個体検出器
【課題】検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避でき、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからない個体検出器を提供する。
【解決手段】個体検出器１は、距離画像センサ２から得られる距離画像Ｐ１と背景距離画像Ｐ２との差分である差分距離画像Ｐ３を生成し、差分距離画像Ｐ３において距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段３と、対象検出手段３で用いられる閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定する閾値設定手段５とを備える。閾値設定手段５は、距離画像センサ２からそれぞれ異なるタイミングで距離画像Ｐ１を複数取得し当該複数の距離画像Ｐ１のうち背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す標準偏差を指標値として算出する算出部５１と、閾値ｔｈ１，ｔｈ２を指標値に所定のマージンを加えた値に自動で設定する設定部５２とを有する。
【解決手段】個体検出器１は、距離画像センサ２から得られる距離画像Ｐ１と背景距離画像Ｐ２との差分である差分距離画像Ｐ３を生成し、差分距離画像Ｐ３において距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段３と、対象検出手段３で用いられる閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定する閾値設定手段５とを備える。閾値設定手段５は、距離画像センサ２からそれぞれ異なるタイミングで距離画像Ｐ１を複数取得し当該複数の距離画像Ｐ１のうち背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す標準偏差を指標値として算出する算出部５１と、閾値ｔｈ１，ｔｈ２を指標値に所定のマージンを加えた値に自動で設定する設定部５２とを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成し、当該距離画像を用いて検出領域内の対象物を検出する個体検出器に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の個体検出器１としては、たとえば図８に示すように、検出領域Ａ１の上方に設置され検出領域Ａ１を撮像することにより距離画像Ｐ１（図９参照）を生成する距離画像センサ２と、距離画像センサ２で生成された距離画像Ｐ１を用いて検出領域Ａ１内の対象物（たとえば人体Ｈ１，Ｈ２）を検出する対象検出手段３とを備えたものが提供されている（たとえば特許文献１参照）。
【０００３】
距離画像センサ２の一例としては、たとえば検出領域Ａ１に光を照射してから反射光を受光するまでの時間に基づいて検出領域Ａ１の各場所までの距離をそれぞれ求めることで、距離値を画素値とした距離画像Ｐ１を生成するものがある。距離画像センサ２は、検出領域Ａ１の背後の背景物（図８の例では床Ｆ１、ドア８等）に対して定位置に位置固定される。
【０００４】
対象検出手段３は、たとえば図９に示すように、距離画像センサ２から背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像Ｐ２として予め保持しており、距離画像センサ２から得られる距離画像Ｐ１と背景距離画像Ｐ２との差分である差分距離画像Ｐ３を生成し、差分距離画像Ｐ３において距離値の絶対値がある閾値ｔｈ１以上となる領域を抽出して前景距離画像Ｐ４を生成し、前景距離画像Ｐ４として抽出された領域を対象物として検出する。背景距離画像Ｐ２は、たとえば検出領域Ａ１に対象物が存在しない状態で距離画像センサ２から取得した複数の距離画像Ｐ１について、画素ごとに距離値を平均化することにより生成される。
【０００５】
上述の個体検出器１の動作について、本発明の実施形態１を示す図２を参照して説明する。
【０００６】
対象検出手段３は、距離画像センサ２から取得した距離画像Ｐ１を背景距離画像Ｐ２から減算する（つまり画素ごとに距離値の減算を行う）ことで差分距離画像Ｐ３を生成する。そのため、図２（ａ）のように検出領域Ａ１の床Ｆ１上に人体Ｈ１，Ｈ２のみが存在する場合、理想的には、差分距離画像Ｐ３は人体Ｈ１に対応する領域に人体Ｈ１の床Ｆ１からの高さ（身長）を距離値として有し、人体Ｈ２に対応する領域に人体Ｈ２の床Ｆ１からの高さ（身長）を距離値として有することになる。そして、対象検出手段３は、差分距離画像Ｐ３の各画素ごとに距離値を上記閾値ｔｈ１と比較し、距離値が閾値ｔｈ１以上となる領域を図２（ｂ）に示すように前景距離画像Ｐ４として抽出する。言い換えれば、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１を下回る領域は背景物（ここでは床Ｆ１）とみなされ、図２（ａ）に示すように床Ｆ１から閾値ｔｈ１以上の高さに存在する対象物（ここでは人体Ｈ１，Ｈ２）が前景距離画像Ｐ４として抽出される。この前景距離画像Ｐ４から、検出領域Ａ１に存在する対象物が検出される。
【０００７】
ところで、距離画像センサ２で求まる距離値は、たとえば環境光等の外光成分の影響により誤差を生じることがある。ここにおいて、背景物の距離値に誤差が生じても、当該背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となることで当該背景物が対象物と誤認されることがないように、上記閾値ｔｈ１は距離値の誤差を考慮して設定される。すなわち、背景物（ここでは床Ｆ１）の同一画素についての距離値の誤差が正規分布に従ってばらつくものとみなすと、この誤差分布のばらつきの程度を表す標準偏差σ１を考慮してたとえば図２（ａ）に示すようにσ１よりも所定のマージンＭだけ大きい値（σ１＋Ｍ）の閾値ｔｈ１が設定される。これにより、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１を下回る領域を背景物とみなせる信頼度は一定に保たれる。この閾値ｔｈ１は、個体検出器１を設置する際、個体検出器１に外部機器（たとえばパーソナルコンピュータ）を接続し、距離画像センサ２で生成される複数の距離画像Ｐ１の距離データ（距離値およびその誤差）を外部機器でモニタリングしながら、手動で最適値に設定される。
【特許文献１】特開２００６−６４６９５号公報（図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、背景物の距離値の誤差の発生確率は検出領域Ａ１の環境変化に起因して変動することがある。たとえば、距離画像センサ２が背景物の距離値を測定する際に受光する光には信号成分（距離画像センサ２から出力され背景物で反射された光）と雑音成分（環境光等の外光成分）とが含まれているので、背景物である床Ｆ１の張替えなどにより床Ｆ１の光の反射率が低下すると、距離画像センサ２で受光される光に占める信号成分の割合が低下して背景物の距離値のＳＮ比が低下し、背景物の距離値の誤差の発生確率が高くなる。誤差の発生確率が高くなると、実際に距離画像センサ２で測定される床Ｆ１の距離値に関してもばらつきの程度が大きくなる。このように背景物の距離値のばらつきの程度が変動して大きくなる場合、図１０（ａ）のように変動後における誤差分布の標準偏差σ２が変動前における誤差分布の標準偏差σ１より大きくなるので、閾値ｔｈ１が変動前の標準偏差σ１を考慮して設定された値のままであれば、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１を下回る領域を背景物とみなせる信頼度が低下する。したがって、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となり図１０（ｂ）に示すように前景距離画像Ｐ４で背景物と対象物とを区別できなくなる不具合が発生しやすくなり、対象物の検出の信頼度が低くなる。
【０００９】
また、検出領域Ａ１の環境変化に応じて閾値ｔｈ１を手動で設定し直すようにすれば、対象物の検出の信頼度の低下を回避できるものの、閾値ｔｈ１を設定し直す手間がかかるという問題がある。特に、個体検出器１の一部が天井に埋め込まれている場合には、個体検出器１に外部機器を接続して閾値ｔｈ１を設定し直すという作業は非常に面倒である。
【００１０】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであって、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避でき、且つ、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからない個体検出器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】
【００１１】
請求項１の発明では、検出領域の背後の背景物に対して位置固定され検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成する距離画像センサと、距離画像センサから背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像として、距離画像センサから得られる距離画像と背景距離画像との差分である差分距離画像を生成し、差分距離画像において距離値の絶対値が所定の閾値以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段と、対象検出手段で用いられる前記閾値を設定する閾値設定手段とを備え、閾値設定手段は、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、閾値設定手段が、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記対象物を除く同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有するので、検出領域の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像のうち距離値の絶対値が閾値を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができる。したがって、背景物の差分距離画像の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避することができる。また、閾値は閾値設定手段により自動で設定されるので、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからないという利点もある。
【００１３】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記対象物が人体であって、前記検出領域における人体の存否を検出する人体検知センサが設けられ、前記算出部が、検出領域に人体が存在しないときに前記距離画像センサから前記距離画像を取得し、前記指標値を算出することを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、算出部で算出される指標値は検出領域に人体が存在しないときに距離画像センサから取得された距離画像により算出されるので、検出領域における人体の存否の影響を受けて指標値が必要以上に大きくなることを確実に回避できる。したがって、設定部において必要以上に大きな閾値が設定されることを回避でき、結果的に対象物の検出感度の向上を図ることができる。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明において、前記算出部が、前記距離画像の各画素ごとに前記指標値を算出し、前記設定部が、距離画像の各画素ごとに前記閾値を設定することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、距離画像の各画素ごとに閾値が設定されるので、距離値のばらつきの程度が検出領域内において各画素ごとに異なっている場合に、各画素ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができる。
【００１７】
請求項４の発明は、請求項１または請求項２の発明において、前記算出部が、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に前記距離画像を区分し、各小領域ごとに同一画素について前記指標値を算出し、前記設定部が、距離画像の各小領域ごとに前記閾値を設定することを特徴とする。
【００１８】
この構成によれば、距離画像の各小領域ごとに閾値が設定されるので、距離値のばらつきの程度が検出領域内において各小領域ごとに異なっている場合に、各小領域ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができる。また、距離画像の各画素ごとに閾値を設定する場合に比べて、閾値設定手段で処理されるデータ量を減らすことができ、処理速度を向上させることができるという利点もある。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、閾値設定手段が、距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された指標値に基づいて統計的に閾値を自動で設定する設定部とを有するので、検出領域の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、背景物の差分距離画像の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避できる。また、閾値は閾値設定手段により自動で設定されるので、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからないという効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下の各実施形態では、図８に示すように電気錠７付のドア８および解錠のための認証装置９を備えた部屋の入室管理システムにおいて、認証装置９での認証によって正当と認められた人体Ｈ１が入室する際、同時に他の人体Ｈ２が侵入する所謂共入りを検出する共入り検出装置１０に、本発明の個体検出器１を用いる例を示す。この例では、人体Ｈ１の入室時に、制御装置１１からの信号を受けて個体検出器１が検出領域（ドア８付近の空間）Ａ１の人体Ｈ１，Ｈ２を検出し、複数の人体Ｈ１，Ｈ２が検出されると共入り検出手段１２において共入りと判断し警報手段１３に発報させる。ただし、本発明の個体検出器１の用途は、共入り検出装置１０に限定されるものではない。
【００２１】
（実施形態１）
本実施形態の個体検出器１は、図１に示すように検出領域Ａ１（図２参照）を撮像することにより検出領域Ａ１に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像Ｐ１を生成する距離画像センサ２と、距離画像センサ２で生成された距離画像Ｐ１を用いて検出領域Ａ１内の対象物を検出する対象検出手段３とを備える。ここで距離画像センサ２は天井（図示せず）に取り付けられており、図２に示すように検出領域Ａ１の背後の背景物としての床Ｆ１に対して定位置に位置固定されることで、床Ｆ１までの実距離が不変となっている。検出領域Ａ１は距離画像センサ２と床Ｆ１との間において距離画像センサ２を頂点とした角錐状に形成される。
【００２２】
本実施形態では、距離画像センサ２として、たとえば赤外線を検出領域Ａ１に照射する光源（図示せず）と、２次元配列された複数の感光部（図示せず）を具備し光学系（図示せず）を通して検出領域Ａ１からの赤外線反射光を各感光部で受光する光検出素子（図示せず）とを有し、赤外線が照射されてから受光されるまでの時間（以下、往復時間という）に基づいて、検出領域Ａ１に存在する物体までの距離値を画素ごとに求めるものを採用する。ただし、往復時間は非常に短いので、検出領域Ａ１に照射する光の強度が一定周期で周期的に変化するように変調した強度変調光を用い、光源から出力される光と光検出素子で受光される光との間の位相差Φより往復時間を求めるようにする。
【００２３】
ここにおいて、図３（ａ）に示すように所定の変調周波数（たとえば２０ＭＨｚ）の正弦波で光源から出力させる光強度（投光強度）を変調したとき、投光強度と光検出素子で受光される光強度（受光強度）との間の位相差Φは、複数のタイミングで求めた光検出素子での受光光量を用いて算出することができる。たとえば、光源からの強度変調光の位相の０〜９０度、９０〜１８０度、１８０〜２７０度、２７０〜３６０度の各区間での受光光量をそれぞれｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３（図３（ｂ）に斜線部で示す領域の面積に相当する）とし、受光光量ｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３を求める間に位相差Φが変化せず（つまり、物体までの距離が変化せず）且つ物体の反射率にも変化がないものとすれば、位相差Φ〔ｒａｄ〕は、Φ＝ｔａｎ−１｛（ｑ２−ｑ０）／（ｑ１−ｑ３）｝で表すことができる。
【００２４】
このように求まる位相差Φ〔ｒａｄ〕と強度変調光の変調周波数ｆ〔Ｈｚ〕とを用いれば、往復時間Δｔ〔ｓ〕は、Δｔ＝Φ×（１／２πｆ）〔ｓ〕と表すことができる。そして、この往復時間Δｔ〔ｓ〕と光速ｃ〔ｍ／ｓ〕とを用いることにより、距離画像センサ２から物体までの距離値はΔｔ×ｃ／２〔ｍ〕で表される。
【００２５】
対象検出手段３は、図１に示すように、検出処理部３１と識別処理部３２とを有しており、このうち検出処理部３１において、距離画像センサ２から得られる距離画像Ｐ１と予め保持している背景距離画像（距離画像センサ２から背景物までの距離値を画素値とする距離画像）Ｐ２との差分である差分距離画像Ｐ３を生成し、差分距離画像Ｐ３において距離値の絶対値がある閾値以上となる領域を抽出して前景距離画像Ｐ４を生成し、前景距離画像Ｐ４として抽出された領域を対象物として検出する。背景距離画像Ｐ２は、たとえば検出領域Ａ１に対象物が存在せず背景物のみが存在する状態で距離画像センサ２から取得した複数の距離画像Ｐ１について、画素ごとに距離値を平均化することにより生成される。検出処理部３１の後段の識別処理部３２は、共入りを識別するために、検出処理部３１で生成された前景距離画像Ｐ４から検出領域Ａ１内の人数を計数する。
【００２６】
上述した構成の個体検出器１において検出領域Ａ１の対象物を検出する動作については、背景技術の欄で図２を参照して説明した動作と同様であるから説明を省略する。
【００２７】
ところで、距離画像センサ２から物体までの距離が不変であっても、実際にそれぞれ異なるタイミングで距離画像Ｐ１を複数生成すると、通常、これら複数の距離画像Ｐ１間で同一画素について距離値のばらつきを生じる。したがって、背景物の距離値にばらつきが生じても、当該背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となり当該背景物が対象物と誤認されることを防止するためには、背景物の距離値のばらつきの程度を考慮して上記閾値ｔｈ１を設定する必要がある。ただし、背景物の距離値のばらつきの程度は検出領域Ａ１の環境変化に起因して変動することがあり、たとえば背景物である床Ｆ１の張替えなどにより床Ｆ１の反射率（ここでは赤外線に対する反射率）が低下すると、距離画像Ｐ１における背景物の距離値のＳＮ比が低下して背景物の距離値のばらつきが大きくなることがある。本実施形態の場合、距離画像センサ２で距離値を求める際に用いる受光光量ｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３には光源から出力された光と別に環境光の受光量も含まれているから、背景物の反射率が低下して受光光量ｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３のＳＮ比が低下すれば、背景物の距離値に関して誤差の発生確率が高くなり、背景物の距離値のばらつきの程度が大きくなる。
【００２８】
そこで、本実施形態の個体検出器１は、上述した距離画像センサ２、対象検出手段３に加え、図１に示すように対象検出手段３で用いられる閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定する閾値設定手段５を備えている。この閾値設定手段５は、背景物の距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部５１と、算出部５１で算出された指標値に基づいて統計的に前記閾値ｔｈ１，ｔｈ２を自動で設定する設定部５２とを有している。
【００２９】
算出部５１は、距離画像センサ２からそれぞれ異なるタイミングで距離画像Ｐ１を多数取得し当該多数の距離画像Ｐ１のうち背景物の同一画素について指標値を算出する。ここでは、距離画像Ｐ１のうちのある特定の一画素を参照画素とし、多数の距離画像Ｐ１から抽出される参照画素の距離値を蓄積し、蓄積された距離値から指標値を算出している。なお、算出部５１での指標値の算出には背景物の参照画素の距離値のみが用いられるように、距離値が所定値以上となる参照画素のみについて距離値を蓄積するようにしている。つまり、たとえば検出領域Ａ１の参照画素に対応する位置に人体が存在するときには、参照画素の距離値が所定値以下となり、この参照画素の距離値は算出部５１に蓄積されることなく破棄される。本実施形態では、背景物の同一画素の距離値についての誤差が正規分布に従って分布するものと仮定し、算出部５１はこの正規分布のばらつきの程度を表す標準偏差を蓄積された多数の距離値から算出して指標値として用いるようにしてある。標準偏差は周知のように分散の平方根であって正規分布の平均値（中央値）からのばらつきの程度を示すものである。
【００３０】
上述した算出部５１による指標値の算出は一定周期で自動的に行われる。一例として、算出部５１が指標値を算出するための多数の距離画像を距離画像センサ２から取得するのに数秒程度の取得時間を要するので、算出部５１はこの取得時間が経過する度に指標値を算出するように設計される。ただし、算出部５１が指標値を算出する周期は取得時間に限るものではなく、たとえば数時間に１度の周期で指標値を算出するようにすれば消費電力を低く抑えることができる。
【００３１】
設定部５２は、算出部５１にて指標値が算出される度に、当該指標値に基づいて統計的に閾値ｔｈ１，ｔｈ２を自動で設定する。ここでは、検出領域Ａ１の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像Ｐ３のうち距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができるように、指標値に基づいて閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定している。具体的には、指標値に所定のマージンを加算することによって、指標値よりも前記マージン分だけ大きい値に閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定している。なお、ここではマージンは予め設定された一定の値としているが、指標値の関数をマージンとしてもよい。
【００３２】
以下に、閾値設定手段５の動作について図２、図４および図５を参照して説明する。以下の説明では、距離画像センサ２から背景物（床Ｆ１，Ｆ２）までの実際の距離がｘであって、個体検出器１が使用されている期間中に床Ｆ１が床Ｆ２に張替えられて背景物の反射率（赤外線に対する反射率）が低下する例を示す。なお、図５は横軸を距離値、縦軸を頻度として、背景物の参照画素の距離値を複数回測定したときの誤差の分布を表している。
【００３３】
床Ｆ１の張替え前において、算出部５１に蓄積される参照画素の距離値は、図５に実線で示すように誤差が標準偏差σ１の正規分布に従って分布しているものとする。この場合、算出部５１は指標値として標準偏差σ１を算出し、設定部５２は閾値ｔｈ１を指標値σ１に所定のマージンＭを加算した値（σ１＋Ｍ）に設定する。そのため、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１（＝σ１＋Ｍ）を下回る領域は背景物とみなされ、図２（ａ）に示すように床Ｆ１から閾値ｔｈ１以上の高さに存在する対象物（ここでは人体Ｈ１，Ｈ２）が前景距離画像Ｐ４として抽出される。したがって、距離画像センサ２で得られる背景物の距離値に標準偏差がσ１となるばらつきが生じても、背景物の差分距離画像Ｐ３は距離値が概ね閾値を下回って背景物とみなされることになり、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避できる。
【００３４】
一方、床Ｆ１から床Ｆ２への張替え後において、算出部５１に蓄積される参照画素の距離値は、図５に破線で示すように誤差が標準偏差σ２の正規分布に従って分布しているものとする。ここで、背景物（床Ｆ２）の反射率が低下したことに起因して背景物の距離値のばらつきが大きくなるので、σ１とσ２とはσ１＜σ２の関係にある。算出部５１は指標値として標準偏差σ２を算出し、設定部５２は閾値ｔｈ２を指標値σ２に所定のマージンＭを加算した値（σ２＋Ｍ）に設定する。そのため、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ２（＝σ２＋Ｍ）を下回る領域は背景物とみなされ、図４（ａ）に示すように床Ｆ２から閾値ｔｈ２以上の高さに存在する対象物（ここでは人体Ｈ１，Ｈ２）が前景距離画像Ｐ４として抽出される。したがって、距離画像センサ２で得られる背景物の距離値に標準偏差がσ２となるばらつきが生じても、背景物の差分距離画像Ｐ３は距離値が概ね閾値を下回って背景物とみなされることになり、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避できる。
【００３５】
上述したように、閾値設定手段５は、距離画像センサ２からそれぞれ異なるタイミングで複数の距離画像Ｐ１を取得し当該複数の距離画像Ｐ１のうち背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部５１と、算出部５１で算出された指標値に基づいて統計的に前記閾値ｔｈ１，ｔｈ２を自動で設定する設定部５２とを有するので、検出領域Ａ１の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像Ｐ３のうち距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができる。したがって、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域Ａ１の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避することができる。また、閾値ｔｈ１，ｔｈ２は閾値設定手段５により自動で設定されるので、検出領域Ａ１の環境変化に応じて閾値ｔｈ１，ｔｈ２を手動で設定し直す手間がかからないという利点もある。
【００３６】
なお、本実施形態では閾値設定手段５が２種類の閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定する例を示したが、閾値設定手段５で設定可能な閾値は２種類の閾値ｔｈ１，ｔｈ２に限られるものではなく、背景物の距離値のばらつきの程度に応じて任意の閾値が設定される。また、距離画像センサ２として赤外線の往復時間に基づいて物体までの距離値を求める構成を例示したが、この構成に限るものではなく、たとえば三角測量法の原理によって物体までの距離値を求める構成を採用してもよい。
【００３７】
（実施形態２）
本実施形態の個体検出器１は、図６に示すように検出領域Ａ１の人体の存否を検出する人体検知センサ６を備え、算出部５１が検出領域Ａ１に人体が存在しないときに距離画像センサ２から距離画像Ｐ１を取得して指標値を算出するように構成されている点が実施形態１の個体検出器１と相違する。
【００３８】
人体検知センサ６は人体から放射される赤外線を検出することで人の動きを検知する所謂熱線センサである。距離画像センサ２と閾値設定手段５との間には、人体検知センサ６の出力に応じてオンオフするスイッチ要素ＳＷが介在されている。スイッチ要素ＳＷは、人体検知センサ６により検出領域Ａ１に人体が存在しないと判断されている期間にオンし、人体検知センサ６により検出領域Ａ１に人体が存在すると判断されている期間にオフする。
【００３９】
本実施形態の構成によれば、算出部５１で算出される指標値は常に、検出領域Ａ１に人体が存在しない状態で距離画像センサ２から取得された距離画像Ｐ１により算出されることになるので、検出領域Ａ１における人体の存否の影響を受けて指標値が必要以上に大きくなることを確実に回避することができる。つまり、実施形態１で例示したように背景物の距離値の誤差が標準偏差σ２の正規分布に従って分布している場合、算出部５１が指標値を算出するために距離画像センサ２から取得する複数の距離画像Ｐ１に、検出領域Ａ１に人体が存在する状態で取得された距離画像Ｐ１が含まれていると、参照画素の一部に人体の距離値が含まれることによって算出される指標値がσ２に比べて大きくなる可能性があるが、本実施形態では検出領域Ａ１に人体が存在しない状態で取得された距離画像Ｐ１により指標値を算出するので指標値がσ２より必要以上に大きくなることはない。したがって、設定部５２において必要以上に大きな閾値ｔｈ２が設定されることを回避でき、結果的に対象物の検出感度の向上を図ることができる。
【００４０】
その他の構成および機能は実施形態１と同様である。
【００４１】
（実施形態３）
本実施形態の個体検出器１は、閾値設定手段５が検出領域Ａ１の全域に対して唯一の閾値を設定するのではなく、検出領域Ａ１を複数の区画に分割して各区画ごとにそれぞれ個別に閾値を設定する点が実施形態１の個体検出器と相違する。具体的には、算出部５１が距離画像Ｐ１の各画素ごとに指標値を算出し、設定部５２が距離画像Ｐ１の各画素ごとに閾値を設定するようにしてある。この場合、図７（ｂ）に示すように検出領域Ａ１は距離画像Ｐ１の１画素に相当する各区画ａ１ごとに閾値が設定されることになる。
【００４２】
すなわち、本実施形態の構成によれば、たとえば図７（ａ）、（ｂ）に示すように検出領域Ａ１の右半分と左半分とで背景物である床Ｆ１０，Ｆ２０の反射率が異なる場合、反射率が低い方（つまり距離値のばらつきの程度が大きい方）の床Ｆ１０上の検出領域Ａ１に関しては、指標値として距離値のばらつきの標準偏差σ１０が算出され、閾値ｔｈ１０が指標値σ１０に所定のマージンＭを加算した値（σ１０＋Ｍ）に設定され、反射率が高い方（つまり距離値のばらつきの程度が小さい方）の床Ｆ２０上の検出領域Ａ１に関しては、指標値として距離値のばらつきの標準偏差σ２０（ただしσ２０＜σ１０）が算出され、閾値ｔｈ２０が指標値σ２０に所定のマージンＭを加算した値（σ２０＋Ｍ）に設定される（つまりｔｈ１０＞ｔｈ２０）。したがって、図７（ａ）、（ｂ）のように反射率が低い方の床Ｆ１０上に閾値ｔｈ１０以上の身長の人体Ｈ１が存在し、反射率が高い方の床Ｆ２上に閾値ｔｈ１０未満の身長の人体Ｈ２が存在するときでも、人体Ｈ２の身長が閾値ｔｈ２０以上であれば人体Ｈ１と人体Ｈ２とのそれぞれについて差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１０，ｔｈ２０以上となり対象物として検出可能となる。
【００４３】
これに対して、検出領域Ａ１の全域に対して唯一の閾値ｔｈ１０を設定する構成では、検出領域Ａ１の右半分と左半分とで背景物である床Ｆ１０，Ｆ２０の反射率が異なる場合、距離画像のうち反射率が低い方（つまり距離値のばらつきの程度が大きい方）の床Ｆ１０の参照画素を用いて指標値（σ１０）が算出されることで、図５（ｃ）のように閾値ｔｈ１０が検出領域Ａ１の全域において指標値σ１０に所定のマージンＭを加算した値（σ１０＋Ｍ）に設定される。したがって、反射率が低い方の床Ｆ１０上に閾値ｔｈ１０以上の身長の人体Ｈ１が存在し、反射率が高い方の床Ｆ２０上に閾値ｔｈ１０未満の身長の人体Ｈ２が存在するときに、人体Ｈ１は検出できるものの人体Ｈ２については差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１０未満となり背景物と誤認されてしまう。
【００４４】
上述したように、本実施形態の構成では、距離画像Ｐ１の各画素ごとに閾値を設定することにより、背景物の距離値のばらつきの程度が検出領域Ａ１内において各区画ａ１ごとに異なっている場合に、各区画ａ１ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができるという利点がある。
【００４５】
また、上記実施形態の他の例として、算出部５１が、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に距離画像Ｐ１を区分し、各小領域ごとに参照画素となる同一画素について指標値を算出し、設定部５２が距離画像Ｐ１の各小領域ごとに閾値を設定するようにしてもよい。この構成では、検出領域Ａ１は距離画像Ｐ１において隣接した複数画素からなる小領域に相当する各区画ａ１ごとに閾値が設定されることになるので、実施形態３の例と同様に、背景物の距離値のばらつきの程度が検出領域Ａ１内において各区画ａ１ごとに異なっている場合に、各区画ａ１ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができるという利点がある。しかも、距離画像Ｐ１の各画素ごとに閾値を設定する場合に比べて、閾値設定手段５で処理されるデータ量を減らすことができ、処理速度を向上させることができるという利点もある。なお、小領域は、距離画像Ｐ１において対象物が占める画素数よりも少ない画素数に設定することが望ましい。
【００４６】
ところで、上述した各実施形態では、背景物の距離値のばらつきの程度が変動する原因となる検出領域Ａ１の環境変化として、床Ｆ１の張替えなどにより床Ｆ１の反射率の変化を例示したが、この例に限るものではなく、たとえば検出領域Ａ１に入射する環境光の強度変化などの環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することもあるので、本発明の個体検出器１を用いればこれらの様々な環境変化に応じて最適な閾値を設定することができる。
【００４７】
また、上記各実施形態で閾値設定手段５が標準偏差を指標値として閾値を設定する例を示したが、この例に限らず、たとえば標準偏差の定数倍を指標値として閾値を設定するようにしたり、分散を指標値として閾値を設定するようにしたりしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】同上の動作例を示し、（ａ）は概略側面図、（ｂ）は前景距離画像の概略図である。
【図３】同上の距離画像センサの動作説明図である。
【図４】同上の動作例を示し、（ａ）は概略側面図、（ｂ）は前景距離画像の概略図である。
【図５】同上の背景物の距離値のばらつきを示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態２の構成を示すブロック図である。
【図７】（ａ）は本発明の実施形態３の動作を示す概略側面図、（ｂ）は（ａ）の概略上面図、（ｃ）は比較例の動作を示す概略側面図である。
【図８】従来例を示す概略構成図である。
【図９】同上の構成を示す要部のブロック図である。
【図１０】同上の動作例を示し、（ａ）は概略側面図、（ｂ）は前景距離画像の概略図である。
【符号の説明】
【００４９】
１ 個体検出器
２ 距離画像センサ
３ 対象検出手段
５ 閾値設定手段
６ 人体検知センサ
５１ 算出部
５２ 設定部
Ａ１ 検出領域
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ１０，Ｆ２０ 床（背景物）
Ｈ１，Ｈ２ 人体（対象物）
Ｐ１ 距離画像
Ｐ２ 背景距離画像
Ｐ３ 差分距離画像
ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ１０，ｔｈ２０ 閾値
σ１，σ２，σ１０，σ２０ 指標値
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成し、当該距離画像を用いて検出領域内の対象物を検出する個体検出器に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
この種の個体検出器１としては、たとえば図８に示すように、検出領域Ａ１の上方に設置され検出領域Ａ１を撮像することにより距離画像Ｐ１（図９参照）を生成する距離画像センサ２と、距離画像センサ２で生成された距離画像Ｐ１を用いて検出領域Ａ１内の対象物（たとえば人体Ｈ１，Ｈ２）を検出する対象検出手段３とを備えたものが提供されている（たとえば特許文献１参照）。
【０００３】
距離画像センサ２の一例としては、たとえば検出領域Ａ１に光を照射してから反射光を受光するまでの時間に基づいて検出領域Ａ１の各場所までの距離をそれぞれ求めることで、距離値を画素値とした距離画像Ｐ１を生成するものがある。距離画像センサ２は、検出領域Ａ１の背後の背景物（図８の例では床Ｆ１、ドア８等）に対して定位置に位置固定される。
【０００４】
対象検出手段３は、たとえば図９に示すように、距離画像センサ２から背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像Ｐ２として予め保持しており、距離画像センサ２から得られる距離画像Ｐ１と背景距離画像Ｐ２との差分である差分距離画像Ｐ３を生成し、差分距離画像Ｐ３において距離値の絶対値がある閾値ｔｈ１以上となる領域を抽出して前景距離画像Ｐ４を生成し、前景距離画像Ｐ４として抽出された領域を対象物として検出する。背景距離画像Ｐ２は、たとえば検出領域Ａ１に対象物が存在しない状態で距離画像センサ２から取得した複数の距離画像Ｐ１について、画素ごとに距離値を平均化することにより生成される。
【０００５】
上述の個体検出器１の動作について、本発明の実施形態１を示す図２を参照して説明する。
【０００６】
対象検出手段３は、距離画像センサ２から取得した距離画像Ｐ１を背景距離画像Ｐ２から減算する（つまり画素ごとに距離値の減算を行う）ことで差分距離画像Ｐ３を生成する。そのため、図２（ａ）のように検出領域Ａ１の床Ｆ１上に人体Ｈ１，Ｈ２のみが存在する場合、理想的には、差分距離画像Ｐ３は人体Ｈ１に対応する領域に人体Ｈ１の床Ｆ１からの高さ（身長）を距離値として有し、人体Ｈ２に対応する領域に人体Ｈ２の床Ｆ１からの高さ（身長）を距離値として有することになる。そして、対象検出手段３は、差分距離画像Ｐ３の各画素ごとに距離値を上記閾値ｔｈ１と比較し、距離値が閾値ｔｈ１以上となる領域を図２（ｂ）に示すように前景距離画像Ｐ４として抽出する。言い換えれば、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１を下回る領域は背景物（ここでは床Ｆ１）とみなされ、図２（ａ）に示すように床Ｆ１から閾値ｔｈ１以上の高さに存在する対象物（ここでは人体Ｈ１，Ｈ２）が前景距離画像Ｐ４として抽出される。この前景距離画像Ｐ４から、検出領域Ａ１に存在する対象物が検出される。
【０００７】
ところで、距離画像センサ２で求まる距離値は、たとえば環境光等の外光成分の影響により誤差を生じることがある。ここにおいて、背景物の距離値に誤差が生じても、当該背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となることで当該背景物が対象物と誤認されることがないように、上記閾値ｔｈ１は距離値の誤差を考慮して設定される。すなわち、背景物（ここでは床Ｆ１）の同一画素についての距離値の誤差が正規分布に従ってばらつくものとみなすと、この誤差分布のばらつきの程度を表す標準偏差σ１を考慮してたとえば図２（ａ）に示すようにσ１よりも所定のマージンＭだけ大きい値（σ１＋Ｍ）の閾値ｔｈ１が設定される。これにより、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１を下回る領域を背景物とみなせる信頼度は一定に保たれる。この閾値ｔｈ１は、個体検出器１を設置する際、個体検出器１に外部機器（たとえばパーソナルコンピュータ）を接続し、距離画像センサ２で生成される複数の距離画像Ｐ１の距離データ（距離値およびその誤差）を外部機器でモニタリングしながら、手動で最適値に設定される。
【特許文献１】特開２００６−６４６９５号公報（図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、背景物の距離値の誤差の発生確率は検出領域Ａ１の環境変化に起因して変動することがある。たとえば、距離画像センサ２が背景物の距離値を測定する際に受光する光には信号成分（距離画像センサ２から出力され背景物で反射された光）と雑音成分（環境光等の外光成分）とが含まれているので、背景物である床Ｆ１の張替えなどにより床Ｆ１の光の反射率が低下すると、距離画像センサ２で受光される光に占める信号成分の割合が低下して背景物の距離値のＳＮ比が低下し、背景物の距離値の誤差の発生確率が高くなる。誤差の発生確率が高くなると、実際に距離画像センサ２で測定される床Ｆ１の距離値に関してもばらつきの程度が大きくなる。このように背景物の距離値のばらつきの程度が変動して大きくなる場合、図１０（ａ）のように変動後における誤差分布の標準偏差σ２が変動前における誤差分布の標準偏差σ１より大きくなるので、閾値ｔｈ１が変動前の標準偏差σ１を考慮して設定された値のままであれば、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１を下回る領域を背景物とみなせる信頼度が低下する。したがって、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となり図１０（ｂ）に示すように前景距離画像Ｐ４で背景物と対象物とを区別できなくなる不具合が発生しやすくなり、対象物の検出の信頼度が低くなる。
【０００９】
また、検出領域Ａ１の環境変化に応じて閾値ｔｈ１を手動で設定し直すようにすれば、対象物の検出の信頼度の低下を回避できるものの、閾値ｔｈ１を設定し直す手間がかかるという問題がある。特に、個体検出器１の一部が天井に埋め込まれている場合には、個体検出器１に外部機器を接続して閾値ｔｈ１を設定し直すという作業は非常に面倒である。
【００１０】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであって、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避でき、且つ、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからない個体検出器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】
【００１１】
請求項１の発明では、検出領域の背後の背景物に対して位置固定され検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成する距離画像センサと、距離画像センサから背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像として、距離画像センサから得られる距離画像と背景距離画像との差分である差分距離画像を生成し、差分距離画像において距離値の絶対値が所定の閾値以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段と、対象検出手段で用いられる前記閾値を設定する閾値設定手段とを備え、閾値設定手段は、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有することを特徴とする。
【００１２】
この構成によれば、閾値設定手段が、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記対象物を除く同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有するので、検出領域の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像のうち距離値の絶対値が閾値を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができる。したがって、背景物の差分距離画像の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避することができる。また、閾値は閾値設定手段により自動で設定されるので、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからないという利点もある。
【００１３】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記対象物が人体であって、前記検出領域における人体の存否を検出する人体検知センサが設けられ、前記算出部が、検出領域に人体が存在しないときに前記距離画像センサから前記距離画像を取得し、前記指標値を算出することを特徴とする。
【００１４】
この構成によれば、算出部で算出される指標値は検出領域に人体が存在しないときに距離画像センサから取得された距離画像により算出されるので、検出領域における人体の存否の影響を受けて指標値が必要以上に大きくなることを確実に回避できる。したがって、設定部において必要以上に大きな閾値が設定されることを回避でき、結果的に対象物の検出感度の向上を図ることができる。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の発明において、前記算出部が、前記距離画像の各画素ごとに前記指標値を算出し、前記設定部が、距離画像の各画素ごとに前記閾値を設定することを特徴とする。
【００１６】
この構成によれば、距離画像の各画素ごとに閾値が設定されるので、距離値のばらつきの程度が検出領域内において各画素ごとに異なっている場合に、各画素ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができる。
【００１７】
請求項４の発明は、請求項１または請求項２の発明において、前記算出部が、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に前記距離画像を区分し、各小領域ごとに同一画素について前記指標値を算出し、前記設定部が、距離画像の各小領域ごとに前記閾値を設定することを特徴とする。
【００１８】
この構成によれば、距離画像の各小領域ごとに閾値が設定されるので、距離値のばらつきの程度が検出領域内において各小領域ごとに異なっている場合に、各小領域ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができる。また、距離画像の各画素ごとに閾値を設定する場合に比べて、閾値設定手段で処理されるデータ量を減らすことができ、処理速度を向上させることができるという利点もある。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、閾値設定手段が、距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された指標値に基づいて統計的に閾値を自動で設定する設定部とを有するので、検出領域の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、背景物の差分距離画像の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避できる。また、閾値は閾値設定手段により自動で設定されるので、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからないという効果もある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下の各実施形態では、図８に示すように電気錠７付のドア８および解錠のための認証装置９を備えた部屋の入室管理システムにおいて、認証装置９での認証によって正当と認められた人体Ｈ１が入室する際、同時に他の人体Ｈ２が侵入する所謂共入りを検出する共入り検出装置１０に、本発明の個体検出器１を用いる例を示す。この例では、人体Ｈ１の入室時に、制御装置１１からの信号を受けて個体検出器１が検出領域（ドア８付近の空間）Ａ１の人体Ｈ１，Ｈ２を検出し、複数の人体Ｈ１，Ｈ２が検出されると共入り検出手段１２において共入りと判断し警報手段１３に発報させる。ただし、本発明の個体検出器１の用途は、共入り検出装置１０に限定されるものではない。
【００２１】
（実施形態１）
本実施形態の個体検出器１は、図１に示すように検出領域Ａ１（図２参照）を撮像することにより検出領域Ａ１に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像Ｐ１を生成する距離画像センサ２と、距離画像センサ２で生成された距離画像Ｐ１を用いて検出領域Ａ１内の対象物を検出する対象検出手段３とを備える。ここで距離画像センサ２は天井（図示せず）に取り付けられており、図２に示すように検出領域Ａ１の背後の背景物としての床Ｆ１に対して定位置に位置固定されることで、床Ｆ１までの実距離が不変となっている。検出領域Ａ１は距離画像センサ２と床Ｆ１との間において距離画像センサ２を頂点とした角錐状に形成される。
【００２２】
本実施形態では、距離画像センサ２として、たとえば赤外線を検出領域Ａ１に照射する光源（図示せず）と、２次元配列された複数の感光部（図示せず）を具備し光学系（図示せず）を通して検出領域Ａ１からの赤外線反射光を各感光部で受光する光検出素子（図示せず）とを有し、赤外線が照射されてから受光されるまでの時間（以下、往復時間という）に基づいて、検出領域Ａ１に存在する物体までの距離値を画素ごとに求めるものを採用する。ただし、往復時間は非常に短いので、検出領域Ａ１に照射する光の強度が一定周期で周期的に変化するように変調した強度変調光を用い、光源から出力される光と光検出素子で受光される光との間の位相差Φより往復時間を求めるようにする。
【００２３】
ここにおいて、図３（ａ）に示すように所定の変調周波数（たとえば２０ＭＨｚ）の正弦波で光源から出力させる光強度（投光強度）を変調したとき、投光強度と光検出素子で受光される光強度（受光強度）との間の位相差Φは、複数のタイミングで求めた光検出素子での受光光量を用いて算出することができる。たとえば、光源からの強度変調光の位相の０〜９０度、９０〜１８０度、１８０〜２７０度、２７０〜３６０度の各区間での受光光量をそれぞれｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３（図３（ｂ）に斜線部で示す領域の面積に相当する）とし、受光光量ｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３を求める間に位相差Φが変化せず（つまり、物体までの距離が変化せず）且つ物体の反射率にも変化がないものとすれば、位相差Φ〔ｒａｄ〕は、Φ＝ｔａｎ−１｛（ｑ２−ｑ０）／（ｑ１−ｑ３）｝で表すことができる。
【００２４】
このように求まる位相差Φ〔ｒａｄ〕と強度変調光の変調周波数ｆ〔Ｈｚ〕とを用いれば、往復時間Δｔ〔ｓ〕は、Δｔ＝Φ×（１／２πｆ）〔ｓ〕と表すことができる。そして、この往復時間Δｔ〔ｓ〕と光速ｃ〔ｍ／ｓ〕とを用いることにより、距離画像センサ２から物体までの距離値はΔｔ×ｃ／２〔ｍ〕で表される。
【００２５】
対象検出手段３は、図１に示すように、検出処理部３１と識別処理部３２とを有しており、このうち検出処理部３１において、距離画像センサ２から得られる距離画像Ｐ１と予め保持している背景距離画像（距離画像センサ２から背景物までの距離値を画素値とする距離画像）Ｐ２との差分である差分距離画像Ｐ３を生成し、差分距離画像Ｐ３において距離値の絶対値がある閾値以上となる領域を抽出して前景距離画像Ｐ４を生成し、前景距離画像Ｐ４として抽出された領域を対象物として検出する。背景距離画像Ｐ２は、たとえば検出領域Ａ１に対象物が存在せず背景物のみが存在する状態で距離画像センサ２から取得した複数の距離画像Ｐ１について、画素ごとに距離値を平均化することにより生成される。検出処理部３１の後段の識別処理部３２は、共入りを識別するために、検出処理部３１で生成された前景距離画像Ｐ４から検出領域Ａ１内の人数を計数する。
【００２６】
上述した構成の個体検出器１において検出領域Ａ１の対象物を検出する動作については、背景技術の欄で図２を参照して説明した動作と同様であるから説明を省略する。
【００２７】
ところで、距離画像センサ２から物体までの距離が不変であっても、実際にそれぞれ異なるタイミングで距離画像Ｐ１を複数生成すると、通常、これら複数の距離画像Ｐ１間で同一画素について距離値のばらつきを生じる。したがって、背景物の距離値にばらつきが生じても、当該背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となり当該背景物が対象物と誤認されることを防止するためには、背景物の距離値のばらつきの程度を考慮して上記閾値ｔｈ１を設定する必要がある。ただし、背景物の距離値のばらつきの程度は検出領域Ａ１の環境変化に起因して変動することがあり、たとえば背景物である床Ｆ１の張替えなどにより床Ｆ１の反射率（ここでは赤外線に対する反射率）が低下すると、距離画像Ｐ１における背景物の距離値のＳＮ比が低下して背景物の距離値のばらつきが大きくなることがある。本実施形態の場合、距離画像センサ２で距離値を求める際に用いる受光光量ｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３には光源から出力された光と別に環境光の受光量も含まれているから、背景物の反射率が低下して受光光量ｑ０，ｑ１，ｑ２，ｑ３のＳＮ比が低下すれば、背景物の距離値に関して誤差の発生確率が高くなり、背景物の距離値のばらつきの程度が大きくなる。
【００２８】
そこで、本実施形態の個体検出器１は、上述した距離画像センサ２、対象検出手段３に加え、図１に示すように対象検出手段３で用いられる閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定する閾値設定手段５を備えている。この閾値設定手段５は、背景物の距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部５１と、算出部５１で算出された指標値に基づいて統計的に前記閾値ｔｈ１，ｔｈ２を自動で設定する設定部５２とを有している。
【００２９】
算出部５１は、距離画像センサ２からそれぞれ異なるタイミングで距離画像Ｐ１を多数取得し当該多数の距離画像Ｐ１のうち背景物の同一画素について指標値を算出する。ここでは、距離画像Ｐ１のうちのある特定の一画素を参照画素とし、多数の距離画像Ｐ１から抽出される参照画素の距離値を蓄積し、蓄積された距離値から指標値を算出している。なお、算出部５１での指標値の算出には背景物の参照画素の距離値のみが用いられるように、距離値が所定値以上となる参照画素のみについて距離値を蓄積するようにしている。つまり、たとえば検出領域Ａ１の参照画素に対応する位置に人体が存在するときには、参照画素の距離値が所定値以下となり、この参照画素の距離値は算出部５１に蓄積されることなく破棄される。本実施形態では、背景物の同一画素の距離値についての誤差が正規分布に従って分布するものと仮定し、算出部５１はこの正規分布のばらつきの程度を表す標準偏差を蓄積された多数の距離値から算出して指標値として用いるようにしてある。標準偏差は周知のように分散の平方根であって正規分布の平均値（中央値）からのばらつきの程度を示すものである。
【００３０】
上述した算出部５１による指標値の算出は一定周期で自動的に行われる。一例として、算出部５１が指標値を算出するための多数の距離画像を距離画像センサ２から取得するのに数秒程度の取得時間を要するので、算出部５１はこの取得時間が経過する度に指標値を算出するように設計される。ただし、算出部５１が指標値を算出する周期は取得時間に限るものではなく、たとえば数時間に１度の周期で指標値を算出するようにすれば消費電力を低く抑えることができる。
【００３１】
設定部５２は、算出部５１にて指標値が算出される度に、当該指標値に基づいて統計的に閾値ｔｈ１，ｔｈ２を自動で設定する。ここでは、検出領域Ａ１の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像Ｐ３のうち距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができるように、指標値に基づいて閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定している。具体的には、指標値に所定のマージンを加算することによって、指標値よりも前記マージン分だけ大きい値に閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定している。なお、ここではマージンは予め設定された一定の値としているが、指標値の関数をマージンとしてもよい。
【００３２】
以下に、閾値設定手段５の動作について図２、図４および図５を参照して説明する。以下の説明では、距離画像センサ２から背景物（床Ｆ１，Ｆ２）までの実際の距離がｘであって、個体検出器１が使用されている期間中に床Ｆ１が床Ｆ２に張替えられて背景物の反射率（赤外線に対する反射率）が低下する例を示す。なお、図５は横軸を距離値、縦軸を頻度として、背景物の参照画素の距離値を複数回測定したときの誤差の分布を表している。
【００３３】
床Ｆ１の張替え前において、算出部５１に蓄積される参照画素の距離値は、図５に実線で示すように誤差が標準偏差σ１の正規分布に従って分布しているものとする。この場合、算出部５１は指標値として標準偏差σ１を算出し、設定部５２は閾値ｔｈ１を指標値σ１に所定のマージンＭを加算した値（σ１＋Ｍ）に設定する。そのため、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ１（＝σ１＋Ｍ）を下回る領域は背景物とみなされ、図２（ａ）に示すように床Ｆ１から閾値ｔｈ１以上の高さに存在する対象物（ここでは人体Ｈ１，Ｈ２）が前景距離画像Ｐ４として抽出される。したがって、距離画像センサ２で得られる背景物の距離値に標準偏差がσ１となるばらつきが生じても、背景物の差分距離画像Ｐ３は距離値が概ね閾値を下回って背景物とみなされることになり、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避できる。
【００３４】
一方、床Ｆ１から床Ｆ２への張替え後において、算出部５１に蓄積される参照画素の距離値は、図５に破線で示すように誤差が標準偏差σ２の正規分布に従って分布しているものとする。ここで、背景物（床Ｆ２）の反射率が低下したことに起因して背景物の距離値のばらつきが大きくなるので、σ１とσ２とはσ１＜σ２の関係にある。算出部５１は指標値として標準偏差σ２を算出し、設定部５２は閾値ｔｈ２を指標値σ２に所定のマージンＭを加算した値（σ２＋Ｍ）に設定する。そのため、差分距離画像Ｐ３のうち距離値が閾値ｔｈ２（＝σ２＋Ｍ）を下回る領域は背景物とみなされ、図４（ａ）に示すように床Ｆ２から閾値ｔｈ２以上の高さに存在する対象物（ここでは人体Ｈ１，Ｈ２）が前景距離画像Ｐ４として抽出される。したがって、距離画像センサ２で得られる背景物の距離値に標準偏差がσ２となるばらつきが生じても、背景物の差分距離画像Ｐ３は距離値が概ね閾値を下回って背景物とみなされることになり、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避できる。
【００３５】
上述したように、閾値設定手段５は、距離画像センサ２からそれぞれ異なるタイミングで複数の距離画像Ｐ１を取得し当該複数の距離画像Ｐ１のうち背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部５１と、算出部５１で算出された指標値に基づいて統計的に前記閾値ｔｈ１，ｔｈ２を自動で設定する設定部５２とを有するので、検出領域Ａ１の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像Ｐ３のうち距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができる。したがって、背景物の差分距離画像Ｐ３の距離値の絶対値が閾値ｔｈ１，ｔｈ２以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域Ａ１の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避することができる。また、閾値ｔｈ１，ｔｈ２は閾値設定手段５により自動で設定されるので、検出領域Ａ１の環境変化に応じて閾値ｔｈ１，ｔｈ２を手動で設定し直す手間がかからないという利点もある。
【００３６】
なお、本実施形態では閾値設定手段５が２種類の閾値ｔｈ１，ｔｈ２を設定する例を示したが、閾値設定手段５で設定可能な閾値は２種類の閾値ｔｈ１，ｔｈ２に限られるものではなく、背景物の距離値のばらつきの程度に応じて任意の閾値が設定される。また、距離画像センサ２として赤外線の往復時間に基づいて物体までの距離値を求める構成を例示したが、この構成に限るものではなく、たとえば三角測量法の原理によって物体までの距離値を求める構成を採用してもよい。
【００３７】
（実施形態２）
本実施形態の個体検出器１は、図６に示すように検出領域Ａ１の人体の存否を検出する人体検知センサ６を備え、算出部５１が検出領域Ａ１に人体が存在しないときに距離画像センサ２から距離画像Ｐ１を取得して指標値を算出するように構成されている点が実施形態１の個体検出器１と相違する。
【００３８】
人体検知センサ６は人体から放射される赤外線を検出することで人の動きを検知する所謂熱線センサである。距離画像センサ２と閾値設定手段５との間には、人体検知センサ６の出力に応じてオンオフするスイッチ要素ＳＷが介在されている。スイッチ要素ＳＷは、人体検知センサ６により検出領域Ａ１に人体が存在しないと判断されている期間にオンし、人体検知センサ６により検出領域Ａ１に人体が存在すると判断されている期間にオフする。
【００３９】
本実施形態の構成によれば、算出部５１で算出される指標値は常に、検出領域Ａ１に人体が存在しない状態で距離画像センサ２から取得された距離画像Ｐ１により算出されることになるので、検出領域Ａ１における人体の存否の影響を受けて指標値が必要以上に大きくなることを確実に回避することができる。つまり、実施形態１で例示したように背景物の距離値の誤差が標準偏差σ２の正規分布に従って分布している場合、算出部５１が指標値を算出するために距離画像センサ２から取得する複数の距離画像Ｐ１に、検出領域Ａ１に人体が存在する状態で取得された距離画像Ｐ１が含まれていると、参照画素の一部に人体の距離値が含まれることによって算出される指標値がσ２に比べて大きくなる可能性があるが、本実施形態では検出領域Ａ１に人体が存在しない状態で取得された距離画像Ｐ１により指標値を算出するので指標値がσ２より必要以上に大きくなることはない。したがって、設定部５２において必要以上に大きな閾値ｔｈ２が設定されることを回避でき、結果的に対象物の検出感度の向上を図ることができる。
【００４０】
その他の構成および機能は実施形態１と同様である。
【００４１】
（実施形態３）
本実施形態の個体検出器１は、閾値設定手段５が検出領域Ａ１の全域に対して唯一の閾値を設定するのではなく、検出領域Ａ１を複数の区画に分割して各区画ごとにそれぞれ個別に閾値を設定する点が実施形態１の個体検出器と相違する。具体的には、算出部５１が距離画像Ｐ１の各画素ごとに指標値を算出し、設定部５２が距離画像Ｐ１の各画素ごとに閾値を設定するようにしてある。この場合、図７（ｂ）に示すように検出領域Ａ１は距離画像Ｐ１の１画素に相当する各区画ａ１ごとに閾値が設定されることになる。
【００４２】
すなわち、本実施形態の構成によれば、たとえば図７（ａ）、（ｂ）に示すように検出領域Ａ１の右半分と左半分とで背景物である床Ｆ１０，Ｆ２０の反射率が異なる場合、反射率が低い方（つまり距離値のばらつきの程度が大きい方）の床Ｆ１０上の検出領域Ａ１に関しては、指標値として距離値のばらつきの標準偏差σ１０が算出され、閾値ｔｈ１０が指標値σ１０に所定のマージンＭを加算した値（σ１０＋Ｍ）に設定され、反射率が高い方（つまり距離値のばらつきの程度が小さい方）の床Ｆ２０上の検出領域Ａ１に関しては、指標値として距離値のばらつきの標準偏差σ２０（ただしσ２０＜σ１０）が算出され、閾値ｔｈ２０が指標値σ２０に所定のマージンＭを加算した値（σ２０＋Ｍ）に設定される（つまりｔｈ１０＞ｔｈ２０）。したがって、図７（ａ）、（ｂ）のように反射率が低い方の床Ｆ１０上に閾値ｔｈ１０以上の身長の人体Ｈ１が存在し、反射率が高い方の床Ｆ２上に閾値ｔｈ１０未満の身長の人体Ｈ２が存在するときでも、人体Ｈ２の身長が閾値ｔｈ２０以上であれば人体Ｈ１と人体Ｈ２とのそれぞれについて差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１０，ｔｈ２０以上となり対象物として検出可能となる。
【００４３】
これに対して、検出領域Ａ１の全域に対して唯一の閾値ｔｈ１０を設定する構成では、検出領域Ａ１の右半分と左半分とで背景物である床Ｆ１０，Ｆ２０の反射率が異なる場合、距離画像のうち反射率が低い方（つまり距離値のばらつきの程度が大きい方）の床Ｆ１０の参照画素を用いて指標値（σ１０）が算出されることで、図５（ｃ）のように閾値ｔｈ１０が検出領域Ａ１の全域において指標値σ１０に所定のマージンＭを加算した値（σ１０＋Ｍ）に設定される。したがって、反射率が低い方の床Ｆ１０上に閾値ｔｈ１０以上の身長の人体Ｈ１が存在し、反射率が高い方の床Ｆ２０上に閾値ｔｈ１０未満の身長の人体Ｈ２が存在するときに、人体Ｈ１は検出できるものの人体Ｈ２については差分距離画像Ｐ３の距離値が閾値ｔｈ１０未満となり背景物と誤認されてしまう。
【００４４】
上述したように、本実施形態の構成では、距離画像Ｐ１の各画素ごとに閾値を設定することにより、背景物の距離値のばらつきの程度が検出領域Ａ１内において各区画ａ１ごとに異なっている場合に、各区画ａ１ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができるという利点がある。
【００４５】
また、上記実施形態の他の例として、算出部５１が、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に距離画像Ｐ１を区分し、各小領域ごとに参照画素となる同一画素について指標値を算出し、設定部５２が距離画像Ｐ１の各小領域ごとに閾値を設定するようにしてもよい。この構成では、検出領域Ａ１は距離画像Ｐ１において隣接した複数画素からなる小領域に相当する各区画ａ１ごとに閾値が設定されることになるので、実施形態３の例と同様に、背景物の距離値のばらつきの程度が検出領域Ａ１内において各区画ａ１ごとに異なっている場合に、各区画ａ１ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができるという利点がある。しかも、距離画像Ｐ１の各画素ごとに閾値を設定する場合に比べて、閾値設定手段５で処理されるデータ量を減らすことができ、処理速度を向上させることができるという利点もある。なお、小領域は、距離画像Ｐ１において対象物が占める画素数よりも少ない画素数に設定することが望ましい。
【００４６】
ところで、上述した各実施形態では、背景物の距離値のばらつきの程度が変動する原因となる検出領域Ａ１の環境変化として、床Ｆ１の張替えなどにより床Ｆ１の反射率の変化を例示したが、この例に限るものではなく、たとえば検出領域Ａ１に入射する環境光の強度変化などの環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することもあるので、本発明の個体検出器１を用いればこれらの様々な環境変化に応じて最適な閾値を設定することができる。
【００４７】
また、上記各実施形態で閾値設定手段５が標準偏差を指標値として閾値を設定する例を示したが、この例に限らず、たとえば標準偏差の定数倍を指標値として閾値を設定するようにしたり、分散を指標値として閾値を設定するようにしたりしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図２】同上の動作例を示し、（ａ）は概略側面図、（ｂ）は前景距離画像の概略図である。
【図３】同上の距離画像センサの動作説明図である。
【図４】同上の動作例を示し、（ａ）は概略側面図、（ｂ）は前景距離画像の概略図である。
【図５】同上の背景物の距離値のばらつきを示す説明図である。
【図６】本発明の実施形態２の構成を示すブロック図である。
【図７】（ａ）は本発明の実施形態３の動作を示す概略側面図、（ｂ）は（ａ）の概略上面図、（ｃ）は比較例の動作を示す概略側面図である。
【図８】従来例を示す概略構成図である。
【図９】同上の構成を示す要部のブロック図である。
【図１０】同上の動作例を示し、（ａ）は概略側面図、（ｂ）は前景距離画像の概略図である。
【符号の説明】
【００４９】
１ 個体検出器
２ 距離画像センサ
３ 対象検出手段
５ 閾値設定手段
６ 人体検知センサ
５１ 算出部
５２ 設定部
Ａ１ 検出領域
Ｆ１，Ｆ２，Ｆ１０，Ｆ２０ 床（背景物）
Ｈ１，Ｈ２ 人体（対象物）
Ｐ１ 距離画像
Ｐ２ 背景距離画像
Ｐ３ 差分距離画像
ｔｈ１，ｔｈ２，ｔｈ１０，ｔｈ２０ 閾値
σ１，σ２，σ１０，σ２０ 指標値
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出領域の背後の背景物に対して位置固定され検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成する距離画像センサと、距離画像センサから背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像として、距離画像センサから得られる距離画像と背景距離画像との差分である差分距離画像を生成し、差分距離画像において距離値の絶対値が所定の閾値以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段と、対象検出手段で用いられる前記閾値を設定する閾値設定手段とを備え、閾値設定手段は、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有することを特徴とする個体検出器。
【請求項２】
前記対象物は人体であって、前記検出領域における人体の存否を検出する人体検知センサが設けられ、前記算出部は、検出領域に人体が存在しないときに前記距離画像センサから前記距離画像を取得し、前記指標値を算出することを特徴とする請求項１記載の個体検出器。
【請求項３】
前記算出部は、前記距離画像の各画素ごとに前記指標値を算出し、前記設定部は、距離画像の各画素ごとに前記閾値を設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の個体検出器。
【請求項４】
前記算出部は、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に前記距離画像を区分し、各小領域ごとに同一画素について前記指標値を算出し、前記設定部は、距離画像の各小領域ごとに前記閾値を設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の個体検出器。
【請求項１】
検出領域の背後の背景物に対して位置固定され検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成する距離画像センサと、距離画像センサから背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像として、距離画像センサから得られる距離画像と背景距離画像との差分である差分距離画像を生成し、差分距離画像において距離値の絶対値が所定の閾値以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段と、対象検出手段で用いられる前記閾値を設定する閾値設定手段とを備え、閾値設定手段は、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有することを特徴とする個体検出器。
【請求項２】
前記対象物は人体であって、前記検出領域における人体の存否を検出する人体検知センサが設けられ、前記算出部は、検出領域に人体が存在しないときに前記距離画像センサから前記距離画像を取得し、前記指標値を算出することを特徴とする請求項１記載の個体検出器。
【請求項３】
前記算出部は、前記距離画像の各画素ごとに前記指標値を算出し、前記設定部は、距離画像の各画素ごとに前記閾値を設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の個体検出器。
【請求項４】
前記算出部は、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に前記距離画像を区分し、各小領域ごとに同一画素について前記指標値を算出し、前記設定部は、距離画像の各小領域ごとに前記閾値を設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の個体検出器。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００８−２６８０２３（Ｐ２００８−２６８０２３Ａ）
【公開日】平成２０年１１月６日（２００８．１１．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−１１２１１０（Ｐ２００７−１１２１１０）
【出願日】平成１９年４月２０日（２００７．４．２０）
【出願人】（０００００５８３２）松下電工株式会社 (17,916)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２０年１１月６日（２００８．１１．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年４月２０日（２００７．４．２０）
【出願人】（０００００５８３２）松下電工株式会社 (17,916)
【Ｆターム（参考）】
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