対象識別装置及び対象識別方法
【課題】所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるか否かを正確に識別することが可能な対象識別装置を得る。
【解決手段】対象識別装置としての監視装置３は、所定の監視エリア４を撮影した撮影画像２００内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像３００を取得する取得部２１と、拡大画像３００に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて移動物体の材質を分析する分析部２２と、分析部２２による分析の結果に基づいて、移動物体の種別を識別する識別部２３と、を備える。
【解決手段】対象識別装置としての監視装置３は、所定の監視エリア４を撮影した撮影画像２００内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像３００を取得する取得部２１と、拡大画像３００に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて移動物体の材質を分析する分析部２２と、分析部２２による分析の結果に基づいて、移動物体の種別を識別する識別部２３と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象識別装置及び対象識別方法に関し、特に、所定の撮影エリア内に含まれている移動物体が人間であるか否かを識別するための対象識別装置及び対象識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラによって所定の監視エリアを撮影することにより、監視エリアへの侵入者を検知する監視装置が広く実用化されている。このような監視装置においては、例えば、人間の外見に関する複数のテンプレート画像を予め準備し、当該テンプレート画像を用いたパターンマッチングを行うことによって、撮影画像内に人間（侵入者）が含まれているか否かが判定される。
【０００３】
下記特許文献１には、屋内への侵入者を監視する監視装置が開示されている。当該監視装置は、カメラによって屋内を撮影し、フレーム間の差分画像に基づいて変化領域を抽出し、変化領域に関してパターンマッチングを行うことによって、移動物体（侵入者）を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３４２３８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、テンプレート画像を用いたパターンマッチングによって人間の有無を判定する手法には、以下のような問題がある。つまり、山中に設置された通信基地局等の特定施設への侵入者を監視する場合には、外見が人間に類似した動物（例えば猿）と人間とを正確に区別することが困難である。そのため、動物が特定施設の監視エリアに近付いた場合に、当該動物が侵入者として誤って検知される可能性が高い。
【０００６】
また、広角の監視カメラによって上記特定施設の監視エリアの全体を撮影する場合には、撮影画像内に含まれる対象物のサイズが小さくなるため、パターンマッチングによる誤検知の可能性はさらに高まる。
【０００７】
本発明はかかる問題を解決するために成されたものであり、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるか否かを正確に識別することが可能な、対象識別装置及び対象識別方法を得ることを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様に係る対象識別装置は、所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得する取得手段と、前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する分析手段と、前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別する識別手段と、を備えることを特徴とするものである。
【０００９】
第１の態様に係る対象識別装置によれば、識別手段は、分析手段による材質分析の結果に基づいて、撮影エリア内に含まれている移動物体の種別を識別する。従って、材質分析の結果、人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。しかも、取得手段は、移動物体の拡大画像を取得し、分析手段は、当該拡大画像に基づいて材質分析を行う。従って、移動物体とは無関係の背景領域の影響を排除して、移動物体の材質分析を高精度に行うことができる。その結果、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。
【００１０】
本発明の第２の態様に係る対象識別装置は、第１の態様に係る対象識別装置において特に、前記取得手段は、前記撮影エリアの全体を撮影する比較的広画角の第１のカメラと、前記第１のカメラが撮影した画像に前記移動物体が含まれている場合に、前記撮影エリア内における前記移動物体の位置を特定する特定手段と、前記特定手段が特定した位置を撮影することによって前記拡大画像を得る比較的狭画角の第２のカメラと、を有することを特徴とするものである。
【００１１】
第２の態様に係る対象識別装置によれば、取得手段は、比較的広画角の第１のカメラによって撮影エリアの全体を撮影し、その撮影画像に移動物体が含まれている場合に、比較的狭画角の第２のカメラによって移動物体を撮影することにより、移動物体の拡大画像を得る。従って、第１のカメラによって撮影エリアの全体を広く撮影しつつ、第２のカメラによって移動物体の詳細な撮影を行うことが可能となる。しかも、特定手段は、第１のカメラの撮影画像に移動物体が含まれている場合に、撮影エリア内における移動物体の位置を特定し、第２のカメラは、特定手段から指定された位置を撮影する。従って、狭画角の第２のカメラによって移動物体を探索する必要がないため、第２のカメラによる移動物体の撮影動作を遅滞なく開始することができる。
【００１２】
本発明の第３の態様に係る対象識別装置は、第２の態様に係る対象識別装置において特に、前記第２のカメラは、第１の受光素子部と、前記移動物体からの反射光を前記第１の受光素子部上に導光する第１の光学系と、を有し、前記分析手段は、第２の受光素子部と、前記第１の受光素子部と前記第１の光学系との間に配置され、前記第１の光学系から前記第１の受光素子部に向かう反射光を分岐させる分岐手段と、前記分岐手段によって分岐された反射光を前記第２の受光素子部上に導光する第２の光学系と、を有することを特徴とするものである。
【００１３】
第３の態様に係る対象識別装置によれば、第１の受光素子部と第１の光学系との間に分岐手段を配置し、第１の光学系から第１の受光素子部に向かう反射光を、分岐手段によって第２の光学系に向けて分岐させる。これにより、第１の光学系によって第１の受光素子部上に導光される反射光と共通の反射光を、第２の光学系によって第２の受光素子部上に導光することができる。その結果、分析手段は、第２のカメラによって得られる拡大画像に基づく材質分析を正確に行うことが可能となる。しかも、材質分析を行うための専用カメラを第２のカメラとは別に設ける必要がないため、装置を小型化できるとともに、共通の拡大画像を得るべく専用カメラの動作と第２のカメラの動作とを同期させる制御も不要となる。
【００１４】
本発明の第４の態様に係る対象識別装置は、第１〜第３のいずれか一つの態様に係る対象識別装置において特に、前記分析手段は、前記拡大画像の全体領域、前記拡大画像を分割した複数の小領域、及び前記拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域の少なくとも一つを対象として材質分析を行うことを特徴とするものである。
【００１５】
第４の態様に係る対象識別装置によれば、分析手段は、拡大画像の全体領域、拡大画像を分割した複数の小領域、及び拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域の少なくとも一つを対象として材質分析を行う。拡大画像の全体領域を分析対象とすることにより、材質分析を簡易に行うことができる。拡大画像を分割した複数の小領域を分析対象とすることにより、全体領域を分析対象とする場合と比較して高精度な分析を行うことができる。拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域を分析対象とすることにより、拡大画像内に顔が含まれている場合に、その顔を対象とした材質分析を行うことができるため、移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを高精度に識別することが可能となる。
【００１６】
本発明の第５の態様に係る対象識別方法は、（Ａ）所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得するステップと、（Ｂ）前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析するステップと、（Ｃ）前記ステップ（Ｂ）による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別するステップと、を備えることを特徴とするものである。
【００１７】
第５の態様に係る対象識別方法によれば、ステップ（Ｃ）では、ステップ（Ｂ）による材質分析の結果に基づいて、撮影エリア内に含まれている移動物体の種別が識別される。従って、材質分析の結果、人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。しかも、ステップ（Ａ）では、移動物体の拡大画像が取得され、ステップ（Ｂ）では、当該拡大画像に基づいて材質分析が行われる。従って、移動物体とは無関係の背景領域の影響を排除して、移動物体の材質分析を高精度に行うことができる。その結果、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるか否かを正確に識別することが可能な、対象識別装置及び対象識別方法を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態に係る対象識別装置としての監視装置の使用状況の一例を示す図である。
【図２】監視装置の外観を模式的に示す図である。
【図３】監視装置の機能を概略的に示すブロック図である。
【図４】取得部の構成を概略的に示すブロック図である。
【図５】監視装置の全体動作を概略的に示すフローチャートである。
【図６】監視装置によって撮影された撮影画像の一例を模式的に示す図である。
【図７】望遠カメラの内部構造を概略的に示す図である。
【図８】光学系の構成を示す図である。
【図９】受光素子部の受光面を示す平面図である。
【図１０】光学系に入射された反射光の垂直方向における光路の一例を概略的に示す図である。
【図１１】光学系に入射された光の水平方向における光路の一例を概略的に示す図である。
【図１２】演算部の構成を示すブロック図である。
【図１３】識別部による対象物の識別処理を示すフローチャートである。
【図１４】識別部による対象物の識別処理を示すフローチャートである。
【図１５】解析対象範囲の他の設定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、異なる図面において同一の符号を付した要素は、同一又は相応する要素を示すものとする。
【００２１】
図１は、本発明の実施の形態に係る対象識別装置としての監視装置３の使用状況の一例を示す図である。通信基地局１が山中に設置されており、通信基地局１の周囲はフェンス２で取り囲まれている。この例において、監視装置３は、所定の撮影エリアとして、フェンス２を含む監視エリア４を撮影することにより、フェンス２を乗り越えて通信基地局１へ侵入しようとする侵入者を監視する用途で使用される。なお、図１の例では通信基地局１に一つの監視装置３のみが設置されているが、通信基地局１の周囲を死角無く監視するために、複数の監視装置３が設置されてもよい。
【００２２】
図２は、監視装置３の外観を模式的に示す図である。ステレオカメラとして機能する一対の広角カメラ１１Ａ，１１Ｂと、望遠カメラ１２と、制御装置１３とが、フレーム１０に取り付けられている。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂは、監視エリア４の全体を撮影可能なように、視野が固定されている。望遠カメラ１２は、例えば、パンチルト機能及びズーム機能を搭載したＰＴＺカメラである。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ及び望遠カメラ１２は、対象物からの太陽光の反射光を受光することによって対象物を撮影する。但し、監視装置３においては、夜間における撮影をも可能とすべく、ハロゲン光又は赤外光を監視エリア４に向けて照射する光照射器を備えてもよい。
【００２３】
図３は、監視装置３の機能を概略的に示すブロック図である。監視装置３は、取得部２１、分析部２２、及び識別部２３を備えている。取得部２１は、監視エリア４を撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視領域及び赤外領域を含むその移動物体の拡大画像を取得する。分析部２２は、取得部２１が取得した拡大画像に基づいて、赤外領域の特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて移動物体の材質を分析する。識別部２３は、分析部２２による分析の結果に基づいて、移動物体の種別を識別する。
【００２４】
図４は、取得部２１の構成を概略的に示すブロック図である。取得部２１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ、望遠カメラ１２、及び位置特定部３１を備えている。また、図５は、監視装置３の全体動作を概略的に示すフローチャートである。また、図６は、監視装置３によって撮影された撮影画像の一例を模式的に示す図である。図６の（Ａ）には、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの撮影画像２００を示しており、図６の（Ｂ）には、望遠カメラ１２によって撮影された拡大画像３００を示している。
【００２５】
図４〜６を参照して、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂは、監視エリア４の全体を常時撮影しており、これにより、撮影画像２００が得られる（ステップＰ１１）。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの撮影画像２００に基づいて監視エリア４内に何等かの移動物体が検出されると（ステップＰ１２の判定結果が「ＹＥＳ」）、位置特定部３１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ間の距離、及び、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの各撮影画像２００内における移動物体の位置関係に基づいて、監視エリア４内における移動物体の位置（例えば中心位置２０１）を特定する（ステップＰ１３）。なお、本実施の形態の例では、フェンス２を乗り越えて通信基地局１へ侵入しようとする侵入者を監視する用途での監視装置３の使用を想定しており、フェンス２を乗り越える際の高さ方向の移動量をも考慮する必要があるために、二つの広角カメラ１１Ａ，１１Ｂを用いてステレオカメラを構成している。しかし、高さ方向への移動量を考慮する必要がない場合には、必ずしもステレオカメラを用いる必要はなく、一つの広角カメラのみを用いて移動物体の位置を特定することができる。
【００２６】
次に、位置特定部３１によって特定された移動物体の位置を視野の中心として望遠カメラ１２による撮影を行うことにより、可視領域及び赤外領域を含む移動物体の拡大画像３００が取得部２１によって取得される（ステップＰ１４）。次に、分析部２２は、取得部２１が取得した拡大画像３００に対して、ハイパースペクトル解析技術を用いて移動物体の材質分析を行う（ステップＰ１５）。次に、識別部２３は、分析部２２による分析の結果に基づいて、移動物体が人間であるか否かを判定する（ステップＰ１６）。
【００２７】
移動物体が人間でない場合には（ステップＰ１６の判定結果が「ＮＯ」）、ステップＰ１１に戻って上記と同様の動作が繰り返される。一方、移動物体が人間（つまり侵入者）である場合には（ステップＰ１６の判定結果が「ＹＥＳ」）、音又は光等によって侵入者に対して警告を行うとともに、望遠カメラ１２によって侵入者を追跡して撮影し、その撮影画像を記録する（ステップＰ１７）。侵入者の追跡のための望遠カメラ１２の駆動制御は、図２に示した制御部１３によって行われる。但し、追跡のための所定の制御プログラムを格納したＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）及びＤＳＰ（Digital Signal Processor）を望遠カメラ１２内に実装することにより、望遠カメラ１２自らの制御によって侵入者の追跡を行ってもよい。侵入者の追跡の結果、侵入者が監視エリア４から去った場合には（ステップＰ１８の判定結果が「ＹＥＳ」）、ステップＰ１１に戻って上記と同様の動作が繰り返される。
【００２８】
図７は、望遠カメラ１２の内部構造を概略的に示す図である。望遠カメラ１２は、ズームレンズを含む光学系４１と、ＣＣＤ等の受光素子部４２とを備えている。移動物体からの反射光（可視光及び赤外光を含む）は、光学系４１によって受光素子部４２上に導光される。受光素子部４２を構成する各受光素子は、可視光の波長域における反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。望遠カメラ１２によって撮影された拡大画像３００は、通信基地局１内又は遠隔地の監視センタ内に設置された液晶ディスプレイ等の表示部４３に表示される。
【００２９】
また、図７に示すように、分析部２２は、分岐部５１、光学系５２、受光素子部５３、及び演算部５４を備えている。分岐部５１は、プリズム又はハーフミラー等であり、光学系４１と受光素子部４２との間に配置されている。光学系４１から受光素子部４２に向かう反射光は、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐される。分岐された反射光は、光学系５２によって受光素子部５３上に導光される。受光素子部５３を構成する各受光素子は、赤外光の波長域における反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。受光素子部５３から出力された電気信号は、演算部５４に入力される。演算部５４から出力された信号は、識別部２３に入力される。
【００３０】
なお、プリズム又はハーフミラー等を用いる代わりに、挿退可能な反射鏡を光学系４１と受光素子部４２との間に配置してもよい。第１のタイミングにおいて、光学系４１と受光素子部４２との間の光路上から上記反射鏡を退避させる。これにより、移動物体からの反射光が受光素子部４２上に導光される。また、第２のタイミングにおいて、光学系４１と受光素子部４２との間の光路上に上記反射鏡を挿入する。光学系４１から受光素子部４２に向かう反射光は、反射鏡によって光学系５２に向けて反射される。これにより、移動物体からの反射光が受光素子部５３上に導光される。上記第１及び第２のタイミングは、所定の微小時間間隔で交互に繰り返される。
【００３１】
図８は、光学系５２の構成を示す図である。光学系５２は、拡散部６１、集光部６２、及び選択透過部６３を有している。図中に示すＸ方向は水平方向を示し、Ｙ方向は垂直方向を示し、Ｚ方向はＸ方向及びＹ方向の双方に直交する方向を示す。拡散部６１、集光部６２、及び選択透過部６３は、Ｚ方向において互いに重なるように配置されている。
【００３２】
拡散部６１は、Ｘ方向に沿って延在する複数のシリンドリカルレンズ６４がＹ方向に沿って並設された構造を有するレンチキュラーレンズである。拡散部６１は、ガラス等の透明材料によって形成されている。拡散部６１は、入射された移動物体からの反射光をＹ方向に拡散する。
【００３３】
集光部６２は、ガラス等の透明材料によって形成されたシリンドリカルレンズ６５を有している。集光部６２は、拡散部６１によってＹ方向に拡散された反射光を、Ｘ方向において集光させる。
【００３４】
選択透過部６３は、Ｘ方向に沿って延在する複数の波長選択フィルタ６６１〜６６５がＹ方向に沿って並設された構造を有している。本実施の形態の例において、波長選択フィルタ６６１，６６２，６６３，６６４，６６５は、集光部６２から入射された光のうち、それぞれ１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の波長成分のみを透過する。
【００３５】
なお、変形例として、それぞれ１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の波長成分のみを透過する５枚の波長選択フィルタを準備し、上記第２のタイミングにおいて当該５枚の波長選択フィルタを光学系４１（図６参照）内に順に挿入する構成とすることにより、選択透過部６３の配設を省略することもできる。
【００３６】
図８を参照して、選択透過部６３の透過面に近接して受光素子部５３が配置される。受光素子部５３の受光面の大きさは、選択透過部６３の透過面の大きさに略等しい。受光素子部５３は、ＩｎＧａＡｓ等を用いた複数の受光素子が行列状に配置された構造を有している。各受光素子は、受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。なお、選択透過部６３と受光素子部５３との間に投影レンズを配置することにより、受光素子部５３の受光面の大きさを、選択透過部６３の透過面の大きさよりも小さくすることができる。
【００３７】
図９は、受光素子部５３の受光面を示す平面図である。受光素子部５３の受光面は、波長選択フィルタ６６１，６６２，６６３，６６４，６６５の各透過面にそれぞれ対応する受光領域７１，７２，７３，７４，７５を有している。
【００３８】
図１０は、光学系５２に入射された反射光の垂直方向（Ｙ方向）における光路の一例を概略的に示す図である。監視装置３の前方に柱状の対象物１００が存在する場合、対象物１００からの反射光は、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐された後、拡散部６１に入射される。拡散部６１に入射された反射光は、シリンドリカルレンズ６４によってＹ方向の入射角度に応じて屈折されることにより、Ｙ方向に分散される。分散部６１によって分散された反射光は、集光部６２を通過した後、波長に応じて選択透過部６３を選択的に透過することにより、受光素子部５３の受光面に入射される。
【００３９】
ここで、拡散部６１の表面におけるシリンドリカルレンズ６４の形成ピッチは、拡散部６１と対象物１００との距離に比べて十分に小さい。従って、対象物１００からの反射光は、他のシリンドリカルレンズ６４にも入射されて、それぞれのシリンドリカルレンズ６４において、その入射角度に応じて様々な方向に屈折される。従って、対象物１００からの反射光は、拡散部６１によって拡散されることにより、その波長に応じて選択透過部６３の全ての波長選択フィルタ６６１〜６６５を透過する。
【００４０】
図１１は、光学系５２に入射された光の水平方向（Ｘ方向）における光路の一例を概略的に示す図である。対象物１００からの反射光は、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐された後、拡散部６１を通過して集光部６２に入射される。集光部６２は、入射された反射光を、Ｘ方向に関する対象物１００の位置に応じて、受光素子部５３の受光面におけるＸ方向の異なる位置に集光させる。その際、集光部６２から受光素子部５３に向かう反射光は、上記の通り、波長に応じて選択透過部６３を選択的に透過する。
【００４１】
図１２は、図７に示した演算部５４の構成を示すブロック図である。演算部５４は、反射率算出部９１、正規化指標算出部９２、及び二次微分値算出部９３を備えている。
【００４２】
上記の通り、受光素子部５３を構成する各受光素子は、反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。当該電気信号は、各受光素子から反射率算出部９１に入力される。
【００４３】
反射率算出部９１は、受光素子部５３から入力された電気信号に基づいて、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の各波長成分に関する反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００を算出する。
【００４４】
正規化指標算出部９２は、反射率算出部９１によって算出された反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００に基づいて、以下に示す式により定義される正規化指標ＮＤ１〜ＮＤ４を算出する。
ＮＤ１ ： （Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）
ＮＤ２ ： （Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）
ＮＤ３ ： （Ｒ１６００−Ｒ１３００）／（Ｒ１６００＋Ｒ１３００）
ＮＤ４ ： （Ｒ１３００−Ｒ１１００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１１００）
【００４５】
また、二次微分値算出部９３は、上記反射率と波長との関数の二次微分値を算出する。本実施の形態の例では、二次微分値算出部９３は、反射率算出部９１によって算出された反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００に基づいて、以下に示す式により定義される近似的な二次微分値２ｎｄｄｅｒ１，２ｎｄｄｅｒ２を算出する。
２ｎｄｄｅｒ１ ：
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）｝／２００］
−［｛（Ｒ１３００−Ｒ１２００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１２００）｝／１００］
２ｎｄｄｅｒ２ ：
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）｝／３００］
−［｛（Ｒ１２００−Ｒ１１００）／（Ｒ１２００＋Ｒ１１００）｝／１００］
【００４６】
反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００、正規化指標ＮＤ１〜ＮＤ４、及び二次微分値２ｎｄｄｅｒ１，２ｎｄｄｅｒ２は、演算部５４から識別部２３に入力される。
【００４７】
識別部２３は、演算部５４から入力されたこれらの情報に基づいて、対象物（つまり監視エリア４内に含まれている移動物体）の種別を識別する。
【００４８】
図１３，１４は、識別部２３による対象物の識別処理を示すフローチャートである。まずステップＰ２１において識別部２３は、各反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０であるか否かを判定する。例えば、反射率の値が所定値（例えば０．０２）未満である場合にはその反射率は近似的に０であると判定し、反射率の値が当該所定値以上である場合にはその反射率は近似的に０でないと判定する。全ての反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０である場合（つまりステップＰ２１における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内（この例では拡大画像３００の全体領域内）に窓ガラスが存在すると判定する。
【００４９】
一方、いずれかの反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０でない場合（つまりステップＰ２１における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２２において識別部２３は、二次微分値２ｎｄｄｅｒ１に正規化指標ＮＤ１，ＮＤ３の和を乗じた値「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」が所定の閾値Ｔｈ１１未満であるか否かを判定する。
【００５０】
「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」の値が閾値Ｔｈ１１以上である場合（つまりステップＰ２２における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２３において識別部２３は、正規化指標ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１２より大きいか否かを判定する。
【００５１】
正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１２より大きい場合（つまりステップＰ２３における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に動物又は布地が存在すると判定する。
【００５２】
一方、正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１２以下である場合（つまりステップＰ２３における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２４において識別部２３は、二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が所定の閾値Ｔｈ１３未満であるか否かを判定する。
【００５３】
二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が閾値Ｔｈ１３未満である場合（つまりステップＰ２４における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に植物が存在すると判定する。
【００５４】
一方、二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が閾値Ｔｈ１３以上である場合（つまりステップＰ２４における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に人肌が存在すると判定する。
【００５５】
上記ステップＰ２２の判定において、「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」の値が閾値Ｔｈ１１以上である場合（つまりステップＰ２２における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２５において識別部２３は、正規化指標ＮＤ３の値が所定の閾値Ｔｈ１４未満であるか否かを判定する。
【００５６】
正規化指標ＮＤ３の値が閾値Ｔｈ１４未満である場合（つまりステップＰ２５における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、次にステップＰ２６において識別部２３は、正規化指標ＮＤ４の値が所定の閾値Ｔｈ１５未満であるか否かを判定する。
【００５７】
正規化指標ＮＤ４の値が閾値Ｔｈ１５未満である場合（つまりステップＰ２６における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に金属が存在すると判定する。
【００５８】
一方、正規化指標ＮＤ４の値が閾値Ｔｈ１５以上である場合（つまりステップＰ２６における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内にコンクリート又は石が存在すると判定する。
【００５９】
上記ステップＰ２５の判定において、正規化指標ＮＤ３の値が閾値Ｔｈ１４以上である場合（つまりステップＰ２５における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２７において識別部２３は、正規化指標ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１６未満であるか否かを判定する。
【００６０】
正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１６未満である場合（つまりステップＰ２７における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内にアスファルトが存在すると判定する。
【００６１】
一方、正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１６以上である場合（つまりステップＰ２７における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内にコンクリート又は石が存在すると判定する。
【００６２】
なお、各閾値Ｔｈ１１〜Ｔｈ１６は、予め、金属や人肌等の既知の対象に対して測定領域を設定して識別部２３による上記識別フローを実施することにより、対象を正確に識別できる適切な値に設定される。
【００６３】
以上の結果、識別部２３は、解析対象範囲内に人肌が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。一方、それ以外の場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間でないと識別する。例えば、解析対象範囲内に窓ガラス又は金属が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は車であると識別する。
【００６４】
なお、監視エリア４への侵入者が覆面や手袋を着用することによって人肌が露出していない状況も想定される。そのため、人間のみが着用する化学繊維等の材質を検出可能な識別フローを設定することにより、解析対象範囲内に化学繊維が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別してもよい。
【００６５】
また、以上の説明では材質分析を行う解析対象範囲を拡大画像３００の全体領域に設定したが、これとは異なる領域を解析対象範囲として設定することもできる。図１５は、解析対象範囲の他の設定例を示す図である。拡大画像３００の全体領域を複数の小領域３０１に分割し、各小領域３０１を解析対象範囲として順に設定することにより、各小領域３０１に関する材質分析を順に実行する。そして、複数の小領域３０１の少なくとも一つにおいて、人肌（又は化学繊維）が存在すると判定した場合には、識別部２３は、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。他の例として、人間の頭部は円形又は楕円形であることに着目して、拡大画像３００内に含まれている円形又は楕円形の領域３０２をパターンマッチング等によって抽出し、領域３０２を解析対象範囲として設定することにより、領域３０２に関する材質分析を実行する。そして、領域３０２内に人肌（又は化学繊維）が存在すると判定した場合には、識別部２３は、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。なお、拡大画像３００の全体領域を解析対象範囲として設定する手法、複数の小領域３０１を解析対象範囲として順に設定する手法、及び、円形又は楕円形の領域３０２を解析対象範囲として設定する手法は、互いに組み合わせて適用することもでき、複数の手法を組み合わせることによって識別精度を向上することができる。
【００６６】
このように本実施の形態に係る監視装置３によれば、識別部２３は、分析部２２による材質分析の結果に基づいて、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別を識別する。従って、材質分析の結果、人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。しかも、取得部２１は、移動物体の拡大画像３００を取得し、分析部２２は、当該拡大画像３００に基づいて材質分析を行う。従って、移動物体とは無関係の背景領域の影響を排除して、移動物体の材質分析を高精度に行うことができる。その結果、所定の監視エリア４内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。
【００６７】
また、本実施の形態に係る監視装置３によれば、取得部２１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによって監視エリア４の全体を撮影し、その撮影画像２００に移動物体が含まれている場合に、望遠カメラ１２によって移動物体を撮影することにより、移動物体の拡大画像３００を得る。従って、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによって監視エリア４の全体を広く撮影しつつ、望遠カメラ１２によって移動物体の詳細な撮影を行うことが可能となる。しかも、位置特定部３１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの撮影画像２００に移動物体が含まれている場合に、監視エリア４内における移動物体の位置を特定し、望遠カメラ１２は、位置特定部３１から指定された位置を撮影する。従って、望遠カメラ１２によって移動物体を探索する必要がないため、望遠カメラ１２による移動物体の撮影動作を遅滞なく開始することができる。
【００６８】
また、本実施の形態に係る監視装置３によれば、受光素子部４２と光学系４１との間に分岐部５１を配置し、光学系４１から受光素子部４２に向かう反射光を、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐させる。これにより、光学系４１によって受光素子部４２上に導光される反射光と共通の反射光を、光学系５２によって受光素子部５３上に導光することができる。その結果、分析部２２は、望遠カメラ１２によって得られる拡大画像３００に対するスペクトル分析を正確に行うことが可能となる。しかも、スペクトル分析を行うための専用カメラ（ハイパースペクトルカメラ）を望遠カメラ１２とは別に設ける必要がないため、装置を小型化できるとともに、共通の拡大画像を得るべく専用カメラの動作と望遠カメラ１２の動作とを同期させる制御も不要となる。
【００６９】
また、本実施の形態に係る監視装置３によれば、分析部２２は、拡大画像３００の全体領域、拡大画像３００を分割した複数の小領域３０１、及び拡大画像３００内に含まれる円形又は楕円形の領域３０２の少なくとも一つを対象としてスペクトル分析を行う。拡大画像３００の全体領域を分析対象とすることにより、スペクトル分析を簡易に行うことができる。拡大画像３００を分割した複数の小領域３０１を分析対象とすることにより、全体領域を分析対象とする場合と比較して高精度な分析を行うことができる。拡大画像３００内に含まれる円形又は楕円形の領域３０２を分析対象とすることにより、拡大画像３００内に顔が含まれている場合に、その顔を対象としたスペクトル分析を行うことができるため、移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを高精度に識別することが可能となる。
【００７０】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７１】
３ 監視装置
４ 監視エリア
１１Ａ，１１Ｂ 広角カメラ
１２ 望遠カメラ
２１ 取得部
２２ 分析部
２３ 識別部
３１ 位置特定部
４１，５２ 光学系
４２，５３ 受光素子部
５１ 分岐部
５４ 演算部
３００ 拡大画像
３０１ 小領域
３０２ 領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象識別装置及び対象識別方法に関し、特に、所定の撮影エリア内に含まれている移動物体が人間であるか否かを識別するための対象識別装置及び対象識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視カメラによって所定の監視エリアを撮影することにより、監視エリアへの侵入者を検知する監視装置が広く実用化されている。このような監視装置においては、例えば、人間の外見に関する複数のテンプレート画像を予め準備し、当該テンプレート画像を用いたパターンマッチングを行うことによって、撮影画像内に人間（侵入者）が含まれているか否かが判定される。
【０００３】
下記特許文献１には、屋内への侵入者を監視する監視装置が開示されている。当該監視装置は、カメラによって屋内を撮影し、フレーム間の差分画像に基づいて変化領域を抽出し、変化領域に関してパターンマッチングを行うことによって、移動物体（侵入者）を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３４２３８６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、テンプレート画像を用いたパターンマッチングによって人間の有無を判定する手法には、以下のような問題がある。つまり、山中に設置された通信基地局等の特定施設への侵入者を監視する場合には、外見が人間に類似した動物（例えば猿）と人間とを正確に区別することが困難である。そのため、動物が特定施設の監視エリアに近付いた場合に、当該動物が侵入者として誤って検知される可能性が高い。
【０００６】
また、広角の監視カメラによって上記特定施設の監視エリアの全体を撮影する場合には、撮影画像内に含まれる対象物のサイズが小さくなるため、パターンマッチングによる誤検知の可能性はさらに高まる。
【０００７】
本発明はかかる問題を解決するために成されたものであり、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるか否かを正確に識別することが可能な、対象識別装置及び対象識別方法を得ることを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の態様に係る対象識別装置は、所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得する取得手段と、前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する分析手段と、前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別する識別手段と、を備えることを特徴とするものである。
【０００９】
第１の態様に係る対象識別装置によれば、識別手段は、分析手段による材質分析の結果に基づいて、撮影エリア内に含まれている移動物体の種別を識別する。従って、材質分析の結果、人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。しかも、取得手段は、移動物体の拡大画像を取得し、分析手段は、当該拡大画像に基づいて材質分析を行う。従って、移動物体とは無関係の背景領域の影響を排除して、移動物体の材質分析を高精度に行うことができる。その結果、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。
【００１０】
本発明の第２の態様に係る対象識別装置は、第１の態様に係る対象識別装置において特に、前記取得手段は、前記撮影エリアの全体を撮影する比較的広画角の第１のカメラと、前記第１のカメラが撮影した画像に前記移動物体が含まれている場合に、前記撮影エリア内における前記移動物体の位置を特定する特定手段と、前記特定手段が特定した位置を撮影することによって前記拡大画像を得る比較的狭画角の第２のカメラと、を有することを特徴とするものである。
【００１１】
第２の態様に係る対象識別装置によれば、取得手段は、比較的広画角の第１のカメラによって撮影エリアの全体を撮影し、その撮影画像に移動物体が含まれている場合に、比較的狭画角の第２のカメラによって移動物体を撮影することにより、移動物体の拡大画像を得る。従って、第１のカメラによって撮影エリアの全体を広く撮影しつつ、第２のカメラによって移動物体の詳細な撮影を行うことが可能となる。しかも、特定手段は、第１のカメラの撮影画像に移動物体が含まれている場合に、撮影エリア内における移動物体の位置を特定し、第２のカメラは、特定手段から指定された位置を撮影する。従って、狭画角の第２のカメラによって移動物体を探索する必要がないため、第２のカメラによる移動物体の撮影動作を遅滞なく開始することができる。
【００１２】
本発明の第３の態様に係る対象識別装置は、第２の態様に係る対象識別装置において特に、前記第２のカメラは、第１の受光素子部と、前記移動物体からの反射光を前記第１の受光素子部上に導光する第１の光学系と、を有し、前記分析手段は、第２の受光素子部と、前記第１の受光素子部と前記第１の光学系との間に配置され、前記第１の光学系から前記第１の受光素子部に向かう反射光を分岐させる分岐手段と、前記分岐手段によって分岐された反射光を前記第２の受光素子部上に導光する第２の光学系と、を有することを特徴とするものである。
【００１３】
第３の態様に係る対象識別装置によれば、第１の受光素子部と第１の光学系との間に分岐手段を配置し、第１の光学系から第１の受光素子部に向かう反射光を、分岐手段によって第２の光学系に向けて分岐させる。これにより、第１の光学系によって第１の受光素子部上に導光される反射光と共通の反射光を、第２の光学系によって第２の受光素子部上に導光することができる。その結果、分析手段は、第２のカメラによって得られる拡大画像に基づく材質分析を正確に行うことが可能となる。しかも、材質分析を行うための専用カメラを第２のカメラとは別に設ける必要がないため、装置を小型化できるとともに、共通の拡大画像を得るべく専用カメラの動作と第２のカメラの動作とを同期させる制御も不要となる。
【００１４】
本発明の第４の態様に係る対象識別装置は、第１〜第３のいずれか一つの態様に係る対象識別装置において特に、前記分析手段は、前記拡大画像の全体領域、前記拡大画像を分割した複数の小領域、及び前記拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域の少なくとも一つを対象として材質分析を行うことを特徴とするものである。
【００１５】
第４の態様に係る対象識別装置によれば、分析手段は、拡大画像の全体領域、拡大画像を分割した複数の小領域、及び拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域の少なくとも一つを対象として材質分析を行う。拡大画像の全体領域を分析対象とすることにより、材質分析を簡易に行うことができる。拡大画像を分割した複数の小領域を分析対象とすることにより、全体領域を分析対象とする場合と比較して高精度な分析を行うことができる。拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域を分析対象とすることにより、拡大画像内に顔が含まれている場合に、その顔を対象とした材質分析を行うことができるため、移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを高精度に識別することが可能となる。
【００１６】
本発明の第５の態様に係る対象識別方法は、（Ａ）所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得するステップと、（Ｂ）前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析するステップと、（Ｃ）前記ステップ（Ｂ）による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別するステップと、を備えることを特徴とするものである。
【００１７】
第５の態様に係る対象識別方法によれば、ステップ（Ｃ）では、ステップ（Ｂ）による材質分析の結果に基づいて、撮影エリア内に含まれている移動物体の種別が識別される。従って、材質分析の結果、人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。しかも、ステップ（Ａ）では、移動物体の拡大画像が取得され、ステップ（Ｂ）では、当該拡大画像に基づいて材質分析が行われる。従って、移動物体とは無関係の背景領域の影響を排除して、移動物体の材質分析を高精度に行うことができる。その結果、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、所定の撮影エリア内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるか否かを正確に識別することが可能な、対象識別装置及び対象識別方法を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態に係る対象識別装置としての監視装置の使用状況の一例を示す図である。
【図２】監視装置の外観を模式的に示す図である。
【図３】監視装置の機能を概略的に示すブロック図である。
【図４】取得部の構成を概略的に示すブロック図である。
【図５】監視装置の全体動作を概略的に示すフローチャートである。
【図６】監視装置によって撮影された撮影画像の一例を模式的に示す図である。
【図７】望遠カメラの内部構造を概略的に示す図である。
【図８】光学系の構成を示す図である。
【図９】受光素子部の受光面を示す平面図である。
【図１０】光学系に入射された反射光の垂直方向における光路の一例を概略的に示す図である。
【図１１】光学系に入射された光の水平方向における光路の一例を概略的に示す図である。
【図１２】演算部の構成を示すブロック図である。
【図１３】識別部による対象物の識別処理を示すフローチャートである。
【図１４】識別部による対象物の識別処理を示すフローチャートである。
【図１５】解析対象範囲の他の設定例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、異なる図面において同一の符号を付した要素は、同一又は相応する要素を示すものとする。
【００２１】
図１は、本発明の実施の形態に係る対象識別装置としての監視装置３の使用状況の一例を示す図である。通信基地局１が山中に設置されており、通信基地局１の周囲はフェンス２で取り囲まれている。この例において、監視装置３は、所定の撮影エリアとして、フェンス２を含む監視エリア４を撮影することにより、フェンス２を乗り越えて通信基地局１へ侵入しようとする侵入者を監視する用途で使用される。なお、図１の例では通信基地局１に一つの監視装置３のみが設置されているが、通信基地局１の周囲を死角無く監視するために、複数の監視装置３が設置されてもよい。
【００２２】
図２は、監視装置３の外観を模式的に示す図である。ステレオカメラとして機能する一対の広角カメラ１１Ａ，１１Ｂと、望遠カメラ１２と、制御装置１３とが、フレーム１０に取り付けられている。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂは、監視エリア４の全体を撮影可能なように、視野が固定されている。望遠カメラ１２は、例えば、パンチルト機能及びズーム機能を搭載したＰＴＺカメラである。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ及び望遠カメラ１２は、対象物からの太陽光の反射光を受光することによって対象物を撮影する。但し、監視装置３においては、夜間における撮影をも可能とすべく、ハロゲン光又は赤外光を監視エリア４に向けて照射する光照射器を備えてもよい。
【００２３】
図３は、監視装置３の機能を概略的に示すブロック図である。監視装置３は、取得部２１、分析部２２、及び識別部２３を備えている。取得部２１は、監視エリア４を撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視領域及び赤外領域を含むその移動物体の拡大画像を取得する。分析部２２は、取得部２１が取得した拡大画像に基づいて、赤外領域の特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて移動物体の材質を分析する。識別部２３は、分析部２２による分析の結果に基づいて、移動物体の種別を識別する。
【００２４】
図４は、取得部２１の構成を概略的に示すブロック図である。取得部２１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ、望遠カメラ１２、及び位置特定部３１を備えている。また、図５は、監視装置３の全体動作を概略的に示すフローチャートである。また、図６は、監視装置３によって撮影された撮影画像の一例を模式的に示す図である。図６の（Ａ）には、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの撮影画像２００を示しており、図６の（Ｂ）には、望遠カメラ１２によって撮影された拡大画像３００を示している。
【００２５】
図４〜６を参照して、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂは、監視エリア４の全体を常時撮影しており、これにより、撮影画像２００が得られる（ステップＰ１１）。広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの撮影画像２００に基づいて監視エリア４内に何等かの移動物体が検出されると（ステップＰ１２の判定結果が「ＹＥＳ」）、位置特定部３１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂ間の距離、及び、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの各撮影画像２００内における移動物体の位置関係に基づいて、監視エリア４内における移動物体の位置（例えば中心位置２０１）を特定する（ステップＰ１３）。なお、本実施の形態の例では、フェンス２を乗り越えて通信基地局１へ侵入しようとする侵入者を監視する用途での監視装置３の使用を想定しており、フェンス２を乗り越える際の高さ方向の移動量をも考慮する必要があるために、二つの広角カメラ１１Ａ，１１Ｂを用いてステレオカメラを構成している。しかし、高さ方向への移動量を考慮する必要がない場合には、必ずしもステレオカメラを用いる必要はなく、一つの広角カメラのみを用いて移動物体の位置を特定することができる。
【００２６】
次に、位置特定部３１によって特定された移動物体の位置を視野の中心として望遠カメラ１２による撮影を行うことにより、可視領域及び赤外領域を含む移動物体の拡大画像３００が取得部２１によって取得される（ステップＰ１４）。次に、分析部２２は、取得部２１が取得した拡大画像３００に対して、ハイパースペクトル解析技術を用いて移動物体の材質分析を行う（ステップＰ１５）。次に、識別部２３は、分析部２２による分析の結果に基づいて、移動物体が人間であるか否かを判定する（ステップＰ１６）。
【００２７】
移動物体が人間でない場合には（ステップＰ１６の判定結果が「ＮＯ」）、ステップＰ１１に戻って上記と同様の動作が繰り返される。一方、移動物体が人間（つまり侵入者）である場合には（ステップＰ１６の判定結果が「ＹＥＳ」）、音又は光等によって侵入者に対して警告を行うとともに、望遠カメラ１２によって侵入者を追跡して撮影し、その撮影画像を記録する（ステップＰ１７）。侵入者の追跡のための望遠カメラ１２の駆動制御は、図２に示した制御部１３によって行われる。但し、追跡のための所定の制御プログラムを格納したＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）及びＤＳＰ（Digital Signal Processor）を望遠カメラ１２内に実装することにより、望遠カメラ１２自らの制御によって侵入者の追跡を行ってもよい。侵入者の追跡の結果、侵入者が監視エリア４から去った場合には（ステップＰ１８の判定結果が「ＹＥＳ」）、ステップＰ１１に戻って上記と同様の動作が繰り返される。
【００２８】
図７は、望遠カメラ１２の内部構造を概略的に示す図である。望遠カメラ１２は、ズームレンズを含む光学系４１と、ＣＣＤ等の受光素子部４２とを備えている。移動物体からの反射光（可視光及び赤外光を含む）は、光学系４１によって受光素子部４２上に導光される。受光素子部４２を構成する各受光素子は、可視光の波長域における反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。望遠カメラ１２によって撮影された拡大画像３００は、通信基地局１内又は遠隔地の監視センタ内に設置された液晶ディスプレイ等の表示部４３に表示される。
【００２９】
また、図７に示すように、分析部２２は、分岐部５１、光学系５２、受光素子部５３、及び演算部５４を備えている。分岐部５１は、プリズム又はハーフミラー等であり、光学系４１と受光素子部４２との間に配置されている。光学系４１から受光素子部４２に向かう反射光は、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐される。分岐された反射光は、光学系５２によって受光素子部５３上に導光される。受光素子部５３を構成する各受光素子は、赤外光の波長域における反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。受光素子部５３から出力された電気信号は、演算部５４に入力される。演算部５４から出力された信号は、識別部２３に入力される。
【００３０】
なお、プリズム又はハーフミラー等を用いる代わりに、挿退可能な反射鏡を光学系４１と受光素子部４２との間に配置してもよい。第１のタイミングにおいて、光学系４１と受光素子部４２との間の光路上から上記反射鏡を退避させる。これにより、移動物体からの反射光が受光素子部４２上に導光される。また、第２のタイミングにおいて、光学系４１と受光素子部４２との間の光路上に上記反射鏡を挿入する。光学系４１から受光素子部４２に向かう反射光は、反射鏡によって光学系５２に向けて反射される。これにより、移動物体からの反射光が受光素子部５３上に導光される。上記第１及び第２のタイミングは、所定の微小時間間隔で交互に繰り返される。
【００３１】
図８は、光学系５２の構成を示す図である。光学系５２は、拡散部６１、集光部６２、及び選択透過部６３を有している。図中に示すＸ方向は水平方向を示し、Ｙ方向は垂直方向を示し、Ｚ方向はＸ方向及びＹ方向の双方に直交する方向を示す。拡散部６１、集光部６２、及び選択透過部６３は、Ｚ方向において互いに重なるように配置されている。
【００３２】
拡散部６１は、Ｘ方向に沿って延在する複数のシリンドリカルレンズ６４がＹ方向に沿って並設された構造を有するレンチキュラーレンズである。拡散部６１は、ガラス等の透明材料によって形成されている。拡散部６１は、入射された移動物体からの反射光をＹ方向に拡散する。
【００３３】
集光部６２は、ガラス等の透明材料によって形成されたシリンドリカルレンズ６５を有している。集光部６２は、拡散部６１によってＹ方向に拡散された反射光を、Ｘ方向において集光させる。
【００３４】
選択透過部６３は、Ｘ方向に沿って延在する複数の波長選択フィルタ６６１〜６６５がＹ方向に沿って並設された構造を有している。本実施の形態の例において、波長選択フィルタ６６１，６６２，６６３，６６４，６６５は、集光部６２から入射された光のうち、それぞれ１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の波長成分のみを透過する。
【００３５】
なお、変形例として、それぞれ１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の波長成分のみを透過する５枚の波長選択フィルタを準備し、上記第２のタイミングにおいて当該５枚の波長選択フィルタを光学系４１（図６参照）内に順に挿入する構成とすることにより、選択透過部６３の配設を省略することもできる。
【００３６】
図８を参照して、選択透過部６３の透過面に近接して受光素子部５３が配置される。受光素子部５３の受光面の大きさは、選択透過部６３の透過面の大きさに略等しい。受光素子部５３は、ＩｎＧａＡｓ等を用いた複数の受光素子が行列状に配置された構造を有している。各受光素子は、受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。なお、選択透過部６３と受光素子部５３との間に投影レンズを配置することにより、受光素子部５３の受光面の大きさを、選択透過部６３の透過面の大きさよりも小さくすることができる。
【００３７】
図９は、受光素子部５３の受光面を示す平面図である。受光素子部５３の受光面は、波長選択フィルタ６６１，６６２，６６３，６６４，６６５の各透過面にそれぞれ対応する受光領域７１，７２，７３，７４，７５を有している。
【００３８】
図１０は、光学系５２に入射された反射光の垂直方向（Ｙ方向）における光路の一例を概略的に示す図である。監視装置３の前方に柱状の対象物１００が存在する場合、対象物１００からの反射光は、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐された後、拡散部６１に入射される。拡散部６１に入射された反射光は、シリンドリカルレンズ６４によってＹ方向の入射角度に応じて屈折されることにより、Ｙ方向に分散される。分散部６１によって分散された反射光は、集光部６２を通過した後、波長に応じて選択透過部６３を選択的に透過することにより、受光素子部５３の受光面に入射される。
【００３９】
ここで、拡散部６１の表面におけるシリンドリカルレンズ６４の形成ピッチは、拡散部６１と対象物１００との距離に比べて十分に小さい。従って、対象物１００からの反射光は、他のシリンドリカルレンズ６４にも入射されて、それぞれのシリンドリカルレンズ６４において、その入射角度に応じて様々な方向に屈折される。従って、対象物１００からの反射光は、拡散部６１によって拡散されることにより、その波長に応じて選択透過部６３の全ての波長選択フィルタ６６１〜６６５を透過する。
【００４０】
図１１は、光学系５２に入射された光の水平方向（Ｘ方向）における光路の一例を概略的に示す図である。対象物１００からの反射光は、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐された後、拡散部６１を通過して集光部６２に入射される。集光部６２は、入射された反射光を、Ｘ方向に関する対象物１００の位置に応じて、受光素子部５３の受光面におけるＸ方向の異なる位置に集光させる。その際、集光部６２から受光素子部５３に向かう反射光は、上記の通り、波長に応じて選択透過部６３を選択的に透過する。
【００４１】
図１２は、図７に示した演算部５４の構成を示すブロック図である。演算部５４は、反射率算出部９１、正規化指標算出部９２、及び二次微分値算出部９３を備えている。
【００４２】
上記の通り、受光素子部５３を構成する各受光素子は、反射光の受光強度に応じた大きさの電気信号を出力する。当該電気信号は、各受光素子から反射率算出部９１に入力される。
【００４３】
反射率算出部９１は、受光素子部５３から入力された電気信号に基づいて、１１００ｎｍ帯、１２００ｎｍ帯、１３００ｎｍ帯、１５００ｎｍ帯、及び１６００ｎｍ帯の各波長成分に関する反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００を算出する。
【００４４】
正規化指標算出部９２は、反射率算出部９１によって算出された反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００に基づいて、以下に示す式により定義される正規化指標ＮＤ１〜ＮＤ４を算出する。
ＮＤ１ ： （Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）
ＮＤ２ ： （Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）
ＮＤ３ ： （Ｒ１６００−Ｒ１３００）／（Ｒ１６００＋Ｒ１３００）
ＮＤ４ ： （Ｒ１３００−Ｒ１１００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１１００）
【００４５】
また、二次微分値算出部９３は、上記反射率と波長との関数の二次微分値を算出する。本実施の形態の例では、二次微分値算出部９３は、反射率算出部９１によって算出された反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００に基づいて、以下に示す式により定義される近似的な二次微分値２ｎｄｄｅｒ１，２ｎｄｄｅｒ２を算出する。
２ｎｄｄｅｒ１ ：
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１３００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１３００）｝／２００］
−［｛（Ｒ１３００−Ｒ１２００）／（Ｒ１３００＋Ｒ１２００）｝／１００］
２ｎｄｄｅｒ２ ：
［｛（Ｒ１５００−Ｒ１２００）／（Ｒ１５００＋Ｒ１２００）｝／３００］
−［｛（Ｒ１２００−Ｒ１１００）／（Ｒ１２００＋Ｒ１１００）｝／１００］
【００４６】
反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００、正規化指標ＮＤ１〜ＮＤ４、及び二次微分値２ｎｄｄｅｒ１，２ｎｄｄｅｒ２は、演算部５４から識別部２３に入力される。
【００４７】
識別部２３は、演算部５４から入力されたこれらの情報に基づいて、対象物（つまり監視エリア４内に含まれている移動物体）の種別を識別する。
【００４８】
図１３，１４は、識別部２３による対象物の識別処理を示すフローチャートである。まずステップＰ２１において識別部２３は、各反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０であるか否かを判定する。例えば、反射率の値が所定値（例えば０．０２）未満である場合にはその反射率は近似的に０であると判定し、反射率の値が当該所定値以上である場合にはその反射率は近似的に０でないと判定する。全ての反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０である場合（つまりステップＰ２１における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内（この例では拡大画像３００の全体領域内）に窓ガラスが存在すると判定する。
【００４９】
一方、いずれかの反射率Ｒ１１００，Ｒ１２００，Ｒ１３００，Ｒ１５００，Ｒ１６００の値が近似的に０でない場合（つまりステップＰ２１における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２２において識別部２３は、二次微分値２ｎｄｄｅｒ１に正規化指標ＮＤ１，ＮＤ３の和を乗じた値「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」が所定の閾値Ｔｈ１１未満であるか否かを判定する。
【００５０】
「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」の値が閾値Ｔｈ１１以上である場合（つまりステップＰ２２における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２３において識別部２３は、正規化指標ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１２より大きいか否かを判定する。
【００５１】
正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１２より大きい場合（つまりステップＰ２３における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に動物又は布地が存在すると判定する。
【００５２】
一方、正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１２以下である場合（つまりステップＰ２３における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２４において識別部２３は、二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が所定の閾値Ｔｈ１３未満であるか否かを判定する。
【００５３】
二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が閾値Ｔｈ１３未満である場合（つまりステップＰ２４における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に植物が存在すると判定する。
【００５４】
一方、二次微分値２ｎｄｄｅｒ２の値が閾値Ｔｈ１３以上である場合（つまりステップＰ２４における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に人肌が存在すると判定する。
【００５５】
上記ステップＰ２２の判定において、「２ｎｄｄｅｒ１×（ＮＤ１＋ＮＤ３）」の値が閾値Ｔｈ１１以上である場合（つまりステップＰ２２における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２５において識別部２３は、正規化指標ＮＤ３の値が所定の閾値Ｔｈ１４未満であるか否かを判定する。
【００５６】
正規化指標ＮＤ３の値が閾値Ｔｈ１４未満である場合（つまりステップＰ２５における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、次にステップＰ２６において識別部２３は、正規化指標ＮＤ４の値が所定の閾値Ｔｈ１５未満であるか否かを判定する。
【００５７】
正規化指標ＮＤ４の値が閾値Ｔｈ１５未満である場合（つまりステップＰ２６における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内に金属が存在すると判定する。
【００５８】
一方、正規化指標ＮＤ４の値が閾値Ｔｈ１５以上である場合（つまりステップＰ２６における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内にコンクリート又は石が存在すると判定する。
【００５９】
上記ステップＰ２５の判定において、正規化指標ＮＤ３の値が閾値Ｔｈ１４以上である場合（つまりステップＰ２５における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、次にステップＰ２７において識別部２３は、正規化指標ＮＤ２の値が所定の閾値Ｔｈ１６未満であるか否かを判定する。
【００６０】
正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１６未満である場合（つまりステップＰ２７における判定結果が「ＹＥＳ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内にアスファルトが存在すると判定する。
【００６１】
一方、正規化指標ＮＤ２の値が閾値Ｔｈ１６以上である場合（つまりステップＰ２７における判定結果が「ＮＯ」である場合）には、識別部２３は、解析対象範囲内にコンクリート又は石が存在すると判定する。
【００６２】
なお、各閾値Ｔｈ１１〜Ｔｈ１６は、予め、金属や人肌等の既知の対象に対して測定領域を設定して識別部２３による上記識別フローを実施することにより、対象を正確に識別できる適切な値に設定される。
【００６３】
以上の結果、識別部２３は、解析対象範囲内に人肌が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。一方、それ以外の場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間でないと識別する。例えば、解析対象範囲内に窓ガラス又は金属が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は車であると識別する。
【００６４】
なお、監視エリア４への侵入者が覆面や手袋を着用することによって人肌が露出していない状況も想定される。そのため、人間のみが着用する化学繊維等の材質を検出可能な識別フローを設定することにより、解析対象範囲内に化学繊維が存在すると判定した場合には、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別してもよい。
【００６５】
また、以上の説明では材質分析を行う解析対象範囲を拡大画像３００の全体領域に設定したが、これとは異なる領域を解析対象範囲として設定することもできる。図１５は、解析対象範囲の他の設定例を示す図である。拡大画像３００の全体領域を複数の小領域３０１に分割し、各小領域３０１を解析対象範囲として順に設定することにより、各小領域３０１に関する材質分析を順に実行する。そして、複数の小領域３０１の少なくとも一つにおいて、人肌（又は化学繊維）が存在すると判定した場合には、識別部２３は、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。他の例として、人間の頭部は円形又は楕円形であることに着目して、拡大画像３００内に含まれている円形又は楕円形の領域３０２をパターンマッチング等によって抽出し、領域３０２を解析対象範囲として設定することにより、領域３０２に関する材質分析を実行する。そして、領域３０２内に人肌（又は化学繊維）が存在すると判定した場合には、識別部２３は、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別は人間であると識別する。なお、拡大画像３００の全体領域を解析対象範囲として設定する手法、複数の小領域３０１を解析対象範囲として順に設定する手法、及び、円形又は楕円形の領域３０２を解析対象範囲として設定する手法は、互いに組み合わせて適用することもでき、複数の手法を組み合わせることによって識別精度を向上することができる。
【００６６】
このように本実施の形態に係る監視装置３によれば、識別部２３は、分析部２２による材質分析の結果に基づいて、監視エリア４内に含まれている移動物体の種別を識別する。従って、材質分析の結果、人肌や化学繊維等が含まれている場合には、その移動物体は人間であると識別することができる。しかも、取得部２１は、移動物体の拡大画像３００を取得し、分析部２２は、当該拡大画像３００に基づいて材質分析を行う。従って、移動物体とは無関係の背景領域の影響を排除して、移動物体の材質分析を高精度に行うことができる。その結果、所定の監視エリア４内に移動物体が含まれている場合に、その移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを正確に識別することが可能となる。
【００６７】
また、本実施の形態に係る監視装置３によれば、取得部２１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによって監視エリア４の全体を撮影し、その撮影画像２００に移動物体が含まれている場合に、望遠カメラ１２によって移動物体を撮影することにより、移動物体の拡大画像３００を得る。従って、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂによって監視エリア４の全体を広く撮影しつつ、望遠カメラ１２によって移動物体の詳細な撮影を行うことが可能となる。しかも、位置特定部３１は、広角カメラ１１Ａ，１１Ｂの撮影画像２００に移動物体が含まれている場合に、監視エリア４内における移動物体の位置を特定し、望遠カメラ１２は、位置特定部３１から指定された位置を撮影する。従って、望遠カメラ１２によって移動物体を探索する必要がないため、望遠カメラ１２による移動物体の撮影動作を遅滞なく開始することができる。
【００６８】
また、本実施の形態に係る監視装置３によれば、受光素子部４２と光学系４１との間に分岐部５１を配置し、光学系４１から受光素子部４２に向かう反射光を、分岐部５１によって光学系５２に向けて分岐させる。これにより、光学系４１によって受光素子部４２上に導光される反射光と共通の反射光を、光学系５２によって受光素子部５３上に導光することができる。その結果、分析部２２は、望遠カメラ１２によって得られる拡大画像３００に対するスペクトル分析を正確に行うことが可能となる。しかも、スペクトル分析を行うための専用カメラ（ハイパースペクトルカメラ）を望遠カメラ１２とは別に設ける必要がないため、装置を小型化できるとともに、共通の拡大画像を得るべく専用カメラの動作と望遠カメラ１２の動作とを同期させる制御も不要となる。
【００６９】
また、本実施の形態に係る監視装置３によれば、分析部２２は、拡大画像３００の全体領域、拡大画像３００を分割した複数の小領域３０１、及び拡大画像３００内に含まれる円形又は楕円形の領域３０２の少なくとも一つを対象としてスペクトル分析を行う。拡大画像３００の全体領域を分析対象とすることにより、スペクトル分析を簡易に行うことができる。拡大画像３００を分割した複数の小領域３０１を分析対象とすることにより、全体領域を分析対象とする場合と比較して高精度な分析を行うことができる。拡大画像３００内に含まれる円形又は楕円形の領域３０２を分析対象とすることにより、拡大画像３００内に顔が含まれている場合に、その顔を対象としたスペクトル分析を行うことができるため、移動物体が人間であるかそれ以外の動物等であるかを高精度に識別することが可能となる。
【００７０】
なお、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００７１】
３ 監視装置
４ 監視エリア
１１Ａ，１１Ｂ 広角カメラ
１２ 望遠カメラ
２１ 取得部
２２ 分析部
２３ 識別部
３１ 位置特定部
４１，５２ 光学系
４２，５３ 受光素子部
５１ 分岐部
５４ 演算部
３００ 拡大画像
３０１ 小領域
３０２ 領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得する取得手段と、
前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する分析手段と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別する識別手段と、
を備える、対象識別装置。
【請求項２】
前記取得手段は、
前記撮影エリアの全体を撮影する比較的広画角の第１のカメラと、
前記第１のカメラが撮影した画像に前記移動物体が含まれている場合に、前記撮影エリア内における前記移動物体の位置を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した位置を撮影することによって前記拡大画像を得る比較的狭画角の第２のカメラと、
を有する、請求項１に記載の対象識別装置。
【請求項３】
前記第２のカメラは、
第１の受光素子部と、
前記移動物体からの反射光を前記第１の受光素子部上に導光する第１の光学系と、
を有し、
前記分析手段は、
第２の受光素子部と、
前記第１の受光素子部と前記第１の光学系との間に配置され、前記第１の光学系から前記第１の受光素子部に向かう反射光を分岐させる分岐手段と、
前記分岐手段によって分岐された反射光を前記第２の受光素子部上に導光する第２の光学系と、
を有する、請求項２に記載の対象識別装置。
【請求項４】
前記分析手段は、
前記拡大画像の全体領域、
前記拡大画像を分割した複数の小領域、及び
前記拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域
の少なくとも一つを対象として前記スペクトル分析を行う、請求項１〜３のいずれか一つに記載の対象識別装置。
【請求項５】
（Ａ）所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得するステップと、
（Ｂ）前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析するステップと、
（Ｃ）前記ステップ（Ｂ）による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別するステップと、
を備える、対象識別方法。
【請求項１】
所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得する取得手段と、
前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析する分析手段と、
前記分析手段による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別する識別手段と、
を備える、対象識別装置。
【請求項２】
前記取得手段は、
前記撮影エリアの全体を撮影する比較的広画角の第１のカメラと、
前記第１のカメラが撮影した画像に前記移動物体が含まれている場合に、前記撮影エリア内における前記移動物体の位置を特定する特定手段と、
前記特定手段が特定した位置を撮影することによって前記拡大画像を得る比較的狭画角の第２のカメラと、
を有する、請求項１に記載の対象識別装置。
【請求項３】
前記第２のカメラは、
第１の受光素子部と、
前記移動物体からの反射光を前記第１の受光素子部上に導光する第１の光学系と、
を有し、
前記分析手段は、
第２の受光素子部と、
前記第１の受光素子部と前記第１の光学系との間に配置され、前記第１の光学系から前記第１の受光素子部に向かう反射光を分岐させる分岐手段と、
前記分岐手段によって分岐された反射光を前記第２の受光素子部上に導光する第２の光学系と、
を有する、請求項２に記載の対象識別装置。
【請求項４】
前記分析手段は、
前記拡大画像の全体領域、
前記拡大画像を分割した複数の小領域、及び
前記拡大画像内に含まれる円形又は楕円形の領域
の少なくとも一つを対象として前記スペクトル分析を行う、請求項１〜３のいずれか一つに記載の対象識別装置。
【請求項５】
（Ａ）所定の撮影エリアを撮影した撮影画像内に移動物体が含まれている場合に、可視域及び赤外域を含む当該移動物体の拡大画像を取得するステップと、
（Ｂ）前記拡大画像に基づいて、赤外域における特定の複数の波長のスペクトルを検出し、当該検出の結果に基づいて前記移動物体の材質を分析するステップと、
（Ｃ）前記ステップ（Ｂ）による分析の結果に基づいて、前記移動物体の種別を識別するステップと、
を備える、対象識別方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【公開番号】特開２０１２−１０９７３２（Ｐ２０１２−１０９７３２Ａ）
【公開日】平成２４年６月７日（２０１２．６．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２５６０８７（Ｐ２０１０−２５６０８７）
【出願日】平成２２年１１月１６日（２０１０．１１．１６）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年６月７日（２０１２．６．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年１１月１６日（２０１０．１１．１６）
【出願人】（０００００２１３０）住友電気工業株式会社 (12,747)
【Ｆターム（参考）】
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