JP2019064456A - 物体通過検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過を検知することができる物体通過検知装置を提供すること。【解決手段】測距データ処理部を構成する測距データ処理装置２００において、測距部１００からの測距データを物体の移動方向に関して解析できる。また、測距データ処理装置２００は、測距データを解析した結果に基づいて、判定部として、車両通過についての判定をする。以上により、列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過の検知を可能としている。【選択図】図１

Description

本発明は、例えば列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過の検知を行う物体通過検知装置に関する。

距離画像データのような距離情報を持ったデータを用いた車両の検知に関する技術として、距離画像センサーによって取得した距離画像データを利用した車種判別装置であって、距離画像データから得た形状要素（立体形状）に基づいて車種判別を行うものが知られている（特許文献１参照）。

しかしながら、特許文献１に開示の技術は、自動車等の駐車場のうち、特に入出場口に車種判別装置を設置して車種情報を取得するものであり、車両の通過に関して検知するものではない。また、特許文献１では、自動車等の車両を判別の対象としており、例えば自動車等以外の車両である列車を構成する車両を対象とするものでもないと考えられる。

特開２０１７−４１２１４号公報

本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過を検知することができる物体通過検知装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る物体通過検知装置は、検知対象領域における測距データを取得する測距部と、測距部で取得した測距データを物体の移動方向に並ぶ測距データのメッシュについて解析するとともに、物体の移動量を算出する測距データ処理部と、メッシュの解析結果と物体の移動量の算出結果とに基づき、物体の通過判定を行う判定部とを備える。

上記物体通過検知装置では、測距データ処理部において測距データを物体の移動方向に関して解析し、その結果に基づいて判定部において車両通過についての判定をすることで、列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過の検知が可能になる。

本発明の具体的な側面では、測距部における検知対象たる物体は、車両である。この場合、列車や自動車等の各種車両の通過検知が可能になる。

本発明の別の側面では、判定部は、メッシュのうち物体があると検知された検知メッシュのサイズによって車両の有無判定をする。この場合、検知メッシュのサイズに基づいて正確かつ迅速に車両の有無判定ができる。

本発明のさらに別の側面では、測距データ処理部は、検知メッシュの基準位置に関する車両の移動方向についての移動量を集積することで、車両の移動量の算出を行う。この場合、算出された車両の移動量に基づいて車両の通過があったか否かを検知できる。

本発明のさらに別の側面では、判定部は、検知メッシュの基準位置に関するフレーム間での車両の移動方向についての位置関係に基づいて、フレーム間での同一車両を判別する。この場合、判別結果に応じて異なる車両の区別を測距データに基づいて行うことができる。

本発明のさらに別の側面では、測距データ処理部は、検知メッシュについて、隣接するメッシュとの関係での収縮及び膨張によるフィルタ処理を施す。この場合、フィルタ処理により検知対象たる物体を抽出できる。

本発明のさらに別の側面では、測距データ処理部は、フィルタ処理により、検出対象外の物体を除去する。この場合、より正確な検知対象ができる。

本発明のさらに別の側面では、判定部は、車両を複数連結させて１つの列車を構成する連結部を判別し、１つの列車を構成する車両の車両数をカウントする。この場合、列車を構成する車両の車両数を把握できる。

本発明のさらに別の側面では、測距データ処理部は、検知対象領域における測距データの測距不能箇所について、当該測距不能箇所の周囲の測距データに基づいてデータ補間をする。この場合、測距不能箇所のデータを補間することで、測定不能となることを低減できる。

本発明のさらに別の側面では、データ補間は、物体の移動方向を横切る方向についての測距データを利用して行う。この場合、移動方向に基づくデータ補間ができる。

本発明のさらに別の側面では、測距部は、光源から射出された光を、検知対象領域に向けて走査させ反射光として受光するまでの時間に基づいて距離を計測することで、測距データを取得する。この場合、正確かつ迅速に測距データを取得できる。また、例えば装置を屋外に設置した場合に、太陽光の方角や有無による影響に依らず、的確な測距データの取得が可能になる。

本発明のさらに別の側面では、測距データ処理部は、所定フレーム数以上連続した検知がなされた場合にのみ物体の存在を認める。この場合、例えば降雨時や降雪時における雨滴や雪等の影響で誤検知が生じることを低減できる。

（Ａ）は、第１実施形態に係る物体通過検知装置の一例について説明するための概念的な斜視図であり、（Ｂ）は、一構成例についてのブロック図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、物体の移動方向に並ぶ測距データのメッシュについて解析する様子を説明するための概念図である。 （Ａ）は、車両の移動方向についての移動量の集積の処理について説明するための概念図であり、（Ｂ）は、同一車両の判別の処理について説明するための概念図である。 物体通過検知装置の一連の処理動作の一例を示すフローチャートである。 （Ａ）は、検知対象たる列車について通過検知をする場合の検出範囲について説明するための斜視図であり、（Ｂ）及び（Ｃ）は、検出範囲の断面の様子を示す図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、具体的動作の一例として、１つの列車を構成する車両の車両数をカウントする場合について説明するための図である。 測距部（測距装置）の一例について説明するためのブロック図である。 第２実施形態に係る物体通過検知装置による一連の処理動作の一例を示すフローチャートである。 測距部（測距装置）により取得される画像情報の一例について説明するための画像図である。 （Ａ）は、測距不能箇所のデータ補間をする方法について説明するためのデータ表の一例を示す図であり、（Ｂ）は、データ表の他の一例を示す図である。 所定フレーム数以上連続した検知がなされたか否かについての判断処理の一例を説明するための概念的な斜視図である。 隣接するメッシュとの関係での収縮及び膨張によるフィルタ処理について一例を説明するための画像図である。 メッシュ補間処理の一例について説明するための画像図である。

〔第１実施形態〕
以下、図１を参照して、第１実施形態に係る物体通過検知装置について一例を説明する。図１（Ａ）及び１（Ｂ）は、本実施形態に係る物体通過検知装置の一例について説明するための概念的な斜視図及び構成についてのブロック図である。なお、本実施形態の一態様としての物体通過検知装置５００は、例えば列車や自動車等の各種車両について、通過の検知を行う装置である。すなわち、物体通過検知装置５００は、検知対象たる物体を車両とする検知装置である。

図１（Ａ）に示すように、物体通過検知装置５００は、検知対象領域である３次元空間の検出範囲（検知エリア）ＤＡにおける測距データを取得する測距部１００と、測距部１００で取得した測距データに基づき各種処理を行って車両の通過判定を行う測距データ処理装置２００とを備える。

測距部１００は、例えば光走査によって距離画像を取得する既知の距離画像装置（測距装置）で構成され、検出範囲（検知エリア）ＤＡに対応する画像の画素ごとに、距離情報を持つデータ（距離画像、ポイントクラウドと呼ばれるデータ）を、測距データとして取得可能となっている。なお、測距部１００の具体的な構成の一例については後述する（図７参照）が、ここでは、パルス光ＰＬを検出範囲ＤＡを走査するように射出し物体によって反射された成分である反射光ＲＬを受光することで検知を行っている。また、測距部１００は、所定のフレーム数あるいはフレームレート（例えば３０ｆｐｓ）の動画の撮像が可能となっている。

本実施形態では、また、測距部１００は、例えば道路付近あるいは線路付近に固定設置されており、道路や線路を通過する車両を側方から、あるいは上方に設置されて斜め上方から下方に向けて測距を行うことで、必要な範囲の測距データを取得可能としている。

測距データ処理装置２００は、測距部１００により取得された測距データから、目的とする物体についての画像検出等を行う装置である。本実施形態では、測距データ処理装置２００は、測距データの解析を行って検知対象の物体である車両の移動量を算出する測距データ処理部として機能するとともに、算出結果等に基づき車両の通過判定を行う判定部として機能する。

以下、図１（Ｂ）を参照して、測距データ処理装置２００の構成について、一例を説明する。図１（Ｂ）に示すように、本発明に係る物体通過検知装置５００のうち、測距データ処理装置２００は、上記機能を果たすべく、ＣＰＵ２１０と、画像処理部２２０と、記憶装置２３０と、表示装置２４０と、入力装置２５０と、測距データ受付部２６０と、バス２７０とを備える。

測距データ処理装置２００のうち、ＣＰＵ２１０は、バス２７０を介して、画像処理部２２０、記憶装置２３０、表示装置２４０や入力装置２５０との間で相互にデータの授受が可能になっており、各種演算処理を行う主制御部として機能する。

ＣＰＵ２１０は、画像処理に関する各種制御を行う。特に、ＣＰＵ２１０は、測距部１００から取り込まれた情報すなわち測距データを記憶装置２３０に格納し、記憶装置２３０に格納された画像情報に基づいて、画像処理部２２０により各種画像処理を行う。すなわち、各種処理のための制御を行う制御部である。特に、本実施形態では、測距データ処理装置２００は、測距部１００で取得された情報から、各部を動作させて、車両の有無や車両の通過判定を行う。

画像処理部２２０は、ＣＰＵ２１０の制御に従って、測距部１００によって取得された情報を、例えば画像化可能にするために各種処理を行う。

記憶装置２３０は、測距データ処理装置２００を動作させる各種プログラム等を記憶しているプログラム領域を有するプログラム記憶部と、入力指示、入力データ、処理結果等を一時格納するデータ領域を有するデータ記憶部とを備える。すなわち、記憶装置２３０は、画像処理部２２０等の各種情報を記憶するとともに、取得した情報から各種判断を行うためのプログラムを格納している。

上記の他、例えば、表示装置２４０は、画像表示部等により構成され、ＣＰＵ２１０からの指令信号に基づいて必要な表示を行う。また、入力装置２５０は、キーボード等から構成され、測距データ処理装置２００を操作するオペレーターの意思を反映した指令信号をＣＰＵ２１０に出力する。また、測距データ受付部２６０は、測距部１００からの情報を受け付けるインターフェースとして機能する。

以上のような測距データ処理装置２００において、ＣＰＵ２１０が画像処理部２２０に各種処理を行わせる、あるいは、これらが協働することで、測距データの解析や車両の移動量の算出を行う測距データ処理部として機能する。また、ＣＰＵ２１０が記憶装置２３０に格納された各種データの一部である算出結果等に基づいて車両の通過判定を行う判定部として機能する。

以上のような測距部１００及び測距データ処理装置２００を有することにより、物体通過検知装置５００は、測距部１００で取得された情報を、測距データ処理装置２００において各種処理を施すことで、物体たる車両の通過検知を可能にしている。

以下、物体通過検知装置５００（特に測距データ処理装置２００）による各種処理について、説明をする。

〔２値化処理〕
まず、最初の前提として、物体通過検知装置５００では、検出範囲ＤＡを定めるための処理として、２値化処理を行っている。具体的には、図１（Ａ）に例示するような３次元空間の検出範囲ＤＡの範囲を定め、検知物体である車両の通過する可能性のある領域であって物体検出を行うための領域とそれ以外の領域すなわち背景等その他の対象外領域との区別をしている。例えば、検知物体である車両がレール上を走行する列車の場合、レールの設置位置や、列車のサイズ等から想定すべき検出範囲ＤＡを予め定めることが可能である。また、検知物体である車両が道路上を走行する自動車の場合であっても、道路幅や自動車（トラック等の大型のものから軽自動車や二輪車等の小型のものまで）として想定される範囲は有限であるので、これを適宜考慮すれば検出範囲ＤＡを予め定めることが可能である。ここでは、上記のようにして検出範囲ＤＡの中（内）にあるか外にあるかを定める処理を２値化処理と呼ぶ。すなわち、図１Ａに示すように、検出範囲ＤＡ内にある点ＩＰをオンとし、検出範囲ＤＡ外にある点ＯＰをオフとし、検出範囲ＤＡ外の領域については、測距部１００による測距の可否を問わず、検知対象外としている。なお、本実施形態では、既述のように、距離情報を含む測距データが取得可能であることで、上記のような検出範囲ＤＡ内の各所において物体の一部が存在するか否かの検知が可能となっている。

以下、ここでは、一例として、測距部１００による測距を車両の側方側すなわち進行する車両の横方向から測定し、２次元の断面に投影することで（図２参照）、検出範囲ＤＡ内の各所において物体が存在するか否かの測定をするものとする。

〔メッシュ化処理・車両判定処理〕
次に、図２を参照して、メッシュ化処理及び車両判定処理について説明する。

上記のように、２値化処理において、定めた３次元空間である検出範囲ＤＡに対して、これに対応する範囲を、２次元の画像上の断面画像ＤＧとして投影して定め、これらについて、メッシュ化処理と呼ぶ処理を行うことで、車両判定処理、すなわち検出範囲ＤＡで検知された物体が車両であるか否かの判定の処理を可能にしている。なお、距離画像による位置情報を利用することで、適宜画像変換処理を施し、上記のような断面画像ＤＧの設定とすることが可能となっている。

まず、図２（Ａ）及び２（Ｂ）の例示では、断面画像ＤＧを車両の進行方向として想定するＸ方向（左右方向、水平方向）と、これに垂直なＹ方向（上下方向、垂直方向）とのＸ−Ｙ断面において断面画像ＤＧを表現している。なお、図２（Ａ）では、自動車（図示ではトラック）の車両を検知対象とした場合を例示している。

以下、メッシュ化処理について説明する。例えば図２（Ａ）に示すように、Ｘ−Ｙ断面における断面画像ＤＧをＹ方向に長い（Ｘ方向に細かく区切った）細長い矩形状の領域に分割する。ここで、細かく分割された各部分（断面）をメッシュ（あるいは矩形メッシュ）ＭＳと呼び、また、メッシュの寸法等を定めて複数のメッシュＭＳを設ける処理をメッシュ化処理と呼ぶこととする。この場合、各メッシュＭＳは、車両の移動方向であるＸ方向に並び、それぞれが占める画像表示範囲（Ｘ−Ｙ断面に相当）における画素ごとの測距データの集合体で構成されている。

ここで、各メッシュＭＳについて、各メッシュＭＳを構成する画素内に物体（物体の一部）とみなすべき画素が存在すれば、そのメッシュＭＳを検知メッシュＤＭとし、存在しなければ非検知メッシュＩＭとする。すなわち、全てのメッシュＭＳは、物体（物体の一部）がある検知メッシュＤＭと、物体がない非検知メッシュＩＭとのいずれかに峻別される。

次に、車両判定処理について説明する。上記メッシュ化処理によって定められた各メッシュＭＳのうち、検知メッシュＤＭとされたものすなわち物体が存在する判断されたものについて、さらに、車両判定処理を行う。具体的に説明すると、例えば、図２（Ａ）に示すように、ある程度以上にわたって検知メッシュＤＭが連続して存在する場合には、その連続する区間において、車両Ｖａ（図示では画像上の車両）が対応する物理的空間に存在していると判断する。一方、図２（Ｂ）に示すように、検知メッシュＤＭが連続してもその数が少ない場合には、物体は存在するものの対象とすべき物体ではないすなわち車両ではないと判断する。なお、図２（Ｂ）の例では、人（通行者）ＨＵが測距部１００を横切った場合に、これを車両とみなさず、除外することになる。

上記のようにして、車両が存在すると判断する、或いは車両は存在せず別のものであると判断するために、上記連続する検知メッシュＤＭとされたメッシュＭＳの個数については、メッシュＭＳの寸法や、対象とする物体（この例では、自動車或いはトラック）として考えられるサイズ、あるいは除外されるべきものとして想定される対象（図２（Ｂ）の例では人ＨＵ）のサイズ等により種々設定可能である。ここでは一例として、５つ以上検知メッシュＤＭが連続する場合には、車両であると判断し、４つ以下の場合には、車両でないと判断するものとする。これにより、物体通過検知装置５００（測距データ処理装置２００）は、図２（Ａ）の例では、検知メッシュＤＭが１１個続くため、検出された物体が車両であると判断し、図２（Ｂ）の例では、検知メッシュＤＭが３つだけ続くため、車両でないと判断する。以上のように、本実施形態では、検知メッシュＤＭのサイズ（幅）が一定以上であるか否かによって車両の有無判定を行っている。

〔ペアリング処理・通過判定処理〕
最後に、図３を参照して、ペアリング処理及び通過判定処理について説明する。

まず、上記ペアリング処理等を行うための前提として、上記車両判定処理において車両と判断された連続した検知メッシュＤＭに関する処理を行う。ここでは、連続した検知メッシュＤＭ（すなわち検知メッシュＤＭのひとかたまり）を、１つのラベルと呼ぶこととし、また、ラベルを作成することをラベリングと呼ぶこととする。図３（Ａ）は、検知メッシュＤＭをラベリングしたラベルのフレームごとの変化の様子を概念的に示す図である。なお、図中において、両端の２つ分のメッシュは、それぞれ余白に相当するものである。すなわち、検出範囲に対応する断面画像ＤＧの外側の対象外画像ＯＧである。したがって、断面画像ＤＧ内の検知メッシュＤＭのみが、ラベリングの対象となる。

上記のように、Ｘ方向について車両が移動していく場合、図示のように、動画のフレームごとすなわち時間の経過ごとに、ラベルＬＡ_１，ＬＡ_２，…，ＬＡ_ｎ，ＬＡ_ｎ＋１が、変遷していく。ここでは、さらに、ラベルＬＡ_１，ＬＡ_２，…，ＬＡ_ｎ，ＬＡ_ｎ＋１ごとに、各ラベルを構成するメッシュＭＳのうち中心に位置するメッシュを、重心の位置と定め、測距データ処理装置２００は、この位置を算出する。例えば図中の１フレームであれば、７つの検知メッシュＤＭをひとかたまりとするラベルＬＡ_１が存在するので、＋Ｘ側から数えて４番目のメッシュＭＳ（検知メッシュＤＭ）が中心にあることになり、このメッシュＭＳが、ラベルＬＡ_１の重心Ｇ_１を示すことになる。各フレームでも同様にして、重心Ｇ_ｎの位置が定まる。なお、ラベルを構成する検知メッシュの個数が偶数の場合は、中心のうちのいずれか一方、または、２つの境界位置をもって重心Ｇ_ｎを示すことにすればよい。

本実施形態では、上記のようにして定めたラベルの重心Ｇの位置の変化、すなわち重心Ｇの移動距離の変化から、各フレーム間での対象物体（車両）の同一性を判断する。具体的には、まず、移動距離についての閾値を予め定めておく。その上で、フレーム１つ分の間における重心Ｇ_ｎの移動距離を求め、閾値以下であれば、双方のラベルＬＡ_ｎ，ＬＡ_ｎ＋１を、同一ラベルとみなす。具体的に一例で説明すると、図示において、例えば、１フレームのラベルＬＡ_１と２フレームのラベルＬＡ_２との間における重心Ｇ_１から重心Ｇ_２までの距離Ｌ１が、閾値以下であれば、ラベルＬＡ_１とラベルＬＡ_２とは、同一の物体が移動したものであり、距離Ｌ１がその際の重心の移動距離であると判断される。同様に、２フレームのラベルＬＡ_２と３フレームのラベルＬＡ_３との間における重心Ｇ_２から重心Ｇ_３までの距離Ｌ２が、閾値以下であれば、ラベルＬＡ_２とラベルＬＡ_３とは、同一の物体が移動したものであり、距離Ｌ２がその際の重心の移動距離であると判断される。すなわち、この場合、距離Ｌ１，Ｌ２がともに閾値以下であれば、ラベルＬＡ_１〜ＬＡ_３の全てが同一物体の移動であると判断されることになる。以上の例示のように、ラベルの同一性を定める処理を、ここでは、ペアリングと呼び、ペアリングに関する一連の処理をペアリング処理と呼ぶ。ペアリングされる状況が各フレーム間で続くことで、断面画像ＤＧにおいてＸ方向を横切る物体（右から左へ通過する車両）の通過を捉えることができる。逆に言うと、上記閾値は、フレーム数（フレームレート）や、対象の物体たる車両の想定速度範囲等によって、適宜定められることになる。

以上のように、ここでは、ペアリング処理によって、連続する検知メッシュＤＭをまとめた各ラベルについての基準位置である重心に関するフレーム間での車両の移動方向についての位置関係に基づいて、フレーム間での同一車両を判別している。

次に、通過判定処理について説明する。上記ペアリング処理によってペアリングされたラベルＬＡ_１，ＬＡ_２，…，ＬＡ_ｎ，ＬＡ_ｎ＋１について、１フレームのラベルＬＡ_１が存在し始めてから、最後となるｎ＋１フレームのラベルＬＡ_ｎ＋１が消滅するまで（図中最下部のｎ＋２フレームでは既に消滅している）の重心の移動距離Ｌ１〜Ｌｎを積算し、その積算した距離（重心の移動距離の総和）が予め定めた閾値以上であれば通過と判定することで、通過判定処理を行う。ここでの閾値については、断面画像ＤＧのＸ方向についての幅を基準に適宜定めることができる。すなわち、車両が、断面画像ＤＧに相当する検出範囲ＤＡ（図１（Ａ）等参照）を＋Ｘ方向について端から端まで横切った（右から左へ通過した）場合には、重心の移動距離Ｌ１〜Ｌｎを積算した値が、断面画像ＤＧのＸ方向についての幅と同じか同程度となるはずであるため、これに基づいて想定される誤差等を加味して適宜閾値を定めればよい。

以上のように、ここでは、連続する検知メッシュＤＭをまとめた各ラベルについての基準位置である重心Ｇ_ｎに関する車両の移動方向についての移動量を集積することで、車両の移動量の算出を行っている。

さらに、上記のようにして積算する距離の算出については、例えば＋Ｘ方向を正として、最も−Ｘ側の位置を０（ゼロ）とすることで、±（正負）の値まで加味し、この上で通過判定をすることも可能である。この場合、例えば、車両が、Ｘ方向について往復する、すなわち右から左へ通過した後左から右へ通過するといった場合の、積算される値は、一端閾値に達した後、ゼロになる。このような測定をすることで、車両のＸ方向の左右への移動の様子を捉えることができる。

図３（Ｂ）は、上記ラベリングの結果、複数のラベルが同一フレーム内に存在した場合、すなわち、検出範囲ＤＡ（図１（Ａ）等参照）内に車両が複数台存在すると判断された場合の処理の一例を示している。なお、図３（Ｂ）では、２つのラベルが存在する場合を例示しているが、３つ以上存在する場合も、下記処理と同様の処理が可能である。

この場合、ｎ＋１フレームにおいて存在する２つのラベルＬＸ_ｎ＋１とラベルＬＹ_ｎ＋１とのうち、１つ手前のｎフレームにおいて存在する１つのラベルＬＡ_ｎと同一であるものはどちらであるかを、重心位置間での距離に基づいて定める。すなわち、ｎフレームにおけるＬＡ_ｎの重心Ｇ_ｎからｎ＋１フレームにおけるＬＸ_ｎ＋１の重心ＧＸ_ｎ＋１までの距離ＤＸと、重心Ｇ_ｎからｎ＋１フレームにおけるＬＹ_ｎ＋１の重心ＧＹ_ｎ＋１までの距離ＤＹとを比較して、重心距離の近いラベルを、ラベルＬＡ_ｎと同一の車両を対象とするラベルと判断する。図示の場合、ＤＸ＜ＤＹとなっている、すなわちラベルＬＸ_ｎ＋１の方がラベルＬＡ_ｎに近いので、ラベルＬＸ_ｎ＋１をラベルＬＡ_ｎと同一の車両を示すもの、すなわちラベルＬＸ_ｎ＋１が、ラベルＬＡ_ｎ＋１であるものと判断する。一方、ラベルＬＹ_ｎ＋１については、ラベルＬＡ_ｎに対応する車両に後続する（−Ｘ側に位置する）別の車両についての画像であると判断し、例えば、ラベルＬＹ_ｎ＋１を、最初のラベルＬＢ_１と定め、ラベルＬＢ_１について、別箇ペアリング処理等を施し、後続車両の通過判定を行っていく。以上のようにして、物体通過検知装置５００による車両の通過判定が順次なされる。

以下、図４のフローチャートを参照して、上記した物体通過検知装置５００における各処理動作について一連の流れを追って説明する。

まず、前提として、物体通過検知装置５００を、自動車が通過する道路脇や列車の操車場の出入り口付近等の設置箇所に固定した状態において、測距データ処理装置２００のＣＰＵ２１０は、２値化処理を行う（ステップＳ１０１）。すなわち、３次元空間の検出範囲ＤＡを定める、すなわち検出範囲ＤＡの中（内）にある場合と外にある場合とを定めて、検出範囲ＤＡの中にあるデータに対応する断面画像ＤＧの範囲を特定する。これにより、検出範囲ＤＡを含むように走査する測距部１００から取得した測距データのうち使用する範囲が定められる。

次に、ＣＰＵ２１０は、メッシュ化処理を行う（ステップＳ１０２）。具体的には、ＣＰＵ２１０は、測距部１００から取得した情報のうち、ステップＳ１０１の２値化処理に基づいて選択される検出範囲ＤＡ内の測距データから、画像処理部２２０によって断面画像ＤＧを形成させるとともに、断面画像ＤＧをメッシュ化し、複数のメッシュＭＳを抽出する。

さらに、ＣＰＵ２１０は、車両判定処理を行う（ステップＳ１０３）。具体的には、ＣＰＵ２１０は、記憶装置２３０から必要な情報あるいはプログラムを適宜読み出し、ステップＳ１０２において抽出されたメッシュＭＳのうち、物体（物体の一部）がある検知メッシュＤＭについて、連続する検知メッシュＤＭのサイズが一定以上であるか（５つ以上連続するか）否かによって、車両の有無を判定する。

次に、ＣＰＵ２１０は、ペアリング処理を行う（ステップＳ１０４）。具体的には、ＣＰＵ２１０は、記憶装置２３０から必要な情報あるいはプログラムを適宜読み出し、ステップＳ１０３によって車両があると判断された一続きの検知メッシュＤＭのかたまりを１つのラベルとして纏めるラベリング処理を行い、さらに、各フレーム間でのラベルの同一性を定めるペアリング処理を行う。

最後に、ＣＰＵ２１０は、通過判定処理を行う（ステップＳ１０５）。具体的には、ＣＰＵ２１０は、記憶装置２３０から必要な情報あるいはプログラムを適宜読み出し、ステップＳ１０４によってペアリングされたラベルについて、重心の移動距離を集積し、集積した結果に基づいて、同一性のあるラベルに対応する１つの車両の通過について判定を行う。

以上のようにして、物体通過検知装置５００における車両通過検知がなされる。この場合、測距データ処理装置２００のうち、ＣＰＵ２１０は、画像処理部２２０や記憶装置２３０と協働することで、測距部１００からの測距データの解析を行って検知対象である車両の移動量を算出する測距データ処理部として機能している。また、ＣＰＵ２１０は、記憶装置２３０に格納された各種情報やプログラムを利用して、算出した車両の移動量の結果等に基づいて、車両の通過判定を行う判定部として機能している。

以下、図５等を参照して、物体通過検知装置５００の具体的応用の一例として、複数の車両を連結して１つの列車を構成したものを検知対象たる物体とする場合の通過検知について説明する。

図５（Ａ）は、検知対象たる列車（車両の集合体）ＴＲについて通過検知をする場合の検出範囲（検知エリア）ＤＡについて説明するための斜視図である。また、図５（Ｂ）及び５（Ｃ）は、検出範囲（検知エリア）ＤＡの断面を示す図である。

図５（Ａ）に示すように、列車ＴＲは、複数の車両Ｖ１，Ｖ２を連結して構成されている。本実施形態の物体通過検知装置５００を利用することで、各車両Ｖ１，Ｖ２の通過検知を行うことができる。なお、ここでは、一例として、測距部１００を上方に設置して、斜め上方から下方に向けて測距を行うことで、必要な範囲の測距データを取得可能としている。

ところで、列車ＴＲにおける検知では、１つの列車ＴＲをもって１つとカウントするのではなく、各車両の個数（台数）を把握する車両の編成数を把握することが非常に重要となる場合がある。ここでは、物体通過検知装置５００（あるいは測距部１００）において、通過する列車ＴＲを構成する１つ１つの車両を区別してカウントする、すなわち、車両Ｖ１と車両Ｖ２とを区別できるようにすることで、列車ＴＲが何両編成であるかを（図示の場合、２両編成であることを）捉えられるようにしている。このため、図５（Ｂ）及び５（Ｃ）に示すように、車両の連結器である連結部ＣＮに対応する領域を、検出範囲ＤＡから除外するような構成となっている。

以下、図５（Ｂ）等を参照して、上記の一部範囲除外に関して説明する。まず、既述のように、レール上を走行する列車の場合、車両の通過位置は予め定まっており、さらに、図中破線で示すように、車両Ｖ１と車両Ｖ２とを繋ぐ連結部ＣＮの通過位置も定まっている。そこで、図５（Ｃ）にハッチングで示す断面図のように、物体通過検知装置５００（あるいは測距部１００）による検出範囲ＤＡに対して、図５（Ｂ）に示す連結部ＣＮが通過すると想定される範囲を含む範囲が除外範囲（検知外エリア）ＯＡとなっているように２値化処理において予め設定しておくことで、上記した各種処理の対象から予め外すようにしている。この場合、連結部ＣＮのあたりについては、そもそも検知がなされないことになるので、車両Ｖ１と車両Ｖ２とは、ラベリング処理において繋がることなく取り扱われ、かつ、ペアリング処理において、図３（Ｂ）に例示したように、別の車両と判断されるようにすることができる。

図６（Ａ）及び６（Ｂ）は、上記のような場合における具体的動作の一例として、１つの列車ＴＲを構成する車両の車両数をカウントする場合について説明するための図である。図６（Ａ）は、一例として、１つの牽引車両ＶＶ１と、２つの貨車車両或いは保守対象の車両ＶＶ２，ＶＶ３とで構成された列車ＴＲが、＋Ｘ方向の先にある操車場の車庫ＧＡに向かう様子を物体通過検知装置５００によって検知する場合を例示している。また、図６（Ｂ）は、図６（Ａ）に示した列車ＴＲのうち、車両ＶＶ２，ＶＶ３が車庫ＧＡに保管され、牽引車両ＶＶ１のみが引き返した様子を物体通過検知装置５００によって検知する場合を例示している。このような場合、例えば既述のように、物体通過検知装置５００において、±（正負）の値まで加味して通過判定をすれば、３台分の車両が操車場の車庫ＧＡに進入し、１台分の車両が車庫ＧＡから出て行ったことまでを確認できる。すなわち、車庫ＧＡに２台分の車両が残っていることを物体通過検知装置５００によって認識できる。

以下、図７を参照して、物体通過検知装置５００の測距部１００となる距離画像装置の一例について説明する。図７は、測距部（測距装置）の概略構成の一例について説明するためのブロック図である。

図示の測距部１００は、例えばレーザパルス等によるパルス光を、検知対象領域である検出範囲ＤＡ（図１（Ａ）等参照）を含む範囲でリサジュー走査し、該対象領域内に存在する物体Ｐによる反射光ＲＬを受光して物体Ｐまでの距離を計測し、その計測結果に基づく距離画像を生成して出力する。

図７に示すように、距離画像装置である測距部１００は、光走査装置５０と、パルス光ＰＬを射出する光源部７と、光源部７から射出されたパルス光ＰＬの反射光ＲＬを受光する受光部９と、光源部７から射出されたパルス光ＰＬを反射した物体Ｐまでの距離を計測する計測部１１とを備える。

測距部１００のうち、光走査装置５０は、光走査によるリサジュー走査を行うための本体部分であり、光源部７からのパルス光ＰＬを、検知対象領域である検出範囲ＤＡ（図１（Ａ）等参照）を含む範囲に向けて走査させて走査範囲内に存在する物体Ｐによる反射光ＲＬを受光部９に受光させる。このため、光走査装置５０は、電磁駆動型の光走査部３と、光走査部３の動作全般を制御する駆動制御部として機能する光走査制御部４と、光走査制御部４により制御に従って光走査部３を駆動させる駆動部５と、光走査部３の動作における周波数に関するずれ量を検出して光走査制御部４にフィードバック制御用の情報を送信するずれ量検出部６とを備える。

光源部７は、光走査部３に向かって射出タイミングを制御しつつパルス光ＰＬを射出するものであり、レーザダイオード等で構成される。なお、射出タイミングは、例えば対象領域内の計測位置と関連付けられ、対象領域内の一定の位置（複数位置）にパルス光ＰＬが射出されるように制御されている。

受光部９は、例えばフォトセンサーを用いて構成され、光源部７から射出されたパルス光ＰＬが物体Ｐによって反射された成分である反射光ＲＬを受光して検知する。なお、受光部９は、反射光ＲＬを直接受光するものであってもよいし、光走査部３を介して受光するものであってもよい。

計測部１１は、光源部７によるパルス光ＰＬの射出タイミングと、受光部９による反射光ＲＬの受光タイミングとの時間差（光源部７から射出されたパルス光ＰＬが受光部９で反射光ＲＬとして受光されるまでの時間）に基づいて、パルス光ＰＬを反射した物体Ｐまでの距離を計測する。計測部１１による距離の計測結果が、測距データとして測距データ処理装置２００（図１（Ａ）等参照）に出力される。なお、測距データ処理装置２００では、例えば表示装置２４０において、物体Ｐについての距離や奥行きが反映された３次元的な画像とすることができる。

測距部１００は、以上のような構成を有することで、光走査装置５０でのリサジュー走査による設置位置から対象領域内にある物体までの距離を計測した計測結果に基づく距離画像の生成のための測距データの取得及び測距データの測距データ処理装置２００への出力を可能としている。

また、上記のように、測距部１００を、光源部（光源）７から射出されたパルス光ＰＬを、検知対象領域である検出範囲ＤＡに向けて走査させ反射光ＲＬとして受光するまでの時間に基づいて距離を計測することで、測距データを取得する、という構成としたことで、正確かつ迅速に測距データを取得できる。さらに、物体通過検知装置５００を、既述のように屋外に設置した場合、既知のいわゆるステレオカメラを利用した距離画像の取得の場合と比べて、太陽光の方角や有無による影響に依らず、的確な測距データの取得が可能になる。なお、設置環境が太陽光の方角や有無による影響に耐えうるような場合には、測距部１００を、既知のいわゆるステレオカメラを利用して構成することも考えられる。

以上のように、本実施形態に係る物体通過検知装置５００では、測距データ処理部を構成する測距データ処理装置２００において、測距部１００からの測距データを物体の移動方向に関して解析できる。また、測距データ処理装置２００は、測距データを解析した結果に基づいて、判定部として、車両通過についての判定をする。以上により、物体通過検知装置５００は、列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過の検知を可能としている。

〔第２実施形態〕
以下、図８等を参照して、第２実施形態に係る物体通過検知装置について一例を説明する。

本実施形態に係る物体通過検知装置は、第１実施形態の物体通過検知装置の変形例であり、画像処理に関する動作を除き同様の構成要素を有するため、全体構成については、図示や説明を省略する。また、共通する構成要素については同じ符号を付し、必要に応じて、第１実施形態で参照した図面を再度参照するものとする。

図８は、本実施形態に係る物体通過検知装置による一連の処理動作の一例を示すフローチャートであり、図４に対応する図である。

物体通過検知装置による物体通過検知においては、設置される環境や、検知対象物の特性等によって、測距不能箇所が生じたり、対象とすべきでないものが誤検知されたりする、といったことが生じ得る。そこで、本実施形態では、第１実施形態において行う処理に対して、必要に応じて選択的に行うことができる各種付加処理について説明する。

図８は、図４のフローチャートのうち、破線の矢印で示す箇所を変形したものであり、図４の場合の一連の処理動作のうち、一部の処理間に新たな処理を付加する場合について示している。

ここでは、ステップＳ２０１〜Ｓ２０４に示す４つの処理が選択可能であるものとする。すなわち、２値化処理（ステップＳ１０１）を行った後であって、メッシュ化処理（ステップＳ１０２）を行う前の処理として、測距不能点補間処理（ステップＳ２０１）を必要に応じて行うことができる。さらに、連続フレーム処理（ステップＳ２０２）を必要に応じて行うことができる。また、メッシュ化処理（ステップＳ１０２）を行った後であって、車両判定処理（ステップＳ１０３）を行う前の処理として、収縮・膨張処理（ステップＳ２０３）を必要に応じて行うことができる。さらに、メッシュ補間処理（ステップＳ２０４）を必要に応じて行うことができる。

以下、図９〜図１３を参照して、上記したステップＳ２０１〜Ｓ２０４の各処理の内容について具体的に説明する。

〔測距不能点補間処理〕
まず、図９及び図１０を参照して、図８のステップＳ２０１に示す測距不能点補間処理について説明する。既述のような測距部１００における測距動作において、例えば、２値化処理により設定された検出範囲（検知エリア）ＤＡに、ミラー部材が存在することによって、レーザダイオード等から射出されるパルス光ＰＬが意図しない方向に反射されたり、対象物が黒い物体などで吸収されてしまったりすることで、反射光ＲＬが検出されないといった場合には、測定不能となる箇所すなわち測距不能点となってしまう画素が存在することになる。図９は、測距部（測距装置）１００により取得される画像情報の一例について説明するための画像図であるが、図示のように、断面画像ＤＧにおいて、もっとも黒い領域で示されているのが、測定不能の箇所である。このような箇所が多く存在すると、その後において適切な処理ができなくなるおそれがある。そこで、ここでは、上記のような測距不能点となる画素について、周辺の画素データに基づいて補間を行う処理である測距不能点補間処理をする。

以下、図１０を参照して、測距不能点補間処理の具体的方法の一例について説明する。まず、図１０（Ａ）は、測距不能箇所の画素におけるデータのデータ補間をする方法について説明するための図であり、図１０（Ａ）は、断面画像ＤＧ延いては各メッシュＭＳを構成する各画素ごとのデータのデータ表の一例を示している。まず、データ表は、Ｘ方向すなわち左右方向に一列に並ぶ画素についてのデータを示すものである。データ表のうち、上欄は、測距部１００で取得した測距データの現状を示している。具体的には、表中「○（丸）」は、その画素で適切な測距データが取得されたことを意味し、表中「△（三角）」は、その画素で適切な測距データが取得されなかった、すなわち測距不能であったか明らかな異常値であったことを意味する。なお、表中「×（バツ）」は、もともと検出範囲（検知エリア）ＤＡ外に相当する画素を示している。

図１０（Ａ）に示す例では、各画素について、自身とＸ方向について前後２つずつの合計５つの画素の状況を考慮して、５つの画素のうち３つ以上の画素において正常なデータ取得ができていれば、その画素も正常なデータ取得ができているようにデータ補間する。例えば矢印Ａ１で示す箇所の画素は、現状において正常な測距データが取得されなかったことを意味する。この画素に対して、自身と前後２つずつの合計５つの画素の状況をみると、５つのうち３つの箇所で正常なデータ取得ができていることが分かる。この場合、データ表の中欄に示すように、カウント値を３とするとともに、このカウント値が３以上であることをもって、矢印Ａ１で示す箇所の画素も、正常なデータ取得ができたとみなすようにデータ補間をする。すなわち、データ表の下欄に示すように、新しい２値化処理後の値としては、矢印Ａ１で示す箇所の画素が正常なデータ取得できた箇所であるものとして取り扱う。データ表の上欄に示す現状の全ての画素について上記のような処理を施すことで、中欄及び下欄に示すようなデータ表が作成される。図示の場合、複数あった測距不能箇所がデータ補間されたことになる。

なお、測距不能であった箇所のデータを、どのようにデータ補間するかについては、種々考えられるが、例えば、３つ以上の正常なデータ取得から多数決で物体が存在していたかいなかったかを決定する等の方法が考えられる。また、図１０（Ｂ）に示すように、表中「×（バツ）」の箇所、すなわち、もともと検出範囲（検知エリア）ＤＡ外に相当する画素を示す箇所は、たとえ上記データ補間によって３つ以上の正常なデータ取得となったとしても、「×（バツ）」のままとする。

〔連続フレーム処理〕
次に、図１１を参照して、図８のステップＳ２０２に示す連続フレーム処理について説明する。画素レベルでの問題として、上記のような測距不能点に関するもののほか、誤検出に関する事項が考えられる。典型例としては、例えば降雨時や降雪時における雨滴や雪等の影響で誤検知が生じることが考えられる。これに対応すべく、測距データ処理装置２００は、所定フレーム数以上連続した検知がなされた場合にのみ物体の存在を認めるようにする連続フレーム処理を行っている。

図１１は、連続フレーム処理による上記のような判断処理の一例として、物体通過検知装置５００（あるいは測距データ処理装置２００）において、３フレーム以上連続した検知がなされたか否かについて判断処理をしている様子を示している。具体的には、図示のように、連続する１フレーム目から３フレーム目の間において、画素ＰＸ１のように、３つ全てにおいて同じ画素ＰＸ１の位置で検出がなされた場合にのみその位置に物体（あるいは物体の一部）が存在することとし、画素ＰＸ２のように、３つのうち１フレーム目と２フレーム目では検出されたが３フレーム目で検出されなかった場合には、雨滴等が一時的に通過したものであって対象とすべき物体（あるいは物体の一部）ではないと判断する。以上のような構成とすることで、誤検出が発生する可能性を低減できる。

〔収縮・膨張処理〕
次に、図１２を参照して、図８のステップＳ２０３に示す収縮・膨張処理について説明する。図１２は、隣接するメッシュとの関係での収縮及び膨張によるフィルタ処理について一例を説明するための画像図である。既述のように、上記では、物体が車両であるか否かの判定の一例として、連続する検知メッシュＤＭのサイズを特製の１つと捉え、サイズが一定の値以上であるか否かを定めていた。サイズについての特性として、ここでは、上記収縮及び膨張によるフィルタ処理を行っている。

具体的に説明すると、まず、ここでの収縮処理とは、各メッシュＭＳにおいて、これに隣接するメッシュＭＳすなわちＸ方向についての両隣を確認し、両隣ともに検知メッシュＤＭである場合のみ残し、それ以外すなわち両隣のどちらか一方でも非検知メッシュＩＭである場合には削除する、という操作を意味する。

一方、ここでの膨張処理とは、各メッシュＭＳにおいて、これに隣接するメッシュＭＳすなわちＸ方向についての両隣を確認し、両隣のどちらか一方でも検知メッシュＤＭである場合は残し、それ以外すなわち両隣ともに非検知メッシュＩＭである場合のみ削除する、という操作を意味する。

図１２の例では、上記のような収縮処理をまず２回行い、その後、膨張処理を２回行う、という収縮及び膨張によるフィルタ処理を行っている。この場合、例えば図２（Ａ）及び２（Ｂ）に例示した検知メッシュＤＭについて、図２（Ａ）の車両に関するものについては、図中、中欄に示すように、２回の収縮処理で一旦収縮するが、その後の２回の膨張処理で元に戻る。これは、図２（Ａ）の車両に相当する元の検知メッシュＤＭ（最上欄の検知メッシュＤＭ）が十分大きいことに基づく。一方、図２（Ｂ）の車両に関するものについては、図中、右欄に示すように、２回の収縮処理ですべて消滅してしまう。このため、その後の２回の膨張処理を施してももはや元には戻らず、消去される。以上のようなフィルタ処理によって、検知対象たる物体を抽出できるとともに、検知（検出）対象外の物体を除外できる。すなわち、より正確な検知対象ができる。

〔メッシュ補間処理〕
最後に、図１３を参照して、図８のステップＳ２０４に示すメッシュ補間処理について説明する。図１３は、メッシュ補間処理の一例について説明するための画像図である。既述のような列車の車両のカウントの場合では、連結された車両を１つずつ個別にカウントできることが望ましい。一方、図１３に示すように、対象となる車両が、トレーラーを牽引する牽引自動車の場合のように、連結箇所を有するもののトレーラー及び牽引自動車をまとめて１つとカウントしたい場合もある。このような場合に、設定した条件によっては、図示のように、連結箇所に対応するメッシュＭＳが非検知メッシュＩＭと判断されてしまう可能性もある。この場合、一定の要件すなわちトレーラーを牽引する牽引自動車として想定される条件を満たせば、この非検知メッシュＩＭを検知メッシュＤＭとして取り扱うメッシュ補間処理を行って、間を埋めて１つの車両として取り扱えるようにできる。

以上のように、本実施形態に係る物体通過検知装置においても、測距データ処理部を構成する測距データ処理装置２００において、測距部１００からの測距データを物体の移動方向に関して解析できる。また、測距データ処理装置２００は、測距データを解析した結果に基づいて、判定部として、車両通過についての判定をする。以上により、物体通過検知装置５００は、列車や自動車等の各種車両その他の物体について、通過の検知を可能としている。また、本実施形態では、必要に応じてさらに付加的な処理を施すことで、より確実な検知を行える。

〔その他〕
この発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。

まず、上記では、列車や自動車の車両を検知対象たる物体としているが、その他の各種車両についても対象にでき、また、例えば航空機や船舶等種々の移動体その他の物体の通過も検知可能である。

また、上記した各種寸法や形状等は一例であり、種々の変形が可能である。例えばメッシュの形状については、矩形状に限らず、目的を達成できる範囲で種々の形状を取ることができる。

測距データ処理装置２００についても種々の態様が考えられ、物体通過検知装置に専用の制御装置を設ける場合のほか、ＰＣやタブレット端末等に必要なソフトウェアを搭載させることによって構成することも可能である。また、ＣＰＵ２１０や画像処理部２２０等についても種々の変形態様が考えられ、例えばＧＰＵ等を適宜組み込んでこれらに相当する機能を有するようにすることもできる。

また、上記実施形態では、測距部１００において、光走査部として電磁駆動式の２次元ガルバノミラーを用いているが、本発明はこれに限定されるものではなく、電磁駆動式、静電方式、圧電方式、熱方式などの各種の駆動方式で光反射面を有する可動部を揺動駆動する構成の光走査部にも適用することができる。

３…光走査部、４…光走査制御部、５…駆動部、６…ずれ量検出部、７…光源部、９…受光部、１１…計測部、５０…光走査装置、１００…測距部、２００…測距データ処理装置、２２０…画像処理部、２３０…記憶装置、２４０…表示装置、２５０…入力装置、２６０…測距データ受付部、２７０…バス、５００…物体通過検知装置、Ａ１…矢印、ＣＮ…連結部、ＤＡ…検出範囲、ＤＧ…断面画像、ＤＭ…検知メッシュ、ＤＸ，ＤＹ…距離、Ｇ，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，Ｇｎ…重心、ＧＡ…車庫、ＧＸｎ，ＧＹｎ…重心、ＨＵ…人、ＩＭ…非検知メッシュ、ＩＰ…点、Ｌ１‐Ｌｎ…距離、ＬＡ１−ＬＡ３，ＬＡｎ…ラベル、ＬＢ１…ラベル、ＬＸｎ…ラベル、ＬＹｎ…ラベル、ＭＳ…メッシュ、ＯＧ…対象外画像、ＯＰ…点、Ｐ…物体、ＰＬ…パルス光、ＰＸ１…画素、ＰＸ２…画素、ＲＬ…反射光、ＴＲ…列車、Ｖ１，Ｖ２，Ｖａ，ＶＶ１‐ＶＶ３…車両、Ｖ２…車両

Claims (12)

1. 検知対象領域における測距データを取得する測距部と、
   前記測距部で取得した測距データを物体の移動方向に並ぶ測距データのメッシュについて解析するとともに、物体の移動量を算出する測距データ処理部と、
   前記メッシュの解析結果と前記物体の移動量の算出結果とに基づき、物体の通過判定を行う判定部と
   を備える物体通過検知装置。
2. 前記測距部における検知対象たる物体は、車両である、請求項１に記載の物体通過検知装置。
3. 前記判定部は、前記メッシュのうち物体があると検知された検知メッシュのサイズによって車両の有無判定をする、請求項２に記載の物体通過検知装置。
4. 前記測距データ処理部は、前記検知メッシュの基準位置に関する車両の移動方向についての移動量を集積することで、車両の移動量の算出を行う、請求項３に記載の物体通過検知装置。
5. 前記判定部は、前記検知メッシュの基準位置に関するフレーム間での車両の移動方向についての位置関係に基づいて、フレーム間での同一車両を判別する、請求項３及び４のいずれか一項に記載の物体通過検知装置。
6. 前記測距データ処理部は、前記検知メッシュについて、隣接するメッシュとの関係での収縮及び膨張によるフィルタ処理を施す、請求項３〜５のいずれか一項に記載の物体通過検知装置。
7. 前記測距データ処理部は、前記フィルタ処理により、検出対象外の物体を除去する、請求項６に記載の物体通過検知装置。
8. 前記判定部は、車両を複数連結させて１つの列車を構成する連結部を判別し、１つの列車を構成する車両の車両数をカウントする、請求項２〜７のいずれか一項に記載の物体通過検知装置。
9. 前記測距データ処理部は、前記検知対象領域における測距データの測距不能箇所について、当該測距不能箇所の周囲の測距データに基づいてデータ補間をする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の物体通過検知装置。
10. 前記データ補間は、物体の移動方向を横切る方向についての測距データを利用して行う、請求項９に記載の物体通過検知装置。
11. 前記測距部は、光源から射出された光を、前記検知対象領域に向けて走査させ反射光として受光するまでの時間に基づいて距離を計測することで、測距データを取得する、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の物体通過検知装置。
12. 前記測距データ処理部は、所定フレーム数以上連続した検知がなされた場合にのみ物体の存在を認める、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の物体通過検知装置。

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