JP2003057007A - 距離画像を用いた人体検知方法 - Google Patents
距離画像を用いた人体検知方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】静止している人体の検知と移動する人体の追跡
を可能とする。 【解決手段】人体検知装置は距離画像カメラ１、並びに
距離画像カメラ１で取得した距離画像を画像処理して人
体を検知する画像処理装置１０を備える。画像処理装置
１０の制御処理部１２は、人体Ｈの高さ（身長）よりも
大きくなく且つ人体Ｈが立つ背景（床面）よりも低くな
い所定高さ（例えば、成人の腰の位置の高さ）までの距
離を閾値Ｈthに設定し、画像メモリ１１から読み出した
時刻ｔの距離画像の各画素データを閾値Ｈthと比較して
閾値Ｈthよりも小さい、すなわち閾値Ｈthよりも距離画
像カメラ１に近い画素データを抽出する。抽出された画
素データの集合が床に立つ人体Ｈの領域に相当し、この
領域によって人体を検知することができる。
を可能とする。 【解決手段】人体検知装置は距離画像カメラ１、並びに
距離画像カメラ１で取得した距離画像を画像処理して人
体を検知する画像処理装置１０を備える。画像処理装置
１０の制御処理部１２は、人体Ｈの高さ（身長）よりも
大きくなく且つ人体Ｈが立つ背景（床面）よりも低くな
い所定高さ（例えば、成人の腰の位置の高さ）までの距
離を閾値Ｈthに設定し、画像メモリ１１から読み出した
時刻ｔの距離画像の各画素データを閾値Ｈthと比較して
閾値Ｈthよりも小さい、すなわち閾値Ｈthよりも距離画
像カメラ１に近い画素データを抽出する。抽出された画
素データの集合が床に立つ人体Ｈの領域に相当し、この
領域によって人体を検知することができる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、撮像手段から被写
体までの距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の
人体の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法に
関するものである。
体までの距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の
人体の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、天井に設置されたＣＣＤカメラ等
の撮像装置で撮像した画像に対して、一定の時間間隔で
フレーム間差分処理を行い、抽出された移動物体の位置
や大きさ（面積）からその移動物体（人体）の動きを検
出する人体検知装置が提供されている。
の撮像装置で撮像した画像に対して、一定の時間間隔で
フレーム間差分処理を行い、抽出された移動物体の位置
や大きさ（面積）からその移動物体（人体）の動きを検
出する人体検知装置が提供されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ように撮像画像のフレーム間差分処理によって人体を検
知する方法では、人体が静止している場合には検知がで
きず、検知対象の人体を見失い易いという欠点があっ
た。また、フレーム間で動きのあった部分しか抽出でき
ないため、人体の全体を抽出することが困難であるとい
う欠点があった。しかも、撮像画像からは被写体の輝度
情報しか得られないため、服装や容姿が千差万別の人体
の輝度情報から特徴を抽出して追跡することができなか
った。さらに、被写体までの距離情報が得られないの
で、追跡している人体の転倒を検知することができず、
距離情報を得るために別のセンサが必要になる場合があ
った。
ように撮像画像のフレーム間差分処理によって人体を検
知する方法では、人体が静止している場合には検知がで
きず、検知対象の人体を見失い易いという欠点があっ
た。また、フレーム間で動きのあった部分しか抽出でき
ないため、人体の全体を抽出することが困難であるとい
う欠点があった。しかも、撮像画像からは被写体の輝度
情報しか得られないため、服装や容姿が千差万別の人体
の輝度情報から特徴を抽出して追跡することができなか
った。さらに、被写体までの距離情報が得られないの
で、追跡している人体の転倒を検知することができず、
距離情報を得るために別のセンサが必要になる場合があ
った。
【０００４】本発明は上記事情に鑑みて為されたもので
あり、その目的とするところは、静止している人体を検
知できるとともに移動する人体の追跡が可能な距離画像
を用いた人体検知方法を提供することにある。
あり、その目的とするところは、静止している人体を検
知できるとともに移動する人体の追跡が可能な距離画像
を用いた人体検知方法を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、上記
目的を達成するために、撮像手段から被写体までの距離
情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並
びに人体の動きを検知する人体検知方法であって、検知
領域を上方から撮像することで得られる距離画像と、人
体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背景よりも低
くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像を構成する
複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さ
い画素からなる領域を人体として検知し、時間的に連続
する複数の距離画像間で少なくとも一部が重複する領域
を同一人物と判断して追跡することを特徴とし、静止し
ている人体を検知できるとともに移動する人体の追跡が
可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場合
には人体の転倒として検知可能となる。
目的を達成するために、撮像手段から被写体までの距離
情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並
びに人体の動きを検知する人体検知方法であって、検知
領域を上方から撮像することで得られる距離画像と、人
体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背景よりも低
くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像を構成する
複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さ
い画素からなる領域を人体として検知し、時間的に連続
する複数の距離画像間で少なくとも一部が重複する領域
を同一人物と判断して追跡することを特徴とし、静止し
ている人体を検知できるとともに移動する人体の追跡が
可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場合
には人体の転倒として検知可能となる。
【０００６】請求項２の発明は、上記目的を達成するた
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を上方から撮
像することで得られる距離画像と、人体の高さよりも大
きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所定高さの
閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画素の中で
撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素からなる領
域を人体として検知し、当該領域に含まれる各画素の距
離を積算することで人体の凡その体積を求め、時間的に
連続する複数の距離画像間で体積値がほぼ一定となる領
域を同一人物と判断して追跡することを特徴とし、静止
している人体を検知できるとともに移動する人体の追跡
が可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場
合には人体の転倒として検知可能となる。
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を上方から撮
像することで得られる距離画像と、人体の高さよりも大
きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所定高さの
閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画素の中で
撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素からなる領
域を人体として検知し、当該領域に含まれる各画素の距
離を積算することで人体の凡その体積を求め、時間的に
連続する複数の距離画像間で体積値がほぼ一定となる領
域を同一人物と判断して追跡することを特徴とし、静止
している人体を検知できるとともに移動する人体の追跡
が可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場
合には人体の転倒として検知可能となる。
【０００７】請求項３の発明は、上記目的を達成するた
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を上方から撮
像することで得られる距離画像と、人体の高さよりも大
きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所定高さの
閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画素の中で
撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素からなる領
域を人体として検知し、当該領域に含まれる各画素の距
離が略一致する画素同士をつないで等高線を作成し、時
間的に連続する複数の距離画像間で等高線が単峰性を示
す領域を人体と判断して追跡することを特徴とし、静止
している人体を検知できるとともに移動する人体の追跡
が可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場
合には人体の転倒として検知可能となる。
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を上方から撮
像することで得られる距離画像と、人体の高さよりも大
きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所定高さの
閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画素の中で
撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素からなる領
域を人体として検知し、当該領域に含まれる各画素の距
離が略一致する画素同士をつないで等高線を作成し、時
間的に連続する複数の距離画像間で等高線が単峰性を示
す領域を人体と判断して追跡することを特徴とし、静止
している人体を検知できるとともに移動する人体の追跡
が可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場
合には人体の転倒として検知可能となる。
【０００８】請求項４の発明は、上記目的を達成するた
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を側方から撮
像することで得られる距離画像と、壁面などの背景より
も遠くない所定の閾値とを比較し、距離画像を構成する
複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さ
い画素からなる領域を人体として検知し、時間的に連続
する複数の距離画像間で上記領域の距離情報から撮像手
段の光軸方向に沿った前後方向の人体の移動距離を検知
するとともに、時間的に連続する複数の距離画像間で上
記領域の移動した画素数と当該画素の距離情報とに基づ
いて光軸方向と直交する方向に沿った左右方向の人体の
移動距離を算出することを特徴とし、静止している人体
を検知できるとともに移動する人体を２次元で追跡可能
となる。
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を側方から撮
像することで得られる距離画像と、壁面などの背景より
も遠くない所定の閾値とを比較し、距離画像を構成する
複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さ
い画素からなる領域を人体として検知し、時間的に連続
する複数の距離画像間で上記領域の距離情報から撮像手
段の光軸方向に沿った前後方向の人体の移動距離を検知
するとともに、時間的に連続する複数の距離画像間で上
記領域の移動した画素数と当該画素の距離情報とに基づ
いて光軸方向と直交する方向に沿った左右方向の人体の
移動距離を算出することを特徴とし、静止している人体
を検知できるとともに移動する人体を２次元で追跡可能
となる。
【０００９】請求項５の発明は、上記目的を達成するた
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を側方から撮
像することで得られる距離画像と、壁面などの背景より
も遠くない所定の閾値とを比較し、距離画像を構成する
複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さ
い画素からなる領域を人体として検知し、当該領域の境
界線を含む平面を基準面に設定し、この基準面までの距
離と上記領域に含まれる各画素の距離との差分を積算す
ることで人体の凡その体積を求め、時間的に連続する複
数の距離画像間で体積値がほぼ一定となる領域を同一人
物と判断して追跡することを特徴とし、静止している人
体を検知できるとともに移動する人体の追跡が可能とな
る。
めに、撮像手段から被写体までの距離情報を示す距離画
像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体の動きを
検知する人体検知方法であって、検知領域を側方から撮
像することで得られる距離画像と、壁面などの背景より
も遠くない所定の閾値とを比較し、距離画像を構成する
複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さ
い画素からなる領域を人体として検知し、当該領域の境
界線を含む平面を基準面に設定し、この基準面までの距
離と上記領域に含まれる各画素の距離との差分を積算す
ることで人体の凡その体積を求め、時間的に連続する複
数の距離画像間で体積値がほぼ一定となる領域を同一人
物と判断して追跡することを特徴とし、静止している人
体を検知できるとともに移動する人体の追跡が可能とな
る。
【００１０】請求項６の発明は、請求項１〜５の何れか
の発明において、時間的に連続する複数の距離画像間の
差分を求め、この差分に基づいて人体の移動方向を検知
することを特徴とし、人体の移動方向が容易に検知でき
る。
の発明において、時間的に連続する複数の距離画像間の
差分を求め、この差分に基づいて人体の移動方向を検知
することを特徴とし、人体の移動方向が容易に検知でき
る。
【００１１】
【発明の実施の形態】（実施形態１）図１は本願の請求
項１に係る発明の人体検知方法を実現するための人体検
知装置を示すブロック図である。この人体検知装置は距
離画像カメラ１、並びに距離画像カメラ１で取得した距
離画像を画像処理して人体を検知する画像処理装置１０
を備える。距離画像カメラ１は従来周知の構成を有する
ものであって、レンズにより視野内の像を撮像面に結像
し、被写体との間の距離情報を示す画像（距離画像）を
取得するものである。ここで、距離画像とは各画素のレ
ベルが撮像面から被写体までの距離に応じた値となる濃
淡画像であって、距離が遠いほど濃度が高く（濃く）な
り、距離が近いほど濃度が低く（淡く）なる。なお、本
実施形態においては、距離画像カメラ１を監視しようと
する部屋の天井に設置し、この部屋のほぼ全域が距離画
像カメラ１の視野内に収まるようにレンズの画角等を調
整している。
項１に係る発明の人体検知方法を実現するための人体検
知装置を示すブロック図である。この人体検知装置は距
離画像カメラ１、並びに距離画像カメラ１で取得した距
離画像を画像処理して人体を検知する画像処理装置１０
を備える。距離画像カメラ１は従来周知の構成を有する
ものであって、レンズにより視野内の像を撮像面に結像
し、被写体との間の距離情報を示す画像（距離画像）を
取得するものである。ここで、距離画像とは各画素のレ
ベルが撮像面から被写体までの距離に応じた値となる濃
淡画像であって、距離が遠いほど濃度が高く（濃く）な
り、距離が近いほど濃度が低く（淡く）なる。なお、本
実施形態においては、距離画像カメラ１を監視しようと
する部屋の天井に設置し、この部屋のほぼ全域が距離画
像カメラ１の視野内に収まるようにレンズの画角等を調
整している。
【００１２】画像処理装置１０は、距離画像カメラ１で
取得した距離画像を記憶する画像メモリ（フレームメモ
リ）１１と、画像メモリ１１に随時アクセスして任意の
距離画像の画素データ（距離データ）を読み出すととも
に読み出した画素データに後述するアルゴリズムに従っ
た画像処理を施して人体の検知及び追跡等を行う制御処
理部１２とを備える。制御処理部１２はＣＰＵを主構成
要素とし、予め与えられたプログラムを実行することで
画像処理を行う。
取得した距離画像を記憶する画像メモリ（フレームメモ
リ）１１と、画像メモリ１１に随時アクセスして任意の
距離画像の画素データ（距離データ）を読み出すととも
に読み出した画素データに後述するアルゴリズムに従っ
た画像処理を施して人体の検知及び追跡等を行う制御処
理部１２とを備える。制御処理部１２はＣＰＵを主構成
要素とし、予め与えられたプログラムを実行することで
画像処理を行う。
【００１３】次に、本発明の要旨である人体検知方法、
すなわち画像処理装置１０の制御処理部１２の動作を説
明する。制御処理部１２においては、図１に示すように
人体Ｈの高さ（身長）よりも大きくなく且つ人体Ｈが立
つ背景（床面）よりも低くない所定高さ（例えば、成人
の腰の位置の高さ）までの距離を閾値Ｈthに設定し、画
像メモリ１１から読み出した時刻ｔの距離画像の各画素
データを閾値Ｈthと比較して閾値Ｈthよりも小さい、す
なわち閾値Ｈthよりも距離画像カメラ１に近い画素デー
タを抽出する。而して、抽出された画素データの集合が
床に立つ人体Ｈの領域に相当し、この領域によって人体
を検知することができる。しかも、この領域は人体Ｈが
静止している場合、移動している場合、あるいは部分的
に動いている場合の何れにおいても抽出できるから、静
止している人体Ｈも検知可能である。ここで、閾値Ｈth
は厳密にいうと距離画像カメラ１の撮像面を中心とする
円弧状に設定されることになり、床から一定の高さの平
面状とはならないが、極端に視野が広角でない限りは近
似的に平面としても差し支えない。
すなわち画像処理装置１０の制御処理部１２の動作を説
明する。制御処理部１２においては、図１に示すように
人体Ｈの高さ（身長）よりも大きくなく且つ人体Ｈが立
つ背景（床面）よりも低くない所定高さ（例えば、成人
の腰の位置の高さ）までの距離を閾値Ｈthに設定し、画
像メモリ１１から読み出した時刻ｔの距離画像の各画素
データを閾値Ｈthと比較して閾値Ｈthよりも小さい、す
なわち閾値Ｈthよりも距離画像カメラ１に近い画素デー
タを抽出する。而して、抽出された画素データの集合が
床に立つ人体Ｈの領域に相当し、この領域によって人体
を検知することができる。しかも、この領域は人体Ｈが
静止している場合、移動している場合、あるいは部分的
に動いている場合の何れにおいても抽出できるから、静
止している人体Ｈも検知可能である。ここで、閾値Ｈth
は厳密にいうと距離画像カメラ１の撮像面を中心とする
円弧状に設定されることになり、床から一定の高さの平
面状とはならないが、極端に視野が広角でない限りは近
似的に平面としても差し支えない。
【００１４】制御処理部１２は抽出した領域に番号を付
与するラベリング処理を行い、例えば、時刻ｔの距離画
像から抽出された１つの領域にラベル１を付与する。続
いて、制御処理部１２では画像メモリ１１から読み出し
た時刻ｔ＋１の距離画像の各画素データを閾値Ｈthと比
較することで人体Ｈの領域を抽出し、抽出された領域に
ラベル２を付与する。このとき、時刻ｔから時刻ｔ＋１
にかけて人体Ｈが移動している場合、抽出される領域も
移動することになるが、人体Ｈの移動速度に比べて制御
処理部１２における処理時間が充分に短いことから、図
２に示すように同一人物（人体Ｈ）の２つの領域、すな
わち時刻ｔにおける領域Ａｔと時刻ｔ＋１における領域
Ａt+1とが少なくとも一部で重複することになる。制御
処理部１２は、２つの領域Ａｔ，Ａt+1が重複すると判
断したら時刻ｔ＋１の領域Ａt+1に時刻ｔの領域Ａｔの
ラベル１を付与し、時刻ｔにおける領域Ａｔと時刻ｔ＋
１における領域Ａt+1とに同一のラベル１を付与するこ
とにより、このラベル１に基づいて検知領域内の人体Ｈ
を追跡する。以下、時刻ｔ＋２，ｔ＋３，…と連続する
各時刻ｔ＋ｎの距離画像に対して上述の画像処理を繰り
返し行うことにより、検知領域内を移動する人体Ｈを追
跡することができる。
与するラベリング処理を行い、例えば、時刻ｔの距離画
像から抽出された１つの領域にラベル１を付与する。続
いて、制御処理部１２では画像メモリ１１から読み出し
た時刻ｔ＋１の距離画像の各画素データを閾値Ｈthと比
較することで人体Ｈの領域を抽出し、抽出された領域に
ラベル２を付与する。このとき、時刻ｔから時刻ｔ＋１
にかけて人体Ｈが移動している場合、抽出される領域も
移動することになるが、人体Ｈの移動速度に比べて制御
処理部１２における処理時間が充分に短いことから、図
２に示すように同一人物（人体Ｈ）の２つの領域、すな
わち時刻ｔにおける領域Ａｔと時刻ｔ＋１における領域
Ａt+1とが少なくとも一部で重複することになる。制御
処理部１２は、２つの領域Ａｔ，Ａt+1が重複すると判
断したら時刻ｔ＋１の領域Ａt+1に時刻ｔの領域Ａｔの
ラベル１を付与し、時刻ｔにおける領域Ａｔと時刻ｔ＋
１における領域Ａt+1とに同一のラベル１を付与するこ
とにより、このラベル１に基づいて検知領域内の人体Ｈ
を追跡する。以下、時刻ｔ＋２，ｔ＋３，…と連続する
各時刻ｔ＋ｎの距離画像に対して上述の画像処理を繰り
返し行うことにより、検知領域内を移動する人体Ｈを追
跡することができる。
【００１５】さらに、制御処理部１２においては、同一
のラベルが付与された追跡中の領域Ａt+nが時刻t+n+1の
距離画像から抽出されなかった場合、追跡中の人体（人
物）Ｈが閾値Ｈthよりも低い位置に下がったということ
からその人物の転倒が検知できる。
のラベルが付与された追跡中の領域Ａt+nが時刻t+n+1の
距離画像から抽出されなかった場合、追跡中の人体（人
物）Ｈが閾値Ｈthよりも低い位置に下がったということ
からその人物の転倒が検知できる。
【００１６】（実施形態２）本実施形態の人体検知方法
を実現する人体検知装置は実施形態１と同一の構成を有
するので図示並びに説明は省略する。
を実現する人体検知装置は実施形態１と同一の構成を有
するので図示並びに説明は省略する。
【００１７】閾値Ｈthとの比較によって抽出された領域
Ａｔに含まれる各画素の画素データ（距離データ）Ｒij
と閾値Ｈthとの差（Ｈth−Ｒij）を積算した値Ｖ＝Σ
（Ｈth−Ｒij）は、領域Ａｔとして検知された人体の閾
値Ｈthよりも上方（距離画像カメラ１に近い方）の部位
の体積を示すことになる。通常、歩行中における人体の
高さ位置や形状はほぼ一定とみなせるため、上述のよう
にして求めた体積値Ｖも殆ど変動しないと考えられる。
Ａｔに含まれる各画素の画素データ（距離データ）Ｒij
と閾値Ｈthとの差（Ｈth−Ｒij）を積算した値Ｖ＝Σ
（Ｈth−Ｒij）は、領域Ａｔとして検知された人体の閾
値Ｈthよりも上方（距離画像カメラ１に近い方）の部位
の体積を示すことになる。通常、歩行中における人体の
高さ位置や形状はほぼ一定とみなせるため、上述のよう
にして求めた体積値Ｖも殆ど変動しないと考えられる。
【００１８】而して、本実施形態では上述のような特徴
を利用し、制御処理部１２にて各時刻ｔ＋ｎにおける体
積値Ｖの演算を行い、求めた体積値Ｖが所定の上限値Ｖ
ｈ及び下限値Ｖｌの範囲に収まる、すなわちＶｌ＜Ｖ＜
Ｖｈの条件を満たす場合にその領域Ａt+nが同一人物を
示すものと判断して追跡処理を行う。このような処理を
行うことにより、実施形態１と同様に静止している人体
の検知並びに移動する人体の追跡が可能であるととも
に、実施形態１に比較して移動する人体の追跡の精度が
向上するという利点がある。
を利用し、制御処理部１２にて各時刻ｔ＋ｎにおける体
積値Ｖの演算を行い、求めた体積値Ｖが所定の上限値Ｖ
ｈ及び下限値Ｖｌの範囲に収まる、すなわちＶｌ＜Ｖ＜
Ｖｈの条件を満たす場合にその領域Ａt+nが同一人物を
示すものと判断して追跡処理を行う。このような処理を
行うことにより、実施形態１と同様に静止している人体
の検知並びに移動する人体の追跡が可能であるととも
に、実施形態１に比較して移動する人体の追跡の精度が
向上するという利点がある。
【００１９】（実施形態３）本実施形態の人体検知方法
を実現する人体検知装置は実施形態１と同一の構成を有
するので図示並びに説明は省略する。
を実現する人体検知装置は実施形態１と同一の構成を有
するので図示並びに説明は省略する。
【００２０】図３に示すように、閾値Ｈthとの比較によ
って抽出された人体Ｈの領域Ａｔは、頭部が他の部位、
主に肩の部位に比較して高く（距離が近く）、さらに頭
頂部が最も高く（最も距離が近く）なる性質、いわゆる
単峰性を有している。したがって、この単峰性を利用し
て人体の検知並びに追跡を行えば、実施形態１に比較し
て検知及び追跡の精度を向上することができる。
って抽出された人体Ｈの領域Ａｔは、頭部が他の部位、
主に肩の部位に比較して高く（距離が近く）、さらに頭
頂部が最も高く（最も距離が近く）なる性質、いわゆる
単峰性を有している。したがって、この単峰性を利用し
て人体の検知並びに追跡を行えば、実施形態１に比較し
て検知及び追跡の精度を向上することができる。
【００２１】そこで、本実施形態では単峰性の特徴を検
出するために等高線を用いる。制御処理部１２では人体
Ｈの領域Ａｔに含まれる画素の中で画素データが所定値
Ｔと略一致する画素を選んで連結することで等高線を作
成し、所定値Ｔを等間隔で可変しながら同様の処理を行
うことで、図４に示すような多数の等高線Ｌ１，Ｌ２，
…からなる等高線群を作成する。
出するために等高線を用いる。制御処理部１２では人体
Ｈの領域Ａｔに含まれる画素の中で画素データが所定値
Ｔと略一致する画素を選んで連結することで等高線を作
成し、所定値Ｔを等間隔で可変しながら同様の処理を行
うことで、図４に示すような多数の等高線Ｌ１，Ｌ２，
…からなる等高線群を作成する。
【００２２】次に、制御処理部１２では上述のようにし
て作成した各等高線Ｌ１，Ｌ２，…の包含関係を調べ、
任意の等高線Ｌｎに包含される次のレベルの等高線Ｌn+
1が唯一であって複数存在しないという条件を満たすか
否かを順次判定し、全ての等高線Ｌ１，Ｌ２，…につい
て上記条件が満たされれば、その領域Ａｔが単峰性を有
すると判断する。
て作成した各等高線Ｌ１，Ｌ２，…の包含関係を調べ、
任意の等高線Ｌｎに包含される次のレベルの等高線Ｌn+
1が唯一であって複数存在しないという条件を満たすか
否かを順次判定し、全ての等高線Ｌ１，Ｌ２，…につい
て上記条件が満たされれば、その領域Ａｔが単峰性を有
すると判断する。
【００２３】而して、本実施形態では上述のような特徴
を利用し、制御処理部１２にて各時刻ｔ＋ｎにおける領
域Ａt+nについて単峰性の有無を判断し、この単峰性に
基づいて、その領域Ａt+nが人体を示すものか否かを判
断して追跡処理を行う。このような処理を行うことによ
り、実施形態１と同様に静止している人体の検知並びに
移動する人体の追跡が可能であるとともに、実施形態１
に比較して移動する人体の追跡の精度が向上するという
利点がある。
を利用し、制御処理部１２にて各時刻ｔ＋ｎにおける領
域Ａt+nについて単峰性の有無を判断し、この単峰性に
基づいて、その領域Ａt+nが人体を示すものか否かを判
断して追跡処理を行う。このような処理を行うことによ
り、実施形態１と同様に静止している人体の検知並びに
移動する人体の追跡が可能であるとともに、実施形態１
に比較して移動する人体の追跡の精度が向上するという
利点がある。
【００２４】なお、肩の部位等において体形や衣服の状
態が局所的に高くなって単峰性が崩れ、図５に示すよう
に複数の同レベルの等高線Ｌｎ，Ｌｍが作成される場合
もあるが、そのような等高線Ｌｍのレベルと領域Ａｔに
おける最も高い（距離が近い）等高線Ｌｘのレベルとを
比較して、その差が所定値よりも大きければ等高線Ｌｍ
のピークが局所的な小さいものであるとして、単峰性を
有するとみなせばよい。
態が局所的に高くなって単峰性が崩れ、図５に示すよう
に複数の同レベルの等高線Ｌｎ，Ｌｍが作成される場合
もあるが、そのような等高線Ｌｍのレベルと領域Ａｔに
おける最も高い（距離が近い）等高線Ｌｘのレベルとを
比較して、その差が所定値よりも大きければ等高線Ｌｍ
のピークが局所的な小さいものであるとして、単峰性を
有するとみなせばよい。
【００２５】（実施形態４）本実施形態の人体検知方法
を実現する人体検知装置は、距離画像カメラ１が壁面の
ような鉛直面に設置される点を除くと基本的な構成が実
施形態１と共通であるから図示並びに説明を省略する。
而して、本実施形態において距離画像カメラ１で取得さ
れる距離画像は検知領域を横方向（略水平方向）から撮
像したものであって、画像処理装置１０において、例え
ば距離画像カメラ１が設置された壁面と対向する壁面ま
での距離よりも僅かに短い距離の閾値Ｗthを設定し、画
像メモリ１１から読み出した時刻ｔの距離画像の各画素
データを閾値Ｗthと比較して閾値Ｗthよりも小さい、す
なわち閾値Ｗthよりも距離画像カメラ１に近い画素デー
タを抽出すれば、抽出された画素データの集合が床に立
つ人体Ｈの領域に相当し、この領域によって人体を検知
することができる。しかも、この領域は人体Ｈが静止し
ている場合、移動している場合、あるいは部分的に動い
ている場合の何れにおいても抽出できるから、静止して
いる人体Ｈも検知可能である。さらに、実施形態１で説
明したラベリング処理を施すことで移動する人体Ｈの追
跡も可能である。
を実現する人体検知装置は、距離画像カメラ１が壁面の
ような鉛直面に設置される点を除くと基本的な構成が実
施形態１と共通であるから図示並びに説明を省略する。
而して、本実施形態において距離画像カメラ１で取得さ
れる距離画像は検知領域を横方向（略水平方向）から撮
像したものであって、画像処理装置１０において、例え
ば距離画像カメラ１が設置された壁面と対向する壁面ま
での距離よりも僅かに短い距離の閾値Ｗthを設定し、画
像メモリ１１から読み出した時刻ｔの距離画像の各画素
データを閾値Ｗthと比較して閾値Ｗthよりも小さい、す
なわち閾値Ｗthよりも距離画像カメラ１に近い画素デー
タを抽出すれば、抽出された画素データの集合が床に立
つ人体Ｈの領域に相当し、この領域によって人体を検知
することができる。しかも、この領域は人体Ｈが静止し
ている場合、移動している場合、あるいは部分的に動い
ている場合の何れにおいても抽出できるから、静止して
いる人体Ｈも検知可能である。さらに、実施形態１で説
明したラベリング処理を施すことで移動する人体Ｈの追
跡も可能である。
【００２６】ここで、移動する人体Ｈを追跡する場合、
前後方向（距離画像カメラ１の撮像面の法線方向）の移
動距離は距離画像の画素データから直接得られるが、画
素データからだけでは単に人体が距離画像カメラ１に近
付いたか、あるいは遠のいたかが判別できるだけで実際
に人体Ｈが２次元平面内をどのように移動したかを示す
軌跡を求めることはできない。このような人体Ｈの移動
の軌跡は人の行動パターンの認識や歩行速度の計測等に
必要な情報となる。
前後方向（距離画像カメラ１の撮像面の法線方向）の移
動距離は距離画像の画素データから直接得られるが、画
素データからだけでは単に人体が距離画像カメラ１に近
付いたか、あるいは遠のいたかが判別できるだけで実際
に人体Ｈが２次元平面内をどのように移動したかを示す
軌跡を求めることはできない。このような人体Ｈの移動
の軌跡は人の行動パターンの認識や歩行速度の計測等に
必要な情報となる。
【００２７】そこで、本実施形態では距離画像カメラ１
の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸とする２次元直交座
標系を想定して２次元平面内における人体Ｈの移動の軌
跡を求めている。例えば、図６及び図７に示すように時
刻ｔでＡ地点にある人体Ｈの座標を（Ｘｔ，Ｙｔ）、時
刻ｔ＋１でＢ地点に移動した人体Ｈの座標を（Ｘt+1，
Ｙt+1）とすると、Ｙ座標の変位ΔＹ（＝Ｙt+1−Ｙｔ）
はＹ軸方向の移動距離として距離画像の画素データから
直接求めることができる。一方、Ｘ座標の変位が（Ｘt+
1−Ｘｔ）として求まるが、この変位は撮像面上での変
位であって、実際の移動距離が同じであっても距離画像
カメラ１からの距離（Ｙ座標）によって異なる値とな
る。したがって、Ｘ座標の変位（Ｘt+1−Ｘｔ）から実
際の２次元平面内におけるＸ軸方向の移動距離ΔＸを求
めるためにはＹ座標に応じた補正をする必要がある。
の左右方向をＸ軸、前後方向をＹ軸とする２次元直交座
標系を想定して２次元平面内における人体Ｈの移動の軌
跡を求めている。例えば、図６及び図７に示すように時
刻ｔでＡ地点にある人体Ｈの座標を（Ｘｔ，Ｙｔ）、時
刻ｔ＋１でＢ地点に移動した人体Ｈの座標を（Ｘt+1，
Ｙt+1）とすると、Ｙ座標の変位ΔＹ（＝Ｙt+1−Ｙｔ）
はＹ軸方向の移動距離として距離画像の画素データから
直接求めることができる。一方、Ｘ座標の変位が（Ｘt+
1−Ｘｔ）として求まるが、この変位は撮像面上での変
位であって、実際の移動距離が同じであっても距離画像
カメラ１からの距離（Ｙ座標）によって異なる値とな
る。したがって、Ｘ座標の変位（Ｘt+1−Ｘｔ）から実
際の２次元平面内におけるＸ軸方向の移動距離ΔＸを求
めるためにはＹ座標に応じた補正をする必要がある。
【００２８】そこでまず、図７に示すように距離画像カ
メラ１による最大撮像距離をＬmax、最大撮像距離Ｌmax
における１画素の水平距離をＤmaxとすれば、このＤmax
は下式により求められる。なお、θ（単位：ラジアン）
は距離画像カメラ１の画角を示している。
メラ１による最大撮像距離をＬmax、最大撮像距離Ｌmax
における１画素の水平距離をＤmaxとすれば、このＤmax
は下式により求められる。なお、θ（単位：ラジアン）
は距離画像カメラ１の画角を示している。
【００２９】Ｄmax＝Ｌmax×θ／水平方向の画素数
したがって、Ｙ座標がＹｔの位置における１画素の水平
距離をＤｔとすれば、Ｌmax：Ｙｔ＝Ｄmax：Ｄｔの関係
式が成立するので、Ｄｔ＝Ｙｔ×Ｄmax／Ｌmaxと表さ
れ、Ｘ軸方向の実際の移動距離ΔＸは下式によって求め
ることができる。但し、補正に用いるＹ座標はＹt+1で
もよい。
距離をＤｔとすれば、Ｌmax：Ｙｔ＝Ｄmax：Ｄｔの関係
式が成立するので、Ｄｔ＝Ｙｔ×Ｄmax／Ｌmaxと表さ
れ、Ｘ軸方向の実際の移動距離ΔＸは下式によって求め
ることができる。但し、補正に用いるＹ座標はＹt+1で
もよい。
【００３０】ΔＸ＝（Ｘt+1−Ｘｔ）×Ｄｔ＝（Ｘt+1−
Ｘｔ）×Ｙｔ×Ｄmax／Ｌmax 而して、上述のような補正処理を制御処理部１２にて順
次行いながら移動距離ΔＸ，ΔＹを求めれば、Ｘ，Ｙ方
向の実際の位置変化を求めて人体Ｈを追跡し、２次元平
面内の移動の軌跡を得ることができる。
Ｘｔ）×Ｙｔ×Ｄmax／Ｌmax 而して、上述のような補正処理を制御処理部１２にて順
次行いながら移動距離ΔＸ，ΔＹを求めれば、Ｘ，Ｙ方
向の実際の位置変化を求めて人体Ｈを追跡し、２次元平
面内の移動の軌跡を得ることができる。
【００３１】（実施形態５）本実施形態の人体検知方法
を実現する人体検知装置は実施形態４と同一の構成を有
するので図示並びに説明は省略する。
を実現する人体検知装置は実施形態４と同一の構成を有
するので図示並びに説明は省略する。
【００３２】本実施形態では、閾値Ｗthよりも大きい
（遠い）画素データの値をゼロとすることで画素データ
がゼロでない値を有する人体Ｈの領域を抽出し、この領
域に含まれる各画素の画素データＤijとこれらの画素デ
ータＤijの最小値Ｄminとの差（Ｄth−Ｄmin）を積算し
た値Ｖ＝Σ（Ｄth−Ｄmin）を求める。この値Ｖは抽出
された領域の体積を示している。ここで、人体Ｈを円筒
形にモデル化した場合に上述の処理によって抽出される
人体Ｈの領域を図８に示す。この場合、上式から求めら
れる体積値Ｖは、図９の斜線部に示すように円筒形にモ
デル化された人体Ｈの凡そ半分の体積となるから、実際
の人体Ｈの体積は体積値Ｖを２倍した値２Ｖに近似でき
る。通常、歩行中における人体の高さ位置や形状はほぼ
一定とみなせるため、上述のようにして求めた体積値２
Ｖも殆ど変動しないと考えられる。
（遠い）画素データの値をゼロとすることで画素データ
がゼロでない値を有する人体Ｈの領域を抽出し、この領
域に含まれる各画素の画素データＤijとこれらの画素デ
ータＤijの最小値Ｄminとの差（Ｄth−Ｄmin）を積算し
た値Ｖ＝Σ（Ｄth−Ｄmin）を求める。この値Ｖは抽出
された領域の体積を示している。ここで、人体Ｈを円筒
形にモデル化した場合に上述の処理によって抽出される
人体Ｈの領域を図８に示す。この場合、上式から求めら
れる体積値Ｖは、図９の斜線部に示すように円筒形にモ
デル化された人体Ｈの凡そ半分の体積となるから、実際
の人体Ｈの体積は体積値Ｖを２倍した値２Ｖに近似でき
る。通常、歩行中における人体の高さ位置や形状はほぼ
一定とみなせるため、上述のようにして求めた体積値２
Ｖも殆ど変動しないと考えられる。
【００３３】而して、本実施形態では上述のような特徴
を利用し、制御処理部１２にて各時刻ｔ＋ｎにおける体
積値２Ｖの演算を行い、求めた体積値２Ｖが所定の範囲
に収まる場合にその領域が同一人物を示すものと判断し
て追跡処理を行う。このような処理を行うことにより、
実施形態４と同様に静止している人体の検知並びに移動
する人体の追跡が可能であるとともに、実施形態４に比
較して移動する人体の追跡の精度が向上するという利点
がある。
を利用し、制御処理部１２にて各時刻ｔ＋ｎにおける体
積値２Ｖの演算を行い、求めた体積値２Ｖが所定の範囲
に収まる場合にその領域が同一人物を示すものと判断し
て追跡処理を行う。このような処理を行うことにより、
実施形態４と同様に静止している人体の検知並びに移動
する人体の追跡が可能であるとともに、実施形態４に比
較して移動する人体の追跡の精度が向上するという利点
がある。
【００３４】（実施形態６）本実施形態は、実施形態１
〜５の何れかの人体検知方法において、追跡する人体Ｈ
の移動方向を簡単に検知する方法に関するものである。
〜５の何れかの人体検知方法において、追跡する人体Ｈ
の移動方向を簡単に検知する方法に関するものである。
【００３５】一般に天井又は壁に設置された距離画像カ
メラ１で撮像される人体Ｈは背景（設置位置が天井の場
合は床、設置位置が壁の場合は対向する壁又は遠方）よ
りも手前に存在する。したがって、図１０に示すように
時刻ｔにおける領域Ａｔと時刻ｔ＋１における領域Ａt+
1とのフレーム間差分処理（Ａt+1−Ａｔ）を行うと、時
刻ｔにおいては背景であって時刻ｔ＋１で人体Ｈの領域
に含まれるようになった画素の差の符号がプラスとな
り、反対に時刻ｔにおいて人体Ｈの領域に含まれていて
時刻ｔ＋１においては背景となった画素の差の符号がマ
イナスとなる。つまり、移動する人体Ｈの移動方向にお
ける前側の画素の差の符号がプラス、後側の画素の符号
がマイナスとなるから、この特徴を利用することで人体
Ｈの移動方向が簡単に検知できる。
メラ１で撮像される人体Ｈは背景（設置位置が天井の場
合は床、設置位置が壁の場合は対向する壁又は遠方）よ
りも手前に存在する。したがって、図１０に示すように
時刻ｔにおける領域Ａｔと時刻ｔ＋１における領域Ａt+
1とのフレーム間差分処理（Ａt+1−Ａｔ）を行うと、時
刻ｔにおいては背景であって時刻ｔ＋１で人体Ｈの領域
に含まれるようになった画素の差の符号がプラスとな
り、反対に時刻ｔにおいて人体Ｈの領域に含まれていて
時刻ｔ＋１においては背景となった画素の差の符号がマ
イナスとなる。つまり、移動する人体Ｈの移動方向にお
ける前側の画素の差の符号がプラス、後側の画素の符号
がマイナスとなるから、この特徴を利用することで人体
Ｈの移動方向が簡単に検知できる。
【００３６】具体的には、差の符号がプラスとなる画素
の集合（プラス領域）並びに差の符号がマイナスとなる
画素の集合（マイナス領域）のそれぞれの重心座標を求
め、マイナス領域の重心座標からプラス領域の重心座標
へのベクトルを求めれば、そのベクトルの向きが人体Ｈ
の移動方向に一致するので、人体Ｈの移動方向が容易に
検知できるものである。
の集合（プラス領域）並びに差の符号がマイナスとなる
画素の集合（マイナス領域）のそれぞれの重心座標を求
め、マイナス領域の重心座標からプラス領域の重心座標
へのベクトルを求めれば、そのベクトルの向きが人体Ｈ
の移動方向に一致するので、人体Ｈの移動方向が容易に
検知できるものである。
【００３７】
【発明の効果】請求項１の発明は、撮像手段から被写体
までの距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人
体の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であ
って、検知領域を上方から撮像することで得られる距離
画像と、人体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背
景よりも低くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像
を構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値
よりも小さい画素からなる領域を人体として検知し、時
間的に連続する複数の距離画像間で少なくとも一部が重
複する領域を同一人物と判断して追跡するので、静止し
ている人体を検知できるとともに移動する人体の追跡が
可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場合
には人体の転倒として検知可能となるという効果があ
る。
までの距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人
体の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であ
って、検知領域を上方から撮像することで得られる距離
画像と、人体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背
景よりも低くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像
を構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値
よりも小さい画素からなる領域を人体として検知し、時
間的に連続する複数の距離画像間で少なくとも一部が重
複する領域を同一人物と判断して追跡するので、静止し
ている人体を検知できるとともに移動する人体の追跡が
可能となり、しかも、追跡中の人体が突如消失した場合
には人体の転倒として検知可能となるという効果があ
る。
【００３８】請求項２の発明は、撮像手段から被写体ま
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を上方から撮像することで得られる距離画
像と、人体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背景
よりも低くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像を
構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よ
りも小さい画素からなる領域を人体として検知し、当該
領域に含まれる各画素の距離を積算することで人体の凡
その体積を求め、時間的に連続する複数の距離画像間で
体積値がほぼ一定となる領域を同一人物と判断して追跡
するので、静止している人体を検知できるとともに移動
する人体の追跡が可能となり、しかも、追跡中の人体が
突如消失した場合には人体の転倒として検知可能となる
という効果がある。
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を上方から撮像することで得られる距離画
像と、人体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背景
よりも低くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像を
構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よ
りも小さい画素からなる領域を人体として検知し、当該
領域に含まれる各画素の距離を積算することで人体の凡
その体積を求め、時間的に連続する複数の距離画像間で
体積値がほぼ一定となる領域を同一人物と判断して追跡
するので、静止している人体を検知できるとともに移動
する人体の追跡が可能となり、しかも、追跡中の人体が
突如消失した場合には人体の転倒として検知可能となる
という効果がある。
【００３９】請求項３の発明は、撮像手段から被写体ま
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を上方から撮像することで得られる距離画
像と、人体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背景
よりも低くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像を
構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よ
りも小さい画素からなる領域を人体として検知し、当該
領域に含まれる各画素の距離が略一致する画素同士をつ
ないで等高線を作成し、時間的に連続する複数の距離画
像間で等高線が単峰性を示す領域を人体と判断して追跡
するので、静止している人体を検知できるとともに移動
する人体の追跡が可能となり、しかも、追跡中の人体が
突如消失した場合には人体の転倒として検知可能となる
という効果がある。
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を上方から撮像することで得られる距離画
像と、人体の高さよりも大きくなく且つ人体が立つ背景
よりも低くない所定高さの閾値とを比較し、距離画像を
構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よ
りも小さい画素からなる領域を人体として検知し、当該
領域に含まれる各画素の距離が略一致する画素同士をつ
ないで等高線を作成し、時間的に連続する複数の距離画
像間で等高線が単峰性を示す領域を人体と判断して追跡
するので、静止している人体を検知できるとともに移動
する人体の追跡が可能となり、しかも、追跡中の人体が
突如消失した場合には人体の転倒として検知可能となる
という効果がある。
【００４０】請求項４の発明は、撮像手段から被写体ま
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を側方から撮像することで得られる距離画
像と、壁面などの背景よりも遠くない所定の閾値とを比
較し、距離画像を構成する複数の画素の中で撮像手段か
らの距離が閾値よりも小さい画素からなる領域を人体と
して検知し、時間的に連続する複数の距離画像間で上記
領域の距離情報から撮像手段の光軸方向に沿った前後方
向の人体の移動距離を検知するとともに、時間的に連続
する複数の距離画像間で上記領域の移動した画素数と当
該画素の距離情報とに基づいて光軸方向と直交する方向
に沿った左右方向の人体の移動距離を算出するので、静
止している人体を検知できるとともに移動する人体を２
次元で追跡可能となるという効果がある。
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を側方から撮像することで得られる距離画
像と、壁面などの背景よりも遠くない所定の閾値とを比
較し、距離画像を構成する複数の画素の中で撮像手段か
らの距離が閾値よりも小さい画素からなる領域を人体と
して検知し、時間的に連続する複数の距離画像間で上記
領域の距離情報から撮像手段の光軸方向に沿った前後方
向の人体の移動距離を検知するとともに、時間的に連続
する複数の距離画像間で上記領域の移動した画素数と当
該画素の距離情報とに基づいて光軸方向と直交する方向
に沿った左右方向の人体の移動距離を算出するので、静
止している人体を検知できるとともに移動する人体を２
次元で追跡可能となるという効果がある。
【００４１】請求項５の発明は、撮像手段から被写体ま
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を側方から撮像することで得られる距離画
像と、壁面などの背景よりも遠くない所定の閾値とを比
較し、距離画像を構成する複数の画素の中で撮像手段か
らの距離が閾値よりも小さい画素からなる領域を人体と
して検知し、当該領域の境界線を含む平面を基準面に設
定し、この基準面までの距離と上記領域に含まれる各画
素の距離との差分を積算することで人体の凡その体積を
求め、時間的に連続する複数の距離画像間で体積値がほ
ぼ一定となる領域を同一人物と判断して追跡するので、
静止している人体を検知できるとともに移動する人体の
追跡が可能となるという効果がある。
での距離情報を示す距離画像を用いて検知領域内の人体
の存否並びに人体の動きを検知する人体検知方法であっ
て、検知領域を側方から撮像することで得られる距離画
像と、壁面などの背景よりも遠くない所定の閾値とを比
較し、距離画像を構成する複数の画素の中で撮像手段か
らの距離が閾値よりも小さい画素からなる領域を人体と
して検知し、当該領域の境界線を含む平面を基準面に設
定し、この基準面までの距離と上記領域に含まれる各画
素の距離との差分を積算することで人体の凡その体積を
求め、時間的に連続する複数の距離画像間で体積値がほ
ぼ一定となる領域を同一人物と判断して追跡するので、
静止している人体を検知できるとともに移動する人体の
追跡が可能となるという効果がある。
【００４２】請求項６の発明は、請求項１〜５の何れか
の発明において、時間的に連続する複数の距離画像間の
差分を求め、この差分に基づいて人体の移動方向を検知
するので、人体の移動方向が容易に検知できるという効
果がある。
の発明において、時間的に連続する複数の距離画像間の
差分を求め、この差分に基づいて人体の移動方向を検知
するので、人体の移動方向が容易に検知できるという効
果がある。
【図１】実施形態１の人体検知装置を示すブロック図で
ある。
ある。
【図２】同上の説明図である。
【図３】実施形態３の説明図である。
【図４】同上の説明図である。
【図５】同上の説明図である。
【図６】実施形態４の説明図である。
【図７】同上の説明図である。
【図８】実施形態５の説明図である。
【図９】同上の説明図である。
【図１０】実施形態６の説明図である。
１ 距離画像カメラ
１０ 画像処理装置
１１ 画像メモリ
１２ 制御処理部
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考）
Ｇ０６Ｔ 7/20 Ｇ０８Ｂ 13/196
Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｄ
Ｇ０８Ｂ 13/196 Ｋ
Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｇ０１Ｂ 11/24 Ｋ
Ｇ０１Ｖ 9/04 Ｓ
Ｆターム(参考） 2F065 AA02 AA03 AA06 AA09 AA31
AA37 AA52 AA59 BB15 CC16
EE11 FF04 FF28 FF61 JJ03
JJ09 JJ26 QQ05 QQ06 QQ14
QQ21 QQ24 QQ25 QQ28 QQ31
RR05
5B057 AA19 CB12 CB20 CC01 CH01
CH11 DA08 DB02 DC08 DC16
DC32
5C054 FC12 FC13 FC15 GA04 HA31
5C084 AA02 AA07 AA08 BB04 BB31
CC19 DD11 GG54 GG65 GG78
5L096 BA20 CA02 FA06 FA66 FA67
FA69 GA51 HA05 LA05 LA11
Claims (6)
- 【請求項１】 撮像手段から被写体までの距離情報を示
す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体
の動きを検知する人体検知方法であって、検知領域を上
方から撮像することで得られる距離画像と、人体の高さ
よりも大きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所
定高さの閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画
素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素か
らなる領域を人体として検知し、時間的に連続する複数
の距離画像間で少なくとも一部が重複する領域を同一人
物と判断して追跡することを特徴とする距離画像を用い
た人体検知方法。 - 【請求項２】 撮像手段から被写体までの距離情報を示
す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体
の動きを検知する人体検知方法であって、検知領域を上
方から撮像することで得られる距離画像と、人体の高さ
よりも大きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所
定高さの閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画
素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素か
らなる領域を人体として検知し、当該領域に含まれる各
画素の距離を積算することで人体の凡その体積を求め、
時間的に連続する複数の距離画像間で体積値がほぼ一定
となる領域を同一人物と判断して追跡することを特徴と
する距離画像を用いた人体検知方法。 - 【請求項３】 撮像手段から被写体までの距離情報を示
す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体
の動きを検知する人体検知方法であって、検知領域を上
方から撮像することで得られる距離画像と、人体の高さ
よりも大きくなく且つ人体が立つ背景よりも低くない所
定高さの閾値とを比較し、距離画像を構成する複数の画
素の中で撮像手段からの距離が閾値よりも小さい画素か
らなる領域を人体として検知し、当該領域に含まれる各
画素の距離が略一致する画素同士をつないで等高線を作
成し、時間的に連続する複数の距離画像間で等高線が単
峰性を示す領域を人体と判断して追跡することを特徴と
する距離画像を用いた人体検知方法。 - 【請求項４】 撮像手段から被写体までの距離情報を示
す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体
の動きを検知する人体検知方法であって、検知領域を側
方から撮像することで得られる距離画像と、壁面などの
背景よりも遠くない所定の閾値とを比較し、距離画像を
構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よ
りも小さい画素からなる領域を人体として検知し、時間
的に連続する複数の距離画像間で上記領域の距離情報か
ら撮像手段の光軸方向に沿った前後方向の人体の移動距
離を検知するとともに、時間的に連続する複数の距離画
像間で上記領域の移動した画素数と当該画素の距離情報
とに基づいて光軸方向と直交する方向に沿った左右方向
の人体の移動距離を算出することを特徴とする距離画像
を用いた人体検知方法。 - 【請求項５】 撮像手段から被写体までの距離情報を示
す距離画像を用いて検知領域内の人体の存否並びに人体
の動きを検知する人体検知方法であって、検知領域を側
方から撮像することで得られる距離画像と、壁面などの
背景よりも遠くない所定の閾値とを比較し、距離画像を
構成する複数の画素の中で撮像手段からの距離が閾値よ
りも小さい画素からなる領域を人体として検知し、当該
領域の境界線を含む平面を基準面に設定し、この基準面
までの距離と上記領域に含まれる各画素の距離との差分
を積算することで人体の凡その体積を求め、時間的に連
続する複数の距離画像間で体積値がほぼ一定となる領域
を同一人物と判断して追跡することを特徴とする距離画
像を用いた人体検知方法。 - 【請求項６】 時間的に連続する複数の距離画像間の差
分を求め、この差分に基づいて人体の移動方向を検知す
ることを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の距離
画像を用いた人体検知方法。
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|---|---|
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Cited By (23)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005049303A (ja) * | 2003-07-31 | 2005-02-24 | Matsushita Electric Works Ltd | 超音波画像化装置及び画像化方法 |
| WO2006011593A1 (ja) | 2004-07-30 | 2006-02-02 | Matsushita Electric Works, Ltd. | 個体検出器及び共入り検出装置 |
| JP2006065419A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Matsushita Electric Works Ltd | 人検出装置 |
| JP2006185166A (ja) * | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 距離画像を用いた人体検知方法および人体検知装置 |
| JPWO2004095059A1 (ja) * | 2003-04-22 | 2006-07-13 | 株式会社島精機製作所 | 人体形状測定方法とその装置 |
| JP2006236184A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Nec Engineering Ltd | 画像処理による人体検知方法 |
| JP2007004318A (ja) * | 2005-06-22 | 2007-01-11 | Sega Corp | 画像処理方法、画像処理を実行するためのプログラム、及び、当該プログラムが記憶された記憶媒体 |
| JP2007241407A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Toshiba Corp | 自動改札装置 |
| JP2009245363A (ja) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 行動認識システム及びその方法 |
| JP2010165183A (ja) * | 2009-01-15 | 2010-07-29 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 人体検出装置 |
| GB2482396A (en) * | 2010-07-30 | 2012-02-01 | Gen Electric | Detecting a Fallen Person Using a Range Imaging Device |
| JP2013122763A (ja) * | 2011-12-12 | 2013-06-20 | Samsung Electronics Co Ltd | 映像処理装置及び映像処理方法 |
| JP2014528135A (ja) * | 2011-09-30 | 2014-10-23 | インテル・コーポレーション | 深度画像における人の頭部の検出 |
| CN104724566A (zh) * | 2013-12-24 | 2015-06-24 | 株式会社日立制作所 | 具备图像识别功能的电梯 |
| CN104743419A (zh) * | 2013-12-25 | 2015-07-01 | 株式会社日立制作所 | 图像监视装置以及电梯监视装置 |
| JP2016024677A (ja) * | 2014-07-22 | 2016-02-08 | サクサ株式会社 | 撮像装置及び判定方法 |
| JP2016075693A (ja) * | 2011-03-30 | 2016-05-12 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 計測装置，計測方法および計測プログラム |
| KR20170007070A (ko) * | 2015-07-08 | 2017-01-18 | 주식회사 케이티 | 방문객 출입 통계 분석 방법 및 장치 |
| JP2018115981A (ja) * | 2017-01-19 | 2018-07-26 | 株式会社日立エルジーデータストレージ | 物体位置検出装置 |
| CN109559409A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-04-02 | 江苏农林职业技术学院 | 一种果蔬自助采摘温室用的云控制门禁系统及其图像识别方法 |
| JP2019091489A (ja) * | 2013-10-07 | 2019-06-13 | グーグル エルエルシー | 状況に特有の特徴および／または予警報構成を提供するスマートホームハザード検出器 |
| JP2020173145A (ja) * | 2019-04-10 | 2020-10-22 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 人認識システムおよび人認識プログラム |
| JP2022120005A (ja) * | 2018-08-30 | 2022-08-17 | ヴェオ ロボティクス， インコーポレイテッド | 深度感知コンピュータビジョンシステム |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09107540A (ja) * | 1995-10-09 | 1997-04-22 | Sharp Corp | 監視カメラ装置 |
| JPH11257931A (ja) * | 1998-03-13 | 1999-09-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 物体認識装置 |
| JPH11337313A (ja) * | 1998-05-25 | 1999-12-10 | Univ Kyoto | 距離計測装置及び方法並びに画像復元装置及び方法 |
| JP2000115810A (ja) * | 1998-09-30 | 2000-04-21 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ステレオ画像処理方法および装置と侵入物体監視システム |
| JP2000253382A (ja) * | 1999-02-25 | 2000-09-14 | Matsushita Electric Works Ltd | 転倒検知装置 |
| JP2000285223A (ja) * | 1999-03-30 | 2000-10-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 転倒検知装置 |
| JP2001043463A (ja) * | 1999-08-03 | 2001-02-16 | Noritz Corp | 人検知装置 |
-
2001
- 2001-08-10 JP JP2001244621A patent/JP4644992B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09107540A (ja) * | 1995-10-09 | 1997-04-22 | Sharp Corp | 監視カメラ装置 |
| JPH11257931A (ja) * | 1998-03-13 | 1999-09-24 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 物体認識装置 |
| JPH11337313A (ja) * | 1998-05-25 | 1999-12-10 | Univ Kyoto | 距離計測装置及び方法並びに画像復元装置及び方法 |
| JP2000115810A (ja) * | 1998-09-30 | 2000-04-21 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | ステレオ画像処理方法および装置と侵入物体監視システム |
| JP2000253382A (ja) * | 1999-02-25 | 2000-09-14 | Matsushita Electric Works Ltd | 転倒検知装置 |
| JP2000285223A (ja) * | 1999-03-30 | 2000-10-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 転倒検知装置 |
| JP2001043463A (ja) * | 1999-08-03 | 2001-02-16 | Noritz Corp | 人検知装置 |
Cited By (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPWO2004095059A1 (ja) * | 2003-04-22 | 2006-07-13 | 株式会社島精機製作所 | 人体形状測定方法とその装置 |
| JP2005049303A (ja) * | 2003-07-31 | 2005-02-24 | Matsushita Electric Works Ltd | 超音波画像化装置及び画像化方法 |
| EP1772752A1 (en) * | 2004-07-30 | 2007-04-11 | Matsushita Electric Works, Ltd. | Individual detector and accompaniment detection device |
| WO2006011593A1 (ja) | 2004-07-30 | 2006-02-02 | Matsushita Electric Works, Ltd. | 個体検出器及び共入り検出装置 |
| JP2006064695A (ja) * | 2004-07-30 | 2006-03-09 | Matsushita Electric Works Ltd | 個体検出器及び共入り検出装置 |
| US8330814B2 (en) | 2004-07-30 | 2012-12-11 | Panasonic Corporation | Individual detector and a tailgate detection device |
| EP1772752A4 (en) * | 2004-07-30 | 2009-07-08 | Panasonic Elec Works Co Ltd | Single detector and additional detector |
| JP2006065419A (ja) * | 2004-08-24 | 2006-03-09 | Matsushita Electric Works Ltd | 人検出装置 |
| JP2006185166A (ja) * | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Matsushita Electric Works Ltd | 距離画像を用いた人体検知方法および人体検知装置 |
| JP2006236184A (ja) * | 2005-02-28 | 2006-09-07 | Nec Engineering Ltd | 画像処理による人体検知方法 |
| JP2007004318A (ja) * | 2005-06-22 | 2007-01-11 | Sega Corp | 画像処理方法、画像処理を実行するためのプログラム、及び、当該プログラムが記憶された記憶媒体 |
| JP2007241407A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Toshiba Corp | 自動改札装置 |
| JP2009245363A (ja) * | 2008-03-31 | 2009-10-22 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 行動認識システム及びその方法 |
| JP2010165183A (ja) * | 2009-01-15 | 2010-07-29 | Panasonic Electric Works Co Ltd | 人体検出装置 |
| GB2482396A (en) * | 2010-07-30 | 2012-02-01 | Gen Electric | Detecting a Fallen Person Using a Range Imaging Device |
| US8427324B2 (en) | 2010-07-30 | 2013-04-23 | General Electric Company | Method and system for detecting a fallen person using a range imaging device |
| GB2482396B (en) * | 2010-07-30 | 2014-11-12 | Gen Electric | Method and system for detecting a fallen person using a range imaging device |
| JP2016075693A (ja) * | 2011-03-30 | 2016-05-12 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 計測装置，計測方法および計測プログラム |
| JP2014528135A (ja) * | 2011-09-30 | 2014-10-23 | インテル・コーポレーション | 深度画像における人の頭部の検出 |
| JP2013122763A (ja) * | 2011-12-12 | 2013-06-20 | Samsung Electronics Co Ltd | 映像処理装置及び映像処理方法 |
| KR20130066438A (ko) * | 2011-12-12 | 2013-06-20 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법 |
| KR101870902B1 (ko) | 2011-12-12 | 2018-06-26 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법 |
| JP2019091489A (ja) * | 2013-10-07 | 2019-06-13 | グーグル エルエルシー | 状況に特有の特徴および／または予警報構成を提供するスマートホームハザード検出器 |
| CN104724566A (zh) * | 2013-12-24 | 2015-06-24 | 株式会社日立制作所 | 具备图像识别功能的电梯 |
| CN104743419A (zh) * | 2013-12-25 | 2015-07-01 | 株式会社日立制作所 | 图像监视装置以及电梯监视装置 |
| JP2016024677A (ja) * | 2014-07-22 | 2016-02-08 | サクサ株式会社 | 撮像装置及び判定方法 |
| KR20170007070A (ko) * | 2015-07-08 | 2017-01-18 | 주식회사 케이티 | 방문객 출입 통계 분석 방법 및 장치 |
| KR102550673B1 (ko) * | 2015-07-08 | 2023-07-03 | 주식회사 케이티 | 방문객 출입 통계 분석 방법 및 장치 |
| JP2018115981A (ja) * | 2017-01-19 | 2018-07-26 | 株式会社日立エルジーデータストレージ | 物体位置検出装置 |
| JP2022120005A (ja) * | 2018-08-30 | 2022-08-17 | ヴェオ ロボティクス， インコーポレイテッド | 深度感知コンピュータビジョンシステム |
| JP7448246B2 (ja) | 2018-08-30 | 2024-03-12 | ヴェオ ロボティクス， インコーポレイテッド | 深度感知コンピュータビジョンシステム |
| CN109559409A (zh) * | 2018-10-11 | 2019-04-02 | 江苏农林职业技术学院 | 一种果蔬自助采摘温室用的云控制门禁系统及其图像识别方法 |
| JP2020173145A (ja) * | 2019-04-10 | 2020-10-22 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 人認識システムおよび人認識プログラム |
| JP7311299B2 (ja) | 2019-04-10 | 2023-07-19 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | 人認識システムおよび人認識プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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