JP4953012B2 - 画像認識装置と画像認識装置のためのプログラム、及びこれを用いたナビゲーション装置とナビゲーション装置のためのプログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば、自位置周辺を撮影して得られる画像情報に対して、画像認識処理を行うための画像認識装置と当該画像認識装置のためのプログラム、及びこれを用いたナビゲーション装置と当該ナビゲーション装置のためのプログラムに関する。

従来から、車両の運転者に対する運転支援装置の一つとして、自位置を地図上に示すと共に、経路案内や道路情報等を運転者に明示するナビゲーション装置が利用されている。このナビゲーション装置は、車両に備えられるＧＰＳ（Global Positioning System）アンテナにより人工衛星からＧＰＳ情報を受信し、当該ＧＰＳ情報から算出された自位置情報と地図情報とに基づいて、マップマッチング処理を行うことにより、各種情報を運転者に明示している。しかしながら、ＧＰＳ情報から算出された自位置情報にはＧＰＳ情報の精度の観点から潜在的に誤差が含まれている。したがって、例えば、特許文献１に開示されている画像認識装置を用いたナビゲーション装置では、車載カメラにより撮像された車両前方の走行道路に沿った画像情報に基づいて信号機や横断歩道等の地物を検出し、車両位置と地物との間の距離を算出して、当該距離に応じて自位置の補正を行っている。

特開平０９−２４３３８９号公報

しかしながら、道路標示のような地物は所定の法令或いは規則に則って一定の形態が定められているが、実際には、地域毎に地物の形態に差異があることが知られている。したがって、このように地域により差異がある地物に対して共通の認識ロジックを用いて画像認識を行うと、認識対象である地物を認識できない、或いは、他の地物として認識してしまうといった誤認識が発生する虞があった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、自位置周辺の画像情報に含まれる対象地物の画像認識を行うにあたり、当該対象地物の形態の地域毎の差異により生じる誤認識を抑制し、認識率を高めることが可能な画像認識装置と当該画像認識装置のためのプログラム、及びこれを用いたナビゲーション装置と当該ナビゲーション装置のためのプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するための本発明に係る画像認識装置の特徴構成は、自位置周辺を撮影して得られる画像情報を取得する画像情報取得手段と、自位置を示す自位置情報を取得する自位置情報取得手段と、前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を所定の認識ロジックに従って行う画像認識手段と、前記自位置情報に基づいて、自位置が存在する地域を判定する地域判定手段と、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された複数の地域毎の認識ロジックの中から、前記地域判定手段により判定された自位置が存在する地域に応じて、前記画像認識処理に用いる前記認識ロジックを選択する認識ロジック選択手段と、を備え、前記地域毎の認識ロジックは、全ての地域に共通の基本認識ロジックに対して、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された地域パラメータを適用して規定され、前記地域パラメータは、地域毎に異なる、対象地物の全体の大きさ、対象地物を構成する各部分の線幅、対象地物の全体に対する特徴的な形状の部分の位置、並びにスリットの数量及び位置のいずれか一つ以上を含む点にある。

この特徴構成によれば、自位置が存在する地域の対象地物の形態に応じた適切な認識ロジックを用いて対象地物の画像認識を行うことができる。したがって、対象地物の形態の地域毎の差異を考慮した認識ロジックによる高精度な画像認識処理を行うことができ、対
象地物の認識率を高めることが可能となる。
また、地域毎に個別に認識ロジックを設ける場合と比べて、基本認識ロジック及び地域パラメータの容量を小さくすることができるため、これらを格納しておく記録容量の低減が可能となる。

ここで、自位置から所定距離先に存在する対象地物を前記画像認識処理の対象に設定する対象地物設定部を更に備え、前記認識ロジック選択手段は、自位置が存在する地域を表す地域情報と、前記対象地物設定部により設定された前記対象地物の地物情報とに基づいて、対象地物の地物種別に応じた地域毎の認識ロジックの選択を行うと好適である。

また、本発明に係るナビゲーション装置の特徴構成は、本発明に係る画像認識装置と、前記画像認識装置による画像認識処理結果と地物の位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正する自位置情報補正手段と、を備える点にある。

この特徴構成によれば、自位置が存在する地域の認識ロジックを使用することにより、画像情報に含まれる対象地物の画像認識を高い認識率で行い、当該対象地物の認識結果と認識された対象地物の位置情報を利用して自位置情報を補正することができるため、誤差の少ない自位置情報を取得できる。したがって、高精度な自車位置の表示や、高精度な自車位置に基づく最適な経路案内を行うことが可能となる。

更に、本発明では、画像認識装置のためのプログラムも権利範囲としており、そのコンピュータプログラムは、自位置周辺を撮影して得られる画像情報を取得する画像情報取得ステップと、自位置を示す自位置情報を取得する自位置情報取得ステップと、前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を所定の認識ロジックに従って行う画像認識ステップと、前記自位置情報に基づいて、自位置が存在する地域を判定する地域判定ステップと、対象地物の形態の地域毎の差異に応じて規定された複数の地域毎の認識ロジックの中から、前記地域判定ステップにより判定された自位置が存在する地域に応じて、前記画像認識処理に用いる前記認識ロジックを選択する認識ロジック選択ステップと、をコンピュータに実現させることが可能であって、前記地域毎の認識ロジックは、全ての地域に共通の基本認識ロジックに対して、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された地域パラメータを適用して規定され、前記地域パラメータは、地域毎に異なる、対象地物の全体の大きさ、対象地物を構成する各部分の線幅、対象地物の全体に対する特徴的な形状の部分の位置、並びにスリットの数量及び位置のいずれか一つ以上を含む画像認識装置のためのプログラム。

このように構成された画像認識装置のためのプログラムも上述した本発明の対象としての画像認識装置と同様に、上述した作用効果を得ることが可能である。
ここで、自位置から所定距離先に存在する対象地物を前記画像認識処理の対象に設定する対象地物設定ステップを更に備え、前記認識ロジック選択ステップは、自位置が存在する地域を表す地域情報と、前記対象地物設定ステップにより設定された前記対象地物の地物情報とに基づいて、対象地物の地物種別に応じた地域毎の認識ロジックの選択を行うと好適である。

また、本願発明の画像認識装置のためのプログラムと、前記画像認識装置のためのプログラムによる画像認識処理結果と地物の位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正する自位置情報補正ステップと、を備えてコンピュータに実現させるナビゲーション装置のためのプログラムを構成すると好適である。

このように構成されたナビゲーション装置のためのプログラムも上述した本発明の対象としてのナビゲーション装置と同様に、上述した作用効果を得ることが可能である。

１．第一の実施形態
本発明に係る画像認識装置２は、自位置の進行方向に存在する地物を対象地物ｆｔ（図３参照）として設定し、当該設定された対象地物ｆｔを画像認識する機能を有している。この画像認識は、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された複数の地域毎の認識ロジックの中から、自位置が存在する地域に応じて、画像処理に用いる認識ロジックを選択して行われる。また、本発明に係るナビゲーション装置１は、当該画像認識に基づいて取得される地物の位置情報を利用して、自位置情報Ｌを補正する機能を有している。以下に、詳細説明を行う。

以下、本発明の第一の実施形態について図面に基づいて説明する。図１は、本実施形態に係る画像認識装置２を含むナビゲーション装置１の概略構成を模式的に示した図である。本ナビゲーション装置１は、画像情報取得部１０、画像認識部１１、自位置情報取得部１２、地域判定部１３、対象地物設定部１４、認識ロジック選択部１５、自位置情報補正部１６、データ抽出部１７、及びナビゲーション用演算部１８の各機能部を備える。これらの各機能部は、ＣＰＵ等の演算処理装置を中核部材として入力されたデータに対して種々の処理を行うためにハードウェア又はソフトウェア或いはその両方で構築されている。また、地図データベース１９及び認識ロジック格納部２０は、例えば、ハードディスクドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭを備えたＤＶＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭを備えたＣＤドライブ等のように、情報を記憶可能な記録媒体とその駆動手段とを有する装置をハードウェア構成として備えている。以下、本ナビゲーション装置１に各部の構成について説明する。

１−１．地図データベース
地図データベース１９は、所定の領域毎に分割された複数の地図からなる地図情報Ｍと、当該地図情報Ｍに関連付けられた複数の地物情報Ｆと、が格納されているデータベースである。図２に地図データベース１９に格納されている地図情報Ｍ及び地物情報Ｆの一例を示す。地図データベース１９には、図２に示されるように地図情報Ｍ及び地物情報Ｆとして、道路ネットワークレイヤｍ１、道路形状レイヤｍ２、及び地物レイヤｍ３の形式で格納される。

道路ネットワークｍ１には、道路と道路との接続を表す道路情報が示される。具体的には、緯度及び経度で紐付けされた地図上の位置情報を有する多数のノードｎの情報と、２つのノードｎを接続した接続線によって道路を示す多数のリンクｋの情報と、が示される。また、各リンクｋには、リンク情報として道路種別やリンク長等の情報が含まれる。なお、道路種別とは、例えば、高速道路、有料道路、国道、県道等の情報であり、リンク長とは２つのノードｎ間における道路の距離を示すものである。

道路形状レイヤｍ２は、道路ネットワークｍ１に関連付けられて格納される道路の形状を示すレイヤである。具体的には、２つのノードｎ間におけるリンクｋ上に配置され、緯度及び経度の情報からなる地図上の位置情報を有する多数の道路形状補完点ｓ、及び道路幅ｗの情報を有している。前述の道路ネットワークｍ１と共に、道路形状レイヤｍ２から、地図情報Ｍが構成される。

地物レイヤｍ３は、地物情報Ｆとして定義される、道路上や道路周辺に設けられた各種地物の情報が格納されるレイヤであり、道路ネットワークｍ１及び道路形状レイヤｍ２に関連付けされて格納される。当該地物情報Ｆに格納される地物には、道路の路面にペイントされた道路標示（ペイント標示）が含まれる。具体的には、例えば、道路の車線を区分けするための区画線、各車線において進行方向を指定する進行方向通行区分標示、横断歩道、停止線、速度制限標示、ゼブラゾーン等が含まれる。更には、交差点付近に設けられる「止まれ」の文字ペイント（「止まれ」標示）や、横断歩道の手前に設けられる菱形形状をした「横断歩道あり」標示等も含まれる。また、これらの道路標示のほかに、信号機や道路脇に配設される道路標識や陸橋やトンネル等の地物も含めることが可能である。

また、地物情報Ｆには、各地物の位置情報及び形態情報が含まれている。なお、位置情報は、各地物が配置される緯度及び経度からなる地図上の位置を示す情報である。各種地物は所定の面積をもって構成されることから、位置情報は各地物の長さ方向及び幅方向の中心をもって設定すると好適である。また、形態情報は、各地物の形状、大きさ、色彩等の情報からなる。また、これらの他にも、地物情報Ｆには各地物の種別を示す種別情報等が含まれる。この種別情報は、具体的には、進行方向通行区分標示（右折矢印、直進矢印、直進左折矢印等を含む）、「横断歩道」、「停止線」、「止まれ」標示、「横断歩道あり」標示等の道路標示種別を示す情報である。

１−２．画像情報取得部
画像情報取得部１０は、カメラ等の撮像デバイスからなる撮像装置３０により撮像された自位置周辺の撮像画像からなる画像情報Ｇを取得する画像情報取得手段として機能する。撮像装置３０は、少なくとも自車両１００の周辺の道路表面を撮像可能な位置に配設され、例えば、図３に示されるようなバックカメラ１０１により構成されると好適である。このようにバックカメラ１０１によれば、図３において破線で囲んだ領域を撮像することで、自位置周辺の道路標示等の地物の画像を撮像することが可能となる。画像情報取得部１０で取得された撮像画像からなる画像情報Ｇは、画像認識部１１へ伝達される。

１−３．自位置情報取得部
自位置情報取得部１２は、自位置、即ち自車両１００の現在位置を示す自位置情報Ｌを取得する自位置情報取得手段として機能する。自位置情報Ｌは、ナビゲーション装置１が備えるＧＰＳ受信機３１、距離センサ３２、方位センサ３３からの出力信号に基づいて算出される。具体的には、ＧＰＳ受信機３１は、人工衛星からのＧＰＳ信号を所定時間毎に受信する装置であり、受信された信号は自位置情報取得部１２に出力される。自位置情報取得部１２は、ＧＰＳ信号を解析し、自車両１００が存在する緯度及び経度の演算を行う。更に、所定時間前の緯度及び経度と新しく演算された緯度及び経度から自車両１００の進行方位や移動速度等の情報を取得することも可能である。

距離センサ３２は、例えば車両のドライブシャフトやホイール等が一定量回転する毎にパルス信号を出力する車速パルスセンサ、車両が受ける加速度の検出を行うＧセンサ及び積分回路等により構成される。そして、距離センサ３２は、これらの各種センサから得られた情報に基づいて演算された車速及び移動距離の情報を自位置情報取得部１２に出力する。また、方位センサ３３は、自車両１００の進行方位を検出するセンサであり、例えば、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ハンドルの回転部に配設された回転センサや回転型の可変抵抗、車輪部に配設された角度センサ等からなる。そして、方位センサ３３は、これらのセンサから得られたセンサ信号に基づいて演算された進行方位の情報を自位置情報取得部１２に出力する。

自位置情報取得部１２は、これらのＧＰＳ受信機３１や距離センサ３２や方位センサ３３からの出力に基づいて、公知の方法により自位置を示す自位置情報Ｌの演算を行う。また、自位置情報取得部１２は、後述するデータ抽出部１７により地図データベース１９から抽出された自位置周辺の地図情報Ｍを取得し、それに基づいて公知のマップマッチング技術を用いることにより自位置を地図情報Ｍに示される道路上とするように補正を行う。このようにして取得される自位置情報Ｌは、ＧＰＳ受信機３１、距離センサ３２、方位センサ３３の検出精度等に起因する誤差を含んだ情報となっている。

このような誤差を少なくするために、本ナビゲーション装置１は、画像認識装置２により行われる自位置の進行方向に存在する地物を対象地物ｆｔとして設定し、当該対象地物ｆｔの画像認識に基づいて取得される地物の位置情報を利用して、自位置情報Ｌを補正する機能を有している。当該画像認識装置２は、画像認識処理において認識ロジックを用いて画像認識を行うが、この画像認識は、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された複数の地域毎の認識ロジックの中から、自位置が存在する地域に応じて、画像処理に用いる認識ロジックを選択して行われる。

１−４．データ抽出部
データ抽出部１７は、地図データベース１９から画像認識処理の対象となる対象地物ｆｔ（図３参照）の地物情報Ｆの抽出を行う地物情報抽出手段として機能する。データ抽出部１７は、自位置情報Ｌの補正処理に用いるために、後述する対象地物設定部１４により設定される対象地物ｆｔについての位置情報及び形態情報を含む地物情報Ｆを地図データベース１９から抽出する。抽出された対象地物ｆｔの地物情報Ｆは、自位置情報補正部１６に出力される。なお、自位置情報補正部１６については、後述する。

また、データ抽出部１７は、自位置情報取得部１２が行うマップマッチング処理に用いるために自位置情報Ｌに対応する自位置周辺の地図情報Ｍを地図データベース１９から抽出し、自位置情報取得部１２に対して出力する。更に、データ抽出部１７は、ナビゲーション用演算部１８による地図表示等のナビゲーション処理に用いるために、ナビゲーション用演算部１８から要求された領域の地図情報Ｍ及び地物情報Ｆを地図データベース１９から抽出し、ナビゲーション用演算部１８に対して出力する。

１−５．地域判定部
地域判定部１３は、自位置情報取得部１２により取得された自位置情報Ｌに基づいて、自位置が存在する地域を判定する地域判定手段として機能する。地域判定部１３により扱われる地域とは、地物の形態が共通な領域の単位を示すものである。したがって、同じ地物種別の地物の形態に差異がなければ、同じ地域として扱うことができる。一方、同じ地物種別の地物の形態に差異があれば、異なる地域として扱う。この地域として、例えば日本においては、都道府県、市町村等の行政区画等の単位で扱うと好適であり、例えばＥＵ（欧州連合）等であれば国や州単位であると好適である。本実施例における地域とは、以下、日本における都道府県を例として説明するが、国や州等、更には市町村や地方の単位で地域を定義した場合であっても、当然に本発明の権利範囲を逸脱するものではない。

地域判定部１３は、自位置が存在する地域の認識を以下のように行う。上記のように、自位置情報取得部１２では、自位置情報Ｌとデータベース格納部１９から抽出された地図情報Ｍとに基づいて、マップマッチング処理が行われる。当該マップマッチング処理により、地図情報Ｍ上における自位置の認識を行うことが可能となる。一方、当該地図情報Ｍには、上述の都道府県別のような地域の情報が含まれている。したがって、地域判定部１３はこのような地域の情報と自位置情報Ｌとに基づいて、自車両１００が存在する地域（本実施例においては都道府県）、を判定することが可能となる。即ち、地域判定部１３が、同じ地物種別の地物に対して同じ形態の地物を用いる領域の単位で定義された何れの地域に、自車両１００が存在するかの判定を行うことが可能となる。

１−６．対象地物設定部
対象地物設定部１４は、画像認識処理の対象とする対象地物ｆｔを設定する対象地物設定手段として機能する。対象地物ｆｔは、地図データベース１９に地物情報Ｆが格納された地物の中から、現在、又は将来撮像される画像情報Ｇに映る自位置周辺の少なくとも一つ以上の地物から選択される。本例においては、対象地物設定部１４は、自位置情報取得部１２により取得された自位置情報Ｌと、地図データベース１９に格納された地物情報Ｆとに基づいて、自車両１００の進行方向に最も近い位置に存在する道路標示となる地物を対象地物ｆｔとして設定することとする。

また、自車両１００の進行方向の所定距離内（例えば、１００メートル）に対象地物ｆｔとして設定することができる地物が存在しない場合には、所定距離内にそのような地物が存在するようになった時に、対象地物ｆｔの設定処理を行うようにすると好適である。また、この設定は、上記以外の方法として、自車両１００の進行方向に複数の地物が存在する場合には、例えば、地物の種別、地物の大きさ（サイズ）、或いは地物の明度等から規定する優先度を予め設けておき、当該優先度に基づいて行うように構成することも可能である。

１−７．認識ロジック格納部
認識ロジック格納部２０は、画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔの画像認識処理を行う際に、後述する画像認識部１１において用いられる認識ロジックが格納されるデータベースである。当該認識ロジックは、画像認識処理において後述の画像認識部１１が用いる画像認識アルゴリズム（プログラム）として機能する。

ここで、道路標示は、所定の法令或いは規則に則って一定の形態が定められているが、実際には、地域毎に地物の形態に差異があることが知られている。以下に各地物種別の地物の地域毎の差異について、図を用いて説明する。図４は、前方に横断歩道がある場合に路面にペイントされる「横断歩道あり」標示について、全体の大きさ及び当該標示を構成する線の線幅が異なる場合の一例を示したものである。図４（ａ）は、「○○○県」で用いられている「横断歩道あり」標示であり、長手方向が５±０．３〔ｍ〕、短手方向が１．５±０．３〔ｍ〕の大きさからなり、線幅が３０±３〔ｃｍ〕で形成される「横断歩道あり」標示である。一方、図４（ｂ）は、「□□□県」で用いられている「横断歩道あり」標示で、長手方向及び短手方向で決まる大きさは、図４（ａ）に示される「横断歩道あり」標示と同じであるが、線幅は２０±３〔ｃｍ〕で形成されている。更に、図４（ｃ）は、「×××県」で用いられている「横断歩道あり」標示で、長手方向が４±０．３〔ｍ〕、短手方向が１．０±０．３〔ｍ〕の大きさで形成され、線幅は２０±３〔ｃｍ〕である「横断歩道あり」標示である。このように、「横断歩道あり」標示の大きさに関する規定は地域毎（都道府県毎）に定められ、その規定に応じて路上にペイントされている。なお、地域（都道府県）によっては、他の地域と共通の「横断歩道あり」標示を用いている地域もある（全ての地域の標示が、夫々異なるわけではない）。

図４には、「横断歩道あり」標示のサイズ及び線幅の違いを示したが、「横断歩道あり」標示の所定の箇所にスリットＣを設けている地域もある。更に、このスリットＣが設けられる位置が地域により異なることが知られている。以下に図を用いて説明する。図５は、「横断歩道あり」標示に設けられたスリットＣの配置例を示す図である。図５（ａ）ではスリットＣが上部左側及び下部右側に設けられ、図５（ｂ）ではスリットＣが上部右側及び下部左側に設けられている。また、図５（ｃ）では上部左側及び下部左側に設けられる。地域によっては、更にスリットＣの数を増やしたものもあり、図５（ｄ）ではスリットＣが上部左側及び下部右側に加えて、左部上側及び右部下側にも設けられ、図５（ｅ）ではスリットＣが上部右側及び下部左側に加えて、左部下側及び右部上側にも設けられている。また、図５（ｆ）では上部左側及び下部右側と共に、左部下側及び右部上側にも設けられる。更に、図５（ｇ）のように上部右側及び下部左側と、左部上側及び右部下側とにスリットＣを設けるものもある。そして、図５（ｈ）のように左部下側と右部上側とにスリットＣを設けるものや、図５（ｉ）のように左右の角から道路の進行方向に対して直角となるようにスリットＣを設けているものもある。図４に示した「横断歩道あり」標示の全体の大きさ及び線幅からなる特徴と、図５に示した「横断歩道あり」標示のスリットＣの数量、位置等からなる特徴との組み合わせにより、地域毎に様々な「横断歩道あり」標示が用いられている。なお、図４及び図５に示した「横断歩道あり」標示は、一例を示したものであるため、実際には地域によっては、更に多種にわたる「横断歩道あり」標示が用いられる。

また、「横断歩道あり」標示の他に、「止まれ」標示も地域毎に差異があることが知られている。図６（ａ）に示されるように「ま」の縦線から回る部分ｒが９０度で構成されると共に、「れ」が縦線に対して、横線ｏと、左下部から右上部にわたる線ｐと、下部に払う線ｑと、から構成されている。一方、図６（ｂ）では、「ま」の部分ｒが角を削るように形成されると共に、「れ」は縦線と一筆書きで書かれた線とで形成されている。更に、図６（ｃ）のように、図６（ａ）の「ま」と図６（ｂ）の「れ」とを組み合わせて構成されている地域もある。更に、地域によっては図７のようにスリットＣが配置されているものもある。図７（ａ）では、「ま」の道路の進行方向と直角になるように配置され、図７（ｂ）では、「ま」及び「れ」の縦線に対してスリットＣが配置されているものもある。なお、図７（ａ）のように「れ」の文字が他の地域の形態と異なるものもある。

認識ロジック格納部２０には、画像認識部１１が行う画像認識処理において、これらの道路標示の画像認識に用いられる認識ロジックが格納されている。図８は、認識ロジック格納部２０に格納される認識ロジックの構成の一例を示したものである。認識ロジックは、対象地物ｆｔの種別毎に規定され、対象地物ｆｔの形態的な特徴量ｃｐを認識する処理を規定したものである。当該特徴量ｃｐには、対象地物ｆｔの全体の大きさ、対象地物ｆｔを構成する各部分の線幅、対象地物ｆｔの全体に対する特徴的な形状の部分の位置等を含むと好適である。認識ロジック格納部２０に格納されている認識ロジックは、全ての地域に共通の基本認識ロジックｂｌとしての認識ロジックからなり、当該基本認識ロジックｂｌに対して、対象地物ｆｔの形態における地域毎の差異（形態的な特徴量ｃｐ）に応じて規定された地域パラメータｌｐが含まれるように構成される。当該地域パラメータｌｐには、図４から図７に例示した地域毎に異なる形態的な特徴量ｃｐである、対象地物ｆｔの全体の大きさ、対象地物ｆｔを構成する各部分の線幅、対象地物ｆｔの全体に対する特徴的な形状の部分の位置、スリットＣの数量及び位置等が含まれる。

この地域パラメータｌｐは、地域判定部１３により判定された自車両１００が存在する地域に対応するものを基本認識ロジックｂｌに適用して、対象地物ｆｔの画像認識処理に利用される。例えば、地域判定部１３により自車両１００が「愛知県」に存在すると判定され、対象地物設定部１４により対象地物ｆｔが「横断歩道あり」標示として設定された場合には、まず、後述する認識ロジック選択部１５により「「横断歩道あり」用認識ロジック」が選択される。更に、自車両１００が「愛知県」に存在することから、認識ロジック選択部１５は「愛知県」における「横断歩道あり」標示の形態的な特徴量ｃｐが規定された「愛知県用パラメータ」を選択し、当該「愛知県用パラメータ」を「「横断歩道あり」用認識ロジック」に適用する。したがって、「愛知県」における「横断歩道あり」標示の画像認識に適した認識ロジックを用いることが可能となる。或いは、自車両１００が「大阪府」に存在し、対象地物ｆｔが「止まれ」標示として設定された場合には、上記と同様に「「止まれ」用認識ロジック」に対して「大阪府用パラメータ」に適用して、「大阪府」における「止まれ」標示の画像認識に適した認識ロジックを用いることが可能となる。このように、自車両１００が存在する地域情報と、設定された対象地物ｆｔとに基づいて、自車両１００が存在する地域の地物に適した認識ロジックを使用することが可能となる。また、「速度制限」標示の認識ロジックは、速度制限毎、例えば「３０」、「５０」、「６０」等毎に異なる地物として認識ロジックを備えておくと好適である。

また、このような構成であるため、認識ロジックや地域パラメータｌｐを格納しておく記録容量の低減も可能となる。なお、この基本認識ロジックｂｌは対象地物ｆｔの種別毎に設けられる。また、地域パラメータｌｐも地域毎に設けられるが、対象地物ｆｔによっては、他の地域の地域パラメータｌｐと同じ地域パラメータｌｐを有する地域もある。このような地域の地域パラメータｌｐは、図８のように列挙するように構成しても良いし、複数の地域が共有する地域パラメータｌｐとして共通の地域パラメータｌｐを設けるように構成しても良い。

１−８．認識ロジック選択部
認識ロジック選択部１５は、画像認識部１１が撮像装置３０により取得された画像情報Ｇに含まれる地物の画像認識を行うために用いる認識ロジックを選択する認識ロジック選択手段として機能する。認識ロジック選択部１５は、地域判定部１３により判定された自車両１００が存在する地域情報と、対象地物設定部１４により設定された自車両１００の所定距離先に存在する対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて、対象地物ｆｔの地物種別に応じた地域毎の認識ロジックの選択を行う。画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔとなりうる地物種別には、例えば、各車線において進行方向を指定する進行方向通行区分標示、横断歩道、停止線、速度制限標示、ゼブラゾーンや、「止まれ」標示や、「横断歩道あり」標示等が含まれる。認識ロジック選択部１５は、対象地物ｆｔの画像認識処理に際して、それぞれの対象地物ｆｔの形態に適した基本認識ロジックｂｌに地域パラメータｌｐを適用してなる地域毎の認識ロジックを選択する。具体的には、図８に示されるように、例えば、地域判定部１３により自車両１００が「愛知県」に存在すると判定され、対象地物設定部１４により対象地物ｆｔが「横断歩道あり」標示として設定された場合には、まず、認識ロジック選択部１５により「「横断歩道あり」用認識ロジック」が選択される。更に、自車両１００が「愛知県」に存在することから、認識ロジック選択部１５は「愛知県」における「横断歩道あり」標示の形態的な特徴量ｃｐが規定された「愛知県用パラメータ」を選択する。このように、認識ロジック選択部１５は、選択された基本認識ロジックｂｌに地域パラメータｌｐを適用して、地域毎の認識ロジックとする。そして、画像認識部１１は、認識ロジック選択部１５により選択された基本認識ロジックｂｐに地域パラメータｌｐを適用してなる地域毎の認識ロジックを使用して画像認識を行う。

このように認識ロジック選択部１５が選択する、自位置が存在する地域の対象地物ｆｔの形態に応じた適切な認識ロジックを用いて対象地物ｆｔの画像認識を行えば、対象地物ｆｔの形態の地域毎の差異を考慮した認識ロジックによる高精度な画像認識処理を行うことができ、対象地物ｆｔの認識率を高めることが可能となる。更には、認識ロジックが地物の種別毎に規定されているため、画像認識処理に係る演算処理負荷を抑えることもできる。

１−９．画像認識部
画像認識部１１は、画像情報取得部１０で取得された画像情報Ｇに対する画像認識処理を行う画像認識手段として機能する。画像認識部１１は、対象地物設定部１４により設定された対象地物ｆｔの地物情報Ｆ及び認識ロジックを用いて画像認識処理を行う。具体的には、画像認識部１１は、まず、画像情報取得部１０で取得された画像情報Ｇが入力される。そして、対象地物設定部１３により設定された対象地物ｆｔの画像認識を行うために、認識ロジック選択部１５により選択された認識ロジックを認識ロジック格納部２０から読み出して実行する。

画像認識部１１では、認識ロジック格納部２０から参照している対象地物ｆｔの種別に対応する認識ロジックに、自車両１００が存在する地域に対応する地域パラメータｌｐを基本認識ロジックｂｐ適用した認識ロジックを用いて画像認識を行う。具体的には、本実施形態では、対象地物ｆｔに設定された道路標示の全体の大きさ（サイズ）及び道路標示を構成する各部分の線幅の一方又は双方を判定閾値Ｖｔとして画像認識を行う。

図９は、「横断歩道あり」標示における判定閾値Ｖｔの一例を示した図である。特に、「横断歩道あり」標示においては、全体の大きさ及び線幅を特徴量ｃｐとする場合には、図４に示した数値を判定閾値Ｖｔとすると好適である。したがって、図９に示されるように当該標示の長手方向の長さに係る判定閾値をＶｔ１、短手方向の長さに係る判定閾値をＶｔ２、線幅に関する判定閾値をＶｔ３が規定される。また、これらの判定閾値Ｖｔ１〜Ｖｔ３には、所定の許容誤差を含むように規定しておくと良い。例えば、図４に示される「横断歩道あり」標示の場合には、図４（ａ）に示される「○○○県」では、Ｖｔ１＝５±０．３〔ｍ〕、Ｖｔ２＝１．５±０．３〔ｍ〕、Ｖｔ３＝３０±３〔ｃｍ〕と設定すると良い。また、他の地域では、図４（ｂ）、図４（ｃ）に示すように、他の値Ｖｔ１〜Ｖｔ３が設定される。このように判定閾値Ｖｔを用いた画像認識によれば、自車両１００が存在する地域に応じた、地物の判定閾値Ｖｔを用いることにより、認識率を低下させることなく適切に画像認識を行うことが可能となる。

また、対象地物ｆｔが、他地域における同じ種類の当該対象地物ｆｔと比較した場合に、例えばスリット等の形態上の差異点ｄｐ（例えば、スリットの有無、スリットの数、スリットの位置等）を有している場合には、対象地物ｆｔが備える特徴量ｃｐに差異点ｄｐを含めるようにして認識ロジックが画像認識処理を行っても良い。図１０は、「横断歩道あり」標示における、特徴量ｃｐ及び差異点ｄｐについて図示したものである。「横断歩道あり」標示の場合には、特徴量ｃｐは、点線で囲んだ外側の４つのエッジと内側の４つのエッジで規定される。上述の判定閾値Ｖｔを用いた全体の大きさ及び線幅からなる特徴に加えて、外側及び内側のエッジを特徴量ｃｐとして画像認識に用いると、認識率を向上させることができる。

更に、一点鎖線で囲まれたスリットＣを有している「横断歩道あり」標示を使用している地域においては、当該スリットＣを差異点ｄｐとして用いると好適である。このような特徴量ｃｐは認識ロジックに規定され、一方、差異点ｄｐは地域毎に規定される地域パラメータｌｐにより規定される。当該差異点ｄｐを画像認識に利用する場合には、上述の全体の大きさ及び線幅からなる特徴、及びエッジからなる特徴量ｃｐに、差異点ｄｐを含めて画像認識を行う。このように、対象地物ｆｔの地域毎の差異点ｄｐを積極的に利用した画像認識を行うことにより、画像認識における認識率を向上させることが可能である。

或いは、当該差異点ｄｐを、特徴量ｃｐから除外して画像認識処理を行っても良い。この場合、例えば画像認識処理に含まれるノイズ除去処理において、スリットＣをノイズとして除去する、又は、スリットＣを無視するように基本認識ロジックｂｌを修正する地域パラメータｌｐを設定すると良い。即ち、自車両１００が、スリットＣを有する「横断歩道あり」標示を利用している地域に存在する場合であっても、スリットＣからなる差異点ｄｐを画像認識処理には利用せず、全体の大きさ及び線幅からなる特徴、及びエッジからなる特徴量ｃｐに基づいて、画像認識を行うことも可能である。このような方法であれば、対象地物ｆｔの地域毎の差異点ｄｐに起因する誤認識を低減することが可能となる。したがって、当該地域における対象地物ｆｔの画像認識を容易とすることができ、認識率を向上させることが可能となる。

画像認識部１１は、画像情報Ｇに対して２値化処理やエッジ検出処理等を行い、当該画像情報Ｇに含まれる地物の輪郭情報を抽出する。その後、画像認識部１１は、基本認識ロジックｂｌに地域パラメータｌｐを適用した地域毎の認識ロジックを用いて、抽出された地物の輪郭情報や特徴量ｃｐ等が一致するか否かの判定を行う。地物の輪郭情報や特徴量ｃｐ等が一致する場合には、対象地物ｆｔの画像認識が成功したと判定し、自位置情報補正部１６に画像認識結果を出力する。一方、地物の輪郭情報や特徴量ｃｐ等が一致しない場合には、対象地物ｆｔの画像認識が失敗したと判定し、自位置情報補正部１６に画像認識結果は出力されない。なお、上記一致とは完全一致のみを示すものではなく、輪郭情報及び特徴量ｃｐのうち、例えば５０％が一致すれば画像認識が成功したと判定するようにすることも好適である。もちろん、上記５０％は限定されるものではなく、予め別の割合に設定しておくことは可能である。

１−１０．自位置情報補正部
自位置情報補正部１６は、画像認識部１１による画像認識処理の結果と、データ抽出部１７により抽出された地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置情報とに基づいて、自位置情報Ｌを補正する自位置情報補正手段として機能する。具体的には、自位置情報補正部１６は、画像認識部１１による画像認識処理結果と、撮像装置３０の取付位置、取付角度、及び画角等に応じて、対象地物ｆｔの画像を含む画像情報Ｇの取得時における自車両１００と対象地物ｆｔとの位置関係を演算する。そして、自位置情報補正部１６は、自車両１００と対象地物ｆｔとの位置関係を演算結果と、データ抽出部１７により抽出された地物情報Ｆに含まれる対象地物ｆｔの位置情報とに基づいて、対象地物ｆｔの位置情報を基準とする自車両１００の位置情報を算出する。そして、自位置情報補正部１６は、算出された位置情報に基づいて、自位置情報取得部１２で取得された自位置情報Ｌに含まれる、自車両１００の現在位置の情報を補正する。このようにして自位置情報取得部１２は、高精度の自位置情報Ｌを取得することが可能となる。

１−１１．ナビゲーション用演算部
ナビゲーション用演算部１８は、自位置表示、出発地から目的地までの経路計算、目的地までの進路案内、目的地検索等のナビゲーション機能を実行するためにアプリケーションプログラム４１に従って動作する演算処理手段である。例えば、ナビゲーション用演算部１８は、データ抽出部１７により地図データベース１９から自車両１００周辺の地図情報Ｍを取得して表示装置３４に地図の画像を表示するとともに、当該地図の画像上に、自位置情報Ｌに基づいて自位置マークを重ね合わせて表示する処理を行う。また、ナビゲーション用演算部１８は、公知の方法により計算された出発地から目的地までの経路と自位置情報Ｌとに基づいて、表示装置３４及びスピーカ３５の一方又は双方を用いて進路案内を行う。また、図示は省略するが、ナビゲーション用演算部１８は、この他にも、リモートコントローラや表示装置３４と一体的に設けられたタッチパネルなどのユーザインタフェース等、ナビゲーション装置として必要な公知の各種構成に接続されている。

１−１２．画像認識方法
次に、本実施形態に係るナビゲーション装置１において実行される案内処理の手順について説明する。図１１は、本実施形態に係る画像認識処理の全体の手順を示すフローチャートである。以下に説明する画像認識処理の手順は、上記のナビゲーション装置１の各機能部を構成するハードウェア又はソフトウェア（プログラム）或いはその両方の組み合わせにより実行される。ナビゲーション装置１の各機能部がプログラムにより構成される場合には、ナビゲーション装置１が有する演算処理装置は、上記の各機能部を構成するナビゲーションプログラムを実行するコンピュータとして動作する。

ナビゲーション装置１は、まず、自位置情報取得部１２により、自位置情報Ｌを取得する（ステップ＃０１）。ここで、自位置情報Ｌは、ＧＰＳ受信機３１、距離センサ３２、及び方位センサ３３からの出力に基づいて演算された自車両１００の現在位置の情報及び進行方位の情報を含む情報となっている。自位置情報取得部１２は、取得して自位置情報Ｌに基づいて、地図情報Ｍに含まれるデータ抽出部１７により地図データベース１９から抽出された自位置周辺の地図情報Ｍを取得し、マップマッチング処理を行う（ステップ＃０２）。したがって、自位置情報取得部１２は、地図情報Ｍに示される道路上における自位置を認識することができる。ここで、この段階での自位置情報Ｌには、ＧＰＳ受信機３１、距離センサ３２、及び方位センサ３３の検出精度等に起因する誤差を含んだ情報となっている。

地図情報Ｍには、都道府県を示す情報が含まれている。この情報に基づいて、地域判定部１３は、自位置が存在する都道府県の判定を行い、特定する（ステップ＃０３）。また、対象地物設定部１４は、マップマッチング処理により認識された自位置周辺、特に自車両１００の進行方向の一定距離内（例えば１００メートル）の路面に設けられた道路標示等の地物があるか否かの判定を行う（ステップ＃０４）。自車両１００の進行方向に地物がなければ（ステップ＃０４：Ｎｏ）、対象地物ｆｔを設定せずに処理を終了する。一方、自車両１００の進行方向に地物があれば（ステップ＃０４：Ｙｅｓ）、対象地物設定部１４は、自車両１００の進行方向に最も近い位置に存在する当該地物を対象地物ｆｔとして設定する（ステップ＃０５）。

認識ロジック選択部１５は、対象地物ｆｔに設定された地物の種別に応じて、画像認識に対して必要な認識ロジックの選択を行う（ステップ＃０６）。そして、画像認識部１１は、認識ロジック選択部１５が選択した認識ロジックを、認識ロジック格納部２０から参照する（ステップ＃０７）。更に、認識ロジック格納部２０に格納されている、自車両１００が存在する都道府県に対応する地域パラメータｌｐをステップ＃０７で参照している基本認識ロジックｂｌに対して適用する（ステップ＃０８）。

これに対して、画像情報取得部１０は、撮像装置３０が撮像した自位置周辺の画像情報Ｇを取得する（ステップ＃０９）。取得された画像情報Ｇは、画像認識部１１に伝達される。画像認識部１１は、画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔの画像認識処理を行う（ステップ＃１０）。この画像認識処理は、認識ロジック格納部２０から参照している対象地物ｆｔの種別に対応する基本認識ロジックｂｌに、自車両１００が存在する都道府県に対応する地域パラメータｌｐを適用した地域毎の認識ロジックで行われる。なお、画像認識処理は、自車両１００が存在する位置から前後誤差を考慮して、対象地物ｆｔが存在するであろう領域内で繰り返して行われる。

ここで、対象地物ｆｔの位置情報は、地図データベース１９に格納されている地物情報Ｆに含まれることから、対象地物ｆｔの画像認識処理が成功した場合には、対象地物ｆｔの位置情報に基づいて、自車両１００が存在する位置を特定することが可能である。そのため、画像認識部１１が画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔについて画像認識が成功したか否かの確認を行う。画像認識部１１が、画像認識が成功した場合には（ステップ＃１１：Ｙｅｓ）、自位置情報補正部１６が自位置情報Ｌの補正を行う（ステップ＃１２）。

自位置情報補正部１６は、ステップ＃１０における画像認識処理結果に基づく自車両１００と対象地物ｆｔとの位置関係の演算結果と、対象地物ｆｔの位置情報とに基づいて、対象地物ｆｔの位置情報を基準とする高精度な自車両１００の位置情報を演算して取得し、当該位置情報に基づいて自位置情報Ｌの補正を行い、処理を終了する。一方、ステップ＃１１において対象地物ｆｔの画像認識が成功しなかった場合には（ステップ＃１１：Ｎｏ）、自位置情報Ｌの補正を行わずに、処理を終了する。

ここで、画像認識処理が成功しなかった場合に、自位置補正を行わずに処理を終了するのは、自位置補正を行うために利用する材料（対象地物ｆｔや、誤差の少ない他の地物の位置情報等）をナビゲーション装置１が取得できていないことによる。

このように自位置が存在する地域の認識ロジックを使用することにより、画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔの画像認識を高い認識率で行い、当該対象地物ｆｔの認識結果と認識された対象地物ｆｔの位置情報を利用して自位置情報Ｌを補正することができるため、誤差の少ない自位置情報Ｌを取得できる。したがって、高精度な自車位置の表示や、高精度な自車位置に基づく最適な経路案内を行うことが可能となる。

２．第二の実施形態
次に、本発明に係る第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は、認識ロジック格納部２０に格納されている認識ロジックが、地物の種別と、地域との組み合わせ毎に夫々構成されている点において、第一の実施形態と異なる。ナビゲーション装置１が備える認識ロジック格納部２０に格納されている認識ロジック、及び認識ロジック格納部２０から画像認識部１１が行う画像認識処理に用いる認識ロジックの選択以外の各機能部等の構成については第一の実施形態と同様である。そのため、以下では認識ロジック選択部１５、及び認識ロジック格納部２０を中心として説明する。なお、本説明に記載の符号は、第一の実施形態における説明に用いた符号と同様のものを用いて説明する。

２−１．認識ロジック格納部
本実施形態においても、認識ロジック格納部２０には、画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔの画像認識処理を行う際に、画像認識部１１において用いられる認識ロジックが格納される。当該認識ロジックは、第一の実施形態と同様、画像認識処理において画像認識部１１により用いられる画像認識アルゴリズム（プログラム）として機能する。図１２は、第二の実施形態に係る認識ロジック格納部２０に格納される認識ロジックの構成の一例を示したものである。本実施形態に係る認識ロジックは、例えば、「「横断歩道あり」愛知県用認識ロジック」のように道路標示等を含む地物の種別と地域との組み合わせ毎に夫々規定され、格納されている。

２−２．認識ロジック選択部
本実施形態においても、認識ロジック選択部１５は、画像認識部１１が撮像装置３０により取得された画像情報Ｇに含まれる地物の画像認識を行うために用いる認識ロジックを選択する認識ロジック選択手段として機能する。認識ロジック選択部１５は、地域判定部１３により判定された自車両１００が存在する地域情報と、対象地物設定部１４により設定された自車両１００の所定距離先に存在する対象地物ｆｔの地物情報Ｆとに基づいて、認識ロジックの選択を行う。画像認識処理においては、認識ロジック選択部１５により選択された認識ロジックを画像認識部１１が用いて行われる。

例えば、地域判定部１３により自車両１００が「愛知県」に存在すると判定され、対象地物設定部１４により対象地物ｆｔが「横断歩道あり」標示として設定された場合には、認識ロジック選択部１５は「「横断歩道あり」愛知県用認識ロジック」を選択する。このように選択された「「横断歩道あり」愛知県用認識ロジック」を画像認識部１１が用いることにより、「愛知県」における「横断歩道あり」標示について適切に画像認識を行うことが可能となる。或いは、自車両１００が「大阪府」に存在し、対象地物ｆｔが「止まれ」標示として設定された場合には、上記と同様に、認識ロジック選択部１５は「「止まれ」大阪府用認識ロジック」を選択する。したがって、「大阪府」における「止まれ」標示について、適切に画像認識を行うことが可能となる。

このように、自車両１００が存在する地域情報と、設定された対象地物ｆｔの種別とに基づいて、自車両１００が存在する地域の地物に適した認識ロジックを使用することが可能となる。また、「速度制限」標示の認識ロジックは、速度制限毎、例えば「３０」、「５０」、「６０」等毎に異なる地物として認識ロジックを備えておくと好適である。

２−３．画像認識方法
画像認識部１１において行われる画像認識処理は、以下のように行われる。まず、上述の第一の実施形態と同様に自位置情報取得部１２が取得した自位置情報Ｌを用いて行われたマップマッチング処理に基づいて、地域判定部１３が自車両１００の存在する地域（都道府県）を判定する。次に、対象地物設定部１４が自車両１００の進行方向にある地物を対象地物ｆｔとして設定する。そして、認識ロジック選択部１５が、対象地物設定部１４により設定された対象地物ｆｔの種別と、地域判定部１３により判定された地域とを条件に、それらの両方に対応する認識ロジックを選択する。この選択結果に基づいて、画像認識部１１は対象地物ｆｔに対応し、且つ、自車両１００が存在する地域（都道府県）に対応する認識ロジックを参照する。そして、当該認識ロジックを、画像認識処理のロジックとして使用する。

例えば、地域判定部１３が、自車両１００が愛知県に存在し、且つ対象地物設定部１４が対象地物ｆｔを「止まれ」標示として設定した場合には、画像認識部１１は認識ロジック格納部２０から「止まれ」標示に適した認識ロジックであり、且つ、「愛知県」における地物の画像認識に適した認識ロジックを参照し、「「止まれ」愛知県用認識ロジック」を認識ロジックとして使用する。このような構成であっても、自車両１００が存在する地域に応じた対象地物ｆｔの認識に適したロジックを使用することができるため、画像認識における認識率を向上させることが可能となる。

また、対象地物ｆｔとなりえる地物の形態情報が他の地域における地物の形態情報と同様な場合においては、認識ロジックを共有化することも可能である。このような場合にあっては、例えば「「止まれ」愛知県用認識ロジック」と「「止まれ」兵庫県用認識ロジック」とを共有化するような構成とすることも当然に可能である。そして、上述のように画像認識された対象地物ｆｔの位置情報を用いて、第一の実施形態と同様に、自位置情報補正部１６が自位置情報Ｌの補正を行うことが可能である。

３．第三の実施形態
次に、本発明に係る第三の実施形態について説明する。第三の実施形態は、認識ロジック格納部２０に格納されている認識ロジックが、地域毎に分類された認識ロジックから構成されている点において、第一及び第二の実施形態と異なる。ナビゲーション装置１が備える認識ロジック格納部２０に格納されている認識ロジック、及び認識ロジック格納部２０から画像認識部１１が行う画像認識処理に用いる認識ロジックの選択以外の各機能部等の構成については第一の実施形態と同様である。そのため、以下では認識ロジック選択部１５、及び認識ロジック格納部２０を中心として説明する。なお、本説明に記載の符号は、第一の実施形態における説明に用いた符号と同様のものを用いて説明する。

３−１．認識ロジック格納部
本実施形態においても、認識ロジック格納部２０には、画像情報Ｇに含まれる対象地物ｆｔの画像認識処理を行う際に、画像認識部１１において用いられる認識ロジックが格納される。当該認識ロジックは、第一の実施形態と同様、画像認識処理において画像認識部１１により用いられる画像認識アルゴリズム（プログラム）として機能する。図１３は、第三の実施形態に係る認識ロジック格納部２０に格納される認識ロジックの構成の一例を示したものである。本実施形態に係る認識ロジックは、例えば都道府県毎等で区分けされた地域毎に規定されている。そして、図示はしないが、当該地域毎に区分けされた認識ロジックに、道路標示等を含む地物の認識ロジックが含まれるように構成されている。このように構成された認識ロジックを後述の認識ロジック選択部１５が選択して、画像認識部１１が行う画像認識処理に用いられる。なお、本実施形態においては、上述の第一及び第二実施形態と異なり、対象地物設定部１４による対象地物ｆｔの設定は行われず、認識ロジック内に含まれる地物の認識ロジックに対応する地物種別の地物に対して、画像認識処理を行う。したがって、画像認識対象となる一つ又は二つ以上の地物種別を予め設定しておき、その地物種別に対応した地物の認識ロジックが地域毎の認識ロジックに含まれる構成とすると好適である。

３−２．認識ロジック選択部
本実施形態においても、認識ロジック選択部１５は、画像認識部１１が撮像装置３０により取得された画像情報Ｇに含まれる地物の画像認識を行うために用いる認識ロジックを選択する認識ロジック選択手段として機能する。認識ロジック選択部１５は、地域判定部１３により判定された自車両１００が存在する地域情報に基づいて、認識ロジックの選択を行う。したがって、画像認識処理においては、地域判定部１３により判定された自車両１００が存在する地域に対応する地域毎の認識ロジックが利用される。以下に、認識ロジックの選択について、図１３を用いて説明する。

例えば、地域判定部１３により自車両１００が「愛知県」に存在すると判定された場合には、まず、自車両１００が「愛知県」に存在することから、認識ロジック選択部１５は「愛知県用認識ロジック」を選択する。この「愛知県用認識ロジック」には、予め対象地物ｆｔとすべき地物種別に対応する地物毎の認識ロジックが含まれている。この対象地物ｆｔとすべき地物種別は、１種類であっても良いし、複数種類あっても良い。このように選択された「愛知県」における認識ロジックを画像認識部１１が用いることにより、適切に予め対象地物ｆｔとして設定されている地物の画像認識を行うことが可能となる。或いは、自車両１００が「大阪府」に存在する場合には、上記と同様に、自車両１００が「大阪府」に存在することから、認識ロジック選択部１５は「大阪府用認識ロジック」を選択する。このように選択された「大阪府」における認識ロジックを画像認識部１１が用いることにより、適切に画像認識を行うことが可能となる。

このように、自車両１００が存在する地域情報と、予め設定された対象地物ｆｔとに基づいて、自車両１００が存在する地域の地物に適した認識ロジックを使用することが可能となる。なお、このような構成で画像認識処理を行えば、撮像装置３０により取得された一つの画像データに対して、全ての地物種別の認識ロジックを順次適用して画像認識を行うようにすると好適である。

３−３．画像認識方法
画像認識部１１において行われる画像認識処理は、以下のように行われる。まず、上述の第一の実施形態と同様に自位置情報取得部１２が取得した自位置情報Ｌを用いて行われたマップマッチング処理に基づいて、地域判定部１３が自車両１００の存在する地域（都道府県）を判定する。次に、認識ロジック選択部１５が、地域判定部１３により判定された地域に対応する認識ロジックを選択する。この選択結果に基づいて、画像認識部１１は自車両１００が存在する地域（都道府県）に対応する認識ロジックを参照し、画像認識処理のロジックとして使用する。また、予め設定された画像認識対象となる地物種別に対応した地物の認識ロジックが、地域に対応する認識ロジックに含まれているので、画像認識部１１は、当該設定された地物種別の地物について、画像認識処理を行う。

例えば、地域判定部１３が、自車両１００が愛知県に存在する場合には、画像認識部１１は認識ロジック格納部２０から「愛知県用認識ロジック」を参照して使用する。このような構成であっても、自車両１００が存在する地域に応じた対象地物ｆｔの認識に適したロジックを使用することができるため、画像認識における認識率を向上させることが可能となる。

また、対象地物ｆｔとなりえる地物の形態情報が他の地域における地物の形態情報と同様な場合においては、地物用の認識ロジックを共有化することも可能である。このような場合にあっては、地域毎の認識ロジック、例えば「愛知県用認識ロジック」と「岐阜県用認識ロジック」とを共通の認識ロジックとして構成することも当然に可能である。そして、上述のように画像認識された対象地物ｆｔの位置情報を用いて、第一、及び第二の実施形態と同様に、自位置情報補正部１６が自位置情報Ｌの補正を行うことが可能である。

４．その他の実施形態
（１）上記実施形態では、撮像装置３０は、少なくとも自車両１００の周辺の道路表面を撮像可能な位置に配設され、バックカメラ１０１により構成されると好適であるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲は、これに限定されるものではない。例えば、道路標示を撮影することが可能なように、バックカメラ１０１とは別に、撮像装置３０としてのカメラを設けることも、当然に可能である。更に、別途設けられたカメラ、例えば、車両前方、或いは側方を撮影するカメラで取得された撮像画像の画像認識処理に対して、本発明に係る画像認識を行うことも当然に可能である。

（２）上記実施形態では、認識ロジックは地物の種別毎に規定されているとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲は、これに限定されるものではない。地物の種別毎に認識ロジックを設けなくても、地域毎に認識ロジックを設けることにより、本発明に係る画像認識を行うことは当然に可能である。

（３）上記実施形態では、特徴量ｃｐは、対象地物ｆｔの全体の大きさ、対象地物ｆｔを構成する各部分の線幅、対象地物ｆｔの全体又は部分の特徴的な形状、及び対象地物ｆｔの全体に対する特徴的な形状の部分の位置の全てを含むとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲は、これに限定されるものではない。特徴量ｃｐとして、対象地物ｆｔの全体の大きさ、対象地物ｆｔを構成する各部分の線幅、対象地物ｆｔの全体又は部分の特徴的な形状、及び対象地物ｆｔの全体に対する特徴的な形状の部分の位置のうちの１つ、２つ、或いは３つを含むように構成することも当然に可能である。

（４）上記実施形態では、特徴量ｃｐとして、例えば対象地物ｆｔの全体の大きさ、対象地物ｆｔを構成する各部分の線幅、対象地物ｆｔの全体又は部分の特徴的な形状、及び対象地物ｆｔの全体に対する特徴的な形状の部分の位置等を含むとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲は、これに限定されるものではない。上記特徴量ｃｐの他に、道路標示等の地物の色彩を特徴量ｃｐ或いは差異点ｄｐに含めるような認識ロジックとすることも当然に可能である。

（５）上記実施形態では、対象地物ｆｔは道路の路面に設けられた道路標示であり、対象地物ｆｔの形態の地域毎の差異は、道路標示に設けられたスリットＣの有無、スリットＣの数、スリットＣの位置の全てを含むとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲は、これに限定されるものではない。対象地物ｆｔの形態の地域毎の差異として、道路標示に設けられたスリットＣの有無、スリットＣの数、スリットＣの位置のうちの１つ、或いは２つを適用することも当然に可能である。

（６）上記実施形態では、対象地物ｆｔの位置情報は、地図データベース１９に格納される地物情報Ｆから取得されるとして説明した。しかしながら、本発明の適用範囲はこれに限定されるものではない。対象地物ｆｔと設定され得る地物の地物情報Ｆを、地図データベース１９とは別のデータベース或いは格納部を設けることにより、格納する構成とすることも当然に可能である。

（７）上記実施形態では、画像認識装置２を含むナビゲーション装置１の全ての構成が自車両１００に搭載される場合を例として説明した。しかし、本発明の適用範囲は、このような構成に限定されるものではない。すなわち、例えば、地図データベース１９や認識ロジック格納部２０等のデータを格納しておく格納部がインターネット等の通信ネットワークを介して接続された状態で自車両１００の外に設置されており、ネットワークを介して情報や信号の送受信を行うことにより、画像認識装置２、及びナビゲーション装置１を構成するものとすることも、本発明の好適な実施形態の一つである。このような構成では、データを定期的に更新することが容易になるので、自車両１００では新しいデータを用いて画像認識及びナビゲーション処理を行うことが容易となる。更には、ナビゲーション装置１が、地図データベース１９や認識ロジック格納部２０を備える必要がないため、ナビゲーション装置１が備える記録容量を低減することができる。

更には、画像認識部１１、地域判定部１３、対象地物設定部１４、認識ロジック選択部１５、自位置情報補正部１６、データ抽出部１７等の各機能部をネットワークを介して設けられたサーバに構成することも、本発明の好適な実施形態の一つである。このような構成においては、画像情報取得部１０により取得された画像情報Ｇと、自位置情報取得部１２により取得された自位置情報Ｌとをネットワークを介して設けられたサーバに送信することにより、サーバにおいて高精度な自位置情報Ｌが演算され、当該高精度な自位置情報Ｌを自車両１００が受信してナビゲーション処理に利用することが可能となる。また、このような構成とすれば、画像処理装置２をナビゲーション装置１が備えることを不要とすることができるため、コンパクトにナビゲーション装置１を構成することが可能となる。更には、外部に設けられたサーバで種々の演算処理を行うため、ナビゲーション装置１の演算処理負荷を軽減することができる。

（８）上記実施形態では、画像認識装置２をナビゲーション装置１に利用する場合の例について説明した。しかしながら、本発明の適用範囲は、これに限定されるものではなく、車両の走行制御装置等の他の用途に利用することも当然に可能である。

本発明は、例えば、車両等に搭載される自位置周辺を撮影して得られる画像情報に対して、画像認識処理を行うための画像認識装置と画像認識装置のためのプログラム、及びこれを用いたナビゲーション装置とナビゲーション装置のためのプログラム等に好適に利用することが可能である。

本発明の第一実施形態に係る画像認識装置を含むナビゲーション装置の概略構成を示すブロック図 地図データベースに格納されている地図情報及び地物情報の構成の例を示す説明図 自車両の走行状態における進行方向と対象地物の関係を示す図 「横断歩道あり」標示の大きさ及び線幅の差異の一例を示す図 「横断歩道あり」標示に設けられたスリットの数及び位置関係の差異の一例を示す図 「止まれ」標示の文字形態の差異の一例を示す図 「止まれ」標示に設けられたスリットの数及び位置関係に差異の一例を示す図 本発明の第一実施形態に係る認識ロジックの構成の一例を示す図 対象地物に設定された道路標示の全体の大きさ及び道路標示を構成する各部分の線幅における判定閾値の一例を示す図 対象地物に設定された道路標示の特徴量及び差異点の一例を示す図 本発明の第一実施形態に係る画像認識方法を用いた自位置補正の処理順序を示すフローチャート 本発明の第二実施形態に係る認識ロジックの構成の一例を示す図 本発明の第三実施形態に係る認識ロジックの構成の一例を示す図

符号の説明

１：ナビゲーション装置
２：画像認識装置
１０：画像情報取得部（画像情報取得手段）
１１：画像認識部（画像認識手段）
１２：自位置情報取得部（自位置情報取得手段）
１３：地域判定部（地域判定手段）
１４：対象地物設定部（対象地物設定手段）
１５：認識ロジック選択部（認識ロジック選択手段）
１６：自位置情報補正部（自位置情報補正手段）
１７：データ抽出部（データ抽出手段）
１８：ナビゲーション用演算部（ナビゲーション用演算手段）
１９：地図データベース
２０：認識ロジック格納部
３０：撮像装置
３１：ＧＰＳ受信機
３２：距離センサ
３３：方位センサ
３４：表示装置
３５：スピーカ
４１：アプリケーションプログラム
Ｆ：地物情報
Ｇ：画像情報
Ｌ：自位置情報
Ｍ：地図情報

Claims (6)

1. 自位置周辺を撮影して得られる画像情報を取得する画像情報取得手段と、
   自位置を示す自位置情報を取得する自位置情報取得手段と、
   前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を所定の認識ロジックに従って行う画像認識手段と、
   前記自位置情報に基づいて、自位置が存在する地域を判定する地域判定手段と、
   対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された複数の地域毎の認識ロジックの中から、前記地域判定手段により判定された自位置が存在する地域に応じて、前記画像認識処理に用いる前記認識ロジックを選択する認識ロジック選択手段と、
   を備え、
   前記地域毎の認識ロジックは、全ての地域に共通の基本認識ロジックに対して、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された地域パラメータを適用して規定され、
   前記地域パラメータは、地域毎に異なる、対象地物の全体の大きさ、対象地物を構成する各部分の線幅、対象地物の全体に対する特徴的な形状の部分の位置、並びにスリットの数量及び位置のいずれか一つ以上を含む画像認識装置。
2. 自位置から所定距離先に存在する対象地物を前記画像認識処理の対象に設定する対象地物設定部を更に備え、
   前記認識ロジック選択手段は、自位置が存在する地域を表す地域情報と、前記対象地物設定部により設定された前記対象地物の地物情報とに基づいて、対象地物の地物種別に応じた地域毎の認識ロジックの選択を行う請求項１に記載の画像認識装置。
3. 請求項１又は２に記載の画像認識装置と、
   前記画像認識装置による画像認識処理結果と認識された対象地物の位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正する自位置情報補正手段と、
   を備えるナビゲーション装置。
4. 自位置周辺を撮影して得られる画像情報を取得する画像情報取得ステップと、
   自位置を示す自位置情報を取得する自位置情報取得ステップと、
   前記画像情報に含まれる対象地物の画像認識処理を所定の認識ロジックに従って行う画像認識ステップと、
   前記自位置情報に基づいて、自位置が存在する地域を判定する地域判定ステップと、
   対象地物の形態の地域毎の差異に応じて規定された複数の地域毎の認識ロジックの中から、前記地域判定ステップにより判定された自位置が存在する地域に応じて、前記画像認識処理に用いる前記認識ロジックを選択する認識ロジック選択ステップと、
   をコンピュータに実現させる画像認識装置のためのプログラムであって、
   前記地域毎の認識ロジックは、全ての地域に共通の基本認識ロジックに対して、対象地物の形態における地域毎の差異に応じて規定された地域パラメータを適用して規定され、
   前記地域パラメータは、地域毎に異なる、対象地物の全体の大きさ、対象地物を構成する各部分の線幅、対象地物の全体に対する特徴的な形状の部分の位置、並びにスリットの数量及び位置のいずれか一つ以上を含む画像認識装置のためのプログラム。
5. 自位置から所定距離先に存在する対象地物を前記画像認識処理の対象に設定する対象地物設定ステップを更に備え、
   前記認識ロジック選択ステップは、自位置が存在する地域を表す地域情報と、前記対象地物設定ステップにより設定された前記対象地物の地物情報とに基づいて、対象地物の地物種別に応じた地域毎の認識ロジックの選択を行う請求項４に記載の画像認識装置のためのプログラム。
6. 請求項４又は５に記載の画像認識装置のためのプログラムと、
   前記画像認識装置のためのプログラムによる画像認識処理結果と認識された対象地物の位置情報とに基づいて前記自位置情報を補正する自位置情報補正ステップと、
   をコンピュータに実現させるナビゲーション装置のためのプログラム。

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