WO2023095397A1 - 運転支援装置、運転支援方法 - Google Patents

Abstract

本実施の形態にかかる運転支援装置（１０）は、遠赤外線カメラによって車両の外部を撮影した映像を取得する映像取得部（１１）と、映像取得部（１１）が取得した映像から、人物認識モデルを参照して人物を検出する人物検出部（１２）と、映像取得部（１１）が取得した映像から、車両認識モデルを参照して他車両を検出するとともに、検出した他車両が走行しているか否かを判断する他車両検出部（１３）と、他車両が走行していると判断された場合において、他車両検出部（１３）が検出した他車両の検出範囲と人物検出部（１２）が検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているとき、走行していると判断された他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する判断部（１４）とを備える。

Description

運転支援装置、運転支援方法

　本開示は、運転支援装置、運転支援方法に関する。

　遠赤外線カメラにより、撮影対象物から放出される遠赤外線を受光して熱画像を生成し、周囲の物体を検出する技術が知られている。特許文献１では、運転支援装置が、車両に設置された遠赤外線カメラにより得られた熱画像に対し、機械学習により作成された認識モデル（辞書）を用いて、車両や歩行者、乗降者等を検出することが記載されている。

特開２０２０－２７３８０号公報

　遠赤外カメラで撮影された熱画像は解像度が低い場合が多く、車両等の人物以外の物体の熱分布を人物であると誤認識することがある。特に、車両の進行方向の車線内に、実際には人物が存在しないにも関わらず、人物が存在すると誤認識した場合、車両の運転者は誤った認識結果に基づいて目視で人物を探してしまい、その間の車両の周囲確認が疎かになってしまう。

　本開示は上記の点に鑑みなされたものであり、遠赤外線カメラにより取得された遠赤外線映像中の人物の誤認識を低減することが可能な運転支援装置及び運転支援方法を提供する。

　本実施形態にかかる運転支援装置は、遠赤外線カメラによって車両の外部を撮影した映像を取得する映像取得部と、前記映像取得部が取得した映像から、人物認識モデルを参照して人物を検出する人物検出部と、前記映像取得部が取得した映像から、車両認識モデルを参照して他車両を検出するとともに、検出した他車両が走行しているか否かを判断する他車両検出部と、前記他車両が走行していると判断された場合において、前記他車両検出部が検出した他車両の検出範囲と前記人物検出部が検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているとき、走行していると判断された前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する判断部と、を備える。

　本実施形態にかかる運転支援方法は、遠赤外線カメラによって車両の外部を撮影した映像を取得するステップと、取得した映像から、人物認識モデルを参照して人物を検出するステップと、取得した映像から、車両認識モデルを参照して他車両を検出するとともに、検出した他車両が走行しているか否かを判断するステップと、前記他車両が走行していると判断された場合において、検出した他車両の検出範囲と検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているとき、走行していると判断された前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断するステップと、を備える、運転支援装置が実行する運転支援方法である。

　本開示によれば、遠赤外線カメラにより取得された遠赤外線映像中の人物の誤認識を低減することができる。

実施形態１に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。 実施形態１に係る運転支援方法を説明するフロー図である。 実施形態１に係る運転支援方法の他の例を説明するフロー図である。 実施形態２に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。 実施形態２に係る運転支援方法を説明するフロー図である。 遠赤外線カメラにより取得された遠赤外線映像において、人物が誤認識された例を示す図である。

　以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る運転支援装置及び運転支援方法について説明する。ただし、本開示が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。

　実施形態１．
　図１は、実施形態１に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。運転支援システム１００は、運転支援装置１０、遠赤外線カメラ２０、記憶装置２１、表示装置２２を含む。運転支援システム１００は、例えば、乗用車、二輪車等の車両に取り付けられる。運転支援システム１００は、取り付けられた自車両の周辺の物体（他車両、人物等）を検出する。

　遠赤外線カメラ２０は、例えば、自車両のフロントグリル又はその周辺部分に取り付けられる。遠赤外線カメラ２０は、車両外部の所定の撮影範囲（撮影画角）を所定の撮影レートで連続的に撮影して、時系列の複数の画像データによって構成される遠赤外線映像を生成する。具体的には、遠赤外線カメラ２０は、自車両の周囲、特に、自車両の進行方向の遠赤外線映像（熱画像）を撮影して運転支援装置１０に出力する。

　遠赤外線カメラ２０は、他車両の動作に基づく熱や人物が放出する熱による遠赤外線を受光して遠赤外線映像を生成する。なお、車両の動作に基づく熱とは、例えば、車両前部のボンネットやフロントグリルからの放熱、車両後部の排気筒（排気口）からの放熱、タイヤ及びその周辺からの放熱等を指す。また、夜間であれば、ヘッドライト、テールランプからの放熱も含まれる。

　運転支援装置１０は、遠赤外線カメラ２０が撮影した遠赤外線映像から、運転支援システム１００を搭載した自車両の周辺の他車両、人物等を検出し、必要に応じて映像や音声により自車両の運転者に通知する処理を行う。図１に示すように、運転支援装置１０は、映像取得部１１、人物検出部１２、他車両検出部１３、判断部１４、表示制御部１５を含む。

　記憶装置２１は、車両認識モデル、人物認識モデル等の各種学習済モデルのデータを記憶する。これらの学習済モデルは、車両、歩行者等の人物等の遠赤外線映像を機械学習して作成したものである。運転支援装置１０は、遠赤外線映像から他車両、人物等を検出するときにこれらの学習済モデルを用いる。なお、他車両、人物等の検出には、通常の画像認識処理を用いることができる。

　映像取得部１１は、遠赤外線カメラ２０から車両の外部を撮影した遠赤外線映像を取得する。人物検出部１２は、記憶装置２１から読み出した人物認識モデルを用いて、遠赤外線映像から人物を検出する。上述したように、人物検出部１２が人物を認識する対象の画像は遠赤外線映像であり、解像度の低いセンサが用いられることが多く、車両等の熱分布を人物と認識することがある。したがって、人物検出部１２が検出した結果には、誤検出、つまり、実際には人物が存在しない範囲における熱分布を人物として誤検出した結果が含まれることもある。

　図６は、遠赤外線カメラにより取得された遠赤外線映像において、人物が誤検出された例を示す図である。この例では、実際には、自車両の進行方向である前方を走行している他車両Ｃ１の手前に人物は存在しないものとする。図６に示すように、他車両の動作に基づく熱などによって、熱分布が人物の形状に類似しており、人物が存在すると誤認識した結果、自車両の運転者に対して、取得された遠赤外線映像中に、誤検出された人物Ｈ１を示す検出枠などが表示される。この場合、自車両の運転者は、誤った認識結果に基づいて人物Ｈ１を実際に目視で確認することとなり、その間の車両の周囲確認が疎かになってしまう。

　そこで、実施形態１に係る運転支援装置１０は、他車両検出部１３、判断部１４が以下の処理を行う。他車両検出部１３は、記憶装置２１から読み出した車両認識モデルを用いて、遠赤外線映像から自車両周辺の他車両を検出する。また、他車両検出部１３は、検出した他車両が走行しているか否かを判断する。

　例えば、他車両検出部１３は、時系列の複数の画像データによって構成される遠赤外線映像のうち複数フレームを参照して、他車両が走行しているか否かを判断する。例えば、検出した他車両とその周囲の物体（路面、建造物等）との位置関係が変化する場合や、自車両の走行速度に基づく他車両の相対的な位置関係の変化などに基づき、当該他車両は走行していると判断することができる。

　判断部１４は、他車両が走行していると判断された場合に、他車両検出部１３が検出した他車両の検出範囲に人物検出部１２が検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重複したとき、走行している他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出であると判断する。これにより、遠赤外線映像における人物の誤検出を軽減することが可能となる。

　なお、徐行時や、渋滞時に低速で走行している場合には、他車両間から道路を横断する人物が存在することがある。自車両の運転者にとって、このような人物の検出は優先度が高い。このため、判断部１４は、他車両が所定の速度以上、例えば、１０ｋｍ／ｈ以上で走行しているときに、他車両が走行していると判断することが望ましい。これにより、所定の速度よりも低速で走行している時には、他車両間から飛び出す人物を検出することができ、所定の速度以上で走行している時には、人物の誤検出を軽減することができる。

　表示制御部１５は、検出した人物に関する情報を映像により自車両の運転者に通知する制御を行う。例えば、表示制御部１５は、映像取得部１１が取得した遠赤外線映像に、人物検出部１２が検出した人物のうち、判断部１４が誤検出と判断した人物を除く、人物を人物として示す枠線（検出枠）を描画する。

　表示制御部１５は、取得された遠赤外線映像に、検出枠を追加した検出結果映像を表示装置２２に出力する。表示装置２２は、表示制御部１５から送信された検出結果映像を、自車両の運転者が目視可能に表示する。これにより、自車両の運転者は、実際に存在する人物を認識することが可能となる。

　なお、検出した人物に関する情報を音声により自車両の運転者に通知してもよい。音声は、運転支援装置１０から出力されても良いし、運転支援装置１０外の装置から出力されても良い。

　次に、図２を参照して、運転支援装置１０の動作、すなわち、運転支援方法について説明する。図２は、実施形態１に係る運転支援方法を説明するフロー図である。運転支援システム１００の動作開始に伴い、遠赤外線カメラ２０が自車両の進行方向の遠赤外線映像の撮影を開始し、映像取得部１１は、この遠赤外線映像を取得する（ステップＳ１０）。

　また、遠赤外線カメラ２０の撮影が開始されると、人物検出部１２は、人物認識モデルを参照して、遠赤外線映像から人物の検出を開始する（ステップＳ１１）。同様に、他車両検出部１３は、車両認識モデルを参照して、遠赤外線映像から他車両の検出を開始する（ステップＳ１２）。次に、人物検出部１２は、人物が検出されたか否かを判断する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、人物が検出されていない場合（ステップＳ１３、ＮＯ）、ステップＳ１９に推移する。

　ステップＳ１３において、人物が検出された場合（ステップＳ１３、ＹＥＳ）、他車両検出部１３の検出結果に基づいて、判断部１４は、人物が検出された範囲に重なっている他車両が存在するか否かを判断する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４で実行される判断は、検出された人物の遠赤外線映像における検出範囲を特定するとともに、検出された他車両の遠赤外線映像における検出範囲を特定し、人物の検出範囲の少なくとも一部が、他車両の検出範囲に重なっているか否かを判断する。例えば、人物の検出範囲が他車両の検出範囲に重なっている割合が比較的少ない場合は、検出された他車両の熱分布とは異なる熱分布に基づいて人物が検出されているため、検出された人物は、人物を適切に検出している可能性は高い。人物の検出範囲が他車両の検出範囲に重なっている割合が比較的多い場合は、検出された他車両の熱分布を人物として誤検出している可能性が高い。従って、ステップＳ１４で実行される判断は、検出された人物の検出範囲における所定割合以上、例えば７０％以上が、他車両の検出範囲に重なっていることを条件としてもよい。

　ステップＳ１４において、人物検出範囲に重なっている他車両が存在すると判断されない場合（ステップＳ１４、ＮＯ）、ステップＳ１７に推移する。また、人物検出範囲の少なくとも一部が重なっている他車両が存在すると判断された場合（ステップＳ１４、ＹＥＳ）、他車両検出部１３の検出結果に基づき、人物の検出範囲が重なっている他車両が走行しているか否かを判断する（ステップＳ１５）。他車両が走行しているか否かの判断は、上述したように、他車両が例えば１０ｋｍ／ｈ以上で走行している場合に、他車両が走行していると判断することが好ましい。ステップＳ１５の処理は、ステップＳ１４の処理に含めてもよい。その場合、ステップＳ１４の処理は、人物検出範囲に重なっている走行中の他車両があるか否かを判断することになる。

　また、他車両検出部１３は、ステップＳ１２で他車両の検出を開始しているが、ステップＳ１３で人物が検出された場合に、他車両を検出することとしてもよい。また、遠赤外線映像に対して、他車両を検出する範囲は、遠赤外線映像の全体に限らず、ステップＳ１３で検出された人物の周囲に限定してもよい。

　ステップＳ１５において、他車両が走行していると判断されない場合（ステップＳ１５、ＮＯ）、つまり他車両が停止しているか、所定速度未満で走行している場合、ステップＳ１７に推移する。また、ステップＳ１５において、他車両が走行していると判断された場合（ステップＳ１５、ＹＥＳ）、ステップＳ１６に推移する。

　ステップＳ１６において、判断部１４は、ステップＳ１４及びステップＳ１５の判断結果に基づき、検出された人物は誤検出であると判断する。つまり走行している他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出であると判断する。また、ステップＳ１７において、判断部１４は、ステップＳ１４又はステップＳ１５の判断結果に基づき、検出された人物は誤検出ではないと判断する。

　次に、表示制御部１５は、ステップＳ１６又はステップＳ１７で判断した結果に基づき、映像取得部１１が取得した遠赤外線映像に、検出枠を含めて表示する。具体的には、人物検出部１２が検出した人物のうち、判断部１４が誤検出と判断した人物に対して検出枠を表示せず、判断部１４が誤検出ではないと判断した人物に対して検出枠を表示する（ステップＳ１８）。

　ステップＳ１８で検出枠を表示した人物に対しては、遠赤外線映像のフレーム毎にトラッキング処理を行い、遠赤外線映像に人物が含まれなくなるまで、又は、検出枠の表示の必要がなくなるまで、検出枠の表示が継続される。

　次に、運転支援装置１０は、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１９）。処理の終了とは、遠赤外線カメラ２０の撮影を終了する条件を満たす場合や、運転支援システム１００が取り付けられている自車両のエンジンや電力がオフになるような場合である。処理を終了すると判断された場合（ステップＳ１９、ＹＥＳ）、図２の処理を終了する。また、処理を終了しないと判断された場合（ステップＳ１９、ＮＯ）、ステップＳ１３に推移する。

　図３は、実施形態１に係る運転支援方法の他の例を説明するフロー図である。図３において、図２と同一の処理には同一の符号が付されている。図３において、図２と異なる点は、ステップＳ１５とステップＳ１６との間に、ステップＳ２０が設けられている点である。

　図３に示すように、ステップＳ１５において、他車両が走行していると判断された場合（ステップＳ１５、ＹＥＳ）、ステップＳ２０へと進む。ステップＳ２０では、検出した他車両と人物の移動が連動しているか否かが判断される。例えば、他車両検出部１３は、他車両の検出位置（検出枠又は接地位置）と、人物検出部１２で検出された人物の検出位置（検出枠又は接地位置）とを用い、時間の経過に伴う移動距離及び／又は移動方向が等しい場合に、他車両と人物が連動していると判断することができる。又は、他車両検出部１３は、検出された人物の範囲を示す遠赤外線映像の座標と、検出された他車両の範囲を示す遠赤外線映像の座標との、時間の経過に伴う移動ベクトルが、同一又はほぼ同一であることによって、他車両と人物の移動が連動していると判断する。

　そして、判断部１４は、他車両の検出位置と人物の検出位置とが連動して移動していると判断した場合（ステップＳ２０、ＹＥＳ）、ステップＳ１６に推移する。つまり、他車両の移動に連動して移動している人物は誤検出であると判断する（ステップＳ１６）。

　このように、図３に示す例では、他車両が走行していると判断された場合において、他車両検出部が検出した他車両の検出範囲と前記人物検出部が検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているときに、他車両の検出位置と人物の検出位置とが連動して移動していると判断した場合に、走行していると判断された他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する。これにより、遠赤外線映像における人物をより正確に検出することが可能となる。

　なお、他車両の検出位置と人物の検出位置とが連動していないと判断した場合（ステップＳ２０、ＮＯ）、ステップＳ１７に推移する。つまり、他車両の移動に連動して移動していない人物は、誤検出ではないと判断する（ステップＳ１７）。

　実施形態２．
　図４は、実施形態２に係る運転支援装置の概略構成を示すブロック図である。図４において、図１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を適宜省略する。実施の形態２では、図１の構成に加えて、車線検出部１６をさらに備えている。

　車線検出部１６は、遠赤外線映像から車線を検出する。車線検出部１６は、例えば、遠赤外線映像に対して、エッジ検出処理を行い、検出したエッジ成分に対する平滑化処理やハフ変換処理などを行うことで車線区分線を検出し、検出した車線区分線の位置に基づいて、車線を検出する。なお、車線区分線及び車線等の検出には、公知の様々な検出処理を用いることができる。

　車線検出部１６は、検出した車線区分線の位置に基づき、自車両が走行している車線を検出する。自車両が走行している車線とは、自車両が走行している車線のみであってもよく、同一方向を進行方向とする複数の車線が存在する場合は、自車両が走行している車線に加えて、同一の進行方向である複数の車線を自車両が走行している車線としてもよい。判断部１４は、車線検出部１６が検出した車線区分線で定義される自車両が走行している車線内を他車両が走行していると判断した場合に、前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する。言い換えると、判断部１４は、車線内を走行している他車両以外の他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出とは判断しない。

　図５は、実施形態２に係る運転支援方法を説明するフロー図である。図５において、図２、３と同一の処理には同一の符号が付されている。図５において、図３に示す例と異なる点は、ステップＳ１２とステップＳ１３との間にステップＳ３０が設けられるとともに、ステップＳ１４とステップＳ２０との間にステップＳ３１が設けられる点である。なお、図５においては、ステップＳ２０は省略されてもよい。

　ステップＳ３０では、車線検出部１６は、遠赤外線映像から車線区分線を検出し、検出した車線区分線で定義される、自車両が走行する車線の検出を開始する。そして、ステップＳ１４において、他車両が走行している場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）、他車両が走行する車線が、車線検出部１６で検出された、自車両が走行する車線であるか否かが判断する（ステップＳ３１）。

　ステップＳ３１において、他車両が走行する車線が、車線検出部１６で検出された、自車両が走行する車線であると判断された場合（ステップＳ３１、ＹＥＳ）、ステップＳ２０に推移する。又は、ステップＳ２０が省略される場合は、ステップＳ１６に推移する。ステップＳ３１において、他車両が走行する車線が、車線検出部１６で検出された、自車両が走行する車線ではないと判断された場合（ステップＳ３１、ＮＯ）、ステップＳ１７に推移する。

　このように、実施形態２では、他車両が走行していると判断された場合において、他車両検出部が検出した他車両の検出範囲と前記人物検出部が検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているときに、さらに、車線検出部１６が検出した車線区分線で定義される車両が走行している車線内を、他車両が走行していると判断された場合に、走行していると判断された他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する。これにより、自車両の運転者が最も注意すべき、自車両の走行車線における人物の誤検出を防止できる。

　なお、運転支援装置１０の構成は上記に限られるものではなく、複数の装置、例えば、運転支援装置１０及び記憶装置２１を一体化して、記憶部を備えた運転支援装置として構成することも可能である。また、運転支援システム１００の全ての構成を一体化して、遠赤外線カメラ、記憶部、表示部を備えた運転支援装置として構成することも可能である。

　なお、運転支援装置１０の一部の構成については、通信手段を介して接続される運転支援システム１００外の装置等を代用しても良い。例えば、人物検出部１２、他車両検出部１３、車線検出部１６については、通信手段を介して接続される運転支援システム１００外のサーバを代用しても良い。

　また、自車両に運転支援装置の一部又は全部が搭載されている形態に加えて、運搬可能又は後付け可能に自車両に搭載される形態であっても良い。なお、上記の説明では、運転支援システム１００が自動車に搭載されるものとして説明したが、自動車以外の車両に搭載されてもよい。

　また、上述の例では、人物検出部１２、他車両検出部１３では、車両、人物等の画像を機械学習して作成したモデルを用いる画像認識を用いたが、これに限定されない。例えば、他車両、人物等のテンプレートを用いたパターンマッチング等の別の画像認識を行ってもよい。

　以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。上記の実施の形態の２つ以上を適宜組み合わせることも可能である。

　図面に記載された運転支援装置１０の様々な処理を行う各機能ブロックは、ハードウェア的には、プロセッサ、メモリ、その他の回路で構成することができる。また、上述した処理を、プロセッサにプログラムを実行させることにより実現することも可能である。従って、これらの機能ブロックは、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、又はそれらの組合せによっていろいろな形で実現でき、いずれかに限定されるものではない。

　上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

　この出願は、２０２１年１１月２５日に出願された日本出願特願２０２１－１９０７６４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　１００　運転支援システム
　１０　運転支援装置
　１１　映像取得部
　１２　人物検出部
　１３　他車両検出部
　１４　判断部
　１５　表示制御部
　１６　車線検出部
　２０　遠赤外線カメラ
　２１　記憶装置
　２２　表示装置
　Ｈ１　人物
　Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３　他車両

Claims (7)

1. 　遠赤外線カメラによって車両の外部を撮影した映像を取得する映像取得部と、
   　前記映像取得部が取得した映像から、人物認識モデルを参照して人物を検出する人物検出部と、
   　前記映像取得部が取得した映像から、車両認識モデルを参照して他車両を検出するとともに、検出した他車両が走行しているか否かを判断する他車両検出部と、
   　前記他車両が走行していると判断された場合において、前記他車両検出部が検出した他車両の検出範囲と前記人物検出部が検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているとき、走行していると判断された前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する判断部と、
   　を備える、
   　運転支援装置。
2. 　前記判断部は、検出した他車両が所定の速度以上で走行している場合に、他車両が走行していると判断する、
   　請求項１に記載の運転支援装置。
3. 　前記判断部は、前記人物の検出範囲の所定割合以上が前記他車両の検出範囲に重なっている場合、走行していると判断された前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する、
   　請求項１又は２に記載の運転支援装置。
4. 　前記判断部は、前記他車両の検出位置と前記人物の検出位置とが連動して移動していると判断した場合に、走行していると判断された前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する、
   　請求項１又は２に記載の運転支援装置。
5. 　前記映像取得部が取得した映像から、車線区分線及び前記車線区分線に基づく前記車両が走行している車線を検出する車線検出部をさらに備え、
   　前記判断部は、前記車線検出部が検出した車線区分線で定義される前記車両が走行している車線内を、前記他車両が走行していると判断された場合に、前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断する、
   　請求項１から４のいずれか１項に記載の運転支援装置。
6. 　前記映像取得部が取得した映像において、前記人物検出部が検出した人物のうち前記判断部が誤検出と判断した人物を除く人物を人物として強調した検出結果映像を前記車両の運転者が目視可能な表示装置に表示させる表示制御部をさらに備える、
   　請求項１から５のいずれか１項に記載の運転支援装置。
7. 　遠赤外線カメラによって車両の外部を撮影した映像を取得するステップと、
   　取得した映像から、人物認識モデルを参照して人物を検出するステップと、
   　取得した映像から、車両認識モデルを参照して他車両を検出するとともに、検出した他車両が走行しているか否かを判断するステップと、
   　前記他車両が走行していると判断された場合において、検出した他車両の検出範囲と検出した人物の検出範囲の少なくとも一部が重なっているとき、走行していると判断された前記他車両の検出範囲に重なって検出された人物は誤検出と判断するステップと、
   　を備える、
   　運転支援装置が実行する運転支援方法。

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