JP6119643B2 - 周辺監視装置及び物体判定方法 - Google Patents

Description

本発明は、周辺監視装置及び物体判定方法に関する。

車両に搭載されたカメラにより車両周辺が撮影された映像をオプティカルフロー法に基づいて処理することにより移動物を検知する周辺監視装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。この周辺監視装置は、時間的に連続する複数の映像それぞれから特徴点を抽出し、特徴点のオプティカルフローを測定する。そして、自車両の進行方向と同じ方向（正方向）のオプティカルフローとは別に、自車両の進行方向とは逆方向のオプティカルフロー（以下、逆フロー）が測定された場合、その逆フローを含む領域内に、例えば路上の側溝を塞ぐための網目状の構造物や路面ペイント，格子状の柵，橋の欄干などの周期的な模様が繰り返される構造物（以下、周期的構造物）があると判定する。これにより、映像内に上記の如き周期的構造物が映っているときに、その領域内の周期的構造物を移動物と判定するのを低減している。

特開２０１３−１４９１７７号公報

しかしながら、上記特許文献１記載の装置では、映像から逆フローが測定されないと、映像内に周期的構造物が映っていても、その周期的構造物を移動物と判定する可能性がある。

本発明は、移動物を判定する精度を向上させた周辺監視装置及び物体判定方法を提供する。

本発明の第１態様に係る周辺監視装置は、周辺が撮影された映像から抽出される特徴点のうち同一移動物を構成すると推定される特定特徴点をグルーピングするグルーピング部と、前記グルーピング部によりグルーピングされた前記特定特徴点が占める領域の大きさが第１の大きさ以上である場合に、該領域に映る物体が移動物であると判定する第１の判定部と、前記映像内に含まれる前記領域のうちに大きさが前記第１の大きさ以上である第１の領域があったときに、前記第１の領域に対して所定範囲内で隣接する、大きさが第２の大きさ以上でありかつ前記第１の大きさ未満である第２の領域があるか否かを判別する領域判別部と、前記領域判別部により前記第２の領域があると判別される場合に、前記第１の判定部により前記第１の領域に映る物体が移動物であると判定するのを制限する判定制限部と、を備えるものである。

また、本発明の第２態様に係る物体判定方法は、周辺が撮影された映像から抽出される特徴点のうち同一移動物を構成すると推定される特定特徴点をグルーピングする第１のステップと、前記映像内に含まれる、前記第１のステップにおいてグルーピングされた前記特定特徴点が占める領域のうちに、大きさが第１の大きさ以上である第１の領域があるか否かを判別する第２のステップと、前記第２のステップにおいて前記第１の領域があると判別される場合に、前記第１の領域に対して所定範囲内で隣接する、大きさが第２の大きさ以上でありかつ前記第１の大きさ未満である第２の領域があるか否かを判別する第３のステップと、前記第３のステップにおいて前記第２の領域がないと判別される場合に、前記第１の領域に移る物体が移動物であると判定する第４のステップと、前記第３のステップにおいて前記第２の領域があると判別される場合に、前記第１の領域に移る物体が周期的な模様が繰り返される構造物であると判定する第５のステップと、を備えるものである。

上記態様によれば、移動物を判定する精度を向上させることができる。

本発明の一実施例である周辺監視装置の構成図である。 本実施例の周辺監視装置が有する映像認識部の構成図である。 本実施例の周辺監視装置においてカメラが撮影した映像の中で設定される移動物検知のための検知エリアの一例を表した図である。 本実施例の周辺監視装置において、周期的な模様が繰り返される網目状の構造物がカメラ映像内に含まれる場合に生じ得る、特徴点がグルーピングされる領域の一例を現した図である。 本実施例の周辺監視装置において、周期的な模様が繰り返される網目状の構造物がカメラ映像内に含まれる場合に生じ得る、特徴点がグルーピングされる領域の一例を現した図である。 本実施例の周辺監視装置において実行される制御ルーチンの一例のフローチャートである。

以下、図面を用いて、本発明に係る周辺監視装置の具体的な実施の形態について説明する。

図１は、本発明の一実施例である周辺監視装置１０の構成図を示す。本実施例の周辺監視装置１０は、例えば車両に搭載された、その車両の周辺（特に、その車両の運転者にとって死角となる領域）を監視する装置であって、その車両周辺に存在する障害物（特に、自車両に対して移動する他車両や人などの移動物）を検知する。

図１に示す如く、周辺監視装置１０は、車両周辺を撮影するカメラ１２を備えている。カメラ１２は、比較的広角のレンズ或いは魚眼レンズを有している。カメラ１２は、車体前部のバンパやグリル又は車体後部のスポイラー下部やバックガラス下方などに配設されている。カメラ１２は、車体前方又は車体後方かつ斜め下方に指向されており、特に車両運転者にとって死角となる位置を含めた予め定められた所定範囲内を撮影することが可能である。カメラ１２は、その所定範囲を予め定められたピクセルで撮影するデジタルカメラである。

周辺監視装置１０は、マイクロコンピュータを主体に構成された電子制御ユニット（以下、ＥＣＵと称す。）１４を備えている。ＥＣＵ１４には、上記のカメラ１２が接続されている。カメラ１２の撮影した映像情報は、画像処理を行うＥＣＵ１４に供給される。ＥＣＵ１４は、カメラ１２の映像情報が入力される映像認識部１６を有している。映像認識部１６は、後に詳述する如く、カメラ１２から供給される車両周辺が撮影された映像をオプティカルフロー法に基づいて画像認識することにより少なくとも移動物を検知する。

ＥＣＵ１４は、映像認識部１６での検知結果が入力される画像描画処理部１８を有している。画像描画処理部１８には、車室内に設けられたモニタ２０が接続されている。モニタ２０は、車両運転者が視認可能な例えばコンソールパネルやマルチインフォメーションディスプレイなどに配置されている。画像描画処理部１８は、映像認識部１６からの検知結果に基づいて、モニタ２０に描く画像やモニタ２０に表示する警告等の制御を行う。

例えば、画像描画処理部１８は、（１）カメラ１２の撮影した映像の画像処理を施し（例えば、その映像の特定箇所を切り出し或いはその映像の歪補正を実行し）、（２）映像認識部１６による検知結果をカメラ１２の撮影した映像に重畳表示させ（例えば、その検知結果に基づく移動物の自車両への接近方向を表示させ或いはその移動物を強調して表示させ）、また、（３）車両運転者によるユーザ設定（例えば、検知状況を知らせる表示方法や対象物の選択）に従った表示を行わせる。モニタ２０は、画像描画処理部１８からの表示指令に従った表示を行う。

次に、図２〜図６を参照して、本実施例の周辺監視装置１０においてＥＣＵ１４が有する映像認識部１６の具体的な動作について説明する。

図２は、本実施例の周辺監視装置１０が有する映像認識部の構成図を示す。図３は、本実施例の周辺監視装置１０においてカメラ１２が撮影した映像の中で設定される移動物検知のための検知エリアの一例を表した図を示す。図４及び図５は、本実施例の周辺監視装置１０において、路面上の側溝を塞ぐための周期的な模様が繰り返される網目状の構造物３０がカメラ映像３２内に含まれる場合に生じ得る、特徴点がグルーピングされる領域の一例を現した図を示す。尚、図４には自車両３４の周辺が映し出されたカメラ映像を表した図を、また、図５には図４に示すカメラ映像に映る自車両の周辺を上方から見た際の図を、それぞれ示す。また、図６は、本実施例の周辺監視装置１０においてＥＣＵ１４の映像認識部１６が実行する制御ルーチンの一例のフローチャートを示す。

本実施例において、ＥＣＵ１４の映像認識部１６は、図２に示す如く、速度測定部２２と、グルーピング部２４と、領域判別部２６と、第１の判定部２８と、第２の判定部（判定制限部）２９と、を有している。

映像認識部１６には、カメラ１２が撮影して供給した映像情報が入力される（ステップ１００）。映像認識部１６は、カメラ１２からの映像情報が入力されると、以下の如く、そのカメラ１２からの映像をオプティカルフロー法に基づいて画像認識する。尚、映像認識部１６による上記の画像認識は、所定時間ごとに繰り返し行われ、時間的に連続する異なるタイミングで得られる複数の映像それぞれに対して一枚ずつ行われる。

映像認識部１６は、映像の画像認識を行ううえで、まず、入力された映像の中で移動物検知のために処理が必要な検知エリアを設定する（ステップ１０２）。尚、この検知エリアは、水平方向（Ｘ軸方向）に所定ピクセル数を有しかつ垂直方向（Ｙ軸方向）に所定ピクセル数を有するものとすればよい。例えば図３に示す如く、入力された映像の中で、そのＸ−Ｙ座標上、点（Ｘ＿Ｌ１，Ｙ＿Ｌ１）と、点（Ｘ＿Ｌ２，Ｙ＿Ｌ１）と、点（Ｘ＿Ｌ１，Ｙ＿Ｌ２）と、点（Ｘ＿Ｌ２，Ｙ＿Ｌ２）と、で囲まれる領域Ｌ、及び、点（Ｘ＿Ｒ１，Ｙ＿Ｒ１）と、点（Ｘ＿Ｒ２，Ｙ＿Ｒ１）と、点（Ｘ＿Ｒ１，Ｙ＿Ｒ２）と、点（Ｘ＿Ｒ２，Ｙ＿Ｒ２）と、で囲まれる領域Ｒの、２つの領域を検知エリアとして設定する。

尚、この設定される検知エリアは、カメラ１２が撮影した映像の全領域でもよいが、画像処理の迅速化や効率化等を考慮して、一の映像の全領域の中で自車両の車体（バンパなど）が映り込んだ領域を除くカメラ１２の指向性や運転者の死角などに基づいて予め定められた一部の領域だけであってもよい。また、検知エリアが映像の全領域のうちの一部に限られる場合は、その検知エリアは、例えば、その検知エリアに障害物が存在すれば自車両の走行に与える影響が比較的大きくなる、映像内で自車両に近接する位置が映し出された手前の領域や映像内で自車移動時（特に旋回時）に中央側に寄る位置が映し出される左右端部の領域を含むものであることが好ましい。

映像認識部１６は、入力された映像の全領域のうち上記の如く設定した検知エリアの画像をノイズ除去フィルタを用いて平準化することにより、その検知エリアの画像からノイズを除去する（ステップ１０４）。そして、その平準化された検知エリアの画像に対してエッジ抽出フィルタを用いてエッジ抽出を行うことにより、その検知エリアの画像から特徴点を抽出する（ステップ１０６）。

次に、映像認識部１６は、上記ステップ１０６で特徴点を抽出した映像を含む時間的に連続する複数の映像を用いて、上記ステップ１０６で抽出した特徴点の近傍エリアを対象として、予め定めた所定フロー以上の速さで移動する特徴点を追跡する（ステップ１０８）。具体的には、上記ステップ１０６で抽出した特徴点に対して過去の映像から抽出した同一対象を構成する特徴点をマッチングさせたうえで、速度測定部２２にてそれらの各特徴点の座標上の位置の差に基づいて同一対象を構成する特徴点の移動ベクトル量を測定する。そして、移動速度が所定速度以上である特徴点すなわち所定フロー以上の速さで移動する特徴点を抽出する。

映像認識部１６は、上記ステップ１０８の処理後、グルーピング部２４にて、カメラ映像の検知エリアの全領域内で上記の如く追跡した所定フロー以上の速さで移動する特徴点のうち同一移動物を構成すると推定される特徴点を一つに纏めてグルーピングする（ステップ１１０）。かかるグルーピングが行われると、カメラ映像の検知エリアの全領域のうちその特徴点がグルーピングされた映像領域（すなわち、その特徴点が占める映像領域）の、そのカメラ映像上の大きさ（例えば、Ｘ軸方向のピクセル数とＹ軸方向のピクセル数とで表現されるもの；以下、オブジェクトサイズと称す。）が測定される。

尚、上記のグルーピングは、カメラ映像中の検知エリア内の全ピクセルのうち所定フロー以上の速さで移動する特徴点が密集する映像領域が形成されるように行われる。このグルーピングにより形成される映像領域は、例えば、上記した所定フロー以上の速さで移動する特徴点が所定幅当たり所定数以上ある領域、又は、その特徴点の密度が所定密度以上である領域などに設定される。また、この映像領域は、例えば長方形状や正方形状などのカメラ映像上で予め定められた形状に限定されるものとしてもよい。また、カメラ映像の検知エリアの全領域内で行われる上記のグルーピングは二以上の領域に分かれることとしてもよく、例えば移動物が複数離れて存在すれば、その移動物ごとにグルーピングが行われ、それぞれグルーピングされた映像領域のオブジェクトサイズが測定されることとしてもよい。

そして、映像認識部１６は、上記ステップ１１０の処理後、特徴点がグルーピングされた映像領域のすべてのうちオブジェクトサイズが第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）以上であるもの（以下、第１の映像領域と称す。）Ｓ１があるか否か、すなわち、第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）以上のオブジェクトサイズを有する第１の映像領域Ｓ１が存在するか否かを判別する（ステップ１１２）。

尚、上記した第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）は、カメラ映像の上記した検知エリアに映る路上位置に４輪車両や二輪車，人などの移動物が存在するときに特徴点がグルーピングされて形成される映像領域の最小の大きさであり、予め定められたサイズのピクセル数に設定されている。また、「オブジェクトサイズが第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）以上である」とは、オブジェクトサイズのＸ軸方向のピクセル数がＷ１＿ｘ以上でありかつオブジェクトサイズのＹ軸方向のピクセル数がＷ１＿ｙ以上であることが満たされることである。

映像認識部１６は、上記ステップ１１２において、特徴点がグルーピングされた映像領域のすべてについてオブジェクトサイズが第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）未満であると判別したときは、以後、何ら処理を進めることなくルーチンを終了する。一方、特徴点がグルーピングされた映像領域のすべてのうちオブジェクトサイズが第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）以上である第１の映像領域Ｓ１があると判別したときは、次に、領域判別部２６にて、第１の映像領域Ｓ１の周辺に特徴点がグルーピングされた他の映像領域が存在し、かつ、その他の映像領域のオブジェクトサイズが第２の所定サイズ（Ｗ２＿ｘ×Ｗ２＿ｙ）以上かつ上記第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）未満であるか否か、すなわち、第１の映像領域Ｓ１の周辺に第２の所定サイズ以上かつ第１の所定サイズ未満のオブジェクトサイズを有する映像領域（以下、第２の映像領域と称す。）Ｓ２が存在するか否かを判別する（ステップ１１４）。

尚、上記した第１の映像領域Ｓ１の周辺とは、その第１の映像領域Ｓ１に対して所定範囲内で隣接する範囲のことであって、例えばその第１の映像領域Ｓ１を構成する外枠から所定ピクセル数（Ｐ＿ｘ×Ｐ＿ｙ；例えば、上下左右方向に５ピクセルずつ）分だけ外側までの帯状の範囲のことである。ただし、上記の所定ピクセル数（Ｐ＿ｘ×Ｐ＿ｙ）において、第１の映像領域Ｓ１に対する上側領域のピクセル数、下側領域のピクセル数、左側領域のピクセル数、及び右側領域のピクセル数は、互いに同じであってもよいしまた異なっていてもよい。また、上記の所定ピクセル（Ｐ＿ｘ×Ｐ＿ｙ）の上下方向成分Ｐ＿ｘと左右方向成分Ｐ＿ｙとは、互いに同じ値であってもよいしまた異なる値であってもよい。

また、上記した第２の所定サイズ（Ｗ２＿ｘ×Ｗ２＿ｙ）は、カメラ映像の上記した検知エリアに映る路上位置に所定以上の大きさを有する周期的構造物が存在するときに特徴点がグルーピングされて形成される映像領域の最小の大きさである。そして、この第２の所定サイズ（Ｗ２＿ｘ×Ｗ２＿ｙ）は、上記した第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）よりも小さな値であって、予め定められたサイズのピクセル数に設定されている。「オブジェクトサイズが第２の所定サイズ（Ｗ２＿ｘ×Ｗ２＿ｙ）以上である」とは、オブジェクトサイズのＸ軸方向のピクセル数がＷ２＿ｘ以上でありかつオブジェクトサイズのＹ軸方向のピクセル数がＷ２＿ｙ以上であることが満たされることである。また、周期的構造物とは、例えば路上の側溝を塞ぐための網目状の構造物や路面ペイント，格子状の柵，橋の欄干などの周期的な模様が繰り返されるもののことである。

更に、上記ステップ１１４の判別は、第１の映像領域Ｓ１の周辺に第２の映像領域Ｓ２が一部でも含まれていれば肯定されるものとしてもよく、また、第１の映像領域Ｓ１の周辺に第２の映像領域Ｓ２のすべてが含まれていなければ肯定されないものとしてもよい。

映像認識部１６は、上記ステップ１１４において、第１の映像領域Ｓ１の周辺に第２の映像領域Ｓ２が存在しないと判別したときは、第１の判定部２８にて、カメラ映像の検知エリアに映る路上位置に存在する物体一つだけが移動していると判断できるので、第１の映像領域Ｓ１に映る物体が移動物であると判定する（ステップ１１６）。

かかる移動物判定がなされると、映像認識部１６がかかる検知結果を描画処理部１８に供給して、描画処理部１８がその映像認識部１６からの検知結果に基づいて移動物の存在を運転者に視覚的に知らせるための処理を行うことで、モニタ２０に自車両周囲に移動物が存在する旨を運転者に知らせる警告表示などがなされる。尚、この警告表示の際には同時に、自車両周囲に移動物が存在する旨を運転者に聴覚的に知らせるための警告音やブザーなどを発生させることとしてもよい。

一方、映像認識部１６は、第１の映像領域Ｓ１の周辺に第２の映像領域Ｓ２が存在すると判別したときは、第２の判定部２９にて、第１の映像領域Ｓ１及び第２の映像領域Ｓ２に映る物体が移動物でない（具体的には、周期的構造物である）と判定する（ステップ１１８）。これは、第１の映像領域Ｓ１の周辺に第２の映像領域Ｓ２が存在するときは、カメラ映像の検知エリアに映る路上位置に存在する物体が移動しつつその物体が２つ又は２つ以上に分かれた状態にあり、２つ又は２つ以上に分かれた物体が並んで同じ方向に移動している（尚、カメラ１２側にとっては、実際には、物体が移動しているように見えるだけである。）と判断でき、例えば路上の側溝を塞ぐための網目状の構造物や路面ペイントなどの周期的模様が繰り返される周期的構造物が存在しているに過ぎないと判断できるからである。

かかる非移動物判定又は周期的構造物判定がなされると、映像認識部１６がかかる検知結果を描画処理部１８に供給することで、描画処理部１８が移動物の存在を運転者に視覚的に知らせるための処理を行わないので、上記した移動物存在に起因した警告表示などがなされることはない。

このように、本実施例の周辺監視装置１０においては、原則として、オプティカルフロー法に基づいたカメラ映像の認識によって同一移動物としてグルーピングされた特徴点が占める映像領域のオブジェクトサイズが第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）以上である場合にその映像領域（すなわち、第１の映像領域Ｓ１）に映る物体が移動物であると判定する。具体的には、その第１の映像領域Ｓ１の周辺にオブジェクトサイズが第２の所定サイズ（Ｗ２＿ｘ×Ｗ２＿ｙ）以上かつ第１の所定サイズ（Ｗ１＿ｘ×Ｗ１＿ｙ）未満である第２の映像領域Ｓ２が存在しないときは第１の映像領域Ｓ１に映る物体が移動物であると判定する。一方、その第１の映像領域Ｓ１の周辺にその第２の映像領域Ｓ２が存在するときは第１の映像領域Ｓ１及び第２の映像領域Ｓ２に映る物体が移動物であると判定するのを制限して、その物体が非移動物（すなわち、周期的構造物）であると判定することができる。

かかる構成においては、カメラ映像の検知エリア内に比較的大きなサイズの上記した周期的構造物が映っているときに、自車両の移動に伴ってその周期的構造物が他車両や人などの移動物として移動しているようにカメラ１２側に見えたとしても、その周期的構造物を移動物であると誤判定するのを防止することができる。従って、本実施例の周辺監視装置１０によれば、カメラ映像内に映る周期的構造物を精度よく移動物と区別して判定することができ、その結果として、移動物を判定する精度を向上させることができる。

また、周期的構造物は上記の如く周期的な模様が繰り返されるものであるので、自車両の移動時、カメラ映像のオプティカルフローにおいて自車両の進行方向とは逆方向の逆フローが測定されない可能性がある。これに対して、本実施例においては、カメラ映像内に映る周期的構造物を移動物と区別して判定するうえで、そのカメラ映像のオプティカルフローにおいて自車両の進行方向とは逆方向の逆フローを測定することは不要である。従って、本実施例の周辺監視装置１０によれば、周期的構造物を、逆フローを検知することなく精度よく移動物と区別して判定することが可能である。

尚、上記の実施例においては、ステップ１１０が「第１のステップ」の一例である。ステップ１１２が「第２のステップ」の一例である。ステップ１１４が「第３のステップ」の一例である。ステップ１１６が「第４のステップ」の一例である。ステップ１１８が「第５のステップ」の一例である。

ところで、上記の実施例においては、周辺監視装置１０を車両に搭載するものとした。しかし、本発明はこれに限定されるものではなく、車両以外の移動物や固定物に搭載するものに適用することも可能である。

１０ 周辺監視装置
１２ カメラ
１４ 電子制御ユニット（ＥＣＵ）
１６ 映像認識部
２０ モニタ
２２ 速度測定部
２４ グルーピング部
２６ 領域判別部
２８ 第１の判定部
２９ 第２の判定部（判定制限部）

Claims (5)

1. 周辺が撮影された映像から抽出される特徴点のうち同一移動物を構成すると推定される特定特徴点をグルーピングするグルーピング部と、
   前記グルーピング部によりグルーピングされた前記特定特徴点が占める領域の大きさが第１の大きさ以上である場合に、該領域に映る物体が移動物であると判定する第１の判定部と、
   前記映像内に含まれる前記領域のうちに大きさが前記第１の大きさ以上である第１の領域があったときに、前記第１の領域に対して所定範囲内で隣接する、大きさが第２の大きさ以上でありかつ前記第１の大きさ未満である第２の領域があるか否かを判別する領域判別部と、
   前記領域判別部により前記第２の領域があると判別される場合に、前記第１の判定部により前記第１の領域に映る物体が移動物であると判定するのを制限する判定制限部と、
   を備えることを特徴とする周辺監視装置。
2. 前記領域判別部により前記第２の領域があると判別される場合に、前記第１の領域及び前記第２の領域に映る物体が周期的な模様が繰り返される構造物であると判定する第２の判定部を備えることを特徴とする請求項１記載の周辺監視装置。
3. 前記特徴点の移動速度を測定する速度測定部を備え、
   前記グルーピング部は、前記速度測定部により測定された移動速度が所定速度以上である前記特徴点のうち前記特定特徴点をグルーピングすることを特徴とする請求項１又は２記載の周辺監視装置。
4. 前記領域判別部は、前記映像内に含まれる前記領域のうちに前記第１の領域があったときに、前記第１の領域に対する外側の所定ピクセル範囲内に少なくとも一部が含まれる前記第２の領域があるか否かを判別することを特徴とする請求項１乃至３の何れか一項記載の周辺監視装置。
5. 周辺が撮影された映像から抽出される特徴点のうち同一移動物を構成すると推定される特定特徴点をグルーピングする第１のステップと、
   前記映像内に含まれる、前記第１のステップにおいてグルーピングされた前記特定特徴点が占める領域のうちに、大きさが第１の大きさ以上である第１の領域があるか否かを判別する第２のステップと、
   前記第２のステップにおいて前記第１の領域があると判別される場合に、前記第１の領域に対して所定範囲内で隣接する、大きさが第２の大きさ以上でありかつ前記第１の大きさ未満である第２の領域があるか否かを判別する第３のステップと、
   前記第３のステップにおいて前記第２の領域がないと判別される場合に、前記第１の領域に移る物体が移動物であると判定する第４のステップと、
   前記第３のステップにおいて前記第２の領域があると判別される場合に、前記第１の領域に移る物体が周期的な模様が繰り返される構造物であると判定する第５のステップと、
   を備えることを特徴とする物体判定方法。

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