JP5907849B2 - 車両周辺監視装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両に搭載された撮像部から出力された撮像信号に基づいて、前記車両の周辺における対象物を検知する車両周辺監視装置に関する。

従来から、カメラにより捉えられた自車両周辺の画像から、自車両との接触の可能性がある歩行者等の対象物を検知し、検知した対象物を自車両の運転者に提供する技術が知られている。

特許文献１では、左右一組の赤外線カメラ（ステレオカメラ）が撮像した自車両周辺の画像において温度が高い部分を前記対象物として検知すると共に、左右画像中の対象物の視差を求めることにより当該対象物までの距離を算出し、当該対象物の移動方向や当該対象物の位置から、自車両の走行に影響を与えそうな（接触の可能性のある）歩行者等の対象物を検出して警報を出力する装置が提案されている。

特開２００３−２８４０５７号公報（段落［００１４］、［００１８］等）

ところで、対象物の種類に歩行者のみならず、動物、人工構造物等が含まれ、これらの形態的特徴はそれぞれ異なっている。すなわち、対象物の種類を特定するためには、種類に応じた識別処理をそれぞれ行う必要があり、識別・検知に要する演算量が膨大になる場合があった。特に、歩行者、動物等の生体のように、形態の変化を伴って移動する対象物を識別する際、その傾向が顕著に現われる。

この発明は上記した課題を解決するためになされたものであり、歩行者及び動物を識別する際の演算量を大幅に低減可能な車両周辺監視装置を提供することを目的とする。

本発明に係る車両周辺監視装置は、車両に搭載された撮像部から出力された撮像信号に基づいて、前記車両の周辺における対象物を検知する装置であって、前記撮像信号が表す撮像画像の中から関心領域を抽出する関心領域抽出部と、前記関心領域抽出部により抽出された前記関心領域内に歩行者が存在するか否かを識別する歩行者識別処理、及び前記関心領域内に動物が存在するか否かを識別する動物識別処理を実行する対象物識別部と、前記歩行者に特有の第１形態的特徴及び／又は前記動物に特有の第２形態的特徴が前記関心領域内に含まれるか否かを判別する特有形態判別部とを備え、前記対象物識別部は、前記第１形態的特徴のみが含まれると判別された場合に前記歩行者識別処理を実行し、前記第２形態的特徴のみが含まれると判別された場合に前記動物識別処理を実行し、それ以外の場合に前記歩行者識別処理及び前記動物識別処理を実行することを特徴とする。

このように、歩行者に特有の第１形態的特徴及び／又は動物に特有の第２形態的特徴が関心領域内に含まれるか否かを判別する特有形態判別部と、前記第１形態的特徴のみが含まれると判別された場合に歩行者識別処理を実行し、前記第２形態的特徴のみが含まれると判別された場合に動物識別処理を実行する対象物識別部とを設けたので、歩行者である確度が高い場合に歩行者識別処理のみを実行可能であると共に、動物である確度が高い場合に動物識別処理のみを実行可能である。これにより、両者の識別処理を常に実行する場合と比べて、歩行者及び動物を識別する際の演算量を大幅に低減できる。

また、前記関心領域抽出部は、前記撮像画像の中の識別対象に外接する矩形状の前記関心領域を抽出し、前記特有形態判別部は、前記関心領域の水平方向の辺の長さに対する垂直方向の辺の長さの比であるアスペクト比が第１閾値を上回る場合に前記第１形態的特徴が含まれると判別し、及び／又は、前記アスペクト比が前記第１閾値よりも小さい第２閾値を下回る場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することが好ましい。歩行者又は動物のアスペクト比に着目することで、第１又は第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

更に、前記特有形態判別部は、前記関心領域内における前記撮像画像の輝度レベルが所定値よりも高い場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することが好ましい。動物の体温等に着目することで、第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

更に、前記特有形態判別部は、前記関心領域内に楕円形状の部位が存在する場合に前記第１形態的特徴が含まれると判別することが好ましい。歩行者の頭部の形状に着目することで、第１形態的特徴の存否について精度よく判別できる。

更に、前記特有形態判別部は、前記関心領域内の中央部に２本の水平エッジ成分が存在する場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することが好ましい。動物の胴体部の形状に着目することで、第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

更に、前記特有形態判別部は、前記関心領域の下方部に３本以上の水平エッジ成分が存在する場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することが好ましい。動物の脚の本数に着目することで、第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

本発明に係る車両周辺監視装置によれば、歩行者に特有の第１形態的特徴及び／又は動物に特有の第２形態的特徴が前記関心領域内に含まれるか否かを判別する特有形態判別部と、前記第１形態的特徴のみが含まれると判別された場合に歩行者識別処理を実行し、前記第２形態的特徴のみが含まれると判別された場合に動物識別処理を実行する対象物識別部とを設けたので、歩行者である確度が高い場合に歩行者識別処理のみを実行可能であると共に、動物である確度が高い場合に動物識別処理のみを実行可能である。これにより、両者の識別処理を常に実行する場合と比べて、歩行者及び動物を識別する際の演算量を大幅に低減できる。

本実施形態に係る車両周辺監視装置の構成を示す電気ブロック図である。 図１に示す車両周辺監視装置が組み込まれた車両の概略斜視図である。 図１に示す車両周辺監視装置の動作説明に供されるフローチャートである。 図４Ａは、動物を含む関心領域の画像図である。図４Ｂは、歩行者を含む関心領域の画像図である。 図５Ａは、動物の形態的特徴を示す概略説明図である。図５Ｂは、歩行者の形態的特徴を示す概略説明図である。 図４Ａに示す関心領域内におけるエッジ強度のプロファイルを示す概略説明図である。 図４Ａに示す関心領域内におけるエッジ強度のプロファイルを示す概略説明図である。 図１に示す車両周辺監視装置の別の動作説明に供されるフローチャートである。

以下、本発明に係る車両周辺監視装置について好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照しながら説明する。

［車両周辺監視装置１０の構成］
図１は、本実施形態に係る車両周辺監視装置１０の構成を示す電気ブロック図である。図２は、図１に示す車両周辺監視装置１０が組み込まれた車両１２の概略斜視図である。

図１及び図２に示すように、車両周辺監視装置１０は、グレースケール画像を撮像する赤外線カメラ（以下、単に「カメラ１４」という）と、車両１２の車速Ｖｓを検出する車速センサ１６と、車両１２のヨーレートＹｒを検出するヨーレートセンサ１８と、運転者によるブレーキペダルのブレーキ操作量Ｂｒを検出するブレーキセンサ２０と、この車両周辺監視装置１０を制御する電子制御装置（以下、「ＥＣＵ２２」という）と、音声で警報等を発するためのスピーカ２４と、カメラ１４から出力された撮像画像等を表示する表示装置２６と、を備える。

カメラ１４は、主に赤外線領域の波長を有する光を利用する撮像部であり、車両１２の周辺を撮像する撮像手段として機能する。カメラ１４は、被写体の表面温度が高いほど、その出力信号レベルが高くなり、画像の輝度が増加する特性を有する。図２に示すように、カメラ１４は、車両１２の前部バンパー部の略中心部に固定的に配置（搭載）されている。

なお、車両１２の周囲を撮像する撮像手段は、上記した構成例（いわゆる単眼カメラ）に限られることなく、例えば複眼カメラ（ステレオカメラ）であってもよい。また、単眼カメラの場合、別の測距手段（レーダ装置）を併せて備えてもよい。

図１に戻って、スピーカ２４は、ＥＣＵ２２からの指令に応じて、警報音等の出力を行う。スピーカ２４は、車両１２の図示しないダッシュボードに設けられる。或いは、スピーカ２４に代替して、他の装置（例えば、オーディオ装置又はナビゲーション装置）が備える音声出力機能を用いてもよい。

表示装置２６（図１及び図２参照）は、車両１２のフロントウインドシールド上、運転者の前方視界を妨げない位置に配されたＨＵＤ（ヘッドアップディスプレイ）である。表示装置２６として、ＨＵＤに限らず、車両１２に搭載されたナビゲーションシステムの地図等を表示するディスプレイや、メータユニット内等に設けられた燃費等を表示するディスプレイ（ＭＩＤ；マルチインフォメーションディスプレイ）を利用することができる。

ＥＣＵ２２は、入出力部２８、演算部３０、表示制御部３２、及び記憶部３４を基本的に備える。

カメラ１４、車速センサ１６、ヨーレートセンサ１８及びブレーキセンサ２０からの各信号は、入出力部２８を介してＥＣＵ２２側に入力される。また、ＥＣＵ２２からの各信号は、入出力部２８を介してスピーカ２４及び表示装置２６側に出力される。入出力部２８は、入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換する図示しないＡ／Ｄ変換回路を備える。

演算部３０は、カメラ１４、車速センサ１６、ヨーレートセンサ１８及びブレーキセンサ２０からの各信号に基づく演算を実行し、演算結果に基づきスピーカ２４及び表示装置２６に対する信号を生成する。演算部３０は、前処理部４０、関心領域抽出部４２、対象物識別部４４、特有形態判別部４６、及び対象物検知部４８として機能する。ここで、対象物識別部４４は、歩行者の存否を識別する歩行者識別部５０と、動物の存否を識別する動物識別部５２とから構成される。

演算部３０における各部の機能は、記憶部３４に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。或いは、前記プログラムは、図示しない無線通信装置（携帯電話機、スマートフォン等）を介して外部から供給されてもよい。

表示制御部３２は、表示装置２６を駆動制御する制御回路である。表示制御部３２が、入出力部２８を介して、表示制御に供される信号を表示装置２６に出力することで、表示装置２６が駆動する。これにより、表示装置２６は各種画像（撮像画像、マーク等）を表示することができる。

記憶部３４は、デジタル信号に変換された撮像信号、各種演算処理に供される一時データ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、及び実行プログラム、テーブル又はマップ等を記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）等で構成される。

［車両周辺監視装置１０の動作］
本実施形態に係る車両周辺監視装置１０は、基本的には、以上のように構成される。以下、この車両周辺監視装置１０の動作について、図３のフローチャートを参照しながら説明する。

ステップＳ１において、ＥＣＵ２２は、フレーム毎に、カメラ１４から出力された、車両１２前方の所定画角範囲における撮像信号（撮像画像）を取得する。そして、ＥＣＵ２２は、取得した撮像信号を記憶部３４に一時的に記憶させる。例えば、カメラ１４として赤外線カメラを用いる場合、この撮像信号が表す撮像画像は、多階調のグレースケール画像である。

ステップＳ２において、前処理部４０は、ステップＳ１で取得された撮像画像に対して、識別対象（対象物候補）を検出するための前処理を実行する。前処理部４０は、具体的には、グレースケール画像の２値化処理、及びラベリング処理を順次実行することで、高輝度側の画素クラスタを有する前処理画像に変換する。ここで、輝度閾値より明るい領域を「１」（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする場合、各画素クラスタは、画素値が「１」である画素グループに相当する。このようにして、撮像画像上に存在する識別対象を強調させる。

ステップＳ３において、関心領域抽出部４２は、ステップＳ２で得られた前処理画像の中から、識別対象を囲む関心領域６０、７０をそれぞれ抽出する。関心領域抽出部４２は、具体的には、各ラベルが付与された画素クラスタを外接する矩形状の関心領域６０、７０をそれぞれ抽出する。

図４Ａ例では、水平方向の辺の長さがＷａであり、垂直方向の辺の長さがＨａである関心領域６０が抽出されている。関心領域６０内には、４本の脚（足）を有する動物像６２が側面側から映し出されている。この動物像６２は、頭部６４、胴体部６６、及び脚部６８の各部位から構成される。

図４Ｂ例では、水平方向の辺の長さがＷｈであり、垂直方向の辺の長さがＨｈである関心領域７０が抽出されている。関心領域７０内には、歩行中の人間である歩行者像７２が正面側から映し出されている。この歩行者像７２は、頭部７４、胴体部７６、腕部７８、及び脚部８０の各部位から構成される。

ステップＳ４において、特有形態判別部４６は、ステップＳ３で抽出された関心領域６０、７０内に特有の形態的特徴が含まれるか否かを判別する（形態的特徴のスクリーニングに相当する）。以下、歩行者に特有の（或いは典型的な）形態的特徴を「第１形態的特徴」といい、動物に特有の（或いは典型的な）形態的特徴を「第２形態的特徴」という。本実施形態では、特有形態判別部４６は、関心領域６０、７０における画像特徴量から識別対象の形態的特徴を把握した上で、第１又は第２形態的特徴の存否について判別する。以下、判別の具体例について、図４Ａ〜図７を参照しながら説明する。

＜第１判別例＞
第１判別例は、関心領域６０、７０のアスペクト比に関する。ここで、アスペクト比は、関心領域６０、７０の水平方向の辺の長さＷａ、Ｗｈに対する垂直方向の辺の長さＨａ、Ｈｈの比で定義される。この場合、関心領域６０のアスペクト比はＨａ／Ｗａであり、関心領域７０のアスペクト比はＨｈ／Ｗｈである。

図４Ｂに示すように、通常、人間は２本の脚で立つため、歩行者像７２及び関心領域７０は縦長である傾向が高い。すなわち、アスペクト比が第１閾値Ａｔｈ１（例えばＡｔｈ＝３）を上回る場合、具体的にはＨｈ／Ｗｈ＞Ａｔｈ１を満たす場合、関心領域７０内には第１形態的特徴が含まれると判別される。

図４Ａに示すように、通常、四つ脚動物は全部の脚で立つので、動物像６２及び関心領域６０は横長である傾向が高い。すなわち、アスペクト比が第２閾値Ａｔｈ２（Ａｔｈ２＜Ａｔｈ１；例えばＡｔｈ２＝１）を下回る場合、具体的にはＨａ／Ｗａ＜Ａｔｈ２を満たす場合、関心領域６０内には第２形態的特徴が含まれると判別される。このように、歩行者又は動物のアスペクト比に着目することで、第１又は第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

＜第２判別例＞
第２判別例は、関心領域６０、７０内における撮像画像の輝度レベルに関する。一般的には、動物像６２の輝度レベルは、歩行者像７２の輝度レベルよりも高い傾向がある。これは、動物の平均体温が人間の平均体温よりも相対的に高く、動物の体表が衣類等で被覆されないからである。すなわち、輝度レベルが所定値よりも高い場合、関心領域６０内には第２形態的特徴が含まれると判別される。このように、動物の体温等に着目することで、第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

なお、輝度レベルは、撮像画像における画素値の統計量であってもよいし、画素値が所定値を超える画素の総数（面積）であってもよい。

＜第３判別例＞
第３判別例は、関心領域６０、７０内の部位の形状に関する。一般的に、人間の頭部は、概略楕円体の形状を有するので、歩行者像７２には、楕円形状（円形状を含む）の部位が含まれる傾向がある。すなわち、楕円形状の部位が存在する場合、関心領域６０、７０内には第１形態的特徴が含まれると判別される。

図４Ｂの歩行者像７２のうち、頭部７４が楕円形状であるので、関心領域７０内に第１形態的特徴が含まれると判別される。一方、図４Ａの動物像６２のうち、頭部６４、胴体部６６、及び脚部６８のいずれも楕円形状ではないので、関心領域６０内に第１形態的特徴が含まれないと判別される。このように、歩行者の頭部７４の形状に着目することで、第１形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

＜第４判別例＞
第４判別例は、対象物の胴体部６６、７６の延在方向に関する。一般的には、動物の胴体は水平方向に延在するので、動物像６２には、水平方向に沿った２本のエッジ成分（以下、水平エッジ成分という）が含まれる傾向がある。すなわち、関心領域６０、７０の中央部に所定値よりも長い２本の水平エッジ成分が存在する場合、関心領域６０、７０内には第２形態的特徴が含まれると判別される。

図５Ａの動物像６２に対して公知のエッジ検出処理を施すことで、胴体部６６の上端部（背部に相当）に長さＬａ１の水平エッジ成分８２が検出されると共に、下端部（腹部に相当）に長さＬａ２の水平エッジ成分８４が検出される。ここで、Ｌａ１＞Ｌａ２＞ｋ・Ｗａ（ｋは正数、具体的にはｋ＝０．２５）を満たす場合、関心領域６０内に第２形態的特徴が含まれると判別される。

一方、図５Ｂの歩行者像７２に対してエッジ検出処理を施すことで、胴体部７６及び腕部７８の上端部に長さＬｈ１の水平エッジ成分８６が検出されると共に、腕部７８の下端部に長さＬｈ２の水平エッジ成分８８が検出される。ここで、Ｌｈ１＞ｋ・Ｗｈ＞Ｌｈ２である場合に上記した判別条件を満たさないので、関心領域７０内に第２形態的特徴が含まれないと判別される。

このように、動物の胴体部６６の形状に着目することで、第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

＜第５判別例＞
第５判別例は、対象物の脚の本数に関する。一般的には、歩行者の脚の数は２本であって３本を越えることはない。すなわち、関心領域６０、７０の下方部（路面との接触位置）に３本以上の水平エッジ成分が存在する場合、関心領域６０、７０内には第２形態的特徴が含まれると判別される。

図５Ａの動物像６２において、脚部６８の下端部に４本の水平エッジ成分９０が検出されるので、関心領域６０内に第２形態的特徴が含まれると判別される。一方、図５Ｂの歩行者像７２において、脚部８０の下端部に２本の水平エッジ成分９２が検出されるので、関心領域７０内に第２形態的特徴が含まれないと判別される。このように、動物の脚の本数に着目することで、第２形態的特徴の存否について簡便且つ精度よく判別できる。

なお、カメラ１４及び歩行者（或いは動物）の位置関係によって、撮像画像上に複数本の脚が重なって映し出される場合がある。この場合、水平エッジ成分９０、９２の長さが、通常の場合と比べて長くなっている。この長さの違いを考慮して脚の本数を推定することで、形態的特徴の存否を判別してもよい。

図６は、図４Ａに示す関心領域６０内におけるエッジ強度のプロファイルを示す概略説明図である。このプロファイルは、関心領域６０における下辺内の始点１００から上辺内の終点１０２に沿った垂直位置毎の、水平エッジ成分の強度を表す。ここでは、始点１００及び終点１０２を左端から右端まで順次移動して得られる各プロファイルの加算値（或いは平均値）を示している。

本図に示すように、プロファイルは、４つのピーク、具体的には、頭部６４の上側辺縁部に起因するピークＰ１、水平エッジ成分８２（図５Ａ参照）に対応するピークＰ２、水平エッジ成分８４（同図参照）に対応するピークＰ３、水平エッジ成分９０（同図参照）に対応するピークＰ４を有する。

例えば、上記した＜第４判別例＞に従って判別する際、強度レベルが最も大きいピークＰ２が水平エッジ成分８２（胴体部６６の上端部）に対応すると共に、２番目に大きいピークＰ３が水平エッジ成分８４（胴体部６６の下端部）に対応する。このようにして、水平エッジ成分８２、８４の長さＬａ１、Ｌａ２、又は胴体部６６の存在範囲を推定することができる。

ところが、動物の位置・姿勢（換言すれば、動物像６２の形態）によっては、ピークＰ１、Ｐ２、並びにピークＰ３、Ｐ４の大小関係が変化する場合がある。このとき、水平エッジ成分８２、８４の長さＬａ１、Ｌａ２（又は胴体部６６の存在範囲）を正しく推定できない可能性がある。

そこで、図７に示すように、関心領域６０の内側に、より詳細には脚部６８の下端部よりも上側に始点１０４を設けることで、ピークＰ４の検出を除外可能である。同様に、頭部６４の上側辺縁部よりも下側に終点１０６を設けることで、ピークＰ１の検出を除外可能である。これにより、水平エッジ成分８２の長さＬａ１等の推定精度を一層向上できる。

このようにして、特有形態判別部４６は、関心領域６０、７０内に第１又は第２形態的特徴が含まれるか否かを判別する（ステップＳ４）。

ステップＳ５において、対象物識別部４４は、ステップＳ４による判別結果に応じて、関心領域６０、７０内における対象物の識別処理を実行する。具体的には、対象物識別部４４は、第１形態的特徴のみが含まれると判別された場合に歩行者識別処理（ステップＳ６）を実行し、第２形態的特徴のみが含まれると判別された場合に動物識別処理（ステップＳ７）を実行する。そして、対象物識別部４４は、上記以外の場合に歩行者識別処理（ステップＳ６）及び動物識別処理（ステップＳ７）を実行する。

歩行者識別処理として、例えば、上記の特許文献１（特開２００３−２８４０５７号公報）に記載された手法を適用してもよい。また、動物識別処理として、動物の種類に適した公知の画像認識処理を種々適用可能である。動物の種類は、例えば、鹿、馬、羊、犬、猫等の哺乳動物、鳥類等が挙げられる。

なお、第１形態的特徴の存否を判別する処理が歩行者識別処理に含まれているか否かは問わない。また、第２形態的特徴の存否を判別する処理が動物識別処理に含まれているか否かも問わない。

ステップＳ８において、対象物検知部４８は、ステップＳ６、Ｓ７による識別結果に基づいて、撮像画像内に存在する対象物を検知する。フレーム単体での識別結果を用いてもよいし、複数のフレームでの識別結果を併せて考慮することで、同一の対象物についての動きベクトルを算出できる。また、ＥＣＵ２２は、次回の演算処理に必要なデータを記憶部３４に記憶させる。

ステップＳ９において、演算部３０は、車両１２に対象物が接触する可能性について判定する。具体的には、演算部３０は、後述する接触余裕時間ＴＴＣ、対象物の移動ベクトル、ブレーキ操作量Ｂｒ、車速Ｖｓ、及びヨーレートＹｒのうちの少なくとも１つに基づいて、車両１２が対象物に接触する可能性があるか否かを判定する。

車両１２が対象物に接触するまでの時間（接触余裕時間ＴＴＣという；Time To Contact/Collision）は、変化率Ｒａｔｅ及び既知の撮像間隔ｄＴを用いて、次の（１）式から算出される。なお、変化率Ｒａｔｅは、前回のフレーム上での対象物（関心領域６０等）の大きさに対する、今回のフレーム上での対象物（関心領域６０等）の大きさの比である。
ＴＴＣ＝ｄＴ×Ｒａｔｅ／（１−Ｒａｔｅ） …（１）

接触の可能性があると判定された場合（ステップＳ９：ＹＥＳ）、演算部３０は、車両１２の運転者の注意を喚起するための出力信号を生成する（ステップＳ１０）。具体的には、撮像画像を表示装置２６に表示させると共に、この撮像画像内の対象物（歩行者、動物）を囲む色枠を併せて表示させる。また、スピーカ２４を通じて警報を発生させることで、運転者に接触の回避操作を促す。

以上のように、車両周辺監視装置１０は、撮像信号が表す撮像画像の中から関心領域６０、７０を抽出する関心領域抽出部４２と、関心領域６０、７０内に歩行者が存在するか否かを識別する歩行者識別処理、及び関心領域６０、７０内に動物が存在するか否かを識別する動物識別処理を実行する対象物識別部４４と、歩行者に特有の第１形態的特徴及び／又は動物に特有の第２形態的特徴が関心領域６０、７０内に含まれるか否かを判別する特有形態判別部４６とを備える。

このように、歩行者に特有の第１形態的特徴及び／又は動物に特有の第２形態的特徴が関心領域内に含まれるか否かを判別する特有形態判別部４６と、第１形態的特徴のみが含まれると判別された場合に歩行者識別処理を実行し、第２形態的特徴のみが含まれると判別された場合に動物識別処理を実行する対象物識別部４４とを設けたので、歩行者である確度が高い場合に歩行者識別処理のみを実行可能であると共に、動物である確度が高い場合に動物識別処理のみを実行可能である。これにより、両者の識別処理を常に実行する場合と比べて、歩行者及び動物を識別する際の演算量を大幅に低減できる。

［車両周辺監視装置１０の別の動作例］
続いて、車両周辺監視装置１０の別の動作例について、図８のフローチャートを参照しながら説明する。以下、図３のフローチャートと対比しつつ、対象物識別部４４及び特有形態判別部４６の動作の差異を中心に説明する。

ステップＳ１１〜Ｓ１３は、ステップＳ１〜Ｓ３（図３参照）の動作と同様であるため、説明を割愛する。また、ステップＳ２３、Ｓ２４は、ステップＳ９、Ｓ１０（図３参照）の動作と同様であるため、説明を割愛する。

ステップＳ１４において、特有形態判別部４６は、ステップＳ１３で抽出された関心領域６０、７０内に第２形態的特徴が含まれるか否かを判別する（第２形態的特徴のスクリーニングに相当する）。ここで、第１形態的特徴のスクリーニングを実行しない点が、図３のステップＳ４と異なる。

ステップＳ１５において、対象物識別部４４は、ステップＳ１４による判別結果に応じて、関心領域６０、７０内における歩行者識別処理の要否を判別する。具体的には、第２形態的特徴が含まれると判別された場合（ステップＳ１５：ＹＥＳ）、対象物識別部４４は、歩行者識別処理（ステップＳ１６）を省略し、ステップＳ１９に進む。

一方、第２形態的特徴が含まれないと判別された場合（ステップＳ１５：ＮＯ）、対象物識別部４４は、歩行者識別処理（ステップＳ１６）を実行する。そして、歩行者が存在すると判別された場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、対象物検知部４８は、撮像画像内に存在する歩行者を検知する（ステップＳ１８）。また、歩行者が存在しないと判別された場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、次のステップ（Ｓ１９）に進む。

ステップＳ１９において、対象物識別部４４は、関心領域６０、７０内において動物識別処理を実行する。そして、動物が存在しないと判別された場合（ステップＳ２０：ＮＯ）、対象物検知部４８は、撮像画像内から対象物を検知しない（ステップＳ２１）。動物が存在すると判別された場合（ステップＳ２０：ＹＥＳ）、対象物検知部４８は、撮像画像内に存在する動物を検知する（ステップＳ２２）。

このように、第１形態的特徴及び第２形態的特徴のうちいずれか一方の存否を判別し、その判別結果に応じて、歩行者識別処理及び動物識別処理のうちいずれか一方をスキップするようにしても、本実施形態（図３参照）の場合と同様の作用効果が得られる。

なお、この発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更できることは勿論である。

本実施形態における赤外線カメラに代替して、主に可視光領域の波長を有する光を利用する汎用のデジタルビデオカメラを用いた構成（単眼又は複眼カメラ）であってもよい。

１０…車両周辺監視装置 １２…車両
１４…カメラ ２２…ＥＣＵ
２８…入出力部 ３０…演算部
３４…記憶部 ４２…関心領域抽出部
４４…対象物抽出部 ４６…特有形態判別部
４８…対象物検知部 ６０、７０…関心領域
６２…動物像 ７２…歩行者像
６４、７４…頭部 ６６、７６…胴体部
６８、８０…脚部 ７８…腕部
８２、８４、８６、８８、９０、９２…水平エッジ成分

Claims (6)

1. 車両に搭載された撮像部から出力された撮像信号に基づいて、前記車両の周辺における対象物を検知する車両周辺監視装置であって、
   前記撮像信号が表す撮像画像の中から関心領域を抽出する関心領域抽出部と、
   前記関心領域抽出部により抽出された前記関心領域内に歩行者が存在するか否かを識別する歩行者識別処理、及び前記関心領域内に動物が存在するか否かを識別する動物識別処理を実行する対象物識別部と、
   前記歩行者に特有の第１形態的特徴及び／又は前記動物に特有の第２形態的特徴が前記関心領域内に含まれるか否かを判別する特有形態判別部と
   を備え、
   前記対象物識別部は、前記第１形態的特徴のみが含まれると判別された場合に前記歩行者識別処理を実行し、前記第２形態的特徴のみが含まれると判別された場合に前記動物識別処理を実行し、それ以外の場合に前記歩行者識別処理及び前記動物識別処理を実行する
   ことを特徴とする車両周辺監視装置。
2. 請求項１記載の車両周辺監視装置において、
   前記関心領域抽出部は、前記撮像画像の中の識別対象に外接する矩形状の前記関心領域を抽出し、
   前記特有形態判別部は、前記関心領域の水平方向の辺の長さに対する垂直方向の辺の長さの比であるアスペクト比が第１閾値を上回る場合に前記第１形態的特徴が含まれると判別し、及び／又は、前記アスペクト比が前記第１閾値よりも小さい第２閾値を下回る場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別する
   ことを特徴とする車両周辺監視装置。
3. 請求項１又は２記載の車両周辺監視装置において、
   前記特有形態判別部は、前記関心領域内における前記撮像画像の輝度レベルが所定値よりも高い場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することを特徴とする車両周辺監視装置。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の車両周辺監視装置において、
   前記特有形態判別部は、前記関心領域内に楕円形状の部位が存在する場合に前記第１形態的特徴が含まれると判別することを特徴とする車両周辺監視装置。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の車両周辺監視装置において、
   前記特有形態判別部は、前記関心領域の中央部に２本の水平エッジ成分が存在する場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することを特徴とする車両周辺監視装置。
6. 請求項１〜５のいずれか１項に記載の車両周辺監視装置において、
   前記特有形態判別部は、前記関心領域の下方部に３本以上の水平エッジ成分が存在する場合に前記第２形態的特徴が含まれると判別することを特徴とする車両周辺監視装置。

Images