、候选图像提取部12、距离计算部13、候选图像判定部14、行人图像识别部15、行人朝向判别部16、避免接触判定部17以及警报输出部18的功能。
[0034]下面，说明由对象物识别装置10按照图2所示流程对道路上存在的对象物(人、自行车等)进行识别的处理。对象物识别装置10每隔规定的控制周期按照图2所示流程执行上述处理，以识别车辆1正在行驶的道路上存在的对象物(行人)，判定该对象物是否为车辆1应避免接触的避免接触对象，并且对驾驶员进行报知。
[0035]图2中的步骤1表示由拍摄图像获得部11所进行的处理。拍摄图像获得部11接收到由安装在车辆上的摄像头2输出的车辆1周围(前方)的影像信号，并对该影像信号的颜色分量(R值、G值、B值)进行彩色插值处理(Demosaicking)，获得彩色拍摄图像，该彩色图像中的各像素的数据具有R值、G值、B值。接着，将该车辆1前方的彩色拍摄图像的数据存储在图像存储器20内。然后，由上述彩色的拍摄图像的各像素的颜色分量得到灰度信息(灰度化处理)，从而生成灰度化的拍摄图像(下面简略记述为拍摄图像)21，并且将该拍摄图像21存储在图像存储器20内。
[0036]接下来，步骤2表示由候选图像提取部12所进行的处理。候选图像提取部12从拍摄图像21中提取出候选图像部分22，该候选图像部分22为对象物可能是行人的图像部分。例如，图3中，远方各山脉的图像部分以多个候选图像部分22的形式被提取出来。
[0037]对于从拍摄图像21中提取出候选图像部分22，例如，通过在灰度化的拍摄图像21中搜索具有行人的特征量的区域，来进行提取。在步骤2中，利用放宽了的检测条件对行人进行搜索，与后述步骤8的行人识别处理相比，该检测条件被相对放宽。
[0038]接下来，步骤3表示由距离计算部13所进行的处理。距离计算部13计算出各候选图像部分22所对应的真实空间中的位置和摄像头2之间的距离。
[0039]首先，如图4A所示，距离计算部13根据由摄像头2拍摄到的拍摄图像21内划分行驶车道的行车线标识(白线)的图像部分31a、31b的交点，求出位于无穷远点的道路消失点32的坐标，并求出道路消失点32处的像素和候选图像部分22的位于最下方的点的像素的差分Ay。接着，如图4B所示，距离计算部13利用下面的算式(1)，计算出连接摄像头2和候选图像部分22的位于最下方的点的直线与连接摄像头2和无穷远点的直线之间的角度Θ，并且，通过下面的算式(2)计算出安装有摄像头2的车辆1与对象物33之间的距离D，即，车辆1与候选图像部分22所对应的真实空间中的位置之间的距离。Η表示摄像头2的高度，focal表示摄像头2的焦距。
[0040]tan θ =Δ y/focal…(1)
[0041]D = H/tan Θ…⑵
[0042]接下来，步骤4?步骤7表示由候选图像判定部14所进行的处理。
[0043]在步骤4中，首先，如图5Α所示，候选图像判定部14基于由距离计算部13计算出的距离和候选图像部分22在拍摄图像21中的水平方向上的位置，将候选图像部分22在拍摄图像21中的坐标位置转换成(mapping)其在真实空间坐标系中的位置。
[0044]接下来，如图5A所示，候选图像判定部14将如下区域设定为判定区域RpR2(图中的阴影部分。下面，将判定区域R1、R2简略记述为判定区域R)，即，该区域为，其在车辆1的行进方向(摄像头2的拍摄方向)上到摄像头2的距离在第1规定距离以上第2规定距离以下的范围内，且其在与车辆1的行进方向垂直的水平方向上的宽度在规定宽度范围内。另外，在本实施方式中，设定了 2个判定区域R1、R2，但是，既可以设定1个，又可以设定3个以上。并且，也可以将由摄像头2拍摄的整个区域设定为1个判定区域R，只要该区域的在车辆1的行进方向上到摄像头2的距离在第1规定距离以上第2规定距离以下的范围内，且其在与车辆1的行进方向垂直的水平方向上的宽度在规定宽度范围内即可。
[0045]接下来，对由候选图像提取部12提取出的候选图像部分22中所对应的真实空间中的位置属于判定区域&、&的候选图像部分22的数量进行统计。并且，如果包含k(k相当于本发明的第1规定数量)个以上的候选图像部分22的判定区域R有1个以上，则进入步骤5。如果包含k个以上的候选图像部分22的判定区域R—个也没有，则进入步骤7。
[0046]在步骤5中，对于由候选图像提取部12提取出的候选图像部分22，位于判定区域R(例如判定区域R2)内的候选图像部分22的数量在k个以上时，候选图像判定部14判定为判定区域R内的候选图像部分22是行人的图像部分的可能性较低，于是将该候选图像部分22从后述的步骤8中的处理对象中排除，之后进入步骤6。
[0047]在步骤6中，候选图像判定部14仅将在步骤5中被排除的候选图像部分22以外的候选图像部分22 (图5A和图5B中的22a)设定为步骤8中的处理对象，之后进入步骤8。
[0048]在步骤7中，候选图像判定部14将由候选图像提取部12提取出的所有的候选图像部分22设定为后面的步骤8中的处理对象，之后进入步骤8。
[0049]接下来，步骤8表示由行人图像识别部15所进行的处理。行人图像识别部15对在步骤6或者步骤7中被设定为处理对象的各候选图像部分22进行行人识别处理，即，对候选图部分22是否为行人的图像部分进行识别。对于被判定为是行人的图像部分的候选图部分22，进入步骤9对其进行处理，对于没有被判定为是行人的图像部分的候选图像部分22，结束由对象物识别装置10对其所进行的处理。
[0050]对于行人识别处理，例如在灰度化的拍摄图像21中通过搜索具有行人的特征量的区域来进行。
[0051]步骤9表示由行人朝向判别部16所进行的处理。行人朝向判定部16对由行人图像识别部15判定为是行人的图像部分的各候选图像部分22中的行人的朝向进行判别。
[0052]接下来，步骤10表示由避免接触判定部17所进行的处理。对于被判定为是行人的图像部分的各候选图像部分22，避免接触判定部17根据由行人朝向判别部16所判别出的行人的朝向，判定该行人是否为避免接触对象(与车辆1发生碰撞的可能性较高)。例如，当行人朝前(接近车辆1的朝向)或者位于车辆1右侧的行人朝左(接近车辆1的朝向)时，避免接触判定部17判定为该行人是避免接触对象，当位于车辆1右侧的行人朝右(远离车辆1的朝向)时，避免接触判定部17判定为该行人不是避免接触对象。并且，如果对候选图像部分22的判定结果是避免接触对象并且有1个以上时，则进入步骤11，如果1个也没有，则结束由对象物识别装置10所进行的处理。
[0053]步骤11表示由警报输出部18所进行的处理。针对被判定为是行人的图像部分的各候选图像部分22，当由避免接触判定部17判定为该行人是避免接触对象时，警报输出部18输出警报。例如可以通过语音引导、显示装置的显示等来输出警报。
[0054]如上所述，采用本实施方式的对象物识别装置10时，对于由候选图像提取部12提取出的候选图像部分22，位于判定区域R内的候选图像部分22的数量在k个以上时，候选图像判定部14判定为判定区域R内的候选图像部分22是行人的图像部分的可能性较低，将其从之后的处理对象中排除。然后，仅对由候选图像提取部12提取出的候选图像部分22中上述被排除的候选图像部分22以外的候选图像部分22 (22a)进行之后的处理(步骤8中由行人图像识别部15所进行的处理)。
[0055]另外，采用本实施方式的对象物识别装置10时，在将各候选图像部分22所对应的真实空间中的位置转换为图5A所示的真实空间坐标系中的位置之后，对所对应的真实空间中的位置属于判定区域R的候选图像部分22的数量进行统计。另外，可以采用如下方法来代替上述方法，即，可以在图3的拍摄图像21中设定判定区域R'，该判定区域R'所对应的真实空间中的位置在车辆1的行进方向上到摄像头2的距离在第1规定距离以上第2规定距离以下的范围内，且其在与上述行进方向垂直的水平方向上的宽度在规定宽度范围以内，接着，对拍摄图像21中包含在判定区域R'内的候