JP3409538B2 - Human body detection device - Google Patents
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Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、人体から放射され
る赤外線により人体の存在を検出する人体検出装置に係
わり、特に人体の検出精度を向上させる技術に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a human body detection device for detecting the presence of a human body by infrared rays emitted from the human body, and more particularly to a technique for improving the detection accuracy of the human body.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来の人体検出装置においては、図13に
示すように、赤外線を感知し該赤外線の強度を電気信号
に変換する2次元の赤外線センサ131 を用いて測定方向
から得られる赤外線の強度を検出し、この赤外線センサ
131 の出力信号を走査回路132により順次読み出すこと
により測定方向に対する2次元の赤外線強度分布データ
を生成し、該赤外線強度分布データに所定の強度に属す
る領域が存在するかを処理装置133によって判定し、所
定の強度の領域が存在する場合に報知装置134 により報
知を発生させる方法が一般的に知られている。2. Description of the Related Art In a conventional human body detecting apparatus, as shown in FIG. 13, a two-dimensional infrared sensor 131 for detecting infrared rays and converting the intensity of the infrared rays into an electric signal is used to detect infrared rays obtained from a measuring direction. This infrared sensor to detect the intensity
The output signal of 131 is sequentially read by the scanning circuit 132 to generate two-dimensional infrared intensity distribution data in the measurement direction, and the processing unit 133 determines whether or not the infrared intensity distribution data has a region belonging to a predetermined intensity. A method is generally known in which a notification device 134 generates a notification when a region having a predetermined intensity exists.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の人体検出装置にあっては、赤外線センサの出
力から所定の赤外線強度範囲内の物体を抽出することに
より検出するため、人体のように放出される赤外線量が
非常に少ない物体を正確に検出することは困難であっ
た。即ち、所定の条件を満たす物体を検出したとして
も、電気信号に変換された赤外線センサの出力は非常に
微弱であり、またSN比も低いため、人体と人体以外の
物体との区別がつかない場合がしばしば生じていた。However, in such a conventional human body detecting apparatus, since the object within the predetermined infrared intensity range is detected by extracting from the output of the infrared sensor, the human body detecting apparatus can be used as a human body. It was difficult to accurately detect an object that emitted a very small amount of infrared rays. That is, even if an object satisfying a predetermined condition is detected, the output of the infrared sensor converted into an electric signal is very weak and the SN ratio is low, so that the human body and the object other than the human body cannot be distinguished. Cases often occurred.
【0004】本発明は、このような従来の問題に鑑み、
赤外線センサの感度を実質的に向上させる処理を行うこ
とにより、人体の検出精度を向上させた人体検出装置を
提供することを目的としている。The present invention has been made in view of such conventional problems.
An object of the present invention is to provide a human body detection device that improves the detection accuracy of a human body by performing a process that substantially improves the sensitivity of an infrared sensor.
【0005】[0005]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項1に記載の発明は、赤外線の強度分布を測定
する2次元の赤外線センサとを備えた人体検出装置にお
いて、前記測定された赤外線の強度分布に対して第1の
強度範囲に属する領域を抽出する第1の領域抽出手段
と、前記第1の強度範囲に属する領域に対して前記赤外
線の強度を所定の回数検出し、該検出した赤外線の強度
を積算処理することにより積算強度分布を求める積算強
度分布測定手段と、該積算強度分布測定手段により求め
た積算強度分布に対して第2の強度範囲に属する領域を
抽出する第2の領域抽出手段と、前記第2の強度範囲に
属する領域に基づいて人体の有無を判定する人体判定手
段と、を含んで構成するようにした。In order to achieve the above object, the invention as set forth in claim 1 is a human body detecting apparatus provided with a two-dimensional infrared sensor for measuring the intensity distribution of infrared rays, and the measurement is performed. A first region extracting means for extracting a region belonging to a first intensity range with respect to the infrared intensity distribution; and detecting the intensity of the infrared ray with respect to a region belonging to the first intensity range a predetermined number of times, An integrated intensity distribution measuring unit that obtains an integrated intensity distribution by integrating the detected infrared intensities, and an area that belongs to the second intensity range with respect to the integrated intensity distribution obtained by the integrated intensity distribution measuring unit is extracted. The second area extracting means and the human body determining means for determining the presence or absence of a human body based on the areas belonging to the second intensity range are included.
【0006】このように、人体が存在すると思われる領
域に対して積算処理を施すことにより赤外線センサから
の信号のSN比が改善され、人体の検出感度を向上させ
ることができる一方、抽出された一部の領域に対して積
算処理を行うため処理速度を向上させることができ、人
体をより迅速に検出することができる。請求項2に記載
の発明は、前記第2の強度範囲は、前記第1の強度範囲
より狭い強度範囲とした。As described above, the SN ratio of the signal from the infrared sensor is improved by subjecting the region where the human body is considered to exist to the integration process, and the detection sensitivity of the human body can be improved, while it is extracted. Since the integration process is performed on a part of the region, the processing speed can be improved and the human body can be detected more quickly. In the invention according to claim 2, the second strength range is a strength range narrower than the first strength range.
【0007】このように人体の放出する赤外線の強度に
より近い強度範囲を設定することにより、第1の強度範
囲に属する領域より正確に人体が存在すると思われる領
域を特定することができ、以て、人体の検出精度を高め
ることができる。請求項3に記載の発明は、赤外線発生
物体までの距離を測定する手段を含み、前記人体判定手
段は、該物体までの距離と前記第2の強度範囲に属する
領域の大きさとの関係に基づいて人体の存在を判定する
ようにした。By setting the intensity range closer to the intensity of infrared rays emitted by the human body in this way, the region where the human body is considered to exist can be specified more accurately than the region belonging to the first intensity range. The human body detection accuracy can be improved. The invention according to claim 3 includes means for measuring a distance to an infrared ray generating object, and the human body determining means is based on a relationship between a distance to the object and a size of a region belonging to the second intensity range. The presence of the human body is determined.
【0008】このように第2の強度範囲に属する領域に
加え、該領域に対応する距離からも人体か否かを判定す
ることにより、人体の検出精度をより向上させることが
できる。請求項4に記載の発明は、前記人体判定手段の
判定信号が、人体判定時に報知を行う報知手段に出力さ
れるようにした。By thus determining whether or not the human body is present not only from the area belonging to the second intensity range but also from the distance corresponding to the area, the human body detection accuracy can be further improved. In the invention according to claim 4, the determination signal of the human body determining means is output to the notifying means for notifying when the human body is determined.
【0009】これにより、人体が検出されたときに人体
の存在を知らせる報知を発生させることができる。With this, when the human body is detected, it is possible to generate a notification notifying the presence of the human body.
【0010】[0010]
【発明の実施の形態】以下に本発明の具体的な実施の形
態を図1〜図12に基づいて説明する。まず、第1の実
施の形態の構成を図1のブロック図(点線内は含まず)
を用いて説明する。本実施の形態における人体検出装置
は、物体から放射された赤外線の強度を検出する2次元
の赤外線センサ101 と、2次元の赤外線センサ101 を構
成する個々の検出子を走査することにより該検出子から
の出力信号を収集して温度分布画像を生成する走査回路
A102 および走査回路B103 と、得られた温度分布画像
を格納する画像メモリ104 と、該画像に対して例えば2
値化、領域抽出、重心位置算出等の画像処理を行う画像
処理装置105 と、を備え、これらの処理をマイクロコン
ピュータ108 により統括して制御する構成となってい
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Specific embodiments of the present invention will be described below with reference to FIGS. First, the configuration of the first embodiment is shown in the block diagram of FIG. 1 (not included in the dotted line).
Will be explained. The human body detection apparatus according to the present embodiment includes a two-dimensional infrared sensor 101 that detects the intensity of infrared rays emitted from an object and the individual detectors that make up the two-dimensional infrared sensor 101 to scan the detector. The scanning circuit A102 and the scanning circuit B103 which collect the output signal from the sensor and generate the temperature distribution image, the image memory 104 which stores the obtained temperature distribution image, and, for example, 2
An image processing device 105 that performs image processing such as binarization, area extraction, and barycentric position calculation, and the like, and the microcomputer 108 integrally controls these processes.
【0011】尚、本実施の形態における画像処理装置10
5 をマイクロコンピュータ108 により代用した構成とし
てもよい。次に、本実施の形態の人体検出装置による人
体の検出方法を図2に示すフローチャートに従って説明
する。まず、赤外線センサ101 を人体を検出しようとす
る方向に向けて配設する。そして、走査回路A102 によ
り赤外線センサの個々の検出子を順次走査し、それぞれ
の検出子からの出力信号を抽出する(201) 。この赤外線
センサの各検出子の出力信号から検出領域内の温度分布
を得ることができる。尚、このときの走査方法の一例と
しては、図3に示す画面右上を始点としたラスター走査
が挙げられる。The image processing apparatus 10 according to the present embodiment
5 may be replaced by the microcomputer 108. Next, a method of detecting a human body by the human body detection device of the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG. First, the infrared sensor 101 is arranged in the direction in which the human body is to be detected. Then, the scanning circuit A102 sequentially scans the individual detectors of the infrared sensor to extract the output signals from the respective detectors (201). The temperature distribution in the detection area can be obtained from the output signal of each detector of the infrared sensor. An example of the scanning method at this time is raster scanning starting from the upper right corner of the screen shown in FIG.
【0012】これにより得られる温度分布、即ち、出力
信号の強度分布を、画像メモリ104のフレーム1に格納
し(202)、画像処理装置105により人体の温度(体温)に
相当する温度範囲(例えば27〜37℃)を1とし、その他
の温度範囲を0とする2値化処理を行う(203) 。図4に
この2値化処理を施した画像の一例を示した。この2値
化処理を施すことにより、人体の温度に相当する温度範
囲である人体候補領域A41a 〜41d と、それ以外の領域
42とを大まかに分別することができる。The temperature distribution thus obtained, that is, the intensity distribution of the output signal, is stored in the frame 1 of the image memory 104 (202), and the image processing device 105 causes the temperature range corresponding to the temperature of the human body (body temperature) (for example, A binarization process is performed in which (27-37 ° C.) is set to 1 and other temperature ranges are set to 0 (203). FIG. 4 shows an example of the image subjected to the binarization processing. By performing this binarization processing, the human body candidate regions A41a to 41d, which are temperature ranges corresponding to the temperature of the human body, and other regions
42 can be roughly separated.
【0013】そして、図4に示す2値化画像に対して、
例えばラベリング処理を施すことにより人体候補領域A
を個々に分別して抽出・認識する(204) 。さらに、抽出
されたそれぞれの人体候補領域Aに対して、図5に示す
順番で走査回路B103 により走査することにより、画像
メモリ104 のフレーム2に赤外線センサの出力を格納す
るようにする。即ち、フレーム1の2値化画像における
値が1の領域に対してフレーム2の対応する位置にデー
タを格納するようにする。Then, for the binarized image shown in FIG.
For example, by performing labeling processing, the human body candidate area A
Individually separate and extract and recognize (204). Further, each of the extracted human body candidate areas A is scanned by the scanning circuit B103 in the order shown in FIG. 5, so that the output of the infrared sensor is stored in the frame 2 of the image memory 104. That is, the data is stored in the corresponding position of the frame 2 with respect to the area where the value of the binarized image of the frame 1 is 1.
【0014】一方、赤外線センサの各検出子からの出力
信号の検出も同様に、走査回路B103 により人体候補領
域Aに対して検出するようにし、検出した出力信号を画
像メモリ104 のフレーム2の人体候補領域Aに対応する
位置に格納する。これにより、人体検出のための処理が
不要な領域を省略することができるので、計算の負担が
軽減され処理速度を向上させることができる。On the other hand, similarly, the detection of the output signal from each detector of the infrared sensor is performed by the scanning circuit B103 to detect the human body candidate area A, and the detected output signal is detected in the human body of the frame 2 of the image memory 104. The data is stored in the position corresponding to the candidate area A. As a result, it is possible to omit an area that does not require processing for detecting a human body, so that the calculation load can be reduced and the processing speed can be improved.
【0015】この人体候補領域Aに対して検出する赤外
線センサからの出力信号を、所定の回数取り込むことに
より積算処理する(205) 。即ち、赤外線センサからの出
力信号を所定の回数取り込み、取り込んだ信号を加算し
た総和を求めることにより行う。この積算処理をN回行
うことにより、人体候補領域Aに対する赤外線センサか
らの検出値のSN比を、N-1に比例して改善することが
できる。尚、この積算処理は積分回路等のハードウエア
を用いて実施してもよい。The output signal from the infrared sensor for detecting the human body candidate area A is integrated a predetermined number of times by fetching (205). That is, the output signal from the infrared sensor is captured a predetermined number of times, and the sum of the captured signals is added to obtain the sum. By performing this integration processing N times, the SN ratio of the detection value from the infrared sensor for the human body candidate area A can be improved in proportion to N −1 . Note that this integration processing may be performed using hardware such as an integration circuit.
【0016】次に、積算処理によってSN比を改善した
フレーム2の積算データを、画像処理装置105 により前
記2値化処理のしきい値より狭い温度範囲(例えば32±
1℃)で再度2値化処理を行う(206) 。これにより、図
4の人体候補領域Aより高い精度で図6に示す人体が存
在すると思われる人体候補領域B61a,61b を抽出するこ
とができる(207) 。Next, the integrated data of the frame 2 whose SN ratio has been improved by the integration processing is processed by the image processing device 105 into a temperature range narrower than the threshold value of the binarization processing (for example, 32 ±).
The binarization process is performed again at 1 ° C (206). As a result, it is possible to extract the human body candidate regions B61a, 61b in which the human body shown in FIG. 6 is considered to exist with higher accuracy than the human body candidate region A in FIG. 4 (207).
【0017】以上の処理により得られた各人体候補領域
Bに対して、x方向の長さDxi 、Y方向の長さD
yi 、および重心位置Cxi ,Cyi をそれぞれ求める
(208) 。求めたDxi , Dyi 、および重心位置C
xi ,Cyi を、図7に示すように画像メモリ104 のフ
レーム3に、存在した人体候補領域Bの個数分格納す
る。ここで、iは人体候補領域Bの順番を表す指標であ
り、長さDxi ,Dyi は例えば各人体候補領域Bに対
する最大長さとしてもよい。With respect to each human body candidate region B obtained by the above processing, the length Dx i in the x direction and the length D in the Y direction are obtained.
y i and the barycentric positions Cx i and Cy i are obtained, respectively.
(208). Obtained Dx i , Dy i , and barycentric position C
As shown in FIG. 7, x i and Cy i are stored in the frame 3 of the image memory 104 by the number of existing human body candidate regions B. Here, i is an index indicating the order of the human body candidate regions B, and the lengths Dx i and Dy i may be, for example, the maximum length for each human body candidate region B.
【0018】次に、マイクロコンピュータ108 により画
像メモリ104 のフレーム3から各人体候補領域Bに対す
るDxi ,Dyi ,および重心位置Cxi ,Cyi を読
み込む。そして、これらの値、またはこれらの値から求
められる特徴量に基づいて人体候補領域Bに人体が存在
するか否かを判定(209) することにより人体を検出す
る。Next, the microcomputer 108 reads Dx i , Dy i and the barycentric positions Cx i , Cy i for each human body candidate region B from the frame 3 of the image memory 104. Then, the human body is detected by determining (209) whether or not the human body is present in the human body candidate region B based on these values or the feature amount obtained from these values.
【0019】この判定処理の後、再度赤外線センサ101
による測定ステップ(201) に戻り、以上の処理を繰り返
す。以上説明したように、本実施の形態によれば、人体
が存在すると思われる人体候補領域Aに対して積算処理
を行うことにより、赤外線センサ101 の出力信号のSN
比を改善して人体の検出精度を高めることができる。ま
た、抽出された人体候補領域Aに対して積算処理を行う
ため、処理速度を向上させることができ、以て、人体を
より迅速に検出することができる。After this determination processing, the infrared sensor 101 is again used.
Return to the measurement step (201) by and repeat the above processing. As described above, according to the present embodiment, the SN of the output signal of the infrared sensor 101 is obtained by performing the integration process on the human body candidate region A in which the human body is considered to exist.
It is possible to improve the ratio and increase the detection accuracy of the human body. In addition, since the integration process is performed on the extracted human body candidate region A, the processing speed can be improved, and thus the human body can be detected more quickly.
【0020】次に、第1の実施の形態の構成に、検出さ
れた物体との距離からも人体であるか否かを判定する第
2の実施の形態を説明する。本実施の形態における構成
を図1のブロック図(点線内を含む)を用いて説明す
る。本実施の形態における人体検出装置は、第1の実施
の形態における構成に、例えば近赤外線等のレーダビー
ムを放射し、その反射ビームが到達するまでの時間から
物体までの距離を測定する距離測定装置106と、前記赤
外線センサの検出範囲の物体に対する距離測定データを
格納する距離データメモリ107 と、人体を検出したとき
に報知を発生させる報知装置109 と、を追加した構成で
ある。Next, in the configuration of the first embodiment, a second embodiment will be described in which it is determined whether or not the human body is also based on the distance to the detected object. The configuration of this embodiment will be described with reference to the block diagram of FIG. 1 (inclusive of the dotted line). The human body detection apparatus according to the present embodiment has the same structure as that of the first embodiment, except that it emits a radar beam such as a near infrared ray and measures the distance from the time until the reflected beam reaches the object to the object. The device 106, a distance data memory 107 that stores distance measurement data for an object in the detection range of the infrared sensor, and a notification device 109 that generates a notification when a human body is detected are added.
【0021】この距離測定装置106と距離データメモリ1
07 とを追加した人体検出装置による検出処理を、図8
に示すフローチャートに従って説明する。このフローチ
ャートにおけるステップ301 〜ステップ308 は、第1の
実施の形態における図2のステップ201 〜ステップ208
と同様であるのでここでは説明を省略する。本実施の形
態においては、第1の実施の形態における赤外線センサ
101 による温度分布の測定と並行して、赤外線センサ10
1 による測定範囲に対して距離測定装置106 により距離
を測定する(309) 。例えば、該測定範囲に対してレーダ
ビームを図3に示すラスタ走査により照射し、各測定位
置における反射ビームの到達時間から距離を測定するこ
とができる。この距離の測定結果を距離データメモリ10
7に測定位置に対応して格納する。The distance measuring device 106 and the distance data memory 1
The detection process by the human body detection device added with 07 is shown in FIG.
It will be described according to the flowchart shown in FIG. Steps 301 to 308 in this flowchart are steps 201 to 208 in FIG. 2 in the first embodiment.
Since it is similar to the above, the description is omitted here. In the present embodiment, the infrared sensor according to the first embodiment
In parallel with the measurement of the temperature distribution by 101, the infrared sensor 10
The distance is measured by the distance measuring device 106 with respect to the measurement range of 1 (309). For example, it is possible to irradiate the measurement range with a radar beam by raster scanning shown in FIG. 3 and measure the distance from the arrival time of the reflected beam at each measurement position. This distance measurement result is stored in the distance data memory 10
Store in 7 according to the measurement position.
【0022】ここにおいて、距離データメモリ107は、
図9に示す2次元的に配列されたm×n個の要素で構成
され、図10に示す画像メモリ104 のフレーム1のm×n
個の画素と1:1で対応している。即ち、任意の測定位
置x,yに対する距離の測定値D(x,y)は、画像メ
モリ104 のフレーム1に格納されている赤外線の強度T
(x,y)に対応している。Here, the distance data memory 107 is
M × n of the frame 1 of the image memory 104 shown in FIG. 10, which is composed of m × n elements arranged two-dimensionally as shown in FIG.
There is a 1: 1 correspondence with each pixel. That is, the measured value D (x, y) of the distance to the arbitrary measurement position x, y is the intensity T of the infrared rays stored in the frame 1 of the image memory 104.
It corresponds to (x, y).
【0023】次に、マイクロコンピュータ108 により画
像メモリ104 のフレーム3から人体候補領域Bに対する
Dxi ,Dyi ,および重心位置Cxi ,Cyi を読み
込み、重心位置における距離の測定値D(Cxi ,Cy
i )を距離データメモリ107から読込む。ここで、物体
までの距離が分かれば画像上の人体の大きさをある程度
予測することができるので、各人体候補領域Bに対する
距離の測定値D(Cx i ,Cyi )に対応した人体のx
方向およびy方向の画像上の大きさHxi ,Hyi を求
める(310) 。Next, an image is displayed by the microcomputer 108.
From frame 3 of the image memory 104 to the human body candidate region B
Dxi, Dyi, And the center of gravity position Cxi, CyiRead
Including the measured value D (Cxi, Cy
i) Is read from the distance data memory 107. Where the object
If you know the distance to the size of the human body on the image to some extent
Since it can be predicted,
Measured distance D (Cx i, Cyi) Of the human body corresponding to
Hx on the image in the y and y directionsi, HyiSeeking
Meru (310).
【0024】このHxi ,Hyi を、赤外線センサによ
り検出した各人体候補領域Bの大きさDxi ,Dyi に
対して、例えばHxi とDxi の差、およびHyi とD
yiの差を求める等して比較し(311) 、それぞれの差が
所定値以下、即ち、人体候補領域Bが人体の大きさとほ
ぼ同じであった場合に、この人体候補領域Bに人体が存
在すると判定して報知装置109 により報知を発生させる
(312) 。この報知の後、再度赤外線センサ101 による測
定ステップ(301) に戻る。また、人体の大きさと同じ大
きさでなかった場合は、報知を発生させずに再度赤外線
センサ101 による測定ステップ(301) に戻る。These Hx i and Hy i are, for example, the difference between Hx i and Dx i , and Hy i and D, with respect to the sizes Dx i and Dy i of the human body candidate regions B detected by the infrared sensor.
The differences of y i are calculated and compared (311), and when the respective differences are equal to or less than a predetermined value, that is, the human body candidate region B is approximately the same size as the human body, the human body candidate region B is If it is judged that it exists, the notification device 109 causes the notification to be generated.
(312). After this notification, the process returns to the measurement step (301) by the infrared sensor 101 again. If the size is not the same as the size of the human body, the process returns to the measurement step (301) by the infrared sensor 101 again without generating the notification.
【0025】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、人体までの距離が測定できるため、検出した人体ま
での距離に応じた報知を発生させることが可能となる。
例えば、検出された人体が遠い位置にいる場合は弱い報
知を発生し、接近するに従い強い報知にすることも可能
となる。また、赤外線センサからの出力信号のSN比を
改善して抽出した人体候補領域Bのx方向およびy方向
の大きさに加え、人体候補領域Bの距離に応じた判定を
加えたため、人体の検出精度をより高めることができ
る。As described above, according to the present embodiment, since the distance to the human body can be measured, it is possible to generate a notification according to the detected distance to the human body.
For example, it is possible to generate a weak notification when the detected human body is at a distant position and give a strong notification as the human body approaches. Further, in addition to the size in the x direction and the y direction of the human body candidate region B extracted by improving the SN ratio of the output signal from the infrared sensor, the determination according to the distance of the human body candidate region B is added. The accuracy can be further increased.
【0026】次に、2個の赤外線センサを用いて人体を
検出する第3の実施の形態について説明する。この第3
の実施の形態における人体検出装置の構成を図11のブロ
ック図に示す。本実施の形態は、第2の実施の形態にお
ける構成の距離測定装置106の代わりに、赤外線センサ1
01a,101b を備えた構成としている。この2つの赤外線
センサ101a,101b を用いた人体検出装置による人体の検
出方法を図12を用いて説明する。まず、赤外線センサ10
1 a,101bから第1の実施の形態における図2のステップ
201 〜ステップ208 までの処理を行い、2値化処理した
画像122a,122b の人体候補領域B123a,123b をそれぞれ
検出する。得られた画像122a,122b を、画像の位置を合
わせて重ね合わせることにより、各候補領域B123a,123
b のずれ量Wを求め、このずれ量Wから人体121 までの
距離Lを、予め用意したマップや計算式により求める。Next, a third embodiment for detecting a human body using two infrared sensors will be described. This third
FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the human body detecting device according to the embodiment. In the present embodiment, an infrared sensor 1 is used instead of the distance measuring device 106 having the configuration of the second embodiment.
It is configured with 01a and 101b. A method of detecting a human body by the human body detecting device using the two infrared sensors 101a and 101b will be described with reference to FIG. First, infrared sensor 10
1a, 101b to the step of FIG. 2 in the first embodiment
The processes from 201 to step 208 are performed to detect the human body candidate regions B123a and 123b of the binarized images 122a and 122b, respectively. The obtained images 122a and 122b are superposed by aligning the positions of the images to obtain the candidate regions B123a and 123b.
The shift amount W of b is determined, and the distance L from the shift amount W to the human body 121 is determined by a map or calculation formula prepared in advance.
【0027】得られた距離Lから、図8のステップ310
〜312 に従い、画像上における人体の大きさをHxi ,
Hyi を求め、これらを人体候補領域Bの大きさD
xi ,Dyi と比較する。人体候補領域Bと人体の大き
さがほぼ等しければ報知を発生し、等しくなければ報知
を発生せずに、再度赤外線センサによる測定を繰り返し
行う。From the obtained distance L, step 310 in FIG.
According ~312, the body size of the image Hx i,
Hy i is calculated, and these are calculated as the size D of the human body candidate region B.
Compare with x i , Dy i . If the size of the human body candidate region B and the size of the human body are substantially equal, the notification is generated, and if they are not equal, the notification is not generated and the measurement by the infrared sensor is repeated again.
【0028】以上説明したように、本実施の形態によれ
ば、異なる位置に設けた2つの赤外線センサから物体ま
での距離を測定することにより、簡単な構成で人体候補
領域Bに対する距離を求めることができ、人体を精度よ
く検出することができる。As described above, according to the present embodiment, the distance to the human body candidate region B can be obtained with a simple configuration by measuring the distance from the two infrared sensors provided at different positions to the object. The human body can be detected accurately.
【0029】[0029]
【発明の効果】請求項1に記載の発明によれば、人体が
存在すると思われる領域に対して積算処理を施すことに
より赤外線センサからの信号のSN比が改善され、人体
の検出精度を向上させることができる一方、抽出された
一部の領域に対して積算処理を行うため処理速度を向上
させることができ、人体をより迅速に検出することがで
きる。According to the first aspect of the present invention, the SN ratio of the signal from the infrared sensor is improved by performing the integration process on the region where the human body is considered to exist, and the detection accuracy of the human body is improved. On the other hand, since the integration processing is performed on the extracted partial area, the processing speed can be improved and the human body can be detected more quickly.
【0030】請求項2に記載の発明によれば、第2の強
度範囲は、第1の強度範囲より狭い強度範囲とすること
により、人体の放出する赤外線の強度により近い赤外線
の強度範囲を設定することができ、第2の強度範囲に属
する領域を第1の強度範囲に属する領域より正確に人体
が存在すると思われる領域を特定することができ、以
て、人体の検出精度をより高めることができる。According to the second aspect of the present invention, the second intensity range is set to a narrower intensity range than the first intensity range, whereby the infrared intensity range closer to the intensity of infrared rays emitted by the human body is set. The region belonging to the second intensity range can be specified more accurately than the region belonging to the first intensity range, and the region in which the human body is considered to exist can be specified more accurately, thereby further improving the detection accuracy of the human body. You can
【0031】請求項3に記載の発明によれば、第2の強
度範囲に属する領域に加え、該領域に対応する距離から
も人体か否かを判定することにより、人体の検出精度を
より向上させることができる。請求項4に記載の発明
は、前記人体判定手段の判定信号が、人体判定時に報知
を行う報知手段に出力されるようにした。According to the third aspect of the present invention, the human body detection accuracy is further improved by determining whether or not the human body is present not only from the area belonging to the second intensity range but also from the distance corresponding to the area. Can be made. In the invention according to claim 4, the determination signal of the human body determining means is output to the notifying means for notifying when the human body is determined.
【0032】これにより、人体が検出されたときに人体
の存在を知らせる報知を発生させることができる。Thus, when the human body is detected, it is possible to generate a notification for notifying the presence of the human body.
【図1】第1および第2の実施の形態における構成・機
能を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration / function in the first and second embodiments.
【図2】第1の実施の形態における人体検出処理のフロ
ーチャート。FIG. 2 is a flowchart of human body detection processing according to the first embodiment.
【図3】赤外線センサの出力信号を検出する際の走査方
法を説明する図。FIG. 3 is a diagram for explaining a scanning method when detecting an output signal of an infrared sensor.
【図4】赤外線センサからの信号の強度分布を2値化処
理した図。FIG. 4 is a diagram in which an intensity distribution of a signal from an infrared sensor is binarized.
【図5】2値化処理後の人体候補領域Aの走査方法を説
明する図。FIG. 5 is a diagram illustrating a method of scanning a human body candidate region A after binarization processing.
【図6】人体候補領域Bの抽出結果を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a result of extraction of a human body candidate region B.
【図7】画像メモリのフレーム3の構成を示す図。FIG. 7 is a diagram showing a configuration of a frame 3 of the image memory.
【図8】第2の実施の形態における人体検出処理のフロ
ーチャート。FIG. 8 is a flowchart of human body detection processing according to the second embodiment.
【図9】距離測定メモリの構成を示す図。FIG. 9 is a diagram showing a configuration of a distance measurement memory.
【図10】画像メモリのフレーム1の構成を示す図。FIG. 10 is a diagram showing a configuration of a frame 1 of an image memory.
【図11】第3の実施の形態における構成・機能を示すブ
ロック図。FIG. 11 is a block diagram showing the configuration and functions of the third embodiment.
【図12】第3の実施の形態における距離検出方法を説明
する図。FIG. 12 is a diagram illustrating a distance detecting method according to a third embodiment.
【図13】従来の人体検出装置の構成・機能を示すブロッ
ク図。FIG. 13 is a block diagram showing the configuration and functions of a conventional human body detection device.
41a,41b,41c,41d 人体候補領域A 61a,62b 人体候補領域B 101,101a,101b 赤外線センサ 131 人体 41a, 41b, 41c, 41d Human body candidate area A 61a, 62b Human body candidate area B 101,101a, 101b Infrared sensor 131 human body
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01V 8/20 G01J 1/02 G01K 13/04 G06T 1/00 G08B 13/18 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (58) Fields surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) G01V 8/20 G01J 1/02 G01K 13/04 G06T 1/00 G08B 13/18
Claims (4)
線センサを備えた人体検出装置において、 前記測定された赤外線の強度分布に対して第1の強度範
囲に属する領域を抽出する第1の領域抽出手段と、 前記第1の強度範囲に属する領域に対して前記赤外線の
強度を所定の回数検出し、該検出した赤外線の強度を積
算処理することにより積算強度分布を求める積算強度分
布測定手段と、 該積算強度分布測定手段により求めた積算強度分布に対
して第2の強度範囲に属する領域を抽出する第2の領域
抽出手段と、 前記第2の強度範囲に属する領域に基づいて人体の有無
を判定する人体判定手段と、を含んで構成したことを特
徴とする人体検出装置。1. A human body detection device equipped with a two-dimensional infrared sensor for measuring an infrared intensity distribution, wherein a first region for extracting a region belonging to a first intensity range from the measured infrared intensity distribution is detected. Area extraction means, integrated intensity distribution measuring means for detecting the intensity of the infrared rays for a predetermined number of times in the area belonging to the first intensity range, and integrating the detected infrared rays to obtain an integrated intensity distribution. A second area extracting means for extracting an area belonging to a second intensity range from the integrated intensity distribution obtained by the integrated intensity distribution measuring means; and a human body based on the area belonging to the second intensity range. A human body detecting device comprising: a human body determining means for determining the presence or absence of the human body.
囲より狭い強度範囲である請求項1に記載の人体検出装
置。2. The human body detection device according to claim 1, wherein the second intensity range is an intensity range narrower than the first intensity range.
を含み、前記人体判定手段は、該物体までの距離と前記
第2の強度範囲に属する領域の大きさとの関係に基づい
て人体の存在を判定する請求項1または請求項2に記載
の人体検出装置。3. The human body determining means includes means for measuring a distance to an infrared ray generating object, and the human body judging means detects the presence of the human body based on the relationship between the distance to the object and the size of a region belonging to the second intensity range. The human body detection device according to claim 1, wherein the human body detection device according to claim 1 or 2.
時に報知を行う報知手段に出力されている請求項1〜請
求項3のいずれか1つに記載の人体検出装置。4. The human body detection device according to claim 1, wherein the determination signal of the human body determination means is output to an informing means for informing at the time of human body determination.
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JP27246695A JP3409538B2 (en) | 1995-10-20 | 1995-10-20 | Human body detection device |
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