JP2021189599A - 監視用画像処理装置、３次元レーザスキャナシステムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】３次元レーザスキャナからの干渉ノイズに起因した誤認識を低減できる監視用画像処理装置、３次元レーザスキャナシステムおよびプログラムを提供する。【解決手段】監視用画像処理装置（１０２）は、背景画像との間で距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成する画素情報生成部（４０）と、画素の座標値および距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、変化画素情報が示す全画素に渡って計算する体積計算部（５０）と、変化画素情報が示す画素から体積が既定値未満である画素を取り除くフィルタ部（６０）と、取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与するラベリング部（７０）と、同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて、報知対象の物体（２０１）を認識する認識部（８０）を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、監視用画像処理装置、３次元レーザスキャナシステムおよびプログラムに関する。

レーザスキャン型センサを用いて監視領域に存在する対象物を検知および認識する従来の技術が知られている。例えば、特許文献１には、３次元領域内における監視対象の侵入物体を検知し、検知した侵入物体に対応する検知情報を出力する検知手段を備えた装置が記載されている。検知手段には、レーザスキャン型センサが用いられる。レーザスキャン型センサは、監視領域をレーザ光パルスで繰り返しスキャンし、物体で反射されたレーザ光の反射光を受光することにより、監視領域を３次元で撮像する。なお、レーザスキャン型センサは、３次元レーザスキャナとも呼ばれる。以下、３次元は、「３Ｄ」と適宜記載する。

特開２００３−２７２０６１号公報

例えば、第１の３Ｄレーザスキャナと第２の３Ｄレーザスキャナとが隣接している場合、第２の３Ｄレーザスキャナから照射されて物体で反射したレーザ光の反射光が、第１の３Ｄレーザスキャナにも受光されることがある。第１の３Ｄレーザスキャナによって撮像された画像において、第２の３Ｄレーザスキャナに由来した反射光の受光分は、第２の３Ｄレーザスキャナからの干渉ノイズとなる。従来の監視装置では、第２の３Ｄレーザスキャナからの干渉ノイズによって第１の３Ｄレーザスキャナの撮像画像で局所的に集中して画素値が変化すると、高い頻度で、監視対象の物体に由来して画素値が変化したものと誤認識されるという課題があった。

本開示は、上記課題を解決するものであり、３Ｄレーザスキャナからの干渉ノイズに由来した誤認識を低減できる監視用画像処理装置、３Ｄレーザスキャナシステムおよびプログラムを得ることを目的とする。

本開示に係る監視用画像処理装置は、レーザ光を監視範囲に照射し、監視範囲内に存在する物体で反射されたレーザ光を受光することにより、監視範囲内に存在する物体までの距離値を画素ごとの３Ｄ情報に含む監視用画像を撮像する３Ｄレーザスキャナから監視用画像を取得し、監視用画像を画像処理する監視用画像処理装置であって、監視用画像と当該監視用画像内の背景を示す背景画像とにおける同一の座標の画素同士の距離値の差分を計算し、計算した距離値の差分値に基づいて、監視用画像における画素のうち、背景画像との間で距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成する画素情報生成部と、３Ｄ情報に含まれる画素の座標値および距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、変化画素情報が示す全画素に渡って計算する体積計算部と、変化画素情報が示す画素から体積が既定値未満である画素を取り除くフィルタ部と、変化画素情報が示す画素から取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与するラベリング部と、監視用画像において同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて、報知対象の物体を認識する認識部を備える。

本開示によれば、背景画像との間で距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成し、画素の座標値および距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、変化画素情報が示す全画素に渡って計算し、変化画素情報が示す画素から体積が既定値未満である画素を取り除き、取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与し、同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて、報知対象の物体が認識される。背景画像との間の距離値が有意に変化した画素のうち、体積が既定値未満である画素は干渉ノイズに対応するので、本開示に係る監視用画像処理装置は、３Ｄレーザスキャナからの干渉ノイズに由来した誤認識を低減することができる。

実施の形態１に係る３Ｄレーザスキャナシステムの構成を示すブロック図である。 ３Ｄレーザスキャナの構成を示す図である。 ３Ｄレーザスキャナの分散機構を示す説明図である。 図４Ａは、３Ｄレーザスキャナの照射波と反射波を示す波形図であり、図４Ｂは、３Ｄレーザスキャナにおけるレーザ光照射軌跡とレーザ照射ポイントの関係を示す図である。 第１の３Ｄレーザスキャナと対象物の位置関係と、第２の３Ｄレーザスキャナと対象物の位置関係とを示すイメージ図である。 図６Ａは、第１の３Ｄレーザスキャナの照射波および反射波を示す波形図であり、図６Ｂは、第２の３Ｄレーザスキャナの照射波および反射波を示す波形図であり、図６Ｃは、第１の３Ｄレーザスキャナの照射波、反射波および干渉波を示す波形図である。 ３Ｄキューブモデルの例１を示す説明図である。 図８Ａは、図７の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図８Ｂは、図７の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図であり、図８Ｃは、ノイズ除去後の図７の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図８Ｄは、ノイズ除去後の図７の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 ３Ｄキューブモデルの例２を示す説明図である。 図１０Ａは、図９の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１０Ｂは、図９の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図であり、図１０Ｃは、ノイズ除去後の図９の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１０Ｄは、ノイズ除去後の図９の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 ３Ｄキューブモデルの例３を示す説明図である。 図１２Ａは、図１１の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１２Ｂは、図１１の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図であり、図１２Ｃは、体積による選別後の図１１の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１２Ｄは、体積による選別後の図１１の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 図１３Ａは、ノイズ除去後の図１２Ｃの３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１３Ｂは、ノイズ除去後の図１２Ｄの３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 実施の形態１に係る監視用画像処理方法を示すフローチャートである。 図１４のステップＳＴ４の処理の詳細を示すフローチャートである。 図１６Ａは、実施の形態１に係る監視用画像処理装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図であり、図１６Ｂは、実施の形態１に係る監視用画像処理装置の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。 ３Ｄキューブモデルの例４を示す説明図である。 図１８Ａは、図１７の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１８Ｂは、図１７の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図であり、図１８Ｃは、体積による選別後の図１７の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１８Ｄは、体積による選別後の図１７の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 図１９Ａは、ノイズ除去後の図１８Ｃの３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図１９Ｂは、ノイズ除去後の図１８Ｄの３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 ３Ｄキューブモデルの例５を示す説明図である。 図２１Ａは、図２０の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図２１Ｂは、図２０の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図であり、図２１Ｃは、体積による選別後の図２０の３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図２１Ｄは、体積による選別後の図２０の３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。 図２２Ａは、ノイズ除去後の図２１Ｃの３Ｄキューブモデルを示すＸＹ座標面図であり、図２２Ｂは、ノイズ除去後の図２１Ｄの３Ｄキューブモデルを示すＸＺ座標面図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る３次元（以下、３Ｄと記載する）レーザスキャナシステム１００の構成を示すブロック図である。図１において、３Ｄレーザスキャナシステム１００は、３Ｄレーザスキャナ１０１によって撮像された監視用画像を画像処理することにより、監視範囲内に存在する報知対象の物体を認識する装置であり、３Ｄレーザスキャナ１０１および監視用画像処理装置１０２を備える。監視用画像処理装置１０２は、過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０を備える。背景２００は、３Ｄレーザスキャナ１０１から照射されたレーザ光によるスキャンが行われる監視範囲内の背景である。物体２０１は、監視範囲内に存在する報知対象の物体である。

３Ｄレーザスキャナ１０１は、レーザ光のパルスを照射して監視範囲をスキャンし、監視範囲内に存在する物体で反射されたレーザ光を受光することにより、監視範囲の監視用画像を撮像する。また、３Ｄレーザスキャナ１０１は、レーザ光のパルスを監視範囲に照射するための光学機構を有しており、光学機構の動きに同期した一定のスキャン角度間隔で照射したレーザ光のパルスによって監視範囲をスキャンする。

また、３Ｄレーザスキャナ１０１は、画像をＸ方向にα本で区切り、Ｙ方向にβ本で区切った計α×β個の小領域の解像度で背景２００を３Ｄで撮像する。この小領域は、グリッドと呼ばれ、監視用画像の画素に相当する。例えば、監視用画像は、Ｘ方向に８０本とＹ方向に６０本の計４８００グリッド（画素）の解像度で撮像される。

監視用画像における各画素は３Ｄ情報を有する。各画素の３Ｄ情報は、監視用画像における画素の座標値であるＸ座標およびＹ座標の値と、Ｚ座標のパラメータとして画素の距離値を含んだ情報である。距離値は、３Ｄレーザスキャナ１０１から監視範囲内に存在する物体（例えば、物体２０１）までの距離を示している。また、３Ｄ情報には、監視範囲内に存在する物体によってレーザ光が反射された反射光の受光光量である強度値が含まれてもよい。なお、以下の説明では、監視用画像における各画素の３Ｄ情報を点群データと適宜記載する。

過去画像記憶部２０は、３Ｄレーザスキャナ１０１によって撮像された監視範囲の監視用画像の点群データ（各画素の３Ｄ情報）を記憶する記憶部である。なお、過去画像記憶部２０には、過去に撮像された監視用画像の点群データがそのまま記憶されてもよいが、加工された点群データが記憶されてもよい。ただし、過去画像記憶部２０には、過去に撮像された監視用画像における全ての画素についての、画素のＸ座標とＹ座標の値である座標値と、Ｚ座標の値である距離値とが認識可能なデータが記憶される。以下の説明では、過去画像記憶部２０に記憶されるデータを「過去画像」と呼称する。

背景画像生成部３０は、過去画像記憶部２０に記憶された過去画像を用いて、背景画像を生成する。背景画像は、監視用画像内の背景２００を示す画像であって、各画素は、画素のＸ座標とＹ座標の値である座標値と、Ｚ座標の値である距離値とを含む３Ｄ情報を有する。

例えば、背景画像生成部３０は、過去画像記憶部２０から、過去に連続して撮像された複数枚（例えば、８枚）の過去画像を読み出し、複数枚の過去画像で同一の座標にある画素についての距離値の平均値を、背景画像における同一の座標にある画素の距離値として設定する。この処理が全画素に渡って実施された画像が、背景画像である。

背景画像における各画素の距離値は、過去に撮像された複数の監視用画像における距離値の平均値で置き換えられるので、監視範囲内で移動する物体に由来した短時間での距離値の変化が吸収される。このように、背景画像は背景２００の画像成分のみを有した画像である。なお、実際の監視用画像には、人のように、背景以外の被写体もランダムに映り込む。このため、例えば、背景画像生成部３０は、過去の１０フレーム分の監視用画像における各画素の距離値の平均を算出することにより、１０フレームの間に人が映り込んだ画像が１、２フレームあったとしても、人が映り込んでいない８から９フレーム分の画像によって平均化され、背景２００に近い画像を背景画像として算出することができる。

なお、過去画像記憶部２０は、監視用画像処理装置１０２とは別に設けられた記憶装置に設けられてもよい。背景画像は、監視用画像の画像処理において、背景画像生成部３０が新たに生成するものに限らず、監視用画像の画像処理前に生成されて、監視用画像処理装置１０２とは別に設けられた記憶装置に記憶されてもよい。すなわち、過去画像記憶部２０と背景画像生成部３０は、監視用画像処理装置１０２に必須な構成要素ではなく、監視用画像処理装置１０２とは別に設けられた装置が備えてもよい。

画素情報生成部４０は、３Ｄレーザスキャナ１０１によって撮像された監視用画像と、これに対応する背景画像とにおける同一の座標の画素同士の距離値の差分値に基づいて、監視用画像における画素のうち、背景画像との間で距離値が有意に変化した画素である、変化画素を示す変化画素情報を生成する。

例えば、画素情報生成部４０は、監視用画像と背景画像とにおける、同一の座標の画素同士の距離値の差分を計算する。そして、画像生成部１３１は、計算した距離値の差分値が閾値（例えば１ｍ）以上であると、その座標の画素の距離値として過去画像の該当する座標の画素の距離値を設定し、計算した距離値の差分値が閾値未満であれば、その座標の画素の距離値として０を設定する。これにより、監視用画像において背景画像との間で距離値が有意に変化した画素のみを示す変化画素情報が生成される。

体積計算部５０は、３Ｄ情報に含まれる画素の座標値と距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、変化画素情報が示す全ての画素に渡って計算する。例えば、体積計算部５０は、変化画素情報が示す全ての画素から、画素ごとの３Ｄ情報に含まれるＸ座標値が±１以内でかつＺ座標の距離値が±１ｍ以内であるという条件を満たす画素の累計数を計算する。

体積計算部５０によって計算された体積は体積テーブルに記憶される。体積テーブルには、変化画素情報が示す全ての画素の体積が記憶される。例えば、３Ｄレーザスキャナ１０１による撮像の分解能がＸ軸１６０およびＹ軸１２０であり、撮像距離値が０から２５５ｍの範囲である場合、体積テーブルにおける座標値（Ｘ，Ｚ）は、（０，０）から（１５９，２５５）までの値をとり得る。

フィルタ部６０は、変化画素情報が示す画素から、体積が既定値未満である画素を取り除く。例えば、フィルタ部６０は、体積テーブルに記憶された各画素の体積と既定値（例えば、体積が２）とを比較して体積が２未満である画素を、変化画素情報が示す画素から取り除く。

ラベリング部７０は、フィルタ部６０によって変化画素情報から取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与する。例えば、ラベリング部７０は、Ｘ座標値が一定の条件（例えば、Ｘ±２以内）を満たして隣接し、かつＺ座標値も一定の条件（例えば、Ｚ±１ｍ以内）で類似している画素に対して同一のラベル番号ｎを付与する。

ノイズ除去部７１は、監視用画像において、同一のラベル番号ｎが付与された画素からなる変化領域のうち、画素の総数が閾値未満である変化領域を除去する。同一のラベル番号ｎが付与された変化画素の総数を「ラベル面積」と呼称する。例えば、閾値を２とした場合、ノイズ除去部７１は、ラベル面積が２未満である変化領域を除去し、除去した領域に付与されたラベル番号ｎも除去する。なお、ノイズ除去部７１は、ラベリング部７０に必須の構成要素ではなく、認識部８０によってノイズ除去部７１の機能が実行される場合は、ラベリング部７０は、ノイズ除去部７１を備えていなくてもよい。

認識部８０は、監視用画像において除去されずに残った変化領域に基づいて、報知対象の物体を認識する。例えば、ノイズ除去部７１によって除去されずに残った変化領域が、監視範囲内の領域に対応し、基準面積以上を有し、基準の縦横寸法を有し、判定条件を満たす速度で移動する物体に対応する場合、この変化領域に対応する物体が報知対象であると判定される。認識部８０は、報知対象の物体を認識すると、物体の存在を発報する必要があることを、図１において図示しない警報装置に通知する。これにより、警報装置は、発報を行う。

図２は、３Ｄレーザスキャナ１０１の構成を示す図である。図２に示すように、３Ｄレーザスキャナ１０１は、レーザ光パルスを背景２００に照射してスキャンすることにより、背景２００の監視用画像を撮像する。３Ｄレーザスキャナ１０１は、レーザ発光ユニット１１、分散機構１３Ａ、分散機構１３Ｂ、レーザ受光ユニット１６およびロジック部１８を備える。レーザ発光ユニット１１は、ロジック部１８から指示された態様で、レーザ光パルス１２を出力する。例えば、レーザ光パルス１２は、レーザ発光ユニット１１によって等角度間隔（一定のスキャン角度間隔）で出力される。

分散機構１３Ａおよび１３Ｂは、レーザ発光ユニット１１から出力されたレーザ光パルス１２を、背景２００に照射する光学系であり、回転ミラーを用いて、レーザ光パルス１２をＹ軸方向およびＸ軸方向に反射することでレーザ光パルス１４を照射する。例えば、分散機構１３Ｂの回転ミラーを高速で回動させることによって、レーザ光パルス１４は、Ｙ軸方向（上下方向）に高速で振幅する正弦波状の軌跡を描いて照射される。また、分散機構１３Ａの回転ミラーを低速で回転させることによって、レーザ光パルス１４は、Ｘ軸方向（左右方向）に低速で振幅する正弦波状の軌跡を描いて照射される。なお、分散機構１３Ａおよび分散機構１３Ｂには、回転ミラーの代わりに半導体ミラーまたはプリズムが用いられる場合もある。

背景２００は、レーザ光パルス１４が照射される。背景２００側で反射されたレーザ光パルス１４のレーザ反射光１５は、レーザ受光ユニット１６によって受光される。レーザ受光ユニット１６は、レーザ光パルス１４が照射されてからレーザ反射光１５を受光するまでの時間差に基づいて、監視用画像の画素ごとの３Ｄ情報１７を算出する。例えば、レーザ受光ユニット１６は、レーザ光パルス１４を反射した物体までの距離値を含む３Ｄ情報１７を反射点ごとに算出する。なお、この反射点が、監視用画像における各画素に対応している。

ロジック部１８は、分散機構１３Ａおよび１３Ｂの動きに同期した一定のスキャン角度間隔でレーザ光パルス１４が背景２００に照射されるように、レーザ発光ユニット１１によるレーザ光パルス１２の出力を制御する。例えば、スキャン角度は、分散機構１３Ｂの回転ミラーの回転角度である。ロジック部１８は、分散機構１３Ｂの回転ミラーの回転に同期した一定の回転角度間隔で、レーザ光パルス１４が背景２００に照射されるように、レーザ発光ユニット１１によるレーザ光パルス１２の出力を制御する。

図３は、３Ｄレーザスキャナ１０１の分散機構１３Ａおよび１３Ｂを示す説明図である。図３に示すように、分散機構１３Ａは回転ミラー１３ａおよびモータ１３ｂを備え、分散機構１３Ｂは回転ミラー１３ｃおよびモータ１３ｄを備える。回転ミラー１３ａは、モータ１３ｂの回転力により、レーザ光パルス１２のパルス周波数に同期して矢印方向に回転する。レーザ光パルス１２は、回転ミラー１３ａのミラー面に対して水平な面上で、常に同一の角度間隔で分散される。

回転ミラー１３ｃは、モータ１３ｄの回転力によって、レーザ光パルス１２ａのパルス周波数に同期して、両矢印で示す方向に回動する。レーザ光パルス１２ａは、回転ミラー１３ｃのミラー面に対して垂直な面上で、常に同一の角度間隔で分散される。なお、分散機構１３Ａおよび分散機構１３Ｂは、モータを用いずにレーザ光のスキャンが可能な光学系であってもよい。

図４Ａは、３Ｄレーザスキャナ１０１の照射波と反射波を示す波形図である。図４Ａにおいて、照射波は、レーザ光パルス１４であり、反射波は、レーザ反射光１５である。以下の説明では、照射波１４および反射波１５と適宜記載される。図４Ａに示すように、照射波１４は、時間軸上で非等間隔な波形になる。同様に、照射波１４が物体で反射した反射波も、時間軸上で非等間隔な波形になる。ΔＴは、照射波１４が照射されてから反射波１５が受光されるまでの時間差である。

図４Ｂは、３Ｄレーザスキャナ１０１におけるレーザ光照射軌跡１３０とレーザ照射ポイント１４ａとの関係を示す図である。レーザ光照射軌跡１３０は、照射波１４を照射するジグザグの経路である。分散機構１３Ｂの回転ミラー１３ｃがＹ軸方向（上下方向）に高速で振幅運動することにより、照射波１４は、正弦波状のレーザ光照射軌跡１３０に沿って照射される。ただし、振幅運動は往復運動であり、分散機構１３Ａおよび１３Ｂは、物理的な質量を持つ機構であるため、回転ミラー１３ａおよび１３ｃの運動速度は一定ではない。

例えば、レーザ光照射軌跡１３０の振幅の頂点位置（折り返し点）において回転ミラー１３ｃの運動速度が０にならないと、次の頂点へ折り返せない。すなわち、回転ミラー１３ｃは、照射波１４の走査が、レーザ光照射軌跡１３０の振幅の折り返し点に近づくほど速度が低下し、折り返し点で速度が０となり、折り返し点を過ぎると徐々に加速していき、通過した折り返し点と次の折り返し点との間の中央付近で最も速くなるという、規則的な“変動速度”で運動していると言える。

なお、分散機構１３Ａの回転ミラー１３ａにおける左右の振幅運動も、同様に、規則的な「変動速度」で運動していると言える。ただし、回転ミラー１３ａの振幅運動は低速であるため、頂点位置までに変動する運動速度の差が小さい。そこで、以降、分散機構１３Ｂの回転ミラー１３ｃの運動に伴うレーザ光の照射態様についてのみ説明する。

ロジック部１８は、レーザ光照射軌跡１３０において、レーザ照射ポイント１４ａが等角度間隔に並ぶようにレーザ光パルス１４を照射するために、レーザ発光ユニット１１の出力間隔を、回転ミラー１３ｃの運動の変動速度に合わせる。例えば、ロジック部１８は、レーザ光パルス１４を、レーザ光照射軌跡１３０の振幅の頂点に走査するときには、レーザ発光ユニット１１の出力間隔を最も長くし、レーザ光パルス１４を、レーザ光照射軌跡１３０の振幅における頂点と頂点との間の中央付近に走査するときには、レーザ発光ユニット１１の出力間隔を最も短くする。これにより、図４Ｂに示すように、背景２００に照射されたレーザ光パルス１４によって、レーザ照射ポイント１４ａは、レーザ光照射軌跡１３０において均一な間隔に並ぶ。

レーザ光照射軌跡１３０において等間隔で並ぶレーザ照射ポイント１４ａは、レーザ光パルス１４が反射される反射点となる。反射点における反射波１５は、レーザ受光ユニット１６によって受光される。照射波１４が照射された時刻と、反射波１５が受光された時刻との時間差ΔＴが、３Ｄレーザスキャナ１０１から照射されたレーザ光が、３Ｄレーザスキャナ１０１に戻るまでの時間である。この時間差ΔＴに光速を乗ずることで、３Ｄレーザスキャナ１０１から背景２００までの距離値が算出可能である。例えば、光速を３×１０^８（ｍ／秒）とし、時間差ΔＴが１００（ナノ秒）である場合、背景２００までの距離値は３０（ｍ）（＝３×１０^８（ｍ／秒）×１００×１０^−９（秒））となる。

図５は、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａと物体２０１Ａの位置関係と、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂと物体２０１Ｂの位置関係とを示すイメージ図である。図５において、床面２００Ａには、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａと、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂが配置されている。第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａは、視野２０２Ａをスキャンしており、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂは、視野２０２Ｂをスキャンしている。視野２０２Ａ内には物体２０１Ａが存在し、視野２０２Ｂ内には物体２０１Ｂが存在する。

第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａは、視野２０２Ａに照射波を照射し、物体２０１Ａで照射波が反射された反射波を受光することにより、照射波が照射された時刻と反射波が受光された時刻との時間差に基づいて物体２０１Ａまでの距離を算出する。第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂは、視野２０２Ｂに照射波を照射し、物体２０１Ｂで照射波が反射された反射波を受光することにより、照射波が照射された時刻と反射波が受光された時刻との時間差に基づいて物体２０１Ｂまでの距離を算出する。

図５において、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａおよび第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂは隣接して配置されており、視野２０２Ａおよび視野２０２Ｂについても近接している。このため、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂによって視野２０２Ｂに照射された照射波の反射波が、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａによって受光される場合がある。第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂに由来した反射波の受光分は、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａによって撮像された監視用画像において、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂからの干渉成分になる。

図６Ａは、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａの照射波および反射波を示す波形図である。図６Ｂは、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂの照射波および反射波を示す波形図である。図６Ｃは、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａの照射波、反射波および干渉波を示す波形図である。図６Ａ、図６Ｂおよび図６Ｃは、図５に示した第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａおよび第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂが、実施の形態１に係る３Ｄレーザスキャナ１０１である場合を示している。

第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａは、分散機構１３Ａおよび１３Ｂの動きに同期した一定のスキャン角度間隔で、照射波１４Ａを視野２０２Ａに照射する。照射波１４Ａの波形は、図６Ａに示すように時間軸上で非等間隔になる。また、照射波１４Ａが物体２０１Ａで反射して得られた反射波１５Ａの波形も時間軸上で非等間隔になる。第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａは、視野２０２Ａに照射された照射波１４Ａの反射波１５Ａを受光する。第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａは、照射波１４Ａが照射されてから反射波１５Ａが受光されるまでの時間差ΔＴＡに基づいて物体２０１Ａまでの距離値を算出し、算出した距離値を画素ごとの３Ｄ情報に含む監視用画像を撮像する。

同様に、第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂは、図６Ｂに示すように、分散機構１３Ａおよび１３Ｂの動きに同期した一定のスキャン角度間隔で視野２０２Ｂに照射された照射波１４Ｂの反射波１５Ｂを受光する。第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂは、照射波１４Ｂが照射されてから反射波１５Ｂが受光されるまでの時間差ΔＴＡに基づいて、物体２０１Ｂまでの距離値を算出し、算出した距離値を画素ごとの３Ｄ情報に含む監視用画像を撮像する。

しかしながら、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａおよび第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂは隣接し、視野２０２Ａおよび視野２０２Ｂも近接しているので、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａは、反射波１５Ａに加え、若干量の反射波１５Ｂも受光する。この場合、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａによって受光された反射波は、図６Ｃに示すように、反射波１５Ａに対し、減衰した反射波１５Ｂである干渉波１５Ｃが重なった波形となる。例えば、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａと第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂとの間が１００（ｍ）離れていた場合、干渉波１５Ｃは、１００（ｍ）の距離だけ減衰し、その結果、振幅の小さい波形になる。

図６Ｃにおいて、物体２０１Ａで反射された反射波１５Ａに対し、物体２０１Ｂで反射された反射波１５Ｂに由来する、４つの干渉波１５Ｃが重なっている。第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａから照射波１４Ａが照射された時刻と、４つの干渉波１５Ｃがそれぞれ受光された時刻との時間差は、ΔＴＣ１、ΔＴＣ２、ΔＴＣ３およびΔＴＣ４である。

第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａと物体２０１Ｂとの間の距離が２００（ｍ）であると仮定した場合、時間差ΔＴＣ１、ΔＴＣ２、ΔＴＣ３およびΔＴＣ４は、２００（ｍ）に対応する時間間隔になると考えられる。しかしながら、図６Ｃにおいて、時間差ΔＴＣ１、ΔＴＣ２、ΔＴＣ３およびΔＴＣ４は、様々な時間間隔になっている。これは、ロジック部１８が、分散機構１３Ａおよび１３Ｂの回転ミラーの変動速度に同期して常に等角度間隔でレーザ光が照射されるように、レーザ発光ユニット１１を制御していることに由来する。

例えば、分散機構１３Ｂの回転ミラー１３ｃはＹ軸方向（上下方向）に高速で振幅運動する。ロジック部１８は、レーザ光パルス１４がレーザ光照射軌跡１３０の振幅の頂点に近づくほどパルス間隔が広がり、振幅の頂点から遠ざかるほどパルス間隔が狭くなるようにレーザ発光ユニット１１を制御する。この制御は、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａと第２の３Ｄレーザスキャナ１０１Ｂとの間で独立しており、同期または連動は行われない。このため、干渉波１５Ｃは、元の照射波の照射時刻とは無関係にばらばらの時間差となる。

例えば、図６Ｃにおいて、時間差ΔＴＣ１が、２００（ｍ）の距離値に対応する時間差であり、時間差ΔＴＣ２が、５０（ｍ）の距離値に対応する時間差であり、時間差ΔＴＣ３が、１５０（ｍ）の距離値に対応する時間差であり、時間差ΔＴＣ４が、２００（ｍ）の距離値に対応する時間差である。このように、干渉波１５Ｃは、共通の物体２０１Ｂからの反射波１５Ｂに由来するにもかかわらず、第１の３Ｄレーザスキャナ１０１Ａからは、距離値がばらばらなノイズであると判断される。

監視用画像処理装置１０２は、監視用画像と背景画像における同一の座標の画素同士の距離値の差分値が閾値以上であれば、その座標の画素の距離値として過去画像の該当する座標の画素の距離値を設定し、計算した距離値の差分値が閾値未満であれば、その座標の画素の距離値として０を設定する。これにより、監視用画像において背景画像との間で距離値が有意に変化した画素のみを示す変化画素情報が生成される。

変化画素情報は、例えば、Ｘ座標の範囲が０〜１５９であり、Ｙ座標の範囲が０〜１１９である配列のうち、物体２０１で反射された反射波１５に由来する画素の３Ｄ情報に対して、物体２０１までの実際の距離値（例えば、０〜２５５（ｍ））が設定され、物体２０１以外の背景２００からの反射波１５に由来する画素の３Ｄ情報に距離値０が設定された情報である。

図７は、３Ｄキューブモデル３００を示す説明図である。図７において、３Ｄキューブモデル３００は、Ｘ軸方向に等間隔に８つに区分けされ、Ｙ軸方向に等間隔に４つに区分けされ、Ｚ軸方向に等間隔に６つに区分けされた、直方体状の空間を示すモデルであり、８×４×６個のキューブを有する。３Ｄキューブモデル３００が有するキューブは、監視用画像における同じ座標値（Ｘ座標およびＹ座標）の画素に対応しており、変化画素情報が示す変化画素が設定される。

例えば、変化画素情報が示す画素には、図６Ｃに示した反射波１５Ａに由来する変化画素に加え、４つの干渉波１５Ｃである干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した変化画素が含まれている。さらに、３Ｄキューブモデル３００におけるキューブ３０１には干渉ノイズａに由来する変化画素が設定され、キューブ３０２には干渉ノイズｂに由来する変化画素が設定され、キューブ３０３には干渉ノイズｃに由来する変化画素が設定され、キューブ３０４には干渉ノイズｄに由来する変化画素が設定されている。

図８Ａは、３Ｄキューブモデル３００を示すＸＹ座標面図（正面視図）である。図８Ａに示すように、反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル３００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ３０５に設定される。なお、干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した画素は、図６Ｃを用いて前述したように距離値がばらばらであり、３Ｄキューブモデル３００において、距離値がばらばらな孤立したキューブに設定されている。

図８Ｂは、３Ｄキューブモデル３００を示すＸＺ座標面図（上方視図）である。ラベリング部７０は、変化画素情報が示す画素のうち、Ｘ座標が隣接し、かつＺ座標も隣接している画素同士に同一のラベル番号を付与する。例えば、図８Ｂにおいて、反射波１５Ａに由来する２つの変化画素は、Ｘ軸方向に隣接した２つのキューブに設定されており、Ｚ座標値も同一であるので、同一のラベル番号「１」が付与されている。また、上述したように、ラベル番号「１」が付与された反射波１５Ａに由来する変化画素は７個あるため、ラベル面積は「７」である。

図８Ｂに示すように、３Ｄキューブモデル３００において、干渉ノイズａに由来した画素には、ラベル番号「２」が付与され、干渉ノイズｂに由来した画素には、ラベル番号「３」が付与され、干渉ノイズｃに由来した画素には、ラベル番号「４」が付与され、干渉ノイズｄに由来した画素には、ラベル番号「５」が付与されている。同じラベル番号の画素が存在しない場合、そのラベル番号の画素のラベル面積は１である。

図８Ｃは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル３００を示すＸＹ座標面図である。図８Ｄは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル３００を示すＸＺ座標面図である。ラベル面積が１以下である画素がノイズであるという条件で、３Ｄキューブモデル３００からノイズを除去する場合、図８Ｃおよび図８Ｄに示すように、干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した画素は、上記条件を満たすので除去される。

反射波１５Ａに由来する変化画素は、上記条件を満たさないので、３Ｄキューブモデル３００から除去されない。これにより、３Ｄキューブモデル３００には、反射波１５Ａに由来する変化画素のみが残る。これは、図６Ｃに示した、干渉ノイズにおける照射時刻と受光時刻との時間差ΔＴＣ１、ΔＴＣ２、ΔＴＣ３およびΔＴＣ４がばらばらの距離値を示すため、上記条件を満たすラベル面積が得られなかったことに由来する。

しかしながら、図６Ｃに示した、時間差ΔＴＣ１、ΔＴＣ２、ΔＴＣ３およびΔＴＣ４のうちのいずれかが、偶然に、同一または類似した距離値を示す場合がある。この事象は一定の確率で存在し、確率０にはならない。

図９は、３Ｄキューブモデル４００を示す説明図である。図９において、３Ｄキューブモデル４００は、Ｘ軸方向に等間隔に８つに区分けされ、Ｙ軸方向に等間隔に４つに区分けされ、Ｚ軸方向に等間隔に６つに区分けされた、直方体状の空間を示すモデルであり、８×４×６個のキューブを有する。３Ｄキューブモデル４００が有するキューブは、監視用画像における同じ座標値（Ｘ座標およびＹ座標）の画素に対応しており、変化画素情報が示す変化画素が設定される。

例えば、変化画素情報が示す画素には、反射波１５Ａに由来する変化画素に加え、４つの干渉波１５Ｃである干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した変化画素が含まれている。反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル４００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ４０５に設定される。また、３Ｄキューブモデル４００におけるキューブ４０１には、干渉ノイズａに由来する変化画素が設定され、キューブ４０２には干渉ノイズｂに由来する変化画素が設定され、キューブ４０３には、干渉ノイズｃに由来する変化画素が設定され、キューブ４０４には、干渉ノイズｄに由来する変化画素が設定される。

図１０Ａは、３Ｄキューブモデル４００を示すＸＹ座標面図である。図１０Ａに示すように、反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル４００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ４０５に設定される。なお、干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した画素は、図６Ｃを用いて前述したように距離値がばらばらであり、３Ｄキューブモデル４００において、距離値がばらばらな孤立したキューブに設定される。

図１０Ｂは、３Ｄキューブモデル４００を示すＸＺ座標面図（上方視図）であり、キューブに記載された数値はラベル番号である。図１０Ｂに示すように、例えば、干渉ノイズａに由来した画素と干渉ノイズｃに由来した画素が、偶然にＸ座標値が同一でかつＺ座標において隣接している（類似した距離値を示す）ので、ラベリング部７０は、これらの画素に対して同一のラベル番号「２」を付与する。この場合、ラベル番号「２」の画素のラベル面積は２である。

干渉ノイズｂに由来した画素には、ラベル番号「３」が付与され、干渉ノイズｄに由来した画素には、ラベル番号「５」が付与される。同じラベル番号の画素が存在しない場合、そのラベル番号の画素のラベル面積は１である。図１０Ｂにおいて、反射波１５Ａに由来する２つの変化画素は、Ｘ軸方向に隣接した２つのキューブに設定されており、Ｚ座標値も同一であるので、同一のラベル番号「１」が付与される。

図１０Ｃは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル４００を示すＸＹ座標面図である。図１０Ｄは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル４００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値はラベル番号である。ラベル面積が１以下である画素がノイズであるという条件で、３Ｄキューブモデル４００からノイズを除去する。この場合、干渉ノイズｂおよび干渉ノイズｄに由来した画素は、条件を満たすので除去される。しかしながら、干渉ノイズａおよび干渉ノイズｃに由来した画素は、ラベル面積が２であり、上記条件を満たさないので、図１０Ｃおよび図１０Ｄに示すように、３Ｄキューブモデル４００に除去されず残ることになる。

監視用画像処理装置１０２においては、体積計算部５０およびフィルタ部６０によって干渉ノイズを確実に除去することができる。体積計算部５０およびフィルタ部６０による処理の概要は、以下の通りである。図１１は、３Ｄキューブモデル５００を示す説明図である。図１１において、３Ｄキューブモデル５００は、Ｘ軸方向に等間隔に８つに区分けされ、Ｙ軸方向に等間隔に４つに区分けされ、Ｚ軸方向に等間隔に６つに区分けされた、直方体状の空間を示すモデルであり、８×４×６個のキューブを有する。３Ｄキューブモデル５００が有するキューブは、監視用画像における同じ座標値（Ｘ座標およびＹ座標）の画素に対応しており、変化画素情報が示す変化画素が設定される。

図１２Ａは、３Ｄキューブモデル５００を示すＸＹ座標面図である。図１２Ａに示すように、変化画素情報が示す画素には、反射波１５Ａに由来する変化画素に加え、４つの干渉波１５Ｃである干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した変化画素が含まれている。反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル５００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ５０５に設定される。

３Ｄキューブモデル５００におけるキューブ５０１には、干渉ノイズａに由来する変化画素が設定され、キューブ５０２には、干渉ノイズｂに由来する変化画素が設定され、キューブ５０３には、干渉ノイズｃに由来する変化画素が設定され、キューブ５０４には、干渉ノイズｄに由来する変化画素が設定される。ただし、干渉ノイズａに由来する画素（キューブ５０１）と干渉ノイズｃに由来する画素（キューブ５０３）は、偶然に、Ｘ座標値が同一であり、かつＺ座標において隣接している。

体積計算部５０は、変化画素情報が示す全ての画素の３Ｄ情報を参照することにより、Ｘ座標およびＺ座標が同一とみなす範囲内であるという条件を満たした画素の累計数を、変化画素情報が示す全ての画素に渡って計算する。Ｘ座標およびＺ座標が同一とみなす範囲とは、例えば、Ｘ±１以内でかつＺ±１ｍ以内であり、距離値が０の画素は、この条件の判定対象から除かれる。

上記条件を満たす画素の累計数が「体積」であり、理論上、体積はＹ座標の値をとる。例えば、体積は、Ｙ＝０〜１１９の範囲の値である。また、体積は、体積テーブルに保存される。図１２Ｂは、３Ｄキューブモデル５００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値は体積値である。体積計算部５０は、図１２Ｂに示すように反射波１５Ａに由来する７個の画素のうち、Ｘ座標値が同一でかつＺ座標値が同一の３個の画素について体積「３」を計算し、同様にＸ座標値が同一でかつＺ座標値が同一の４個の画素について体積「４」を計算する。

また、体積計算部５０は、干渉ノイズａに由来する画素、干渉ノイズｂに由来する画素、干渉ノイズｃに由来する画素および干渉ノイズｄに由来する画素がそれぞれ一つずつであるので、それぞれについて体積「１」を計算する。体積テーブルの内容は、図１２Ｂに示す３Ｄキューブモデル５００の上方視に相当する。

フィルタ部６０は、体積テーブルの内容を参照し、変化画素情報が示す画素から、体積が既定値未満である画素を取り除く。既定値は、例えば体積「２」である。「画素を取り除く」とは、画素の３Ｄ情報に含まれる距離値を０に上書きすることを意味する。これにより、変化画素情報から体積が２未満の画素が取り除かれる。

図１２Ｃは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル５００を示すＸＹ座標面図である。図１２Ｄは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル５００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値は体積値である。前述のように、フィルタ部６０は、体積が２未満の画素がノイズであるという条件で、３Ｄキューブモデル５００からノイズを除去する。これにより、３Ｄキューブモデル５００から、干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄが除去される。

図１３Ａは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル５００を示すＸＹ座標面図である。図１３Ｂは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル５００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値はラベル番号である。ラベリング部７０は、フィルタ部６０によって干渉ノイズに由来する画素が取り除かれた変化画素情報が示す画素のうち、Ｘ座標が隣接し、かつＺ座標も隣接している画素同士に同一のラベル番号を付与する。例えば、図１３Ｂにおいて、反射波１５Ａに由来する変化画素に同一のラベル番号「１」が付与されている。また、ラベル番号「１」が付与された反射波１５Ａに由来する変化画素は７個あるため、ラベル面積は「７」である。

実施の形態１に係る監視用画像処理方法は、以下の通りである。
図１４は、実施の形態１に係る監視用画像処理方法を示すフローチャートであり、監視用画像処理装置１０２による一連の処理を示している。まず、画素情報生成部４０は、監視用画像における変化画素情報を生成する（ステップＳＴ１）。例えば、画素情報生成部４０は、過去画像記憶部２０から読み出した過去画像と、背景画像生成部３０によって生成された背景画像を用いて、３Ｄレーザスキャナ１０１によって撮像された監視用画像における変化画素を示す変化画素情報を生成する。変化画素は、監視用画像における画素のうち、背景画像との差分値が閾値以上である距離値が、過去画像の該当する座標の画素の距離値に置き換えられた画素である。また、監視用画像における変化画素以外の画素については、画素情報生成部４０によってその３Ｄ情報に含まれる距離値が０に置き換えられる。

体積計算部５０は、変化画素情報が示す全ての画素に渡って体積を計算する（ステップＳＴ２）。例えば、体積計算部５０は、変化画素情報が示す全ての画素から、画素ごとの３Ｄ情報に含まれるＸ座標値が±１以内でかつＺ座標の距離値が±１ｍ以内であるという条件を満たす画素の累計数である体積を計算する。体積計算部５０によって計算された、変化画素情報が示す全ての画素の体積は、体積テーブルに記憶される。

フィルタ部６０は、変化画素情報が示す画素から、体積が既定値未満である画素を取り除く（ステップＳＴ３）。例えば、既定値を２とした場合、フィルタ部６０は、体積テーブルに記憶された各画素のうち、体積が２未満である画素を取り除く。これにより、干渉ノイズに由来する変化画素が取り除かれる。

ラベリング部７０は、変化画素情報から取り除かれなかった画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与する（ステップＳＴ４）。例えば、ラベリング部７０は、Ｘ座標値が一定の条件（例えば、Ｘ±２以内）を満たして隣接し、かつＺ座標値も一定の条件（例えば、Ｚ±１ｍ以内）で隣接している画素に同一のラベル番号ｎを付与する。

認識部８０は、監視用画像において同一のラベル番号ｎが付与された画素からなる変化領域に基づいて、監視範囲内に存在する報知対象の物体を認識する（ステップＳＴ５）。認識部８０は、報知対象の物体を認識すると、物体の存在を発報する必要があることを、警報装置に通知する。これにより、警報装置は発報を行う。

なお、ノイズ除去部７１が、認識部８０による認識処理の前段階に、監視用画像において、同一のラベル番号ｎが付与された画素からなる変化領域のうち、画素の総数が閾値未満である変化領域を除去してもよい。なお、この変化領域の除去処理は認識部８０が実行してもよい。例えば、閾値を２とした場合に、ラベル面積が２未満である変化領域が除去され、除去された領域に付与されたラベル番号ｎも除去される。

図１５は、図１４のステップＳＴ４の処理の詳細を示すフローチャートである。
認識部８０は、同一のラベル番号ｎが付与された画素からなる変化領域が監視範囲内に存在するか否かを判定する（ステップＳＴ１ａ）。例えば、認識部８０は、変化領域における各画素の座標値が、監視範囲における座標範囲（背景画像の画素のＸＹ座標範囲）に含まれるか否かを判定する。変化領域が監視範囲内に存在しない場合（ステップＳＴ１ａ；ＮＯ）、認識部８０は、この変化領域がノイズによるものであると判定し、ステップＳＴ１ａの処理に戻る。

変化領域が監視範囲内に存在すると判定した場合（ステップＳＴ１ａ；ＹＥＳ）、認識部８０は、この変化領域が基準面積以上であるか否かを判定する（ステップＳＴ２ａ）。例えば、認識部８０には、報知対象の物体２０１であると推定される画像領域の下限面積が基準面積として設定されている。認識部８０は、この基準面積と変化領域とを比較し、変化領域が基準面積未満であれば（ステップＳＴ２ａ；ＮＯ）、背景の動き（例えば、風で動いた木の葉など）といった報知対象ではない物体に対応する変化領域であるか、または干渉ノイズに由来する変化領域であると判定し、ステップＳＴ１ａの処理に戻る。

変化領域が基準面積以上であると判定した場合（ステップＳＴ２ａ；ＹＥＳ）、認識部８０は、この変化領域が一定の縦横寸法であるか否かを判定する（ステップＳＴ３ａ）。例えば、報知対象の物体２０１が人である場合、変化領域は、横寸法よりも縦寸法が大きいものとなる。報知対象の物体２０１に特有な縦横寸法があり、この縦横寸法が、認識部８０に設定されている。認識部８０は、この縦横寸法と変化領域とを比較し、変化領域が縦横寸法に合致しない場合（ステップＳＴ３ａ；ＮＯ）、報知対象ではない物体に対応する変化領域であるか、または干渉ノイズに由来する変化領域であると判定し、ステップＳＴ１ａの処理に戻る。

変化領域が一定の縦横寸法であると判定した場合（ステップＳＴ３ａ；ＹＥＳ）、認識部８０は、この変化領域が判定条件を満たす速度で移動する物体に対応するか否かを判定する（ステップＳＴ４ａ）。例えば、報知対象の物体２０１が人である場合、３Ｄレーザスキャナ１０１によって順次撮像された複数のフレームの監視用画像間での変化領域の重心位置の移動速度は、人の移動速度と推定される速度で位置が変化する。認識部８０は、報知対象の物体２０１に対応する速度と変化領域の重心位置の移動速度とを比較し、変化領域の重心位置の移動速度が、報知対象の物体２０１に対応する速度に合致しない場合（ステップＳＴ４ａ；ＮＯ）、報知対象ではない物体に対応する変化領域であるか、または干渉ノイズに由来する変化領域であると判定し、ステップＳＴ１ａの処理に戻る。

変化領域が判定条件を満たす速度で移動する物体に対応すると判定した場合（ステップＳＴ４ａ；ＹＥＳ）、認識部８０は、この変化領域が報知対象の物体２０１に対応すると判定する。認識部８０は、報知対象の物体を認識すると、発報処理を行う（ステップＳＴ５ａ）。発報処理とは、認識部８０から、物体の存在を発報する必要があることを、警報装置に通知する処理である。これにより、警報装置は発報を行う。

監視用画像処理装置１０２の機能を実現するハードウェア構成は、以下の通りである。
図１６Ａは、監視用画像処理装置１０２の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。図１６Ｂは、監視用画像処理装置１０２の機能を実現するソフトウェアを実行するハードウェア構成を示すブロック図である。図１６Ａおよび図１６Ｂにおいて、入力インタフェース１０００は、３Ｄレーザスキャナ１０１によって撮影された監視用画像の入力を受け付けるインタフェースである。出力インタフェース１１００は、認識部８０によって警報装置へ通知される通知情報を中継するインタフェースである。

監視用画像処理装置１０２が備える過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０の機能は、処理回路により実現される。すなわち、監視用画像処理装置１０２は、図１４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ５の各処理を実行する処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであってもよいが、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってもよい。

処理回路が図１６Ａに示す専用のハードウェアの処理回路１２００である場合、処理回路１２００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、または、これらを組み合わせたものが該当する。監視用画像処理装置１０２が備える過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０の機能は、別々の処理回路で実現されてもよく、これらの機能がまとめて１つの処理回路で実現されてもよい。

処理回路が図１６Ｂに示すプロセッサ１３００である場合、監視用画像処理装置１０２が備える過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０の機能は、ソフトウェア、ファームウェアまたはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。なお、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述されてメモリ１４００に記憶される。

プロセッサ１３００は、メモリ１４００に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、監視用画像処理装置１０２が備える過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０の機能を実現する。例えば、監視用画像処理装置１０２は、プロセッサ１３００によって実行されるときに、図１４に示したステップＳＴ１からステップＳＴ５の処理が結果的に実行されるプログラムを記憶するメモリ１４００を備える。これらのプログラムは、過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０の手順または方法をコンピュータに実行させる。メモリ１４００は、コンピュータを、過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０として機能させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であってもよい。

メモリ１４００は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ−ＥＰＲＯＭ）などの不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤなどが該当する。

監視用画像処理装置１０２が備える過去画像記憶部２０、背景画像生成部３０、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０の機能の一部が専用のハードウェアで実現され、残りの一部がソフトウェアまたはファームウェアで実現されてもよい。例えば、過去画像記憶部２０および背景画像生成部３０は、専用のハードウェアである処理回路１２００によって機能が実現され、画素情報生成部４０、体積計算部５０、フィルタ部６０、ラベリング部７０および認識部８０は、プロセッサ１３００がメモリ１４００に記憶されたプログラムを読み出して実行することによって機能が実現される。このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合わせによって、上記機能を実現することができる。

なお、フィルタ部６０による体積を基準とした画素の除去処理のアルゴリズムは、以下のようであってもよい。図１７は、３Ｄキューブモデル６００を示す説明図である。図１７において、３Ｄキューブモデル６００は、Ｘ軸方向に等間隔に８つに区分けされ、Ｙ軸方向に等間隔に４つに区分けされ、Ｚ軸方向に等間隔に６つに区分けされた、直方体状の空間を示すモデルであり、８×４×６個のキューブを有する。３Ｄキューブモデル６００が有するキューブは、監視用画像における同じ座標値（Ｘ座標およびＹ座標）の画素に対応しており、変化画素情報が示す変化画素が設定される。

例えば、変化画素情報が示す画素には、反射波１５Ａに由来する変化画素に加え、４つの干渉波１５Ｃである干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した変化画素が含まれている。反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル６００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ６０５に設定される。また、３Ｄキューブモデル６００におけるキューブ６０１には、干渉ノイズａに由来する変化画素が設定され、キューブ６０２には干渉ノイズｂに由来する変化画素が設定され、キューブ６０３には、干渉ノイズｃに由来する変化画素が設定され、キューブ６０４には、干渉ノイズｄに由来する変化画素が設定される。

図１８Ａは、３Ｄキューブモデル６００を示すＸＹ座標面図である。図１８Ａに示すように、反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル６００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ６０５に設定される。干渉ノイズｂおよび干渉ノイズｄに由来した画素は、図６Ｃを用いて前述したように距離値がばらばらであり、３Ｄキューブモデル６００において、距離値がばらばらな孤立したキューブに設定される。ただし、極めて稀であるが、互いに異なる干渉ノイズａに由来する画素と干渉ノイズｃに由来する画素のＸ座標およびＺ座標が同時に同じ値になる事象が発生することがある。

図１８Ｂは、３Ｄキューブモデル６００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値は体積値である。図１８Ｂに示すように、干渉ノイズａに由来した画素と干渉ノイズｃに由来した画素は、Ｘ座標値およびＺ座標値が同一であるキューブ６０１およびキューブ６０３に設定される。この場合、体積計算部５０は、これらの画素について体積「２」を計算する。

図１８Ｃは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル６００を示すＸＹ座標面図である。図１８Ｄは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル６００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値は体積値である。フィルタ部６０は、体積が２未満の画素がノイズであるという条件で３Ｄキューブモデル６００からノイズを除去する。このため、Ｘ座標値およびＺ座標値が一致している干渉ノイズａに由来した画素が設定されたキューブ６０１と干渉ノイズｃに由来した画素が設定されたキューブ６０３が、３Ｄキューブモデル６００から除去されずに残る。

図１９Ａは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル６００を示すＸＹ座標面図である。図１９Ｂは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル６００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値はラベル番号である。図１９Ａに示すように、反射波１５Ａに由来する変化画素のキューブ６０５についての外接矩形であるフェレ径Ｆ１は、縦４画素および横２画素である。このフェレ径Ｆ１に隣接して、干渉ノイズａに由来した画素のキューブ６０１と干渉ノイズｃに由来した画素のキューブ６０３についてのフェレ径Ｆ２が設定されてしまう。このフェレ径Ｆ２が設定された画素についても、ラベリング部７０によってラベル番号「２」が付与されるので、認識部８０は、このフェレ径Ｆ２が設定された干渉ノイズａおよび干渉ノイズｃに由来する変化領域を、報知対象の物体２０１に由来するものと誤認識する可能性がある。

そこで、監視用画像処理装置１０２は、偶然にＸ座標値およびＺ座標値が一致した干渉ノイズに由来する画素を取り除くアルゴリズムを提供する。
図２０は、３Ｄキューブモデル７００を示す説明図である。図２０において、３Ｄキューブモデル７００は、Ｘ軸方向に等間隔に８つに区分けされ、Ｙ軸方向に等間隔に４つに区分けされ、Ｚ軸方向に等間隔に６つに区分けされた、直方体状の空間を示すモデルであり、８×４×６個のキューブを有する。３Ｄキューブモデル７００が有するキューブは、監視用画像における同じ座標値（Ｘ座標およびＹ座標）の画素に対応しており、変化画素情報が示す変化画素が設定される。

例えば、変化画素情報が示す画素には、反射波１５Ａに由来する変化画素に加え、４つの干渉波１５Ｃである干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した変化画素が含まれている。反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル７００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ７０５に設定される。また、３Ｄキューブモデル７００におけるキューブ７０１には、干渉ノイズａに由来する変化画素が設定され、キューブ７０２には干渉ノイズｂに由来する変化画素が設定され、キューブ７０３には、干渉ノイズｃに由来する変化画素が設定され、キューブ７０４には、干渉ノイズｄに由来する変化画素が設定される。

変化画素情報が示す画素には、反射波１５Ａに由来する変化画素に加え、４つの干渉波１５Ｃである干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄに由来した変化画素が含まれている。反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル７００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ７０５に設定される。また、３Ｄキューブモデル７００におけるキューブ７０１には、干渉ノイズａに由来する変化画素が設定され、キューブ６０２には干渉ノイズｂに由来する変化画素が設定され、キューブ７０３には、干渉ノイズｃに由来する変化画素が設定され、キューブ７０４には、干渉ノイズｄに由来する変化画素が設定される。

図２１Ａは、３Ｄキューブモデル７００を示すＸＹ座標面図である。図２１Ａに示すように、反射波１５Ａに由来する変化画素は、距離値が等しい隣接した７個の画素であるので、３Ｄキューブモデル７００において、これらの画素は、隣接した７個のキューブ７０５に設定される。干渉ノイズｂおよび干渉ノイズｄに由来した画素は、図６Ｃを用いて前述したように距離値がばらばらであり、３Ｄキューブモデル７００において、距離値がばらばらな孤立したキューブに設定される。ただし、図２１Ａにおいては、互いに異なる干渉ノイズａに由来する画素と干渉ノイズｃに由来する画素のＸ座標およびＺ座標が同時に同じ値になる事象が発生している。

図２１Ｂは、３Ｄキューブモデル７００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値は体積値である。図２１Ｂに示すように、干渉ノイズａに由来した画素と干渉ノイズｃに由来した画素は、Ｘ座標値およびＺ座標値が同一であるキューブ７０１およびキューブ７０３に設定されている。この場合、体積計算部５０は、まず、これらの画素について体積「２」を計算する。この体積を「暫定体積」と呼称する。

次に、体積計算部５０は、干渉ノイズａに由来する画素と干渉ノイズｃに由来する画素のＹ座標を参照する。図２１Ａに示すように、干渉ノイズａに由来する画素のＹ座標は、１であり、干渉ノイズｃに由来する画素のＹ座標は、４である。すなわち、干渉ノイズａに由来する画素から干渉ノイズｃに由来する画素までにおいて、本来あるべき体積の想定値は「４」である。この体積の想定値を「想定最大体積値」と呼称する。

体積計算部５０は、想定最大体積値に対する暫定体積の比率を計算し、その比率が許容値未満である場合、暫定体積を０に置き換える。例えば、許容値を６６（％）とした場合に、体積計算部５０は、想定最大体積値「４」に対する暫定体積「２」の比率が５０（％）であることから、干渉ノイズａに由来した画素と干渉ノイズｃに由来した画素の体積（暫定体積）を０に置き換える。

反射波１５Ａに由来する変化画素については想定最大体積値が「４」であるので、Ｘ座標が「３」である画素について暫定体積が「４」であり、Ｘ座標が「２」である画素について暫定体積が「３」である。これにより、Ｘ座標が「３」である画素についての想定最大体積値に対する暫定体積の比率は１００（％）であり、Ｘ座標が「２」である画素についての想定最大体積値に対する暫定体積の比率は７５（％）である。従って、反射波１５Ａに由来する変化画素は、暫定体積がそのまま設定される。

図２１Ｃは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル７００を示すＸＹ座標面図である。図２１Ｄは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル７００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値は体積値である。フィルタ部６０は、体積が２未満の画素がノイズであるという条件で３Ｄキューブモデル７００からノイズを除去する。これにより、３Ｄキューブモデル７００から、干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄが除去される。

図２２Ａは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル７００を示すＸＹ座標面図である。図２２Ｂは、ノイズ除去後の３Ｄキューブモデル７００を示すＸＺ座標面図であり、キューブに記載された数値はラベル番号である。図２２Ａに示すように、干渉ノイズａ、干渉ノイズｂ、干渉ノイズｃおよび干渉ノイズｄが除去されるので、３Ｄキューブモデル７００には、反射波１５Ａに由来する変化画素のキューブ７０５についてのフェレ径Ｆ１のみが設定される。このフェレ径Ｆ１が設定された画素について、ラベリング部７０によってラベル番号「１」が付与される。これにより、認識部８０は、フェレ径Ｆ１が設定された反射波１５Ａに由来する変化領域を、報知対象の物体２０１に由来するものと認識する。

以上のように、実施の形態１に係る監視用画像処理装置１０２において、背景画像との間で距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成し、画素の座標値および距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、変化画素情報が示す全画素に渡って計算し、変化画素情報が示す画素から体積が既定値未満である画素を取り除き、取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与し、同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて報知対象の物体２０１が認識される。背景画像との間の距離値が有意に変化した画素のうち、体積が既定値未満である画素は、干渉ノイズに対応するので、監視用画像処理装置１０２は、３Ｄレーザスキャナ１０１からの干渉ノイズに由来した誤認識を低減することができる。

なお、３Ｄレーザスキャナ１０１には、プローブ信号を監視範囲に送信する光学系を駆動させる駆動機構を有し、光学系の動きに同期した一定のスキャン角度間隔でプローブ信号を送信して監視範囲をスキャンできる距離測定装置であればよい。例えば、距離測定装置には、超音波センサを用いた装置を用いることができる。超音波センサは、超音波をプローブ信号として監視領域に送信し、監視領域に存在する物体で反射した超音波の反射信号を受信することにより、物体までの距離を測定する。

なお、実施の形態の任意の構成要素の変形もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

１１ レーザ発光ユニット、１２ レーザ光パルス、１２ａ レーザ光パルス、１３Ａ，１３Ｂ 分散機構、１３ａ，１３ｃ 回転ミラー、１３ｂ，１３ｄ モータ、１４ レーザ光パルス（照射波）、１４Ａ，１４Ｂ 照射波、１４ａ レーザ照射ポイント、１５ レーザ反射光（反射波）、１５Ａ，１５Ｂ 反射波、１５Ｃ 干渉波、１６ レーザ受光ユニット、１７ ３Ｄ情報、１８ ロジック部、２０ 過去画像記憶部、３０ 背景画像生成部、４０ 画素情報生成部、５０ 体積計算部、６０ フィルタ部、７０ ラベリング部、７１ ノイズ除去部、８０ 認識部、１００ ３Ｄレーザスキャナシステム、１０１ ３Ｄレーザスキャナ、１０１Ａ 第１の３Ｄレーザスキャナ、１０１Ｂ 第２の３Ｄレーザスキャナ、１０２ 監視用画像処理装置、１３０ レーザ光照射軌跡、１３１ 画像生成部、２００ 背景、２００Ａ 床面、２０１，２０１Ａ，２０１Ｂ 物体、２０１ａ レーザ照射ポイント、２０２Ａ，２０２Ｂ 視野、３００、４００，５００，６００，７００ ３Ｄキューブモデル、３０１、３０２，３０３，３０４，３０５，４０１，４０２，４０３，４０４，４０５，５０１，５０２，５０３，５０４，５０５，６０１，６０２，６０３，６０４，６０５，７０１，７０２，７０３，７０４，７０５ キューブ、１０００ 入力インタフェース、１１００ 出力インタフェース、１２００ 処理回路、１３００ プロセッサ、１４００ メモリ。

Claims (8)

1. レーザ光を監視範囲に照射し、前記監視範囲内に存在する物体で反射されたレーザ光を受光することにより、前記監視範囲内に存在する物体までの距離値を画素ごとの３次元情報に含む監視用画像を撮像する３次元レーザスキャナから前記監視用画像を取得し、前記監視用画像を画像処理する監視用画像処理装置であって、
   前記監視用画像と当該監視用画像内の背景を示す背景画像とにおける同一の座標の画素同士の前記距離値の差分を計算し、計算した前記距離値の差分値に基づいて、前記監視用画像における画素のうち、前記背景画像との間で前記距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成する画素情報生成部と、
   前記３次元情報に含まれる画素の座標値および前記距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、前記変化画素情報が示す全画素に渡って計算する体積計算部と、
   前記変化画素情報が示す画素から前記体積が既定値未満である画素を取り除くフィルタ部と、
   前記変化画素情報が示す画素から取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与するラベリング部と、
   前記監視用画像において同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて、報知対象の物体を認識する認識部と、
   を備えたことを特徴とする監視用画像処理装置。
2. 前記認識部は、前記監視用画像における変化領域のうち、画素の総数が閾値未満である変化領域を除去し、除去されずに残った変化領域に基づいて、報知対象の物体を認識すること
   を特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。
3. 前記３次元レーザスキャナは、レーザ光を前記監視範囲に照射する光学系の動きに同期した一定のスキャン角度間隔でレーザ光を照射して前記監視範囲をスキャンし、前記監視範囲内で反射されたレーザ光を受光することにより、前記監視用画像を撮像すること
   を特徴とする請求項１または請求項２記載の監視用画像処理装置。
4. 前記認識部は、除去されずに残った変化領域が前記監視範囲内の領域に対応するか否かを判定し、前記監視範囲内の領域に対応すると判定した変化領域の面積が基準面積以上であるか否かを判定し、前記基準面積以上であると判定した変化領域が、基準の縦横寸法を有するか否かを判定し、基準の前記縦横寸法を有すると判定した変化領域が、判定条件を満たす速度で移動する物体に対応するか否かを判定し、前記判定条件を満たす速度で移動する物体に対応する変化領域であると判定した場合、変化領域に対応する物体が報知対象であると判定すること
   を特徴とする請求項２記載の監視用画像処理装置。
5. 前記体積計算部は、前記座標値および前記距離値が同一であるとみなす条件を満たした画素の累計数である前記体積を、前記変化画素情報が示す全画素に渡って計算すること
   を特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項記載の監視用画像処理装置。
6. 前記体積計算部は、前記体積が前記既定値以上である画素のうち、前記体積の想定値に対する比率が許容値未満である画素を、前記体積が０の画素に変更すること
   を特徴とする請求項５記載の監視用画像処理装置。
7. レーザ光を監視範囲に照射する光学系の動きに同期した一定のスキャン角度間隔でレーザ光を照射して前記監視範囲をスキャンし、前記監視範囲内で反射されたレーザ光を受光することにより、前記監視範囲内に存在する物体までの距離値を画素ごとの３次元情報に含む監視用画像を撮像する３次元レーザスキャナと、
   前記監視用画像と当該監視用画像内の背景を示す背景画像とにおける同一の座標の画素同士の前記距離値の差分を計算し、計算した前記距離値の差分値に基づいて、前記監視用画像における画素のうち、前記背景画像との間で前記距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成する画素情報生成部と、
   前記３次元情報に含まれる画素の座標値および前記距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、前記変化画素情報が示す全画素に渡って計算する体積計算部と、
   前記変化画素情報が示す画素から前記体積が既定値未満である画素を取り除くフィルタ部と、
   前記変化画素情報が示す画素から取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与するラベリング部と、
   前記監視用画像において同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて、報知対象の物体を認識する認識部と、
   を備えたことを特徴とする３次元レーザスキャナシステム。
8. レーザ光を監視範囲に照射し、前記監視範囲内に存在する物体で反射されたレーザ光を受光することにより、前記監視範囲内に存在する物体までの距離値を画素ごとの３次元情報に含む監視用画像を撮像する３次元レーザスキャナに接続されたコンピュータを、
   前記監視用画像と当該監視用画像内の背景を示す背景画像とにおける同一の座標の画素同士の前記距離値の差分を計算し、計算した前記距離値の差分値に基づいて、前記監視用画像における画素のうち、前記背景画像との間で前記距離値が有意に変化した画素を示す変化画素情報を生成する画素情報生成部、
   前記３次元情報に含まれる画素の座標値および前記距離値が一定の条件を満たす画素の累計数である体積を、前記変化画素情報が示す全画素に渡って計算する体積計算部と、
   前記変化画素情報が示す画素から前記体積が既定値未満である画素を取り除くフィルタ部、
   前記変化画素情報が示す画素から取り除かれずに残った画素のうち、隣接した画素同士に同一のラベル番号を付与するラベリング部、
   前記監視用画像において同一のラベル番号が付与された画素からなる変化領域に基づいて、報知対象の物体を認識する認識部、
   として機能させるためのプログラム。

Images