JP2010079716A - 車両の歩行者検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】撮像手段による歩行者検出と自車両と歩行者との間にある遮蔽物の検出とを制御上の処理負担を大きくすることなく且つ検出精度の高い歩行者検出装置を提供する。
【解決手段】歩行者検出用にカメラで撮像された特徴点をガードレール判定の特徴点として兼用している。更に、この特徴点から夫々のカメラで撮像した特徴点が一致する対応点を検出し、ガードレールの設置高さよりも上方の第１領域Ａとガードレールを撮像領域に含むことができる下方の第２領域Ｂとの夫々の一部に第１，第２の探索領域ａ，ｂを設定すると共に、夫々の領域における対応点数の差分を判定するため、パターンマッチングが難しいガードレールであっても、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減することができる。
【選択図】 図２

Description

本発明は、車両の歩行者検出装置に関し、特に、自車両と歩行者との間の遮蔽物を検出する歩行者検出制御に関するものである。

従来、自車両の周囲に存在する車両や歩行者等の障害物を検出するため、例えばＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラ等の撮像手段を備え、この撮像画像を処理して車両の運転や走行に用いる情報を得る技術が知られている。

特許文献１は、車両に搭載される撮像手段によって撮像された車両周囲の画像が白線特徴抽出手段に入力され、道路の白線及び白線に平行なガードレールの輪郭点が求められ、この輪郭点が多項式として検出される。また、撮像された画像は間欠画像取得手段に入力後圧縮され、白線特徴抽出手段の特徴データと間欠画像取得手段の画像データとを時間順に保存する技術が提案されている。

特許文献１では、ガードレールの輪郭点を多項式として検出するため、正確な道路状況を小容量で記録できると共に、背景が変化する場合であっても、移動物体の特徴情報を画像上から抽出することが可能となる。

また、特許文献２は、カメラで撮像した自車両周囲の画像データのうち、人の頭部から肩部及び肩部から腕部に相当する領域を規定し、この領域にある被撮像物を歩行者であると認識する技術が提案されている。特許文献２では、対象物の画像から歩行者の特徴が顕著に現れる頭から肩に相当する領域を検出することで、歩行者の検出精度を向上することができる。

特開平１１−２１３１３７号公報 特開２００４−３０３２１９号公報

従来の歩行者認識は、特許文献２のように、頭部、肩部等体の特徴検出領域を設定し、夫々の領域で検出された特徴部と歩行者認識用の特徴部との一致度合で判定しているのに対し、背景としてのガードレール等の静止物体は標準のテンプレートを用いるか、或いは、特許文献１のように、別の判別式を用いて判定している。つまり、歩行者認識とガードレール等の静止物体とを個別に分けて物体認識を行うため、制御上、処理が複雑となる。

特に、車両の歩行者認識では、歩行者がガードレール等の遮蔽物の前方に存在するか否かによって、その歩行者に対する注視度合が全く違うものとなる。例えば、自車両前方に歩行者が存在する場合、自車両と歩行者との間にガードレールがあれば、乗員に対する注視度合が低くなるが、遮蔽物がなければ、乗員に対する充分な注視が必要である。

つまり、歩行者認識を行うには歩行者と背景の静止物体との識別認識が必須であり、更に、車両に搭載して用いるためには、歩行者と自車両との間の遮蔽物を加味した歩行者判定を、短時間で行う必要がある。

本発明の目的は、撮像手段による歩行者検出と自車両と歩行者との間にある遮蔽物の検出とを制御上の処理負担を大きくすることなく且つ検出精度の高い歩行者検出装置を提供することである。

本発明の車両の歩行者検出装置は、車両に搭載された複数の撮像手段と、この撮像手段によって撮像された撮像画像を画像処理する画像処理手段とを有し、この画像処理された撮像データに基づき歩行者を検出するものである。

請求項１の発明は、第１の撮像手段による撮像画像から得られた撮像データに基づき歩行者を検出する歩行者検出手段と、この歩行者検出手段によって検出された前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点を探索する領域を設定する探索領域設定手段と、第２の撮像手段による撮像画像から得られた前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点であって、前記探索領域内における前記歩行者の撮像データの特徴点と一致する特徴点を前記探索領域内における対応点として検出する対応点検出手段と、前記対応点検出手段により検出された対応点に基づいて、自車両と前記歩行者との間の遮蔽物を判定する遮蔽物判定手段を有することを特徴とする。

請求項１の発明では、歩行者を検出する対応点に基づいて、自車両と前記歩行者との間にある遮蔽物を判定するため、遮蔽物を判定する専用の特徴点を別途抽出する必要がなく、また、遮蔽物単独の距離検出が不要となる。

請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記歩行者検出手段は、検出された歩行者の撮像データを、頭部領域と胴部領域と脚部領域とに区分し、夫々の区分領域のパターンマッチングによって検出することを特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１又は２の発明において、前記探索領域設定手段は、検出された歩行者の撮像データに基づき設定された、所定高さより上方の第１領域と所定高さより下方の第２領域との夫々の一部に第１，第２の探索領域を設定することを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項３の発明において、前記遮蔽物判定手段は、前記第１及び第２の探索領域における対応点検出数の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定することを特徴とする。

請求項５の発明は、請求項３の発明において、前記遮蔽物判定手段は、前記第１，第２の探索領域における対応点の距離の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定することを特徴とする。

請求項６の発明は、請求項１又は２の発明において、前記探索領域設定手段は、ガードレールの設置高さに対応して前記探索領域を設定すると共に、前記遮蔽物判定手段は、前記対応点検出数が所定値以下のとき、自車両と前記歩行者間の遮蔽物をガードレールと判定することを特徴とする。

請求項７の発明は、請求項６の発明において、前記遮蔽物判定手段は、ガードレールの設置高さより高い探索領域とガードレールを含む探索領域における対応点検出数の相対比較によって自車両と前記歩行者間のガードレールを判定することを特徴とする。

請求項８の発明は、請求項１又は２の発明において、前記歩行者検出手段が、自車両前方に歩行者を検出した場合、継続して前記歩行者を撮像することを特徴とする。

請求項９の発明は、請求項８の発明において、前記遮蔽物判定手段は、所定時点の対応点検出率と所定時点から所定時間経過後の対応点検出率の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮閉物を判定することを特徴とする。

請求項１の発明によれば、撮像手段による歩行者検出と自車両と歩行者との間にある遮蔽物検出とが制御上の処理負担を大きくすることなく実行できると共に、高い検出精度を得ることができる。つまり、歩行者検出用の特徴点を遮蔽物判定の特徴点として兼用するため、遮蔽物判定のための処理時間が短縮できる。しかも、歩行者位置の検出のための第１，第２撮像手段で検出した対応点を用いて、歩行者と遮蔽物との相対位置を検出するため、遮蔽物単独の距離検出を行うことなく、自車両と歩行者との間の遮蔽物の有無を判定できる。

請求項２の発明によれば、検出された歩行者の撮像データを、頭部領域と胴部領域と脚部領域とに区分し、夫々の区分領域のパターンマッチングによって歩行者を検出するため、高精度で且つ容易に歩行者を検出できる。

請求項３の発明によれば、検出された歩行者の撮像データに基づき設定された、所定高さより上方の第１領域と所定高さより下方の第２領域との夫々の一部に第１，第２の探索領域を設定するため、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減することができる。

請求項４の発明によれば、第１及び第２の探索領域における対応点検出数の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定するため、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減しつつ、歩行者と遮蔽物との相対位置関係を検出できる。

請求項５の発明によれば、第１，第２の探索領域における対応点の距離の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定するため、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減しつつ、歩行者と遮蔽物との相対位置を精度良く検出できる。

請求項６の発明によれば、ガードレールの設置高さに対応して前記探索領域を設定すると共に、前記遮蔽物判定手段は、前記対応点検出数が所定値以下のとき、自車両と前記歩行者間の遮蔽物をガードレールと判定するため、パターンマッチングが難しいガードレールであっても、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減しつつ、歩行者とガードレールとの相対位置関係を検出できる。

請求項７の発明によれば、ガードレールの設置高さより高い探索領域とガードレールを含む探索領域における対応点検出数の相対比較によって自車両と前記歩行者間のガードレールを判定するため、歩行者とガードレールとの相対位置関係を精度良く検出できる。

請求項８の発明によれば、自車両前方に歩行者を検出した場合、継続して前記歩行者を撮像するため、自車両と歩行者との間の遮蔽物の有無を精度良く判定できる。

請求項９の発明によれば、所定時点の対応点検出率と所定時点から所定時間経過後の対応点検出率の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定するため、遮蔽物の連続性を判定でき、更に、遮蔽物を精度良く判定できる。

以下、図面に基づき本発明を実施するための最良の形態を説明する。
本発明の車両の歩行者検出装置は、車両に搭載された複数の撮像手段と、この撮像手段によって撮像された撮像画像を画像処理する画像処理手段とを有し、この画像処理された撮像データに基づき歩行者を検出するものである。

図１〜図４に基づいて実施例１を説明する。図１は、本実施形態に係る歩行者検出装置１の各構成要素のレイアウト図である。図１に示すように、歩行者検出装置１は、自車両Ｖ周囲の前方空間を撮像する第１撮像手段としての第１ＣＣＤカメラ２と、自車両Ｖ周囲の前方空間を撮像する第２撮像手段としての第２ＣＣＤカメラ３とを装備している。

第１ＣＣＤカメラ２は車室前部のルームミラー右側に配置され、第２ＣＣＤカメラ３は車室前部のルームミラー左側に配置されている。これらＣＣＤカメラ２，３は、自車両Ｖ周囲を撮像し、接触を避けるべき歩行者等の障害物を抽出・特定するものである。尚、第１，第２撮像手段は、ＣＭＯＳカメラ等画像センサであればよく、ＣＣＤカメラに限られるものではない。

歩行者検出装置１は、運転席前方のインスツルメントパネルに配置される警報装置４を有している。この警報装置４は、ＣＣＤカメラ２，３で検出された自車両Ｖ周囲の歩行者等の障害物を表示・報知すると共に、この障害物との接触を回避するように乗員に視覚や聴覚による警報を発する。具体的には、スピーカ、ランプ、ブザー、ディスプレイ等の装備が警報装置４に相当する。

図２は、この歩行者検出装置１のコントロールユニット５を中心とした制御システム図を示す。コントロールユニット５は、画像処理部６（画像処理手段）、歩行者検出部７（歩行者検出手段）、歩行者検出用マッチングデータベース８、歩行者領域設定部９、中間領域設定部１０、探索領域設定部１１（探索領域設定手段）、対応点検出部１２（対応点検出手段）、遮蔽物判定部１３（遮蔽物判定手段）から構成する。

画像処理部６は、ＣＣＤカメラ２，３からの撮像画像信号に基づき画像処理を行い、撮像対象の輪郭形状や特徴部分等形状に関する画像データを抽出する。ＣＣＤカメラ２，３によって撮像された画像データは、画像処理後、夫々のカメラに対応して設けられた第１保存部６ａと第２保存部６ｂとに保存される。

歩行者検出部７は、第１保存部６ａから得られる第１ＣＣＤカメラ２の画像データと歩行者検出用マッチングデータベース８に格納される歩行者検出データとを照合して、撮像対象が歩行者か否か判定を行う。具体的には、画像データを歩行者の頭部位置に相当する頭部領域と胴部位置に相当する胴部領域と脚部位置に相当する脚部領域とに区分したテンプレートデータを用いて、夫々の区分領域のパターンマッチングを頭部から順に行い、一致率が所定値以上の場合、撮像対象が歩行者であると認識する。また、歩行者検出部７が、歩行者認識した場合、この歩行者の撮像画像は、歩行者が前方の撮像領域から外れるまで継続して画像処理され、以降の判断が行われるよう構成されている。

歩行者検出用マッチングデータベース８は、歩行者の頭部領域と胴部領域と脚部領域とに区分したパターンマッチング用のテンプレートデータを有している。データベース８内には、年齢別、性別毎に頭部特徴を有した頭部テンプレートデータと、夫々の頭部テンプレートデータに対する関連度合が設定された胴部テンプレートデータと、夫々の胴部テンプレートデータに対する関連度合が設定された脚部テンプレートデータとが３段階の階層データとして蓄積されている。所定の頭部テンプレートデータが選定されると、関連度合の高い順に個々の胴部テンプレートデータが選定、照合されるよう構成されている。脚部テンプレートデータも同様にして選定され、歩行者検出が行われる。

図３ａ及び図３ｂに示すように、歩行者領域設定部９は、画像データ上で歩行者検出部７によって検出された歩行者の頭部領域と胴部領域と脚部領域とを含む略長方形状の歩行者領域Ｘを設定する。

中間領域設定部１０は、歩行者領域設定部９によって設定された歩行者領域Ｘを上半身に相当する第１領域Ａと下半身に相当する第２領域Ｂとに区分する。本実施例では、第１領域Ａと第２領域Ｂとの境界をガードレールＧの上端近傍位置、例えば路面から１ｍの高さに設定しており、ガードレールＧが存在する場合、第２領域Ｂの略半分程度の領域をガードレールＧが占めるように設定されている。

探索領域設定部１１は、第１領域Ａに所定面積の第１探索領域ａと第２領域Ｂに第１探索領域ａと同面積の第２探索領域ｂとを設定する。第１探索領域ａは歩行者の首から下の胸部領域、第２探索領域ｂは、ガードレールＧが存在する場合、ガードレールＧの側面に当たる正面領域が対応するように構成されている。

対応点検出部１２は、第１ＣＣＤカメラ２による撮像画像から得られた、第１，第２探索領域ａ，ｂ内の特徴点と、第２ＣＣＤカメラ３による撮像画像から得られた特徴点であって、前記探索領域内における第１ＣＣＤカメラ２の特徴点と一致する特徴点を第１，第２探索領域ａ，ｂ内における対応点として検出する。

図４に基づいて、対応点検出部１２における処理を説明する。尚、上段左図は第１ＣＣＤカメラ２で撮像した第１探索領域ａ（ａＲ）、上段右図は第２ＣＣＤカメラ３で撮像した第１探索領域ａ（ａＬ）、下左図は第１ＣＣＤカメラ２で撮像した第２探索領域ｂ（ｂＲ）、下段右図は第２ＣＣＤカメラ３で撮像した第２探索領域ｂ（ｂＬ）を示す。
上半身に相当する第１探索領域ａでは、第１ＣＣＤカメラ２で撮像された歩行者における歩行者を特徴付ける特徴点Ｐａ、例えば服の皺等が認識される。尚、ＴａＲは第１ＣＣＤカメラ２が一回に画像処理可能な領域、例えば４ビットの画像処理領域である。

上段右図に示すように、第２ＣＣＤカメラ３は、処理領域ＴａＬを走査していき、特徴点Ｐａを捕捉するまで移動し、捕捉した時点で対応点（特徴点）Ｐａを検出する。ＣＣＤカメラ２，３は自動的に焦点が合うように構成されており、双方のＣＣＤカメラ２，３の設置位置が予め設定されているため、画像データ上の縦横位置に加え、対応点Ｐａまでの距離を算出することができる。同様に、第２探索領域ｂにおいて、第１ＣＣＤカメラ２で撮像された歩行者の特徴部Ｐｂを、第２ＣＣＤカメラ３の処理領域ＴｂＬの走査することによって特徴点Ｐｂを捕捉し、対応点Ｐｂを検出する。

遮蔽物判定部１３は、第１探索領域ａで検出された特徴点Ｐａ数と、第２探索領域ｂで検出された特徴点Ｐｂ数とを算出し、特徴点Ｐａと特徴点Ｐｂとの差分により相対比較を行っている。この差分が所定値よりも大きなとき、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在すると判定して警報手段４に作動指令を発しない。一方、差分が所定値以下のとき、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在しないと判定して警報手段４に作動指令を発する。

第１探索領域ａである歩行者の首から下の胸部領域は、首や肩等の身体的特徴及び衣類の模様や皺等が存在しており、一般的に、特徴点が多数検出され、結果的に多数の対応点が検出される。一方、第２探索領域ｂも、同様に、脚や衣類の模様、皺等が存在しており、遮蔽物がなければ、多数の特徴点Ｐｂが検出される。しかしながら、遮蔽物、特にガードレールＧが存在する場合、その表面は構造上シンプルであり、また、模様も存在しないため、特徴点Ｐｂが検出されることなく、結果的に、対応点Ｐｂも検出されない。このガードレールＧにおける対応点の検出傾向を利用して、ガードレールＧを検出している。

次に、図５のフローチャートに基づき、本歩行者検出装置１の制御について説明する。尚、Ｓｉ（ｉ＝１，２…）は各処理ステップを示す。
まず、第１，第２ＣＣＤカメラ２，３により自車両Ｖ周囲の画像を撮像し、第１，第２保存部６ａ，６ｂに格納し、画像処理を行う（Ｓ１）。尚、保存部６ａ，６ｂには、所定時間、例えば、１０秒程度の画像データが保存されている。次に、パターンマッチング用のテンプレートと第１ＣＣＤカメラ２の画像データとの照合を行い特徴部分の一致率を算出する（Ｓ２）。

Ｓ２の算出に基づき、Ｓ３の判定の結果、歩行者が存在すると判定した場合、歩行者領域Ｘの設定（Ｓ４）と、第１領域Ａ及び第２領域Ｂの設定（Ｓ５）と、第１探索領域ａ及び第２探索領域ｂの設定（Ｓ６）とを行いＳ７に移行する。Ｓ７で、第１探索領域ａ及び第２探索領域ｂの夫々の対応点の数を算出し、次に移行する。また、Ｓ３の判定の結果、Ｎｏの場合、リターンする。尚、Ｓ３で歩行者が存在すると判定した場合は、この歩行者の捕捉を、この歩行者がＣＣＤカメラ２，３の撮像領域から外れるまで継続して行っている。

Ｓ８の判定の結果、第１探索領域ａの検出された対応点数と第２探索領域ｂの検出された対応点数との差分が所定値よりも大きな場合、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在すると判定し（Ｓ９）、リターンする。Ｓ８の判定の結果、第１探索領域ａの検出された対応点数と第２探索領域ｂの検出された対応点数との差分が所定値以下の場合、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在しないと判定し（Ｓ１０）、警報装置４を作動し（Ｓ１１）、リターンする。

尚、本実施例の場合、Ｓ８において、現時点における判定結果と所定時間前の判定結果とをガードレールＧの判定に用いている。つまり、所定時間前の判定で遮蔽物が認識され、更に、現時点においても遮蔽物が認識された場合、遮蔽物が水平方向に延設される構造と判断されるため、ガードレールＧの判定条件の１つとしている。

次に、本実施例１の作用、効果を説明する。
歩行者検出用の特徴点をガードレールＧ（遮蔽物）判定の特徴点として兼用するため、遮蔽物判定のための処理時間が短縮できる。しかも、検出された歩行者の撮像データに基づき設定され、ガードレールの設置高さよりも上方の第１領域Ａとガードレールを撮像領域に含むことができる下方の第２領域Ｂとの夫々の一部に第１，第２の探索領域ａ，ｂを設定し、夫々の領域における対応点数の差分を判定するため、パターンマッチングが難しいガードレールＧであっても、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減することができる。

また、検出された歩行者の撮像データを、頭部領域と胴部領域と脚部領域とに区分し、夫々の区分領域のパターンマッチングによって歩行者を検出するため、高精度で且つ容易に歩行者を検出できる。更に、自車両Ｖ前方に歩行者を検出した場合、継続してこの歩行者を撮像するため、自車両Ｖと歩行者との間のガードレールＧの有無を精度良く判定できる。

図６のフローチャートに基づき、第２実施例を説明する。
実施例１との相違点は、実施例１では第１探索領域ａの検出された対応点数と第２探索領域ｂの検出された対応点数との差分で遮蔽物としてのガードレールＧの有無を判定していたのに対し、実施例２では第１探索領域ａまでの距離と第２探索領域ｂまでの距離との差分で遮蔽物としてのガードレールＧの有無を判定する点である。

まず、第１，第２ＣＣＤカメラ２，３により自車両Ｖ周囲の画像を撮像し、第１，第２保存部６ａ，６ｂに格納し、画像処理を行う（Ｓ２１）。次に、パターンマッチング用のテンプレートと第１ＣＣＤカメラ２の画像データとの照合を行い特徴部分の一致率を算出する（Ｓ２２）。

Ｓ２２の算出に基づき、Ｓ２３の判定の結果、歩行者が存在すると判定した場合、歩行者領域Ｘの設定（Ｓ２４）と、第１領域Ａ及び第２領域Ｂの設定（Ｓ２５）と、第１探索領域ａ及び第２探索領域ｂの設定（Ｓ２６）とを行いＳ２７に移行する。Ｓ２７で、第１探索領域ａ及び第２探索領域ｂの夫々の対応点の数を算出し、次に移行する。また、Ｓ２３の判定の結果、Ｎｏの場合、リターンする。

遮蔽物判定部１３によって、第１探索領域ａで検出された夫々の対応点までの距離を算出し、夫々の対応点までの距離の平均値を求めることで第１探索領域ａまでの距離を算出する（Ｓ２８）。同様に、第２探索領域ｂまでの距離を算出する（Ｓ２９）。Ｓ３０の判定の結果、第１探索領域ａまでの距離と第２探索領域ｂまでの距離との差分が所定値よりも大きな場合、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在すると判定し（Ｓ３１）、リターンする。

Ｓ３０の判定の結果、第１探索領域ａまでの距離と第２探索領域ｂまでの距離との差分が所定値以下の場合、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在しないと判定し（Ｓ３２）、警報装置４を作動し（Ｓ３３）、リターンする。尚、実施例１と同様に、Ｓ３０で、現時点における判定結果と所定時間前の判定結果とをガードレールＧの判定に用いている。

次に、本実施例２の作用、効果を説明する。
基本的に、歩行者検出用の特徴点をガードレールＧ（遮蔽物）判定の特徴点として兼用するため、ガードレールＧ判定のための処理時間が短縮できる。しかも、第１，第２の探索領域ａ，ｂにおける対応点の距離の相対比較によって自車両と歩行者間のガードレールＧを判定するため、制御上の処理負担と蓄積するデータ量を低減しつつ、歩行者とガードレールＧとの相対位置を精度良く検出できる。

次に、前記実施例を部分的に変更した変形例について説明する。
１〕前記実施例においては、ガードレールの判定を、現時点における対応点数、或いは、距離の判定結果と所定時間前の判定結果とを判定条件とした例を説明したが、現時点の判定結果のみを用いてガードレールの判定を行うことも可能である。

２〕前記実施例においては、歩行者と自車両Ｖとの間にガードレールＧが存在しないとき、警報を作動させる例を説明したが、警報に限らず、他の運転支援制御に適用することも可能である。

その他、当業者であれば、本発明の趣旨を逸脱することなく、前記実施例に種々の変更を付加した形態で実施可能であり、本発明はそのような変更形態も包含するものである。

本発明の実施例１に係る歩行者検出装置の各構成要素のレイアウト図である。 本実施例１に係る歩行者検出装置の制御システム図である。 本実施例１に係る歩行者認識の説明図であって、ガードレールが歩行者の手前にある場合を示す。 本実施例１に係る歩行者認識の説明図であって、ガードレールが歩行者の手前にない場合を示す。 本実施例１に係る対応点探索の説明図である。 本実施例１に係る歩行者検出処理のフローチャートである。 本実施例２に係る歩行者検出処理のフローチャートである。

符号の説明

Ｖ 車両（自車両）
１ 歩行者検出装置
２ 第１ＣＣＤカメラ
３ 第２ＣＣＤカメラ
４ 警報装置
５ コントロールユニット
６ 画像処理部
７ 歩行者検出部
８ 歩行者検出用マッチングデータベース
９ 歩行者領域設定部
１０ 中間領域設定部
１１ 探索領域設定部
１２ 対応点検出部
１３ 遮蔽物判定部
Ａ，Ｂ 第１，第２領域
ａ，ｂ 第１，第２探索領域
Ｐａ，Ｐｂ 特徴点（対応点）

Claims (9)

1. 車両に搭載された複数の撮像手段と、この撮像手段によって撮像された撮像画像を画像処理する画像処理手段とを有し、この画像処理された撮像データに基づき歩行者を検出する車両の歩行者検出装置において、
   第１の撮像手段による撮像画像から得られた撮像データに基づき歩行者を検出する歩行者検出手段と、
   この歩行者検出手段によって検出された前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点を探索する領域を設定する探索領域設定手段と、
   第２の撮像手段による撮像画像から得られた前記歩行者の撮像データにおける歩行者を特徴付ける特徴点であって、前記探索領域内における前記歩行者の撮像データの特徴点と一致する特徴点を前記探索領域内における対応点として検出する対応点検出手段と、
   前記対応点検出手段により検出された対応点に基づいて、自車両と前記歩行者との間の遮蔽物を判定する遮蔽物判定手段を有することを特徴とする車両の歩行者検出装置。
2. 前記歩行者検出手段は、検出された歩行者の撮像データを、頭部領域と胴部領域と脚部領域とに区分し、夫々の区分領域のパターンマッチングによって検出することを特徴とする請求項１に記載の車両の歩行者検出装置。
3. 前記探索領域設定手段は、検出された歩行者の撮像データに基づき設定された、所定高さより上方の第１領域と所定高さより下方の第２領域との夫々の一部に第１，第２の探索領域を設定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両の歩行者検出装置。
4. 前記遮蔽物判定手段は、前記第１及び第２の探索領域における対応点検出数の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定することを特徴とする請求項３に記載の車両の歩行者検出装置。
5. 前記遮蔽物判定手段は、前記第１，第２の探索領域における対応点の距離の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定することを特徴とする請求項３に記載の車両の歩行者検出装置。
6. 前記探索領域設定手段は、ガードレールの設置高さに対応して前記探索領域を設定すると共に、前記遮蔽物判定手段は、前記対応点検出数が所定値以下のとき、自車両と前記歩行者間の遮蔽物をガードレールと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の車両の歩行者検出装置。
7. 前記遮蔽物判定手段は、ガードレールの設置高さより高い探索領域とガードレールを含む探索領域における対応点検出数の相対比較によって自車両と前記歩行者間のガードレールを判定することを特徴とする請求項６に記載の車両の歩行者検出装置。
8. 前記歩行者検出手段が、自車両前方に歩行者を検出した場合、継続して前記歩行者を撮像することを特徴とする請求項１または２に記載の車両の歩行者検出装置。
9. 前記遮蔽物判定手段は、所定時点の対応点検出率と所定時点から所定時間経過後の対応点検出率の相対比較によって自車両と前記歩行者間の遮蔽物を判定することを特徴とする請求項８に記載の車両の歩行者検出装置。