JP2015194385A - 計算機システム - Google Patents

Abstract

【課題】滑走路上に物体が存在する場合に、物体の位置及び種別を迅速に特定する。
【解決手段】レーダと、レーダによって計測された反射強度を用いて観測領域における物体を検知する計算機とを備える計算機システムであって、観測領域は、レーダの解像度より大きいサイズのセルに分割されたセル空間として管理され、計算機は、レーダから反射強度の計測結果を取得し、セル空間の反射強度の情報であるセル情報を生成する計測結果入力部と、セル情報に基づいて、物体が存在するセルを特定する物体領域抽出部と、物体が存在するセルのセル情報に基づいて物体の特徴を抽出して、物体特徴情報を生成する物体特徴抽出部と、観測領域における物体の位置及び種別を表示するための表示情報を生成する物体判定出力部とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明はレーダを用いて滑走路等の監視領域に存在する異物を検知するシステムに関する。

空港の滑走路上に異物が存在する場合、航空機が当該異物に接触することによって重大な事故が生じる可能性がある。そのため、滑走路上の異物の監視が行われている。また、高速道路においてもパトロール車が走行し、道路上に異物が存在した場合、管理者が当該異物を撤去する作業が行われている。

異物を検知するために、カメラ、レーザー、又はレーダ等を用いた異物の検知技術が開発されている（例えば特許文献１参照）。

特許文献１には「現場内で目標物を検出する方法が記載され、１つまたは複数のデータセットを採取するステップを含み、各データセットが、複数の正規化されたデータ要素を含み、それぞれの正規化データ要素は、現場の同じ部分に関する基準反射に正規化される現場の部分からの反射に対応する。本方法は、次に、前記１つまたは複数のデータセットそれぞれの正規化データ要素の少なくとも１つを閾値化すること１６を含む。閾値化ステップ１６は、各正規化データ要素を、少なくとも第１の閾値および第２の閾値に比較することを含み、第１の閾値は第２の閾値より大きい。１つまたは複数の確認走査１８を閾値ステップと組み合わせて使用することも記載される。空港滑走路等の表面での異物残骸（ＦＯＤ）を検出する方法を使用するレーダシステム」が記載されている。

特表２００９−５０１３１３号公報

カメラによって撮像された画像から異物を検知する場合、滑走路の路面と同様な色合いの異物は検知が難しいという課題があり、また、異物が検知された場合、別途ズームカメラを用いて視覚的に確認する必要がある。また、特許文献１に記載の技術では、レーダの反射強度の閾値処理に基づいて、検出物を大、中、小に分類している。しかし、前述した処理だけでは、検知物の大きさは把握できるが、検知物が具体的に何であるか不明である。さらに、レーザー光を用いて観測は人に危険を及ぼし可能性がある。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、観測領域に電磁波を照射し、前記観測領域からの前記電磁波の反射強度を計測するレーダと、前記レーダによって計測された反射強度を用いて前記観測領域における物体を検知する計算機とを備える計算機システムであって、前記計算機は、プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、及び前記プロセッサに接続され、前記レーダと通信するための接続デバイスを有し、前記観測領域は、前記レーダの解像度より大きいサイズのセルに分割されたセル空間として管理され、前記計算機は、前記観測領域の位置を管理する地図情報と、前記セル空間を管理するセル空間情報と、前記物体の種別、及び前記物体の種別毎の特徴を示す特徴情報が対応付けられた複数のエントリを格納する物体データベースと、を保持し、前記レーダから前記反射強度の計測結果を取得し、前記セル空間情報及び前記反射強度の計測結果に基づいて、前記セル空間の反射強度の情報であるセル情報を生成する計測結果入力部と、前記セル情報に基づいて、物体が存在するセルを特定する物体領域抽出部と、前記物体が存在するセルの前記セル情報に基づいて前記物体の特徴を抽出して、物体特徴情報を生成する物体特徴抽出部と、前記物体特徴情報及び前記物体データベースに基づいて前記物体の種別を特定し、前記地図情報、前記セル空間情報及び前記セル情報に基づいて前記観測領域における前記物体の位置及び種別を表示するための表示情報を生成する物体判定出力部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、レーダを用いて滑走路等の観測領域に存在する異物のサイズを算出し、また、異物のサイズ及び反射強度から異物の種別を特定し、異物の位置、及び異物の種別を表示できる。これによって、ユーザが危険性のある異物を迅速かつ正確に特定できる。

前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明によって明らかにされる。

本実施例の異物検知システムの構成の一例を示すブロック図である。 実施例１の異物検知装置のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。 本実施例１のレーダの計測方法の一例を示す説明図である。 本実施例１の地図情報の一例を示す説明図である。 本実施例１のレーダ計測結果情報の一例を示す説明図である。 本実施例１の観測領域の分割の一例を示す説明図である。 本実施例１の観測領域のセル空間情報の一例を示す説明図である。 本実施例１の異物データベースの一例を示す説明図である。 本実施例１の異物検知装置が実行する処理の概要を説明するフローチャートである。 本実施例１のレーダ計測結果入力処理の一例を説明するフローチャートである。 本実施例１のレーダ計測結果入力処理の一例を説明するフローチャートである。 本実施例１の異物領域抽出処理の一例を説明するフローチャートである。 本実施例１の異物特徴抽出処理の一例を説明するフローチャートである。 本実施例１の異物特徴情報の一例を示す説明図である。 本実施例１の異物判定処理の一例を説明するフローチャートである。 本実施例１の観測領域の状態を示す説明図である。 本実施例１の処理結果の一例を示す説明図である。 本実施例１の処理結果の一例を示す説明図である。

図面に沿って実施例について説明する。

図１は、本実施例の異物検知システムの構成の一例を示すブロック図である。

異物検知システムは、レーダ１００、異物検知装置１１０、及び端末１２０から構成される。なお、図１に示す例ではレーダ１００は一つであるが、二つ以上のレーダ１００が存在してもよい。レーダ１００と異物検知装置１１０とは、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ等のネットワークを介して接続される。

本実施例の異物検知システムでは、レーダ１００が滑走路に対して電磁波を照射し、反射強度を計測する。異物検知装置１１０は、反射強度から滑走路上の異物を検知し、さらに、検知された異物の大きさ及び種別を特定する。

レーダ１００は、滑走路等、所定の観測領域の近くに設置され、任意の波長の電磁波を照射して、当該電磁波に対する反射波の強度（反射強度）を計測する。電磁波の波長はどのようなものでもあってもよいが、例えばミリ波を用いることが考えられる。レーダ１００の計測方法に関する説明は図３を用いて後述する。レーダ１００は、異物検知装置１１０に計測結果を送信する。なお、レーダ１００は、計測結果を取得した場合に当該送信結果を異物検知装置１１０に送信してもよいし、異物検知装置１１０から要求された場合に計測結果を送信してもよい。

異物検知装置１１０は、レーダ１００から送信された計測結果に基づいて、観測領域に異物が存在するか否かを判定し、さらに、観測領域に存在する異物の大きさ、種別などの特徴を判定する。本実施例の異物検知装置１１０は、計測結果入力部１１１、異物領域抽出部１１２、異物特徴抽出部１１３、異物判定出力部１１４、及び異物データベース１１５を備える。

計測結果入力部１１１は、レーダ１００から計測結果の入力を受け付け、当該計測結果から異物の有無を判定するための情報を生成する。

異物領域抽出部１１２は、計測結果入力部１１１によって生成された情報に基づいて、異物と推定される物体が観測領域に存在するか否かを判定し、異物として特定された物体の大きさを算出する。

異物特徴抽出部１１３は、監視地点において異物として特定された物体の特徴を示す情報と抽出する。

異物判定出力部１１４は、異物データベース１１５を参照して、異物として特定された物体を具体的に特定する。また、異物判定出力部１１４は、一連の処理結果を端末１２０に出力する。

端末１２０は、異物検知装置１１０を利用するユーザが操作する装置である。例えば、一般的な計算機、及び携帯端末などが考えられる。

図２は、実施例１の異物検知装置１１０のハードウェア構成及びソフトウェア構成の一例を示すブロック図である。

異物検知装置１１０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、ハードディスク２０３、通信モジュール２０４、キーボード２０５、光学ドライブ２０６、及びディスプレイ２０７を備える。

ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２に格納されるプログラムを実行する演算装置である。ＣＰＵ２０１がプログラムを実行することによって、異物検知装置１１０が有する機能を実現することができる。以下の説明では、計測結果入力部１１１等の機能部を主体に処理を説明する場合、ＣＰＵ２０１が当該機能部を実現するプログラムを実行していることを示す。

メモリ２０２は、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラム、及び当該プログラムに必要な情報を格納する記憶媒体である。本実施例では、ＣＰＵ２０１が、ハードディスク２０３に格納されるプログラム及び情報をハードディスク２０３から読み出し、メモリ２０２にプログラム及び情報をロードする。ＣＰＵ２０１は、メモリ２０２にロードされたプログラム及び情報を用いて後述する処理を実行する。

ハードディスク２０３は、各種プログラム及び各種情報を格納する記憶媒体である。ハードディスク２０３に格納されるプログラム及び情報については後述する。

通信モジュール２０４は、ネットワークを介して外部の装置に接続するための装置である。本実施例では、異物検知装置１１０は、通信モジュール２０４を用いてレーダ１００と接続される。

キーボード２０５は、異物検知装置１１０に情報を入力するための装置である。光学ドライブ２０６は、ＣＤ−Ｒ等の記憶メディアからデータを読み出し、また、記憶メディアにデータを書き込むための装置である。ディスプレイ２０７は、処理結果などを表示するための表示装置である。

ここで、本実施例のハードディスク２０３に格納されるプログラム及び情報について説明する。

本実施例のハードディスク２０３は、プログラムとして、計測結果入力プログラム２１１、異物領域抽出プログラム２１２、異物特徴抽出プログラム２１３、異物判定出力プログラム２１４、ＯＳ２１５を格納する。また、本実施例のハードディスク２０３は、情報として、異物データベース１１５、地図情報２１６、レーダ計測結果情報２１７、及びセル空間情報２１８を格納する。

計測結果入力プログラム２１１、異物領域抽出プログラム２１２、異物特徴抽出プログラム２１３、及び異物判定出力プログラム２１４は、それぞれ、計測結果入力部１１１、異物領域抽出部１１２、異物特徴抽出部１１３、及び異物判定出力部１１４を実現するためのプログラムである。ＯＳ２１５は、異物検知装置１１０の装置全体を管理する。

異物データベース１１５は、観測領域における異物の種別を特定するための情報を管理するデータベースである。異物データベース１１５については、図８を用いて後述する。

地図情報２１６は、異物検知システムを適用する場所の地図の情報を格納する。地図情報２１６については、図４を用いて後述する。レーダ計測結果情報２１７は、レーダ１００から受信した計測結果を格納する。レーダ計測結果情報２１７については、図５を用いて後述する。セル空間情報２１８は、レーダ１００によって計測される観測領域を複数のセルに分割してセル空間６００（図６参照）の情報を格納する。セル空間情報２１８については、図７を用いて後述する。

ここで、レーダの計測方法、及び地図情報２１６、レーダ計測結果情報２１７について説明する。

図３は、本実施例１のレーダの計測方法の一例を示す説明図である。図４は、本実施例１の地図情報２１６の一例を示す説明図である。図５は、本実施例１のレーダ計測結果情報２１７の一例を示す説明図である。

本実施例では、空港全体の画像データが複数のメッシュに区分され、それぞれのメッシュにメッシュコードが割り当てられる。また、メッシュには、メッシュ上の位置を特定するための座標（ｘ，ｙ）が設定される。

本実施例の地図情報２１６は、メッシュコード４０１、画像データ４０２、及びレーダ設置場所４０３を含む。

メッシュコード４０１は、メッシュ３００に割り当てられる識別子である。メッシュコードに基づいて、空港全体におけるメッシュの位置を特定できる。画像データ４０２は、メッシュコード４０１に対応づけられる地図の画像データである。レーダ設置場所４０３は、メッシュ３００に含まれるレーダ１００の設置場所を特定するための情報である。

本実施例では、レーダ設置場所４０３には、レーダ１００の識別子と、レーダの設置場所を示す座標とが対応づけられた情報が格納される。なお、メッシュ３００にレーダ１００が含まれない場合、レーダ設置場所４０３は空欄となる。

図３は、一つのメッシュ３００を示す。メッシュ３００は、観測領域３１０及びレーダ１００を含む地図のデータである。なお、観測領域３１０は滑走路である。図３に示すようにレーダ１００は、観測領域３１０の脇に設置され、観測領域である滑走路上の反射強度を計測する。

レーダ１００には、計測地点を特定するために基準点３２１及び基準線３２２が予め設定されている。なお、基準点はメッシュの座標を用いて設定されているものとする。

レーダ１００は、基準線と電磁波を照射する照射軸との間の角度３２３及び距離３２４を変えて、観測領域３１０の反射強度を計測する。ここでは、レーダ１００は、一定の周期で角度３２３を変更し、一定の角度で反射波の到達時間が異なる反射強度を計測する。例えば、角度３２３が５度単位で変更される場合、角度３２３が５度の場合、所定の時間間隔で到達する反射強度を計測し、角度が１０度に変更された後に、所定の時間間隔で到達する反射強度を計測する。距離３２４は、基準点３２１から計測地点までの長さを表す。距離は、電磁波の照射時間と反射波の到達時間とから算出される。

レーダ１００が送信する計測結果には、角度、所定の測定時間毎の反射強度、及び照射時刻が含まれる。

本実施例のレーダ計測結果情報２１７は、レーダＩＤ５０１、時刻５０２、及び計測結果５０３を含む。

レーダＩＤ５０１は、レーダ１００を一意に識別するための識別子である。時刻５０２は、レーダ１００が反射強度を計測するために電磁波を照射した時刻である。計測結果５０３は、レーダ１００が計測した反射強度の情報である。本実施例では、角度と、所定解像度（反射波が検知された距離）ごとの反射強度とが組となった情報が格納される。本実施例では、レーダの解像度は２．８ｃｍであるものとする。

図５に示す一番上のエントリの計測結果５０３には、レーダＩＤ５０１が「０」のレーダ１００が、角度３２３が「θ０」で、２．８ｃｍ単位の反射波の反射強度の情報が格納される。なお、反射強度が一番始めに計測される位置は、観測領域３１０の位置、基準点３２１の位置、及び角度３２３から算出することができる。

次に、観測領域の取り扱いについて説明する。図６は、本実施例１の観測領域の分割の一例を示す説明図である。図７は、本実施例１の観測領域のセル空間情報２１８の一例を示す説明図である。

本実施例では、異物検知装置１１０は、メッシュ３００の観測領域３１０を図４に示すような複数のセル６１０に分割されたセル空間６００として管理する。

レーダ１００から取得された計測結果が取得された地点の情報は、角度３２３と距離３２４を用いて表される。極座標を用いて表現された地点の情報は処理に不便なため、メッシュ３００の座標に変換される。

しかし、極座標から直交座標への変換処理は処理負荷が大きい。また、レーダ１００によって計測される地点は多いため、座標毎に計測結果を処理すると異物検知装置１１０の処理負担が増大し、また、処理コストも増大する。

そこで、予め観測領域３１０をセル６１０に分割し、セル空間において計測結果を管理する。これによって、処理の簡略化及び情報量の削減が可能となる。具体的には、異物検知装置１１０は、ユーザから観測領域３１０を特定するための情報、及びセル６１０の大きさを入力として受け取る。異物検知装置１１０は、観測領域３１０を特定し、観測領域３１０を指定された大きさのセル６１０に分割することによって、セル空間６００に変換する。なお、セル６１０の大きさは、レーダ１００の解像度より低いものとする。

本実施例では、観測領域４００がｘ軸に対してＭ個、ｙ軸に対してＮ個に区分、すなわち、（Ｍ×Ｎ）個のセル６１０に区分されたものとする。また、セル６１０の位置は、ｘ軸方向の順番ｍと、ｙ軸方向の順番ｍとの組合せ［ｍ，ｎ］を用いて指定されるものとする。以下の説明では前述した組合せをセル［ｍ，ｎ］とも記載する。なお、ｍは１からＭまでの整数であり、ｎは１からＮまでの整数である。

異物検知装置１１０は、セル［ｍ，ｎ］、観測領域７０２、及びセルサイズ７０３からセル６１０のメッシュ３００上の位置を特定することができる。例えば、セル［１，１］は、座標（２，２）からｘ軸方向に３．８ｃｍ、ｙ軸方向に３．８ｃｍの範囲であることが分かる。また、セル［１，２］は、座標（２，５．８）からｘ軸方向に３．８ｃｍ、ｙ軸方向に３．８ｃｍの範囲であることが分かる。

観測領域３１０のセル空間情報２１８は、メッシュコード７０１、観測領域７０２、セルサイズ７０３、及びセル数７０４を含む。

メッシュコード７０１は、観測領域４００を含むメッシュ３００の識別子である。観測領域７０２は、観測領域４００を特定するための情報である。本実施例では、観測領域３１０の四つの端点の座標が格納される。

セルサイズ７０３は、セル６１０の大きさである。セル数７０４は、セル空間６００に含まれるセル６１０の数を表す。本実施例では、ｘ軸方向のセルの数と、ｙ軸方向のセルの数とが組となった情報が格納される。

図８は、本実施例１の異物データベース１１５の一例を示す説明図である。

異物データベース１１５は、異物ＩＤ８０１、名称８０２、サイズ８０３、及び反射強度８０４を含む。

異物ＩＤ８０１は、異物を一意に識別するための識別子である。名称８０２は、異物の具体的な名称である。

サイズ８０３は、セル空間６００における異物の大きさを示す情報である。本実施例では矩形に近似された異物の大きさが格納される。一般的な物体は、長さ、幅、厚みを有するため、接地面に対する物体の方向などによって、大きさが異なる。そのため、本実施例では、底面を設置した場合におけるｘ−ｙ平面に対する１０度単位の物体の大きさを保持する。なお、側面を設置した場合におけるｘ−ｙ平面に対する１０度単位の物体の大きさを保持してもよい。

反射強度８０４は、異物に電磁波を照射した場合の反射波の強度である。物体に対する電磁波の入射角度によって反射強度は変化することがあるが、本実施例では、物体の材質等を最も特徴づける反射強度が格納されているものとする。なお、サイズ毎に反射強度が格納されてもよい。

次に、異物検知装置１１０が実行する処理について説明する。図９は、本実施例１の異物検知装置１１０が実行する処理の概要を説明するフローチャートである。

異物検知装置１１０は、レーダ１００から計測結果を受信した場合、又は、ユーザ等から指示を受け付けた場合に処理を開始する。なお、異物検知装置１１０は、周期的に処理を実行してもよい。

異物検知装置１１０は、レーダ１００からレーダ計測結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。

レーダ１００からレーダ計測結果を受信していないと判定された場合、異物検知装置１１０は、ステップＳ１０８に進む。

レーダ１００からレーダ計測結果を受信したと判定された場合、異物検知装置１１０は、レーダ計測結果入力処理を実行する（ステップＳ１０２）。レーダ計測結果入力処理では、レーダの計測結果をセル単位に管理するようにデータが変換される。レーダ計測結果入力処理の詳細は、図１０Ａ及び図１０Ｂを用いて後述する。

レーダ１００は、レーダ計測結果入力処理の処理結果に基づいて、観測領域３１０に異物が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。具体的には、計測結果入力部１１１が、各セル６１０の反射強度と、閾値とを比較する。当該閾値より大きい反射強度のセル６１０が存在する場合、計測結果入力部１１１は、観測領域３１０に異物が存在すると判定する。

観測領域３１０に異物が存在しないと判定された場合、異物検知装置１１０は、ステップＳ１０８に進む。

観測領域３１０に異物が存在すると判定された場合、異物検知装置１１０は、異物領域抽出処理を実行する（ステップＳ１０４）。異物領域抽出処理では、同一の異物であると推定されるセル６１０が特定され、また、異物のサイズが算出される。異物領域抽出処理の詳細は、図１１を用いて後述する。

異物検知装置１１０は、異物領域抽出処理の処理結果に基づいて、異物特徴抽出処理を実行する（ステップＳ１０５）。異物特徴抽出処理では、異物の情報を管理するための異物特徴情報が生成される。異物特徴抽出処理の詳細は、図１２を用いて後述する。

異物検知装置１１０は、異物特徴抽出処理の処理結果に基づいて、異物判定処理を実行し（ステップＳ１０６）、さらに、異物判定処理の処理結果に基づいて出力処理を実行する（ステップＳ１０７）。異物判定処理では、特定された異物が具体的に特定され、また、出力処理では、一連の処理結果を表示するための情報が生成される。異物判定処理の詳細は、図１４を用いて後述する。

異物検知装置１１０は、処理の終了であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。例えば、予め設定された監視時間を経過した場合、又は、ユーザから処理の終了が指示された場合、異物検知装置１１０は、処理の終了であると判定する。

処理の終了ではないと判定された場合、異物検知装置１１０は、ステップＳ１０１に戻り、同様の処理を実行する。

処理の終了であると判定された場合、異物検知装置１１０は、処理を終了する。

図１０Ａ及び図１０Ｂは、本実施例１のレーダ計測結果入力処理の一例を説明するフローチャートである。

レーダ計測結果入力処理は、異物検知装置１１０の計測結果入力部１１１によって実行される。

計測結果入力部１１１は、受信した計測結果に基づいて、レーダ計測結果情報２１７を更新する（ステップＳ２０１）。

具体的には、計測結果入力部１１１は、レーダ計測結果情報２１７にエントリを追加し、追加されたエントリのレーダＩＤ５０１に計測結果を送信したレーダ１００の識別子を設定する。また、計測結果入力部１１１は、追加されたエントリの時刻５０２に計測結果に含まれる時刻を設定し、また、当該エントリの計測結果５０３に角度と所定の計測時間毎の反射強度とが組となった計測結果を設定する。

なお、計測結果入力部１１１は、複数の計測結果を受信した場合、それぞれの計測結果に対して前述した処理を繰り返し実行する。

計測結果入力部１１１は、新たに追加された計測結果の中から処理対象の計測結果を選択する（ステップＳ２０２）。ここでは、レーダ計測結果情報２１７の上のエントリから順に選択されるものとする。

計測結果入力部１１１は、選択された計測結果の中から処理対象の反射強度を選択する（ステップＳ２０３）。ここでは、距離が短い順に反射強度が選択されるものとする。

計測結果入力部１１１は、選択された反射強度の取得位置が含まれるセルを特定する（ステップＳ２０４）。具体的には、以下のような処理が実行される。

計測結果入力部１１１は、まず、選択された反射強度の取得位置の極座標を特定する。計測結果入力部１１１は、計測結果から角度を取得する。また、計測結果入力部１１１は、選択された反射強度の順番と、解像度とから距離を算出する。なお、計測結果入力部１１１は、予め、極座標を直交座標に変換するための関数を保持するものとする。

計測結果入力部１１１は、基準点３２１の座標、角度及び距離を用いて、メッシュ３００上の反射強度の取得位置の座標を算出する。算出方法は公知の方法を用いればいいため、詳細な説明は省略する。計測結果入力部１１１は、算出された座標及びセル空間情報２１８を用いて、反射強度の取得位置が含まれるセル６１０を特定する。以上がステップＳ２０４の処理の説明である。

次に、計測結果入力部１１１は、選択された反射強度と、特定されたセル６１０の位置とを対応づけたセル情報を生成する（ステップＳ２０５）。セル情報は、例えば、セル［ｍ１，ｎ１］と、反射強度の値が「２００」とが対応づけられた情報である。なお、セル情報には、セル情報を一意に識別するための識別子が付与されるものとする。

計測結果入力部１１１は、選択された計測結果の全ての反射強度について処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０６）。

選択された計測結果の全ての反射強度について処理が完了していないと判定された場合、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２０３に戻り、同様の処理（ステップＳ２０３からステップＳ２０６）を実行する。

選択された計測結果の全ての反射強度について処理が完了したと判定された場合、計測結果入力部１１１は、全ての計測結果について処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

全ての計測結果について処理が完了していないと判定された場合、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２０２に戻り、同様の処理（ステップＳ２０２からステップＳ２０７）を実行する。

全ての計測結果について処理が完了したと判定された場合、計測結果入力部１１１は、セル６１０を特徴付ける反射強度を選択するための処理を開始する。

まず、計測結果入力部１１１は、セル６１０の位置を示す変数ｍ、ｎをそれぞれ「１」に設定する（ステップＳ２０８）。計測結果入力部１１１は、セル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０９）。

具体的には、計測結果入力部１１１は、セル［ｍ，ｎ］を検索キーとして、複数のセル情報の中からセル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報を検索する。

セル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報が存在しないと判定された場合、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２１３に進む。

セル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報が存在すると判定された場合、計測結果入力部１１１は、セル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報の数が２つ以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１０）。

セル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報の数が２つ以上であると判定された場合、計測結果入力部１１１は、各セル情報の反射強度を参照し、反射強度が最も大きいセル情報を代表セル情報として選択する（ステップＳ２１１）。その後、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２１３に進む。

セル［ｍ，ｎ］に対応するセル情報の数が一つであると判定された場合、計測結果入力部１１１は、当該セル情報を代表セル情報として選択し（ステップＳ２１２）、その後、ステップＳ２１３に進む。

計測結果入力部１１１は、変数ｍの値に「１」を加算した値を新たな変数ｍの値に設定する（ステップＳ２１３）。計測結果入力部１１１は、新たな変数ｍの値がＭより小さいか否かを判定する（ステップＳ２１４）。

新たな変数ｍの値がＭより小さいと判定された場合、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２０９に戻り同様の処理（ステップＳ２０９からステップＳ２１４）を実行する。

新たな変数ｍの値がＭ以上であると判定された場合、計測結果入力部１１１は、変数ｍの値を「０」に設定し、また、変数ｎの値に「１」を加算した値を新たな変数ｎの値に設定する（ステップＳ２１５）。計測結果入力部１１１は、新たな変数ｎの値がＮより小さいか否かを判定する（ステップＳ２１６）。

新たな変数ｎの値がＮより小さいと判定された場合、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２０９に戻り同様の処理（ステップＳ２０９からステップＳ２１６）を実行する。

新たな変数ｎの値がＮ以上であると判定された場合、計測結果入力部１１１は、処理を終了する。

以上の処理によって、セル情報が存在するセル６１０に対して一つの反射強度が設定される。すなわち、各座標の反射強度の情報がセル単位に集約される。これによって、処理するデータ量を削減できる。ここで、反射強度が最も高いセル情報を代表セル情報として選択する理由は、安全性を考慮したものである。すなわち、滑走路に異物が存在する可能性がある場合、前述したような危険を回避するために、反射強度が最も高いセル情報が代表セル情報として選択される。なお、複数のセル情報における反射強度の平均値を代表セル情報として生成する方法も考えられる。

なお、反射強度は距離に依存して減衰する可能性がある。そのため、計測結果入力部１１１は、ステップＳ２１１の処理等では、距離に応じて反射強度を補正し、補正された反射強度を用いて処理を実行してもよい。

図１１は、本実施例１の異物領域抽出処理の一例を説明するフローチャートである。

異物領域抽出処理は、異物検知装置１１０の異物領域抽出部１１２によって実行される。ここで、異物領域抽出処理では、処理対象のセル６１０の近傍のセル６１０を指定するための設定値が予め設定されているものとする。なお、設定値は、セルの数を示す値である。

異物領域抽出部１１２は、セル６１０の位置を示す変数ｍ、ｎをそれぞれ「１」に設定する（ステップＳ３０１）。異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］に異物が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０２）。具体的には、以下のような処理が実行される。

異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］に対応する代表セル情報が存在するか否かを判定する。セル［ｍ，ｎ］に対応する代表セル情報が存在しない場合、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］に異物が存在しないと判定する。

異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］に対応する代表セル情報が存在する場合、代表セル情報の反射強度が所定の閾値以上であるか否かを判定する。

代表セル情報の反射強度が所定の閾値より小さい場合、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］に異物が存在しないと判定する。

代表セル情報の反射強度が所定の閾値以上の場合、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］に異物が存在すると判定する。このとき、異物領域抽出部１１２は、代表セル情報に異物が検知されたことを示すフラグを付与する。以上がステップＳ３０２の処理の説明である。

セル［ｍ，ｎ］に異物が存在しないと判定された場合、異物領域抽出部１１２は、ステップＳ３０５に進む。

セル［ｍ，ｎ］に異物が存在すると判定された場合、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］の近傍に異物が存在すると判定されたセル６１０が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０３）。具体的には、以下のような処理が実行される。

異物領域抽出部１１２は、設定値を取得し、当該設定値が「１」より大きいか否かを判定する。

設定値が「１」の場合、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］から縦、横、又は斜めに一つ分進んだセル６１０を特定し、特定されたセル６１０の中から対象のセル６１０を一つ選択する。異物領域抽出部１１２は、選択されたセル６１０に対応する代表セル情報が存在するか否かを判定する。代表セル情報が存在する場合、異物領域抽出部１１２は、代表セル情報にフラグが付与されているか否かを判定する。異物領域抽出部１１２は、代表セル情報にフラグが付与されている場合、選択されたセル６１０には異物が存在すると判定されたセル６１０であると判定する。

設定値が「１」より大きい場合、変数ｋを「１」に設定し、同様の処理を実行する。変数ｋが「２」の場合、セル［ｍ，ｎ］から縦、横、又は斜めに二つ分進んだセル６１０に対して同様の処理が実行される。

セル［ｍ，ｎ］の近傍に異物が存在すると判定されたセル６１０が存在しないと判定された場合、異物領域抽出部１１２は、ステップＳ３０５に進む。

セル［ｍ，ｎ］の近傍に異物が存在すると判定されたセル６１０が存在すると判定された場合、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］と検索されたセル６１０は、同一の異物であると判定し（ステップＳ３０４）、その後、ステップＳ３０５に進む。

具体的には、異物領域抽出部１１２は、セル［ｍ，ｎ］と検索されたセル６１０とを対応づける。以下、同一の異物として対応づけられた複数のセル６１０をセル集合とも記載する。

異物領域抽出部１１２は、変数ｍの値に「１」を加算した値を新たな変数ｍの値に設定する（ステップＳ３０５）。異物領域抽出部１１２は、新たな変数ｍの値がＭより小さいか否かを判定する（ステップＳ３０６）。

新たな変数ｍの値がＭより小さいと判定された場合、異物領域抽出部１１２は、ステップＳ３０２に戻り同様の処理（ステップＳ３０２からステップＳ３０５）を実行する。

新たな変数ｍの値がＭ以上であると判定された場合、異物領域抽出部１１２は、変数ｍの値を「０」に設定し、また、変数ｎの値に「１」を加算した値を新たな変数ｎの値に設定する（ステップＳ３０７）。異物領域抽出部１１２は、新たな変数ｎの値がＮより小さいか否かを判定する（ステップＳ３０８）。

新たな変数ｎの値がＮより小さいと判定された場合、異物領域抽出部１１２は、ステップＳ３０２に戻り同様の処理（ステップＳ３０２からステップＳ３０８）を実行する。

新たな変数ｎの値がＮ以上であると判定された場合、異物領域抽出部１１２は、異物領域の大きさを算出し（ステップＳ３０９）、その後、処理を終了する。

ここで、異物領域とは同一の異物として判定されたセルの範囲、すなわち、異物の大きさを表す領域である。本実施例では、異物領域は、矩形の領域として特定されるものとする。この場合、以下のような処理が実行される。

異物領域抽出部１１２は、セル集合を特定し、処理対象のセル集合を選択する。異物領域抽出部１１２は、セル集合に含まれる各セル６１０の位置に基づいて、セル集合に含まれる全てのセル６１０を包含し、かつ、大きさが最小の矩形領域を異物領域として特定する。

異物領域抽出部１１２は、特定された異物領域のｘ軸方向のセルの数及びｙ軸方向のセルの数を算出する。異物領域抽出部１１２は、異物領域のｘ軸方向のセルの数及びｙ軸方向のセルの数と、セルサイズ７０３とに基づいて、異物領域のサイズを算出する。異物領域抽出部１１２は、セル集合に、領域ＩＤを付与し、さらに、算出された異物領域のサイズを対応づける。本実施例では、領域ＩＤは「１」から「Ｒ」まで付与されるものとする。

異物領域抽出部１１２は、前述した処理を全てのセル集合に対して実行する。以上がステップＳ３０９の処理の説明である。

本実施例では、異物領域のサイズが異物のサイズとして扱われる。

図１２は、本実施例１の異物特徴抽出処理の一例を説明するフローチャートである。図１３は、本実施例１の異物特徴情報の一例を示す説明図である。

まず、異物特徴情報１３００について説明する。異物特徴情報１３００は、領域ＩＤ１３０１、サイズ１３０２、セル１３０３、反射強度１３０４、及び異物種別１３０５を含む。

領域ＩＤ１３０１は、異物領域を一意に識別するための識別子である。サイズ１３０２は、異物領域のサイズである。セル１３０３は、異物領域に対応するセル集合に含まれるセル６１０の位置である。反射強度１３０４は、異物領域に対応する異物の反射強度である。異物種別１３０５は、異物の具体的な種別である。

次に、異物特徴抽出処理について説明する。異物特徴抽出処理は、異物検知装置１１０の異物特徴抽出部１１３によって実行される。

異物特徴抽出部１１３は、異物特徴情報１３００を初期化する（ステップＳ４０１）。このとき、異物特徴抽出部１１３は、異物領域の識別子の値を「１」に設定する。また、異物特徴抽出部１１３は、空の異物特徴情報１３００を生成する。

異物特徴抽出部１１３は、領域ＩＤが「ｒ」である異物領域の反射強度を決定する（ステップＳ４０２）。

具体的には、異物特徴抽出部１１３は、異物特徴情報１３００にエントリを生成し、生成されたエントリの領域ＩＤ１３０１に「ｒ」を設定する。異物特徴抽出部１１３は、領域ＩＤが「ｒ」であるセル集合に含まれるセル６１０の代表セル情報を取得する。異物特徴抽出部１１３は、取得された代表セル情報の反射強度を参照し、最も大きい反射強度を異物領域の反射強度として決定する。

次に、異物特徴抽出部１１３は、領域ＩＤが「ｒ」である異物領域の情報を異物特徴情報１３００に追加する（ステップＳ４０３）。

具体的には、異物特徴抽出部１１３は、追加されたエントリのサイズ１３０２に領域ＩＤが「ｒ」である異物領域に対応づけられるサイズの値を設定する。異物特徴抽出部１１３は、追加されたエントリのセル１３０３に、異物領域に対応するセル集合に含まれるセル６１０の位置を設定する。また、異物特徴抽出部１１３は、追加されたエントリの反射強度１３０４にステップＳ４０２において決定された反射強度を設定する。

なお、この時点では異物種別１３０５には情報が格納されない。図１４で説明する異物判定処理において異物種別１３０５に情報が格納される。以上がステップＳ４０３の処理の説明である。

次に、異物特徴抽出部１１３は、変数ｒの値に「１」を加算した値を新たな変数ｒの値に設定する（ステップＳ４０４）。異物特徴抽出部１１３は、新たな変数ｒの値がＲより小さいか否かを判定する（ステップＳ４０５）。

新たな変数ｒの値がＲより小さいと判定された場合、異物特徴抽出部１１３は、ステップＳ４０２に戻り、同様の処理（ステップＳ４０２からステップＳ４０５の処理）を実行する。

新たな変数ｒの値がＲ以上であると判定された場合、異物特徴抽出部１１３は、処理を終了する。

図１４は、本実施例１の異物判定処理の一例を説明するフローチャートである。

異物判定処理は、異物検知装置１１０の異物判定出力部１１４によって実行される。

異物判定出力部１１４は、変数ｒの値を「１」に設定し（ステップＳ５０１）、また、変数ｊの値を「１」に設定する（ステップＳ５０２）。ここで、変数ｒは、異物特徴情報１３００における領域ＩＤ１３０１の値であり、変数ｊは、異物データベース１１５における異物ＩＤ８０１の値である。なお、異物データベース１１５の異物ＩＤ８０１は、「１」から「Ｊ」まであるものとする。

異物判定出力部１１４は、変数ｒに対応する異物領域の異物と、変数ｊに対応する異物との間の類似度を算出する（ステップＳ５０３）。類似度の算出方法は、公知のニューラルネット、判別分析、類似度法などを用いて算出することができる。

本実施例では、以下のような処理が実行される。異物判定出力部１１４は、まず、反射強度１３０４の値及び反射強度８０４の値を用いて反射強度の類似度を算出する。次に、異物判定出力部１１４は、サイズ１３０２の情報及びサイズ８０３の情報を用いて、異物のサイズの類似度を算出する。

異物判定出力部１１４は、変数ｊの値に「１」を加算した値を新たな変数ｊの値に設定する（ステップＳ５０４）。異物判定出力部１１４は、新たな変数ｊの値がＪより小さいか否かを判定する（ステップＳ５０５）。

新たな変数ｊの値がＪより小さいと判定された場合、異物判定出力部１１４は、ステップＳ５０３に戻り、同様の処理（ステップＳ５０３からステップＳ５０５の処理）を実行する。すなわち、一つの異物領域の異物について、全ての種別の異物との間の類似度が算出される。

新たな変数ｊの値がＪ以上であると判定された場合、異物判定出力部１１４は、算出された類似度に基づいて、異物領域の異物の種別を特定する（ステップＳ５０６）。

異物の種別を判定する方法としては様々考えられる。例えば、異物判定出力部１１４は、反射強度の類似度及び異物のサイズの類似度の合計値が最も大きい異物の種別を、異物領域の異物の種別として判定する。また、異物判定出力部１１４は、前述した合計値が予め設定された閾値以上である異物の種別を、異物領域の異物の種別として特定してもよい。この場合、異物毎に優先度を設定し、優先度の高い異物の種別から順に提示することによって、ユーザは危険性の高い異物を迅速に提示することができる。

異物判定出力部１１４は、特定された異物の種別の情報を異物領域に対応するエントリの異物種別１３０５に設定する。例えば、異物ＩＤ８０１、又は、名称８０２の値を設定することが考えられる。

次に、異物判定出力部１１４は、変数ｒの値に「１」を加算した値を新たな変数ｒの値に設定する（ステップＳ５０７）。異物判定出力部１１４は、新たな変数ｒの値がＲより小さいか否かを判定する（ステップＳ５０８）。

新たな変数ｒの値がＲより小さいと判定された場合、異物判定出力部１１４は、ステップＳ５０２に戻り、同様の処理（ステップＳ５０２からステップＳ５０８）を実行する。

新たな変数ｒの値がＲ以上であると判定された場合、異物判定出力部１１４は、処理を終了する。

図１４に示す処理では、反射強度の類似度及び異物のサイズの類似度の合計値を用いて異物の種別が判定されたが本発明はこれに限定されない。例えば、以下のような処理を適用することもできる。

異物判定出力部１１４は、最初に、反射強度の類似度のみを算出し、当該反射強度の類似度が所定の閾値以上の異物データベース１１５のエントリについてのみ異物のサイズの類似度を算出する。異物判定出力部１１４は、異物のサイズの類似度が最も大きいものを異物の種別として特定する。以上のような処理を実行することによって、図１４に示す処理より高速な処理が可能となる。

また、必ずしも該当する異物の種別が特定できない場合も考えられる。この場合、異物判定出力部１１４は、異物種別１３０５に「該当なし」などの情報を設定する。

次に、図１５、図１６Ａ及び図１６Ｂを用いて、異物判定出力部１１４が出力する情報によって表示される処理結果の一例について説明する。

図１５は、本実施例１の観測領域３１０の状態を示す説明図である。図１６Ａ及び図１６Ｂは、本実施例１の処理結果の一例を示す説明図である。

図１５に示すように観測領域３１０には異物１５００が存在する。レーダ１００が、観測領域３１０の点線で示す範囲を計測するものとする。この場合、図１６Ａ又は図１６Ｂのような処理結果が出力される。

異物判定出力部１１４は、図１６Ａに示す処理結果を表示するために以下のような処理を実行する。

異物判定出力部１１４は、異物特徴情報１３００を取得し、領域ＩＤ１３０１に対応する異物領域のエントリを取得する。異物判定出力部１１４は、エントリのセル１３０３から異物領域に対応するセル集合に含まれるセル６１０を特定する。異物判定出力部１１４は、特定された各セル６１０の代表セル情報を取得する。代表セル情報の反射強度に基づいて、セル６１０の表示方法を決定する。

例えば、異物検知装置１１０が、反射強度の値と、白黒の濃淡又は色彩とを対応づけた情報を保持し、異物判定出力部１１４が、当該情報に基づいてセル６１０の表示方法を決定する。

異物判定出力部１１４は、セル空間情報２１８を取得し、セル空間６００を表示するための表示情報を生成する。異物判定出力部１１４は、異物領域に含まれるセル６１０の位置、セル６１０の表示方法からセルの表示情報を生成する。さらに、異物判定出力部１１４は、異物種別１３０５に格納される情報に基づいて、異物の種別を表示するための表示情報を生成する。異物判定出力部１１４は、前述した三つの表示情報を端末１２０に送信する。

以上の処理によって、端末１２０には図１６Ａに示すような処理結果が表示される。

異物判定出力部１１４は、図１６Ｂに示す処理結果を表示するために以下のような処理を実行する。

異物判定出力部１１４は、異物特徴情報１３００を取得し、領域ＩＤ１３０１に対応する異物領域のエントリを取得する。異物判定出力部１１４は、エントリのセル１３０３から異物領域に対応するセル集合に含まれるセル６１０を特定する。

異物判定出力部１１４は、特定された各セル６１０の位置に基づいて、異物の大まかな形状を特定する。

異物判定出力部１１４は、地図情報２１６及びセル空間情報２１８を取得し、観測領域３１０における異物の位置及び異物の形状法を表示するための表示情報を生成する。異物判定出力部１１４は、さらに、異物判定出力部１１４は、異物種別１３０５に格納される情報に基づいて、異物の種別を表示するための表示情報を生成する。異物判定出力部１１４は、前述した二つの表示情報を端末１２０に送信する。

以上の処理によって、端末１２０には図１６Ｂに示すような処理結果が表示される。

以上で説明したように本実施例によれば、異物検知装置１１０は、ユーザに対して異物の位置及び種別を迅速かつ正確に表示できる。これによって、ユーザは、滑走路に危険性のある異物がどこに存在するかを把握することができる。

実施例１では観測領域として滑走路を例に説明したが、これに限定されない。例えば、観測領域は高速道路、線路等その他の路面等にも当該システムを適用することができる。また、本実施例では、反射強度の大きさを用いて処理が実行されたが、反射強度の平均値及び反射強度の分布情報等を用いて処理であってもよい。また、異物の時間的な変化量を用いてもよい。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ レーダ
１１０ 異物検知装置
１１１ 計測結果入力部
１１２ 異物領域抽出部
１１３ 異物特徴抽出部
１１４ 異物判定出力部
１１５ 異物データベース
１２０ 端末
２１１ 計測結果入力プログラム
２１２ 異物領域抽出プログラム
２１３ 異物特徴抽出プログラム
２１４ 異物判定出力プログラム
２１５ ＯＳ
２１６ 地図情報
２１７ レーダ計測結果情報
２１８ セル空間情報
６００ 観測領域
６１０ セル
１３００ 異物特徴情報

Claims (8)

1. 観測領域に電磁波を照射し、前記観測領域からの前記電磁波の反射強度を計測するレーダと、前記レーダによって計測された反射強度を用いて前記観測領域における物体を検知する計算機とを備える計算機システムであって、
   前記計算機は、
   プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、及び前記プロセッサに接続され、前記レーダと通信するための接続デバイスを有し、
   前記観測領域は、前記レーダの解像度より大きいサイズのセルに分割されたセル空間として管理され、
   前記計算機は、
   前記観測領域の位置を管理する地図情報と、
   前記セル空間を管理するセル空間情報と、
   前記物体の種別、及び前記物体の種別毎の特徴を示す特徴情報が対応付けられた複数のエントリを格納する物体データベースと、を保持し、
   前記レーダから前記反射強度の計測結果を取得し、前記セル空間情報及び前記反射強度の計測結果に基づいて、前記セル空間の反射強度の情報であるセル情報を生成する計測結果入力部と、
   前記セル情報に基づいて、物体が存在するセルを特定する物体領域抽出部と、
   前記物体が存在するセルの前記セル情報に基づいて前記物体の特徴を抽出して、物体特徴情報を生成する物体特徴抽出部と、
   前記物体特徴情報及び前記物体データベースに基づいて前記物体の種別を特定し、前記地図情報、前記セル空間情報及び前記セル情報に基づいて前記観測領域における前記物体の位置及び種別を表示するための表示情報を生成する物体判定出力部と、を有することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記計測結果は、基準線に対する前記電磁波の照射角度、前記電磁波の検知距離に対応する反射強度を含み、
   前記計測結果入力部は、
   前記計測結果に含まれる前記照射角度及び前記電磁波の検知距離に基づいて、前記セル空間のセルの位置を特定し、
   前記セルと前記計測結果に含まれる反射強度とを対応付けることによって前記セル情報を生成し、
   全ての前記計測結果に対して前記セル情報が生成された後に、前記セル空間の中から処理対象のセルを選択し、
   前記処理対象のセルに対応するセル情報が二つ以上存在するか否かを判定し、
   前記処理対象のセルに対応するセル情報が二つ以上存在する場合には、前記セル情報の前記反射強度の値が最も大きいセル情報を、前記処理対象のセルの代表セル情報として選択し、
   前記処理対象のセルに対応するセル情報が一つの場合には、当該セル情報を前記処理対象のセルの前記代表セル情報として選択し、
   前記物体領域抽出部は、
   前記セル空間の中から処理対象のセルを選択し、
   前記処理対象のセルの前記代表セル情報の前記反射強度が所定の閾値より大きいか否かを判定し、
   前記処理対象のセルの前記代表セル情報の前記反射強度が所定の閾値より大きい場合、前記セルに物体が存在すると判定して、前記代表セル情報に物体が検出されたことを示すフラグを付与し、
   前記処理対象のセルの近傍に存在するセルの前記代表セル情報を参照して、当該代表セル情報に前記フラグが付与されているか否かを判定し、
   前記フラグが付与されている場合には、同一の物体であると判定し、前記処理対象のセルと、前記フラグが付与された代表セル情報に対応するセルとの集合であるセル集合を生成し、
   前記セルのサイズ、及び前記セル集合に含まれる前記セルの位置に基づいて、前記物体のサイズを算出することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項２に記載の計算機システムであって、
   前記物体特徴抽出部は、
   処理対象の前記セル集合を選択し、
   前記物体特徴情報にエントリを追加し、
   前記処理対象のセル集合に含まれるセルの前記代表セル情報を参照して、最も大きい前記反射強度の値を前記処理対象のセル集合の反射強度として決定し、
   前記エントリに、前記セル集合に対応する前記物体のサイズ、及び前記処理対象のセル集合の反射強度を設定することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記物体データベースの前記特徴情報は、前記物体の反射強度、及び前記セル空間における前記物体のサイズであり、
   前記物体判定出力部は、
   前記物体データベースの一つのエントリを選択し、
   前記選択されたエントリに格納される前記物体の反射強度と、前記物体特徴情報に含まれる前記反射強度との間の第１の類似度を算出し、
   前記選択されたエントリに格納される前記セル空間における物体のサイズと、前記物体特徴情報に含まれる前記物体のサイズとの間の第２の類似度を算出し、
   前記第１の類似度と前記第２の類似度に基づいて、前記物体の種別を特定することを特徴とする計算機システム。
5. 観測領域に電磁波を照射し、前記観測領域からの前記電磁波の反射強度を計測するレーダと、前記レーダによって計測された反射強度を用いて前記観測領域における物体を検知する計算機とを備える計算機システムにおける物体検知方法であって、
   前記計算機は、
   プロセッサ、前記プロセッサに接続されるメモリ、及び前記プロセッサに接続され、前記レーダと通信するための接続デバイスを有し、
   前記観測領域は、前記レーダの解像度より大きいサイズのセルに分割されたセル空間として管理され、
   前記計算機は、
   前記観測領域の位置を管理する地図情報と、
   前記セル空間を管理するセル空間情報と、
   前記物体の種別、及び前記物体の種別毎の特徴を示す特徴情報が対応付けられた複数のエントリを格納する物体データベースと、を保持し、
   計測結果入力部、物体領域抽出部、物体特徴抽出部、及び物体判定出力部を有し、
   前記物体検知方法は、
   前記計測結果入力部が、前記レーダから前記反射強度の計測結果を取得し、前記セル空間情報及び前記反射強度の計測結果に基づいて、前記セル空間の反射強度の情報であるセル情報を生成する第１のステップと、
   前記物体領域抽出部が、前記セル情報に基づいて、物体が存在するセルを特定する第２のステップと、
   物体特徴抽出部が、前記物体が存在するセルの前記セル情報に基づいて前記物体の特徴を抽出して、物体特徴情報を生成する第３のステップと、
   物体判定出力部が、前記物体特徴情報及び前記物体データベースに基づいて前記物体の種別を特定し、前記地図情報、前記セル空間情報及び前記セル情報に基づいて前記観測領域における前記物体の位置及び種別を表示するための表示情報を生成する第４のステップと、を含むことを特徴とする物体検知方法。
6. 請求項５に記載の物体検知方法であって、
   前記計測結果は、基準線に対する前記電磁波の照射角度、前記電磁波の検知距離に対応する反射強度を含み、
   前記第１のステップは、
   前記計測結果に含まれる前記照射角度及び前記電磁波の検知距離に基づいて、前記セル空間のセルの位置を特定するステップと、
   前記セルと前記計測結果に含まれる反射強度とを対応付けることによって前記セル情報を生成するステップと、
   全ての前記計測結果に対して前記セル情報が生成された後に、前記セル空間の中から処理対象のセルを選択するステップと、
   前記処理対象のセルに対応するセル情報が二つ以上存在するか否かを判定するステップと、
   前記処理対象のセルに対応するセル情報が二つ以上存在する場合には、前記セル情報の前記反射強度の値が最も大きいセル情報を、前記処理対象のセルの代表セル情報として選択するステップと、
   前記処理対象のセルに対応するセル情報が一つの場合には、当該セル情報を前記処理対象のセルの前記代表セル情報として選択するステップと、を含み、
   前記第２のステップは、
   前記セル空間の中から処理対象のセルを選択するステップと、
   前記処理対象のセルの前記代表セル情報の前記反射強度が所定の閾値より大きいか否かを判定するステップと、
   前記処理対象のセルの前記代表セル情報の前記反射強度が所定の閾値より大きい場合、前記セルに物体が存在すると判定して、前記代表セル情報に物体が検出されたことを示すフラグを付与するステップと、
   前記処理対象のセルの近傍に存在するセルの前記代表セル情報を参照して、当該代表セル情報に前記フラグが付与されているか否かを判定するステップと、
   前記フラグが付与されている場合には、同一の物体であると判定し、前記処理対象のセルと、前記フラグが付与された代表セル情報に対応するセルとの集合であるセル集合を生成するステップと、
   前記セルのサイズ、及び前記セル集合に含まれる前記セルの位置に基づいて、前記物体のサイズを算出するステップと、を含むことを特徴とする物体検知方法。
7. 請求項６に記載の物体検知方法であって、
   前記第３のステップは、
   処理対象の前記セル集合を選択するステップと、
   前記物体特徴情報にエントリを追加するステップと、
   前記処理対象のセル集合に含まれるセルの前記代表セル情報を参照して、最も大きい前記反射強度の値を前記処理対象のセル集合の反射強度として決定するステップと、
   前記エントリに、前記セル集合に対応する前記物体のサイズ、及び前記処理対象のセル集合の反射強度を設定するステップと、を含むことを特徴とする物体検知方法。
8. 請求項７に記載の物体検知方法であって、
   前記物体データベースの前記特徴情報は、前記物体の反射強度、及び前記セル空間における前記物体のサイズであり、
   前記第４のステップは、
   前記物体データベースの一つのエントリを選択するステップと、
   前記選択されたエントリに格納される前記物体の反射強度と、前記物体特徴情報に含まれる前記反射強度との間の第１の類似度を算出するステップと、
   前記選択されたエントリに格納される前記セル空間における物体のサイズと、前記物体特徴情報に含まれる前記物体のサイズとの間の第２の類似度を算出するステップと、
   前記第１の類似度と前記第２の類似度に基づいて、前記物体の種別を特定するステップと、を含むことを特徴とする物体検知方法。