WO2023037628A1

WO2023037628A1 - 信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラム

Info

Publication number: WO2023037628A1
Application number: PCT/JP2022/013432
Authority: WO
Inventors: 卓也山口
Original assignee: ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
Priority date: 2021-09-13
Filing date: 2022-03-23
Publication date: 2023-03-16

Abstract

単眼カメラが撮影する撮影画像を解析して、撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する構成を実現する。車両に搭載した単眼カメラの撮影画像を解析して撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトか描画オブジェクトかを判定する。画像信号解析部は、撮影画像内のＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、または撮影画像から検出したレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、または撮影画像内の車両等の接地位置と、車両接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する。

Description

信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラム

　本開示は、信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、例えば自動運転車両など、カメラ撮影画像を解析して自動走行する装置において、カメラ撮影画像内のオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトでなく写真や絵等の描画オブジェクトであるか否かを解析する信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムに関する。

　近年、自動ブレーキ、自動速度制御、障害物検出等の様々な運転支援システムが開発され、今後、運転者の操作を不要とする自動運転車や、運転者の操作を軽減する運転支援システムを搭載した車両が増大することが予想される。
　安全な自動運転を行うためには、移動の障害となる車両や歩行者、側壁等の様々なオブジェクトを確実に検出することが必要となる。

　自動運転車両におけるオブジェクト検出処理は、例えば車両に備えられたカメラの撮影画像を解析することによって行われることが多い。
　車両の進行方向の撮影画像を解析し、撮影画像から、障害物となる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトを検出し、これらのオブジェクトに衝突しないように経路や速度を制御する。

　さらに、道路上のセンターラインや、路側帯、車線境界線等のラインを検出し、これらのラインから一定距離、離間した位置を走行するような走行路制御も行われる。
　このようにオブジェクトやラインの検出情報に基づいて、車両の進行方向、速度などを制御することで、安全な自動走行が実現される。
　なお、カメラ撮影画像に基づく自動運転について開示した従来技術として例えば特許文献１（国際公開ＷＯ２０２０／１１０９１５号公報）がある。

　しかし、カメラが例えばステレオカメラのように高精度なオブジェクト距離を算出できるカメラでなく、単眼カメラである場合にカメラ撮影画像に基づく走行制御を行おうとすると以下の問題が発生する。
　例えば駐車場に駐車しようとする自動運転車両が駐車場に侵入し、駐車場の壁に貼ってある道路の写真を車両のカメラが撮影すると、その写真や絵等の「描画オブジェクト」までの距離を算出できないため、「描画オブジェクト」に描かれた道路を実在の道路と誤って認識してしまう可能性がある。このような誤認識が発生すると、自動運転車両は壁の写真の道路を走行しようとして壁に衝突してしまう。

国際公開ＷＯ２０２０／１１０９１５号公報

　本開示は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、カメラの撮影画像内の道路等が実オブジェクトであるか写真や絵等の描画オブジェクトであるかを解析する信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析部を有する信号処理装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　信号処理装置において実行する信号処理方法であり、
　画像信号解析部が、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析処理を実行する信号処理方法にある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　信号処理装置において信号処理を実行させるプログラムであり、
　画像信号解析部に、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析処理を実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、単眼カメラが撮影する撮影画像を解析して、撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する構成が実現される。
　具体的には、例えば、車両に搭載した単眼カメラの撮影画像を解析して撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトか描画オブジェクトかを判定する。画像信号解析部は、撮影画像内のＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、または撮影画像から検出したレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、または撮影画像内の車両等の接地位置と、車両接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する。
　本構成により、単眼カメラが撮影する撮影画像を解析して、撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する構成が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

自動運転車両とカメラ撮影画像に基づく自動運転の概要について説明する図である。自動運転車両のカメラ撮影画像の例について説明する図である。駐車場の壁に描かれた道路などを含む風景の写真または絵等の描画オブジェクトの例について説明する図である。自動運転車両のカメラによる描画オブジェクトの撮影画像の例について説明する図である。本開示の信号処理装置の構成例について説明する図である。本開示の信号処理装置の画像信号解析部内の画像解析部の詳細構成例について説明する図である。ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部が検出するＦＯＥ（無限遠点）位置の具体例について説明する図である。グランドレベル検出部が検出するグランドレベル（路面位置）の具体例について説明する図である。グランドレベル検出部が検出するグランドレベル（路面位置）の具体例について説明する図である。ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置と、グランドレベル検出部が検出したグランドレベル（路面位置）の具体例について説明する図である。本開示の信号処理装置の画像信号解析部内の描画オブジェクト判定部の詳細構成例について説明する図である。カメラ撮影画像が実オブジェクトである場合の撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化の具体例について説明する図である。カメラ撮影画像が描画オブジェクトである場合の撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化の具体例について説明する図である。車両のカメラが実際の道路を含む実オブジェクトを撮影している場合と、写真や絵などの道路を含む描画オブジェクトを撮影している場合の時間推移に伴うＦＯＥ（無限遠点）の位置変化状態を対比して説明する図である。カメラ撮影画像が実オブジェクトである場合の撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化の具体例について説明する図である。カメラ撮影画像が描画オブジェクトである場合の撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化の具体例について説明する図である。車両のカメラが実際の道路を含む実オブジェクトを撮影している場合と、写真や絵などの道路を含む描画オブジェクトを撮影している場合の時間推移に伴う車両走行レーンのレーン幅の変化状態を対比して説明する図である。カメラ撮影画像が実オブジェクトである場合の撮影画像から検出されるグランドレベルと、撮影画像内の車両の接地位置との関係の具体例について説明する図である。カメラ撮影画像が描画オブジェクトである場合の撮影画像から検出されるグランドレベルと、撮影画像内の車両の接地位置との関係の具体例について説明する図である。車両のカメラが実際の道路を含む実オブジェクトを撮影している場合と、写真や絵などの道路を含む描画オブジェクトを撮影している場合の時間推移に伴うからグランドレベルと、撮影画像内の車両の接地位置との対応関係の推移を対比して説明する図である。本開示の信号処理装置の画像信号解析部内のオブジェクト解析部の詳細構成例について説明する図である。本開示の信号処理装置が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示の信号処理装置が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示の信号処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．自動運転車両の概要とカメラ撮影画像に基づく自動運転の問題点について
　２．本開示の信号処理装置の構成と処理の具体例について
　３．画像解析部の構成と処理の詳細について
　４．描画オブジェクト判定部の構成と処理の詳細について
　５．オブジェクト解析部の構成と処理の詳細について
　６．本開示の画像信号処理装置が実行する処理のシーケンスについて
　７．本開示の信号処理装置のハードウェア構成例について
　８．本開示の構成のまとめ

　　［１．自動運転車両の概要とカメラ撮影画像に基づく自動運転の問題点について］
　まず、図１以下を参照して、自動運転車両の概要とカメラ撮影画像に基づく自動運転の問題点について説明する。

　図１には、自動運転を実行する車両１０を示している。
　車両１０にはカメラ１２が搭載されている。車両１０はカメラ１２の撮影画像を解析して車両進行方向にある様々なオブジェクトの検出、解析を行って安全な走行経路を探索しながら自動運転を行う。

　安全な自動運転を行うためには、移動の障害となる車両や歩行者、壁等の様々なオブジェクトを確実に検出することが必要であり、車両１０内の装置（信号処理装置）は、カメラ１２の撮影画像を入力して画像解析を実行し、車両進行方向の様々なオブジェクトの検出、解析を行う。
　カメラ１２の撮影画像は、例えば図２に示すような撮影画像２０である。

　車両１０内の信号処理装置は、例えば図２に示すような撮影画像２０、すなわち、車両１０のカメラ１２によって撮影される車両進行方向の撮影画像を解析し、撮影画像から障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトを検出し、これらのオブジェクトに衝突しないように車両１０の走行経路や速度を制御する。

　例えば図２に示す撮影画像２０内のオブジェクト２１は先行車両であり、オブジェクト２２は街路樹である。車両１０内の信号処理装置は、これらのオブジェクトに衝突しないように車両１０の走行経路や速度を制御する。

　さらに、車両１０内の信号処理装置は、道路上のセンターラインや、路側帯、車線境界線等のラインを検出し、これらのラインに基づいて車両１０の走行レーンを認識して車両１０が１つの走行レーンを走行するように制御する。例えば、車両１０が走行中の走行レーンの両サイドのラインから一定距離、離間した位置を走行するような制御を行う。

　例えば車両１０が、図２に示す撮影画像２０内の左側の走行レーン２４を走行している場合、走行レーン２４の両サイドのライン２３から一定距離、離間した位置を、車両１０を走行させるような制御を行う。

　しかし、カメラ１２が例えばステレオカメラのように高精度なオブジェクト距離を算出できるカメラでなく、単眼カメラである場合にカメラ撮影画像に基づく走行制御を行おうとすると以下の問題が発生する。
　実際の道路ではない、写真や絵などの「描画オブジェクト」に描画された道路を実在の道路として誤認識してしまう問題である。

　例えば駐車場に自動運転車両が侵入し、駐車場の壁に貼ってある道路の写真や絵等の「描画オブジェクト」を車両の単眼カメラが撮影すると、その写真や絵等の「描画オブジェクト」までの距離を算出できないため、「描画オブジェクト」に描かれた道路を実在の道路と誤って認識してしまう可能性がある。このような誤認識が発生すると、自動運転車両は壁の写真や絵の中にある道路を走行しようとして壁に衝突することになる。

　図３、図４を参照して、この具体例について説明する。
　図３には、レストランの駐車場に自動運転を行う車両１０が侵入する状態を示している。
　レストランの駐車場の壁には道路などを含む風景の写真または絵等の「描画オブジェクト３０」が描画、あるいは貼り付けられている。
　車両１０のカメラ１２は、この「描画オブジェクト３０」を撮影する。撮影画像は、車両１０内の信号処理装置に入力される。信号処理装置は、写真や絵等の「描画オブジェクト」内に描かれた道路を実在の道路と誤って認識してしまう。このような誤認識が発生すると、自動運転車両は壁の写真の道路を走行しようとして、レストランの壁に向かって直進し、壁に衝突する。

　なお、この時、車両１０のカメラ１２が撮影している画像は、例えば図４に示すような撮影画像４０である。
　この撮影画像４０は、レストランの壁に描画、あるいは貼り付けられた写真や絵などの描画オブジェクトである。
　車両１０内の信号処理装置は、この撮影画像４０内に含まれる道路を実際の道路であると判断してしまう可能性があり、この場合、車両１０を壁に向かって直進させてしまう可能性がある。

　本開示は、例えば上記問題点を解決するものである。
　すなわち、カメラの撮影画像内の道路等が実オブジェクトであるか、写真や絵等の描画オブジェクトであるかを解析することを可能とする。
　以下、本開示の信号処理装置、および信号処理方法、並びにプログラムについて説明する。

　　［２．本開示の信号処理装置の構成と処理の具体例について］
　次に、本開示の信号処理装置の構成と処理の具体例について説明する。

　図５は、本開示の信号処理装置の構成例を示す図である。
　図５に示すように、信号処理装置１００は、イメージセンサ（撮像部）１０１と、画像信号解析部１０２、車両制御部１０３、入力部１０４、制御部１０５を有する。

　画像信号解析部１０２は、画像解析部１１１、描画オブジェクト判定部１１２、オブジェクト解析部１１３、出力部１１４を有する。

　イメージセンサ（撮像部）１０１は、図１に示す車両１０に搭載されたカメラ１２内のイメージセンサであり、車両１０の進行方向の画像を撮影する。
　なお、本開示の信号処理装置１００において利用するカメラ１２は、単眼カメラである。単眼カメラ内のイメージセンサ（撮像部）１０１による撮影画像は、画像信号解析部１０２に入力される。

　画像信号解析部１０２は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析する。例えば、撮影画像に含まれる様々なオブジェクトの種類や距離などを解析する。例えば、障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトを検出する。

　まず、画像解析部１１１が、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像の解析処理を実行する。具体的には、
　（ａ）オブジェクト検出処理
　（ｂ）レーン検出処理
　（ｃ）ＦＯＥ（無限遠点）位置検出処理
　（ｄ）グランドレベル検出処理
　（ｅ）車両進行方向検出処理
　これらの処理を実行する。
　なお、これらの処理の詳細については後段で説明する。

　画像解析部１１１による撮影画像の解析結果は、描画オブジェクト判定部１１２、オブジェクト解析部１１３、出力部１１４に出力される。

　描画オブジェクト判定部１１２は、画像解析部１１１による撮影画像解析結果に基づいて、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトであるか、あるいは写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。
　この処理の詳細については後段で説明する。

　オブジェクト解析部１１３は、画像解析部１１１による撮影画像解析結果に基づいて、撮影画像に含まれる様々なオブジェクトの種類や距離などを解析する。
　例えば、障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトの位置、距離（カメラからの距離）、種類、大きさなどのオブジェクト情報を各オブジェクト単位で解析する。
　具体的には、例えば車両１０が走行レーンを逸脱しないか否かの判定処理や、走行の妨げとなるオブジェクトに対する接近状態などの解析処理を行う。
　これらの処理の詳細については後段で説明する。

　画像信号解析部１０２による画像解析結果は、出力部１１４を介して車両制御部１０３に出力される。車両制御部１０３は車両システム２００へ制御情報を出力する。
　車両制御部１０３は、画像信号解析部１０２による画像解析結果に基づいて、オブジェクトに衝突しないように車両の走行経路や速度を制御する。

　入力部１０４には、車両システム２００から得られる車両情報とイメージセンサ制御情報が入力される。
　車両情報には、車速や、車両の向きの変化速度である回転角（ヨー角）の変化スピード情報（ヨーレート）などが含まれる。
　イメージセンサ制御情報は、画像撮影方向や画角、焦点距離の制御情報などによって構成される。

　入力部１０４から入力される車両情報は、制御部１０５を介して画像信号解析部１０２に入力される。また、イメージセンサ制御情報は、制御部１０５を介してイメージセンサ１０１に入力され、イメージセンサ１０１の調整が行われる。

　上述したように、画像信号解析部１０２は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析する。例えば、撮影画像に含まれる様々なオブジェクトの種類や距離などを解析する。例えば、障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトを検出する。さらに、撮影画像に含まれるオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。

　以下、画像信号解析部１０２の各構成部、すなわち、画像解析部１１１、描画オブジェクト判定部１１２、オブジェクト解析部１１３の詳細構成と処理について、順次説明する。

　　［３．画像解析部の構成と処理の詳細について］
　まず、図５に示す画像信号解析部１０２内の画像解析部１１１の構成と処理の詳細について説明する。

　図６に画像解析部１１１の詳細構成を示す。
　図６に示すように、画像解析部１１１は、オブジェクト検出部１２１、レーン検出部１２２、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３、グランドレベル検出部１２４、車両進行方向検出部１２５を有する。

　オブジェクト検出部１２１は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像に含まれる様々なオブジェクトの種類や距離などを解析する。
　例えば、障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトの位置、距離（カメラからの距離）、種類、大きさなどのオブジェクト情報を各オブジェクト単位で解析する。

　オブジェクト検出部１２１が生成したオブジェクト解析情報は、画像信号解析部１０２内の描画オブジェクト判定部１１２と、オブジェクト解析部１１３に出力される。
　描画オブジェクト判定部１１２は、オブジェクト検出部１２１が生成したオブジェクト解析情報に含まれる各オブジェクトのオブジェクト位置情報、オブジェクト距離情報、オブジェクト種類情報、オブジェクト大きさ情報の全てを入力する。
　一方、オブジェクト解析部１１３は、オブジェクト検出部１２１が生成したオブジェクト解析情報に含まれる各オブジェクトのオブジェクト位置情報、オブジェクト距離情報を入力する。

　レーン検出部１２２は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、車両が走行中のレーンを検出する。車両が走行中のレーンは、先に図２を参照して説明した走行レーン２４に相当する。

　レーン検出部１２２は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、道路上のセンターラインや、路側帯、車線境界線等のラインを検出し、これらのラインに基づいて車両１０の走行レーンのレーン位置を解析し、レーン位置情報を生成する。

　レーン検出部１２２の生成したレーン位置情報は、画像解析部１１１内のＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３と、グランドレベル検出部１２４、および画像解析部１１１外の描画オブジェクト判定部１１２と、オブジェクト解析部１１３に出力される。

　ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、撮影画像内のＦＯＥ（無限遠点）位置を検出する。

　ＦＯＥ（無限遠点：Ｆｏｃｕｓ　ｏｆ　Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）は、実世界において平行な線分が撮像画像内で交わる無限遠方の点（無限遠点）である。無限遠点はカメラの光軸に対して一意に決まる点である。
　例えば直線道路のライン（路側帯や中央分離帯など）は、実世界において平行な線分であり、これらのラインが撮影画像内で交わる無限遠方の点をＦＯＥとして検出することが可能となる。

　ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置情報は、グランドレベル検出部１２４と、描画オブジェクト判定部１１２に入力される。

　グランドレベル検出部１２４は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、撮影画像内のグランドレベル（路面位置）を検出する。
　グランドレベル検出部１２４が検出したグランドレベル位置情報（路面位置情報）は、描画オブジェクト判定部１１２に入力される。

　図７以下を参照してＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出するＦＯＥ（無限遠点）位置と、グランドレベル検出部１２４が検出するグランドレベル（路面位置）の具体例について説明する。

　図７に示す画像は、画像解析部１１１がイメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像である。

　まず、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像からＦＯＥ（無限遠点）位置を検出する。
　前述したように、ＦＯＥ（無限遠点：Ｆｏｃｕｓ　ｏｆ　Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）は、実世界において平行な線分が撮像画像内で交わる無限遠方の点（無限遠点）である。

　ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３は、例えば、図７に示すような車両の走行する路面の両サイドの２本の路側帯（ライン）を検出し、この２本の路側帯（ライン）の交わる無限遠方の点を検出して、この点をＦＯＥ（無限遠点）位置とする。

　次に、図８以下を参照してグランドレベル検出部１２４が検出するグランドレベル（路面位置）の具体例について説明する。
　図８に示す画像も、画像解析部１１１がイメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像である。

　グランドレベル検出部１２４は、まず、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、撮影画像内から路面位置を示す特徴点を検出する。例えば、図８に示すような車両の走行する路面の両サイドの２本の路側帯（ライン）や樹木を検出し、２本の路側帯（ライン）の位置や樹木の下端位置を路面特徴点として検出する。

　次にグランドレベル検出部１２４は、検出した路面特徴点と、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置情報を用いて、撮影画像の各位置におけるグランドレベル位置（路面位置）を検出する。
　この処理の具体例について図９を参照して説明する。

　図９には、（ａ），（ｂ），（ｃ）の３つの図を示している。
　各図には、撮影画像の異なる位置のグランドレベル（路面位置）を示している。

　図９（ａ）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置に近い画像位置（距離＝Ｌ１）におけるグランドレベル（路面位置）を示している。
　（ｂ）は，（ａ）よりＦＯＥ（無限遠点）位置から離れた画像位置（距離＝Ｌ２）のグランドレベル（路面位置）、（ｃ）は、さらにＦＯＥ（無限遠点）位置から離れた画像位置（距離＝Ｌ３）のグランドレベル（路面位置）を示している。

　例えば、図９（ａ）に示すグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ１離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）である。
　このＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ１離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置から距離Ｌ１の位置において、ＦＯＥ（無限遠点）位置に向かうカメラ光軸と直行し、かつ路面特徴点を結ぶ直線として示すことができる。
　すなわち、図９（ａ）に示す直線ラインａ１～ａ２が、ＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ１離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）となる。

　同様に図９（ｂ）に示すグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ２離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）である。
　このＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ２離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置から距離Ｌ２の位置において、ＦＯＥ（無限遠点）位置に向かうカメラ光軸と直行し、かつ路面特徴点を結ぶ直線として示すことができる。
　すなわち、図９（ｂ）に示す直線ラインｂ１～ｂ２が、ＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ２離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）となる。

　同様に図９（ｃ）に示すグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ３離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）である。
　このＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ３離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置から距離Ｌ３の位置において、ＦＯＥ（無限遠点）位置に向かうカメラ光軸と直行し、かつ路面特徴点を結ぶ直線として示すことができる。
　すなわち、図９（ｃ）に示す直線ラインｃ１～ｃ２が、ＦＯＥ（無限遠点）位置からＬ３離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）となる。

　このように、撮影画像中の各画像位置におけるグランドレベル（路面位置）は、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置と路面特徴点位置情報を用いて検出することができる。

　このように、グランドレベル検出部１２４はイメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析して路面特徴点を検出し、検出した路面特徴点と、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置情報を用いて、撮影画像の各位置におけるグランドレベル位置（路面位置）を検出する。

　グランドレベル検出部１２４の検出したグランドレベル位置（路面位置）情報は描画オブジェクト判定部１１２に入力される。

　図１０は、ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置と、グランドレベル検出部１２４が検出したグランドレベル（路面位置）の具体例を示す図である。
　これらの検出情報が描画オブジェクト判定部１１２に入力される。

　車両進行方向検出部１２５は、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であるか否かを判定する。

　車両進行方向検出部１２５は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像と、車両システム２００から、入力部、制御部１９５を介して入力する車両情報に基づいて、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であるか否かを判定する。
　この判定結果である車両進行方向解析情報は、描画オブジェクト判定部１１２に入力される。

　描画オブジェクト判定部１１２による処理、すなわち、カメラ１２の撮影画像に基づいて、その撮影画像内のオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理は、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であることが確認された場合にのみ実行される。

　車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中である場合は、カメラ１２の撮影画像に基づいて、その撮影画像内のオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理が可能である。
　しかし、車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中でない場合は、カメラ１２の撮影画像に基づいて、その撮影画像内のオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理が困難であるからである。

　　［４．描画オブジェクト判定部の構成と処理の詳細について］
　次に、図５に示す画像信号解析部１０２内の描画オブジェクト判定部１１２の構成と処理の詳細について説明する。

　前述したように、描画オブジェクト判定部１１２は、画像解析部１１１による撮影画像解析結果に基づいて、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトであるか、あるいは写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。

　なお、前述したように描画オブジェクト判定部１１２による判定処理は、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であることが確認された場合にのみ実行される。
　先に説明したように、車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中でない場合は、カメラ１２の撮影画像に基づいて、その撮影画像内のオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理が困難であるからである。

　図１１は、描画オブジェクト判定部１１２の詳細構成を示す図である。
　図１１に示すように、描画オブジェクト判定部１１２は、ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１、レーン幅時間変化解析１３２、グランドレベル解析部１３３、参考グランドレベル格納部１３４、総合判定部１３５を有する。

　ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１は、以下の各情報を入力する。
　（ａ）画像解析部１１１のＦＯＥ位置検出部１２３が、撮影画像から検出したＦＯＥ位置情報
　（ｂ）車両システム２００から、入力部１０４、制御部１０５を介して入力する車両情報
　ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１はこれらの入力情報に基づいて、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化を解析する。

　車両１０のカメラ１２、すなわち、イメージセンサ１０１を有するカメラ１２の撮影画像が、車両１０が走行中の実際の道路、すなわち実オブジェクトである場合の撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化の具体例について図１２を参照して説明する。

　図１２には、以下の３つの時間経過に伴う撮影画像の例を示している。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像
　時間はｔ０～ｔ１～ｔ２の順に経過している。
　３つの画像には、時間経過に伴い先行車両が徐々に近づいている画像が撮影されている。

　各撮影画像には、ＦＯＥ（無限遠点）位置が示されている。
　このＦＯＥ（無限遠点）位置は、画像解析部１１１のＦＯＥ位置検出部１２３が、撮影画像から検出したＦＯＥ位置である。
　前述したように、ＦＯＥ（無限遠点：Ｆｏｃｕｓ　ｏｆ　Ｅｘｐａｎｓｉｏｎ）は、実世界において平行な線分が撮像画像内で交わる無限遠方の点（無限遠点）である。無限遠点はカメラの光軸に対して一意に決まる点である。

　カメラ１２を装着した車両がアップダウンやカーブの少ない道路を走行している場合で、かつカメラ１２の撮影画像が実際の道路等の実オブジェクトである場合には、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置は、時間推移に伴ってほとんど変化しない、すなわち撮影画像中のほぼ同じ位置に固定される。
　図１２に示すように、（ａ）時間ｔ０の撮影画像、（ｂ）時間ｔ１の撮影画像、（ｃ）時間ｔ２の撮影画像、これら３つの異なる時間の撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置はほとんど変化せず、撮影画像中のほぼ同じ位置となる。

　これは、ＦＯＥ（無限遠点）が、カメラの光軸に対して一意に決まる点であるためである。すなわち、カメラ１２を装着した車両１０がアップダウンやカーブの少ない道路をカメラ１２の光軸方向に走行している場合、車両の進行方向とカメラ１２の光軸方向は一致する。このため、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置はほとんど変化せず、撮影画像中のほぼ同じ位置となる。

　次に、図１３を参照して車両１０のカメラ１２、すなわち、イメージセンサ１０１を有するカメラ１２の撮影画像が、先に図３を参照して説明した写真や絵などの描画オブジェクトである場合の撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化の具体例について説明する。

　図１３の上段には、写真や絵などの描画オブジェクト３０を示している。この描画オブジェクト３０は、先に図３を参照して説明したように、例えばレストランの駐車場の壁に描かれた写真や絵である。すなわち、描画オブジェクト３０内の道路や車両もすべて実オブジェクトではなく写真や絵の中に含まれる描画オブジェクトである。

　図１３の描画オブジェクト３０内に示す点線枠は、カメラ１２を装着した車両１０がこの描画オブジェクト３０に近づくいていった場合に、カメラ１２によって撮影される画像範囲の時間推移を示している。

　例えば、時間ｔ０では、車両１０のカメラ１２は、時間ｔ０の撮影画像範囲の画像を撮影する。車両１０が、描画オブジェクト３０が描かれた壁に近づくと、車両１０のカメラ１２の撮影領域は次第に狭められる。

　すなわち、図１３に示すように、時間ｔ１では、車両１０のカメラ１２は図１３の上段に示す描画オブジェクト３０内に示す時間ｔ１の撮影画像範囲の画像を撮影する。この時間ｔ１の撮影画像範囲は、時間ｔ０の撮影画像範囲の内側の小さな領域となる。

　さらに、時間ｔ２では、車両１０のカメラ１２は図１３の上段に示す描画オブジェクト３０内に示す時間ｔ２の撮影画像範囲の画像を撮影する。時間ｔ２の撮影画像範囲は、時間ｔ１の撮影画像範囲よりさらに内側の小さな領域となる。

　このように、車両１０が、描画オブジェクト３０が描かれた壁に近づくにつれ、車両１０のカメラ１２の撮影領域は次第に狭められる。

　図１３の下段には、図１２と同様、以下の３つの時間経過に伴う撮影画像の例を示している。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像
　時間はｔ０～ｔ１～ｔ２の順に経過している。

　３つの画像は、図１３上段に示す描画オブジェクト３０の撮影画像である。すなわち、以下のように同じ描画オブジェクト３０の異なる領域を撮影した画像である。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像＝図１３上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ０の撮影画像範囲の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像＝図１３上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ１の撮影画像範囲の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像＝図１３上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ２の撮影画像範囲の撮影画像

　時間経過に伴い先行車両が徐々に近づいているように見えるが、単に撮影画像範囲が小さくなり、撮影画像に対して相対的に車両の大きさが大きくなっているに過ぎない。

　図１３下段の３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の各々にも、先に説明した図１２と同様のＦＯＥ（無限遠点）位置を示している。
　このＦＯＥ（無限遠点）位置は、画像解析部１１１のＦＯＥ位置検出部１２３が、撮影画像から検出したＦＯＥ位置である。

　図１３下段の３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の各々に示すＦＯＥ（無限遠点）位置は、時間推移（ｔ０→ｔ１→ｔ２）に伴い変化している。
　図の例では、時間推移（ｔ０→ｔ１→ｔ２）に従った３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の順に、ＦＯＥ（無限遠点）の位置は、徐々に上方に移動しているのが分かる。

　「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」のＦＯＥ（無限遠点）の位置は、「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」のＦＯＥ（無限遠点）の位置より、長さ［Ｌ１］だけ上部に移動している。
　また、「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」のＦＯＥ（無限遠点）の位置は、「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」のＦＯＥ（無限遠点）の位置より、長さ［Ｌ２］だけ上部に移動している。
　なお、この図１３に示す例は、車両１０のカメラ１２の光軸方向が、描画オブジェクト３０の中心位置を向いている場合の例である。

　車両１０のカメラ１２の光軸方向が、描画オブジェクト３０の中心位置を向いている場合、時間ｔ０～ｔ３においてカメラ１２が撮影する画像領域は、図１３の上段の描画オブジェクト３０の中心領域に向かって徐々に狭められることになる。その結果、ＦＯＥ（無限遠点）の位置は、図１３下段の３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）に示すように、徐々に上方向に移動する。

　車両１０のカメラ１２の光軸方向が、描画オブジェクト３０の中心位置以外の位置を向いている場合には、ＦＯＥ（無限遠点）の位置の移動方向は、図１３に示す例とは異なる方向になる。

　なお、車両１０のカメラ１２の光軸方向が、描画オブジェクト３０内のＦＯＥ（無限遠点）の位置を向いており車両１０もその方向に直進している場合には、車両１０のカメラ１２が撮影している画像が描画オブジェクト３０であってもＦＯＥ（無限遠点）の位置の移動が発生しないが、このような偶然の発生する可能性は極めて低い。

　このように、車両１０のカメラ１２が描画オブジェクト３０を撮影している場合、その撮影画像内のＦＯＥ（無限遠点）の位置は時間推移に伴い、ある方向に移動して観察される可能性が極めて高くなる。

　図１４は、車両１０のカメラ１２が実際の道路を含む実オブジェクトを撮影している場合と、写真や絵などの道路を含む描画オブジェクトを撮影している場合の時間推移に伴うＦＯＥ（無限遠点）の位置変化状態を対比して示す図である。

　図１４には、以下の２つの撮影画像時系列データを示している。
　（Ａ）撮影画像が実オブジェクトの場合のＦＯＥ（無限遠点）の時間推移に伴う位置変化例
　（Ｂ）撮影画像が描画オブジェクト（写真、絵など）の場合のＦＯＥ（無限遠点）の時間推移に伴う位置変化例

　図１４（Ａ）に示す撮影画像が実オブジェクトの場合には、ＦＯＥ（無限遠点）の画像内位置は、時間推移に伴って変化しない。
　図１４（Ｂ）に示す撮影画像が描画オブジェクトの場合には、ＦＯＥ（無限遠点）の画像内位置は、時間推移に伴って一定方向（図の例では上方向）に移動する。
　このように、時間推移に伴うＦＯＥ（無限遠点）の画像内位置の変化を検出することで、カメラ１２の撮影画像が実オブジェクトであるか、描画オブジェクトであるかを判定することが可能となる。

　上述したように、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のＦＯＥ位置時間変化解析部１３１は、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化を解析する。

　すなわち、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のＦＯＥ位置時間変化解析部１３１は、
　（ａ）画像解析部１１１のＦＯＥ位置検出部１２３が、撮影画像から検出したＦＯＥ位置情報
　（ｂ）車両システム２００から、入力部１０４、制御部１０５を介して入力する車両情報
　これらの情報を入力し、これらの入力情報に基づいて、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化を解析する。
　この解析結果は、総合判定部１３５に入力される。
　例えば、単位時間当たりの撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の変化量データが総合判定部１３５に入力される。

　次に、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のレーン幅時間変化解析部１３２の実行する処理について説明する。
　図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のレーン幅時間変化解析部１３２は、以下の各情報を入力する。
　（ａ）画像解析部１１１のレーン検出部１２２が、撮影画像から検出したレーン位置情報
　（ｂ）車両システム２００から、入力部１０４、制御部１０５を介して入力する車両情報
　ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１はこれらの入力情報に基づいて、撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化を解析する。

　車両１０のカメラ１２、すなわち、イメージセンサ１０１を有するカメラ１２の撮影画像が、車両１０が走行中の実際の道路、すなわち実オブジェクトである場合の撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化の具体例について図１５を参照して説明する。

　図１５には、以下の３つの時間経過に伴う撮影画像の例を示している。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像
　時間はｔ０～ｔ１～ｔ２の順に経過している。
　３つの画像には、時間経過に伴い先行車両が徐々に近づいている画像が撮影されている。

　なお、車両走行レーンの位置は、画像解析部１１１のレーン検出部１２２が、撮影画像から検出したレーン位置である。
　前述したように、レーン検出部１２２は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、道路上のセンターラインや、路側帯、車線境界線等のラインを検出し、これらのラインに基づいて車両１０の走行レーンのレーン位置を解析する。

　車両１０の走行レーンのレーン幅は、同一の道路を走行中は、多くの場合、時間推移に伴ってほとんど変化しない。
　図１５に示すように、（ａ）時間ｔ０の撮影画像、（ｂ）時間ｔ１の撮影画像、（ｃ）時間ｔ２の撮影画像、これら３つの異なる時間の撮影画像において、車両走行レーン、すなわちライン（路側帯）によって挟まれた車両走行レーンの幅はほぼ一致する。

　なお、車両走行レーンの幅の計測位置は、例えば撮影画像（ａ）～（ｃ）の各撮影画像中の同一高さ位置で計測する。図に示す例では、各画像の下端からｙの位置で走行レーン幅を計測している。

　図１５に示すように、（ａ）時間ｔ０の撮影画像、（ｂ）時間ｔ１の撮影画像、（ｃ）時間ｔ２の撮影画像、これら３つの異なる時間の撮影画像の下端からｙの位置の走行レーン幅はいずれもＬＷａであり、同一のレーン幅である。

　これは、車両１０が同一幅の道路を走行し、ＦＯＥ（無限遠点）がほぼ固定されている場合には、撮影時間が異なっても撮影画像の同一高さ位置では、同じ幅の道路が継続して撮影されるからである。

　次に、図１６を参照して車両１０のカメラ１２、すなわち、イメージセンサ１０１を有するカメラ１２の撮影画像が、先に図３を参照して説明した写真や絵などの描画オブジェクトである場合の撮影画像中の車両走行レーン幅の時間変化の具体例について説明する。

　図１６の上段には、写真や絵などの描画オブジェクト３０を示している。この描画オブジェクト３０は、先に図３を参照して説明したように、例えばレストランの駐車場の壁に描かれた写真や絵である。すなわち、描画オブジェクト３０内の道路や車両もすべて実オブジェクトではなく写真や絵の中に含まれる描画オブジェクトである。

　図１６の描画オブジェクト３０内に示す点線枠は、カメラ１２を装着した車両１０がこの描画オブジェクト３０に近づくいていった場合に、カメラ１２によって撮影される画像範囲の時間推移を示している。

　すなわち、図１６に示すように、時間ｔ１では、車両１０のカメラ１２は図１６の上段に示す描画オブジェクト３０内に示す時間ｔ１の撮影画像範囲の画像を撮影する。この時間ｔ１の撮影画像範囲は、時間ｔ０の撮影画像範囲の内側の小さな領域となる。

　さらに、時間ｔ２では、車両１０のカメラ１２は図１６の上段に示す描画オブジェクト３０内に示す時間ｔ２の撮影画像範囲の画像を撮影する。時間ｔ２の撮影画像範囲は、時間ｔ１の撮影画像範囲よりさらに内側の小さな領域となる。

　図１６の下段には、図１５と同様、以下の３つの時間経過に伴う撮影画像の例を示している。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像
　時間はｔ０～ｔ１～ｔ２の順に経過している。

　３つの画像は、図１６上段に示す描画オブジェクト３０の撮影画像である。すなわち、以下のように同じ描画オブジェクト３０の異なる領域を撮影した画像である。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像＝図１６上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ０の撮影画像範囲の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像＝図１６上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ１の撮影画像範囲の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像＝図１６上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ２の撮影画像範囲の撮影画像

　図１６下段の３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の各々にも、先に説明した図１５と同様、画像の下端からｙの位置の走行レーン幅を示している。
　走行レーンの位置は、画像解析部１１１のレーン検出部１２２が、撮影画像から検出したＦＯＥ位置である。

　図１６下段の３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の各々に示す各画像の下端からｙの位置の走行レーン幅は、時間推移（ｔ０→ｔ１→ｔ２）に伴い変化している。
　図の例では、時間推移（ｔ０→ｔ１→ｔ２）に従った３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の順に、走行レーン幅は徐々に大きくなっているのが分かる。

　「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」の走行レーン幅はＬＷ０、
　「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」の走行レーン幅はＬＷ１、
　「（ａ）時間ｔ２の撮影画像」の走行レーン幅はＬＷ２、
　であり、
　ＬＷ０＜ＬＷ１＜ＬＷ２
　このように、走行レーン幅は徐々に長くなっている。

　このように、車両１０のカメラ１２が描画オブジェクト３０を撮影している場合、その撮影画像内の車両の走行レーンの幅は、時間推移に伴い変化して観察される。

　図１７は、車両１０のカメラ１２が実際の道路を含む実オブジェクトを撮影している場合と、写真や絵などの道路を含む描画オブジェクトを撮影している場合の時間推移に伴う車両走行レーンのレーン幅の変化状態を対比して示す図である。

　図１７には、以下の２つの撮影画像時系列データを示している。
　（Ａ）撮影画像が実オブジェクトの場合の車両走行レーンの時間推移に伴うレーン幅変化例
　（Ｂ）撮影画像が描画オブジェクト（写真、絵など）の場合の車両走行レーンの時間推移に伴うレーン幅変化例

　図１７（Ａ）に示す撮影画像が実オブジェクトの場合には、車両走行レーンのレーン幅は、時間推移に伴って変化しない。
　図１７（Ｂ）に示す撮影画像が描画オブジェクトの場合には、車両走行レーンのレーン幅は、時間推移に伴って変化する。
　このように、時間推移に伴う車両走行レーンのレーン幅の変化の有無を検出することで、カメラ１２の撮影画像が実オブジェクトであるか、描画オブジェクトであるかを推定することが可能となる。

　上述したように、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のレーン幅時間変化解析部１３２は、撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化を解析する。
　すなわち、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のレーン幅時間変化解析部１３２は、
　（ａ）画像解析部１１１のレーン位置検出部１２２が、撮影画像から検出したレーン位置情報
　（ｂ）車両システム２００から、入力部１０４、制御部１０５を介して入力する車両情報
　これらの情報を入力し、これらの入力情報に基づいて、撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化を解析する。
　この解析結果は、総合判定部１３５に入力される。
　例えば、単位時間当たりの撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の変化量データが総合判定部１３５に入力される。

　次に、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のグランドレベル解析部１３３が実行する処理の詳細について説明する。

　グランドレベル解析部１３３は、以下の各情報を入力する。
　（ａ）画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が、撮影画像から検出したグランドレベル位置情報
　（ｂ）画像解析部１１１のオブジェクト検出部１２１が、撮影画像から検出したオブジェクトのオブジェクト情報（オブジェクト位置、距離、種類、大きさ）
　グランドレベル解析部１３３はこれらの入力情報に基づいて、撮影画像中のグランドレベルが正しい位置から検出されるか否か、具体的には、グランンドレベルが撮影画像内に含まれる接地オブジェクトの接地位置に一致するか否かを解析する。

　具体的には、例えば撮影画像中の車両等の接地オブジェクトのサイズから接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定する。
　さらに、推定したグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分を算出し、この差分が予め既定したしきい値以上であるか否かを判定する。

　車両１０のカメラ１２、すなわち、イメージセンサ１０１を有するカメラ１２の撮影画像が、車両１０が走行中の実際の道路、すなわち実オブジェクトである場合の撮影画像から検出されるグランドレベルと、撮影画像内の車両の接地位置との関係の具体例について図１８を参照して説明する。

　図１８には、以下の３つの時間経過に伴う撮影画像の例を示している。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像
　時間はｔ０～ｔ１～ｔ２の順に経過している。
　３つの画像には、時間経過に伴い先行車両が徐々に近づいている画像が撮影されている。

　各撮影画像には、グランドレベルを示している。
　このグランドレベルは、画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が、撮影画像から検出したグランドレベルである。

　先に、図８、図９を参照して説明したように、グランドレベル検出部１２４は、まず、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、撮影画像内から路面位置を示す特徴点を検出する。
　例えば、図８に示すような車両の走行する路面の両サイドの２本の路側帯（ライン）や樹木を検出し、２本の路側帯（ライン）の位置や樹木の下端位置を路面特徴点として検出する。

　さらに、図９を参照して説明したように、グランドレベル検出部１２４は、ＦＯＥ（無限遠点）位置からＬｘ離間した画像位置におけるグランドレベル（路面位置）を以下のようにして推定する。
　すなわち、ＦＯＥ（無限遠点）位置から距離Ｌｘの位置において、ＦＯＥ（無限遠点）位置に向かうカメラ光軸と直行し、かつ路面特徴点を結ぶ直線をグランドレベル位置であると推定する。

　図１８に示すように、（ａ）時間ｔ０の撮影画像、（ｂ）時間ｔ１の撮影画像、（ｃ）時間ｔ２の撮影画像、これら３つの異なる時間の撮影画像において、画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が検出したグランドレベルの位置は、撮影画像の被写体である車両（実オブジェクト）の接地位置に一致する。

　なお、グランドレベルは、先に図８、図９を参照して説明したように、ＦＯＥ（無限遠点）位置からの距離Ｌｘごとに異なる位置に設定される。
　グランドレベル検出部１２４は、撮影画像に含まれる接地オブジェクト、本例では先行車両または対向車両等の接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいて、接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定する。

　接地オブジェクト（車両等）の種類やサイズに対応する、その接地オブジェクト（車両等）の推定接地位置を示す参考グランドレベルは、参考グランドレベル格納部１３４に格納されている。

　グランドレベル検出部１２４は、撮影画像に含まれる接地オブジェクト、本例では先行車両または対向車両等の接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいて、参考グランドレベル格納部１３４から、接地オブジェクト（車両等）の種類やサイズに対応する、その接地オブジェクト（車両等）の推定接地位置を示す参考グランドレベルを取得する。

　この結果として得られる参考グランドレベル位置が図１８に示すグランドレベル位置である。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像、（ｂ）時間ｔ１の撮影画像、（ｃ）時間ｔ２の撮影画像、これら３つの異なる時間の撮影画像において、画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が取得した参考グランドレベルの位置は、撮影画像の被写体である車両（実オブジェクト）の接地位置に一致する。

　これは、当然の結果である。すなわち、車両走行レーンを走行中の車両は、グランドレベル（路面位置）の位置にタイヤを接触させながら走行しており、グランドレベルの位置は、撮影画像の被写体である車両（実オブジェクト）の接地位置に一致することになる。

　次に、図１９を参照して車両１０のカメラ１２、すなわち、イメージセンサ１０１を有するカメラ１２の撮影画像が、先に図３を参照して説明した写真や絵などの描画オブジェクトである場合に撮影画像から検出されるグランドレベルと、撮影画像内の車両の接地位置との関係の具体例について説明する。

　図１９の上段には、写真や絵などの描画オブジェクト３０を示している。この描画オブジェクト３０は、先に図３を参照して説明したように、例えばレストランの駐車場の壁に描かれた写真や絵である。すなわち、描画オブジェクト３０内の道路や車両もすべて実オブジェクトではなく写真や絵の中に含まれる描画オブジェクトである。

　図１９の描画オブジェクト３０内に示す点線枠は、カメラ１２を装着した車両１０がこの描画オブジェクト３０に近づいていった場合に、カメラ１２によって撮影される画像範囲の時間推移を示している。

　すなわち、図１９に示すように、時間ｔ１では、車両１０のカメラ１２は図１９の上段に示す描画オブジェクト３０内に示す時間ｔ１の撮影画像範囲の画像を撮影する。この時間ｔ１の撮影画像範囲は、時間ｔ０の撮影画像範囲の内側の小さな領域となる。

　さらに、時間ｔ２では、車両１０のカメラ１２は図１９の上段に示す描画オブジェクト３０内に示す時間ｔ２の撮影画像範囲の画像を撮影する。時間ｔ２の撮影画像範囲は、時間ｔ１の撮影画像範囲よりさらに内側の小さな領域となる。

　図１９の下段には、図１８と同様、以下の３つの時間経過に伴う撮影画像の例を示している。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像
　時間はｔ０～ｔ１～ｔ２の順に経過している。

　３つの画像は、図１９上段に示す描画オブジェクト３０の撮影画像である。すなわち、以下のように同じ描画オブジェクト３０の異なる領域を撮影した画像である。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像＝図１９上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ０の撮影画像範囲の撮影画像
　（ｂ）時間ｔ１の撮影画像＝図１９上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ１の撮影画像範囲の撮影画像
　（ｃ）時間ｔ２の撮影画像＝図１９上段に示す描画オブジェクト３０の時間ｔ２の撮影画像範囲の撮影画像

　図１９下段の３つの撮影画像（ａ）～（ｃ）の各々にも、先に説明した図１８と同様、グランドレベルの位置を示している。
　このグランドレベルは、図６に示す画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が検出したグランドレベルである。

　なお、グランドレベルは、先に図８、図９を参照して説明したように、ＦＯＥ（無限遠点）位置からの距離Ｌｘごとに異なる位置に設定される。
　前述したように、グランドレベル検出部１２４は、撮影画像に含まれる接地オブジェクト、本例では先行車両または対向車両等の接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいて、接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定する。

　この結果として得られる参考グランドレベル位置が図１９に示すグランドレベル位置である。
　（ａ）時間ｔ０の撮影画像では、画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が取得した参考グランドレベルの位置は、撮影画像の被写体である車両（実オブジェクト）の接地位置に一致する。
　しかし、（ｂ）時間ｔ１の撮影画像、（ｃ）時間ｔ２の撮影画像、これらの時間の撮影画像において、画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が取得した参考グランドレベルの位置は、撮影画像の被写体である車両（実オブジェクト）の接地位置に一致しない。

　これは、撮影画像が実際の道路等の実オブジェクト撮影画像ではなく、写真や絵等の描画オブジェクトの撮影画像であるからである。

　このように、車両１０のカメラ１２が描画オブジェクト３０を撮影している場合、その撮影画像内の接地オブジェクト（車両等）の接地位置と、その接地オブジェクト（車両等）のサイズ変化に基づいて推定されるグラントレベルの位置とが一致しないという現象が発生する。

　なお、上述した処理例では、グランドレベル検出部１２４が、接地オブジェクト（車両等）の種類やサイズに対応する推定接地位置を示す参考グランドレベルを取得する例として説明したが、このような参考グランドレベル格納部１３４の格納データを用いない構成も可能である。

　すなわち、グランドレベル検出部１２４が、撮影画像に含まれる接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいてその接地位置となるグランドレベルの位置を推定（算出）する処理を行ってもよい。

　例えば、以下のような処理を行う。
　グランドレベル検出部１２４は、撮影画像に含まれる接地オブジェクト、本例では先行車両または対向車両等の接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいて、接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定する。

　まず、描画オブジェクト判定部１１２のグランドレベル解析部１３３は、図１９下段の「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」において、撮影画像の被写体である車両の接地位置にグランドレベルを設定する。
　グランドレベル解析部１３３は、図１９下段の「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」における車両サイズ（車両幅）と、グランドレベル位置のライン（路側帯）間幅を算出する。以下の各幅データである。
　車両サイズ（車両幅）＝ＣＷ
　グランドレベル位置のライン（路側帯）間の幅＝ＬＷ
　である。

　次に、グランドレベル解析部１３３は、図１９下段の「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」から、車両サイズ（車両幅）を算出する。以下の車両幅データである。
　車両サイズ（車両幅）＝１．５ＣＷ
　すなわち、「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」の車両サイズ（車両幅）は、「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」の車両サイズ（車両幅）の１．５倍であること算出する。

　グランドレベル解析部１３３は、この倍率（１．５倍）に基づいて、「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」のグランドレベル位置のライン（路側帯）間幅も同一倍率（１．５倍の１．５ＬＷ）になると推定し、このようなライン（路側帯）間幅が設定可能なグランドレベル位置を求める。

　この結果、図１９下段の「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」に示すグランドレベル設定位置が検出される。
　図１９下段の「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」に示すグランドレベルは、
　グランドレベル位置のライン（路側帯）間の幅＝１．５ＬＷ

　すなわち、図１９下段の「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」における車両サイズ（車両幅）と、グランドレベル位置のライン（路側帯）間幅は、以下の各幅データである。
　車両サイズ（車両幅）＝１．５ＣＷ
　グランドレベル位置のライン（路側帯）間の幅＝１．５ＬＷ

　このように、グランドレベル解析部１３３は、参考グランドレベル格納部１３４の格納データを用いず、撮影画像に含まれる接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいてその接地位置となるグランドレベルの位置を推定（算出）する処理を行ってもよい。

　撮影画像が実画像である場合、時間ｔ０の撮影画像の車両サイズ（車両幅）と、グランドレベル位置のライン（路側帯）間幅を同一倍率で拡大した場合、グランドレベル位置と車両接地位置は一致する。
　しかし、図１９下段の「（ｂ）時間ｔ１の撮影画像」では、グランドレベル位置と車両接地位置は一致していない。
　これは、撮影画像が実際の道路等の実オブジェクト撮影画像ではなく、写真や絵等の描画オブジェクトの撮影画像であるからである。

　同様に、グランドレベル解析部１３３は、図１９下段の「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」から、車両サイズ（車両幅）を算出する。以下の車両幅データである。
　車両サイズ（車両幅）＝２．０ＣＷ
　すなわち、「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」の車両サイズ（車両幅）は、「（ａ）時間ｔ０の撮影画像」の車両サイズ（車両幅）の２．０倍であること算出する。

　グランドレベル解析部１３３は、この倍率（２．０倍）に基づいて、「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」のグランドレベル位置のライン（路側帯）間幅も同一倍率（２．０倍の２．０ＬＷ）になると推定し、このようなライン（路側帯）間幅が設定可能なグランドレベル位置を求める。

　この結果、図１９下段の「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」に示すグランドレベル設定位置が検出される。
　図１９下段の「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」に示すグランドレベルは、
　グランドレベル位置のライン（路側帯）間の幅＝２．０ＬＷ

　すなわち、図１９下段の「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」における車両サイズ（車両幅）と、グランドレベル位置のライン（路側帯）間幅は、以下の各幅データである。
　車両サイズ（車両幅）＝２．０ＣＷ
　グランドレベル位置のライン（路側帯）間の幅＝２．０ＬＷ

　このように、グランドレベル解析部１３３は、参考グランドレベル格納部１３４の格納データを用いず、撮影画像に含まれる接地オブジェクト（車両）のサイズに基づいてその接地位置となるグランドレベルの位置を推定（算出）する処理を行うことが可能である。

　撮影画像が実画像である場合、時間ｔ０の撮影画像の車両サイズ（車両幅）と、グランドレベル位置のライン（路側帯）間幅を同一倍率で拡大した場合、グランドレベル位置と車両接地位置は一致する。
　しかし、図１９下段の「（ｃ）時間ｔ２の撮影画像」では、グランドレベル位置と車両接地位置は一致していない。
　これは、撮影画像が実際の道路等の実オブジェクト撮影画像ではなく、写真や絵等の描画オブジェクトの撮影画像であるからである。

　上述したように、車両１０のカメラ１２が描画オブジェクト３０を撮影している場合、その撮影画像内の接地オブジェクト（車両等）の接地位置と、その接地オブジェクト（車両等）のサイズ変化に基づいて推定されるグラントレベルの位置とが一致しないという現象が発生する。

　図２０は、車両１０のカメラ１２が実際の道路を含む実オブジェクトを撮影している場合と、写真や絵などの道路を含む描画オブジェクトを撮影している場合の時間推移に伴うグランドレベルと車両接地位置との対応関係の推移を対比して示す図である。

　図２０には、以下の２つの撮影画像時系列データを示している。
　（Ａ）撮影画像が実オブジェクトの場合のグランドレベルと車両接地位置との時間推移に伴う対応関係の変化例
　（Ｂ）撮影画像が描画オブジェクト（写真、絵など）の場合のグランドレベルと車両接地位置との時間推移に伴う対応関係の変化例

　図２０（Ａ）に示す撮影画像が実オブジェクトの場合には、グランドレベルと車両接地位置は時間推移が発生しても、位置ずれが起こらず、常に、グランドレベル＝車両接地位置の関係性が維持される。

　一方、図２０（Ｂ）に示す撮影画像が描画オブジェクトの場合には、グランドレベルと車両接地位置は時間推移が発生すると位置ずれが起こり、グランドレベル＝車両接地位置の関係性が維持されない。
　すなわち、車両がグランドレベルより高い位置に浮いているような状態になる。
　このように、グランドレベル位置と実オブジェクト（車両等）の接地位置との一致、不一致を検出することで、カメラ１２の撮影画像が実オブジェクトであるか、描画オブジェクトであるかを推定することが可能となる。

　上述したように、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のグランドレベル解析部１３３は、撮影画像中のグランドレベルが正しい位置から検出されるか否か、具体的には、グランンドレベルが撮影画像内に含まれる接地オブジェクトの接地位置に一致するか否かを解析する。

　すなわち、まず、車両１０に装着したカメラ１２の撮影画像中の車両等の接地オブジェクトのサイズから接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定する。
　さらに、推定した接地オブジェクト（車両等）対応のグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分を算出し、この差分が予め既定したしきい値以上であるか否かを判定する。

　このように、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のグランドレベル解析部１３３は、
　（ａ）画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４が、撮影画像から検出したグランドレベル位置情報
　（ｂ）画像解析部１１１のオブジェクト検出部１２１が、撮影画像から検出したオブジェクトのオブジェクト情報（オブジェクト位置、距離、種類、大きさ）
　これらの入力情報に基づいて、撮影画像中のグランドレベルが正しい位置から検出されるか否かを判定する。

　具体的には、カメラの撮影画像中の車両等の接地オブジェクトのサイズから接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定し、推定した接地オブジェクト（車両等）対応のグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分を算出し、この差分解析結果を総合判定部１３５に入力する。

　次に、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２の総合判定部１３５が実行する処理について説明する。

　描画オブジェクト判定部１１２の総合判定部１３５は、以下の各データを入力する。
　（ａ）ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１が解析した撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化データ、例えば、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量
　（ｂ）レーン幅時間変化解析部１３２が解析した撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化データ、例えば、撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量
　（ｃ）グランドレベル解析部１３３が解析した撮影画像中の接地オブジェクト（車両等）対応のグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分データ

　図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２の総合判定部１３５は、これらの入力データに基づいて、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）によって撮影された画像が実際の道路等の実オブジェクトであるか、壁などに描かれた写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。

　具体的には、以下の判定結果を出力する。
　（ａ）ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１が解析した撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化データ、例えば、撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値以上である場合には、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトであると判定する。

　さらに、
　（ｂ）レーン幅時間変化解析部１３２が解析した撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の時間変化データ、例えば、撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値以上である場合には、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトであると判定する。

　さらに、
　（ｃ）グランドレベル解析部１３３が解析した撮影画像中の接地オブジェクト（車両等）対応のグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分が予め規定したしきい値以上である場合には、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトであると判定する。

　これらのいずれにも該当しない場合、すなわち、
　（ａ）ＦＯＥ位置時間変化解析部１３１が解析した撮影画像中のＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値未満であり、かつ、
　（ｂ）レーン幅時間変化解析部１３２が解析した撮影画像中の車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値未満であり、かつ、
　（ｃ）グランドレベル解析部１３３が解析した撮影画像中の接地オブジェクト（車両等）対応のグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分が予め規定したしきい値未満である、
　これらの条件をすべて満たす場合には、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトでなく、実際の道路等の実オブジェクトであると判定する。

　描画オブジェクト判定部１１２の総合判定部１３５の判定結果、すなわちカメラ１２の撮影画像が実オブジェクトであるか、描画オブジェクトであるかの判定結果は、図５に示すように、画像信号解析部１０２の出力部１１４を介して車両制御部１０３に出力される。

　車両制御部１０３は、この判定結果に基づいて、車両制御を行う。
　例えば、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトであると判定した場合は、警告通知処理を行い、さらに、自動運転実行中である場合は、運転者に対して手動運転への切り替え要求を行い、手動運転への移行手続きを実行する。
　なお、これらの処理のシーケンスについては後段においてフローチャートを参照して説明する。

　　［５．オブジェクト解析部の構成と処理の詳細について］
　次に、図５に示す画像信号解析部１０２内のオブジェクト解析部１１３の構成と処理の詳細について説明する。

　先に図５を参照して説明したように、図５に示す画像信号解析部１０２内のオブジェクト解析部１１３は、画像解析部１１１による撮影画像解析結果に基づいて、撮影画像に含まれる様々なオブジェクトの種類や距離などを解析する。
　例えば、障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトの位置、距離（カメラからの距離）、種類、大きさなどのオブジェクト情報を各オブジェクト単位で解析する。
　具体的には、例えば車両１０が走行レーンを逸脱しないか否かの判定処理や、走行の妨げとなるオブジェクトに対する接近状態などの解析処理を行う。

　図２１は、オブジェクト解析部１１３の詳細構成を示す図である。
　図２１に示すように、オブジェクト解析部１１３は、レーン逸脱判定部１４１と、オブジェクト接近判定部１４２を有する。

　レーン逸脱判定部１４１は、ライン到達時間算出部１５１と、レーン逸脱判定キャンセル要件有無判定部１５２を有する。
　オブジェクト接近判定部１４２は、オブジェクト到達時間算出部１５３と、オブジェクト接近判定キャンセル要件有無判定部１５４を有する。

　レーン逸脱判定部１４１は、車両１０が走行レーンを逸脱しないか否かの判定処理を行う。
　オブジェクト接近判定部１４２は、走行の妨げとなるオブジェクトに対する接近状態などの解析処理を実行する。

　レーン逸脱判定部１４１のライン到達時間算出部１５１は、以下の各情報を入力する。
　（ａ）画像解析部１１１のレーン検出部１２２が、撮影画像から検出した車両１０の走行する走行レーンのレーン位置情報
　（ｂ）車両システム２００から、入力部１０４、制御部１０５を介して入力する車両情報

　レーン逸脱判定部１４１のライン到達時間算出部１５１は、これらの入力情報に基づいて、車両１０が走行する走行レーンの道路左右端部に記録されたライン（路側帯、中央分離帯等）までに到達する時間を算出する。
　レーン逸脱判定部１４１が入力する車両情報には、車両の進行方向や車両の速度が含まれている。

　ライン到達時間算出部１５１は、これらの車両情報と、画像解析部１１１のレーン検出部１２２が撮影画像から検出した車両１０の走行する走行レーンのレーン位置情報に基づいて、車両１０が走行レーン左右のライン（路側帯、中央分離帯等）に到達するまでの時間を算出する。
　算出した時間情報は、レーン逸脱判定キャンセル要件有無判定部１５２に入力される。

　レーン逸脱判定キャンセル要件有無判定部１５２は、車両１０による走行レーンの逸脱が正当な理由に基づいて実行されているか否かを判定する。すなわち、車両１０が走行レーンを逸脱してラインを超える正当な理由があるか否かを解析する。

　例えば、車両１０がウィンカによる合図を出力して走行レーンを変更しようとしている。あるいは運転者がステアリング（ハンドル）を操作して走行レーンを変更しようとしている。このような場合は、走行レーンの逸脱が正当な理由に基づいて実行されていると判定する。

　なお、レーン逸脱判定キャンセル要件有無判定部１５２にも車両システム２００から制御部１０５を介して車両情報が入力されており、ウィンカの出力状態やステアリングの操作状態などを解析した上で走行レーンの逸脱が正当な理由に基づいて実行されているかの判定処理が実行される。

　レーン逸脱判定キャンセル要件有無判定部１５２は、レーン逸脱が正当な理由に基づいて実行されていないと判定した場合、ライン到達時間算出部１５１が算出したライン到達時間が予め規定したしきい値時間以下となった段階で、「レーン逸脱危険あり」のレーン逸脱判定結果を、出力部１１４を介して車両制御部１０３に出力する。

　車両制御部１０３は、レーン逸脱判定部１４１から、「レーン逸脱危険あり」のレーン逸脱判定結果を入力した場合、車両１０が走行中のレーンを逸脱しないように自動運転による走行制御を行う。例えばステアリングの調整や、速度の調整を行う。さらに、運転者に対する警告出力などを行ってもよい。

　次に、オブジェクト接近判定部１４２が実行する処理について説明する。
　オブジェクト接近判定部１４２は、走行の妨げとなるオブジェクトに対する接近状態などの解析処理を実行する。

　オブジェクト接近判定部１４２のライン到達時間算出部１５３は、以下の各情報を入力する。
　（ａ）画像解析部１１１のオブジェクト検出部１２１が、撮影画像から検出したオブジェクトの位置や距離からなるオブジェクト情報
　（ｂ）車両システム２００から、入力部１０４、制御部１０５を介して入力する車両情報

　なお、上記（ａ）のオブジェクト情報は、車両１０の安全走行に対する障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトの位置、距離などのオブジェクト情報である。

　オブジェクト接近判定部１４２のオブジェクト到達時間算出部１５３は、上記（ａ），（ｂ）の入力情報に基づいて、車両１０が撮影画像から検出されたオブジェクトの位置に到達する時間を算出する。
　オブジェクト接近判定部１４２が入力する車両情報には、車両の進行方向や車両の速度が含まれている。

　オブジェクト到達時間算出部１５３は、これらの車両情報と、画像解析部１１１のオブジェクト検出部１２２が撮影画像から検出したオブジェクトの位置、距離情報に基づいて、車両１０がオブジェクトに到達するまでの時間を算出する。
　算出した時間情報は、オブジェクト接近判定キャンセル要件有無判定部１５４に入力される。

　オブジェクト接近判定キャンセル要件有無判定部１５４は、車両１０によるオブジェクトへの接近が正当な理由に基づいて実行されているか否かを判定する。すなわち、車両１０がオブジェクトに接近する正当な理由があるか否かを解析する。

　例えば、運転者がステアリング（ハンドル）を操作しながら、アクセルを踏んで先行車両（接近オブジェクト）を追い抜こうとしているような場合は、走行オブジェクトへの接近が正当な理由に基づいて実行されていると判定する。
　なお、オブジェクト接近判定キャンセル要件有無判定部１５４にも車両システム２００から制御部１０５を介して車両情報が入力されており、ウィンカの出力状態やステアリングの操作状態などを解析した上で、オブジェクトへの接近が正当な理由に基づいて実行されているかを判定する。

　オブジェクト接近判定キャンセル要件有無判定部１５４は、オブジェクトへの接近が正当な理由に基づいて実行されていないと判定した場合には、以下の処理を実行する。
　すなわち、オブジェクト到達時間算出部１５３が算出したオブジェクトまでの到達時間が予め規定したしきい値時間以下となった段階で、「オブジェクト接近危険あり」のオブジェクト接近判定結果を、出力部１１４を介して車両制御部１０３に出力する。

　車両制御部１０３は、オブジェクト接近判定部１４２から、「オブジェクト接近危険あり」のオブジェクト接近判定結果を入力した場合、車両１０がオブジェクトに接近しすぎないように自動運転による走行制御を行う。例えばステアリングの調整や、速度の調整を行う。さらに、運転者に対する警告出力などを行ってもよい。

　　［６．本開示の画像信号処理装置が実行する処理のシーケンスについて］
　次に、本開示の画像信号処理差装置が実行する処理のシーケンスについて説明する。

　図２２は、本開示の画像信号処理装置、すなわち先に図５を参照して説明した画像信号処理装置１００が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートである。

　なお、図２２に示すフローチャートは、主として画像信号処理装置１００の画像信号解析部１０２内の描画オブジェクト判定部１１２の処理を中心として説明するフローチャートである。
　すなわち、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像が実際の道路等からなる実オブジェクトの画像であるか、壁に描かれた写真や絵などの描画オブジェクトであるかの判定処理と判定結果に基づく処理を中心として説明するフローチャートである。

　なお、図２２に示すフローチャートに従った処理は、例えば、画像信号処理装置１００内の記憶部に格納されたプログラムに従って実行することが可能である。
　画像信号処理装置１００は、プログラム実行機能を有するＣＰＵ等のプロセッサを備え、記憶部に格納されたプログラムに従って図２２に示すフローチャートに従った処理を実行することができる。
　以下、フローチャートの各ステップの処理について説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　まず、ステップＳ１０１において、画像信号処理装置１００の画像信号解析部１０２は、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像を入力する。

　なお、イメージセンサ（撮像部）１０１は、図１に示す車両１０に搭載されたカメラ１２内のイメージセンサであり、車両１０の進行方向の画像を撮影する。
　なお、本開示の信号処理装置１００において利用するカメラ１２は、単眼カメラである。単眼カメラ内のイメージセンサ（撮像部）１０１による撮影画像は、画像信号解析部１０２に入力される。

　　（ステップＳ１０２）
　次に画像信号解析部１０２は、ステップＳ１０２において、入力したカメラ撮影画像の解析処理を実行する。

　この処理は、図５に示す画像処理部１０２内の画像解析部１１１が実行する処理である。
　画像解析部１１１は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像の解析処理を実行する。先に図５、図６他を参照して説明したように、具体的には、
　（ａ）オブジェクト検出処理
　（ｂ）レーン検出処理
　（ｃ）ＦＯＥ（無限遠点）位置検出処理
　（ｄ）グランドレベル検出処理
　（ｅ）車両進行方向検出処理
　これらの処理を実行する。

　すなわち、先に図６～図１０を参照して説明したように、
　画像解析部１１１のオブジェクト検出部１２１は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像に含まれる様々なオブジェクトの種類や距離などを解析する。
　例えば、障害物となりえる対向車や先行車両、さらに歩行者、街路樹など、様々なオブジェクトの位置、距離（カメラからの距離）、種類、大きさなどのオブジェクト情報を各オブジェクト単位で解析する。

　また、画像解析部１１１のレーン検出部１２２は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、車両が走行中のレーンを検出する。
　また、画像解析部１１１のＦＯＥ（無限遠点）位置検出部１２３は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、撮影画像内のＦＯＥ（無限遠点）位置を検出する。

　さらに、画像解析部１１１のグランドレベル検出部１２４は、イメージセンサ（撮像部）１０１から入力した撮影画像を解析し、撮影画像内のグランドレベル（路面位置）を検出する。

　さらに、車両進行方向検出部１２５は、車両１０に搭載したカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）から入力した撮影画像と、車両システム２００から、入力部、制御部１９５を介して入力する車両情報に基づいて、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であるか否かを判定する。

　　（ステップＳ１０３）
　次に、画像信号処理装置１０２は、ステップＳ１０３において、描画オブジェクト判定処理を実行する。

　この処理は、図５に示す画像信号解析部１０２内の描画オブジェクト判定部１１２が実行する処理である。

　前述したように、描画オブジェクト判定部１１２は、画像解析部１１１による撮影画像解析結果に基づいて、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。

　このステップＳ１０３の処理の詳細シーケンスについては、後段において図２３に示すフローチャートを参照して説明する。

　　（ステップＳ１０４）
　ステップＳ１０４は、ステップＳ１０３における描画オブジェクト判定処理の判定結果に基づく分岐処理である。

　ステップＳ１０３における描画オブジェクト判定処理において、車両１０に装着されたカメラ１２の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトであると判定された場合は、ステップＳ１０４の判定処理結果はＮｏとなり、ステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１以下の処理を繰り返す。
　すなわち、新たな撮影画像の解析処理を開始する。

　一方、ステップＳ１０３における描画オブジェクト判定処理において、車両１０に装着されたカメラ１２の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトでなく、写真や絵などの描画オブジェクトであると判定された場合は、ステップＳ１０４の判定処理結果はＹｅｓとなり、ステップＳ１０５に進む。

　　（ステップＳ１０５）
　ステップＳ１０４で、カメラ１２の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトでなく、写真や絵などの描画オブジェクトであると判定された場合は、ステップＳ１０５の処理を実行する。

　この場合、画像信号解析部１０２は、ステップＳ１０５において、カメラ１２の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際の道路等の実オブジェクトでなく、写真や絵などの描画オブジェクトであることを車両制御部に通知する。
　車両制御部１０３は、この通知に応じて、車両１０の運転者に対する警告を行う。すなわち、衝突可能性のあるオブジェクトが存在することの警告（Ｗａｒｎｉｎｇ）を出力する。

　　（ステップＳ１０６）
　さらに、車両制御部１０３は、ステップＳ１０６において、車両１１０が、現在、自動運転実行中であるか、手動運転実行中であるかを判定する。

　自動運転実行中でない場合、すなわち手動運転実行中である場合は、ステップＳ１０１に戻り、新たな撮影画像の処理に移行する。
　一方、車両１０が、現在、自動運転実行中である場合は、ステップＳ１０７に進む。

　　（ステップＳ１０７）
　ステップＳ１０７の処理は、車両１０が、現在、自動運転実行中である場合に行われる処理である。

　車両１０が、現在、自動運転実行中である場合、車両制御部１０３は、自動運転処理を停止し、運転者に手動運転を行わせるための運転主体ハンドオーバー（引継ぎ）処理の開始手続きに移行する。

　この後、運転が自動運転から手動運転に切り替わり、運転者による前方確認の下、車両１０が制御され、写真や絵などの描画オブジェクトに衝突させることなく車両１０を安全に停止させることができる。

　なお、手動運転への切り替えがスムーズに実行されていないことが検知された場合には、車両１０を緊急停止させるなどの処理が行われる。

　次に、ステップＳ１０３の処理、すなわち描画オブジェクト判定処理の詳細シーケンスについて、図２３に示すフローチャートを参照して説明する。

　前述したように、この処理は、図５に示す画像信号解析部１０２内の描画オブジェクト判定部１１２が実行する処理である。
　描画オブジェクト判定部１１２は、画像解析部１１１による撮影画像解析結果に基づいて、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。
　図２３に示すフローの各ステップの処理について順次、説明する。

　　（ステップＳ２０１）
　まず、画像信号解析部１０２は、ステップＳ２０１において、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中か否かを判定する。

　この判定処理は、図５、図６を参照して説明した画像信号解析部１０２の画像解析部１１１内の車両進行方向検出部１２５による検出結果に基づいて行われる。

　車両進行方向検出部１２５は、車両１０に搭載したカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）から入力した撮影画像と、車両システム２００から、入力部、制御部１９５を介して入力する車両情報に基づいて、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であるか否かを判定する。
　この判定結果である車両進行方向解析情報は、描画オブジェクト判定部１１２に入力される。

　車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中でない場合は、ステップＳ２０２以下の処理は行わない。
　すなわち、カメラ１２の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理は行わない。

　前述したように、車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中でない場合は、カメラ１２の撮影画像に基づいて、その撮影画像内のオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理が困難であるからである。

　この場合は、ステップＳ２０７に進み、描画オブジェクト判定処理を中止して、図２２に示すフローのステップＳ１０４に進む。
　なお、この場合、ステップＳ１０４の判定は、Ｎｏと判定されることになり、ステップＳ１０１に戻って、次の撮影画像に対する処理に移行する。

　車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中である場合は、ステップＳ２０２以下の処理を実行する。
　車両１０がカメラ１２の光軸方向に向かって走行中である場合は、カメラ１２の撮影画像に基づいて、その撮影画像内のオブジェクトが実際のオブジェクトであるか写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する処理が可能であるからである。

　　（ステップＳ２０２）
　ステップＳ２０２～Ｓ２０６の処理は、ステップＳ２０１において、車両１０が、車両１０に装着したカメラ１２の光軸方向に向かって走行中であると判定された場合に実行する。

　この場合、まず、ステップＳ２０２において、車両１０に装着したカメラ１２の撮影画像から検出されるＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値以上であるか否かを判定する。

　この処理は、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のＦＯＥ位置時間変化解析部１３１と、総合判定部１３５が実行する処理である。

　ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値以上である場合は、ステップＳ２０２の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ２０６に進む。

　この場合、ステップＳ２０６において、車両１０に装着されたカメラ１２（イメージセンサ１０１を有するカメラ）の撮影画像に含まれるオブジェクトが実際のオブジェクトではなく、写真や絵などの描画オブジェクトであると判定する。

　一方、ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値未満である場合は、ステップＳ２０２の判定はＮｏとなり、ステップＳ２０３に進む。
　なお、ステップＳ２０２の判定処理が不可能な場合、例えば撮影画像からのＦＯＥ（無限遠点）位置検出ができなかった場合などもステップＳ２０３に進む。

　　（ステップＳ２０３）
　ステップＳ２０２の判定処理において、ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値未満である場合、すなわちステップＳ２０２の判定結果がＮｏの場合、あるいは、ステップＳ２０２の判定処理の判定結果が得られなかった場合は、ステップＳ２０３に進む。

　この場合、描画オブジェクト判定部１１２は、ステップＳ２０３において、車両１０に装着したカメラ１２の撮影画像から検出される車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値以上であるか否かを判定する。

　この処理は、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のレーン幅時間変化解析部１３２と、総合判定部１３５が実行する処理である。

　車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値以上である場合は、ステップＳ２０３の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ２０６に進む。

　一方、車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値未満である場合は、ステップＳ２０３の判定はＮｏとなり、ステップＳ２０４に進む。
　なお、ステップＳ２０３の判定処理が不可能な場合、例えば撮影画像から車両走行レーンのレーン幅の検出ができなかった場合などもステップＳ２０４に進む。

　　（ステップＳ２０４）
　ステップＳ２０３の判定処理において、車両走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が予め規定したしきい値未満である場合、すなわちステップＳ２０３の判定結果がＮｏの場合、あるいは、ステップＳ２０３の判定処理の判定結果が得られなかった場合は、ステップＳ２０４に進む。

　この場合、描画オブジェクト判定部１１２は、ステップＳ２０４において、まず、車両１０に装着したカメラ１２の撮影画像中の車両等の接地オブジェクトのサイズから接地オブジェクト（車両等）の接地位置対応のグランドレベル位置を推定する。
　さらに、推定したグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分を算出し、この差分が予め既定したしきい値以上であるか否かを判定する。

　この処理は、図１１に示す描画オブジェクト判定部１１２のグランドレベル解析部１３３と、総合判定部１３５が実行する処理である。

　車両等の接地オブジェクトのサイズから推定されるグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分が予め規定したしきい値以上である場合は、ステップＳ２０４の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ２０６に進む。

　一方、車両等の接地オブジェクトのサイズから推定されるグラントレベル位置と、車両等の接地オブジェクトの接地位置（タイヤ下端位置）との差分が予め規定したしきい値未満である場合は、ステップＳ２０４の判定はＮｏとなり、ステップＳ２０５に進む。
　なお、ステップＳ２０４の判定処理が不可能な場合、例えば撮影画像から車両等の接地オブジェクトが検出できなかった場合や、グランドレベルの位置検出ができなかった場合などもステップＳ２０５に進む。

　　（ステップＳ２０５）
　描画オブジェクト判定部１１２は、ステップＳ２０５において、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトでない、すなわち実際の道路等を撮影した実オブジェクトであると判定する。

　ステップＳ２０５においてカメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトでなく実オブジェクトであると判定した場合、あるいは、ステップＳ２０６において、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトであると判定した後は、ステップＳ２０７に進む。

　ステップＳ２０７では、描画オブジェクト判定処理を終了して、図２２に示すフローのステップＳ１０４に進む。

　描画オブジェクト判定部１１２は、図２３に示すフローに従った処理を行うことで、車両１０に装着したカメラ１２による撮影画像が実際の道路等を撮影した実オブジェクトであるか、壁などに描かれた写真や絵などの描画オブジェクトであるかを判定する。

　車両制御部１０３は、この判定結果に基づいて、車両制御を行う。
　例えば、カメラ１２の撮影画像が描画オブジェクトであると判定した場合は、警告通知処理を行い、さらに、自動運転実行中である場合は、運転者に対して手動運転への切り替え要求を行い、手動運転への移行手続きを実行する。
　このような処理を行うことで、自動運転車両が誤って壁などに衝突することを防止することが可能となる。

　　［７．本開示の信号処理装置のハードウェア構成例について］
　次に、上述した処理を実行する本開示の信号処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。

　図２４は、上述した処理を実行する移動装置内に装着される信号処理装置１００のハードウェア構成の一例である。
　以下、図２４に示すハードウェア構成例の各構成要素について説明する。

　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）３０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、または記憶部３０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０３には、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

　ＣＰＵ３０１はバス３０４を介して入出力インタフェース３０５に接続され、入出力インタフェース３０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロフォン、さらに、センサ、カメラ、ＧＰＳ等の状況データ取得部などよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７が接続されている。
　なお、入力部３０６には、距離センサやカメラ等のセンサ３２１からの入力情報も入力される。
　また、出力部３０７は、車両の駆動を行う駆動部３２２に対する情報としてオブジェクトの距離、位置情報等も出力する。

　ＣＰＵ３０１は、入力部３０６から入力される指令や状況データ等を入力し、各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部３０７に出力する。
　入出力インタフェース３０５に接続されている記憶部３０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

　入出力インタフェース３０５に接続されているドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

　　［８．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析部を有する信号処理装置。

　（２）　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像からＦＯＥ（無限遠点）位置を検出するＦＯＥ（無限遠点）位置検出部と、
　前記ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する描画オブジェクト判定部を有し、
　前記描画オブジェクト判定部は、
　ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する（１）に記載の信号処理装置。

　（３）　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記単眼カメラが撮影した複数の時系列画像を解析して、ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量を算出し、
　前記複数の時系列画像の解析によって算出したＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する（２）に記載の信号処理装置。

　（４）　ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部は、
　直線道路上に記録された複数のラインが撮影画像内で交わる無限遠方の点をＦＯＥ（無限遠点）位置として検出する（２）または（３）に記載の信号処理装置。

　（５）　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像から前記車両が走行する走行レーンを検出するレーン検出部と、
　前記レーン検出部が検出した走行レーンのレーン幅の時間変化に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する描画オブジェクト判定部を有し、
　前記描画オブジェクト判定部は、
　レーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する（１）～（４）いずれかに記載の信号処理装置。

　（６）　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記単眼カメラが撮影した複数の時系列画像を解析して、レーン幅の単位時間当たりの変化量を算出し、
　前記複数の時系列画像の解析によって算出したレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する（５）に記載の信号処理装置。

　（７）　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像からグランドレベルを検出するグランンドレベル検出部と、
　前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する描画オブジェクト判定部を有し、
　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する（１）～（６）いずれかに記載の信号処理装置。

　（８）　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記単眼カメラが撮影した複数の時系列画像を解析して、前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分を検出し、
　前記複数の時系列画像の解析によって検出された前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する（７）に記載の信号処理装置。

　（９）　前記接地オブジェクトは、前記車両に先行する先行車両、または対向車両であり、
　前記接地オブジェクトの接地位置は、前記先行車両、または前記対向車両のタイヤの下端位置である（７）または（８）に記載の信号処理装置。

　（１０）　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記撮影画像内の接地オブジェクトのサイズに基づいて、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置を算出、または記憶部から取得する（７）～（９）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１１）　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像から検出されるＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値未満であり、かつ、
　前記撮影画像から検出される前記車両が走行する走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値未満であり、かつ、
　前記撮影画像から検出されるグランドレベルと、前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置との差分が規定しきい値未満である場合、
　前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであると判定する（１）～（１０）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１２）　前記画像信号解析部は、
　前記車両が前記単眼カメラの光軸方向に走行しているか否かを判定する画像解析部を有し、
　前記画像信号解析部は、
　前記画像解析部が、前記車両が前記単眼カメラの光軸方向に走行していると判定した場合に、
　前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかの判定処理を実行する（１）～（１１）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１３）　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかの判定結果を車両制御部に出力し、
　車両制御部は、
　前記画像信号解析部から、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであるとの判定結果を入力した場合、警告を出力する（１）～（１２）いずれかに記載の信号処理装置。

　（１４）　車両制御部は、
　前記画像信号解析部から、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであるとの判定結果を入力し、かつ、前記車両が自動運転実行中である場合、
　前記車両を自動運転から手動運転へ移行させる処理を開始する（１３）に記載の信号処理装置。

　（１５）　信号処理装置において実行する信号処理方法であり、
　画像信号解析部が、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析処理を実行する信号処理方法。

　（１６）　信号処理装置において信号処理を実行させるプログラムであり、
　画像信号解析部に、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析処理を実行させるプログラム。

　また、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　なお、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、単眼カメラが撮影する撮影画像を解析して、撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する構成が実現される。
　具体的には、例えば、車両に搭載した単眼カメラの撮影画像を解析して撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトか描画オブジェクトかを判定する。画像信号解析部は、撮影画像内のＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、または撮影画像から検出したレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、または撮影画像内の車両等の接地位置と、車両接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する。
　本構成により、単眼カメラが撮影する撮影画像を解析して、撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する構成が実現される。

　　１０　車両
　　１２　カメラ
　　２０　撮影画像
　　３０　描画オブジェクト
　　４０　撮影画像
　１００　信号処理装置
　１０１　イメージセンサ（撮像部）
　１０２　画像信号解析部
　１０３　車両制御部
　１０４　入力部
　１０５　制御部
　１１１　画像解析部
　１１２　描画オブジェクト判定部
　１１３　オブジェクト解析部
　１１４　出力部
　１２１　オブジェクト検出部
　１２２　レーン検出部
　１２３　ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部
　１２４　グランドレベル検出部
　１２５　車両進行方向検出部
　１３１　ＦＯＥ位置時間変化解析部
　１３２　レーン幅時間変化解析
　１３３　グランドレベル解析部
　１３４　参考グランドレベル格納部
　１３５　総合判定部
　１４１　レーン逸脱判定部
　１４２　オブジェクト接近判定部
　１５１　ライン到達時間算出部
　１５２　レーン逸脱判定キャンセル要件有無判定部
　１５３　オブジェクト到達時間算出部
　１５４　オブジェクト接近判定キャンセル要件有無判定部
　２００　車両システム
　３０１　ＣＰＵ
　３０２　ＲＯＭ
　３０３　ＲＡＭ
　３０４　バス
　３０５　入出力インタフェース
　３０６　入力部
　３０７　出力部
　３０８　記憶部
　３０９　通信部
　３１０　ドライブ
　３１１　リムーバブルメディア
　３２１　センサ
　３２２　駆動部

Claims

　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析部を有する信号処理装置。
　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像からＦＯＥ（無限遠点）位置を検出するＦＯＥ（無限遠点）位置検出部と、
　前記ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部が検出したＦＯＥ（無限遠点）位置の時間変化に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する描画オブジェクト判定部を有し、
　前記描画オブジェクト判定部は、
　ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記単眼カメラが撮影した複数の時系列画像を解析して、ＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量を算出し、
　前記複数の時系列画像の解析によって算出したＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する請求項２に記載の信号処理装置。
　ＦＯＥ（無限遠点）位置検出部は、
　直線道路上に記録された複数のラインが撮影画像内で交わる無限遠方の点をＦＯＥ（無限遠点）位置として検出する請求項２に記載の信号処理装置。
　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像から前記車両が走行する走行レーンを検出するレーン検出部と、
　前記レーン検出部が検出した走行レーンのレーン幅の時間変化に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する描画オブジェクト判定部を有し、
　前記描画オブジェクト判定部は、
　レーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記単眼カメラが撮影した複数の時系列画像を解析して、レーン幅の単位時間当たりの変化量を算出し、
　前記複数の時系列画像の解析によって算出したレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する請求項５に記載の信号処理装置。
　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像からグランドレベルを検出するグランンドレベル検出部と、
　前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分に基づいて、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する描画オブジェクト判定部を有し、
　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記単眼カメラが撮影した複数の時系列画像を解析して、前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分を検出し、
　前記複数の時系列画像の解析によって検出された前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置と、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置との差分が規定しきい値以上である場合、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであると判定する請求項７に記載の信号処理装置。
　前記接地オブジェクトは、前記車両に先行する先行車両、または対向車両であり、
　前記接地オブジェクトの接地位置は、前記先行車両、または前記対向車両のタイヤの下端位置である請求項７に記載の信号処理装置。
　前記描画オブジェクト判定部は、
　前記撮影画像内の接地オブジェクトのサイズに基づいて、前記接地オブジェクトの接地位置対応のグランドレベル位置を算出、または記憶部から取得する請求項７に記載の信号処理装置。
　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像から検出されるＦＯＥ（無限遠点）位置の単位時間当たりの変化量が規定しきい値未満であり、かつ、
　前記撮影画像から検出される前記車両が走行する走行レーンのレーン幅の単位時間当たりの変化量が規定しきい値未満であり、かつ、
　前記撮影画像から検出されるグランドレベルと、前記撮影画像内の接地オブジェクトの接地位置との差分が規定しきい値未満である場合、
　前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであると判定する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記画像信号解析部は、
　前記車両が前記単眼カメラの光軸方向に走行しているか否かを判定する画像解析部を有し、
　前記画像信号解析部は、
　前記画像解析部が、前記車両が前記単眼カメラの光軸方向に走行していると判定した場合に、
　前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかの判定処理を実行する請求項１に記載の信号処理装置。
　前記画像信号解析部は、
　前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかの判定結果を車両制御部に出力し、
　車両制御部は、
　前記画像信号解析部から、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであるとの判定結果を入力した場合、警告を出力する請求項１に記載の信号処理装置。
　車両制御部は、
　前記画像信号解析部から、前記撮影画像内のオブジェクトが描画オブジェクトであるとの判定結果を入力し、かつ、前記車両が自動運転実行中である場合、
　前記車両を自動運転から手動運転へ移行させる処理を開始する請求項１３に記載の信号処理装置。
　信号処理装置において実行する信号処理方法であり、
　画像信号解析部が、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析処理を実行する信号処理方法。
　信号処理装置において信号処理を実行させるプログラムであり、
　画像信号解析部に、
　車両に搭載した単眼カメラが撮影する撮影画像を入力し、入力した撮影画像の画像解析により、前記撮影画像内のオブジェクトが実オブジェクトであるか描画オブジェクトであるかを判定する画像信号解析処理を実行させるプログラム。