車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システム
【課題】 車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知することができる、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供する。
【解決手段】 車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段とを含む。
【解決手段】 車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段とを含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
バスおよび電車等の車両内では、走行中の車両の揺れにともなう、乗客の転倒等の事故を防止することが求められている。事故防止のために、運転手や車掌などの乗務員は、車両内を目視確認したり、注意喚起のアナウンスを行ったりしているが、運転中に車両内の状態を完全に把握することは困難であり、また、乗客が予想外の動きをする場合もあることから、十分な効果は得られにくい。そこで、車内トイレや給湯器を備えた高速バス等の車内で、乗客がトイレあるいは給湯器の前に移動したことを自動検知し、検知結果を運転席に表示して運転手に認識させるための装置が検討されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２８５３９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、車両内においては、走行中に乗客が移動すること自体に注意を払う必要がある。乗客の移動を自動検知しようとする場合、車両の揺れとともに乗客が揺れるので、例えば、つり革を持って安全に体勢を維持している乗客も検知してしまう。また、乗客が高齢者である場合には、移動しようとせずに車両内で立っていても、体勢を崩しやすい傾向にある。
【０００５】
そこで、本発明は、車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知することができる、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するために、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置は、
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と
を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法は、
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得工程と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知工程と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定工程と、
前記移動検知工程による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定工程による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知工程と
を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明のプログラムは、前記本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。
【００１０】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知システムは、
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と、
前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段とを含み、
前記画像取得手段および前記出力手段が、システム外の通信回線網を介して、前記移動検知手段および前記属性判定手段の少なくとも一方と接続されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知可能な車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態１における車両内でのアラーム対象者検知について説明する図である。
【図２】図２は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態１の車両内でのアラーム対象者検知装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、フレーム間での人物の移動距離を説明する図である。
【図５】図５は、フレーム間での人物の頭部の大きさの差を説明する図である。
【図６】図６は、移動検知方法の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、カメラ（画像取得手段）からの距離と、見かけ上の移動距離との関係を説明する説明図である。
【図８】図８は、実施形態２における車両内でのアラーム対象者検知について説明する図である。
【図９】図９は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態２の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施形態２の車両内でのアラーム対象者検知装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置を用いた車両内でのアラーム対象者検知システムの一例の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、前記移動検知手段が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、前記移動検知工程が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することが好ましい。
【００１４】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、前記属性判定手段が、前記人の年齢を判定する手段であって、前記アラーム対象者検知手段が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する手段であることが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、前記属性判定工程が、前記人の年齢を判定する工程であって、前記アラーム対象者検知工程が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する工程であることが好ましい。
【００１５】
また、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、前記アラーム対象者検知手段が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、前記アラーム対象者検知工程が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することが好ましい。
【００１６】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段を含むことが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力工程を含むことが好ましい。
【００１７】
以下、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法について、詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
【００１８】
［実施形態１］
図２は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態１の構成を示すブロック図である。また、図３は、実施形態１におけるアラーム対象者検知方法のフローチャートである。図１は、図２および図３に示した車両内でのアラーム対象者検知装置およびアラーム対象者検知方法を用いた、車両内でのアラーム対象者の検知について説明する図である。図２に示すように、このアラーム対象者検知装置１０は、画像取得手段１１と、移動検知手段１２と、属性判定手段１３と、アラーム対象者検知手段１４と、移動検知情報データベース１５と、属性情報データベース１６と、アラーム対象者検知情報データベース１７とを備える。画像取得手段１１は、移動検知手段１２と属性判定手段１３とに接続されている。移動検知手段１２と属性判定手段１３とは、アラーム対象者検知手段１４に接続されている。そして、移動検知手段１２は、移動検知情報データベース１５に接続されている。属性判定手段１３は、属性情報データベース１６に接続されている。アラーム対象者検知手段１４は、アラーム対象者検知情報データベース１７に接続されている。本実施形態の対象物検出装置は、任意の構成部材として出力手段１８を備えていることも好ましい。
【００１９】
図２において、画像取得手段１１、移動検知手段１２、属性判定手段１３およびアラーム対象者検知手段１４の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。アラーム対象者検知装置１０の各構成要素は、任意のコンピュータの中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等などの記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。移動検知情報データベース１５、属性情報データベース１６およびアラーム対象者検知情報データベース１７は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。また、前記各データベースは、前記ネットワーク接続用インターフェイスを介したネットワーク上のサーバに格納されていてもよい。前記出力手段としては、例えば、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンター等があげられる。
【００２０】
本実施形態のアラーム対象者検知方法は、図２のアラーム対象者検知装置を用いて、図３のフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。
【００２１】
まず、画像取得手段１１により、車両内に存在する人の画像情報を取得する（ステップＳ１０）。画像情報は、例えば、前記人の位置情報および前記人の進行情報等を含む。前記進行情報は、例えば、進行速度、進行方向等を含むことができる。前記画像情報は、保存して用いてもよいし、保存せずにそのまま用いてもよい。
【００２２】
画像取得手段１１は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ、イメージスキャナ等を備えている。ここで画像取得手段１１は、２つ以上のカメラを備えるのが好ましい。このようにすると、画像取得手段１１は、２つ以上のカメラそれぞれで生成された画像情報を互いに関連付けながら処理することにより、位置情報を高い精度で算出できる。また、後述の属性判定手段における属性情報とのマッチングの精度も高くすることができる。
【００２３】
特定の人の進行速度および進行方向は、例えば、前記人の位置情報の履歴から算出できる。人の位置情報の履歴は、その人を特定する情報、例えば、その人の顔の特徴データに対応付けて記憶される。例えば、画像取得手段１１は、人の位置情報を検出するときに、その人の顔の特徴データも検出する。そして画像取得手段１１は、今回検出した顔の特徴データと同一の特徴データを、画像取得手段１１が記憶しているデータから探す。そして画像取得手段１１は、探した特徴データに対応付けて、新たに検出した位置情報を記憶する。この処理が繰り返されることにより、画像取得手段１１には、人の位置情報の履歴が記憶される。
【００２４】
また人の位置情報の履歴を示す情報は、例えば、以下のように、移動距離、予測位置との比較、頭部の大きさ、頭部の向き、服装の共通性、顔の類似度、性別度、および年齢といったパラメータに基づいて算出されてもよい。以下のトラッキング処理は、画像取得手段１１によって行われる。人物の同一性を判定するための対象物データのパラメータとしては、例えば、以下のものをあげることができる。ただし、前記対象物データのパラメータは、これらのパラメータに限定されない。
【００２５】
＜移動距離＞
通常、同一人物の位置は、連続するフレーム間で急激に変化しない。例えば、図４に示すように、ｎ−１番目のフレームにおける任意の候補者の位置を（Ｘｎ−１，Ｙｎ−１）、ｎ番目のフレームにおける人物の位置を（Ｘｎ，Ｙｎ）とした場合に、これらの２点間の距離ｄｉｆｆｄｉｓｔ＝［（Ｘｎ−１−Ｘｎ）２＋（Ｙｎ−１−Ｙｎ）２］１／２が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２６】
＜予測位置との比較＞
あるフレームの画像に写っている人物が、次のフレームの画像においてどの位置に移動するかは、予測可能である。例えば、ｎ−１番目のフレームの画像に写っている人物が次のｎ番目のフレームでどの位置に移動するかは、ｎ−１番目のフレームの画像およびｎ−２番目以前のフレームの画像から予測可能である。ｎ−１番目のフレームにおいて予測したｎ番目のフレーム画像での人物の位置と、ｎ番目のフレームにおける実際の位置との２点間の距離が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２７】
＜頭部の大きさ＞
通常、同一人物の頭部の大きさは、連続するフレーム間で急激に変化しない。例えば、図５に示すように、ｎ−１番目のフレームにおける任意の人物の頭部の大きさをｈｎ−１、ｎ番目のフレームにおける頭部の大きさをｈｎとすると、これらの大きさの差（ｄｉｆｆｈｅａｄ−ｓｉｚｅ）が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２８】
＜頭部の向き＞
一般的に、人間は一定の方向を向いて移動するため、あるフレームにおける頭部の向きとその次のフレームにおける頭部の向きが極端に異なることは稀である。よって、ｎ−１番目のフレームにおける頭部の向きと、ｎ番目のフレームにおける頭部の向きとを比較することで、人物の同一性を判定可能である。ｎ−１番目のフレームにおける頭部の向きと、ｎ番目のフレームにおける頭部の向きとの差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２９】
また、移動時に頭部が向いている方向は、その人物の進行方向と一致すると考えられる。したがって、ｎ−１番目のフレームの頭部の向きから予測した移動方向と、ｎ−１番目のフレームからｎ番目のフレームの間に移動した方向とを比較することによって、人物の同一性を判定できる。ｎ−１番目のフレームにおける頭部の向きと、ｎ−１番目のフレームからｎ番目のフレームの間に移動した方向との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３０】
＜服装の共通性＞
同一人物の衣服は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の服装を基に、人物の同一性を判定可能である。フレーム画像において人物の頭部を検出した場合、その直下の部分はその人物の胸部であると推定できる。したがって、あるフレーム画像における人物の頭部の直下の部分（胸部領域）における色成分のヒストグラム分布と、その後のフレーム画像における胸部領域における色成分のヒストグラム分布とは、同一人物であればほぼ同じとなる。したがって、ｎ−１番目のフレームにおける胸部領域の色成分のヒストグラム分布と、ｎ番目のフレームにおける胸部領域の色成分のヒストグラム分布との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３１】
＜顔の類似度＞
同一人物の顔は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の顔を基に、人物の同一性を判定可能である。フレーム間での人物の顔の相違は、テンプレートマッチング等によって数値化できる。これらの方法で数値化した値が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３２】
＜性別度＞
同一人物の顔の女性らしさや男性らしさは、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の女性らしさや男性らしさを基に、人物の同一性を判定可能である。ここで、女性らしさや男性らしさを性別度として定義すると、性別度は識別器によって顔画像を基に出力可能である。例えば、フレーム画像に写っている人物の顔が女性らしいほど０に近い値を出力し、男性らしいほど１に近い値を出力するようにすればよい。上記のように性別度を出力する場合、ｎ−１番目のフレームにおける性別度と、ｎ番目のフレームにおける性別度との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３３】
＜年齢＞
同一人物の年齢は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の年齢を基に、人物の同一性を判定可能である。人間の年齢は連続量を扱う識別器によって、顔画像を基に推定可能である。ｎ−１番目のフレームにおいて推定された年齢と、ｎ番目のフレームにおいて推定された年齢との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３４】
上記のような各パラメータに関しては、人物の追跡に用いるか否かを個別に設定可能である。複数のフレーム間で検出された複数の画像が同じ人物かどうかを判定する際、上記の各パラメータの情報のうち複数の情報を用いて決定することが好ましい。あるフレーム画像に写っている人物が、前のフレーム画像において写っているか否かは、例えば、前記対象物データの相関の高低によって判断することができる。例えば、ｎ番目のフレーム画像に１名の人物Ｗが検出されており、ｎ−１番目のフレーム画像に３名の人物Ａ、ＢおよびＣが検出されているとする。この場合、人物Ｗの対象物データＷｎと、ｎ−１番目のフレーム画像に写っている人物Ａ、ＢおよびＣの各々の対象物データＡｎ−１、Ｂｎ−１およびＣｎ−１とを比較する。その結果、人物Ａ、ＢおよびＣのうち、最も相関が高いと判断された人物が、人物Ｗと同一人物と判定され、ｎ−１番目とｎ番目の両フレーム間での人物Ｗの移動が追跡される。
【００３５】
つぎに、移動検知手段１２により、画像取得手段１１で得られた画像情報を、移動検知情報データベース１５に参照し、前記人の移動の有無を検知する（ステップＳ２０）。移動検知手段１２は、前記人の位置情報および前記人の進行情報から、前記人の動きを検知することが好ましい。前記位置情報は、前述の位置情報の履歴も含む。前記移動検知情報は、フレーム内における位置情報、移動の方向および過去の履歴等から選ばれる情報を含む。
【００３６】
移動検知手段１２において、検知の対象となる対象物（乗客）の検出には、テンプレートマッチングや、輪郭抽出などの手法を採用することができる。そして、検出された前記対象物の位置、大きさ等の対象物データを取得する。例えば、人物の動きを追跡する場合、人物自体を前記対象物としてもよいし、人物の一部である頭部を対象物として検出することで人物の動きを検出してもよい。頭部を対象物とした場合、対象物データとしては、位置と大きさに加え、頭部の向き、色彩等を取得することができる。対象物データの種類が多ければ、移動検知手段１２での移動の追跡精度を向上させることができる。
【００３７】
車両内の乗客は、移動（歩行）をしていない場合であっても、車両の揺れとともに動く。そのため、移動の有無は、所定時間における移動距離が所定の値以上あるか否かで判断することが好ましい。前記所定時間における移動距離は、画像取得手段１１で得られた人の位置情報から得ることができる。具体的には、前記所定時間における移動距離は、特定の数（例えばｎ個）の連続するフレームにおいて、例えば、１番目のフレームとｎ番目のフレームとの間の差分等を取得して検出することができる。図６は、移動検知方法の一例を示す説明図である。図６（ａ）に示すように、前記検出された移動距離が所定の値以上あれば、その乗客は移動しているものとみなす。一方、図６（ｂ）に示すように、前記検出された移動距離が所定の値未満であれば、その乗客は、多フレーム間においては動いているとしても、固定位置を中心に揺れていると考え、移動していないものとみなす。
【００３８】
また、同一の距離を移動する場合であっても、カメラ（画像取得手段）からの距離やカメラの設置角度によって、見かけ上の移動距離が異なってしまう場合がある。例えば、図７の説明図に示すように、カメラの近くでの移動は移動距離が長いように検知され、カメラから離れた位置での移動は移動距離が短いように検知されることがある。このような場合には、フレーム内における位置情報およびフレーム内位置毎に予め設定した係数を参照することで、移動距離情報を補正して、移動の有無を精度よく検知することができる。前記移動距離情報の補正は、フレームを距離に応じてブロック分けしておき、前記ブロック毎に係数を設定してもよい。
【００３９】
また、属性判定手段１３により、画像取得手段１１で得られた画像情報を、属性情報データベース１６に参照し、当該画像情報とマッチングすることにより、前記人の属性情報を取得し、判定する（ステップＳ３０）。前記人の属性情報は、年齢、性別、向き（正面、背面など）および過去の履歴等から選ばれる情報を含むが、本実施形態において、属性は少なくとも年齢を含んでいる。しかし、本発明はこれに限定されない。
【００４０】
属性判定手段１３が、前記人の年齢を判定する手段であると、例えば、特定の年齢以上の高齢者であるか否かを判定することが可能である。車両内では、高齢者の転倒による事故が発生しやすいため、前記人が特定の年齢以上であるか否かを判定できることは好ましい。また、属性は、顔画像以外にも、頭部画像、身体の一部の画像からも判定可能である。顔画像以外の情報を用い、または、併用することによって、顔が見えない場合であっても、例えば、後頭部が白色である場合には、白髪の人物すなわち高齢者であると判定することができる。また、妊婦、小さい子どもを抱いた乗客、杖をついた乗客等を属性として判定することもできる。
【００４１】
属性判定手段１３は、複数フレームに同一と思われる人物が検出される場合、フレーム毎に判定される属性のうち、一回でも特定の属性であるとの判定があれば、その人物は、その特定の属性を有しているとみなすことが好ましい。このようにすると、例えば、顔画像から高齢者であると判定した場合、その人物の移動の追跡において、顔が画像取得手段１１からは認識できない状態となっても、その人物は高齢者であるとして検知することができる。
【００４２】
つぎに、アラーム対象者検知手段１４によって、移動検知手段１２において得られた移動情報および属性判定手段１３において得られた属性情報を、アラーム対象者検知情報データベース１７に参照し、アラームの対象であるかを判定し、検知する（ステップＳ４０）。移動検知手段１２による前記人の移動の検知、および、前記属性判定手段１３による、前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人を、アラーム対象者として検知する。
【００４３】
アラーム対象者検知手段１４において、アラーム対象者が検知された場合には、出力手段１８により、アラームを出力する（ステップＳ５０）。なお、出力工程Ｓ５０は、任意の工程であり、本発明のアラーム対象者検知方法に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。
【００４４】
本実施形態における車両内でのアラーム対象者検知について、図１を用いて、さらに具体的に説明する。図１は、本発明のアラーム対象者検知装置１０を備えたバス車内を上方から見た図である。バス車内には、乗客用の座席（斜線部）が複数配置されている。乗客用の座席の間には、通路エリアが配置されている。バス車内の前方には、運転手の席が配置されている。本実施形態においては、アラーム対象者検知装置１０を構成する画像取得手段１１として、２つのカメラ１１１ａおよび１１１ｂが、車両の前後に設置され、車両内の画像情報を取得している。カメラ１１１ａおよび１１１ｂから放射状に広がる形状に囲んだ線の内部は、各カメラの画像取得範囲（空間）を示している。各カメラの設置位置および前記画像取得範囲は、車両内の座席配置および通路エリアの配置および乗降口の配置等を勘案して、車両毎に定めることができる。同図に示す本実施形態の例では、画像取得手段１１としてカメラを２つ設置しているが、本発明はこれに限られず、画像取得手段１１は、１つでもよいし、３つ以上を設置してもよい。前記通路エリア内では、一般に、多数の乗客が通り、または、立ち止まる。図１においては、代表的にＡ、Ｂ、ＣおよびＤの４名の人物がバス車内の前記画像取得範囲内にいる様子を示している。例えば、同図において、人物Ａは、バス車内の後方から前方に向かって歩いており、人物Ｂは、バス車内の前方から後方に向かって歩いている。人物Ｃは、高齢者であり、バス前方に向かって立ったままで乗車している。人物Ｄは、２０歳代の人物であり、バス後方に向かって立ったままで乗車している。人物Ａ、Ｃは、カメラ１１１ａで正面向きの画像情報が取得される状態である。人物Ｂ、Ｄは、カメラ１１１ａでは背面からの画像情報しか取得されないが、カメラ１１１ｂにより正面向きの画像情報が取得される状態である。
【００４５】
人物Ａ、Ｂ、ＣおよびＤの画像情報は、カメラ１１１ａおよびカメラ１１１ｂによって、取得される。そして、これらの画像情報に基づいて、移動検知手段１２によって、前記人物の移動の有無が検知される。また、これらの画像情報に基づいて、属性判定手段１３によって、前記人物の属性として、例えば年齢が判定される。ついで、アラーム対象者検知手段１４によって、前記人物が、アラーム対象者であるか否かが判定され、検知される。ここでは、アラーム対象者検知手段１４が、例えば、属性が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知するものであるとする。この場合、人物Ａおよび人物Ｂは「移動有」と検知され、人物Ｃは「高齢者」と判定されるので、アラーム対象者として、人物Ａ、人物Ｂおよび人物Ｃが検知されることとなる。このように、例えば複数の人物が、車両内にいる場合に、どの人物が走行中の車両内において、体勢を崩す等の状況に陥りやすいかの検知を可能とすることができる。
【００４６】
アラームの出力手段１８としては、例えば、運転手が運転中に確認可能な位置に、アラーム表示モニターを設けておく手段があげられる。アラーム対象者が検知された場合には、前記モニターに、アラーム対象者が存在する旨の表示をすることができる。運転手は、アラームの表示があった場合には、走行速度に注意をしたり、車内放送等で、走行中のつり革等の保持、および、空席がある場合の着席等を促したりすることができる。また、アラームの出力手段１８として、自動音声による注意喚起放送手段を用いることもできる。
【００４７】
［実施形態２］
実施形態２は、前記アラーム対象者検知手段が、車両内の環境情報を加えてアラームの対象であるかを判定し、アラーム対象者を検知する態様である。図９は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態２の構成を示すブロック図である。また、図１０は、実施形態２におけるアラーム対象者検知方法のフローチャートである。図８は、図９および図１０に示した車両内でのアラーム対象者検知装置およびアラーム対象者検知方法を用いた、車両内でのアラーム対象者の検知について説明する図である。図９および図１０において、図２および図３と同一部分には同一の符号を付している。図９に示すとおり、このアラーム対象者検知装置２０は、アラーム対象者検知情報データベース２７内に、前記車両内の環境情報データ等を有している点を除いて、実施形態１に係るアラーム対象者検知装置１０と同様の構成である。本実施形態におけるアラーム対象者検知方法は、移動検知手段１２において得られた移動情報および属性判定手段１３において得られた属性情報を、アラーム対象者検知情報データベース２７に参照し、アラームの対象であるかを判定し、検知する（ステップＳ４０）前に、前記車両内の環境情報がある場合には（ステップＳ６０：Ｙｅｓ）その情報を取得し（ステップＳ７０）、得られた前記車両内の環境情報を加味してアラームの対象であるかを判定し、検知する（ステップＳ４０）。本実施形態においては、前記車両内の環境情報データ等は、アラーム対象者検知情報データベース２７内に格納されているが、本発明はこれに限定されない。前記車両内の環境情報データ等を、移動検知情報データベース１５および属性情報データベース１６に格納しておくこともできる。
【００４８】
本実施形態における車両内でのアラーム対象者検知について、図８を用いて、さらに具体的に説明する。図８（ａ）は、本発明のアラーム対象者検知装置２０を備えたバス車内を上方から見た図である。図８（ｂ）は、前記バス車内を横方向から見た図である。図８において、図１と同一部分には同一の符号を付している。図８においては、座席（斜線部）付近にいる乗客（人物ＥおよびＦ）の動きの例を示している。人物Ｅは、着席した状態から立ちあがる方向に移動している。人物Ｆは、立ったままで乗車していた状態から着席する方向に移動している。
【００４９】
前記環境情報は、例えば、付近に座席や手すりがあるといった空間環境データ、坂道走行中およびカーブ走行中といった車両走行環境データがあげられる。本実施形態において、前記環境情報は、例えば、車両内の位置情報と移動方向情報とから判断して適用される判定基準データで構成される。例えば、座席付近のエリアにおいては、人物Ｅのような動きをする場合、アラームの対象とする必要があるが、人物Ｆのような動きをする場合はアラームの対象とする必要がないと考えられる。前記判定基準データは、例えば、図８における人物Ｆのように、座席付近に位置し、立ったままで乗車していた状態から着席する方向（上→下）に移動する場合には、「移動あり」と検知されるべき距離を移動した場合であっても、アラームの対象から除外する判定基準とすることができる。また、例えば、図８における人物Ｅのように、着席していた状態から立ちあがる方向（下→上）に移動する場合には、座席付近に位置していても、アラームの対象からは除外されないような判定基準とすることができる。この判定基準を環境情報とする場合、人物Ｅは「移動有」と検知されるので、アラーム対象者として、人物Ｅが検知されることとなる。
【００５０】
なお、フレーム中では、カメラから遠ざかる方向に移動する場合と、着席していた状態から立ちあがる方向に動く場合とは、どちらも下側から上側に向かう方向が検出される。歩いている状態では、フレーム間での検出位置をつないだ場合に、進行方向の角度にブレが生じやすい。それに対して、着席していた状態から立ちあがる方向に動く場合では、前記ブレが生じにくい。したがって、例えば、前記ブレの有無やブレの量を判定基準に加えることで、より精度よく検知を行うことができる。
【００５１】
また、坂道走行中およびカーブ走行中といった前記車両走行環境データがある場合には、例えば、カーブを走行しているときには、アラーム対象者として検知する基準を変更することができる。カーブ走行中は車両が揺れたり傾いたりするため、より短い移動距離が検知された場合であっても、アラーム対象者として検知することが好ましい。また、アラーム対象者となる特定の属性が、特定の年齢以上の高齢者である場合、前記年齢の基準を下げることもできる。
【００５２】
本実施形態によっても、実施形態１と同様の効果を得ることができる。また、環境情報を用いてアラームの対象であるかを判定し、検知しているため、不要なアラーム出力を避けるとともに、状況に応じた適切なアラーム出力をすることができ、アラーム対象者をさらに精度よく特定できる。
【００５３】
［実施形態３］
本実施形態のプログラムは、前述の車両内でのアラーム対象者検知方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
【００５４】
［実施形態４］
図１１に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置を用いた車両内でのアラーム対象者検知システムの一例の構成を示す。図１１に示すとおり、このアラーム対象者検知システムは、画像取得手段４１ａ、４１ｂ、４１ｃと、出力手段４２ａ、４２ｂ、４２ｃと、通信インターフェイス４３ａ、４３ｂ、４３ｃと、サーバ４４とを備える。画像取得手段４１ａおよび出力手段４２ａは、通信インターフェイス４３ａに接続されている。画像取得手段４１ａ、出力手段４２ａおよび通信インターフェイス４３ａは、場所Ｘ（車両Ｘ内）に設置されている。画像取得手段４１ｂおよび出力手段４２ｂは、通信インターフェイス４３ｂに接続されている。画像取得手段４１ｂ、出力手段４２ｂおよび通信インターフェイス４３ｂは、場所Ｙ（車両Ｙ内）に設置されている。画像取得手段４１ｃおよび出力手段４２ｃは、通信インターフェイス４３ｃに接続されている。画像取得手段４１ｃ、出力手段４２ｃおよび通信インターフェイス４３ｃは、場所Ｚ（車両Ｚ内）に設置されている。そして、通信インターフェイス４３ａ、４３ｂ、４３ｃと、サーバ４４とが、回線網４５を介して接続されている。
【００５５】
このアラーム対象者検知システムでは、サーバ４４側に、移動検知手段、属性判定手段およびアラーム対象者検知手段を有し、サーバ４４に移動検知情報データベース、属性情報データベースおよびアラーム対象者検知情報データベースが格納される。例えば、場所Ｘ（車両Ｘ内）で画像取得手段４１ａを用いて取得された判定対象人物画像情報を、サーバ４４に送信し、サーバ４４側で、前記画像情報からの前記人の移動の検知、および、前記画像情報からの前記人の属性の判定を行い、アラーム対象者の検知を行う。また、アラーム対象者の検知結果を、出力手段４２ａにより出力する。
【００５６】
本実施形態のアラーム対象者検知システムによれば、画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインによるアラーム対象者の検知が可能である。そのため、例えば、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、例えば、各設置場所が離れている場合でも、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本実施形態のアラーム対象者検知システムは、例えば、クラウドコンピューティングに対応したものでもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明によれば、車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知することができる、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供することができる。その結果、従来では検知が困難であった、走行中の車両内においても、アラーム対象者の検知が容易となり、運転手からの死角となる位置での乗客の状態も把握することができるため、幅広い用途で適用することが可能となる。
【符号の説明】
【００５８】
１０、２０ アラーム対象者検知装置
１１ 画像取得手段
１１１ａ、１１１ｂ カメラ（画像取得手段）
１２ 移動検知手段
１３ 属性判定手段
１４ アラーム対象者検知手段
１５ 移動検知情報データベース（ＤＢ）
１６ 属性情報データベース（ＤＢ）
１７、２７ アラーム対象者検知情報データベース（ＤＢ）
１８ 出力手段
４１ａ、４１ｂ、４１ｃ 画像取得手段
４２ａ、４２ｂ、４２ｃ 出力手段
４３ａ、４３ｂ、４３ｃ 通信インターフェイス
４４ サーバ
４５ 回線網
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
バスおよび電車等の車両内では、走行中の車両の揺れにともなう、乗客の転倒等の事故を防止することが求められている。事故防止のために、運転手や車掌などの乗務員は、車両内を目視確認したり、注意喚起のアナウンスを行ったりしているが、運転中に車両内の状態を完全に把握することは困難であり、また、乗客が予想外の動きをする場合もあることから、十分な効果は得られにくい。そこで、車内トイレや給湯器を備えた高速バス等の車内で、乗客がトイレあるいは給湯器の前に移動したことを自動検知し、検知結果を運転席に表示して運転手に認識させるための装置が検討されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−２８５３９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、車両内においては、走行中に乗客が移動すること自体に注意を払う必要がある。乗客の移動を自動検知しようとする場合、車両の揺れとともに乗客が揺れるので、例えば、つり革を持って安全に体勢を維持している乗客も検知してしまう。また、乗客が高齢者である場合には、移動しようとせずに車両内で立っていても、体勢を崩しやすい傾向にある。
【０００５】
そこで、本発明は、車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知することができる、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記目的を達成するために、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置は、
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と
を含むことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法は、
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得工程と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知工程と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定工程と、
前記移動検知工程による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定工程による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知工程と
を含むことを特徴とする。
【０００８】
本発明のプログラムは、前記本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００９】
本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録していることを特徴とする。
【００１０】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知システムは、
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と、
前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段とを含み、
前記画像取得手段および前記出力手段が、システム外の通信回線網を介して、前記移動検知手段および前記属性判定手段の少なくとも一方と接続されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知可能な車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、実施形態１における車両内でのアラーム対象者検知について説明する図である。
【図２】図２は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態１の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施形態１の車両内でのアラーム対象者検知装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図４】図４は、フレーム間での人物の移動距離を説明する図である。
【図５】図５は、フレーム間での人物の頭部の大きさの差を説明する図である。
【図６】図６は、移動検知方法の一例を示す説明図である。
【図７】図７は、カメラ（画像取得手段）からの距離と、見かけ上の移動距離との関係を説明する説明図である。
【図８】図８は、実施形態２における車両内でのアラーム対象者検知について説明する図である。
【図９】図９は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態２の構成を示すブロック図である。
【図１０】図１０は、本発明の実施形態２の車両内でのアラーム対象者検知装置が行う処理を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置を用いた車両内でのアラーム対象者検知システムの一例の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、前記移動検知手段が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、前記移動検知工程が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することが好ましい。
【００１４】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、前記属性判定手段が、前記人の年齢を判定する手段であって、前記アラーム対象者検知手段が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する手段であることが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、前記属性判定工程が、前記人の年齢を判定する工程であって、前記アラーム対象者検知工程が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する工程であることが好ましい。
【００１５】
また、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、前記アラーム対象者検知手段が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、前記アラーム対象者検知工程が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することが好ましい。
【００１６】
本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置において、さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段を含むことが好ましい。同様に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知方法において、さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力工程を含むことが好ましい。
【００１７】
以下、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法について、詳細に説明する。ただし、本発明は、以下の実施形態に限定されない。
【００１８】
［実施形態１］
図２は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態１の構成を示すブロック図である。また、図３は、実施形態１におけるアラーム対象者検知方法のフローチャートである。図１は、図２および図３に示した車両内でのアラーム対象者検知装置およびアラーム対象者検知方法を用いた、車両内でのアラーム対象者の検知について説明する図である。図２に示すように、このアラーム対象者検知装置１０は、画像取得手段１１と、移動検知手段１２と、属性判定手段１３と、アラーム対象者検知手段１４と、移動検知情報データベース１５と、属性情報データベース１６と、アラーム対象者検知情報データベース１７とを備える。画像取得手段１１は、移動検知手段１２と属性判定手段１３とに接続されている。移動検知手段１２と属性判定手段１３とは、アラーム対象者検知手段１４に接続されている。そして、移動検知手段１２は、移動検知情報データベース１５に接続されている。属性判定手段１３は、属性情報データベース１６に接続されている。アラーム対象者検知手段１４は、アラーム対象者検知情報データベース１７に接続されている。本実施形態の対象物検出装置は、任意の構成部材として出力手段１８を備えていることも好ましい。
【００１９】
図２において、画像取得手段１１、移動検知手段１２、属性判定手段１３およびアラーム対象者検知手段１４の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。アラーム対象者検知装置１０の各構成要素は、任意のコンピュータの中央処理装置（ＣＰＵ）、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等などの記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。移動検知情報データベース１５、属性情報データベース１６およびアラーム対象者検知情報データベース１７は、装置内蔵型であってもよいし、外部記憶装置のような外付け型であってもよい。また、前記各データベースは、前記ネットワーク接続用インターフェイスを介したネットワーク上のサーバに格納されていてもよい。前記出力手段としては、例えば、映像により出力するモニター（例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、ブラウン管（ＣＲＴ）ディスプレイ等の各種画像表示装置等）、印刷により出力するプリンター等があげられる。
【００２０】
本実施形態のアラーム対象者検知方法は、図２のアラーム対象者検知装置を用いて、図３のフローチャートに示すように、以下のステップを実施する。
【００２１】
まず、画像取得手段１１により、車両内に存在する人の画像情報を取得する（ステップＳ１０）。画像情報は、例えば、前記人の位置情報および前記人の進行情報等を含む。前記進行情報は、例えば、進行速度、進行方向等を含むことができる。前記画像情報は、保存して用いてもよいし、保存せずにそのまま用いてもよい。
【００２２】
画像取得手段１１は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラ、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）カメラ、イメージスキャナ等を備えている。ここで画像取得手段１１は、２つ以上のカメラを備えるのが好ましい。このようにすると、画像取得手段１１は、２つ以上のカメラそれぞれで生成された画像情報を互いに関連付けながら処理することにより、位置情報を高い精度で算出できる。また、後述の属性判定手段における属性情報とのマッチングの精度も高くすることができる。
【００２３】
特定の人の進行速度および進行方向は、例えば、前記人の位置情報の履歴から算出できる。人の位置情報の履歴は、その人を特定する情報、例えば、その人の顔の特徴データに対応付けて記憶される。例えば、画像取得手段１１は、人の位置情報を検出するときに、その人の顔の特徴データも検出する。そして画像取得手段１１は、今回検出した顔の特徴データと同一の特徴データを、画像取得手段１１が記憶しているデータから探す。そして画像取得手段１１は、探した特徴データに対応付けて、新たに検出した位置情報を記憶する。この処理が繰り返されることにより、画像取得手段１１には、人の位置情報の履歴が記憶される。
【００２４】
また人の位置情報の履歴を示す情報は、例えば、以下のように、移動距離、予測位置との比較、頭部の大きさ、頭部の向き、服装の共通性、顔の類似度、性別度、および年齢といったパラメータに基づいて算出されてもよい。以下のトラッキング処理は、画像取得手段１１によって行われる。人物の同一性を判定するための対象物データのパラメータとしては、例えば、以下のものをあげることができる。ただし、前記対象物データのパラメータは、これらのパラメータに限定されない。
【００２５】
＜移動距離＞
通常、同一人物の位置は、連続するフレーム間で急激に変化しない。例えば、図４に示すように、ｎ−１番目のフレームにおける任意の候補者の位置を（Ｘｎ−１，Ｙｎ−１）、ｎ番目のフレームにおける人物の位置を（Ｘｎ，Ｙｎ）とした場合に、これらの２点間の距離ｄｉｆｆｄｉｓｔ＝［（Ｘｎ−１−Ｘｎ）２＋（Ｙｎ−１−Ｙｎ）２］１／２が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２６】
＜予測位置との比較＞
あるフレームの画像に写っている人物が、次のフレームの画像においてどの位置に移動するかは、予測可能である。例えば、ｎ−１番目のフレームの画像に写っている人物が次のｎ番目のフレームでどの位置に移動するかは、ｎ−１番目のフレームの画像およびｎ−２番目以前のフレームの画像から予測可能である。ｎ−１番目のフレームにおいて予測したｎ番目のフレーム画像での人物の位置と、ｎ番目のフレームにおける実際の位置との２点間の距離が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２７】
＜頭部の大きさ＞
通常、同一人物の頭部の大きさは、連続するフレーム間で急激に変化しない。例えば、図５に示すように、ｎ−１番目のフレームにおける任意の人物の頭部の大きさをｈｎ−１、ｎ番目のフレームにおける頭部の大きさをｈｎとすると、これらの大きさの差（ｄｉｆｆｈｅａｄ−ｓｉｚｅ）が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２８】
＜頭部の向き＞
一般的に、人間は一定の方向を向いて移動するため、あるフレームにおける頭部の向きとその次のフレームにおける頭部の向きが極端に異なることは稀である。よって、ｎ−１番目のフレームにおける頭部の向きと、ｎ番目のフレームにおける頭部の向きとを比較することで、人物の同一性を判定可能である。ｎ−１番目のフレームにおける頭部の向きと、ｎ番目のフレームにおける頭部の向きとの差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００２９】
また、移動時に頭部が向いている方向は、その人物の進行方向と一致すると考えられる。したがって、ｎ−１番目のフレームの頭部の向きから予測した移動方向と、ｎ−１番目のフレームからｎ番目のフレームの間に移動した方向とを比較することによって、人物の同一性を判定できる。ｎ−１番目のフレームにおける頭部の向きと、ｎ−１番目のフレームからｎ番目のフレームの間に移動した方向との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３０】
＜服装の共通性＞
同一人物の衣服は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の服装を基に、人物の同一性を判定可能である。フレーム画像において人物の頭部を検出した場合、その直下の部分はその人物の胸部であると推定できる。したがって、あるフレーム画像における人物の頭部の直下の部分（胸部領域）における色成分のヒストグラム分布と、その後のフレーム画像における胸部領域における色成分のヒストグラム分布とは、同一人物であればほぼ同じとなる。したがって、ｎ−１番目のフレームにおける胸部領域の色成分のヒストグラム分布と、ｎ番目のフレームにおける胸部領域の色成分のヒストグラム分布との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３１】
＜顔の類似度＞
同一人物の顔は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の顔を基に、人物の同一性を判定可能である。フレーム間での人物の顔の相違は、テンプレートマッチング等によって数値化できる。これらの方法で数値化した値が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３２】
＜性別度＞
同一人物の顔の女性らしさや男性らしさは、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の女性らしさや男性らしさを基に、人物の同一性を判定可能である。ここで、女性らしさや男性らしさを性別度として定義すると、性別度は識別器によって顔画像を基に出力可能である。例えば、フレーム画像に写っている人物の顔が女性らしいほど０に近い値を出力し、男性らしいほど１に近い値を出力するようにすればよい。上記のように性別度を出力する場合、ｎ−１番目のフレームにおける性別度と、ｎ番目のフレームにおける性別度との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３３】
＜年齢＞
同一人物の年齢は、連続するフレーム間で急激に変化しない。よって、フレーム画像に写っている人物の年齢を基に、人物の同一性を判定可能である。人間の年齢は連続量を扱う識別器によって、顔画像を基に推定可能である。ｎ−１番目のフレームにおいて推定された年齢と、ｎ番目のフレームにおいて推定された年齢との差が小さいほど、人物の同一性が高いと考えられる。
【００３４】
上記のような各パラメータに関しては、人物の追跡に用いるか否かを個別に設定可能である。複数のフレーム間で検出された複数の画像が同じ人物かどうかを判定する際、上記の各パラメータの情報のうち複数の情報を用いて決定することが好ましい。あるフレーム画像に写っている人物が、前のフレーム画像において写っているか否かは、例えば、前記対象物データの相関の高低によって判断することができる。例えば、ｎ番目のフレーム画像に１名の人物Ｗが検出されており、ｎ−１番目のフレーム画像に３名の人物Ａ、ＢおよびＣが検出されているとする。この場合、人物Ｗの対象物データＷｎと、ｎ−１番目のフレーム画像に写っている人物Ａ、ＢおよびＣの各々の対象物データＡｎ−１、Ｂｎ−１およびＣｎ−１とを比較する。その結果、人物Ａ、ＢおよびＣのうち、最も相関が高いと判断された人物が、人物Ｗと同一人物と判定され、ｎ−１番目とｎ番目の両フレーム間での人物Ｗの移動が追跡される。
【００３５】
つぎに、移動検知手段１２により、画像取得手段１１で得られた画像情報を、移動検知情報データベース１５に参照し、前記人の移動の有無を検知する（ステップＳ２０）。移動検知手段１２は、前記人の位置情報および前記人の進行情報から、前記人の動きを検知することが好ましい。前記位置情報は、前述の位置情報の履歴も含む。前記移動検知情報は、フレーム内における位置情報、移動の方向および過去の履歴等から選ばれる情報を含む。
【００３６】
移動検知手段１２において、検知の対象となる対象物（乗客）の検出には、テンプレートマッチングや、輪郭抽出などの手法を採用することができる。そして、検出された前記対象物の位置、大きさ等の対象物データを取得する。例えば、人物の動きを追跡する場合、人物自体を前記対象物としてもよいし、人物の一部である頭部を対象物として検出することで人物の動きを検出してもよい。頭部を対象物とした場合、対象物データとしては、位置と大きさに加え、頭部の向き、色彩等を取得することができる。対象物データの種類が多ければ、移動検知手段１２での移動の追跡精度を向上させることができる。
【００３７】
車両内の乗客は、移動（歩行）をしていない場合であっても、車両の揺れとともに動く。そのため、移動の有無は、所定時間における移動距離が所定の値以上あるか否かで判断することが好ましい。前記所定時間における移動距離は、画像取得手段１１で得られた人の位置情報から得ることができる。具体的には、前記所定時間における移動距離は、特定の数（例えばｎ個）の連続するフレームにおいて、例えば、１番目のフレームとｎ番目のフレームとの間の差分等を取得して検出することができる。図６は、移動検知方法の一例を示す説明図である。図６（ａ）に示すように、前記検出された移動距離が所定の値以上あれば、その乗客は移動しているものとみなす。一方、図６（ｂ）に示すように、前記検出された移動距離が所定の値未満であれば、その乗客は、多フレーム間においては動いているとしても、固定位置を中心に揺れていると考え、移動していないものとみなす。
【００３８】
また、同一の距離を移動する場合であっても、カメラ（画像取得手段）からの距離やカメラの設置角度によって、見かけ上の移動距離が異なってしまう場合がある。例えば、図７の説明図に示すように、カメラの近くでの移動は移動距離が長いように検知され、カメラから離れた位置での移動は移動距離が短いように検知されることがある。このような場合には、フレーム内における位置情報およびフレーム内位置毎に予め設定した係数を参照することで、移動距離情報を補正して、移動の有無を精度よく検知することができる。前記移動距離情報の補正は、フレームを距離に応じてブロック分けしておき、前記ブロック毎に係数を設定してもよい。
【００３９】
また、属性判定手段１３により、画像取得手段１１で得られた画像情報を、属性情報データベース１６に参照し、当該画像情報とマッチングすることにより、前記人の属性情報を取得し、判定する（ステップＳ３０）。前記人の属性情報は、年齢、性別、向き（正面、背面など）および過去の履歴等から選ばれる情報を含むが、本実施形態において、属性は少なくとも年齢を含んでいる。しかし、本発明はこれに限定されない。
【００４０】
属性判定手段１３が、前記人の年齢を判定する手段であると、例えば、特定の年齢以上の高齢者であるか否かを判定することが可能である。車両内では、高齢者の転倒による事故が発生しやすいため、前記人が特定の年齢以上であるか否かを判定できることは好ましい。また、属性は、顔画像以外にも、頭部画像、身体の一部の画像からも判定可能である。顔画像以外の情報を用い、または、併用することによって、顔が見えない場合であっても、例えば、後頭部が白色である場合には、白髪の人物すなわち高齢者であると判定することができる。また、妊婦、小さい子どもを抱いた乗客、杖をついた乗客等を属性として判定することもできる。
【００４１】
属性判定手段１３は、複数フレームに同一と思われる人物が検出される場合、フレーム毎に判定される属性のうち、一回でも特定の属性であるとの判定があれば、その人物は、その特定の属性を有しているとみなすことが好ましい。このようにすると、例えば、顔画像から高齢者であると判定した場合、その人物の移動の追跡において、顔が画像取得手段１１からは認識できない状態となっても、その人物は高齢者であるとして検知することができる。
【００４２】
つぎに、アラーム対象者検知手段１４によって、移動検知手段１２において得られた移動情報および属性判定手段１３において得られた属性情報を、アラーム対象者検知情報データベース１７に参照し、アラームの対象であるかを判定し、検知する（ステップＳ４０）。移動検知手段１２による前記人の移動の検知、および、前記属性判定手段１３による、前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人を、アラーム対象者として検知する。
【００４３】
アラーム対象者検知手段１４において、アラーム対象者が検知された場合には、出力手段１８により、アラームを出力する（ステップＳ５０）。なお、出力工程Ｓ５０は、任意の工程であり、本発明のアラーム対象者検知方法に含まれていなくてもよいが、含まれていることが好ましい。
【００４４】
本実施形態における車両内でのアラーム対象者検知について、図１を用いて、さらに具体的に説明する。図１は、本発明のアラーム対象者検知装置１０を備えたバス車内を上方から見た図である。バス車内には、乗客用の座席（斜線部）が複数配置されている。乗客用の座席の間には、通路エリアが配置されている。バス車内の前方には、運転手の席が配置されている。本実施形態においては、アラーム対象者検知装置１０を構成する画像取得手段１１として、２つのカメラ１１１ａおよび１１１ｂが、車両の前後に設置され、車両内の画像情報を取得している。カメラ１１１ａおよび１１１ｂから放射状に広がる形状に囲んだ線の内部は、各カメラの画像取得範囲（空間）を示している。各カメラの設置位置および前記画像取得範囲は、車両内の座席配置および通路エリアの配置および乗降口の配置等を勘案して、車両毎に定めることができる。同図に示す本実施形態の例では、画像取得手段１１としてカメラを２つ設置しているが、本発明はこれに限られず、画像取得手段１１は、１つでもよいし、３つ以上を設置してもよい。前記通路エリア内では、一般に、多数の乗客が通り、または、立ち止まる。図１においては、代表的にＡ、Ｂ、ＣおよびＤの４名の人物がバス車内の前記画像取得範囲内にいる様子を示している。例えば、同図において、人物Ａは、バス車内の後方から前方に向かって歩いており、人物Ｂは、バス車内の前方から後方に向かって歩いている。人物Ｃは、高齢者であり、バス前方に向かって立ったままで乗車している。人物Ｄは、２０歳代の人物であり、バス後方に向かって立ったままで乗車している。人物Ａ、Ｃは、カメラ１１１ａで正面向きの画像情報が取得される状態である。人物Ｂ、Ｄは、カメラ１１１ａでは背面からの画像情報しか取得されないが、カメラ１１１ｂにより正面向きの画像情報が取得される状態である。
【００４５】
人物Ａ、Ｂ、ＣおよびＤの画像情報は、カメラ１１１ａおよびカメラ１１１ｂによって、取得される。そして、これらの画像情報に基づいて、移動検知手段１２によって、前記人物の移動の有無が検知される。また、これらの画像情報に基づいて、属性判定手段１３によって、前記人物の属性として、例えば年齢が判定される。ついで、アラーム対象者検知手段１４によって、前記人物が、アラーム対象者であるか否かが判定され、検知される。ここでは、アラーム対象者検知手段１４が、例えば、属性が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知するものであるとする。この場合、人物Ａおよび人物Ｂは「移動有」と検知され、人物Ｃは「高齢者」と判定されるので、アラーム対象者として、人物Ａ、人物Ｂおよび人物Ｃが検知されることとなる。このように、例えば複数の人物が、車両内にいる場合に、どの人物が走行中の車両内において、体勢を崩す等の状況に陥りやすいかの検知を可能とすることができる。
【００４６】
アラームの出力手段１８としては、例えば、運転手が運転中に確認可能な位置に、アラーム表示モニターを設けておく手段があげられる。アラーム対象者が検知された場合には、前記モニターに、アラーム対象者が存在する旨の表示をすることができる。運転手は、アラームの表示があった場合には、走行速度に注意をしたり、車内放送等で、走行中のつり革等の保持、および、空席がある場合の着席等を促したりすることができる。また、アラームの出力手段１８として、自動音声による注意喚起放送手段を用いることもできる。
【００４７】
［実施形態２］
実施形態２は、前記アラーム対象者検知手段が、車両内の環境情報を加えてアラームの対象であるかを判定し、アラーム対象者を検知する態様である。図９は、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置の実施形態２の構成を示すブロック図である。また、図１０は、実施形態２におけるアラーム対象者検知方法のフローチャートである。図８は、図９および図１０に示した車両内でのアラーム対象者検知装置およびアラーム対象者検知方法を用いた、車両内でのアラーム対象者の検知について説明する図である。図９および図１０において、図２および図３と同一部分には同一の符号を付している。図９に示すとおり、このアラーム対象者検知装置２０は、アラーム対象者検知情報データベース２７内に、前記車両内の環境情報データ等を有している点を除いて、実施形態１に係るアラーム対象者検知装置１０と同様の構成である。本実施形態におけるアラーム対象者検知方法は、移動検知手段１２において得られた移動情報および属性判定手段１３において得られた属性情報を、アラーム対象者検知情報データベース２７に参照し、アラームの対象であるかを判定し、検知する（ステップＳ４０）前に、前記車両内の環境情報がある場合には（ステップＳ６０：Ｙｅｓ）その情報を取得し（ステップＳ７０）、得られた前記車両内の環境情報を加味してアラームの対象であるかを判定し、検知する（ステップＳ４０）。本実施形態においては、前記車両内の環境情報データ等は、アラーム対象者検知情報データベース２７内に格納されているが、本発明はこれに限定されない。前記車両内の環境情報データ等を、移動検知情報データベース１５および属性情報データベース１６に格納しておくこともできる。
【００４８】
本実施形態における車両内でのアラーム対象者検知について、図８を用いて、さらに具体的に説明する。図８（ａ）は、本発明のアラーム対象者検知装置２０を備えたバス車内を上方から見た図である。図８（ｂ）は、前記バス車内を横方向から見た図である。図８において、図１と同一部分には同一の符号を付している。図８においては、座席（斜線部）付近にいる乗客（人物ＥおよびＦ）の動きの例を示している。人物Ｅは、着席した状態から立ちあがる方向に移動している。人物Ｆは、立ったままで乗車していた状態から着席する方向に移動している。
【００４９】
前記環境情報は、例えば、付近に座席や手すりがあるといった空間環境データ、坂道走行中およびカーブ走行中といった車両走行環境データがあげられる。本実施形態において、前記環境情報は、例えば、車両内の位置情報と移動方向情報とから判断して適用される判定基準データで構成される。例えば、座席付近のエリアにおいては、人物Ｅのような動きをする場合、アラームの対象とする必要があるが、人物Ｆのような動きをする場合はアラームの対象とする必要がないと考えられる。前記判定基準データは、例えば、図８における人物Ｆのように、座席付近に位置し、立ったままで乗車していた状態から着席する方向（上→下）に移動する場合には、「移動あり」と検知されるべき距離を移動した場合であっても、アラームの対象から除外する判定基準とすることができる。また、例えば、図８における人物Ｅのように、着席していた状態から立ちあがる方向（下→上）に移動する場合には、座席付近に位置していても、アラームの対象からは除外されないような判定基準とすることができる。この判定基準を環境情報とする場合、人物Ｅは「移動有」と検知されるので、アラーム対象者として、人物Ｅが検知されることとなる。
【００５０】
なお、フレーム中では、カメラから遠ざかる方向に移動する場合と、着席していた状態から立ちあがる方向に動く場合とは、どちらも下側から上側に向かう方向が検出される。歩いている状態では、フレーム間での検出位置をつないだ場合に、進行方向の角度にブレが生じやすい。それに対して、着席していた状態から立ちあがる方向に動く場合では、前記ブレが生じにくい。したがって、例えば、前記ブレの有無やブレの量を判定基準に加えることで、より精度よく検知を行うことができる。
【００５１】
また、坂道走行中およびカーブ走行中といった前記車両走行環境データがある場合には、例えば、カーブを走行しているときには、アラーム対象者として検知する基準を変更することができる。カーブ走行中は車両が揺れたり傾いたりするため、より短い移動距離が検知された場合であっても、アラーム対象者として検知することが好ましい。また、アラーム対象者となる特定の属性が、特定の年齢以上の高齢者である場合、前記年齢の基準を下げることもできる。
【００５２】
本実施形態によっても、実施形態１と同様の効果を得ることができる。また、環境情報を用いてアラームの対象であるかを判定し、検知しているため、不要なアラーム出力を避けるとともに、状況に応じた適切なアラーム出力をすることができ、アラーム対象者をさらに精度よく特定できる。
【００５３】
［実施形態３］
本実施形態のプログラムは、前述の車両内でのアラーム対象者検知方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ハードディスク（ＨＤ）、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク（ＦＤ）等があげられる。
【００５４】
［実施形態４］
図１１に、本発明の車両内でのアラーム対象者検知装置を用いた車両内でのアラーム対象者検知システムの一例の構成を示す。図１１に示すとおり、このアラーム対象者検知システムは、画像取得手段４１ａ、４１ｂ、４１ｃと、出力手段４２ａ、４２ｂ、４２ｃと、通信インターフェイス４３ａ、４３ｂ、４３ｃと、サーバ４４とを備える。画像取得手段４１ａおよび出力手段４２ａは、通信インターフェイス４３ａに接続されている。画像取得手段４１ａ、出力手段４２ａおよび通信インターフェイス４３ａは、場所Ｘ（車両Ｘ内）に設置されている。画像取得手段４１ｂおよび出力手段４２ｂは、通信インターフェイス４３ｂに接続されている。画像取得手段４１ｂ、出力手段４２ｂおよび通信インターフェイス４３ｂは、場所Ｙ（車両Ｙ内）に設置されている。画像取得手段４１ｃおよび出力手段４２ｃは、通信インターフェイス４３ｃに接続されている。画像取得手段４１ｃ、出力手段４２ｃおよび通信インターフェイス４３ｃは、場所Ｚ（車両Ｚ内）に設置されている。そして、通信インターフェイス４３ａ、４３ｂ、４３ｃと、サーバ４４とが、回線網４５を介して接続されている。
【００５５】
このアラーム対象者検知システムでは、サーバ４４側に、移動検知手段、属性判定手段およびアラーム対象者検知手段を有し、サーバ４４に移動検知情報データベース、属性情報データベースおよびアラーム対象者検知情報データベースが格納される。例えば、場所Ｘ（車両Ｘ内）で画像取得手段４１ａを用いて取得された判定対象人物画像情報を、サーバ４４に送信し、サーバ４４側で、前記画像情報からの前記人の移動の検知、および、前記画像情報からの前記人の属性の判定を行い、アラーム対象者の検知を行う。また、アラーム対象者の検知結果を、出力手段４２ａにより出力する。
【００５６】
本実施形態のアラーム対象者検知システムによれば、画像取得手段および出力手段を現場に設置し、サーバ等は他の場所に設置して、オンラインによるアラーム対象者の検知が可能である。そのため、例えば、装置の設置に場所を取ることがなく、メンテナンスも容易である。また、例えば、各設置場所が離れている場合でも、一箇所での集中管理や遠隔操作が可能となる。本実施形態のアラーム対象者検知システムは、例えば、クラウドコンピューティングに対応したものでもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明によれば、車両内の歩行者および高齢者等の特定の属性を有する乗客を精度よく検知することができる、車両内でのアラーム対象者検知装置、アラーム対象者検知方法、プログラム、記録媒体およびアラーム対象者検知システムを提供することができる。その結果、従来では検知が困難であった、走行中の車両内においても、アラーム対象者の検知が容易となり、運転手からの死角となる位置での乗客の状態も把握することができるため、幅広い用途で適用することが可能となる。
【符号の説明】
【００５８】
１０、２０ アラーム対象者検知装置
１１ 画像取得手段
１１１ａ、１１１ｂ カメラ（画像取得手段）
１２ 移動検知手段
１３ 属性判定手段
１４ アラーム対象者検知手段
１５ 移動検知情報データベース（ＤＢ）
１６ 属性情報データベース（ＤＢ）
１７、２７ アラーム対象者検知情報データベース（ＤＢ）
１８ 出力手段
４１ａ、４１ｂ、４１ｃ 画像取得手段
４２ａ、４２ｂ、４２ｃ 出力手段
４３ａ、４３ｂ、４３ｃ 通信インターフェイス
４４ サーバ
４５ 回線網
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と
を含むことを特徴とする車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項２】
前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、
前記移動検知手段が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することを特徴とする、請求項１記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項３】
前記属性判定手段が、前記人の年齢を判定する手段であって、
前記アラーム対象者検知手段が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する手段であることを特徴とする、請求項１または２記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項４】
前記アラーム対象者検知手段が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項５】
さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段を含むことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項６】
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得工程と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知工程と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定工程と、
前記移動検知工程による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定工程による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知工程と
を含むことを特徴とする車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項７】
前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、
前記移動検知工程が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することを特徴とする、請求項６記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項８】
前記属性判定工程が、前記人の年齢を判定する工程であって、
前記アラーム対象者検知工程が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する工程であることを特徴とする、請求項６または７記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項９】
前記アラーム対象者検知工程が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することを特徴とする、請求項６から８のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項１０】
さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力工程を含むことを特徴とする、請求項６から９のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項１１】
請求項６から１０のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。
【請求項１３】
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と、
前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段とを含み、
前記画像取得手段および前記出力手段が、システム外の通信回線網を介して、前記移動検知手段および前記属性判定手段の少なくとも一方と接続されていることを特徴とする車両内でのアラーム対象者検知システム。
【請求項１】
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と
を含むことを特徴とする車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項２】
前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、
前記移動検知手段が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することを特徴とする、請求項１記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項３】
前記属性判定手段が、前記人の年齢を判定する手段であって、
前記アラーム対象者検知手段が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する手段であることを特徴とする、請求項１または２記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項４】
前記アラーム対象者検知手段が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することを特徴とする、請求項１から３のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項５】
さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段を含むことを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知装置。
【請求項６】
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得工程と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知工程と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定工程と、
前記移動検知工程による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定工程による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知工程と
を含むことを特徴とする車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項７】
前記画像情報が、前記人の位置情報および前記人の進行情報を含み、
前記移動検知工程が、前記人の位置情報および前記人の進行情報から前記人の移動を検知することを特徴とする、請求項６記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項８】
前記属性判定工程が、前記人の年齢を判定する工程であって、
前記アラーム対象者検知工程が、前記人が特定の年齢以上であると判定される場合にアラーム対象者として検知する工程であることを特徴とする、請求項６または７記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項９】
前記アラーム対象者検知工程が、さらに、前記車両内の環境情報を加えてアラーム対象者を検知することを特徴とする、請求項６から８のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項１０】
さらに、前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力工程を含むことを特徴とする、請求項６から９のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知方法。
【請求項１１】
請求項６から１０のいずれか一項に記載の車両内でのアラーム対象者検知方法をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
【請求項１２】
請求項１１記載のプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。
【請求項１３】
車両内に存在する人の画像情報を取得する画像取得手段と、
前記画像情報から前記人の移動を検知する移動検知手段と、
前記画像情報から前記人の属性を判定する属性判定手段と、
前記移動検知手段による前記人の移動の検知、および、
前記属性判定手段による前記人が予め設定されていた特定の属性であるとの判定の少なくとも一方を満たす場合に、前記人をアラーム対象者として検知するアラーム対象者検知手段と、
前記アラーム対象者の検知結果を出力する出力手段とを含み、
前記画像取得手段および前記出力手段が、システム外の通信回線網を介して、前記移動検知手段および前記属性判定手段の少なくとも一方と接続されていることを特徴とする車両内でのアラーム対象者検知システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１３−８４１０８（Ｐ２０１３−８４１０８Ａ）
【公開日】平成２５年５月９日（２０１３．５．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２２３４２４（Ｐ２０１１−２２３４２４）
【出願日】平成２３年１０月７日（２０１１．１０．７）
【出願人】（０００２３２０９２）ＮＥＣソフト株式会社 (173)
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年５月９日（２０１３．５．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年１０月７日（２０１１．１０．７）
【出願人】（０００２３２０９２）ＮＥＣソフト株式会社 (173)
【出願人】（０００００４２３７）日本電気株式会社 (19,353)
【Ｆターム（参考）】
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