JP2017161997A - 周辺車両認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を精度よく認識することのできる周辺車両認識装置を提供する。【解決手段】この装置は、自車両１００に搭載された前方カメラ１２０を通じて撮影された自車両前方の画像に対して画像処理を行う画像処理部１３０を有している。この画像処理部１３０は、自車両前方の画像内における道路上の地物の移動量に基づき自車両の速度を算出するとともに、同じく前方カメラ１２０を通じて撮影される画像内における対向車両の移動量に基づき自車両に対する対向車両の相対速度を算出する。そして、自車両１００に対する対向車両の相対速度の演算結果及び自車両１００の速度の演算結果を用いつつ、上記撮影された画像内における対向車両の速度を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を認識することのできる周辺車両認識装置に関する。

従来、この種の周辺車両認識装置として、例えば特許文献１に記載の装置が知られている。この装置では、周辺車両の速度の認識に際してまず、自車両の前方を撮影した画像を車両上方から鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た画像である俯瞰画像に射影変換する。そして、俯瞰画像に含まれる周辺車両の移動量に基づき自車両と周辺車両との相対速度を求め、こうして求めた相対速度に対して自車両の速度を加算することにより周辺車両の速度を認識するようにしている。

国際公開ＷＯ２０１４／０１７３０２号公報

しかしながら、上記文献に記載の装置では、自車両の速度を求める際、車両に装着するタイヤ等によって検出結果にばらつきが生じやすい車速センサの検出結果を用いているため、周辺車両の速度を精度よく認識することが困難となっていた。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を精度よく認識することのできる周辺車両認識装置を提供することにある。

上記課題を解決する周辺車両認識装置は、自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を認識する周辺車両認識装置であって、自車両に搭載されて自車両周辺の画像を撮影する画像撮影部と、前記画像撮影部を通じて撮影された画像内における道路上の地物の移動量に基づき自車両の速度を算出する自車両速度算出部と、前記画像撮影部を通じて撮影される前記道路上の地物と同一の画像内における周辺車両の移動量に基づき自車両に対する周辺車両の相対速度を算出する相対速度算出部と、前記相対速度算出部を通じて算出される自車両に対する周辺車両の相対速度、及び前記自車両速度算出部を通じて算出される自車両の速度に基づいて前記撮影された画像内における周辺車両の速度を算出する周辺車両速度算出部とを備える。

上記構成では、自車両に搭載された画像撮影部を通じて撮影された画像内における道路上の地物の移動量に基づき自車両の速度が算出されるとともに、同一の画像内における周辺車両の移動量に基づき自車両に対する周辺車両の相対速度が算出される。そして、こうして同一の画像条件下で算出される自車両の速度と自車両に対する周辺車両の相対速度とに基づいて上記撮影された画像内における周辺車両の速度が算出されるため、自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を精度よく認識することが可能となる。

周辺車両認識装置の一実施の形態の概略構成を示すブロック図。 自車両前方の画像の内容の一例を示す図。 図２に示した例の画像を射影変換した俯瞰画像の内容を示す図。 図３に示した俯瞰画像の画像フレームの時間経過に沿った推移の一例を示す図であって、（ａ）は所定の時点における俯瞰画像の画像フレームを示し、（ｂ）は図４（ａ）に示した画像フレームに続く時点の俯瞰画像の画像フレームを示し、図４（ｃ）は図４（ａ）及び図４（ｂ）に示した俯瞰画像の画像フレームを重ね合わせて示す。 図３に示した俯瞰画像内での標識の移動量の算出方法の一例を説明するための図。 図３に示した俯瞰画像内での対向車両の移動量の算出方法の一例を説明するための図。 同実施の形態の周辺車両認識装置による管理センターへの渋滞情報のアップロード処理の処理手順を示すフローチャート。 同実施の形態の周辺車両認識装置による地物特定処理の処理手順を示すフローチャート。 同実施の形態の周辺車両認識装置による運転者確認処理の処理手順を示すフローチャート。

以下、周辺車両認識装置の一実施の形態について説明する。
本実施の形態の周辺車両認識装置は、自車両に搭載されて自車両の前方を撮影した画像に対する画像認識処理を通じて、自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を認識するものである。この装置では、周辺車両の一例として対向車線を走行している対向車両の速度を認識する。そして、対向車両の速度の認識に際し、自車両に搭載されているＧＰＳアンテナを通じて特定される自車両のその都度の走行位置に関する情報を用いつつ、高精度地図データベースに登録されている道路上の地物と上記撮影した画像に含まれる道路上の地物との照合を行う。また、照合された地物についての画像内での移動量に基づき自車両の速度を算出するとともに、同画像内での対向車両の移動量に基づき自車両に対する対向車両の相対速度を算出する。そして、自車両に対する対向車両の相対速度の演算結果と自車両の速度の演算結果とを用いることにより、対向車両の速度を算出するようにしている。

はじめに、本実施の形態の装置の構成について図面を参照して説明する。
図１に示すように、自車両１００は、各種の機能モジュールの動作を統括的に制御する制御装置１１０を有している。制御装置１１０には、機能モジュールの一例として自車両の前方の画像を撮影する前方カメラ１２０が接続されている。そして、前方カメラ１２０により撮影された画像は制御装置１１０から画像処理部１３０に送られ、画像処理部１３０による画像処理が行われる。

この画像処理に際し、画像処理部１３０は、前方カメラ１２０から入力される画像に対して画像認識部１３１を通じて画像認識処理を行う。また、画像処理部１３０は、画像認識部１３１による画像の認識結果を用いつつ、例えば道路に塗装された白線や道路標識等、道路上に固定された地物を地物抽出部１３２を通じて抽出する。また、画像処理部１３０は、同じく画像認識部１３１による画像の認識結果を用いつつ、対向車線を走行している対向車両を対向車両抽出部１３３を通じて抽出する。また、画像処理部１３０は、地物抽出部１３２を通じて抽出される地物の画像内での移動量、及び対向車両抽出部１３３を通じて抽出される対向車両の画像内での移動量を移動量演算部１３４を通じて算出する。

ここで、地物及び対向車両の移動量の演算に際し、画像処理部１３０は、前方カメラ１２０から入力される画像を車両上方から鉛直下向きに見下ろす仮想カメラの視点から見た画像である俯瞰画像に射影変換する。また、画像処理部１３０は、こうして得られた俯瞰画像内での地物の画像の位置を高精度地図データベース１４０に登録されている地物の位置データと照合する。なお、高精度地図データベース１４０とは、いわゆる車両の自動運転を実現するときにＧＰＳアンテナ１５０を通じて取得されるＧＰＳ信号に基づく自車両の位置情報の検出精度を補完するかたちで用いられるものであり、上述した地物の画像データも含めて道路環境に関する詳細なデータが三次元的に再現されている。そして、画像処理部１３０は、照合された地物の画像同士を俯瞰画像内で重ね合わせて対象となる地物を特定しつつ、時系列的に連続する画像フレームでの地物の移動量を算出する。こうして算出される地物の移動量は、自車両の速度を表している。なお、画像処理部１３０は、照合された地物の画像同士のサイズが異なるときには、それらサイズを一致させるように俯瞰画像の縮尺を修正する。また、画像処理部１３０は、上述した地物の他にも、時系列的に連続する俯瞰画像の画像フレーム間での対向車両の画像の移動量も併せて算出する。こうして算出される対向車両の移動量は、自車両に対する対向車両の相対速度を表している。そして、画像処理部１３０は、俯瞰画像内での地物の移動量に基づく自車両の速度の演算結果と、同じく俯瞰画像内での対向車両の移動量に基づく自車両に対する対向車両の相対速度の演算結果とを用いつつ対向車両の速度を算出する。

次に、自車両の前方を撮影した画像に対する画像認識処理を通じて画像処理部１３０が対向車両の速度を算出するときの処理の流れについて具体例を交えつつ説明する。
図２は、前方カメラ１２０により撮影された自車両前方の画像の内容の一例を示している。同図に示す例では、自車両の走行車線に塗装されている標識４００や中央線４５０の他、対向車線を走行する２台の対向車両５００が含まれている。なおこの例において、標識４００は、速度制限を表す数字の標識４１０と「横断歩道又は自転車横断帯あり」を示す菱形形状の標識４２０とにより構成されている。

図３は、図２に示した例の画像を射影変換した俯瞰画像の内容を示している。同図に示す例では、標識４００、中央線４５０及び対向車両５００があたかも車両上方から鉛直下向きに見下ろす平面視画像のように表されている。ただし、これら画像は、あくまで自車両１００から見える画像部分が平面視画像のように表されているにすぎない。そのため、実際には車両上方からは対向車両５００のナンバープレートは見えないこととなるが、俯瞰画像では自車両１００が撮影した画像に含まれる対向車両５００のナンバープレート５１０があたかも平面視画像のように表される。

図４（ａ）〜（ｃ）は、図３に示した俯瞰画像の画像フレームの時間経過に沿った推移の一例を示している。なお、図４（ａ）は所定の時点における俯瞰画像の画像フレームを示し、図４（ｂ）は図４（ａ）に示した画像フレームに続く時点の俯瞰画像の画像フレームを示し、図４（ｃ）は図４（ａ）及び図４（ｂ）に示した俯瞰画像の画像フレームを重ね合わせた図を示している。

そして、図４（ａ）及び図４（ｂ）を比較して明らかなように、時系列的に連続する俯瞰画像の画像フレームでは、時間の経過とともに標識４００Ａ（４１０Ａ，４２０Ａ）、中央線４５０Ａ及び対向車両５００Ａの何れの位置も俯瞰画像内を下方に移動する。ここで、これら画像フレーム間の時間間隔は、前方カメラ１２０により撮影される画像のフレームレートにより定まるものである。すなわち、例えばフレームレートが「３０」であって、前方カメラ１２０が１秒間に３０枚の画像フレームを撮影するのであれば、画像フレーム間の時間間隔は「１／３０（秒）」となる。そして、俯瞰画像内での標識４００（４１０，４２０）、中央線４５０及び対向車両５００の移動量を画像フレーム間の時間間隔で除算することにより、俯瞰画像内での各対応する画像の移動速度が求まる。この場合、俯瞰画像内での標識４００（４１０，４２０）及び中央線４５０の移動速度は自車両の速度に相当し、俯瞰画像内での対向車両５００の移動速度は自車両に対する対向車両の相対速度に相当する。

ここで、図５に示すように、俯瞰画像内での標識４２０の移動量の算出方法の一例としては、ＧＰＳアンテナ１５０から取得するＧＰＳ信号に基づく自車両の位置情報を用いつつ、俯瞰画像内の標識４２０の画像と、高精度地図データベース１４０に登録されている標識４２０の画像とを照合する。そして、これら照合された標識４２０の画像同士を重ね合わせて対象となる標識４２０を特定しつつ、時系列的に連続する画像フレーム間での標識４２０，４２０Ａの移動量Ｌ１を算出する。ここで、標識４２０，４２０Ａの移動量Ｌ１の算出は、当該標識４２０，４２０Ａの特徴点（例えば、標識４２０，４２０Ａにおける菱形形状の各頂点）の位置を画像フレーム間で比較することにより行われる。

また、図６に示すように、俯瞰画像内での対向車両の移動量の算出方法の一例としてはまず、俯瞰画像に対する画像認識処理により対向車両の前方に設置されたナンバープレート５１０の画像を抽出する。そして、ナンバープレート５１０の解析結果に基づき、時系列的に連続する各画像フレームにおける対向車両の対応関係を特定する。そして、これら画像フレーム間での同一の対向車両に対応するナンバープレート５１０，５１０Ａの移動量Ｌ２を対向車両の移動量として算出する。ここで、ナンバープレート５１０，５１０Ａの移動量Ｌ２の算出は、ナンバープレート５１０，５１０Ａの特徴点（例えば、ナンバープレート５１０，５１０Ａの角部）の位置を画像フレーム間で比較することにより行われる。

そして、ナンバープレート５１０，５１０Ａの移動量Ｌ２に基づく自車両１００に対する対向車両５００の相対速度の演算結果から標識４００（４２０）の移動量Ｌ１に基づく自車両１００の速度の演算結果を減算することにより、対向車両５００の速度を算出する。また、こうして算出された対向車両５００の速度は画像処理部１３０から制御装置１１０に出力され、例えば制御装置１１０による対向車両５００の駐車判定処理に用いられる。

この駐車判定処理では、以下に示す条件（α）〜（γ）の成立の有無が判定される。
（α）対向車両の車速が「０」である。
（β）対向車両の運転座席に人がいない。
（γ）対象となる対向車両が他の対向車両と比較して路肩側に位置している。

ここで、条件（α）の成立の有無については、上述のようにして求まる対向車両５００の速度に基づいて判定される。また、条件（β）の成立の有無については、前方カメラ１２０により撮影される自車両前方の画像のうち、対向車両５００の画像部分に対する画像認識処理の処理結果に基づいて判定される。また、条件（γ）の成立の有無については、前方カメラ１２０により撮影される自車両前方の画像内での対向車両５００の画像部分の位置に基づいて判定される。

そして、これら条件（α）〜（γ）の全てが成立したときに対向車両５００が駐車中であると判定され、逆にこれら条件（α）〜（γ）のうち少なくとも一部でも成立しなければ対向車両５００は駐車中ではないと判定される。具体的には、対向車両５００の速度が「０」であると判定されたとしても（条件（α）が成立）、対向車両５００の運転座席に人がいると判定されたときには（条件（β）が非成立）、当該対向車両５００が道路上に駐車しているのではなく渋滞に巻き込まれて一時的に停車している可能性が高いものとして判定される。そして本実施の形態では、これら条件（α）〜（γ）の全てが成立して初めて対向車両が駐車中であると判定するようにすることで、その判定精度の向上が図られている。

そして、制御装置１１０は例えば、上述のようにして求まる対向車両５００の速度が所定値未満であることを条件に当該対向車両５００の位置を渋滞の発生地点の候補として設定しつつも、これら候補の中から上述した条件（α）〜（γ）の成立により駐車中であると判定された対向車両５００の位置を渋滞の発生地点の候補から除外したかたちで渋滞情報を更新する。

また、図１に示すように、制御装置１１０は、こうして更新された渋滞情報を通信アンテナ１６０からインターネット回線ＩＬを経由して管理センター３００へアップロードする。これにより、管理センター３００では、自車両１００及び他車両２００を含め、本実施の形態の周辺車両認識装置を搭載した複数の車両からアップロードされる渋滞情報を統括して管理して、例えばナビゲーション装置による目的地の設定がなされた車両を対象として渋滞情報の配信を行う。

次に、上記実施の形態の周辺車両認識装置が対向車両５００の速度の算出結果を用いつつ一例として実行する管理センター３００への渋滞情報のアップロード処理について、その具体的な処理手順を説明する。ここで、周辺車両認識装置は、図７に示す渋滞情報のアップロード処理を所定の周期で実行する。

図７に示すように、この渋滞情報のアップロード処理ではまず、自車両前方の画像を前方カメラ１２０を通じて撮影するとともに（ステップＳ１００）、当該前方カメラ１２０による撮影画像を俯瞰画像に射影変換する（ステップＳ２００）。そして、こうして得られた俯瞰画像を対象として地物特定処理を実行する（ステップＳ３００）。

図８に示すように、この地物特定処理ではまず、ＧＰＳアンテナ１５０を通じて取得されるＧＰＳ信号に基づき自車両１００の位置情報を検出するとともに（ステップＳ３１０）、高精度地図データベース１４０を参照しつつ自車両周辺の地物の位置情報を取得する（ステップＳ３２０）。続いて、先のステップＳ２００の処理により得られた俯瞰画像上の地物と、先のステップＳ３２０の処理により高精度地図データベース１４０から得られた地物とを照合することにより、俯瞰画像上の地物を特定する（ステップＳ３３０、ステップＳ３４０）。

図７に戻り、こうして特定された俯瞰画像内での地物の移動量に基づき自車両１００の速度を算出するとともに、当該俯瞰画像内での対向車両５００の移動量に基づき自車両１００に対する対向車両５００の相対速度を算出する。そして、自車両１００に対する対向車両５００の相対速度の演算結果から自車両１００の速度の演算結果を減算することにより対向車両５００の速度を算出するとともに（ステップＳ４００）、当該対向車両５００を対象として運転者の搭乗の有無を確認する（ステップＳ５００）。

図９に示すように、この運転者確認処理ではまず、先のステップＳ２００の処理により得られた俯瞰画像から対向車両５００のナンバープレート５１０を認識する（ステップＳ５１０）。そして、この認識対象となるナンバープレート５１０に記載されたナンバーに対向車両５００を識別するためのＩＤ（識別番号）が付与されていないときには（ステップＳ５２０＝ＮＯ）、当該ナンバーに新たなＩＤを付与した上で（ステップＳ５３０）、その処理をステップＳ５４０に移行する。一方、先のステップＳ５１０において認識対象となるナンバープレート５１０に記載されたナンバーにＩＤが既に付与されているときには（ステップＳ５２０＝ＹＥＳ）、ステップＳ５３０の処理を経ることなく、その処理をステップＳ５４０に移行する。そして、ステップＳ５４０において、対象となる対向車両５００について運転者の搭乗の有無が既に確認済みであるか否かを判定する。この場合、運転者の搭乗の有無が確認済みではないときには（ステップＳ５４０＝ＮＯ）、変換前の撮影画像に対して画像認識処理を実行することにより、対向車両５００への運転者の搭乗の有無を検出するとともに（ステップＳ５５０）、その検出結果を上記ＩＤに関連付けして記録した上で（ステップＳ５６０）、図９に示す運転者確認処理を終了する。一方、運転者の搭乗の有無が確認済みであるときには（ステップＳ５４０＝ＹＥＳ）、ステップＳ５５０及びステップＳ５６０の処理を経ることなく、図９に示す運転者確認処理を終了する。

図７に戻り、こうした対向車両５００についての運転者の搭乗の有無に関する確認情報は、先のステップＳ４００の処理により算出された対向車両５００の速度が「０」であることを条件に（ステップＳ６００＝ＹＥＳ）、俯瞰画像を用いて特定される対向車両５００の位置情報に対して付加される（ステップＳ７００）。そして、こうした確認情報に加え、対象となる対向車両５００が対向車線内で路肩に寄っているか否かについても考慮しつつ対向車両５００の位置における渋滞情報を更新した上で（ステップＳ８００）、当該更新後の渋滞情報を管理センター３００へアップロードする（ステップＳ９００）。一方、先のステップＳ４００の処理により算出された対向車両５００の速度が「０」ではないときには（ステップＳ６００＝ＮＯ）、先のステップＳ５００における運転者確認処理により得られた確認情報を何ら考慮することなく、対象となる対向車両５００の位置において渋滞が発生していないものとして渋滞情報を更新した上で（ステップＳ８００）、当該更新後の渋滞情報を管理センター３００へアップロードする（ステップＳ９００）。

以上説明したように、本実施の形態によれば、以下に示す効果を得ることができる。
（１）自車両１００に搭載された前方カメラ１２０を通じて撮影された画像内における道路上の地物の移動量に基づき自車両１００の速度が算出されるとともに、同一の画像内における対向車両５００の移動量に基づき自車両１００に対する対向車両５００の相対速度が算出される。そして、こうして同一の画像条件下で算出される自車両１００の速度と自車両１００に対する対向車両５００の相対速度とに基づいて上記撮影された画像内における対向車両５００の速度が算出される。これにより、自車両１００の周辺に位置する対向車両５００の速度を精度よく認識することが可能となる。

（２）俯瞰画像内での地物の画像の位置を高精度地図データベース１４０に登録されている地物の位置データと照合することにより、俯瞰画像上の地物を特定する。これにより、俯瞰画像から地物の画像が高い信頼性をもって特定されるようになり、この特定された地物の移動量に基づき算出される自車両の速度の信頼性も自ずと高められる。そのため、この信頼性の高い自車両の速度を用いつつ、自車両１００の周辺に位置する対向車両５００の速度をより一層精度よく認識することが可能となる。

（３）上述のように精度よく認識された対向車両の速度が所定値未満であるとき、対向車両５００の位置を渋滞の発生地点の候補として含めるかたちで渋滞情報を更新する。これにより、信頼性の高い渋滞情報を自車両１００から管理センター３００にアップロードすることが可能となる。

（４）対向車両５００の速度が「０」であることを条件の一つとして、対向車両５００が駐車中であると判定し、駐車中であると判定した対向車両５００の位置を渋滞の発生地点の候補から除外したかたちで渋滞情報を更新するようにしている。この場合、上述のように対向車両５００の速度は精度よく認識されていることから、対向車両５００が駐車中であるか否かについての判定精度も自ずと高められる。これにより、より実情に合った渋滞情報を自車両１００から管理センター３００にアップロードすることが可能となる。

なお、上記実施の形態は、以下のような形態にて実施することもできる。
・上記実施の形態においては、条件（α）〜（γ）の全てが成立したときに対向車両５００が駐車中であると判定するようにした。これに代えて、条件（α）〜条件（γ）のうち少なくとも一部の条件が成立したことをもって対向車両５００が駐車中であると判定するようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、対向車両５００が駐車中であると判定したとき、当該対向車両５００の位置を渋滞の発生地点の候補から除外するかたちで渋滞情報を更新するようにした。これに代えて、対向車両５００が駐車中であるか否かを何ら判定することなく、対向車両５００の速度が所定値未満であることをもって対向車両５００の位置を渋滞の発生地点として含めるかたちで渋滞情報を更新するようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、俯瞰画像内での地物の画像の位置を高精度地図データベース１４０に登録されている地物の位置データと照合することにより俯瞰画像上の地物を特定し、この特定した地物の移動量に基づき自車両１００の速度を算出するようにした。これに代えて、例えば俯瞰画像を構成する画素データのヒストグラムを時系列的に連続する画像フレーム間で比較することにより、これら画像フレームにおける地物の画像部分を対応付けして地物の移動量を求めるようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、前方カメラ１２０により撮影された画像を俯瞰画像に射影変換した上で、当該俯瞰画像を用いつつ対向車両の速度を求めるようにした。これに代えて、射影変換の処理を介在させることなく、前方カメラ１２０により撮影された画像から地物の移動量や対向車両５００の移動量を直接算出することにより、対向車両５００の速度を求めるようにしてもよい。

・上記実施の形態においては、対向車線を走行する対向車両５００を対象としてその速度を認識するようにした。ただし、速度の認識対象となる周辺車両は対向車両５００に限らず、例えば、隣接する車線を自車両１００と同方向に走行している周辺車両や、自車両１００が交差点手前で低速で走行しているときに左方又は右方から交差点に進入する周辺車両等を対象とするようにしてもよい。これら周辺車両の速度についても、画像内での周辺車両の移動量に基づく自車両に対する周辺車両の相対速度ベクトルから同画像内での道路上の地物の移動量に基づく自車両の速度ベクトルを減算することにより周辺車両の速度ベクトルが得られ、当該速度ベクトルの絶対値を周辺車両の速度として求めることが可能である。なお、この場合、周辺車両を含む画像は、前方カメラ１２０により撮影される自車両前方の画像に限らず、側方カメラや後方カメラにより撮影される画像であってもよい。要は、自車両周辺を撮影した画像であればよい。

・上記実施の形態においては、周辺車両の速度の認識結果を用いつつ、一例として周辺車両の位置に対応する渋滞情報の更新を行うようにした。ただし、周辺車両の速度の認識結果を適用する対象は渋滞情報の更新に限らず、例えば、いわゆる車両の自動運転を実現する際の自車両と周辺車両との間の走行動作の連携に適用するようにしてもよい。

１００…自車両、１１０…制御装置、１２０…前方カメラ、１３０…画像処理部、１３１…画像認識部、１３２…地物抽出部、１３３…対向車両抽出部、１３４…移動量演算部、１４０…高精度地図データベース、１５０…ＧＰＳアンテナ、１６０…通信アンテナ、２００…他車両、３００…管理センター、ＩＬ…インターネット回線。

Claims (1)

1. 自車両の周辺に位置する周辺車両の速度を認識する周辺車両認識装置であって、
   自車両に搭載されて自車両周辺の画像を撮影する画像撮影部と、
   前記画像撮影部を通じて撮影された画像内における道路上の地物の移動量に基づき自車両の速度を算出する自車両速度算出部と、
   前記画像撮影部を通じて撮影される前記道路上の地物と同一の画像内における周辺車両の移動量に基づき自車両に対する周辺車両の相対速度を算出する相対速度算出部と、
   前記相対速度算出部を通じて算出される自車両に対する周辺車両の相対速度、及び前記自車両速度算出部を通じて算出される自車両の速度に基づいて前記撮影された画像内における周辺車両の速度を算出する周辺車両速度算出部とを備える
   ことを特徴とする周辺車両認識装置。