３５００）、新規の気象情報がある場合は（Ｓ３５００：ＹＥＳ）、その気象情報を、視程障害情報編集部２３１を介して視程障害情報データベース２３２に蓄積する（Ｓ３６００）。

そして、視程障害情報編集部２３１は、視程障害情報データベース２３２に新規の蓄積情報があるか否かを判断し（Ｓ３７００）、新規の蓄積情報がある場合は（Ｓ３７００：ＹＥＳ）、道路地図データベース２４０を参照して、その蓄積情報を道路地図データとリンクさせて蓄積する（Ｓ３８００）。

なお、３つの情報に関する処理、つまり、視認性指標に関する処理（ステップＳ３０００〜ステップＳ３２００）、道路画像に関する処理（ステップＳ３３００〜ステップＳ３４００）、および気象情報に関する処理（ステップＳ３５００〜ステップＳ３６００）は、必ずしもこの順番に実行（情報蓄積）する必要はなく、好ましくは、並列処理される。そして、各種情報が視程障害情報データベース２３２に蓄積される度に、その都度、道路地図データとリンクさせた蓄積が行われる（ステップＳ３７００〜ステップＳ３８００））。

図１１は、本実施の形態における視程障害情報送信部３００の構成を示すブロック図である。

この視程障害情報送信部３００は、上記のように、Ｗｅｂサーバ３１０、視程障害情報送信装置３２０、および視程障害情報検索装置３３０を有する。図１１に示すように、視程障害情報送信装置３２０は、視程障害度をテキスト文字に変換する視程障害度テキスト変換部３４１と、視程障害度を絵文字に変換する視程障害度絵文字変換部３４２と、視程障害度を音声データに変換する視程障害度音声変換部３４３と、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２からそれぞれ出力される文字情報（テキスト文字、絵文字）を送信する文字情報送信部３２１と、視程障害度音声変換部３４３から出力される音声情報を送信する音声情報送信部３２２と、視程障害情報の検索結果（車両の進行方向前方の視程障害情報）をカーナビ４５０に送信するカーナビ情報送信部３２３とで構成されている。

また、Ｗｅｂサーバ３１０は、視程障害度テキスト変換部３４１と、視程障害度絵文字変換部３４２と、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２からそれぞれ出力される視程障害度の文字情報（テキスト文字、絵文字）ならびに視程障害情報データベース２３２に蓄積された特定の道路画像および気象情報を用いて、パソコン４１０および情報キオスク４２０用のＷｅｂ画面を表示するＰＣＷｅｂ表示部３１１と、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２からそれぞれ出力される視程障害度の文字情報（テキスト文字、絵文字）ならびに視程障害情報データベース２３２に蓄積された特定の道路画像および気象情報を用いて、携帯電話４３０用のＷｅｂ画面を表示する携帯電話Ｗｅｂ表示部３１２とで構成されている。

また、視程障害情報検索装置３３０は、カーナビ４５０を搭載した走行車両から送信された車両位置情報（車両位置や走行方向など）を受信する車両位置情報受信部３３１と、受信した車両位置情報を基に、視程障害情報データベース２３２を参照して、車両の進行方向前方の視程障害情報（視程障害度、道路画像、気象情報）を検索する視程障害情報検索部３３２とで構成されている。

なお、本実施の形態では、Ｗｅｂサーバ３１０と視程障害情報送信装置３２０とが、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２を共有する構成になっているが、これに限定されるわけではなく、それぞれ独自に視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２を有する構成も可能である。

図１２は、本実施の形態における視程障害情報送信部３００のリクエスト型情報提供の処理手順を示すフローチャートである。ここで、「リクエスト型」とは、パソコンＷｅｂや情報キオスク、携帯電話Ｗｅｂなど、ユーザ側がアクセスして情報を閲覧する場合を意味する。

まず、視程障害情報送信部３００は、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２で、視程障害情報データベース２３２を参照して、一定の時間間隔で、提供すべき当該視程障害度を、テキスト文字および絵文字にそれぞれ変換し（Ｓ４０００）、変換後の視程障害度ならびに視程障害情報データベース２３２に蓄積された特定の道路画像および気象情報を含む視程障害情報を各Ｗｅｂ表示部３１１、３１２に転送する（Ｓ４１００）。なお、これを受けて、ＰＣＷｅｂ表示部３１１は、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２からそれぞれ出力されたテキスト文字および絵文字ならびに視程障害情報データベース２３２に蓄積された特定の道路画像および気象情報を用いて、パソコン４１０および情報キオスク４２０用のＷｅｂ画面を表示する。また、携帯電話Ｗｅｂ表示部３１２は、視程障害度テキスト変換部３４１および視程障害度絵文字変換部３４２からそれぞれ出力された視程障害度の文字情報（テキスト文字、絵文字）ならびに視程障害情報データベース２３２に蓄積された特定の道路画像および気象情報を用いて、携帯電話４３０用のＷｅｂ画面を表示する。このような一連の処理は、例えば、上記のように、一定の時間間隔で行われる。すなわち、このシステムでは、一定の時間間隔で情報の更新が行われる。

図１３は、本実施の形態における視程障害情報送信部３００のプッシュ型情報提供の処理手順を示すフローチャートである。ここで、「プッシュ型」とは、携帯電話などへの緊急メール、道路情報板、道路情報ラジオのように条件に応じて自動的に情報を提供する場合を意味する。

まず、視程障害情報送信部３００は、視程障害度テキスト変換部３４１、視程障害度絵文字変換部３４２、および視程障害度音声変換部３４３で、視程障害情報データベース２３２を参照して、一定の時間間隔で、提供すべき当該視程障害度を、テキスト文字、絵文字、および音声データにそれぞれ変換し（Ｓ５０００）、変換後の視程障害度を視程障害情報送信装置３２０に蓄積する（Ｓ５１００）。そして、視程障害度がユーザによって事前に設定された値（閾値）を超えたか否かを判断し（Ｓ５２００）、視程障害度が設定値を超えた場合は（Ｓ５２００：ＹＥＳ）、文字情報送信部３２１を介してテキスト情報をパソコン４１０や携帯電話４３０の緊急メールおよび道路情報板４４０にそれぞれ送信し、音声情報送信部３２２を介して音声情報を道路情報ラジオ４６０に送信する（Ｓ５３００）。これにより、ユーザが必要とする視程障害の程度、つまり、視程障害度のレベル（視界レベル）に応じた情報提供が可能となる。

図１４は、本実施の形態における視程障害情報送信部３００のカーナビ用情報提供の処理手順を示すフローチャートである。

視程障害情報送信部３００は、車両位置情報受信部３３１で、車両に搭載されたカーナビ４５０から当該車両の走行位置や走行方向などの情報（車両位置情報）を受信すると（Ｓ６０００）、視程障害情報検索部３３２で、車両に応じた情報（車両の進行方向前方の視程障害情報）を視程障害情報データベース２３２から検索して取得し（Ｓ６１００）、取得した視程障害情報を視程障害情報送信装置３２０のカーナビ情報送信部３２３に転送する（Ｓ６２００）。そして、カーナビ情報送信部３２３を介してその視程障害情報を当該車両のカーナビ４５０に送信する（Ｓ６３００）。

図１５は、本実施の形態におけるパソコン４１０または情報キオスク４２０の画面表示の一例を示す図である。

図１５に示す表示画面６００には、地図領域６０１と、２つの関連情報提供領域６０２、６０３とが設けられている。地図領域６０１においては、現在の視界情報（例えば、４段階の視界レベルつまり視界障害度）６０４を提供するほか、道路画像を提供できるカメラ地点については画像６０５も併せて提供する。すなわち、区間内のカメラ地点すべてについて視界レベルを提供し、カメラ画像の提供も許可されている地点については、さらに画像も提供する。これにより、ドライバーは連続的に道路の視界を把握できるほか、ルートの選択にも役立てることができる。また、関連情報提供領域６０２には、現状の視界状況をすぐに把握できるように概況を準備する。また、関連情報提供領域６０３には、今後の行動の参考資料として気象予測（今後の気象情報）も提供する。

図１６は、本実施の形態における携帯電話４３０の画面表示の一例を示す図である。

図１６（Ａ）に示す表示画面（Ｗｅｂイメージ）６１０には、地点間のルート上の視界状況が、視程障害度（段階的な視界レベルのシンボルマーク）６１１で表示される。また、表示画面６１０の上部領域６１２には、現在の概略の視界状況が文章で表示される。また、表示画面６１０の下部領域６１３には、今後の行動の参考資料として気象予測（今後の気象情報）も提供される。また、図１６（Ｂ）に示す表示画面（Ｗｅｂイメージ）６１０ａでは、道路画像を提供できるカメラについては、カメラアイコン（画像にリンクされ、ダブルクリックすることで画像を表示する）６１４で提供する。

図１７は、本実施の形態における携帯電話４３０の緊急メールの表示の一例を示す図である。

図１７に示す例では、携帯電話４３０の表示部４３１に、視程障害発生時の緊急メールが通知される。

図１８は、本実施の形態における道路情報板４４０の表示のイメージを示す図である。

図１８に示す例では、道路情報板４４０の表示部４４１に、現状の視界状況をすぐに把握できるように概況を表示し、また、場合によっては、今後の行動の参考資料として気象予測（今後の気象情報）も表示する。

図１９は、本実施の形態におけるラジオ４６０での情報提供のイメージを示す図である。

図１９に示す例では、ラジオ４６０を通じて、音声で、現状の視界状況をすぐに把握できるように概況を発信し、また、場合によっては、今後の行動の参考資料として気象予測（今後の気象情報）も発信する。

図２０は、本実施の形態におけるカーナビ４５０での情報提供のイメージを示す図である。図２０（Ａ）は、地図が平面的な表示の場合であり、図２０（Ｂ）は、地図が立体的な表示の場合である。カーナビ４５０による情報提供の場合、車両の走行位置に応じて走行方向前方の視界情報を随時更新して情報提供を行うとともに、カーナビの画面のほかに音声でも情報提供を行うことができる。

図２０（Ａ）に示す表示画面６７０には、地図領域６７１と、関連情報提供領域６７２とが設けられている。地図領域６７１においては、現在の視界情報（例えば、４段階の視界レベルつまり視界障害度）６７３を提供するほか、道路画像を提供できるカメラ地点については画像６７４も併せて提供することで、ドライバーは連続的に道路の視界を把握できるほか、ルートの選択にも役立てることができる。特に、カーナビ４５０の場合は、車両の現在位置、進行方向を把握した上で、視界情報を提供するため、ドライバーは、より一層、連続的に道路の視界を把握できるほか、ルートの選択にも役立てることができる。関連情報提供領域６７２には、現状の視界状況をすぐに把握できるように概況を準備する。また、地図領域６７１内の余白領域６７５には、今後の行動の参考資料として気象予測（今後の気象情報）も提供する。また、図２０（Ｂ）に示す表示画面６７０ａでは、地図領域６７１ａに立体的な地図が表示される。

上記の構成と動作を有する走行支援システムには、次のような様々なメリットがある。

（１）多地点における視程障害の程度の定量化が可能である。
視程障害の程度（見易さ）は、人間の主観が入るため、機械的な計測が難しい。直接人間が目で見易さを判定するカメラ画像は、確実かつ有効な視程障害の把握手段であるが、定性的なデータである（見易さ、見づらさを感覚でしか表現できない）ため、自動的な判定が難しく、短時間に多数地点の視程障害を把握し判断して、多くの人に提供することは不可能であった。本発明によれば、カメラ設置済みの多数の地点における視程障害の程度を、ほぼリアルタイムに収集・把握することが可能である。

（２）多様な利用者ニーズおよび利用者シーンに応じた視程障害情報の提供が可能である。
カメラ画像は、映像として閲覧する以外に視程障害を把握することができない。本発明によれば、画像から視程障害度を数値化するため、テキスト文字や絵文字、音声などに自在に変換することが可能である。このため、家庭や職場はもちろんのこと、移動中も含む様々な場面において、多様な手段（ホームページ、携帯電話、メール、ＴＶ、ラジオ、カーナビ、道路情報板など）により、視程障害情報をドライバーに提供可能であり、この点に本発明の最大のメリットがある。

（３）最も視程障害が激しい箇所の特定が可能である。
これまで、例えば、峠区間であればその峠頂上のカメラ画像など、スポットの限られた情報しか入手することができなかった。しかし、視程障害は、ある特定箇所で常に発生するわけではなく、状況に応じて視程障害箇所は変わる。また、気象の推移と共に視程障害箇所は時々刻々変化する。本発明では、長い道路区間の多数地点の視程障害度をリアルタイムに提供可能であるため、どこが一番悪いのかが一目瞭然にわかり、実際の視程障害状況を明確に示せるメリットが大きい。

（４）視程障害の空間的移動の把握が可能である。
峠区間の限られた箇所のみの視認性情報であれば、突然悪くなって、突然良くなるような状況となる。しかし、実際には視程障害は空間的に移動している。視程障害情報送信装置３００では、多数地点の視程障害状況をまとめて一覧できるように提供可能であるため、この先視程障害（見通し）が悪くなるのか、良くなるのか、変化の時間がどの程度かについて知ることができる。

（５）欠落情報の穴埋めが可能である。
いくつかの道路画像が欠落したり、１つのカメラに水滴や雪が付着しても、複数の道路画像を使っているため、穴埋めが可能である。また、異常値を排除することができ、安定した視程障害情報の提供が可能である。

（６）視程障害情報の蓄積が容易で、長期に渡る視程障害のデータベースの構築が可能である。
これまで道路沿いでの継続的な視程障害の記録は、ごく一部の箇所に限られていたため、吹雪や霧などの視程障害に対し、経験や勘に基づく行動や対策が余儀なくされていた。視程障害の程度の時間的かつ空間的な蓄積は、１）どこに対策を集中すべきか、２）いつごろ視程障害が起きやすくなるか、３）他の路線と比較できる、４）気象情報との組み合わせから視程障害を予測できるようになるなど、様々なメリットをもたらす。

（７）道路画像の有効利用および多機能化が可能である。
道路管理者は、きわめて多くの道路画像を長時間にわたっては閲覧し監視する必要がある。人間の判断を要する道路画像の監視は、作業負担増につながるとともに、ヒューマンエラーによる見逃しも懸念される。視認性に関して情報を集約し、その良し悪しを自動判定することで、このような問題をクリアできる。視程障害情報送信装置３２０から自動的に発信される視程障害悪化の警告を受けてから、管理者が道路画像を直接確認すればよく、いつ起きるかわからないイベント発生を待つための努力が不要となり、管理能力の向上（視程障害の見逃しなど）や効率化（画像監視の負担軽減など）に寄与する。また、道路画像に本発明のシステムを組み込むことで、カメラが単なる映像収集装置としてだけではなく、視程障害（視程）収集装置としての機能も加わることになり、カメラの多機能化および有効利用を図ることができる。

本発明に係る走行支援システム及び走行支援方法は、コストの増大を抑えつつ、多くの人が多地点の視程障害を同時かつリアルタイムに把握することができる走行支援システム及び走行支援方法として有用である。

本発明の一実施の形態に係る走行支援システムの全体構成図 本実施の形態で用いられる視認性評価手法の説明図 本実施の形態に係る走行支援システムの各構成要素のプロセスを示すシーケンス図 本実施の形態における画像収集装置の動作を示すフローチャート 本実施の形態における視認性指標数値化装置の構成を示すブロック図 本実施の形態で用いられる視認性指標数値化の手順を示すフロー図 本実施の形態における視認性指標数値化装置の動作を示すフローチャート 図７の視認性指標算出処理の内容を示すフローチャート 本実施の形態における視程障害情報収集部の構成を示すブロック図 本実施の形態における視程障害情報収集部の処理手順を示すフローチャート 本実施の形態における視程障害情報送信部の構成を示すブロック図 本実施の形態における視程障害情報送信部のリクエスト型情報提供の処理手順を示すフローチャート 本実施の形態における視程障害情報送信部のプッシュ型情報提供の処理手順を示すフローチャート 本実施の形態における視程障害情報送信部のカーナビ用情報提供の処理手順を示すフローチャート 本実施の形態におけるパソコンまたは情報キオスクの画面表示の一例を示す図 本実施の形態における携帯電話の画面表示の一例を示す図 本実施の形態における携帯電話の緊急メールの表示の一例を示す図 本実施の形態における道路情報板の表示のイメージを示す図 本実施の形態におけるラジオでの情報提供のイメージを示す図 本実施の形態におけるカーナビでの情報提供のイメージを示す図

符号の説明

１００ 視認性指標数値化部
１１０ 道路カメラ
１２０ 画像収集装置
１３０ 視認性指標数値化装置
２００ 視程障害情報収集部
２１０ 視程障害度演算装置
２２０ 気象情報収集装置
２３０ 視程障害情報編集装置
２４０ 道路地図データベース
２５０ 気象情報センター
３００ 視程障害情報送信部
３１０ Ｗｅｂサーバ
３２０ 視程障害情報送信装置
３３０ 視程障害情報検索装置
３４１ 視程障害度テキスト変換部
３４２ 視程障害度絵文字変換部
３４３ 視程障害度音声変換部
４１０ パソコン
４２０ 情報キオスク
４３０ 携帯電話
４４０ 道路情報板
４５０ カーナビ
４６０ 道路情報ラジオ
４７０ ＧＰＳ

Claims (9)

1. 複数の撮像手段から取得した道路画像から取得した視認性指標に基づいて、視程障害度を算出する視程障害度算出手段と、
   前記視程障害度をランクに応じて異なる態様で表す文字・画像・音声・シンボル等の情報を提供する情報提供手段と、
   前記撮像手段の設置場所と前記情報とをそれぞれに対応づけて送信手段に出力する制御手段と、を有し、
   前記視認性指標は、前記道路画像の空間周波数成分を、画素をベースとした周波数（サイクル／画素：ｃｐｐ）から画角をベースとした周波数（サイクル／度：ｃｐｄ）に変換した後、フィルタ処理して得た１.５ｃｐｄから１８ｃｐｄの領域の空間周波数成分のパワースペクトル値の合計値である、ことを特徴とする走行支援システム。
2. 前記視程障害度算出手段は、前記道路画像の画素毎の濃度を周波数成分に変換して得た値に基づいて前記道路画像の視認性を判定する、請求項１記載の走行支援システム。
3. 前記制御手段は、前記視程障害度が所定のしきい値を超えた場合に、前記出力を行う、請求項１記載の走行支援システム。
4. 検索手段と位置情報取得手段とを有し、
   前記検索手段は、前記位置情報取得手段により取得した位置情報に対応する前記撮像手段の設置場所を検索する、
   請求項１記載の走行支援システム。
5. 前記制御手段は、前記情報提供手段から文字・画像・音声・シンボル等の情報を取得して、Ｗｅｂページを生成するとともに、
   前記送信手段は、生成した前記Ｗｅｂページを送信する、
   請求項１記載の走行支援システム。
6. 道路に沿って複数設置され、前記走行支援装置に前記道路画像を提供する撮像手段と、
   前記走行支援装置から、前記撮像手段の設置場所と対応づけられて送信される前記情報を受信する受信装置と、
   を有する請求項１記載の走行支援システム。
7. 前記受信装置は、道路地図の表示機能を有し、前記撮像手段の設置場所毎に、前記情報を表示する、請求項６記載の走行支援システム。
8. 前記走行支援装置の前記制御手段は、特定の前記撮像手段からの画像が取得できない場合、周辺の撮像手段から取得した視程障害度に基づいて、出力する前記情報を補完する、請求項６記載の走行支援システム。
9. 複数の撮像手段から取得した道路画像から取得した視認性指標に基づいて、視程障害度を算出する工程と、
   前記視程障害度をランクに応じて異なる態様で表す文字・画像・音声・シンボル等の情報を提供する工程と、
   前記撮像手段の設置場所と前記情報とをそれぞれに対応づけて送信手段に出力する工程と、を有し、
   前記視認性指標は、前記道路画像の空間周波数成分を、画素をベースとした周波数（サイクル／画素：ｃｐｐ）から画角をベースとした周波数（サイクル／度：ｃｐｄ）に変換した後、フィルタ処理して得た１.５ｃｐｄから１８ｃｐｄの領域の空間周波数成分のパワースペクトル値の合計値である、ことを特徴とする走行支援方法。

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