JP6435661B2 - 物体識別システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は物体識別システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

従来より、ステレオカメラ等を車両に搭載し、ステレオ画像に基づく視差演算により、車両前方にある物体までの距離を測定するとともに、物体の種類（例えば、他の車両、歩行者等）を識別する物体識別システムが知られている。

更に、上記ステレオ測距技術に加え、レーザレーダ測距技術を組み合わせた物体識別システムも開示されている（例えば、特許文献１等参照）。

しかしながら、特許文献１の場合、レーザレーダ測距技術を組み合わせることで測距精度の向上を図ることはできるものの、物体の種類を識別する識別精度の向上を図ることまではできない。一方で、車両に搭載される物体識別システムの場合、その識別結果は、運転者への警告出力や車両の速度制御等に用いられることから、識別対象でない物体を誤って識別する誤認識を極力排除することが求められる。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、物体識別システムにおける物体の識別精度を向上させることを目的とする。

本発明の実施形態に係る物体識別システムは、以下のような構成を有する。すなわち、
撮像部と、電磁波を出射する出射部と、該撮像部及び該出射部と接続される情報処理装置とを有する物体識別システムであって、
前記撮像部により撮影された撮影画像に基づいて算出された視差画像を用いて、該撮影画像内の所定の大きさの領域を特定し、特定した該所定の大きさの領域の中から、識別対象の物体が描画された領域を抽出する抽出手段と、
前記領域が抽出された場合に、前記識別対象の物体に、電磁波が照射されるよう前記出射部を制御する制御手段と、
前記電磁波が照射されることで測定された前記識別対象の物体までの距離に基づいて導出される、前記撮影画像に描画されうる前記識別対象の物体の許容サイズと、前記抽出手段により抽出された領域のサイズと、を対比することで、前記抽出手段により抽出された領域に描画された物体が識別対象の物体であったか否かを判定する判定手段とを有する。

本発明の各実施形態によれば、物体識別システムにおける物体の識別精度を向上させることが可能となる。

実施形態に係る物体識別システムの全体構成を示す図である。 撮像部及びレーザレーダ測距部の配置例ならびに撮像部による撮影範囲及びレーザレーダ測距部によるレーザ光の走査可能範囲を示す図である。 ステレオ撮像部のハードウェア構成を示す図である。 レーザレーダ測距部のハードウェア構成を示す図である。 光スキャナの機構を説明するための図である。 情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。 情報処理装置の機能構成を示す図である。 視差画像計算部における処理の概要を説明するための図である。 識別候補抽出部の詳細について説明するための図である。 ブロック走査部による処理を説明するための図である。 視差画像に基づいて、同じ視差値を有する領域を示す矩形ブロックを抽出する処理について説明するための図である。 特徴パターンの一例を示す図である。 物体識別用ＤＢの一例を示す図である。 識別部による識別処理手順を示した図である。 識別候補抽出部による識別候補抽出処理の処理結果の一例を示す図である。 走査範囲指定部の詳細について説明するための図である。 座標データにより特定された領域内のレーザ光の走査位置を示す図である。 レーザ距離情報取得部により取得されたレーザ距離情報の一例を示す図である。 誤認識除去部の詳細について説明するための図である。 誤認識除去処理に用いられるデータの対応関係及び物体サイズ判定ＤＢの一例を示す図である。 誤認識除去部による誤認識除去処理の流れを示すフローチャートである。 情報処理装置による物体識別処理の流れを示すフローチャートである。 識別結果情報の一例を示す図である。

以下、本発明の各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜１．物体識別システムの全体構成＞
はじめに、本実施形態に係る物体識別システムの全体構成について説明する。図１は、本実施形態に係る物体識別システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、物体識別システム１００は、ステレオ撮像部１１０と、レーザレーダ測距部１２０と、情報処理装置１３０とを備える。

ステレオ撮像部１１０は、単眼の撮像部１１１と単眼の撮像部１１２とを備える。撮像部１１１、１１２は、それぞれ、所定のフレーム周期で撮影を行い、撮影画像を情報処理装置１３０に送信する。

レーザレーダ測距部１２０は、パルス状のレーザ光を出射し、該レーザ光が照射された照射対象からの反射光を受光することで、該照射対象までの距離を算出する。レーザレーダ測距部１２０では、情報処理装置１３０から送信された走査範囲情報に基づいて、レーザ光を走査する走査範囲を決定する。また、レーザレーダ測距部１２０は、決定した走査範囲内においてレーザ光を照射することで、照射対象までの距離を算出し、レーザ距離情報として情報処理装置１３０に送信する。

情報処理装置１３０は、ステレオ撮像部１１０より送信された撮影画像に含まれる物体の中から識別対象の物体が描画された領域を抽出する。また、情報処理装置１３０は、抽出した領域内の物体を照射対象としてレーザレーダ測距部１２０がレーザ光を出射するように走査範囲情報を生成し、レーザレーダ測距部１２０に送信する。更に、レーザレーダ測距部１２０より送信されたレーザ距離情報に基づいて、抽出した領域の中から、識別対象の物体でない物体が描画されていた領域を判定する。そして、識別対象の物体でない物体（誤って識別された物体）が描画されていた領域を除き、正しく識別された物体が描画されている領域に関する情報のみを、識別結果情報として出力する。

＜２．撮像部及びレーザレーダ測距部の配置＞
次に、物体識別システム１００を車両に搭載した場合の撮像部１１１、１１２及びレーザレーダ測距部１２０の配置例ならびに撮像部１１１、１１２の撮影範囲及びレーザレーダ測距部１２０によるレーザ光の走査可能範囲について説明する。

図２は、物体識別システム１００を車両に搭載した場合の撮像部１１１、１１２及びレーザレーダ測距部１２０の配置例ならびに撮像部１１１、１１２の撮影範囲及びレーザレーダ測距部１２０によるレーザ光の走査可能範囲の一例を示す図である。

図２に示すように、撮像部１１１、１１２及びレーザレーダ測距部１２０は、車両２００内の天井部分のフロントガラス近傍であって、車両２００の幅方向の中央位置に取り付けられる。

かかる取り付け位置のもとで、撮像部１１１、１１２は、車両２００の進行方向前方を撮影する。また、レーザレーダ測距部１２０は、車両２００の進行方向前方に向けてレーザ光を出射する。

図２において、網掛けされた領域は撮像部１１１、１１２により撮影される撮影範囲を示している。また、点線はレーザレーダ測距部１２０によるレーザ光の走査可能範囲を示している。

図２（ａ）に示すように、レーザレーダ測距部１２０は、旋回角（φ）を変えることでレーザ光の出射方向を水平方向に動かすことができる。つまり、レーザレーダ測距部１２０は、測距対象（図２（ａ）の例では路面）に対してレーザ光を水平方向に走査することができる。

また、図２（ｂ）に示すように、レーザレーダ測距部１２０は、仰角(θ)を変えることでレーザ光の出射方向を垂直方向に動かすことができる。つまり、レーザレーダ測距部１２０は、測距対象（図２（ｂ）の例では路面）に対してレーザ光を垂直方向に走査することができる。

なお、レーザレーダ測距部１２０では、レーザ光の水平方向及び垂直方向の走査可能範囲が、撮像部１１１、１１２の撮影範囲と概ね一致するように構成されているものとする。ただし、レーザレーダ測距部１２０では、情報処理装置１３０により送信される走査範囲情報に基づいて、走査可能範囲のうちの一部のみを照射対象としてレーザ光を走査するよう制御される。これにより、レーザレーダ測距部１２０では、高い空間分解能により、照射対象までの距離を測定することができる。

＜３．ステレオ撮像部のハードウェア構成＞
次に、ステレオ撮像部１１０のハードウェア構成について説明する。図３は、ステレオ撮像部のハードウェア構成を示す図である。

図３に示すように、撮影範囲内からの光は、撮像部１１１の光学系３０１及び撮像部１１２の光学系３０２を介して、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）３０３、３０４にそれぞれ入射される。

ＣＭＯＳ３０３、３０４は、結像された光学像を電気信号に変換して、アナログの画像データを出力する。ＣＭＯＳ３０３、３０４から出力された画像データは、ＣＤＳ回路（Correlated Double Sampling：相関２重サンプリング回路）３０５、３０６によりノイズ成分が除去される。更に、Ａ／Ｄ変換器３０７、３０８によりデジタル値に変換された後、画像処理回路３０９、３１０に出力される。

画像処理回路３０９、３１０は、画像データを一時的に格納するＳＤＲＡＭ（Synchronous Dynamic Random Access Memory）３２１を用いて、各種画像処理を行う。なお、各種画像処理には、例えば、ＹＣｒＣｂ変換処理や、ホワイトバランス処理、コントラスト補正処理、エッジ強調処理、色変換処理などが含まれる。

ホワイトバランス処理は、画像データの色の濃さ（輝度値）を調整する処理であり、コントラスト補正処理は、画像データのコントラストを調整する処理である。また、エッジ強調処理は、画像データのシャープネスを調整する処理であり、色変換処理は、画像データの色合いを調整する処理である。

各種画像処理が行われた画像データは、圧縮伸張回路３２２を介してメモリカード３２３に記録される。圧縮伸張回路３２２は、各種画像処理が行われた画像データを圧縮してメモリカード３２３に記録するほか、メモリカード３２３から読み出した画像データを伸張して画像処理回路３０９、３１０に出力する。

ＣＰＵ３１２は、タイミング信号を発生するタイミング信号発生器３１１を介してＣＭＯＳ３０３、３０４、ＣＤＳ回路３０５、３０６、Ａ／Ｄ変換器３０７、３０８の動作タイミングを制御する。また、ＣＰＵ３１２は、画像処理回路３０９、３１０、圧縮伸張回路３２２、メモリカード３２３を制御する。

なお、ＣＰＵ３１２は、操作部３２４を介して入力された起動指示に基づいて起動し、ＲＯＭ（Read Only Memory）３２５に格納されたプログラムに従って各種演算処理を行う。ＲＡＭ（Random Access Memory）３２６は、ＣＰＵ３１２が各種演算処理を行う際にワークエリアとして機能する。なお、ＣＰＵ３１２、ＲＯＭ３２５、ＲＡＭ３２６はバスラインによって相互に接続されている。

＜４．レーザレーダ測距部の構成＞
次に、レーザレーダ測距部１２０のハードウェア構成について説明する。図４は、レーザレーダ測距部１２０のハードウェア構成を示す図である。

図４に示すように、レーザレーダ測距部１２０は、出射部４１０、受光部４２０、制御部として機能するＥＣＵ（Electronic Control Unit：電子制御ユニット）４３０を有する。

出射部４１０は、パルス状のレーザ光を出射する半導体レーザダイオード（ＬＤ:Laser Diode）４１１、光スキャナ４１２を有する。また、出射部４１０は、ＬＤ４１１からの光を光スキャナ４１２に導くための入力光学系４１３、光スキャナ４１２を通過したレーザ光を出射する出力光学系４１４を有する。

ＬＤ４１１は、ＬＤ駆動回路４１５を介してＥＣＵ４３０に接続されており、ＥＣＵ４３０からのＬＤ駆動信号によりレーザ光を出射する。

光スキャナ４１２は、光スキャナ駆動回路４１６を介してＥＣＵ４３０に接続されており、所定の周期でＬＤ４１１から出射されたパルス状のレーザ光を水平方向（旋回角φ）及び垂直方向（仰角θ）に出射方向を変えながら出射することで、繰り返し走査する。なお、繰り返し走査の周期は、撮像部１１１、１１２のフレーム周期と同期しているものとする。

光スキャナ４１２におけるレーザ光の出射方向（旋回角φ及び仰角θ）は、出射方向モニタ４１７によって検出され、検出された出射方向信号はＥＣＵ４３０に出力され、光スキャナ駆動信号にフィードバックされる。これにより、ＥＣＵ４３０では、出射方向及び繰り返し走査の周期を制御する。なお、レーザ光の出射方向の目標値は、情報処理装置１３０より送信される走査範囲情報に基づいて、ＥＣＵ４３０により算出されるものとする。

受光部４２０は、受光レンズ４２１及び受光素子４２２を有しており、車両前方の照射対象において反射したレーザ光は、受光レンズ４２１及び不図示のミラー素子等を介して受光素子４２２にて受光される。

受光素子４２２は、フォトダイオード等により形成されており、反射したレーザ光における光強度に対応する電圧値の電気信号を出力する。受光素子４２２より出力された電気信号は、増幅器４４１において増幅され、コンパレータ４４２に出力される。

コンパレータ４４２では、増幅器４４１からの出力電圧の値を基準電圧Ｖ０と比較し、出力電圧の値がＶ０よりも大きくなったときに、所定の受光信号を時計計測回路４４３に出力する。

時計計測回路４４３には、ＥＣＵ４３０からＬＤ駆動回路４１５へ出力されるＬＤ駆動信号も入力されており、ＬＤ駆動信号を出力してから所定の受光信号が発生するまでの時間を出力する。すなわち、レーザ光を出射した時刻と、反射したレーザ光を受光した時刻の時間差を計測時間データとしてＥＣＵ４３０に出力する。ＥＣＵ４３０では、計測時間データに基づいて、レーザ光の照射対象までの距離を算出する。

図５は、レーザ光を繰り返し走査するための光スキャナ４１２の機構を説明するための図である。図５に示すように、レーザ光を繰り返し走査するために、レーザレーダ測距部１２０では、ＬＤ４１１及び入力光学系４１３の近傍に、ポリゴンミラー等の走査ミラー５０１を配置している。

ＬＤ４１１から出射されたレーザ光は、入力光学系４１３を介してミラー５０２で反射され、走査ミラー５０１におけるミラー面５０１ａに照射される。走査ミラー５０１は回転軸５０１ｂを中心に回転しており、ミラー面５０１ａに照射されたレーザ光は反射角を変えながら反射される。この結果、レーザ光は走査範囲内を水平方向に出射方向を変えながら出射される。

つまり、走査ミラー５０１が回転することで所定の走査範囲内において走査範囲情報に応じた位置にレーザ光を照射することができる。

なお、図５の例では、レーザ光を水平方向に繰り返し走査するための機構について示したが、レーザ光を垂直方向に（つまり、仰角θを変えて）繰り返し走査する場合の機構についても同様である。

＜５．情報処理装置のハードウェア構成＞
次に、情報処理装置１３０のハードウェア構成について説明する。図６は、情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。

図６に示すように、情報処理装置１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）６０１、ＲＡＭ（Random Access Memory）６０２、記憶部６０３、入出力部６０４を備える。なお、情報処理装置１３０の各部は、バス６０５を介して相互に接続されているものとする。

ＣＰＵ６０１は、記憶部６０３に格納されたプログラムを実行するコンピュータである。ＲＡＭ６０２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ６０２は、記憶部６０３に格納されたプログラムがＣＰＵ６０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。

記憶部６０３は、ＥＰＲＯＭやＥＥＰＲＯＭ等のメモリであり、ＣＰＵ６０１にて実行されるプログラムを格納する。入出力部６０４は、ステレオ撮像部１１０（撮像部１１１、１１２）やレーザレーダ測距部１２０と通信するためのインタフェース部である。

＜６．情報処理装置の機能構成＞
次に、情報処理装置１３０の機能構成について説明する。図７は、情報処理装置１３０の機能構成を示す図である。

図７に示すように、情報処理装置１３０は、撮影画像取得部７１１、輝度画像入力部７１２、視差画像計算部７１３、識別候補抽出部７１４、走査範囲指定部７１５を有する。また、情報処理装置１３０は、レーザ距離情報取得部７２１、誤認識除去部７３１、識別結果情報出力部７３２を有する。なお、情報処理装置１３０が有するこれらの機能は、記憶部６０３に格納されたプログラムが、ＣＰＵ６０１によって実行されることにより実現されてもよい。あるいは、記憶部６０３以外の外部の記憶部に格納されたプログラムが、ＣＰＵ６０１によって実行されることにより実現されてもよい。

撮影画像取得部７１１は、撮像部１１１、１１２より所定のフレーム周期で撮影画像を取得する。

輝度画像入力部７１２は、撮影画像取得部７１１において取得された撮影画像のうち、撮像部１１１、１１２のいずれか一方にて撮影された撮影画像（本実施形態では、撮像部１１２において撮影された撮影画像）を抽出する。また、抽出した撮影画像を識別候補抽出部７１４に出力する。

視差画像計算部７１３は、撮影画像取得部７１１において取得された撮影画像に基づいて視差演算を行い、視差画像を生成する。また、生成した視差画像を識別候補抽出部７１４に出力する。なお、視差画像計算部７１３による視差演算処理の概要は後述する。

識別候補抽出部７１４は、撮影画像及び視差画像を処理する。具体的には、撮影画像の各画素の輝度値に基づいて、識別対象の物体が描画された領域を抽出する。また、視差画像を処理することで同じ視差値を有する領域を特定する。更に、当該特定した領域に対応する撮影画像の各画素の輝度値に基づいて、当該特定した領域が、識別対象の物体が描画された領域であると判定した場合に、当該特定した領域に対応する撮影画像の領域を抽出する。

また、識別候補抽出部７１４は、抽出した領域に描画された識別対象の物体を識別候補として誤認識除去部７３１に出力する。更に、識別候補抽出部７１４は、識別対象の物体が描画された領域の撮影画像内の位置を示す座標を、座標データとして走査範囲指定部７１５、レーザ距離情報取得部７２１、誤認識除去部７３１に出力する。

走査範囲指定部７１５は、識別候補抽出部７１４より出力された座標データに対応する位置にレーザ光を照射するために、レーザ光の出射方向を算出する。また、算出したレーザ光の出射方向を含む走査範囲を、走査範囲情報としてレーザレーダ測距部１２０に送信する。

レーザ距離情報取得部７２１は、走査範囲指定部７１５により送信された走査範囲情報に基づいてレーザレーダ測距部１２０がレーザ光を出射することで得られた、照射対象までの距離（レーザ距離情報）を取得する。レーザ距離情報は、識別候補抽出部７１４より出力された識別候補及び座標データと対応付けられて、誤認識除去部７３１に入力される。

誤認識除去部７３１では、識別候補抽出部７１４より識別候補として出力された各物体の撮影画像内におけるサイズと、レーザ距離情報に応じて導出される、撮影画像内にて描画されうる各物体の物体サイズの許容範囲とを対比する。そして、識別候補抽出部７１４より識別候補として出力された各物体の撮影画像内におけるサイズが、レーザ距離情報に応じて導出される、撮影画像内にて描画されうる各物体の物体サイズの許容範囲内に収まっているか否かを判定する。判定の結果、収まっている場合には、当該識別候補を識別結果情報出力部７３２に出力する。一方、判定の結果、収まっていない場合には、当該識別候補を除外する。

識別結果情報出力部７３２は、識別候補抽出部７１４より出力された識別候補のうち、誤認識除去部７３１において除外された識別候補以外の識別候補を、座標データとともに識別結果情報として出力する。

＜７．情報処理装置の詳細機能＞
次に、図７を用いて説明した情報処理装置１３０の各機能のうち、視差画像計算部７１３、識別候補抽出部７１４、走査範囲指定部７１５、レーザ距離情報取得部７２１、誤認識除去部７３１について更に説明する。

＜７．１ 視差画像計算部の説明＞
はじめに視差画像計算部７１３について説明する。図８は、視差画像計算部７１３における処理の概要を説明するための図である。具体的には、ステレオ撮像部１１０において撮影された撮影画像に基づいて、視差画像計算部７１３が、撮影画像の各画素の視差値を算出し、視差画像を生成する処理について説明するための図である。

図８では、ステレオ撮像部１１０（撮像部１１１、１１２）によって撮影される撮影画像を、それぞれ基準画像８１０、比較画像８２０とする。図８（ａ）に示すように、３次元空間内の物体８０１上の点８０２は、撮像部１１１及び撮像部１１２の同一水平線上の位置に写像される。すなわち、各撮影画像において、点８０２は、基準画像８１０中の点８１２及び比較画像８２０中の点８２２として描画される。このとき、視差値Δは、撮像部１１１上の座標における点８１２と撮像部１１２上の座標における点８２２とを用いて、下式のように表すことができる。
視差値Δ＝（点８１２のｘ座標）−（点８２２のｘ座標）
ここで、図８（ａ）において、基準画像８１０中の点８１２と、撮像レンズ８１１から撮像面上に下した垂線の撮像面との交点に対応する基準画像中の点との間の距離をΔａとする。また、比較画像８２０中の点８２２と、撮像レンズ８２１から撮像面上に下した垂線の撮像面との交点に対応する比較画像中の点との間の距離をΔｂとする。この場合、視差値Δ＝Δａ＋Δｂとなる。そして、当該視差値Δを比較画像８２０の各画素について算出することで、視差画像を生成することができる。

図８（ｂ）は、基準画像８１０、比較画像８２０の一例を示す図である。既に図８（ａ）に示しているとおり、撮像部１１１と撮像部１１２とでは、基線長Ｂ（撮像レンズ８１１と撮像レンズ８２１との間の長さ）だけ左右方向にずれて設置されている。このため、図８（ｂ）に示すように、基準画像８１０と比較画像８２０とでは、撮影画像内の各画素の位置が視差値Δだけずれることとなる。なお、撮影画像内の各画素の視差値Δは、撮像部１１１及び撮像部１１２に近いほど大きく、撮像部１１１及び撮像部１１２から遠いほど小さくなる。

なお、各画素の視差値のうち、例えば、視差値Δ＝Δａ＋Δｂを用いれば、撮像部１１１、１１２と物体８０１上の点８０２との間の距離Ｚを導き出すことができる。ここで、距離Ｚは、撮像レンズ８１１の焦点位置と撮像レンズ８２１の焦点位置とを含む面から物体８０１の点８０２（測距対象）までの距離である。距離Ｚは、撮像レンズ８１１及び撮像レンズ８２１の焦点距離ｆ、基線長Ｂ、及び視差値Δを用いて、下式により算出することができる。
距離Ｚ＝（Ｂ×ｆ）／Δ

＜７．２ 識別候補抽出部の説明＞
次に、識別候補抽出部７１４について図９〜図１５を参照しながら説明する。図９は、識別候補抽出部７１４の詳細について説明するための図である。図９に示すように、識別候補抽出部７１４は、ブロック走査部９０１、ブロック抽出部９０２、識別候補演算部９１０を有する。更に、識別候補演算部９１０は、特徴量算出部９１１、評価値算出部９１２、識別部９１３、識別候補出力部９１４、物体識別用データベース（以下、ＤＢと略す）９２０を有する。

ブロック走査部９０１は、サイズの異なる複数の矩形ブロックを用いて、輝度画像入力部７１２より送信された撮影画像（比較画像８２０）を走査する。ブロック走査部９０１では、走査中のそれぞれの位置において矩形ブロック内に含まれる各画素の輝度値を抽出し、識別候補演算部９１０に入力する。識別候補演算部９１０ではブロック走査部９０１より入力された各画素の輝度値を用いて、当該位置における矩形ブロックが識別候補を含むか否かを判定する。

図１０は、ブロック走査部９０１が比較画像８２０内を走査する際に用いる矩形ブロックの一例を示す図である。図１０に示すように、ブロック走査部９０１は、サイズの異なる複数の矩形ブロック（図１０の例では、矩形ブロック１００１、１００２）を有しており、それぞれの矩形ブロック１００１、１００２を用いて比較画像８２０内を走査する。そして、ブロック走査部９０１では、走査中のそれぞれの矩形ブロック１００１、１００２のそれぞれの位置において、各画素の輝度値を抽出し、識別候補演算部９１０に入力する。識別候補演算部９１０では、識別候補を含むと判定された際の矩形ブロック１００１または１００２の位置を示す座標データを算出する。

なお、本実施形態において、矩形ブロック１００１の位置は、矩形ブロック１００１の左上の座標データ（Ｘｓ１，Ｙｓ１）と右下の座標データ（Ｘｅ１，Ｙｅ１）とにより特定する。同様に、矩形ブロック１００２の位置は、矩形ブロック１００２の左上の座標データ（Ｘｓ２，Ｙｓ２）と右下の座標データ（Ｘｅ１，Ｙｅ２）とにより特定する。なお、図１０の例では、２種類の矩形ブロック１００１、１００２について例示したが、ブロック走査部９０１が有する矩形ブロックの種類は２種類に限定されず、３種類以上であってもよい。

図９に戻る。ブロック抽出部９０２は、視差画像計算部７１３より送信された視差画像から、同じ視差値を有する矩形ブロック（すなわち、同じ距離に存在する物体を含む領域）を抽出する。

図１１は、ブロック抽出部９０２が、視差画像に基づいて、同じ視差値を有する矩形ブロックを抽出する処理について説明するための図である。図１１に示すように、ブロック抽出部９０２では、視差画像計算部７１３より送信された視差画像の各画素について、同じ視差値を有する画素を、それぞれの視差値に対応する位置に投影し（Ｘ軸に向かって移動させ）、投影後の視差画像をハフ変換する。これにより、同じ視差値を有する画素群からなる直線を抽出する。図１１の中段は、視差画像より、同じ視差値を有する画素群からなる直線１１０１、１１０２を抽出した様子を示している。

図１１において直線１１０１は、視差値ｐ１を有する画素群が、幅方向の中央位置において幅方向に連続して存在していることを示している。同様に、直線１１０２は、視差値ｐ２を有する画素群が、幅方向の中央位置において幅方向に連続して存在していることを示している。

ブロック抽出部９０２では、直線１１０１、１１０２に基づいて、視差画像上において、同じ視差値を有する領域を矩形ブロック１１１１、１１１２として抽出する。一般に車両の後部はステレオ撮像部１１０から概ね等しい距離にあるため、同じ視差値を有する領域を矩形ブロック１１１１、１１１２として抽出することで、物体＝車両を含む矩形ブロックを抽出することができる。

再び図９に戻る。特徴量算出部９１１は、ブロック走査部９０１より入力された矩形ブロック１００１、１００２内の各画素の輝度値に基づいて、当該矩形ブロック内に描画された物体を識別するための特徴量を算出する。また、特徴量算出部９１１は、ブロック抽出部９０２により抽出された矩形ブロック１１１１、１１１２の位置に対応する比較画像８２０内の各画素の輝度値に基づいて、当該矩形ブロック内に描画された物体を識別するための特徴量を算出する。

図１２は、特徴量算出部９１１が特徴量を算出する際に用いる特徴パターンの一例を示す図である。特徴量算出部９１１では、矩形ブロックの位置に対応する比較画像８２０内の各画素のうち、特徴パターンの白色で示す領域の輝度値の合計値と、黒色で示す領域の輝度値の合計値との差を、矩形ブロックの特徴パターンにおける特徴量ｈ（ｘ）として算出する。

図１２（ａ）に示すように、特徴パターンＡは、白色で示す領域１２０１と黒色で示す領域１２０２とが左右に隣り合って位置し、かつ、矩形ブロックの中心から見て、左上に位置している。また、図１２（ｂ）に示すように、特徴パターンＢは、白色で示す領域１２０１と黒色で示す領域１２０２とが上下に隣り合って位置し、かつ、矩形ブロックの中心から見て右上に位置している。また、図１２（ｃ）に示すように、特徴パターンＣは、黒色で示す領域１２０２が２つの白色で示す領域１２０１によって隣り合って挟持され、かつ、矩形ブロックの中心から見て上側に位置している。更に、図１２（ｄ）に示すように、特徴パターンＤは、２つの白色で示す領域１２０１と２つの黒色で示す領域１２０２とが、上下及び左右に隣り合って位置し、かつ、矩形ブロックの中心から見て左上に位置している。

なお、特徴量算出部９１１では、矩形ブロック内の各画素の輝度値を用いて算出した特徴量ｈ（ｘ）を評価値算出部９１２に出力する。

評価値算出部９１２は、下式に基づいて、特徴量算出部９１１より出力された特徴量ｈ（ｘ）を重み付け加算し、評価値ｆ（ｘ）を算出する。

ただし、ｔは特徴パターンの種類を示しており、図１２の例では、Ｔ＝４となる。また、重み付け係数α_ｔは、識別対象の物体について予め既知の学習データを集め、当該学習データに基づいて算出された値である。

図１３は、識別対象の物体について予め既知の学習データを集め、当該学習データに基づいて算出した重み付け係数を格納した物体識別用ＤＢ９２０の一例を示す図である。

図１３に示す物体識別用ＤＢ９２０の例では、識別対象の物体として、物体Ｉ〜物体ＩＶについて、特徴パターンＡ〜特徴パターンＤを用いてそれぞれ算出される特徴量に乗算される重み付け係数が格納されている。また、図１３に示す物体識別用ＤＢ９２０の例では、更に、評価値算出部９１２において算出される評価値ｆ（ｘ）を用いて、識別対象の物体であるか否かを判定するための閾値が対応付けられている。

評価値算出部９１２では、特徴量算出部９１１により算出された４つの特徴パターンに対応する４つの特徴量に、重み付け係数α_１１、α_１２、α_１３、α_１４を乗算したうえで加算することで評価値ｆ（ｘ）を算出する。なお、このとき算出した評価値ｆ（ｘ）が、所定の条件を満たせば（閾値ＴＨ_１以上であれば）、物体Ｉであると判定する。同様に、評価値算出部９１２では、特徴量算出部９１１により算出された４つの特徴量に、重み付け係数α_２１、α_２２、α_２３、α_２４を乗算したうえで加算することで評価値ｆ（ｘ）を算出する。なお、このとき算出した評価値ｆ（ｘ）が、所定の条件を満たせば（閾値ＴＨ_２以上であれば）、物体ＩＩであると判定する。

評価値算出部９１２では、以下、同様の手順で、特徴量算出部９１１により算出された特徴量に、識別対象の物体に対応付けられた重み付け係数を乗算したうえで加算することで、評価値ｆ（ｘ）を算出する。

識別部９１３は、評価値算出部９１２において算出された評価値ｆ（ｘ）に基づいて、矩形ブロック（ここでは、矩形ブロックｍとする）に含まれる物体が識別対象の物体であるか否かを識別する。なお、矩形ブロックｍは、ブロック走査部９０１において走査中の所定の位置における矩形ブロックであってもよいし、ブロック抽出部９０２において抽出された矩形ブロック（矩形ブロック１１１１または１１１２）であってもよい。

図１４は、識別部９１３が、物体を識別する際の識別処理手順を示した図である。図１４に示すように、識別部９１３による識別処理手順は、階層Ａ〜階層Ｄを含む。階層の数は、図１２に示す特徴パターンの数（種類）により決定され、特徴パターンの数が増えるほど、階層の数も増える。

識別部９１３では、矩形ブロックｍに含まれる物体が識別対象の物体であるか否かを迅速に識別するために、識別処理手順を階層化している。このうち、階層Ａでは、特徴量算出部９１１において算出された各特徴パターンの特徴量のうち、特徴パターンＡを用いて算出された特徴量に重み付け係数α_１１を乗算し、乗算結果を所定の閾値（ｔｈ_ａ）と比較する。そして、乗算結果が所定の閾値（ｔｈ_ａ）未満であった場合、階層Ａでは、他の特徴パターン（Ｂ〜Ｄ）の特徴量を持ち出すことなく、識別対象の物体ではないと判定する。

階層Ｂでは、特徴パターンＢを用いて算出された特徴量に重み付け係数α_１２を乗算し、乗算結果を階層Ａでの乗算結果に加算したうえで、所定の閾値（ｔｈ_ｂ）と比較する。そして、階層Ａでの乗算結果と階層Ｂでの乗算結果との和が、所定の閾値（ｔｈ_ｂ）未満であった場合、階層Ｂでは、他の特徴パターン（Ｃ、Ｄ）の特徴量を持ち出すことなく、識別対象の物体ではないと判定する。

階層Ｃでは、特徴パターンＣを用いて算出された特徴量に重み付け係数α_１３を乗算し、乗算結果を、階層Ａ及び階層Ｂでのそれぞれの乗算結果に加算したうえで、所定の閾値（ｔｈ_ｃ）と比較する。そして、階層Ａ〜階層Ｃまでの乗算結果の和が、所定の閾値（ｔｈ_ｃ）未満であった場合、階層Ｄでは、他の特徴パターン（Ｄ）の特徴量を持ち出すことなく、識別対象の物体ではないと判定する。

階層Ｄでは、特徴パターンＤを用いて算出された特徴量に重み付け係数α_１４を乗算し、乗算結果を、階層Ａ〜階層Ｃでのそれぞれの乗算結果に加算したうえで、閾値（ＴＨ_１）と比較する。そして、階層Ａ〜階層Ｄまでの乗算結果の和が、閾値（ＴＨ_１）以上であった場合、階層Ｄでは、物体Ｉであると判定する。一方、閾値（ＴＨ_１）未満であった場合には、階層Ｄでは、識別対象の物体ではないと判定する。

このように、特徴パターンの数に応じて階層化することで、識別対象の物体であるか否かを識別するための計算量を減らすことができる。

識別候補出力部９１４は、矩形ブロックのうち、識別対象の物体であると判定された物体が含まれる矩形ブロックを抽出し、各矩形ブロックに含まれる物体を識別候補として誤認識除去部７３１に出力する。また、識別対象の物体であると判定された物体が含まれる矩形ブロックの座標データを走査範囲指定部７１５、レーザ距離情報取得部７２１、誤認識除去部７３１に出力する。図１５は、識別候補抽出処理の処理結果として、識別候補出力部９１４より出力される識別候補及び座標データを説明するための図である。

図１５の例では、矩形ブロック１５０１、１５０２、１５０３、１５０４が抽出されたことを示している。また、矩形ブロック１５０１に含まれる物体が識別対象の物体（＝物体Ｉ（車両））であると判定され、判定された物体が識別候補として、座標データ｛（Ｘ_ｓ１１，Ｙ_ｓ１１）、（Ｘ_ｅ１１，Ｙ_ｅ１１）｝とともに出力された様子を示している。また、矩形ブロック１５０２に含まれる物体が識別対象の物体（＝物体Ｉ（車両））であると判定され、判定された物体が識別候補として、座標データ｛（Ｘ_ｓ２１，Ｙ_ｓ２１）、（Ｘ_ｅ２１，Ｙ_ｅ２１）｝とともに出力された様子を示している。また、矩形ブロック１５０３に含まれる物体が識別対象の物体（＝物体Ｉ（車両））であると判定され、判定された物体が識別候補として、座標データ｛（Ｘ_ｓ３１，Ｙ_ｓ３１）、（Ｘ_ｅ３１，Ｙ_ｅ３１）｝とともに出力された様子を示している。更に、矩形ブロック１５０４に含まれる物体が識別対象の物体（＝物体Ｉ（車両））であると判定され、判定された物体が識別候補として、座標データ｛（Ｘ_ｓ４１，Ｙ_ｓ４１）、（Ｘ_ｅ４１，Ｙ_ｅ４１）｝とともに出力された様子を示している。なお、矩形ブロック１５０３、１５０４に含まれる物体は、実際には"信号機"または"電話ボックス"であり、識別候補抽出部７１４において、物体Ｉ（車両）であると誤認識されたものとする。

＜７．３ 走査範囲指定部の説明＞
次に、走査範囲指定部７１５について図１６を参照しながら説明する。図１６は、走査範囲指定部７１５の詳細について説明するための図である。図１６に示すように、走査範囲指定部７１５は、座標データ入力部１６０１、変換部１６０２、旋回角・仰角出力部１６０３を有する。

座標データ入力部１６０１は、識別候補抽出部７１４より出力された座標データを入力する。識別候補抽出部７１４より出力される座標データは、矩形ブロックの左上及び右下の座標であるため、座標データ入力部１６０１では、当該座標データに基づいて矩形ブロックにより囲まれる領域を特定する。

変換部１６０２は、座標データ入力部１６０１により特定された領域内のレーザ光の走査位置の座標を算出し、算出した座標に対応する位置にレーザ光を照射するための、旋回角φ及び仰角θを算出する。

図１７は、矩形ブロック１５０１〜１５０４の座標データにより特定された領域と、当該領域内のレーザ光の走査位置１７０１〜１７０４を示す図である。

変換部１６０２では、撮影画像（比較画像８２０）内のレーザ光の走査位置１７０１に対応する位置にレーザ光を照射するための、旋回角φ_１及び仰角θ_１を算出する。また、撮影画像（比較画像８２０）内のレーザ光の走査位置１７０２に対応する位置にレーザ光を照射するための、旋回角φ_２及び仰角θ_２を算出する。また、撮影画像（比較画像８２０）内のレーザ光の走査位置１７０３に対応する位置にレーザ光を照射するための、旋回角φ_３及び仰角θ_３を算出する。更に、撮影画像（比較画像８２０）内の走査位置１７０４に対応する位置にレーザ光を照射するための、旋回角φ_４及び仰角θ_４を算出する。なお、旋回角φ_１〜φ_４、仰角θ_１〜θ_４はいずれも範囲を表す値であるとする。

旋回角・仰角出力部１６０３では、変換部１６０２において算出された旋回角φ及び仰角θの組み合わせをレーザレーダ測距部１２０に出力する。例えば、１フレームの撮影画像（比較画像８２０）内において４つの領域が特定された場合には、（旋回角，仰角）＝（φ_１，θ_１）、（φ_２，θ_２）、（φ_３，θ_３）、（φ_４，θ_４）の４つの組み合わせを、走査範囲情報として出力する。これにより、レーザレーダ測距部１２０では、走査範囲指定部７１５において指定された旋回角、仰角により特定される方向に、レーザ光を出射するよう走査する。

＜７．４ レーザ距離情報取得部の説明＞
次に、レーザ距離情報取得部７２１について説明する。図１８はレーザ距離情報取得部７２１において取得されたレーザ距離情報の一例を示す図である。レーザ距離情報取得部７２１では、識別候補抽出部７１４より出力された座標データを取得し、それぞれの座標データについて、レーザレーダ測距部１２０より送信されたレーザ距離情報を対応付ける。なお、レーザレーダ測距部１２０より送信された、各領域内のそれぞれの走査位置におけるレーザ距離情報は、各領域ごとに平均値が算出された後に（Ｌ_１〜Ｌ_４）、座標データに対応付けられる。

図１８の例では、レーザ距離情報取得部７２１は、識別候補抽出部７１４より、以下の４つの座標データを取得している。
・｛（Ｘ_ｓ１，Ｙ_ｓ１）、（Ｘ_ｅ１，Ｙ_ｅ１）｝、
・｛（Ｘ_ｓ２，Ｙ_ｓ２）、（Ｘ_ｅ２，Ｙ_ｅ２）｝、
・｛（Ｘ_ｓ３，Ｙ_ｓ３）、（Ｘ_ｅ３，Ｙ_ｅ３）｝、
・｛（Ｘ_ｓ４，Ｙ_ｓ４）、（Ｘ_ｅ２，Ｙ_ｅ４）｝
このため、レーザ距離情報取得部７２１では、算出したレーザ距離情報（平均値）それぞれを４つの座標データと対応付ける。なお、レーザ距離情報取得部７２１では、座標データが算出された複数の撮影画像（比較画像８２０）それぞれについて、レーザ距離情報と座標データとの対応付けを行う。

レーザ距離情報取得部７２１では、座標データと対応付けたレーザ距離情報を誤認識除去部７３１に出力する。

＜７．５ 誤認識除去部の説明＞
次に、誤認識除去部７３１について図１９及び図２０を用いて説明する。図１９は誤認識除去部７３１の詳細について説明するための図である。図１９に示すように、誤認識除去部７３１は、物体・距離情報取得部１９０１、判定情報取得部１９０２、誤認識判定部１９０３、識別結果出力部１９０４、物体サイズ判定ＤＢ１９１０を有する。

物体・距離情報取得部１９０１は、識別候補抽出部７１４より出力された座標データと識別候補とを取得するとともに、レーザ距離情報取得部７２１より出力されたレーザ距離情報を取得する。また、取得した座標データに基づいて、当該座標データにより特定される領域の幅及び高さ（領域のサイズ）を算出する。

図２０（ａ）は、物体・距離情報取得部１９０１により取得及び算出された、誤認識除去処理に用いられるデータ（識別候補、座標データ、領域のサイズ、レーザ距離情報）の対応関係を示した図である。図２０（ａ）の例では、座標データ｛（Ｘ_ｓ１，Ｙ_ｓ１）、（Ｘ_ｅ１，Ｙ_ｅ１）｝により特定される領域の幅はＷ_１、高さはＨ_１、当該領域に含まれる識別候補は物体Ｉ、物体Ｉまでの距離はＬ_１である。なお、幅Ｗ_１は（Ｘ_ｅ１−Ｘ_ｓ１）により算出され、高さＨ_１は（Ｙ_ｅ１−Ｙ_ｓ１）により算出される。

また、図２０（ａ）の例では、座標データ｛（Ｘ_ｓ２，Ｙ_ｓ２）、（Ｘ_ｅ２，Ｙ_ｅ２）｝により特定される領域の幅はＷ_２、高さはＨ_２、当該領域に含まれる識別候補は物体Ｉ、物体Ｉまでの距離はＬ_２である。なお、幅Ｗ_２は（Ｘ_ｅ２−Ｘ_ｓ２）により算出され、高さＨ_２は（Ｙ_ｅ２−Ｙ_ｓ２）により算出される。

また、図２０（ａ）の例では、座標データ｛（Ｘ_ｓ３，Ｙ_ｓ３）、（Ｘ_ｅ３，Ｙ_ｅ３）｝により特定される領域の幅はＷ_３、高さはＨ_３、当該領域に含まれる識別候補は物体Ｉ、物体Ｉまでの距離はＬ_３である。なお、幅Ｗ_３は（Ｘ_ｅ３−Ｘ_ｓ３）により算出され、高さＨ_３は（Ｙ_ｅ３−Ｙ_ｓ３）により算出される。

更に、図２０（ａ）の例では、座標データ｛（Ｘ_ｓ４，Ｙ_ｓ４）、（Ｘ_ｅ４，Ｙ_ｅ４）｝により特定される領域の幅はＷ_４、高さはＨ_４、当該領域に含まれる識別候補は物体Ｉ、物体Ｉまでの距離はＬ_４である。なお、幅Ｗ_４は（Ｘ_ｅ４−Ｘ_ｓ４）により算出され、高さＨ_４は（Ｙ_ｅ４−Ｙ_ｓ４）により算出される。

判定情報取得部１９０２は、物体・距離情報取得部１９０１において取得及び算出された識別候補、座標データ、領域のサイズ、レーザ距離情報に基づいて、誤って識別された物体の有無を判定する。具体的には、レーザ距離情報に基づいて導出される、撮影画像内に描画されうる物体の許容サイズに対して、物体・距離情報取得部１９０１において算出された領域のサイズが収まっているか否かを判定する。なお、レーザ距離情報に基づいて導出される、撮影画像内に描画されうる物体の許容サイズは、予め、物体サイズ判定ＤＢ１９１０に格納されているものとする。

図２０（ｂ）は、物体サイズ判定ＤＢ１９１０の一例を示す図である。図２０（ｂ）に示すように、物体サイズ判定ＤＢ１９１０は、識別対象の物体ごとに規定されている。また、距離ごとに、当該物体が撮影画像内に描画されうる許容サイズが規定されている。

例えば、物体Ｉが距離Ｄ１の位置にある場合、撮影画像内において、幅はＷｍｉｎ＿１〜Ｗｍａｘ＿１の範囲内に収まり、高さはＨｍｉｎ＿１〜Ｈｍａｘ＿１の範囲内に収まる。同様に、物体Ｉが距離Ｄ２の位置にある場合、撮影画像内において、幅はＷｍｉｎ＿２〜Ｗｍａｘ＿２の範囲内に収まり、高さはＨｍｉｎ＿２〜Ｈｍａｘ＿２の範囲内に収まる。以下、距離Ｄ３〜距離Ｄｎまで、それぞれの距離における物体Ｉの撮影画像内に描画されうる最小幅、最大幅、最小高さ、最大高さが規定されている。

このため、判定情報取得部１９０２では、物体・距離情報取得部１９０１において取得された識別候補及びレーザ距離情報に基づいて、物体サイズ判定ＤＢ１９１０を参照し、対応する物体及び距離の最小幅、最大幅、最小高さ、最大高さを取得する。

誤認識判定部１９０３では、物体・距離情報取得部１９０１において算出された領域のサイズが、判定情報取得部１９０２において取得された最小幅、最大幅、最小高さ、最大高さの範囲内に収まっているか否かを判定する。誤認識判定部１９０３において、収まっていないと判定された場合には、物体が誤って識別されたと判定する。一方、収まっていると判定された場合には、物体が正しく識別されたと判定する。

図２０（ａ）の例において、物体・距離情報取得部１９０１が取得した識別候補は"物体Ｉ"であり、レーザ距離情報は"Ｌ_１"である。ここで、仮にＬ_１＝Ｄ_３であるとすると、
Ｗｍｉｎ＿３＜Ｗ_１＜Ｗｍａｘ＿３
Ｈｍｉｎ＿３＜Ｈ_１＜Ｈｍａｘ＿３
が成立する場合には、識別候補は正しく物体が識別されている（物体Ｉである）と判定する。また、成立しない場合には、識別候補は誤って物体が識別された（物体Ｉではない）と判定する。

識別結果出力部１９０４は、物体・距離情報取得部１９０１において取得された識別候補のうち、誤認識判定部１９０３にて、誤って物体が識別されたと判定された識別候補以外の識別候補及びその座標データを、識別結果情報出力部７３２に出力する。

＜７．６ 誤認識除去部による誤認識除去処理の流れ＞
次に、誤認識除去部７３１による誤認識除去処理の流れについて説明する。図２１は、誤認識除去部７３１による誤認識除去処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ２１０１において、物体・距離情報取得部１９０１は、識別候補抽出部７１４より出力された識別候補及び座標データを取得する。また、取得した座標データに基づいて、識別候補が含まれる領域のサイズ（幅Ｗ、高さＨ）を算出する。

ステップＳ２１０２において、物体・距離情報取得部１９０１は、レーザ距離情報取得部７２１より出力されたレーザ距離情報を取得する。

ステップＳ２１０３において、判定情報取得部１９０２は、ステップＳ２１０１、２１０２において取得した識別候補、レーザ距離情報に基づいて、撮影画像（比較画像８２０）内に描画されうる物体の許容サイズを導出する。具体的には、物体サイズ判定ＤＢ１９１０を参照し、取得した識別候補、レーザ距離情報に対応する、最小幅（Ｗｍｉｎ）、最大幅（Ｗｍａｘ）、最小高さ（Ｈｍｉｎ）、最大高さ（Ｈｍａｘ）を取得する。

ステップＳ２１０４において、誤認識判定部１９０３は、ステップＳ２１０１において算出されたサイズ（幅Ｗ、高さＨ）と、ステップＳ２１０３において取得された許容サイズとを対比する。ステップＳ２１０４における対比の結果、Ｗｍｉｎ＜Ｗ＜Ｗｍａｘを満たし、かつ、Ｈｍｉｎ＜Ｈ＜Ｈｍａｘを満たすと判定した場合には、ステップＳ２１０５に進む。

ステップＳ２１０５において、誤認識判定部１９０３は、ステップＳ２１０１において取得した識別候補は、正しく物体が識別されていると判定する。ステップＳ２１０６において、識別結果出力部１９０４は、ステップＳ２１０１において取得した識別候補及び座標データを識別結果情報出力部７３２に出力する。

一方、ステップＳ２１０４における対比の結果、Ｗｍｉｎ＜Ｗ＜Ｗｍａｘを満たしていないか、Ｈｍｉｎ＜Ｈ＜Ｈｍａｘを満たしていないと判定した場合には、ステップＳ２１０７に進む。

ステップＳ２１０７において、誤認識判定部１９０３は、ステップＳ２１０１において取得した識別候補は、誤って物体が識別されたと判定する。ステップＳ２１０８において、誤認識判定部１９０３は、誤って物体が識別されたと判定した識別候補を、識別候補から除外する。

ステップＳ２１０９において、物体・距離情報取得部１９０１は、処理対象の撮影画像（１フレーム分の撮影画像）より抽出されたすべての矩形ブロックの識別候補について、物体の正否の判定を行ったか否かを判定する。ステップＳ２１０９において、物体の正否の判定を行っていない識別候補があると判定した場合には、ステップＳ２１０１に戻り、次の識別候補についてステップＳ２１０１からＳ２１０８の処理を繰り返す。

一方、ステップＳ２１０９において、すべての識別候補について、物体の正否の判定を行ったと判定した場合には、誤認識除去処理を終了する。

＜８．物体識別処理の流れ＞
次に、情報処理装置１３０による物体識別処理全体の流れについて説明する。図２２は、情報処理装置１３０による物体識別処理の流れを示すフローチャートである。

ステップＳ２２０１において、撮影画像取得部７１１は、ステレオ撮像部１１０より１フレーム分の基準画像８１０及び比較画像８２０（ステレオ画像）を取得する。

ステップＳ２２０２において、輝度画像入力部７１２は、ステップＳ２２０１において取得したステレオ画像のうち、一方の撮影画像（本実施形態では比較画像８２０）を抽出する。ステップＳ２２０３において、視差画像計算部７１３は、ステップＳ２２０１において取得したステレオ画像に基づいて、視差画像を生成する。

ステップＳ２２０４において、識別候補抽出部７１４は、撮影画像及び視差画像に基づいて、識別対象の物体を含む矩形ブロックを抽出し、当該矩形ブロックの位置を特定する座標データを算出する。

ステップＳ２２０５において、走査範囲指定部７１５は、算出された座標データにより特定される領域にレーザ光が照射されるよう、レーザ光の出射方向を特定する旋回角φ及び仰角θの組み合わせを算出する。更に、算出した旋回角φ及び仰角θの組み合わせを走査範囲情報としてレーザレーダ測距部１２０に送信する。これにより、レーザレーダ測距部１２０によるレーザ照射処理が実行される。

ステップＳ２２０６において、誤認識除去部７３１は、誤認識除去処理を実行する。なお、誤認識除去処理の詳細は図２１を用いて説明済みであるため、ここでは説明を省略する。

ステップＳ２２０７において、識別結果情報出力部７３２は、ステップＳ２２０６において、誤って物体が識別されたと判定された識別候補を除く識別候補、及び当該識別候補を含む領域（矩形ブロック）の座標データを、識別結果情報として出力する。

ステップＳ２２０８において、撮影画像取得部７１１は、物体識別処理の終了指示が入力されたか否かを判定する。ステップＳ２２０８において、終了指示が入力されていないと判定された場合には、ステップＳ２２０１に戻り、次のフレームについて物体識別処理を実行する。一方、ステップＳ２２０８において、終了指示が入力されたと判定された場合には、物体識別処理を終了する。

図２３は、物体識別処理が実行されることで出力された識別結果情報の一例を示す図であり、撮影画像（比較画像８２０）より抽出された領域（図１５）に対して、誤認識除去処理が実行された様子を示している。

図２３に示すように、撮影画像（比較画像８２０）より抽出された４つの領域（矩形ブロック）のうち、矩形ブロック１５０３、１５０４に含まれる物体については、そのサイズが許容サイズに収まっていないため、識別対象の物体でないと判定される。このため、識別候補から除外され、識別結果情報出力部７３２では、矩形ブロック１５０１、１５０２の座標データ及び矩形ブロック１５０１、１５０２に含まれる識別候補を識別結果情報として出力する。

＜９．まとめ＞
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る物体識別システムでは、
・撮像部により撮影された撮影画像より、識別対象の物体が描画された領域を抽出する構成とした。
・識別対象の物体が描画された領域に対応する位置にレーザ光が照射されるよう制御し、当該識別対象の物体までの距離を測定する構成とした。
・測定した距離に基づいて、撮影画像内に描画されうる当該識別対象の物体の許容サイズを導出する構成とした。また、撮影画像より抽出された領域のサイズを当該許容サイズを用いて検証することで、撮影画像より抽出された領域に描画された物体が識別対象の物体であったか否かを判定する構成とした。
・識別対象の物体でないと判定された場合、当該物体が描画された領域を除く領域に関する情報を、識別結果情報として出力する構成とした。

これにより、識別対象の物体ではない物体が描画された領域に関する情報が、識別結果情報として出力されることを回避することが可能となる。この結果、物体の識別精度を向上させることが可能となる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、識別対象の物体として、物体Ｉ〜物体ＩＶの４つの物体について抽出する構成としたが、本発明はこれに限定されない。抽出すべき識別対象の物体は、識別結果情報に基づいて、車両２００がどのような制御を行うかに応じて、適宜定義されるものとする。なお、抽出すべき識別対象の物体の一例としては、車両や歩行者等が挙げられる。

また、上記第１の実施形態では、識別結果情報として、識別候補と座標データとを出力する構成としたが、本発明はこれに限定されず、例えば、レーザ距離情報を合わせて出力する構成としてもよい。

また、上記第１の実施形態では、識別候補抽出部７１４より出力された座標データにより特定される領域内の走査位置に対してレーザ光を照射する構成としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、座標データにより特定される領域内の特定の１点に対してレーザ光を照射する構成としてもよい。

また、上記第１の実施形態では、レーザレーダ測距部１２０よりレーザ光を出射した場合の反射光に基づいてレーザ距離情報を算出する構成としたが本発明はこれに限定されない。レーザレーダ測距部以外の電磁波測距部より電磁波を照射した場合の反射波に基づいて、距離情報を算出する構成としてもよい。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：物体識別システム
１１０ ：ステレオ撮像部
１１１、１１２ ：撮像部
１２０ ：レーザレーダ測距部
１３０ ：情報処理装置
７１１ ：撮影画像取得部
７１２ ：輝度画像入力部
７１３ ：視差画像計算部
７１４ ：識別候補抽出部
７１５ ：走査範囲指定部
７２１ ：レーザ距離情報取得部
７３１ ：誤認識除去部
７３２ ：識別結果情報出力部
９０１ ：ブロック走査部
９０２ ：ブロック抽出部
９１０ ：識別候補演算部
９１１ ：特徴量算出部
９１２ ：評価値算出部
９１３ ：識別部
９１４ ：識別候補出力部
９２０ ：物体識別用ＤＢ
１９０１ ：物体・距離情報取得部
１９０２ ：判定情報取得部
１９０３ ：誤認識判定部
１９０４ ：識別結果出力部
１９１０ ：物体サイズ判定ＤＢ

特開２０００−３２９８５２号公報

Claims (9)

1. 撮像部と、電磁波を出射する出射部と、該撮像部及び該出射部と接続される情報処理装置とを有する物体識別システムであって、
   前記撮像部により撮影された撮影画像に基づいて算出された視差画像を用いて、該撮影画像内の所定の大きさの領域を特定し、特定した該所定の大きさの領域の中から、識別対象の物体が描画された領域を抽出する抽出手段と、
   前記領域が抽出された場合に、前記識別対象の物体に、電磁波が照射されるよう前記出射部を制御する制御手段と、
   前記電磁波が照射されることで測定された前記識別対象の物体までの距離に基づいて導出される、前記撮影画像に描画されうる前記識別対象の物体の許容サイズと、前記抽出手段により抽出された領域のサイズと、を対比することで、前記抽出手段により抽出された領域に描画された物体が識別対象の物体であったか否かを判定する判定手段と
   を有することを特徴とする物体識別システム。
2. 撮影画像に基づいて算出された視差画像を用いて、該撮影画像内の所定の大きさの領域を特定し、特定した該所定の大きさの領域の中から、識別対象の物体が描画された領域を抽出する抽出手段と、
   前記領域が抽出された場合に、前記識別対象の物体に、電磁波が照射されるよう制御する制御手段と、
   前記電磁波が照射されることで測定された前記識別対象の物体までの距離に基づいて導出される、前記撮影画像に描画されうる前記識別対象の物体の許容サイズと、前記抽出手段により抽出された領域のサイズと、を対比することで、前記抽出手段により抽出された領域に描画された物体が識別対象の物体であったか否かを判定する判定手段と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
3. 前記抽出手段は、
   前記撮影画像内の前記所定の大きさの領域に含まれる各画素の輝度値を用いて算出した特徴量が所定の条件を満たす場合に、前記領域を抽出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記抽出手段は、前記視差画像を用いて抽出した画素群に基づいて前記所定の大きさの領域を特定することを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記制御手段は、
   前記電磁波の出射方向を前記撮影画像内における前記抽出された領域の座標に基づいて算出し、該算出した出射方向に前記電磁波が出射されるよう制御することを特徴とする請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 識別対象の物体までの距離と、前記撮影画像に描画されうる該識別対象の物体の許容サイズとの関係を規定したデータベースを、識別対象の物体ごとに格納する格納手段を更に有し、
   前記判定手段は、前記測定された識別対象の物体までの距離と、前記抽出された領域に描画された前記識別対象の物体とに基づいて、前記データベースを参照することで、前記対比に用いる許容サイズを導出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
7. 前記抽出手段により抽出された領域のうち、前記判定手段により識別対象の物体であると判定された物体が描画された領域に関する情報を、識別結果として出力する出力手段を更に有することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
8. 撮像部と、電磁波を出射する出射部と、該撮像部及び該出射部と接続される情報処理装置とを有する物体識別システムにおける情報処理方法であって、
   前記撮像部により撮影された撮影画像に基づいて算出された視差画像を用いて、該撮影画像内の所定の大きさの領域を特定し、特定した該所定の大きさの領域の中から、識別対象の物体が描画された領域を抽出する抽出工程と、
   前記領域が抽出された場合に、前記識別対象の物体に、電磁波が照射されるよう前記出射部を制御する制御工程と、
   前記電磁波が照射されることで測定された前記識別対象の物体までの距離に基づいて導出される、前記撮影画像に描画されうる前記識別対象の物体の許容サイズと、前記抽出工程において抽出された領域のサイズと、を対比することで、前記抽出工程において抽出された領域に描画された物体が識別対象の物体であったか否かを判定する判定工程と
   を有することを特徴とする情報処理方法。
9. 情報処理装置のコンピュータに、
   撮影画像に基づいて算出された視差画像を用いて、該撮影画像内の所定の大きさの領域を特定し、特定した該所定の大きさの領域の中から、識別対象の物体が描画された領域を抽出する抽出工程と、
   前記領域が抽出された場合に、前記識別対象の物体に、電磁波が照射されるよう制御する制御工程と、
   前記電磁波が照射されることで測定された前記識別対象の物体までの距離に基づいて導出される、前記撮影画像に描画されうる前記識別対象の物体の許容サイズと、前記抽出工程において抽出された領域のサイズと、を対比することで、前記抽出工程において抽出された領域に描画された物体が識別対象の物体であったか否かを判定する判定工程と
   を実行させるためのプログラム。

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