JP4056813B2

JP4056813B2 - Obstacle detection device

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Publication number: JP4056813B2
Application number: JP2002202828A
Authority: JP
Inventors: 勝政恩田; 和裕森崎; 政夫宮岡; 正和宮地; 雄一佐々木
Original assignee: Panasonic Corp; East Japan Railway Co; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; East Japan Railway Co; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2002-07-11
Filing date: 2002-07-11
Publication date: 2008-03-05
Anticipated expiration: 2022-07-11
Also published as: JP2004042777A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、列車を利用する乗客およびプラットホームから軌道に転落した転落者の安全を確保するために、軌道上の障害物を検知する障害物検知装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、軌道上の障害物を検知する障害物検知装置としては、例えば特開平７−２２８２５０号公報に記載されたものがある。この従来の障害物検知装置は、軌道と被写体を撮像するカメラを有し、予め背景となる画像を記憶し、１つのカメラで撮像し得られた画像と背景となる画像との差分を比較し、画像から被写体を示す画像データを抽出する。画像データに基づいて、被写体の大きさを推定し、推定して得られた情報から障害物を検出している。
なお、図１２は、従来の障害物検知装置が撮像して得られた画像を示した図である。図１２（ａ）は、１つのカメラで撮像し得られた画像１２０２を示し、画像１２０２は、プラットホーム２１および検知領域２０を撮像して得られた画像である。図１２（ｂ）は、プラットホーム２１、検知領域２０、および人３０を示している。図１２（ｃ）は、プラットホーム２１、検知領域２０、および鳥１２０１を示している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の障害物検知装置では、１つのカメラで撮像しており、画像中の被写体を２次元形状で計測しているために、例えば図１２で示したように人３０および鳥１２０１がほぼ同じ大きさで計測されてしまい、被写体となる実物が人なのか鳥なのかを認識することは困難であり、誤った検知をしていた。
本発明は、このような問題を解決するためになされたもので、軌道上の障害物の認識精度を高めることができる障害物検知装置を提供するものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明の障害物検知装置は、列車の軌道が敷設された面である軌道面および同一の被写体を撮像する複数のカメラを含むステレオカメラと、前記ステレオカメラによる撮像で得られた画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像に基づいて、前記軌道面から法線方向に前記被写体の一部までの距離である被写体高さを計測し、この被写体高さに関する情報を生成する手段と、前記軌道面上のプラットホーム寄りの周辺に位置する領域を検知領域とし、前記被写体高さに関する情報に基づいて、前記検知領域内に存在する前記被写体の像の全部又は一部を検知する手段と、前記検知領域内に存在する前記被写体の像の全部又は一部を検知したとき、前記検知した被写体の形態又は運動状態に関する情報である検知物体情報を生成する手段と、前記検知物体情報に基づいて、前記検知された被写体が障害物か否かを判断する障害物判断手段とを備えた構成を有している。
この構成により、ステレオカメラによる撮像で得られる画像から、被写体の高さを含む３次元形状で測定するため、軌道上の障害物を認識するための認識精度を高めることができ、計測性能の診断結果を出力するため、計測性能が確認でき、障害物検知装置の信頼性を高めることができる。
【０００９】
また、本発明の障害物検知装置は、前記自己診断手段が、前記各軌道高さが前記予め決められた範囲内に含まれると判断したときの前記各軌道高さの個数が所定の基準個数以下であるか否かを判断した結果に基づいて自己の計測性能を診断する構成を有している。
この構成により、予め決められた範囲に含まれる前記各軌道高さの個数が所定の基準個数以下であるか否かを判断するため、自己診断の精度を高めることができる。
【００１０】
また、本発明の障害物検知装置は、前記自己診断手段が、前記各軌道高さが前記予め決められた範囲内に含まれると判断したときの前記各軌道高さの個数がゼロであるか否かを判断した結果に基づいて自己の計測性能を診断する構成を有している。
この構成により、予め決められた範囲に含まれる前記各軌道高さの個数がゼロであるか否かを判断するため、自己診断の精度を高めることができる。
【００１２】
また、本発明の障害物検知装置は、外部装置によって送信された信号であって、列車が前記検知領域内又は前記軌道部分に存在するか否かを示す信号である列車有無信号を受信する受信手段を備え、前記自己診断手段は、前記列車有無信号に応じて前記診断結果を出力しない構成を有している。
この構成により、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、誤った診断結果の出力を防止でき、自己診断の精度を高めることができる。
【００１３】
また、本発明の障害物検知装置は、前記障害物判断手段が、前記検知領域の上方を列車領域とし、前記被写体高さに関する情報に基づいて前記列車領域に存在する前記被写体の像の一部が列車か否かを判断し、
前記自己診断手段は、前記列車領域に存在する前記被写体の像の一部が列車であると前記障害物判断手段によって判断されたとき、前記診断結果を出力しない構成を有している。
この構成により、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、自動で誤報を防止でき、検知精度を高めることができる。
【００１４】
また、本発明の障害物検知装置は、前記障害物判断手段が、前記被写体高さに関する情報に基づいて前記列車領域に存在する前記被写体の像の一部となる被写体高さが３メートル以上であったとき、前記被写体の像の一部が列車であると判断する構成を有している。
この構成により、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、自動で誤報を防止でき、検知精度を高めることができる。
【００１５】
また、本発明の障害物検知装置は、前記障害物判断手段が前記検知された被写体を障害物と判断したとき、前記検知物体情報を出力し通報する手段を備え、
前記自己診断手段は、前記各軌道高さに基づいて列車が前記軌道部分に存在するか否かを判断し、
前記障害物判断手段は、前記自己診断手段によって列車が前記軌道部分に存在すると判断されたとき、前記通報を停止する構成を有している。
この構成により、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、自動で誤った診断結果の出力を防止でき、自己診断の精度を高めることができる。
【００１６】
また、本発明の障害物検知装置は、前記自己診断手段が、前記各軌道高さが前記予め決められた範囲内に含まれると判断したときの前記各軌道高さの個数が所定の基準個数以下であったとき、前記軌道上に列車が存在すると判断し、前記障害物判断手段は、前記自己診断手段によって列車が前記軌道部分に存在すると判断されたとき、前記通報を停止する構成を有している。
この構成により、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、自動で誤った診断結果の出力を防止でき、自己診断の精度を高めることができる。
【００１７】
また、本発明の障害物検知装置は、前記自己診断手段は、前記各軌道高さが前記予め決められた範囲内に含まれると判断したときの前記各軌道高さの個数がゼロであったとき、前記軌道上に列車が存在すると判断し、前記障害物判断手段は、前記自己診断手段によって列車が前記軌道部分に存在すると判断されたとき、前記通報を停止する構成を有している。
この構成により、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、自動で誤った診断結果の出力を防止でき、自己診断の精度を高めることができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の第１の実施の形態の障害物検知装置のブロック構成を示す図である。本発明の第１の実施の形態の障害物検知装置１００は、複数のカメラを含むステレオカメラ１１０、画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像に関する三次元情報を生成する三次元情報計測手段１２０、被写体の高さに関する情報を生成する高さ計測手段１３０、障害物を検知する領域となる領域を生成する検知領域生成手段１４０、被写体の像の全部又は一部を検知する物体検知手段１５０、検知された被写体の形態又は運動状態に関する情報である検知物体情報を生成する物体情報生成手段１６０、検知された被写体が障害物か否かを判断する障害物判断手段１７０、および検知物体情報を出力し通報する通報手段１８０によって構成される。
【００１９】
ステレオカメラ１１０は、列車の軌道が敷設された面である軌道面および同一の被写体を撮像する複数のカメラを含む撮像装置である。
【００２０】
図２は、駅構内の様子を示す図である。図２（ａ）に示した駅構内は、ステレオカメラ１１０、検知領域２０、プラットホーム２１、プラットホームの屋根２２、軌道２４、および軌道面２５によって構成されている。なお、ステレオカメラの高さ２３、軌道高さ２６、プラットホームの高さ２７、検知領域の上限の高さ２８、検知領域の第1の下限の高さ２９に関しては、後述で使用する値である。また、図２（ｂ）は、ステレオカメラ１１０前方の様子を示した図であり、プラットホーム２１上にはカバン３１を持った人３０がいることを示している。
【００２１】
図３は、検知領域と人との位置関係を示す図である。
図３（ａ）は、人３０付近の駅構内の断面図であり、検知領域の第２の下限の高さ３３に関しては後述する。図３（ｂ）は、ステレオカメラ１１０による撮像で得られた右画像３２を示す図である。
【００２２】
ステレオカメラ１１０は、撮像し得られた右画像３２および後述の左画像４２のデータを三次元情報計測手段１２０に出力する。
【００２３】
三次元情報計測手段１２０は、右画像３２および左画像４２の画像データを入力し、各画像から複数の領域に分割して得られる各ブロック画像に関する情報に基いて、ステレオカメラ１１０から被写体までの距離を計測し、計測した情報を生成する手段である。三次元情報とは、各ブロック画像の位置を示す二次元情報と、ステレオカメラ１１０から被写体までの距離情報とを組み合わせた情報である。
【００２４】
以下に、三次元情報を生成する方法の一例を示す。
図４は、ステレオカメラによる撮像で得られた左画像と右画像とを示す図である。ステレオカメラ１１０を構成する左カメラ４０および右カメラ４１で人３０を撮像し得られた左画像４２、右画像３２を示している。人３０からステレオカメラ１１０までの距離である被写体距離４３、レンズ焦点距離４４、カメラ間隔４５、および視差４６について以下に説明する。
【００２５】
左カメラ４０および右カメラ４１は、ステレオカメラ１１０を構成し、左カメラ４０と右カメラ４１との間隔であるカメラ間隔４５で同一方向を撮像するように所定の間隔で設置される。
ステレオカメラ１１０による撮像で得られた左画像４２、右画像３２を重ね合わせると、左画像４２内の被写体である人３０と右画像３２内の被写体である人３０とが一致せず異なる位置に存在する。左画像、右画像を重ね合わせたときの被写体の間隔を視差と呼ぶ。
【００２６】
人３０からステレオカメラ１１０までの距離である被写体距離４３が小さい場合、視差４６が大きくなり、被写体距離４３が大きい場合、視差４６は小さくなるという関係がある。ここで、被写体距離４３の値をｌ、レンズ焦点距離４４の値をｆ、カメラ間隔４５の値をＢ、視差４６の値をｄとして表すと、ｌ＝（B×f）／dという式で表される。レンズ焦点距離４４およびカメラ間隔４５を定数とし視差４６を求めれば、被写体距離４３が算出される。
【００２７】
次に、画像処理によって視差４６を求める方法について図５を用いて説明する。
図５は、画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像を示す図である。図５には、被写体である人３０と、ステレオカメラ１１０との位置関係を座標化し、画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像５０が示されている。
ここで、ステレオカメラ１１０を構成する左カメラ４０および右カメラ４１から得られる画像（左画像４２、右画像３２）の画素数を仮に、７６８×２４０画素とする。座標化された画像５１は、水平方向８画素、垂直方向４画素を１ブロック画像とすると、水平方向の９６ブロック画像、垂直方向の６０ブロック画像に分割される。各ブロック画像は、各座標点に対応付けがなされる。ここで、ブロック画像５０の座標点をブロック(X,Y)と表す。
【００２８】
三次元情報計測手段１２０は、右画像３２内のブロック画像に含まれる画像データの成分が一致する左画像４２内のブロック画像を探索する。勿論、左画像４２内のブロック画像に含まれる画像データの成分が一致する右画像３２内のブロック画像を探索してもよい。
この探索の手法は、ステレオ画像の対応付け処理と呼ばれ、様々な手法が提案されているが、公知であるため、その詳細については省略する。この対応付け処理によって、右画像３２に含まれるブロック画像に左画像４２と対応するブロック画像が決定され、視差４６が求まる。従って、画像全体についての距離ｌを計測し、距離情報を生成することができる。なお、ブロック(X,Y)と対応するステレオカメラ１１０から被写体までの距離を距離情報z(X,Y) と表す。
三次元情報計測手段１２０は、距離情報z(X,Y)を生成し、高さ計測手段１３０に出力する。
【００２９】
高さ計測手段１３０は、軌道面から法線方向に被写体の一部までの距離である被写体高さを計測し、計測した被写体高さに関する情報を生成する手段である。
【００３０】
高さ計測手段１３０は、三次元情報計測手段１２０によって出力された距離情報z(X,Y)を入力とし、被写体高さに関する情報を生成する。被写体高さは、予め決められた軌道面の距離情報と各ブロック(X,Y)とに基づいて逐次算出される。なお、被写体高さに関する情報を被写体高さ情報h(X,Y) と表す。
【００３１】
被写体高さを算出する方法について、図６（ａ）および（ｂ）を用いて詳細に説明する。
まず、図６は、被写体高さを測定する様子を示す図である。図６（ａ）に示されている右画像３２は、軌道面２５上に何も存在しない場合のｚ軸方向の距離の分布を表している。ここで、予め決められた軌道面２５の距離に関する情報を距離情報z₀(X,Y)と表す。なお、z₀(X1,Y1)は、任意のブロック(X1,Y1)と対応する軌道面２５上の点をｚ軸と法線方向に対応させた点である。
距離情報z₀(X,Y)は、軌道面２５上に何も存在しない状況で軌道面２５上の各点を予め計測し、各ブロック(X,Y)の距離を計測し得られた値を距離情報z₀(X,Y)に設定しておく。しかし、実際には距離情報z₀(X,Y)は、軌道面２５上に軌道等が敷設されているため、ステレオカメラ１１０を使用し軌道面２５上の一部を計測し、計測した結果から最小２乗法などを用いて距離情報z₀(X,Y)は推定され予め決められる。
【００３２】
次に、図６（ｂ）に示されている右画像３２は、逐次計測されるブロック画像毎の距離情報z(X,Y) を表している。
高さ計測手段１３０は、距離情報z(X,Y)と、予め決められた軌道面２５上の距離情報z₀(X,Y)と、軌道面２５からステレオカメラ１１０までの法線の高さであるステレオカメラの高さ２３の値であるＨｃとに基づいて、被写体高さを算出する。
具体的には、まず、ステレオカメラ１１０から人３０の頭までの距離をｂとし、ステレオカメラ１１０から人３０の頭を介した軌道面２５までの距離をａとし、人の高さ６０をh(X1,Y1)とすると、軌道面２５を底辺とする三角形の相似形の関係から（１）式で表される。
【数１】

すなわち、h(X1,Y1)は、（２）式で表される。
【数２】

ここで、距離ａ、距離ｂ、ｚ軸上のz₀(X,Y)およびz(X,Y) とすると、ｚ軸を底辺とする三角形の相似形の関係から（３）式で表される。
【数３】

すなわち、（３）式は（４）式に変換可能である。
【数４】

従って、被写体高さに関する情報を被写体高さ情報h(X,Y) と表せば、被写体高さ情報h(X,Y)は（５）式で表される。
【数５】

【００３３】
高さ計測手段１３０は、（５）式で算出した被写体高さ情報h(X,Y)を含む情報である被写体高さに関する情報を物体検知手段１５０に出力する。
【００３４】
検知領域生成手段１４０は、軌道面２５上のプラットホーム寄りの周辺に位置する領域を検知領域とし、この検知領域を生成する手段である。
【００３５】
ここで、検知領域の生成方法の一例を再度、図３（ａ）および図３（ｂ）を用いて詳細に説明する。
検知領域２０は、画像中の検知領域に含まれるブロック毎の高さの範囲を示す閾値である検知領域閾値に基づいて予め決定される。検知領域ブロックは、図３（ｂ）で示すように、画像中の検知領域２０の領域内にあるブロック画像を対象とし決められ、検知領域閾値は、図３（ａ）で示すように、検知領域の第1の下限の高さ２９および検知領域の上限の高さ２８によって決められる。従って、検知領域２０は、図２に示すような領域となる。ここで、検知領域２０は、プラットホームの上面の高さを上限としてもよい。例えば、検知領域の上限の高さ２８を閾値Ｔ２と表し、プラットホームの高さ２７をｈ１と表すと、Ｔ２＜ｈ１で表される。従って、プラットホーム２１の上方に存在するカバン３１等の被写体を障害物として誤って検知することはなくなる。
また、検知領域２０は、軌道２４が占める領域を含まない領域または軌道高さ２６を下限としてもよい。例えば、図３（ａ）で示したように、検知領域の第1の下限の高さ２９を軌道高さ２６を超えるように決めれば、軌道２４を障害物として誤って検知することはなくなる。
さらに、検知領域ブロック毎に検知領域の下限の高さを異なる値に決めてもよい。
例えば、軌道２４以外の軌道面２５が撮像されている検知領域ブロックついては、検知領域の第1の下限の高さ２９を閾値Ｔ１ａとし、軌道２４が撮像されている検知領域ブロックについては、検知領域の第２の下限の高さ３３を閾値Ｔ１ｂとしてもよい。Ｔ１ａ＝１５ｃｍとしたとき、実際の軌道の高さは16cm程度あることから、この閾値が軌道高さ２６よりも低いと軌道２４も検知領域２０に入ってしまう。そこで、軌道２４が撮像されている検知領域ブロックについては、閾値を、例えばＴ１ｂ＝Ｔ１ａ+１６ｃｍとすることによって、軌道２４が検知領域に入ることが無くなる。
【００３６】
検知領域生成手段１４０は、検知領域ブロックおよび検知領域閾値に関する情報を記憶し、記憶した検知領域ブロックおよび検知領域閾値に関する情報を物体検知手段１５０に出力する。
【００３７】
物体検知手段１５０は、被写体の高さに関する情報に基づいて、検知領域内に存在する前記被写体の像の全部又は一部を検知する手段である。
【００３８】
まず、物体検知手段１５０は、高さ計測手段１３０によって出力された被写体高さに関する情報と、検知領域生成手段１４０によって出力された検知領域ブロックおよび検知領域閾値に関する情報とを入力する。
次に、物体検知手段１５０は、被写体高さに関する情報に基づいて、検知領域ブロックを抽出し、抽出された検知領域ブロック毎の距離情報z(X,Y)と対応する被写体高さ情報h(X,Y)が、検知領域閾値の範囲内であるか否かを判断することにより、検知領域内に存在する被写体の像の全部又は一部を検知する。
例えば、図７に示すように、検知領域２０内にプラットホーム２１からの転落者である人３０が存在する場合には、検知ブロック７０の各ブロック画像が抽出されることになる。
【００３９】
物体検知手段１５０は、検知領域内に存在する被写体の像の全部又は一部を検知したとき、検知領域閾値の範囲内であったブロック画像の位置を示す情報と被写体の高さに関する情報を物体情報生成手段１６０に出力する。
【００４０】
物体情報生成手段１６０は、検知された被写体の形態又は運動状態に関する情報である検知物体情報を生成する手段である。
【００４１】
まず、物体情報生成手段１６０は、物体検知手段１５０によって出力された検知領域閾値の範囲内であったブロックの位置を示す情報と被写体の高さに関する情報とを入力する。
次に、物体情報生成手段１６０は、各閾値の範囲内であったブロックの位置を示す情報に基づいて、検知した被写体の形態又は運動状態に関する情報である検知物体情報を生成し、生成された検知物体情報と、被写体の高さに関する情報とを障害物判断手段１７０に出力する。
なお、検知物体情報は、画像に含まれる画素に基づいて算出される被写体の形態に関する面積、あるいは運動状態に関する連続検出時間、移動速度などが算出された情報である。
【００４２】
障害物判断手段１７０は、検知物体情報に基づいて、検知された被写体が障害物か否かを判断する手段である。
【００４３】
まず、障害物判断手段１７０は、物体情報生成手段１６０によって出力された検知物体情報と、被写体の高さに関する情報とを入力する。
次に、障害物判断手段１７０は、入力された検知物体情報に基づいて、検知された被写体が障害物か否かを判断する。例えば、障害物には、プラットホームから検知領域に転落した人、すなわち転落者も含まれる。
例えば、検知された被写体が転落者か否かを判断する方法は、被写体となる転落者の形態に関する面積を用いて、基準値と比較し判断する方法でもよい。判断となる基準値は、転落者が標準的な成人男性であることを想定すると、幅４０ｃｍ、身長１７０ｃｍとすれば、標準面積は、４０ × １７０＝６８００平方センチメートルとなる。転落者が大人の３分の１以上の大きさである子供等であることを想定すると、面積が約２２６７平方センチメートルから約6800平方センチメートルまでとなる。
障害物判断手段１７０は、検知された被写体を障害物と判断したとき、検知物体情報を通報手段１８０に出力する。
【００４４】
通報手段１８０は、障害物判断手段１７０によって出力された検知物体情報を入力とし、入力された検知物体情報を出力し通報する手段である。なお、通報する方法は、検知物体情報を表示するディスプレイ、モニタあるいはプリンタなどに出力してもよいし、さらにアラームなどを鳴動させてもよい。
【００４５】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態の障害物検知装置は、ステレオカメラによる撮像で得られる画像から、被写体の高さを含む３次元形状で測定するため、軌道上の障害物の認識精度を高めることができる。
【００４６】
図８は、本発明の第２の実施の形態の障害物検知装置のブロック構成を示す図である。
本発明の第２の実施の形態の障害物検知装置２００は、複数のカメラを含むステレオカメラ１１０、画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像に関する三次元情報を生成する三次元情報計測手段１２０、被写体の高さに関する情報を生成する高さ計測手段１３０、障害物を検知する領域となる領域を生成する検知領域生成手段１４０、被写体の像の全部又は一部を検知する物体検知手段１５０、検知された被写体の形態又は運動状態に関する情報である検知物体情報を生成する物体情報生成手段１６０、検知された被写体が障害物か否かを判断する障害物判断手段１７０、検知物体情報を出力し通報する通報手段１８０、画像から１以上領域の軌道部分となる領域を生成する軌道領域生成手段２１０、軌道高さに関する情報を生成する軌道高さ情報生成手段２２０、および自己の計測性能を診断する自己診断手段２３０によって構成される。
なお、本発明の第２の実施の形態の障害物検知装置２００を構成する手段のうち、本発明の第１の実施の形態の障害物検知装置１００を構成する手段と同様の処理を行うものには同一の符号を付し、それぞれの説明を省略する。
【００４７】
軌道領域生成手段２１０は、ステレオカメラ１１０による撮像で得られた画像中の１以上の領域の軌道部分となる領域を生成する手段である。
【００４８】
ここで、画像中の複数領域の軌道部分である軌道領域の生成方法の一例を説明する。
図９は、軌道領域を示す図である。まず、図９で示すように、右画像３２中の領域を軌道を含むように１２個に分割する。軌道領域９０１から軌道領域９１２までの軌道領域が得られることとなる。
軌道領域生成手段２１０は、各軌道領域に含まれるブロック画像に関する情報を軌道高さ情報生成手段２２０に出力する。
【００４９】
軌道高さ情報生成手段２２０は、軌道領域毎に軌道の高さである軌道高さを測定し、各軌道高さに関する情報を生成する手段である。
まず、軌道高さ情報生成手段２２０は、軌道領域生成手段２１０によって出力された軌道領域に含まれるブロック画像に関する情報と、高さ計測手段１３０によって出力された被写体高さに関する情報とを入力とする。
軌道高さ情報生成手段２２０は、入力されたこれらの情報に基づいて、軌道の高さである軌道高さを測定し、各軌道高さに関する情報を生成し、生成された各軌道高さに関する情報を自己診断手段２３０に出力する。
【００５０】
以下に軌道高さに関する情報を生成する方法の一例を示す。
まず、軌道高さ情報生成手段２２０は、各軌道領域に含まれるブロック画像と対応する被写体高さの情報を抽出する。
次に、軌道高さ情報生成手段２２０は、抽出された各被写体高さの情報に基づいて上記軌道高さを測定する。
【００５１】
例えば、軌道高さ情報生成手段２２０は、軌道領域９０１に含まれる各ブロック画像と対応する被写体高さに関する情報に基づいて、複数の軌道の高さを示す値を得る。軌道高さは、これらの値の平均値、あるいはメディアン（中央値）としてもよい。または、複数の軌道の高さを示す値に基づいてヒストグラムを作成し最頻値となる高さとしてもよい。以上のように、軌道領域９０１から軌道領域９１２までの各軌道高さが生成される。
【００５２】
自己診断手段２３０は、各軌道高さが予め決められた範囲に含まれるか否かを判断し、判断結果に基づいて自己の計測性能を診断し、計測性能の診断結果を出力する手段である。
自己診断手段２３０は、軌道高さ情報生成手段２２０によって出力された各軌道高さに関する情報を入力とし、入力された各軌道高さが予め決められた範囲内に含まれるか否かを判断し、判断結果に基づいて自己の計測性能を診断し、自己診断結果を出力する。
【００５３】
例えば、予め決められた範囲に含まれる前記各軌道高さの個数が所定の基準個数超えるか否かを判断し、所定の基準個数を超えれば、自己の計測性能を異常と診断し、所定の基準個数以下であれば、自己の計測性能を正常と診断してもよい。
具体的には、軌道の高さの範囲は、実際の軌道の高さは１６ｃｍ程度なので、計測誤差を考慮して、例えば、０ｃｍから３０ｃｍまで等とし予め決められる。０ｃｍから３０ｃｍまでとした場合、軌道領域９０１から軌道領域９１２までの軌道高さが上記範囲に含まれるか否かを判断する。そして、０ｃｍから３０ｃｍまでに含まれる軌道高さの個数が３、０ｃｍから３０ｃｍまでに含まれない軌道高さの個数が９であったとする。ここで、所定の基準個数が５に決められていた場合、範囲に含まれない軌道高さの個数が９であり、基準個数を超えるため、自己診断手段２３０は、計測性能を異常と診断する。なお、所定の基準個数を０とし、全ての軌道高さの個数が、予め決められた範囲に含まれない場合、計測性能を異常と診断してもよい。
【００５４】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態の障害物検知装置は、計測性能の診断結果を出力するため、計測性能が確認でき、障害物検知装置の信頼性を高めることができる。
【００５５】
図１０は、本発明の第３の実施の形態の障害物検知装置のブロック構成を示す図である。
本発明の第３の実施の形態の障害物検知装置３００は、複数のカメラを含むステレオカメラ１１０、画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像に関する三次元情報を生成する三次元情報計測手段１２０、被写体の高さに関する情報を生成する高さ計測手段１３０、障害物を検知する領域となる領域を生成する検知領域生成手段１４０、被写体の像の全部又は一部を検知する物体検知手段１５０、検知された被写体の形態又は運動状態に関する情報である検知物体情報を生成する物体情報生成手段１６０、検知された被写体が障害物か否かを判断する障害物判断手段３７０、検知物体情報を出力し通報する通報手段１８０、画像中の１以上領域の軌道部分となる領域を生成する軌道領域生成手段２１０、軌道高さに関する情報を生成する軌道高さ情報生成手段２２０、自己の計測性能を診断する自己診断手段３９０、および受信手段３１０によって構成される。
なお、本発明の第３の実施の形態の障害物検知装置３００を構成する手段のうち、本発明の第２の実施の形態の障害物検知装置２００を構成する手段と同様の処理を行うものには同一の符号を付し、それぞれの説明を省略する。
【００５６】
受信手段３１０は、外部装置によって送信された信号であって、列車が前記検知領域内又は前記軌道部分に存在するか否かを示す信号である列車有無信号を受信する手段である。
外部装置とは、プラットホーム付近に近づいた列車を検知するセンサなどでもよい。また、列車がプラットホームに近づいたとき、駅員がボタンを押下することによって列車有無信号を送信する装置などでもよい。
受信手段３１０は、受信した列車有無信号に含まれた列車有無情報を障害物判断手段３７０または自己診断手段３９０に出力する。
【００５７】
障害物判断手段３７０は、検知物体情報に基づいて、検知された被写体が障害物か否かを判断する手段である。
さらに、障害物判断手段３７０は、検知領域の上方を列車領域とし、被写体高さに関する情報に基づいて列車領域に存在する被写体の像の一部が列車か否かを判断する手段である。
【００５８】
まず、障害物判断手段３７０は、物体情報生成手段１６０によって出力された検知物体情報と、被写体の高さに関する情報と、受信手段３１０によって出力された列車有無情報と、自己診断手段３９０によって出力された列車判断結果情報とを入力する。
【００５９】
次に、列車が検知領域内に存在することが列車有無情報に示されていたときに、障害物判断手段３７０は、検知された被写体が障害物か否かを判断する動作を停止し、検知物体情報を通報手段１８０に出力しないことにより、通報を停止する。
また、列車が軌道部分に存在することが列車判断結果情報に示されていたときに、障害物判断手段３７０は、検知された被写体が障害物か否かを判断する動作を停止し、検知物体情報を通報手段１８０に出力しないことにより、通報を停止する。
【００６０】
障害物判断手段３７０は、入力された検知物体情報に基づいて、検知された被写体が障害物か否かを判断する。例えば、障害物には、プラットホームから検知領域に転落した人、すなわち転落者も含まれる。
ここで、予め決められた検知領域の上方の領域、例えば、列車の屋根が含まれる領域を列車領域とする。列車領域とは、例えば、図１１に示すように、ステレオカメラ１１０で撮像され得られた右画像３２中の列車領域１１０１である。
【００６１】
障害物判断手段３７０は、被写体の高さに関する情報に基づいて、列車領域に含まれる各ブロック画像から被写体高さを抽出し、抽出された各被写体高さが所定の基準値となる高さ以上か否かの判断に基づいて、被写体の像の一部が列車か否かを判断する。例えば、列車の高さは3.4m程度であるため、所定の基準値となる高さを3mとし、3m以上となるブロック画像が所定の基準個数を超えたとき、被写体の像の一部を列車と判断してもよい。
障害物判断手段３７０は、列車領域に存在する前記被写体の像の一部が列車か否かを判断した判断結果を示す情報である障害物判断結果情報を自己診断手段３９０に出力するようにしてもよい。
障害物判断手段３７０は、被写体の像の一部が列車であると判断したとき、検知物体情報を通報手段１８０に出力しない。
【００６２】
自己診断手段３９０は、各軌道高さが予め決められた範囲内に含まれるか否かを判断し、判断結果に基づいて自己の計測性能を診断し、計測性能の診断結果を出力する手段である。
自己診断手段３９０は、さらに、各軌道高さに基づいて、列車が軌道部分に存在するか否かを判断する手段である。
まず、自己診断手段３９０は、軌道高さ情報生成手段２２０によって出力された各軌道高さに関する情報と、受信手段３１０によって出力された列車有無情報とを入力する。また、自己診断手段３９０は、障害物判断手段３７０が障害物判断結果情報を出力したときには、障害物判断結果情報を入力する。
【００６３】
次に、列車が検知領域内に存在することが列車有無情報に示されていたときに、自己診断手段３９０は、各軌道高さが予め決められた範囲内に含まれるか否かの判断を行わず、計測性能の診断結果を出力しない。
また、列車が列車領域内に存在することが障害物判断結果情報に示されていたときに、自己診断手段３９０は、各軌道高さが予め決められた範囲内に含まれるか否かの判断を行わず、計測性能の診断結果を出力しない。
【００６４】
自己診断手段３９０は、入力された各軌道高さが予め決められた範囲内に含まれるか否かを判断し、判断結果に基づいて自己の計測性能を診断し、自己診断結果を出力する。
例えば、予め決められた範囲に含まれる前記各軌道高さの個数が所定の基準個数を超えないか否かを判断し、所定の基準個数以下であれば、自己の計測性能を異常と診断し、所定の基準個数を超えれば、自己の計測性能を正常と診断してもよい。なお、所定の基準個数を０とし、全ての軌道高さの個数が、予め決められた範囲に含まれない場合、計測性能を異常、と診断してもよい。
【００６５】
また、自己診断手段３９０は、各軌道高さが予め決められた範囲に含まれる個数が所定の基準個数以下であったとき、前記軌道上に列車が存在すると判断してもよい。なお、予め決められた範囲に含まれる前記各軌道高さの個数が０であったとき、前記軌道上に列車が存在すると判断してもよい。
【００６６】
自己診断手段３９０は、列車が軌道部分に存在するか否かを判断し、判断結果を示す情報である列車判断結果情報を障害物判断手段３７０に出力する。自己診断手段３９０は、列車が軌道部分に存在すると判断したとき、自己診断結果を出力しない。
【００６７】
以上説明したように、本発明の第３の実施の形態の障害物検知装置は、駅を通過あるいは停車する列車を検知するため、誤報を防止でき、検知精度を高めることができる。また、誤った診断結果の出力を防止でき、自己診断の精度を高めることができる。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、軌道上の障害物の認識精度を高める障害物検知装置を提供することができるものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の障害物検知装置のブロック構成を示す図
【図２】駅構内の様子を示す図
【図３】検知領域と人との位置関係を示す図
【図４】ステレオカメラによる撮像で得られた左と右画像を示す図
【図５】画像を複数の領域に分割して得られる各ブロック画像を示す図
【図６】被写体高さを測定する様子を示す図
【図７】ブロック画像を抽出する様子を示す図
【図８】本発明の第２の実施の形態の障害物検知装置のブロック構成を示す図
【図９】軌道領域を示す図
【図１０】本発明の第３の実施の形態の障害物検知装置のブロック構成を示す図
【図１１】列車の屋根が含まれる領域を示す図
【図１２】従来の障害物検知装置が撮像して得られた画像を示した図
【符号の説明】
２０検知領域
２１プラットホーム
２２プラットホームの屋根
２３ステレオカメラの高さ
２４軌道
２５軌道面
２６軌道高さ
２７プラットホームの高さ
２８検知領域の上限の高さ
２９検知領域の第１の下限の高さ
３０人
３１カバン
３２右画像
３３検知領域の第２の下限の高さ
４０左カメラ
４１右カメラ
４２左画像
４３被写体距離
４４レンズ焦点距離
４５カメラ間隔
４６視差
５０ブロック画像
５１座標化された画像
６０人の高さ
７０検知ブロック
１００、２００、３００障害物検知装置
１１０ステレオカメラ
１２０三次元情報計測手段
１３０高さ計測手段
１４０検知領域生成手段
１５０物体検知手段
１６０物体情報生成手段
１７０、３７０障害物判断手段
１８０通報手段
２１０軌道領域生成手段
２２０軌道高さ情報生成手段
２３０、３９０自己診断手段
３１０受信手段
９０１、９０２、９０３、９０４、９０５、９０６、９０７、９０８、９０９、９１０、９１１、９１２軌道領域
１１０１列車領域
１２０１鳥
１２０２画像
１２０３カメラ[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an obstacle detection device that detects an obstacle on a track in order to ensure the safety of passengers who use a train and those who fall on a track from a platform.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as an obstacle detection device for detecting an obstacle on a track, there is one described in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 7-228250. This conventional obstacle detection device has a camera that captures the trajectory and the subject, stores a background image in advance, and compares the difference between the image captured by one camera and the background image. Then, image data indicating the subject is extracted from the image. The size of the subject is estimated based on the image data, and an obstacle is detected from the information obtained by the estimation.
FIG. 12 is a diagram showing an image obtained by imaging by a conventional obstacle detection device. FIG. 12A shows an image 1202 obtained by imaging with one camera, and the image 1202 is an image obtained by imaging the platform 21 and the detection area 20. FIG. 12 (b) shows the platform 21, the detection area 20, and the person 30. FIG. 12 (c) shows the platform 21, the detection area 20, and the bird 1201.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, in such a conventional obstacle detection apparatus, since an image is captured by one camera and a subject in the image is measured in a two-dimensional shape, for example, as shown in FIG. Since 1201 is measured with substantially the same size, it is difficult to recognize whether the actual object as a subject is a person or a bird, and erroneous detection has been performed.
The present invention has been made to solve such a problem, and provides an obstacle detection device capable of improving the recognition accuracy of an obstacle on a trajectory.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
  The obstacle detection device of the present invention includes a stereo camera including a track surface on which a track of a train is laid and a plurality of cameras that capture the same subject, and a plurality of images obtained by imaging with the stereo camera. Means for measuring subject height, which is a distance from the orbital plane to a part of the subject in a normal direction, based on each block image obtained by dividing into regions, and generating information relating to the subject height; Means for detecting all or part of the image of the subject existing in the detection region based on information on the subject height based on a region located near the platform on the track surface as a detection region; When detecting all or a part of the image of the subject existing in the detection area, a method of generating detected object information that is information on the form or motion state of the detected subject When the detected based on the object information, the sensed object has a configuration in which a obstacle determination means for determining whether or not an obstacle.
  With this configuration, it is possible to increase the recognition accuracy for recognizing obstacles on the trajectory because measurement is performed in a three-dimensional shape including the height of the subject from an image obtained by imaging with a stereo camera.Since the diagnostic result of the measurement performance is output, the measurement performance can be confirmed and the reliability of the obstacle detection device can be improved.
[0009]
  Also, the obstacle detection device of the present inventionBeforeSelf-diagnosis meansWhen it is determined that each orbital height is included in the predetermined rangeDetermine whether the number of each track height is equal to or less than a predetermined reference numberBased on the resultsIt has a configuration for diagnosing its own measurement performance.
  With this configuration, it is possible to improve the accuracy of self-diagnosis because it is determined whether or not the number of each track height included in a predetermined range is equal to or less than a predetermined reference number.
[0010]
  Also, the obstacle detection device of the present inventionBeforeSelf-diagnosis meansWhen it is determined that each orbital height is included in the predetermined rangeIt has a configuration for diagnosing its own measurement performance based on the result of determining whether or not the number of each track height is zero.
  With this configuration, it is possible to improve the accuracy of self-diagnosis because it is determined whether or not the number of each track height included in the predetermined range is zero.
[0012]
  In addition, the obstacle detection device of the present invention,It is a signal transmitted by an external device, comprising receiving means for receiving a train presence / absence signal that is a signal indicating whether or not a train is present in the detection area or in the track portion,The self-diagnosis means has a configuration that does not output the diagnosis result in response to the train presence / absence signal.
  With this configuration, since a train passing through or stopping at a station is detected, output of erroneous diagnosis results can be prevented, and the accuracy of self-diagnosis can be increased.
[0013]
  Also, the obstacle detection device of the present inventionBeforeThe obstacle determination means determines whether or not a part of the image of the subject existing in the train area is a train based on the information on the subject height based on the information on the subject height above the detection area,
  The self-diagnosis means includesWhen the obstacle determining means determines that a part of the image of the subject existing in the train area is a train,The diagnosis result is not output.
  With this configuration, since a train passing through or stopping at a station is detected, false alarms can be automatically prevented and detection accuracy can be improved.
[0014]
  Also, the obstacle detection device of the present inventionBeforeWhen the obstacle determination means has a subject height that is a part of the subject image existing in the train area based on the information on the subject height being 3 meters or more, a part of the subject image Has a configuration for determining that the train is a train.
  With this configuration, since a train passing through or stopping at a station is detected, false alarms can be automatically prevented and detection accuracy can be improved.
[0015]
  In addition, the obstacle detection device of the present invention,Means for outputting and reporting the detected object information when the obstacle determining means determines that the detected subject is an obstacle;
  The self-diagnosis means determines whether a train exists on the track portion based on each track height,
  The obstacle judging means includesWhen it is determined by the self-diagnosis means that a train is present on the track part,It has the structure which stops the said report.
  With this configuration, since a train passing or stopping at the station is detected, it is possible to automatically prevent the output of an erroneous diagnosis result and to improve the accuracy of self-diagnosis.
[0016]
  Also, the obstacle detection device of the present invention is,in frontSelf-diagnosis meansWhen each of the track heights is determined to be included in the predetermined range,When the number is equal to or less than a predetermined reference number, it is determined that there is a train on the track, and the obstacle determination means isWhen it is determined by the self-diagnosis means that a train is present on the track part,It has the structure which stops the said report.
  With this configuration, since a train passing or stopping at the station is detected, it is possible to automatically prevent the output of an erroneous diagnosis result and to improve the accuracy of self-diagnosis.
[0017]
  Also, the obstacle detection device of the present invention is,in frontSelf-diagnosis meansWhen it is determined that each orbital height is included in the predetermined rangeWhen the number of each track height is zero, it is determined that there is a train on the track, the obstacle determination means,When it is determined by the self-diagnosis means that a train is present on the track part,It has the structure which stops the said report.
  With this configuration, since a train passing or stopping at the station is detected, it is possible to automatically prevent the output of an erroneous diagnosis result and to improve the accuracy of self-diagnosis.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a diagram showing a block configuration of an obstacle detection apparatus according to the first embodiment of the present invention. The obstacle detection apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention includes a stereo camera 110 including a plurality of cameras, and three-dimensional information that generates three-dimensional information about each block image obtained by dividing an image into a plurality of regions. Measuring means 120, height measuring means 130 for generating information related to the height of the subject, detection area generating means 140 for generating an area for detecting an obstacle, and object detection for detecting all or part of the subject image Means 150, object information generating means 160 for generating detected object information that is information relating to the form or motion state of the detected subject, obstacle determining means 170 for determining whether the detected subject is an obstacle, and detected object It is comprised by the report means 180 which outputs and reports information.
[0019]
The stereo camera 110 is an imaging device that includes a track surface on which a train track is laid and a plurality of cameras that capture the same subject.
[0020]
FIG. 2 is a diagram showing the inside of the station. The station yard shown in FIG. 2A includes a stereo camera 110, a detection area 20, a platform 21, a platform roof 22, a track 24, and a track surface 25. Note that the stereo camera height 23, the orbital height 26, the platform height 27, the upper limit height 28 of the detection area, and the first lower limit height 29 of the detection area are values to be used later. . FIG. 2B is a diagram showing a state in front of the stereo camera 110, and shows that there is a person 30 with a bag 31 on the platform 21.
[0021]
FIG. 3 is a diagram illustrating a positional relationship between the detection area and the person.
FIG. 3A is a cross-sectional view of the station premises near the person 30, and the second lower limit height 33 of the detection area will be described later. FIG. 3B is a diagram illustrating a right image 32 obtained by imaging with the stereo camera 110.
[0022]
The stereo camera 110 outputs data of a right image 32 and a left image 42 described later to the three-dimensional information measuring unit 120 obtained by imaging.
[0023]
The three-dimensional information measuring unit 120 receives the image data of the right image 32 and the left image 42, and based on the information about each block image obtained by dividing each image into a plurality of regions, the stereo camera 110 to the subject. It is a means for measuring the distance and generating the measured information. The three-dimensional information is information obtained by combining two-dimensional information indicating the position of each block image and distance information from the stereo camera 110 to the subject.
[0024]
Below, an example of the method of producing | generating 3D information is shown.
FIG. 4 is a diagram illustrating a left image and a right image obtained by imaging with a stereo camera. A left image 42 and a right image 32 obtained by imaging the person 30 with the left camera 40 and the right camera 41 constituting the stereo camera 110 are shown. The subject distance 43, the lens focal length 44, the camera interval 45, and the parallax 46, which are distances from the person 30 to the stereo camera 110, will be described below.
[0025]
The left camera 40 and the right camera 41 constitute a stereo camera 110 and are installed at predetermined intervals so as to capture the same direction at a camera interval 45 that is an interval between the left camera 40 and the right camera 41.
When the left image 42 and the right image 32 obtained by imaging with the stereo camera 110 are superimposed, the person 30 as the subject in the left image 42 and the person 30 as the subject in the right image 32 do not match and are at different positions. Exists. The interval between the subjects when the left image and the right image are superimposed is called parallax.
[0026]
When the subject distance 43, which is the distance from the person 30 to the stereo camera 110, is small, the parallax 46 is large, and when the subject distance 43 is large, the parallax 46 is small. Here, when the value of the subject distance 43 is l, the value of the lens focal length 44 is f, the value of the camera interval 45 is B, and the value of the parallax 46 is d, the equation is l = (B × f) / d. expressed. If the parallax 46 is obtained with the lens focal length 44 and the camera interval 45 as constants, the subject distance 43 is calculated.
[0027]
Next, a method for obtaining the parallax 46 by image processing will be described with reference to FIG.
FIG. 5 is a diagram illustrating each block image obtained by dividing an image into a plurality of regions. FIG. 5 shows each block image 50 obtained by coordinating the positional relationship between the person 30 as the subject and the stereo camera 110 and dividing the image into a plurality of regions.
Here, it is assumed that the number of pixels of the images (the left image 42 and the right image 32) obtained from the left camera 40 and the right camera 41 constituting the stereo camera 110 is 768 × 240 pixels. The coordinated image 51 is divided into 96 block images in the horizontal direction and 60 block images in the vertical direction, where 8 pixels in the horizontal direction and 4 pixels in the vertical direction are taken as one block image. Each block image is associated with each coordinate point. Here, the coordinate point of the block image 50 is represented as a block (X, Y).
[0028]
The three-dimensional information measuring unit 120 searches for a block image in the left image 42 in which the components of the image data included in the block image in the right image 32 match. Of course, a block image in the right image 32 in which the components of the image data included in the block image in the left image 42 match may be searched.
This search method is called stereo image association processing, and various methods have been proposed, but since they are known, the details thereof are omitted. By this association processing, a block image corresponding to the left image 42 is determined as the block image included in the right image 32, and the parallax 46 is obtained. Therefore, it is possible to measure the distance l for the entire image and generate distance information. The distance from the stereo camera 110 corresponding to the block (X, Y) to the subject is represented as distance information z (X, Y).
The three-dimensional information measuring unit 120 generates distance information z (X, Y) and outputs it to the height measuring unit 130.
[0029]
The height measuring unit 130 is a unit that measures the subject height, which is the distance from the track surface to a part of the subject in the normal direction, and generates information related to the measured subject height.
[0030]
The height measuring unit 130 receives the distance information z (X, Y) output by the three-dimensional information measuring unit 120 and generates information related to the subject height. The subject height is sequentially calculated based on predetermined track distance information and each block (X, Y). Information relating to the subject height is represented as subject height information h (X, Y).
[0031]
A method for calculating the subject height will be described in detail with reference to FIGS.
First, FIG. 6 is a diagram showing how the subject height is measured. The right image 32 shown in FIG. 6A represents the distribution of distances in the z-axis direction when nothing is present on the track surface 25. Here, information on the distance of the predetermined track surface 25 is distance information z.₀Expressed as (X, Y). Z₀(X1, Y1) is a point where a point on the track surface 25 corresponding to an arbitrary block (X1, Y1) is made to correspond to the z-axis and the normal direction.
Distance information z₀(X, Y) is a distance information z obtained by measuring each point on the track surface 25 in advance in a situation where nothing exists on the track surface 25 and measuring the distance of each block (X, Y).₀Set to (X, Y). But actually the distance information z₀Since (X, Y) has a track or the like laid on the track surface 25, the stereo camera 110 is used to measure a part of the track surface 25, and the distance from the measurement result using the least square method or the like. Information z₀(X, Y) is estimated and predetermined.
[0032]
Next, the right image 32 shown in FIG. 6B represents distance information z (X, Y) for each block image that is sequentially measured.
The height measuring means 130 includes distance information z (X, Y) and distance information z on the predetermined track surface 25.₀The subject height is calculated based on (X, Y) and Hc which is the value of the height 23 of the stereo camera, which is the height of the normal line from the track surface 25 to the stereo camera 110.
Specifically, first, b is the distance from the stereo camera 110 to the head of the person 30, a is the distance from the stereo camera 110 to the track surface 25 through the head of the person 30, and the height 60 of the person is h Assuming that (X1, Y1), it is expressed by equation (1) from the relation of the similar shape of the triangle with the raceway surface 25 as the base.
[Expression 1]

That is, h (X1, Y1) is expressed by equation (2).
[Expression 2]

Where distance a, distance b, z on the z-axis₀Assuming that (X, Y) and z (X, Y), it is expressed by equation (3) from the relation of the similar shape of a triangle with the z axis as the base.
[Equation 3]

That is, equation (3) can be converted to equation (4).
[Expression 4]

Therefore, if the information about the subject height is expressed as the subject height information h (X, Y), the subject height information h (X, Y) is expressed by equation (5).
[Equation 5]

[0033]
The height measuring unit 130 outputs information about the subject height, which is information including the subject height information h (X, Y) calculated by the equation (5), to the object detecting unit 150.
[0034]
The detection area generating means 140 is a means for generating a detection area by setting an area located near the platform on the track surface 25 as a detection area.
[0035]
Here, an example of the detection region generation method will be described again in detail with reference to FIGS. 3A and 3B.
The detection area 20 is determined in advance based on a detection area threshold that is a threshold indicating a height range for each block included in the detection area in the image. As shown in FIG. 3B, the detection area block is determined for a block image in the area of the detection area 20 in the image, and the detection area threshold is detected as shown in FIG. It is determined by the first lower limit height 29 of the area and the upper limit height 28 of the detection area. Therefore, the detection area 20 is an area as shown in FIG. Here, the detection region 20 may have an upper limit on the height of the upper surface of the platform. For example, if the upper limit height 28 of the detection area is expressed as a threshold value T2 and the platform height 27 is expressed as h1, T2 <h1. Therefore, a subject such as the bag 31 existing above the platform 21 is not erroneously detected as an obstacle.
In addition, the detection region 20 may have a region that does not include the region occupied by the track 24 or the track height 26 as a lower limit. For example, as shown in FIG. 3A, if the first lower limit height 29 of the detection region is determined to exceed the track height 26, the track 24 is not erroneously detected as an obstacle.
Furthermore, the lower limit height of the detection area may be set to a different value for each detection area block.
For example, for a detection region block in which the track surface 25 other than the track 24 is imaged, the first lower limit height 29 of the detection region is set as the threshold T1a, and for a detection region block in which the track 24 is imaged, the detection region block The second lower limit height 33 may be set as the threshold value T1b. When T1a = 15 cm, the actual height of the track is about 16 cm. Therefore, if this threshold is lower than the track height 26, the track 24 also enters the detection region 20. Therefore, for the detection area block in which the trajectory 24 is imaged, the trajectory 24 does not enter the detection area by setting the threshold value to T1b = T1a + 16 cm, for example.
[0036]
The detection area generation unit 140 stores information on the detection area block and the detection area threshold, and outputs the stored information on the detection area block and the detection area threshold to the object detection unit 150.
[0037]
The object detection unit 150 is a unit that detects all or a part of the image of the subject existing in the detection area based on information on the height of the subject.
[0038]
First, the object detection unit 150 receives the information regarding the subject height output by the height measurement unit 130 and the information regarding the detection area block and the detection area threshold output by the detection area generation unit 140.
Next, the object detection means 150 extracts detection area blocks based on the information on the subject height, and the subject height information h (() corresponding to the extracted distance information z (X, Y) for each detection area block. By determining whether or not (X, Y) is within the detection area threshold range, all or part of the image of the subject existing in the detection area is detected.
For example, as shown in FIG. 7, when there is a person 30 who falls from the platform 21 in the detection area 20, each block image of the detection block 70 is extracted.
[0039]
When the object detection unit 150 detects all or part of the image of the subject existing in the detection area, the object detection unit 150 obtains information indicating the position of the block image that is within the detection area threshold value and information about the height of the object. It outputs to the information generation means 160.
[0040]
The object information generating unit 160 is a unit that generates detected object information that is information related to the form or motion state of the detected subject.
[0041]
First, the object information generation unit 160 inputs information indicating the position of the block that was within the detection area threshold value output by the object detection unit 150 and information regarding the height of the subject.
Next, the object information generation unit 160 generates detected object information that is information regarding the form or motion state of the detected subject based on information indicating the position of the block that was within the range of each threshold. The detected object information and the information regarding the height of the subject are output to the obstacle determination unit 170.
The sensed object information is information in which the area related to the form of the subject calculated based on the pixels included in the image, the continuous detection time related to the motion state, the moving speed, or the like is calculated.
[0042]
The obstacle determination means 170 is a means for determining whether or not the detected subject is an obstacle based on the detected object information.
[0043]
First, the obstacle determination unit 170 inputs the detected object information output by the object information generation unit 160 and information related to the height of the subject.
Next, the obstacle determination means 170 determines whether or not the detected subject is an obstacle based on the input detected object information. For example, the obstacle includes a person who has fallen from the platform to the detection area, that is, a fallen person.
For example, a method of determining whether or not the detected subject is a fallen person may be a method of judging by comparing with a reference value using an area relating to the form of the faller who is the subject. Assuming that the fallen person is a standard adult male, if the width is 40 cm and the height is 170 cm, the standard area is 40 × 170 = 6800 square centimeters. Assuming that the fallen person is a child or the like that is more than one third of an adult, the area is about 2267 square centimeters to about 6800 square centimeters.
When the obstacle determination unit 170 determines that the detected subject is an obstacle, the obstacle determination unit 170 outputs detected object information to the notification unit 180.
[0044]
The reporting unit 180 is a unit that receives the detected object information output by the obstacle determining unit 170 and outputs the input detected object information for notification. The reporting method may be output to a display, monitor, printer, or the like that displays detected object information, or an alarm may be sounded.
[0045]
As described above, since the obstacle detection device according to the first embodiment of the present invention measures a three-dimensional shape including the height of a subject from an image obtained by imaging with a stereo camera, the obstacle on the orbit. The recognition accuracy of an object can be improved.
[0046]
FIG. 8 is a diagram illustrating a block configuration of an obstacle detection apparatus according to the second embodiment of this invention.
The obstacle detection apparatus 200 according to the second embodiment of the present invention includes a stereo camera 110 including a plurality of cameras, and three-dimensional information for generating three-dimensional information about each block image obtained by dividing an image into a plurality of regions. Measuring means 120, height measuring means 130 for generating information related to the height of the subject, detection area generating means 140 for generating an area for detecting an obstacle, and object detection for detecting all or part of the subject image Means 150, object information generating means 160 for generating detected object information that is information relating to the form or motion state of the detected subject, obstacle determining means 170 for determining whether the detected subject is an obstacle, detected object information Information means 180 for outputting and notifying, orbital area generating means 210 for generating an area that becomes one or more of the orbital areas from the image, and generating information on the orbital height Constituted by the trajectory height information generating means 220 and the self-diagnosis unit 230 for diagnosing the own measurement performance, that.
Of the means constituting the obstacle detection apparatus 200 according to the second embodiment of the present invention, the same processing as that constituting the obstacle detection apparatus 100 according to the first embodiment of the present invention is performed. Are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
[0047]
The trajectory area generation means 210 is a means for generating an area that becomes a trajectory portion of one or more areas in an image obtained by imaging with the stereo camera 110.
[0048]
Here, an example of a method for generating a trajectory region that is a trajectory portion of a plurality of regions in an image will be described.
FIG. 9 is a diagram illustrating a trajectory region. First, as shown in FIG. 9, the region in the right image 32 is divided into twelve so as to include the trajectory. A track region from the track region 901 to the track region 912 is obtained.
The trajectory area generation unit 210 outputs information on the block image included in each trajectory area to the trajectory height information generation unit 220.
[0049]
The track height information generation unit 220 is a unit that measures the track height, which is the height of the track for each track region, and generates information about each track height.
First, the trajectory height information generation means 220 receives as input the information regarding the block image included in the trajectory area output by the trajectory area generation means 210 and the information regarding the subject height output by the height measurement means 130. .
The trajectory height information generation means 220 measures the trajectory height, which is the trajectory height, based on the input information, generates information related to each trajectory height, and relates to each generated trajectory height. Information is output to the self-diagnosis means 230.
[0050]
An example of a method for generating information on the orbital height is shown below.
First, the trajectory height information generation unit 220 extracts subject height information corresponding to the block images included in each trajectory region.
Next, the trajectory height information generating means 220 measures the trajectory height based on the extracted information on the height of each subject.
[0051]
For example, the trajectory height information generation unit 220 obtains values indicating the heights of a plurality of trajectories based on information on the subject height corresponding to each block image included in the trajectory region 901. The orbital height may be an average value of these values or a median (median value). Alternatively, a histogram may be created based on values indicating the heights of a plurality of trajectories to obtain a mode value. As described above, each track height from the track region 901 to the track region 912 is generated.
[0052]
The self-diagnosis unit 230 is a unit that determines whether or not each orbital height is included in a predetermined range, diagnoses its own measurement performance based on the determination result, and outputs a diagnosis result of the measurement performance. .
The self-diagnosis unit 230 receives the information on each orbital height output by the orbital height information generation unit 220 and determines whether or not each input orbital height is included in a predetermined range. Based on the determination result, the self-measuring performance is diagnosed and the self-diagnosis result is output.
[0053]
For example, it is determined whether or not the number of each orbital height included in a predetermined range exceeds a predetermined reference number, and if it exceeds the predetermined reference number, the self-measurement performance is diagnosed as abnormal, If the number is less than the reference number, the self measurement performance may be diagnosed as normal.
Specifically, the range of the trajectory height is determined in advance, for example, from 0 cm to 30 cm in consideration of the measurement error because the actual trajectory height is about 16 cm. When the distance is from 0 cm to 30 cm, it is determined whether or not the trajectory height from the trajectory area 901 to the trajectory area 912 is included in the above range. Assume that the number of orbital heights included in the range from 0 cm to 30 cm is 3, and the number of orbital heights not included in the range from 0 to 30 cm is 9. Here, when the predetermined reference number is set to 5, the number of orbital heights not included in the range is 9, which exceeds the reference number, so the self-diagnosis unit 230 diagnoses the measurement performance as abnormal. . Note that if the predetermined reference number is 0 and the number of all the trajectory heights is not included in the predetermined range, the measurement performance may be diagnosed as abnormal.
[0054]
As described above, since the obstacle detection device according to the second embodiment of the present invention outputs the diagnostic result of the measurement performance, the measurement performance can be confirmed and the reliability of the obstacle detection device can be improved. .
[0055]
FIG. 10 is a diagram showing a block configuration of an obstacle detection apparatus according to the third embodiment of the present invention.
The obstacle detection apparatus 300 according to the third embodiment of the present invention includes a stereo camera 110 including a plurality of cameras, and three-dimensional information that generates three-dimensional information about each block image obtained by dividing an image into a plurality of regions. Measuring means 120, height measuring means 130 for generating information related to the height of the subject, detection area generating means 140 for generating an area for detecting an obstacle, and object detection for detecting all or part of the subject image Means 150, object information generating means 160 for generating detected object information that is information relating to the form or motion state of the detected subject, obstacle determining means 370 for determining whether the detected subject is an obstacle, detected object information Information means 180 for outputting and reporting, orbital area generating means 210 for generating an area to be a trajectory part of one or more areas in the image, and generating information on the orbital height That orbit height information generation unit 220, constituted by the self-diagnosis unit 390, and a receiving unit 310 diagnoses its own measurement performance.
Of the means constituting the obstacle detection device 300 of the third embodiment of the present invention, the same processing as the means constituting the obstacle detection device 200 of the second embodiment of the present invention is performed. Are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.
[0056]
The receiving means 310 is a means for receiving a train presence / absence signal which is a signal transmitted by an external device and which indicates whether a train is present in the detection area or in the track portion.
The external device may be a sensor that detects a train approaching the platform. Moreover, when a train approaches a platform, the apparatus etc. which transmit a train presence / absence signal by a station employee pressing a button may be used.
The receiving unit 310 outputs the train presence / absence information included in the received train presence / absence signal to the obstacle determination unit 370 or the self-diagnosis unit 390.
[0057]
The obstacle determination means 370 is a means for determining whether or not the detected subject is an obstacle based on the detected object information.
Further, the obstacle determination means 370 is a means for determining whether or not a part of the image of the subject existing in the train area is a train based on the information on the subject height based on the train area above the detection area.
[0058]
First, the obstacle determination unit 370 outputs the detected object information output by the object information generation unit 160, information on the height of the subject, the train presence / absence information output by the reception unit 310, and the self-diagnosis unit 390. Train decision result information.
[0059]
Next, when the train presence / absence information indicates that the train exists in the detection area, the obstacle determination unit 370 stops the operation of determining whether or not the detected subject is an obstacle, By not outputting the object information to the reporting means 180, the reporting is stopped.
In addition, when the train determination result information indicates that the train is on the track portion, the obstacle determination unit 370 stops the operation of determining whether the detected subject is an obstacle, and the detected object By not outputting the information to the reporting means 180, the reporting is stopped.
[0060]
The obstacle determination unit 370 determines whether or not the detected subject is an obstacle based on the input detected object information. For example, the obstacle includes a person who has fallen from the platform to the detection area, that is, a fallen person.
Here, a region above a predetermined detection region, for example, a region including a train roof is defined as a train region. For example, the train area is a train area 1101 in the right image 32 obtained by the stereo camera 110 as shown in FIG.
[0061]
The obstacle determination unit 370 extracts the subject height from each block image included in the train area based on the information about the subject height, and the extracted subject height is equal to or higher than a predetermined reference value. Whether or not a part of the subject image is a train. For example, since the train height is about 3.4m, if the height that is the predetermined reference value is 3m and the block image that is 3m or more exceeds the predetermined reference number, a part of the subject image is trained You may judge.
The obstacle determination unit 370 outputs obstacle determination result information, which is information indicating a determination result of determining whether a part of the image of the subject existing in the train area is a train, to the self-diagnosis unit 390. Also good.
When the obstacle determination unit 370 determines that a part of the subject image is a train, the obstacle determination unit 370 does not output the detected object information to the notification unit 180.
[0062]
The self-diagnosis unit 390 is a unit that determines whether or not each orbital height is included in a predetermined range, diagnoses its own measurement performance based on the determination result, and outputs the measurement result diagnosis result. is there.
Further, the self-diagnosis unit 390 is a unit that determines whether or not a train exists on the track portion based on each track height.
First, the self-diagnosis unit 390 inputs information on each track height output by the track height information generation unit 220 and the train presence / absence information output by the reception unit 310. The self-diagnosis unit 390 inputs the obstacle determination result information when the obstacle determination unit 370 outputs the obstacle determination result information.
[0063]
Next, when the train presence / absence information indicates that the train exists in the detection area, the self-diagnosis unit 390 determines whether or not each track height is included in a predetermined range. No measurement performance diagnostic results are output.
Further, when the obstacle determination result information indicates that the train exists in the train area, the self-diagnosis unit 390 determines whether or not each track height is included in a predetermined range. Is not performed and the diagnostic result of the measurement performance is not output.
[0064]
The self-diagnosis unit 390 determines whether or not each input trajectory height is included in a predetermined range, diagnoses its own measurement performance based on the determination result, and outputs a self-diagnosis result.
For example, it is determined whether the number of each orbital height included in a predetermined range does not exceed a predetermined reference number, and if it is equal to or less than the predetermined reference number, its own measurement performance is diagnosed as abnormal. If the predetermined reference number is exceeded, the self measurement performance may be diagnosed as normal. Note that if the predetermined reference number is 0 and the number of all orbital heights is not included in the predetermined range, the measurement performance may be diagnosed as abnormal.
[0065]
The self-diagnosis unit 390 may determine that a train exists on the track when the number of tracks included in a predetermined range is equal to or less than a predetermined reference number. In addition, when the number of each track height included in a predetermined range is 0, it may be determined that a train exists on the track.
[0066]
The self-diagnosis unit 390 determines whether or not a train exists on the track portion, and outputs train determination result information that is information indicating the determination result to the obstacle determination unit 370. The self-diagnosis means 390 does not output the self-diagnosis result when it is determined that the train is on the track portion.
[0067]
As described above, since the obstacle detection device according to the third embodiment of the present invention detects a train that passes through or stops at a station, it can prevent false alarms and improve detection accuracy. In addition, output of erroneous diagnosis results can be prevented, and the accuracy of self-diagnosis can be increased.
[0068]
【The invention's effect】
As described above, the present invention can provide an obstacle detection device that improves the recognition accuracy of an obstacle on a trajectory.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram showing a block configuration of an obstacle detection apparatus according to a first embodiment of the present invention.
[Fig. 2] Diagram showing the situation inside the station
FIG. 3 is a diagram showing a positional relationship between a detection area and a person.
FIG. 4 is a diagram showing left and right images obtained by imaging with a stereo camera.
FIG. 5 is a diagram showing each block image obtained by dividing an image into a plurality of regions.
FIG. 6 is a diagram showing how to measure the subject height
FIG. 7 is a diagram showing how a block image is extracted
FIG. 8 is a diagram showing a block configuration of an obstacle detection apparatus according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram showing a trajectory region
FIG. 10 is a diagram showing a block configuration of an obstacle detection apparatus according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram showing an area including a train roof;
FIG. 12 is a diagram showing an image obtained by imaging by a conventional obstacle detection device
[Explanation of symbols]
20 Detection area
21 platform
22 Platform roof
23 Height of stereo camera
24 orbit
25 Track surface
26 Orbital height
27 Platform height
28 Upper limit of detection area
29 First lower limit height of detection area
30 people
31 bags
32 Right image
33 Second lower limit height of detection area
40 Left camera
41 Right camera
42 Left image
43 Subject distance
44 Lens focal length
45 Camera interval
46 Parallax
50 block images
51 Coordinated image
60 people high
70 detection block
100, 200, 300 Obstacle detection device
110 Stereo camera
120 Three-dimensional information measuring means
130 Height measurement means
140 Detection region generation means
150 Object detection means
160 Object information generating means
170, 370 Obstacle judgment means
180 Reporting means
210 Orbital region generation means
220 Orbital height information generating means
230, 390 Self-diagnosis means
310 Receiving means
901, 902, 903, 904, 905, 906, 907, 908, 909, 910, 911, 912 Orbital region
1101 Train area
1201 bird
1202 images
1203 camera

Claims

A stereo camera including a track surface on which a train track is laid and a plurality of cameras that capture the same subject, and each block obtained by dividing an image obtained by imaging with the stereo camera into a plurality of regions Based on the image, means for measuring a subject height, which is a distance from the track surface to a part of the subject in a normal direction, and generating information on the subject height; An area located in the periphery is set as a detection area, and based on the information on the subject height, means for detecting all or part of the image of the subject existing in the detection area, and the presence in the detection area Means for generating detected object information, which is information relating to the form or motion state of the detected subject when all or part of the image of the subject is detected, and based on the detected object information; There are a obstacle determination means for the sensed object to determine whether the obstacle,
The trajectory height, which is the height of the trajectory for each trajectory portion, is measured for the trajectory portion of one or more regions in the image obtained by imaging with the stereo camera, and information on each trajectory height is obtained. Means for generating;
Self-diagnosis means for diagnosing its own measurement performance based on a result of determining whether or not each orbital height is included in a predetermined range, and outputting the measurement performance diagnosis result Obstacle detection device characterized.

Said self-diagnosis means, the result in which the number of the track height when each track height is determined to be within the scope of the predetermined has equal to or less than a predetermined reference number The obstacle detection device according to claim 1, wherein self-measurement performance is diagnosed based on the obstacle detection device.

The self-diagnosis means determines whether or not the number of each orbital height is zero when it is determined that the orbital height is included in the predetermined range. The obstacle detection device according to claim 1, which diagnoses measurement performance.

It is a signal transmitted by an external device, comprising receiving means for receiving a train presence / absence signal that is a signal indicating whether or not a train is present in the detection area or in the track portion,
The obstacle detection device according to claim 1, wherein the self-diagnosis unit does not output the diagnosis result according to the train presence / absence signal.

The obstacle determination means determines whether or not a part of the image of the subject existing in the train area is a train based on information on the subject height based on the train area above the detection area,
It said self-diagnosis means, when part of the image of the object existing in the train area is determined to be the train by the obstacle determination means, to claim 1, characterized in that does not output the diagnosis result The obstacle detection device described.

The obstacle determination means, when the subject height that is a part of the subject image existing in the train area based on the information about the subject height is 3 meters or more, a part of the subject image The obstacle detection device according to claim 5, wherein the obstacle detection device is determined to be a train.

Means for outputting and reporting the detected object information when the obstacle determining means determines that the detected subject is an obstacle;
The self-diagnosis means determines whether a train exists on the track portion based on each track height,
The obstacle detection device according to claim 1 , wherein the obstacle determination unit stops the notification when the self-diagnosis unit determines that a train exists on the track portion .

The self-diagnosis means trains on the track when the number of the track heights when the track height is determined to be included in the predetermined range is equal to or less than a predetermined reference number. Is determined to exist,
The obstacle detection device according to claim 7 , wherein the obstacle determination unit stops the notification when the self-diagnosis unit determines that a train is present on the track portion .

The self-diagnosis means determines that there is a train on the track when the number of the track heights when the track height is determined to be included in the predetermined range is zero. And
The obstacle detection device according to claim 7 , wherein the obstacle determination unit stops the notification when the self-diagnosis unit determines that a train is present on the track portion .