JP5628577B2 - 駐車場監視システムおよび駐車場監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、駐車場監視システムに係り、車両の入出庫を管理し、駐車場における不審人物を監視するのに好適な駐車場監視システムに関する。

従来より、鉄道における駅や駐車場では、不審人物を監視し、セキュリティを高めるために監視カメラが設けられている。また、単に、監視カメラの画像を作業員がチェックするだけではなく、監視カメラの画像データをコンピュータにより処理して、異常を検知するシステムもある。例えば、特許文献１には、駐車場に設置された監視カメラにより、不審者を検知して、中央監視センタに報告し、車両の所有者に警報を発するシステムが開示されている。

また、特許文献２には、駐車スペースごとに、車両感知センサをおいて、違法駐車などの駐車状態を監視する駐車管理装置が開示されている。

特開２００９−２６７６７９号公報 特開平１１−１２０４９６号公報

従来の駐車場監視システムは複数台の駐車スペースが見渡せる位置に監視カメラを取り付け、輝度情報から画像処理を用いて、人や車の認識をおこなっていた。

ここで、従来の監視カメラは照射されている自然光の被写体像をレンズで集光し、ＣＣＤやＣＭＯＳセンサなどのエリアセンサーの受光面で結像させることで、映像を生成している。そのため、各画素から得られる情報は各画素に入射された輝度情報である。

しかしながら、監視カメラにより撮像した画像による画像処理では、物体の表面が床などの背景と比較して、コントラストが低いと人物と背景を分離できずに検知できないことや、屋外の駐車スペースであると日照変化や車の影、飛来物や草木揺れの影響で誤認識をしていたという問題点があった。また、従来技術の特許文献２では、駐車状態を監視するために車両感知センサを置いているが、駐車スペースごとに設置しなければならず、設備も大掛かりになるためコストも大きくなる。

本発明は、上記問題点を解決するためになされたもので、その目的は、簡易なハードウェアで車の入出庫を管理し、不審人物を高精度で監視できる駐車場監視システムを提供することにある。

本発明の駐車場監視システムは、測定時刻を含む３次元位置データを出力する測距センサと、３次元位置データを記録する記録装置と、３次元位置データから得られる測距点情報をデータベースとして有し、アクセスする監視サーバと、監視サーバの計算結果を表示する端末装置とがネットワークにより接続される駐車場監視システムである。

監視サーバは、駐車場内に検知空間を設定し、記録装置から読み出した３次元位置データとして測定された測距点が、検知空間内で所定の数以上であり、所定の時間以上計測されるときに、車または人が滞留したと判定し、端末装置に監視サーバによる判定結果を表示する。

ここで、監視サーバは、車用背景データと人用背景データを有しており、判定にあたって、各々測距点との差分を取ることにより、車と人を検知する。

また、監視サーバは、駐車した車の検知空間を設定し、検知空間内に車が滞留したと判定し、かつ、車の滞留が所定の時間経過した後に、人用背景データを検知空間において局所的に更新し、車が滞留しなくなったと判定した後は、人用背景データを元に戻すようにする。

上記のように、測距センサを用いると、日照変化の影響を殆ど受けずに３次元位置データを取得できるため、昼夜を問わず屋外でも各駐車スペースの車や人の出入りを正確に検知でき、検知対象と飛来物や草木の揺れの３次元位置データが異なれば除外可能となる。

車の検知にあたって、３次元空間の検知空間を設定し、その中の測距点数とその滞留時間から入出庫を検知することで、データ量の多い３次元位置データでも少ない計算量で高速に検知することができる。また、駐車スペース内の人検知において、車が駐車したときに局所的に背景データを変えることで、背景データを高速に更新すると共に、駐車スペースに滞留する人検知に車の入れ替わりが影響せず、さらには他の駐車スペースの背景データに影響を与えることもない。

本発明によれば、簡易なハードウェアで車の入出庫を管理し、不審人物を高精度で監視できるよう駐車場監視システムを提供することができる。

本発明の一実施形態に係る駐車場監視システムの構成図である。 駐車場の運用イメージを示す斜視図である。 測距センサ１のハードウェア構成図である。 カメラ２のハードウェア構成図である。 端末装置９のハードウェア構成図である。 監視サーバ１０のハードウェア構成図である。 記録装置１１のハードウェア構成図である。 車と人を含んだときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。 車と人を含まない背景のみの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。 図８に示される３次元位置データと図９に示される３次元位置データの差分を取ったときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。 図１０に示される差分の３次元位置データのＺ軸方向から見たイメージ図である。 駐車場監視システムにおいて設定される検知空間を示した図である。 駐車場監視システムにおいて設定される検知空間と、車と人を表す３次元位置データの差分の関係を示した図である。 車両と人の各々の検知のための検知空間を示した図である。 駐車している車両も背景とみなしたときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。 図８に示される３次元位置データと図１５に示される３次元位置データの差分を取ったときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。 測距点情報を示す測距点情報テーブルを示す図である。 端末装置６に表示される操作画面を示す図である。 駐車場監視システムのメイン処理を示すフローチャートである。 フラグとカウンタ初期化の処理２１０を示すフローチャートである。 ３次元位置データ格納の処理２０３を示すフローチャートである。 車入出庫検知２３０の処理を示すフローチャートである。 車検知２５０の処理を示すフローチャートである。 人出入り検知２８０の処理を示すフローチャートである。 人検知３００の処理を示すフローチャートである。 人用背景更新３２０の処理を示すフローチャートである。

以下、本発明に係る一実施形態を、図１ないし図２６を用いて説明する。
先ず、図１ないし図４を用いて本発明の一実施形態に係る駐車場監視システムの構成について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る駐車場監視システムの構成図である。
図２は、駐車場の運用イメージを示す斜視図である。
図３は、測距センサ１のハードウェア構成図である。
図４は、カメラ２のハードウェア構成図である。
図５は、端末装置９のハードウェア構成図である。
図６は、監視サーバ１０のハードウェア構成図である。
図７は、記録装置１１のハードウェア構成図である。

本実施形態の駐車場監視システムは、図１に示されるように、測距センサ１、カメラ２、カメラ３、端末装置９、監視サーバ１０、記録装置１１で構成されている。これらの装置は、全てネットワークインタフェースを装備しており、スイッチングハブ６，８で、ＥｔｈｅｒＮｅｔ（登録商標）などのネットワーク７により接続されている。プロトコルとしては、例えば、ＴＣＰ／ＩＰを用いる。

測距センサ１は、対象物を検知して、その対象物までの距離を測定するセンサである。この測距センサ１は、取得した３次元位置データのタイムスタンプや機器ＩＤなどの情報を添付し、記録装置１１宛てにデータを送信する。

カメラ２，３は、駐車場の様子を撮像する装置である。カメラ２，３は、この画像にタイムスタンプや機器ＩＤなどの画像情報を添付して、記録装置１１宛てにデータを送信する。なお、本実施形態では、カメラ２は、固定されており、カメラ３は、監視サーバ１０の指示に基づいて、雲台により撮像部分を稼動させて、撮像するエリアを選択することできることを意図している。

記録装置１１は、測距センサ１で取得した３次元位置データやカメラ２，３で取得した画像を記憶する装置である。この記録装置１１は、データに添付された機器ＩＤから装置毎に仕分けし、タイムスタンプにより時系列で整列してメモリに蓄積する。記録装置１１は、記録したデータを再配信する事が可能である。本実施形態では、３次元位置データを監視サーバ１０宛てに再配信をおこなっている。

監視サーバ１０は、測距センサ１により記録されたデータに基づき、車両の入出庫、人の出入りを判定するプログラムを稼動させるるコンピュータシステムである。この監視サーバ１０は記録装置１１から３次元位置データを受信する。受信した３次元位置データは監視サーバ１０でデータを解析し、車や人の出入りを検知し、これをアラームとして、自身に持つデータベースに記録する。

端末装置９は、警備員などが操作して、測距センサ１により記録された３次元位置データ、カメラ２，３で撮像された画像、監視サーバ１０により計算された情報などを表示するコンピュータシステムである。この端末装置９は、要求があれば、記録装置１１に蓄積された画像や３次元位置データを、日時や監視サーバ１０のデータベースのアラームなどから検索し、再生することができる。

図１に示した駐車場監視システムを、屋外の駐車場に適用すると、図２に示されるようになる。測距センサ１を駐車場の交差点に設置し、駐車場の車２５〜３６、人４０〜４２を見渡せるように広角レンズを装備したカメラ２とカメラの向きやズームレンズを装備したカメラ３を設置している。測距センサ１の３次元位置データとカメラ２，３の画像は、ネットワーク７経由で記録装置１１に常時記録されている。

測距センサ１のハードウェア構成は、図３に示されるように、レーザレーダ１２１、ミラー１３１、ハーフミラー１３２、ＰＤ（Photo Diode）１２２、Ａ／Ｄ変換部１２４、時間計測用ＩＣ１２５、輝度バッファ１２６、距離バッファ１２７、ＳＷ１２８、ＭＰＵ（Micro Processor Unit）１２３、ネットワークＩ／Ｆ１４０からなる。

レーザレーダ１２１は、レーザ光源から発せられたパルス状のレーザ光を照射する。レーザレーダ１２１からのレーザ光は、ミラー１３１を通り、ハーフミラー１３２により、光路を変更されて外部に照射される。外部の被写体により反射されたレーザ光をＰＤ１２２で受光し、光電変換をおこなって、パルス状の電気信号とする。Ａ／Ｄ変換部１２４は、電気信号をデジタルデータに変換して、輝度バッファ１２６に蓄積する。時間計測用ＩＣ１２５は、出射した時のパルスの位相と受光した時のパルスの位相差をデジタルデータで距離バッファ１２７に蓄積する。輝度バッファ１２６と距離バッファ１２７のデータは、ＭＰＵ１２３により、制御される。

これらの動作をミラー１３１でレーザをスキャンさせながら全画素に対応する被写体との距離を計測する。ミラーのスキャンは２次元的に行えるため、広範囲にレーザーをスキャンする事ができる。

そして、ＭＰＵ１２３は、各点において計測した輝度データ、３次元位置データを、ＳＷ１２８で入力を切替えながら、ネットワークＩ／Ｆ１４０を介して記録装置１１に送信する。本実施形態では、以上の構成のレーザレーダを説明したが、測距センサ１は、このような構成に限定される訳ではなく、各画素の距離（３次元位置情報）が得られるようなセンサであればよい。

カメラ２のハードウェア構成は、図４に示されるように、撮像部２４１、主記憶部２４２、符号化部２４３、ネットワークＩ／Ｆ２４５が、バス２４０で結合された形態である。

撮像部２４１は、レンズで撮像した光信号をデジタルデータに変換する。符号化部２４３は、撮像部２４１が出力するデジタルデータを符号化して、ＪＰＥＧなどの画像データに変換する。主記憶部２４２は、撮像したデジタルデータ、符号化された画像データを記憶する。ネットワークＩ／Ｆ２４５は、主記憶部２４２上の画像をネットワーク７を介して、記録装置１１に送信するためのインタフェースである。

カメラ３のハードウェア構成は、図４で示したカメラ２とおおむね同様であり、特に、図示はしなかったが、雲台のための機構、すなわち、カメラ本体を動かす機構が付け加わっている。

端末装置９のハードウェア構成は、図５に示されるように、ＣＰＵ２６１、主記憶部２６２、補助記憶部２６３、表示Ｉ／Ｆ２６４、入出力Ｉ／Ｆ２６５、ネットワークＩ／Ｆ２６６が、バス２６０で結合された形態である。

ＣＰＵ２６１は、端末装置９の各部の制御と、機能を実現するためのプログラムの実行をおこなう。主記憶部２６２は、ＤＲＡＭなどの半導体装置で実現され、表示のための画像データやＣＰＵ２６１で実行するプログラムをロードして格納するための中間的なメモリである。補助記憶部２６３は、ＨＤＤやフラッシュメモリなどで実現され、主記憶部２６２より大容量のメモリであり、検索条件、画像、３次元位置データやプログラムを格納する。表示Ｉ／Ｆ２６４は、表示装置２７０と接続するためのインタフェースである。入出力Ｉ／Ｆ２６５は、キーボード２８０やマウス２８２などの入出力装置と接続するためのインタフェースである。ネットワークＩ／Ｆ２６６は、ネットワーク７を介して、録画装置１１からの画像を受信したり、監視サーバ１０に検索条件を送信したり、監視サーバ１０から検索結果を受信するためのインタフェースである。表示装置２７０は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などの装置であり、画像を表示する装置である。

図には示さなかったが、補助記憶部２６３に格納されるプログラムとしては、表示プログラムと、録画装置１１と監視サーバ１０との通信プログラムなどがある。

監視サーバ１０のハードウェア構成は、図６に示されるように、ＣＰＵ２９１、主記憶部２９２、補助記憶部２９３、表示Ｉ／Ｆ２９４、入出力Ｉ／Ｆ２９５、ネットワークＩ／Ｆ２９６が、バス２９０で結合された形態である。

各部の機能は、おおむね、図５で説明した端末装置９と同様であるが、表示Ｉ／Ｆ２９４、入出力Ｉ／Ｆ２９５は、必ずしもなくてよい。

図には示さなかったが、補助記憶部２９３に格納されるプログラムとしては、駐車場監視プログラムと、録画装置１１と端末装置９との通信プログラムなどがある。

補助記憶部２６３に記憶されるデータとしては、測距点情報を含むデータベースがある。

記録装置１１のハードウェア構成としては、図７に示されるように、ＣＰＵ２５１、主記憶部２５２、補助記憶部２５３、ネットワークＩ／Ｆ２５４が、バス２５０で結合された形態である。

ＣＰＵ２５１は、記録装置１１の各部の制御と、機能を実現するためのプログラムの実行をおこなう。主記憶部２５２は、ＤＲＡＭなどの半導体装置で実現され、検索のための画像データやＣＰＵ２５１で実行するプログラムをロードして格納するための中間的なメモリである。補助記憶部２５３は、ＨＤＤやフラッシュメモリなどで実現され、主記憶部２５２より大容量のメモリであり、画像や３次元位置データを格納する。また、測距点情報を含むデータベースを記録装置１１が持つようにしてもよい。ネットワークＩ／Ｆ２５４は、ネットワーク７を介して、カメラ２，３から画像を受信したり、測距センサ１から３次元位置データを受信したり、監視サーバ１０に３次元位置データを送信するためのインタフェースである。

次に、図８ないし図１６を用いて、本発明の一実施形態に係る駐車場監視システムの車両入出庫と、人の出入りを検知する方法の考え方について説明する。
図８は、車と人を含んだときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。
図９は、車と人を含まない背景のみの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。
図１０は、図８に示される３次元位置データと図９に示される３次元位置データの差分を取ったときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。
図１１は、図１０に示される差分の３次元位置データのＺ軸方向から見たイメージ図である。
図１２は、駐車場監視システムにおいて設定される検知空間を示した図である。
図１３は、駐車場監視システムにおいて設定される検知空間と、車と人を表す３次元位置データの差分の関係を示した図である。
図１４は、車両と人の各々の検知のための検知空間を示した図である。
図１５は、駐車している車両も背景とみなしたときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。
図１６は、図８に示される３次元位置データと図１５に示される３次元位置データの差分を取ったときの測距センサ１の３次元位置データを直交座標の空間にマッピングしたイメージ図である。

測距センサ１により、車と人がいるときに、駐車場を測定すると、図８に示される３次元位置データが得られる。また、車と人がいないときには、図９に示されるように、背景のみの３次元位置データが得られる。図９に示されているのは、地面のみであるが、駐車場によっては、背景としてあり得るのは、立木や駐車場の設備である。
に、駐車場を測定すると、図８に示される車と人がいるときの３次元位置データと、車と人がいないときの背景のみの３次元位置データの差分をとると、図１０に示されるが３次元位置データが得られる。本実施形態の考え方は、この差分の３次元位置データから車両の入出庫と、人の出入りを検知することである。

車両の入出庫を検知する場合には、駐車場の各々の駐車スペースの位置に合わせて、図１２の検知空間５０〜検知空間６１を設定する。

この検知空間は、図１４（ａ），（ｂ）のように、検知する物の大きさに合わせて設定をおこなう。図１４（ａ）は車に対して検知空間は設定したもので、図１４（ｂ）は人に対して検知空間を設定したものである。ここでは車を検知するため、１台の駐車スペースに対して、２．５ｍ（Ｗ）ｘ３ｍ（Ｈ）ｘ５ｍ（Ｄ）程度の立方体を設定している。

本実施形態の駐車場監視システムで用いられるのは、駐車スペースの位置に合わせて取られる図１４（ａ）の車に対しての検知空間である。図１２で設定される検知空間を、図１０の差分データに重ね合わせると、図１３に示されるようになる。

各検知空間内に存在する測距点数をＮｉ、検知したと判定されるための下限数をＮｍｉｎとし、以下の（式１）を満たしたとき車の候補が存在すると仮判定する。ここで、測距点数とは、測距センサ１によって測定された点、すなわち、３次元位置データを得た点の数である。

Ｎｉ ＞ Ｎｍｉｎ … （式１）
そして、その条件を満たした時からの経過時間をＴｉ、車が滞留していると判定される時間Ｔｃが、以下の（式２）を満たした場合、車が駐車したと判定する。

Ｔｉ ＞ Ｔｃ … （式２）
測距センサ１の測距点数は、有限であるが、レーザを放射状にスキャンするため、距離が離れれば離れる程、測距領域が広がるため、距離により単位面積当たりの測距点数が異なる。そのため、各検知空間は測距センサからの距離に応じて、測距点の最小数を個別に決定することで対応する。

例えば、検知したと判定されるための下限数Ｎｍｉｎの決定は、監視する被写体が収まる検知空間（立方体など）をセンサから見る見かけ上の面積Ｓｍｉｎと、距離ｄにおける測距センサの単位面積当たりの測距点数Ｎｄで決まる。

Ｎｍｉｎ ＝ Ｎｄ／Ｓｍｉｎ … （式３）
なお、単位面積当たりの測距点数Ｎｄは、距離ｄにおける測距センサの測距領域の面積Ｓｄと測距センサの解像度Ｎｋで決定できる。

Ｎｄ ＝ Ｎｋ／Ｓｄ … （式４）
人の出入りを検知する場合には、人と車を分離する必要がある。そのために、検知空間５０〜検知空間６１内の３次元位置データから背景データを作成する。この背景データは車が駐車したと判定した時にその検知空間のみを局所的に更新する。

このように局所的に更新することで、データ量の多い３次元位置データを少ない計算量で高速に検知することができる。また、駐車スペースに滞留する人検知は車が変わっても影響がなく、局所的に更新するため、他の駐車スペースの背景データに影響を与えることもない。

例えば、検知空間５１に車が駐車したと判定した場合、背景データの検知空間５１に相当する３次元位置データと取得した検知空間５１の３次元位置データを入れ替える。もし、車が出て行った場合は元の検知空間５１に入れ替える。
このように、駐車している車と地面を含む図１５のような背景データを作成し、このデータと図８の３次元位置データの差分を取ることで、人のみを抽出した図１６の３次元位置データとする。

この３次元位置データで駐車スペースの検知空間に侵入した人などを検知する事ができる。検知は人用に設定した最小数Ｎｍｉｎを設定し、車同様（式１）と（式２）の条件を満たす条件で判定をおこなう。

設定した検知空間で人を検知すると、監視サーバ１０内のデータベースにアラームとして、その３次元位置、発生時刻などを記録すると共に、検知した３次元位置から最適なカメラ２１のカメラの向き、レンズのズーム倍率などを決定し、その場面を撮影する。

次に、図１７を用いてデータベースに格納される測距点情報について説明する。
図１７は、測距点情報を示す測距点情報テーブルを示す図である。

測距点情報テーブルは、車両の入出庫と人の出入りを表すテーブルである。

測距点情報は、例えば、図１７のようなデータベースのテーブルであると仮定すると、時刻、駐車スペースＩＤ、入庫、出庫、人出入り、測距点数、検知最大点（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）、検知最小点（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）、測距点数などからなる。

時刻は、イベントが発生した時刻を表すフィールドである。駐車スペースＩＤは、駐車スペースのＩＤ番号であり、各々は、検知空間と一致する。

入庫は、車両が検知空間（対象の駐車スペース）に入り、一定時間を経過したときを示すイベントが発生したことを示すフィールドである。出庫は、車両が検知空間（対象の駐車スペース）を出て、一定時間を経過したときを示すイベントが発生したことを示すフィールドである。人出入りは、人が検知空間（対象の駐車スペース）に一定時間滞在したことを示すフィールドである。

本実施形態では、図１２で説明したように、検知空間は、対象の駐車スペースに取れられているため、例えば、通路上の人は、検知されない。また、人が、一定時間、検知空間に滞留しないと、人が滞在したものとみなさないため、例えば、車のドライバが一時的に人が車の外の駐車スペースに入っても検知されない。これは、車の外の駐車スペースに長時間いる人物は、不審な人物と考えられるからである。もちろん、ドライバやその他の乗員が車の中に入ると、人としては検知されなくなる。

検知最大点は、検知空間内で検知した３次元位置データで、各々最大のＸ，Ｙ，Ｚの値を示すフィールドである。検知最小点は、検知空間内で検知した３次元位置データで各々最小のＸ，Ｙ，Ｚの値を示すフィールドである。測距点数は、検知空間内にある測距点数を示すフィールドである。

次に、図１８を用いて駐車場監視システムのユーザインタフェースについて説明する。
図１８は、端末装置６に表示される操作画面を示す図である。

この画面で検索をおこなうには、カレンダー１００で検索日を指定し、開始日１１４と終了日１１５に検索開始日時と終了日時を設定し、開始日の開始時刻１１６と終了日の終了時刻１１７に設定する。

入庫１０２と出庫１０３はチェックボックスとなっており、この画面の例では入庫がチェックされている。最小測距点数１０４は、検知空間内で人を検知するため最小測距点数を設定する。システムは、この入力された点数よりも測距点数が多くなったときには、その検知空間で人が検知されたものと判断する。

駐車スペース１０５は、検索の対象となる駐車スペースのＩＤを選択するリストである。また、図には示さなかったが全ての駐車スペースを検索対象とするときには、「ＡＬＬ」の項目を選択することにする。

これらの条件を設定後に、検索開始ボタン１０６をマウスなどでクリックすることにより、監視サーバ１０のデータベースが検索されて、検索結果１０７のような結果を得る。この画面は、駐車スペース１の駐車入庫時間が１３：１０：２０の画像と３次元位置情報を示している。測距センサ１の３次元位置データとカメラ２，３の画像は、記録装置１１に記録されているが、このデータを監視サーバ１０のデータベースのレコードを検索キーとして、検索をかけることができる。

カメラＡ画像１０８は、検知時刻におけるカメラ２が撮像した画像、カメラＢ画像１０９は、検知時刻におけるカメラ３が撮像した画像である。３次元位置情報１１０は、検知した時の測距センサ２２の３次元位置情報を直交座標のイメージにして表示している。

入庫／出庫１１１は検索した駐車スペース１で入庫または出庫した時間のリスト、滞留人物は駐車スペース１で滞留した人物の検知を開始した時刻を検索したリストで示している。測距点情報１１３は、駐車スペース１の駐車入庫時間が１３：１０：２０の図１７に示した測距点テーブルに格納されている検知最大点、検知最小点、測距点数を示している。

次に、図１９ないし図２６を用いて駐車場監視システムの車両の入出庫と、人の出入りを検知し、データベースに格納する処理について説明する。
先ず、図１９を用いて駐車場監視システムのメイン処理について説明する。
図１９は、駐車場監視システムのメイン処理を示すフローチャートである。

始めに、車用背景に用いる３次元位置データと人用背景に用いる３次元位置データを、背景データとして読み出す（ステップ２０１）。車用背景に用いる３次元位置データは、図９に示したものであり、人用背景に用いる３次元位置データは、図１５に示したものである。以下、各々の「車用背景」と「人用背景」と略すことにする。初期データとしては、人用背景にも、車が存在していないと仮定したデータを用いる。この背景データは、予め計測しておいたものを用いる。

ステップ２０２とステップ２０４との間は、無限ループになっている。

先ず、フラグとカウンタの初期化をおこなう（ステップ２１０）これは、システムで使用する検知空間ｉｄｘの車検知用のフラグＦｃ［ｉｄｘ］、人検知用のフラグＦｈ［ｉｄｘ］、車用測距点数カウンタＣｃ［ｉｄｘ］、人用測距点カウンタＣｈ［ｉｄｘ］を初期化する処理である。これらのフラグとカウンタは配列になっており、各検知空間をｉｄｘによって指定する。

次に、３次元位置データを格納する（ステップ２２０）。これは、測距点インデックスＭについて、Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］に、最新の３次元位置データを測距センサから取得し、直交座標に変換した後、３次元位置を配列Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］に格納する処理である。Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］は、測距点インデックスＭが示す３次元位置のＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標を示している。

次に、車の入出庫検知をおこなう（ステップ２３０）これは、駐車スペースに車が入ったか否かを判定する処理である。次に、人の出入り検知をおこなう（ステップ２８０）。これは、駐車スペースに人が滞留したか否かを判定する処理である。

次に、図２０を用いてフラグとカウンタ初期化２１０の処理について説明する。
図２０は、フラグとカウンタ初期化の処理２１０を示すフローチャートである。

先ず、検知空間インデックスｉｄｘ＝１として、検知空間インデックスを１に初期化する（ステップ２１１）。

ステップ２１２は、検知空間の最大数Ｉｄｍａｘ以上になったらループを抜けることを示し、ステップ２１８でループが終了することを示している。

先ず、Ｆｃ［ｉｄｘ］＝０として、車検知用のフラグＦｃ［ｉｄｘ］をゼロにする（ステップ２１３）。

次に、Ｆｈ［ｉｄｘ］＝０として、人検知用のフラグＦｈ［ｉｄｘ］をゼロにする（ステップ２１４）。

次に、Ｃｃ［ｉｄｘ］＝０として、車用のカウンタＣｃ［ｉｄｘ］をゼロにする（ステップ２１５）。

次に、Ｃｈ［ｉｄｘ］＝０として、人用のカウンタＣｃ［ｉｄｘ］をゼロにする（ステップ２１６）。

次に、ｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１として、検知空間インデックスｉｄｘを１インクリメントする（ステップ２１７）。

次に、図２１を用いて３次元位置データ格納２２０の処理について説明する。
図２１は、３次元位置データ格納の処理２２０を示すフローチャートである。

測距点インデックスＭ＝１として、３次位置データの全ての測距点を一意に示すインデックスＭを１に初期化する（ステップ２２１）。

ステップ２２２は、測距点のインデックスが測距点の最大数Ｍｍａｘを超えるまでループし、ステップ２２５でループを終了することを示している。

先ず、測距点インデックスＭについて、Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］に、最新の３次元位置データを測距センサから取得し、直交座標に変換した後、３次元位置を配列Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］に格納する（ステップ２２３）。

次に、Ｍ＝Ｍ＋１として、測距点インデックスを１インクリメントする（ステップ２２４）。

次に、図２２を用いて車入出庫検知２３０の処理について説明する。
図２２は、車入出庫検知２３０の処理を示すフローチャートである。

先ず、最新の３次元位置データから車用背景の差分を取り、図１０のような３次元位置データを得る（ステップ２３１）。

次に、車検知処理をおこなう（ステップ２５０）。これは、検知空間ｉｄｘに車が駐車しているか否かを検知する処理である。

次に、検知空間インデックスｉｄｘ＝１として、検知空間インデックスを１に初期化する（ステップ２３３）。

ステップ２３４は、検知空間の最大数Ｉｄｍａｘ以上になったらループを抜け、ステップ２４４でループを終了することを示している。

次に、Ｃｃ［ｉｄｘ］＞最小測距点数Ｎｃｍｉｎ［ｉｄｘ］として、検知空間ｉｄｘ内の測距点数が最小測距点数Ｎｃｍｉｎ［ｉｄｘ］を超えたか否かを判定し（ステップ２３５）、車の候補が存在するか否かを調べる。

ステップ２３５の条件が真で、タイマＴｃ［ｉｄｘ］が開始していないときには、タイマＴｃ［ｉｄｘ］を開始する（ステップ２３６）。タイマＴｃ［ｉｄｘ］が既に開始しているときには、なにもしない。

ステップ２３５の条件が偽なら、タイマＴｃ［ｉｄｘ］が開始しているときには、タイマＴｃ［ｉｄｘ］を停止する（ステップ２３７）。タイマＴｃ［ｉｄｘ］が既に停止しているときには、なにもしない。

ここで、タイマＴｃ［ｉｄｘ］は車の候補の滞留時間を計測するためのタイマの配列であり、各検知空間をｉｄｘによって指定する。

次に、Ｆｃ［ｉｄｘ］＝０として、最小測距点数を超えなかった場合に車用検知フラグＦｃ［ｉｄｘ］をゼロとして（ステップ２３８）、車がその検知空間（駐車スペース）に駐車していない事を示し、ステップ２４３に移る。

次に、タイマＴｃ［ｉｄｘ］＞滞留時間ｔｃとして、車の候補の滞留時間が滞留の判定時間ｔｃを超えたか否かを判定し（ステップ２３９）、その検知空間に車が駐車したか否かを決定する。

ステップ２３９の条件が真なら、ステップ２４０に移る。

次に、Ｆｃ［ｉｄｘ］＝０？として、車が駐車してから、初めて滞留時間を超えたか否かを判定する（ステップ２４０）。

ステップ２４０の条件が真なら、ステップ２４１に移り、偽ならステップ２４３に移る。

次に、図１７に示されるような測距点情報をデータベース（ＤＢ）に格納する（ステップ２４１）。

次に、Ｆｃ［ｉｄｘ］＝１として、車が駐車しており、測距点情報をデータベースに格納したことを示すフラグを設定する（ステップ２４２）。

次に、ｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１として、検知空間インデックスｉｄｘを１インクリメントする（ステップ２４３）。

次に、図２３を用いて車検知２５０の処理について説明する。
図２３は、車検知２５０の処理を示すフローチャートである。

先ず、測距点インデックスＭ＝１として、３次位置データの全ての測距点を一意に示すインデックスＭを１に初期化する（ステップ２５１）。

ステップ２５２は、測距点のインデックスが測距点の最大数Ｍｍａｘを超えるまでループし、ステップ２６０でループを終了することを示している。

先ず、検知空間インデックスｉｄｘ＝１として、検知空間インデックスを１に初期化する（ステップ２５３）。ステップ２５４は、検知空間の最大数Ｉｄｍａｘ以上になったらループを抜け、ステップ２５８でループを終了することを示している。

次に、測距点Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］は検知空間内か？として、Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］が示す１つの３次元位置が検知空間内にあるか否かを判定する（ステップ２５５）。

ステップ２５５の条件を満たすとき、ステップ２５６に行き、満たさないときには、ステップ２５７に行く。

ステップ２５５の条件を満たすとき、Ｃｃ［ｉｄｘ］＝Ｃｃ［ｉｄｘ］＋１として、検知空間ｉｄｘの車用カウンタＣｃ［ｉｄｘ］の値を１増加する（ステップ２５６）。

次に、ｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１として、検知空間インデックスｉｄｘを１インクリメントする（ステップ２５７）。

次に、Ｍ＝Ｍ＋１として、測距点インデックスを１インクリメントする（ステップ２５９）。

次に、図２４を用いて人出入り検知２８０の処理について説明する。
図２４は、人出入り検知２８０の処理を示すフローチャートである。

先ず、最新の３次元位置データから人用背景の差分を取り、図１６に示されるような３次元位置データを得る（ステップ２８１）。

次に、人を検知する処理をおこなう（ステップ３００）。人検知処理は、検知空間ｉｄｘに人がいるか否かを検知する処理である。

次に、検知空間インデックスｉｄｘ＝１として、検知空間インデックスを１に初期化する（ステップ２８３）。

ステップ２８４は、検知空間の最大数Ｉｄｍａｘ以上になったらループを抜け、ステップ２９５でループを終了することを示している。

次に、人用背景の更新をおこなう（ステップ３２０）。

次に、Ｃｈ［ｉｄｘ］＞最小測距点数Ｎｈｍｉｎ［ｉｄｘ］として、検知空間ｉｄｘ内の測距点数が最小測距点数Ｎｈｍｉｎ［ｉｄｘ］を超えたか否かを判定し（ステップ２８６）、人の候補が存在するかを調べる。

ステップ２８６の条件が真なら、ステップ２９７に行き、ステップ２８６の条件が偽なら、ステップ２８８に移る。

ステップ２８６の条件が偽なら、タイマＴｈ［ｉｄｘ］が開始しているときには、タイマＴｈ［ｉｄｘ］を停止する（ステップ２８８）。タイマＴｈ［ｉｄｘ］が既に停止しているときには、なにもしない。

ここで、タイマＴｈ［ｉｄｘ］は人の候補の滞留時間を計測するためのタイマの配列であり、各検知空間をｉｄｘによって指定する。

次に、Ｆｈ［ｉｄｘ］＝０として、最小測距点数を超えなかった場合に人用検知フラグＦｈ［ｉｄｘ］をゼロとして（ステップ２８９）、人の候補が検知空間内に滞留していない事を示し、ステップ２９４に移る。

ステップ２８６の条件が真なら、Ｆｃ［ｉｄｘ］＝１？として、検知空間に車が駐車しているか否かを判定する（ステップ２９７）。

この判定条件を用いることにより、車が駐車したときにその駐車スペースに滞留する人の検知をおこない、その駐車スペースに駐車していないときは駐車途中などの車を誤って人として検知しないようにしている。

ステップ２９７の条件が真なら、ステップ２８７に移り、偽なら、ステップ２９４に移る。

ステップ２９７の条件が真で、タイマＴｈ［ｉｄｘ］が開始していないときには、タイマＴｈ［ｉｄｘ］を開始する（ステップ２８７）。タイマＴｈ［ｉｄｘ］が既に開始しているときには、なにもしない。

次に、タイマＴｈ［ｉｄｘ］＞滞留の判定時間ｔｈとして、人の候補の滞留時間が人が滞留したとされる判定時間ｔｈを超えたか否かを判定し（ステップ２９０）、その検知空間に人が滞留したかを決定する。

ステップ２９０の条件が真なら、ステップ２９１に移り、偽なら、ステップ２９４に移る。

ステップ２９０の条件が真なら、Ｆｈ［ｉｄｘ］＝０？として、人が滞留したと判定してから、初めて滞留時間を越えたか否かを判定している（ステップ２９１）。

ステップ２９１の条件が真なら、図１７に示されるような測距点情報をデータベース（ＤＢ）に格納する（ステップ２９２）。

次に、Ｆｈ［ｉｄｘ］＝１として、人が滞留し、測距点情報をデータベースに格納したことを示すフラグを設定する（ステップ２９３）。

次に、ｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１として、検知空間インデックスｉｄｘを１インクリメントする（ステップ２９４）。

次に、図２５を用いて人検知３００の処理について説明する。
図２５は、人検知３００の処理を示すフローチャートである。

先ず、測距点インデックスＭ＝１として、３次位置情報の全ての測距点を一意に示すインデックスＭを１に初期化する（ステップ３０１）。

ステップ３０２は、測距点のインデックスが測距点の最大数Ｍｍａｘを超えるまでループし、ループの終了はステップ３１０になることを示している。

先ず、検知空間インデックスｉｄｘ＝１として、検知空間インデックスを１に初期化する（ステップ３０３）。

ステップ３０４は、検知空間の最大数Ｉｄｍａｘ以上になったらループを抜け、ステップ３０８でループを終了することを示している。

次に、測距点Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］は検知空間内か？として、Ｘ［Ｍ］，Ｙ［Ｍ］，Ｚ［Ｍ］が示す１つの３次元位置が検知空間内にあるか否かを判定する（ステップ３０５）。

次に、Ｃｈ［ｉｄｘ］＝Ｃｈ［ｉｄｘ］＋１として、検知空間ｉｄｘの人用カウンタＣｈ［ｉｄｘ］の値を１インクリメントする（ステップ３０６）。

次に、ｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１として、検知空間インデックスｉｄｘをインクリメントする（ステップ３０７）。

次に、Ｍ＝Ｍ＋１として、測距点インデックスを１インクリメントする（ステップ３０９）。

次に、図２６を用いて人用背景更新３２０の処理を示すフローチャートである。
図２６は、人用背景更新３２０の処理を示すフローチャートである。

先ず、Ｆｃ［ｉｄｘ］＝１？として、検知空間（駐車スペース）に車が駐車しているか否かを判定する（ステップ３２１）。

ステップ３２１の条件が真なら、ステップ３２２に移り、偽なら、ステップ３２５に移る。

ステップ３２１の条件が真で、タイマＴｂ［ｉｄｘ］が開始していないときには、タイマＴｂ［ｉｄｘ］を開始する（ステップ３２２）。タイマＴｂ［ｉｄｘ］が既に開始しているときには、なにもしない。

ステップ３２１の条件が偽なら、タイマＴｂ［ｉｄｘ］が開始しているときには、タイマＴｂ［ｉｄｘ］を停止する（ステップ２３５）。タイマＴｂ［ｉｄｘ］が既に停止しているときには、なにもしない。

タイマＴｂ［ｉｄｘ］は車を駐車し、人が立ち去るまでの時間を計測するためのタイマの配列であり、各検知空間をｉｄｘによって指定する。

そして、人用背景の検知空間ｉｄｘ部分を元に戻す（ステップ３２６）。これは、車が駐車していないために、人用背景の検知空間ｉｄｘ部分を更新前に戻す処理である。

次に、Ｔｂ［ｉｄｘ］＞立去り時間Ｔｂｍａｘとして、タイマの値が人が立去ると判定される時間Ｔｂｍａｘを超えたか否かを判定する（ステップ３２３）。

ステップ３２３の条件が真なら、ステップ３２４に移り、偽なら、ステップ３２７で処理を終了する。

ステップ３２３の条件が真なら、人用背景の検知空間ｉｄｘ部分の入替をおこなう（ステップ３２４）。これは、人用背景の検知空間ｉｄｘの空間だけを最新の３次元位置データと入替える処理である。すなわち、車が人が立去ると判定される時間より長く、検知空間にいると、その駐車スペースに車がいると判断して、その検知空間に関する人用の背景を更新する。

１…測距センサ
２，３…カメラ
６，８…スイッチングハブ
７…ネットワーク
９…端末
１０…監視サーバ
１１…記録装置
２５，２７〜３３，３１〜３４…駐車している車
４０〜４２…人
５０〜６１…検知空間
７０…車用検知空間
７１…車の３次元位置データ
７２…人用検知空間
７３…人の３次元位置データ
１００…カレンダー
１０２…入庫選択チェックボックス
１０３…出庫選択チェックボックス
１０４…最小測距点数
１０５…駐車スペース選択ボックス
１０６…検索開始ボタン
１０７…検索結果
１０８…カメラＡ画像
１０９…カメラＢ画像
１１０…３次元位置情報
１１１…入庫／出庫検索リスト
１１２…滞留人物検索リスト
１１３…測距点情報
１１４…検索開始日
１１５…検索終了日
１１６…検索開始時刻
１１７…検索終了時刻。

Claims (4)

1. 測定時刻を含む３次元位置データを出力する測距センサと、前記３次元位置データを記録する記録装置と、前記３次元位置データから得られる測距点情報をデータベースとして有する監視サーバと、前記監視サーバの計算結果を表示する端末装置と、がネットワークにより接続される駐車場監視システムにおいて、
   前記監視サーバは、駐車場内に検知空間を設定し、前記記録装置から読み出した３次元位置データとして測定された測距点が、前記検知空間内で所定の数以上であり、所定の時間以上計測されるときに、車または人が滞留したと判定し、
   前記端末装置に、前記監視サーバによる判定結果を表示する駐車場監視システムであって、前記監視サーバは、車用背景データと人用背景データをそれぞれ有し、
   各々測距点との差分を取ることにより、車と人をそれぞれ検知することを特徴とする駐車場監視システム。
2. 前記監視サーバは、前記検知空間内に車が滞留したと判定すると、前記人用背景データを車の滞留が判定された前記検知空間において局所的に更新し、その後、車が滞留しなくなったと判定すると、前記人用背景データを滞留と判定されなくなった前記検知空間内において局所的に更新前の前記人用背景データに戻すことを特徴とする請求項１記載の駐車場監視システム。
3. 測定時刻を含む３次元位置データを出力する測距センサと、前記３次元位置データを記録する記録装置と、前記３次元位置データから得られる測距点情報をデータベースとして有する監視サーバと、前記監視サーバの計算結果を表示する端末装置と、がネットワークにより接続される駐車場監視システムにおいて、
   駐車場内に検知空間を設定し、前記記録装置から読み出した３次元位置データとして測定された測距点が、前記検知空間内で所定の数以上であり、所定の時間以上計測されるときに、車または人が滞留したと判定し、判定結果を表示し、
   前記監視サーバは、車用背景データと人用背景データをそれぞれ有し、
   各々測距点との差分を取ることにより、車と人をそれぞれ検知することを特徴とする駐車場監視方法。
4. 前記検知空間内に車が滞留したと判定すると、前記人用背景データを車の滞留が判定された前記検知空間において局所的に更新し、車が滞留しなくなったと判定すると、前記人用背景データを滞留と判定されなくなった前記検知空間において局所的に更新前の前記人用背景データに戻すことを特徴とする請求項５記載の駐車場監視方法。

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