JP2014119427A - スポット探索装置、スポット探索方法 - Google Patents

Abstract

【課題】スポット光の探索処理を効率的に行うスポット探索装置、スポット探索方法を提供することにある。
【解決手段】投影装置によって格子状に投影される複数のスポット光を有するパターン光の画像データに基づいて、複数のスポット光のいずれかが移動した移動スポット光を探索するスポット探索装置であって、第１の画像データに基づいて、移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成手段と、第１の移動量、及び、第１の撮像装置と第２の撮像装置との間の距離に基づいて、第２の画像データにおける移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成手段と、第２の画像データにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出し、同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測するスポット光位置予測手段と、を有する。
【選択図】 図６

Description

本発明は、スポット探索装置、スポット探索方法に関する。

従来から、３次元空間内の人物等の計測対象物の移動や、動きを検出する検出装置が提案される（例えば、特許文献１）。検出装置では、例えば、３次元空間に対して上部から複数のスポット光からなるパターンを投影し、投影されたスポット光を斜めから撮像して、画像データを生成する。スポット光が計測対象物に投影される場合、スポット光は元の位置から移動する。

そこで、検出装置は、スポット光の移動前後の画像データに基づいて、画像データにおけるスポット光の移動距離を取得する。そして、検出装置は、スポット光の移動距離に基づいて、三角測量の原理を用いて、３次元空間内における距離を計測する。このため、まず、移動前後の画像データにおけるスポット光の対応関係が探索される必要がある。即ち、スポット光の移動前後の画像データにおいて、各スポット光がどの位置に移動したかが探索された上で、その移動量が取得される必要がある。

ただし、移動後の画像データにおいて、計測対象物の高さ等に起因して、スポット光の飛び越え現象が生じることがある。計測対象物の高さが大きくなるに連れて、スポット光の移動量は大きくなる。このような場合、移動したスポット光（移動スポット光）が、移動前の画像データにおける隣のスポット光（隣接スポット光）を飛び越してしまう飛び越え現象が生じることがある。これにより、移動スポット光が、隣接スポット光から移動したと誤判断されてしまい、スポット光の探索ミスが生じてしまう。これにより、正確なスポット光の移動量が計測できない。

そこで、スポット光の投影装置との距離が小さい撮像装置によって生成される近距離画像データと、距離が大きい撮像装置によって生成される遠距離画像データとに基づいて、スポット光の移動量が検知される。近距離画像データにおいては、スポット光の移動量が小さいため、スポット光の飛び越し現象は生じ難い。そこで、近距離画像データにおけるスポット光の移動量と、両画像データの撮像装置間の距離とに基づいて、遠距離画像データにおけるスポット光の移動量が検出される。

特開２００５-３３６７号公報

このように、全てのスポット光の移動量を、近距離画像データ、及び、遠距離画像データに基づいて検出することにより、正確なスポット光の移動量が計測可能になる。しかしながら、スポット光数が増大した場合、スポット光の移動量を取得する処理時間についても増大してしまう。

そこで、本発明は、スポット光の探索処理を効率的に行うスポット探索装置、スポット探索方法を提供する。

第１の側面は、投影装置によって格子状に投影される複数のスポット光を有するパターン光の画像データに基づいて、前記複数のスポット光のいずれかが移動した移動スポット光を探索するスポット探索装置であって、第１の撮像装置によって生成された前記パターン光の第１の画像データに基づいて、前記移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成手段と、前記第１の移動量、及び、前記第１の撮像装置と第２の撮像装置との間の距離に基づいて、前記第２の撮像装置によって生成された前記パターン光の第２の画像データにおける前記移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成手段と、前記第２の画像データにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した前記移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出し、前記同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、前記同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測予測予測するスポット光位置予測手段と、を有する。

第１の側面によれば、スポット光の探索処理が効率的に行われる。

本実施の形態例におけるスポット探索装置の構成の一例を説明する例図である。 図１のスポット探索装置のブロック図の一例である。 スポット探索装置における撮像装置、投影装置の位置を説明する例図である。 撮像装置Ａ、Ｂによって生成される画像データＡ、Ｂについて説明する図である。 物体がある場合における画像データＡ、Ｂにおけるスポット光の移動について説明する図である。 スポット探索装置の処理の流れについて説明するフローチャート図である。 フレームｉ＋１×ｋ画像データを示す例図である。 フレームｉ＋２×ｋ画像データを示す例図である。 同一物体移動スポット光群の検出処理について説明する図である。 同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置を予測する処理について説明する図である。 予測した移動スポット光位置が基準値以内で一致する場合を説明する図である。 予測した移動スポット光位置が基準値以内で一致しない場合説明する図である。 同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルの算出処理を説明する図である。 加速度ベクトルに基づいて、次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置を予測する処理について説明する図である。

以下、図面にしたがって本発明の実施の形態について説明する。ただし、本発明の技術的範囲はこれらの実施の形態に限定されず、特許請求の範囲に記載された事項とその均等物まで及ぶものである。

［スポット探索装置の構成］
図１は、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００の構成の一例について説明する例図である。スポット探索装置１００は、例えば、レーザ駆動装置１１、レーザダイオード１２、回折格子１３、撮像装置Ａ１４、撮像装置Ｂ１５、メモリ１６、演算器１７を有する。撮像装置Ａ１４、Ｂ１５は、例えば、ＣＣＤカメラである。

レーザ駆動装置１１は、レーザダイオード１２を駆動してレーザ光を出力し、回折格子１３は、レーザ光を回折させる。回折格子１３を通過したレーザ光は、パターン光を生成する。撮像装置Ａ１４、Ｂ１５は、対象の領域に投影されたパターン光を撮像し、画像データを生成する。また、メモリ１６は、例えば、本実施の形態例におけるスポット探索処理を制御するスポット探索処理プログラムＰＲ、及び、生成した画像データを記憶する。演算器１７は、スポット探索装置１００の全体の制御を行うと共に、スポット探索処理プログラムＰＲと協働して、本実施の形態例におけるスポット探索処理を実現する。

［スポット探索装置のブロック図］
図２は、図１のスポット探索装置１００のブロック図の一例である。同図のスポット探索装置１００は、例えば、レーザ駆動部２１、パターン照射部２２、撮像器Ａ２３、撮像器Ｂ２４、データ処理部３４を有する。また、データ処理部３４は、例えば、画像記憶部２５、スポット探索処理部２６、面積算出部２７、速度算出部２８、視差算出部２９、スポットグループ分け処理部３０、距離計算処理部３１、スポット座標予測処理部３２、スポット探索結果判断処理部３３を有する。

撮像器Ａ２３、撮像器Ｂ２４は、図１の撮像装置Ａ１４、撮像装置Ｂ１５にそれぞれ対応する。また、レーザ駆動部２１は、図１のレーザ駆動装置１１に対応する。パターン照射部２２は、レーザ駆動部２１によって駆動されたレーザ光を回折格子を通過させ、複数のスポット光を有するパターン光を照射する。この例では、例えば、複数のスポット光が配列されたパターン光が投影される。そして、撮像器Ａ２３、撮像器Ｂ２４は、パターン光が照射された領域の画像データをそれぞれ生成する。

データ処理部３４は、例えば、画像記憶部２５、スポット探索処理部２６、面積算出部２７、速度算出部２８、視差算出部２９、スポットグループ分け処理部３０、距離計算処理部３１、スポット座標予測処理部３２、スポット探索結果判断処理部３３を有する。データ処理部３４と撮像器Ａ２３、撮像器Ｂ２４は電気的に接続され、データ処理部３４の画像記憶部２５は、撮像器Ａ２３、撮像器Ｂ２４によって生成された画像データを記憶する。

データ処理部３４のスポット探索処理部２６は、撮像器Ａ２３によって生成された画像データＡに基づいて、撮像器Ｂ２４によって生成された画像データＢにおいて移動したスポット光（移動スポット光）を探索する。データ処理部３４の面積算出部２７は、移動スポット光に対応する領域の面積を算出し、速度算出部２８は、移動スポット光の時系列のフレーム間における速度を算出する。また、視差算出部２９は、移動スポット光の元の位置からの移動量を視差として算出する。

そして、データ処理部３４のスポットグループ分け処理部３０は、面積算出部２７、速度算出部２８、視差算出部２９が生成した情報に基づいて、移動スポット光を同一物体移動スポット光群とするか否かの判定を行う。また、距離計算処理部３１は、移動スポット光の時系列のフレーム間における距離を速度ベクトル情報として算出する。また、スポット座標予測処理部３２は、同一物体移動スポット光群の次フレーム画像データにおける位置を予測する。また、スポット探索結果判断処理部３３は、次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の予測位置に、同一物体移動スポット光群のスポット光が位置するか否かを判定する。

続いて、図１、２で示した撮像装置Ａ、Ｂの位置と、位置の相違に基づくパターン光の相違について説明する。まず、撮像装置Ａ、Ｂの位置の相違について説明する。

［撮影装置、投影装置の位置対応］
図３は、スポット探索装置１００における撮像装置１４、１５、投影装置ｐｐの位置の一例について説明する例図である。同図における撮像装置１４は図１の撮像装置Ａ１４、撮像装置１５は図１の撮像装置Ａ１５に対応する。また、投影装置ｐｐは、図１におけるレーザ駆動装置１１、レーザダイオード１２、回折格子１３に対応する。この例において、撮像装置Ａ１４と投影装置ｐｐとの距離は、撮像装置Ｂ１５と投影装置ｐｐとの距離よりも短い。なお、同図は、撮像対象のパターン光が投射される３次元空間に物体がない場合を示す。

図３の例において、パターン光は、正方格子状に配列された複数のスポット光Ｌｘを有する。パターン光が投射される３次元空間に高さを持つ物体がある場合、スポット光Ｌｘの位置は物体の高さに応じて移動する。このとき、投影装置ｐｐとの距離が短い撮像装置Ａ１４によって生成される画像データＡにおけるスポット光Ｌｘの移動量は小さく、投影装置ｐｐとの距離が長い撮像装置Ｂ１５によって生成される画像データＢにおけるスポット光Ｌｘの移動量は大きい。投影装置ｐｐによるパターン光の投影方向と撮像装置による撮像方向との角度が、撮像装置Ａ１４の方が撮像装置Ｂ１５より小さいためである。

［画像データＡ、画像データＢ］
図４は、撮像装置Ａ、Ｂによって生成される画像データＡｇａ１、画像データＢｇｂ１について説明する図である。同図の画像データＡ、Ｂｇａ１、ｇｂ１は、撮像対象の３次元空間に物体がない場合の画像データであって、下方向がＸ軸方向、右方向がＹ軸方向である。同図において、撮像対象の３次元空間に高さを持つ物体がないことにより、画像データＡ、Ｂｇａ１、ｇｂ１におけるスポット光は移動しておらず、等間隔である。また、この例において、投影されるスポット光の間隔は、例えば、３０センチメートルであり、画像データＡ、Ｂｇａ１、ｇｂ１におけるスポット光の間隔は、例えば、６０ピクセルである。

［スポット番号と座標］
また、図４において、各スポット光にはスポット番号が付与される。例えば、左上のスポット光Ｌ１のスポット番号は１であり、その右隣のスポット光Ｌ２のスポット番号は２である。また、左上のスポット光Ｌ１の下のスポット光Ｌ１１のスポット番号は１１である。他のスポット光についても同様である。また、各スポット光には、座標が対応付けられる。例えば、スポット光Ｌ１の座標は（１，１）であり、スポット光Ｌ２の座標は（１，２）である。同様にして、スポット光Ｌ１１の座標は（２，１）である。

前述した通り、撮像対象の３次元空間に物体がある場合、物体に投影されたスポット光は、元の投影位置から移動する。続いて、スポット光の移動例について説明する。

［スポット光の移動］
図５は、物体がある場合における画像データＡ、Ｂｇａ２、ｇｂ２におけるスポット光の移動について説明する図である。同図において、スポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の位置に高さを持つ物体が位置する。これにより、画像データＡ、Ｂｇａ２、ｇｂ２において、物体に投影されたスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の位置が、物体の高さに対応する距離分（視差分）、移動している。このとき、画像データＡｇａ２におけるスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の移動量（視差）は、画像データＢｇｂ２におけるスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の移動量（視差）より小さい。以下、移動したスポット光を移動スポット光と称する。

このように、画像データＡ、Ｂｇａ２、ｇｂ２について、投影装置（図１のｐｐ）と撮像装置Ａ１４、撮像装置Ｂ１５との距離が異なることにより、移動スポット光の移動量も異なる。画像データＢｇｂ２では、スポット光の移動量が大きいため、物体の微細な変化が、移動量に大きく反映される。このため、物体の変化を高精度に検出するためには、画像データＢｇｂ２における移動スポット光の移動量を利用する方が望ましい。しかしながら、移動スポット光の移動量が大きいことにより、スポット光の飛び越え現象が生じ易い。

［スポット光の飛び越え現象］
スポット光の飛び越え現象とは、移動スポット光が、対応する基準スポット光に隣接するスポット光を飛び越えて移動する現象である。これにより、移動スポット光が、基準スポット光に隣接するスポット光に対応すると誤判断されてしまう。即ち、移動スポット光に対応する元のスポット光の探索ミスが生じる。これにより、計測されるスポット光の移動量が、隣接スポット光からの小さい値として計測されてしまう。この結果、移動スポット光の移動量が誤判定され、正確に計測されない。

このように、撮像装置Ｂの画像データＢｇｂ２では、微小な動きがスポット光の移動に大きく反映されることにより物体の微細な変化が検出可能になるものの、スポット光の飛び越え現象が生じ易い。一方、画像データＡｇａ２では、スポット光の移動量が小さいため、微小な動きがスポット光の移動に反映し難いものの、スポット光の飛び越え現象は生じにくい。そこで、２つの画像データＡ、Ｂｇａ２、ｇｂ２を使用することによって、飛び越え現象に起因する、移動スポット光に対応する元のスポット光の探索ミスが解消される。

本実施の形態例において、スポット探索装置１００は、画像データＡに基づいて、移動スポット光と第１の移動量とを生成する。そして、スポット探索装置１００は、第１の移動量、及び、撮像装置Ａと撮像装置Ｂとの距離に基づいて、画像データＢにおける移動スポット光の第２の移動量を生成する。つまり、スポット探索装置１００は、正確なスポット光探索が可能な画像データＡに基づいて、移動スポット光とその移動量（第１の移動量）を検出する。画像データＡ、Ｂにおいて、移動するスポット光番号は同一である。このため、スポット探索装置１００は、画像データＡに基づいて検出された移動スポット光と第１の移動量に基づいて、画像データＢにおける同一移動スポット光の第２の移動量を検出する。

このように、投影装置との距離が近く、移動スポット光の移動量の小さい撮影装置Ａによって生成された画像データＡを使用することにより、画像データＢにおける移動スポット光、及び、移動スポット光の移動量が検出可能になる。これにより、スポット光の飛び越え現象による問題が解消される。ただし、２つの画像データＡ、Ｂに基づくことにより、画像データＢにおける移動スポット光、及び、移動量の検出に係る処理速度が遅くなる。

［スポット探索装置１００の処理の概要］
そこで、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、画像データＢにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した移動スポット光の速度及び面積が基準値を満たす場合に、移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出する。続いて、スポット探索装置１００は、同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測する。

これにより、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、スポット光の飛び越え現象による問題を解消しながら、移動スポット光の位置の探索処理を高速に、高精度に行うことを可能にする。本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、例えば、３次元空間の平面方向に移動する人物の移動や転倒等の動きを検知する場合に特に効果的に使用される。続いて、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００の処理の概要について、順次、説明する。

［スポット探索装置１００の処理の流れ］
図６は、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００の処理の流れについて説明するフローチャート図である。同図において、フレームｉ＋０×ｋ画像データ〜フレームｉ＋２×ｋ画像データは、異なるタイミングで撮影されたフレーム画像データである。

まず、スポット探索装置１００は、ｉ＋０×ｋ番目のフレーム画像データについて、画像データＡを用いて画像データＢにおける移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、移動スポット光の移動量を示す第２の移動量を算出する（Ｓ１１）。続いて、スポット探索装置１００は、同様にして、１×ｋフレーム後のフレームｉ＋１×ｋについて、画像データＡを用いて画像データＢにおける移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、移動スポット光の移動量を示す第２の移動量を算出する（Ｓ１２）。さらに、スポット探索装置１００は、同様に、２×ｋフレーム後のフレームｉ＋２×ｋについて、画像データＡを用いて、画像データＢにおける移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、移動スポット光の移動を示す第２の移動量を算出する（Ｓ１３）。

続いて、スポット探索装置１００は、画像データＢにおける３つのフレームｉ＋０×ｋ〜ｉ＋２×ｋの画像データ間の移動スポット光の位置から、移動スポット光の速度と、移動スポット光の数に基づく面積を算出し、移動スポット光をグループ分けする（Ｓ１４）。そして、スポット探索装置１００は、移動スポット光の速度と面積が条件を満たすか否かを判定し（Ｓ１５）、条件を満たす場合（Ｓ１５のＹＥＳ）、同一グループの移動スポット光として同一物体移動スポット光群を検出する。処理の詳細については、具体例に基づいて後述する。一方、条件を満たさない場合（Ｓ１５のＮＯ）、工程Ｓ１１の処理に戻る。

同一物体移動スポット光群が検出された場合（Ｓ１５のＹＥＳ）、続いて、スポット探索装置１００は、画像データＢにおける３つのフレームｉ＋０×ｋ画像データ〜ｉ＋２×ｋ画像データの同一物体移動スポット光群の速度ベクトル情報、面積の平均値、第２の移動量の平均値（移動情報）に基づいて、画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置を予測する（Ｓ１６）。処理の詳細については、具体例に基づいて後述する。続いて、スポット探索装置１００は、予測した移動スポット光群の位置に基づいて、画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置を探索する（Ｓ１７）。そして、予測した移動スポット光の位置が画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置から基準値以内で整合する場合、一致したものと判定される（Ｓ１８のＹＥＳ）。一方、基準値以内ではなかった場合、不一致と判定され（Ｓ１８のＮＯ）、工程Ｓ１１の処理に戻る。

一致した場合（Ｓ１８のＹＥＳ）、画像データＢにおける少なくとも２つの直近のフレーム画像データに基づいて、同一物体移動スポット光群の速度ベクトル情報、面積の平均値、第２の移動量の平均値（移動情報）が更新される（Ｓ１９）。そして、更新された情報に基づいて、次々フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の予測移動スポット光位置が予測される（Ｓ１６）。そして、予測移動スポット光位置が基準値以内で一致すると判定される間（Ｓ１７、Ｓ１８のＹＥＳ）、２つの直近のフレーム画像データに基づく予測処理が繰り返される（Ｓ１９）。

なお、本実施の形態例において、例えば、ｋ＝２である。即ち、フレームｉ＋０×ｋはフレームｉ＋０を、フレームｉ＋１×ｋはフレームｉ＋２を、フレームｉ＋２×ｋはフレームｉ＋４を示し、２つのフレームおきのフレームを示す。これは、工程Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ１３の各処理において、２つの画像データＡ、Ｂに基づくことにより、スポット探索装置１００は、２つのフレーム画像データ間隔にしか処理を行えないことを示す。一方、工程Ｓ１６、Ｓ１７については、１つの画像データＢに基づいて処理が行われることにより、毎フレームの画像データの位置予測処理が可能になる。このため、本実施の形態例において、工程Ｓ１６において同一物体移動スポット光群の位置が予測される次フレーム画像データは、２つのフレーム後のフレーム画像データではなく、１つのフレーム後のフレーム画像データを示す。

続いて、図６のフローチャート図における各工程の処理を、具体例に基づいて説明する。

［フレームｉ＋０×ｋ（ｉ＋０）画像データ］
図５に戻り、フローチャート図における工程Ｓ１１の処理について、具体例に基づいて説明する。同図の下の表は、画像データＢにおけるフレームｉ＋０×ｋ画像データの移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、移動スポット光の視差を示す第２の移動量の情報を有する。

工程Ｓ１１において、スポット探索装置１００は、画像データＡｇａ２を用いて、画像データＢｇｂ２における移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、移動スポット光の移動を示す第２の移動量を算出する。まず、スポット探索装置１００の視差算出部２９は、図５の画像データＡｇａ２に基づいて、移動スポット光の識別情報、第１の移動量を生成する。そして、スポット探索装置１００のスポット探索処理部２６及び視差算出部２９は、第１の移動量、及び、撮像装置Ａ、Ｂ間の距離に基づいて、画像データＢｇｂ２における同一の移動スポット光の第２の移動量を生成する。

図５の画像データＡにおいて、移動スポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３は６つであり、スポット光番号は１、２、３、１１、１２、１３である。これは、画像データＢにおいても、同様のスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３が移動することを示す。スポット探索装置１００の視差算出部２９は、まず、画像データＡｇａ２におけるスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の第１の移動量を算出する。第１の移動量が算出されることにより、スポット光が投影された物体の高さが特定可能になる。そして、第１の移動量、または、算出した物体の高さ、及び、撮像装置Ａ、Ｂ間の距離に基づいて、三角測量の原理を用いて、画像データＢｇｂ２におけるスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の第２の移動量が算出される。第２の移動量の算出処理については、例えば、特開２００５−３３６７号公報に記載される。

このように、画像データＡにおけるスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の第１移動量に基づいて、画像データＢにおけるスポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の第２の移動量が算出可能になる。この例において、画像データＢにおける移動スポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３の第２の移動量は、１．５である。即ち、画像データＢにおいて、スポット光Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ１１、Ｌ１２、Ｌ１３が元の位置から１．５座標分、右方向に移動していることを示す。

また、スポット探索装置１００は、移動スポット光の重心Ｇ０の座標、移動スポット光数の情報を生成する。移動スポット光の重心座標は、移動スポット光の座標の累計を移動スポット光数で除算することによって算出される。この例において、スポット光Ｌ１の座標は（１，１）、スポット光Ｌ２の座標は（１，２）、スポット光Ｌ３の座標は（１，３）である。同様にして、スポット光Ｌ１１の座標は（２，１）、スポット光Ｌ１２の座標は（２，２）、スポット光Ｌ１３の座標は（２，３）である。この場合、座標の累計は（９，１２）であるため、移動スポット光数６で除算されることにより、重心Ｇ０の座標（１．５，２）が算出される。また、移動スポット光の視差を示す第２の移動量は、移動スポット光の第２の移動量の合計が、移動スポット光数６で除算されることによって算出される。例えば、移動スポット光の第２の移動量がそれぞれ１．５、１．５、１．５、１．４、１．３である場合、合計値９が６で除算されることによって、第２の移動量１．５が算出される。

このように、画像データＢｇｂ２における移動スポット光番号１、２、３、１１、１２、１３、移動スポット光の重心座標（１．５，２）、移動スポット光数６、第２の移動量１．５が生成される。続いて、画像データＢにおける次のフレームｉ＋１×ｋ画像データについて、移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、第２の移動量が生成される（工程Ｓ１２）。

［フレームｉ＋１×ｋ（ｉ＋２）画像データ］
図７は、画像データＡ、Ｂに対応するフレームｉ＋１×ｋ画像データｇａ３、ｇｂ３を示す例図である。また、この例において、図５のｉ＋０×ｋ番目のフレーム画像データから、図７のｉ＋１×ｋ番目のフレーム画像データにかけて、物体がＸ軸（下方向）に移動している。図７の画像データＡｇａ３において、移動スポット光Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ３１、Ｌ３２、Ｌ３３のスポット光番号は２１、２２、２３、３１、３２、３３である。移動スポット光数は、フレームｉ＋０×ｋと同一である。

図５と同様にして、画像データＡｇａ３におけるスポット光Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ３１、Ｌ３２、Ｌ３３の第１の移動量と、撮像装置Ａ、Ｂ間の距離とに基づいて、画像データＢにおけるスポット光Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ３１、Ｌ３２、Ｌ３３の第２の移動量が生成される。これにより、移動したスポット光Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ３１、Ｌ３２、Ｌ３３の第２の移動量１．５が算出される。また、移動スポット光の重心Ｇ１の座標は（３．５，２）となる。この結果、フレームｉ＋１×ｋの画像データＢｇｂ３における移動スポット光番号２１、２２、２３、３１、３２、３３、移動スポット光の重心座標（３．５，２）、移動スポット光数６、第２の移動量１．５が生成される。

続いて、画像データＢにおける次のフレームｉ＋２×ｋ画像データについて、移動スポット光番号、移動スポット光の重心座標、移動スポット光数、第２の移動量が生成される（工程Ｓ１３）。同様にして、図７のｉ＋１×ｋ番目のフレーム画像データから、次のｉ＋２×ｋ番目のフレーム画像データにかけて、物体がＸ軸（下方向）にさらに移動する。

［フレームｉ＋２×ｋ（ｉ＋４）画像データ］
図８は、画像データＡ、Ｂに対応するフレームｉ＋２×ｋ画像データｇａ４、ｇｂ４を示す例図である。同図の画像データＡｇａ４において、移動したスポット光Ｌ４１、Ｌ４２、Ｌ４３、Ｌ５２、Ｌ５３のスポット光番号は４１、４２、４３、５２、５３である。なお、同図の画像データＡｇａ４において、移動スポット光数が、６つから５つに変化している。

図５、７と同様にして、画像データＡｇａ４におけるスポット光Ｌ４１、Ｌ４、Ｌ４３、Ｌ５２、Ｌ５３の第１の移動量と、撮像装置Ａ、Ｂ間の距離とに基づいて、画像データＢｇｂ４におけるスポット光Ｌ４１、Ｌ４、Ｌ４３、Ｌ５２、Ｌ５３の第２の移動量が生成される。これにより、移動したスポット光Ｌ４１、Ｌ４２、Ｌ４３、Ｌ５２、Ｌ５３の第２の移動量１．４が算出される。また、移動スポット光の重心座標は（５．４，２．２）となる。この結果、画像データＢにおけるフレームｉ＋２×ｋの移動スポット光番号４１、４２、４３、５２、５３、移動スポット光の重心Ｇ２の座標（５．４，２．２）、移動スポット光数５、第２の移動量１．４が生成される。

このようにして、画像データＢにおける３つのフレーム画像データに基づく移動スポット光番号、移動スポット光の重心、移動スポット光数、第２の移動量の情報が生成される。なお、この例では、画像データＢにおける３つのフレーム画像データについて情報が生成されるが、少なくとも、２つのフレーム画像データにおける情報が生成されればよい。続いて、スポット探索装置１００は、画像データＢにおける３つのフレーム（少なくとも２つのフレーム）画像データから算出した移動スポット光の速度と面積に基づいて、同一物体移動スポット光群を検出する（図６のＳ１４、Ｓ１５）。

［同一物体移動スポット光群の判定］
図９は、同一物体移動スポット光群の検出処理について説明する図である。同図の表は、図５、図７、図８で述べたフレームｉ＋０×ｋ画像データ〜ｉ＋２×ｋ画像データにおける移動スポット光番号、移動スポット光の重心、移動スポット光数、第２の移動量の情報を有する。

スポット探索装置１００のスポットグループ分け処理部３０は、少なくとも２つの対象フレーム画像データから算出した移動スポット光の速度、及び、面積が基準値を満たす場合に、移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出する。具体的に、例えば、フレーム画像データ間の移動スポット光の速度が基準速度より遅い場合であって、移動スポット光の面積の分散度合いが第１の基準度におさまる場合、移動スポット光は同一物体移動スポット光群として判定される。これにより、スポット探索装置１００は、移動スポット光の移動速度と面積とに基づいて、効率的に、容易に、同一とみなすことができる物体に投射されて移動する１つまたは複数の移動スポット光の塊を特定することができる。

この例において、基準速度は３／Ｋフレームであって、第１の基準度は、２．６６である。基準速度は、例えば、予め設定された物体の最大速度に基づいて調整される。例えば、対象の物体が老人である場合、移動する速度を緩めることはあっても、転倒する等のケースを除いて、最大速度より大きい速度で移動することは想定し難い。このため、転倒等のケースを加味して、最大速度に基づいて基準速度が設定されることにより、同一物体移動スポット光群が効率的に検出可能になる。

なお、この例では、スポット探索装置１００は、移動スポット光の速度が基準速度内であって面積の分散度が第１の基準度を満たす場合に、移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出する。ただし、スポット探索装置１００は、さらに、移動スポット光の第２の移動量の分散に基づいて、同一物体移動スポット光群を検出してもよい。具体的に、スポット探索装置１００は、移動スポット光の第２の移動量の分散度が第２の基準値を満たす場合に、移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出する。このため、さらに、第２の移動量に基づく高さの分散度合いが第２の基準度におさまる場合、移動スポット光は同一物体移動スポット光群として判定される。これにより、スポット探索装置１００は、移動スポット光の移動速度と面積及び高さ、即ち、移動速度と体積とに基づいて、さらに、効率的に、同一とみなすことができる物体に投射されて移動する１つまたは複数の移動スポット光の塊を特定することができる。

［移動スポットの速度の算出］
初めに、フレーム画像データにおける移動スポット光の速度の算出処理について説明する。この例において、例えば、画像データＢにおいて、フレームｉ＋０×ｋ画像データからフレームｉ＋１×ｋ画像データの間に、移動スポット光の重心が、座標（１．５，２）から座標（３．５，２）に移動している。即ち、座標（２，０）分、移動している。これにより、移動スポット光の速度（距離）は、２／ｋフレームとして算出される。同様にして、画像データＢにおいて、フレームｉ＋１×ｋ画像データからフレームｉ＋２×ｋ画像データとの間の移動スポット光の速度が算出される。画像データＢにおいて、フレームｉ＋１×ｋ画像データからフレームｉ＋２×ｋ画像データの間に、移動スポット光の重心が、座標（３．５，２）から座標（５．４，２．２）に移動している。即ち、座標（１．９，０．２）分、移動している。これにより、移動スポット光の速度（距離）は、１．９１／ｋフレームとして算出される。この例において、速度（２／ｋフレーム、１．９１／ｋフレーム）は、基準値である３／ｋフレームにおさまっており、条件を満たす。

［標本分散の算出］
続いて、移動スポット光の面積の分散度の算出処理について説明する。式１は、標本分散を算出する式である。具体的に、式１では、スポット光数の平均値と各スポット光数との差分値を二乗した値を累積加算した値をフレーム数で除算することによって、標本分散値が算出される。この例において、各フレーム画像データのスポット光数は６、６、５である。そこで、式１に基づいて分散値を求めると、０．２２となる。この場合、第１の基準値である２．６６におさまっているため、条件を満たす。

したがって、画像データＢにおけるフレームｉ＋０×ｋ画像データ〜ｉ＋２×ｋ画像データについて、フレーム画像データに基づく移動スポット光の速度は基準速度内であって、面積の分散度は第１の基準度を満たす。このため、フレームｉ＋０×ｋ画像データ〜ｉ＋２×ｋ画像データにおける移動スポット光が、同一物体移動スポット光群として検出される（Ｓ１５のＹＥＳ）。そこで、スポット探索装置１００のスポット座標予測処理部３２は、同一物体移動スポット光群の特徴量を示す移動情報に基づいて、画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置を予測する（Ｓ１６）。まず、スポット探索装置１００は、画像データＢにおけるフレームｉ＋０×ｋ画像データ〜ｉ＋２×ｋ画像データの同一物体移動スポット光群の速度ベクトル情報、面積の平均値、第２の移動量の平均値を有する移動情報を生成する。

［移動情報の生成］
図１０は、同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置を予測する処理について説明する図である。同図の表は、画像データＢにおけるフレームｉ＋０×ｋ（ｉ＋０）画像データ〜ｉ＋２×ｋ（ｉ＋４）画像データの移動スポット光情報に加えて、次フレームｉ＋０×ｋ＋１（ｉ＋５）画像データの移動スポット光の予測情報を有する。

［速度ベクトルの平均値］
ここでは、速度ベクトル情報として、３つのフレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の速度ベクトルの平均値を使用する場合を例示する。前述したとおり、フレームｉ＋０×ｋ画像データからフレームｉ＋１×ｋ画像データにかけて、移動スポット光の重心が座標（１．５，２）から座標（３．５，２）に移動しているため、速度ベクトルは（２，０）／ｋフレームとなる。また、フレームｉ＋１×ｋ画像データからフレームｉ＋２×ｋ画像データにかけて、移動スポット光の重心が座標（３．５，２）から座標（５．４，２．２）に移動しているため、速度ベクトルは（１．９，０．２）／ｋフレームとなる。これにより、２つの速度ベクトル（２，０）（１．９，０．２）の平均値は、（１．９５，０．１）／ｋフレームとなる。速度ベクトル（１．９５，０．１）／ｋフレームは、ｋフレーム毎に、Ｘ軸方向に１．９５、Ｙ軸方向に０．１、座標位置を進めることを意味する。

［面積の平均値，第２の移動量の平均値］
続いて、フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の面積の平均値の算出処理について説明する。この例では、各フレーム画像データの同一物体移動スポット光群におけるスポット光数は６、６、５である。このため、スポット光数の平均値は、５．６６（＝１７／３）となる。また、フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の第２の移動量の平均値の算出処理について説明する。この例では、各フレーム画像データの第２の移動量は１．５、１．５、１．４である。このため、第２の移動量の平均値は、１．４７（＝４．４／３）となる。

［位置予測］
そして、スポット探索装置１００のスポット座標予測処理部３２は、画像データＢにおける直近フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置と、生成した移動情報とに基づいて、次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置を予測する。具体的に、スポット探索装置１００は、画像データＢにおける直近フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置に、速度ベクトルの平均値に基づく第１、２のフレーム数の比率に応じた速度ベクトルと第２の移動量の平均値とを加算した位置であって、面積に対応する位置を、予測移動スポット光位置として予測する。

前述したとおり、工程Ｓ１１〜Ｓ１３の処理は、ｋフレーム（ｋ＝２、第１のフレーム数）毎に行われる。これは、工程Ｓ１１〜Ｓ１３の処理が２つの画像データＡ、Ｂに基づくことにより処理に時間がかかり、毎フレーム単位に処理が行われないためである。それに対し、工程Ｓ１６では、画像データＢのみに基づいて、次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置の予測が可能になる。このため、２つの画像データに基づくよりも処理が速くなる。即ち、２つのフレーム（第１のフレーム数）後より早い１つのフレーム（第２のフレーム数）後のフレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置の予測が可能になる。そこで、スポット探索装置１００は、ｋフレーム（第１のフレーム数）画像データ単位の速度ベクトルを、１フレーム（第２のフレーム数）画像データ単位の速度ベクトルに変換する。

具体的に、この例において、第２のフレーム数（この例では１）単位の速度ベクトルの平均値（１．９５，０．１）に、「第２のフレーム数／第１のフレーム数（この例では２）」が乗算され、第２のフレーム数単位の速度ベクトルの平均値（０．９７５（＝１．９５×１／２），０．０５（＝０．１×１／２））が算出される。これは、１フレーム後、同一物体移動スポット光群が、速度ベクトル（０．９７５，０．０５）分、位置を進めることを示す。なお、第１、２のフレーム数は他の値であってもよい。例えば、第１のフレーム数が３、第２のフレーム数が２等であってもよい。

そして、画像データＢにおける直近のフレームｉ＋２×ｋ（ｉ＋４）画像データｇｂ４における移動スポット光番号の座標に、第２のフレーム数のスケールに合わせて換算された速度ベクトル（０．９７５，０．０５）／１フレームが加算される。具体的に、例えば、スポット光Ｌ４１の座標（５，１）に、速度ベクトル（０．９７５，０．０５）／１フレームが加算され、画像データＢにおける次フレーム画像データの移動スポット光の予測座標（５．９７５，１．０５）が算出される。同様に、画像データＢにおける直近のフレームｉ＋４（ｉ＋２×ｋ）画像データｇｂ４の各移動スポット光の座標に、速度ベクトル（０．９７５，０．０５）／１フレームが加算される。これにより、画像データＢにおける次フレームｉ＋５（＝ｉ＋４＋１）画像データの各移動スポット光の座標（５．９７５，１．０５）、（５．９７５，２．０５）、（５．９７５，３．０５）、（６．９７５，２．０５）、（６．９７５，３．０５）が予測される。

また、同一物体移動スポット光群の面積の平均のスポット光数は、５．６６である。このため、画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データにおいても、同一物体移動スポット光群のスポット光数は５．６６、即ち、６つであることが想定される。そこで、スポット探索装置１００は、移動スポット光数が６つである、１つ前のフレームｉ＋１×ｋ画像データの移動スポット光に基づいて、未予測の移動スポット光の位置予測を行う。この例において、１つ前のフレームｉ＋１×ｋ画像データにおける移動スポット光Ｌ３１に対応する移動スポット光が未だ予測されていない。このため、スポット探索装置１００は、次フレームｉ＋５画像データにおける移動スポット光Ｌ３１の対応位置を予測する。具体的に、フレームｉ＋１×ｋ（ｉ＋２）から次フレームｉ＋５の間は３つのフレームである。そこで、スポット探索装置１００は、フレームｉ＋１×ｋ（ｉ＋２）画像データにおける移動スポット光Ｌ３１の座標（４，１）に、３つのフレーム分の速度ベクトル（２．９２５，０．１５）（＝０．９７５×３，＝０．０５×３）を加算して、座標（６．９２５，１．１５）を算出する。

続いて、算出された座標（５．９７５，１．０５）、（５．９７５，２．０５）、（５．９７５，３．０５）、（６．９２５，１．１５）、（６．９７５，２．０５）、（６．９７５，３．０５）から最も近いスポット光が特定される。具体的に、座標（５．９７５，１．０５）に最も近いのは、座標（６，１）に対応するスポット光Ｌ５１である。同様にして、座標（５．９７５，２．０５）に最も近いのは、座標（６，２）に対応するスポット光Ｌ５２である。このようにして、算出された座標から最も近いスポット光Ｌ５１、Ｌ５２、Ｌ５３、Ｌ６１、Ｌ６２、Ｌ６３の番号５１、５２、５３、６１、６２、６３が特定される。このようにして、最終的に、画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データにおいて、予測された移動スポット光Ｌ５１、Ｌ５２、Ｌ５３、Ｌ６１、Ｌ６２、Ｌ６３の座標に対して、第２の移動量の平均値１．４７が加算された座標に、移動後のスポット光が位置することが予測される。

［予測位置：一致］
図１１は、予測した移動スポット光位置が、画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データｇｂ５の同一物体移動スポット光群の位置から基準値以内で一致する場合を説明する図である。同図の画像データＢｇｂ５は、画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データを示す。本実施の形態例において、例えば、予測した移動スポット光のうち、画像データＢにおける次フレーム画像データにおいて探索できたスポット光数が７割以上の場合、一致したものと判定される。または、画像データＢにおける次フレーム画像データにおいて、予測した移動スポット光の位置範囲から、例えば、基準値に対応する割合、位置範囲を広げてすべての数のスポット光が探索できた場合に、一致したものと判定されてもよい。

図１１の画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データｇｂ５において、予測された移動スポット光Ｌ５１、Ｌ５２、Ｌ５３、Ｌ６１、Ｌ６２、Ｌ６３の座標に、第２の移動量の平均値１．４７が加算された座標に、スポット光が位置する。このため、一致すると判定される（図６のＳ１８のＹＥＳ）。一致した場合、続いて、少なくとも２つの直近のフレーム（例えば、ｉ＋４、ｉ＋５）画像データの移動情報に基づいて、次々フレーム（例えば、ｉ＋６）画像データの同一物体移動スポット光群の予測移動スポット光位置が予測される（図６のＳ１９）。そして、予測移動スポット光位置が基準値以内で一致すると判定される間、２つの直近のフレーム画像データに基づく予測処理が繰り返される。

具体的に、画像データＢにおける、フレームｉ＋６画像データにおいて、フレームｉ＋４画像データ、フレームｉ＋５画像データの移動情報に基づいて予測された予測移動スポット光位置が基準値以内で一致すると判定された場合、さらに、フレームｉ＋５画像データ、フレームｉ＋６画像データの移動情報に基づいて、フレームｉ＋７画像データにおける予測移動スポット光位置が予測される。即ち、２つの直近のフレーム画像データに基づいて、同一物体移動スポット光群の移動情報が更新され続ける。このとき、最新の移動情報に基づいて次々フレーム画像データにおける位置予測が行われることにより、より高精度の位置予測が可能になる。また、次々フレーム画像データにおける位置予測処理は、第２のフレーム数毎に行われるため、より高頻度の位置予測が可能になる。このように、スポット探索装置１００は、高頻度の画像データに基づいた高精度の移動情報に基づいて、より高精度に、高速に、位置予測処理を行うことを可能にする。

なお、一致した場合（図６のＳ１８のＹＥＳ）、スポット探索装置１００は、予測された移動スポット光位置に基づいて最新の移動情報を生成してもよいし、予測された移動スポット光位置に基づいて正確な移動スポット光位置を取得した上で最新の移動情報を生成してもよい。正確な移動スポット光位置に基づくことにより、生成される移動情報の精度がより向上し、位置予測の精度が向上する。

［予測位置：不一致］
図１２は、予測した移動スポット光位置が、画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データｇｂ６の同一物体移動スポット光群の位置から基準値以内で一致しない場合説明する図である。同図の画像データＢｇｂ６は、画像データＢにおける次フレームｉ＋５画像データを示す。

図１２の例において、フレームｉ＋４画像データまではＸ軸方向に位置を進めていた同一物体移動スポット光群が、フレームｉ＋５画像データでは、Ｙ軸方向に移動方向を変更している。具体的に、画像データＢｇｂ６において、移動スポット光は、Ｌ４２、Ｌ４３、Ｌ４４、Ｌ５２、Ｌ５３、Ｌ５４である。このため、予測された移動スポット光Ｌ５１、Ｌ５２、Ｌ５３、Ｌ６１、Ｌ６２、Ｌ６３のうち、スポット光Ｌ５２、Ｌ５３だけが一致する。即ち、予測された６つの移動スポット光のうち、２つの移動スポット光のみが一致し、一致率は３３％である。この場合、基準値である７０％を超えないため、一致していないと判定される（図６のＳ１８のＮＯ）。そこで、図６のフローチャート図における工程Ｓ１１に戻る。一致しなかった場合（図６のＳ１８のＮＯ）、同一物体移動スポット光群の特徴情報を示す移動情報が変化したことを示す。そこで、再び、同一物体移動スポット光群の検出処理から行われる（図６のＳ１１〜Ｓ１５）。

なお、本実施の形態例では、第２のフレーム数（この例では１）が第１のフレーム数（この例では、２）より小さい場合について例示した。しかしながら、第１のフレーム数と第２のフレーム数は同一であってもよい。本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、１つの画像データ（第２の画像データ）のみに基づくことにより、スポット光位置予測処理をより高速に行うことを可能にする。このため、第１のフレーム数と第２のフレーム数が同一の場合であっても、スポット探索装置１００は、スポット光位置予測処理の高速化を可能にすることにより、演算器１７の性能を他の処理に割くことを可能にする。

［変形例］
なお、説明してきた実施例では、フレーム画像データ間の同一物体移動スポット光群の速度ベクトルの平均値に基づいて、画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置が予測される。しかしながら、画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置は、フレーム画像データ間の同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルに基づいて予測されてもよい。加速度ベクトルに基づいて位置予測を行う場合、少なくとも画像データＢにおける３つのフレーム画像データに基づく移動スポット光の情報が必要になる。

［加速度ベクトル］
図１３は、同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルの算出処理について説明する図である。同図の表は、画像データＢにおけるフレームｉ＋０×ｋ（ｉ＋０）画像データ〜ｉ＋２×ｋ（ｉ＋４）画像データの移動スポット光の番号に加えて、次フレームｉ＋５画像データの移動スポット光番号、及び、座標情報を有する。この例において、フレームｉ＋０×ｋ画像データからフレームｉ＋１×ｋ画像データにかけて、移動スポット光の重心が座標（１．５，２）から座標（５．５，２）に移動する。このため、速度ベクトルは（４，０）／ｋフレームとなる。また、フレームｉ＋１×ｋ画像データからフレームｉ＋２×ｋ画像データにかけて、移動スポット光の重心が座標（５．５，２）から座標（８．５，２）に移動しているため、速度ベクトルは（３，０）／ｋフレームとなる。

そして、フレーム画像データ間の速度ベクトル（４，０）（３，０）の差分に基づいて、加速度ベクトル（−１，０）／ｋフレームが算出される。加速度ベクトル（−１，０）／ｋフレームは、ｋフレーム間隔の画像データ毎に、Ｘ軸方向に対する速度ベクトルが−１座標分、変化することを意味する。この場合、１フレーム（第２のフレーム数）単位の加速度ベクトルは、（−０．５，０）である（ｋ＝２）。また、この例において、直近のフレームｉ＋２×ｋ画像データにおける速度ベクトル（３，０）／ｋフレームが初速度ベクトルとされる。同様にして、１フレーム（第２のフレーム数）単位の初速度ベクトルは、（１．５，０）である。

図１４は、加速度ベクトルに基づいて、画像データＢにおける次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置を予測する処理について説明する図である。スポット探索装置１００は、画像データＢにおける直近のフレームｉ＋２×ｋ（ｉ＋４）画像データの移動スポット光番号の座標に、初速度ベクトル（１．５，０）／１フレーム、及び、加速度ベクトル（−０．５，０）／１フレームに基づいて算出された１フレーム分の移動距離（座標）を加算して、予測位置を生成する。１フレーム分の移動距離は、式「Ｖ_０ｔ＋１／２ａｔ^２」に基づいて算出される。この例において、Ｖ_０＝（１．５，０）、ａ＝（−０．５，０）、ｔ＝１である。このため、Ｘ軸における移動距離は、１．２５（＝１．５−０．２５）、Ｙ軸における移動距離は、０（＝０＋０）となる。

そして、画像データＢにおける直近のフレームｉ＋２×ｋ（ｉ＋４）画像データにおける各移動スポット光番号の座標それぞれに、算出された移動距離（１．２５，０）が加算される。これにより、次フレームｉ＋５画像データにおける各移動スポット光の座標（９．２５，１）、（９．２５，２）、（９．２５，３）、（１０．２５，１）、（１０．２５，２）、（１０．２５，３）が予測される。続いて、算出された各座標から最も近いスポット光が特定される。これにより、スポット光Ｌ８１、Ｌ８２、Ｌ８３、Ｌ９１、Ｌ９２、Ｌ９３が特定される。そして、最終的に、次フレームｉ＋５画像データにおいて、予測された移動スポット光Ｌ８１、Ｌ８２、Ｌ８３、Ｌ９１、Ｌ９２、Ｌ９３の座標に対して、第２の移動量の平均値１．５が加算された座標に、移動後のスポット光が位置することが予測される。

このように、画像データＢにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置は、３つのフレーム画像データに基づく同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルに基づいて予測されてもよい。加速度ベクトルに基づくことにより、次フレーム画像データにおける移動スポット光の位置が、より高精度に予測可能になる。なお、この例では、２つのフレーム画像データ間の速度ベクトル（４，０）（３，０）に基づいて、加速度ベクトル（−１，０）／ｋフレームが算出される。しかし、例えば、加速度ベクトルは、４つ以上のフレーム画像データに基づいてもよい。この場合、加速度ベクトルは、例えば、複数の加速度ベクトルの平均値に基づいて算出される。

以上のようにして、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、第１の撮像装置（撮像装置Ａ）によって生成されたパターン光の第１の画像データ（画像データＡ）に基づいて、移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成手段を有する。また、スポット探索装置１００は、第１の移動量、及び、第１の撮像装置と第２の撮像装置（撮像装置Ｂ）との間の距離に基づいて、第２の撮像装置によって生成されたパターン光の第２の画像データ（画像データＢ）における移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成手段を有する。さらに、スポット探索装置１００は、スポット光位置予測手段を有する。

スポット光位置予測手段において、スポット探索装置１００は、第２の画像データ（画像データＢ）における少なくとも２つのフレーム画像データから算出した移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出する。そして、スポット探索装置１００は、同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、同一物体移動スポット光群の次フレーム画像データの予測移動スポット光位置を予測する。

このように、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、第１、２の画像データ（画像データＡ、Ｂ）に基づいてスポット光の探索処理を行うことにより、スポット光の飛び越えによる問題を解消する。このため、スポット光の飛び越えによる第２の移動量の誤検出が回避され、第２の画像データ（画像データＢ）における、移動スポット光、及び、第２の移動量が高精度に生成される。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、高精度に検知された第２の画像データ（画像データＢ）における移動スポット光であって、速度、及び、面積が基準値を満たす１つまたは複数の移動スポットを同一物体移動スポット光群として検出し、同一物体移動スポット光群の特徴情報である移動情報に基づいて第２の画像データ（画像データＢ）における次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置を予測する。これにより、第２の画像データ（画像データＢ）における次フレーム画像データの移動スポット光の位置を、第１の画像データ（画像データＡ）を処理することなく予測可能になる。つまり、スポット探索装置１００は、１つの画像データ（第２の画像データ）に基づいて、高速に、次フレーム画像データの第２の画像データにおける移動スポット光の位置を予測することができる。

また、本実施の形態例のスポット探索装置１００において、全てのスポット光のうち、同一物体移動スポット光群のみが対象とされ位置が探索される。つまり、スポット探索装置１００は、第２の画像データにおける全てのスポット光ではなく、同一物体移動スポット光群のみを対象として、スポット探索を行うことにより、より効率的に、スポット探索処理を行うことができる。

このように、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、スポット光の飛び越え現象による問題を解消しながら、移動したスポット光の位置の探索処理を高速に、高精度に行うことを可能にする。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、さらに、移動スポット光の第２の移動量の分散に基づいて移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出する。これにより、スポット探索装置１００は、移動スポット光の速度、及び、体積（面積、第２の移動量）に基づいて、同一とみなすことができる物体に対応する１つまたは複数の移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出することができる。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００において、スポット光位置予測手段における移動情報は、同一物体移動スポット光群の速度ベクトル情報、面積の平均値、第２の移動量の平均値を含む。これにより、スポット探索装置１００は、移動スポット光の速度ベクトル、及び、体積（面積、第２の移動量）を特徴情報とし、特徴情報に基づいて次フレーム画像データにおける同一物体移動スポット光群の位置を高精度に効率的に予測することができる。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００において、第１、２の移動量生成手段の処理は、第１のフレーム数毎に行われ、スポット光位置予測手段の処理は、第１のフレーム数以下の第２のフレーム数毎に行われる。スポット探索装置１００は、前述したとおり、１つの画像データ（第２の画像データ）のみに基づくことにより、第２のフレーム数毎の画像データ間隔に、スポット光位置予測処理を行うことができる。これにより、スポット光位置予測処理が、より高頻度に行われると共に、高頻度のフレーム画像データに基づく移動情報にしたがってより高精度に行われる。また、スポット探索装置１００は、第１のフレーム数と第２のフレーム数が同一である場合についても、スポット光位置予測処理の高速化を可能にすることによって、他の処理に演算器１７の演算能力を割くことを可能にする。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００のスポット光位置予測手段は、第２の画像データにおける直近フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置に、第１、２のフレーム数の比率に応じた速度ベクトル情報と第２の移動量の平均値とを加算した位置であって、面積に対応する位置を予測移動スポット光位置として予測する。これにより、スポット探索装置１００は、同一物体移動スポット光群の特徴に基づいて、第２の画像データのみに基づいて、第２の画像データにおける次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の予測移動スポット光位置を効率的に予測することができる。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００において、移動情報の速度ベクトル情報は、少なくとも２つのフレーム画像データ間の同一物体移動スポット光群の速度ベクトルの平均値、または、少なくとも３つのフレーム画像データ間の同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルのいずれかである。これにより、スポット探索装置１００は、同一物体移動スポット光群の速度ベクトル、または、加速度ベクトルのいずれかに基づいて、次フレームの第２の画像データにおける同一物体移動スポット光群の予測移動スポット光位置を高精度に予測することができる。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００のスポット光位置予測手段は、少なくとも２つのフレーム画像データ間の移動スポット光の重心位置に基づいて速度を算出する。これにより、スポット探索装置１００は、同一物体移動スポット光群が複数のスポット光を有する場合であっても、効率的に速度、及び、速度ベクトル情報を算出することができる。

また、スポット探索装置１００は、第２の画像データにおける予測移動スポット光位置が次フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の位置から基準値以内で一致すると判定される場合、少なくとも２つの直近のフレーム画像データから算出した移動情報に基づいて、次々フレーム画像データの同一物体移動スポット光群の予測移動スポット光位置を予測する。さらに、スポット探索装置１００は、予測移動スポット光位置が基準値以内で一致すると判定される間、２つの直近のフレーム画像データに基づく予測を繰り返す。

このように、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００は、予測した移動スポット光の位置が基準値以内で一致すると判定される間、第２の画像データにおける２つの直近のフレーム画像データに基づく移動スポットの位置の予測を繰り返す。この場合、同一物体移動スポット光群の移動情報が、第２の画像データ（画像データＢ）における２つの直近のフレーム画像データに基づいて更新され続けるため、移動情報の精度が向上する。これにより、位置予測の精度がさらに向上する。

また、本実施の形態例におけるスポット探索装置１００において、第１の撮像装置と第２の撮像装置は同一の撮像装置であって、第１の画像データと第２の画像データは、同一の撮像装置の移動前後に撮影されて生成される画像データであってもよい。本実施の形態例において、撮像装置Ａ、Ｂを使用する場合を例示したが、撮像装置は必ずしも２つ使用される必要はない。１つの撮像装置を同一の時間帯において移動させ、第１の画像データ（画像データＡ）、及び、第２の画像データ（画像データＢ）が生成されてもよい。これにより、１つの撮像装置が用意されればよい。

なお、本実施の形態例におけるスポット探索処理は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体にプログラムとして記憶され、当該プログラムをコンピュータが読み出して実行することによって行われてもよい。

以上の実施の形態をまとめると、次の付記のとおりである。

（付記１）
投影装置によって格子状に投影される複数のスポット光を有するパターン光の画像データに基づいて、前記複数のスポット光のいずれかが移動した移動スポット光を探索するスポット探索装置であって、
第１の撮像装置によって生成された前記パターン光の第１の画像データに基づいて、前記移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成手段と、
前記第１の移動量、及び、前記第１の撮像装置と第２の撮像装置との間の距離に基づいて、前記第２の撮像装置によって生成された前記パターン光の第２の画像データにおける前記移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成手段と、
前記第２の画像データにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した前記移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出し、前記同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、前記同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測するスポット光位置予測手段と、を有するスポット探索装置。

（付記２）
付記１において、
前記スポット光位置予測手段は、さらに、前記移動スポット光の第２の移動量の分散に基づいて前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出するスポット探索装置。

（付記３）
付記１または２において、
前記移動情報は、前記同一物体移動スポット光群の速度ベクトル情報、面積の平均値、前記第２の移動量の平均値を含むスポット探索装置。

（付記４）
付記３において、
前記第１、２の移動量生成手段の処理は、第１のフレーム数毎に行われ、
前記スポット光位置予測手段の処理は、前記第１のフレーム数以下の第２のフレーム数毎に行われるスポット探索装置。

（付記５）
付記４において、
前記スポット光位置予測手段は、前記第２の画像データにおける直近フレーム画像データの前記同一物体移動スポット光群の位置に、前記第１、２のフレーム数の比率に応じた速度ベクトル情報と前記第２の移動量の平均値とを加算した位置であって、前記面積に対応する位置を予測移動スポット光位置として予測するスポット探索装置。

（付記６）
付記３乃至５のいずれかにおいて、
前記移動情報の前記速度ベクトル情報は、少なくとも２つのフレーム画像データ間の前記同一物体移動スポット光群の速度ベクトルの平均値、または、少なくとも３つのフレーム画像データ間の前記同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルのいずれかであるスポット探索装置。

（付記７）
付記１乃至６のいずれかにおいて、
前記スポット光位置予測手段は、前記少なくとも２つのフレーム画像データ間の前記移動スポット光の重心位置に基づいて前記速度を算出するスポット探索装置。

（付記８）
付記１乃至７のいずれかにおいて、
前記第１の撮像装置と前記第２の撮像装置は同一の撮像装置であって、
前記第１の画像データと前記第２の画像データは、前記同一の撮像装置の移動前後に撮影されて生成される画像データであるスポット探索装置。

（付記９）
投影装置によって格子状に投影される複数のスポット光を有するパターン光の画像データに基づいて、前記複数のスポット光のいずれかが移動した移動スポット光を探索するスポット探索方法であって、
第１の撮像装置によって生成された前記パターン光の第１の画像データに基づいて、前記移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成工程と、
前記第１の移動量、及び、前記第１の撮像装置と第２の撮像装置との間の距離に基づいて、前記第２の撮像装置によって生成された前記パターン光の第２の画像データにおける前記移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成工程と、
前記第２の画像データにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した前記移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出し、前記同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、前記同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測予測予測するスポット光位置予測工程と、を有するスポット探索方法。

１００：スポット探索装置、１１：レーザ駆動装置、１２：レーザダイオード、１３：回折格子、１４：撮像装置Ａ、１５：撮像装置Ｂ、１６：メモリ、１７：演算器

Claims (9)

1. 投影装置によって格子状に投影される複数のスポット光を有するパターン光の画像データに基づいて、前記複数のスポット光のいずれかが移動した移動スポット光を探索するスポット探索装置であって、
   第１の撮像装置によって生成された前記パターン光の第１の画像データに基づいて、前記移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成手段と、
   前記第１の移動量、及び、前記第１の撮像装置と第２の撮像装置との間の距離に基づいて、前記第２の撮像装置によって生成された前記パターン光の第２の画像データにおける前記移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成手段と、
   前記第２の画像データにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した前記移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出し、前記同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、前記同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測するスポット光位置予測手段と、を有するスポット探索装置。
2. 請求項１において、
   前記スポット光位置予測手段は、さらに、前記移動スポット光の第２の移動量の分散に基づいて前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出するスポット探索装置。
3. 請求項１または２において、
   前記移動情報は、前記同一物体移動スポット光群の速度ベクトル情報、面積の平均値、前記第２の移動量の平均値を含むスポット探索装置。
4. 請求項３において、
   前記第１、２の移動量生成手段の処理は、第１のフレーム数毎に行われ、
   前記スポット光位置予測手段の処理は、前記第１のフレーム数以下の第２のフレーム数毎に行われるスポット探索装置。
5. 請求項４において、
   前記スポット光位置予測手段は、前記第２の画像データにおける直近フレーム画像データの前記同一物体移動スポット光群の位置に、前記第１、２のフレーム数の比率に応じた速度ベクトル情報と前記第２の移動量の平均値とを加算した位置であって、前記面積に対応する位置を予測移動スポット光位置として予測するスポット探索装置。
6. 請求項３乃至５のいずれかにおいて、
   前記移動情報の前記速度ベクトル情報は、少なくとも２つのフレーム画像データ間の前記同一物体移動スポット光群の速度ベクトルの平均値、または、少なくとも３つのフレーム画像データ間の前記同一物体移動スポット光群の加速度ベクトルのいずれかであるスポット探索装置。
7. 請求項１乃至６のいずれかにおいて、
   前記スポット光位置予測手段は、前記少なくとも２つのフレーム画像データ間の前記移動スポット光の重心位置に基づいて前記速度を算出するスポット探索装置。
8. 請求項１乃至７のいずれかにおいて、
   前記第１の撮像装置と前記第２の撮像装置は同一の撮像装置であって、
   前記第１の画像データと前記第２の画像データは、前記同一の撮像装置の移動前後に撮影されて生成される画像データであるスポット探索装置。
9. 投影装置によって格子状に投影される複数のスポット光を有するパターン光の画像データに基づいて、前記複数のスポット光のいずれかが移動した移動スポット光を探索するスポット探索方法であって、
   第１の撮像装置によって生成された前記パターン光の第１の画像データに基づいて、前記移動スポット光を検出して第１の移動量を算出する第１の移動量生成工程と、
   前記第１の移動量、及び、前記第１の撮像装置と第２の撮像装置との間の距離に基づいて、前記第２の撮像装置によって生成された前記パターン光の第２の画像データにおける前記移動スポット光の第２の移動量を算出する第２の移動量生成工程と、
   前記第２の画像データにおける少なくとも２つのフレーム画像データから算出した前記移動スポット光の速度および面積が基準値を満たす場合に、前記移動スポット光を同一物体移動スポット光群として検出し、前記同一物体移動スポット光群の移動情報に基づいて、前記同一物体移動スポット光群の次フレームの予測移動スポット光位置を予測予測予測するスポット光位置予測工程と、を有するスポット探索方法。

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