JP2016080620A - 人検知システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】エリア内に存在するそれぞれの発熱体について、人かペットかを正確かつ容易に区別して検知することができる人検知システムおよび方法を提供する。
【解決手段】発熱体活動量算出部14がエリアAを撮影して得られた熱画像に基づき、当該エリアA内に存在する発熱体の位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出し、ペット活動量算出部15が、ペット31に装着された加速度センサ23で検出された加速度データに基づき、ペット31に関するペット活動量を算出し、人判定部16が、発熱体活動量の時系列変化とペット活動量の時系列変化との相関値を算出して基準相関値と比較することにより、当該発熱体が人30かペット31かを判定する。
【選択図】図1
【解決手段】発熱体活動量算出部14がエリアAを撮影して得られた熱画像に基づき、当該エリアA内に存在する発熱体の位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出し、ペット活動量算出部15が、ペット31に装着された加速度センサ23で検出された加速度データに基づき、ペット31に関するペット活動量を算出し、人判定部16が、発熱体活動量の時系列変化とペット活動量の時系列変化との相関値を算出して基準相関値と比較することにより、当該発熱体が人30かペット31かを判定する。
【選択図】図1
Description
本発明は、人検知技術に関し、特にエリア内に存在する複数の人のうちから、人とペットとを区別して検知するための人検知技術に関する。
一人暮らしの高齢者の増加に伴い、このような高齢者を遠隔制御で見守るシステムが導入されつつある。従来、エリア内に存在する人の位置を検知する人検知技術として、カメラで撮影した画像から人の位置を検知する技術が提案されている(例えば、特許文献1など参照)。これは、カメラで撮影した画像を予め用意した背景画像と比較することにより、人の位置を検知する方法である。この際、画像として赤外線イメージセンサで撮影した熱画像を用い、背景温度と比較することにより、人の位置を検知する方法もある。
このような従来技術を高齢者の見守りシステムに適用した場合、赤外線イメージセンサで室内を撮影した熱画像には、高齢者に相当する発熱体が含まれるため、熱画像を時系列で分析し、当該発熱体が一定時間移動しない場合は、異常と判定することができる。
しかしながら、一人暮らしの高齢者が犬や猫などのペットと暮らしているケースは珍しくなく、このような場合、発熱体として高齢者のほかにペットも含まれるため、高齢者とペットとを区別できず、高齢者が倒れて動けなくなったことを正確に検知して通報することができないという問題点があった。
しかしながら、一人暮らしの高齢者が犬や猫などのペットと暮らしているケースは珍しくなく、このような場合、発熱体として高齢者のほかにペットも含まれるため、高齢者とペットとを区別できず、高齢者が倒れて動けなくなったことを正確に検知して通報することができないという問題点があった。
例えば、高齢者だけの場合には、熱画像には移動する発熱体として高齢者に相当する発熱体だけが存在するため、熱画像を時系列で分析して、当該発熱体が一定時間移動しなければ、異常と判定することができる。しかし、ペットが同居する場合、熱画像には移動する発熱体として高齢者とペットの2つの発熱体だけが存在する。このため、一方の発熱体が一定時間移動していないことが確認されても、高齢者が移動していないのかペットが移動していないのか区別できず、結果として、高齢者の異常を正確に検知して通報することができない。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、エリア内に存在するそれぞれの発熱体について、人かペットかを正確かつ容易に区別して検知できる人検知技術を提供することを目的としている。
このような目的を達成するために、本発明にかかる人検知システムは、エリア内に存在する複数の発熱体のうちから、人とペットとを区別して検知する人検知システムであって、前記エリアを撮影して得られた熱画像に基づき発熱体の位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出する発熱体活動量算出部と、ペットに装着された加速度センサで検出された加速度データに基づき、当該ペットに関するペット活動量を算出するペット活動量算出部と、前記発熱体活動量の時系列変化と前記ペット活動量の時系列変化との相関値を算出して基準相関値と比較することにより、当該発熱体が人かペットかを判定する人判定部とを備えている。
また、本発明にかかる上記人検知システムの一構成例は、前記ペットが、当該ペットからの放熱を低減させる放熱低減部材を、当該ペットの上部に装着しているようにしたものである。
また、本発明にかかる上記人検知システムの一構成例は、前記発熱体活動量算出部が、前記熱画像に含まれる各画素の画素温度を統計処理することにより発熱体の背景を示す背景温度を算出し、各画素温度と当該背景温度との差分を基準温度差と比較することにより、発熱体の位置を検出するようにしたものである。
また、本発明にかかる上記人検知システムの一構成例は、前記発熱体活動量算出部が、前記熱画像と当該熱画像より一定の背景選択時間だけ過去に得られた熱画像からなる背景熱画像とについて、画素ごとに画素温度の差分を算出し、これら差分を基準温度差と比較することにより、発熱体の位置を検出するようにしたものである。
また、本発明にかかる人検知方法は、エリア内に存在する複数の人のうちから、人とペットとを区別して検知する人検知方法であって、前記エリアを撮影して得られた熱画像に基づき発熱体の位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出する発熱体活動量算出ステップと、ペットに装着された加速度センサで検出された加速度データに基づき、当該ペットに関するペット活動量を算出するペット活動量算出ステップと、前記発熱体活動量の時系列変化と前記ペット活動量の時系列変化との相関値を算出して基準相関値と比較することにより、当該発熱体が人かペットかを判定する人判定ステップとを備えている。
本発明によれば、エリア内に存在する人の位置が、直接的ではなく、エリア内に存在する発熱体の位置とペットの位置とに基づき間接的に検出される。したがって、ペットのみ加速度センサを装着しておけばよいため、人に加速度センサを装着することなく、エリア内に存在するそれぞれの発熱体について、人かペットかを正確かつ容易に区別して検知することができる。
[本発明の原理]
まず、本発明の原理について説明する。
一人暮らしの高齢者が犬や猫などのペットと暮らしているケースは珍しくない。これらペットは、体表面から熱を発散しているため、熱画像には、人と同様に発熱体として撮影されることになる。したがって、高齢者の見守るシステムにおいて、赤外線イメージセンサで室内を撮影して得られた熱画像に、高齢者とペットの両方が発熱体として含まれている場合、これら熱画像だけでは高齢者とペットとを区別することはできない。
まず、本発明の原理について説明する。
一人暮らしの高齢者が犬や猫などのペットと暮らしているケースは珍しくない。これらペットは、体表面から熱を発散しているため、熱画像には、人と同様に発熱体として撮影されることになる。したがって、高齢者の見守るシステムにおいて、赤外線イメージセンサで室内を撮影して得られた熱画像に、高齢者とペットの両方が発熱体として含まれている場合、これら熱画像だけでは高齢者とペットとを区別することはできない。
ここで、熱画像を観察した場合、人とペットの行動にはそれぞれ特徴があり、時間当たりの活動量すなわち活動量の時系列変化が異なることが分かった。
この活動量は、熱画像から求めることができるとともに、加速度センサで検出した加速度データからも求めることができる。例えば、熱画像を時系列で分析し、熱画像に含まれる発熱体の位置を時間経過に沿って追跡した場合、位置の時間変化に基づいて個々の発熱体に関する移動距離などの活動量を求めることができる。また、加速度データを時間ごとに積分すれば移動距離を導出できるため活動量として用いることができる。
この活動量は、熱画像から求めることができるとともに、加速度センサで検出した加速度データからも求めることができる。例えば、熱画像を時系列で分析し、熱画像に含まれる発熱体の位置を時間経過に沿って追跡した場合、位置の時間変化に基づいて個々の発熱体に関する移動距離などの活動量を求めることができる。また、加速度データを時間ごとに積分すれば移動距離を導出できるため活動量として用いることができる。
この際、加速度センサを人またはペットのいずれに装着してもよいが、人に装着した場合には、着替えや入浴時に加速度センサを装着し忘れるケースが考えられる。一方、ペットは、常時装着している首輪に取り付けることができ、人が着替えるように首輪を取り換えるものではなく、入浴の機会も極めて少ない。このため、ペットを対象としたほうが加速度センサを装着し忘れる可能性は低いと考えられる。
本発明は、このような人とペットにおける活動量に違いに着目するとともに、加速度センサの装着に関する考察に基づいて、熱画像に含まれる各発熱体に関する発熱体活動量を求めるとともに、ペットに装着した加速度センサからペット活動量を求め、これら発熱体のうち、当該発熱体活動量の時系列変化がペット活動量と相関の高いものをペットと判定するようにしたものである。
[人検知システム]
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかる人検知システム10について説明する。図1は、検知システムの構成を示すブロック図である。
次に、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
まず、図1を参照して、本発明の一実施の形態にかかる人検知システム10について説明する。図1は、検知システムの構成を示すブロック図である。
この人検知システム10は、全体として、1つまたは複数のサーバ装置からなり、エリアA内に存在する発熱体のうちから、人30とペット31とを区別して検知する機能を有している。
検知対象となるエリアAの天井や壁には、サーモパイル素子などの赤外線センサを用いた赤外線イメージセンサ21が設置されており、赤外線イメージセンサ21で撮影されたエリアA内の人30およびペット31を含む熱画像が通信回線L1を介して人検知システム10に通知される。
また、エリアAの天井や壁には、無線器22が設置されており、ペット31に装着した加速度センサ23から送信された信号が通信回線L2を介して人検知システム10に通知される。
また、エリアAの天井や壁には、無線器22が設置されており、ペット31に装着した加速度センサ23から送信された信号が通信回線L2を介して人検知システム10に通知される。
次に、図1を参照して、本実施の形態にかかる人検知システム10の構成について詳細に説明する。
人検知システム10には、主な機能部として、通信I/F部11、操作入力部12、画面表示部13、発熱体活動量算出部14、ペット活動量算出部15、人判定部16、および検出結果出力部17が設けられている。
人検知システム10には、主な機能部として、通信I/F部11、操作入力部12、画面表示部13、発熱体活動量算出部14、ペット活動量算出部15、人判定部16、および検出結果出力部17が設けられている。
通信I/F部11は、通信回線L1を介して赤外線イメージセンサ21とデータ通信を行うことにより、赤外線イメージセンサ21で撮影された熱画像を受信する機能と、通信回線L2を介して無線器22との間で無線データ通信を行うことにより、加速度センサ23から送信された加速度データを受信する機能とを有している。
操作入力部12は、キーボード、マウス、タッチパネルなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して各機能部へ出力する機能を有している。
画面表示部13は、LCDなどの画面表示装置からなり、操作画面や検出結果出力画面など、各機能部から出力された各種データを画面表示する機能を有している。
画面表示部13は、LCDなどの画面表示装置からなり、操作画面や検出結果出力画面など、各機能部から出力された各種データを画面表示する機能を有している。
発熱体活動量算出部14は、通信I/F部11を介して赤外線イメージセンサ21から取得した熱画像に基づいて、エリアA内に存在する発熱体の位置を検出する機能と、各発熱体の位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出する機能とを有している。
図2は、発熱体検出方法を示す説明図である。ここでは、1つの赤外線イメージセンサ21で撮影した熱画像が5×5画素からなる例が示されている。なお、各赤外線イメージセンサ21で得られた熱画像ごとに発熱体の位置を検知してもよく、各熱画像を連結させたエリアA全体の熱画像について発熱体の位置を検知してもよい。
図2は、発熱体検出方法を示す説明図である。ここでは、1つの赤外線イメージセンサ21で撮影した熱画像が5×5画素からなる例が示されている。なお、各赤外線イメージセンサ21で得られた熱画像ごとに発熱体の位置を検知してもよく、各熱画像を連結させたエリアA全体の熱画像について発熱体の位置を検知してもよい。
まず、熱画像を構成する各画素の画素温度(画素値)を統計処理することにより、発熱体が存在しない床や机などの背景に位置する背景領域に関する背景温度を算出する。ここでは、各画素温度の平均値から背景温度28.4℃を求めているが、平均値のほか、中央値、ヒストグラム最頻値など、熱画像の画素全体を代表する代表値を用いてもよい。
次に、各画素温度と背景温度との差分をそれぞれ求めて基準温度差と比較し、差分が基準温度差より高い画素を特定し、これら特定画素が一定の有効画素幅以上のまとまった領域を示す場合に発熱体の位置として検出する。これにより有効画素幅より小さいノイズの影響を抑止できる。
図2の例では、差分が基準温度差より特定画素が、例えば2×2画素からなる一定の有効画素幅のまとまった領域を示しているため、これら特定画素の中心位置が発熱体位置として検出される。有効画素幅については、熱画像の解像度と発熱体の大きさとの関係に基づいて予め設定しておけばよい。
図2の例では、差分が基準温度差より特定画素が、例えば2×2画素からなる一定の有効画素幅のまとまった領域を示しているため、これら特定画素の中心位置が発熱体位置として検出される。有効画素幅については、熱画像の解像度と発熱体の大きさとの関係に基づいて予め設定しておけばよい。
図3は、他の発熱体検出方法を示す説明図である。図2では統計処理で求めた背景温度との差分に基づき発熱体位置を検出する方法について説明したが、ここでは、過去の熱画像からなる背景熱画像の画素温度との差分に基づき発熱体位置を検出する方法について説明する。
図3では、まず、新たに得られた熱画像と、これより一定の背景選択時間だけ過去に得られた熱画像からなる背景熱画像とについて、画素ごとに画素温度の差分を求めて基準温度差と比較する。この後、差分が基準温度差より高い画素を特定し、これら特定画素が一定の有効画素幅以上のまとまった領域を示す場合に発熱体の位置として検出する。
この場合も、差分が基準温度差より高い特定画素が、例えば2×2画素からなる一定の有効画素幅のまとまった領域を示しているため、これら特定画素の中心位置が発熱体位置として検出される。
この場合も、差分が基準温度差より高い特定画素が、例えば2×2画素からなる一定の有効画素幅のまとまった領域を示しているため、これら特定画素の中心位置が発熱体位置として検出される。
ペット活動量算出部15は、通信I/F部11を介して無線器22から取得した、加速度センサ23で検出された加速度データに基づき、エリアA内に存在するペット31に関するペット活動量を算出する機能を有している。
人判定部16は、発熱体活動量算出部14で得られた発熱体ごとに、当該発熱体の発熱体活動量に関する時系列変化と、ペット活動量算出部15で得られたペット活動量に関する時系列変化との相関値をそれぞれ算出する機能と、これら相関値と基準相関値と比較することにより、発熱体が人30かペット31かを判定する機能を有している。
活動量は、活動の大きさを表す指標であり、具体的には移動した距離のほか、速度や加速度を用いてもよい。発熱体活動量は、発熱体の位置変化から求めた距離を用いればよい。ペット活動量は、加速度センサ23で検出された加速度データを2回積分すれば移動した距離が得られる。なお、実際には、発熱体活動量とペット活動量の時系列変化に関する相関値を求めるだけなので、両者とも距離からなる活動量を求める必要はなく、例えばペット活動量として、加速度データを1回積分して得た速度、さらには加速度データそのものを用いても、同様の相関値を得ることができる。
検出結果出力部17は、発熱体活動量算出部14で検出した発熱体の位置に基づいて、少なくとも人判定部16で判定されたエリアA内に存在する人30の位置を示す検出結果出力画面を生成して、画面表示部13で画面表示する機能を有している。この際、検出結果出力画面で、人30とペット31の両方の位置を表示してもよい。また、人30の有無が重要である場合には、人30の位置に代えて人30の有無や人数を画面表示してもよい。
また、本発明にかかる人検知システム10を高齢者の見守りシステムとして用いる場合には、検出結果出力部17に、人30として判定された発熱体の移動を一定の監視時間だけ監視し、移動が確認されなかった場合、あるいは異常判定値以下であった場合、センターへ異常発生を通報する機能を設けてもよい。
なお、ペット31の活動量が少ない場合、発熱体が人30かペット31かを区別することは難しいが、監視の結果、いずれの発熱体についても移動が確認できなかった場合には、センターへ異常発生を通報してもよい。
なお、ペット31の活動量が少ない場合、発熱体が人30かペット31かを区別することは難しいが、監視の結果、いずれの発熱体についても移動が確認できなかった場合には、センターへ異常発生を通報してもよい。
これら機能部のうち、発熱体活動量算出部14、ペット活動量算出部15、人判定部16、および検出結果出力部17は、CPUが記憶部から読み出したプログラムを実行することにより各種処理部を実現する演算処理部から構成されている。
次に、ペット31に対する加速度センサ23の装着例について説明する。図4は、加速度センサの装着例である。ここでは、ペット31の首輪32に加速度センサ23が装着されている。また、ペット31の背中や腹など、赤外線イメージセンサ21から撮影される部分に、ペット31からの放熱を低減させる放熱低減部材33を装着してもよい。この放熱低減部材33としては、一般的なアルミニウムなどの遮熱シートを用いればよい。
[本実施の形態の動作]
次に、図5を参照して、本実施の形態にかかる人検知システム10の動作について説明する。図5は、人検知処理を示すフローチャートである。
次に、図5を参照して、本実施の形態にかかる人検知システム10の動作について説明する。図5は、人検知処理を示すフローチャートである。
まず、発熱体活動量算出部14は、通信I/F部11を介して各赤外線イメージセンサ21から熱画像を取得し、前述の図2や図3で説明した発熱体位置検出方法により、これら熱画像に基づきエリアA内に存在する発熱体Fiの位置を検出し(ステップ100)、発熱体Fiごとに発熱体活動量Piを算出する(ステップ101)。
図6は、熱画像に基づく発熱体の位置の検出例である。ここでは、エリアA内にF1,F2からなる2つの発熱体が検出されており、これらF1,F2の位置変化を示す軌跡が実線および破線で示されている。
図6は、熱画像に基づく発熱体の位置の検出例である。ここでは、エリアA内にF1,F2からなる2つの発熱体が検出されており、これらF1,F2の位置変化を示す軌跡が実線および破線で示されている。
続いて、ペット活動量算出部15は、通信I/F部11を介して加速度センサ23から加速度テータを取得し、この加速度データからペット活動量Qを算出する(ステップ102)。
図7は、活動量の時系列変化を示すグラフである。ここでは、横軸が時間を示し、縦軸が活動量を示している。F1,F2の発熱体活動量P1,P2と、ペット活動量Qとを比較した場合、ペット活動量Qは、発熱体活動量P2に近い時系列変化を示している。
図7は、活動量の時系列変化を示すグラフである。ここでは、横軸が時間を示し、縦軸が活動量を示している。F1,F2の発熱体活動量P1,P2と、ペット活動量Qとを比較した場合、ペット活動量Qは、発熱体活動量P2に近い時系列変化を示している。
次に、人判定部16は、発熱体活動量算出部14で算出された発熱体Fiごとに、発熱体Fiの発熱体活動量Piに関する時系列変化と、ペット活動量算出部15で得られたペット活動量Qに関する時系列変化との相関値Riをそれぞれ算出する(ステップ103)。
時刻tにおける発熱体活動量Piおよびペット活動量QをそれぞれPitおよびQtとし、PiおよびQの平均値をそれぞれPimおよびQmとした場合、これらPiに関する時系列変化とQに関する時系列変化との相関値Riは、次の式(1)で求められる。
時刻tにおける発熱体活動量Piおよびペット活動量QをそれぞれPitおよびQtとし、PiおよびQの平均値をそれぞれPimおよびQmとした場合、これらPiに関する時系列変化とQに関する時系列変化との相関値Riは、次の式(1)で求められる。
この後、人判定部16は、発熱体Fiごとに、当該相関値Riを基準相関値Rsと比較し、相関値Riが基準相関値Rs以下である発熱体Fiをペット31であると判定する(ステップ104)。また、発熱体Fiのうちペット31として判定されなかった発熱体Fiを人30と判定する(ステップ105)。
この後、検出結果出力部17は、エリアA内における人30の位置または/およびペット31の位置を示す検出結果出力画面を生成して、画面表示部13で画面表示し(ステップ106)、一連の人検知処理を終了する。
図8は、検出結果出力画面の表示例である。ここでは、F1に関する相関値のR1がRsを上回り、F2に関する相関値のR2がRs以下であったものとする。これにより、F1が人30でF2がペット31であると判定されて、熱画像から検出したF1の位置に人30を示す四角シンボル(ハッチング)が配置されており、F2の位置にペット31を示す丸印シンボル(破線)が配置されている。これら人30とペット31との識別表示方法については、一般的な手法を用いればよい。また、人30の位置が重要となる場合には、ペット31を非表示としてもよい。
[本実施の形態の効果]
このように、本実施の形態は、発熱体活動量算出部14がエリアAを撮影して得られた熱画像に基づき、当該エリアA内に存在する発熱体Fiの位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体Fiに関する発熱体活動量Piを算出し、ペット活動量算出部15が、ペット31に装着された加速度センサ23で検出された加速度データに基づき、ペット31に関するペット活動量Qを算出し、人判定部16が、発熱体活動量Piの時系列変化とペット活動量Qの時系列変化との相関値Riを算出して基準相関値Rsと比較することにより、当該発熱体Fiが人30かペット31かを判定するようにしたものである。
このように、本実施の形態は、発熱体活動量算出部14がエリアAを撮影して得られた熱画像に基づき、当該エリアA内に存在する発熱体Fiの位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体Fiに関する発熱体活動量Piを算出し、ペット活動量算出部15が、ペット31に装着された加速度センサ23で検出された加速度データに基づき、ペット31に関するペット活動量Qを算出し、人判定部16が、発熱体活動量Piの時系列変化とペット活動量Qの時系列変化との相関値Riを算出して基準相関値Rsと比較することにより、当該発熱体Fiが人30かペット31かを判定するようにしたものである。
これにより、エリアA内に存在する人30の位置が、直接的ではなく、エリアA内に存在する発熱体Fiの位置とペット31の位置とに基づき間接的に検出される。したがって、ペット31のみ加速度センサ23を装着しておけばよいため、人30に加速度センサ23を装着することなく、エリアA内に存在する複数の発熱体のうちから、人30とペット31とを正確かつ容易に区別して検知することができる。
また、本実施の形態では、ペット31からの放熱を低減させる放熱低減部材33を、ペット31の上部に装着してもよい。これにより、熱画像において、背景温度とペット31との温度差を抑制でき、発熱体として検出されにくくすることができる。
また、本実施の形態では、発熱体活動量算出部14が、熱画像に含まれる各画素の画素温度を統計処理することにより発熱体の背景を示す背景温度を算出し、各画素温度と当該背景温度との差分を基準温度差と比較することにより、発熱体の位置を検出するようにしてもよい。これにより、得られた熱画像のみに基づいて、比較的簡素な計算処理で、発熱体の位置を精度よく検出することができる。
また、本実施の形態では、発熱体活動量算出部14が、熱画像と当該熱画像より一定の背景選択時間だけ過去に得られた熱画像からなる背景熱画像とについて、画素ごとに画素温度の差分を算出し、これら差分を基準温度差と比較することにより、発熱体の位置を検出するようにしてもよい。これにより、発熱体として固定的なものがエリアA内に存在する場合でも、人30やペット31のように移動する発熱体だけを精度よく検出できる。なお、統計処理により求めた背景温度に基づき発熱体位置を検出する場合、エリアA内に存在する固定的な発熱体を人30やペット31として区別できない場合も考えられるが、固定的な発熱体の位置を予め設定しておけば、容易に区別することができる。
[実施の形態の拡張]
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。また、各実施形態については、矛盾しない範囲で任意に組み合わせて実施することができる。
10…人検知システム、11…通信I/F部、12…操作入力部、13…画面表示部、14…発熱体活動量算出部、15…ペット活動量算出部、16…人判定部、17…検出結果出力部、21…赤外線イメージセンサ、22…無線器、23…加速度センサ、30…人、31…ペット、32…首輪、33…放熱低減部材、L1,L2…通信回線、A…エリア。
Claims (5)
- エリア内に存在する複数の発熱体のうちから、人とペットとを区別して検知する人検知システムであって、
前記エリアを撮影して得られた熱画像に基づき発熱体の位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出する発熱体活動量算出部と、
ペットに装着された加速度センサで検出された加速度データに基づき、当該ペットに関するペット活動量を算出するペット活動量算出部と、
前記発熱体活動量の時系列変化と前記ペット活動量の時系列変化との相関値を算出して基準相関値と比較することにより、当該発熱体が人かペットかを判定する人判定部と
を備えることを特徴とする人検知システム。 - 請求項1に記載の人検知システムにおいて、
前記ペットは、当該ペットからの放熱を低減させる放熱低減部材を、当該ペットの上部に装着していることを特徴とする人検知システム。 - 請求項1または請求項2に記載の人検知システムにおいて、
前記発熱体活動量算出部は、前記熱画像に含まれる各画素の画素温度を統計処理することにより発熱体の背景を示す背景温度を算出し、各画素温度と当該背景温度との差分を基準温度差と比較することにより、発熱体の位置を検出することを特徴とする人検知システム。 - 請求項1または請求項2に記載の人検知システムにおいて、
前記発熱体活動量算出部は、前記熱画像と当該熱画像より一定の背景選択時間だけ過去に得られた熱画像からなる背景熱画像とについて、画素ごとに画素温度の差分を算出し、これら差分を基準温度差と比較することにより、発熱体の位置を検出することを特徴とする人検知システム。 - エリア内に存在する複数の人のうちから、人とペットとを区別して検知する人検知方法であって、
前記エリアを撮影して得られた熱画像に基づき発熱体の位置を検出し、その位置の時系列変化に基づき当該発熱体に関する発熱体活動量を算出する発熱体活動量算出ステップと、
ペットに装着された加速度センサで検出された加速度データに基づき、当該ペットに関するペット活動量を算出するペット活動量算出ステップと、
前記発熱体活動量の時系列変化と前記ペット活動量の時系列変化との相関値を算出して基準相関値と比較することにより、当該発熱体が人かペットかを判定する人判定ステップと
を備えることを特徴とする人検知方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014214380A JP2016080620A (ja) | 2014-10-21 | 2014-10-21 | 人検知システムおよび方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014214380A JP2016080620A (ja) | 2014-10-21 | 2014-10-21 | 人検知システムおよび方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016080620A true JP2016080620A (ja) | 2016-05-16 |
Family
ID=55958498
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014214380A Pending JP2016080620A (ja) | 2014-10-21 | 2014-10-21 | 人検知システムおよび方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2016080620A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107153370A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-09-12 | 合肥步瑞吉智能家居有限公司 | 一种保护家庭活动宠物的插板智能化断电方法 |
WO2018096752A1 (ja) * | 2016-11-24 | 2018-05-31 | シャープ株式会社 | 個体特定装置、個体特定システム、個体特定装置の制御方法、および制御プログラム |
CN110017834A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-16 | 歌尔科技有限公司 | 使用对象确定方法、设备及存储介质 |
CN114061764A (zh) * | 2020-07-27 | 2022-02-18 | 浙江宇视科技有限公司 | 一种人体温度的检测方法、装置、介质及电子设备 |
-
2014
- 2014-10-21 JP JP2014214380A patent/JP2016080620A/ja active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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WO2018096752A1 (ja) * | 2016-11-24 | 2018-05-31 | シャープ株式会社 | 個体特定装置、個体特定システム、個体特定装置の制御方法、および制御プログラム |
CN107153370A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-09-12 | 合肥步瑞吉智能家居有限公司 | 一种保护家庭活动宠物的插板智能化断电方法 |
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