(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-19
(45)【発行日】2024-06-27
(54)【発明の名称】交差点警戒システム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/16 20060101AFI20240620BHJP
【ＦＩ】
G08G1/16 D
【請求項の数】
7
(21)【出願番号】P 2024026363
(22)【出願日】2024-02-26
【審査請求日】2024-02-26
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】513087677
【氏名又は名称】ＰＣＩソリューションズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000800
【氏名又は名称】デロイトトーマツ弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】澤戸 寛明
(72)【発明者】
【氏名】島山 求
(72)【発明者】
【氏名】本間 薫
(72)【発明者】
【氏名】八子 亮太
【審査官】高島 壮基
(56)【参考文献】
【文献】特開２０２２－１２３５２７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２２－０４０５８０（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００４－２４６４５８（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
交差点の領域である交差点領域及び当該交差点領域に連続する複数の道路領域のいずれかを移動する移動体を含む交通環境画像から、所定の画像認識処理により、前記移動体の位置を取得する移動体位置取得部と、前記移動体の位置の時系列に基づいて、前記移動体の移動ベクトルを生成する移動ベクトル生成部と、
前記交差点領域から前記複数の道路領域のうちの少なくとも一つの領域である警戒領域に向かう方向ベクトルを生成する方向ベクトル生成部と、
前記方向ベクトルに対する前記移動体の前記移動ベクトルの角度に基づいて、前記移動体が前記警戒領域に侵入する可能性の高低を判定する判定部と、
当該判定部によって前記移動体が前記警戒領域に侵入する可能性が高いと判定されたときに、当該判定結果を表す警戒情報を交通参加者に報知するために出力する出力処理を実行する出力処理部と、
を備えることを特徴とする交差点警戒システム。
【請求項2】
請求項１に記載の交差点警戒システムにおいて、前記方向ベクトル生成部は、前記交差点における交通信号機の表示状態に基づき、前記方向ベクトルの向きを決定することを特徴とする交差点警戒システム。
【請求項3】
請求項１に記載の交差点警戒システムにおいて、前記交通環境画像における前記交差点領域を取り囲む矩形状の４つの直線部の各々を複数の領域に分割した場合において、前記移動ベクトルに沿って延びる直線と前記各直線部との交点が当該複数の領域のいずれかに位置している数を計数する計数部と、
前記各直線部における前記複数の領域のうち、前記計数部によって計数された前記交点の数が最も多い領域を、前記移動ベクトルの向きに基づき、前記移動体の流入点及び流出点に設定する流出入点設定部と、
互いに対向する２つの前記各直線部における前記流入点と前記流出点とを結んだ直線を前記道路領域における前記移動体の走行ラインに設定する走行ライン設定部と、
前記複数の道路領域の１つである第１道路領域の前記走行ラインと、当該第１道路領域と交差する第２道路領域の前記走行ラインとが互いに交わる４つの交点によって画成された矩形領域を拡大した拡大領域に基づき、当該第１道路領域のセンターラインと、当該第２道路領域のセンターラインと、を生成するセンターライン生成部と、
をさらに備え、
前記方向ベクトル生成部は、前記方向ベクトルを、前記第１道路領域の前記センターラインと前記第２道路領域の前記センターラインの交点である中心点から、前記第１道路領域の前記センターライン又は前記第２道路領域の前記センターラインに沿いながら前記警戒領域に向かって延びるように生成することを特徴とする交差点警戒システム。
【請求項4】
請求項３に記載の交差点警戒システムにおいて、前記拡大領域に基づいて、前記交差点領域及び前記複数の道路領域からなる第１交通領域を設定する第１交通領域設定部と、
所定の第１画像認識処理により、前記移動体の位置の時系列に基づき、前記移動体の路面上の移動エリアを取得するとともに、当該移動エリアの時系列に基づいて、前記交差点領域及び前記複数の道路領域からなる第２交通領域を取得する第１取得処理と、所定の第２画像認識処理により、前記交通環境画像から前記第２交通領域を取得する第２取得処理との一方の処理を実行する第２交通領域取得部と、
をさらに備え、
前記第１交通領域設定部は、前記第１交通領域が前記第２交通領域内に収まるように前記第１交通領域を設定することを特徴とする交差点警戒システム。
【請求項5】
請求項３に記載の交差点警戒システムにおいて、前記拡大領域に基づいて、前記交差点領域及び前記複数の道路領域からなる第１交通領域を設定する第１交通領域設定部と、
前記交差点における交通信号機の表示状態、前記拡大領域の４つの縁のそれぞれに沿って延びる４つの直線、前記第１道路領域の前記センターライン及び前記第２道路領域のセンターラインに基づいて、前記第１交通領域における複数の監視領域を矩形状に設定する監視領域設定部と、
前記交通環境画像から、所定の第３画像認識処理により、前記移動体以外の交通参加者の位置を取得する参加者位置取得部と、
前記交通参加者の位置、前記移動体の位置及び前記複数の監視領域の関係に基づいて、警戒レベルを設定する警戒レベル設定部と、
をさらに備え、
前記警戒情報は、前記警戒レベルに応じた情報を含むように構成されていることを特徴とする交差点警戒システム。
【請求項6】
請求項５に記載の交差点警戒システムにおいて、前記警戒レベル設定部は、前記交通参加者の位置、前記移動体の位置及び前記複数の監視領域の関係に加えて、前記交差点における交通信号機の表示状態にさらに基づいて、警戒レベルを設定することを特徴とする交差点警戒システム。
【請求項7】
請求項１～６のいずれか１項に記載の交差点警戒システムにおいて、前記警戒情報を音声情報及び視覚情報の少なくとも一方の情報として前記交通参加者に報知する報知装置をさらに備えることを特徴とする交差点警戒システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、交差点における交通参加者の安全性を向上させるための交差点警戒システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、交差点の安全性を向上させるシステムとして、特許文献１に記載されたものが知られている。このシステムでは、走行中の車両が走行車線の交差点の手前の所定領域内に存在する場合において、その走行車両が交差点に到達したときの信号が赤信号であると想定されるときには、赤信号の時間を延長すると同時に、走行車線を横切る横断歩道の歩行者用の信号が赤信号から青信号に変化する時間が遅延される。
【0003】
それにより、例えば、走行車両の運転手が赤信号に気づくのが遅れた場合でも、横断歩道及びその付近を移動する交通参加者の安全性を向上させることができる。なお、本明細書では、歩行者、自転車、電動軽車両、車椅子及び動物などを含めて「交通参加者」という。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０２３－９７１５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上記従来のシステムによれば、車両が交差点よりも手前の走行車線を走行中である場合には有効であるものの、車両が交差点内を走行中の場合には、有効ではないという問題がある。すなわち、交差点内の車両などの移動体が、横断歩道などの警戒領域に向かって移動している場合、警戒領域及びその付近に存在する交通参加者の安全性が低下してしまうおそれがある。
【0006】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、交差点内の移動体が警戒領域に向かって移動している際に、交通参加者の安全性を向上させることができる交差点警戒システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記目的を達成するために、請求項１に係る交差点警戒システムは、交差点の領域である交差点領域及び交差点領域に連続する複数の道路領域のいずれかを移動する移動体を含む交通環境画像から、所定の画像認識処理により、移動体の位置を取得する移動体位置取得部と、移動体の位置の時系列に基づいて、移動体の移動ベクトルを生成する移動ベクトル生成部と、交差点領域から複数の道路領域のうちの少なくとも一つの領域である警戒領域に向かう方向ベクトルを生成する方向ベクトル生成部と、方向ベクトルに対する移動体の移動ベクトルの角度に基づいて、移動体が警戒領域に侵入する可能性の高低を判定する判定部と、判定部によって移動体が警戒領域に侵入する可能性が高いと判定されたときに、判定結果を表す警戒情報を交通参加者に報知するために出力する出力処理を実行する出力処理部と、を備えることを特徴とする。
【0008】
この交差点警戒システムによれば、方向ベクトルに対する移動体の移動ベクトルの角度に基づいて、移動体が所定の警戒領域に侵入する可能性が高いと判定され、そのように判定されたときに、判定結果を表す警戒情報を交通参加者に報知するために出力する出力処理が実行される。それにより、警戒情報を交通参加者に報知することが可能になる。
【0009】
ここで、移動体の移動ベクトルは、交通環境画像から所定の画像認識処理により取得された移動体の位置の時系列に基づいて生成され、方向ベクトルは、交差点領域から複数の道路領域のうちの少なくとも一つの領域である警戒領域に向かうものとして生成される。したがって、方向ベクトルに対する移動体の移動ベクトルの角度に基づいて、移動体が所定の警戒領域に侵入する可能性の高低を適切に判定できることになる。そして、移動体が警戒領域に侵入する可能性が高いと判定されたときの判定結果を表す警戒情報が交通参加者に報知するために出力されることにより、交通参加者が所定の警戒領域又はその付近に存在する場合には、移動体が所定の警戒領域に進入する可能性が高いことをその交通参加者に報知することができ、交通参加者の安全性を向上させることができる。なお、本明細書における「システム」は、１つ以上の装置によって構成されるものであればよい。
【0010】
本発明において、方向ベクトル生成部は、交差点における交通信号機の表示状態に基づき、方向ベクトルの向きを決定することが好ましい。
【0011】
この交差点警戒システムによれば、交差点における交通信号機の表示状態に基づき、方向ベクトルの向きが決定されることにより、交通信号機が存在する交差点において、方向ベクトルの向きを適切に設定することができる。
【0012】
本発明において、交通環境画像における交差点領域を取り囲む矩形状の４つの直線部の各々を複数の領域に分割した場合において、移動ベクトルに沿って延びる直線と各直線部との交点が複数の領域のいずれかに位置している数を計数する計数部と、各直線部における複数の領域のうち、計数部によって計数された交点の数が最も多い領域を、移動ベクトルの向きに基づき、移動体の流入点及び流出点に設定する流出入点設定部と、互いに対向する２つの各直線部における流入点と流出点とを結んだ直線を道路領域における移動体の走行ラインに設定する走行ライン設定部と、複数の道路領域の１つである第１道路領域の走行ラインと、第１道路領域と交差する第２道路領域の走行ラインとが互いに交わる４つの交点によって画成された矩形領域を拡大した拡大領域に基づき、第１道路領域のセンターラインと、第２道路領域のセンターラインと、を生成するセンターライン生成部と、をさらに備え、方向ベクトル生成部は、方向ベクトルを、第１道路領域のセンターラインと第２道路領域のセンターラインの交点である中心点から、第１道路領域のセンターライン又は第２道路領域のセンターラインに沿いながら警戒領域に向かって延びるように生成することが好ましい。
【0013】
この交差点警戒システムによれば、交通環境画像における交差点領域を取り囲む矩形状の４つの直線部の各々を複数の領域に分割した場合において、移動ベクトルに沿って延びる直線と各直線部との交点が複数の領域のいずれかに位置している数が計数され、各直線部における複数の領域のうち、計数部によって計数された交点の数が最も多い領域が、移動ベクトルの向きに基づき、移動体の流入点及び流出点に設定される。そして、互いに対向する２つの各直線部における流入点と流出点とを結んだ直線が道路領域における移動体の走行ラインに設定される。
【0014】
ここで、多数の移動体が交差点内を移動した際、それらの移動体の移動ベクトルに沿って延びる直線との交点の数が最も多い各直線部の領域は、移動体の交差点への流出入回数が最も頻繁な領域となる。したがって、そのような流入点と流出点とを結んだ直線を道路の片側車線における移動体の走行ラインに設定することにより、この走行ラインを、多数の移動体の走行ラインを平均化したものと見なすことができる。さらに、第１の道路の両側車線の走行ラインと、第１の道路と交差する第２の道路の両側車線の走行ラインとが互いに交わる４つの交点によって画成された矩形領域を拡大した拡大領域に基づき、第１の道路のセンターラインと、第２の道路のセンターラインとが生成されることにより、これらのセンターラインを精度よく生成することができる。
【0015】
また、第１の道路のセンターラインと第２の道路のセンターラインの交点を中心点として、第１の道路のセンターライン又は第２の道路のセンターラインに沿って延びるように、方向ベクトルが生成されることにより、方向ベクトルを交差点の中心点から警戒領域に向かうように適切に生成することができる。
【0016】
本発明において、拡大領域に基づいて、交差点領域及び複数の道路領域からなる第１交通領域を設定する第１交通領域設定部と、所定の第１画像認識処理により、移動体の位置の時系列に基づき、移動体の路面上の移動エリアを取得するとともに、移動エリアの時系列に基づいて、交差点領域及び複数の道路領域からなる第２交通領域を取得する第１取得処理と、所定の第２画像認識処理により、交通環境画像から第２交通領域を取得する第２取得処理との一方の処理を実行する第２交通領域取得部と、をさらに備え、第１交通領域設定部は、第１交通領域が第２交通領域内に収まるように第１交通領域を設定することが好ましい。
【0017】
この交差点警戒システムによれば、拡大領域に基づいて、第１交通領域が設定される。また、所定の第１画像認識処理により、移動体の位置の時系列に基づき、移動体の路面上の移動エリアを取得するとともに、移動エリアの時系列に基づいて、交差点領域及び複数の道路領域からなる第２交通領域を取得する第１取得処理と、所定の第２画像認識処理により、交通環境画像から第２交通領域を取得する第２取得処理との一方の処理によって、第２交通領域が取得される。以上のように第２交通領域が取得されることにより、第２交通領域は、実際の道路領域に近いものとして取得されることになる。
【0018】
そして、第１交通領域がそのような第２交通領域内に収まるように設定されることにより、第１交通領域が実際の道路領域よりも広い領域になるのを回避することができ、第１交通領域の設定精度を向上させることができる。
【0019】
本発明において、拡大領域に基づいて、交差点領域及び複数の道路領域からなる第１交通領域を設定する第１交通領域設定部と、交差点における交通信号機の表示状態、拡大領域の４つの縁のそれぞれに沿って延びる４つの直線、第１道路領域のセンターライン及び第２道路領域のセンターラインに基づいて、第１交通領域における複数の監視領域を矩形状に設定する監視領域設定部と、交通環境画像から、所定の第３画像認識処理により、移動体以外の交通参加者の位置を取得する参加者位置取得部と、交通参加者の位置、移動体の位置及び複数の監視領域の関係に基づいて、警戒レベルを設定する警戒レベル設定部と、をさらに備え、警戒情報は、警戒レベルに応じた情報を含むように構成されていることが好ましい。
【0020】
この交差点警戒システムによれば、拡大領域に基づいて、交差点領域及び複数の道路領域からなる第１道路領域が設定され、交差点における交通信号機の表示状態、拡大領域の４つの縁のそれぞれに沿って延びる４つの直線、第１の道路のセンターライン及び第２の道路のセンターラインに基づいて、第１交通領域における複数の監視領域が矩形状に設定される。さらに、交通環境画像から、所定の第３画像認識処理により、交通参加者の位置が取得されるとともに、交通参加者の位置、移動体の位置及び複数の監視領域の関係に基づいて、警戒レベルが設定される。そして、警戒レベルに応じた情報を含む警戒情報が報知装置から報知されることにより、交通参加者の位置、移動体の位置及び複数の監視領域の関係に基づいて、適切なレベルの警戒情報を交通参加者に報知することができる。
【0021】
本発明において、警戒レベル設定部は、交通参加者の位置、移動体の位置及び複数の監視領域の関係に加えて、交差点における交通信号機の表示状態にさらに基づいて、警戒レベルを設定することが好ましい。
【0022】
この交差点警戒システムによれば、交通参加者の位置、移動体の位置及び複数の監視領域の関係に加えて、交差点における交通信号機の表示状態にさらに基づいて、適切なレベルの警戒情報を交通参加者に報知することができる。
【0023】
本発明において、警戒情報を音声情報及び視覚情報の少なくとも一方の情報として交通参加者に報知する報知装置をさらに備えることが好ましい。
【0024】
この交差点警戒システムによれば、報知装置により、警戒情報が音声情報及び視覚情報の少なくとも一方の情報として交通参加者に報知される。それにより、交通参加者は、音声情報及び視覚情報の少なくとも一方の情報によって、移動体が警戒領域に侵入する可能性が高いという事象を適切に認識することができ、交通参加者の安全性をさらに向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0025】
【図1】本発明の一実施形態に係る交差点警戒システムの構成を模式的に示す図である。
【図2】カメラによって撮影された交差点及びその付近の画像を示す図である。
【図3】警戒装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図4】移動体位置取得部及び移動ベクトル生成部の機能を説明するための図である。
【図5】計数部、流出入点設定部及び走行ライン設定部の機能を説明するための図である。
【図6】センターライン生成部及び方向ベクトル生成部の機能を説明するための図である。
【図7】移動体が交差点を左折する際の判定部の判定方法の説明図である。
【図8A】移動体が交差点の左折を開始する前の状態を示す図である。
【図8B】移動体が交差点の左折を開始した状態を示す図である。
【図9】移動体が交差点を右折する際の判定部の判定方法の説明図である。
【図10】移動体が交差点を直進する際の判定部の判定方法の説明図である。
【図11】方向ベクトルが切り換えられた場合において、移動体が交差点を右折する際の判定部の判定方法の説明図である。
【図12】第２交通領域取得部による第２交通領域の取得結果の一例を示す図である。
【図13】第２交通領域取得部による第２交通領域の取得結果の他の一例を示す図である。
【図14】第１交通領域が第２交通領域に収まっていない場合の修正状態を示す図である。
【図15】監視領域セットの一例を示す図である。
【図16】監視領域セットの他の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0026】
以下、図面を参照しながら、本発明の一実施形態に係る交差点警戒システムについて説明する。本実施形態の交差点警戒システム１は、交差点５における交通参加者の安全性を向上させるためのものであり、図１に示すように、カメラ３、スピーカ４及び警戒装置１０を備えている。
【0027】
この警戒装置１０は、ＣＰＵ、ストレージ、メモリ及びＩ／Ｏインターフェースを備えたコンピュータで構成され、カメラ３及びスピーカ４との間で通信可能になっている。この警戒装置１０では、後述するように、カメラ３からの画像信号に基づいて、各種制御処理が実行されるとともに、それに伴って、警戒情報信号がスピーカ４に対して送信される。
【0028】
本実施形態の場合、交差点５は、第１道路５ａ及び第２道路５ｂが十字状に交差する十字路状に構成されている。第１道路５ａの交差点５付近の部位には、横断歩道５ｃ，５ｃが設けられており、第２道路５ｂの交差点５付近の部位には、横断歩道５ｄ，５ｄが設けられている。さらに、交差点５には、図２に示すように、複数の歩行者用の交通信号機６（以下「歩行者用信号機６」という）及び複数の車両用の交通信号機７ａ，７ｂ（２つのみ図示）が設けられている。以下、これらの車両用の交通信号機７ａ，７ｂをまとめて適宜「車両用信号機７」という。
【0029】
カメラ３は、交差点５の斜め上方に配置されており、通信機能を備えている。カメラ３は、図２に示すようなアングルで、交差点５、第１道路５ａの一部及び第２道路５ｂの一部を含む画像２（以下「交通環境画像２」という）を撮影し、その画像信号を警戒装置１０に送信する。この場合、交通環境画像２は、動画として撮影される。
【0030】
なお、以下の説明では、交通環境画像２において、２つの道路５ａ，５ｂが互いに交差している領域を「交差点領域」といい、交差点領域から延びる道路の領域を「道路領域」というとともに、「交差領域」及び「道路領域」からなる領域を「交通領域」という。
【0031】
また、スピーカ４（報知装置）は、交差点５の近傍に配置されており、後述するように、警戒装置１０からの警戒情報信号を受信した際、警戒情報信号に対応する音声情報を出力する。
【0032】
次に、図３を参照しながら、警戒装置１０の機能的な構成について説明する。同図に示すように、警戒装置１０は、移動体位置取得部１１、移動ベクトル生成部１２、計数部１３、流出入点設定部１４、走行ライン設定部１５、センターライン生成部１６、方向ベクトル生成部１７、判定部１８、第１交通領域設定部１９、第２交通領域取得部２０、監視領域設定部２１、参加者位置取得部２２、警戒レベル設定部２３および出力処理部２４を備えている。
【0033】
まず、移動体位置取得部１１では、カメラ３からの画像信号が警戒装置１０で受信された際、交通環境画像２から走行中の移動体の位置が取得される。具体的には、図４に示すように、所定の画像認識処理により、バウンディングボックス３０を用いて、交通環境画像２の各フレームにおける四輪車両などの移動体８の位置が取得される。この場合、所定の画像認識処理としては、機械学習モデルを適用した物体認識処理（例えば、OpenVino：登録商標）が用いられる。
【0034】
次に、移動ベクトル生成部１２では、交通環境画像２の現在のフレームにおける移動体８の位置と、１つ前のフレームにおける移動体８の位置とに基づいて、移動体８の移動ベクトルVmが生成される。図４に示すように、移動ベクトルＶｍは、バウンディングボックス３０の下辺の中点を始点として移動体８の進行方向に延びるベクトルとして生成される。なお、図４では、一例として、移動体８が第１道路５ａ側のみを走行している状態が示されている。
【0035】
また、計数部１３では、交通環境画像２の上下左右の縁に沿う直線部２ａ～２ｄ（以下「縁直線部２ａ～２ｄ」という）の各々を所定幅の多数の領域に区分した場合において、各領域における、移動ベクトルＶｍに沿って延びる直線（図４に破線で示す直線）と縁直線部２ａ～２ｄとの交点の数がフレーム毎に計数される。そして、それらの計数結果の積算値を表すグラフとして、図５に示す柱状グラフ（ヒストグラム）が作成される。この場合、計数部１３による計数は所定時間（例えば１０分間）実行される。
【0036】
この図５において、点描で示す柱状グラフ３１は、移動ベクトルＶｍに沿って移動ベクトルＶｍの向きに延びた直線と縁直線部２ａ～２ｄとの交点の数の積算値を表している。また、ハッチングで示す柱状グラフ３２は、移動ベクトルＶｍに沿って移動ベクトルＶｍと逆側の向きに延びた直線と縁直線部２ａ～２ｄとの交点の数の積算値を表している。
【0037】
さらに、流出入点設定部１４では、計数部１３で作成された柱状グラフ３１，３２に基づき、以下に述べるように、移動体８の流入点Ｐｉｎ及び流出点Ｐｏｕｔが設定される。すなわち、交通環境画像２の縁直線部２ａ～２ｄの各々における複数の領域のうち、計数部１３によって計数された交点の数が最も多い領域、すなわち柱状グラフ３１，３２の最も長い領域における中点が、移動ベクトルＶｍの向きに基づき、移動体８の流入点Ｐｉｎ及び流出点Ｐｏｕｔに設定される。
【0038】
一方、走行ライン設定部１５では、流出入点設定部１４で設定された移動体８の流入点Ｐｉｎ及び流出点Ｐｏｕｔに基づき、以下に述べる手法により、第１道路５ａにおける移動体８の走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂと、第２道路５ｂにおける移動体８の走行ラインＬ２ａ，Ｌ２ｂとが設定される（図５参照）。
【0039】
すなわち、交通環境画像２の左右の縁直線部２ｃ，２ｄにおける流入点Ｐｉｎと流出点Ｐｏｕｔとを結んだ直線が、第１道路５ａの道路領域（以下「第１道路領域」という）における移動体８の両側車線の走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂに設定される。これと同様に、交通環境画像２の上下の縁直線部２ａ，２ｂにおける流入点Ｐｉｎと流出点Ｐｏｕｔとを結んだ直線が、第２道路５ｂの道路領域（以下「第２道路領域」という）における移動体８の両側車線の走行ラインＬ２ａ，Ｌ２ｂに設定される。その結果、走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂと走行ラインＬ２ａ，Ｌ２ｂは、４つの交点Ｐｘ１～Ｐｘ４で互いに交差することになる。
【0040】
さらに、センターライン生成部１６では、走行ライン設定部１５で設定された４本の走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂ，Ｌ２ａ，Ｌ２ｂに基づき、以下に述べる手法によって、第１道路領域のセンターラインＬｃ１及び第２道路領域のセンターラインＬｃ２が生成される。
【0041】
すなわち、図６に示すように、４本の走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂ，Ｌ２ａ，Ｌ２ｂが互いに交差する４つの交点Ｐｘ１～Ｐｘ４で画成される矩形のエリアを作成し、この矩形のエリアを拡大することにより、４つの点Ｐｙ１～Ｐｙ４によって画成される矩形の拡大領域４１ａ（図中の点描で示す領域）を生成する。
【0042】
その際、４つの交点Ｐｘ１～Ｐｘ４で画成される矩形のエリアを拡大するときの比率は、矩形のエリアをできるだけ相似形になるような比率（例えば、1.2倍～1.5倍）になっており、これらの比率は、事前テストにより予め設定されている。
【0043】
次いで、２点Ｐｙ１，Ｐｙ４の間の中点Ｐ１４と２点Ｐｙ２，Ｐｙ３の間の中点Ｐ２３とを通って延びる直線（図中に破線で示す直線）が、第１道路領域のセンターラインＬ１ｃとして生成され、２点Ｐｙ１，Ｐｙ２の間の中点Ｐ１２と２点Ｐｙ３，Ｐｙ４の間の中点Ｐ３４とを通って延びる直線（図中に破線で示す直線）が、第２道路領域のセンターラインＬ２ｃとして生成される。それに伴い、２つのセンターラインＬ１ｃ，Ｌ２ｃの交点が、交差点５の中心点Ｐｃとして生成される。
【0044】
また、方向ベクトル生成部１７では、以下に述べる手法によって、方向ベクトルが生成される。まず、図６に示すように、方向ベクトルとして、交差点５の中心点ＰｃからセンターラインＬ２ｃに沿って２つの中点Ｐ３４，Ｐ１２まで延びる２つの方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ３と、交差点５の中心点ＰｃからセンターラインＬ１ｃに沿って２つの中点Ｐ１４，Ｐ２３まで延びる２つの方向ベクトルＶｄ２，Ｖｄ４とが設定される。
【0045】
さらに、所定の画像認識処理（機械学習モデル）により、交通環境画像２から車両用信号機７の表示状態を取得する。この場合、所定の画像認識処理としては、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）が用いられる。
【0046】
次いで、車両用信号機７の表示状態に基づいて、２つ方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２の一方が生成（選択）される。例えば、第１道路５ａ用の車両用信号機７ａが青信号を表示している場合には、方向ベクトルＶｄ１が生成され、第２道路５ｂ用の車両用信号機７ｂが青信号を表示している場合には、方向ベクトルＶｄ２が生成される。
【0047】
これは、交通環境画像２のアングルに起因して、第１道路５ａ用の車両用信号機７ａが青色信号を表示している場合には、図２に示すように、第２道路５ｂの手前側（図２の下側）の横断歩道５ｄ付近の領域が警戒領域Ａｗに設定され、第２道路５ｂ用の車両用信号機７ｂが青色信号を表示している場合には、第１道路５ａの左側の横断歩道５ｃ付近の領域が警戒領域Ａｗに設定されることによる。
【0048】
次いで、判定部１８では、以下に述べるように、方向ベクトル生成部１７で生成された２つ方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２の一方の角度と、移動ベクトルＶｍの角度との関係に基づき、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いか否かを判定する。
【0049】
以下、判定部１８における判定手法に関して説明する。まず、図７を参照しながら、方向ベクトル生成部１７で方向ベクトルＶｄ１が生成された場合において、第１道路５ａを走行中の移動体８が交差点５を左折する際を例にとって説明する。
【0050】
図７に示すように、基準線Ｌｘに対する方向ベクトルＶｄ１の角度（以下「方向ベクトル角度」という）をθｄ１とし、基準線Ｌｘに対する移動ベクトルＶｍの角度（以下「移動ベクトル角度」という）をθｍとする。この場合、基準線Ｌｘは、交通環境画像２の左右方向に延びる線であり、２つ角度θｄ１，θｍは時計回りの角度を正値とするものである。
【0051】
また、図中のベクトルＶｍｘは、理解の容易化のために、移動ベクトルＶｍの始点が方向ベクトルＶｄの始点に一致するように、移動ベクトルＶｍを移動させたものであり、数学的な演算においては、移動させる必要はない。さらに、ｄθは、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性を判定するための角度領域（２つのラインＬｊ，Ｌｊの間の角度領域）を規定する所定角度である。
【0052】
判定部１８では、移動ベクトル角度θｍにおいて、θｄ１－ｄθ＜θｍ＜θｄ１＋ｄθが成立したときには、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定され、この条件が不成立のときには、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が低いと判定される。
【0053】
例えば、図８Ａ～８Ｄに示すように、第１道路５ａを走行中の移動体８ａが交差点５を左折する際には、移動体８ａが図８Ａに示す位置から図８Ｃに示す位置まで移動するまでの間は、θｄ１＋ｄθ＜θｍが成立し、それにより、判定部１８において、この移動体８ａが警戒領域Ａｗ（すなわち横断歩道５ｄ付近の領域）に侵入する可能性が低いと判定される。そして、移動体８ａが図８Ｃに示す位置から図８Ｄに示す位置まで移動した際には、θｍ＜θｄ１＋ｄθが成立することで、移動体８ａが警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定される。
【0054】
また、図９に示すように、第１道路５ａを走行中の移動体８が交差点５を右折する際には、移動体８の旋回に伴い、移動ベクトル角度θｍは、負値の状態から正値に変化する。そして、θｄ１－ｄθ＜θｍが成立するまでの間は、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が低いと判定されるとともに、θｄ１－ｄθ＜θｍが成立した時点で、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定される。
【0055】
さらに、図１０に示すように、移動体８が交差点５内を直進する際には、θｄ１－ｄθ＜θｍ＜θｄ１＋ｄθが常に成立する状態となり、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定される。この場合、第２道路５ｂの車両用信号機７ｂが赤信号であるにもかかわらず、移動体８が交差点５内を直進する事象は、例えば、右折車両の後続の移動体８が交差点５内に留まっている状態で、第２道路５ｂが青信号から赤信号に切り換わった場合などに発生する。
【0056】
なお、判定部１８において、移動体８が交差点５を右折する場合と、移動体８が交差点５を左折する場合と、移動体８が交差点５を直進する場合とにおいて、ｄθの値を異なる値に設定してもよい。これは、移動体８が交差点５を左折する場合、－ｄθ＋θｄ１＜θｍ＜ｄθ＋θｄ１が成立したタイミングでは、移動体８と警戒領域Ａｗとの距離が、移動体８が交差点５を右折する場合などと比較して小さくなる可能性が高いことによる。
【0057】
次に、図１１を参照しながら、方向ベクトル生成部１７で方向ベクトルＶｄ２が生成された場合の判定部１８の判定手法について説明する。図１１に示すように、方向ベクトルＶｄ２が生成された場合には、基準線Ｌｘに対する方向ベクトルＶｄ２の角度（以下「方向ベクトル角度」という）がθｄ２とされる。
【0058】
そして、移動ベクトル角度θｍにおいて、θｄ２－ｄθ＜θｍ＜θｄ２＋ｄθが成立したときには、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定され、この条件が不成立のときには、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が低いと判定される。なお、図１１は、第２道路５ｂを走行中の移動体８が交差点５を右折する際の例であるが、第２道路５ｂを走行中の移動体８が交差点５を左折する際、又は移動体８が交差点５を直進する場合においても、同様の手法により、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性の高低が判定される。
【0059】
次に、第２交通領域取得部２０について説明する。この第２交通領域取得部２０では、以下に述べる第１取得処理及び第２取得処理の一方によって、交通環境画像２から第２交通領域を取得する。この第２交通領域は、交通環境画像２における、前述した交差点領域及び道路領域からなる交通領域を推定したものに相当する。
【0060】
第１取得処理では、以下に述べる所定の第１画像認識処理によって、図１２に点描で示すような第２交通領域４３が取得される。まず、任意の１つの移動体（以下「移動体Ａ」という）に関して、現フレームにおけるバウンディングボックスと、数フレーム前のバウンディングボックスとが取得され、両者の底辺の左右の点を結ぶ線分を生成することにより、矩形（例えば、図１２の矩形４２）を生成するとともに、背景画像を黒く着色した状態で、当該矩形の内部を例えば黄色に塗りつぶす作業が実施される。
【0061】
この作業を移動体Ａが認識されている数フレーム分実行することで、移動体Ａが道路上をスイープした軌跡が黄色に塗りつぶした状態で表示される。以上の作業を、数分間の期間内において、移動体Ａ以外の複数の車両においても実行する。そして、最後に、黄色に塗りつぶした領域を画像処理によって抽出することにより、図１２に点描で示すような第２交通領域４３が取得される。この場合、所定の第１画像認識処理としては、機械学習モデルを適用した処理（例えば、OpenVino：登録商標）が用いられる。
【0062】
一方、第２取得処理では、領域認識機能を備えた所定の第２画像認識処理により、交通環境画像２から、図１３に点描で示すような第２交通領域４４が取得される。具体的には、領域認識機能により、交通環境画像２を特徴のある領域で分類するとともに、分類した領域の中から道路領域の部分を抽出することにより、第２交通領域４４が取得される。この場合、所定の第２画像認識処理としては、機械学習モデルを適用した処理（例えば、OpenVino：登録商標）が用いられる。
【0063】
以下、第２交通領域取得部２０において、第１取得処理により、図１２に点描で示す第２交通領域４３が取得された場合を例にとって説明する。
【0064】
次に、第１交通領域設定部１９について説明する。この第１交通領域設定部１９では、センターライン生成部１６で生成された拡大領域４１ａに基づいて、第１交通領域４１が設定される。
【0065】
具体的には、まず、図６に示す拡大領域４１ａが交差点領域４１ａに設定される。また、２点Ｐｙ１，Ｐｙ２を通って交通環境画像２の左右縁直線部２ｃ，２ｄまで延びる直線Ｌ１ｅと、２点Ｐｙ３，Ｐｙ４を通って左右縁直線部２ｃ，２ｄまで延びる直線Ｌ１ｄと、交通環境画像２の左右縁直線部２ｃ，２ｄとによって画成される領域のうち、交差点領域４１ａを除いた領域（ハッチングで示す領域）が、第１道路５ａに対応する２つの道路領域４１ｂ，４１ｂに設定される。
【0066】
さらに、２点Ｐｙ１，Ｐｙ４を通って交通環境画像２の上下縁直線部２ａ，２ｂまで延びる直線Ｌ２ｄと、２点Ｐｙ２，Ｐｙ３を通って左右縁直線部２ａ，２ｂまで延びる直線Ｌ２ｅと、左右縁直線部２ａ，２ｂとによって画成される領域のうち、交差点領域４１ａを除いた領域（ハッチングで示す領域）が、第２道路５ｂに対応する２つの道路領域４１ｂ，４１ｂに設定される。そして、第１交通領域４１は、図６に点描で示す交差点領域４１ａと、図６にハッチングで示す４つの道路領域４１ｂとからなる領域として設定される。
【0067】
そして、第１交通領域設定部１９では、以上のように設定された第１交通領域４１と、第２交通領域取得部２０で前述したように取得された第２交通領域４３とを比較する。そして、第１交通領域４１が第２交通領域４３に収まっている場合には、第１交通領域４１がそのまま維持される。
【0068】
一方、図１４に示すように、第１交通領域４１が第２交通領域４３に収まっていない場合には、第２交通領域４３に収まるように、第１交通領域４１を修正することにより、修正第１交通領域４１ｘが生成される。すなわち、第１交通領域４１の直線Ｌ１ｄ，Ｌ１ｅが破線Ｌ１ｄｘ，Ｌ１ｅｘに修正され、直線Ｌ２ｄ，Ｌ２ｅが破線Ｌ２ｄｘ，Ｌ２ｅｘに修正されることにより、修正第１交通領域４１ｘが生成される。そして、この修正第１交通領域４１ｘが第１交通領域として設定される。
【0069】
なお、以下の説明では、第１交通領域設定部１９において、最初に設定された第１交通領域４１が維持された場合を例にとって説明する。
【0070】
次に、監視領域設定部２１について説明する。この監視領域設定部２１では、第１道路５ａ用の車両用信号機７ａ及び第２道路５ｂ用の車両用信号機７ｂの一方が青色信号を表示している際、以下に述べるように、移動体用の監視領域及び交通参加者用の監視領域の組み合わせを設定する。以下の説明では、移動体用の監視領域を「移動体監視領域」といい、交通参加者用の監視領域を「参加者監視領域」というとともに、移動体監視領域及び参加者監視領域の組み合わせを「監視領域セット」という。
【0071】
まず、第１道路５ａ用の車両用信号機７ａが青色信号を表示している場合、監視領域設定部２１では、図１５に示すように、監視領域セットとして、４つの移動体監視領域Ａｒ０～Ａｒ３（点描で示す領域）及び４つの参加者監視領域Ａｔ０～Ａｔ３（ハッチングで示す領域）の組み合わせが設定される。
【0072】
すなわち、移動体監視領域Ａｒ０は、３つの直線Ｌ１ｅ，Ｌ２ｃ，Ｌ２ｅと交通環境画像２の上縁直線部２ａとによって画成される領域として設定され、移動体監視領域Ａｒ１は、４つの点Ｐ１２，Ｐｙ２，Ｐ２３，Ｐｃで画成される領域として設定される。さらに、移動体監視領域Ａｒ２は、４つの点Ｐｃ，Ｐ２３，Ｐｙ３，Ｐ３４で画成される領域として設定され、移動体監視領域Ａｒ３は、３つの直線Ｌ１ｄ，Ｌ２ｃ，Ｌ２ｅと交通環境画像２の下縁直線部２ｂとによって画成される領域として設定される。
【0073】
一方、参加者監視領域Ａｔ０は、２つの直線Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄと交通環境画像２の左縁直線部２ｃ及び下縁直線部２ｂとによって画成される領域として設定され、参加者監視領域Ａｔ１は、３つの直線Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄ，Ｌ２ｃと交通環境画像２の下縁直線部２ｂとによって画成される領域として設定される。さらに、参加者監視領域Ａｔ２は、移動体監視領域Ａｒ３と同一の領域として設定され、参加者監視領域Ａｔ３は、２つの直線Ｌ１ｄ，Ｌ２ｅと交通環境画像２の右縁直線部２ｄ及び下縁直線部２ｂとによって画成される領域として設定される。
【0074】
一方、第２道路５ｂ用の車両用信号機７ｂが青色信号を表示している場合、監視領域設定部２１では、図１６に示すように、監視領域セットとして、４つの移動体監視領域Ａｒ４～Ａｒ７（点描で示す領域）及び４つの参加者監視領域Ａｔ４～Ａｔ７（ハッチングで示す領域）の組み合わせが設定される。
【0075】
すなわち、移動体監視領域Ａｒ４は、３つの直線Ｌ１ｃ，Ｌ１ｄ，Ｌ２ｅと交通環境画像２の右縁直線部２ｄとによって画成される領域として設定され、移動体監視領域Ａｒ５は、４つの点Ｐｃ，Ｐ２３，Ｐｙ３，Ｐ３４で画成される領域として設定される。さらに、移動体監視領域Ａｒ６は、４つの点Ｐ１４，Ｐｃ，Ｐ３４，Ｐｙ４で画成される領域として設定され、移動体監視領域Ａｒ７は、３つの直線Ｌ１ｃ，Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄと交通環境画像２の左縁直線部２ｃとによって画成される領域として設定される。
【0076】
一方、参加者監視領域Ａｔ４は、２つの直線Ｌ１ｄ，Ｌ２ｄと交通環境画像２の左縁直線部２ｃ及び下縁直線部２ｂとによって画成される領域として設定され、参加者監視領域Ａｔ５は、移動体監視領域Ａｒ７と同一の領域として設定される。さらに、参加者監視領域Ａｔ６は、３つの直線Ｌ１ｃ，Ｌ１ｅ，Ｌ２ｄと交通環境画像２の左縁直線部２ｃとによって画成される領域として設定され、参加者監視領域Ａｔ７は、２つの直線Ｌ１ｅ，Ｌ２ｄと交通環境画像２の左縁直線部２ｃ及び上縁直線部２ａとによって画成される領域として設定される。
【0077】
また、参加者位置取得部２２では、以下に述べる手法によって、交通環境画像２内の交通参加者の位置が取得される。具体的には、図１５に示すように、所定の第３画像認識処理（機械学習モデル）により、バウンディングボックス３０を用いて、交通環境画像２の各フレームにおける、歩行者などの交通参加者９の位置が取得される。この場合、所定の第３画像認識処理としては、例えば、R-CNN（Region-Convolutional Neural Networks）が用いられる。
【0078】
また、警戒レベル設定部２３では、以下の条件判定（ｆ１）～（ｆ６）の結果の組み合わせに基づいて、警戒レベルがレベルＬＶ０～ＬＶ３の４段階に設定される。この場合、レベルＬＶ３が危険度の最も高いレベルとして設定され、レベルＬＶ０が危険度の最も低いレベルとして設定される。
（ｆ１）監視領域設定部２１において設定されている監視領域セットが、監視領域Ａｒ０～Ａｒ３、Ａｔ０～Ａｔ３の組み合わせ、及び、監視領域Ａｒ４～Ａｒ７、Ａｔ４～Ａｔ７の組み合わせのいずれであるか。
（ｆ２）移動体８が監視領域設定部２１において設定されている移動体監視領域内に存在しているか否か。
（ｆ３）移動体８が移動体監視領域内に存在している場合には、移動体８がいずれの移動体監視領域に存在しているか。この場合、移動体８の少なくとも一部分がいずれかの移動体監視領域内に位置していれば、移動体８がその移動体監視領域に存在していると判定される。
（ｆ４）移動体８が移動体監視領域内に存在している場合には、移動体８の移動速度が所定値以上であるか否か。
（ｆ５）歩行者などの交通参加者９が監視領域設定部２１において設定されている参加者監視領域内に存在しているか否か。
（ｆ６）交通参加者９が参加者監視領域内に存在している場合には、いずれの参加者監視領域に存在しているか。この場合、交通参加者９の少なくとも一部分がいずれかの参加者監視領域内に位置していれば、交通参加者９がその参加者監視領域に存在していると判定される。
（ｆ１）監視領域設定部２１において設定されている監視領域セットが、監視領域Ａｒ０～Ａｒ３、Ａｔ０～Ａｔ３の組み合わせ、及び、監視領域Ａｒ４～Ａｒ７、Ａｔ４～Ａｔ７の組み合わせのいずれであるか。
（ｆ２）移動体８が監視領域設定部２１において設定されている移動体監視領域内に存在しているか否か。
（ｆ３）移動体８が移動体監視領域内に存在している場合には、移動体８がいずれの移動体監視領域に存在しているか。この場合、移動体８の少なくとも一部分がいずれかの移動体監視領域内に位置していれば、移動体８がその移動体監視領域に存在していると判定される。
（ｆ４）移動体８が移動体監視領域内に存在している場合には、移動体８の移動速度が所定値以上であるか否か。
（ｆ５）歩行者などの交通参加者９が監視領域設定部２１において設定されている参加者監視領域内に存在しているか否か。
（ｆ６）交通参加者９が参加者監視領域内に存在している場合には、いずれの参加者監視領域に存在しているか。この場合、交通参加者９の少なくとも一部分がいずれかの参加者監視領域内に位置していれば、交通参加者９がその参加者監視領域に存在していると判定される。
【0079】
以下、警戒レベル設定部２３における警戒レベルの設定例について、監視領域セットが、監視領域Ａｒ０～Ａｒ３、Ａｔ０～Ａｔ３の組み合わせに設定されている場合を例にとって説明する。
＜設定例１＞
交通参加者９が参加者監視領域Ａｔ０～Ａｔ３に存在しない場合、移動体８が移動体監視領域Ａｒ０～Ａｒ３に存在しているか否かとは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ０に設定される。
＜設定例２＞
移動体８が移動体監視領域Ａｒ０～Ａｒ３に存在していない場合、交通参加者９が参加者監視領域Ａｔ０～Ａｔ３に存在しているか否かとは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ０に設定される。
＜設定例３＞
移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が低いと判定されている場合において、交通参加者９が監視領域Ａｔ０～Ａｔ３のいずれかに存在している場合には、警戒レベルがレベルＬＶ０に設定される。
＜設定例４＞
交通参加者９が監視領域Ａｔ０又はＡｔ３に存在しており、移動体８が監視領域Ａｒ１又はＡｒ２に存在している場合には、移動体８の移動速度とは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ１に設定される。
＜設定例５＞
交通参加者９が監視領域Ａｔ１又はＡｔ２に存在しており、移動体８が監視領域Ａｒ１に存在している場合において、移動体８の移動速度が所定値以下のときには、警戒レベルがレベルＬＶ２に設定され、移動体８の移動速度が所定値を超えているときには、警戒レベルがレベルＬＶ３に設定される。
＜設定例６＞
交通参加者９が監視領域Ａｔ１又はＡｔ２に存在しており、移動体８が監視領域Ａｒ２に存在している場合には、移動体８の移動速度とは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ３に設定される。
＜設定例１＞
交通参加者９が参加者監視領域Ａｔ０～Ａｔ３に存在しない場合、移動体８が移動体監視領域Ａｒ０～Ａｒ３に存在しているか否かとは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ０に設定される。
＜設定例２＞
移動体８が移動体監視領域Ａｒ０～Ａｒ３に存在していない場合、交通参加者９が参加者監視領域Ａｔ０～Ａｔ３に存在しているか否かとは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ０に設定される。
＜設定例３＞
移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が低いと判定されている場合において、交通参加者９が監視領域Ａｔ０～Ａｔ３のいずれかに存在している場合には、警戒レベルがレベルＬＶ０に設定される。
＜設定例４＞
交通参加者９が監視領域Ａｔ０又はＡｔ３に存在しており、移動体８が監視領域Ａｒ１又はＡｒ２に存在している場合には、移動体８の移動速度とは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ１に設定される。
＜設定例５＞
交通参加者９が監視領域Ａｔ１又はＡｔ２に存在しており、移動体８が監視領域Ａｒ１に存在している場合において、移動体８の移動速度が所定値以下のときには、警戒レベルがレベルＬＶ２に設定され、移動体８の移動速度が所定値を超えているときには、警戒レベルがレベルＬＶ３に設定される。
＜設定例６＞
交通参加者９が監視領域Ａｔ１又はＡｔ２に存在しており、移動体８が監視領域Ａｒ２に存在している場合には、移動体８の移動速度とは無関係に、警戒レベルがレベルＬＶ３に設定される。
【0080】
＜設定例７＞警戒レベル設定部２３において、以下のように警戒レベルが設定されてもよい。まず、参加者位置取得部２２において、所定の機械学習アルゴリズム（例えば、DNN：Deep Neural Network）により、第１道路５ａ用の車両用信号機７ａと第２道路５ｂ用の車両用信号機７ｂの表示状態の変化パターンが学習される。
【0081】
さらに、第２道路５ｂ用の車両用信号機７ｂが青信号から赤信号に切り換わる少し前のタイミングで、監視領域設定部２１において、監視領域セットが、監視領域Ａｒ０～Ａｒ３、Ａｔ０～Ａｔ３の組み合わせ、及び、監視領域Ａｒ４～Ａｒ７、Ａｔ４～Ａｔ７の双方に設定される。その状態で、移動体８が移動体監視領域Ａｒ１，Ａｒ２のいずれかに存在しているとともに、交通参加者９が監視領域Ａｔ０，Ａｔ３のいずれかに存在する場合には、第１道路５ａ用の車両用信号機７ａが赤信号から青信号に切り換わる前において、警戒レベルがレベルＬＶ３に設定される。
【0082】
次に、出力処理部２４について説明する。この出力処理部２４では、前述した判定部１８の判定結果及び監視領域設定部２１で設定された警戒レベルに基づいて、以下に述べるように、警戒情報出力処理が実行される。
【0083】
この警戒情報出力処理では、以下の条件（ｆ１０）及び（ｆ１１）の双方が成立している場合には、警戒情報信号がスピーカ４に対して出力される。この警戒情報信号は、「車両接近中」などの音声情報を含むように構成される。
（ｆ１０）判定部１８において、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定されていること。
（ｆ１１）警戒レベル設定部２３において、警戒レベルがレベルＬＶ２又はＬＶ３に設定されていること。
（ｆ１０）判定部１８において、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定されていること。
（ｆ１１）警戒レベル設定部２３において、警戒レベルがレベルＬＶ２又はＬＶ３に設定されていること。
【0084】
そして、警戒情報信号がスピーカ４で受信された際、スピーカ４から「車両接近中」などの音声情報（警戒情報）が出力される。
【0085】
例えば、警戒レベル設定部２３において、警戒レベルがレベルＬＶ２に設定されている場合には、柔らかい注意喚起のために、「車両接近中」の音声情報が出力され、警戒レベルがレベルＬＶ３に設定されている場合には、警戒すべき状態にあることを報知するために、「車両接近中、注意！」の音声情報が出力される。
【0086】
さらに、前述した＜設定例７＞の場合には、「車両接近中、青信号で飛び出し注意！」の音声情報が出力される。それにより、移動体８が警戒領域Awに侵入する可能性が高いことを交通参加者９に適切に報知することができる。
【0087】
なお、警戒情報出力処理において、上述した条件（ｆ１０）が成立している状態で、交通参加者９が警戒領域Ａｗ及びその付近に存在する場合には、警戒情報信号を出力し、上述した条件（ｆ１０）が成立している状態で、交通参加者９が警戒領域Ａｗ及びその付近に存在しない場合には、警戒情報信号を出力しないように構成してもよい。
【0088】
以上のように、本実施形態の交差点警戒システム１によれば、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２の方向ベクトル角度θｄ１，θｄ２の一方に対する移動体８の移動ベクトル角度θｍに基づいて、移動体８が所定の警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いか否かが判定される。そして、移動体８が所定の警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いと判定されたときには、それを交通参加者９に報知するために、警戒情報信号がスピーカ４に出力される。
【0089】
その結果、「車両接近中、注意してください」などの音声がスピーカ４から出力されることにより、交通参加者９が所定の警戒領域Ａｗ又はその付近に存在する場合には、移動体８が所定の警戒領域Ａｗに進入する可能性が高いことをその交通参加者９に報知することができ、交通参加者９の安全性を向上させることができる。
【0090】
また、交差点５における車両用信号機７の状態に基づき、方向ベクトルＶｄ１又は方向ベクトルＶｄ２が決定されることにより、車両用信号機７が存在する交差点５において、方向ベクトルＶｄ１又は方向ベクトルＶｄ２を適切に設定することができる。
【0091】
さらに、移動ベクトルＶｍに沿って延びる直線と交通環境画像２の縁直線部２ａ～２ｄとの交点の数がフレーム毎に計数され、それらの計数結果の積算値を表すグラフとして、柱状グラフ３１，３２が作成されるとともに、柱状グラフ３１，３２の最も長い領域における中点が、移動体８の流入点Ｐｉｎ及び流出点Ｐｏｕｔに設定される。さらに、これらの流入点Ｐｉｎ及び流出点Ｐｏｕｔに基づき、第１道路５ａにおける移動体８の走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂと、第２道路５ｂにおける移動体８の走行ラインＬ２ａ，Ｌ２ｂとが設定され、４本の走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂ，Ｌ２ａ，Ｌ２ｂに基づき、第１道路領域のセンターラインＬ１ｃ及び第２道路領域のセンターラインＬ２ｃが生成される。それにより、これらのセンターラインＬ１ｃ，Ｌ２ｃを精度よく生成することができる。
【0092】
さらに、交差点５の中心点Ｐｃが、２つのセンターラインＬ１ｃ，Ｌ２ｃの交点として設定され、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２はそれぞれ、交差点５の中心点Ｐｃを始点として、２つのセンターラインＬ１ｃ，Ｌ２ｃに沿って延びるベクトルとして生成される。それにより、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２を交差点５の中心点から警戒領域Ａｗに向かうように適切に生成することができる。
【0093】
また、前述した第１取得処理及び前述した第２取得処理の一方によって、交通環境画像２から第２交通領域４３が取得される。以上のように第２交通領域４３が取得されることにより、第２交通領域４３を実際の道路領域に近いものとして取得することができる。
【0094】
一方、４つの走行ラインＬ１ａ，Ｌ１ｂ，Ｌ２ａ，Ｌ２ｂに基づいて拡大領域４１ａが設定されるとともに、この拡大領域４１ａに基づいて、第１交通領域４１が設定され、第１交通領域４１と第２交通領域４３とが比較され、第１交通領域４１が第２交通領域４３に収まっている場合には、第１交通領域４１がそのまま維持される。一方、第１交通領域４１が第２交通領域４３に収まっていない場合には、第１交通領域４１が第２交通領域４３に収まるように修正されることにより、修正第１交通領域４１ｘが生成され、この修正第１交通領域４１ｘが第１交通領域として設定される。以上のように、第１交通領域４１が第２交通領域４３に収まっていない場合には、第１交通領域４１が第２道路領域内４３に収まるように修正されることにより、第１交通領域４１が実際の道路領域よりも広い領域になるのを回避することができ、第１交通領域４１の設定精度を向上させることができる。
【0095】
さらに、交通参加者９の位置と監視領域Ａｔ０～Ａｔ３又は監視領域Ａｔ４～Ａｔ７の関係に加えて、移動体８の位置と監視領域Ａｒ０～Ａｒ３又は監視領域Ａｒ４～Ａｒ７の関係に基づいて、警戒レベルが設定されるので、適切なレベルの警戒情報を交通参加者９に報知することができる。
【0096】
なお、方向ベクトル生成部１７において、方向ベクトルを生成する方法は、実施形態の手法に限らず、以下のような手法を用いてもよい。例えば、方向ベクトル生成部１７において、第１道路５ａの車両用信号機７が青信号表示のときには、方向ベクトルＶｄ１に代えて、センターラインＬ２ｃと略平行な方向ベクトルを作成するように構成してもよい。すなわち、方向ベクトルとして、点Ｐｘ２から点Ｐｘ３まで延びる方向ベクトル、中点Ｐ２３から点Ｐｙ３まで延びる方向ベクトルなどを作成してもよい。
【0097】
また、例えば、車両用信号機７の制御信号を受信し、この制御信号に基づいて、方向ベクトル生成部１７において、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２の一方を生成するように構成してもよい。さらに、方向ベクトル生成部１７において、４つの方向ベクトルＶｄ１～Ｖｄ４を生成する前に、車両用信号機７の信号表示状態を判定し、その判定結果に基づいて、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２の一方を生成するように構成してもよい。
【0098】
これに加えて、方向ベクトル生成部１７において、例えば、第１道路５ａの車両用信号機７が青信号表示の場合、方向ベクトルＶｄ１に加えて、方向ベクトルＶｄ３を生成してもよい。その場合、第２道路５ｂの奥側（図２の上側）の横断歩道５ｄ付近を警戒領域に設定するとともに、方向ベクトルＶｄ３と移動ベクトルＶｍとの角度に基づいて、移動体８が警戒領域に侵入する可能性が高いか否かを判定するように構成すればよい。以上と同様に、方向ベクトル生成部１７において、例えば、第２道路５ｂの車両用信号機７が青信号表示の場合、方向ベクトルＶｄ２に加えて、方向ベクトルＶｄ４を生成してもよい。
【0099】
また、交通信号機のない交差点においては、画像認識処理により、交通参加者、交差点領域及び道路領域を認識し、方向ベクトル生成部１７において、交差点領域の中心付近から交通参加者が存在する付近の道路領域側に向かうように、方向ベクトルを生成してもよい。
【0100】
実施形態は、計数部１３において、移動ベクトルＶｍに沿って延びる直線と交通環境画像２の縁直線部２ａ～２ｄとの交点の数を計数した例であるが、これに代えて、交通環境画像２における交差点領域４１ａを取り囲むように矩形状の４つの直線部（線分）を配置し、移動ベクトルＶｍに沿って延びる直線と４つの直線部の各々との交点を計数するように構成してもよい。この場合、矩形状の４つの直線部として、４つの直線部の各々が交差点領域４１ａの各辺と平行なものを用いてもよく、４つの直線部の各々が交通環境画像２の縁直線部２ａ～２ｄの各々と平行なものを用いてもよい。
【0101】
実施形態は、警戒装置１０として、コンピュータを用いた例であるが、これに代えて、サーバ又はクラウドサーバなどを用いてもよい。その場合には、警戒装置１０が、インターネット又はLANなどの通信網を介してカメラ３及びスピーカ４との間で通信を実行するように構成すればよい。
【0102】
実施形態は、報知装置として、スピーカ４を用いた例であるが、本発明の報知装置は、これに限らず、警戒情報を音声情報及び視覚情報の少なくとも一方の情報として交通参加者に報知するものであればよい。例えば、報知装置として、警告灯などを用いてもよく、警告灯とスピーカ４を併用してもよい。また、２個のスピーカ４をそれぞれ、第１道路５ａの警戒領域の付近と、第２道路５ｂの警戒領域の付近に設けてもよい。
【0103】
実施形態は、交通環境画像２として、カメラ３によって撮影された動画を用いた例であるが、これに代えて、カメラ３によって静止画像を極めて短い時間間隔で連続撮影し、それらの静止画像を交通環境画像２として用いもよい。
【0104】
実施形態は、カメラ３によって交通環境画像２を撮影した例であるが、カメラ３以外の交通環境画像２を撮影可能な撮像装置を用いてもよい。
【0105】
実施形態は、交差点警戒システム１を十字路状の交差点５に適用した例であるが、本発明の交差点警戒システムは、これに限らず、様々な形状の交差点に適用可能である。例えば、本発明の交差点警戒システムを、二本の道路の一方が他方に対して斜めに交差する四叉路の交差点に適用してもよく、Ｔ字路状又は「ト」字状の三叉路の交差点に適用してもよい。
【0106】
実施形態は、移動体８として四輪車両を示した例であるが、本発明の移動体は、これに限らず、交差点内を移動するものであればよい。例えば、モータサイクルなどを移動体としてもよい。
【0107】
実施形態は、交差点警戒システム１がカメラ３、スピーカ４及び警戒装置１０を備えるように構成した例であるが、交差点警戒システムが警戒装置１０のみを備えるように構成してもよい。
【0108】
なお、交差点警戒システム１において、第２交通領域取得部２０を省略してもよく、その場合には、第１交通領域設定部１９のみによって第１交通領域を設定すればよい。
【符号の説明】
【0109】
１ 交差点警戒システム
２ 交通環境画像
２ａ～２ｄ 直線部
４ スピーカ（報知装置）
５ 交差点
７ 交通信号機
８，８ａ 移動体
９ 交通参加者
１０ 警戒装置
１１ 移動体位置取得部
１２ 移動ベクトル生成部
１３ 計数部
１４ 流出入点設定部
１５ 走行ライン設定部
１６ センターライン生成部
１７ 方向ベクトル生成部
１８ 判定部
１９ 第１交通領域設定部
２０ 第２交通領域設定部
２１ 監視領域設定部
２２ 参加者位置取得部
２３ 警戒レベル設定部
２４ 出力処理部
４１ 第１交通領域
４１ａ 交差点領域、拡大領域
４１ｂ 道路領域
４３ 第２交通領域
４４ 第２交通領域
Ｖｍ 移動ベクトル
θｍ 移動ベクトルの角度
Ｖｄ１，Ｖｄ２ 方向ベクトル
θｄ１，θｄ２ 方向ベクトルの角度
Ａｗ 警戒領域
Ｐｉｎ 流入点
Ｐｏｕｔ 流出点
Ｌ１ａ，Ｌ１ｂ 走行ライン
Ｌ２ａ，Ｌ２ｂ 走行ライン
Ｐｘ１～Ｐｘ４ 交点
Ｌ１ｃ，Ｌ２ｃ センターライン
Ｐｃ 中心点
Ａｒ０～Ａｒ７ 移動体監視領域
Ａｔ０～Ａｔ７ 参加者監視領域
２ 交通環境画像
２ａ～２ｄ 直線部
４ スピーカ（報知装置）
５ 交差点
７ 交通信号機
８，８ａ 移動体
９ 交通参加者
１０ 警戒装置
１１ 移動体位置取得部
１２ 移動ベクトル生成部
１３ 計数部
１４ 流出入点設定部
１５ 走行ライン設定部
１６ センターライン生成部
１７ 方向ベクトル生成部
１８ 判定部
１９ 第１交通領域設定部
２０ 第２交通領域設定部
２１ 監視領域設定部
２２ 参加者位置取得部
２３ 警戒レベル設定部
２４ 出力処理部
４１ 第１交通領域
４１ａ 交差点領域、拡大領域
４１ｂ 道路領域
４３ 第２交通領域
４４ 第２交通領域
Ｖｍ 移動ベクトル
θｍ 移動ベクトルの角度
Ｖｄ１，Ｖｄ２ 方向ベクトル
θｄ１，θｄ２ 方向ベクトルの角度
Ａｗ 警戒領域
Ｐｉｎ 流入点
Ｐｏｕｔ 流出点
Ｌ１ａ，Ｌ１ｂ 走行ライン
Ｌ２ａ，Ｌ２ｂ 走行ライン
Ｐｘ１～Ｐｘ４ 交点
Ｌ１ｃ，Ｌ２ｃ センターライン
Ｐｃ 中心点
Ａｒ０～Ａｒ７ 移動体監視領域
Ａｔ０～Ａｔ７ 参加者監視領域
【要約】
【課題】交差点内の移動体が警戒領域に向かって移動している際に、交通参加者の安全性を向上させることができる交差点警戒システムを提供する。
【解決手段】交差点警戒システムの警戒装置１０は、交通環境画像２から移動体８の位置を取得し、移動体８の位置の時系列に基づいて、移動体８の移動ベクトルＶｍを生成し、警戒領域Ａｗに向かう方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２を生成し、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２に対する移動体８の移動ベクトルＶｍの角度θｍに基づいて、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性の高低を判定し、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いときに、それを表す警戒情報を交通参加者９に報知するために出力する出力処理を実行する。
【選択図】図３
【解決手段】交差点警戒システムの警戒装置１０は、交通環境画像２から移動体８の位置を取得し、移動体８の位置の時系列に基づいて、移動体８の移動ベクトルＶｍを生成し、警戒領域Ａｗに向かう方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２を生成し、方向ベクトルＶｄ１，Ｖｄ２に対する移動体８の移動ベクトルＶｍの角度θｍに基づいて、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性の高低を判定し、移動体８が警戒領域Ａｗに侵入する可能性が高いときに、それを表す警戒情報を交通参加者９に報知するために出力する出力処理を実行する。
【選択図】図３
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【図8D】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】