物体認識方法及び物体認識装置
【課題】所定領域内の物体の有無のみを検知するセンサを利用しながら物体の有無に加えて物体の状態も認識する。
【解決手段】検出対象領域の物理量を検出可能な位置に第１センサ１０１及び第２センサ１０２の２つのセンサを設置して、検出対象領域を形成する複数の検出ブロック領域の各領域内の物体の有無を２つのセンサで計測し、第１センサ１０１のみによって物体を検出した検出ブロック領域を第１スポット、第２センサ１０２のみによって物体を検出した検出ブロック領域を第２スポット、第１センサ１０１及び第２センサ１０２の両方によって物体を検出した検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成、検出したスポットとセンサの位置関係から物体の高さを取得し、検出された共通スポットの数及び形状とに基づいて物体の大きさを判定することによって、物体が人である場合にその存在に加えて四つん這い等を含むその人の状態も正しく認識する。
【解決手段】検出対象領域の物理量を検出可能な位置に第１センサ１０１及び第２センサ１０２の２つのセンサを設置して、検出対象領域を形成する複数の検出ブロック領域の各領域内の物体の有無を２つのセンサで計測し、第１センサ１０１のみによって物体を検出した検出ブロック領域を第１スポット、第２センサ１０２のみによって物体を検出した検出ブロック領域を第２スポット、第１センサ１０１及び第２センサ１０２の両方によって物体を検出した検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成、検出したスポットとセンサの位置関係から物体の高さを取得し、検出された共通スポットの数及び形状とに基づいて物体の大きさを判定することによって、物体が人である場合にその存在に加えて四つん這い等を含むその人の状態も正しく認識する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所定領域内を移動する物体を認識する物体認識方法及び物体認識装置に関し、特に、領域内を移動する人の存在に加えて、その人の状態を認識することができる物体認識方法及び物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
防犯を目的として店舗等の監視を行う方法として、例えば、監視したい場所を撮像できる位置にカメラを設置して、このカメラによって撮像した静止画像や動画像を利用する方法がある。しかし、介護施設や病院等の施設において、老人や患者等の安全を確保することを目的として監視を行う場合には、監視対象となる人の顔や動作が鮮明に記録されるカメラを利用すると、個人のプライバシーに関する問題を生ずる可能性がある。特に、監視対象となる人が日常生活を支障なく送ることができる場合には、本人が監視の必要性を実感することができないため、万一の場合に備えて行われる監視活動に対して嫌悪感を持たれることがある。
【０００３】
このため、可視光による撮像を行うビデオカメラやデジタルスチルカメラ等の撮像装置を利用せず、赤外線やレーザ光によって人の存在及びその移動を検知して監視を行う技術が存在している。例えば特許文献１には、格子状のパターンに分割されたスポット光を投影することによって物体を検知するとともに、得られた結果を時系列で比較することによって移動物体を特定する技術が開示されている。人を対象として監視することにより、例えば長時間移動しない場合には危険状態であると判定する。これにより危険な状態となった場合に警報を発する等の所定の対応をとることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３１０３９３１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、かかる特許文献１によれば、居室内に固定された椅子、ベッド、又はトイレ等を非移動物体として認識して、この非移動物体に対して移動する物体を検知するため、移動物体として認識した人の動きを監視することはできるが、その人がどのような状態にあるのかまでは判定できない。例えば、人が床を這っているような場合でも単に移動物体として認識され、人が這っているという状態を認識できない。また車椅子に乗った人や、その車椅子を補助する補助者が移動する場合でも、単に移動物体として認識され、車椅子に乗った人が移動している又は補助者が車椅子の移動を補助しているという状態を認識できない。
【０００６】
このため、身体に異常が生じた危険状態であるにも拘わらず、その人が床を這っているような場合には、所定時間停止した状態とならないことから、これを危険状態と判定できない可能性がある。また非移動物体として記憶されていない車椅子の動きを移動物体として人であると誤認識し、車椅子のみが置かれて長時間移動しないことを危険状態であると誤判定する可能性がある。また車椅子を非移動物体として記憶させた場合には、車椅子から補助者が離れたことを人が居なくなったと誤認識して、車椅子に座っている人の状態を監視できない可能性がある。
【０００７】
ビデオカメラ等の撮像装置を利用して撮像した画像を解析すれば、車椅子を利用している、又は床を這っているというような人の状態を容易に認識することができる。プライバシーの問題に対応するために、人の状態を認識するための画像解析を終えた後、画像を表示することなく消去したり、画像をぼかして表示する方法も考えられる。しかし、ビデオカメラを利用する場合には、たとえ監視する側で画像を表示していなくても、ビデオカメラが設置されているという事実によって監視される側の人々の嫌悪感が解消されない可能性がある。また、ビデオカメラや画像解析を行う場合には、装置や処理が複雑になるため装置の製造や運用に係るコストが高くなる。
【０００８】
本発明は、かかる従来技術による課題を解決するためになされたものであって、所定領域内の物体の有無を検出する安価なセンサを利用しながら、物体の有無に加えて物体の状態までを認識可能な物体認識方法及び物体認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する方法であって、第１センサ及び第２センサによって、同じ検出ブロック領域内の物体の有無を所定タイミングで検出する物体検出工程と、第１センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第１スポット、第２センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第２スポット、第１センサ及び第２センサの両方によって物体を検出した検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理工程と、共通スポットと第１スポットと第１センサとの位置関係、又は共通スポットと第２スポットと第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得する高さ取得工程と、取得された物体の高さと所定領域内で検出された共通スポットの数及び形状とに基づいて物体の状態を判定する状態判定工程とを含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、高さ取得工程によって物体の高さが複数取得された場合に、最大値を前記物体の高さであると判定する高さ判定工程をさらに含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、データ処理工程は、第１スポット及び第２スポットが第１センサ及び第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、共通スポットに近いいずれか一方を共通スポットに変換するデータ変換工程を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、データ処理工程は、データ変換工程を実行した後に共通スポットが存在しない場合には、第１センサ及び第２センサを結ぶ直線方向に１つのブロック領域を挟んで存在する第１スポット及び第２スポットのうち、第１センサ及び第２センサの中間位置に近い方を共通スポットに変換するデータ生成工程をさらに含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程による判定結果を記録する記録工程、をさらに含み、状態判定工程では、判定対象である物体について過去に記録された判定結果を利用して物体の状態を判定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、第１センサ及び第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程では、共通スポットの形状に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程では、一人の人間であると判定した場合についてさらに、取得された物体の高さ及び共通スポットによって形成される形状に基づいて、四つん這いで移動している人を区別して判定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程では、さらに、共通スポットの数に基づいて、車椅子で移動する人を区別して判定することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する物体認識装置であって、各検出ブロック領域にセンサ光を投光し、反射光を受光して物体の有無を検出する第１センサ及び第２センサと、第１センサ及び第２センサによって、同じ検出ブロック領域を検出するよう制御するセンサ制御部と、第１センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第１スポット、第２センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第２スポット、第１センサ及び第２センサの両方によって物体を検出した検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理部と、共通スポットと第１スポットと第１センサとの位置関係、又は共通スポットと第２スポットと第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得して判定する高さ判定部と、高さ判定部によって判定された物体の高さと、検出対象領域内で検出された第１スポット、第２スポット及び共通スポットの数と形状とに基づいて、物体の状態を判定する状態判定部と、を含むことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上記発明において、高さ判定部は、物体の高さが複数取得された場合には、最大値を物体の高さであると判定することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上記発明において、データ処理部は、第１スポット及び第２スポットが第１センサ及び第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、共通スポットに近いいずれか一方を共通スポットに変換することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、上記発明において、状態判定部による判定結果を記録する記憶装置、をさらに含み、状態判定部は、判定対象である物体について過去に記録された判定結果を参照してこの物体の状態判定に利用することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、上記発明において、第１センサ及び第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、上記発明において、状態判定部は、共通スポットの形状及び過去の状態判定結果に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、２つのセンサを同期して動作させるとともに同一領域の物体の有無を略同一の所定タイミングで検出して、いずれか一方のセンサによって物体を検出した第１スポット及び第２スポットと、両方のセンサによって物体を検出した共通スポットとを区別して処理することによって、２つのセンサを結ぶ方向の物体の大きさを認識することができるので、安価なセンサを利用しながら、物体の高さ及び物体の大きさに係る認識結果に基づいて物体の状態を正しく認識することができる。また計測されるデータが画像に比べて粗く人の姿形や動作を認識できないのでプライバシーに関する問題を生じない。
【００２５】
また、本発明によれば、検出された物体の高さを、複数のスポットの位置に基づいて取得して、取得された値の最大値をこの物体の高さであると判定するので、センサデータの誤差等の影響により高さが低く取得されたスポットが含まれる場合でも、物体の高さを正しく判定することができる。
【００２６】
また、本発明によれば、検出された物体の位置、又は物体の形状及び材質等の影響によりセンサデータに誤差が含まれる場合でも、隣り合う第１スポット及び第２スポットの一方を２つのセンサによって物体が検出されるべき位置として共通スポットに変換して、その後の認識処理を進めることができるので、物体の状態を正しく認識することができる。
【００２７】
また、本発明によれば、センサデータに含まれる誤差等の影響により共通スポットが検出されなかった場合でも、検出結果に基づいて共通スポットを生成して、その後の認識処理を進めることができるので、物体の状態を正しく認識することができる。
【００２８】
また、本発明によれば、過去の判定結果を参照して物体の状態を判定することにより１回の検出毎の誤差の影響を抑制することができるので、物体の状態を正しく認識することができる。
【００２９】
また、本発明によれば、検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光して２つのセンサによって同一の領域を略同一の所定タイミングで検出できるように位置を選択調整してセンサを設置することとしたので、物体の状態を正しく認識するためのセンサデータを得ることができる。
【００３０】
また、本発明によれば、物体の一面のみではなく、その物体の３次元的な形状概略を認識することができるので、人を対象として認識処理を行う場合に一人と複数人とを区別して正しく認識することができる。
【００３１】
また、本発明によれば、検出した物体の高さ及び各種スポットの形状に基づいて、四つん這いで移動する人を正しく認識することができるので、検出対象領域を歩行する人が倒れた場合でも、これをすぐに検出して適切な対応を取ることができる。
【００３２】
また、本発明によれば、さらに、各種スポットの形状に基づいて車椅子で移動する人を区別して認識することができるので、検出対象領域を車椅子に乗って移動する人が倒れた場合でも、これをすぐに検出して適切な対応を取ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１は、物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、物体認識装置に含まれる２つのセンサの検出対象領域における設置例を示す図である。
【図３】図３は、２つのセンサによって検出されたデータの処理内容を示すフローチャートである。
【図４】図４は、ＡＮＤスポットを生成する処理の例を示す図である。
【図５】図５は、ＡＮＤスポットとして検出した物体の高さを算出する方法を示す図である。
【図６】図６は、ＡＮＤスポットと高さ取得に利用されるＯＲスポットとの関係を示す図である。
【図７】図７は、ＡＮＤスポットとして検出した物体の高さを取得する条件を示す図である。
【図８】図８は、物体認識装置によって物体の状態を認識する方法を示すフローチャートである。
【図９】図９は、人が歩行する状態にある場合と四つん這いの状態にある場合の加工データの例を示す図である。
【図１０】図１０は、人が車椅子に乗って移動する場合と、この車椅子を補助する者がいる場合の加工データの例を示す図である。
【図１１】図１１は、検出した物体の状態を判定するための判定式及び判定式と比較する加工データを例示する図である。
【図１２】図１２は、図１０及び図１１に示した加工データの判定式に対応する各判定結果を示す図である。
【図１３】図１３は、物体の認識結果を表示部に表示する場合の例を示す図である。
【図１４】図１４は、センサを検出対象領域へ設置する他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る物体認識方法及び物体認識装置の好適な実施例について詳細に説明する。本発明は、屋内外を問わず様々な環境を検出対象領域とすることができる。そして検出対象領域を移動する人や動物を含む様々な対象の状態を認識して監視に利用することができる。本実施形態では、施設等の屋内通路を検出対象領域とし、この通路を移動する歩行者や車椅子の利用者を監視する場合を例に説明する。
【００３５】
図１は、本実施の形態に係る物体認識装置１の概略構成を示すブロック図である。物体認識装置１は、第１センサ１０１と、第２センサ１０２と、これらの２つのセンサ１０１及び１０２を利用する認識処理部１０とによって構成される。
【００３６】
まず、第１センサ１０１及び第２センサ１０２について説明する。これら２つのセンサ１０１及び１０２は同一のセンサである。以下では第１センサ１０１について詳細を説明し、第２センサ１０２についての説明を省略する。なお図１では、第２センサ１０２に含まれる第１センサ１０１と同じ構成部には同じ符号を付している。
【００３７】
第１センサ１０１は、赤外線を投光する投光部１１０と、投光部１１０から投光されて検出対象物によって反射された赤外線を受光する受光部１２０と、投光部１１０及び受光部１２０の動作を制御する投受光回路１３０とを有している。
【００３８】
投光部１１０は、例えば所定周波数の赤外線のパルス波を、複数の検出領域の各々に向けて投光する機能を有する。具体的には、例えば通路の床面を検出対象領域として、この検出対象領域が複数の検出領域に区分けされる。そして各検出領域に向けて、投光部１１０から赤外線が投光される。投光された赤外線は、各検出領域である床面、又は床上に存在する物体によって反射される。反射された赤外線は、投光部１１０と同期して動作する受光部１２０によって受光される。なお以下では、検出対象領域を複数に区分けした各検出領域を「検出ブロック領域」と記載する。
【００３９】
投受光回路１３０は、投光部１１０及び受光部１２０の動作を制御する。投受光回路１３０は、予め行われる初期化動作によって、検出対象領域内に物体が存在しない場合の、受光部１２０による検出データを基準データとして記憶している。即ち基準データとは、投光部１１０から投光された赤外線が床面で反射されて受光部１２０によって検出されたデータである。初期化時には存在しなかった新たな物体が床面に現れると反射される赤外線の受光量が変化する。このため、投受光回路１３０は、検出データと、基準データとを比較することによって、検出した各検出ブロック領域に物体があるか否かを検出することができる。投受光回路１３０は、こうして検出した各検出ブロック領域における物体の有無を示すデータを認識処理部１０へ出力する。
【００４０】
ビデオカメラ等の撮像装置を利用した場合には、例えば数十万画素以上の解像度で、数ビット以上の階調で計測を行うことにより、通路を通過する人の行動や姿形を認識できる高精度な画像データが得られる。これに対し、第１センサ１０１によって得られるのは、通路床面を、例えば数十個から百個程度に区分けした縦横数百ｍｍの各検出ブロック領域における物体の有無を示すデータのみである。即ち物体認識装置１で検出されるデータは画像データに比べて極端に解像度が低い。
【００４１】
このため、第１センサ１０１を利用した計測では、検出対象領域である通路を人が通過しても、その人の動作の詳細や姿形を認識することはできずプライバシーの問題が生じない。またビデオカメラのような複雑な構造や高精度な計測が不要であるため、センサの製造及び運用に係るコストが低い。即ち安価なセンサを利用できるという利点がある。
【００４２】
第１センサ１０１及び第２センサ１０２としては、例えば、エレベータの扉や自動ドアの開閉を制御するために人を検知するレーザセンサや赤外線センサ等の市販のセンサを利用することができる。このようなセンサの具体的な構成及び動作は、例えば特開平９−３５２１９４、特開平１１−１６６９７９号公報、特公平８−３３４４５号公報に開示されている。
【００４３】
以下では、第１センサ１０１及び第２センサ１０２として、６行１２列合計７２個の各検出ブロック領域における物体の有無を検出可能な赤外線センサを利用するものとして説明を続ける。
【００４４】
図２は、本実施形態における検出対象領域である通路２００に第１センサ１０１及び第２センサ１０２を設置したときの状態を示す説明図である。図２（Ａ）は、通路２００を上（天井側）から見たときの上面図を示し、図２（Ｂ）は図２（Ａ）に示す矢印３００の方向から通路２００を見たときの側面図を示している。
【００４５】
図２に示すように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、対向する形で、通路２００を形成する天井２０１、又は壁面（２０２及び２０３）に同じ高さで固定して設置される。そして、投光部１１０及び受光部１２０によって、図２（Ａ）に破線で示した各検出ブロック領域（Ａ１からＡ７２）における物体の有無を検出できるように、その位置が調整して設置される。即ち第１センサ１０１及び第２センサ１０２の２つのセンサは、各々が同じ領域（Ａ１からＡ７２）へ上方からセンサ光を投光して、各領域の物体の有無を検出できるように調整して設置される。なお以下では、特定の検出ブロックを指す場合を除いて、検出ブロック領域の番号をｎと表して検出ブロック領域を「Ａｎ」と記載する。
【００４６】
図２では、検出対象領域２０が矩形の場合を示しているが、本発明がこれに限定されるものではなく、例えば円形又は楕円形の床面形状を有するホールの場合や、建物形状によっては床面形状がいびつな形状である場合もある。このとき、床面全体を検出対象領域としたい場合には、その床面形状に外接する矩形形状を想定して、矩形を形成する対向する辺の中心線上で、各辺上又はその近傍に第１センサ１０１及び第２センサを対向するように設置すればよい。また床面の周辺部はほとんど使用せず検出対象領域に含める必要がないような場合には、床面形状に内接する矩形形状を想定して、同様に、対向する辺の中心線上で、各辺上又はその近傍に第１センサ１０１及び第２センサ１０２を設置すればよい。検出対象領域２０を上方から計測するように設置された第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、図１に示すように、認識処理部１０と有線又は無線で接続されている。
【００４７】
図２に示すように、本実施例では、第１センサ１０１及び第２センサ１０２のＹ方向の距離Ｗｓ＝１４５０ｍｍ、通路２００の床面からの設置高さＨｓ＝２５００ｍｍである。各検出ブロック領域Ａｎの大きさは、Ｘ方向の長さＬｂ＝２７５ｍｍ、Ｙ方向の幅Ｗｂ＝３４０ｍｍである。これにより検出対象領域２０の大きさは、通路２００の床面上において７２個の検出ブロック領域Ａｎによって形成されるＸ方向の長さＬａ＝３３００ｍｍ、Ｙ方向の幅Ｗａ＝２０４０ｍｍの矩形領域となる。ただし、ここで示した第１センサ１０１及び第２センサ１０２と検出ブロック領域Ａｎに係る各数値は、以下で具体的な説明を行うための例示であって、本発明がこれに限定されるものではない。
【００４８】
ここで、検出ブロック領域Ａｎとは、図２（Ａ）に示すように、通路２００の床面上で、第１センサ１０１（又は第２センサ１０２）による１回の測定で物体の有無を検出可能な検出領域を示している。本実施例では、同図に示すように、第１センサ１０１側の検出ブロック領域Ａ１から、Ｘ方向へＡ２、Ａ３と続く６行１２列の合計７２個の検出ブロック領域によって検出対象領域２０が形成される。第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、この検出ブロック領域Ａｎを、順に走査して各領域における物体の有無を検出する。センサによって各検出ブロック領域Ａｎを計測する方法として、領域の数に合わせて設けられた７２個の投光部１１０と、これに対応して設けられた７２個の受光部１２０とを順に動作させることによって各検出ブロック領域Ａｎを計測する方法がある。または、例えば６個の投光部１１０と、これに対応して設けられた６個の受光部１２０をアクチュエータ等によって動かして、各検出ブロック領域Ａｎを１列毎に順に検出してもよい。
【００４９】
なお、各検出ブロック領域Ａｎを順に検出するのではなく、全ての検出ブロック領域Ａｎを同時に検出してもよい。この場合には、各検出ブロック領域Ａｎ毎に投光部１１０及び受光部１２０を設けて、投光部１１０とこれに対応する受光部１２０では同じ波長の光を利用するとともに、異なる検出ブロック領域Ａｎを検出する投光部１１０及び受光部１２０では異なる波長の光を利用して検出を行えばよい。利用する光としては、赤外線やレーザ光の他、超音波等を利用することもできる。
【００５０】
上述した通り、第１センサ１０１及び第２センサ１０２には、市販のセンサを利用することができる。例えば、１回の計測を約１００ｍＳｅｃ程度の間に行って全ての検出ブロック領域Ａｎにおける物体の有無をセンサデータとして出力するとともに、この計測を連続して行うことができれば、センサの構造及び動作は特に限定されない。
【００５１】
次に、認識処理部１０について説明する。認識処理部１０は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を制御するセンサ制御部１１と、センサ制御部１１から受けた第１センサ１０１及び第２センサ１０２のセンサデータを処理するデータ処理部１２と、各種データや設定を記憶する記憶部１３と、各種データに基づいて物体の状態を判定する状態判定部１４と、状態判定部１４による判定結果等の情報を表示する表示部１５とを有している。
【００５２】
なお、図１のブロック図に示した認識処理部１０に関し、記憶部１３と表示部１５を除く各部は、例えば、ＣＰＵ、当該ＣＰＵにより実行されるソフトウェアプログラム、及び当該ソフトウェアプログラムを実行するＣＰＵによって制御される各種ハードウェア等によって構成されている。各部の動作に必要なソフトウェアプログラムやデータの保存にはＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやハードディスク等から構成される記憶部１３が利用され、各種のデータや結果の表示には液晶ディスプレイ等の汎用の表示装置から構成される表示部１５が利用される。
【００５３】
センサ制御部１１は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を制御するとともに、第１センサ１０１及び第２センサ１０２から出力されるセンサデータを受信して、データ処理部１２に送信する機能を有する。
【００５４】
センサ制御部１１は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって、図２（Ａ）に示す検出ブロック領域Ａｎの１つを所定のタイミングで計測するように、これらのセンサを制御する。具体的には、図２に示すように設置された第１センサ１０１及び第２センサ１０２を同期して動作させるとともに、第１センサ１０１及び第２センサ１０２による投光及び受光のタイミングが重ならないように制御する。また、例えば同一クロック数で動作する第１センサ１０１及び第２センサ１０２の動作クロックを同期させた上で、各センサからの投光及び受光の動作が異なるタイミングで行われるように制御する。なお、第１センサ１０１及び第２センサ１０２とセンサ制御部１１との間は、例えば公知のシリアル通信を利用して有線又は無線で接続されている。
【００５５】
また、センサ制御部１１は、第１センサ１０１が、検出ブロック領域Ａ１，Ａ２，Ａ３と順に、各領域を走査しながら計測する場合には、第２センサ１０２も同じ順でＡ１，Ａ２，Ａ３と順に計測するように投光部１１０及び受光部１２０の動作を制御する。即ち第１センサ１０１と第２センサ１０２が同じ検出ブロック領域Ａｎを計測するように制御する。例えば、第１センサ１０１と第２センサ１０２は、数ｍＳｅｃから数十ｍＳｅｃずれたタイミングで同じ検出ブロック領域Ａｎを計測する。しかし、検出対象となる人等の移動速度と比較すれば検出タイミングのずれは小さく、物体認識装置１では、２つのセンサ１０１及び１０２によって略同時に同じ領域にある物体の有無を検出することができる。
【００５６】
データ処理部１２は、センサ制御部１１から受信した第１センサ１０１及び第２センサ１０２によるセンサデータから、状態判定部１４による各種の判定処理を行うための検出データを生成する機能を有する。第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、検出対象領域２０の検出を繰り返して、例えば約１００ｍＳｅｃ毎に、全ての検出ブロック領域Ａｎにおける物体の検出結果をセンサデータとして出力する。データ処理部１２は、得られたセンサデータを検知ブロック領域Ａｎ毎に加工処理して、加工データ１３Ａとして記憶部１３内に保存する。１つの加工データ１３には７２個全ての検知ブロック領域Ａｎのデータが含まれている。検出を行う間、順次記憶部１３に保存される加工データ１３Ａは、記憶部１３内で時系列で管理される。すなわち今回の加工データと過去の加工データとを記憶する。
【００５７】
以下、図３及び図４を参照しながら、データ処理部１２による処理の詳細について説明する。図３は、データ処理部１２によるデータ処理の流れを示すフローチャートである。また図４は、データ処理部１２によるデータ処理の例を示す説明図である。
【００５８】
第１センサ１０１及び第２センサ１０２から得られるセンサデータは、図２（Ａ）に示した各検出ブロック領域Ａｎ内における物体の有無を示している。このセンサデータを受信したデータ処理部１２は、まず、第１センサ１０１及び第２センサ１０２による各センサデータと、検出ブロック領域Ａｎとの関係を認識して、ＯＲスポット及びＡＮＤスポットを作成加工する（図３ステップＳ１）。
【００５９】
ここで、「ＯＲスポット」及び「ＡＮＤスポット」とは、その領域内に物体が存在することを示すセンサデータを得た検出ブロック領域Ａｎを示している。ＯＲスポットとは、第１センサ１０１又は第２センサ１０２のいずれか一方のセンサのみによって物体が存在することを検出した検出ブロック領域Ａｎを示す。またＡＮＤスポット（共通スポット）とは、第１センサ１０１及び第２センサ１０２の両方のセンサによって物体が存在することを検出した検出ブロック領域Ａｎを示す。なお以下では、ＯＲスポットに関し、第１センサ１０１によって物体を検出したＯＲスポット（第１スポット）と、第２センサ１０２によって物体を検出したＯＲスポット（第２スポット）とを区別する場合には、「第１ＯＲスポット」又は「第２ＯＲスポット」と記載する。また第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットの両方を含む場合には、単に「ＯＲスポット」と記載する。
【００６０】
図４に示すように、表示部１５にＯＲスポットを表示する際には、第１センサ１０１による第１ＯＲスポット（図中の２８、４０、４１及び４２）と、第２センサ１０２による第２ＯＲスポット（図中の１６及び２９）とが区別できるように表示される。例えば、表示部１５上で、各検出ブロック領域Ａｎを示す番号と共に、これを囲う領域境界又は領域内の色や形状等によって、そのＯＲスポットが、第１センサ１０１又は第２センサ１０２のどちらのセンサによって検出されたデータであるかを認識できるように表示される。またＯＲスポットとＡＮＤスポットについても、これらを区別できるように表示される。図４以降の図では、ＯＲスポットを円形領域、ＡＮＤスポットを矩形領域で表して区別するとともに、第１ＯＲスポットと、第２ＯＲスポットを、円形領域内の塗り模様によって区別して表す。
【００６１】
以下では、検出された検出ブロック領域Ａｎに係る情報を付加して、第１ＯＲスポットを「ＯＲ１−Ａｎ」と記載し、第２ＯＲスポットを「ＯＲ２−Ａｎ」と記載する。また同様にＡＮＤスポットを「ＡＮＤ−Ａｎ」と記載する。例えば、図４（Ａ）に示すように第２センサ１０２によって物体が検出された第２ＯＲスポットである検出ブロック領域Ａ１６を「ＯＲ２−Ａ１６」と記載し、検出ブロック領域Ａ３０で第１センサ１０１及び第２センサ１０２の両方で物体が検出されたＡＮＤスポットである検出ブロック領域Ａ３０を「ＡＮＤ−Ａ３０」と記載する。
【００６２】
次に、データ処理部１２は、第１センサ１０１によって検出された第１ＯＲスポットと第２センサによって検出された第２ＯＲスポットがＹ方向に隣り合って存在するか否かを判定する（ステップＳ２）。
【００６３】
例えば、図４（Ａ）に示す変換前の状態では、第１センサ１０１によって検出されたＯＲ１−Ａ２８と、第２センサ１０２によって検出されたＯＲ２−Ａ１６がＹ方向に隣り合って存在している。また第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ４１と、第２ＯＲスポットＯＲ２−Ａ２９もＹ方向に隣り合って存在している。このときＯＲ１−Ａ２８とＯＲ１−Ａ４０は、Ｙ方向に隣り合って存在するが、両方とも第１センサ１０１による検出結果であるため対象外であると判定される。
【００６４】
次に、隣り合う第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在する場合には（図３ステップＳ２；ＹＥＳ）、一方のＯＲスポットのみをＡＮＤスポットに変換する（ステップＳ３）。このとき、ＯＲスポットの周囲にあるＡＮＤスポットの状態を考慮して、ＡＮＤスポットへ変換するＯＲスポットが選択される。
【００６５】
具体的には、ＡＮＤスポットに変換するＯＲスポットを、周囲のＡＮＤスポットと連続するように、又はＡＮＤスポットが集中して存在するように選択する。例えば、図４（Ａ）に示すＯＲ２−Ａ１６とＯＲ１−Ａ２８では、既に存在しているＡＮＤ−Ａ３０に近いＯＲ１−Ａ２８が選択される。そしてＯＲ１−Ａ２８はＡＮＤスポットに変換されてＡＮＤ−Ａ２８となる。
【００６６】
また、図４（Ａ）に示すように、ＯＲ２−Ａ２９とＯＲ１−Ａ４１では、ＡＮＤ−Ａ３０とＯＲスポットからＡＮＤスポットに変換されたＡＮＤ−Ａ２８との存在を考慮して、ＯＲ２−Ａ２９をＡＮＤスポットに変換する。なおＡＮＤスポットが無い場合には、記憶部１３内に時系列で保存管理されている直前又は過去の加工データ１３Ａを参照して、この加工データ１３ＡにあるＡＮＤスポットを考慮して同様の処理を行ってもよい。
【００６７】
上述したように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、略同じタイミングで、同じ検出ブロック領域Ａｎの検出を行うため、その検出ブロック領域Ａｎに物体が存在すれば、検出結果はＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａｎとなる。このためＡＮＤスポットの存在によって、検出された物体の位置を認識することができる。しかし、物体が、隣り合う検出ブロック領域Ａｎの境界付近に位置する場合には、いずれか一方のセンサ１０１又は１０２によって物体の存在が検出されない場合がある。その他、例えば、車椅子の車輪のスポーク等、検出される物体の材質や形状等が計測光の反射に影響することによっても同様に物体の存在が正しく検出されない場合がある。このような場合には、ＡＮＤスポットが存在しないことになるが、実際にはその位置に物体が存在している。上記処理は、ＯＲスポットに係る検出結果から物体が存在する位置を判定してＯＲスポットをＡＮＤスポットに変換するものである。
【００６８】
判定（図３ステップＳ２）の結果、隣り合う第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在しない場合には、ステップＳ３は省略されて（ステップＳ２；Ｎｏ）、ステップＳ４の判定がなされる。
【００６９】
次に、ＡＮＤスポットが存在するか否かが判定される（図３ステップＳ４）。ＡＮＤスポットは、計測当初からのＡＮＤスポットであってもよいし、上記処理（ステップＳ３）によってＯＲスポットから変換されたＡＮＤスポットであってもよい。判定の結果、ＡＮＤスポットが存在すれば（ステップＳ４；ＹＥＳ）、データ処理部１２は処理を終了する。ＡＮＤスポットが全く存在しない場合には（ステップＳ４；ＮＯ）、同じＸ座標上でＹ方向に、距離が２となる第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在するか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００７０】
ここで、「距離」とは、検出ブロック領域ＡｎのＸ方向又はＹ方向の間隔を示し、例えば検出ブロック領域Ａ１６とＡ２８とのＹ方向の距離は１、検出ブロック領域４０とＡ４２とのＸ方向の距離は２となる。
【００７１】
例えば、図４（Ｂ）に示す変換前の状態では、ＡＮＤスポットが存在せず、かつ、第１センサ１０１によって検出されたＯＲ１−Ａ４１と、第２センサ１０２によって検出されたＯＲ２−Ａ１７とが同じＸ座標上でＹ方向に距離２の状態で存在している。ＯＲ２−Ａ１８とＯＲ２−Ａ４２も同じく距離２の状態で存在するが、両方とも第２センサ１０２による検出結果であるため対象外であると判定される。
【００７２】
次に、条件を満たす第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在する場合には（図３ステップＳ５；ＹＥＳ）、これらのＯＲスポットの間にある検出ブロック領域ＡｎをＡＮＤスポットとする（ステップＳ６）。図４（Ｂ）に示すＯＲ２−Ａ１７とＯＲ１−Ａ４１では、検出ブロック領域Ａ１７と検出ブロックＡ４１との間にある検出ブロックＡ２９に、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９が作成される。
【００７３】
なお、表示部１５にＡＮＤスポットを表示する際には、図４（Ａ）に示すように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって検出されたＡＮＤスポット（ＡＮＤ−Ａ３０）と、上述した変換処理（ステップＳ３）によってＯＲスポットを変換して作成されたＡＮＤスポット（ＡＮＤ−Ａ２８及びＡＮＤ−Ａ２９）とは、区別できるように表示される。例えば、表示部１５上で、各検出ブロック領域Ａｎを示す番号と共に、これを囲う領域境界又は領域内の色や形状等よって両者を区別できるように表示される。図４以降の図では、これら２種類のＡＮＤスポットを矩形領域内の塗り模様によって区別して表す。
【００７４】
判定（図３ステップＳ５）の結果、条件を満たす第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在しない場合（ステップＳ５；ＮＯ）には、ステップＳ６は省略されて、処理を終了する。データ処理部１２による上述した処理（ステップＳ１からＳ６）によって生成された加工データ１３Ａは、記憶部１３内に保存される。
【００７５】
図１に示す記憶部１３は、メモリやハードディスク等の記憶装置である。記憶部１３内には、認識処理部１０を構成する各構成部の機能及び動作を実現するために必要なプログラムやデータが記憶される。また記憶部１３では、加工データ１３Ａに加えて、この加工データ１３Ａに基づいて判定された、高さ、位置、速度等の各判定結果と、これらに基づいて判定された物体の状態とを含む情報が、物体状態判定結果１３Ｃ及び過去の判定データ１３Ｄに保存される。また各判定を行う際に利用される判定式１３Ｂも記憶されている。これらについての詳細は後述する。
【００７６】
状態判定部１４は、スポット形状判定部１４Ａ、高さ判定部１４Ｂ、位置判定部１４Ｃ、速度判定部１４Ｄ、及びデータ参照部１４Ｅを含み、データ処理部１２によって生成された加工データ１３Ａに基づいて検出対象である物体の状態を判定する機能を有する。
【００７７】
スポット形状判定部１４Ａは、データ処理部１２によって加工生成された加工データ１３Ａに含まれるＯＲスポット及びＡＮＤスポットの形状に関する判定を行う機能を有する。具体的には、例えば、ＯＲスポット及びＡＮＤスポット、ＯＲスポットのみ、又はＡＮＤスポットのみが隣接して５個以上存在する場合に、スポット形状判定部１４Ａは、これらを１つの「島」であると判定する。例えば図５（Ａ）に示す例では、検出対象領域２０上で、離れた位置に２つの島３０及び３１が存在すると判定する。この判定結果に基づいて、状態判定部１４は、複数の物体が存在すると判定することができる。スポット形状判定部１４Ａは、その他、加工データ１３Ａに基づいて、各島３０及び３１を形成するＡＮＤスポットの数、ＯＲスポットの数、及びＡＮＤスポット間の距離の最大値等を判定する。判定は、記憶部１３に記憶された判定式１３Ｂに含まれる各項目に基づいて行われ、物体状態判定結果１３Ｃとして記憶される。これらについての詳細は後述する。
【００７８】
高さ判定部１４Ｂは、加工データ１３Ａに基づいて物体の高さを判定する機能を有する。加工データ１３Ａにおいて、物体が存在する位置はＡＮＤスポットによって表されている。そしてＡＮＤスポットの周囲にできる各ＯＲスポットは、第１センサ１０１又は第２センサ１０２から投光された赤外線が、ＡＮＤスポットに存在する物体によって遮られた影に相当する。
【００７９】
具体的には、図５（Ａ）に示す島３０は、ＡＮＤスポットであるＡＮＤ−Ａ２８、ＡＮＤ−Ａ２９及びＡＮＤ−Ａ３０の位置に物体が存在することを示している。そして第１ＯＲスポット（ＯＲ１−Ａ４０、ＯＲ１−Ａ４１、ＯＲ１−Ａ５１、ＯＲ１−Ａ５２、ＯＲ１−Ａ６２、及びＯＲ１−Ａ６３）は、第１センサ１０１から投光された赤外線の影ができる位置を示している。また第２ＯＲスポット（ＯＲ２−Ａ３、ＯＲ２−Ａ１５及びＯＲ２−Ａ１６）は、第２センサ１０２から投光された赤外線の影ができる位置を示している。
【００８０】
例えば、検出ブロック領域Ａ２９に物体が存在し、図５（Ｂ）に示すように、検出対象領域２０において、ＡＮＤスポットであるＡＮＤ−Ａ２９と、第１ＯＲスポットであるＯＲ１−Ａ４０、ＯＲ１−Ａ５１及びＯＲ１−Ａ６２が得られたとする。図５（Ｃ）は、図５（Ｂ）を、通路２００に立って方向３００から見た場合の状態を示している。各検出ブロック領域Ａｎにおける物体を検出するため、高さＨ１の位置に設置された第１センサ１０１から各検出ブロック領域Ａｎに向けて赤外線が投光される。このとき検出ブロック領域Ａ２９に高さＨ２の物体が存在すると、この物体によって赤外線が遮られて、図５（Ｃ）に示すように影１６０となる領域ができる。検出ブロック領域Ａ４０、Ａ５１及びＡ６２では、検出ブロック領域Ａ２９に存在する物体の影１６０となるために、第１ＯＲスポットが検出される。即ち図５（Ｃ）で検出されるＯＲ１−Ａ４０、ＯＲ１−Ａ５１及びＯＲ１−Ａ６２は、ＡＮＤ−Ａ２９として検出された物体の影である。
【００８１】
高さ判定部１４Ｂは、図５（Ｂ）に示す第１センサ１０１とＡＮＤ−Ａ２９との位置関係、即ち同図に示すＬ２及びＷ２に基づいて第１センサ１０１からＡＮＤ−Ａ２９までの距離Ｄ１を算出する。同様に、第１センサ１０１とＯＲ１−Ａ６２との位置関係、即ち同図に示すＬ１及びＷ１に基づいて第１センサ１０１からＯＲ１−Ａ６２までの距離Ｄ２を算出する。そして、図５（Ｃ）に示す位置関係から、先に算出したＤ１及びＤ２と、第１センサ１０１の設置された高さＨ１とに基づいて、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さＨ２を三角関数を用いて算出する。
【００８２】
図５（Ｃ）の例において、高さ判定部１４Ｂは、ＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さがＨ２より低い場合には、その高さを取得することができるが、高い場合にはその高さを取得することはできず高さがＨ２以上であるとの判定のみを行うこととなる。図５から分かるように、物体認識装置１によって検出可能な物体の最大高さは、検出ブロック領域Ａｎと、センサ１０１又は１０２との位置関係によって決定される。物体認識装置１は、検出対象領域２０に対して図２に示したように設置される際に、検出対象となる物体の高さや、検出したい物体の状態に応じて、判定処理に必要となる物体の高さが検出できるように調整して設置されている。
【００８３】
具体的には、例えば、通路２００を通過する歩行者と、車椅子に乗って移動する人とを区別して検出したい場合には、検出対象領域２０において両者の区別に必要な高さが検出できるように第１センサ１０１及び第２センサ１０２が設置される。図２に示す設置例では、取得できる高さが最も低くなる位置でも、高さ約１４００ｍｍを検出可能となっている。車椅子に乗って移動する人の高さが１４００ｍｍを超えることはないことから、このように設定されている。これにより高さを数値として取得することができず、高さが１４００ｍｍより高いとの判定しかできない場合でも、歩行者であると判定することができる。検出できる高さはセンサの設置位置によって変更することができるので、例えば、検出対象が子供である場合には、より低い高さを検出できるように第１センサ１０１及び第２センサ１０２の設置高さＨｓを調整すればよい。
【００８４】
また、高さ判定部１４Ｂは、一部のＯＲスポットについてのみ高さを取得するように設定されている。ＡＮＤスポットに対して、どの検出ブロック領域ＡｎのＯＲスポットで高さを取得するかについては、予め設定された設定内容が記憶部１３に記憶されている。具体的には、例えば検出結果にＡＮＤスポットが１個しか存在せず、その位置が図６（Ａ）に示すように検出ブロック領域Ａ２９である場合には、検出ブロック領域Ａ３８及びＡ３９と、Ａ５０からＡ５３と、Ａ６２からＡ６５に第１センサ１０１による第１ＯＲスポットがある場合に、各第１ＯＲスポットについて物体の高さを取得するよう設定されている。また高さ判定部１４Ｂは、検出結果にＡＮＤスポットが２個以上含まれ、そのうちの１個の位置が検出ブロック領域Ａ２９である場合には、図６（Ｂ）に示すように、検出ブロック領域Ａ５０及びＡ５１と、Ａ６２からＡ６４に第１センサ１０１による第１ＯＲスポットがある場合に物体の高さを取得するよう設定されている。このように、各検出ブロック領域ＡｎにＡＮＤスポットがある場合に、その位置と、検出データ全体に含まれるＡＮＤスポットの数とに基づいて、高さを取得すべきＯＲスポットの位置が記憶部１３に設定記憶されている。高さ判定部１４Ｂは、この設定に従って一部のＯＲスポットのみについてＡＮＤスポットにある物体の高さを取得する。
【００８５】
なお、物体の高さを取得する方法に関し、取得方法を説明するために各スポットの位置等に基づいて高さを算出する具体的な方法を示したが、本発明がこれに限定されるものではない。例えば、上述した方法で予め算出した高さを、テーブルとして記憶部１３に記憶し、このテーブルを参照して高さに係る数値データを取得してもよい。センサ１０１及び１０２と、検出ブロック領域Ａｎとは位置が固定されているので、上述した各条件に基づいて予め高さを取得することができる。
【００８６】
具体的には、例えば、図６（Ｃ）に示すように、検出されたＡＮＤスポットの位置と、このＡＮＤスポットに対して高さを取得するＯＲスポットと、このＯＲスポットが検出された場合の高さの算出値とを関連付けて記憶部１３に記憶しておく。加工データ１３Ａにおいて、ＡＮＤスポットが１個しか検出されず、そのＡＮＤスポットがＡＮＤ−Ａ２９であった場合には、高さ判定部１４Ｂは、同図（Ｃ）に示す記憶部１３内のテーブルを参照して、高さを取得するＯＲスポットが同図（Ａ）のように設定されていることを認識する。そして、高さ判定部１４Ｂは、加工データ１３Ａにおいて、同図（Ａ）に示した第１ＯＲスポットが検出されている場合には、同図（Ｃ）に示すテーブルから、検出された第１ＯＲスポットに対応する高さの算出値を取得する。例えば、検出ブロック領域Ａ３８に第１ＯＲスポットが検出されている場合には、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９で検出された物体の高さは、同図（Ｃ）のテーブルから１３７７ｍｍとされる。このように、物体の高さは、処理時に算出してもよいし、処理前に算出して記憶したデータを取得して利用してもよい。
【００８７】
なお、ＡＮＤスポットが１個である場合と複数個である場合とで、高さを取得するＯＲスポットを変更するのは、ＡＮＤスポットが複数個である場合には１個である場合に比べて、検出結果に含まれる誤差が大きい可能性が高いからである。またＡＮＤスポットに対して高さを取得するＯＲスポットの位置を限定するのは、他にＡＮＤスポットが存在する場合に、この影響を防ぐためである。
【００８８】
また、第１センサ１０１及び第２センサ１０２と、ＡＮＤスポットとの関係から高さを取得する位置が限定される。具体的には、図７（Ａ）に示した第１センサ１０１及び第２センサ１０２と、検出ブロック領域Ａ２９にある物体との位置関係から分かるように、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さは、ＡＮＤスポットに近い方のセンサ１０１によってできた第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６４に基づいて取得できる。このため、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さを取得する場合には、その物体に近い方のセンサである第１センサ１０１によってできた第１ＯＲスポットのみについて高さを取得すればよい。
【００８９】
さらに物体認識装置１が検出対象とする物体によって高さを取得するＯＲスポットが限定される場合もある。具体的には、物体認識装置１の利用目的が、通路を通過する歩行者と、車椅子と、倒れた人とを認識することである場合には、例えば車椅子の高さ以上の高さのみを取得するように設定すればよい。すなわち車椅子の高さより低くなる検出ブロック領域Ａｎでは、そこにＯＲスポットができても高さを取得しないように設定する。このように高さを取得するＯＲスポットを限定しても、取得された高さから車椅子であるか、立位の状態にある人であるかを認識することができる。また物体が存在することを検出しながら高さの取得が行われなかった場合には、車椅子の高さより低いものと判定されたことから、人が倒れた状態にあると判定することができる。
【００９０】
なお、図６（Ａ）及び（Ｂ）では、説明を簡単にするために、第１センサ１０１の左半分の領域のみを示したが、実際には右半分の領域にも同様に高さの取得対象となるＯＲスポットの位置が設定されている。また第２センサ１０２についても同様に高さの取得対象となるＯＲスポットが設定されている。また図６（Ａ）及び（Ｂ）では、検出ブロック領域Ａ２９を例に説明したが、実際には同図（Ｄ）に示すように、検出ブロック領域Ａ４及びＡ６４を含む列から、Ａ９及びＡ６９を含む列に至る矩形領域１４０に含まれる３６個の各検出ブロック領域にＡＮＤスポットがある場合について、高さ取得の対象となるＯＲスポットが設定されている。
【００９１】
また、高さを取得するＡＮＤスポットの位置を、図６（Ｄ）の領域１４０内のＡＮＤスポットのみに限定する。これは、センサ１０１及び１０２の設置された位置から離れるほどセンサによる検出精度が低下することと、図５（Ｃ）に示した位置関係から分かるようにセンサから離れた位置にある物体では影１６０が検出対象領域２０を越えてその外側に至るため検出対象領域２０内のデータを利用しても正確な高さが取得できないことを理由とする。このため、高い精度で高さを取得することが可能な矩形領域１４０のみを対象とし、この領域内にＡＮＤスポットが位置する場合にのみ高さを取得するものである。なお、このように高さを取得する領域を限定しても、検出対象が図６（Ｄ）に示す通路２００を移動する物体であることから、右側から左側へ（方向３００）、又は左側から右側へ移動する物体が矩形領域１４０を通過する際に、その高さを取得することができる。
【００９２】
また、高さ判定部１４Ｂは、検出結果にＡＮＤスポットが複数個存在する場合には、所定条件を満たす場合にのみ、設定されたＯＲスポットの各々について高さの取得を行う。例えば、複数のＡＮＤスポットが検出され、そのうちの１つが図６（Ｂ）に示すようにＡＮＤ−Ａ２９である場合に、検出ブロック領域Ａ６４に第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６４が存在すれば、この位置で高さを取得するように設定されている。しかし、このとき図７（Ｂ）に示すように、第１センサ１０１から検出ブロック領域Ａ６４に向けて投光された赤外線が遮られる領域１４１を設定して、少なくとも一部がこの領域１４１に含まれるＡＮＤスポットが存在する場合には、ＯＲ１−Ａ６４における高さの取得は行わない。具体的には、図７（Ｂ）の例の場合には、検出ブロック領域Ａ４０、Ａ４１、Ａ５２及びＡ５３にＡＮＤスポットが存在する場合には、所定条件を満たさないものとしてＯＲ１−Ａ６４における高さの取得は行わない。高さ取得の対象となる他のＯＲスポットについても同様に判定がなされ、ＡＮＤ−Ａ２９との間に他のＡＮＤスポットが存在する場合には、高さの取得は行わない。
【００９３】
ＡＮＤスポットと、このＡＮＤスポットに対して高さを取得するように設定されたＯＲスポットとの間に、他のＡＮＤスポットが存在する場合に高さを取得しない理由は、第１センサ１０１から投光された赤外線の方向に、２つのＡＮＤスポットが存在する場合には、検出結果が正確ではない可能性があるからである。第１センサ１０１から投光された赤外線が、図７（Ａ）に示すように、検出ブロック領域Ａ２９にある物体を検出した場合には、同図に示すように、第２センサ１０２から投光される赤外線の影１６１は、検出ブロック領域Ａ２９から第１センサ１０１側にできる。すなわち第２センサ１０２から検出ブロック領域Ａ４１、Ａ５３及び６４に至る赤外線が、検出ブロック領域Ａ２９に存在する物体によって遮られて第２ＯＲスポットが検出されることはない。この状況下で検出ブロック領域Ａ４１やＡ５３等の位置にＡＮＤスポットが存在する場合には、上述したように、検出対象が検出ブロック領域の境界付近に存在したとか、検出対象となった物体の形状が車椅子の車輪であったこと等を原因として、正確な計測がなされなかった可能性がある。よって、このような場合には高さの取得を行わないこととするものである。
【００９４】
このように、物体の位置を示すＡＮＤスポットに対して、高さを取得すべきＯＲスポットを予め設定しておけば、他のＯＲスポットについては高さを取得する処理が不要となるため、全体の処理量や処理時間を低減することができる。ただし本発明がこれに限定されるものではなく、検出結果に含まれる全てのＯＲスポットについて高さを取得してもよいし、図６（Ｄ）に示す領域１４０外にＡＮＤスポットがある場合にも高さを取得しても構わない。
【００９５】
位置判定部１４Ｃは、ＯＲスポット及びＡＮＤスポットを含む島の重心の位置を算出する機能を有する。図５（Ａ）に示すように、複数の島３０及び３１が存在する場合には、各島の重心を算出する。重心の位置は、検出対象領域２０をＸＹ平面で表した場合のＸＹ座標として算出される。
【００９６】
速度判定部１４Ｄは、検出対象である物体の移動速度を算出する機能を有する。第１センサ１０１及び第２センサ１０２から連続して出力されるセンサデータに基づいて、順次、データ処理部１２によってＯＲスポット及びＡＮＤスポットが生成され、位置判定部１４Ｃによって重心の位置が算出される。速度判定部１４Ｄは、計測が進むにつれて移動する重心の位置及び移動時間に基づいて物体の速度を算出する。ただし物体の移動速度の算出方法は、これに限定されるものではない。例えば、重心ではなく物体の移動方向における先端のＯＲスポット又はＡＮＤスポットの移動速度を算出してもよいし、１回の計測毎ではなく図６（Ｄ）に示す領域１４０等、所定領域を移動するのにかかった時間から速度を算出してもよい。
【００９７】
データ参照部１４Ｅは、過去に、スポット形状判定部１４Ａ等によって判定され記憶部１３に記憶された過去の判定データ１３Ｄを参照する機能を有する。参照された過去の判定データ１３Ｄは、物体の現在の状態を判定するために利用される。これについての詳細は後述する。
【００９８】
状態判定部１４は、各部（１４Ａから１４Ｅ）の判定データと、過去の判定データ１３Ｄと、記憶部１３に記憶された判定式１３Ｂとを照合して、加工データ１３Ａを得た物体の状態を判定するものである。これについての詳細は後述する。
【００９９】
表示部１５は、液晶ディスプレイ等の表示装置であって、記憶部１３に記憶された加工データ１３Ａや物体状態判定結果１３Ｃ等を表示する機能を有する。また表示部１５は、記憶部１３に記憶された判定式１３Ｂや高さ取得に係る設定内容等、センサ（１０１及び１０２）及び認識処理部１０の機能及び動作に必要な設定情報を、図示しない操作部によって追加変更したり修正や削除をしたりする場合に、操作に必要となる情報を表示するために利用される。
【０１００】
なお、認識処理部１０が、表示部１５及び記憶部１３を内部に備える態様に限定されるものではない。認識処理部１０とは独立して設けられた表示部１５や記憶部１３が、有線又は無線で認識処理部１０に接続されてもよい。具体的には、例えば、認識処理部１０が、外部にある記憶部１３を利用して各種データの読み書きを行い、外部にある表示部１５に加工データ１３Ａや物体状態判定結果１３Ｃ等のデータを送信して表示部１５がこれらのデータを表示してもよい。
【０１０１】
次に、図８から図１２を参照しながら、上述した構成を有する物体認識装置１によって通路２００を移動する物体を検出するとともに、物体の状態を認識する動作の詳細を、具体例を用いて説明する。
【０１０２】
図８は、物体認識装置１による物体認識の方法を示すフローチャートである。認識処理部１０が動作を開始する際には、まず、第１センサ１０１及び第２センサ１０２の初期化を含む物体認識装置１全体の初期化が行われる（ステップＳ１１）。
【０１０３】
利用するセンサによって初期化に必要となる処理内容は異なるが、初期化の目的は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって、設定された検出ブロック領域Ａｎ内の物体の有無を検出するために必要な処理を行うことにある。具体的には、例えば、通路２００に検出対象となる物体が無い状態で、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって全ての検出ブロック領域Ａｎを計測し、これをセンサデータに係る基準データとして記憶する処理を言う。人を検出対象としている場合には、検出対象領域内に、例えば椅子等の検出対象外の物体が存在していても初期化が行われる。検出ブロック領域Ａｎに検出対象となる物体、すなわち人が現れると、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によるセンサデータが変化するので、初期化によって記憶された基準データとの比較による検出が可能となる。
【０１０４】
初期化は、物体認識装置１の電源投入直後に１回行われる場合の他、所定時間毎に繰り返して行うこともできる。所定時間毎に行う場合には、所定時間が経過する度に、全ての検出ブロック領域Ａｎに、検出対象となる物体を検出していないことを条件に、初期化が行われる。検出対象となる物体を検出した検出ブロック領域Ａｎが１つでも存在する場合には初期化を行われないようになっている。初期化を行うタイミングは、図示しない操作部によって設定変更することができる。初期化に係る設定は、記憶部１３に記憶されており、認識処理部１０は、この設定内容に基づいて、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を制御して初期化処理を実行する。
【０１０５】
次に、センサ制御部１１による第１センサ１０１及び第２センサ１０２からのセンサデータの取得が開始される（ステップＳ１２）。初期化が行われた後、センサ制御部１１によって制御された第１センサ１０１及び第２センサは、同じ位置にある検出ブロック領域Ａｎの物体の有無を所定のタイミングで計測する。第１センサ１０１及び第２センサ１０２による検出ブロック領域Ａｎ毎の物体の有無を検出したデータは、センサ制御部１１からデータ処理部１２へ入力される。
【０１０６】
次に、データ処理部１２は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって計測されたセンサデータを処理することによって加工データ１３Ａを生成して記憶部１３に保存する（ステップＳ１３）。ここで行われるデータ処理は、図３及び図４を参照しながら上述したように、ＯＲスポットからＡＮＤスポットへ変換する処理や、ＡＮＤスポットを生成する処理を含む。
【０１０７】
図９及び図１０に加工データ１３Ａの例を示す。記憶部１３に保存される加工データ１３Ａは、図２に示した７２個の各検出ブロック領域Ａｎに、ＯＲスポット、ＡＮＤスポット、又は物体を検出しなかったことを示すデータのいずれか１つが割り当てられたデータとなる。加工データ１３Ａでは、第１センサ１０１によって検出された第１ＯＲスポットと、第２センサ１０２によって検出された第２ＯＲスポットは区別される。また第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって検出されたＡＮＤスポットと、図３に示したようにデータ処理部１２によって生成されたＡＮＤスポットも区別される。
【０１０８】
次に、記憶部１３に記憶された加工データ１３Ａに基づいて、状態判定部１４による各種判定が行われる。以下では図９及び図１０を参照しながら状態判定部１４による動作の詳細を説明する。
【０１０９】
まず、スポット形状判定部１４Ａによる加工データ１３Ａのスポット形状の判定が行われる（図８ステップＳ１４）。具体的には、スポット形状判定部１４Ａは、ＯＲスポット又はＡＮＤスポットである検出ブロック領域Ａｎの数が５個以上の場合を「島」として、島の個数を判定する。例えば、複数の物体が検出された場合には、複数の島が存在することになる。図９及び図１０に示す４つの検出例は、全てＯＲスポット及びＡＮＤスポットが連続した状態で検出されているので島の個数は１つであると判定される。
【０１１０】
その他、スポット形状判定部１４Ａは、ＡＮＤスポットの数、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットを含む全てのスポットの数、ＡＮＤスポットのＸ方向の距離の最大値、ＡＮＤスポットのＹ方向の距離の最大値を判定する。ここで言う距離の最大値とは、島に含まれる複数のＡＮＤスポットのうち、最も離れた位置にあるＡＮＤスポットの間の距離を示す。またスポット形状判定部１４Ａは、加工データ１３Ａについて、図２に示した中央６列の領域１４０にＡＮＤスポットが含まれるか否かを判定する。これはセンサ１０１及び１０２に近いために精度良く計測される検出ブロック領域Ａｎに、物体の実在場所となるＡＮＤスポットが存在し、加工データ１３Ａの信頼性が高いものであることを判定するものである。
【０１１１】
このように、スポット形状判定部１４Ａを含む状態判定部１４が判定する判定内容は、記憶部１３内に判定式１３Ｂとして記憶されている。図１１（Ａ）に、判定式１３Ｂの例を、同図（Ｂ）にこの判定式１３Ｂを利用して加工データ１３Ａを判定する場合の例を示す。判定式１３Ｂには、物体の状態の各々について、検出した物体がその状態にあると判定するための項目と、その項目で満たされるべき加工データ１３Ａの条件とがまとめられている。
【０１１２】
図１１（Ａ）に示すように、判定式１３Ｂには、加工データ１３Ａを判定するための判定式と、記憶部１３に記憶された過去の判定データ１３Ｄを参照して判定するための判定式と、これらの判定式を満たした場合の加工データ１３Ａの判定結果である物体状態判定結果１３Ｃとが含まれている。同図に示す判定式１３Ｂでは、物体の４つの状態を判定することができる。Ｎｏ．１は人間が「一人」であることを判定するための判定条件であり、Ｎｏ．２は「車椅子」であることを判定するための判定条件であり、Ｎｏ．６は人が「四つん這い」の状態にあることを判定するための判定条件である。同様にＮｏ．３からＮｏ．５は人間が「複数人」存在することを判定するための判定条件である。「複数人」と判定される判定条件に、複数のパターンが含まれているのは、車椅子に乗る人とこの車椅子を補助する人を検出した場合や、複数人が横に並んで歩く場合や、縦に並んで歩く場合等を、全て「複数人」と判定することによる。
【０１１３】
第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって得られた加工データ１３Ａが、図１１（Ａ）に示す判定式１３Ｂの「今回の加工データ」及び「過去の判定データ」の全ての項目を満たした場合に、この加工データ１３Ａを得た物体は「物体状態判定結果」に示された状態であると判定される。
【０１１４】
具体的には、例えば、図１１（Ｂ）は、ある加工データ１３Ａを示している。同図は、中央６列にＡＮＤスポットが「有り」、島の個数は「１」で、ＡＮＤスポットの数は「２」であるというように、図１１（Ａ）に示す判定式１３Ｂの各項目に対応する加工データ１３Ａのデータ内容を示している。なお「過去の判定データ」とは、この加工データ１３Ａを得た物体を図２に示す検出対象領域２０内で最初に検出したときから、この加工データ１３Ａが得られるまでの間に判定されたＡＮＤスポット及びＯＲスポットの最大数、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットの距離の最大数、物体状態の判定結果等である。図１１（Ｂ）の例では、この物体に関して記憶部１３に保存されている過去の判定データ１３Ｄにおいて、「複数人」との判定結果を得たことはなく、過去の判定データ１３Ｄで検出されていたＡＮＤスポットの最大数が「４」であったことを示している。
【０１１５】
加工データ１３Ａについて得られた図１１（Ｂ）に示すデータは、全ての項目で、同図（Ａ）に示す判定式Ｎｏ．１を満たしている。よって、この加工データ１３Ａを得た物体は、判定式Ｎｏ．１の「物体状態判定結果」に示す「一人」の状態にあるものと判定される。以下では、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットの検出例を含む、より具体的な例を参照しながら、状態判定部１４による処理内容を説明する。
【０１１６】
図９及び図１０に具体的な加工データ１３Ａの例を示す。図１２は、これらの加工データ１３Ａを、スポット形状判定部１４Ａを含む状態判定部１４によって判定した際のデータを示している。図９（Ａ）に示す加工データ１３Ａの例では、図１２の例（ａ）に示すように、スポット形状判定部１４Ａによって、中央６列にＡＮＤスポットがあると判定され、島の個数は１個と判定される。ＡＮＤスポットの数は、ＡＮＤ−Ａ２９及びＡＮＤ−Ａ３０の２個であり、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットを合わせた数は全部で１７個であると判定される。またＡＮＤスポットのＸ方向の距離は、ＡＮＤ−Ａ２９からＡＮＤ−Ａ３０の１であり、２つのＡＮＤスポットはＹ座標が同じであるからＹ方向の距離は０（ゼロ）であると判定される。
【０１１７】
同様に、図１２の例（ｂ）から（ｄ）には、図９（Ｂ）、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）についての各判定結果が示されている。例えば、図９（Ｂ）ではＡＮＤスポットのＸ方向の距離は、ＡＮＤ−Ａ４２からＡＮＤ−Ａ４５までの距離であるから図１２の例（ｂ）に示すように３となる。また図１０（Ａ）ではＡＮＤスポットのＹ方向の距離は、例えばＡＮＤＡ１８からＡＮＤ−Ａ３０までの距離であるから図１２の例（ｃ）に示すように１となる。
【０１１８】
なお、図１１に示した判定式１３Ｂは一例であって、本発明がこれらの項目に限定されるものではない。例えば、これらの項目の他に、ＯＲスポットのＸ方向の距離やＹ方向の距離、又はＯＲスポットとＡＮＤスポットの数の比等の情報が、判定項目として判定式１３Ｂに含まれる場合もある。判定したい物体の状態に応じて、その判定に必要な情報として適宜選択された判定項目が判定式１３Ｂに含まれる。例えば、図１１の例では、島の個数は、物体が複数であるか否かを判定するために必要な情報であり、ＡＮＤスポットの数や距離は、物体の実在場所を示すと考えられるＡＮＤスポットの数や距離から物体の大きさ等を予測して物体の状態を判定するために必要となる。
【０１１９】
次に、高さ判定部１４Ｂによって、加工データ１３Ａに基づいて、検出された物体の高さの判定が行われる（図８ステップＳ１５）。具体的には、図５から図７を参照しながら上述したように、ＡＮＤスポットとＯＲスポットとの位置関係や、ＡＮＤスポットとＯＲスポットとの間にあるＡＮＤスポットの存在等を考慮して、高さが取得される。
【０１２０】
例えば、図９（Ａ）に示した加工データ１３Ａの例では、ＡＮＤ−Ａ２９及びＡＮＤ−Ａ３０の２つのＡＮＤスポットについて高さが取得されて高さ判定が行われる。図９（Ａ）の場合には、加工データ１３Ａに複数個のＡＮＤスポットが存在する。よって、図６を参照しながら上述したように、予め設定された図６（Ｂ）に示すＡＮＤスポットがエリア内に複数個ある場合の設定内容に基づき、ＡＮＤ−Ａ２９についての高さが取得されるＯＲスポットとして、第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６３が選択される。そして、図７を参照しながら上述したようにＡＮＤＡ−２９とＯＲ１−Ａ６３との間に他のＡＮＤスポットが存在しないことが確認された後、図６（Ｃ）を参照しながら上述したようにＯＲ１−Ａ６３に基づく高さが１５８０ｍｍとされる。ＡＮＤ−Ａ３０についても同様に設定内容に基づいての高さ取得が行われる。その結果、ＡＮＤ−Ａ３０に関しては、ＯＲ１−Ａ５３、ＯＲ１−Ａ５４、ＯＲ１−Ａ６５及びＯＲ１−Ａ６６について、各々高さが１４６１ｍｍ、１４１６ｍｍ、１６４２ｍｍ及び１６１７ｍｍと取得される。
【０１２１】
図９（Ａ）では、高さが取得された第１ＯＲスポットの下部に、取得された高さを表している。このように、予め設定された内容に基づいて高さが取得されたときに、複数の高さが取得された場合には、高さ判定部１４Ｂは、取得された複数個の値から最大値を選択し、この値を検出した物体の高さであると判定する。その結果、図９（Ａ）に示す例では、ＡＮＤＡ−２９及びＡＮＤ−Ａ３０として検出された物体の高さは、図１２の例（ａ）に示すように、ＯＲ１−Ａ６５で取得された１６４２ｍｍであると判定される。このように取得された複数個の高さから最大値を選択する理由は、検出対象領域２０に物体が存在する場合に、センサと物体との位置関係等を原因として、物体の高さを実際より低く検出する場合はあっても、実際より高く検出する可能性は低いためである。
【０１２２】
図９（Ｂ）、図１０（Ａ）及び（Ｂ）につていても、同様に高さ判定（ステップＳ１５）が行われ、図１２の例（ｂ）から（ｄ）に示す結果が得られる。図１２の例（ｃ）及び（ｄ）では「高さ」の項目が「無し」となっている。これは、加工データ１３Ａに高さが取得されたＯＲスポットが存在しなかったことを示している。例えば、図６及び図７を参照しながら上述したように、ＡＮＤスポットと高さを取得するよう設定されたＯＲスポットとの間に別のＡＮＤスポットが存在した場合には、高さは取得されない。またＯＲスポットの位置で取得される高さが、検出対象とする物体に基づいて設定された所定値より低い場合等にも、同様に高さは取得されない。
【０１２３】
図１１の判定式１３Ｂ、及び図１２の加工データに示すように、判定項目には「高さ取得条件」及び「高さ」の２つの項目が含まれている。ＡＮＤスポットと高さを取得するよう設定されたＯＲスポットとの間に別のＡＮＤスポットが存在するために、高さを取得するための条件を満たさない場合には、図１２の加工データにおける「高さ取得条件」の項目が「ＮＧ」とされて「高さ」の項目も「無し」となる。「高さ取得条件」を満たしながら、高さが所定値より低いことから高さの取得を省略されたような場合には、「高さ取得条件」は「ＯＫ」とされるが「高さ」の項目は「無し」と表示される。これによりＡＮＤスポットについて設定された条件によって高さが取得されなかったのか、又は条件は満たすが高さが所定値さよりも低いために高さが取得されなかったのかを判定することができる。図１２の例（ｃ）及び（ｄ）の例では、「高さ取得条件」はいずれも「ＯＫ」となっているにも拘わらず、「高さ」が「無し」となっていることから、検出された物体の高さが設定された所定値よりも低いために高さが取得されなかったことが分かる。
【０１２４】
取得された高さは、判定に利用される他、検出した物体に関する情報として表示部１５上の所定位置、又は重心位置等に表示される。
【０１２５】
次に、データ参照部１４Ｅによって、記憶部１３に保存されている過去の判定データ１３Ｄに基づく判定が行われる（図８ステップＳ１６）。図１２に示すように判定式１３Ｂに基づいて判定された結果は、記憶部１３に保存されている。具体的には、図２に示す通路２００を人が右から左方向３００に通過する場合に、検出ブロック領域Ａ１２からＡ７２の列で検出対象領域２０に進入する人の検出を開始した後、Ａ１からＡ６１の列を抜けて検出できなくなるまでの間、認識処理部１０は、全ての判定データを記憶部１３内に保持し時系列で管理している。そして、加工データ１３Ａの判定を行う際に、過去の判定データ１３Ｄを、図１１及び図１２に示したように「過去の判定データ」として参照する。
【０１２６】
認識処理部１０は、検出した物体が通路２００を移動する場合には、その移動を認識して、加工データ１３Ａと、その判定データとを、同じ物体に関するデータとして関連付けて過去の判定データ１３Ｄ内に保存する。データ参照部１４Ｅは、検出した物体の加工データ１３Ａを判定する際に、その物体について保存された過去の判定データ１３Ｄを参照して、例えば図１２の例（ａ）に示すように、過去に「複数人」以外として判定されていること、すなわち「複数人」として判定されていないことを利用して判定を行う。これにより、例えば「過去の判定データ」の項目において、過去に一度でも「複数人」と判定されている場合には、「今回の加工データ」の全ての項目が図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．１に示す条件を満たしている場合でも、「一人」であるとは判定されない。同様に、過去に検出した物体の実在場所を示す「ＡＮＤスポットの最大数」が「６」を超えていた場合にも「一人」とは判定されない。その他、例えば、判定式Ｎｏ．２は、過去に「複数人」又は「一人」として判定されていた場合には、「車椅子」とは判定されないことを示している。
【０１２７】
なお、「過去の判定データ」に含まれる項目が、図１１（Ａ）に示した項目に限定されるものではなく、例えば他に、検出した物体の大きさに関わるＡＮＤスポットやＯＲスポットの距離等を参照してもよい。
【０１２８】
物体認識装置１では、安価なセンサを利用することができるが、センサの精度によっては、図２に示す検出ブロック領域Ａ１からＡ６１の列や、Ａ１２からＡ７２の列等、センサからの距離が離れた位置におけるセンサデータの信頼性が低い場合がある。例えば、センサから離れた位置で検出されるスポットでは検出できる高さが限られ、低い高さしか検出できないので検出高さの信頼性が低下する。このため、例えば、実際は一人であるのに、「一人」として認識されないことがある。このような場合に過去の判定データ１３Ｄを利用する。
【０１２９】
例えば検出対象が一人の歩行者であるにも拘わらず、センサから離れた位置における加工データ１３Ａから「四つん這い」として判定されたものとする。その後、検出された物体が移動して、センサに近い図６（Ｄ）に示した中央６列の領域１４０に達する。このとき得られた加工データ１３Ａから、「今回の加工データ」による判定と、「過去の判定データ」による判定とが、ともにＮｏ．１の判定式を満たせば、物体状態判定結果１３Ｃを「四つん這い」から「一人」に変更する。なお一旦「一人」と判定した後は、図１１（Ａ）のＮｏ．６の判定式から分かるように、過去の判定データ１３Ｄを参照することによって同じ物体を再び「四つん這い」と判定することはない。このため物体が再び第１センサ１０１及び第２センサ１０２から離れた検出ブロック領域Ａｎに達した際に、再び「四つん這い」と誤認識されることを回避することができる。
【０１３０】
センサから離れた位置にある検出ブロック領域Ａｎでは検出高さに関する信頼性が低いため、上述したように誤認識する場合があるが、物体認識装置１０では、このような誤認識による影響を回避する設定が可能となっている。例えば、図２（Ａ）に示す７２個の検出ブロック領域Ａｎのうち、予め設定された所定領域内の検出ブロック領域Ａｎでは、判定処理は行うが、判定結果を表示したり、この判定結果に基づく報知等の処理を行わない設定とすることができる。なお報知処理の詳細については後述する。
【０１３１】
具体的には、例えば、図２（Ａ）に示す検出対象領域２０において、図６（Ｄ）に示す領域１４０の領域外にあるＸ軸正方向側の３列及びＸ軸負方向側の３列では、上述したように物体の状態を誤認識する可能性がある。この場合、誤認識回避の設定がされた物体認識装置１０では、Ｘ軸正方向から検出対象領域２０に進入してきた物体について、誤認識する可能性がある最初の３列では、判定処理は行うが、判定結果の表示や後述する報知に係る処理を行わない。そして、物体が移動してこの３列を通過し、物体の状態を正しく認識できる領域１４０内に入った後は、通常通りに判定結果の表示及び報知に係る処理を行う。これによりセンサから離れた位置で誤認識された場合でも、この結果を他の処理に利用せず、その後修正されて正しく認識された結果のみを利用することができるので、誤認識した結果を表示したり報知することによる混乱を回避することができる。
【０１３２】
なお、この物体がさらに移動して、図６（Ｄ）に示す領域１４０の領域外、すなわちＸ軸負方向端側の３列に至った場合には、上述した通り再び誤認識されることはないので通常通りの処理を行う。またＸ軸負方向から進入した物体に対しても同様に動作する。
【０１３３】
物体認識装置１０では、判定結果の表示とこれに基づく報知に係る処理を制限する所定領域を設定して記憶部１３に記憶することにより、このような動作をすることが可能となっている。例えば、図１１（Ａ）に示す判定式の「中央６列にＡＮＤスポット」の項目を利用して、図６（Ｄ）に示す領域１４０内にＡＮＤスポットが無い場合に報知処理等を制限することができる。
【０１３４】
センサ精度が低い場合の他、物体が検出ブロック領域Ａｎの境界付近を移動するような場合にも判定を誤る可能性がある。しかし、その瞬間の加工データ１３Ａに加えて、過去の判定データ１３Ｄを参照して判定するので、正しい判定を行うことができる。このため安価なセンサを利用しながら物体の状態を正しく認識することができる。また誤判定が起こる可能性がある領域では、報知等の処理を制限することにより、誤報による混乱を回避して装置の信頼性を担保することができる。
【０１３５】
次に、位置判定部１４Ｃによって、検出した物体の位置の判定が行われる（図８ステップＳ１７）。位置判定部１４Ｃは、加工データ１３Ａに含まれるＯＲスポット及びＡＮＤスポットを含む各島の重心の位置を算出して、この重心の位置を、検出した物体の位置と判定する。ただし位置の算出方法は、これに限定されず、例えば、検出した物体の実在場所を示すＡＮＤスポットのみから重心の位置を求めて、これを物体の位置としてもよい。
【０１３６】
物体の重心と判定された位置は、表示部１５上に、検出結果を表示する際に利用される。例えば、表示部１５上に、検出対象である通路２００の様子を図や写真を利用して表示するとともに、算出した重心の位置に検出した物体として円形状や矩形形状の所定マークを表示する。計測中に連続して得られる加工データ１３Ａから重心の位置を算出して表示部１５上に連続して表示することにより、物体が通路２００を移動する様子を擬似的に表示することができる。
【０１３７】
検出した物体の表示は、表示部１５上で物体のみを所定マークで表示する他、例えば、図９及び図１０に示すような実際の加工データ１３Ａを表示してもよい。この場合には、実体が存在する場所を示すＡＮＤスポットの他に、実体によるセンサ光の影であるＯＲスポットも表示される。このため、位置判定部１４Ｃによって算出された重心の位置にあるＡＮＤスポット又はＯＲスポットを、他のスポットと区別できるように、異なる色や形状で表示する。表示部１５上では、他のＡＮＤスポットやＯＲスポットと区別可能に表示された重心の位置を確認することにより、検出された物体が移動する様子を確認することができる。
【０１３８】
次に、速度判定部１４Ｄによって、検出した物体の速度の判定が行われる（図８ステップＳ１８）。速度判定部１４Ｄは、位置判定部１４Ｃによって算出された重心位置が移動する様子から物体の移動速度を算出する。ただし物体の移動速度の算出方法は、これに限定されず、例えば、検出された物体の先端が図６（Ｄ）に示す領域１４０を横断するのにかかった移動時間から算出してもよい。また所定ブロック数を移動するときにかかった所要時間から算出してもよい。
【０１３９】
算出された移動速度は、表示部１５上の所定位置、又は位置判定部１４Ｃによって算出された重心の位置に表示される。また算出した速度を、判定式１３Ｂの「判定式」の一項目として利用してもよい。本実施例では屋内の通路２００を検出対象としているが、例えば、物体認識装置１を屋外で利用する場合に、検出した物体の移動速度を、人と自転車や自動車等の乗り物とを区別して判定するために利用することができる。
【０１４０】
次に、状態判定部１４によって、加工データ１３Ａ及び過去の判定データ１３Ｄに基づいて得られた図１２に示した各データと、図１１（Ａ）に示した判定式１３Ｂとを比較して、検出した物体の状態に係る最終判定が行われる（図８ステップＳ１９）。状態判定部１４は、上述した各判定（ステップＳ１４からＳ１８）の結果に基づき、検出した物体の状態を最終判定する。
【０１４１】
図９（Ａ）に示す加工データ１３Ａで得られた図１２の例（ａ）に示す各項目の値を、図１１（Ａ）の判定式１３Ｂの対応する項目の値と比較する。「今回の加工データ」の各項目の値は、判定式Ｎｏ．１の各項目を全て満たしている。このため図９（Ａ）の加工データ１３Ａを得た物体の状態は「一人」であると判定される。すなわち通路２００を移動する物体は歩行者であると最終判定される。また、ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６５が最大高となり、歩行者は１６４２ｍｍ以上の高さであると判定される。
【０１４２】
図９（Ｂ）に示す検出例では、図１２の例（ｂ）に示す「今回の加工データ」の各項目の値が、図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．６の各項目の値を全て満たしている。このため図９（Ｂ）の加工データ１３Ａを得た物体の状態は「四つん這い」であると判定される。図９（Ｂ）の加工データ１３Ａでは、図１２の例（ｂ）に示すように「高さ取得条件」が「ＯＫ」であるにも関わらず「高さ」が「無し」となっており、検出した物体の高さが低い状態であることが分かる。また「ＡＮＤスポットのＸ方向の距離」が大きいことから、検出した物体がＸ方向に大きいことが分かる。これらの結果から歩行者ではなく、人が「四つん這い」の状態であることを判定できる。
【０１４３】
なお、人が倒れて動かない状態にあるときは、速度判定部１４Ｄによって判定された速度が０（ゼロ）の状態で所定時間変化しないことに基づいて人が倒れていることを判定することができる。これに加えて、認識処理部１０は、人が通路２００を這って進もうとしているような場合にも、この状態を正しく認識することができる。
【０１４４】
これにより、通路２００を歩行中の人が倒れて動けない状態にある場合に加えて、助けを求めて通路２００を這って進むような状態にある場合でも、これを正確に判定し、警報を発したり、管理者に報知する等の適切な対応を取ることが可能となる。
【０１４５】
図１０（Ａ）に示した検出例では、図１２の例（ｃ）に示す「今回の加工データ」の各項目の値が、図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．２の各項目の値を全て満たす。このため図１０（Ａ）の加工データ１３Ａを得られた物体の状態は「車椅子」であると判定される。すなわち通路２００を移動する物体は、車椅子に乗って移動する人であると最終判定される。
【０１４６】
図１０（Ａ）の加工データ１３Ａでは、図１２の例（ｃ）に示すように「高さ取得条件」が「ＯＫ」であるにも関わらず「高さ」が「無し」となっており、検出した物体の高さが低いことが分かる。また「ＡＮＤスポットの数」及び「全てのスポットの数」が多く、物体とこれによって遮られて影となった領域が広いことが分かる。これらの結果から歩行者や四つん這いの人ではなく「車椅子」であると判定できる。
【０１４７】
またＡＮＤスポットのＹ方向の距離が１となっていることからも検出された物体が「車椅子」であることを判定できる。第１センサ１０１又は第２センサ１０２のいずれか１つを利用しただけでは、検出した物体のＹ方向の距離に関する情報は得られない。しかし、本実施の形態では、２つのセンサ１０１及び１０２を利用して、得られた結果をＯＲスポットとＡＮＤスポットに分けて処理することによって、車椅子等の物体を検出した際に、その物体がＹ方向に幅が広く、１人の人間とは異なることを認識することができる。
【０１４８】
図１０（Ｂ）に示した検出例では、図１２の例（ｄ）に示す「今回の加工データ」の各項目の値が、図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．３の各項目の値を全て満たしている。このため図１０（Ｂ）の加工データ１３Ａを得た物体の状態は「複数人」であると判定される。すなわち通路２００を移動する物体には、複数の人が含まれると最終判定される。
【０１４９】
図１０（Ｂ）の加工データ１３Ａでは、図１２の例（ｄ）に示すように「島の個数」は「１」であり、島の数からは複数人であると判定できない。しかし、「ＡＮＤスポットの数」及び「全てのスポットの数」が多くなっている。また「高さ」が１５８０ｍｍと判定されていることから「車椅子」ではないことが分かる。特に「全てのスポットの数」が多いことから「複数人」であると判定できる。
【０１５０】
また図１２の例（ｄ）の結果では、ＡＮＤスポットのＹ方向の距離からも検出された物体が「複数人」であることを判定できる。上述したように、本実施の形態では、２つのセンサ１０１及び１０２を利用することによって、高さを取得できることに加えて、検出した物体の幅、すなわちＹ方向の大きさが大きく、１人の人間とは異なることを正しく認識することができる。
【０１５１】
なお、図１１（Ａ）に示した判定式１３Ｂでは、判定式Ｎｏ．３からＮｏ．５は全て「複数人」と判定することとしているが、認識処理部１０は、実際には、判定式Ｎｏ．３は「車椅子及びその補助者」、判定式Ｎｏ．４は「Ｙ方向に並ぶ二人の歩行者」、判定式Ｎｏ．５は「Ｘ方向に並ぶ二人の歩行者」であると判定することができる。例えば図１０（Ｂ）の例では、スポットの数から歩行者、倒れた人、及び車椅子よりも実体が大きく、高さが１４００ｍｍ以上あることから車椅子とその補助者であることを判定できる。
【０１５２】
しかし、認識処理部１０は、複数人が並んで歩くような場合や、車椅子に乗った人とその車椅子の補助者が通路２００を移動するような場合には、これらを全て「複数人」と判定する。例えば、介護施設等の施設において、通路２００を通過する人が危険な状態にないことを監視したい場合には、一人で行動する人の状態を正しく認識することが重要となる。認識処理部１０は、上述したように、一人で歩く人が倒れた場合や、車椅子に乗って一人で移動する人が車椅子から落ちた場合等に、これを正しく検出することができる。これに対し、複数人が存在する場合には、そのうちの一人が倒れた場合でも、他の一人が助けを呼ぶことができるため、一人で行動する場合に比べて安全上問題となる可能性が低い。このため認識処理部１０は、これらをまとめて「複数人」と判定するものである。
【０１５３】
次に、状態判定部１４によって、判定した結果が表示部１５上に表示される（図８ステップＳ２０）。表示部１５に表示される画面の例を図１３に示す。表示部１５には、右下の枠１５２内に加工データ１３Ａがリアルタイムに表示される。そして、その上側の枠１５１内には、この加工データ１３Ａに基づいて検出した物体１５３が通路２００を移動する様子が表示される。物体１５３を表示する位置では、過去の位置と現在の位置との比較から割り出された移動方向、及び加工データ１３Ａから得られた高さが分かるように表示される。
【０１５４】
そして画面の左側には、第１センサ１０１及び第２センサ１０２が設置された場所を示す情報が表示され、その下の枠１５４内には、加工データ１３Ａに基づいて判定された結果と移動速度が表示される。
【０１５５】
その下側の枠１５５内には、判定結果が条件を満たす場合に、警報音を鳴らすか否か、予め設定された携帯電話等の端末に通知を行うか否かを設定するためのチェックボックスが設けられている。警報音を鳴らす設定となっている場合には、例えば、検出した物体が所定時間以上停止している場合や、上記「四つん這い」の状態となった場合に、警報音を発することにより周囲にこれを報知する。また通知を行う設定となっている場合には、別途設定された携帯電話や固定電話へ自動的に発信動作を行い、通話状態になった際にモニター中の場所や状況を音声データによって再生してこれを報知する。また設定された携帯電話や携帯端末に向けて、モニター中の場所と状況を示す情報を含む電子メールを送信することもできる。このとき画面上で、枠内１５５の「危険」の文字を赤色や黄色等の色で点滅させて、危険な状態にあることを表示部１５の画面上でも目視にて認識できるようになっている。なお、上述したように、センサから離れているために誤認識する可能性のある所定領域に関しては、報知及び通知の設定内容に拘わらず報知及び通知を行わない。
【０１５６】
画面上には、第１センサ１０１及び第２センサ１０２による検出を開始するための開始ボタン、検出を停止するための停止ボタンが設けられている。また再生ボタン１５６が設けられ、これを押すと、記憶部１３に記憶されたデータの選択画面が表示されるようになっている。選択画面から、再生したい日時を選択すると、選択した加工データ１３Ａ及び物体状態判定結果１３Ｃが画面上の枠内１５１から１５５で再生される。再生時には、画面左上の日時の表示によって、データが記録された日時を確認することができる。
【０１５７】
なお、データの表示先は、認識処理部１０の備える表示部１５に限定されない。例えば、有線又は無線で接続された別の表示装置へ向けてデータが送信され、その表示装置上で表示してもよい。表示先として携帯電話や携帯端末を利用してもよい。
【０１５８】
表示部１５に表示された停止ボタン等による操作によって、検出及び認識処理を停止する指示がない限り（図８ステップＳ２１；Ｎｏ）、上述した処理（ステップＳ１１からＳ２０）が繰り返して行われる。処理を停止する指示があった場合には（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、認識処理部１０は動作を停止する。
【０１５９】
センサの設置に関し、本実施例では、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を、通路２００の両側で、天井２０１又は壁面（２０２及び２０３）に設ける例を示したが、２つのセンサを利用して同一領域の物体の有無を、設定された所定タイミングで検出することができれば、センサの設置方法がこれに限定されるものではない。
【０１６０】
例えば、２組以上のセンサを利用してもよい。図１４には、２組のセンサを利用する場合を例示している。上述したように第１センサ１０１及び第２センサ１０２を同期して動作させ、同様に第３センサ１０３及び第４センサ１０４を同期して動作させる。ただし、計測時に各組のセンサ光が互いに干渉しないように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２と、第３センサ１０３及び第４センサ１０４とで、計測のタイミングをずらすように制御する。これにより１組のセンサによって計測可能なＹ方向の範囲より、通路２００のＹ方向の幅が広い場合であっても、通路全体を計測し、上記説明と同様の効果を得ることができる。このように、安価なセンサを利用するために計測できる範囲が限られている場合でも、複数組のセンサを利用してその計測タイミングを制御すれば、２個１組のセンサの性能を超える範囲の物体の状態を、正しく認識することができるという効果がある。
【０１６１】
上述してきたように、赤外線やレーザ光を利用して所定領域内の物体の有無のみを検出するような安価なセンサを利用しながら、２つのセンサを１組として利用して、同一領域内の物体の有無を略同一の所定タイミングで計測することによって、物体の移動だけではなく、その物体の幅、奥行き及び高さに係る情報を取得することができる。これにより検出した物体が、立位状態にあるのか、車椅子で移動している状態にあるのか、床に伏した状態で動いているのか等の物体の状態を正しく認識することができる。この認識結果を利用すれば、歩行者や車椅子に乗る人が床に倒れた場合でも、その状態の変化をすぐに検出して適正な対応を取ることが可能である。
【０１６２】
特に、センサを１つしか利用しない場合には、センサ側から見た物体の様子しか認識することができないのに対し、本実施例では、２つのセンサを一組として利用することによって、センサ側から見た奥行き方向の物体の大きさを認識することができる。すなわち通路を移動する人や車椅子を、移動通路の幅方向に設置したセンサを利用しながら、その直交方向の物体の大きさを認識し、物体が「一人」であるか「複数人」であるかを正しく認識することができる。
【０１６３】
また、第１センサ１０１及び第２センサ１０２で検出された検出結果に基づく加工データ１３Ａは画像に比べて解像度が低いため、検出対象となった人の顔や動作の詳細を確認することができない。このためプライバシーの問題を生じさせることがなく、カメラを設定する必要がないので監視される側の人々が嫌悪感を示すこともない。
【０１６４】
さらに、物体認識装置１は、検出対象領域内に設けた検出ブロック領域Ａｎにおける物体の有無を検出して処理するのみであることから、画像を撮像してデータ処理を行う場合に比べて取り扱うデータ量が小さくデータ処理時に装置にかかる負荷も小さい。このため物体認識装置１を利用した監視システムを安価に構築することが可能である。また画像処理を行うシステムに比べて処理能力が低いシステムであっても高速に処理することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１６５】
以上のように、本発明に係る物体認識方法及び物体認識装置は、所定領域内の物体の有無のみを検知するような安価なセンサを利用しながら、物体の状態を認識する場合に有用である。
【符号の説明】
【０１６６】
１ 物体認識装置
１０ 認識処理部
１１ センサ制御部
１２ データ処理部
１３ 記憶部
１３Ａ 加工データ
１３Ｂ 判定式
１３Ｃ 物体状態判定結果
１３Ｄ 過去の判定データ
１４ 状態判定部
１４Ａ スポット形状判定部
１４Ｂ 高さ判定部
１４Ｃ 位置判定部
１４Ｄ 速度判定部
１４Ｅ データ参照部
１５ 表示部
１０１ 第１センサ
１０２ 第２センサ
１０３ 第３センサ
１０４ 第４センサ
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所定領域内を移動する物体を認識する物体認識方法及び物体認識装置に関し、特に、領域内を移動する人の存在に加えて、その人の状態を認識することができる物体認識方法及び物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
防犯を目的として店舗等の監視を行う方法として、例えば、監視したい場所を撮像できる位置にカメラを設置して、このカメラによって撮像した静止画像や動画像を利用する方法がある。しかし、介護施設や病院等の施設において、老人や患者等の安全を確保することを目的として監視を行う場合には、監視対象となる人の顔や動作が鮮明に記録されるカメラを利用すると、個人のプライバシーに関する問題を生ずる可能性がある。特に、監視対象となる人が日常生活を支障なく送ることができる場合には、本人が監視の必要性を実感することができないため、万一の場合に備えて行われる監視活動に対して嫌悪感を持たれることがある。
【０００３】
このため、可視光による撮像を行うビデオカメラやデジタルスチルカメラ等の撮像装置を利用せず、赤外線やレーザ光によって人の存在及びその移動を検知して監視を行う技術が存在している。例えば特許文献１には、格子状のパターンに分割されたスポット光を投影することによって物体を検知するとともに、得られた結果を時系列で比較することによって移動物体を特定する技術が開示されている。人を対象として監視することにより、例えば長時間移動しない場合には危険状態であると判定する。これにより危険な状態となった場合に警報を発する等の所定の対応をとることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第３１０３９３１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、かかる特許文献１によれば、居室内に固定された椅子、ベッド、又はトイレ等を非移動物体として認識して、この非移動物体に対して移動する物体を検知するため、移動物体として認識した人の動きを監視することはできるが、その人がどのような状態にあるのかまでは判定できない。例えば、人が床を這っているような場合でも単に移動物体として認識され、人が這っているという状態を認識できない。また車椅子に乗った人や、その車椅子を補助する補助者が移動する場合でも、単に移動物体として認識され、車椅子に乗った人が移動している又は補助者が車椅子の移動を補助しているという状態を認識できない。
【０００６】
このため、身体に異常が生じた危険状態であるにも拘わらず、その人が床を這っているような場合には、所定時間停止した状態とならないことから、これを危険状態と判定できない可能性がある。また非移動物体として記憶されていない車椅子の動きを移動物体として人であると誤認識し、車椅子のみが置かれて長時間移動しないことを危険状態であると誤判定する可能性がある。また車椅子を非移動物体として記憶させた場合には、車椅子から補助者が離れたことを人が居なくなったと誤認識して、車椅子に座っている人の状態を監視できない可能性がある。
【０００７】
ビデオカメラ等の撮像装置を利用して撮像した画像を解析すれば、車椅子を利用している、又は床を這っているというような人の状態を容易に認識することができる。プライバシーの問題に対応するために、人の状態を認識するための画像解析を終えた後、画像を表示することなく消去したり、画像をぼかして表示する方法も考えられる。しかし、ビデオカメラを利用する場合には、たとえ監視する側で画像を表示していなくても、ビデオカメラが設置されているという事実によって監視される側の人々の嫌悪感が解消されない可能性がある。また、ビデオカメラや画像解析を行う場合には、装置や処理が複雑になるため装置の製造や運用に係るコストが高くなる。
【０００８】
本発明は、かかる従来技術による課題を解決するためになされたものであって、所定領域内の物体の有無を検出する安価なセンサを利用しながら、物体の有無に加えて物体の状態までを認識可能な物体認識方法及び物体認識装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する方法であって、第１センサ及び第２センサによって、同じ検出ブロック領域内の物体の有無を所定タイミングで検出する物体検出工程と、第１センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第１スポット、第２センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第２スポット、第１センサ及び第２センサの両方によって物体を検出した検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理工程と、共通スポットと第１スポットと第１センサとの位置関係、又は共通スポットと第２スポットと第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得する高さ取得工程と、取得された物体の高さと所定領域内で検出された共通スポットの数及び形状とに基づいて物体の状態を判定する状態判定工程とを含むことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、上記発明において、高さ取得工程によって物体の高さが複数取得された場合に、最大値を前記物体の高さであると判定する高さ判定工程をさらに含むことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、上記発明において、データ処理工程は、第１スポット及び第２スポットが第１センサ及び第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、共通スポットに近いいずれか一方を共通スポットに変換するデータ変換工程を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、上記発明において、データ処理工程は、データ変換工程を実行した後に共通スポットが存在しない場合には、第１センサ及び第２センサを結ぶ直線方向に１つのブロック領域を挟んで存在する第１スポット及び第２スポットのうち、第１センサ及び第２センサの中間位置に近い方を共通スポットに変換するデータ生成工程をさらに含むことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程による判定結果を記録する記録工程、をさらに含み、状態判定工程では、判定対象である物体について過去に記録された判定結果を利用して物体の状態を判定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明は、上記発明において、第１センサ及び第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程では、共通スポットの形状に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程では、一人の人間であると判定した場合についてさらに、取得された物体の高さ及び共通スポットによって形成される形状に基づいて、四つん這いで移動している人を区別して判定することを特徴とする。
【００１７】
また、本発明は、上記発明において、状態判定工程では、さらに、共通スポットの数に基づいて、車椅子で移動する人を区別して判定することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する物体認識装置であって、各検出ブロック領域にセンサ光を投光し、反射光を受光して物体の有無を検出する第１センサ及び第２センサと、第１センサ及び第２センサによって、同じ検出ブロック領域を検出するよう制御するセンサ制御部と、第１センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第１スポット、第２センサのみによって物体を検出した検出ブロック領域を第２スポット、第１センサ及び第２センサの両方によって物体を検出した検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理部と、共通スポットと第１スポットと第１センサとの位置関係、又は共通スポットと第２スポットと第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得して判定する高さ判定部と、高さ判定部によって判定された物体の高さと、検出対象領域内で検出された第１スポット、第２スポット及び共通スポットの数と形状とに基づいて、物体の状態を判定する状態判定部と、を含むことを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、上記発明において、高さ判定部は、物体の高さが複数取得された場合には、最大値を物体の高さであると判定することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、上記発明において、データ処理部は、第１スポット及び第２スポットが第１センサ及び第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、共通スポットに近いいずれか一方を共通スポットに変換することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、上記発明において、状態判定部による判定結果を記録する記憶装置、をさらに含み、状態判定部は、判定対象である物体について過去に記録された判定結果を参照してこの物体の状態判定に利用することを特徴とする。
【００２２】
また、本発明は、上記発明において、第１センサ及び第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする。
【００２３】
また、本発明は、上記発明において、状態判定部は、共通スポットの形状及び過去の状態判定結果に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、２つのセンサを同期して動作させるとともに同一領域の物体の有無を略同一の所定タイミングで検出して、いずれか一方のセンサによって物体を検出した第１スポット及び第２スポットと、両方のセンサによって物体を検出した共通スポットとを区別して処理することによって、２つのセンサを結ぶ方向の物体の大きさを認識することができるので、安価なセンサを利用しながら、物体の高さ及び物体の大きさに係る認識結果に基づいて物体の状態を正しく認識することができる。また計測されるデータが画像に比べて粗く人の姿形や動作を認識できないのでプライバシーに関する問題を生じない。
【００２５】
また、本発明によれば、検出された物体の高さを、複数のスポットの位置に基づいて取得して、取得された値の最大値をこの物体の高さであると判定するので、センサデータの誤差等の影響により高さが低く取得されたスポットが含まれる場合でも、物体の高さを正しく判定することができる。
【００２６】
また、本発明によれば、検出された物体の位置、又は物体の形状及び材質等の影響によりセンサデータに誤差が含まれる場合でも、隣り合う第１スポット及び第２スポットの一方を２つのセンサによって物体が検出されるべき位置として共通スポットに変換して、その後の認識処理を進めることができるので、物体の状態を正しく認識することができる。
【００２７】
また、本発明によれば、センサデータに含まれる誤差等の影響により共通スポットが検出されなかった場合でも、検出結果に基づいて共通スポットを生成して、その後の認識処理を進めることができるので、物体の状態を正しく認識することができる。
【００２８】
また、本発明によれば、過去の判定結果を参照して物体の状態を判定することにより１回の検出毎の誤差の影響を抑制することができるので、物体の状態を正しく認識することができる。
【００２９】
また、本発明によれば、検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光して２つのセンサによって同一の領域を略同一の所定タイミングで検出できるように位置を選択調整してセンサを設置することとしたので、物体の状態を正しく認識するためのセンサデータを得ることができる。
【００３０】
また、本発明によれば、物体の一面のみではなく、その物体の３次元的な形状概略を認識することができるので、人を対象として認識処理を行う場合に一人と複数人とを区別して正しく認識することができる。
【００３１】
また、本発明によれば、検出した物体の高さ及び各種スポットの形状に基づいて、四つん這いで移動する人を正しく認識することができるので、検出対象領域を歩行する人が倒れた場合でも、これをすぐに検出して適切な対応を取ることができる。
【００３２】
また、本発明によれば、さらに、各種スポットの形状に基づいて車椅子で移動する人を区別して認識することができるので、検出対象領域を車椅子に乗って移動する人が倒れた場合でも、これをすぐに検出して適切な対応を取ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１は、物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、物体認識装置に含まれる２つのセンサの検出対象領域における設置例を示す図である。
【図３】図３は、２つのセンサによって検出されたデータの処理内容を示すフローチャートである。
【図４】図４は、ＡＮＤスポットを生成する処理の例を示す図である。
【図５】図５は、ＡＮＤスポットとして検出した物体の高さを算出する方法を示す図である。
【図６】図６は、ＡＮＤスポットと高さ取得に利用されるＯＲスポットとの関係を示す図である。
【図７】図７は、ＡＮＤスポットとして検出した物体の高さを取得する条件を示す図である。
【図８】図８は、物体認識装置によって物体の状態を認識する方法を示すフローチャートである。
【図９】図９は、人が歩行する状態にある場合と四つん這いの状態にある場合の加工データの例を示す図である。
【図１０】図１０は、人が車椅子に乗って移動する場合と、この車椅子を補助する者がいる場合の加工データの例を示す図である。
【図１１】図１１は、検出した物体の状態を判定するための判定式及び判定式と比較する加工データを例示する図である。
【図１２】図１２は、図１０及び図１１に示した加工データの判定式に対応する各判定結果を示す図である。
【図１３】図１３は、物体の認識結果を表示部に表示する場合の例を示す図である。
【図１４】図１４は、センサを検出対象領域へ設置する他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る物体認識方法及び物体認識装置の好適な実施例について詳細に説明する。本発明は、屋内外を問わず様々な環境を検出対象領域とすることができる。そして検出対象領域を移動する人や動物を含む様々な対象の状態を認識して監視に利用することができる。本実施形態では、施設等の屋内通路を検出対象領域とし、この通路を移動する歩行者や車椅子の利用者を監視する場合を例に説明する。
【００３５】
図１は、本実施の形態に係る物体認識装置１の概略構成を示すブロック図である。物体認識装置１は、第１センサ１０１と、第２センサ１０２と、これらの２つのセンサ１０１及び１０２を利用する認識処理部１０とによって構成される。
【００３６】
まず、第１センサ１０１及び第２センサ１０２について説明する。これら２つのセンサ１０１及び１０２は同一のセンサである。以下では第１センサ１０１について詳細を説明し、第２センサ１０２についての説明を省略する。なお図１では、第２センサ１０２に含まれる第１センサ１０１と同じ構成部には同じ符号を付している。
【００３７】
第１センサ１０１は、赤外線を投光する投光部１１０と、投光部１１０から投光されて検出対象物によって反射された赤外線を受光する受光部１２０と、投光部１１０及び受光部１２０の動作を制御する投受光回路１３０とを有している。
【００３８】
投光部１１０は、例えば所定周波数の赤外線のパルス波を、複数の検出領域の各々に向けて投光する機能を有する。具体的には、例えば通路の床面を検出対象領域として、この検出対象領域が複数の検出領域に区分けされる。そして各検出領域に向けて、投光部１１０から赤外線が投光される。投光された赤外線は、各検出領域である床面、又は床上に存在する物体によって反射される。反射された赤外線は、投光部１１０と同期して動作する受光部１２０によって受光される。なお以下では、検出対象領域を複数に区分けした各検出領域を「検出ブロック領域」と記載する。
【００３９】
投受光回路１３０は、投光部１１０及び受光部１２０の動作を制御する。投受光回路１３０は、予め行われる初期化動作によって、検出対象領域内に物体が存在しない場合の、受光部１２０による検出データを基準データとして記憶している。即ち基準データとは、投光部１１０から投光された赤外線が床面で反射されて受光部１２０によって検出されたデータである。初期化時には存在しなかった新たな物体が床面に現れると反射される赤外線の受光量が変化する。このため、投受光回路１３０は、検出データと、基準データとを比較することによって、検出した各検出ブロック領域に物体があるか否かを検出することができる。投受光回路１３０は、こうして検出した各検出ブロック領域における物体の有無を示すデータを認識処理部１０へ出力する。
【００４０】
ビデオカメラ等の撮像装置を利用した場合には、例えば数十万画素以上の解像度で、数ビット以上の階調で計測を行うことにより、通路を通過する人の行動や姿形を認識できる高精度な画像データが得られる。これに対し、第１センサ１０１によって得られるのは、通路床面を、例えば数十個から百個程度に区分けした縦横数百ｍｍの各検出ブロック領域における物体の有無を示すデータのみである。即ち物体認識装置１で検出されるデータは画像データに比べて極端に解像度が低い。
【００４１】
このため、第１センサ１０１を利用した計測では、検出対象領域である通路を人が通過しても、その人の動作の詳細や姿形を認識することはできずプライバシーの問題が生じない。またビデオカメラのような複雑な構造や高精度な計測が不要であるため、センサの製造及び運用に係るコストが低い。即ち安価なセンサを利用できるという利点がある。
【００４２】
第１センサ１０１及び第２センサ１０２としては、例えば、エレベータの扉や自動ドアの開閉を制御するために人を検知するレーザセンサや赤外線センサ等の市販のセンサを利用することができる。このようなセンサの具体的な構成及び動作は、例えば特開平９−３５２１９４、特開平１１−１６６９７９号公報、特公平８−３３４４５号公報に開示されている。
【００４３】
以下では、第１センサ１０１及び第２センサ１０２として、６行１２列合計７２個の各検出ブロック領域における物体の有無を検出可能な赤外線センサを利用するものとして説明を続ける。
【００４４】
図２は、本実施形態における検出対象領域である通路２００に第１センサ１０１及び第２センサ１０２を設置したときの状態を示す説明図である。図２（Ａ）は、通路２００を上（天井側）から見たときの上面図を示し、図２（Ｂ）は図２（Ａ）に示す矢印３００の方向から通路２００を見たときの側面図を示している。
【００４５】
図２に示すように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、対向する形で、通路２００を形成する天井２０１、又は壁面（２０２及び２０３）に同じ高さで固定して設置される。そして、投光部１１０及び受光部１２０によって、図２（Ａ）に破線で示した各検出ブロック領域（Ａ１からＡ７２）における物体の有無を検出できるように、その位置が調整して設置される。即ち第１センサ１０１及び第２センサ１０２の２つのセンサは、各々が同じ領域（Ａ１からＡ７２）へ上方からセンサ光を投光して、各領域の物体の有無を検出できるように調整して設置される。なお以下では、特定の検出ブロックを指す場合を除いて、検出ブロック領域の番号をｎと表して検出ブロック領域を「Ａｎ」と記載する。
【００４６】
図２では、検出対象領域２０が矩形の場合を示しているが、本発明がこれに限定されるものではなく、例えば円形又は楕円形の床面形状を有するホールの場合や、建物形状によっては床面形状がいびつな形状である場合もある。このとき、床面全体を検出対象領域としたい場合には、その床面形状に外接する矩形形状を想定して、矩形を形成する対向する辺の中心線上で、各辺上又はその近傍に第１センサ１０１及び第２センサを対向するように設置すればよい。また床面の周辺部はほとんど使用せず検出対象領域に含める必要がないような場合には、床面形状に内接する矩形形状を想定して、同様に、対向する辺の中心線上で、各辺上又はその近傍に第１センサ１０１及び第２センサ１０２を設置すればよい。検出対象領域２０を上方から計測するように設置された第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、図１に示すように、認識処理部１０と有線又は無線で接続されている。
【００４７】
図２に示すように、本実施例では、第１センサ１０１及び第２センサ１０２のＹ方向の距離Ｗｓ＝１４５０ｍｍ、通路２００の床面からの設置高さＨｓ＝２５００ｍｍである。各検出ブロック領域Ａｎの大きさは、Ｘ方向の長さＬｂ＝２７５ｍｍ、Ｙ方向の幅Ｗｂ＝３４０ｍｍである。これにより検出対象領域２０の大きさは、通路２００の床面上において７２個の検出ブロック領域Ａｎによって形成されるＸ方向の長さＬａ＝３３００ｍｍ、Ｙ方向の幅Ｗａ＝２０４０ｍｍの矩形領域となる。ただし、ここで示した第１センサ１０１及び第２センサ１０２と検出ブロック領域Ａｎに係る各数値は、以下で具体的な説明を行うための例示であって、本発明がこれに限定されるものではない。
【００４８】
ここで、検出ブロック領域Ａｎとは、図２（Ａ）に示すように、通路２００の床面上で、第１センサ１０１（又は第２センサ１０２）による１回の測定で物体の有無を検出可能な検出領域を示している。本実施例では、同図に示すように、第１センサ１０１側の検出ブロック領域Ａ１から、Ｘ方向へＡ２、Ａ３と続く６行１２列の合計７２個の検出ブロック領域によって検出対象領域２０が形成される。第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、この検出ブロック領域Ａｎを、順に走査して各領域における物体の有無を検出する。センサによって各検出ブロック領域Ａｎを計測する方法として、領域の数に合わせて設けられた７２個の投光部１１０と、これに対応して設けられた７２個の受光部１２０とを順に動作させることによって各検出ブロック領域Ａｎを計測する方法がある。または、例えば６個の投光部１１０と、これに対応して設けられた６個の受光部１２０をアクチュエータ等によって動かして、各検出ブロック領域Ａｎを１列毎に順に検出してもよい。
【００４９】
なお、各検出ブロック領域Ａｎを順に検出するのではなく、全ての検出ブロック領域Ａｎを同時に検出してもよい。この場合には、各検出ブロック領域Ａｎ毎に投光部１１０及び受光部１２０を設けて、投光部１１０とこれに対応する受光部１２０では同じ波長の光を利用するとともに、異なる検出ブロック領域Ａｎを検出する投光部１１０及び受光部１２０では異なる波長の光を利用して検出を行えばよい。利用する光としては、赤外線やレーザ光の他、超音波等を利用することもできる。
【００５０】
上述した通り、第１センサ１０１及び第２センサ１０２には、市販のセンサを利用することができる。例えば、１回の計測を約１００ｍＳｅｃ程度の間に行って全ての検出ブロック領域Ａｎにおける物体の有無をセンサデータとして出力するとともに、この計測を連続して行うことができれば、センサの構造及び動作は特に限定されない。
【００５１】
次に、認識処理部１０について説明する。認識処理部１０は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を制御するセンサ制御部１１と、センサ制御部１１から受けた第１センサ１０１及び第２センサ１０２のセンサデータを処理するデータ処理部１２と、各種データや設定を記憶する記憶部１３と、各種データに基づいて物体の状態を判定する状態判定部１４と、状態判定部１４による判定結果等の情報を表示する表示部１５とを有している。
【００５２】
なお、図１のブロック図に示した認識処理部１０に関し、記憶部１３と表示部１５を除く各部は、例えば、ＣＰＵ、当該ＣＰＵにより実行されるソフトウェアプログラム、及び当該ソフトウェアプログラムを実行するＣＰＵによって制御される各種ハードウェア等によって構成されている。各部の動作に必要なソフトウェアプログラムやデータの保存にはＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやハードディスク等から構成される記憶部１３が利用され、各種のデータや結果の表示には液晶ディスプレイ等の汎用の表示装置から構成される表示部１５が利用される。
【００５３】
センサ制御部１１は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を制御するとともに、第１センサ１０１及び第２センサ１０２から出力されるセンサデータを受信して、データ処理部１２に送信する機能を有する。
【００５４】
センサ制御部１１は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって、図２（Ａ）に示す検出ブロック領域Ａｎの１つを所定のタイミングで計測するように、これらのセンサを制御する。具体的には、図２に示すように設置された第１センサ１０１及び第２センサ１０２を同期して動作させるとともに、第１センサ１０１及び第２センサ１０２による投光及び受光のタイミングが重ならないように制御する。また、例えば同一クロック数で動作する第１センサ１０１及び第２センサ１０２の動作クロックを同期させた上で、各センサからの投光及び受光の動作が異なるタイミングで行われるように制御する。なお、第１センサ１０１及び第２センサ１０２とセンサ制御部１１との間は、例えば公知のシリアル通信を利用して有線又は無線で接続されている。
【００５５】
また、センサ制御部１１は、第１センサ１０１が、検出ブロック領域Ａ１，Ａ２，Ａ３と順に、各領域を走査しながら計測する場合には、第２センサ１０２も同じ順でＡ１，Ａ２，Ａ３と順に計測するように投光部１１０及び受光部１２０の動作を制御する。即ち第１センサ１０１と第２センサ１０２が同じ検出ブロック領域Ａｎを計測するように制御する。例えば、第１センサ１０１と第２センサ１０２は、数ｍＳｅｃから数十ｍＳｅｃずれたタイミングで同じ検出ブロック領域Ａｎを計測する。しかし、検出対象となる人等の移動速度と比較すれば検出タイミングのずれは小さく、物体認識装置１では、２つのセンサ１０１及び１０２によって略同時に同じ領域にある物体の有無を検出することができる。
【００５６】
データ処理部１２は、センサ制御部１１から受信した第１センサ１０１及び第２センサ１０２によるセンサデータから、状態判定部１４による各種の判定処理を行うための検出データを生成する機能を有する。第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、検出対象領域２０の検出を繰り返して、例えば約１００ｍＳｅｃ毎に、全ての検出ブロック領域Ａｎにおける物体の検出結果をセンサデータとして出力する。データ処理部１２は、得られたセンサデータを検知ブロック領域Ａｎ毎に加工処理して、加工データ１３Ａとして記憶部１３内に保存する。１つの加工データ１３には７２個全ての検知ブロック領域Ａｎのデータが含まれている。検出を行う間、順次記憶部１３に保存される加工データ１３Ａは、記憶部１３内で時系列で管理される。すなわち今回の加工データと過去の加工データとを記憶する。
【００５７】
以下、図３及び図４を参照しながら、データ処理部１２による処理の詳細について説明する。図３は、データ処理部１２によるデータ処理の流れを示すフローチャートである。また図４は、データ処理部１２によるデータ処理の例を示す説明図である。
【００５８】
第１センサ１０１及び第２センサ１０２から得られるセンサデータは、図２（Ａ）に示した各検出ブロック領域Ａｎ内における物体の有無を示している。このセンサデータを受信したデータ処理部１２は、まず、第１センサ１０１及び第２センサ１０２による各センサデータと、検出ブロック領域Ａｎとの関係を認識して、ＯＲスポット及びＡＮＤスポットを作成加工する（図３ステップＳ１）。
【００５９】
ここで、「ＯＲスポット」及び「ＡＮＤスポット」とは、その領域内に物体が存在することを示すセンサデータを得た検出ブロック領域Ａｎを示している。ＯＲスポットとは、第１センサ１０１又は第２センサ１０２のいずれか一方のセンサのみによって物体が存在することを検出した検出ブロック領域Ａｎを示す。またＡＮＤスポット（共通スポット）とは、第１センサ１０１及び第２センサ１０２の両方のセンサによって物体が存在することを検出した検出ブロック領域Ａｎを示す。なお以下では、ＯＲスポットに関し、第１センサ１０１によって物体を検出したＯＲスポット（第１スポット）と、第２センサ１０２によって物体を検出したＯＲスポット（第２スポット）とを区別する場合には、「第１ＯＲスポット」又は「第２ＯＲスポット」と記載する。また第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットの両方を含む場合には、単に「ＯＲスポット」と記載する。
【００６０】
図４に示すように、表示部１５にＯＲスポットを表示する際には、第１センサ１０１による第１ＯＲスポット（図中の２８、４０、４１及び４２）と、第２センサ１０２による第２ＯＲスポット（図中の１６及び２９）とが区別できるように表示される。例えば、表示部１５上で、各検出ブロック領域Ａｎを示す番号と共に、これを囲う領域境界又は領域内の色や形状等によって、そのＯＲスポットが、第１センサ１０１又は第２センサ１０２のどちらのセンサによって検出されたデータであるかを認識できるように表示される。またＯＲスポットとＡＮＤスポットについても、これらを区別できるように表示される。図４以降の図では、ＯＲスポットを円形領域、ＡＮＤスポットを矩形領域で表して区別するとともに、第１ＯＲスポットと、第２ＯＲスポットを、円形領域内の塗り模様によって区別して表す。
【００６１】
以下では、検出された検出ブロック領域Ａｎに係る情報を付加して、第１ＯＲスポットを「ＯＲ１−Ａｎ」と記載し、第２ＯＲスポットを「ＯＲ２−Ａｎ」と記載する。また同様にＡＮＤスポットを「ＡＮＤ−Ａｎ」と記載する。例えば、図４（Ａ）に示すように第２センサ１０２によって物体が検出された第２ＯＲスポットである検出ブロック領域Ａ１６を「ＯＲ２−Ａ１６」と記載し、検出ブロック領域Ａ３０で第１センサ１０１及び第２センサ１０２の両方で物体が検出されたＡＮＤスポットである検出ブロック領域Ａ３０を「ＡＮＤ−Ａ３０」と記載する。
【００６２】
次に、データ処理部１２は、第１センサ１０１によって検出された第１ＯＲスポットと第２センサによって検出された第２ＯＲスポットがＹ方向に隣り合って存在するか否かを判定する（ステップＳ２）。
【００６３】
例えば、図４（Ａ）に示す変換前の状態では、第１センサ１０１によって検出されたＯＲ１−Ａ２８と、第２センサ１０２によって検出されたＯＲ２−Ａ１６がＹ方向に隣り合って存在している。また第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ４１と、第２ＯＲスポットＯＲ２−Ａ２９もＹ方向に隣り合って存在している。このときＯＲ１−Ａ２８とＯＲ１−Ａ４０は、Ｙ方向に隣り合って存在するが、両方とも第１センサ１０１による検出結果であるため対象外であると判定される。
【００６４】
次に、隣り合う第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在する場合には（図３ステップＳ２；ＹＥＳ）、一方のＯＲスポットのみをＡＮＤスポットに変換する（ステップＳ３）。このとき、ＯＲスポットの周囲にあるＡＮＤスポットの状態を考慮して、ＡＮＤスポットへ変換するＯＲスポットが選択される。
【００６５】
具体的には、ＡＮＤスポットに変換するＯＲスポットを、周囲のＡＮＤスポットと連続するように、又はＡＮＤスポットが集中して存在するように選択する。例えば、図４（Ａ）に示すＯＲ２−Ａ１６とＯＲ１−Ａ２８では、既に存在しているＡＮＤ−Ａ３０に近いＯＲ１−Ａ２８が選択される。そしてＯＲ１−Ａ２８はＡＮＤスポットに変換されてＡＮＤ−Ａ２８となる。
【００６６】
また、図４（Ａ）に示すように、ＯＲ２−Ａ２９とＯＲ１−Ａ４１では、ＡＮＤ−Ａ３０とＯＲスポットからＡＮＤスポットに変換されたＡＮＤ−Ａ２８との存在を考慮して、ＯＲ２−Ａ２９をＡＮＤスポットに変換する。なおＡＮＤスポットが無い場合には、記憶部１３内に時系列で保存管理されている直前又は過去の加工データ１３Ａを参照して、この加工データ１３ＡにあるＡＮＤスポットを考慮して同様の処理を行ってもよい。
【００６７】
上述したように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２は、略同じタイミングで、同じ検出ブロック領域Ａｎの検出を行うため、その検出ブロック領域Ａｎに物体が存在すれば、検出結果はＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａｎとなる。このためＡＮＤスポットの存在によって、検出された物体の位置を認識することができる。しかし、物体が、隣り合う検出ブロック領域Ａｎの境界付近に位置する場合には、いずれか一方のセンサ１０１又は１０２によって物体の存在が検出されない場合がある。その他、例えば、車椅子の車輪のスポーク等、検出される物体の材質や形状等が計測光の反射に影響することによっても同様に物体の存在が正しく検出されない場合がある。このような場合には、ＡＮＤスポットが存在しないことになるが、実際にはその位置に物体が存在している。上記処理は、ＯＲスポットに係る検出結果から物体が存在する位置を判定してＯＲスポットをＡＮＤスポットに変換するものである。
【００６８】
判定（図３ステップＳ２）の結果、隣り合う第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在しない場合には、ステップＳ３は省略されて（ステップＳ２；Ｎｏ）、ステップＳ４の判定がなされる。
【００６９】
次に、ＡＮＤスポットが存在するか否かが判定される（図３ステップＳ４）。ＡＮＤスポットは、計測当初からのＡＮＤスポットであってもよいし、上記処理（ステップＳ３）によってＯＲスポットから変換されたＡＮＤスポットであってもよい。判定の結果、ＡＮＤスポットが存在すれば（ステップＳ４；ＹＥＳ）、データ処理部１２は処理を終了する。ＡＮＤスポットが全く存在しない場合には（ステップＳ４；ＮＯ）、同じＸ座標上でＹ方向に、距離が２となる第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在するか否かを判定する（ステップＳ５）。
【００７０】
ここで、「距離」とは、検出ブロック領域ＡｎのＸ方向又はＹ方向の間隔を示し、例えば検出ブロック領域Ａ１６とＡ２８とのＹ方向の距離は１、検出ブロック領域４０とＡ４２とのＸ方向の距離は２となる。
【００７１】
例えば、図４（Ｂ）に示す変換前の状態では、ＡＮＤスポットが存在せず、かつ、第１センサ１０１によって検出されたＯＲ１−Ａ４１と、第２センサ１０２によって検出されたＯＲ２−Ａ１７とが同じＸ座標上でＹ方向に距離２の状態で存在している。ＯＲ２−Ａ１８とＯＲ２−Ａ４２も同じく距離２の状態で存在するが、両方とも第２センサ１０２による検出結果であるため対象外であると判定される。
【００７２】
次に、条件を満たす第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在する場合には（図３ステップＳ５；ＹＥＳ）、これらのＯＲスポットの間にある検出ブロック領域ＡｎをＡＮＤスポットとする（ステップＳ６）。図４（Ｂ）に示すＯＲ２−Ａ１７とＯＲ１−Ａ４１では、検出ブロック領域Ａ１７と検出ブロックＡ４１との間にある検出ブロックＡ２９に、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９が作成される。
【００７３】
なお、表示部１５にＡＮＤスポットを表示する際には、図４（Ａ）に示すように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって検出されたＡＮＤスポット（ＡＮＤ−Ａ３０）と、上述した変換処理（ステップＳ３）によってＯＲスポットを変換して作成されたＡＮＤスポット（ＡＮＤ−Ａ２８及びＡＮＤ−Ａ２９）とは、区別できるように表示される。例えば、表示部１５上で、各検出ブロック領域Ａｎを示す番号と共に、これを囲う領域境界又は領域内の色や形状等よって両者を区別できるように表示される。図４以降の図では、これら２種類のＡＮＤスポットを矩形領域内の塗り模様によって区別して表す。
【００７４】
判定（図３ステップＳ５）の結果、条件を満たす第１ＯＲスポット及び第２ＯＲスポットが存在しない場合（ステップＳ５；ＮＯ）には、ステップＳ６は省略されて、処理を終了する。データ処理部１２による上述した処理（ステップＳ１からＳ６）によって生成された加工データ１３Ａは、記憶部１３内に保存される。
【００７５】
図１に示す記憶部１３は、メモリやハードディスク等の記憶装置である。記憶部１３内には、認識処理部１０を構成する各構成部の機能及び動作を実現するために必要なプログラムやデータが記憶される。また記憶部１３では、加工データ１３Ａに加えて、この加工データ１３Ａに基づいて判定された、高さ、位置、速度等の各判定結果と、これらに基づいて判定された物体の状態とを含む情報が、物体状態判定結果１３Ｃ及び過去の判定データ１３Ｄに保存される。また各判定を行う際に利用される判定式１３Ｂも記憶されている。これらについての詳細は後述する。
【００７６】
状態判定部１４は、スポット形状判定部１４Ａ、高さ判定部１４Ｂ、位置判定部１４Ｃ、速度判定部１４Ｄ、及びデータ参照部１４Ｅを含み、データ処理部１２によって生成された加工データ１３Ａに基づいて検出対象である物体の状態を判定する機能を有する。
【００７７】
スポット形状判定部１４Ａは、データ処理部１２によって加工生成された加工データ１３Ａに含まれるＯＲスポット及びＡＮＤスポットの形状に関する判定を行う機能を有する。具体的には、例えば、ＯＲスポット及びＡＮＤスポット、ＯＲスポットのみ、又はＡＮＤスポットのみが隣接して５個以上存在する場合に、スポット形状判定部１４Ａは、これらを１つの「島」であると判定する。例えば図５（Ａ）に示す例では、検出対象領域２０上で、離れた位置に２つの島３０及び３１が存在すると判定する。この判定結果に基づいて、状態判定部１４は、複数の物体が存在すると判定することができる。スポット形状判定部１４Ａは、その他、加工データ１３Ａに基づいて、各島３０及び３１を形成するＡＮＤスポットの数、ＯＲスポットの数、及びＡＮＤスポット間の距離の最大値等を判定する。判定は、記憶部１３に記憶された判定式１３Ｂに含まれる各項目に基づいて行われ、物体状態判定結果１３Ｃとして記憶される。これらについての詳細は後述する。
【００７８】
高さ判定部１４Ｂは、加工データ１３Ａに基づいて物体の高さを判定する機能を有する。加工データ１３Ａにおいて、物体が存在する位置はＡＮＤスポットによって表されている。そしてＡＮＤスポットの周囲にできる各ＯＲスポットは、第１センサ１０１又は第２センサ１０２から投光された赤外線が、ＡＮＤスポットに存在する物体によって遮られた影に相当する。
【００７９】
具体的には、図５（Ａ）に示す島３０は、ＡＮＤスポットであるＡＮＤ−Ａ２８、ＡＮＤ−Ａ２９及びＡＮＤ−Ａ３０の位置に物体が存在することを示している。そして第１ＯＲスポット（ＯＲ１−Ａ４０、ＯＲ１−Ａ４１、ＯＲ１−Ａ５１、ＯＲ１−Ａ５２、ＯＲ１−Ａ６２、及びＯＲ１−Ａ６３）は、第１センサ１０１から投光された赤外線の影ができる位置を示している。また第２ＯＲスポット（ＯＲ２−Ａ３、ＯＲ２−Ａ１５及びＯＲ２−Ａ１６）は、第２センサ１０２から投光された赤外線の影ができる位置を示している。
【００８０】
例えば、検出ブロック領域Ａ２９に物体が存在し、図５（Ｂ）に示すように、検出対象領域２０において、ＡＮＤスポットであるＡＮＤ−Ａ２９と、第１ＯＲスポットであるＯＲ１−Ａ４０、ＯＲ１−Ａ５１及びＯＲ１−Ａ６２が得られたとする。図５（Ｃ）は、図５（Ｂ）を、通路２００に立って方向３００から見た場合の状態を示している。各検出ブロック領域Ａｎにおける物体を検出するため、高さＨ１の位置に設置された第１センサ１０１から各検出ブロック領域Ａｎに向けて赤外線が投光される。このとき検出ブロック領域Ａ２９に高さＨ２の物体が存在すると、この物体によって赤外線が遮られて、図５（Ｃ）に示すように影１６０となる領域ができる。検出ブロック領域Ａ４０、Ａ５１及びＡ６２では、検出ブロック領域Ａ２９に存在する物体の影１６０となるために、第１ＯＲスポットが検出される。即ち図５（Ｃ）で検出されるＯＲ１−Ａ４０、ＯＲ１−Ａ５１及びＯＲ１−Ａ６２は、ＡＮＤ−Ａ２９として検出された物体の影である。
【００８１】
高さ判定部１４Ｂは、図５（Ｂ）に示す第１センサ１０１とＡＮＤ−Ａ２９との位置関係、即ち同図に示すＬ２及びＷ２に基づいて第１センサ１０１からＡＮＤ−Ａ２９までの距離Ｄ１を算出する。同様に、第１センサ１０１とＯＲ１−Ａ６２との位置関係、即ち同図に示すＬ１及びＷ１に基づいて第１センサ１０１からＯＲ１−Ａ６２までの距離Ｄ２を算出する。そして、図５（Ｃ）に示す位置関係から、先に算出したＤ１及びＤ２と、第１センサ１０１の設置された高さＨ１とに基づいて、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さＨ２を三角関数を用いて算出する。
【００８２】
図５（Ｃ）の例において、高さ判定部１４Ｂは、ＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さがＨ２より低い場合には、その高さを取得することができるが、高い場合にはその高さを取得することはできず高さがＨ２以上であるとの判定のみを行うこととなる。図５から分かるように、物体認識装置１によって検出可能な物体の最大高さは、検出ブロック領域Ａｎと、センサ１０１又は１０２との位置関係によって決定される。物体認識装置１は、検出対象領域２０に対して図２に示したように設置される際に、検出対象となる物体の高さや、検出したい物体の状態に応じて、判定処理に必要となる物体の高さが検出できるように調整して設置されている。
【００８３】
具体的には、例えば、通路２００を通過する歩行者と、車椅子に乗って移動する人とを区別して検出したい場合には、検出対象領域２０において両者の区別に必要な高さが検出できるように第１センサ１０１及び第２センサ１０２が設置される。図２に示す設置例では、取得できる高さが最も低くなる位置でも、高さ約１４００ｍｍを検出可能となっている。車椅子に乗って移動する人の高さが１４００ｍｍを超えることはないことから、このように設定されている。これにより高さを数値として取得することができず、高さが１４００ｍｍより高いとの判定しかできない場合でも、歩行者であると判定することができる。検出できる高さはセンサの設置位置によって変更することができるので、例えば、検出対象が子供である場合には、より低い高さを検出できるように第１センサ１０１及び第２センサ１０２の設置高さＨｓを調整すればよい。
【００８４】
また、高さ判定部１４Ｂは、一部のＯＲスポットについてのみ高さを取得するように設定されている。ＡＮＤスポットに対して、どの検出ブロック領域ＡｎのＯＲスポットで高さを取得するかについては、予め設定された設定内容が記憶部１３に記憶されている。具体的には、例えば検出結果にＡＮＤスポットが１個しか存在せず、その位置が図６（Ａ）に示すように検出ブロック領域Ａ２９である場合には、検出ブロック領域Ａ３８及びＡ３９と、Ａ５０からＡ５３と、Ａ６２からＡ６５に第１センサ１０１による第１ＯＲスポットがある場合に、各第１ＯＲスポットについて物体の高さを取得するよう設定されている。また高さ判定部１４Ｂは、検出結果にＡＮＤスポットが２個以上含まれ、そのうちの１個の位置が検出ブロック領域Ａ２９である場合には、図６（Ｂ）に示すように、検出ブロック領域Ａ５０及びＡ５１と、Ａ６２からＡ６４に第１センサ１０１による第１ＯＲスポットがある場合に物体の高さを取得するよう設定されている。このように、各検出ブロック領域ＡｎにＡＮＤスポットがある場合に、その位置と、検出データ全体に含まれるＡＮＤスポットの数とに基づいて、高さを取得すべきＯＲスポットの位置が記憶部１３に設定記憶されている。高さ判定部１４Ｂは、この設定に従って一部のＯＲスポットのみについてＡＮＤスポットにある物体の高さを取得する。
【００８５】
なお、物体の高さを取得する方法に関し、取得方法を説明するために各スポットの位置等に基づいて高さを算出する具体的な方法を示したが、本発明がこれに限定されるものではない。例えば、上述した方法で予め算出した高さを、テーブルとして記憶部１３に記憶し、このテーブルを参照して高さに係る数値データを取得してもよい。センサ１０１及び１０２と、検出ブロック領域Ａｎとは位置が固定されているので、上述した各条件に基づいて予め高さを取得することができる。
【００８６】
具体的には、例えば、図６（Ｃ）に示すように、検出されたＡＮＤスポットの位置と、このＡＮＤスポットに対して高さを取得するＯＲスポットと、このＯＲスポットが検出された場合の高さの算出値とを関連付けて記憶部１３に記憶しておく。加工データ１３Ａにおいて、ＡＮＤスポットが１個しか検出されず、そのＡＮＤスポットがＡＮＤ−Ａ２９であった場合には、高さ判定部１４Ｂは、同図（Ｃ）に示す記憶部１３内のテーブルを参照して、高さを取得するＯＲスポットが同図（Ａ）のように設定されていることを認識する。そして、高さ判定部１４Ｂは、加工データ１３Ａにおいて、同図（Ａ）に示した第１ＯＲスポットが検出されている場合には、同図（Ｃ）に示すテーブルから、検出された第１ＯＲスポットに対応する高さの算出値を取得する。例えば、検出ブロック領域Ａ３８に第１ＯＲスポットが検出されている場合には、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９で検出された物体の高さは、同図（Ｃ）のテーブルから１３７７ｍｍとされる。このように、物体の高さは、処理時に算出してもよいし、処理前に算出して記憶したデータを取得して利用してもよい。
【００８７】
なお、ＡＮＤスポットが１個である場合と複数個である場合とで、高さを取得するＯＲスポットを変更するのは、ＡＮＤスポットが複数個である場合には１個である場合に比べて、検出結果に含まれる誤差が大きい可能性が高いからである。またＡＮＤスポットに対して高さを取得するＯＲスポットの位置を限定するのは、他にＡＮＤスポットが存在する場合に、この影響を防ぐためである。
【００８８】
また、第１センサ１０１及び第２センサ１０２と、ＡＮＤスポットとの関係から高さを取得する位置が限定される。具体的には、図７（Ａ）に示した第１センサ１０１及び第２センサ１０２と、検出ブロック領域Ａ２９にある物体との位置関係から分かるように、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さは、ＡＮＤスポットに近い方のセンサ１０１によってできた第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６４に基づいて取得できる。このため、ＡＮＤスポットＡＮＤ−Ａ２９にある物体の高さを取得する場合には、その物体に近い方のセンサである第１センサ１０１によってできた第１ＯＲスポットのみについて高さを取得すればよい。
【００８９】
さらに物体認識装置１が検出対象とする物体によって高さを取得するＯＲスポットが限定される場合もある。具体的には、物体認識装置１の利用目的が、通路を通過する歩行者と、車椅子と、倒れた人とを認識することである場合には、例えば車椅子の高さ以上の高さのみを取得するように設定すればよい。すなわち車椅子の高さより低くなる検出ブロック領域Ａｎでは、そこにＯＲスポットができても高さを取得しないように設定する。このように高さを取得するＯＲスポットを限定しても、取得された高さから車椅子であるか、立位の状態にある人であるかを認識することができる。また物体が存在することを検出しながら高さの取得が行われなかった場合には、車椅子の高さより低いものと判定されたことから、人が倒れた状態にあると判定することができる。
【００９０】
なお、図６（Ａ）及び（Ｂ）では、説明を簡単にするために、第１センサ１０１の左半分の領域のみを示したが、実際には右半分の領域にも同様に高さの取得対象となるＯＲスポットの位置が設定されている。また第２センサ１０２についても同様に高さの取得対象となるＯＲスポットが設定されている。また図６（Ａ）及び（Ｂ）では、検出ブロック領域Ａ２９を例に説明したが、実際には同図（Ｄ）に示すように、検出ブロック領域Ａ４及びＡ６４を含む列から、Ａ９及びＡ６９を含む列に至る矩形領域１４０に含まれる３６個の各検出ブロック領域にＡＮＤスポットがある場合について、高さ取得の対象となるＯＲスポットが設定されている。
【００９１】
また、高さを取得するＡＮＤスポットの位置を、図６（Ｄ）の領域１４０内のＡＮＤスポットのみに限定する。これは、センサ１０１及び１０２の設置された位置から離れるほどセンサによる検出精度が低下することと、図５（Ｃ）に示した位置関係から分かるようにセンサから離れた位置にある物体では影１６０が検出対象領域２０を越えてその外側に至るため検出対象領域２０内のデータを利用しても正確な高さが取得できないことを理由とする。このため、高い精度で高さを取得することが可能な矩形領域１４０のみを対象とし、この領域内にＡＮＤスポットが位置する場合にのみ高さを取得するものである。なお、このように高さを取得する領域を限定しても、検出対象が図６（Ｄ）に示す通路２００を移動する物体であることから、右側から左側へ（方向３００）、又は左側から右側へ移動する物体が矩形領域１４０を通過する際に、その高さを取得することができる。
【００９２】
また、高さ判定部１４Ｂは、検出結果にＡＮＤスポットが複数個存在する場合には、所定条件を満たす場合にのみ、設定されたＯＲスポットの各々について高さの取得を行う。例えば、複数のＡＮＤスポットが検出され、そのうちの１つが図６（Ｂ）に示すようにＡＮＤ−Ａ２９である場合に、検出ブロック領域Ａ６４に第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６４が存在すれば、この位置で高さを取得するように設定されている。しかし、このとき図７（Ｂ）に示すように、第１センサ１０１から検出ブロック領域Ａ６４に向けて投光された赤外線が遮られる領域１４１を設定して、少なくとも一部がこの領域１４１に含まれるＡＮＤスポットが存在する場合には、ＯＲ１−Ａ６４における高さの取得は行わない。具体的には、図７（Ｂ）の例の場合には、検出ブロック領域Ａ４０、Ａ４１、Ａ５２及びＡ５３にＡＮＤスポットが存在する場合には、所定条件を満たさないものとしてＯＲ１−Ａ６４における高さの取得は行わない。高さ取得の対象となる他のＯＲスポットについても同様に判定がなされ、ＡＮＤ−Ａ２９との間に他のＡＮＤスポットが存在する場合には、高さの取得は行わない。
【００９３】
ＡＮＤスポットと、このＡＮＤスポットに対して高さを取得するように設定されたＯＲスポットとの間に、他のＡＮＤスポットが存在する場合に高さを取得しない理由は、第１センサ１０１から投光された赤外線の方向に、２つのＡＮＤスポットが存在する場合には、検出結果が正確ではない可能性があるからである。第１センサ１０１から投光された赤外線が、図７（Ａ）に示すように、検出ブロック領域Ａ２９にある物体を検出した場合には、同図に示すように、第２センサ１０２から投光される赤外線の影１６１は、検出ブロック領域Ａ２９から第１センサ１０１側にできる。すなわち第２センサ１０２から検出ブロック領域Ａ４１、Ａ５３及び６４に至る赤外線が、検出ブロック領域Ａ２９に存在する物体によって遮られて第２ＯＲスポットが検出されることはない。この状況下で検出ブロック領域Ａ４１やＡ５３等の位置にＡＮＤスポットが存在する場合には、上述したように、検出対象が検出ブロック領域の境界付近に存在したとか、検出対象となった物体の形状が車椅子の車輪であったこと等を原因として、正確な計測がなされなかった可能性がある。よって、このような場合には高さの取得を行わないこととするものである。
【００９４】
このように、物体の位置を示すＡＮＤスポットに対して、高さを取得すべきＯＲスポットを予め設定しておけば、他のＯＲスポットについては高さを取得する処理が不要となるため、全体の処理量や処理時間を低減することができる。ただし本発明がこれに限定されるものではなく、検出結果に含まれる全てのＯＲスポットについて高さを取得してもよいし、図６（Ｄ）に示す領域１４０外にＡＮＤスポットがある場合にも高さを取得しても構わない。
【００９５】
位置判定部１４Ｃは、ＯＲスポット及びＡＮＤスポットを含む島の重心の位置を算出する機能を有する。図５（Ａ）に示すように、複数の島３０及び３１が存在する場合には、各島の重心を算出する。重心の位置は、検出対象領域２０をＸＹ平面で表した場合のＸＹ座標として算出される。
【００９６】
速度判定部１４Ｄは、検出対象である物体の移動速度を算出する機能を有する。第１センサ１０１及び第２センサ１０２から連続して出力されるセンサデータに基づいて、順次、データ処理部１２によってＯＲスポット及びＡＮＤスポットが生成され、位置判定部１４Ｃによって重心の位置が算出される。速度判定部１４Ｄは、計測が進むにつれて移動する重心の位置及び移動時間に基づいて物体の速度を算出する。ただし物体の移動速度の算出方法は、これに限定されるものではない。例えば、重心ではなく物体の移動方向における先端のＯＲスポット又はＡＮＤスポットの移動速度を算出してもよいし、１回の計測毎ではなく図６（Ｄ）に示す領域１４０等、所定領域を移動するのにかかった時間から速度を算出してもよい。
【００９７】
データ参照部１４Ｅは、過去に、スポット形状判定部１４Ａ等によって判定され記憶部１３に記憶された過去の判定データ１３Ｄを参照する機能を有する。参照された過去の判定データ１３Ｄは、物体の現在の状態を判定するために利用される。これについての詳細は後述する。
【００９８】
状態判定部１４は、各部（１４Ａから１４Ｅ）の判定データと、過去の判定データ１３Ｄと、記憶部１３に記憶された判定式１３Ｂとを照合して、加工データ１３Ａを得た物体の状態を判定するものである。これについての詳細は後述する。
【００９９】
表示部１５は、液晶ディスプレイ等の表示装置であって、記憶部１３に記憶された加工データ１３Ａや物体状態判定結果１３Ｃ等を表示する機能を有する。また表示部１５は、記憶部１３に記憶された判定式１３Ｂや高さ取得に係る設定内容等、センサ（１０１及び１０２）及び認識処理部１０の機能及び動作に必要な設定情報を、図示しない操作部によって追加変更したり修正や削除をしたりする場合に、操作に必要となる情報を表示するために利用される。
【０１００】
なお、認識処理部１０が、表示部１５及び記憶部１３を内部に備える態様に限定されるものではない。認識処理部１０とは独立して設けられた表示部１５や記憶部１３が、有線又は無線で認識処理部１０に接続されてもよい。具体的には、例えば、認識処理部１０が、外部にある記憶部１３を利用して各種データの読み書きを行い、外部にある表示部１５に加工データ１３Ａや物体状態判定結果１３Ｃ等のデータを送信して表示部１５がこれらのデータを表示してもよい。
【０１０１】
次に、図８から図１２を参照しながら、上述した構成を有する物体認識装置１によって通路２００を移動する物体を検出するとともに、物体の状態を認識する動作の詳細を、具体例を用いて説明する。
【０１０２】
図８は、物体認識装置１による物体認識の方法を示すフローチャートである。認識処理部１０が動作を開始する際には、まず、第１センサ１０１及び第２センサ１０２の初期化を含む物体認識装置１全体の初期化が行われる（ステップＳ１１）。
【０１０３】
利用するセンサによって初期化に必要となる処理内容は異なるが、初期化の目的は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって、設定された検出ブロック領域Ａｎ内の物体の有無を検出するために必要な処理を行うことにある。具体的には、例えば、通路２００に検出対象となる物体が無い状態で、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって全ての検出ブロック領域Ａｎを計測し、これをセンサデータに係る基準データとして記憶する処理を言う。人を検出対象としている場合には、検出対象領域内に、例えば椅子等の検出対象外の物体が存在していても初期化が行われる。検出ブロック領域Ａｎに検出対象となる物体、すなわち人が現れると、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によるセンサデータが変化するので、初期化によって記憶された基準データとの比較による検出が可能となる。
【０１０４】
初期化は、物体認識装置１の電源投入直後に１回行われる場合の他、所定時間毎に繰り返して行うこともできる。所定時間毎に行う場合には、所定時間が経過する度に、全ての検出ブロック領域Ａｎに、検出対象となる物体を検出していないことを条件に、初期化が行われる。検出対象となる物体を検出した検出ブロック領域Ａｎが１つでも存在する場合には初期化を行われないようになっている。初期化を行うタイミングは、図示しない操作部によって設定変更することができる。初期化に係る設定は、記憶部１３に記憶されており、認識処理部１０は、この設定内容に基づいて、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を制御して初期化処理を実行する。
【０１０５】
次に、センサ制御部１１による第１センサ１０１及び第２センサ１０２からのセンサデータの取得が開始される（ステップＳ１２）。初期化が行われた後、センサ制御部１１によって制御された第１センサ１０１及び第２センサは、同じ位置にある検出ブロック領域Ａｎの物体の有無を所定のタイミングで計測する。第１センサ１０１及び第２センサ１０２による検出ブロック領域Ａｎ毎の物体の有無を検出したデータは、センサ制御部１１からデータ処理部１２へ入力される。
【０１０６】
次に、データ処理部１２は、第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって計測されたセンサデータを処理することによって加工データ１３Ａを生成して記憶部１３に保存する（ステップＳ１３）。ここで行われるデータ処理は、図３及び図４を参照しながら上述したように、ＯＲスポットからＡＮＤスポットへ変換する処理や、ＡＮＤスポットを生成する処理を含む。
【０１０７】
図９及び図１０に加工データ１３Ａの例を示す。記憶部１３に保存される加工データ１３Ａは、図２に示した７２個の各検出ブロック領域Ａｎに、ＯＲスポット、ＡＮＤスポット、又は物体を検出しなかったことを示すデータのいずれか１つが割り当てられたデータとなる。加工データ１３Ａでは、第１センサ１０１によって検出された第１ＯＲスポットと、第２センサ１０２によって検出された第２ＯＲスポットは区別される。また第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって検出されたＡＮＤスポットと、図３に示したようにデータ処理部１２によって生成されたＡＮＤスポットも区別される。
【０１０８】
次に、記憶部１３に記憶された加工データ１３Ａに基づいて、状態判定部１４による各種判定が行われる。以下では図９及び図１０を参照しながら状態判定部１４による動作の詳細を説明する。
【０１０９】
まず、スポット形状判定部１４Ａによる加工データ１３Ａのスポット形状の判定が行われる（図８ステップＳ１４）。具体的には、スポット形状判定部１４Ａは、ＯＲスポット又はＡＮＤスポットである検出ブロック領域Ａｎの数が５個以上の場合を「島」として、島の個数を判定する。例えば、複数の物体が検出された場合には、複数の島が存在することになる。図９及び図１０に示す４つの検出例は、全てＯＲスポット及びＡＮＤスポットが連続した状態で検出されているので島の個数は１つであると判定される。
【０１１０】
その他、スポット形状判定部１４Ａは、ＡＮＤスポットの数、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットを含む全てのスポットの数、ＡＮＤスポットのＸ方向の距離の最大値、ＡＮＤスポットのＹ方向の距離の最大値を判定する。ここで言う距離の最大値とは、島に含まれる複数のＡＮＤスポットのうち、最も離れた位置にあるＡＮＤスポットの間の距離を示す。またスポット形状判定部１４Ａは、加工データ１３Ａについて、図２に示した中央６列の領域１４０にＡＮＤスポットが含まれるか否かを判定する。これはセンサ１０１及び１０２に近いために精度良く計測される検出ブロック領域Ａｎに、物体の実在場所となるＡＮＤスポットが存在し、加工データ１３Ａの信頼性が高いものであることを判定するものである。
【０１１１】
このように、スポット形状判定部１４Ａを含む状態判定部１４が判定する判定内容は、記憶部１３内に判定式１３Ｂとして記憶されている。図１１（Ａ）に、判定式１３Ｂの例を、同図（Ｂ）にこの判定式１３Ｂを利用して加工データ１３Ａを判定する場合の例を示す。判定式１３Ｂには、物体の状態の各々について、検出した物体がその状態にあると判定するための項目と、その項目で満たされるべき加工データ１３Ａの条件とがまとめられている。
【０１１２】
図１１（Ａ）に示すように、判定式１３Ｂには、加工データ１３Ａを判定するための判定式と、記憶部１３に記憶された過去の判定データ１３Ｄを参照して判定するための判定式と、これらの判定式を満たした場合の加工データ１３Ａの判定結果である物体状態判定結果１３Ｃとが含まれている。同図に示す判定式１３Ｂでは、物体の４つの状態を判定することができる。Ｎｏ．１は人間が「一人」であることを判定するための判定条件であり、Ｎｏ．２は「車椅子」であることを判定するための判定条件であり、Ｎｏ．６は人が「四つん這い」の状態にあることを判定するための判定条件である。同様にＮｏ．３からＮｏ．５は人間が「複数人」存在することを判定するための判定条件である。「複数人」と判定される判定条件に、複数のパターンが含まれているのは、車椅子に乗る人とこの車椅子を補助する人を検出した場合や、複数人が横に並んで歩く場合や、縦に並んで歩く場合等を、全て「複数人」と判定することによる。
【０１１３】
第１センサ１０１及び第２センサ１０２によって得られた加工データ１３Ａが、図１１（Ａ）に示す判定式１３Ｂの「今回の加工データ」及び「過去の判定データ」の全ての項目を満たした場合に、この加工データ１３Ａを得た物体は「物体状態判定結果」に示された状態であると判定される。
【０１１４】
具体的には、例えば、図１１（Ｂ）は、ある加工データ１３Ａを示している。同図は、中央６列にＡＮＤスポットが「有り」、島の個数は「１」で、ＡＮＤスポットの数は「２」であるというように、図１１（Ａ）に示す判定式１３Ｂの各項目に対応する加工データ１３Ａのデータ内容を示している。なお「過去の判定データ」とは、この加工データ１３Ａを得た物体を図２に示す検出対象領域２０内で最初に検出したときから、この加工データ１３Ａが得られるまでの間に判定されたＡＮＤスポット及びＯＲスポットの最大数、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットの距離の最大数、物体状態の判定結果等である。図１１（Ｂ）の例では、この物体に関して記憶部１３に保存されている過去の判定データ１３Ｄにおいて、「複数人」との判定結果を得たことはなく、過去の判定データ１３Ｄで検出されていたＡＮＤスポットの最大数が「４」であったことを示している。
【０１１５】
加工データ１３Ａについて得られた図１１（Ｂ）に示すデータは、全ての項目で、同図（Ａ）に示す判定式Ｎｏ．１を満たしている。よって、この加工データ１３Ａを得た物体は、判定式Ｎｏ．１の「物体状態判定結果」に示す「一人」の状態にあるものと判定される。以下では、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットの検出例を含む、より具体的な例を参照しながら、状態判定部１４による処理内容を説明する。
【０１１６】
図９及び図１０に具体的な加工データ１３Ａの例を示す。図１２は、これらの加工データ１３Ａを、スポット形状判定部１４Ａを含む状態判定部１４によって判定した際のデータを示している。図９（Ａ）に示す加工データ１３Ａの例では、図１２の例（ａ）に示すように、スポット形状判定部１４Ａによって、中央６列にＡＮＤスポットがあると判定され、島の個数は１個と判定される。ＡＮＤスポットの数は、ＡＮＤ−Ａ２９及びＡＮＤ−Ａ３０の２個であり、ＡＮＤスポット及びＯＲスポットを合わせた数は全部で１７個であると判定される。またＡＮＤスポットのＸ方向の距離は、ＡＮＤ−Ａ２９からＡＮＤ−Ａ３０の１であり、２つのＡＮＤスポットはＹ座標が同じであるからＹ方向の距離は０（ゼロ）であると判定される。
【０１１７】
同様に、図１２の例（ｂ）から（ｄ）には、図９（Ｂ）、図１０（Ａ）及び図１０（Ｂ）についての各判定結果が示されている。例えば、図９（Ｂ）ではＡＮＤスポットのＸ方向の距離は、ＡＮＤ−Ａ４２からＡＮＤ−Ａ４５までの距離であるから図１２の例（ｂ）に示すように３となる。また図１０（Ａ）ではＡＮＤスポットのＹ方向の距離は、例えばＡＮＤＡ１８からＡＮＤ−Ａ３０までの距離であるから図１２の例（ｃ）に示すように１となる。
【０１１８】
なお、図１１に示した判定式１３Ｂは一例であって、本発明がこれらの項目に限定されるものではない。例えば、これらの項目の他に、ＯＲスポットのＸ方向の距離やＹ方向の距離、又はＯＲスポットとＡＮＤスポットの数の比等の情報が、判定項目として判定式１３Ｂに含まれる場合もある。判定したい物体の状態に応じて、その判定に必要な情報として適宜選択された判定項目が判定式１３Ｂに含まれる。例えば、図１１の例では、島の個数は、物体が複数であるか否かを判定するために必要な情報であり、ＡＮＤスポットの数や距離は、物体の実在場所を示すと考えられるＡＮＤスポットの数や距離から物体の大きさ等を予測して物体の状態を判定するために必要となる。
【０１１９】
次に、高さ判定部１４Ｂによって、加工データ１３Ａに基づいて、検出された物体の高さの判定が行われる（図８ステップＳ１５）。具体的には、図５から図７を参照しながら上述したように、ＡＮＤスポットとＯＲスポットとの位置関係や、ＡＮＤスポットとＯＲスポットとの間にあるＡＮＤスポットの存在等を考慮して、高さが取得される。
【０１２０】
例えば、図９（Ａ）に示した加工データ１３Ａの例では、ＡＮＤ−Ａ２９及びＡＮＤ−Ａ３０の２つのＡＮＤスポットについて高さが取得されて高さ判定が行われる。図９（Ａ）の場合には、加工データ１３Ａに複数個のＡＮＤスポットが存在する。よって、図６を参照しながら上述したように、予め設定された図６（Ｂ）に示すＡＮＤスポットがエリア内に複数個ある場合の設定内容に基づき、ＡＮＤ−Ａ２９についての高さが取得されるＯＲスポットとして、第１ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６３が選択される。そして、図７を参照しながら上述したようにＡＮＤＡ−２９とＯＲ１−Ａ６３との間に他のＡＮＤスポットが存在しないことが確認された後、図６（Ｃ）を参照しながら上述したようにＯＲ１−Ａ６３に基づく高さが１５８０ｍｍとされる。ＡＮＤ−Ａ３０についても同様に設定内容に基づいての高さ取得が行われる。その結果、ＡＮＤ−Ａ３０に関しては、ＯＲ１−Ａ５３、ＯＲ１−Ａ５４、ＯＲ１−Ａ６５及びＯＲ１−Ａ６６について、各々高さが１４６１ｍｍ、１４１６ｍｍ、１６４２ｍｍ及び１６１７ｍｍと取得される。
【０１２１】
図９（Ａ）では、高さが取得された第１ＯＲスポットの下部に、取得された高さを表している。このように、予め設定された内容に基づいて高さが取得されたときに、複数の高さが取得された場合には、高さ判定部１４Ｂは、取得された複数個の値から最大値を選択し、この値を検出した物体の高さであると判定する。その結果、図９（Ａ）に示す例では、ＡＮＤＡ−２９及びＡＮＤ−Ａ３０として検出された物体の高さは、図１２の例（ａ）に示すように、ＯＲ１−Ａ６５で取得された１６４２ｍｍであると判定される。このように取得された複数個の高さから最大値を選択する理由は、検出対象領域２０に物体が存在する場合に、センサと物体との位置関係等を原因として、物体の高さを実際より低く検出する場合はあっても、実際より高く検出する可能性は低いためである。
【０１２２】
図９（Ｂ）、図１０（Ａ）及び（Ｂ）につていても、同様に高さ判定（ステップＳ１５）が行われ、図１２の例（ｂ）から（ｄ）に示す結果が得られる。図１２の例（ｃ）及び（ｄ）では「高さ」の項目が「無し」となっている。これは、加工データ１３Ａに高さが取得されたＯＲスポットが存在しなかったことを示している。例えば、図６及び図７を参照しながら上述したように、ＡＮＤスポットと高さを取得するよう設定されたＯＲスポットとの間に別のＡＮＤスポットが存在した場合には、高さは取得されない。またＯＲスポットの位置で取得される高さが、検出対象とする物体に基づいて設定された所定値より低い場合等にも、同様に高さは取得されない。
【０１２３】
図１１の判定式１３Ｂ、及び図１２の加工データに示すように、判定項目には「高さ取得条件」及び「高さ」の２つの項目が含まれている。ＡＮＤスポットと高さを取得するよう設定されたＯＲスポットとの間に別のＡＮＤスポットが存在するために、高さを取得するための条件を満たさない場合には、図１２の加工データにおける「高さ取得条件」の項目が「ＮＧ」とされて「高さ」の項目も「無し」となる。「高さ取得条件」を満たしながら、高さが所定値より低いことから高さの取得を省略されたような場合には、「高さ取得条件」は「ＯＫ」とされるが「高さ」の項目は「無し」と表示される。これによりＡＮＤスポットについて設定された条件によって高さが取得されなかったのか、又は条件は満たすが高さが所定値さよりも低いために高さが取得されなかったのかを判定することができる。図１２の例（ｃ）及び（ｄ）の例では、「高さ取得条件」はいずれも「ＯＫ」となっているにも拘わらず、「高さ」が「無し」となっていることから、検出された物体の高さが設定された所定値よりも低いために高さが取得されなかったことが分かる。
【０１２４】
取得された高さは、判定に利用される他、検出した物体に関する情報として表示部１５上の所定位置、又は重心位置等に表示される。
【０１２５】
次に、データ参照部１４Ｅによって、記憶部１３に保存されている過去の判定データ１３Ｄに基づく判定が行われる（図８ステップＳ１６）。図１２に示すように判定式１３Ｂに基づいて判定された結果は、記憶部１３に保存されている。具体的には、図２に示す通路２００を人が右から左方向３００に通過する場合に、検出ブロック領域Ａ１２からＡ７２の列で検出対象領域２０に進入する人の検出を開始した後、Ａ１からＡ６１の列を抜けて検出できなくなるまでの間、認識処理部１０は、全ての判定データを記憶部１３内に保持し時系列で管理している。そして、加工データ１３Ａの判定を行う際に、過去の判定データ１３Ｄを、図１１及び図１２に示したように「過去の判定データ」として参照する。
【０１２６】
認識処理部１０は、検出した物体が通路２００を移動する場合には、その移動を認識して、加工データ１３Ａと、その判定データとを、同じ物体に関するデータとして関連付けて過去の判定データ１３Ｄ内に保存する。データ参照部１４Ｅは、検出した物体の加工データ１３Ａを判定する際に、その物体について保存された過去の判定データ１３Ｄを参照して、例えば図１２の例（ａ）に示すように、過去に「複数人」以外として判定されていること、すなわち「複数人」として判定されていないことを利用して判定を行う。これにより、例えば「過去の判定データ」の項目において、過去に一度でも「複数人」と判定されている場合には、「今回の加工データ」の全ての項目が図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．１に示す条件を満たしている場合でも、「一人」であるとは判定されない。同様に、過去に検出した物体の実在場所を示す「ＡＮＤスポットの最大数」が「６」を超えていた場合にも「一人」とは判定されない。その他、例えば、判定式Ｎｏ．２は、過去に「複数人」又は「一人」として判定されていた場合には、「車椅子」とは判定されないことを示している。
【０１２７】
なお、「過去の判定データ」に含まれる項目が、図１１（Ａ）に示した項目に限定されるものではなく、例えば他に、検出した物体の大きさに関わるＡＮＤスポットやＯＲスポットの距離等を参照してもよい。
【０１２８】
物体認識装置１では、安価なセンサを利用することができるが、センサの精度によっては、図２に示す検出ブロック領域Ａ１からＡ６１の列や、Ａ１２からＡ７２の列等、センサからの距離が離れた位置におけるセンサデータの信頼性が低い場合がある。例えば、センサから離れた位置で検出されるスポットでは検出できる高さが限られ、低い高さしか検出できないので検出高さの信頼性が低下する。このため、例えば、実際は一人であるのに、「一人」として認識されないことがある。このような場合に過去の判定データ１３Ｄを利用する。
【０１２９】
例えば検出対象が一人の歩行者であるにも拘わらず、センサから離れた位置における加工データ１３Ａから「四つん這い」として判定されたものとする。その後、検出された物体が移動して、センサに近い図６（Ｄ）に示した中央６列の領域１４０に達する。このとき得られた加工データ１３Ａから、「今回の加工データ」による判定と、「過去の判定データ」による判定とが、ともにＮｏ．１の判定式を満たせば、物体状態判定結果１３Ｃを「四つん這い」から「一人」に変更する。なお一旦「一人」と判定した後は、図１１（Ａ）のＮｏ．６の判定式から分かるように、過去の判定データ１３Ｄを参照することによって同じ物体を再び「四つん這い」と判定することはない。このため物体が再び第１センサ１０１及び第２センサ１０２から離れた検出ブロック領域Ａｎに達した際に、再び「四つん這い」と誤認識されることを回避することができる。
【０１３０】
センサから離れた位置にある検出ブロック領域Ａｎでは検出高さに関する信頼性が低いため、上述したように誤認識する場合があるが、物体認識装置１０では、このような誤認識による影響を回避する設定が可能となっている。例えば、図２（Ａ）に示す７２個の検出ブロック領域Ａｎのうち、予め設定された所定領域内の検出ブロック領域Ａｎでは、判定処理は行うが、判定結果を表示したり、この判定結果に基づく報知等の処理を行わない設定とすることができる。なお報知処理の詳細については後述する。
【０１３１】
具体的には、例えば、図２（Ａ）に示す検出対象領域２０において、図６（Ｄ）に示す領域１４０の領域外にあるＸ軸正方向側の３列及びＸ軸負方向側の３列では、上述したように物体の状態を誤認識する可能性がある。この場合、誤認識回避の設定がされた物体認識装置１０では、Ｘ軸正方向から検出対象領域２０に進入してきた物体について、誤認識する可能性がある最初の３列では、判定処理は行うが、判定結果の表示や後述する報知に係る処理を行わない。そして、物体が移動してこの３列を通過し、物体の状態を正しく認識できる領域１４０内に入った後は、通常通りに判定結果の表示及び報知に係る処理を行う。これによりセンサから離れた位置で誤認識された場合でも、この結果を他の処理に利用せず、その後修正されて正しく認識された結果のみを利用することができるので、誤認識した結果を表示したり報知することによる混乱を回避することができる。
【０１３２】
なお、この物体がさらに移動して、図６（Ｄ）に示す領域１４０の領域外、すなわちＸ軸負方向端側の３列に至った場合には、上述した通り再び誤認識されることはないので通常通りの処理を行う。またＸ軸負方向から進入した物体に対しても同様に動作する。
【０１３３】
物体認識装置１０では、判定結果の表示とこれに基づく報知に係る処理を制限する所定領域を設定して記憶部１３に記憶することにより、このような動作をすることが可能となっている。例えば、図１１（Ａ）に示す判定式の「中央６列にＡＮＤスポット」の項目を利用して、図６（Ｄ）に示す領域１４０内にＡＮＤスポットが無い場合に報知処理等を制限することができる。
【０１３４】
センサ精度が低い場合の他、物体が検出ブロック領域Ａｎの境界付近を移動するような場合にも判定を誤る可能性がある。しかし、その瞬間の加工データ１３Ａに加えて、過去の判定データ１３Ｄを参照して判定するので、正しい判定を行うことができる。このため安価なセンサを利用しながら物体の状態を正しく認識することができる。また誤判定が起こる可能性がある領域では、報知等の処理を制限することにより、誤報による混乱を回避して装置の信頼性を担保することができる。
【０１３５】
次に、位置判定部１４Ｃによって、検出した物体の位置の判定が行われる（図８ステップＳ１７）。位置判定部１４Ｃは、加工データ１３Ａに含まれるＯＲスポット及びＡＮＤスポットを含む各島の重心の位置を算出して、この重心の位置を、検出した物体の位置と判定する。ただし位置の算出方法は、これに限定されず、例えば、検出した物体の実在場所を示すＡＮＤスポットのみから重心の位置を求めて、これを物体の位置としてもよい。
【０１３６】
物体の重心と判定された位置は、表示部１５上に、検出結果を表示する際に利用される。例えば、表示部１５上に、検出対象である通路２００の様子を図や写真を利用して表示するとともに、算出した重心の位置に検出した物体として円形状や矩形形状の所定マークを表示する。計測中に連続して得られる加工データ１３Ａから重心の位置を算出して表示部１５上に連続して表示することにより、物体が通路２００を移動する様子を擬似的に表示することができる。
【０１３７】
検出した物体の表示は、表示部１５上で物体のみを所定マークで表示する他、例えば、図９及び図１０に示すような実際の加工データ１３Ａを表示してもよい。この場合には、実体が存在する場所を示すＡＮＤスポットの他に、実体によるセンサ光の影であるＯＲスポットも表示される。このため、位置判定部１４Ｃによって算出された重心の位置にあるＡＮＤスポット又はＯＲスポットを、他のスポットと区別できるように、異なる色や形状で表示する。表示部１５上では、他のＡＮＤスポットやＯＲスポットと区別可能に表示された重心の位置を確認することにより、検出された物体が移動する様子を確認することができる。
【０１３８】
次に、速度判定部１４Ｄによって、検出した物体の速度の判定が行われる（図８ステップＳ１８）。速度判定部１４Ｄは、位置判定部１４Ｃによって算出された重心位置が移動する様子から物体の移動速度を算出する。ただし物体の移動速度の算出方法は、これに限定されず、例えば、検出された物体の先端が図６（Ｄ）に示す領域１４０を横断するのにかかった移動時間から算出してもよい。また所定ブロック数を移動するときにかかった所要時間から算出してもよい。
【０１３９】
算出された移動速度は、表示部１５上の所定位置、又は位置判定部１４Ｃによって算出された重心の位置に表示される。また算出した速度を、判定式１３Ｂの「判定式」の一項目として利用してもよい。本実施例では屋内の通路２００を検出対象としているが、例えば、物体認識装置１を屋外で利用する場合に、検出した物体の移動速度を、人と自転車や自動車等の乗り物とを区別して判定するために利用することができる。
【０１４０】
次に、状態判定部１４によって、加工データ１３Ａ及び過去の判定データ１３Ｄに基づいて得られた図１２に示した各データと、図１１（Ａ）に示した判定式１３Ｂとを比較して、検出した物体の状態に係る最終判定が行われる（図８ステップＳ１９）。状態判定部１４は、上述した各判定（ステップＳ１４からＳ１８）の結果に基づき、検出した物体の状態を最終判定する。
【０１４１】
図９（Ａ）に示す加工データ１３Ａで得られた図１２の例（ａ）に示す各項目の値を、図１１（Ａ）の判定式１３Ｂの対応する項目の値と比較する。「今回の加工データ」の各項目の値は、判定式Ｎｏ．１の各項目を全て満たしている。このため図９（Ａ）の加工データ１３Ａを得た物体の状態は「一人」であると判定される。すなわち通路２００を移動する物体は歩行者であると最終判定される。また、ＯＲスポットＯＲ１−Ａ６５が最大高となり、歩行者は１６４２ｍｍ以上の高さであると判定される。
【０１４２】
図９（Ｂ）に示す検出例では、図１２の例（ｂ）に示す「今回の加工データ」の各項目の値が、図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．６の各項目の値を全て満たしている。このため図９（Ｂ）の加工データ１３Ａを得た物体の状態は「四つん這い」であると判定される。図９（Ｂ）の加工データ１３Ａでは、図１２の例（ｂ）に示すように「高さ取得条件」が「ＯＫ」であるにも関わらず「高さ」が「無し」となっており、検出した物体の高さが低い状態であることが分かる。また「ＡＮＤスポットのＸ方向の距離」が大きいことから、検出した物体がＸ方向に大きいことが分かる。これらの結果から歩行者ではなく、人が「四つん這い」の状態であることを判定できる。
【０１４３】
なお、人が倒れて動かない状態にあるときは、速度判定部１４Ｄによって判定された速度が０（ゼロ）の状態で所定時間変化しないことに基づいて人が倒れていることを判定することができる。これに加えて、認識処理部１０は、人が通路２００を這って進もうとしているような場合にも、この状態を正しく認識することができる。
【０１４４】
これにより、通路２００を歩行中の人が倒れて動けない状態にある場合に加えて、助けを求めて通路２００を這って進むような状態にある場合でも、これを正確に判定し、警報を発したり、管理者に報知する等の適切な対応を取ることが可能となる。
【０１４５】
図１０（Ａ）に示した検出例では、図１２の例（ｃ）に示す「今回の加工データ」の各項目の値が、図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．２の各項目の値を全て満たす。このため図１０（Ａ）の加工データ１３Ａを得られた物体の状態は「車椅子」であると判定される。すなわち通路２００を移動する物体は、車椅子に乗って移動する人であると最終判定される。
【０１４６】
図１０（Ａ）の加工データ１３Ａでは、図１２の例（ｃ）に示すように「高さ取得条件」が「ＯＫ」であるにも関わらず「高さ」が「無し」となっており、検出した物体の高さが低いことが分かる。また「ＡＮＤスポットの数」及び「全てのスポットの数」が多く、物体とこれによって遮られて影となった領域が広いことが分かる。これらの結果から歩行者や四つん這いの人ではなく「車椅子」であると判定できる。
【０１４７】
またＡＮＤスポットのＹ方向の距離が１となっていることからも検出された物体が「車椅子」であることを判定できる。第１センサ１０１又は第２センサ１０２のいずれか１つを利用しただけでは、検出した物体のＹ方向の距離に関する情報は得られない。しかし、本実施の形態では、２つのセンサ１０１及び１０２を利用して、得られた結果をＯＲスポットとＡＮＤスポットに分けて処理することによって、車椅子等の物体を検出した際に、その物体がＹ方向に幅が広く、１人の人間とは異なることを認識することができる。
【０１４８】
図１０（Ｂ）に示した検出例では、図１２の例（ｄ）に示す「今回の加工データ」の各項目の値が、図１１（Ａ）の判定式Ｎｏ．３の各項目の値を全て満たしている。このため図１０（Ｂ）の加工データ１３Ａを得た物体の状態は「複数人」であると判定される。すなわち通路２００を移動する物体には、複数の人が含まれると最終判定される。
【０１４９】
図１０（Ｂ）の加工データ１３Ａでは、図１２の例（ｄ）に示すように「島の個数」は「１」であり、島の数からは複数人であると判定できない。しかし、「ＡＮＤスポットの数」及び「全てのスポットの数」が多くなっている。また「高さ」が１５８０ｍｍと判定されていることから「車椅子」ではないことが分かる。特に「全てのスポットの数」が多いことから「複数人」であると判定できる。
【０１５０】
また図１２の例（ｄ）の結果では、ＡＮＤスポットのＹ方向の距離からも検出された物体が「複数人」であることを判定できる。上述したように、本実施の形態では、２つのセンサ１０１及び１０２を利用することによって、高さを取得できることに加えて、検出した物体の幅、すなわちＹ方向の大きさが大きく、１人の人間とは異なることを正しく認識することができる。
【０１５１】
なお、図１１（Ａ）に示した判定式１３Ｂでは、判定式Ｎｏ．３からＮｏ．５は全て「複数人」と判定することとしているが、認識処理部１０は、実際には、判定式Ｎｏ．３は「車椅子及びその補助者」、判定式Ｎｏ．４は「Ｙ方向に並ぶ二人の歩行者」、判定式Ｎｏ．５は「Ｘ方向に並ぶ二人の歩行者」であると判定することができる。例えば図１０（Ｂ）の例では、スポットの数から歩行者、倒れた人、及び車椅子よりも実体が大きく、高さが１４００ｍｍ以上あることから車椅子とその補助者であることを判定できる。
【０１５２】
しかし、認識処理部１０は、複数人が並んで歩くような場合や、車椅子に乗った人とその車椅子の補助者が通路２００を移動するような場合には、これらを全て「複数人」と判定する。例えば、介護施設等の施設において、通路２００を通過する人が危険な状態にないことを監視したい場合には、一人で行動する人の状態を正しく認識することが重要となる。認識処理部１０は、上述したように、一人で歩く人が倒れた場合や、車椅子に乗って一人で移動する人が車椅子から落ちた場合等に、これを正しく検出することができる。これに対し、複数人が存在する場合には、そのうちの一人が倒れた場合でも、他の一人が助けを呼ぶことができるため、一人で行動する場合に比べて安全上問題となる可能性が低い。このため認識処理部１０は、これらをまとめて「複数人」と判定するものである。
【０１５３】
次に、状態判定部１４によって、判定した結果が表示部１５上に表示される（図８ステップＳ２０）。表示部１５に表示される画面の例を図１３に示す。表示部１５には、右下の枠１５２内に加工データ１３Ａがリアルタイムに表示される。そして、その上側の枠１５１内には、この加工データ１３Ａに基づいて検出した物体１５３が通路２００を移動する様子が表示される。物体１５３を表示する位置では、過去の位置と現在の位置との比較から割り出された移動方向、及び加工データ１３Ａから得られた高さが分かるように表示される。
【０１５４】
そして画面の左側には、第１センサ１０１及び第２センサ１０２が設置された場所を示す情報が表示され、その下の枠１５４内には、加工データ１３Ａに基づいて判定された結果と移動速度が表示される。
【０１５５】
その下側の枠１５５内には、判定結果が条件を満たす場合に、警報音を鳴らすか否か、予め設定された携帯電話等の端末に通知を行うか否かを設定するためのチェックボックスが設けられている。警報音を鳴らす設定となっている場合には、例えば、検出した物体が所定時間以上停止している場合や、上記「四つん這い」の状態となった場合に、警報音を発することにより周囲にこれを報知する。また通知を行う設定となっている場合には、別途設定された携帯電話や固定電話へ自動的に発信動作を行い、通話状態になった際にモニター中の場所や状況を音声データによって再生してこれを報知する。また設定された携帯電話や携帯端末に向けて、モニター中の場所と状況を示す情報を含む電子メールを送信することもできる。このとき画面上で、枠内１５５の「危険」の文字を赤色や黄色等の色で点滅させて、危険な状態にあることを表示部１５の画面上でも目視にて認識できるようになっている。なお、上述したように、センサから離れているために誤認識する可能性のある所定領域に関しては、報知及び通知の設定内容に拘わらず報知及び通知を行わない。
【０１５６】
画面上には、第１センサ１０１及び第２センサ１０２による検出を開始するための開始ボタン、検出を停止するための停止ボタンが設けられている。また再生ボタン１５６が設けられ、これを押すと、記憶部１３に記憶されたデータの選択画面が表示されるようになっている。選択画面から、再生したい日時を選択すると、選択した加工データ１３Ａ及び物体状態判定結果１３Ｃが画面上の枠内１５１から１５５で再生される。再生時には、画面左上の日時の表示によって、データが記録された日時を確認することができる。
【０１５７】
なお、データの表示先は、認識処理部１０の備える表示部１５に限定されない。例えば、有線又は無線で接続された別の表示装置へ向けてデータが送信され、その表示装置上で表示してもよい。表示先として携帯電話や携帯端末を利用してもよい。
【０１５８】
表示部１５に表示された停止ボタン等による操作によって、検出及び認識処理を停止する指示がない限り（図８ステップＳ２１；Ｎｏ）、上述した処理（ステップＳ１１からＳ２０）が繰り返して行われる。処理を停止する指示があった場合には（ステップＳ２１；Ｙｅｓ）、認識処理部１０は動作を停止する。
【０１５９】
センサの設置に関し、本実施例では、第１センサ１０１及び第２センサ１０２を、通路２００の両側で、天井２０１又は壁面（２０２及び２０３）に設ける例を示したが、２つのセンサを利用して同一領域の物体の有無を、設定された所定タイミングで検出することができれば、センサの設置方法がこれに限定されるものではない。
【０１６０】
例えば、２組以上のセンサを利用してもよい。図１４には、２組のセンサを利用する場合を例示している。上述したように第１センサ１０１及び第２センサ１０２を同期して動作させ、同様に第３センサ１０３及び第４センサ１０４を同期して動作させる。ただし、計測時に各組のセンサ光が互いに干渉しないように、第１センサ１０１及び第２センサ１０２と、第３センサ１０３及び第４センサ１０４とで、計測のタイミングをずらすように制御する。これにより１組のセンサによって計測可能なＹ方向の範囲より、通路２００のＹ方向の幅が広い場合であっても、通路全体を計測し、上記説明と同様の効果を得ることができる。このように、安価なセンサを利用するために計測できる範囲が限られている場合でも、複数組のセンサを利用してその計測タイミングを制御すれば、２個１組のセンサの性能を超える範囲の物体の状態を、正しく認識することができるという効果がある。
【０１６１】
上述してきたように、赤外線やレーザ光を利用して所定領域内の物体の有無のみを検出するような安価なセンサを利用しながら、２つのセンサを１組として利用して、同一領域内の物体の有無を略同一の所定タイミングで計測することによって、物体の移動だけではなく、その物体の幅、奥行き及び高さに係る情報を取得することができる。これにより検出した物体が、立位状態にあるのか、車椅子で移動している状態にあるのか、床に伏した状態で動いているのか等の物体の状態を正しく認識することができる。この認識結果を利用すれば、歩行者や車椅子に乗る人が床に倒れた場合でも、その状態の変化をすぐに検出して適正な対応を取ることが可能である。
【０１６２】
特に、センサを１つしか利用しない場合には、センサ側から見た物体の様子しか認識することができないのに対し、本実施例では、２つのセンサを一組として利用することによって、センサ側から見た奥行き方向の物体の大きさを認識することができる。すなわち通路を移動する人や車椅子を、移動通路の幅方向に設置したセンサを利用しながら、その直交方向の物体の大きさを認識し、物体が「一人」であるか「複数人」であるかを正しく認識することができる。
【０１６３】
また、第１センサ１０１及び第２センサ１０２で検出された検出結果に基づく加工データ１３Ａは画像に比べて解像度が低いため、検出対象となった人の顔や動作の詳細を確認することができない。このためプライバシーの問題を生じさせることがなく、カメラを設定する必要がないので監視される側の人々が嫌悪感を示すこともない。
【０１６４】
さらに、物体認識装置１は、検出対象領域内に設けた検出ブロック領域Ａｎにおける物体の有無を検出して処理するのみであることから、画像を撮像してデータ処理を行う場合に比べて取り扱うデータ量が小さくデータ処理時に装置にかかる負荷も小さい。このため物体認識装置１を利用した監視システムを安価に構築することが可能である。また画像処理を行うシステムに比べて処理能力が低いシステムであっても高速に処理することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１６５】
以上のように、本発明に係る物体認識方法及び物体認識装置は、所定領域内の物体の有無のみを検知するような安価なセンサを利用しながら、物体の状態を認識する場合に有用である。
【符号の説明】
【０１６６】
１ 物体認識装置
１０ 認識処理部
１１ センサ制御部
１２ データ処理部
１３ 記憶部
１３Ａ 加工データ
１３Ｂ 判定式
１３Ｃ 物体状態判定結果
１３Ｄ 過去の判定データ
１４ 状態判定部
１４Ａ スポット形状判定部
１４Ｂ 高さ判定部
１４Ｃ 位置判定部
１４Ｄ 速度判定部
１４Ｅ データ参照部
１５ 表示部
１０１ 第１センサ
１０２ 第２センサ
１０３ 第３センサ
１０４ 第４センサ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する物体認識方法であって、
第１センサ及び第２センサによって、同じ検出ブロック領域内の物体の有無を所定タイミングで検出する物体検出工程と、
前記第１センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第１スポット、前記第２センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第２スポット、前記第１センサ及び前記第２センサの両方によって物体を検出した前記検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理工程と、
前記共通スポットと前記第１スポットと前記第１センサとの位置関係、又は前記共通スポットと前記第２スポットと前記第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得する高さ取得工程と、
前記物体の高さと、前記検出対象領域内で検出された前記共通スポットの数及び形状とに基づいて、前記物体の状態を判定する状態判定工程と
を含むことを特徴とする物体認識方法。
【請求項２】
前記高さ取得工程によって前記物体の高さが複数取得された場合に、最大値を前記物体の高さであると判定する高さ判定工程をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の物体認識方法。
【請求項３】
前記データ処理工程は、
前記第１スポット及び前記第２スポットが前記第１センサ及び前記第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、前記共通スポットに近いいずれか一方を前記共通スポットに変換するデータ変換工程
を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の物体認識方法。
【請求項４】
前記データ処理工程は、
前記データ変換工程を実行した後に前記共通スポットが存在しない場合には、前記第１センサ及び前記第２センサを結ぶ直線方向に１つの前記ブロック領域を挟んで存在する前記第１スポット及び前記第２スポットのうち、前記第１センサ及び前記第２センサの中間位置に近い方を前記共通スポットに変換するデータ生成工程
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の物体認識方法。
【請求項５】
前記状態判定工程による判定結果を記録する記録工程、
をさらに含み、
前記状態判定工程は、判定対象である前記物体について過去に記録された判定結果を前記物体の状態を判定するために利用することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の物体認識方法。
【請求項６】
前記第１センサ及び前記第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、前記検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の物体認識方法。
【請求項７】
前記状態判定工程では、前記共通スポットの形状に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の物体認識方法。
【請求項８】
前記状態判定工程では、一人の人間であると判定した場合についてさらに、取得された前記物体の高さ及び前記共通スポットの形状に基づいて、四つん這いで移動していることを区別して判定することを特徴とする請求項７に記載の物体認識方法。
【請求項９】
前記状態判定工程では、さらに、前記共通スポットの数に基づいて、車椅子で移動する人を区別して判定することを特徴とする請求項８に記載の物体認識方法。
【請求項１０】
検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する物体認識装置であって、
各検出ブロック領域にセンサ光を投光し、反射光を受光して物体の有無を検出する第１センサ及び第２センサと、
前記第１センサ及び前記第２センサによって、同じ検出ブロック領域を計測するよう制御するセンサ制御部と、
前記第１センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第１スポット、前記第２センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第２スポット、前記第１センサ及び前記第２センサの両方によって物体を検出した前記検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理部と、
前記共通スポットと前記第１スポットと前記第１センサとの位置関係、又は前記共通スポットと前記第２スポットと前記第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得して判定する高さ判定部と、
前記高さ判定部によって判定された前記物体の高さと、前記検出対象領域内で検出された前記共通スポットの数及び形状とに基づいて、前記物体の状態を判定する状態判定部と
を含むことを特徴とする物体認識装置。
【請求項１１】
前記高さ判定部は、前記物体の高さが複数取得された場合には、最大値を前記物体の高さであると判定することを特徴とする請求項１０に記載の物体認識装置。
【請求項１２】
前記データ処理部は、前記第１スポット及び前記第２スポットが前記第１センサ及び前記第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、前記共通スポットに近いいずれか一方を前記共通スポットに変換することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の物体認識装置。
【請求項１３】
前記状態判定部による判定結果を記録する記憶装置
をさらに含み、
前記状態判定部は、判定対象である前記物体について過去に記録された判定結果を参照して前記物体の状態判定に利用することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の物体認識装置。
【請求項１４】
前記第１センサ及び前記第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、前記検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする請求項１０又は請求項１３に記載の物体認識装置。
【請求項１５】
前記状態判定部は、前記共通スポットの形状及び過去の状態判定結果に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする請求項１０から請求項１４のいずれか１項に記載の物体認識装置。
【請求項１】
検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する物体認識方法であって、
第１センサ及び第２センサによって、同じ検出ブロック領域内の物体の有無を所定タイミングで検出する物体検出工程と、
前記第１センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第１スポット、前記第２センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第２スポット、前記第１センサ及び前記第２センサの両方によって物体を検出した前記検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理工程と、
前記共通スポットと前記第１スポットと前記第１センサとの位置関係、又は前記共通スポットと前記第２スポットと前記第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得する高さ取得工程と、
前記物体の高さと、前記検出対象領域内で検出された前記共通スポットの数及び形状とに基づいて、前記物体の状態を判定する状態判定工程と
を含むことを特徴とする物体認識方法。
【請求項２】
前記高さ取得工程によって前記物体の高さが複数取得された場合に、最大値を前記物体の高さであると判定する高さ判定工程をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の物体認識方法。
【請求項３】
前記データ処理工程は、
前記第１スポット及び前記第２スポットが前記第１センサ及び前記第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、前記共通スポットに近いいずれか一方を前記共通スポットに変換するデータ変換工程
を含むことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の物体認識方法。
【請求項４】
前記データ処理工程は、
前記データ変換工程を実行した後に前記共通スポットが存在しない場合には、前記第１センサ及び前記第２センサを結ぶ直線方向に１つの前記ブロック領域を挟んで存在する前記第１スポット及び前記第２スポットのうち、前記第１センサ及び前記第２センサの中間位置に近い方を前記共通スポットに変換するデータ生成工程
をさらに含むことを特徴とする請求項３に記載の物体認識方法。
【請求項５】
前記状態判定工程による判定結果を記録する記録工程、
をさらに含み、
前記状態判定工程は、判定対象である前記物体について過去に記録された判定結果を前記物体の状態を判定するために利用することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の物体認識方法。
【請求項６】
前記第１センサ及び前記第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、前記検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の物体認識方法。
【請求項７】
前記状態判定工程では、前記共通スポットの形状に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の物体認識方法。
【請求項８】
前記状態判定工程では、一人の人間であると判定した場合についてさらに、取得された前記物体の高さ及び前記共通スポットの形状に基づいて、四つん這いで移動していることを区別して判定することを特徴とする請求項７に記載の物体認識方法。
【請求項９】
前記状態判定工程では、さらに、前記共通スポットの数に基づいて、車椅子で移動する人を区別して判定することを特徴とする請求項８に記載の物体認識方法。
【請求項１０】
検出対象領域を複数に区分けした各検出ブロック領域の物理量を検出して物体を認識する物体認識装置であって、
各検出ブロック領域にセンサ光を投光し、反射光を受光して物体の有無を検出する第１センサ及び第２センサと、
前記第１センサ及び前記第２センサによって、同じ検出ブロック領域を計測するよう制御するセンサ制御部と、
前記第１センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第１スポット、前記第２センサのみによって物体を検出した前記検出ブロック領域を第２スポット、前記第１センサ及び前記第２センサの両方によって物体を検出した前記検出ブロック領域を共通スポットとして加工データを生成するデータ処理部と、
前記共通スポットと前記第１スポットと前記第１センサとの位置関係、又は前記共通スポットと前記第２スポットと前記第２センサとの位置関係に基づいて、各共通スポットで検出された物体の高さを取得して判定する高さ判定部と、
前記高さ判定部によって判定された前記物体の高さと、前記検出対象領域内で検出された前記共通スポットの数及び形状とに基づいて、前記物体の状態を判定する状態判定部と
を含むことを特徴とする物体認識装置。
【請求項１１】
前記高さ判定部は、前記物体の高さが複数取得された場合には、最大値を前記物体の高さであると判定することを特徴とする請求項１０に記載の物体認識装置。
【請求項１２】
前記データ処理部は、前記第１スポット及び前記第２スポットが前記第１センサ及び前記第２センサを結ぶ直線方向に隣り合って存在する場合には、前記共通スポットに近いいずれか一方を前記共通スポットに変換することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の物体認識装置。
【請求項１３】
前記状態判定部による判定結果を記録する記憶装置
をさらに含み、
前記状態判定部は、判定対象である前記物体について過去に記録された判定結果を参照して前記物体の状態判定に利用することを特徴とする請求項１０又は請求項１１に記載の物体認識装置。
【請求項１４】
前記第１センサ及び前記第２センサは、検出対象領域に外接又は内接する矩形形状の対向する各辺の略中心線上で、前記検出対象領域全域に上方からセンサ光を投光可能な位置に設置されることを特徴とする請求項１０又は請求項１３に記載の物体認識装置。
【請求項１５】
前記状態判定部は、前記共通スポットの形状及び過去の状態判定結果に基づいて、検出した物体が複数人の人間であるか一人の人間であるかを判定することを特徴とする請求項１０から請求項１４のいずれか１項に記載の物体認識装置。
【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】
【公開番号】特開２０１２−２２１３６６（Ｐ２０１２−２２１３６６Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−８８４５９（Ｐ２０１１−８８４５９）
【出願日】平成２３年４月１２日（２０１１．４．１２）
【出願人】（０００００１４３２）グローリー株式会社 (1,344)
【出願人】（５０１３９７９２０）旭光電機株式会社 (45)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月１２日（２０１１．４．１２）
【出願人】（０００００１４３２）グローリー株式会社 (1,344)
【出願人】（５０１３９７９２０）旭光電機株式会社 (45)
【Ｆターム（参考）】
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