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

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WO2023095397A1
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卓也 小倉
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株式会社Ｊｖｃケンウッド
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G—PHYSICS
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    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • the present disclosure relates to a driving support device and a driving support method.
  • a technology is known in which a far-infrared camera receives far-infrared rays emitted from an object to be photographed, generates a thermal image, and detects surrounding objects.
  • a driving support device uses a recognition model (dictionary) created by machine learning for a thermal image obtained by a far-infrared camera installed in a vehicle to identify the vehicle, pedestrians, passengers, etc. is described to detect
  • Thermal images taken with far-infrared cameras often have low resolution, and the heat distribution of objects other than people, such as vehicles, may be misidentified as people.
  • the driver of the vehicle visually searches for the person based on the erroneous recognition result. As a result, confirmation of the surroundings of the vehicle during that time is neglected.
  • the present disclosure has been made in view of the above points, and provides a driving support device and driving support method capable of reducing misrecognition of a person in a far-infrared image acquired by a far-infrared camera.
  • a driving assistance device includes an image acquisition unit that acquires an image of the exterior of a vehicle captured by a far-infrared camera, and detects a person from the image acquired by the image acquisition unit by referring to a person recognition model.
  • a human detection unit a vehicle detection unit that detects other vehicles by referring to a vehicle recognition model from the image acquired by the image acquisition unit, and determines whether or not the detected other vehicle is running; When it is determined that the other vehicle is running, if at least a part of the detection range of the other vehicle detected by the other vehicle detection unit and the detection range of the person detected by the person detection unit overlap, and a judgment unit for judging that a person detected overlapping the detection range of the other vehicle judged to be in the vehicle is erroneously detected.
  • the driving support method includes the steps of acquiring an image of the exterior of the vehicle captured by a far-infrared camera, detecting a person from the acquired image by referring to a person recognition model, and detecting a person from the acquired image. a step of detecting another vehicle with reference to a vehicle recognition model and determining whether or not the detected other vehicle is running; determining, when at least a part of the detection range of the vehicle and the detection range of the detected person overlaps, that the person detected overlapping the detection range of the other vehicle determined to be running is erroneously detected; and a driving assistance method executed by the driving assistance device.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a driving assistance device according to Embodiment 1;
  • FIG. FIG. 2 is a flow diagram illustrating a driving assistance method according to Embodiment 1;
  • FIG. FIG. 5 is a flow chart explaining another example of the driving support method according to the first embodiment;
  • FIG. 10 is a block diagram showing a schematic configuration of a driving support device according to Embodiment 2;
  • FIG. FIG. 10 is a flow diagram illustrating a driving assistance method according to Embodiment 2;
  • FIG. 10 is a diagram showing an example in which a person is erroneously recognized in a far-infrared image captured by a far-infrared camera;
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a driving support device according to Embodiment 1.
  • the driving assistance system 100 includes a driving assistance device 10 , a far infrared camera 20 , a storage device 21 and a display device 22 .
  • the driving support system 100 is attached to a vehicle such as a passenger car, a two-wheeled vehicle, or the like, for example.
  • the driving support system 100 detects objects (another vehicle, a person, etc.) around the own vehicle to which it is attached.
  • the far-infrared camera 20 is attached, for example, to the front grill of the own vehicle or its peripheral portion.
  • the far-infrared camera 20 continuously captures a predetermined shooting range (shooting angle of view) outside the vehicle at a predetermined shooting rate to generate a far-infrared image composed of a plurality of time-series image data.
  • the far-infrared camera 20 captures a far-infrared image (thermal image) of the surroundings of the own vehicle, particularly in the traveling direction of the own vehicle, and outputs the image to the driving support device 10 .
  • the far-infrared camera 20 generates a far-infrared image by receiving far-infrared rays generated by heat generated by other vehicles and heat emitted by a person.
  • the heat generated by the operation of the vehicle refers to, for example, heat radiation from the bonnet and front grill at the front of the vehicle, heat radiation from the exhaust pipe (exhaust port) at the rear of the vehicle, and heat radiation from the tires and their surroundings.
  • heat radiation from headlights and tail lamps is also included.
  • the driving support device 10 detects other vehicles, people, and the like around the own vehicle equipped with the driving support system 100 from the far-infrared image captured by the far-infrared camera 20, and if necessary, detects the presence of the own vehicle by video or audio. Perform processing to notify the driver.
  • the driving assistance device 10 includes an image acquisition unit 11 , a person detection unit 12 , another vehicle detection unit 13 , a determination unit 14 and a display control unit 15 .
  • the storage device 21 stores data of various learned models such as a vehicle recognition model and a person recognition model. These learned models are created by machine-learning far-infrared images of people such as vehicles and pedestrians.
  • the driving support device 10 uses these learned models when detecting other vehicles, people, etc. from far-infrared video. It should be noted that normal image recognition processing can be used to detect other vehicles, people, and the like.
  • the image acquisition unit 11 acquires a far-infrared image of the outside of the vehicle from the far-infrared camera 20.
  • the person detection unit 12 uses the person recognition model read from the storage device 21 to detect a person from the far-infrared image. As described above, the person detection unit 12 recognizes a person in a far-infrared image, and a low-resolution sensor is often used, and the heat distribution of a vehicle or the like may be recognized as a person. Therefore, the results of detection by the person detection unit 12 may include erroneous detection, that is, results of erroneously detecting heat distribution in a range where no person actually exists as a person.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example in which a person is erroneously detected in a far-infrared image acquired by a far-infrared camera.
  • the heat distribution resembles the shape of a person due to the heat generated by the motion of another vehicle, and as a result of erroneously recognizing the presence of a person, A detection frame or the like indicating the erroneously detected person H1 is displayed in the far-infrared image.
  • the driver of the own vehicle actually visually confirms the person H1 based on the erroneous recognition result, and during this time he/she neglects to check the surroundings of the vehicle.
  • the other vehicle detection unit 13 and the determination unit 14 perform the following processing.
  • the other vehicle detection unit 13 uses the vehicle recognition model read from the storage device 21 to detect other vehicles around the own vehicle from the far-infrared image. Further, the other vehicle detection unit 13 determines whether or not the detected other vehicle is running.
  • the other vehicle detection unit 13 refers to a plurality of frames of the far-infrared video composed of a plurality of time-series image data to determine whether or not another vehicle is running. For example, when the positional relationship between the detected other vehicle and its surrounding objects (road surface, building, etc.) changes, or when the relative positional relationship of the other vehicle changes based on the vehicle's running speed, It can be determined that other vehicles are running.
  • the determination unit 14 overlaps at least a part of the detection range of the person detected by the person detection unit 12 with the detection range of the other vehicle detected by the other vehicle detection unit 13. Then, it is determined that a person detected overlapping the detection range of another running vehicle is erroneously detected. This makes it possible to reduce erroneous detection of a person in the far-infrared image.
  • the determination unit 14 determines that the other vehicle is running when the other vehicle is running at a speed equal to or higher than a predetermined speed, for example, 10 km/h or higher. As a result, when the vehicle is traveling at a speed lower than a predetermined speed, it is possible to detect a person jumping out from between other vehicles. .
  • the display control unit 15 performs control to notify the driver of the own vehicle of the information about the detected person by video. For example, the display control unit 15 displays a frame indicating a person as a person in the far-infrared image acquired by the image acquisition unit 11, excluding the person detected by the person detection unit 12 as being erroneously detected by the determination unit 14. Draw a line (detection frame).
  • the display control unit 15 outputs to the display device 22 a detection result image obtained by adding a detection frame to the acquired far-infrared image.
  • the display device 22 displays the detection result image transmitted from the display control unit 15 so that the driver of the host vehicle can see it. This allows the driver of the own vehicle to recognize the person who actually exists.
  • the information about the detected person may be notified to the driver of the own vehicle by voice.
  • the voice may be output from the driving assistance device 10 or may be output from a device outside the driving assistance device 10 .
  • FIG. 2 is a flowchart for explaining the driving assistance method according to the first embodiment.
  • the far-infrared camera 20 starts capturing a far-infrared image in the traveling direction of the vehicle, and the image acquisition unit 11 acquires the far-infrared image (step S10).
  • the person detection unit 12 refers to the person recognition model and starts detecting a person from the far-infrared image (step S11).
  • the other vehicle detection unit 13 refers to the vehicle recognition model and starts detecting other vehicles from the far-infrared image (step S12).
  • the person detection unit 12 determines whether or not a person has been detected (step S13). In step S13, when a person is not detected (step S13, NO), the process proceeds to step S19.
  • step S13 if a person is detected (step S13, YES), based on the detection result of the other vehicle detection unit 13, the determination unit 14 determines whether there is another vehicle overlapping the range in which the person was detected. It is determined whether or not (step S14).
  • the determination executed in step S14 specifies the detection range of the detected person in the far-infrared image, specifies the detection range of the detected other vehicle in the far-infrared image, and determines that at least part of the person's detection range is specified. , it is determined whether or not the vehicle overlaps the detection range of other vehicles.
  • the judgment executed in step S14 may be made on the condition that a predetermined ratio or more, for example, 70% or more of the detection range of the detected person overlaps with the detection range of the other vehicle.
  • step S14 determines whether or not there is another vehicle in motion that overlaps the person detection range.
  • the other vehicle detection unit 13 starts detecting other vehicles in step S12, but may detect other vehicles when a person is detected in step S13. Further, the range in which other vehicles are detected in the far-infrared image is not limited to the entire far-infrared image, and may be limited to the surroundings of the person detected in step S13.
  • step S15 if it is not determined that the other vehicle is running (step S15, NO), that is, if the other vehicle is stopped or is running at less than a predetermined speed, the process proceeds to step S17. Further, when it is determined in step S15 that another vehicle is running (step S15, YES), the process proceeds to step S16.
  • step S16 the determination unit 14 determines that the detected person is an erroneous detection based on the determination results of steps S14 and S15. In other words, it is determined that a person detected overlapping the detection range of another running vehicle is erroneously detected. Also, in step S17, the determination unit 14 determines that the detected person is not an erroneous detection based on the determination result of step S14 or step S15.
  • the display control unit 15 displays the far-infrared image acquired by the image acquiring unit 11, including the detection frame, based on the result determined in step S16 or step S17. Specifically, out of the persons detected by the person detection unit 12, the detection frame is not displayed for a person judged to be erroneously detected by the judgment unit 14, and a person judged not to be erroneously detected by the judgment unit 14 is displayed. to display the detection frame (step S18).
  • step S18 For the person whose detection frame is displayed in step S18, tracking processing is performed for each frame of the far-infrared image, and detection is performed until the person is no longer included in the far-infrared image or until there is no need to display the detection frame. The display of the frame continues.
  • the driving support device 10 determines whether or not to end the process (step S19).
  • the end of the processing is when the conditions for ending the imaging by the far-infrared camera 20 are satisfied, or when the engine or power of the own vehicle to which the driving support system 100 is attached is turned off. If it is determined to end the process (step S19, YES), the process of FIG. 2 ends. If it is determined not to end the process (step S19, NO), the process proceeds to step S13.
  • FIG. 3 is a flowchart explaining another example of the driving support method according to the first embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same processes as in FIG. 3 differs from FIG. 2 in that step S20 is provided between steps S15 and S16.
  • step S15 when it is determined in step S15 that another vehicle is running (step S15, YES), the process proceeds to step S20.
  • step S20 it is determined whether or not the movement of the detected other vehicle and the person is interlocked.
  • the other vehicle detection unit 13 uses the detection position (detection frame or ground position) of the other vehicle and the detection position (detection frame or ground position) of the person detected by the person detection unit 12, If the accompanying moving distance and/or moving direction are the same, it can be determined that the other vehicle and the person are interlocked.
  • the other vehicle detection unit 13 detects the movement vector over time between the coordinates of the far-infrared image indicating the detected range of the person and the coordinates of the far-infrared image indicating the detected range of the other vehicle. If they are the same or nearly the same, it is determined that the movements of the other vehicle and the person are interlocked.
  • step S20 determines that the detected position of the other vehicle and the detected position of the person are moving in conjunction with each other. That is, it is determined that a person moving in conjunction with the movement of another vehicle is erroneously detected (step S16).
  • the detection range of the other vehicle detected by the other vehicle detection unit and the detection range of the person detected by the person detection unit If it is determined that the detected position of the other vehicle and the detected position of the person are moving together when at least a part of the vehicle overlaps, the detection range of the other vehicle that is determined to be running overlaps. If a person is detected by the This makes it possible to more accurately detect a person in the far-infrared image.
  • step S20 If it is determined that the detected position of the other vehicle and the detected position of the person are not linked (step S20, NO), the process proceeds to step S17. In other words, it is determined that a person who does not move in conjunction with the movement of another vehicle is not erroneously detected (step S17).
  • FIG. 4 is a block diagram showing a schematic configuration of a driving assistance device according to Embodiment 2. As shown in FIG. In FIG. 4, the same components as those in FIG. 1 are given the same reference numerals, and the description thereof is omitted as appropriate.
  • Embodiment 2 further includes a lane detector 16 in addition to the configuration of FIG.
  • the lane detection unit 16 detects lanes from the far-infrared image. For example, the lane detection unit 16 performs edge detection processing on the far-infrared image, detects lane markings by performing smoothing processing and Hough transform processing on the detected edge components, and detects the detected lane markings. Detect lanes based on the location of the . Note that various known detection processes can be used to detect lane markings, lane lines, and the like.
  • the lane detection unit 16 detects the lane in which the vehicle is traveling based on the position of the detected lane marking.
  • the lane in which the vehicle is traveling may be only the lane in which the vehicle is traveling, and if there are multiple lanes with the same direction of travel, the lane in which the vehicle is traveling In addition, a plurality of lanes in the same traveling direction may be set as lanes in which the host vehicle is traveling. If the determination unit 14 determines that another vehicle is traveling in the lane defined by the lane markings detected by the lane detection unit 16, the other vehicle overlaps the detection range of the other vehicle. If a person is detected by the In other words, the determination unit 14 does not determine that a person detected overlapping the detection range of another vehicle other than another vehicle running in the lane is erroneously detected.
  • FIG. 5 is a flow chart explaining the driving support method according to the second embodiment.
  • the same reference numerals are given to the same processes as in FIGS. 5 differs from the example shown in FIG. 3 in that step S30 is provided between steps S12 and S13, and step S31 is provided between steps S14 and S20.
  • step S20 may be omitted.
  • step S30 the lane detection unit 16 detects lane markings from the far-infrared image, and starts detecting the lane in which the vehicle is traveling, defined by the detected lane markings. Then, in step S14, if the other vehicle is traveling (YES in step S14), it is determined whether or not the lane in which the other vehicle is traveling is the lane detected by the lane detection unit 16 in which the own vehicle is traveling. It judges (step S31).
  • step S31 If it is determined in step S31 that the lane in which the other vehicle is traveling is the lane in which the own vehicle is traveling, detected by the lane detection unit 16 (step S31, YES), the process proceeds to step S20. Alternatively, if step S20 is omitted, the process proceeds to step S16. If it is determined in step S31 that the lane in which the other vehicle is traveling is not the lane in which the own vehicle is traveling as detected by the lane detector 16 (step S31, NO), the process proceeds to step S17.
  • the second embodiment when it is determined that another vehicle is traveling, at least one of the detection range of the other vehicle detected by the other vehicle detection unit and the detection range of the person detected by the person detection unit is detected.
  • the vehicle When it is determined that another vehicle is traveling in the lane in which the vehicle is traveling defined by the lane markings detected by the lane detection unit 16, the vehicle will not travel.
  • a person detected overlapping the detection range of another vehicle determined to be in the vehicle is determined to be an erroneous detection. As a result, it is possible to prevent erroneous detection of a person in the driving lane of the own vehicle, which the driver of the own vehicle should pay most attention to.
  • the configuration of the driving assistance device 10 is not limited to the above, and a plurality of devices, for example, the driving assistance device 10 and the storage device 21 may be integrated to form a driving assistance device having a storage unit. is. Moreover, it is also possible to integrate all the components of the driving assistance system 100 and configure it as a driving assistance device including a far-infrared camera, a storage unit, and a display unit.
  • a part of the configuration of the driving support device 10 may be replaced by a device outside the driving support system 100 connected via communication means.
  • the person detection unit 12, the other vehicle detection unit 13, and the lane detection unit 16 may be replaced by a server outside the driving support system 100 connected via communication means.
  • the driving support device in addition to the form in which part or all of the driving support device is mounted on the own vehicle, it may be mounted on the own vehicle in a transportable or retrofittable manner.
  • the driving support system 100 is installed in an automobile, but it may be installed in a vehicle other than an automobile.
  • the person detection unit 12 and the other vehicle detection unit 13 used image recognition using models created by machine learning images of vehicles, people, etc., but the present invention is not limited to this.
  • another image recognition such as pattern matching using templates of other vehicles, people, etc. may be performed.
  • Each functional block that performs various processes of the driving support device 10 shown in the drawings can be configured with a processor, memory, and other circuits in terms of hardware. Also, the above-described processing can be realized by causing a processor to execute a program. Therefore, these functional blocks can be realized in various forms by hardware only, software only, or a combination thereof, and are not limited to either one.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer-readable media include semiconductor memory (eg, mask ROM, programmable ROM (EPROM), erasable PROM (EPROM), flash ROM, random access memory (RAM)).
  • the program may also be delivered to the computer on various types of transitory computer readable medium. Examples of transitory computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. Transitory computer-readable media can deliver the program to the computer via wired channels, such as wires and optical fibers, or wireless channels.

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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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