JP5382122B2 - 移動体位置検出装置および移動体位置検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、移動体の位置を検出する技術に関する。

従来、移動体が自らの位置を自律的に検出するための技術にはＧＰＳ（Global Positioning System）、光ビーコン高精度測位、レーンマーカなどがある。ＧＰＳは人工衛星が発射する電波を受信することによって測位する原理上、移動体における高精度測位には不向きである。また、光ビーコン高精度測位は光ビーコンが設置されている場所でなければ測位できず、レーンマーカはインフラの設置コストが膨大になる。

そこで、移動体の位置検出方法として、移動体に搭載した撮像装置により撮影した画像を用いる方法が知られている。既知の大きさの対象物（ターゲット）を画像から検出し、画像上の該対象物の大きさに基づいて該対象物までの距離を算出する方法や、設置場所が既知である複数の対象物を画像から検出し、複数の該対象物の位置関係から位置を算出する方法が知られている。

例えば、次のような技術が知られている。自動車が道路上を走行している際、画像センサにより前方に位置している道路標識や信号機等の対象物を撮影し、その画像を処理装置に入力する。処理装置は、画像処理部により撮影画像を処理し、対象物の種類を分類する。この分類した対象物は、更に知識ベースに蓄えられている形状データと比較され、その傾きが補正される。その後、画像処理部は、画像上での像の大きさを角度（ｒａｄ）として算出して距離算出部へ出力する。この距離算出部は、上記像の大きさを示す角度（ｒａｄ）と知識ベースに蓄えられている対象物の大きさを示すデータを用いて対象物までの距離を算出する。

また、例えば移動体の移動経路に沿って設置されたランドマークを撮像部で撮像し、少なくとも３つ以上のランドマークが認識されると、記憶部に予め記憶されている３つのランドマークの位置データを読み込む。また、画像に基づいて移動体から見た各ランドマーク間の相対角度を算出し、位置データと角度データとに基づいて移動体の現在位置を算出する技術が知られている。

また、次のような技術が知られている。例えば演算処理装置において、移動するビデオカメラにて撮像した道路案内標識の画像データを色相、彩度、明度を基準とするＨＳＶ表色系に変換後に道路案内標識の輪郭領域を抽出する。その抽出した輪郭領域に対して水平方向及び垂直方向の明度値を用いて矩形の輪郭を特定する。時系列的に撮像した道路案内標識の複数の画像データから特定した複数の輪郭の位置とその複数の画像データを撮像した時点のビデオカメラの絶対位置とから道路案内標識の絶対位置を決定する。なお、ＨＳＶは色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（Ｖａｌｕｅ）を示す。

特開平８−２１９７７５号公報 特開２００１−１４２５３２号公報 特開２００３−８５５３５号公報 特開２００６−５３７７５号公報

上記のように、移動体に搭載した撮像装置で取得した画像を用いて移動体の位置を検出するための様々な技術が存在するが、画像上の対象物（ターゲット）を用いて移動体の位置を検出する方法には改善の余地がある。

そこで、移動体に搭載した撮像装置で取得した画像上のターゲットの形状変化に基づいて移動体の位置を特定する移動体位置検出装置および移動体位置検出方法を提供することを目的とする。

態様のひとつである、移動体が移動可能な経路の付近に設置されたターゲットを撮像装置で連続もしくは間欠的に撮影し、撮影した画像上のターゲットに基づいて移動体の位置を検出する移動体位置検出装置は、ターゲット位置抽出手段、ターゲット位置出力手段を備えている。

ターゲット位置抽出手段は、記録部に記録されている複数のターゲットの画像データと、前記画像上のターゲットの画像データを比較し、前記複数のターゲットの画像データから前記画像上のターゲットの画像データと一致する画像データを特定する。そして、前記記録部に記録されている、特定した画像データに関連付けられている、予め決められた距離まで前記移動体が前記ターゲットに接近したときの位置を示す位置データを取得する。

ターゲット位置出力手段は、前記記録部に記録されている、前記予め決められた距離まで前記移動体が前記ターゲットに接近したときの前記画像上のターゲットの形状に、前記画像上のターゲットが変化したと判定したとき、前記位置データを出力する。

移動体に搭載した撮像装置で取得した画像上でのターゲットの形状変化に基づいて移動体の位置を特定することができる。

移動体に搭載されたビデオカメラにより移動しながら、連続または間欠的に対象物（標識等）を撮影したときの画像上のターゲットの形状変化を示す図である。 実施例１における移動体位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施例１における制御部の構成の一例を示すブロック図である。 実施例１のターゲットテーブルの構造の一例を示す図である。 実施例１のターゲット検出部の構成の一例を示す図である。 実施例１のアスペクト比計算部の構成の一例を示す図である。 実施例１の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例１の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例２における移動体位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施例２における制御部の構成の一例を示すブロック図である。 実施例２のカメラ切替部の構成の一例を示す図である。 実施例２の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例２の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例２の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例２で用いるターゲットテーブルの構造の一例を示す図である。 実施例３における移動体位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施例３における制御部の構成の一例を示すブロック図である。 カメラ映像合成部が第１の撮像データと第２の撮像データを合成して、合成画像を生成する一例を示す図である。 実施例３の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例３の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例３の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例４における制御部の構成の一例を示すブロック図である。 実施例４のターゲットパターン位置情報変換部の構成の一例を示すブロック図である。 実施例４のターゲットテーブルの構造の一例を示す図である。 実施例４の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例４の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例５における制御部の構成の一例を示すブロック図である。 実施例５の文字位置情報検出部の構成の一例を示すブロック図である。 実施例５の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例５の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 実施例５の移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。 本実施例がコンピュータプログラムとして実現される場合の構成の一例を示す図である。

以下図面に基づいて、実施形態について詳細を説明する。
移動体は通常ＧＰＳによって現在位置を計測しているため高精度で現在位置を計測することができないときがある。そこで、本実施例では、移動体に搭載した撮像装置で取得した画像から位置が既知であるターゲットを検出し、移動に従って発生する画像上でのターゲットの形状変化の状態に基づいてターゲットの位置を特定する。そして、移動体が特定したターゲットの下の決められた位置に来たときに、特定したターゲットに関連付けて記録されている特定したターゲットの位置データに、移動体が現在有している位置データを変更する。その結果、移動体は自律的に高精度な位置データを取得することができる。

形状変化の状態について図１を用いて説明する。図１は移動体に搭載されたビデオカメラ２（撮像装置）が矢印方向（移動方向）に移動しながら、連続または間欠的にターゲット（案内標識等）を撮影したときの画像上のターゲットの形状変化を示す図である。

ビデオカメラ２ａの位置は、撮影した画像にターゲットが映っているときに、そのターゲットが予め撮影され記録されている複数のターゲットのいずれかと一致した位置である（標識捕捉）。

ビデオカメラ２ｂの位置は、ビデオカメラ２ａで撮影した位置より移動体がターゲットに接近したため、撮影した画像上のターゲットの縦方向の長さが縮まった形状に変化する位置である（接近検出１）。

ビデオカメラ２ｃの位置は、さらにビデオカメラ２ｂで撮影した位置より移動体がターゲットに接近したため、ビデオカメラ２ｂの位置で撮影した画像上のターゲットの縦方向の長さよりさらに縮まった形状に変化する位置である（接近検出２）。

ビデオカメラ２ｄの位置は、移動体がターゲットの下付近に移動したため、ビデオカメラ２ｃの位置で撮影した画像上のターゲットの縦方向の長さよりさらに縮まった形状になる位置である（下付近検出）。下付近にくると、撮影した画像上のターゲットの形状は線状に近い形状になる。

このように撮影した画像上のターゲットの形状変化を利用して移動体の現在位置データを校正する。
本実施例では以後、移動体を車（自動車、原動機付自転車、軽車両およびトロリーバスなど）とし、対象物を道路に設けられた案内標識とした場合について説明する。しかし、移動体は車に限るものではなく鉄道車両、建設車両、農業車両、産業車両、船舶などであってもよい。また、ターゲットは案内標識に限定するものではないし建造物などを用いてもよい。

（実施例１）
図２は、実施例１における移動体位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。

実施例１における移動体位置検出装置１は、ビデオカメラ２、ビデオエンコーダ３、制御部４、記録部５を備えている。
ビデオカメラ２は、移動体に設置される撮像装置であり、連続または間欠的にターゲットの撮影を行い、撮影した画像をビデオ信号に変換してビデオエンコーダ３に転送する。例えば、ビデオカメラ２は撮像素子（ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなど）を備えた撮像装置などである。また、ビデオ信号は、例えばＮＴＳＣ（National Television System Committee）などを用いてもよいし、他のビデオ信号を用いてもよい。

ビデオエンコーダ３は、ビデオカメラ２で撮影したビデオ信号（アナログ信号）をエンコードして撮像データ（ディジタル信号）を生成する。ここで、ビデオエンコードの方式として、例えばＭＰＥＧ４ ＡＶ（Ｈ．２６４）を用いてビデオ信号を圧縮してもよいし、ＪＰＥＧや他の方法を用いて圧縮してもよい。なお、ビデオエンコーダ３は、ハードウェア（専用ＩＣなど）であってもよいし、ソフトウェアにより実現してもよい。なお、ビデオカメラ２から直接撮像データ（ディジタル信号）を出力する場合には、ビデオエンコーダ３を用いなくてもよい。

制御部４は、ビデオエンコーダ３から取得する撮像データと、記録部５に記録されているデータに基づいて位置データを抽出する。制御部４には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やプログラマブルなデバイス（ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）など）を用いることもできる。制御部４の詳細については後述する。

記録部５にはプログラム、テーブル、データなどが記録されている。また、記録部５は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ハードディスクなどのメモリである。また、記録部５は、パラメータ値、変数値などのデータを記録してもよいし、ワークエリアとして用いることもできる。

図３は、実施例１における制御部４の構成の一例を示すブロック図である。
制御部４は、ターゲット位置抽出手段、ターゲット位置出力手段を備える。
ターゲット位置抽出手段は、記録部に記録されている複数のターゲットの画像データと、画像上のターゲットの画像データとを比較し、複数のターゲットの画像データから画像上のターゲットの画像データと一致する画像データを特定する。そして、記録部に記録されている、特定した画像データに関連付けられている、予め決められた距離まで移動体が前記ターゲットに接近したときの位置を示す位置データを取得する。

ターゲット位置出力手段は、記録部に記録されている、予め決められた距離まで移動体がターゲットに接近したときの画像上のターゲットの形状に、画像上のターゲットが変化したと判定したとき、位置データを出力する。

ターゲット位置抽出手段は、ターゲット検出部２１、ターゲット位置情報変換部２４を有する。ターゲット位置出力手段は、アスペクト比計算部２２、比較部２５、ＦＦ部２６を有する。

ターゲット検出部２１は、ビデオエンコーダ３から撮像データを取得し、該撮像データに含まれるターゲットのデータとターゲットデータ記録部２３に予め記録されている、後述するターゲット設定データの一致率を求める。撮像データからターゲットを検出する方法は、例えば画像を構成するピクセルの情報に基づいて輪郭、色、模様、文字などのデータを抽出して、その抽出したデータを利用してターゲットを検出してもよいし、既存の技術を用いて検出してもよい。

次に、ターゲット検出部２１は、上記一致率に基づいて画像上のターゲットと相関が最も高いターゲット設定データを検出し、後述するように、ターゲット設定データに関連付けてターゲットデータ記録部２３に予め記録されているターゲットＩＤ（識別番号）を取得する。なお、上記撮影した画像上のターゲットとターゲット設定データとの相関については後述する。

アスペクト比計算部２２は、ターゲット検出部２１からターゲットデータと補正データを取得してターゲットを特定し、特定したターゲットをターゲットの付近に来るまで追跡しながらターゲットデータのアスペクト比（縦横比）を計算する。そして、アスペクト比計算部２２は計算したアスペクト比を比較部２５に出力する。ここで、ターゲットの付近とは、アスペクト比が予め決められた値になる、移動体がターゲットに近づいた距離である。アスペクト比は、例えば、ターゲットのＹ方向（縦方向）の長さの最大値とＸ方向（横方向）の長さの最大値の比率を計算して求める。なお、画像上のターゲットの縦横方向の長さはピクセル数などにより示すことができる。ターゲットの形状が四角形であっても四角形以外であっても縦横方向の長さはピクセル数などにより示すことができる。

ターゲットデータ記録部２３は、複数のターゲットの画像や画像の特徴に関するデータ（ターゲット設定データ）とターゲットＩＤを関連付けて記録している（後述するターゲットテーブル、図４参照）。ここで、ターゲット設定データとは、例えば道路に設置された案内標識などのターゲットの撮像データに関するデータであり、ターゲットを構成するピクセルの情報、該ピクセルの情報に基づいて生成したターゲットの輪郭、色、模様、文字などである。なお、ターゲットは案内標識以外でも既に設置されている信号機、看板、建造物などをターゲットとしてもよい。

また、ターゲットデータ記録部２３は、記録部５からターゲット設定データを取得して記録する。なお、記録部５にターゲットデータ記録部２３の機能を設ける場合は制御部４にターゲットデータ記録部２３を設けなくてもよい。

ターゲット位置情報変換部２４は、ターゲット検出部２１から出力されたターゲットＩＤを取得し、該ターゲットＩＤに一致するターゲットデータ記録部２３に予め記録されている、ターゲットＩＤに関連付けられた位置データを取得して、ＦＦ２６に出力する。

なお、記録部５にターゲットデータ記録部２３の機能を設ける場合は、ターゲット位置情報変換部２４はターゲットＩＤに対応する位置データを記録部５から取得する。
比較部２５は、アスペクト比計算部２２から出力されたアスペクト比と予め記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）に記録されている閾値２を比較して、閾値２以下であればＦＦ２６にイネーブル信号を出力する。ここで、閾値２は撮影した画像上のターゲットの画像が線状に近づいたことが判定できればよいので、ターゲットごとに線状に近づいたときのアスペクト比を予め計算して閾値２として記録しておいてもよい。

ＦＦ２６は、比較部２５から出力されたイネーブル信号を受信すると、ターゲット位置情報変換部２４から出力された位置データを出力する。
次に、ターゲットテーブルについて説明をする。

図４は、ターゲットテーブルの一例を示す図である。ターゲットテーブルは「ターゲットＩＤ」「ターゲット設定データ」「閾値２（アスペクト比データ）」「位置データ」を有している。ターゲットＩＤ（識別番号）は、図４の「ターゲットＩＤ」に対応する箇所に、ターゲットごとに関連付けられ記録されている。本例では数字「１」「２」・・・「Ｎ」が割り振られている。

ターゲット設定データには、ターゲットの画像データ、ターゲットの輪郭、色、模様、ターゲットに記載されている文字などに関するデータなどを記録する列「画像データ」「輪郭データ」「色データ」「模様データ」「文字データ」を有している。図４では、ターゲットＩＤにターゲット設定データとして画像データ、輪郭データ、色データ、模様データ、文字データを関連付けた例を示した。しかし、ターゲットＩＤには画像データだけを関連付けてもよいし、ターゲットＩＤに画像データ、輪郭データ、色データ、模様データ、文字データを組み合わせて関連付けてもよい。

ターゲットの画像データは予め撮影したターゲットの画像データにリンクするための名称が、「画像データ」に対応する箇所にターゲットＩＤと関連付けて記録されている。例えば、画像データが記録されているファイルの名前が記録されている。本例では「画像１」「画像２」・・・「画像ｎ」が割り振られている。

ターゲットの輪郭のデータは、ターゲットに対して輪郭抽出などの画像処理により抽出したターゲットごとの輪郭に関するデータである。この輪郭に関するデータは輪郭抽出したデータが記録されているファイルにリンクするための名称が、「輪郭データ」に対応する箇所にターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「輪郭１」「輪郭２」・・・「輪郭ｎ」が割り振られている。

ターゲットの色のデータは、ターゲットの色（または色合い）を画像処理により抽出したターゲットごとの色に関するデータである。「色データ」に対応する箇所に、色に関するデータが記録されているファイルにリンクするための名称が、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「色１」「色２」・・・「色ｎ」が割り振られている。

ターゲットの模様のデータは、ターゲットの模様を画像処理により抽出したターゲットごとの模様に関するデータである。「模様データ」に対応する箇所に、模様に関するデータが記録されているファイルにリンクするための名称が、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「模様１」「模様２」・・・「模様ｎ」が割り振られている。

ターゲットに記載されている文字のデータは、ターゲットに書かれている文字を画像処理により抽出したターゲットごとに記載されている文字に関するデータである。「文字データ」に対応する箇所に、文字に関するデータが記録されているファイルにリンクするための名称が、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「文字１」「文字２」・・・「文字ｎ」が割り振られている。

閾値２（アスペクト比データ）は、予め決められた距離まで移動体がターゲットの下に近づいたときに撮影された、画像上のターゲットの形状のアスペクト比に関するデータである。閾値２（アスペクト比データ）は、「閾値２」の対応する箇所に、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「比率１」「比率２」・・・「比率ｎ」が割り振られている。

位置データは、予め決められた距離まで移動体がターゲットの下に近づいたときに撮影された画像上のターゲットの形状から計算されるアスペクト比が、対応する「閾値２」の値になる位置を示すデータ（座標や緯度経度など）である。位置データは、「位置データ」の対応する箇所に、ターゲットＩＤに関連付けて記録されている。本例では「位置データ１」「位置データ２」・・・「位置データｎ」が割り振られている。

図５は、ターゲット検出部２１の構成の一例を示す図である。
ターゲット検出部２１は、補正部５１、特徴抽出部５２、比較部５３、相関部５５を備えている。

補正部５１は、撮像データを取得して撮影した画像を既存の技術を用いて補正する。例えば、補正部５１は、コントラストや明るさの補正、フィルタを用いて画像を鮮明化する補正、画像の傾き補正を行う。なお、歪曲収差、口径食、シャープネス欠乏、倍率色収差、色付きフリンジなどを補正してもよいし、また、露出最適化、逆光補正、ノイズ除去などの補正をしてもよい。なお、上記補正は必ずしも行わなくてもよい。図５の例では、補正部５１が撮像データＡ（ノイズが含まれている）を補正して補正データＢを出力している。

特徴抽出部５２は補正データからターゲットデータを抽出する。図５の例では、特徴抽出部５２はエッジ抽出フィルタにより補正データＢから輪郭データを抽出し、抽出した輪郭データに基づいて四角形を抽出する。次に、特徴抽出部５２は該四角形の輪郭と輪郭内のピクセルデータを収集して図５のターゲットデータＣを抽出する。

また、特徴抽出部５２は補正データからターゲットデータを抽出した後ターゲットの特徴を抽出してもよい。ここで、特徴とは、ターゲットの輪郭、色、模様、文字などに関するデータなどである。例えば、輪郭データは、撮影した画像上のターゲットからエッジ抽出フィルタなどを用いて、輪郭を抜き出したデータである。色データは、例えば補正した画像上のターゲットなどを構成するピクセルごとの色に関するデータである。また、模様データは、例えば補正した画像上のターゲットなどの模様をピクセルに基づいて抽出した模様に関するデータである。文字データは、補正した画像上のターゲットなどに含まれている文字を、既存の文字認識技術により抽出する。なお、特徴抽出部５２が抽出する特徴は、輪郭データ、色データ、模様データ、文字データに限定するものではない。

比較部５３は、ターゲットデータ記録部２３に記録されている複数のターゲット設定データＤ、Ｅ・・・（図４のターゲットテーブルの画像データ）と特徴抽出部５２で抽出したターゲットデータＣを比較して一致率を求める。画像同士の一致率が、予め設定した値（閾値１）以上であれば、比較部５３は該画像に関連付けられているターゲットＩＤを相関部５５に出力する。

一致率とは、例えばターゲット画像同士の比較であれば、ターゲットデータＣと各ターゲット設定データの画像データの基準となる点（ピクセル）を決める。そして、その基準から順にピクセルの成分（例えば、色など）が一致しているピクセルを検出し、一致率＝（一致したピクセル数／ターゲットデータＣのピクセル数）を計算し、一致率を算出する。

図５の例では、ターゲットデータ記録部２３からターゲット設定データとターゲットＩＤをレジスタ５４ａ〜５４ｎに記録して、特徴抽出部５２で抽出されたターゲットデータとレジスタ５４ａ〜５４ｎした記録したターゲット設定データを比較している。比較した結果、一致率が予め設定した値（閾値１）以上のターゲット設定データを選択して、そのターゲット設定データに関連付けられているターゲットＩＤと一致率を相関部５５に出力する。

他の比較方法として、ターゲットデータとターゲット設定データの輪郭、色、模様、文字などに関すデータを比較する方法が考えられる。例えば、特徴抽出部５２で説明したようにターゲットデータの特徴として輪郭、色、模様、文字などに関するデータを抽出し、ターゲット設定データの輪郭データ、色データ、模様データ、文字データ（図４）をそれぞれ比較し、どの程度一致しているかを求める。そして、輪郭データ、色データ、模様データ、文字データのそれぞれの一致率が予め設定した値以上のターゲット設定データを選択し、その選択したターゲット設定データに対応するターゲットＩＤと一致率を相関部５５に出力する。上記のように比較対照（輪郭データ、色データ、模様データ、文字データなど)を多くすることにより、ターゲットの抽出精度を向上させることができる。

また、比較部５３は、ＧＰＳなどにより高精度ではないが移動体の位置が分かるため、このＧＰＳの示す位置データの近くに設置されているターゲット設定データだけを、位置データに基づいて選択してレジスタ５４ａ〜５４ｎに記録する。その結果、ターゲットデータ記録部２３から取得するターゲット設定データの数が制限されるため、全てのターゲット設定データを検索しないですむので、全てのターゲット設定データに対して比較をする場合より、ターゲットを早く検出することができる。

相関部５５は、比較部５３から出力された一致率から最も一致率が高い一致率を検出して、該一致率に関連付けられているターゲットＩＤをターゲット位置情報変換部２４に出力する。また、別の一致率を検出する方法として、例えば、ターゲットＩＤごとに輪郭データ、色データ、模様データ、文字データなどの各一致率の合計を計算し、合計が最大になるターゲットＩＤを選択する。なお、上記では各一致率の合計が最大になるターゲットＩＤを選択したが、この方法に限定するものではない。

図６は、アスペクト比計算部２２の構成の一例を示す図である。
アスペクト比計算部２２は、ターゲット追跡部６１、ＸＹ成分分離部６２、縦長測定部６３、横長測定部６４、縦横比演算部６５、ＦＦ６６を備えている。ターゲット追跡部６１は、補正部５１から補正データとターゲットデータを取得して、補正データに含まれるターゲットを追跡するとともに抽出する。図６の例では、アスペクト比計算部２２が補正データＢにターゲットデータＡがあることを検出し、検出したターゲットを移動体がそのターゲットの位置に移動するまで追跡する。しかし、移動体がターゲットに近づくと図６のＣ１〜Ｃ４（追跡ターゲットデータ）に示すようにターゲットの形状が変化するため、ターゲットを補足したときの形状を追跡するだけではターゲットデータＡを追跡することが難しい。そこで、例えば、ターゲットの色などに基づいてターゲットデータＡを追跡する方法を用いる。また、ターゲット追跡部６１は、ターゲット追跡中のときは追跡中であるか否かを示す信号をＦＦ６６に出力する（図６の追跡オン／オフ信号）。また、ターゲット追跡部６１は、追跡ターゲットデータをＸＹ成分分離部６２に出力する。

ＸＹ成分分離部６２は、ターゲット追跡部６１から出力される追跡ターゲットデータを分析しＸ方向（横方向）とＹ方向（縦方向）の成分に分離する。例えば、Ｘ方向の成分またはＹ方向の成分の検出は、Ｘ方向またはＹ方向に連続する同色のピクセルを検出して、Ｘ方向の成分またはＹ方向の成分としてもよいし、他の方法により検出してもよい。なお、ＸＹ成分分離部６２は、補正部５１からターゲットのＸ方向の成分とＹ方向の成分を検出し易く補正された補正データを用いているが、直接撮像データを用いてもよい。

縦長測定部６３はＸＹ成分分離部６２で検出したＹ方向の成分の長さを計測する。また、横長測定部６４はＸＹ成分分離部６２で検出したＸ方向の成分の長さを計測する。Ｙ方向の成分の長さとＸ方向の成分の長さは、例えばピクセルの数を数えて求めてもよいし、他の方法により求めてもよい。

縦横比演算部６５は、縦長測定部６３と横長測定部６４により計測したＸ方向の長さとＹ方向の長さを利用してアスペクト比を算出する。
本例では、アスペクト比＝（Ｙ方向の長さ／Ｘ方向の長さ）を求めている（縦／横）。次に、縦横比演算部６５は上記式により算出したアスペクト比をＦＦ６６に出力する。

ＦＦ６６は、ターゲット検出部２１でターゲットが捕捉され追跡されているとき出力がイネーブルになり、アスペクト比を比較部２５に出力する。例えば、ＦＦ６６は追跡オン／オフ信号がオンのとき出力がイネーブルになり、アスペクト比を比較部２５に出力する。

（動作説明）
図７Ａ、７Ｂは、移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。

ステップＳ１（ターゲット検出処理）では、ビデオカメラ２で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ３でディジタル変換した撮像データを、ターゲット検出部２１が取得する。次に、ターゲット検出部２１は撮像データを補正して補正データを生成し、補正データからターゲットの画像を抽出する。また、ターゲットの画像を抽出した後、ターゲットの特徴として輪郭、色、模様、文字などに関するデータを抽出してもよい。

ステップＳ２（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、閾値１を設定する。例えば、閾値１はステップＳ１で抽出したターゲットの画像と記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）から取得した各ターゲット設定データを比較して求められる一致率と比較する値である。例えば９０％以上の一致率のターゲット設定データを選択するのであれば、閾値１には「０．９」を設定する。

なお、ターゲット設定データの各画像データに対応する閾値１を設定してもよいし、ターゲット設定データの各輪郭データ、色データ、模様データ、文字データを用いる場合においても、各データに対応する閾値１を設定してもよい。

ステップＳ３（ターゲット検出処理）では、ターゲット検出部２１が記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）のターゲットテーブルからターゲットＩＤとターゲット設定データを選択するために用いられるカウンタの値をクリアする。ここで、ターゲットＩＤとターゲット設定データの選択は、例えば、カウンタのカウント値とターゲットＩＤの値を連携させ、カウントが「１」のときターゲットＩＤ「１」と該ターゲットＩＤに対応するターゲット設定データを選択する。本例では図４のターゲットテーブルに示すターゲットＩＤが「１」から始まっているので、カウント値を「０」にする。

ステップＳ４（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）からターゲットＩＤとターゲット設定データを取得するため、上記カウント値を１ずつ増加させる（カウント値＝カウント値＋１）。

ステップＳ５（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）にターゲットＩＤとターゲット設定データを取得するためカウント値（要求通知）を出力する。

次に、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）が要求通知を取得すると、カウント値に該当するターゲットＩＤを検出し、ターゲットＩＤとターゲット設定データをターゲット検出部２１に出力する。ステップＳ６（ターゲット検出処理）ではターゲット検出部２１がターゲットＩＤとターゲット設定データを取得する。

ステップＳ７（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、上記比較部５３で説明したように一致率を計算する。
ステップＳ８（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、ターゲットデータと全てのターゲット設定データの比較を完了したかを判定する。全ての比較が完了していればステップＳ９に移行し（Ｙｅｓ）、完了していなければステップＳ４に移行する（Ｎｏ）。例えば、図４に示す全てのターゲットＩＤ「１」〜「Ｎ」に関連付けられているターゲット設定データに対してターゲットデータと比較をしたかを判定する。

ステップＳ９（ターゲット検出処理）では、一致率が閾値１以上であるかをターゲット検出部２１が判定する。閾値１以上であれば、その一致率に対応するターゲットＩＤを選択してステップＳ１０に移行し（Ｙｅｓ）、閾値１未満であればステップＳ１に移行する（Ｎｏ）。例えば、閾値１に０．９が設定され、抽出されたターゲットと図４のターゲットテーブルの画像データの一致率が０．９１（９１％）であれば、該一致率が閾値１以上であるのでステップＳ１０に移行する。なお、閾値１以上であると判定された一致率が複数あるときは、上記相関部５５で説明したように、例えば複数の一致率の中から最も一致率が高いものを選択し、その一致率に対応するターゲットＩＤを選択してステップＳ１０に移行する。一致率が全て閾値１未満の場合は、現在の撮像データにターゲットが映っていないと考えられるためステップＳ１に移行して、新しい撮像データを用いてターゲットを探す。

ステップＳ１０（ターゲット位置情報変換処理）では、ターゲット検出部２１からターゲットＩＤを取得する。そして、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）にターゲットＩＤに対応する位置データを取得するためターゲットＩＤを含む要求通知をする。

次に、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）が、要求通知を取得するとターゲットＩＤに関連付けられている位置データをターゲットテーブルから検出して、ターゲット位置情報変換部２４に出力する。

ステップＳ１１（ターゲット位置情報変換処理）でターゲット位置情報変換部２４は、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）から出力された位置データを取得する。
ステップＳ１２（比較処理）では、比較部２５が現在のターゲットＩＤに基づいてターゲットデータ記録部２３から閾値２を取得して設定する。例えば、閾値２はステップＳ９で取得したターゲットＩＤに対応するターゲットテーブルの「閾値２」に記録されている「比率１」「比率２」・・・の中から選択して、設定する。

ステップＳ１３（アスペクト比計算処理）でアスペクト比計算部２２は、ターゲット検出部２１から出力された補正データとターゲットデータに基づいてターゲットを追跡し、アスペクト比を計算する。ターゲットの追跡は、上記ターゲット追跡部６１で説明したように画像上の捕捉したターゲットを移動体がターゲット付近に来るまで追跡する。また、アスペクト比の計算は、画像上のターゲットのＸ方向の成分とＹ方向の成分から、縦長と横長を測定してアスペクト比を計算する。

ステップＳ１４（比較処理）で比較部２５は、ステップＳ１３で計算したアスペクト比と閾値２を比較し、アスペクト比が閾値２以下であるときステップＳ１５に移行し（Ｙｅｓ）、アスペクト比が閾値２より大きいときステップＳ１３に移行する（Ｎｏ）。すなわち、移動体がターゲット付近に来たとき、画像上のターゲットの形状は横長（Ｘ方向の長さ）に比べて、縦長（Ｙ方向の長さ）が短くなる。そのため、アスペクト比がＸ方向の長さ／Ｙ方向の長さで計算されていれば、アスペクト比は０に近づき閾値２の値以下になる。

ステップＳ１５（位置データ出力処理）では位置データを出力してステップＳ１に移行する。例えば、位置データを必要とする機器（カーナビゲーションシステムなど）に出力する。

上記のように移動体位置検出では、移動体に搭載した撮像装置により撮影した画像上のターゲット（案内標識など）を特定して、特定したターゲットに関連付けられて記録されている位置データを取得する。次に、移動体位置検出では、特定したターゲットをターゲットの設置されている位置まで追跡して、追跡しているターゲットの画像上の形状変化を検出し、ターゲットの形状変化が予め決められた形状になっているかを判定する。判定結果が、予め決められた形状になっている場合、移動体がターゲットの設置場所から予め決められた距離に着いたとして、現在の位置データを更新する。または、位置データを必要とする装置に出力する。

以上のように、本実施例によれば移動体に搭載した撮像装置で取得した画像上でのターゲットの形状変化に基づいて移動体の位置を自律的に特定することができる。また、実際に移動体がターゲットの設置場所から予め決められた距離に来たときに位置データを更新することができるため、高精度な移動体の位置を取得することができる。

また、従来技術で必要だった光ビーコンやレーンマーカなどを用いないため、膨大な設置コストをかける必要がなくなり、大幅な設置コストを削減することができる。

（実施例２）
夜間（または雨、霧などの悪天候）に可視光を使用して撮影した画像からターゲットを抽出する場合、光量などが不足するため良質な画像が得られず、ターゲットを識別することが困難である。そこで、実施例２では、夜間（または悪天候）であっても高精度に移動体の位置を検出する方法について説明する。

図８は、実施例２における移動体位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。
実施例２に示す移動体位置検出装置８０は、ビデオカメラ２、ビデオエンコーダ３、ビデオカメラ８１（赤外線ビデオカメラ）、ビデオエンコーダ８２、制御部４、記録部５を備えている。実施例２では、実施例１の構成にさらにビデオカメラ８１、ビデオエンコーダ８２を追加して、夜間（または悪天候）でもターゲットを抽出することができる。

ビデオカメラ８１は、移動体に設置される赤外線撮像装置であり、連続または間欠的にターゲットの撮影を行い、撮影した画像をビデオ信号に変換してビデオエンコーダ８２に転送する。例えば、ビデオカメラ８１は撮像素子（ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなど）を備えた撮像装置である。また、ビデオ信号は、例えばＮＴＳＣ（National Television System Committee）などを用いてもよいし、他のビデオ信号を用いてもよい。また、図９に示すようにビデオカメラ８１の外部には赤外線照射器９３を備えている。なお、ビデオカメラ８１の内部に赤外線照射器９３を設けてもよい。例えば、赤外線照射器９３は周囲の明るさを感知して赤外線の照射を開始する。

ビデオエンコーダ８２は、ビデオカメラ２で赤外線を用い撮影したビデオ信号（アナログ信号）をエンコードして撮像データ（ディジタル信号）を生成する。ここで、ビデオエンコードの方式として、例えばＭＰＥＧ４ ＡＶ（Ｈ．２６４）を用いてビデオ信号を圧縮してもよいし、ＪＰＥＧや他の方法を用いて圧縮してもよい。なお、ビデオエンコーダ８２は、ハードウェア（専用ＩＣなど）であってもよいし、ソフトウェアであってもよい。なお、ビデオカメラ８１から直接撮像データ（ディジタル信号）を出力する場合には、ビデオエンコーダ８２を用いなくてもよい。

図９は、実施例２における制御部の構成の一例を示すブロック図である。
制御部４は、ターゲット検出部２１、アスペクト比計算部２２、ターゲットデータ記録部２３、ターゲット位置情報変換部２４、比較部２５、ＦＦ２６（フリップフロップ）、カメラ選択部９１、カメラ切替部９２を備えている。

カメラ選択部９１は、ビデオカメラ２とビデオカメラ８１からそれぞれ出力される輝度信号とＩＲ輝度信号を受信し、輝度信号とＩＲ輝度信号の輝度のレベルを判定する。判定した結果、輝度信号がＩＲ輝度信号より輝度が高いときはビデオカメラ２を選択するセレクト信号をカメラ切替部９２に出力し、ＩＲ輝度信号が輝度信号より輝度が高いときはビデオカメラ８１を選択するセレクト信号をカメラ切替部９２に出力する。なお、カメラ選択部９１をハードウェアで構成する際は、例えばコンパレータなどを用い、輝度信号とＩＲ輝度信号を比較すればよい。

なお、本例では輝度信号とＩＲ輝度信号をビデオカメラ２とビデオカメラ８１から取得しているが、ビデオエンコーダ３とビデオエンコーダ８２の出力した撮像データに基づいて輝度値とＩＲ輝度値を取得してもよい。

カメラ切替部９２は、カメラ選択部９１からセレクト信号を取得して、セレクト信号に基づいてビデオエンコーダ３またはビデオエンコーダ８２から出力される撮像データを選択する。図１０はカメラ切替部９２の構成の一例を示す図である。図１０に示すカメラ切替部９２は、セレクト信号がＳ＝１であればビデオカメラ２から出力される撮像データを選択し、Ｓ＝０であればビデオカメラ８１から出力される撮像データを選択するセレクタである。

以上のように、撮像装置と別に赤外線撮影可能な赤外線撮像装置を設け、記録部に、予めターゲットごとに赤外線撮像装置で撮影したターゲットの画像データを有するターゲット設定データと位置データと閾値２（アスペクト比データ）と、をターゲットＩＤに関連付けて記録する。

そして、撮像装置と赤外線撮像装置の撮影した画像の輝度を比較し、輝度が高い撮像装置を選択し、選択された撮像装置が撮影した撮像データをターゲット検出部２１に出力する。赤外線撮像装置が選択されたとき、ターゲット検出部２１は赤外線撮像装置用のテーブルを用い、ターゲットＩＤを取得し、ターゲット位置情報変換部２４は赤外線撮像装置用のテーブルを用い、位置データを取得する。

（動作説明）
図１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃは、移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。

ステップＳ１１０１（カメラ選択処理）でカメラ選択部９１は、ビデオカメラ２で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ３でディジタル変換した撮像データを取得し、撮像データに含まれている輝度値を記録する。また、ステップＳ１１０２（カメラ選択処理）でカメラ選択部９１が、ビデオカメラ８１で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ８２でディジタル変換した撮像データを取得し、撮像データに含まれている輝度値（ＩＲ輝度値）を記録する。

ステップＳ１１０３（カメラ選択処理）では、カメラ選択部９１が輝度値とＩＲ輝度値とを比較して輝度値がＩＲ輝度値以上であるとき（Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０４に移行し、ＩＲ輝度値が輝度値以上であるとき（Ｎｏ）、ステップＳ１１０５に移行する。

ステップＳ１１０４（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、撮像データを補正して補正データを生成し、補正データからターゲットの画像を抽出する。また、ターゲットの画像を抽出した後、ターゲットの特徴として輪郭、色、模様、文字などに関するデータを抽出してもよい。

ステップＳ１１０５（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、ビデオカメラ８１で撮影した画像撮像データを補正して補正データを生成し、補正データからターゲットの画像を抽出する。また、ターゲットの画像を抽出した後、ターゲットの特徴として輪郭、色、模様、文字などに関するデータを抽出してもよい。

ステップＳ１１０４に分岐した場合のＳ１１０８〜ステップＳ１１１９の動作は、実施例１で説明した図７Ａ、７ＢのステップＳ２〜ステップＳ１５の動作と同じである。しかし、ステップＳ１１０５に分岐した場合のＳ１１０８〜ステップＳ１１１９の動作は実施例１と異なる。ステップＳ１１０５に分岐した場合は、図４に示したターゲットテーブルと異なり、ビデオカメラ８１の撮影データ用のターゲットテーブルを用いる。

図１２に実施例２で用いるターゲットテーブルの構造の一例を示す図である。
実施例２ではビデオカメラ８１の撮影データ用のターゲットテーブル（ＩＲターゲットテーブル）を図４に示したターゲットテーブルと別に有している。ＩＲターゲットテーブルは、カメラ選択部９１によりビデオカメラ８１側が選択されているときに用いられる。ＩＲターゲットテーブルは、ターゲットＩＤ、ＩＲターゲット設定データ、閾値２（アスペクト比データ）、位置データを記録する列「ターゲットＩＤ」「ＩＲターゲット設定データ」「閾値２（アスペクト比データ）」「位置データ」を有している。「ターゲットＩＤ」には、実施例１と同様、対応する箇所にターゲットごとに関連付けられた識別番号が記録されている。本例では数字「１」「２」・・・「Ｎ」が割り振られている。ＩＲターゲット設定データには、赤外線カメラで撮影したターゲットの画像データ、ターゲットの輪郭、色、模様、ターゲットに記載されている文字などに関するデータが記録されている。図１２では「ＩＲターゲット設定データ」に、赤外線カメラで撮影した画像、輪郭、色、模様、文字に関するデータを記録する列「ＩＲ画像データ」「ＩＲ輪郭データ」「ＩＲ色データ」「ＩＲ模様データ」「ＩＲ文字データ」を有している。

ターゲットの画像データは予め撮影したターゲットの画像データにリンクさせるための名称が、「ＩＲ画像データ」に対応する箇所にターゲットＩＤと関連付けて記録されている。例えば、ＩＲ画像データが記録されているファイルの名前が記録されている。本例では「ＩＲ画像１」「ＩＲ画像２」・・・「ＩＲ画像ｎ」が割り振られている。

「ＩＲ輪郭データ」に対応する箇所に、ターゲットに対して輪郭抽出などの画像処理をして抽出したターゲットの輪郭に関するデータが記録されているファイルの名前にリンクする名称が、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「ＩＲ輪郭１」「ＩＲ輪郭２」・・・「ＩＲ輪郭ｎ」が割り振られている。

「ＩＲ色データ」に対応する箇所に、ターゲットの色（または色合い）について画像処理をして抽出したターゲットの色に関するデータが記録されているファイルの名前にリンクする名称が、ターゲットＩＤと関連付けられて記録されている。本例では「ＩＲ色１」「ＩＲ色２」・・・「ＩＲ色ｎ」が割り振られている。

「ＩＲ模様データ」に対応する箇所に、ターゲットの模様を画像処理により抽出したターゲットの模様に関するデータが記録されているファイルの名前にリンクする名称が、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「ＩＲ模様１」「ＩＲ模様２」・・・「ＩＲ模様ｎ」が割り振られている。

「ＩＲ文字データ」に対応する箇所に、ターゲットに書かれている文字を画像処理により抽出したターゲットに記載されている文字に関するデータが記録されているファイルの名前にリンクする名称が、ターゲットＩＤと関連付けて記録されている。本例では「ＩＲ文字１」「ＩＲ文字２」・・・「ＩＲ文字ｎ」が割り振られている。

「閾値２（アスペクト比データ）」「位置データ」は実施例１に示したようにターゲットＩＤと関連付けて記録されている。
なお、図１２の「閾値２」「位置データ」は、ビデオカメラ２用のターゲットテーブル（図４）の「閾値２」、「位置データ」と共通で使用することができる。

以上のように、輝度により赤外線カメラと可視光カメラを切り替えて使用することにより、夜間（または悪天候）時においても画像識別性能を落とさないようにすることができるため、昼夜を問わず信頼性が高い位置検出を実現することができる。

また、ターゲットの形状や特徴が検出しやすくなるように赤外線再帰性反射素材をターゲットに塗布して、移動体からターゲットに赤外線を照射することによりターゲットの検出率を向上させることができる。例えば、ターゲットの形状を分かりやすくするために、赤外線再帰性反射素材をターゲット全体や外周に塗布することが考えられる。

（実施例３）
移動体に固定されている撮像装置の画角（または視野角）は有限であるため、移動体が移動をしている場合、有効な画像認識を行うために画角を狭くせざるを得ない場合がある。しかし、画角が狭くなると撮影した画像の中からターゲットを検出することが困難になる。

実施例３では、広い画角を要するターゲットが存在する場合であっても、ターゲットを検出して信頼性が高い移動体の位置検出をする方法について説明する。
図１３は、実施例３における移動体位置検出装置の構成の一例を示すブロック図である。

実施例３における移動体位置検出装置１３００は、ビデオカメラ２（図１３では第１のビデオカメラ）、ビデオエンコーダ３、第２のビデオカメラ１３０１、ビデオエンコーダ１３０２、制御部４、記録部５を備えている。実施例３では、実施例１の構成にさらに第１のビデオカメラ２と撮像範囲以外は同等の撮影性能を有する第２のビデオカメラ１３０１、ビデオエンコーダ３と同等の機能を有するビデオエンコーダ１０３２を追加している。なお、第２のビデオカメラ１３０１、ビデオエンコーダ１０３２は、必ずしもビデオカメラ２、ビデオエンコーダ３と同等でなくてもよく、後述する画像合成において合成が可能な撮像データが取得できればよい。

また、第１のビデオカメラ２と第２のビデオカメラ１３０１は、撮影範囲が異なるが、撮影した画像に共通部分が撮影されるように設置されている。
また、本例では撮像装置が２台の場合について説明するが、２台以上の撮像装置を用意してもよい。

図１４は、実施例３における制御部の構成の一例を示すブロック図である。
制御部４は、ターゲット検出部２１、アスペクト比計算部２２、ターゲットデータ記録部２３、ターゲット位置情報変換部２４、比較部２５、ＦＦ２６（フリップフロップ）、カメラ映像合成部１４０１を備えている。

カメラ映像合成部１４０１は、同じ時刻に第１のビデオカメラ２と第２のビデオカメラ１３０１で撮影した画像を取得する。第１のビデオカメラ２で撮影した画像は、ビデオエンコーダ３を介して第１の撮像データとして取得し、第２のビデオカメラ１３０１で撮影した画像は、ビデオエンコーダ１３０２を介して第２の撮像データとして取得する。次に、カメラ映像合成部１４０１は、第１の撮像データと第２の撮像データを合成する。

図１５は、カメラ映像合成部１４０１が第１の撮像データと第２の撮像データを合成して、合成画像を生成する一例を示す図である。本例では第１の撮像データには破線範囲１５０１がなく、第２の撮像データには破線範囲１５０２がない場合について説明する。図１５の例では、例えば、第１の撮像データと第２の撮像データの画像を構成するピクセルを比較して、ピクセルの並びが同じ部分を検出して、共通部分として記録する。図１５の例では、カメラ映像合成部１４０１は、第１の撮像データの破線範囲１５０３と第２の撮像データの破線範囲１５０４を共通部分として記録部５に記録する。次に、カメラ映像合成部１４０１は、共通の部分である破線範囲１５０３と破線範囲１５０４が重なるように第１の撮像データと第２の撮像データを合成して合成画像を生成し、記録部５に記録する。その後、カメラ映像合成部１４０１は、ターゲット検出部２１に合成画像のデータを出力する。なお、第１の撮像データと第２の撮像データの合成は、第１の撮像データと第２の撮像データのフレーム信号を同期させ、フレーム信号周期内で実行することが望ましい。

上記例では共通の部分を探して２つの画像を合成したが、共通部分を探して合成する方法に限定するものではなく、複数の画像の合成が可能な方法であれば限定するのものではない。

（動作説明）
図１６Ａ、１６Ｂ、１６Ｃは、移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。

ステップＳ１６０１（カメラ映像合成処理）では、カメラ映像合成部１４０１がビデオカメラ２で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ３でディジタル変換した撮像データを取得する。また、ステップＳ１６０２（カメラ映像合成処理）では、カメラ映像合成部１４０１がビデオカメラ１３０１で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ１３０２でディジタル変換した撮像データを取得する。

ステップＳ１６０３（カメラ映像合成処理）では、カメラ映像合成部１４０１が第１の撮像データと第２の撮像データの画像の共通部分を探して、共通部分が重なるように第１の撮像データと第２の撮像データの画像を合成して合成画像を生成する。その後、カメラ映像合成部１４０１は合成画像を記録部５に記録する。

ステップＳ１６０４（ターゲット検出処理）では、ターゲット検出部２１が合成画像を補正して補正データを生成し、補正データからターゲットの画像を抽出する。また、ターゲットの画像を抽出した後、ターゲットの特徴として輪郭、色、模様、文字などに関するデータを抽出してもよい。

ステップＳ１６０５〜ステップＳ１６１８の動作は、実施例１で説明した図７Ａ、７ＢのステップＳ２〜ステップＳ１５の動作と同じである。
以上のように、第１の撮像装置と別に、その撮像装置の撮影範囲と異なり、且つその撮像装置と部分的に共通の撮影範囲を撮影する第２の撮像装置を設ける。そして、第１の撮像装置と第２の撮像装置で撮影した撮像データを、共通の撮影範囲を重ねて合成して合成画像を生成し、ターゲット検出部に出力する。

つまり、移動体が移動して画角が狭くなった場合でも、画角の不足を補うために設置角度が異なる複数の撮像装置で複数の撮像データを撮影し、複数の撮像データを合成して合成画像を生成することにより、ターゲットの検出精度を向上させることができる。また、信頼性が高い高精度の位置検出を実現することができる。

（実施例４）
既存のターゲットの位置情報を予め移動体側で記録しておいて、その物体を標定することにより移動体が自分自身の位置を特定する方式では、予めターゲットの設置地点の位置を記録しなければならない。そのため、ターゲットの数が膨大になると移動体が備える記録部に記録する情報量も膨大になる。そこで、実施例４では移動体が備える記録部に記録する情報量を抑える方法について説明する。

実施例４の移動体位置検出装置は、実施例１と同じ構成であり、ビデオカメラ２、ビデオエンコーダ３、制御部４、記録部５を備えている。
図１７は、実施例４における制御部の構成の一例を示すブロック図である。

制御部４は、ターゲットパターン検出部１７０１、アスペクト比計算部２２、ターゲットデータ記録部２３、ターゲットパターン位置情報変換部１７０２、比較部２５、ＦＦ２６（フリップフロップ）を備えている。

ターゲットパターン検出部１７０１は、ターゲット検出部２１と同様に、ビデオエンコーダ３から撮像データを取得し、該撮像データに含まれるターゲットデータとターゲットデータ記録部２３に予め記録されているターゲット設定データの一致率を求める。次に、ターゲットパターン検出部１７０１は、ターゲット検出部２１と同様に、撮影した画像上のターゲットと相関が最も高いターゲット設定データを検出する。そして、ターゲット設定データに関連付けてターゲットデータ記録部２３に予め記録されているターゲットＩＤを取得する。その取得したターゲットＩＤを、図１８に示すようにターゲットを捕捉した順番に記録して、図１９に示すターゲットテーブルのターゲットＩＤと一致するパターンを検出する。一致するパターンを検出すると、ターゲットパターン検出部１７０１は、一致したパターンの最後のターゲットＩＤをターゲットパターン位置情報変換部１７０２に出力する。

例えば、図１７において捕捉した第１のターゲットのターゲットＩＤが「１」であるとすると、図１８に示す第１のＩＤ＿１８０１ａに「１」が記録される。次に、図１７において捕捉した第２のターゲットのターゲットＩＤが「２」であるとすると、図１８に示す第２のＩＤ＿１８０１ｂに「２」が記録される。次に、図１７において捕捉した第３のターゲットのターゲットＩＤが「３」であるとすると、図１８に示す第３のＩＤ＿１８０１ｃに「３」が記録される。

次に、上記のように捕捉した順番に記録したターゲットＩＤのパターン「１２３」が、図１９に示す「ターゲットＩＤ」にあるか検索すると、パターン「１２３」と一致する「１２３」が存在する。次に、最後に取得したターゲットＩＤである「３」をターゲットパターン位置情報変換部１７０２に出力する。

ターゲットパターン位置情報変換部１７０２は、ターゲットＩＤを取得するとそのターゲットＩＤに対応する位置データがあるか否かを、図１９のターゲットテーブルを参照して判定して、位置データがある場合だけ位置データをＦＦ２６に出力する。

図１９のターゲットテーブルについて説明する。
「ターゲットＩＤ」の箇所には、連続して設置されているターゲットにそれぞれ割り振られたターゲットＩＤが、ターゲットが捕捉される順番に記録されている（ターゲットパターン）。「ターゲット設定データ」は実施例１〜３で用いたターゲットテーブルと同じように、ターゲットＩＤに関連付けられて「画像データ」「輪郭データ」「色データ」「模様データ」「文字データ」の列に各データが記録されている。

また、「閾値２」には、「ターゲットＩＤ」に記録されているパターンの最後の行のターゲットＩＤのみ「比率」が関連付けられて記録されている。
「位置データ」には、「ターゲットＩＤ」に記録されているパターンの最後の行のターゲットＩＤのみ位置データが関連付けられて記録されている。つまり、移動体が最後のターゲットに近づいたときに位置データを更新する。

（動作説明）
図２０Ａ、２０Ｂは、移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。

ステップＳ２００１〜ステップＳ２００９（ターゲットパターン検出処理）の動作は、実施例１で説明した図７ＡのステップＳ１〜ステップＳ９の動作と同じである。
ステップＳ２０１０（ターゲットパターン検出処理）でターゲットパターン検出部１７０１は、ターゲットＩＤを取得順に記録してパターンを生成する。

ステップＳ２０１１（ターゲットパターン検出処理）では、ターゲットパターン検出部１７０１が図１９に示すターゲットテーブルを参照して、同じパターンがあるかを検索する。同じパターンがある場合はステップＳ２０１２に移行し、同じパターンがない場合はステップＳ２００１に移行する。例えば、ターゲットパターン検出部１７０１により「１２」というパターンが生成されても、ターゲットテーブルのターゲットＩＤに「１２」というパターンがないようなときステップＳ２００１に移行する。また、「１２」まで検出され、ある一定期間経ってもターゲットＩＤ「３」が検出されないときは、ＧＰＳなどの位置情報を取得し、現在位置が既にターゲットＩＤ「３」に対応するターゲットの位置を移動体が通過しているか否を判断する。既にターゲットＩＤ「３」に対応するターゲットの位置を過ぎていれば、生成したパターン「１２」を削除してステップＳ２００１に移行する。

ステップＳ２０１２（ターゲットパターン位置情報変換処理）でターゲットパターン検出部１７０１は、パターン生成時に最後に取得したターゲットＩＤを位置データの要求通知とともに、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）に送信する。

次に、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）が、要求通知を取得するとターゲットＩＤに関連付けられている位置データをターゲットテーブルから検出して、ターゲット検出部２１に出力する。

ステップＳ２０１３（ターゲットパターン位置情報変換処理）でターゲット位置情報変換部２４は、記録部５（またはターゲットデータ記録部２３）から出力された位置データを取得する。

ステップＳ２０１４〜ステップＳ２０１７（アスペクト比計算処理）の動作は、実施例１で説明した図７ＢのステップＳ１２〜ステップＳ１５の動作と同じである。
ステップＳ２０１８では、ＦＦ２６が位置データを出力すると、ターゲットパターン検出部１７０１は生成したパターンを削除してステップＳ２００１に移行する。

以上のように、検出したパターンにおいて最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤを取得し、記録部から該最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤに関連付けられている位置データを検出する。

すなわち、記録部にターゲット毎の位置データを記憶させるのではなく、特定の数のターゲットのパターンを記憶しておき、パターンとそのパターンが存在する地点の位置データをリンクさせて記憶することにより、移動体が搭載する記憶部の規模を小さくすることができる。

（実施例５）
上記説明した実施例１〜４において、ビデオカメラが撮影した画像に、ターゲット以外にターゲットと類似した形状または色、模様の物体が複数存在している場合、ターゲットの識別が困難になる。そこで、ターゲット以外にターゲットと類似した形状または色、模様の物体が複数存在している場合であってもターゲットの識別を可能にする位置検出方法について説明する。

実施例５における移動体位置検出装置の構成は、例えば、実施例２で説明した図８に示した移動体位置検出装置の構成と同じものを用いることができる。よって、実施例５では一例としてビデオカメラ２、ビデオエンコーダ３、ビデオカメラ８１（赤外線ビデオカメラ）、ビデオエンコーダ８２、制御部４、記録部５を備えている移動体位置検出装置について説明する。

実施例５では、後述する図２２のＡに示すように、ターゲットに位置情報が塗装または印刷などにより書かれているものとする。例えば、位置情報はターゲット識別番号や位置座標（位置情報）を、赤外線遮断塗料などを用いターゲットに塗装または印刷する。また、印刷ステガノグラフィ技術によりターゲットに位置情報を埋め込んでもよい。

図２１は、実施例５における制御部の構成の一例を示すブロック図である。
制御部４は、ターゲット検出部２１、アスペクト比計算部２２、ターゲットデータ記録部２３、比較部２５、ＦＦ２６（フリップフロップ）、ターゲット文字位置情報検出部２１０１を備えている。

ターゲット文字位置情報検出部２１０１は、図２２のブロック図に示すように補正部２２０１、文字抽出部２２０２、文字識別部２２０３、文字列記録部２２０４を備えている。

補正部２２０１は、ビデオカメラ８１で撮影された第２の撮像データを取得して撮影した画像を既存の技術を用いて補正し、ＩＲ補正データを文字抽出部２２０２に出力する。例えば、補正部２２０１は、コントラストや明るさの補正、フィルタを用いて画像を鮮明化する補正、画像の傾き補正を行う。なお、歪曲収差、口径食、シャープネス欠乏、倍率色収差、色付きフリンジなどを補正してもよいし、また、露出最適化、逆光補正、ノイズ除去などの補正をしてもよい。なお、上記補正は必ずしも行わなくてもよい。

文字抽出部２２０２は、ＩＲ補正データ（図２２のＡ）に書かれている位置情報を既存の文字認識技術により抽出する。次に、文字識別部２２０３では、文字抽出部２２０２で抽出された文字列が文字列記録部２２０４に記録されている文字列にあるかを検索し、一致する文字列がある場合は、一致した文字列に関連付けられている位置データをＦＦ２６に出力する。

文字列記録部２２０４は、図２２のＢに示す文字列・位置データ変換テーブルが記録されている。文字列・位置データ変換テーブルには、ターゲットごとに記録されている文字列と、各ターゲットの位置を示す位置データを記録する列、「文字列データ」「位置データ」を有している。本例では、「文字列データ」の列にはターゲットごとの位置情報として「文字列データ１」「文字列データ２」・・・「文字列データｎ」が記録されている。また、「位置データ」の列には各文字列データに対応する位置データが記録されている。なお、文字列記録部２２０４は、記録部５に設けてもよい。

（動作説明）
図２３Ａ、２３Ｂ、２３Ｃは、移動体位置検出装置の動作の一例を示すフロー図である。

ステップＳ２３０１（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、ビデオカメラ２で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ３でディジタル変換した第１の撮像データを取得する。ステップＳ２３０２（文字位置情報検出部処理）でターゲット文字位置情報検出部２１０１は、ビデオカメラ８１で撮影した画像（例えば、アナログ信号）をビデオエンコーダ８２でディジタル変換した第２の撮像データを取得する。

ステップＳ２３０３（ターゲット検出処理）でターゲット検出部２１は、第１の撮像データを補正して補正データを生成し、補正データからターゲットの画像を抽出する。また、ターゲットの画像を抽出した後、ターゲットの特徴として輪郭、色、模様、文字などに関するデータを抽出してもよい。

ステップＳ２３０４（文字位置情報検出部処理）でターゲット文字位置情報検出部２１０１は、ビデオカメラ８１で撮影した画像撮像データを補正してＩＲ補正データを生成し、ＩＲ補正データからターゲットの位置に関する文字列を抽出する。

ステップＳ２３０５〜ステップＳ２３１２の動作は、実施例１で説明した図７ＡのステップＳ２〜ステップＳ９の動作と同じである。
ステップＳ２３１３（文字位置情報検出部処理）では、ターゲット文字位置情報検出部２１０１がステップＳ２３０４で抽出した文字列に対応する位置データを取得するための要求通知を生成する。ステップＳ２３１４（文字位置情報検出部処理）でターゲット文字位置情報検出部２１０１が、文字列記録部２２０４または記録部５に文字列（要求通知）を出力する。

次に、文字列記録部２２０４または記録部５はステップＳ２３０４で抽出した文字列（要求通知に含まれる）を取得し、文字列・位置データ変換テーブルを検索して該文字列と一致する文字列データを検出する。そして、文字列記録部２２０４または記録部５は、該文字列データに対応する位置データを文字列・位置データ変換テーブルから検出し、ターゲット文字位置情報検出部２１０１に該位置データを出力する。

ステップＳ２３１３（文字位置情報検出部処理）では、ターゲット文字位置情報検出部２１０１が位置データを取得する。
ステップＳ２３１４〜ステップＳ２３１９の動作は、実施例１で説明した図７ＢのステップＳ１２〜ステップＳ１５の動作と同じである。

以上のように、撮像装置と別に赤外線撮影可能な赤外線撮像装置を備え、記録部は、位置データに位置情報を関連づけて記録し、赤外線撮像装置から出力された画像から位置情報を検出し、記録部を参照して該位置情報に関連付けられた位置データを検出する。その結果、ターゲット以外にターゲットと類似した形状または色、模様の物体が複数存在している場合であっても、ターゲットに位置情報を塗装または印刷しておくことにより、ターゲットを識別することができる。

なお、上記実施例１〜５ではターゲットを上方に設置した場合について説明したが、道路の側方（横、際など）に設置してもよい。道路の側方にターゲットを設置する場合には、画像上から側方のターゲットが消える位置の位置データを予め記録部に記録しておき、ターゲット捕捉後、ターゲットを追跡して、ターゲットが画像上から消えた位置で位置データを出力してもよい。

また、他の方法として、予め決められた位置に移動体が来たときの側方に設置されたターゲットの横方向の長さと縦方向の長さからアスペクト比を計算し、該アスペクト比に対応した位置データを記録部に記録する。そして、ターゲット捕捉後、ターゲットを追跡して、画像上ターゲットのアスペクト比が記録されているアスペクト比になった位置で位置データを出力してもよい。なお、側方に設置されたターゲットの場合のアスペクト比の計算は、アスペクト比＝（Ｘ方向の長さ／Ｙ方向の長さ）とすることが好ましい。

さらに、上方のターゲットと側方のターゲットを組み合わせて位置を特定することも可能である。
（本実施例がコンピュータプログラムとして実現される場合の構成）
図２４は、上記本発明の実施形態の装置を実現できるコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。

コンピュータのハードウェア２４０は、ＣＰＵ２４１、記録部２４２（ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクドライブなど）、記録媒体読取装置２４３、入出力インタフェース２４４（入出力Ｉ／Ｆ）、通信インタフェース２４５（通信Ｉ／Ｆ）などを備えている。また、上記各構成部はバス２４６によってそれぞれ接続されている。

ＣＰＵ２４１は、記録部２４２に格納されている上記説明したターゲット検出処理、ターゲット位置情報変換処理、アスペクト比計算処理、比較処理、位置データ出力処理、カメラ選択処理、カメラ映像合成処理、ターゲットパターン検出処理、ターゲットパターン位置情報変換処理、文字位置情報検出処理などの各処理を実行する。

記録部２４２には、ＣＰＵ２４１が実行するプログラムやデータが記録されている。また、ワークエリアなどとして使用される。
記録媒体読取装置２４３は、ＣＰＵ２４１の制御にしたがって記録媒体２４３ａに対するデータのリード／ライトを制御する。そして、記録媒体２４３ａに記録媒体読取装置２４３の制御で書き込まれたデータを記憶させたり、記録媒体２４３ａに記憶されたデータを読み取らせたりする。また、着脱可能な記録媒体２４３ａは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体として、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）などがある。光ディスクには、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、ＤＶＤ−ＲＡＭ(Random Access Memory)、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ(Recordable)／ＲＷ(ReWritable)などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ(Magneto-Optical disk)などがある。

入出力インタフェース２４４には、入出力装置２４４ａ（例えば、カーナビゲーションシステムのスイッチ、ディスプレイなど）が接続され、ユーザが入力した情報を受信し、バス２４６を介してＣＰＵ２４１に送信する。また、ＣＰＵ２４１からの命令に従ってディスプレイの画面上に操作情報などを表示する。

通信インタフェース２４５は、必要に応じ、他のコンピュータとの間のＬＡＮ接続やインターネット接続や無線接続のためのインタフェースである。また、他の装置に接続され、外部装置からのデータの入出力を制御する。

このようなハードウェア構成を有するコンピュータを用いることによって、上記説明した各種処理機能（実施例で説明した処理（フローチャートなど））が実現される。その場合システムが有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体２４３ａに記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

なお、上記実施例で説明した撮像装置は、移動体に配設された、自動でターゲットを追跡できるように撮影範囲を変更可能な機構に取り付けてもよい。
また、本発明は、上記実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の改良、変更が可能である。また、処理に矛盾の無い範囲で、実施例を組み合わせることも可能である。

１、８０ 移動体位置検出装置、
２ ビデオカメラ、
３ ビデオエンコーダ、
４ 制御部、
５ 記録部、
２１ ターゲット検出部、
２２ アスペクト比計算部、
２３ ターゲットデータ記録部、
２４ ターゲット位置情報変換部、
２５ 比較部、
５１ 補正部、
５２ 特徴抽出部、
５３ 比較部、
５４ レジスタ、
５５ 相関部、
６１ ターゲット追跡部、
６２ ＸＹ成分分離部、
６３ 縦長測定部、
６４ 横長測定部、
６５ 縦横比演算部、
８１ ビデオカメラ、
８２ ビデオエンコーダ、
９１ カメラ選択部、
９２ カメラ切替部、
９３ 赤外線照射器、
２４０ ハードウェア、
２４２ 記録部、
２４３ 記録媒体読取装置、
２４３ａ 記録媒体、
２４４ 入出力インタフェース、
２４４ａ 入出力装置、
２４５ 通信インタフェース、
２４６ バス、
１０３２ ビデオエンコーダ、
１３００ 移動体位置検出装置、
１３０１ ビデオカメラ、
１３０２ ビデオエンコーダ、
１４０１ カメラ映像合成部、
１７０１ ターゲットパターン検出部、
１７０２ ターゲットパターン位置情報変換部、
２１０１ ターゲット文字位置情報検出部、
２２０１ 補正部、
２２０２ 文字抽出部、
２２０３ 文字識別部、
２２０４ 文字列記録部、

Claims (11)

1. 移動体が移動可能な経路の付近に設置されたターゲットを撮像装置で連続もしくは間欠的に撮影し、撮影した画像上のターゲットに基づいて移動体の位置を検出する移動体位置検出装置であって、
   記録部に記録されている複数のターゲットの画像データと、前記画像上のターゲットの画像データとを比較し、前記複数のターゲットの画像データから前記画像上のターゲットの画像データと一致する画像データを特定し、前記記録部に記録されている、特定した画像データに関連付けられている前記ターゲットの位置を示す位置データを取得するターゲット位置抽出手段と、
   前記記録部に記録されている、予め決められた距離まで前記移動体が前記ターゲットに接近したときの前記ターゲットのアスペクト比に、前記撮影した画像上のターゲットのアスペクト比が変化したと判定したとき、前記位置データを出力するターゲット位置出力手段と、
   を備えることを特徴とする移動体位置検出装置。
2. 前記記録部は、
   前記ターゲットに割り振られたターゲットを識別するターゲットＩＤと、前記ターゲットＩＤに関連付けて予め前記ターゲットごとに撮影した前記ターゲットの画像データを有するターゲット設定データと、予め決められた距離まで前記移動体が前記ターゲットに接近したときに前記ターゲットの画像上の形状からアスペクト比を算出した閾値と、前記閾値が算出された位置を示す位置データと、を記録し、
   前記ターゲット位置抽出手段は、
   前記撮像装置により撮影された画像から前記ターゲットを抽出してターゲットデータを生成し、該ターゲットデータと最も一致する前記ターゲット設定データを記録部から抽出し、抽出したターゲット設定データに対応する前記ターゲットＩＤを取得するターゲット検出部と、
   前記ターゲット検出部で取得した前記ターゲットＩＤを取得して、前記記録部から該ターゲットＩＤに関連付けられている位置データを検出するターゲット位置情報変換部と、を備え、
   前記ターゲット位置出力手段は、
   前記撮像装置により撮影された画像上のターゲットを追跡するとともに、追跡している画像上のターゲットのアスペクト比を算出するアスペクト比計算部と、
   前記アスペクト比が、前記閾値以下であるときイネーブル信号を出力する比較部と、
   前記ターゲット位置情報変換部から位置データを取得し、前記イネーブル信号を受信したとき該位置データを出力するＦＦ部と、を備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の移動体位置検出装置。
3. 前記撮像装置と別に赤外線撮影可能な赤外線撮像装置を備え、
   前記記録部は、予め前記ターゲットごとに前記赤外線撮像装置で撮影した前記ターゲットの画像データを有するターゲット設定データと前記位置データと前記閾値と、を前記ターゲットＩＤに関連付けて記録した赤外線撮像装置用のテーブルを有し、
   前記撮像装置と前記赤外線撮像装置の撮影した画像の輝度を比較し、輝度が高い撮像装置を選択するカメラ選択部と、
   前記カメラ選択部で選択された撮像装置が撮影した撮像データを前記ターゲット検出部に出力するカメラ切替部と、
   前記赤外線撮像装置が選択されたとき、前記ターゲット検出部は前記赤外線撮像装置用のテーブルを用い、前記ターゲットＩＤを取得し、前記ターゲット位置情報変換部は前記赤外線撮像装置用のテーブルを用い、前記位置データを取得する、ことを特徴とする請求項２に記載の移動体位置検出装置。
4. 前記撮像装置と別に、前記撮像装置の撮影範囲と異なり、且つ前記撮像装置と共通の撮影範囲を撮影する第２の撮像装置を備え、
   前記撮像装置と前記第２の撮像装置で撮影した撮像データを、前記共通の撮影範囲を重ねて合成して合成画像を生成し、前記ターゲット検出部に前記合成画像を出力することを特徴とする請求項２に記載の移動体位置検出装置。
5. 前記記録部に、前記ターゲットが捕捉される順番に前記ターゲットＩＤを記録するパターンを設定し、前記パターンにおいて最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤにのみ前記位置データを関連付け、
   前記ターゲットパターンを検出したとき、前記パターンにおいて最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤを取得するターゲットパターン検出部と、
   前記ターゲットパターン検出部で取得した前記ターゲットＩＤを取得して、前記記録部から該最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤに関連付けられている位置データを検出して前記ＦＦ部に出力するターゲットパターン位置情報変換部と、を備えることを特徴とする請求項２に記載の移動体位置検出装置。
6. 前記撮像装置と別に赤外線撮影可能な赤外線撮像装置を備え、
   前記記録部は、前記位置データに前記ターゲットの位置に関係する位置情報を関連づけて記録し、
   前記赤外線撮像装置から出力された画像に対して文字認識処理をして文字列からなる位置情報を検出し、前記記録部を参照して該位置情報に関連付けられた前記位置データを検出して前記ＦＦ部２６に出力するターゲット文字位置情報検出部を備えることを特徴とする請求項２に記載の移動体位置検出装置。
7. 移動体が移動可能な経路の付近に設置されたターゲットを撮像装置で連続もしくは間欠的に撮影し、撮影した画像上のターゲットに基づいて移動体の位置を検出する移動体位置検出方法であって、
   前記ターゲットに割り振られたターゲットを識別するターゲットＩＤと、前記ターゲットＩＤに関連付けて予め前記ターゲットごとに撮影した前記ターゲットの画像データを有するターゲット設定データと、予め決められた距離まで前記移動体が前記ターゲットに接近したときに前記ターゲットの画像上の形状からアスペクト比を算出した閾値と、前記閾値が算出された位置を示す位置データと、を記録部に記録し、
   前記コンピュータに、
   前記撮像装置により撮影された画像から前記ターゲットを記録部から抽出してターゲットデータを生成し、該ターゲットデータと最も一致する前記ターゲット設定データを抽出し、抽出したターゲット設定データに対応する前記ターゲットＩＤを取得する処理と、
   前記記録部から取得した該ターゲットＩＤに関連付けられている位置データを検出する処理と、
   前記撮像装置により撮影された画像上のターゲットを追跡するとともに、追跡している画像上のターゲットのアスペクト比を算出し、該アスペクト比が前記閾値以下であるとき前記位置データを出力する処理と、
   を実行させることを特徴とする移動体位置検出方法。
8. 前記撮像装置と別に赤外線撮影可能な赤外線撮像装置を備え、
   前記コンピュータに、
   前記記録部は、予め前記ターゲットごとに前記赤外線撮像装置で撮影した前記ターゲットの画像データを有するターゲット設定データと前記位置データと前記閾値と、を前記ターゲットＩＤに関連付けて記録した赤外線撮像装置用のテーブルを有し、
   前記撮像装置と前記赤外線撮像装置の撮影した画像の輝度を比較し、輝度が高い撮像装置を選択し、選択された撮像装置が撮影した撮像データに切り替える処理と、
   前記赤外線撮像装置が選択されたとき、前記赤外線撮像装置用のテーブルを用い、前記ターゲットＩＤと前記位置データを取得する処理と、を実行させることを特徴とする請求項７に記載の移動体位置検出方法。
9. 前記撮像装置と別に、前記撮像装置の撮影範囲と異なり、且つ前記撮像装置と共通の撮影範囲を撮影する第２の撮像装置を備え、
   前記コンピュータに、
   前記撮像装置と前記第２の撮像装置で撮影した撮像データを、前記共通の撮影範囲を重ねて合成して合成画像を生成する処理を実行させることを特徴とする請求項７に記載の移動体位置検出方法。
10. 前記記録部に、前記ターゲットが捕捉される順番に前記ターゲットＩＤを記録するパターンを設定し、前記パターンにおいて最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤにのみ前記位置データを関連付け、
    前記コンピュータに、
    前記パターンを検出したとき、前記パターンにおいて最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤを取得する処理と、
    前記記録部から該最後に捕捉されたターゲットに対応するターゲットＩＤに関連付けられている位置データを検出する処理と、を実行させることを特徴とする請求項７に記載の移動体位置検出方法。
11. 前記撮像装置と別に赤外線撮影可能な赤外線撮像装置を備え、
    前記記録部は、前記位置データに前記ターゲットの位置に関する位置情報を関連づけて記録し、
    前記コンピュータに、
    前記赤外線撮像装置から出力された画像に対して文字認識処理をして文字列からなる位置情報を検出し、前記記録部を参照して該位置情報に関連付けられた前記位置データを検出する処理を、実行させることを特徴とする請求項７に記載の移動体位置検出方法。

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