JP5065744B2 - Individual detector - Google Patents

Individual detector Download PDF

Info

Publication number
JP5065744B2
JP5065744B2 JP2007112110A JP2007112110A JP5065744B2 JP 5065744 B2 JP5065744 B2 JP 5065744B2 JP 2007112110 A JP2007112110 A JP 2007112110A JP 2007112110 A JP2007112110 A JP 2007112110A JP 5065744 B2 JP5065744 B2 JP 5065744B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
value
distance image
distance
threshold
detection
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2007112110A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2008268023A (en
Inventor
篤 廣中
健一 萩尾
一泰 山根
史和 栗原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Corp
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Panasonic Corp
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Corp, Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Panasonic Corp
Priority to JP2007112110A priority Critical patent/JP5065744B2/en
Publication of JP2008268023A publication Critical patent/JP2008268023A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5065744B2 publication Critical patent/JP5065744B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measurement Of Optical Distance (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

本発明は、検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成し、当該距離画像を用いて検出領域内の対象物を検出する個体検出器に関するものである。   The present invention generates a distance image having a pixel value as a distance value to an object existing in the detection region by imaging the detection region, and detects an object in the detection region using the distance image It is about.

この種の個体検出器1としては、たとえば図8に示すように、検出領域A1の上方に設置され検出領域A1を撮像することにより距離画像P1(図9参照)を生成する距離画像センサ2と、距離画像センサ2で生成された距離画像P1を用いて検出領域A1内の対象物(たとえば人体H1,H2)を検出する対象検出手段3とを備えたものが提供されている(たとえば特許文献1参照)。   As this type of individual detector 1, for example, as shown in FIG. 8, a distance image sensor 2 installed above the detection area A1 and imaging the detection area A1 to generate a distance image P1 (see FIG. 9), There is provided an apparatus including object detection means 3 for detecting an object (for example, human body H1, H2) in a detection area A1 using a distance image P1 generated by the distance image sensor 2 (for example, Patent Documents). 1).

距離画像センサ2の一例としては、たとえば検出領域A1に光を照射してから反射光を受光するまでの時間に基づいて検出領域A1の各場所までの距離をそれぞれ求めることで、距離値を画素値とした距離画像P1を生成するものがある。距離画像センサ2は、検出領域A1の背後の背景物(図8の例では床F1、ドア8等)に対して定位置に位置固定される。   As an example of the distance image sensor 2, for example, the distance value is determined by calculating the distance to each location in the detection area A1 based on the time from irradiating the detection area A1 to receiving the reflected light. Some generate a distance image P1 as a value. The distance image sensor 2 is fixed at a fixed position with respect to a background object behind the detection area A1 (floor F1, door 8, etc. in the example of FIG. 8).

対象検出手段3は、たとえば図9に示すように、距離画像センサ2から背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像P2として予め保持しており、距離画像センサ2から得られる距離画像P1と背景距離画像P2との差分である差分距離画像P3を生成し、差分距離画像P3において距離値の絶対値がある閾値th1以上となる領域を抽出して前景距離画像P4を生成し、前景距離画像P4として抽出された領域を対象物として検出する。背景距離画像P2は、たとえば検出領域A1に対象物が存在しない状態で距離画像センサ2から取得した複数の距離画像P1について、画素ごとに距離値を平均化することにより生成される。   For example, as shown in FIG. 9, the object detection unit 3 holds a distance image having a distance value from the distance image sensor 2 to the background object as a pixel value as a background distance image P2, and obtains it from the distance image sensor 2. A difference distance image P3 that is a difference between the distance image P1 and the background distance image P2 to be generated is generated, and a foreground distance image P4 is generated by extracting an area where the absolute value of the distance value is greater than or equal to a threshold th1 in the difference distance image P3. Then, the region extracted as the foreground distance image P4 is detected as an object. The background distance image P2 is generated, for example, by averaging distance values for each pixel for a plurality of distance images P1 acquired from the distance image sensor 2 in a state where no object is present in the detection area A1.

上述の個体検出器1の動作について、本発明の実施形態1を示す図2を参照して説明する。   The operation of the individual detector 1 will be described with reference to FIG. 2 showing the first embodiment of the present invention.

対象検出手段3は、距離画像センサ2から取得した距離画像P1を背景距離画像P2から減算する(つまり画素ごとに距離値の減算を行う)ことで差分距離画像P3を生成する。そのため、図2(a)のように検出領域A1の床F1上に人体H1,H2のみが存在する場合、理想的には、差分距離画像P3は人体H1に対応する領域に人体H1の床F1からの高さ(身長)を距離値として有し、人体H2に対応する領域に人体H2の床F1からの高さ(身長)を距離値として有することになる。そして、対象検出手段3は、差分距離画像P3の各画素ごとに距離値を上記閾値th1と比較し、距離値が閾値th1以上となる領域を図2(b)に示すように前景距離画像P4として抽出する。言い換えれば、差分距離画像P3のうち距離値が閾値th1を下回る領域は背景物(ここでは床F1)とみなされ、図2(a)に示すように床F1から閾値th1以上の高さに存在する対象物(ここでは人体H1,H2)が前景距離画像P4として抽出される。この前景距離画像P4から、検出領域A1に存在する対象物が検出される。   The object detection unit 3 generates the difference distance image P3 by subtracting the distance image P1 acquired from the distance image sensor 2 from the background distance image P2 (that is, subtracting the distance value for each pixel). Therefore, when only the human bodies H1 and H2 exist on the floor F1 of the detection area A1 as shown in FIG. 2A, ideally, the differential distance image P3 is in the area corresponding to the human body H1 and the floor F1 of the human body H1. The height (height) from the floor F1 of the human body H2 in the area corresponding to the human body H2 as the distance value. Then, the object detection unit 3 compares the distance value for each pixel of the difference distance image P3 with the threshold value th1, and the area where the distance value is equal to or greater than the threshold value th1 is shown in FIG. 2B, foreground distance image P4. Extract as In other words, an area of the difference distance image P3 whose distance value is lower than the threshold th1 is regarded as a background object (here, the floor F1), and is present at a height equal to or higher than the threshold th1 from the floor F1 as shown in FIG. The target object (here, human bodies H1 and H2) is extracted as the foreground distance image P4. From this foreground distance image P4, an object existing in the detection area A1 is detected.

ところで、距離画像センサ2で求まる距離値は、たとえば環境光等の外光成分の影響により誤差を生じることがある。ここにおいて、背景物の距離値に誤差が生じても、当該背景物の差分距離画像P3の距離値が閾値th1以上となることで当該背景物が対象物と誤認されることがないように、上記閾値th1は距離値の誤差を考慮して設定される。すなわち、背景物(ここでは床F1)の同一画素についての距離値の誤差が正規分布に従ってばらつくものとみなすと、この誤差分布のばらつきの程度を表す標準偏差σ1を考慮してたとえば図2(a)に示すようにσ1よりも所定のマージンMだけ大きい値(σ1+M)の閾値th1が設定される。これにより、差分距離画像P3のうち距離値が閾値th1を下回る領域を背景物とみなせる信頼度は一定に保たれる。この閾値th1は、個体検出器1を設置する際、個体検出器1に外部機器(たとえばパーソナルコンピュータ)を接続し、距離画像センサ2で生成される複数の距離画像P1の距離データ(距離値およびその誤差)を外部機器でモニタリングしながら、手動で最適値に設定される。
特開2006−64695号公報(図1)
By the way, the distance value obtained by the distance image sensor 2 may cause an error due to the influence of an external light component such as ambient light. Here, even if an error occurs in the distance value of the background object, the distance value of the difference distance image P3 of the background object is not less than the threshold th1, so that the background object is not mistaken for the object. The threshold th1 is set in consideration of the error of the distance value. That is, assuming that the error of the distance value for the same pixel of the background object (here, the floor F1) varies according to the normal distribution, the standard deviation σ1 representing the degree of variation of the error distribution is taken into account, for example, FIG. ), A threshold value th1 having a value (σ1 + M) larger than σ1 by a predetermined margin M is set. Thereby, the reliability which can consider the area | region where distance value is less than threshold value th1 among the difference distance images P3 as a background object is maintained constant. This threshold th1 is obtained by connecting distance data (distance value and distance data) of a plurality of distance images P1 generated by the distance image sensor 2 by connecting an external device (for example, a personal computer) to the individual detector 1 when the individual detector 1 is installed. It is manually set to an optimal value while monitoring the error) with an external device.
Japanese Patent Laying-Open No. 2006-64695 (FIG. 1)

しかし、背景物の距離値の誤差の発生確率は検出領域A1の環境変化に起因して変動することがある。たとえば、距離画像センサ2が背景物の距離値を測定する際に受光する光には信号成分(距離画像センサ2から出力され背景物で反射された光)と雑音成分(環境光等の外光成分)とが含まれているので、背景物である床F1の張替えなどにより床F1の光の反射率が低下すると、距離画像センサ2で受光される光に占める信号成分の割合が低下して背景物の距離値のSN比が低下し、背景物の距離値の誤差の発生確率が高くなる。誤差の発生確率が高くなると、実際に距離画像センサ2で測定される床F1の距離値に関してもばらつきの程度が大きくなる。このように背景物の距離値のばらつきの程度が変動して大きくなる場合、図10(a)のように変動後における誤差分布の標準偏差σ2が変動前における誤差分布の標準偏差σ1より大きくなるので、閾値th1が変動前の標準偏差σ1を考慮して設定された値のままであれば、差分距離画像P3のうち距離値が閾値th1を下回る領域を背景物とみなせる信頼度が低下する。したがって、背景物の差分距離画像P3の距離値が閾値th1以上となり図10(b)に示すように前景距離画像P4で背景物と対象物とを区別できなくなる不具合が発生しやすくなり、対象物の検出の信頼度が低くなる。   However, the error probability of the distance value of the background object may fluctuate due to the environmental change in the detection area A1. For example, the light received when the distance image sensor 2 measures the distance value of the background object includes signal components (light output from the distance image sensor 2 and reflected by the background object) and noise components (external light such as ambient light). Component), the ratio of the signal component in the light received by the distance image sensor 2 decreases when the light reflectance of the floor F1 decreases due to, for example, the replacement of the floor F1 as a background object. The SN ratio of the distance value of the background object decreases, and the probability of occurrence of an error in the distance value of the background object increases. When the error occurrence probability increases, the degree of variation also increases with respect to the distance value of the floor F1 actually measured by the distance image sensor 2. Thus, when the degree of variation in the distance value of the background object fluctuates and becomes large, the standard deviation σ2 of the error distribution after the fluctuation becomes larger than the standard deviation σ1 of the error distribution before the fluctuation as shown in FIG. Therefore, if the threshold value th1 is a value set in consideration of the standard deviation σ1 before the change, the reliability that the region in the difference distance image P3 whose distance value is lower than the threshold value th1 can be regarded as a background object is lowered. Accordingly, the distance value of the difference image P3 of the background object is equal to or greater than the threshold th1, and a problem that the background object and the object cannot be distinguished from each other in the foreground distance image P4 as shown in FIG. The reliability of detection is reduced.

また、検出領域A1の環境変化に応じて閾値th1を手動で設定し直すようにすれば、対象物の検出の信頼度の低下を回避できるものの、閾値th1を設定し直す手間がかかるという問題がある。特に、個体検出器1の一部が天井に埋め込まれている場合には、個体検出器1に外部機器を接続して閾値th1を設定し直すという作業は非常に面倒である。   Further, if the threshold value th1 is manually reset according to the environmental change in the detection area A1, a decrease in the reliability of detection of the target can be avoided, but there is a problem that it takes time to reset the threshold value th1. is there. In particular, when a part of the individual detector 1 is embedded in the ceiling, it is very troublesome to connect an external device to the individual detector 1 and reset the threshold th1.

本発明は上記事由に鑑みて為されたものであって、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避でき、且つ、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからない個体検出器を提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described reasons, and can prevent a decrease in the reliability of detection of an object due to an environmental change in a detection area, and manually set a threshold according to an environmental change in the detection area. An object of the present invention is to provide an individual detector that does not require time and effort to set again.

請求項1の発明では、検出領域の背後の背景物に対して位置固定され検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成する距離画像センサと、距離画像センサから背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像として、距離画像センサから得られる距離画像と背景距離画像との差分である差分距離画像を生成し、差分距離画像において距離値の絶対値が所定の閾値以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段と、対象検出手段で用いられる前記閾値を設定する閾値設定手段とを備え、閾値設定手段は、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有することを特徴とする。   According to the first aspect of the present invention, a distance image sensor that generates a distance image having a pixel value as a distance value to an object existing in the detection area by imaging the detection area while being fixed in position relative to a background object behind the detection area. And a distance image having a distance value from the distance image sensor to the background object as a pixel value as a background distance image, and generating a difference distance image that is a difference between the distance image obtained from the distance image sensor and the background distance image, A target detection unit that detects, as a target, a region in which the absolute value of the distance value is equal to or greater than a predetermined threshold in the distance image; and a threshold setting unit that sets the threshold used in the target detection unit, A plurality of distance images are acquired from the distance image sensors at different times, and an index value indicating the degree of variation in distance value is calculated for the same pixel of the background object among the plurality of distance images. Characterized in that it has a calculation unit for, and a setting unit that sets automatically statistically the threshold value based on the index value calculated by the calculation unit.

この構成によれば、閾値設定手段が、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記対象物を除く同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有するので、検出領域の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像のうち距離値の絶対値が閾値を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができる。したがって、背景物の差分距離画像の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避することができる。また、閾値は閾値設定手段により自動で設定されるので、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからないという利点もある。   According to this configuration, the threshold value setting means acquires a plurality of distance images from the distance image sensor at different times, and indicates the degree of variation in distance value for the same pixel excluding the object among the plurality of distance images. Since it has a calculation unit that calculates a value and a setting unit that automatically sets the threshold statistically based on the index value calculated by the calculation unit, the distance of the background object due to the environmental change of the detection region Even if the degree of variation in value may vary, it is possible to maintain a certain degree of reliability so that a region where the absolute value of the distance value is below the threshold in the difference distance image can be regarded as a background object. Therefore, it is possible to avoid the occurrence of a problem that the background object and the target object cannot be distinguished because the absolute value of the distance value of the differential distance image of the background object is equal to or greater than the threshold, and the reliability of the target object detection due to the environmental change in the detection region Can be avoided. Further, since the threshold value is automatically set by the threshold value setting means, there is an advantage that it does not take time and effort to manually reset the threshold value according to the environmental change of the detection region.

請求項2の発明は、請求項1の発明において、前記対象物が人体であって、前記検出領域における人体の存否を検出する人体検知センサが設けられ、前記算出部が、検出領域に人体が存在しないときに前記距離画像センサから前記距離画像を取得し、前記指標値を算出することを特徴とする。   According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the invention, the object is a human body, and a human body detection sensor for detecting the presence or absence of the human body in the detection region is provided, and the calculation unit includes a human body in the detection region. When the image does not exist, the distance image is acquired from the distance image sensor, and the index value is calculated.

この構成によれば、算出部で算出される指標値は検出領域に人体が存在しないときに距離画像センサから取得された距離画像により算出されるので、検出領域における人体の存否の影響を受けて指標値が必要以上に大きくなることを確実に回避できる。したがって、設定部において必要以上に大きな閾値が設定されることを回避でき、結果的に対象物の検出感度の向上を図ることができる。   According to this configuration, since the index value calculated by the calculation unit is calculated from the distance image acquired from the distance image sensor when no human body exists in the detection region, it is affected by the presence or absence of the human body in the detection region. It is possible to reliably avoid the index value from becoming larger than necessary. Therefore, it is possible to avoid setting an unnecessarily large threshold value in the setting unit, and as a result, it is possible to improve the detection sensitivity of the object.

請求項3の発明は、請求項1または請求項2の発明において、前記算出部が、前記距離画像の各画素ごとに前記指標値を算出し、前記設定部が、距離画像の各画素ごとに前記閾値を設定することを特徴とする。   According to a third aspect of the present invention, in the first or second aspect of the present invention, the calculating unit calculates the index value for each pixel of the distance image, and the setting unit is configured for each pixel of the distance image. The threshold value is set.

この構成によれば、距離画像の各画素ごとに閾値が設定されるので、距離値のばらつきの程度が検出領域内において各画素ごとに異なっている場合に、各画素ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができる。   According to this configuration, since a threshold is set for each pixel of the distance image, an optimum threshold is set for each pixel when the degree of variation in the distance value is different for each pixel in the detection region. It is possible to improve the detection sensitivity of the object.

請求項4の発明は、請求項1または請求項2の発明において、前記算出部が、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に前記距離画像を区分し、各小領域ごとに同一画素について前記指標値を算出し、前記設定部が、距離画像の各小領域ごとに前記閾値を設定することを特徴とする。   According to a fourth aspect of the present invention, in the first or second aspect of the present invention, the calculation unit divides the distance image into a plurality of small regions each composed of a plurality of adjacent pixels, and the same pixel for each small region. And the setting unit sets the threshold value for each small region of the distance image.

この構成によれば、距離画像の各小領域ごとに閾値が設定されるので、距離値のばらつきの程度が検出領域内において各小領域ごとに異なっている場合に、各小領域ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができる。また、距離画像の各画素ごとに閾値を設定する場合に比べて、閾値設定手段で処理されるデータ量を減らすことができ、処理速度を向上させることができるという利点もある。   According to this configuration, the threshold is set for each small area of the distance image. Therefore, when the degree of variation in the distance value is different for each small area in the detection area, the optimum value is set for each small area. A threshold can be set, and the detection sensitivity of the object can be improved. Further, as compared with the case where a threshold is set for each pixel of the distance image, there is an advantage that the amount of data processed by the threshold setting means can be reduced and the processing speed can be improved.

本発明は、閾値設定手段が、距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された指標値に基づいて統計的に閾値を自動で設定する設定部とを有するので、検出領域の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、背景物の差分距離画像の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避できる。また、閾値は閾値設定手段により自動で設定されるので、検出領域の環境変化に応じて閾値を手動で設定し直す手間がかからないという効果もある。   According to the present invention, the threshold setting unit includes a calculation unit that calculates an index value indicating the degree of variation in the distance value, and a setting unit that automatically sets the threshold statistically based on the index value calculated by the calculation unit. Therefore, even if the degree of variation in the distance value of the background object may fluctuate due to the environmental change in the detection area, the absolute value of the distance value of the difference image of the background object is equal to or greater than the threshold value and the object It is possible to avoid the occurrence of a problem that makes it impossible to distinguish an object from each other, and it is possible to avoid a decrease in reliability of detection of an object due to an environmental change in a detection region. Further, since the threshold value is automatically set by the threshold value setting means, there is an effect that it does not take time and effort to manually reset the threshold value according to the environmental change of the detection region.

以下の各実施形態では、図8に示すように電気錠7付のドア8および解錠のための認証装置9を備えた部屋の入室管理システムにおいて、認証装置9での認証によって正当と認められた人体H1が入室する際、同時に他の人体H2が侵入する所謂共入りを検出する共入り検出装置10に、本発明の個体検出器1を用いる例を示す。この例では、人体H1の入室時に、制御装置11からの信号を受けて個体検出器1が検出領域(ドア8付近の空間)A1の人体H1,H2を検出し、複数の人体H1,H2が検出されると共入り検出手段12において共入りと判断し警報手段13に発報させる。ただし、本発明の個体検出器1の用途は、共入り検出装置10に限定されるものではない。   In each of the following embodiments, as shown in FIG. 8, in the room entrance management system including the door 8 with the electric lock 7 and the authentication device 9 for unlocking, it is recognized as valid by the authentication by the authentication device 9. An example in which the individual detector 1 of the present invention is used for a co-entry detection apparatus 10 that detects so-called co-entry that another human body H2 enters at the same time when the human body H1 enters the room is shown. In this example, when the human body H1 enters the room, the individual detector 1 detects the human bodies H1 and H2 in the detection area (space near the door 8) A1 in response to a signal from the control device 11, and a plurality of human bodies H1 and H2 are detected. When it is detected, the co-incident detection means 12 determines that the co-incidence is present and causes the alarm means 13 to issue a notification. However, the use of the individual detector 1 of the present invention is not limited to the co-entry detection device 10.

(実施形態1)
本実施形態の個体検出器1は、図1に示すように検出領域A1(図2参照)を撮像することにより検出領域A1に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像P1を生成する距離画像センサ2と、距離画像センサ2で生成された距離画像P1を用いて検出領域A1内の対象物を検出する対象検出手段3とを備える。ここで距離画像センサ2は天井(図示せず)に取り付けられており、図2に示すように検出領域A1の背後の背景物としての床F1に対して定位置に位置固定されることで、床F1までの実距離が不変となっている。検出領域A1は距離画像センサ2と床F1との間において距離画像センサ2を頂点とした角錐状に形成される。
(Embodiment 1)
The individual detector 1 according to the present embodiment generates a distance image P1 having a pixel value as a distance value to an object existing in the detection area A1 by imaging the detection area A1 (see FIG. 2) as shown in FIG. A distance image sensor 2 for detecting the object in the detection area A1 using the distance image P1 generated by the distance image sensor 2. Here, the distance image sensor 2 is attached to a ceiling (not shown), and is fixed at a fixed position with respect to the floor F1 as a background object behind the detection area A1, as shown in FIG. The actual distance to the floor F1 is unchanged. The detection area A1 is formed in a pyramid shape with the distance image sensor 2 as a vertex between the distance image sensor 2 and the floor F1.

本実施形態では、距離画像センサ2として、たとえば赤外線を検出領域A1に照射する光源(図示せず)と、2次元配列された複数の感光部(図示せず)を具備し光学系(図示せず)を通して検出領域A1からの赤外線反射光を各感光部で受光する光検出素子(図示せず)とを有し、赤外線が照射されてから受光されるまでの時間(以下、往復時間という)に基づいて、検出領域A1に存在する物体までの距離値を画素ごとに求めるものを採用する。ただし、往復時間は非常に短いので、検出領域A1に照射する光の強度が一定周期で周期的に変化するように変調した強度変調光を用い、光源から出力される光と光検出素子で受光される光との間の位相差Φより往復時間を求めるようにする。   In this embodiment, the distance image sensor 2 includes, for example, a light source (not shown) that irradiates the detection area A1 with infrared rays, and a plurality of two-dimensionally arranged photosensitive units (not shown), and an optical system (not shown). And a light detecting element (not shown) for receiving the reflected infrared light from the detection area A1 through each photosensitive portion, and the time from when the infrared light is irradiated until the light is received (hereinafter referred to as round trip time). Based on the above, the distance value to the object existing in the detection area A1 is obtained for each pixel. However, since the round-trip time is very short, the light output from the light source and the light detection element are received using intensity-modulated light that is modulated so that the intensity of the light applied to the detection area A1 periodically changes at a constant period. The round trip time is obtained from the phase difference Φ with the light to be measured.

ここにおいて、図3(a)に示すように所定の変調周波数(たとえば20MHz)の正弦波で光源から出力させる光強度(投光強度)を変調したとき、投光強度と光検出素子で受光される光強度(受光強度)との間の位相差Φは、複数のタイミングで求めた光検出素子での受光光量を用いて算出することができる。たとえば、光源からの強度変調光の位相の0〜90度、90〜180度、180〜270度、270〜360度の各区間での受光光量をそれぞれq0,q1,q2,q3(図3(b)に斜線部で示す領域の面積に相当する)とし、受光光量q0,q1,q2,q3を求める間に位相差Φが変化せず(つまり、物体までの距離が変化せず)且つ物体の反射率にも変化がないものとすれば、位相差Φ〔rad〕は、Φ=tan−1{(q2−q0)/(q1−q3)}で表すことができる。 Here, as shown in FIG. 3A, when the light intensity (projection intensity) output from the light source is modulated by a sine wave having a predetermined modulation frequency (for example, 20 MHz), the light intensity is received by the light projection intensity and the light detection element. The phase difference Φ with respect to the light intensity (light reception intensity) can be calculated using the amount of light received by the light detection element obtained at a plurality of timings. For example, the received light amounts in the respective sections of 0 to 90 degrees, 90 to 180 degrees, 180 to 270 degrees, and 270 to 360 degrees of the phase of the intensity modulated light from the light source are q0, q1, q2, and q3 (FIG. 3 ( b) corresponds to the area of the shaded area), and the phase difference Φ does not change (that is, the distance to the object does not change) while obtaining the received light quantity q0, q1, q2, q3, and the object If there is no change in the reflectance, the phase difference Φ [rad] can be expressed by Φ = tan −1 {(q2−q0) / (q1−q3)}.

このように求まる位相差Φ〔rad〕と強度変調光の変調周波数f〔Hz〕とを用いれば、往復時間Δt〔s〕は、Δt=Φ×(1/2πf)〔s〕と表すことができる。そして、この往復時間Δt〔s〕と光速c〔m/s〕とを用いることにより、距離画像センサ2から物体までの距離値はΔt×c/2〔m〕で表される。   Using the phase difference Φ [rad] obtained in this way and the modulation frequency f [Hz] of the intensity modulated light, the round trip time Δt [s] can be expressed as Δt = Φ × (1 / 2πf) [s]. it can. Then, by using this round-trip time Δt [s] and the speed of light c [m / s], the distance value from the distance image sensor 2 to the object is represented by Δt × c / 2 [m].

対象検出手段3は、図1に示すように、検出処理部31と識別処理部32とを有しており、このうち検出処理部31において、距離画像センサ2から得られる距離画像P1と予め保持している背景距離画像(距離画像センサ2から背景物までの距離値を画素値とする距離画像)P2との差分である差分距離画像P3を生成し、差分距離画像P3において距離値の絶対値がある閾値以上となる領域を抽出して前景距離画像P4を生成し、前景距離画像P4として抽出された領域を対象物として検出する。背景距離画像P2は、たとえば検出領域A1に対象物が存在せず背景物のみが存在する状態で距離画像センサ2から取得した複数の距離画像P1について、画素ごとに距離値を平均化することにより生成される。検出処理部31の後段の識別処理部32は、共入りを識別するために、検出処理部31で生成された前景距離画像P4から検出領域A1内の人数を計数する。   As shown in FIG. 1, the object detection unit 3 includes a detection processing unit 31 and an identification processing unit 32, and the detection processing unit 31 stores in advance a distance image P <b> 1 obtained from the distance image sensor 2. A difference distance image P3 that is a difference with the background distance image P2 (distance image having the distance value from the distance image sensor 2 to the background object as a pixel value) P2 is generated, and the absolute value of the distance value in the difference distance image P3 A foreground distance image P4 is generated by extracting an area that exceeds a certain threshold, and the area extracted as the foreground distance image P4 is detected as an object. The background distance image P2 is obtained by, for example, averaging distance values for each pixel with respect to a plurality of distance images P1 acquired from the distance image sensor 2 in the state where the object does not exist in the detection area A1 and only the background object exists. Generated. The identification processing unit 32 subsequent to the detection processing unit 31 counts the number of people in the detection area A1 from the foreground distance image P4 generated by the detection processing unit 31 in order to identify co-entrance.

上述した構成の個体検出器1において検出領域A1の対象物を検出する動作については、背景技術の欄で図2を参照して説明した動作と同様であるから説明を省略する。   The operation of detecting the object in the detection area A1 in the individual detector 1 having the above-described configuration is the same as the operation described with reference to FIG.

ところで、距離画像センサ2から物体までの距離が不変であっても、実際にそれぞれ異なるタイミングで距離画像P1を複数生成すると、通常、これら複数の距離画像P1間で同一画素について距離値のばらつきを生じる。したがって、背景物の距離値にばらつきが生じても、当該背景物の差分距離画像P3の距離値が閾値th1以上となり当該背景物が対象物と誤認されることを防止するためには、背景物の距離値のばらつきの程度を考慮して上記閾値th1を設定する必要がある。ただし、背景物の距離値のばらつきの程度は検出領域A1の環境変化に起因して変動することがあり、たとえば背景物である床F1の張替えなどにより床F1の反射率(ここでは赤外線に対する反射率)が低下すると、距離画像P1における背景物の距離値のSN比が低下して背景物の距離値のばらつきが大きくなることがある。本実施形態の場合、距離画像センサ2で距離値を求める際に用いる受光光量q0,q1,q2,q3には光源から出力された光と別に環境光の受光量も含まれているから、背景物の反射率が低下して受光光量q0,q1,q2,q3のSN比が低下すれば、背景物の距離値に関して誤差の発生確率が高くなり、背景物の距離値のばらつきの程度が大きくなる。   By the way, even if the distance from the distance image sensor 2 to the object is not changed, if a plurality of distance images P1 are actually generated at different timings, the distance values of the same pixel usually vary among the plurality of distance images P1. Arise. Therefore, in order to prevent the distance value of the difference distance image P3 of the background object from exceeding the threshold th1 even if the distance value of the background object varies, the background object is prevented from being mistaken for the object. It is necessary to set the threshold th1 in consideration of the degree of variation in the distance value. However, the degree of variation in the distance value of the background object may fluctuate due to the environmental change of the detection area A1, for example, the reflectivity of the floor F1 (here, the reflection with respect to infrared rays) due to the replacement of the floor F1, which is the background object. When the ratio is decreased, the SN ratio of the distance value of the background object in the distance image P1 may decrease, and the variation of the distance value of the background object may increase. In the case of the present embodiment, the received light quantity q0, q1, q2, q3 used when the distance value is obtained by the distance image sensor 2 includes the received light quantity of ambient light in addition to the light output from the light source. If the reflectance of the object decreases and the S / N ratio of the received light quantity q0, q1, q2, q3 decreases, the error occurrence probability increases with respect to the distance value of the background object, and the degree of variation in the distance value of the background object increases. Become.

そこで、本実施形態の個体検出器1は、上述した距離画像センサ2、対象検出手段3に加え、図1に示すように対象検出手段3で用いられる閾値th1,th2を設定する閾値設定手段5を備えている。この閾値設定手段5は、背景物の距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部51と、算出部51で算出された指標値に基づいて統計的に前記閾値th1,th2を自動で設定する設定部52とを有している。   Therefore, the individual detector 1 of the present embodiment includes a threshold setting unit 5 that sets thresholds th1 and th2 used in the target detection unit 3 as shown in FIG. 1 in addition to the distance image sensor 2 and the target detection unit 3 described above. It has. The threshold value setting means 5 automatically calculates the threshold values th1 and th2 based on the index value calculated by the calculation unit 51, and a calculation unit 51 that calculates an index value indicating the degree of variation in the distance value of the background object. And a setting unit 52 for setting.

算出部51は、距離画像センサ2からそれぞれ異なるタイミングで距離画像P1を多数取得し当該多数の距離画像P1のうち背景物の同一画素について指標値を算出する。ここでは、距離画像P1のうちのある特定の一画素を参照画素とし、多数の距離画像P1から抽出される参照画素の距離値を蓄積し、蓄積された距離値から指標値を算出している。なお、算出部51での指標値の算出には背景物の参照画素の距離値のみが用いられるように、距離値が所定値以上となる参照画素のみについて距離値を蓄積するようにしている。つまり、たとえば検出領域A1の参照画素に対応する位置に人体が存在するときには、参照画素の距離値が所定値以下となり、この参照画素の距離値は算出部51に蓄積されることなく破棄される。本実施形態では、背景物の同一画素の距離値についての誤差が正規分布に従って分布するものと仮定し、算出部51はこの正規分布のばらつきの程度を表す標準偏差を蓄積された多数の距離値から算出して指標値として用いるようにしてある。標準偏差は周知のように分散の平方根であって正規分布の平均値(中央値)からのばらつきの程度を示すものである。   The calculation unit 51 acquires a number of distance images P1 from the distance image sensor 2 at different timings, and calculates an index value for the same pixel of the background object among the number of distance images P1. Here, one specific pixel in the distance image P1 is used as a reference pixel, distance values of reference pixels extracted from a number of distance images P1 are accumulated, and an index value is calculated from the accumulated distance values. . In order to calculate the index value in the calculation unit 51, only the distance value of the reference pixel of the background object is used, and the distance value is accumulated only for the reference pixel whose distance value is equal to or greater than a predetermined value. That is, for example, when a human body is present at a position corresponding to the reference pixel in the detection area A1, the distance value of the reference pixel is equal to or less than a predetermined value, and the distance value of the reference pixel is discarded without being accumulated in the calculation unit 51. . In the present embodiment, it is assumed that the error regarding the distance value of the same pixel of the background object is distributed according to the normal distribution, and the calculation unit 51 stores a number of distance values in which standard deviations indicating the degree of variation of the normal distribution are accumulated. And is used as an index value. As is well known, the standard deviation is the square root of the variance and indicates the degree of variation from the average value (median value) of the normal distribution.

上述した算出部51による指標値の算出は一定周期で自動的に行われる。一例として、算出部51が指標値を算出するための多数の距離画像を距離画像センサ2から取得するのに数秒程度の取得時間を要するので、算出部51はこの取得時間が経過する度に指標値を算出するように設計される。ただし、算出部51が指標値を算出する周期は取得時間に限るものではなく、たとえば数時間に1度の周期で指標値を算出するようにすれば消費電力を低く抑えることができる。   The calculation of the index value by the calculation unit 51 described above is automatically performed at a constant cycle. As an example, since it takes an acquisition time of about several seconds for the calculation unit 51 to acquire a large number of distance images for calculating the index value from the distance image sensor 2, the calculation unit 51 uses the index every time the acquisition time elapses. Designed to calculate a value. However, the cycle in which the calculation unit 51 calculates the index value is not limited to the acquisition time. For example, if the index value is calculated at a cycle of once every several hours, the power consumption can be kept low.

設定部52は、算出部51にて指標値が算出される度に、当該指標値に基づいて統計的に閾値th1,th2を自動で設定する。ここでは、検出領域A1の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像P3のうち距離値の絶対値が閾値th1,th2を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができるように、指標値に基づいて閾値th1,th2を設定している。具体的には、指標値に所定のマージンを加算することによって、指標値よりも前記マージン分だけ大きい値に閾値th1,th2を設定している。なお、ここではマージンは予め設定された一定の値としているが、指標値の関数をマージンとしてもよい。   Each time the calculation unit 51 calculates an index value, the setting unit 52 automatically sets the thresholds th1 and th2 statistically based on the index value. Here, even if the degree of variation in the distance value of the background object may fluctuate due to the environmental change in the detection area A1, the area where the absolute value of the distance value is below the thresholds th1 and th2 in the difference distance image P3. The thresholds th1 and th2 are set based on the index value so that the reliability that can be regarded as a background object can be kept constant. Specifically, by adding a predetermined margin to the index value, the thresholds th1 and th2 are set to values that are larger than the index value by the margin. Here, the margin is a constant value set in advance, but a function of the index value may be used as the margin.

以下に、閾値設定手段5の動作について図2、図4および図5を参照して説明する。以下の説明では、距離画像センサ2から背景物(床F1,F2)までの実際の距離がxであって、個体検出器1が使用されている期間中に床F1が床F2に張替えられて背景物の反射率(赤外線に対する反射率)が低下する例を示す。なお、図5は横軸を距離値、縦軸を頻度として、背景物の参照画素の距離値を複数回測定したときの誤差の分布を表している。   Hereinafter, the operation of the threshold setting means 5 will be described with reference to FIGS. In the following description, the actual distance from the distance image sensor 2 to the background object (floors F1, F2) is x, and the floor F1 is replaced with the floor F2 during the period when the individual detector 1 is used. The example which the reflectance (reflectance with respect to infrared rays) of a background object falls is shown. FIG. 5 shows an error distribution when the distance value of the reference pixel of the background object is measured a plurality of times, with the horizontal axis representing the distance value and the vertical axis representing the frequency.

床F1の張替え前において、算出部51に蓄積される参照画素の距離値は、図5に実線で示すように誤差が標準偏差σ1の正規分布に従って分布しているものとする。この場合、算出部51は指標値として標準偏差σ1を算出し、設定部52は閾値th1を指標値σ1に所定のマージンMを加算した値(σ1+M)に設定する。そのため、差分距離画像P3のうち距離値が閾値th1(=σ1+M)を下回る領域は背景物とみなされ、図2(a)に示すように床F1から閾値th1以上の高さに存在する対象物(ここでは人体H1,H2)が前景距離画像P4として抽出される。したがって、距離画像センサ2で得られる背景物の距離値に標準偏差がσ1となるばらつきが生じても、背景物の差分距離画像P3は距離値が概ね閾値を下回って背景物とみなされることになり、背景物の差分距離画像P3の距離値が閾値th1以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避できる。   It is assumed that the reference pixel distance value accumulated in the calculation unit 51 is distributed according to a normal distribution with a standard deviation σ1 as indicated by a solid line in FIG. 5 before the floor F1 is replaced. In this case, the calculation unit 51 calculates the standard deviation σ1 as the index value, and the setting unit 52 sets the threshold th1 to a value (σ1 + M) obtained by adding the predetermined margin M to the index value σ1. Therefore, a region in the difference distance image P3 whose distance value is lower than the threshold th1 (= σ1 + M) is regarded as a background object, and as shown in FIG. 2A, an object existing at a height equal to or higher than the threshold th1 from the floor F1. (Here, the human bodies H1, H2) are extracted as the foreground distance image P4. Therefore, even if the distance value of the background object obtained by the distance image sensor 2 varies so that the standard deviation is σ1, the difference distance image P3 of the background object is regarded as the background object because the distance value is substantially below the threshold value. Thus, it is possible to avoid the occurrence of a problem that the distance value of the difference distance image P3 of the background object becomes equal to or greater than the threshold th1 and the background object cannot be distinguished from the object.

一方、床F1から床F2への張替え後において、算出部51に蓄積される参照画素の距離値は、図5に破線で示すように誤差が標準偏差σ2の正規分布に従って分布しているものとする。ここで、背景物(床F2)の反射率が低下したことに起因して背景物の距離値のばらつきが大きくなるので、σ1とσ2とはσ1<σ2の関係にある。算出部51は指標値として標準偏差σ2を算出し、設定部52は閾値th2を指標値σ2に所定のマージンMを加算した値(σ2+M)に設定する。そのため、差分距離画像P3のうち距離値が閾値th2(=σ2+M)を下回る領域は背景物とみなされ、図4(a)に示すように床F2から閾値th2以上の高さに存在する対象物(ここでは人体H1,H2)が前景距離画像P4として抽出される。したがって、距離画像センサ2で得られる背景物の距離値に標準偏差がσ2となるばらつきが生じても、背景物の差分距離画像P3は距離値が概ね閾値を下回って背景物とみなされることになり、背景物の差分距離画像P3の距離値の絶対値が閾値以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避できる。   On the other hand, after the replacement from the floor F1 to the floor F2, the distance values of the reference pixels accumulated in the calculation unit 51 are distributed according to a normal distribution with a standard deviation σ2 as indicated by a broken line in FIG. To do. Here, since the dispersion of the distance value of the background object increases due to the decrease in the reflectance of the background object (floor F2), σ1 and σ2 have a relationship of σ1 <σ2. The calculation unit 51 calculates the standard deviation σ2 as the index value, and the setting unit 52 sets the threshold th2 to a value (σ2 + M) obtained by adding a predetermined margin M to the index value σ2. Therefore, an area in the difference distance image P3 whose distance value is lower than the threshold value th2 (= σ2 + M) is regarded as a background object, and as shown in FIG. 4A, an object existing at a height equal to or higher than the threshold value th2 from the floor F2. (Here, the human bodies H1, H2) are extracted as the foreground distance image P4. Therefore, even if the distance value of the background object obtained by the distance image sensor 2 varies so that the standard deviation becomes σ2, the difference image P3 of the background object is regarded as the background object because the distance value is substantially below the threshold value. Thus, it is possible to avoid the occurrence of the problem that the absolute value of the distance value of the difference distance image P3 of the background object is not less than the threshold value and the background object and the object cannot be distinguished.

上述したように、閾値設定手段5は、距離画像センサ2からそれぞれ異なるタイミングで複数の距離画像P1を取得し当該複数の距離画像P1のうち背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部51と、算出部51で算出された指標値に基づいて統計的に前記閾値th1,th2を自動で設定する設定部52とを有するので、検出領域A1の環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することがあっても、差分距離画像P3のうち距離値の絶対値が閾値th1,th2を下回る領域を背景物とみなせる信頼度を一定に保つことができる。したがって、背景物の差分距離画像P3の距離値の絶対値が閾値th1,th2以上となり背景物と対象物とを区別できなくなる不具合の発生を回避でき、検出領域A1の環境変化に起因した対象物の検出の信頼度の低下を回避することができる。また、閾値th1,th2は閾値設定手段5により自動で設定されるので、検出領域A1の環境変化に応じて閾値th1,th2を手動で設定し直す手間がかからないという利点もある。   As described above, the threshold setting unit 5 acquires a plurality of distance images P1 from the distance image sensor 2 at different timings, and indicates the degree of variation in distance value for the same pixel of the background object among the plurality of distance images P1. Since the calculation unit 51 that calculates the index value and the setting unit 52 that automatically sets the thresholds th1 and th2 statistically based on the index value calculated by the calculation unit 51, the environmental change of the detection region A1 is affected. Even if the degree of variation of the distance value of the background object may vary due to this, the reliability that the area where the absolute value of the distance value is below the thresholds th1 and th2 in the difference distance image P3 can be regarded as the background object is constant. Can keep. Therefore, the absolute value of the distance value of the differential distance image P3 of the background object is greater than or equal to the threshold values th1 and th2, and it is possible to avoid the occurrence of a problem that the background object and the object cannot be distinguished, and the object due to the environmental change in the detection region A1. It is possible to avoid a decrease in the reliability of detection. Further, since the thresholds th1 and th2 are automatically set by the threshold setting means 5, there is an advantage that it does not take time to manually reset the thresholds th1 and th2 according to the environmental change of the detection area A1.

なお、本実施形態では閾値設定手段5が2種類の閾値th1,th2を設定する例を示したが、閾値設定手段5で設定可能な閾値は2種類の閾値th1,th2に限られるものではなく、背景物の距離値のばらつきの程度に応じて任意の閾値が設定される。また、距離画像センサ2として赤外線の往復時間に基づいて物体までの距離値を求める構成を例示したが、この構成に限るものではなく、たとえば三角測量法の原理によって物体までの距離値を求める構成を採用してもよい。   In this embodiment, the threshold setting unit 5 sets two types of thresholds th1 and th2. However, the thresholds that can be set by the threshold setting unit 5 are not limited to the two types of thresholds th1 and th2. An arbitrary threshold value is set according to the degree of variation in the distance value of the background object. In addition, the distance image sensor 2 is exemplified by the configuration for obtaining the distance value to the object based on the round trip time of the infrared rays. However, the present invention is not limited to this configuration. For example, the configuration for obtaining the distance value to the object by the principle of the triangulation method. May be adopted.

(実施形態2)
本実施形態の個体検出器1は、図6に示すように検出領域A1の人体の存否を検出する人体検知センサ6を備え、算出部51が検出領域A1に人体が存在しないときに距離画像センサ2から距離画像P1を取得して指標値を算出するように構成されている点が実施形態1の個体検出器1と相違する。
(Embodiment 2)
The individual detector 1 of the present embodiment includes a human body detection sensor 6 that detects the presence or absence of a human body in the detection area A1, as shown in FIG. 6, and the distance image sensor when the calculation unit 51 does not exist in the detection area A1. 2 is different from the individual detector 1 of the first embodiment in that the distance image P1 is acquired from 2 and the index value is calculated.

人体検知センサ6は人体から放射される赤外線を検出することで人の動きを検知する所謂熱線センサである。距離画像センサ2と閾値設定手段5との間には、人体検知センサ6の出力に応じてオンオフするスイッチ要素SWが介在されている。スイッチ要素SWは、人体検知センサ6により検出領域A1に人体が存在しないと判断されている期間にオンし、人体検知センサ6により検出領域A1に人体が存在すると判断されている期間にオフする。   The human body detection sensor 6 is a so-called heat ray sensor that detects the movement of a person by detecting infrared rays emitted from the human body. Between the distance image sensor 2 and the threshold setting means 5, a switch element SW that is turned on / off according to the output of the human body detection sensor 6 is interposed. The switch element SW is turned on during a period when it is determined by the human body detection sensor 6 that no human body exists in the detection area A1, and is turned off during a period when the human body detection sensor 6 determines that a human body exists in the detection area A1.

本実施形態の構成によれば、算出部51で算出される指標値は常に、検出領域A1に人体が存在しない状態で距離画像センサ2から取得された距離画像P1により算出されることになるので、検出領域A1における人体の存否の影響を受けて指標値が必要以上に大きくなることを確実に回避することができる。つまり、実施形態1で例示したように背景物の距離値の誤差が標準偏差σ2の正規分布に従って分布している場合、算出部51が指標値を算出するために距離画像センサ2から取得する複数の距離画像P1に、検出領域A1に人体が存在する状態で取得された距離画像P1が含まれていると、参照画素の一部に人体の距離値が含まれることによって算出される指標値がσ2に比べて大きくなる可能性があるが、本実施形態では検出領域A1に人体が存在しない状態で取得された距離画像P1により指標値を算出するので指標値がσ2より必要以上に大きくなることはない。したがって、設定部52において必要以上に大きな閾値th2が設定されることを回避でき、結果的に対象物の検出感度の向上を図ることができる。   According to the configuration of the present embodiment, the index value calculated by the calculation unit 51 is always calculated from the distance image P1 acquired from the distance image sensor 2 in a state where no human body exists in the detection area A1. Thus, it is possible to reliably avoid the index value from becoming larger than necessary due to the influence of the presence or absence of the human body in the detection region A1. That is, as illustrated in the first embodiment, when the error of the distance value of the background object is distributed according to the normal distribution of the standard deviation σ2, the calculation unit 51 acquires a plurality of values acquired from the distance image sensor 2 to calculate the index value. If the distance image P1 acquired in a state where the human body exists in the detection area A1 is included in the distance image P1, the index value calculated by including the distance value of the human body in a part of the reference pixels is In this embodiment, the index value is calculated from the distance image P1 acquired in a state where no human body exists in the detection area A1, and therefore the index value is larger than necessary than σ2. There is no. Therefore, it is possible to avoid setting the threshold value th2 larger than necessary in the setting unit 52, and as a result, it is possible to improve the detection sensitivity of the object.

その他の構成および機能は実施形態1と同様である。   Other configurations and functions are the same as those of the first embodiment.

(実施形態3)
本実施形態の個体検出器1は、閾値設定手段5が検出領域A1の全域に対して唯一の閾値を設定するのではなく、検出領域A1を複数の区画に分割して各区画ごとにそれぞれ個別に閾値を設定する点が実施形態1の個体検出器と相違する。具体的には、算出部51が距離画像P1の各画素ごとに指標値を算出し、設定部52が距離画像P1の各画素ごとに閾値を設定するようにしてある。この場合、図7(b)に示すように検出領域A1は距離画像P1の1画素に相当する各区画a1ごとに閾値が設定されることになる。
(Embodiment 3)
In the individual detector 1 of the present embodiment, the threshold value setting means 5 does not set a single threshold value for the entire detection area A1, but the detection area A1 is divided into a plurality of sections and each section is individually separated. Is different from the individual detector of the first embodiment. Specifically, the calculation unit 51 calculates an index value for each pixel of the distance image P1, and the setting unit 52 sets a threshold value for each pixel of the distance image P1. In this case, as shown in FIG. 7B, in the detection area A1, a threshold is set for each section a1 corresponding to one pixel of the distance image P1.

すなわち、本実施形態の構成によれば、たとえば図7(a)、(b)に示すように検出領域A1の右半分と左半分とで背景物である床F10,F20の反射率が異なる場合、反射率が低い方(つまり距離値のばらつきの程度が大きい方)の床F10上の検出領域A1に関しては、指標値として距離値のばらつきの標準偏差σ10が算出され、閾値th10が指標値σ10に所定のマージンMを加算した値(σ10+M)に設定され、反射率が高い方(つまり距離値のばらつきの程度が小さい方)の床F20上の検出領域A1に関しては、指標値として距離値のばらつきの標準偏差σ20(ただしσ20<σ10)が算出され、閾値th20が指標値σ20に所定のマージンMを加算した値(σ20+M)に設定される(つまりth10>th20)。したがって、図7(a)、(b)のように反射率が低い方の床F10上に閾値th10以上の身長の人体H1が存在し、反射率が高い方の床F2上に閾値th10未満の身長の人体H2が存在するときでも、人体H2の身長が閾値th20以上であれば人体H1と人体H2とのそれぞれについて差分距離画像P3の距離値が閾値th10,th20以上となり対象物として検出可能となる。   That is, according to the configuration of the present embodiment, for example, as shown in FIGS. 7A and 7B, the right half and the left half of the detection area A1 have different reflectivities of the floors F10 and F20 as background objects. For the detection area A1 on the floor F10 having the lower reflectance (that is, the greater the degree of variation in the distance value), the standard deviation σ10 of the variation in distance value is calculated as the index value, and the threshold th10 is the index value σ10. Is set to a value obtained by adding a predetermined margin M (σ10 + M), and the detection area A1 on the floor F20 having a higher reflectance (that is, a smaller degree of variation in distance value) has a distance value as an index value. A standard deviation σ20 of variation (where σ20 <σ10) is calculated, and the threshold th20 is set to a value (σ20 + M) obtained by adding a predetermined margin M to the index value σ20 (that is, th10> th20). . Therefore, as shown in FIGS. 7A and 7B, a human body H1 having a height greater than or equal to the threshold th10 exists on the floor F10 having a lower reflectivity, and less than the threshold th10 on the floor F2 having a higher reflectivity. Even when the human body H2 has a height, if the height of the human body H2 is equal to or greater than the threshold th20, the distance value of the difference distance image P3 for each of the human body H1 and the human body H2 is equal to or greater than the thresholds th10 and th20 and can be detected as an object. Become.

これに対して、検出領域A1の全域に対して唯一の閾値th10を設定する構成では、検出領域A1の右半分と左半分とで背景物である床F10,F20の反射率が異なる場合、距離画像のうち反射率が低い方(つまり距離値のばらつきの程度が大きい方)の床F10の参照画素を用いて指標値(σ10)が算出されることで、図5(c)のように閾値th10が検出領域A1の全域において指標値σ10に所定のマージンMを加算した値(σ10+M)に設定される。したがって、反射率が低い方の床F10上に閾値th10以上の身長の人体H1が存在し、反射率が高い方の床F20上に閾値th10未満の身長の人体H2が存在するときに、人体H1は検出できるものの人体H2については差分距離画像P3の距離値が閾値th10未満となり背景物と誤認されてしまう。   On the other hand, in the configuration in which the only threshold th10 is set for the entire detection area A1, when the reflectance of the floors F10 and F20 as background objects is different between the right half and the left half of the detection area A1, the distance By calculating the index value (σ10) using the reference pixel of the floor F10 having the lower reflectivity (that is, the greater degree of variation of the distance value) in the image, a threshold value is obtained as shown in FIG. th10 is set to a value (σ10 + M) obtained by adding a predetermined margin M to the index value σ10 in the entire detection area A1. Accordingly, when the human body H1 having a height equal to or higher than the threshold th10 exists on the floor F10 having a lower reflectance and the human body H2 having a height lower than the threshold th10 exists on the floor F20 having a higher reflectance, the human body H1. Although the human body H2 can be detected, the distance value of the differential distance image P3 is less than the threshold th10 and is mistaken for a background object.

上述したように、本実施形態の構成では、距離画像P1の各画素ごとに閾値を設定することにより、背景物の距離値のばらつきの程度が検出領域A1内において各区画a1ごとに異なっている場合に、各区画a1ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができるという利点がある。   As described above, in the configuration of the present embodiment, by setting a threshold value for each pixel of the distance image P1, the degree of variation in the distance value of the background object is different for each section a1 in the detection area A1. In this case, there is an advantage that an optimum threshold value can be set for each section a1, and the detection sensitivity of the object can be improved.

また、上記実施形態の他の例として、算出部51が、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に距離画像P1を区分し、各小領域ごとに参照画素となる同一画素について指標値を算出し、設定部52が距離画像P1の各小領域ごとに閾値を設定するようにしてもよい。この構成では、検出領域A1は距離画像P1において隣接した複数画素からなる小領域に相当する各区画a1ごとに閾値が設定されることになるので、実施形態3の例と同様に、背景物の距離値のばらつきの程度が検出領域A1内において各区画a1ごとに異なっている場合に、各区画a1ごとに最適な閾値を設定することができ、対象物の検出感度の向上を図ることができるという利点がある。しかも、距離画像P1の各画素ごとに閾値を設定する場合に比べて、閾値設定手段5で処理されるデータ量を減らすことができ、処理速度を向上させることができるという利点もある。なお、小領域は、距離画像P1において対象物が占める画素数よりも少ない画素数に設定することが望ましい。   As another example of the above embodiment, the calculation unit 51 divides the distance image P1 into a plurality of small regions each including a plurality of adjacent pixels, and the index value for the same pixel that serves as a reference pixel for each small region. And the setting unit 52 may set a threshold value for each small region of the distance image P1. In this configuration, the detection area A1 is set with a threshold value for each section a1 corresponding to a small area composed of a plurality of adjacent pixels in the distance image P1, so that the background object is similar to the example of the third embodiment. When the degree of variation of the distance value is different for each section a1 in the detection area A1, an optimum threshold can be set for each section a1, and the detection sensitivity of the object can be improved. There is an advantage. In addition, compared to the case where a threshold value is set for each pixel of the distance image P1, there is an advantage that the amount of data processed by the threshold value setting means 5 can be reduced and the processing speed can be improved. Note that the small area is desirably set to a smaller number of pixels than the number of pixels occupied by the object in the distance image P1.

ところで、上述した各実施形態では、背景物の距離値のばらつきの程度が変動する原因となる検出領域A1の環境変化として、床F1の張替えなどにより床F1の反射率の変化を例示したが、この例に限るものではなく、たとえば検出領域A1に入射する環境光の強度変化などの環境変化に起因して背景物の距離値のばらつきの程度が変動することもあるので、本発明の個体検出器1を用いればこれらの様々な環境変化に応じて最適な閾値を設定することができる。   By the way, in each of the above-described embodiments, the change in the reflectance of the floor F1 due to the replacement of the floor F1 or the like is exemplified as the environmental change in the detection region A1 that causes the variation in the distance value of the background object. The present invention is not limited to this example. For example, the degree of variation in the distance value of the background object may fluctuate due to an environmental change such as a change in the intensity of the ambient light incident on the detection area A1, so that the individual detection of the present invention If the device 1 is used, an optimum threshold value can be set according to these various environmental changes.

また、上記各実施形態で閾値設定手段5が標準偏差を指標値として閾値を設定する例を示したが、この例に限らず、たとえば標準偏差の定数倍を指標値として閾値を設定するようにしたり、分散を指標値として閾値を設定するようにしたりしてもよい。   In the above embodiments, the threshold setting unit 5 sets the threshold using the standard deviation as an index value. However, the present invention is not limited to this example. For example, the threshold setting unit 5 sets the threshold using a constant multiple of the standard deviation as an index value. Alternatively, the threshold value may be set using the variance as an index value.

本発明の実施形態1の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of Embodiment 1 of this invention. 同上の動作例を示し、(a)は概略側面図、(b)は前景距離画像の概略図である。The operation example is shown, (a) is a schematic side view, (b) is a schematic diagram of a foreground distance image. 同上の距離画像センサの動作説明図である。It is operation | movement explanatory drawing of a distance image sensor same as the above. 同上の動作例を示し、(a)は概略側面図、(b)は前景距離画像の概略図である。The operation example is shown, (a) is a schematic side view, (b) is a schematic diagram of a foreground distance image. 同上の背景物の距離値のばらつきを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the dispersion | variation in the distance value of a background object same as the above. 本発明の実施形態2の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of Embodiment 2 of this invention. (a)は本発明の実施形態3の動作を示す概略側面図、(b)は(a)の概略上面図、(c)は比較例の動作を示す概略側面図である。(A) is a schematic side view which shows operation | movement of Embodiment 3 of this invention, (b) is a schematic top view of (a), (c) is a schematic side view which shows operation | movement of a comparative example. 従来例を示す概略構成図である。It is a schematic block diagram which shows a prior art example. 同上の構成を示す要部のブロック図である。It is a block diagram of the principal part which shows a structure same as the above. 同上の動作例を示し、(a)は概略側面図、(b)は前景距離画像の概略図である。The operation example is shown, (a) is a schematic side view, (b) is a schematic diagram of a foreground distance image.

符号の説明Explanation of symbols

1 個体検出器
2 距離画像センサ
3 対象検出手段
5 閾値設定手段
6 人体検知センサ
51 算出部
52 設定部
A1 検出領域
F1,F2,F10,F20 床(背景物)
H1,H2 人体(対象物)
P1 距離画像
P2 背景距離画像
P3 差分距離画像
th1,th2,th10,th20 閾値
σ1,σ2,σ10,σ20 指標値
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Individual detector 2 Distance image sensor 3 Object detection means 5 Threshold setting means 6 Human body detection sensor 51 Calculation part 52 Setting part A1 Detection area F1, F2, F10, F20 Floor (background object)
H1, H2 Human body (object)
P1 Distance image P2 Background distance image P3 Difference distance image th1, th2, th10, th20 Threshold value σ1, σ2, σ10, σ20 Index value

Claims (4)

検出領域の背後の背景物に対して位置固定され検出領域を撮像することにより検出領域に存在する物体までの距離値を画素値とした距離画像を生成する距離画像センサと、距離画像センサから背景物までの距離値を画素値とする距離画像を背景距離画像として、距離画像センサから得られる距離画像と背景距離画像との差分である差分距離画像を生成し、差分距離画像において距離値の絶対値が所定の閾値以上になる領域を対象物として検出する対象検出手段と、対象検出手段で用いられる前記閾値を設定する閾値設定手段とを備え、閾値設定手段は、距離画像センサからそれぞれ異なる時刻に複数の距離画像を取得し当該複数の距離画像のうち前記背景物の同一画素について距離値のばらつきの程度を示す指標値を算出する算出部と、算出部で算出された前記指標値に基づいて統計的に前記閾値を自動で設定する設定部とを有することを特徴とする個体検出器。   A distance image sensor that generates a distance image with a pixel value as a distance value to an object existing in the detection area by imaging the detection area with a fixed position relative to a background object behind the detection area, and a background from the distance image sensor Using a distance image with a distance value to an object as a pixel value as a background distance image, a difference distance image that is a difference between the distance image obtained from the distance image sensor and the background distance image is generated. A target detection unit that detects a region having a value equal to or greater than a predetermined threshold as a target; and a threshold setting unit that sets the threshold used by the target detection unit. The threshold setting unit has different times from the distance image sensor. A calculation unit that acquires a plurality of distance images and calculates an index value indicating a degree of variation in distance value for the same pixel of the background object among the plurality of distance images; Individual detector; and a setting unit for setting automatically the in calculated the index value statistically the threshold value based on the. 前記対象物は人体であって、前記検出領域における人体の存否を検出する人体検知センサが設けられ、前記算出部は、検出領域に人体が存在しないときに前記距離画像センサから前記距離画像を取得し、前記指標値を算出することを特徴とする請求項1記載の個体検出器。   The object is a human body, and is provided with a human body detection sensor that detects the presence or absence of a human body in the detection region, and the calculation unit acquires the distance image from the distance image sensor when there is no human body in the detection region. The individual detector according to claim 1, wherein the index value is calculated. 前記算出部は、前記距離画像の各画素ごとに前記指標値を算出し、前記設定部は、距離画像の各画素ごとに前記閾値を設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の個体検出器。   3. The calculation unit according to claim 1, wherein the calculation unit calculates the index value for each pixel of the distance image, and the setting unit sets the threshold value for each pixel of the distance image. The individual detector described. 前記算出部は、それぞれ隣接した複数の画素からなる複数の小領域に前記距離画像を区分し、各小領域ごとに同一画素について前記指標値を算出し、前記設定部は、距離画像の各小領域ごとに前記閾値を設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の個体検出器。
The calculation unit divides the distance image into a plurality of small regions each including a plurality of adjacent pixels, calculates the index value for the same pixel for each small region, and the setting unit calculates each small image of the distance image. The individual detector according to claim 1, wherein the threshold is set for each region.
JP2007112110A 2007-04-20 2007-04-20 Individual detector Expired - Fee Related JP5065744B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007112110A JP5065744B2 (en) 2007-04-20 2007-04-20 Individual detector

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007112110A JP5065744B2 (en) 2007-04-20 2007-04-20 Individual detector

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2008268023A JP2008268023A (en) 2008-11-06
JP5065744B2 true JP5065744B2 (en) 2012-11-07

Family

ID=40047721

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007112110A Expired - Fee Related JP5065744B2 (en) 2007-04-20 2007-04-20 Individual detector

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5065744B2 (en)

Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5702923B2 (en) * 2009-07-27 2015-04-15 日本信号株式会社 Distance image processing system
JP5670035B2 (en) * 2009-09-15 2015-02-18 日本信号株式会社 Gate system
JP5723096B2 (en) * 2009-12-24 2015-05-27 日本信号株式会社 Distance image processing system
JP2011185664A (en) * 2010-03-05 2011-09-22 Panasonic Electric Works Co Ltd Object detector
JP5917327B2 (en) * 2012-07-31 2016-05-11 西日本旅客鉄道株式会社 Escalator monitoring system
JP5841093B2 (en) * 2013-03-26 2016-01-13 Necパーソナルコンピュータ株式会社 Information processing device
CN103345792B (en) * 2013-07-04 2016-03-02 南京理工大学 Based on passenger flow statistic device and the method thereof of sensor depth image
JP6697758B2 (en) * 2014-09-03 2020-05-27 パナソニックIpマネジメント株式会社 Measuring system
JP6754610B2 (en) * 2016-05-18 2020-09-16 株式会社デンソーアイティーラボラトリ Arithmetic processing unit, arithmetic processing method, and program
KR101932051B1 (en) 2017-05-29 2018-12-24 국방과학연구소 Method to select targets in phase gradient autofocus using variance
JPWO2020203081A1 (en) * 2019-03-29 2020-10-08
CN117315792B (en) * 2023-11-28 2024-03-05 湘潭荣耀智能科技有限公司 Real-time regulation and control system based on prone position human body measurement

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09251538A (en) * 1996-03-15 1997-09-22 Oki Electric Ind Co Ltd Device and method for judging presence or absence of object
JP3484042B2 (en) * 1997-05-21 2004-01-06 株式会社日立製作所 Pattern inspection method and apparatus
JP3901887B2 (en) * 1999-09-30 2007-04-04 アンリツ株式会社 Binarization processing apparatus and method
JP4048779B2 (en) * 2001-12-28 2008-02-20 松下電工株式会社 Distance image processing device
JP3719438B2 (en) * 2002-02-20 2005-11-24 住友電気工業株式会社 Vehicle detection system
KR101072950B1 (en) * 2004-07-30 2011-10-17 파나소닉 전공 주식회사 An individual detector and a tailgate detection device
JP4747611B2 (en) * 2005-03-01 2011-08-17 パナソニック電工株式会社 Entrance / exit management device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2008268023A (en) 2008-11-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5065744B2 (en) Individual detector
JP6123377B2 (en) Image processing apparatus, object detection method, and object detection program
JP2007122508A (en) Intrusion detection apparatus
US10183843B2 (en) Monitoring of step rollers and maintenance mechanics of passenger conveyors
JP6874592B2 (en) Time measuring device, distance measuring device, moving object, time measuring method, and distance measuring method
JP6555617B2 (en) Human detection system
US20230000302A1 (en) Cleaning area estimation device and method for estimating cleaning area
JP5151594B2 (en) Object detection device
JP6070306B2 (en) Image processing apparatus, object detection method, and object detection program
EP3110144B1 (en) Monitoring system
JP2011093514A (en) Safety device for platform door
JP6273682B2 (en) Image processing apparatus, object detection method, and object detection program
JP6127558B2 (en) Imaging device
JP6189284B2 (en) Image sensing device
JP6212400B2 (en) Object detection sensor and program
JP6342169B2 (en) Object detection sensor and program
JP5497514B2 (en) Object detection sensor and security system
JP2009157763A (en) Composite intrusion detecting device
JP5000928B2 (en) Object detection apparatus and method
JP2000348268A (en) Human body detecting device
US20190107624A1 (en) Reception apparatus, reception method, transmission apparatus, transmission method, and communication system
JP4925942B2 (en) Image sensor
JP5431230B2 (en) Object detection sensor and security system
JP5484991B2 (en) Object detection sensor and security system
US20190327453A1 (en) Information transmission device, information transmission method, and information transmission system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20091020

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20101013

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20111007

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20111108

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20120112

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120717

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120810

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150817

Year of fee payment: 3

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees