WO2014017522A1 - 立体物検出装置及び立体物検出方法 - Google Patents

立体物検出装置及び立体物検出方法 Download PDF

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WO2014017522A1
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luminance
image
difference
determination
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PCT/JP2013/070011
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修 深田
早川　泰久
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日産自動車株式会社
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    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30261—Obstacle

Definitions

  • the present invention relates to a three-dimensional object detection device and a three-dimensional object detection method.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2012-166518 filed on July 27, 2012.
  • the contents described in the application are incorporated into the present application by reference and made a part of the description of the present application.
  • the vehicle is detected based on the positional relationship between the vertical edge line segments and the positional relationship between the vertical edge line segment pair and the horizontal edge line segment.
  • a vehicle detection method is known (see Patent Document 1).
  • the conventional technology it is possible to improve the accuracy of vehicle detection when the overall contrast of the image is poor due to bad weather or the like.
  • the sunlight is reflected on the road surface due to a phenomenon such as sunlight reflected in the shade.
  • the accuracy of vehicle detection cannot be improved in the case where local brightness shading occurs.
  • the problem to be solved by the present invention is to prevent erroneous detection of an image of a high-intensity part locally generated in an image due to a phenomenon such as sunlight reflected in a tree being reflected on a road surface. And it is providing the solid object detection apparatus which detects the other vehicle which drive
  • the present invention detects, based on the brightness of image information, a high-intensity part having a predetermined feature that appears in an image due to a phenomenon such as sunlight reflected in a tree being reflected on a road surface, and this high-intensity part is detected.
  • the above-described problem is solved by suppressing the determination that the three-dimensional object is another vehicle based on the high-luminance area image corresponding to the high-luminance portion.
  • a determination result that an other vehicle is detected is output based on the corresponding high-intensity area image. Since it is controlled so as to make it harder, it is possible to prevent erroneous detection of an image of a high-luminance part formed by sunlight inserted in the shade as an image of another vehicle traveling in the adjacent lane adjacent to the traveling lane of the host vehicle. it can. As a result, it is possible to provide a three-dimensional object detection device and a three-dimensional object detection method that detect other vehicles traveling in the adjacent lane adjacent to the traveling lane of the host vehicle with high accuracy.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle according to an embodiment to which a three-dimensional object detection device of the present invention is applied. It is a top view (three-dimensional object detection by difference waveform information) which shows the driving state of the vehicle of FIG. It is a block diagram which shows the detail of the computer of FIG. 4A and 4B are diagrams for explaining the outline of processing of the alignment unit in FIG. 3, in which FIG. 3A is a plan view showing a moving state of the vehicle, and FIG. It is the schematic which shows the mode of the production
  • FIG. 4 is a flowchart (No. 1) illustrating a three-dimensional object detection method using differential waveform information executed by the viewpoint conversion unit, the alignment unit, the smear detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3.
  • FIG. 1 is a flowchart (No. 1) illustrating a three-dimensional object detection method using differential waveform information executed by the viewpoint conversion unit, the alignment unit, the smear detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3.
  • FIG. 4 is a flowchart (part 2) illustrating a three-dimensional object detection method using differential waveform information executed by the viewpoint conversion unit, the alignment unit, the smear detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3. It is a figure (three-dimensional object detection by edge information) which shows the running state of vehicles of Drawing 1, (a) is a top view showing the positional relationship of a detection field etc., and (b) shows the positional relationship of a detection field etc. in real space. It is a perspective view shown. 4A and 4B are diagrams for explaining the operation of the luminance difference calculation unit in FIG. 3, in which FIG.
  • 3A is a diagram illustrating a positional relationship among attention lines, reference lines, attention points, and reference points in a bird's-eye view image
  • FIG. It is a figure which shows the positional relationship of the attention line, reference line, attention point, and reference point.
  • 4A and 4B are diagrams for explaining the detailed operation of the luminance difference calculation unit in FIG. 3, in which FIG. 3A is a diagram illustrating a detection region in a bird's-eye view image, and FIG. It is a figure which shows the positional relationship of a reference point.
  • FIG. 4 is a flowchart (part 1) illustrating a three-dimensional object detection method using edge information executed by a viewpoint conversion unit, a luminance difference calculation unit, an edge line detection unit, and a three-dimensional object detection unit in FIG. 3;
  • FIG. 4 is a flowchart (part 1) illustrating a three-dimensional object detection method using edge information executed by a viewpoint conversion unit, a luminance difference calculation unit, an edge line detection unit, and a three-dimensional object detection unit in FIG. 3;
  • FIG. 4 is a flowchart (part 2) illustrating a three-dimensional object detection method using edge information executed by the viewpoint conversion unit, the luminance difference calculation unit, the edge line detection unit, and the three-dimensional object detection unit of FIG. 3. It is a figure which shows the example of an image for demonstrating edge detection operation
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a vehicle according to an embodiment to which a three-dimensional object detection device 1 of the present invention is applied.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present example is careful when the driver of the host vehicle V is driving. Is a device that detects, as an obstacle, other vehicles that are likely to be contacted, for example, other vehicles that may be contacted when the host vehicle V changes lanes.
  • the three-dimensional object detection device 1 of this example detects another vehicle that travels in an adjacent lane (hereinafter also simply referred to as an adjacent lane) adjacent to the lane in which the host vehicle travels. Further, the three-dimensional object detection device 1 of the present example can calculate the detected movement distance and movement speed of the other vehicle.
  • the three-dimensional object detection device 1 is mounted on the own vehicle V, and the three-dimensional object detected around the own vehicle travels in the adjacent lane next to the lane on which the own vehicle V travels.
  • the example which detects a vehicle is shown.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present example includes a camera 10, a vehicle speed sensor 20, and a calculator 30.
  • the camera 10 is attached to the host vehicle V so that the optical axis is at an angle ⁇ from the horizontal to the lower side at a height h at the rear of the host vehicle V.
  • the camera 10 images a predetermined area in the surrounding environment of the host vehicle V from this position.
  • the vehicle speed sensor 20 detects the traveling speed of the host vehicle V, and calculates the vehicle speed from the wheel speed detected by, for example, a wheel speed sensor that detects the rotational speed of the wheel.
  • the computer 30 detects a three-dimensional object behind the vehicle, and calculates a moving distance and a moving speed for the three-dimensional object in this example.
  • FIG. 2 is a plan view showing a traveling state of the host vehicle V in FIG.
  • the camera 10 images the vehicle rear side at a predetermined angle of view a.
  • the angle of view a of the camera 10 is set to an angle of view at which the left and right lanes can be imaged in addition to the lane in which the host vehicle V travels.
  • the area that can be imaged includes detection target areas A1 and A2 on the adjacent lane that is behind the host vehicle V and that is adjacent to the left and right of the travel lane of the host vehicle V.
  • the rear of the vehicle in this embodiment includes not only the rear of the vehicle but also the side of the rear of the vehicle.
  • the area behind the imaged vehicle is set according to the angle of view of the camera 10.
  • the vehicle can be set to include an area of 0 degrees to 90 degrees, preferably 0 degrees to 70 degrees on the left and right sides from the right direction.
  • FIG. 3 is a block diagram showing details of the computer 30 of FIG. In FIG. 3, the camera 10 and the vehicle speed sensor 20 are also shown in order to clarify the connection relationship.
  • the computer 30 includes a viewpoint conversion unit 31, an alignment unit 32, a three-dimensional object detection unit 33, a three-dimensional object determination unit 34, a high luminance part determination unit 38, a control unit 39, And a smear detection unit 40.
  • the calculation unit 30 of the present embodiment has a configuration relating to a three-dimensional object detection block using differential waveform information.
  • the calculation unit 30 of the present embodiment can also be configured with respect to a three-dimensional object detection block using edge information. In this case, in the configuration shown in FIG. 3, the luminance difference calculation unit 35, the edge line detection unit 36, and the detection block configuration A configured by the alignment unit 32 and the three-dimensional object detection unit 33 are surrounded by a broken line.
  • the detection block configuration B including the three-dimensional object detection unit 37 can be replaced.
  • both of the detection block configuration A and the detection block configuration B are provided, and it is possible to detect a three-dimensional object using difference waveform information and to detect a three-dimensional object using edge information.
  • the detection block configuration A and the detection block configuration B are provided, either the detection block configuration A or the detection block configuration B can be operated according to environmental factors such as brightness. Each configuration will be described below.
  • the three-dimensional object detection device 1 detects a three-dimensional object existing in the right detection area or the left detection area behind the vehicle based on image information obtained by the monocular camera 1 that images the rear of the vehicle.
  • the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data of a predetermined area obtained by imaging with the camera 10, and converts the viewpoint of the input captured image data into bird's-eye image data in a bird's-eye view state.
  • the state viewed from a bird's-eye view is a state viewed from the viewpoint of a virtual camera looking down from above, for example, vertically downward.
  • This viewpoint conversion can be executed as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-219063.
  • the viewpoint conversion of captured image data to bird's-eye view image data is based on the principle that a vertical edge peculiar to a three-dimensional object is converted into a straight line group passing through a specific fixed point by viewpoint conversion to bird's-eye view image data. This is because a planar object and a three-dimensional object can be distinguished if used. Note that the result of the image conversion processing by the viewpoint conversion unit 31 is also used in detection of a three-dimensional object by edge information described later.
  • the alignment unit 32 sequentially inputs the bird's-eye image data obtained by the viewpoint conversion of the viewpoint conversion unit 31, and aligns the positions of the inputted bird's-eye image data at different times.
  • 4A and 4B are diagrams for explaining the outline of the processing of the alignment unit 32, where FIG. 4A is a plan view showing the moving state of the host vehicle V, and FIG. 4B is an image showing the outline of the alignment.
  • the host vehicle V at the current time is located at V1, and the host vehicle V one hour before is located at V2.
  • the other vehicle VX is located in the rear direction of the own vehicle V and is in parallel with the own vehicle V, the other vehicle VX at the current time is located at V3, and the other vehicle VX one hour before is located at V4.
  • the host vehicle V has moved a distance d at one time.
  • “one hour before” may be a past time for a predetermined time (for example, one control cycle) from the current time, or may be a past time for an arbitrary time.
  • the bird's-eye image PB t at the current time is as shown in Figure 4 (b).
  • the bird's-eye image PB t becomes a rectangular shape for the white line drawn on the road surface, but a relatively accurate is a plan view state, tilting occurs about the position of another vehicle VX at position V3.
  • the white line drawn on the road surface has a rectangular shape and is relatively accurately viewed in plan, but the other vehicle VX at the position V4 Falls down.
  • the vertical edges of solid objects are straight lines along the collapse direction by the viewpoint conversion processing to bird's-eye view image data. This is because the plane image on the road surface does not include a vertical edge, but such a fall does not occur even when the viewpoint is changed.
  • the alignment unit 32 performs alignment of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 as described above on the data. At this time, the alignment unit 32 is offset a bird's-eye view image PB t-1 before one unit time, to match the position and bird's-eye view image PB t at the current time.
  • the image on the left side and the center image in FIG. 4B show a state that is offset by the movement distance d ′.
  • This offset amount d ′ is a movement amount on the bird's-eye view image data corresponding to the actual movement distance d of the host vehicle V shown in FIG. It is determined based on the time until the time.
  • the alignment unit 32 takes the difference between the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 and generates data of the difference image PD t .
  • the pixel value (luminance value) of the difference image PD t may be an absolute value of the difference between the pixel values (luminance values) of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 , and corresponds to changes in the illuminance environment. Therefore, “1” may be set when the absolute value (absolute value of the luminance value) exceeds a predetermined threshold p (first difference), and “0” may be set when the absolute value does not exceed the predetermined threshold value p (first difference).
  • the image on the right side of FIG. 4B is the difference image PD t .
  • This threshold value p may be set in advance, or may be changed according to a control command corresponding to a result of high-luminance portion determination by the control unit 39 described later.
  • the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object based on the data of the difference image PD t shown in FIG. At this time, the three-dimensional object detection unit 33 of this example also calculates the movement distance of the three-dimensional object in the real space. In detecting the three-dimensional object and calculating the movement distance, the three-dimensional object detection unit 33 first generates a differential waveform. Note that the moving distance of the three-dimensional object per time is used for calculating the moving speed of the three-dimensional object. The moving speed of the three-dimensional object can be used to determine whether or not the three-dimensional object is a vehicle.
  • Three-dimensional object detection unit 33 of the present embodiment when generating the differential waveform sets a detection area in the difference image PD t.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present example is another vehicle that the driver of the host vehicle V pays attention to, in particular, the lane in which the host vehicle V that may be contacted when the host vehicle V changes lanes travels. Another vehicle traveling in the adjacent lane is detected as a detection target. For this reason, in this example which detects a solid object based on image information, two detection areas are set on the right side and the left side of the host vehicle V in the image obtained by the camera 1. Specifically, in the present embodiment, rectangular detection areas A1 and A2 are set on the left and right sides behind the host vehicle V as shown in FIG.
  • the other vehicle detected in the detection areas A1 and A2 is detected as an obstacle traveling in the adjacent lane adjacent to the lane in which the host vehicle V is traveling.
  • Such detection areas A1 and A2 may be set from a relative position with respect to the host vehicle V, or may be set based on the position of the white line.
  • the movement distance detection device 1 may use, for example, an existing white line recognition technique.
  • the three-dimensional object detection unit 33 recognizes the sides (sides along the traveling direction) of the set detection areas A1 and A2 on the own vehicle V side as the ground lines L1 and L2 (FIG. 2).
  • the ground line means a line in which the three-dimensional object contacts the ground.
  • the ground line is set as described above, not a line in contact with the ground. Even in this case, from experience, the difference between the ground line according to the present embodiment and the ground line obtained from the position of the other vehicle VX is not too large, and there is no problem in practical use.
  • FIG. 5 is a schematic diagram illustrating how a differential waveform is generated by the three-dimensional object detection unit 33 illustrated in FIG. 3.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates a differential waveform from a portion corresponding to the detection areas A ⁇ b> 1 and A ⁇ b> 2 in the difference image PD t (right diagram in FIG. 4B) calculated by the alignment unit 32.
  • DW t is generated.
  • the three-dimensional object detection unit 33 generates a differential waveform DW t along the direction in which the three-dimensional object falls by viewpoint conversion.
  • the difference waveform DW t is generated for the detection area A2 in the same procedure.
  • the three-dimensional object detection unit 33 defines a line La in the direction in which the three-dimensional object falls on the data of the difference image DW t . Then, the three-dimensional object detection unit 33 counts the number of difference pixels DP indicating a predetermined difference on the line La.
  • the difference pixel DP indicating the predetermined difference has a predetermined threshold value when the pixel value of the difference image DW t is an absolute value of the difference between the pixel values of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1. If the pixel value of the difference image DW t is expressed as “0” or “1”, the pixel indicates “1”.
  • the three-dimensional object detection unit 33 counts the number of difference pixels DP and then obtains an intersection point CP between the line La and the ground line L1. Then, the three-dimensional object detection unit 33 associates the intersection CP with the count number, determines the horizontal axis position based on the position of the intersection CP, that is, the position on the vertical axis in the right diagram of FIG. The axis position, that is, the position on the right and left axis in the right diagram of FIG.
  • the three-dimensional object detection unit 33 defines lines Lb, Lc... In the direction in which the three-dimensional object falls, counts the number of difference pixels DP, and determines the horizontal axis position based on the position of each intersection CP. Then, the vertical axis position is determined from the count number (number of difference pixels DP) and plotted.
  • the three-dimensional object detection unit 33 generates the differential waveform DW t as shown in the right diagram of FIG.
  • the line La and the line Lb in the direction in which the three-dimensional object collapses have different distances overlapping the detection area A1. For this reason, if the detection area A1 is filled with the difference pixels DP, the number of difference pixels DP is larger on the line La than on the line Lb. For this reason, when the three-dimensional object detection unit 33 determines the vertical axis position from the count number of the difference pixels DP, the three-dimensional object detection unit 33 is normalized based on the distance at which the lines La and Lb in the direction in which the three-dimensional object falls and the detection area A1 overlap. Turn into. As a specific example, in the left diagram of FIG.
  • the three-dimensional object detection unit 33 normalizes the count number by dividing it by the overlap distance.
  • the difference waveform DW t the line La on the direction the three-dimensional object collapses, the value of the differential waveform DW t corresponding to Lb is substantially the same.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the movement distance by comparison with the differential waveform DW t ⁇ 1 one time before. That is, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the movement distance from the time change of the difference waveforms DW t and DW t ⁇ 1 .
  • the three-dimensional object detection unit 33 divides the differential waveform DW t into a plurality of small areas DW t1 to DW tn (n is an arbitrary integer equal to or greater than 2).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating the small areas DW t1 to DW tn divided by the three-dimensional object detection unit 33.
  • the small areas DW t1 to DW tn are divided so as to overlap each other, for example, as shown in FIG. For example, the small area DW t1 and the small area DW t2 overlap, and the small area DW t2 and the small area DW t3 overlap.
  • the three-dimensional object detection unit 33 obtains an offset amount (amount of movement of the differential waveform in the horizontal axis direction (vertical direction in FIG. 6)) for each of the small areas DW t1 to DW tn .
  • the offset amount is determined from the difference between the differential waveform DW t in the difference waveform DW t-1 and the current time before one unit time (distance in the horizontal axis direction).
  • three-dimensional object detection unit 33 for each small area DW t1 ⁇ DW tn, when moving the differential waveform DW t1 before one unit time in the horizontal axis direction, the differential waveform DW t at the current time The position where the error is minimized (the position in the horizontal axis direction) is determined, and the amount of movement in the horizontal axis between the original position of the differential waveform DW t ⁇ 1 and the position where the error is minimized is obtained as an offset amount. Then, the three-dimensional object detection unit 33 counts the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn and forms a histogram.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a histogram obtained by the three-dimensional object detection unit 33.
  • the offset amount which is the amount of movement that minimizes the error between each of the small areas DW t1 to DW tn and the differential waveform DW t ⁇ 1 one time before, has some variation.
  • the three-dimensional object detection unit 33 forms a histogram of offset amounts including variations, and calculates a movement distance from the histogram.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the moving distance of the three-dimensional object from the maximum value of the histogram. That is, in the example illustrated in FIG.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the offset amount indicating the maximum value of the histogram as the movement distance ⁇ * .
  • the moving distance ⁇ * is a relative moving distance of the other vehicle VX with respect to the host vehicle V. For this reason, when calculating the absolute movement distance, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the absolute movement distance based on the obtained movement distance ⁇ * and the signal from the vehicle speed sensor 20.
  • the three-dimensional object detection unit 33 weights each of the plurality of small areas DW t1 to DW tn and forms a histogram by counting the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn according to the weight. May be.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating weighting by the three-dimensional object detection unit 33.
  • the small area DW m (m is an integer of 1 to n ⁇ 1) is flat. That is, in the small area DW m , the difference between the maximum value and the minimum value of the number of pixels indicating a predetermined difference is small. Three-dimensional object detection unit 33 to reduce the weight for such small area DW m. This is because the flat small area DW m has no characteristics and is likely to have a large error in calculating the offset amount.
  • the small region DW m + k (k is an integer equal to or less than nm) is rich in undulations. That is, in the small area DW m , the difference between the maximum value and the minimum value of the number of pixels indicating a predetermined difference is large.
  • Three-dimensional object detection unit 33 increases the weight for such small area DW m. This is because the small region DW m + k rich in undulations is characteristic and there is a high possibility that the offset amount can be accurately calculated. By weighting in this way, the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the differential waveform DW t is divided into a plurality of small areas DW t1 to DW tn in order to improve the calculation accuracy of the movement distance.
  • the small area DW t1 is divided. It is not necessary to divide into ⁇ DW tn .
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the moving distance from the offset amount of the differential waveform DW t when the error between the differential waveform DW t and the differential waveform DW t ⁇ 1 is minimized. That is, the method for obtaining the offset amount of the difference waveform DW t in the difference waveform DW t-1 and the current time before one unit time is not limited to the above disclosure.
  • the computer 30 includes a smear detection unit 40.
  • the smear detection unit 40 detects a smear generation region from data of a captured image obtained by imaging with the camera 10. Since smear is a whiteout phenomenon that occurs in a CCD image sensor or the like, the smear detection unit 40 may be omitted when the camera 10 using a CMOS image sensor or the like that does not generate such smear is employed.
  • FIG. 9 is an image diagram for explaining the processing by the smear detection unit 40 and the calculation processing of the differential waveform DW t thereby.
  • data of the captured image P in which the smear S exists is input to the smear detection unit 40.
  • the smear detection unit 40 detects the smear S from the captured image P.
  • There are various methods for detecting the smear S For example, in the case of a general CCD (Charge-Coupled Device) camera, the smear S is generated only in the downward direction of the image from the light source.
  • CCD Charge-Coupled Device
  • a region having a luminance value equal to or higher than a predetermined value from the lower side of the image to the upper side of the image and continuous in the vertical direction is searched, and this is identified as a smear S generation region.
  • the smear detection unit 40 generates smear image SP data in which the pixel value is set to “1” for the place where the smear S occurs and the other place is set to “0”. After the generation, the smear detection unit 40 transmits the data of the smear image SP to the viewpoint conversion unit 31.
  • the viewpoint conversion unit 31 to which the data of the smear image SP is input converts the viewpoint into a state of bird's-eye view.
  • the viewpoint conversion unit 31 generates data of the smear bird's-eye view image SB t .
  • the viewpoint conversion unit 31 transmits the data of the smear bird's-eye view image SB t to the alignment unit 33.
  • the viewpoint conversion unit 31 transmits the data of the smear bird's-eye view image SB t ⁇ 1 one hour before to the alignment unit 33.
  • the alignment unit 32 aligns the smear bird's-eye images SB t and SB t ⁇ 1 on the data.
  • the specific alignment is the same as the case where the alignment of the bird's-eye images PB t and PB t ⁇ 1 is executed on the data.
  • the alignment unit 32 performs a logical sum on the smear S generation region of each smear bird's-eye view image SB t , SB t ⁇ 1 . Thereby, the alignment part 32 produces
  • the alignment unit 32 transmits the data of the mask image MP to the three-dimensional object detection unit 33.
  • the three-dimensional object detection unit 33 sets the count number of the frequency distribution to zero for the portion corresponding to the smear S generation region in the mask image MP. That is, when the differential waveform DW t as shown in FIG. 9 is generated, the three-dimensional object detection unit 33 sets the count number SC by the smear S to zero and generates a corrected differential waveform DW t ′. Become.
  • the three-dimensional object detection unit 33 obtains the moving speed of the vehicle V (camera 10), and obtains the offset amount for the stationary object from the obtained moving speed. After obtaining the offset amount of the stationary object, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the moving distance of the three-dimensional object after ignoring the offset amount corresponding to the stationary object among the maximum values of the histogram.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating another example of a histogram obtained by the three-dimensional object detection unit 33.
  • a stationary object exists in addition to the other vehicle VX within the angle of view of the camera 10, two maximum values ⁇ 1 and ⁇ 2 appear in the obtained histogram.
  • one of the two maximum values ⁇ 1, ⁇ 2 is the offset amount of the stationary object.
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates the offset amount for the stationary object from the moving speed, ignores the maximum value corresponding to the offset amount, and calculates the moving distance of the three-dimensional object using the remaining maximum value. To do.
  • the three-dimensional object detection unit 33 stops calculating the movement distance.
  • 11 and 12 are flowcharts showing the three-dimensional object detection procedure of this embodiment.
  • the computer 30 inputs data of the image P captured by the camera 10, and generates a smear image SP by the smear detector 40 (S1).
  • the viewpoint conversion unit 31 generates data of the bird's-eye view image PB t from the data of the captured image P from the camera 10, and also generates data of the smear bird's-eye view image SB t from the data of the smear image SP (S2).
  • the alignment unit 33 aligns the data of the bird's-eye view image PB t and the data of the bird's-eye view image PB t ⁇ 1 one hour ago, and the data of the smear bird's-eye image SB t and the smear bird's-eye view one hour ago.
  • the data of the image SB t-1 is aligned (S3).
  • the alignment unit 33 generates data for the difference image PD t and also generates data for the mask image MP (S4).
  • three-dimensional object detection unit 33 the data of the difference image PD t, is from the one unit time before the difference image PD t-1 data, the pixel value (luminance value) is predetermined difference (first difference) or A differential waveform DW t is generated based on the number of pixels (S5). After generating the differential waveform DW t , the three-dimensional object detection unit 33 sets the count number corresponding to the generation area of the smear S in the differential waveform DW t to zero, and suppresses the influence of the smear S (S6).
  • the three-dimensional object detection unit 33 determines whether or not the peak of the differential waveform DW t is greater than or equal to the first threshold value ⁇ (S7).
  • the first threshold value ⁇ can be set in advance and can be changed according to the control command of the control unit 39 shown in FIG. 3, and details thereof will be described later.
  • the peak of the difference waveform DW t is not equal to or greater than the first threshold value ⁇ , that is, when there is almost no difference, it is considered that there is no three-dimensional object in the captured image P.
  • the three-dimensional object detection unit 33 does not have a three-dimensional object and has another vehicle as an obstacle. It is determined not to do (FIG. 12: S16). Then, the processes shown in FIGS. 11 and 12 are terminated.
  • the three-dimensional object detection unit 33 determines that a three-dimensional object exists, and sets the difference waveform DW t to a plurality of difference waveforms DW t .
  • the area is divided into small areas DW t1 to DW tn (S8).
  • the three-dimensional object detection unit 33 performs weighting for each of the small areas DW t1 to DW tn (S9).
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates an offset amount for each of the small areas DW t1 to DW tn (S10), and generates a histogram with weights added (S11).
  • the three-dimensional object detection unit 33 calculates a relative movement distance that is a movement distance of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V based on the histogram (S12). Next, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the absolute movement speed of the three-dimensional object from the relative movement distance (S13). At this time, the three-dimensional object detection unit 33 calculates the relative movement speed by differentiating the relative movement distance with respect to time, and adds the own vehicle speed detected by the vehicle speed sensor 20 to calculate the absolute movement speed.
  • the three-dimensional object detection unit 33 determines whether the absolute movement speed of the three-dimensional object is 10 km / h or more and the relative movement speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V is +60 km / h or less (S14). When both are satisfied (S14: YES), the three-dimensional object detection unit 33 determines that the three-dimensional object is the other vehicle VX (S15). Then, the processes shown in FIGS. 11 and 12 are terminated. On the other hand, when either one is not satisfied (S14: NO), the three-dimensional object detection unit 33 determines that there is no other vehicle (S16). Then, the processes shown in FIGS. 11 and 12 are terminated.
  • the rear side of the host vehicle V is set as the detection areas A1 and A2, and the vehicle V travels in the adjacent lane that travels next to the travel lane of the host vehicle to which attention should be paid while traveling.
  • Emphasis is placed on detecting the vehicle VX, and in particular, whether or not there is a possibility of contact when the host vehicle V changes lanes. This is to determine whether or not there is a possibility of contact with another vehicle VX traveling in the adjacent lane adjacent to the traveling lane of the own vehicle when the own vehicle V changes lanes. For this reason, the process of step S14 is performed.
  • step S14 it is determined whether the absolute moving speed of the three-dimensional object is 10 km / h or more and the relative moving speed of the three-dimensional object with respect to the vehicle V is +60 km / h or less.
  • the absolute moving speed of the stationary object may be detected to be several km / h. Therefore, by determining whether the speed is 10 km / h or more, it is possible to reduce the possibility of determining that the stationary object is the other vehicle VX.
  • the relative speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle V may be detected at a speed exceeding +60 km / h. Therefore, the possibility of erroneous detection due to noise can be reduced by determining whether the relative speed is +60 km / h or less.
  • the threshold of the relative movement speed for determining the other vehicle VX in step S14 can be arbitrarily set. For example, -20 km / h or more and 100 km / h or less can be set as the relative movement speed threshold.
  • the negative lower limit value is a lower limit value of the moving speed when the detected object moves rearward of the host vehicle VX, that is, when the detected object flows backward.
  • This threshold value can be set in advance as appropriate, but can be changed in accordance with a control command of the control unit 39 described later.
  • step S14 it may be determined that the absolute movement speed is not negative or not 0 km / h. Further, in the present embodiment, since emphasis is placed on whether or not there is a possibility of contact when the host vehicle V changes lanes, when another vehicle VX is detected in step S15, the driver of the host vehicle is notified. A warning sound may be emitted or a display corresponding to a warning may be performed by a predetermined display device.
  • the number of pixels indicating a predetermined difference is counted on the data of the difference image PD t along the direction in which the three-dimensional object falls by viewpoint conversion.
  • the difference waveform DW t is generated by frequency distribution.
  • the pixel indicating the predetermined difference on the data of the difference image PD t is a pixel that has changed in an image at a different time, in other words, a place where a three-dimensional object exists.
  • the difference waveform DW t is generated by counting the number of pixels along the direction in which the three-dimensional object collapses and performing frequency distribution at the location where the three-dimensional object exists.
  • the differential waveform DW t is generated from the information in the height direction for the three-dimensional object. Then, the moving distance of the three-dimensional object is calculated from the time change of the differential waveform DW t including the information in the height direction. For this reason, compared with the case where only one point of movement is focused on, the detection location before the time change and the detection location after the time change are specified including information in the height direction. The same location is likely to be obtained, and the movement distance is calculated from the time change of the same location, so that the calculation accuracy of the movement distance can be improved.
  • the count number of the frequency distribution is set to zero for the portion corresponding to the smear S generation region in the differential waveform DW t .
  • the waveform portion generated by the smear S in the differential waveform DW t is removed, and a situation in which the smear S is mistaken as a three-dimensional object can be prevented.
  • the moving distance of the three-dimensional object is calculated from the offset amount of the differential waveform DW t when the error of the differential waveform DW t generated at different times is minimized. For this reason, the movement distance is calculated from the offset amount of the one-dimensional information called the waveform, and the calculation cost can be suppressed in calculating the movement distance.
  • the differential waveform DW t generated at different times is divided into a plurality of small regions DW t1 to DW tn .
  • a plurality of waveforms representing respective portions of the three-dimensional object are obtained.
  • weighting is performed for each of the plurality of small areas DW t1 to DW tn , and the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn is counted according to the weight to form a histogram. For this reason, the moving distance can be calculated more appropriately by increasing the weight for the characteristic area and decreasing the weight for the non-characteristic area. Therefore, the calculation accuracy of the moving distance can be further improved.
  • the weight is increased as the difference between the maximum value and the minimum value of the number of pixels indicating a predetermined difference increases. For this reason, the characteristic undulation region having a large difference between the maximum value and the minimum value has a larger weight, and the flat region having a small undulation has a smaller weight.
  • the moving distance is calculated by increasing the weight in the area where the difference between the maximum value and the minimum value is large. The accuracy can be further improved.
  • the moving distance of the three-dimensional object is calculated from the maximum value of the histogram obtained by counting the offset amount obtained for each of the small areas DW t1 to DW tn . For this reason, even if there is a variation in the offset amount, a more accurate movement distance can be calculated from the maximum value.
  • the offset amount for a stationary object is obtained and this offset amount is ignored, it is possible to prevent a situation in which the calculation accuracy of the moving distance of the three-dimensional object is lowered due to the stationary object.
  • the calculation of the moving distance of the three-dimensional object is stopped. For this reason, it is possible to prevent a situation in which an erroneous movement distance having a plurality of maximum values is calculated.
  • the vehicle speed of the host vehicle V is determined based on a signal from the vehicle speed sensor 20, but the present invention is not limited to this, and the speed may be estimated from a plurality of images at different times. In this case, a vehicle speed sensor becomes unnecessary, and the configuration can be simplified.
  • the captured image at the current time and the image one hour before are converted into a bird's-eye view, the converted bird's-eye view is aligned, the difference image PD t is generated, and the generated difference image PD
  • t is evaluated along the falling direction (the falling direction of the three-dimensional object when the captured image is converted into a bird's eye view)
  • the differential waveform DW t is generated, but the present invention is not limited to this.
  • the differential waveform DW t may be generated by evaluating along the direction corresponding to the falling direction (that is, the direction in which the falling direction is converted into the direction on the captured image).
  • the difference image PD t is generated from the difference between the two images subjected to the alignment, and the difference image PD t is converted into a bird's eye view
  • the bird's-eye view does not necessarily have to be clearly generated as long as the evaluation can be performed along the direction in which the user falls.
  • FIGS. 13A and 13B are diagrams illustrating an imaging range and the like of the camera 10 in FIG. 3.
  • FIG. 13A is a plan view
  • FIG. 13B is a perspective view in real space on the rear side from the host vehicle V. Show.
  • the camera 10 has a predetermined angle of view a, and images the rear side from the host vehicle V included in the predetermined angle of view a.
  • the angle of view “a” of the camera 10 is set so that the imaging range of the camera 10 includes the adjacent lane in addition to the lane in which the host vehicle V travels.
  • the detection areas A1 and A2 in this example are trapezoidal in a plan view (when viewed from a bird's eye), and the positions, sizes, and shapes of the detection areas A1 and A2 are determined based on the distances d 1 to d 4. Is done.
  • the detection areas A1 and A2 in the example shown in the figure are not limited to a trapezoidal shape, and may be other shapes such as a rectangle when viewed from a bird's eye view as shown in FIG.
  • the distance d1 is a distance from the host vehicle V to the ground lines L1 and L2.
  • the ground lines L1 and L2 mean lines on which a three-dimensional object existing in the lane adjacent to the lane in which the host vehicle V travels contacts the ground.
  • the purpose of the present embodiment is to detect other vehicles VX and the like (including two-wheeled vehicles) traveling in the left and right lanes adjacent to the lane of the host vehicle V on the rear side of the host vehicle V.
  • a distance d1 which is a position to be the ground lines L1 and L2 of the other vehicle VX is obtained from a distance d11 from the own vehicle V to the white line W and a distance d12 from the white line W to a position where the other vehicle VX is predicted to travel. It can be determined substantially fixedly.
  • the distance d1 is not limited to being fixedly determined, and may be variable.
  • the computer 30 recognizes the position of the white line W with respect to the host vehicle V by a technique such as white line recognition, and determines the distance d11 based on the recognized position of the white line W.
  • the distance d1 is variably set using the determined distance d11.
  • the distance d1 is It shall be fixedly determined.
  • the distance d2 is a distance extending from the rear end portion of the host vehicle V in the vehicle traveling direction.
  • the distance d2 is determined so that the detection areas A1 and A2 are at least within the angle of view a of the camera 10.
  • the distance d2 is set so as to be in contact with the range divided into the angle of view a.
  • the distance d3 is a distance indicating the length of the detection areas A1, A2 in the vehicle traveling direction. This distance d3 is determined based on the size of the three-dimensional object to be detected. In the present embodiment, since the detection target is the other vehicle VX or the like, the distance d3 is set to a length including the other vehicle VX.
  • the distance d4 is a distance indicating a height set so as to include a tire such as the other vehicle VX in the real space.
  • the distance d4 is a length shown in FIG. 13A in the bird's-eye view image.
  • the distance d4 may be a length that does not include a lane that is further adjacent to the left and right adjacent lanes in the bird's-eye view image (that is, a lane that is adjacent to two lanes).
  • the distances d1 to d4 are determined, and thereby the positions, sizes, and shapes of the detection areas A1 and A2 are determined. More specifically, the position of the upper side b1 of the detection areas A1 and A2 forming a trapezoid is determined by the distance d1. The starting point position C1 of the upper side b1 is determined by the distance d2. The end point position C2 of the upper side b1 is determined by the distance d3. The side b2 of the detection areas A1 and A2 having a trapezoidal shape is determined by a straight line L3 extending from the camera 10 toward the starting point position C1.
  • a side b3 of trapezoidal detection areas A1 and A2 is determined by a straight line L4 extending from the camera 10 toward the end position C2.
  • the position of the lower side b4 of the detection areas A1 and A2 having a trapezoidal shape is determined by the distance d4.
  • the areas surrounded by the sides b1 to b4 are set as the detection areas A1 and A2.
  • the detection areas A ⁇ b> 1 and A ⁇ b> 2 are true squares (rectangles) in the real space behind the host vehicle V.
  • the viewpoint conversion unit 31 inputs captured image data of a predetermined area obtained by imaging with the camera 10.
  • the viewpoint conversion unit 31 performs viewpoint conversion processing on the input captured image data to the bird's-eye image data in a bird's-eye view state.
  • the bird's-eye view is a state seen from the viewpoint of a virtual camera looking down from above, for example, vertically downward (or slightly obliquely downward).
  • This viewpoint conversion process can be realized by a technique described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2008-219063.
  • the luminance difference calculation unit 35 calculates a luminance difference with respect to the bird's-eye view image data subjected to viewpoint conversion by the viewpoint conversion unit 31 in order to detect the edge of the three-dimensional object included in the bird's-eye view image. For each of a plurality of positions along a vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space, the brightness difference calculating unit 35 calculates a brightness difference between two pixels in the vicinity of each position. This vertical virtual line corresponds to the falling direction of the three-dimensional object in the bird's-eye view image.
  • the luminance difference calculation unit 35 can calculate the luminance difference by either a method of setting only one vertical virtual line extending in the vertical direction in the real space or a method of setting two vertical virtual lines.
  • the brightness difference calculation unit 35 applies a first vertical imaginary line corresponding to a line segment extending in the vertical direction in the real space and a vertical direction in the real space different from the first vertical imaginary line with respect to the bird's-eye view image that has undergone viewpoint conversion.
  • a second vertical imaginary line corresponding to the extending line segment is set.
  • the luminance difference calculation unit 35 continuously obtains a luminance difference between a point on the first vertical imaginary line and a point on the second vertical imaginary line along the first vertical imaginary line and the second vertical imaginary line.
  • the operation of the luminance difference calculation unit 35 will be described in detail.
  • the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in the real space and passes through the detection area A1 (hereinafter referred to as the attention line La).
  • the luminance difference calculation unit 35 corresponds to a line segment extending in the vertical direction in the real space and also passes through the second vertical virtual line Lr (hereinafter referred to as a reference line Lr) passing through the detection area A1.
  • the reference line Lr is set at a position separated from the attention line La by a predetermined distance in the real space.
  • the line corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space is a line that spreads radially from the position Ps of the camera 10 in the bird's-eye view image.
  • This radially extending line is a line along the direction in which the three-dimensional object falls when converted to bird's-eye view.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets the attention point Pa (point on the first vertical imaginary line) on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets a reference point Pr (a point on the second vertical plate) on the reference line Lr.
  • the attention line La, the attention point Pa, the reference line Lr, and the reference point Pr have the relationship shown in FIG. 14B in the real space.
  • the attention line La and the reference line Lr are lines extending in the vertical direction in the real space, and the attention point Pa and the reference point Pr are substantially the same height in the real space. This is the point that is set.
  • the attention point Pa and the reference point Pr do not necessarily have the same height, and an error that allows the attention point Pa and the reference point Pr to be regarded as the same height is allowed.
  • the luminance difference calculation unit 35 obtains a luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr. If the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr is large, it is considered that an edge exists between the attention point Pa and the reference point Pr. Therefore, the edge line detection unit 36 shown in FIG. 3 detects an edge line based on the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr. An edge line (edge component) is detected when the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr is greater than or equal to a predetermined threshold (second difference).
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a detailed operation of the luminance difference calculation unit 35, in which FIG. 15 (a) shows a bird's-eye view image in a bird's-eye view state, and FIG. 15 (b) is shown in FIG. 15 (a). It is the figure which expanded a part B1 of the bird's-eye view image. Although only the detection area A1 is illustrated and described in FIG. 15, the luminance difference is calculated in the same procedure for the detection area A2.
  • the other vehicle VX When the other vehicle VX is reflected in the captured image captured by the camera 10, the other vehicle VX appears in the detection area A1 in the bird's-eye view image as shown in FIG. As shown in the enlarged view of the area B1 in FIG. 15A in FIG. 15B, it is assumed that the attention line La is set on the rubber part of the tire of the other vehicle VX on the bird's-eye view image.
  • the luminance difference calculation unit 35 first sets the reference line Lr.
  • the reference line Lr is set along the vertical direction at a position away from the attention line La by a predetermined distance in the real space.
  • the reference line Lr is set at a position separated from the attention line La by 10 cm in real space.
  • the reference line Lr is set on the wheel of the tire of the other vehicle VX that is separated from the rubber of the tire of the other vehicle VX by, for example, 10 cm on the bird's eye view image.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets a plurality of attention points Pa1 to PaN on the attention line La.
  • attention point Pai when an arbitrary point is indicated
  • the number of attention points Pa set on the attention line La may be arbitrary.
  • N attention points Pa are set on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets the reference points Pr1 to PrN so as to be the same height as the attention points Pa1 to PaN in the real space. Then, the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr having the same height. Thereby, the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the two pixels for each of a plurality of positions (1 to N) along the vertical imaginary line extending in the vertical direction in the real space. For example, the luminance difference calculating unit 35 calculates a luminance difference between the first attention point Pa1 and the first reference point Pr1, and the second difference between the second attention point Pa2 and the second reference point Pr2. Will be calculated.
  • the luminance difference calculation unit 35 continuously calculates the luminance difference along the attention line La and the reference line Lr. That is, the luminance difference calculation unit 35 sequentially obtains the luminance difference between the third to Nth attention points Pa3 to PaN and the third to Nth reference points Pr3 to PrN.
  • the luminance difference calculation unit 35 repeatedly executes the above-described processing such as setting the reference line Lr, setting the attention point Pa and the reference point Pr, and calculating the luminance difference while shifting the attention line La in the detection area A1. That is, the luminance difference calculation unit 35 repeatedly executes the above processing while changing the positions of the attention line La and the reference line Lr by the same distance in the extending direction of the ground line L1 in the real space. For example, the luminance difference calculation unit 35 sets the reference line Lr as the reference line Lr in the previous processing, sets the reference line Lr for the attention line La, and sequentially obtains the luminance difference. It will be.
  • the edge line detection unit 36 detects an edge line from the continuous luminance difference calculated by the luminance difference calculation unit 35.
  • the first attention point Pa ⁇ b> 1 and the first reference point Pr ⁇ b> 1 are located in the same tire portion, and thus the luminance difference is small.
  • the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 are located in the rubber part of the tire, and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 are located in the wheel part of the tire. Therefore, the luminance difference between the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 becomes large. Therefore, the edge line detection unit 36 has an edge line between the second to sixth attention points Pa2 to Pa6 and the second to sixth reference points Pr2 to Pr6 having a large luminance difference (greater than a predetermined value). Can be detected.
  • the edge line detection unit 36 firstly follows the following Equation 1 to determine the i-th attention point Pai (coordinate (xi, yi)) and the i-th reference point Pri (coordinate ( xi ′, yi ′)) and the i th attention point Pai are attributed.
  • Equation 1 t represents a threshold value
  • I (xi, yi) represents the luminance value of the i-th attention point Pai
  • I (xi ′, yi ′) represents the luminance value of the i-th reference point Pri.
  • the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is “1”.
  • the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is “ ⁇ 1”.
  • the threshold value t can be set in advance and can be changed in accordance with a control command issued by the control unit 39 shown in FIG. 3, and details thereof will be described later.
  • the edge line detection unit 36 determines whether or not the attention line La is an edge line from the continuity c (xi, yi) of the attribute s along the attention line La based on Equation 2 below.
  • the continuity c (xi, yi) is “1”.
  • the attribute s (xi, yi) of the attention point Pai is not the same as the attribute s (xi + 1, yi + 1) of the adjacent attention point Pai + 1
  • the continuity c (xi, yi) is “0”.
  • the edge line detection unit 36 obtains the sum for the continuity c of all the points of interest Pa on the line of interest La.
  • the edge line detection unit 36 normalizes the continuity c by dividing the obtained sum of continuity c by the number N of points of interest Pa.
  • the edge line detection unit 36 determines that the attention line La is an edge line when the normalized value exceeds the threshold ⁇ .
  • the threshold value ⁇ is a value set in advance through experiments or the like.
  • the threshold value ⁇ may be set in advance, or may be changed according to a control command corresponding to a virtual image determination result of the control unit 39 described later.
  • the edge line detection unit 36 determines whether or not the attention line La is an edge line based on Equation 3 below. Then, the edge line detection unit 36 determines whether or not all the attention lines La drawn on the detection area A1 are edge lines. [Equation 3] ⁇ c (xi, yi) / N> ⁇
  • the three-dimensional object detection unit 37 detects a three-dimensional object based on the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 36.
  • the three-dimensional object detection device 1 detects an edge line extending in the vertical direction in real space. The fact that many edge lines extending in the vertical direction are detected means that there is a high possibility that a three-dimensional object exists in the detection areas A1 and A2. For this reason, the three-dimensional object detection unit 37 detects a three-dimensional object based on the amount of edge lines detected by the edge line detection unit 36. Furthermore, prior to detecting the three-dimensional object, the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the edge line detected by the edge line detection unit 36 is correct.
  • the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the luminance change along the edge line of the bird's-eye view image on the edge line is larger than a predetermined threshold value. When the luminance change of the bird's-eye view image on the edge line is larger than the threshold value, it is determined that the edge line is detected by erroneous determination. On the other hand, when the luminance change of the bird's-eye view image on the edge line is not larger than the threshold value, it is determined that the edge line is correct.
  • This threshold value is a value set in advance by experiments or the like.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating the luminance distribution of the edge line.
  • FIG. 16A illustrates the edge line and the luminance distribution when another vehicle VX as a three-dimensional object exists in the detection area A1, and
  • FIG. Indicates an edge line and a luminance distribution when there is no solid object in the detection area A1.
  • the attention line La set in the tire rubber portion of the other vehicle VX is determined to be an edge line in the bird's-eye view image.
  • the luminance change of the bird's-eye view image on the attention line La is gentle. This is because the tire of the other vehicle VX is extended in the bird's-eye view image by converting the image captured by the camera 10 into a bird's-eye view image.
  • the attention line La set in the white character portion “50” drawn on the road surface in the bird's-eye view image is erroneously determined as an edge line.
  • the brightness change of the bird's-eye view image on the attention line La has a large undulation. This is because a portion with high brightness in white characters and a portion with low brightness such as a road surface are mixed on the edge line.
  • the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the edge line is detected by erroneous determination. When the luminance change along the edge line is larger than a predetermined threshold, the three-dimensional object detection unit 37 determines that the edge line is detected by erroneous determination. And the said edge line is not used for the detection of a solid object. Thereby, white characters such as “50” on the road surface, weeds on the road shoulder, and the like are determined as edge lines, and the detection accuracy of the three-dimensional object is prevented from being lowered.
  • the three-dimensional object detection unit 37 calculates the luminance change of the edge line by any one of the following mathematical formulas 4 and 5.
  • the luminance change of the edge line corresponds to the evaluation value in the vertical direction in the real space.
  • Equation 4 evaluates the luminance distribution by the sum of the squares of the differences between the i-th luminance value I (xi, yi) on the attention line La and the adjacent i + 1-th luminance value I (xi + 1, yi + 1).
  • Equation 5 evaluates the luminance distribution by the sum of the absolute values of the differences between the i-th luminance value I (xi, yi) on the attention line La and the adjacent i + 1-th luminance value I (xi + 1, yi + 1).
  • the attribute b (xi, yi) of the attention point Pa (xi, yi) is “1”. Become. If the relationship is other than that, the attribute b (xi, yi) of the attention point Pai is '0'.
  • This threshold value t2 is set in advance by an experiment or the like in order to determine that the attention line La is not on the same three-dimensional object. Then, the three-dimensional object detection unit 37 sums up the attributes b for all the attention points Pa on the attention line La, obtains an evaluation value in the vertical equivalent direction, and determines whether the edge line is correct.
  • 17 and 18 are flowcharts showing details of the three-dimensional object detection method according to the present embodiment.
  • FIG. 17 and FIG. 18 for the sake of convenience, the processing for the detection area A1 will be described, but the same processing is executed for the detection area A2.
  • step S21 the camera 10 images a predetermined area specified by the angle of view a and the attachment position.
  • step S22 the viewpoint conversion unit 31 inputs the captured image data captured by the camera 10 in step S21, performs viewpoint conversion, and generates bird's-eye view image data.
  • step S23 the luminance difference calculation unit 35 sets the attention line La on the detection area A1. At this time, the luminance difference calculation unit 35 sets a line corresponding to a line extending in the vertical direction in the real space as the attention line La.
  • luminance difference calculation part 35 sets the reference line Lr on detection area
  • step S25 the luminance difference calculation unit 35 sets a plurality of attention points Pa on the attention line La.
  • the luminance difference calculation unit 35 sets the attention points Pa as many as not causing a problem at the time of edge detection by the edge line detection unit 36.
  • step S26 the luminance difference calculation unit 35 sets the reference point Pr so that the attention point Pa and the reference point Pr are substantially the same height in the real space. Thereby, the attention point Pa and the reference point Pr are arranged in a substantially horizontal direction, and it becomes easy to detect an edge line extending in the vertical direction in the real space.
  • step S27 the luminance difference calculation unit 35 calculates the luminance difference between the attention point Pa and the reference point Pr that have the same height in the real space.
  • the edge line detection unit 36 calculates the attribute s of each attention point Pa in accordance with Equation 1 above.
  • step S28 the edge line detection unit 36 calculates the continuity c of the attribute s of each attention point Pa in accordance with Equation 2 above.
  • step S29 the edge line detection unit 36 determines whether or not the value obtained by normalizing the total sum of continuity c is greater than the threshold value ⁇ according to the above formula 3.
  • the edge line detection unit 36 detects the attention line La as an edge line in step S30. Then, the process proceeds to step S31.
  • the edge line detection unit 36 does not detect the attention line La as an edge line, and the process proceeds to step S31.
  • This threshold value ⁇ can be set in advance, but can be changed in accordance with a control command to the control unit 39.
  • step S31 the computer 30 determines whether or not the processing in steps S23 to S30 has been executed for all the attention lines La that can be set on the detection area A1. If it is determined that the above processing has not been performed for all the attention lines La (S31: NO), the processing returns to step S23, a new attention line La is set, and the processing up to step S31 is repeated. On the other hand, when it is determined that the above process has been performed for all the attention lines La (S31: YES), the process proceeds to step S32 in FIG.
  • step S32 of FIG. 18 the three-dimensional object detection unit 37 calculates a luminance change along the edge line for each edge line detected in step S30 of FIG.
  • the three-dimensional object detection unit 37 calculates the luminance change of the edge line according to any one of the above formulas 4, 5, and 6.
  • step S33 the three-dimensional object detection unit 37 excludes edge lines whose luminance change is larger than a predetermined threshold from the edge lines. That is, it is determined that an edge line having a large luminance change is not a correct edge line, and the edge line is not used for detecting a three-dimensional object. As described above, this is to prevent characters on the road surface, roadside weeds, and the like included in the detection area A1 from being detected as edge lines. Therefore, the predetermined threshold value is a value set based on a luminance change generated by characters on the road surface, weeds on the road shoulder, or the like obtained in advance by experiments or the like.
  • step S34 the three-dimensional object detection unit 37 determines whether or not the amount of the edge line is equal to or larger than the second threshold value ⁇ .
  • the second threshold value ⁇ can be obtained and set in advance by experiments or the like, and can be changed in accordance with a control command issued by the control unit 39 shown in FIG. 3, details of which will be described later. For example, when a four-wheeled vehicle is set as the three-dimensional object to be detected, the second threshold value ⁇ is set based on the number of edge lines of the four-wheeled vehicle that have appeared in the detection region A1 in advance through experiments or the like.
  • the three-dimensional object detection unit 37 detects that a three-dimensional object exists in the detection area A1 in step S35.
  • the three-dimensional object detection unit 37 determines that there is no three-dimensional object in the detection area A1. Thereafter, the processing illustrated in FIGS. 17 and 18 ends.
  • the detected three-dimensional object may be determined to be another vehicle VX that travels in the adjacent lane adjacent to the lane in which the host vehicle V travels, and the relative speed of the detected three-dimensional object with respect to the host vehicle V is taken into consideration. It may be determined whether the vehicle is another vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the second threshold value ⁇ can be set in advance, but can be changed according to a control command to the control unit 39.
  • the vertical direction in the real space with respect to the bird's-eye view image A vertical imaginary line is set as a line segment extending to. Then, for each of a plurality of positions along the vertical imaginary line, a luminance difference between two pixels in the vicinity of each position can be calculated, and the presence or absence of a three-dimensional object can be determined based on the continuity of the luminance difference.
  • the attention line La corresponding to the line segment extending in the vertical direction in the real space and the reference line Lr different from the attention line La are set for the detection areas A1 and A2 in the bird's-eye view image. Then, a luminance difference between the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr is continuously obtained along the attention line La and the reference line La. In this way, the luminance difference between the attention line La and the reference line Lr is obtained by continuously obtaining the luminance difference between the points. In the case where the luminance difference between the attention line La and the reference line Lr is high, there is a high possibility that there is an edge of the three-dimensional object at the set position of the attention line La.
  • a three-dimensional object can be detected based on a continuous luminance difference.
  • the detection accuracy of a three-dimensional object can be improved.
  • the luminance difference between two points of approximately the same height near the vertical imaginary line is obtained.
  • the luminance difference is obtained from the attention point Pa on the attention line La and the reference point Pr on the reference line Lr, which are substantially the same height in the real space, and thus the luminance when there is an edge extending in the vertical direction. The difference can be detected clearly.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of an image for explaining the processing of the edge line detection unit 36.
  • 102 is an adjacent image.
  • a region where the brightness of the first striped pattern 101 is high and a region where the brightness of the second striped pattern 102 is low are adjacent to each other, and a region where the brightness of the first striped pattern 101 is low and the second striped pattern 102. Is adjacent to a region with high brightness.
  • the portion 103 located at the boundary between the first striped pattern 101 and the second striped pattern 102 tends not to be perceived as an edge depending on human senses.
  • the edge line detection unit 36 determines the part 103 as an edge line only when there is continuity in the attribute of the luminance difference in addition to the luminance difference in the part 103, the edge line detection unit 36 An erroneous determination of recognizing a part 103 that is not recognized as an edge line as a sensation as an edge line can be suppressed, and edge detection according to a human sense can be performed.
  • the edge line detection unit 36 when the luminance change of the edge line detected by the edge line detection unit 36 is larger than a predetermined threshold value, it is determined that the edge line has been detected by erroneous determination.
  • the captured image acquired by the camera 10 is converted into a bird's-eye view image, the three-dimensional object included in the captured image tends to appear in the bird's-eye view image in a stretched state.
  • the luminance change of the bird's-eye view image in the stretched direction tends to be small.
  • the bird's-eye view image includes a high luminance region such as a character portion and a low luminance region such as a road surface portion.
  • the brightness change in the stretched direction tends to increase in the bird's-eye view image. Therefore, by determining the luminance change of the bird's-eye view image along the edge line as in this example, the edge line detected by the erroneous determination can be recognized, and the detection accuracy of the three-dimensional object can be improved.
  • the three-dimensional object detection device 1 of this example when detecting the three-dimensional object by the above-described two three-dimensional object detection unit 33 (or three-dimensional object detection unit 37), the three-dimensional object detection device 1 of this example includes a three-dimensional object determination unit 34 and a high-luminance partial determination. A unit 38 and a control unit 39 are provided. Based on the detection result by the three-dimensional object detection unit 33 (or the three-dimensional object detection unit 37), the three-dimensional object determination unit 34 determines whether or not the detected three-dimensional object is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2. Judgment finally.
  • the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object that reflects the determination result of the high-luminance portion determination unit 38, which will be described later. From the analysis result of the characteristic luminance distribution formed by the sunlight inserted into the shade, the high-intensity portion determination unit 38 is formed by the high-luminance portion resulting from the sunlight inserted into the shade. Determine whether the image is a virtual image.
  • the control unit 39 determines that the image corresponding to the three-dimensional object detected by the high luminance part determination unit 38 is a virtual image, the other vehicle V in which the detected three-dimensional object exists in the detection areas A1 and A2.
  • a control command for controlling each unit (including the control unit 39) included in the computer 30 is output so as to suppress the determination as being.
  • the solid object determination unit 34 of the present embodiment finally determines whether or not the solid object detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37 is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2.
  • the three-dimensional object detected by the three-dimensional object determination unit 34 is determined to be the other vehicle VX existing in the detection areas A1, A2, processing such as notification to the passenger is performed.
  • the three-dimensional object determination unit 34 suppresses determining that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX according to the control command of the control unit 39.
  • the control unit 39 determines that the detected three-dimensional object is the other vehicle VX when it is determined that the image of the three-dimensional object detected by the high-luminance portion determination unit 38 is a virtual image.
  • a control command for suppressing the above is sent to the three-dimensional object determination unit 34.
  • the three-dimensional object determination unit 34 stops the determination process of the three-dimensional object according to this control command, or determines that the detected three-dimensional object is not the other vehicle VX, that is, there is no other vehicle VX in the detection areas A1 and A2. .
  • the control command is not acquired, it is possible to determine that the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection units 33 and 37 is the other vehicle VX existing in the detection areas A1 and A2.
  • the processing of the high luminance part determination unit 38 of the present embodiment will be described.
  • the high-luminance portion determination unit 38 according to the present embodiment has a predetermined feature that is caused by lightness and darkness that occurs in an image due to a phenomenon in which sunlight is inserted into a tree shade or sunlight that is inserted into a tree shade is reflected on a road surface. Detect the luminance part.
  • the control unit 39 determines that the three-dimensional object is another vehicle based on the high-luminance region image corresponding to the high-luminance portion. Suppress.
  • the trees Q are planted at predetermined intervals along the longitudinal direction of the detection area A1 (vehicle V traveling direction (y)), the trees Q are irradiated with sunlight.
  • a shadow QK is formed by each tree Q.
  • the altitude of the sun is high, the length of the shadow QK is short, and when the altitude of the sun is low, the length of the shadow QK is long.
  • the shadow QK is thin (the luminance difference with the portion other than the shadow is low), and when there is no cloud that blocks sunlight, the shadow QK is dark (the luminance difference with the portion other than the shadow is small). Higher).
  • FIG. 20 shows a state where strong sunlight is not inserted into the tree Q due to cloudy weather or the like.
  • the luminance difference between the luminance value of the shadow QK of the tree Q and the luminance value of the detection area A1 that is the road surface is relatively low ( For example, value W1).
  • the luminance difference between the luminance value of the shadow QK of the tree Q and the luminance value of the detection area A1 that is the road surface is compared. (For example, the value W2). That is, in the state where strong sunlight is inserted between the trees Q, the difference in luminance between the trees Q and the shadows QK on the image is relatively high.
  • This luminance difference (brightness / darkness) generated in the situation where strong sunlight is inserted between the trees Q is expressed as a feature of the three-dimensional object V or the other vehicle VX in the differential waveform information or edge information of the three-dimensional object detection process described above. There is a case. That is, this large luminance difference may induce erroneous detection of the three-dimensional object V and the other vehicle VX.
  • the tree Q since the tree Q is a natural object, it may be shaken by the wind. If the position of a pixel that exhibits such a large luminance difference fluctuates, it may be recognized as a moving object and may not be excluded from the detection target as a stationary object. The shadow (virtual image) of the tree Q determined as a moving object may be erroneously detected as the other vehicle VX.
  • a false detection that occurs in a situation where sunlight is inserted in the shade of a tree is set as a specific problem, and a high-intensity part in which a feature on the image that occurs in such a situation appears is extracted, and this high-intensity part Suppresses false detection caused by.
  • a three-dimensional object is detected based on the characteristics of pixels that exist along the direction in which the three-dimensional object falls when the bird's-eye view image is subjected to viewpoint conversion. For this reason, the shadow (virtual image) formed by the sunlight inserted into the shade of the tree is also observed along the falling direction of the three-dimensional object.
  • the determination target line is an arbitrary determination line in which pixels having a luminance difference equal to or greater than a threshold value are greater than or equal to a predetermined distribution degree among the determination lines along the direction in which the three-dimensional object falls.
  • whether or not the distribution degree of pixels having a luminance difference equal to or greater than a threshold value is greater than or equal to a predetermined distribution degree may be determined based on difference waveform information or may be determined based on edge information. Good.
  • the high-luminance portion determination unit 38 is a direction in which the three-dimensional object falls when the viewpoint conversion is performed on the bird's-eye view image. Is determined as a determination target line, and the luminance of the image area on the specified determination target line is specified as a determination target line. A luminance evaluation value based on a temporal dispersion value is calculated, and when the calculated luminance evaluation value is equal to or greater than a predetermined value, an area including the determination target line is determined as a high luminance portion. The determination result is sent to the control unit 39.
  • the luminance difference used when calculating the luminance evaluation value may be obtained from the luminance in the image region corresponding to one pixel or from the luminance in the image region corresponding to a plurality of pixels.
  • the threshold value (predetermined value) for evaluating the luminance evaluation value of the present embodiment is obtained experimentally.
  • the difference in brightness between the sun and the sun, that is, the way the light and shadow appear (light intensity and shadow density) varies depending on the position on the earth, and is also affected by the presence of mountains and buildings. Because it receives.
  • the threshold value for evaluating the luminance evaluation value may be set for each sales region of the vehicle V on which the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment is mounted, or may be set according to the position information. You may make it read according to the positional information detected by current position detection apparatuses, such as GPS of the navigation apparatus mounted in.
  • the high-luminance portion determination unit 38 determines along the direction in which the three-dimensional object falls when the viewpoint conversion is performed on the bird's-eye view image.
  • an arbitrary determination line in which an edge in which the luminance difference between adjacent image areas is equal to or greater than a predetermined threshold is identified as a determination target line, and the variance over time of the luminance value of the image area on the determination target line.
  • the region including the determination target line is determined as a high luminance portion.
  • this determination result is sent to the control unit 39.
  • the high luminance portion determination unit 38 has an arbitrary determination line whose frequency according to the number of pixels counted in the difference waveform information is equal to or greater than a predetermined value, or a luminance difference between adjacent image areas is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  • An arbitrary determination line in which an edge is detected is identified as a determination target line that is highly likely to have a three-dimensional object.
  • the high brightness portion determination unit 38 sets a brightness difference (second difference) higher than the brightness difference (first difference) set to determine the three-dimensional object when specifying the determination target line. Specifically, the high-intensity portion determination unit 38 determines the difference in luminance on the difference image along the direction in which the three-dimensional object falls when the bird's-eye view image is converted from the viewpoint, and the three-dimensional object detection units 33 and 37 determine the three-dimensional object.
  • the determination line L whose frequency according to the number of pixels counted in the difference waveform information is equal to or greater than a predetermined value is specified as the determination target line Ln.
  • the luminance difference between the shadow QK of the tree Q and the detection area A1 (road surface) where the sunlight reflects is larger than usual in a state where the sunlight is inserted into the shade of the tree.
  • a threshold value (first difference) of the luminance difference set for detecting a three-dimensional object in a normal state is used.
  • second difference By setting a higher threshold value (second difference), it is possible to accurately distinguish a situation where sunlight is inserted in the shade from a situation where an actual three-dimensional object exists.
  • the feature of the three-dimensional object that appears in the determination target line is derived from a three-dimensional object that actually exists (another vehicle VX) or a virtual image formed by sunlight inserted into the shade of a tree. Determine whether.
  • the inventors have observed a stable detection result over time if the feature is derived from a three-dimensional object (another vehicle VX) that actually exists, and on the other hand, it is derived from a virtual image formed by sunlight inserted into the shade of a tree. If it is a feature, an image that behaves like a three-dimensional object based on the change in the luminance value of the image area on the judgment target line is actually present based on the experimental result that an unstable detection result is observed over time. It is determined whether it is the outline of a three-dimensional object or the outline of an image (virtual image) of a high-intensity part formed by sunlight inserted into the shade of a tree.
  • the high-luminance partial determination unit 38 of the present embodiment calculates a luminance evaluation value based on the temporal dispersion value of the luminance value of the image area on the specified determination target line, and the calculated luminance evaluation value Is equal to or greater than a predetermined value, the region including the determination target line is determined as a high luminance portion.
  • the luminance evaluation value is not particularly limited as long as it is a value that can evaluate a change with time of the luminance value of the image area on the determination target line.
  • the high brightness portion determination unit 38 of the present embodiment calculates the average brightness of the brightness values of the image area on the determination target line, and calculates the deviation value of the average brightness per predetermined unit time as the brightness evaluation value.
  • the high-luminance portion determination unit 38 extracts the luminance value of the image area defined on the basis of the determination target line, and obtains the average of the luminance values at a certain timing. Then, this average luminance is observed over a predetermined unit time, and the variation of the average luminance is calculated.
  • the variation in the average luminance in a predetermined unit time may be obtained based on the standard deviation, or may be obtained based on the deviation amount from the median value (average value, etc.) of the average luminance. Further, the high-luminance partial determination unit 38 calculates the average of the luminance values of the image area defined on the determination target line and integrates the difference (deviation amount) from the average obtained first. Based on this, the luminance evaluation value may be obtained.
  • the average luminance of the luminance values of the image area on the determination target line is obtained, and an image that behaves like a three-dimensional object is actually present based on the luminance evaluation value calculated from the deviation value of the average luminance per predetermined unit time. It is possible to quantitatively determine whether it is an outline of a three-dimensional object to be performed or an outline of an image (virtual image) of a high-luminance portion formed by sunlight inserted into the shade of a tree.
  • the control unit 39 suppresses the determination that the three-dimensional object is the other vehicle VX based on the high luminance image region corresponding to the high luminance part determined by the high luminance part determination unit 38.
  • This suppression control includes adjustment of a threshold value serving as a determination criterion, deletion of image information of a region including a high-luminance image region, exclusion (masking), and gaze at a determination process.
  • the control unit 39 of the present embodiment has determined that the three-dimensional object detected by the three-dimensional object detection unit 33 in the current or previous processing is a virtual image generated by sunlight inserted in the shade of a tree. In this case, in the next process, the control command executed in any one or more of the three-dimensional object detection units 33 and 37, the three-dimensional object determination unit 34, the high luminance part determination unit 38, or the control unit 39 that is itself. Is generated.
  • the control command of the present embodiment it is determined that the three-dimensional object detected based on the high-luminance image region corresponding to the high-luminance portion that is a virtual image formed by sunlight inserted into the shade of the tree is the other vehicle VX.
  • This is a command for controlling the operation of each unit so that the above is suppressed. This is to prevent a high-intensity portion, which is a virtual image generated by sunlight inserted in the shade of a tree, from being erroneously determined as another vehicle VX.
  • Each control command may be one specifying a high-intensity image region corresponding to the determined high-intensity part (controlling processing based on the high-intensity image region), or at least including this high-intensity image region Part or all of the detection area A1.
  • A2 may be designated.
  • control commands for the three-dimensional object detection process, the three-dimensional object determination process, and the high-intensity partial determination process may be incorporated in advance in the program of each process, or may be transmitted at the time of execution.
  • the control command of the present embodiment may be a command for a result of stopping the process of determining the detected three-dimensional object as another vehicle, or determining that the detected three-dimensional object is not another vehicle,
  • control unit 39 a control command for detecting a three-dimensional object based on differential waveform information will be described.
  • the three-dimensional object detection unit 33 detects a three-dimensional object based on the difference waveform information and the first threshold value ⁇ .
  • the control part 39 of this embodiment judges that the high-intensity part determination part 38 is an image (virtual image) of the high-intensity part produced
  • the control command for increasing the first threshold value ⁇ is generated and output to the three-dimensional object detection unit 33.
  • the first threshold value ⁇ is the first threshold value ⁇ for determining the peak of the differential waveform DW t in step S7 of FIG. 11 (see FIG. 5).
  • the control unit 39 can output a control command for increasing the threshold value p regarding the difference between pixel values in the difference waveform information to the three-dimensional object detection unit 33.
  • control unit 39 determines that the image detected as a three-dimensional object in the previous process is an image (virtual image) of a high-intensity part generated by sunlight inserted into the shade of a tree, the same method as usual is used as it is.
  • the boundary between the sunlight and the shadow of the tree inserted into the shade formed by the tree, or the sun reflected on the road surface even though there is no other vehicle VX in the detection areas A1 and A2.
  • a boundary between light and a tree shadow may be erroneously detected as a real image of the other vehicle VX.
  • the threshold value regarding the difference between the pixel values when generating the differential waveform information is changed to be high so that the three-dimensional object is difficult to be detected in the next processing.
  • the judgment threshold value is changed so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is hard to be detected. It is possible to prevent erroneous detection of the image (virtual image) of the high brightness portion as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • control unit 39 determines that the high-luminance portion determination unit 38 is an image (virtual image) of a high-luminance portion generated by sunlight inserted into the shade of a tree, the image detected as a three-dimensional object
  • the image detected as a three-dimensional object it is possible to output to the three-dimensional object detection unit 33 a control command that counts the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and outputs the frequency distribution value to a low value.
  • the value obtained by counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and performing frequency distribution is the value on the vertical axis of the difference waveform DW t generated in step S5 of FIG.
  • the control unit 39 When it is determined that a high-luminance portion is present in the previous process, the control unit 39 generates a frequency distribution of the differential waveform DW t so that the other vehicle VX is not erroneously detected in the detection areas A1 and A2 in the next process. Change the recorded value to lower. Thus, by reducing the output value, the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to be detected. It is possible to prevent the high-intensity portion image (virtual image) from being erroneously detected as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the control unit 39 relates to the luminance used when detecting edge information when the high luminance part determining unit 38 determines that there is a high luminance part generated by sunlight inserted into the shade of a tree.
  • a control command for increasing the predetermined threshold is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the predetermined threshold value relating to the luminance used when detecting edge information is the threshold value ⁇ for determining a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each point of interest Pa in step S29 in FIG. 17, or the step in FIG. 34 is a second threshold value ⁇ for evaluating the amount of edge lines.
  • the control unit 39 detects an edge line so that a solid object is not easily detected in the next process.
  • the threshold value [theta] used for the evaluation or the second threshold value [beta] for evaluating the amount of edge lines is changed to a high value. In this way, by changing the judgment threshold value to be high, the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is hard to be detected. It is possible to prevent erroneous detection of the image (virtual image) of the high brightness portion as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • control unit 39 of the present embodiment outputs a low amount of detected edge information when it is determined by the high luminance part determination unit 38 that there is a high luminance part generated by sunlight inserted into the shade of a tree.
  • the control command to be output is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the detected amount of edge information is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attributes of each point of interest Pa in step S29 in FIG. 17 or the amount of edge lines in step 34 in FIG. If it is determined that there is a high-luminance portion generated by sunlight inserted into the shade in the previous process, the control unit 39 determines the attribute of each attention point Pa so that a three-dimensional object is difficult to detect in the next process.
  • the value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the above or the amount of edge lines is changed to be low.
  • the detection sensitivity is adjusted by reducing the output value so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect. It is possible to prevent erroneous detection of an image (virtual image) of a high-luminance portion generated by sunlight as another vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the high-intensity portion determination unit 38 generates an image (virtual image) of a high-intensity portion generated by sunlight in which the three-dimensional object image detected by the three-dimensional object detection unit 33 is inserted into the shade of a tree. It is determined whether or not. Whether or not the three-dimensional object is an image (virtual image) of a high-luminance portion can be determined based on a luminance evaluation value based on a temporal dispersion value of the luminance value of the image area on the determination target line. In this case, it can be performed based on the difference waveform information generated by the three-dimensional object detection unit 33 described above, or can be performed based on the edge information generated by the three-dimensional object detection unit 37.
  • step 42 the control unit 39 determines whether or not there is a high-luminance portion generated by sunlight inserted into the shade based on the determination result calculated in step 41.
  • the control unit 39 determines that the three-dimensional object is the other vehicle VX based on the information (image of the high-luminance portion) in the high-luminance image region corresponding to the high-luminance portion.
  • a control command is output to each unit so that the The control unit 39 includes a threshold value p regarding the difference between pixel values when generating differential waveform information, a first threshold value ⁇ used when determining a three-dimensional object from the differential waveform information, a threshold value ⁇ when generating edge information, and edge information.
  • a control command for setting any one or more of the threshold values such as the second threshold value ⁇ used when determining the three-dimensional object to be high is sent to the three-dimensional object detection units 33 and 37.
  • the control unit 39 is used for each process.
  • the threshold value is changed higher than the initial value, the standard value, or other set values (so that detection is difficult), or the output value compared with each threshold value is changed low (so that detection is difficult).
  • the control unit 39 detects the three-dimensional object.
  • a control command for changing the first threshold value ⁇ so as not to be easily generated is generated, and this control command is output to the three-dimensional object detection unit 33.
  • the control unit 39 indicates a predetermined difference on the difference image of the bird's eye view image.
  • a control command for counting the number of pixels and changing the frequency distribution value to a low value is generated, and the control command is output to the three-dimensional object detection unit 38.
  • the control unit 39 A control command for changing the threshold value p so as to be difficult to be detected is generated, and this control command is output to the three-dimensional object detection hand 38.
  • the control unit 39 falls down when the three-dimensional object is subjected to viewpoint conversion of the bird's-eye view image.
  • a control command for changing the number of pixels extracted on the difference image along the direction to be output is generated, and the control command is output to the three-dimensional object detection unit 38.
  • the control unit 39 makes it difficult for the three-dimensional object to be detected.
  • a control command for changing the predetermined threshold value t high is generated, and this control command is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the control unit 39 changes the luminance value of the pixel to be low. Then, a control command to be output is generated, and this control command is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the control unit 39 A control command for changing the threshold value ⁇ so as not to be detected is generated, and this control command is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the control unit 39 detects the three-dimensional object.
  • a control command for changing the edge line length value of the edge information to be output is generated, and the control command is output to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the number of edge lines having a length equal to or greater than a predetermined length included in the edge information for example, the number of edge lines having a length equal to or greater than the threshold ⁇ is included in the edge information by the three-dimensional object detection unit 37 that detects the solid object using the edge information is equal to or greater than the second threshold value ⁇ .
  • the control unit 39 In the case of detecting a three-dimensional object based on whether or not the three-dimensional object is detected, the control unit 39 generates a control command for changing the second threshold value ⁇ so that the three-dimensional object is difficult to be detected. To the unit 37.
  • the number of edge lines having a length equal to or greater than a predetermined length included in the edge information for example, the number of edge lines having a length equal to or greater than the threshold ⁇ is included in the edge information by the three-dimensional object detection unit 37 that detects the solid object using the edge information is equal to or greater than the second threshold value ⁇ .
  • the control unit 39 In the case of detecting a three-dimensional object based on the determination of whether or not the three-dimensional object is detected, the control unit 39 generates a control command that outputs a low number of edge lines that are equal to or longer than the detected predetermined length, and outputs the control command to the three-dimensional object detection unit.
  • control unit 39 A control command is generated to change the predetermined speed to be a lower limit when determining that the three-dimensional object is another vehicle so that the object is not easily detected, and this control command is output to the three-dimensional object determination unit 34.
  • the control unit 39 A control command is generated for changing the moving speed of the three-dimensional object to be compared with a predetermined speed, which is a lower limit when determining that the object is another vehicle, and the control command is output to the three-dimensional object determining unit 34.
  • the control unit 39 A control command for changing the predetermined speed, which is the upper limit when determining that the object is another vehicle, is generated, and this control command is output to the three-dimensional object determination unit 34.
  • the controller 39 determines that the three-dimensional object is another vehicle.
  • a control command for changing the moving speed of the three-dimensional object to be compared with a predetermined speed that is an upper limit when determining that the vehicle is another vehicle is generated, and the control command is output to the three-dimensional object determination unit 34.
  • the “movement speed” includes the absolute speed of the three-dimensional object and the relative speed of the three-dimensional object with respect to the host vehicle.
  • the absolute speed of the three-dimensional object may be calculated from the relative speed of the three-dimensional object, and the relative speed of the three-dimensional object may be calculated from the absolute speed of the three-dimensional object.
  • the first threshold value ⁇ is a threshold value for determining the peak of the differential waveform DWt in step S7 of FIG.
  • the threshold value p is a threshold value for extracting a pixel having a predetermined pixel value.
  • the predetermined threshold value t is a threshold value for extracting pixels or edge components having a predetermined luminance difference.
  • the threshold value ⁇ is a threshold value for determining a value (edge length) obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attribute of each attention point Pa in step S29 of FIG. 17, and the second threshold value ⁇ is the step of FIG. 34 is a threshold value for evaluating the amount (number) of edge lines. In this way, by changing the determination threshold value higher, the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is hard to be detected. Can be prevented.
  • the control unit 39 of the present embodiment outputs a control command for counting the number of pixels indicating a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and outputting a low frequency distribution value to the three-dimensional object detection unit 33.
  • the value obtained by counting the number of pixels showing a predetermined difference on the difference image of the bird's-eye view image and performing frequency distribution is the value on the vertical axis of the difference waveform DWt generated in step S5 of FIG.
  • the control unit 39 according to the present embodiment outputs a control command for outputting the detected edge information to the three-dimensional object detection unit 37.
  • the detected edge information includes the length of the edge line that is a value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attribute of each attention point Pa in step S29 in FIG. 17, and the amount of edge line in step 34 in FIG. It is.
  • the control unit 39 changes the value obtained by normalizing the sum of the continuity c of the attribute of each attention point Pa or the amount of the edge line so that the three-dimensional object is not easily detected in the next processing. In this way, by lowering the output value, the detection sensitivity can be adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to be detected. Therefore, the error of the other vehicle VX traveling in the adjacent lane is incorrect. Detection can be prevented.
  • step S47 If there is a high-luminance part, the process proceeds to step S47, and the control unit 39 cancels the masking process so as not to refer to the image information corresponding to the high-luminance image area, or the three-dimensional object detection process itself. Are output to the three-dimensional object determination unit 34. As another example, the process proceeds to step S46, and the control unit 39 can determine that the detected three-dimensional object is not the other vehicle VX.
  • step S43 to perform a three-dimensional object detection process.
  • This three-dimensional object detection processing is performed according to the above-described processing using the difference waveform information of FIGS. 11 and 12 by the three-dimensional object detection unit 33 or the processing using the edge information of FIGS. 17 and 18 by the three-dimensional object detection unit 37. Is called.
  • step 43 if a three-dimensional object is detected in the detection areas A1, A2 by the three-dimensional object detection units 33, 37, the process proceeds from step S44 to step S45, and the detected three-dimensional object is the other vehicle VX. Judge.
  • step S46 determines that no other vehicle VX exists in the detection areas A1 and A2.
  • the three-dimensional object detection device 1 configured and operating as described above, the following effects are obtained.
  • (1) if it is determined that there is a high-luminance portion having a predetermined characteristic due to sunlight inserted into a shade, the corresponding high-luminance region image is displayed. Since the control is performed so that the determination result indicating that the other vehicle VX has been detected is less likely to be output, the image of the high-intensity portion formed by the sunlight inserted into the shade of the tree is used as the adjacent lane next to the traveling lane of the host vehicle V. Can be prevented from being erroneously detected as an image of the other vehicle VX traveling on the road.
  • the three-dimensional object detection device 1 that detects the other vehicle VX traveling in the adjacent lane adjacent to the traveling lane of the host vehicle V with high accuracy can be provided. This effect is similarly achieved whether the other vehicle VX is detected based on the difference waveform information or the other vehicle VX is detected based on the edge information.
  • the average luminance of the luminance value of the image area on the determination target line is obtained, and based on the luminance evaluation value calculated from the deviation value of the average luminance per predetermined unit time.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when the sunlight is in a shade, the luminance value of the shadow QK of the tree Q and the luminance value of the detection area A1 that is the road surface Considering the feature that the brightness difference is relatively high, when extracting the situation where sunlight has entered the shade, a threshold value higher than the threshold value of the brightness difference (first difference) set when detecting the three-dimensional object By setting (second difference), it is possible to accurately discriminate between a situation in which sunlight is inserted in the shade and a situation in which a real three-dimensional object exists.
  • the first threshold value ⁇ is changed to be high.
  • the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect, so an image (virtual image) of a high-luminance portion generated by sunlight inserted into the shade of a tree Can be prevented from being erroneously detected as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when it is determined that there is a high-luminance portion having a predetermined characteristic caused by sunlight inserted into a shade, when generating differential waveform information Since the detection sensitivity can be adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to be detected, the high brightness portion generated by the sunlight inserted in the shade of the tree It is possible to prevent the image (virtual image) from being erroneously detected as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment when it is determined that there is a high-luminance portion having a predetermined characteristic caused by sunlight inserted into a shade, the amount of edge lines is evaluated. Since the second threshold value ⁇ is changed to be high, the detection sensitivity is adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect, so that the high brightness generated by the sunlight inserted into the shade of the tree It is possible to prevent erroneous detection of the partial image (virtual image) as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the detection sensitivity can be adjusted so that the other vehicle VX traveling next to the traveling lane of the host vehicle V is difficult to detect. Therefore, an image of a high-intensity portion generated by sunlight inserted in the shade of a tree ( It is possible to prevent erroneous detection of a virtual image) as the other vehicle VX traveling in the adjacent lane.
  • the three-dimensional object detection device 1 of the present embodiment is the same whether the other vehicle VX is detected by the process based on the difference waveform information or the other vehicle VX is detected by the process based on the edge information.
  • action and the same effect can be acquired also in the detection method of a solid object in this embodiment.
  • the camera 10 corresponds to an imaging unit according to the present invention
  • the viewpoint conversion unit 31 corresponds to an image conversion unit according to the present invention
  • the alignment unit 32 and the three-dimensional object detection unit 33 include a three-dimensional object detection according to the present invention.
  • the brightness difference calculation unit 35, the edge line detection unit 36, and the three-dimensional object detection unit 37 correspond to a three-dimensional object detection unit according to the present invention
  • the three-dimensional object determination unit 34 corresponds to a three-dimensional object determination unit.
  • the high brightness portion determination unit 38 corresponds to a high brightness portion determination unit
  • the control unit 39 corresponds to a control unit
  • the vehicle speed sensor 20 corresponds to a vehicle speed sensor.
  • Distribution information in the present invention includes at least “difference waveform information” and “edge information”.
  • the alignment unit 21 in the present embodiment aligns the positions of the bird's-eye view images at different times on the bird's-eye view, and obtains the aligned bird's-eye view image. This can be performed with accuracy according to the type and required detection accuracy. It may be a strict alignment process such as aligning positions based on the same time and the same position, or may be a loose alignment process that grasps the coordinates of each bird's-eye view image.
  • SYMBOLS 1 Three-dimensional object detection apparatus 10 ... Camera 20 ... Vehicle speed sensor 30 ... Computer 31 ... Viewpoint conversion part 32 ... Position alignment part 33, 37 ... Three-dimensional object detection part 34 ... Three-dimensional object judgment part 35 ... Luminance difference calculation part 36 ... Edge detection Section 38 ... High-luminance partial determination section 39 ... Control section 40 ... Smear detection section a ... Angle of view A1, A2 ... Detection region CP ... Intersection DP ... Difference pixels DW t , DW t '... Difference waveforms DW t1 to DW m , DW m + k to DW tn ... small areas L1, L2 ...
  • ground lines La and Lb ... lines P in the direction in which the three-dimensional object falls ... captured image PB t ... bird's-eye view image PD t ... differential image MP ... mask image S ... smear SP ... smear Image SB t ... Smear bird's-eye view image V ... Own vehicle VX ...
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Abstract

　車両後方を撮像するカメラ１０と、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って所定の差分を示す画素数から生成した差分波形情報に基づいて立体物を検出する立体物検出部３３と、検出された立体物が他車両であるか否かを判断する立体物判断部３４と、立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が閾値以上の画像が所定分布度以上である任意の判定線を判定対象線として特定し、判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断する高輝度部分判断部３８と、高輝度部分に対応する高輝度画像領域の情報に基づいて立体物が他車両であると判断されることを抑制する制御部３９と、を備える。

Description

立体物検出装置及び立体物検出方法
　本発明は、立体物検出装置及び立体物検出方法に関するものである。
　本出願は、２０１２年７月２７日に出願された日本国特許出願の特願２０１２―１６６５１８に基づく優先権を主張するものであり、文献の参照による組み込みが認められる指定国については、上記の出願に記載された内容を参照により本出願に組み込み、本出願の記載の一部とする。
　不十分なコントラストの画像であっても車両を正確に検出する観点から、垂直エッジ線分どうしの位置関係、及び垂直エッジ線分対と水平エッジ線分との位置関係に基づいて車両を検出する車両件検出方法が知られている（特許文献１参照）。
特開２０００－１１３２０１号公報
　従来の技術によれば、悪天候などにより画像全体のコントラストが悪い場合における車両検出の精度を向上させることができるが、木陰に差し込んだ太陽光が路面に反射するなどの現象に伴って、画像に局所的な明度の濃淡が生じる場合には車両検出の精度を向上させることはできないという問題がある。
　本発明が解決しようとする課題は、木陰に差し込んだ太陽光が路面に反射するなどの現象に伴って画像に局所的に生じる高輝度部分の像を他車両の像として誤検出することを防止し、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を高い精度で検出する立体物検出装置を提供することである。
　本発明は、画像情報の輝度に基づいて、木陰に差し込んだ太陽光が路面に反射するなどの現象に伴って画像に生じる所定の特徴を備える高輝度部分を検出し、この高輝度部分が検出された場合には、この高輝度部分に対応する高輝度領域画像に基づいて立体物が他車両であると判断されることを抑制することにより、上記課題を解決する。
　本発明は、木陰に差し込んだ太陽光に起因する所定の特徴を備える高輝度部分を検出した場合には、対応する高輝度領域画像に基づいて他車両が検出された旨の判断結果が出力されにくくするように制御するので、木陰に差し込んだ太陽光が形成する高輝度部分の像を自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両の像として誤検出することを防止することができる。この結果、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両を、高い精度で検出する立体物検出装置及び立体物検出方法を提供することができる。
本発明の立体物検出装置を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図である。 図１の車両の走行状態を示す平面図（差分波形情報による立体物検出）である。 図１の計算機の詳細を示すブロック図である。 図３の位置合わせ部の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は車両の移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。 図３の立体物検出部による差分波形の生成の様子を示す概略図である。 図３の立体物検出部によって分割される小領域を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの一例を示す図である。 図３の立体物検出部による重み付けを示す図である。 図３のスミア検出部による処理及びそれによる差分波形の算出処理を示す図である。 図３の立体物検出部により得られるヒストグラムの他の例を示す図である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、位置合わせ部、スミア検出部及び立体物検出部により実行される差分波形情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 図１の車両の走行状態を示す図（エッジ情報による立体物検出）であり、（ａ）は検出領域等の位置関係を示す平面図、（ｂ）は実空間における検出領域等の位置関係を示す斜視図である。 図３の輝度差算出部の動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図、（ｂ）は実空間における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 図３の輝度差算出部の詳細な動作を説明するための図であり、（ａ）は鳥瞰視画像における検出領域を示す図、（ｂ）は鳥瞰視画像における注目線、参照線、注目点及び参照点の位置関係を示す図である。 エッジ線とエッジ線上の輝度分布を示す図であり、（ａ）は検出領域に立体物（車両）が存在している場合の輝度分布を示す図、（ｂ）は検出領域に立体物が存在しない場合の輝度分布を示す図である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その１）である。 図３の視点変換部、輝度差算出部、エッジ線検出部及び立体物検出部により実行されるエッジ情報を用いた立体物検出方法を示すフローチャート（その２）である。 エッジ検出動作を説明するための画像例を示す図である。 検出領域内に高輝度部分が形成される場面を説明するための第１図である。 検出領域内に高輝度部分が形成される場面を説明するための第２図である。 本実施形態の立体物検出装置の制御手順を示すフローチャートである。
　図１は、本発明の立体物検出装置１を適用した一実施の形態に係る車両の概略構成図であり、本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖの運転者が運転中に注意を払うべき他車両、例えば、自車両Ｖが車線変更する際に接触の可能性がある他車両を障害物として検出する装置である。特に、本例の立体物検出装置１は自車両が走行する車線の隣の隣接車線（以下、単に隣接車線ともいう）を走行する他車両を検出する。また、本例の立体物検出装置１は、検出した他車両の移動距離、移動速度を算出することができる。このため、以下説明する一例は、立体物検出装置１を自車両Ｖに搭載し、自車両周囲において検出される立体物のうち、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両を検出する例を示す。同図に示すように、本例の立体物検出装置１は、カメラ１０と、車速センサ２０と、計算機３０とを備える。
　カメラ１０は、図１に示すように自車両Ｖの後方における高さｈの箇所において、光軸が水平から下向きに角度θとなるように自車両Ｖに取り付けられている。カメラ１０は、この位置から自車両Ｖの周囲環境のうちの所定領域を撮像する。本実施形態において自車両Ｖの後方の立体物を検出するために設けられるカメラ１は一つであるが、他の用途のため、例えば車両周囲の画像を取得するための他のカメラを設けることもできる。車速センサ２０は、自車両Ｖの走行速度を検出するものであって、例えば車輪に回転数を検知する車輪速センサで検出した車輪速から車速度を算出する。計算機３０は、車両後方の立体物を検出するとともに、本例ではその立体物について移動距離及び移動速度を算出する。
　図２は、図１の自車両Ｖの走行状態を示す平面図である。同図に示すように、カメラ１０は、所定の画角ａで車両後方側を撮像する。このとき、カメラ１０の画角ａは、自車両Ｖが走行する車線に加えて、その左右の車線についても撮像可能な画角に設定されている。撮像可能な領域には、自車両Ｖの後方であり、自車両Ｖの走行車線の左右隣の隣接車線上の検出対象領域Ａ１，Ａ２を含む。なお、本実施形態における車両後方には、車両の真後ろだけではなく、車両の後ろ側の側方をも含む。撮像される車両後方の領域は、カメラ１０の画角に応じて設定される。一例ではあるが、車長方向に沿う車両の真後ろをゼロ度とした場合に、真後ろ方向から左右０度～９０度、好ましくは０度～７０度等の領域を含むように設定できる。
　図３は、図１の計算機３０の詳細を示すブロック図である。なお、図３においては、接続関係を明確とするためにカメラ１０及び車速センサ２０についても図示する。
　図３に示すように、計算機３０は、視点変換部３１と、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３と、立体物判断部３４と、高輝度部分判断部３８と、制御部３９と、スミア検出部４０とを備える。本実施形態の計算部３０は、差分波形情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成である。本実施形態の計算部３０は、エッジ情報を利用した立体物の検出ブロックに関する構成とすることもできる。この場合は、図３に示す構成のうち、位置合わせ部３２と、立体物検出部３３から構成される検出ブロック構成Ａを、破線で囲んだ輝度差算出部３５と、エッジ線検出部３６と、立体物検出部３７から構成される検出ブロック構成Ｂと置き換えて構成することができる。もちろん、検出ブロック構成Ａ及び検出ブロック構成Ｂの両方を備え、差分波形情報を利用した立体物の検出を行うとともに、エッジ情報を利用した立体物の検出も行うことができるようにすることができる。検出ブロック構成Ａ及び検出ブロック構成Ｂを備える場合には、例えば明るさなどの環境要因に応じて検出ブロック構成Ａ又は検出ブロック構成Ｂのいずれかを動作させることができる。以下、各構成について説明する。
《差分波形情報による立体物の検出》
　本実施形態の立体物検出装置１は、車両後方を撮像する単眼のカメラ１により得られた画像情報に基づいて車両後方の右側検出領域又は左側検出領域に存在する立体物を検出する。
　視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力し、入力した撮像画像データを鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換する。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換は、例えば特開２００８－２１９０６３号公報に記載されるようにして実行することができる。撮像画像データを鳥瞰視画像データに視点変換するのは、立体物に特有の鉛直エッジは鳥瞰視画像データへの視点変換により特定の定点を通る直線群に変換されるという原理に基づき、これを利用すれば平面物と立体物とを識別できるからである。なお、視点変換部３１による画像変換処理の結果は、後述するエッジ情報による立体物の検出においても利用される。
　位置合わせ部３２は、視点変換部３１の視点変換により得られた鳥瞰画像データを順次入力し、入力した異なる時刻の鳥瞰画像データの位置を合わせる。図４は、位置合わせ部３２の処理の概要を説明するための図であり、（ａ）は自車両Ｖの移動状態を示す平面図、（ｂ）は位置合わせの概要を示す画像である。
　図４（ａ）に示すように、現時刻の自車両ＶがＶ１に位置し、一時刻前の自車両ＶがＶ２に位置していたとする。また、自車両Ｖの後側方向に他車両ＶＸが位置して自車両Ｖと並走状態にあり、現時刻の他車両ＶＸがＶ３に位置し、一時刻前の他車両ＶＸがＶ４に位置していたとする。さらに、自車両Ｖは、一時刻で距離ｄ移動したものとする。なお、一時刻前とは、現時刻から予め定められた時間（例えば１制御周期）だけ過去の時刻であってもよいし、任意の時間だけ過去の時刻であってもよい。
　このような状態において、現時刻における鳥瞰画像ＰＢｔは図４（ｂ）に示すようになる。この鳥瞰画像ＰＢｔでは、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、位置Ｖ３にある他車両ＶＸの位置については倒れ込みが発生する。また、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢｔ－１についても同様に、路面上に描かれる白線については矩形状となり、比較的正確に平面視された状態となるが、位置Ｖ４にある他車両ＶＸについては倒れ込みが発生する。既述したとおり、立体物の鉛直エッジ（厳密な意味の鉛直エッジ以外にも路面から三次元空間に立ち上がったエッジを含む）は、鳥瞰視画像データへの視点変換処理によって倒れ込み方向に沿った直線群として現れるのに対し、路面上の平面画像は鉛直エッジを含まないので、視点変換してもそのような倒れ込みが生じないからである。
　位置合わせ部３２は、上記のような鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の位置合わせをデータ上で実行する。この際、位置合わせ部３２は、一時刻前における鳥瞰画像ＰＢｔ－１をオフセットさせ、現時刻における鳥瞰画像ＰＢｔと位置を一致させる。図４（ｂ）の左側の画像と中央の画像は、移動距離ｄ’だけオフセットした状態を示す。このオフセット量ｄ’は、図４（ａ）に示した自車両Ｖの実際の移動距離ｄに対応する鳥瞰視画像データ上の移動量であり、車速センサ２０からの信号と一時刻前から現時刻までの時間に基づいて決定される。
　また、位置合わせ後において位置合わせ部３２は、鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の差分をとり、差分画像ＰＤｔのデータを生成する。ここで、差分画像ＰＤｔの画素値(輝度値)は、鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の画素値(輝度値)の差を絶対値化したものでもよいし、照度環境の変化に対応するために当該絶対値(輝度値の絶対値)が所定の閾値ｐ（第１差分）を超えたときに「１」とし、超えないときに「０」としてもよい。図４（ｂ）の右側の画像が、差分画像ＰＤｔである。この閾値ｐは、予め設定しておいてもよいし、後述する制御部３９の高輝度部分判断の結果に応じた制御命令に従い変更してもよい。
　図３に戻り、立体物検出部３３は、図４（ｂ）に示す差分画像ＰＤｔのデータに基づいて立体物を検出する。この際、本例の立体物検出部３３は、実空間上における立体物の移動距離についても算出する。立体物の検出及び移動距離の算出にあたり、立体物検出部３３は、まず差分波形を生成する。なお、立体物の時間あたりの移動距離は、立体物の移動速度の算出に用いられる。そして、立体物の移動速度は、立体物が車両であるか否かの判断に用いることができる。
　差分波形の生成にあたって本実施形態の立体物検出部３３は、差分画像ＰＤｔにおいて検出領域を設定する。本例の立体物検出装置１は、自車両Ｖの運転手が注意を払う他車両であり、特に、自車両Ｖが車線変更する際に接触の可能性がある自車両Ｖが走行する車線の隣の車線を走行する他車両を検出対象物として検出する。このため、画像情報に基づいて立体物を検出する本例では、カメラ１により得られた画像のうち、自車両Ｖの右側及び左側に二つの検出領域を設定する。具体的に、本実施形態では、図２に示すように自車両Ｖの後方の左側及び右側に矩形状の検出領域Ａ１，Ａ２を設定する。この検出領域Ａ１，Ａ２において検出された他車両は、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する障害物として検出される。なお、このような検出領域Ａ１，Ａ２は、自車両Ｖに対する相対位置から設定してもよいし、白線の位置を基準に設定してもよい。白線の位置を基準に設定する場合に、移動距離検出装置１は、例えば既存の白線認識技術等を利用するとよい。
　また、立体物検出部３３は、設定した検出領域Ａ１，Ａ２の自車両Ｖ側における辺（走行方向に沿う辺）を接地線Ｌ１，Ｌ２（図２）として認識する。一般に接地線は立体物が地面に接触する線を意味するが、本実施形態では地面に接触する線でなく上記の如くに設定される。なおこの場合であっても、経験上、本実施形態に係る接地線と、本来の他車両ＶＸの位置から求められる接地線との差は大きくなり過ぎず、実用上は問題が無い。
　図５は、図３に示す立体物検出部３３による差分波形の生成の様子を示す概略図である。図５に示すように、立体物検出部３３は、位置合わせ部３２で算出した差分画像ＰＤｔ（図４（ｂ）の右図）のうち検出領域Ａ１，Ａ２に相当する部分から、差分波形ＤＷｔを生成する。この際、立体物検出部３３は、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分波形ＤＷｔを生成する。なお、図５に示す例では、便宜上検出領域Ａ１のみを用いて説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で差分波形ＤＷｔを生成する。
　具体的に説明すると、立体物検出部３３は、差分画像ＤＷｔのデータ上において立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａを定義する。そして、立体物検出部３３は、線Ｌａ上において所定の差分を示す差分画素ＤＰの数をカウントする。ここで、所定の差分を示す差分画素ＤＰは、差分画像ＤＷｔの画素値が鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の画素値の差を絶対値化したものである場合は、所定の閾値を超える画素であり、差分画像ＤＷｔの画素値が「０」「１」で表現されている場合は、「１」を示す画素である。
　立体物検出部３３は、差分画素ＤＰの数をカウントした後、線Ｌａと接地線Ｌ１との交点ＣＰを求める。そして、立体物検出部３３は、交点ＣＰとカウント数とを対応付け、交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置、すなわち図５右図の上下方向軸における位置を決定するとともに、カウント数から縦軸位置、すなわち図５右図の左右方向軸における位置を決定し、交点ＣＰにおけるカウント数としてプロットする。
　以下同様に、立体物検出部３３は、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌｂ，Ｌｃ…を定義して、差分画素ＤＰの数をカウントし、各交点ＣＰの位置に基づいて横軸位置を決定し、カウント数（差分画素ＤＰの数）から縦軸位置を決定しプロットする。立体物検出部３３は、上記を順次繰り返して度数分布化することで、図５右図に示すように差分波形ＤＷｔを生成する。
　なお、図５左図に示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａと線Ｌｂとは検出領域Ａ１と重複する距離が異なっている。このため、検出領域Ａ１が差分画素ＤＰで満たされているとすると、線Ｌｂ上よりも線Ｌａ上の方が差分画素ＤＰの数が多くなる。このため、立体物検出部３３は、差分画素ＤＰのカウント数から縦軸位置を決定する場合に、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂと検出領域Ａ１とが重複する距離に基づいて正規化する。具体例を挙げると、図５左図において線Ｌａ上の差分画素ＤＰは６つあり、線Ｌｂ上の差分画素ＤＰは５つである。このため、図５においてカウント数から縦軸位置を決定するにあたり、立体物検出部３３は、カウント数を重複距離で除算するなどして正規化する。これにより、差分波形ＤＷｔに示すように、立体物が倒れ込む方向上の線Ｌａ，Ｌｂに対応する差分波形ＤＷｔの値はほぼ同じとなっている。
　差分波形ＤＷｔの生成後、立体物検出部３３は一時刻前の差分波形ＤＷｔ－１との対比により移動距離を算出する。すなわち、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔ，ＤＷｔ－１の時間変化から移動距離を算出する。
　詳細に説明すると、立体物検出部３３は、図６に示すように差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ（ｎは２以上の任意の整数）に分割する。図６は、立体物検出部３３によって分割される小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎを示す図である。小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎは、例えば図６に示すように、互いに重複するようにして分割される。例えば小領域ＤＷｔ１と小領域ＤＷｔ２とは重複し、小領域ＤＷｔ２と小領域ＤＷｔ３とは重複する。
　次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎にオフセット量（差分波形の横軸方向（図６の上下方向）の移動量）を求める。ここで、オフセット量は、一時刻前における差分波形ＤＷｔ－１と現時刻における差分波形ＤＷｔとの差（横軸方向の距離）から求められる。この際、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に、一時刻前における差分波形ＤＷｔ－１を横軸方向に移動させた際に、現時刻における差分波形ＤＷｔとの誤差が最小となる位置（横軸方向の位置）を判定し、差分波形ＤＷｔ－１の元の位置と誤差が最小となる位置との横軸方向の移動量をオフセット量として求める。そして、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化する。
　図７は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの一例を示す図である。図７に示すように、各小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎと一時刻前における差分波形ＤＷｔ－１との誤差が最小となる移動量であるオフセット量には、多少のバラつきが生じる。このため、立体物検出部３３は、バラつきを含んだオフセット量をヒストグラム化し、ヒストグラムから移動距離を算出する。この際、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値から立体物の移動距離を算出する。すなわち、図７に示す例において立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値を示すオフセット量を移動距離τ＊と算出する。なおこの移動距離τ＊は、自車両Ｖに対する他車両ＶＸの相対移動距離である。このため、立体物検出部３３は、絶対移動距離を算出する場合には、得られた移動距離τ＊と車速センサ２０からの信号とに基づいて、絶対移動距離を算出することとなる。
　なお、ヒストグラム化にあたり立体物検出部３３は、複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化してもよい。図８は、立体物検出部３３による重み付けを示す図である。
　図８に示すように、小領域ＤＷｍ（ｍは１以上ｎ－１以下の整数）は平坦となっている。すなわち、小領域ＤＷｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が小さくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷｍについて重みを小さくする。平坦な小領域ＤＷｍについては、特徴がなくオフセット量の算出にあたり誤差が大きくなる可能性が高いからである。
　一方、小領域ＤＷｍ＋ｋ（ｋはｎ－ｍ以下の整数）は起伏に富んでいる。すなわち、小領域ＤＷｍは所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きくなっている。立体物検出部３３は、このような小領域ＤＷｍについて重みを大きくする。起伏に富む小領域ＤＷｍ＋ｋについては、特徴的でありオフセット量の算出を正確に行える可能性が高いからである。このように重み付けすることにより、移動距離の算出精度を向上することができる。
　なお、移動距離の算出精度を向上するために上記実施形態では差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割したが、移動距離の算出精度がさほど要求されない場合は小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割しなくてもよい。この場合に、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔと差分波形ＤＷｔ－１との誤差が最小となるときの差分波形ＤＷｔのオフセット量から移動距離を算出することとなる。すなわち、一時刻前における差分波形ＤＷｔ－１と現時刻における差分波形ＤＷｔとのオフセット量を求める方法は上記内容に限定されない。
　図３に戻り、計算機３０はスミア検出部４０を備える。スミア検出部４０は、カメラ１０による撮像によって得られた撮像画像のデータからスミアの発生領域を検出する。なお、スミアはＣＣＤイメージセンサ等に生じる白飛び現象であることから、こうしたスミアが生じないＣＭＯＳイメージセンサ等を用いたカメラ１０を採用する場合にはスミア検出部４０を省略してもよい。
　図９は、スミア検出部４０による処理及びそれによる差分波形ＤＷｔの算出処理を説明するための画像図である。まずスミア検出部４０にスミアＳが存在する撮像画像Ｐのデータが入力されたとする。このとき、スミア検出部４０は、撮像画像ＰからスミアＳを検出する。スミアＳの検出方法は様々であるが、例えば一般的なＣＣＤ（Charge-Coupled Device）カメラの場合、光源から画像下方向にだけスミアＳが発生する。このため、本実施形態では画像下側から画像上方に向かって所定値以上の輝度値を持ち、且つ、縦方向に連続した領域を検索し、これをスミアＳの発生領域と特定する。
　また、スミア検出部４０は、スミアＳの発生箇所について画素値を「１」とし、それ以外の箇所を「０」とするスミア画像ＳＰのデータを生成する。生成後、スミア検出部４０はスミア画像ＳＰのデータを視点変換部３１に送信する。また、スミア画像ＳＰのデータを入力した視点変換部３１は、このデータを鳥瞰視される状態に視点変換する。これにより、視点変換部３１はスミア鳥瞰画像ＳＢｔのデータを生成する。生成後、視点変換部３１はスミア鳥瞰画像ＳＢｔのデータを位置合わせ部３３に送信する。また、視点変換部３１は一時刻前のスミア鳥瞰画像ＳＢｔ－１のデータを位置合わせ部３３に送信する。
　位置合わせ部３２は、スミア鳥瞰画像ＳＢｔ，ＳＢｔ－１の位置合わせをデータ上で実行する。具体的な位置合わせについては、鳥瞰画像ＰＢｔ，ＰＢｔ－１の位置合わせをデータ上で実行する場合と同様である。また、位置合わせ後、位置合わせ部３２は、各スミア鳥瞰画像ＳＢｔ，ＳＢｔ－１のスミアＳの発生領域について論理和をとる。これにより、位置合わせ部３２は、マスク画像ＭＰのデータを生成する。生成後、位置合わせ部３２は、マスク画像ＭＰのデータを立体物検出部３３に送信する。
　立体物検出部３３は、マスク画像ＭＰのうちスミアＳの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。すなわち、図９に示すような差分波形ＤＷｔが生成されていた場合に、立体物検出部３３は、スミアＳによるカウント数ＳＣをゼロとし、補正された差分波形ＤＷｔ’を生成することとなる。
　なお、本実施形態において立体物検出部３３は、車両Ｖ（カメラ１０）の移動速度を求め、求めた移動速度から静止物についてのオフセット量を求める。静止物のオフセット量を求めた後、立体物検出部３３は、ヒストグラムの極大値のうち静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、立体物の移動距離を算出する。
　図１０は、立体物検出部３３により得られるヒストグラムの他例を示す図である。カメラ１０の画角内に他車両ＶＸの他に静止物が存在する場合に、得られるヒストグラムには２つの極大値τ１，τ２が現れる。この場合、２つの極大値τ１，τ２のうち、いずれか一方は静止物のオフセット量である。このため、立体物検出部３３は、移動速度から静止物についてのオフセット量を求め、そのオフセット量に該当する極大値について無視し、残り一方の極大値を採用して立体物の移動距離を算出する。
　なお、静止物に該当するオフセット量を無視したとしても、極大値が複数存在する場合、カメラ１０の画角内に他車両ＶＸが複数台存在すると想定される。しかし、検出領域Ａ１，Ａ２内に複数の他車両ＶＸが存在することは極めて稀である。このため、立体物検出部３３は、移動距離の算出を中止する。
　次に差分波形情報による立体物検出手順を説明する。図１１及び図１２は、本実施形態の立体物検出手順を示すフローチャートである。図１１に示すように、まず、計算機３０はカメラ１０による撮像画像Ｐのデータを入力し、スミア検出部４０によりスミア画像ＳＰを生成する（Ｓ１）。次いで、視点変換部３１は、カメラ１０からの撮像画像Ｐのデータから鳥瞰画像ＰＢｔのデータを生成すると共に、スミア画像ＳＰのデータからスミア鳥瞰画像ＳＢｔのデータを生成する（Ｓ２）。
　そして、位置合わせ部３３は、鳥瞰画像ＰＢｔのデータと、一時刻前の鳥瞰画像ＰＢｔ－１のデータとを位置合わせすると共に、スミア鳥瞰画像ＳＢｔのデータと、一時刻前のスミア鳥瞰画像ＳＢｔ－１のデータとを位置合わせする（Ｓ３）。この位置合わせ後、位置合わせ部３３は、差分画像ＰＤｔのデータを生成すると共に、マスク画像ＭＰのデータを生成する（Ｓ４）。その後、立体物検出部３３は、差分画像ＰＤｔのデータと、一時刻前の差分画像ＰＤｔ－１のデータとから、画素値（輝度値）が所定の差分（第１差分）以上である画素数に基づいて差分波形ＤＷｔを生成する（Ｓ５）。差分波形ＤＷｔを生成後、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔのうち、スミアＳの発生領域に該当するカウント数をゼロとし、スミアＳによる影響を抑制する（Ｓ６）。
　その後、立体物検出部３３は、差分波形ＤＷｔのピークが第１閾値α以上であるか否かを判断する（Ｓ７）。この第１閾値αは、予め設定しておき、図３に示す制御部３９の制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。ここで、差分波形ＤＷｔのピークが第１閾値α以上でない場合、すなわち差分が殆どない場合には、撮像画像Ｐ内には立体物が存在しないと考えられる。このため、差分波形ＤＷｔのピークが第１閾値α以上でないと判断した場合には（Ｓ７：ＮＯ）、立体物検出部３３は、立体物が存在せず、障害物としての他車両が存在しないと判断する（図１２：Ｓ１６）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。
　一方、差分波形ＤＷｔのピークが第１閾値α以上であると判断した場合には（Ｓ７：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、立体物が存在すると判断し、差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割する（Ｓ８）。次いで、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に重み付けを行う（Ｓ９）。その後、立体物検出部３３は、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎のオフセット量を算出し（Ｓ１０）、重みを加味してヒストグラムを生成する（Ｓ１１）。
　そして、立体物検出部３３は、ヒストグラムに基づいて自車両Ｖに対する立体物の移動距離である相対移動距離を算出する（Ｓ１２）。次に、立体物検出部３３は、相対移動距離から立体物の絶対移動速度を算出する（Ｓ１３）。このとき、立体物検出部３３は、相対移動距離を時間微分して相対移動速度を算出すると共に、車速センサ２０で検出された自車速を加算して、絶対移動速度を算出する。
　その後、立体物検出部３３は、立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるか否かを判断する（Ｓ１４）。双方を満たす場合には（Ｓ１４：ＹＥＳ）、立体物検出部３３は、立体物が他車両ＶＸであると判断する（Ｓ１５）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。一方、いずれか一方でも満たさない場合には（Ｓ１４：ＮＯ）、立体物検出部３３は、他車両が存在しないと判断する（Ｓ１６）。そして、図１１及び図１２に示す処理を終了する。
　なお、本実施形態では自車両Ｖの後側方を検出領域Ａ１，Ａ２とし、自車両Ｖが走行中に注意を払うべきである自車両の走行車線の隣を走行する隣接車線を走行する他車両ＶＸを検出すること、特に、自車両Ｖが車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いている。自車両Ｖが車線変更した場合に、自車両の走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸと接触する可能性がある否かを判断するためである。このため、ステップＳ１４の処理が実行されている。すなわち、本実施形態にけるシステムを高速道路で作動させることを前提とすると、立体物の速度が１０ｋｍ／ｈ未満である場合、たとえ他車両ＶＸが存在したとしても、車線変更する際には自車両Ｖの遠く後方に位置するため問題となることが少ない。同様に、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈを超える場合（すなわち、立体物が自車両Ｖの速度よりも６０ｋｍ／ｈより大きな速度で移動している場合）、車線変更する際には自車両Ｖの前方に移動しているため問題となることが少ない。このため、ステップＳ１４では車線変更の際に問題となる他車両ＶＸを判断しているともいえる。
　また、ステップＳ１４において立体物の絶対移動速度が１０ｋｍ／ｈ以上、且つ、立体物の自車両Ｖに対する相対移動速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、以下の効果がある。例えば、カメラ１０の取り付け誤差によっては、静止物の絶対移動速度を数ｋｍ／ｈであると検出してしまう場合があり得る。よって、１０ｋｍ／ｈ以上であるかを判断することにより、静止物を他車両ＶＸであると判断してしまう可能性を低減することができる。また、ノイズによっては立体物の自車両Ｖに対する相対速度を＋６０ｋｍ／ｈを超える速度に検出してしまうことがあり得る。よって、相対速度が＋６０ｋｍ／ｈ以下であるかを判断することにより、ノイズによる誤検出の可能性を低減できる。
　ステップＳ１４において他車両ＶＸを判断するための相対移動速度の閾値は任意に設定することができる。たとえば、－２０ｋｍ／ｈ以上、１００ｋｍ／ｈ以下を相対移動速度の閾値として設定することができる。ここで負の下限値は、検出物が自車両ＶＸの後方に移動する、つまり、検出物が後方に流れていく状態であるときの移動速度の下限値である。この閾値は、適宜に予め設定することができるが、後述する制御部３９の制御命令に従い変更することができる。
　さらに、ステップＳ１４の処理に代えて、絶対移動速度がマイナスでないことや、０ｋｍ／ｈでないことを判断してもよい。また、本実施形態では自車両Ｖが車線変更した場合に接触する可能性がある否かに重点を置いているため、ステップＳ１５において他車両ＶＸが検出された場合に、自車両の運転者に警告音を発したり、所定の表示装置により警告相当の表示を行ったりしてもよい。
　このように、本例の差分波形情報による立体物の検出手順によれば、視点変換により立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像ＰＤｔのデータ上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷｔを生成する。ここで、差分画像ＰＤｔのデータ上において所定の差分を示す画素とは、異なる時刻の画像において変化があった画素であり、言い換えれば立体物が存在した箇所であるといえる。このため、立体物が存在した箇所において、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントして度数分布化することで差分波形ＤＷｔを生成することとなる。特に、立体物が倒れ込む方向に沿って画素数をカウントすることから、立体物に対して高さ方向の情報から差分波形ＤＷｔを生成することとなる。そして、高さ方向の情報を含む差分波形ＤＷｔの時間変化から立体物の移動距離を算出する。このため、単に１点の移動のみに着目するような場合と比較して、時間変化前の検出箇所と時間変化後の検出箇所とは高さ方向の情報を含んで特定されるため立体物において同じ箇所となり易く、同じ箇所の時間変化から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。
　また、差分波形ＤＷｔのうちスミアＳの発生領域に該当する箇所について、度数分布のカウント数をゼロとする。これにより、差分波形ＤＷｔのうちスミアＳによって生じる波形部位を除去することとなり、スミアＳを立体物と誤認してしまう事態を防止することができる。
　また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷｔの誤差が最小となるときの差分波形ＤＷｔのオフセット量から立体物の移動距離を算出する。このため、波形という１次元の情報のオフセット量から移動距離を算出することとなり、移動距離の算出にあたり計算コストを抑制することができる。
　また、異なる時刻に生成された差分波形ＤＷｔを複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割する。このように複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎに分割することによって、立体物のそれぞれの箇所を表わした波形を複数得ることとなる。また、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎にそれぞれの波形の誤差が最小となるときのオフセット量を求め、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントしてヒストグラム化することにより、立体物の移動距離を算出する。このため、立体物のそれぞれの箇所毎にオフセット量を求めることとなり、複数のオフセット量から移動距離を求めることとなり、移動距離の算出精度を向上させることができる。
　また、複数の小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に重み付けをし、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量を重みに応じてカウントしてヒストグラム化する。このため、特徴的な領域については重みを大きくし、特徴的でない領域については重みを小さくすることにより、一層適切に移動距離を算出することができる。従って、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。
　また、差分波形ＤＷｔの各小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎについて、所定の差分を示す画素数のカウントの最大値と最小値との差が大きいほど、重みを大きくする。このため、最大値と最小値との差が大きい特徴的な起伏の領域ほど重みが大きくなり、起伏が小さい平坦な領域については重みが小さくなる。ここで、平坦な領域よりも起伏の大きい領域の方が形状的にオフセット量を正確に求めやすいため、最大値と最小値との差が大きい領域ほど重みを大きくすることにより、移動距離の算出精度を一層向上させることができる。
　また、小領域ＤＷｔ１～ＤＷｔｎ毎に求めたオフセット量をカウントして得られたヒストグラムの極大値から、立体物の移動距離を算出する。このため、オフセット量にバラつきがあったとしても、その極大値から、より正確性の高い移動距離を算出することができる。
　また、静止物についてのオフセット量を求め、このオフセット量を無視するため、静止物により立体物の移動距離の算出精度が低下してしまう事態を防止することができる。また、静止物に該当するオフセット量を無視したうえで、極大値が複数ある場合、立体物の移動距離の算出を中止する。このため、極大値が複数あるような誤った移動距離を算出してしまう事態を防止することができる。
　なお上記実施形態において、自車両Ｖの車速を車速センサ２０からの信号に基づいて判断しているが、これに限らず、異なる時刻の複数の画像から速度を推定するようにしてもよい。この場合、車速センサが不要となり、構成の簡素化を図ることができる。
　また、上記実施形態においては撮像した現時刻の画像と一時刻前の画像とを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図の位置合わせを行ったうえで差分画像ＰＤｔを生成し、生成した差分画像ＰＤｔを倒れ込み方向（撮像した画像を鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向）に沿って評価して差分波形ＤＷｔを生成しているが、これに限定されない。例えば、一時刻前の画像のみを鳥瞰図に変換し、変換した鳥瞰図を位置合わせした後に再び撮像した画像相当に変換し、この画像と現時刻の画像とで差分画像を生成し、生成した差分画像を倒れ込み方向に相当する方向（すなわち、倒れ込み方向を撮像画像上の方向に変換した方向）に沿って評価することによって差分波形ＤＷｔを生成してもよい。すなわち、現時刻の画像と一時刻前の画像との位置合わせを行い、位置合わせを行った両画像の差分から差分画像ＰＤｔを生成し、差分画像ＰＤｔを鳥瞰図に変換した際の立体物の倒れ込み方向に沿って評価できれば、必ずしも明確に鳥瞰図を生成しなくともよい。
《エッジ情報による立体物の検出》
　次に、図３に示す検出ブロックＡに代えて動作させることが可能である、輝度差算出部３５、エッジ線検出部３６及び立体物検出部３７で構成されるエッジ情報を利用した立体物の検出ブロックＢについて説明する。図１３は、図３のカメラ１０の撮像範囲等を示す図であり、図１３（ａ）は平面図、図１３（ｂ）は、自車両Ｖから後側方における実空間上の斜視図を示す。図１３（ａ）に示すように、カメラ１０は所定の画角ａとされ、この所定の画角ａに含まれる自車両Ｖから後側方を撮像する。カメラ１０の画角ａは、図２に示す場合と同様に、カメラ１０の撮像範囲に自車両Ｖが走行する車線に加えて、隣接する車線も含まれるように設定されている。
　本例の検出領域Ａ１，Ａ２は、平面視（鳥瞰視された状態）において台形状とされ、これら検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状は、距離ｄ１～ｄ４に基づいて決定される。なお、同図に示す例の検出領域Ａ１，Ａ２は台形状に限らず、図２に示すように鳥瞰視された状態で矩形など他の形状であってもよい。
　ここで、距離ｄ１は、自車両Ｖから接地線Ｌ１，Ｌ２までの距離である。接地線Ｌ１，Ｌ２は、自車両Ｖが走行する車線に隣接する車線に存在する立体物が地面に接触する線を意味する。本実施形態においては、自車両Ｖの後側方において自車両Ｖの車線に隣接する左右の車線を走行する他車両ＶＸ等（２輪車等を含む)を検出することが目的である。このため、自車両Ｖから白線Ｗまでの距離ｄ１１及び白線Ｗから他車両ＶＸが走行すると予測される位置までの距離ｄ１２から、他車両ＶＸの接地線Ｌ１，Ｌ２となる位置である距離ｄ１を略固定的に決定しておくことができる。
　また、距離ｄ１については、固定的に決定されている場合に限らず、可変としてもよい。この場合に、計算機３０は、白線認識等の技術により自車両Ｖに対する白線Ｗの位置を認識し、認識した白線Ｗの位置に基づいて距離ｄ１１を決定する。これにより、距離ｄ１は、決定された距離ｄ１１を用いて可変的に設定される。以下の本実施形態においては、他車両ＶＸが走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１２）及び自車両Ｖが走行する位置（白線Ｗからの距離ｄ１１）は大凡決まっていることから、距離ｄ１は固定的に決定されているものとする。
　距離ｄ２は、自車両Ｖの後端部から車両進行方向に伸びる距離である。この距離ｄ２は、検出領域Ａ１，Ａ２が少なくともカメラ１０の画角ａ内に収まるように決定されている。特に本実施形態において、距離ｄ２は、画角ａに区分される範囲に接するよう設定されている。距離ｄ３は、検出領域Ａ１，Ａ２の車両進行方向における長さを示す距離である。この距離ｄ３は、検出対象となる立体物の大きさに基づいて決定される。本実施形態においては、検出対象が他車両ＶＸ等であるため、距離ｄ３は、他車両ＶＸを含む長さに設定される。
　距離ｄ４は、図１３（ｂ）に示すように、実空間において他車両ＶＸ等のタイヤを含むように設定された高さを示す距離である。距離ｄ４は、鳥瞰視画像においては図１３（ａ）に示す長さとされる。なお、距離ｄ４は、鳥瞰視画像において左右の隣接車線よりも更に隣接する車線（すなわち2車線隣りの車線）を含まない長さとすることもできる。自車両Ｖの車線から２車線隣の車線を含んでしまうと、自車両Ｖが走行している車線である自車線の左右の隣接車線に他車両ＶＸが存在するのか、２車線隣りの車線に他車両ＶＸが存在するのかについて、区別が付かなくなってしまうためである。
　以上のように、距離ｄ１～距離ｄ４が決定され、これにより検出領域Ａ１，Ａ２の位置、大きさ及び形状が決定される。具体的に説明すると、距離ｄ１により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の上辺ｂ１の位置が決定される。距離ｄ２により、上辺ｂ１の始点位置Ｃ１が決定される。距離ｄ３により、上辺ｂ１の終点位置Ｃ２が決定される。カメラ１０から始点位置Ｃ１に向かって伸びる直線Ｌ３により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ２が決定される。同様に、カメラ１０から終点位置Ｃ２に向かって伸びる直線Ｌ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の側辺ｂ３が決定される。距離ｄ４により、台形をなす検出領域Ａ１，Ａ２の下辺ｂ４の位置が決定される。このように、各辺ｂ１～ｂ４により囲まれる領域が検出領域Ａ１，Ａ２とされる。この検出領域Ａ１，Ａ２は、図１３（ｂ）に示すように、自車両Ｖから後側方における実空間上では真四角（長方形）となる。
　図３に戻り、視点変換部３１は、カメラ１０による撮像にて得られた所定領域の撮像画像データを入力する。視点変換部３１は、入力した撮像画像データに対して、鳥瞰視される状態の鳥瞰画像データに視点変換処理を行う。鳥瞰視される状態とは、上空から例えば鉛直下向き(又は、やや斜め下向き)に見下ろす仮想カメラの視点から見た状態である。この視点変換処理は、例えば特開２００８－２１９０６３号公報に記載された技術によって実現することができる。
　輝度差算出部３５は、鳥瞰視画像に含まれる立体物のエッジを検出するために、視点変換部３１により視点変換された鳥瞰視画像データに対して、輝度差の算出を行う。輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素間の輝度差を算出する。この鉛直仮想線は、鳥瞰視画像における立体物の倒れ込み方向に対応する。輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線を１本だけ設定する手法と、鉛直仮想線を２本設定する手法との何れかによって輝度差を算出することができる。
　鉛直仮想線を２本設定する具体的な手法について説明する。輝度差算出部３５は、視点変換された鳥瞰視画像に対して、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第１鉛直仮想線と、第１鉛直仮想線と異なり実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する第２鉛直仮想線とを設定する。輝度差算出部３５は、第１鉛直仮想線上の点と第２鉛直仮想線上の点との輝度差を、第１鉛直仮想線及び第２鉛直仮想線に沿って連続的に求める。以下、この輝度差算出部３５の動作について詳細に説明する。
　輝度差算出部３５は、図１４（ａ）に示すように、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第１鉛直仮想線Ｌａ（以下、注目線Ｌａという）を設定する。また輝度差算出部３５は、注目線Ｌａと異なり、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、検出領域Ａ１を通過する第２鉛直仮想線Ｌｒ（以下、参照線Ｌｒという）を設定する。ここで参照線Ｌｒは、実空間における所定距離だけ注目線Ｌａから離間する位置に設定される。なお、実空間で鉛直方向に伸びる線分に該当する線とは、鳥瞰視画像においてはカメラ１０の位置Ｐｓから放射状に広がる線となる。この放射状に広がる線は、鳥瞰視に変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う線である。
　輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ上に注目点Ｐａ（第１鉛直仮想線上の点）を設定する。また輝度差算出部３５は、参照線Ｌｒ上に参照点Ｐｒ（第２鉛直板想線上の点）を設定する。これら注目線Ｌａ、注目点Ｐａ、参照線Ｌｒ、参照点Ｐｒは、実空間上において図１４（ｂ）に示す関係となる。図１４（ｂ）から明らかなように、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒは、実空間上において鉛直方向に伸びた線であり、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは、実空間上において略同じ高さに設定される点である。なお、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとは必ずしも厳密に同じ高さである必要はなく、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが同じ高さとみなせる程度の誤差は許容される。
　輝度差算出部３５は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を求める。仮に、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が大きいと、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの間にエッジが存在すると考えられる。このため、図３に示したエッジ線検出部３６は、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差に基づいてエッジ線を検出する。注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差が所定閾値(第２差分)以上である場合にエッジ線(エッジ成分)を検出する。
　この点をより詳細に説明する。図１５は、輝度差算出部３５の詳細動作を示す図であり、図１５（ａ）は鳥瞰視された状態の鳥瞰視画像を示し、図１５（ｂ）は、図１５（ａ）に示した鳥瞰視画像の一部Ｂ１を拡大した図である。なお図１５についても検出領域Ａ１のみを図示して説明するが、検出領域Ａ２についても同様の手順で輝度差を算出する。
　カメラ１０が撮像した撮像画像内に他車両ＶＸが映っていた場合に、図１５（ａ）に示すように、鳥瞰視画像内の検出領域Ａ１に他車両ＶＸが現れる。図１５（ｂ）に図１５（ａ）中の領域Ｂ１の拡大図を示すように、鳥瞰視画像上において、他車両ＶＸのタイヤのゴム部分上に注目線Ｌａが設定されていたとする。この状態において、輝度差算出部３５は、先ず参照線Ｌｒを設定する。参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において所定の距離だけ離れた位置に、鉛直方向に沿って設定される。具体的には、本実施形態に係る立体物検出装置１において、参照線Ｌｒは、注目線Ｌａから実空間上において１０ｃｍだけ離れた位置に設定される。これにより、参照線Ｌｒは、鳥瞰視画像上において、例えば他車両ＶＸのタイヤのゴムから１０ｃｍ相当だけ離れた他車両ＶＸのタイヤのホイール上に設定される。
　次に、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａ１～ＰａＮを設定する。図１５（ｂ）においては、説明の便宜上、６つの注目点Ｐａ１～Ｐａ６（以下、任意の点を示す場合には単に注目点Ｐａｉという）を設定している。なお、注目線Ｌａ上に設定する注目点Ｐａの数は任意でよい。以下の説明では、Ｎ個の注目点Ｐａが注目線Ｌａ上に設定されたものとして説明する。
　次に、輝度差算出部３５は、実空間上において各注目点Ｐａ１～ＰａＮと同じ高さとなるように各参照点Ｐｒ１～ＰｒＮを設定する。そして、輝度差算出部３５は、同じ高さ同士の注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。これにより、輝度差算出部３５は、実空間における鉛直方向に伸びる鉛直仮想線に沿った複数の位置（１～Ｎ）ごとに、２つの画素の輝度差を算出する。輝度差算出部３５は、例えば第１注目点Ｐａ１とは、第１参照点Ｐｒ１との間で輝度差を算出し、第２注目点Ｐａ２とは、第２参照点Ｐｒ２との間で輝度差を算出することとなる。これにより、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒに沿って、連続的に輝度差を求める。すなわち、輝度差算出部３５は、第３～第Ｎ注目点Ｐａ３～ＰａＮと第３～第Ｎ参照点Ｐｒ３～ＰｒＮとの輝度差を順次求めていくこととなる。
　輝度差算出部３５は、検出領域Ａ１内において注目線Ｌａをずらしながら、上記の参照線Ｌｒの設定、注目点Ｐａ及び参照点Ｐｒの設定、輝度差の算出といった処理を繰り返し実行する。すなわち、輝度差算出部３５は、注目線Ｌａ及び参照線Ｌｒのそれぞれを、実空間上において接地線Ｌ１の延在方向に同一距離だけ位置を変えながら上記の処理を繰り返し実行する。輝度差算出部３５は、例えば、前回処理において参照線Ｌｒとなっていた線を注目線Ｌａに設定し、この注目線Ｌａに対して参照線Ｌｒを設定して、順次輝度差を求めていくことになる。
　図３に戻り、エッジ線検出部３６は、輝度差算出部３５により算出された連続的な輝度差から、エッジ線を検出する。例えば、図１５（ｂ）に示す場合、第１注目点Ｐａ１と第１参照点Ｐｒ１とは、同じタイヤ部分に位置するために、輝度差は、小さい。一方、第２～第６注目点Ｐａ２～Ｐａ６はタイヤのゴム部分に位置し、第２～第６参照点Ｐｒ２～Ｐｒ６はタイヤのホイール部分に位置する。したがって、第２～第６注目点Ｐａ２～Ｐａ６と第２～第６参照点Ｐｒ２～Ｐｒ６との輝度差は大きくなる。このため、エッジ線検出部３６は、輝度差が大きい(所定値以上の)第２～第６注目点Ｐａ２～Ｐａ６と第２～第６参照点Ｐｒ２～Ｐｒ６との間にエッジ線が存在することを検出することができる。
　具体的には、エッジ線検出部３６は、エッジ線を検出するにあたり、先ず下記の数式１に従って、ｉ番目の注目点Ｐａｉ（座標（ｘｉ，ｙｉ））とｉ番目の参照点Ｐｒｉ（座標（ｘｉ’，ｙｉ’））との輝度差から、ｉ番目の注目点Ｐａｉに属性付けを行う。
[数１]
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＞Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）＋ｔのとき
　ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）＜Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）－ｔのとき
　ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝－１
上記以外のとき
　ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
　上記数式１において、ｔは閾値を示し、Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）はｉ番目の注目点Ｐａｉの輝度値を示し、Ｉ（ｘｉ’，ｙｉ’）はｉ番目の参照点Ｐｒｉの輝度値を示す。上記数式１によれば、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉに閾値ｔを加えた輝度値よりも高い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。一方、注目点Ｐａｉの輝度値が、参照点Ｐｒｉから閾値ｔを減じた輝度値よりも低い場合には、当該注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘－１’となる。注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値とがそれ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔは、予め設定しておき、図３に示す制御部３９が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。
　次にエッジ線検出部３６は、下記数式２に基づいて、注目線Ｌａに沿った属性ｓの連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）から、注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判定する。
[数２]
ｓ（ｘｉ，ｙｉ）＝ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）のとき（且つ０＝０を除く）、
　ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
　ｃ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
　注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じである場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。注目点Ｐａｉの属性ｓ（ｘｉ，ｙｉ）と隣接する注目点Ｐａｉ＋１の属性ｓ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）とが同じではない場合には、連続性ｃ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。
　次にエッジ線検出部３６は、注目線Ｌａ上の全ての注目点Ｐａの連続性ｃについて総和を求める。エッジ線検出部３６は、求めた連続性ｃの総和を注目点Ｐａの数Ｎで割ることにより、連続性ｃを正規化する。エッジ線検出部３６は、正規化した値が閾値θを超えた場合に、注目線Ｌａをエッジ線と判断する。なお、閾値θは、予め実験等によって設定された値である。閾値θは予め設定しておいてもよいし、後述する制御部３９の虚像の判断結果に応じた制御命令に従い変更してもよい。
　すなわち、エッジ線検出部３６は、下記数式３に基づいて注目線Ｌａがエッジ線であるか否かを判断する。そして、エッジ線検出部３６は、検出領域Ａ１上に描かれた注目線Ｌａの全てについてエッジ線であるか否かを判断する。
[数３]
Σｃ（ｘｉ，ｙｉ）／Ｎ＞θ
　図３に戻り、立体物検出部３７は、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。上述したように、本実施形態に係る立体物検出装置１は、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出する。鉛直方向に伸びるエッジ線が多く検出されるということは、検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が存在する可能性が高いということである。このため、立体物検出部３７は、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の量に基づいて立体物を検出する。さらに、立体物検出部３７は、立体物を検出するに先立って、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線が正しいものであるか否かを判定する。立体物検出部３７は、エッジ線上の鳥瞰視画像のエッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。一方、エッジ線上の鳥瞰視画像の輝度変化が閾値よりも大きくない場合には、当該エッジ線が正しいものと判定する。なお、この閾値は、実験等により予め設定された値である。
　図１６は、エッジ線の輝度分布を示す図であり、図１６（ａ）は検出領域Ａ１に立体物としての他車両ＶＸが存在した場合のエッジ線及び輝度分布を示し、図１６（ｂ）は検出領域Ａ１に立体物が存在しない場合のエッジ線及び輝度分布を示す。
　図１６（ａ）に示すように、鳥瞰視画像において他車両ＶＸのタイヤゴム部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると判断されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化はなだらかなものとなる。これは、カメラ１０により撮像された画像が鳥瞰視画像に視点変換されたことにより、他車両ＶＸのタイヤが鳥瞰視画像内で引き延ばされたことによる。一方、図１６（ｂ）に示すように、鳥瞰視画像において路面に描かれた「５０」という白色文字部分に設定された注目線Ｌａがエッジ線であると誤判定されていたとする。この場合、注目線Ｌａ上の鳥瞰視画像の輝度変化は起伏の大きいものとなる。これは、エッジ線上に、白色文字における輝度が高い部分と、路面等の輝度が低い部分とが混在しているからである。
　以上のような注目線Ｌａ上の輝度分布の相違に基づいて、立体物検出部３７は、エッジ線が誤判定により検出されたものか否かを判定する。立体物検出部３７は、エッジ線に沿った輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものであると判定する。そして、当該エッジ線は、立体物の検出には使用しない。これにより、路面上の「５０」といった白色文字や路肩の雑草等がエッジ線として判定されてしまい、立体物の検出精度が低下することを抑制する。
　具体的には、立体物検出部３７は、下記数式４，５の何れかにより、エッジ線の輝度変化を算出する。このエッジ線の輝度変化は、実空間上における鉛直方向の評価値に相当する。下記数式４は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の二乗の合計値によって輝度分布を評価する。下記数式５は、注目線Ｌａ上のｉ番目の輝度値Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）と、隣接するｉ＋１番目の輝度値Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）との差分の絶対値の合計値よって輝度分布を評価する。
[数４]
鉛直相当方向の評価値＝Σ［｛Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）－Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｝２］
[数５]
鉛直相当方向の評価値＝Σ｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）－Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜
　なお、数式５に限らず、下記数式６のように、閾値ｔ２を用いて隣接する輝度値の属性ｂを二値化して、当該二値化した属性ｂを全ての注目点Ｐａについて総和してもよい。
[数６]
鉛直相当方向の評価値＝Σｂ（ｘｉ，ｙｉ）
但し、｜Ｉ（ｘｉ，ｙｉ）－Ｉ（ｘｉ＋１，ｙｉ＋１）｜＞ｔ２のとき、
　ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝１
上記以外のとき、
　ｂ（ｘｉ，ｙｉ）＝０
　注目点Ｐａｉの輝度値と参照点Ｐｒｉの輝度値との輝度差の絶対値が閾値ｔ２よりも大きい場合、当該注目点Ｐａ（ｘｉ，ｙｉ）の属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘１’となる。それ以外の関係である場合には、注目点Ｐａｉの属性ｂ（ｘｉ，ｙｉ）は‘０’となる。この閾値ｔ２は、注目線Ｌａが同じ立体物上にないことを判定するために実験等によって予め設定されている。そして、立体物検出部３７は、注目線Ｌａ上の全注目点Ｐａについての属性ｂを総和して、鉛直相当方向の評価値を求めて、エッジ線が正しいものかを判定する。
　次に、本実施形態に係るエッジ情報を利用した立体物検出方法について説明する。図１７及び図１８は、本実施形態に係る立体物検出方法の詳細を示すフローチャートである。なお、図１７及び図１８においては、便宜上、検出領域Ａ１を対象とする処理について説明するが、検出領域Ａ２についても同様の処理が実行される。
　図１７に示すように、先ずステップＳ２１において、カメラ１０は、画角ａ及び取付位置によって特定された所定領域を撮像する。次に視点変換部３１は、ステップＳ２２において、ステップＳ２１にてカメラ１０により撮像された撮像画像データを入力し、視点変換を行って鳥瞰視画像データを生成する。
　次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２３において、検出領域Ａ１上に注目線Ｌａを設定する。このとき、輝度差算出部３５は、実空間上において鉛直方向に伸びる線に相当する線を注目線Ｌａとして設定する。次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２４において、検出領域Ａ１上に参照線Ｌｒを設定する。このとき、輝度差算出部３５は、実空間上において鉛直方向に伸びる線分に該当し、且つ、注目線Ｌａと実空間上において所定距離離れた線を参照線Ｌｒとして設定する。
　次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２５において、注目線Ｌａ上に複数の注目点Ｐａを設定する。この際に、輝度差算出部３５は、エッジ線検出部３６によるエッジ検出時に問題とならない程度の数の注目点Ｐａを設定する。また、輝度差算出部３５は、ステップＳ２６において、実空間上において注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略同じ高さとなるように、参照点Ｐｒを設定する。これにより、注目点Ｐａと参照点Ｐｒとが略水平方向に並ぶこととなり、実空間上において鉛直方向に伸びるエッジ線を検出しやすくなる。
　次に輝度差算出部３５は、ステップＳ２７において、実空間上において同じ高さとなる注目点Ｐａと参照点Ｐｒとの輝度差を算出する。次にエッジ線検出部３６は、上記の数式１に従って、各注目点Ｐａの属性ｓを算出する。次にエッジ線検出部３６は、ステップＳ２８において、上記の数式２に従って、各注目点Ｐａの属性ｓの連続性ｃを算出する。次にエッジ線検出部３６は、ステップＳ２９において、上記数式３に従って、連続性ｃの総和を正規化した値が閾値θより大きいか否かを判定する。正規化した値が閾値θよりも大きいと判断した場合（Ｓ２９：ＹＥＳ）、エッジ線検出部３６は、ステップＳ３０において、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出する。そして、処理はステップＳ３１に移行する。正規化した値が閾値θより大きくないと判断した場合（Ｓ２９：ＮＯ）、エッジ線検出部３６は、当該注目線Ｌａをエッジ線として検出せず、処理はステップＳ３１に移行する。この閾値θは予め設定しておくことができるが、制御部３９に制御命令に応じて変更することもできる。
　ステップＳ３１において、計算機３０は、検出領域Ａ１上に設定可能な注目線Ｌａの全てについて上記のステップＳ２３～ステップＳ３０の処理を実行したか否かを判断する。全ての注目線Ｌａについて上記処理をしていないと判断した場合（Ｓ３１：ＮＯ）、ステップＳ２３に処理を戻して、新たに注目線Ｌａを設定して、ステップＳ３１までの処理を繰り返す。一方、全ての注目線Ｌａについて上記処理をしたと判断した場合（Ｓ３１：ＹＥＳ）、処理は図１８のステップＳ３２に移行する。
　図１８のステップＳ３２において、立体物検出部３７は、図１７のステップＳ３０において検出された各エッジ線について、当該エッジ線に沿った輝度変化を算出する。立体物検出部３７は、上記数式４，５，６の何れかの式に従って、エッジ線の輝度変化を算出する。次に立体物検出部３７は、ステップＳ３３において、エッジ線のうち、輝度変化が所定の閾値よりも大きいエッジ線を除外する。すなわち、輝度変化の大きいエッジ線は正しいエッジ線ではないと判定し、エッジ線を立体物の検出には使用しない。これは、上述したように、検出領域Ａ１に含まれる路面上の文字や路肩の雑草等がエッジ線として検出されてしまうことを抑制するためである。したがって、所定の閾値とは、予め実験等によって求められた、路面上の文字や路肩の雑草等によって発生する輝度変化に基づいて設定された値となる。
　次に立体物検出部３７は、ステップＳ３４において、エッジ線の量が第２閾値β以上であるか否かを判断する。なお、この第２閾値βは、予め実験等によって求めておいて設定しておき、図３に示す制御部３９が発する制御命令に従い変更することもできるが、その詳細については後述する。例えば、検出対象の立体物として四輪車を設定した場合、当該第２閾値βは、予め実験等によって検出領域Ａ１内において出現した四輪車のエッジ線の数に基づいて設定される。エッジ線の量が第２閾値β以上であると判定した場合（Ｓ３４：ＹＥＳ）、立体物検出部３７は、ステップＳ３５において、検出領域Ａ１内に立体物が存在すると検出する。一方、エッジ線の量が第２閾値β以上ではないと判定した場合（Ｓ３４：ＮＯ）、立体物検出部３７は、検出領域Ａ１内に立体物が存在しないと判断する。その後、図１７及び図１８に示す処理は終了する。検出された立体物は、自車両Ｖが走行する車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸであると判断してもよいし、検出した立体物の自車両Ｖに対する相対速度を考慮して隣接車線を走行する他車両ＶＸであるか否かを判断してもよい。この第２閾値βは予め設定しておくことができるが、制御部３９に制御命令に応じて変更することもできる。
　以上のように、本実施形態のエッジ情報を利用した立体物の検出方法によれば、検出領域Ａ１，Ａ２に存在する立体物を検出するために、鳥瞰視画像に対して実空間において鉛直方向に伸びる線分としての鉛直仮想線を設定する。そして、鉛直仮想線に沿った複数の位置ごとに、当該各位置の近傍の２つの画素の輝度差を算出し、当該輝度差の連続性に基づいて立体物の有無を判定することができる。
　具体的には、鳥瞰視画像における検出領域Ａ１，Ａ２に対して、実空間において鉛直方向に伸びる線分に該当する注目線Ｌａと、注目線Ｌａとは異なる参照線Ｌｒとを設定する。そして、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差を注目線Ｌａ及び参照線Ｌａに沿って連続的に求める。このように、点同士の輝度差を連続的に求めることにより、注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差を求める。注目線Ｌａと参照線Ｌｒとの輝度差が高い場合には、注目線Ｌａの設定箇所に立体物のエッジがある可能性が高い。これによって、連続的な輝度差に基づいて立体物を検出することができる。特に、実空間において鉛直方向に伸びる鉛直仮想線同士との輝度比較を行うために、鳥瞰視画像に変換することによって立体物が路面からの高さに応じて引き伸ばされてしまっても、立体物の検出処理が影響されることはない。したがって、本例の方法によれば、立体物の検出精度を向上させることができる。
　また、本例では、鉛直仮想線付近の略同じ高さの２つの点の輝度差を求める。具体的には、実空間上で略同じ高さとなる注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとから輝度差を求めるので、鉛直方向に伸びるエッジが存在する場合における輝度差を明確に検出することができる。
　更に、本例では、注目線Ｌａ上の注目点Ｐａと参照線Ｌｒ上の参照点Ｐｒとの輝度差に基づいて注目点Ｐａに属性付けを行い、注目線Ｌａに沿った属性の連続性ｃに基づいて当該注目線Ｌａがエッジ線であるかを判断するので、輝度の高い領域と輝度の低い領域との境界をエッジ線として検出し、人間の自然な感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。この効果について詳細に説明する。図１９は、エッジ線検出部３６の処理を説明する画像例を示す図である。この画像例は、輝度の高い領域と輝度の低い領域とが繰り返される縞模様を示す第１縞模様１０１と、輝度の低い領域と輝度の高い領域とが繰り返される縞模様を示す第２縞模様１０２とが隣接した画像である。また、この画像例は、第１縞模様１０１の輝度が高い領域と第２縞模様１０２の輝度の低い領域とが隣接すると共に、第１縞模様１０１の輝度が低い領域と第２縞模様１０２の輝度が高い領域とが隣接している。この第１縞模様１０１と第２縞模様１０２との境界に位置する部位１０３は、人間の感覚によってはエッジとは知覚されない傾向にある。
　これに対し、輝度の低い領域と輝度が高い領域とが隣接しているために、輝度差のみでエッジを検出すると、当該部位１０３はエッジとして認識されてしまう。しかし、エッジ線検出部３６は、部位１０３における輝度差に加えて、当該輝度差の属性に連続性がある場合にのみ部位１０３をエッジ線として判定するので、エッジ線検出部３６は、人間の感覚としてエッジ線として認識しない部位１０３をエッジ線として認識してしまう誤判定を抑制でき、人間の感覚に沿ったエッジ検出を行うことができる。
　さらに、本例では、エッジ線検出部３６により検出されたエッジ線の輝度変化が所定の閾値よりも大きい場合には、当該エッジ線が誤判定により検出されたものと判断する。カメラ１０により取得された撮像画像を鳥瞰視画像に変換した場合、当該撮像画像に含まれる立体物は、引き伸ばされた状態で鳥瞰視画像に現れる傾向がある。例えば、上述したように他車両ＶＸのタイヤが引き伸ばされた場合に、タイヤという１つの部位が引き伸ばされるため、引き伸ばされた方向における鳥瞰視画像の輝度変化は小さい傾向となる。これに対し、路面に描かれた文字等をエッジ線として誤判定した場合に、鳥瞰視画像には、文字部分といった輝度が高い領域と路面部分といった輝度が低い領域とが混合されて含まれる。この場合に、鳥瞰視画像において、引き伸ばされた方向の輝度変化は大きくなる傾向がある。したがって、本例のようにエッジ線に沿った鳥瞰視画像の輝度変化を判定することによって、誤判定により検出されたエッジ線を認識することができ、立体物の検出精度を高めることができる。
《立体物の最終判断》
　図３に戻り、上述した２つの立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）による立体物の検出にあたり、本例の立体物検出装置１は、立体物判断部３４と、高輝度部分判断部３８と、制御部３９とを備える。立体物判断部３４は、立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）による検出結果に基づいて、検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断する。立体物検出部３３（又は立体物検出部３７）は、後述する高輝度部分判断部３８の判断結果を反映させた立体物の検出を行う。高輝度部分判断部３８は、木陰に差し込む太陽光により形成される特徴的な輝度分布の分析結果から、検出された立体物の像が木陰に差し込む太陽光に起因する高輝度部分により形成された虚像であるか否かを判断する。制御部３９は、高輝度部分判断部３８により検出された立体物に対応する像が虚像であると判断された場合には、検出される立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両Ｖであると判断されることが抑制されるように計算機３０を構成する各部（制御部３９を含む）を制御する制御命令を出力する。
　本実施形態の立体物判断部３４は、立体物検出部３３、３７において検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであるか否かを最終的に判断する。立体物判断部３４が検出された立体物が検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断した場合には、乗員への報知などの処理が実行される。この立体物判断部３４は、制御部３９の制御命令に従い、検出された立体物が他車両ＶＸであると判断することを抑制する。具体的に、制御部３９は、高輝度部分判断部３８により検出された立体物の像が虚像であると判断された場合には、検出された立体物が他車両ＶＸであると判断することを抑制する制御命令を立体物判断部３４に送出する。立体物判断部３４は、この制御命令に従い立体物の判断処理を中止し、又は検出された立体物は他車両ＶＸではない、つまり検出領域Ａ１，Ａ２には他車両ＶＸは存在しないと判断する。もちろん、制御命令を取得しない場合には、立体物検出部３３、３７において検出された立体物は検出領域Ａ１，Ａ２に存在する他車両ＶＸであると判断することもできる。
　本実施形態の高輝度部分判断部３８の処理について説明する。本実施形態の高輝度部分判断部３８は、木陰に太陽光が差し込む又は木陰に差し込んだ太陽光が路面に反射するといった現象に伴って画像に生じる明度の濃淡に起因する所定の特徴を備える高輝度部分を検出する。そして、後述する制御部３９は、この高輝度部分の存在が判断された場合には、この高輝度部分に対応する高輝度領域画像に基づいて立体物が他車両であると判断されることを抑制する。
　ここで、図２０及び図２１に基づいて、樹木Ｑの間に太陽ＳＵの光（太陽光）が差し込む（つまり、木陰ＱＫに太陽光が差し込む）状況を説明する。
　図２０及び図２１に示すように、検出領域Ａ１の長手方向（車両Ｖ進行方向（ｙ））に沿って、樹木Ｑが所定間隔で植栽され、これら樹木Ｑに太陽光が照射される場合には、この各樹木Ｑによって影ＱＫがそれぞれ形成される。太陽の高度が高い場合には影ＱＫの長さは短く、太陽の高度が低い場合には影ＱＫの長さは長くなる。また、曇天である場合には影ＱＫは薄く（影以外の部分との輝度差が低い）、太陽光を遮る雲などが無い場合には影ＱＫは濃く（影以外の部分との輝度差が高く）なる。
　図２０には、曇天などにより樹木Ｑに強い太陽光が差し込んでいない状態を示す。同図に示すように、太陽光が雲に遮られているような場合は、樹木Ｑの影ＱＫの輝度値と、路面である検出領域Ａ１との輝度値との輝度差は比較的低い(例えば値Ｗ１)。他方、図２１に示すように、樹木Ｑの間に強い太陽光が差し込む状態である場合は、樹木Ｑの影ＱＫの輝度値と路面である検出領域Ａ１との輝度値との輝度差は比較的高くなる(例えば値Ｗ２)。つまり、樹木Ｑの間に強い太陽光が差し込む状態においては、樹木Ｑと影ＱＫとの画像上の輝度差が相対的に高くなるため、画像情報において局所的に輝度の濃淡を含む特徴がみられる。樹木Ｑの間に強い太陽光が差し込む状況において生じるこの輝度差（輝度の濃淡）は、上述した立体物検出処理の差分波形情報又はエッジ情報において立体物Ｖや他車両ＶＸの特徴として表出する場合がある。つまり、この大きな輝度差が、立体物Ｖや他車両ＶＸの誤検出を誘引する場合がある。
　しかも、樹木Ｑは自然物であるので、風などにより揺れ動くことがある。このように大きな輝度差を示す画素の位置が変動すると、移動物体として認識されてしまうので静止物体として検出対象から除外されない場合がある。そして、移動物体として判断された樹木Ｑの影（虚像）は、他車両ＶＸとして誤検出される場合がある。
　本実施形態では、太陽光が木陰に差し込む状況下において生じる誤検出を具体的な課題として設定し、このような状況下において生じる画像上の特徴が現れる高輝度部分を抽出し、この高輝度部分に起因する誤検出を抑制する。
　本実施形態の立体物検出処理においては、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って存在する画素の特徴に基づいて立体物を検出する。このため、木陰に差し込んだ太陽光により形成される影（虚像）についても、この立体物の倒れ込み方向に沿って観察する。
　本実施形態において、判定対象線は、立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、輝度差が閾値以上の画素が所定分布度以上である任意の判定線である。特に限定されないが、輝度差が閾値以上の画素の分布度合が所定分布度以上であるか否かについては、差分波形情報に基づいて判断してもよいし、エッジ情報に基づいて判断してもよい。
　具体的に、本実施形態の立体物検出装置１が差分波形情報に基づいて立体物を判断する場合において、高輝度部分判断部３８は、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、差分波形情報においてカウントされた画素数に応じた度数が所定値以上である任意の判定線を判定対象線として特定し、この特定された判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断する。この判断結果は、制御部３９へ送出される。なお、輝度評価値を算出する際に用いられる輝度差は、一画素に対応する画像領域における輝度から求めてもよいし、複数の画素に対応する画像領域における輝度から求めてもよい。
　なお、本実施形態の輝度評価値を評価するための閾値(所定値)は、実験的に求められる。太陽光が当たる日向と影との輝度値の差、つまり光と影の出方(光の強さと影の濃さ)は、地球上の位置によっても異なり、山やビルの存在によっても影響を受けるからである。このため、輝度評価値を評価するための閾値は、本実施形態の立体物検出装置１が搭載される車両Ｖの販売地域ごとに設定してもよいし、位置情報に応じて設定し、車両に搭載されたナビゲーション装置のＧＰＳなどの現在位置検出装置により検出される位置情報に応じて読み出すようにしてもよい。
　また、本実施形態の立体物検出装置１がエッジ情報に基づいて立体物を判断する場合において、高輝度部分判断部３８は、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジが検出された任意の判定線を判定対象線として特定し、判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断する。同様に、この判断結果は、制御部３９へ送出される。
　差分波形情報又はエッジ情報においては、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線上又はこの近傍に立体物の輪郭に応じた画像情報（画素、エッジ成分、エッジ情報）が現れる。判定線の一例を図２０及び図２１に示す。高輝度部分判断部３８は、この判定線のうち、差分波形情報においてカウントされた画素数に応じた度数が所定値以上である任意の判定線又は互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジが検出された任意の判定線を立体物が存在する可能性の高い判定対象線として特定する。
　高輝度部分判断部３８は、判定対象線を特定するにあたっては、立体物を判断するために設定された輝度差(第１差分)よりも高い、輝度差（第２差分）を設定する。具体的に高輝度部分判断部３８は、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像上における輝度差が、立体物検出部３３，３７が立体物を判断するために設定した第１差分よりも高い値である所定の第２差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで生成された差分波形情報を取得し、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線Ｌのうち、差分波形情報においてカウントされた画素数に応じた度数が所定値以上である判定線Ｌを判定対象線Ｌｎとして特定する。
　先述したように、太陽光が木陰に差し込む状態における樹木Ｑの影ＱＫの輝度値と太陽光が反射する検出領域Ａ１（路面）との輝度差は、通常よりも大きくなるという特徴がある。本実施形態では、この特徴を利用し、木陰に太陽光が差し込んでいる状況を抽出する際には、通常状態において立体物を検出するために設定された輝度差の閾値（第１差分）よりも高い閾値（第２差分）を設定することにより、木陰に太陽光が差し込んだ状況を、実在する立体物が存在する状況と正確に識別することができる。
　そして、この判定対象線において現れた立体物の特徴が、実際に存在する立体物(他車両ＶＸ)に由来するものであるのか、木陰に差し込む太陽光により形成された虚像に由来するものであるかを判断する。発明者らは、実際に存在する立体物(他車両ＶＸ)に由来する特徴であれば、経時的に安定した検出結果が観察され、他方、木陰に差し込む太陽光により形成された虚像に由来する特徴であれば、経時的に不安定な検出結果が観察されるという実験的な考察結果から、判定対象線上の画像領域の輝度値の変化に基づいて、立体物のようにふるまう画像が、実在する立体物の輪郭であるのか又は木陰に差し込む太陽光により形成された高輝度部分の像（虚像）の輪郭であるのかを判断する。
　具体的に、本実施形態の高輝度部分判断部３８は、特定された判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、この算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断する。
　輝度評価値は、判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な変化を評価できる値であれば特に限定されない。本実施形態の高輝度部分判断部３８は、判定対象線上の画像領域の輝度値の平均輝度を求め、所定の単位時間あたりの平均輝度の偏差値を輝度評価値として算出する。高輝度部分判断部３８は、判定対象線上を基準として定義された画像領域の輝度値を抽出し、あるタイミングにおける輝度値の平均を求める。そして、この平均輝度を所定の単位時間にわたって観察し、その平均輝度のバラつきを算出する。所定の単位時間における平均輝度のバラつきは、標準偏差に基づいて求めてもよいし、平均輝度の中央値（平均値など）からのずれ量に基づいて求めてもよい。また、高輝度部分判断部３８は、判定対象線上を基準として定義された画像領域の輝度値の平均を求め、最初に求められた平均からの差分（ずれ量）を積算した値の大きさに基づいて輝度評価値を求めてもよい。
　このように、判定対象線上の画像領域の輝度値の平均輝度を求め、所定の単位時間あたりの平均輝度の偏差値から算出した輝度評価値に基づいて、立体物のようにふるまう画像が、実在する立体物の輪郭であるのか又は木陰に差し込む太陽光により形成された高輝度部分の像(虚像)の輪郭であるのかを定量的に判断することができる。
　次に、制御部３９について説明する。本実施形態の制御部３９は、高輝度部分判断部３８により判断された高輝度部分に対応する高輝度画像領域に基づいて、立体物が他車両ＶＸであると判断されることを抑制する。この抑制制御には、判断基準となる閾値の調整、高輝度画像領域を含む領域の画像情報の削除、除外(マスク)、判断処理の注視を含む。本実施形態の制御部３９は、今回又は前回の処理において高輝度部分判断部３８が立体物検出部３３により検出された立体物が木陰に差し込んだ太陽光により生成された虚像であると判断した場合には、次回の処理において立体物検出部３３，３７、立体物判断部３４、高輝度部分判断部３８、又は自身である制御部３９の何れか一つ以上の各部において実行される制御命令を生成する。
　本実施形態の制御命令は、木陰に差し込んだ太陽光により形成された虚像である高輝度部分に対応する高輝度画像領域に基づいて検出される立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制されるように各部の動作を制御するための命令である。木陰に差し込んだ太陽光により生成された虚像である高輝度部分を、誤って他車両ＶＸと判断することを防止するためである。各制御命令は、判断された高輝度部分に対応する高輝度画像領域を指定したもの（高輝度画像領域に基づく処理を制御するもの）であってもよいし、この高輝度画像領域を少なくとも含む一部又は全部の検出領域Ａ１．Ａ２を指定したものであってもよい。
　本実施形態の計算機３０はコンピュータであるため、立体物検出処理、立体物判断処理、高輝度部分判断処理に対する制御命令は各処理のプログラムに予め組み込んでもよいし、実行時に送出してもよい。本実施形態の制御命令は、検出された立体物を他車両として判断する処理を中止させたり、検出された立体物を他車両ではないと判断させたりする結果に対する命令であってもよいし、差分波形情報に基づいて立体物を検出する際の感度を低下させる命令、エッジ情報に基づいて立体物を検出する際の感度を調整する命令、虚像であるか否かを判断する際の輝度差の値を調整する命令であってもよい。
　以下、制御部３９が出力する各制御命令について説明する。まず、差分波形情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。先述したように、立体物検出部３３は、差分波形情報と第１閾値αとに基づいて立体物を検出する。そして、本実施形態の制御部３９は、高輝度部分判断部３８が立体物として検出された像が木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像(虚像)であると判断した場合には、第１閾値αを高くする制御命令を生成し、立体物検出部３３に出力する。第１閾値αとは、図１１のステップＳ７において、差分波形ＤＷｔのピークを判断するための第１閾値αである(図５参照)。また、制御部３９は、差分波形情報における画素値の差分に関する閾値ｐを高くする制御命令を立体物検出部３３に出力することができる。
　制御部３９は、前回の処理で立体物として検出された像が木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）であると判断された場合に、このまま、通常と同じ手法で立体物を検出すると、検出領域Ａ１，Ａ２には他車両ＶＸが存在しないにもかかわらず、樹木によって形成される木陰に差し込んだ太陽光と樹木の影との境界や、路面に反射した太陽光と樹木の影との境界などを他車両ＶＸの実像と誤検出する場合がある。このため、本実施形態では、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、差分波形情報を生成する際の画素値の差分に関する閾値を高く変更する。このように、判断の閾値を高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　また、本実施形態の制御部３９は、高輝度部分判断部３８が立体物として検出された像が木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）であると判断した場合には、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く出力する制御命令を立体物検出部３３に出力することができる。鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値とは、図１１のステップＳ５において生成される差分波形ＤＷｔの縦軸の値である。制御部３９は、前回の処理で高輝度部分が存在すると判断されると、次回の処理においては検出領域Ａ１，Ａ２において他車両ＶＸが誤検出されにくいように、差分波形ＤＷｔの度数分布化された値を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　次に、エッジ情報に基づいて立体物を検出する場合の制御命令について説明する。本実施形態の制御部３９は、高輝度部分判断部３８により木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分が存在すると判断された場合には、エッジ情報を検出する際に用いられる輝度に関する所定閾値を高くする制御命令を立体物検出部３７に出力する。エッジ情報を検出する際に用いられる輝度に関する所定閾値とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値を判断する閾値θ、又は図１８のステップ３４におけるエッジ線の量を評価する第２閾値βである。制御部３９は、前回の処理で木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分が存在すると判断された場合には、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、エッジ線を検出する際に用いられる閾値θ又はエッジ線の量を評価する第２閾値βを高く変更する。このように、判断の閾値を高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　また、本実施形態の制御部３９は、高輝度部分判断部３８により木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分が存在すると判断された場合には、検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を立体物検出部３７に出力する。検出したエッジ情報の量とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値、又は図１８のステップ３４におけるエッジ線の量である。制御部３９は、前回の処理で木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分が存在すると判断されると、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように出力値を小さくすることで検出感度が調整されるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　以下、図２２に基づいて、本実施形態の立体物検出装置１の制御手順を説明する。
　まず、図２２に示すステップＳ４１において、高輝度部分判断部３８は、立体物検出部３３により検出された立体物の像が木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）であるか否かを判断する。立体物が高輝度部分の像（虚像）であるか否かは、判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値に基づいて行うことができる。この場合において、先述した立体物検出部３３が生成する差分波形情報に基づいて行うこともできるし、立体物検出部３７が生成するエッジ情報に基づいて行うこともできる。
　つぎに、ステップ４２において、制御部３９は、ステップ４１において算出された判断結果に基づいて、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分が存在するか否かを判断する。制御部３９は、高輝度部分が存在する場合には、高輝度部分に対応する高輝度画像領域の情報（高輝度部分の像）に基づいて立体物が他車両ＶＸであると判断されることが抑制されるように各部に制御命令を出力する。制御部３９は、差分波形情報を生成する際の画素値の差分に関する閾値ｐ、差分波形情報から立体物を判断する際に用いる第１閾値α、エッジ情報を生成する際の閾値θ、エッジ情報から立体物を判断する際に用いる第２閾値βなどの各閾値のうちの何れか一つ以上を高く設定する旨の制御命令を立体物検出部３３，３７へ送出する。
　立体物検出部３３、３７により立体物が検出されること又は立体物判断部３７により立体物が他車両であると判断されることを抑制するために、制御部３９は各処理に用いられる各閾値を初期値、標準値その他の設定値よりも高く（検出がされ難くなるように）変更し、又は各閾値と比較される出力値を低く（検出がされ難くなるように）変更する。
　具体的な処理の内容は、以下のとおりである。
　差分波形情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３３が、差分波形情報が所定の第１閾値α以上であるときに立体物を検出する場合において、制御部３９は、立体物が検出され難いように第１閾値αを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３３に出力する。
　同じく、立体物検出部３３が、差分波形情報が所定の第１閾値α以上であるときに立体物を検出する場合において、制御部３９は、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く変更して出力させる制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３８に出力する。
　また、差分波形情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３３が閾値ｐ以上の画素値を示す画素数を所定の差分を示す画素数として抽出する場合において、制御部３９は、立体物が検出され難いように閾値ｐを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出手部３８に出力する。
　同じく、立体物検出部３３が閾値ｐ以上の画素値を示す画素数を所定の差分を示す画素数として抽出する場合において、制御部３９は、鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って、差分画像上において抽出される画素数を低く変更して出力する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３８に出力する。
　エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７が所定閾値ｔ以上の輝度差を示す画素に基づいてエッジ線を抽出する場合において、制御部３９は、立体物が検出され難いように所定閾値ｔを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。
　同じく、エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７が所定閾値ｔ以上の輝度差を示す画素に基づいてエッジ線を抽出する場合において、制御部３９は画素の輝度値を低く変更して出力する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。
　エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる閾値θ以上の長さを有するエッジ線に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、立体物が検出され難いように閾値θを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。
　同じく、エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる閾値θ以上の長さを有するエッジ線に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、検出したエッジ情報のエッジ線の長さの値を低く変更して出力させる制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。
　エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる所定長さ以上のエッジ線、例えば閾値θ以上の長さを有するエッジ線の本数が第２閾値β以上であるか否かの判断に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、立体物が検出され難いように第２閾値βを高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。
　エッジ情報を用いて立体物を検出する立体物検出部３７がエッジ情報に含まれる所定長さ以上のエッジ線、例えば閾値θ以上の長さを有するエッジ線の本数が第２閾値β以上であるか否かの判断に基づいて立体物を検出する場合において、制御部３９は、検出した所定長さ以上のエッジ線の本数を低く出力する制御命令を生成し、この制御命令を立体物検出部３７に出力する。
　また、立体物判断部３４は、検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度以上であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、立体物が検出され難いように立体物を他車両であると判断する際の下限となる所定速度を高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物判断部３４に出力する。
　同じく、立体物判断部３４は、検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度以上であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、立体物を他車両であると判断する際の下限となる所定速度と比較される立体物の移動速度を低く変更して出力する制御命令を生成し、当該制御命令を立体物判断部３４に出力する。
　また、立体物判断部３４が、検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度未満であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、立体物を他車両であると判断する際の上限となる所定速度を低く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物判断部３４に出力する。
　同じく、立体物判断部３４検出された立体物の移動速度が予め設定された所定速度未満であるときに、この立体物を他車両であると判断する場合において、制御部３９は、立体物を他車両であると判断する際の上限となる所定速度と比較される立体物の移動速度を高く変更する制御命令を生成し、この制御命令を立体物判断部３４に出力する。
　なお、ここで「移動速度」は、立体物の絶対速度、および自車両に対する立体物の相対速度を含む。立体物の絶対速度は立体物の相対速度から算出してもよいし、立体物の相対速度は立体物の絶対速度から算出してもよい。
　ちなみに、第１閾値αは、図１１のステップＳ７において、差分波形ＤＷｔのピークを判断するための閾値である。閾値pは所定の画素値を有する画素を抽出するための閾値である。所定閾値tは所定の輝度差を有する画素又はエッジ成分を抽出するための閾値である。閾値θは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値（エッジの長さ）を判断する閾値であり、第２閾値βは、図１８のステップ３４におけるエッジ線の量（本数）を評価する閾値である。このように、判断の閾値を高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、他車両ＶＸの誤検出することを防止することができる。
　本実施形態の制御部３９は、鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低く出力する制御命令を立体物検出部３３に出力する。鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値とは、図１１のステップＳ５において生成される差分波形ＤＷｔの縦軸の値である。また、本実施形態の制御部３９は、検出したエッジ情報を低く出力する制御命令を立体物検出部３７に出力する。検出したエッジ情報とは、図１７のステップＳ２９における各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値であるエッジ線の長さのほか、図１８のステップ３４におけるエッジ線の量である。制御部３９は、次回の処理においては立体物が検出されにくいように、各注目点Ｐａの属性の連続性ｃの総和を正規化した値又はエッジ線の量を低く変更する。このように、出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、隣の車線を走行する他車両ＶＸの誤検出を防止することができる。
　また、高輝度部分が存在する場合には、ステップＳ４７へ進み、制御部３９は高輝度画像領域に対応する画像情報を参照しないようにマスクする処理、又は立体物の検出処理自体を中止する内容の制御命令を立体物判断部３４に出力する。また、他の例として、ステップＳ４６に進み、制御部３９は、検出された立体物は他車両ＶＸではないと判断することもできる。
　他方、高輝度部分判断部３８により高輝度部分が存在しないと判断された場合には、ステップＳ４３に進み、立体物の検出処理を行う。この立体物の検出処理は上述した立体物検出部３３による図１１、図１２の差分波形情報を用いた処理、又は立体物検出部３７による図１７、図１８のエッジ情報を用いた処理に従って行われる。そして、ステップ４３において、この立体物検出部３３，３７により検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が検出された場合には捨て覆うＳ４４からステップＳ４５に進み、検出された立体物が他車両ＶＸであると判断する。他方、立体物検出部３３，３７により検出領域Ａ１，Ａ２に立体物が検出されない場合にはステップＳ４６に進み、検出領域Ａ１，Ａ２に他車両ＶＸは存在しないと判断する。
　以上のとおり構成され、動作する本発明の本実施形態に係る立体物検出装置１によれば、以下の効果を奏する。
　（１）本実施形態の立体物検出装置１によれば、木陰に差し込んだ太陽光に起因する所定の特徴を備える高輝度部分が存在すると判断された場合には、対応する高輝度領域画像に基づいて他車両ＶＸが検出された旨の判断結果が出力されにくくするように制御するので、木陰に差し込んだ太陽光が形成する高輝度部分の像を自車両Ｖの走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸの像として誤検出することを防止することができる。この結果、自車両Ｖの走行車線の隣の隣接車線を走行する他車両ＶＸを、高い精度で検出する立体物検出装置１を提供することができる。この効果は、差分波形情報に基づいて他車両ＶＸを検出する場合であっても、エッジ情報に基づいて他車両ＶＸを検出する場合であっても同様に奏する。
　（２）本実施形態の立体物検出装置１によれば、判定対象線上の画像領域の輝度値の平均輝度を求め、所定の単位時間あたりの平均輝度の偏差値から算出した輝度評価値に基づいて、立体物のようにふるまう画像が、実在する立体物の輪郭であるのか又は木陰に差し込む太陽光により形成された高輝度部分の像（虚像）の輪郭であるのかを定量的に判断することができる。
　（３）本実施形態の立体物検出装置１によれば、太陽光が木陰に差し込む状態である場合は、樹木Ｑの影ＱＫの輝度値と、路面である検出領域Ａ１との輝度値との輝度差は比較的高いという特徴を考慮し、木陰に太陽光が差し込んだ状況を抽出する際には、立体物を検出する際に設定された輝度差の閾値（第１差分）よりも高い閾値（第２差分）を設定することにより、木陰に太陽光が差し込んだ状況と、実在する立体物が存在する状況と正確に識別することができる。
　（４）本実施形態の立体物検出装置１によれば、木陰に差し込んだ太陽光に起因する所定の特徴を備える高輝度部分が存在すると判断された場合には、第１閾値αを高く変更することにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　（５）本実施形態の立体物検出装置１によれば、木陰に差し込んだ太陽光に起因する所定の特徴を備える高輝度部分が存在すると判断された場合には、差分波形情報を生成する際の出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　（６）本実施形態の立体物検出装置１によれば、木陰に差し込んだ太陽光に起因する所定の特徴を備える高輝度部分が存在すると判断された場合には、エッジ線の量を評価する第２閾値βを高く変更するので、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度が調整されるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　（７）本実施形態の立体物検出装置１によれば木陰に差し込んだ太陽光に起因する所定の特徴を備える高輝度部分が存在すると判断された場合には、エッジ情報を生成する際の出力値を低くすることにより、自車両Ｖの走行車線の隣を走行する他車両ＶＸが検出されにくいように検出感度を調整できるため、木陰に差し込んだ太陽光により生成された高輝度部分の像（虚像）を隣の車線を走行する他車両ＶＸとして誤検出することを防止することができる。
　なお、本実施形態の立体物検出装置１は、差分波形情報に基づく処理により他車両ＶＸを検出する場合であっても、エッジ情報に基づく処理により他車両ＶＸを検出する場合であっても同様の作用及び効果を奏する。また、本実施形態に立体物の検出方法においても同様の作用及び同様の効果を得ることができる。
　上記カメラ１０は本発明に係る撮像手段に相当し、上記視点変換部３１は本発明に係る画像変換手段に相当し、上記位置合わせ部３２及び立体物検出部３３は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記輝度差算出部３５，エッジ線検出部３６及び立体物検出部３７は本発明に係る立体物検出手段に相当し、上記立体物判断部３４は立体物判断手段に相当し、上記高輝度部分判断部３８は高輝度部分判断手段に相当し、上記制御部３９は制御手段に相当し、上記車速センサ２０は車速センサに相当する。
　本発明における「分布情報」は、「差分波形情報」と「エッジ情報」を少なくとも含む。
　本実施形態における位置合わせ部２１は、異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、その位置合わせされた鳥瞰視画像を得るが、この「位置合わせ」処理は、検出対象の種別や要求される検出精度に応じた精度で行うことができる。同一時刻及び同一位置を基準に位置を合わせるといった厳密な位置合わせ処理であってもよいし、各鳥瞰視画像の座標を把握するという程度の緩い位置合わせ処理であってもよい。
１…立体物検出装置
１０…カメラ
２０…車速センサ
３０…計算機
３１…視点変換部
３２…位置合わせ部
３３，３７…立体物検出部
３４…立体物判断部
３５…輝度差算出部
３６…エッジ検出部
３８…高輝度部分判断部
３９…制御部
４０…スミア検出部
ａ…画角
Ａ１，Ａ２…検出領域
ＣＰ…交点
ＤＰ…差分画素
ＤＷｔ，ＤＷｔ’…差分波形
ＤＷｔ１～ＤＷｍ，ＤＷｍ＋ｋ～ＤＷｔｎ…小領域
Ｌ１，Ｌ２…接地線
Ｌａ，Ｌｂ…立体物が倒れ込む方向上の線
Ｐ…撮像画像
ＰＢｔ…鳥瞰視画像
ＰＤｔ…差分画像
ＭＰ…マスク画像
Ｓ…スミア
ＳＰ…スミア画像
ＳＢｔ…スミア鳥瞰視画像
Ｖ…自車両
ＶＸ…他車両

Claims (13)

  1. 　車両後方を撮像する撮像手段と、
    　前記撮像手段により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換する画像変換手段と、
    　前記鳥瞰視画像に基づいて立体物を検出する立体物検出手段と、
    　前記立体物検出手段により検出された立体物が他車両であるか否かを判断する立体物判断手段と、
    　前記鳥瞰視画像を視点変換する際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、互いに隣接する画像領域の輝度差が閾値以上の画像が所定分布度以上である任意の判定線を判定対象線として特定し、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、前記算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、前記判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断する高輝度部分判断手段と、
    　前記高輝度部分判断手段により判断された前記高輝度部分に対応する高輝度画像領域の情報に基づいて、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制する制御手段と、を備える立体物検出装置。
  2. 　前記立体物検出手段は、前記画像変換手段により得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上において、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に設けた判定線に沿って、前記差分画像上において輝度差が所定の第１差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、当該差分波形情報に基づいて立体物を検出し、
    　前記高輝度部分判断手段は、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に前記判定線のうち、前記差分波形情報においてカウントされた画素数に応じた度数が所定値以上である任意の判定線を判定対象線として特定し、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、前記算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、前記判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断することを特徴とする請求項１に記載の立体物検出装置。
  3. 　前記高輝度部分判断手段は、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の平均輝度を求め、所定の単位時間あたりの前記平均輝度の偏差値を前記輝度評価値として算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の立体物検出装置。
  4. 　前記高輝度部分判断手段は、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って、前記差分画像上において輝度差が前記第１差分よりも高い値である所定の第２差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで生成された差分波形情報を取得し、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、前記差分波形情報においてカウントされた画素数に応じた度数が所定値以上である判定線を前記判定対象線として特定することを特徴とする請求項１～３の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  5. 　前記立体物検出手段は、前記差分波形情報と第１閾値αとに基づいて立体物を検出し、
    　前記制御手段は、前記高輝度部分判断手段により高輝度部分の存在が判断された場合には、前記第１閾値αを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項１～４の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  6. 　前記制御手段は、前記高輝度部分判断手段により高輝度部分の存在が判断された場合には、前記鳥瞰視画像の差分画像上において所定の差分を示す画素数をカウントして度数分布化された値を低くする制御命令を生成し、当該制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項１～５の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  7. 　前記立体物検出手段は、前記画像変換手段により得られた鳥瞰視画像において、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に設けた判定線に沿って、互いに隣接する画像領域の輝度差が第１差分以上である画素を含むエッジ成分を検出し、当該エッジ成分から導出されたエッジ情報に基づいて立体物を検出し、
    　前記高輝度部分判断手段は、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に前記判定線のうち、前記互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジが検出された任意の判定線を判定対象線として特定し、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、前記算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、前記判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断することを特徴とする請求項１に記載の立体物検出装置。
  8. 　前記高輝度部分判断手段は、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の平均輝度を求め、所定の単位時間あたりの前記平均輝度の偏差値を前記輝度評価値として算出することを特徴とする請求項７に記載の立体物検出装置。
  9. 　前記高輝度部分判断手段は、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿って、前記差分画像上において輝度差が前記第１差分よりも高い値である所定の第２差分を示す画素を含むエッジ成分から導出されたエッジ情報を取得し、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に沿う判定線のうち、前記エッジ情報に含まれるエッジ成分の量が所定値以上である判定線を前記判定対象線として特定することを特徴とする請求項７又は８に記載の立体物検出装置。
  10. 　前記立体物検出手段は、前記エッジ情報と第２閾値βとに基づいて立体物を検出し、
    　前記制御手段は、前記高輝度部分判断手段により高輝度部分の存在が判断された場合には、前記第２閾値βを前記立体物が検出され難いように高く変更する制御命令を前記立体物検出手段に出力することを特徴とする請求項７～９の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  11. 　前記制御手段は、前記高輝度部分判断手段により高輝度部分の存在が判断された場合には、前記検出したエッジ情報の量を低く出力する制御命令を生成し、当該制御命令を前記立体物検出手段に出力する請求項７～１０の何れか一項に記載の立体物検出装置。
  12. 　車両に搭載され、車両後方を撮像する撮像手段により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換するステップと、
    　前記得られた異なる時刻の鳥瞰視画像の位置を鳥瞰視上で位置合わせし、当該位置合わせされた鳥瞰視画像の差分画像上において、前記鳥瞰視画像を視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に設けた判定線に沿って、前記差分画像上において輝度差が所定の第１差分を示す画素数をカウントして度数分布化することで差分波形情報を生成し、当該差分波形情報に基づいて立体物を検出するステップと、
    　前記検出された立体物が他車両であるか否かを判断するステップと、
    　前記鳥瞰視画像を視点変換した際に前記判定線のうち、前記差分波形情報においてカウントされた画素数に応じた度数が所定値以上である任意の判定線を判定対象線として特定し、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、前記算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、前記判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断するステップと、
    　前記判断された前記高輝度部分に対応する高輝度画像領域の情報に基づいて、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制するステップと、を備える立体物検出方法。
  13. 　車両に搭載され、車両後方を撮像する一つの撮像手段により得られた画像を鳥瞰視画像に視点変換するステップと、
    　前記得られた鳥瞰視画像において、鳥瞰視画像に視点変換した際に立体物が倒れ込む方向に設けた判定線に沿って、互いに隣接する画像領域の輝度差が第１差分以上である画素を含むエッジ成分を検出し、当該エッジ成分から導出されたエッジ情報に基づいて立体物を検出するステップと、
    　前記検出された立体物が他車両であるか否かを判断するステップと、
    　前記鳥瞰視画像を視点変換した際に前記判定線のうち、前記互いに隣接する画像領域の輝度差が所定閾値以上であるエッジが検出された任意の判定線を判定対象線として特定し、前記判定対象線上の画像領域の輝度値の経時的な分散値に基づく輝度評価値を算出し、前記算出された輝度評価値が所定値以上である場合には、前記判定対象線を含む領域を高輝度部分として判断するステップと、
    　前記判断された前記高輝度部分に対応する高輝度画像領域の情報に基づいて、前記立体物が前記他車両であると判断されることを抑制するステップと、を備える立体物検出方法。
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