特開 2024-26588 画像認識装置、及び画像認識方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024026588

(43)【公開日】2024-02-28

(54)【発明の名称】画像認識装置、及び画像認識方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240220BHJP

   G08G 1/00 20060101ALI20240220BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 A

G08G1/00 A

【審査請求】有

【請求項の数】12

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023221817

(22)【出願日】2023-12-27

(62)【分割の表示】P 2020210163の分割

【原出願日】2020-12-18

(71)【出願人】

【識別番号】000004695

【氏名又は名称】株式会社ＳＯＫＥＮ

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】100121821

【弁理士】

【氏名又は名称】山田 強

(74)【代理人】

【識別番号】100139480

【弁理士】

【氏名又は名称】日野 京子

(74)【代理人】

【識別番号】100125575

【弁理士】

【氏名又は名称】松田 洋

(74)【代理人】

【識別番号】100175134

【弁理士】

【氏名又は名称】北 裕介

(74)【代理人】

【識別番号】100207859

【弁理士】

【氏名又は名称】塩谷 尚人

(72)【発明者】

【氏名】谷川 右京

(72)【発明者】

【氏名】熊野 俊也

(72)【発明者】

【氏名】末久 泰士

(57)【要約】

【課題】道路標識を適切に認識できる画像認識装置、及び画像認識方法を提供すること。
【解決手段】画像認識装置３３は、自車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得部４１と、前記画像情報に基づいて、道路標識を認識する標識認識部４２と、車両の走行軌跡情報に基づいて生成された地図情報を参照して、自車両周辺における道路標識を特定する標識特定部４５と、前記標識認識部４２により認識された道路標識と、前記地図情報に基づく道路標識とを照合し、一致した場合には、一致した道路標識を照合結果とする一方、一致しなかった場合には、いずれか一方を照合結果として選択する、若しくはいずれも選択しない照合部４６と、前記照合結果を出力する出力部４７と、を備えた。
【選択図】 図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得部（４１）と、
前記画像情報に基づいて、道路標識を認識する標識認識部（４２）と、
車両の走行軌跡情報に基づいて生成された地図情報を参照して、自車両周辺における道路標識を特定する標識特定部（４５）と、
前記標識認識部により認識された道路標識と、前記地図情報に基づく道路標識とを照合し、一致した場合には、一致した道路標識を照合結果とする一方、一致しなかった場合には、いずれか一方を照合結果として選択する、若しくはいずれも選択しない照合部（４６）と、
前記照合結果を出力する出力部（４７）と、を備えた画像認識装置（３３）。

【請求項2】

前記照合部は、前記道路標識が一致しなかった場合、前記画像情報に基づく道路標識の信頼度を算出するとともに、前記地図情報に基づく道路標識の信頼度を算出して、それらを比較し、信頼度の高い道路標識を照合結果として選択する請求項１に記載の画像認識装置。

【請求項3】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、当該道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報のデータ数が対応付けられており、
前記照合部は、照合対象となる前記道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報のデータ数が多ければ、少ない場合に比較して、前記地図情報に基づく前記道路標識の信頼度を高く算出する請求項２に記載の画像認識装置。

【請求項4】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、前記道路標識が車両により認識された場合に設定される認識自信度の平均値が対応付けられており、
前記照合部は、照合対象となる前記道路標識の認識自信度の平均値が高ければ、低い場合に比較して、前記地図情報に基づく前記道路標識の信頼度を高く算出する請求項２又は３に記載の画像認識装置。

【請求項5】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、当該道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報に含まれる当該道路標識が検出された位置情報の散らばりの大きさを示す位置分散値が対応付けられ、
前記照合部は、照合対象となる前記道路標識の位置分散値が大きい場合には、小さい場合に比較して、前記地図情報に基づく前記道路標識の信頼度を低く算出する請求項２～４のうちいずれか１項に記載の画像認識装置。

【請求項6】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、当該道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報に含まれる当該道路標識の位置情報に対応する前記道路標識の種類の散らばりの大きさを示す種類分散値が含まれ、
前記照合部は、照合対象となる前記道路標識の種類分散値が大きい場合には、小さい場合に比較して、前記地図情報に基づく前記道路標識の信頼度を低く算出する請求項２～５のうちいずれか１項に記載の画像認識装置。

【請求項7】

前記照合部は、道路標識が一致しなかった場合、前記画像情報に基づいて、前記標識認識部により認識された前記道路標識の認識自信度が第１閾値以下の場合には、前記標識認識部により認識された前記道路標識を照合結果として選択しない請求項１に記載の画像認識装置。

【請求項8】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、当該道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報のデータ数が対応付けられており、
前記照合部は、道路標識が一致しなかった場合、前記地図情報に基づいて照合対象となった前記道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報のデータ数を特定し、当該データ数が第２閾値以下の場合には、前記地図情報の前記道路標識を照合結果として選択しない請求項１又は請求項７に記載の画像認識装置。

【請求項9】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、前記道路標識が車両により認識された場合に設定される認識自信度の平均値が対応付けられており、
前記照合部は、道路標識が一致しなかった場合、前記地図情報に基づいて、照合対象となった前記道路標識の認識自信度の平均値を特定し、平均値が第３閾値以下の場合には、前記地図情報の前記道路標識を照合結果として選択しない請求項１、請求項７、及び請求項８のうちいずれか１項に記載の画像認識装置。

【請求項10】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、当該道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報に含まれる当該道路標識が検出された位置情報の散らばりの大きさを示す位置分散値が対応付けられ、
前記照合部は、道路標識が一致しなかった場合、前記地図情報に基づいて、照合対象となった前記道路標識の位置分散値を特定し、位置分散値が第４閾値以上の場合には、前記地図情報の道路標識を照合結果として選択しない請求項１、請求項７、請求項８、及び請求項９のうちいずれか１項に記載の画像認識装置。

【請求項11】

前記地図情報は、複数の走行軌跡情報に基づいて生成されるものであり、
前記地図情報には、前記道路標識ごとに、当該道路標識の生成根拠となった走行軌跡情報に含まれる当該道路標識の位置情報に対応する道路標識の種類の散らばりの大きさを示す種類分散値が含まれ、
前記照合部は、道路標識が一致しなかった場合、前記地図情報に基づいて、照合対象となった前記道路標識の種類分散値を特定し、種類分散値が第５閾値以上の場合には、前記地図情報の道路標識を照合結果として選択しない請求項１、請求項７、請求項８、請求項９、及び請求項１０のうちいずれか１項に記載の画像認識装置。

【請求項12】

画像認識装置（３３）が実行する画像認識方法において、
自車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得ステップ（Ｓ１０３）と、
前記画像情報に基づいて、道路標識を認識する標識認識ステップ（Ｓ１０３）と、
車両の走行軌跡情報に基づいて生成された地図情報を参照して、自車両周辺における道路標識を特定する標識特定ステップ（Ｓ１０２）と、
前記標識認識ステップにより認識された道路標識と、前記地図情報に基づく道路標識とを照合し、一致した場合には、一致した道路標識を照合結果とする一方、一致しなかった場合には、いずれか一方を照合結果として選択する、若しくはいずれも選択しない照合ステップ（Ｓ１０４～Ｓ１０７）と、
前記照合結果を出力する出力ステップ（Ｓ１０６，Ｓ１０７）と、を備えた画像認識方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像認識装置、及び画像認識方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

カメラ画像に基づいて、車両が走行する道路の道路標識を適切に認識するための技術が知られている（特許文献１）。特許文献１では、道路標識の検出位置と、地図データに記憶されている道路標識の位置とを比較することにより、認識した道路標識が、固定標識であるか、それとも臨時標識であるかを区別している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１２－１６４２５４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、サーバが、通信網を介して、車両から走行軌跡情報（プローブデータ）を取得し、それらの走行軌跡情報から地図（プローブデータ地図、以下ＰＤ地図と示す）を生成する技術の開発が進められている。

【0005】

しかしながら、ＰＤ地図では、上記のような固定標識であるか、それとも臨時標識であるかの区別を行っていない。このため、臨時標識の設置や撤去が、ＰＤ地図において適切に更新されず、誤認識の原因となってしまう場合があった。

【0006】

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、道路標識を適切に認識できる画像認識装置、及び画像認識方法を提供することを主たる目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

第１の手段は、画像認識装置が、自車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得部と、前記画像情報に基づいて、道路標識を認識する標識認識部と、車両の走行軌跡情報に基づいて生成された地図情報を参照して、自車両周辺における道路標識を特定する標識特定部と、前記標識認識部により認識された道路標識と、前記地図情報に基づく道路標識とを照合し、一致した場合には、一致した道路標識を照合結果とする一方、一致しなかった場合には、いずれか一方を照合結果として選択する、若しくはいずれも選択しない照合部と、前記照合結果を出力する出力部と、を備えたことである。

【0008】

第２の手段は、画像認識装置が実行する画像認識方法において、自車両が走行する走行路を撮像した画像情報を取得する画像情報取得ステップと、前記画像情報に基づいて、道路標識を認識する標識認識ステップと、車両の走行軌跡情報に基づいて生成された地図情報を参照して、自車両周辺における道路標識を特定する標識特定ステップと、前記標識認識ステップにより認識された道路標識と、前記地図情報に基づく道路標識とを照合し、一致した場合には、一致した道路標識を照合結果とする一方、一致しなかった場合には、いずれか一方を照合結果として選択する、若しくはいずれも選択しない照合ステップと、前記照合結果を出力する出力ステップと、を備えたことである。

【0009】

上記第１及び第２の手段によれば、画像情報から認識された道路標識と、地図情報に基づく道路標識とを照合し、一致した場合には、一致した道路標識を照合結果とする一方、一致しなかった場合には、いずれか一方を照合結果として選択する、若しくはいずれも選択しないこととしている。このため、画像情報に基づく認識結果だけを表示させる場合に比較して、より正確な情報を提供することができる。また、臨時標識が設置又は撤去された場合において、より正確な情報を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】運転支援システムの概略構成図。

【図2】運転支援装置及び画像認識装置の機能ブロック図。

【図3】第１実施形態の画像認識処理のフローチャート。

【図4】第１実施形態の地図更新処理のフローチャート。

【図5】尤度の遷移を示すタイムチャート。

【図6】尤度の遷移を示すタイムチャート。

【図7】第２実施形態の画像認識処理のフローチャート。

【図8】第３実施形態の地図生成処理のフローチャート。

【図9】第３実施形態の画像認識処理のフローチャート。

【図10】第４実施形態の画像認識処理のフローチャート。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、運転支援システムについての実施形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の実施形態及び変形例相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

【0012】

（第１実施形態）
本実施形態にかかる運転支援システムについて、図面を参照しつつ説明する。図１に示すように、運転支援システム１００は、運転支援装置としてのクラウドサーバ１０１と、クラウドサーバ１０１とネットワークを介して通信可能な複数台の車両１０２とを備える。

【0013】

クラウドサーバ１０１は、測定車両としての車両１０２から取得した走行軌跡情報であるプローブデータに基づいて、地図情報としてのプローブデータ地図（以下、ＰＤ地図と示す）を更新するとともに、ＰＤ地図を利用する利用車両としての車両１０２に対してＰＤ地図を提供するものである。クラウドサーバ１０１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート、通信モジュール等を備えたコンピュータである。具体的には、クラウドサーバ１０１は、ＰＤ地図やプローブデータを送受信する通信装置１１と、ＰＤ地図やプローブデータを記憶するデータ記憶装置１２と、ＰＤ地図を生成及び更新する地図生成装置１３と、を備える。通信装置１１は、データ記憶装置１２に接続されており、プローブデータやＰＤ地図を入出力可能に構成されている。データ記憶装置１２は、地図生成装置１３と接続されており、各種データを送受信可能に構成されている。

【0014】

クラウドサーバ１０１は、これらの装置を利用して各種機能を実現する。図２にクラウドサーバ１０１の機能ブロック図を示す。図２に示すように、このクラウドサーバ１０１は、ＰＤ地図を記憶する地図記憶部２１と、車両１０２からプローブデータを受信するデータ受信部２２と、プローブデータを記憶するデータ記憶部２３と、ＰＤ地図を更新する地図更新部２４と、ＰＤ地図を送信する地図送信部２５等、を備える。本実施形態では、通信装置１１が、データ受信部２２及び地図送信部２５を実現し、データ記憶装置１２が、地図記憶部２１及びデータ記憶部２３を実現し、地図生成装置１３が地図更新部２４を実現している。これらの各種機能については後述する。

【0015】

なお、各種機能は、ハードウェアである電子回路等によって実現されてもよく、あるいは、少なくとも一部をソフトウェア、すなわちコンピュータ上で実行される処理によって実現されてもよい。また、クラウドサーバ１０１は、車両１０２の外部に設置されている。

【0016】

車両１０２は、撮影装置（画像センサ）としての単眼のカメラ３１と、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信装置３２と、画像認識装置３３と、地図記憶装置３４と、車載通信装置３５と、表示装置３６等を備える。

【0017】

カメラ３１は、ＣＣＤやＣＯＭＳ等の撮像素子が用いられているカメラである。カメラ３１は、例えば車両のフロントガラスの上端付近に配置されており、自車両の前方の道路（走行路）を含む周辺環境を撮影（撮像）する。カメラ３１で撮影された撮影画像は、画像認識装置３３に出力される。なお、複数台のカメラ（複眼カメラ）を備えてもよい。

【0018】

ＧＰＳ受信装置３２は、ＧＰＳの測位機能による位置情報（車両１０２の現在位置）を受信し、画像認識装置３３に出力する機能を有する。地図記憶装置３４は、クラウドサーバ１０１から提供されたＰＤ地図を記憶する装置であり、ＰＤ地図を画像認識装置３３に出力する。車載通信装置３５は、クラウドサーバ１０１と通信を行い、プローブデータの送信や、ＰＤ地図の受信を行う。表示装置３６は、画像認識装置３３に接続されており、画像認識装置３３から出力された認識結果を表示する。

【0019】

画像認識装置３３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力ポート等を備えたコンピュータである。画像認識装置３３は、各種機能を備え、例えば、画像認識などを行う。各種機能は、画像認識装置３３が備えるＲＯＭなどに記憶されたプログラムが実行されることで、実現される。図２に画像認識装置３３の機能ブロック図を示す。図２に示すように、この画像認識装置３３は、画像情報取得部４１、標識認識部４２、地図受信部４３、地図記憶部４４、標識特定部４５、照合部４６、出力部４７、及びデータ送信部４８としての機能を備える。これらの各種機能については後述する。なお、各種機能は、ハードウェアである電子回路によって実現されてもよく、あるいは、少なくとも一部をソフトウェア、すなわちコンピュータ上で実行される処理によって実現されてもよい。

【0020】

次に、図２を参照して、クラウドサーバ１０１及び画像認識装置３３が備える各種機能について説明する。まず、画像認識装置３３の側の機能について説明する。

【0021】

画像情報取得部４１は、カメラ３１により撮影された撮影画像（画像情報）を所定周期で取得する。標識認識部４２は、画像情報取得部４１により取得された撮影画像から、道路標識を識別する。具体的には、標識認識部４２は、取得された撮像画像と予め用意された道路標識識別用の辞書情報とに基づいて、自車両前方に存在する道路標識の種類を判定する。道路標識識別用の辞書情報は、例えば案内標識、警戒標識、規制標識、指示標識、補助標識といった道路標識の種類に応じて個別に用意され、ＲＯＭなどのメモリに予め記憶されている。

【0022】

標識認識部４２は、撮像画像と辞書情報とをパターンマッチングにより照合することで、道路標識の種類を判定する。道路標識の認識方法は、これに限らず任意に変更してもよい。また、道路標識の種類を認識する際、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）などの機械学習を利用してもよい。

【0023】

また、標識認識部４２は、道路標識の位置情報を特定する。具体的には、標識認識部４２は、自車両を基準とする道路標識の相対位置と、ＧＰＳ受信装置３２から受信した自車両の位置情報（経度、緯度）に基づいて、道路標識が検出された位置情報（経度、緯度）を特定する。

【0024】

そして、標識認識部４２は、道路標識の種類及び位置情報（経度、緯度）に関する情報を標識データとして出力する。その際、標識認識部４２は、撮影画像に基づいて道路標識を認識する際の認識自信度を標識データに含めてもよい。認識自信度は、実際に設定されている道路標識が、標識データに示す種類であることの尤もらしさを確率などで示すものであり、例えば、パターンマッチングにより照合する場合には、どれだけ一致したかに基づいて算出される。

【0025】

地図受信部４３は、車載通信装置３５を介してクラウドサーバ１０１から提供されたＰＤ地図を受信する。ＰＤ地図は、所定のタイミングでクラウドサーバ１０１から送信される。また、地図受信部４３は、所定のタイミングで、ＰＤ地図の送信をクラウドサーバ１０１に対して要求してもよい。地図記憶部４４は、地図受信部４３が受信したＰＤ地図を地図記憶装置３４に記憶する。

【0026】

標識特定部４５は、地図受信部４３により受信したＰＤ地図、すなわち、地図記憶装置３４に記憶されているＰＤ地図を参照して、ＧＰＳ受信装置３２から受信した自車両の位置情報（経度、緯度）に基づいて、自車両周辺の道路標識（道路標識の位置情報や種類など）を特定する。

【0027】

照合部４６は、標識認識部４２により認識された道路標識と、ＰＤ地図に基づいて標識特定部４５により特定された道路標識とを照合して、いずれか一方を照合結果として選択する。具体的には、照合部４６は、位置情報を比較して、標識特定部４５により特定された自車両の道路標識のうち、標識認識部４２により認識された道路標識の位置情報に最も近い道路標識を特定する。そして、照合部４６は、特定したその道路標識の種類と、標識認識部４２により認識された道路標識の種類と、を比較し、一致するか否かを判定する。一致した場合には、照合部４６は、一致した道路標識の種類を照合結果とする。一方、一致しなかった場合、照合部４６は、標識認識部４２により認識された道路標識の種類を照合結果とする。

【0028】

出力部４７は、照合部４６による照合結果を表示装置３６に出力し、表示装置３６に照合結果としての道路標識を表示させる。データ送信部４８は、プローブデータを、車載通信装置３５を介して、クラウドサーバ１０１に送信する。本実施形態において、プローブデータには、少なくとも標識認識部４２による認識結果、すなわち、道路標識に係る標識データが含まれる。

【0029】

なお、プローブデータには、自車両の走行履歴（車速、前後加速度、左右加速度など）、車両１０２の位置情報、道路形状、信号機の位置情報、時間情報（検出した時刻など）、交差点から交差点までの通過時間などを含めてもよい。

【0030】

次に、クラウドサーバ１０１の側における機能について説明する。地図記憶部２１は、最新のＰＤ地図を記憶している。データ受信部２２は、車両１０２からプローブデータを受信し、データ記憶部２３に出力する。データ記憶部２３は、データ受信部２２から入力したプローブデータを記憶する。その際、データ記憶部２３は、少なくともプローブデータに含まれる道路標識に係る標識データを時系列で記憶する。

【0031】

地図更新部２４は、データ記憶部２３に記憶された標識データに基づいて、ＰＤ地図を更新し、最新のＰＤ地図を地図記憶部２１に記憶する。その際、地図更新部２４は、データ記憶部２３により記憶された標識データを参照して、時系列に記憶されている標識データの変化点を特定し、当該変化点に基づいてＰＤ地図を更新する。

【0032】

より詳しく説明すると、地図更新部２４は、位置情報が互いに対応する標識データにおいて、種類ごとに、標識データの記憶数に基づく尤度の時系列変化を演算し、当該尤度の増減に基づいて、標識データの変化点を特定する。

【0033】

位置情報が互いに対応する標識データとは、標識データに含まれる位置情報の違いが所定範囲内である標識データのことである。例えば、経度の差分が所定範囲内であって、緯度の差分が所定範囲内にある標識データのことである。

【0034】

尤度とは、位置情報が互いに対応する標識データが示す道路標識の種類のうち、実際の道路標識の種類としての尤もらしさ（確信度）を示すものである。尤度は、種類ごとに演算される。地図更新部２４は、所定の単位期間において、対象となる種類の標識データの記憶数が多ければ多いほど、尤度を高く算出する。なお、同じ記憶数であっても、生成根拠となるプローブデータのデータ数、つまりサンプリング数の違いにより、尤度が異なる。つまり、同じ記憶数であっても、プローブデータのデータ数が多い場合には、少ない場合に比較して尤度が低いといえる。

【0035】

このため、地図更新部２４は、生成根拠となるプローブデータのデータ数によって正規化したうえで、尤度を算出している。具体的には、地図更新部２４は、所定の単位期間において、生成根拠となるプローブデータのデータ数に対する記憶数の割合に基づいて尤度を算出している。生成根拠となるプローブデータのデータ数は、単位期間あたりに受信（又は記憶）したプローブデータの総数であればよい。あるいは、対象とする道路標識の位置情報を中心とする所定範囲内に存在した車両１０２から受信した単位期間あたりのプローブデータの総数であってもよい。

【0036】

また、各標識データに、道路標識を認識した際の認識自信度が含まれている場合、地図更新部２４は、各標識データについてその認識自信度による重みづけを行ったうえで、種類ごとの尤度を演算してもよい。例えば、地図更新部２４は、所定の単位期間において、対象となる種類の標識データの認識自信度を積算することにより、重みづけを行ってもよい。つまり、標識データの記憶数「１」に対してその認識自信度を乗算した値を積算することにより、重みづけを行ってもよい。

【0037】

そして、地図更新部２４は、上記のように、位置情報が互いに対応する標識データが示す道路標識において、道路標識の種類ごとの尤度の時系列変化を演算する。そして、地図更新部２４は、道路標識の種類ごとの尤度の時系列変化に基づいて、尤度の変化点を特定する。具体的には、地図更新部２４は、所定期間において、尤度が第１判定値以上増加した場合、若しくは、尤度が第２判定値以上減少した場合、尤度の変化点として特定する。

【0038】

つまり、道路標識が設置された場合、当該道路標識の種類を示す標識データの記憶数が増加する傾向がある。このため、地図更新部２４は、所定期間において、尤度が第１判定値以上増加した場合、当該期間において、道路標識が設置されたと判定して、ＰＤ地図を更新する。

【0039】

一方、道路標識が撤去された場合、当該道路標識の種類を示す標識データの記憶数が低下する傾向がある。このため、地図更新部２４は、所定期間において、尤度が第２判定値以上減少した場合、当該期間において、道路標識が撤去されたと判定して、ＰＤ地図を更新する。

【0040】

なお、道路標識が変更された場合、道路標識の設置と撤去が同時に行われたに等しい。つまり、道路標識が変更された場合、変更前の道路標識の種類を示す標識データの記憶数が低下するとともに、変更後の道路標識の種類を示す標識データの記憶数が増加する傾向がある。このため、地図更新部２４は、所定期間において、変更前の道路標識の種類を示す尤度が第２判定値以上減少するとともに、変更後の道路標識の種類を示す尤度が第１判定値以上増加した場合、当該期間において、道路標識が変更されたと判定して、ＰＤ地図を更新する。

【0041】

地図更新部２４は、ＰＤ地図を更新した場合、更新後のＰＤ地図を最新のＰＤ地図として地図記憶部２１に記憶する。地図送信部２５は、所定のタイミングにおいて、地図記憶部２１から最新のＰＤ地図を読み出し、車両１０２に送信する。例えば、地図送信部２５は、所定時刻又は所定の日にちに、ＰＤ地図を車両１０２に送信してもよいし、車両１０２からの要求に基づいてＰＤ地図を車両１０２に送信してもよい。

【0042】

次に、車両１０２の側において、道路標識を認識する際に実行される画像認識処理（画像認識方法）の流れについて図３に基づいて説明する。画像認識処理は、画像認識装置３３により所定周期ごとに実行される。

【0043】

まず、画像認識装置３３は、ＧＰＳ受信装置３２から車両１０２（自車両）の位置情報を取得する（ステップＳ１０１）。次に、画像認識装置３３は、地図記憶装置３４に記憶されているＰＤ地図を参照して、ＧＰＳ受信装置３２から受信した自車両の位置情報（経度、緯度）に基づいて、自車両周辺の道路標識を特定する（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２により、画像認識装置３３は、標識特定部４５として機能する。また、ステップＳ１０２が、標識特定ステップである。

【0044】

そして、画像認識装置３３は、カメラ３１から撮影画像を取得し、撮影画像に基づいて、道路標識を認識する（ステップＳ１０３）。このとき、前述したように、画像認識装置３３は、道路標識の種類及び位置情報を認識する。また、併せて認識自信度も算出する。ステップＳ１０３の処理により、画像認識装置３３は、画像情報取得部４１として機能する。また、画像認識装置３３は、標識認識部４２として機能する。また、ステップＳ１０３が、画像情報取得ステップであり、標識認識ステップである。

【0045】

次に、画像認識装置３３は、前述したように、ステップＳ１０３において認識された道路標識と、ＰＤ地図に基づく道路標識とを照合する（ステップＳ１０４）。そして、画像認識装置３３は、ステップＳ１０３において認識された道路標識と、ＰＤ地図に基づく道路標識とが異なるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。この判定結果が肯定の場合、すなわち、異なった場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０３において認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ１０６）。すなわち、表示装置３６に照合結果としての撮影画像に基づく道路標識を表示させる。

【0046】

なお、ステップＳ１０５では、ＰＤ地図において、撮影画像に基づく道路標識の位置情報に対応する道路標識が存在しなかった場合、画像認識装置３３は、道路標識が異なると判定する（肯定判定する）。同様に、撮影画像において、ＰＤ地図に基づく道路標識の位置情報に対応する道路標識が存在しなかった場合、画像認識装置３３は、道路標識が異なると判定する（肯定判定する）。

【0047】

一方、ステップＳ１０５の判定結果が否定の場合、すなわち、一致した場合、画像認識装置３３は、一致した種類の道路標識を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ１０７）。このステップＳ１０４～Ｓ１０７により、画像認識装置３３は、照合部４６として機能する。また、ステップＳ１０４～Ｓ１０７が、照合ステップである。また、ステップＳ１０７により、画像認識装置３３は、出力部４７として機能する。また、ステップＳ１０７が、出力ステップである。

【0048】

ステップＳ１０６，Ｓ１０７の処理が終了すると、画像認識装置３３は、撮影画像に基づいて認識した標識データを含むプローブデータを作成し、そのプローブデータを、車載通信装置３５を介して、クラウドサーバ１０１に送信する（ステップＳ１０８）。このステップＳ１０８により、画像認識装置３３は、データ送信部４８として機能する。また、ステップＳ１０８が、データ送信ステップである。

【0049】

次に、クラウドサーバ１０１の側における処理（運転支援方法）について説明する。まず、プローブデータを受信した際に実行される記憶処理について説明する。クラウドサーバ１０１は、プローブデータを受信すると、プローブデータを時系列で記憶する。より詳しくは、通信装置１１は、プローブデータを受信すると、データ記憶装置１２に出力する。データ記憶装置１２は、入力したプローブデータを時系列で記憶する。その際、プローブデータに含まれる標識データも時系列で記憶されることとなる。この記憶処理が、データ記憶ステップに相当する。

【0050】

次に、ＰＤ地図を更新する際に実行される地図更新処理の流れについて図４に基づいて説明する。地図更新処理は、クラウドサーバ１０１により所定のタイミングに実行される。地図更新処理が地図更新ステップに相当する。

【0051】

クラウドサーバ１０１は、記憶されているプローブデータを読み出す（ステップＳ２０１）。つまり、地図生成装置１３は、データ記憶装置１２から時系列で記憶されている複数のプローブデータを読み出す。次に、クラウドサーバ１０１は、記憶されている最新のＰＤ地図を読み出す（ステップＳ２０２）。つまり、地図生成装置１３は、データ記憶装置１２から最新のＰＤ地図を読み出す。

【0052】

次に、クラウドサーバ１０１は、前述したように、読みだしたプローブデータに含まれる標識データのうち、位置情報が互いに対応する標識データを特定する（ステップＳ２０３）。つまり、地図生成装置１３が、位置情報が互いに対応する標識データを特定する。

【0053】

そして、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ２０３において特定した位置情報が互いに対応する標識データについて、種類ごとに、標識データの記憶数に基づく尤度の時系列変化を演算する（ステップＳ２０４）。つまり、地図生成装置１３は、ステップＳ２０３において特定した位置情報が互いに対応する標識データについて、種類ごとに標識データの数（すなわち、記憶数）を積算する。その際、地図生成装置１３は、所定の単位期間あたりの記憶数を積算し、時系列で並べることにより、種類ごとの尤度の遷移を求める。なお、標識データに認識自信度が含まれる場合、地図生成装置１３は、認識自信度により重みづけを行ったうえで、記憶数を積算し、種類ごとの尤度を算出する。また、その際、地図生成装置１３は、単位期間ごとのプローブデータのデータ数によって記憶数を正規化することにより、種類ごとの尤度を演算する。つまり、地図生成装置１３は、単位期間ごとのプローブデータのデータ数に対する標識データの記憶数の割合に基づいて、種類ごとの尤度を演算する。

【0054】

なお、本実施形態では、プローブデータのデータ数によって正規化しているが、正規化しなくてもよい。また、認識自信度による重みづけを行わなくてもよい。つまり、地図生成装置１３は、単純に、所定の単位期間あたりの記憶数の遷移を演算するだけでもよい。

【0055】

次に、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ２０４により演算された、種類ごとの尤度の時系列変化から、変化点を特定する（ステップＳ２０５）。例えば、所定の検査期間（例えば、２単位期間～１００単位期間）において、種類ごとの尤度が第２判定値以上減少した場合、地図生成装置１３は、第２判定値以上減少した時点Ｔ２において変化点が発生したと特定する（図５参照）。一方、所定の検査期間（例えば、２単位期間～１００単位期間）において、種類ごとの尤度が第１判定値以上増加した場合、地図生成装置１３は、第１判定値以上増加した時点Ｔ１において変化点が発生したと特定する（図６参照）。

【0056】

なお、ステップＳ２０５において、複数種類の尤度が特定された場合、記憶数が多いものから１種類又は２種類の尤度の時系列変化から変化点を特定すればよい。また、複数種類の尤度が特定された場合、尤度又は記憶数が所定数以下である種類の尤度は、無視してもよい。

【0057】

そして、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ２０５において変化点を特定できたか否か（変化点が発生していたか否か）を判定する（ステップＳ２０６）。ステップＳ２０６の判定結果が否定の場合、そのまま地図更新処理を終了する。

【0058】

一方、ステップＳ２０６の判定結果が肯定の場合、クラウドサーバ１０１は、ＰＤ地図を更新する（ステップＳ２０７）。具体的には、地図生成装置１３は、ある種類の尤度が第１判定値以上増加する変化点を特定した場合、当該種類の道路標識が設置されたと判定して、ＰＤ地図を更新し、データ記憶装置１２に記憶する。その際、地図生成装置１３は、当該種類を示す標識データから、当該種類の道路標識の位置情報を平均し、ＰＤ地図における道路標識の位置情報とする。

【0059】

一方、地図生成装置１３は、ある種類の尤度が第２判定値以上減少する変化点を特定した場合、当該種類の道路標識が撤去されたと判定して、ＰＤ地図を更新し、データ記憶装置１２に記憶する。そして、地図更新処理を終了する。

【0060】

上記実施形態によれば、以下のような優れた効果を有することができる。

【0061】

道路標識に係る標識データは、一旦設置されたのちは、誤認識されない限り、同じデータが取得されるはずである。逆に言えば、道路標識が新たに設置された場合、又は撤去された場合、若しくは変更された際、プローブデータに含まれる道路標識に係る標識データが変化する。そこで、クラウドサーバ１０１は、時系列において記憶されている標識データの変化点を特定し、当該変化点に基づいてＰＤ地図を更新することによって、適切なタイミングに、ＰＤ地図を適切に更新することができる。また、時系列に記憶されている標識データの変化点を特定するため、取得されたタイミングにかかわらず多数決などにより道路標識の種類を決定する場合に比較して、誤認識を抑制することができる。

【0062】

道路標識が新たに設置された場合、又は撤去された場合、若しくは変更された場合、種類ごとに標識データの記憶数に顕著な変化が生じる場合が多い。そこで、クラウドサーバ１０１は、位置情報が対応する標識データにおいて、単位期間ごとに、各種類の標識データの記憶数を積算し、当該記憶数に基づいて尤度の時系列変化を演算している。このため、クラウドサーバ１０１は、その時系列変化から、尤度の増減を監視することによって、標識データの変化点を適切に特定することができる。

【0063】

また、クラウドサーバ１０１は、車両が道路標識を認識する際に、誤認識している可能性を考慮して、認識自信度による重みづけを行ったうえで、種類ごとに尤度の時系列変化を演算するようにした。これにより、誤認識している可能性を考慮したうえで、標識データの変化点を適切に特定することができる。

【0064】

また、単位期間あたりにおける標識データの記憶数が同じであっても、生成根拠となるプローブデータのデータ数、つまりサンプリング数の違いにより、尤度が異なる。このため、クラウドサーバ１０１は、生成根拠となるプローブデータのデータ数によって正規化したうえ尤度を算出することとした。これにより、より正確に変化点を特定することができる。

【0065】

ＰＤ地図を利用する車両１０２の画像認識装置３３は、撮影画像に基づいて認識された道路標識と、ＰＤ地図に基づく道路標識とを照合して、いずれか一方を照合結果として選択する照合部４６を備える。これにより、ＰＤ地図を利用する車両１０２も道路標識を認識して照合するために、より正確な道路標識に関する情報を出力することができる。

【0066】

照合部４６は、撮影画像に基づいて認識された道路標識と、地図情報に基づく道路標識とが一致しなかった場合には、撮影画像に基づいて認識された道路標識を照合結果とした。すなわち、ＰＤ地図に比較して、撮影画像に基づいて認識された道路標識のほうが、情報が新しく、正確である可能性が高い。このため、道路標識が一致しなかった場合、標識認識部により認識された道路標識を優先して出力するようにした。

【0067】

ＰＤ地図を利用する車両１０２は、測定車両を兼ねており、画像認識装置３３により認識された道路標識の標識データをプローブデータに含ませて、クラウドサーバ１０１は、に送信する。これにより、車両１０２は、正確な道路標識の出力を行うことができ、かつ、クラウドサーバ１０１は、車両１０２の利用に応じて、よりたくさんのプローブデータを集めることができる。

【0068】

画像認識装置３３は、機械学習を利用して、道路標識を認識している。これにより、道路標識をより正確に認識することができる。

【0069】

（第２実施形態）
上記第１実施形態の運転支援システムの一部を以下のように変更してもよい。なお、以下の第２実施形態において、第１実施形態と同一もしくは均等である部分には、第１実施形態の説明を援用して、その説明を省略する。

【0070】

第２実施形態において、車両１０２の画像認識装置３３は、撮影画像から工事区間を特定するシーン判定を実施可能に構成されている。すなわち、画像認識装置３３は、撮影画像から工事区間を特定するシーン判定部を備える。シーン判定部としての画像認識装置３３は、撮影画像において、工事中であることを示す物体が存在しているか否かに基づいて、工事区間を特定する。具体的には、画像認識装置３３は、撮影画像から、工事中であることを示す標識や看板を認識できる場合、若しくは、工事区間特有の物体（パイロン、バリケード、工事車両など）を一定数以上認識できる場合、工事区間であると判定する。なお、工事中であることを示す物体の認識方法は、道路標識の認識方法（パターンマッチング等）と同様に行えばよい。

【0071】

次に、第２実施形態における画像認識処理の流れについて図７に基づいて説明する。まず、画像認識装置３３は、第１実施形態と同様にして、ステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理を実施する。

【0072】

ステップＳ１０５の判定結果が肯定の場合、すなわち、撮影画像に基づく道路標識と、ＰＤ地図に基づく道路標識とが異なった場合、画像認識装置３３は、撮影画像から工事区間を特定するシーン判定を実施する（ステップＳ３０１）。そして、画像認識装置３３は、撮影画像から工事区間が特定できたか否かを判定する（ステップＳ３０２）。このステップＳ３０１～Ｓ３０２により、画像認識装置３３は、シーン判定部として機能する。また、ステップＳ３０１～Ｓ３０２が、シーン判定ステップである。

【0073】

ステップＳ３０２の判定結果が肯定の場合、すなわち、工事区間であると認識できた場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０３において認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ１０６）。すなわち、表示装置３６に照合結果としての撮影画像に基づく道路標識を表示させる。

【0074】

一方、ステップＳ３０２の判定結果が否定の場合、すなわち、工事区間であると認識できなかった場合、画像認識装置３３は、撮影画像に基づく道路標識の認識自信度が所定値以上であれば、ステップＳ１０３において認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力し、所定値未満であれば、判定不能とする（ステップＳ３０３）。なお、判定不能とした場合、画像認識装置３３は、照合結果を表示させない。

【0075】

一方、ステップＳ１０５の判定結果が否定の場合、すなわち、一致した場合、画像認識装置３３は、一致した種類の道路標識を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ１０７）。

【0076】

ステップＳ１０６，Ｓ１０７，Ｓ３０３の処理が終了すると、画像認識装置３３は、撮影画像に基づいて認識した標識データを含むプローブデータを作成し、そのプローブデータを、車載通信装置３５を介して、クラウドサーバ１０１に送信する（ステップＳ１０８）。

【0077】

この第２実施形態によれば、臨時の道路標識が設置される頻度が多い工事区間において照合対象となる道路標識が設けられている場合であって、道路標識が一致しなかった場合、画像認識装置３３は、撮影画像により認識された道路標識を優先して出力するようにした。これにより、より正確に道路標識を表示させることができる。

【0078】

（第３実施形態）
上記第１実施形態の運転支援システムの一部を以下のように変更してもよい。なお、以下の第３実施形態において、第１実施形態と同一もしくは均等である部分には、その説明を省略する。

【0079】

まず、第３実施形態の記憶処理について説明する。クラウドサーバ１０１は、プローブデータを受信すると、プローブデータを記憶する。より詳しくは、通信装置１１は、プローブデータを受信すると、データ記憶装置１２に出力する。データ記憶装置１２は、入力したプローブデータを記憶する。この記憶処理が、データ記憶ステップに相当する。

【0080】

次に第３実施形態の地図生成処理の流れについて図８に基づいて説明する。地図生成処理は、クラウドサーバ１０１により所定のタイミングに実行される。クラウドサーバ１０１は、記憶されているプローブデータを読み出す（ステップＳ４０１）。つまり、地図生成装置１３は、データ記憶装置１２から記憶されている複数のプローブデータを読み出す。次に、クラウドサーバ１０１は、前述したように、読みだしたプローブデータに含まれる標識データのうち、位置情報が互いに対応する標識データを特定する（ステップＳ４０２）。つまり、地図生成装置１３が、位置情報が互いに対応する標識データを特定する。

【0081】

そして、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ４０２において特定した位置情報が互いに対応する標識データについて、道路標識の種類の多数決を行い、最も記憶数が多い種類の道路標識をＰＤ地図に掲載する道路標識として決定する（ステップＳ４０３）。なお、ステップＳ４０３において、最も多い記憶数が所定数以下である場合には、誤認識として無視してもよい。この所定数は、プローブデータの総数に応じて適宜設定すればよい。

【0082】

また、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ４０２において特定した標識データの位置情報を平均して、ステップＳ４０３で決定した道路標識の位置情報（ＰＤ地図に掲載する位置情報）として、決定する（ステップＳ４０４）。

【0083】

また、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ４０２において特定した標識データから、データ数、認識自信度の平均値、位置分散値、種類分散値を算出する（ステップＳ４０５）。

【0084】

データ数は、ステップＳ４０２において特定した標識データ（を含むプローブデータ）の総数である。認識自信度の平均値は、ステップＳ４０２において特定した各標識データに含まれる認識自信度を平均することにより算出される。位置分散値は、ステップＳ４０３で決定された道路標識の生成根拠となったプローブデータの標識データに含まれる当該道路標識が検出された位置情報の散らばりの大きさを示すものである。位置分散値は、ステップＳ４０２において特定された標識データの位置情報の散らばり（バラツキ）に基づいて、算出される。散らばりが大きいほど位置分散値は、大きくなり、散らばりが少ないほど、位置分散値は小さくなる。

【0085】

種類分散値は、ステップＳ４０３で決定された道路標識の生成根拠となった標識データに含まれる道路標識の種類の散らばりの大きさを示すものである。種類分散値は、ステップＳ４０２において特定された標識データの種類の散らばり（バラツキ）に基づいて、算出される。散らばりが大きいほど種類分散値は、大きくなり、散らばりが少ないほど、種類分散値は小さくなる。

【0086】

そして、クラウドサーバ１０１は、ステップＳ４０３～Ｓ４０５で決定又は算出した情報に基づいて、ＰＤ地図を生成し、更新する（ステップＳ４０６）。つまり、地図生成装置１３は、ステップＳ４０４で決定した位置情報が示す位置に、ステップＳ４０３で決定した種類の道路標識が存在するものとしてＰＤ地図を生成し、データ記憶装置１２に記憶する。ＰＤ地図を生成し、更新する際、地図生成装置１３は、各道路標識の種類及び位置情報とともに、ステップＳ４０５で算出されたデータ数、認識自信度の平均値、位置分散値、種類分散値を対応付けてデータ記憶装置１２に記憶する。そして、地図生成処理を終了する。

【0087】

更新されたＰＤ地図は、上記実施形態と同様にクラウドサーバ１０１から所定のタイミングで車両１０２に送信される。ＰＤ地図が送信される際、道路標識に対応付けられた各種情報（データ数、認識自信度の平均値、位置分散値、種類分散値）も送信される。

【0088】

次に、第３実施形態における画像認識処理について図９に基づいて説明する。画像認識処理は、車両１０２の画像認識装置３３によって、所定周期ごとに実行される。

【0089】

画像認識処理を開始すると、画像認識装置３３は、第１実施形態と同様に、ステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理を実施する。ステップＳ１０５の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０７，Ｓ１０８を実施して、画像認識処理を終了する。

【0090】

一方、ステップＳ１０５の判定結果が肯定の場合、すなわち、撮影画像に基づく道路標識とＰＤ地図に基づく道路標識の種類が異なった場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０３において認識された道路標識の認識自信度が、第１閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ５０１）。この判定結果が肯定の場合、画像認識装置３３は、ＰＤ地図に基づいて特定された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ５０２）。

【0091】

一方、ステップＳ５０１の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ＰＤ地図に基づいて照合対象となった道路標識の生成根拠となったプローブデータのデータ数を特定し、当該データ数が第２閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。つまり、画像認識装置３３は、ＰＤ地図において、道路標識に対応付けられているデータ数を取得し、当該データ数が第２閾値以下であるか否かを判定する。この判定結果が肯定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０３において撮影画像に基づいて認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ５０４）。

【0092】

また、ステップＳ５０３の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ＰＤ地図に基づいて、照合対象となった道路標識の認識自信度の平均値を特定し、平均値が第３閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ５０５）。つまり、画像認識装置３３は、ＰＤ地図において、道路標識に対応付けられている認識自信度の平均値を取得し、当該平均値が第３閾値以下であるか否かを判定する。この判定結果が肯定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ５０４に移行し、ステップＳ１０３において撮影画像に基づいて認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する。

【0093】

一方、ステップＳ５０５の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ＰＤ地図に基づいて、照合対象となった道路標識の位置分散値を特定し、位置分散値が第４閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０６）。つまり、画像認識装置３３は、ＰＤ地図において、道路標識に対応付けられている位置分散値を取得し、当該位置分散値が第４閾値以上であるか否かを判定する。この判定結果が肯定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ５０４に移行し、ステップＳ１０３において撮影画像に基づいて認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する。

【0094】

一方、ステップＳ５０６の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ＰＤ地図に基づいて、照合対象となった道路標識の種類分散値を特定し、種類分散値が第５閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ５０７）。つまり、画像認識装置３３は、ＰＤ地図において、道路標識に対応付けられている種類分散値を取得し、当該種類分散値が第５閾値以上であるか否かを判定する。この判定結果が肯定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ５０４に移行し、ステップＳ１０３において撮影画像に基づいて認識された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する。

【0095】

そして、ステップＳ５０７の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ４０２に移行し、ＰＤ地図に基づいて特定された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する。

【0096】

ステップＳ５０２，Ｓ５０４の処理が終了すると、画像認識装置３３は、撮影画像に基づいて認識した標識データを含むプローブデータを作成し、そのプローブデータを、車載通信装置３５を介して、クラウドサーバ１０１に送信する（ステップＳ１０８）。そして、画像認識処理を終了する。

【0097】

第３実施形態によれば、次のような効果を得ることができる。

【0098】

照合部４６としての画像認識装置３３は、道路標識が一致しなかった場合、撮影画像に基づいてステップＳ１０３にて認識された道路標識の認識自信度が第１閾値以下の場合には、撮影画像に基づいて認識された道路標識を照合結果として選択（決定）しない。これにより、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0099】

また、照合部４６としての画像認識装置３３は、道路標識が一致しなかった場合、ＰＤ地図に基づいて照合対象となった道路標識の生成根拠となった標識データのデータ数を特定し、当該データ数が第２閾値以下の場合には、ＰＤ地図の道路標識を照合結果として選択（決定）しない。つまり、生成根拠となったプローブデータのデータ数が少ない場合、誤認識している可能性が高いことを考慮することができ、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0100】

また、照合部４６としての画像認識装置３３は、道路標識が一致しなかった場合、ＰＤ地図に基づいて照合対象となった道路標識の認識自信度の平均値を特定し、当該平均値が第３閾値以下の場合には、ＰＤ地図の道路標識を照合結果として選択（決定）しない。すなわち、生成根拠となった標識データの認識自信度の平均値が小さい場合に、誤認識している可能性が高いことを考慮することができ、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0101】

また、照合部４６としての画像認識装置３３は、道路標識が一致しなかった場合、ＰＤ地図に基づいて照合対象となった道路標識の位置分散値を特定し、当該位置分散値が第４値以上の場合には、ＰＤ地図の道路標識を照合結果として選択（決定）しない。すなわち、生成根拠となった標識データの位置情報のバラツキが大きい場合に、誤認識している可能性が高いことを考慮することができ、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0102】

また、照合部４６としての画像認識装置３３は、道路標識が一致しなかった場合、ＰＤ地図に基づいて照合対象となった道路標識の種類分散値を特定し、当該種類分散値が第５値以上の場合には、ＰＤ地図の道路標識を照合結果として選択（決定）しない。すなわち、生成根拠となった標識データの種類のバラツキが大きい場合に、誤認識している可能性が高いことを考慮することができ、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0103】

（第４実施形態）
上記第１実施形態の運転支援システムの一部を以下のように変更してもよい。なお、以下の第４実施形態において、第１実施形態と同一もしくは均等である部分には、その説明を省略する。

【0104】

第４実施形態において、クラウドサーバ１０１が実行する記憶処理及び地図生成処理は、第３実施形態と同様であるため、第３実施形態の説明を流用し、説明を省略する。

【0105】

次に、第４実施形態における画像認識処理について図１０に基づいて説明する。画像認識処理は、車両１０２の画像認識装置３３によって、所定周期ごとに実行される。

【0106】

画像認識処理を開始すると、画像認識装置３３は、第１実施形態と同様に、ステップＳ１０１～Ｓ１０５の処理を実施する。ステップＳ１０５の判定結果が否定の場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０７，Ｓ１０８を実施する。

【0107】

一方、ステップＳ１０５の判定結果が肯定の場合、すなわち、撮影画像に基づく道路標識とＰＤ地図に基づく道路標識の種類が異なった場合、画像認識装置３３は、ステップＳ１０３において認識された道路標識の認識自信度に基づいて、撮影画像に基づく道路標識の信頼度を算出する（ステップＳ６０１）。ステップＳ６０１において、道路標識の認識自信度をそのまま撮影画像に基づく道路標識の信頼度として採用してもよいし、道路状態（天候や時間帯（夜間であるか否かなど））を考慮して、認識自信度を調整して信頼度としてもよい。

【0108】

次に、画像認識装置３３は、ＰＤ地図に含まれる各種情報を利用して、ＰＤ地図に基づく道路標識の信頼度を算出する（ステップＳ６０２）。具体的には、画像認識装置３３は、ＰＤ地図を参照して、照合対象となる道路標識に対応付けられた認識自信度の平均値を取得し、当該平均値を、ＰＤ地図に基づく道路標識の信頼度の基礎値とする。このため、認識自信度の平均値が高い場合には、小さい場合に比較して信頼度が高くなる。

【0109】

次に、画像認識装置３３は、ＰＤ地図を参照して、照合対象となる道路標識に対応付けられた当該道路標識の生成根拠となった標識データ（プローブデータ）のデータ数を特定し、データ数により信頼度の調整を行う。具体的には、標識データのデータ数が多い場合には、少ない場合に比較して信頼度が高くなるように基礎値を調整する。

【0110】

さらに、画像認識装置３３は、ＰＤ地図を参照して、照合対象となる道路標識に対応付けられた位置分散値を取得し、位置分散値により信頼度の調整を行う。具体的には、位置分散値が大きい場合には、小さい場合に比較して信頼度が低くなるように、基礎値（データ数により調整済みの基礎値）を調整する。

【0111】

同様に、画像認識装置３３は、ＰＤ地図を参照して、照合対象となる道路標識に対応付けられた種類分散値を取得し、種類分散値により信頼度の調整を行う。具体的には、種類分散値が大きい場合には、小さい場合に比較して信頼度が低くなるように、基礎値（データ数及び位置分散値により調整済みの基礎値）を調整する。

【0112】

ステップＳ６０１，Ｓ６０２において信頼度を算出すると、画像認識装置３３は、撮影画像に基づく道路標識の信頼度と、ＰＤ地図に基づく道路標識の信頼度を比較し、信頼度の高い道路標識を照合結果として選択（決定）する（ステップＳ６０３）。

【0113】

そして、画像認識装置３３は、ステップＳ６０３で決定された道路標識の種類を照合結果とし、照合結果を表示装置３６に出力する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４の処理が終了すると、画像認識装置３３は、撮影画像に基づいて認識した標識データを含むプローブデータを作成し、そのプローブデータを、車載通信装置３５を介して、クラウドサーバ１０１に送信する（ステップＳ１０８）。そして、画像認識処理を終了する。

【0114】

第４実施形態によれば、次のような効果を得ることができる。

【0115】

照合部４６としての画像認識装置３３は、道路標識が一致しなかった場合、撮影画像に基づく道路標識の信頼度と、ＰＤ地図に基づく道路標識の信頼度を算出して、それらを比較することにより、照合結果を選択（決定）する。このため、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0116】

撮影画像に基づく道路標識の信頼度は、当該道路標識の認識自信度に基づいて算出される。また、ＰＤ地図に基づく道路標識の信頼度は、当該道路標識に対応付けられている生成根拠となった標識データ（プローブデータ）のデータ数、認識自信度の平均値、位置分散値、及び種類分散値に基づいて調整される。これにより、より信頼度の高い情報を選択し、照合結果として表示させることができる。

【0117】

なお、第４実施形態では、ＰＤ地図に基づく道路標識の信頼度は、データ数、認識自信度の平均値、位置分散値、及び種類分散値に基づいて算出されたが、このうちいずれか１又は２つ以上の値に基づいて算出されてもよい。

【0118】

（他の実施形態）
上記実施形態の構成の一部を変更してもよい。以下、上記実施形態の構成の一部を変更した他の実施形態（変形例）について説明する。

【0119】

・上記第２実施形態において、画像認識装置３３は、画像認識装置３３によるシーン判定の判定結果（すなわち、工事区間であるか否かの判定結果）をプローブデータに含ませてもよい。そして、クラウドサーバ１０１は、シーン判定の判定結果を利用して、ＰＤ地図を更新するか否かの判断材料としてもよい。

【0120】

例えば、クラウドサーバ１０１は、位置情報が工事区間に対応する標識データに基づいて尤度の変化点を特定する際、判定値（第１判定値及び第２判定値）を小さくしてもよい。つまり、工事区間においては、臨時の道路標識が設置される頻度が多いことを考慮して、変化点の判断基準を下げてもよい。すなわち、変化幅が小さくても変化点としてもよい。これにより、工事区間中において設置される臨時の道路標識に対応してＰＤ地図を迅速に更新することが可能となる。

【0121】

なお、この変形例の場合、プローブデータに工事中であることを示す物体に係る情報を含ませて、クラウドサーバ１０１が、プローブデータに基づいて、工事区間を特定するための判定するシーン判定を実施してもよい。

【0122】

上記第２実施形態のステップＳ３０２の判定結果が否定の場合、すなわち、工事区間であると認識できなかった場合、画像認識装置３３は、認識自信度にかかわらず判定不能としてもよい。また、道路標識の認識自信度が所定値未満であれば、ＰＤ地図に基づく道路標識を照合結果としてもよい。そのほか、第３実施形態のステップＳ５０１～Ｓ５０７の処理や、第４実施形態のステップＳ６０１～Ｓ６０４の処理を実行してもよい。

【0123】

・上記第３実施形態において、ステップＳ５０１、Ｓ５０３～Ｓ５０７の処理順序を任意に変更してもよい。例えば、ステップＳ５０１よりも先に、ステップＳ５０３～Ｓ５０７の判定を行い、ステップＳ５０７の判定結果が否定の場合、ステップＳ５０１を実行してもよい。

【0124】

・上記第３実施形態において、第１閾値～第５閾値は、それぞれ任意の数を設定すればよい。

【0125】

・上記第３実施形態において、ステップＳ５０１の判定結果が否定の場合、判定不能としてもよい。その際、結果を表示させなくてもよい。

【0126】

・上記実施形態において、車両１０２は、計測したプローブデータをクラウドサーバ１０１に送信する測定車両と、ＰＤ地図がクラウドサーバ１０１から提供され、ＰＤ地図を利用する利用車両とを兼ねていたが、いずれか一方の役割のみであってもよい。

【0127】

本開示に記載の制御部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制御部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

【符号の説明】

【0128】

２３…データ記憶部、２４…地図更新部、４１…画像情報取得部、４２…標識認識部、４５…標識特定部、４６…照合部、４７…出力部、１００…運転支援システム、１０１…クラウドサーバ、１０２…車両。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】