JP2000048211A

JP2000048211A - 移動物体追跡装置

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Publication number: JP2000048211A
Application number: JP10216757A
Authority: JP
Inventors: Kenji Kitamura; 村健児北
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1998-07-31
Filing date: 1998-07-31
Publication date: 2000-02-18
Anticipated expiration: 2018-07-31
Also published as: JP4156084B2

Abstract

(57)【要約】【課題】画像処理において動物体を検出し追跡する際
には、動領域を安定的に検出することが必要であるが、
停止状態を伴う動物体の追跡や検出の際のパラメータを
常に最適化することは困難であり、これらを解決する。【解決手段】画像間演算処理部１３は、画像格納部１
２に格納されている画像データに対し、連続的にフレー
ム差分処理等の画像データ間演算処理を行う。動領域分
割部１５は、動領域整形部１４によって整形された動領
域をＭ個（Ｍは正の整数）に分割する。色特徴量検出部
１６は、動領域分割部１５によって作成された各々の分
割領域内画像データを処理し分割領域毎に色特徴量を検
出する。特徴量更新部１７および移動物体認識部１９
は、検出された色特徴量と特徴量格納部１８に登録され
ていた色特徴量をもとに更新処理および認識処理を行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像入力装置から
入力された画像データを連続的に処理し、そこから得ら
れた情報から移動物体の検出、認識および移動経路追跡
を行うことにより人物や自動車といった移動物体の動作
監視を行う移動物体追跡装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】動画像を連続的に処理して移動物体を検
出するシステムは既に研究開発が行われており、いくつ
か実用化されている。これら移動物体検出装置における
移動物体検出処理を図３を用いて説明する。図３におい
て、３１は画像入力部、３２は画像格納部、３３は画像
前処理部、３４は動領域整形部、３５は色特徴検出部、
３６は移動物体認識部である。

【０００３】以下、従来の移動物体検出装置の動作につ
いて説明する。画像入力部３１より入力された画像は、
画像格納部３２に格納され、画像前処理部３３によって
前処理が行われる。前処理としては、Ｋフレーム前（Ｋ
は正の整数）の画像と現画像との差分処理を行うフレー
ム間差分処理や、背景画像を作成し現画像との差分処理
を行う背景差分処理、或いは単一画像の輝度勾配を検出
する空間微分処理が用いられる。前処理によって検出さ
れた動領域は、動領域整形部３４においてノイズ除去等
の領域整形処理が行われ、動領域が確定する。動領域が
確定すると、色特徴量検出部３５は、動領域情報をもと
に画像格納部３２の画像データを処理し、移動物体の色
特徴量を検出する。移動物体認識部３６は、検出された
色特徴量およびその履歴情報を用いて、以前に検出され
た動領域との認識同定を行い、同一移動物体を認識す
る。これらの処理を動画像に対して連続的に行うこと
で、移動物体を検出し追跡して行くことができる。

【０００４】画像データは、色情報を含む場合は一般的
に公知のＲＧＢ系あるいはＨＳＶ系を用いた３次元ベク
トルデータであり、色特徴量検出部３５は、動領域に相
当する３次元ベクトルデータに対して平均値算出等の統
計処理等を施し、特徴量として検出する。

【０００５】画像前処理部３３の前処理においては、閾
値処理が行われる。また、動領域整形部３４のノイズ除
去や領域統合等の処理においても、その判定パラメータ
を用いる。従来、これらのパラメータは、視野範囲や俯
角等の撮像条件に整合した最適値が予め画像処理装置に
提供されていた。屋外の明るさのように変化する環境条
件に適応させる必要のある差分閾値のような動的パラメ
ータについては、画像処理によって処理画像内の輝度変
化を検出する方法、または他センサを用いて環境変化を
検出する方法が行われ、この結果によって画像処理装置
が最適パラメータを選択していた。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の動画像処理システムにおいては、以下の問題
点が指摘されていた。まず、フレーム間差分処理におい
ては、移動物体が静止した際には差分が検出されず、追
跡が困難になる。背景差分処理においては、常に最適な
背景画像を作成することが必要であり、環境変化の急峻
な屋外等では背景画像作成および更新が大きな問題にな
る。空間微分処理は、動領域のみが検出される処理では
ないので、移動物体検出に用いる場合は物体の存在領域
を予め設定する必要がある。或いは空間微分画像の差分
処理によって動領域を検出するか、または静止物体も含
めて認識し移動物体を検出するといった手法が考えられ
る。しかしながら、空間微分画像の単純な差分処理では
動領域を正確に検出することは難しく、また上記フレー
ム間差分処理および背景差分処理と同様の問題点が存在
する。一方、静止物体認識は、認識対象物体が特定でき
る環境でなければ実現は難しく、適応できる範囲は限定
せざるを得ない。したがって、これら前処理法を用いて
正確な移動物体を検出し追跡するためには、以上に対す
る解決策が必要であった。

【０００７】また、画像前処理部２３および動領域整形
部２４においてはパラメータが用いられるが、予め与え
られたパラメータが十分ではないために移動物体がうま
く検出できない場合や、ノイズや影の除去処理がうまく
行かない場合があり、また環境条件をうまく検出できず
に適したパラメータを選択することができない場合が存
在した。或いは環境条件がうまく検出できても、その環
境条件のみで最適パラメータが決定できない場合も存在
していた。

【０００８】本発明は、上記従来の問題を解決するもの
で、移動物体の特徴量を検出し判定することで、フレー
ム間差分処理を用いても移動物体の静止状態も含めた追
跡を実現し、かつ環境条件により決定されたパラメータ
が不十分であった場合でも、その影響を大きく受けるこ
となく、正確な移動物体検出および追跡を実現する移動
物体追跡装置を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の移動物体色認識装置は、画像入力部、画像
格納部、画像間演算処理部、動領域整形部、動領域分割
部、色特徴量検出部、特徴量更新部、特徴量格納部およ
び移動物体認識部によって構成される。画像入力部によ
って入力された画像データは、画像格納部に格納され
る。画像間演算処理部は、画像格納部に格納されている
画像データに対し連続的にフレーム間差分処理等の画像
データ間演算処理を行う。動領域整形部は、画像間演算
処理部によって検出された動領域に対し、同一物体で分
割した領域の結合およびノイズや影によって検出された
領域の除去を行い、移動物体の存在している領域のみを
検出する。動領域分割部は、整形された動領域をＭ個
（Ｍは正の整数）に分割する。色特徴量検出部は、動領
域分割部によって作成された各々の分割領域内画像デー
タを処理し、分割領域毎に移動物体色特徴量を検出す
る。特徴量更新部は、上記検出された色特徴量と登録さ
れていた色特徴量をもとに新たに色特徴量を算出し、特
徴量格納部に登録する。移動物体認識部は、検出された
色特徴量と登録されていた色特徴量を用いて移動物体を
認識し追跡する。

【００１０】このように本発明によれば、動領域をフレ
ーム間差分処理を用いて検出し、移動物体の静止によっ
て動領域が検出不可能な場合においても、再度動作を開
始し動領域が検出されると移動物体を特徴量によって認
識し、同一物体と同定し、追跡することができる。ま
た、動領域を分割して各分割領域から得られた色特徴量
を用いて移動物体を認識するため、移動物体の色特徴量
を正確に検出、同定し、追跡することが可能である。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、動画像を入力する画像入力部からの画像データを格
納する画像格納部と、画像格納部に格納されている画像
データに対し連続的に画像データ間演算処理を行う画像
間演算処理部と、画像間演算処理部によって検出された
動領域に対し、同一物体で分割した領域の結合およびノ
イズや影によって検出された領域の除去を行い、移動物
体の存在している領域のみを検出する動領域整形部と、
整形された動領域をＭ個に分割する動領域分割部と、動
領域分割部によって作成された各々の分割領域内画像デ
ータを処理し、分割領域毎に色特徴量を検出する色特徴
量検出部と、上記検出された色特徴量と登録されていた
色特徴量をもとに新たに色特徴量を算出し、特徴量格納
部に登録する特徴量更新部と、算出された色特徴量を用
いて移動物体を認識する移動物体認識部とを備えたもの
であり、対象物体の運動や環境変化の影響を受けること
なく対象物体の色特徴量を検出し、追跡することができ
るという作用を有する。

【００１２】本発明の請求項２に記載の発明は、画像間
演算処理部が、フレーム差分処理を行って動領域を検出
するものであり、フレーム間差分処理を用いても移動物
体の静止状態も含めた追跡を実現することができるとい
う作用を有する。

【００１３】本発明の請求項３に記載の発明は、動領域
分割部が、動領域を画面の垂直方向にＭ個に分割するこ
とによって領域分割を行うものであり、対象物体の縦方
向の色特徴量分布を検出することができるという作用を
有する。

【００１４】本発明の請求項４に記載の発明は、動領域
分割部が、動領域を画面の水平方向にＮ個に分割するこ
とによって領域分割を行うものであり、対象物体の横方
向の色特徴量分布を検出することができるという作用を
有する。

【００１５】本発明の請求項５に記載の発明は、動領域
分割部が、動領域を画面の垂直方向にＭ個および水平方
向にＮ個の合計Ｍ×Ｎ個に分割することによって領域分
割を行うものであり、対象物体の縦方向および横方向の
色特徴量分布を検出することができるという作用を有す
る。

【００１６】本発明の請求項６に記載の発明は、動領域
分割部が、動領域の画素数に応じて動領域分割数を適応
的に変化させるものであり、対象物体の色特徴量分布を
動領域の解像度に応じて最適な領域分割を行い、色特徴
量分布を検出することができるという作用を有する。

【００１７】本発明の請求項７に記載の発明は、色特徴
量検出部が、動領域に隣接する周辺領域を背景領域と
し、その領域内の画像データを処理して背景領域色特徴
量を検出するものであり、対象物体が現在位置する周辺
領域の色特徴量を検出することができ、この情報を用い
ることによって、対象物体の運動や環境変化の影響を受
けることなく対象物体を追跡することができるという作
用を有する。

【００１８】本発明の請求項８に記載の発明は、色特徴
量検出部が、色相分布の補正処理を行って色特徴量のノ
イズ成分を除去するものであり、色特徴量におけるノイ
ズ成分を除去することによって、対象物体を明確に検出
することができるという作用を有する。

【００１９】（実施の形態）以下、本発明における実施
の形態について、図１を用いて説明する。図１におい
て、１１は動画像を入力する画像入力部、１２は画像入
力部１１から入力された画像データを格納する画像格納
部、１３は画像格納部１２に格納されている画像データ
に対し連続的に画像データ間演算処理を行う画像間演算
処理部、１４は画像間演算処理部１３によって検出され
た動領域に対し、同一物体で分割した領域の結合および
ノイズや影によって検出された領域の除去を行い、移動
物体の存在している領域のみを検出する動領域整形部、
１５は整形された動領域をＭ個の領域に分割する動領域
分割部、１６は動領域分割部１５によって作成された各
々の分割領域内画像データを処理し、分割領域毎に移動
物体の色特徴量を検出する色特徴量検出部、１７は上記
検出された色特徴量と登録されていた色特徴量をもとに
新たに色特徴量を算出し特徴量格納部に登録する特徴量
更新部、１８は上記算出された色特徴量を格納する特徴
量格納部、１９は検出された色特徴量と特徴量格納部１
８に登録されていた色特徴量を用いて移動物体を認識す
る移動物体認識部である。

【００２０】次に、本実施の形態の動作について説明す
る。画像入力部１１は、工場内や道路などの対象領域を
俯瞰撮像するように設置される。画像入力部１１は、通
常のＩＴＶカメラとして用いられる可視光撮像カメラを
用いる。画像入力部１１により得られた画像情報は、画
像格納部１２に格納され、これが画像間演算処理部１３
に送出されて、ここで動領域が検出される。動領域の検
出方法としては、フレーム累積差分処理を用いる。フレ
ーム累積差分処理について説明する。フレーム差分処理
の場合、その検出領域の大きさは対象物体の撮像画面上
における移動速度に依存し、停止状態となった場合は動
物体領域検出は不可能となる。また、テクスチャが一様
の領域は検出することはできず、対象物体の輪郭部分を
検出する傾向がある。そこでフレーム差分処理をＮフレ
ーム（Ｎは正の整数）に渡って行い、その結果の論理和
演算を行って動物体領域を検出する。以上がフレーム累
積差分処理である。検出された動領域情報は、動領域整
形部１４へと送られる。動領域整形部１４は、検出され
た動領域情報に対して膨張・収縮処理、穴埋め処理、ノ
イズ除去処理を行って画素毎に抽出された動物体領域の
安定化を図り、最後にラベリング処理を行って外接長方
形で動物体領域をラベル付けする。以上が動領域整形の
方法である。

【００２１】次に、整形された動領域情報をもとに、動
領域分割部１５は動領域分割処理を行う。領域分割は対
象物体の特徴に応じて３種類の方法を用いる。第１は、
動領域を画面の垂直方向に分割し、対象物体の縦方向の
色特徴量分布を検出する方法、第２は、動領域を画面の
水平方向に分割し、対象物体の横方向の色特徴量分布を
検出する方法、第３は、動領域を画面の垂直方向および
水平方向にそれぞれ分割し、対象物体の縦方向および横
方向の色特徴量分布を検出する方法である。これらの方
法は、対象物体の大きさおよび形状特徴に合わせて使い
分ける。即ち、検出された動領域における画素数および
外接長方形縦横比率を算出し、この値によって分割方法
を決定する。動領域画素数が設定閾値以上となった動領
域については、動領域を画面の垂直方向および水平方向
にそれぞれ分割し、対象物体の縦方向および横方向の色
特徴量分布を検出する。動領域画素数が設定閾値未満で
縦比率の大きい縦長の形状特徴を有する対象物体につい
ては垂直分割を行い、縦方向のみの色特徴分布を算出す
る。同じく動領域画素数が設定閾値未満で横比率の大き
い横長の形状特徴を有する対象物体については水平分割
を行い、横方向のみの色特徴分布を算出する。

【００２２】但し、一度検出された動領域画素数が設定
閾値未満となった際に、画面上における位置関係と大き
さによって対象物体が遠方には位置しないと判定された
場合には、対象物体が停止状態に入ろうとしていると考
えられるため、その検出された動領域を包含する予め設
定してある大きさの処理領域を設定し、この領域を分割
して分割領域とする。分割数は予め設定しておいても良
いが、本実施の形態では動領域の画素数に応じて動領域
分割数を適応的に変化させる動領域分割部機能を有す
る。したがって、対象物体の色特徴量分布を動領域の解
像度に応じて最適な領域分割を行い、色特徴量分布を検
出することが可能である。即ち、追跡している同一対象
物体が画像入力部１１から遠方に位置し、画像上におい
て小さく撮像されている場合、その動領域分割数も小さ
くなり、対象物体が画像入力部１１に近く位置する場合
はその動領域数も大きくなり、動領域分割数も大きくな
る。こうしてＭ個の分割領域を設定する。

【００２３】次に、色特徴量検出部１６は、動領域分割
部１５の動領域分割情報をもとに画像格納部１２の画像
データから色特徴量を検出する。画像格納部１２には色
データとして、ＲＧＢ階調データが格納されている。色
特徴量変換部１６は、これに対して座標変換処理を行
う。座標系としてはＨＬＳ座標系或いはＨＶＳ座標系と
いった公知の知覚的表色系を用いることにし、本実施の
形態ではＨＶＳ座標系を用いる。ＲＧＢ階調データを一
画素ずつ色相Ｈ、明度Ｖ、彩度Ｓに変換し、彩度Ｓが予
め設定されていた閾値Ｓthに対してＳth≦Ｓなる条件を
満たす画素の色相Ｈのみについて、その度数分布を作成
する。色相は０〜３６０度の値をとるが、度数分布を作
成する際にはこれをＣ度ずつに量子化して行う。次に、
動物体領域近傍を背景領域として設定し、この領域内の
ＲＧＢ階調データを抽出して同様の座標変換処理を行
う。背景領域は、ラベリング外接長方形の外側Ｋ画素
（Ｋは正の整数）の長方形で囲まれる領域とし、動物体
領域として検出された画素は除いて処理する。ＲＧＢ階
調データを一画素ずつ色相Ｈ、明度Ｖ、彩度Ｓに変換
し、彩度Ｓが予め設定されていた閾値Ｓthに対してＳth
≦Ｓなる条件を満たす画素の色相Ｈのみについて、その
度数分布をＣ度ずつに量子化して作成する。Ｃの値は１
５或いは３０と設定する。こうして動物体領域および背
景領域の色相度数分布が算出されたら、これらを用いて
色相分布の補正処理を実行する。

【００２４】フレーム累積差分処理によって動物体領域
抽出を行う場合、動物体領域に背景領域が混入し、これ
が有彩色画素であると色特徴量にノイズ成分として悪影
響を与える。そこで本実施の形態においては色相分布の
補正処理を行い、上記ノイズ成分を除去する。動物体領
域の色相分布をf(x)、背景領域の色相分布をg(x)とす
る。g(x)を用いて式（１）に示す正規化された背景領域
の色相分布g ^*(x) を算出し、式（２）によってフィル
タ関数h(x)を算出する。 g ^*(x) (0 ≦ g^*(x) ≦ k) 但し、k は0 ＜ k ＜ 1なる実数・・・（１） h(x)＝ 1− g^*(x) （1 −k ≦ h(x) ≦ 1) ・・・（２）こうして算出されたフィルタ関数h(x)を用い、式（３）
によってf(x)をフィルタリングし、補正された色相分布
F(x)を導く。 F(x)＝ f(x) * h(x) ・・・（３）フィルタ特性は、式（１）および式（２）に示すｋの値
によって変えることができる。

【００２５】なお、本処理は全ての分割領域に対して行
う必要はなく、背景領域の混入の可能性が高い領域、即
ち検出された動領域に外接する輪郭の領域にのみに行え
ば良い。或いは、動領域の移動方向を検出し、その方向
の輪郭部分のみを取り出して本処理を実施してもよい。
これらの処理により、Ｍ個に分割された各分割領域毎に
算出された補正された色相分布F(x)を、色特徴量とす
る。

【００２６】こうして検出されたＭ個の色特徴量は、特
徴量更新部１７において、特徴量格納部１８に登録され
ていた過去の色特徴量との間で更新処理が行われる。登
録されていた色特徴量である色相分布F _R(x) と検出さ
れた色相分布F(x)は、式（４）によって各成分毎に更新
処理が行われる。 F _R(x) ＝α・F(x)＋(1−α) ・F _R(x) 但し、αは0 ＜α＜ 1なる実数・・・（４）

【００２７】同様に検出されたＭ個の色特徴は、移動物
体認識部１９において、特徴量格納部１８に登録されて
いた過去の色特徴量との間で認識処理が行われる。登録
されていた色特徴量である色相分布F _R(x) と検出され
た色相分布F(x)は、式（５）によって各分割領域毎に相
関係数Ｒが算出され、この総和が判定閾値以上となると
同一物体として認識され、追跡処理が行われる。Ｒ＝ Σ｛F(x)・F _R(x) ｝／（Fsum・F _Rsum ）但し、Fsum ＝ Σ｛F(x)・F(x)｝ F _Rsum ＝ Σ｛F _R(x) ・F _R(x) ｝・・・（５）

【００２８】ここで更新処理および認識処理は各分割領
域毎に行われるが、動領域の大きさは時間と共に変化す
るため、領域分割数も変化する。したがって、検出され
た動領域の分割数と登録されていた特徴量の分割数が異
なる場合が発生する。これについて図２を用いて説明す
る。上記のような場合の認識および更新処理の際には、
不足する色相分布を最も近い分割領域における分布で補
間する。そして、登録されていた色特徴量が検出された
色特徴量よりも少ない場合は、補間処理によって算出さ
れた色特徴量を特徴量格納部１８に登録していく。例え
ば、動領域が過去において縦に五分割されており、色特
徴量が五個特徴量格納部１８に登録されていて、今動領
域が六分割されて検出されたとすると、特徴量更新部１
７および移動物体認識部１９は、図２のように特徴量格
納部１８の登録データ１８Ａを用いて、更新並びに認識
処理を行うときに、不足する色相分布を三番目に登録さ
れていた特徴量を用いて補間する。この結果、特徴量格
納部１８には六分割されたデータが新規登録データ１８
Ｂとして格納される。

【００２９】以上のように、本実施の形態によれば、対
象物体を動領域として検出された大きさに基づいて領域
分割し、色特徴量を検出すると共に、動領域の大きさが
対象物体が停止状態に入るために小さくなったと考えら
れる場合には、別途処理領域を設定し色特徴量を検出す
るため、フレーム差分処理等の停止状態を検出できない
動領域検出処理を用いても、停止状態を含めて対象物体
を検出し、正確に追跡することが可能である。また、そ
の処理の際に、背景領域の色特徴量がノイズ成分として
混入する可能性があるが、本実施の形態ではそれに影響
されることなく対象物体の色特徴量を検出することが可
能である。

【００３０】

【発明の効果】以上のように、本発明は、動領域検出技
術および色特徴量検出・認識技術を用いることによっ
て、対象領域内を走行する複数の車両や人間等の対象物
体を識別して追跡することが可能であり、優れた移動物
体監視システムを実現することができるという効果を有
する。また、これら対象物体の運動状態（特に停止状
態）や動領域検出の際の閾値等のパラメータ値の適不適
の影響を受けにくく、複雑な挙動を示す対象物体に対し
て、環境変化の大きい状況下においても安定した移動物
体監視の可能な移動物体監視システムを実現することが
できるという効果を有する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態における移動物体色認識装
置の基本構成を示すブロック結線図

【図２】分割領域における色特徴量認識および更新処理
を説明する模式図

【図３】従来例における移動物体検出装置のブロック結
線図

【符号の説明】

１１画像入力部１２画像格納部１３画像前演算処理部１４動領域整形部１５動領域分割部１６色特徴量検出部１７特徴量更新部１８特徴量格納部１９移動物体認識部３１画像入力部３２画像格納部３３画像前処理部３４動領域整形部３５色特徴量検出部３６移動物体認識部１８Ａ登録されていた色特徴量１８Ｂ新規登録される特徴量

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】動画像を入力する画像入力部からの画像
データを格納する画像格納部と、画像格納部に格納され
ている画像データに対し連続的に画像データ間演算処理
を行う画像間演算処理部と、画像間演算処理部によって
検出された動領域に対し、同一物体で分割した領域の結
合およびノイズや影によって検出された領域の除去を行
い、移動物体の存在している領域のみを検出する動領域
整形部と、整形された動領域をＭ個（Ｍは正の整数）に
分割する動領域分割部と、動領域分割部によって作成さ
れた各々の分割領域内画像データを処理し、分割領域毎
に移動物体色特徴量を検出する色特徴量検出部と、上記
検出された色特徴量と登録されていた色特徴量をもとに
新たに色特徴量を算出し、特徴量格納部に登録する特徴
量更新部と、検出された色特徴量と特徴量格納部に登録
されていた色特徴量を用いて移動物体を認識し追跡する
移動物体認識部を備えた移動物体追跡装置。
【請求項２】画像間演算処理部が、フレーム差分処理
を行って動領域を検出する請求項１記載の移動物体追跡
装置。
【請求項３】動領域分割部が、動領域を画面の垂直方
向にＭ個（Ｍは正の整数）に分割することによって領域
分割を行う請求項１記載の移動物体追跡装置。
【請求項４】動領域分割部が、動領域を画面の水平方
向にＮ個（Ｎは正の整数）に分割することによって領域
分割を行う請求項１記載の移動物体追跡装置。
【請求項５】動領域分割部が、動領域を画面の垂直方
向にＭ個および水平方向にＮ個（Ｍ、Ｎは正の整数）の
合計Ｍ×Ｎ個に分割することによって領域分割を行う請
求項１記載の移動物体追跡装置。
【請求項６】動領域分割部が、動領域の画素数に応じ
て動領域分割数を適応的に変化させる請求項１から５の
いずれかに記載の移動物体追跡装置。
【請求項７】色特徴量検出部が、動領域に隣接する周
辺領域を背景領域とし、その領域内の画像データを処理
して背景領域色特徴量を検出する請求項１から６のいず
れかに記載の移動物体追跡装置。
【請求項８】色特徴量検出部が、色相分布の補正処理
を行って色特徴量のノイズ成分を除去する請求項７記載
の移動物体追跡装置。