JP2008051550A

JP2008051550A - 物体識別方法と物体識別装置

Info

Publication number: JP2008051550A
Application number: JP2006225661A
Authority: JP
Inventors: Mitsunori Nakamura; 光範中村
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2006-08-22
Filing date: 2006-08-22
Publication date: 2008-03-06
Anticipated expiration: 2026-08-22
Also published as: JP4872530B2

Abstract

【課題】レーダ反射面積によらず測定対象を精度高く識別することのできる物体識別方法と物体識別装置を提供する。
【解決手段】進行波を送出する送信器１０２と、測定対象Ｍで反射した反射波を受波する受信器１０３とを備えた物体識別装置１００であって、前記反射波の波形を観測する反射波形観測手段１０５と、この反射波形観測手段１０５が観測した反射波のパルス幅を演算するパルス幅演算手段１０６と、このパルス幅演算手段１０６が演算したパルス幅に基づいて測定対象Ｍが被服であるかを検出する被服検出手段１０７とを備えている。
【選択図】図１

Description

この発明は、物体識別方法と物体識別装置とに関する。

従来から、電波を測定対象に照射してその測定対象が歩行者か自動車であるかを識別する物体識別方法が知られている（特許文献１参照）。

かかる物体識別方法は、電波を測定対象に照射し、測定対象から反射される反射波の強度に基づいて測定対象のレーダ反射断面積を算出し、この反射断面積に基づいて歩行者と自動車とを識別するものである。
特開２００４−１９１１３１号公報

しかしながら、このような物体識別方法にあっては、算出したレーダ反射断面積を用いて測定対象の識別を行っているため、測定範囲内に測定対象の一部しか入っていない場合は、測定対象を精度高く識別できない場合があるという問題があった。

この発明の目的は、レーダ反射断面積によらず測定対象を精度高く識別することのできる物体識別方法と物体識別装置を提供することにある。

請求項１の発明は、パルス状の進行波を測定対象に向けて送出し、その測定対象で反射したパルス反射波を受波して前記測定対象の種類を識別する物体識別方法であって、
前記パルス反射波の波形を測定し、
この測定した波形に基づいて前記パルス反射波の幅を求め、この幅から前記測定対象の種類を識別することを特徴とする。

この発明によれば、レーダ反射断面積によらず測定対象を精度高く識別することができる。

以下、この発明に係る物体識別方法を実施する物体識別装置の実施の形態である実施例を図面に基づいて説明する。

［第１実施例］
図１は、物体識別装置１００の構成を示したブロック図である。この物体識別装置１００は、フェトム秒のパルス光（波長：１０５０nm,パルス幅１００fsec）を一定周期で発生するパルス光発生器１０１と、このパルス光発生器１０１からパルス光が発生される毎にテラヘルツ波パルス（進行波）を測定対象Ｍに向けて送出する送信器（送信手段）１０２と、測定対象Ｍで反射するテラヘルツ波パルスの反射波（パルス反射波）を受波する受信器（受波手段）１０３と、パルス光発生器１０１がパルス光を発生した時点から所定時間が遅延させて受信器１０３を動作させる遅延器１０４と、受信器１０３が受波した反射波の波形を観測する反射波形観測手段（測定手段）１０５と、この反射波形観測手段１０５が観測した反射波のパルス幅を演算するパルス幅演算手段１０６と、このパルス幅演算手段１０６が演算したパルス幅に基づいて測定対象Ｍが被服（繊維）であるかを検出する被服検出手段１０７とを備えている。

送信器１０２は、キャリア寿命が300fsec程度の低温成長させた半導体基板（ＧａＡｓ基板）で構成され、フェトム秒のパルス光を発生するパルス光発生器１０１を励起光源とし、そのパルス光の時間微分と印加電圧（ＤＣ〜10kHz程度）によってテラヘルツ波パルスを発生する。半導体基板の条件は、キャリア寿命がテラヘルツ波帯の時間と同等の3psec程度となるように設計する。

受信器１０３は、キャリア寿命が300fsec程度の低温成長GaAsで作られている半導体基板で構成され、パルス光発生器１０１のパルス光を同期検波光として用いてテラヘルツ波を検波する。また、受信器１０３は一回の検波で反射波の一つの振幅値を検出するものである。

パルス発生器１０１で発生されるパルス光のパルス幅はテラヘルツ波のパルス幅より短いので、一定周期でパルス光発生器１０１から発生するパルス光に対し、後述する遅延器１０４の光路変化によって微少時間づつ同期検波のタイミングを遅延させていくことにより、反射波の振幅値を複数検出することができ、これにより反射波のパルス形状を取得するものである。

すなわち、送信器１０２からテラヘルツ波パルスを送出するごとに、受信器１０３で検波する検波のタイミングを微少時間づつずらしていくことにより、各反射波ごとにその振幅値を検出するタイミングをずらしていくものである。そして、微少時間づつずらされたタイミングにおける振幅値から反射波のパルス形状を取得するものである。

遅延器１０４は、パルス光の伝播時間を調整するものであり、２種類の図示しない光学遅延機構を有している。

一つめは、同期検波用光学遅延機構であって、送信器１０２から測定対象Ｍまでの距離ｄの２倍の距離２ｄだけ光学遅延をかける。たとえば遅延光路を、光学遅延用スライダを設けて距離２ｄと同じだけ変化させる。

二つめは、波形観測用光学遅延機構であって、一ステップあたり10μmの光路遅延を生じさせる。変位量の最大は、観測したいパルス波形の観測時間によって定まり、例えば100psec間の波形を観測したい場合は光速に基づき、変位量の最大値を30mmと定める。

反射波形観測手段１０５は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インタフェース回路などから構成され、一ステップあたりの光路遅延量と光速と反射波の振幅値とに基づき、測定対象からの反射波の時間波形を求めるものである。

パルス幅演算手段１０６は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インタフェース回路などから構成され、反射波形ついて、負方向の第一パルス波が振幅ゼロ以下となる第一時刻から再度振幅がゼロ以上となる第二時刻を求め、第一時刻と第二時刻との差を計測パルス幅Ｐｗをとして算出する。

被服検出手段１０７は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インタフェース回路などから構成され、測定したパルス幅Ｐｗ（図３参照）と既知のテラヘルツ波パルスのパルス幅Ｐｗrefに基づいて判断する。例えば、Ｐｗ／Ｐｗref＞１．５のとき、測定対象Ｍが被服であると偏別するものである。

なお、繊維構造を持つ被服の場合、「被服の厚さ」や「繊維の周期構造」などが波長オーダ(100μm程度)であり、電磁波伝播にとって無視できない大きさであるために多重反射のような状態になり反射波の位相情報が大きく乱れるために反射波のパルス幅に変化が生じると考えられる。本実施例はこの現象を利用して前記判別を行うものである。
［動作］
次に、上記のように構成される物体識別装置１００の動作を図２に示すフロー図に基づいて説明する。

ステップ２０１では、発生器１０１よりフェムト秒レーザ光であるパルス光を発生させ、このパルス光を送信器１０２へ入射させる。そして、送信器１０２はテラヘルツ波パルスを発生して測定対象Ｍへ向けて送出する。

ステップ２０２では、測定対象Ｍまでの距離ｄに基づき遅延器１０４の同期検波用遅延光路を設定し、反射波の振幅値を検出する。

ステップ２０３では、検出した反射波の振幅値が閾値以上であるか否かが判断され、ノーであればステップ２０１へ戻り、イエスであればステップ２０４へ進む。

ステップ２０４では、初期振幅値として反射波形観測手段１０５のメモリに記憶する。

ステップ２０５では、ステップ２０１と同様に送信器１０２よりテラヘルツ波パルスを発生させて測定対象Ｍに向けて送出する。

ステップ２０６では、遅延器１０４の波形観測用光学遅延器（図示せず）を用いて、ステップ２０５でテラヘルツ波パルスを発生させる毎に単位遅延距離（例えばd_dly=10μm）だけ遅延させていき、振幅値を検出する。

ステップ２０７では、サンプリング回数が所定のサンプリング回数以下であるか否かが判断され、イエスであればすなわち所定のサンプリング回数より少ないときステップ２０８へ進み、ノーであればすなわち所定のサンプリング回数以上のときステップ２０９へ進む。

ステップ２０８では、振幅値を反射波形観測手段１０５のメモリに記憶し、ステップ２０５へ戻る。すなわち、サンプリング回数が所定のサンプリング回数になるまで、ステップ２０５ないしステップ２０８の処理動作が繰り返し行われる。

ステップ２０９では、反射波形観測手段１０５において、所定の単位遅延距離d_dlyと光速ｃに基づき、サンプリング時間間隔Ｔsplを
Ｔspl＝d_dly／ｃ …（１）
として求め、サンプリング時間間隔Ｔspl毎にメモリに記憶した反射波の振幅値と時間ｔを割り当て、反射波の時間波形を算出する。

ステップ２１０では、パルス幅演算手段１０６は、反射波において、まず反射波形の強度を正規化し、送信波パルスに対し位相反転を生じているパルスを検出し、振幅値が所定値（例えば振幅値＝０）を時間軸上で交差する二つの時刻を図３に示すようにパルス幅Ｐｗとして算出する。

更に、被服検出手段１０７は、算出したパルス幅Ｐｗが基準のパルス幅（テラヘルツ波パルスのパルス幅：送信パルス幅）Ｐｗrefに対して所定倍率以上（例えば判別式は下記の式（２）とする。）でるか否かが判別される。

（Ｐｗ／Ｐｗref）＞１．５ …（２）
なお、パルス幅は分光分析等で用いられる半減全幅（FWHM）値（図３参照）を用いても良い。

すなわち、ステップ２１０では、算出したパルス幅Ｐｗが基準のパルス幅Ｐｗrefに対して所定値より大きいときイエスと判断されてステップ２１２へ進み、所定の基準以下のときノーと判断されてステップ２１１へ進む。

ステップ２１１では、算出したパルス幅Ｐｗが基準のパルス幅Ｐｗrefに対して所定の基準より小さいとき、被服検出手段１０７は測定対象Ｍが「被服でない」と判断して被服非検出信号を送出する。この被服非検出信号により例えば図示しない表示手段に測定対象Ｍが被服でないことを表示する。

ステップ２１２では、算出したパルス幅Ｐｗが基準のパルス幅（テラヘルツ波パルスのパルス幅：送信パルス幅）Ｐｗrefに対して所定の基準以上のとき、被服検出手段１０７は測定対象Ｍが「被服である」と判断して被服検出信号を送出する。この被服検出信号により例えば図示しない表示手段に測定対象Ｍが被服であることを表示する。

このように、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、パルス幅Ｐｗで判断するため、測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍが被服であるか否かを高精度に識別することができる。

また、周波数解析処理を行わずに、反射波のパルス幅Ｐｗに基づいて測定対象Ｍの種類を識別するものであるから、短時間で測定対象Ｍを識別することができる。

図３は測定対象Ｍが布の場合の反射波と、ミラーの場合の反射波（基準反射波）の波形の一例を示す。このように、測定対象Ｍの種類によって反射波のパルス幅が異なる。すなわち、測定対象Ｍが布等の繊維であるとミラーの反射波に比較して反射波のパルス幅が広くなっていく。第１実施例はこの現象を利用して測定対象Ｍの種類を識別するものである。
［第２実施例］
図４は第２実施例の物体識別装置２００の構成を示したブロック図である。この第２実施例の物体識別装置２００は、第１実施例のパルス幅演算手段１０６の替わりに表面パルス判別手段２１０７と空隙算出手段２１０８を設けたものである。

表面パルス判別手段２１０７は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されており、測定対象Ｍの表面で反射された反射パルス（表面パルス）であるかを判別する。

空隙算出手段２１０８は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されており、重ねられた複数の物体間の空隙を計測する。
［動作］
次に、物体識別装置２００の動作を図５に示すフロー図に基づいて説明する。

なお、ステップ２０１ないしステップ２０９、ステップ２１１，２１２は第１実施例の処理動作と同じなのでその説明は省略する。

ステップ２２１３では、表面パルス判別手段２１０７が時間軸上の振幅値を走査し、反射波の変極点を検出して振幅値を算出する。

ステップ２２１４では、表面パルス判別手段２１０７がステップ２２１３で求めた振幅値と前回求めた振幅値とを比較して表面パルスであるか否かを判定する。

ところで、反射波が表面パルスである場合、
１）反射波形は送信波（入力波）の位相反転と同じ波形である。

２）振幅の絶対値が最大となる変極点における振幅値の絶対値Apeak(N)に対し、時間軸上のひとつ過去にさかのぼった変極点の振幅値の絶対値Apeak(N-1)はApeak(N)に比べ小さい値であって進行波のパルス波形に基づいて定まる。

例えば半波パルスであれば、反射波の最初の振幅Apeak(N)はプラスの値であり、次の振幅Apeak(N+1)はマイナスでApeak(N)より大きい値を持つ。

この条件を数式で表すと、
Apeak(N)≧Ｖ0 ・・・（３−１）
｜Apeak(N+1)≧K×Apeak(N) ｜・・・（３−２）
となる。これら条件に基づき、表面パルスであるか否かを計測する。

なお、本条件が定まった背景は、透過性を持つ二つの物体が積層されている場合を想定したとき、二物体の間に、進行波のパルス幅程度(例えば,光速で換算し距離100μｍ)若しくはそれより大きい空隙が存在している場合、一層目の物体が二層目の物体から離れていることを計測することができ、二層目の物体からの反射波形は送信波形（入射波形）を位相反転した波形となる（大気より屈折率の大きい測定対象におけるフレネル反射の原理による。）ことによる。

図６にこのような場合の一例を示す。

複雑な内部構造を持つ（例えば、複雑な繊維構造を持つ生地など）一層目（第１の服）Ｆａと二層目Ｆｂ（第２の服）が空隙ｄｓｐを挟んで存在する場合、まず一層目Ｆａの内部に入射したパルス波が散乱し、その波形形状が複雑になって振幅が正方向と負方向に変化して複数の変極点を持つ状態となる。すなわち、複数のパルスＰａ０〜Ｐａ７が発生する。パルスＰａ１は第１表面反射パルスであり、Ｋａ０〜Ｋａ７は各パルスＰａ０〜Ｐａ７の変極点（ピーク値）である。

ここで、空隙ｄｓｐによって一層目Ｆａの物体裏面と二つ目の物体表面が分離されていると、一層目Ｆａと空隙ｄｓｐの境界ではパルス波の振幅はゼロ近傍となり（図６のＤ２期間）、パルス波が空隙ｄｓｐを進む間はその振幅（ゼロ値）が維持される。そして、パルス波が二層目Ｆｂの表面に入射すると、一層目Ｆａと同様の状態が観測される。すなわち、複数のパルスＰｂ０〜Ｐｂ３が発生する。Ｋｂ０〜Ｋｂ３が各パルスＰｂ０〜Ｐｂ３の変極点（ピーク値）である。なお、パルスＰｂ１は第２表面反射パルスであり、Ｐｃ１，Ｐｃ２は人体で反射した反射波である。

以上のように、数式３−１と数式３−２を満たす場合は、複数層目の変極点の開始時刻（図６のＴ２）を空隙算出手段２１０８に送出し、ステップ２２１５へ進む。

数式３−１と数式３−２を満たさない場合でかつ全ての変極点を求めていない場合はステップ２２１３へ戻る。そして、全ての変極点を求めた場合はステップ２２１５へ進む。

ステップ２２１５では、空隙算出手段２１０８が1層目の変極点の開始時刻（図６に示すＴ１時点）と２層目の変極点の開始時刻（図６に示すＴ２時点）と、光速に基づいて空隙距離dsp（第１の服Ｆａの表面と第２の服Ｆｂの表面との間の距離）を計測する。

このとき、変極点の開始時刻が複数あることにより、測定対象が複数の層で構成されているとの判断を行っても良い。

ステップ２２１６では、被服検出手段１０７が前述の空隙距離dspと、人が着衣している状態で想定しうる「服−服」間、若しくは「服−人体(皮膚)」間の設定値Ｌとを比較し、
空隙距離dsp<Ｌ・・・（４）
を満たすか否かが判断され、（４）式を満たすとき（イエスのとき）、すなわち空隙距離dspが所定値Ｌ未満の場合、測定対象Ｍは服を重ね着した人物あるいは１枚の服を着た人物としてステップ２１２へ進む。

（４）式を満たさないとき（ノーのとき）、すなわち空隙距離dspが所定値Ｌ以上の場合、例えば空隙距離dspが１０ｃｍの場合、測定対象Ｍが服を重ね着した人物あるいは１枚の服を着た人物とは推定できないので、ステップ２１１へ進む。

なお、同時に各層における反射波についてそれぞれ実施例１で記述されるパルス幅を求め、測定対象Ｍが服とそれ以外の複合体であると判定し、測定対象Ｍは着衣している人物であるとの情報を被服検出情報として出力しても良い。

この第２実施例によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、第１実施例と同様に測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても、変極点の開始時刻に基づいて識別するため測定対象Ｍを高精度に識別することができる。

また、周波数解析処理を行わずに測定対象Ｍの種類を識別するものであるから、短時間で測定対象Ｍを識別することができる。

さらに、「服−服」間、若しくは「服−人体(皮膚)」間の空隙距離dspを設定値Ｌと比較して判断するので、服を着た人物を精度良く識別することができる。
［第３実施例］
図７は第３実施例の物体識別装置３００の構成を示したブロック図である。この第３実施例の物体識別装置３００は、第２実施例の空隙算出手段２１０８の替わりに変極点カウント手段３１０８を設けたものである。

変極点カウント手段３１０８は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されている。

また、変極点カウント手段３１０８は、表面パルス判別手段２１０７が時間軸上の振幅値を走査して反射波の変極点を検出して振幅値を算出していくが、その振幅値を算出した数を変曲点の数としてカウントするものである。
［動作］
次に、物体識別装置３００の動作を図８に示すフロー図に基づいて説明する。

なお、ステップ２０１からステップ２０９までは第１実施例の処理動作と同じであり、ステップ２２１３，ステップ２２１４は第２実施例の処理動作と同じなのでその説明は省略する。

ステップ３００では、変極点の開始位置（図６の時点Ｔ１）から所定距離（服の厚さに相当、図６のＤ１）内で変極点Ｋａ０〜Ｋａ７の数をカウントする。

ステップ３０１では、変極点の数が予め設定した所定値（例えば数回）より多いか否かが判断され、ノーであればステップ２１１へ進み、イエスであれば測定対象Ｍは着衣している人物であるとしてステップ２１２へ進む。

ここで、服の厚みに相当する所定の距離内、すなわち表面パルスＰ１から所定の時間内で一定回数以上の変極点が観測された場合、すなわち正負に振幅が大きく変動するパルス波は、測定対象内部が複雑に構成されている物体からの反射、すなわち測定対象Ｍは着衣している人物であると考えられる。特に、例えば観測シーンが屋外の路上であると、路上では所定の距離内で一定回数以上の変極点が観測される場合、その物体は被服の生地以外に存在しないと考えられるため、測定対象Ｍは繊維構造を持つ被服の生地である可能性が高く（繊維からなる被服等の生地は、テラヘルツ波の波長（100μｍ）程度の3次元の周期構造持っている）、このため、第３実施例では測定対象Ｍは着衣している人物であると判別するものである。

この第３実施例によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、第１実施例と同様に測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても、第２実施例と同様に測定対象Ｍを高精度に識別することができる。

さらに、測定対象Ｍの内部で反射するパルスをカウントして測定対象Ｍを識別するものであるから、高精度に測定対象Ｍを識別することができる。
［第４実施例］
図９は第４実施例の物体識別装置４００の構成を示したブロック図である。この第４実施例の物体識別装置４００は、第３実施例の表面パルス判別手段２１０７と変極点カウント手段３１０８の替わりに振幅周波数特性算出手段３１１０と振幅周波数特性判別手段３１１１を設けたものである。

振幅周波数特性算出手段３１１０は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されており、反射波の振幅周波数特性を算出するものである。

振幅周波数特性判別手段３１１１は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されており、振幅周波数特性算出手段３１１０が算出した振幅周波数特性と基準振幅周波数特性とを比較して測定対象を識別するものである。
［動作］
次に、物体識別装置４００の動作を図１０に示すフロー図に基づいて説明する。なお、第３実施例と同一ステップの処理動作の説明は省略する。

ステップ２２１７では、振幅周波数特性算出手段３１１０が反射波の振幅周波数特性を算出する。すなわち、測定対象Ｍで反射する反射波の振幅周波数特性を求める。

ここでは、周波数特性上の狭帯域における減衰（例えば１００ＧＨｚ帯にわたって１０dB減衰するなど）を除去するため、移動平均（例えば２５０ＧＨｚ帯毎の移動平均）を用いて、３００ＧＨｚ帯〜３ＴＨｚ帯における減衰特性を観測する。

ステップ３２１８では、測定対象Ｍの振幅周波数特性と既知の完全反射体の基準振幅周波数特性とを比較し、複数の周波数帯域（例えば、０．５ＴＨｚ、１．０ＴＨｚ、１．５ＴＨｚ、２．０ＴＨｚ）で振幅周波数特性の減衰量と基準振幅周波数特性の減衰量との差が高周波になるにつれて大きくなるか否かが判別される。振幅周波数特性の減衰量が高周波になるにつれて大きい場合には、布製の生地の散乱による減衰の可能性が高いことにより、測定対象Ｍは着衣している人物であると判断してステップ２１２へ進み、ノーであればステップ２１１へ進む。

第４実施例は、生地の繊維構造を鑑みると、糸の太さ（０．１μm）〜網目のサイズ（１ｍｍ）がテラヘルツ波帯波長と同等となっており、周波数が高まるにつれて、生地の網目構造の周期や、網目の隙間等の長さが波長にとって無視できなくなり、散乱等の減衰量が大きくなり、低周波数帯域から高周波帯域に渡って反射特性を観測することで、散乱による減衰特性を検出し、この減衰特性に基づいて被服検出を行うものである。

図１１に基準振幅周波数特性（アルミ）のグラフＧ１とポロシャツの振幅周波数特性のグラフＧ２とデニムの振幅周波数特性のグラフＧ３と生地の振幅周波数特性のグラフＧ４の一例を示す。このグラフＧ１〜Ｇ３からも分かるように、周波数が高くなるにしたがって減衰が大きくなり、この減衰状態を見ることによって測定対象Ｍの種類を識別するものである。

この第４実施例によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、周波数特性で判断するため、測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍの種類を高精度に識別することができる。

さらに、進行波の周波数に基づいて測定対象Ｍが繊維を含む物体であることを分類するものであるから、周波数特性に基づく細かい情報で、反射光が散乱する物体のうち化学的に光の吸収性を持つ物体を排除することができる。このため、より高精度に繊維や布を着衣した人物を識別することができる。
［第５実施例］
図１２は第５実施例の物体識別装置５００の構成を示したブロック図である。この第５実施例の物体識別装置５００は、第４実施例の振幅周波数特性算出手段３１０と振幅周波数特性判別手段３１１１の替わりに位相差周波数特性算出手段４１１１と位相周波数特性判別手段４１１２とを設けたものである。

位相差周波数特性算出手段４１１１は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されており、測定対象Ｍの反射波と基準反射波との位相差周波数特性を求めるものである。

位相周波数特性判別手段４１１２は、図示しないＣＰＵとメモリと入出力インターフェイス回路などから構成されており、測定対象Ｍの位相差周波数特性が線形性を有しているか否かを判別する。

ここで、ガラスなど材質の内部構造が均一な物体では、内部を進行する波の位相変化は図１４に示すように線形性を有する（連続して変化する）一方、繊維など材質の内部構造が不均一な物体では、内部を進行する波の位相は図１５に示すように非線形性を有する（不連続な変化となる）。この第５実施例は、これら現象を利用して測定対象Ｍが被服であるかどうかを識別するものである。
［動作］
次に、物体識別装置５００の動作を図１３に示すフロー図に基づいて説明する。なお、第４実施例と同一ステップの処理動作の説明は省略する。

ステップ４２１９では、先ず、パルスの振幅値が位相情報を取得するに必要な所定の振幅値（例えば、１ｍ遠方の完全反射体に対し、反射波形のピークの振幅値が０．１％の反射強度以上と設定）以上であるとき、その振幅値は有効であると判定し、この有効な振幅値に基づいて測定対象Ｍの位相差周波数特性を算出する。

ステップ４２２０では、測定対象Ｍの位相差周波数特性が線形性を有しているか否かが判断される。

ここで、線形性の判断手法は、例えば測定対象の位相差の周波数特性に関し線形近似を行い、所定帯域（例えば０．１ＴＨｚ〜１ＴＨｚと設定）における線形近似直線と実測の位相差の実測値グラフとの偏差に基づいて決定する。なお、他の統計手法を用いても良い。

そして、ステップ４２２０でイエスと判断されると、すなわち位相差周波数特性が線形性を有している場合、測定対象Ｍは被服であると判断してステップ２１１へ進み、ノーと判断されるとステップ２１２へ進む。

この第５実施例によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、位相差周波数特性で判断するため、測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍの種類を高精度に識別することができる。

さらに、測定対象Ｍの表面や内部構造が均一なものを排除することができるので、服を着衣した人物を高精度に識別することができる。
［第６実施例］
図１６は第６実施例の物体識別装置６００の構成を示したブロック図である。この第６実施例の物体識別装置６００は、測定対象Ｍの種類を識別識別した後、測定対象Ｍは着衣している人物でるか否かを識別するようにしたものである。

この物体識別装置６００は、第１実施例の物体識別装置１００に第２実施例の物体識別装置２００の表面パルス判別手段２１０７と空隙算出手段２１０８を設けたものである。

物体識別装置６００の動作は、図１７に示すフロー図に基づいて行われるが、各ステップの処理は第１，第２実施例の処理フローと同じなのでその説明は省略する。

この第６実施例の物体識別装置６００によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、第１,第２実施例と同様に測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍの種類を高精度に識別することができる。

また、短時間で測定対象Ｍを識別することができる。さらに、測定対象Ｍは着衣している人物でるか否かを高精度に識別することができる。
［第７実施例］
図１８は第７実施例の物体識別装置７００の構成を示したブロック図である。この第７実施例の物体識別装置７００は、測定対象Ｍの種類を識別した後、測定対象Ｍは着衣している人物でるか否かを識別するようにしたものである。

この物体識別装置７００は、第１実施例の物体識別装置１００に第３実施例の物体識別装置３００の表面パルス判別手段２１０７と変曲点カウント手段３１０８を設けたものである。

物体識別装置７００の動作は、図１９示すフロー図に基づいて行われるが、各ステップの処理は第１，第３実施例の処理フローと同じなのでその説明は省略する。

この第７実施例の物体識別装置７００によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍの種類を高精度に識別することができる。

また、短時間で測定対象Ｍを識別することができる。さらに、測定対象Ｍは着衣している人物でるか否かを高精度に識別することができる。

［第８実施例］
図２０は第８実施例の物体識別装置８００の構成を示したブロック図である。この第８実施例の物体識別装置８００は、測定対象Ｍの種類を識別した後、測定対象Ｍは着衣している人物でるか否かを識別するようにしたものである。

この物体識別装置８００は、第１実施例の物体識別装置１００に第４実施例の物体識別装置４００の振幅周波数特性算出手段３１１０と振幅周波数特性判別手段３１１１を設けたものである。

物体識別装置８００の動作は、図２１に示すフロー図に基づいて行われるが、各ステップの処理は第１，第４実施例の処理フローと同じなのでその説明は省略する。

この第８実施例の物体識別装置８００によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍの種類を高精度に識別することができる。

［第９実施例］
図２２は第９実施例の物体識別装置９００の構成を示したブロック図である。この第９実施例の物体識別装置９００は、測定対象Ｍの種類を識別した後、測定対象Ｍは着衣している人物でるか否かを識別するようにしたものである。

この物体識別装置９００は、第１実施例の物体識別装置１００に第５実施例の物体識別装置５００の位相差周波数特性算出手段４１１１と、位相周波数特性判別手段４１１２とを設けたものである。

物体識別装置９００の動作は、図２３に示すフロー図に基づいて行われるが、各ステップの処理は第１，第５実施例の処理フローと同じなのでその説明は省略する。

この第９実施例の物体識別装置９００によれば、レーダ反射面積によらず測定対象Ｍを精度高く識別することができる。また、測定対象Ｍの一部しか測定範囲内に入っていなくても測定対象Ｍの種類を高精度に識別することができる。

上記の第６実施例ないし第９実施例は、第１実施例に第２ないし第５実施例を組み合わせたものであるが、この組み合わせに限らず他の組み合わせであってもよい。

また、この発明は、上記実施例に限定されるものではなく、発明を逸脱しない範囲で種々に設計変更できることは勿論である。

この発明に係る第１実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図１に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。布とミラーの反射波を示した説明図である。第２実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図４に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。２枚重ねの服の場合の反射波を示した説明図である。第３実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図７に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。第４実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図９に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。アルミや布等の振幅周波数特性を示したグラフである。第５実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図１２に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。アルミ板と樹脂板の位相差周波数特性を示したグラフである。布など位相差周波数特性を示したグラフである。第６実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図１６に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。第７実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図１８に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。第８実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図２０に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。第９実施例の物体識別装置の構成を示したブロック図である。図２２に示す物体識別装置の処理動作を示したフロー図である。

符号の説明

１００物体識別装置
１０２送信器
１０３受信器
１０５反射波形観測手段
１０６パルス幅演算手段
１０７被服検出手段

Claims

パルス状の進行波を測定対象に向けて送出し、その測定対象で反射したパルス反射波を受波して前記測定対象の種類を識別する物体識別方法であって、
前記パルス反射波の波形を測定し、
この測定した波形に基づいて前記パルス反射波の幅を求め、この幅から前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別方法。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出し、その測定対象で反射したパルス反射波を受波して前記測定対象の種類を識別する物体識別方法であって、
前記パルス反射波の波形を測定し、
この測定したパルス反射波の波形から測定対象の複数の層の表面で反射する表面パルスを求め、
前記測定対象の第１層目の表面の第１表面反射パルスと、第２層目の表面の第２表面反射パルスとの間の空隙距離を求め、
この空隙距離に基づいて前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別方法。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出し、その測定対象で反射したパルス反射波を受波して前記測定対象の種類を識別する物体識別方法であって、
前記パルス反射波の波形を測定し、
この測定したパルス反射波の波形から測定対象の表面で反射する表面パルスを求め、
前記表面パルスの時点から所定時間内における前記パルス反射波のピーク数をカウントし、
このカウント数に基づいて前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別方法。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出し、その測定対象で反射したパルス反射波を受波して前記測定対象の種類を識別する物体識別方法であって、
前記パルス反射波の波形を測定し、
この測定したパルス反射波の波形からそのパルス反射波の振幅周波数特性を求め、
この振幅周波数特性に基づいて前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別方法。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出し、その測定対象で反射したパルス反射波を受波して前記測定対象の種類を識別する物体識別方法であって、
前記パルス反射波の波形を測定し、
この測定したパルス反射波と基準反射波との位相差周波数特性を求め、
この位相差周波数特性から前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別方法。
請求項１ないし請求項５のうち少なくとも２の方法を組み合わせて前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別方法。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出する送出手段と、その測定対象で反射した反射波を受波する受波手段とを備えた物体識別装置であって、
前記反射波の波形を測定する測定手段と、
この測定手段が測定した波形に基づいて前記パルス反射波の幅を求めるパルス幅演算手段と、
このパルス幅演算手段が演算した前記パルス反射波の幅から前記測定対象を識別する識別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出する送出手段と、その測定対象で反射した反射波を受波する受波手段とを備えた物体識別装置であって、
前記反射波の波形を測定する測定手段と、
この測定手段で測定したパルス反射波の波形から前記測定対象の複数の層の表面で反射する表面パルスを判別する表面パルス判別手段と、
この表面パルス判別手段が判別した前記測定対象の第１層目の表面の第１表面反射パルスと、第２層目の表面の第２表面反射パルスとの間の空隙距離を算出する空隙算出手段と、
この空隙距離に基づいて前記測定対象の種類を識別する識別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出する送出手段と、その測定対象で反射した反射波を受波する受波手段とを備えた物体識別装置であって、
前記反射波の波形を測定する測定手段と、
この測定手段で測定したパルス反射波の波形から前記測定対象の表面で反射する表面パルスを判別する表面パルス判別手段と、
前記表面パルスの時点から所定時間内における前記パルス反射波のピーク数をカウントするカウント手段と、
このカウント手段がカウントするカウント数から前記測定対象の種類を識別する識別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出する送出手段と、その測定対象で反射した反射波を受波する受波手段とを備えた物体識別装置であって、
前記反射波の波形を測定する測定手段と、
この測定手段が測定したパルス反射波の波形からそのパルス反射波の振幅周波数特性を算出する振幅周波数特性算出手段と、
この振幅周波数特性算出手段が算出する算出結果に基づいて前記測定対象の種類を識別する識別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
パルス状の進行波を測定対象に向けて送出する送出手段と、その測定対象で反射した反射波を受波する受波手段とを備えた物体識別装置であって、
前記反射波の波形を測定する測定手段と、
この測定手段が測定したパルス反射波と基準反射波との位相差周波数特性を算出する位相差周波数特性算出手段と、
この位相差周波数特性算出手段が算出した位相差周波数特性の線形性を判定する位相差周波数特性判定手段と、
この位相差周波数特性判定手段が判定した結果に基づいて前記測定対象の種類を識別する識別手段とを備えることを特徴とする物体識別装置。
請求項７ないし請求項１１のうち少なくとも２つの装置を組み合わせて前記測定対象の種類を識別することを特徴とする物体識別装置。