JP6337377B2 - 検知装置、検知システム、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、検知装置、検知システム、およびプログラムに関する。

従来、侵入者を検知するために、侵入者の移動に対して差分画像における像の面積を求め、外乱と区別するように侵入者の移動による像の動きの面積が一定値以上であれば、侵入者として検出する検知装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。

また、第１の輪郭抽出手段と、第２の輪郭抽出手段と、第３の輪郭抽出手段と、を有する画像処理装置が提案されている（例えば、特許文献２を参照）。第１の輪郭抽出手段は、検出対象の移動量や動きが大きい場合に検出対象を検出し、第２の輪郭抽出手段は、検出対象の移動量や動きが比較的に小さい場合に検出対象を検出し、第３の輪郭抽出手段は、検出対象が静止している場合に検出対象を検出する。この画像処理装置は、各輪郭抽出手段を用いて検知領域の大きさが異なる検知範囲において、検出対象の存在の有無を検出する複数の検出モードを備えることで、検出対象の動きが速くても、遅くても、または静止していても、検出対象を検出できる。

特開２０００−３４８２６８号公報 特開２００４−２９５４１６号公報

しかしながら、特許文献１に記載のものは、侵入者が検知領域内において移動が小さい、または滞在している場合、侵入者の移動による像の動きの面積が小さくなってしまい、外乱として認識してしまう。よって、特許文献１に記載のものは、侵入者が検知領域内において移動が小さい、または滞在している場合、侵入者を検出することができなくなる可能性がある。

また、特許文献２に記載のものは、常に第１の輪郭抽出手段〜第３の輪郭抽出手段を繰り返して検出対象の存在の有無を検知している。例えば、検出対象が大きな動きをするとき、特許文献２に記載の画像処理装置は、先ず検出対象が静止しているか否かを判断し、ついで微少な動きをしているか否かを判断した後、大きな動きをしているか否かを判断しているため、検知処理にかかる負荷が大きい。

そこで、本発明は、上記事由に鑑みてなされたものであって、検知処理にかかる負荷が小さく、人の移動状況に応じて人の存在の有無を精度高く検知することができる検知装置および検知システムを提供することを目的とする。

本発明の検知装置は、撮像部と、撮像部が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、検知部が検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を解析画像に作成する作成部と、検知領域内で停滞した識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する導出部と、を備え、検知部は、検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における前記人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有し、移動検知モードにおいて、識別領域の位置変化量が停滞閾値未満になると、検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を滞在領域として、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知することを特徴とする。

本発明の検知システムは、撮像部と、撮像部が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、検知部が検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を解析画像に作成する作成部と、検知領域内で停滞した識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する導出部と、制御対象となる負荷と、を備え、検知部は、検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有し、移動検知モードにおいて、識別領域の位置変化量が停滞閾値未満になると、検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を滞在領域として、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知することを特徴とする。

本発明のプログラムは、コンピュータを、解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、検知部が検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を解析画像に作成する作成部と、検知領域内で停滞した識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する導出部と、を備え、検知部は、検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有し、移動検知モードにおいて、識別領域の位置変化量が停滞閾値未満になると、検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を滞在領域として、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知する検知装置として機能させるためのプログラムである。

本発明の検知装置および検知システムは、検知処理にかかる負荷が小さく、人の移動状況に応じて人の存在の有無を精度高く検知することができる。

図１は、本発明の実施形態１に係る検知装置１００および検知システム１２０のブロック図である。 図２Ａおよび図２Ｂは、本発明の実施形態１に係る検知装置１００の作成部３２が解析画像に対して作成する識別領域２２の一例と、導出部３３が識別領域２２の位置変化量を導出する一例を示す概念図である。図２Ａは、解析画像の連続する２つのフレームの前のフレームにおける解析画像の検知領域２１を示す概念図である。図２Ｂは、解析画像の連続する２つのフレームの後のフレームにおける解析画像の検知領域２１を示す概念図である。 図３Ａおよび図３Ｂは、本発明の実施形態１に係る検知装置１００が滞在検知モードで人の存在の有無を検知する際に導出部３３が人の動き量を導出する一例を示す概念図である。図３Ａは、本発明の実施形態１に係る連続する２つのフレームの前のフレームにおける滞在領域２３ａを示す概念図である。図３Ｂは、本発明の実施形態１に係る連続する２つのフレームの後のフレームにおける滞在領域２３ｂを示す概念図である。 図４は、本発明の実施形態１に係る検知装置１００が、識別領域２２の位置変化量に基づいて検知モードを切り替えるフローチャートである。 図５は、本発明の実施形態１に係る検知装置１００が、移動検知モードで人の存在の有無を検知するフローチャートである。 図６は、本発明の実施形態１に係る検知装置１００が、滞在検知モードで人の存在の有無を検知するフローチャートである。 図７は、本発明の実施形態２に係る検知装置２００および検知システム２２０のブロック図である。 図８は、本発明の実施形態２に係るフィルタ画像処理の一例を示す概念図である。 図９は、本発明の実施形態２に係る検知装置２００が、滞在検知モードで人の存在の有無を検知するフローチャートである。 図１０は、本発明の実施形態６に係る検知装置６００および検知システム６２０のブロック図である。 図１１は、本発明の実施形態６に係る検知装置６００が、識別領域２２の位置変化量に基づいて検知モードを切り替える際の動作のフローチャートである。 図１２Ａ、図１２Ｂ、および図１２Ｃは、人７０が検知領域２１の外から検知領域２１内に進入し、その場で立ち止まった場合の、連続する３つのフレームの解析画像を示す図である。 図１３は、本発明の実施形態６に係る検知装置６００が、滞在検知モードで人の存在の有無を検知する際の動作の一例を示す概念図である。 図１４は、本発明の実施形態６に係る検知装置６００が、滞在検知モードで人の存在の有無を検知する際の動作の一例を示す概念図である。 図１５は、解析画像における検知領域２１と、制限部３６による上限値を規定する上限枠２４と、の関係の一例を示す概念図である。

（実施形態１）
以下、本発明の実施形態１に係る検知装置および検知システムについて図１〜図６を用いて説明する。

図１は、本発明の実施形態１に係る検知装置１００および検知システム１２０のブロック図である。図１に示すように、検知装置１００は、撮像部２と、制御部３と、人の存在の有無に応じて制御対象に対して制御信号を送信する送信部４と、記憶部５と、を備える。

制御部３は、検知部３１と、作成部３２と、導出部３３と、を備える。検知部３１は、撮像部２が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する。作成部３２は、検知部３１が解析画像の検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を解析画像に作成する。導出部３３は、検知領域内で停滞した識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する。

導出部３３は、所定期間における滞在領域内での人の動き量を導出する。また、導出部３３は、所定期間における検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する。なお、説明の便宜上、上述の「所定期間」を撮像部２が撮像した解析画像の連続した２つのフレームのフレーム間隔として説明するが、その限りではなく、例えば予め設定した期間を用いてもよい。また、滞在領域における人の動き量を導出する所定期間と、識別領域の位置変化量を導出する所定期間とは、同じ期間であってもよいし、異なる期間であってもよい。

なお、解析画像の検知領域は、例えば、撮像部２が撮像した画像の一部の領域であってもよく、撮像部２が撮像した画像の全ての領域であってもよい。

記憶部５は、評価指標とする停滞閾値“Ｉ”（第１の閾値）と、解除閾値“Ｕ”（第２の閾値）と、解除閾値“Ｕ”より小さい検知閾値“Ｔ”（第３の閾値）と、導出閾値“Ｋ”（第４の閾値）と、を記憶している。

検知部３１は、検知モードとして、解析画像の検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有する。検知部３１は、移動検知モードにおいて、識別領域の位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満になると、検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を滞在領域とし、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。つまり、滞在領域は、検知領域内での位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満となることで、検知領域内で停滞したとみなされた識別領域である。

ここで、検知部３１が移動検知モードで動作している限り、作成部３２は、人が検知装置１００の解析画像の検知領域内を移動するにつれて、識別領域の位置を更新することで、検知領域内の人の位置を識別領域にて追跡する。すなわち、移動検知モードにおいては、検知部３１は、検知領域の全域を対象として人の存在の有無を検知し、検知領域内で人が大きく移動した場合でも、人の位置を追跡することで継続的に当該人の存在の有無を検知する。一方、滞在検知モードにおいては、検知部３１は、検知領域内で停滞した識別領域である滞在領域、つまり検知領域内での位置が固定された識別領域である滞在領域内を対象として、人の存在の有無を検知する。よって、滞在検知モードにおいては、検知部３１は、人が検知領域内の一箇所に止まっている（停滞している）状態にあっても、当該人の微動を検知することで、滞在領域内の人の存在の有無を検知できる。

ただし、検知部３１は、移動検知モードと、滞在検知モードと、を完全に切り替えるのではなく、原則、移動検知モードで動作している。検知部３１は、検知領域内に滞在領域が出現すると（識別領域の停滞が発生すると）、滞在領域内についてのみ滞在検知モードで人の存在の有無を検知し、検知領域のうち滞在領域以外の領域は移動検知モードで人の存在の有無を検知する。つまり、検知部３１は、検知領域内に滞在領域が出現すると、滞在領域についてのみ、部分的に検知モードを滞在検知モードとするのであって、検知モードが移動検知モードから滞在検知モードへ完全に切り替わるのではない。

なお、検知部３１での移動検知モードにおける人の存在の有無の検知方法、つまり、作成部３２での識別領域の作成に用いられる検知部３１での人の存在の有無の検知方法は特に限定されず、従来の人検知の技術を用いてもよい。例えば、背景差分を用いて人の存在の有無を検知する手法でもよく、フレーム間差分を用いて解析画像の検知領域２１における人の動き量を導出することで人の存在の有無を検知する手法でもよい。

以下、作成部３２の識別領域の作成方法と、導出部３３の滞在領域内での人の動き量および識別領域の位置変化量の導出方法について、図２Ａ、図２Ｂ、図３Ａ、および図３Ｂを用いて説明する。

図２Ａおよび図２Ｂは、作成部３２が作成する識別領域２２の一例と、導出部３３が識別領域２２の位置変化量を導出する一例を示す概念図である。図２Ａおよび図２Ｂは、連続する２つのフレームの解析画像の検知領域２１を示す図である。

図２Ａに示すように、作成部３２は、移動検知モードにおいて、検知部３１が人の存在があることを検知したとき、当該人の幅、高さに基づいて、長方形状の識別領域２２を、解析画像内に当該人を囲むように作成する。つまり、識別領域２２は、解析画像の検知領域２１内において、検知部３１で検知された人を含むように作成される領域である。

図２Ｂは、図２Ａの次のフレームを示しており、この場合、人が移動していることを想定するため、識別領域２２が、図２Ａにおける識別領域２２ａから図２Ｂにおける識別領域２２ｂに移動する。

導出部３３は、識別領域２２ａの中心と２２ｂの中心との間の距離Ｌ１を算出し、距離Ｌ１を識別領域２２の位置変化量として導出する。

検知部３１は、移動検知モードにおいて、導出部３３により導出した位置変化量と、記憶部５に記憶された停滞閾値“Ｉ”と、を比較する。位置変化量が停滞閾値“Ｉ”以上の場合、検知部３１は、移動検知モードのままで人の存在の有無を検知し、位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満の場合、部分的に検知モードを滞在検知モードとする。

作成部３２は、人が検知装置１００の解析画像の検知領域２１内を移動するにつれて、識別領域２２の位置を更新することで、検知部３１が解析画像の検知領域内の人を追跡することができる。移動検知モードにおいては、検知部３１は、解析画像における検知領域２１内に識別領域２２が存在すれば検知領域２１に人の存在があると検知し、検知領域２１内に識別領域２２が存在しなければ検知領域２１に人の存在がないと検知する。つまり、図２Ａおよび図２Ｂのいずれの場合でも、検知部３１は人の存在があると検知する。

図３Ａおよび図３Ｂは、検知装置１００が滞在検知モードで人の存在の有無を検知する際に導出部３３が人の動き量を導出する一例を示す概念図である。図３Ａおよび図３Ｂは、連続する２つのフレームの滞在領域２３ａ、２３ｂを示す図である。なお、図３Ａおよび図３Ｂでは、検知領域２１内で識別領域が停滞しているため、「２３ａ」、「２３ｂ」で示す識別領域はいずれも滞在領域２３である。

図３Ａおよび図３Ｂに示すように、滞在検知モードにおいて、検知部３１は、停滞中の識別領域２２、つまり滞在領域２３における人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する。図３Ａおよび図３Ｂに示すように、人の動きが、図３Ａの滞在領域２３ａから図３Ｂの滞在領域２３ｂに変化する際に、滞在領域２３ａ、２３ｂにおける画素の輝度は、人の動きの変動に基づいて変化する。

導出部３３は、所定期間において、滞在領域２３（滞在領域２３ａ、２３ｂ）における人の動き量を導出する。すなわち、導出部３３は、滞在領域２３ｂ内の画素のうち滞在領域２３ａからの輝度の変化量が記憶部５に記憶された導出閾値“Ｋ”以上の画素の数、を人の動き量として導出する。

検知部３１は、滞在検知モードにおいて、導出部３３により人の動き量を導出することで、人の動き量と、記憶部５に記憶された検知閾値“Ｔ”と、解除閾値“Ｕ”と、を比較する。検知部３１は、人の動き量が検知閾値“Ｔ”以上解除閾値“Ｕ”未満であれば、人の存在があると判定する。また、検知部３１は、人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満であれば、人の存在がないと判定する。つまり、検知部３１は、滞在検知モードにおいて、人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満であれば、人の存在がないと判定し、人の動き量が検知閾値“Ｔ”以上であれば、人の存在があると判定する。

ところで、本実施形態においては、検知部３１は、人の動き量が検知閾値“Ｔ”よりも大きい解除閾値“Ｕ”以上であれば、滞在検知モードから移動検知モードに切り替える。すなわち、検知部３１は、滞在検知モードにおいては、人の存在の有無の検知に用いられる検知閾値“Ｔ”よりも大きい解除閾値“Ｕ”と、滞在領域内における人の動き量と、を比較する。人の動き量が解除閾値“Ｕ”未満であれば、検知部３１は、滞在領域内について、引き続き滞在検知モードでの人の存在の有無を検知する。人の動き量が解除閾値“Ｕ”以上になると、検知部３１は、滞在領域を解除し、滞在領域内の検知モードを滞在検知モードから移動検知モードへ切り替える。

なお、ここでいう滞在領域の解除とは、検知領域内に設定された滞在領域を削除することを意味する。滞在領域を解除した場合、検知部３１は、当該滞在領域を識別領域に戻してもよいし、当該滞在領域を識別領域に戻すことなく単に滞在領域の設定を解消してもよい。前者の場合、滞在領域が解除されると、検出領域における当該滞在領域と同じ位置に、当該滞在領域に代わる識別領域が出現する。後者の場合、滞在領域が解除されると、検出領域における当該滞在領域と同じ位置には、滞在領域と識別領域とのいずれも残らない。

また、検知領域内の複数箇所に滞在領域が設定されている状態において、検知部３１は、滞在検知モードから移動検知モードへの切り替えについては、滞在領域毎に行ってもよいし、全ての滞在領域について一斉に行ってもよい。

このように、人の動き量が解除閾値“Ｕ”以上であれば、滞在検知モードから移動検知モードに検知モードが切り替わることで、人が滞在領域内から滞在領域の外へ移動した場合に、検知部３１は、当該人の存在を見失わずに検知することができる。

負荷６は、少なくとも「点灯」と、「消灯」との二つの動作モードを有する照明装置であると想定している。

送信部４は、負荷６が消灯する状態である場合、検知部３１が人の存在があると判定したら、検知装置１００の外部にある制御対象となる負荷６に対して点灯する制御信号を送信する。送信部４は、負荷６が「点灯」の動作モードである場合、検知部３１が人の存在がないと判断したら、負荷６に対して「消灯」の動作モードに切り替える制御信号を送信する。

なお、送信部４は、負荷６に対して直接的に制御信号を送信してもよく、中継器などを介して間接的に制御信号を送信してもよい。

また、送信部４の通信方式については、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ、登録商標）などを用いる無線通信方式、または信号線による有線通信方式などが考えられるが、特に限定しない。

以下、検知装置１００の動作の一例について、図４〜図６に示すフローチャートを用いて説明する。

図４は、検知装置１００が、識別領域２２の位置変化量に基づいて検知モードを切り替えるフローチャートである。

人が検知装置１００の撮像部２が撮像した解析画像の検知領域内に入る前に、検知部３１は、移動検知モードで人の存在の有無を検知する（ステップＳ４１）。そこで、検知部３１は、解析画像の検知領域内に人の存在があることを検知したとき、導出部３３により導出された識別領域２２の位置変化量と、停滞閾値“Ｉ”と、を比較する（ステップＳ４２）。

検知部３１は、識別領域２２の位置変化量がＩ未満であれば（ステップＳ４２のＮＯ）、ステップＳ４３に進み、検知モードを移動検知モードから滞在検知モードに切り替える。すなわち、位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満の識別領域２２があれば、検知部３１は、当該識別領域２２を滞在領域とし、当該滞在領域についてのみ滞在検知モードで人の存在の有無を検知するように、検知モードを部分的に滞在検知モードとする。検知部３１は、識別領域２２の位置変化量が停滞閾値“Ｉ”以上であれば（ステップＳ４２のＹＥＳ）、ステップＳ４１に戻って、引き続き移動検知モードで人の存在の有無を検知する。

ステップＳ４３において、検知部３１は、滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。そこで、検知部３１は、導出部３３により導出された人の動き量と、解除閾値“Ｕ”と、を比較する（ステップＳ４４）。

人の動き量が解除閾値“Ｕ”未満であれば（ステップＳ４４のＹＥＳ）、検知部３１は、引続き滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。そうでなければ、すなわち、人の動き量が解除閾値“Ｕ”以上であれば（ステップＳ４４のＮＯ）、検知部３１は、ステップＳ４５にて、検知モードを滞在検知モードから移動検知モードに切り替え、ステップＳ４１に戻る。このとき、検知領域のうち滞在領域以外の領域については、検知部３１は、元々、移動検知モードで人の存在の有無を検知しているので、検知モードが滞在検知モードから移動検知モードに切り替わるのは、滞在領域内についてのみである。言い換えれば、検知部３１は、ステップＳ４３において滞在領域内の検知モードを滞在検知モードとした後、ステップＳ４５において滞在領域を解除して、滞在領域内の検知モードを移動検知モードに切り替える。

図５は、検知装置１００が、移動検知モードで人の存在の有無を検知するフローチャートである。

ステップＳ５１において、検知部３１は、撮像部２が撮像した解析画像に基づいて人の存在の有無を検知する。このとき、検知部３１は、例えば、背景差分を用いたり、フレーム間差分を用いて解析画像の検知領域における人の動き量を導出したりすることで、人の存在の有無を検知する。そして、作成部３２は、検知部３１が解析画像の検知領域内に人の存在があることを検知したら（ステップＳ５２のＹＥＳ）、識別領域２２を作成（ステップＳ５３）する。

ステップＳ５２において、検知部３１は、人の存在がないことを検知したら（ステップＳ５２のＮＯ）、ステップＳ５１に戻って、引き続いて移動検知モードで人の存在の有無を検知する。

ステップＳ５４において、検知部３１は、導出部３３により導出された識別領域２２の位置変化量と、停滞閾値“Ｉ”と、を比較する。

位置変化量が停滞閾値“Ｉ”以上（ステップＳ５４のＹＥＳ）であれば、検知部３１は、ステップＳ５１に戻って、引き続いて移動検知モードで人の存在の有無を検知する。位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満（ステップＳ５４のＮＯ）であれば、検知部３１は、検知モードを移動検知モードから滞在検知モードに切り替え（ステップＳ５５）、滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。先述のように、ステップＳ５４は、実質上にステップＳ４２と同様である。

図６は、検知装置１００が、滞在検知モードで人の存在の有無を検知するフローチャートである。

ステップＳ６１において、検知部３１は、識別領域２２における解析画像に基づいて人の存在の有無を検知する。このとき、検知部３１は、導出部３３により導出された停滞領域内における人の動き量と、検知閾値“Ｔ”と、を比較する（ステップＳ６２）。

検知部３１は、人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満（ステップＳ６２のＮＯ）であれば、人の存在がないと判定する（ステップＳ６４）。検知部３１は、人の動き量が検知閾値“Ｔ”以上（ステップＳ６２のＹＥＳ）であれば、人の動き量と、解除閾値“Ｕ”と、を比較する（ステップＳ６３）。

ステップＳ６３において、人の動き量が解除閾値“Ｕ”未満（ステップＳ６３のＹＥＳ）であれば、検知部３１は、人の存在があると判定し（ステップＳ６５）、引き続き滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。人の動き量が解除閾値“Ｕ”以上（ステップＳ６３のＮＯ）であれば、検知部３１は、滞在領域内の検知モードを滞在検知モードから移動検知モードに切り替え、移動検知モードで人の存在の有無を検知する（ステップＳ６６）。

検知部３１は、滞在検知モードで滞在領域内において人の存在の有無を検知する際に、移動検知モードで滞在領域外でかつ解析画像の検知領域２１内において他の人の存在の有無を検知する。そのため、滞在領域内の人以外の人が解析画像の検知領域２１内に進入する場合、検知部３１は、移動検知モードで当該人の存在を検知することができる。

また、解析画像の検知領域２１が、撮像部２が撮像した画像の一部の領域である場合、検知部３１は、検知領域２１外であっても解析画像内に含まれる人の存在の有無を検知する。検知部３１が検知領域２１外で人の存在ありと検知した場合、作成部３２は、当該人を囲む識別領域２２を作成する。これにより、人が検知領域２１外から検知領域２１内に進入する場合、識別領域２２は、当該人を追跡するようにして解析画像における検知領域２１外から検知領域２１に進入することになる。したがって、検知部３１は、移動検知モードにおいて、検知領域２１内における識別領域２２の存在の有無に基づいて、検知領域２１内における人の存在の有無を検知する構成であってもよい。これにより、検知部３１は、検知領域２１内の人と検知領域２１外の人とを区別して検知することができる。なお、検知部３１は、識別領域２２が一部でも検知領域２１に重複する場合には、識別領域２２が検知領域２１内に存在すると判定することが好ましい。

検知システム１２０は、撮像部２と、検知部３１と、作成部３２と、導出部３３と、制御対象となる負荷６と、を備える。検知部３１は、撮像部２が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する。作成部３２は、検知部３１が解析画像の検知領域２１内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域２２を解析画像に作成する。導出部３３は、検知領域２１内での停滞した識別領域２２からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域２１内での識別領域２２の位置変化量を導出する。検知システム１２０は、検知部３１による人の存在の有無の検知結果に基づいて制御信号を制御対象に送信する送信部４、を更に備える。検知部３１は、解析画像の検知領域２１内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有する。移動検知モードにおいて、識別領域２２の位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満になると、検知部３１は、検知領域２１内での当該識別領域２２の位置を固定し、当該識別領域２２を滞在領域として、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。

上記の構成により、検知装置１００および検知システム１２０は、特許文献２に記載のものと比較すると、以下の効果を奏することができる。

特許文献２に記載の画像処理装置は、第１の輪郭抽出手段と、第２の輪郭抽出手段と、第３の輪郭抽出手段と、を有する。第１の輪郭抽出手段は、検出対象の移動量や動きが大きい場合に検出対象を検出する。第２の輪郭抽出手段は、検出対象の移動量や動きが比較的に小さい場合に検出対象を検出する。第２の輪郭抽出手段は、検出対象が静止している場合に検出対象を検出する。しかし、特許文献２に記載の画像処理装置は、常に第１の輪郭抽出手段〜第３の輪郭抽出手段を繰り返して検出対象の存在の有無を検知するものである。例えば、検出対象が大きな動きをしていても、特許文献２に記載の画像処理装置は、常に第１の輪郭抽出手段で検出対象を検知するのではない。つまり、検出対象が大きな動きをしていても、特許文献２に記載の画像処理装置は、先ず検出対象が静止しているか否かを判断し、ついでに微少な動きをしているか否かを判断した後、大きな動きをしているか否かを判断するため、検知処理にかかる負荷が大きい。

これに対して、検知装置１００および検知システム１２０は、検知部３１が、移動検知モードにおいて、識別領域２２の位置変化量が停滞閾値“Ｉ”未満であれば、滞在検知モードに切り替えて人の存在の有無を検知する。すなわち、人の移動量が比較的に小さい、または滞在している場合、検知装置１００および検知システム１２０は、滞在検知モードに切り替えて人の存在の有無を検知する。それ故、特許文献２に記載の画像処理装置により、処理する量が小さいため、検知処理にかかる負荷が小さい。

よって、検知装置１００および検知システム１２０は、検知処理にかかる負荷が小さく、人の行動に応じて人の存在の有無を精度よく検知することができる。

また、検知装置１００および検知システム１２０の検知部３１は、滞在検知モードにおいて移動量が比較的に小さい、または滞在している人を検知する際、識別領域２２における解析画像に基づいて人の存在の有無を検知する。したがって、検知装置１００および検知システム１２０の検知部３１は、識別領域２２の領域外に外乱があっても、その影響を受けることなく移動量が比較的に小さい、または滞在している人の存在の有無を検知することができる。例えば鳥や猫などの動物が検知範囲内に入る場合、またはスイッチや、鏡などによる反射光が発生する場合、検知装置１００および検知システム１２０の検知部３１は、その影響を受けることなく人の存在の有無を検知することができる。

また、導出部３３は、フレーム間の滞在領域における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数を人の動き量として導出する。そのため、滞在領域における外乱により、輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”未満の画素が発生しても、検知部３１は、その影響を受けることなく人の存在の有無を検知することができる。

以上により、検知装置１００および検知システム１２０は、人が検知範囲において移動量が比較的に小さい、または滞在している場合でも、人の存在の有無を精度高く、効率よく検知することができる。

なお、説明の便宜上、検知部３１、作成部３２、導出部３３が制御部３に設けられ、送信部４、記憶部５、が制御部３に外付けられるように説明しているが、設計事項なため、それに限定しない。例えば、送信部４、記憶部５を制御部３に設けてもよい。なお、送信部４は適宜省略可能であって、送信部４が省略された場合、検知装置１００は、検知部３１の人の存在の有無の検知結果に基づいて、直接的に負荷６を制御するように構成される。

また、負荷６として、照明装置に限定するものではなく、例えば空調機器、調理機器等のように、少なくとも２つの動作モードを有する電気機器であればよい。

また、撮像部２のフレーム間隔、すなわち、図２Ａと図２Ｂとの間の期間および図３Ａと図３Ｂとの間の期間は、例えば１００ｍｓ〜数百ｍｓであるが、それに限定しない。

また、導出部３３は、検知領域２１内での識別領域２２の位置変化量を導出する際に、必ずしも識別領域２２の中心を基準点とする限りではない。つまり、導出部３３は、例えば、移動する前後における識別領域２２の代表点間の距離を算出し、この距離を識別領域２２の位置変化量として導出する構成であってもよい。ここでいう代表点は、例えば識別領域２２の重心、頂点などである。

また、送信部４は、検知部３１が滞在検知モードで人の存在があると判定するときと、移動検知モードで人の存在があると判定するときとで、それぞれ異なる制御信号を負荷６に送信してもよい。つまり、検知部３１が検知領域２１内に人の存在があると検知した場合、検知部３１の検知モードが滞在検知モードか移動検知モードかで、最終的な判断結果（制御信号）が異なってもよい。具体的には、検知装置１００は、検知部３１が移動検知モードで人の存在があると検知したときは「移動状態」と判断し、検知部３１が滞在検知モードで人の存在があると検知したときは「滞在状態」と判断する。そして、検知装置１００は、検知領域２１内の人が移動している（移動状態にある）のか、滞在している（滞在状態にある）のか、を区別可能な形で判定結果を出力する。そうすることで、人の移動、滞在に応じて負荷６を制御することができる。

なお、「移動状態」と「滞在状態」との両方の判断結果が重複して得られた場合、検知装置１００は、例えば、「滞在状態」の判断結果を優先的に採用する。検知部３１が移動検知モードと滞在検知モードとのいずれでも人の存在がないと検知したときには、検知装置１００は、「不在状態」と判断する。

ところで、解析画像の検知領域内に、制御対象の動作モードの切り替えや、外乱により急激な光変化が発生する場合には、所定期間Ｔ１（第１の所定期間）における輝度変化量が第１の閾値Ｓ１と比較されてもよい。所定期間Ｔ１における輝度変化量が第１の閾値Ｓ１以上である領域があれば、導出部３３は、この領域（輝度変化量が第１の閾値Ｓ１以上である領域）を輝度変化領域として輝度変化領域の大きさを導出する。そして、検知部３１は、輝度変化領域の大きさが第２の閾値Ｓ２以上であれば、光変化有りと判定する。そのため、制御部３は、解析画像の検知領域内の急激な光変化の発生を検知することができる。なお、ここでいう急激な光変化は、解析画像の白とびに至らない程度の輝度変化や、明るい状態（高輝度）から暗い状態（低輝度）へと変化する場合の光変化も含んでいる。

ここで、検知部３１は、検知領域内に識別領域があり且つ移動検知モードで動作中に光変化有りと判定した場合、少なくとも所定期間Ｔ２（第２の所定期間）においては検知モードを移動検知モードから滞在検知モードに切り替えてもよい。つまり、検知部３１は、移動検知モードで動作中に光変化有りと判定して、検知モードが移動検知モードから滞在検知モードに切り替わる場合においては、識別領域の位置変化量にかかわらず移動検知モードから滞在検知モードに切り替わる。検知部３１は、検知領域内に識別領域があり且つ移動検知モードで動作中に光変化有りと判定した場合、少なくとも所定期間Ｔ２においては、識別領域の位置変化量にかかわらず識別領域を滞在領域する。そして、検知部３１は、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。これにより、検知部３１が移動検知モードで動作中に光変化有りと判定すると、検知部３１の検知モードは移動検知モードから滞在検知モードに切り替わることになる。

（実施形態２）
以下、本発明の実施形態２に係る検知装置２００および検知システム２２０について図７〜図９を用いて説明する。検知装置２００および検知システム２２０は、主に検知装置１００および検知システム１２０とは、制御部３が更に解析画像に画像処理を行う画像処理部３４を有する点で異なる。また、検知装置２００および検知システム２２０は、滞在検知モードにおいて検知部３１が所定期間Ｑにわたって継続的に人の存在がないと検知したときに人の存在がないと判定する点でも、検知装置１００および検知システム１２０とは異なる。なお、実施形態１と同様の構成については、同符号を付して説明を適宜省略する。

図７は、実施形態２に係る検知装置２００および検知システム２２０のブロック図である。図７に示すように、検知装置２００の制御部３は、更に画像処理部３４を有する。また、記憶部５は、更に期間閾値“Ｑ”を記憶している。

画像処理部３４は、撮像部２で撮像した解析画像にソーベルフィルタ画像処理を行う。

画像処理部３４は、解析画像に対して、ソーベルフィルタ画像処理を行って、その画像処理後の出力画像を検知部３１、作成部３２、導出部３３に出力する。

図８は、撮像部２から撮像した解析画像と、解析画像に対してソーベルフィルタ画像処理を適用した後の出力画像の一例を示す概念図である。

図８に示すように、解析画像にソーベルフィルタ画像処理を適用することで、検知対象となる人の輪郭（エッジ）をより精度高く検知することができる。

図９は、検知装置２００が、滞在検知モードで人の存在の有無を検知するフローチャートである。

図９に示すように、検知部３１は、ステップＳ９１において、画像処理部３４による解析画像にソーベルフィルタ画像処理を適用した出力画像を取得し、その滞在領域内における人の動き量で人の存在の有無を検知する。

ステップＳ９２において、検知部３１は、導出部３３により導出された滞在領域における人の動き量と、検知閾値“Ｔ”と、を比較する。人の動き量が検知閾値“Ｔ”以上（ステップＳ９２のＹＥＳ）であれば、検知部３１は、人の動き量と、解除閾値“Ｕ”と、を比較する（ステップＳ９５）。人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満（ステップＳ９２のＮＯ）であれば、検知部３１は、タイムカウントを開始し、所定期間Ｑが経過したかどうか、つまり経過時間が期間閾値“Ｑ”に到達したかどうかを判定する（ステップＳ９３）。

検知部３１は、ステップＳ９３において、所定期間Ｑにおいて継続的に人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満である場合（ステップＳ９３のＹＥＳ）、人の存在がないと判定する（ステップＳ９４）。そうでなければ、検知部３１は、タイムカウントをリセットして引き続き滞在検知モードで人の存在の有無を検知する（ステップＳ９３のＮＯ）。

ステップＳ９５において、人の動き量が解除閾値“Ｕ”未満（ステップＳ９５のＹＥＳ）であれば、検知部３１は、人の存在があると判定し（ステップＳ９６）、引き続き滞在検知モードで当該人を追跡する。人の動き量がＵ以上（ステップＳ９５のＮＯ）であれば、検知部３１は、検知モードを滞在検知モードから移動検知モードに切り替える（ステップＳ９７）。

すなわち、検知装置２００および検知システム２２０は、検知部３１が、少なくとも滞在検知モードにおいて、解析画像にフィルタ画像処理を適用した出力画像を用いて人の存在の有無を検知する。この構成において、フィルタ画像処理は、微分フィルタ画像処理を用いることが好ましい。検知装置２００および検知システム２２０は、画像処理部３４により解析画像にソーベルフィルタ画像処理を適用することで、人の存在の有無をより精度高く検知することができる。

なお、検知部３１は、滞在検知モードにおいて人の存在の有無を検知する際にフィルタ画像処理を適用した出力画像に基づいて人の存在の有無を検知すると説明しているが、その限りではない。検知部３１は、移動検知モードにおいて人の存在の有無を検知する際にもフィルタ画像処理を適用した出力画像を用いてもよい。

また、フィルタ画像処理は、ソーベルフィルタ画像処理に限定されない。フィルタ画像処理は、例えば、１次微分フィルタ（例えば、エッジ検出、線検出など）、２次微分フィルタ（例えば、ラプラシアンフィルタなど）、画像強調（例えば、低周波強調、高周波強調など）などを用いてもよい。

また、画像処理部３４は、制御部３に設けるものに限定しない。例えば制御部３とは別に設けてもよい。

また、検知部３１は、滞在検知モードにおいて、滞在領域における人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態が、所定期間Ｑにわたって継続したときに人の存在がないと判定することが好ましい。つまり、滞在検知モードにおいて検知部３１が所定期間Ｑにわたって継続的に人の存在がないと検知したときに人の存在がないと判定することで、滞在検知モードにおける人の存在の有無をより精度高く検知することができる。

ここで、検知部３１は、滞在検知モードにおいて滞在領域内に人の存在がないと判定した場合に、滞在検知モードから移動検知モードに切り替えることが好ましい。この場合、滞在検知モードにおいて、滞在領域における人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態が、所定期間Ｑにわたって継続すると、検知部３１は、人の存在がないと判定し、且つ、滞在検知モードから移動検知モードへの切り替えを行う。滞在検知モードから移動検知モードへの切り替えは、実施形態１において説明した通りであって、検知部３１は、滞在領域を解除し、滞在領域内の検知モードを滞在検知モードから移動検知モードへ切り替える。

このように、人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態が所定期間Ｑにわたって継続すれば、滞在検知モードから移動検知モードに切り替わることで、滞在領域内の人の動き量が解除閾値“Ｕ”以上にならない場合でも、検知部３１は、滞在検知モードを終了できる。要するに、滞在領域内における人の動き量が解除閾値“Ｕ”以上にならなくても、滞在領域内に人の存在が検知されないまま一定時間が経過すると、この滞在領域は解除されることになる。その結果、人の存在がないと判定された滞在領域は解除されて移動検知モードに切り替わるので、検知部３１は、人がいなくなった滞在領域について、いつまでも滞在検知モードで人の存在の有無を検知することを回避できる。

なお、制御部３が解析画像に画像処理を行う画像処理部３４を有する点と、滞在検知モードにおいて検知部３１が所定期間Ｑにわたって継続的に人の存在がないと検知したときに人の存在がないと判定する点とは、共に採用するものに限らない。つまり、制御部３が解析画像に画像処理を行う画像処理部３４を有する点と、滞在検知モードにおいて検知部３１が所定期間Ｑにわたって継続的に人の存在がないと検知したときに人の存在がないと判定する点とは、一方のみ採用されてもよい。

（実施形態３）
以下、本発明の実施形態３に係る検知装置３００および検知システム３２０について説明する。検知装置３００および検知システム３２０は、検知装置２００および検知システム２２０とは、人の動き量の導出の仕方、で異なる。検知装置３００および検知システム３２０は、導出部３３が滞在検知モードにおいて滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と、滞在領域内における全画素数と、の比を人の動き量として導出する。また、導出部３３は、移動検知モードにおいて解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と、解析画像の検知領域２１内における画素の数との割合を人の動き量として導出する。なお、実施形態２と同様の構成については、同符号を付して説明を適宜省略する。

検知装置３００および検知システム３２０の導出部３３は、滞在検知モードにおいて、滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と、滞在領域内における全画素数との比、を人の動き量として導出する。更に、移動検知モードにおいては、導出部３３は、解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と、解析画像の検知領域２１内における全画素数との比、を人の動き量として導出する。

検知装置３００および検知システム３２０の検知部３１は、移動検知モードにおいて導出部３３が導出した人の動き量と記憶部５に記憶されている移動検知の閾値Ｓとを比較することで、人の存在の有無を判断する。

検知装置３００および検知システム３２０の検知部３１は、滞在検知モードにおいて導出部３３が導出した人の動き量と検知閾値“Ｔ”とを比較して、人の存在の有無を判断する。

なお、移動検知の閾値Ｓと、検知閾値“Ｔ”とが、関係を特に限定しない。例えば、滞在検知モードでの人の検知を厳しく設定する場合、検知閾値“Ｔ”を移動検知の閾値Ｓより小さい値に設定すればよい。

検知装置３００および検知システム３２０の導出部３３は、滞在検知モードにおいて、滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と、滞在領域内における全画素数との比、に基づいて人の動き量を導出する。更に、導出部３３は、移動検知モードにおいて、検知領域２１内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と、検知領域２１内における全画素数との比、に基づいて人の動き量を導出する。これにより、解析画像の検知領域２１の拡大、縮小に伴い、識別領域（滞在領域）および検知領域２１の画素の数が変化しても、検知部３１は、同じ検知閾値“Ｔ”と、移動検知の閾値Ｓと、を用いて人の存在の有無を検知することができる。

なお、導出部３３は、上述した人の動き量の導出の仕方を、滞在検知モードにおいて適用していればよく、移動検知モードにおいて人の動き量を導出することは必須ではない。つまり、導出部３３は、滞在領域内での人の動き量の導出において、上述した方法で人の動き量を導出すればよく、検知領域２１内での人の動き量を導出することは必須でない。

（実施形態４）
以下、本発明の実施形態４に係る検知装置４００および検知システム４２０について説明する。検知装置４００および検知システム４２０は、検知装置３００および検知システム３２０とは、人の動き量の導出の仕方、で異なる。検知装置４００および検知システム４２０は、導出部３３が滞在検知モードにおいて滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の塊の面積の大きさを人の動き量として導出する。また、導出部３３は、移動検知モードにおいて解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の数と解析画像の検知領域２１内における画素の塊の面積の大きさを人の動き量として導出する。なお、実施形態２と同様の構成については、同符号を付して説明を適宜省略する。

検知装置４００および検知システム４２０の導出部３３は、上下左右、または斜めに相隣する画素を一つの塊とする。つまり、導出部３３は、解析画像において、上下左右、または斜めのいずれかの経路で連続する複数の画素を一つの塊とする。

検知装置４００および検知システム４２０の導出部３３は、滞在検知モードにおいて、滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の塊の面積の大きさを人の動き量として導出する。更に、移動検知モードにおいては、導出部３３は、解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素の塊の面積の大きさを人の動き量として導出する。

検知装置４００および検知システム４２０の導出部３３は、画素の輝度の変化量が導出閾値“Ｋ”以上の画素において、当該画素の数の代わりに、当該画素の塊の面積の大きさを基準として人の動き量を導出する。これにより、導出部３３は、外乱により輝度が変化する画素が解析画像内に離散して存在するとき、その影響を受け難くすることができる。よって、検知装置４００および検知システム４２０は、人の存在の有無をより精度高く検知することができる。

なお、導出部３３は、上述した人の動き量の導出の仕方を、滞在検知モードにおいて適用していればよく、移動検知モードにおいて人の動き量を導出することは必須ではない。つまり、導出部３３は、滞在領域内での人の動き量の導出において、上述した方法で人の動き量を導出すればよく、検知領域２１内での人の動き量を導出することは必須でない。

（実施形態５）
以下、本発明の実施形態５に係る検知装置５００および検知システム５２０について説明する。検知装置５００および検知システム５２０は、検知装置２００および検知システム２２０とは、人の動き量の導出の仕方、で異なる。検知装置５００および検知システム５２０は、導出部３３が滞在検知モードにおいて滞在領域内における画素の輝度の変化量の標準偏差を人の動き量として導出する。また、導出部３３は、移動検知モードにおいて解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量の標準偏差を人の動き量として導出する。なお、実施形態２と同様の構成については、同符号を付して説明を適宜省略する。

検知装置５００および検知システム５２０の導出部３３は、滞在検知モードにおいて、滞在領域内における画素の輝度の変化量の標準偏差を基準として人の動き量として導出する。更に、移動検知モードにおいては、導出部３３は、解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量の標準偏差を基準として人の動き量を導出する。これにより、検知部３１は、画素の輝度の変化量のバラツキを小さくして、フレーム間差分で人の存在の有無を検知することができる。

よって、検知装置５００および検知システム５２０は、人の存在の有無をより精度高く検知することができる。

なお、画素の輝度の変化量のバラツキを小さくするために、本実施形態で説明した標準偏差以外に、例えば、当該標準偏差のある所定期間における変化量の傾き（分散）を人の動き量として導出してもよい。つまり、導出部３３は、人の動き量を、滞在領域内における画素の輝度の変化量の標準偏差の変化量の傾きに基づいて導出してもよい。

要するに、検知装置５００および検知システム５２０は、導出部３３が滞在検知モードにおいて、滞在領域内における画素の輝度の変化量の代表値（平均値や中央値）からのばらつきの大きさを、人の動き量として導出すればよい。また、導出部３３は、移動検知モードにおいて、解析画像の検知領域２１内における画素の輝度の変化量の代表値（平均値や中央値）からのばらつきの大きさを、人の動き量として導出すればよい。

また、導出部３３は、上記以外の方法で人の動き量を導出する構成であってもよい。例えば、導出部３３は、ある画素について、直前の輝度（平均値）と現在の輝度とで重み付けを行って平均値（加重平均値）を求め、更に、加重平均値と直前の変化量とに基づいて累積変化量を求める。導出部３３は、このようにして求まる輝度の累積変化量を、人の動き量として導出することができる。

なお、導出部３３は、上述した人の動き量の導出の仕方を、滞在検知モードにおいて適用していればよく、移動検知モードにおいて人の動き量を導出することは必須ではない。つまり、導出部３３は、滞在領域内での人の動き量の導出において、上述した方法で人の動き量を導出すればよく、検知領域２１内での人の動き量を導出することは必須でない。

（実施形態６）
以下、本発明の実施形態６に係る検知装置６００および検知システム６２０について図１０〜図１５を用いて説明する。検知装置６００および検知システム６２０は、主に検知装置１００および検知システム１２０とは、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を変更する変更部３５を更に備える点、が異なる。なお、実施形態１と同様の構成については、同符号を付して説明を適宜省略する。

変更部３５は、検知部３１の検知モードが移動検知モードから滞在検知モードに切り替わると、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を変更する。変更部３５は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を、通常エリアと、滞在時エリアと、の２種類で切り替えることにより、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を変更する。つまり、変更部３５は、検知部３１が移動検知モードから滞在検知モードに切り替わると、解析画像のうちの検知領域となる範囲を通常エリアから滞在時エリアに変更する。よって、検知部３１の検知モードが滞在検知モードであれば、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲は通常エリアになる。一方、検知部３１の検知モードが移動検知モードであれば、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲は滞在時エリアになる。

また、実施形態６では、実施形態２で説明したように、検知部３１は、滞在検知モードにおいて、滞在領域における人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態が、所定期間Ｑにわたって継続したときに人の存在がないと判定する。更に、検知部３１は、滞在検知モードにおいて滞在領域内に人の存在がないと判定した場合に、滞在検知モードから移動検知モードに切り替える。つまり、滞在検知モードにおいて、滞在領域における人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態が、所定期間Ｑにわたって継続すると、検知部３１は、人の存在がないと判定し、且つ、滞在検知モードから移動検知モードへの切り替えを行う。

以下、検知装置６００の動作の一例について、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。図１１は、検知装置６００が、識別領域２２の位置変化量に基づいて検知モードを切り替える際の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１１１において、検知部３１は移動検知モードで動作を開始する。このとき、検知部３１は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲として通常エリアを適用し（ステップＳ１１２）、移動検知モードで検知領域２１内における人の存在の有無を検知する。まず、検知装置６００は、検知領域２１に人の存在がない状態、つまり「不在状態」と判断する（ステップＳ１１３）。

その後、検知領域２１内に人の存在がないこと、つまり検知領域２１内に人の進入がないことを検知部３１が検知している間は（ステップＳ１１４のＮＯ）、検知装置６００は、「不在状態」との判断結果を維持する。検知領域２１内に人の存在があること、つまり検知領域２１内に人が進入したことを検知部３１が検知すると（ステップＳ１１４のＹＥＳ）、検知装置６００は、「移動状態」と判断する（ステップＳ１１５）。「移動状態」との判断がされると、検知部３１は、導出部３３により導出された識別領域２２の位置変化量と、停滞閾値“Ｉ”と、を比較する（ステップＳ１１６）。

検知部３１は、識別領域２２の位置変化量がＩ未満であれば（ステップＳ１１６のＹＥＳ）、ステップＳ１１７に進み、検知モードを移動検知モードから滞在検知モードに切り替える。検知部３１は、識別領域２２の位置変化量が停滞閾値“Ｉ”以上であれば（ステップＳ１１６のＮＯ）、ステップＳ１１４に戻って、引き続き移動検知モードで人の存在の有無を検知する。

ステップＳ１１７において検知部３１の検知モードが滞在検知モードに切り替わると、変更部３５が、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリアから滞在時エリアに変更する。そのため、検知モードが滞在検知モードに切り替わると、検知部３１は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲として滞在時エリアを適用し（ステップＳ１１８）、滞在検知モードで識別領域２２内における人の存在の有無を検知する（ステップＳ１１９）。

ステップＳ１１９において、検知部３１は、導出部３３により導出された停滞領域内における人の動き量と、検知閾値“Ｔ”と、を比較する。人の動き量が検知閾値“Ｔ”以上となり、滞在領域内に人が存在することを検知部３１が検知すると（ステップＳ１１９のＹＥＳ）、検知装置６００は、「滞在状態」と判断する（ステップＳ１２０）。「滞在状態」との判断がされると、ステップＳ１１９に戻り、検知部３１は、引き続き滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。

人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満であれば（ステップＳ１１９のＮＯ）、検知部３１は、人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態になって所定期間Ｑが経過したか否かを判断する（ステップＳ１２１）。所定期間Ｑが経過していなければ（ステップＳ１２１のＮＯ）、ステップＳ１１９に戻り、検知部３１は、引き続き滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。人の動き量が検知閾値“Ｔ”未満の状態のまま所定期間Ｑが経過すると（ステップＳ１２１のＹＥＳ）、ステップＳ１２２に進み、検知部３１は、検知モードを滞在検知モードから移動検知モードに切り替える。

ステップＳ１２２において検知部３１の検知モードが移動検知モードに切り替わると、変更部３５が、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を滞在時エリアから通常エリアに変更する。そのため、検知モードが移動検知モードに切り替わると、検知部３１は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲として通常エリアを適用し（ステップＳ１２３）、ステップＳ１１４に戻って、検知部３１は、移動検知モードで人の存在の有無を検知する。

以下、変更部３５が解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を変更する動作について、図１２Ａ、図１２Ｂ、および図１２Ｃを用いて説明する。

図１２Ａ、図１２Ｂ、および図１２Ｃは、人７０が検知領域２１の外から検知領域２１内に進入し、その場で立ち止まった（停滞した）場合の、連続する３つのフレームの解析画像を示す図である。なお、図１２Ａ、図１２Ｂ、および図１２Ｃは、オフィスの天井８０（図１３参照）に取り付けられた撮像部２にてオフィス内の人７０を上方から撮像した場合を想定している。

図１２Ａの状態では、人７０が解析画像内（つまり、撮像部２の視野内）ではあるが検知領域２１の外となる位置に存在する。そのため、検知部３１は、移動検知モードで動作して解析画像内における人７０の存在を検知し、作成部３２は、当該人７０を囲むように識別領域２２を作成する。ここでは、検知領域２１内に人７０が存在しないため、解析画像のうちの検知領域２１の外に識別領域２２が作成される。このとき、検知部３１は移動検知モードで動作しているから、解析画像のうちの通常エリア２１１が検知領域２１として用いられる。つまり、図１２Ａにおける検知領域２１は通常エリア２１１である。

図１２Ｂの状態では、解析画像において人７０は検知領域２１内まで移動している。このとき、識別領域２２は検知領域２１の端に位置しており、識別領域２２の一部が検知領域２１に重複している状態にある。このとき、検知部３１は移動検知モードで動作しているから、解析画像のうちの通常エリア２１１が検知領域２１として用いられる。つまり、図１２Ｂにおける検知領域２１は通常エリア２１１である。

図１２Ｃの状態では、人７０は図１２Ｂの状態と同じ位置に存在している。そのため、検知部３１は、識別領域２２の位置を固定して識別領域２２を滞在領域２３とし、検知モードを移動検知モードから滞在検知モードへ切り替える。ここで、検知部３１は、滞在検知モードで動作して滞在領域２３内における人７０の存在を検知する。このとき、検知部３１の検知モードが滞在検知モードに切り替わることを受けて、変更部３５は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更する。そのため、解析画像のうちの滞在時エリア２１２が検知領域２１として用いられる。つまり、図１２Ｃにおける検知領域２１は滞在時エリア２１２である。

ここにおいて、滞在時エリア２１２は、通常エリア２１１よりも広く設定されている。つまり、検知部３１の検知モードが滞在検知モードに切り替わると、変更部３５は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更することにより、検知領域２１を拡大することになる。なお、滞在時エリア２１２は、例えば、図１２Ｃの状態で解析画像内に設定された滞在領域２３の全体が含まれるように、通常エリア２１１の全体を包含し且つ通常エリア２１１より一回り大きな範囲であることが好ましい。

以下、通常エリア２１１と滞在時エリア２１２との関係について、図１３および図１４を用いて説明する。なお、図１３および図１４は、図１２Ｃと同様に、オフィスの天井８０に取り付けられた撮像部２にてオフィス内の人７０を上方から撮像した場合を想定している。また、図１３および図１４においては、通常エリア２１１、滞在時エリア２１２、および滞在領域２３が実空間に存在するように表されているが、これは実空間と解析画像との対応関係を分かりやすくするための表現であり、これらが実空間に存在する訳ではない。つまり、通常エリア２１１、滞在時エリア２１２、および滞在領域２３は、図１３および図１４では仮想的に示されているに過ぎず、実際には解析画像内に設定されている。

図１３の例では、人７０は通常エリア２１１の端に相当する場所に座っている（停滞している）。この状態では、人７０を囲むように滞在領域２３が設定される。ただし、通常エリア２１１の範囲内には、人７０の足元しか入っていないため、滞在領域２３のうち人７０の上半身に相当する部分は、通常エリア２１１から食み出ることになる。

これに対して、通常エリア２１１より一回り大きな滞在時エリア２１２は、滞在領域２３の略全体を含むことになる。つまり、滞在時エリア２１２は、人７０の上半身を含めた略全身を含むことになる。そのため、検知部３１は、検知領域２１を拡大して、検知領域２１を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更することで、通常エリア２１１の端に存在する人７０についても、その略全身を滞在領域２３内に収めることができる。したがって、検知部３１は、滞在検知モードで動作することにより、通常エリア２１１の端に存在する人７０についても、当該人７０の微動を検知することで、滞在領域２３内の人７０の存在の有無を確実に検知できる。

なお、具体的には、滞在時エリア２１２は、通常エリア２１１の端に座っている人７０の全身が収まるように、座った状態の人７０の頭頂部の高さに応じて設定されていることが好ましい。例えば、座った状態の人７０の頭頂部の高さ（床面からの高さ）が１．５ｍ、通常エリア２１１が床面上で一辺５ｍの正方形のエリアであるとすると、滞在時エリア２１２は床面上で一辺１０ｍ程度の正方形のエリアであることが好ましい。

図１４の例では、図１３と同様に通常エリア２１１の端に相当する場所に座っている人７０１に加えて、通常エリア２１１の外であって滞在時エリア２１２内を移動している人７０２が存在する場合を想定している。この場合、人７０１を囲むように滞在領域２３が設定される。そのため、検知部３１は、検知領域２１を拡大して、検知領域２１を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更することで、通常エリア２１１の端に存在する人７０１についても、その略全身を滞在領域２３内に収めることができる。したがって、検知部３１は、滞在検知モードで動作することにより、通常エリア２１１の端に存在する人７０１についても、当該人７０１の微動を検知することで、滞在領域２３内の人７０１の存在の有無を確実に検知できる。

一方で、検知部３１は、常に滞在時エリア２１２を検知領域２１としていれば、図１４の例のように通常エリア２１１の外を人７０２が移動している場合に、検知領域２１内に人７０（７０２）の存在があると検知することになる。そこで、検知部３１は、移動検知モードで動作中においては、通常エリア２１１を検知領域２１とすることにより、通常エリア２１１の外を移動する人７０２については、検知領域２１内に人７０の存在があるとは検知しないように構成されている。したがって、検知部３１は、移動検知モードで動作することにより、本来的に検知領域２１として設定された通常エリア２１１内の人７０の存在がある場合のみ、検知領域２１内に人７０の存在があると検知することができる。

また、変更部３５は、検知領域２１内での滞在領域２３の位置に応じて通常エリア２１１が拡大されたエリアを、滞在時エリア２１２とすることが好ましい。つまり、変更部３５は、検知部３１が移動検知モードから滞在検知モードに切り替わって、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更する際、滞在領域２３の位置に応じた滞在時エリア２１２を採用してもよい。言い換えれば、滞在時エリア２１２は、予め決められたエリアに限らず、検知領域２１内での滞在領域２３の位置に応じて変更されてもよい。

具体例としては、通常エリア２１１の端に人７０が存在する場合などで滞在領域２３の一部が通常エリア２１１から食み出る場合、解析画像の滞在領域２３が食み出た部分にのみ検知領域２１が拡大されるように、変更部３５は、滞在時エリア２１２を設定する。つまり、解析画像において、通常エリア２１１に、滞在領域２３の食み出た部分を加えたエリアが、滞在時エリア２１２となる。このように滞在領域２３が存在する部分についてのみ検知領域２１が拡大されることで、解析画像における滞在領域２３以外の部分には検知領域２１が拡大されないこととなる。したがって、検知部３１は、滞在検知モードで動作中も、解析画像のうち人７０が滞在している滞在領域２３以外の部分については、通常エリア２１１内の人７０の存在がある場合のみ、検知領域２１内に人７０の存在があると検知することができる。

なお、変更部３５が、検知領域２１内での滞在領域２３の位置に応じて通常エリア２１１が拡大されたエリアを、滞在時エリア２１２とする場合、解析画像の滞在領域２３が食み出た部分以外にも検知領域２１が拡大されてもよい。例えば、解析画像において、通常エリア２１１の右端に人７０が存在する場合などで滞在領域２３の一部が通常エリア２１１から右方に食み出る場合、検知領域２１が右方にのみ拡大されるように、変更部３５が滞在時エリア２１２を設定してもよい。つまり、この場合、変更部３５は、通常エリア２１１の右側辺のみを右方に移動させ、通常エリア２１１を右方にのみ拡大した形の滞在時エリア２１２に、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を変更する。

上述のように、検知領域２１の拡大が、検知領域２１内での滞在領域２３の位置に応じて限定されることにより、滞在領域２３とは無関係な範囲については、検知領域２１の変更（拡大）の影響を受けることなく検知部３１が人の存在の有無を検知できる。

また、検知装置６００は、通常エリア２１１から滞在時エリア２１２への変更による検知領域２１となる範囲の変化量の上限値を設定する制限部３６を、更に備えている。つまり、上述のように、変更部３５が、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更することで検知領域２１を拡大する場合、制限部３６は、検知領域２１の拡大幅の上限値を設定する。

図１５は、解析画像における検知領域２１（通常エリア２１１）と、制限部３６による上限値を規定する上限枠２４と、の関係の一例を示す概念図である。

検知部３１が移動検知モードから滞在検知モードに切り替わると、変更部３５は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２へと変更する。このとき、変更後の検知領域２１となる滞在時エリア２１２が、制限部３６によって設定される上限枠２４の範囲内に収まるように、通常エリア２１１から滞在時エリア２１２への変更による検知領域２１となる範囲の変化量の上限値が設定される。

これにより、制限部３６が設定した上限値を超えて検知領域２１が拡大されることはなく、検知部３１は、人７０の検知対象となる検知領域２１が広くなり過ぎることを回避できる。

また、制限部３６が設定する上限値は、固定値ではなく可変値であることが好ましい。この場合、図１５の例では、上限値を規定する上限枠２４が可変となる。上限値の変更は、検知装置６００に対する操作入力に応じて制限部３６が行ってもよいし、制限部３６が自動的に行ってもよい。

また、制限部３６が設定する上限値は、特定の向きの検知領域２１の変更についてのみ設定されてもよい。例えば、検知領域２１の右方への拡大についてのみ変化量（拡大量）が制限されるように、制限部３６は、通常エリア２１１から滞在時エリア２１２への変更による検知領域２１となる範囲の変化量の上限値を、特定の向きについてのみ設定してもよい。更に、上述のように、制限部３６が設定する上限値が可変値である場合、検知領域２１の変更の向き毎に、上限値が変更されてもよい。

更に、制限部３６によって検知領域２１の変更が制限される場合には、検知部３１は、例えば検知閾値“Ｉ”を切り替えることによって、人７０の存在の有無の検知の感度を調整するように構成されていてもよい。例えば、解析画像における滞在領域２３の大きさを表す指標を「ｘ１」、制限部３６によって検知領域２１の変更が制限される程度を表す指標を「ｘ２」、感度の基準値を「ｙ１」とした場合、感度ｙ２は、ｙ２＝（ｘ２／ｘ１）×ｙ１で表される。

また、変更部３５は、検知部３１が移動検知モードから滞在検知モードに切り替わると、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を通常エリア２１１から滞在時エリア２１２に変更する構成であればよく、検知領域２１を拡大する構成に限らない。例えば、変更部３５は、検知部３１が移動検知モードから滞在検知モードに切り替わると、検知領域２１を縮小する構成であってもよい。この場合、滞在時エリア２１２は通常エリア２１１より小さくなる。この場合の滞在時エリア２１２は、例えば、滞在領域２３を中心とする位置に設定される。また、変更部３５は、検知部３１が移動検知モードから滞在検知モードに切り替わると、解析画像内での検知領域２１の位置をシフトさせる構成であってもよい。この場合、通常エリア２１１と滞在時エリア２１２とは、同じ大きさであって、解析画像内での位置のみが異なることになる。

なお、検知装置６００および検知システム６２０は、解析画像のうちの検知領域２１となる範囲を変更する変更部３５を備えていればよく、制限部３６を備えることは必須の構成ではない。

（プログラムおよび検知方法）
以上説明したような検知装置の制御部３は、適当なプログラムをコンピュータに実行させることによって実現することができる。すなわち、このプログラムは、コンピュータを、検知装置として機能させるためのプログラムであり、例えば、記録媒体に記録されて提供され、あるいは電気通信回線を通じて提供される。ここでいう検知装置は、検知部３１と、作成部３２と、導出部３３と、を備えている。検知部３１は、解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する。作成部３２は、検知部３１が検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を解析画像に作成する。導出部３３は、検知領域内で停滞した識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する。検知部３１は、検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における前記人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有している。検知部３１は、移動検知モードにおいて、識別領域の位置変化量が停滞閾値未満になると、検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を滞在領域として、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。

また、この種の検知装置を用いることで、以下のような検知方法を実現することができる。すなわち、ここでいう検知方法は、検知段階と、作成段階と、導出段階と、を含んでいる。検知段階では、解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する。作成段階では、検知段階で検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を解析画像に作成する。導出段階では、検知領域内で停滞した識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および検知領域内での識別領域の位置変化量を導出する。検知段階では、検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、滞在領域内における前記人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有している。検知段階では、移動検知モードにおいて、識別領域の位置変化量が停滞閾値未満になると、検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を滞在領域として、当該滞在領域について滞在検知モードで人の存在の有無を検知する。

（結び）
以上のように、本発明における技術の例示として、実施形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。

したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。

また、上述の実施形態は、本発明における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

１００、２００、３００、４００、５００、６００ 検知装置
１２０、２２０、３２０、４２０、５２０、６２０ 検知システム
２ 撮像部
２１ 検知領域
２２、２２ａ、２２ｂ 識別領域
２３、２３ａ、２３ｂ 滞在領域
３ 制御部
３１ 検知部
３２ 作成部
３３ 導出部
３４ 画像処理部
４ 送信部
５ 記憶部
６ 負荷

Claims (13)

1. 撮像部と、
   前記撮像部が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、
   前記検知部が前記検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を前記解析画像に作成する作成部と、
   前記検知領域内で停滞した前記識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および前記検知領域内での前記識別領域の位置変化量を導出する導出部と、を備え、
   前記検知部は、
   前記検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、
   前記滞在領域内における前記人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有し、
   前記移動検知モードにおいて、前記識別領域の前記位置変化量が停滞閾値未満になると、前記検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を前記滞在領域として、当該滞在領域について前記滞在検知モードで人の存在の有無を検知する
   ことを特徴とする検知装置。
2. 前記検知部は、
   前記滞在検知モードにおいて、
   前記人の動き量が検知閾値未満であれば、人の存在がないと判定し、
   前記人の動き量が検知閾値以上であれば、人の存在があると判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の検知装置。
3. 前記検知部は、
   前記滞在検知モードにおいて、
   前記人の動き量が前記検知閾値よりも大きい解除閾値以上であれば、前記滞在検知モードから前記移動検知モードに切り替える
   ことを特徴とする請求項２記載の検知装置。
4. 前記検知部は、
   少なくとも前記滞在検知モードにおいて、前記解析画像にフィルタ画像処理を適用した出力画像を用いて人の存在の有無を検知する
   ことを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の検知装置。
5. 前記フィルタ画像処理は、微分フィルタ画像処理を用いる
   ことを特徴とする請求項４に記載の検知装置。
6. 前記導出部は、
   前記人の動き量を、前記識別領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値以上の画素の数に基づいて導出する
   ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の検知装置。
7. 前記導出部は、
   前記人の動き量を、前記滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値以上の画素の数と、前記滞在領域内における全画素数と、の比に基づいて導出する
   ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の検知装置。
8. 前記導出部は、
   前記人の動き量を、前記滞在領域内における画素の輝度の変化量が導出閾値以上の画素の塊の面積の大きさに基づいて導出する
   ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の検知装置。
9. 前記検知部が前記移動検知モードから前記滞在検知モードに切り替わると、前記解析画像のうちの前記検知領域となる範囲を通常エリアから滞在時エリアに変更する変更部を、更に備える
   ことを特徴とする請求項１〜８の何れか１項に記載の検知装置。
10. 前記変更部は、
    前記検知領域内での前記滞在領域の位置に応じて前記通常エリアが拡大されたエリアを、前記滞在時エリアとする
    ことを特徴とする請求項９に記載の検知装置。
11. 前記通常エリアから前記滞在時エリアへの変更による前記検知領域となる範囲の変化量の上限値を設定する制限部を、更に備える
    ことを特徴とする請求項９又は１０に記載の検知装置。
12. 撮像部と、
    前記撮像部が撮像した解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、
    前記検知部が前記検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を前記解析画像に作成する作成部と、
    前記検知領域内で停滞した前記識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および前記検知領域内での前記識別領域の位置変化量を導出する導出部と、
    制御対象となる負荷と、を備え、
    前記検知部は、
    前記検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、
    前記滞在領域内における前記人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有し、
    前記移動検知モードにおいて、前記識別領域の前記位置変化量が停滞閾値未満になると、前記検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を前記滞在領域として、当該滞在領域について前記滞在検知モードで人の存在の有無を検知する
    ことを特徴とする検知システム。
13. コンピュータを、
    解析画像の検知領域内の人の存在の有無を検知する検知部と、
    前記検知部が前記検知領域内に人の存在があることを検知したとき、検知した人を囲む識別領域を前記解析画像に作成する作成部と、
    前記検知領域内で停滞した前記識別領域からなる滞在領域内での人の動き量および前記検知領域内での前記識別領域の位置変化量を導出する導出部と、を備え、
    前記検知部は、
    前記検知領域内における人の存在の有無を検知する移動検知モードと、
    前記滞在領域内における前記人の動き量に基づいて人の存在の有無を検知する滞在検知モードと、を有し、
    前記移動検知モードにおいて、前記識別領域の前記位置変化量が停滞閾値未満になると、前記検知領域内での当該識別領域の位置を固定し、当該識別領域を前記滞在領域として、当該滞在領域について前記滞在検知モードで人の存在の有無を検知する検知装置
    として機能させるためのプログラム。